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(作業) - メーカー・企業と製品の一覧 | イプロスものづくり

更新日: 集計期間:2026年01月14日~2026年02月10日
※当サイトの各ページの閲覧回数を元に算出したランキングです。

外観検査ソフトの製品一覧

1~30 件を表示 / 全 56 件

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【検査テクニック】DeepSkyの機能2–オートアノテーション

AI画像検査ソフト『DeepSky』の現場目線の便利機能をご紹介します!

▼機能:オートアノテーション アノテーションを自動で実行してくれる機能です。従来はβ機能でしたが Ver. 2.2.0.0から正式な機能となりました。 物体認識ではアノテーションがとても大事ということはご存知の方が多いと思います。ただ、画像内に対象物が沢山あるとアノテーションの作業量が多くなり、そして作業量が多くなるとアノテーションをし忘れたり間違えたりというミスがどうしても増えます。アノテーションをし忘れてしまうと、DeepSkyは同じ物体に対して「これは(同じように見えるが)見つけてはいけないものだ」という判定をするようにパラメータを調節してしまうので物体の認識率が著しく下がったりといった問題が出てしまいます。(図1 アノテーション忘れ そこで、オートアノテーション機能が登場します。オートアノテーションを使うと、ボタンのクリック一つで「いままでの学習データから考えるとここにアノテーションしたいですよね?」といったアノテーションの提案を自動で行ってくれます。 (図2・3・4を参照)

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【AI画像検査事例】箱詰め作業後の製品有無検査と記録

製品を倉庫内で箱詰め作業後、製品が欠品していないか検査をし、CSVに記録します!

運送会社でも弊社の検査ソフトにお問合せをいただいています。 製品を倉庫内で箱詰め作業後、製品が欠品していないエビデンスを映像で残す事を考えて、作業の流れの中に画像記録工程を取り込めるないか検討されているとのことでした。様々な業界で弊社の検査ソフトはお役立ていただいています。 EasyInspectorの「指定色の有無検査」機能を使用することにより6カ所に分けたワークの個数の合否を0.39秒で判定することができました。正常な状態であれば、基準値以上の指定色の検出がされた為「合格」判定となります。左の画像は設定画面です。右の画像は検査結果の表です。記録方法としては画像で残すことも可能ですし、CSVに記録することもできます。

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【AI画像検査事例】はんだの可否

AI画像検査ソフトでケーブルのはんだの可否を判定します。

以前もお問合せいただいた事のあるワイヤレスに特化した給電、充電製品のメーカーより簡易評価依頼がありました。 外観検査は単純作業と見られがちですが「OK」「NG」を判断するスキルが必要で、だれもが安定して行える作業ではない場合があります。体調や作業時間が長くなると疲れなども検査結果が不安定になる原因の一つと言え、弊社でも熟練工の技術のように検査判断を可能とする微細キズや汚れなども判定できる検査ソフトを開発しています。 【検査設定と検査結果】 頂いた10枚の画像でテストしてみました。各画像は次のように割り振りました。 1~3→テスト用画像 4~6→OKの教師データ N7~N10→NGの教師データ 枚数が少なくNG用のテスト用画像は確保できませんでしたが7枚で学習を行ない、10枚の画像を正しく判定することは可能でした。 【使用したソフト】 使用ソフト:DeepSky

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【AI画像検査事例】ツメの実装を判定

AI画像検査ソフトで機器のツメの良し悪しを検出し判定しています!

