検査ソフトのメーカーや取扱い企業、製品情報、参考価格、ランキングをまとめています。
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検査ソフト(検査) - メーカー・企業と製品の一覧

更新日： 集計期間:2026年01月07日～2026年02月03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

511～540 件を表示 ／ 全 551 件

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AIセグメンテーション機能が追加されました！

AIセグメンテーション機能が追加されました！

AIセグメンテーション機能で作業効率向上・品質安定・コスト削減を実現します！

AI汎用外観検査ソフト『EasyInspector2』https://skylogiq.co.jp/index.php/products/indus-ei2/ に新たに「AIセグメンテーション」機能が追加されました。 「ＡＩセグメンテーション」機能は画像内でディープラーニングによるセグメンテーション（領域分割・画像のピクセル一つひとつに対してラベル付け）を行います。 指定した多角形の領域内で、セグメンテーションで検出されたピクセルの割合を計算し、合否判定を行います。 この機能は主に下記の用途で使用することができます。 ⚫ タンクの水位 ⚫ 金属加工面の面積や塗布面積 ⚫ 農作物の成長度（大きさ）の測定 ⚫ 写真内の病巣などの検出とその面積の測定 ⚫ シーラーや接着剤の塗布切れ確認 ⚫ 排出される煙の量の監視 AIセグメンテーション機能を使って判定することで - 作業効率の向上：目視検査に比べて大幅な時間短縮が可能 - 品質管理の精度向上：人為的なミスを減らし、品質安定化を実現 - コスト削減：人件費削減、不良品の発生抑制によるコスト削減 を実現します。

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【検査テクニック】DeepSkyの機能1–エリア判定

【検査テクニック】DeepSkyの機能1–エリア判定

AI画像検査ソフト『Deepsky』現場目線の機能を一つご紹介します！

▼機能：エリアごとのOK/NG判定 「画像の中に何が何個検出されたか」だけではなく「どこに検出されたか」で判定する機能です。 用途によっては画面全体での個数では正しく判定できない場合があります。例えば下のようにコンデンサ2個、向きが互い違いになっている場合です。この場合、コンデンサの向きがそれぞれ逆になっていれば不合格とすべきですが、全体の個数としてはどちらも極性マークが上にある物と下にある物、それぞれ1個ずつとなるためどちらも合格となってしまいます。（図1） このような場合はエリアごとに分けて判定を行います。下の点線の枠のように、あらかじめエリアを決めておいてそれぞれのエリアで個数判定を行います。（図2） それぞれのエリアの中で： 「上向きのコンデンサが一つ検出されたらOK」 「下向きのコンデンサが一つでも検出されたらNG」 といった設定を行います。（図3） これにより同じ個数で互い違いになっているNG品でも正しくNG判定できるようになります。（図4）

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【AI画像検査事例】金属部品のワレの検出

【AI画像検査事例】金属部品のワレの検出

AI画像検査ソフトで金属部品のワレを検出します！

自動車部品などの高品質な鋳造・機械加工、塑性加工、音響製品の製造･販売し国内外に納品している以前からお取引のあるメーカー様から簡易検証のご依頼です。今回は部品の割れについてです、いただいた画像を用いトライしました。 「ワレ小」についてはサンプル数がある程度確保できているため、検出できなかったものについて理由を予想することができました。 「ワレ大」、「腕部ワレ」に関してはサンプル数が少ないためか今回の検証では十分な結果を 得ることができませんでした。 報告書では「ワレ小」の画像を中心に掲載し、その他の不良については参考画像として掲載 しています。 今回の検証で実際に検出できたワレよりも、小さい・細い・短い・薄い・暗いなどの判別し にくい要素があるものは検出できていません。 「小さい・細い・短い」に関しては視野全体に対してサイズが過少なために検出できていない可能性が高く、視野を分割することで今の解像度のままでも検出できる可能性がありま す。 「薄い・暗い」などは撮像方法の検討が必要かも知れません。またワレの深さが浅いなど根 本的に写りにくい種類の不良がある場合は検出の難易度が高いです。

