更新日： 集計期間:2025年08月20日～2025年09月16日
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実装後のBGAのはんだ付け不良を注意マークの位置や情報により、ブリッジや異物などとして判断してモニターや警報を出力！
『SMT Inspection Pro』は、実装後のBGAのはんだ付けのブリッジや異物、 形状検査で、基準画像と異なった部分を指摘する検査ソフトです。 良品の2次元透視画像の位置と輝度データを元データとして、検査するサンプルの 同じ2次元画像データを比較。 異なった画像データがある場合はブリッジや異物として、その位置に 注意マークを表示します。 【異常検出事例】 ■はんだブリッジ異常検出 ■はんだボール欠損検出 ■コンデンサ位置異常検出 ■コンデンサ欠損異常検出 ※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。
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。
AI画像検査ソフトでチューブ 24G（外径 0.70mm）の断面の径寸法を計測します！
マイクロスコープを使用して撮像した画像で簡易検証のご依頼です。 チューブ 24G（外径 0.70mm）を解像度 4000×3000pxで撮影した画像をいただきチューブ断面の径寸法を計測します。 【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1カ所のチューブの断面の径の寸法を計測することができました。 マイクロスコープを使用して撮像した画像で測定を行ったところ、直径（赤矢印）は 2369px でした。この製品の実寸法が分からないので正寸法を代用すると、0.7mm＝2369px となり 1px=0.0003mm となり、これが分解能となります。 一般的に分解能の10倍が測定誤差となりますのでその値は 0.003mm となります。この 条件であれば検査は可能と言えますが、外径を計測するには検査品全体を視野に収める必 要があります。検査品の外径が大きくなれば 1px 当たりの実際の寸法値も大きくなり、測定誤差も大きくなります。
電子部品のピンの逆付け部分の10か所を全て検出しました！
電子部品、電子機器の開発販売をされているメーカーさまは展示会で当社ブースにお問合せくださいました. 昨今の社会情勢からWEB会議で打ち合わせにも対応しております。弊社のシステムやソフトの概要をご理解いただいた後、サンプル送付いただくケースが多いです。綿密な打ち合わせ後の検証では運用方法など詳細にご提案ができスムーズです。 【検査設定と検査結果】 結果としてはNG（逆付け）部分の10か所を全て検出できました。ただ、1ヶ所部のみ画面の端部部分（ピンが半分だけ映っている部分）を誤判定した箇所がありました。（画像を加工して作成したNG部は4枚で合計10ヶ所ですが、検証の結果としては11か所を検出した事になります） 現状の画像ではOKとNGの差異の検出が難しいので、 照明等を工夫する事により、更に差異がハッキリと検出できるように調整する必要がございます。 「DeepSky」では頂きました画像では解像度(16M)が大きすぎる為、画像を分割するソフトが別途必要となります。 【使用したソフト 使用ソフト：DeepSky
AI画像検査ソフトで金属製品の不良を検出し判定します！
サーモセンサー製造メーカー様から形状の確認を自動化したいとのお問合せがありました。送付いただいた画像による無料評価です。 新型コロナウイルス蔓延により温度を感知する製品がバリエーションを増やしています。いろいろな場所新しい形の最新表面温度の感知システムに遭遇します。こちらの無料評価は2017年ですが、様々な場面で弊社の検査ソフトはご活用いただいていると改めて感じます。 【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1カ所の見た目の似通った類似品（異品）を0.48秒未満で判定することができました。 実際の検査では照明の光の反射加減等により見え方が変わる為、検査可否も変わる可能性があります。「未加工」「穴あき」の検査品は形状が異なる為、バックライト等を使用した検査方法となる可能性もあります。また、「ダレ」の検査では「ダレ」の大きさ等により検査可否が変わる場合があります。
AI画像検査ソフトで金属の断面部の「芯きず」の検査します！
黄銅製品メーカー様からサンプル品を送付いただいて金属の断面部の「芯きず」の検査をしました。強度と耐摩耗性が求められる金属製品ではキズや気泡は注意すべき不良です。 【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断面部全体の「芯キズ」を1.14秒で検出することができました。 左画像はマスター画像です。ピンクの枠は設定した検査枠です。右画像は検出したキズ（拡大）です。赤い色が検出したピクセルで何ピクセル以上を検出した場合不合格と設定するかはお客様で設定していただきます。 カメラ（レンズ）→リング照明→検査品を直線上へ並べて設置することがポイントとなる検査です。
筒形フィルターの異物（繊維・ほこり・毛髪・粉塵）を検出します。
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。 画像検査システムで安定的で生産効率の良い検査をご検討ください。 左の画像はカメラとレンズ、照明の環境です。右の画像は「アノテーション」と呼ばれる、検出を行う部分を枠で囲む作業です。 枠で囲まれた部分を「学習」させることにより検査画像中から検出対象を検出できました。検査品を回転台の上に置き、回しつつ検出の検証を行い 検証時の想定では 1 本あたり 60 秒程で検査を行うよう想定しました。粉塵については目視で不良を確認することができなかったため設定や検出ができませんでした。不良部分撮影できない場合は検査は難しくなります。撮影には工夫が必要です。
AI画像検査ソフトで貝の牡蠣の剥き身の不良判定を行います！
