外観検査ソフト(リン) - メーカー・企業と製品の一覧

【AI画像検査事例】コネクタの差込検査

AI画像検査ソフトでコネクタの差し込み部分の検出をします！

差し込みが甘いことによって飛び出た（ように見える）部分を差異として検出したいとお問合せがありました。プラスチック加工業のお客様です。【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検査は可能でした。ただし、マスター画像との比較は「マスター画像との違い」があれば差異として検出されてしまうので、もし良品同士で差し込み具合の違いがある場合は誤検出になる可能性があります。また位置決めも検査としては比較的厳しめの検査となります。ディープラーニングを活用した DeepSky というソフトの方が今回の検査には向いていそうです。こちらのソフトの場合は良品と不良品を学習させることで合否を判定します。従来の手続き型の検査ソフトに比べて良品同士の変化に強いため、EasyInspector ほど厳密な位置決めは恐らく必要なくなり、また差し込み具合の微妙な違いやケーブルの写り方の違いがあるような画像からでも良品/不良品を判別できます。

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【AI画像検査事例】金属の玉シワ・打痕・圧痕の検出

AI画像検査ソフトで金属製品の不良「玉シワ」「テーパー部圧痕」「テーパー打痕」を検出します！

産業機器メーカーからのご依頼で、金属製品の「玉シワ」「テーパー部圧痕」「テーパー打痕」を検出できるか検証します。玉に反射する部分を縞模様にすることで、玉シワ部分に段差ができるため見つけやすくなります。【検査設定と検査結果】「玉シワ」を 10 枚、「テーパー部圧痕」を 5 枚、「テーパー打痕」を 5 枚、「良品」を 5 枚学習させた画像 25 枚を検査しました。 25 枚の内、22 枚は正常に良品、または不良部分を認識しました。「テーパー部圧痕打痕」の３枚は不良部分を認識できませんでしたが、実際の運用時には 1 周回転する間に数回（3 回程度）撮影することを想定しますと、検証で認識できなかった不良部分は必ずしも認識できないというわけではありません。

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【AI画像検査事例】プレス成型品の穴の有無を判定

プレス成型品の10個所の穴の有無を検査し、判定します！

動車部品製造メーカーの、必須の確認事項としてプレス成型品の穴の有無チェックがあります。従来の確認方法としては、オペレータが数を数えて、正しい位置かどうかもチェックしていました。これを画像検査で自動化し、効率よくかつ正確に検査したいという思いで、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「色比較検査」の「指定色の有無検査」機能を使用することにより、10個所の穴に検査枠を設置し、黒色（穴）を10個検知したら合格判定を出す設定にします。合否基準値を設定することにより、小さい穴から大きい穴まで検出できるようになります。

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【AI画像検査事例】金具の溶接部分のヤブレ検査

自動車、二輪車の金具の溶接部分の　ヤブレについての画像検査のテストを行いました。

溶接部分ではヤブレ、ビードズレ、ブローホールなどのちょっとした小さな不良が発生することがあります。目視確認では分かりづらい不良と言えます。【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2カ所の溶接穴の有無を判定し、見た目では分かりづらい溶接ヤブレ部分を0.25秒未満で判定することができました。今回は非検知ピクセル（赤く塗られている部分）の設定をしています。この部分はマスター画像との相違を検出しません。 EasyInspectorにはいろいろな便利な設定があります。

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【AI画像検査事例】シュウマイの外観検査

AI画像検査ソフトでシュウマイの外観検査を行います。

食品メーカーよりシュウマイの外観検査のお問合せです。食品業界は形が定まらない製品が多くルールベースの従来型では外観検査が難しい状況がありました。このところＡＩ（ディープラーニング）を使用した検査ソフトの種類も増え導入事例が増えている業界です。検査設定と検査結果今回サンプルをお預かりした 13 パターンに関しては、DeepSky を使用することで OK/NG を判別することが可能でした。判定結果の概要は下記です。今回はサンプル品が時間で劣化する恐れがあったため、予め 500 万画素程度のカメラで撮像し、実際の検証ではその画像を 130 万画素程度にサイズダウンして画像処理を行いました。実際に導入する場合の視野範囲や WD（検査物からレンズ先端までの距離）は別途検討させていただきます。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。