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製造業向け AI外観検査ソフトウェア「gLupe」（ジールーペ）

製造業向け AI外観検査ソフトウェア「gLupe」（ジールーペ）

良品画像を数十枚登録するだけで、外観検査用AIが構築できる。

・AI構築に必要なのは、良品画像だけ。 　AI学習用のデータ収集に苦労していませんか？ 　gLupeであれば、AI学習に不良品画像は必要ありません。 　良品画像数十枚だけで、手軽に始めることができます。 ・AIが良品の特徴を自動学習。 　登録した良品画像からAIが良品の特徴を自動学習し、 　良品と特徴が異なるものを不良として検出してくれます。 　画像処理のように細かいパラメータ調整は不要です。 ・独自のAIアルゴリズム 　gLupeは独自に開発したAIを採用しています。 　AIの得意・不得意を理解したうえでのコンサルテーション、 　製品のカスタマイズ開発もご相談ください。 ※「gLupe」の開発元は、株式会社システム計画研究所です。 　製品に関するご相談は、株式会社システム技研までお気軽にご相談ください。

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【検査テクニック】DeepSkyの検査精度を向上させるには（2）

【検査テクニック】DeepSkyの検査精度を向上させるには（2）

DeepSkyの精度を向上させるための設定のコツについてご紹介します！（アノテーション編）

今回はアノテーションに関する情報を紹介いたします。 アノテーションは検出精度に関係する重要な設定のひとつですので、是非参考にしていただければと思います。 Q.　ラベルをまとめるか、それとも細かく分けるか 複数の検出対象（キズ・ヨゴレ・ダコンなど）があるときに、アノテーションのラベルを「欠陥」と全て同じ名前で 登録するか、「キズ・ヨゴレ・ダコン」と形状ごとにラベルを分けて登録するといった2パターンがあります。 DeepSkyはラベルが少ない方が検出結果は向上する傾向があるので、なるべく同じラベルで登録する方が良いです。 ただ、どの欠陥が検出されたか知る必要がある場合は形状ごとにラベルを分ける必要があります。 この時に、キズを間違えてヨゴレで登録すると学習時に整合性が無くなってしまい、上手く学習できないケースがあります。 そのため、アノテーションは間違い、見落としが無いように慎重に行う必要があります。 （図1）

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【技術サポート】AIセグメンテーション機能の応用

【技術サポート】AIセグメンテーション機能の応用

AI セグメンテーションとルールベースを組み合わせた事例と、AI セグメンテーションならではのメリットを紹介します。

ルールベース機能との組み合わせができる 複雑な背景の中から検出対象物の面積や寸法を測定したい場合、背景が邪魔をしてしまいエッジを思うように検出することができませんでした。 しかし、AIセグメンテーションで検出対象物を抽出して二値化することで、簡単に検査ができるようになりました。 ※詳しくは関連リンク（ブログ）をご覧ください。

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【外観検査の知識】ホワイトバランスとは

【外観検査の知識】ホワイトバランスとは

ホワイトバランスについて説明します！

現在、画像について多くのことを学んでいる日々なのですが、「良い画像を撮影する」ということが重要であることを実感しています。 カメラには様々な機能が搭載されており、きちんと適した設定にすることができたら良い画像を撮影することができるようです。 そんな設定機能の中の一つに「ホワイトバランス」があります。 画像処理素人であった私は、聞いたことはあるけどいったい何をしているんだ？と思っておりました。 気になって調べたところ、面白かったのと役立ちそうでしたのでご紹介します。 ※詳しくは関連リンクをご覧ください。

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【検査テクニック】DeepSkyの機能2–オートアノテーション

