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22社の製品一覧とランキング

更新日: 集計期間:2026年01月07日~2026年02月03日
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外観検査ソフトのメーカー・企業ランキング

更新日: 集計期間:2026年01月07日~2026年02月03日
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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. 株式会社システム技研 本社 大阪事務所 大阪府/ソフトウェア
  4. 4 株式会社三機 Creative Lab 愛知県/ロボット
  5. 5 株式会社Roxy 愛知県/IT・情報通信

外観検査ソフトの製品ランキング

更新日: 集計期間:2026年01月07日~2026年02月03日
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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外観検査ソフトウェア『DeepSky』 株式会社スカイロジック
  3. 【AI画像検査事例】銘板の文字読み取り 株式会社スカイロジック
  4. 4 製造業向け AI外観検査ソフトウェア「gLupe」(ジールーペ) 株式会社システム技研 本社 大阪事務所
  5. 5 【AI画像検査事例】シュリンク包装品の破れ 株式会社スカイロジック

外観検査ソフトの製品一覧

91~120 件を表示 / 全 463 件

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【AI画像検査事例】ゴムフランジの穴位置・有無検査

AI画像検査ソフトで円形のゴムフランジの穴位置、有無の検出、判定します!

円形のゴムフランジの穴あき確認の画像判定の依頼です、NG品は穴(明点)が開いていないので数が少ないか、または穴が小さいものとなるとのこと。また、外周のバリ・欠損、ゴミ(穴位置以外の明点)の検出も課題があるというご相談です。 地盤調査や地盤改良の会社から、サンプルを送付いただきました。 【検査設定と検査結果】 お預かりさせて頂きましたサンプル品にて穴位置・有無検査の検証をさせて頂きました。 結果、穴部分を検出し位置や有無の検出、判定をすることができました。 ただ、穴の位置の検査も行う場合には次の様な条件が必要となります。 検査品は L 字の固定治具等にて突き当てをして固定して下さい。 検査品の向きもおよそ同じ向きとなるように設置して下さい。 検査品の向きに関しましては表面に数字や文字が表示されている部分を目安に 大まかな向きが揃うように設定して下さい。 設定は EasyInspectorの「指定色の有無検査」機能を使用して5カ所の穴の有無や違いを検出し、見た目の似通った類似品(異品)を0.59秒で判定することができました。

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【AI画像検査事例】表面加工の定量化

AI画像検査ソフトで樹脂製品のコーティング層表面の凹凸度合を定量化します!

セルロースファイバー樹脂メーカーでは表面加工の技術が繊細であります。今回はコーティング層表面の検査で物質の表面凹凸度合を定量化(数値化)するお問合せで、目視確認(官能評価)における表面凹凸度合が画像検査で判定できるか試すことになりました。 【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カ所の(全体)のテクスチャーの違いを数値化できました。安定性も含め色の許容範囲等を細かく設定できるEasyInspectorで判定する方が結果は良好でした。どこまでを黒色として検出させるかや、どのくらいの色合いを黒色とするかといった設定はEasyInspectorにて行っております。 【使用したソフト】 使用ソフト:EasyInspector710 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【指定色の有無】で検査できます。

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【AI画像検査事例】クラフト紙袋の誤字脱字の検査

AI画像検査ソフトでクラフト紙袋に印刷する文字等の印刷内容を判定します!

玄米を入れるようなクラフト紙袋を製造しているメーカーでは工場にてクラフト紙袋に印刷する文字等の印刷内容を弊社の画像検査ソフトで判定することを検討されていました。 現状は、工場人員が複数人で印刷内容を都度検査しておられ、見落としにより誤字等の間違いに気付かずに客先へ納入してしまうことがあるため、間違い品の流出防止と人の負担軽減も踏まえ機器による検査に移行したいとお考えでした。 【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4カ所の文字の違いを0.23秒で検査できました。印字部分全体が写るように視野を設定して検証しました。 左の画像ではマスター画像(設定画面)と異なる部分を赤くNG検出しています。 【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。

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【AI画像検査事例】チェックリストのサインの判定

AI画像検査ソフトで生産管理のチェックリストのサインの有無を確認する検査を行います!

