更新日： 集計期間:2025年07月02日～2025年07月29日
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AI×画像認識で自動外観検査！ ハイブリッド学習により、少数の不良品データと良品データで高い不良検出精度を実現。
弊社の『NuLMiL』は、塗るたびに不良パターンを学習し、 不良種別を自動分類する外観検査AIソリューションです。 それぞれの不良ごとに塗り分けた色付き画像データをを パターン学習させ作成したAIが、 塗り分けた色に応じた不良を自動で画像判別して検出・分類します。 良品学習・不良品学習のハイブリッド学習により、 少数の不良品データで高い検出精度を実現しており、 不良種別の分類に加え、未知の不良も検出します。 【特長】 ■限度見本＋寸法情報でのAI作成により官能検査を自動化 ■良品学習・不良品学習のハイブリッド学習 ■少数の不良品データで高い検出精度を実現 ■不良種別の分類に加え、未知の不良も検出 ※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。 ※無償検証も実施中です。詳しくはお問い合わせください。
「いつもと違う」を教えてくれる外観検査AI！わずか数個の学習から利用が開始できます
「Gemini eye」は、当社独自開発の教師なし機械学習アルゴリズムを搭載し、 手軽にAI技術が利用できる外観検査ソフトウェアです。 不良品を集める必要がなく、数個の良品の学習からAIモデルを作成可能。 素材作成から検証、分析までをソフトウェア上で一貫して行えることは もちろん、PCに接続したカメラを用いてそのまま実運用に利用できます。 アプライドでは、動作推奨モデルとして 『Be-Clia Type-M11IS22/T11IS24/T11IS23』をご用意しております。 【Gemini eye 特長】 ■6つのパラメータからAIモデルを作成 ■検証結果を画像とレポートで出力 ■運用モードで作成モデルを即時利用可能 ■他システムと連携可能 ■Windows PC上でオフライン利用可能 ■pros cons 協業モデル ※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。
ボアスコープにて自動車部品（円筒形の内部）の外観検査をAI画像処理 HALCON DLにて 行います。
ボアスコープにて自動車部品（φ３〜Φ6ｍｍ円筒形の内部）の外観検査をHALCON DL（ディープラーニング）にて傷、ムシレ、打痕、圧着、汚れを検出します
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。 貝・海藻の砂粒混入の検出などに適用可能です。 0.2mm程度の砂粒を、X線レントゲン装置で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 ■レントゲンでは写りにくい細い骨を見つけたい ■既存のレントゲン検査装置の判定精度が低い 【検証内容】 ■検出したい貝・海藻の砂粒が、撮影できる設定で撮影 ■当製品を使用し、貝・海藻の砂粒の検出に成功 ※詳しくは、お気軽にお問い合わせください。
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。 魚の残骨の検出に適用可能です。 0.2mm幅の細い骨を、X線レントゲン装置で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 ■レントゲンでは写りにくい細い骨を見つけたい ■既存のレントゲン検査装置の判定精度が低い 【検証内容】 ■検出したい骨が、撮影できる設定で撮影 ■当製品を使用し、骨の検出に成功 ※詳しくは、お気軽にお問い合わせください。
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。
ロボットアームで全方位検査可能。シンプルかつフレキシブルな外観検査装置。商用生産スケール対応可能。
『AIロボット外観検査』は、ロボットアームを使用してボトルを持ち上げ、 回転させることで、カメラが全方位から、人間の目以上の精細検査を行う 異常検出のための実証済みソリューションです。 撮影された画像は、事前に欠陥認識のために訓練された、機械学習アルゴリズム (AI)によって解析。機械学習の活用により、従来のボルテックスミキサーで製品を回転させる方法が不要となります。 これまでの製品搬送技術にとらわれず、ペン型形状の製品等の検査をも可能にします。 この先進的なソリューションは、小規模から大規模までの製薬企業に向け、外観検査に新たな選択肢を提供します。 研究や治験関連のみならず商用生産スケール向けに対応した検査装置もご用意しております。 【検査可能】 ■微粒子(気泡とは区別されます)等の異物 ■傷 ■ひび割れ ■封印ミス ■充填量 など ※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。
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。
