更新日： 集計期間:2026年01月07日～2026年02月03日
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AI画像検査ソフトでメーターの読み取りをします！
様々なデータ解析で社会貢献されているメーカーではメーターの読み取りにも弊社7の検査機器をご活用いただいています。分電盤に設置された７セグ表示の読み取りに関する案件です。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「メーター読み取り」機能を使用することにより2カ所の分電盤に表示されている数字の読み取りは可能でした。拡大して写っている方の画像であれば読み取り自体は可能でした。全体を写した画像の方は読み取るには画質不足です。読み取れた画像の方でも色味的にはギリギリで、明るさを少し調整すればもっと安定した読み取りができると思います。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector710 現行『EasyInspector2』CP(制御盤･ControlPanel)パッケージ【デジタル7セグ表示読取】で検査できます。
AI画像検査ソフトで紙管の判定を行います
サンプル画像を送付いただいた無料の簡易検証です。 以前よりお取引のある産業用制御機器メーカー様からです。 画像検査では撮像環境はとても大事なポイントになります。今回も撮影画像によって精度が変わってくる検査でした。 【検査設定と検査結果】 頂いた画像のままでは良い結果を得られなかったので、判定対象部分のみを切り出し検証 を行いました。その結果、今回検証した画像の場合では紙管の判定に対して視野を適切に設定できれば判定が可能でした。 OK 画像の枚数が少なかったため、左右反転した画像を作成して検証に使用しました。 OK 画像 10 枚と NG 画像 10 枚の合計 20 枚を使用して学習を行いました。 判定の検証には学習に使用していない OK 画像を 2 枚、NG 画像を 2 枚、合計 4 枚使用し ました。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky
納得できない結果や設定方法に疑問などがありましたらお気軽にお問合せください。
穀物乾燥機メーカーさまは弊社のHPよりAI（ディープラーニング）を使用した検査ソフトDeepSkyのWEBお試しを体験されていましたが良い検査結果が得られず、パラメーターの生成方法についてご案内しました。 ディープラーニングの検査に慣れている担当者さまはスムーズに検査ができますが、初めて使用される場合には思い通りの結果が得られないことがあるのは当然です、もし、納得できない結果や設定方法に疑問などがありましたらお気軽にお問合せください。 【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設定しました。今回は数字の1～4と数字がないもの５種類７枚の教師データを使用しています。全ての画像で正しく対象を識別できました。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky 検査個所数：2ヶ所 画面の中２ヶ所の数字を認識する
フィルム製造時に発生する様々な不良を見分けます。今回は７つの不良と良品のラベルを作成し、設定しました。
高品質なフィルムを制作されているメーカー様からサンプル画像100枚を送付いただいて検証しました。 DeepSkyの無料評価ではワークのいろいろな形状の不良の写真を送付いただく必要があります。 【検査設定と検査結果】 DeepSkyの検査機能を使用することにより様々な形の不良の有無を検出し、1回につき0.28秒の検査タクトで見分けるができました。左画像は設定、右画像は見つけ出したい部分を囲い、覚えさせるためのラベル分けです。 ・NG のどれかを検出したら不合格・OK のみを検出、または何も検出しなかった場合は合格といった設定を作成しました。 OKとNGをソフトに学習させることでお客様のご要望に沿う検査が行えるようになりました。弊社ホームページにはDeepSkyのお試しサービスがあります。ご活用ください。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky 学習版
製品パッケージのデザインの違い、同一のデザイン基材の違いをAI画像検査ソフトで判定します！
食品などのパッケージデザインはキャンペーンなどの展開でパッケージの小さな部分表示が変わったり色が変わったりするものをよく見かけます、よく似ているデザインのため包装パッケージを間違って出荷する事例があったとのことでお困りでした。今回はデザインの違い、同一のデザイン基材の違いを判定致しました。 【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撮像画面全体１枠のデザイン違いを検出し、見た目の似通った類似品（異品）を50秒未満で判定することができました。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：EasyInspector710 視野範囲：A4サイズ 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：弊社スキャナー 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
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画像検査ソフトで端子圧着の状態を検出し、OK/NGで判定します！