【検査テクニック】DeepSkyの機能2–オートアノテーション

AI画像検査ソフト『DeepSky』の現場目線の便利機能をご紹介します！

▼機能：オートアノテーション アノテーションを自動で実行してくれる機能です。従来はβ機能でしたが Ver. 2.2.0.0から正式な機能となりました。 物体認識ではアノテーションがとても大事ということはご存知の方が多いと思います。ただ、画像内に対象物が沢山あるとアノテーションの作業量が多くなり、そして作業量が多くなるとアノテーションをし忘れたり間違えたりというミスがどうしても増えます。アノテーションをし忘れてしまうと、DeepSkyは同じ物体に対して「これは（同じように見えるが）見つけてはいけないものだ」という判定をするようにパラメータを調節してしまうので物体の認識率が著しく下がったりといった問題が出てしまいます。（図1　アノテーション忘れ そこで、オートアノテーション機能が登場します。オートアノテーションを使うと、ボタンのクリック一つで「いままでの学習データから考えるとここにアノテーションしたいですよね？」といったアノテーションの提案を自動で行ってくれます。 （図2・3・4を参照）

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【AI画像検査事例】シュリンク包装品の破れ

【AI画像検査事例】シュリンク包装品の破れ

シュリンク包装品の破れの有り無しを検証！

食品メーカー様のシュリンク包装品の破れの有り無しを無料の簡易検証でご報告しました。 変形・段積み崩れ・フラップ糊付け等も引き続き検証して様々な不良検出をご提案したいと思っています。 簡易検証では人が目視ですぐに分かる程度の破れ：8割程度、製品の色が白等で人でも分かりにくい破れ：5割程度の正判定が可能でした。 今回は限られたサンプル品で検証しており、学習データが少なかったためこのような精度になったのではないかと思います。より多くのデータを学習させることで検出の精度は上がります。 【使用したソフト】 Deepsky

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【外観検査の知識】物体認識の原理（CNN編）

【外観検査の知識】物体認識の原理（CNN編）

物体認識の原理について説明します！

最近、AIのソフト（EasyInspector2やDeepSky）をご使用頂いているお客様から「なんでこうなるの？」「こうなるはずでは？」「中身はどうなっているの？」というお話を頂くことが多くなっています。 このような時、担当者はどのように説明するべきか迷うようです。確かに、感覚的に分かりやすく説明しようとするといわゆる例え話（※）に終始してしまったり、細かく説明しようとすれば専門書の方が詳しいとなったりしてしまいます。私も「もう一歩踏み込んでAI画像処理の原理を知りたい」というお客様にちょうど良い説明資料が見つけられないでいました。 ※詳しくは関連リンク（ブログ）をご覧ください

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【外観検査の知識】AIには適切な教師画像と正しいアノテーションを

【外観検査の知識】AIには適切な教師画像と正しいアノテーションを

「教師画像」と「アノテーション」についてご紹介します！

弊社の営業技術がお客様と話をしている時にほぼ毎回説明しているものですが、AIの性能を大きく左右する重要な要素にもかかわらずネットを調べても話が一般的すぎて実用上の参考になりにくいものが多く、もう少し実用的・具体的・現実的な解説ができればきっと皆さんの参考になるだろうと考えたのが今回のブログの背景です。 ■いくら良いAIでも間違ったことを教えられたら間違った結果を出す ・教師画像について ・アノテーションについて ・アノテーションで便利な機能 ・参考になるブログと動画 ※詳しくは関連リンク（ブログ）をご覧ください。

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【技術サポート】食品の生産現場でもDeepSkyがお役に立ちます