FA制御機器メーカーからのお問合せです。 外観検査は単純作業と見られがちですが「OK」「NG」を判断するスキルが必要で、だれもが安定して行える作業ではない場合があります。体調や作業時間が長くなると疲れなども検査結果が不安定になる原因の一つと言える、弊社でも熟練工の技術のように検査判断を可能とする微細キズや汚れなども判定できるよう検査ソフトを開発しています。 【検査設定と検査結果】 機器のツメ実装を良好に判定しています。 Windowsソフトを操作する要領で画像データ収集→学習→判定の設定が可能になっています。売り切りで組み込みやすい検査ソフトです。「DeepSky」はWEB上でのお試しサービスがあります、今まであきらめていたような検査事例であっても、当社ホームページを確認してください。 【使用したソフト】 使用ソフト:DeepSky

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【物流・建設分野にもAIを】デジタル化により作業量を大幅に削減

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。

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【AI画像検査事例】基板上のはんだ検査

基板上のチップやはんだが正しくのっているか検査を行います!

基盤のはんだ作業によるジャンパーチェックのご依頼です。 80mm×40mm角の実装基板をサンプルとして、カメラとレンズは指定の物を送付いただきました。 流量計メーカーさまでは作業の標準化を試案して当社のホームページからお問い合わせいただきました。 【検査設定と検査結果】 検査枠を検査個所毎に 5 個所設置しました。 5 個所の検査枠の内、3 個所はEasyInspectorの「マスター画像との比較」検査機能にて設定を行い、 チップが搭載されているか等を検出させます。 5 個所の検査枠の内、2 か所は「指定色の有無検査」機能にて設定を行い、チップや半田が 無い場合のみを検出させます。基準値以上の不良部分が検出された場合「不合格」判定となります。

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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】箱詰め製品の有無検査

AI画像検査ソフトで箱詰め製品の有無を検査し判定します!

樹脂加工メーカーの製品を出荷する時、間仕切りされた段ボール箱に製品が全て入っていなければいけない場合があります。作業員が1つ1つ手作業で箱詰めをしているため、製品の数が足りない不良を出荷してしまう事がありました。解決方法として、画像処理で製品有無を確認するという手段を選びました。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「色比較検査」の「指定色の有無検査」機能を使用して、600mm x 400mm程度の箱の中にある、30個の製品の有無を検査しました。検査枠から、製品の色を検出したら合格、なければ不合格となる設定にして、検査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:400mm x 600mm 検査対象の最小サイズ:約35mm x 150mm 検査個所数:30箇所 カメラ解像度:画像のためなし 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セグメンテーション機能が追加されました!

AIセグメンテーション機能で作業効率向上・品質安定・コスト削減を実現します!

AI汎用外観検査ソフト『EasyInspector2』https://skylogiq.co.jp/index.php/products/indus-ei2/ に新たに「AIセグメンテーション」機能が追加されました。 「AIセグメンテーション」機能は画像内でディープラーニングによるセグメンテーション(領域分割・画像のピクセル一つひとつに対してラベル付け)を行います。 指定した多角形の領域内で、セグメンテーションで検出されたピクセルの割合を計算し、合否判定を行います。 この機能は主に下記の用途で使用することができます。 ⚫ タンクの水位 ⚫ 金属加工面の面積や塗布面積 ⚫ 農作物の成長度(大きさ)の測定 ⚫ 写真内の病巣などの検出とその面積の測定 ⚫ シーラーや接着剤の塗布切れ確認 ⚫ 排出される煙の量の監視 AIセグメンテーション機能を使って判定することで - 作業効率の向上:目視検査に比べて大幅な時間短縮が可能 - 品質管理の精度向上:人為的なミスを減らし、品質安定化を実現 - コスト削減:人件費削減、不良品の発生抑制によるコスト削減 を実現します。

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【AI画像検査事例】アルミニウム加工品の「ブツ」と「ユジワ」検査

アルミニウム加工品のワークのブツや油の付着を検査します!

