更新日： 集計期間:2025年11月19日～2025年12月16日
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AI画像検査ソフトで金属製品の穴の中のバリとセンターズレを判定します！
穴の中の、バリを(穴径2mm)を検出して判別したい、50mm角の板にセンターに文字が入っている部品のセンターズレを判別してはじきたいとの２つの要望です。 自動検査装置の検討をされている空調機器のメーカー様からのお問合せでした。 【検査設定と検査結果】 EasyInspector「指定色の有無検査」機能を使用することにより2カ所の穴の違いと検出し、センターズレを1.49秒で判定することができました。 ホームページからダウンロードして30日間お試しサービスをご紹介し、実際に触っていただき設定方法のご案内をしました。 「ズレ補正」位置（赤枠と水色枠）、「色判定許容範囲」の値「合否基準値」の値「検出対象」を「両方」へ変更を提案しました、また、明るさが均一ではない（端部の方が暗く映っている）ので誤判定となる個所がございます。照明の位置、明るさを再度ご検討頂きますようにご案内しました。
AI画像検査ソフトで切断機器のパーツの不良を判定します！
工業用刃物メーカーではあらゆる対象物の切断に高品質・高精密・機能性を重視した生産を行っており、製品の品質管理を追求されています。 今回は切断機器のパーツの不良を判定する検証です。現状の検査方法は、目視と治具を使用して行われておりますが繁忙期 になるとおろそかになる傾向があり、クレームとなってしまう事故があったようでお困りでした。 多品種のワークのよくある事例ですのでイメージを持ちやすくするために弊社でも動画を作成しています。参考までにご覧ください。 「同時に２種類の部品の付け忘れを発見してコンベアを止める」https://skylogiq.co.jp/DIY_HowTo/368 【検査設定と検査結果】 不良部分を検出することは可能でした。しかしワークが多品種であったためサイズごとに適切な視野範囲の設定が必要になります。真上から不良が撮影できないものもありましたので穴を斜めから撮像する必要もあり位置決めや環境の条件が厳しくなる予想ができ報告しています。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky
電子部品実装ボードのチップコンデンサに印字されているOCR読み取りをします！
電子部品実装ボードのチップコンデンサに印字されているOCR読み取りは多くの会社でご活用いただいている弊社検査ソフトの機能です。併せて、部品の損傷、半田くず、ゴミの付着などを検出することもできる場合が多いです。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「OCR」機能を使用することによりICチップのシリアル番号をOCR読み取りができる部分とできなかった部分がありました。こちらの検証は2015年です、現在はバージョンアップし「PCRPro」機能として精度高く読み取りができるようになっています。左画像のように辞書登録をしたり二値化設定をして読み取りしますが、文字同士がくっついていたり、線が途切れたり点になっていたりすると難しい場合もあります。どのくらい二値化できるか弊社のEasyInspectorをお試しください。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector710 視野範囲：記録なし 検査個所数：3カ所 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画像検査ソフトで金属部品の面取り部分の公差±0.1ｍｍの寸法計測をします！
重機メーカーの製品で金属部品の面取り部分の寸法計測をしました。公差±0.1ｍｍの計測です。 重機製造の現場のみならず、様々な場面で１ｍｍの狂いも許されない緻密に計算されている製造現場のお仕事が私たちの安心、安全、快適な毎日に貢献してくれています。 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カ所の穴の面取り部分の計測ができました。検査時間は0.44秒でした。寸法計測については繰り返し精度テストでご報告することが多いです。カメラやレンズ、照明などの環境の選定により小さな単位の計測も可能になります。 弊社の検査ソフトを通じて安心、安全、快適な日常に携わることができたら幸いです。
プラスチック部品のシボ面のバリを検出します！
自動車部品メーカーのプラスチック部品のシボ面を検査する際に、バリが出ることがよくあります。しかし、シボ面と0.5mm以下のバリは見分けが困難なため不良品を出荷することがありました。なんとか、小さい誤差を検出するべく、画像処理ソフトを導入することを考えました。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「寸法角度検査」の機能とバックライト照明を使用しました。バックライト照明を使用することにより、対象物の輪郭をはっきりと写し出すことができました。そして、「寸法角度検査」を使用して、明るいところから暗いところの境目を検出する設定にします。正常な部分の数値より大きい場合に不合格判定を出し、0.5mmのバリを検出するができました。
