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

391~420 件を表示 / 全 459 件

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【AI画像検査事例】ワッシャーの判別

AI画像検査ソフトで部品(ワッシャー)の変色を見分ける検査を行います!

部品(ワッシャー)の変色を見分ける無料評価の依頼です。 微細な電子部品から大型の耐火ガラスなどを製造するメーカーさまよりお問い合わせがありました。今後の展開を期待しつつ入口としての簡易検証ではワッシャーを判別するテストを行いました。 無料サンプル評価では、まず頂いたサンプルまたは画像を使用して簡易検証を行い、検証結果を報告いたします。 簡易検証ではご要望の検出/判定が可能か社内の機器で評価します。簡易検証で検出や判定できた場合、実際の運用を想定したテスト(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をお勧めしています。実現性検証を行う場合、弊社で引き続き行う(有償)か、弊社貸出機を使って御社で検証されるかお選び頂けます。 【検査設定と検査結果】 通常のワッシャーを OK、黒色で一部を塗られているワッシャーを NG としてラベルを付 けました。 位置を変えた画像でひとまず 6 枚をアノテーションしました。正しく検出されています。 OK がいくつあれば合格 / NG があったら不合格といった設定が可能です。 その他詳細設定で認識点数やエリア判定も可能です。

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【AI画像検査事例】加熱収縮済みの透明フィルムの計測

AI画像検査で加熱収縮済みの透明フィルムの計測を行います!

加熱収縮済みの透明フィルムの計測でマジックの赤枠部を計測したいといった要望がありました。 今回、簡易検証する化成品やプラスチック加工のメーカー様は以前からお問合せをいただいているリピートのお客様です。 【検査設定と検査結果】 画像例(図2)では向かい合うそれぞれの枠から枠までの長さを測定しています。 枠は 999 個まで増やせるので上下左右で任意の箇所を測定して平均値を出すようにすれば 4 カ所だけ測定するよりも精度が上がるのではないかと思います。測定値の大元はピクセル数で算出され、これに 1 ピクセルが何ミリかという係数を掛けて 実際の寸法に変換ができます。

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【AI画像検査事例】基板の実装➁

基板の指定した位置に指定した部品が取り付けられているかを検出します!

以前からお取引のあるオーディオ機器メーカーさまは。様々な事例をお問合せいただいています。今回はいただいた画像で基板に取り付けられた部品の実装について簡易検証します。指定した位置に指定した部品が取り付けられているかはどの業界でも様々な工程で応用いただける事例です。 【検査設定と検査結果】 DeepSkyの検査機能を用いて基板に取り付けられている部品の判定は可能でした。 今回はエリア設定も行うことにより、指定した部品が指定した場所に取り付けられているかを良好に判定できています。左の画像はエリア設定です右の画像はアノテーションです。 Webサービスによる検証検出の可否だけであればWeb上でもディープラーニングによる画像処理をお試し頂けます。 https://deepskyweb.com/ 【使用したソフト】 使用ソフト:DeepSky

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外観検査AI開発

AIによる外観検査!当技術が人海戦術の最終検査を省略化いたします

知能技術株式会社では『外観検査AI開発』を承っております。 AIとロボットを組み合わせた開発を積極的に行っており、その中で 「異常値を発見する」というAI開発の知見が蓄積されています。 また、これに「どこに何があるのか」を組み合わせて利用することで 異状の分類分けを行うことも可能です。 さらに、合わせてご利用いただけるAI向けの前処理用フィルター開発ソフトの 販売や受託も承っております。お気軽にお問い合わせください。 【特長】 ■学習によって均一な判定基準を提供できる ■相談によりNG種別の分類も可能 ■従来の人海戦術がAIによって省略化 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、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】イチゴの収穫時期

AI画像検査ソフトでイチゴの収穫時期の判別します!

