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

211～240 件を表示 ／ 全 416 件

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【AI画像検査事例】ゴム製品テカり検査

【AI画像検査事例】ゴム製品テカり検査

8カ所のゴム製品のテカり検出し、見た目の似通った類似品（不良）を判定！

FA機器のシステムを手掛けるメーカー様からのお問合せで、マレーシア工場の検査部門にて導入を検討されています。弊社ではマレーシアと中国に代理店があり今後海外にも販路を拡大していきます。 EasyInspectorの「傷ブツ検査」機能を使用することにより8カ所のゴム製品のテカり検出し、見た目の似通った類似品（不良）を0.26秒未満で判定することができました。テカりを検出するために、「傷ブツ検査」機能を使用しました。この機能は一様であるべきものの中に白あるいは黒の点や線があった場合それを検出する機能です。 また、製品の形状に合わせて、検査枠は「円環」を選択しています。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：EasyInspector710（旧EasyInspector） 視野範囲：3 x 2mm 検査対象の最小サイズ：3mm 検査個所数：8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：約50mm 照明：室内蛍光灯 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【傷・ブツ検出】で検査できます。

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【検査テクニック】DeepSkyの特徴

【検査テクニック】DeepSkyの特徴

AI画像検査ソフト『Deepsky』の特徴をご紹介します！

DeepSkyは、いわゆるAI（Deep Learning）を使用した画像検査ソフトで、検出させたい部分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。 従来のものとは具体的に何が違うのか、DeepSkyの3つの特徴をお伝えします。 ※ワッシャーの傷の検査を例にしています。 ▼検査対象物の位置決めが不要 （図1　傷なしOK） （図2　傷ありNG） 位置決めが不要ということは、画面内のワッシャーの数が異なっても同じ設定で検査可能です。 固定が難しい検査対象物などに効果的です。 ▼明るさが変化しても検出できる （図3）こんなに暗くしても傷を検出してくれます。 金属部品で反射を抑えることが困難な場合や、そもそも色の種類が複数ある製品等に効果的です。

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【技術サポート】cazoeTellがバージョンアップしました！

【技術サポート】cazoeTellがバージョンアップしました！

AI個数カウントアプリ『cazoeTell』でさまざまな対象物を高精度カウントします！

お客様から沢山のお問い合わせをいただき改良を重ね、発売当初よりもさらにバージョンアップをしました！ さまざまな対象物に対してより高精度のカウントができるようになりました。 cazoeTellを使ってカウントを行う前に、カウントしたい対象物に合わせた学習モデルの作成を行う必要があります。 【 学習モデルの作成 】 1）教師画像の撮影 2）アノテーションを行い教師データを作成する 3）AIに学習させる（学習データの作成） ■教師画像撮影時の注意点 ■アノテーションについて ■アノテーションのコツ 「気になるけどできるかな？」「カウントが上手くいかない！」 cazoeTellに興味を持っていただいたお客様はまずは一度スカイロジックにお問い合わせください！ お客様のカウントしたい対象物に合わせて弊社で学習モデルの作成を行います。 ※詳しくは関連リンク（ブログ）をご覧ください。

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【AI画像検査事例】無色透明PPシートの異物

【AI画像検査事例】無色透明PPシートの異物

無色透明PPシートの異物や虫の検査を簡易検証します！

650×800の無色透明PPシートの異物や虫の検査を簡易検証します。お問合せ前は目視検査して工員が積み重ねていましたが、異物・虫などが混入するケースがあるので防止したいとご相談がありました。 【検査設定と検査結果】 お預かりしましたサンプル品の良品シートに 0.3mm 角の欠点シールを 10 枚貼り、 10 個全ての黒点を検出できるかを検証いたしました。 EasyInspectorの「傷ブツ検査」機能を使用することにより1カ所全体を1.84秒で検査することができました。 左がライブの拡大画像です、右は検査結果の拡大画像です。周長11pixelを検出している不合格の赤色で表示しています。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：EasyInspector（旧EasyInspector） 視野範囲：約800x 500mm 検査対象の最小サイズ：2mm 検査個所数：1ヶ所 カメラ解像度：2000万画素 レンズ焦点距離：16mm レンズと製品との距離：約980mm 照明：室内蛍光灯 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【傷・ブツ検出】で検査できます。

