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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

更新日： 集計期間:2025年11月19日～2025年12月16日
※当サイトの各ページの閲覧回数を元に算出したランキングです。

外観検査ソフトの製品一覧

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【AI画像検査事例】電子部品のピンの向きの検出

【AI画像検査事例】電子部品のピンの向きの検出

電子部品のピンの逆付け部分の10か所を全て検出しました！

電子部品、電子機器の開発販売をされているメーカーさまは展示会で当社ブースにお問合せくださいました. 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。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。綿密な打ち合わせ後の検証では運用方法など詳細にご提案ができスムーズです。 【検査設定と検査結果】 結果としてはNG（逆付け）部分の10か所を全て検出できました。ただ、1ヶ所部のみ画面の端部部分（ピンが半分だけ映っている部分）を誤判定した箇所がありました。（画像を加工して作成したNG部は4枚で合計10ヶ所ですが、検証の結果としては11か所を検出した事になります） 現状の画像ではOKとNGの差異の検出が難しいので、　照明等を工夫する事により、更に差異がハッキリと検出できるように調整する必要がございます。 「DeepSky」では頂きました画像では解像度(16M)が大きすぎる為、画像を分割するソフトが別途必要となります。 【使用したソフト 使用ソフト：DeepSky

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【AI画像検査事例】金属製品の液だれ・未加工・穴あきの検出

【AI画像検査事例】金属製品の液だれ・未加工・穴あきの検出

AI画像検査ソフトで金属製品の不良を検出し判定します！

サーモセンサー製造メーカー様から形状の確認を自動化したいとのお問合せがありました。送付いただいた画像による無料評価です。 新型コロナウイルス蔓延により温度を感知する製品がバリエーションを増やしています。いろいろな場所新しい形の最新表面温度の感知システムに遭遇します。こちらの無料評価は2017年ですが、様々な場面で弊社の検査ソフトはご活用いただいていると改めて感じます。 【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1カ所の見た目の似通った類似品（異品）を0.48秒未満で判定することができました。 実際の検査では照明の光の反射加減等により見え方が変わる為、検査可否も変わる可能性があります。「未加工」「穴あき」の検査品は形状が異なる為、バックライト等を使用した検査方法となる可能性もあります。また、「ダレ」の検査では「ダレ」の大きさ等により検査可否が変わる場合があります。

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【AI画像検査事例】金属断面のキズ検査

【AI画像検査事例】金属断面のキズ検査

AI画像検査ソフトで金属の断面部の「芯きず」の検査します！

黄銅製品メーカー様からサンプル品を送付いただいて金属の断面部の「芯きず」の検査をしました。強度と耐摩耗性が求められる金属製品ではキズや気泡は注意すべき不良です。 【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断面部全体の「芯キズ」を1.14秒で検出することができました。　左画像はマスター画像です。ピンクの枠は設定した検査枠です。右画像は検出したキズ（拡大）です。赤い色が検出したピクセルで何ピクセル以上を検出した場合不合格と設定するかはお客様で設定していただきます。 カメラ（レンズ）→リング照明→検査品を直線上へ並べて設置することがポイントとなる検査です。

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【AI画像検査事例】筒形フィルターの異物を検出

【AI画像検査事例】筒形フィルターの異物を検出

筒形フィルターの異物（繊維・ほこり・毛髪・粉塵）を検出します。

工員による目視検査では検査員によって「良品」「不良品」の判断基準にバラつきがあることも多く程度によって判断を迷うようなものであればあるほど検査結果がバラバラになる傾向があります。 画像検査システムで安定的で生産効率の良い検査をご検討ください。 左の画像はカメラとレンズ、照明の環境です。右の画像は「アノテーション」と呼ばれる、検出を行う部分を枠で囲む作業です。 枠で囲まれた部分を「学習」させることにより検査画像中から検出対象を検出できました。検査品を回転台の上に置き、回しつつ検出の検証を行い 検証時の想定では 1 本あたり 60 秒程で検査を行うよう想定しました。粉塵については目視で不良を確認することができなかったため設定や検出ができませんでした。不良部分撮影できない場合は検査は難しくなります。撮影には工夫が必要です。

