更新日： 集計期間:2025年10月01日～2025年10月28日
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直径約0.05mm×長さ約4mmの金属ワイヤーの本数を計測します！
電子部品の導通検査を行う業界では、小さく細かい部品を扱いますが、その中でもワイヤーの計測を目視で行うと、計測ミスが出やすいです。計測手段として、幅1.6mmのスリットが5本入った樹脂プレートを使用し、直径約0.05mm×長さ約4mmの金属ワイヤーの本数を計測していました。この作業を1秒未満で計測できるソフトを弊社からご紹介させて頂きました。 【検査設定と検査結果】 ※検査結果画像を拡大したワイヤー計数（OK：NG） ※赤矢印がワイヤー ※右画像は右隅に1本多く検出されたためNG EasyInspectorの「輝度変化検査」機能を使用することにより、プレートの隙間から見える複数個（5本）のワイヤーを検出します。バックライト照明を使用して、明るい背景から暗い縦線を検出する設定にします。これらの設定により、小さく細い対象物でも検出可能になります。
検査の自動化を高精度に実現するAI 外観検査ソフトウェア 独自の深層学習技術(ディープラーニング)により、外観検査を自動化！
Preferred Networks Visual Inspection は独自の深層学習技術(ディープラーニング, AI)により、従来難しかった外観検査の自動化を高精度に実現するソフトウェアです。 少ない学習データでも簡易なアノテーションで高精度な検査を実現しているため、短期間・低コストで検査システム構築が可能です。 本製品の特徴 ◾️少ないデータで、詳細なアノテーションも不要 ◾️GUIによる直感的な学習管理 ◾️不良箇所の可視化 ◾️柔軟・迅速なシステム立ち上げ お問い合わせは以下の公式HPよりお気軽にどうぞ！
AI導入で最初に立ちはだかる“訓練データ”の重要性について説明します。
AI（ディープラーニング）を活用した画像認識・検査システムを導入する際、しばしば「訓練データはどれくらい必要か？」という問いにぶつかります。結論を先に言えば、答えは「決まりきった数字はない」が、導入成功のカギは「良いデータを適切に使うこと」にあります。 本記事では、訓練データの意義と活用法を以下のように解説しています： ・訓練データ／検証データ／評価データの役割分担 ・データの偏りを防ぐ設計 ・必要なデータ量は“変動要因”次第 ・ラベル精度とアノテーション設計 ・運用後の継続メンテナンス ※詳しくは関連リンク（ブログ）をご覧ください。
AI画像検査ソフトで金属部品の寸法を判定します！
EasyInspectorの「寸法角度検査」機能を使用することにより2カ所の金属部品の寸法を判定することができました。画像の青枠は合格の検査結果の表示です。NG 品は予め設定した基準値を超える値となりましたので「不合格」判定となりました。赤枠は不合格の表示です。検査タクトは0.85秒でした。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector（旧EasyInspector） 視野範囲：約433x 317mm 検査対象の最小サイズ：0.5mm 検査個所数：2ヶ所 カメラ解像度：1500万画素 レンズ焦点距離：12mm レンズと製品との距離：約380mm 照明：直線蛍光灯 2本 照明と検査品の距離：約100ｍｍ上部より照射 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
数枚や数十枚程度の少量データの学習で不良検出が可能なソフトウェアの推奨モデル
「gLupe」は、製造業における製品の外観検査に特化したソフトウェアです。 Deep Learningを応用した独自の高性能エンジンにより、 数枚や数十枚程度の少量データの学習で不良検出が可能。 アプライドでは、「gLupe」の動作推奨モデルである 『CERVO-Grasta Type-IS2WIS109/Type-IS2WIS111/-Type-IS2WIS110』を 取り扱っていますので、ぜひご利用ください。 【特長】 ■株式会社システム計画研究所 協業モデル ＜gLupe＞ ■製造業における製品の外観検査に特価 ■数枚や数十枚程度の少量データの学習で不良検出が可能 ■知識があまり無い方でも使用できる、簡単操作を実現 ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
カメラやレンズ、照明などの環境を整えることでほとんどの場合検査が可能に！
電子部品メーカーからお問合せいただき、基板に取り付けられている 部品を簡易検証した事例をご紹介いたします。 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 見た目の似通った類似品(異品)を0.52秒で判定することができました。 お預かりしていたサンプル品で基板上の部品有無検査を行いました。 検証した結果、部品中央の色での判定は、背景色との差異が分かりにくく、 安定した検査は困難でしたが、半田の有無で判定することができました。 【使用したソフトと機器(抜粋)】 ■使用ソフト：EasyInspector（旧EasyInspector) ■視野範囲：141×80mm ■検査対象の最小サイズ：2mm ■検査個所数：4ヶ所 ■カメラ解像度：2000万画素 ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。
電子部品の基板の穴よりピンが見えているかどうかを簡易検証します！
