更新日： 集計期間:2026年01月07日～2026年02月03日
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AI画像検査ソフトで鋳物精密部品の検査を行い小さな不良を検出します！
生産用設備の設計製作メーカーさまより鋳物精密部品の検査依頼がありました。 「鋳巣」は以前よりお問合せの多い事例です。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、形の安定しない様々な不良を見つけること、光沢のあるワークの不良検出も得意であることから数多くの「鋳巣」の検査の評価をご報告しています。 【検査設定と検査結果】 今回は不良のサイズが小さいため視野50mmくらいに絞ったところDeepSkyで良好に認識できました。検出するべき不良のパターンが増えた場合にもおそらく視野さえ適切に設定すれば検出自体はできそうです。 精密部品の微細な不良の検出も弊社検査ソフトがお役に立ちます。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky学習版 視野範囲：50 x 40mm 検査対象の最小サイズ：0.5mm 検査個所数：1ヶ所（画面全体から鋳巣を見つける）
電子部品実装ボードのチップコンデンサに印字されているOCR読み取りをします！
電子部品実装ボードのチップコンデンサに印字されているOCR読み取りは多くの会社でご活用いただいている弊社検査ソフトの機能です。併せて、部品の損傷、半田くず、ゴミの付着などを検出することもできる場合が多いです。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「OCR」機能を使用することによりICチップのシリアル番号をOCR読み取りができる部分とできなかった部分がありました。こちらの検証は2015年です、現在はバージョンアップし「PCRPro」機能として精度高く読み取りができるようになっています。左画像のように辞書登録をしたり二値化設定をして読み取りしますが、文字同士がくっついていたり、線が途切れたり点になっていたりすると難しい場合もあります。どのくらい二値化できるか弊社のEasyInspectorをお試しください。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector710 視野範囲：記録なし 検査個所数：3カ所 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。
円形プラスチック製品の寸法の検査を行います！
寸法は様々な精密な製品で重要な課題であります。弊社EasyInspectorでは寸法変換値の入力ができ 拡大撮影した良品画像をマスターに登録し実際の寸法を入力すると設定した範囲外のものを簡単に不良品と判定できるようになります。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「寸法角度検査」機能を使用することで、一番外側の大きい円の検査を「左右幅-手前点 円が白」「右-奥点・左-奥点 既に測定した寸法・角度の差を計算判定する設定」「左右幅-手前点 円が黒」３種類の測定方法を設定し1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：200 x 210mm 検査対象の最小サイズ：15mm 検査個所数：3ヶ所 カメラ解像度：1000万画素 レンズ焦点距離：25mm レンズと製品との距離：600mm 照明：細径リング照明（室内灯は消灯）
AI画像検査ソフトで人が記入したチェックシートの確認を行います！
「作業者による目視確認のため、どうしても見落としがある」のは工場の生産工程以外でも起こりうる事柄です。 産業機械メーカー様からの問い合わせですが、人が記入したチェックシートの確認はどの業界にも通じる事例と言えます。 【検査設定と検査結果】 送付頂きましたチェックシートのデータを印刷してテストしました。 紙上のチェック有無等の検証をさせて頂きました。EasyInspectorの「OCR Pro」機能を使用することにより5カ所の穴文字や記号の読み取りが0.62秒で可能でした。 簡易検証後、社内デモンストレーションを承ります、その他にもホームページ上におけるWEB動画のデモンストレーション、60日間お試しソフトのダウンロード、検査品の無料評価サービスなど、お客様が簡単に検査システムを導入できるようにするための情報とサポートを充実してご連絡お待ちしております。 上記サービスを是非ご利用いただき、ご要望やご不明な点がありましたらいつでもお問い合せからご連絡頂けますと幸いです。