医療機器やインフラになど様々な機器の設計を手掛けているメーカー様は、以前よりお取引のある企業です。 今回は生産管理のチェックリストのサインを確認する検査の簡易検証をご依頼いただきました。 【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4カ所のサインの有り無しを検出しています。左の画像はマスター画像(検査枠の設定画面)です、設置した枠の中から検出されるサインの色が基準値内の場合 OK、そうでない場合に NG と なるように設定をしました。右の画像、青い枠は合格、赤い枠は不合格を示します。 サインの有る欄は OK、空欄は NG と判定されています。 チェックしたい欄に検査枠を設ければ記入の有無を検査できるます。 検査枠は最大 999 個まで設置できます。 【使用したソフト】 使用ソフト:EasyInspector710 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【指定色の有無】で検査できます。

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【AI画像検査事例】アノテ―ションの大きさ

検出する箇所をAIに覚えさせるための「アノテーション」のポイントをお伝えします!

実際にDeepSkyを導入いただいているお客様のサポート事例です。検出率を上げるためのご案内をしました。検出する箇所をAIに覚えさせるための「アノテーション」ですが検査精度に大きくかかわってきます。下の画像は検出率が低かったアノテーションです。大きすぎるアノテーションと小さすぎるアノテーションは検出率を下げると案内しました。 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】 不合格箇所を1つ以上検出して不合格の判定と設定しました。(検査した画像は学習させた教師画像とは別の未知の画像)未知の画像32枚(良品16枚 / 不良品16枚)を検査し、正判定:30枚  誤判定: 2枚(不良を検出できなかった、良品は全て正判定)※教師画像も検査しましたが、2枚誤検出しました。おそらく学習の枚数、時間を増やすことで検出できるようになります。 【使用したソフト】 使用ソフト:DeepSky

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【AI画像検査事例】ワッシャー有無検査

AI画像検査ソフトでワッシャーの有り無しを検出します!

以前もお問合せいただいたことのある大手総合電機メーカー様よりDeepSky による簡易検証のご依頼です。 ワッシャーの有り無しなどはDeepSkyが得意とする分野です。AI(ディープラーニング)をより身近に体験いただくためにWEBお試しをお勧めします。 【検査設定と検査結果】 頂いた画像の中から OK10枚、NG10枚、合計20枚の画像を学習データとして使用し、それらを除く画像の中から OK5枚、NG5枚、合計10枚の画像を未知のデータとして判定を 行いました。 今回の検証の限りでは誤検出は無く、合計30枚の画像を全て正常に判定することが可能でした。 【使用したソフト】 使用ソフト:DeepSky

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【AI画像検査事例】ワッシャーのダレ有無検査

ワッシャーのテクスチャーを画像処理してダレ部分を検出します!

自動車部品などの精密加工品メーカー様からの簡易検証後の運用についての具体的なご相談の内容です。 ワッシャーのテクスチャーを画像処理してダレ部分を検出するための設定を作成します。 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。 【検査設定と検査結果】 お預かりのサンプル品で検証したところ、ダレの有無の判別は可能でした。 真横より少し斜めに撮像した方がダレの有無による写りの差が良く出ました。13 枚の画像を教師データとして使用して検査したい箇所を枠で囲み、各画像の該当箇所全てに「ダレ有り」または「ダレ無し」のラベル設定しました。約 500step 学習を実行し、「ダレ無し」のラベルが見つかった時に不合格となるよう設定しました。

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【AI画像検査事例】ネジの打痕の検出

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。

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【AI画像検査事例】端子の不良の検出

AI画像検査ソフトで端子圧着の状態を検出し、OK/NGで判定します!

