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AI画像検査ソフトでメーターの文字を読み取りします！
お問い合わせいただいた道路管理業者では弊社ホームぺージからダウンロードできるEasyInspectorの60日お試しサービスをご利用頂いています。設定方法、検出方法のお問合せがありました。 【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カ所を0.25秒で判定することができました。頂いた画像を処理したところ一応全て読めたのですが、 一部設定を駆使して無理やり読んでいる部分があります。いただいた画像の１枚にあるように下一桁のように数字が全部写っていない場合は読み取りが安定しないです。安定して読み取りを行うためにはもう少し大きく数字を写してあげる必要がありそうです。 【使用したソフト】 使用ソフト：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
AI画像検査ソフトで製品の寸法を検出し、判定します！
様々な産業や製品を取り扱っているメーカーさまからの寸法確認の検査の依頼がありました。「実現性検証」の中間報告です。 当社では製造現場における「費用対効果」のための様々な製品とサービスを提供しています。是非、御社の課題・テーマをお聞かせください。 【検査設定と検査結果】 サンプル品を写して寸法を測定してみました。同じものを10回測定したログをご報告しています。同じものを繰り返し検査した場合の誤差は約0.0013mm でした。測定箇所に関してですが現状では置かれた状態に対して枠がかかっている箇所を素直に計測する形となります。画像上から長い・短い、厚い・薄い場所に当たりをつけることはできず、何度か刻みで画像を回転させながら1周分を測ってその値の中から最大値・最小値を採用する形であれば可能ですが、別ソフトの開発が必要となります。右の画像は拡大画像になります。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector
重ね合わせ機能を使いプラスチック加工品の検査を行います。
プラスチック加工品についてのメーカーからお問合せがありました。 サンプル品をお送り頂ける場合は弊社にて検査可否の検証を行わせて頂きます。その後デモ機にて御社でご検証頂き、検査可否の判断をして頂く流れとなります。サンプル品をお送り頂けるようでしたら、評価依頼書をお送り致しますのでご検討をお願いしています。 【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検出できる検査では位置固定が必須となります。そのためライブ、または検査結果との重ね合わせ機能を使うことでズレが分かりやすくなり、正しい位置にワークを設置しやすくなります。右の画像はマスター画像とライブ画像を重ね合わせながら検査する設定です。 【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
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画像検査ソフトでシール部からの水漏れを検出し、判定します！
グループ会社の省エネ新エネ支援部署を担っている会社ではポンプのメカニカルシール部からの水漏れにお困りで、弊社ホームページよりご相談がありました。 ホームページには「EasyInspector」「EasyMonitoring」「DeepSky」の画像検査ソフトのお試しがあります、実際にお試しいただいてお困り事の解決につなげてください。 【検査設定と検査結果】 頂きました画像を弊社画像検査ソフトに取り込みまして検査を行いました。画像のように黒い背景の中で水滴部分が白く光っている状態であれば検出はされ易いかと思います。ただ、周りの環境が明るく場所の際に水滴部分が透明になってしまいますと透過部分の検出が難しくなる場合も考えられます。EasyInspectorの「指定色の有無検査」機能を使用し、水滴の光っている部分を検出、判定させています。「EasyMonitoring」での運用も可能と思われます、こちらのソフトではお手持ちのスマホにメールにて通知（画像付き）をさせる事も可能となります。
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。
金箱に電池を12個か24個を収納したあとに、電池の向きに間違いがないかの検査です。