１日で設定完了。即日導入できるAI外観検査ソフトウェア「Gemini eye」 操作画面イメージ、特長、プランなどを掲載。
当資料は、株式会社Pros Consの取り扱う外観検査AI『Gemini eye』を紹介しています。 素材作成、検証結果画像、運用ログの操作画面イメージや、技術の特長、 導入までのフローなどを写真とともに掲載。 ぜひ、ご一読ください。 【掲載内容】 ■会社概要 ■主要経営陣の略歴 ■製造業の先端技術（IoT、AI等）の活用目的 ■なぜAI外観検査プロジェクトは失敗するのか ■特長 ※操作ステップ別の特徴や詳細は、こちらからご確認頂けます。 https://proscons.co.jp/geminieye/operation-contact/ ご不明な点や問い合わせは、contact@proscons.co.jpまでお気軽にご連絡下さい。
柄入りの不織布やマスクなどに加工した製品上で異物を検出する
不織布関連の検査で弊社にお問い合わせがある対象は大きく分けて3つあります。 ・ロール to ロール の状態での検査 ・不織布に柄を印刷した状態での検査 ・不織布をマスクなどに加工した状態での検査 それぞれの状態に応じて使用する仕組みが異なります。例えばロール to ロールでの検査ではEasyInspectorを使うことが多いですが、柄入りの不織布やマスクなどに加工した製品上で異物を検出するのはDeepSkyが得意とするところです。加工後の製品は凹凸や重なりがあるため一般的な二値化処理では誤検出が多発してしまいますが、ディープラーニングでは虫や毛髪、カスなどの特徴を学習して検出するため製品の柄や加工のばらつきにほとんど影響されないためです。ここではDeepSkyによる検出を紹介します。 ・毛髪やカスなどの異物（画像1枚目・2枚目） ・シワや破れの欠陥（画像3枚目・4枚目） ロール to ロールの検査では製品が移動している間、固定したカメラで監視続ける方法が適していますが、加工されて個別の製品となっている今回のマスクのような例では自動排出も考慮すると次のような仕組みが利用可能です。
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。
良品のみで学習でき、異常箇所もすぐにわかる！AIで外観検査を自動化
AIの異常検知技術を活用した外観検査ソフトウェアです。 金属加工品、フィルム、樹脂成形品、印刷物など多種多様なワークの外観検査に対応可能です。 （例：キズ、異物、欠け、色ムラ、文字欠け等） 産業ロボット等と組み合わせることで、人による目視検査の省人化を実現します。 【特長】 ・良品の画像だけで学習可能（不良品の画像が不要） ・視覚的にわかりやすく、操作しやすい画面デザイン
無料評価サービスでは弊社で照明、カメラ、レンズなどを用意して、見たい欠陥が検出できるかどうかテストします
高精度、高速搬送を得意とされるカスタム自動機のメーカー様からの簡易検証の依頼です。 EasyInspectorの「寸法角度検査」機能を使用することにより8カ所の枠による4辺の寸法の計測が可能でした。今回の設定では2 つの枠で検出した値の差で寸法を求めています。左の画像では２つの枠の検出を表しています。右の表では004枠が公差外の「不合格」表示になっています。今回 500 万画素カメラを使用したので、横が 2592 pixel となります。 視野が約 700mm ですので、1pixel のサイズは「700mm÷2592pixel=0.27」となります。 今回のお送り頂いたサンプル品は上記の精度で識別できましたが、公差からするとできれば 1pixel を 0.1 程度で検査を行いたい公差です。 例えば 2000 万画素カメラであれば横 5400pixel ですので、1pixel のサイズは 0.12 となり、 より正確な計測が可能です。そのため、別のサンプルでの検証が必要です。今回のタクトは0.44秒でした。
AI個数カウントアプリ『cazoeTell』でさまざまな対象物を高精度カウントします！
お客様から沢山のお問い合わせをいただき改良を重ね、発売当初よりもさらにバージョンアップをしました！ さまざまな対象物に対してより高精度のカウントができるようになりました。 cazoeTellを使ってカウントを行う前に、カウントしたい対象物に合わせた学習モデルの作成を行う必要があります。 【 学習モデルの作成 】 1）教師画像の撮影 2）アノテーションを行い教師データを作成する 3）AIに学習させる（学習データの作成） ■教師画像撮影時の注意点 ■アノテーションについて ■アノテーションのコツ 「気になるけどできるかな？」「カウントが上手くいかない！」 cazoeTellに興味を持っていただいたお客様はまずは一度スカイロジックにお問い合わせください！ お客様のカウントしたい対象物に合わせて弊社で学習モデルの作成を行います。 ※詳しくは関連リンク（ブログ）をご覧ください。
