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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:2025年08月20日～2025年09月16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

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【AI画像検査事例】樹脂成型品の不良

【AI画像検査事例】樹脂成型品の不良

AI画像検査ソフトで35φの円形部品の異物、バリ、ショートの検出をします！

樹脂成形品の外観検査を無料評価しました。35φの円形部品の異物、バリ、ショートの検出です。検査タクトは1秒2秒位置固定は行わずコンベア上で見る事が理想といったお問合せで弊社外観検査ソフトDeepSkyの得意分野の事例です。 【検査設定と検査結果】 今回お送り頂きました樹脂成型品の「異物・バリ・ショート」の検出可否について、 異物、バリは検出可能でした。 異物：お送り頂いたサンプルでしたら、ほぼ 100％検出できました。 バリ：お送り頂いたサンプルでしたら、ほぼ 100％検出できました。 ショート（欠けている）：お送り頂いたサンプルでしたら、ほぼ 100％検出できました。 ショート（小さな欠け）：検出できないことがあり、精度は 2、3 割程度でした。 今回は 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。

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【AI画像検査事例】篏合隙間・外形不良検査

【AI画像検査事例】篏合隙間・外形不良検査

AI画像検査ソフトで製品画像から篏合隙間・外形不良を検出し判定します！

電子部品メーカーからのお問合せです。昨今コンプライアンスやセキュリティーの観点からサンプル送付が難しい事業所が増えています。 DeepSkyは不良箇所を学習させる方法で設定を作成していきます。そのため、検査内容にもよりますがサンプル送付が難しい場合、良品画像と不良画像データを20～30枚程度ご用意して頂く必要があります。 まずは、どのような検査内容か把握する必要があり、OKとNGの画像を数枚程度お送りいただくことからのスタートとなることが多いです。 【検査設定と検査結果】 送り頂きました画像にて検証を行った結果、良品と不良品の識別は可能でした。 画像が 8bit のモノクロ画像でしたので 24bit に変換してから検証を行いました。 今回の検証は 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。 良品と不良品をそれぞれ異なるラベルで学習させ、識別できるように学習させました。

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【AI画像検査事例】同軸線のシールド残検査

【AI画像検査事例】同軸線のシールド残検査

AI画像検査ソフトで絶縁部の幅を測り判定します！

通信ケーブルなどの電子部品は細部まで確実な製品製造を求められます。 今回は同軸線製造時の絶縁体剥離の取り残しが発生しており、改善したいとお考えの案件です。 【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絶縁部の幅を測ります。測定結果が上限/下限範囲の場合「合格」となるよう設定します。（測定値、上限/下限値の単位はそれぞれピクセルになっています） 絶縁部の上下のフチを検出しています。（赤色破線内　緑色線） 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：EasyInspector200 視野範囲：2.7ｍｍ x 1.5mm 検査対象の最小サイズ：0.05mm 検査個所数：1ヶ所 カメラ解像度：300万画素（アートレイ製） レンズ焦点距離：50mm+接写リング40ｍｍ レンズと製品との距離：50mm 照明：バックライト照明 現行『EasyInspector2』MS(MeaSure)パッケージ【位置・幅測定】【角度測定】で検査できます。

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【AI画像検査事例】白菜の外観検査

【AI画像検査事例】白菜の外観検査

AI画像検査ソフトで白菜の外観検査をします！

食品メーカーでも外観検査システム導入は急増しています。 形状が安定しないため今まで外観検査は難しいとされてきましたが、技術の発展と人口減少による人手不足のため今後もお問い合わせは増えると予想しています。 私たちの快適な生活に直結する製造業界でお役に立つことが弊社の使命です。 【検査設定と検査結果】 OK10 枚、NG29 枚の合計 31 枚を教師データとして使用しました。左の画像のように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。 ラベル名は下記の様に設定しました。 教師データでの判定ではやはり誤検出はありませんでした。非教師データ61枚ではNGをOKと判断したものが15枚ありました。形状が安定しないワークでは教師画像を増やし、追学習することで検出の精度を上げることができます。 【使用したソフトと機器】 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探す カメラ解像度：130万画素 レンズ焦点距離：12mm

