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(検証) - 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

181~195 件を表示 / 全 232 件

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【AI画像検査事例】製品のラベル銘板の検査

AI画像検査ソフトでラベル銘板の異常を検出する検査を行います!

画像検査ソフト『EasyInspector』では、様々な検査ができます。自動車部品や電子基板関係のお客様が半数を占めており、そのほか機器の組み立て確認、製品の微小な汚れの検査など幅広い業種のお客様にご利用いただいています。 【検査設定と検査結果】 お預かり中のサンプルで検証した結果、EasyInspectorの「マスター画像との比較」機能や「BAR/QR/OCR」機能を用いて銘板に反りが無い状態で、一部マスクの設定をすることで異常の検出は可能でした。 当社では自動車部品などの製造業の盛ん静岡県浜松市にて様々な産業用機械、制御機器メーカー、エンドユーザーのお客様がいらっしゃいます。2000例以上の提供、サポートしてきた実績もあり、売り切りで組み込みやすい検査ソフトを開発しています。

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【AI画像検査事例】ギヤの欠けを判定

AI画像検査ソフトでギヤの欠けを判定します!

生産用設備の設計製作メーカーさまより検査依頼がありました。金属製品である「ギヤ」の欠けの判定です。NG品20枚・OK品5枚の画像を送付いただきました。 サンプル品を送付することが難しいワークも写真送付で検証することができる場合もあります。 【検査設定と検査結果】 DeepSkyの検査機能を用いて金属ワーク(ギヤ)の欠けを良好に判定することが可能でした。 検出させたい部分を矩形で囲む設定作業をアノテーションといいます、今回の場合は不良部分のみを囲い学習させました。画像は検出枠です。数字はAIの自信度数%(認識点数)。認識点数が低い場合や誤判定がある場合は追学習することができます。 2020年にリリースしたDeepSkyでは設定が容易であること、位置固定が不要なこと、形の様々な不良を見つけ出せること、金属製品などの光沢のあるワークの不良検出が得意なことがあり数多くの金属製品検査の評価をご報告しています。 【使用したソフト】 使用ソフト:DeepSky学習版 検査個所数:1ヶ所(画面全体から不良を検出)

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【AI画像検査事例】ドリル中央の刃の幅計測

AI画像検査ソフトでドリルの刃の先端部分の検査を行います。

展示会でサンプルをお預かりし検査検証させていただきました。ドリルの刃の先端部分の検査をご希望でした。 弊社検査ソフトを用い、微細で重要な部分を計測し出荷時には、より詳細な情報を添付することができます。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「寸法角度検査」機能を使用することにより1カ所のドリルの刃、先端部分を0.7秒で検出することができました。「寸法変換値設定」にて設定頂くこと実際の寸法が表示されるようになります。良品と不良品との違いを判定するのみの場合は「マスター画像との比較」検査にて 検査が出来る可能性があります。

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【AI画像検査事例】QRコードの読み取り

AI画像検査ソフトで2カ所のQRコードを読み取り、記録をします!

インフラシステムを手掛ける以前からお取引のある会社からのお問合せです。QRコードの読み取りの検査で、サンプルを送付いただき、どのくらいの大きさで読み取りが可能になるか検証しました。 実用性の高いコードとして、いたるところでQRコードを見かけます。当社の検査ソフトではCSVや画像による検査結果保存が基本的な機能として搭載されています。メーカーの様々な管理に弊社のコード読み取り機能をお役立ていただいています。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「Bar/QRコード読取」機能を使用することにより2カ所のコードを読み取ることができました。 左画像で表示している不合格は「QR 幅:約 33 ピクセルでは読み取り不可」の状態です、「QR 幅:約 40 ピクセルでは読み取り不安定」、右の画像で表示している合格は「QR 幅:約 47 ピクセルで読み取りが安定」しました。 1400 万画素カメラ、8mmレンズの組み合わせで何パターンか読み取りテストしました。 QR コード 1 個分の幅が 50 ピクセル前後になるように環境を設定すれば読み取りが可能でした。

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【AI画像検査事例】樹脂成型品のバリの検出

AI画像検査ソフトで樹脂成型品のバリを検出します!

