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金属製品の湾曲部に生じるギャップ（変形）を検出し判定します！
【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６カ所の検査枠を設定し部品左右の指定の部分が平行かどうかの検査で0.22秒での判定が可能でした。検査結果はモニターに寸法を表示させることができます。必要があれば写真とCSVで記録できます。今回は左右のギャップの寸法を表示させる仕様になりました。 【使用したソフト】 使用ソフト EasyInspector 現行『EasyInspector2』MS(MeaSure)パッケージ【位置・幅測定】【角度測定】で検査できます
検出がよりよくできるようにアノテーションの方法やより検査精度が上がる教師画像の撮像などサポートも承ります。
以前よりお付き合いのある製薬会社さまより、DeepSkyの検出方法のご相談の連絡です。 【検査設定と検査結果】 画像 B は 4 分割した内の 1 枚です。解像度も単純に 4 分の 1 です。 この時全視野に対する不良箇所の面積を１と仮定すると、画像 B の全視野に対す る不良箇所の面積は 4 となります。 単純に「見つけたい物」が画像全体に対して大きく写っているため画像 B の方が解像度は 低いのに検出がしやすいという状態になります。 これがディープラーニングにおいて解像度そのものの重要性が低い理由です。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky
「毛髪」「プラスチック片」「ビニール片」「虫」の混入を想定した検証を試みました。
食品業界では以前から異物の混入は大きな課題です。 今回は 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。 左上の画像はアノテーションと呼ばれ検出させたい箇所（異物）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。 画像では「毛髪」「ビニール」「虫」を検出しています。しかし米飯の上のゴマに混ざった虫については判定ができませんでした。ゴマと虫の違いを明確に撮像する必要があります。 使用したソフト 使用ソフト：DeepSky
「キルト生地」「花柄」「単色」３種類の生地の「変色」「糸びき」「穴」の検出を無料評価しました。
HDD を送付いただいてサンプル画像でのテスト判定です。 【検査設定と検査結果】 左の画像はアノテーション、右の画像は検出枠を表しています。 DeepSkyの検査機能を使用することにより布生地の「変色」「糸びき」「穴」の不良判定が可能でした。いただいた画像の撮影環境が全体的に暗い印象で結果としては、おおむね正しく判定出来ましたが、花柄は２枚の誤判定がありました。照明環境などで鮮明に撮像できれば、より精度が高い判定ができるようになります。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky 検査個所数：画面全体（変色 糸びき 穴）
小さな電子部品を検査して、CSVと画像で記録します！
既にEasyInspectorを運用いただいている電子部品メーカーでも新たな検査を自動化するべく設定方法のお問い合わせがありました。現在お使いの撮像環境をそのまま別の検査で利用したいとの要望はありましたが、検査対象のサイズが小さくなるためにサンプルを送付いただいて検証することになりました。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「OCR Pro」機能を使用することにより5カ所を良好に検査することができました。弊社備品のリング照明では大きさが足りなくワーク全体の撮像は出来ませんでしたがご要望の検査は全て確認ができました。 指定部品印字が確認できるようにカメラとレンズ は真上に設置しました。 今回の検査枠は５つ作成しています。 画像の左は検査結果画面に表示されるリストです。右の画像はCSVと画像で記録のための詳細設定画面です。
ICリードの良品と半田状態が不良（浮き）を検出します！
プリント基板製造や実装向けのハード、ソフトの制作をされているメーカーよりご連絡がありました。 プリント基板に部品を搭載し、半田付けした後の半田状態の良否判定を画像診断で行えないか検討されています。 【検査設定と検査結果】 頂いた画像で検証した限りではNG箇所をNGと識別することができました。 この検証ではNG6枚、OK3枚の合計9枚の画像を使用しました。はじめにNG1～3、OK1～3の合計6枚を教師データとしてモデルを作成しましたが、NG7～8が検出できなかったためこの3枚を教師画像に追加 しました。結果として正しく検出することはできましたが、NGの出現場所が最右固定だったのでそれ以外のパターンでも検出可能かどうか検証がこれから必要です。
バーコードの読み取りとラベル表記が正しいか検出！
バーコードの読み取りとラベル表記が正しいかを簡易検証します。 EasyInspectorの「マスター画像との比較」機能を用い、お預かりしたサンプル品で検証を行いましたが、ラベルがトレイに貼り付けられた状態では誤検出が多発し、正常に検査を行うことは困難でした。良品のみお預かりしたため不良品の画像は弊社で作成しました。 バーコードの読み取りはラベルがトレイに貼り付けられた状態でも行うことができました。 【使用したソフト】 EasyInspector（旧EasyInspector） 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。
AI画像検査でコネクタのはんだを検査します！
電子部品メーカーからコネクタのはんだの検査の依頼がありました。ホームページからのお問合せで、サンプルを送付いただく事になりました。 【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2カ所のはんだの有無を検査できました。左の画像は検査部分を枠で囲う設定の画面を拡大しています。右の画像は半田の影部分を検出して青色の枠で合格の判定です。影を閾値以上検出したら合格となるように設定しています。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector（旧EasyInspector） 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【指定色の有無】で検査できます。
