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

406~420 件を表示 / 全 466 件

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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外観検査ソフトウェア『DeepSky』

AI(ディープラーニング)で画像検査が劇的に簡単になります

『DeepSky(ディープスカイ)』は現場ユーザーが簡単に運用できる”オールインワン&シンプル操作”のAI外観検査ソフトです。 様々なディープラーニングの中から物体認識や良品学習などを採用し、さらにFAに最適なモデルを研究してラインナップ。FA現場の画像処理製品を2000例以上提供・サポートしてきたスカイロジックが現場目線で設計しました。 ~現場でこのようなご要望・お悩みはございませんか?~ ■これからAIの活用を小さく始めたい ■今の検査機の判定精度に不安がある ■検査機の設定ができる人が限られている ■検査員の人材確保・育成が困難 ■精度や検査基準がばらつく DeepSkyはPC1台で「画像データ収集→学習→判定」を行うことができます。 AIの画像処理は従来の手続き型(ルールベース)の画像処理とは異なり設定が簡単で、 複雑かつ変化しやすい条件下での判定に強みを発揮します。 ※製品の詳細は<カタログをダウンロード>より、すぐにご覧いただけます。  お問い合わせもお気軽にどうぞ。

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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】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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【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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【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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【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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【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。

  • 画像処理ソフト
  • 外観検査装置
  • 欠陥検査装置

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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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【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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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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【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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