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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。
製品の刻印による文字違いや、カスレなどを検出し、良品、不良品を区別し判定します！
切削工具メーカーが取り扱う製品は、似通ったものが多くあるため、それぞれに刻印を記して、製品管理をしています。しかし、中にはいびつな形をした製品があるため、刻印の印字ミスが発生していました。今回は円柱型製品の刻印による文字違いや、カスレなどを検出し、良品、不良品を区別するソフトを提案しました。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「色比較検査」の「マスター画像との比較」機能を使用することにより、1つの検査品に、1つの検査枠を設けて、同じ刻印を検出する設定をします。刻印がある対象物が円柱型のため、側面の見えにくい部分も検出する必要がありました。さらに、防錆油が付着されている製品のため、位置や向きを固定し、ドーム照明を使用することで、側面にも光が当たり正確に判定することができました。
AI画像検査ソフトで車両本体の型式ラベルを読み取り、CSVへ記録します。
某自動車メーカー様の車両本体の型式ラベルの読み取りをCSVへ記録するテストと銘板刻印の読み取り検査の依頼がありました。当時では精度高い読み取りは難しい案件でした。 英字と数字を分けて検査する工夫をしました。 【検査設定と検査結果】 EasyInpectorの「BAR/QR/OCR」機能を使用し２つの品種の読み取りを行いました。１つ目の品種はラベルの文字読み取りで38の検査枠を設定し、50文字以上を4.74秒で読み取りしました。もう一つは銘板の文字ですこちらも23の検査枠を設定し4.65秒で判定しました。本件はシステムのバージョンアップに貢献してくれています。 現在はEasyInpectorの「OCR Pro検査」としてより簡単に設定し、精度の高い読み取りが可能になっています。
プラスチック部品のシボ面のバリを検出します！
自動車部品メーカーのプラスチック部品のシボ面を検査する際に、バリが出ることがよくあります。しかし、シボ面と0.5mm以下のバリは見分けが困難なため不良品を出荷することがありました。なんとか、小さい誤差を検出するべく、画像処理ソフトを導入することを考えました。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「寸法角度検査」の機能とバックライト照明を使用しました。バックライト照明を使用することにより、対象物の輪郭をはっきりと写し出すことができました。そして、「寸法角度検査」を使用して、明るいところから暗いところの境目を検出する設定にします。正常な部分の数値より大きい場合に不合格判定を出し、0.5mmのバリを検出するができました。
AI画像検査ソフトでシール部からの水漏れを検出し、判定します！
グループ会社の省エネ新エネ支援部署を担っている会社ではポンプのメカニカルシール部からの水漏れにお困りで、弊社ホームページよりご相談がありました。 ホームページには「EasyInspector」「EasyMonitoring」「DeepSky」の画像検査ソフトのお試しがあります、実際にお試しいただいてお困り事の解決につなげてください。 【検査設定と検査結果】 頂きました画像を弊社画像検査ソフトに取り込みまして検査を行いました。画像のように黒い背景の中で水滴部分が白く光っている状態であれば検出はされ易いかと思います。ただ、周りの環境が明るく場所の際に水滴部分が透明になってしまいますと透過部分の検出が難しくなる場合も考えられます。EasyInspectorの「指定色の有無検査」機能を使用し、水滴の光っている部分を検出、判定させています。「EasyMonitoring」での運用も可能と思われます、こちらのソフトではお手持ちのスマホにメールにて通知（画像付き）をさせる事も可能となります。
AI画像検査ソフトで人が記入したチェックシートの確認を行います！
「作業者による目視確認のため、どうしても見落としがある」のは工場の生産工程以外でも起こりうる事柄です。 産業機械メーカー様からの問い合わせですが、人が記入したチェックシートの確認はどの業界にも通じる事例と言えます。 【検査設定と検査結果】 送付頂きましたチェックシートのデータを印刷してテストしました。 紙上のチェック有無等の検証をさせて頂きました。EasyInspectorの「OCR Pro」機能を使用することにより5カ所の穴文字や記号の読み取りが0.62秒で可能でした。 簡易検証後、社内デモンストレーションを承ります、その他にもホームページ上におけるWEB動画のデモンストレーション、60日間お試しソフトのダウンロード、検査品の無料評価サービスなど、お客様が簡単に検査システムを導入できるようにするための情報とサポートを充実してご連絡お待ちしております。 上記サービスを是非ご利用いただき、ご要望やご不明な点がありましたらいつでもお問い合せからご連絡頂けますと幸いです。
