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AI画像検査ソフトでネジの傷を検出します！
精密切削加工や精密研削加工を得意分野としておられるメーカーさまでも高品質な精密加工技術と品質管理システムに弊社の検査ソフトをご活用いただいております。 【検査設定と検査結果】 お預かりしたサンプル品にて検証した結果、ネジの傷を検出することは可能でした。 DeepSky という、いわゆる AI（Deep Leaning）を使用したソフトで検査しました。 検出させたい傷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、傷を認識するようになります。 ５個のサンプルを別角度や反対側を撮影して22の教師画像、左の画像を設定しました。右の画像は検出枠です。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：DeepSky 視野範囲：30 x 25mm 検査対象の最小サイズ：0.2mm 検査個所数：全体１ヶ所 カメラ解像度：130万画素 レンズ焦点距離：35mm + 接写リング5ｍｍ レンズと製品との距離：約160mm 照明：室内蛍光灯
機器を覆うカバーの4カ所の穴のビットインサートの有無検査を行います。
近年どんどん拡大していくシステムセキュリティメーカーではハード製品の製造もされています。機器を覆うカバーのビットインサート有無検査です。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「色比較検査」機能を使用することにより4カ所の穴のビットインサートの有り無しの違いを検出し、見た目の似通った類似品（異品）を0.25秒で判定することができました。 御社の製造ラインでも弊社の検査ソフトがお役に立つかもしれません。お問い合わせお待ちしています。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：EasyInspector710 視野範囲：367x 292mm 検査対象の最小サイズ：10mm 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：6mm レンズと製品との距離：330mm 照明：リング照明 照明から検査品までの距離：約280ｍｍ 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【色比較抽出＋粒子カウント】で検査できます。
AI画像検査ソフトで絶縁部の幅を測り判定します！
通信ケーブルなどの電子部品は細部まで確実な製品製造を求められます。 今回は同軸線製造時の絶縁体剥離の取り残しが発生しており、改善したいとお考えの案件です。 【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絶縁部の幅を測ります。測定結果が上限/下限範囲の場合「合格」となるよう設定します。（測定値、上限/下限値の単位はそれぞれピクセルになっています） 絶縁部の上下のフチを検出しています。（赤色破線内 緑色線） 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：EasyInspector200 視野範囲：2.7ｍｍ x 1.5mm 検査対象の最小サイズ：0.05mm 検査個所数：1ヶ所 カメラ解像度：300万画素（アートレイ製） レンズ焦点距離：50mm+接写リング40ｍｍ レンズと製品との距離：50mm 照明：バックライト照明 現行『EasyInspector2』MS(MeaSure)パッケージ【位置・幅測定】【角度測定】で検査できます。
AI画像検査ソフトで金属部品の刻印の有り無しを検査し、判定します！
今回の金属部品の刻印については、コントラストがはっきりしない黒地に黒文字を判定する事と 金属は照明を当てるとハレーションするため、照明を駆使して印字をはっきり撮影できるかがポイントとなる検証でした。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「傷ブツ検査」機能を使用し検査枠を重ねて２種類の設定をします。ひとつは黒い傷を検出しもう一つは白い傷を検出するようにし傷（印字部分のエッジ）を見つけると合格になるようにします。 両方の検査を１度に0.2秒で判定することができました。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：EasyInspector310 視野範囲：1500ｍｍ×1700ｍｍ 検査対象の最小サイズ：15mm 検査個所数：1ヶ所 カメラ解像度：130万画素 距離：35ｍｍ レンズと製品との距離：約350ｍｍ 照明：直線蛍光灯
AI画像検査ソフトで白菜の外観検査をします！
食品メーカーでも外観検査システム導入は急増しています。 形状が安定しないため今まで外観検査は難しいとされてきましたが、技術の発展と人口減少による人手不足のため今後もお問い合わせは増えると予想しています。 私たちの快適な生活に直結する製造業界でお役に立つことが弊社の使命です。 【検査設定と検査結果】 OK10 枚、NG29 枚の合計 31 枚を教師データとして使用しました。左の画像のように検出したい対象箇所を枠で囲み、種類ごとにラベルを付与しました。 ラベル名は下記の様に設定しました。 教師データでの判定ではやはり誤検出はありませんでした。非教師データ61枚ではNGをOKと判断したものが15枚ありました。形状が安定しないワークでは教師画像を増やし、追学習することで検出の精度を上げることができます。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：DeepSky学習版 検査個所数：1ヶ所画面全体から不良を探す カメラ解像度：130万画素 レンズ焦点距離：12mm
