外観検査ソフトのメーカーや取扱い企業、製品情報、参考価格、ランキングをまとめています。
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外観検査ソフト(目 画像) - メーカー・企業と業務用製品 | イプロスものづくり

更新日: 集計期間:2026年09月16日~2026年10月13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

61~90 件を表示 / 全 448 件

表示件数

【AI画像検査事例】不織布の有り無し

AI画像検査ソフトでセットした不織布の有り無しを検査します!

産業用ロボットのメーカー様からのお問合せです。サンプル画像をいただいて簡易検証しました。作業員が不織布を50枚セットする工程で、抜けがないように検査したいとのご要望です。 【検査設定と検査結果】 今回はいただいた良品画像をマスター画像設定し不織布の有り無し検査ができました。右の画像の設定で指定した黒色を指定したピクセル検出ができなかったので左の画像は赤色の検出枠(不合格)を表示しています。 【使用したソフト】 使用ソフト:EasyInspector 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【指定色の有無】で検査できます。

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【AI画像検査事例】部品のクラックの検出

AI画像検査ソフトで部品のクラックの検査を行います!

以前よりお付き合いのあるオーディオ機器メーカーから部品のクラックの検査についての簡易評価の依頼です。 サンプル画像16枚が届きました。 弊社では技術スタッフによる検証やサポートを日々受付しています。 運用中のお困り事、ご質問、不明点などございましたらいつでもお気軽にご連絡いただけますと幸いです。 【検査設定と検査結果】 16枚の画像のうち 10枚を教師画像として学習させました。 教師画像 10枚と未学習画像 6枚(OK3枚、NG3枚)の計16枚を検査しました。 クラックが 0の時に “合格” 、1つ以上検出したら “不合格”と設定し、結果は、16枚全て検出することができました。学習させていない未知の画像であっても、クラックと判定して検出しています。 左の画像は画面に表示される検出したクラックの数を表示しています。 【使用したソフト】 使用ソフト:DeepSky

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【AI画像検査事例】自動車の内装識別

AI画像検査ソフトで自動車の内装識別を行います。

自動車などの内装はグレードに応じてカラーや装飾を選べる仕様になっています。配色の判定を以前よりお取引のある産業機械メーカー様からお問い合わせがありました。サンプル画像を送付いただき、簡易検証しました。 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】 45 枚の画像のうち 15 枚(各 5 枚)を教師画像として学習させました。 教師画像 15 枚と、未学習画像 30 枚の計 45 枚を検査しました。 結果は、45 枚全て正しく検出できました。 画像の内訳はシルバー11 枚、赤 19 枚、白 15 枚です 【使用したソフト】 使用ソフト:DeepSky

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【AI画像検査事例】ワッシャー有無検査

AI画像検査ソフトでワッシャーの有り無しを検出します!

以前もお問合せいただいたことのある大手総合電機メーカー様よりDeepSky による簡易検証のご依頼です。 ワッシャーの有り無しなどはDeepSkyが得意とする分野です。AI(ディープラーニング)をより身近に体験いただくためにWEBお試しをお勧めします。 【検査設定と検査結果】 頂いた画像の中から OK10枚、NG10枚、合計20枚の画像を学習データとして使用し、それらを除く画像の中から OK5枚、NG5枚、合計10枚の画像を未知のデータとして判定を 行いました。 今回の検証の限りでは誤検出は無く、合計30枚の画像を全て正常に判定することが可能でした。 【使用したソフト】 使用ソフト:DeepSky

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【検査テクニック】教師画像の不良位置

どのような教師画像を使用するかなどの設定に関してもしっかりとサポートいたします!

