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手作業から解放！キズなどの不良の検出、難しい等級選別もAI画像検査で自動化します！
こんなお悩みありませんか？ ■手作業に時間が掛かる ■等級選別が難しく、目視による見落としが発生する ■雇用労働に頼るため、人件費がかさむ ■熟練者の高齢化が進む一方、担い手がいない 画像検査ソフトで自動化を可能にします！ 1）手作業でやっていた不良検出作業が自動化できる ⇒キズ、変色、汚れなどを検出し、作業時間を短縮！ 2）難しい等級選別が誰でも簡単にできる ⇒さまざまなルールで判別が可能！手作業から解放！ 3）パソコン１台から運用！低価格で始められる ⇒導入コストを大幅削減！ 作業員を最小限に留め、人件費の削減！ 目視による見落としを防ぎ、品質価値をアップ！ 大きな機械の導入等はなく、小さく始められます！ 【検査事例】 ■大きさによるトマトの分類 ■花の種類の分類 ■トウモロコシの種の判別 ■茶葉の種類判別 ■みかんの傷の検査 ■コーヒー豆の欠陥検出 ※詳しくは関連リンクを御覧ください。
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。
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）
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
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。
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
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。
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。
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）
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。
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。
金属製品の寸法検査と運用についてのサポートいたします！
以前よりお取引のある、産業機器メーカー様からのお問合せです。 様々な部品や不良にご利用いただけるEasyInspector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。 【検査設定と検査結果】 「指定色の有無検査」にて検査を行う方法につきましては今回の逆向きの画像の場合は偶然、少し上方向に上がっていた為検出できた可能性が高く、この為上記右画像「指定色の有無検査」での検査方法につきましては、一旦保留とさせて頂きまして「寸法角度検査」での検査方法にてご検討頂きます様お願いしました。 「寸法角度検査」の場合でも検査品の位置が（画面上の）上方向に上がっている状態の場合には正しい角度の検出がされない場合も考えられます。検査枠をもう一枠追加し、そちらで色検査等の設定を行い検査品が上がり過ぎていないかを確認する枠を設置する方法が有効です。
AI画像検査ソフトでプレス品の傷やへこみなどの不良を検査します！
カセットガス製品のメーカーでは差込口の変形は大きな事故につながる可能性もあります。 お客様の安全のために弊社の検査ソフトをお役立ていただけると幸いです。 今回の無料評価ではいわゆる AI（Deep Learning）を使用したソフトDeepSky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。 【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複数の種類の不良を判定しました。傷、影、反射によって各種類の不良の有無を判定し、0.33秒の検査タクトで判定ができました。ラベルは傷、影、反射の３つに分け、見つけ出したい不良を指定しソフトに覚えさせるように設定する作業をしました。 この不良の指定方法やどのように撮影するかが画像検査には重要となります。
クレートの鳥のフンや紙などの異物、変形等を検出し判定します！
食品メーカーでは搬入の際クレートを利用する場合があります。クレート回収時には解放された倉庫や野外に置かれていることもあり鳥のフンや紙などの異物、変形等があるようです。 今回、お客様に気持ちよくきれいなクレートで製品を受け取っていただきたいとの要望があり、コンテナについた汚れや異物を検証しました。 【検査設定と検査結果】 鳥のフンについては右の画像にあるように白、黒、茶の絵具を用いて検証しました。左画像のように検出をさせる部分をアノテーション（検出部を枠で囲う作業）後に「学習」を させます。 NG 品種毎に10 枚ずつをアノテーションしました。「認識点数（規定値）」は「10」（デフォルトは「60」）として検出ができました。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：DeepSky学習版 視野範囲：400 x 300mm 検査対象の最小サイズ：10ｍｍ 検査個所数：1ヶ所画面全体からNGを見つける カメラ解像度：130万画素 レンズ焦点距離：6mm レンズと製品との距離：580mm 照明：窓際など朝夕の明るさが違う場合には照明設置をお勧めします。
AI画像検査ソフトで光沢のある樹脂塗装品のブツを検出します！
自動車部品などの樹脂成型の内装塗装品は光沢のある上品な仕様になっているものも多くあります。 より高品質な製品を安定的に生産するために弊社の検査ソフトをご検討いただいています。 【検査設定と検査結果】 黒色光沢塗装の中にある0.2ｍｍ程度の黒いブツの検出はできました。 微細な不良を拡大して撮影するためゆっくりコンベアで流す方法で複数台カメラのご提案になりました。 今回の評価では照明が大きなポイントとなりました。 いわゆる AI（Deep Learning）を使用したソフトで 検査しました。 従来式の検査ソフトでは光沢のあるワークや鏡面加工の製品では画像検査は難しいとされてきましたが照明の工夫とDeepSkyで簡単設定の検査が可能になりました。
