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(リン) - メーカー・企業と製品の一覧

外観検査ソフトの製品一覧

301~330 件を表示 / 全 416 件

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【AI画像検査事例】イチゴの収穫時期

AI画像検査ソフトでイチゴの収穫時期の判別します!

産業設備のメーカー様からのご依頼でイチゴの収穫時期の判別を簡易評価します。サンプル画像 58 枚を使用し、検査しました。 (OK と判別されているイチゴ 34 枚・NG と判別されているイチゴ 24 枚) 【検査設定と検査結果】 結果、「収穫可能なイチゴ」は全て正しく検出可能でした。 教師画像 正判定 100%(20/20枚)誤判定 0%(0/20枚) 未学習画像     94%(32/38枚) 6%(2/38枚) 合計        96%(56/58枚) 4%(2/58枚) しかし、NGとされているイチゴの中でも、人の目で見たときにもOKに近いようなイチゴが2つ、収穫可能と誤判定されてしまいました。 (1)まだピンクっぽい色のため収穫 NG…NG1(ピンク) (2)まだ白かったり緑色のため収穫 NG…NG2(白 or 緑) (3)収穫しても良いイチゴ…収穫OK   三種類のラベルを作成し、学習を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。画像はアノテーションです。

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【AI画像検査事例】ウレタンの寸法検査

無料評価サービスでは弊社で照明、カメラ、レンズなどを用意して、見たい欠陥が検出できるかどうかテストします

高精度、高速搬送を得意とされるカスタム自動機のメーカー様からの簡易検証の依頼です。 EasyInspectorの「寸法角度検査」機能を使用することにより8カ所の枠による4辺の寸法の計測が可能でした。今回の設定では2 つの枠で検出した値の差で寸法を求めています。左の画像では2つの枠の検出を表しています。右の表では004枠が公差外の「不合格」表示になっています。今回 500 万画素カメラを使用したので、横が 2592 pixel となります。 視野が約 700mm ですので、1pixel のサイズは「700mm÷2592pixel=0.27」となります。 今回のお送り頂いたサンプル品は上記の精度で識別できましたが、公差からするとできれば 1pixel を 0.1 程度で検査を行いたい公差です。 例えば 2000 万画素カメラであれば横 5400pixel ですので、1pixel のサイズは 0.12 となり、 より正確な計測が可能です。そのため、別のサンプルでの検証が必要です。今回のタクトは0.44秒でした。

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【AI画像検査事例】アナログメーターの読み取り

工場内のアナログ計器を読み取りします!

工場内のアナログ計器を遠隔で確認したいとお問い合わせがありました。 ■屋内のメーター 屋内のアナログメーターでしたら読み取りは可能だと思います。 ただ、夜間も検査する場合は昼夜で明るさを一定にする必要があります。 ■屋外のメーター 屋外のメーターは照明が必須になりそうです。 また、照明を使用しても昼夜で明るさや影の変化が出てしまうと思いますので メーターを囲うものや、メーター用の屋根のようなものを設置する必要がありそうです。 他に、屋外での読み取りが困難な理由としましては電源の問題があります。 EasyInspectorの「メーター読取」機能を使用することにより1カ所の測定数値を読み取ることが可能でした。光量差についてですが、画像の右は読み取れていますがと左の画像は違う部分を針として読み取ってしまっているため、誤判定しております。安定的な読み取りのできる撮像環境づくりが重要になります。

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【検査テクニック】DeepSkyの機能1–エリア判定

AI画像検査ソフト『Deepsky』現場目線の機能を一つご紹介します!

▼機能:エリアごとのOK/NG判定 「画像の中に何が何個検出されたか」だけではなく「どこに検出されたか」で判定する機能です。 用途によっては画面全体での個数では正しく判定できない場合があります。例えば下のようにコンデンサ2個、向きが互い違いになっている場合です。この場合、コンデンサの向きがそれぞれ逆になっていれば不合格とすべきですが、全体の個数としてはどちらも極性マークが上にある物と下にある物、それぞれ1個ずつとなるためどちらも合格となってしまいます。(図1) このような場合はエリアごとに分けて判定を行います。下の点線の枠のように、あらかじめエリアを決めておいてそれぞれのエリアで個数判定を行います。(図2) それぞれのエリアの中で: 「上向きのコンデンサが一つ検出されたらOK」 「下向きのコンデンサが一つでも検出されたらNG」 といった設定を行います。(図3) これにより同じ個数で互い違いになっているNG品でも正しくNG判定できるようになります。(図4)

  • 20200916-144001-186.png
  • 20200916-144053-151.png
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【AI画像検査事例】金具のキズ・サビ・ダコンの検出

車のシートベルトの金具のキズ、サビ、打痕を検出します!