自動車部品や工機などを制作されているお客様よりDeepSkyの設定についてお問い合わせがありました「設定したアノテーション部分の特徴を見て画面全体を探しているものだと思ってましたが、画角上のどこに出やすいみたいな傾向も一緒に覚えていますか?」とのご質問です。 【検査設定と検査結果】 色も大きさも同じ四角形を 並べて、上側だけアノテーションして学習させます。(左上の画像)右上の画像では、上側だけ見つけることができています。下の左画像では上側だけのものも見つけられます。しかし右画像では下側だけのものは見つけられませんでした。 過学習によって教師との一致度の高いデータ以外見つけられなくなってしまっている場合はまたちょっと話が変わってきますが、不良など、見つけたいモノの位置は検査精度に大きく関わってきます。様々な位置や向き、角度を変えた教師画像を使用する必要があります。 2021年現在ではDeepSkyに教師画像水増し機能を搭載しました。なかなか出現しない不良の画像を、上下左右に反転や回転させたり輝度やガウスノイズを使用して水増しすることができます。

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【AI画像検査事例】トレイの種類を識別

AI画像検査ソフトでトレイ5種類を見分ける検査を行います。

製造や出荷時に専用トレイを用いマス目一つずつにワークを置くことは様々な場面でよく見かけます。トレイの中で動くワークなどは位置決めが難しいところがありますがそのような検査にも弊社の検査ソフトDeepSkがお役に立ちます。 送付いただいた画像での検証で、トレイ5種類を見分ける検査をAI使用したDeepSkyで設定しました。277 枚の画像のうち70枚(各 14 枚×5種類)を教師画像として学習させました。 【検査設定と検査結果】 教師画像70枚と未学習画像207枚の計277枚を検査しました。右画像の赤枠部分にどのトレイがいくつ検出しているか表示されています。 こちらの設定ではトレイ1を1つ検出したら “合格” と設定してあります。 結果は、未学習の4枚を誤検出、残りの273枚は検出することができました。誤検出した画像を追学習することによって検査精度はより高まります。追学習できることはAIを使用した検査ソフトの強みです。 検出が可能であるかの最初の評価ご報告は簡易的な内容とさせていただいています。 【使用したソフト】 使用ソフト:DeepSky学習版

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【AI画像検査事例】廃液処理の判定

AI画像検査ソフトで廃液の処理(凝集状態の監視)を行います!

様々な機械部品の軸受けのメーカー様よりお問合せがありました。 廃液の処理「凝集状態の監視」を現在は目視で運用されているとのことで、下の画像左4枚のような状態から右4枚のような凝集が起こると適合となるとのこと、屋根はあるが、室内ではない環境下にあり、時間や天気によって検査の撮像環境が変わります。 【検査設定と検査結果】 上の画像を含む24枚を教師画像に設定し、全体にアノテーションし、判定は可能でした。 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。 ルールベースの従来型画像検査ソフトよりAI(ディープラーニング)の画像検査ソフトは明るさや撮像環境に違いがあっても検査ができることが強みです。様々な業界、様々な工程で検査ソフトはお役に立ちます。 【検査ソフト】 使用ソフト:DeepSky

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【AI画像検査事例】金属のカシメのめくれ検査

AI画像検査ソフトでカシメのめくれを検出し、判定します!

産業用機械メーカーからの依頼でサンプル画像による簡易検証です。 画像検査を導入する場合、検査部分の撮影環境はとても重要になってきます。 昨今、コンプライアンスやセキュリティの関係でサンプル品の送付が難しい事例が多くあります。画像送付での検証の場合は承ることはできますが、よりよい撮像環境のご案内ができない場合もあります。そのような場合、サンプルの質感は変わりますが弊社で模型を作成して検証することをご提案することもあります。 【検査設定と検査結果】 頂いた画像の中で、良品と比較して差異の大きい不良画像を教師データとして学習を行った 場合、差異の大きいものは不良として検出することが可能でした。 差異の小さなものに関しては検出が困難なものもありました。 画像の取得に関して、今回の検査物では自由な距離で撮像を行った場合、検出は難しいと判断致しました。 カシメが画像中央に同じ大きさに写るよう撮像環境を調整すれば検出精度が向上する可能性が有ります。 【使用したソフト】 使用ソフト:DeepSky

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【AI画像検査事例】篏合隙間・外形不良検査

AI画像検査ソフトで製品画像から篏合隙間・外形不良を検出し判定します!