自動車及び建機用ハーネスのメーカーよりお問い合わせがありました。端子圧着の状態を画像検査により確認できないか得意先からの要望により当社ソフトで検査を行ないたいとのこと。無料の簡易評価を行いました。 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、検証結果を報告いたします。簡易検証ではご要望の検出/判定が可能か社内の機器で評価します。簡易検証で検出や判定できた場合、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】 弊社のDeeplearning機能を搭載致しました「DeepSky」にて検証をさせて頂きました。結果、各NG品を検出し判定させる事ができました。画像左では２種類の異常を判定している検出枠です。右画像では設定画面で確認できる検出数です。 ただ、今回の検証では一部、誤判定をする場合もございました。この為、今後は更に検証数を増やして検証等を行う必要が有るかと思います。
タップの有無や違いを検出し、見た目の似通った異品を判定！製品導入後も運用のサポートをいたします！
家電販売修理メーカー様も弊社の検査ソフトを組み込んだ検査を運用されています。今回の検証はサポートになります。設定方法をお尋ね頂きました。 導入、運用いただいているお客様も撮像環境や設定方法についてご連絡いただく事も多く、新たな検査項目の場合は簡易検証から新規のお客様と同様に手厚く進めていくこともあります。 【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1カ所のタップの有無や違いを検出し、見た目の似通った類似品（異品）を0.19秒で判定することができました。 【使用したソフト】 使用ソフト：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。
AI画像検査ソフトでハーネスの配線色の検査をします！
ハーネスの配線色の検査はこれまでにも多数お問い合わせいただきました。 今回もこの事例を簡易検証を行い報告致しました。 昨今の社会情勢から「検査の自動化」は進んでいます。 熟練作業員の高齢化や少子化や新型ウイルス蔓延による工場に人が集まらない事への対策を検討いただく時期が来ているように感じています。検査の自動化で業務効率化を応援します。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：EasyInspector 視野範囲：約32 x 25mm 検査対象の最小サイズ：2mm 検査個所数：13ヶ所 カメラ解像度：500万画素 レンズ焦点距離：25mm+接写リング0.5ｍｍ レンズと製品との距離：約170mm 照明：室内蛍光灯 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【指定色の有無】 『RakuiroChecker』で検査できます。
筒の部品に貼られているラベルの文字を読み取りし判定します！
医療機器や福祉機器を中心に様々な分野で活躍されているメーカーでも弊社の文字認識の機能を検討いただいています。 円筒の部品に貼られているラベルの文字読み取りは角度によっては文字の写り方が変わてしまうことが予想され、難しくなる想定ができる案件でした。 【検査設定と検査結果】 検査ソフトEasyInspectorの「OCR Pro」で判定できました。 検査枠は４つ設定し全部で32文字を0.57秒で判定しました。左の画像は検査枠で右の画像は二値化したあとの検出枠です。いただいた写真による判定でしたが、人が手で張り付けているということや円筒形であることなどがあり位置決めが課題になる懸念があります。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector710（旧EasyInspector) 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。
AI画像検査ソフトの海外での使用もサポートいたします！
中国より簡易検証のご依頼です。当社では、中国とマレーシアに代理店を契約しており現地での販売を拡大しています。 日本企業の海外製造部での運用のお問合せでも代理店をご紹介することもあります。 今回は製品に張り付けられているラベル表示の削れや傾きを簡易検証します。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorで検査が可能でした、左の画像はラベルの削れ⇒マスター画像との比較検査の設定 画像です。 右の画像はラベルの角度⇒寸法角度検査機能設定の画像です。こちらの機能を使用することにより3カ所のラベルの削れと角度を0.07秒で判定することができました。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【マスター画像との比較】 MS(MeaSure)パッケージ【位置・幅測定】【角度測定】で検査できます。
ナットの加工済面（表）未加工面（裏）を判別します！
同じ素材、類似の形でありましても、テクスチャーを感じ取り判定できる場合も多くあります。 商社や産業機器メーカー様への販売も致します。お気軽にお問合せください。 【検査設定と検査結果】 ディープラーニングによる画像処理でナットの加工有無（表裏）は判別可能でした。 切粉振りを行ったものと行っていないものは画像上の違いが殆ど無いため、検査上は同じ物として扱い、加工済 10 枚、未加工 10 枚の合計 20 枚を教師データとして使用し良好に判定できました。 ディープラーニング(深層学習)とは、人間が自然におこなう思考をコンピュータに学習させる機械学習の手法のひとつです。弊社の検査ソフトDeepSkyではこのAI技術で設計されています。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky学習版 検査個所数：1ヶ所（ワークが裏か表か判定）
製品ラベルの印字（傾きや色の濃さ、大きさ等）を検査、判定します！
