外観検査ソフト(画像) - メーカー・企業と製品の一覧

【AI画像検査事例】ラベルシールの反転

AI画像検査ソフトで段ボール箱のラベルを検査します！

製品の梱包されている段ボール箱にシールされているラベルは反転して出荷する事故が起こりやすいようで、お問合せが多数ある事例のひとつです。今回は段ボールの組み立て後、フリーローラー上で検査する想定です。【検査設定と検査結果】いわゆる AI（Deep Learning）を使用したソフトDeepSkyで無料評価しました。サンプル品のラベルの向きや角度をカメラからの距離を変え撮影した、計 40 枚を学習させる教師画像として使用しました。左の図では「OK」「NG」の２つに分けて画面上にNGは１つでもあったら不合格　OKは３つまでを合格とする設定です、右の図でわかるように誤判定はありませんで精度高く判定ができました。良好に判定できた場合、多くが実際にデモ機を無償レンタルでお試しいただく流れになります。【使用したソフトと機器】使用ソフト：DeepSky 視野範囲：400 x 300mm 検査対象の最小サイズ：150mm 検査個所数：1ヶ所　ラベルの反転カメラ解像度：130万画素レンズ焦点距離：6mm レンズと製品との距離：900mm 照明：室内蛍光灯

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【AI画像検査事例】金属部品の傷の検査

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。

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【AI画像検査事例】基板の極性確認、標印確認

基板の複数の検査項目をそれぞれ検査し判定します！

基盤の検査のご要望があり複数の検査項目を１度に検証致しました。部品有無検査　極性確認　標印確認　半田ブリッジ有無検査の判定です。 EasyInspectorを使用し検査枠を5つ作成しました。(1)(2)は部品が正しい位置に搭載されているかを検査しています。「色比較検査・指定色の有無検査」機能を使用しました。　検査枠(3)では「色比較検査・マスター画像との比較」を使用し、極性確認（正しい向きで搭載されているか）検査枠(4)では標印確認「BAR/QR/OCR・文字認識（OCR）」の機能を使用しました。検査枠(5)では半田ブリッジの検査で「輝度変化検査・計数　ピッチ検査」の機能を使用しすべての検査で１秒未満の判定ができました。

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【検査テクニック】DeepSkyの特徴

AI画像検査ソフト『Deepsky』の特徴をご紹介します！

DeepSkyは、いわゆるAI（Deep Learning）を使用した画像検査ソフトで、検出させたい部分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。従来のものとは具体的に何が違うのか、DeepSkyの3つの特徴をお伝えします。 ※ワッシャーの傷の検査を例にしています。 ▼検査対象物の位置決めが不要（図1　傷なしOK）（図2　傷ありNG）位置決めが不要ということは、画面内のワッシャーの数が異なっても同じ設定で検査可能です。固定が難しい検査対象物などに効果的です。 ▼明るさが変化しても検出できる（図3）こんなに暗くしても傷を検出してくれます。金属部品で反射を抑えることが困難な場合や、そもそも色の種類が複数ある製品等に効果的です。

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【AI画像検査事例】金属ワイヤーの検査

直径約0.05mm×長さ約4mmの金属ワイヤーの本数を計測します！

電子部品の導通検査を行う業界では、小さく細かい部品を扱いますが、その中でもワイヤーの計測を目視で行うと、計測ミスが出やすいです。計測手段として、幅1.6mmのスリットが5本入った樹脂プレートを使用し、直径約0.05mm×長さ約4mmの金属ワイヤーの本数を計測していました。この作業を1秒未満で計測できるソフトを弊社からご紹介させて頂きました。【検査設定と検査結果】 ※検査結果画像を拡大したワイヤー計数（OK：NG） ※赤矢印がワイヤー ※右画像は右隅に1本多く検出されたためNG EasyInspectorの「輝度変化検査」機能を使用することにより、プレートの隙間から見える複数個（5本）のワイヤーを検出します。バックライト照明を使用して、明るい背景から暗い縦線を検出する設定にします。これらの設定により、小さく細い対象物でも検出可能になります。

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【AI画像検査事例】塗装品の打痕、傷、欠けの判定

AI画像検査ソフトで内装塗装品の打痕、傷、欠けを判定します！

自動車部品などの樹脂成型部品は高級車であればあるほど内装部品のクオリティも高品質を問われます。今回は内装塗装品の小さな小さな「打痕くぼみ　糸傷　欠け」の検査を自動化したいとのお問合せです。【検査設定と検査結果】 DeepSkyの検査機能を用い、樹脂塗装品の「打痕くぼみ　糸傷　欠け」を判定できました。精度を高く検査するために不良部を大きく撮像したいので拡大して映し出し評価しました。検査タクト短縮のために複数のカメラで同時に検査するコンベアに乗せる検査環境をご提案しています。左が不良を覚えさせる「教師画像」右が「検出枠」です。