AI画像検査ソフトでマークの検査を行い、不良品の出荷を防ぎます！
自動車の製造過程で、ボタンを設置し、押したら動作が開始しますが、設置順番を誤ると、マークと動作が一致せず、不良品として出荷してしまうことがありました。自動車メーカーにとってこのような不良があると、大規模な損害に繋がりかねないため、画像処理システムを使って、正確性を高めました。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「色比較検査」の「マスター画像との比較」機能を使用して、4箇所のボタンのマークに検査枠を指定して、マーク画像が一致しているかを検査するようにしました。黒色の背景から白色のマークを識別することができました。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：EasyInspector310 視野範囲：125mm x 170mm 検査対象の最小サイズ：約20mm x 30mm 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：6mm レンズと製品との距離：約200mm 照明：使用せず 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【マスター画像との比較】で検査できます。
小さな電子部品を検査して、CSVと画像で記録します！
既にEasyInspectorを運用いただいている電子部品メーカーでも新たな検査を自動化するべく設定方法のお問い合わせがありました。現在お使いの撮像環境をそのまま別の検査で利用したいとの要望はありましたが、検査対象のサイズが小さくなるためにサンプルを送付いただいて検証することになりました。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「OCR Pro」機能を使用することにより5カ所を良好に検査することができました。弊社備品のリング照明では大きさが足りなくワーク全体の撮像は出来ませんでしたがご要望の検査は全て確認ができました。 指定部品印字が確認できるようにカメラとレンズ は真上に設置しました。 今回の検査枠は５つ作成しています。 画像の左は検査結果画面に表示されるリストです。右の画像はCSVと画像で記録のための詳細設定画面です。
AI画像検査ソフトで金属エッチングの小さい欠陥を検出し、判定します！
プリント配線板を主に製造されている電子部品メーカーからのお問合せです。 金属エッチング加工の簡易検証のご依頼です。微細な欠陥の検査は拡大した画像で綿密に行うことができます。 当社ではマレーシアと中国に代理店を契約しており、販売も可能です。 海外事業所で製造されている日本メーカーからもお問合せをいただいています。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「マスター画像との比較」機能を使用して12カ所のお送り頂いたワークの中で一番小さい欠陥部分を中心に撮像しました。 検査枠を複数に分割し、それぞれでズレ補正をすることでノイズなどを極力検出させない様にしました。ただ、検査時間は15秒ほどかかってしまいます。 検査タクトを短縮させるには、カメラを複数台使用する方法や、解像度を下げるといった方法を提案します。ただ、解像度を下げると極小の欠陥の検出可否（安定性）に影響する可能性があります。
寸法角度検査で1カ所の穴と穴の中心間を測定する設定方法についてサポートしています！
２つの円の中心間について設定方法のお問合せです。 お問い合わせいただいた検査ソフト「EasyInspector」は低価格のUSBカメラが使用可能な簡単操作の汎用画像検査/画像認識ソフトウェアです。ソフトをインストールして市販のWebカメラ等を接続するだけ。10万円以下から簡単に検査システムを構築することができます。1000件以上の導入実績があり、電気、電子、機械、組み立てなど様々な分野で活用されています。 【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1カ所の穴と穴の中心間の測定ができました。画像左→検査枠 1、右→検査枠 2と２つの検査枠を穴にかける設定でその差を測定することで検査は可能でした。 こちらの検査もすでに弊社の検査ソフトを運用いただいているお客様への設定方法のサポートです。 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。
柄入りの不織布やマスクなどに加工した製品上で異物を検出する