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【AI画像検査事例】容器の印字部分の検査

【AI画像検査事例】容器の印字部分の検査

AI画像検査ソフトで容器の印刷部分を簡易検査します！

容器の印字部分を簡易検査します。プラスチック加工メーカー様からサンプルを送付いただきました。 近年の労働人口の減少、少子高齢化は社会問題にもなっています、そのよう中で安心安全な社会を維持するために検査や監視の自動化へ必要は日々高まっています。 【検査設定や検査結果】 EasyInspectorの「マスター画像との比較」機能を使用することにより2カ所の印字を0.32秒で合否判定することが可能でした。左画像は水色と赤枠でズレ補正を設定した、マスター画面（設定は良品画像で行う事が一般的です）右の画像は赤枠で不良を検出したことを表しています。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：EasyInspector（旧EasyInspector） 視野範囲：記録なし 検査対象の最小サイズ：2mm 検査個所数：8ヶ所 カメラ解像度：30万画素 レンズ焦点距離：6mm レンズと製品との距離：約470mm 照明：蛍光灯バー照明 照明と検査品の距離：ワークの内側より照射 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】組立部品の欠陥検査

【AI画像検査事例】組立部品の欠陥検査

AI画像検査ソフトでビス欠品・クランク軸ピン・板金欠品・ハーネス経路を検査します！

プラスチック製品のメーカーさまからサンプルが届きました。 ビス欠品・クランク軸ピン・板金欠品・ハーネス経路を検査できるのか簡易検証しました。 お預かりしておりましたサンプル品にて検証を行った結果EasyInspector「マスター画像との比較」機能で判定できました。ハウジングが透明なため、黒い背景で撮影しました。 直線蛍光灯は真横から照射しています。 ※真上から照射すると反射するため。表面と裏面両方の検査をできるように２台以上のマルチカメラを設定できる仕様になっています。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：EasyInspector710（旧EasyInspector） 視野範囲：約172x 131mm 検査対象の最小サイズ：5mm 検査個所数：4ヶ所 カメラ解像度：200万画素 レンズ焦点距離：12mm レンズと製品との距離：約300mm 照明：直線蛍光灯 照明と検査品の距離：ワークの真横より照射 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】カリエス（虫歯）模型サイズ計測

【AI画像検査事例】カリエス（虫歯）模型サイズ計測

AI画像検査で1カ所のカリエス穴の有無やサイズを判定します！

歯の外観に外部カリエス（虫歯）を模した模型でカリエスのサイズを判定したいとのお問い合わせがありました。カリエスの加工は歯にゲージを用いて位置、サイズをマークし、モーター（研削機）でフリーハンドにて削り、形状を整えるためカリエスの高さ・幅それぞれで中心値品をマスターに最大値以上品、最小値未満品を不合格とする検査です。 【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1カ所のカリエス穴の有無やサイズを0.11秒で判定することができました。設定内容はとして色判定許容範囲の設定は「90」として指定色は「黒色」RGBは全て0を指定しています。右の画像下方の水色のpixels「136」は左の青枠の中の蛍光色部分（カリエス検出ピクセル数）を表しています。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector710（旧EasyInspector） 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【指定色の有無】で検査できます。

