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検査ソフト(作業) - メーカー・企業と製品の一覧 | イプロスものづくり

更新日: 集計期間:2026年01月14日~2026年02月10日
※当サイトの各ページの閲覧回数を元に算出したランキングです。

検査ソフトの製品一覧

31~60 件を表示 / 全 70 件

表示件数

【AI画像検査事例】通信ケーブル同軸線シールド残りの検出

AI画像検査ソフトで同軸線シールド残りを検出します。

電子部品、ケーブルなどのシールドを剥離する作業がうまくいかず製品に不具合が生じる事故が発生していました。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「色比較検査、指定色の有無検査」機能を使用することにより残ったシールド線の色を1秒未満で判定することができました。色の検出率が設定数より下回ると合格、上回ると不合格の判定に設定しました。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト:EasyInspector300 視野範囲:20mm x 25mm 検査対象の最小サイズ:0.5mm 検査個所数:1ヶ所 カメラ解像度:36万画素 レンズ焦点距離:12mm レンズと製品との距離:40mm 照明:バックライト照明 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【指定色の有無】で検査できます。

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【AI画像検査事例】タイヤの種類の検出

AI画像検査ソフトでタイヤの種類を判定します!

自動車部品などのタイヤの種類を判定する簡易無料評価を承りました。 今回は写真を送付いただいてのトライでしたが実際のサンプルを送付いただくことが一番信頼できる内容を提出できます。その場合、良品と、検出したい不良のあるワークをいくつか送付いただく必要があります。詳細はお問い合わせください。 【検査設定と検査結果】 左の画像はアノテーション(覚えさせたい部分を囲う作業)です。右の画像はOKの画面表示です。タイヤの文字をDeepSkyで判定しています。 画像やCSVで記録する機能も搭載していますので周辺システムとの連携も容易です。一品種あたり登録可能な検出対象の種類は1~1000種類(ここでの種類とは「ネジ」「乾燥剤」「トマト」など、アノーテーションする際に使用する分類名のことをいいます。100種類を超えて検出対象の種類を増やした場合、検出率が下がることがあります。) 【使用したソフト】 使用ソフト:DeepSky

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【AI画像検査事例】金属の塗装不良を検査

金属に塗装されたワークの「塗料の飛び散り」「油のような付着物」「傷」「打痕ブツ」「液だれ」を検査します。

産業用機械を制作するメーカー様からコンベア上で検査できないかとのお問合せです。 【検査設定と検査結果】 DeepSkyの検査機能を用いコンベア上での判定は可能でした。左の画像が「アノテーション」と呼ばれる見つけ出したい部分を囲う作業です。右の画像が「検出枠」です。油の付着やざらつきなどワークの全面を判定したい不良と、傷やタレ、ブツなどの部分的な不良を分けて設定すると良好に判定ができました。

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【AI画像検査事例】工作機で加工した部品寸法の検査と記録

AI画像検査ソフトで部品寸法の検査と検査画像を記録します!

工作機で加工した部品寸法の検査良否判定について、現在の目視による基準から、データに基づいた基準にする検討をしている空気圧機や制御機器メーカーのご担当者よりご相談がありました。 製品の寸法を記録に残したいご要望でサンプル画像をいただきました。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorとDeepSky両方の検査を簡易検証を行いました。どちらも検出することは可能でした。 弊社では必要に応じて従来型ルールベース方式の検査ソフト「EasyInspector」(検出結果は左画像です)とAI(ディープラーニング)を用いた「DeepSky」(検出結果は右の画像です)両方のご提案をすることができます。 記録方法としては、SCV(Excel)と検査画像を残す方法があります。 【使用したソフト】 使用ソフト:EasyInspector DeepSky

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【AI画像検査事例】射出成型品の判定

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

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【AI画像検査事例】プレス・アッセンブリ品の不良

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

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【AI画像検査事例】キャベツの外観検査

AI画像検査ソフトでキャベツの外観検査を行います

食品メーカーでは形状の定まらないワーク(食材)が当たり前です、ちょっとした不良や異物混入で大きな事故につながります。今回も食品の簡易検査のご依頼です。 労働人口の減少や熟練した作業員の高齢化が進む社会情勢には歯止めはかからず生産性の向上を支援する取り組みは今後ますます求められています、画像検査も徐々に技術が洗練されてきました。 安心安全の食品を口にできる日本品質の維持に画像検査の導入をご検討ください。 【検査設定と検査結果】 頂いた画像による検証です。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。今回は「変色」「花芽」「長さ」「長さ2」といった4種類に分けたアノテーションをしました。今ある画像だけで教師データと非教師データに分けて行った検証なのでそこまで精度はでませんでしたが、サンプル数増やしていけばある程度正確性は向上して いくものと推測できます。 【使用したソフト】 使用ソフト:DeepSky学習版

