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AI画像検査ソフトで自動車内装部品の実装検査をします！
自動車部品などの樹脂成型部品は仕様違いにより穴の有無が変わったり、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。弊社は、自動車メーカーの多い地域、静岡県浜松市にあります、そのため自動車部品製造業界のお客様が一番多い印象です。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「色比較検査」機能を使用することにより10カ所の穴の有無や位置や色の違いを検出し、見た目の似通った類似品（異品）を3.32秒未満で判定することができました。プラスチックピン（緑）5 箇所 、プラスチックピン（白）2 箇所 、ウレタンテープ1 箇所、 金属ピン1 箇所、 ウレタン樹脂1 箇所を一度の撮影＆検査で可能でした。
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。
自動車に関する樹脂成型部品を外観検査し、ゴム部品の取り付け有無や二重取り付けの検出を判定します。
製品がパレット整列し撮影したいご希望がありました。整列パレットを交換することにより他の部品にも汎用化できる検査ソフトをお探しでした。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「色比較検査・指定色の有無検査」機能を使用することにより出荷梱包時のパレットの中に並べられた状況での25個の製品のでゴム部品が正しく実装されているかを0.57秒未満で判定することができました。
AI画像検査ソフトで製品の側壁に発生する傷の検査を行います！
今回問い合わせいただいた産業機器、機械メーカー様は今まで複数の簡易検証をご依頼いただいています。今回のご連絡は、側壁に発生する傷の検査方法のご相談です。とは言っても、進めている検査に 「傷」 の検出はマストではなく、どうやれば検査が出来るのか？の技術論の協力がほしいとのことでした。 【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カ所の傷を1秒未満で判定することができました。上側からの撮像でうまくキズが捉えられている場合は傷ブツ検査機能を使用することで検出できる可能性があります。 産業機器メーカーからのお問合せも数多くいただきますが、エンドユーザーを交えたWEB会議やご来社で使用方法の説明や、デモンストレーションすることは無償で承っております。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector710 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【傷・ブツ検出】で検査できます。
AI画像検査ソフトで屋外のメーターの読み取りをします！
数値解析などで水質や地盤などの改良を手掛ける企業様のご依頼でメーターの「遠隔読み取り」のご相談です。 屋外では時間帯や天気などで撮像状況は安定しないためいかに安定した撮像環境が設置できるかが重要になります。 【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カ所を判定することができました。 左画像ひとまず画像の値は読み取ることができましたが、これが「2」や「8」といった画像の値以外を指した時や、内容物の形状が変わった時にどの様な結果となるかは確認が必要です。右画像棒状のメーターの読み取り機能はありますが、この画像の場合色の差があまり明確に出て いないためシビアな設定値になってしまいました。 少し明るさが変わってしまったら恐らく読み取る場所が変わってしまうくらいです。 照明を工夫すればもう少し条件を緩和できるかも知れません。
自動車用パーツの寸法が公差内であるか検査します
自動車用パーツメーカーからサンプル画像が届きました。寸法が公差内であるかを無料の簡易検証でご報告します。 検査工程では安定した検査精度の追及とコストダウンなどを目的に自動化がすすめられています。 【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カ所の寸法の公差を確認できました（左設定画面）検査タクト0.62秒です。検査枠001 と 002 で穴と平面部のエッジを測定しています（右検出画面） 002 から 001 の X 座標の値の差をソフト上で求めることができ、寸法を mm に変換することが可能です。 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。
黒いゴムホース端面に識別ペイントの有り無しを検査し判定します！
ゴムホースのペイント忘れポカヨケ治具を検討されているメーカーからご連絡がありました。Φ20ぐらいの黒いゴムホース端面に識別ペイント（白黄赤緑色）があるときはOK表示 識別ペイントがない時はNG表示できないか車体部品の検査です。 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こともできます。 【検査設定と検査結果】 検査画面内に青いマークが 1 個あると判定することはできます。 赤の場合は「赤」の Count が１になりますし、白と緑が 1 個ずつあってもそれぞれカウントします。マークがない状態を「なし」として学習させているので、上の画像では「無し」が 1 個ある、 と判定しています。 この段階ではただ何が何個あるかを数えているだけなので、「無し」が 1 個以上あった場合 不合格にするような設定を行って判定をします。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky
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
自動車に搭載されるガラスに印字されているマークが正しいかどうか判定します！
以前よりお付き合いのある、産業機器メーカーさまはリリース当初より「DeepSky」について積極的にお問合せをいただいています。 弊社では技術スタッフによる検証やサポートを日々受付しています。 運用中のお困り事、ご質問、不明点などございましたらいつでもお気軽にご連絡いただけますと幸いです。 【検査設定と検査結果】 42 枚の画像のうち 21 枚を教師画像として学習させました。 教師画像 21 と未学習画像 21 枚の計 42 枚を検査しました。 結果は、未学習の 1 枚だけ検出することができず、その他は検出することができました。ぶれている画像も印字が薄いものも基本的に判定ができました。撮像した画像をもっと安定させることができれば精度が上がることが考えられます。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky
AI画像検査ソフトで乾燥剤の不良を検出します！
簡易検証後に引き続き検討していた事例です。 画像検査では撮影環境がとても重要になります。不良を的確に撮像することができれば、かなりの確率で検査は可能です。カメラとレンズと照明など運用することが可能な範囲で検査環境を整える必要があります。 【検査設定と検査結果】 検討を続けていたところバックライトを使用した場合に噛み込み（不良）を鮮明に捉えることができ、検出率の向上が見込めましたのでよいご報告ができました。 今回使用したものは数千円台のトレス台ですので面光源であれば検査用の照明でなくとも十分な効果が得られると思います。 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。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky
AI画像検査ソフトで光沢のあるドアの「傷」の検査を行います！
いただいた写真では撮影環境的に検査が難しく、簡易検査としては判定できましたが、光沢のあるワークの場合は特に照明とカメラ、レンズの設置など吟味する必要があります。 【検査設定と検査結果】 画像を9枚送付いただいてうち６枚を教師画像用としました。 ６枚の画像を画像分割ソフトでそれぞれ 60 分割し、傷がある部分 23 枚を教師画像として 学習させました。 別の３枚をテスト用とし、こちらも 60 分割してから検査しました。 凹みも検出可能かトライしてみましたが検出できませんでした。 目で見て分かりにくい部分は学習が上手くできないことが理由として考えられ撮像環境次第で不良検出は出来ると思います。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky
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画像検査ソフトでトラック部品のバリを検出します。
トラックの部品メーカーから複数の検証依頼がありました。 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、検証結果を報告します。次にご依頼があれば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】 お預かりしましたサンプルで、DeepSky を使用してバリを検出できるかを検証いた しました。 結果、欠点あり55点中、54点のバリが検出できました。1 点のみ検出できなかったバリがあり、その他のバリは検出することが出来ました。DeepSkyでは、検出できなかった画像を追加で教師画像に設定した学習ができるので、運用後も判定できない不良の出現ごとにだんだんと精度を上げることができます。
ワークの「印字の有無」「汚れ」を検出します！
精密洗浄剤製品、カーケミカル製品のメーカーからのお問合せで、ワークの『黒い点』の汚れを検出する簡易評価です。 優先順位(1)ロット印字の有無(2)ロット印字の適正位置（ボトルの裏表）(3)ラベルの汚れを自動化した検査運用をご検討でした。弊社には従来型のルールベース式画像検査「EasyInspector」とAIを使用した「DeepSky」の大きく分けた２種類の検査ソフトが一般的で今回はDeepSkyの得意分野で位置固定せずに画面全体から黒ブツ状の汚れを判定します。 【検査設定と検査結果】 結果と致しましては「印字の有無」「汚れ」に関しまして検出する事ができました。検査ソフト「DeepSky」にて「汚れ」部の映っている画像を複数枚（検証時は 5 枚）登録をして 「アノテーション」を行い「学習」を致しました。 ※汚れのサンプル品は 1 種類のみでございましたので、追加でもう 1 ヶ所に汚れを 再現致しました。 （透明テープを貼り、その上に黒点を再現しました）
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。
