更新日： 集計期間:2026年01月07日～2026年02月03日
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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
AI画像検査ソフトでコネクタの欠品を検出し、合否の判定をします！
今回は照明機器メーカー様からのお問合せです。 人手不足による検査自動化の要求が年々増加している中、画像検査システムも多種多様です「現場ユーザーが簡単に運用できる」をテーマにオールインワン画像検査ソフトウエアを当社では2000例以上の実績をもとに今も着実に導入実績を増やしています。 【検査設定と検査結果】 お預かりしたサンプル品にて検証した結果、コネクタの欠品検査は可能でした。簡易的な治具をブロックで作り、検査しています。ワーク全体が納まるように視野を設定しEasyInspectors「指定色の有無検査」を使用して検査しました。今回は 4 箇所にそれぞれ検査枠を設定しています。左の画像は設定したマスター画像です。水色と赤色はズレ補正枠です。右の画像「検出枠002」はケーブル未挿入のため、赤枠で不合格表示になっています。青色の枠は合格の検出枠です。
基板の指定した位置に指定した部品が取り付けられているかを検出します！
以前からお取引のあるオーディオ機器メーカーさまは。様々な事例をお問合せいただいています。今回はいただいた画像で基板に取り付けられた部品の実装について簡易検証します。指定した位置に指定した部品が取り付けられているかはどの業界でも様々な工程で応用いただける事例です。 【検査設定と検査結果】 DeepSkyの検査機能を用いて基板に取り付けられている部品の判定は可能でした。 今回はエリア設定も行うことにより、指定した部品が指定した場所に取り付けられているかを良好に判定できています。左の画像はエリア設定です右の画像はアノテーションです。 Webサービスによる検証検出の可否だけであればWeb上でもディープラーニングによる画像処理をお試し頂けます。 https://deepskyweb.com/ 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky
基板のチップ部品の有り無しとICの文字を読み取る簡易検証です！
電子部品、特に基板のお問い合わせは弊社へ いただくご相談の中で一番多い事例といえます。 実際に現在、1000例以上の様々な画像検査に弊社の検査ソフトは運用いただいています。 【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5カ所のチップ部品の有無、ICの印字の有り無しは可能でした。しかし、文字付き部品の検出はカメラ1台ではできませんでした。視野を狭くし、カメラを複数台設置することで検出できるかと思います。画像の青色の枠は合格品の検出枠、赤色の枠は不合格の検出枠の表示です。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector710（旧EasyInspector） 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【マスター画像との比較】で検査できます。
AI画像検査ソフトで製品に張り付けられてるラベルの２次元コードが正確か確認する検査を行います！
型式が似ているパッケージの製品にラベルの貼り間違いがあるとそのまま出荷される事故が発生したとのこと、流れ作業で複数の型式を製造する多くの場合 外観検査システムが活躍しています。 【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を1秒未満で判定することができました。色判定許容範囲は、69に設定しました。上の画像右のようにマスターとの違いを赤く検出しています。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector310 検査個所数：1ヶ所 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【マスター画像との比較】で検査できます。
緩衝スポンジとプラスチック部品の有無を検査します！
製品を梱包する発泡スチロールに取り付けされている緩衝スポンジを検査します。 木工やプラスチックの加工機械メーカー様からのお問合せです。 表面、裏面にそれぞれ貼り付けたグレーと黒の緩衝スポンジの有無検査で、位置精度は今のところ必要なく、部分的に有り無しを判断し、全体として貼られてるかどうかを判断できれば良いとご相談いただきました。 【検査設定と検査結果】 お送り頂きましたサンプル画像にて緩衝スポンジの有無検査を行いました。 EasyInspector の「指定色の有無検査」を使用することで緩衝スポンジの有無を判定することが可能でした。また、同じ機能を使用してプラスチック部品の有無も判定することが可能でした。今回は部品が装着されている画像（オモテ・ウラ）をお送り頂きましたので、ペイントソフトで部品が一部無い状態（NG状態）の画像をテスト用として作成し検証致しました。左の画像は検査枠です。右の画像は検出枠です。
AI画像検査ソフトでキャベツの外観検査を行います