AI画像検査ソフトで人が記入したチェックシートの確認を行います！
「作業者による目視確認のため、どうしても見落としがある」のは工場の生産工程以外でも起こりうる事柄です。 産業機械メーカー様からの問い合わせですが、人が記入したチェックシートの確認はどの業界にも通じる事例と言えます。 【検査設定と検査結果】 送付頂きましたチェックシートのデータを印刷してテストしました。 紙上のチェック有無等の検証をさせて頂きました。EasyInspectorの「OCR Pro」機能を使用することにより5カ所の穴文字や記号の読み取りが0.62秒で可能でした。 簡易検証後、社内デモンストレーションを承ります、その他にもホームページ上におけるWEB動画のデモンストレーション、60日間お試しソフトのダウンロード、検査品の無料評価サービスなど、お客様が簡単に検査システムを導入できるようにするための情報とサポートを充実してご連絡お待ちしております。 上記サービスを是非ご利用いただき、ご要望やご不明な点がありましたらいつでもお問い合せからご連絡頂けますと幸いです。
AIセグメンテーション機能で作業効率向上・品質安定・コスト削減を実現します！
AI汎用外観検査ソフト『EasyInspector2』https://skylogiq.co.jp/index.php/products/indus-ei2/ に新たに「AIセグメンテーション」機能が追加されました。 「ＡＩセグメンテーション」機能は画像内でディープラーニングによるセグメンテーション（領域分割・画像のピクセル一つひとつに対してラベル付け）を行います。 指定した多角形の領域内で、セグメンテーションで検出されたピクセルの割合を計算し、合否判定を行います。 この機能は主に下記の用途で使用することができます。 ⚫ タンクの水位 ⚫ 金属加工面の面積や塗布面積 ⚫ 農作物の成長度（大きさ）の測定 ⚫ 写真内の病巣などの検出とその面積の測定 ⚫ シーラーや接着剤の塗布切れ確認 ⚫ 排出される煙の量の監視 AIセグメンテーション機能を使って判定することで - 作業効率の向上：目視検査に比べて大幅な時間短縮が可能 - 品質管理の精度向上：人為的なミスを減らし、品質安定化を実現 - コスト削減：人件費削減、不良品の発生抑制によるコスト削減 を実現します。
「いつもと違う」を教えてくれる外観検査AI！わずか数個の学習から利用が開始できます
「Gemini eye」は、当社独自開発の教師なし機械学習アルゴリズムを搭載し、 手軽にAI技術が利用できる外観検査ソフトウェアです。 不良品を集める必要がなく、数個の良品の学習からAIモデルを作成可能。 素材作成から検証、分析までをソフトウェア上で一貫して行えることは もちろん、PCに接続したカメラを用いてそのまま実運用に利用できます。 アプライドでは、動作推奨モデルとして 『Be-Clia Type-M11IS22/T11IS24/T11IS23』をご用意しております。 【Gemini eye 特長】 ■6つのパラメータからAIモデルを作成 ■検証結果を画像とレポートで出力 ■運用モードで作成モデルを即時利用可能 ■他システムと連携可能 ■Windows PC上でオフライン利用可能 ■pros cons 協業モデル ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
無料評価サービスでは弊社で照明、カメラ、レンズなどを用意して、見たい欠陥が検出できるかどうかテストします
高精度、高速搬送を得意とされるカスタム自動機のメーカー様からの簡易検証の依頼です。 EasyInspectorの「寸法角度検査」機能を使用することにより8カ所の枠による4辺の寸法の計測が可能でした。今回の設定では2 つの枠で検出した値の差で寸法を求めています。左の画像では２つの枠の検出を表しています。右の表では004枠が公差外の「不合格」表示になっています。今回 500 万画素カメラを使用したので、横が 2592 pixel となります。 視野が約 700mm ですので、1pixel のサイズは「700mm÷2592pixel=0.27」となります。 今回のお送り頂いたサンプル品は上記の精度で識別できましたが、公差からするとできれば 1pixel を 0.1 程度で検査を行いたい公差です。 例えば 2000 万画素カメラであれば横 5400pixel ですので、1pixel のサイズは 0.12 となり、 より正確な計測が可能です。そのため、別のサンプルでの検証が必要です。今回のタクトは0.44秒でした。
AI個数カウントアプリ『cazoeTell』でさまざまな対象物を高精度カウントします！
お客様から沢山のお問い合わせをいただき改良を重ね、発売当初よりもさらにバージョンアップをしました！ さまざまな対象物に対してより高精度のカウントができるようになりました。 cazoeTellを使ってカウントを行う前に、カウントしたい対象物に合わせた学習モデルの作成を行う必要があります。 【 学習モデルの作成 】 1）教師画像の撮影 2）アノテーションを行い教師データを作成する 3）AIに学習させる（学習データの作成） ■教師画像撮影時の注意点 ■アノテーションについて ■アノテーションのコツ 「気になるけどできるかな？」「カウントが上手くいかない！」 cazoeTellに興味を持っていただいたお客様はまずは一度スカイロジックにお問い合わせください！ お客様のカウントしたい対象物に合わせて弊社で学習モデルの作成を行います。 ※詳しくは関連リンク（ブログ）をご覧ください。
