更新日： 集計期間:2025年10月08日～2025年11月04日
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AI画像検査ソフトで板状部品の汚れや傷などの不良を検出します！
以前からお取引のあるアルミ製品や熱転写加工のメーカー様からのお問合せです。 「汚れのようなもの」と「線状の痕」「点状の痕」３種類の不良を検出します。 実際のサンプルを送付いただくことが一番信頼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いくつか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】 それぞれタイプの異なる傷でしたので「A / B / C」と３つにラベル分けして登録しキズの検出は可能でした。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。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。
AI画像検査ソフトでネジの打痕を検出します。
“ネジの打痕”こちらの検証依頼もとても多いです。弊社の従来型汎用画像検査ソフト「EasyInspector」で検査いただく方が良い場合もありますが、コンベア上や作業中に判定する運用で、打痕のような様々な色や形のある不良の場合、AIを使用した検査ソフト「DeepSky」をお勧めすることもあります。今回は弊社で糸コンベアを作成しネジ周囲１周、360度の不良検出について報告しました。 【検査設定と検査結果】 左画像の様に検出させたい部分（今回の場合は打痕）を矩形で囲む作業をアノテーションとい います。 アノテーションさせた教師画像 24 枚を約 2300steps 回転させて（15 分程度） 学習させました。学習の時間はPCのスペックにより増減します。右画像では打痕部分を緑色の検出枠で示しています。
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
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。
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。
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。
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。
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。
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。
既存の搬送・分類装置にカメラを取付け、判定にAIを用いることにより根菜等の野菜の検査を行う外観検査の自動化導入事例！
専用の搬送ライン上を流れている根菜類の大きさ分類や不良の確認検査について、 「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？ 既存の搬送・分類装置にカメラと照明を設置し、判定にAIを用いることにより、 搬送中の根菜類の大きさによる分類と不良の判別を行うシステムとなります。 通常の検査装置では判別の難しい野菜など形状や色調がが不均一な品目に 対してもAIを用いることにより判別することが可能となります。 【このシステムの特長】 ■別途検査用のシステムを作成せず、既存の搬送・分類装置で検査を行うことが可能 ■既存の搬送ラインを用いるため、装置の有効利用が可能 ■AIを用いることにより、不定形な野菜類に対する検査が実施可能 ■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。
搬送ラインを流れている弁当の状態をライン上にカメラ、照明を設置して撮像し検査を行う外観検査の自動化導入事例！
ライン上を搬送されている仕出し弁当の具材の間違いや有無について、 「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？ 既存の搬送ラインにカメラと照明を設置し、AIを用いることにより、 搬送ラインで移送中に具材の配置間違いや有無などの配膳ミスを検査を行うシステムとなります。 通常の検査装置では判別の難しい弁当の具材など不定形な品目についても AIを用いることにより判別することが可能となります。 【このシステムの特長】 ■別途検査用のシステムを作成せず、搬送ライン上で検査を行うことが可能 ■搬送ラインで検査を行う為、別途の装置作成を行うことなく検査することが可能 ■AIを用いることにより、形や色調が一定でない具材に対する検査が実施可能 ■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。
搬送ラインを流れている木目の付いた部材の外観検査をライン上にカメラ、照明を設置して撮像し検査を行う外観検査の自動化導入事例！
ライン上を搬送されている木目等のデザインがある部材の検査について 「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？ 既存の搬送ラインにカメラと照明を設置し、AIを用いることにより、 搬送中に部材表面の検査を行うシステムとなります。 通常の検査装置では判別の難しい木目とキズの違いに関しても AIを用いることにより判別することが可能となります。 【このシステムの特長】 ■別途検査用のシステムを作成せず、搬送ライン上で検査を行うことが可能 ■搬送ラインで検査を行う為、別途の装置作成を行うことなく検査することが可能 ■AIを用いることにより、誤判定を起こしやすい木目とを判断し検査が実施可能 ■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。
汎用のXYステージを利用し、球体状のゴム製品の大きさや変形などの検査を行う外観検査の自動化導入事例！
作業用トレーに広げられた球体状をした部品の外観検査を「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？ 汎用のXYステージ移動装置にカメラと照明を設置し、一定の面積ごとに検査を可能とした 「iVisionロボ」の実用例についてご紹介いたします。 二次元稼働のステージを用いることにより、カメラの位置に一回ずつセットすることなく 一定の面積ごとに指定エリア全体を検査し、中に含まれる大きさの異なる物や、欠け、変形など 規格に合わない物が混ざっていないか、確認することが可能となります。 【このシステムの特長】 ■二次元稼働のステージを用いることで、広い面積でも順に検査することが可能 ■不良のあった座標を示し、どの位置にどの様な不良があったかをマップにして表示 ■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。
コンベア上を流れる⾦属部品の品種判別をAIを用いて選別する外観検査の自動化導入事例！
コンベア上を流れる似た箇所が多い⾦属部品の品種判別検査において、 「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？ 既存のコンベア上にカメラと照明を設置し、判定にAIを用いることにより、 搬送中に品種判別検査を行うシステムとなります。 通常の検査装置でも特定の品種を判別することは可能ですが、 判断に多様性を持たせるために、AIを用いて実施を行ったシステムとなります。 【このシステムの特長】 ■別途検査用のシステムを作成せず、コンベア上で検査を行うことが可能 ■AIを用いた画像処理検査装置の実現 ■ライン上で行う検査の為、検査工程や人員の削減が可能 ■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。
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。
