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(ソフト) - 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

346~360 件を表示 / 全 446 件

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【AI画像検査事例】ピンの二重挿入検査

1カ所の穴の違いを検出し、見た目の似通った類似品(異品)を判定します!

工業用機械の刃物を中心に活躍されているメーカー様はAI(ディープラーニング)を用いたDeepSkyと従来型ルールベース式EasyInspector両方に興味をもっていただいたようで、サンプル品をお送りいただきました。今回はEasyInspectorでの検査のご報告です。 【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カ所の穴の違いを検出し、見た目の似通った類似品(異品)を1.64秒で判定することができました。ズレ補正枠はワークのカド部分(赤枠)と穴部分(水色枠)に設置しました。右の画像では溝の影になっている部分に、ピンの白い色が出現しており、その部分を差異として赤く検出して NG と判定しています。

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【AI画像検査事例】機械銘板の印字ズレ・印字の間違い

機械の銘板の印字ズレ、印字間違い、枠の途切れを簡易検証しています。

「機械の銘板の文字照合(比較検査)ができるシステムを探しております。」とご連絡をいただきました。電子計測器や試験機、産業機器の商社様です。 【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EasyInspectorの「マスター画像との比較」機能で0.22秒で判定できました。画像の赤い点と数字は検出箇所判定でピクセルの周長数を表示しています。 印字間違いや全体のズレなど、ぞれぞれに適した設定をすることができるので、 過剰検出や検出不足を防ぐことが可能です。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト:EasyInspector710(旧EasyInspector) 視野範囲:約246x 205mm 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:8mm レンズと製品との距離:約310mm 照明:直線蛍光灯2本 照明と検査品の距離:ワークの約100mm斜め上部 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。

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【AI画像検査事例】製品ラベルのズレ・印字間違い

製品に貼り付けるラベルのズレ・印字間違いなどの不良を検出します!

電子計測器などを製造されているメーカーでも製品に張り付けるラベル表示の「全体のズレ」「印字間違い(数字部分)」「枠線の途切れ」などの不良が出現しお困りでした。 そこで、サンプルを送付いただき簡易検証することになりました。 【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の検証結果をご報告しました。 ラベルに対する「全体のズレ」「印字間違い(数字部分)」「枠線の途切れ」を検出して不合格の判定とすることは可能でした。3 種類の検査項目を一度に検査可能です。 今回は NG がある部分のみに検査枠に設定しています。 実際はどこに NG がでるか分からないため「印字違い」と「枠線途切れ」は検査すべき 部分全てに設置する必要があります。

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【AI画像検査事例】アルミニウム加工品の「ブツ」と「ユジワ」検査

アルミニウム加工品のワークのブツや油の付着を検査します!

展示会ご来場のお客様からサンプルをお預かりしました。アルミニウム加工メーカーではワークのブツや油の付着にお困りでした。 昨今の情勢として、熟練作業員の高齢化や新型肺炎の蔓延により工場に人が集まらない事、そのほか働き方改革の実現のためにも、業務効率化を推し進める動きは大きくなっています。当社には様々なクライアント企業からのお問合せがありますが ますます、その動きは加速しているように感じます。当社の画像検査で皆様の効率化に貢献できれば幸いです。 【検査設定と検査結果】 「DeepSky」を使用致しまして「ブツ」や「ユジワ」を検出する事ができました。 ただ、1面のみの検査ではあらゆる面の検査はできませんので検査品を動かしつつ(照明の当たる位置を変えつつ)、検査を行う方法を分かりやすく動画でご報告しました。左の画像はアノテーションという見つけたいもの(不良)を囲う設定作業です、右の画像は検出枠です。

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【AI画像検査事例】溶接不良の検査

金属溶接部品の接合部分のビードズレ、ブローホール、ヤブレなどの不良を検出します!

自動車部品などの金属溶接部品は仕様違いにより接合部分のビードズレ、ブローホール、ヤブレなどは以前からお問合せが多い不良事例です。以前はEasyInspectorで位置固定しての検査でしたが2020年リリースしたDeepSkyの検査機能を用いての検査の設定が容易で位置固定無しでの検査が可能になっています。 【検査設定と検査結果】 検出したい対象箇所を枠で囲み、種類ごとにラベルを付与しました。OK8 枚、NG6 枚の合計 14 枚を教師データとして使用しました。学習は 2,000step 実行し、16 分程度でグラフは収束しました。時間は使用する PC のスペックにより増減します。今回の検査では学習させた不良箇所を検出することになるので、ひとつでも検出したら NG (カウントが 0 個から 0 個の時のみ OK)となるよう設定し、溶接不良の検出ができました。

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【AI画像検査事例】ブルーレイレコーダー背面表示検査

形の同じブルーレイレコーダーの背面表示、印字がかすれ不良を検出します!

