外観検査ソフトのメーカーや取扱い企業、製品情報、参考価格、ランキングをまとめています。
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外観検査ソフト(検査) - メーカー・企業と製品の一覧

更新日： 集計期間:2026年01月07日～2026年02月03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

271～300 件を表示 ／ 全 459 件

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【AI画像検査事例】製造機械の複数モニター監視

【AI画像検査事例】製造機械の複数モニター監視

監視対象物にあわせて設定を行い検査します！

自動車に搭載されるドライブレコーダーやカーナビゲーションのメーカーからの製造機械のモニター監視についてのお問合せです。監視対象の画像6枚をいただきましたそれぞれの読み取りに合わせた設定方法をお問合せいただいています。 弊社ホームページでは検査ソフトを無料でお試しできるようにしています。ワークによって検査ソフトの適正が変わってきますので、ご不明点はお問合せください。 【検査設定と検査結果】 画像6枚中3枚については点灯している時の色を検出するように「指定色の有無検査」機能を使用し、検出するか、しないかで合否判定を行っています。画像2枚は「メーター読み取り機能」を使用しておりますが、メーターの上部と下部で照明の当たり方にバラツキがあると思いますので、暗くなってしまう下部にはバー照明等で照射した方が、誤検出が少なくなると考えております。画像1枚についてもお送り頂いた画像でしたら読み取りは可能でした。また、多少のズレ補正は可能ですが、カメラの固定は必須となります。

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【AI画像検査事例】電子基板の判定➁

【AI画像検査事例】電子基板の判定➁

AI画像検査ソフトで電子基板の部品の付け間違いを検出します！

基板はお問合せいただく事例の中でも一番多いと言えると思います。今回も基板の簡易検証の依頼です。 当社では技術スタッフによる「簡易評価サービス」を無償提供しています。簡易評価で検出や判定ができた場合、実際の運用を想定したテストにあたる「実現性検証」を行い処理時間や判定精度などの評価を行うことがお勧めです。また、デモ機を無償で貸出ししており実際にユーザーが検査ソフトを体感いただく事もできます。 【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検査は可能でした。赤く塗り潰されているところは全て差異と認識された箇所です。 実際に部品の違いや有り無しを捉えている部分と、光の反射や角度の違い等を誤検出している部分があります。1回の撮像では小さ過ぎて差異をとらえきれなかったものでも、 その部分を拡大して撮像すれば異常の検出自体はできると思いますが、1回で検査できる範囲は狭まります。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector 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】エンジン内ウォーターポンプの不良検出(2)

【AI画像検査事例】エンジン内ウォーターポンプの不良検出(2)

エンジン内ウォーターポンプの打痕・圧痕・切子詰まりを検出します！

ダイカストなどの金属製品は光を反射する場合が多く今まで検査が難しいとされていた事もありました。 弊社で2020年リリースした弊社検査ソフトDeepSkyではこういったダイカスト製品など反射することの多い金属製品でも簡単な設定で運用いただけるようになっています。 【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打痕・圧痕・切子詰まりを0.35秒で判定できました。左の画像は良品にあるべき穴です、右の画像では良品の「穴」と同じ色（白色）で撮影されていますがきちんと不良認識できています。 枠上部の数字はAIの自信度数（認識点数）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56 x 42mm 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：12mm レンズと製品との距離：約150mm 照明：懐中電灯　（切子詰まり：加工穴にスポットライトで照射）

