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撮像の難しい塗装品のブツを検出します！
塗装品はブツ（不良）の撮像が難しいワークと言えます。 画像検査にとって不良部分をはっきりと捉えることはとても重要な要素になります。照明の当て方を工夫して検証します。 【検査設定と検査結果】 画像の様に検出させたい部分を矩形で囲む作業をアノテーションといいます。 実際はなるべく多くのブツを撮像してアノテーションする必要があります。 枚数は検査にもよりますが、50 枚程度は必要と考えています。ブツの大きさから、カメラを2台（検査タクトを考えると2システム）でのご提案となります。 DeepSkyというソフトで予め様々なパターンのブツを学習させることで、未知のブツに対しても検出ができるようになる仕様です。 【使用したソフト】 DeepSky
AI画像検査ソフトで金属部品の寸法を判定します！
EasyInspectorの「寸法角度検査」機能を使用することにより2カ所の金属部品の寸法を判定することができました。画像の青枠は合格の検査結果の表示です。NG 品は予め設定した基準値を超える値となりましたので「不合格」判定となりました。赤枠は不合格の表示です。検査タクトは0.85秒でした。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector（旧EasyInspector） 視野範囲：約433x 317mm 検査対象の最小サイズ：0.5mm 検査個所数：2ヶ所 カメラ解像度：1500万画素 レンズ焦点距離：12mm レンズと製品との距離：約380mm 照明：直線蛍光灯 2本 照明と検査品の距離：約100ｍｍ上部より照射 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
シールの有無、樹脂部品の有無、ケーブル有無を１つの画像の中から判定します！
カメラ制御機器メーカーからのお問合せで顧客のエアコン実装検査のシステム作成要望があり、今回弊社へお問合せいただきました。 【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3カ所の有無や位置の違いを検出し、0.34秒で判定することができました。 ３カ所それぞれの検査で「マスター画像との比較・指定色の有無検査」２種類の検査方法を提案しています。 送付された画像での検査です。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector710 検査個所数：3ヶ所 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【指定色の有無】【マスター画像との比較】で検査できます。
AI画像検査ソフトで自動車部品の金属部分の傷の有無について検査します！
今回は自動車部品メーカー様からのご連絡で、自動車部品の金属部分の傷の有無について、いただいた画像での無料評価依頼がありました。バルブ（自動車用電球）の写真と不具合項目の資料を送付いただきました。 【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で、複数の傷を感度よく1秒未満で判定することができました。傷のどこまでが良品であるかはしきい値の設定にてお客様に調整いただくことができます。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector310 検査個所数：1ヶ所 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【傷・ブツ検出】で検査できます
6カ所のボタンの位置違いや印字のズレを検出し、見た目の似通った類似品（異品）を判定します！
キーボードの類似したボタンを挿入する工程で事故が発生していました。生産ラインシステムメーカー様からの依頼で大きな業務改革のための案件です。写真をメール送付いただいて判定テストを行いました。 【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6カ所のボタンの位置違いや印字のズレを検出し、「U」と「V」のような見た目の似通った類似品（異品）を3秒未満で判定することができました。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector310 検査個所数：6ヶ所 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画像検査ソフトで紙管の判定を行います
サンプル画像を送付いただいた無料の簡易検証です。 以前よりお取引のある産業用制御機器メーカー様からです。 画像検査では撮像環境はとても大事なポイントになります。今回も撮影画像によって精度が変わってくる検査でした。 【検査設定と検査結果】 頂いた画像のままでは良い結果を得られなかったので、判定対象部分のみを切り出し検証 を行いました。その結果、今回検証した画像の場合では紙管の判定に対して視野を適切に設定できれば判定が可能でした。 OK 画像の枚数が少なかったため、左右反転した画像を作成して検証に使用しました。 OK 画像 10 枚と NG 画像 10 枚の合計 20 枚を使用して学習を行いました。 判定の検証には学習に使用していない OK 画像を 2 枚、NG 画像を 2 枚、合計 4 枚使用し ました。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky
AI画像検査ソフトで接着剤の塗布切れを検査します！
スピーカーなどの音響システムメーカーさまからの評価依頼です。 お問合せ以前はライン作業員が目視で1日10,000台もの検査でした、黒い樹脂に黒っぽい接着剤のため目視・カメラ共に非常に見えにくい特性のあるワークのためお困りでした。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorで検査することが困難だったのでDeepSkyというディープラーニングを活用した製品を使用しました。ひとまず今ある画像で学習を行ってみたところ検出は可能でしたが、データ数も少なく、写りも非常に検査し難いもののため、精度の面でより詳細な検証が必要と思います。ただ検出自体は一応できましたので、その様子が分かる資料として上部の画像を報告しています。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky
AI画像検査ソフトで透明のニスの有無を検査します！