梱包資材メーカーでの製品ラベルの検査です。 人手不足による検査自動化の要求は年々増加しています。新型コロナウイルスの蔓延により工場に人が集まらない状況がますます拍車をかけているように感じています。生産管理をスムーズに進めるために検査の自動化をご検討ください。 【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位置の違いを検出しました。良品であっても印字の傾きや色の濃さ、大きさ等が異なる為、その部分を検出し 「不合格」判定となりました。今後の検証で検査ソフトを変えて検証していく必要があります。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector710 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【マスター画像との比較】で検査できます。
AI画像検査ソフトで同軸線シールド残りを検出します。
電子部品、ケーブルなどのシールドを剥離する作業がうまくいかず製品に不具合が生じる事故が発生していました。 【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残ったシールド線の色を1秒未満で判定することができました。色の検出率が設定数より下回ると合格、上回ると不合格の判定に設定しました。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：EasyInspector300 視野範囲：20ｍｍ x 25mm 検査対象の最小サイズ：0.5mm 検査個所数：1ヶ所 カメラ解像度：36万画素 レンズ焦点距離：12mm レンズと製品との距離：40mm 照明：バックライト照明 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【指定色の有無】で検査できます。
電子基板に取り付けられている部品の極性が正しいかどうかの判定をします！
微細な電子部品の極性の検査などは、弊社ソフトEasyInpectorの得意とする分野です。今回も目視の外観検査では難しい繊細な案件を検証させていただきました。 【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8カ所の指定した色を検出し、1秒未満で判定することができました。検査項目以外の黒色部と検査部分の色の差が少ないため、色判定許容範囲をかなり厳しく設定しております。
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
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。
AI画像検査ソフトで製品の側壁に発生する傷の検査を行います！
今回問い合わせいただいた産業機器、機械メーカー様は今まで複数の簡易検証をご依頼いただいています。今回のご連絡は、側壁に発生する傷の検査方法のご相談です。とは言っても、進めている検査に 「傷」 の検出はマストではなく、どうやれば検査が出来るのか？の技術論の協力がほしいとのことでした。 【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1カ所の傷を1秒未満で判定することができました。上側からの撮像でうまくキズが捉えられている場合は傷ブツ検査機能を使用することで検出できる可能性があります。 産業機器メーカーからのお問合せも数多くいただきますが、エンドユーザーを交えたWEB会議やご来社で使用方法の説明や、デモンストレーションすることは無償で承っております。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector710 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【傷・ブツ検出】で検査できます。
AI画像検査ソフトでタイヤの種類を判定します！
自動車部品などのタイヤの種類を判定する簡易無料評価を承りました。 今回は写真を送付いただいてのトライでしたが実際のサンプルを送付いただくことが一番信頼できる内容を提出できます。その場合、良品と、検出したい不良のあるワークをいくつか送付いただく必要があります。詳細はお問い合わせください。 【検査設定と検査結果】 左の画像はアノテーション（覚えさせたい部分を囲う作業）です。右の画像はＯＫの画面表示です。タイヤの文字をDeepSkyで判定しています。 画像やＣＳＶで記録する機能も搭載していますので周辺システムとの連携も容易です。一品種あたり登録可能な検出対象の種類は1～1000種類（ここでの種類とは「ネジ」「乾燥剤」「トマト」など、アノーテーションする際に使用する分類名のことをいいます。100種類を超えて検出対象の種類を増やした場合、検出率が下がることがあります。） 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky
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
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）
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。
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。
基板の実装、ピンの取り付けや塗料のはみ出しなどの合否を判定します。
以前からお付き合いのある産業設備メーカーさまからのお問合せです。 当社検査ソフトは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があるかホームページでお確かめください。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの様々な機能を使用することにより55カ所の有無や位置の違いを検出し、見た目の似通った類似品（異品）を0.54秒で判定することができました。ピン等のNGについてですが、塗料の青を検出するのではなく塗られていない状態の黒色を検出したらOKという設定が安定し、また、はみ出たらNGといった設定をしている枠は検出箇所サイズ判定を使用せず、単純に枠の中の指定色のpixel数で検査する方が良いと報告しています。
