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08月20日~2025年09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

271~285 件を表示 / 全 538 件

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【AI画像検査事例】テープ寸法の検査

AI画像検査ソフトで配線カバーに巻かれているテープの長さを検査します!

電子部品メーカーより簡易検証のためのサンプルが届きました。粘着テープの張り付けてある長さを判定します。 当社では自動車部品などの製造業の盛ん静岡県浜松市にて様々なエンドユーザーをはじめ産業用機械、制御機器メーカーがお客様です。1000例以上の提供、サポートしてきた実績もあり、売り切りで組み込みやすい検査ソフトを開発しています。 【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配線カバーに巻かれているテープの長さを検査しました。 テープは配線カバーより少し明るいので背景を暗くし、検査枠の両サイドの暗い位置から 明るい位置を探す設定を用いました。 テープの長さが 40mm でしたので、「寸法変換値設定」で「正しい寸法値」を 40 に設定します。 「合否判定と合格範囲」の「X 方向」を 38<42 に設定しました。公差はここで設定できます。つまり、長さが 38mm 以下または 42mm 以上を検出すると、 不合格判定とします。 「エッジ検出感度」を 50、「対象エッジの鋭さ」を 04 に設定しました。ここで微調整を行うことで検査できるようになります。

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【AI画像検査事例】金属部品の傷の検査

検査対象物、運用の状況や希望あわせた検査ソフトのご提案をします!

金属部品の傷の検出を簡易検証しました。お客さまとのやり取りでルールベース式の従来型とAI(ディープラーニング)を使用した検査ソフトどちらが良いかご検討いただくために両方のソフトをご報告することがあります。 【検査設定と検査結果】 お預かりのサンプル品で検証した結果、リング照明を使用することで金属部品の傷は検出可能でした。 EasyInspectorの「傷ブツ検査」機能を使用することにより1カ所(画面全体)からキズの検出が0.34秒できました。径や長さの違い毎に設定を調整する必要があります。DeepSkyでも0.3秒で定的な検出が可能でした。 左の画像はEasyInpectorの検出部分拡大です。右の画像はDeepSkyの検出枠の拡大です。

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【AI画像検査事例】金属製品の凹み検出

金属製品のブツ有無や違いを検出し、見た目の似通った類似品(異品)を判定します。

鋳造品の無料評価依頼です。安価で検査可能であれば取りいれたい とお問い合わせがありました。 ダイカストや鋳造品は現在も数多くお問合せがあります、今ではAIを使用した検査ソフトDeepSkyで簡単設定のご提案をすることが多いです。鋳造品など反射しやすい素材のワークをコンベアで流しながら検査する場合には「DeepSky」をご確認ください。 【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カ所(3ワーク同時検査)のブツ有無や違いを検出し、見た目の似通った類似品(異品)を0.3秒で判定することができました。緑色の数字がOK(良品)判定内のブツで赤色の字がNG(不合格)です。良品と不良品の設定は変更することができます。

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【AI画像検査事例】ワイヤーハーネスのワーク部品の組付け検査

ワイヤーハーネスのワーク部品誤組付け、部品欠品、部品余剰組付けを検出します!

ハーネス長:500~1000mmのワーク部品誤組付け(コネクタ色違い、コネクタ形状違い)部品欠品、部品余剰組付けの検出を無料の簡易評価をしました。 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。 工員の高齢化などによる人材不足が顕著になる中「日本のものづくり」を守るために画像検査で業務効率アップをご検討ください。 【検査設定と検査結果】 簡単な固定ジグを作成し、製品全体が収まる範囲で撮像した場合、ブッシュのOリングの有無と、セミロックの色違いは判別することが可能でした。 全体の視野だとバンド欠けやチューブ欠けを検出することは難しいです。個別に拡大して撮像すればおそらく検出は可能ですが、その分カメラ台数や検査回数が増加することになります。 今回の「ある」か「ない」の検査と「灰色」か「青色」を判別する検査を同時に一つの学習で行う設定で検査が可能でした。

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【AI画像検査事例】穴のバリ有無検査

AI画像検査ソフトで金属部品プレス加工品の穴バリの有無を検査します!

