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:2025年11月19日~2025年12月16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

256~270 件を表示 / 全 556 件

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【AI画像検査事例】レーザダイオードのシリアルナンバー文字認識

AI画像検査ソフトでレーザダイオードのシリアルナンバー文字認識検査を行います!

電子部品メーカーの製品でレーザダイオードのシリアルナンバー文字認識についてのお問い合わせがありました。 弊社検査ソフトEasyInpectorの「OCR Pro」機能では文字を白と黒に二色に変換し検査対象と背景の境界を明確にして(二値化)処理速度を向上させます。 EasyInspectorの「OCR Pro」機能を使用することにより3カ所の穴の有無や位置の違いを検出し、見た目の似通った類似品(異品)を0.05秒で判定することができました。いただいた画像での評価です。右の画像はCSVに検査結果を記録した場合の表示です。このように検査結果すべてを記録することができます、画像で残すことも可能です。

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【AI画像検査事例】樹脂成型品の不良

AI画像検査ソフトで35φの円形部品の異物、バリ、ショートの検出をします!

樹脂成形品の外観検査を無料評価しました。35φの円形部品の異物、バリ、ショートの検出です。検査タクトは1秒2秒位置固定は行わずコンベア上で見る事が理想といったお問合せで弊社外観検査ソフトDeepSkyの得意分野の事例です。 【検査設定と検査結果】 今回お送り頂きました樹脂成型品の「異物・バリ・ショート」の検出可否について、 異物、バリは検出可能でした。 異物:お送り頂いたサンプルでしたら、ほぼ 100%検出できました。 バリ:お送り頂いたサンプルでしたら、ほぼ 100%検出できました。 ショート(欠けている):お送り頂いたサンプルでしたら、ほぼ 100%検出できました。 ショート(小さな欠け):検出できないことがあり、精度は 2、3 割程度でした。 今回は 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。

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【AI画像検査事例】刻印の異常を検査

製品の刻印による文字違いや、カスレなどを検出し、良品、不良品を区別し判定します!

切削工具メーカーが取り扱う製品は、似通ったものが多くあるため、それぞれに刻印を記して、製品管理をしています。しかし、中にはいびつな形をした製品があるため、刻印の印字ミスが発生していました。今回は円柱型製品の刻印による文字違いや、カスレなどを検出し、良品、不良品を区別するソフトを提案しました。 【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」機能を使用することにより、1つの検査品に、1つの検査枠を設けて、同じ刻印を検出する設定をします。刻印がある対象物が円柱型のため、側面の見えにくい部分も検出する必要がありました。さらに、防錆油が付着されている製品のため、位置や向きを固定し、ドーム照明を使用することで、側面にも光が当たり正確に判定することができました。

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CTを使った自動検査用ソフトウェア『VGinLINE』

簡単なセットアップで複雑な検査を実施!

『VGinLINE』 は、産業用CTを使った自動非破壊検査を可能にする 自動検査用ソフトウェアです。 マーケットにおけるほぼ全てのCTシステムに対応しており、 簡単なセットアップで利用できます。 【特長】 ■幅広い機能 ■最大限の柔軟性 ■高い互換性 ※詳しくはPDFをダウンロードして頂くか、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】篏合隙間・外形不良検査

AI画像検査ソフトで製品画像から篏合隙間・外形不良を検出し判定します!

電子部品メーカーからのお問合せです。昨今コンプライアンスやセキュリティーの観点からサンプル送付が難しい事業所が増えています。 DeepSkyは不良箇所を学習させる方法で設定を作成していきます。そのため、検査内容にもよりますがサンプル送付が難しい場合、良品画像と不良画像データを20~30枚程度ご用意して頂く必要があります。 まずは、どのような検査内容か把握する必要があり、OKとNGの画像を数枚程度お送りいただくことからのスタートとなることが多いです。 【検査設定と検査結果】 送り頂きました画像にて検証を行った結果、良品と不良品の識別は可能でした。 画像が 8bit のモノクロ画像でしたので 24bit に変換してから検証を行いました。 今回の検証は 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。 良品と不良品をそれぞれ異なるラベルで学習させ、識別できるように学習させました。

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【AI画像検査事例】金属製品のカップの厚みを計測

AI画像検査ソフトで金属製品のカップの厚みの計測します!