車のシートベルトの金具のキズ、サビ、打痕を検出します！
車のシートベルトの金具の簡易検証です。 当社は静岡県浜松市にあります。自動車の部品製造の盛んな地域になり、2000例以上のの産業機器メーカーや製造業に導入いただいた実績もあります。売り切りで組み込みやすい検査ソフトを設計しておりリピートのお客様も多数いらっしゃいます。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「傷ブツ検査」機能を使用することにより1カ所を0.55秒で検査することができました。画像は今回の撮像環境です。 お預かりしたサンプル品を、全て同じ照明条件・検査設定で検証してみました。その中で、 キズの一部の不良品とダコンの不良品は、検出ができませんでした。 その他のサンプル品は、検出したいキズ・サビを検出することができました。
製品に貼り付けるラベルのズレ・印字間違いなどの不良を検出します！
電子計測器などを製造されているメーカーでも製品に張り付けるラベル表示の「全体のズレ」「印字間違い（数字部分）」「枠線の途切れ」などの不良が出現しお困りでした。 そこで、サンプルを送付いただき簡易検証することになりました。 【検査設定と検査結果】 お預かりしておりましたサンプル品の検証結果をご報告しました。 ラベルに対する「全体のズレ」「印字間違い（数字部分）」「枠線の途切れ」を検出して不合格の判定とすることは可能でした。3 種類の検査項目を一度に検査可能です。 今回は NG がある部分のみに検査枠に設定しています。 実際はどこに NG がでるか分からないため「印字違い」と「枠線途切れ」は検査すべき 部分全てに設置する必要があります。
AI画像検査ソフトで基板上の半田ボールを検出し、判定します！
今までEasyInspectorを使用した基板の検査事例をいくつも投稿してきましたが、基板全体のどこかに半田ボールを見つければ「NG」といった検査にはDeepSkyがお勧めです。 DeepSkyは画面全体のどこかに１つでも発見したら不良判定といった検査が得意です。 【検査設定と検査結果】 「DeepSky」の検査機能を使用することにより全体から半田ボールを見つけることができ、１画面の検査を0.39秒で判定できました。画面全体にワークを映し、NGの半田ボールを見つけたい不良として「枠を囲う作業」をアノテーションといいます。アノテーションがうまくいくと良好に判定するパラメーターを設定できます。 今までの検査ソフトより「簡単に設定」ができることを「体感」いただけるように、AIを使用したソフトDeepSkyを弊社ホームページにてWEB上でお試しできます。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：DeepSky 視野範囲：40x 30mm 検査対象の最小サイズ：1mm 検査個所数：1ヶ所 全体 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200mm
AI検査ソフトで特殊鋼具の外周部分のワレを検査します！
自動車部品などの特殊鋼具のメーカーからのお問合せです。 カシメ部分の割れについて簡易検証することとなりました。 工員による目視検査では検査員によって「良品」「不良品」の判断基準にバラつきがあることも多く程度によって判断を迷うようなものであればあるほど検査結果がバラバラになる傾向があります。 画像検査で安定的で生産効率の良い検査をご提案します。 【検査設定と検査結果】 外周部分のワレは、上側からの撮像では捉えることができず、また横からの撮像では形状の凹凸の影を誤検出してしまうため検査は困難と判断致しました。 検証した範囲では、斜めの面は上から撮像すると影になってしまい、ワレ自体を捉えることができません。 側面からの検出も安定しないためこの斜めの面に関しては検査が困難です。上側から捉えられる上面のワレに関しては検出可能でした。また、ダレの有無も上側からの撮像で可能でした。 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。
AI画像検査ソフトで金属ワークの切粉付着による不良の判定をします！
生産用設備の設計製作メーカーさまより評価依頼がありました。 金属ワークの切粉付着による不良の判定です。 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。 【検査設定と検査結果】 今回「ワークの穴の中の切粉」を判定するためには照明に工夫をしています。 穴の中を撮像する検査を試みました、今回は穴の底が良く見え良好に判定が可能でした。 初回の評価は簡易的な検出できるかどうかのご報告のため、不良の位置や形状によっては検出しにくいものがある場合も考えられます。 弊社での無料評価の後、導入までにお客様に直接、精度や設定方法を体感いただきたいのでデモ機の無料お貸出しのサービスをご利用くようにお願いしています。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky学習版 検査対象の最小サイズ：2mm 検査個所数：１ヶ所（画面全体から不良を見つける） 照明：同軸落射照明
