外観検査ソフトのメーカーや取扱い企業、製品情報、参考価格、ランキングをまとめています。
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外観検査ソフト(カメラ) - メーカー・企業と製品の一覧

更新日: 集計期間:2025年10月01日~2025年10月28日
※当サイトの各ページの閲覧回数を元に算出したランキングです。

外観検査ソフトの製品一覧

16~30 件を表示 / 全 251 件

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【AI画像検査事例】プラスチック異形押出成型品の寸法計測

自動車部品など精密なプラスチック異形押出成型品の寸法計測をします!

自動車部品など精密なプラスチック異形押出成形品の製品管理に、弊社の検査ソフトをご検討されている住宅建材メーカーがあり、お問合せをいただきました。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「寸法角度検査」機能を使用することにより22カ所を0.53秒で計測することができました。 500 万画素カメラの場合(横方向の視野範囲約 80mm): 横方向が 2592pixel のため 1pixel のサイズは「80÷2592=0.0308…mm」となります。 約 0.0308mm 刻みのざっくりとした検査になってしましますが、上記の様に判定は可能でした。 2000 万画素カメラの場合(横方向の視野範囲約 80mm): 横方向が 5496pixel のため 1pixel のサイズは「80÷5496=0.0145…mm」となります。 約 0.0145mm 刻みの 500 万画素に比べると倍の精度で検出できますが、2000 万画素でも ざっくりとした検査になってしまいます。

  • 外観検査装置

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【AI画像検査事例】リード線色・端子挿入不足の検査

AI画像検査ソフトでリード線色・端子挿入不足を検出します!

子長さやケーブル色の検査は当社へ多数お問い合わせいただく事例の一つです。 基本的な流れとしてまずは簡易検証のために、サンプル品を送っていただくようにお客様に依頼します。 検査枠は、各配線(8 色)と、各端子(7か所)に設置しました。 リード線も端子もEasyInspectorの「指定色の有無」検査を使用しました。 リード線→各色(8 色)を画面内から指定、端子→端子部分の黄色を画面内から指定 それぞれ、指定した色が下限値より多く含まれていれば合格(OK)となり、 リード線→指定色が下限量以上無ければ線の位置が違う(NG) 端子→指定色の量が足りなければ挿入不足(NG) と判断されます。

  • 画像処理ソフト

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【AI画像検査事例】基板のチップ部品検査

基板のチップ部品の有り無しとICの文字を読み取る簡易検証です!

電子部品、特に基板のお問い合わせは弊社へ いただくご相談の中で一番多い事例といえます。 実際に現在、1000例以上の様々な画像検査に弊社の検査ソフトは運用いただいています。 【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5カ所のチップ部品の有無、ICの印字の有り無しは可能でした。しかし、文字付き部品の検出はカメラ1台ではできませんでした。視野を狭くし、カメラを複数台設置することで検出できるかと思います。画像の青色の枠は合格品の検出枠、赤色の枠は不合格の検出枠の表示です。 【使用したソフト】 使用ソフト:EasyInspector710(旧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。

  • 画像処理ソフト

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【AI画像検査事例】金属部品のバリと黒点

AI画像検査ソフトで金属部品のバリと黒点を検出します!

産業用機械の設計やソフトウエアの開発をされているメーカーから微細な精密機械の検査についての問い合わせがありました。サンプル品の送付が難しい場合には写真をお送りいただいての検証も可能です。良品と不良品の仕分けを目視検査でしているところを画像処理で自動判定化できないものか検討中でした。 【検査設定と検査結果】 金属品のバリ、黒点の判定は可能でした。カメラ2台使用する構成で、それぞれ0.5倍のマクロレンズと35mmの単焦点レンズを使用する想定での報告となりました。送付画像による検証でありましても、詳細をお聞かせいただいてカメラなどの撮像環境ご提案もできる限りサポートしています。 【使用したソフト】 使用ソフト:DeepSky学習版 検査個所数:画面全体1ヶ所(バリ、黒点を見つける)

  • 画像処理ソフト

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外観検査自動化導入事例 ※押出成形部材の外観検査事例

押出成形やホース、ケーブルの様な連続した部材の生産ラインで検査を実施する外観検査の自動化導入事例!

押出成形品の「黒点、異物検査」について、「目視検査」から 生産ライン上での「カメラを使用した自動検査」に切り替えませんか? 押出成形品の検査を行うに際して、成形機の出口にカメラや照明を 取り付けることで外観検査が可能となる例をご紹介いたします。 成形を行った直後に検査を実施することにより、成形作業に問題があった場合、 速やかに対応を行なうことが可能となります。 【このシステムの特長】 ■別途検査の為のラインや装置を導入する事なく、自動検査を行う事が可能 ■生産直後に検査を行う為、不良が生じた場合、迅速な対応が可能 ■製品を取り囲むようにカメラを配置することで、全面の検査が可能 ■装置に関しては検査内容により変更可 ※まずはお客様が希望されるワークが検査可能かどうかの検証をさせて頂きます。 ※詳しい処理に関してはPDF内に詳細と処理フローを記載しております。

