更新日： 集計期間:2025年11月19日～2025年12月16日
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簡単操作で一瞬！書類を撮像し、マスター画像と重ね合わせて正誤を検出
『AoriChecker』は、印刷物のマスター画像を記憶させてライブ画像との 重ね合わせを行うソフトです。 マスター画像を設定し、確認したい書類を撮像し重ね合わせることで、 簡単に内容の正誤が確認できます。 またキーボードや付属のキーパッドにより、簡単に各種操作が できるようになります。 【特長】 ■簡単操作で一瞬に誤字脱字を検出 ■様々な大きさに対応 ■モデル(品種)・マスター画像は何枚でも登録可能 ■キーボードやテンキーで簡単操作 ■様々な機能を搭載 ※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。
測定点群データに対して「砥石」と「3点ゲージ」の方法を行い、歪み部分を検出する機能！
製品検査ソフト『spGauge』は、プレス/樹脂メーカーにおける製品外観の 歪み部の検出に活用が可能です。 成形した部品に光を当てると歪んだ部分に写りこんだ状態が屈折して 見えてしまい、自由曲面上で数十ミクロンの深さの歪み部分を検出することは かなり困難で時間もかかります。 当製品では、測定点群データから歪んだ部分をカラーマップで表示し 見つけることが可能です。 【製品特長】 ■測定点群データから歪んだ部分をカラーマップで表示し見つけることが可能 ■測定点群データに対して「砥石」と「3点ゲージ」の方法を行い、歪み部分を 検出する機能がある ※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。
高出力LDモジュールの電気特性と光特性をインラインで高速に測定！分類情報を出力します
当製品は、高出力LDモジュールの電気特性と光特性をインラインで高速に 測定し、分類情報を出力するソフトウエアです。 電気測定をはじめ、エネルギー測定や分光スペクトル測定、色測定、 分類値設定などが可能です。 【特長】 ■Windowsパソコンで動作 ■高出力LDモジュールの電気特性と光特性をインラインで高速に測定、 分類情報を出力可能 ■各種ソフトウエア機能追加に対応 ※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。
検査・試験機、設備機器のクリエーター！お客様に喜ばれるものづくりに挑戦
当社は、広く産業界のニーズに対応すべく、電子・機械・物理等の 新しいテクノロジーの習得と提案をミッションとし、製造設備・ 検査設備・省力化等設備のクリエーターとして多岐にわたる分野で 機器の開発・設計・製造を行っております。 数多の分野に於ける製造実績と技術力を駆使し、従来と違った ソリューションを提供するパートナーとして当社をご活用下さい。 【事業内容】 ■ハードウェア設計 ■ソフトウェア設計 ■メカ設計 ■調達部門 ■加工部門 ■製造部門 など ※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下さい。
太陽光発電パネルの稼働率を見える化！点検時の困ったを解決します
太陽光発電パネル監視システム「IoT Ninja Bird’s eye」は、ドローン搭載の赤外線カメラで上空より撮影された太陽光発電パネルの温度異常個所を特定し、予防保全のできる画期的なソフトウェアです。 お手持ちのドローンと赤外線カメラで撮影した画像から解析ソフトウェアが温度異常個所の特定及び、経年変化を見ることができます。 ※撮影に条件あり 事業者の交代時にパネルのリユース・リサイクル振分け検査がスムーズに行えます。 「もっと簡単に、もっと正確に」をコンセプトに徹底的に点検作業を追求した、点検システムです。 【こんなことでお困りではありませんか？】 ■雑草が生い茂り、影になっていた ■落雷や獣害で壊れていた ■台風の影響で破損していた ■発電所を転売したい ■発電事業をやめたいが使えるパネルはリユースしたい。 詳しくはカタログをダウンロードしてご覧いただくか、お問い合わせください。
AIセグメンテーション機能で作業効率向上・品質安定・コスト削減を実現します！
