外観検査ソフト(作業) - メーカー・企業と製品の一覧

【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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【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】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

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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外観検査自動化導入事例　※AIによる弁当具材検査事例

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。

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外観検査自動化導入事例　※AIによる木目材表面検査事例

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。

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外観検査自動化導入事例　※球体状のゴム・ウレタン製品の検査事例

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。

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【AI画像検査事例】箱詰め製品の有無検査

AI画像検査ソフトで箱詰め製品の有無を検査し判定します！

樹脂加工メーカーの製品を出荷する時、間仕切りされた段ボール箱に製品が全て入っていなければいけない場合があります。作業員が1つ1つ手作業で箱詰めをしているため、製品の数が足りない不良を出荷してしまう事がありました。解決方法として、画像処理で製品有無を確認するという手段を選びました。【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「色比較検査」の「指定色の有無検査」機能を使用して、600mm x 400mm程度の箱の中にある、30個の製品の有無を検査しました。検査枠から、製品の色を検出したら合格、なければ不合格となる設定にして、検査することができました。【使用したソフトと機器】使用ソフト：EasyInspector310 視野範囲：400mm x 600mm 検査対象の最小サイズ：約35mm x 150mm 検査個所数：30箇所カメラ解像度：画像のためなし現行『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】縫製品実装の判定

作業員が治具を使用し複数回に分けて行う検査の工程を自動化します！

自動車やバス、トラックなどに設置する車内用カーテンはアコーデオン式にたたまれています。付けられている「フック」や「タッセル」と呼ばれるベルトや「マジックテープ」など様々な部材が決まった位置に取り付けられていないと合格品とはなりません、作業員が治具を使用し複数回に分けて検査している現在の工程を自動化したいご要望です。【検査設定と検査結果】検査ソフト「DeepSky」を使用して検査しました。まず見つけたい部材をアノテーションします（左画像）。検査部分をソフトに覚えさせるため、ベルト・部品 A・部品 B・マジックテープ・商品タグ　の５種類に分けて、10 枚の良品教師画像をアノテーションしました。次に設置されるべきエリアを指定しました（右画像）。ワークを正しい指定位置に撮像する必要がありますがアコーディオン式なので位置の指定のために固定のための治具を使用した提案になっています。指定の場所に指定の部材があればOKなければNGと精度高く判定することができました。

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【AI画像検査事例】接着剤の塗布切れ

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

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【AI画像検査事例】ハーネスの配線色検査

AI画像検査ソフトでハーネスの配線色の検査をします！

ハーネスの配線色の検査はこれまでにも多数お問い合わせいただきました。今回もこの事例を簡易検証を行い報告致しました。昨今の社会情勢から「検査の自動化」は進んでいます。熟練作業員の高齢化や少子化や新型ウイルス蔓延による工場に人が集まらない事への対策を検討いただく時期が来ているように感じています。検査の自動化で業務効率化を応援します。【使用したソフトと機器】使用ソフト：EasyInspector 視野範囲：約32 x 25mm 検査対象の最小サイズ：2mm 検査個所数：13ヶ所カメラ解像度：500万画素レンズ焦点距離：25mm+接写リング0.5ｍｍレンズと製品との距離：約170mm 照明：室内蛍光灯現行『EasyInspector2』colorパッケージ【指定色の有無】『RakuiroChecker』で検査できます。

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【AI画像検査事例】キャベツの外観検査

AI画像検査ソフトでキャベツの外観検査を行います

食品メーカーでは形状の定まらないワーク（食材）が当たり前です、ちょっとした不良や異物混入で大きな事故につながります。今回も食品の簡易検査のご依頼です。労働人口の減少や熟練した作業員の高齢化が進む社会情勢には歯止めはかからず生産性の向上を支援する取り組みは今後ますます求められています、画像検査も徐々に技術が洗練されてきました。安心安全の食品を口にできる日本品質の維持に画像検査の導入をご検討ください。【検査設定と検査結果】頂いた画像による検証です。検出したい対象箇所を枠で囲み、種類ごとにラベルを付与しました。今回は「変色」「花芽」「長さ」「長さ２」といった4種類に分けたアノテーションをしました。今ある画像だけで教師データと非教師データに分けて行った検証なのでそこまで精度はでませんでしたが、サンプル数増やしていけばある程度正確性は向上していくものと推測できます。【使用したソフト】使用ソフト：DeepSky学習版

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【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】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】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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