更新日： 集計期間:2025年11月19日～2025年12月16日
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「教師画像」と「アノテーション」についてご紹介します！
弊社の営業技術がお客様と話をしている時にほぼ毎回説明しているものですが、AIの性能を大きく左右する重要な要素にもかかわらずネットを調べても話が一般的すぎて実用上の参考になりにくいものが多く、もう少し実用的・具体的・現実的な解説ができればきっと皆さんの参考になるだろうと考えたのが今回のブログの背景です。 ■いくら良いAIでも間違ったことを教えられたら間違った結果を出す ・教師画像について ・アノテーションについて ・アノテーションで便利な機能 ・参考になるブログと動画 ※詳しくは関連リンク（ブログ）をご覧ください。
AI画像処理で直面する5つの課題と、その解決策をわかりやすく解説します。
お客様からよく聞く課題と、それを解決する方法についてご紹介します。 課題1）判定を間違えた時、なぜ間違えたかを分析しにくい 課題2）出来上がったモデルが良いものか悪いものか定量的に判定したい。 課題3）学習した時、「これとこれは間違えやすそうだ」ということを視覚的に知りたい。 課題4）どこで学習を止めればよいか分からない。過学習になるのはいつから？ 課題5）新しい製品で欠陥製品が収集できていない ※詳しくは関連リンク（ブログ）をご覧ください。
シュリンク包装品の破れの有り無しを検証！
食品メーカー様のシュリンク包装品の破れの有り無しを無料の簡易検証でご報告しました。 変形・段積み崩れ・フラップ糊付け等も引き続き検証して様々な不良検出をご提案したいと思っています。 簡易検証では人が目視ですぐに分かる程度の破れ：8割程度、製品の色が白等で人でも分かりにくい破れ：5割程度の正判定が可能でした。 今回は限られたサンプル品で検証しており、学習データが少なかったためこのような精度になったのではないかと思います。より多くのデータを学習させることで検出の精度は上がります。 【使用したソフト】 Deepsky
お弁当に混入した髪の毛や異物、青果物のキズなどをAI（ディープラーニング）が検出！
様々な食品生産・加工の現場から何件かお問合せもいただいております。 お弁当に混入した髪の毛や異物の検出など、EasyInspector（旧EasyInspector）では難しかった案件にも対応でき、ますますAI（ディープラーニング）機能の対応の幅の広さを実感します。 DeepSkyは、検出したいものに対して幅を持たせて教えることが出来るので、 「この形！」という決まった形 “ではない” 異物に対しても検出することが可能です。 現状人の目でチェックしているけど「これって検査出来るのかな？」と思うもの、まずはお気軽にお問合せくださいませ。
玉成に生かせる！プレス金型工程間の比較に活用することが可能
『spGauge Viewer Light』は、プレス成形の工程間で変化した部位を 簡単に確認できるツールです。 金型の試作段階では、工程間において不具合部位が正常に修正できているか、 修正に伴い新たな不具合が発生していないかを確認する必要があります。 当ツールは、各工程で成形したプレス製品の測定データの同じ部位(座標位置)の 誤差カラーマップを並べて表示可能です。 【製品特長】 ■各工程で成形したプレス製品の測定データの同じ部位(座標位置)の 誤差カラーマップを並べて表示できる ■前の工程でスプリングバックが発生している部位が次の工程では正常に 成形されていることや、前の工程では不具合がなかった部位に異常が 発生していることが簡単に確認できる ※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。
「本当に高画素カメラを使わないと判定ができないのか？」ということを考えてカメラの画素数を選定する必要があります。
「高画素は高性能」— 確かに、高画素になるにつれて細部まで鮮明に撮影できるようになります。しかしながら、単純に大は小を兼ねるというわけではなく、高画素カメラにも弊害があります。例えば、無駄に画素数が多いカメラを使うと画像処理に余計に時間がかかってしまいます。そのため「本当に高画素カメラを使わないと判定ができないのか？」ということを考えてカメラの画素数を選定する必要があります。 下の例は30万画素から1400万画素まで、PCのマザーボードの一部を同じサイズまで引き伸ばしたときにどれくらいの鮮明度の違いが出るか実験をした結果です。 （図を参照） このように、広い視野の中の細かい部分を見ようとしたとき、高画素の性能が発揮されます。ただ、先程書いたように画像処理の時間が長くなるほか、この後の「高画素か、低画素か(2)」で紹介するように露光時間も長くする必要があります。「本当に高画素カメラを使わないと判定ができないのか？」という考え方はカメラを選定する上で重要な要素の一つです。
ディープラーニングにおける解像度に対する考え方についてご紹介します！
「検出力を向上するために高解像度のカメラを使いたい」というお声をよくいただきます。ルールベースの画像処理の場合高解像度の画像を使用すると分解能が良くなり検出力が向上する傾向にありますが、ディープラーニングではその限りではない場合があります。ディープラーニングにおける解像度に対する考え方について、大雑把ではありますが下記に簡単に解説致します。 （図1）の(1)～(3)のような画像があるとします。 (1)全体の面積10×10、灰色の四角形の面積4 (2)全体の面積20×20、灰色の四角形の面積16 (3)全体の面積10×10、灰色の四角形の面積16 (2)の灰色の四角形の面積は(1)に比べて4倍大きいですが、全体の面積に対する灰色の四角形の比率で見れば(1)：4/100、(2)：16/400であり、どちらも4％分しかありません。 ディープラーニングにおいて、「灰色の四角形の検出しやすさ」という意味では、(1)と(2)はほとんど同じです。
「見つけたいモノ」があったら是非スカイロジックまでお問い合わせください！
お客様とお話をしているとどうもAI（ディープラーニング）が勝手にOKかNGか判定してくれると思われていると感じる時があります。これは微妙なニュアンスの違いであり、実際の会話の中でわざわざ訂正するほどのものではないのですが、今日はそのモヤモヤを晴らしたくてこの記事を書きます。 さて上でモヤモヤと書きましたが実際何が違うかと言うと、ソフト上で何をOKとして、何をNGとするか決めているのは実は人間だということです。 「じゃぁAIって何してるんだ……」となってしまうのですが、答えを言ってしまうと弊社のAIが行っていることは「教わったモノを見つける」、本質的にはこれだけです。この機能は一般的に「物体検出」と呼ばれます。 「物体検出」では文字通り画像の中から「物体」を「検出」します。
スカイロジックでは食品の異物検知をするためのＡＩを既に開発しています
▼アニサキスを入手→撮影するまで 今回はお客様から何件かお問い合わせいただいた”アニサキス”をAIで見つける検証を弊社で行ってみました。そこで、まずは生きたアニサキスを入手するところから始まったのですが、思っていたよりも難しく… 市内のスーパーや魚屋さん何件も回ったり電話でお願いをさせていただきました。 年末のとっても忙しい時期に、いきなり知らない主婦から「ＡＩでアニサキスを見つける実験をしたいので生きているアニサキスをくれませんか（ざっくりまとめると）」と変なお願いをされたにもかかわらず、ご協力してくださったスーパーがいくつかあり、ご協力いただいた鮮魚コーナーの方々にはとても感謝しています。ありがとうございました。 ゆっくりと動くコンベア上でAIアニサキスの検査を行い、検出したらブザーを鳴らしてコンベアを停止させる運用を想定して装置を組み立てました。 アニサキスは特定の波長の紫外線に反応して光るため、紫外域のLED光源や特定の波長を通すフィルターを使用します。 画像処理では光学的な操作によってアニサキスを見つけやすい画像を撮影することも重要です。
「異物混入」「加工不良」「印字確認」食品製造業の検査をAIで自動化できます！
食品業界ではお客様に安心・安全な製品を届けるために品質検査が重要となります。 その品質検査において、今まで以上に"高精度"且つ"安定"した検査にするために AI学習・検証ソフトウェア【Phoenix Vision】と AI外観検査ソフトウェア【Phoenix Eye】を開発しました。 【得意な検査例】 ◆異物混入 ◆加工不良（焦げなど） ◆梱包不良 ◆印字ミス ◆個数検査 自社内に開発環境が整っていることから、 常に最新の技術を取り入れ、素早く製品化しています。 食品業界での検査実績が多数ありますので 検査工程の見直しやAIについて情報収集している方はお気軽にお問い合わせ下さい。 AIのメリットや事例を交えながらご説明いたします。
銀ペースト導電接合の欠けやにじみの検出を判定します！