車のシートベルトの金具の簡易検証です。 当社は静岡県浜松市にあります。自動車の部品製造の盛んな地域になり、2000例以上のの産業機器メーカーや製造業に導入いただいた実績もあります。売り切りで組み込みやすい検査ソフトを設計しておりリピートのお客様も多数いらっしゃいます。 【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カ所を0.55秒で検査することができました。画像は今回の撮像環境です。 お預かりしたサンプル品を、全て同じ照明条件・検査設定で検証してみました。その中で、 キズの一部の不良品とダコンの不良品は、検出ができませんでした。 その他のサンプル品は、検出したいキズ・サビを検出することができました。

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【AI画像検査事例】プラスチック成型品の不良検査

プラスチック成型品の不良部分を検出しています!

プラスチック製品加工のメーカーからのお問合せです。 多品種少量生産の場合でも、弊社の画像検査が業務効率を助けます。 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。 【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4カ所の検査枠内の不良部分を検出することができました。画面全体から検査枠を 4 分割にすることで、それぞれの検査枠 でズレ補正ができるようになります。 そのため、良品部分でも検出してしまうノイズ (極小な差異)を抑えることができます。

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【AI画像検査事例】製品の文字・マーク等の検査

製品の複数文字やマークの表示の欠け・かすれの検査と、検査内容を画像とCSVで記録します!

自動運転支援システムのメーカーでは製品管理のために弊社の文字読み取り機能を検討いただきました。 製品には複数の文字やロゴマークが表示されています。表示の欠け・かすれや記録のための検査が読み取り機能で容易になります。 こちらもよくある事例で様々なメーカーで応用した運用をいただいています。 【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検証を行った結果EasyInspectorで判定できました。欠け・かすれの検査:マスター画像との比較機能、文字読み取り(記録と正誤判定):OCR機能を使用しました。26カ所の検査枠を設定し、1.95秒の検査タクトを要しました。記録方法はCSVと画像で記録することができます。

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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】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】電子基板の異品を検査

17カ所のコネクタ差込口の有無や違いを検出し、見た目の似通った類似品(異品)を判定します!

基板の実装についてのお問い合わせです。基板についての検査は弊社へのお問合せで一番多いと言えます。 弊社の検査ソフトはすでに各所で基板の画像検査でお使いいただいています。 電子部品メーカー様からサンプルを発送いただきました。 【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17カ所のコネクタ差込口の有無や違いを検出し、見た目の似通った類似品(異品)を0.24秒で判定することができました。 青丸で示した箇所が部品の色違いによって検出された箇所です。 黄色矢印で示したような箇所は設定で消しきれなかった誤検出ですが、色違いによる検出量 よりも明らかに小さいため、検査には影響しません。

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【AI画像検査事例】製品のラベル銘板の検査

AI画像検査ソフトでラベル銘板の異常を検出する検査を行います!

画像検査ソフト『EasyInspector』では、様々な検査ができます。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います。 【検査設定と検査結果】 お預かり中のサンプルで検証した結果、EasyInspectorの「マスター画像との比較」機能や「BAR/QR/OCR」機能を用いて銘板に反りが無い状態で、一部マスクの設定をすることで異常の検出は可能でした。 当社では自動車部品などの製造業の盛ん静岡県浜松市にて様々な産業用機械、制御機器メーカー、エンドユーザーのお客様がいらっしゃいます。2000例以上の提供、サポートしてきた実績もあり、売り切りで組み込みやすい検査ソフトを開発しています。

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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】金属製品の寸法検査のサポート

金属製品の寸法検査と運用についてのサポートいたします!

