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金箱に電池を12個か24個を収納したあとに、電池の向きに間違いがないかの検査です。
「蓋上に白色の＋マークがあるため、それの位置によって向きに間違いがないかを判別したい」とのお問合せを蓄電池メーカー様よりいただきました。手でタブレット・カメラを持ちながら写真を撮影する感覚の要望もありました。 【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部品の向きを判定できました。簡易検証のご報告しました。検査枠を複数個所（今回は６か所：内 2 か所 NG 個所）に設置をしました。指定色として「白色」を設定し検査枠内に指定色がどの程度検出されるかで 検査判定を行います。EasyInspectorを使用する場合カメラの固定は必須になります。タブレットでの撮影も可能ですが、固定する必要があります。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector710 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【指定色の有無】で検査できます。
フィルム製造時に発生する様々な不良を見分けます。今回は７つの不良と良品のラベルを作成し、設定しました。
高品質なフィルムを制作されているメーカー様からサンプル画像100枚を送付いただいて検証しました。 DeepSkyの無料評価ではワークのいろいろな形状の不良の写真を送付いただく必要があります。 【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様々な形の不良の有無を検出し、1回につき0.28秒の検査タクトで見分けるができました。左画像は設定、右画像は見つけ出したい部分を囲い、覚えさせるためのラベル分けです。 ・NG のどれかを検出したら不合格・OK のみを検出、または何も検出しなかった場合は合格といった設定を作成しました。 OKとNGをソフトに学習させることでお客様のご要望に沿う検査が行えるようになりました。弊社ホームページにはDeepSkyのお試しサービスがあります。ご活用ください。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky 学習版
１日で設定完了。即日導入できるAI外観検査ソフトウェア「Gemini eye」 操作画面イメージ、特長、プランなどを掲載。
当資料は、株式会社Pros Consの取り扱う外観検査AI『Gemini eye』を紹介しています。 素材作成、検証結果画像、運用ログの操作画面イメージや、技術の特長、 導入までのフローなどを写真とともに掲載。 ぜひ、ご一読ください。 【掲載内容】 ■会社概要 ■主要経営陣の略歴 ■製造業の先端技術（IoT、AI等）の活用目的 ■なぜAI外観検査プロジェクトは失敗するのか ■特長 ※操作ステップ別の特徴や詳細は、こちらからご確認頂けます。 https://proscons.co.jp/geminieye/operation-contact/ ご不明な点や問い合わせは、contact@proscons.co.jpまでお気軽にご連絡下さい。
バルブの開閉と7セグ表示器を同時に読み取りします！
今回の簡易検証は化学メーカー様より、バルブの開閉と7セグ表示器の監視を画像検査できないか検討されているとのことで写真を送っていただきました。 画像はEasyInspectorの「指定色の有無検査」機能を使用することによりバルブの開閉の1カ所を0.38秒で検査することができました。黒色が枠内に任意のピクセル数あれば、又は無ければOKといった設定です。右の画像で緑で検出している取っ手が右の画像ではバルブが開き映っていないため不良として赤枠で表示されています。 もう一つの7セグ表示器は「メーター読み取り」機能を使用して５文字の数字を0.35秒で読み取りができました。数字と背景のコントラストが少ないため、読み取り精度が安定せずカメラやメーターの位置を工夫する必要も今後でてくるかと思います。 【使用したソフト】 EasyInspector（旧EasyInspector） 現行『EasyInspector2』 CL（color）パッケージ【指定色の有無】 CP(制御盤･ControlPanel)パッケージ【メーター表示読取】で検査できます。
AI画像検査ソフトで樹脂成型品のロゴ印字の欠けを検出します！
