更新日： 集計期間:2026年09月16日～2026年10月13日
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AI画像検査ソフトでプラ成型品の微妙なショートを検出します！
今回お送りいただきましたサンプルには欠損の大きい明らかなショートと一見ショートに見えにくい微妙なショートがありました。 微小なショートでもショートに伴う表面粗さが出ていることが確認できました。 EasyInspectorによる検査では「マスター画像（お手本）になる良品」と「１番検出が難しそうな不良品」を送っていただくとわかりやすくご報告できます。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「色比較検査・マスター画像との比較」検査機能を使用し0.45秒で検査することができました。形状はマスター画像と近い微妙なショートでも表面の粗さを検出（白く反射）して不合格と判定しました。写真の中にある矢印マーキングも白ですが、今回は非検知ピクセルの設定により検出対象より除外しました。
AI画像検査ソフトで樹脂成型品のバリを検出します！
感知機器メーカーさまからお問合せがあり、バリの検出依頼です。ワークの輪郭がはっきりと写った画像さえ撮ることができれば検出自体はできると思われ、どうやってその環境を整えるかがポイントになってきます。 バリについても様々な業界でご相談があります、弊社検査ソフトを使用してより安定的な製品出荷にお役立ていただいているお客様は多数いらっしゃいます。 【検査設定と検査結果】 画像にありますように精度高くバリを検出しています。 今回検証で使用した教師画像は120枚でした。 これは良品/不良品を10枚撮像し、それぞれの画像を30°ずつ回転させて×12したものです。 シンプルな運用方法としてはパーツフィーダーからバックライトコンベアにガイド沿いに流して、センサーで1個ずつ引っ掛けながら検査する内容をご報告しました。
AI画像検査ソフトで1カ所のシールの有無を検出し、判定します！
医薬品メーカーでも他の業界と同じように製品の規定数を紙製の箱に入れシールで封をして出荷していましたが、シールの貼り忘れという事故が発生していました。 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。 【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1カ所のシールの有無を検出し、0.23秒の検査時間で判定ができました。検査時間はパソコンのスペックなどで変わります。画像は報告書より切り抜きました。左画像ではラベル１種でシールを１つ検出するとOKの設定をしています、右画像では検査判定の「OK」と「NG」は誤検出なく判定しています。 頂いた画像での検査でしたが、今回はカメラなどの環境も想定でご案内しています。 カメラやレンズは許容できるワーキングディスタンスや視野範囲によって変わってきます。
AI画像検査ソフトでネジの傷を検出します！
精密切削加工や精密研削加工を得意分野としておられるメーカーさまでも高品質な精密加工技術と品質管理システムに弊社の検査ソフトをご活用いただいております。 【検査設定と検査結果】 お預かりしたサンプル品にて検証した結果、ネジの傷を検出することは可能でした。 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。 検出させたい傷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、傷を認識するようになります。 ５個のサンプルを別角度や反対側を撮影して22の教師画像、左の画像を設定しました。右の画像は検出枠です。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：DeepSky 視野範囲：30 x 25mm 検査対象の最小サイズ：0.2mm 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：35mm + 接写リング5ｍｍ レンズと製品との距離：約160mm 照明：室内蛍光灯
AI画像検査ソフトで1カ所のピンの過剰部分を検出します！
大正時代創業の金属加工メーカーでは細部にこだわった製品管理を弊社の検査ソフトを用いて実現しています。 【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1カ所のピンの過剰部分を検出し0.09秒で判定ができました。今回の検査物はピンが過剰にある時、画像としては「黒い輪が欠ける」ように写るため、黒色の検出量が基準値を下回るか否かで合否を出すような設定としました。同じ条件で画像処理を行った時に OK 品と NG 品で検出量に差があるため、画像による比 較では 2つの状態を区別することができました。ただ色判定許容範囲が若干厳しめの設定になってしまったので、撮像環境の明るさの条件等によっては検出が安定しない恐れがあります。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【指定色の有無】で検査できます。
