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

外観検査ソフトの製品一覧

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【AI画像検査事例】ラベル印字のロット番号の文字読取検査

数字を認識する機能を導入して、「文字違い」「印字ミス」を検出できるようにしました。

商品説明などのラベル製造業界において、数字を印字するケースは多くあるかと思います。カスレや黒点を検出することができても、印字されている数字自体が間違っていたら元も子もありません。そこで、数字を認識する機能を導入して、「文字違い」「印字ミス」を検出できるようにしようと考えました。 【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つの検査枠から複数個(文字数分)のロット番号を読み取ります。読み取りにくい文字は1文字ずつ学習させて検査することも可能です。上の右画像は「8306」という数字を読み取れています。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト:EasyInspector710 視野範囲:60 x 70mm 検査対象の最小サイズ:約5 mm 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:35mm レンズと製品との距離:約360mm 照明:室内灯 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】はんだの有り無しを判定

AI画像検査ソフトではんだの有り無しを判定します!

自動運転支援システムなどの制作メーカーは以前より弊社とお付き合いのある企業さまです。 今回は、はんだの有り無しを判定します。 EasyInspectorの「指定色の有無」機能を使用することにより検査することができました。 画像のように「未はんだ箇所の色だけを検出する」ことができれば、合否の判定が可能と言えます。 この検査は「未はんだ箇所の銅箔の色」が非常に重要で、この色が常に安定して同じ色とし て撮像出来れば検査は容易ですし、照明ムラなどによって「明るい銅色」や「暗い銅色」が 混在してしまうと、検査は難しくなります。 【使用したソフト】 使用ソフト:EasyInspector 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【指定色の有無】で検査できます。

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【AI画像検査事例】基板のチップ部品検査

基板のチップ部品の有り無しとICの文字を読み取る簡易検証です!

電子部品、特に基板のお問い合わせは弊社へ いただくご相談の中で一番多い事例といえます。 実際に現在、1000例以上の様々な画像検査に弊社の検査ソフトは運用いただいています。 【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5カ所のチップ部品の有無、ICの印字の有り無しは可能でした。しかし、文字付き部品の検出はカメラ1台ではできませんでした。視野を狭くし、カメラを複数台設置することで検出できるかと思います。画像の青色の枠は合格品の検出枠、赤色の枠は不合格の検出枠の表示です。 【使用したソフト】 使用ソフト:EasyInspector710(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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【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

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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【AI画像検査事例】黒ピンの検出

AI画像検査ソフトで1カ所のピンの過剰部分を検出します!

大正時代創業の金属加工メーカーでは細部にこだわった製品管理を弊社の検査ソフトを用いて実現しています。 【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1カ所のピンの過剰部分を検出し0.09秒で判定ができました。今回の検査物はピンが過剰にある時、画像としては「黒い輪が欠ける」ように写るため、黒色の検出量が基準値を下回るか否かで合否を出すような設定としました。同じ条件で画像処理を行った時に OK 品と NG 品で検出量に差があるため、画像による比 較では 2つの状態を区別することができました。ただ色判定許容範囲が若干厳しめの設定になってしまったので、撮像環境の明るさの条件等によっては検出が安定しない恐れがあります。 【使用したソフト】 使用ソフト:EasyInspector 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【指定色の有無】で検査できます。

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【AI画像検査事例】ナットの寸法計測

AI画像検査ソフトでナットの寸法を計測し合否判定します!

トラック部品などのミッション用パーツメーカー様からナットの計測についてお問合せをいただきました。 従来の手法による「画像解析」「画像処理」はこのままAI(ディープラーニング)に取って代わることになるのかというとそうでもないと思っています。お客様のご希望や運用状況によってより安価にお役に立つ提案を無料の簡易検証では検討してご報告します。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「寸法角度検査」機能を使用することにより1カ所の寸法を0.52秒で計測することができました。左画像、良品は基準値内の検出となり「合格」判定となりました。右の画像、異なるナット(高さの異なるナット)が付いている場合は高さの基準値を超える 検出となりましたので「不合格」判定となりました。

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【AI画像検査事例】ラベル印字の欠け・カスレ・黒点検出の検査

印字する際に印字の欠け・カスレや、黒点による不良を出荷するという問題をスカイロジックのAI画像検査ソフトが解決します!

