更新日： 集計期間:2025年08月20日～2025年09月16日
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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。
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。
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
AI画像検査ソフトで切断機器のパーツの不良を判定します！
工業用刃物メーカーではあらゆる対象物の切断に高品質・高精密・機能性を重視した生産を行っており、製品の品質管理を追求されています。 今回は切断機器のパーツの不良を判定する検証です。現状の検査方法は、目視と治具を使用して行われておりますが繁忙期 になるとおろそかになる傾向があり、クレームとなってしまう事故があったようでお困りでした。 多品種のワークのよくある事例ですのでイメージを持ちやすくするために弊社でも動画を作成しています。参考までにご覧ください。 「同時に２種類の部品の付け忘れを発見してコンベアを止める」https://skylogiq.co.jp/DIY_HowTo/368 【検査設定と検査結果】 不良部分を検出することは可能でした。しかしワークが多品種であったためサイズごとに適切な視野範囲の設定が必要になります。真上から不良が撮影できないものもありましたので穴を斜めから撮像する必要もあり位置決めや環境の条件が厳しくなる予想ができ報告しています。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky
金属成型品の「キズ」「ウェルド」「点ゴミ」を検出します。
自動制御設計・保守のメーカーよりお問合せです。射出成形されている金型成型品の容器蓋をインデックステーブルに投入したあと毎分18枚（1枚当たり3秒）のタクトでそれぞれの作業を行う場合の外観検査をご検討でした。「キズ」「ウェルド」「点ゴミ」について検出を試みました。 【検査設定と検査結果】 ひとまず照明の当たる範囲で撮像した画像で検証を行いました。検証環境ではキズ、ウェルド、点ゴミをそれぞれ識別することが可能でした。またウェルドラインに限りですが偏光板を使用した撮像方法（左の図）が効果的でした。 弊社では技術スタッフによる検証やサポートを日々受付しています。 運用中のお困り事、ご質問、不明点などございましたらいつでもお気軽にご連絡いただけますと幸いです。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky
ゴム成型部品はクリップの取り付け位置の違いを検出します！
自動車部品などのゴム成型部品はクリップの取り付け位置が製品によって違ってきます。今回はクリップの位置計測の簡易検証のご依頼です。 長手方向に 250mm 程度の視野範囲であればクリップのピッチを±0.5mm の精度で測定することができそうでした。EasyInspectorの「寸法角度検査」機能を使用することにより4カ所のクリップ位置の違いを検出し、見た目の似通った類似品（異品）を0.93秒未満で判定することができました。右の画像は検出枠です。 弊社では技術スタッフによる検証やサポートを日々受付しています。 運用中のお困り事、ご質問、不明点などございましたらいつでもお気軽にご連絡いただけますと幸いです。 【使用ソフト】 EasyInspector710（旧EasyInspector） 現行『EasyInspector2』MS(MeaSure)パッケージ【位置・幅測定】で検査できます。
AIによる外観検査！当技術が人海戦術の最終検査を省略化いたします
知能技術株式会社では『外観検査AI開発』を承っております。 AIとロボットを組み合わせた開発を積極的に行っており、その中で 「異常値を発見する」というAI開発の知見が蓄積されています。 また、これに「どこに何があるのか」を組み合わせて利用することで 異状の分類分けを行うことも可能です。 さらに、合わせてご利用いただけるAI向けの前処理用フィルター開発ソフトの 販売や受託も承っております。お気軽にお問い合わせください。 【特長】 ■学習によって均一な判定基準を提供できる ■相談によりNG種別の分類も可能 ■従来の人海戦術がAIによって省略化 ※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ください。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
