更新日： 集計期間:2025年08月20日～2025年09月16日
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AI個数カウントアプリ『cazoeTell』でさまざまな対象物を高精度カウントします！
お客様から沢山のお問い合わせをいただき改良を重ね、発売当初よりもさらにバージョンアップをしました！ さまざまな対象物に対してより高精度のカウントができるようになりました。 cazoeTellを使ってカウントを行う前に、カウントしたい対象物に合わせた学習モデルの作成を行う必要があります。 【 学習モデルの作成 】 1）教師画像の撮影 2）アノテーションを行い教師データを作成する 3）AIに学習させる（学習データの作成） ■教師画像撮影時の注意点 ■アノテーションについて ■アノテーションのコツ 「気になるけどできるかな？」「カウントが上手くいかない！」 cazoeTellに興味を持っていただいたお客様はまずは一度スカイロジックにお問い合わせください！ お客様のカウントしたい対象物に合わせて弊社で学習モデルの作成を行います。 ※詳しくは関連リンク（ブログ）をご覧ください。
AI画像検査ソフトで同軸線シールド残りを検出します。
電子部品、ケーブルなどのシールドを剥離する作業がうまくいかず製品に不具合が生じる事故が発生していました。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「色比較検査、指定色の有無検査」機能を使用することにより残ったシールド線の色を1秒未満で判定することができました。色の検出率が設定数より下回ると合格、上回ると不合格の判定に設定しました。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：EasyInspector300 視野範囲：20ｍｍ x 25mm 検査対象の最小サイズ：0.5mm 検査個所数：1ヶ所 カメラ解像度：36万画素 レンズ焦点距離：12mm レンズと製品との距離：40mm 照明：バックライト照明 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【指定色の有無】で検査できます。
カバーパネルの2カ所の寸法違いを検出し、見た目の似通った類似品（異品）を判定します。
機械メーカーで作成している二輪、四輪のエンジン、そこに実装する部品（今回はカバーパネルでした）は高度な技術が求められます。人材の育成や技術向上にお重きを置くためにも、簡略できる外観検査は自動化することをお勧めします。 【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カ所の寸法違いを検出し、見た目の似通った類似品（異品）を0.75秒で判定することができました。 弊社HPのダウンロードページにはEasyInspectorの無料お試し版があります。スマホで撮りためた画像を使うこともできます。まずはお試しください。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector710 検査個所数：2ヶ所 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画像検査ソフトで製品の側壁に発生する傷の検査を行います！
今回問い合わせいただいた産業機器、機械メーカー様は今まで複数の簡易検証をご依頼いただいています。今回のご連絡は、側壁に発生する傷の検査方法のご相談です。とは言っても、進めている検査に 「傷」 の検出はマストではなく、どうやれば検査が出来るのか？の技術論の協力がほしいとのことでした。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「傷ブツ検査」機能を使用することにより1カ所の傷を1秒未満で判定することができました。上側からの撮像でうまくキズが捉えられている場合は傷ブツ検査機能を使用することで検出できる可能性があります。 産業機器メーカーからのお問合せも数多くいただきますが、エンドユーザーを交えたWEB会議やご来社で使用方法の説明や、デモンストレーションすることは無償で承っております。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector710 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【傷・ブツ検出】で検査できます。
AI画像検査ソフトで照明機器の部品の3種類の汚れを検出します！
LED照明メーカー様よりの依頼で、汚れの検出検証を行いました。 目視では分かりづらいフィルム状のほこりなどの汚れを検出するテストです。 【検査設定と検査結果】 4種類のサンプルをお預かりし３種類の検出は出来ましたが、表面にブツブツの加工のあるサンプルについては、汚れを同じように撮像する状況で、検出できませんでした。不良箇所をどのように撮影するかが検査の重要なポイントになります。検査枠は全体を１枠で設定し、2.03秒の検査タクトでした。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：EasyInspector710 視野範囲：64x 51mm 検査対象の最小サイズ：0.2mｍ 検査個所数：1ヶ所 カメラ解像度：1000万画素 レンズ焦点距離：高画素用25mm レンズと製品との距離：260mm 照明：LED照明（両サイドより照射）
