更新日： 集計期間:2025年10月08日～2025年11月04日
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AI画像検査ソフトで部品寸法の検査と検査画像を記録します！
工作機で加工した部品寸法の検査良否判定について、現在の目視による基準から、データに基づいた基準にする検討をしている空気圧機や制御機器メーカーのご担当者よりご相談がありました。 製品の寸法を記録に残したいご要望でサンプル画像をいただきました。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorとDeepSky両方の検査を簡易検証を行いました。どちらも検出することは可能でした。 弊社では必要に応じて従来型ルールベース方式の検査ソフト「EasyInspector」（検出結果は左画像です）とAI（ディープラーニング）を用いた「DeepSky」（検出結果は右の画像です）両方のご提案をすることができます。 記録方法としては、SCV（Excel）と検査画像を残す方法があります。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector DeepSky
バルブパーツからプレス・アッセンブリ品の不良を検出します！
バルブパーツをグローバルに展開しているメーカーでも弊社の検査ソフトをご検討いただいています。 様々な業界の専門的で緻密な製品に弊社ソフトはご活用いただいています。 【検査設定と検査結果】 パラメーター生成のため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。それぞれ、右画像の Label 名で登録し、一つでも不良があれば不合格となるように設定しています。 要求されるソリューションのレベルが高い製品であればあるほど高率がよくなる検査の自動化で安定的な生産をご検討いただきたいです。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：DeepSky学習版 視野範囲：約78 x 62mm 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 カメラ解像度：130万画素 レンズ焦点距離：12mm レンズと製品との距離：約150mm 照明：リング照明 照明と検査品の距離：約100ｍｍ上部
AI画像検査ソフトでダイカスト製品の不良を検出します！
ダイカスト製品を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。 今回はDeepSky でコンベア上を想定し全数検査する運用を想定しています。 【検査設定と検査結果】 今回もエンドユーザー様から直接のお問合せでありました。弊社ではコンベアなどの産業機器の販売は行っていないため業者を通して購入いただくようにお願いしています。 左の画像はアノテーションと呼ばれる検査で見つけ出したい不良部分を囲う作業です。 右の画像は検査結果の検出枠です。数字は認識点数というＡＩの自信度％です。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：DeepSky 視野範囲：約46×37ｍｍ 検査対象の最小サイズ：5mm 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：50ｍｍ+接写リング5ｍｍ レンズと製品との距離：約430ｍｍ 照明：室内蛍光灯
AI画像検査ソフトで成形品形状の左右対称の判別を行います！
以前よりお取引のある塩化ビニルモノマーからポリマー、特殊塩ビ樹脂などを幅広く生産されているメーカー様よりお問合せでグループ会社から成形品形状の判別（左右対称形状品）が出来ないかとの申し入れがあり弊社に連絡をいただきました。 【検査設定と検査結果】 左 7 枚、右 7 枚の合計 14 枚の画像を学習データとして使用しました。検出したい物（今回はワーク全体）を枠で囲み、それぞれ「LH」、「RH」とラベルをつけました（左図）この作業を 14 枚の学習データ全てに実施しました。右の画像ではLH を LH と、RH を RH と正しく認識できています。左右を入れ替えても認識は問題ないです。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：DeepSky 視野範囲：約482 x 383mm 検査対象の最小サイズ：150mm 検査個所数：1ヶ所（画面全体に左右のワークがそろっているか） カメラ解像度：130万画素 レンズ焦点距離：8mm レンズと製品との距離：約575mm 照明：室内蛍光灯
異品がないか検査しながら必要な部品の数をカウントします！
弊社へお問合せがある中で、異品がないか検査しながら必要な部品の数をカウントしたいというご要望は多いです。コンベア上での無人検査と数のカウントはDeepSkyが得意とする分野です。 今回は平らなパレット上に向き等ランダムに並べられた加工部品(例.φ0.8×2.5mm)をカウントすることができるかといったお問合せで、バックライト照明を使用した画像を送付いただきました。 【検査設定と検査結果】 左の画像はアノテーションと呼ばれる、探し出したい部分（不良）を囲う作業画面の一部です。 右の画像で確認できるようにアノテーションした教師画像として使用した 10 枚は全て正常にカウント可能でした。 非教師画像に対して正常にカウントできた割合は 30%でした。 部品のくっつき度合いが大きい物ものほど、誤カウントとなる傾向がありました。非検出の画像を利用して追学習することで今までは検出できなかった不良も検出できるようになります。追学習もDeepSkyの強みです。
AI画像検査ソフトで基板のレジストの「ズレ」や、「シルクのズレ」などを点検します。
基板のレジストは、小さく細かいうえに広いシェアで多用されています。しかし、正常に機能させるためには、「レジストのズレ」や、「シルクのズレ」などを点検する必要があります。電子部品メーカーでは、その点検作業を効率よくやるために、画像処理ソフトを取り入れました。 【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検査」の機能を使用して、レジストズレ（2箇所）と、シルクズレ（2箇所）を検査しました。合否基準値の上限を設定することで、設定以上のピクセルのズレを検出したら、不合格となる設定にしました。検査対象の位置設定、ズレ補正を厳しく行い、1mm以下のズレを検出させることができました。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：EasyInspector710 視野範囲：850mm x 850mm 検査対象の最小サイズ：約3mm x 4mm 検査個所数：4箇所 カメラ解像度：ScanSnap SV600のスキャナを使用 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画像検査ソフトで不織布の異物と汚れを検出します！
