更新日： 集計期間:2025年11月19日～2025年12月16日
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低コストで即導入可能なAI外観検査ソフトウェア！トライアルOK！ 活用事例が多数掲載！少量の学習サンプルで利用可能！
※活用事例が多数掲載！カタログにてご覧いただけます※ 一般的なAI外観検査システムは大量の不良品サンプルを覚えさせる必要があった為、手間もコストもかかり導入へのハードルが高くなっていました。 外観検査ソフトウェア「Gemini eye」は、逆転の発想で「良品を学習して異なるもの（＝不良品）を判定する」方式を採用。また、ソフトウェアをインストールするだけなので、低価格（100万円～）かつ即導入を可能にし、プログラミングやAI学習の知識不要で、オフライン環境でもご活用頂けます。 トライアル版も相談賜ります。お気軽にお問合せ下さい。 ＜こんな方におススメ！＞ ・目視検査よりコストを抑えて精度を上げたい方 ・忙しくて時間が無い方 ・費用を抑えたい方 ・専門知識なしで使いたい方 ※活用事例が多数掲載！カタログにてご覧いただけます※
撮像の難しい塗装品のブツを検出します！
塗装品はブツ（不良）の撮像が難しいワークと言えます。 画像検査にとって不良部分をはっきりと捉えることはとても重要な要素になります。照明の当て方を工夫して検証します。 【検査設定と検査結果】 画像の様に検出させたい部分を矩形で囲む作業をアノテーションといいます。 実際はなるべく多くのブツを撮像してアノテーションする必要があります。 枚数は検査にもよりますが、50 枚程度は必要と考えています。ブツの大きさから、カメラを2台（検査タクトを考えると2システム）でのご提案となります。 DeepSkyというソフトで予め様々なパターンのブツを学習させることで、未知のブツに対しても検出ができるようになる仕様です。 【使用したソフト】 DeepSky
形状検査で隙間や干渉部を検査！実物の部品をバーチャルで組付け、カラーマップで表示
製品検査ソフト『spGauge』は、バーチャルでアセンブリし、干渉や隙を 確認することが可能です。 自動車のドアパネルは、部品間の隙間や干渉部位を検査するため、 実物のプレス部品を組付けますが、準備や測定・集計に時間を費やします。 各プレス部品の非接触測定点群データとCADデータを利用することで、 バーチャルに組付け、部品間の隙間や干渉部位を検出でき数値情報まで 得ることが可能です。 【製品特長】 ■各プレス部品の測定データをCADデータに位置合わせし、位置合わせした 測定データを形状検査(誤差カラーマップ)することにより、隙間や干渉部位を 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。
AI画像検査ソフトで製品の文字読取検査を行います！ソフト購入後の設定についてもサポートします！
以前より運用いただいているメーカー様からのお問合せです、文字読み取りの設定方法についての質問がありました。 当社では技術スタッフによる「簡易評価サービス」を無償提供しています。簡易評価で検出や判定ができた場合、実際の運用を想定したテストにあたる「実現性検証」をおこなって処理時間や判定精度などの評価をお勧めしています。また、デモ機を無償で貸出ししており実際に検査ソフトを実際にさわって体感いただく事もできます。 そのほか「微細な不良」「光沢があるワーク」や「黒地に黒部品」など特徴を捉えることが難しい、精度に直結する撮像環境についてのお問合せにも日々サポートしています。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの3枠目の数字がうまく読み取れないのは枠の位置が原因でした。 画像を参考に読み取り枠を調整していただくようにメールでご案内しました。また画像が暗っぽいためか小数点桁数を「自動」にしていると何もないところから小数点を検出してしまうことがありました。今回の場合は「自動」のチェックを外して桁数を0に設定しておけば問題ないと説明しました。
歯科模型やCTモデルの精度を3Dで“見える化” spGaugeが歯科・口腔研究の新しい評価手法を支えています。
アルモニコスの3次元計測ソフト「spGauge」は、もともと工業製品の形状検査を 目的に開発されましたが近年では歯やあごの形を調べる研究にも使われています。 歯科や口腔（こうくう）分野では、歯型スキャンやCT画像から得られた3Dデータを使って 歯の大きさ・角度・左右差などを正確に測ることが重要です。 spGaugeは、ミクロン単位の精度で複雑な形状を比較・評価できるため 模型やスキャンデータの違いを客観的に数値化できます。 実際に大学や研究機関では、顎（あご）の形や歯列の変化を調べる実験などに利用され 医療向けの3D分析にも応用が進んでいます。 もともと製造業で磨かれた「精密測定」の技術が、いまでは人の体のかたちを理解する研究にも役立っています。
良品・不良品の画像が各10枚以上(合計100枚程度)あれば学習可能！