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【AI画像検査事例】レーザー印字のOCR読み取り

【AI画像検査事例】レーザー印字のOCR読み取り

AI画像検査ソフトで1カ所9文字のレーザー印字を読取します！

USBメモリのメーカーでは製品型式をレーザー印字で表記されており、印字のカスレや位置ずれ、印字無しなどの確認を目視で行っていました。自動化を検討のためお問い合わせがありました。 【検査設定や検査結果】 EasyInspectorの「OCRPro」機能を使用することにより1カ所9文字のレーザー印字を良好に0.43秒で読み取ることができました。左の画像は二値化の設定画面「処理1」です。右の画像は辞書機能の登録画面です。フォントが一般的ではない文字についても二値化や辞書機能を用いて読み取りができるようになります。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：EasyInspector710 視野範囲：47 x 37mm 検査対象の最小サイズ：20mm 検査個所数：9文字 カメラ解像度：130万画素 レンズ焦点距離：35mm+接写リング5ｍｍ レンズと製品との距離：約275ｍｍ 照明：直線蛍光灯 照明と検査品の距離：ワークの斜め上部から照射。 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。

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【AI画像検査事例】金属の表面欠陥（チャタマーク）の検出

【AI画像検査事例】金属の表面欠陥（チャタマーク）の検出

AI画像検査ソフトで金属の表面欠陥（チャタマーク）を検出します！

金属の圧延を行うメーカーからの依頼で対象の欠陥はチャタマークとよばれる表面欠陥です。 サンプル画像を送付いただきました。 チャタマークとは研磨した際に、進行方向に向かって一定の間隔で現れる横筋目を云います。板研磨で多くみられ、フラットバーなど板研磨をしている業者さんでは大敵と云える存在です。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「傷ブツ検査」機能を使用することにより1カ所（画面全体）のチャタを0.16秒で検出することができました。「縦縞」は検出しない設定をしています。照明により光源の映り込み具合や全体の明るさに大きく変化があるため、この為、実際の検査運用の際は必ず照明の状態が一定となるように調整する必要があります。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【傷・ブツ検出】で検査できます

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【AI画像検査事例】トレイ内の製品個数カウント

【AI画像検査事例】トレイ内の製品個数カウント

AI画像検査ソフトでトレイ上の製品個数をカウントします！

プラスチック加工メーカーからトレイの上の製品の個数をカウントする簡易検証の依頼がありました。 【検査設定と検査結果】 サンプルで検証した結果、トレイ内の製品個数は正常にカウント可能でした。但し、光の当たり方に極端なムラがある場合は恐らく誤検出が発生してしまいます。 計数は可能でしたが、全体が同じような色味に写るように照明環境等を調整する必要がありそうでした。（検証では室内灯下で、露光時間の調整と検査枠の設置位置で誤検出をしないよ うに対応しました。） 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：EasyInspector710（旧EasyInspector） 視野範囲：約531x 426mm 検査対象の最小サイズ：15mm 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：8mm レンズと製品との距離：約700mm 照明：室内蛍光灯

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【AI画像検査事例】部品の計数の判定

【AI画像検査事例】部品の計数の判定

AI画像検査ソフトで細かい部品の計数の判定をします

プラスチック部品メーカーでは細かい製品の出荷での計数が負担となっています。 重量検査では誤差が発生してお困りでした。細かい部品の計数を簡易検証していきます。 DeepSkyではコンベア上のカウント対応の上位ソフトをご利用いただくことが出来ます。様々な運用方法でカウントできる仕様になっています。 【検査設定と検査結果】 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。検査タクトはEasyInpectorの方が短いです。しかしトレイに入れないワークの計数は判定が難しいため、今回はDeepSkyで検証することと致しました。左画像がアノテーション、右の画像は検出枠です。重なっていないピッタリと重なっているワークは誤判定がありますが、それ以外は良好に判定ができました。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky 計数に特化したアプリケーション『cazoetell』でも行えます。

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【AI画像検査事例】鋳物製品の不良

【AI画像検査事例】鋳物製品の不良

鋳物製品の複数の不良を検出します！1つのソフトでさまざまな不良を検出し判定します！

鉄物ギヤの未加工・圧コン検出・アルミケース部品のバリ残り・アルミ部品の加工穴貫通確認などについて複数の検査についてお問合せいただきました。弊社では無料の評価は簡単な「できる」「できない」の判定結果になります。有償のテストを承ることもできます。具体的な運用について詳細をお聞かせください。 【検査設定と検査結果】 手でワークを少しずつ回しながら連続検査を行っています。学習が完全ではないので誤検出している箇所もありました、NG箇所自体は認識できていました。追学習の機能を使用してより精度高く検査設定を成長させていける事も AI（Deep Learning）を使用したソフトの強みです。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky学習版 検査個所数：1ヶ所（画面全体から複数の不良を見つける）