【技術サポート】食品の生産現場でもDeepSkyがお役に立ちます

お弁当に混入した髪の毛や異物、青果物のキズなどをAI（ディープラーニング）が検出！

様々な食品生産・加工の現場から何件かお問合せもいただいております。 お弁当に混入した髪の毛や異物の検出など、EasyInspector（旧EasyInspector）では難しかった案件にも対応でき、ますますAI（ディープラーニング）機能の対応の幅の広さを実感します。 DeepSkyは、検出したいものに対して幅を持たせて教えることが出来るので、 「この形！」という決まった形 “ではない” 異物に対しても検出することが可能です。 現状人の目でチェックしているけど「これって検査出来るのかな？」と思うもの、まずはお気軽にお問合せくださいませ。

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【外観検査の知識】 AI画像処理の代表的な課題５つと解決方法

【外観検査の知識】 AI画像処理の代表的な課題５つと解決方法

AI画像処理で直面する5つの課題と、その解決策をわかりやすく解説します。

お客様からよく聞く課題と、それを解決する方法についてご紹介します。 課題1）判定を間違えた時、なぜ間違えたかを分析しにくい 課題2）出来上がったモデルが良いものか悪いものか定量的に判定したい。 課題3）学習した時、「これとこれは間違えやすそうだ」ということを視覚的に知りたい。 課題4）どこで学習を止めればよいか分からない。過学習になるのはいつから？ 課題5）新しい製品で欠陥製品が収集できていない ※詳しくは関連リンク（ブログ）をご覧ください。

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製品検査ソフト『spGauge』＜プレス金型の工程間の現象確認＞

製品検査ソフト『spGauge』＜プレス金型の工程間の現象確認＞

玉成に生かせる！プレス金型工程間の比較に活用することが可能

『spGauge Viewer Light』は、プレス成形の工程間で変化した部位を 簡単に確認できるツールです。 金型の試作段階では、工程間において不具合部位が正常に修正できているか、 修正に伴い新たな不具合が発生していないかを確認する必要があります。 当ツールは、各工程で成形したプレス製品の測定データの同じ部位(座標位置)の 誤差カラーマップを並べて表示可能です。 【製品特長】 ■各工程で成形したプレス製品の測定データの同じ部位(座標位置)の 　誤差カラーマップを並べて表示できる ■前の工程でスプリングバックが発生している部位が次の工程では正常に 　成形されていることや、前の工程では不具合がなかった部位に異常が 　発生していることが簡単に確認できる ※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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【外観検査の知識】カメラ：高画素か、低画素か(1)

【外観検査の知識】カメラ：高画素か、低画素か(1)

「本当に高画素カメラを使わないと判定ができないのか？」ということを考えてカメラの画素数を選定する必要があります。

「高画素は高性能」— 確かに、高画素になるにつれて細部まで鮮明に撮影できるようになります。しかしながら、単純に大は小を兼ねるというわけではなく、高画素カメラにも弊害があります。例えば、無駄に画素数が多いカメラを使うと画像処理に余計に時間がかかってしまいます。そのため「本当に高画素カメラを使わないと判定ができないのか？」ということを考えてカメラの画素数を選定する必要があります。 下の例は30万画素から1400万画素まで、PCのマザーボードの一部を同じサイズまで引き伸ばしたときにどれくらいの鮮明度の違いが出るか実験をした結果です。 （図を参照） このように、広い視野の中の細かい部分を見ようとしたとき、高画素の性能が発揮されます。ただ、先程書いたように画像処理の時間が長くなるほか、この後の「高画素か、低画素か(2)」で紹介するように露光時間も長くする必要があります。「本当に高画素カメラを使わないと判定ができないのか？」という考え方はカメラを選定する上で重要な要素の一つです。

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【外観検査の知識】AIって何してるんでしょうね、というお話

