更新日： 集計期間:2026年01月07日～2026年02月03日
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AI画像検査ソフトで部品のクラックの検査を行います！
以前よりお付き合いのあるオーディオ機器メーカーから部品のクラックの検査についての簡易評価の依頼です。 サンプル画像16枚が届きました。 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。 【検査設定と検査結果】 16枚の画像のうち 10枚を教師画像として学習させました。 教師画像 10枚と未学習画像 6枚（OK３枚、NG３枚）の計16枚を検査しました。 クラックが 0の時に “合格” 、1つ以上検出したら “不合格”と設定し、結果は、16枚全て検出することができました。学習させていない未知の画像であっても、クラックと判定して検出しています。 左の画像は画面に表示される検出したクラックの数を表示しています。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky
AI画像検査ソフトで金属板のキズを検出します！
伸銅メーカーさまからのお問合せで金属板のキズの検出をテストします。写真をいただいての検証です。薄さ1mm程度の薄さの銅板がトイレットペーパーのように巻き取られている中、圧延機で圧延中のキズを検知するため、部分的に検査したいタイミングで低速で撮影しながら検査するか、ラインを止めて撮影し、検査することをご検討でした。 第一段階の簡易無料評価ではキズ部分を検出することはできていますが、画像上にあるキズ以外の白色を誤検出しており、区別できていない状態です。照明を工夫してなるべく広い範囲を均一に照らすことができれば検査はできそうです。頂いた画像を「教師データ」として学習し、処理した結果です。教師データ画像ですので精度高く判定ができています。数字はAIの自信度数％「認識点数」と言います。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky学習版 検査個所数：画面全体1ヶ所
AI画像検査ソフトでネジの傷を検出します！
精密切削加工や精密研削加工を得意分野としておられるメーカーさまでも高品質な精密加工技術と品質管理システムに弊社の検査ソフトをご活用いただいております。 【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、ネジの傷を検出することは可能でした。 DeepSky という、いわゆる AI（Deep Leaning）を使用したソフトで検査しました。 検出させたい傷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、傷を認識するようになります。 ５個のサンプルを別角度や反対側を撮影して22の教師画像、左の画像を設定しました。右の画像は検出枠です。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：DeepSky 視野範囲：30 x 25mm 検査対象の最小サイズ：0.2mm 検査個所数：全体１ヶ所 カメラ解像度：130万画素 レンズ焦点距離：35mm + 接写リング5ｍｍ レンズと製品との距離：約160mm 照明：室内蛍光灯
AI画像検査ソフトで金属部品の刻印の有り無しを検査し、判定します！
今回の金属部品の刻印については、コントラストがはっきりしない黒地に黒文字を判定する事と 金属は照明を当てるとハレーションするため、照明を駆使して印字をはっきり撮影できるかがポイントとなる検証でした。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「傷ブツ検査」機能を使用し検査枠を重ねて２種類の設定をします。ひとつは黒い傷を検出しもう一つは白い傷を検出するようにし傷（印字部分のエッジ）を見つけると合格になるようにします。 両方の検査を１度に0.2秒で判定することができました。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：EasyInspector310 視野範囲：1500ｍｍ×1700ｍｍ 検査対象の最小サイズ：15mm 検査個所数：1ヶ所 カメラ解像度：130万画素 距離：35ｍｍ レンズと製品との距離：約350ｍｍ 照明：直線蛍光灯
AI画像検査ソフトでシュウマイの外観検査を行います。
食品メーカーよりシュウマイの外観検査のお問合せです。 食品業界は形が定まらない製品が多くルールベースの従来型では外観検査が難しい状況がありました。 このところＡＩ（ディープラーニング）を使用した検査ソフトの種類も増え導入事例が増えている業界です。 検査設定と検査結果 今回サンプルをお預かりした 13 パターンに関しては、DeepSky を使用することで OK/NG を判別する ことが可能でした。判定結果の概要は下記です。 今回はサンプル品が時間で劣化する恐れがあったため、予め 500 万画素程度のカメラで撮像 し、実際の検証ではその画像を 130 万画素程度にサイズダウンして画像処理を行いました。 実際に導入する場合の視野範囲や WD（検査物からレンズ先端までの距離）は別途検討させていただきます。 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。
形や大きさが不揃いの食品をベルトコンベアで流して、青や黄色、緑色の異物を検出します！