どのような教師画像を使用するかなどの設定に関してもしっかりとサポートいたします！
自動車部品や工機などを制作されているお客様よりDeepSkyの設定についてお問い合わせがありました「設定したアノテーション部分の特徴を見て画面全体を探しているものだと思ってましたが、画角上のどこに出やすいみたいな傾向も一緒に覚えていますか？」とのご質問です。 【検査設定と検査結果】 色も大きさも同じ四角形を 並べて、上側だけアノテーションして学習させます。（左上の画像）右上の画像では、上側だけ見つけることができています。下の左画像では上側だけのものも見つけられます。しかし右画像では下側だけのものは見つけられませんでした。 過学習によって教師との一致度の高いデータ以外見つけられなくなってしまっている場合はまたちょっと話が変わってきますが、不良など、見つけたいモノの位置は検査精度に大きく関わってきます。様々な位置や向き、角度を変えた教師画像を使用する必要があります。 2021年現在ではDeepSkyに教師画像水増し機能を搭載しました。なかなか出現しない不良の画像を、上下左右に反転や回転させたり輝度やガウスノイズを使用して水増しすることができます。
筒形フィルターの異物（繊維・ほこり・毛髪・粉塵）を検出します。
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。 画像検査システムで安定的で生産効率の良い検査をご検討ください。 左の画像はカメラとレンズ、照明の環境です。右の画像は「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」させることにより検査画像中から検出対象を検出できました。検査品を回転台の上に置き、回しつつ検出の検証を行い 検証時の想定では 1 本あたり 60 秒程で検査を行うよう想定しました。粉塵については目視で不良を確認することができなかったため設定や検出ができませんでした。不良部分撮影できない場合は検査は難しくなります。撮影には工夫が必要です。
AI画像検査ソフトで貝の牡蠣の剥き身の不良判定を行います！
魚介や果実などの食品は大まかな形はにていますが、画像検査としては形が安定せず、大きさや熟成具合で色やふくらみが変わってくるため難しいとされてきました。 弊社検査ソフトDeepSkyはこういった形が少しづつ違うワークの検査を得意としています。 今回は食品工場などで活躍する自動化ロボットを制作するメーカー様からのお問合せで貝の牡蠣の剥き身の不良判定を評価しました。牡蠣の出荷時期ではないためいただいた画像での検査です。 【検査設定と検査結果】 お送りいただいたサンプル画像を 弊社で検証いたところ卵と黒点の検出は可能でした。 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。弊社ソフトでは色のみで検出しているのではなく、テクスチャー（表面の質感）もプラスした判断ができます。 それに加え、位置固定の必要がなく、たとえコンベア上で複数の牡蠣が様々な位置や向きで 流れた場合でも判定が可能です。
AI画像検査ソフトで大きい穴が2箇所、小さい穴が27箇所あるパネルの検査を行います！
自動車メーカーにおいて、設置するパネルには多くの穴がありますが、類似品のパネルがあるため、1つでも穴の有無や位置に問題があると、製品として成り立たないことから、画像認識機能を使用することを検討しました。 【検査設定と検査結果】 大きい穴が2箇所、小さい穴が27箇所あるパネルを視野範囲に入れ、穴の大きい箇所はEasyInspectorの「色比較検査」の「指定色の有無検査」機能を使用して、穴の「ピンク色」を検出させる設定にしました。穴の小さい箇所は「傷ブツ検査」機能を使用して、白ブツを検出する設定にしました。穴自体は、バックライト照明を使用することにより、はっきり写し出され、穴の位置が50mmずれていても正確に検査することができました。画像右の赤い色が穴を検出した部分を表示しています。
AI画像検査ソフトで自動車用部品の塗装ミスによるブツ不良を検出して判定します！
