更新日： 集計期間:2026年01月07日～2026年02月03日
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AI画像検査ソフトで照明機器の部品の3種類の汚れを検出します！
LED照明メーカー様よりの依頼で、汚れの検出検証を行いました。 目視では分かりづらいフィルム状のほこりなどの汚れを検出するテストです。 【検査設定と検査結果】 4種類のサンプルをお預かりし３種類の検出は出来ましたが、表面にブツブツの加工のあるサンプルについては、汚れを同じように撮像する状況で、検出できませんでした。不良箇所をどのように撮影するかが検査の重要なポイントになります。検査枠は全体を１枠で設定し、2.03秒の検査タクトでした。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：EasyInspector710 視野範囲：64x 51mm 検査対象の最小サイズ：0.2mｍ 検査個所数：1ヶ所 カメラ解像度：1000万画素 レンズ焦点距離：高画素用25mm レンズと製品との距離：260mm 照明：LED照明（両サイドより照射）
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画像検査ソフトで樹脂製品のコーティング層表面の凹凸度合を定量化します！
セルロースファイバー樹脂メーカーでは表面加工の技術が繊細であります。今回はコーティング層表面の検査で物質の表面凹凸度合を定量化(数値化)するお問合せで、目視確認(官能評価)における表面凹凸度合が画像検査で判定できるか試すことになりました。 【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１カ所の（全体）のテクスチャーの違いを数値化できました。安定性も含め色の許容範囲等を細かく設定できるEasyInspectorで判定する方が結果は良好でした。どこまでを黒色として検出させるかや、どのくらいの色合いを黒色とするかといった設定はEasyInspectorにて行っております。 【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
AI画像検査ソフトで金属部品のバリと黒点を検出します！
産業用機械の設計やソフトウエアの開発をされているメーカーから微細な精密機械の検査についての問い合わせがありました。サンプル品の送付が難しい場合には写真をお送りいただいての検証も可能です。良品と不良品の仕分けを目視検査でしているところを画像処理で自動判定化できないものか検討中でした。 【検査設定と検査結果】 金属品のバリ、黒点の判定は可能でした。カメラ2台使用する構成で、それぞれ0.5倍のマクロレンズと35mmの単焦点レンズを使用する想定での報告となりました。送付画像による検証でありましても、詳細をお聞かせいただいてカメラなどの撮像環境ご提案もできる限りサポートしています。 【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（バリ、黒点を見つける）
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。
不良を自動で検出・分類！複数製品に対しても1つのAIで対応することが可能です
『NuLMiL』は、不良品画像に色を塗りパターン学習させることで、AIによる 外観検査を行うソフトウェアです。 塗り分けた色に応じた不良を自動で検出・分類し、製品の外観検査を 行うことが可能。 検査対象に応じて、NuLMiLで検査できるハードウェアの作成・販売を いたします。また、オーダーメイドでの検査装置作成も承ります。 【3つのポイント】 ■少数のデータで高精度を実現 ■多品種製造にも対応 ■既知の不良の分類から未知の不良の検出まで可能 ※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。
『Roxy AI』導入のメリットについてお客様事例をベースにした漫画で紹介！
AI外観検査ソフト『Roxy AI』を導入されたお客様の事例を わかりやすい漫画で紹介いたします。 【事例概要】 ■課題： ・同社工場では、納品した製品に不良品が混入し、 全ロット回収・全数目視検査を行うトラブルが発生 ・これまでにも同様のトラブルが何度も発生しており、 根本解決が急務 ■Roxy AIの導入効果 ・不良品の流出がゼロに ・省人化によるコスト削減 ※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画像検査ソフトでレモンの等級を判定をおこないます！
