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

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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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【AI画像検査事例】自動車内装部品の実装検査

AI画像検査ソフトで自動車内装部品の実装検査をします!

自動車部品などの樹脂成型部品は仕様違いにより穴の有無が変わったり、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。弊社は、自動車メーカーの多い地域、静岡県浜松市にあります、そのため自動車部品製造業界のお客様が一番多い印象です。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「色比較検査」機能を使用することにより10カ所の穴の有無や位置や色の違いを検出し、見た目の似通った類似品(異品)を3.32秒未満で判定することができました。プラスチックピン(緑)5 箇所 、プラスチックピン(白)2 箇所 、ウレタンテープ1 箇所、 金属ピン1 箇所、 ウレタン樹脂1 箇所を一度の撮影&検査で可能でした。

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