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

361~375 件を表示 / 全 415 件

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【AI画像検査事例】刻印の異常を検査

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。

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【AI画像検査事例】銘板の文字読み取り

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。

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【AI画像検査事例】プラスチック部品のバリ検出検査

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。

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【AI画像検査事例】シール部からの水漏れ検査

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。

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【AI画像検査事例】チェックシートの確認(2)

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。

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【検査テクニック】教師画像の不良位置

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。

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【AI画像検査事例】筒形フィルターの異物を検出

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。

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【AI画像検査事例】牡蠣の身の黒点と卵の検出

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。

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【AI画像検査事例】パネル穴有無検査

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。

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【AI画像検査事例】塗装面のブツ検査

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。

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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。

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【AI画像検査事例】プラスチック部品のカウント

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。

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【AI画像検査事例】シルク印刷の文字検査

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

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【AI画像検査事例】塗装剥がし忘れの検査

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。

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【AI画像検査事例】印刷部の不透明フィルムのはみ出し不良検査

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。

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