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【AI画像検査事例】牛皮食品の異物

食品の牛皮製品の中に3種類の異物がないか検出します！

食品の牛皮製品の中に異物がないか、食品メーカーからのお問合せです。簡易検査では「コーン」「ワラ」「牛毛」３種類の異物を検出できるかいただいた画像でテストしました。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】お送り頂いた画像にて検証を行った結果「コーン・ワラ・牛毛」の検出は可能でした。ただ、より小さい検出物や異なるパターン（特徴）のものが出てきた場合などを想定して十分な検証を行う必要があります。全幅の画像ですと検出対象が微小なため検出は難しいと判断致しました。今回は半幅の画像にて検証を行いました。コーンには「コーン」、ワラには「ワラ」、牛毛には「牛毛」とラベル分けをしてアノテーションを行いました。アノテーションした画像 90 枚を教師画像として学習させます。コーン、ワラ、牛毛のどれか 1 つでも検出したら不合格になるように設定しました。

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【AI画像検査事例】工作機で加工した部品寸法の検査と記録

AI画像検査ソフトで部品寸法の検査と検査画像を記録します！

工作機で加工した部品寸法の検査良否判定について、現在の目視による基準から、データに基づいた基準にする検討をしている空気圧機や制御機器メーカーのご担当者よりご相談がありました。製品の寸法を記録に残したいご要望でサンプル画像をいただきました。【検査設定と検査結果】 EasyInspectorとDeepSky両方の検査を簡易検証を行いました。どちらも検出することは可能でした。弊社では必要に応じて従来型ルールベース方式の検査ソフト「EasyInspector」（検出結果は左画像です）とAI（ディープラーニング）を用いた「DeepSky」（検出結果は右の画像です）両方のご提案をすることができます。記録方法としては、SCV（Excel）と検査画像を残す方法があります。【使用したソフト】使用ソフト：EasyInspector　DeepSky

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【AI画像検査事例】基板ピンの合否

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。

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【AI画像検査事例】成型品の組付け検査

自動車部品などの樹脂成型部品の組付け検査をします！見た目の似通った類似品（異品）を判定！

自動車部品などの樹脂成型部品は仕様違いによりクリップの有無が変わったり、色や位置が変わったりしますが、類似品の場合は見た目がほぼ同じため類似の異品を出荷するという事故が発生していました。【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9カ所のクリップの色や位置の違いを検出し、見た目の似通った類似品（異品）を0.24秒で判定することができました。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。

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【AI画像検査事例】基板上のはんだ検査

基板上のチップやはんだが正しくのっているか検査を行います！

基盤のはんだ作業によるジャンパーチェックのご依頼です。 80ｍｍ×40ｍｍ角の実装基板をサンプルとして、カメラとレンズは指定の物を送付いただきました。流量計メーカーさまでは作業の標準化を試案して当社のホームページからお問い合わせいただきました。【検査設定と検査結果】検査枠を検査個所毎に 5 個所設置しました。 5 個所の検査枠の内、3 個所はEasyInspectorの「マスター画像との比較」検査機能にて設定を行い、チップが搭載されているか等を検出させます。 5 個所の検査枠の内、2 か所は「指定色の有無検査」機能にて設定を行い、チップや半田が無い場合のみを検出させます。基準値以上の不良部分が検出された場合「不合格」判定となります。

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【AI画像検査事例】エンジン内ウォーターポンプの不良検出

