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(システム) - メーカー・企業と製品の一覧

更新日: 集計期間:2025年11月19日~2025年12月16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 79 件

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AI外観検査ソフトウェア『DeepSky』

AI(ディープラーニング)で画像検査が劇的に簡単になります

『DeepSky(ディープスカイ)』は現場ユーザーが簡単に運用できる”オールインワン&シンプル操作”のAI外観検査ソフトです。 様々なディープラーニングの中から物体認識や良品学習などを採用し、さらにFAに最適なモデルを研究してラインナップ。FA現場の画像処理製品を2000例以上提供・サポートしてきたスカイロジックが現場目線で設計しました。 ~現場でこのようなご要望・お悩みはございませんか?~ ■これからAIの活用を小さく始めたい ■今の検査機の判定精度に不安がある ■検査機の設定ができる人が限られている ■検査員の人材確保・育成が困難 ■精度や検査基準がばらつく DeepSkyはPC1台で「画像データ収集→学習→判定」を行うことができます。 AIの画像処理は従来の手続き型(ルールベース)の画像処理とは異なり設定が簡単で、 複雑かつ変化しやすい条件下での判定に強みを発揮します。 ※製品の詳細は<カタログをダウンロード>より、すぐにご覧いただけます。  お問い合わせもお気軽にどうぞ。

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高精度なAI外観検査ソフトウェア『Gemini eye SV』

検査にかかる手間を削減!設定がシンプルで即導入OK!様々な製品に対応可能 ※事例進呈・トライアル版も承ります

外観検査システムの導入により不良判別が可能になりますが、 「設定するだけで手間かかる」「過検出で微調整に疲れた」 「不良の種類が一括検出できない」といった声を多くいただいています。 このような声に応えるため、新たに教師あり学習をベースとした 外観検査AIソフト「Gemini eye SV」が誕生しました。 「この不良は判断が曖昧なら見逃しても良い」、 「この不良は厳し目に見つけたい」など、検査の基準に合わせて設定ができ、 より効率的でパワフルな外観検査が可能になります。 手軽に画像検査を試してみたいという方から、 本格的に実ライン投入を検討している方まで幅広く利用可能です。 ※活用事例はカタログにてご覧いただけます。  トライアル版も相談賜ります。お気軽にお問合せ下さい。

  • 画像処理ソフト
  • 外観検査装置
  • その他検査機器・装置

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【AIで検査をラクに!】物体検出 AI 外観検査ソフトウェア

物体検出とロボットの組み合わせで全自動AI外観検査

AIの物体検出技術を活用した外観検査ソフトウェアです。 金属加工品、フィルム、樹脂成形品、印刷物など多種多様なワークの外観検査に対応可能です。 (例:キズ、異物、欠け、色ムラ、文字欠け等) 産業ロボットと組み合わせることで、目視検査の省人化を実現します。

  • 画像処理ソフト
  • 探傷試験
  • 欠陥検査装置

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AI汎用外観検査ソフトウェア『EasyInspector2』

低価格のUSBカメラが使用可能な簡単操作のAI汎用外観検査ソフトウェア『EasyInspector2』

『EasyInspector2』は、品質管理、受入検査 出荷検査 インライン検査、遠隔検査のためのAI汎用外観検査ソフトウェアです。 ユーザーはソフトをインストールして市販のWebカメラ等を接続するだけ。 DIY感覚でローコストかつ簡単に検査システムを構築することができます。 画像処理エンジンをはじめ全て自社開発した製品のためカスタマイズにも柔軟に対応可能です。

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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。

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外観検査はAIでどう変わる?AI外観検査【Phoenix】