魚介や果実などの食品は大まかな形はにていますが、画像検査としては形が安定せず、大きさや熟成具合で色やふくらみが変わってくるため難しいとされてきました。 弊社検査ソフトDeepSkyはこういった形が少しづつ違うワークの検査を得意としています。 今回は食品工場などで活躍する自動化ロボットを制作するメーカー様からのお問合せで貝の牡蠣の剥き身の不良判定を評価しました。牡蠣の出荷時期ではないためいただいた画像での検査です。 【検査設定と検査結果】 お送りいただいたサンプル画像を 弊社で検証いたところ卵と黒点の検出は可能でした。 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。弊社ソフトでは色のみで検出しているのではなく、テクスチャー（表面の質感）もプラスした判断ができます。 それに加え、位置固定の必要がなく、たとえコンベア上で複数の牡蠣が様々な位置や向きで 流れた場合でも判定が可能です。
車載ディスプレイの「光学特性検査」と「画素欠陥検査」に対応！
テクノス株式会社では、光学(輝度・色度)検査・画像欠陥検査ができる 車載ディスプレイの検査ソリューションを提供しております。 輝度・色度カメラと画像カメラによるハイブリッド検査システムと なっており、サンプルの位置ズレ自動認識＆検査スポットの 自動追従機能を搭載。 また、信号発生パターン・測定ステップ・判定項目を簡単に 設定することができます。 【特長】 ■2D輝度・色度測定＋画像処理欠陥検査 ■画像処理による検査エリア・測定ポイントの自動抽出 ■ユーザーによる検査シーケンスの任意設定 ※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。
輝度カメラと画像カメラによるハイブリッド検査システム！
当社では、光学(輝度・色度)検査・欠陥検査ができる車載操作スイッチ 部品の検査ソリューションを提供しております。 サンプルの位置ズレ自動認識＆検査スポットの自動追従機能を搭載し、 測定ステップ・閾値判定・良品サンプル比較判定等を簡単設定。 また、画像処理パターンマッチングによる、「カケ」「はみ出し」等の 欠陥を検出いたします。 【特長】 ■2D輝度・色度測定＋画像処理欠陥検査 ■画像処理による検査エリア・測定ポイントの自動抽出 ■ユーザーによる検査シーケンスの任意設定 ※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画像検査ソフトで金属部品のバリと黒点を検出します！
産業用機械の設計やソフトウエアの開発をされているメーカーから微細な精密機械の検査についての問い合わせがありました。サンプル品の送付が難しい場合には写真をお送りいただいての検証も可能です。良品と不良品の仕分けを目視検査でしているところを画像処理で自動判定化できないものか検討中でした。 【検査設定と検査結果】 金属品のバリ、黒点の判定は可能でした。カメラ2台使用する構成で、それぞれ0.5倍のマクロレンズと35mmの単焦点レンズを使用する想定での報告となりました。送付画像による検証でありましても、詳細をお聞かせいただいてカメラなどの撮像環境ご提案もできる限りサポートしています。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky学習版 検査個所数：画面全体1ヶ所（バリ、黒点を見つける）
AI画像検査ソフトで接着剤の塗布切れを検査します！
スピーカーなどの音響システムメーカーさまからの評価依頼です。 お問合せ以前はライン作業員が目視で1日10,000台もの検査でした、黒い樹脂に黒っぽい接着剤のため目視・カメラ共に非常に見えにくい特性のあるワークのためお困りでした。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorで検査することが困難だったのでDeepSkyというディープラーニングを活用した製品を使用しました。ひとまず今ある画像で学習を行ってみたところ検出は可能でしたが、データ数も少なく、写りも非常に検査し難いもののため、精度の面でより詳細な検証が必要と思います。ただ検出自体は一応できましたので、その様子が分かる資料として上部の画像を報告しています。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky
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。
検査対象物、運用の状況や希望あわせた検査ソフトのご提案をします！
精密部品などの高精度の樹脂成型部品のメーカーでも弊社の検査ソフトをご検討です。 運用の状況や希望を把握する以前の簡易検証では従来型ルールベース方式の検査ソフトとAI（ディープラーニング）を使用したソフトどちらがより希望に合うか検討するため両方のご報告をする場合もあります。 【検査設定と検査結果】 左の画像EasyInspectorの検出の拡大画像ではワーク が収まる程度の視野に設定して不良サンプルを検査したところ、黒点や汚れの 検出自体は可能でした。 ただ検査する領域の中に形状の凹凸や輪郭の影が有る場合、それを誤検出してしま う可能性があります。従来型のソフトでは位置ズレの影響を受けやすくなります。 右の画像はDeepSky を使用した場合です ディープラーニングにより不良を学習し、画像上から不良箇所のみを検出します。 その性質上、適切に学習を行えばパッド吸着によるバラツキがあった場合でも目的の不良 箇所の検出が可能です。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector・DeepSky ※現行EasyInspector2はAI機能も搭載しています。
AI画像検査ソフトで金属部品の寸法を検出します！
以前よりお取引のある金属部品メーカー様のサンプル品が届きました。 製品の寸法を計測する検証のご依頼です。 【検査設定と検査結果】 お送り頂きましたサンプル品の寸法測定の検証結果をご報告します。 今回はカメラ2台を想定して、1面ずつ2回に分けて検証を行いました。 バックライト照明を使用することでエッジを検出しやすく撮影し、EasyInspector の 「寸法角度検査」の機能を使用し13カ所の検査枠を設定し1.69秒で検査が可能でした。 左画像の緑色の枠がマスター画像に設定した検査枠の拡大です。右の画像は検査結果を表示した画面の拡大です。
