更新日： 集計期間:2025年11月19日～2025年12月16日
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精密なダイカスト製品の「打痕・圧痕・切子詰まり・大穴巣」を検出します！
様々な分野、業界で弊社の画像検査ソフトはご検討いただいています。AI（ディープラーニング）と画像検査との組み合わせはソリューションレベルの高い分野でもお役に立ちます。DeepSkyで効率の良い検査をお勧めします。 【検査設定と検査結果】 お送り頂いたサンプル品にて検証した結果「打痕・圧痕・切子詰まり・大穴巣」の検出及び合否の判定は可能でした。 今回は DeepSky という、いわゆる AI（Deep Leaning）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、認識ができます。 実際の運用では様々なパターン（サイズ・特徴）の傷が想定されますので、教師画像を増やす必要があります。
AI画像検査ソフトで半田ブリッジの有り無しを検査します！
半田ブリッジの有り無し検査は数多くお問合せをいただく不良の一つです。写真を送付いただいての検証です。 各方面で弊社の安価な検査ソフトを使用しご活用いただいています。 御社でも安定的な製品製造を弊社検査ソフトでサポートさせていただければ幸いです。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「輝度変化検査」機能を使用することにより連なった半田1カ所の半田ブリッジを0.04秒で判定することができました。 右画像のピンクの枠は検査枠です。左画像の緑の線が輝度を表します。半田の間の明度の低い部分（黒色部分）がいくつ検出するかにより合否を判定し、半田ブリッジは緑のきれいな波線にはならず不合格となるように設定しています、今回の場合はカウント6と測定されたら合格です。その他チップやコンデンサの有り無し、極性向きなど全部で10カ所の判定が同時にできました。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector710 検査個所数：10ヶ所
AI画像検査ソフトで箱詰め製品の有無を検査し判定します！
樹脂加工メーカーの製品を出荷する時、間仕切りされた段ボール箱に製品が全て入っていなければいけない場合があります。作業員が1つ1つ手作業で箱詰めをしているため、製品の数が足りない不良を出荷してしまう事がありました。解決方法として、画像処理で製品有無を確認するという手段を選びました。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「色比較検査」の「指定色の有無検査」機能を使用して、600mm x 400mm程度の箱の中にある、30個の製品の有無を検査しました。検査枠から、製品の色を検出したら合格、なければ不合格となる設定にして、検査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：400mm x 600mm 検査対象の最小サイズ：約35mm x 150mm 検査個所数：30箇所 カメラ解像度：画像のためなし 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【指定色の有無】で検査できます。
「毛髪」「プラスチック片」「ビニール片」「虫」の混入を想定した検証を試みました。
食品業界では以前から異物の混入は大きな課題です。 今回は 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。 左上の画像はアノテーションと呼ばれ検出させたい箇所（異物）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。 画像では「毛髪」「ビニール」「虫」を検出しています。しかし米飯の上のゴマに混ざった虫については判定ができませんでした。ゴマと虫の違いを明確に撮像する必要があります。 使用したソフト 使用ソフト：DeepSky
ソフトウェアを利用して既存設備を活かして外観検査の自動化を実現しましょう！
電子部品や半導体チップなどの外観検査でこのようなお悩みはありませんか？ ■オペレーターの熟練度により検査結果がにバラつきがあり、欠陥の見落としや過検出が減らない ■どこまでを不良と判断すればよいのか、基準が設けられない ■AIは導入したいが、多くの不良画像が無く学習ができないと言われてしまった ■高性能な外観検査装置を導入したいが、導入コストが高い VIS ImageAnalyzerは画像解析に30年以上携わっているなかで開発されたアルゴリズムと最新のAI、機械学習の機能を組み合わせたソフトウェアです。 AI搭載の良品比較機能で目視検査特有のバラつきにも強く、従来の画像処理法では難しいような濃淡の少ない欠陥や汚れなども検出します。 また、ソフトウェアのみでの導入が可能なため、お持ちの装置ので撮影した画像を利用していただけます。そのため、高額な費用を抑えて導入をご検討いただくことができます。 ※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。
フィルム加工の工程での異物、微細な「黒点」や「白点」の検査をします！
