更新日： 集計期間:2025年11月19日～2025年12月16日
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人の目で行っていた目視検査を、カメラとソフトウェアを使用した、機械の目で検査を行うシステムのことです。
人の目で行っていた目視検査を、カメラとソフトウェアを使用した、機械の目で検査を行うシステムのことです。従来の目視検査では、検査担当者の「経験」や「体調」による影響が大きく、品質のバラツキ、不良品の見落としなどの人的リスクが存在します。 そこで、カメラなどの機械を使用した、画像処理による外観検査システムが誕生しました。画像処理技術を用いて、外観検査を自動化することで、安定した検査精度とコストパフォーマンスの向上を実現しました。 更に、近年ではAI技術（ディープラーニング）の発展がめざましく、画像認識はセキュリティでも活用されるほど高度な技術へと成長してきました。検査員が外観検査にて未知の不具合に遭遇した場合、何らかの「違和感」を感じ取ることでそれを発見できます。AIはその「違和感」を数値化して表現することで、未知の不具合も見逃さずに検知できるのです。すなわち人の目による判断を補完することができます。
金属加工品の穴の有無や位置の違いを検出し、見た目の似通った異品を判定します！
次のような内容がホームページのお問合せフォームに届きました。 『金属加工物の識別を行いたいです（10cm程度の円板状加工物に、内部円周状に加工後が有るものと、無い物）カメラのリアル撮影時に、物体Aと物体Bを識別したいのですが、正確に同じ位置には設置できない状況です。 撮影には1秒程度停止を持てるのですが、このような条件で製品検査が可能でしょうか？ 使用環境は加工機がある、工場内です。』 【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1秒未満で判定することができました。 左の画像はマスター画像（設定画面）桃色の線で検査部分を指定しています。 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。
カーペット・革製品・ボトルなど！珍しい見た目を持つ任意の異常（未知の異物等）を検知
外観検査システム『TDSE Eye』は、様々なテクスチャや物体における異常を判定します。 欠け・ひび・ほつれ・破れ・割れなどの異常を検知すると、モデル作成に 使用した正常画像と異なるような見た目の画像の異常度が高くなります。 珍しい見た目を持つ任意の異常（未知の異物等）も検知できる可能性があります。 また、当製品は専門的な知識なしで導入・運用が可能。クラウド環境で 複雑なモデルも短期間で構築します。 【異常検知例（一部）】 ＜テクスチャ系＞ ■カーペット ■グリッド ■レザー・革製品 ■タイル ■木材 など ＜物体系＞ ■ボトル ■ケーブル ■カプセル ■食品 ■木材 ■錠剤 ■ねじ ■はぶらし ■電子部品 ■ジッパー 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下さい。
＜品質DXウェビナー＞外観検査は人からAIへ!!人の目に近いAI外観検査で工数削減と品質向上を実現!!
＜ウェビナー概要＞ 「Deepi」は画像内の対象物を検知し、AIをもとに判定する自動検査システムです。 ルール化しにくい製品の品質検査や回転する物体の全周検査などを人の目に近い認識を行うことができる凡用性の高いソフトです。 【見逃し配信】ウェビナー(アーカイブ) 開催日時：常時 参加人数：上限なし 参加費：無料 ※ウェビナーを視聴される方は、下記リンクよりお申込み下さい。
ヒューマンエラーの発生抑止！画像センサや画像処理システムを活用した自動検査
外観検査には、一般的に人間の目による「目視検査」と、 画像センサや画像処理システムを活用した「自動検査」の2種類があり、 目視検査は手軽に実施できる一方で、ヒューマンエラーが発生する、 判定基準のばらつきが発生するというデメリットがあります。 検査を自動化するためのポイントは、どこの工程で、何を、どれくらいの速さで 検査したいのかを明確に決めることです。 当社にご相談いただければ、お客様の検査対象や自動化する 範囲・項目にあった提案をさせていただきます。 【外観検査を自動化するメリット(抜粋）】 ■品質の保証/維持/向上 ■生産ラインの改善 ■歩留まりの向上 ■省人化 ■省スペース化 ※詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。詳しくは、お気軽にお問い合わせ下さい。
良品学習による外観検査AIシステムにより、部品点検、食品検査、設備点検の効率化・コスト削減を実現！
当社は、AIを活用した外観検査システムにより、様々な課題解決を行ってきました。 設備の保守や製品の品質確認など、ヒトの目に頼っていた点検・検査を AIで自動化し、作業の効率化やコスト削減につなげることができます。 TDSEは様々な業界でのデータ活用のご支援実績があり、 例えば大手電力会社の送配電網の設備保全では、 総延長約1万4500キロに渡る送電線の点検時間をAIにより大幅に短縮。 目視確認によってかかっていたコストを削減するなど、成果を上げています。 近年は、少量の正常画像（良品の画像）を学習させるだけで構築できる 外観検査AIシステム『TDSE Eye』をリリース。 クラウド上に構築したAIモデルにより、常に高性能な異常検知AIを利用可能で、 専門的な知識がなくても、手軽にシステムの導入・運用ができます。 ※「AIによる外観検査の事例」「TDSE Eyeの製品資料」「技術解説資料」など各種資料を、PDFダウンロードよりすぐにご覧いただけます。