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。
AI画像検査ソフトで生産管理のチェックリストのサインの有無を確認する検査を行います！
医療機器やインフラになど様々な機器の設計を手掛けているメーカー様は、以前よりお取引のある企業です。 今回は生産管理のチェックリストのサインを確認する検査の簡易検証をご依頼いただきました。 【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4カ所のサインの有り無しを検出しています。左の画像はマスター画像（検査枠の設定画面）です、設置した枠の中から検出されるサインの色が基準値内の場合 OK、そうでない場合に NG と なるように設定をしました。右の画像、青い枠は合格、赤い枠は不合格を示します。 サインの有る欄は OK、空欄は NG と判定されています。 チェックしたい欄に検査枠を設ければ記入の有無を検査できるます。 検査枠は最大 999 個まで設置できます。 【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。
AI画像検査ソフトで切断機器のパーツの不良を判定します！
工業用刃物メーカーではあらゆる対象物の切断に高品質・高精密・機能性を重視した生産を行っており、製品の品質管理を追求されています。 今回は切断機器のパーツの不良を判定する検証です。現状の検査方法は、目視と治具を使用して行われておりますが繁忙期 になるとおろそかになる傾向があり、クレームとなってしまう事故があったようでお困りでした。 多品種のワークのよくある事例ですのでイメージを持ちやすくするために弊社でも動画を作成しています。参考までにご覧ください。 「同時に２種類の部品の付け忘れを発見してコンベアを止める」https://skylogiq.co.jp/DIY_HowTo/368 【検査設定と検査結果】 不良部分を検出することは可能でした。しかしワークが多品種であったためサイズごとに適切な視野範囲の設定が必要になります。真上から不良が撮影できないものもありましたので穴を斜めから撮像する必要もあり位置決めや環境の条件が厳しくなる予想ができ報告しています。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky
電子部品実装ボードのチップコンデンサに印字されているOCR読み取りをします！
電子部品実装ボードのチップコンデンサに印字されているOCR読み取りは多くの会社でご活用いただいている弊社検査ソフトの機能です。併せて、部品の損傷、半田くず、ゴミの付着などを検出することもできる場合が多いです。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「OCR」機能を使用することによりICチップのシリアル番号をOCR読み取りができる部分とできなかった部分がありました。こちらの検証は2015年です、現在はバージョンアップし「PCRPro」機能として精度高く読み取りができるようになっています。左画像のように辞書登録をしたり二値化設定をして読み取りしますが、文字同士がくっついていたり、線が途切れたり点になっていたりすると難しい場合もあります。どのくらい二値化できるか弊社のEasyInspectorをお試しください。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector710 視野範囲：記録なし 検査個所数：3カ所 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。
AI画像検査ソフトで金属部品に挟まっている異物を検出します！
金属部品の検査は光の反射で検出が難しい場合が多くあります。 今回も白い異物が製品に挟まっている状況が不良となり、ハレーションと白い異物を間違いなく判定できるかがポイントとなる検証でした。 【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、金属部品に挟まっている異物を検出することができました。この評価は製品の反射が個々によって異なるため非検知エリアの追加と消去を設定し照明も工夫をしました。これによりハレーションと見た目の似通った白色の異物を0.22秒未満で判定することができました。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：EasyInspector310 視野範囲：10 x 15mm 検査対象の最小サイズ：記録なし 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：25mm レンズと製品との距離：300mm 照明：細径リング照明
様々な検査をAI画像検査ソフトで行います！
FA制御機器メーカーさまから様々な検査で導入をご検討いただいています。 「接着剤の有無」「嵌合爪はまり状態」「サーミスタ接着剤塗布確認」「リング部品有無」「表示銘板」「サーミスタ曲がり」「ネジの有無」「はんだ過多/過少」「リード線有無」「はんだ上がり」「熱溶着出来栄え」の検査を自動化したいとご相談がありました。 【検査設定と検査結果】 全ての検査項目で検査はおそらく可能でした。最初の検証のご報告は合否判定のみの簡易評価となります。 ディープラーニングによる画像処理の基本的な考え方は「覚えさせたものを見つける」ということになります。 例えば「サーミスタ接着剤塗布確認」を行う場合は良品（左）と不良品（右）の状態をそれ ぞれ指定し、学習を行うことで接着剤有無の区別ができるようになります。 導入ご検討の際は機器貸し出しサービス等をご利用頂き、実際に検査が可能なことを必ずお客様側でもご確認いただきます。
