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検査ソフト×株式会社スカイロジック - メーカー・企業と製品の一覧

検査ソフトの製品一覧

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【AI画像検査事例】牡蠣の身の黒点と卵の検出

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。

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【AI画像検査事例】布生地の不良を判定

「キルト生地」「花柄」「単色」3種類の生地の「変色」「糸びき」「穴」の検出を無料評価しました。

HDD を送付いただいてサンプル画像でのテスト判定です。 【検査設定と検査結果】 左の画像はアノテーション、右の画像は検出枠を表しています。 DeepSkyの検査機能を使用することにより布生地の「変色」「糸びき」「穴」の不良判定が可能でした。いただいた画像の撮影環境が全体的に暗い印象で結果としては、おおむね正しく判定出来ましたが、花柄は2枚の誤判定がありました。照明環境などで鮮明に撮像できれば、より精度が高い判定ができるようになります。 【使用したソフト】 使用ソフト:DeepSky 検査個所数:画面全体(変色 糸びき 穴)

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【AI画像検査事例】水中気泡でワークの穴を検査する

フレキシブ ホースに穴がないかを検査します!

金属製品や樹脂製品などの継手を手掛けるメーカー様では現在、水中の気泡で穴がないか検査しているとのこと、気泡の量や大きさ、泡の連なりなど見え方が様々で水中の浮遊物も気泡そっくりに撮影され、誤判定が多いことから、現行の画像検査ソフトからの切り替えのための問い合わせです。 送付いただいた画像「大・中・小・極小」の4種類を無料評価しました。 【検査設定と検査結果】 水面に浮かんだ気泡の有無を検査する方法で良好に判定ができました。 左の画像は覚えさせるための教師画像のアノテーションです。右の画像は検出枠の表示画像です。水中の気泡の上昇スピードはとても速く0.3秒おきのコマ撮り撮影では撮影+検査がもれてしまう恐れがありました。 DeepSkyでは連続撮影の設定をすることができます、コンベアや作業中の位置固定のない検査も可能ですがパソコンのスペックによりだいたい0.2秒から0.3秒に1回の静止画のコマ撮り撮影になります。 【使用したソフト】 使用ソフト:DeepSky(学習版) 検査個所数:画面上部(水面全体)1ヶ所

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【AI画像検査事例】トレイの種類を識別

AI画像検査ソフトでトレイ5種類を見分ける検査を行います。

製造や出荷時に専用トレイを用いマス目一つずつにワークを置くことは様々な場面でよく見かけます。トレイの中で動くワークなどは位置決めが難しいところがありますがそのような検査にも弊社の検査ソフトDeepSkがお役に立ちます。 送付いただいた画像での検証で、トレイ5種類を見分ける検査をAI使用したDeepSkyで設定しました。277 枚の画像のうち70枚(各 14 枚×5種類)を教師画像として学習させました。 【検査設定と検査結果】 教師画像70枚と未学習画像207枚の計277枚を検査しました。右画像の赤枠部分にどのトレイがいくつ検出しているか表示されています。 こちらの設定ではトレイ1を1つ検出したら “合格” と設定してあります。 結果は、未学習の4枚を誤検出、残りの273枚は検出することができました。誤検出した画像を追学習することによって検査精度はより高まります。追学習できることはAIを使用した検査ソフトの強みです。 検出が可能であるかの最初の評価ご報告は簡易的な内容とさせていただいています。 【使用したソフト】 使用ソフト:DeepSky学習版

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【AI画像検査事例】接着剤の糸引き

カメラメーカー様から製造中に発生してしまう「接着剤のイトビキ」を検出したいとのご依頼です。

送付いただいたサンプル画像 84枚(NG39枚 / OK45枚)のうち、50枚(各 25 枚)を 教師画像として学習させました。未学習の残りの画像をテスト用画像として使用しました。 【検査設定と検査結果】 DeepSkyの検査機能を使用することによりイトビキを0.23秒で判定できました。教師画像と残りのテスト用画像 34 枚を検査した結果、正答率は 100%でした。画像検出枠上部の数字はAIの自信度%(認識点数)です。 【使用したソフト】 使用ソフト:DeepSky 学習版

