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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

106~120 件を表示 / 全 251 件

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【AI画像検査事例】アルミ部品のネジの有り無し検査

シャイングレー、ホワイト、ブラウン各色のアルミ部品のネジ有り無し検査をします。

今回は大手サッシメーカー様からのご依頼でシャイングレー、ホワイト、ブラウン各色のアルミ部品のネジ有り無し検査です。 こちらのお客様も複数の検証依頼をいただいて、弊社の画像検査ソフトをいろいろな部分でご活用いただいています。製造ラインの写真をメール送付いただいての検証です。 【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、各色の検査が可能でした。 ズレ補正を特徴認識に設定し照明を製品に対して斜め45度上方から当て、ネジ山を光らせることが検査のポイントとなりました。反射光は直接カメラに入らないように注意が必要です。今回の検査タクトは2秒強でした。 【使用したソフト】 使用ソフト:EasyInspector310(Ver.2.5.0.0) 検査個所数:1ヶ所

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【AI画像検査事例】金具の溶接部分のヤブレ検査

自動車、二輪車の金具の溶接部分の ヤブレについての画像検査のテストを行いました。

溶接部分ではヤブレ、ビードズレ、ブローホールなどのちょっとした小さな不良が発生することがあります。目視確認では分かりづらい不良と言えます。 【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2カ所の溶接穴の有無を判定し、見た目では分かりづらい溶接ヤブレ部分を0.25秒未満で判定することができました。今回は非検知ピクセル(赤く塗られている部分)の設定をしています。この部分はマスター画像との相違を検出しません。 EasyInspectorにはいろいろな便利な設定があります。

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【AI画像検査事例】円形の金属部品バリ有無検査

円形の金属部品の中心部の加工についてバリの有り無し検査を行います。

色も大きく違う部分ではないので目視確認では見落としの多い不良でした。治具固定でのバリの有り無しを判断をしたいとのことで評価依頼がありました。 【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バリを赤く検出することができました。EasyInspectorでは固定した状態での検査が必須になります。バリが発生しない位置での誤検出は「非検知ピクセル」を設定し、検出しないように設定できます。 拡大して検査部を大きくとらえることが重要なポイントとなる検査でした。

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【AI画像検査事例】樹脂成型品の実装検査

AI画像検査ソフトで樹脂成型部品のクリップとリベットの有無を検査します。

自動車部品などの樹脂成型部品は仕様違いにより部品の有無が変わったり、位置が変わったりしますが、類似品の場合は見た目がほぼ同じため類似の異品を出荷するという事故が発生していました。クリップとリベットの有無を検査します。 【検査設定と検査結果】 DeepSky を使用することでクリップとリベットの有無を判別することは可能でした。 90度や180度回転していても判定するというのは厳しいですが、視野に収まる範囲で多少回転方向に振る程度であれば、振った画像も教師として学習させることで検出が可能でした。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト:DeepSky学習版 視野範囲:約685 x 549mm 検査対象の最小サイズ:2mm 検査個所数:6ヶ所 カメラ解像度:130万画素 レンズ焦点距離:8mm レンズと製品との距離:約900mm 照明:室内灯

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【AI画像検査事例】ゴム部品実装検査

自動車に関する樹脂成型部品を外観検査し、ゴム部品の取り付け有無や二重取り付けの検出を判定します。

製品がパレット整列し撮影したいご希望がありました。整列パレットを交換することにより他の部品にも汎用化できる検査ソフトをお探しでした。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「色比較検査・指定色の有無検査」機能を使用することにより出荷梱包時のパレットの中に並べられた状況での25個の製品のでゴム部品が正しく実装されているかを0.57秒未満で判定することができました。

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【AI画像検査事例】金属の塗装不良を検査

金属に塗装されたワークの「塗料の飛び散り」「油のような付着物」「傷」「打痕ブツ」「液だれ」を検査します。

産業用機械を制作するメーカー様からコンベア上で検査できないかとのお問合せです。 【検査設定と検査結果】 DeepSkyの検査機能を用いコンベア上での判定は可能でした。左の画像が「アノテーション」と呼ばれる見つけ出したい部分を囲う作業です。右の画像が「検出枠」です。油の付着やざらつきなどワークの全面を判定したい不良と、傷やタレ、ブツなどの部分的な不良を分けて設定すると良好に判定ができました。

  • 画像処理ソフト

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【AI画像検査事例】照明機器の部品汚れ判定

AI画像検査ソフトで照明機器の部品の3種類の汚れを検出します!

