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AI画像検査ソフトで金属製品の打痕やキズを検出します！
二輪や自動車部品などの金属製品の打痕やキズの簡易検証を行いました、見た目がほぼ同じため類似の不良品を出荷するという事故が発生してお困りでした。 検査工程では安定した検査精度の追及とコストダウンなどを目的に自動化がすすめられています。 工員の高齢化などによる人材不足が顕著になる中「日本のものづくり」を守るために画像検査で業務効率アップをご検討ください。 【検査設定と検査結果】 お預かり中のサンプル品を用いて検証を行ったところ、打痕やキズを検出することは可能でした。ただ良品にある小さな打痕やキズ、または画像上でそのように写ってしまう表面状態のものは異常として検出されました。 サイズが極端に小さい物などは検出対象を「打痕大」、「打痕小」などに分けて、「打痕大」が見つかった時のみNGとするなど対応方法はあると思います。
直径約0.05mm×長さ約4mmの金属ワイヤーの本数を計測します！
電子部品の導通検査を行う業界では、小さく細かい部品を扱いますが、その中でもワイヤーの計測を目視で行うと、計測ミスが出やすいです。計測手段として、幅1.6mmのスリットが5本入った樹脂プレートを使用し、直径約0.05mm×長さ約4mmの金属ワイヤーの本数を計測していました。この作業を1秒未満で計測できるソフトを弊社からご紹介させて頂きました。 【検査設定と検査結果】 ※検査結果画像を拡大したワイヤー計数（OK：NG） ※赤矢印がワイヤー ※右画像は右隅に1本多く検出されたためNG EasyInspectorの「輝度変化検査」機能を使用することにより、プレートの隙間から見える複数個（5本）のワイヤーを検出します。バックライト照明を使用して、明るい背景から暗い縦線を検出する設定にします。これらの設定により、小さく細い対象物でも検出可能になります。
樹脂成型品の中にある0.3㎟サイズのコンタミを検出します。
動車メーカーが製造する樹脂成型品。その中にある0.3㎟サイズのコンタミを画像処理で検出し作業効率を上げることを目的とし、弊社にお問い合わせがありました。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「傷ブツ検査」の機能を使用して、0.3㎟サイズのコンタミを検出する設定にしました。傷ブツの色を黒にし、周囲のピクセルと比べ暗い色を検出する設定にしました。検出検出感度は数字が減るほど感度が良くなるため3に設定しましたが、検出対象サイズが小さいため、毛やホコリが乗っていても、異物として判定してしまいました。運用としては、画像検査でコンタミや毛等をNGとして検出し、再度NG品を目視で確認するという形で勧めさせていただきました。
作業員が治具を使用し複数回に分けて行う検査の工程を自動化します！
自動車やバス、トラックなどに設置する車内用カーテンはアコーデオン式にたたまれています。 付けられている「フック」や「タッセル」と呼ばれるベルトや「マジックテープ」など様々な部材が決まった位置に取り付けられていないと合格品とはなりません、作業員が治具を使用し複数回に分けて検査している現在の工程を自動化したいご要望です。 【検査設定と検査結果】 検査ソフト「DeepSky」を使用して検査しました。 まず見つけたい部材をアノテーションします（左画像）。検査部分をソフトに覚えさせるため、ベルト・部品 A・部品 B・マジックテープ・商品タグ の５種類 に分けて、10 枚の良品教師画像をアノテーションしました。次に設置されるべきエリアを指定しました（右画像）。 ワークを正しい指定位置に撮像する必要がありますがアコーディオン式なので位置の指定のために固定のための治具を使用した提案になっています。 指定の場所に指定の部材があればOKなければNGと精度高く判定することができました。
AI画像検査ソフトで印字のカケを検証します！
ラベルやPOP制作の会社からお問い合わせがあり印字のカケを検証します。 先ず、ご来社いただいて弊社の検査ソフトの説明をさせていただいて簡易検証の流れになりました。 弊社では直接のご来社ではなくてもWEB会議なども対応しております。 ワークの台紙が浮いてしまい、検査に影響してしまうのを抑えるために、透明のガラス板で上から押 さえつけて撮影をしました。 浮きがあるまま撮影をすると、多くの部分でマスターとの差異を検出してしまいました。 印字の中の「コンマ」を黒くカバーして消失させ、出現させたときにEasyInspectorの「マスターとの比較」機能を利用して検証しました。 結果、コンマの検出ができました。 検出したときの値が 10 ピクセル未満と非常に小さな値ですので、その欠けを検出させたい 場合は、欠け以外にもなるべくサンプル品を置くときの位置や（なるべくズレないように）、 照明の変化の影響によるマスターとの差異を検出しないように注意する必要がありました。