自動車及び建機用ハーネスのメーカーよりお問い合わせがありました。端子圧着の状態を画像検査により確認できないか得意先からの要望により当社ソフトで検査を行ないたいとのこと。無料の簡易評価を行いました。 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。 【検査設定と検査結果】 弊社のDeeplearning機能を搭載致しました「DeepSky」にて検証をさせて頂きました。結果、各NG品を検出し判定させる事ができました。画像左では2種類の異常を判定している検出枠です。右画像では設定画面で確認できる検出数です。 ただ、今回の検証では一部、誤判定をする場合もございました。この為、今後は更に検証数を増やして検証等を行う必要が有るかと思います。

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【AI画像検査事例】結束バンドの有無

AI画像検査ソフトで結束バンドの有り無しの検査を行います!

ワイヤーハーネスのメーカーでは複数のハーネスを束ねる工程もあります。 電子部品については従来型「EasyInspector」での検査も多いですが、DeepLearningを使用した「DeepSky」と組み合わせて運用いただくとよりクオリティの高い生産につながる場合もあります。 【検査設定と検査結果】 様々な色のハーネスであっても、裏表関係なくバンドを良好に判定ができました。今回いただいた画像では視野が大きく検出が難しくなりがちです。拡大して撮影すると精度が上がることをご案内しました。画像の数字はAIの自信度%(認識点数)です。 【使用したソフト】 使用ソフト:DeepSky 現行EasyInspector2にはAI機能を搭載しており、様々な色や形のある不良の検査にも対応しています。お客様の検査対象物に合わせてソフトのご提案を行います。

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【AI画像検査事例】基板実装の判定

ICリードの良品と半田状態が不良(浮き)を検出します!

プリント基板製造や実装向けのハード、ソフトの制作をされているメーカーよりご連絡がありました。 プリント基板に部品を搭載し、半田付けした後の半田状態の良否判定を画像診断で行えないか検討されています。 【検査設定と検査結果】 頂いた画像で検証した限りではNG箇所をNGと識別することができました。 この検証ではNG6枚、OK3枚の合計9枚の画像を使用しました。はじめにNG1~3、OK1~3の合計6枚を教師データとしてモデルを作成しましたが、NG7~8が検出できなかったためこの3枚を教師画像に追加 しました。結果として正しく検出することはできましたが、NGの出現場所が最右固定だったのでそれ以外のパターンでも検出可能かどうか検証がこれから必要です。

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【AI画像検査事例】射出成型品の判定

金属成型品の「キズ」「ウェルド」「点ゴミ」を検出します。

自動制御設計・保守のメーカーよりお問合せです。射出成形されている金型成型品の容器蓋をインデックステーブルに投入したあと毎分18枚(1枚当たり3秒)のタクトでそれぞれの作業を行う場合の外観検査をご検討でした。「キズ」「ウェルド」「点ゴミ」について検出を試みました。 【検査設定と検査結果】 ひとまず照明の当たる範囲で撮像した画像で検証を行いました。検証環境ではキズ、ウェルド、点ゴミをそれぞれ識別することが可能でした。またウェルドラインに限りですが偏光板を使用した撮像方法(左の図)が効果的でした。 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。 【使用したソフト】 使用ソフト:DeepSky

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【AI画像検査事例】樹脂成型品のブツ検査

AI画像検査ソフトで成型品の傷ブツを検出します!

自動車部品などの樹脂成型部品には加工方法によりキズやブツ、異物混入など発生してしまう事例がありお困りでした。 【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視野全体の傷ブツを0.5秒で判定できました。検査枠は全体に2つ作成し「白」と「黒」分けて設定を作成します。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト:EasyInspector710 視野範囲:10x 6mm 検査対象の最小サイズ:2mm 検査個所数:1ヶ所(全体) カメラ解像度:30万画素 レンズ焦点距離:50mm + 接写リング10mm レンズと製品との距離:190mm 照明:リング照明  照明から検査品までの距離:記録なし 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【傷・ブツ検出】で検査できます。

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【AI画像検査事例】成型品の左右判別

AI画像検査ソフトで成形品形状の左右対称の判別を行います!