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【AI画像検査事例】食品「鶏ガラ」と「豚ガラ」異物混入検出

【AI画像検査事例】食品「鶏ガラ」と「豚ガラ」異物混入検出

形や大きさが不揃いの食品をベルトコンベアで流して、青や黄色、緑色の異物を検出します！

食品業界では異物混入は大きな事故につながります。 2017年の時点では従来型検査ソフトEasyInspectorで検証しておりますが、現在ではこのような事例はDeepSkyで容易に設定や検査が可能です。記事「キャベツに付着した虫を発見してコンベアを止める」を参考にしてください。 【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（視野全体）から異色を検出することが可能でした。しかし送付画像での検査となるため、背景のグレーと異色が似ている色だったことがあり誤検出が目立ちました。「色判定許容範囲」を厳しく設定することは出来ますが、背景の色や照明などの工夫が必要になると提案しています。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：EasyInspector710 検査個所数：1ヶ所（全体） 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】液体の状態検査

【AI画像検査事例】液体の状態検査

液体の状態（汚水の処理が十分にされているか）をAI画像検査で検出します！

汚水の処理について産業機械メーカー様よりの相談いただきました。十分に処理が完了しているかどうかを検査します。 当社スカイロジックではAI、IoTなどの最新技術を研究し、お客様が使いやすい製品群に転換しています。例えばAI分野ではディープラーニングによる柔軟な認識が可能なDeepSky、IoT分野では数十台のネットワークカメラからの画像を処理するEasyMonitoringをラインナップしています。 EasyInspectorの「傷ブツ検査」機能を使用することにより１カ所、画像全体の処理状況を検出しています。EasyInspectorで検査する場合は撮像環境を安定させる必要があります。今回検出することは出来ましたが、運用としてはAI（ディープラーニング）を使用した検査ソフトをお勧めしています。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector310（旧EasyInspector） 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【傷・ブツ検出】 『EasyMonitoring2』で検査できます。

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【AI画像検査事例】電子部品の付着物の検出

【AI画像検査事例】電子部品の付着物の検出

AI画像検査ソフトで電子部品の付着物を検出します！

既に弊社の検査ソフト「EasyInspector」を運用いただいている電子部品メーカー様から新たに電子部品の付着物を検出できないか簡易検証のご依頼をいただきました。 【検査品の概要】 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カ所を0.94秒で検査することができました。 マスク機能「非検知ピクセル」の設定をして検査する場所を指定しています。 画像の水色の部分はすべて非検知と設定していることを表しています。非検知ピクセルを設定すると検出しなくで良い部分の誤判定がなくなることと、検査タクトが短縮できるメリットがあります。 弊社では導入いただいたお客様からの検証のご依頼や設定方法、撮像方法のサポートにも日々対応しています。 【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】コネクターの黒点、キズ、ショート検査

【AI画像検査事例】コネクターの黒点、キズ、ショート検査

AI画像検査ソフトでコネクターの黒点、キズ、ショート検査を行います！

高性能精密プラスチック金型・プレス金型設計等の製造メーカーでは目視検査を自動化するためにホームページよりお問合せがありました。 当社ホームページではEasyInspectorの60日無料お試しソフトのダウンロードとDeepSkyのWEBお試しができます。ぜひご確認ください。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorを使用した場合の結果と、DeepSkyを使用した場合の結果を両方の結果を提出しました。 今回は工程がパッド吸着でバラツキがあることや、部品上のどこに不良が出てくるか分からないことなどを考慮すると、DeepSkyの方が向いている可能性が高いです。 DeepSkyのWEBお試し版では教えたものを見つける事しかお試し頂けません。OK/NGの判定も検証をご希望ということであれば製品版を無料でお貸し出し致します。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector　DeepSky学習版 検査個所数：1ヶ所　画面全体から不良を見つける