AI画像検査ソフトでメーターの読み取りをします！
様々なデータ解析で社会貢献されているメーカーではメーターの読み取りにも弊社7の検査機器をご活用いただいています。分電盤に設置された７セグ表示の読み取りに関する案件です。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「メーター読み取り」機能を使用することにより2カ所の分電盤に表示されている数字の読み取りは可能でした。拡大して写っている方の画像であれば読み取り自体は可能でした。全体を写した画像の方は読み取るには画質不足です。読み取れた画像の方でも色味的にはギリギリで、明るさを少し調整すればもっと安定した読み取りができると思います。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector710 現行『EasyInspector2』CP(制御盤･ControlPanel)パッケージ【デジタル7セグ表示読取】で検査できます。
監視対象物にあわせて設定を行い検査します！
自動車に搭載されるドライブレコーダーやカーナビゲーションのメーカーからの製造機械のモニター監視についてのお問合せです。監視対象の画像6枚をいただきましたそれぞれの読み取りに合わせた設定方法をお問合せいただいています。 弊社ホームページでは検査ソフトを無料でお試しできるようにしています。ワークによって検査ソフトの適正が変わってきますので、ご不明点はお問合せください。 【検査設定と検査結果】 画像6枚中3枚については点灯している時の色を検出するように「指定色の有無検査」機能を使用し、検出するか、しないかで合否判定を行っています。画像2枚は「メーター読み取り機能」を使用しておりますが、メーターの上部と下部で照明の当たり方にバラツキがあると思いますので、暗くなってしまう下部にはバー照明等で照射した方が、誤検出が少なくなると考えております。画像1枚についてもお送り頂いた画像でしたら読み取りは可能でした。また、多少のズレ補正は可能ですが、カメラの固定は必須となります。
ワッシャーのテクスチャーを画像処理してダレ部分を検出します！
自動車部品などの精密加工品メーカー様からの簡易検証後の運用についての具体的なご相談の内容です。 ワッシャーのテクスチャーを画像処理してダレ部分を検出するための設定を作成します。 無料サンプル評価では、まず頂いたサンプルまたは画像を使用して簡易検証を行い、検証結果を報告いたします。 簡易検証ではご要望の検出/判定が可能か社内の機器で評価します。簡易検証で検出や判定できた場合、実際の運用を想定したテスト（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をお勧めしています。実現性検証を行う場合、弊社で引き続き行う(有償)か、弊社貸出機を使って御社で検証されるかお選び頂けます。 【検査設定と検査結果】 お預かりのサンプル品で検証したところ、ダレの有無の判別は可能でした。 真横より少し斜めに撮像した方がダレの有無による写りの差が良く出ました。13 枚の画像を教師データとして使用して検査したい箇所を枠で囲み、各画像の該当箇所全てに「ダレ有り」または「ダレ無し」のラベル設定しました。約 500step 学習を実行し、「ダレ無し」のラベルが見つかった時に不合格となるよう設定しました。
AI画像検査ソフトで端子圧着の状態を検出し、OK/NGで判定します！
自動車及び建機用ハーネスのメーカーよりお問い合わせがありました。端子圧着の状態を画像検査により確認できないか得意先からの要望により当社ソフトで検査を行ないたいとのこと。無料の簡易評価を行いました。 無料サンプル評価では、まず頂いたサンプルまたは画像を使用して簡易検証を行い、検証結果を報告いたします。簡易検証ではご要望の検出/判定が可能か社内の機器で評価します。簡易検証で検出や判定できた場合、実際の運用を想定したテスト（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をお勧めしています。実現性検証を行う場合、弊社で引き続き行う(有償)か、弊社貸出機を使って御社で検証されるかお選び頂けます。 【検査設定と検査結果】 弊社のDeeplearning機能を搭載致しました「DeepSky」にて検証をさせて頂きました。結果、各NG品を検出し判定させる事ができました。画像左では２種類の異常を判定している検出枠です。右画像では設定画面で確認できる検出数です。 ただ、今回の検証では一部、誤判定をする場合もございました。この為、今後は更に検証数を増やして検証等を行う必要が有るかと思います。
ICリードの良品と半田状態が不良（浮き）を検出します！
プリント基板製造や実装向けのハード、ソフトの制作をされているメーカーよりご連絡がありました。 プリント基板に部品を搭載し、半田付けした後の半田状態の良否判定を画像診断で行えないか検討されています。 【検査設定と検査結果】 頂いた画像で検証した限りではNG箇所をNGと識別することができました。 この検証ではNG6枚、OK3枚の合計9枚の画像を使用しました。はじめにNG1～3、OK1～3の合計6枚を教師データとしてモデルを作成しましたが、NG7～8が検出できなかったためこの3枚を教師画像に追加 しました。結果として正しく検出することはできましたが、NGの出現場所が最右固定だったのでそれ以外のパターンでも検出可能かどうか検証がこれから必要です。