以前よりお取引のある、産業機器メーカー様からのお問合せです。 様々な部品や不良にご利用いただけるEasyInspectorですが、設定の方法などで検出の精度が変わってくることがあります。売り切りの検査ソフトではありますが、導入後もサポートさせていただきます。 【検査設定と検査結果】 「指定色の有無検査」にて検査を行う方法につきましては今回の逆向きの画像の場合は偶然、少し上方向に上がっていた為検出できた可能性が高く、この為上記右画像「指定色の有無検査」での検査方法につきましては、一旦保留とさせて頂きまして「寸法角度検査」での検査方法にてご検討頂きます様お願いしました。 「寸法角度検査」の場合でも検査品の位置が(画面上の)上方向に上がっている状態の場合には正しい角度の検出がされない場合も考えられます。検査枠をもう一枠追加し、そちらで色検査等の設定を行い検査品が上がり過ぎていないかを確認する枠を設置する方法が有効です。

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【AI画像検査事例】緩衝スポンジの有無

緩衝スポンジとプラスチック部品の有無を検査します!

製品を梱包する発泡スチロールに取り付けされている緩衝スポンジを検査します。 木工やプラスチックの加工機械メーカー様からのお問合せです。 表面、裏面にそれぞれ貼り付けたグレーと黒の緩衝スポンジの有無検査で、位置精度は今のところ必要なく、部分的に有り無しを判断し、全体として貼られてるかどうかを判断できれば良いとご相談いただきました。 【検査設定と検査結果】 お送り頂きましたサンプル画像にて緩衝スポンジの有無検査を行いました。 EasyInspector の「指定色の有無検査」を使用することで緩衝スポンジの有無を判定することが可能でした。また、同じ機能を使用してプラスチック部品の有無も判定することが可能でした。今回は部品が装着されている画像(オモテ・ウラ)をお送り頂きましたので、ペイントソフトで部品が一部無い状態(NG状態)の画像をテスト用として作成し検証致しました。左の画像は検査枠です。右の画像は検出枠です。

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【AI画像検査事例】金属製品の打痕・キズの検出

AI画像検査ソフトで金属製品の打痕やキズを検出します!

二輪や自動車部品などの金属製品の打痕やキズの簡易検証を行いました、見た目がほぼ同じため類似の不良品を出荷するという事故が発生してお困りでした。 検査工程では安定した検査精度の追及とコストダウンなどを目的に自動化がすすめられています。 工員の高齢化などによる人材不足が顕著になる中「日本のものづくり」を守るために画像検査で業務効率アップをご検討ください。 【検査設定と検査結果】 お預かり中のサンプル品を用いて検証を行ったところ、打痕やキズを検出することは可能でした。ただ良品にある小さな打痕やキズ、または画像上でそのように写ってしまう表面状態のものは異常として検出されました。 サイズが極端に小さい物などは検出対象を「打痕大」、「打痕小」などに分けて、「打痕大」が見つかった時のみNGとするなど対応方法はあると思います。

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【AI画像検査事例】成型品表面検査

プラスチックやゴムの製品のメーカーの不良検出も弊社の画像検査ソフトを運用いただいています。

Windowsソフトを操作する要領で運用できることも、初めて画像検査を導入するエンドユーザーからの問い合わせが多いポイントです。要望の多い「コンベア上で同時に検査とカウント」「読取困難な刻印のOCR」など実際の運用時に役立つ関連ソフトも今年に入って開発しました。このほか幅広いシステム運用が可能になる「拡張コマンド」をオプションで追加することができます。 【検査設定と検査結果】 画像は「アノテーション」と呼ばれる、検出を行う部分を枠で囲む作業です。 枠で囲まれた部分を「学習」させることにより対象を検出できました。 また、実際の運用のイメージとして、例えば移動する製品を連続撮影して異常が見つかった時に・ランプを点灯させる・ブザーを鳴動させる・コンベアを止めるなどを行うことができます。

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【AI画像検査事例】篏合隙間・外形不良検査

AI画像検査ソフトで製品画像から篏合隙間・外形不良を検出し判定します!