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【AI画像検査事例】成型部品の不良箇所の検出

【AI画像検査事例】成型部品の不良箇所の検出

検査対象物、運用の状況や希望あわせた検査ソフトのご提案をします！

精密部品などの高精度の樹脂成型部品のメーカーでも弊社の検査ソフトをご検討です。 運用の状況や希望を把握する以前の簡易検証では従来型ルールベース方式の検査ソフトとAI（ディープラーニング）を使用したソフトどちらがより希望に合うか検討するため両方のご報告をする場合もあります。 【検査設定と検査結果】 左の画像EasyInspectorの検出の拡大画像ではワーク が収まる程度の視野に設定して不良サンプルを検査したところ、黒点や汚れの 検出自体は可能でした。 ただ検査する領域の中に形状の凹凸や輪郭の影が有る場合、それを誤検出してしま う可能性があります。従来型のソフトでは位置ズレの影響を受けやすくなります。 右の画像はDeepSky を使用した場合です ディープラーニングにより不良を学習し、画像上から不良箇所のみを検出します。 その性質上、適切に学習を行えばパッド吸着によるバラツキがあった場合でも目的の不良 箇所の検出が可能です。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector・DeepSky ※現行EasyInspector2はAI機能も搭載しています。

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【AI画像検査事例】機械銘板の印字ズレ・印字の間違い

【AI画像検査事例】機械銘板の印字ズレ・印字の間違い

機械の銘板の印字ズレ、印字間違い、枠の途切れを簡易検証しています。

「機械の銘板の文字照合（比較検査）ができるシステムを探しております。」とご連絡をいただきました。電子計測器や試験機、産業機器の商社様です。 【検査設定と検査結果】 お預かりしておりましたサンプル品にて検証を行った結果EasyInspectorの「マスター画像との比較」機能で0.22秒で判定できました。画像の赤い点と数字は検出箇所判定でピクセルの周長数を表示しています。 印字間違いや全体のズレなど、ぞれぞれに適した設定をすることができるので、 過剰検出や検出不足を防ぐことが可能です。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：EasyInspector710（旧EasyInspector） 視野範囲：約246x 205mm 検査対象の最小サイズ：2mm 検査個所数：8ヶ所 カメラ解像度500万画素 レンズ焦点距離：8mm レンズと製品との距離：約310mm 照明：直線蛍光灯２本 照明と検査品の距離：ワークの約100ｍｍ斜め上部 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】銘板文字読み取り

【AI画像検査事例】銘板文字読み取り

AI画像検査ソフトで製品管理のための銘板の文字を読取します！

電子部品メーカーでは製品管理のために弊社の文字読み取りを検討いただきました。サンプル画像を送付いただいています。 今回お問合せいただいたEasyInspectorという検査ソフトは自動車部品や電子基板関係のお客様が半数を占めており、そのほか機器の組み立て確認、製品の微小な汚れの検査など幅広い業種のお客様にご利用いただいております。 【検査設定と検査結果】 左画像の赤枠の中のように照明条件の良い場所であれば EasyInspector「OCR」 機能で読み取りが可能でした。照明環境を整えて全体を均一に 照らすことができれば一度に全 て読み取ることもできる可能性 が有ります。今回の照明環境では通常の OCR 機能では S を 3 と読み間違えるなどの誤読み取りがありました。 OCR Pro 機能を使用することで読み取り可能でした。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector710（旧EasyInspector) 現行『EasyInspector2』RD(ReaDing)パッケージ【OCR（文字認識）】【機械学習OCR】で検査できます。

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【AI画像検査事例】くぼみとシートポストの検出

【AI画像検査事例】くぼみとシートポストの検出

AI画像検査ソフトでくぼみとシートポストを検出します！

以前よりお取引のある海外に展開されているオーディオ機器メーカー様から新しい案件の簡易検証のご依頼です。AI（ディープラーニング）を使用した検査ソフト「DeepSky」をリリースした当初から様々な案件をお問合せいただいています。 大手であっても意外と検査は自動化されていない現状があります。 安定した検査精度の追及とコストダウンなどを目的に自動化がすすめられています。 工員の高齢化などによる人材不足が顕著になる中「日本のものづくり」を守るために画像検査で業務効率アップをご検討ください。 【検査設定と検査結果】 お送り頂いた画像で全体を括ってアノテーションして試しましたが、 思うように識別できず、御社で検証して頂いた様な結果と同様になりました。OKだけを学習させる方法でもNGの9割近くをOKとしてしまいました。 ただ、昨日ご提案した様な位置決めをしてエリア内の検出個数で判定する方法を仮定し、シートポスト、くぼみを学習させて（5教師画像枚）検証したところ今回頂いた画像でしたら100％正しく検出できました。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky

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【AI画像検査事例】金属のカシメのめくれ検査

【AI画像検査事例】金属のカシメのめくれ検査

AI画像検査ソフトでカシメのめくれを検出し、判定します！

産業用機械メーカーからの依頼でサンプル画像による簡易検証です。 画像検査を導入する場合、検査部分の撮影環境はとても重要になってきます。 昨今、コンプライアンスやセキュリティの関係でサンプル品の送付が難しい事例が多くあります。画像送付での検証の場合は承ることはできますが、よりよい撮像環境のご案内ができない場合もあります。そのような場合、サンプルの質感は変わりますが弊社で模型を作成して検証することをご提案することもあります。 【検査設定と検査結果】 頂いた画像の中で、良品と比較して差異の大きい不良画像を教師データとして学習を行った 場合、差異の大きいものは不良として検出することが可能でした。 差異の小さなものに関しては検出が困難なものもありました。 画像の取得に関して、今回の検査物では自由な距離で撮像を行った場合、検出は難しいと判断致しました。 カシメが画像中央に同じ大きさに写るよう撮像環境を調整すれば検出精度が向上する可能性が有ります。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky

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【AI画像検査ソフト】カバー部品の傷や打痕を判定

【AI画像検査ソフト】カバー部品の傷や打痕を判定

カバー部品の擦り傷や糸傷、打痕などのNGを検出できるかどうかの検査を行います！

以前からお取引のある充放電機器メーカーさまからの依頼で、見つけたい不良「キズ」や「スレ」がはっきり映し出せるかどうかが画像検査では重要なポイントになります。 【検査設定と検査結果】 頂いた画像をそれぞれ60度ずつ回転させて全部で36枚教師画像として学習を行いました。今ある画像を処理した限りでは見難かった擦り傷も再送いただいた照明を使用した画像では良好に検出できました。 サンプル品をお預かりしての検証ができない場合、画像検査では検出したい不良が撮影できないと判定ができません。照明などを駆使して不良を撮影できた画像を送ってもらい、評価させていただきます。 やはり無料評価では特定の不良サンプル画像で検出を行ったということや弊社の撮像環境であることなどから、ユーザーさま自身「デモ機お試しサービス」で実際に体感いただきたいとご案内する流れが多いです。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky学習版 検査個所数：1ヶ所（画面全体からキズやスレを見つける）

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【AI画像検査事例】基板の半田ボールの検出

【AI画像検査事例】基板の半田ボールの検出

AI画像検査ソフトで基板上の半田ボールを検出し、判定します！

今までEasyInspectorを使用した基板の検査事例をいくつも投稿してきましたが、基板全体のどこかに半田ボールを見つければ「NG」といった検査にはDeepSkyがお勧めです。 DeepSkyは画面全体のどこかに１つでも発見したら不良判定といった検査が得意です。 【検査設定と検査結果】 「DeepSky」の検査機能を使用することにより全体から半田ボールを見つけることができ、１画面の検査を0.39秒で判定できました。画面全体にワークを映し、NGの半田ボールを見つけたい不良として「枠を囲う作業」をアノテーションといいます。アノテーションがうまくいくと良好に判定するパラメーターを設定できます。 今までの検査ソフトより「簡単に設定」ができることを「体感」いただけるように、AIを使用したソフトDeepSkyを弊社ホームページにてWEB上でお試しできます。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：DeepSky 視野範囲：40x 30mm 検査対象の最小サイズ：1mm 検査個所数：1ヶ所　全体 カメラ解像度：130万画素 レンズ焦点距離：25mm レンズと製品との距離：約200mm