”簡単操作”で”高精度な検査”を実現。品質検査の課題解決にAI外観検査システム【Phoenix】

生産現場では重要な工程として品質検査があります。 この品質検査において、「検査品質の向上」や「省人化」など、企業ごとに様々な悩みを抱えていることがわかりました。 そんな製造業が抱える品質検査の課題を解決すべく、 AI学習・検証ソフトウェア【Phoenix Vision】と AI外観検査ソフトウェア【Phoenix Eye】を開発しました。 【主な特徴】 ◆簡単な操作設計のため、AIの知識がなくても安心して使用できる ◆複数のAIアルゴリズムを搭載で検査にあった最適な学習が可能 ◆ルールベースも搭載され、ハイブリッド検査が可能 ◆導入済みの周辺設備との連携可能 ◆リアルタイムに検査 自社内に開発環境が整っているため、常に最新の技術を取り入れ、素早く製品化しているため最新のAIアルゴリズムを搭載しています。 これまで自動車業界・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について情報収集している方はお気軽にお問い合わせ下さい。 AIのメリットや事例を踏まえてご説明いたします。

  • 画像処理ソフト

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外観検査自動化導入事例 ※3Dセンサーを用いた金属板凹凸検査事例

3Dセンサを使用した金属板表面の凹凸状態を測定する外観検査の自動化導入事例!

金属板の表面の微細な凹凸の計測を、「手動による計測から」 から 「3Dセンサーを使用した自動検査」に切り替えませんか? 3Dセンサーを使用し、計測を行った外観検査の自動化事例についてご紹介いたします。 3Dセンサーを用いることにより、金属板表面の状態を確認する事が可能となります。 3Dセンサーの活用により、金属製品の微細な凹凸の状態を検査し、 金属製品の研磨や反り矯正を効率よく行えます。 【このシステムの特長】 ■3Dセンサーを用いることにより凹凸の大きさだけでなく、深さ方向の測定が可能。 ■基準値と公差をあらかじめ登録することにより、OK、NGの判定を迅速に行うことが可能 ※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。

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外観検査自動化導入事例 ※3Dセンサによる金属板平行度検査事例

3Dセンサを用いることにより、2枚に重ねた鋼板のそれぞれの面が平行であるかを検査した外観検査自動化事例!

2枚に重ねられた鋼板のそれぞれの面の平行度確認検査において 「手動による測定検査から」 から「3Dセンサーを使用した自動検査」に切り替えませんか? 固定の検架台にスカラーロボットを使用した稼働装置を作成し、 2枚の鋼板それぞれの面を同時に計測する検査装置についてご紹介いたします。 3Dセンサーが稼働し、それぞれの面をスキャンすることにより、 2枚の鋼板全体の平行度を測定することが可能となります。 【このシステムの特長】 ■3Dセンサを用いることにより、目視では難しい平行度検査装置の実現 ■複数の部材に対して、それぞれの平行度を数値的に表現 ■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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製造業向け外観検査ソフトウェア『gLupe』

製造過程で不良品を検知!少量の正常データのみで学習する外観検査ソフトウェア

ISPの『gLupe』は、Deep Learningを応用した外観検査用ソフトウェアです。 数枚の正常データから人工知能(AI)を構築し、製品の傷や異常を検知します。 Deep Learning特有の大量データの収集作業が不要なため、導入コストを最小限に抑えられます。 【特長】 ■Deep Learningを応用した外観検査用ソフトウェア ■少量の正常データのみで学習 ■データ収集コストを大幅削減 ■検出の難しかった不良品を検出可能に ■少量のデータでも学習する独自技術を採用 ※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。

  • 組込みシステム設計受託サービス
  • ソフトウェア(ミドル・ドライバ・セキュリティ等)

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【外観検査の知識】なぜ教師データをたくさん用意しないとけないのか

AI導入で最初に立ちはだかる“訓練データ”の重要性について説明します。

AI(ディープラーニング)を活用した画像認識・検査システムを導入する際、しばしば「訓練データはどれくらい必要か?」という問いにぶつかります。結論を先に言えば、答えは「決まりきった数字はない」が、導入成功のカギは「良いデータを適切に使うこと」にあります。 本記事では、訓練データの意義と活用法を以下のように解説しています: ・訓練データ/検証データ/評価データの役割分担 ・データの偏りを防ぐ設計 ・必要なデータ量は“変動要因”次第 ・ラベル精度とアノテーション設計 ・運用後の継続メンテナンス ※詳しくは関連リンク(ブログ)をご覧ください。

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【AI画像検査事例】7セグメント表示読み取り

建設現場の7セグメント表示のメーターを読み取りします!

