更新日： 集計期間:2025年11月19日～2025年12月16日
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装置に取り付けられているパネルの中に表示されている７カ所の検索項目、文字の読み取りと点灯の有り無しを検出
装置前面についているパネルの読み取りを簡易検証するご依頼です。 容器メーカー様からメールでお問い合わせがありました。装置に取り付けられているパネルの中に表示されている７カ所の検索項目、文字の読み取りと点灯の有り無しを確認するための画像を送付いただきました。 こういった装置パネルの読み取りはどの業界にも共通した事例と言えます。 様々な場所で弊社の検査ソフトはお役に立ちます。 【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5カ所の項目の表示を読み取り検証しました。左画像では1 文字ずつ認識でき、25 と読み取れました。右の画像では字間が狭く、個別に文字を認識できないため今の表示のままでは読み取りは難しいです。点灯の判定の方法は色々ありますが、ここでは灰色の検出量が基準値以上であれば合格、基準値に満たなければ不合格となるよう設定しました。
AI画像検査ソフトで32カ所のラベルの検査項目を網羅し判定！
取扱説明書は目視で検査しているお客様は、記載内容が多い事と文字が小さい為、検査で見逃しが発生してしまう事と検査時間がかかっていることがお悩みの高機能プラスチック樹脂メーカーから当社ホームページへお問合せをいただきました。 【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32カ所のラベルの検査項目を網羅し判定が可能でした。検証時の検査時間はおよそ15秒程でしたが、全体に検査枠を設置し更に細かく「ズレ補正」を行いますと2分程度の時間が 掛かりました。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：EasyInspector（旧EasyInspector） 視野範囲：約622 x 455mm 検査対象の最小サイズ：2mm 検査個所数：8ヶ所 カメラ解像度：1400万画素 レンズ焦点距離：12mm レンズと製品との距離：約540mm 照明：バー照明２本 照明と検査品の距離：左右の上部約100ｍｍより照射 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LEDチップが良品かどうかを検査します！
照明器具の販売をされている会社からのお問合せです。照明の元であるLEDチップが良品かどうか(欠損が無いか)の簡易検証です。 様々な検査システムを組み合わせることで製造ラインの無人化や省力化を推進するツールとして期待が高まっています。弊社の検査ソフトを応用してお客様のお役に立てれば幸いです。 【検査設定と検査結果】 検査品が画面内に収まる位置に設置し、EasyInspector「指定色の有無」検査機能にて設定をしました。 また、「計数モード」にて点灯個所が何か所あるかを設定しました。左画像は検査結果の拡大で緑色が指定した色の検出部分で数字は検出したピクセル数です。右の画像は今回の撮像環境です。
AI画像検査ソフトで電子基板の部品の付け間違いを検出します！
基板はお問合せいただく事例の中でも一番多いと言えると思います。今回も基板の簡易検証の依頼です。 当社では技術スタッフによる「簡易評価サービス」を無償提供しています。簡易評価で検出や判定ができた場合、実際の運用を想定したテストにあたる「実現性検証」を行い処理時間や判定精度などの評価を行うことがお勧めです。また、デモ機を無償で貸出ししており実際にユーザーが検査ソフトを体感いただく事もできます。 【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検査は可能でした。赤く塗り潰されているところは全て差異と認識された箇所です。 実際に部品の違いや有り無しを捉えている部分と、光の反射や角度の違い等を誤検出している部分があります。1回の撮像では小さ過ぎて差異をとらえきれなかったものでも、 その部分を拡大して撮像すれば異常の検出自体はできると思いますが、1回で検査できる範囲は狭まります。 【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画像検査ソフトでコネクタに取り付けられたハーネスの配線の位置を検査します！
電子部品メーカーからのお問合せです。コネクタに取り付けられたハーネスを検査します。 当社では技術スタッフによる「簡易評価サービス」を無償提供しています。簡易評価で検出や判定ができた場合、実際の運用を想定したテストにあたる「実現性検証」を行い処理時間や判定精度などの評価を行う流れになります。 また、デモ機を無償で貸出ししており実際にユーザーが検査ソフトを体感いただく事も可能で納得いただいてからの導入をお勧めしています。 【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。 簡易検証を行うためお預かりしたサンプルの画像を編集し色入れ替えた不良品の画像を作成しました。青色の表示が検査結果の合格、赤色の表示が不合格を表しています。
