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物体認識の原理について説明します！
最近、AIのソフト（EasyInspector2やDeepSky）をご使用頂いているお客様から「なんでこうなるの？」「こうなるはずでは？」「中身はどうなっているの？」というお話を頂くことが多くなっています。 このような時、担当者はどのように説明するべきか迷うようです。確かに、感覚的に分かりやすく説明しようとするといわゆる例え話（※）に終始してしまったり、細かく説明しようとすれば専門書の方が詳しいとなったりしてしまいます。私も「もう一歩踏み込んでAI画像処理の原理を知りたい」というお客様にちょうど良い説明資料が見つけられないでいました。 ※詳しくは関連リンク（ブログ）をご覧ください
EasyInspector2のAI機能を使用したカメラ複数台接続時のPC選定についてご紹介します！
お客様より複数台接続する際にPCのスペックをご質問頂く事があります。 今回はEasyInspector2（以下：EI2）のAI機能を使用したカメラ複数台接続時の挙動をご紹介させて頂ければと思います。PC選定時の参考になればと思います。また、複数台接続による検査時間の増加目安としてもご参考になれば幸いです。 マルチコントローラ（以下：EIMC）を使用し6台のEI2を起動・検査しました。 ■PC ■ハードウェア構成 ■ソフトウェア構成 ■結果 ※詳しくは関連リンク（ブログ）をご覧ください。
ディープラーニングにおける解像度に対する考え方についてご紹介します！
「検出力を向上するために高解像度のカメラを使いたい」というお声をよくいただきます。ルールベースの画像処理の場合高解像度の画像を使用すると分解能が良くなり検出力が向上する傾向にありますが、ディープラーニングではその限りではない場合があります。ディープラーニングにおける解像度に対する考え方について、大雑把ではありますが下記に簡単に解説致します。 （図1）の(1)～(3)のような画像があるとします。 (1)全体の面積10×10、灰色の四角形の面積4 (2)全体の面積20×20、灰色の四角形の面積16 (3)全体の面積10×10、灰色の四角形の面積16 (2)の灰色の四角形の面積は(1)に比べて4倍大きいですが、全体の面積に対する灰色の四角形の比率で見れば(1)：4/100、(2)：16/400であり、どちらも4％分しかありません。 ディープラーニングにおいて、「灰色の四角形の検出しやすさ」という意味では、(1)と(2)はほとんど同じです。
学習と検査速度のGPUによる違いを検証します！
今回はタイトルの通り「学習と検査速度のGPUによる違い」を検証出来ればと思います。 2種類のGPUと16・8GBのRAMによる学習・検査時間の違いを比較します。 ■条件 ■確認構成 ■結果 ※詳しくは関連リンク（ブログ）をご覧ください。
「教師画像」と「アノテーション」についてご紹介します！
弊社の営業技術がお客様と話をしている時にほぼ毎回説明しているものですが、AIの性能を大きく左右する重要な要素にもかかわらずネットを調べても話が一般的すぎて実用上の参考になりにくいものが多く、もう少し実用的・具体的・現実的な解説ができればきっと皆さんの参考になるだろうと考えたのが今回のブログの背景です。 ■いくら良いAIでも間違ったことを教えられたら間違った結果を出す ・教師画像について ・アノテーションについて ・アノテーションで便利な機能 ・参考になるブログと動画 ※詳しくは関連リンク（ブログ）をご覧ください。
AI自動メーター監視システムが人や動物などの監視、様々な監視対象物や場所、状況下に対応します！
今までは工場内設備や製造現場での活用が主でしたが、AI機能で人や動物が感知できるようになり、農業などのさまざまな業種でも活用することが可能になりました。確認による時間と手間の削減に貢献します。 ■ハウスの制御盤管理 目視の巡回確認をカメラと画像処理で自動化します。 ■鳥獣被害対策 人や自動車は無視し、鳥獣のみを検出します。 ▼電源のない地域での画像収集が可能 電源のない山林や農地でもソーラーバッテリーによる電源供給と携帯電話回線による画像収集が可能です。イノシシやシカによる食害、不法投棄などに対し、リアルタイムで通知を行うことができます。 【機能・監視対象例】 アナログメーター読み取り 流量計、フロートメーター等の読み取り デジタル表示(7セグメント)数値読み取り ランプの点灯状態（制御盤など） ドットマトリックス数値読み取り 集中管理用PCモニターの数値、表示読み取り 縦回転電力メーターの読取、難読文字の読取 人の不在と禁止区域立入監視 虫の混入・動物の侵入 液体の状態
画像処理による箱のサイズ測定、建設現場におけるメーター監視、スマホとQRコードを使用した資材管理などを行います。