寸法は様々な業界、製品で重要な課題です。検査ソフト「EasyInspector」で計測をする場合には固定できることが重要です。そのほか金属製品はハレーションを起こしがちで正確な寸法を計測できない場合も多くあります。弊社ではサンプルを送付いただけば無料で照明やカメラ、レンズなどの環境も検証結果と共にご報告致します。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「寸法角度検査」機能を使用することにより厚さを計測しました。カップの真上にカメラを設置してカップを回し1つのワークを数か所計測し均一な厚みであると確認できました。寸法変換値の設定で実際の寸法が表示できます。数値はCSVに記録することができます。

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【AI画像検査事例】同軸線のシールド残検査

AI画像検査ソフトで絶縁部の幅を測り判定します!

通信ケーブルなどの電子部品は細部まで確実な製品製造を求められます。 今回は同軸線製造時の絶縁体剥離の取り残しが発生しており、改善したいとお考えの案件です。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「寸法角度検査」機能を使用することにより絶縁部の幅を測ります。測定結果が上限/下限範囲の場合「合格」となるよう設定します。(測定値、上限/下限値の単位はそれぞれピクセルになっています) 絶縁部の上下のフチを検出しています。(赤色破線内 緑色線) 【使用したソフトと機器】 使用ソフト:EasyInspector200 視野範囲:2.7mm x 1.5mm 検査対象の最小サイズ:0.05mm 検査個所数:1ヶ所 カメラ解像度:300万画素(アートレイ製) レンズ焦点距離:50mm+接写リング40mm レンズと製品との距離:50mm 照明:バックライト照明 現行『EasyInspector2』MS(MeaSure)パッケージ【位置・幅測定】【角度測定】で検査できます。

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【AI画像検査事例】白菜の外観検査

AI画像検査ソフトで白菜の外観検査をします!

食品メーカーでも外観検査システム導入は急増しています。 形状が安定しないため今まで外観検査は難しいとされてきましたが、技術の発展と人口減少による人手不足のため今後もお問い合わせは増えると予想しています。 私たちの快適な生活に直結する製造業界でお役に立つことが弊社の使命です。 【検査設定と検査結果】 OK10 枚、NG29 枚の合計 31 枚を教師データとして使用しました。左の画像のように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。 ラベル名は下記の様に設定しました。 教師データでの判定ではやはり誤検出はありませんでした。非教師データ61枚ではNGをOKと判断したものが15枚ありました。形状が安定しないワークでは教師画像を増やし、追学習することで検出の精度を上げることができます。 【使用したソフトと機器】 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探す カメラ解像度:130万画素 レンズ焦点距離:12mm

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【AI画像検査事例】部品の計数

AI画像検査ソフトで部品をカウントします!

様々な業界で計数カウントのお問い合わせがあります。 今回は工具や工作機械などを製造されるメーカー様からのお問合せです。 3種類の部品をいろいろな向きや重なりなどもある状況で、設定した個数あればOKと判定したいご要望です。 【検査設定と検査結果】 DeepSkyの検査機能を用い、様々な「向き」や「重なり」「異品が混ざる」場合でも判定できるようになりました。しかし重なり具合によっては誤判定もありました、覚えさせる部分(アノテーション)の方法など改善や試案が必要な印象です。 弊社では最初の無料評価として「検査ができるかどうか」を簡易的にご報告することになります。その後、具体的な運用方法など詳細に応じた検証やご提案をしています。 先日、DeepSky検査と合わせて運用するためのコンベア稼働中にカウントするソフトも完成しました。ご要望により日々使いやすく進化しております。

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【AI画像検査事例】食品「鶏ガラ」と「豚ガラ」異物混入検出

形や大きさが不揃いの食品をベルトコンベアで流して、青や黄色、緑色の異物を検出します!