建築・建設の業界でも弊社の検査システムは運用いただいています。 7セグメント表示のメーターの読み取りを検証しました。 EasyInspectorの「OCR」機能を使用することにより7文字の判定が可能でした。 画像自体が少しボケてしまっており、画像的に色のムラがありました。 画像中から読み取りやすそうな部分を抜き取って処理してみたところ、あまり綺麗に処理 できてはおりませんが一応 読み取ることはできました。 撮像条件を改善すればより鮮明に読み取りができると思います。 【使用ソフト】 EasyInspector710(旧EasyInspector) 現行『EasyInspector2』CP(制御盤・ControlPanel)パッケージ【デジタル7セグ表示読取】 『EasyMonitoring2』で検査できます。

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【AI画像検査事例】各種メーターを読み取る

AI画像検査ソフトでメーターを自動読取して業務効率化!

道路管理会社からメーターの読み取りの検査のお問合せです。 メーターの確認は様々な業界で大きな負担となっています。遠隔で監視してエラーが発生した時にだけ行くシステムを簡単に導入できることは大きな業務効率化と言えます。 【検査設定と検査結果】 送付いただいた画像にて検証を行った結果EasyInspectorで判定できました。左の画像は「メーター読み取り」機能を使用し、右の画像は「OCR Pro」機能を使用したライブ画像(上)と検出画像(下)を拡大しています。タクトは0.05秒。記録方法はCSVと画像で残せます。 現行『EasyInspector2』CP(制御盤・ControlPanel)パッケージ【メーター表示読取】 『EasyMonitoring2』で検査できます。

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【AI画像検査事例】デジタル7セグメーターの読み取り

AI画像検査でデジタル7セグメーターの読み取りします!

センサーメーカーでもデジタル7セグメーターの読み取りを監視を自動化したいとお考えでした。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「メーター読取」機能を使用することにより赤いメーターをモノクロ撮影したメーターの読み取りは可能でした。他の2色も併せて0.14秒で問題なくできました。上記読み取りに関しEasyMonitoringをご検討中とのことでしたが、 周期的な監視用途であればEasyMonitoringでも問題は無いと思いますが、トリガーをかけながら検査をするような運用であればEasyInspectorと産業用カメラを複数台組み合わせたシステムを構築した方が適しています。 【使用したソフト】 使用ソフト:EasyInspector(旧EasyInspector) 現行『EasyInspector2』CP(制御盤・ControlPanel)パッケージ【メーター表示読取】 『EasyMonitoring2』で検査できます。

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【AI画像検査事例】はんだの有り無しを判定

AI画像検査ソフトではんだの有り無しを判定します!

自動運転支援システムなどの制作メーカーは以前より弊社とお付き合いのある企業さまです。 今回は、はんだの有り無しを判定します。 EasyInspectorの「指定色の有無」機能を使用することにより検査することができました。 画像のように「未はんだ箇所の色だけを検出する」ことができれば、合否の判定が可能と言えます。 この検査は「未はんだ箇所の銅箔の色」が非常に重要で、この色が常に安定して同じ色とし て撮像出来れば検査は容易ですし、照明ムラなどによって「明るい銅色」や「暗い銅色」が 混在してしまうと、検査は難しくなります。 【使用したソフト】 使用ソフト:EasyInspector 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】塗装板のブツの検出

撮像の難しい塗装品のブツを検出します!

塗装品はブツ(不良)の撮像が難しいワークと言えます。 画像検査にとって不良部分をはっきりと捉えることはとても重要な要素になります。照明の当て方を工夫して検証します。 【検査設定と検査結果】 画像の様に検出させたい部分を矩形で囲む作業をアノテーションといいます。 実際はなるべく多くのブツを撮像してアノテーションする必要があります。 枚数は検査にもよりますが、50 枚程度は必要と考えています。ブツの大きさから、カメラを2台(検査タクトを考えると2システム)でのご提案となります。 DeepSkyというソフトで予め様々なパターンのブツを学習させることで、未知のブツに対しても検出ができるようになる仕様です。 【使用したソフト】 DeepSky

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