以前よりお取引のある塩化ビニルモノマーからポリマー、特殊塩ビ樹脂などを幅広く生産されているメーカー様よりお問合せでグループ会社から成形品形状の判別(左右対称形状品)が出来ないかとの申し入れがあり弊社に連絡をいただきました。 【検査設定と検査結果】 左 7 枚、右 7 枚の合計 14 枚の画像を学習データとして使用しました。検出したい物(今回はワーク全体)を枠で囲み、それぞれ「LH」、「RH」とラベルをつけました(左図)この作業を 14 枚の学習データ全てに実施しました。右の画像ではLH を LH と、RH を RH と正しく認識できています。左右を入れ替えても認識は問題ないです。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト:DeepSky 視野範囲:約482 x 383mm 検査対象の最小サイズ:150mm 検査個所数:1ヶ所(画面全体に左右のワークがそろっているか) 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575mm 照明:室内蛍光灯

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【AI画像検査事例】射出成型部品の判定

一つのワークに4ヶ所の部品がきちんと取り付けられているかを判定します。

熱硬化性樹脂、熱可塑性樹脂の成形加工メーカーからのお問合せです。頂いた画像による検査です。 【検査設定と検査結果】 左の画像は検査したい部分を囲う作業(アノテーション)です。右の画像は検出枠です。 検証結果はNG 品を OK として誤判定されたものは有りませんでした、OK 品を NG として誤判定された画像は 2 枚ありました。 2021年9月からは教師画像の水増し機能が搭載されました。この便利機能を使用するとたまにしか出現しない不良の向きや角度、明るさの違う教師画像を増やした枚数の画像で学習ができ、精度が上がります。 【使用したソフト】 使用ソフト:DeepSky学習版 検査個所数:4ヶ所

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【AI画像検査事例】自動車部品の文字読み取り

AI画像検査ソフトで製品の型式や製造日などの印字を読取します。

自動車部品や付属品のメーカー様からのお問合せです。 納品する製品に型式や製造日などを印字明記されることは様々な業界で共通する事柄だと思います。弊社のソフトでは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。製品番号にどの部品が不随しているかといった記録を残すことができ様々な業界でご活用いただいています。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「OCRPro」機能を使用することにより26カ所の文字の読み取りができました。読み取りのタクトとしては1.87秒を要しました。文字についてはOCR機能またはOCR Pro機能を、マークやロゴについてはマスター画像との比較検査を使いう事で検出は可能でした。画像は「マスター画像との比較」の設定でRBGと色合いの違いを示しています。記録方法としてはCSVで残すことも可能ですし、画像で残すこともできます。 図2の表のような情報がCSVに記録されます。

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【AI画像検査事例】部品の計数の判定

AI画像検査ソフトで細かい部品の計数の判定をします

プラスチック部品メーカーでは細かい製品の出荷での計数が負担となっています。 重量検査では誤差が発生してお困りでした。細かい部品の計数を簡易検証していきます。 DeepSkyではコンベア上のカウント対応の上位ソフトをご利用いただくことが出来ます。様々な運用方法でカウントできる仕様になっています。 【検査設定と検査結果】 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。検査タクトはEasyInpectorの方が短いです。しかしトレイに入れないワークの計数は判定が難しいため、今回はDeepSkyで検証することと致しました。左画像がアノテーション、右の画像は検出枠です。重なっていないピッタリと重なっているワークは誤判定がありますが、それ以外は良好に判定ができました。 【使用したソフト】 使用ソフト:DeepSky 計数に特化したアプリケーション『cazoetell』でも行えます。

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【AI画像検査事例】はんだ量の過少・過多

AI画像検査ソフトではんだの過少と過多を良好に判定しています。

以前よりおとりひきのあるFA制御機器メーカーからのお問合せで、はんだの量の判定です。 AI(ディープラーニング)と画像検査との組み合わせはソリューションレベルの高い分野でもお役に立ちます。弊社の画像検査ソフトDeepSkyで効率の良い検査をご検討ください。 【検査設定と検査結果】 画像で確認できるように、はんだの過少と過多を良好に判定しています。 検査ソフト「DeepSky」では判定したい部分を囲い、学習させる簡単な設定方法検査ができるようになります。 AIによる画像判定技術の向上により目視検査を自動化する動きが活発になっています。AI画像検査を成功に導くためには欠陥の特徴を明確にすることが重要になります。照明やカメラ環境についても弊社にお問合せください。 【使用したソフト】 使用ソフト:DeepSky

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【AI画像検査事例】エンジン内ウォーターポンプの不良検出

精密なダイカスト製品の「打痕・圧痕・切子詰まり・大穴巣」を検出します!

