外観検査ソフト(検査) - メーカー・企業と製品の一覧

【検査テクニック】コンベア上を移動する製品を検査しつつ数を数える

DeepSky＋外部ソフトで作った「コンベア上を移動する製品を検査しつつ数を数える」仕組みを紹介します！

DeepSkyは検出した物体の座標を TCP/IP通信で上位システムに知らせる機能を持っているため、上位システムで物体の座標を追跡することにより様々な応用が可能になります。ここではコンベア上を流れる物体を検査しつつ、物体がカメラの中央を横切った時にカウントするソフトを紹介します。下の図（図2）はコンベア、カメラ、ソフトの構成を示しています。カメラの画像をDeepSkyで処理して物体の種類と座標を検出し、その結果を上位のカウントソフトに渡しています。カウントソフトは物体を追跡し、画像の中央を横切った時にカウントアップしています。ベルトコンベアを移動する製品のイメージです。上部のカメラで撮影し、NG品をチェックしつつ製品をカウントします。PLCなどと連動して規定数に近づいたときに速度を落としたり、ブザー鳴動させたりすることもできます。カウントソフトでは物体の座標を追跡して物体をカウントします。このようにDeepSkyは上位のソフトと連携できるため様々な使い方をすることができます。カウントソフトのようなカスタムソフトは弊社でも製作可能です。

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【AI画像検査事例】金属部品の汚れや傷の検知

機器の傷や汚れなどの不良、黒点を検出します

今回お問合せの建材用専用加工治具メーカー様も当社に数多くの検証をご依頼いただく会社様で、機器の汚れや傷などの不良を検出するご依頼です。『DeepSky』の検査機能を用い検証しました。今回の傷や汚れ、黒点も良好に判別が可能でした。当ソフトは、PC1台で画像データの収集から、学習、判定まで容易に行える使用になっており、検出性能を手軽にテストできるWEBお試しサービスや、検出例を多数紹介した動画も公開しています。今まであきらめていたような検査事例であっても是非、当社ホームページを確認していただきたいです。【使用したソフト】 ■DeepSky ※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。

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【AI画像検査事例】基板実装の判定

ICリードの良品と半田状態が不良（浮き）を検出します！

プリント基板製造や実装向けのハード、ソフトの制作をされているメーカーよりご連絡がありました。プリント基板に部品を搭載し、半田付けした後の半田状態の良否判定を画像診断で行えないか検討されています。【検査設定と検査結果】頂いた画像で検証した限りではNG箇所をNGと識別することができました。この検証ではNG6枚、OK3枚の合計9枚の画像を使用しました。はじめにNG1～3、OK1～3の合計6枚を教師データとしてモデルを作成しましたが、NG7～8が検出できなかったためこの3枚を教師画像に追加しました。結果として正しく検出することはできましたが、NGの出現場所が最右固定だったのでそれ以外のパターンでも検出可能かどうか検証がこれから必要です。

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【AI画像検査事例】アナログメーターの読み取り

工場内のアナログ計器を読み取りします！

工場内のアナログ計器を遠隔で確認したいとお問い合わせがありました。 ■屋内のメーター屋内のアナログメーターでしたら読み取りは可能だと思います。ただ、夜間も検査する場合は昼夜で明るさを一定にする必要があります。 ■屋外のメーター屋外のメーターは照明が必須になりそうです。また、照明を使用しても昼夜で明るさや影の変化が出てしまうと思いますのでメーターを囲うものや、メーター用の屋根のようなものを設置する必要がありそうです。他に、屋外での読み取りが困難な理由としましては電源の問題があります。 EasyInspectorの「メーター読取」機能を使用することにより1カ所の測定数値を読み取ることが可能でした。光量差についてですが、画像の右は読み取れていますがと左の画像は違う部分を針として読み取ってしまっているため、誤判定しております。安定的な読み取りのできる撮像環境づくりが重要になります。

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【検査テクニック】DeepSkyの検査精度を向上させるには（1）

DeepSkyの精度を向上させるための設定のコツについてご紹介します！

検証中や導入後にユーザー様からいただいたご質問、ご報告でDeepSkyの設定に関する有益な情報が多くございましたので紹介いたします。 Q.　過学習の判断方法は？ Q.　収束0.1以下とは？ラベル数が増えると収束しにくくなる？ Q.　途中から追学習した時とリセットして再学習した時の違いは？ ※詳しくは関連リンク（ブログ）をご覧ください。