「蓋上に白色の＋マークがあるため、それの位置によって向きに間違いがないかを判別したい」とのお問合せを蓄電池メーカー様よりいただきました。手でタブレット・カメラを持ちながら写真を撮影する感覚の要望もありました。 【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部品の向きを判定できました。簡易検証のご報告しました。検査枠を複数個所（今回は６か所：内 2 か所 NG 個所）に設置をしました。指定色として「白色」を設定し検査枠内に指定色がどの程度検出されるかで 検査判定を行います。EasyInspectorを使用する場合カメラの固定は必須になります。タブレットでの撮影も可能ですが、固定する必要があります。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector710 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【指定色の有無】で検査できます。
AI画像検査ソフトで紙管の判定を行います
サンプル画像を送付いただいた無料の簡易検証です。 以前よりお取引のある産業用制御機器メーカー様からです。 画像検査では撮像環境はとても大事なポイントになります。今回も撮影画像によって精度が変わってくる検査でした。 【検査設定と検査結果】 頂いた画像のままでは良い結果を得られなかったので、判定対象部分のみを切り出し検証 を行いました。その結果、今回検証した画像の場合では紙管の判定に対して視野を適切に設定できれば判定が可能でした。 OK 画像の枚数が少なかったため、左右反転した画像を作成して検証に使用しました。 OK 画像 10 枚と NG 画像 10 枚の合計 20 枚を使用して学習を行いました。 判定の検証には学習に使用していない OK 画像を 2 枚、NG 画像を 2 枚、合計 4 枚使用し ました。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky
トレイに入った食品のはみ出し具合を検査し判定いたします。
食品メーカーよりトレイに入った食品のはみ出し具合についての簡易検査をルールベース式の「EasyInspector」で検査しご報告したましたが、青地に白模様のトレイのはみ出し検出は難しかったため、AI（ディープラーニング）用いた「DeepSky」で再検証することになりました。 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。 【検査設定と検査結果】 お預かり中のサンプル品で数パターンの不良状態を作成し、その画像を学習させることで 具材のはみだしを検出することは可能でした。 ただし、今回のケースでは具材や不良状態に様々なパターンが想定されるため、十分な検出 結果を得るためには多くの教師データが必要となります。 2021年のバーションアップにより教師画像の水増し機能を搭載することができました。今後も様々な便利機能を追加し使いやすい現場目線の検査ソフトを開発していきます。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky
AI画像検査ソフトでイチゴの収穫時期の判別します！
産業設備のメーカー様からのご依頼でイチゴの収穫時期の判別を簡易評価します。サンプル画像 58 枚を使用し、検査しました。 （OK と判別されているイチゴ 34 枚・NG と判別されているイチゴ 24 枚） 【検査設定と検査結果】 結果、「収穫可能なイチゴ」は全て正しく検出可能でした。 教師画像 正判定 100％（20/20枚）誤判定 0％（0/20枚） 未学習画像 94％（32/38枚） 6％（2/38枚） 合計 96%（56/58枚） 4％（2/58枚） しかし、NGとされているイチゴの中でも、人の目で見たときにもOKに近いようなイチゴが２つ、収穫可能と誤判定されてしまいました。 (1)まだピンクっぽい色のため収穫 NG…NG1（ピンク） (2)まだ白かったり緑色のため収穫 NG…NG2（白 or 緑） (3)収穫しても良いイチゴ…収穫OK 三種類のラベルを作成し、学習を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。画像はアノテーションです。
AI画像検査ソフトで廃液の処理（凝集状態の監視）を行います！
様々な機械部品の軸受けのメーカー様よりお問合せがありました。 廃液の処理「凝集状態の監視」を現在は目視で運用されているとのことで、下の画像左４枚のような状態から右４枚のような凝集が起こると適合となるとのこと、屋根はあるが、室内ではない環境下にあり、時間や天気によって検査の撮像環境が変わります。 【検査設定と検査結果】 上の画像を含む24枚を教師画像に設定し、全体にアノテーションし、判定は可能でした。 2021年のバーションアップにより教師画像の水増し機能を搭載することができました。今後も様々な便利機能を追加し使いやすい現場目線の検査ソフトを開発していきます。 ルールベースの従来型画像検査ソフトよりAI（ディープラーニング）の画像検査ソフトは明るさや撮像環境に違いがあっても検査ができることが強みです。様々な業界、様々な工程で検査ソフトはお役に立ちます。 【検査ソフト】 使用ソフト：DeepSky