様々な分野、業界で弊社の画像検査ソフトはご検討いただいています。AI(ディープラーニング)と画像検査との組み合わせはソリューションレベルの高い分野でもお役に立ちます。DeepSkyで効率の良い検査をお勧めします。 【検査設定と検査結果】 お送り頂いたサンプル品にて検証した結果「打痕・圧痕・切子詰まり・大穴巣」の検出及び合否の判定は可能でした。 今回は DeepSky という、いわゆる AI(Deep Leaning)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、認識ができます。 実際の運用では様々なパターン(サイズ・特徴)の傷が想定されますので、教師画像を増やす必要があります。

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【AI画像検査事例】エンジン内ウォーターポンプの不良検出(2)

エンジン内ウォーターポンプの打痕・圧痕・切子詰まりを検出します!

ダイカストなどの金属製品は光を反射する場合が多く今まで検査が難しいとされていた事もありました。 弊社で2020年リリースした弊社検査ソフトDeepSkyではこういったダイカスト製品など反射することの多い金属製品でも簡単な設定で運用いただけるようになっています。 【検査設定と検査結果】 DeepSkyの検査機能を使用することにより打痕・圧痕・切子詰まりを0.35秒で判定できました。左の画像は良品にあるべき穴です、右の画像では良品の「穴」と同じ色(白色)で撮影されていますがきちんと不良認識できています。 枠上部の数字はAIの自信度数(認識点数)です。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト:DeepSky 学習版 視野範囲:約56 x 42mm 検査対象の最小サイズ:20mm 検査個所数:全体1ヶ所 カメラ解像度:130万画素 レンズ焦点距離:12mm レンズと製品との距離:約150mm 照明:懐中電灯 (切子詰まり:加工穴にスポットライトで照射)

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【AI画像検査事例】部品のカウント

カウントしたい部品をラベル付けして、合否設定して判定します!

部品の計数のお問い合わせは弊社に数多く寄せられます。近頃ではDeepSkyの上位ソフトとしてコンベア計数のソフトを開発しました。検査しながらカウントしていく、1000個カウントしたい場合には990でコンベアをランプ点灯させ作業員が1列に並べ、1000で、もう一度コンベアを止めると言ったご提案ができました。 こちらのお問い合わせでは作業台の上で静止した状況で正しいワークを23カウントするテストを試みました。 【検査設定と検査結果】 左の画像の設定ではカウントしたい部品を「ワーク」、その他の混合された部品は「対象外」とラベル付けしまし た。 上記画像の様に設定した場合、カウントしたい部品(ワーク)が 20 個あれば合格になる設定です。 右側の「Rs」は、検出させる認識点数を個別に設定しています。右の画像は検出画面の表示です。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト:DeepSky 視野範囲:280x 200mm 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:130万画素 レンズ焦点距離:6mm レンズと製品との距離:約330mm 照明:室内蛍光灯

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【AI画像検査事例】金属部品の判別

AI画像検査ソフトで切断機器のパーツの不良を判定します!

工業用刃物メーカーではあらゆる対象物の切断に高品質・高精密・機能性を重視した生産を行っており、製品の品質管理を追求されています。 今回は切断機器のパーツの不良を判定する検証です。現状の検査方法は、目視と治具を使用して行われておりますが繁忙期 になるとおろそかになる傾向があり、クレームとなってしまう事故があったようでお困りでした。 多品種のワークのよくある事例ですのでイメージを持ちやすくするために弊社でも動画を作成しています。参考までにご覧ください。 「同時に2種類の部品の付け忘れを発見してコンベアを止める」https://skylogiq.co.jp/DIY_HowTo/368 【検査設定と検査結果】 不良部分を検出することは可能でした。しかしワークが多品種であったためサイズごとに適切な視野範囲の設定が必要になります。真上から不良が撮影できないものもありましたので穴を斜めから撮像する必要もあり位置決めや環境の条件が厳しくなる予想ができ報告しています。 【使用したソフト】 使用ソフト:DeepSky

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【AI画像検査事例】鍼包装の外観検査

鍼の包装後の製品の「ダブリ」「ナナメ」「縦ズレ」をそれぞれ識別します!

