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AI画像検査でじゃがいもの等級分け、トマトの傷の検出をします！
最近「今やっている農作物の検品がもう少し楽にならないか」というお問い合わせをいただくようになりました。 地元の農家の方からいただいた野菜を使って ■ジャガイモの等級分けが出来るかどうか ■トマトの傷が見つけられるか をスカイロジックでテストしてみました。 ▼ジャガイモの等級分け 左から A→B→C で等級分けしたジャガイモを角度を変えて写真撮影（画像は一部、計66枚撮影）し、 学習データを作成して検査させたところ ABC等級分けできました。 （30枚中30枚等級分けできていました、100パーセントの正答率） ▼トマトの傷をみつける 傷のあるトマトがなかなか見つからなかったので１種類ですが、この傷を検出できるかテスト。 ジャガイモ同様に姿勢を変えて写真撮影（12枚）し、学習データを作成、検査を行ったところ 画像のようにキズを検出できました。 （30枚の画像を検査して全てキズを検出できました、100パーセントの正答率）
ハーネスのコネクタ部分、差込ツメの不良を検出します！
ハーネスのコネクタ部分、差込ツメの不具合が発生し 検査の依頼がありました。ライン作業で気が付きにくい小さな部品のうっかりミスの検出は弊社ソフトEasyInpectorが得意とする分野です。 【検査設定と検査結果】 EasyInpectorの「色比較検査・指定色の有無検査」でツメの色をピクセル検出します。 測定結果が設定の範囲外の場合「不合格」となるよう合否判定することができます。 今回の検査したい箇所は4カ所で0.19秒の検査タクトでした。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：EasyInspector310 視野範囲：14 x 11mm 検査対象の最小サイズ：1mm 検査個所数：4ヶ所 カメラ解像度：130万画素 レンズ焦点距離：50mmレンズ+接写リング10ｍｍ レンズと製品との距離：200mm 照明：デスクスタンド
AI画像検査ソフトでプラスチック製品の「カケ」「気泡」を検出します！
プラスチック加工メーカー様は以前より弊社の検査ソフトで運用いただいているお客様です。 今回の簡易検証はプラスチック製品の「カケ」「気泡」を検出したいご要望です。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「傷ブツ検査」機能を使用することにより1カ所を0.41秒で検査することができました。 画像は検査結果です。 左の画像の枠はOK 品は欠け等の異常は検出しないので「合格」判定の青色となっています。 右の画像はNG 品ですが欠け部分を検出して「不合格」判定となり赤色の枠を表示しています。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：EasyInspector（旧EasyInspector） 視野範囲：約299x 238mm 検査対象の最小サイズ：10mm 検査個所数：1ヶ所 カメラ解像度：130万画素 レンズ焦点距離：8mm レンズと製品との距離：約360mm 照明：バー照明 照明と検査品の距離：650ｍｍ上部より照射 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【傷・ブツ検出】で検査できます
高画素（1400万画素）カメラ2台を1台のパソコンへ接続し、同時起動させた際の動作検証をします！
近年、機械設備の小型化、精密化に伴い、搭載されている部品もより小型のものを用いられる事が多く、そのような小型サイズの部品の画像検査をする際には、撮像するカメラも高画素カメラをご利用頂くことが多くなって参りました。 ただ、高画素カメラを使用する場合にはカメラを接続するパソコンも高スペックが要求されます。 そこで、今回は高画素（1400万画素）カメラ2台を1台のパソコンへ接続し、同時起動させた際の動作検証と、その結果をご報告させて頂きたいと思います。 検証結果、1台のパソコン画面へ2台の1400万画素カメラをそれぞれの画面を表示させることができました。（図1） また、下記画像は接続した2台のカメラの内の片側の画像を写した画像になります。 およそ100mm四方の視野範囲の中の2mm以下（0.8×1.6mm程）の部品も検出させる事が可能となっております。 （図2 左側写真の全体画像の赤枠で囲んだ部分を拡大したのが、右側写真の部品拡大画像）