食品メーカーでは形状の定まらないワーク（食材）が当たり前です、ちょっとした不良や異物混入で大きな事故につながります。今回も食品の簡易検査のご依頼です。 労働人口の減少や熟練した作業員の高齢化が進む社会情勢には歯止めはかからず生産性の向上を支援する取り組みは今後ますます求められています、画像検査も徐々に技術が洗練されてきました。 安心安全の食品を口にできる日本品質の維持に画像検査の導入をご検討ください。 【検査設定と検査結果】 頂いた画像による検証です。検出したい対象箇所を枠で囲み、種類ごとにラベルを付与しました。今回は「変色」「花芽」「長さ」「長さ２」といった4種類に分けたアノテーションをしました。今ある画像だけで教師データと非教師データに分けて行った検証なのでそこまで精度はでませんでしたが、サンプル数増やしていけばある程度正確性は向上して いくものと推測できます。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky学習版
AI画像検査ソフトでマークの検査を行い、不良品の出荷を防ぎます！
自動車の製造過程で、ボタンを設置し、押したら動作が開始しますが、設置順番を誤ると、マークと動作が一致せず、不良品として出荷してしまうことがありました。自動車メーカーにとってこのような不良があると、大規模な損害に繋がりかねないため、画像処理システムを使って、正確性を高めました。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「色比較検査」の「マスター画像との比較」機能を使用して、4箇所のボタンのマークに検査枠を指定して、マーク画像が一致しているかを検査するようにしました。黒色の背景から白色のマークを識別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：125mm x 170mm 検査対象の最小サイズ：約20mm x 30mm 検査個所数：4ヶ所 カメラ解像度：130万画素 レンズ焦点距離：6mm レンズと製品との距離：約200mm 照明：使用せず 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【マスター画像との比較】で検査できます。
監視対象物にあわせて設定を行い検査します！
自動車に搭載されるドライブレコーダーやカーナビゲーションのメーカーからの製造機械のモニター監視についてのお問合せです。監視対象の画像6枚をいただきましたそれぞれの読み取りに合わせた設定方法をお問合せいただいています。 弊社ホームページでは検査ソフトを無料でお試しできるようにしています。ワークによって検査ソフトの適正が変わってきますので、ご不明点はお問合せください。 【検査設定と検査結果】 画像6枚中3枚については点灯している時の色を検出するように「指定色の有無検査」機能を使用し、検出するか、しないかで合否判定を行っています。画像2枚は「メーター読み取り機能」を使用しておりますが、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。画像1枚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。
PoC不要！無償テスト実施中！ だれでも使えるAI画像検査ソフトで低コスト導入。 カンタン設定でAI検査が可能。
製造現場向け AI画像処理ソフト「ｇLupe」 ・画像処理の知識は必要ありません。 ・誰でも使えるカンタンな学習方法。 ・不良画像が少なくても大丈夫。 ・新たな不良も追加学習で容易に精度UP。 ・事前テストは無償。PoC不要。低予算でスタート可能。 ・買い切りで安心。ランニングコストはかかりません。 もちろんAI画像認識でも苦手はありますが、 従来の画像で出来なかったこと、 他社検査機でうまくいかなかったこと、 とにかく目視から自動化したい など、お気軽にご相談ください。まずはTRY ！！ ・キズ、ひび割れの検出（金属、樹脂、ガラスなど表面の不良） ・汚れ、染みの検出（食品、包装、印刷物などの不良） ・異物混入（食品、医薬品、化粧品製造ライン） ・製品サイズ（はみ出し、欠けの検出） ・欠損や変形の検出（樹脂、金属部品など） ・曲がり、反りの検出（基板、フィルム、パネルなど） ・色ムラ、変色（塗装、食品焼き加減など） ・規格外製品の分類（良品・不良品仕分け） ・製品判別、分類（品種の混入確認など）
AI画像検査ソフトで見本帳の木目の種類を検出し判定します！
様々な見本帳を制作されているメーカーでも弊社の検査ソフトを検討いただきました。木目調等の場合は色や風合いや柄が一致しない場合も多くこれまでのルールベース型の画像検査では難しかったようです。 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いて、お問合せいただく事もできます。 【検査設定と検査結果】 画像はアノテーションです。AI（Deep Learning）を使用したソフトで検査し、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、認識するように成長します。お送り頂いたサンプル品で検証を行った結果、誤判定はありましたが学習させた画像でし たら 100％検出はできました。 今回教師画像としたサンプル品は 3 枚のため「色が似ているもの」「木目にバラツキがあるもの」を誤検出してしまうことがありました。 教師画像を増やすことで様々なパターンの木目（特徴）を学習し、正答率が上がる可能性が考えられます。 また、左 右 を別で撮影し（カメラ 2 台で）大きく写す方法も効果的です。
AI画像検査ソフトでレーザダイオードのシリアルナンバー文字認識検査を行います！