LED照明メーカー様よりの依頼で、汚れの検出検証を行いました。 目視では分かりづらいフィルム状のほこりなどの汚れを検出するテストです。 【検査設定と検査結果】 4種類のサンプルをお預かりし3種類の検出は出来ましたが、表面にブツブツの加工のあるサンプルについては、汚れを同じように撮像する状況で、検出できませんでした。不良箇所をどのように撮影するかが検査の重要なポイントになります。検査枠は全体を1枠で設定し、2.03秒の検査タクトでした。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト:EasyInspector710 視野範囲:64x 51mm 検査対象の最小サイズ:0.2mm 検査個所数:1ヶ所 カメラ解像度:1000万画素 レンズ焦点距離:高画素用25mm レンズと製品との距離:260mm 照明:LED照明(両サイドより照射)

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【AI画像検査事例】不滅スタンプ文字の有無

英文字と数字の不滅インクのスタンプが押印されているか検査します!

プラスチック成形品の射出成形・加工・組立及び金型製作のメーカーでも弊社の検査ソフトにお問合せをいただきました。 英文字と数字の不滅インクのスタンプが押印されているかを簡易検証します。 EasyInspectorの「指定色の有無検査」機能を使用することにより2カ所を0.4秒で検査することができました。 左の画像は検査する場所を指定する検査枠を設定しています。 右の画像では印字の確認できた数字の部分を合格(青色)印字のない英字部分を不合格(赤色)で表示しています。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト:EasyInspector(旧EasyInspector) 視野範囲:約223 x 177mm 検査対象の最小サイズ:10mm 検査個所数:1ヶ所 カメラ解像度:130万画素 レンズ焦点距離:16mm レンズと製品との距離:約540mm 照明:リング照明 照明と検査品の距離:100mm上部より照射 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【指定色の有無】で検査できます。

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【AI画像検査事例】段ボールの製造年月日印字の有無

製菓メーカーの製造年月日が段ボール箱への印字されているかを簡易検証します!

今回お問合せの製菓メーカーは他の業種と同じように段ボールに梱包して納品されています。 製造年月日が段ボール箱への印字されているかを簡易検証します。 今回お問合せいただいたEasyInspector(従来型ルールベース式画像検査ソフト) は自動車部品や電子基板関係のお客様が半数を占めており、そのほか機器の組み立て確認、製品の微小な汚れの検査など幅広い業種のお客様にご利用いただいております。 EasyInspector「指定色の有無検査」という機能を使用する想定です。インクの色を指定して、それが指定した範囲内かどうかでOK/NGを判定します。左の画像では指定した色が赤色でピクセル検出されて合格の青枠を表示しています。右の画像では指定した色が検出できなかったため不合格の赤枠を表示しています。 逆側と合わせて2か所同時検査することも可能です。その場合カメラを2台使用することになります。

  • 外観検査装置

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農業などの他業種での監視も!『EasyMonitoring2』

AI自動メーター監視システムが人や動物などの監視、様々な監視対象物や場所、状況下に対応します!

今までは工場内設備や製造現場での活用が主でしたが、AI機能で人や動物が感知できるようになり、農業などのさまざまな業種でも活用することが可能になりました。確認による時間と手間の削減に貢献します。 ■ハウスの制御盤管理 目視の巡回確認をカメラと画像処理で自動化します。 ■鳥獣被害対策 人や自動車は無視し、鳥獣のみを検出します。 ▼電源のない地域での画像収集が可能 電源のない山林や農地でもソーラーバッテリーによる電源供給と携帯電話回線による画像収集が可能です。イノシシやシカによる食害、不法投棄などに対し、リアルタイムで通知を行うことができます。 【機能・監視対象例】 アナログメーター読み取り 流量計、フロートメーター等の読み取り デジタル表示(7セグメント)数値読み取り ランプの点灯状態(制御盤など) ドットマトリックス数値読み取り 集中管理用PCモニターの数値、表示読み取り 縦回転電力メーターの読取、難読文字の読取 人の不在と禁止区域立入監視 虫の混入・動物の侵入 液体の状態

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【AI画像検査事例】液体(樹脂)の角度の検査

上部から液体(樹脂)を流す角度をAI画像検査ソフトで判定します!