産業設備のメーカー様からのご依頼でイチゴの収穫時期の判別を簡易評価します。サンプル画像 58 枚を使用し、検査しました。 (OK と判別されているイチゴ 34 枚・NG と判別されているイチゴ 24 枚) 【検査設定と検査結果】 結果、「収穫可能なイチゴ」は全て正しく検出可能でした。 教師画像 正判定 100%(20/20枚)誤判定 0%(0/20枚) 未学習画像     94%(32/38枚) 6%(2/38枚) 合計        96%(56/58枚) 4%(2/58枚) しかし、NGとされているイチゴの中でも、人の目で見たときにもOKに近いようなイチゴが2つ、収穫可能と誤判定されてしまいました。 (1)まだピンクっぽい色のため収穫 NG…NG1(ピンク) (2)まだ白かったり緑色のため収穫 NG…NG2(白 or 緑) (3)収穫しても良いイチゴ…収穫OK   三種類のラベルを作成し、学習を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。画像はアノテーションです。

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【AI画像検査事例】カードの判別OCR

発行したカードの記録を梱包前に弊社のEasyInspectorをご活用いただいています。

今も昔も、子供たちはカードゲームが大好きです。子供のころはカードを集めていたという方も多いのではないでしょうか? 印刷メーカーの中にはカードゲーム用のカードを製造されているメーカーもあります。 梱包してしまえばどのカードが入っているのか分からなくなってしまいます。そのため発行したカードの記録を梱包前に弊社のEasyInspectorをご活用いただいています。 検査設定と検査結果 EasyInspectorの「OCR Pro」機能を使用することにより1カ所、7文字の型式(カード番号)読み取りが0.19秒で可能でした。OCR Pro機能では二値化機能や辞書学習機能が備わっています。これまでの既存フォントだけではなくとも読み取りすることができます、しかし文字の線が途切れていた場合や隣接する文字がくっついている場合には読み取りが難しくなることもあります。どのくらいまで読み取りできるかについては弊社までお問合せください。

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【AI画像検査事例】射出成型品の判定

金属成型品の「キズ」「ウェルド」「点ゴミ」を検出します。

自動制御設計・保守のメーカーよりお問合せです。射出成形されている金型成型品の容器蓋をインデックステーブルに投入したあと毎分18枚(1枚当たり3秒)のタクトでそれぞれの作業を行う場合の外観検査をご検討でした。「キズ」「ウェルド」「点ゴミ」について検出を試みました。 【検査設定と検査結果】 ひとまず照明の当たる範囲で撮像した画像で検証を行いました。検証環境ではキズ、ウェルド、点ゴミをそれぞれ識別することが可能でした。またウェルドラインに限りですが偏光板を使用した撮像方法(左の図)が効果的でした。 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。 【使用したソフト】 使用ソフト:DeepSky

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【AI画像検査事例】ゴム製品のピッチ検査

ゴム成型部品はクリップの取り付け位置の違いを検出します!

自動車部品などのゴム成型部品はクリップの取り付け位置が製品によって違ってきます。今回はクリップの位置計測の簡易検証のご依頼です。 長手方向に 250mm 程度の視野範囲であればクリップのピッチを±0.5mm の精度で測定することができそうでした。EasyInspectorの「寸法角度検査」機能を使用することにより4カ所のクリップ位置の違いを検出し、見た目の似通った類似品(異品)を0.93秒未満で判定することができました。右の画像は検出枠です。 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。 【使用ソフト】 EasyInspector710(旧EasyInspector) 現行『EasyInspector2』MS(MeaSure)パッケージ【位置・幅測定】で検査できます。

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【AI画像検査事例】タイヤの種類の検出

AI画像検査ソフトでタイヤの種類を判定します!