自動車用部品などを塗装後に検査する際に、塗装ミスによるブツがついていて不良品を出荷することがありますが、そのブツを画像検査で検出できるようにしたいと考えました。自動車部品メーカーでは、このような塗装後の不良検査は製品を組み立てる上で重要視されていたので、正確性を求めるために画像処理の導入を検討しました。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「傷ブツ検査」の機能を使用して、周囲のピクセルと比べて明るいピクセルを検出する検査枠と、暗いピクセルを検出する検査枠を同じ位置に設置し、どちらに映っても検知できるような設定をしました。背景が縞模様の場合も、設定を変更することにより、1mmサイズのブツを検出することができました。
AIセグメンテーション機能で作業効率向上・品質安定・コスト削減を実現します！
AI汎用外観検査ソフト『EasyInspector2』https://skylogiq.co.jp/index.php/products/indus-ei2/ に新たに「AIセグメンテーション」機能が追加されました。 「ＡＩセグメンテーション」機能は画像内でディープラーニングによるセグメンテーション（領域分割・画像のピクセル一つひとつに対してラベル付け）を行います。 指定した多角形の領域内で、セグメンテーションで検出されたピクセルの割合を計算し、合否判定を行います。 この機能は主に下記の用途で使用することができます。 ⚫ タンクの水位 ⚫ 金属加工面の面積や塗布面積 ⚫ 農作物の成長度（大きさ）の測定 ⚫ 写真内の病巣などの検出とその面積の測定 ⚫ シーラーや接着剤の塗布切れ確認 ⚫ 排出される煙の量の監視 AIセグメンテーション機能を使って判定することで - 作業効率の向上：目視検査に比べて大幅な時間短縮が可能 - 品質管理の精度向上：人為的なミスを減らし、品質安定化を実現 - コスト削減：人件費削減、不良品の発生抑制によるコスト削減 を実現します。
AIでプラスチック部品をカウント！
部品の計数はよくあるお問合せの一つです今回はプラスチック部品メーカーさまです。人手不足による検査自動化の要求が年々増加していることを感じます。 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。 お預かりしたサンプル品を検証致しましたところ、員数、計数は可能でした。しかしトレイ の指定のなかったサンプルについては密着したり重なった場合には、検査品に工夫をすると検証が可能になりました。 検査タクトに関しては以前、提出させていただいた、EasyInpector の方が短いです。しかし トレイに入れない計数は判定が難しいため、今回は DeepSky で検証することと致しまし た。DeepSky での検査タクトは PC スペックなどによりますが１画像（1 検査）0.3 秒程度 です。 DeepSkyではコンベア上のカウント対応の上位ソフトをご利用いただくことが出来ます。 様々なタイプの計数ができる仕様になっています。
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
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。
AI画像検査ソフトで印刷部に張られた透明フィルムのはみ出しを簡易検証します！
当社では「光沢があるワーク」や「黒地に黒部品」など特徴を捉えることが難しい、精度に直結する撮像環境についてのお問合せにも日々サポート対応しています。 【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1カ所を３つの検査枠により1.94秒で検査することができました。検査画面に表示されている視野範囲は横に約 255mm 2000 万画素カメラでの横ピクセル数が 5392 ピクセル 実際の大きさを計算すると 1 ピクセルあたり 25.5÷5392＝0.004729228 ←となります。 高さと幅が何ピクセルかを測り、0.004729 をかけて実際の長さを測ります。 ３枚の設定画面の画像はそれぞれの検査枠の設定です。 4枚目は検査結果の拡大画像ではみ出し頂点部分を拾っています。
金属加工品の欠陥部分を自動検査します！
精密板金加工メーカーではショートショットとゲートカット不良が発生してお困りでした、そこで欠陥部分を自動検査できないかお問い合わせがありました。 弊社の検査ソフトはシステムに組み込みやすい利便性もあり、Windowsを操作する要領で簡単に運用できるため産業機械メーカーだけではなく、ユーザーから直接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検証を行った結果をご報告致しました。 EasyInspectorの「色比較検査」を使用して、マスター画像（良品）との差異を検出することで、2.79秒で８カ所のショートショットとゲートカット不良の検出は可能でした。ズレがどの程度出現するかや枠の設置の仕方にもよりますが、今回は4つのワークを別々にズレ補正を行ったため、処理に時間がかかり1回の検査が2秒程度となっています。運用ではバックライト付きコンベアをご検討いただく事になりました。画像の赤の表示は「不合格」青の表示は「合格」の検査結果です。