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【AI画像検査事例】板金部品の欠陥検出

【AI画像検査事例】板金部品の欠陥検出

AI画像検査ソフトで板金部品の欠陥部分を検出します！

輸送用機械器具及び建設機械の板金部品のメーカー様のDeepSkyを導入後のサポートです。 様々な部品や不良にご利用いただけるDeepSkyですが、設定の方法などで検出の精度が変わってくることがあります。売り切りの検査ソフトではありますが、導入後もサポートさせていただきます。 今回は学習がうまくいかないといったご相談です。 【検査設定と検査結果】 うまくいかない品種の情報を送付いただき、アノテーションの「OK」のラベルを削除しました。アノテーションの枠も欠陥部分のみにだけかかるサイズで設置し、不良部分に対して「NG」と「NG割れ」の2種類のラベルをつけて学習をさせてみました。アノテーションの枠が大きめなので、学習させるときに「“不良”を見ているというより、“左のだいたいこの位置にNGのものがある”とAIが認識していたのではないかと推察します、今度は右側にもNGが出てきた」と混乱しているのでは…と感じました。 アノテーション枠の大きさも教師画像の不良の位置などは精度の大きなポイントとなる部分です。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky

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【AI画像検査事例】金属切粉の判定

【AI画像検査事例】金属切粉の判定

AI画像検査ソフトで金属ワークの切粉付着による不良の判定をします！

生産用設備の設計製作メーカーさまより評価依頼がありました。 金属ワークの切粉付着による不良の判定です。 2020年にリリースしたDeepSkyでは設定が容易であること、位置固定が不要なこと、形の様々な不良を見つけること、金属製品などの光沢のあるワークの不良検出が得意なことがあり数多くの金属製品検査の評価をご報告しています。 【検査設定と検査結果】 今回「ワークの穴の中の切粉」を判定するためには照明に工夫をしています。 穴の中を撮像する検査を試みました、今回は穴の底が良く見え良好に判定が可能でした。 初回の評価は簡易的な検出できるかどうかのご報告のため、不良の位置や形状によっては検出しにくいものがある場合も考えられます。 弊社での無料評価の後、導入までにお客様に直接、精度や設定方法を体感いただきたいのでデモ機の無料お貸出しのサービスをご利用くようにお願いしています。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky学習版 検査対象の最小サイズ：2mm 検査個所数：１ヶ所（画面全体から不良を見つける） 照明：同軸落射照明

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【AI画像検査事例】プレス品の傷やへこみ検査

【AI画像検査事例】プレス品の傷やへこみ検査

AI画像検査ソフトでプレス品の傷やへこみなどの不良を検査します！

カセットガス製品のメーカーでは差込口の変形は大きな事故につながる可能性もあります。 お客様の安全のために弊社の検査ソフトをお役立ていただけると幸いです。 今回の無料評価ではいわゆる AI（Deep Learning）を使用したソフトDeepSky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。 【検査設定と検査結果】 DeepSkyの検査機能を使用することにより複数の種類の不良を判定しました。傷、影、反射によって各種類の不良の有無を判定し、0.33秒の検査タクトで判定ができました。ラベルは傷、影、反射の３つに分け、見つけ出したい不良を指定しソフトに覚えさせるように設定する作業をしました。 この不良の指定方法やどのように撮影するかが画像検査には重要となります。

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【AI画像検査事例】ブルーレイレコーダー背面表示検査

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形の同じブルーレイレコーダーの背面表示、印字がかすれ不良を検出します！

一見似通った類似製品の製造をひとつのラインで行うことはどの業界でも一般的です。オーディオ機器メーカーでも形の同じブルーレイレコーダーの背面表示を間違う事故が発生したり、印字がかすれ読み取れない不良が発生していました。 【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6カ所の印字違いを検出し、見た目の似通った類似品（異品）を0.36秒で判定することができました。印字のズレが±1mm 程度は合格の場合今回の検査設定では不合格になってしまう為、設定を多少変える必要がございます。 例えば、照合レベルを大きな値に設定する、あるいは各検査枠のズレ補正を「おまかせ」にして各所でズレ補正を行い、位置ズレにつきましては別途寸法角度検査で検査する等の方法があります。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：EasyInspector310 視野範囲：約200 x 130mm 検査対象の最小サイズ：2mm 検査個所数：6ヶ所 カメラ解像度：300万画素 レンズ焦点距離：12mm レンズと製品との距離：280mm 照明：室内蛍光灯