AI画像検査ソフトで鉄柱の寸法とC面の3カ所を検査します！
鉄柱の寸法とC面の検査をホームページからのお問合せで受付しました、その後サンプル品を送付いただきました。 当社では技術スタッフによる「簡易評価サービス」を無償提供しています。簡易評価で検出や判定ができた場合、実際の運用を想定したテストにあたる「実現性検証」を行い処理時間や判定精度などの評価を行うことがお勧めです。また、デモ機を無償で貸出ししており実際にユーザーが検査ソフトを体感いただくサービスもあります。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「寸法角度検査」機能と「マスター画像の比較」機能を使用することにより3カ所を1.37秒で検査することができました。 今回はエンドユーザー様からのお問合せでしたが、弊社では製造ラインの機械を設計することは承っていないため産業用機械メーカーを見つけて、弊社の検査ソフトを組み込んだシステムを構築いただく事になりました。
AI画像検査ソフトでコネクタの欠品を検出し、合否の判定をします！
今回は照明機器メーカー様からのお問合せです。 人手不足による検査自動化の要求が年々増加している中、画像検査システムも多種多様です「現場ユーザーが簡単に運用できる」をテーマにオールインワン画像検査ソフトウエアを当社では2000例以上の実績をもとに今も着実に導入実績を増やしています。 【検査設定と検査結果】 お預かりしたサンプル品にて検証した結果、コネクタの欠品検査は可能でした。簡易的な治具をブロックで作り、検査しています。ワーク全体が納まるように視野を設定しEasyInspectors「指定色の有無検査」を使用して検査しました。今回は 4 箇所にそれぞれ検査枠を設定しています。左の画像は設定したマスター画像です。水色と赤色はズレ補正枠です。右の画像「検出枠002」はケーブル未挿入のため、赤枠で不合格表示になっています。青色の枠は合格の検出枠です。
目視検査の「良品」「不良品」の判断基準のバラつきを自動検査で改善します！
基板の検査のお問い合わせの数は多数あり既に運用いただいているお客様もかなりの数にのぼります。 今回は最先端のワイヤリング技術で活躍されているハーネスメーカー様からです。 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。画像検査で安定的で効率の良い生産をご提案します。 【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不良の位置の違いを検出し、見た目の似通った類似品（異品）の赤目を検出することは可能でした。検査時間は約 3 秒でした。照明環境が安定していれば検査は比較的容易と考えております。今回使用したルールベースの従来型画像検査ソフトとAI（ディープラーニング）の画像検査ソフトはお互いに得意不得意の分野があります。どちらの検査が適しているかについては当社までお問合せください。
AI画像検査ソフトで金属塗装品の「線傷」「滲み」「点傷」のNGを見分け検出します！
産業用機械メーカーからのご依頼で、金属塗装品の「線傷」「滲み」「点傷」のNGを見分ける検証です。ひとつの不良サンプル品の向きや位置を変えて撮影し検証することとなりました。 【検査設定と検査結果】 今回は照明に工夫を凝らし撮影することで判定が可能になりました。 弊社で所有している同軸落射照明のサイズの関係上、ワーク全体を納めることができ なかったため、傷部分を対象に撮像しました。 本来はサイズの合った同軸落射照明で縦横 1.5 倍程度の視野を撮像して検査を行いますが、 負傷箇所のサイズからして今回と同等の検出精度になると考えられます。検出精度を高くするために誤判定の写真を教師画像として使用し、追学習することができます。 左画像は検出したい不良部分を囲いパラメーターを設定してくための「アノテーション」です。 右画像は学習しパラメーター設定後の不良を検出している「枠」です。
AI画像検査ソフトで銅色円盤の薬液で処理した時の色の変化を検査します！
電子部品メーカーでは直径300mmの銅色円盤の、外周約3mmほどの領域を薬液で処理し色が変化する工程があります。その際に、薬液が正常に出ていなくて処理されていない異常や、処理されるべき幅が正しく処理されていない異常が発生していました。解決策として、目視で検査するよりも、画像処理ソフトを使用した方が、正確かつ素早く検査できると考えました。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「色比較検査」の「指定色の有無検査」機能を使用し、薬液が正常に出ているかの検査を、「寸法角度検査」の機能を使用し、処理されるべき幅が正しく処理できているかの検査を行いました。視野範囲は円盤の約1/4を写し、その中の一部を検査しましたが、円盤の銅色と、薬液の色が変化した黒色の差がはっきりしていたため、正確に検査できました。
金属加工品の欠陥部分を自動検査します！
