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外観検査ソフト(目 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】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。

  • 画像処理ソフト

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【AI画像検査事例】バーコードの読取とラベル表記

【AI画像検査事例】バーコードの読取とラベル表記

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。

  • 外観検査装置

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【AI画像検査事例】コネクタのはんだの検査

【AI画像検査事例】コネクタのはんだの検査

AI画像検査でコネクタのはんだを検査します！

電子部品メーカーからコネクタのはんだの検査の依頼がありました。ホームページからのお問合せで、サンプルを送付いただく事になりました。 【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2カ所のはんだの有無を検査できました。左の画像は検査部分を枠で囲う設定の画面を拡大しています。右の画像は半田の影部分を検出して青色の枠で合格の判定です。影を閾値以上検出したら合格となるように設定しています。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector（旧EasyInspector） 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【指定色の有無】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

  • 画像処理ソフト

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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。

  • 画像解析ソフト

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【AI画像検査事例】バルブ開閉と7セグ表示器の監視

【AI画像検査事例】バルブ開閉と7セグ表示器の監視

バルブの開閉と7セグ表示器を同時に読み取りします！

今回の簡易検証は化学メーカー様より、バルブの開閉と7セグ表示器の監視を画像検査できないか検討されているとのことで写真を送っていただきました。 画像はEasyInspectorの「指定色の有無検査」機能を使用することによりバルブの開閉の1カ所を0.38秒で検査することができました。黒色が枠内に任意のピクセル数あれば、又は無ければOKといった設定です。右の画像で緑で検出している取っ手が右の画像ではバルブが開き映っていないため不良として赤枠で表示されています。 もう一つの7セグ表示器は「メーター読み取り」機能を使用して５文字の数字を0.35秒で読み取りができました。数字と背景のコントラストが少ないため、読み取り精度が安定せずカメラやメーターの位置を工夫する必要も今後でてくるかと思います。 【使用したソフト】 EasyInspector（旧EasyInspector） 現行『EasyInspector2』 CL（color）パッケージ【指定色の有無】 CP(制御盤･ControlPanel)パッケージ【メーター表示読取】で検査できます。

  • 外観検査装置

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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。

  • 画像処理ソフト

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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。

  • 画像処理ソフト

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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。

  • 画像処理ソフト

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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。

  • 画像処理ソフト

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【AI画像検査事例】ハトメ有無検査

【AI画像検査事例】ハトメ有無検査

AI画像検査ソフトでハトメの有り無しとラバー部品有り無しの検査をします。

自動車部品などの金属プレス加工製品でもハトメを取り付ける工程がよくあります。 今回はハトメの有り無しとラバー部品有り無しの検査をします。良品と部品が付いていない不良品を送付いただきました。 【検査設定と検査結果】 DeepSkyの検査機能を使い良品と、部品が全部ついていない不良品だけを教師として使用してランダムな位置のハトメが無いものをNGにすることができました。 ハトメ（とラバー部品）が正しい数量検出されたときのみ合格となるよう設定しています。ハトメがひとつでも無いと、数量不一致でNGとなります。 「どこのハトメが無いのか」まで確認したい場合はエリア指定の機能を使用すれば可能ですが、ひとまず今回はOKかNGかだけを判別するような設定で行いました。 左の画像は「アノテーション」と呼ばれる覚えさせたい部分を囲う作業です。 右の画像は検出枠の画像です、数字はAIの自信度数％で「認識点数」と呼んでいます。

  • 画像処理ソフト

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【AI画像検査事例】QRコードの読み取り

【AI画像検査事例】QRコードの読み取り

AI画像検査ソフトで2カ所のQRコードを読み取り、記録をします！

インフラシステムを手掛ける以前からお取引のある会社からのお問合せです。QRコードの読み取りの検査で、サンプルを送付いただき、どのくらいの大きさで読み取りが可能になるか検証しました。 実用性の高いコードとして、いたるところでQRコードを見かけます。当社の検査ソフトではCSVや画像による検査結果保存が基本的な機能として搭載されています。メーカーの様々な管理に弊社のコード読み取り機能をお役立ていただいています。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「Bar/QRコード読取」機能を使用することにより2カ所のコードを読み取ることができました。 左画像で表示している不合格は「QR 幅：約 33 ピクセルでは読み取り不可」の状態です、「QR 幅：約 40 ピクセルでは読み取り不安定」、右の画像で表示している合格は「QR 幅：約 47 ピクセルで読み取りが安定」しました。 1400 万画素カメラ、８ｍｍレンズの組み合わせで何パターンか読み取りテストしました。 QR コード 1 個分の幅が 50 ピクセル前後になるように環境を設定すれば読み取りが可能でした。

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【AI画像検査事例】ラベル位置や部品の有無

【AI画像検査事例】ラベル位置や部品の有無

製品に取り付けるラベルの位置、記載されている文字の検査、および実装部の品種の確認、ネジの有無の検査を一度に検査します！

弊社ソフト「EasyInpector」で生産性を上げたいとのことで汎用性の問い合わせでした。 １回の検査する面の撮影画像の中に14か所の判定項目がありました。 【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」機能を使用することで、すべての項目の検査を設定し1.29秒未満で判定することができました。 枠番号001はワークが回転のズレが出た際に全体の画像が回転しないように設定 枠番号002.003.004では、文字が正しく表記されているか 枠番号005～010ではラベルが正しく張り付けられているか位置ずれを検査 枠番号011.013.015は実装部品の種類、位置 枠番号012、014はネジの有無の検査の設定をしました。 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。

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【AI画像検査事例】レモンの等級判定

【AI画像検査事例】レモンの等級判定

AI画像検査ソフトでレモンの等級を判定をおこないます！

従来のルールベース方式の画像検査では難しい案件でもAI（ディープラーニング）を使用した「DeepSky」では今までできなかった、様々な検査に応用いただけます。 人による目視検査といえば中小企業を思い浮かべる方が多いですが、検査ついては大企業においても同様で意外にも自動化が進んでいない部分があります。生産に比べて検査の自動化が遅れている一方、検査員の高齢化や人手不足が問題となっています。 検査の自動化で効率の良い生産に当社がお役に立てると幸いです。 【検査設定と検査結果】 頂いた画像でレモンの等級判定の検証を行いましたところ、約86％の確率で４つの等級を判別することができました。サンプル数が少ないためこの値は参考程度とお考え下さい。サンプル数を増やしていけばより精度の向上は見込めると考えております。 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。サンプル数の少ない検査でも効率よく安定した検査を実現できます。 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。

  • 画像処理ソフト

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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。

  • 外観検査装置

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