外観検査ソフト(検査) - メーカー・企業と製品の一覧

【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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【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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【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】食品の生産現場でもDeepSkyがお役に立ちます

お弁当に混入した髪の毛や異物、青果物のキズなどをAI（ディープラーニング）が検出！

様々な食品生産・加工の現場から何件かお問合せもいただいております。お弁当に混入した髪の毛や異物の検出など、EasyInspector（旧EasyInspector）では難しかった案件にも対応でき、ますますAI（ディープラーニング）機能の対応の幅の広さを実感します。 DeepSkyは、検出したいものに対して幅を持たせて教えることが出来るので、「この形！」という決まった形 “ではない” 異物に対しても検出することが可能です。現状人の目でチェックしているけど「これって検査出来るのかな？」と思うもの、まずはお気軽にお問合せくださいませ。

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【技術サポート】アニサキスをAIで発見

スカイロジックでは食品の異物検知をするためのＡＩを既に開発しています

▼アニサキスを入手→撮影するまで今回はお客様から何件かお問い合わせいただいた”アニサキス”をAIで見つける検証を弊社で行ってみました。そこで、まずは生きたアニサキスを入手するところから始まったのですが、思っていたよりも難しく… 市内のスーパーや魚屋さん何件も回ったり電話でお願いをさせていただきました。年末のとっても忙しい時期に、いきなり知らない主婦から「ＡＩでアニサキスを見つける実験をしたいので生きているアニサキスをくれませんか（ざっくりまとめると）」と変なお願いをされたにもかかわらず、ご協力してくださったスーパーがいくつかあり、ご協力いただいた鮮魚コーナーの方々にはとても感謝しています。ありがとうございました。ゆっくりと動くコンベア上でAIアニサキスの検査を行い、検出したらブザーを鳴らしてコンベアを停止させる運用を想定して装置を組み立てました。アニサキスは特定の波長の紫外線に反応して光るため、紫外域のLED光源や特定の波長を通すフィルターを使用します。画像処理では光学的な操作によってアニサキスを見つけやすい画像を撮影することも重要です。

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【外観検査の知識】外観検査とは：自動化の注意点と最新AI

外観検査とは？自動化の注意点と最新AIの使い方、海外の動向

製造業において、企業の信頼を維持するための品質管理・品質保証は欠かせない業務です。品質管理業務の中でも多くの部分を占めるのが「外観検査」です。各工程において外観検査を行うことにより下流工程の歩留まりが向上し、不良の流出も未然に防ぐことができますが、同時に製造コストを押し上げ、場合によっては外観検査がボトルネックとなって生産能力が落ちてしまう原因にもなりかねません。ここでは外観検査の自動化の注意点、従来の画像処理と最新AI画像処理の違いや海外での外観検査の動向について解説します。 ■外観検査とは？ ■外観検査の主な検査項目 ■目視検査の代替としての自動外観検査 ■目視検査のメリット・デメリット ■自動外観検査のメリット・デメリット ■自動外観検査の導入ステップ ■AI（ディープラーニング）外観検査は従来の手続き(ルールベース)型画像処理に取って代わるのか ■外観検査で手続き型画像処理を使う場面 ■外観検査でAIを使う場面 ■外観検査を自動化する際の注意点 ■海外における自動外観検査の動向 ■まとめ ■低価格で導入できる外観検査システム ※関連リンクをご覧ください。

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【AI画像検査事例】基板の極性確認、標印確認

基板の複数の検査項目をそれぞれ検査し判定します！

基盤の検査のご要望があり複数の検査項目を１度に検証致しました。部品有無検査　極性確認　標印確認　半田ブリッジ有無検査の判定です。 EasyInspectorを使用し検査枠を5つ作成しました。(1)(2)は部品が正しい位置に搭載されているかを検査しています。「色比較検査・指定色の有無検査」機能を使用しました。　検査枠(3)では「色比較検査・マスター画像との比較」を使用し、極性確認（正しい向きで搭載されているか）検査枠(4)では標印確認「BAR/QR/OCR・文字認識（OCR）」の機能を使用しました。検査枠(5)では半田ブリッジの検査で「輝度変化検査・計数　ピッチ検査」の機能を使用しすべての検査で１秒未満の判定ができました。

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【AI画像検査事例】レジスト・パット欠け検査

AI画像検査ソフトでプリント基板の精密検査を自動化！レジストのずれ、パット欠けの検査をします。

産業用機器向け各種電子回路基板などの設計・製造を手掛けるメーカー様から、プリント基板の精密な検査を自動化したいとのご相談をいただきました。【検査設定と検査結果】お預かりしたサンプル品のレジストのずれ、パット欠けの検査は可能でした。EasyInspector「マスター画像との比較検査」を使用しました。検査枠はピンク、緑の部分です（左画像）。実際の検査では検査対象のパットを枠で囲む必要があります。右の画像では下の検査枠不良品を検査したため、不合格の判定の部分が赤い検査枠で表示されています。検査枠を5つ設定しタクトは3.49秒です。【使用したソフト】使用ソフト：EasyInspector710 視野範囲：約131x 113mm 検査対象の最小サイズ：2mm 検査個所数：2ヶ所カメラ解像度：2000万画素レンズ焦点距離：16mm レンズと製品との距離：約160mm 照明：リング照明にドームを乗せ、ドーム照明を想定して検証しました。（パットを均等に反射させるため）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】ウレタンとクリップの検査

