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外観検査ソフト(画像) - List of Manufacturers, Suppliers, Companies and Products

Last Updated: Aggregation Period:2025年11月19日~2025年12月16日
This ranking is based on the number of page views on our site.

外観検査ソフト Product List

256~270 item / All 445 items

Displayed results

【AI画像検査事例】樹脂成型品の穴位置の違いから類似異品を判定

樹脂成型品の8カ所の穴の有無や位置の違いを検出し、見た目の似通った類似品(異品)を検出します!

自動車部品などの樹脂成型部品は仕様違いにより穴の有無が変わったり、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「マスター画像との比較」機能を使用することにより8カ所の穴の有無や位置の違いを検出し、見た目の似通った類似品(異品)を1秒未満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:EasyInspector300 視野範囲:400 x 300mm 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(Basler acA1300-75gc) レンズ焦点距離:6mm レンズと製品との距離:300mm 照明:バックライト 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。

  • 画像処理ソフト

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【AI画像検査事例】ハーネスの結束不良を判定

結束バンドからハーネスがもれてしまう不良をAI画像検査ソフトで検出します!

電子部品や電子機器のメーカーからのご連絡で複数のハーネスを配線した後 結束する工程で結束バンドからハーネスがもれてしまう事故がありお困りでした。 先行して画像をいただいて結束バンドの個数をカウントすることで恐らく検査可能と案内しその後、実際にサンプルをお預かりし検証しました。 【検査設定と検査結果】 簡易検証では良好に判定はできました。運用については打ち合わせで条件を伺いながら考慮して詳細を詰めていきます。 昨今の社会状況からほとんどの場合WEB会議ですが、直接ご来社いただくことも可能です。近隣のメーカーではサンプルも持参いただくことも多く、静岡県浜松市は製造業が盛んな土地柄もあり様々な産業機械メーカーや制御機器メーカーまたはエンドユーザーへの提供、サポート実績があります。今まで諦めていた検査でもお問合せ受け付けています。 【使用したソフト】 使用ソフト:DeepSky学習版 検査個所数:1ヶ所

  • 画像処理ソフト

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【AI画像検査事例】板金部品の欠陥検出

AI画像検査ソフトで板金部品の欠陥部分を検出します!

輸送用機械器具及び建設機械の板金部品のメーカー様のDeepSkyを導入後のサポートです。 様々な部品や不良にご利用いただけるDeepSkyですが、設定の方法などで検出の精度が変わってくることがあります。売り切りの検査ソフトではありますが、導入後もサポートさせていただきます。 今回は学習がうまくいかないといったご相談です。 【検査設定と検査結果】 うまくいかない品種の情報を送付いただき、アノテーションの「OK」のラベルを削除しました。アノテーションの枠も欠陥部分のみにだけかかるサイズで設置し、不良部分に対して「NG」と「NG割れ」の2種類のラベルをつけて学習をさせてみました。アノテーションの枠が大きめなので、学習させるときに「“不良”を見ているというより、“左のだいたいこの位置にNGのものがある”とAIが認識していたのではないかと推察します、今度は右側にもNGが出てきた」と混乱しているのでは…と感じました。 アノテーション枠の大きさも教師画像の不良の位置などは精度の大きなポイントとなる部分です。 【使用したソフト】 使用ソフト:DeepSky

  • 画像処理ソフト

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外観検査はAIでどう変わる?AI外観検査【Phoenix】

”簡単操作”で”高精度な検査”を実現。品質検査の課題解決にAI外観検査システム【Phoenix】

生産現場では重要な工程として品質検査があります。 この品質検査において、「検査品質の向上」や「省人化」など、企業ごとに様々な悩みを抱えていることがわかりました。 そんな製造業が抱える品質検査の課題を解決すべく、 AI学習・検証ソフトウェア【Phoenix Vision】と AI外観検査ソフトウェア【Phoenix Eye】を開発しました。 【主な特徴】 ◆簡単な操作設計のため、AIの知識がなくても安心して使用できる ◆複数のAIアルゴリズムを搭載で検査にあった最適な学習が可能 ◆ルールベースも搭載され、ハイブリッド検査が可能 ◆導入済みの周辺設備との連携可能 ◆リアルタイムに検査 自社内に開発環境が整っているため、常に最新の技術を取り入れ、素早く製品化しているため最新のAIアルゴリズムを搭載しています。 これまで自動車業界・食品業界を中心に日本を代表する業界トップの企業を含めた、様々な製造業の企業に導入いただいています。 検査工程の見直しやAIについて情報収集している方はお気軽にお問い合わせ下さい。 AIのメリットや事例を踏まえてご説明いたします。

  • 画像処理ソフト

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【資料】外観画像検査事例集

AI汎用外観検査ソフト「EasyInspector2」による画像検査事例を多数掲載!