精密板金加工メーカーではショートショットとゲートカット不良が発生してお困りでした、そこで欠陥部分を自動検査できないかお問い合わせがありました。 弊社の検査ソフトはシステムに組み込みやすい利便性もあり、Windowsを操作する要領で簡単に運用できるため産業機械メーカーだけではなく、ユーザーから直接のお問合せも多数あります。 【検査設定と検査結果】 お預かりしておりましたサンプル品にて検証を行った結果をご報告致しました。 EasyInspectorの「色比較検査」を使用して、マスター画像（良品）との差異を検出することで、2.79秒で８カ所のショートショットとゲートカット不良の検出は可能でした。ズレがどの程度出現するかや枠の設置の仕方にもよりますが、今回は4つのワークを別々にズレ補正を行ったため、処理に時間がかかり1回の検査が2秒程度となっています。運用ではバックライト付きコンベアをご検討いただく事になりました。画像の赤の表示は「不合格」青の表示は「合格」の検査結果です。
AI画像検査ソフトでリード線の差し間違いとラベル有無の検証をします！
主に照明器具を製造しているお客様からの初めてのお問合せで、組立の出来映え確認に画像検査の利用を検討しています。とのことでした。 昨今の社会情勢からWEB会議で打ち合わせにも対応しております。 指定がなければ「Microsoft Teams」で招待を送ることが多いですが、zoomやSkypeなど一般的なアプリであればどれにでも対応しています。弊社のシステムやソフトの概要をご理解いただいた後、サンプル送付いただくケースが多いです。 【検査設定と検査結果】 お預かりしていたサンプル品にてリード線の差し間違いとラベル有無の検証をしました。 EasyInspector の「色比較検査機能」を使用することで良品と不良品を判定することは可能でした。11か所の検査枠でタクト2.49秒の検査になりました。 簡易検証のご報告後、運用のための具体的な有償の検証をご依頼いただく事もあります、そのほかお客様へデモ機を無償でお貸出しして実際に体感いただく事もできます。
AI画像検査ソフトで金属製品の不良「玉シワ」「テーパー部圧痕」「テーパー打痕」を検出します！
産業機器メーカーからのご依頼で、金属製品の「玉シワ」「テーパー部圧痕」「テーパー打痕」を検出できるか検証します。玉に反射する部分を縞模様にすることで、玉シワ部分に段差ができるため見つけやすくなります。 【検査設定と検査結果】 「玉シワ」を 10 枚、「テーパー部圧痕」を 5 枚、「テーパー打痕」を 5 枚、「良品」を 5 枚学習させた画像 25 枚を検査しました。 25 枚の内、22 枚は正常に良品、または不良部分を認識しました。 「テーパー部圧痕打痕」の３枚は不良部分を認識できませんでしたが、実際の運用時には 1 周回転する間に数回（3 回程度）撮影することを想定しますと、検証で認識できなかった不良部分は必ずしも認識できないというわけではありません。
AI画像検査ソフトでトラック部品のバリを検出します。
トラックの部品メーカーから複数の検証依頼がありました。 無料サンプル評価では、まず頂いたサンプルまたは画像を使用して簡易検証を行い、検証結果を報告します。次にご依頼があれば実際の運用を想定したテスト（実現性検証）を行い、処理時間や判定精度などの評価を行うことをお勧めしています。実現性検証を行う場合、弊社で引き続き行う(有償)か、弊社貸出機を使って御社で検証されるかお選び頂けます。 【検査設定と検査結果】 お預かりしましたサンプルで、DeepSky を使用してバリを検出できるかを検証いた しました。 結果、欠点あり55点中、54点のバリが検出できました。1 点のみ検出できなかったバリがあり、その他のバリは検出することが出来ました。DeepSkyでは、検出できなかった画像を追加で教師画像に設定した学習ができるので、運用後も判定できない不良の出現ごとにだんだんと精度を上げることができます。
黒いアコーディオン式のカーテンに、黒い部材の実装検査を行います！
黒いワークに黒い部材が使用されている場合画像検査での有無判定は難しいとされてきました。 今回は自動車やトラック、バスの窓に取り付ける黒いアコーディオン式のカーテンに、黒い部材の実装検査です。弊社のある静岡県浜松市、近隣には自動車部品の工場がとても多く、弊社検査ソフトはいろいろな自動車部品メーカーに運用いただいています。 【検査設定と検査結果】 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。 こちらの検査ソフトでは「黒ワークに黒い不良」や「金属（シルバー光沢）に金属部材や不良（シルバー光沢）」なども簡単な設定で検査することができます。ぜひ、実際にHPの「DeepSky学習サービス」でお試しください。 持参いただいた、自動車用黒カーテンにて検証しました。取り付け部品の個数の検出、部品の取り付け位置についても判定可能でした。画像外側の青い検出枠がエリア指定の合格、内側の黄緑色と水色の検出枠が部品の種類の合格を表しています。
