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。
481～495 件を表示 ／ 全 557 件
制御機器の表示灯やメーターの読み取りをします！
電子機器メーカーさまから様々な制御機器の表示灯やメーターの読み取りに関してのお問合せをいただきました。６種類の読み取り機能を設定しご報告することになりました。 左右の画像２種類は「メーター読み取り機能」を使用しております。そのほかの画像３枚については点灯している時の色を検出するか、検出しないかで合否判定を行っています。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。もう１ついただいていた画像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。
どのような教師画像を使用するかなどの設定に関してもしっかりとサポートいたします！
自動車部品や工機などを制作されているお客様よりDeepSkyの設定についてお問い合わせがありました「設定したアノテーション部分の特徴を見て画面全体を探しているものだと思ってましたが、画角上のどこに出やすいみたいな傾向も一緒に覚えていますか？」とのご質問です。 【検査設定と検査結果】 色も大きさも同じ四角形を 並べて、上側だけアノテーションして学習させます。（左上の画像）右上の画像では、上側だけ見つけることができています。下の左画像では上側だけのものも見つけられます。しかし右画像では下側だけのものは見つけられませんでした。 過学習によって教師との一致度の高いデータ以外見つけられなくなってしまっている場合はまたちょっと話が変わってきますが、不良など、見つけたいモノの位置は検査精度に大きく関わってきます。様々な位置や向き、角度を変えた教師画像を使用する必要があります。 2021年現在ではDeepSkyに教師画像水増し機能を搭載しました。なかなか出現しない不良の画像を、上下左右に反転や回転させたり輝度やガウスノイズを使用して水増しすることができます。
2024年1月から3月まで、開発ライセンスを税別298,000円（税込327,800円）で3ヶ月間ご利用いただけます。
HACARUS Check AIソフトウェアの期間限定キャンペーンです。お早めにお問い合わせください。 ■対象のお客様について 目視検査の自動化を推進し、以下のような課題をお持ちの方 ・AIの導入を検討しており、初期費用を抑えて試したい ・すでに検査装置はあり、AIの精度を向上したい ・AI導入に取り組んだが、機能・価格などの理由で導入できなかった ・AIを導入したが、部品の経時的な変化で過検出が多くなった ■HACARUS Check AIソフトウェアについて 少量・良品・高速学習を繰り返し行えるAI外観検査ソフトウェアです。毎日良品を数十枚、数分でAIに学習させることができ、色や形が経時的に変化するワークでも過検出を抑えて検査が可能です。 HACARUSのAIは、大量の学習データが必要なディープラーニング（深層学習）と比較して、少量のデータから特徴を抽出し、学習と推論を行えるスパースモデリングの技術を基に、少ないデータで高精度の運用ができます。そのため、費用や時間を抑えつつ、システムの構築、運用が可能です。
12カ所の緩衝材プラ段ボールの異常を判定！
予算50万で他社に相談したが、精密検証のため数秒では不可と言われたとのご相談です。 精密でなくて良いので、一次判定として数秒で「NGの可能性あり」を判断してくれれば、その対象品のみを人が確認するような運用をしたいといったご要望の流通、物流メーカー様から連絡がありました。運搬用の緩衝材のついたコンテナの検査です。 EasyInspectorの「マスター画像との比較」機能を使用することにより12カ所の緩衝材プラ段ボールの異常を0.25秒で判定することができました。 左の画像はサンテックフォーム部品取付間違いを検出し判定させる事ができました。右の画像は不良部分を誤判定しています。正しく判定させる為には、照明の追加等でより明るく映し出し、影の部分の色をはっきりと暗くなるようにする事や仕切の板に隠れてしまっている為、カメラ位置を遠ざけてできるだけ垂直に撮像し 隠れる部分が少なくなるように映す等の撮像環境に工夫をすることが重要となってきます。
材料不良、異物混入、員数不良、部材の欠品などの食品検査に活用できます！