自動車部品などのタイヤの種類を判定する簡易無料評価を承りました。 今回は写真を送付いただいてのトライでしたが実際のサンプルを送付いただくことが一番信頼できる内容を提出できます。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】 左の画像はアノテーション(覚えさせたい部分を囲う作業)です。右の画像はOKの画面表示です。タイヤの文字をDeepSkyで判定しています。 画像やCSVで記録する機能も搭載していますので周辺システムとの連携も容易です。一品種あたり登録可能な検出対象の種類は1~1000種類(ここでの種類とは「ネジ」「乾燥剤」「トマト」など、アノーテーションする際に使用する分類名のことをいいます。100種類を超えて検出対象の種類を増やした場合、検出率が下がることがあります。) 【使用したソフト】 使用ソフト:DeepSky

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【AI画像検査事例】ガラスの特定マーク

自動車に搭載されるガラスに印字されているマークが正しいかどうか判定します!

以前よりお付き合いのある、産業機器メーカーさまはリリース当初より「DeepSky」について積極的にお問合せをいただいています。 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】 42 枚の画像のうち 21 枚を教師画像として学習させました。 教師画像 21 と未学習画像 21 枚の計 42 枚を検査しました。 結果は、未学習の 1 枚だけ検出することができず、その他は検出することができました。ぶれている画像も印字が薄いものも基本的に判定ができました。撮像した画像をもっと安定させることができれば精度が上がることが考えられます。 【使用したソフト】 使用ソフト:DeepSky

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【AI画像検査事例】食品の毛髪混入

冷凍食品に混入した毛髪を検出し判定します!

食品メーカーでは毛髪の混入は大きな事故になりかねます。食品や生もののお問合せでは画像を送っていただく方法でお願いすることがあります。その場合検出したい部分(不良)をはっきり撮影できるように照明やピントを調整した写真を頂けたら検証できます。今回は冷凍食品に毛髪を乗せた画像を送付いただきました。 【検査設定と検査結果】 冷凍食品のパターンでは検出結果が良好でした。冷凍状態であれば全体的に白っぽく写っており、黒い毛髪とコントラストが良く取れているためと予想しております。 ただ常温状態でも、単純に教師画像を増やしていけば検出できるようになる可能性はあると考えています。教師画像、学習ステップを増やすことで、追学習して精度が上がることがDeepSky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ヶ所画面全体から毛髪を見つける

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【検査テクニック】教師画像の不良位置

どのような教師画像を使用するかなどの設定に関してもしっかりとサポートいたします!

自動車部品や工機などを制作されているお客様よりDeepSkyの設定についてお問い合わせがありました「設定したアノテーション部分の特徴を見て画面全体を探しているものだと思ってましたが、画角上のどこに出やすいみたいな傾向も一緒に覚えていますか?」とのご質問です。 【検査設定と検査結果】 色も大きさも同じ四角形を 並べて、上側だけアノテーションして学習させます。(左上の画像)右上の画像では、上側だけ見つけることができています。下の左画像では上側だけのものも見つけられます。しかし右画像では下側だけのものは見つけられませんでした。 過学習によって教師との一致度の高いデータ以外見つけられなくなってしまっている場合はまたちょっと話が変わってきますが、不良など、見つけたいモノの位置は検査精度に大きく関わってきます。様々な位置や向き、角度を変えた教師画像を使用する必要があります。 2021年現在ではDeepSkyに教師画像水増し機能を搭載しました。なかなか出現しない不良の画像を、上下左右に反転や回転させたり輝度やガウスノイズを使用して水増しすることができます。

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【AI画像検査事例】バーコードの読取とラベル表記

バーコードの読み取りとラベル表記が正しいか検出!