クリップのはみ出し検査とウレタンの寸法検査をしました！

産業設備メーカーさまから「御社の画像検査ソフト「EasyInspector」で検査可能か検討しておりましたところ、無料評価サービスがあることを知りました」とご連絡がありました。検査したい対象は2種類で、ウレタンのはみだし検査とクリップの検査テープの切れ端残りの検知・テープのはみ出しチェック(1mmの誤差)という内容でした。画像で確認できるように検査可能でした。クリップのはみ出し検査とウレタンの寸法検査の検証結果はどちらもEasyInspectorの寸法角度検査にて検証しました。もう一つの検査項目クリップのテープ切れ端とウレタンのホールについてはDeepSkyという別ソフトで視野を狭めて（複数回の検査）検査をする必要がありそうです。【使用したソフト】 EasyInspector710（旧EasyInspector）現行『EasyInspector2』MS(MeaSure)パッケージ【角度測定】で検査できます。

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【AI画像検査事例】金属製品の寸法検査のサポート

金属製品の寸法検査と運用についてのサポートいたします！

以前よりお取引のある、産業機器メーカー様からのお問合せです。様々な部品や不良にご利用いただけるEasyInspectorですが、設定の方法などで検出の精度が変わってくることがあります。売り切りの検査ソフトではありますが、導入後もサポートさせていただきます。【検査設定と検査結果】「指定色の有無検査」にて検査を行う方法につきましては今回の逆向きの画像の場合は偶然、少し上方向に上がっていた為検出できた可能性が高く、この為上記右画像「指定色の有無検査」での検査方法につきましては、一旦保留とさせて頂きまして「寸法角度検査」での検査方法にてご検討頂きます様お願いしました。「寸法角度検査」の場合でも検査品の位置が（画面上の）上方向に上がっている状態の場合には正しい角度の検出がされない場合も考えられます。検査枠をもう一枠追加し、そちらで色検査等の設定を行い検査品が上がり過ぎていないかを確認する枠を設置する方法が有効です。

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【AI画像検査事例】ダイカストのバリ、カケ、穴有無検査

AI画像検査ソフトでダイカスト製品の不良を検査します！

ダイカスト製品のコンベア搬送中の検査で、穴径公差は±0.05、公差は±0.4、検査タクト10sec以下、コンベアの搬送最低スピード　1,000mm/分という具体的なお問い合わせの検証です。バリ、カケ、穴の有り無しについて検証しました。ダイカスト製品はこのところも弊社へのお問合せが多いワークですが、2017年時点でもお問合せは多数ありました。現在ではAIを使用した検査ソフトDeepSkyで容易に精度高く検査ができる案件も当時は従来型の検査ソフトEasyInspectorでの検査を行っていました。【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画面の視野中に２ヶ所づつの検査枠を設定して、カメラ複数台の検査を提案しています。１回の撮影と検査のタクトは0.54秒程度でした。

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【AI画像検査事例】はんだの赤目不良検査

目視検査の「良品」「不良品」の判断基準のバラつきを自動検査で改善します！

基板の検査のお問い合わせの数は多数あり既に運用いただいているお客様もかなりの数にのぼります。今回は最先端のワイヤリング技術で活躍されているハーネスメーカー様からです。工員による目視検査では検査員によって「良品」「不良品」の判断基準にバラつきがあることも多く程度によって判断を迷うようなものであればあるほど検査結果がバラバラになる傾向があります。画像検査で安定的で効率の良い生産をご提案します。【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不良の位置の違いを検出し、見た目の似通った類似品（異品）の赤目を検出することは可能でした。検査時間は約 3 秒でした。照明環境が安定していれば検査は比較的容易と考えております。今回使用したルールベースの従来型画像検査ソフトとAI（ディープラーニング）の画像検査ソフトはお互いに得意不得意の分野があります。どちらの検査が適しているかについては当社までお問合せください。

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【AI画像検査事例】薬液処理した時の色の変化を検査

AI画像検査ソフトで銅色円盤の薬液で処理した時の色の変化を検査します！

電子部品メーカーでは直径300mmの銅色円盤の、外周約3mmほどの領域を薬液で処理し色が変化する工程があります。その際に、薬液が正常に出ていなくて処理されていない異常や、処理されるべき幅が正しく処理されていない異常が発生していました。解決策として、目視で検査するよりも、画像処理ソフトを使用した方が、正確かつ素早く検査できると考えました。【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「色比較検査」の「指定色の有無検査」機能を使用し、薬液が正常に出ているかの検査を、「寸法角度検査」の機能を使用し、処理されるべき幅が正しく処理できているかの検査を行いました。視野範囲は円盤の約1/4を写し、その中の一部を検査しましたが、円盤の銅色と、薬液の色が変化した黒色の差がはっきりしていたため、正確に検査できました。

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【AI画像検査事例】金属部品の穴有無、穴径検査

AI画像検査ソフトで金属部品の穴有無、穴径を検出します！

金属部品の簡易検証の依頼です。弊社の検査ソフトは売り切りで組み込みやすい仕様になっているため産業機械メーカーや商社様からのお問合せも多数あります。【検査設定と検査結果】お預かりしておりましたサンプル品にて穴有無、穴径検査の検証を行わせて頂きました。結果、穴の有無を検出し判定を行うことができました。ただ、穴径の検査につきましては今回の検査条件、環境ではご依頼頂きましたおよそ ±0.05mm 以下の精度での検査は難しく、安定した判定とはなりませんでした。この為、上記精度で検査を行われる為には測定部分を拡大して撮像し、カメラ解像度も更に高解像度のカメラを複数台使用する等の検査方法を別途ご検討頂く必要があります。今回はEasyInspectorの「寸法角度検査」機能を使用しています。

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