展示会ご来場のお客様からサンプルをお預かりしました。アルミニウム加工メーカーではワークのブツや油の付着にお困りでした。 昨今の情勢として、熟練作業員の高齢化や新型肺炎の蔓延により工場に人が集まらない事、そのほか働き方改革の実現のためにも、業務効率化を推し進める動きは大きくなっています。当社には様々なクライアント企業からのお問合せがありますが ますます、その動きは加速しているように感じます。当社の画像検査で皆様の効率化に貢献できれば幸いです。 【検査設定と検査結果】 「DeepSky」を使用致しまして「ブツ」や「ユジワ」を検出する事ができました。 ただ、1面のみの検査ではあらゆる面の検査はできませんので検査品を動かしつつ(照明の当たる位置を変えつつ)、検査を行う方法を分かりやすく動画でご報告しました。左の画像はアノテーションという見つけたいもの(不良)を囲う設定作業です、右の画像は検出枠です。

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【AI画像検査事例】縫製品実装の判定

作業員が治具を使用し複数回に分けて行う検査の工程を自動化します!

自動車やバス、トラックなどに設置する車内用カーテンはアコーデオン式にたたまれています。 付けられている「フック」や「タッセル」と呼ばれるベルトや「マジックテープ」など様々な部材が決まった位置に取り付けられていないと合格品とはなりません、作業員が治具を使用し複数回に分けて検査している現在の工程を自動化したいご要望です。 【検査設定と検査結果】 検査ソフト「DeepSky」を使用して検査しました。 まず見つけたい部材をアノテーションします(左画像)。検査部分をソフトに覚えさせるため、ベルト・部品 A・部品 B・マジックテープ・商品タグ の5種類 に分けて、10 枚の良品教師画像をアノテーションしました。次に設置されるべきエリアを指定しました(右画像)。 ワークを正しい指定位置に撮像する必要がありますがアコーディオン式なので位置の指定のために固定のための治具を使用した提案になっています。 指定の場所に指定の部材があればOKなければNGと精度高く判定することができました。

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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】ネジの打痕検査

AI画像検査ソフトでネジの打痕を検出します。

“ネジの打痕”こちらの検証依頼もとても多いです。弊社の従来型汎用画像検査ソフト「EasyInspector」で検査いただく方が良い場合もありますが、コンベア上や作業中に判定する運用で、打痕のような様々な色や形のある不良の場合、AIを使用した検査ソフト「DeepSky」をお勧めすることもあります。今回は弊社で糸コンベアを作成しネジ周囲1周、360度の不良検出について報告しました。 【検査設定と検査結果】 左画像の様に検出させたい部分(今回の場合は打痕)を矩形で囲む作業をアノテーションとい います。 アノテーションさせた教師画像 24 枚を約 2300steps 回転させて(15 分程度) 学習させました。学習の時間はPCのスペックにより増減します。右画像では打痕部分を緑色の検出枠で示しています。

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【AI画像検査事例】イチゴの収穫時期

AI画像検査ソフトでイチゴの収穫時期の判別します!

産業設備のメーカー様からのご依頼でイチゴの収穫時期の判別を簡易評価します。サンプル画像 58 枚を使用し、検査しました。 (OK と判別されているイチゴ 34 枚・NG と判別されているイチゴ 24 枚) 【検査設定と検査結果】 結果、「収穫可能なイチゴ」は全て正しく検出可能でした。 教師画像 正判定 100%(20/20枚)誤判定 0%(0/20枚) 未学習画像     94%(32/38枚) 6%(2/38枚) 合計        96%(56/58枚) 4%(2/58枚) しかし、NGとされているイチゴの中でも、人の目で見たときにもOKに近いようなイチゴが2つ、収穫可能と誤判定されてしまいました。 (1)まだピンクっぽい色のため収穫 NG…NG1(ピンク) (2)まだ白かったり緑色のため収穫 NG…NG2(白 or 緑) (3)収穫しても良いイチゴ…収穫OK   三種類のラベルを作成し、学習を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。画像はアノテーションです。

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外観検査自動化導入事例 ※菓子類の個別包装状態検査事例

搬送ライン上にカメラ、照明を設置し、菓子類の個別包装状態を撮像し検査を行う外観検査の自動化導入事例!