電子部品メーカーの製品でレーザダイオードのシリアルナンバー文字認識についてのお問い合わせがありました。 弊社検査ソフトEasyInpectorの「OCR Pro」機能では文字を白と黒に二色に変換し検査対象と背景の境界を明確にして（二値化）処理速度を向上させます。 EasyInspectorの「OCR Pro」機能を使用することにより3カ所の穴の有無や位置の違いを検出し、見た目の似通った類似品（異品）を0.05秒で判定することができました。いただいた画像での評価です。右の画像はCSVに検査結果を記録した場合の表示です。このように検査結果すべてを記録することができます、画像で残すことも可能です。
AI画像検査ソフトでくぼみとシートポストを検出します！
以前よりお取引のある海外に展開されているオーディオ機器メーカー様から新しい案件の簡易検証のご依頼です。AI（ディープラーニング）を使用した検査ソフト「DeepSky」をリリースした当初から様々な案件をお問合せいただいています。 大手であっても意外と検査は自動化されていない現状があります。 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】 お送り頂いた画像で全体を括ってアノテーションして試しましたが、 思うように識別できず、御社で検証して頂いた様な結果と同様になりました。OKだけを学習させる方法でもNGの9割近くをOKとしてしまいました。 ただ、昨日ご提案した様な位置決めをしてエリア内の検出個数で判定する方法を仮定し、シートポスト、くぼみを学習させて（5教師画像枚）検証したところ今回頂いた画像でしたら100％正しく検出できました。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky
AI画像検査ソフトでプラ成型品の微妙なショートを検出します！
今回お送りいただきましたサンプルには欠損の大きい明らかなショートと一見ショートに見えにくい微妙なショートがありました。 微小なショートでもショートに伴う表面粗さが出ていることが確認できました。 EasyInspectorによる検査では「マスター画像（お手本）になる良品」と「１番検出が難しそうな不良品」を送っていただくとわかりやすくご報告できます。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「色比較検査・マスター画像との比較」検査機能を使用し0.45秒で検査することができました。形状はマスター画像と近い微妙なショートでも表面の粗さを検出（白く反射）して不合格と判定しました。写真の中にある矢印マーキングも白ですが、今回は非検知ピクセルの設定により検出対象より除外しました。
AI画像検査ソフトで樹脂成型品のバリを検出します！
感知機器メーカーさまからお問合せがあり、バリの検出依頼です。ワークの輪郭がはっきりと写った画像さえ撮ることができれば検出自体はできると思われ、どうやってその環境を整えるかがポイントになってきます。 バリについても様々な業界でご相談があります、弊社検査ソフトを使用してより安定的な製品出荷にお役立ていただいているお客様は多数いらっしゃいます。 【検査設定と検査結果】 画像にありますように精度高くバリを検出しています。 今回検証で使用した教師画像は120枚でした。 これは良品/不良品を10枚撮像し、それぞれの画像を30°ずつ回転させて×12したものです。 シンプルな運用方法としてはパーツフィーダーからバックライトコンベアにガイド沿いに流して、センサーで1個ずつ引っ掛けながら検査する内容をご報告しました。
AI画像検査ソフトで電子部品の付着物を検出します！
既に弊社の検査ソフト「EasyInspector」を運用いただいている電子部品メーカー様から新たに電子部品の付着物を検出できないか簡易検証のご依頼をいただきました。 【検査品の概要】 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カ所を0.94秒で検査することができました。 マスク機能「非検知ピクセル」の設定をして検査する場所を指定しています。 画像の水色の部分はすべて非検知と設定していることを表しています。非検知ピクセルを設定すると検出しなくで良い部分の誤判定がなくなることと、検査タクトが短縮できるメリットがあります。 弊社では導入いただいたお客様からの検証のご依頼や設定方法、撮像方法のサポートにも日々対応しています。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【マスター画像との比較】で検査できます。
樹脂成型品の見た目がほぼ同じ類似の異品を検出します！
自動車部品などの樹脂成型部品は仕様違いにより部品の有無が変わったり、位置が変わったりしますが、類似品の場合は見た目がほぼ同じため類似の異品を出荷するという事故が発生していました。 いままでの画像検査では今回のお問合せような黒色のワークに黒色のクリップの有り無しは画像検査では難しいとされてきました。 【検査設定と検査結果】 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。 左画像は黒色のクリップの実装を検出しています。右画像は黒色のクリップが取り付けられていない事を正しく判定しています。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky学習版 検査個所数：6ヶ所
AI画像検査ソフトでメーターの読み取りをします！
