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 - メーカー・企業23社の製品一覧とランキング

更新日： 集計期間:2025年08月20日～2025年09月16日
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外観検査ソフトのメーカー・企業ランキング

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  1. 株式会社スカイロジック 静岡県/ソフトウェア
  2. 株式会社エーディーディー 京都府/ソフトウェア
  3. 株式会社三機 愛知県/ロボット Creative Lab
  4. 4 藤川伝導機株式会社 東京都/産業用機械
  5. 5 株式会社Roxy 愛知県/IT・情報通信
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外観検査ソフトの製品ランキング

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  1. AI汎用外観検査ソフトウェア『EasyInspector2』 株式会社スカイロジック
  2. 【AI画像検査事例】油付着の金属検査 株式会社スカイロジック
  3. AI外観検査【RoxyAI】解説　AIモデル作成編 株式会社三機 Creative Lab
  4. 4 【AI画像検査事例】金属品のスパッタの検出 株式会社スカイロジック
  5. 4 【AI画像検査事例】ロゴマーク文字のカケ 株式会社スカイロジック

外観検査ソフトの製品一覧

256～270 件を表示 ／ 全 460 件

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【AI画像検査事例】食品の具材のはみ出し

【AI画像検査事例】食品の具材のはみ出し

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

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【AI画像検査事例】廃液処理の判定

【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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【検査テクニック】教師画像の不良位置

【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】プレスフェルトの部品位置

【AI画像検査事例】プレスフェルトの部品位置

プレスフェルト部品のクリップの取り付け位置が合っているか検査します！

自動車部品などのプレスフェルト部品は仕様違いにより穴の有無が変わったり、　部品の位置が変わったりしますが、類似品の場合は見た目がほぼ同じため類似の異品を出荷するという事故が発生していました。 今回はクリップの取り付け位置が合っているかを検証します。 【検査設定と検査結果】 全体視野で2種類のクリップを見分けることができました。 全体視野だとファスナーのタッカーの有無やラベルの文字を判別するのは厳しそうだったので、現実的にはひとつのワークに対してカメラ2台使用するくらいがちょうどいいラインと提案しました。 ひとまず正しい種類のクリップが正しい位置にあるかどうかを検査するようなイメージを設定したものが画像です。外側の枠が取り付け位置の合否、内側の枠が部品が正しいかを判定しています。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky

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【AI画像検査事例】接着剤の塗布切れ

【AI画像検査事例】接着剤の塗布切れ

AI画像検査ソフトで接着剤の塗布切れを検査します！

スピーカーなどの音響システムメーカーさまからの評価依頼です。 お問合せ以前はライン作業員が目視で1日10,000台もの検査でした、黒い樹脂に黒っぽい接着剤のため目視・カメラ共に非常に見えにくい特性のあるワークのためお困りでした。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorで検査することが困難だったのでDeepSkyというディープラーニングを活用した製品を使用しました。ひとまず今ある画像で学習を行ってみたところ検出は可能でしたが、データ数も少なく、写りも非常に検査し難いもののため、精度の面でより詳細な検証が必要と思います。ただ検出自体は一応できましたので、その様子が分かる資料として上部の画像を報告しています。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky

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【技術サポート】精度と解像度

【技術サポート】精度と解像度

検出がよりよくできるようにアノテーションの方法やより検査精度が上がる教師画像の撮像などサポートも承ります。

以前よりお付き合いのある製薬会社さまより、DeepSkyの検出方法のご相談の連絡です。 【検査設定と検査結果】 画像 B は 4 分割した内の 1 枚です。解像度も単純に 4 分の 1 です。 この時全視野に対する不良箇所の面積を１と仮定すると、画像 B の全視野に対す る不良箇所の面積は 4 となります。 単純に「見つけたい物」が画像全体に対して大きく写っているため画像 B の方が解像度は 低いのに検出がしやすいという状態になります。 これがディープラーニングにおいて解像度そのものの重要性が低い理由です。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky

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【AI画像検査事例】幕の内弁当の異物を検出

【AI画像検査事例】幕の内弁当の異物を検出

「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

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【AI画像検査事例】筒形フィルターの異物を検出

【AI画像検査事例】筒形フィルターの異物を検出

筒形フィルターの異物（繊維・ほこり・毛髪・粉塵）を検出します。

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。 画像検査システムで安定的で生産効率の良い検査をご検討ください。 左の画像はカメラとレンズ、照明の環境です。右の画像は「アノテーション」と呼ばれる、検出を行う部分を枠で囲む作業です。 枠で囲まれた部分を「学習」させることにより検査画像中から検出対象を検出できました。検査品を回転台の上に置き、回しつつ検出の検証を行い 検証時の想定では 1 本あたり 60 秒程で検査を行うよう想定しました。粉塵については目視で不良を確認することができなかったため設定や検出ができませんでした。不良部分撮影できない場合は検査は難しくなります。撮影には工夫が必要です。

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【AI画像検査事例】透明ニスの有無

【AI画像検査事例】透明ニスの有無

AI画像検査ソフトで透明のニスの有無を検査します！

容器や梱包資材メーカーより透明のニスの有り無しについてのお問合せがありました。 透明のニスの有無はEasyInspectorのような従来型の画像処理では安定した検出が難しく、ご提案するとしたらディープラーニングを活用したDeepSkyというソフトになります。 【検査設定と検査結果】 学習データが画像2枚分しかないので参考程度の結果になりますが、ニスがある状態と無い状態を学習させることで、画像のようにニスの有無を判別できる可能性があります。お送り頂いた画像は照明条件や位置決め、カメラの距離など安定した環境で撮像されたものと思いますが、同様の撮像方法でNG画像とOK画像の量を増やす送付をお願いし今後の検証をすすめていきます。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky

