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製品ラベルの印字（傾きや色の濃さ、大きさ等）を検査、判定します！
梱包資材メーカーでの製品ラベルの検査です。 人手不足による検査自動化の要求は年々増加しています。新型コロナウイルスの蔓延により工場に人が集まらない状況がますます拍車をかけているように感じています。生産管理をスムーズに進めるために検査の自動化をご検討ください。 【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位置の違いを検出しました。良品であっても印字の傾きや色の濃さ、大きさ等が異なる為、その部分を検出し 「不合格」判定となりました。今後の検証で検査ソフトを変えて検証していく必要があります。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector710 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【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2カ所のQRコードを読み取り、記録をします！
インフラシステムを手掛ける以前からお取引のある会社からのお問合せです。QRコードの読み取りの検査で、サンプルを送付いただき、どのくらいの大きさで読み取りが可能になるか検証しました。 実用性の高いコードとして、いたるところでQRコードを見かけます。当社の検査ソフトではCSVや画像による検査結果保存が基本的な機能として搭載されています。メーカーの様々な管理に弊社のコード読み取り機能をお役立ていただいています。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「Bar/QRコード読取」機能を使用することにより2カ所のコードを読み取ることができました。 左画像で表示している不合格は「QR 幅：約 33 ピクセルでは読み取り不可」の状態です、「QR 幅：約 40 ピクセルでは読み取り不安定」、右の画像で表示している合格は「QR 幅：約 47 ピクセルで読み取りが安定」しました。 1400 万画素カメラ、８ｍｍレンズの組み合わせで何パターンか読み取りテストしました。 QR コード 1 個分の幅が 50 ピクセル前後になるように環境を設定すれば読み取りが可能でした。
AI画像検査ソフトで電子部品の連なった部品4カ所を判定します！
すでにEasyInpectorをご活用いただいている会社様からのご依頼で 電子部品のいただいた画像で寸法の設定をご提案しました。 ご購入後のサポートもご依頼ください。 【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連なった部品4カ所の検査枠を作成しY方向についての合格・不合格を判定することができました。 現在はマルチコントローラをご活用で複数の検査を１台のPCで運用いただいています。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector310(Ver.2.5.0.0) 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
製品に取り付けるラベルの位置、記載されている文字の検査、および実装部の品種の確認、ネジの有無の検査を一度に検査します！
弊社ソフト「EasyInpector」で生産性を上げたいとのことで汎用性の問い合わせでした。 １回の検査する面の撮影画像の中に14か所の判定項目がありました。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「色比較検査・マスター画像との比較検査」機能を使用することで、すべての項目の検査を設定し1.29秒未満で判定することができました。 枠番号001はワークが回転のズレが出た際に全体の画像が回転しないように設定 枠番号002.003.004では、文字が正しく表記されているか 枠番号005～010ではラベルが正しく張り付けられているか位置ずれを検査 枠番号011.013.015は実装部品の種類、位置 枠番号012、014はネジの有無の検査の設定をしました。 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画像検査ソフトで絶縁部の幅を測り判定します！
通信ケーブルなどの電子部品は細部まで確実な製品製造を求められます。 今回は同軸線製造時の絶縁体剥離の取り残しが発生しており、改善したいとお考えの案件です。 【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絶縁部の幅を測ります。測定結果が上限/下限範囲の場合「合格」となるよう設定します。（測定値、上限/下限値の単位はそれぞれピクセルになっています） 絶縁部の上下のフチを検出しています。（赤色破線内 緑色線） 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：EasyInspector200 視野範囲：2.7ｍｍ x 1.5mm 検査対象の最小サイズ：0.05mm 検査個所数：1ヶ所 カメラ解像度：300万画素（アートレイ製） レンズ焦点距離：50mm+接写リング40ｍｍ レンズと製品との距離：50mm 照明：バックライト照明 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画像検査ソフトで同軸線シールド残りを検出します。
電子部品、ケーブルなどのシールドを剥離する作業がうまくいかず製品に不具合が生じる事故が発生していました。 【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残ったシールド線の色を1秒未満で判定することができました。色の検出率が設定数より下回ると合格、上回ると不合格の判定に設定しました。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：EasyInspector300 視野範囲：20ｍｍ x 25mm 検査対象の最小サイズ：0.5mm 検査個所数：1ヶ所 カメラ解像度：36万画素 レンズ焦点距離：12mm レンズと製品との距離：40mm 照明：バックライト照明 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【指定色の有無】で検査できます。
電子基板に取り付けられている部品の極性が正しいかどうかの判定をします！