「見逃し」「ヒューマンエラー」目視検査にお悩みはありませんか？AI外観検査システム【Phoenix】で高精度検査の自動化を実現！
生産現場では重要な工程として品質検査があり、 今までは目視検査（人の目による検査）が主流でした。 目視検査は高い精度で検査ができる一方、ヒューマンエラーの発生や検査員の体調管理、 少子化による検査員の減少など多くの問題も抱えています。 また、ルールベースによる画像検査という手法もありますが、 得意な検査と不得意な検査があるため、 検査によっては導入しても精度が高くならない可能性もあります。 そんな検査工程にお悩みの企業に向けて AIを活用した外観検査システム【Phoenix】を開発しました。 AIを活用して自動で検査する仕組みを構築することで、 熟練の検査員にも負けない検査精度が実現可能です。 詳しくは資料のダウンロードをお願いいたします。 【Phoenix】は これまでに自動車業界・食品業界を中心に、日本を代表する業界トップの企業を含めた、様々な製造業の企業に導入いただいています。 検査工程の見直しやAIを活用した検査自動化に興味をお持ちの方はお気軽にお問い合わせ下さい。 事例を交えながら丁寧に説明いたします。
画像検査専門のMV Mateがさまざまな問題に対応します！
弊社は装置メーカーではないので、画像検査の部分だけをお手伝いすることが可能です。 こちらは、画像処理・外観検査に関するお悩みとその解決方法を解説した資料です。 画像検査に関するお悩みがありましたら、お気軽に一度ご相談ください。 【掲載内容・こんなお悩みありませんか？】 ■目視検査を自動化したいけど、どうしたらいいのかわからない… ■一度他社で検査装置をお願いしたが、難しいと断られてしまった… ■既存の画像検査装置の判定が安定していない… ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問合せください。
高機能なHALCONライブラリが使用可能！お客さまの仕様に合わせた選択ができます
当社が取り扱っている『高機能外観検査システム』をご紹介します。 HALCONベースによる画像処理をドラッグ＆ペーストでフロー作成でき、 プログラミングの知識がなくても高機能なHALCONライブラリが使用可能。 また、1μm以下のエッジ欠陥や傷の検出（20X時）を行え、任意の仮想ラインからの カケ、はみ出しのエッジ検査ができます。 【特長】 ■高倍率レンズ使用時においても高速にて深度の深い画像が得られる ■傾斜したワークにおいて平面補正も行える ■1μm以下のエッジ欠陥や傷の検出が可能 ■任意の仮想ラインからのカケ、はみ出しのエッジ検査が行える ■HALCONベースによる画像処理をドラッグ＆ペーストでフロー作成が可能 ※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。
既存の画像処理と比較したディープラーニングとの違いやメリット、一般的なディープラーニングとリョーワのご提案との違いをご紹介！
株式会社リョーワは外観検査において、「もっと簡単に」「どんな案件でも」「画像処理の最後の砦」を目指しております。 また、弊社ではご希望の日程に合わせた「AI外観検査デモウェビナー」を実施しております。 他社様との合同参加なく、1社100名様までご参加いただくことが可能です。 まだ一般には公開しておりませんが、 最新の機能の一部をこのウェビナーでは公開予定です。 ※ツールはTEAMもしくはGoogle Meetとなります。 【アジェンダ】 1.会社案内 2.既存画像処理とAI画像処理との違い 3.ディープラーニング製品の紹介 4.判定方法のツールの説明 5.ディープラーニング VS 既存画像処理 6.事例紹介 7.ライセンスの種類 8.他社のディープラーニングとの違い 9.時期新商品の紹介 10.質疑応答 外観検査で諦めていた案件も、AI画像処理は克服します！ ウェビナーにを希望される方はPDF資料をご覧いただき、お気軽にお問い合わせ下さい。
【1分で解説】画像検査についてのメリット・検査対象・検査項目！
「お悩み解決資料 入門編」は画像検査専門のMVMATEが画像処理・外観検査に関する基本的な疑問について解説した資料です。スマートフォンのガラス面のキズや歪み、医薬品の欠けや欠損、化粧品パッケージの凹み、クッキーのヒビ割れや形の不揃い、シリアルナンバーの印字不良などの検査も対応します！ 【こんなお悩みの方にオススメ！】 ■画像検査って何？目視検査と何が違うのか？ ■どんなものの検査ができるのか？ ■どんな検査が出来るの？ ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問合せください。
目視検査を自動化しませんか?