【外観検査の知識】AIって何してるんでしょうね、というお話

「見つけたいモノ」があったら是非スカイロジックまでお問い合わせください！

お客様とお話をしているとどうもAI（ディープラーニング）が勝手にOKかNGか判定してくれると思われていると感じる時があります。これは微妙なニュアンスの違いであり、実際の会話の中でわざわざ訂正するほどのものではないのですが、今日はそのモヤモヤを晴らしたくてこの記事を書きます。 さて上でモヤモヤと書きましたが実際何が違うかと言うと、ソフト上で何をOKとして、何をNGとするか決めているのは実は人間だということです。 「じゃぁAIって何してるんだ……」となってしまうのですが、答えを言ってしまうと弊社のAIが行っていることは「教わったモノを見つける」、本質的にはこれだけです。この機能は一般的に「物体検出」と呼ばれます。 「物体検出」では文字通り画像の中から「物体」を「検出」します。

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【外観検査の知識】 ディープラーニングにおける解像度の考え方

【外観検査の知識】 ディープラーニングにおける解像度の考え方

ディープラーニングにおける解像度に対する考え方についてご紹介します！

「検出力を向上するために高解像度のカメラを使いたい」というお声をよくいただきます。ルールベースの画像処理の場合高解像度の画像を使用すると分解能が良くなり検出力が向上する傾向にありますが、ディープラーニングではその限りではない場合があります。ディープラーニングにおける解像度に対する考え方について、大雑把ではありますが下記に簡単に解説致します。 （図1）の(1)～(3)のような画像があるとします。 (1)全体の面積10×10、灰色の四角形の面積4 (2)全体の面積20×20、灰色の四角形の面積16 (3)全体の面積10×10、灰色の四角形の面積16 (2)の灰色の四角形の面積は(1)に比べて4倍大きいですが、全体の面積に対する灰色の四角形の比率で見れば(1)：4/100、(2)：16/400であり、どちらも4％分しかありません。 ディープラーニングにおいて、「灰色の四角形の検出しやすさ」という意味では、(1)と(2)はほとんど同じです。

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【技術サポート】アニサキスをAIで発見

【技術サポート】アニサキスをAIで発見

スカイロジックでは食品の異物検知をするためのＡＩを既に開発しています

▼アニサキスを入手→撮影するまで 今回はお客様から何件かお問い合わせいただいた”アニサキス”をAIで見つける検証を弊社で行ってみました。そこで、まずは生きたアニサキスを入手するところから始まったのですが、思っていたよりも難しく… 市内のスーパーや魚屋さん何件も回ったり電話でお願いをさせていただきました。 年末のとっても忙しい時期に、いきなり知らない主婦から「ＡＩでアニサキスを見つける実験をしたいので生きているアニサキスをくれませんか（ざっくりまとめると）」と変なお願いをされたにもかかわらず、ご協力してくださったスーパーがいくつかあり、ご協力いただいた鮮魚コーナーの方々にはとても感謝しています。ありがとうございました。 ゆっくりと動くコンベア上でAIアニサキスの検査を行い、検出したらブザーを鳴らしてコンベアを停止させる運用を想定して装置を組み立てました。 アニサキスは特定の波長の紫外線に反応して光るため、紫外域のLED光源や特定の波長を通すフィルターを使用します。 画像処理では光学的な操作によってアニサキスを見つけやすい画像を撮影することも重要です。

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【AI画像検査事例】銀配線ガラスの検査

【AI画像検査事例】銀配線ガラスの検査

銀ペースト導電接合の欠けやにじみの検出を判定します！

はんだでの接合より銀ペーストでの焼結が材料へのダメージが抑えられ、今後はんだの代わりにもっと幅広く用いられるであろう素材と言えます。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「傷ブツ検査」機能を使用することにより1つの検査枠を全体にかけることで欠けやにじみ共に0.40秒で検出することができました。１ピクセルあたりの大きさ（分解能）およそ 7μm（0.007mm）です。 実際の運用では弊社の「sm＠rtROBO」を使用し検査箇所を移動させながら１台のカメラで検査されています。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：EasyInspector 視野範囲：14 mm 検査対象の最小サイズ：およそ 7μm（0.007mm） 検査個所数：1ヶ所 カメラ解像度：500万画素 レンズ焦点距離：記録なし レンズと製品との距離：95mm 照明：バックライト照明 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【傷・ブツ検出】で検査できます。

