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AI画像検査ソフトで金属部品の穴の寸法を測定します！
自動車などの金属部品メーカーから簡易検証のご依頼です。 φ８．５の穴が開いているワークがあり、今回測定したい場所はこのφ８．５穴の両サイドにある平面部の幅になります。まずφ８．５が正しく開いている事を確認した後に、両サイドの平面部がそれぞれ２．７５ｍｍ以上あるか確認するといった画像検査です。 この穴を使って、ボルトで固定する時ボルト頭の座面になる部分がφ１４以上あるか？という事の検証です。 【検査設定と検査結果】 座面は完全に平坦な面となっていて、それ以外の穴面取りなどは30度以上の傾斜が付いているようなので同軸落射照明を使えばキレイな画が撮れると思います。弊社にあった金属板で撮像してみましたので、資料をご確認頂けますと幸いです。今回は130万画素カメラと35mmレンズを使用して撮像しています。カメラとレンズを合わせて8万円程度です。EasyInspectorの「寸法角度検査」機能を使用し、0.15秒で検査可能でした。
AI画像検査ソフトで1カ所9文字のレーザー印字を読取します！
USBメモリのメーカーでは製品型式をレーザー印字で表記されており、印字のカスレや位置ずれ、印字無しなどの確認を目視で行っていました。自動化を検討のためお問い合わせがありました。 【検査設定や検査結果】 EasyInspectorの「OCRPro」機能を使用することにより1カ所9文字のレーザー印字を良好に0.43秒で読み取ることができました。左の画像は二値化の設定画面「処理1」です。右の画像は辞書機能の登録画面です。フォントが一般的ではない文字についても二値化や辞書機能を用いて読み取りができるようになります。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：EasyInspector710 視野範囲：47 x 37mm 検査対象の最小サイズ：20mm 検査個所数：9文字 カメラ解像度：130万画素 レンズ焦点距離：35mm+接写リング5ｍｍ レンズと製品との距離：約275ｍｍ 照明：直線蛍光灯 照明と検査品の距離：ワークの斜め上部から照射。 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。
AI画像検査ソフトで金属の表面欠陥（チャタマーク）を検出します！
金属の圧延を行うメーカーからの依頼で対象の欠陥はチャタマークとよばれる表面欠陥です。 サンプル画像を送付いただきました。 チャタマークとは研磨した際に、進行方向に向かって一定の間隔で現れる横筋目を云います。板研磨で多くみられ、フラットバーなど板研磨をしている業者さんでは大敵と云える存在です。 【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カ所（画面全体）のチャタを0.16秒で検出することができました。「縦縞」は検出しない設定をしています。照明により光源の映り込み具合や全体の明るさに大きく変化があるため、この為、実際の検査運用の際は必ず照明の状態が一定となるように調整する必要があります。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【傷・ブツ検出】で検査できます
AI画像検査ソフトでトレイ上の製品個数をカウントします！
プラスチック加工メーカーからトレイの上の製品の個数をカウントする簡易検証の依頼がありました。 【検査設定と検査結果】 サンプルで検証した結果、トレイ内の製品個数は正常にカウント可能でした。但し、光の当たり方に極端なムラがある場合は恐らく誤検出が発生してしまいます。 計数は可能でしたが、全体が同じような色味に写るように照明環境等を調整する必要がありそうでした。（検証では室内灯下で、露光時間の調整と検査枠の設置位置で誤検出をしないよ うに対応しました。） 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：EasyInspector710（旧EasyInspector） 視野範囲：約531x 426mm 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 レンズ焦点距離：8mm レンズと製品との距離：約700mm 照明：室内蛍光灯
鋳物製品の複数の不良を検出します！1つのソフトでさまざまな不良を検出し判定します！
鉄物ギヤの未加工・圧コン検出・アルミケース部品のバリ残り・アルミ部品の加工穴貫通確認などについて複数の検査についてお問合せいただきました。弊社では無料の評価は簡単な「できる」「できない」の判定結果になります。有償のテストを承ることもできます。具体的な運用について詳細をお聞かせください。 【検査設定と検査結果】 手でワークを少しずつ回しながら連続検査を行っています。学習が完全ではないので誤検出している箇所もありました、NG箇所自体は認識できていました。追学習の機能を使用してより精度高く検査設定を成長させていける事も AI（Deep Learning）を使用したソフトの強みです。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky学習版 検査個所数：1ヶ所（画面全体から複数の不良を見つける）
