更新日： 集計期間:2025年11月19日～2025年12月16日
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AI画像検査ソフトで各部品の指定された端子部分の寸法を測定し判定します！
半導体や電装製品のメーカーからお問い合わせがあり、電子部品、端子の寸法計測の簡易検証を行いました。 当社ではサンプルの発送が難しい場合、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事ができます。そのほかホームページにはお試し版のダウンロードもできます。Windowsソフトを操作する要領で簡単に合否判定ができる検査ソフトです。 【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検証を行わせて頂きました。 結果、各部品の指定されました端子部分の寸法を測定し判定をさせる事ができました。EasyInspectorの「寸法角度検査」機能を使用することにより10カ所の位置の計測を3.83秒で判定しています。左の画像は検査設定画面の拡大です。右の画像は検査結果表です、寸法変換値を設定してCSVに随時記録していくことが可能です。
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！
金属部品の傷の検出を簡易検証しました。お客さまとのやり取りでルールベース式の従来型とAI（ディープラーニング）を使用した検査ソフトどちらが良いかご検討いただくために両方のソフトをご報告することがあります。 【検査設定と検査結果】 お預かりのサンプル品で検証した結果、リング照明を使用することで金属部品の傷は検出可能でした。 EasyInspectorの「傷ブツ検査」機能を使用することにより1カ所（画面全体）からキズの検出が0.34秒できました。径や長さの違い毎に設定を調整する必要があります。DeepSkyでも0.3秒で定的な検出が可能でした。 左の画像はEasyInpectorの検出部分拡大です。右の画像はDeepSkyの検出枠の拡大です。
AI画像検査ソフトでトレイの中の部品の欠品（計数）検査を行います！
プラスチック部品メーカーでは小さな部品の計数が負担となっているため、自動化するための計数の検証依頼です。EasyInspectorの得意分野となります。画像を送付いただいての簡易検証です。 【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24カ所のトレイの中の部品を0.93秒で検査することは出来ました。 左画像は検査の設定です。右画像は検出枠で背景の色を誤判定しています。500万画素の画像をお送りいただきましたが、こういった検査では130万画素程度のカメラでも検出は可能です、画素数が下がりますと検査時間は短縮します。欠品している場所の特定（記録）しなくて良いのであれば、全体（ワーク24個）を一つの検査枠で囲い検査します。検査品の背景が透明トレイであるなら白い紙を敷くことなどでワークと背景のコントラストをはっきりしていただくとより安定し短い時間で精度の高い検出ができます。検査の設定で報告書ではズレ補正を「自動・おまかせ」で設定しております。治具などで安定した位置決めができるのであればズレ補正「無し」設定で検査していただくとよりタクトは短縮できます。
AI画像検査ソフトで金属製品の打痕やキズを検出します！
二輪や自動車部品などの金属製品の打痕やキズの簡易検証を行いました、見た目がほぼ同じため類似の不良品を出荷するという事故が発生してお困りでした。 検査工程では安定した検査精度の追及とコストダウンなどを目的に自動化がすすめられています。 工員の高齢化などによる人材不足が顕著になる中「日本のものづくり」を守るために画像検査で業務効率アップをご検討ください。 【検査設定と検査結果】 お預かり中のサンプル品を用いて検証を行ったところ、打痕やキズを検出することは可能でした。ただ良品にある小さな打痕やキズ、または画像上でそのように写ってしまう表面状態のものは異常として検出されました。 サイズが極端に小さい物などは検出対象を「打痕大」、「打痕小」などに分けて、「打痕大」が見つかった時のみNGとするなど対応方法はあると思います。
AI画像検査ソフトで金属塗装品の「線傷」「滲み」「点傷」のNGを見分け検出します！
