外観検査ソフトのメーカーや取扱い企業、製品情報、参考価格、ランキングをまとめています。
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外観検査ソフト(画像) - メーカー・企業と製品の一覧

外観検査ソフトの製品一覧

61~75 件を表示 / 全 404 件

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【AI画像検査事例】金属プレス加工品の検査

金属プレス加工品の湾曲部角度、部品の位置ずれの検査をします!

板金加工での成型品は緻密な精度を要求されることも多いです。今回は検査枠2つを使用した、湾曲部角度の検査です。部品の位置ずれの検査になります。 【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により2カ所の検査枠を組み合わせ、交点を計算しました。繰り返し精度テストでは最大値が371.329、最小値が371.308で差は0.021mm程度の検査ができました。1回の検査タクトは0.60秒でした。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト:EasyInspector310(Ver.2.5.0.0) 視野範囲:400 x 300mm 検査対象の最小サイズ:40mm 検査個所数:2ヶ所 カメラ解像度:300万画素 レンズ焦点距離:12mm レンズと製品との距離:記録なし 照明:なし 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。

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【AI画像検査事例】成型品の組付け検査

自動車部品などの樹脂成型部品の組付け検査をします!見た目の似通った類似品(異品)を判定!

自動車部品などの樹脂成型部品は仕様違いによりクリップの有無が変わったり、色や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「指定色の有無検査」機能を使用することにより9カ所のクリップの色や位置の違いを検出し、見た目の似通った類似品(異品)を0.24秒で判定することができました。 弊社では技術スタッフによる検証やサポートを日々受付しています。 運用中のお困り事、ご質問、不明点などございましたらいつでもお気軽にご連絡いただけますと幸いです。

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【AI画像検査事例】印刷抜けや印刷位置の検査

印刷物の黒ベタ内の白線と印刷位置のズレを検証します!

プリンターや印刷機器のメーカーでも弊社の検査ソフトへお問合せをいただきました。サンプルを送付いただいて、印刷物の「抜け」や「位置」の違いを簡易検証を行います。 【検査設定と検査結果】 お預かりしたサンプル品で、黒ベタ内の白線と印刷位置のズレの検証を行いました。 2000 万画素カメラ 1 台で真上から撮影しました、かなり高画素カメラのため検査時間は、2 種類の検査を同時に行って 1 回につき約 4.5 秒でした。(検査枠の数や範囲によって 実際は増えるかと思われます) 位置ズレは、サンプル品のなかに位置ズレ不良のサンプル品が無かったのですが、±3mm 程度でしたら検出は可能です。

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【AI画像検査事例】鏡面の不良や塗装ブツの検査

AIを使用した検査ソフト「DeepSky」で鏡面のワークの不良を見つける設定を制作!

鏡面のワークとして反射する素材「CDの裏面」を用い、簡単な設定で ブツを検出した事例をご紹介します。 光沢のある一見検査が難しそうなワークを使って、定点カメラで 連続的にコンベア上を検査することで「NG品をその先に流さない」 ためのシンプルな検査設定を制作。 用途は様々、御社の業界でもきっと活用いただけます。 いままであきらめていた、ハレーションするワークや塗装ブツの 検査がありましたら、当社までお問合せください。 【使用したソフトと機器(抜粋)】 ■使用ソフト:DeepSky(学習版) ■視野範囲:160×140mm ■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 MER-133-54U3M(Daheng) ※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。

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【AI画像検査事例】プラスチック異形押出成型品の寸法計測

自動車部品など精密なプラスチック異形押出成型品の寸法計測をします!

自動車部品など精密なプラスチック異形押出成形品の製品管理に、弊社の検査ソフトをご検討されている住宅建材メーカーがあり、お問合せをいただきました。 【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22カ所を0.53秒で計測することができました。 500 万画素カメラの場合(横方向の視野範囲約 80mm): 横方向が 2592pixel のため 1pixel のサイズは「80÷2592=0.0308…mm」となります。 約 0.0308mm 刻みのざっくりとした検査になってしましますが、上記の様に判定は可能でした。 2000 万画素カメラの場合(横方向の視野範囲約 80mm): 横方向が 5496pixel のため 1pixel のサイズは「80÷5496=0.0145…mm」となります。 約 0.0145mm 刻みの 500 万画素に比べると倍の精度で検出できますが、2000 万画素でも ざっくりとした検査になってしまいます。

