更新日： 集計期間:2025年11月19日～2025年12月16日
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AI画像検査ソフトでメーターの文字を読み取りします！
お問い合わせいただいた道路管理業者では弊社ホームぺージからダウンロードできるEasyInspectorの60日お試しサービスをご利用頂いています。設定方法、検出方法のお問合せがありました。 【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カ所を0.25秒で判定することができました。頂いた画像を処理したところ一応全て読めたのですが、 一部設定を駆使して無理やり読んでいる部分があります。いただいた画像の１枚にあるように下一桁のように数字が全部写っていない場合は読み取りが安定しないです。安定して読み取りを行うためにはもう少し大きく数字を写してあげる必要がありそうです。 【使用したソフト】 使用ソフト：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
プレスフェルト部品のクリップの取り付け位置が合っているか検査します！
自動車部品などのプレスフェルト部品は仕様違いにより穴の有無が変わったり、 部品の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。 今回はクリップの取り付け位置が合っているかを検証します。 【検査設定と検査結果】 全体視野で2種類のクリップを見分けることができました。 全体視野だとファスナーのタッカーの有無やラベルの文字を判別するのは厳しそうだったので、現実的にはひとつのワークに対してカメラ2台使用するくらいがちょうどいいラインと提案しました。 ひとまず正しい種類のクリップが正しい位置にあるかどうかを検査するようなイメージを設定したものが画像です。外側の枠が取り付け位置の合否、内側の枠が部品が正しいかを判定しています。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky
AI画像検査ソフトで透明のニスの有無を検査します！
容器や梱包資材メーカーより透明のニスの有り無しについてのお問合せがありました。 透明のニスの有無はEasyInspectorのような従来型の画像処理では安定した検出が難しく、ご提案するとしたらディープラーニングを活用したDeepSkyというソフトになります。 【検査設定と検査結果】 学習データが画像2枚分しかないので参考程度の結果になりますが、ニスがある状態と無い状態を学習させることで、画像のようにニスの有無を判別できる可能性があります。お送り頂いた画像は照明条件や位置決め、カメラの距離など安定した環境で撮像されたものと思いますが、同様の撮像方法でNG画像とOK画像の量を増やす送付をお願いし今後の検証をすすめていきます。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky
カウントしたい部品をラベル付けして、合否設定して判定します！
部品の計数のお問い合わせは弊社に数多く寄せられます。近頃ではDeepSkyの上位ソフトとしてコンベア計数のソフトを開発しました。検査しながらカウントしていく、1000個カウントしたい場合には990でコンベアをランプ点灯させ作業員が１列に並べ、1000で、もう一度コンベアを止めると言ったご提案ができました。 こちらのお問い合わせでは作業台の上で静止した状況で正しいワークを23カウントするテストを試みました。 【検査設定と検査結果】 左の画像の設定ではカウントしたい部品を「ワーク」、その他の混合された部品は「対象外」とラベル付けしまし た。 上記画像の様に設定した場合、カウントしたい部品（ワーク）が 20 個あれば合格になる設定です。 右側の「Rs」は、検出させる認識点数を個別に設定しています。右の画像は検出画面の表示です。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：DeepSky 視野範囲：280x 200mm 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：130万画素 レンズ焦点距離：6mm レンズと製品との距離：約330mm 照明：室内蛍光灯
樹脂成型部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。商社様からのお問合せで打痕などの不良の検出テストをしました。 【検査設定と検査結果】 お預かりのサンプル品で検証した限りでは、打痕の検出は可能でした。学習は約 2,400step 実行し、16 分程度でグラフは収束しました。時間は使用する PC のスペ ックにより増減します。 検証で使用した PC の主なスペックは OS ：Windows10 Home 64bit CPU： Intel(R) Cpre(TM) i7-9750H RAM ：16GB GPU ：NVIDIA GeForce GTX1660 Ti 今回は打痕などの不良を「異常」とラベルしています。 左画像はアノテーション 右画像は検出枠です。