食品業界では異物混入は大きな事故につながります。 2017年の時点では従来型検査ソフトEasyInspectorで検証しておりますが、現在ではこのような事例はDeepSkyで容易に設定や検査が可能です。記事「キャベツに付着した虫を発見してコンベアを止める」を参考にしてください。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「指定色の有無検査」機能を使用することにより1カ所（視野全体）から異色を検出することが可能でした。しかし送付画像での検査となるため、背景のグレーと異色が似ている色だったことがあり誤検出が目立ちました。「色判定許容範囲」を厳しく設定することは出来ますが、背景の色や照明などの工夫が必要になると提案しています。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：EasyInspector710 検査個所数：1ヶ所（全体） 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【指定色の有無】で検査できます。
12カ所の緩衝材プラ段ボールの異常を判定！
予算50万で他社に相談したが、精密検証のため数秒では不可と言われたとのご相談です。 精密でなくて良いので、一次判定として数秒で「NGの可能性あり」を判断してくれれば、その対象品のみを人が確認するような運用をしたいといったご要望の流通、物流メーカー様から連絡がありました。運搬用の緩衝材のついたコンテナの検査です。 EasyInspectorの「マスター画像との比較」機能を使用することにより12カ所の緩衝材プラ段ボールの異常を0.25秒で判定することができました。 左の画像はサンテックフォーム部品取付間違いを検出し判定させる事ができました。右の画像は不良部分を誤判定しています。正しく判定させる為には、照明の追加等でより明るく映し出し、影の部分の色をはっきりと暗くなるようにする事や仕切の板に隠れてしまっている為、カメラ位置を遠ざけてできるだけ垂直に撮像し 隠れる部分が少なくなるように映す等の撮像環境に工夫をすることが重要となってきます。
AI画像検査ソフトで32カ所のラベルの検査項目を網羅し判定！
取扱説明書は目視で検査しているお客様は、記載内容が多い事と文字が小さい為、検査で見逃しが発生してしまう事と検査時間がかかっていることがお悩みの高機能プラスチック樹脂メーカーから当社ホームページへお問合せをいただきました。 【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32カ所のラベルの検査項目を網羅し判定が可能でした。検証時の検査時間はおよそ15秒程でしたが、全体に検査枠を設置し更に細かく「ズレ補正」を行いますと2分程度の時間が 掛かりました。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：EasyInspector（旧EasyInspector） 視野範囲：約622 x 455mm 検査対象の最小サイズ：2mm 検査個所数：8ヶ所 カメラ解像度：1400万画素 レンズ焦点距離：12mm レンズと製品との距離：約540mm 照明：バー照明２本 照明と検査品の距離：左右の上部約100ｍｍより照射 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。
AI画像検査ソフトでLEDチップが良品かどうかを検査します！
照明器具の販売をされている会社からのお問合せです。照明の元であるLEDチップが良品かどうか(欠損が無いか)の簡易検証です。 様々な検査システムを組み合わせることで製造ラインの無人化や省力化を推進するツールとして期待が高まっています。弊社の検査ソフトを応用してお客様のお役に立てれば幸いです。 【検査設定と検査結果】 検査品が画面内に収まる位置に設置し、EasyInspector「指定色の有無」検査機能にて設定をしました。 また、「計数モード」にて点灯個所が何か所あるかを設定しました。左画像は検査結果の拡大で緑色が指定した色の検出部分で数字は検出したピクセル数です。右の画像は今回の撮像環境です。
上部から液体（樹脂）を流す角度をAI画像検査ソフトで判定します！
以前よりお問い合わせいただいている、電気・通信機器、電子機械器具メーカーでは様々な検査部分をご相談いただいています。今回は流体の角度を検査したいとの要望です。上部から液体を流す角度です。 当社では技術担当者がメールや電話、Web会議でのサポートを行い、お送り頂いたサンプルを無料でテストしています。さらに、お客様ご自身で検証できる機器類も用意があります。 【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0.09秒で判定することができました。 お送り頂いた液体（樹脂）の画像の角度ですが検出できるか確認すると、画像によって明るさの違いや位置ズレがあり、全て同じ設定で読み取ることはできませんでしたが検出は可能でした。背景とのエッジを上手く検出できるような撮影環境と、カメラを真横から固定する必要があります。画像の様に比較的背景が明るく写っていると検出しやすいです。
AI画像検査ソフトで2カ所のテープ欠損とテープ部異物の検査を行いました！