精密なダイカスト製品の「打痕・圧痕・切子詰まり・大穴巣」を検出します！

様々な分野、業界で弊社の画像検査ソフトはご検討いただいています。AI（ディープラーニング）と画像検査との組み合わせはソリューションレベルの高い分野でもお役に立ちます。DeepSkyで効率の良い検査をお勧めします。【検査設定と検査結果】お送り頂いたサンプル品にて検証した結果「打痕・圧痕・切子詰まり・大穴巣」の検出及び合否の判定は可能でした。今回は DeepSky という、いわゆる AI（Deep Leaning）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、認識ができます。実際の運用では様々なパターン（サイズ・特徴）の傷が想定されますので、教師画像を増やす必要があります。

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【AI画像検査事例】加工部品のカウント

異品がないか検査しながら必要な部品の数をカウントします！

弊社へお問合せがある中で、異品がないか検査しながら必要な部品の数をカウントしたいというご要望は多いです。コンベア上での無人検査と数のカウントはDeepSkyが得意とする分野です。今回は平らなパレット上に向き等ランダムに並べられた加工部品(例.φ0.8×2.5mm)をカウントすることができるかといったお問合せで、バックライト照明を使用した画像を送付いただきました。【検査設定と検査結果】左の画像はアノテーションと呼ばれる、探し出したい部分（不良）を囲う作業画面の一部です。右の画像で確認できるようにアノテーションした教師画像として使用した 10 枚は全て正常にカウント可能でした。非教師画像に対して正常にカウントできた割合は 30%でした。部品のくっつき度合いが大きい物ものほど、誤カウントとなる傾向がありました。非検出の画像を利用して追学習することで今までは検出できなかった不良も検出できるようになります。追学習もDeepSkyの強みです。

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【AI画像検査事例】オーディオ製品の検査

AI画像検査ソフトでオーディオ製品の複数の検査を行います！

オーディオ製品の電子部分にあるコネクタ有無、部品印刷部の欠け、表示基板のロータリースイッチやディップスイッチの向き違い、それに加え製品裏面の爪のかかり具合について、型式などの印字、複数項目の検査です。表面と裏面の検査は2回に分けるかカメラ２台必要になります。【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」機能を使用することによりコネクタ有無、印刷部欠け、表示基板のロータリースイッチやディップスイッチの向き違い爪のかかり具合など表面7ヶ所の検査を１度に１秒以内で検査が出来ました。室内蛍光灯は消し直線蛍光灯を斜めから照射する工夫で検査可能になりました。裏面も要望にあった検査項目は判定ができました。

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【AI画像検査事例】樹脂成型部品の異常検出検査

樹脂成型部品の見た目がほぼ同じ類似の異品を検出します！

自動車部品などの樹脂成型部品は類似品の場合は見た目がほぼ同じため類似の異品を出荷するという事故が発生していました。商社様からのお問合せで打痕などの不良の検出テストをしました。【検査設定と検査結果】お預かりのサンプル品で検証した限りでは、打痕の検出は可能でした。学習は約 2,400step 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。検証で使用した PC の主なスペックは OS ：Windows10 Home 64bit　 CPU： Intel(R) Cpre(TM) i7-9750H 　RAM ：16GB　 GPU ：NVIDIA GeForce GTX1660 Ti　今回は打痕などの不良を「異常」とラベルしています。左画像はアノテーション　右画像は検出枠です。

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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】コネクタの差込検査

【AI画像検査事例】金属の玉シワ・打痕・圧痕の検出

【AI画像検査事例】プレス成型品の穴の有無を判定

【AI画像検査事例】金具の溶接部分のヤブレ検査

【AI画像検査事例】シュウマイの外観検査

【AI画像検査事例】牛皮食品の異物

【AI画像検査事例】工作機で加工した部品寸法の検査と記録

【AI画像検査事例】基板ピンの合否

【AI画像検査事例】成型品の組付け検査

【AI画像検査事例】基板上のはんだ検査

【AI画像検査事例】エンジン内ウォーターポンプの不良検出

【AI画像検査事例】加工部品のカウント

【AI画像検査事例】オーディオ製品の検査

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