金属部品プレス加工品のφ2.0~6.5mmの穴形状について、変形や、異物付着による内径小。などの長穴・丸穴の異形状の検出を行いたい、対象品はL70~200mmです。といった初めてのお問合せのお客様からの連絡です。 詳しく伺うと穴のバリの検出が目的でした。簡易検証のためのサンプルをお送りいただきました。 【検査設定と検査結果】 バリが発生する面(マーカーによる記入がある面)をカメラに向けて撮像しました。 検査面とカメラのセンサーが平行になるように設置することが望ましいです。 ソフトにズレを補正する機能がございますが、L 字の治具等でワークを固定することでより 精度の良い検査ができると考えております。

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【AI画像検査事例】金属部品刻印有り無し検査

AI画像検査ソフトで金属部品の刻印の有り無しを検査し、判定します!

今回の金属部品の刻印については、コントラストがはっきりしない黒地に黒文字を判定する事と 金属は照明を当てるとハレーションするため、照明を駆使して印字をはっきり撮影できるかがポイントとなる検証でした。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「傷ブツ検査」機能を使用し検査枠を重ねて2種類の設定をします。ひとつは黒い傷を検出しもう一つは白い傷を検出するようにし傷(印字部分のエッジ)を見つけると合格になるようにします。  両方の検査を1度に0.2秒で判定することができました。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト:EasyInspector310 視野範囲:1500mm×1700mm 検査対象の最小サイズ:15mm 検査個所数:1ヶ所 カメラ解像度:130万画素 距離:35mm レンズと製品との距離:約350mm 照明:直線蛍光灯

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【AI画像検査事例】コネクタの寸法計測

AI画像検査ソフトでコネクタの口部分の寸法計測をします!

今回も以前からお取引のある商社さまからの検証案件です。コネクタの口部分の計測になります。 今回はエンドユーザー様はより厳しい公差の判定を望まれました。 画像検査では不良部分をどのように撮影できるかで検査の精度が決まります。 【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8カ所の穴の寸法を計測することができました。左の画像ではマスター画面の拡大を表示しています。右の画像では計測した判定枠を拡大表示しています。 弊社にございます2000万画素のカメラを使用して断面の寸法を数か所、測定ました。こちらは視野範囲が横43mmとして、横5496pixelですので1pixelのサイズは0.0078mmとなります。より安定した検査を行うにはこの3~5倍が必要となります。 少しざっくりとした検査となってしまいますので、エンドユーザー様がどの程度まで許容できるかで運用可否が決まるといった内容でご報告しました。

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【AI画像検査事例】ショートショット・ゲートカット不良検査

金属加工品の欠陥部分を自動検査します!

精密板金加工メーカーではショートショットとゲートカット不良が発生してお困りでした、そこで欠陥部分を自動検査できないかお問い合わせがありました。 弊社の検査ソフトはシステムに組み込みやすい利便性もあり、Windowsを操作する要領で簡単に運用できるため産業機械メーカーだけではなく、ユーザーから直接のお問合せも多数あります。 【検査設定と検査結果】 お預かりしておりましたサンプル品にて検証を行った結果をご報告致しました。 EasyInspectorの「色比較検査」を使用して、マスター画像(良品)との差異を検出することで、2.79秒で8カ所のショートショットとゲートカット不良の検出は可能でした。ズレがどの程度出現するかや枠の設置の仕方にもよりますが、今回は4つのワークを別々にズレ補正を行ったため、処理に時間がかかり1回の検査が2秒程度となっています。運用ではバックライト付きコンベアをご検討いただく事になりました。画像の赤の表示は「不合格」青の表示は「合格」の検査結果です。

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【AI画像検査事例】ラベル・リード線の検査

AI画像検査ソフトでリード線の差し間違いとラベル有無の検証をします!

主に照明器具を製造しているお客様からの初めてのお問合せで、組立の出来映え確認に画像検査の利用を検討しています。とのことでした。 昨今の社会情勢からWEB会議で打ち合わせにも対応しております。 指定がなければ「Microsoft Teams」で招待を送ることが多いですが、zoomやSkypeなど一般的なアプリであればどれにでも対応しています。弊社のシステムやソフトの概要をご理解いただいた後、サンプル送付いただくケースが多いです。 【検査設定と検査結果】 お預かりしていたサンプル品にてリード線の差し間違いとラベル有無の検証をしました。 EasyInspector の「色比較検査機能」を使用することで良品と不良品を判定することは可能でした。11か所の検査枠でタクト2.49秒の検査になりました。 簡易検証のご報告後、運用のための具体的な有償の検証をご依頼いただく事もあります、そのほかお客様へデモ機を無償でお貸出しして実際に体感いただく事もできます。

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【AI画像検査事例】黒いカーテンに黒い部材の取付検査

黒いアコーディオン式のカーテンに、黒い部材の実装検査を行います!