FA機器の自動システムメーカー様がフィルムの欠陥について検査ソフトをご検討されていました。 当社は検査ラインへ2000件以上の導入実績があり、電気、電子、機械、組み立てなど様々な分野で活用されています。今まで目視で行っていた検査を画像処理に置きかえることで、不良の流出を防ぐ自動外観検査が実現します。 【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2カ所のテープ欠損とテープ部異物の検査を行いました。検出自体は可能でしたが、検査タクトが「1sec/枚」以上かかってしまいます。 ・画像ごとにズレがあるためズレ補正に時間がかかってしまうため。 ・今回お送り頂いた画像が4000万画素と解像度が高いため。→30万画素程度に下げるなど。 上記の様にズレ補正には時間がかかるため運用上もサンプル画像のようにズレが生じる場合にはAI（ディープラーニング）を用いた画像検査ソフトでの検証をお勧めします。
自動車部品などの樹脂成型部品の組付け検査をします！見た目の似通った類似品（異品）を判定！
自動車部品などの樹脂成型部品は仕様違いによりクリップの有無が変わったり、色や位置が変わったりしますが、類似品の場合は見た目がほぼ同じため類似の異品を出荷するという事故が発生していました。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「指定色の有無検査」機能を使用することにより9カ所のクリップの色や位置の違いを検出し、見た目の似通った類似品（異品）を0.24秒で判定することができました。 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。
プリント基板のカードエッジの寸法を検出し、良品不良品を判定します！
プリント基板のカードエッジ加工部で検査不備があり、不良がエンドユーザーまで流出してしまい相手方のマザーボードコネクタ部を破損してしまう事故が発生し、恒久対策として自動検査をコストを抑えたシステムで構成したいとの電子部品メーカーからのご依頼です。 【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良品と不良品の差を検出し0.35秒で判定させることができました。 ただ、検証時の測定部は正確な先端部の幅ではなく画面の縦方向の寸法の測定となります。 左の画像はマスター画像（設定画面）ピンクと緑の線で囲い検査部分を指定します。右の画像は検査結果、合格は青で表示されています。
検出する箇所をAIに覚えさせるための「アノテーション」のポイントをお伝えします！
実際にDeepSkyを導入いただいているお客様のサポート事例です。検出率を上げるためのご案内をしました。検出する箇所をAIに覚えさせるための「アノテーション」ですが検査精度に大きくかかわってきます。下の画像は検出率が低かったアノテーションです。大きすぎるアノテーションと小さすぎるアノテーションは検出率を下げると案内しました。 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。 【検査設定と検査結果】 不合格箇所を1つ以上検出して不合格の判定と設定しました。（検査した画像は学習させた教師画像とは別の未知の画像）未知の画像32枚（良品16枚 / 不良品16枚）を検査し、正判定：30枚 誤判定： 2枚（不良を検出できなかった、良品は全て正判定）※教師画像も検査しましたが、2枚誤検出しました。おそらく学習の枚数、時間を増やすことで検出できるようになります。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky
AI画像検査ソフトで塗布剤の塗布量の検査をおこないます。
容器、梱包資材総合メーカー様に以前お問合せいただいたサンプル画像で2020年リリースしたばかりのDeepSkyで再検証したご報告をしました。 いわゆる AI（Deep Leaning）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、認識ができます。 実際の運用では様々なパターン（サイズ・特徴）の不良が想定されますので、教師画像を増やす必要があります。 【検査設定と検査結果】 「DeepSky」では従来のソフトと検出方法が大きく異なり、予め学習をさせた特徴部分を画面中より検出させる事ができるようになります。以前にお問合せ頂きました塗布剤の塗布量検査の際に「DeepSky」がご利用頂けるのではないかと思いました。 従来では検査枠を多くしなければならない部分の設定が不要になります。ただ、代わりに予めNGの際の画像を複数まい準備する必要がありますが、2021年9月より教師画像の水増しが可能になりました。１枚の不良画像を明るさや向きや角度、ノイズの調整により36枚まで水増しする機能が搭載されて、より便利にご使用いただけます。
製品の製造年月日２カ所15文字の読み取りをします！
インクなどの化成品のメーカーでも他の業界と同じように納品梱包時には製造年月日などを明記しています。 出荷管理のための文字読み取りを簡易検証しました。 当社の画像検査ソフトではCSVと画像で検査結果を保存することが基本的な機能として搭載されています。 製品管理が容易になるため様々なメーカーで運用いただいています。 【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２カ所15文字の読み取りが0.09秒で可能でした。内容に関係なく印字の有無のみを検査するようなものであれば、EI100というソフトと市販のwebカメラを組み合わせて10万円以下での構成も可能です、また自動化を行う場合は弊社製品であるI/Oユニットをご使用頂くか、ソケット通信またはRS232C通信で外部制御を行って頂くことで対応が可能です。右の画像は合格品の検出枠、右の画像は不合格品の検出枠を拡大して表示しています。
