更新日： 集計期間:2025年08月20日～2025年09月16日
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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。
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。
AI画像検査ソフトで見本帳の木目の種類を検出し判定します！
様々な見本帳を制作されているメーカーでも弊社の検査ソフトを検討いただきました。木目調等の場合は色や風合いや柄が一致しない場合も多くこれまでのルールベース型の画像検査では難しかったようです。 当社ホームページには検査ソフトのWEB無料お試しを公開しております。AI（ディープラーニング）を使用した検査ソフトを実際に体感いただいて、お問合せいただく事もできます。 【検査設定と検査結果】 画像はアノテーションです。AI（Deep Learning）を使用したソフトで検査し、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、認識するように成長します。お送り頂いたサンプル品で検証を行った結果、誤判定はありましたが学習させた画像でし たら 100％検出はできました。 今回教師画像としたサンプル品は 3 枚のため「色が似ているもの」「木目にバラツキがあるもの」を誤検出してしまうことがありました。 教師画像を増やすことで様々なパターンの木目（特徴）を学習し、正答率が上がる可能性が考えられます。 また、左 右 を別で撮影し（カメラ 2 台で）大きく写す方法も効果的です。
調光とレンズの絞りについて
画像検査ソフトEasyInspectorをご利用いただいているお客様から「インバータ蛍光灯って調光できないの？」というご質問を頂きました。EasyInspectorをご利用のお客様には「室内蛍光灯やインバータ蛍光灯で問題のない検査であればあえて高価な照明を付ける必要はありません」と申し上げています。 LED照明の多くは照明部と電源部が別になっており、電源部のつまみで調光できるようになっているためこのようなご質問は自然なことと思いました。 実は、明るさの調整には様々な方法があります。 １）調光 ２）レンズのしぼり（産業用カメラの場合） ３）カメラの露光時間とゲイン設定 つまり、原理的には上の3つのうちのどれかが調節できれば明るさの調整ができるということになります。 では、何を使って調整するのが一番良いのでしょうか？ （図1）これはペットボトルのキャップの一部を撮影したものです。ピントはキャップの底に合わせてあります。左右とも同じ明るさですが、左の画像は右に比べてキャップの縁までピントが合っているのが分かるかと思います。これを「焦点深度が深い」ということがあります。