ラベル機器メーカーでは鍼の包装もされており、きちんと包装されているか、外観検査を自動化したいとお問合せがありました。包装後の製品の「ダブリ」「ナナメ」「縦ズレ」をそれぞれ識別できるか無料評価します。 【検査設定と検査結果】 送って頂いたサンプル品で学習を行ったところ、良品、ダブリ、ナナメ、縦ズレをそれぞれ識別することが可能でした。検査のためにはシートが画角に対してなるべく平行になるように搬送する必要があります。10個を一度の撮影+検査で判定するように視野設定してます。 左の画像は画面の中に「良品が10個」と設定し検出できている表示です。 右の画像は画面の中に「良品を9個・ダブりを1個」検出してNGと判定しています。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト:DeepSky学習版 視野範囲:約78 x 62mm 検査対象の最小サイズ:2mm 検査個所数:1ヶ所(画面の中に10個良品があれば合格) カメラ解像度:130万画素 レンズ焦点距離:25mm レンズと製品との距離:約485mm 照明:室内蛍光灯

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【AI画像検査事例】板状部品の不良検出

AI画像検査ソフトで板状部品の汚れや傷などの不良を検出します!

以前からお取引のあるアルミ製品や熱転写加工のメーカー様からのお問合せです。 「汚れのようなもの」と「線状の痕」「点状の痕」3種類の不良を検出します。 実際のサンプルを送付いただくことが一番信頼できる報告を提出できます。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】 それぞれタイプの異なる傷でしたので「A / B / C」と3つにラベル分けして登録しキズの検出は可能でした。左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。作業中の様々な向きや角度であっても位置固定がなく検出できるDeepSkyで検証致しました。DeepSkyはこういった検査が得意なソフトです、業界を問わずにご活用いただいています。

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【AI画像検査事例】鋳物製品の不良

鋳物製品の複数の不良を検出します!1つのソフトでさまざまな不良を検出し判定します!

鉄物ギヤの未加工・圧コン検出・アルミケース部品のバリ残り・アルミ部品の加工穴貫通確認などについて複数の検査についてお問合せいただきました。弊社では無料の評価は簡単な「できる」「できない」の判定結果になります。有償のテストを承ることもできます。具体的な運用について詳細をお聞かせください。 【検査設定と検査結果】 手でワークを少しずつ回しながら連続検査を行っています。学習が完全ではないので誤検出している箇所もありました、NG箇所自体は認識できていました。追学習の機能を使用してより精度高く検査設定を成長させていける事も AI(Deep Learning)を使用したソフトの強みです。 【使用したソフト】 使用ソフト:DeepSky学習版 検査個所数:1ヶ所(画面全体から複数の不良を見つける)

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【AI画像検査事例】金属部品のバリと黒点

AI画像検査ソフトで金属部品のバリと黒点を検出します!

産業用機械の設計やソフトウエアの開発をされているメーカーから微細な精密機械の検査についての問い合わせがありました。サンプル品の送付が難しい場合には写真をお送りいただいての検証も可能です。良品と不良品の仕分けを目視検査でしているところを画像処理で自動判定化できないものか検討中でした。 【検査設定と検査結果】 金属品のバリ、黒点の判定は可能でした。カメラ2台使用する構成で、それぞれ0.5倍のマクロレンズと35mmの単焦点レンズを使用する想定での報告となりました。送付画像による検証でありましても、詳細をお聞かせいただいてカメラなどの撮像環境ご提案もできる限りサポートしています。 【使用したソフト】 使用ソフト:DeepSky学習版 検査個所数:画面全体1ヶ所(バリ、黒点を見つける)

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【AI画像検査事例】金属製品の異物

AI画像検査ソフトで金属製品の異物を検出します!