AI画像検査ソフトで貝の牡蠣の剥き身の不良判定を行います！
魚介や果実などの食品は大まかな形はにていますが、画像検査としては形が安定せず、大きさや熟成具合で色やふくらみが変わってくるため難しいとされてきました。 弊社検査ソフトDeepSkyはこういった形が少しづつ違うワークの検査を得意としています。 今回は食品工場などで活躍する自動化ロボットを制作するメーカー様からのお問合せで貝の牡蠣の剥き身の不良判定を評価しました。牡蠣の出荷時期ではないためいただいた画像での検査です。 【検査設定と検査結果】 お送りいただいたサンプル画像を 弊社で検証いたところ卵と黒点の検出は可能でした。 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。弊社ソフトでは色のみで検出しているのではなく、テクスチャー（表面の質感）もプラスした判断ができます。 それに加え、位置固定の必要がなく、たとえコンベア上で複数の牡蠣が様々な位置や向きで 流れた場合でも判定が可能です。
バルブの開閉と7セグ表示器を同時に読み取りします！
今回の簡易検証は化学メーカー様より、バルブの開閉と7セグ表示器の監視を画像検査できないか検討されているとのことで写真を送っていただきました。 画像はEasyInspectorの「指定色の有無検査」機能を使用することによりバルブの開閉の1カ所を0.38秒で検査することができました。黒色が枠内に任意のピクセル数あれば、又は無ければOKといった設定です。右の画像で緑で検出している取っ手が右の画像ではバルブが開き映っていないため不良として赤枠で表示されています。 もう一つの7セグ表示器は「メーター読み取り」機能を使用して５文字の数字を0.35秒で読み取りができました。数字と背景のコントラストが少ないため、読み取り精度が安定せずカメラやメーターの位置を工夫する必要も今後でてくるかと思います。 【使用したソフト】 EasyInspector（旧EasyInspector） 現行『EasyInspector2』 CL（color）パッケージ【指定色の有無】 CP(制御盤･ControlPanel)パッケージ【メーター表示読取】で検査できます。
検査対象物、運用の状況や希望あわせた検査ソフトのご提案をします！
精密部品などの高精度の樹脂成型部品のメーカーでも弊社の検査ソフトをご検討です。 運用の状況や希望を把握する以前の簡易検証では従来型ルールベース方式の検査ソフトとAI（ディープラーニング）を使用したソフトどちらがより希望に合うか検討するため両方のご報告をする場合もあります。 【検査設定と検査結果】 左の画像EasyInspectorの検出の拡大画像ではワーク が収まる程度の視野に設定して不良サンプルを検査したところ、黒点や汚れの 検出自体は可能でした。 ただ検査する領域の中に形状の凹凸や輪郭の影が有る場合、それを誤検出してしま う可能性があります。従来型のソフトでは位置ズレの影響を受けやすくなります。 右の画像はDeepSky を使用した場合です ディープラーニングにより不良を学習し、画像上から不良箇所のみを検出します。 その性質上、適切に学習を行えばパッド吸着によるバラツキがあった場合でも目的の不良 箇所の検出が可能です。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector・DeepSky ※現行EasyInspector2はAI機能も搭載しています。
プラスチック成型品の不良部分を検出しています！
プラスチック製品加工のメーカーからのお問合せです。 多品種少量生産の場合でも、弊社の画像検査が業務効率を助けます。 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】 EasyInspectorの「マスター画像との比較」機能を使用することにより4カ所の検査枠内の不良部分を検出することができました。画面全体から検査枠を 4 分割にすることで、それぞれの検査枠 でズレ補正ができるようになります。 そのため、良品部分でも検出してしまうノイズ （極小な差異）を抑えることができます。
AI画像検査ソフトで2カ所の金属部品の穴の径を計測します！
自動車部品などのミッションパーツメーカーでは今までも複数のサンプルを簡易検証している、横展開いただいているお得意様です。今回は金属部品の穴の径を計測します。 【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2カ所の穴の寸法を計測する事が0.5秒で可能でした。それぞれの円の中心位置座標より距離を測定するように設定しました。各円の中心位置の座標同士を比較し規定値内（29mm±0.4mm）である事を検出し 右の画像の表示では青色の囲いの「合格」判定となりました。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：EasyInspector 視野範囲：約43 x 24mm 検査対象の最小サイズ：2mm 検査個所数：8ヶ所 カメラ解像度：130万画素 レンズ焦点距離：25ｍｍ レンズと製品との距離：約530mm 照明：面発光照明 照明と検査品の距離：約40ｍｍ 現行『EasyInspector2』MS(MeaSure)パッケージ【位置・幅測定】【角度測定】で検査できます。
電子部品の基板の穴よりピンが見えているかどうかを簡易検証します！
