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

更新日: 集計期間:2025年08月20日~2025年09月16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

1~15 件を表示 / 全 61 件

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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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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】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】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】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

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【AI画像検査事例】加工部品のカウント

異品がないか検査しながら必要な部品の数をカウントします!

弊社へお問合せがある中で、異品がないか検査しながら必要な部品の数をカウントしたいというご要望は多いです。コンベア上での無人検査と数のカウントはDeepSkyが得意とする分野です。 今回は平らなパレット上に向き等ランダムに並べられた加工部品(例.φ0.8×2.5mm)をカウントすることができるかといったお問合せで、バックライト照明を使用した画像を送付いただきました。 【検査設定と検査結果】 左の画像はアノテーションと呼ばれる、探し出したい部分(不良)を囲う作業画面の一部です。 右の画像で確認できるようにアノテーションした教師画像として使用した 10 枚は全て正常にカウント可能でした。 非教師画像に対して正常にカウントできた割合は 30%でした。 部品のくっつき度合いが大きい物ものほど、誤カウントとなる傾向がありました。非検出の画像を利用して追学習することで今までは検出できなかった不良も検出できるようになります。追学習もDeepSkyの強みです。

  • 画像処理ソフト

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【AI画像検査事例】ギヤの欠けを判定

AI画像検査ソフトでギヤの欠けを判定します!

生産用設備の設計製作メーカーさまより検査依頼がありました。金属製品である「ギヤ」の欠けの判定です。NG品20枚・OK品5枚の画像を送付いただきました。 サンプル品を送付することが難しいワークも写真送付で検証することができる場合もあります。 【検査設定と検査結果】 DeepSkyの検査機能を用いて金属ワーク(ギヤ)の欠けを良好に判定することが可能でした。 検出させたい部分を矩形で囲む設定作業をアノテーションといいます、今回の場合は不良部分のみを囲い学習させました。画像は検出枠です。数字はAIの自信度数%(認識点数)。認識点数が低い場合や誤判定がある場合は追学習することができます。 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、形の様々な不良を見つけ出せること、金属製品などの光沢のあるワークの不良検出が得意なことがあり数多くの金属製品検査の評価をご報告しています。 【使用したソフト】 使用ソフト:DeepSky学習版 検査個所数:1ヶ所(画面全体から不良を検出)

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【AI画像検査事例】成型品表面検査

プラスチックやゴムの製品のメーカーの不良検出も弊社の画像検査ソフトを運用いただいています。

Windowsソフトを操作する要領で運用できることも、初めて画像検査を導入するエンドユーザーからの問い合わせが多いポイントです。要望の多い「コンベア上で同時に検査とカウント」「読取困難な刻印のOCR」など実際の運用時に役立つ関連ソフトも今年に入って開発しました。このほか幅広いシステム運用が可能になる「拡張コマンド」をオプションで追加することができます。 【検査設定と検査結果】 画像は「アノテーション」と呼ばれる、検出を行う部分を枠で囲む作業です。 枠で囲まれた部分を「学習」させることにより対象を検出できました。 また、実際の運用のイメージとして、例えば移動する製品を連続撮影して異常が見つかった時に・ランプを点灯させる・ブザーを鳴動させる・コンベアを止めるなどを行うことができます。

  • 画像処理ソフト

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外観検査自動化導入事例 ※押出成形部材の外観検査事例

押出成形やホース、ケーブルの様な連続した部材の生産ラインで検査を実施する外観検査の自動化導入事例!

押出成形品の「黒点、異物検査」について、「目視検査」から 生産ライン上での「カメラを使用した自動検査」に切り替えませんか? 押出成形品の検査を行うに際して、成形機の出口にカメラや照明を 取り付けることで外観検査が可能となる例をご紹介いたします。 成形を行った直後に検査を実施することにより、成形作業に問題があった場合、 速やかに対応を行なうことが可能となります。 【このシステムの特長】 ■別途検査の為のラインや装置を導入する事なく、自動検査を行う事が可能 ■生産直後に検査を行う為、不良が生じた場合、迅速な対応が可能 ■製品を取り囲むようにカメラを配置することで、全面の検査が可能 ■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。

  • 製造受託

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外観検査自動化導入事例 ※樹脂部品の検査事例(製造ライン設置)

運用中の製造・搬送ラインにカメラ、照明を設置し、製造と同じステージで検査を実施した外観検査の自動化導入事例!

樹脂部品の「ショート」、「黒点」、「ガス焼け」等、 必要な検査について「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? 既存の生産ラインにカメラと照明を追加する事で外観検査が可能となる例をご紹介いたします。 このシステムでは生産ラインの途中で検査対象面が確認できる箇所にカメラを設置し、 生産と検査を同時に行うシステムとなります。 また、排出部に一部改良を行い、不良品は別途排出を行っています。 【このシステムの特長】 ■別途検査の為のラインや装置を導入する事なく、自動検査を行う事が可能 ■既存ラインの改造が必要になる場合の対応も可能 ■どの検査工程で不良を検出したかの記録を保存 ■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。

  • 製造受託

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外観検査自動化導入事例 ※AI利用による野菜形状検査事例

既存の搬送・分類装置にカメラを取付け、判定にAIを用いることにより根菜等の野菜の検査を行う外観検査の自動化導入事例!