鉄物歯車加工、鉄物異形品加工、アルミ鋳造、アルミ加工、組み立てと多種多様の事業を展開されているメーカーさまからのお問合せです。 現在でも未加工・打痕・圧コンやアルミ鋳造品の加工後の鋳巣検出などに苦労されているメーカーは今回お問合せのお客様だけではなく数多くあると思います。以前、諦めたワークでありましても弊社までお問合せおまちしております。 【検査設定と検査結果】 DeepSky という、いわゆる AI(Deep Learning)を使用したソフトで検査し金属製品の異物を検出できました。 2020年にリリースしたソフトです。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。画像は検出枠です。数字はAIの自信度数%で「認識点数」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(画面全体から異物を見つける)

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【AI画像検査事例】鋳物精密部品の検査

AI画像検査ソフトで鋳物精密部品の検査を行い小さな不良を検出します!

生産用設備の設計製作メーカーさまより鋳物精密部品の検査依頼がありました。 「鋳巣」は以前よりお問合せの多い事例です。2020年にリリースしたDeepSkyでは設定が容易であること、位置固定が不要なこと、形の安定しない様々な不良を見つけること、光沢のあるワークの不良検出も得意であることから数多くの「鋳巣」の検査の評価をご報告しています。 【検査設定と検査結果】 今回は不良のサイズが小さいため視野50mmくらいに絞ったところDeepSkyで良好に認識できました。検出するべき不良のパターンが増えた場合にもおそらく視野さえ適切に設定すれば検出自体はできそうです。 精密部品の微細な不良の検出も弊社検査ソフトがお役に立ちます。 【使用したソフト】 使用ソフト:DeepSky学習版 視野範囲:50 x 40mm 検査対象の最小サイズ:0.5mm 検査個所数:1ヶ所(画面全体から鋳巣を見つける)

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【AI画像検査事例】金属塗装の検査

AI画像検査ソフトで金属塗装品の「線傷」「滲み」「点傷」のNGを見分け検出します!

産業用機械メーカーからのご依頼で、金属塗装品の「線傷」「滲み」「点傷」のNGを見分ける検証です。ひとつの不良サンプル品の向きや位置を変えて撮影し検証することとなりました。 【検査設定と検査結果】 今回は照明に工夫を凝らし撮影することで判定が可能になりました。 弊社で所有している同軸落射照明のサイズの関係上、ワーク全体を納めることができ なかったため、傷部分を対象に撮像しました。 本来はサイズの合った同軸落射照明で縦横 1.5 倍程度の視野を撮像して検査を行いますが、 負傷箇所のサイズからして今回と同等の検出精度になると考えられます。検出精度を高くするために誤判定の写真を教師画像として使用し、追学習することができます。 左画像は検出したい不良部分を囲いパラメーターを設定してくための「アノテーション」です。 右画像は学習しパラメーター設定後の不良を検出している「枠」です。

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【AI画像検査事例】金属品のスパッタの検出

金属製品のダレやスパッタによる変形を検出します!

金属製品メーカーではダレやスパッタによる変形が以前より課題になっていました。今回も、密着面に発生したスパッタが原因で不良品が発生してしまう事故があり商社を通してお問合せがありました。以前より弊社の検査ソフトを運用いただいているお客様です。 【検査設定と検査結果】 DeepSkyというAIを使用したソフトで検出ができました。DeepSkyでは画面全体の中から不良を探すといった検査が得意分野です。 左の画像はアノテーションと呼ばれる不良部分を覚えさせる教師画像です、右側は検出した画像で、数字はAIの自信度%(認識点数)です。スパッタ不良がとても小さく、ワーク全体を1台のカメラで検査することは難しい状況でしたので複数台のカメラでの検査をご提案しています。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト:DeepSky 視野範囲:70x 60mm 検査対象の最小サイズ:1mm 検査個所数:全体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110mm 照明:リング照明 照明と検査品の距離:約300mm上部より照射

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