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外観検査ソフト(作業) - メーカー・企業と業務用製品 | イプロスものづくり

更新日： 集計期間:2026年08月19日～2026年09月15日
※当サイトの各ページの閲覧回数を元に算出したランキングです。

外観検査ソフトの製品一覧

31～58 件を表示 ／ 全 58 件

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【AI画像検査事例】ダイカストの0.5Φ鋳巣とキズ

【AI画像検査事例】ダイカストの0.5Φ鋳巣とキズ

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

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【AI画像検査事例】加工部品のカウント

【AI画像検査事例】加工部品のカウント

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。

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【AI画像検査事例】基板の実装検査

【AI画像検査事例】基板の実装検査

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。

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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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【AI画像検査事例】ロゴマーク反転を検査

【AI画像検査事例】ロゴマーク反転を検査

長方形や正方形のロゴマークの張り付け間違いを検出します！

様々なメーカーでロゴマークを張り付ける作業があります。長方形や正方形のロゴマークはうっかり反転し張り付けることは頻繁に起こりうるミスです。御社にとって重要であるロゴをデザイン性高く美しく出荷できるよう弊社は画像検査で応援します。 【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カ所のラベル張り間違いを3.56秒未満で判定することができました。頂いた「OK」画像と「NG」画像は視野範囲、明るさ、明るさ方向等が 異なっていた為、「ズレ補正」機能や「色判定許容範囲」の設定を調整致しました。 実際の運用時には検査環境を整えて頂く必要があります。 （カメラ位置、向きの固定、照明位置、強さの固定、検査品設置位置固定 等） 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector710 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】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】ギヤの欠けを判定

【AI画像検査事例】ギヤの欠けを判定

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）

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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】コンテナの汚れ検査

【AI画像検査事例】コンテナの汚れ検査

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。

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【AI画像検査事例】成型品の左右判別

【AI画像検査事例】成型品の左右判別

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

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【AI画像検査事例】基板の枚数カウント

【AI画像検査事例】基板の枚数カウント

AI画像検査ソフトで重なった状態の基板の枚数を計測します！

電子部品メーカーが取り扱う基板を合紙が重なった状態で枚数を計測する際に、手作業で行う時間の短縮と計測ミスをなくすことを目的として、画像認識を取り入れたいと考えました。 【検査設定と検査結果】 52枚の基板を計測するべく、EI-Scanで画像を読み取り、画像の精度をあげ、EasyInspectorの「輝度変化検査」の機能を使用しました。まずは合紙有りパターンの検証を行い、グレー色の合紙と茶色の基板をきれいに並べることにより、正確に枚数をカウントできました。次に、合紙無しパターンも検証したところ、一枚一枚の間に影が生まれたので、これも正確にカウントすることができました。さらに、30度傾けてスキャンすることで、0.2mm程度の欠けも検出することが可能でした。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：EasyInspector310 視野範囲：70mm（52枚の基盤を積み重ねたときの厚さ） 検査対象の最小サイズ：約10mm 検査個所数：52ヶ所 画像：EI-Scanで画像読み取り 枚数カウントには『EasyNumbers』がオススメです。

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【AI画像検査事例】筒形フィルターの異物を検出

【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】不織布の異物・汚れ検査

【AI画像検査事例】不織布の異物・汚れ検査

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。

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【AI画像検査事例】水中気泡でワークの穴を検査する

【AI画像検査事例】水中気泡でワークの穴を検査する

フレキシブ ホースに穴がないかを検査します！

金属製品や樹脂製品などの継手を手掛けるメーカー様では現在、水中の気泡で穴がないか検査しているとのこと、気泡の量や大きさ、泡の連なりなど見え方が様々で水中の浮遊物も気泡そっくりに撮影され、誤判定が多いことから、現行の画像検査ソフトからの切り替えのための問い合わせです。 送付いただいた画像「大・中・小・極小」の４種類を無料評価しました。 【検査設定と検査結果】 水面に浮かんだ気泡の有無を検査する方法で良好に判定ができました。 左の画像は覚えさせるための教師画像のアノテーションです。右の画像は検出枠の表示画像です。水中の気泡の上昇スピードはとても速く0.3秒おきのコマ撮り撮影では撮影+検査がもれてしまう恐れがありました。 DeepSkyでは連続撮影の設定をすることができます、コンベアや作業中の位置固定のない検査も可能ですがパソコンのスペックによりだいたい0.2秒から0.3秒に１回の静止画のコマ撮り撮影になります。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky（学習版） 検査個所数：画面上部（水面全体）1ヶ所