ホワイトバランスについて説明します！
現在、画像について多くのことを学んでいる日々なのですが、「良い画像を撮影する」ということが重要であることを実感しています。 カメラには様々な機能が搭載されており、きちんと適した設定にすることができたら良い画像を撮影することができるようです。 そんな設定機能の中の一つに「ホワイトバランス」があります。 画像処理素人であった私は、聞いたことはあるけどいったい何をしているんだ？と思っておりました。 気になって調べたところ、面白かったのと役立ちそうでしたのでご紹介します。 ※詳しくは関連リンクをご覧ください。
AI画像検査ソフトで基板コンデンサの極性検査を行います！
近年の労働人口の減少は社会問題になっておりそのような中で品質を維持するためFA業界の検査へのAIの必要性は高まっています。音響機器メーカーでも弊社の画像検査ソフトをご検討いただいています。今回は基板コンデンサの極性検査の評価依頼です。 【検査設定と検査結果】 NG評価用の画像3枚を加えた合計23枚の画像で、教師データはOK5枚、NG5枚、評価用1枚の合計11枚としました。コンデンサの極性マーカーのみアノテーションし、12000step学習を実行し判定が可能でした。 DeepSkyは基本的に検出・判定に必要な機能だけ持たせており、お客様ごとの運用上で必要となるような機能については外部のアプリケーションを開発する方針をとらせて頂いております。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky学習版 検査個所数：8ヶ所
AI画像検査ソフトで金属板のキズを検出します！
伸銅メーカーさまからのお問合せで金属板のキズの検出をテストします。写真をいただいての検証です。薄さ1mm程度の薄さの銅板がトイレットペーパーのように巻き取られている中、圧延機で圧延中のキズを検知するため、部分的に検査したいタイミングで低速で撮影しながら検査するか、ラインを止めて撮影し、検査することをご検討でした。 第一段階の簡易無料評価ではキズ部分を検出することはできていますが、画像上にあるキズ以外の白色を誤検出しており、区別できていない状態です。照明を工夫してなるべく広い範囲を均一に照らすことができれば検査はできそうです。頂いた画像を「教師データ」として学習し、処理した結果です。教師データ画像ですので精度高く判定ができています。数字はAIの自信度数％「認識点数」と言います。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky学習版 検査個所数：画面全体1ヶ所
AI画像検査ソフトでタイヤの種類を判定します！
自動車部品などのタイヤの種類を判定する簡易無料評価を承りました。 今回は写真を送付いただいてのトライでしたが実際のサンプルを送付いただくことが一番信頼できる内容を提出できます。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】 左の画像はアノテーション（覚えさせたい部分を囲う作業）です。右の画像はＯＫの画面表示です。タイヤの文字をDeepSkyで判定しています。 画像やＣＳＶで記録する機能も搭載していますので周辺システムとの連携も容易です。一品種あたり登録可能な検出対象の種類は1～1000種類（ここでの種類とは「ネジ」「乾燥剤」「トマト」など、アノーテーションする際に使用する分類名のことをいいます。100種類を超えて検出対象の種類を増やした場合、検出率が下がることがあります。） 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky
冷凍食品に混入した毛髪を検出し判定します！
食品メーカーでは毛髪の混入は大きな事故になりかねます。食品や生もののお問合せでは画像を送っていただく方法でお願いすることがあります。その場合検出したい部分（不良）をはっきり撮影できるように照明やピントを調整した写真を頂けたら検証できます。今回は冷凍食品に毛髪を乗せた画像を送付いただきました。 【検査設定と検査結果】 冷凍食品のパターンでは検出結果が良好でした。冷凍状態であれば全体的に白っぽく写っており、黒い毛髪とコントラストが良く取れているためと予想しております。 ただ常温状態でも、単純に教師画像を増やしていけば検出できるようになる可能性はあると考えています。教師画像、学習ステップを増やすことで、追学習して精度が上がることがDeepSkyの強みです。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky学習版 検査個所数：1ヶ所画面全体から毛髪を見つける
AI画像検査ソフトでトレイの中の部品の欠品（計数）検査を行います！
