更新日： 集計期間:2025年08月20日～2025年09月16日
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人の手により一つ一つ行っていたバーコード/2次元コードの読み取り作業。本システムなら、自動で一括読取を行うことが可能になります！
『 バーコード一括読取システム 』は、複数の商品バーコードを自動・一括で読み取ることのできる画像処理システムです。 従来、人の手により一つ一つ行っていたバーコード/2次元コードの読み取りを自動で一括読取を行うことにより、時間的コストの削減、人的コストの削減を行うことが可能になります。 また、既存システムと連携させ、バーコード/2次元コード情報を共有する事により、自動で検品時の品番の照合等を行うことも可能です（オプション）。 【特長】 ■コンベヤ上を流れる商品のバーコードを自動＆一括で読み取り可能！ ■商品の高さ、読み取り範囲など、ご要望に応じ調整可能 ■読み取り結果の照合等、既存システムとの連携も可能
QRコード画像からモノの位置/時刻を抽出！サンプリング現場や工事現場などで応用できます
『QRコード一括読取システム』は、QRコード画像によるモノの管理を 能率化するエクセルプログラムです。 QRコード解読データとともに、EXIFデータからQRコード画像撮影時刻と 場所がリストアップ。画像はハイパーリンクされ簡単に取り出せます。 また、スマホでアクセスし、勤怠時刻と場所（GPSデータ）を記録する クラウドサービス「勤怠クラウド」もご用意しています。 【応用例】 ■サンプリング現場 ■工事現場 ■物品管理 ■その他 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
AI画像検査ソフトでイチゴの収穫時期の判別します！
産業設備のメーカー様からのご依頼でイチゴの収穫時期の判別を簡易評価します。サンプル画像 58 枚を使用し、検査しました。 （OK と判別されているイチゴ 34 枚・NG と判別されているイチゴ 24 枚） 【検査設定と検査結果】 結果、「収穫可能なイチゴ」は全て正しく検出可能でした。 教師画像 正判定 100％（20/20枚）誤判定 0％（0/20枚） 未学習画像 94％（32/38枚） 6％（2/38枚） 合計 96%（56/58枚） 4％（2/58枚） しかし、NGとされているイチゴの中でも、人の目で見たときにもOKに近いようなイチゴが２つ、収穫可能と誤判定されてしまいました。 (1)まだピンクっぽい色のため収穫 NG…NG1（ピンク） (2)まだ白かったり緑色のため収穫 NG…NG2（白 or 緑） (3)収穫しても良いイチゴ…収穫OK 三種類のラベルを作成し、学習を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。画像はアノテーションです。
製造過程で不良品を検知！少量の正常データのみで学習する外観検査ソフトウェア
ISPの『gLupe』は、Deep Learningを応用した外観検査用ソフトウェアです。 数枚の正常データから人工知能（AI）を構築し、製品の傷や異常を検知します。 Deep Learning特有の大量データの収集作業が不要なため、導入コストを最小限に抑えられます。 【特長】 ■Deep Learningを応用した外観検査用ソフトウェア ■少量の正常データのみで学習 ■データ収集コストを大幅削減 ■検出の難しかった不良品を検出可能に ■少量のデータでも学習する独自技術を採用 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
金属成型品の「キズ」「ウェルド」「点ゴミ」を検出します。
自動制御設計・保守のメーカーよりお問合せです。射出成形されている金型成型品の容器蓋をインデックステーブルに投入したあと毎分18枚（1枚当たり3秒）のタクトでそれぞれの作業を行う場合の外観検査をご検討でした。「キズ」「ウェルド」「点ゴミ」について検出を試みました。 【検査設定と検査結果】 ひとまず照明の当たる範囲で撮像した画像で検証を行いました。検証環境ではキズ、ウェルド、点ゴミをそれぞれ識別することが可能でした。またウェルドラインに限りですが偏光板を使用した撮像方法（左の図）が効果的でした。 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。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky
一つのワークに４ヶ所の部品がきちんと取り付けられているかを判定します。
熱硬化性樹脂、熱可塑性樹脂の成形加工メーカーからのお問合せです。頂いた画像による検査です。 【検査設定と検査結果】 左の画像は検査したい部分を囲う作業（アノテーション）です。右の画像は検出枠です。 検証結果はNG 品を OK として誤判定されたものは有りませんでした、OK 品を NG として誤判定された画像は 2 枚ありました。 2021年9月からは教師画像の水増し機能が搭載されました。この便利機能を使用するとたまにしか出現しない不良の向きや角度、明るさの違う教師画像を増やした枚数の画像で学習ができ、精度が上がります。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky学習版 検査個所数：4ヶ所
太陽光発電パネルの稼働率を見える化！点検時の困ったを解決します
太陽光発電パネル監視システム「IoT Ninja Bird’s eye」は、ドローン搭載の赤外線カメラで上空より撮影された太陽光発電パネルの温度異常個所を特定し、予防保全のできる画期的なソフトウェアです。 お手持ちのドローンと赤外線カメラで撮影した画像から解析ソフトウェアが温度異常個所の特定及び、経年変化を見ることができます。 ※撮影に条件あり 事業者の交代時にパネルのリユース・リサイクル振分け検査がスムーズに行えます。 「もっと簡単に、もっと正確に」をコンセプトに徹底的に点検作業を追求した、点検システムです。 【こんなことでお困りではありませんか？】 ■雑草が生い茂り、影になっていた ■落雷や獣害で壊れていた ■台風の影響で破損していた ■発電所を転売したい ■発電事業をやめたいが使えるパネルはリユースしたい。 詳しくはカタログをダウンロードしてご覧いただくか、お問い合わせください。