「本当に高画素カメラを使わないと判定ができないのか？」ということを考えてカメラの画素数を選定する必要があります。
「高画素は高性能」— 確かに、高画素になるにつれて細部まで鮮明に撮影できるようになります。しかしながら、単純に大は小を兼ねるというわけではなく、高画素カメラにも弊害があります。例えば、無駄に画素数が多いカメラを使うと画像処理に余計に時間がかかってしまいます。そのため「本当に高画素カメラを使わないと判定ができないのか？」ということを考えてカメラの画素数を選定する必要があります。 下の例は30万画素から1400万画素まで、PCのマザーボードの一部を同じサイズまで引き伸ばしたときにどれくらいの鮮明度の違いが出るか実験をした結果です。 （図を参照） このように、広い視野の中の細かい部分を見ようとしたとき、高画素の性能が発揮されます。ただ、先程書いたように画像処理の時間が長くなるほか、この後の「高画素か、低画素か(2)」で紹介するように露光時間も長くする必要があります。「本当に高画素カメラを使わないと判定ができないのか？」という考え方はカメラを選定する上で重要な要素の一つです。
基板の実装、ピンの取り付けや塗料のはみ出しなどの合否を判定します。
以前からお付き合いのある産業設備メーカーさまからのお問合せです。 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。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの様々な機能を使用することにより55カ所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0.54秒で判定することができました。ピン等のNGについてですが、塗料の青を検出するのではなく塗られていない状態の黒色を検出したらOKという設定が安定し、また、はみ出たらNGといった設定をしている枠は検出箇所サイズ判定を使用せず、単純に枠の中の指定色のpixel数で検査する方が良いと報告しています。
AI画像検査ソフトで金属製品の穴の中のバリとセンターズレを判定します！
穴の中の、バリを(穴径2mm)を検出して判別したい、50mm角の板にセンターに文字が入っている部品のセンターズレを判別してはじきたいとの２つの要望です。 自動検査装置の検討をされている空調機器のメーカー様からのお問合せでした。 【検査設定と検査結果】 EasyInspector「指定色の有無検査」機能を使用することにより2カ所の穴の違いと検出し、センターズレを1.49秒で判定することができました。 ホームページからダウンロードして30日間お試しサービスをご紹介し、実際に触っていただき設定方法のご案内をしました。 「ズレ補正」位置（赤枠と水色枠）、「色判定許容範囲」の値「合否基準値」の値「検出対象」を「両方」へ変更を提案しました、また、明るさが均一ではない（端部の方が暗く映っている）ので誤判定となる個所がございます。照明の位置、明るさを再度ご検討頂きますようにご案内しました。
AI画像検査ソフトで鋳物精密部品の検査を行い小さな不良を検出します！
生産用設備の設計製作メーカーさまより鋳物精密部品の検査依頼がありました。 「鋳巣」は以前よりお問合せの多い事例です。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、形の安定しない様々な不良を見つけること、光沢のあるワークの不良検出も得意であることから数多くの「鋳巣」の検査の評価をご報告しています。 【検査設定と検査結果】 今回は不良のサイズが小さいため視野50mmくらいに絞ったところDeepSkyで良好に認識できました。検出するべき不良のパターンが増えた場合にもおそらく視野さえ適切に設定すれば検出自体はできそうです。 精密部品の微細な不良の検出も弊社検査ソフトがお役に立ちます。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky学習版 視野範囲：50 x 40mm 検査対象の最小サイズ：0.5mm 検査個所数：1ヶ所（画面全体から鋳巣を見つける）
プラスチック部品のシボ面のバリを検出します！
自動車部品メーカーのプラスチック部品のシボ面を検査する際に、バリが出ることがよくあります。しかし、シボ面と0.5mm以下のバリは見分けが困難なため不良品を出荷することがありました。なんとか、小さい誤差を検出するべく、画像処理ソフトを導入することを考えました。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「寸法角度検査」の機能とバックライト照明を使用しました。バックライト照明を使用することにより、対象物の輪郭をはっきりと写し出すことができました。そして、「寸法角度検査」を使用して、明るいところから暗いところの境目を検出する設定にします。正常な部分の数値より大きい場合に不合格判定を出し、0.5mmのバリを検出するができました。
円形プラスチック製品の寸法の検査を行います！