食品業界では異物混入は大きな事故につながります。 2017年の時点では従来型検査ソフトEasyInspectorで検証しておりますが、現在ではこのような事例はDeepSkyで容易に設定や検査が可能です。記事「キャベツに付着した虫を発見してコンベアを止める」を参考にしてください。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「指定色の有無検査」機能を使用することにより1カ所(視野全体)から異色を検出することが可能でした。しかし送付画像での検査となるため、背景のグレーと異色が似ている色だったことがあり誤検出が目立ちました。「色判定許容範囲」を厳しく設定することは出来ますが、背景の色や照明などの工夫が必要になると提案しています。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト:EasyInspector710 検査個所数:1ヶ所(全体) 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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製品検査ソフト『spGauge』<位置合わせの重要性>

3次元空間における製品比較検査の位置合わせについて詳しく解説!

「spGauge」は、製品比較検査ソフトウェアです。 検査対象となるのは、製品の現物をスキャンして得た3次元データ(点群)です。 その検査で比較対象となるのは、3次元CADデータや他の点群データとなります。 比較検査を行う前に、必ず必要となる作業が「位置合わせ」です。 モノとモノを比較するので、重ね合わせる=位置を合わせる、という工程は 当たり前に必須となるわけですが、その「位置合わせ」という作業がその後の検査に どのように影響していくか、その重要性について本記事で解説いたします。 ※記事の詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。  詳しくは、お気軽にお問い合わせください。

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今更聞けない『基礎から学べるAI画像検査導入』

AIって難しそう…と諦めていませんか? 失敗しないAI画像検査導入をサポートします!

失敗しないAI画像検査導入の基礎を学べる資料を進呈中です。 【掲載内容】 ・AI画像検査とは ・導入メリット ・AIによる画像検査の導入ステップ ・AI画像処理オススメ製品 AIでの画像検査導入を具体的に検討している方から、 情報収集を始めた方、どんな製品があるか気になっている方など 幅広い方々にお役立ちできる資料です。 何から始めていいかわからない… 機材の選定方法がわからず、本当にこれでいいのか不安… AI画像検査を過去に検討したけど、使いこなせる人がいなくて断念した… AI画像検査を導入したものの、技術者のみに属人化してしまいブラックボックス化してしまった… カタログでは、そんなお悩みを解決する製品もご紹介! AI画像処理ソフトはもちろん、カメラや照明といった光学系の機器選定も INABAの画像検査専任SEにお任せください! さらにロボットシステムやIoTのSEをも常駐しているため 多方向から課題解決に向けた提案が可能です。 是非、目視検査の自動化検討にお役立てください!

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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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【AI画像検査事例】自動車用パーツの寸法の判定

自動車用パーツの寸法が公差内であるか検査します

自動車用パーツメーカーからサンプル画像が届きました。寸法が公差内であるかを無料の簡易検証でご報告します。 検査工程では安定した検査精度の追及とコストダウンなどを目的に自動化がすすめられています。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「寸法角度検査」機能を使用することにより1カ所の寸法の公差を確認できました(左設定画面)検査タクト0.62秒です。検査枠001 と 002 で穴と平面部のエッジを測定しています(右検出画面) 002 から 001 の X 座標の値の差をソフト上で求めることができ、寸法を mm に変換することが可能です。 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、検証結果を報告いたします。 簡易検証ではご要望の検出/判定が可能か社内の機器で評価します。簡易検証で検出や判定できた場合、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。

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【AI画像検査事例】印刷部を含む黒ブツ検出

ワークの「印字の有無」「汚れ」を検出します!

精密洗浄剤製品、カーケミカル製品のメーカーからのお問合せで、ワークの『黒い点』の汚れを検出する簡易評価です。 優先順位(1)ロット印字の有無(2)ロット印字の適正位置(ボトルの裏表)(3)ラベルの汚れを自動化した検査運用をご検討でした。弊社には従来型のルールベース式画像検査「EasyInspector」とAIを使用した「DeepSky」の大きく分けた2種類の検査ソフトが一般的で今回はDeepSkyの得意分野で位置固定せずに画面全体から黒ブツ状の汚れを判定します。 【検査設定と検査結果】 結果と致しましては「印字の有無」「汚れ」に関しまして検出する事ができました。検査ソフト「DeepSky」にて「汚れ」部の映っている画像を複数枚(検証時は 5 枚)登録をして 「アノテーション」を行い「学習」を致しました。 ※汚れのサンプル品は 1 種類のみでございましたので、追加でもう 1 ヶ所に汚れを 再現致しました。 (透明テープを貼り、その上に黒点を再現しました)

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