当資料は、AI汎用外観検査ソフト「EasyInspector2」による画像検査事例を掲載しています。 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おります。 【掲載事例(抜粋)】 ■基板パターンとシルク印刷の欠陥検査 ■電子部品の向きの検査 ■部品の計数と異品の検出 ■凹凸のある表面上に発生した傷の検査 ■機械部品の寸法・角度測定 ■紙の枚数のカウント ■OCR の読み取り、バーコードの読み取り ■IC部品のレーザー刻印の印字読み取り ■メーター表示読取 ■アルミダイカストの傷・打痕検査 ■食品への毛髪混入 ■数種類の薬剤の検出 ■金属刻印の OCR など ※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。

  • 外観検査装置

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【AI画像検査事例】基板上のはんだ検査

基板上のチップやはんだが正しくのっているか検査を行います!

基盤のはんだ作業によるジャンパーチェックのご依頼です。 80mm×40mm角の実装基板をサンプルとして、カメラとレンズは指定の物を送付いただきました。 流量計メーカーさまでは作業の標準化を試案して当社のホームページからお問い合わせいただきました。 【検査設定と検査結果】 検査枠を検査個所毎に 5 個所設置しました。 5 個所の検査枠の内、3 個所はEasyInspectorの「マスター画像との比較」検査機能にて設定を行い、 チップが搭載されているか等を検出させます。 5 個所の検査枠の内、2 か所は「指定色の有無検査」機能にて設定を行い、チップや半田が 無い場合のみを検出させます。基準値以上の不良部分が検出された場合「不合格」判定となります。

  • 画像処理ソフト

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【AI画像検査事例】エンジン内ウォーターポンプの不良検出(2)

エンジン内ウォーターポンプの打痕・圧痕・切子詰まりを検出します!

ダイカストなどの金属製品は光を反射する場合が多く今まで検査が難しいとされていた事もありました。 弊社で2020年リリースした弊社検査ソフトDeepSkyではこういったダイカスト製品など反射することの多い金属製品でも簡単な設定で運用いただけるようになっています。 【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打痕・圧痕・切子詰まりを0.35秒で判定できました。左の画像は良品にあるべき穴です、右の画像では良品の「穴」と同じ色(白色)で撮影されていますがきちんと不良認識できています。 枠上部の数字はAIの自信度数(認識点数)です。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト:DeepSky 学習版 視野範囲:約56 x 42mm 検査対象の最小サイズ:20mm 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:12mm レンズと製品との距離:約150mm 照明:懐中電灯 (切子詰まり:加工穴にスポットライトで照射)

  • 画像処理ソフト

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【AI画像検査事例】鍼包装の外観検査

鍼の包装後の製品の「ダブリ」「ナナメ」「縦ズレ」をそれぞれ識別します!

ラベル機器メーカーでは鍼の包装もされており、きちんと包装されているか、外観検査を自動化したいとお問合せがありました。包装後の製品の「ダブリ」「ナナメ」「縦ズレ」をそれぞれ識別できるか無料評価します。 【検査設定と検査結果】 送って頂いたサンプル品で学習を行ったところ、良品、ダブリ、ナナメ、縦ズレをそれぞれ識別することが可能でした。検査のためにはシートが画角に対してなるべく平行になるように搬送する必要があります。10個を一度の撮影+検査で判定するように視野設定してます。 左の画像は画面の中に「良品が10個」と設定し検出できている表示です。 右の画像は画面の中に「良品を9個・ダブりを1個」検出してNGと判定しています。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト:DeepSky学習版 視野範囲:約78 x 62mm 検査対象の最小サイズ:2mm 検査個所数:1ヶ所(画面の中に10個良品があれば合格) 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485mm 照明:室内蛍光灯

  • 画像処理ソフト

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【AI画像検査事例】板状部品の不良検出

AI画像検査ソフトで板状部品の汚れや傷などの不良を検出します!

以前からお取引のあるアルミ製品や熱転写加工のメーカー様からのお問合せです。 「汚れのようなもの」と「線状の痕」「点状の痕」3種類の不良を検出します。 実際のサンプルを送付いただくことが一番信頼できる報告を提出できます。その場合、良品と、検出したい不良のあるワークをいくつか送付いただく必要があります。詳細はお問い合わせください。 【検査設定と検査結果】 それぞれタイプの異なる傷でしたので「A / B / C」と3つにラベル分けして登録しキズの検出は可能でした。左画像の様に検出させたい部分を矩形で囲む作業をアノテーションといいます。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。

  • 画像処理ソフト

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【AI画像検査事例】金属部品の傷検査

AI画像検査ソフトで金属部品の複数の傷を検出します!