納得できない結果や設定方法に疑問などがありましたらお気軽にお問合せください。
穀物乾燥機メーカーさまは弊社のHPよりAI（ディープラーニング）を使用した検査ソフトDeepSkyのWEBお試しを体験されていましたが良い検査結果が得られず、パラメーターの生成方法についてご案内しました。 ディープラーニングの検査に慣れている担当者さまはスムーズに検査ができますが、初めて使用される場合には思い通りの結果が得られないことがあるのは当然です、もし、納得できない結果や設定方法に疑問などがありましたらお気軽にお問合せください。 【検査設定と検査結果】 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設定しました。今回は数字の1～4と数字がないもの５種類７枚の教師データを使用しています。全ての画像で正しく対象を識別できました。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky 検査個所数：2ヶ所 画面の中２ヶ所の数字を認識する
製品パッケージのデザインの違い、同一のデザイン基材の違いをAI画像検査ソフトで判定します！
食品などのパッケージデザインはキャンペーンなどの展開でパッケージの小さな部分表示が変わったり色が変わったりするものをよく見かけます、よく似ているデザインのため包装パッケージを間違って出荷する事例があったとのことでお困りでした。今回はデザインの違い、同一のデザイン基材の違いを判定致しました。 【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撮像画面全体１枠のデザイン違いを検出し、見た目の似通った類似品（異品）を50秒未満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：A4サイズ 検査対象の最小サイズ：5mm 検査個所数：1ヶ所 カメラ解像度：弊社スキャナー 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【マスター画像との比較】で検査できます
画像内の部品のセルのカウント検出をします！
部品メーカー様からの検証依頼です。当社では製造業の盛んな静岡県浜松市にて様々な産業用機械、制御機器メーカーがお客様にいらっしゃいます。 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おりリピートに繋がっていると思っています。 【検査設定と検査結果】 左画像のセルのカウント検出はEasyInspector（従来型ルールベース方式）でセルをカウントした結果です。大きさを一定にした検査枠内から、同じ色の塊がどのくらい検出できるかで比較しています。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector（旧EasyInspector） 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【指定色の有無】で検査できます。
AI画像検査ソフトでメーターを自動読取して業務効率化！
道路管理会社からメーターの読み取りの検査のお問合せです。 メーターの確認は様々な業界で大きな負担となっています。遠隔で監視してエラーが発生した時にだけ行くシステムを簡単に導入できることは大きな業務効率化と言えます。 【検査設定と検査結果】 送付いただいた画像にて検証を行った結果EasyInspectorで判定できました。左の画像は「メーター読み取り」機能を使用し、右の画像は「OCR Pro」機能を使用したライブ画像（上）と検出画像（下）を拡大しています。タクトは0.05秒。記録方法はCSVと画像で残せます。 現行『EasyInspector2』CP(制御盤･ControlPanel)パッケージ【メーター表示読取】 『EasyMonitoring2』で検査できます。
1カ所の穴の違いを検出し、見た目の似通った類似品（異品）を判定します！
工業用機械の刃物を中心に活躍されているメーカー様はAI（ディープラーニング）を用いたDeepSkyと従来型ルールベース式EasyInspector両方に興味をもっていただいたようで、サンプル品をお送りいただきました。今回はEasyInspectorでの検査のご報告です。 【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1カ所の穴の違いを検出し、見た目の似通った類似品（異品）を1.64秒で判定することができました。ズレ補正枠はワークのカド部分（赤枠）と穴部分（水色枠）に設置しました。右の画像では溝の影になっている部分に、ピンの白い色が出現しており、その部分を差異として赤く検出して NG と判定しています。
機械の銘板の印字ズレ、印字間違い、枠の途切れを簡易検証しています。