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【AI画像検査事例】フィルムの識別

フィルム製造時に発生する様々な不良を見分けます。今回は7つの不良と良品のラベルを作成し、設定しました。

高品質なフィルムを制作されているメーカー様からサンプル画像100枚を送付いただいて検証しました。 DeepSkyの無料評価ではワークのいろいろな形状の不良の写真を送付いただく必要があります。 【検査設定と検査結果】 DeepSkyの検査機能を使用することにより様々な形の不良の有無を検出し、1回につき0.28秒の検査タクトで見分けるができました。左画像は設定、右画像は見つけ出したい部分を囲い、覚えさせるためのラベル分けです。 ・NG のどれかを検出したら不合格・OK のみを検出、または何も検出しなかった場合は合格といった設定を作成しました。 OKとNGをソフトに学習させることでお客様のご要望に沿う検査が行えるようになりました。弊社ホームページにはDeepSkyのお試しサービスがあります。ご活用ください。 【使用したソフト】 使用ソフト:DeepSky 学習版

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【AI画像検査事例】色の識別検査

自動車製品の内部部品の色を識別して、判定します!見た目がほぼ同じため類似の異品を検出します!

自動車、バス、飛行機などの座席シートは仕様違いによりデザインが変わったり、サイズが変わったりしますが、内部の部品もグレードにより変わってきます。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。 【検査設定と検査結果】 DeepSkyを用いた評価を行いました。左はアノテーション画像(検出したい部分を覚えさせる教師画像) 右は検査結果画像です。今回は外部流出できないワークであったため弊社では模型を使用し、アノテーション方法のご提案となりました。こちらでは現在 導入検討のため、デモ機の無料レンタルサービスでお試しいただいています。デモ機は数に限りがありますので予約状況によってはお待たせする場合もあります。 ご予約はお早めにお願い致します。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト:DeepSky 視野範囲:100 x 80mm 検査対象の最小サイズ:5mm 検査個所数:4ヶ所(ラベル8) 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:450mm 照明:室内蛍光灯

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【AI画像検査事例】キャビネットの背面タッカー他複数の検査

背面タッカー・全面扉色・ペラ・内部ラベル・ビス有り無し・ユリアネジ・連結部、バンポン部実装についての検査です。

キャビネット製造工程に画像検査を使用して人員削減、業務効率化のため複数の項目に於いて画像検査の評価依頼がありました。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「傷ブツ」機能・「指定色の有無検査」機能を使用することにより20カ所の違いを検出し、見た目の似通った類似品(異品)をそれぞれの項目、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:EasyInspector710 視野範囲:様々な視野範囲 検査対象の最小サイズ:2mm 検査個所数:20ヶ所 カメラ解像度:500万画素GigE レンズ焦点距離:25mm レンズと製品との距離:1200mm 照明:直線蛍光灯など 照明から検査品までの距離:記録なし 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【指定色の有無】で検査できます。

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【AI画像検査事例】カードの判別OCR

発行したカードの記録を梱包前に弊社のEasyInspectorをご活用いただいています。

今も昔も、子供たちはカードゲームが大好きです。子供のころはカードを集めていたという方も多いのではないでしょうか? 印刷メーカーの中にはカードゲーム用のカードを製造されているメーカーもあります。 梱包してしまえばどのカードが入っているのか分からなくなってしまいます。そのため発行したカードの記録を梱包前に弊社のEasyInspectorをご活用いただいています。 検査設定と検査結果 EasyInspectorの「OCR Pro」機能を使用することにより1カ所、7文字の型式(カード番号)読み取りが0.19秒で可能でした。OCR Pro機能では二値化機能や辞書学習機能が備わっています。これまでの既存フォントだけではなくとも読み取りすることができます、しかし文字の線が途切れていた場合や隣接する文字がくっついている場合には読み取りが難しくなることもあります。どのくらいまで読み取りできるかについては弊社までお問合せください。

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【AI画像検査事例】ロゴマーク反転を検査

長方形や正方形のロゴマークの張り付け間違いを検出します!