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太陽光発電パネル検査ソフトウェア

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。

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デジタル穀物品種大図鑑 麦版

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。

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【AI画像検査事例】ダイカストの0.5Φ鋳巣とキズ

AI画像検査ソフトでダイカスト製品の不良を検出します!

ダイカスト製品をDeepSky という、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。 今回はDeepSky でコンベア上を想定し全数検査する運用を想定しています。 【検査設定と検査結果】 今回もエンドユーザー様から直接のお問合せでありました。弊社ではコンベアなどの産業機器の販売は行っていないため業者を通して購入いただくようにお願いしています。 左の画像はアノテーションと呼ばれる検査で見つけ出したい不良部分を囲う作業です。 右の画像は検査結果の検出枠です。数字は認識点数というAIの自信度%です。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト:DeepSky 視野範囲:約46×37mm 検査対象の最小サイズ:5mm 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:50mm+接写リング5mm レンズと製品との距離:約430mm 照明:室内蛍光灯

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【AI画像検査事例】加工部品のカウント

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。

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【AI画像検査事例】基板の実装検査

AI画像検査ソフトで基板のレジストの「ズレ」や、「シルクのズレ」などを点検します。

基板のレジストは、小さく細かいうえに広いシェアで多用されています。しかし、正常に機能させるためには、「レジストのズレ」や、「シルクのズレ」などを点検する必要があります。電子部品メーカーでは、その点検作業を効率よくやるために、画像処理ソフトを取り入れました。 【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検査」の機能を使用して、レジストズレ(2箇所)と、シルクズレ(2箇所)を検査しました。合否基準値の上限を設定することで、設定以上のピクセルのズレを検出したら、不合格となる設定にしました。検査対象の位置設定、ズレ補正を厳しく行い、1mm以下のズレを検出させることができました。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト:EasyInspector710 視野範囲:850mm x 850mm 検査対象の最小サイズ:約3mm x 4mm 検査個所数:4箇所 カメラ解像度:ScanSnap SV600のスキャナを使用 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。

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【AI画像検査事例】チェックシートの確認(2)

AI画像検査ソフトで人が記入したチェックシートの確認を行います!

「作業者による目視確認のため、どうしても見落としがある」のは工場の生産工程以外でも起こりうる事柄です。 産業機械メーカー様からの問い合わせですが、人が記入したチェックシートの確認はどの業界にも通じる事例と言えます。 【検査設定と検査結果】 送付頂きましたチェックシートのデータを印刷してテストしました。 紙上のチェック有無等の検証をさせて頂きました。EasyInspectorの「OCR Pro」機能を使用することにより5カ所の穴文字や記号の読み取りが0.62秒で可能でした。 簡易検証後、社内デモンストレーションを承ります、その他にもホームページ上におけるWEB動画のデモンストレーション、60日間お試しソフトのダウンロード、検査品の無料評価サービスなど、お客様が簡単に検査システムを導入できるようにするための情報とサポートを充実してご連絡お待ちしております。 上記サービスを是非ご利用いただき、ご要望やご不明な点がありましたらいつでもお問い合せからご連絡頂けますと幸いです。

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【AI画像検査事例】ロゴマーク反転を検査

長方形や正方形のロゴマークの張り付け間違いを検出します!

様々なメーカーでロゴマークを張り付ける作業があります。長方形や正方形のロゴマークはうっかり反転し張り付けることは頻繁に起こりうるミスです。御社にとって重要であるロゴをデザイン性高く美しく出荷できるよう弊社は画像検査で応援します。 【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1カ所のラベル張り間違いを3.56秒未満で判定することができました。頂いた「OK」画像と「NG」画像は視野範囲、明るさ、明るさ方向等が 異なっていた為、「ズレ補正」機能や「色判定許容範囲」の設定を調整致しました。 実際の運用時には検査環境を整えて頂く必要があります。 (カメラ位置、向きの固定、照明位置、強さの固定、検査品設置位置固定 等) 【使用したソフト】 使用ソフト:EasyInspector710 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。

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円筒内面検査装置 NOZOC(ノゾック) 

・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!