バーコードの読み取りとラベル表記が正しいかを簡易検証します。 EasyInspectorの「マスター画像との比較」機能を用い、お預かりしたサンプル品で検証を行いましたが、ラベルがトレイに貼り付けられた状態では誤検出が多発し、正常に検査を行うことは困難でした。良品のみお預かりしたため不良品の画像は弊社で作成しました。 バーコードの読み取りはラベルがトレイに貼り付けられた状態でも行うことができました。 【使用したソフト】 EasyInspector(旧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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【2024年3月終了】AI外観検査ソフトウェアお試しキャンペーン

2024年1月から3月まで、開発ライセンスを税別298,000円(税込327,800円)で3ヶ月間ご利用いただけます。

HACARUS Check AIソフトウェアの期間限定キャンペーンです。お早めにお問い合わせください。 ■対象のお客様について 目視検査の自動化を推進し、以下のような課題をお持ちの方 ・AIの導入を検討しており、初期費用を抑えて試したい ・すでに検査装置はあり、AIの精度を向上したい ・AI導入に取り組んだが、機能・価格などの理由で導入できなかった ・AIを導入したが、部品の経時的な変化で過検出が多くなった ■HACARUS Check AIソフトウェアについて 少量・良品・高速学習を繰り返し行えるAI外観検査ソフトウェアです。毎日良品を数十枚、数分でAIに学習させることができ、色や形が経時的に変化するワークでも過検出を抑えて検査が可能です。 HACARUSのAIは、大量の学習データが必要なディープラーニング(深層学習)と比較して、少量のデータから特徴を抽出し、学習と推論を行えるスパースモデリングの技術を基に、少ないデータで高精度の運用ができます。そのため、費用や時間を抑えつつ、システムの構築、運用が可能です。

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【AI画像検査事例】運搬用の緩衝材のついたコンテナの検査

12カ所の緩衝材プラ段ボールの異常を判定!

予算50万で他社に相談したが、精密検証のため数秒では不可と言われたとのご相談です。 精密でなくて良いので、一次判定として数秒で「NGの可能性あり」を判断してくれれば、その対象品のみを人が確認するような運用をしたいといったご要望の流通、物流メーカー様から連絡がありました。運搬用の緩衝材のついたコンテナの検査です。 EasyInspectorの「マスター画像との比較」機能を使用することにより12カ所の緩衝材プラ段ボールの異常を0.25秒で判定することができました。 左の画像はサンテックフォーム部品取付間違いを検出し判定させる事ができました。右の画像は不良部分を誤判定しています。正しく判定させる為には、照明の追加等でより明るく映し出し、影の部分の色をはっきりと暗くなるようにする事や仕切の板に隠れてしまっている為、カメラ位置を遠ざけてできるだけ垂直に撮像し 隠れる部分が少なくなるように映す等の撮像環境に工夫をすることが重要となってきます。

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【AI画像検査事例】表示灯やメーターの読み取り

制御機器の表示灯やメーターの読み取りをします!

電子機器メーカーさまから様々な制御機器の表示灯やメーターの読み取りに関してのお問合せをいただきました。6種類の読み取り機能を設定しご報告することになりました。 左右の画像2種類は「メーター読み取り機能」を使用しております。そのほかの画像3枚については点灯している時の色を検出するか、検出しないかで合否判定を行っています。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。もう1ついただいていた画像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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【技術サポート】食品の検査でAIを試してみませんか

材料不良、異物混入、員数不良、部材の欠品などの食品検査に活用できます!

これまでスカイロジックでは工業製品を中心に画像検査の案件を取り扱ってきました。 これは工業製品の「同じ物をたくさん作る」という性質と従来方式(ルールベース)の画像処理がマッチしていたからです。 逆に言えば工業製品でも良品の色・形が安定しないようなものはこれまでの方式では取り扱いが難しいというのが現状でした。 しかしAI(ディープラーニング)を活用した画像処理方式が登場したことにより、バラツキのある物も画像処理の対象に入るようになりました。 これはAIが「些細な変化を無視しながら、見つけたいものだけを検出する」ことが得意なためです。 さてここでタイトルに繋がるのですが「良品の色・形が安定しないもの」と言えば食品です。 材料不良、異物混入、員数不良、部材の欠品など…、対象が食品であっても工場で生産されているものは工業製品と同様の悩みを抱えているはずです。ただ従来の方式ではあまりにも処理の難易度が高く、諦められてきました。(そして私も諦めてきました。) AI、試してみませんか。

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【AI画像検査事例】金属塗装品のブツとダレを同時に検査

認識点数が高いものだけを不良検出する設定や、低いものすべてを表示する設定どちらも可能!