  • 製造受託

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【検査テクニック】調光とレンズの絞り

調光とレンズの絞りについて

画像検査ソフトEasyInspectorをご利用いただいているお客様から「インバータ蛍光灯って調光できないの?」というご質問を頂きました。EasyInspectorをご利用のお客様には「室内蛍光灯やインバータ蛍光灯で問題のない検査であればあえて高価な照明を付ける必要はありません」と申し上げています。 LED照明の多くは照明部と電源部が別になっており、電源部のつまみで調光できるようになっているためこのようなご質問は自然なことと思いました。 実は、明るさの調整には様々な方法があります。 1)調光 2)レンズのしぼり(産業用カメラの場合) 3)カメラの露光時間とゲイン設定 つまり、原理的には上の3つのうちのどれかが調節できれば明るさの調整ができるということになります。 では、何を使って調整するのが一番良いのでしょうか? (図1)これはペットボトルのキャップの一部を撮影したものです。ピントはキャップの底に合わせてあります。左右とも同じ明るさですが、左の画像は右に比べてキャップの縁までピントが合っているのが分かるかと思います。これを「焦点深度が深い」ということがあります。

  • 外観検査装置

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【AI画像検査事例】銀配線ガラスの検査

銀ペースト導電接合の欠けやにじみの検出を判定しました。

はんだでの接合より銀ペーストでの焼結が材料へのダメージが抑えられ、今後はんだの代わりにもっと幅広く用いられるであろう素材と言えます。 【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つの検査枠を全体にかけることで欠けやにじみ共に0.40秒で検出することができました。1ピクセルあたりの大きさ(分解能)およそ 7μm(0.007mm)です。 実際の運用では弊社の「sm@rtROBO」を使用し検査箇所を移動させながら1台のカメラで検査されています。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト:EasyInspector 視野範囲:14 mm 検査対象の最小サイズ:およそ 7μm(0.007mm) 検査個所数:1ヶ所 カメラ解像度:500万画素 レンズ焦点距離:記録なし レンズと製品との距離:95mm 照明:バックライト照明 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【傷・ブツ検出】で検査できます。

  • 画像処理ソフト

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【AI画像検査事例】電池の向きの検出

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。

  • 画像処理ソフト

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外観検査自動化導入事例 ※金属板穴寸法・状態の検査事例

金属板に開けた穴の位置、大きさや状態の検査を、2軸に稼働する汎用ステージを利用した外観検査の自動化導入事例!

金属板の「穴位置」「穴寸法」「穴バリ」「欠け」等、 必要な検査について「目視検査」から「カメラを使用した自動検査」に切り替えませんか? 汎用のXYステージ移動装置に検査システムを取付け、検査装置として運用する 「iVisionロボ」の実用例についてご紹介いたします。 このシステムでは、鋼板の各所に開けらた穴の大きさや位置、状態をカメラとステージを 移動させることにより、鋼板全体の検査を行うシステムの導入事例となっております。  【このシステムの特長】 ■一回の撮像では写しきれない大きさのワークに対し、  カメラを移動させることにより、全体の撮像が可能 ■穴の大きさや穴の位置、穴の周りにバリやカケが無いかを同時に確認 ■図面等の情報を元に規格内かの可否判断も可能 ※まずはお客様が希望されるワークが検査可能かどうかの検証をさせて頂きます。 ※詳しい処理に関してはPDF内に詳細と処理フローを記載しております。

  • 製造受託

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外観検査自動化導入事例 ※AI利用による野菜形状検査事例

既存の搬送・分類装置にカメラを取付け、判定にAIを用いることにより根菜等の野菜の検査を行う外観検査の自動化導入事例!

専用の搬送ライン上を流れている根菜類の大きさ分類や不良の確認検査について、 「目視検査」 から「カメラを使用した自動検査」 に切り替えませんか? 既存の搬送・分類装置にカメラと照明を設置し、判定にAIを用いることにより、 搬送中の根菜類の大きさによる分類と不良の判別を行うシステムとなります。 通常の検査装置では判別の難しい野菜など形状や色調がが不均一な品目に 対してもAIを用いることにより判別することが可能となります。 【このシステムの特長】 ■別途検査用のシステムを作成せず、既存の搬送・分類装置で検査を行うことが可能 ■既存の搬送ラインを用いるため、装置の有効利用が可能 ■AIを用いることにより、不定形な野菜類に対する検査が実施可能 ■装置に関しては検査内容により変更可 ※まずはお客様が希望されるワークが検査可能かどうかの検証をさせて頂きます。 ※詳しい処理に関してはPDF内に詳細と処理フローを記載しております。

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外観検査自動化導入事例 ※AIによる弁当具材検査事例

搬送ラインを流れている弁当の状態をライン上にカメラ、照明を設置して撮像し検査を行う外観検査の自動化導入事例!