工具や工作機器メーカーでも検査機器の導入をご検討です。 様々な分野で少子高齢化の影響により熟練労働者の確保が難しくなってきたことが大きな社会問題となっている昨今、人間の目視による点検や判定を画像解析にゆだねることで生き残りや起業成長を展開できる機会が到来しているように感じます。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「指定色の有無検査」機能を使用することにより13カ所のピンの有り無しを0.57秒で判定することができました。 左はライブ画像、右の画像は穴の中にピンが有る部分は「合格」判定青色となり、ピンが無い部分は「不合格」判定赤色の表示をしています。 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【指定色の有無】で検査できます。
AI画像検査ソフトで電子基板の寸法を検査します！
以前よりお付き合いのある電子部品メーカーでも別の検査で再度サンプルを送付いただきました。こういった事例はよくあります、今回も追加の簡易検証をご依頼いただきました。 【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カ所の寸法を計測する事ができました。左の拡大画像は金属部から端部までの幅が規定値内の為「合格」判定となりました（青色の枠で表示）右の画像では金属部から端部までの幅が規定値外となった為「不合格」判定となりました（赤色の枠で表示） 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector 視野範囲：記録なし 検査対象の最小サイズ：2mm 検査個所数：1ヶ所 カメラ解像度：1400 万画素 解像度はおよそ 230 万画素（4608×500）程度に変更 レンズ焦点距離：：25mm（高画素用） レンズと製品との距離：約350ｍｍ 照明：蛍光灯照明 照明と検査品の距離：斜め上部200ｍｍ 現行『EasyInspector2』MS(MeaSure)パッケージ【位置・幅測定】【角度測定】で検査できます
AI画像検査ソフトで金属部品プレス加工品の穴バリの有無を検査します！
金属部品プレス加工品のφ2.0～6.5mmの穴形状について、変形や、異物付着による内径小。などの長穴・丸穴の異形状の検出を行いたい、対象品はL70～200mmです。といった初めてのお問合せのお客様からの連絡です。 詳しく伺うと穴のバリの検出が目的でした。簡易検証のためのサンプルをお送りいただきました。 【検査設定と検査結果】 バリが発生する面（マーカーによる記入がある面）をカメラに向けて撮像しました。 検査面とカメラのセンサーが平行になるように設置することが望ましいです。 ソフトにズレを補正する機能がございますが、L 字の治具等でワークを固定することでより 精度の良い検査ができると考えております。
カバー部品の擦り傷や糸傷、打痕などのNGを検出できるかどうかの検査を行います！
以前からお取引のある充放電機器メーカーさまからの依頼で、見つけたい不良「キズ」や「スレ」がはっきり映し出せるかどうかが画像検査では重要なポイントになります。 【検査設定と検査結果】 頂いた画像をそれぞれ60度ずつ回転させて全部で36枚教師画像として学習を行いました。今ある画像を処理した限りでは見難かった擦り傷も再送いただいた照明を使用した画像では良好に検出できました。 サンプル品をお預かりしての検証ができない場合、画像検査では検出したい不良が撮影できないと判定ができません。照明などを駆使して不良を撮影できた画像を送ってもらい、評価させていただきます。 やはり無料評価では特定の不良サンプル画像で検出を行ったということや弊社の撮像環境であることなどから、ユーザーさま自身「デモ機お試しサービス」で実際に体感いただきたいとご案内する流れが多いです。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky学習版 検査個所数：1ヶ所（画面全体からキズやスレを見つける）
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）
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。
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。
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。
AI画像検査ソフトでレモンの等級を判定をおこないます！
従来のルールベース方式の画像検査では難しい案件でもAI（ディープラーニング）を使用した「DeepSky」では今までできなかった、様々な検査に応用いただけます。 人による目視検査といえば中小企業を思い浮かべる方が多いですが、検査ついては大企業においても同様で意外にも自動化が進んでいない部分があります。生産に比べて検査の自動化が遅れている一方、検査員の高齢化や人手不足が問題となっています。 検査の自動化で効率の良い生産に当社がお役に立てると幸いです。 【検査設定と検査結果】 頂いた画像でレモンの等級判定の検証を行いましたところ、約86％の確率で４つの等級を判別することができました。サンプル数が少ないためこの値は参考程度とお考え下さい。サンプル数を増やしていけばより精度の向上は見込めると考えております。 2021年のバーションアップにより教師画像の水増し機能を搭載することができました。サンプル数の少ない検査でも効率よく安定した検査を実現できます。 今後も様々な便利機能を追加し使いやすい現場目線の検査ソフトを開発していきます。
