検査ソフト(カメラリンク) - メーカー・企業と製品の一覧

【AI画像検査事例】はんだの赤目不良検査

目視検査の「良品」「不良品」の判断基準のバラつきを自動検査で改善します！

基板の検査のお問い合わせの数は多数あり既に運用いただいているお客様もかなりの数にのぼります。今回は最先端のワイヤリング技術で活躍されているハーネスメーカー様からです。工員による目視検査では検査員によって「良品」「不良品」の判断基準にバラつきがあることも多く程度によって判断を迷うようなものであればあるほど検査結果がバラバラになる傾向があります。画像検査で安定的で効率の良い生産をご提案します。【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「マスター画像との比較」機能を使用することにより不良の位置の違いを検出し、見た目の似通った類似品（異品）の赤目を検出することは可能でした。検査時間は約 3 秒でした。照明環境が安定していれば検査は比較的容易と考えております。今回使用したルールベースの従来型画像検査ソフトとAI（ディープラーニング）の画像検査ソフトはお互いに得意不得意の分野があります。どちらの検査が適しているかについては当社までお問合せください。

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【AI画像検査事例】端子の不良の検出

AI画像検査ソフトで端子圧着の状態を検出し、OK/NGで判定します！

自動車及び建機用ハーネスのメーカーよりお問い合わせがありました。端子圧着の状態を画像検査により確認できないか得意先からの要望により当社ソフトで検査を行ないたいとのこと。無料の簡易評価を行いました。無料サンプル評価では、まず頂いたサンプルまたは画像を使用して簡易検証を行い、検証結果を報告いたします。簡易検証ではご要望の検出/判定が可能か社内の機器で評価します。簡易検証で検出や判定できた場合、実際の運用を想定したテスト（実現性検証）を行い、処理時間や判定精度などの評価を行うことをお勧めしています。実現性検証を行う場合、弊社で引き続き行う(有償)か、弊社貸出機を使って御社で検証されるかお選び頂けます。【検査設定と検査結果】弊社のDeeplearning機能を搭載致しました「DeepSky」にて検証をさせて頂きました。結果、各NG品を検出し判定させる事ができました。画像左では２種類の異常を判定している検出枠です。右画像では設定画面で確認できる検出数です。ただ、今回の検証では一部、誤判定をする場合もございました。この為、今後は更に検証数を増やして検証等を行う必要が有るかと思います。

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【AI画像検査事例】金属塗装の検査

AI画像検査ソフトで金属塗装品の「線傷」「滲み」「点傷」のNGを見分け検出します！

産業用機械メーカーからのご依頼で、金属塗装品の「線傷」「滲み」「点傷」のNGを見分ける検証です。ひとつの不良サンプル品の向きや位置を変えて撮影し検証することとなりました。【検査設定と検査結果】今回は照明に工夫を凝らし撮影することで判定が可能になりました。弊社で所有している同軸落射照明のサイズの関係上、ワーク全体を納めることができなかったため、傷部分を対象に撮像しました。本来はサイズの合った同軸落射照明で縦横 1.5 倍程度の視野を撮像して検査を行いますが、負傷箇所のサイズからして今回と同等の検出精度になると考えられます。検出精度を高くするために誤判定の写真を教師画像として使用し、追学習することができます。左画像は検出したい不良部分を囲いパラメーターを設定してくための「アノテーション」です。右画像は学習しパラメーター設定後の不良を検出している「枠」です。

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【AI画像検査事例】薬液処理した時の色の変化を検査

AI画像検査ソフトで銅色円盤の薬液で処理した時の色の変化を検査します！

電子部品メーカーでは直径300mmの銅色円盤の、外周約3mmほどの領域を薬液で処理し色が変化する工程があります。その際に、薬液が正常に出ていなくて処理されていない異常や、処理されるべき幅が正しく処理されていない異常が発生していました。解決策として、目視で検査するよりも、画像処理ソフトを使用した方が、正確かつ素早く検査できると考えました。【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「色比較検査」の「指定色の有無検査」機能を使用し、薬液が正常に出ているかの検査を、「寸法角度検査」の機能を使用し、処理されるべき幅が正しく処理できているかの検査を行いました。視野範囲は円盤の約1/4を写し、その中の一部を検査しましたが、円盤の銅色と、薬液の色が変化した黒色の差がはっきりしていたため、正確に検査できました。