物流の分野では箱の重量やサイズを測定したり、搬入した資材の場所を記録・共有したりする場面があります。建設では資材が到着しているか、敷地のどの場所に何の資材があるかを共有したり、鉄筋やパイプの数を数えたりする必要があります。今後ニーズがさらに高まっていく物流や建設の分野で、少ない人員でより安全・効率的に作業を行うことは喫緊の課題となっています。 ▼ＡＩとＱＲコードで作業をデジタル化 スカイロジックではスマホとＡＩで撮影された物体の個数、本数を一瞬で計数する「cazoeTell（カゾエテル）」、部品・物体を区別して計数する「wakeTell（ワケテル）」、スマホとQRコードで資材の場所を共有する「QRものドコ」、ネットワークカメラとQRコードで資材の場所を特定する「QR工程管理」、箱のＷＤＨサイズと重量を瞬時に計測する「BoxMetrix」、建設現場のメーターを監視する「EMCloud」など、物流、建設における効率化のための様々な製品を開発しています。 ※ 「QRコード」は株式会社デンソーウェーブの登録商標です。
AI画像検査ソフトで印字のカケを検証します！
ラベルやPOP制作の会社からお問い合わせがあり印字のカケを検証します。 先ず、ご来社いただいて弊社の検査ソフトの説明をさせていただいて簡易検証の流れになりました。 弊社では直接のご来社ではなくてもWEB会議なども対応しております。 ワークの台紙が浮いてしまい、検査に影響してしまうのを抑えるために、透明のガラス板で上から押 さえつけて撮影をしました。 浮きがあるまま撮影をすると、多くの部分でマスターとの差異を検出してしまいました。 印字の中の「コンマ」を黒くカバーして消失させ、出現させたときにEasyInspectorの「マスターとの比較」機能を利用して検証しました。 結果、コンマの検出ができました。 検出したときの値が 10 ピクセル未満と非常に小さな値ですので、その欠けを検出させたい 場合は、欠け以外にもなるべくサンプル品を置くときの位置や（なるべくズレないように）、 照明の変化の影響によるマスターとの差異を検出しないように注意する必要がありました。
液体の状態（汚水の処理が十分にされているか）をAI画像検査で検出します！
汚水の処理について産業機械メーカー様よりの相談いただきました。十分に処理が完了しているかどうかを検査します。 当社スカイロジックではAI、IoTなどの最新技術を研究し、お客様が使いやすい製品群に転換しています。例えばAI分野ではディープラーニングによる柔軟な認識が可能なDeepSky、IoT分野では数十台のネットワークカメラからの画像を処理するEasyMonitoringをラインナップしています。 EasyInspectorの「傷ブツ検査」機能を使用することにより１カ所、画像全体の処理状況を検出しています。EasyInspectorで検査する場合は撮像環境を安定させる必要があります。今回検出することは出来ましたが、運用としてはAI（ディープラーニング）を使用した検査ソフトをお勧めしています。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector310（旧EasyInspector） 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【傷・ブツ検出】 『EasyMonitoring2』で検査できます。
装置に取り付けられているパネルの中に表示されている７カ所の検索項目、文字の読み取りと点灯の有り無しを検出
装置前面についているパネルの読み取りを簡易検証するご依頼です。 容器メーカー様からメールでお問い合わせがありました。装置に取り付けられているパネルの中に表示されている７カ所の検索項目、文字の読み取りと点灯の有り無しを確認するための画像を送付いただきました。 こういった装置パネルの読み取りはどの業界にも共通した事例と言えます。 様々な場所で弊社の検査ソフトはお役に立ちます。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「OCR Pro」機能を使用することにより5カ所の項目の表示を読み取り検証しました。左画像では1 文字ずつ認識でき、25 と読み取れました。右の画像では字間が狭く、個別に文字を認識できないため今の表示のままでは読み取りは難しいです。点灯の判定の方法は色々ありますが、ここでは灰色の検出量が基準値以上であれば合格、基準値に満たなければ不合格となるよう設定しました。
画像内の部品のセルのカウント検出をします！
部品メーカー様からの検証依頼です。当社では製造業の盛んな静岡県浜松市にて様々な産業用機械、制御機器メーカーがお客様にいらっしゃいます。 1000例以上の提供、サポートしてきた実績もあり、売り切りで組み込みやすい検査ソフトを開発しておりリピートに繋がっていると思っています。 【検査設定と検査結果】 左画像のセルのカウント検出はEasyInspector（従来型ルールベース方式）でセルをカウントした結果です。大きさを一定にした検査枠内から、同じ色の塊がどのくらい検出できるかで比較しています。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector（旧EasyInspector） 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【指定色の有無】で検査できます。