はんだでの接合より銀ペーストでの焼結が材料へのダメージが抑えられ、今後はんだの代わりにもっと幅広く用いられるであろう素材と言えます。 【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1つの検査枠を全体にかけることで欠けやにじみ共に0.40秒で検出することができました。１ピクセルあたりの大きさ（分解能）およそ 7μm（0.007mm）です。 実際の運用では弊社の「sm＠rtROBO」を使用し検査箇所を移動させながら１台のカメラで検査されています。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：EasyInspector 視野範囲：14 mm 検査対象の最小サイズ：およそ 7μm（0.007mm） 検査個所数：1ヶ所 カメラ解像度：500万画素 レンズ焦点距離：記録なし レンズと製品との距離：95mm 照明：バックライト照明 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【傷・ブツ検出】で検査できます。
部品寸法の検査良否を判定し、結果を記録します！
工作機で加工した部品寸法の検査良否判定について、現在の目視による基準から、データに基づいた基準にする検討をしている空気圧機や制御機器メーカーのご担当者よりご相談がありました。 製品の寸法を記録に残したいご要望でサンプル画像をいただきました。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorとDeepSky両方の検査を簡易検証を行いました。どちらも検出することは可能でした。 弊社では必要に応じて従来型ルールベース方式の検査ソフト「EasyInspector」（検出結果は左画像です）とAI（ディープラーニング）を用いた「DeepSky」（検出結果は右の画像です）両方のご提案をすることができます。 記録方法としては、SCV（Excel）と検査画像を残す方法があります。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector DeepSky
仕様に合わせて電流・電圧・画像といった各出力の検査！データ管理を行う装置を製作
当社では、カーナビ・カーステレオの完成品もしくは 中間での検査を行う装置開発を行っております。 仕様に合わせて電流・電圧・画像といった各出力の検査を行い シリアルNO.ごとのデータ管理を行う装置を製作。 また、多種用途に使用可能なインターフェースBOXを製作しております。 ご用命の際は、当社へお気軽にお問い合わせください。 【導入事例】 ■オーディオ基板、出荷、性能検査装置 ■三相モータコントローラ基板、出荷検査装置 ■HID基板、出荷検査装置 ■電流センサ基板、出荷検査装置 ※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画像検査ソフトでコネクターの黒点、キズ、ショート検査を行います！
高性能精密プラスチック金型・プレス金型設計等の製造メーカーでは目視検査を自動化するためにホームページよりお問合せがありました。 当社ホームページではEasyInspectorの60日無料お試しソフトのダウンロードとDeepSkyのWEBお試しができます。ぜひご確認ください。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorを使用した場合の結果と、DeepSkyを使用した場合の結果を両方の結果を提出しました。 今回は工程がパッド吸着でバラツキがあることや、部品上のどこに不良が出てくるか分からないことなどを考慮すると、DeepSkyの方が向いている可能性が高いです。 DeepSkyのWEBお試し版では教えたものを見つける事しかお試し頂けません。OK/NGの判定も検証をご希望ということであれば製品版を無料でお貸し出し致します。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector DeepSky学習版 検査個所数：1ヶ所 画面全体から不良を見つける
電子基板に印字されている文字の読み取りの検査と検査の記録を行います！
今回お問い合わせのあった電子部品メーカーでは電子部品に記載されている文字の読み取りを記録していきたいと、製品管理の自動化を検討されていました。 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、様々な業界で製品管理にお役立ていただいています。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「OCR読み取り」機能を使用することにより1カ所、12文字の読み取りが可能でした。記録される画像のファイル名にシリアルの値を加える場合は自動的にリネームを行うようなソフトを作成するか、外部制御コマンドでファイル名を指定して画像保存する必要があります。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector710（旧EasyInspector） 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。