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【検査テクニック】調光とレンズの絞り

調光とレンズの絞りについて

画像検査ソフトEasyInspectorをご利用いただいているお客様から「インバータ蛍光灯って調光できないの？」というご質問を頂きました。EasyInspectorをご利用のお客様には「室内蛍光灯やインバータ蛍光灯で問題のない検査であればあえて高価な照明を付ける必要はありません」と申し上げています。 LED照明の多くは照明部と電源部が別になっており、電源部のつまみで調光できるようになっているためこのようなご質問は自然なことと思いました。実は、明るさの調整には様々な方法があります。１）調光２）レンズのしぼり（産業用カメラの場合）３）カメラの露光時間とゲイン設定つまり、原理的には上の3つのうちのどれかが調節できれば明るさの調整ができるということになります。では、何を使って調整するのが一番良いのでしょうか？（図1）これはペットボトルのキャップの一部を撮影したものです。ピントはキャップの底に合わせてあります。左右とも同じ明るさですが、左の画像は右に比べてキャップの縁までピントが合っているのが分かるかと思います。これを「焦点深度が深い」ということがあります。

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【AI画像検査事例】電子部品のピンの向きの検出

電子部品のピンの逆付け部分の10か所を全て検出しました！

電子部品、電子機器の開発販売をされているメーカーさまは展示会で当社ブースにお問合せくださいました. 昨今の社会情勢からWEB会議で打ち合わせにも対応しております。弊社のシステムやソフトの概要をご理解いただいた後、サンプル送付いただくケースが多いです。綿密な打ち合わせ後の検証では運用方法など詳細にご提案ができスムーズです。【検査設定と検査結果】結果としてはNG（逆付け）部分の10か所を全て検出できました。ただ、1ヶ所部のみ画面の端部部分（ピンが半分だけ映っている部分）を誤判定した箇所がありました。（画像を加工して作成したNG部は4枚で合計10ヶ所ですが、検証の結果としては11か所を検出した事になります）現状の画像ではOKとNGの差異の検出が難しいので、　照明等を工夫する事により、更に差異がハッキリと検出できるように調整する必要がございます。「DeepSky」では頂きました画像では解像度(16M)が大きすぎる為、画像を分割するソフトが別途必要となります。【使用したソフト使用ソフト：DeepSky

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【AI画像検査事例】幕の内弁当の異物を検出

「毛髪」「プラスチック片」「ビニール片」「虫」の混入を想定した検証を試みました。

食品業界では以前から異物の混入は大きな課題です。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。左上の画像はアノテーションと呼ばれ検出させたい箇所（異物）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。画像では「毛髪」「ビニール」「虫」を検出しています。しかし米飯の上のゴマに混ざった虫については判定ができませんでした。ゴマと虫の違いを明確に撮像する必要があります。使用したソフト使用ソフト：DeepSky

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【外観検査の知識】なぜ教師データをたくさん用意しないとけないのか

AI導入で最初に立ちはだかる“訓練データ”の重要性について説明します。

AI（ディープラーニング）を活用した画像認識・検査システムを導入する際、しばしば「訓練データはどれくらい必要か？」という問いにぶつかります。結論を先に言えば、答えは「決まりきった数字はない」が、導入成功のカギは「良いデータを適切に使うこと」にあります。本記事では、訓練データの意義と活用法を以下のように解説しています：・訓練データ／検証データ／評価データの役割分担・データの偏りを防ぐ設計・必要なデータ量は“変動要因”次第・ラベル精度とアノテーション設計・運用後の継続メンテナンス ※詳しくは関連リンク（ブログ）をご覧ください。

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【AI画像検査事例】メーターの読取

ランプは点灯時と非点灯時の色の違いを検出して判定することが可能！

これまでもお取引のある産業機器システムメーカー様からお問合せいただいた事例をご紹介いたします。赤が点灯したら通報、パネルメータは設定値の10％OFFで通報、アナログメータは、それぞれの設定にて通報するシステムといった要望で、カメラを有線LANで接続してパソコンへ接続、パソコンにパトライトを接続して警報を鳴らす仕組みをご検討でした。 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0.35秒で判定することができました。【使用ソフト】 ■EasyInspector 現行『EasyInspector2』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。 ※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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受託検査

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AIセグメンテーション機能が追加されました！

AIセグメンテーション機能で作業効率向上・品質安定・コスト削減を実現します！

AI汎用外観検査ソフト『EasyInspector2』https://skylogiq.co.jp/index.php/products/indus-ei2/ に新たに「AIセグメンテーション」機能が追加されました。「ＡＩセグメンテーション」機能は画像内でディープラーニングによるセグメンテーション（領域分割・画像のピクセル一つひとつに対してラベル付け）を行います。指定した多角形の領域内で、セグメンテーションで検出されたピクセルの割合を計算し、合否判定を行います。この機能は主に下記の用途で使用することができます。 ⚫ タンクの水位 ⚫ 金属加工面の面積や塗布面積 ⚫ 農作物の成長度（大きさ）の測定 ⚫ 写真内の病巣などの検出とその面積の測定 ⚫ シーラーや接着剤の塗布切れ確認 ⚫ 排出される煙の量の監視 AIセグメンテーション機能を使って判定することで - 作業効率の向上：目視検査に比べて大幅な時間短縮が可能 - 品質管理の精度向上：人為的なミスを減らし、品質安定化を実現 - コスト削減：人件費削減、不良品の発生抑制によるコスト削減を実現します。