AI画像検査ソフトでトレイの中の部品の欠品（計数）検査を行います！
プラスチック部品メーカーでは小さな部品の計数が負担となっているため、自動化するための計数の検証依頼です。EasyInspectorの得意分野となります。画像を送付いただいての簡易検証です。 【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24カ所のトレイの中の部品を0.93秒で検査することは出来ました。 左画像は検査の設定です。右画像は検出枠で背景の色を誤判定しています。500万画素の画像をお送りいただきましたが、こういった検査では130万画素程度のカメラでも検出は可能です、画素数が下がりますと検査時間は短縮します。欠品している場所の特定（記録）しなくて良いのであれば、全体（ワーク24個）を一つの検査枠で囲い検査します。検査品の背景が透明トレイであるなら白い紙を敷くことなどでワークと背景のコントラストをはっきりしていただくとより安定し短い時間で精度の高い検出ができます。検査の設定で報告書ではズレ補正を「自動・おまかせ」で設定しております。治具などで安定した位置決めができるのであればズレ補正「無し」設定で検査していただくとよりタクトは短縮できます。
AI画像検査ソフトで基板上LEDの点灯の検査を行います
総合加工メーカー様からサンプルが送付されました。 「DC14.4V通電時の明るさをOK」と「DC9.0Vの明るさをNG」と設定して、その差異が判定出来るかの簡易検証です。１度で複数を検査し、そのうち１LEDでも暗い場合をＮＧと判断したいとご依頼がありました。 【検査設定と検査結果】 DC14.4VとDC9.0Vで通電し、明るさの差異の検証を行いましたので結果をご報告致しました。 EasyInspectorの色比較検査機能の「指定色の有無検査」を使用することで検査は可能でした。レンズ絞りと露光時間を調整して撮像をし、差異が分かりやす環境で検査を行いました。基板全体を視野範囲にし、検査枠をそれぞれのLED（30個）に設置することで同時検査が可能で、どこのLEDがNGになっているか出力できます。今回は基板全体を視野範囲とし、1つのLEDを印加して検証しました。 画像の左がピンク色の検査枠です。右の画像は緑色が指定色を検出しているpixelで青い色が合格の検査枠が表示されています。
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
スポーツ用品メーカー様は以前から海外でも弊社の検査ソフトを運用いただいています。 今回は「ラベル印字の数字の合致」「擦れ検出」「取扱説明書有無検査」などの設定方法についてのご質問です。 弊社ではマレーシアと中国に代理店があり、海外事業所で使用するための検査ソフトも販売しています。 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、様々な業界で製品管理にお役立ていただいています。 【検査設定や検査結果】 EasyInspectorの「マスター画像との比較」機能を使用することにより16カ所のラベルに記載されているコードや印字の検査が0.28秒で可能でした。 画像検査では撮像環境が一番重要と言えます、検査時の画面が暗くなる原因として、確認して頂きたいことは・検査対象の近くに、蛍光灯があるかどうか。（外部の影響の中で、一番多い利用がこれです。）・動く機械があるかどうか。（電磁気を使うモータ（ACサーボモータなど）がありますと、ノイズが発生することがあります。）・100Vスイッチがあるかどうか（電磁ノイズが発生することがあります。）
AI画像検査ソフトで48カ所のLEDの合否を判定します
すでに導入済みの金属加工のメーカー様からのお問合せです、様々な事業展開をされており、今回はＬＥＤ照明の検査を簡易検証します。 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】 EasyInspectorの「指定色の有無検査」機能を使用することにより48カ所のLEDの合否は可能でした。今回撮像ははっきりと光のエッジをとらえることが難しかったので露光を落とすか絞りを絞るかしてなるべく粒々が分離するように写し、あとは色判定許容範囲を厳しくしながら検査を繰り返してうまく拾える値を探し出すしかないです。参考に設定値などまとめてご報告しますが、こちらとそちらでは環境が異なるので同じ値にしても同じ結果が出るとは限りません。