感知機器メーカーさまからお問合せがあり、バリの検出依頼です。ワークの輪郭がはっきりと写った画像さえ撮ることができれば検出自体はできると思われ、どうやってその環境を整えるかがポイントになってきます。 バリについても様々な業界でご相談があります、弊社検査ソフトを使用してより安定的な製品出荷にお役立ていただいているお客様は多数いらっしゃいます。 【検査設定と検査結果】 画像にありますように精度高くバリを検出しています。 今回検証で使用した教師画像は120枚でした。 これは良品/不良品を10枚撮像し、それぞれの画像を30°ずつ回転させて×12したものです。 シンプルな運用方法としてはパーツフィーダーからバックライトコンベアにガイド沿いに流して、センサーで1個ずつ引っ掛けながら検査する内容をご報告しました。

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【AI画像検査事例】培養チップの有無

AI画像検査ソフトで培養チップのカウントや部品の有り無しを判定します!

機器洗浄の会社では培養チップのカウントや有り無しの確認などが手間になっていました。 お困りごとの解決に画像検査をご検討されており、弊社にお問合せをいただきました。 【検査設定と検査結果】 お預かりしていたサンプル品にて部品有無とカウントによる合否判定の検証を行いました。 背面にバックライトの照明を設置することで、検出対象である部品を強調して撮像し、検出 をすることが可能でした。 外周近くの部品は角度がついてしまうと見え方が異なってしまうため、25mm レンズを使用 してなるべく高い位置から撮像しました。(視野はトレー全体が写るようにしています。)EasyInspectorの「指定色の有無」「検出箇所サイズ判定機能」を使用し、対象の大きさの部品(輪)をカウントすること で、個数による合否判定を行いました。

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【AI画像検査事例】ナットの寸法計測

AI画像検査ソフトでナットの寸法を計測し合否判定します!

トラック部品などのミッション用パーツメーカー様からナットの計測についてお問合せをいただきました。 従来の手法による「画像解析」「画像処理」はこのままAI(ディープラーニング)に取って代わることになるのかというとそうでもないと思っています。お客様のご希望や運用状況によってより安価にお役に立つ提案を無料の簡易検証では検討してご報告します。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「寸法角度検査」機能を使用することにより1カ所の寸法を0.52秒で計測することができました。左画像、良品は基準値内の検出となり「合格」判定となりました。右の画像、異なるナット(高さの異なるナット)が付いている場合は高さの基準値を超える 検出となりましたので「不合格」判定となりました。

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【AI画像検査事例】電子部品の検査と記録

小さな電子部品を検査して、CSVと画像で記録します!

既にEasyInspectorを運用いただいている電子部品メーカーでも新たな検査を自動化するべく設定方法のお問い合わせがありました。現在お使いの撮像環境をそのまま別の検査で利用したいとの要望はありましたが、検査対象のサイズが小さくなるためにサンプルを送付いただいて検証することになりました。 【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5カ所を良好に検査することができました。弊社備品のリング照明では大きさが足りなくワーク全体の撮像は出来ませんでしたがご要望の検査は全て確認ができました。 指定部品印字が確認できるようにカメラとレンズ は真上に設置しました。 今回の検査枠は5つ作成しています。 画像の左は検査結果画面に表示されるリストです。右の画像はCSVと画像で記録のための詳細設定画面です。

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【AI画像検査事例】金属エッチングの検査

AI画像検査ソフトで金属エッチングの小さい欠陥を検出し、判定します!

プリント配線板を主に製造されている電子部品メーカーからのお問合せです。 金属エッチング加工の簡易検証のご依頼です。微細な欠陥の検査は拡大した画像で綿密に行うことができます。 当社ではマレーシアと中国に代理店を契約しており、販売も可能です。 海外事業所で製造されている日本メーカーからもお問合せをいただいています。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「マスター画像との比較」機能を使用して12カ所のお送り頂いたワークの中で一番小さい欠陥部分を中心に撮像しました。 検査枠を複数に分割し、それぞれでズレ補正をすることでノイズなどを極力検出させない様にしました。ただ、検査時間は15秒ほどかかってしまいます。 検査タクトを短縮させるには、カメラを複数台使用する方法や、解像度を下げるといった方法を提案します。ただ、解像度を下げると極小の欠陥の検出可否(安定性)に影響する可能性があります。

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【AI画像検査事例】文字の読取検査の設定サポート

AI画像検査ソフトで製品の文字読取検査を行います!ソフト購入後の設定についてもサポートします!