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【AI画像検査事例】ドリル中央の刃の幅計測

【AI画像検査事例】ドリル中央の刃の幅計測

AI画像検査ソフトでドリルの刃の先端部分の検査を行います。

展示会でサンプルをお預かりし検査検証させていただきました。ドリルの刃の先端部分の検査をご希望でした。 弊社検査ソフトを用い、微細で重要な部分を計測し出荷時には、より詳細な情報を添付することができます。 【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カ所のドリルの刃、先端部分を0.7秒で検出することができました。「寸法変換値設定」にて設定頂くこと実際の寸法が表示されるようになります。良品と不良品との違いを判定するのみの場合は「マスター画像との比較」検査にて 検査が出来る可能性があります。

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【AI画像検査事例】光沢のある樹脂塗装品のブツ検出

【AI画像検査事例】光沢のある樹脂塗装品のブツ検出

AI画像検査ソフトで光沢のある樹脂塗装品のブツを検出します！

自動車部品などの樹脂成型の内装塗装品は光沢のある上品な仕様になっているものも多くあります。 より高品質な製品を安定的に生産するために弊社の検査ソフトをご検討いただいています。 【検査設定と検査結果】 黒色光沢塗装の中にある0.2ｍｍ程度の黒いブツの検出はできました。 微細な不良を拡大して撮影するためゆっくりコンベアで流す方法で複数台カメラのご提案になりました。 今回の評価では照明が大きなポイントとなりました。 いわゆる AI（Deep Learning）を使用したソフトで 検査しました。 従来式の検査ソフトでは光沢のあるワークや鏡面加工の製品では画像検査は難しいとされてきましたが照明の工夫とDeepSkyで簡単設定の検査が可能になりました。

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【AI画像検査事例】食品「鶏ガラ」と「豚ガラ」異物混入検出

【AI画像検査事例】食品「鶏ガラ」と「豚ガラ」異物混入検出

形や大きさが不揃いの食品をベルトコンベアで流して、青や黄色、緑色の異物を検出します！

食品業界では異物混入は大きな事故につながります。 2017年の時点では従来型検査ソフトEasyInspectorで検証しておりますが、現在ではこのような事例はDeepSkyで容易に設定や検査が可能です。記事「キャベツに付着した虫を発見してコンベアを止める」を参考にしてください。 【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1カ所（視野全体）から異色を検出することが可能でした。しかし送付画像での検査となるため、背景のグレーと異色が似ている色だったことがあり誤検出が目立ちました。「色判定許容範囲」を厳しく設定することは出来ますが、背景の色や照明などの工夫が必要になると提案しています。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：EasyInspector710 検査個所数：1ヶ所（全体） 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【指定色の有無】で検査できます。

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【AI画像検査事例】ラベル印字のロット番号の文字読取検査

【AI画像検査事例】ラベル印字のロット番号の文字読取検査

数字を認識する機能を導入して、「文字違い」「印字ミス」を検出できるようにしました。

商品説明などのラベル製造業界において、数字を印字するケースは多くあるかと思います。カスレや黒点を検出することができても、印字されている数字自体が間違っていたら元も子もありません。そこで、数字を認識する機能を導入して、「文字違い」「印字ミス」を検出できるようにしようと考えました。 【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、1つの検査枠から複数個（文字数分）のロット番号を読み取ります。読み取りにくい文字は1文字ずつ学習させて検査することも可能です。上の右画像は「8306」という数字を読み取れています。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：EasyInspector710 視野範囲：60 x 70mm 検査対象の最小サイズ：約5 mm 検査個所数：1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：約360mm 照明：室内灯 現行『EasyInspector2』RD(ReaDing)パッケージ【OCR（文字認識）】【機械学習OCR】で検査できます。

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【外観検査の知識】カメラ：高画素か、低画素か(1)

【外観検査の知識】カメラ：高画素か、低画素か(1)