ワイヤーハーネスのワーク部品誤組付け、部品欠品、部品余剰組付けを検出します！
ハーネス長：500~1000mmのワーク部品誤組付け（コネクタ色違い、コネクタ形状違い）部品欠品、部品余剰組付けの検出を無料の簡易評価をしました。 検査工程では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】 簡単な固定ジグを作成し、製品全体が収まる範囲で撮像した場合、ブッシュのOリングの有無と、セミロックの色違いは判別することが可能でした。 全体の視野だとバンド欠けやチューブ欠けを検出することは難しいです。個別に拡大して撮像すればおそらく検出は可能ですが、その分カメラ台数や検査回数が増加することになります。 今回の「ある」か「ない」の検査と「灰色」か「青色」を判別する検査を同時に一つの学習で行う設定で検査が可能でした。
AI検査ソフトで特殊鋼具の外周部分のワレを検査します！
自動車部品などの特殊鋼具のメーカーからのお問合せです。 カシメ部分の割れについて簡易検証することとなりました。 工員による目視検査では検査員によって「良品」「不良品」の判断基準にバラつきがあることも多く程度によって判断を迷うようなものであればあるほど検査結果がバラバラになる傾向があります。 画像検査で安定的で生産効率の良い検査をご提案します。 【検査設定と検査結果】 外周部分のワレは、上側からの撮像では捉えることができず、また横からの撮像では形状の凹凸の影を誤検出してしまうため検査は困難と判断致しました。 検証した範囲では、斜めの面は上から撮像すると影になってしまい、ワレ自体を捉えることができません。 側面からの検出も安定しないためこの斜めの面に関しては検査が困難です。上側から捉えられる上面のワレに関しては検出可能でした。また、ダレの有無も上側からの撮像で可能でした。 当社ホームページには検査ソフトのWEB無料お試しを公開しております。AI（ディープラーニング）を使用した検査ソフトを実際に体感いただく事もできます。
AI画像検査ソフトでアルミニウムの「ブツ」「ユジワ」を検出します！
展示会でスカイロジックのブースでご案内させていただいたアルミニウム加工メーカー様からのサンプルをお預かりし簡易評価しました。ワークの「ブツ」「ユジワ」の検出を試みます。 【検査設定と検査結果】 ただ、1面のみの検査ではあらゆる面の検査はできませんので検査品を動かしつつ（照明の当たる位置を変えつつ）、検査を行う方法をご提案させて頂きました。ロータリーテーブルに治具を取り付け検査しました。今回、不良を映し出す工夫として直線蛍光灯を３本使用しました。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：DeepSky 視野範囲：約220x 175mm 検査対象の最小サイズ：2mm 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：12mm レンズと製品との距離：約400mm 照明：直線蛍光灯３本 照明と検査品の距離：1 本は斜め方向（おおよそ 30°位）より照らし、検査品の斜面に 光が当たるように設定しました。
バルブパーツからプレス・アッセンブリ品の不良を検出します！
バルブパーツをグローバルに展開しているメーカーでも弊社の検査ソフトをご検討いただいています。 様々な業界の専門的で緻密な製品に弊社ソフトはご活用いただいています。 【検査設定と検査結果】 パラメーター生成のため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。それぞれ、右画像の Label 名で登録し、一つでも不良があれば不合格となるように設定しています。 要求されるソリューションのレベルが高い製品であればあるほど高率がよくなる検査の自動化で安定的な生産をご検討いただきたいです。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：DeepSky学習版 視野範囲：約78 x 62mm 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 カメラ解像度：130万画素 レンズ焦点距離：12mm レンズと製品との距離：約150mm 照明：リング照明 照明と検査品の距離：約100ｍｍ上部
