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。
196～210 件を表示 ／ 全 232 件
ワークの「印字の有無」「汚れ」を検出します！
精密洗浄剤製品、カーケミカル製品のメーカーからのお問合せで、ワークの『黒い点』の汚れを検出する簡易評価です。 優先順位(1)ロット印字の有無(2)ロット印字の適正位置（ボトルの裏表）(3)ラベルの汚れを自動化した検査運用をご検討でした。弊社には従来型のルールベース式画像検査「EasyInspector」とAIを使用した「DeepSky」の大きく分けた２種類の検査ソフトが一般的で今回はDeepSkyの得意分野で位置固定せずに画面全体から黒ブツ状の汚れを判定します。 【検査設定と検査結果】 結果と致しましては「印字の有無」「汚れ」に関しまして検出する事ができました。検査ソフト「DeepSky」にて「汚れ」部の映っている画像を複数枚（検証時は 5 枚）登録をして 「アノテーション」を行い「学習」を致しました。 ※汚れのサンプル品は 1 種類のみでございましたので、追加でもう 1 ヶ所に汚れを 再現致しました。 （透明テープを貼り、その上に黒点を再現しました）
AI画像検査ソフトで1カ所のシールの有無を検出し、判定します！
医薬品メーカーでも他の業界と同じように製品の規定数を紙製の箱に入れシールで封をして出荷していましたが、シールの貼り忘れという事故が発生していました。 作業中の様々な向きや角度であっても位置固定がなく検出できるDeepSkyで検証致しました。DeepSkyはこういった検査が得意なソフトです、業界を問わずにご活用いただいています。 【検査設定と検査結果】 DeepSkyの検査機能を使用することにより1カ所のシールの有無を検出し、0.23秒の検査時間で判定ができました。検査時間はパソコンのスペックなどで変わります。画像は報告書より切り抜きました。左画像ではラベル１種でシールを１つ検出するとOKの設定をしています、右画像では検査判定の「OK」と「NG」は誤検出なく判定しています。 頂いた画像での検査でしたが、今回はカメラなどの環境も想定でご案内しています。 カメラやレンズは許容できるワーキングディスタンスや視野範囲によって変わってきます。
AI画像検査ソフトで鉄柱の寸法とC面の3カ所を検査します！
鉄柱の寸法とC面の検査をホームページからのお問合せで受付しました、その後サンプル品を送付いただきました。 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」を行い処理時間や判定精度などの評価を行うことがお勧めです。また、デモ機を無償で貸出ししており実際にユーザーが検査ソフトを体感いただくサービスもあります。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「寸法角度検査」機能と「マスター画像の比較」機能を使用することにより3カ所を1.37秒で検査することができました。 今回はエンドユーザー様からのお問合せでしたが、弊社では製造ラインの機械を設計することは承っていないため産業用機械メーカーを見つけて、弊社の検査ソフトを組み込んだシステムを構築いただく事になりました。
AI画像検査ソフトでリード線色・端子挿入不足を検出します！
子長さやケーブル色の検査は当社へ多数お問い合わせいただく事例の一つです。 基本的な流れとしてまずは簡易検証のために、サンプル品を送っていただくようにお客様に依頼します。 検査枠は、各配線（8 色）と、各端子（７か所）に設置しました。 リード線も端子もEasyInspectorの「指定色の有無」検査を使用しました。 リード線→各色（8 色）を画面内から指定、端子→端子部分の黄色を画面内から指定 それぞれ、指定した色が下限値より多く含まれていれば合格（OK）となり、 リード線→指定色が下限量以上無ければ線の位置が違う（NG） 端子→指定色の量が足りなければ挿入不足（NG） と判断されます。
AI画像検査ソフトでコネクタの欠品を検出し、合否の判定をします！
今回は照明機器メーカー様からのお問合せです。 人手不足による検査自動化の要求が年々増加している中、画像検査システムも多種多様です「現場ユーザーが簡単に運用できる」をテーマにオールインワン画像検査ソフトウエアを当社では2000例以上の実績をもとに今も着実に導入実績を増やしています。 【検査設定と検査結果】 お預かりしたサンプル品にて検証した結果、コネクタの欠品検査は可能でした。簡易的な治具をブロックで作り、検査しています。ワーク全体が納まるように視野を設定しEasyInspectors「指定色の有無検査」を使用して検査しました。今回は 4 箇所にそれぞれ検査枠を設定しています。左の画像は設定したマスター画像です。水色と赤色はズレ補正枠です。右の画像「検出枠002」はケーブル未挿入のため、赤枠で不合格表示になっています。青色の枠は合格の検出枠です。
AI画像検査ソフトで印刷部に張られた透明フィルムのはみ出しを簡易検証します！