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【AI画像検査事例】金属部品のバリと黒点

【AI画像検査事例】金属部品のバリと黒点

AI画像検査ソフトで金属部品のバリと黒点を検出します！

産業用機械の設計やソフトウエアの開発をされているメーカーから微細な精密機械の検査についての問い合わせがありました。サンプル品の送付が難しい場合には写真をお送りいただいての検証も可能です。良品と不良品の仕分けを目視検査でしているところを画像処理で自動判定化できないものか検討中でした。 【検査設定と検査結果】 金属品のバリ、黒点の判定は可能でした。カメラ2台使用する構成で、それぞれ0.5倍のマクロレンズと35mmの単焦点レンズを使用する想定での報告となりました。送付画像による検証でありましても、詳細をお聞かせいただいてカメラなどの撮像環境ご提案もできる限りサポートしています。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky学習版 検査個所数：画面全体1ヶ所（バリ、黒点を見つける）

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【AI画像検査事例】黒地に黒部品の有無

【AI画像検査事例】黒地に黒部品の有無

樹脂成型品の見た目がほぼ同じ類似の異品を検出します！

自動車部品などの樹脂成型部品は仕様違いにより部品の有無が変わったり、位置が変わったりしますが、類似品の場合は見た目がほぼ同じため類似の異品を出荷するという事故が発生していました。 いままでの画像検査では今回のお問合せような黒色のワークに黒色のクリップの有り無しは画像検査では難しいとされてきました。 【検査設定と検査結果】 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。 左画像は黒色のクリップの実装を検出しています。右画像は黒色のクリップが取り付けられていない事を正しく判定しています。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky学習版 検査個所数：6ヶ所

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【技術サポート】DeepSkyのパラメーターの生成方法

【技術サポート】DeepSkyのパラメーターの生成方法

納得できない結果や設定方法に疑問などがありましたらお気軽にお問合せください。

穀物乾燥機メーカーさまは弊社のHPよりAI（ディープラーニング）を使用した検査ソフトDeepSkyのWEBお試しを体験されていましたが良い検査結果が得られず、パラメーターの生成方法についてご案内しました。 ディープラーニングの検査に慣れている担当者さまはスムーズに検査ができますが、初めて使用される場合には思い通りの結果が得られないことがあるのは当然です、もし、納得できない結果や設定方法に疑問などがありましたらお気軽にお問合せください。 【検査設定と検査結果】 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設定しました。今回は数字の1～4と数字がないもの５種類７枚の教師データを使用しています。全ての画像で正しく対象を識別できました。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky　 検査個所数：2ヶ所　画面の中２ヶ所の数字を認識する

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【AI画像検査事例】製品パッケージの基材違いの検証

【AI画像検査事例】製品パッケージの基材違いの検証

製品パッケージのデザインの違い、同一のデザイン基材の違いをAI画像検査ソフトで判定します！

食品などのパッケージデザインはキャンペーンなどの展開でパッケージの小さな部分表示が変わったり色が変わったりするものをよく見かけます、よく似ているデザインのため包装パッケージを間違って出荷する事例があったとのことでお困りでした。今回はデザインの違い、同一のデザイン基材の違いを判定致しました。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「マスター画像との比較」機能を使用することにより撮像画面全体１枠のデザイン違いを検出し、見た目の似通った類似品（異品）を50秒未満で判定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：EasyInspector710 視野範囲：A4サイズ 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：弊社スキャナー 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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導入も簡単！AI外観検査ソフト『Roxy AI』