AI画像検査ソフトで自動車の内装識別を行います。
自動車などの内装はグレードに応じてカラーや装飾を選べる仕様になっています。配色の判定を以前よりお取引のある産業機械メーカー様からお問い合わせがありました。サンプル画像を送付いただき、簡易検証しました。 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。 【検査設定と検査結果】 45 枚の画像のうち 15 枚（各 5 枚）を教師画像として学習させました。 教師画像 15 枚と、未学習画像 30 枚の計 45 枚を検査しました。 結果は、45 枚全て正しく検出できました。 画像の内訳はシルバー11 枚、赤 19 枚、白 15 枚です 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky
PC部品キーボード樹脂製品のバリや欠け、突起部の形状の検査をしました。突起部の形状を3か所、バリ、欠け１カ所の判定テストです。
【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カ所のバリ、欠け、形状の検査が可能でした。バックライト照明を使用して製品と背景のコントラストをくっきりさせて検査しています。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：EasyInspector310 視野範囲：200 x 150mm 検査対象の最小サイズ：0.5mm 検査個所数：4ヶ所 カメラ解像度：130万画素 レンズ焦点距離：35mm レンズと製品との距離：130mm 照明：バックライト 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。
AI画像検査で加熱収縮済みの透明フィルムの計測を行います！
加熱収縮済みの透明フィルムの計測でマジックの赤枠部を計測したいといった要望がありました。 今回、簡易検証する化成品やプラスチック加工のメーカー様は以前からお問合せをいただいているリピートのお客様です。 【検査設定と検査結果】 画像例（図2）では向かい合うそれぞれの枠から枠までの長さを測定しています。 枠は 999 個まで増やせるので上下左右で任意の箇所を測定して平均値を出すようにすれば 4 カ所だけ測定するよりも精度が上がるのではないかと思います。測定値の大元はピクセル数で算出され、これに 1 ピクセルが何ミリかという係数を掛けて 実際の寸法に変換ができます。
目視で行う噴霧の良悪検査をAI画像検査ソフトで自動化します！
金属などの超硬素材メーカー様からのご依頼です。 噴霧の良悪（製品検査）の現状は撮影した噴霧写真、または、それを重ね合わせたものを目視で噴霧不良が確認されている工程の検査を機械化したいと検討されていました。 【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0.49秒で検査することができました。 左の画像はマスター画像（設定画面）です。桃色の円を指定すると検査部分を設定できます。右の画像は設定画面です。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【傷・ブツ検出】で検査できます。
AI画像検査ソフトでワッシャーの有り無しを検出します！
以前もお問合せいただいたことのある大手総合電機メーカー様よりDeepSky による簡易検証のご依頼です。 ワッシャーの有り無しなどはDeepSkyが得意とする分野です。AI（ディープラーニング）をより身近に体験いただくためにWEBお試しをお勧めします。 【検査設定と検査結果】 頂いた画像の中から OK10枚、NG10枚、合計20枚の画像を学習データとして使用し、それらを除く画像の中から OK5枚、NG5枚、合計10枚の画像を未知のデータとして判定を 行いました。 今回の検証の限りでは誤検出は無く、合計30枚の画像を全て正常に判定することが可能でした。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky
一つのワークに４ヶ所の部品がきちんと取り付けられているかを判定します。
熱硬化性樹脂、熱可塑性樹脂の成形加工メーカーからのお問合せです。頂いた画像による検査です。 【検査設定と検査結果】 左の画像は検査したい部分を囲う作業（アノテーション）です。右の画像は検出枠です。 検証結果はNG 品を OK として誤判定されたものは有りませんでした、OK 品を NG として誤判定された画像は 2 枚ありました。 2021年9月からは教師画像の水増し機能が搭載されました。この便利機能を使用するとたまにしか出現しない不良の向きや角度、明るさの違う教師画像を増やした枚数の画像で学習ができ、精度が上がります。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky学習版 検査個所数：4ヶ所
AI画像検査ソフトでリールの2カ所のねじの有無を検査します。
いただいた画像で、ねじの有無判定の検査です。２か所のねじをきちんと取り付けられているか判定しました。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「色比較検査・指定色の有無検査」機能を使用しました。指定色をねじの色に設定しました。１秒未満で処理は完了しましたが、今回のいただいた画像ではコントラストが小さく検出ができませんでした。照明の当て方を工夫し撮影することで検出可能になる見込みがあります。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector310 検査個所数：2ヶ所 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【指定色の有無】で検査できます。