一見似通った類似製品の製造をひとつのラインで行うことはどの業界でも一般的です。オーディオ機器メーカーでも形の同じブルーレイレコーダーの背面表示を間違う事故が発生したり、印字がかすれ読み取れない不良が発生していました。 【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6カ所の印字違いを検出し、見た目の似通った類似品(異品)を0.36秒で判定することができました。印字のズレが±1mm 程度は合格の場合今回の検査設定では不合格になってしまう為、設定を多少変える必要がございます。 例えば、照合レベルを大きな値に設定する、あるいは各検査枠のズレ補正を「おまかせ」にして各所でズレ補正を行い、位置ズレにつきましては別途寸法角度検査で検査する等の方法があります。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト:EasyInspector310 視野範囲:約200 x 130mm 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:300万画素 レンズ焦点距離:12mm レンズと製品との距離:280mm 照明:室内蛍光灯

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【AI画像検査事例】金属部品の組み立ての方向違いを判定

金属製品の方向間違いで組み立てた異品を検出し、判定します。

50mm程度の金属製品中にある細かい部分の組み立て実装では、見た目のシルエットがほぼ同じため方向間違いで組み立てた異品を出荷するという事故が発生していました。今回はそんなお困り事の解決のために画像検査の判定テストを試みました。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「色比較検査」機能を使用することにより部品の向きの違いを検出し、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。ピクセル検出率合否基準値を設定します。ここでは検出するシルバーの色が上限値を超えたら不合格となるよう設定しています。写真の赤い部分が指定色を検出したピクセルです。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト:EasyInspector310 視野範囲:250 x 200mm 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:300万画素 レンズ焦点距離:35mm レンズと製品との距離:300mm 照明:ドーム照明

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【AI画像検査事例】コンテナの汚れ検査

クレートの鳥のフンや紙などの異物、変形等を検出し判定します!

食品メーカーでは搬入の際クレートを利用する場合があります。クレート回収時には解放された倉庫や野外に置かれていることもあり鳥のフンや紙などの異物、変形等があるようです。 今回、お客様に気持ちよくきれいなクレートで製品を受け取っていただきたいとの要望があり、コンテナについた汚れや異物を検証しました。 【検査設定と検査結果】 鳥のフンについては右の画像にあるように白、黒、茶の絵具を用いて検証しました。左画像のように検出をさせる部分をアノテーション(検出部を枠で囲う作業)後に「学習」を させます。 NG 品種毎に10 枚ずつをアノテーションしました。「認識点数(規定値)」は「10」(デフォルトは「60」)として検出ができました。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト:DeepSky学習版 視野範囲:400 x 300mm 検査対象の最小サイズ:10mm 検査個所数:1ヶ所画面全体からNGを見つける カメラ解像度:130万画素 レンズ焦点距離:6mm レンズと製品との距離:580mm 照明:窓際など朝夕の明るさが違う場合には照明設置をお勧めします。

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【AI画像検査事例】ラベル印字のロット番号の文字読取検査

数字を認識する機能を導入して、「文字違い」「印字ミス」を検出できるようにしました。

商品説明などのラベル製造業界において、数字を印字するケースは多くあるかと思います。カスレや黒点を検出することができても、印字されている数字自体が間違っていたら元も子もありません。そこで、数字を認識する機能を導入して、「文字違い」「印字ミス」を検出できるようにしようと考えました。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「OCR Pro」機能を使用することにより、1つの検査枠から複数個(文字数分)のロット番号を読み取ります。読み取りにくい文字は1文字ずつ学習させて検査することも可能です。上の右画像は「8306」という数字を読み取れています。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト:EasyInspector710 視野範囲:60 x 70mm 検査対象の最小サイズ:約5 mm 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:35mm レンズと製品との距離:約360mm 照明:室内灯 現行『EasyInspector2』RD(ReaDing)パッケージ【OCR(文字認識)】【機械学習OCR】で検査できます。

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【AI画像検査事例】電子部品の検査と記録

小さな電子部品を検査して、CSVと画像で記録します!