以前よりお問い合わせいただいている、電気・通信機器、電子機械器具メーカーでは様々な検査部分をご相談いただいています。今回は流体の角度を検査したいとの要望です。上部から液体を流す角度です。 当社では技術担当者がメールや電話、Web会議でのサポートを行い、お送り頂いたサンプルを無料でテストしています。さらに、お客様ご自身で検証できる機器類も用意があります。 【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1カ所を0.09秒で判定することができました。 お送り頂いた液体(樹脂)の画像の角度ですが検出できるか確認すると、画像によって明るさの違いや位置ズレがあり、全て同じ設定で読み取ることはできませんでしたが検出は可能でした。背景とのエッジを上手く検出できるような撮影環境と、カメラを真横から固定する必要があります。画像の様に比較的背景が明るく写っていると検出しやすいです。

  • 外観検査装置

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【AI画像検査事例】ダイカストの0.5Φ鋳巣とキズ

AI画像検査ソフトでダイカスト製品の不良を検出します!

ダイカスト製品をDeepSky という、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。 今回はDeepSky でコンベア上を想定し全数検査する運用を想定しています。 【検査設定と検査結果】 今回もエンドユーザー様から直接のお問合せでありました。弊社ではコンベアなどの産業機器の販売は行っていないため業者を通して購入いただくようにお願いしています。 左の画像はアノテーションと呼ばれる検査で見つけ出したい不良部分を囲う作業です。 右の画像は検査結果の検出枠です。数字は認識点数というAIの自信度%です。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト:DeepSky 視野範囲:約46×37mm 検査対象の最小サイズ:5mm 検査個所数:1ヶ所 カメラ解像度:130万画素 レンズ焦点距離:50mm+接写リング5mm レンズと製品との距離:約430mm 照明:室内蛍光灯

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【AI画像検査事例】成型品の組付け検査

自動車部品などの樹脂成型部品の組付け検査をします!見た目の似通った類似品(異品)を判定!

自動車部品などの樹脂成型部品は仕様違いによりクリップの有無が変わったり、色や位置が変わったりしますが、類似品の場合は見た目がほぼ同じため類似の異品を出荷するという事故が発生していました。 【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9カ所のクリップの色や位置の違いを検出し、見た目の似通った類似品(異品)を0.24秒で判定することができました。 弊社では技術スタッフによる検証やサポートを日々受付しています。 運用中のお困り事、ご質問、不明点などございましたらいつでもお気軽にご連絡いただけますと幸いです。

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【AI画像検査事例】基板の抵抗とコンデンサの検査

AI画像検査ソフトで基板の抵抗とコンデンサの異品や脱落を検査します!

電子部品メーカー様の基板検査の例です。 【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、抵抗とコンデンサの異品や脱落はEasyInspector「指定色の有無検査」機能で判定できました。検証では検査枠8カ所2.98秒での判定でした。左画像は検査枠の設定、マスター画像です。右の画像は水色で塗り潰された部分が検出された指定色です。 この量が合格範囲内であるため合格と判定され青枠で表示されています。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト:EasyInspector710(旧EasyInspector) 視野範囲:約60x 45mm 検査対象の最小サイズ:2mm 検査個所数:8ヶ所 カメラ解像度:500万画素 レンズ焦点距離:25mm レンズと製品との距離:約290mm 照明:直線蛍光灯 照明と検査品の距離:ワークの約100mm上部 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【指定色の有無】で検査できます。

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【AI画像検査事例】成型品の左右判別

AI画像検査ソフトで成形品形状の左右対称の判別を行います!

以前よりお取引のある塩化ビニルモノマーからポリマー、特殊塩ビ樹脂などを幅広く生産されているメーカー様よりお問合せでグループ会社から成形品形状の判別(左右対称形状品)が出来ないかとの申し入れがあり弊社に連絡をいただきました。 【検査設定と検査結果】 左 7 枚、右 7 枚の合計 14 枚の画像を学習データとして使用しました。検出したい物(今回はワーク全体)を枠で囲み、それぞれ「LH」、「RH」とラベルをつけました(左図)この作業を 14 枚の学習データ全てに実施しました。右の画像ではLH を LH と、RH を RH と正しく認識できています。左右を入れ替えても認識は問題ないです。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト:DeepSky 視野範囲:約482 x 383mm 検査対象の最小サイズ:150mm 検査個所数:1ヶ所(画面全体に左右のワークがそろっているか) カメラ解像度:130万画素 レンズ焦点距離:8mm レンズと製品との距離:約575mm 照明:室内蛍光灯

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