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:2025年11月19日~2025年12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

346~360 件を表示 / 全 466 件

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【AI画像検査事例】基板のコネクタピン曲がりを検出

AI画像検査ソフトで基板のコネクタのピン曲がり、見た目の似通った類似品(異品)を検出します!

可能な限り低コストで汎用カメラ単品と汎用PCとの連携にて簡易検査治具のようなモノを製作しようとしておりますとの電子機器メーカーよりお問合せいただきました。 基板のコネクタのピン曲がりや、ROMの装着ミスをカメラで検知したいといった内容で、まずは簡易検証を承りました。 【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31カ所の違いを検出し、見た目の似通った類似品(異品)を3.85秒で判定することができました。ただ、条件がございます。コネクタの変形は「大」の検証とさせて頂きました。ピンの曲がりはこちらで作成させて頂きましたが、曲がりによる先端位置のズレは大きくズレた(1mm以上)状態となっているかと思います。コネクタの「ロック」状態の検査は、正常な「ロック」状態が不明でございましたので、まずは開いている状態との比較での検出をしてご報告しました。 【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】板状部品の不良検出

AI画像検査ソフトで板状部品の汚れや傷などの不良を検出します!

以前からお取引のあるアルミ製品や熱転写加工のメーカー様からのお問合せです。 「汚れのようなもの」と「線状の痕」「点状の痕」3種類の不良を検出します。 実際のサンプルを送付いただくことが一番信頼できる報告を提出できます。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】 それぞれタイプの異なる傷でしたので「A / B / C」と3つにラベル分けして登録しキズの検出は可能でした。左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。作業中の様々な向きや角度であっても位置固定がなく検出できるDeepSkyで検証致しました。DeepSkyはこういった検査が得意なソフトです、業界を問わずにご活用いただいています。

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【AI画像検査事例】色の識別検査

自動車製品の内部部品の色を識別して、判定します!見た目がほぼ同じため類似の異品を検出します!

自動車、バス、飛行機などの座席シートは仕様違いによりデザインが変わったり、サイズが変わったりしますが、内部の部品もグレードにより変わってきます。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。 【検査設定と検査結果】 DeepSkyを用いた評価を行いました。左はアノテーション画像(検出したい部分を覚えさせる教師画像) 右は検査結果画像です。今回は外部流出できないワークであったため弊社では模型を使用し、アノテーション方法のご提案となりました。こちらでは現在 導入検討のため、デモ機の無料レンタルサービスでお試しいただいています。デモ機は数に限りがありますので予約状況によってはお待たせする場合もあります。 ご予約はお早めにお願い致します。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト:DeepSky 視野範囲:100 x 80mm 検査対象の最小サイズ:5mm 検査個所数:4ヶ所(ラベル8) 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:450mm 照明:室内蛍光灯

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【AI画像検査事例】金属の玉シワ・打痕・圧痕の検出

AI画像検査ソフトで金属製品の不良「玉シワ」「テーパー部圧痕」「テーパー打痕」を検出します!

産業機器メーカーからのご依頼で、金属製品の「玉シワ」「テーパー部圧痕」「テーパー打痕」を検出できるか検証します。玉に反射する部分を縞模様にすることで、玉シワ部分に段差ができるため見つけやすくなります。 【検査設定と検査結果】 「玉シワ」を 10 枚、「テーパー部圧痕」を 5 枚、「テーパー打痕」を 5 枚、「良品」を 5 枚学習させた画像 25 枚を検査しました。 25 枚の内、22 枚は正常に良品、または不良部分を認識しました。 「テーパー部圧痕打痕」の3枚は不良部分を認識できませんでしたが、実際の運用時には 1 周回転する間に数回(3 回程度)撮影することを想定しますと、検証で認識できなかった不良部分は必ずしも認識できないというわけではありません。

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【AI画像検査事例】金属部品の組み立ての方向違いを判定

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

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【AI画像検査事例】金属製品の異物

AI画像検査ソフトで金属製品の異物を検出します!

鉄物歯車加工、鉄物異形品加工、アルミ鋳造、アルミ加工、組み立てと多種多様の事業を展開されているメーカーさまからのお問合せです。 現在でも未加工・打痕・圧コンやアルミ鋳造品の加工後の鋳巣検出などに苦労されているメーカーは今回お問合せのお客様だけではなく数多くあると思います。以前、諦めたワークでありましても弊社までお問合せおまちしております。 【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金属製品の異物を検出できました。 2020年にリリースしたソフトです。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。画像は検出枠です。数字はAIの自信度数%で「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(画面全体から異物を見つける)

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【AI画像検査事例】チェックシートの確認(2)

AI画像検査ソフトで人が記入したチェックシートの確認を行います!