『MELSOFT VIXIO』は、画像処理の専門知識がなくても容易に利用可能な、 AI(ディープラーニング)搭載の外観検査ソフトウェアです。 現場における人手不足による検査員の負担増加や、目視検査の品質ばらつき、 過検出の増加、さらにAI導入のハードルの高さといった課題を解決。 直感的な操作性により、誰でも簡便に扱えるだけでなく、高精度な検査を 実現し、品質管理の効率化および安定化を同時に支援します。 【特長】 ■かんたんなのに正確な学習 ■初めてでも安心な設定・操作 ■シンプルな機器構成でらくらく導入 ■目視検査のみと比較して検査精度向上・工数削減・品質の均一化 ※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。
AI画像検査でデジタル7セグメーターの読み取りします！
センサーメーカーでもデジタル7セグメーターの読み取りを監視を自動化したいとお考えでした。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「メーター読取」機能を使用することにより赤いメーターをモノクロ撮影したメーターの読み取りは可能でした。他の２色も併せて0.14秒で問題なくできました。上記読み取りに関しEasyMonitoringをご検討中とのことでしたが、 周期的な監視用途であればEasyMonitoringでも問題は無いと思いますが、トリガーをかけながら検査をするような運用であればEasyInspectorと産業用カメラを複数台組み合わせたシステムを構築した方が適しています。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector（旧EasyInspector） 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。
AI画像検査ソフトで金属製品の穴の中のバリとセンターズレを判定します！
穴の中の、バリを(穴径2mm)を検出して判別したい、50mm角の板にセンターに文字が入っている部品のセンターズレを判別してはじきたいとの２つの要望です。 自動検査装置の検討をされている空調機器のメーカー様からのお問合せでした。 【検査設定と検査結果】 EasyInspector「指定色の有無検査」機能を使用することにより2カ所の穴の違いと検出し、センターズレを1.49秒で判定することができました。 ホームページからダウンロードして30日間お試しサービスをご紹介し、実際に触っていただき設定方法のご案内をしました。 「ズレ補正」位置（赤枠と水色枠）、「色判定許容範囲」の値「合否基準値」の値「検出対象」を「両方」へ変更を提案しました、また、明るさが均一ではない（端部の方が暗く映っている）ので誤判定となる個所がございます。照明の位置、明るさを再度ご検討頂きますようにご案内しました。
検出する箇所をAIに覚えさせるための「アノテーション」のポイントをお伝えします！
実際にDeepSkyを導入いただいているお客様のサポート事例です。検出率を上げるためのご案内をしました。検出する箇所をAIに覚えさせるための「アノテーション」ですが検査精度に大きくかかわってきます。下の画像は検出率が低かったアノテーションです。大きすぎるアノテーションと小さすぎるアノテーションは検出率を下げると案内しました。 弊社では技術スタッフによる検証やサポートを日々受付しています。 運用中のお困り事、ご質問、不明点などございましたらいつでもお気軽にご連絡いただけますと幸いです。 【検査設定と検査結果】 不合格箇所を1つ以上検出して不合格の判定と設定しました。（検査した画像は学習させた教師画像とは別の未知の画像）未知の画像32枚（良品16枚 / 不良品16枚）を検査し、正判定：30枚 誤判定： 2枚（不良を検出できなかった、良品は全て正判定）※教師画像も検査しましたが、2枚誤検出しました。おそらく学習の枚数、時間を増やすことで検出できるようになります。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky
AI画像検査ソフトで製品の型式や製造日などの印字を読取します。
自動車部品や付属品のメーカー様からのお問合せです。 納品する製品に型式や製造日などを印字明記されることは様々な業界で共通する事柄だと思います。弊社のソフトでは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。製品番号にどの部品が不随しているかといった記録を残すことができ様々な業界でご活用いただいています。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「OCRPro」機能を使用することにより26カ所の文字の読み取りができました。読み取りのタクトとしては1.87秒を要しました。文字についてはOCR機能またはOCR Pro機能を、マークやロゴについてはマスター画像との比較検査を使いう事で検出は可能でした。画像は「マスター画像との比較」の設定でRBGと色合いの違いを示しています。記録方法としてはCSVで残すことも可能ですし、画像で残すこともできます。 図2の表のような情報がCSVに記録されます。
異品がないか検査しながら必要な部品の数をカウントします！