様々なデータ解析で社会貢献されているメーカーではメーターの読み取りにも弊社7の検査機器をご活用いただいています。分電盤に設置された７セグ表示の読み取りに関する案件です。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「メーター読み取り」機能を使用することにより2カ所の分電盤に表示されている数字の読み取りは可能でした。拡大して写っている方の画像であれば読み取り自体は可能でした。全体を写した画像の方は読み取るには画質不足です。読み取れた画像の方でも色味的にはギリギリで、明るさを少し調整すればもっと安定した読み取りができると思います。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector710 現行『EasyInspector2』CP(制御盤･ControlPanel)パッケージ【デジタル7セグ表示読取】で検査できます。
AI画像検査ソフトでナットの寸法を計測し合否判定します！
トラック部品などのミッション用パーツメーカー様からナットの計測についてお問合せをいただきました。 従来の手法による「画像解析」「画像処理」はこのままAI（ディープラーニング）に取って代わることになるのかというとそうでもないと思っています。お客様のご希望や運用状況によってより安価にお役に立つ提案を無料の簡易検証では検討してご報告します。 【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カ所の寸法を0.52秒で計測することができました。左画像、良品は基準値内の検出となり「合格」判定となりました。右の画像、異なるナット（高さの異なるナット）が付いている場合は高さの基準値を超える 検出となりましたので「不合格」判定となりました。
AI画像検査ソフトでプリント基板の精密検査を自動化！レジストのずれ、パット欠けの検査をします。
産業用機器向け各種電子回路基板などの設計・製造を手掛けるメーカー様から、プリント基板の精密な検査を自動化したいとのご相談をいただきました。 【検査設定と検査結果】 お預かりしたサンプル品のレジストのずれ、パット欠けの検査は可能でした。EasyInspector「マスター画像との比較検査」を使用しました。 検査枠はピンク、緑の部分です（左画像）。 実際の検査では検査対象のパットを枠で囲む必要があります。右の画像では下の検査枠不良品を検査したため、不合格の判定の部分が赤い検査枠で表示されています。検査枠を5つ設定しタクトは3.49秒です。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector710 視野範囲：約131x 113mm 検査対象の最小サイズ：2mm 検査個所数：2ヶ所 カメラ解像度：2000万画素 レンズ焦点距離：16mm レンズと製品との距離：約160mm 照明：リング照明にドームを乗せ、ドーム照明を想定して検証しました。 （パットを均等に反射させるため） 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【マスター画像との比較】で検査できます。
AI画像検査ソフトでネジの傷や打痕を検出します！
各種モーターを手掛けるメーカーでは弊社のAIを用いた画像検査ソフト「DeepSky」に販売当初から興味をもっていただいておりました。今回はネジの傷や打痕を判定します。 当社検査ソフトは2,000 例以上の画像検査の実績があります。金属、プラ、食品、電子基板、医薬品など検査事例として多数掲載していますので、ご検討中の検査と同様の事例ががあるかホームページでお確かめください。 【検査設定と検査結果】 お預かりしていたサンプル品にて検証した結果、傷の検出は可能でしたので良好な検査結果のご報告ができました。弊社でのデモンストレーション、Web会議、デモ機貸出サービス等のご要望には無償でお応えできます。デモ機貸出期間は1週間程度でご案内しておりますが数に限りがありますのでお待たせする場合もあります。左の画像はアノテーション、右の画像は良好に判定している検出枠です。
AI画像検査ソフトでネジの打痕を検出します。
“ネジの打痕”こちらの検証依頼もとても多いです。弊社の従来型汎用画像検査ソフト「EasyInspector」で検査いただく方が良い場合もありますが、コンベア上や作業中に判定する運用で、打痕のような様々な色や形のある不良の場合、AIを使用した検査ソフト「DeepSky」をお勧めすることもあります。今回は弊社で糸コンベアを作成しネジ周囲１周、360度の不良検出について報告しました。 【検査設定と検査結果】 左画像の様に検出させたい部分（今回の場合は打痕）を矩形で囲む作業をアノテーションとい います。 アノテーションさせた教師画像 24 枚を約 2300steps 回転させて（15 分程度） 学習させました。学習の時間はPCのスペックにより増減します。右画像では打痕部分を緑色の検出枠で示しています。
印字する際に印字の欠け・カスレや、黒点による不良を出荷するという問題をスカイロジックのAI画像検査ソフトが解決します！
商品説明などのラベル製造業界では、一度に何枚ものラベルを印刷することで生産性をあげています。一方、印字する際に印字の欠け・カスレや、黒点による不良を出荷するという問題も発生していました。この不良出荷は多くのラベル製造会社が抱えている問題でもありますが、改善する手段として画像処理ソフトを使用しました。 【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つのラベルに3つの検査枠を設けて印字の欠け、カスレ、黒点の合否基準値を設定し、複数個所のNG部分を検出します。上の画像では、カスレの部分（NG）が赤く表示され、OK部分はそのままの表示となっています。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：EasyInspector710 視野範囲：60x 70mm 検査対象の最小サイズ：約5mm 検査個所数：3ヶ所 カメラ解像度：130万画素 レンズ焦点距離：35mm レンズと製品との距離：約360mm 照明：室内灯 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【マスター画像との比較】で検査できます。