これまでスカイロジックでは工業製品を中心に画像検査の案件を取り扱ってきました。 これは工業製品の「同じ物をたくさん作る」という性質と従来方式（ルールベース）の画像処理がマッチしていたからです。 逆に言えば工業製品でも良品の色・形が安定しないようなものはこれまでの方式では取り扱いが難しいというのが現状でした。 しかしAI（ディープラーニング）を活用した画像処理方式が登場したことにより、バラツキのある物も画像処理の対象に入るようになりました。 これはAIが「些細な変化を無視しながら、見つけたいものだけを検出する」ことが得意なためです。 さてここでタイトルに繋がるのですが「良品の色・形が安定しないもの」と言えば食品です。 材料不良、異物混入、員数不良、部材の欠品など…、対象が食品であっても工場で生産されているものは工業製品と同様の悩みを抱えているはずです。ただ従来の方式ではあまりにも処理の難易度が高く、諦められてきました。（そして私も諦めてきました。） AI、試してみませんか。
「いつもと違う」を教えてくれる外観検査AI！わずか数個の学習から利用が開始できます
「Gemini eye」は、当社独自開発の教師なし機械学習アルゴリズムを搭載し、 手軽にAI技術が利用できる外観検査ソフトウェアです。 不良品を集める必要がなく、数個の良品の学習からAIモデルを作成可能。 素材作成から検証、分析までをソフトウェア上で一貫して行えることは もちろん、PCに接続したカメラを用いてそのまま実運用に利用できます。 アプライドでは、動作推奨モデルとして 『Be-Clia Type-M11IS22/T11IS24/T11IS23』をご用意しております。 【Gemini eye 特長】 ■6つのパラメータからAIモデルを作成 ■検証結果を画像とレポートで出力 ■運用モードで作成モデルを即時利用可能 ■他システムと連携可能 ■Windows PC上でオフライン利用可能 ■pros cons 協業モデル ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
認識点数が高いものだけを不良検出する設定や、低いものすべてを表示する設定どちらも可能！
金属塗装品のブツと液だれを簡易検証した事例をご紹介いたします。 DeepSkyの検査機能を使用して検証を行い、検出は可能でした。 画像のように検出しています。数字はAIの自信度％で、認識点数と 呼んでいます。 DeepSkyでは認識点数が高いものだけを不良検出する設定や、低いもの (AIが教えた不良に少しでも似ていると感じたもの)すべてを表示する 設定どちらもできます。 【使用ソフト】 ■DeepSky ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。
建設現場の７セグメント表示のメーターを読み取りします！
建築・建設の業界でも弊社の検査システムは運用いただいています。 ７セグメント表示のメーターの読み取りを検証しました。 EasyInspectorの「OCR」機能を使用することにより7文字の判定が可能でした。 画像自体が少しボケてしまっており、画像的に色のムラがありました。 画像中から読み取りやすそうな部分を抜き取って処理してみたところ、あまり綺麗に処理 できてはおりませんが一応 読み取ることはできました。 撮像条件を改善すればより鮮明に読み取りができると思います。 【使用ソフト】 EasyInspector710（旧EasyInspector） 現行『EasyInspector2』CP(制御盤･ControlPanel)パッケージ【デジタル7セグ表示読取】 『EasyMonitoring2』で検査できます。
EasyInspector2のAI機能を使用したカメラ複数台接続時のPC選定についてご紹介します！
お客様より複数台接続する際にPCのスペックをご質問頂く事があります。 今回はEasyInspector2（以下：EI2）のAI機能を使用したカメラ複数台接続時の挙動をご紹介させて頂ければと思います。PC選定時の参考になればと思います。また、複数台接続による検査時間の増加目安としてもご参考になれば幸いです。 マルチコントローラ（以下：EIMC）を使用し6台のEI2を起動・検査しました。 ■PC ■ハードウェア構成 ■ソフトウェア構成 ■結果 ※詳しくは関連リンク（ブログ）をご覧ください。
検出がよりよくできるようにアノテーションの方法やより検査精度が上がる教師画像の撮像などサポートも承ります。
以前よりお付き合いのある製薬会社さまより、DeepSkyの検出方法のご相談の連絡です。 【検査設定と検査結果】 画像 B は 4 分割した内の 1 枚です。解像度も単純に 4 分の 1 です。 この時全視野に対する不良箇所の面積を１と仮定すると、画像 B の全視野に対す る不良箇所の面積は 4 となります。 単純に「見つけたい物」が画像全体に対して大きく写っているため画像 B の方が解像度は 低いのに検出がしやすいという状態になります。 これがディープラーニングにおいて解像度そのものの重要性が低い理由です。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky
外観検査AI「Gemini eye」がJetsonシリーズに対応。無線通信で複数ラインのリアルタイム監視が可能です。
Gemini eye for Jetsonは、Gemini eyeの拡張ソリューションです。 Gemini eyeで作成したAIモデルを利用し、Jetsonシリーズで外観検査を行えます。複数ラインを同時監視できるほか、無線通信も利用可能です。 ＜４つの特長＞ １．Jetsonシリーズでの動作 現在発売されている全てのJetsonシリーズに対応をしています。 現場のニーズに合わせ、希望の製品にて運用ができます。 ２．複数ラインの監視 複数台のJetson端末を用いて、複数ラインを１つのPCで同時監視できます。 ライン数に制限はなく、簡単に拡張ができます。 ３．リアルタイム判定 Jetson端末でリアルタイム処理を行い、不良品の判定を行います。 Jetson Nanoでも5fps以上の処理速度を実現しています。※1 ４．無線通信対応 Jetson端末に無線通信機能を拡張することで、無線での利用が可能になります。検査ライン周りの配線やルータ配置に困ることはありません。 ※1 1280x720(HD)の動画を用いて、検査対象200x200を処理。
DeepSky＋外部ソフトで作った「コンベア上を移動する製品を検査しつつ数を数える」仕組みを紹介します！
DeepSkyは検出した物体の座標を TCP/IP通信で上位システムに知らせる機能を持っているため、上位システムで物体の座標を追跡することにより様々な応用が可能になります。ここではコンベア上を流れる物体を検査しつつ、物体がカメラの中央を横切った時にカウントするソフトを紹介します。 下の図（図2）はコンベア、カメラ、ソフトの構成を示しています。カメラの画像をDeepSkyで処理して物体の種類と座標を検出し、その結果を上位のカウントソフトに渡しています。カウントソフトは物体を追跡し、画像の中央を横切った時にカウントアップしています。 ベルトコンベアを移動する製品のイメージです。上部のカメラで撮影し、NG品をチェックしつつ製品をカウントします。PLCなどと連動して規定数に近づいたときに速度を落としたり、ブザー鳴動させたりすることもできます。 カウントソフトでは物体の座標を追跡して物体をカウントします。このようにDeepSkyは上位のソフトと連携できるため様々な使い方をすることができます。カウントソフトのようなカスタムソフトは弊社でも製作可能です。
機器の傷や汚れなどの不良、黒点を検出します
今回お問合せの建材用専用加工治具メーカー様も当社に数多くの検証を ご依頼いただく会社様で、機器の汚れや傷などの不良を検出するご依頼です。 『DeepSky』の検査機能を用い検証しました。 今回の傷や汚れ、黒点も良好に判別が可能でした。 当ソフトは、PC1台で画像データの収集から、学習、判定まで容易に行える 使用になっており、検出性能を手軽にテストできるWEBお試しサービスや、 検出例を多数紹介した動画も公開しています。 今まであきらめていたような検査事例であっても是非、当社ホームページを 確認していただきたいです。 【使用したソフト】 ■DeepSky ※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。
Windowsパソコンで動作！電気特性と光特性を高速に測定し、分類情報を出力します
当製品は、自動車用LEDモジュールの生産ライン上で電気特性と光特性を 高速に測定し、分類情報を出力するソフトウエアです。 LEDアセンブリモジュールに印加する電圧・電流の条件設定をはじめ、 電気特性/光学特性などの計測項目の設定などが可能です。 【特長】 ■Windowsパソコンで動作 ■自動車用LEDモジュールの生産ライン上で電気特性と光特性を 高速に測定、分類情報を出力 ※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。
ICリードの良品と半田状態が不良（浮き）を検出します！
プリント基板製造や実装向けのハード、ソフトの制作をされているメーカーよりご連絡がありました。 プリント基板に部品を搭載し、半田付けした後の半田状態の良否判定を画像診断で行えないか検討されています。 【検査設定と検査結果】 頂いた画像で検証した限りではNG箇所をNGと識別することができました。 この検証ではNG6枚、OK3枚の合計9枚の画像を使用しました。はじめにNG1～3、OK1～3の合計6枚を教師データとしてモデルを作成しましたが、NG7～8が検出できなかったためこの3枚を教師画像に追加 しました。結果として正しく検出することはできましたが、NGの出現場所が最右固定だったのでそれ以外のパターンでも検出可能かどうか検証がこれから必要です。