「本当に高画素カメラを使わないと判定ができないのか？」ということを考えてカメラの画素数を選定する必要があります。

「高画素は高性能」— 確かに、高画素になるにつれて細部まで鮮明に撮影できるようになります。しかしながら、単純に大は小を兼ねるというわけではなく、高画素カメラにも弊害があります。例えば、無駄に画素数が多いカメラを使うと画像処理に余計に時間がかかってしまいます。そのため「本当に高画素カメラを使わないと判定ができないのか？」ということを考えてカメラの画素数を選定する必要があります。 下の例は30万画素から1400万画素まで、PCのマザーボードの一部を同じサイズまで引き伸ばしたときにどれくらいの鮮明度の違いが出るか実験をした結果です。 （図を参照） このように、広い視野の中の細かい部分を見ようとしたとき、高画素の性能が発揮されます。ただ、先程書いたように画像処理の時間が長くなるほか、この後の「高画素か、低画素か(2)」で紹介するように露光時間も長くする必要があります。「本当に高画素カメラを使わないと判定ができないのか？」という考え方はカメラを選定する上で重要な要素の一つです。

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農業などの他業種での監視も！『EasyMonitoring2』

農業などの他業種での監視も！『EasyMonitoring2』

AI自動メーター監視システムが人や動物などの監視、様々な監視対象物や場所、状況下に対応します！

今までは工場内設備や製造現場での活用が主でしたが、AI機能で人や動物が感知できるようになり、農業などのさまざまな業種でも活用することが可能になりました。確認による時間と手間の削減に貢献します。 ■ハウスの制御盤管理 目視の巡回確認をカメラと画像処理で自動化します。 ■鳥獣被害対策 人や自動車は無視し、鳥獣のみを検出します。 ▼電源のない地域での画像収集が可能 電源のない山林や農地でもソーラーバッテリーによる電源供給と携帯電話回線による画像収集が可能です。イノシシやシカによる食害、不法投棄などに対し、リアルタイムで通知を行うことができます。 【機能・監視対象例】 アナログメーター読み取り 流量計、フロートメーター等の読み取り デジタル表示(7セグメント)数値読み取り ランプの点灯状態（制御盤など） ドットマトリックス数値読み取り 集中管理用PCモニターの数値、表示読み取り 縦回転電力メーターの読取、難読文字の読取 人の不在と禁止区域立入監視 虫の混入・動物の侵入 液体の状態

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【AI画像検査事例】液体の状態検査

【AI画像検査事例】液体の状態検査

液体の状態（汚水の処理が十分にされているか）をAI画像検査で検出します！

汚水の処理について産業機械メーカー様よりの相談いただきました。十分に処理が完了しているかどうかを検査します。 当社スカイロジックではAI、IoTなどの最新技術を研究し、お客様が使いやすい製品群に転換しています。例えばAI分野ではディープラーニングによる柔軟な認識が可能なDeepSky、IoT分野では数十台のネットワークカメラからの画像を処理するEasyMonitoringをラインナップしています。 EasyInspectorの「傷ブツ検査」機能を使用することにより１カ所、画像全体の処理状況を検出しています。EasyInspectorで検査する場合は撮像環境を安定させる必要があります。今回検出することは出来ましたが、運用としてはAI（ディープラーニング）を使用した検査ソフトをお勧めしています。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector310（旧EasyInspector） 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【傷・ブツ検出】 『EasyMonitoring2』で検査できます。

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【AI画像検査事例】ラベル取説の見逃し検査

【AI画像検査事例】ラベル取説の見逃し検査

AI画像検査ソフトで32カ所のラベルの検査項目を網羅し判定！

取扱説明書は目視で検査しているお客様は、記載内容が多い事と文字が小さい為、検査で見逃しが発生してしまう事と検査時間がかかっていることがお悩みの高機能プラスチック樹脂メーカーから当社ホームページへお問合せをいただきました。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「マスター画像との比較」機能を使用することにより32カ所のラベルの検査項目を網羅し判定が可能でした。検証時の検査時間はおよそ15秒程でしたが、全体に検査枠を設置し更に細かく「ズレ補正」を行いますと2分程度の時間が 掛かりました。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：EasyInspector（旧EasyInspector） 視野範囲：約622 x 455mm 検査対象の最小サイズ：2mm 検査個所数：8ヶ所 カメラ解像度：1400万画素 レンズ焦点距離：12mm レンズと製品との距離：約540mm 照明：バー照明２本 照明と検査品の距離：左右の上部約100ｍｍより照射 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】LED点灯検査