プリント基板のカードエッジの寸法を検出し、良品不良品を判定します！
プリント基板のカードエッジ加工部で検査不備があり、不良がエンドユーザーまで流出してしまい相手方のマザーボードコネクタ部を破損してしまう事故が発生し、恒久対策として自動検査をコストを抑えたシステムで構成したいとの電子部品メーカーからのご依頼です。 【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良品と不良品の差を検出し0.35秒で判定させることができました。 ただ、検証時の測定部は正確な先端部の幅ではなく画面の縦方向の寸法の測定となります。 左の画像はマスター画像（設定画面）ピンクと緑の線で囲い検査部分を指定します。右の画像は検査結果、合格は青で表示されています。
梱包資材の白ブツ、白点の検出検査と検査設定をしていきます！
今回のお問い合わせは容器や梱包資材のメーカー様です。以前より複数回のお取引のあるお得意様です。 当社の技術スタッフは日々様々なご連絡をいただきます。検査の設定方法や撮像環境についてのサポートを丁寧に行っています。 今回は梱包資材の白ブツ、白点の検出についての設定方法のお問合せです。 【検査設定と検査結果】 検査設定を「マスター画像との比較」から「指定色の有無検査」へ変更しました。画像は拡大したものです。 「マスター画像との比較」の場合、検査品毎の微妙な違い（表面の凹凸による光の反射具合等）も検出してしまい誤判定が多くなる恐れもありますが、「指定色の有無検査」でしたら白点のみを検出致しますので誤判定は少なくなります。 指定色を「白」（RGBが全て255）で登録し「色判定許容範囲」を「140」と致しました。「検出個所サイズ判定」の「計数モード」を「有効」に設定し「計数モード」を使用する事により個々の白点部分の大きさ（周囲長）毎にNGとするかOKとするかを判別する事ができます。
AI画像検査ソフトで細かい部品の計数の判定をします
プラスチック部品メーカーでは細かい製品の出荷での計数が負担となっています。 重量検査では誤差が発生してお困りでした。細かい部品の計数を簡易検証していきます。 DeepSkyではコンベア上のカウント対応の上位ソフトをご利用いただくことが出来ます。様々な運用方法でカウントできる仕様になっています。 【検査設定と検査結果】 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。検査タクトはEasyInpectorの方が短いです。しかしトレイに入れないワークの計数は判定が難しいため、今回はDeepSkyで検証することと致しました。左画像がアノテーション、右の画像は検出枠です。重なっていないピッタリと重なっているワークは誤判定がありますが、それ以外は良好に判定ができました。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky 計数に特化したアプリケーション『cazoetell』でも行えます。
カウントしたい部品をラベル付けして、合否設定して判定します！
部品の計数のお問い合わせは弊社に数多く寄せられます。近頃ではDeepSkyの上位ソフトとしてコンベア計数のソフトを開発しました。検査しながらカウントしていく、1000個カウントしたい場合には990でコンベアをランプ点灯させ作業員が１列に並べ、1000で、もう一度コンベアを止めると言ったご提案ができました。 こちらのお問い合わせでは作業台の上で静止した状況で正しいワークを23カウントするテストを試みました。 【検査設定と検査結果】 左の画像の設定ではカウントしたい部品を「ワーク」、その他の混合された部品は「対象外」とラベル付けしまし た。 上記画像の様に設定した場合、カウントしたい部品（ワーク）が 20 個あれば合格になる設定です。 右側の「Rs」は、検出させる認識点数を個別に設定しています。右の画像は検出画面の表示です。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：DeepSky 視野範囲：280x 200mm 検査対象の最小サイズ：2mm 検査個所数：8ヶ所 カメラ解像度：130万画素 レンズ焦点距離：6mm レンズと製品との距離：約330mm 照明：室内蛍光灯
金属製品のダレやスパッタによる変形を検出します！
金属製品メーカーではダレやスパッタによる変形が以前より課題になっていました。今回も、密着面に発生したスパッタが原因で不良品が発生してしまう事故があり商社を通してお問合せがありました。以前より弊社の検査ソフトを運用いただいているお客様です。 【検査設定と検査結果】 DeepSkyというAIを使用したソフトで検出ができました。DeepSkyでは画面全体の中から不良を探すといった検査が得意分野です。 左の画像はアノテーションと呼ばれる不良部分を覚えさせる教師画像です、右側は検出した画像で、数字はAIの自信度％（認識点数）です。スパッタ不良がとても小さく、ワーク全体を１台のカメラで検査することは難しい状況でしたので複数台のカメラでの検査をご提案しています。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：DeepSky 視野範囲：70x 60mm 検査対象の最小サイズ：1mm 検査個所数：全体1ヶ所 カメラ解像度：130万画素 レンズ焦点距離：6mm レンズと製品との距離：約110mm 照明：リング照明 照明と検査品の距離：約300ｍｍ上部より照射
