更新日： 集計期間:2026年08月19日～2026年09月15日
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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
材料不良、異物混入、員数不良、部材の欠品などの食品検査に活用できます！
これまでスカイロジックでは工業製品を中心に画像検査の案件を取り扱ってきました。 これは工業製品の「同じ物をたくさん作る」という性質と従来方式（ルールベース）の画像処理がマッチしていたからです。 逆に言えば工業製品でも良品の色・形が安定しないようなものはこれまでの方式では取り扱いが難しいというのが現状でした。 しかしAI（ディープラーニング）を活用した画像処理方式が登場したことにより、バラツキのある物も画像処理の対象に入るようになりました。 これはAIが「些細な変化を無視しながら、見つけたいものだけを検出する」ことが得意なためです。 さてここでタイトルに繋がるのですが「良品の色・形が安定しないもの」と言えば食品です。 材料不良、異物混入、員数不良、部材の欠品など…、対象が食品であっても工場で生産されているものは工業製品と同様の悩みを抱えているはずです。ただ従来の方式ではあまりにも処理の難易度が高く、諦められてきました。（そして私も諦めてきました。） AI、試してみませんか。
トレイに入れられた食品のはみ出しを検出します！
スーパーで並んでいるお惣菜がトレイからはみ出していたら漏れの心配や盛り付けもよくないために売れ残りとなってしまうでしょう。 今回は食品メーカー様からトレイに入れられた食品のはみ出しについての簡易検証の依頼です。 EasyInspectorの「指定色の有無」機能を使用することにより1カ所（画面全体）を0.39秒で検査することができました。 左の画像は指定色の設定です。はみ出す可能性のある食品の色を設定します。 右の画像はマスク設定です（非検知ピクセルを指定）設定した部分は指定色を検出しなくなります。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：EasyInspector（旧EasyInspector） 視野範囲：約10x 8mm 検査対象の最小サイズ：5mm 検査個所数：1ヶ所 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165mm 照明：リング照明 照明と検査品の距離：約120ｍｍ 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【指定色の有無】で検査できます。
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。
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
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。
AI画像検査ソフトでキャベツの外観検査を行います
食品メーカーでは形状の定まらないワーク（食材）が当たり前です、ちょっとした不良や異物混入で大きな事故につながります。今回も食品の簡易検査のご依頼です。 労働人口の減少や熟練した作業員の高齢化が進む社会情勢には歯止めはかからず生産性の向上を支援する取り組みは今後ますます求められています、画像検査も徐々に技術が洗練されてきました。 安心安全の食品を口にできる日本品質の維持に画像検査の導入をご検討ください。 【検査設定と検査結果】 頂いた画像による検証です。検出したい対象箇所を枠で囲み、種類ごとにラベルを付与しました。今回は「変色」「花芽」「長さ」「長さ２」といった4種類に分けたアノテーションをしました。今ある画像だけで教師データと非教師データに分けて行った検証なのでそこまで精度はでませんでしたが、サンプル数増やしていけばある程度正確性は向上して いくものと推測できます。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky学習版
形や大きさが不揃いの食品をベルトコンベアで流して、青や黄色、緑色の異物を検出します！
食品業界では異物混入は大きな事故につながります。 2017年の時点では従来型検査ソフトEasyInspectorで検証しておりますが、現在ではこのような事例はDeepSkyで容易に設定や検査が可能です。記事「キャベツに付着した虫を発見してコンベアを止める」を参考にしてください。 【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（視野全体）から異色を検出することが可能でした。しかし送付画像での検査となるため、背景のグレーと異色が似ている色だったことがあり誤検出が目立ちました。「色判定許容範囲」を厳しく設定することは出来ますが、背景の色や照明などの工夫が必要になると提案しています。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：EasyInspector710 検査個所数：1ヶ所（全体） 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【指定色の有無】で検査できます。
お弁当に混入した髪の毛や異物、青果物のキズなどをAI（ディープラーニング）が検出！