導入も簡単！AI外観検査ソフト『Roxy AI』

パーツを選んで並べるだけ。複雑な検査シーケンスも簡単設定

製品価格だけでAI検査ソフトを選んでいませんか？ 導入時に必要な「システム連携のための個別開発」を見落としていませんか？ Roxy AIは豊富なI/Fを備えており、多くの機器とノーコードで接続可能。 「システム連携のための個別開発」は不要なので、導入にかかるトータルコストを削減できます。 ■豊富な入力系 I/F 　・GigE Vision、USB、FTPでカメラと接続 　・ファイル、API（C#/Python）、Socketで様々なアプリと連携 ■柔軟な構成を可能とするコントロール系 I/F 　・EtherNet/IP、SLMPに対応。PLCにすぐに繋がります 　・DIO、Socketにも対応。ロボットとの連携も容易 ■ノーコード設定 　・複雑な検査シーケンスも簡単なGUIで設定 　・学習環境から検査環境へのAIモデルの配置も容易 ■さらなる拡張性 　・検査のコア機能以外はソースコードを公開。カスタマイズ可能 　・アドオンを作成し、独自の前処理・ルールベース検査などを追加可能 　　※アドオン開発にはプログラミングが必要です

  • 多関節ロボット
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【AI画像検査事例】金属エッチングと回路パターン印刷

【AI画像検査事例】金属エッチングと回路パターン印刷

物体認識により欠陥を分類して検出！XYステージを使用した完全自動化などの用途で活用

金属エッチングと回路パターン印刷に関するAI画像検査事例を ご紹介いたします。 DeepSkyは欠陥を分類して検出することができます。またそれぞれの 欠陥の数や座標も得ることができます。 実際の運用では目視検査の補助としてDeepSkyで連続検査を実行しつつ、 手でゆっくり動かして目視で検査する方法やX-Yステージを使って 完全自動化する方法でご使用いただいています。 【ソフトと機器(抜粋)】 ■使用ソフト：DeepSky(学習版) ■視野範囲：30×20～60×40mm ■検査対象の最小サイズ：0.2mm ■検査個所数：画面全体(1～100カ所程度の欠陥検出を想定) ■カメラ解像度：130万画素 ※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。

  • 【AI画像検査事例】金属エッチングと回路パターン印刷2.png
  • 【AI画像検査事例】金属エッチングと回路パターン印刷3.png
  • 【AI画像検査事例】金属エッチングと回路パターン印刷4.png
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  • 【AI画像検査事例】金属エッチングと回路パターン印刷8.png
  • 受託検査
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【AI画像検査事例】機械銘板の印字ズレ・印字の間違い

【AI画像検査事例】機械銘板の印字ズレ・印字の間違い

機械の銘板の印字ズレ、印字間違い、枠の途切れを簡易検証しています。

「機械の銘板の文字照合（比較検査）ができるシステムを探しております。」とご連絡をいただきました。電子計測器や試験機、産業機器の商社様です。 【検査設定と検査結果】 お預かりしておりましたサンプル品にて検証を行った結果EasyInspectorの「マスター画像との比較」機能で0.22秒で判定できました。画像の赤い点と数字は検出箇所判定でピクセルの周長数を表示しています。 印字間違いや全体のズレなど、ぞれぞれに適した設定をすることができるので、 過剰検出や検出不足を防ぐことが可能です。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：EasyInspector710（旧EasyInspector） 視野範囲：約246x 205mm 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500万画素 レンズ焦点距離：8mm レンズと製品との距離：約310mm 照明：直線蛍光灯２本 照明と検査品の距離：ワークの約100ｍｍ斜め上部 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】くぼみとシートポストの検出