AI汎用外観検査ソフト『EasyInspector2』https://skylogiq.co.jp/index.php/products/indus-ei2/ に新たに「AIセグメンテーション」機能が追加されました。 「ＡＩセグメンテーション」機能は画像内でディープラーニングによるセグメンテーション（領域分割・画像のピクセル一つひとつに対してラベル付け）を行います。 指定した多角形の領域内で、セグメンテーションで検出されたピクセルの割合を計算し、合否判定を行います。 この機能は主に下記の用途で使用することができます。 ⚫ タンクの水位 ⚫ 金属加工面の面積や塗布面積 ⚫ 農作物の成長度（大きさ）の測定 ⚫ 写真内の病巣などの検出とその面積の測定 ⚫ シーラーや接着剤の塗布切れ確認 ⚫ 排出される煙の量の監視 AIセグメンテーション機能を使って判定することで - 作業効率の向上：目視検査に比べて大幅な時間短縮が可能 - 品質管理の精度向上：人為的なミスを減らし、品質安定化を実現 - コスト削減：人件費削減、不良品の発生抑制によるコスト削減 を実現します。
ナットとネジの付け忘れを同時に検査！画像処理ソフト「DeepSky」を使用した登録設定方法をご案内
コンベアを流れる部品の付け忘れなどを検出して、後工程をスムーズにし、 欠陥品出荷をしないための提案をご紹介します。 NGを発見した場合にブザーが鳴ってコンベアを止める仕組みの応用で、 ナットとネジの付け忘れ2品種を同時に検査。 NGでコンベアが止まり、NGを取り除くと動きだす、具体的な画像処理ソフト 「DeepSky」を使用した登録設定方法をご案内します。 詳しくは下記の関連リンクよりご確認いただけます。 【工具・備品】 ■PC：マウスコンピューター/G-Tune, Corei9, 16GB RAM, RTX 2070 SUPER ■画像処理ソフト：スカイロジック/DeepSky DS100K ■IOユニット：スカイロジック/EI-ITIO-T01 ■130万画素カメラ：Daheng/MER-133-54u3c ■12mm レンズ：M1214-MP2 ■カメラスタンド（アルミフレーム） ※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。
AI画像検査ソフト『Deepsky』現場目線の機能を一つご紹介します！
▼機能：エリアごとのOK/NG判定 「画像の中に何が何個検出されたか」だけではなく「どこに検出されたか」で判定する機能です。 用途によっては画面全体での個数では正しく判定できない場合があります。例えば下のようにコンデンサ2個、向きが互い違いになっている場合です。この場合、コンデンサの向きがそれぞれ逆になっていれば不合格とすべきですが、全体の個数としてはどちらも極性マークが上にある物と下にある物、それぞれ1個ずつとなるためどちらも合格となってしまいます。（図1） このような場合はエリアごとに分けて判定を行います。下の点線の枠のように、あらかじめエリアを決めておいてそれぞれのエリアで個数判定を行います。（図2） それぞれのエリアの中で： 「上向きのコンデンサが一つ検出されたらOK」 「下向きのコンデンサが一つでも検出されたらNG」 といった設定を行います。（図3） これにより同じ個数で互い違いになっているNG品でも正しくNG判定できるようになります。（図4）
AI画像検査ソフトで金属部品のワレを検出します！
自動車部品などの高品質な鋳造・機械加工、塑性加工、音響製品の製造･販売し国内外に納品している以前からお取引のあるメーカー様から簡易検証のご依頼です。今回は部品の割れについてです、いただいた画像を用いトライしました。 「ワレ小」についてはサンプル数がある程度確保できているため、検出できなかったものについて理由を予想することができました。 「ワレ大」、「腕部ワレ」に関してはサンプル数が少ないためか今回の検証では十分な結果を 得ることができませんでした。 報告書では「ワレ小」の画像を中心に掲載し、その他の不良については参考画像として掲載 しています。 今回の検証で実際に検出できたワレよりも、小さい・細い・短い・薄い・暗いなどの判別し にくい要素があるものは検出できていません。 「小さい・細い・短い」に関しては視野全体に対してサイズが過少なために検出できていない可能性が高く、視野を分割することで今の解像度のままでも検出できる可能性がありま す。 「薄い・暗い」などは撮像方法の検討が必要かも知れません。またワレの深さが浅いなど根 本的に写りにくい種類の不良がある場合は検出の難易度が高いです。
AI セグメンテーションとルールベースを組み合わせた事例と、AI セグメンテーションならではのメリットを紹介します。