監視装置や計測装置の製造メーカーでも弊社の検査ソフトをご検討いただいています。装置のハードについた傷の検出を無料評価しました。実際のサンプルを送付いただくことが一番信用できる報告を提出できます。その場合、良品と、検出したい不良のあるワークを送付いただく必要があります。詳細はお問い合わせください。 【検査設定と検査結果】 左画像の様に検出させたい部分を矩形で囲む作業をアノテーションといいます。 それぞれタイプの異なる傷でしたので「傷 A / 傷 B / 傷 C」と3つにラベル分けして登録しました。 依頼された検査項目にありませんでしたが、円柱部分の小さな打痕もしっかり撮像できていたた め、検出の対象(傷 C)としました。(アノテーションしなければ検出はしません。) クリップで固定したため、クリップ部分は視野範囲外に設定しました。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト:DeepSky 学習版 視野範囲:約64x 51mm 検査対象の最小サイズ:20mm 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:25mm レンズと製品との距離:約260mm 照明:リング照明

  • 画像処理ソフト

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【AI画像検査事例】基板側面の欠けの検出

AI画像検査ソフトで基盤側面の欠け部分を検出します!

基板に欠けがあると不良品として扱われます。電子部品メーカーは部品の取り扱いに注意を払っていますが、どうしても数枚は不良品が出てしまいます。その不良品が基板側面の欠けでした。目視で検査する際に、欠け部分と、基板模様の見分けがつきにくいため、検査に苦労していました。その苦労を、画像認識で補うことで、効率よく正確に検査することを目標にしました。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「傷ブツ検査」の機能を使用して、基板側面の欠けを検査しました。基板を少し傾けることにより、欠けが見えやすくなります。検出感度(輝度差)を厳しく(10)検査したところ、欠け部分は検出できましたが、基板模様も一緒に検出してしまいました。さらに検査を進めて、検出感度を緩く(20)すると、基板模様は検出されず、欠けのみを検出することに成功しました。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト:EasyInspector310 検査対象の最小サイズ:約3~5mm 検査個所数:4箇所 カメラ解像度:EI-Scan 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【傷・ブツ検出】で検査できます。

  • 画像処理ソフト

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【AI画像検査事例】樹脂成型部品の異常検出検査

樹脂成型部品の見た目がほぼ同じ類似の異品を検出します!

自動車部品などの樹脂成型部品は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。商社様からのお問合せで打痕などの不良の検出テストをしました。 【検査設定と検査結果】 お預かりのサンプル品で検証した限りでは、打痕の検出は可能でした。学習は約 2,400step 実行し、16 分程度でグラフは収束しました。時間は使用する PC のスペ ックにより増減します。 検証で使用した PC の主なスペックは OS :Windows10 Home 64bit  CPU: Intel(R) Cpre(TM) i7-9750H  RAM :16GB  GPU :NVIDIA GeForce GTX1660 Ti  今回は打痕などの不良を「異常」とラベルしています。 左画像はアノテーション 右画像は検出枠です。

  • 画像処理ソフト

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【検査テクニック】DeepSkyの機能1–エリア判定

AI画像検査ソフト『Deepsky』現場目線の機能を一つご紹介します!

▼機能:エリアごとのOK/NG判定 「画像の中に何が何個検出されたか」だけではなく「どこに検出されたか」で判定する機能です。 用途によっては画面全体での個数では正しく判定できない場合があります。例えば下のようにコンデンサ2個、向きが互い違いになっている場合です。この場合、コンデンサの向きがそれぞれ逆になっていれば不合格とすべきですが、全体の個数としてはどちらも極性マークが上にある物と下にある物、それぞれ1個ずつとなるためどちらも合格となってしまいます。(図1) このような場合はエリアごとに分けて判定を行います。下の点線の枠のように、あらかじめエリアを決めておいてそれぞれのエリアで個数判定を行います。(図2) それぞれのエリアの中で: 「上向きのコンデンサが一つ検出されたらOK」 「下向きのコンデンサが一つでも検出されたらNG」 といった設定を行います。(図3) これにより同じ個数で互い違いになっているNG品でも正しくNG判定できるようになります。(図4)

  • 20200916-144001-186.png
  • 20200916-144053-151.png
  • 20200916-144209-229.png
  • 外観検査装置

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【AI画像検査事例】無色透明PPシートの異物

無色透明PPシートの異物や虫の検査を簡易検証します!

650×800の無色透明PPシートの異物や虫の検査を簡易検証します。お問合せ前は目視検査して工員が積み重ねていましたが、異物・虫などが混入するケースがあるので防止したいとご相談がありました。 【検査設定と検査結果】 お預かりしましたサンプル品の良品シートに 0.3mm 角の欠点シールを 10 枚貼り、 10 個全ての黒点を検出できるかを検証いたしました。 EasyInspectorの「傷ブツ検査」機能を使用することにより1カ所全体を1.84秒で検査することができました。 左がライブの拡大画像です、右は検査結果の拡大画像です。周長11pixelを検出している不合格の赤色で表示しています。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト:EasyInspector(旧EasyInspector) 視野範囲:約800x 500mm 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:2000万画素 レンズ焦点距離:16mm レンズと製品との距離:約980mm 照明:室内蛍光灯 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【傷・ブツ検出】で検査できます。

  • 外観検査装置

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【AI画像検査事例】金属穴の径の計測

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。

  • 画像処理ソフト

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