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カーナビ・カーステレオ検査装置関連

カーナビ・カーステレオ検査装置関連

仕様に合わせて電流・電圧・画像といった各出力の検査！データ管理を行う装置を製作

当社では、カーナビ・カーステレオの完成品もしくは 中間での検査を行う装置開発を行っております。 仕様に合わせて電流・電圧・画像といった各出力の検査を行い シリアルNO.ごとのデータ管理を行う装置を製作。 また、多種用途に使用可能なインターフェースBOXを製作しております。 ご用命の際は、当社へお気軽にお問い合わせください。 【導入事例】 ■オーディオ基板、出荷、性能検査装置 ■三相モータコントローラ基板、出荷検査装置 ■HID基板、出荷検査装置 ■電流センサ基板、出荷検査装置 ※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。

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【AI画像検査事例】工作機で加工した部品寸法検査と結果の記録

【AI画像検査事例】工作機で加工した部品寸法検査と結果の記録

部品寸法の検査良否を判定し、結果を記録します！

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】電子基板の文字読み取りと記録

【AI画像検査事例】電子基板の文字読み取りと記録

電子基板に印字されている文字の読み取りの検査と検査の記録を行います！

今回お問い合わせのあった電子部品メーカーでは電子部品に記載されている文字の読み取りを記録していきたいと、製品管理の自動化を検討されていました。 当社の検査ソフトではCSVや画像による検査結果保存が基本的な機能として搭載されています、様々な業界で製品管理にお役立ていただいています。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「OCR読み取り」機能を使用することにより1カ所、12文字の読み取りが可能でした。記録される画像のファイル名にシリアルの値を加える場合は自動的にリネームを行うようなソフトを作成するか、外部制御コマンドでファイル名を指定して画像保存する必要があります。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector710（旧EasyInspector） 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。

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【AI画像検査事例】コネクターの黒点、キズ、ショート検査

【AI画像検査事例】コネクターの黒点、キズ、ショート検査

AI画像検査ソフトでコネクターの黒点、キズ、ショート検査を行います！

高性能精密プラスチック金型・プレス金型設計等の製造メーカーでは目視検査を自動化するためにホームページよりお問合せがありました。 当社ホームページではEasyInspectorの60日無料お試しソフトのダウンロードとDeepSkyのWEBお試しができます。ぜひご確認ください。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorを使用した場合の結果と、DeepSkyを使用した場合の結果を両方の結果を提出しました。 今回は工程がパッド吸着でバラツキがあることや、部品上のどこに不良が出てくるか分からないことなどを考慮すると、DeepSkyの方が向いている可能性が高いです。 DeepSkyのWEBお試し版では教えたものを見つける事しかお試し頂けません。OK/NGの判定も検証をご希望ということであれば製品版を無料でお貸し出し致します。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector　DeepSky学習版 検査個所数：1ヶ所　画面全体から不良を見つける

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広範な製品に対応可能なAI外観検査　※活用事例付き資料進呈

広範な製品に対応可能なAI外観検査　※活用事例付き資料進呈

金属部品、基板、繊維、食品など様々な製品に対応可能！少量の学習サンプルのみでOK。低コストで即導入できるAI外観検査ソフトウェア

昨今の人手不足により、非常に多くの工場が検査人員不足に悩んでいます。 自動化のニーズが強い一方で、AI技術を用いた画像処理検査では 複雑なルール設定や大量の不良品サンプル収集などが必要で、 導入するまでのハードルが高いのが現状です。 AI外観検査ソフトウェア『Gemini eye』は、製品精度のばらつきや 位置ずれなどに影響されずに異常度を算出できる独自技術を採用。 複雑な設定不要で、数十枚程度の学習データを覚え込ませるだけで キズ・焼け・刻印潰れ・黒点・割れ・欠けなどの不良を検出可能です。 【特長】 ■学習時間は2～3時間程度 ■PCにUSBを指すことで、即導入が可能 ■複雑な設定は不要。良品を覚え込ませるだけ ■機械部品、繊維、食品など多種多様な製品検査に適用可能 ★「PDFダウンロード」より活用事例も掲載した資料をご覧いただけます。 　トライアル版も相談賜ります。お気軽にお問い合わせください。