ワッシャーのテクスチャーを画像処理してダレ部分を検出します！
自動車部品などの精密加工品メーカー様からの簡易検証後の運用についての具体的なご相談の内容です。 ワッシャーのテクスチャーを画像処理してダレ部分を検出するための設定を作成します。 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。 【検査設定と検査結果】 お預かりのサンプル品で検証したところ、ダレの有無の判別は可能でした。 真横より少し斜めに撮像した方がダレの有無による写りの差が良く出ました。13 枚の画像を教師データとして使用して検査したい箇所を枠で囲み、各画像の該当箇所全てに「ダレ有り」または「ダレ無し」のラベル設定しました。約 500step 学習を実行し、「ダレ無し」のラベルが見つかった時に不合格となるよう設定しました。
クレートの鳥のフンや紙などの異物、変形等を検出し判定します！
食品メーカーでは搬入の際クレートを利用する場合があります。クレート回収時には解放された倉庫や野外に置かれていることもあり鳥のフンや紙などの異物、変形等があるようです。 今回、お客様に気持ちよくきれいなクレートで製品を受け取っていただきたいとの要望があり、コンテナについた汚れや異物を検証しました。 【検査設定と検査結果】 鳥のフンについては右の画像にあるように白、黒、茶の絵具を用いて検証しました。左画像のように検出をさせる部分をアノテーション（検出部を枠で囲う作業）後に「学習」を させます。 NG 品種毎に10 枚ずつをアノテーションしました。「認識点数（規定値）」は「10」（デフォルトは「60」）として検出ができました。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：DeepSky学習版 視野範囲：400 x 300mm 検査対象の最小サイズ：10ｍｍ 検査個所数：1ヶ所画面全体からNGを見つける カメラ解像度：130万画素 レンズ焦点距離：6mm レンズと製品との距離：580mm 照明：窓際など朝夕の明るさが違う場合には照明設置をお勧めします。
ソフトウェアを利用して既存設備を活かして外観検査の自動化を実現しましょう！
電子部品や半導体チップなどの外観検査でこのようなお悩みはありませんか？ ■オペレーターの熟練度により検査結果がにバラつきがあり、欠陥の見落としや過検出が減らない ■どこまでを不良と判断すればよいのか、基準が設けられない ■AIは導入したいが、多くの不良画像が無く学習ができないと言われてしまった ■高性能な外観検査装置を導入したいが、導入コストが高い VIS ImageAnalyzerは画像解析に30年以上携わっているなかで開発されたアルゴリズムと最新のAI、機械学習の機能を組み合わせたソフトウェアです。 AI搭載の良品比較機能で目視検査特有のバラつきにも強く、従来の画像処理法では難しいような濃淡の少ない欠陥や汚れなども検出します。 また、ソフトウェアのみでの導入が可能なため、お持ちの装置ので撮影した画像を利用していただけます。そのため、高額な費用を抑えて導入をご検討いただくことができます。 ※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。
第5回映像情報AWARD金賞受賞！ものづくりの現場のための画像処理
『FlexInspector』は、画像入力ボード、デジタル入出力ボードを装備した パソコンにインストールすることにより外観検査装置を実現する アプリケーションソフトウェアです。 検査や外部制御のためのプログラムは実装されていますので、 画像センサのようにお使いいただけます。 【特長】 ■「良品でないもの」を検出 ■考え方がシンプルで誰でも使いこなせる ■さまざまなものに適用可能 ■微妙なパラメータ調整が不要 ■完全検査 ※詳しくはPDFをダウンロードして頂くか、お問い合わせください。
精度を確かめながら安心してAIを作りこむことが可能！3つ推奨モデルをラインアップ
「Roxy AI」は、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 検査に適している外観検査ソフトです。 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を作成可能。 ワンクリックアノテーション、パーセプション、触診など、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します。 アプライドでは、動作推奨モデルである『Be-Clia Type-T11IS12/13/14』を 取り扱っています。 【Roxy AI 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 ■判定方法をルール化できない不良の検出が得意 ■ベルトコンベアや洗浄設備などに残った製品や部品を検出 ■油や埃が多い場所でも問題なし ■win soft 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。