以前より運用いただいているメーカー様からのお問合せです、文字読み取りの設定方法についての質問がありました。 当社では技術スタッフによる「簡易評価サービス」を無償提供しています。簡易評価で検出や判定ができた場合、実際の運用を想定したテストにあたる「実現性検証」をおこなって処理時間や判定精度などの評価をお勧めしています。また、デモ機を無償で貸出ししており実際に検査ソフトを実際にさわって体感いただく事もできます。 そのほか「微細な不良」「光沢があるワーク」や「黒地に黒部品」など特徴を捉えることが難しい、精度に直結する撮像環境についてのお問合せにも日々サポートしています。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの3枠目の数字がうまく読み取れないのは枠の位置が原因でした。 画像を参考に読み取り枠を調整していただくようにメールでご案内しました。また画像が暗っぽいためか小数点桁数を「自動」にしていると何もないところから小数点を検出してしまうことがありました。今回の場合は「自動」のチェックを外して桁数を0に設定しておけば問題ないと説明しました。

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【AI画像検査事例】ネジの打痕の検出

AI画像検査ソフトでネジの傷や打痕を検出します!

各種モーターを手掛けるメーカーでは弊社のAIを用いた画像検査ソフト「DeepSky」に販売当初から興味をもっていただいておりました。今回はネジの傷や打痕を判定します。 当社検査ソフトは2,000 例以上の画像検査の実績があります。金属、プラ、食品、電子基板、医薬品など検査事例として多数掲載していますので、ご検討中の検査と同様の事例ががあるかホームページでお確かめください。 【検査設定と検査結果】 お預かりしていたサンプル品にて検証した結果、傷の検出は可能でしたので良好な検査結果のご報告ができました。弊社でのデモンストレーション、Web会議、デモ機貸出サービス等のご要望には無償でお応えできます。デモ機貸出期間は1週間程度でご案内しておりますが数に限りがありますのでお待たせする場合もあります。左の画像はアノテーション、右の画像は良好に判定している検出枠です。

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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】トレイの種類を識別

AI画像検査ソフトでトレイ5種類を見分ける検査を行います。

製造や出荷時に専用トレイを用いマス目一つずつにワークを置くことは様々な場面でよく見かけます。トレイの中で動くワークなどは位置決めが難しいところがありますがそのような検査にも弊社の検査ソフトDeepSkがお役に立ちます。 送付いただいた画像での検証で、トレイ5種類を見分ける検査をAI使用したDeepSkyで設定しました。277 枚の画像のうち70枚(各 14 枚×5種類)を教師画像として学習させました。 【検査設定と検査結果】 教師画像70枚と未学習画像207枚の計277枚を検査しました。右画像の赤枠部分にどのトレイがいくつ検出しているか表示されています。 こちらの設定ではトレイ1を1つ検出したら “合格” と設定してあります。 結果は、未学習の4枚を誤検出、残りの273枚は検出することができました。誤検出した画像を追学習することによって検査精度はより高まります。追学習できることはAIを使用した検査ソフトの強みです。 検出が可能であるかの最初の評価ご報告は簡易的な内容とさせていただいています。 【使用したソフト】 使用ソフト:DeepSky学習版

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【AI画像検査事例】シルク印刷の文字検査

画像検査でシルク印刷の文字カケ等の検査をします!

シルク印刷工程で 時々発生している 不良状態写真サンプルを送付いただきました。画像検査でシルク印刷の文字カケ 等の検査導入は可能でしょうか?と言ったご相談です。「カケ」や「カスレ」を簡易検査します。 EasyInspectorの「マスター画像との比較」機能を使用することにより検査することができました。 お預かりしましたサンプル品のうち、目視で一番小さな不良があるサンプル品で検証を行いました。 結果、限られた条件の中(※)でしたら、欠けの不良の検出自体は出来ました。その条件以外では、製品の性質と形状上、不良以外の部分を多く誤検出してしまいました。 ※限られた条件というのは、検査対象の印字部分を 1 か所に絞って検査を行ったときになりますので、同じ条件で運用しようとすると、検査範囲はかなり限定的になるかと思われます

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【AI画像検査事例】塗装剥がし忘れの検査

塗装がある部分と剥がした部分を識別し、塗装のはがし忘れの可否を検査します。

エアーポンプのメーカー様からのお問合せです。今回は塗装のはがし忘れの可否を検査します。 当社スカイロジックは 2,000 例以上の画像検査の実績があります。金属、プラ、食品、電子基板、医薬品など検査事例として多数掲載していますので、ご検討中の検査と同様の事例があるか事例検索ツールでご確認下さい。 【検査設定と検査結果】 お送り頂きましたサンプル品にて検証を実施致しました。塗装がある部分と剥がした部分を識別可能でしたので、剥がし忘れは検査可能と思います。側面を同時に検査し、印やラベルの有無を確認することは可能と考えております。ただし、どちらの場合も複数面の検査となり、位置ズレが検査に影響してしまうため、治具等でワークの位置を固定する必要があると考えています。(検査が1面だけであれば恐らくズレ補正機能が使用できます。)左画像は撮像環境です。右の画像は設定内容です。

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