更新日： 集計期間:2025年11月19日～2025年12月16日
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AI汎用外観検査ソフト「EasyInspector2」による画像検査事例を多数掲載！
当資料は、AI汎用外観検査ソフト「EasyInspector2」による画像検査事例を掲載しています。 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おります。 【掲載事例（抜粋）】 ■基板パターンとシルク印刷の欠陥検査 ■電子部品の向きの検査 ■部品の計数と異品の検出 ■凹凸のある表面上に発生した傷の検査 ■機械部品の寸法・角度測定 ■紙の枚数のカウント ■OCR の読み取り、バーコードの読み取り ■ＩＣ部品のレーザー刻印の印字読み取り ■メーター表示読取 ■アルミダイカストの傷・打痕検査 ■食品への毛髪混入 ■数種類の薬剤の検出 ■金属刻印の OCR など ※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。
AI自動メーター監視システムが人や動物などの監視、様々な監視対象物や場所、状況下に対応します！
今までは工場内設備や製造現場での活用が主でしたが、AI機能で人や動物が感知できるようになり、農業などのさまざまな業種でも活用することが可能になりました。確認による時間と手間の削減に貢献します。 ■ハウスの制御盤管理 目視の巡回確認をカメラと画像処理で自動化します。 ■鳥獣被害対策 人や自動車は無視し、鳥獣のみを検出します。 ▼電源のない地域での画像収集が可能 電源のない山林や農地でもソーラーバッテリーによる電源供給と携帯電話回線による画像収集が可能です。イノシシやシカによる食害、不法投棄などに対し、リアルタイムで通知を行うことができます。 【機能・監視対象例】 アナログメーター読み取り 流量計、フロートメーター等の読み取り デジタル表示(7セグメント)数値読み取り ランプの点灯状態（制御盤など） ドットマトリックス数値読み取り 集中管理用PCモニターの数値、表示読み取り 縦回転電力メーターの読取、難読文字の読取 人の不在と禁止区域立入監視 虫の混入・動物の侵入 液体の状態
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！
金属部品の傷の検出を簡易検証しました。お客さまとのやり取りでルールベース式の従来型とAI（ディープラーニング）を使用した検査ソフトどちらが良いかご検討いただくために両方のソフトをご報告することがあります。 【検査設定と検査結果】 お預かりのサンプル品で検証した結果、リング照明を使用することで金属部品の傷は検出可能でした。 EasyInspectorの「傷ブツ検査」機能を使用することにより1カ所（画面全体）からキズの検出が0.34秒できました。径や長さの違い毎に設定を調整する必要があります。DeepSkyでも0.3秒で定的な検出が可能でした。 左の画像はEasyInpectorの検出部分拡大です。右の画像はDeepSkyの検出枠の拡大です。
AI画像検査ソフトで板状部品の汚れや傷などの不良を検出します！
以前からお取引のあるアルミ製品や熱転写加工のメーカー様からのお問合せです。 「汚れのようなもの」と「線状の痕」「点状の痕」３種類の不良を検出します。 実際のサンプルを送付いただくことが一番信頼できる報告を提出できます。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】 それぞれタイプの異なる傷でしたので「A / B / C」と３つにラベル分けして登録しキズの検出は可能でした。左画像の様に検出させたい部分を矩形で囲む作業をアノテーションといいます。作業中の様々な向きや角度であっても位置固定がなく検出できるDeepSkyで検証致しました。DeepSkyはこういった検査が得意なソフトです、業界を問わずにご活用いただいています。
AI画像検査ソフトで金属部品の複数の傷を検出します！
監視装置や計測装置の製造メーカーでも弊社の検査ソフトをご検討いただいています。装置のハードについた傷の検出を無料評価しました。実際のサンプルを送付いただくことが一番信用できる報告を提出できます。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】 左画像の様に検出させたい部分を矩形で囲む作業をアノテーションといいます。 それぞれタイプの異なる傷でしたので「傷 A / 傷 B / 傷 C」と３つにラベル分けして登録しました。 依頼された検査項目にありませんでしたが、円柱部分の小さな打痕もしっかり撮像できていたた め、検出の対象（傷 C）としました。（アノテーションしなければ検出はしません。） クリップで固定したため、クリップ部分は視野範囲外に設定しました。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：DeepSky 学習版 視野範囲：約64x 51mm 検査対象の最小サイズ：20mm 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：25mm レンズと製品との距離：約260mm 照明：リング照明