AI画像検査ソフトで見本帳の木目の種類を検出し判定します！
様々な見本帳を制作されているメーカーでも弊社の検査ソフトを検討いただきました。木目調等の場合は色や風合いや柄が一致しない場合も多くこれまでのルールベース型の画像検査では難しかったようです。 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いて、お問合せいただく事もできます。 【検査設定と検査結果】 画像はアノテーションです。AI（Deep Learning）を使用したソフトで検査し、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、認識するように成長します。お送り頂いたサンプル品で検証を行った結果、誤判定はありましたが学習させた画像でし たら 100％検出はできました。 今回教師画像としたサンプル品は 3 枚のため「色が似ているもの」「木目にバラツキがあるもの」を誤検出してしまうことがありました。 教師画像を増やすことで様々なパターンの木目（特徴）を学習し、正答率が上がる可能性が考えられます。 また、左 右 を別で撮影し（カメラ 2 台で）大きく写す方法も効果的です。
黒いアコーディオン式のカーテンに、黒い部材の実装検査を行います！
黒いワークに黒い部材が使用されている場合画像検査での有無判定は難しいとされてきました。 今回は自動車やトラック、バスの窓に取り付ける黒いアコーディオン式のカーテンに、黒い部材の実装検査です。弊社のある静岡県浜松市、近隣には自動車部品の工場がとても多く、弊社検査ソフトはいろいろな自動車部品メーカーに運用いただいています。 【検査設定と検査結果】 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。 こちらの検査ソフトでは「黒ワークに黒い不良」や「金属（シルバー光沢）に金属部材や不良（シルバー光沢）」なども簡単な設定で検査することができます。ぜひ、実際にHPの「DeepSky学習サービス」でお試しください。 持参いただいた、自動車用黒カーテンにて検証しました。取り付け部品の個数の検出、部品の取り付け位置についても判定可能でした。画像外側の青い検出枠がエリア指定の合格、内側の黄緑色と水色の検出枠が部品の種類の合格を表しています。
製品を倉庫内で箱詰め作業後、製品が欠品していないか検査をし、CSVに記録します！
運送会社でも弊社の検査ソフトにお問合せをいただいています。 製品を倉庫内で箱詰め作業後、製品が欠品していないエビデンスを映像で残す事を考えて、作業の流れの中に画像記録工程を取り込めるないか検討されているとのことでした。様々な業界で弊社の検査ソフトはお役立ていただいています。 EasyInspectorの「指定色の有無検査」機能を使用することにより6カ所に分けたワークの個数の合否を0.39秒で判定することができました。正常な状態であれば、基準値以上の指定色の検出がされた為「合格」判定となります。左の画像は設定画面です。右の画像は検査結果の表です。記録方法としては画像で残すことも可能ですし、CSVに記録することもできます。
材料不良、異物混入、員数不良、部材の欠品などの食品検査に活用できます！
これまでスカイロジックでは工業製品を中心に画像検査の案件を取り扱ってきました。 これは工業製品の「同じ物をたくさん作る」という性質と従来方式（ルールベース）の画像処理がマッチしていたからです。 逆に言えば工業製品でも良品の色・形が安定しないようなものはこれまでの方式では取り扱いが難しいというのが現状でした。 しかしAI（ディープラーニング）を活用した画像処理方式が登場したことにより、バラツキのある物も画像処理の対象に入るようになりました。 これはAIが「些細な変化を無視しながら、見つけたいものだけを検出する」ことが得意なためです。 さてここでタイトルに繋がるのですが「良品の色・形が安定しないもの」と言えば食品です。 材料不良、異物混入、員数不良、部材の欠品など…、対象が食品であっても工場で生産されているものは工業製品と同様の悩みを抱えているはずです。ただ従来の方式ではあまりにも処理の難易度が高く、諦められてきました。（そして私も諦めてきました。） AI、試してみませんか。
AI画像検査ソフトで印字のカケを検証します！