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【AI画像検査事例】電子部品の接点の有無検出

【AI画像検査事例】電子部品の接点の有無検出

小さな部品の実装を判定し、不良品の出荷を防ぐための検出テストを行います。

スイッチ接点の不良は深刻な問題です。 接点の構成は、微細で間違いが許されません。 今回は小さな部品の実装を判定し、不良品の出荷を防ぐための検出テストです。 【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0.16Sで10の検査枠の判定ができました。 照明により接点を光らせ、光った白色部を合格範囲を設定し範囲内のピクセルを「検出したら合格」の設定を施し端子部合否を表示させました。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：EasyInspector710 視野範囲：70 x 50mm 検査対象の最小サイズ：0.2mm 検査個所数：10ヶ所 カメラ解像度：130万画素（30万画素モード） レンズ焦点距離：12mm レンズと製品との距離：200mm 照明：リング照明 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】プラスチック成型品検査

【AI画像検査事例】プラスチック成型品検査

プラスチック成型品の異物やショートショットを検出します！

プラスチック射出成型機で成形された製品の、異物やショートショットによる不良品を出荷することがありました。 【検査設定と検査結果】 ドーナッツ型のプラスチック成型品4つを視野範囲に収めました。EasyInspectorの「傷ブツ検査」の機能を使用して、黒色の対象物の中に白色の傷ブツを発見したら、不合格とする設定にしました。背景が白色でしたが、非検知ピクセル設定にてマスクをかけることにより、対象物の中からのみ白色の傷ブツを検出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：55mm x 73mm 検査対象の最小サイズ：1mm 検査個所数：4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500mm 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】ロゴマーク反転を検査

【AI画像検査事例】ロゴマーク反転を検査

長方形や正方形のロゴマークの張り付け間違いを検出します！

様々なメーカーでロゴマークを張り付ける作業があります。長方形や正方形のロゴマークはうっかり反転し張り付けることは頻繁に起こりうるミスです。御社にとって重要であるロゴをデザイン性高く美しく出荷できるよう弊社は画像検査で応援します。 【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カ所のラベル張り間違いを3.56秒未満で判定することができました。頂いた「OK」画像と「NG」画像は視野範囲、明るさ、明るさ方向等が 異なっていた為、「ズレ補正」機能や「色判定許容範囲」の設定を調整致しました。 実際の運用時には検査環境を整えて頂く必要があります。 （カメラ位置、向きの固定、照明位置、強さの固定、検査品設置位置固定 等） 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector710 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】コンタミ汚れ検査

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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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【AI画像検査事例】自動車用パーツの寸法の判定

【AI画像検査事例】自動車用パーツの寸法の判定

自動車用パーツの寸法が公差内であるか検査します

自動車用パーツメーカーからサンプル画像が届きました。寸法が公差内であるかを無料の簡易検証でご報告します。 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。 【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カ所の寸法の公差を確認できました（左設定画面）検査タクト0.62秒です。検査枠001 と 002 で穴と平面部のエッジを測定しています（右検出画面） 002 から 001 の X 座標の値の差をソフト上で求めることができ、寸法を mm に変換することが可能です。 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。

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【AI画像検査事例】印刷部を含む黒ブツ検出

【AI画像検査事例】印刷部を含む黒ブツ検出

ワークの「印字の有無」「汚れ」を検出します！

精密洗浄剤製品、カーケミカル製品のメーカーからのお問合せで、ワークの『黒い点』の汚れを検出する簡易評価です。 優先順位(1)ロット印字の有無(2)ロット印字の適正位置（ボトルの裏表）(3)ラベルの汚れを自動化した検査運用をご検討でした。弊社には従来型のルールベース式画像検査「EasyInspector」とAIを使用した「DeepSky」の大きく分けた２種類の検査ソフトが一般的で今回はDeepSkyの得意分野で位置固定せずに画面全体から黒ブツ状の汚れを判定します。 【検査設定と検査結果】 結果と致しましては「印字の有無」「汚れ」に関しまして検出する事ができました。検査ソフト「DeepSky」にて「汚れ」部の映っている画像を複数枚（検証時は 5 枚）登録をして 「アノテーション」を行い「学習」を致しました。 ※汚れのサンプル品は 1 種類のみでございましたので、追加でもう 1 ヶ所に汚れを 再現致しました。 （透明テープを貼り、その上に黒点を再現しました）

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【AI画像検査事例】縫製品実装の判定

【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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