目視検査でお困りのお客様はぜひ、お話をお聞かせください。 弊社がご提案、ご提供する、画像処理外観検査システム 「iVision(アイヴィジョン)」はセミオーダー制となっており、 お客様専用の画像処理を組み込みます。 そのため、お打ち合わせをさせて頂き、事前に無料で検証を 行い、レポートにまとめてご報告してお見積りを作成します。 検証の際に弊社の開発者がお客様専用の画像処理をつくって おり、ご注文頂いた後に、組み込み、お客様の「iVision」を 製作します。 必要な検査機材の他、必要であれば搬送装置なども一式で 対応できますので、まずはお気軽にご相談ください。
目視検査自動化への第一歩–撮像・AI検証のご相談ください–
JTG LabではAI外観検査自動化の判断の前提となる「撮像検証」と、 画像を用いて実際にAI学習を行い、良否判定の基準をAIが学習可能か検証する「AI学習検証」を提供いたします。 ご要望に応じて、これらの検証後には全自動や半自動などの設備一式としてのご提案も可能です。 【JTG Labでできること】 ■撮像検証 各種産業用カメラ・照明を準備しており、検査対象製品や検出したい不良を画像に捉えることが可能か検証します。 事前にお伺いした製品・不良をAIが学習・判断しやすいように撮像する環境の確認を行います。 ■AI学習検証 撮像検証によって得られた画像、またはお客様が既にお持ちの画像を使用してAIに学習させることにより、 AIが正常/不良の特徴を学習し、正しい判定ができるか検証します。 ■既設設備での検証 通常は机上で対象製品の撮像検証を実施しますが、製品によっては既存の生産ラインの中でなければ撮像できない製品もあります。 そのような場合は、実際の生産ライン内で撮像可能な場所にカメラ・照明を設置して検証を行います。
AI画像検査ソフトでクリップの変形による形状不良の検査を行います！
リフォームやリノベーションを手掛けるメーカーからクリップの変形の検査の依頼です。振動で検体を１個ずつ落とす⇒ベルトコンベアーでカメラ部まで動かす⇒カメラで判断し選別する⇒ベルトコンベアーがOK品とNG品を二手に分けるといった検品システムを具体的にイメージされていました。 【検査設定と検査結果】 お預かりしていたサンプル品にて形状不良の検査を行いました。 上からと横からの 2 パターンで検証をし、上から OK 品と NG 品を識別することが可能でし た。 横からの検査は、「端部分の角度」とクリップ部分の「隙間」、「ねじれ」の検出が可能でした。左の画像では３種類を検出しています。右の画像では分けたラベルを表示しています。ＯＫは数量に指定なく「ＯＫ」 不良は０～０まで「ＯＫ」（一つでもあったらＮＧ）の設定です。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：DeepSky学習版 視野範囲：約40 x 30mm 検査対象の最小サイズ：30ｍｍ 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：25ｍｍ レンズと製品との距離：約170ｍｍ 照明：室内蛍光灯
正しくAIで検査を行う為に、AIとルールベースの併用を検討してみませんか？
AIを使用し、外観検査を行う場合、まずは良品と不良の画像を集める必要があります。 これらの問題の解決にルールベースの併用を検討してみませんか？ ステップを踏むことにより、安定したAIでの外観検査が可能となります。 【提案書4の掲載内容】 ・正確な画像を大量に集める ・正確な画像を覚えさせる ・その場合、AIって必要なの？ 今後の事を考えるとAIを使用したい、でもAIで本当に検査できるか不安。 そのような方は、ぜひご一読ください