AI画像検査で加熱収縮済みの透明フィルムの計測を行います！
加熱収縮済みの透明フィルムの計測でマジックの赤枠部を計測したいといった要望がありました。 今回、簡易検証する化成品やプラスチック加工のメーカー様は以前からお問合せをいただいているリピートのお客様です。 【検査設定と検査結果】 画像例（図2）では向かい合うそれぞれの枠から枠までの長さを測定しています。 枠は 999 個まで増やせるので上下左右で任意の箇所を測定して平均値を出すようにすれば 4 カ所だけ測定するよりも精度が上がるのではないかと思います。測定値の大元はピクセル数で算出され、これに 1 ピクセルが何ミリかという係数を掛けて 実際の寸法に変換ができます。
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。
AI画像検査ソフトでLEDチップが良品かどうかを検査します！
照明器具の販売をされている会社からのお問合せです。照明の元であるLEDチップが良品かどうか(欠損が無いか)の簡易検証です。 様々な検査システムを組み合わせることで製造ラインの無人化や省力化を推進するツールとして期待が高まっています。弊社の検査ソフトを応用してお客様のお役に立てれば幸いです。 【検査設定と検査結果】 検査品が画面内に収まる位置に設置し、EasyInspector「指定色の有無」検査機能にて設定をしました。 また、「計数モード」にて点灯個所が何か所あるかを設定しました。左画像は検査結果の拡大で緑色が指定した色の検出部分で数字は検出したピクセル数です。右の画像は今回の撮像環境です。
AI画像検査ソフトでメーターを自動読取して業務効率化！
道路管理会社からメーターの読み取りの検査のお問合せです。 メーターの確認は様々な業界で大きな負担となっています。遠隔で監視してエラーが発生した時にだけ行くシステムを簡単に導入できることは大きな業務効率化と言えます。 【検査設定と検査結果】 送付いただいた画像にて検証を行った結果EasyInspectorで判定できました。左の画像は「メーター読み取り」機能を使用し、右の画像は「OCR Pro」機能を使用したライブ画像（上）と検出画像（下）を拡大しています。タクトは0.05秒。記録方法はCSVと画像で残せます。 現行『EasyInspector2』CP(制御盤･ControlPanel)パッケージ【メーター表示読取】 『EasyMonitoring2』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。
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。
自動車部品など精密なプラスチック異形押出成型品の寸法計測をします！
自動車部品など精密なプラスチック異形押出成形品の製品管理に、弊社の検査ソフトをご検討されている住宅建材メーカーがあり、お問合せをいただきました。 【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22カ所を0.53秒で計測することができました。 500 万画素カメラの場合（横方向の視野範囲約 80mm）： 横方向が 2592pixel のため 1pixel のサイズは「80÷2592＝0.0308…mm」となります。 約 0.0308mm 刻みのざっくりとした検査になってしましますが、上記の様に判定は可能でした。 2000 万画素カメラの場合（横方向の視野範囲約 80mm）： 横方向が 5496pixel のため 1pixel のサイズは「80÷5496＝0.0145…mm」となります。 約 0.0145mm 刻みの 500 万画素に比べると倍の精度で検出できますが、2000 万画素でも ざっくりとした検査になってしまいます。
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。
撮像の難しい塗装品のブツを検出します！
塗装品はブツ（不良）の撮像が難しいワークと言えます。 画像検査にとって不良部分をはっきりと捉えることはとても重要な要素になります。照明の当て方を工夫して検証します。 【検査設定と検査結果】 画像の様に検出させたい部分を矩形で囲む作業をアノテーションといいます。 実際はなるべく多くのブツを撮像してアノテーションする必要があります。 枚数は検査にもよりますが、50 枚程度は必要と考えています。ブツの大きさから、カメラを2台（検査タクトを考えると2システム）でのご提案となります。 DeepSkyというソフトで予め様々なパターンのブツを学習させることで、未知のブツに対しても検出ができるようになる仕様です。 【使用したソフト】 DeepSky