フィルム加工の工程での異物、微細な「黒点」や「白点」の検査のご依頼がありました。サンプル画像が届き、簡易検証を行いました。 「日本品質」という言葉があります。日本のモノづくりが誇る品質を表した言葉ですが、これを支えているのは製造現場の各工程です。検査の工程は製品品質に直結する最後の砦であり、技術の発展著しい今後、その重要性はますます高まっていくことが予想されます。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「傷ブツ」機能を使用することにより2カ所を検査することができました。 左の桃色の円が検査範囲を設定するマスター画像です。右の画像はブツを検出した検査結果の不合格を赤枠で表示しています。 ご来社いただいて検査結果をデモンストレーションを見ていただく流れになりその後はデモ機をエンドユーザー様にお貸出しして体感いただいて、設定方法や感覚をお試しいただいて購入をお願いしています。
基板に印字されている文字の読み取り検査と記録を行います！
今回お問い合わせのあった電子部品メーカーでは電子部品に記載されている文字の読み取りを記録していきたいと、製品管理の自動化を検討されていました。基板に印字されている文字の読み取りの簡易検証です。 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、様々な業界で製品管理にお役立ていただいています。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「OCR読み取り」機能を使用することにより1カ所、12文字の読み取りが可能でした。記録される画像のファイル名にシリアルの値を加える場合は自動的にリネームを行うようなソフトを作成するか、外部制御コマンドでファイル名を指定して画像保存する必要があります。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector710（旧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。
電子部品の基板の穴よりピンが見えているかどうかを簡易検証します！
工具や工作機器メーカーでも検査機器の導入をご検討です。 様々な分野で少子高齢化の影響により熟練労働者の確保が難しくなってきたことが大きな社会問題となっている昨今、人間の目視による点検や判定を画像解析にゆだねることで生き残りや起業成長を展開できる機会が到来しているように感じます。 【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13カ所のピンの有り無しを0.57秒で判定することができました。 左はライブ画像、右の画像は穴の中にピンが有る部分は「合格」判定青色となり、ピンが無い部分は「不合格」判定赤色の表示をしています。 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【指定色の有無】で検査できます。
AI画像検査ソフトで電子基板の寸法を検査します！
以前よりお付き合いのある電子部品メーカーでも別の検査で再度サンプルを送付いただきました。こういった事例はよくあります、今回も追加の簡易検証をご依頼いただきました。 【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1カ所の寸法を計測する事ができました。左の拡大画像は金属部から端部までの幅が規定値内の為「合格」判定となりました（青色の枠で表示）右の画像では金属部から端部までの幅が規定値外となった為「不合格」判定となりました（赤色の枠で表示） 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector 視野範囲：記録なし 検査対象の最小サイズ：2mm 検査個所数：1ヶ所 カメラ解像度：1400 万画素 解像度はおよそ 230 万画素（4608×500）程度に変更 レンズ焦点距離：：25mm（高画素用） レンズと製品との距離：約350ｍｍ 照明：蛍光灯照明 照明と検査品の距離：斜め上部200ｍｍ 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画像検査ソフトでギヤの欠けを判定します！
生産用設備の設計製作メーカーさまより検査依頼がありました。金属製品である「ギヤ」の欠けの判定です。NG品20枚・OK品5枚の画像を送付いただきました。 サンプル品を送付することが難しいワークも写真送付で検証することができる場合もあります。 【検査設定と検査結果】 DeepSkyの検査機能を用いて金属ワーク（ギヤ）の欠けを良好に判定することが可能でした。 検出させたい部分を矩形で囲む設定作業をアノテーションといいます、今回の場合は不良部分のみを囲い学習させました。画像は検出枠です。数字はAIの自信度数％（認識点数）。認識点数が低い場合や誤判定がある場合は追学習することができます。 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、形の様々な不良を見つけ出せること、金属製品などの光沢のあるワークの不良検出が得意なことがあり数多くの金属製品検査の評価をご報告しています。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky学習版 検査個所数：1ヶ所（画面全体から不良を検出）
AI画像検査ソフトで空調機器メーカーで制作されている部品の検査を行います！