プラスチック部品メーカーでは小さな部品の計数が負担となっているため、自動化するための計数の検証依頼です。EasyInspectorの得意分野となります。画像を送付いただいての簡易検証です。 【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24カ所のトレイの中の部品を0.93秒で検査することは出来ました。 左画像は検査の設定です。右画像は検出枠で背景の色を誤判定しています。500万画素の画像をお送りいただきましたが、こういった検査では130万画素程度のカメラでも検出は可能です、画素数が下がりますと検査時間は短縮します。欠品している場所の特定（記録）しなくて良いのであれば、全体（ワーク24個）を一つの検査枠で囲い検査します。検査品の背景が透明トレイであるなら白い紙を敷くことなどでワークと背景のコントラストをはっきりしていただくとより安定し短い時間で精度の高い検出ができます。検査の設定で報告書ではズレ補正を「自動・おまかせ」で設定しております。治具などで安定した位置決めができるのであればズレ補正「無し」設定で検査していただくとよりタクトは短縮できます。
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
スポーツ用品メーカー様は以前から海外でも弊社の検査ソフトを運用いただいています。 今回は「ラベル印字の数字の合致」「擦れ検出」「取扱説明書有無検査」などの設定方法についてのご質問です。 弊社ではマレーシアと中国に代理店があり、海外事業所で使用するための検査ソフトも販売しています。 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。 【検査設定や検査結果】 EasyInspectorの「マスター画像との比較」機能を使用することにより16カ所のラベルに記載されているコードや印字の検査が0.28秒で可能でした。 画像検査では撮像環境が一番重要と言えます、検査時の画面が暗くなる原因として、確認して頂きたいことは・検査対象の近くに、蛍光灯があるかどうか。（外部の影響の中で、一番多い利用がこれです。）・動く機械があるかどうか。（電磁気を使うモータ（ACサーボモータなど）がありますと、ノイズが発生することがあります。）・100Vスイッチがあるかどうか（電磁ノイズが発生することがあります。）
AI画像検査ソフトで電子部品の付着物を検出します！
既に弊社の検査ソフト「EasyInspector」を運用いただいている電子部品メーカー様から新たに電子部品の付着物を検出できないか簡易検証のご依頼をいただきました。 【検査品の概要】 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カ所を0.94秒で検査することができました。 マスク機能「非検知ピクセル」の設定をして検査する場所を指定しています。 画像の水色の部分はすべて非検知と設定していることを表しています。非検知ピクセルを設定すると検出しなくで良い部分の誤判定がなくなることと、検査タクトが短縮できるメリットがあります。 弊社では導入いただいたお客様からの検証のご依頼や設定方法、撮像方法のサポートにも日々対応しています。 【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。
AI画像検査ソフトで基板の抵抗とコンデンサの異品や脱落を検査します！
電子部品メーカー様の基板検査の例です。 【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にて検証を行った結果、抵抗とコンデンサの異品や脱落はEasyInspector「指定色の有無検査」機能で判定できました。検証では検査枠8カ所2.98秒での判定でした。左画像は検査枠の設定、マスター画像です。右の画像は水色で塗り潰された部分が検出された指定色です。 この量が合格範囲内であるため合格と判定され青枠で表示されています。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：EasyInspector710（旧EasyInspector） 視野範囲：約60x 45mm 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：500万画素 レンズ焦点距離：25mm レンズと製品との距離：約290mm 照明：直線蛍光灯 照明と検査品の距離：ワークの約100ｍｍ上部 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【指定色の有無】で検査できます。
AI画像検査ソフトで生産管理のチェックリストのサインの有無を確認する検査を行います！
医療機器やインフラになど様々な機器の設計を手掛けているメーカー様は、以前よりお取引のある企業です。 今回は生産管理のチェックリストのサインを確認する検査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「指定色の有無検査」機能を使用することにより4カ所のサインの有り無しを検出しています。左の画像はマスター画像（検査枠の設定画面）です、設置した枠の中から検出されるサインの色が基準値内の場合 OK、そうでない場合に NG と なるように設定をしました。右の画像、青い枠は合格、赤い枠は不合格を示します。 サインの有る欄は OK、空欄は NG と判定されています。 チェックしたい欄に検査枠を設ければ記入の有無を検査できるます。 検査枠は最大 999 個まで設置できます。 【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画像検査ソフトで金属の断面部の「芯きず」の検査します！