電子部品メーカーからのお問合せです。昨今コンプライアンスやセキュリティーの観点からサンプル送付が難しい事業所が増えています。 DeepSkyは不良箇所を学習させる方法で設定を作成していきます。そのため、検査内容にもよりますがサンプル送付が難しい場合、良品画像と不良画像データを20~30枚程度ご用意して頂く必要があります。 まずは、どのような検査内容か把握する必要があり、OKとNGの画像を数枚程度お送りいただくことからのスタートとなることが多いです。 【検査設定と検査結果】 送り頂きました画像にて検証を行った結果、良品と不良品の識別は可能でした。 画像が 8bit のモノクロ画像でしたので 24bit に変換してから検証を行いました。 今回の検証は 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。 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。 良品と不良品をそれぞれ異なるラベルで学習させ、識別できるように学習させました。

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【AI画像検査ソフト】カバー部品の傷や打痕を判定

カバー部品の擦り傷や糸傷、打痕などのNGを検出できるかどうかの検査を行います!

以前からお取引のある充放電機器メーカーさまからの依頼で、見つけたい不良「キズ」や「スレ」がはっきり映し出せるかどうかが画像検査では重要なポイントになります。 【検査設定と検査結果】 頂いた画像をそれぞれ60度ずつ回転させて全部で36枚教師画像として学習を行いました。今ある画像を処理した限りでは見難かった擦り傷も再送いただいた照明を使用した画像では良好に検出できました。 サンプル品をお預かりしての検証ができない場合、画像検査では検出したい不良が撮影できないと判定ができません。照明などを駆使して不良を撮影できた画像を送ってもらい、評価させていただきます。 やはり無料評価では特定の不良サンプル画像で検出を行ったということや弊社の撮像環境であることなどから、ユーザーさま自身「デモ機お試しサービス」で実際に体感いただきたいとご案内する流れが多いです。 【使用したソフト】 使用ソフト:DeepSky学習版 検査個所数:1ヶ所(画面全体からキズやスレを見つける)

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【AI画像検査事例】製品のラベル表示の削れや傾き検査

AI画像検査ソフトの海外での使用もサポートいたします!

中国より簡易検証のご依頼です。当社では、中国とマレーシアに代理店を契約しており現地での販売を拡大しています。 日本企業の海外製造部での運用のお問合せでも代理店をご紹介することもあります。 今回は製品に張り付けられているラベル表示の削れや傾きを簡易検証します。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorで検査が可能でした、左の画像はラベルの削れ⇒マスター画像との比較検査の設定 画像です。 右の画像はラベルの角度⇒寸法角度検査機能設定の画像です。こちらの機能を使用することにより3カ所のラベルの削れと角度を0.07秒で判定することができました。 【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】 MS(MeaSure)パッケージ【位置・幅測定】【角度測定】で検査できます。

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【AI画像検査事例】はんだ量の過少・過多

AI画像検査ソフトではんだの過少と過多を良好に判定しています。

以前よりおとりひきのあるFA制御機器メーカーからのお問合せで、はんだの量の判定です。 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。弊社の画像検査ソフトDeepSkyで効率の良い検査をご検討ください。 【検査設定と検査結果】 画像で確認できるように、はんだの過少と過多を良好に判定しています。 検査ソフト「DeepSky」では判定したい部分を囲い、学習させる簡単な設定方法検査ができるようになります。 AIによる画像判定技術の向上により目視検査を自動化する動きが活発になっています。AI画像検査を成功に導くためには欠陥の特徴を明確にすることが重要になります。照明やカメラ環境についても弊社にお問合せください。 【使用したソフト】 使用ソフト:DeepSky

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【AI画像検査事例】テープ欠損とテープ部異物

AI画像検査ソフトで2カ所のテープ欠損とテープ部異物の検査を行いました!

FA機器の自動システムメーカー様がフィルムの欠陥について検査ソフトをご検討されていました。 当社は検査ラインへ2000件以上の導入実績があり、電気、電子、機械、組み立てなど様々な分野で活用されています。今まで目視で行っていた検査を画像処理に置きかえることで、不良の流出を防ぐ自動外観検査が実現します。 【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2カ所のテープ欠損とテープ部異物の検査を行いました。検出自体は可能でしたが、検査タクトが「1sec/枚」以上かかってしまいます。 ・画像ごとにズレがあるためズレ補正に時間がかかってしまうため。 ・今回お送り頂いた画像が4000万画素と解像度が高いため。→30万画素程度に下げるなど。  上記の様にズレ補正には時間がかかるため運用上もサンプル画像のようにズレが生じる場合にはAI(ディープラーニング)を用いた画像検査ソフトでの検証をお勧めします。

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【AI画像検査事例】レーザー印字の検査

AI画像検査ソフトで製品に刻印してあるレーザー印字を判定します!