当社では「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対応しています。 【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カ所を３つの検査枠により1.94秒で検査することができました。検査画面に表示されている視野範囲は横に約 255mm 2000 万画素カメラでの横ピクセル数が 5392 ピクセル 実際の大きさを計算すると 1 ピクセルあたり 25.5÷5392＝0.004729228 ←となります。 高さと幅が何ピクセルかを測り、0.004729 をかけて実際の長さを測ります。 ３枚の設定画面の画像はそれぞれの検査枠の設定です。 4枚目は検査結果の拡大画像ではみ出し頂点部分を拾っています。
金属加工品の欠陥部分を自動検査します！
精密板金加工メーカーではショートショットとゲートカット不良が発生してお困りでした、そこで欠陥部分を自動検査できないかお問い合わせがありました。 弊社の検査ソフトはシステムに組み込みやすい利便性もあり、Windowsを操作する要領で簡単に運用できるため産業機械メーカーだけではなく、ユーザーから直接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検証を行った結果をご報告致しました。 EasyInspectorの「色比較検査」を使用して、マスター画像（良品）との差異を検出することで、2.79秒で８カ所のショートショットとゲートカット不良の検出は可能でした。ズレがどの程度出現するかや枠の設置の仕方にもよりますが、今回は4つのワークを別々にズレ補正を行ったため、処理に時間がかかり1回の検査が2秒程度となっています。運用ではバックライト付きコンベアをご検討いただく事になりました。画像の赤の表示は「不合格」青の表示は「合格」の検査結果です。
AI画像検査ソフトで見本帳の木目の種類を検出し判定します！
様々な見本帳を制作されているメーカーでも弊社の検査ソフトを検討いただきました。木目調等の場合は色や風合いや柄が一致しない場合も多くこれまでのルールベース型の画像検査では難しかったようです。 当社ホームページには検査ソフトのWEB無料お試しを公開しております。AI（ディープラーニング）を使用した検査ソフトを実際に体感いただいて、お問合せいただく事もできます。 【検査設定と検査結果】 画像はアノテーションです。AI（Deep Learning）を使用したソフトで検査し、検出させたい箇所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、認識するように成長します。お送り頂いたサンプル品で検証を行った結果、誤判定はありましたが学習させた画像でし たら 100％検出はできました。 今回教師画像としたサンプル品は 3 枚のため「色が似ているもの」「木目にバラツキがあるもの」を誤検出してしまうことがありました。 教師画像を増やすことで様々なパターンの木目（特徴）を学習し、正答率が上がる可能性が考えられます。 また、左 右 を別で撮影し（カメラ 2 台で）大きく写す方法も効果的です。
黒いアコーディオン式のカーテンに、黒い部材の実装検査を行います！
黒いワークに黒い部材が使用されている場合画像検査での有無判定は難しいとされてきました。 今回は自動車やトラック、バスの窓に取り付ける黒いアコーディオン式のカーテンに、黒い部材の実装検査です。弊社のある静岡県浜松市、近隣には自動車部品の工場がとても多く、弊社検査ソフトはいろいろな自動車部品メーカーに運用いただいています。 【検査設定と検査結果】 いわゆる AI（Deep Learning）を使用したソフトで検査しました。 検出させたい箇所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。 こちらの検査ソフトでは「黒ワークに黒い不良」や「金属（シルバー光沢）に金属部材や不良（シルバー光沢）」なども簡単な設定で検査することができます。ぜひ、実際にHPの「DeepSky学習サービス」でお試しください。 持参いただいた、自動車用黒カーテンにて検証しました。取り付け部品の個数の検出、部品の取り付け位置についても判定可能でした。画像外側の青い検出枠がエリア指定の合格、内側の黄緑色と水色の検出枠が部品の種類の合格を表しています。
AI画像検査ソフトで円形のゴムフランジの穴位置、有無の検出、判定します！
円形のゴムフランジの穴あき確認の画像判定の依頼です、NG品は穴（明点）が開いていないので数が少ないか、または穴が小さいものとなるとのこと。また、外周のバリ・欠損、ゴミ（穴位置以外の明点）の検出も課題があるというご相談です。 地盤調査や地盤改良の会社から、サンプルを送付いただきました。 【検査設定と検査結果】 お預かりさせて頂きましたサンプル品にて穴位置・有無検査の検証をさせて頂きました。 結果、穴部分を検出し位置や有無の検出、判定をすることができました。 ただ、穴の位置の検査も行う場合には次の様な条件が必要となります。 検査品は L 字の固定治具等にて突き当てをして固定して下さい。 検査品の向きもおよそ同じ向きとなるように設置して下さい。 検査品の向きに関しましては表面に数字や文字が表示されている部分を目安に 大まかな向きが揃うように設定して下さい。 設定は EasyInspectorの「指定色の有無検査」機能を使用して5カ所の穴の有無や違いを検出し、見た目の似通った類似品（異品）を0.59秒で判定することができました。