様々な食品生産・加工の現場から何件かお問合せもいただいております。 お弁当に混入した髪の毛や異物の検出など、EasyInspector（旧EasyInspector）では難しかった案件にも対応でき、ますますAI（ディープラーニング）機能の対応の幅の広さを実感します。 DeepSkyは、検出したいものに対して幅を持たせて教えることが出来るので、 「この形！」という決まった形 “ではない” 異物に対しても検出することが可能です。 現状人の目でチェックしているけど「これって検査出来るのかな？」と思うもの、まずはお気軽にお問合せくださいませ。
検査の自動化を高精度に実現するAI 外観検査ソフトウェア 独自の深層学習技術(ディープラーニング)により、外観検査を自動化！
Preferred Networks Visual Inspection は独自の深層学習技術(ディープラーニング, AI)により、従来難しかった外観検査の自動化を高精度に実現するソフトウェアです。 少ない学習データでも簡易なアノテーションで高精度な検査を実現しているため、短期間・低コストで検査システム構築が可能です。 本製品の特徴 ◾️少ないデータで、詳細なアノテーションも不要 ◾️GUIによる直感的な学習管理 ◾️不良箇所の可視化 ◾️柔軟・迅速なシステム立ち上げ お問い合わせは以下の公式HPよりお気軽にどうぞ！
スカイロジックでは食品の異物検知をするためのＡＩを既に開発しています
▼アニサキスを入手→撮影するまで 今回はお客様から何件かお問い合わせいただいた”アニサキス”をAIで見つける検証を弊社で行ってみました。そこで、まずは生きたアニサキスを入手するところから始まったのですが、思っていたよりも難しく… 市内のスーパーや魚屋さん何件も回ったり電話でお願いをさせていただきました。 年末のとっても忙しい時期に、いきなり知らない主婦から「ＡＩでアニサキスを見つける実験をしたいので生きているアニサキスをくれませんか（ざっくりまとめると）」と変なお願いをされたにもかかわらず、ご協力してくださったスーパーがいくつかあり、ご協力いただいた鮮魚コーナーの方々にはとても感謝しています。ありがとうございました。 ゆっくりと動くコンベア上でAIアニサキスの検査を行い、検出したらブザーを鳴らしてコンベアを停止させる運用を想定して装置を組み立てました。 アニサキスは特定の波長の紫外線に反応して光るため、紫外域のLED光源や特定の波長を通すフィルターを使用します。 画像処理では光学的な操作によってアニサキスを見つけやすい画像を撮影することも重要です。
AI画像検査ソフトで貝の牡蠣の剥き身の不良判定を行います！
魚介や果実などの食品は大まかな形はにていますが、画像検査としては形が安定せず、大きさや熟成具合で色やふくらみが変わってくるため難しいとされてきました。 弊社検査ソフトDeepSkyはこういった形が少しづつ違うワークの検査を得意としています。 今回は食品工場などで活躍する自動化ロボットを制作するメーカー様からのお問合せで貝の牡蠣の剥き身の不良判定を評価しました。牡蠣の出荷時期ではないためいただいた画像での検査です。 【検査設定と検査結果】 お送りいただいたサンプル画像を 弊社で検証いたところ卵と黒点の検出は可能でした。 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。弊社ソフトでは色のみで検出しているのではなく、テクスチャー（表面の質感）もプラスした判断ができます。 それに加え、位置固定の必要がなく、たとえコンベア上で複数の牡蠣が様々な位置や向きで 流れた場合でも判定が可能です。
「毛髪」「プラスチック片」「ビニール片」「虫」の混入を想定した検証を試みました。
食品業界では以前から異物の混入は大きな課題です。 今回は 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。 左上の画像はアノテーションと呼ばれ検出させたい箇所（異物）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。 画像では「毛髪」「ビニール」「虫」を検出しています。しかし米飯の上のゴマに混ざった虫については判定ができませんでした。ゴマと虫の違いを明確に撮像する必要があります。 使用したソフト 使用ソフト：DeepSky
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
製品パッケージのデザインの違い、同一のデザイン基材の違いをAI画像検査ソフトで判定します！
食品などのパッケージデザインはキャンペーンなどの展開でパッケージの小さな部分表示が変わったり色が変わったりするものをよく見かけます、よく似ているデザインのため包装パッケージを間違って出荷する事例があったとのことでお困りでした。今回はデザインの違い、同一のデザイン基材の違いを判定致しました。 【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撮像画面全体１枠のデザイン違いを検出し、見た目の似通った類似品（異品）を50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：EasyInspector710 視野範囲：A4サイズ 検査対象の最小サイズ：5mm 検査個所数：1ヶ所 カメラ解像度：弊社スキャナー 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
基板の実装、ピンの取り付けや塗料のはみ出しなどの合否を判定します。