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外観検査ソフトウェア『MELSOFT VIXIO』

外観検査ソフトウェア『MELSOFT VIXIO』

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。

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  • その他 外観・画像検査装置
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【AI画像検査事例】成型品表面検査

【AI画像検査事例】成型品表面検査

プラスチックやゴムの製品のメーカーの不良検出も弊社の画像検査ソフトを運用いただいています。

Windowsソフトを操作する要領で運用できることも、初めて画像検査を導入するエンドユーザーからの問い合わせが多いポイントです。要望の多い「コンベア上で同時に検査とカウント」「読取困難な刻印のOCR」など実際の運用時に役立つ関連ソフトも今年に入って開発しました。このほか幅広いシステム運用が可能になる「拡張コマンド」をオプションで追加することができます。 【検査設定と検査結果】 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」させることにより対象を検出できました。 また、実際の運用のイメージとして、例えば移動する製品を連続撮影して異常が見つかった時に・ランプを点灯させる・ブザーを鳴動させる・コンベアを止めるなどを行うことができます。

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【AI画像検査事例】ハトメ有無検査

【AI画像検査事例】ハトメ有無検査

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。

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【AI画像検査事例】金属ワイヤーの検査

【AI画像検査事例】金属ワイヤーの検査

直径約0.05mm×長さ約4mmの金属ワイヤーの本数を計測します！

電子部品の導通検査を行う業界では、小さく細かい部品を扱いますが、その中でもワイヤーの計測を目視で行うと、計測ミスが出やすいです。計測手段として、幅1.6mmのスリットが5本入った樹脂プレートを使用し、直径約0.05mm×長さ約4mmの金属ワイヤーの本数を計測していました。この作業を1秒未満で計測できるソフトを弊社からご紹介させて頂きました。 【検査設定と検査結果】 ※検査結果画像を拡大したワイヤー計数（OK：NG） ※赤矢印がワイヤー ※右画像は右隅に1本多く検出されたためNG EasyInspectorの「輝度変化検査」機能を使用することにより、プレートの隙間から見える複数個（5本）のワイヤーを検出します。バックライト照明を使用して、明るい背景から暗い縦線を検出する設定にします。これらの設定により、小さく細い対象物でも検出可能になります。

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【AI画像検査事例】コンタミ汚れ検査

【AI画像検査事例】コンタミ汚れ検査

樹脂成型品の中にある0.3㎟サイズのコンタミを検出します。

動車メーカーが製造する樹脂成型品。その中にある0.3㎟サイズのコンタミを画像処理で検出し作業効率を上げることを目的とし、弊社にお問い合わせがありました。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「傷ブツ検査」の機能を使用して、0.3㎟サイズのコンタミを検出する設定にしました。傷ブツの色を黒にし、周囲のピクセルと比べ暗い色を検出する設定にしました。検出検出感度は数字が減るほど感度が良くなるため3に設定しましたが、検出対象サイズが小さいため、毛やホコリが乗っていても、異物として判定してしまいました。運用としては、画像検査でコンタミや毛等をNGとして検出し、再度NG品を目視で確認するという形で勧めさせていただきました。

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【AI画像検査事例】シールの有無検査

【AI画像検査事例】シールの有無検査

AI画像検査ソフトで1カ所のシールの有無を検出し、判定します！

医薬品メーカーでも他の業界と同じように製品の規定数を紙製の箱に入れシールで封をして出荷していましたが、シールの貼り忘れという事故が発生していました。 作業中の様々な向きや角度であっても位置固定がなく検出できるDeepSkyで検証致しました。DeepSkyはこういった検査が得意なソフトです、業界を問わずにご活用いただいています。 【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1カ所のシールの有無を検出し、0.23秒の検査時間で判定ができました。検査時間はパソコンのスペックなどで変わります。画像は報告書より切り抜きました。左画像ではラベル１種でシールを１つ検出するとOKの設定をしています、右画像では検査判定の「OK」と「NG」は誤検出なく判定しています。 頂いた画像での検査でしたが、今回はカメラなどの環境も想定でご案内しています。 カメラやレンズは許容できるワーキングディスタンスや視野範囲によって変わってきます。