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【AI画像検査事例】牡蠣の身の黒点と卵の検出

【AI画像検査事例】牡蠣の身の黒点と卵の検出

AI画像検査ソフトで貝の牡蠣の剥き身の不良判定を行います！

魚介や果実などの食品は大まかな形はにていますが、画像検査としては形が安定せず、大きさや熟成具合で色やふくらみが変わってくるため難しいとされてきました。 弊社検査ソフトDeepSkyはこういった形が少しづつ違うワークの検査を得意としています。 今回は食品工場などで活躍する自動化ロボットを制作するメーカー様からのお問合せで貝の牡蠣の剥き身の不良判定を評価しました。牡蠣の出荷時期ではないためいただいた画像での検査です。 【検査設定と検査結果】 お送りいただいたサンプル画像を 弊社で検証いたところ卵と黒点の検出は可能でした。 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。弊社ソフトでは色のみで検出しているのではなく、テクスチャー（表面の質感）もプラスした判断ができます。 それに加え、位置固定の必要がなく、たとえコンベア上で複数の牡蠣が様々な位置や向きで 流れた場合でも判定が可能です。

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【AI画像検査事例】結束バンドの有無

【AI画像検査事例】結束バンドの有無

AI画像検査ソフトで結束バンドの有り無しの検査を行います！

ワイヤーハーネスのメーカーでは複数のハーネスを束ねる工程もあります。 電子部品については従来型「EasyInspector」での検査も多いですが、DeepLearningを使用した「DeepSky」と組み合わせて運用いただくとよりクオリティの高い生産につながる場合もあります。 【検査設定と検査結果】 様々な色のハーネスであっても、裏表関係なくバンドを良好に判定ができました。今回いただいた画像では視野が大きく検出が難しくなりがちです。拡大して撮影すると精度が上がることをご案内しました。画像の数字はAIの自信度％（認識点数）です。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky 現行EasyInspector2にはAI機能を搭載しており、様々な色や形のある不良の検査にも対応しています。お客様の検査対象物に合わせてソフトのご提案を行います。

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【AI画像検査事例】金属部品のバリと黒点

【AI画像検査事例】金属部品のバリと黒点

AI画像検査ソフトで金属部品のバリと黒点を検出します！

産業用機械の設計やソフトウエアの開発をされているメーカーから微細な精密機械の検査についての問い合わせがありました。サンプル品の送付が難しい場合には写真をお送りいただいての検証も可能です。良品と不良品の仕分けを目視検査でしているところを画像処理で自動判定化できないものか検討中でした。 【検査設定と検査結果】 金属品のバリ、黒点の判定は可能でした。カメラ2台使用する構成で、それぞれ0.5倍のマクロレンズと35mmの単焦点レンズを使用する想定での報告となりました。送付画像による検証でありましても、詳細をお聞かせいただいてカメラなどの撮像環境ご提案もできる限りサポートしています。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky学習版 検査個所数：画面全体1ヶ所（バリ、黒点を見つける）

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【AI画像検査事例】メーター文字読み取り

【AI画像検査事例】メーター文字読み取り

AI画像検査ソフトでメーターの文字を読み取りします！

お問い合わせいただいた道路管理業者では弊社ホームぺージからダウンロードできるEasyInspectorの60日お試しサービスをご利用頂いています。設定方法、検出方法のお問合せがありました。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「OCR　Pro」機能を使用することにより1カ所を0.25秒で判定することができました。頂いた画像を処理したところ一応全て読めたのですが、 一部設定を駆使して無理やり読んでいる部分があります。いただいた画像の１枚にあるように下一桁のように数字が全部写っていない場合は読み取りが安定しないです。安定して読み取りを行うためにはもう少し大きく数字を写してあげる必要がありそうです。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector 現行『EasyInspector2』RD(ReaDing)パッケージ【OCR（文字認識）】【機械学習OCR】で検査できます