以前からお付き合いのある産業設備メーカーさまからのお問合せです。 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。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの様々な機能を使用することにより55カ所の有無や位置の違いを検出し、見た目の似通った類似品（異品）を0.54秒で判定することができました。ピン等のNGについてですが、塗料の青を検出するのではなく塗られていない状態の黒色を検出したらOKという設定が安定し、また、はみ出たらNGといった設定をしている枠は検出箇所サイズ判定を使用せず、単純に枠の中の指定色のpixel数で検査する方が良いと報告しています。
１日で設定完了。即日導入できるAI外観検査ソフトウェア「Gemini eye」 操作画面イメージ、特長、プランなどを掲載。
当資料は、株式会社Pros Consの取り扱う外観検査AI『Gemini eye』を紹介しています。 素材作成、検証結果画像、運用ログの操作画面イメージや、技術の特長、 導入までのフローなどを写真とともに掲載。 ぜひ、ご一読ください。 【掲載内容】 ■会社概要 ■主要経営陣の略歴 ■製造業の先端技術（IoT、AI等）の活用目的 ■なぜAI外観検査プロジェクトは失敗するのか ■特長 ※操作ステップ別の特徴や詳細は、こちらからご確認頂けます。 https://proscons.co.jp/geminieye/operation-contact/ ご不明な点や問い合わせは、contact@proscons.co.jpまでお気軽にご連絡下さい。
金属製品の2カ所の穴の有無や位置の違いを検出し、見た目の似通った類似品（異品）を判定します！
自動包装機や医療機器のシステム設計のメーカーからのご依頼です。 弊社スカイロジックは 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あるかホームページの事例検索ツールでご確認下さい。 【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カ所の穴の有無や位置の違いを検出し、見た目の似通った類似品（異品）を0.03秒で判定することができました。向きがバラバラの状態で検査する場合、DeepSkyという別のソフトでの運用も考えられます。今回はいただいた画像での簡易検証でした。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector710 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。
クレートの鳥のフンや紙などの異物、変形等を検出し判定します！
食品メーカーでは搬入の際クレートを利用する場合があります。クレート回収時には解放された倉庫や野外に置かれていることもあり鳥のフンや紙などの異物、変形等があるようです。 今回、お客様に気持ちよくきれいなクレートで製品を受け取っていただきたいとの要望があり、コンテナについた汚れや異物を検証しました。 【検査設定と検査結果】 鳥のフンについては右の画像にあるように白、黒、茶の絵具を用いて検証しました。左画像のように検出をさせる部分をアノテーション（検出部を枠で囲う作業）後に「学習」を させます。 NG 品種毎に10 枚ずつをアノテーションしました。「認識点数（規定値）」は「10」（デフォルトは「60」）として検出ができました。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：DeepSky学習版 視野範囲：400 x 300mm 検査対象の最小サイズ：10ｍｍ 検査個所数：1ヶ所画面全体からNGを見つける 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：580mm 照明：窓際など朝夕の明るさが違う場合には照明設置をお勧めします。
AI画像検査ソフトで白菜の外観検査をします！
食品メーカーでも外観検査システム導入は急増しています。 形状が安定しないため今まで外観検査は難しいとされてきましたが、技術の発展と人口減少による人手不足のため今後もお問い合わせは増えると予想しています。 私たちの快適な生活に直結する製造業界でお役に立つことが弊社の使命です。 【検査設定と検査結果】 OK10 枚、NG29 枚の合計 31 枚を教師データとして使用しました。左の画像のように検出したい対象箇所を枠で囲み、種類ごとにラベルを付与しました。 ラベル名は下記の様に設定しました。 教師データでの判定ではやはり誤検出はありませんでした。非教師データ61枚ではNGをOKと判断したものが15枚ありました。形状が安定しないワークでは教師画像を増やし、追学習することで検出の精度を上げることができます。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：DeepSky学習版 検査個所数：1ヶ所画面全体から不良を探す カメラ解像度：130万画素 レンズ焦点距離：12mm
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画像検査ソフトでネジの傷や打痕を検出します！
各種モーターを手掛けるメーカーでは弊社のAIを用いた画像検査ソフト「DeepSky」に販売当初から興味をもっていただいておりました。今回はネジの傷や打痕を判定します。 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。 【検査設定と検査結果】 お預かりしていたサンプル品にて検証した結果、傷の検出は可能でしたので良好な検査結果のご報告ができました。弊社でのデモンストレーション、Web会議、デモ機貸出サービス等のご要望には無償でお応えできます。デモ機貸出期間は1週間程度でご案内しておりますが数に限りがありますのでお待たせする場合もあります。左の画像はアノテーション、右の画像は良好に判定している検出枠です。