商品説明などのラベル製造業界では、一度に何枚ものラベルを印刷することで生産性をあげています。一方、印字する際に印字の欠け・カスレや、黒点による不良を出荷するという問題も発生していました。この不良出荷は多くのラベル製造会社が抱えている問題でもありますが、改善する手段として画像処理ソフトを使用しました。 【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、1つのラベルに3つの検査枠を設けて印字の欠け、カスレ、黒点の合否基準値を設定し、複数個所のNG部分を検出します。上の画像では、カスレの部分(NG)が赤く表示され、OK部分はそのままの表示となっています。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト:EasyInspector710 視野範囲:60x 70mm 検査対象の最小サイズ:約5mm 検査個所数:3ヶ所 カメラ解像度:130万画素 レンズ焦点距離:35mm レンズと製品との距離:約360mm 照明:室内灯 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】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】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
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【AI画像検査事例】製造機械のモニター監視

AI画像検査ソフトで製造機械のモニターの監視を行います!

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】 画像の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D、E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F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】ネジの傷の検出

AI画像検査ソフトでネジの傷を検出します!

精密切削加工や精密研削加工を得意分野としておられるメーカーさまでも高品質な精密加工技術と品質管理システムに弊社の検査ソフトをご活用いただいております。 【検査設定と検査結果】 お預かりしたサンプル品にて検証した結果、ネジの傷を検出することは可能でした。 DeepSky という、いわゆる AI(Deep Leaning)を使用したソフトで検査しました。 検出させたい傷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、傷を認識するようになります。 5個のサンプルを別角度や反対側を撮影して22の教師画像、左の画像を設定しました。右の画像は検出枠です。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト:DeepSky 視野範囲:30 x 25mm 検査対象の最小サイズ:0.2mm 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:35mm + 接写リング5mm レンズと製品との距離:約160mm 照明:室内蛍光灯

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【AI画像検査事例】ゴムホースのペイント忘れ

黒いゴムホース端面に識別ペイントの有り無しを検査し判定します!

ゴムホースのペイント忘れポカヨケ治具を検討されているメーカーからご連絡がありました。Φ20ぐらいの黒いゴムホース端面に識別ペイント(白黄赤緑色)があるときはOK表示 識別ペイントがない時はNG表示できないか車体部品の検査です。 当社ホームページには検査ソフトのWEB無料お試しを公開しております。AI(ディープラーニング)を使用した検査ソフトを実際に体感いただくこともできます。 【検査設定と検査結果】 検査画面内に青いマークが 1 個あると判定することはできます。 赤の場合は「赤」の Count が1になりますし、白と緑が 1 個ずつあってもそれぞれカウントします。マークがない状態を「なし」として学習させているので、上の画像では「無し」が 1 個ある、 と判定しています。 この段階ではただ何が何個あるかを数えているだけなので、「無し」が 1 個以上あった場合 不合格にするような設定を行って判定をします。 【使用したソフト】 使用ソフト:DeepSky

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【AI画像検査事例】牛皮食品の異物

食品の牛皮製品の中に3種類の異物がないか検出します!

食品の牛皮製品の中に異物がないか、食品メーカーからのお問合せです。簡易検査では「コーン」「ワラ」「牛毛」3種類の異物を検出できるかいただいた画像でテストしました。 当社検査ソフトは2,000 例以上の画像検査の実績があります。金属、プラ、食品、電子基板、医薬品など検査事例として多数掲載していますので、ご検討中の検査と同様の事例ががあるかホームページでお確かめください。 【検査設定と検査結果】 お送り頂いた画像にて検証を行った結果「コーン・ワラ・牛毛」の検出は可能でした。 ただ、より小さい検出物や異なるパターン(特徴)のものが出てきた場合などを想定して十 分な検証を行う必要があります。 全幅の画像ですと検出対象が微小なため検出は難しいと判断致しました。 今回は半幅の画像にて検証を行いました。コーンには「コーン」、ワラには「ワラ」、牛毛には「牛毛」とラベル分けをしてアノテーシ ョンを行いました。 アノテーションした画像 90 枚を教師画像として学習させます。コーン、ワラ、牛毛のどれか 1 つでも検出したら不合格になるように設定しました。

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【AI画像検査事例】金属製品の打痕・キズの検出

AI画像検査ソフトで金属製品の打痕やキズを検出します!

二輪や自動車部品などの金属製品の打痕やキズの簡易検証を行いました、見た目がほぼ同じため類似の不良品を出荷するという事故が発生してお困りでした。 検査工程では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】 お預かり中のサンプル品を用いて検証を行ったところ、打痕やキズを検出することは可能でした。ただ良品にある小さな打痕やキズ、または画像上でそのように写ってしまう表面状態のものは異常として検出されました。 サイズが極端に小さい物などは検出対象を「打痕大」、「打痕小」などに分けて、「打痕大」が見つかった時のみNGとするなど対応方法はあると思います。

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