AI画像検査ソフトでダイカスト製品の不良を検出します！
ダイカスト製品を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。 今回はDeepSky でコンベア上を想定し全数検査する運用を想定しています。 【検査設定と検査結果】 今回もエンドユーザー様から直接のお問合せでありました。弊社ではコンベアなどの産業機器の販売は行っていないため業者を通して購入いただくようにお願いしています。 左の画像はアノテーションと呼ばれる検査で見つけ出したい不良部分を囲う作業です。 右の画像は検査結果の検出枠です。数字は認識点数というＡＩの自信度％です。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：DeepSky 視野範囲：約46×37ｍｍ 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：50ｍｍ+接写リング5ｍｍ レンズと製品との距離：約430ｍｍ 照明：室内蛍光灯
AI画像検査ソフトで金属の表面欠陥（チャタマーク）を検出します！
金属の圧延を行うメーカーからの依頼で対象の欠陥はチャタマークとよばれる表面欠陥です。 サンプル画像を送付いただきました。 チャタマークとは研磨した際に、進行方向に向かって一定の間隔で現れる横筋目を云います。板研磨で多くみられ、フラットバーなど板研磨をしている業者さんでは大敵と云える存在です。 【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1カ所（画面全体）のチャタを0.16秒で検出することができました。「縦縞」は検出しない設定をしています。照明により光源の映り込み具合や全体の明るさに大きく変化があるため、この為、実際の検査運用の際は必ず照明の状態が一定となるように調整する必要があります。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【傷・ブツ検出】で検査できます
AI画像検査ソフトで電子基板の部品の付け間違いを検出します！
基板はお問合せいただく事例の中でも一番多いと言えると思います。今回も基板の簡易検証の依頼です。 当社では技術スタッフによる「簡易評価サービス」を無償提供しています。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評価を行うことがお勧めです。また、デモ機を無償で貸出ししており実際にユーザーが検査ソフトを体感いただく事もできます。 【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検査は可能でした。赤く塗り潰されているところは全て差異と認識された箇所です。 実際に部品の違いや有り無しを捉えている部分と、光の反射や角度の違い等を誤検出している部分があります。1回の撮像では小さ過ぎて差異をとらえきれなかったものでも、 その部分を拡大して撮像すれば異常の検出自体はできると思いますが、1回で検査できる範囲は狭まります。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【マスター画像との比較】で検査できます。
AI画像検査ソフトで鉄柱の寸法とC面の3カ所を検査します！
鉄柱の寸法とC面の検査をホームページからのお問合せで受付しました、その後サンプル品を送付いただきました。 当社では技術スタッフによる「簡易評価サービス」を無償提供しています。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評価を行うことがお勧めです。また、デモ機を無償で貸出ししており実際にユーザーが検査ソフトを体感いただくサービスもあります。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「寸法角度検査」機能と「マスター画像の比較」機能を使用することにより3カ所を1.37秒で検査することができました。 今回はエンドユーザー様からのお問合せでしたが、弊社では製造ラインの機械を設計することは承っていないため産業用機械メーカーを見つけて、弊社の検査ソフトを組み込んだシステムを構築いただく事になりました。
AI画像検査ソフトで金属部品の穴有無、穴径を検出します！