電子部品メーカーからのお問合せです。昨今コンプライアンスやセキュリティーの観点からサンプル送付が難しい事業所が増えています。 DeepSkyは不良箇所を学習させる方法で設定を作成していきます。そのため、検査内容にもよりますがサンプル送付が難しい場合、良品画像と不良画像データを20~30枚程度ご用意して頂く必要があります。 まずは、どのような検査内容か把握する必要があり、OKとNGの画像を数枚程度お送りいただくことからのスタートとなることが多いです。 【検査設定と検査結果】 送り頂きました画像にて検証を行った結果、良品と不良品の識別は可能でした。 画像が 8bit のモノクロ画像でしたので 24bit に変換してから検証を行いました。 今回の検証は 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。 良品と不良品をそれぞれ異なるラベルで学習させ、識別できるように学習させました。

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【AI画像検査事例】金属部品のワレの検出

AI画像検査ソフトで金属部品のワレを検出します!

自動車部品などの高品質な鋳造・機械加工、塑性加工、音響製品の製造・販売し国内外に納品している以前からお取引のあるメーカー様から簡易検証のご依頼です。今回は部品の割れについてです、いただいた画像を用いトライしました。 「ワレ小」についてはサンプル数がある程度確保できているため、検出できなかったものについて理由を予想することができました。 「ワレ大」、「腕部ワレ」に関してはサンプル数が少ないためか今回の検証では十分な結果を 得ることができませんでした。 報告書では「ワレ小」の画像を中心に掲載し、その他の不良については参考画像として掲載 しています。 今回の検証で実際に検出できたワレよりも、小さい・細い・短い・薄い・暗いなどの判別し にくい要素があるものは検出できていません。 「小さい・細い・短い」に関しては視野全体に対してサイズが過少なために検出できていない可能性が高く、視野を分割することで今の解像度のままでも検出できる可能性がありま す。 「薄い・暗い」などは撮像方法の検討が必要かも知れません。またワレの深さが浅いなど根 本的に写りにくい種類の不良がある場合は検出の難易度が高いです。

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【AI画像検査事例】ワッシャーの表裏

AI画像検査ソフトでワッシャーの表裏を判別します!

自動車用高性能部品や精密加工品メーカー様からのご依頼でワッシャーの表裏を判別しました。 弊社にもワッシャーは数種在庫がありましたのでお客様送付のサンプルではなく、こちらで準備した模型で判定し簡易検査のご報告をしています。 【検査設定と検査結果】 弊社にあるワッシャーで確認してみたところダレ有りと無しを別の物として認識することは可能でしたので、恐らくお問い合わせの検査も可能と考えております。画像では弊社のDeepSkyというソフトを使用し、ダレがある側を「オモテ」、平らな側を「ウラ」として学習させ、判定を行っております。より詳細な検証を行うにあたり、一般的には2つ方法があります。 (1)お客様側で検査可能な画像をご用意頂く方法検査物とカメラのレンズ先端までの距離を固定して、良品/不良品を真上から撮像した画像をご用意頂ければ弊社にて検査可否を検討させて頂きます。 (2)貸し出し機を使用してお客様側で検証を行って頂く方法弊社の貸し出し機器を使用してお客様側で直接検査可否の検討を行って頂くことも可能です。機器の貸出し状況によっては順番をお待ち頂く場合があります。

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【AI画像検査事例】外周部分の割れ

AI検査ソフトで特殊鋼具の外周部分のワレを検査します!

自動車部品などの特殊鋼具のメーカーからのお問合せです。 カシメ部分の割れについて簡易検証することとなりました。 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生産効率の良い検査をご提案します。 【検査設定と検査結果】 外周部分のワレは、上側からの撮像では捉えることができず、また横からの撮像では形状の凹凸の影を誤検出してしまうため検査は困難と判断致しました。 検証した範囲では、斜めの面は上から撮像すると影になってしまい、ワレ自体を捉えることができません。 側面からの検出も安定しないためこの斜めの面に関しては検査が困難です。上側から捉えられる上面のワレに関しては検出可能でした。また、ダレの有無も上側からの撮像で可能でした。 当社ホームページには検査ソフトのWEB無料お試しを公開しております。AI(ディープラーニング)を使用した検査ソフトを実際に体感いただく事もできます。

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【AI画像検査事例】ワッシャーの判別

AI画像検査ソフトで部品(ワッシャー)の変色を見分ける検査を行います!