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【AI画像検査事例】チューブ印字とケーブルの色検査

AI画像検査ソフトでチューブの文字読み取りとケーブルの色を検査します！

電磁機器や制御設計機器のメーカーからのお問合せです。ケーブルに印字されている文字の読み取りです。弊社では技術スタッフによる検証やサポートを日々受付しています。運用中のお困り事、ご質問、不明点などございましたらいつでもお気軽にご連絡いただけますと幸いです。【検査設定と検査結果】お預かりさせて頂きましたサンプル品にてチューブの文字読み取りとケーブルの色検査につきまして検証させて頂きました。結果、チューブの文字の間違いを検出し合否判定をさせる事ができました。検査枠を計6枠設置し、チューブ部の3枠には「OCR pro」機能を設定しました。ケーブル部の3枠にはEasyInspectorの「指定色の有無検査」機能を設定することにより6カ所の検査を0.42秒で判定することができました。検査枠は少しのズレが有っても枠内に検査部分が入るように大き目に設定をしました。ケーブルとチューブの位置と向きは決められた位置に固定されているという前提条件での検査設定となります。

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【AI画像検査事例】ショートショット・ゲートカット不良検査

金属加工品の欠陥部分を自動検査します！

精密板金加工メーカーではショートショットとゲートカット不良が発生してお困りでした、そこで欠陥部分を自動検査できないかお問い合わせがありました。弊社の検査ソフトはシステムに組み込みやすい利便性もあり、Windowsを操作する要領で簡単に運用できるため産業機械メーカーだけではなく、ユーザーから直接のお問合せも多数あります。【検査設定と検査結果】お預かりしておりましたサンプル品にて検証を行った結果をご報告致しました。 EasyInspectorの「色比較検査」を使用して、マスター画像（良品）との差異を検出することで、2.79秒で８カ所のショートショットとゲートカット不良の検出は可能でした。ズレがどの程度出現するかや枠の設置の仕方にもよりますが、今回は4つのワークを別々にズレ補正を行ったため、処理に時間がかかり1回の検査が2秒程度となっています。運用ではバックライト付きコンベアをご検討いただく事になりました。画像の赤の表示は「不合格」青の表示は「合格」の検査結果です。

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【AI画像検査事例】ラベル・リード線の検査

AI画像検査ソフトでリード線の差し間違いとラベル有無の検証をします！

主に照明器具を製造しているお客様からの初めてのお問合せで、組立の出来映え確認に画像検査の利用を検討しています。とのことでした。昨今の社会情勢からWEB会議で打ち合わせにも対応しております。指定がなければ「Microsoft Teams」で招待を送ることが多いですが、zoomやSkypeなど一般的なアプリであればどれにでも対応しています。弊社のシステムやソフトの概要をご理解いただいた後、サンプル送付いただくケースが多いです。【検査設定と検査結果】お預かりしていたサンプル品にてリード線の差し間違いとラベル有無の検証をしました。 EasyInspector の「色比較検査機能」を使用することで良品と不良品を判定することは可能でした。11か所の検査枠でタクト2.49秒の検査になりました。簡易検証のご報告後、運用のための具体的な有償の検証をご依頼いただく事もあります、そのほかお客様へデモ機を無償でお貸出しして実際に体感いただく事もできます。

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【AI画像検査事例】金属の玉シワ・打痕・圧痕の検出

AI画像検査ソフトで金属製品の不良「玉シワ」「テーパー部圧痕」「テーパー打痕」を検出します！

産業機器メーカーからのご依頼で、金属製品の「玉シワ」「テーパー部圧痕」「テーパー打痕」を検出できるか検証します。玉に反射する部分を縞模様にすることで、玉シワ部分に段差ができるため見つけやすくなります。【検査設定と検査結果】「玉シワ」を 10 枚、「テーパー部圧痕」を 5 枚、「テーパー打痕」を 5 枚、「良品」を 5 枚学習させた画像 25 枚を検査しました。 25 枚の内、22 枚は正常に良品、または不良部分を認識しました。「テーパー部圧痕打痕」の３枚は不良部分を認識できませんでしたが、実際の運用時には 1 周回転する間に数回（3 回程度）撮影することを想定しますと、検証で認識できなかった不良部分は必ずしも認識できないというわけではありません。