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【AI画像検査事例】自動車用パーツの寸法の判定

自動車用パーツの寸法が公差内であるか検査します

自動車用パーツメーカーからサンプル画像が届きました。寸法が公差内であるかを無料の簡易検証でご報告します。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。【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カ所の寸法の公差を確認できました（左設定画面）検査タクト0.62秒です。検査枠001 と 002 で穴と平面部のエッジを測定しています（右検出画面） 002 から 001 の X 座標の値の差をソフト上で求めることができ、寸法を mm に変換することが可能です。無料サンプル評価では、まず頂いたサンプルまたは画像を使用して簡易検証を行い、検証結果を報告いたします。簡易検証ではご要望の検出/判定が可能か社内の機器で評価します。簡易検証で検出や判定できた場合、実際の運用を想定したテスト（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をお勧めしています。実現性検証を行う場合、弊社で引き続き行う(有償)か、弊社貸出機を使って御社で検証されるかお選び頂けます。

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【AI画像検査事例】印刷部を含む黒ブツ検出

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）

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【AI画像検査事例】部品の傷の検出

DeepSkyの検査機能を用いて検査！部品の傷を簡易検証した事例をご紹介

自動車部品などの専門メーカー様から届いたサンプル部品の傷を簡易検証した事例をご紹介いたします。 DeepSkyの検査機能を用いて検査しました。人が見て見える傷については検出できております。一部検出できていない傷がありますので、見えるように照明環境を工夫する必要がありそうです。当社ホームページではFAの画像処理を現場目線で設計したDeepSky (ディープスカイ)の無料お試しを準備してお待ちしています。【使用ソフト】 ■DeepSky ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。

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【AI画像検査事例】印字の欠け検証

AI画像検査ソフトで印字のカケを検証します！

ラベルやPOP制作の会社からお問い合わせがあり印字のカケを検証します。先ず、ご来社いただいて弊社の検査ソフトの説明をさせていただいて簡易検証の流れになりました。弊社では直接のご来社ではなくてもWEB会議なども対応しております。ワークの台紙が浮いてしまい、検査に影響してしまうのを抑えるために、透明のガラス板で上から押さえつけて撮影をしました。浮きがあるまま撮影をすると、多くの部分でマスターとの差異を検出してしまいました。印字の中の「コンマ」を黒くカバーして消失させ、出現させたときにEasyInspectorの「マスターとの比較」機能を利用して検証しました。結果、コンマの検出ができました。検出したときの値が 10 ピクセル未満と非常に小さな値ですので、その欠けを検出させたい場合は、欠け以外にもなるべくサンプル品を置くときの位置や（なるべくズレないように）、照明の変化の影響によるマスターとの差異を検出しないように注意する必要がありました。

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外観検査装置

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【AI画像検査事例】薬液処理した時の色の変化を検査

AI画像検査ソフトで銅色円盤の薬液で処理した時の色の変化を検査します！

電子部品メーカーでは直径300mmの銅色円盤の、外周約3mmほどの領域を薬液で処理し色が変化する工程があります。その際に、薬液が正常に出ていなくて処理されていない異常や、処理されるべき幅が正しく処理されていない異常が発生していました。解決策として、目視で検査するよりも、画像処理ソフトを使用した方が、正確かつ素早く検査できると考えました。【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「色比較検査」の「指定色の有無検査」機能を使用し、薬液が正常に出ているかの検査を、「寸法角度検査」の機能を使用し、処理されるべき幅が正しく処理できているかの検査を行いました。視野範囲は円盤の約1/4を写し、その中の一部を検査しましたが、円盤の銅色と、薬液の色が変化した黒色の差がはっきりしていたため、正確に検査できました。

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【AI画像検査事例】金属塗装品のブツとダレを同時に検査

認識点数が高いものだけを不良検出する設定や、低いものすべてを表示する設定どちらも可能！

金属塗装品のブツと液だれを簡易検証した事例をご紹介いたします。 DeepSkyの検査機能を使用して検証を行い、検出は可能でした。画像のように検出しています。数字はAIの自信度％で、認識点数と呼んでいます。 DeepSkyでは認識点数が高いものだけを不良検出する設定や、低いもの (AIが教えた不良に少しでも似ていると感じたもの)すべてを表示する設定どちらもできます。【使用ソフト】 ■DeepSky ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。

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【AI画像検査事例】ショートショット・ゲートカット不良検査

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。

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【AI画像検査事例】ラベル・リード線の検査

AI画像検査ソフトでリード線の差し間違いとラベル有無の検証をします！

主に照明器具を製造しているお客様からの初めてのお問合せで、組立の出来映え確認に画像検査の利用を検討しています。とのことでした。昨今の社会情勢からWEB会議で打ち合わせにも対応しております。指定がなければ「Microsoft Teams」で招待を送ることが多いですが、zoomやSkypeなど一般的なアプリであればどれにでも対応しています。弊社のシステムやソフトの概要をご理解いただいた後、サンプル送付いただくケースが多いです。【検査設定と検査結果】お預かりしていたサンプル品にてリード線の差し間違いとラベル有無の検証をしました。 EasyInspector の「色比較検査機能」を使用することで良品と不良品を判定することは可能でした。11か所の検査枠でタクト2.49秒の検査になりました。簡易検証のご報告後、運用のための具体的な有償の検証をご依頼いただく事もあります、そのほかお客様へデモ機を無償でお貸出しして実際に体感いただく事もできます。

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【AI画像検査事例】金属の玉シワ・打痕・圧痕の検出

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。

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