既にEasyInspectorを運用いただいている電子部品メーカーでも新たな検査を自動化するべく設定方法のお問い合わせがありました。現在お使いの撮像環境をそのまま別の検査で利用したいとの要望はありましたが、検査対象のサイズが小さくなるためにサンプルを送付いただいて検証することになりました。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「OCR Pro」機能を使用することにより5カ所を良好に検査することができました。弊社備品のリング照明では大きさが足りなくワーク全体の撮像は出来ませんでしたがご要望の検査は全て確認ができました。 指定部品印字が確認できるようにカメラとレンズ は真上に設置しました。 今回の検査枠は5つ作成しています。 画像の左は検査結果画面に表示されるリストです。右の画像はCSVと画像で記録のための詳細設定画面です。

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【AI画像検査事例】基板の極性確認、標印確認

基板の複数の検査項目をそれぞれ検査し判定します!

基盤の検査のご要望があり複数の検査項目を1度に検証致しました。 部品有無検査 極性確認 標印確認 半田ブリッジ有無検査の判定です。 EasyInspectorを使用し検査枠を5つ作成しました。(1)(2)は部品が正しい位置に搭載されているかを検査しています。「色比較検査・指定色の有無検査」機能を使用しました。 検査枠(3)では「色比較検査・マスター画像との比較」を使用し、極性確認(正しい向きで搭載されているか)検査枠(4)では標印確認「BAR/QR/OCR・文字認識(OCR)」の機能を使用しました。検査枠(5)では半田ブリッジの検査で「輝度変化検査・計数 ピッチ検査」の機能を使用しすべての検査で1秒未満の判定ができました。

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外観検査ソフト「Roxy AI」動作推奨モデル

精度を確かめながら安心してAIを作りこむことが可能!3つ推奨モデルをラインアップ

「Roxy AI」は、高品質なAIを短時間で作成できるため、多品種小ロットの 検査に適している外観検査ソフトです。 独自のAI作成プロセスに従えば、誰でも確実に高精度なAIを作成可能。 ワンクリックアノテーション、パーセプション、触診など、使い勝手を とことん追求した独自の機能がAI作成プロセスを支援します。 アプライドでは、動作推奨モデルである『Be-Clia Type-T11IS12/13/14』を 取り扱っています。 【Roxy AI 特長】 ■確実に精度を上げるプロセスが明確 ■様々な製造システムとの連携個別要件の対応が可能 ■判定方法をルール化できない不良の検出が得意 ■ベルトコンベアや洗浄設備などに残った製品や部品を検出 ■油や埃が多い場所でも問題なし ■win soft 協業モデル ※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。

  • その他検査機器・装置

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【AI画像検査事例】シルク印刷の文字検査

画像検査でシルク印刷の文字カケ等の検査をします!

シルク印刷工程で 時々発生している 不良状態写真サンプルを送付いただきました。画像検査でシルク印刷の文字カケ 等の検査導入は可能でしょうか?と言ったご相談です。「カケ」や「カスレ」を簡易検査します。 EasyInspectorの「マスター画像との比較」機能を使用することにより検査することができました。 お預かりしましたサンプル品のうち、目視で一番小さな不良があるサンプル品で検証を行いました。 結果、限られた条件の中(※)でしたら、欠けの不良の検出自体は出来ました。その条件以外では、製品の性質と形状上、不良以外の部分を多く誤検出してしまいました。 ※限られた条件というのは、検査対象の印字部分を 1 か所に絞って検査を行ったときになりますので、同じ条件で運用しようとすると、検査範囲はかなり限定的になるかと思われます

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【AI画像検査事例】塗装剥がし忘れの検査

塗装がある部分と剥がした部分を識別し、塗装のはがし忘れの可否を検査します。

エアーポンプのメーカー様からのお問合せです。今回は塗装のはがし忘れの可否を検査します。 当社スカイロジックは 2,000 例以上の画像検査の実績があります。金属、プラ、食品、電子基板、医薬品など検査事例として多数掲載していますので、ご検討中の検査と同様の事例があるか事例検索ツールでご確認下さい。 【検査設定と検査結果】 お送り頂きましたサンプル品にて検証を実施致しました。塗装がある部分と剥がした部分を識別可能でしたので、剥がし忘れは検査可能と思います。側面を同時に検査し、印やラベルの有無を確認することは可能と考えております。ただし、どちらの場合も複数面の検査となり、位置ズレが検査に影響してしまうため、治具等でワークの位置を固定する必要があると考えています。(検査が1面だけであれば恐らくズレ補正機能が使用できます。)左画像は撮像環境です。右の画像は設定内容です。

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【AI画像検査事例】コンタミ汚れ検査

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。

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