AI画像検査ソフトで金属部品の外形の縦横寸法を計測します！
金属部品の寸法計測検査です。外形の縦横寸法を計測しました。 寸法の計測では固定された状態での計測か、視野は1個ずつ行う想定かどうか、1回の検査時間 、検査精度（公差）はどの程度になるか等を事前にお尋ねします。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「寸法角度検査」機能を使用することにより2カ所（縦・横）の計測が可能でした。精度としては縦横共に±0.3ｍｍとなり130万画素のカメラで十分計測できました。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：EasyInspector710 視野範囲：70 x 90mm 検査対象の最小サイズ：0.1mm 検査個所数：2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：450mm 照明：バックライト 照明から検査品までの距離：約80ｍｍ 現行『EasyInspector2』MS(MeaSure)パッケージ【位置・幅測定】【角度測定】で検査できます。
AI画像検査ソフトで絶縁部の幅を測り判定します！
通信ケーブルなどの電子部品は細部まで確実な製品製造を求められます。 今回は同軸線製造時の絶縁体剥離の取り残しが発生しており、改善したいとお考えの案件です。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「寸法角度検査」機能を使用することにより絶縁部の幅を測ります。測定結果が上限/下限範囲の場合「合格」となるよう設定します。（測定値、上限/下限値の単位はそれぞれピクセルになっています） 絶縁部の上下のフチを検出しています。（赤色破線内 緑色線） 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：EasyInspector200 視野範囲：2.7ｍｍ x 1.5mm 検査対象の最小サイズ：0.05mm 検査個所数：1ヶ所 カメラ解像度：300万画素（アートレイ製） レンズ焦点距離：50mm+接写リング40ｍｍ レンズと製品との距離：50mm 照明：バックライト照明 現行『EasyInspector2』MS(MeaSure)パッケージ【位置・幅測定】【角度測定】で検査できます。
AI画像検査ソフトで金属部品の刻印の有り無しを検査し、判定します！
今回の金属部品の刻印については、コントラストがはっきりしない黒地に黒文字を判定する事と 金属は照明を当てるとハレーションするため、照明を駆使して印字をはっきり撮影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「傷ブツ検査」機能を使用し検査枠を重ねて２種類の設定をします。ひとつは黒い傷を検出しもう一つは白い傷を検出するようにし傷（印字部分のエッジ）を見つけると合格になるようにします。 両方の検査を１度に0.2秒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：1500ｍｍ×1700ｍｍ 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 距離：35ｍｍ レンズと製品との距離：約350ｍｍ 照明：直線蛍光灯
黒いゴムホース端面に識別ペイントの有り無しを検査し判定します！
ゴムホースのペイント忘れポカヨケ治具を検討されているメーカーからご連絡がありました。Φ20ぐらいの黒いゴムホース端面に識別ペイント（白黄赤緑色）があるときはOK表示 識別ペイントがない時はNG表示できないか車体部品の検査です。 当社ホームページには検査ソフトのWEB無料お試しを公開しております。AI（ディープラーニング）を使用した検査ソフトを実際に体感いただくこともできます。 【検査設定と検査結果】 検査画面内に青いマークが 1 個あると判定することはできます。 赤の場合は「赤」の Count が１になりますし、白と緑が 1 個ずつあってもそれぞれカウントします。マークがない状態を「なし」として学習させているので、上の画像では「無し」が 1 個ある、 と判定しています。 この段階ではただ何が何個あるかを数えているだけなので、「無し」が 1 個以上あった場合 不合格にするような設定を行って判定をします。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky
形や大きさが不揃いの食品をベルトコンベアで流して、青や黄色、緑色の異物を検出します！