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【AI活用事例】2種類の部品付け忘れを発見しコンベアを止める

ナットとネジの付け忘れを同時に検査！画像処理ソフト「DeepSky」を使用した登録設定方法をご案内

コンベアを流れる部品の付け忘れなどを検出して、後工程をスムーズにし、欠陥品出荷をしないための提案をご紹介します。 NGを発見した場合にブザーが鳴ってコンベアを止める仕組みの応用で、ナットとネジの付け忘れ2品種を同時に検査。 NGでコンベアが止まり、NGを取り除くと動きだす、具体的な画像処理ソフト「DeepSky」を使用した登録設定方法をご案内します。詳しくは下記の関連リンクよりご確認いただけます。【工具・備品】 ■PC：マウスコンピューター/G-Tune, Corei9, 16GB RAM, RTX 2070 SUPER ■画像処理ソフト：スカイロジック/DeepSky DS100K ■IOユニット：スカイロジック/EI-ITIO-T01 ■130万画素カメラ：Daheng/MER-133-54u3c ■12mm レンズ：M1214-MP2 ■カメラスタンド（アルミフレーム） ※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。

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【検査テクニック】DeepSkyの機能1–エリア判定

AI画像検査ソフト『Deepsky』現場目線の機能を一つご紹介します！

▼機能：エリアごとのOK/NG判定「画像の中に何が何個検出されたか」だけではなく「どこに検出されたか」で判定する機能です。用途によっては画面全体での個数では正しく判定できない場合があります。例えば下のようにコンデンサ2個、向きが互い違いになっている場合です。この場合、コンデンサの向きがそれぞれ逆になっていれば不合格とすべきですが、全体の個数としてはどちらも極性マークが上にある物と下にある物、それぞれ1個ずつとなるためどちらも合格となってしまいます。（図1）このような場合はエリアごとに分けて判定を行います。下の点線の枠のように、あらかじめエリアを決めておいてそれぞれのエリアで個数判定を行います。（図2）それぞれのエリアの中で：「上向きのコンデンサが一つ検出されたらOK」「下向きのコンデンサが一つでも検出されたらNG」といった設定を行います。（図3）これにより同じ個数で互い違いになっているNG品でも正しくNG判定できるようになります。（図4）

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【AI画像検査事例】金属部品のワレの検出

AI画像検査ソフトで金属部品のワレを検出します！

自動車部品などの高品質な鋳造・機械加工、塑性加工、音響製品の製造･販売し国内外に納品している以前からお取引のあるメーカー様から簡易検証のご依頼です。今回は部品の割れについてです、いただいた画像を用いトライしました。「ワレ小」についてはサンプル数がある程度確保できているため、検出できなかったものについて理由を予想することができました。「ワレ大」、「腕部ワレ」に関してはサンプル数が少ないためか今回の検証では十分な結果を得ることができませんでした。報告書では「ワレ小」の画像を中心に掲載し、その他の不良については参考画像として掲載しています。今回の検証で実際に検出できたワレよりも、小さい・細い・短い・薄い・暗いなどの判別しにくい要素があるものは検出できていません。「小さい・細い・短い」に関しては視野全体に対してサイズが過少なために検出できていない可能性が高く、視野を分割することで今の解像度のままでも検出できる可能性があります。「薄い・暗い」などは撮像方法の検討が必要かも知れません。またワレの深さが浅いなど根本的に写りにくい種類の不良がある場合は検出の難易度が高いです。

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【技術サポート】AIセグメンテーション機能の応用

AI セグメンテーションとルールベースを組み合わせた事例と、AI セグメンテーションならではのメリットを紹介します。

ルールベース機能との組み合わせができる複雑な背景の中から検出対象物の面積や寸法を測定したい場合、背景が邪魔をしてしまいエッジを思うように検出することができませんでした。しかし、AIセグメンテーションで検出対象物を抽出して二値化することで、簡単に検査ができるようになりました。 ※詳しくは関連リンク（ブログ）をご覧ください。

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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

【検査テクニック】コンベア上を移動する製品を検査しつつ数を数える

【AI画像検査事例】金属部品の汚れや傷の検知

【AI画像検査事例】基板実装の判定

【AI画像検査事例】アナログメーターの読み取り

【検査テクニック】DeepSkyの検査精度を向上させるには（1）

【検査テクニック】調光とレンズの絞り

【AI画像検査事例】電子部品のピンの向きの検出

【AI画像検査事例】幕の内弁当の異物を検出

【外観検査の知識】なぜ教師データをたくさん用意しないとけないのか

【AI画像検査事例】メーターの読取

AIセグメンテーション機能が追加されました！

【AI活用事例】2種類の部品付け忘れを発見しコンベアを止める

【検査テクニック】DeepSkyの機能1–エリア判定

【AI画像検査事例】金属部品のワレの検出

【技術サポート】AIセグメンテーション機能の応用

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