ライン上を搬送されている仕出し弁当の具材の間違いや有無について、 「目視検査」 から「カメラを使用した自動検査」 に切り替えませんか? 既存の搬送ラインにカメラと照明を設置し、AIを用いることにより、 搬送ラインで移送中に具材の配置間違いや有無などの配膳ミスを検査を行うシステムとなります。 通常の検査装置では判別の難しい弁当の具材など不定形な品目についても AIを用いることにより判別することが可能となります。 【このシステムの特長】 ■別途検査用のシステムを作成せず、搬送ライン上で検査を行うことが可能 ■搬送ラインで検査を行う為、別途の装置作成を行うことなく検査することが可能 ■AIを用いることにより、形や色調が一定でない具材に対する検査が実施可能 ■装置に関しては検査内容により変更可 ※まずはお客様が希望されるワークが検査可能かどうかの検証をさせて頂きます。 ※詳しい処理に関してはPDF内に詳細と処理フローを記載しております。

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外観検査自動化導入事例 ※AIによる木目材表面検査事例

搬送ラインを流れている木目の付いた部材の外観検査をライン上にカメラ、照明を設置して撮像し検査を行う外観検査の自動化導入事例!

ライン上を搬送されている木目等のデザインがある部材の検査について 「目視検査」 から「カメラを使用した自動検査」 に切り替えませんか? 既存の搬送ラインにカメラと照明を設置し、AIを用いることにより、 搬送中に部材表面の検査を行うシステムとなります。 通常の検査装置では判別の難しい木目とキズの違いに関しても AIを用いることにより判別することが可能となります。 【このシステムの特長】 ■別途検査用のシステムを作成せず、搬送ライン上で検査を行うことが可能 ■搬送ラインで検査を行う為、別途の装置作成を行うことなく検査することが可能 ■AIを用いることにより、誤判定を起こしやすい木目とを判断し検査が実施可能 ■装置に関しては検査内容により変更可 ※まずはお客様が希望されるワークが検査可能かどうかの検証をさせて頂きます。 ※詳しい処理に関してはPDF内に詳細と処理フローを記載しております。

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外観検査自動化導入事例 ※球体状のゴム・ウレタン製品の検査事例

汎用のXYステージを利用し、球体状のゴム製品の大きさや変形などの検査を行う外観検査の自動化導入事例!

作業用トレーに広げられた球体状をした部品の外観検査を「目視検査」から 「カメラを使用した自動検査」に切り替えませんか? 汎用のXYステージ移動装置にカメラと照明を設置し、一定の面積ごとに検査を可能とした 「iVisionロボ」の実用例についてご紹介いたします。 二次元稼働のステージを用いることにより、カメラの位置に一回ずつセットすることなく 一定の面積ごとに指定エリア全体を検査し、中に含まれる大きさの異なる物や、欠け、変形など 規格に合わない物が混ざっていないか、確認することが可能となります。 【このシステムの特長】 ■二次元稼働のステージを用いることで、広い面積でも順に検査することが可能 ■不良のあった座標を示し、どの位置にどの様な不良があったかをマップにして表示 ■装置に関しては検査内容により変更可 ※まずはお客様が希望されるワークが検査可能かどうかの検証をさせて頂きます。 ※詳しい処理に関してはPDF内に詳細と処理フローを記載しております。

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【AI画像検査事例】黒地に黒部品の検出

今まで検出の難しい検査とされてきた黒地に黒い異物や部品の検出を可能にします

以前よりお取引のある自動車内部品などの樹脂成型部品製造のメーカーからのお問合せです。黒地に黒い異物や部品は今まで検出の難しい検査とされてきました。AI (ディープラーニング)を使用した画像検査ソフトDeepSkyではこういった同色の部品や異物の認識も可能です。 【検査設定と検査結果】 130万画素カメラでおおよそ全体の1/4の視野範囲を撮像し、学習→検出を行いました。その結果、検証環境下においてはクリップの種類及びタッカーの本数を識別することが可能でした。また斜面に貼り付けられたファスナーなどで、タッカーが見えにくくなっているものに関しては恐らく検出が困難ですのでカメラに写す角度に工夫が必要と思います。ラベル分け(見つけたいものの名前を付けて登録)は11種に分けました。教師画像13枚で1600step学習して簡易テストを行いました。 【使用したソフト】 使用ソフト:DeepSky

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AI 外観検査ソフトウェア_36ZEROVISION

プログラム不要で高い検出率を実現!AIでカメラに映った検出対象から様々な欠陥(部品欠け、取り付けミス、傷、色の違いなど)を検出。

AI技術を活用し、外観検査、品質検査を高い精度で実現します。 ■独自の高性能AIアルゴリズム 少ない画像で高い不良検出率を実現 ■複雑なプログラムの知識が不要。 ・写真を用意して、検査対象、検出対象を枠で囲むだけ。 ・GUIのステップに従って操作をおこなっていくだけで、 最先端のAIプログラムのモデルを作成することができます。 複雑なプログラミングが不要なので、お客様自身でモデルを作成、管理いただけます。 ■クラウドソリューションでハードウェアの導入・保守管理が不要 ・ハードウェアの導入や保守管理の必要なし ・クラウドを使用してモデルを作成するため、ユーザー側でPC等のハードウェアを用意する必要がありません。 (注:作成したモデルの使用する際には、ハードウェアが必要になります。)

  • 画像解析ソフト

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