ルールベース機能との組み合わせができる 複雑な背景の中から検出対象物の面積や寸法を測定したい場合、背景が邪魔をしてしまいエッジを思うように検出することができませんでした。 しかし、AIセグメンテーションで検出対象物を抽出して二値化することで、簡単に検査ができるようになりました。 ※詳しくは関連リンク（ブログ）をご覧ください。
良品画像を数十枚登録するだけで、外観検査用AIが構築できる。
・AI構築に必要なのは、良品画像だけ。 AI学習用のデータ収集に苦労していませんか？ gLupeであれば、AI学習に不良品画像は必要ありません。 良品画像数十枚だけで、手軽に始めることができます。 ・AIが良品の特徴を自動学習。 登録した良品画像からAIが良品の特徴を自動学習し、 良品と特徴が異なるものを不良として検出してくれます。 画像処理のように細かいパラメータ調整は不要です。 ・独自のAIアルゴリズム gLupeは独自に開発したAIを採用しています。 AIの得意・不得意を理解したうえでのコンサルテーション、 製品のカスタマイズ開発もご相談ください。 ※「gLupe」の開発元は、株式会社システム計画研究所です。 製品に関するご相談は、株式会社システム技研までお気軽にご相談ください。
DeepSkyの精度を向上させるための設定のコツについてご紹介します！（アノテーション編）
今回はアノテーションに関する情報を紹介いたします。 アノテーションは検出精度に関係する重要な設定のひとつですので、是非参考にしていただければと思います。 Q. ラベルをまとめるか、それとも細かく分けるか 複数の検出対象（キズ・ヨゴレ・ダコンなど）があるときに、アノテーションのラベルを「欠陥」と全て同じ名前で 登録するか、「キズ・ヨゴレ・ダコン」と形状ごとにラベルを分けて登録するといった2パターンがあります。 DeepSkyはラベルが少ない方が検出結果は向上する傾向があるので、なるべく同じラベルで登録する方が良いです。 ただ、どの欠陥が検出されたか知る必要がある場合は形状ごとにラベルを分ける必要があります。 この時に、キズを間違えてヨゴレで登録すると学習時に整合性が無くなってしまい、上手く学習できないケースがあります。 そのため、アノテーションは間違い、見落としが無いように慎重に行う必要があります。 （図1）
AI画像検査ソフト『DeepSky』の現場目線の便利機能をご紹介します！
▼機能：オートアノテーション アノテーションを自動で実行してくれる機能です。従来はβ機能でしたが Ver. 2.2.0.0から正式な機能となりました。 物体認識ではアノテーションがとても大事ということはご存知の方が多いと思います。ただ、画像内に対象物が沢山あるとアノテーションの作業量が多くなり、そして作業量が多くなるとアノテーションをし忘れたり間違えたりというミスがどうしても増えます。アノテーションをし忘れてしまうと、DeepSkyは同じ物体に対して「これは（同じように見えるが）見つけてはいけないものだ」という判定をするようにパラメータを調節してしまうので物体の認識率が著しく下がったりといった問題が出てしまいます。（図1 アノテーション忘れ そこで、オートアノテーション機能が登場します。オートアノテーションを使うと、ボタンのクリック一つで「いままでの学習データから考えるとここにアノテーションしたいですよね？」といったアノテーションの提案を自動で行ってくれます。 （図2・3・4を参照）
ホワイトバランスについて説明します！
現在、画像について多くのことを学んでいる日々なのですが、「良い画像を撮影する」ということが重要であることを実感しています。 カメラには様々な機能が搭載されており、きちんと適した設定にすることができたら良い画像を撮影することができるようです。 そんな設定機能の中の一つに「ホワイトバランス」があります。 画像処理素人であった私は、聞いたことはあるけどいったい何をしているんだ？と思っておりました。 気になって調べたところ、面白かったのと役立ちそうでしたのでご紹介します。 ※詳しくは関連リンクをご覧ください。
物体認識の原理について説明します！
最近、AIのソフト（EasyInspector2やDeepSky）をご使用頂いているお客様から「なんでこうなるの？」「こうなるはずでは？」「中身はどうなっているの？」というお話を頂くことが多くなっています。 このような時、担当者はどのように説明するべきか迷うようです。確かに、感覚的に分かりやすく説明しようとするといわゆる例え話（※）に終始してしまったり、細かく説明しようとすれば専門書の方が詳しいとなったりしてしまいます。私も「もう一歩踏み込んでAI画像処理の原理を知りたい」というお客様にちょうど良い説明資料が見つけられないでいました。 ※詳しくは関連リンク（ブログ）をご覧ください