不織布関連の検査で弊社にお問い合わせがある対象は大きく分けて3つあります。 ・ロール to ロール の状態での検査 ・不織布に柄を印刷した状態での検査 ・不織布をマスクなどに加工した状態での検査 それぞれの状態に応じて使用する仕組みが異なります。例えばロール to ロールでの検査ではEasyInspectorを使うことが多いですが、柄入りの不織布やマスクなどに加工した製品上で異物を検出するのはDeepSkyが得意とするところです。加工後の製品は凹凸や重なりがあるため一般的な二値化処理では誤検出が多発してしまいますが、ディープラーニングでは虫や毛髪、カスなどの特徴を学習して検出するため製品の柄や加工のばらつきにほとんど影響されないためです。ここではDeepSkyによる検出を紹介します。 ・毛髪やカスなどの異物（画像1枚目・2枚目） ・シワや破れの欠陥（画像3枚目・4枚目） ロール to ロールの検査では製品が移動している間、固定したカメラで監視続ける方法が適していますが、加工されて個別の製品となっている今回のマスクのような例では自動排出も考慮すると次のような仕組みが利用可能です。
画像検査でシルク印刷の文字カケ等の検査をします！
シルク印刷工程で 時々発生している 不良状態写真サンプルを送付いただきました。画像検査でシルク印刷の文字カケ 等の検査導入は可能でしょうか？と言ったご相談です。「カケ」や「カスレ」を簡易検査します。 EasyInspectorの「マスター画像との比較」機能を使用することにより検査することができました。 お預かりしましたサンプル品のうち、目視で一番小さな不良があるサンプル品で検証を行いました。 結果、限られた条件の中（※）でしたら、欠けの不良の検出自体は出来ました。その条件以外では、製品の性質と形状上、不良以外の部分を多く誤検出してしまいました。 ※限られた条件というのは、検査対象の印字部分を 1 か所に絞って検査を行ったときになりますので、同じ条件で運用しようとすると、検査範囲はかなり限定的になるかと思われます
プラスチックやゴムの製品のメーカーの不良検出も弊社の画像検査ソフトを運用いただいています。
Windowsソフトを操作する要領で運用できることも、初めて画像検査を導入するエンドユーザーからの問い合わせが多いポイントです。要望の多い「コンベア上で同時に検査とカウント」「読取困難な刻印のOCR」など実際の運用時に役立つ関連ソフトも今年に入って開発しました。このほか幅広いシステム運用が可能になる「拡張コマンド」をオプションで追加することができます。 【検査設定と検査結果】 画像は「アノテーション」と呼ばれる、検出を行う部分を枠で囲む作業です。 枠で囲まれた部分を「学習」させることにより対象を検出できました。 また、実際の運用のイメージとして、例えば移動する製品を連続撮影して異常が見つかった時に・ランプを点灯させる・ブザーを鳴動させる・コンベアを止めるなどを行うことができます。
AI画像検査ソフトで内装塗装品の打痕、傷、欠けを判定します！
自動車部品などの樹脂成型部品は高級車であればあるほど内装部品のクオリティも高品質を問われます。今回は内装塗装品の小さな小さな「打痕くぼみ 糸傷 欠け」の検査を自動化したいとのお問合せです。 【検査設定と検査結果】 DeepSkyの検査機能を用い、樹脂塗装品の「打痕くぼみ 糸傷 欠け」を判定できました。精度を高く検査するために不良部を大きく撮像したいので拡大して映し出し評価しました。 検査タクト短縮のために複数のカメラで同時に検査するコンベアに乗せる検査環境をご提案しています。 左が不良を覚えさせる「教師画像」右が「検出枠」です。
ワークの「印字の有無」「汚れ」を検出します！
精密洗浄剤製品、カーケミカル製品のメーカーからのお問合せで、ワークの『黒い点』の汚れを検出する簡易評価です。 優先順位(1)ロット印字の有無(2)ロット印字の適正位置（ボトルの裏表）(3)ラベルの汚れを自動化した検査運用をご検討でした。弊社には従来型のルールベース式画像検査「EasyInspector」とAIを使用した「DeepSky」の大きく分けた２種類の検査ソフトが一般的で今回はDeepSkyの得意分野で位置固定せずに画面全体から黒ブツ状の汚れを判定します。 【検査設定と検査結果】 結果と致しましては「印字の有無」「汚れ」に関しまして検出する事ができました。検査ソフト「DeepSky」にて「汚れ」部の映っている画像を複数枚（検証時は 5 枚）登録をして 「アノテーション」を行い「学習」を致しました。 ※汚れのサンプル品は 1 種類のみでございましたので、追加でもう 1 ヶ所に汚れを 再現致しました。 （透明テープを貼り、その上に黒点を再現しました）
画像処理による箱のサイズ測定、建設現場におけるメーター監視、スマホとQRコードを使用した資材管理などを行います。
物流の分野では箱の重量やサイズを測定したり、搬入した資材の場所を記録・共有したりする場面があります。建設では資材が到着しているか、敷地のどの場所に何の資材があるかを共有したり、鉄筋やパイプの数を数えたりする必要があります。今後ニーズがさらに高まっていく物流や建設の分野で、少ない人員でより安全・効率的に作業を行うことは喫緊の課題となっています。 ▼ＡＩとＱＲコードで作業をデジタル化 スカイロジックではスマホとＡＩで撮影された物体の個数、本数を一瞬で計数する「cazoeTell（カゾエテル）」、部品・物体を区別して計数する「wakeTell（ワケテル）」、スマホとQRコードで資材の場所を共有する「QRものドコ」、ネットワークカメラとQRコードで資材の場所を特定する「QR工程管理」、箱のＷＤＨサイズと重量を瞬時に計測する「BoxMetrix」、建設現場のメーターを監視する「EMCloud」など、物流、建設における効率化のための様々な製品を開発しています。 ※ 「QRコード」は株式会社デンソーウェーブの登録商標です。