  • 外観検査装置

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【AI画像検査事例】紙管の判定

AI画像検査ソフトで紙管の判定を行います

サンプル画像を送付いただいた無料の簡易検証です。 以前よりお取引のある産業用制御機器メーカー様からです。 画像検査では撮像環境はとても大事なポイントになります。今回も撮影画像によって精度が変わってくる検査でした。 【検査設定と検査結果】 頂いた画像のままでは良い結果を得られなかったので、判定対象部分のみを切り出し検証 を行いました。その結果、今回検証した画像の場合では紙管の判定に対して視野を適切に設定できれば判定が可能でした。 OK 画像の枚数が少なかったため、左右反転した画像を作成して検証に使用しました。 OK 画像 10 枚と NG 画像 10 枚の合計 20 枚を使用して学習を行いました。 判定の検証には学習に使用していない OK 画像を 2 枚、NG 画像を 2 枚、合計 4 枚使用し ました。 【使用したソフト】 使用ソフト:DeepSky

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【AI画像検査事例】不織布の異物・汚れ検査

AI画像検査ソフトで不織布の異物と汚れを検出します!

各種繊維製品や不織布のメーカー様から不織布のサンプル画像が届きました。異物と汚れを見つける無料評価の依頼です。実際のサンプルを送付は昨今のコンプライアンスやセキュリティの観点から厳しくなってきています。 弊社にサンプルを送ることができれば、照明やカメラ、レンズ、ワークまでの距離など弊社で検証しご案内することができます。 【検査設定と検査結果】 送っていだいた23枚の画像を使用して検証した結果、不良部分の検出は可能でした。左の画像は検出させたい部分を矩形で囲む作業(アノテーション)です。右の画像は検査結果の検出枠です。23 枚の画像のうち 16 枚を教師画像として学習させました。 (画像は 21 枚で、弊社で類似の NG 画像 2 枚を画像加工しました。) 教師画像 16 枚(OK2 枚/NG14 枚)と未学習画像 7 枚(OK1 枚/NG6 枚)の計 23 枚を判定し、ご報告しています。

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【AI画像検査事例】各種メーターを読み取る

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。

  • 外観検査装置

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【AI画像検査事例】接着剤の糸引き

カメラメーカー様から製造中に発生してしまう「接着剤のイトビキ」を検出したいとのご依頼です。

送付いただいたサンプル画像 84枚(NG39枚 / OK45枚)のうち、50枚(各 25 枚)を 教師画像として学習させました。未学習の残りの画像をテスト用画像として使用しました。 【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イトビキを0.23秒で判定できました。教師画像と残りのテスト用画像 34 枚を検査した結果、正答率は 100%でした。画像検出枠上部の数字はAIの自信度%(認識点数)です。 【使用したソフト】 使用ソフト:DeepSky 学習版

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【AI画像検査事例】透明ニスの有無

AI画像検査ソフトで透明のニスの有無を検査します!

容器や梱包資材メーカーより透明のニスの有り無しについてのお問合せがありました。 透明のニスの有無はEasyInspectorのような従来型の画像処理では安定した検出が難しく、ご提案するとしたらディープラーニングを活用したDeepSkyというソフトになります。 【検査設定と検査結果】 学習データが画像2枚分しかないので参考程度の結果になりますが、ニスがある状態と無い状態を学習させることで、画像のようにニスの有無を判別できる可能性があります。お送り頂いた画像は照明条件や位置決め、カメラの距離など安定した環境で撮像されたものと思いますが、同様の撮像方法でNG画像とOK画像の量を増やす送付をお願いし今後の検証をすすめていきます。 【使用したソフト】 使用ソフト:DeepSky

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【検査テクニック】教師画像の不良位置

どのような教師画像を使用するかなどの設定に関してもしっかりとサポートいたします!

自動車部品や工機などを制作されているお客様よりDeepSkyの設定についてお問い合わせがありました「設定したアノテーション部分の特徴を見て画面全体を探しているものだと思ってましたが、画角上のどこに出やすいみたいな傾向も一緒に覚えていますか?」とのご質問です。 【検査設定と検査結果】 色も大きさも同じ四角形を 並べて、上側だけアノテーションして学習させます。(左上の画像)右上の画像では、上側だけ見つけることができています。下の左画像では上側だけのものも見つけられます。しかし右画像では下側だけのものは見つけられませんでした。 過学習によって教師との一致度の高いデータ以外見つけられなくなってしまっている場合はまたちょっと話が変わってきますが、不良など、見つけたいモノの位置は検査精度に大きく関わってきます。様々な位置や向き、角度を変えた教師画像を使用する必要があります。 2021年現在ではDeepSkyに教師画像水増し機能を搭載しました。なかなか出現しない不良の画像を、上下左右に反転や回転させたり輝度やガウスノイズを使用して水増しすることができます。

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【AI画像検査事例】部品のクラックの検出

AI画像検査ソフトで部品のクラックの検査を行います!