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【AI画像検査事例】トラック部品のバリ

AI画像検査ソフトでトラック部品のバリを検出します。

トラックの部品メーカーから複数の検証依頼がありました。無料サンプル評価では、まず頂いたサンプルまたは画像を使用して簡易検証を行い、検証結果を報告します。次にご依頼があれば実際の運用を想定したテスト（実現性検証）を行い、処理時間や判定精度などの評価を行うことをお勧めしています。実現性検証を行う場合、弊社で引き続き行う(有償)か、弊社貸出機を使って御社で検証されるかお選び頂けます。【検査設定と検査結果】お預かりしましたサンプルで、DeepSky を使用してバリを検出できるかを検証いたしました。結果、欠点あり55点中、54点のバリが検出できました。1 点のみ検出できなかったバリがあり、その他のバリは検出することが出来ました。DeepSkyでは、検出できなかった画像を追加で教師画像に設定した学習ができるので、運用後も判定できない不良の出現ごとにだんだんと精度を上げることができます。

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【AI画像検査事例】黒いカーテンに黒い部材の取付検査

黒いアコーディオン式のカーテンに、黒い部材の実装検査を行います！

黒いワークに黒い部材が使用されている場合画像検査での有無判定は難しいとされてきました。今回は自動車やトラック、バスの窓に取り付ける黒いアコーディオン式のカーテンに、黒い部材の実装検査です。弊社のある静岡県浜松市、近隣には自動車部品の工場がとても多く、弊社検査ソフトはいろいろな自動車部品メーカーに運用いただいています。【検査設定と検査結果】いわゆる AI（Deep Learning）を使用したソフトで検査しました。検出させたい箇所を学習させることでソフト自身が設定パラメータを調整し、認識するようになります。こちらの検査ソフトでは「黒ワークに黒い不良」や「金属（シルバー光沢）に金属部材や不良（シルバー光沢）」なども簡単な設定で検査することができます。ぜひ、実際にHPの「DeepSky学習サービス」でお試しください。持参いただいた、自動車用黒カーテンにて検証しました。取り付け部品の個数の検出、部品の取り付け位置についても判定可能でした。画像外側の青い検出枠がエリア指定の合格、内側の黄緑色と水色の検出枠が部品の種類の合格を表しています。

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【AI画像検査事例】ゴムフランジの穴位置・有無検査

AI画像検査ソフトで円形のゴムフランジの穴位置、有無の検出、判定します！

円形のゴムフランジの穴あき確認の画像判定の依頼です、NG品は穴（明点）が開いていないので数が少ないか、または穴が小さいものとなるとのこと。また、外周のバリ・欠損、ゴミ（穴位置以外の明点）の検出も課題があるというご相談です。地盤調査や地盤改良の会社から、サンプルを送付いただきました。【検査設定と検査結果】お預かりさせて頂きましたサンプル品にて穴位置・有無検査の検証をさせて頂きました。結果、穴部分を検出し位置や有無の検出、判定をすることができました。ただ、穴の位置の検査も行う場合には次の様な条件が必要となります。検査品は L 字の固定治具等にて突き当てをして固定して下さい。検査品の向きもおよそ同じ向きとなるように設置して下さい。検査品の向きに関しましては表面に数字や文字が表示されている部分を目安に大まかな向きが揃うように設定して下さい。設定は EasyInspectorの「指定色の有無検査」機能を使用して5カ所の穴の有無や違いを検出し、見た目の似通った類似品（異品）を0.59秒で判定することができました。

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【AI画像検査事例】ワッシャーのダレ有無検査

ワッシャーのテクスチャーを画像処理してダレ部分を検出します！

自動車部品などの精密加工品メーカー様からの簡易検証後の運用についての具体的なご相談の内容です。ワッシャーのテクスチャーを画像処理してダレ部分を検出するための設定を作成します。無料サンプル評価では、まず頂いたサンプルまたは画像を使用して簡易検証を行い、検証結果を報告いたします。簡易検証ではご要望の検出/判定が可能か社内の機器で評価します。簡易検証で検出や判定できた場合、実際の運用を想定したテスト（実現性検証）を行い、処理時間や判定精度などの評価を行うことをお勧めしています。実現性検証を行う場合、弊社で引き続き行う(有償)か、弊社貸出機を使って御社で検証されるかお選び頂けます。【検査設定と検査結果】お預かりのサンプル品で検証したところ、ダレの有無の判別は可能でした。真横より少し斜めに撮像した方がダレの有無による写りの差が良く出ました。13 枚の画像を教師データとして使用して検査したい箇所を枠で囲み、各画像の該当箇所全てに「ダレ有り」または「ダレ無し」のラベル設定しました。約 500step 学習を実行し、「ダレ無し」のラベルが見つかった時に不合格となるよう設定しました。