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【AI画像検査事例】基板の半田ボールの検出

AI画像検査ソフトで基板上の半田ボールを検出し、判定します!

今までEasyInspectorを使用した基板の検査事例をいくつも投稿してきましたが、基板全体のどこかに半田ボールを見つければ「NG」といった検査にはDeepSkyがお勧めです。 DeepSkyは画面全体のどこかに1つでも発見したら不良判定といった検査が得意です。 【検査設定と検査結果】 「DeepSky」の検査機能を使用することにより全体から半田ボールを見つけることができ、1画面の検査を0.39秒で判定できました。画面全体にワークを映し、NGの半田ボールを見つけたい不良として「枠を囲う作業」をアノテーションといいます。アノテーションがうまくいくと良好に判定するパラメーターを設定できます。 今までの検査ソフトより「簡単に設定」ができることを「体感」いただけるように、AIを使用したソフトDeepSkyを弊社ホームページにてWEB上でお試しできます。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト:DeepSky 視野範囲:40x 30mm 検査対象の最小サイズ:1mm 検査個所数:1ヶ所 全体 カメラ解像度:130万画素 レンズ焦点距離:25mm レンズと製品との距離:約200mm

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【AI画像検査事例】ギヤの欠けを判定

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)

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【AI画像検査事例】プレス品の傷やへこみ検査

AI画像検査ソフトでプレス品の傷やへこみなどの不良を検査します!

カセットガス製品のメーカーでは差込口の変形は大きな事故につながる可能性もあります。 お客様の安全のために弊社の検査ソフトをお役立ていただけると幸いです。 今回の無料評価ではいわゆる AI(Deep Learning)を使用したソフトDeepSky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。 【検査設定と検査結果】 DeepSkyの検査機能を使用することにより複数の種類の不良を判定しました。傷、影、反射によって各種類の不良の有無を判定し、0.33秒の検査タクトで判定ができました。ラベルは傷、影、反射の3つに分け、見つけ出したい不良を指定しソフトに覚えさせるように設定する作業をしました。 この不良の指定方法やどのように撮影するかが画像検査には重要となります。

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【AI画像検査事例】コンテナの汚れ検査

クレートの鳥のフンや紙などの異物、変形等を検出し判定します!

食品メーカーでは搬入の際クレートを利用する場合があります。クレート回収時には解放された倉庫や野外に置かれていることもあり鳥のフンや紙などの異物、変形等があるようです。 今回、お客様に気持ちよくきれいなクレートで製品を受け取っていただきたいとの要望があり、コンテナについた汚れや異物を検証しました。 【検査設定と検査結果】 鳥のフンについては右の画像にあるように白、黒、茶の絵具を用いて検証しました。左画像のように検出をさせる部分をアノテーション(検出部を枠で囲う作業)後に「学習」を させます。 NG 品種毎に10 枚ずつをアノテーションしました。「認識点数(規定値)」は「10」(デフォルトは「60」)として検出ができました。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト:DeepSky学習版 視野範囲:400 x 300mm 検査対象の最小サイズ:10mm 検査個所数:1ヶ所画面全体からNGを見つける 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:580mm 照明:窓際など朝夕の明るさが違う場合には照明設置をお勧めします。

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画像比較検査ソフト『Hallmarker Elements』

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。

  • ソフトウェア(ミドル・ドライバ・セキュリティ等)
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【AI画像検査事例】成型品の左右判別

AI画像検査ソフトで成形品形状の左右対称の判別を行います!