食品業界では異物混入は大きな事故につながります。 2017年の時点では従来型検査ソフトEasyInspectorで検証しておりますが、現在ではこのような事例はDeepSkyで容易に設定や検査が可能です。記事「キャベツに付着した虫を発見してコンベアを止める」を参考にしてください。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「指定色の有無検査」機能を使用することにより1カ所（視野全体）から異色を検出することが可能でした。しかし送付画像での検査となるため、背景のグレーと異色が似ている色だったことがあり誤検出が目立ちました。「色判定許容範囲」を厳しく設定することは出来ますが、背景の色や照明などの工夫が必要になると提案しています。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：EasyInspector710 検査個所数：1ヶ所（全体） 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【指定色の有無】で検査できます。
日本全国270種類以上の麦銘柄を網羅！必要なデータをスピーディに検索・情報収集可能
『デジタル穀物品種大図鑑 麦版』は、日本全国の麦品種データを USBドングル1本に格納した製品です。 情報が改訂された際もデータ更新するだけ。新版をあらたに購入する必要が ないので、コストパフォーマンスも良くなります。 また、デジタルならではの画像の鮮明さを実現。印刷物ではどうしても 防げなかった写真の劣化もありません。 【特長】 ■日本全国の【麦】の豊富な情報を格納 ■必要なデータをスピーディに検索・情報収集 ■書籍では得られなかった、保管・持ち運びの手軽さを実現 ■ペーパーレスで環境にも配慮 ■情報が改訂された際もデータ更新するだけ ※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。
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。
AI画像検査ソフトで金属部品の面取り部分の公差±0.1ｍｍの寸法計測をします！
重機メーカーの製品で金属部品の面取り部分の寸法計測をしました。公差±0.1ｍｍの計測です。 重機製造の現場のみならず、様々な場面で１ｍｍの狂いも許されない緻密に計算されている製造現場のお仕事が私たちの安心、安全、快適な毎日に貢献してくれています。 検査設定と検査結果 EasyInspectorの「寸法角度検査」機能を使用することにより1カ所の穴の面取り部分の計測ができました。検査時間は0.44秒でした。寸法計測については繰り返し精度テストでご報告することが多いです。カメラやレンズ、照明などの環境の選定により小さな単位の計測も可能になります。 弊社の検査ソフトを通じて安心、安全、快適な日常に携わることができたら幸いです。
AI画像検査ソフトで車両本体の型式ラベルを読み取り、CSVへ記録します。
某自動車メーカー様の車両本体の型式ラベルの読み取りをCSVへ記録するテストと銘板刻印の読み取り検査の依頼がありました。当時では精度高い読み取りは難しい案件でした。 英字と数字を分けて検査する工夫をしました。 【検査設定と検査結果】 EasyInpectorの「BAR/QR/OCR」機能を使用し２つの品種の読み取りを行いました。１つ目の品種はラベルの文字読み取りで38の検査枠を設定し、50文字以上を4.74秒で読み取りしました。もう一つは銘板の文字ですこちらも23の検査枠を設定し4.65秒で判定しました。本件はシステムのバージョンアップに貢献してくれています。 現在はEasyInpectorの「OCR Pro検査」としてより簡単に設定し、精度の高い読み取りが可能になっています。
13カ所の穴の有無や位置の違い、刻印の有無を検出し、見た目の似通った類似品（異品）判定します！
工具製造メーカーでも弊社の画像検査ソフトをご使用いただいています。 電気、ガス、水道、通信、鉄道、防衛 様々なライフラインを支える専用の工具、多岐にわたり人々の生活を支える製品、それをまた下支えする工具を製造する、その工程で弊社の検査ソフトをお役立ていただいています。 【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13カ所の穴の有無や位置の違い、刻印の有無を検出し、見た目の似通った類似品（異品）を0.53秒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：約610 x 410mm 検査対象の最小サイズ：5mm 検査個所数：13ヶ所 カメラ解像度：300万画素 レンズ焦点距離：6mm レンズと製品との距離：780mm 照明：直線蛍光灯 照明から検査品までの距離：約400ｍｍ 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【傷・ブツ検出】で検査できます。