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【AI画像検査事例】接着剤の塗布切れ

【AI画像検査事例】接着剤の塗布切れ

AI画像検査ソフトで接着剤の塗布切れを検査します！

スピーカーなどの音響システムメーカーさまからの評価依頼です。 お問合せ以前はライン作業員が目視で1日10,000台もの検査でした、黒い樹脂に黒っぽい接着剤のため目視・カメラ共に非常に見えにくい特性のあるワークのためお困りでした。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorで検査することが困難だったのでDeepSkyというディープラーニングを活用した製品を使用しました。ひとまず今ある画像で学習を行ってみたところ検出は可能でしたが、データ数も少なく、写りも非常に検査し難いもののため、精度の面でより詳細な検証が必要と思います。ただ検出自体は一応できましたので、その様子が分かる資料として上部の画像を報告しています。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky

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製造業向け AI外観検査ソフトウェア「gLupe」（ジールーペ）

製造業向け AI外観検査ソフトウェア「gLupe」（ジールーペ）

良品画像を数十枚登録するだけで、外観検査用AIが構築できる。

・AI構築に必要なのは、良品画像だけ。 　AI学習用のデータ収集に苦労していませんか？ 　gLupeであれば、AI学習に不良品画像は必要ありません。 　良品画像数十枚だけで、手軽に始めることができます。 ・AIが良品の特徴を自動学習。 　登録した良品画像からAIが良品の特徴を自動学習し、 　良品と特徴が異なるものを不良として検出してくれます。 　画像処理のように細かいパラメータ調整は不要です。 ・独自のAIアルゴリズム 　gLupeは独自に開発したAIを採用しています。 　AIの得意・不得意を理解したうえでのコンサルテーション、 　製品のカスタマイズ開発もご相談ください。 ※「gLupe」の開発元は、株式会社システム計画研究所です。 　製品に関するご相談は、株式会社システム技研までお気軽にご相談ください。

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【外観検査の知識】 ディープラーニングにおける解像度の考え方

【外観検査の知識】 ディープラーニングにおける解像度の考え方

ディープラーニングにおける解像度に対する考え方についてご紹介します！

「検出力を向上するために高解像度のカメラを使いたい」というお声をよくいただきます。ルールベースの画像処理の場合高解像度の画像を使用すると分解能が良くなり検出力が向上する傾向にありますが、ディープラーニングではその限りではない場合があります。ディープラーニングにおける解像度に対する考え方について、大雑把ではありますが下記に簡単に解説致します。 （図1）の(1)～(3)のような画像があるとします。 (1)全体の面積10×10、灰色の四角形の面積4 (2)全体の面積20×20、灰色の四角形の面積16 (3)全体の面積10×10、灰色の四角形の面積16 (2)の灰色の四角形の面積は(1)に比べて4倍大きいですが、全体の面積に対する灰色の四角形の比率で見れば(1)：4/100、(2)：16/400であり、どちらも4％分しかありません。 ディープラーニングにおいて、「灰色の四角形の検出しやすさ」という意味では、(1)と(2)はほとんど同じです。

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【AI画像検査事例】成型部品の不良箇所の検出

【AI画像検査事例】成型部品の不良箇所の検出

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！

精密部品などの高精度の樹脂成型部品のメーカーでも弊社の検査ソフトをご検討です。 運用の状況や希望を把握する以前の簡易検証では従来型ルールベース方式の検査ソフトとAI（ディープラーニング）を使用したソフトどちらがより希望に合うか検討するため両方のご報告をする場合もあります。 【検査設定と検査結果】 左の画像EasyInspectorの検出の拡大画像ではワーク が収まる程度の視野に設定して不良サンプルを検査したところ、黒点や汚れの 検出自体は可能でした。 ただ検査する領域の中に形状の凹凸や輪郭の影が有る場合、それを誤検出してしま う可能性があります。従来型のソフトでは位置ズレの影響を受けやすくなります。 右の画像はDeepSky を使用した場合です ディープラーニングにより不良を学習し、画像上から不良箇所のみを検出します。 その性質上、適切に学習を行えばパッド吸着によるバラツキがあった場合でも目的の不良 箇所の検出が可能です。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector・DeepSky ※現行EasyInspector2はAI機能も搭載しています。