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【AI画像検査事例】金属部品の傷検査

【AI画像検査事例】金属部品の傷検査

AI画像検査ソフトで金属部品の複数の傷を検出します！

監視装置や計測装置の製造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。装置のハードについた傷の検出を無料評価しました。実際のサンプルを送付いただくことが一番信用できる報告を提出できます。その場合、良品と、検出したい不良のあるワークを送付いただく必要があります。詳細はお問い合わせください。 【検査設定と検査結果】 左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。 それぞれタイプの異なる傷でしたので「傷 A / 傷 B / 傷 C」と３つにラベル分けして登録しました。 依頼された検査項目にありませんでしたが、円柱部分の小さな打痕もしっかり撮像できていたた め、検出の対象（傷 C）としました。（アノテーションしなければ検出はしません。） クリップで固定したため、クリップ部分は視野範囲外に設定しました。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：DeepSky 学習版 視野範囲：約64x 51mm 検査対象の最小サイズ：20mm 検査個所数：全体1ヶ所 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260mm 照明：リング照明

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もう、探し回らない。QRコードで工程現品管理を効率化するシステム

もう、探し回らない。QRコードで工程現品管理を効率化するシステム

QRコードを読み取るだけで工程実績を記録。作業進捗の見える化とトレーサビリティ強化を実現し、管理業務効率化に貢献します。

QRコードとネットワークシステムを組み合わせることで「モノ」と「モノ」、「モノ」と「場所」、「モノ」と「工程」を結び付けることができ、報告連絡の手間、モノ探しのムダ、モノ間違いによる損失を無くすことができます。 例えば資材が「搬入されたか」、「いつ、どこに搬入したか」、「今どの工程にあるか」といった情報をグループで簡単かつ正確に共有できれば 報告連絡の手間 や 資材を探し回るムダな時間 、材料・道具の組み合わせのチェックの労力を無くすことができます。 スカイロジックではスマホを使った簡単軽量のシステムからネットワークカメラを使った専用システムまで様々な用途の二次元コードシステムを提供しています。 ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。

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外観検査自動化導入事例　※樹脂部品の検査事例(製造ライン設置)

外観検査自動化導入事例　※樹脂部品の検査事例(製造ライン設置)

運用中の製造・搬送ラインにカメラ、照明を設置し、製造と同じステージで検査を実施した外観検査の自動化導入事例！

樹脂部品の「ショート」、「黒点」、「ガス焼け」等、 必要な検査について「目視検査」から「カメラを使用した自動検査」に切り替えませんか？ 既存の生産ラインにカメラと照明を追加する事で外観検査が可能となる例をご紹介いたします。 このシステムでは生産ラインの途中で検査対象面が確認できる箇所にカメラを設置し、 生産と検査を同時に行うシステムとなります。 また、排出部に一部改良を行い、不良品は別途排出を行っています。 【このシステムの特長】 ■別途検査の為のラインや装置を導入する事なく、自動検査を行う事が可能 ■既存ラインの改造が必要になる場合の対応も可能 ■どの検査工程で不良を検出したかの記録を保存 ■装置に関しては検査内容により変更可 ※まずはお客様が希望されるワークが検査可能かどうかの検証をさせて頂きます。 ※詳しい処理に関してはPDF内に詳細と処理フローを記載しております。

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外観検査自動化導入事例　※押出成形部材の外観検査事例

外観検査自動化導入事例　※押出成形部材の外観検査事例

押出成形やホース、ケーブルの様な連続した部材の生産ラインで検査を実施する外観検査の自動化導入事例！

押出成形品の「黒点、異物検査」について、「目視検査」から 生産ライン上での「カメラを使用した自動検査」に切り替えませんか？ 押出成形品の検査を行うに際して、成形機の出口にカメラや照明を 取り付けることで外観検査が可能となる例をご紹介いたします。 成形を行った直後に検査を実施することにより、成形作業に問題があった場合、 速やかに対応を行なうことが可能となります。 【このシステムの特長】 ■別途検査の為のラインや装置を導入する事なく、自動検査を行う事が可能 ■生産直後に検査を行う為、不良が生じた場合、迅速な対応が可能 ■製品を取り囲むようにカメラを配置することで、全面の検査が可能 ■装置に関しては検査内容により変更可 ※まずはお客様が希望されるワークが検査可能かどうかの検証をさせて頂きます。 ※詳しい処理に関してはPDF内に詳細と処理フローを記載しております。

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高精度なAI外観検査ソフトウェア『Gemini eye SV』