【AI画像検査事例】くぼみとシートポストの検出

AI画像検査ソフトでくぼみとシートポストを検出します！

以前よりお取引のある海外に展開されているオーディオ機器メーカー様から新しい案件の簡易検証のご依頼です。AI（ディープラーニング）を使用した検査ソフト「DeepSky」をリリースした当初から様々な案件をお問合せいただいています。 大手であっても意外と検査は自動化されていない現状があります。 安定した検査精度の追及とコストダウンなどを目的に自動化がすすめられています。 工員の高齢化などによる人材不足が顕著になる中「日本のものづくり」を守るために画像検査で業務効率アップをご検討ください。 【検査設定と検査結果】 お送り頂いた画像で全体を括ってアノテーションして試しましたが、 思うように識別できず、御社で検証して頂いた様な結果と同様になりました。OKだけを学習させる方法でもNGの9割近くをOKとしてしまいました。 ただ、昨日ご提案した様な位置決めをしてエリア内の検出個数で判定する方法を仮定し、シートポスト、くぼみを学習させて（5教師画像枚）検証したところ今回頂いた画像でしたら100％正しく検出できました。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky

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【AI画像検査事例】金属のカシメのめくれ検査

【AI画像検査事例】金属のカシメのめくれ検査

AI画像検査ソフトでカシメのめくれを検出し、判定します！

産業用機械メーカーからの依頼でサンプル画像による簡易検証です。 画像検査を導入する場合、検査部分の撮影環境はとても重要になってきます。 昨今、コンプライアンスやセキュリティの関係でサンプル品の送付が難しい事例が多くあります。画像送付での検証の場合は承ることはできますが、よりよい撮像環境のご案内ができない場合もあります。そのような場合、サンプルの質感は変わりますが弊社で模型を作成して検証することをご提案することもあります。 【検査設定と検査結果】 頂いた画像の中で、良品と比較して差異の大きい不良画像を教師データとして学習を行った 場合、差異の大きいものは不良として検出することが可能でした。 差異の小さなものに関しては検出が困難なものもありました。 画像の取得に関して、今回の検査物では自由な距離で撮像を行った場合、検出は難しいと判断致しました。 カシメが画像中央に同じ大きさに写るよう撮像環境を調整すれば検出精度が向上する可能性が有ります。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky

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【AI画像検査事例】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】樹脂成型品のバリの検出

【AI画像検査事例】樹脂成型品のバリの検出

AI画像検査ソフトで樹脂成型品のバリを検出します！

感知機器メーカーさまからお問合せがあり、バリの検出依頼です。ワークの輪郭がはっきりと写った画像さえ撮ることができれば検出自体はできると思われ、どうやってその環境を整えるかがポイントになってきます。 バリについても様々な業界でご相談があります、弊社検査ソフトを使用してより安定的な製品出荷にお役立ていただいているお客様は多数いらっしゃいます。 【検査設定と検査結果】 画像にありますように精度高くバリを検出しています。 今回検証で使用した教師画像は120枚でした。 これは良品/不良品を10枚撮像し、それぞれの画像を30°ずつ回転させて×12したものです。 シンプルな運用方法としてはパーツフィーダーからバックライトコンベアにガイド沿いに流して、センサーで1個ずつ引っ掛けながら検査する内容をご報告しました。

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【AI画像検査事例】培養チップの有無

【AI画像検査事例】培養チップの有無

AI画像検査ソフトで培養チップのカウントや部品の有り無しを判定します！

機器洗浄の会社では培養チップのカウントや有り無しの確認などが手間になっていました。 お困りごとの解決に画像検査をご検討されており、弊社にお問合せをいただきました。 【検査設定と検査結果】 お預かりしていたサンプル品にて部品有無とカウントによる合否判定の検証を行いました。 背面にバックライトの照明を設置することで、検出対象である部品を強調して撮像し、検出 をすることが可能でした。 外周近くの部品は角度がついてしまうと見え方が異なってしまうため、25mm レンズを使用 してなるべく高い位置から撮像しました。（視野はトレー全体が写るようにしています。）EasyInspectorの「指定色の有無」「検出箇所サイズ判定機能」を使用し、対象の大きさの部品（輪）をカウントすること で、個数による合否判定を行いました。

