更新日： 集計期間:2025年09月24日～2025年10月21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。
31～34 件を表示 ／ 全 34 件
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。
自社製造ラインへの外観検査AIの導入をご検討中の皆様へ無償トライアルのご案内です。
自社製造ラインへの外観検査AIの導入を検討中だが、本当に自動化できるのか試してみませんか？ 正常品、異常品を写真を準備して頂くだけで、マイスティア製正誤認識ソフトウェアIP Stier ER1による試行を無償にて行います。 ・うちの製品は外観検査できるのか不安 ・導入したいけれど、効果が期待できるのだろうか ・試してみたいけれど、余力がない といった企業様は、是非この機会にお問合せください。
AI画像検査ソフトで円筒の部品に貼られているラベルの文字を読み取りします！
医療機器や福祉機器を中心に様々な分野で活躍されているメーカーでも弊社の文字認識の機能を検討いただいています。 円筒の部品に貼られているラベルの文字読み取りは角度によっては文字の写り方が変わてしまうことが予想され、難しくなる想定ができる案件でした。 【検査設定と検査結果】 件素ソフトEasyInspectorの「OCR Pro」で判定できました。 検査枠は４つ設定し全部で32文字を0.57秒で判定しました。左の画像は検査枠で右の画像は二値化したあとの検出枠です。いただいた写真による判定でしたが、人が手で張り付けているということや円筒形であることなどがあり位置決めが課題になる懸念があります。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector710 現行『EasyInspector2』RD(ReaDing)パッケージ【OCR（文字認識）】【機械学習OCR】で検査できます。
手作業から解放！キズなどの不良の検出、難しい等級選別もAI画像検査で自動化します！
こんなお悩みありませんか？ ■手作業に時間が掛かる ■等級選別が難しく、目視による見落としが発生する ■雇用労働に頼るため、人件費がかさむ ■熟練者の高齢化が進む一方、担い手がいない 画像検査ソフトで自動化を可能にします！ 1）手作業でやっていた不良検出作業が自動化できる ⇒キズ、変色、汚れなどを検出し、作業時間を短縮！ 2）難しい等級選別が誰でも簡単にできる ⇒さまざまなルールで判別が可能！手作業から解放！ 3）パソコン１台から運用！低価格で始められる ⇒導入コストを大幅削減！ 作業員を最小限に留め、人件費の削減！ 目視による見落としを防ぎ、品質価値をアップ！ 大きな機械の導入等はなく、小さく始められます！ 【検査事例】 ■大きさによるトマトの分類 ■花の種類の分類 ■トウモロコシの種の判別 ■茶葉の種類判別 ■みかんの傷の検査 ■コーヒー豆の欠陥検出 ※詳しくは関連リンクを御覧ください。