どのような教師画像を使用するかなどの設定に関してもしっかりとサポートいたします！
自動車部品や工機などを制作されているお客様よりDeepSkyの設定についてお問い合わせがありました「設定したアノテーション部分の特徴を見て画面全体を探しているものだと思ってましたが、画角上のどこに出やすいみたいな傾向も一緒に覚えていますか？」とのご質問です。 【検査設定と検査結果】 色も大きさも同じ四角形を 並べて、上側だけアノテーションして学習させます。（左上の画像）右上の画像では、上側だけ見つけることができています。下の左画像では上側だけのものも見つけられます。しかし右画像では下側だけのものは見つけられませんでした。 過学習によって教師との一致度の高いデータ以外見つけられなくなってしまっている場合はまたちょっと話が変わってきますが、不良など、見つけたいモノの位置は検査精度に大きく関わってきます。様々な位置や向き、角度を変えた教師画像を使用する必要があります。 2021年現在ではDeepSkyに教師画像水増し機能を搭載しました。なかなか出現しない不良の画像を、上下左右に反転や回転させたり輝度やガウスノイズを使用して水増しすることができます。
プレスフェルト部品のクリップの取り付け位置が合っているか検査します！
自動車部品などのプレスフェルト部品は仕様違いにより穴の有無が変わったり、 部品の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。 今回はクリップの取り付け位置が合っているかを検証します。 【検査設定と検査結果】 全体視野で2種類のクリップを見分けることができました。 全体視野だとファスナーのタッカーの有無やラベルの文字を判別するのは厳しそうだったので、現実的にはひとつのワークに対してカメラ2台使用するくらいがちょうどいいラインと提案しました。 ひとまず正しい種類のクリップが正しい位置にあるかどうかを検査するようなイメージを設定したものが画像です。外側の枠が取り付け位置の合否、内側の枠が部品が正しいかを判定しています。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky
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
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
「毛髪」「プラスチック片」「ビニール片」「虫」の混入を想定した検証を試みました。
食品業界では以前から異物の混入は大きな課題です。 今回は 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。 左上の画像はアノテーションと呼ばれ検出させたい箇所（異物）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。 画像では「毛髪」「ビニール」「虫」を検出しています。しかし米飯の上のゴマに混ざった虫については判定ができませんでした。ゴマと虫の違いを明確に撮像する必要があります。 使用したソフト 使用ソフト：DeepSky
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画像検査ソフトでチャーハンの具材（玉子）を検出し判定します！
冷凍食品メーカーからサンプル品が届きました。 食品などは形状が安定しないため検査することは難しいとされてきました。 様々な形状の部品や不良に対して強みを発揮できるAI（ディープラーニング）検査ソフトDeepSkyは設定も簡単です。「DeepSky学習サービス」をお試しください。 【検査設定と検査結果】 常温のチャーハンに対して具材（たまご）の有無を判別することができました。 たまごを完璧に取り除いた画像を作ることができなかったため、多少の誤検出はあります が、たまごがある状態と無い状態では検出する数量に明確な差がありました。 今回の検証では多少の誤検出があることを前提として、見つけた量が少なければ NG、多け れば OK という方式で OK/NG を判定しています。
AI画像検査ソフトで透明のニスの有無を検査します！
容器や梱包資材メーカーより透明のニスの有り無しについてのお問合せがありました。 透明のニスの有無はEasyInspectorのような従来型の画像処理では安定した検出が難しく、ご提案するとしたらディープラーニングを活用したDeepSkyというソフトになります。 【検査設定と検査結果】 学習データが画像2枚分しかないので参考程度の結果になりますが、ニスがある状態と無い状態を学習させることで、画像のようにニスの有無を判別できる可能性があります。お送り頂いた画像は照明条件や位置決め、カメラの距離など安定した環境で撮像されたものと思いますが、同様の撮像方法でNG画像とOK画像の量を増やす送付をお願いし今後の検証をすすめていきます。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky
納得できない結果や設定方法に疑問などがありましたらお気軽にお問合せください。
穀物乾燥機メーカーさまは弊社のHPよりAI（ディープラーニング）を使用した検査ソフトDeepSkyのWEBお試しを体験されていましたが良い検査結果が得られず、パラメーターの生成方法についてご案内しました。 ディープラーニングの検査に慣れている担当者さまはスムーズに検査ができますが、初めて使用される場合には思い通りの結果が得られないことがあるのは当然です、もし、納得できない結果や設定方法に疑問などがありましたらお気軽にお問合せください。 【検査設定と検査結果】 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設定しました。今回は数字の1～4と数字がないもの５種類７枚の教師データを使用しています。全ての画像で正しく対象を識別できました。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky 検査個所数：2ヶ所 画面の中２ヶ所の数字を認識する
AI画像検査ソフトで不織布の異物と汚れを検出します！
各種繊維製品や不織布のメーカー様から不織布のサンプル画像が届きました。異物と汚れを見つける無料評価の依頼です。実際のサンプルを送付は昨今のコンプライアンスやセキュリティの観点から厳しくなってきています。 弊社にサンプルを送ることができれば、照明やカメラ、レンズ、ワークまでの距離など弊社で検証しご案内することができます。 【検査設定と検査結果】 送っていだいた23枚の画像を使用して検証した結果、不良部分の検出は可能でした。左の画像は検出させたい部分を矩形で囲む作業（アノテーション）です。右の画像は検査結果の検出枠です。23 枚の画像のうち 16 枚を教師画像として学習させました。 （画像は 21 枚で、弊社で類似の NG 画像 2 枚を画像加工しました。） 教師画像 16 枚（OK2 枚/NG14 枚）と未学習画像 7 枚（OK1 枚/NG6 枚）の計 23 枚を判定し、ご報告しています。
様々な検査をAI画像検査ソフトで行います！
FA制御機器メーカーさまから様々な検査で導入をご検討いただいています。 「接着剤の有無」「嵌合爪はまり状態」「サーミスタ接着剤塗布確認」「リング部品有無」「表示銘板」「サーミスタ曲がり」「ネジの有無」「はんだ過多/過少」「リード線有無」「はんだ上がり」「熱溶着出来栄え」の検査を自動化したいとご相談がありました。 【検査設定と検査結果】 全ての検査項目で検査はおそらく可能でした。最初の検証のご報告は合否判定のみの簡易評価となります。 ディープラーニングによる画像処理の基本的な考え方は「覚えさせたものを見つける」ということになります。 例えば「サーミスタ接着剤塗布確認」を行う場合は良品（左）と不良品（右）の状態をそれ ぞれ指定し、学習を行うことで接着剤有無の区別ができるようになります。 導入ご検討の際は機器貸し出しサービス等をご利用頂き、実際に検査が可能なことを必ずお客様側でもご確認いただきます。
AI画像検査ソフトで水槽の金魚をカウントします！
社会的企業や社会起業家social entrepreneur（ソーシャルアントプレナー）は昨今、様々な場所で活躍されています。業事としてＣＳRを運営されているメーカーからのお問合せがありました。今回は水槽の金魚をカウントする評価です。 【検査設定と検査結果】 左の画像がアノテーションという見つけたいものを囲う作業です。右の画像が緑色の検出枠で金魚をカウントしています。 お送り頂いた動画を切り取ってDeepSkyというAIを搭載したソフトで検証してみました。検証した結果、金魚の検出はできそうでした。ただ、ホースの裏に隠れてしまった時や2匹が重なっている時は検出できておりません。
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。
「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）
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
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
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
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