コンベア上を搬送されている菓子類の個別包装状態の検査について、 「目視検査」 から「カメラを使用した自動検査」 に切り替えませんか? 既存の搬送ラインにカメラと照明を設置し、検査システムとして運用している例をご紹介いたします。 コンベア上を大量に流れている菓子類の検査を目視で行う場合、 ラインに検査員を配置し、検査を行うことがよくありますが、 大量に流れている場合、見落としなどが生じやすくなります。 また、検査員が欠勤などした場合、その作業を行う人員の確保が必要となります。 これらの負担を軽減するためにも自動検査をご検討下さい。 【このシステムの特長】 ■別途検査用のシステムを作成せず、搬送ライン上で検査を行うことが可能 ■搬送ラインで検査を行う為、別途の装置作成を行うことなく検査することが可能 ■大量に流れている物品であっても、その中から不良を検出することが可能 ■装置に関しては検査内容により変更可 ※まずはお客様が希望されるワークが検査可能かどうかの検証をさせて頂きます。 ※詳しい処理に関してはPDF内に詳細と処理フローを記載しております。

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製造業向け外観検査ソフトウェア『gLupe』

製造過程で不良品を検知!少量の正常データのみで学習する外観検査ソフトウェア

ISPの『gLupe』は、Deep Learningを応用した外観検査用ソフトウェアです。 数枚の正常データから人工知能(AI)を構築し、製品の傷や異常を検知します。 Deep Learning特有の大量データの収集作業が不要なため、導入コストを最小限に抑えられます。 【特長】 ■Deep Learningを応用した外観検査用ソフトウェア ■少量の正常データのみで学習 ■データ収集コストを大幅削減 ■検出の難しかった不良品を検出可能に ■少量のデータでも学習する独自技術を採用 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

  • 組込みシステム設計受託サービス
  • ソフトウェア(ミドル・ドライバ・セキュリティ等)
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【AI画像検査事例】塗装板のブツの検出

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

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【AI画像検査事例】不織布の有り無し

AI画像検査ソフトでセットした不織布の有り無しを検査します!

産業用ロボットのメーカー様からのお問合せです。サンプル画像をいただいて簡易検証しました。作業員が不織布を50枚セットする工程で、抜けがないように検査したいとのご要望です。 【検査設定と検査結果】 今回はいただいた良品画像をマスター画像設定し不織布の有り無し検査ができました。右の画像の設定で指定した黒色を指定したピクセル検出ができなかったので左の画像は赤色の検出枠(不合格)を表示しています。 【使用したソフト】 使用ソフト:EasyInspector 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【指定色の有無】で検査できます。

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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】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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【AI画像検査事例】二次元コードの間違い判定

AI画像検査ソフトで製品に張り付けられてるラベルの2次元コードが正確か確認する検査を行います!

型式が似ているパッケージの製品にラベルの貼り間違いがあるとそのまま出荷される事故が発生したとのこと、流れ作業で複数の型式を製造する多くの場合 外観検査システムが活躍しています。 【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を1秒未満で判定することができました。色判定許容範囲は、69に設定しました。上の画像右のようにマスターとの違いを赤く検出しています。 【使用したソフト】 使用ソフト:EasyInspector310 検査個所数:1ヶ所 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】ハーネスの配線色検査

AI画像検査ソフトでハーネスの配線色の検査をします!

ハーネスの配線色の検査はこれまでにも多数お問い合わせいただきました。 今回もこの事例を簡易検証を行い報告致しました。 昨今の社会情勢から「検査の自動化」は進んでいます。 熟練作業員の高齢化や少子化や新型ウイルス蔓延による工場に人が集まらない事への対策を検討いただく時期が来ているように感じています。検査の自動化で業務効率化を応援します。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト:EasyInspector 視野範囲:約32 x 25mm 検査対象の最小サイズ:2mm 検査個所数:13ヶ所 カメラ解像度:500万画素 レンズ焦点距離:25mm+接写リング0.5mm レンズと製品との距離:約170mm 照明:室内蛍光灯 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【指定色の有無】 『RakuiroChecker』で検査できます。