金属塗装品のブツと液だれを簡易検証した事例をご紹介いたします。 DeepSkyの検査機能を使用して検証を行い、検出は可能でした。 画像のように検出しています。数字はAIの自信度%で、認識点数と 呼んでいます。 DeepSkyでは認識点数が高いものだけを不良検出する設定や、低いもの (AIが教えた不良に少しでも似ていると感じたもの)すべてを表示する 設定どちらもできます。 【使用ソフト】 ■DeepSky ※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】7セグメント表示読み取り

建設現場の7セグメント表示のメーターを読み取りします!

建築・建設の業界でも弊社の検査システムは運用いただいています。 7セグメント表示のメーターの読み取りを検証しました。 EasyInspectorの「OCR」機能を使用することにより7文字の判定が可能でした。 画像自体が少しボケてしまっており、画像的に色のムラがありました。 画像中から読み取りやすそうな部分を抜き取って処理してみたところ、あまり綺麗に処理 できてはおりませんが一応 読み取ることはできました。 撮像条件を改善すればより鮮明に読み取りができると思います。 【使用ソフト】 EasyInspector710(旧EasyInspector) 現行『EasyInspector2』CP(制御盤・ControlPanel)パッケージ【デジタル7セグ表示読取】 『EasyMonitoring2』で検査できます。

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【検査テクニック】カメラ複数台接続時のPC選定について

EasyInspector2のAI機能を使用したカメラ複数台接続時のPC選定についてご紹介します!

お客様より複数台接続する際にPCのスペックをご質問頂く事があります。 今回はEasyInspector2(以下:EI2)のAI機能を使用したカメラ複数台接続時の挙動をご紹介させて頂ければと思います。PC選定時の参考になればと思います。また、複数台接続による検査時間の増加目安としてもご参考になれば幸いです。 マルチコントローラ(以下:EIMC)を使用し6台のEI2を起動・検査しました。 ■PC ■ハードウェア構成 ■ソフトウェア構成 ■結果 ※詳しくは関連リンク(ブログ)をご覧ください。

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【技術サポート】精度と解像度

検出がよりよくできるようにアノテーションの方法やより検査精度が上がる教師画像の撮像などサポートも承ります。

以前よりお付き合いのある製薬会社さまより、DeepSkyの検出方法のご相談の連絡です。 【検査設定と検査結果】 画像 B は 4 分割した内の 1 枚です。解像度も単純に 4 分の 1 です。 この時全視野に対する不良箇所の面積を1と仮定すると、画像 B の全視野に対す る不良箇所の面積は 4 となります。 単純に「見つけたい物」が画像全体に対して大きく写っているため画像 B の方が解像度は 低いのに検出がしやすいという状態になります。 これがディープラーニングにおいて解像度そのものの重要性が低い理由です。 【使用したソフト】 使用ソフト:DeepSky

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外観検査AI「Gemini eye」動作推奨モデル

「いつもと違う」を教えてくれる外観検査AI!わずか数個の学習から利用が開始できます

「Gemini eye」は、当社独自開発の教師なし機械学習アルゴリズムを搭載し、 手軽にAI技術が利用できる外観検査ソフトウェアです。 不良品を集める必要がなく、数個の良品の学習からAIモデルを作成可能。 素材作成から検証、分析までをソフトウェア上で一貫して行えることは もちろん、PCに接続したカメラを用いてそのまま実運用に利用できます。 アプライドでは、動作推奨モデルとして 『Be-Clia Type-M11IS22/T11IS24/T11IS23』をご用意しております。 【Gemini eye 特長】 ■6つのパラメータからAIモデルを作成 ■検証結果を画像とレポートで出力 ■運用モードで作成モデルを即時利用可能 ■他システムと連携可能 ■Windows PC上でオフライン利用可能 ■pros cons 協業モデル ※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下さい。