押出成形やホース、ケーブルの様な連続した部材の生産ラインで検査を実施する外観検査の自動化導入事例！
押出成形品の「黒点、異物検査」について、「目視検査」から 生産ライン上での「カメラを使用した自動検査」に切り替えませんか？ 押出成形品の検査を行うに際して、成形機の出口にカメラや照明を 取り付けることで外観検査が可能となる例をご紹介いたします。 成形を行った直後に検査を実施することにより、成形作業に問題があった場合、 速やかに対応を行なうことが可能となります。 【このシステムの特長】 ■別途検査の為のラインや装置を導入する事なく、自動検査を行う事が可能 ■生産直後に検査を行う為、不良が生じた場合、迅速な対応が可能 ■製品を取り囲むようにカメラを配置することで、全面の検査が可能 ■装置に関しては検査内容により変更可 ※まずはお客様が希望されるワークが検査可能かどうかの検証をさせて頂きます。 ※詳しい処理に関してはPDF内に詳細と処理フローを記載しております。
基板上の部品の取り付け漏れや品種違い、部品に印字された文字不良を検出する外観検査の自動化導入事例！
電子基板の部品有無、印字検査を、「目視検査」 から 「カメラを使用した自動検査」に切り替えませんか？ 汎用のXYステージ移動装置に検査システムを取付け、検査装置として運用する 「iVisionロボ」の実用例についてご紹介いたします。 二次元稼働のステージを用いることにより、1台のカメラでは確認しきれない 基板全体の実装状態を確認する事が可能となります。 【このシステムの特長】 ■基板全体の部品の有無や取り付け違い等を自動で検査することが可能 ■異なる品種に対しても品種設定を行うことで対応可能 ■回路の状態検査も同時に行うことが可能 ※まずはお客様が希望されるワークが検査可能かどうかの検証をさせて頂きます。 ※詳しい処理に関してはPDF内に詳細と処理フローを記載しております。
ブリスター包装された薬剤や食品の内部状態に対し、XY稼働ロボットを利用して連続で検査を行う外観検査自動化事例！
ブリスター包装された薬剤や食品の内部状態態の検査について 「目視検査」から「カメラを使用した自動検査」に切り替えませんか？ 汎用のXYステージ移動装置にカメラと照明を設置し、並べられたブリスター包装済み の製品に対し、順に移動し、検査を可能とした「iVisionロボ」の実用例についてご紹介いたします。 二次元稼働のステージを用いることにより、並べられた製品の上を順にカメラが移動し、 ブリスター包装された製品の内部を順に撮像し、検査を行うシステムとなります。 【このシステムの特長】 ■汎用型卓上ロボットを用いることによる繰り返し動作を行う検査装置の実現 ■不良個所のマッピングも可能 ■装置に関しては検査内容により変更可 ※まずはお客様が希望されるワークが検査可能かどうかの検証をさせて頂きます。 ※詳しい処理に関してはPDF内に詳細と処理フローを記載しております。
スポンジの偏りとゴムの有無を検出します！
「画像検査ができるシステムを探しています」と商社様からのご連絡をいただきました。自動組立機の中に組み込み、上位の制御機器からの信号を受け、撮影および判定を行い、判定結果を上位の制御機器に返す流れで考えておられました。 当社の検査ソフトは売り切りで組み込みやすいことからリピート購入いただく商社様や産業機器メーカーのお客様が多くいらっしゃいます。 お預かりしているサンプル品にて検証を行った結果、EasyInspector 「指定色の有無検査」にてスポンジの偏りとゴムの有無を検出することは可能でした。スポンジの偏りではスポンジ以外の色を検出したら不合格となる設定です。ゴムの有無では検査枠内の黒色を指定色とし、ゴムがあれば黒を検出して合格とする設定です。画像の水色の蛍光で表示されているのが指定色を検出したピクセルです。
AI画像検査ソフトで樹脂製品の表面の傷の検出を行います。
スポーツ用品メーカーからのお問合せです。樹脂製品の表面の傷の検出を行います。 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。 【検査設定と検査結果】 検査枠を検査面に 1 ヶ所設置しEasyInspectorの「傷ブツ検査」機能にて設定をしました。 0.47秒での検出が可能でした。表面上にキズがある場合には黒く映るように照明を設定し、黒い部分を検出するように 各値を調整しました。良品では設定した値以上のキズ等の検出はない為「合格」判定となりました。不良品では傷部分が黒く映り設定した値以上の検出がされた為「不合格」判定となりました。NG 品の表面は傷の周辺が明るく映る為、キズ部分がより際立って検出できましたが もし、良品と同程度の明るさで映っていた場合は検出感度を調整する必要があります。 その際に、感度を高く設定する方向に調整しますので誤判定が多くなる可能性もございます。 検査品の設置位置は毎回、同じ位置となるように固定頂く事を前提と致しまして 「ズレ補正」は無しとして設定しました。