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株式会社HACARUS

株式会社HACARUS

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HACARUSは、少量の良品データから高精度な検査を実現するAI外観検査ソリューション「HACARUS Check」をご紹介します。展示会では、主に最新バージョンのAIソフトウェアを用いたデモを実施し、固定カメラ構成による高速・高精度な多面検査の実現例をご覧いただいています。従来のAIに比べ、学習にかかる時間と工数を大幅に削減し、多品種・複雑形状部品の検査にも柔軟に対応。さらに、新機能「デュアルチューニング」により、現場環境に応じた最適な検査パラメータ調整が可能となり、より高い実用性を実現しました。自動車部品や金属加工品など、外観検査の自動化・省人化をお考えの方におすすめの展示内容になります。

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【AI画像検査事例】製造機械のモニター監視

【AI画像検査事例】製造機械のモニター監視

AI画像検査ソフトで製造機械のモニターの監視を行います！

自動車に搭載されるドライブレコーダーやカーナビゲーションのメーカーからの製造機械のモニター監視についてのお問合せです。監視対象の画像6枚をいただきましたそれぞれの読み取りに合わせた設定方法をお問合せいただいています。 弊社ホームページでは検査ソフトを無料でお試しできるようにしています。ワークによって検査ソフトの適正が変わってきますので、ご不明点はお問合せください。 【検査設定と検査結果】 画像の3枚については点灯している時の色を検出するように「指定色の有無検査」機能を使用し、検出するか、しないかで合否判定を行っています。画像D、Eは「メーター読み取り機能」を使用しておりますが、メーターの上部と下部で照明の当たり方にバラツキがあると思いますので、暗くなってしまう下部にはバー照明等で照射した方が、誤検出が少なくなると考えております。画像Fについてもお送り頂いた画像でしたら読み取りは可能でした。また、多少のズレ補正は可能ですが、カメラの固定は必須となります。

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目視による品質検査を代替！AI画像検査ソフト『Roxy AI』

目視による品質検査を代替！AI画像検査ソフト『Roxy AI』

【高速・高精度は当たり前】AIの知識がなくても問題なし！誰でも使うことができ、現場で情報を学習・進化をしていくAI検査ソフト

品質検査工程にこのようなお悩みはございませんか。 ・品質チェックスタッフが足りない ・品質チェックミスが多く、AI検査に切り替えたい ・AI検査を導入したいがエンジニアがいない 当社の『Roxy AI』は、高速・高精度の検査はもちろん、 AIの知識がなくても現場の方々でご活用ができるAI画像検査ソフトです。 ワンクリックで対象物を学習したり、AIの感じ方を可視化・カーソルを当てた触診、 学習データのピンポイント強化を行うことでより高精度なAIの構築を行うことができます。 その他、Roxy AIには以下のように多くの独自の工夫があります。 ・不適切な可能性があるデータを自動抽出（学習中／学習後） ・誰がやっても間違えようがない、非常に効率的なアノテーション ・不適切なデータをワンクリックで削除／入れ替え ・不足しているデータをワンクリックで増強 ・学習データとテストデータ間の矛盾を抽出 品質検査業務でお困りの方はお気軽にご相談ください。 詳しくはPDFをダウンロード頂くか、弊社HPよりお問い合わせください。

