121～135 件を表示 ／ 全 404 件
部品寸法の検査良否を判定し、結果を記録します！
工作機で加工した部品寸法の検査良否判定について、現在の目視による基準から、データに基づいた基準にする検討をしている空気圧機や制御機器メーカーのご担当者よりご相談がありました。 製品の寸法を記録に残したいご要望でサンプル画像をいただきました。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorとDeepSky両方の検査を簡易検証を行いました。どちらも検出することは可能でした。 弊社では必要に応じて従来型ルールベース方式の検査ソフト「EasyInspector」（検出結果は左画像です）とAI（ディープラーニング）を用いた「DeepSky」（検出結果は右の画像です）両方のご提案をすることができます。 記録方法としては、SCV（Excel）と検査画像を残す方法があります。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector DeepSky
ホワイトバランスについて説明します！
現在、画像について多くのことを学んでいる日々なのですが、「良い画像を撮影する」ということが重要であることを実感しています。 カメラには様々な機能が搭載されており、きちんと適した設定にすることができたら良い画像を撮影することができるようです。 そんな設定機能の中の一つに「ホワイトバランス」があります。 画像処理素人であった私は、聞いたことはあるけどいったい何をしているんだ？と思っておりました。 気になって調べたところ、面白かったのと役立ちそうでしたのでご紹介します。 ※詳しくは関連リンクをご覧ください。
AI画像検査ソフトでくぼみとシートポストを検出します！
以前よりお取引のある海外に展開されているオーディオ機器メーカー様から新しい案件の簡易検証のご依頼です。AI（ディープラーニング）を使用した検査ソフト「DeepSky」をリリースした当初から様々な案件をお問合せいただいています。 大手であっても意外と検査は自動化されていない現状があります。 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。 工員の高齢化などによる人材不足が顕著になる中「日本のものづくり」を守るために画像検査で業務効率アップをご検討ください。 【検査設定と検査結果】 お送り頂いた画像で全体を括ってアノテーションして試しましたが、 思うように識別できず、御社で検証して頂いた様な結果と同様になりました。OKだけを学習させる方法でもNGの9割近くをOKとしてしまいました。 ただ、昨日ご提案した様な位置決めをしてエリア内の検出個数で判定する方法を仮定し、シートポスト、くぼみを学習させて（5教師画像枚）検証したところ今回頂いた画像でしたら100％正しく検出できました。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky
AI画像検査ソフトでプラ成型品の微妙なショートを検出します！
今回お送りいただきましたサンプルには欠損の大きい明らかなショートと一見ショートに見えにくい微妙なショートがありました。 微小なショートでもショートに伴う表面粗さが出ていることが確認できました。 EasyInspectorによる検査では「マスター画像（お手本）になる良品」と「１番検出が難しそうな不良品」を送っていただくとわかりやすくご報告できます。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「色比較検査・マスター画像との比較」検査機能を使用し0.45秒で検査することができました。形状はマスター画像と近い微妙なショートでも表面の粗さを検出（白く反射）して不合格と判定しました。写真の中にある矢印マーキングも白ですが、今回は非検知ピクセルの設定により検出対象より除外しました。
AI画像検査ソフトで樹脂成型品のバリを検出します！
感知機器メーカーさまからお問合せがあり、バリの検出依頼です。ワークの輪郭がはっきりと写った画像さえ撮ることができれば検出自体はできると思われ、どうやってその環境を整えるかがポイントになってきます。 バリについても様々な業界でご相談があります、弊社検査ソフトを使用してより安定的な製品出荷にお役立ていただいているお客様は多数いらっしゃいます。 【検査設定と検査結果】 画像にありますように精度高くバリを検出しています。 今回検証で使用した教師画像は120枚でした。 これは良品/不良品を10枚撮像し、それぞれの画像を30°ずつ回転させて×12したものです。 シンプルな運用方法としてはパーツフィーダーからバックライトコンベアにガイド沿いに流して、センサーで1個ずつ引っ掛けながら検査する内容をご報告しました。
AI画像検査ソフトで電子部品の付着物を検出します！
既に弊社の検査ソフト「EasyInspector」を運用いただいている電子部品メーカー様から新たに電子部品の付着物を検出できないか簡易検証のご依頼をいただきました。 【検査品の概要】 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カ所を0.94秒で検査することができました。 マスク機能「非検知ピクセル」の設定をして検査する場所を指定しています。 画像の水色の部分はすべて非検知と設定していることを表しています。非検知ピクセルを設定すると検出しなくで良い部分の誤判定がなくなることと、検査タクトが短縮できるメリットがあります。 弊社では導入いただいたお客様からの検証のご依頼や設定方法、撮像方法のサポートにも日々対応しています。 【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】で検査できます。
AI画像検査ソフトでナットの寸法を計測し合否判定します！
トラック部品などのミッション用パーツメーカー様からナットの計測についてお問合せをいただきました。 従来の手法による「画像解析」「画像処理」はこのままAI（ディープラーニング）に取って代わることになるのかというとそうでもないと思っています。お客様のご希望や運用状況によってより安価にお役に立つ提案を無料の簡易検証では検討してご報告します。 【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1カ所の寸法を0.52秒で計測することができました。左画像、良品は基準値内の検出となり「合格」判定となりました。右の画像、異なるナット（高さの異なるナット）が付いている場合は高さの基準値を超える 検出となりましたので「不合格」判定となりました。
AI画像検査ソフトでネジの傷や打痕を検出します！
各種モーターを手掛けるメーカーでは弊社のAIを用いた画像検査ソフト「DeepSky」に販売当初から興味をもっていただいておりました。今回はネジの傷や打痕を判定します。 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】 お預かりしていたサンプル品にて検証した結果、傷の検出は可能でしたので良好な検査結果のご報告ができました。弊社でのデモンストレーション、Web会議、デモ機貸出サービス等のご要望には無償でお応えできます。デモ機貸出期間は1週間程度でご案内しておりますが数に限りがありますのでお待たせする場合もあります。左の画像はアノテーション、右の画像は良好に判定している検出枠です。