AI画像検査ソフトで枠から50個のビスを検出します！
パチンコ部品メーカーにおいて、パチンコ枠を設置する時、製品によってはビスの色を変えて取り付けることがあります。そのビスの色と取り付け位置が一致していないミスや、取り付け漏れの不良を出荷する問題がありました。そこで、大量生産するためにも、画像処理を利用しようと考えました。 【検査設定と検査結果】 650mm x 450mmの製品の半分の視野範囲の中から、50個のビスを検出するべく、EasyInspectorの「色比較検査」の「指定色の有無検査」の機能を使用しました。それぞれの検査枠に本来あるべきビスの色を検出する設定です。ビスの色を検出することは比較的安易に検査できましたが、ビスを外した時の色が似通っている箇所は色判定許容値の設定を厳しくし、ビスの取り付け漏れを検出できるようにしました。
AI画像検査ソフトで1カ所9文字のレーザー印字を読取します！
USBメモリのメーカーでは製品型式をレーザー印字で表記されており、印字のカスレや位置ずれ、印字無しなどの確認を目視で行っていました。自動化を検討のためお問い合わせがありました。 【検査設定や検査結果】 EasyInspectorの「OCRPro」機能を使用することにより1カ所9文字のレーザー印字を良好に0.43秒で読み取ることができました。左の画像は二値化の設定画面「処理1」です。右の画像は辞書機能の登録画面です。フォントが一般的ではない文字についても二値化や辞書機能を用いて読み取りができるようになります。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：EasyInspector710 視野範囲：47 x 37mm 検査対象の最小サイズ：20mm 検査個所数：9文字 カメラ解像度：130万画素 レンズ焦点距離：35mm+接写リング5ｍｍ レンズと製品との距離：約275ｍｍ 照明：直線蛍光灯 照明と検査品の距離：ワークの斜め上部から照射。 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。
AI画像検査ソフトで大きい穴が2箇所、小さい穴が27箇所あるパネルの検査を行います！
自動車メーカーにおいて、設置するパネルには多くの穴がありますが、類似品のパネルがあるため、1つでも穴の有無や位置に問題があると、製品として成り立たないことから、画像認識機能を使用することを検討しました。 【検査設定と検査結果】 大きい穴が2箇所、小さい穴が27箇所あるパネルを視野範囲に入れ、穴の大きい箇所はEasyInspectorの「色比較検査」の「指定色の有無検査」機能を使用して、穴の「ピンク色」を検出させる設定にしました。穴の小さい箇所は「傷ブツ検査」機能を使用して、白ブツを検出する設定にしました。穴自体は、バックライト照明を使用することにより、はっきり写し出され、穴の位置が50mmずれていても正確に検査することができました。画像右の赤い色が穴を検出した部分を表示しています。
AI画像検査ソフトで自動車用部品の塗装ミスによるブツ不良を検出して判定します！
自動車用部品などを塗装後に検査する際に、塗装ミスによるブツがついていて不良品を出荷することがありますが、そのブツを画像検査で検出できるようにしたいと考えました。自動車部品メーカーでは、このような塗装後の不良検査は製品を組み立てる上で重要視されていたので、正確性を求めるために画像処理の導入を検討しました。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「傷ブツ検査」の機能を使用して、周囲のピクセルと比べて明るいピクセルを検出する検査枠と、暗いピクセルを検出する検査枠を同じ位置に設置し、どちらに映っても検知できるような設定をしました。背景が縞模様の場合も、設定を変更することにより、1mmサイズのブツを検出することができました。
「教師画像」と「アノテーション」についてご紹介します！
弊社の営業技術がお客様と話をしている時にほぼ毎回説明しているものですが、AIの性能を大きく左右する重要な要素にもかかわらずネットを調べても話が一般的すぎて実用上の参考になりにくいものが多く、もう少し実用的・具体的・現実的な解説ができればきっと皆さんの参考になるだろうと考えたのが今回のブログの背景です。 ■いくら良いAIでも間違ったことを教えられたら間違った結果を出す ・教師画像について ・アノテーションについて ・アノテーションで便利な機能 ・参考になるブログと動画 ※詳しくは関連リンク（ブログ）をご覧ください。