各種繊維製品や不織布のメーカー様から不織布のサンプル画像が届きました。異物と汚れを見つける無料評価の依頼です。実際のサンプルを送付は昨今のコンプライアンスやセキュリティの観点から厳しくなってきています。 弊社にサンプルを送ることができれば、照明やカメラ、レンズ、ワークまでの距離など弊社で検証しご案内することができます。 【検査設定と検査結果】 送っていだいた23枚の画像を使用して検証した結果、不良部分の検出は可能でした。左の画像は検出させたい部分を矩形で囲む作業（アノテーション）です。右の画像は検査結果の検出枠です。23 枚の画像のうち 16 枚を教師画像として学習させました。 （画像は 21 枚で、弊社で類似の NG 画像 2 枚を画像加工しました。） 教師画像 16 枚（OK2 枚/NG14 枚）と未学習画像 7 枚（OK1 枚/NG6 枚）の計 23 枚を判定し、ご報告しています。
高速・高精度AIにより、手軽にAIモデルを生成！タスクはフローチャート形式で簡単設定
『MELSOFT VIXIO』は、検査工程における様々なお悩みを解決する 外観検査ソフトウェアです。 AI外観検査システム構築における必要機能の全てをプログラミングレスで 実現。モデル生成からモニタ画面の作成まで1ツールで設定可能です。 既存のルールベース検査に当ソフトウェアによるAI検査を導入・併用 することで検査精度が向上します。また、AIの判定結果(ヒートマップ)を 基に、一次スクリーニングしたものをチェックすることで、作業工数を 削減できます。 【特長】 ■FAに適した高速・高精度AIアルゴリズム搭載 ■プログラミングレスで簡単運用設定 ■トレーサビリティー向上 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
アルミニウム加工品のワークのブツや油の付着を検査します！
展示会ご来場のお客様からサンプルをお預かりしました。アルミニウム加工メーカーではワークのブツや油の付着にお困りでした。 昨今の情勢として、熟練作業員の高齢化や新型肺炎の蔓延により工場に人が集まらない事、そのほか働き方改革の実現のためにも、業務効率化を推し進める動きは大きくなっています。当社には様々なクライアント企業からのお問合せがありますが ますます、その動きは加速しているように感じます。当社の画像検査で皆様の効率化に貢献できれば幸いです。 【検査設定と検査結果】 「DeepSky」を使用致しまして「ブツ」や「ユジワ」を検出する事ができました。 ただ、1面のみの検査ではあらゆる面の検査はできませんので検査品を動かしつつ（照明の当たる位置を変えつつ）、検査を行う方法を分かりやすく動画でご報告しました。左の画像はアノテーションという見つけたいもの（不良）を囲う設定作業です、右の画像は検出枠です。
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
AI画像検査ソフトでギヤの欠けを判定します！
生産用設備の設計製作メーカーさまより検査依頼がありました。金属製品である「ギヤ」の欠けの判定です。NG品20枚・OK品5枚の画像を送付いただきました。 サンプル品を送付することが難しいワークも写真送付で検証することができる場合もあります。 【検査設定と検査結果】 DeepSkyの検査機能を用いて金属ワーク（ギヤ）の欠けを良好に判定することが可能でした。 検出させたい部分を矩形で囲む設定作業をアノテーションといいます、今回の場合は不良部分のみを囲い学習させました。画像は検出枠です。数字はAIの自信度数％（認識点数）。認識点数が低い場合や誤判定がある場合は追学習することができます。 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出せること、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。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky学習版 検査個所数：1ヶ所（画面全体から不良を検出）
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。
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。
クレートの鳥のフンや紙などの異物、変形等を検出し判定します！
食品メーカーでは搬入の際クレートを利用する場合があります。クレート回収時には解放された倉庫や野外に置かれていることもあり鳥のフンや紙などの異物、変形等があるようです。 今回、お客様に気持ちよくきれいなクレートで製品を受け取っていただきたいとの要望があり、コンテナについた汚れや異物を検証しました。 【検査設定と検査結果】 鳥のフンについては右の画像にあるように白、黒、茶の絵具を用いて検証しました。左画像のように検出をさせる部分をアノテーション（検出部を枠で囲う作業）後に「学習」を させます。 NG 品種毎に10 枚ずつをアノテーションしました。「認識点数（規定値）」は「10」（デフォルトは「60」）として検出ができました。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：DeepSky学習版 視野範囲：400 x 300mm 検査対象の最小サイズ：10ｍｍ 検査個所数：1ヶ所画面全体からNGを見つける カメラ解像度：130万画素 レンズ焦点距離：6mm レンズと製品との距離：580mm 照明：窓際など朝夕の明るさが違う場合には照明設置をお勧めします。
カウントしたい部品をラベル付けして、合否設定して判定します！
部品の計数のお問い合わせは弊社に数多く寄せられます。近頃ではDeepSkyの上位ソフトとしてコンベア計数のソフトを開発しました。検査しながらカウントしていく、1000個カウントしたい場合には990でコンベアをランプ点灯させ作業員が１列に並べ、1000で、もう一度コンベアを止めると言ったご提案ができました。 こちらのお問い合わせでは作業台の上で静止した状況で正しいワークを23カウントするテストを試みました。 【検査設定と検査結果】 左の画像の設定ではカウントしたい部品を「ワーク」、その他の混合された部品は「対象外」とラベル付けしまし た。 上記画像の様に設定した場合、カウントしたい部品（ワーク）が 20 個あれば合格になる設定です。 右側の「Rs」は、検出させる認識点数を個別に設定しています。右の画像は検出画面の表示です。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：DeepSky 視野範囲：280x 200mm 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：130万画素 レンズ焦点距離：6mm レンズと製品との距離：約330mm 照明：室内蛍光灯