金属部品の簡易検証の依頼です。弊社の検査ソフトは売り切りで組み込みやすい仕様になっているため産業機械メーカーや商社様からのお問合せも多数あります。 【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穴有無、穴径検査の検証を行わせて頂きました。 結果、穴の有無を検出し判定を行うことができました。 ただ、穴径の検査につきましては今回の検査条件、環境ではご依頼頂きましたおよそ ±0.05mm 以下の精度での検査は難しく、安定した判定とはなりませんでした。 この為、上記精度で検査を行われる為には測定部分を拡大して撮像し、カメラ解像度も 更に高解像度のカメラを複数台使用する等の検査方法を別途ご検討頂く必要があります。今回はEasyInspectorの「寸法角度検査」機能を使用しています。
家具の丁番・ヒンジのゆがみやピンの大きさを判定します！
ヒンジ(家具の丁番)の検査です材質はSUS430、シルバー色の70×100ｍｍのワークが検査対象でゆがみやピンの大きさを判定したいと総合商社さまから簡易検証のご依頼です。 【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0.38秒で検査することができました。 簡易検証の結果をご来社いただいてデモンストレーションを見ていただく事になりました。 当社では実際にデモ機をエンドユーザー様にお貸出しして体感いただいて、設定方法や感覚をお試しいただいてからの購入をお願いしています。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：EasyInspector（旧EasyInspector） 視野範囲：約67 x 53mm 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：35mm レンズと製品との距離：約380mm 照明：リング照明 照明と検査品の距離：50ｍｍ上部より照射 現行『EasyInspector2』MS(MeaSure)パッケージ【位置・幅測定】【角度測定】で検査できます。
AI画像検査ソフトで金属部品の寸法を判定します！
EasyInspectorの「寸法角度検査」機能を使用することにより2カ所の金属部品の寸法を判定することができました。画像の青枠は合格の検査結果の表示です。NG 品は予め設定した基準値を超える値となりましたので「不合格」判定となりました。赤枠は不合格の表示です。検査タクトは0.85秒でした。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector（旧EasyInspector） 視野範囲：約433x 317mm 検査対象の最小サイズ：0.5mm 検査個所数：2ヶ所 カメラ解像度：1500万画素 レンズ焦点距離：12mm レンズと製品との距離：約380mm 照明：直線蛍光灯 2本 照明と検査品の距離：約100ｍｍ上部より照射 現行『EasyInspector2』MS(MeaSure)パッケージ【位置・幅測定】【角度測定】で検査できます
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。
AI画像検査ソフトで電子基板の部品を検出します！
電子部品メーカーからの依頼で検証用サンプルを送付いただきました。 当社では技術スタッフによる「簡易評価サービス」を無償提供しています。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評価を行うことができます。また、デモ機を無償で貸出ししており実際にユーザーが検査ソフトを実際に体感いただく事も可能です。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorを使用することによりサンプルの検証を行いサンプル品での検証ですが、マスターと比較する方法では誤検出が多く出てしまうため、指定した色の検出量によって判定する方式をとりました。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【指定色の有無】で検査できます。
基板の指定した位置に指定した部品が取り付けられているかを検出します！
以前からお取引のあるオーディオ機器メーカーさまは。様々な事例をお問合せいただいています。今回はいただいた画像で基板に取り付けられた部品の実装について簡易検証します。指定した位置に指定した部品が取り付けられているかはどの業界でも様々な工程で応用いただける事例です。 【検査設定と検査結果】 DeepSkyの検査機能を用いて基板に取り付けられている部品の判定は可能でした。 今回はエリア設定も行うことにより、指定した部品が指定した場所に取り付けられているかを良好に判定できています。左の画像はエリア設定です右の画像はアノテーションです。 Webサービスによる検証検出の可否だけであればWeb上でもディープラーニングによる画像処理をお試し頂けます。 https://deepskyweb.com/ 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky