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【AI画像検査事例】テープ寸法の検査

AI画像検査ソフトで配線カバーに巻かれているテープの長さを検査します！

電子部品メーカーより簡易検証のためのサンプルが届きました。粘着テープの張り付けてある長さを判定します。当社では自動車部品などの製造業の盛ん静岡県浜松市にて様々なエンドユーザーをはじめ産業用機械、制御機器メーカーがお客様です。1000例以上の提供、サポートしてきた実績もあり、売り切りで組み込みやすい検査ソフトを開発しています。【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「寸法角度検査」機能を使用することにより配線カバーに巻かれているテープの長さを検査しました。テープは配線カバーより少し明るいので背景を暗くし、検査枠の両サイドの暗い位置から明るい位置を探す設定を用いました。テープの長さが 40mm でしたので、「寸法変換値設定」で「正しい寸法値」を 40 に設定します。「合否判定と合格範囲」の「X 方向」を 38＜42 に設定しました。公差はここで設定できます。つまり、長さが 38mm 以下または 42mm 以上を検出すると、不合格判定とします。「エッジ検出感度」を 50、「対象エッジの鋭さ」を 04 に設定しました。ここで微調整を行うことで検査できるようになります。

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【AI画像検査事例】基板上LEDの点灯検査

AI画像検査ソフトで基板上LEDの点灯の検査を行います

総合加工メーカー様からサンプルが送付されました。「DC14.4V通電時の明るさをOK」と「DC9.0Vの明るさをNG」と設定して、その差異が判定出来るかの簡易検証です。１度で複数を検査し、そのうち１LEDでも暗い場合をＮＧと判断したいとご依頼がありました。【検査設定と検査結果】 DC14.4VとDC9.0Vで通電し、明るさの差異の検証を行いましたので結果をご報告致しました。 EasyInspectorの色比較検査機能の「指定色の有無検査」を使用することで検査は可能でした。レンズ絞りと露光時間を調整して撮像をし、差異が分かりやす環境で検査を行いました。基板全体を視野範囲にし、検査枠をそれぞれのLED（30個）に設置することで同時検査が可能で、どこのLEDがNGになっているか出力できます。今回は基板全体を視野範囲とし、1つのLEDを印加して検証しました。画像の左がピンク色の検査枠です。右の画像は緑色が指定色を検出しているpixelで青い色が合格の検査枠が表示されています。

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【外観検査の知識】ディープラーニングにおける解像度の考え方

ディープラーニングにおける解像度に対する考え方についてご紹介します！

「検出力を向上するために高解像度のカメラを使いたい」というお声をよくいただきます。ルールベースの画像処理の場合高解像度の画像を使用すると分解能が良くなり検出力が向上する傾向にありますが、ディープラーニングではその限りではない場合があります。ディープラーニングにおける解像度に対する考え方について、大雑把ではありますが下記に簡単に解説致します。（図1）の(1)～(3)のような画像があるとします。 (1)全体の面積10×10、灰色の四角形の面積4 (2)全体の面積20×20、灰色の四角形の面積16 (3)全体の面積10×10、灰色の四角形の面積16 (2)の灰色の四角形の面積は(1)に比べて4倍大きいですが、全体の面積に対する灰色の四角形の比率で見れば(1)：4/100、(2)：16/400であり、どちらも4％分しかありません。ディープラーニングにおいて、「灰色の四角形の検出しやすさ」という意味では、(1)と(2)はほとんど同じです。

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外観検査装置

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【AI画像検査事例】はんだの赤目不良検査

【AI画像検査事例】端子の不良の検出

【AI画像検査事例】金属塗装の検査

【AI画像検査事例】薬液処理した時の色の変化を検査

【AI画像検査事例】チューブ印字とケーブルの色検査

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【AI画像検査事例】ラベル・リード線の検査

【AI画像検査事例】金属の玉シワ・打痕・圧痕の検出

【AI画像検査事例】トラック部品のバリ

【AI画像検査事例】黒いカーテンに黒い部材の取付検査

【AI画像検査事例】ゴムフランジの穴位置・有無検査

【AI画像検査事例】ワッシャーのダレ有無検査

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