地下タンクのメーターの監視を自動化！生産性向上に画像検査はお役にたちます。
産業機械メーカー様より地下タンクのメーターの監視を自動化したいとのご要望です。 メーターの監視などは敷地内であっても雨でも雪の日も有人で確認するのは時間や手間を要するものです。そういった生産性向上に画像検査はお役にたちます。 地下タンクメーターの読み取りが通常のメーター読み取り機能では読み取りができなかったため、ランプ点灯の数で処理をする方法でしたら添付資料の様に閾値を決めて判定することも可能でした。 （ランプが4つ点灯していたら40%、6つ点灯していたら60%といった読み取りが可能）枠ごとに閾値を決めることができますので、〇〇%になったら異常値とするといった設定も可能です。 EasyInspectorの「メーター読取」機能を用い５つの検査枠を0.52秒で判定できました。 【使用したソフト】 EasyInspector（旧EasyInspector） 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。
AI画像検査ソフトで屋外のメーターの読み取りをします！
数値解析などで水質や地盤などの改良を手掛ける企業様のご依頼でメーターの「遠隔読み取り」のご相談です。 屋外では時間帯や天気などで撮像状況は安定しないためいかに安定した撮像環境が設置できるかが重要になります。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「メーター読み取り」機能を使用することにより2カ所を判定することができました。 左画像ひとまず画像の値は読み取ることができましたが、これが「2」や「8」といった画像の値以外を指した時や、内容物の形状が変わった時にどの様な結果となるかは確認が必要です。右画像棒状のメーターの読み取り機能はありますが、この画像の場合色の差があまり明確に出て いないためシビアな設定値になってしまいました。 少し明るさが変わってしまったら恐らく読み取る場所が変わってしまうくらいです。 照明を工夫すればもう少し条件を緩和できるかも知れません。
製造過程で不良品を検知！少量の正常データのみで学習する外観検査ソフトウェア
ISPの『gLupe』は、Deep Learningを応用した外観検査用ソフトウェアです。 数枚の正常データから人工知能（AI）を構築し、製品の傷や異常を検知します。 Deep Learning特有の大量データの収集作業が不要なため、導入コストを最小限に抑えられます。 【特長】 ■Deep Learningを応用した外観検査用ソフトウェア ■少量の正常データのみで学習 ■データ収集コストを大幅削減 ■検出の難しかった不良品を検出可能に ■少量のデータでも学習する独自技術を採用 ※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。
三機は『RoxyAI』を活用した、外観検査の自動化における提案を致します。
AIを使って出来ることを詰め込むのではなく、製造現場の実情に合わせた機能を提供します。 ヒトによる外観目視検査工程を『RoxyAI』に任せてみませんか？ 【RoxyAIの出来る事】 １、製品のキズやワレなどの不具合検出 ２、生産物に紛れ込んだ金属片、段ボール、髪の毛などの異物混入検査 ３、生産設備の正常性確認、食器の洗い残しチェックなどの残留物検査 株式会社三機（名古屋市熱田区）はRoxyAIの正規代理店です
装置に取り付けられているパネルの中に表示されている７カ所の検索項目、文字の読み取りと点灯の有り無しを検出
装置前面についているパネルの読み取りを簡易検証するご依頼です。 容器メーカー様からメールでお問い合わせがありました。装置に取り付けられているパネルの中に表示されている７カ所の検索項目、文字の読み取りと点灯の有り無しを確認するための画像を送付いただきました。 こういった装置パネルの読み取りはどの業界にも共通した事例と言えます。 様々な場所で弊社の検査ソフトはお役に立ちます。 【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5カ所の項目の表示を読み取り検証しました。左画像では1 文字ずつ認識でき、25 と読み取れました。右の画像では字間が狭く、個別に文字を認識できないため今の表示のままでは読み取りは難しいです。点灯の判定の方法は色々ありますが、ここでは灰色の検出量が基準値以上であれば合格、基準値に満たなければ不合格となるよう設定しました。