【AI画像検査事例】LED点灯検査

AI画像検査ソフトでLEDチップが良品かどうかを検査します！

照明器具の販売をされている会社からのお問合せです。照明の元であるLEDチップが良品かどうか(欠損が無いか)の簡易検証です。 様々な検査システムを組み合わせることで製造ラインの無人化や省力化を推進するツールとして期待が高まっています。弊社の検査ソフトを応用してお客様のお役に立てれば幸いです。 【検査設定と検査結果】 検査品が画面内に収まる位置に設置し、EasyInspector「指定色の有無」検査機能にて設定をしました。 また、「計数モード」にて点灯個所が何か所あるかを設定しました。左画像は検査結果の拡大で緑色が指定した色の検出部分で数字は検出したピクセル数です。右の画像は今回の撮像環境です。

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【AI画像検査事例】電子基板の判定➁

【AI画像検査事例】電子基板の判定➁

AI画像検査ソフトで電子基板の部品の付け間違いを検出します！

基板はお問合せいただく事例の中でも一番多いと言えると思います。今回も基板の簡易検証の依頼です。 当社では技術スタッフによる「簡易評価サービス」を無償提供しています。簡易評価で検出や判定ができた場合、実際の運用を想定したテストにあたる「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がお勧めです。また、デモ機を無償で貸出ししており実際にユーザーが検査ソフトを体感いただく事もできます。 【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検査は可能でした。赤く塗り潰されているところは全て差異と認識された箇所です。 実際に部品の違いや有り無しを捉えている部分と、光の反射や角度の違い等を誤検出している部分があります。1回の撮像では小さ過ぎて差異をとらえきれなかったものでも、 その部分を拡大して撮像すれば異常の検出自体はできると思いますが、1回で検査できる範囲は狭まります。 【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。

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【AI画像検査事例】金属部品の穴有無、穴径検査

【AI画像検査事例】金属部品の穴有無、穴径検査

AI画像検査ソフトで金属部品の穴有無、穴径を検出します！

金属部品の簡易検証の依頼です。弊社の検査ソフトは売り切りで組み込みやすい仕様になっているため産業機械メーカーや商社様からのお問合せも多数あります。 【検査設定と検査結果】 お預かりしておりましたサンプル品にて穴有無、穴径検査の検証を行わせて頂きました。 結果、穴の有無を検出し判定を行うことができました。 ただ、穴径の検査につきましては今回の検査条件、環境ではご依頼頂きましたおよそ ±0.05mm 以下の精度での検査は難しく、安定した判定とはなりませんでした。 この為、上記精度で検査を行われる為には測定部分を拡大して撮像し、カメラ解像度も 更に高解像度のカメラを複数台使用する等の検査方法を別途ご検討頂く必要があります。今回はEasyInspectorの「寸法角度検査」機能を使用しています。

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【AI画像検査事例】リード線色・端子挿入不足の検査

【AI画像検査事例】リード線色・端子挿入不足の検査

AI画像検査ソフトでリード線色・端子挿入不足を検出します！

子長さやケーブル色の検査は当社へ多数お問い合わせいただく事例の一つです。 基本的な流れとしてまずは簡易検証のために、サンプル品を送っていただくようにお客様に依頼します。 検査枠は、各配線（8 色）と、各端子（７か所）に設置しました。 リード線も端子もEasyInspectorの「指定色の有無」検査を使用しました。 リード線→各色（8 色）を画面内から指定、端子→端子部分の黄色を画面内から指定 それぞれ、指定した色が下限値より多く含まれていれば合格（OK）となり、 リード線→指定色が下限量以上無ければ線の位置が違う（NG） 端子→指定色の量が足りなければ挿入不足（NG） と判断されます。

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