部品(ワッシャー)の変色を見分ける無料評価の依頼です。 微細な電子部品から大型の耐火ガラスなどを製造するメーカーさまよりお問い合わせがありました。今後の展開を期待しつつ入口としての簡易検証ではワッシャーを判別するテストを行いました。 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】 通常のワッシャーを OK、黒色で一部を塗られているワッシャーを NG としてラベルを付 けました。 位置を変えた画像でひとまず 6 枚をアノテーションしました。正しく検出されています。 OK がいくつあれば合格 / NG があったら不合格といった設定が可能です。 その他詳細設定で認識点数やエリア判定も可能です。

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【AI画像検査事例】ハトメ有無検査

AI画像検査ソフトでハトメの有り無しとラバー部品有り無しの検査をします。

自動車部品などの金属プレス加工製品でもハトメを取り付ける工程がよくあります。 今回はハトメの有り無しとラバー部品有り無しの検査をします。良品と部品が付いていない不良品を送付いただきました。 【検査設定と検査結果】 DeepSkyの検査機能を使い良品と、部品が全部ついていない不良品だけを教師として使用してランダムな位置のハトメが無いものをNGにすることができました。 ハトメ(とラバー部品)が正しい数量検出されたときのみ合格となるよう設定しています。ハトメがひとつでも無いと、数量不一致でNGとなります。 「どこのハトメが無いのか」まで確認したい場合はエリア指定の機能を使用すれば可能ですが、ひとまず今回はOKかNGかだけを判別するような設定で行いました。 左の画像は「アノテーション」と呼ばれる覚えさせたい部分を囲う作業です。 右の画像は検出枠の画像です、数字はAIの自信度数%で「認識点数」と呼んでいます。

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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】金属部品の寸法測定(3)

AI画像検査ソフトで金属部品の寸法を測定します!

自動車メーカーが使う金属品は打痕や黒点などで不良を出荷する場合もございますが、寸法が違っていては元も子もありません。その寸法を検査するべく、弊社のソフトを使用する経緯となりました。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「寸法角度検査」の機能を使用して、3箇所それぞれ長さが違う部分を測定しました。まず、エッジをくっきり出すために、バックライトを使用しましたが、検査対象物をそのままバックライトの上に置いた時に、光が不規則に反射してエッジがぼやけてしまいました。そのため、ガラスの上などにおいてバックライトから40mmほど離した状態で撮影しました。検査対象物が暗く見えるので、明るい部分から暗い部分を上下で検出して、寸法を測りました。

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【AI画像検査事例】ダイカストのバリ、カケ、穴有無検査

AI画像検査ソフトでダイカスト製品の不良を検査します!

ダイカスト製品のコンベア搬送中の検査で、穴径公差は±0.05、公差は±0.4、検査タクト10sec以下、コンベアの搬送最低スピード 1,000mm/分という具体的なお問い合わせの検証です。バリ、カケ、穴の有り無しについて検証しました。 ダイカスト製品はこのところも弊社へのお問合せが多いワークですが、2017年時点でもお問合せは多数ありました。現在ではAIを使用した検査ソフトDeepSkyで容易に精度高く検査ができる案件も当時は従来型の検査ソフトEasyInspectorでの検査を行っていました。 【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画面の視野中に2ヶ所づつの検査枠を設定して、カメラ複数台の検査を提案しています。1回の撮影と検査のタクトは0.54秒程度でした。

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【AI画像検査事例】金型製品の組付検査

金型製品の14カ所の部品の有無や組付け位置の不調を検出します。

金型メーカー様から製品の組付けについての検査依頼です。組付け間違いは様々な製造現場で課題となっています。今回は表面11か所、裏面3カ所の組付け部分の不良を探します。安定的な良品出荷を画像検査ソフトはサポートします。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「マスター画像との比較・指定色の有無検査」機能を使用することにより14カ所の部品の有無や組付け位置の不調を検出し、見た目の似通った類似品(異品)を表面0.76秒、裏面0.29秒で判定することができました。製品を治具固定して上下からカメラレンズ、照明を設置して要望にあった検査タクトの短縮を提案できました。

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【AI画像検査事例】金属ワイヤーの検査

直径約0.05mm×長さ約4mmの金属ワイヤーの本数を計測します!