総合電子部品メーカーでは日本へ設備移管の為 ミス・工数を減らす事を目的として弊社の検査ソフトをご検討いただいています。 いままでは 1パターンの印字でしたがユーザー様からのご依頼がありユーザー毎に刻印が違う為 間違えない様に検査したいというご相談です。 【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6カ所のレーザー印字を判定することができました。左の画像は設定です。右の画像の赤と青の枠はズレ補正枠を表示しています。 EasyInspectorは低価格のUSBカメラが使用可能な簡単操作の汎用画像検査ソフトウェアです。ソフトをインストールして市販のWebカメラ等を接続するだけのDIY感覚でローコストかつ簡単に検査システムを構築することができます。画像処理エンジンをはじめ全て自社開発した製品のためカスタマイズにも柔軟に対応可能です。 【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。

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【AI画像検査事例】段ボール印刷読み取り

AI画像検査ソフトで段ボール上のバーコード等の印刷の読み取りをします!

商社様からのお問合せです。段ボール外側に産業用インクジェットプリンターで印刷している・商品名・JANコード・賞味期限・ロット番号 の読み取りが可能かいただいた画像により検証致します。 今回は、いただいた画像を弊社ソフトにはめ込みました。 業界に関わらず納品時にはラベル表示されていると思います、様々な業界で応用いただける事例です。 【検査設定と検査結果】 ご連絡頂きました段ボール上のバーコード等の印刷の読み取りに関しまして、頂きました画像で確認をさせて頂きました。結果と致しまして、簡易検証として無償で承ることのできる範囲内の頂いた画像の一部ではございますが、QRコード、バーコード、日付、型番等の読み取りができました。 EasyInspectorの「Bar/QR読み取り」機能・「OCR機能」を使用することにより4カ所を0.54秒で判定することができました。左の画像が検査枠の設定です、右の画像は検出枠です。

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【AI画像検査事例】牛皮食品の異物

食品の牛皮製品の中に3種類の異物がないか検出します!

食品の牛皮製品の中に異物がないか、食品メーカーからのお問合せです。簡易検査では「コーン」「ワラ」「牛毛」3種類の異物を検出できるかいただいた画像でテストしました。 当社検査ソフトは2,000 例以上の画像検査の実績があります。金属、プラ、食品、電子基板、医薬品など検査事例として多数掲載していますので、ご検討中の検査と同様の事例ががあるかホームページでお確かめください。 【検査設定と検査結果】 お送り頂いた画像にて検証を行った結果「コーン・ワラ・牛毛」の検出は可能でした。 ただ、より小さい検出物や異なるパターン(特徴)のものが出てきた場合などを想定して十 分な検証を行う必要があります。 全幅の画像ですと検出対象が微小なため検出は難しいと判断致しました。 今回は半幅の画像にて検証を行いました。コーンには「コーン」、ワラには「ワラ」、牛毛には「牛毛」とラベル分けをしてアノテーシ ョンを行いました。 アノテーションした画像 90 枚を教師画像として学習させます。コーン、ワラ、牛毛のどれか 1 つでも検出したら不合格になるように設定しました。

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【AI画像検査事例】はんだの可否

AI画像検査ソフトでケーブルのはんだの可否を判定します。

以前もお問合せいただいた事のあるワイヤレスに特化した給電、充電製品のメーカーより簡易評価依頼がありました。 外観検査は単純作業と見られがちですが「OK」「NG」を判断するスキルが必要で、だれもが安定して行える作業ではない場合があります。体調や作業時間が長くなると疲れなども検査結果が不安定になる原因の一つと言え、弊社でも熟練工の技術のように検査判断を可能とする微細キズや汚れなども判定できる検査ソフトを開発しています。 【検査設定と検査結果】 頂いた10枚の画像でテストしてみました。各画像は次のように割り振りました。 1~3→テスト用画像 4~6→OKの教師データ N7~N10→NGの教師データ 枚数が少なくNG用のテスト用画像は確保できませんでしたが7枚で学習を行ない、10枚の画像を正しく判定することは可能でした。 【使用したソフト】 使用ソフト:DeepSky

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【AI画像検査事例】ガラスの特定マーク

自動車に搭載されるガラスに印字されているマークが正しいかどうか判定します!