様々なメーカーでロゴマークを張り付ける作業があります。長方形や正方形のロゴマークはうっかり反転し張り付けることは頻繁に起こりうるミスです。御社にとって重要であるロゴをデザイン性高く美しく出荷できるよう弊社は画像検査で応援します。 【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カ所のラベル張り間違いを3.56秒未満で判定することができました。頂いた「OK」画像と「NG」画像は視野範囲、明るさ、明るさ方向等が 異なっていた為、「ズレ補正」機能や「色判定許容範囲」の設定を調整致しました。 実際の運用時には検査環境を整えて頂く必要があります。 (カメラ位置、向きの固定、照明位置、強さの固定、検査品設置位置固定 等) 【使用したソフト】 使用ソフト:EasyInspector710 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。

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【AI画像検査事例】パネル穴有無検査

AI画像検査ソフトで大きい穴が2箇所、小さい穴が27箇所あるパネルの検査を行います!

自動車メーカーにおいて、設置するパネルには多くの穴がありますが、類似品のパネルがあるため、1つでも穴の有無や位置に問題があると、製品として成り立たないことから、画像認識機能を使用することを検討しました。 【検査設定と検査結果】 大きい穴が2箇所、小さい穴が27箇所あるパネルを視野範囲に入れ、穴の大きい箇所はEasyInspectorの「色比較検査」の「指定色の有無検査」機能を使用して、穴の「ピンク色」を検出させる設定にしました。穴の小さい箇所は「傷ブツ検査」機能を使用して、白ブツを検出する設定にしました。穴自体は、バックライト照明を使用することにより、はっきり写し出され、穴の位置が50mmずれていても正確に検査することができました。画像右の赤い色が穴を検出した部分を表示しています。

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【AI画像検査事例】シールの有無検査(2)

製造工程内のシールの貼り忘れ検査をAI画像検査ソフトで自動化します!

自動車メーカーの製造過程で貼るシールは、貼り忘れや、張りミスがあると、出荷が遅れたりします。そこで、目視よりも画像処理の方が、効率よくできるのではと考え、弊社に依頼がありました。 【検査設定と検査結果】 画像送付での検証です。EasyInspectorの「色比較検査」の「指定色の有無検査」機能を使用して、2箇所の検査枠の中にシールの色があるかどうかを検証しました。上下のシールが被らないように検査枠を指定し、その中から指定色を検出することができました。 【使用したソフト】 使用ソフト:EasyInspector310 検査対象の最小サイズ:約30mm x 30mm 検査個所数:2ヶ所

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【AI画像検査事例】塗装面のブツ検査

AI画像検査ソフトで自動車用部品の塗装ミスによるブツ不良を検出して判定します!

自動車用部品などを塗装後に検査する際に、塗装ミスによるブツがついていて不良品を出荷することがありますが、そのブツを画像検査で検出できるようにしたいと考えました。自動車部品メーカーでは、このような塗装後の不良検査は製品を組み立てる上で重要視されていたので、正確性を求めるために画像処理の導入を検討しました。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「傷ブツ検査」の機能を使用して、周囲のピクセルと比べて明るいピクセルを検出する検査枠と、暗いピクセルを検出する検査枠を同じ位置に設置し、どちらに映っても検知できるような設定をしました。背景が縞模様の場合も、設定を変更することにより、1mmサイズのブツを検出することができました。

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【AI画像検査事例】ラベル印字の欠け・カスレ・黒点検出の検査

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。

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【AI画像検査事例】銀配線ガラスの検査

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。

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