従来のルールベース方式の画像検査では難しい案件でもAI（ディープラーニング）を使用した「DeepSky」では今までできなかった、様々な検査に応用いただけます。 人による目視検査といえば中小企業を思い浮かべる方が多いですが、検査ついては大企業においても同様で意外にも自動化が進んでいない部分があります。生産に比べて検査の自動化が遅れている一方、検査員の高齢化や人手不足が問題となっています。 検査の自動化で効率の良い生産に当社がお役に立てると幸いです。 【検査設定と検査結果】 頂いた画像でレモンの等級判定の検証を行いましたところ、約86％の確率で４つの等級を判別することができました。サンプル数が少ないためこの値は参考程度とお考え下さい。サンプル数を増やしていけばより精度の向上は見込めると考えております。 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。サンプル数の少ない検査でも効率よく安定した検査を実現できます。 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。
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。
自動車、二輪車の金具の溶接部分の ヤブレについての画像検査のテストを行いました。
溶接部分ではヤブレ、ビードズレ、ブローホールなどのちょっとした小さな不良が発生することがあります。目視確認では分かりづらい不良と言えます。 【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カ所の溶接穴の有無を判定し、見た目では分かりづらい溶接ヤブレ部分を0.25秒未満で判定することができました。今回は非検知ピクセル（赤く塗られている部分）の設定をしています。この部分はマスター画像との相違を検出しません。 EasyInspectorにはいろいろな便利な設定があります。
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。
電子部品の基板の穴よりピンが見えているかどうかを簡易検証します！
工具や工作機器メーカーでも検査機器の導入をご検討です。 様々な分野で少子高齢化の影響により熟練労働者の確保が難しくなってきたことが大きな社会問題となっている昨今、人間の目視による点検や判定を画像解析にゆだねることで生き残りや起業成長を展開できる機会が到来しているように感じます。 【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13カ所のピンの有り無しを0.57秒で判定することができました。 左はライブ画像、右の画像は穴の中にピンが有る部分は「合格」判定青色となり、ピンが無い部分は「不合格」判定赤色の表示をしています。 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【指定色の有無】で検査できます。
画像検査でシルク印刷の文字カケ等の検査をします！
シルク印刷工程で 時々発生している 不良状態写真サンプルを送付いただきました。画像検査でシルク印刷の文字カケ 等の検査導入は可能でしょうか？と言ったご相談です。「カケ」や「カスレ」を簡易検査します。 EasyInspectorの「マスター画像との比較」機能を使用することにより検査することができました。 お預かりしましたサンプル品のうち、目視で一番小さな不良があるサンプル品で検証を行いました。 結果、限られた条件の中（※）でしたら、欠けの不良の検出自体は出来ました。その条件以外では、製品の性質と形状上、不良以外の部分を多く誤検出してしまいました。 ※限られた条件というのは、検査対象の印字部分を 1 か所に絞って検査を行ったときになりますので、同じ条件で運用しようとすると、検査範囲はかなり限定的になるかと思われます
複数の端子のある基盤製品について、はめ込みの判定や端子浮きを検出します！
複数の端子のある基盤製品について、はめ込みの判定や端子浮き検出をする検証です。繊細な電子部品を人による目視確認はうっかりが出てしまうことがあります。 より精度高く安定的な納品が可能になるように弊社でお手伝いができれば幸いです。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「寸法角度検査・上下幅-平均位置」機能を使用することにより8カ所の検査枠を作成し位置の検出と、端子の浮きの判定を1.06秒ですることができました。今回の検証ではハレーションさせて光った部分を検出する設定を行ったため、照明の工夫が重要となる検査でした。
無色透明PPシートの異物や虫の検査を簡易検証します！
650×800の無色透明PPシートの異物や虫の検査を簡易検証します。お問合せ前は目視検査して工員が積み重ねていましたが、異物・虫などが混入するケースがあるので防止したいとご相談がありました。 【検査設定と検査結果】 お預かりしましたサンプル品の良品シートに 0.3mm 角の欠点シールを 10 枚貼り、 10 個全ての黒点を検出できるかを検証いたしました。 EasyInspectorの「傷ブツ検査」機能を使用することにより1カ所全体を1.84秒で検査することができました。 左がライブの拡大画像です、右は検査結果の拡大画像です。周長11pixelを検出している不合格の赤色で表示しています。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：EasyInspector（旧EasyInspector） 視野範囲：約800x 500mm 検査対象の最小サイズ：2mm 検査個所数：1ヶ所 カメラ解像度：2000万画素 レンズ焦点距離：16mm レンズと製品との距離：約980mm 照明：室内蛍光灯 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【傷・ブツ検出】で検査できます。