以前よりお付き合いのある、産業機器メーカーさまはリリース当初より「DeepSky」について積極的にお問合せをいただいています。 弊社では技術スタッフによる検証やサポートを日々受付しています。 運用中のお困り事、ご質問、不明点などございましたらいつでもお気軽にご連絡いただけますと幸いです。 【検査設定と検査結果】 42 枚の画像のうち 21 枚を教師画像として学習させました。 教師画像 21 と未学習画像 21 枚の計 42 枚を検査しました。 結果は、未学習の 1 枚だけ検出することができず、その他は検出することができました。ぶれている画像も印字が薄いものも基本的に判定ができました。撮像した画像をもっと安定させることができれば精度が上がることが考えられます。 【使用したソフト】 使用ソフト:DeepSky

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【AI画像検査事例】エアコン部品有無検査

シールの有無、樹脂部品の有無、ケーブル有無を1つの画像の中から判定します!

カメラ制御機器メーカーからのお問合せで顧客のエアコン実装検査のシステム作成要望があり、今回弊社へお問合せいただきました。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「マスター画像との比較・指定色の有無検査」機能を使用することにより3カ所の有無や位置の違いを検出し、0.34秒で判定することができました。 3カ所それぞれの検査で「マスター画像との比較・指定色の有無検査」2種類の検査方法を提案しています。 送付された画像での検査です。 【使用したソフト】 使用ソフト:EasyInspector710 検査個所数:3ヶ所 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【指定色の有無】【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】工作機で加工した部品寸法の検査と記録

AI画像検査ソフトで部品寸法の検査と検査画像を記録します!

工作機で加工した部品寸法の検査良否判定について、現在の目視による基準から、データに基づいた基準にする検討をしている空気圧機や制御機器メーカーのご担当者よりご相談がありました。 製品の寸法を記録に残したいご要望でサンプル画像をいただきました。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorとDeepSky両方の検査を簡易検証を行いました。どちらも検出することは可能でした。 弊社では必要に応じて従来型ルールベース方式の検査ソフト「EasyInspector」(検出結果は左画像です)とAI(ディープラーニング)を用いた「DeepSky」(検出結果は右の画像です)両方のご提案をすることができます。 記録方法としては、SCV(Excel)と検査画像を残す方法があります。 【使用したソフト】 使用ソフト:EasyInspector DeepSky

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【AI画像検査事例】クラフト紙袋の誤字脱字の検査

AI画像検査ソフトでクラフト紙袋に印刷する文字等の印刷内容を判定します!

玄米を入れるようなクラフト紙袋を製造しているメーカーでは工場にてクラフト紙袋に印刷する文字等の印刷内容を弊社の画像検査ソフトで判定することを検討されていました。 現状は、工場人員が複数人で印刷内容を都度検査しておられ、見落としにより誤字等の間違いに気付かずに客先へ納入してしまうことがあるため、間違い品の流出防止と人の負担軽減も踏まえ機器による検査に移行したいとお考えでした。 【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4カ所の文字の違いを0.23秒で検査できました。印字部分全体が写るように視野を設定して検証しました。 左の画像ではマスター画像(設定画面)と異なる部分を赤くNG検出しています。 【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。

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【AI画像検査事例】加工部品のカウント

異品がないか検査しながら必要な部品の数をカウントします!

弊社へお問合せがある中で、異品がないか検査しながら必要な部品の数をカウントしたいというご要望は多いです。コンベア上での無人検査と数のカウントはDeepSkyが得意とする分野です。 今回は平らなパレット上に向き等ランダムに並べられた加工部品(例.φ0.8×2.5mm)をカウントすることができるかといったお問合せで、バックライト照明を使用した画像を送付いただきました。 【検査設定と検査結果】 左の画像はアノテーションと呼ばれる、探し出したい部分(不良)を囲う作業画面の一部です。 右の画像で確認できるようにアノテーションした教師画像として使用した 10 枚は全て正常にカウント可能でした。 非教師画像に対して正常にカウントできた割合は 30%でした。 部品のくっつき度合いが大きい物ものほど、誤カウントとなる傾向がありました。非検出の画像を利用して追学習することで今までは検出できなかった不良も検出できるようになります。追学習もDeepSkyの強みです。

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【AI画像検査事例】金属部品のバリの検出

AI画像検査ソフトで金属部品の1カ所の接着部分のバリを検出します!