バーコードの読み取りとラベル表記が正しいか検出！
バーコードの読み取りとラベル表記が正しいかを簡易検証します。 EasyInspectorの「マスター画像との比較」機能を用い、お預かりしたサンプル品で検証を行いましたが、ラベルがトレイに貼り付けられた状態では誤検出が多発し、正常に検査を行うことは困難でした。良品のみお預かりしたため不良品の画像は弊社で作成しました。 バーコードの読み取りはラベルがトレイに貼り付けられた状態でも行うことができました。 【使用したソフト】 EasyInspector（旧EasyInspector） 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【マスター画像との比較】で検査できます。
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。
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。
AI画像検査ソフトで基板コンデンサの極性検査を行います！
近年の労働人口の減少は社会問題になっておりそのような中で品質を維持するためFA業界の検査へのAIの必要性は高まっています。音響機器メーカーでも弊社の画像検査ソフトをご検討いただいています。今回は基板コンデンサの極性検査の評価依頼です。 【検査設定と検査結果】 NG評価用の画像3枚を加えた合計23枚の画像で、教師データはOK5枚、NG5枚、評価用1枚の合計11枚としました。コンデンサの極性マーカーのみアノテーションし、12000step学習を実行し判定が可能でした。 DeepSkyは基本的に検出・判定に必要な機能だけ持たせており、お客様ごとの運用上で必要となるような機能については外部のアプリケーションを開発する方針をとらせて頂いております。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky学習版 検査個所数：8ヶ所
AI画像検査ソフトで鋸刃の摩耗を判定します！
鋸の刃でも他の金属製品と同じように未加工・打痕・圧コンやカケ・異物など多様な不良検出に苦労されているメーカーはあるようです。光沢のある金属ワークの画像検査は弊社にお問い合わせください。 今回は以前からお取引のある商社様からの検証依頼で鋸の刃の摩耗を検出します。 【検査設定と検査結果】 頂いたNG画像での判定となりました、良品との対比がうまくできず十分な設定ができない状況でも判定できたもの、やはり誤判定となってしまったものがありましたがひとつの結果としてご報告しました。 画像は良好に検出できた不良部を水色の枠で表示しています。数字は検査ソフトの自信度数％（認識点数）です。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky学習版 検査個所数：１ヶ所（画面全体から摩耗部分を見つける）
AI画像検査ソフトでタイヤの種類を判定します！
自動車部品などのタイヤの種類を判定する簡易無料評価を承りました。 今回は写真を送付いただいてのトライでしたが実際のサンプルを送付いただくことが一番信頼できる内容を提出できます。その場合、良品と、検出したい不良のあるワークをいくつか送付いただく必要があります。詳細はお問い合わせください。 【検査設定と検査結果】 左の画像はアノテーション（覚えさせたい部分を囲う作業）です。右の画像はＯＫの画面表示です。タイヤの文字をDeepSkyで判定しています。 画像やＣＳＶで記録する機能も搭載していますので周辺システムとの連携も容易です。一品種あたり登録可能な検出対象の種類は1～1000種類（ここでの種類とは「ネジ」「乾燥剤」「トマト」など、アノーテーションする際に使用する分類名のことをいいます。100種類を超えて検出対象の種類を増やした場合、検出率が下がることがあります。） 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky
冷凍食品に混入した毛髪を検出し判定します！
食品メーカーでは毛髪の混入は大きな事故になりかねます。食品や生もののお問合せでは画像を送っていただく方法でお願いすることがあります。その場合検出したい部分（不良）をはっきり撮影できるように照明やピントを調整した写真を頂けたら検証できます。今回は冷凍食品に毛髪を乗せた画像を送付いただきました。 【検査設定と検査結果】 冷凍食品のパターンでは検出結果が良好でした。冷凍状態であれば全体的に白っぽく写っており、黒い毛髪とコントラストが良く取れているためと予想しております。 ただ常温状態でも、単純に教師画像を増やしていけば検出できるようになる可能性はあると考えています。教師画像、学習ステップを増やすことで、追学習して精度が上がることがDeepSkyの強みです。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky学習版 検査個所数：1ヶ所画面全体から毛髪を見つける