AI画像検査ソフトで基盤側面の欠け部分を検出します！
基板に欠けがあると不良品として扱われます。電子部品メーカーは部品の取り扱いに注意を払っていますが、どうしても数枚は不良品が出てしまいます。その不良品が基板側面の欠けでした。目視で検査する際に、欠け部分と、基板模様の見分けがつきにくいため、検査に苦労していました。その苦労を、画像認識で補うことで、効率よく正確に検査することを目標にしました。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「傷ブツ検査」の機能を使用して、基板側面の欠けを検査しました。基板を少し傾けることにより、欠けが見えやすくなります。検出感度（輝度差）を厳しく（10）検査したところ、欠け部分は検出できましたが、基板模様も一緒に検出してしまいました。さらに検査を進めて、検出感度を緩く（20）すると、基板模様は検出されず、欠けのみを検出することに成功しました。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：EasyInspector310 検査対象の最小サイズ：約3～5mm 検査個所数：4箇所 カメラ解像度：EI-Scan 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【傷・ブツ検出】で検査できます。
基板の複数の検査項目をそれぞれ検査し判定します！
基盤の検査のご要望があり複数の検査項目を１度に検証致しました。 部品有無検査 極性確認 標印確認 半田ブリッジ有無検査の判定です。 EasyInspectorを使用し検査枠を5つ作成しました。(1)(2)は部品が正しい位置に搭載されているかを検査しています。「色比較検査・指定色の有無検査」機能を使用しました。 検査枠(3)では「色比較検査・マスター画像との比較」を使用し、極性確認（正しい向きで搭載されているか）検査枠(4)では標印確認「BAR/QR/OCR・文字認識（OCR）」の機能を使用しました。検査枠(5)では半田ブリッジの検査で「輝度変化検査・計数 ピッチ検査」の機能を使用しすべての検査で１秒未満の判定ができました。
AI画像検査ソフトで金属製品の小さな部品の不良を検出します！
金属部品加工メーカーは小さい製品を取り扱うことがよくあります。金属品のボタンなどの検査対象物が10mmと小さく、かつ傷や変形した部分が更に小さい箇所となると、目視では確認しにくい箇所もあるため、不良品を出荷してしまう問題を抱えていました。そこで、画像処理ソフトを使用し、改善を試みました。 【検査品設定と検査結果】 ※傷ブツ（白ブツ）検出（検査前：検査後） ※非検知ピクセル設定（赤い部分は検知されない） EasyInspectorの「傷ブツ検査」の機能を使用することにより、検査対象物の中に傷ブツ（白ブツ）を検出したら不合格となるように設定しました。その際、照明の当たり具合により白光り部分が発生するため、非検知ピクセル設定を行い、誤検出が出ないようにしました。
製品の刻印による文字違いや、カスレなどを検出し、良品、不良品を区別し判定します！
切削工具メーカーが取り扱う製品は、似通ったものが多くあるため、それぞれに刻印を記して、製品管理をしています。しかし、中にはいびつな形をした製品があるため、刻印の印字ミスが発生していました。今回は円柱型製品の刻印による文字違いや、カスレなどを検出し、良品、不良品を区別するソフトを提案しました。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「色比較検査」の「マスター画像との比較」機能を使用することにより、1つの検査品に、1つの検査枠を設けて、同じ刻印を検出する設定をします。刻印がある対象物が円柱型のため、側面の見えにくい部分も検出する必要がありました。さらに、防錆油が付着されている製品のため、位置や向きを固定し、ドーム照明を使用することで、側面にも光が当たり正確に判定することができました。
トレイに入った食品のはみ出し具合を検査し判定いたします。