空調機器メーカーからも弊社の検査ソフトへお問合せをいただきました。 当社では様々なお客様の品質保証に弊社でお役に立ちたいと日々の検証を行っています。技術スタッフによる「簡易評価サービス」を無償提供し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検証をお勧めしています。 【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1カ所の接着部分のバリの検出が可能でした。左の画像はマスター画像です。検査部分を良品画像で指定する設定画面です。赤い囲いはズレ補正です。桃色の枠は検査範囲の設定枠です。 【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。

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【AI画像検査事例】端子の変形検査

AI画像検査ソフトで電子部品の端子の変形を検出します!

電子部品メーカーにおいて、端子が正常に機能しないと製品が成り立ちません。その問題として、配線の組み合わせが間違っていたり、端子の変形などがあげられます。今回は、端子が変形しているか画像処理を使って検査すべく、弊社へお問い合わせがありました。 【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検査」の機能を使用して、4箇所の端子部分に検査枠を設けて良品のマスター画像との違いを検出する設定にしました。合否基準値は、不良品を検査した時の最低値を基準に設定することで、合格、不合格を判定させることができました。 【検査設定と検査結果】 使用ソフト:EasyInspector310 検査個所数:4箇所 カメラ解像度:130万画像 レンズ焦点距離:50mm レンズと製品との距離: 約210mm 照明:細径リング照明 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外観検査ソフト『DeepAge Sensor』不良品画像0枚

不良品画像0枚でも導入できるAI外観検査/良品画像だけで学習、既存装置に組み込み/2018年から累計100台超が稼働中

目視検査に頼り、判定が属人化していませんか?不良品サンプルが数枚しかなく、AI導入を諦めていませんか? DeepAge Sensorは、そんな現場のためのAI外観検査ソフトです。良品画像だけで学習を始められ、検査用DLLとして既存装置にそのまま組み込みます。 【実績】2018年から稼働、累計100台超の導入実績。 【学習方法】 ・教師あり学習:OK/NG画像から新規に学習(100枚程度から) ・ファインチューニング:既存モデルを追加データで改善 ・教師なし異常検知:良品画像だけで導入(不良品サンプル不要) 【精度】 19データセット全てで精度99%以上(自社検証) 学習収束:SGD比2.6倍高速(独自Muonオプティマイザ) 学習時間:目標精度到達まで約1/3に短縮(Early Stopping) 【導入ステップ】 画像をWebにアップロード→学習を依頼→検査用DLLを受け取り組み込み まずは貴社の検査画像をお送りください。初回のモデル作成は無料で、精度検証の結果をレポートしてご報告します。不良品画像が数枚しかない場合もご相談ください。

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【AI画像検査事例】アノテ―ションの大きさ

検出する箇所をAIに覚えさせるための「アノテーション」のポイントをお伝えします!

実際にDeepSkyを導入いただいているお客様のサポート事例です。検出率を上げるためのご案内をしました。検出する箇所をAIに覚えさせるための「アノテーション」ですが検査精度に大きくかかわってきます。下の画像は検出率が低かったアノテーションです。大きすぎるアノテーションと小さすぎるアノテーションは検出率を下げると案内しました。 弊社では技術スタッフによる検証やサポートを日々受付しています。 運用中のお困り事、ご質問、不明点などございましたらいつでもお気軽にご連絡いただけますと幸いです。 【検査設定と検査結果】 不合格箇所を1つ以上検出して不合格の判定と設定しました。(検査した画像は学習させた教師画像とは別の未知の画像)未知の画像32枚(良品16枚 / 不良品16枚)を検査し、正判定:30枚  誤判定: 2枚(不良を検出できなかった、良品は全て正判定)※教師画像も検査しましたが、2枚誤検出しました。おそらく学習の枚数、時間を増やすことで検出できるようになります。 【使用したソフト】 使用ソフト:DeepSky