以前より弊社検査ソフトを運用いただいている樹脂成型品などの受託設計や生産専門の総合アセンブリメーカーでは、企業ロゴの印字が欠ける事故が発生していました。そのため設定方法をご案内する流れとなり検証しました。OK品の写真を送付いただき、当社でイラストレーターを使用し欠陥のある画像を作成しました。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「マスター画像との比較検査」で検査をします。検査対象となる範囲はお送り頂いた画像くらい（横50mm程度）という認識でこの視野範囲であれば500万画素程度のカメラで検出できるかと思います。（検査環境を照明等で整える必要あり）印字部分が欠けると背景の白が見えるので、照明等で黒と白のコントラストを上手く撮像できれば検出できるのではないかと思います。カメラ、ワーク（固定）でOK品、NG品をの画像をお送り頂ければ弊社でも検証可能です。
AI画像検査ソフトで金属板のキズを検出します！
伸銅メーカーさまからのお問合せで金属板のキズの検出をテストします。写真をいただいての検証です。薄さ1mm程度の薄さの銅板がトイレットペーパーのように巻き取られている中、圧延機で圧延中のキズを検知するため、部分的に検査したいタイミングで低速で撮影しながら検査するか、ラインを止めて撮影し、検査することをご検討でした。 第一段階の簡易無料評価ではキズ部分を検出することはできていますが、画像上にあるキズ以外の白色を誤検出しており、区別できていない状態です。照明を工夫してなるべく広い範囲を均一に照らすことができれば検査はできそうです。頂いた画像を「教師データ」として学習し、処理した結果です。教師データ画像ですので精度高く判定ができています。数字はAIの自信度数％「認識点数」と言います。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky学習版 検査個所数：画面全体1ヶ所
AI画像検査ソフトで半田ブリッジの有り無しを検査します！
半田ブリッジの有り無し検査は数多くお問合せをいただく不良の一つです。写真を送付いただいての検証です。 各方面で弊社の安価な検査ソフトを使用しご活用いただいています。 御社でも安定的な製品製造を弊社検査ソフトでサポートさせていただければ幸いです。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「輝度変化検査」機能を使用することにより連なった半田1カ所の半田ブリッジを0.04秒で判定することができました。 右画像のピンクの枠は検査枠です。左画像の緑の線が輝度を表します。半田の間の明度の低い部分（黒色部分）がいくつ検出するかにより合否を判定し、半田ブリッジは緑のきれいな波線にはならず不合格となるように設定しています、今回の場合はカウント6と測定されたら合格です。その他チップやコンデンサの有り無し、極性向きなど全部で10カ所の判定が同時にできました。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector710 検査個所数：10ヶ所
AIセグメンテーション機能で作業効率向上・品質安定・コスト削減を実現します！
AI汎用外観検査ソフト『EasyInspector2』https://skylogiq.co.jp/index.php/products/indus-ei2/ に新たに「AIセグメンテーション」機能が追加されました。 「ＡＩセグメンテーション」機能は画像内でディープラーニングによるセグメンテーション（領域分割・画像のピクセル一つひとつに対してラベル付け）を行います。 指定した多角形の領域内で、セグメンテーションで検出されたピクセルの割合を計算し、合否判定を行います。 この機能は主に下記の用途で使用することができます。 ⚫ タンクの水位 ⚫ 金属加工面の面積や塗布面積 ⚫ 農作物の成長度（大きさ）の測定 ⚫ 写真内の病巣などの検出とその面積の測定 ⚫ シーラーや接着剤の塗布切れ確認 ⚫ 排出される煙の量の監視 AIセグメンテーション機能を使って判定することで - 作業効率の向上：目視検査に比べて大幅な時間短縮が可能 - 品質管理の精度向上：人為的なミスを減らし、品質安定化を実現 - コスト削減：人件費削減、不良品の発生抑制によるコスト削減 を実現します。
AI画像検査ソフトでプラ成型品の微妙なショートを検出します！
今回お送りいただきましたサンプルには欠損の大きい明らかなショートと一見ショートに見えにくい微妙なショートがありました。 微小なショートでもショートに伴う表面粗さが出ていることが確認できました。 EasyInspectorによる検査では「マスター画像（お手本）になる良品」と「１番検出が難しそうな不良品」を送っていただくとわかりやすくご報告できます。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「色比較検査・マスター画像との比較」検査機能を使用し0.45秒で検査することができました。形状はマスター画像と近い微妙なショートでも表面の粗さを検出（白く反射）して不合格と判定しました。写真の中にある矢印マーキングも白ですが、今回は非検知ピクセルの設定により検出対象より除外しました。