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【AI画像検査事例】通信ケーブル同軸線シールド残りの検出

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。

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【AI画像検査事例】タイヤの種類の検出

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

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【AI画像検査事例】金属の塗装不良を検査

金属に塗装されたワークの「塗料の飛び散り」「油のような付着物」「傷」「打痕ブツ」「液だれ」を検査します。

産業用機械を制作するメーカー様からコンベア上で検査できないかとのお問合せです。 【検査設定と検査結果】 DeepSkyの検査機能を用いコンベア上での判定は可能でした。左の画像が「アノテーション」と呼ばれる見つけ出したい部分を囲う作業です。右の画像が「検出枠」です。油の付着やざらつきなどワークの全面を判定したい不良と、傷やタレ、ブツなどの部分的な不良を分けて設定すると良好に判定ができました。

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【AI画像検査事例】工作機で加工した部品寸法の検査と記録

AI画像検査ソフトで部品寸法の検査と検査画像を記録します!

工作機で加工した部品寸法の検査良否判定について、現在の目視による基準から、データに基づいた基準にする検討をしている空気圧機や制御機器メーカーのご担当者よりご相談がありました。 製品の寸法を記録に残したいご要望でサンプル画像をいただきました。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorとDeepSky両方の検査を簡易検証を行いました。どちらも検出することは可能でした。 弊社では必要に応じて従来型ルールベース方式の検査ソフト「EasyInspector」(検出結果は左画像です)とAI(ディープラーニング)を用いた「DeepSky」(検出結果は右の画像です)両方のご提案をすることができます。 記録方法としては、SCV(Excel)と検査画像を残す方法があります。 【使用したソフト】 使用ソフト:EasyInspector DeepSky

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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

  • 画像処理ソフト
  • 外観検査ソフト

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【AI画像検査事例】プレス・アッセンブリ品の不良

バルブパーツからプレス・アッセンブリ品の不良を検出します!

バルブパーツをグローバルに展開しているメーカーでも弊社の検査ソフトをご検討いただいています。 様々な業界の専門的で緻密な製品に弊社ソフトはご活用いただいています。 【検査設定と検査結果】 パラメーター生成のため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。それぞれ、右画像の Label 名で登録し、一つでも不良があれば不合格となるように設定しています。 要求されるソリューションのレベルが高い製品であればあるほど高率がよくなる検査の自動化で安定的な生産をご検討いただきたいです。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト:DeepSky学習版 視野範囲:約78 x 62mm 検査対象の最小サイズ:2mm 検査個所数:1ヶ所 画面全体から不良を見つける 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:リング照明 照明と検査品の距離:約100mm上部

  • 画像処理ソフト
  • 外観検査ソフト

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【AI画像検査事例】キャベツの外観検査

AI画像検査ソフトでキャベツの外観検査を行います

食品メーカーでは形状の定まらないワーク(食材)が当たり前です、ちょっとした不良や異物混入で大きな事故につながります。今回も食品の簡易検査のご依頼です。 労働人口の減少や熟練した作業員の高齢化が進む社会情勢には歯止めはかからず生産性の向上を支援する取り組みは今後ますます求められています、画像検査も徐々に技術が洗練されてきました。 安心安全の食品を口にできる日本品質の維持に画像検査の導入をご検討ください。 【検査設定と検査結果】 頂いた画像による検証です。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ました。今回は「変色」「花芽」「長さ」「長さ2」といった4種類に分けたアノテーションをしました。今ある画像だけで教師データと非教師データに分けて行った検証なのでそこまで精度はでませんでしたが、サンプル数増やしていけばある程度正確性は向上して いくものと推測できます。 【使用したソフト】 使用ソフト:DeepSky学習版

  • image-61 (1).png
  • 画像処理ソフト
  • 外観検査ソフト

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【AI画像検査事例】ダイカストの0.5Φ鋳巣とキズ

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

  • 画像処理ソフト
  • 外観検査ソフト

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