以前よりお付き合いのあるオーディオ機器メーカーから部品のクラックの検査についての簡易評価の依頼です。 サンプル画像16枚が届きました。 弊社では技術スタッフによる検証やサポートを日々受付しています。 運用中のお困り事、ご質問、不明点などございましたらいつでもお気軽にご連絡いただけますと幸いです。 【検査設定と検査結果】 16枚の画像のうち 10枚を教師画像として学習させました。 教師画像 10枚と未学習画像 6枚(OK3枚、NG3枚)の計16枚を検査しました。 クラックが 0の時に “合格” 、1つ以上検出したら “不合格”と設定し、結果は、16枚全て検出することができました。学習させていない未知の画像であっても、クラックと判定して検出しています。 左の画像は画面に表示される検出したクラックの数を表示しています。 【使用したソフト】 使用ソフト:DeepSky

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【AI画像検査事例】廃液処理の判定

AI画像検査ソフトで廃液の処理(凝集状態の監視)を行います!

様々な機械部品の軸受けのメーカー様よりお問合せがありました。 廃液の処理「凝集状態の監視」を現在は目視で運用されているとのことで、下の画像左4枚のような状態から右4枚のような凝集が起こると適合となるとのこと、屋根はあるが、室内ではない環境下にあり、時間や天気によって検査の撮像環境が変わります。 【検査設定と検査結果】 上の画像を含む24枚を教師画像に設定し、全体にアノテーションし、判定は可能でした。 2021年のバーションアップにより教師画像の水増し機能を搭載することができました。今後も様々な便利機能を追加し使いやすい現場目線の検査ソフトを開発していきます。 ルールベースの従来型画像検査ソフトよりAI(ディープラーニング)の画像検査ソフトは明るさや撮像環境に違いがあっても検査ができることが強みです。様々な業界、様々な工程で検査ソフトはお役に立ちます。 【検査ソフト】 使用ソフト:DeepSky

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【AI画像検査事例】製品のラベル表示の削れや傾き検査

AI画像検査ソフトの海外での使用もサポートいたします!

中国より簡易検証のご依頼です。当社では、中国とマレーシアに代理店を契約しており現地での販売を拡大しています。 日本企業の海外製造部での運用のお問合せでも代理店をご紹介することもあります。 今回は製品に張り付けられているラベル表示の削れや傾きを簡易検証します。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorで検査が可能でした、左の画像はラベルの削れ⇒マスター画像との比較検査の設定 画像です。 右の画像はラベルの角度⇒寸法角度検査機能設定の画像です。こちらの機能を使用することにより3カ所のラベルの削れと角度を0.07秒で判定することができました。 【使用したソフト】 使用ソフト:EasyInspector 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【マスター画像との比較】 MS(MeaSure)パッケージ【位置・幅測定】【角度測定】で検査できます。

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【AI画像検査事例】篏合隙間・外形不良検査

AI画像検査ソフトで製品画像から篏合隙間・外形不良を検出し判定します!

電子部品メーカーからのお問合せです。昨今コンプライアンスやセキュリティーの観点からサンプル送付が難しい事業所が増えています。 DeepSkyは不良箇所を学習させる方法で設定を作成していきます。そのため、検査内容にもよりますがサンプル送付が難しい場合、良品画像と不良画像データを20~30枚程度ご用意して頂く必要があります。 まずは、どのような検査内容か把握する必要があり、OKとNGの画像を数枚程度お送りいただくことからのスタートとなることが多いです。 【検査設定と検査結果】 送り頂きました画像にて検証を行った結果、良品と不良品の識別は可能でした。 画像が 8bit のモノクロ画像でしたので 24bit に変換してから検証を行いました。 今回の検証は 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。 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。 良品と不良品をそれぞれ異なるラベルで学習させ、識別できるように学習させました。

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