黄銅製品メーカー様からサンプル品を送付いただいて金属の断面部の「芯きず」の検査をしました。強度と耐摩耗性が求められる金属製品ではキズや気泡は注意すべき不良です。 【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断面部全体の「芯キズ」を1.14秒で検出することができました。 左画像はマスター画像です。ピンクの枠は設定した検査枠です。右画像は検出したキズ（拡大）です。赤い色が検出したピクセルで何ピクセル以上を検出した場合不合格と設定するかはお客様で設定していただきます。 カメラ（レンズ）→リング照明→検査品を直線上へ並べて設置することがポイントとなる検査です。
AI画像検査ソフトでリールの2カ所のねじの有無を検査します。
いただいた画像で、ねじの有無判定の検査です。２か所のねじをきちんと取り付けられているか判定しました。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「色比較検査・指定色の有無検査」機能を使用しました。指定色をねじの色に設定しました。１秒未満で処理は完了しましたが、今回のいただいた画像ではコントラストが小さく検出ができませんでした。照明の当て方を工夫し撮影することで検出可能になる見込みがあります。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector310 検査個所数：2ヶ所 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実装が正しいかどうかを判定します！
電子基板の実装が正しいかどうかの画像検査判定です。(1)傾き(2)上下位置(3)欠品(4)ズレ・浮きの判定確認です。 【検査設定と検査結果】 弊社ソフトEasyInspectorで検査しました。傾きと欠品については「指定色の有無検査」機能を使用することにより可能でした。照明で部品を光らせて白色が検査枠内で検出できれば合格となるように設定しました。上下位置、ズレ・浮きに関しては「マスター画像との比較」機能を使用、マスター画像との違いが5％以内であれば合格とする設定にし、8カ所の穴の有無や位置の違いを検出し、1秒未満で判定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（旧EasyInspector） 視野範囲：166 x 88mm 検査対象の最小サイズ：0.5mm 検査個所数：8ヶ所 カメラ解像度：300万画素 レンズ焦点距離：12mm レンズと製品との距離：530mm 照明：直線蛍光灯×２ 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【指定色の有無】で検査できます。
AI画像検査ソフトでシュウマイの外観検査を行います。
食品メーカーよりシュウマイの外観検査のお問合せです。 食品業界は形が定まらない製品が多くルールベースの従来型では外観検査が難しい状況がありました。 このところＡＩ（ディープラーニング）を使用した検査ソフトの種類も増え導入事例が増えている業界です。 検査設定と検査結果 今回サンプルをお預かりした 13 パターンに関しては、DeepSky を使用することで OK/NG を判別する ことが可能でした。判定結果の概要は下記です。 今回はサンプル品が時間で劣化する恐れがあったため、予め 500 万画素程度のカメラで撮像 し、実際の検証ではその画像を 130 万画素程度にサイズダウンして画像処理を行いました。 実際に導入する場合の視野範囲や WD（検査物からレンズ先端までの距離）は別途検討させていただきます。 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。
12カ所の緩衝材プラ段ボールの異常を判定！
予算50万で他社に相談したが、精密検証のため数秒では不可と言われたとのご相談です。 精密でなくて良いので、一次判定として数秒で「NGの可能性あり」を判断してくれれば、その対象品のみを人が確認するような運用をしたいといったご要望の流通、物流メーカー様から連絡がありました。運搬用の緩衝材のついたコンテナの検査です。 EasyInspectorの「マスター画像との比較」機能を使用することにより12カ所の緩衝材プラ段ボールの異常を0.25秒で判定することができました。 左の画像はサンテックフォーム部品取付間違いを検出し判定させる事ができました。右の画像は不良部分を誤判定しています。正しく判定させる為には、照明の追加等でより明るく映し出し、影の部分の色をはっきりと暗くなるようにする事や仕切の板に隠れてしまっている為、カメラ位置を遠ざけてできるだけ垂直に撮像し 隠れる部分が少なくなるように映す等の撮像環境に工夫をすることが重要となってきます。