電子部品の導通検査を行う業界では、小さく細かい部品を扱いますが、その中でもワイヤーの計測を目視で行うと、計測ミスが出やすいです。計測手段として、幅1.6mmのスリットが5本入った樹脂プレートを使用し、直径約0.05mm×長さ約4mmの金属ワイヤーの本数を計測していました。この作業を1秒未満で計測できるソフトを弊社からご紹介させて頂きました。 【検査設定と検査結果】 ※検査結果画像を拡大したワイヤー計数(OK:NG) ※赤矢印がワイヤー ※右画像は右隅に1本多く検出されたためNG EasyInspectorの「輝度変化検査」機能を使用することにより、プレートの隙間から見える複数個(5本)のワイヤーを検出します。バックライト照明を使用して、明るい背景から暗い縦線を検出する設定にします。これらの設定により、小さく細い対象物でも検出可能になります。

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【AI画像検査事例】QRコードの読み取り

AI画像検査ソフトで2カ所のQRコードを読み取り、記録をします!

インフラシステムを手掛ける以前からお取引のある会社からのお問合せです。QRコードの読み取りの検査で、サンプルを送付いただき、どのくらいの大きさで読み取りが可能になるか検証しました。 実用性の高いコードとして、いたるところでQRコードを見かけます。当社の検査ソフトではCSVや画像による検査結果保存が基本的な機能として搭載されています。メーカーの様々な管理に弊社のコード読み取り機能をお役立ていただいています。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「Bar/QRコード読取」機能を使用することにより2カ所のコードを読み取ることができました。 左画像で表示している不合格は「QR 幅:約 33 ピクセルでは読み取り不可」の状態です、「QR 幅:約 40 ピクセルでは読み取り不安定」、右の画像で表示している合格は「QR 幅:約 47 ピクセルで読み取りが安定」しました。 1400 万画素カメラ、8mmレンズの組み合わせで何パターンか読み取りテストしました。 QR コード 1 個分の幅が 50 ピクセル前後になるように環境を設定すれば読み取りが可能でした。

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【AI画像検査事例】ラベル位置や部品の有無

製品に取り付けるラベルの位置、記載されている文字の検査、および実装部の品種の確認、ネジの有無の検査を一度に検査します!

弊社ソフト「EasyInpector」で生産性を上げたいとのことで汎用性の問い合わせでした。 1回の検査する面の撮影画像の中に14か所の判定項目がありました。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「色比較検査・マスター画像との比較検査」機能を使用することで、すべての項目の検査を設定し1.29秒未満で判定することができました。 枠番号001はワークが回転のズレが出た際に全体の画像が回転しないように設定 枠番号002.003.004では、文字が正しく表記されているか 枠番号005~010ではラベルが正しく張り付けられているか位置ずれを検査 枠番号011.013.015は実装部品の種類、位置 枠番号012、014はネジの有無の検査の設定をしました。 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】樹脂成型品のバリの検出

AI画像検査ソフトで樹脂成型品のバリを検出します!

感知機器メーカーさまからお問合せがあり、バリの検出依頼です。ワークの輪郭がはっきりと写った画像さえ撮ることができれば検出自体はできると思われ、どうやってその環境を整えるかがポイントになってきます。 バリについても様々な業界でご相談があります、弊社検査ソフトを使用してより安定的な製品出荷にお役立ていただいているお客様は多数いらっしゃいます。 【検査設定と検査結果】 画像にありますように精度高くバリを検出しています。 今回検証で使用した教師画像は120枚でした。 これは良品/不良品を10枚撮像し、それぞれの画像を30°ずつ回転させて×12したものです。 シンプルな運用方法としてはパーツフィーダーからバックライトコンベアにガイド沿いに流して、センサーで1個ずつ引っ掛けながら検査する内容をご報告しました。

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