産業用機械メーカーからのご依頼で、金属塗装品の「線傷」「滲み」「点傷」のNGを見分ける検証です。ひとつの不良サンプル品の向きや位置を変えて撮影し検証することとなりました。 【検査設定と検査結果】 今回は照明に工夫を凝らし撮影することで判定が可能になりました。 弊社で所有している同軸落射照明のサイズの関係上、ワーク全体を納めることができ なかったため、傷部分を対象に撮像しました。 本来はサイズの合った同軸落射照明で縦横 1.5 倍程度の視野を撮像して検査を行いますが、 負傷箇所のサイズからして今回と同等の検出精度になると考えられます。検出精度を高くするために誤判定の写真を教師画像として使用し、追学習することができます。 左画像は検出したい不良部分を囲いパラメーターを設定してくための「アノテーション」です。 右画像は学習しパラメーター設定後の不良を検出している「枠」です。
AI画像検査ソフトで金属製品の不良「玉シワ」「テーパー部圧痕」「テーパー打痕」を検出します！
産業機器メーカーからのご依頼で、金属製品の「玉シワ」「テーパー部圧痕」「テーパー打痕」を検出できるか検証します。玉に反射する部分を縞模様にすることで、玉シワ部分に段差ができるため見つけやすくなります。 【検査設定と検査結果】 「玉シワ」を 10 枚、「テーパー部圧痕」を 5 枚、「テーパー打痕」を 5 枚、「良品」を 5 枚学習させた画像 25 枚を検査しました。 25 枚の内、22 枚は正常に良品、または不良部分を認識しました。 「テーパー部圧痕打痕」の３枚は不良部分を認識できませんでしたが、実際の運用時には 1 周回転する間に数回（3 回程度）撮影することを想定しますと、検証で認識できなかった不良部分は必ずしも認識できないというわけではありません。
コネクタの付いたハーネスケーブルの圧着有無判断、色付線の色順判断、基板の4カ所のネジ締め確認判断の判定をします！
自動制御の専門商社よりお問合せです。コネクタの付いたハーネスケーブルの圧着有無判断、8本くらい束ねた色付線の色順判断 基板の4カ所のネジ締め確認判断の判定です。ケーブルは複数の型式があるようで、今回はDeepSkyとEasyInspector両方の得意分野を活用した評価をすることになりました。 【検査設定と検査結果】 挿入間違いの検査と圧着端子の不良検査2つの検査項目が異なるためそれぞれ別のソフトで検証致しました。 ケーブルの挿入間違いについてはEasyInspectorの指定色の有無検査、 対して圧着端子の不良検査はDeepSkyというソフトにて検証致しました。 それぞれのソフトに得意/不得意があります。 →EasyInspectorは無限パターンあるような状態の検査が困難。 →DeepSkyは順番や複数色ある中の1つだけ異なっているという判断が苦手。 左画像はDeepSkyの検出枠、右画像はEasyInspectorの検出結果です。
DeepSkyの精度を向上させるための設定のコツについてご紹介します！
検証中や導入後にユーザー様からいただいたご質問、ご報告でDeepSkyの設定に関する 有益な情報が多くございましたので紹介いたします。 Q. 過学習の判断方法は？ Q. 収束0.1以下とは？ラベル数が増えると収束しにくくなる？ Q. 途中から追学習した時とリセットして再学習した時の違いは？ ※詳しくは関連リンク（ブログ）をご覧ください。
「毛髪」「プラスチック片」「ビニール片」「虫」の混入を想定した検証を試みました。
食品業界では以前から異物の混入は大きな課題です。 今回は DeepSky という、いわゆる AI（Deep Learning）を使用したソフトで検査しました。 左上の画像はアノテーションと呼ばれ検出させたい箇所（異物）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。 画像では「毛髪」「ビニール」「虫」を検出しています。しかし米飯の上のゴマに混ざった虫については判定ができませんでした。ゴマと虫の違いを明確に撮像する必要があります。 使用したソフト 使用ソフト：DeepSky
AI導入で最初に立ちはだかる“訓練データ”の重要性について説明します。
AI（ディープラーニング）を活用した画像認識・検査システムを導入する際、しばしば「訓練データはどれくらい必要か？」という問いにぶつかります。結論を先に言えば、答えは「決まりきった数字はない」が、導入成功のカギは「良いデータを適切に使うこと」にあります。 本記事では、訓練データの意義と活用法を以下のように解説しています： ・訓練データ／検証データ／評価データの役割分担 ・データの偏りを防ぐ設計 ・必要なデータ量は“変動要因”次第 ・ラベル精度とアノテーション設計 ・運用後の継続メンテナンス ※詳しくは関連リンク（ブログ）をご覧ください。