高精度なAI外観検査ソフトウェア『Gemini eye SV』

検査にかかる手間を削減！設定がシンプルで即導入OK！様々な製品に対応可能　※事例進呈・トライアル版も承ります

外観検査システムの導入により不良判別が可能になりますが、 「設定するだけで手間かかる」「過検出で微調整に疲れた」 「不良の種類が一括検出できない」といった声を多くいただいています。 このような声に応えるため、新たに教師あり学習をベースとした 外観検査AIソフト「Gemini eye SV」が誕生しました。 「この不良は判断が曖昧なら見逃しても良い」、 「この不良は厳し目に見つけたい」など、検査の基準に合わせて設定ができ、 より効率的でパワフルな外観検査が可能になります。 手軽に画像検査を試してみたいという方から、 本格的に実ライン投入を検討している方まで幅広く利用可能です。 ※活用事例はカタログにてご覧いただけます。 　トライアル版も相談賜ります。お気軽にお問合せ下さい。

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【技術サポート】アニサキスをAIで発見

【技術サポート】アニサキスをAIで発見

スカイロジックでは食品の異物検知をするためのＡＩを既に開発しています

▼アニサキスを入手→撮影するまで 今回はお客様から何件かお問い合わせいただいた”アニサキス”をAIで見つける検証を弊社で行ってみました。そこで、まずは生きたアニサキスを入手するところから始まったのですが、思っていたよりも難しく… 市内のスーパーや魚屋さん何件も回ったり電話でお願いをさせていただきました。 年末のとっても忙しい時期に、いきなり知らない主婦から「ＡＩでアニサキスを見つける実験をしたいので生きているアニサキスをくれませんか（ざっくりまとめると）」と変なお願いをされたにもかかわらず、ご協力してくださったスーパーがいくつかあり、ご協力いただいた鮮魚コーナーの方々にはとても感謝しています。ありがとうございました。 ゆっくりと動くコンベア上でAIアニサキスの検査を行い、検出したらブザーを鳴らしてコンベアを停止させる運用を想定して装置を組み立てました。 アニサキスは特定の波長の紫外線に反応して光るため、紫外域のLED光源や特定の波長を通すフィルターを使用します。 画像処理では光学的な操作によってアニサキスを見つけやすい画像を撮影することも重要です。

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【農業におけるAI外観検査】画像検査ソフトで自動化を可能にします

【農業におけるAI外観検査】画像検査ソフトで自動化を可能にします

手作業から解放！キズなどの不良の検出、難しい等級選別もAI画像検査で自動化します！

こんなお悩みありませんか？ ■手作業に時間が掛かる ■等級選別が難しく、目視による見落としが発生する ■雇用労働に頼るため、人件費がかさむ ■熟練者の高齢化が進む一方、担い手がいない 画像検査ソフトで自動化を可能にします！ 1）手作業でやっていた不良検出作業が自動化できる 　⇒キズ、変色、汚れなどを検出し、作業時間を短縮！ 2）難しい等級選別が誰でも簡単にできる 　⇒さまざまなルールで判別が可能！手作業から解放！ 3）パソコン１台から運用！低価格で始められる 　⇒導入コストを大幅削減！ 作業員を最小限に留め、人件費の削減！ 目視による見落としを防ぎ、品質価値をアップ！ 大きな機械の導入等はなく、小さく始められます！ 【検査事例】 ■大きさによるトマトの分類 ■花の種類の分類 ■トウモロコシの種の判別 ■茶葉の種類判別 ■みかんの傷の検査 ■コーヒー豆の欠陥検出 ※詳しくは関連リンクを御覧ください。

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【電子部品向け】EasyInspector2

【電子部品向け】EasyInspector2

AI×画像処理で電子部品・基板実装の外観不良を高精度に自動検査

電子部品業界では、製品の高密度化・微細化が進む中で、外観不良や異物混入、部品の取付ズレ・欠品などを確実に検出する高度な検査が求められています。 従来の目視検査では、検査精度のばらつきや作業負荷の増大が課題となっています。 EasyInspector2は、AI画像処理とルールベース処理を組み合わせることで、電子部品や基板実装工程における外観不良を高速かつ高精度に自動検出します。 微細な異物やキズ、汚れの検出に加え、部品の有無確認や取付位置ズレ、実装状態の良否判定にも対応可能です。 製造ラインや出荷前検査などさまざまな工程に柔軟に導入でき、画像検査の専門知識がなくても短期間で運用を開始できます。全数検査の自動化により、品質の安定化と検査工数削減を同時に実現します。 【活用シーン】 ・電子部品表面のキズ・汚れ・異物検査 ・基板実装後の部品有無・取付位置検査 ・コネクタやチップ部品のズレ・欠品検査 ・出荷前の最終外観チェック 【導入の効果】 ・外観不良・取付不良の検出精度向上 ・検査時間の短縮と省人化 ・目視検査のばらつき解消 ・不良品流出リスクの低減

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