ラベルやPOP制作の会社からお問い合わせがあり印字のカケを検証します。 先ず、ご来社いただいて弊社の検査ソフトの説明をさせていただいて簡易検証の流れになりました。 弊社では直接のご来社ではなくてもWEB会議なども対応しております。 ワークの台紙が浮いてしまい、検査に影響してしまうのを抑えるために、透明のガラス板で上から押 さえつけて撮影をしました。 浮きがあるまま撮影をすると、多くの部分でマスターとの差異を検出してしまいました。 印字の中の「コンマ」を黒くカバーして消失させ、出現させたときにEasyInspectorの「マスターとの比較」機能を利用して検証しました。 結果、コンマの検出ができました。 検出したときの値が 10 ピクセル未満と非常に小さな値ですので、その欠けを検出させたい 場合は、欠け以外にもなるべくサンプル品を置くときの位置や（なるべくズレないように）、 照明の変化の影響によるマスターとの差異を検出しないように注意する必要がありました。
監視対象物にあわせて設定を行い検査します！
自動車に搭載されるドライブレコーダーやカーナビゲーションのメーカーからの製造機械のモニター監視についてのお問合せです。監視対象の画像6枚をいただきましたそれぞれの読み取りに合わせた設定方法をお問合せいただいています。 弊社ホームページでは検査ソフトを無料でお試しできるようにしています。ワークによって検査ソフトの適正が変わってきますので、ご不明点はお問合せください。 【検査設定と検査結果】 画像6枚中3枚については点灯している時の色を検出するように「指定色の有無検査」機能を使用し、検出するか、しないかで合否判定を行っています。画像2枚は「メーター読み取り機能」を使用しておりますが、メーターの上部と下部で照明の当たり方にバラツキがあると思いますので、暗くなってしまう下部にはバー照明等で照射した方が、誤検出が少なくなると考えております。画像1枚についてもお送り頂いた画像でしたら読み取りは可能でした。また、多少のズレ補正は可能ですが、カメラの固定は必須となります。
自動車部品など精密なプラスチック異形押出成型品の寸法計測をします！
自動車部品など精密なプラスチック異形押出成形品の製品管理に、弊社の検査ソフトをご検討されている住宅建材メーカーがあり、お問合せをいただきました。 【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22カ所を0.53秒で計測することができました。 500 万画素カメラの場合（横方向の視野範囲約 80mm）： 横方向が 2592pixel のため 1pixel のサイズは「80÷2592＝0.0308…mm」となります。 約 0.0308mm 刻みのざっくりとした検査になってしましますが、上記の様に判定は可能でした。 2000 万画素カメラの場合（横方向の視野範囲約 80mm）： 横方向が 5496pixel のため 1pixel のサイズは「80÷5496＝0.0145…mm」となります。 約 0.0145mm 刻みの 500 万画素に比べると倍の精度で検出できますが、2000 万画素でも ざっくりとした検査になってしまいます。
AI画像検査ソフトで各部品の指定された端子部分の寸法を測定し判定します！
半導体や電装製品のメーカーからお問い合わせがあり、電子部品、端子の寸法計測の簡易検証を行いました。 当社ではサンプルの発送が難しい場合、デモ機を無償で貸出ししており実際にユーザーが検査ソフトを体感いただく事ができます。そのほかホームページにはお試し版のダウンロードもできます。Windowsソフトを操作する要領で簡単に合否判定ができる検査ソフトです。 【検査設定と検査結果】 お預かりさせて頂きましたサンプル品にて検証を行わせて頂きました。 結果、各部品の指定されました端子部分の寸法を測定し判定をさせる事ができました。EasyInspectorの「寸法角度検査」機能を使用することにより10カ所の位置の計測を3.83秒で判定しています。左の画像は検査設定画面の拡大です。右の画像は検査結果表です、寸法変換値を設定してCSVに随時記録していくことが可能です。
AI画像検査ソフトでコネクタの欠品を検出し、合否の判定をします！
今回は照明機器メーカー様からのお問合せです。 人手不足による検査自動化の要求が年々増加している中、画像検査システムも多種多様です「現場ユーザーが簡単に運用できる」をテーマにオールインワン画像検査ソフトウエアを当社では2000例以上の実績をもとに今も着実に導入実績を増やしています。 【検査設定と検査結果】 お預かりしたサンプル品にて検証した結果、コネクタの欠品検査は可能でした。簡易的な治具をブロックで作り、検査しています。ワーク全体が納まるように視野を設定しEasyInspectors「指定色の有無検査」を使用して検査しました。今回は 4 箇所にそれぞれ検査枠を設定しています。左の画像は設定したマスター画像です。水色と赤色はズレ補正枠です。右の画像「検出枠002」はケーブル未挿入のため、赤枠で不合格表示になっています。青色の枠は合格の検出枠です。