以前よりお取引のある塩化ビニルモノマーからポリマー、特殊塩ビ樹脂などを幅広く生産されているメーカー様よりお問合せでグループ会社から成形品形状の判別(左右対称形状品)が出来ないかとの申し入れがあり弊社に連絡をいただきました。 【検査設定と検査結果】 左 7 枚、右 7 枚の合計 14 枚の画像を学習データとして使用しました。検出したい物(今回はワーク全体)を枠で囲み、それぞれ「LH」、「RH」とラベルをつけました(左図)この作業を 14 枚の学習データ全てに実施しました。右の画像ではLH を LH と、RH を RH と正しく認識できています。左右を入れ替えても認識は問題ないです。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト:DeepSky 視野範囲:約482 x 383mm 検査対象の最小サイズ:150mm 検査個所数:1ヶ所(画面全体に左右のワークがそろっているか) 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575mm 照明:室内蛍光灯

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【AI画像検査事例】基板の枚数カウント

AI画像検査ソフトで重なった状態の基板の枚数を計測します!

電子部品メーカーが取り扱う基板を合紙が重なった状態で枚数を計測する際に、手作業で行う時間の短縮と計測ミスをなくすことを目的として、画像認識を取り入れたいと考えました。 【検査設定と検査結果】 52枚の基板を計測するべく、EI-Scanで画像を読み取り、画像の精度をあげ、EasyInspectorの「輝度変化検査」の機能を使用しました。まずは合紙有りパターンの検証を行い、グレー色の合紙と茶色の基板をきれいに並べることにより、正確に枚数をカウントできました。次に、合紙無しパターンも検証したところ、一枚一枚の間に影が生まれたので、これも正確にカウントすることができました。さらに、30度傾けてスキャンすることで、0.2mm程度の欠けも検出することが可能でした。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト:EasyInspector310 視野範囲:70mm(52枚の基盤を積み重ねたときの厚さ) 検査対象の最小サイズ:約10mm 検査個所数:52ヶ所 画像:EI-Scanで画像読み取り 枚数カウントには『EasyNumbers』がオススメです。

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【AI画像検査事例】筒形フィルターの異物を検出

筒形フィルターの異物(繊維・ほこり・毛髪・粉塵)を検出します。

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。 画像検査システムで安定的で生産効率の良い検査をご検討ください。 左の画像はカメラとレンズ、照明の環境です。右の画像は「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」させることにより検査画像中から検出対象を検出できました。検査品を回転台の上に置き、回しつつ検出の検証を行い 検証時の想定では 1 本あたり 60 秒程で検査を行うよう想定しました。粉塵については目視で不良を確認することができなかったため設定や検出ができませんでした。不良部分撮影できない場合は検査は難しくなります。撮影には工夫が必要です。

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【AI画像検査事例】不織布の異物・汚れ検査

AI画像検査ソフトで不織布の異物と汚れを検出します!

各種繊維製品や不織布のメーカー様から不織布のサンプル画像が届きました。異物と汚れを見つける無料評価の依頼です。実際のサンプルを送付は昨今のコンプライアンスやセキュリティの観点から厳しくなってきています。 弊社にサンプルを送ることができれば、照明やカメラ、レンズ、ワークまでの距離など弊社で検証しご案内することができます。 【検査設定と検査結果】 送っていだいた23枚の画像を使用して検証した結果、不良部分の検出は可能でした。左の画像は検出させたい部分を矩形で囲む作業(アノテーション)です。右の画像は検査結果の検出枠です。23 枚の画像のうち 16 枚を教師画像として学習させました。 (画像は 21 枚で、弊社で類似の NG 画像 2 枚を画像加工しました。) 教師画像 16 枚(OK2 枚/NG14 枚)と未学習画像 7 枚(OK1 枚/NG6 枚)の計 23 枚を判定し、ご報告しています。

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【AI画像検査事例】水中気泡でワークの穴を検査する

フレキシブ ホースに穴がないかを検査します!

金属製品や樹脂製品などの継手を手掛けるメーカー様では現在、水中の気泡で穴がないか検査しているとのこと、気泡の量や大きさ、泡の連なりなど見え方が様々で水中の浮遊物も気泡そっくりに撮影され、誤判定が多いことから、現行の画像検査ソフトからの切り替えのための問い合わせです。 送付いただいた画像「大・中・小・極小」の4種類を無料評価しました。 【検査設定と検査結果】 水面に浮かんだ気泡の有無を検査する方法で良好に判定ができました。 左の画像は覚えさせるための教師画像のアノテーションです。右の画像は検出枠の表示画像です。水中の気泡の上昇スピードはとても速く0.3秒おきのコマ撮り撮影では撮影+検査がもれてしまう恐れがありました。 DeepSkyでは連続撮影の設定をすることができます、コンベアや作業中の位置固定のない検査も可能ですがパソコンのスペックによりだいたい0.2秒から0.3秒に1回の静止画のコマ撮り撮影になります。 【使用したソフト】 使用ソフト:DeepSky(学習版) 検査個所数:画面上部(水面全体)1ヶ所