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）
金属製品の方向間違いで組み立てた異品を検出し、判定します。
５0ｍｍ程度の金属製品中にある細かい部分の組み立て実装では、見た目のシルエットがほぼ同じため方向間違いで組み立てた異品を出荷するという事故が発生していました。今回はそんなお困り事の解決のために画像検査の判定テストを試みました。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「色比較検査」機能を使用することにより部品の向きの違いを検出し、見た目の似通った類似品（異品）を1秒未満で判定することができました。ピクセル検出率合否基準値を設定します。ここでは検出するシルバーの色が上限値を超えたら不合格となるよう設定しています。写真の赤い部分が指定色を検出したピクセルです。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：EasyInspector310 視野範囲：250 x 200mm 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：300万画素 レンズ焦点距離：35mm レンズと製品との距離：300mm 照明：ドーム照明
画像検査でシルク印刷の文字カケ等の検査をします！
シルク印刷工程で 時々発生している 不良状態写真サンプルを送付いただきました。画像検査でシルク印刷の文字カケ 等の検査導入は可能でしょうか？と言ったご相談です。「カケ」や「カスレ」を簡易検査します。 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することができました。 お預かりしましたサンプル品のうち、目視で一番小さな不良があるサンプル品で検証を行いました。 結果、限られた条件の中（※）でしたら、欠けの不良の検出自体は出来ました。その条件以外では、製品の性質と形状上、不良以外の部分を多く誤検出してしまいました。 ※限られた条件というのは、検査対象の印字部分を 1 か所に絞って検査を行ったときになりますので、同じ条件で運用しようとすると、検査範囲はかなり限定的になるかと思われます
AI画像検査ソフトで金属塗装品の「線傷」「滲み」「点傷」のNGを見分け検出します！
産業用機械メーカーからのご依頼で、金属塗装品の「線傷」「滲み」「点傷」のNGを見分ける検証です。ひとつの不良サンプル品の向きや位置を変えて撮影し検証することとなりました。 【検査設定と検査結果】 今回は照明に工夫を凝らし撮影することで判定が可能になりました。 弊社で所有している同軸落射照明のサイズの関係上、ワーク全体を納めることができ なかったため、傷部分を対象に撮像しました。 本来はサイズの合った同軸落射照明で縦横 1.5 倍程度の視野を撮像して検査を行いますが、 負傷箇所のサイズからして今回と同等の検出精度になると考えられます。検出精度を高くするために誤判定の写真を教師画像として使用し、追学習することができます。 左画像は検出したい不良部分を囲いパラメーターを設定してくための「アノテーション」です。 右画像は学習しパラメーター設定後の不良を検出している「枠」です。
自社製造ラインへの外観検査AIの導入をご検討中の皆様へ無償トライアルのご案内です。
自社製造ラインへの外観検査AIの導入を検討中だが、本当に自動化できるのか試してみませんか？ 正常品、異常品を写真を準備して頂くだけで、マイスティア製正誤認識ソフトウェアIP Stier ER1による試行を無償にて行います。 ・うちの製品は外観検査できるのか不安 ・導入したいけれど、効果が期待できるのだろうか ・試してみたいけれど、余力がない といった企業様は、是非この機会にお問合せください。
AI画像検査ソフトで円筒の部品に貼られているラベルの文字を読み取りします！
医療機器や福祉機器を中心に様々な分野で活躍されているメーカーでも弊社の文字認識の機能を検討いただいています。 円筒の部品に貼られているラベルの文字読み取りは角度によっては文字の写り方が変わてしまうことが予想され、難しくなる想定ができる案件でした。 【検査設定と検査結果】 件素ソフトEasyInspectorの「OCR Pro」で判定できました。 検査枠は４つ設定し全部で32文字を0.57秒で判定しました。左の画像は検査枠で右の画像は二値化したあとの検出枠です。いただいた写真による判定でしたが、人が手で張り付けているということや円筒形であることなどがあり位置決めが課題になる懸念があります。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector710 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。