食品メーカーよりトレイに入った食品のはみ出し具合についての簡易検査をルールベース式の「EasyInspector」で検査しご報告したましたが、青地に白模様のトレイのはみ出し検出は難しかったため、AI（ディープラーニング）用いた「DeepSky」で再検証することになりました。 当社ホームページには検査ソフトのWEB無料お試しを公開しております。AI（ディープラーニング）を使用した検査ソフトを実際に体感いただく事もできます。 【検査設定と検査結果】 お預かり中のサンプル品で数パターンの不良状態を作成し、その画像を学習させることで 具材のはみだしを検出することは可能でした。 ただし、今回のケースでは具材や不良状態に様々なパターンが想定されるため、十分な検出 結果を得るためには多くの教師データが必要となります。 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。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。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky
目視検査の置き換えに最適！環境構築までサポート！
AI画像認識技術を活用した外観検査ソフトウェアを提供します。 金属加工品、フィルム、樹脂成形品、印刷物など多種多様な検査物の外観検査に対応可能です。 （例：キズ、異物、欠け、色ムラ、文字欠け等）
地下タンクのメーターの監視を自動化！生産性向上に画像検査はお役にたちます。
産業機械メーカー様より地下タンクのメーターの監視を自動化したいとのご要望です。 メーターの監視などは敷地内であっても雨でも雪の日も有人で確認するのは時間や手間を要するものです。そういった生産性向上に画像検査はお役にたちます。 地下タンクメーターの読み取りが通常のメーター読み取り機能では読み取りができなかったため、ランプ点灯の数で処理をする方法でしたら添付資料の様に閾値を決めて判定することも可能でした。 （ランプが4つ点灯していたら40%、6つ点灯していたら60%といった読み取りが可能）枠ごとに閾値を決めることができますので、〇〇%になったら異常値とするといった設定も可能です。 EasyInspectorの「メーター読取」機能を用い５つの検査枠を0.52秒で判定できました。 【使用したソフト】 EasyInspector（旧EasyInspector） 現行『EasyInspector2』CP(制御盤･ControlPanel)パッケージ【メーター表示読取】 『EasyMonitoring2』で検査できます。
工場内のアナログ計器を読み取りします！
工場内のアナログ計器を遠隔で確認したいとお問い合わせがありました。 ■屋内のメーター 屋内のアナログメーターでしたら読み取りは可能だと思います。 ただ、夜間も検査する場合は昼夜で明るさを一定にする必要があります。 ■屋外のメーター 屋外のメーターは照明が必須になりそうです。 また、照明を使用しても昼夜で明るさや影の変化が出てしまうと思いますので メーターを囲うものや、メーター用の屋根のようなものを設置する必要がありそうです。 他に、屋外での読み取りが困難な理由としましては電源の問題があります。 EasyInspectorの「メーター読取」機能を使用することにより1カ所の測定数値を読み取ることが可能でした。光量差についてですが、画像の右は読み取れていますがと左の画像は違う部分を針として読み取ってしまっているため、誤判定しております。安定的な読み取りのできる撮像環境づくりが重要になります。
AI画像検査ソフト『Deepsky』の特徴をご紹介します！
DeepSkyは、いわゆるAI（Deep Learning）を使用した画像検査ソフトで、検出させたい部分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。 従来のものとは具体的に何が違うのか、DeepSkyの3つの特徴をお伝えします。 ※ワッシャーの傷の検査を例にしています。 ▼検査対象物の位置決めが不要 （図1 傷なしOK） （図2 傷ありNG） 位置決めが不要ということは、画面内のワッシャーの数が異なっても同じ設定で検査可能です。 固定が難しい検査対象物などに効果的です。 ▼明るさが変化しても検出できる （図3）こんなに暗くしても傷を検出してくれます。 金属部品で反射を抑えることが困難な場合や、そもそも色の種類が複数ある製品等に効果的です。
AI画像検査ソフト『Deepsky』現場目線の機能を一つご紹介します！
▼機能：エリアごとのOK/NG判定 「画像の中に何が何個検出されたか」だけではなく「どこに検出されたか」で判定する機能です。 用途によっては画面全体での個数では正しく判定できない場合があります。例えば下のようにコンデンサ2個、向きが互い違いになっている場合です。この場合、コンデンサの向きがそれぞれ逆になっていれば不合格とすべきですが、全体の個数としてはどちらも極性マークが上にある物と下にある物、それぞれ1個ずつとなるためどちらも合格となってしまいます。（図1） このような場合はエリアごとに分けて判定を行います。下の点線の枠のように、あらかじめエリアを決めておいてそれぞれのエリアで個数判定を行います。（図2） それぞれのエリアの中で： 「上向きのコンデンサが一つ検出されたらOK」 「下向きのコンデンサが一つでも検出されたらNG」 といった設定を行います。（図3） これにより同じ個数で互い違いになっているNG品でも正しくNG判定できるようになります。（図4）