黒いワークに黒い部材が使用されている場合画像検査での有無判定は難しいとされてきました。 今回は自動車やトラック、バスの窓に取り付ける黒いアコーディオン式のカーテンに、黒い部材の実装検査です。弊社のある静岡県浜松市、近隣には自動車部品の工場がとても多く、弊社検査ソフトはいろいろな自動車部品メーカーに運用いただいています。 【検査設定と検査結果】 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。 こちらの検査ソフトでは「黒ワークに黒い不良」や「金属(シルバー光沢)に金属部材や不良(シルバー光沢)」なども簡単な設定で検査することができます。ぜひ、実際にHPの「DeepSky学習サービス」でお試しください。 持参いただいた、自動車用黒カーテンにて検証しました。取り付け部品の個数の検出、部品の取り付け位置についても判定可能でした。画像外側の青い検出枠がエリア指定の合格、内側の黄緑色と水色の検出枠が部品の種類の合格を表しています。

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【AI画像検査事例】透明なワークの検査

透明なプラスチック製品のフィルター実装が正しいかどうかの判定します。

画像OK1枚 NG1枚メール送付いただいて無料評価しました。 【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カ所フィルターの有無を0.31秒で判定することができました。 【使用したソフト】 使用ソフト:EasyInspector310 検査箇所数:1ヶ所 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】包装資材の白ブツ、白点の検出

梱包資材の白ブツ、白点の検出検査と検査設定をしていきます!

今回のお問い合わせは容器や梱包資材のメーカー様です。以前より複数回のお取引のあるお得意様です。 当社の技術スタッフは日々様々なご連絡をいただきます。検査の設定方法や撮像環境についてのサポートを丁寧に行っています。 今回は梱包資材の白ブツ、白点の検出についての設定方法のお問合せです。 【検査設定と検査結果】 検査設定を「マスター画像との比較」から「指定色の有無検査」へ変更しました。画像は拡大したものです。 「マスター画像との比較」の場合、検査品毎の微妙な違い(表面の凹凸による光の反射具合等)も検出してしまい誤判定が多くなる恐れもありますが、「指定色の有無検査」でしたら白点のみを検出致しますので誤判定は少なくなります。 指定色を「白」(RGBが全て255)で登録し「色判定許容範囲」を「140」と致しました。「検出個所サイズ判定」の「計数モード」を「有効」に設定し「計数モード」を使用する事により個々の白点部分の大きさ(周囲長)毎にNGとするかOKとするかを判別する事ができます。

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【AI画像検査事例】硬質塩ビの刻印や穴の有無検査

13カ所の穴の有無や位置の違い、刻印の有無を検出し、見た目の似通った類似品(異品)判定します!

工具製造メーカーでも弊社の画像検査ソフトをご使用いただいています。 電気、ガス、水道、通信、鉄道、防衛 様々なライフラインを支える専用の工具、多岐にわたり人々の生活を支える製品、それをまた下支えする工具を製造する、その工程で弊社の検査ソフトをお役立ていただいています。 【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13カ所の穴の有無や位置の違い、刻印の有無を検出し、見た目の似通った類似品(異品)を0.53秒で判定す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:約610 x 410mm 検査対象の最小サイズ:5mm 検査個所数:13ヶ所 カメラ解像度:300万画素 レンズ焦点距離:6mm レンズと製品との距離:780mm 照明:直線蛍光灯  照明から検査品までの距離:約400mm 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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【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】コネクタの差込検査

AI画像検査ソフトでコネクタの差し込み部分の検出をします!

差し込みが甘いことによって飛び出た(ように見える)部分を差異として検出したいとお問合せがありました。 プラスチック加工業のお客様です。 【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検査は可能でした。ただし、マスター画像との比較は「マスター画像との違い」があれば差異として検出されて しまうので、もし良品同士で差し込み具合の違いがある場合は誤検出になる可能性があり ます。また位置決めも検査としては比較的厳しめの検査となります。 ディープラーニングを活用した DeepSky というソフトの方が今回の検査には向いていそう です。こちらのソフトの場合は良品と不良品を学習させることで合否を判定します。従来の手続き型の検査ソフトに比べて良品同士の変化に強いため、EasyInspector ほど厳密な位置決めは恐らく必要なくなり、また差し込み具合の微妙な違いやケーブルの写り方の 違いがあるような画像からでも良品/不良品を判別できます。

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