日本全国270種類以上の麦銘柄を網羅！必要なデータをスピーディに検索・情報収集可能
『デジタル穀物品種大図鑑 麦版』は、日本全国の麦品種データを USBドングル1本に格納した製品です。 情報が改訂された際もデータ更新するだけ。新版をあらたに購入する必要が ないので、コストパフォーマンスも良くなります。 また、デジタルならではの画像の鮮明さを実現。印刷物ではどうしても 防げなかった写真の劣化もありません。 【特長】 ■日本全国の【麦】の豊富な情報を格納 ■必要なデータをスピーディに検索・情報収集 ■書籍では得られなかった、保管・持ち運びの手軽さを実現 ■ペーパーレスで環境にも配慮 ■情報が改訂された際もデータ更新するだけ ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。
バルブパーツからプレス・アッセンブリ品の不良を検出します！
バルブパーツをグローバルに展開しているメーカーでも弊社の検査ソフトをご検討いただいています。 様々な業界の専門的で緻密な製品に弊社ソフトはご活用いただいています。 【検査設定と検査結果】 パラメーター生成のために検出させたい部分を矩形で囲む作業をアノテーションといいます。それぞれ、右画像の Label 名で登録し、一つでも不良があれば不合格となるように設定しています。 要求されるソリューションのレベルが高い製品であればあるほど高率がよくなる検査の自動化で安定的な生産をご検討いただきたいです。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：DeepSky学習版 視野範囲：約78 x 62mm 検査対象の最小サイズ：2mm 検査個所数：1ヶ所 画面全体から不良を見つける カメラ解像度：130万画素 レンズ焦点距離：12mm レンズと製品との距離：約150mm 照明：リング照明 照明と検査品の距離：約100ｍｍ上部
異品がないか検査しながら必要な部品の数をカウントします！
弊社へお問合せがある中で、異品がないか検査しながら必要な部品の数をカウントしたいというご要望は多いです。コンベア上での無人検査と数のカウントはDeepSkyが得意とする分野です。 今回は平らなパレット上に向き等ランダムに並べられた加工部品(例.φ0.8×2.5mm)をカウントすることができるかといったお問合せで、バックライト照明を使用した画像を送付いただきました。 【検査設定と検査結果】 左の画像はアノテーションと呼ばれる、探し出したい部分（不良）を囲う作業画面の一部です。 右の画像で確認できるようにアノテーションした教師画像として使用した 10 枚は全て正常にカウント可能でした。 非教師画像に対して正常にカウントできた割合は 30%でした。 部品のくっつき度合いが大きい物ものほど、誤カウントとなる傾向がありました。非検出の画像を利用して追学習することで今までは検出できなかった不良も検出できるようになります。追学習もDeepSkyの強みです。
・目視で見えづらい円筒形状部品の内面を撮像し、一枚の画像として合成 ・用途に合わせて据置型、組込み型をラインアップ
・目視で見えづらい円筒形状部品の内面を撮像し、一枚の画像として合成 ・内面の傷、バリ、異物、鋳巣などを自動検出します ・検査工数の削減、トレーサビリティ対応に！
AI画像検査ソフトでギヤの欠けを判定します！
生産用設備の設計製作メーカーさまより検査依頼がありました。金属製品である「ギヤ」の欠けの判定です。NG品20枚・OK品5枚の画像を送付いただきました。 サンプル品を送付することが難しいワークも写真送付で検証することができる場合もあります。 【検査設定と検査結果】 DeepSkyの検査機能を用いて金属ワーク（ギヤ）の欠けを良好に判定することが可能でした。 検出させたい部分を矩形で囲む設定作業をアノテーションといいます、今回の場合は不良部分のみを囲い学習させました。画像は検出枠です。数字はAIの自信度数％（認識点数）。認識点数が低い場合や誤判定がある場合は追学習することができます。 2020年にリリースしたDeepSkyでは設定が容易であること、位置固定が不要なこと、形の様々な不良を見つけ出せること、金属製品などの光沢のあるワークの不良検出が得意なことがあり数多くの金属製品検査の評価をご報告しています。 【使用したソフト】 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検出）
自宅でも高水準な版下デザインチェック可能！読めない言語の比較検査もできる導入初期コストを抑えたサブスクリプションモデル
『Hallmarker Elements』は、印刷業界で1000ライセンス以上の実績があるHallmarker検査シリーズのサブスクリプション簡易画像比較ソフトです。 シンプルでわかりやすいボタンを上から順に選択していくだけで 検査できるので、トレーニング不要でインストールしたその日のうちに 操作をマスター可能。 また、PDFなどデジタルデータ同士の検査も、デジタルデータと スキャンデータの検査も、スキャンデータ同士も検査できます。 さらに、WEB認証方式のため、自宅でも会社でもどこでも検査ができ、 校正作業の効率化がはかれます。 【特長】 ■WEB認証方式採用でどこでも利用可能 ■直感的なボタンとユーザーフレンドリーな操作性 ■デジタルデータでもスキャンデータでも検査可能 ■1面と1面の検査だけでなく、単面と多丁付けの検査も可能 ■PDFのハンドリングが充実 ■検査が終わったら結果画像を保存してプリントアウトできる ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。
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。
人によるポカミスをなくし検査品質の向上、トレーサビリティやコストダウン実現へ
高橋電機では今まで納品させて頂いた検査ソフトから必要な機能だけを厳選し、汎用的なソフトウェアを作りました。 その汎用的なソフトウェアを元にお客様の希望の検査内容に合わせて製作していきますので、低コスト・短納期の納品が可能です。