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外観検査 AI『Gemini eye』推奨モデル

数個の良品の学習からAIモデルを作成可能!「いつもと違う」を教えてくれる外観検査AIのご紹介

『Gemini eye』は、当社独自開発の教師なし機械学習アルゴリズムを搭載し、 手軽に新しいAI技術が利用できる外観検査ソフトウェアです。 素材作成から検証、分析までをソフトウェア上で一貫して行えることは もちろん、PCに接続したカメラを用いてそのまま実運用に利用可能。 ヒートマップによる判断根拠可視化や結果のグラフ化、詳細なレポート出力等 AIモデルを改善する上で充分なサポート機能を搭載しています。 【特長】 ■複数の大手製造業様へAI外観検査を提供してきた実績を活かし開発 ■不良品を集める必要がなく、数個の良品の学習からAIモデルを作成可能 ■素材作成から検証、分析までをソフトウェア上で一貫して行える ■PCに接続したカメラを用いてそのまま実運用に利用できる ■詳細なレポート出力等AIモデルを改善する上で充分なサポート機能を搭載 ※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下さい。

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【AI画像検査事例】金属部品の汚れや傷の検知

機器の傷や汚れなどの不良、黒点を検出します

今回お問合せの建材用専用加工治具メーカー様も当社に数多くの検証を ご依頼いただく会社様で、機器の汚れや傷などの不良を検出するご依頼です。 『DeepSky』の検査機能を用い検証しました。 今回の傷や汚れ、黒点も良好に判別が可能でした。 当ソフトは、PC1台で画像データの収集から、学習、判定まで容易に行える 使用になっており、検出性能を手軽にテストできるWEBお試しサービスや、 検出例を多数紹介した動画も公開しています。 今まであきらめていたような検査事例であっても是非、当社ホームページを 確認していただきたいです。 【使用したソフト】 ■DeepSky ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

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【検査テクニック】コンベア上を移動する製品を検査しつつ数を数える

DeepSky+外部ソフトで作った「コンベア上を移動する製品を検査しつつ数を数える」仕組みを紹介します!

DeepSkyは検出した物体の座標を TCP/IP通信で上位システムに知らせる機能を持っているため、上位システムで物体の座標を追跡することにより様々な応用が可能になります。ここではコンベア上を流れる物体を検査しつつ、物体がカメラの中央を横切った時にカウントするソフトを紹介します。 下の図(図2)はコンベア、カメラ、ソフトの構成を示しています。カメラの画像をDeepSkyで処理して物体の種類と座標を検出し、その結果を上位のカウントソフトに渡しています。カウントソフトは物体を追跡し、画像の中央を横切った時にカウントアップしています。 ベルトコンベアを移動する製品のイメージです。上部のカメラで撮影し、NG品をチェックしつつ製品をカウントします。PLCなどと連動して規定数に近づいたときに速度を落としたり、ブザー鳴動させたりすることもできます。 カウントソフトでは物体の座標を追跡して物体をカウントします。このようにDeepSkyは上位のソフトと連携できるため様々な使い方をすることができます。カウントソフトのようなカスタムソフトは弊社でも製作可能です。

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【AI画像検査事例】基板実装の判定

ICリードの良品と半田状態が不良(浮き)を検出します!

プリント基板製造や実装向けのハード、ソフトの制作をされているメーカーよりご連絡がありました。 プリント基板に部品を搭載し、半田付けした後の半田状態の良否判定を画像診断で行えないか検討されています。 【検査設定と検査結果】 頂いた画像で検証した限りではNG箇所をNGと識別することができました。 この検証ではNG6枚、OK3枚の合計9枚の画像を使用しました。はじめにNG1~3、OK1~3の合計6枚を教師データとしてモデルを作成しましたが、NG7~8が検出できなかったためこの3枚を教師画像に追加 しました。結果として正しく検出することはできましたが、NGの出現場所が最右固定だったのでそれ以外のパターンでも検出可能かどうか検証がこれから必要です。

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【AI画像検査事例】アナログメーターの読み取り

工場内のアナログ計器を読み取りします!