制御機器の表示灯やメーターの読み取りをします！
電子機器メーカーさまから様々な制御機器の表示灯やメーターの読み取りに関してのお問合せをいただきました。６種類の読み取り機能を設定しご報告することになりました。 左右の画像２種類は「メーター読み取り機能」を使用しております。そのほかの画像３枚については点灯している時の色を検出するか、検出しないかで合否判定を行っています。が、メーターの上部と下部で照明の当たり方にバラツキがあると思いますので、暗くなってしまう下部にはバー照明等で照射した方が、誤検出が少なくなると考えております。もう１ついただいていた画像についてもお送り頂いた画像でしたら読み取りは可能でした。また、多少のズレ補正は可能ですが、カメラの固定は必須となります。
上部から液体（樹脂）を流す角度をAI画像検査ソフトで判定します！
以前よりお問い合わせいただいている、電気・通信機器、電子機械器具メーカーでは様々な検査部分をご相談いただいています。今回は流体の角度を検査したいとの要望です。上部から液体を流す角度です。 当社では技術担当者がメールや電話、Web会議でのサポートを行い、お送り頂いたサンプルを無料でテストしています。さらに、お客様ご自身で検証できる機器類も用意があります。 【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カ所を0.09秒で判定することができました。 お送り頂いた液体（樹脂）の画像の角度ですが検出できるか確認すると、画像によって明るさの違いや位置ズレがあり、全て同じ設定で読み取ることはできませんでしたが検出は可能でした。背景とのエッジを上手く検出できるような撮影環境と、カメラを真横から固定する必要があります。画像の様に比較的背景が明るく写っていると検出しやすいです。
電子部品のピンの逆付け部分の10か所を全て検出しました！
電子部品、電子機器の開発販売をされているメーカーさまは展示会で当社ブースにお問合せくださいました. 昨今の社会情勢からWEB会議で打ち合わせにも対応しております。弊社のシステムやソフトの概要をご理解いただいた後、サンプル送付いただくケースが多いです。綿密な打ち合わせ後の検証では運用方法など詳細にご提案ができスムーズです。 【検査設定と検査結果】 結果としてはNG（逆付け）部分の10か所を全て検出できました。ただ、1ヶ所部のみ画面の端部部分（ピンが半分だけ映っている部分）を誤判定した箇所がありました。（画像を加工して作成したNG部は4枚で合計10ヶ所ですが、検証の結果としては11か所を検出した事になります） 現状の画像ではOKとNGの差異の検出が難しいので、 照明等を工夫する事により、更に差異がハッキリと検出できるように調整する必要がございます。 「DeepSky」では頂きました画像では解像度(16M)が大きすぎる為、画像を分割するソフトが別途必要となります。 【使用したソフト 使用ソフト：DeepSky
AI画像検査ソフトで金属塗装品の「線傷」「滲み」「点傷」のNGを見分け検出します！
産業用機械メーカーからのご依頼で、金属塗装品の「線傷」「滲み」「点傷」のNGを見分ける検証です。ひとつの不良サンプル品の向きや位置を変えて撮影し検証することとなりました。 【検査設定と検査結果】 今回は照明に工夫を凝らし撮影することで判定が可能になりました。 弊社で所有している同軸落射照明のサイズの関係上、ワーク全体を納めることができ なかったため、傷部分を対象に撮像しました。 本来はサイズの合った同軸落射照明で縦横 1.5 倍程度の視野を撮像して検査を行いますが、 負傷箇所のサイズからして今回と同等の検出精度になると考えられます。検出精度を高くするために誤判定の写真を教師画像として使用し、追学習することができます。 左画像は検出したい不良部分を囲いパラメーターを設定してくための「アノテーション」です。 右画像は学習しパラメーター設定後の不良を検出している「枠」です。
AI画像検査ソフトで基板のレジストの「ズレ」や、「シルクのズレ」などを点検します。
基板のレジストは、小さく細かいうえに広いシェアで多用されています。しかし、正常に機能させるためには、「レジストのズレ」や、「シルクのズレ」などを点検する必要があります。電子部品メーカーでは、その点検作業を効率よくやるために、画像処理ソフトを取り入れました。 【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、レジストズレ（2箇所）と、シルクズレ（2箇所）を検査しました。合否基準値の上限を設定することで、設定以上のピクセルのズレを検出したら、不合格となる設定にしました。検査対象の位置設定、ズレ補正を厳しく行い、1mm以下のズレを検出させることができました。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：EasyInspector710 視野範囲：850mm x 850mm 検査対象の最小サイズ：約3mm x 4mm 検査個所数：4箇所 カメラ解像度：ScanSnap SV600のスキャナを使用 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。