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【AI画像検査事例】自動車部品の文字読み取り

AI画像検査ソフトで製品の型式や製造日などの印字を読取します。

自動車部品や付属品のメーカー様からのお問合せです。 納品する製品に型式や製造日などを印字明記されることは様々な業界で共通する事柄だと思います。弊社のソフトでは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。製品番号にどの部品が不随しているかといった記録を残すことができ様々な業界でご活用いただいています。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「OCRPro」機能を使用することにより26カ所の文字の読み取りができました。読み取りのタクトとしては1.87秒を要しました。文字についてはOCR機能またはOCR Pro機能を、マークやロゴについてはマスター画像との比較検査を使いう事で検出は可能でした。画像は「マスター画像との比較」の設定でRBGと色合いの違いを示しています。記録方法としてはCSVで残すことも可能ですし、画像で残すこともできます。 図2の表のような情報がCSVに記録されます。

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【AI画像検査事例】塗布剤の塗布量検査

AI画像検査ソフトで塗布剤の塗布量の検査をおこないます。

容器、梱包資材総合メーカー様に以前お問合せいただいたサンプル画像で2020年リリースしたばかりのDeepSkyで再検証したご報告をしました。 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)の不良が想定されますので、教師画像を増やす必要があります。 【検査設定と検査結果】 「DeepSky」では従来のソフトと検出方法が大きく異なり、予め学習をさせた特徴部分を画面中より検出させる事ができるようになります。以前にお問合せ頂きました塗布剤の塗布量検査の際に「DeepSky」がご利用頂けるのではないかと思いました。 従来では検査枠を多くしなければならない部分の設定が不要になります。ただ、代わりに予めNGの際の画像を複数まい準備する必要がありますが、2021年9月より教師画像の水増しが可能になりました。1枚の不良画像を明るさや向きや角度、ノイズの調整により36枚まで水増しする機能が搭載されて、より便利にご使用いただけます。

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【AI画像検査事例】基板の枚数カウント

AI画像検査ソフトで重なった状態の基板の枚数を計測します!

電子部品メーカーが取り扱う基板を合紙が重なった状態で枚数を計測する際に、手作業で行う時間の短縮と計測ミスをなくすことを目的として、画像認識を取り入れたいと考えました。 【検査設定と検査結果】 52枚の基板を計測するべく、EI-Scanで画像を読み取り、画像の精度をあげ、EasyInspectorの「輝度変化検査」の機能を使用しました。まずは合紙有りパターンの検証を行い、グレー色の合紙と茶色の基板をきれいに並べることにより、正確に枚数をカウントできました。次に、合紙無しパターンも検証したところ、一枚一枚の間に影が生まれたので、これも正確にカウントすることができました。さらに、30度傾けてスキャンすることで、0.2mm程度の欠けも検出することが可能でした。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト:EasyInspector310 視野範囲:70mm(52枚の基盤を積み重ねたときの厚さ) 検査対象の最小サイズ:約10mm 検査個所数:52ヶ所 画像:EI-Scanで画像読み取り 枚数カウントには『EasyNumbers』がオススメです。

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【AI画像検査事例】シール部からの水漏れ検査

AI画像検査ソフトでシール部からの水漏れを検出し、判定します!

グループ会社の省エネ新エネ支援部署を担っている会社ではポンプのメカニカルシール部からの水漏れにお困りで、弊社ホームページよりご相談がありました。 ホームページには「EasyInspector」「EasyMonitoring」「DeepSky」の画像検査ソフトのお試しがあります、実際にお試しいただいてお困り事の解決につなげてください。 【検査設定と検査結果】 頂きました画像を弊社画像検査ソフトに取り込みまして検査を行いました。画像のように黒い背景の中で水滴部分が白く光っている状態であれば検出はされ易いかと思います。ただ、周りの環境が明るく場所の際に水滴部分が透明になってしまいますと透過部分の検出が難しくなる場合も考えられます。EasyInspectorの「指定色の有無検査」機能を使用し、水滴の光っている部分を検出、判定させています。「EasyMonitoring」での運用も可能と思われます、こちらのソフトではお手持ちのスマホにメールにて通知(画像付き)をさせる事も可能となります。

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