「機械の銘板の文字照合（比較検査）ができるシステムを探しております。」とご連絡をいただきました。電子計測器や試験機、産業機器の商社様です。 【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EasyInspectorの「マスター画像との比較」機能で0.22秒で判定できました。画像の赤い点と数字は検出箇所判定でピクセルの周長数を表示しています。 印字間違いや全体のズレなど、ぞれぞれに適した設定をすることができるので、 過剰検出や検出不足を防ぐことが可能です。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：EasyInspector710（旧EasyInspector） 視野範囲：約246x 205mm 検査対象の最小サイズ：2mm 検査個所数：8ヶ所 カメラ解像度500万画素 レンズ焦点距離：8mm レンズと製品との距離：約310mm 照明：直線蛍光灯２本 照明と検査品の距離：ワークの約100ｍｍ斜め上部 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【マスター画像との比較】で検査できます。
AI画像検査ソフトでくぼみとシートポストを検出します！
以前よりお取引のある海外に展開されているオーディオ機器メーカー様から新しい案件の簡易検証のご依頼です。AI（ディープラーニング）を使用した検査ソフト「DeepSky」をリリースした当初から様々な案件をお問合せいただいています。 大手であっても意外と検査は自動化されていない現状があります。 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】 お送り頂いた画像で全体を括ってアノテーションして試しましたが、 思うように識別できず、御社で検証して頂いた様な結果と同様になりました。OKだけを学習させる方法でもNGの9割近くをOKとしてしまいました。 ただ、昨日ご提案した様な位置決めをしてエリア内の検出個数で判定する方法を仮定し、シートポスト、くぼみを学習させて（5教師画像枚）検証したところ今回頂いた画像でしたら100％正しく検出できました。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky
AI画像検査ソフトで金属ワークの切粉付着による不良の判定をします！
生産用設備の設計製作メーカーさまより評価依頼がありました。 金属ワークの切粉付着による不良の判定です。 2020年にリリースしたDeepSkyでは設定が容易であること、位置固定が不要なこと、形の様々な不良を見つけること、金属製品などの光沢のあるワークの不良検出が得意なことがあり数多くの金属製品検査の評価をご報告しています。 【検査設定と検査結果】 今回「ワークの穴の中の切粉」を判定するためには照明に工夫をしています。 穴の中を撮像する検査を試みました、今回は穴の底が良く見え良好に判定が可能でした。 初回の評価は簡易的な検出できるかどうかのご報告のため、不良の位置や形状によっては検出しにくいものがある場合も考えられます。 弊社での無料評価の後、導入までにお客様に直接、精度や設定方法を体感いただきたいのでデモ機の無料お貸出しのサービスをご利用くようにお願いしています。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky学習版 検査対象の最小サイズ：2mm 検査個所数：１ヶ所（画面全体から不良を見つける） 照明：同軸落射照明
AI画像検査ソフトで2カ所のQRコードを読み取り、記録をします！
インフラシステムを手掛ける以前からお取引のある会社からのお問合せです。QRコードの読み取りの検査で、サンプルを送付いただき、どのくらいの大きさで読み取りが可能になるか検証しました。 実用性の高いコードとして、いたるところでQRコードを見かけます。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。メーカーの様々な管理に弊社のコード読み取り機能をお役立ていただいています。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「Bar/QRコード読取」機能を使用することにより2カ所のコードを読み取ることができました。 左画像で表示している不合格は「QR 幅：約 33 ピクセルでは読み取り不可」の状態です、「QR 幅：約 40 ピクセルでは読み取り不安定」、右の画像で表示している合格は「QR 幅：約 47 ピクセルで読み取りが安定」しました。 1400 万画素カメラ、８ｍｍレンズの組み合わせで何パターンか読み取りテストしました。 QR コード 1 個分の幅が 50 ピクセル前後になるように環境を設定すれば読み取りが可能でした。
AI画像検査ソフトで樹脂成型品のバリを検出します！
感知機器メーカーさまからお問合せがあり、バリの検出依頼です。ワークの輪郭がはっきりと写った画像さえ撮ることができれば検出自体はできると思われ、どうやってその環境を整えるかがポイントになってきます。 バリについても様々な業界でご相談があります、弊社検査ソフトを使用してより安定的な製品出荷にお役立ていただいているお客様は多数いらっしゃいます。 【検査設定と検査結果】 画像にありますように精度高くバリを検出しています。 今回検証で使用した教師画像は120枚でした。 これは良品/不良品を10枚撮像し、それぞれの画像を30°ずつ回転させて×12したものです。 シンプルな運用方法としてはパーツフィーダーからバックライトコンベアにガイド沿いに流して、センサーで1個ずつ引っ掛けながら検査する内容をご報告しました。