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【AI画像検査事例】製品のラベル銘板の検査

【AI画像検査事例】製品のラベル銘板の検査

AI画像検査ソフトでラベル銘板の異常を検出する検査を行います！

画像検査ソフト『EasyInspector』では、様々な検査ができます。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います。 【検査設定と検査結果】 お預かり中のサンプルで検証した結果、EasyInspectorの「マスター画像との比較」機能や「BAR/QR/OCR」機能を用いて銘板に反りが無い状態で、一部マスクの設定をすることで異常の検出は可能でした。 当社では自動車部品などの製造業の盛ん静岡県浜松市にて様々な産業用機械、制御機器メーカー、エンドユーザーのお客様がいらっしゃいます。2000例以上の提供、サポートしてきた実績もあり、売り切りで組み込みやすい検査ソフトを開発しています。

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【AI画像検査事例】金属部品のワレの検出

【AI画像検査事例】金属部品のワレの検出

AI画像検査ソフトで金属部品のワレを検出します！

自動車部品などの高品質な鋳造・機械加工、塑性加工、音響製品の製造･販売し国内外に納品している以前からお取引のあるメーカー様から簡易検証のご依頼です。今回は部品の割れについてです、いただいた画像を用いトライしました。 「ワレ小」についてはサンプル数がある程度確保できているため、検出できなかったものについて理由を予想することができました。 「ワレ大」、「腕部ワレ」に関してはサンプル数が少ないためか今回の検証では十分な結果を 得ることができませんでした。 報告書では「ワレ小」の画像を中心に掲載し、その他の不良については参考画像として掲載 しています。 今回の検証で実際に検出できたワレよりも、小さい・細い・短い・薄い・暗いなどの判別し にくい要素があるものは検出できていません。 「小さい・細い・短い」に関しては視野全体に対してサイズが過少なために検出できていない可能性が高く、視野を分割することで今の解像度のままでも検出できる可能性がありま す。 「薄い・暗い」などは撮像方法の検討が必要かも知れません。またワレの深さが浅いなど根 本的に写りにくい種類の不良がある場合は検出の難易度が高いです。

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【AI画像検査事例】ワッシャーの表裏

【AI画像検査事例】ワッシャーの表裏

AI画像検査ソフトでワッシャーの表裏を判別します！

自動車用高性能部品や精密加工品メーカー様からのご依頼でワッシャーの表裏を判別しました。 弊社にもワッシャーは数種在庫がありましたのでお客様送付のサンプルではなく、こちらで準備した模型で判定し簡易検査のご報告をしています。 【検査設定と検査結果】 弊社にあるワッシャーで確認してみたところダレ有りと無しを別の物として認識することは可能でしたので、恐らくお問い合わせの検査も可能と考えております。画像では弊社のDeepSkyというソフトを使用し、ダレがある側を「オモテ」、平らな側を「ウラ」として学習させ、判定を行っております。より詳細な検証を行うにあたり、一般的には２つ方法があります。 (1)お客様側で検査可能な画像をご用意頂く方法検査物とカメラのレンズ先端までの距離を固定して、良品/不良品を真上から撮像した画像をご用意頂ければ弊社にて検査可否を検討させて頂きます。 (2)貸し出し機を使用してお客様側で検証を行って頂く方法弊社の貸し出し機器を使用してお客様側で直接検査可否の検討を行って頂くことも可能です。機器の貸出し状況によっては順番をお待ち頂く場合があります。

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