微細な電子部品の極性の検査などは、弊社ソフトEasyInpectorの得意とする分野です。今回も目視の外観検査では難しい繊細な案件を検証させていただきました。 【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8カ所の指定した色を検出し、1秒未満で判定することができました。検査項目以外の黒色部と検査部分の色の差が少ないため、色判定許容範囲をかなり厳しく設定しております。
AI画像検査ソフトで自動車部品の向きの正誤検査を行います！
金属製品には左右対称に見える部品が多いものです。左右の間違いで実装できてしまう部品のうっかりミスを次工程に流すことのないように弊社外観検査ソフトを運用いただいているお客様も数多くいらっしゃいます。 【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で、正しい向きの場合の位置と色を設定し1秒未満で判定することができました。 見つけたい不良が確認できる写真をいただけば写真のみでの検証もできる場合があります。サンプル品の送付ができない場合にも弊社にご連絡お待ちしております。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector310 検査個所数：1ヶ所
金属製品の方向間違いで組み立てた異品を検出し、判定します。
５0ｍｍ程度の金属製品中にある細かい部分の組み立て実装では、見た目のシルエットがほぼ同じため方向間違いで組み立てた異品を出荷するという事故が発生していました。今回はそんなお困り事の解決のために画像検査の判定テストを試みました。 【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部品の向きの違いを検出し、見た目の似通った類似品（異品）を1秒未満で判定することができました。ピクセル検出率合否基準値を設定します。ここでは検出するシルバーの色が上限値を超えたら不合格となるよう設定しています。写真の赤い部分が指定色を検出したピクセルです。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：EasyInspector310 視野範囲：250 x 200mm 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：300万画素 レンズ焦点距離：35mm レンズと製品との距離：300mm 照明：ドーム照明
円形の金属部品の中心部の加工についてバリの有り無し検査を行います。
色も大きく違う部分ではないので目視確認では見落としの多い不良でした。治具固定でのバリの有り無しを判断をしたいとのことで評価依頼がありました。 【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バリを赤く検出することができました。EasyInspectorでは固定した状態での検査が必須になります。バリが発生しない位置での誤検出は「非検知ピクセル」を設定し、検出しないように設定できます。 拡大して検査部を大きくとらえることが重要なポイントとなる検査でした。
AI画像検査ソフトで金属部品の刻印の有り無しを検査し、判定します！
今回の金属部品の刻印については、コントラストがはっきりしない黒地に黒文字を判定する事と 金属は照明を当てるとハレーションするため、照明を駆使して印字をはっきり撮影できるかがポイントとなる検証でした。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「傷ブツ検査」機能を使用し検査枠を重ねて２種類の設定をします。ひとつは黒い傷を検出しもう一つは白い傷を検出するようにし傷（印字部分のエッジ）を見つけると合格になるようにします。 両方の検査を１度に0.2秒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：EasyInspector310 視野範囲：1500ｍｍ×1700ｍｍ 検査対象の最小サイズ：15mm 検査個所数：1ヶ所 カメラ解像度：130万画素 距離：35ｍｍ レンズと製品との距離：約350ｍｍ 照明：直線蛍光灯
AI画像検査ソフトで樹脂成型部品のクリップとリベットの有無を検査します。
自動車部品などの樹脂成型部品は仕様違いにより部品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。クリップとリベットの有無を検査します。 【検査設定と検査結果】 DeepSky を使用することでクリップとリベットの有無を判別することは可能でした。 90度や180度回転していても判定するというのは厳しいですが、視野に収まる範囲で多少回転方向に振る程度であれば、振った画像も教師として学習させることで検出が可能でした。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：DeepSky学習版 視野範囲：約685 x 549mm 検査対象の最小サイズ：2mm 検査個所数：6ヶ所 カメラ解像度：130万画素 レンズ焦点距離：8mm レンズと製品との距離：約900mm 照明：室内灯
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画像検査ソフトで樹脂成型品のバリを検出します！
感知機器メーカーさまからお問合せがあり、バリの検出依頼です。ワークの輪郭がはっきりと写った画像さえ撮ることができれば検出自体はできると思われ、どうやってその環境を整えるかがポイントになってきます。 バリについても様々な業界でご相談があります、弊社検査ソフトを使用してより安定的な製品出荷にお役立ていただいているお客様は多数いらっしゃいます。 【検査設定と検査結果】 画像にありますように精度高くバリを検出しています。 今回検証で使用した教師画像は120枚でした。 これは良品/不良品を10枚撮像し、それぞれの画像を30°ずつ回転させて×12したものです。 シンプルな運用方法としてはパーツフィーダーからバックライトコンベアにガイド沿いに流して、センサーで1個ずつ引っ掛けながら検査する内容をご報告しました。
AI画像検査ソフトで光沢のある樹脂塗装品のブツを検出します！
自動車部品などの樹脂成型の内装塗装品は光沢のある上品な仕様になっているものも多くあります。 より高品質な製品を安定的に生産するために弊社の検査ソフトをご検討いただいています。 【検査設定と検査結果】 黒色光沢塗装の中にある0.2ｍｍ程度の黒いブツの検出はできました。 微細な不良を拡大して撮影するためゆっくりコンベアで流す方法で複数台カメラのご提案になりました。 今回の評価では照明が大きなポイントとなりました。 いわゆる AI（Deep Learning）を使用したソフトで 検査しました。 従来式の検査ソフトでは光沢のあるワークや鏡面加工の製品では画像検査は難しいとされてきましたが照明の工夫とDeepSkyで簡単設定の検査が可能になりました。