容器や梱包資材メーカーより透明のニスの有り無しについてのお問合せがありました。 透明のニスの有無はEasyInspectorのような従来型の画像処理では安定した検出が難しく、ご提案するとしたらディープラーニングを活用したDeepSkyというソフトになります。 【検査設定と検査結果】 学習データが画像2枚分しかないので参考程度の結果になりますが、ニスがある状態と無い状態を学習させることで、画像のようにニスの有無を判別できる可能性があります。お送り頂いた画像は照明条件や位置決め、カメラの距離など安定した環境で撮像されたものと思いますが、同様の撮像方法でNG画像とOK画像の量を増やす送付をお願いし今後の検証をすすめていきます。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky
AI画像検査ソフトで重ねて積まれたガラスの枚数をカウントします。
ガラスなど可視性の高い、ハレーションするワークについて検査が難しいと考えている生産技術担当者もいらっしゃいます。弊社ではカメラやレンズ、照明などの検査可能な撮影方法も併せてご提案致します。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「輝度変化検査」機能を使用することにより積まれたガラスの枚数を検証し0.04秒で判定ができました。黒い部分を検出し、正しく枚数をカウントすることができました。はっきりと光が当たっていない場所については正確な判定（明度の違いの検出）ができません、こちらの案件も照明が重要になる事例です。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector300 検査個所数：1ヶ所
AI画像検査ソフトで製品に張り付けられてるラベルの２次元コードが正確か確認する検査を行います！
型式が似ているパッケージの製品にラベルの貼り間違いがあるとそのまま出荷される事故が発生したとのこと、流れ作業で複数の型式を製造する多くの場合 外観検査システムが活躍しています。 【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を1秒未満で判定することができました。色判定許容範囲は、69に設定しました。上の画像右のようにマスターとの違いを赤く検出しています。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector310 検査個所数：1ヶ所 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。
スポンジの偏りとゴムの有無を検出します！
「画像検査ができるシステムを探しています」と商社様からのご連絡をいただきました。自動組立機の中に組み込み、上位の制御機器からの信号を受け、撮影および判定を行い、判定結果を上位の制御機器に返す流れで考えておられました。 当社の検査ソフトは売り切りで組み込みやすいことからリピート購入いただく商社様や産業機器メーカーのお客様が多くいらっしゃいます。 お預かりしているサンプル品にて検証を行った結果、EasyInspector 「指定色の有無検査」にてスポンジの偏りとゴムの有無を検出することは可能でした。スポンジの偏りではスポンジ以外の色を検出したら不合格となる設定です。ゴムの有無では検査枠内の黒色を指定色とし、ゴムがあれば黒を検出して合格とする設定です。画像の水色の蛍光で表示されているのが指定色を検出したピクセルです。
タップの有無や違いを検出し、見た目の似通った異品を判定！製品導入後も運用のサポートをいたします！
家電販売修理メーカー様も弊社の検査ソフトを組み込んだ検査を運用されています。今回の検証はサポートになります。設定方法をお尋ね頂きました。 導入、運用いただいているお客様も撮像環境や設定方法についてご連絡いただく事も多く、新たな検査項目の場合は簡易検証から新規のお客様と同様に手厚く進めていくこともあります。 【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1カ所のタップの有無や違いを検出し、見た目の似通った類似品（異品）を0.19秒で判定することができました。 【使用したソフト】 使用ソフト：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。
繊細な部品の傷やこすれ、汚れをAI画像検査ソフトで検出します！
繊細な部品を扱うメーカーではキズなどの欠陥が事故につながっていました。 本来はサンプル品をお送りいただいての検証がより確かな検証報告ができるのですが、サンプル画像での検証も当社では数多く承っています。 【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、画面全体から濃い黒色部分だけを検出することができました。 左の画像では傷ではないが検出してしまっている部分があります。 他のこすれや汚れに比べてこの部分は濃く写っているため、右画像の傷を検出できるレベルまで設定の感度を上げると左画像の合格部分まで不合格検出してしまいます。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector710 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【傷・ブツ検出】で検査できます。
AI画像検査ソフトで部品のクラックの検査を行います！
以前よりお付き合いのあるオーディオ機器メーカーから部品のクラックの検査についての簡易評価の依頼です。 サンプル画像16枚が届きました。 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。 【検査設定と検査結果】 16枚の画像のうち 10枚を教師画像として学習させました。 教師画像 10枚と未学習画像 6枚（OK３枚、NG３枚）の計16枚を検査しました。 クラックが 0の時に “合格” 、1つ以上検出したら “不合格”と設定し、結果は、16枚全て検出することができました。学習させていない未知の画像であっても、クラックと判定して検出しています。 左の画像は画面に表示される検出したクラックの数を表示しています。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky
AI画像検査ソフトでケーブルのはんだの可否を判定します。
以前もお問合せいただいた事のあるワイヤレスに特化した給電、充電製品のメーカーより簡易評価依頼がありました。 外観検査は単純作業と見られがちですが「OK」「NG」を判断するスキルが必要で、だれもが安定して行える作業ではない場合があります。体調や作業時間が長くなると疲れなども検査結果が不安定になる原因の一つと言え、弊社でも熟練工の技術のように検査判断を可能とする微細キズや汚れなども判定できる検査ソフトを開発しています。 【検査設定と検査結果】 頂いた10枚の画像でテストしてみました。各画像は次のように割り振りました。 1～3→テスト用画像 4～6→OKの教師データ N7~N10→NGの教師データ 枚数が少なくNG用のテスト用画像は確保できませんでしたが7枚で学習を行ない、10枚の画像を正しく判定することは可能でした。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky
