更新日： 集計期間:2026年06月03日～2026年06月30日
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透明のものから、小型のもの、複雑な形状のものまで！NuLMiLでの検出事例をご紹介。
外観検査システム『NuLMiL』での検出事例をご紹介いたします。 プラスチック製品における、不良の検出に適用可能です。 透明容器に関しては、導光板照明でバックライトを当てることで不良部分を 明瞭に撮影し、小型の容器や形状が複雑な容器に関しては、IKZ-01を用いて 回転しながら撮影することで、全周検査を可能にしました。 【課題】 ■目視で検査しているものを、自動化、省人化したい ■小ロット多品種製造でAIでの検査が困難 ■傷や変色など不良の種類毎に分類を行いたい ■製品に光が反射してしまい、誤検出してしまう 【検証内容】 ■容器に合わせた照明の当て方で撮影 ■照明とカメラは安価なものを使用し、導入コストを削減 ■当製品を使用し、多品種製造や不良分類に対応 ※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下さい。
壁在・板材のクラック、キズ、汚れ、研磨ムラの分類に成功！A4サイズから3mまで対応可能！NuLMiLでの検出事例をご紹介します！
外観検査システム『NuLMiL』での検出事例をご紹介いたします。 壁材・板材における不良の検出に適用可能。 検証では珪酸カルシウム製の板材に対して、ラインセンサーカメラと バー照明を用いて撮影した画像で学習・判定を行い、クラック、キズ、汚れ、 研磨ムラなどの分類に成功しました。 【課題】 ■目視で検査しているものを、自動化、省人化したい ■小ロット多品種製造でAIでの検査が困難 ■傷や変色など不良の種類毎に分類を行いたい ■検査員によって検査基準にばらつきが生じてしまう 【検証内容】 ■ラインセンサーカメラとバー照明を用いて撮影 ■当製品を使用し、不良分類に対応 ※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下さい。
鏡面・メッキ製品のキズや異物の検出・分類に成功！反射を抑える特殊撮影技法で高い検出精度を実現！NuLMiLでの検出事例をご紹介
外観検査システム『NuLMiL』での検出事例をご紹介いたします。 鏡面・メッキ製品における不良の検出に適用可能。 特殊な照明を用いて反射をさせずに撮影した画像に対して、当製品での 検証を実施し、キズや異物等の不良の検出・分類に成功しました。 この撮影技法はINZ-02にも応用されており、小型部品であれば準自動化も 可能です。 【課題】 ■目視で検査しているものを、自動化、省人化したい ■小ロット多品種製造でAIでの検査が困難 ■傷や変色など不良の種類毎に分類を行いたい ■製品に光が反射してしまい、誤検出してしまう 【検証内容】 ■特殊な照明を用いて撮影 ■当製品をを使用し、不良分類に対応 ※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下さい。
プログラムレスで簡単♪AI×外観検査
□オールインワン AI処理・画像処理・カメラ・照明・レンズが一体となったコンパクトユニット □簡単 簡単設定でその場で学習・推論ができるAI搭載 わずか数十枚の良品画像データで学習できる手軽さ □すぐに使える検査アプリ搭載 AI検査アプリ、汎用検査アプリ、作業支援検査アプリといったアプリケーションを搭載しており 選択して設定するだけですぐに検査が可能
透明のものから、小型のもの、複雑な形状のものまで！NuLMiLでの検出事例をご紹介。
外観検査システム『NuLMiL』での検出事例をご紹介いたします。 歯ブラシ製品における、不良の検出に適用可能です。 ブラシ部分の汚れや、樹脂部分の欠けをマイクロスコープで不良部分を明瞭に撮影することで、検査を可能にしました。 【課題】 ■目視で検査しているものを、自動化、省人化したい ■小ロット多品種製造でAIでの検査が困難 ■傷や変色など不良の種類毎に分類を行いたい ■製品に光が反射してしまい、誤検出してしまう 【検証内容】 ■容器に合わせた照明の当て方で撮影 ■照明とカメラは安価なものを使用し、導入コストを削減 ■当製品を使用し、多品種製造や不良分類に対応 ※詳しくは、お気軽にお問い合わせ下さい。
ワーク表面の地合(荒れ)を軽減！表面状態の変化が大きいプレス品の欠陥を検出
当社で行っているプレス品の外観検査についてご紹介します。 特殊照明およびレンズ等により、ワーク表面の地合(荒れ)を 軽減しつつ、隣接輝度相関処理により、微細な欠陥を強調。 ご用命の際はお気軽にお問い合わせください。 【概要】 ■検査部位：プレス品表面 ■対象欠陥：凹み(噛み込み)、キズ等 ※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。
複雑な形状に対応する方法や、外観検査の照明選定についてもご紹介！
高い検査基準、不良品流出防止が求められる外観検査において、もはや 画像処理による全数自動検査は不可欠となりつつあります。 外観検査は、傷、汚れ、バリ、欠け、打痕検査など様々な項目があり、 製品の機能、性能、さらには美観を損ねるなどの不良要素を排除するために 非常に重要です。 今回は、これらの外観検査を画像センサで行なう場合に必要な選定項目に ついて、キーエンスの画像センサCV-3000シリーズの実績を例に解説いたします。 外観検査を画像センサでご検討される上で、ポイントとなる項目やテクニックを 簡潔かつ具体的にご紹介いたしますので、是非ご検討の際にはご活用ください。 ※記事の詳細内容は、PDFより閲覧いただけます。 詳しくは、お気軽にお問い合わせください。
各現場の環境や天候、昼夜の違いに関係なく、正確で安定した自動良否判定を実現した事例のご紹介！
京セラ野洲工場に「AI自動排水監視システム」を導入した事例のご紹介です。 同社の排水処理設備では従来、作業員が1日3回の頻度で工場内に点在する 3カ所の排水処理設備に出向いて排水の処理状態の目視確認を行っており、 人手不足や業務効率改善の観点から、自動で良否判定ができるシステムの 開発が求められていました。 「AI自動排水監視システム」導入後は、目視確認作業の時間削減および 作業者の負荷軽減を実現。3カ所の排水処理設備へのシステム導入後の 時間削減効果は年間504時間を見込んでいます。 【事例概要（抜粋）】 ■課題 ・排水処理設備における排水の処理状態の目視確認作業には相当の時間を要し、 人手不足や業務効率性の観点から運用の改善が必要であった ・屋外の排水処理設備では時間帯や気象条件などによって水面の見え方は 様々であり、システムによる自動良否判定は技術的に困難であった ※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下さい。