寸法は様々な精密な製品で重要な課題であります。弊社EasyInspectorでは寸法変換値の入力ができ 拡大撮影した良品画像をマスターに登録し実際の寸法を入力すると設定した範囲外のものを簡単に不良品と判定できるようになります。 【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で、一番外側の大きい円の検査を「左右幅-手前点 円が白」「右-奥点・左-奥点 既に測定した寸法・角度の差を計算判定する設定」「左右幅-手前点 円が黒」３種類の測定方法を設定し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：EasyInspector310 視野範囲：200 x 210mm 検査対象の最小サイズ：15mm 検査個所数：3ヶ所 カメラ解像度：1000万画素 レンズ焦点距離：25mm レンズと製品との距離：600mm 照明：細径リング照明（室内灯は消灯）
フレア継手のテーパ状になっている、斜め部分の傷を検出します！
自動車部品などのFA機械システムのメーカーさまはホームページからお問合せでした、内容はフレア継手のテーパ状になっている、斜め部分の傷の検証ということでした。サンプルを送付いただき簡易検証でのご報告をしました。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「傷ブツ検査」機能を使用することにより1カ所のフレア継ぎ手の検出はできました。リング照明を使用することでフレア継ぎ手の傷は検 出可能でした。左画像では傷を 1 つだけ検出し、0.34秒で不合格と判定しています。径や長さの違い毎に設定を調整する必要があります。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：EasyInspector710 視野範囲：約52 x 41mm 検査対象の最小サイズ：1mm 検査個所数：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215ｍｍ 照明：リング照明 照明と検査品の距離：50ｍｍ上部 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【傷・ブツ検出】で検査できます。
AIセグメンテーション機能で作業効率向上・品質安定・コスト削減を実現します！
AI汎用外観検査ソフト『EasyInspector2』https://skylogiq.co.jp/index.php/products/indus-ei2/ に新たに「AIセグメンテーション」機能が追加されました。 「ＡＩセグメンテーション」機能は画像内でディープラーニングによるセグメンテーション（領域分割・画像のピクセル一つひとつに対してラベル付け）を行います。 指定した多角形の領域内で、セグメンテーションで検出されたピクセルの割合を計算し、合否判定を行います。 この機能は主に下記の用途で使用することができます。 ⚫ タンクの水位 ⚫ 金属加工面の面積や塗布面積 ⚫ 農作物の成長度（大きさ）の測定 ⚫ 写真内の病巣などの検出とその面積の測定 ⚫ シーラーや接着剤の塗布切れ確認 ⚫ 排出される煙の量の監視 AIセグメンテーション機能を使って判定することで - 作業効率の向上：目視検査に比べて大幅な時間短縮が可能 - 品質管理の精度向上：人為的なミスを減らし、品質安定化を実現 - コスト削減：人件費削減、不良品の発生抑制によるコスト削減 を実現します。
柄入りの不織布やマスクなどに加工した製品上で異物を検出する
不織布関連の検査で弊社にお問い合わせがある対象は大きく分けて3つあります。 ・ロール to ロール の状態での検査 ・不織布に柄を印刷した状態での検査 ・不織布をマスクなどに加工した状態での検査 それぞれの状態に応じて使用する仕組みが異なります。例えばロール to ロールでの検査ではEasyInspectorを使うことが多いですが、柄入りの不織布やマスクなどに加工した製品上で異物を検出するのはDeepSkyが得意とするところです。加工後の製品は凹凸や重なりがあるため一般的な二値化処理では誤検出が多発してしまいますが、ディープラーニングでは虫や毛髪、カスなどの特徴を学習して検出するため製品の柄や加工のばらつきにほとんど影響されないためです。ここではDeepSkyによる検出を紹介します。 ・毛髪やカスなどの異物（画像1枚目・2枚目） ・シワや破れの欠陥（画像3枚目・4枚目） ロール to ロールの検査では製品が移動している間、固定したカメラで監視続ける方法が適していますが、加工されて個別の製品となっている今回のマスクのような例では自動排出も考慮すると次のような仕組みが利用可能です。
物体認識により欠陥を分類して検出！XYステージを使用した完全自動化などの用途で活用
金属エッチングと回路パターン印刷に関するAI画像検査事例を ご紹介いたします。 DeepSkyは欠陥を分類して検出することができます。またそれぞれの 欠陥の数や座標も得ることができます。 実際の運用では目視検査の補助としてDeepSkyで連続検査を実行しつつ、 手でゆっくり動かして目視で検査する方法やX-Yステージを使って 完全自動化する方法でご使用いただいています。 【ソフトと機器(抜粋)】 ■使用ソフト：DeepSky(学習版) ■視野範囲：30×20～60×40mm ■検査対象の最小サイズ：0.2mm ■検査個所数：画面全体(1～100カ所程度の欠陥検出を想定) ■カメラ解像度：130万画素 ※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。