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。
AI外観検査ソリューション 無償PoC 受付中！
品質管理部門の方、必見！ 当社では、AI技術とコンピュータを活用した外観検査を「簡単に低コスト」で導入できるシステムとなります。 検査（キズ、汚れ、異物混入など）を目視から自動化して、 人材不足・後継者不足、精度のバラつき等のお悩みを解決します。 AI外観検査導入ステップから必要となる機器のご提案、PCメーカーならではのAI開発動作推奨PCのご紹介を含めたトータルソリューション サービスのご提案を行っており、AI外観検査の導入に必要な事前検証 「PoC（Proof of Concept）」を"無料"で実施しています。 当資料では、AI外観検査について詳しく解説する資料や、導入ステップ、AIを構築して運用までの流れをご説明させていただきます。 ぜひ、ダウンロードしてご覧ください。 【掲載内容（一部抜粋）】 ＜AI外観検査ソリューション カタログ＞ ■サービス・製品 ■導入ステップ ■AI外観検査ソリューション動作推奨機 ■導入事例 ※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。
機械、金属、繊維、食品など様々な製品に対応可能！少量の学習サンプルのみでOK
昨今の人手不足により、非常に多くの工場が検査人員不足に悩んでいます。 自動化のニーズが強い一方で、AI技術を用いた画像処理検査では 複雑なルール設定や大量の不良品サンプル収集などが必要で、 導入するまでのハードルが高いのが現状です。 AI外観検査ソフトウェア『Gemini eye』は、製品精度のばらつきや 位置ずれなどに影響されずに異常度を算出できる独自技術を採用。 複雑な設定不要で、数十枚程度の学習データを覚え込ませるだけで キズ・焼け・刻印潰れ・黒点・割れ・欠けなどの不良を検出可能です。 【特長】 ■学習時間は2～3時間程度 ■PCにUSBを指すことで、即導入が可能 ■複雑な設定は不要。良品を覚え込ませるだけ ■機械部品、繊維、食品など多種多様な製品検査に適用可能 ★「PDFダウンロード」より活用事例も掲載した資料をご覧いただけます。 トライアル版も相談賜ります。お気軽にお問い合わせください。
FANUC協働ロボット対応初のAI外観検査 金属部品の目視検査にお困りではありませんか？目視検査をロボットとAIで自動化します！
2023年6月23日新発売『HACARUS Check for FANUC CRXシリーズ』 ファナック株式会社（以下、FANUC）の協働ロボットCRXシリーズのプラグイン対応周辺機器初のAI外観検査ソリューションで、検査の完全自動化を実現します。 ■製品特徴 FANUC CRXシリーズと、少量・良品・高速学習のHACARUS Check AIソフトウェアを連携し、少量多品種への展開が自社で対応可能になりました。また、HACARUS Checkのようにワークの重さやサイズに制約はありません。現場での汎用性が高く、追加開発の費用はかかりません。 外観検査の完全自動化パッケージから、導入費用を抑えたい方向けのオプションも用意。 検査のお困りごとや環境に応じて、カスタマイズの相談も可能です。
AIの判断根拠とリスクを理解。少量のデータから学習可能。直感的操作可能でAI知識不要。PoCで終わらない継続的な品質管理を実現。
製造現場における実用的な「外観検査AI」は、直感的な操作で少量のデータから高精度な学習・運用が可能です。現場管理者にとって使いやすく、即効性のあるAIツールです。 対象業界 製造業（半導体、鋳造業、自動車、加工食品）/化学/医薬品 対象者 ・生産管理部: 生産計画の立案と管理、生産効率の向上、不良品の削減 ・生産技術部: 生産プロセスの最適化、新技術の導入、設備の保守管理、自動化技術の活用 ・品質管理部: 製品の品質検査、不良品の検出と対策、品質保証プロセスの確立、規格適合性の確認 ・DX推進部門: デジタルトランスフォーメーションの推進、AIの導入、データ分析による業務改善 ・画像検査機を導入済みで、過検出が課題 主な特徴 ・直感的な操作: AI知識不要。AIモデルの作成から運用・品質管理まで簡単。 ・少量のデータで学習: ドメイン特化型データ拡張技術により、現場環境に合わせた学習データを生成。 ・可視化による品質管理: XAI技術でAIの判断根拠を可視化し、モデルの改善が容易。 ・AI向け品質検証: QAAIでデータ・モデルの品質検証、見える化、変化点の管理が可能。
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。
バリ・欠け検査の代表的なアプリケーションの紹介も行っております
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、打痕など様々な検査項目があり、 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CV3000/5000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。