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AI外観検査【RoxyAI】解説　特徴1

AI外観検査【RoxyAI】解説　特徴1

外観検査ソフト「Roxy AI」の機能を解説！今回は「Roxy AI」の優れた特徴を詳しく説明説明します！　

人の手と目と経験で判断する外観検査を自動化へ向けてスタートしてみませんか？ 脱ブラックボックス！　見える触ってわかる！　現場で使いこなせる！ 『 現場で使いこなす 』 ためにシンプルを追求したAI外観検査製品 【RoxyAI】 ・検査領域内に不良を含むかを判定/不良種別を特定/未知の不良も検出 ・少量の学習データから特徴を学習/高速・高精度な独自のAIアルゴリズム（特許出願済み） ・AIに詳しくない人でもパッとわかる独自の可視化技術（特許出願済み） ・AIの感度を触って確認することで弱点を把握。AIの知識がなくても誰でも簡単 当社では、FA分野における専用機・検査機、工場内物流、自動化システムの設計製作経験を活かし、外観検査分野におけるAI検証から実機評価、外観検査工程自動化のご提案・ご対応をさせていただきます 外観検査の前後工程など生産工程の自動化についてもご対応させていただきますので、まずはお気軽にお問い合わせください 株式会社三機（名古屋市熱田区）はRoxyAIの正規代理店です

  • 外観検査装置
  • 検査ソフト

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AI外観検査【RoxyAI】解説　ルールベースとの比較

AI外観検査【RoxyAI】解説　ルールベースとの比較

外観検査ソフト「Roxy AI」の機能を解説！今回はルールベースとの比較について詳しく説明します！　

人の手と目と経験で判断する外観検査を自動化へ向けてスタートしてみませんか？ 脱ブラックボックス！　見える触ってわかる！　現場で使いこなせる！ 『 現場で使いこなす 』 ためにシンプルを追求したAI外観検査製品 【RoxyAI】 ・検査領域内に不良を含むかを判定/不良種別を特定/未知の不良も検出 ・少量の学習データから特徴を学習/高速・高精度な独自のAIアルゴリズム（特許出願済み） ・AIに詳しくない人でもパッとわかる独自の可視化技術（特許出願済み） ・AIの感度を触って確認することで弱点を把握。AIの知識がなくても誰でも簡単 当社では、FA分野における専用機・検査機、工場内物流、自動化システムの設計製作経験を活かし、外観検査分野におけるAI検証から実機評価、外観検査工程自動化のご提案・ご対応をさせていただきます 外観検査の前後工程など生産工程の自動化についてもご対応させていただきますので、まずはお気軽にお問い合わせください 株式会社三機（名古屋市熱田区）はRoxyAIの正規代理店です

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AI外観検査【RoxyAI】解説　AIモデル作成編

AI外観検査【RoxyAI】解説　AIモデル作成編

外観検査ソフト「Roxy AI」の機能を解説！今回はAIモデル作成までの流れを詳しく説明説明します！

人の手と目と経験で判断する外観検査を自動化へ向けてスタートしてみませんか？ 脱ブラックボックス！　見える触ってわかる！　現場で使いこなせる！ 『 現場で使いこなす 』 ためにシンプルを追求したAI外観検査製品 【RoxyAI】 ・検査領域内に不良を含むかを判定/不良種別を特定/未知の不良も検出 ・少量の学習データから特徴を学習/高速・高精度な独自のAIアルゴリズム（特許出願済み） ・AIに詳しくない人でもパッとわかる独自の可視化技術（特許出願済み） ・AIの感度を触って確認することで弱点を把握。AIの知識がなくても誰でも簡単 当社では、FA分野における専用機・検査機、工場内物流、自動化システムの設計製作経験を活かし、外観検査分野におけるAI検証から実機評価、外観検査工程自動化のご提案・ご対応をさせていただきます 外観検査の前後工程など生産工程の自動化についてもご対応させていただきますので、まずはお気軽にお問い合わせください 株式会社三機（名古屋市熱田区）はRoxyAIの正規代理店です　

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