塗装がある部分と剥がした部分を識別し、塗装のはがし忘れの可否を検査します。
エアーポンプのメーカー様からのお問合せです。今回は塗装のはがし忘れの可否を検査します。 当社スカイロジックは 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あるか事例検索ツールでご確認下さい。 【検査設定と検査結果】 お送り頂きましたサンプル品にて検証を実施致しました。塗装がある部分と剥がした部分を識別可能でしたので、剥がし忘れは検査可能と思います。側面を同時に検査し、印やラベルの有無を確認することは可能と考えております。ただし、どちらの場合も複数面の検査となり、位置ズレが検査に影響してしまうため、治具等でワークの位置を固定する必要があると考えています。（検査が1面だけであれば恐らくズレ補正機能が使用できます。）左画像は撮像環境です。右の画像は設定内容です。
良品画像を数十枚登録するだけで、外観検査用AIが構築できる。
・AI構築に必要なのは、良品画像だけ。 AI学習用のデータ収集に苦労していませんか？ gLupeであれば、AI学習に不良品画像は必要ありません。 良品画像数十枚だけで、手軽に始めることができます。 ・AIが良品の特徴を自動学習。 登録した良品画像からAIが良品の特徴を自動学習し、 良品と特徴が異なるものを不良として検出してくれます。 画像処理のように細かいパラメータ調整は不要です。 ・独自のAIアルゴリズム gLupeは独自に開発したAIを採用しています。 AIの得意・不得意を理解したうえでのコンサルテーション、 製品のカスタマイズ開発もご相談ください。 ※「gLupe」の開発元は、株式会社システム計画研究所です。 製品に関するご相談は、株式会社システム技研までお気軽にご相談ください。
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
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※
形や位置が定まらない不良もAIが検出
食品製造業界では、製品の品質維持と安全性の確保のために、異物混入や外観の異常を正確に検出することが求められます。 特に、盛り付けのばらつきや、原材料由来の微細な異物などは、目視での確認が難しく、見落としのリスクが伴います。 これらの課題は、製品の品質低下や、消費者の信頼失墜につながる可能性があります。 AI外観検査ソリューションは、疑似的な不良画像を生成することで、少量の不良品データから高精度なAIモデルを短期間で構築し、外観検査工程へのAI活用を加速させます。 【活用シーン】 ・サラダの盛り付け検査 ・魚の血合い検査 ・異物混入の検出 【導入の効果】 ・検査精度の向上 ・検査工数の削減 ・品質管理の強化
金属部品、基板、繊維、食品など様々な製品に対応可能！少量の学習サンプルのみでOK。低コストで即導入できるAI外観検査ソフトウェア
昨今の人手不足により、非常に多くの工場が検査人員不足に悩んでいます。 自動化のニーズが強い一方で、AI技術を用いた画像処理検査では 複雑なルール設定や大量の不良品サンプル収集などが必要で、 導入するまでのハードルが高いのが現状です。 AI外観検査ソフトウェア『Gemini eye』は、製品精度のばらつきや 位置ずれなどに影響されずに異常度を算出できる独自技術を採用。 複雑な設定不要で、数十枚程度の学習データを覚え込ませるだけで キズ・焼け・刻印潰れ・黒点・割れ・欠けなどの不良を検出可能です。 【特長】 ■学習時間は2～3時間程度 ■PCにUSBを指すことで、即導入が可能 ■複雑な設定は不要。良品を覚え込ませるだけ ■機械部品、繊維、食品など多種多様な製品検査に適用可能 ★「PDFダウンロード」より活用事例も掲載した資料をご覧いただけます。 トライアル版も相談賜ります。お気軽にお問い合わせください。
形や位置が定まらない不良もAIが短期間・高精度で検出
電子部品製造業界では、製品の品質維持と歩留まり向上のため、微細な欠陥を正確かつ効率的に検出することが求められます。 特に、目視検査では見落としがちな、形や位置が定まらない傷や汚れなどの不良を、安定した精度で検出することは、製品の信頼性確保に不可欠です。 しかし、不良品のデータ収集やAIモデルの学習には多くの時間と労力を要する場合があります。 AI外観検査ソリューションは、疑似的な不良画像を生成することで、少量の不良品データから高精度な外観検査AIを短期間で生成し、外観検査工程へのAI活用を加速させます。 【活用シーン】 ・電子部品の表面の傷、汚れ、異物混入の検出 ・部品の欠け、割れ、変形の検出 ・実装不良の検出 【導入の効果】 ・検査精度の向上と人的ミスの削減 ・検査工数の削減と生産性向上 ・不良品の早期発見による品質改善
AI画像検査でキズを検出！導入・操作が簡単な外観検査ソフトウェア
自動車業界では、製品の品質を確保するために、車体や部品のキズ検査が重要です。外観のわずかなキズが、製品の価値を損なうだけでなく、顧客満足度の低下やリコールの原因となる可能性があります。EasyInspector2は、AI画像処理とルールベース処理を融合し、キズの検出を効率化します。画像検査の専門知識がなくても、インストールとカメラ接続のみで検査を開始できます。 【活用シーン】 ・車体塗装後のキズ検査 ・部品のキズ、打痕検査 ・製造ラインにおける品質管理 【導入の効果】 ・キズ検出精度の向上 ・検査時間の短縮 ・人件費の削減