専用の搬送ライン上を流れている根菜類の大きさ分類や不良の確認検査について、 「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・分類装置にカメラと照明を設置し、判定にAIを用いることにより、 搬送中の根菜類の大きさによる分類と不良の判別を行うシステムとなります。 通常の検査装置では判別の難しい野菜など形状や色調がが不均一な品目に 対してもAIを用いることにより判別することが可能となります。 【このシステムの特長】 ■別途検査用のシステムを作成せず、既存の搬送・分類装置で検査を行うことが可能 ■既存の搬送ラインを用いるため、装置の有効利用が可能 ■AIを用いることにより、不定形な野菜類に対する検査が実施可能 ■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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外観検査自動化導入事例 ※AI利用による金属部品品種判定検査事例

コンベア上を流れる⾦属部品の品種判別をAIを用いて選別する外観検査の自動化導入事例!

コンベア上を流れる似た箇所が多い⾦属部品の品種判別検査において、 「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? 既存のコンベア上にカメラと照明を設置し、判定にAIを用いることにより、 搬送中に品種判別検査を行うシステムとなります。 通常の検査装置でも特定の品種を判別することは可能ですが、 判断に多様性を持たせるために、AIを用いて実施を行ったシステムとなります。 【このシステムの特長】 ■別途検査用のシステムを作成せず、コンベア上で検査を行うことが可能 ■AIを用いた画像処理検査装置の実現 ■ライン上で行う検査の為、検査工程や人員の削減が可能 ■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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高精度なAI外観検査ソフトウェア『Gemini eye SV』

検査にかかる手間を削減!設定がシンプルで即導入OK!様々な製品に対応可能 ※事例進呈・トライアル版も承ります

外観検査システムの導入により不良判別が可能になりますが、 「設定するだけで手間かかる」「過検出で微調整に疲れた」 「不良の種類が一括検出できない」といった声を多くいただいています。 このような声に応えるため、新たに教師あり学習をベースとした 外観検査AIソフト「Gemini eye SV」が誕生しました。 「この不良は判断が曖昧なら見逃しても良い」、 「この不良は厳し目に見つけたい」など、検査の基準に合わせて設定ができ、 より効率的でパワフルな外観検査が可能になります。 手軽に画像検査を試してみたいという方から、 本格的に実ライン投入を検討している方まで幅広く利用可能です。 ※活用事例はカタログにてご覧いただけます。  トライアル版も相談賜ります。お気軽にお問合せ下さい。

  • 画像処理ソフト
  • 外観検査装置
  • その他検査機器・装置

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【技術サポート】アニサキスをAIで発見

スカイロジックでは食品の異物検知をするためのAIを既に開発しています

▼アニサキスを入手→撮影するまで 今回はお客様から何件かお問い合わせいただいた”アニサキス”をAIで見つける検証を弊社で行ってみました。そこで、まずは生きたアニサキスを入手するところから始まったのですが、思っていたよりも難しく… 市内のスーパーや魚屋さん何件も回ったり電話でお願いをさせていただきました。 年末のとっても忙しい時期に、いきなり知らない主婦から「AIでアニサキスを見つける実験をしたいので生きているアニサキスをくれませんか(ざっくりまとめると)」と変なお願いをされたにもかかわらず、ご協力してくださったスーパーがいくつかあり、ご協力いただいた鮮魚コーナーの方々にはとても感謝しています。ありがとうございました。 ゆっくりと動くコンベア上でAIアニサキスの検査を行い、検出したらブザーを鳴らしてコンベアを停止させる運用を想定して装置を組み立てました。 アニサキスは特定の波長の紫外線に反応して光るため、紫外域のLED光源や特定の波長を通すフィルターを使用します。 画像処理では光学的な操作によってアニサキスを見つけやすい画像を撮影することも重要です。

  • 20240110-104055-946.png
  • 外観検査装置

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AI汎用外観検査ソフトウェア『EasyInspector2』

1つのパッケージに多彩な機能を搭載!導入・操作が簡単な汎用AI外観検査ソフトウェア!AI×ルールベースで多様な検査に対応します

『EasyInspector2』は、AI画像処理とルールベース処理を融合した汎用AI外観検査ソフトウェアです。 画像検査の専門知識がなくても、インストールとカメラ接続のみで即検査が可能。 ■ノーコードで設定でき、欠陥検出・寸法測定・OCRなど多彩な検査がワンストップで実行できます。 ■運用コスト不要の買い切りパッケージで導入しやすく、後から機能追加も可能。 ■1台のPCに最大5台のカメラを接続可能で、品種変更やライン追加にも柔軟に対応します。 ■外部装置との連携、CSV出力、画像保存などのトレーサビリティ機能も搭載。 製造・物流・食品・電子業界など累計2,500件超の導入実績を誇り、 品質向上・作業時間短縮・人件費削減を支援する高コスパな画像検査ソリューションです。 ※製品の詳細は<カタログをダウンロード>より、すぐにご覧いただけます。  お問い合わせもお気軽にどうぞ。

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