AI画像検査ソフトで銅色円盤の薬液で処理した時の色の変化を検査します！
電子部品メーカーでは直径300mmの銅色円盤の、外周約3mmほどの領域を薬液で処理し色が変化する工程があります。その際に、薬液が正常に出ていなくて処理されていない異常や、処理されるべき幅が正しく処理されていない異常が発生していました。解決策として、目視で検査するよりも、画像処理ソフトを使用した方が、正確かつ素早く検査できると考えました。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「色比較検査」の「指定色の有無検査」機能を使用し、薬液が正常に出ているかの検査を、「寸法角度検査」の機能を使用し、処理されるべき幅が正しく処理できているかの検査を行いました。視野範囲は円盤の約1/4を写し、その中の一部を検査しましたが、円盤の銅色と、薬液の色が変化した黒色の差がはっきりしていたため、正確に検査できました。
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。
部品上のどこに不良が出てくるか分からない製品の検査を2つのソフトで検証します！
高性能精密プラスチック金型・プレス金型設計等の製造メーカーでは目視検査を自動化するためにホームページよりお問合せがありました。 当社ホームページではEasyInspectorの60日無料お試しソフトのダウンロードとDeepSkyのWEBお試しができます。ぜひご確認ください。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorを使用した場合の結果と、DeepSkyを使用した場合の結果を両方の結果を提出しました。 今回は工程がパッド吸着でバラツキがあることや、部品上のどこに不良が出てくるか分からないことなどを考慮すると、DeepSkyの方が向いている可能性が高いです。 DeepSkyのWEBお試し版では教えたものを見つける事しかお試し頂けません。OK/NGの判定も検証をご希望ということであれば製品版を無料でお貸し出し致します。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector DeepSky学習版 検査個所数：1ヶ所 画面全体から不良を見つける
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。
樹脂成型品の中にある0.3㎟サイズのコンタミを検出します。
動車メーカーが製造する樹脂成型品。その中にある0.3㎟サイズのコンタミを画像処理で検出し作業効率を上げることを目的とし、弊社にお問い合わせがありました。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「傷ブツ検査」の機能を使用して、0.3㎟サイズのコンタミを検出する設定にしました。傷ブツの色を黒にし、周囲のピクセルと比べ暗い色を検出する設定にしました。検出検出感度は数字が減るほど感度が良くなるため3に設定しましたが、検出対象サイズが小さいため、毛やホコリが乗っていても、異物として判定してしまいました。運用としては、画像検査でコンタミや毛等をNGとして検出し、再度NG品を目視で確認するという形で勧めさせていただきました。
直径約0.05mm×長さ約4mmの金属ワイヤーの本数を計測します！
電子部品の導通検査を行う業界では、小さく細かい部品を扱いますが、その中でもワイヤーの計測を目視で行うと、計測ミスが出やすいです。計測手段として、幅1.6mmのスリットが5本入った樹脂プレートを使用し、直径約0.05mm×長さ約4mmの金属ワイヤーの本数を計測していました。この作業を1秒未満で計測できるソフトを弊社からご紹介させて頂きました。 【検査設定と検査結果】 ※検査結果画像を拡大したワイヤー計数（OK：NG） ※赤矢印がワイヤー ※右画像は右隅に1本多く検出されたためNG EasyInspectorの「輝度変化検査」機能を使用することにより、プレートの隙間から見える複数個（5本）のワイヤーを検出します。バックライト照明を使用して、明るい背景から暗い縦線を検出する設定にします。これらの設定により、小さく細い対象物でも検出可能になります。
物体検出とロボットの組み合わせで全自動AI外観検査
AIの物体検出技術を活用した外観検査ソフトウェアです。 金属加工品、フィルム、樹脂成形品、印刷物など多種多様なワーク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） 産業ロボットと組み合わせることで、目視検査の省人化を実現します。
AI画像検査ソフトで樹脂成型部品の変色部を検出します！