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外観検査ソフトウェア『MELSOFT VIXIO』

高速・高精度AIにより、手軽にAIモデルを生成!タスクはフローチャート形式で簡単設定

『MELSOFT VIXIO』は、検査工程における様々なお悩みを解決する 外観検査ソフトウェアです。 AI外観検査システム構築における必要機能の全てをプログラミングレスで 実現。モデル生成からモニタ画面の作成まで1ツールで設定可能です。 既存のルールベース検査に当ソフトウェアによるAI検査を導入・併用 することで検査精度が向上します。また、AIの判定結果(ヒートマップ)を 基に、一次スクリーニングしたものをチェックすることで、作業工数を 削減できます。 【特長】 ■FAに適した高速・高精度AIアルゴリズム搭載 ■プログラミングレスで簡単運用設定 ■トレーサビリティー向上 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

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【AI画像検査事例】成型品表面検査

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。

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【AI画像検査事例】ハトメ有無検査

AI画像検査ソフトでハトメの有り無しとラバー部品有り無しの検査をします。

自動車部品などの金属プレス加工製品でもハトメを取り付ける工程がよくあります。 今回はハトメの有り無しとラバー部品有り無しの検査をします。良品と部品が付いていない不良品を送付いただきました。 【検査設定と検査結果】 DeepSkyの検査機能を使い良品と、部品が全部ついていない不良品だけを教師として使用してランダムな位置のハトメが無いものをNGにすることができました。 ハトメ(とラバー部品)が正しい数量検出されたときのみ合格となるよう設定しています。ハトメがひとつでも無いと、数量不一致でNGとなります。 「どこのハトメが無いのか」まで確認したい場合はエリア指定の機能を使用すれば可能ですが、ひとまず今回はOKかNGかだけを判別するような設定で行いました。 左の画像は「アノテーション」と呼ばれる覚えさせたい部分を囲う作業です。 右の画像は検出枠の画像です、数字はAIの自信度数%で「認識点数」と呼んでいます。

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【AI画像検査事例】金属ワイヤーの検査

直径約0.05mm×長さ約4mmの金属ワイヤーの本数を計測します!

電子部品の導通検査を行う業界では、小さく細かい部品を扱いますが、その中でもワイヤーの計測を目視で行うと、計測ミスが出やすいです。計測手段として、幅1.6mmのスリットが5本入った樹脂プレートを使用し、直径約0.05mm×長さ約4mmの金属ワイヤーの本数を計測していました。この作業を1秒未満で計測できるソフトを弊社からご紹介させて頂きました。 【検査設定と検査結果】 ※検査結果画像を拡大したワイヤー計数(OK:NG) ※赤矢印がワイヤー ※右画像は右隅に1本多く検出されたためNG EasyInspectorの「輝度変化検査」機能を使用することにより、プレートの隙間から見える複数個(5本)のワイヤーを検出します。バックライト照明を使用して、明るい背景から暗い縦線を検出する設定にします。これらの設定により、小さく細い対象物でも検出可能になります。

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【AI画像検査事例】コンタミ汚れ検査

樹脂成型品の中にある0.3㎟サイズのコンタミを検出します。

動車メーカーが製造する樹脂成型品。その中にある0.3㎟サイズのコンタミを画像処理で検出し作業効率を上げることを目的とし、弊社にお問い合わせがありました。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「傷ブツ検査」の機能を使用して、0.3㎟サイズのコンタミを検出する設定にしました。傷ブツの色を黒にし、周囲のピクセルと比べ暗い色を検出する設定にしました。検出検出感度は数字が減るほど感度が良くなるため3に設定しましたが、検出対象サイズが小さいため、毛やホコリが乗っていても、異物として判定してしまいました。運用としては、画像検査でコンタミや毛等をNGとして検出し、再度NG品を目視で確認するという形で勧めさせていただきました。

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