更新日： 集計期間:2025年11月19日～2025年12月16日
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AI画像検査ソフトで半導体レーザチップの文字認識を行います！
熱可塑性樹脂のポリフェニレンサルファイド（PPS）を原材料として製造されるフェルールは多心光ファイバを高精度、高密度に一括接続するコネクタですが画像処理の分解能0.01μmは必須となり大変厳しい状況でMTフェルールの穴ピッチ測定希望でした。その他、半導体レーザチップの文字認識、接着剤の液滴の量の計測など合わせて複数のお問合せがありました。 【検査設定と検査結果】 半導体レーザチップの文字認識ではEasyInspectorの「OCR Pro」機能を使用することにより1カ所（15文字）の数字の読み取りができ、0.2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 検査個所数：1ヶ所（15文字）
AI画像検査ソフトで電子部品の連なった部品4カ所を判定します！
すでにEasyInpectorをご活用いただいている会社様からのご依頼で 電子部品のいただいた画像で寸法の設定をご提案しました。 ご購入後のサポートもご依頼ください。 【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連なった部品4カ所の検査枠を作成しY方向についての合格・不合格を判定することができました。 現在はマルチコントローラをご活用で複数の検査を１台のPCで運用いただいています。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector310(Ver.2.5.0.0) 現行『EasyInspector2』MS(MeaSure)パッケージ【位置・幅測定】【角度測定】で検査できます
AI画像検査ソフトで金属部品の穴有無、穴径を検出します！
金属部品の簡易検証の依頼です。弊社の検査ソフトは売り切りで組み込みやすい仕様になっているため産業機械メーカーや商社様からのお問合せも多数あります。 【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穴有無、穴径検査の検証を行わせて頂きました。 結果、穴の有無を検出し判定を行うことができました。 ただ、穴径の検査につきましては今回の検査条件、環境ではご依頼頂きましたおよそ ±0.05mm 以下の精度での検査は難しく、安定した判定とはなりませんでした。 この為、上記精度で検査を行われる為には測定部分を拡大して撮像し、カメラ解像度も 更に高解像度のカメラを複数台使用する等の検査方法を別途ご検討頂く必要があります。今回はEasyInspectorの「寸法角度検査」機能を使用しています。
AI検査ソフトで画像内の2色のネジを検出し判定します。
ネジをはめ込む際、正規の位置にはめ込まれているかどうかで、製品の完成に大きく影響してきます。その確認を、画像認識ソフトでできないかと考えました。 【検査設定と検査結果】 視野範囲の中に6つの穴があり、その内4つの穴にはシルバー色のネジ有りで、2つの穴には黒色のネジ有りという形が合格品でした。ですのでシルバー色のネジ有りの部分は、EasyInspectorの「色比較検査」の「マスター画像との比較」機能を使用して、検査枠をかけた位置にシルバー色のネジがあるかどうかを検査します。黒色のネジ有りの部分は、「色比較検査」の「指定色の有無検査」を使用しました。ネジがない時の黒色（背景）の部分はきれいな円状に対して、ネジがある時は三角形のような形になるため、検査枠に黒色が何ピクセルあるかを検査することができます。それぞれの検査枠に合格基準値を設けることで、4つのシルバー色のネジと2つの黒色のネジを認識することができました。
AI画像検査ソフトで金属製品の小さな部品の不良を検出します！
金属部品加工メーカーは小さい製品を取り扱うことがよくあります。金属品のボタンなどの検査対象物が10mmと小さく、かつ傷や変形した部分が更に小さい箇所となると、目視では確認しにくい箇所もあるため、不良品を出荷してしまう問題を抱えていました。そこで、画像処理ソフトを使用し、改善を試みました。 【検査品設定と検査結果】 ※傷ブツ（白ブツ）検出（検査前：検査後） ※非検知ピクセル設定（赤い部分は検知されない） EasyInspectorの「傷ブツ検査」の機能を使用することにより、検査対象物の中に傷ブツ（白ブツ）を検出したら不合格となるように設定しました。その際、照明の当たり具合により白光り部分が発生するため、非検知ピクセル設定を行い、誤検出が出ないようにしました。
印字する際に印字の欠け・カスレや、黒点による不良を出荷するという問題をスカイロジックのAI画像検査ソフトが解決します！
商品説明などのラベル製造業界では、一度に何枚ものラベルを印刷することで生産性をあげています。一方、印字する際に印字の欠け・カスレや、黒点による不良を出荷するという問題も発生していました。この不良出荷は多くのラベル製造会社が抱えている問題でもありますが、改善する手段として画像処理ソフトを使用しました。 【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、1つのラベルに3つの検査枠を設けて印字の欠け、カスレ、黒点の合否基準値を設定し、複数個所のNG部分を検出します。上の画像では、カスレの部分（NG）が赤く表示され、OK部分はそのままの表示となっています。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：EasyInspector710 視野範囲：60x 70mm 検査対象の最小サイズ：約5mm 検査個所数：3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』colorパッケージ【マスター画像との比較】で検査できます。
ワークの「印字の有無」「汚れ」を検出します！
精密洗浄剤製品、カーケミカル製品のメーカーからのお問合せで、ワークの『黒い点』の汚れを検出する簡易評価です。 優先順位(1)ロット印字の有無(2)ロット印字の適正位置（ボトルの裏表）(3)ラベルの汚れを自動化した検査運用をご検討でした。弊社には従来型のルールベース式画像検査「EasyInspector」とAIを使用した「DeepSky」の大きく分けた２種類の検査ソフトが一般的で今回はDeepSkyの得意分野で位置固定せずに画面全体から黒ブツ状の汚れを判定します。 【検査設定と検査結果】 結果と致しましては「印字の有無」「汚れ」に関しまして検出する事ができました。検査ソフト「DeepSky」にて「汚れ」部の映っている画像を複数枚（検証時は 5 枚）登録をして 「アノテーション」を行い「学習」を致しました。 ※汚れのサンプル品は 1 種類のみでございましたので、追加でもう 1 ヶ所に汚れを 再現致しました。 （透明テープを貼り、その上に黒点を再現しました）
作業員が治具を使用し複数回に分けて行う検査の工程を自動化します！
自動車やバス、トラックなどに設置する車内用カーテンはアコーデオン式にたたまれています。 付けられている「フック」や「タッセル」と呼ばれるベルトや「マジックテープ」など様々な部材が決まった位置に取り付けられていないと合格品とはなりません、作業員が治具を使用し複数回に分けて検査している現在の工程を自動化したいご要望です。 【検査設定と検査結果】 検査ソフト「DeepSky」を使用して検査しました。 まず見つけたい部材をアノテーションします（左画像）。検査部分をソフトに覚えさせるため、ベルト・部品 A・部品 B・マジックテープ・商品タグ の５種類 に分けて、10 枚の良品教師画像をアノテーションしました。次に設置されるべきエリアを指定しました（右画像）。 ワークを正しい指定位置に撮像する必要がありますがアコーディオン式なので位置の指定のために固定のための治具を使用した提案になっています。 指定の場所に指定の部材があればOKなければNGと精度高く判定することができました。
AI画像検査ソフトで1カ所のシールの有無を検出し、判定します！
医薬品メーカーでも他の業界と同じように製品の規定数を紙製の箱に入れシールで封をして出荷していましたが、シールの貼り忘れという事故が発生していました。 作業中の様々な向きや角度であっても位置固定がなく検出できるDeepSkyで検証致しました。DeepSkyはこういった検査が得意なソフトです、業界を問わずにご活用いただいています。 【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1カ所のシールの有無を検出し、0.23秒の検査時間で判定ができました。検査時間はパソコンのスペックなどで変わります。画像は報告書より切り抜きました。左画像ではラベル１種でシールを１つ検出するとOKの設定をしています、右画像では検査判定の「OK」と「NG」は誤検出なく判定しています。 頂いた画像での検査でしたが、今回はカメラなどの環境も想定でご案内しています。 カメラやレンズは許容できるワーキングディスタンスや視野範囲によって変わってきます。
AI画像検査ソフトで金属部品の寸法を判定します！
EasyInspectorの「寸法角度検査」機能を使用することにより2カ所の金属部品の寸法を判定することができました。画像の青枠は合格の検査結果の表示です。NG 品は予め設定した基準値を超える値となりましたので「不合格」判定となりました。赤枠は不合格の表示です。検査タクトは0.85秒でした。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector（旧EasyInspector） 視野範囲：約433x 317mm 検査対象の最小サイズ：0.5mm 検査個所数：2ヶ所 カメラ解像度：1500万画素 レンズ焦点距離：12mm レンズと製品との距離：約380mm 照明：直線蛍光灯 2本 照明と検査品の距離：約100ｍｍ上部より照射 現行『EasyInspector2』MS(MeaSure)パッケージ【位置・幅測定】【角度測定】で検査できます
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。
AI画像検査ソフトで樹脂製品のコーティング層表面の凹凸度合を定量化します！
セルロースファイバー樹脂メーカーでは表面加工の技術が繊細であります。今回はコーティング層表面の検査で物質の表面凹凸度合を定量化(数値化)するお問合せで、目視確認(官能評価)における表面凹凸度合が画像検査で判定できるか試すことになりました。 【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１カ所の（全体）のテクスチャーの違いを数値化できました。安定性も含め色の許容範囲等を細かく設定できるEasyInspectorで判定する方が結果は良好でした。どこまでを黒色として検出させるかや、どのくらいの色合いを黒色とするかといった設定はEasyInspectorにて行っております。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector710 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【指定色の有無】で検査できます。
AI画像検査ソフトでワッシャーの有り無しを検出します！
以前もお問合せいただいたことのある大手総合電機メーカー様よりDeepSky による簡易検証のご依頼です。 ワッシャーの有り無しなどはDeepSkyが得意とする分野です。AI（ディープラーニング）をより身近に体験いただくためにWEBお試しをお勧めします。 【検査設定と検査結果】 頂いた画像の中から OK10枚、NG10枚、合計20枚の画像を学習データとして使用し、それらを除く画像の中から OK5枚、NG5枚、合計10枚の画像を未知のデータとして判定を 行いました。 今回の検証の限りでは誤検出は無く、合計30枚の画像を全て正常に判定することが可能でした。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky
AI画像検査ソフトで成型品の傷ブツを検出します！
自動車部品などの樹脂成型部品には加工方法によりキズやブツ、異物混入など発生してしまう事例がありお困りでした。 【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視野全体の傷ブツを0.5秒で判定できました。検査枠は全体に２つ作成し「白」と「黒」分けて設定を作成します。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：EasyInspector710 視野範囲：10x 6mm 検査対象の最小サイズ：2mm 検査個所数：1ヶ所（全体） カメラ解像度：30万画素 レンズ焦点距離：50mm + 接写リング10ｍｍ レンズと製品との距離：190mm 照明：リング照明 照明から検査品までの距離：記録なし 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）