自動車部品などの樹脂成型部品はキズなどの変色があっても見た目がほぼ同じため類似の不良品を出荷するという事故が発生していました。様々な業界で、より高品質を求められる時代、目視検査では検出が難しい不良も自動化で安定した出荷をお勧めします。 【検査設定と検査結果】 照明を適切な角度より当てる事により変色部を検出し判定させる事ができました。今回は NG サンプル品 4 個、角度を変えて撮像し計 12 枚のアノテーション画像にて 設定しました。 環境で検出が可能なのは上記画像の曲面部のみとなります。 その他の面の検査を行う際は照明の当て方やカメラ位置を変更して撮像をする必要があります。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：DeepSky学習版 視野範囲：約447 x 355mm 検査対象の最小サイズ：2mm 検査個所数：1ヶ所画面全体 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400mm 照明：直線蛍光灯 照明と検査品の距離：約200ｍｍ上部
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
非常に簡単なアノテーションだけでセマセグを実現する『アテンションマップ』などを追加！精度・速度がさらに向上！
高精度・高速な外観検査AI『Roxy AI』が初のメジャーバージョンアップ！ 今回の機能追加により、これまで以上にAI検査導入のハードルを下げ、 検査工程の品質安定化・コスト削減を実現します。 ■アテンションマップ 不良の検出方法の代表格であるセマンティックセグメンテーション（以降、セマセグ）。 Yoloなど高性能なモデルが公開されており、多くの外観検査AI製品が採用していますが、 セマセグのアノテーションは非常に面倒であることが導入のネックになっています。 正常／不良の境目が曖昧な場合、正しくアノテーションすることすら困難です。 Roxy AI V2で新規追加した独自の『アテンションマップ』でこの問題を劇的に改善。 正常と不良の境界を意識する必要はなく、不良個所をワンクリックするだけでOK。 圧倒的に効率的にセマセグを実現します。 ■学習環境 ・計測AIの小さな物体の検出能力を大幅に向上 ・RTX50系に正式対応 ・CPUでの学習に対応 ・その他。多数の改善 ■ランタイム環境 ・キーエンス社LJ-S8000に対応 ・検査結果を柔軟に制御するワーカー群を追加
ソフトウェアを利用して既存設備を活かして外観検査の自動化を実現しましょう！
電子部品や半導体チップなどの外観検査でこのようなお悩みはありませんか？ ■オペレーターの熟練度により検査結果がにバラつきがあり、欠陥の見落としや過検出が減らない ■どこまでを不良と判断すればよいのか、基準が設けられない ■AIは導入したいが、多くの不良画像が無く学習ができないと言われてしまった ■高性能な外観検査装置を導入したいが、導入コストが高い VIS ImageAnalyzerは画像解析に30年以上携わっているなかで開発されたアルゴリズムと最新のAI、機械学習の機能を組み合わせたソフトウェアです。 AI搭載の良品比較機能で目視検査特有のバラつきにも強く、従来の画像処理法では難しいような濃淡の少ない欠陥や汚れなども検出します。 また、ソフトウェアのみでの導入が可能なため、お持ちの装置ので撮影した画像を利用していただけます。そのため、高額な費用を抑えて導入をご検討いただくことができます。 ※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。
低コストで即導入可能なAI外観検査ソフトウェア！トライアルOK！ 活用事例が多数掲載！少量の学習サンプルで利用可能！
※活用事例が多数掲載！カタログにてご覧いただけます※ 一般的なAI外観検査システムは大量の不良品サンプルを覚えさせる必要があった為、手間もコストもかかり導入へのハードルが高くなっていました。 外観検査ソフトウェア「Gemini eye」は、逆転の発想で「良品を学習して異なるもの（＝不良品）を判定する」方式を採用。また、ソフトウェアをインストールするだけなので、低価格（100万円～）かつ即導入を可能にし、プログラミングやAI学習の知識不要で、オフライン環境でもご活用頂けます。 トライアル版も相談賜ります。お気軽にお問合せ下さい。 ＜こんな方におススメ！＞ ・目視検査よりコストを抑えて精度を上げたい方 ・忙しくて時間が無い方 ・費用を抑えたい方 ・専門知識なしで使いたい方 ※活用事例が多数掲載！カタログにてご覧いただけます※
シュリンク包装品の破れの有り無しを検証！
食品メーカー様のシュリンク包装品の破れの有り無しを無料の簡易検証でご報告しました。 変形・段積み崩れ・フラップ糊付け等も引き続き検証して様々な不良検出をご提案したいと思っています。 簡易検証では人が目視ですぐに分かる程度の破れ：8割程度、製品の色が白等で人でも分かりにくい破れ：5割程度の正判定が可能でした。 今回は限られたサンプル品で検証しており、学習データが少なかったためこのような精度になったのではないかと思います。より多くのデータを学習させることで検出の精度は上がります。 【使用したソフト】 Deepsky