プラスチック部品のシボ面のバリを検出します！
自動車部品メーカーのプラスチック部品のシボ面を検査する際に、バリが出ることがよくあります。しかし、シボ面と0.5mm以下のバリは見分けが困難なため不良品を出荷することがありました。なんとか、小さい誤差を検出するべく、画像処理ソフトを導入することを考えました。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「寸法角度検査」の機能とバックライト照明を使用しました。バックライト照明を使用することにより、対象物の輪郭をはっきりと写し出すことができました。そして、「寸法角度検査」を使用して、明るいところから暗いところの境目を検出する設定にします。正常な部分の数値より大きい場合に不合格判定を出し、0.5mmのバリを検出するができました。
フレア継手のテーパ状になっている、斜め部分の傷を検出します！
自動車部品などのFA機械システムのメーカーさまはホームページからお問合せでした、内容はフレア継手のテーパ状になっている、斜め部分の傷の検証ということでした。サンプルを送付いただき簡易検証でのご報告をしました。 【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カ所のフレア継ぎ手の検出はできました。リング照明を使用することでフレア継ぎ手の傷は検 出可能でした。左画像では傷を 1 つだけ検出し、0.34秒で不合格と判定しています。径や長さの違い毎に設定を調整する必要があります。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：EasyInspector710 視野範囲：約52 x 41mm 検査対象の最小サイズ：1mm 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：約215ｍｍ 照明：リング照明 照明と検査品の距離：50ｍｍ上部 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【傷・ブツ検出】で検査できます。
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。
物体認識により欠陥を分類して検出！XYステージを使用した完全自動化などの用途で活用
金属エッチングと回路パターン印刷に関するAI画像検査事例を ご紹介いたします。 DeepSkyは欠陥を分類して検出することができます。またそれぞれの 欠陥の数や座標も得ることができます。 実際の運用では目視検査の補助としてDeepSkyで連続検査を実行しつつ、 手でゆっくり動かして目視で検査する方法やX-Yステージを使って 完全自動化する方法でご使用いただいています。 【ソフトと機器(抜粋)】 ■使用ソフト：DeepSky(学習版) ■視野範囲：30×20～60×40mm ■検査対象の最小サイズ：0.2mm ■検査個所数：画面全体(1～100カ所程度の欠陥検出を想定) ■カメラ解像度：130万画素 ※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。
AIでプラスチック部品をカウント！
部品の計数はよくあるお問合せの一つです今回はプラスチック部品メーカーさまです。人手不足による検査自動化の要求が年々増加していることを感じます。 DeepSky という、いわゆる AI（Deep Learning）を使用したソフトで検査しました。 検出させたい箇所を学習させることでソフト自身が設定パラメータを調整し、認識するよう になります。 お預かりしたサンプル品を検証致しましたところ、員数、計数は可能でした。しかしトレイ の指定のなかったサンプルについては密着したり重なった場合には、検査品に工夫をすると検証が可能になりました。 検査タクトに関しては以前、提出させていただいた、EasyInpector の方が短いです。しかし トレイに入れない計数は判定が難しいため、今回は DeepSky で検証することと致しまし た。DeepSky での検査タクトは PC スペックなどによりますが１画像（1 検査）0.3 秒程度 です。 DeepSkyではコンベア上のカウント対応の上位ソフトをご利用いただくことが出来ます。 様々なタイプの計数ができる仕様になっています。