印字する際に印字の欠け・カスレや、黒点による不良を出荷するという問題をスカイロジックのAI画像検査ソフトが解決します！
商品説明などのラベル製造業界では、一度に何枚ものラベルを印刷することで生産性をあげています。一方、印字する際に印字の欠け・カスレや、黒点による不良を出荷するという問題も発生していました。この不良出荷は多くのラベル製造会社が抱えている問題でもありますが、改善する手段として画像処理ソフトを使用しました。 【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つのラベルに3つの検査枠を設けて印字の欠け、カスレ、黒点の合否基準値を設定し、複数個所のNG部分を検出します。上の画像では、カスレの部分（NG）が赤く表示され、OK部分はそのままの表示となっています。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：EasyInspector710 視野範囲：60x 70mm 検査対象の最小サイズ：約5mm 検査個所数：3ヶ所 カメラ解像度：130万画素 レンズ焦点距離：35mm レンズと製品との距離：約360mm 照明：室内灯 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【マスター画像との比較】で検査できます。
バーコードの読み取りとラベル表記が正しいか検出！
バーコードの読み取りとラベル表記が正しいかを簡易検証します。 EasyInspectorの「マスター画像との比較」機能を用い、お預かりしたサンプル品で検証を行いましたが、ラベルがトレイに貼り付けられた状態では誤検出が多発し、正常に検査を行うことは困難でした。良品のみお預かりしたため不良品の画像は弊社で作成しました。 バーコードの読み取りはラベルがトレイに貼り付けられた状態でも行うことができました。 【使用したソフト】 EasyInspector（旧EasyInspector） 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【マスター画像との比較】で検査できます。
金属製品の2カ所の穴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）を判定します！
自動包装機や医療機器のシステム設計のメーカーからのご依頼です。 弊社スカイロジックは 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あるかホームページの事例検索ツールでご確認下さい。 【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2カ所の穴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0.03秒で判定することができました。向きがバラバラの状態で検査する場合、DeepSkyという別のソフトでの運用も考えられます。今回はいただいた画像での簡易検証でした。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector710 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【マスター画像との比較】で検査できます。
AI画像検査ソフトで基板コンデンサの極性検査を行います！
近年の労働人口の減少は社会問題になっておりそのような中で品質を維持するためFA業界の検査へのAIの必要性は高まっています。音響機器メーカーでも弊社の画像検査ソフトをご検討いただいています。今回は基板コンデンサの極性検査の評価依頼です。 【検査設定と検査結果】 NG評価用の画像3枚を加えた合計23枚の画像で、教師データはOK5枚、NG5枚、評価用1枚の合計11枚としました。コンデンサの極性マーカーのみアノテーションし、12000step学習を実行し判定が可能でした。 DeepSkyは基本的に検出・判定に必要な機能だけ持たせており、お客様ごとの運用上で必要となるような機能については外部のアプリケーションを開発する方針をとらせて頂いております。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky学習版 検査個所数：8ヶ所
AI画像検査ソフトで鋸刃の摩耗を判定します！
鋸の刃でも他の金属製品と同じように未加工・打痕・圧コンやカケ・異物など多様な不良検出に苦労されているメーカーはあるようです。光沢のある金属ワークの画像検査は弊社にお問い合わせください。 今回は以前からお取引のある商社様からの検証依頼で鋸の刃の摩耗を検出します。 【検査設定と検査結果】 頂いたNG画像での判定となりました、良品との対比がうまくできず十分な設定ができない状況でも判定できたもの、やはり誤判定となってしまったものがありましたがひとつの結果としてご報告しました。 画像は良好に検出できた不良部を水色の枠で表示しています。数字は検査ソフトの自信度数％（認識点数）です。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky学習版 検査個所数：１ヶ所（画面全体から摩耗部分を見つける）
AI画像検査ソフトでタイヤの種類を判定します！
自動車部品などのタイヤの種類を判定する簡易無料評価を承りました。 今回は写真を送付いただいてのトライでしたが実際のサンプルを送付いただくことが一番信頼できる内容を提出できます。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】 左の画像はアノテーション（覚えさせたい部分を囲う作業）です。右の画像はＯＫの画面表示です。タイヤの文字をDeepSkyで判定しています。 画像やＣＳＶで記録する機能も搭載していますので周辺システムとの連携も容易です。一品種あたり登録可能な検出対象の種類は1～1000種類（ここでの種類とは「ネジ」「乾燥剤」「トマト」など、アノーテーションする際に使用する分類名のことをいいます。100種類を超えて検出対象の種類を増やした場合、検出率が下がることがあります。） 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky
冷凍食品に混入した毛髪を検出し判定します！
食品メーカーでは毛髪の混入は大きな事故になりかねます。食品や生もののお問合せでは画像を送っていただく方法でお願いすることがあります。その場合検出したい部分（不良）をはっきり撮影できるように照明やピントを調整した写真を頂けたら検証できます。今回は冷凍食品に毛髪を乗せた画像を送付いただきました。 【検査設定と検査結果】 冷凍食品のパターンでは検出結果が良好でした。冷凍状態であれば全体的に白っぽく写っており、黒い毛髪とコントラストが良く取れているためと予想しております。 ただ常温状態でも、単純に教師画像を増やしていけば検出できるようになる可能性はあると考えています。教師画像、学習ステップを増やすことで、追学習して精度が上がることがDeepSkyの強みです。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky学習版 検査個所数：1ヶ所画面全体から毛髪を見つける