当社は自動車部品などの製造業の盛ん静岡県浜松市にあります。多様な産業用機械、制御機器メーカー、ユーザー様が主なお客様です。1000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。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「指定色の有無検査機能」機能を使用することにより1カ所の検査を行いました。枠は円環（オプション）を使用していますが、ワーク全体を囲ってしまい 黒い背景部分とつなぎ目部分をマスク機能で検査対象外にすることで通常枠でも検査可能と思います。左画像のマスク機能では検査しない部分を「非検知ピクセル設定」しているためタクトの短縮や誤検出をなくすことができます、利便性の高い機能です。右の画像は検出結果です。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector710 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【指定色の有無】で検査できます。
AI画像検査ソフトで白菜の外観検査をします！
食品メーカーでも外観検査システム導入は急増しています。 形状が安定しないため今まで外観検査は難しいとされてきましたが、技術の発展と人口減少による人手不足のため今後もお問い合わせは増えると予想しています。 私たちの快適な生活に直結する製造業界でお役に立つことが弊社の使命です。 【検査設定と検査結果】 OK10 枚、NG29 枚の合計 31 枚を教師データとして使用しました。左の画像のように検出したい対象箇所を枠で囲み、種類ごとにラベルを付与しました。 ラベル名は下記の様に設定しました。 教師データでの判定ではやはり誤検出はありませんでした。非教師データ61枚ではNGをOKと判断したものが15枚ありました。形状が安定しないワークでは教師画像を増やし、追学習することで検出の精度を上げることができます。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：DeepSky学習版 検査個所数：1ヶ所画面全体から不良を探す カメラ解像度：130万画素 レンズ焦点距離：12mm
製菓メーカーの製造年月日が段ボール箱への印字されているかを簡易検証します！
今回お問合せの製菓メーカーは他の業種と同じように段ボールに梱包して納品されています。 製造年月日が段ボール箱への印字されているかを簡易検証します。 今回お問合せいただいたEasyInspector（従来型ルールベース式画像検査ソフト） は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おります。 EasyInspector「指定色の有無検査」という機能を使用する想定です。インクの色を指定して、それが指定した範囲内かどうかでOK/NGを判定します。左の画像では指定した色が赤色でピクセル検出されて合格の青枠を表示しています。右の画像では指定した色が検出できなかったため不合格の赤枠を表示しています。 逆側と合わせて2か所同時検査することも可能です。その場合カメラを2台使用することになります。
外観検査とは？自動化の注意点と最新AIの使い方、海外の動向
製造業において、企業の信頼を維持するための品質管理・品質保証は欠かせない業務です。品質管理業務の中でも多くの部分を占めるのが「外観検査」です。各工程において外観検査を行うことにより下流工程の歩留まりが向上し、不良の流出も未然に防ぐことができますが、同時に製造コストを押し上げ、場合によっては外観検査がボトルネックとなって生産能力が落ちてしまう原因にもなりかねません。 ここでは外観検査の自動化の注意点、従来の画像処理と最新AI画像処理の違いや海外での外観検査の動向について解説します。 ■外観検査とは？ ■外観検査の主な検査項目 ■目視検査の代替としての自動外観検査 ■目視検査のメリット・デメリット ■自動外観検査のメリット・デメリット ■自動外観検査の導入ステップ ■AI（ディープラーニング）外観検査は従来の手続き(ルールベース)型画像処理に取って代わるのか ■外観検査で手続き型画像処理を使う場面 ■外観検査でAIを使う場面 ■外観検査を自動化する際の注意点 ■海外における自動外観検査の動向 ■まとめ ■低価格で導入できる外観検査システム ※関連リンクをご覧ください。
液体の状態（汚水の処理が十分にされているか）をAI画像検査で検出します！
汚水の処理について産業機械メーカー様よりの相談いただきました。十分に処理が完了しているかどうかを検査します。 当社スカイロジックではAI、IoTなどの最新技術を研究し、お客様が使いやすい製品群に転換しています。例えばAI分野ではディープラーニングによる柔軟な認識が可能なDeepSky、IoT分野では数十台のネットワークカメラからの画像を処理するEasyMonitoringをラインナップしています。 EasyInspectorの「傷ブツ検査」機能を使用することにより１カ所、画像全体の処理状況を検出しています。EasyInspectorで検査する場合は撮像環境を安定させる必要があります。今回検出することは出来ましたが、運用としてはAI（ディープラーニング）を使用した検査ソフトをお勧めしています。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector310（旧EasyInspector） 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【傷・ブツ検出】 『EasyMonitoring2』で検査できます。