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【技術サポート】DeepSkyのパラメーターの生成方法

【技術サポート】DeepSkyのパラメーターの生成方法

納得できない結果や設定方法に疑問などがありましたらお気軽にお問合せください。

穀物乾燥機メーカーさまは弊社のHPよりAI（ディープラーニング）を使用した検査ソフトDeepSkyのWEBお試しを体験されていましたが良い検査結果が得られず、パラメーターの生成方法についてご案内しました。 ディープラーニングの検査に慣れている担当者さまはスムーズに検査ができますが、初めて使用される場合には思い通りの結果が得られないことがあるのは当然です、もし、納得できない結果や設定方法に疑問などがありましたらお気軽にお問合せください。 【検査設定と検査結果】 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設定しました。今回は数字の1～4と数字がないもの５種類７枚の教師データを使用しています。全ての画像で正しく対象を識別できました。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky　 検査個所数：2ヶ所　画面の中２ヶ所の数字を認識する

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【AI画像検査事例】不織布の異物・汚れ検査

【AI画像検査事例】不織布の異物・汚れ検査

AI画像検査ソフトで不織布の異物と汚れを検出します！

各種繊維製品や不織布のメーカー様から不織布のサンプル画像が届きました。異物と汚れを見つける無料評価の依頼です。実際のサンプルを送付は昨今のコンプライアンスやセキュリティの観点から厳しくなってきています。 弊社にサンプルを送ることができれば、照明やカメラ、レンズ、ワークまでの距離など弊社で検証しご案内することができます。 【検査設定と検査結果】 送っていだいた23枚の画像を使用して検証した結果、不良部分の検出は可能でした。左の画像は検出させたい部分を矩形で囲む作業（アノテーション）です。右の画像は検査結果の検出枠です。23 枚の画像のうち 16 枚を教師画像として学習させました。 （画像は 21 枚で、弊社で類似の NG 画像 2 枚を画像加工しました。） 教師画像 16 枚（OK2 枚/NG14 枚）と未学習画像 7 枚（OK1 枚/NG6 枚）の計 23 枚を判定し、ご報告しています。

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【AI画像検査事例】サーミスタ接着剤塗布の確認検査

【AI画像検査事例】サーミスタ接着剤塗布の確認検査

様々な検査をAI画像検査ソフトで行います！

FA制御機器メーカーさまから様々な検査で導入をご検討いただいています。 「接着剤の有無」「嵌合爪はまり状態」「サーミスタ接着剤塗布確認」「リング部品有無」「表示銘板」「サーミスタ曲がり」「ネジの有無」「はんだ過多/過少」「リード線有無」「はんだ上がり」「熱溶着出来栄え」の検査を自動化したいとご相談がありました。 【検査設定と検査結果】 全ての検査項目で検査はおそらく可能でした。最初の検証のご報告は合否判定のみの簡易評価となります。 ディープラーニングによる画像処理の基本的な考え方は「覚えさせたものを見つける」ということになります。 例えば「サーミスタ接着剤塗布確認」を行う場合は良品（左）と不良品（右）の状態をそれ ぞれ指定し、学習を行うことで接着剤有無の区別ができるようになります。 導入ご検討の際は機器貸し出しサービス等をご利用頂き、実際に検査が可能なことを必ずお客様側でもご確認いただきます。

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【AI画像検査事例】牡蠣の身の黒点と卵の検出

【AI画像検査事例】牡蠣の身の黒点と卵の検出

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。

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【AI画像検査事例】布生地の不良を判定

【AI画像検査事例】布生地の不良を判定

「キルト生地」「花柄」「単色」３種類の生地の「変色」「糸びき」「穴」の検出を無料評価しました。

HDD を送付いただいてサンプル画像でのテスト判定です。 【検査設定と検査結果】 左の画像はアノテーション、右の画像は検出枠を表しています。 DeepSkyの検査機能を使用することにより布生地の「変色」「糸びき」「穴」の不良判定が可能でした。いただいた画像の撮影環境が全体的に暗い印象で結果としては、おおむね正しく判定出来ましたが、花柄は２枚の誤判定がありました。照明環境などで鮮明に撮像できれば、より精度が高い判定ができるようになります。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky 検査個所数：画面全体（変色　糸びき　穴）

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【AI画像検査事例】水中気泡でワークの穴を検査する

【AI画像検査事例】水中気泡でワークの穴を検査する

フレキシブ ホースに穴がないかを検査します！

金属製品や樹脂製品などの継手を手掛けるメーカー様では現在、水中の気泡で穴がないか検査しているとのこと、気泡の量や大きさ、泡の連なりなど見え方が様々で水中の浮遊物も気泡そっくりに撮影され、誤判定が多いことから、現行の画像検査ソフトからの切り替えのための問い合わせです。 送付いただいた画像「大・中・小・極小」の４種類を無料評価しました。 【検査設定と検査結果】 水面に浮かんだ気泡の有無を検査する方法で良好に判定ができました。 左の画像は覚えさせるための教師画像のアノテーションです。右の画像は検出枠の表示画像です。水中の気泡の上昇スピードはとても速く0.3秒おきのコマ撮り撮影では撮影+検査がもれてしまう恐れがありました。 DeepSkyでは連続撮影の設定をすることができます、コンベアや作業中の位置固定のない検査も可能ですがパソコンのスペックによりだいたい0.2秒から0.3秒に１回の静止画のコマ撮り撮影になります。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky（学習版） 検査個所数：画面上部（水面全体）1ヶ所

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