工場内のアナログ計器を遠隔で確認したいとお問い合わせがありました。 ■屋内のメーター 屋内のアナログメーターでしたら読み取りは可能だと思います。 ただ、夜間も検査する場合は昼夜で明るさを一定にする必要があります。 ■屋外のメーター 屋外のメーターは照明が必須になりそうです。 また、照明を使用しても昼夜で明るさや影の変化が出てしまうと思いますので メーターを囲うものや、メーター用の屋根のようなものを設置する必要がありそうです。 他に、屋外での読み取りが困難な理由としましては電源の問題があります。 EasyInspectorの「メーター読取」機能を使用することにより1カ所の測定数値を読み取ることが可能でした。光量差についてですが、画像の右は読み取れていますがと左の画像は違う部分を針として読み取ってしまっているため、誤判定しております。安定的な読み取りのできる撮像環境づくりが重要になります。

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【検査テクニック】DeepSkyの検査精度を向上させるには(1)

DeepSkyの精度を向上させるための設定のコツについてご紹介します!

検証中や導入後にユーザー様からいただいたご質問、ご報告でDeepSkyの設定に関する 有益な情報が多くございましたので紹介いたします。 Q. 過学習の判断方法は? Q. 収束0.1以下とは?ラベル数が増えると収束しにくくなる? Q. 途中から追学習した時とリセットして再学習した時の違いは? ※詳しくは関連リンク(ブログ)をご覧ください。

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【検査テクニック】調光とレンズの絞り

調光とレンズの絞りについて

画像検査ソフトEasyInspectorをご利用いただいているお客様から「インバータ蛍光灯って調光できないの?」というご質問を頂きました。EasyInspectorをご利用のお客様には「室内蛍光灯やインバータ蛍光灯で問題のない検査であればあえて高価な照明を付ける必要はありません」と申し上げています。 LED照明の多くは照明部と電源部が別になっており、電源部のつまみで調光できるようになっているためこのようなご質問は自然なことと思いました。 実は、明るさの調整には様々な方法があります。 1)調光 2)レンズのしぼり(産業用カメラの場合) 3)カメラの露光時間とゲイン設定 つまり、原理的には上の3つのうちのどれかが調節できれば明るさの調整ができるということになります。 では、何を使って調整するのが一番良いのでしょうか? (図1)これはペットボトルのキャップの一部を撮影したものです。ピントはキャップの底に合わせてあります。左右とも同じ明るさですが、左の画像は右に比べてキャップの縁までピントが合っているのが分かるかと思います。これを「焦点深度が深い」ということがあります。

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【AI画像検査事例】電子部品のピンの向きの検出

電子部品のピンの逆付け部分の10か所を全て検出しました!

電子部品、電子機器の開発販売をされているメーカーさまは展示会で当社ブースにお問合せくださいました. 昨今の社会情勢からWEB会議で打ち合わせにも対応しております。弊社のシステムやソフトの概要をご理解いただいた後、サンプル送付いただくケースが多いです。綿密な打ち合わせ後の検証では運用方法など詳細にご提案ができスムーズです。 【検査設定と検査結果】 結果としてはNG(逆付け)部分の10か所を全て検出できました。ただ、1ヶ所部のみ画面の端部部分(ピンが半分だけ映っている部分)を誤判定した箇所がありました。(画像を加工して作成したNG部は4枚で合計10ヶ所ですが、検証の結果としては11か所を検出した事になります) 現状の画像ではOKとNGの差異の検出が難しいので、 照明等を工夫する事により、更に差異がハッキリと検出できるように調整する必要がございます。 「DeepSky」では頂きました画像では解像度(16M)が大きすぎる為、画像を分割するソフトが別途必要となります。 【使用したソフト 使用ソフト:DeepSky

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