建設現場の７セグメント表示のメーターを読み取りします！
建築・建設の業界でも弊社の検査システムは運用いただいています。 ７セグメント表示のメーターの読み取りを検証しました。 EasyInspectorの「OCR」機能を使用することにより7文字の判定が可能でした。 画像自体が少しボケてしまっており、画像的に色のムラがありました。 画像中から読み取りやすそうな部分を抜き取って処理してみたところ、あまり綺麗に処理 できてはおりませんが一応 読み取ることはできました。 撮像条件を改善すればより鮮明に読み取りができると思います。 【使用ソフト】 EasyInspector710（旧EasyInspector） 現行『EasyInspector2』CP(制御盤･ControlPanel)パッケージ【デジタル7セグ表示読取】 『EasyMonitoring2』で検査できます。
画像内の部品のセルのカウント検出をします！
部品メーカー様からの検証依頼です。当社では製造業の盛んな静岡県浜松市にて様々な産業用機械、制御機器メーカーがお客様にいらっしゃいます。 1000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おりリピートに繋がっていると思っています。 【検査設定と検査結果】 左画像のセルのカウント検出はEasyInspector（従来型ルールベース方式）でセルをカウントした結果です。大きさを一定にした検査枠内から、同じ色の塊がどのくらい検出できるかで比較しています。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector（旧EasyInspector） 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【指定色の有無】で検査できます。
AI画像検査ソフトでメーターを自動読取して業務効率化！
道路管理会社からメーターの読み取りの検査のお問合せです。 メーターの確認は様々な業界で大きな負担となっています。遠隔で監視してエラーが発生した時にだけ行くシステムを簡単に導入できることは大きな業務効率化と言えます。 【検査設定と検査結果】 送付いただいた画像にて検証を行った結果EasyInspectorで判定できました。左の画像は「メーター読み取り」機能を使用し、右の画像は「OCR Pro」機能を使用したライブ画像（上）と検出画像（下）を拡大しています。タクトは0.05秒。記録方法はCSVと画像で残せます。 現行『EasyInspector2』CP(制御盤･ControlPanel)パッケージ【メーター表示読取】 『EasyMonitoring2』で検査できます。
AI画像検査ソフトでセットした不織布の有り無しを検査します！
産業用ロボットのメーカー様からのお問合せです。サンプル画像をいただいて簡易検証しました。作業員が不織布を50枚セットする工程で、抜けがないように検査したいとのご要望です。 【検査設定と検査結果】 今回はいただいた良品画像をマスター画像設定し不織布の有り無し検査ができました。右の画像の設定で指定した黒色を指定したピクセル検出ができなかったので左の画像は赤色の検出枠（不合格）を表示しています。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【指定色の有無】で検査できます。
AI画像検査ソフトで重ねて積まれたガラスの枚数をカウントします。
ガラスなど可視性の高い、ハレーションするワークについて検査が難しいと考えている生産技術担当者もいらっしゃいます。弊社ではカメラやレンズ、照明などの検査可能な撮影方法も併せてご提案致します。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「輝度変化検査」機能を使用することにより積まれたガラスの枚数を検証し0.04秒で判定ができました。黒い部分を検出し、正しく枚数をカウントすることができました。はっきりと光が当たっていない場所については正確な判定（明度の違いの検出）ができません、こちらの案件も照明が重要になる事例です。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector300 検査個所数：1ヶ所