弊社へお問合せがある中で、異品がないか検査しながら必要な部品の数をカウントしたいというご要望は多いです。コンベア上での無人検査と数のカウントはDeepSkyが得意とする分野です。 今回は平らなパレット上に向き等ランダムに並べられた加工部品(例.φ0.8×2.5mm)をカウントすることができるかといったお問合せで、バックライト照明を使用した画像を送付いただきました。 【検査設定と検査結果】 左の画像はアノテーションと呼ばれる、探し出したい部分（不良）を囲う作業画面の一部です。 右の画像で確認できるようにアノテーションした教師画像として使用した 10 枚は全て正常にカウント可能でした。 非教師画像に対して正常にカウントできた割合は 30%でした。 部品のくっつき度合いが大きい物ものほど、誤カウントとなる傾向がありました。非検出の画像を利用して追学習することで今までは検出できなかった不良も検出できるようになります。追学習もDeepSkyの強みです。
AI画像検査ソフトで重なった状態の基板の枚数を計測します！
電子部品メーカーが取り扱う基板を合紙が重なった状態で枚数を計測する際に、手作業で行う時間の短縮と計測ミスをなくすことを目的として、画像認識を取り入れたいと考えました。 【検査設定と検査結果】 52枚の基板を計測するべく、EI-Scanで画像を読み取り、画像の精度をあげ、EasyInspectorの「輝度変化検査」の機能を使用しました。まずは合紙有りパターンの検証を行い、グレー色の合紙と茶色の基板をきれいに並べることにより、正確に枚数をカウントできました。次に、合紙無しパターンも検証したところ、一枚一枚の間に影が生まれたので、これも正確にカウントすることができました。さらに、30度傾けてスキャンすることで、0.2mm程度の欠けも検出することが可能でした。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：EasyInspector310 視野範囲：70mm（52枚の基盤を積み重ねたときの厚さ） 検査対象の最小サイズ：約10mm 検査個所数：52ヶ所 画像：EI-Scanで画像読み取り 枚数カウントには『EasyNumbers』がオススメです。
製品の製造年月日２カ所15文字の読み取りをします！
インクなどの化成品のメーカーでも他の業界と同じように納品梱包時には製造年月日などを明記しています。 出荷管理のための文字読み取りを簡易検証しました。 当社の画像検査ソフトではCSVと画像で検査結果を保存することが基本的な機能として搭載されています。 製品管理が容易になるため様々なメーカーで運用いただいています。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「OCR Pro」機能を使用することにより２カ所15文字の読み取りが0.09秒で可能でした。内容に関係なく印字の有無のみを検査するようなものであれば、EI100というソフトと市販のwebカメラを組み合わせて10万円以下での構成も可能です、また自動化を行う場合は弊社製品であるI/Oユニットをご使用頂くか、ソケット通信またはRS232C通信で外部制御を行って頂くことで対応が可能です。右の画像は合格品の検出枠、右の画像は不合格品の検出枠を拡大して表示しています。
AI画像検査ソフトで金属部品に挟まっている異物を検出します！
金属部品の検査は光の反射で検出が難しい場合が多くあります。 今回も白い異物が製品に挟まっている状況が不良となり、ハレーションと白い異物を間違いなく判定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「マスター画像との比較」機能を使用することにより、金属部品に挟まっている異物を検出することができました。この評価は製品の反射が個々によって異なるため非検知エリアの追加と消去を設定し照明も工夫をしました。これによりハレーションと見た目の似通った白色の異物を0.22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：EasyInspector310 視野範囲：10 x 15mm 検査対象の最小サイズ：記録なし 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：25mm レンズと製品との距離：300mm 照明：細径リング照明
AI画像検査ソフトで不織布の異物と汚れを検出します！
各種繊維製品や不織布のメーカー様から不織布のサンプル画像が届きました。異物と汚れを見つける無料評価の依頼です。実際のサンプルを送付は昨今のコンプライアンスやセキュリティの観点から厳しくなってきています。 弊社にサンプルを送ることができれば、照明やカメラ、レンズ、ワークまでの距離など弊社で検証しご案内することができます。 【検査設定と検査結果】 送っていだいた23枚の画像を使用して検証した結果、不良部分の検出は可能でした。左の画像は検出させたい部分を矩形で囲む作業（アノテーション）です。右の画像は検査結果の検出枠です。23 枚の画像のうち 16 枚を教師画像として学習させました。 （画像は 21 枚で、弊社で類似の NG 画像 2 枚を画像加工しました。） 教師画像 16 枚（OK2 枚/NG14 枚）と未学習画像 7 枚（OK1 枚/NG6 枚）の計 23 枚を判定し、ご報告しています。