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【AI画像検査事例】排水の色検査

【AI画像検査事例】排水の色検査

前もってNG色を登録！屋外の排水処理の状況を簡易検証した事例をご紹介

薬品メーカー様のご依頼で屋外の排水処理の状況を簡易検証した事例を ご紹介いたします。 屋外の監視は電源の有無や昼夜で明るさなどの見え方が変わってくることから難しい場合もあります。今回はいただいた画像による検査です。 EasyInspectorの「指定色の有無検査」機能を使用することにより2カ所の 検査枠で判定することができました。前もってNG色を登録しておきます。 登録したNG色が検出されたら不合格となる設定です。 当社では技術スタッフによる「簡易評価サービス」を無償提供しています。 また、デモ機を無償で貸出ししており実際に検査ソフトを 体感いただく事もできます。 【使用ソフト】 ■EasyInspector（旧EasyInspector) 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【指定色の有無】 『EasyMonitoring2』で検査できます。 ※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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【AI画像検査事例】金属のタップの有無や違いを検出

【AI画像検査事例】金属のタップの有無や違いを検出

タップの有無や違いを検出し、見た目の似通った異品を判定！製品導入後も運用のサポートをいたします！

家電販売修理メーカー様も弊社の検査ソフトを組み込んだ検査を運用されています。今回の検証はサポートになります。設定方法をお尋ね頂きました。 導入、運用いただいているお客様も撮像環境や設定方法についてご連絡いただく事も多く、新たな検査項目の場合は簡易検証から新規のお客様と同様に手厚く進めていくこともあります。 【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カ所のタップの有無や違いを検出し、見た目の似通った類似品（異品）を0.19秒で判定することができました。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector 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】ラベル印字文字の読取

【AI画像検査事例】ラベル印字文字の読取

筒の部品に貼られているラベルの文字を読み取りし判定します！

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】 検査ソフト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（旧EasyInspector) 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。

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【AI画像検査事例】鋸刃の摩耗を判定

【AI画像検査事例】鋸刃の摩耗を判定

AI画像検査ソフトで鋸刃の摩耗を判定します！

鋸の刃でも他の金属製品と同じように未加工・打痕・圧コンやカケ・異物など多様な不良検出に苦労されているメーカーはあるようです。光沢のある金属ワークの画像検査は弊社にお問い合わせください。 今回は以前からお取引のある商社様からの検証依頼で鋸の刃の摩耗を検出します。 【検査設定と検査結果】 頂いたNG画像での判定となりました、良品との対比がうまくできず十分な設定ができない状況でも判定できたもの、やはり誤判定となってしまったものがありましたがひとつの結果としてご報告しました。　 画像は良好に検出できた不良部を水色の枠で表示しています。数字は検査ソフトの自信度数％（認識点数）です。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky学習版 検査個所数：１ヶ所（画面全体から摩耗部分を見つける）

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【AI画像検査事例】水滴と傷の判別

【AI画像検査事例】水滴と傷の判別

AI画像検査ソフトで水滴と傷を判定します！

エンジンバルブのメーカーよりホームページよりお問合せをいただきました。 従来型の検査ソフトで運用されていましたが、過検出が多くお困りでした。 弊社では技術スタッフによる検証やサポートを日々受付しています。 運用中のお困り事、ご質問、不明点などございましたらいつでもお気軽にご連絡いただけますと幸いです。 【検査設定と検査結果】 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、水滴と傷の判定は可能でした。画像はキズを良好に判定している様子です。 当社は、静岡県浜松市に位置し、自動車産業を中心に数多くの産業機械メーカーやユーザーを顧客としています、売り切りで組み込みやすい検査ソフトを開発しており数多くリピートいただいています。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky

  • 画像処理ソフト
  • 外観検査ソフト

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【AI画像検査事例】不織布マスク上の異物や欠陥

【AI画像検査事例】不織布マスク上の異物や欠陥

柄入りの不織布やマスクなどに加工した製品上で異物を検出する

不織布関連の検査で弊社にお問い合わせがある対象は大きく分けて3つあります。 ・ロール to ロール の状態での検査 ・不織布に柄を印刷した状態での検査 ・不織布をマスクなどに加工した状態での検査 それぞれの状態に応じて使用する仕組みが異なります。例えばロール to ロールでの検査ではEasyInspectorを使うことが多いですが、柄入りの不織布やマスクなどに加工した製品上で異物を検出するのはDeepSkyが得意とするところです。加工後の製品は凹凸や重なりがあるため一般的な二値化処理では誤検出が多発してしまいますが、ディープラーニングでは虫や毛髪、カスなどの特徴を学習して検出するため製品の柄や加工のばらつきにほとんど影響されないためです。ここではDeepSkyによる検出を紹介します。 ・毛髪やカスなどの異物（画像1枚目・2枚目） ・シワや破れの欠陥（画像3枚目・4枚目） ロール to ロールの検査では製品が移動している間、固定したカメラで監視続ける方法が適していますが、加工されて個別の製品となっている今回のマスクのような例では自動排出も考慮すると次のような仕組みが利用可能です。

  • 【AI画像検査事例】不織布マスク上の異物や欠陥2.png
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  • 受託検査
  • 外観検査ソフト

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【AI画像検査事例】金属塗装の検査

【AI画像検査事例】金属塗装の検査

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。

  • 画像処理ソフト
  • 外観検査ソフト

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【AI画像検査事例】部品のセルのカウント

【AI画像検査事例】部品のセルのカウント

画像内の部品のセルのカウント検出をします！

部品メーカー様からの検証依頼です。当社では製造業の盛んな静岡県浜松市にて様々な産業用機械、制御機器メーカーがお客様にいらっしゃいます。 1000例以上の提供、サポートしてきた実績もあり、売り切りで組み込みやすい検査ソフトを開発しておりリピートに繋がっていると思っています。 【検査設定と検査結果】 左画像のセルのカウント検出はEasyInspector（従来型ルールベース方式）でセルをカウントした結果です。大きさを一定にした検査枠内から、同じ色の塊がどのくらい検出できるかで比較しています。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector（旧EasyInspector） 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【指定色の有無】で検査できます。

  • 外観検査装置
  • 外観検査ソフト

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【AI画像検査事例】各種メーターを読み取る

【AI画像検査事例】各種メーターを読み取る

AI画像検査ソフトでメーターを自動読取して業務効率化！

道路管理会社からメーターの読み取りの検査のお問合せです。 メーターの確認は様々な業界で大きな負担となっています。遠隔で監視してエラーが発生した時にだけ行くシステムを簡単に導入できることは大きな業務効率化と言えます。 【検査設定と検査結果】 送付いただいた画像にて検証を行った結果EasyInspectorで判定できました。左の画像は「メーター読み取り」機能を使用し、右の画像は「OCR　Pro」機能を使用したライブ画像（上）と検出画像（下）を拡大しています。タクトは0.05秒。記録方法はCSVと画像で残せます。 現行『EasyInspector2』CP(制御盤･ControlPanel)パッケージ【メーター表示読取】 『EasyMonitoring2』で検査できます。

  • 外観検査装置
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【AI画像検査事例】塗装板のブツの検出

【AI画像検査事例】塗装板のブツの検出

撮像の難しい塗装品のブツを検出します！

塗装品はブツ（不良）の撮像が難しいワークと言えます。 画像検査にとって不良部分をはっきりと捉えることはとても重要な要素になります。照明の当て方を工夫して検証します。 【検査設定と検査結果】 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。 実際はなるべく多くのブツを撮像してアノテーションする必要があります。 枚数は検査にもよりますが、50 枚程度は必要と考えています。ブツの大きさから、カメラを2台（検査タクトを考えると2システム）でのご提案となります。 DeepSkyというソフトで予め様々なパターンのブツを学習させることで、未知のブツに対しても検出ができるようになる仕様です。 【使用したソフト】 DeepSky

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