「作業者による目視確認のため、どうしても見落としがある」のは工場の生産工程以外でも起こりうる事柄です。 産業機械メーカー様からの問い合わせですが、人が記入したチェックシートの確認はどの業界にも通じる事例と言えます。 【検査設定と検査結果】 送付頂きましたチェックシートのデータを印刷してテストしました。 紙上のチェック有無等の検証をさせて頂きました。EasyInspectorの「OCR Pro」機能を使用することにより5カ所の穴文字や記号の読み取りが0.62秒で可能でした。 簡易検証後、社内デモンストレーションを承ります、その他にもホームページ上におけるWEB動画のデモンストレーション、60日間お試しソフトのダウンロード、検査品の無料評価サービスなど、お客様が簡単に検査システムを導入できるようにするための情報とサポートを充実してご連絡お待ちしております。 上記サービスを是非ご利用いただき、ご要望やご不明な点がありましたらいつでもお問い合せからご連絡頂けますと幸いです。

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【AI画像検査事例】フィルムの識別

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

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外観検査AI 「Gemini eye」紹介資料

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。

  • EAI・ETL・WEBアプリケーションサーバ
  • その他運用管理ソフト

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【AI画像検査事例】部品の傷の検出

DeepSkyの検査機能を用いて検査!部品の傷を簡易検証した事例をご紹介

自動車部品などの専門メーカー様から届いたサンプル部品の傷を 簡易検証した事例をご紹介いたします。 DeepSkyの検査機能を用いて検査しました。人が見て見える傷については 検出できております。一部検出できていない傷がありますので、見えるように 照明環境を工夫する必要がありそうです。 当社ホームページではFAの画像処理を現場目線で設計したDeepSky (ディープスカイ)の無料お試しを準備してお待ちしています。 【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】ナットの表裏判定

ナットの加工済面(表)未加工面(裏)を判別します!

同じ素材、類似の形でありましても、テクスチャーを感じ取り判定できる場合も多くあります。 商社や産業機器メーカー様への販売も致します。お気軽にお問合せください。 【検査設定と検査結果】 ディープラーニングによる画像処理でナットの加工有無(表裏)は判別可能でした。 切粉振りを行ったものと行っていないものは画像上の違いが殆ど無いため、検査上は同じ物として扱い、加工済 10 枚、未加工 10 枚の合計 20 枚を教師データとして使用し良好に判定できました。 ディープラーニング(深層学習)とは、人間が自然におこなう思考をコンピュータに学習させる機械学習の手法のひとつです。弊社の検査ソフトDeepSkyではこのAI技術で設計されています。 【使用したソフト】 使用ソフト:DeepSky学習版 検査個所数:1ヶ所(ワークが裏か表か判定)

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【AI画像検査事例】黒地に黒部品の検出

今まで検出の難しい検査とされてきた黒地に黒い異物や部品の検出を可能にします

以前よりお取引のある自動車内部品などの樹脂成型部品製造のメーカーからのお問合せです。黒地に黒い異物や部品は今まで検出の難しい検査とされてきました。AI (ディープラーニング)を使用した画像検査ソフトDeepSkyではこういった同色の部品や異物の認識も可能です。 【検査設定と検査結果】 130万画素カメラでおおよそ全体の1/4の視野範囲を撮像し、学習→検出を行いました。その結果、検証環境下においてはクリップの種類及びタッカーの本数を識別することが可能でした。また斜面に貼り付けられたファスナーなどで、タッカーが見えにくくなっているものに関しては恐らく検出が困難ですのでカメラに写す角度に工夫が必要と思います。ラベル分け(見つけたいものの名前を付けて登録)は11種に分けました。教師画像13枚で1600step学習して簡易テストを行いました。 【使用したソフト】 使用ソフト:DeepSky

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製造現場のための外観検査ソフト『Roxy AI』推奨モデル

安心してAIを作りこむことが可能!検査基準の修正や製造プロセスの変化にも速やかに追従できます

『Roxy AI』は、独自のAI作成プロセスに従えば、誰でも確実に高精度なAIを 作成できる製造現場のための外観検査ソフトです。 ワンクリックアノテーション、パーセプション、触診、ワンクリックブーストなど、 使い勝手をとことん追求した独自の機能がAI作成プロセスを支援。 高品質なAIを短時間で作成できるため、多品種小ロットの検査に適しています。 【特長】 ■確実に精度を上げるプロセスが明確 ■様々な製造システムとの連携個別要件の対応が可能 ■不具合検出・製品の外観検査 ■異物混入検査(食料品、農作物、衣料品) ■残留物検出生産設備の正常性確認、有無確認 ※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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  • ソフトウェア(ミドル・ドライバ・セキュリティ等)
  • その他検査機器・装置

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【AI画像検査事例】布生地の不良を判定

「キルト生地」「花柄」「単色」3種類の生地の「変色」「糸びき」「穴」の検出を無料評価しました。

HDD を送付いただいてサンプル画像でのテスト判定です。 【検査設定と検査結果】 左の画像はアノテーション、右の画像は検出枠を表しています。 DeepSkyの検査機能を使用することにより布生地の「変色」「糸びき」「穴」の不良判定が可能でした。いただいた画像の撮影環境が全体的に暗い印象で結果としては、おおむね正しく判定出来ましたが、花柄は2枚の誤判定がありました。照明環境などで鮮明に撮像できれば、より精度が高い判定ができるようになります。 【使用したソフト】 使用ソフト:DeepSky 検査個所数:画面全体(変色 糸びき 穴)

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【AI画像検査事例】接着剤の糸引き

カメラメーカー様から製造中に発生してしまう「接着剤のイトビキ」を検出したいとのご依頼です。

送付いただいたサンプル画像 84枚(NG39枚 / OK45枚)のうち、50枚(各 25 枚)を 教師画像として学習させました。未学習の残りの画像をテスト用画像として使用しました。 【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イトビキを0.23秒で判定できました。教師画像と残りのテスト用画像 34 枚を検査した結果、正答率は 100%でした。画像検出枠上部の数字はAIの自信度%(認識点数)です。 【使用したソフト】 使用ソフト:DeepSky 学習版

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