工具や工作機器メーカーでも検査機器の導入をご検討です。 様々な分野で少子高齢化の影響により熟練労働者の確保が難しくなってきたことが大きな社会問題となっている昨今、人間の目視による点検や判定を画像解析にゆだねることで生き残りや起業成長を展開できる機会が到来しているように感じます。 【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13カ所のピンの有り無しを0.57秒で判定することができました。 左はライブ画像、右の画像は穴の中にピンが有る部分は「合格」判定青色となり、ピンが無い部分は「不合格」判定赤色の表示をしています。 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【指定色の有無】で検査できます。
機械の銘板の印字ズレ、印字間違い、枠の途切れを簡易検証しています。
「機械の銘板の文字照合（比較検査）ができるシステムを探しております。」とご連絡をいただきました。電子計測器や試験機、産業機器の商社様です。 【検査設定と検査結果】 お預かりしておりましたサンプル品にて検証を行った結果EasyInspectorの「マスター画像との比較」機能で0.22秒で判定できました。画像の赤い点と数字は検出箇所判定でピクセルの周長数を表示しています。 印字間違いや全体のズレなど、ぞれぞれに適した設定をすることができるので、 過剰検出や検出不足を防ぐことが可能です。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：EasyInspector710（旧EasyInspector） 視野範囲：約246x 205mm 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500万画素 レンズ焦点距離：8mm レンズと製品との距離：約310mm 照明：直線蛍光灯２本 照明と検査品の距離：ワークの約100ｍｍ斜め上部 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。
製品に貼り付けるラベルのズレ・印字間違いなどの不良を検出します！
電子計測器などを製造されているメーカーでも製品に張り付けるラベル表示の「全体のズレ」「印字間違い（数字部分）」「枠線の途切れ」などの不良が出現しお困りでした。 そこで、サンプルを送付いただき簡易検証することになりました。 【検査設定と検査結果】 お預かりしておりましたサンプル品の検証結果をご報告しました。 ラベルに対する「全体のズレ」「印字間違い（数字部分）」「枠線の途切れ」を検出して不合格の判定とすることは可能でした。3 種類の検査項目を一度に検査可能です。 今回は NG がある部分のみに検査枠に設定しています。 実際はどこに NG がでるか分からないため「印字違い」と「枠線途切れ」は検査すべき 部分全てに設置する必要があります。
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。
AI画像検査ソフトで金属部品のワレを検出します！
自動車部品などの高品質な鋳造・機械加工、塑性加工、音響製品の製造･販売し国内外に納品している以前からお取引のあるメーカー様から簡易検証のご依頼です。今回は部品の割れについてです、いただいた画像を用いトライしました。 「ワレ小」についてはサンプル数がある程度確保できているため、検出できなかったものについて理由を予想することができました。 「ワレ大」、「腕部ワレ」に関してはサンプル数が少ないためか今回の検証では十分な結果を 得ることができませんでした。 報告書では「ワレ小」の画像を中心に掲載し、その他の不良については参考画像として掲載 しています。 今回の検証で実際に検出できたワレよりも、小さい・細い・短い・薄い・暗いなどの判別し にくい要素があるものは検出できていません。 「小さい・細い・短い」に関しては視野全体に対してサイズが過少なために検出できていない可能性が高く、視野を分割することで今の解像度のままでも検出できる可能性がありま す。 「薄い・暗い」などは撮像方法の検討が必要かも知れません。またワレの深さが浅いなど根 本的に写りにくい種類の不良がある場合は検出の難易度が高いです。
AI画像検査ソフトで32カ所のラベルの検査項目を網羅し判定！
取扱説明書は目視で検査しているお客様は、記載内容が多い事と文字が小さい為、検査で見逃しが発生してしまう事と検査時間がかかっていることがお悩みの高機能プラスチック樹脂メーカーから当社ホームページへお問合せをいただきました。 【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32カ所のラベルの検査項目を網羅し判定が可能でした。検証時の検査時間はおよそ15秒程でしたが、全体に検査枠を設置し更に細かく「ズレ補正」を行いますと2分程度の時間が 掛かりました。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：EasyInspector（旧EasyInspector） 視野範囲：約622 x 455mm 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：1400万画素 レンズ焦点距離：12mm レンズと製品との距離：約540mm 照明：バー照明２本 照明と検査品の距離：左右の上部約100ｍｍより照射 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。
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。
筒形フィルターの異物（繊維・ほこり・毛髪・粉塵）を検出します。
工員による目視検査では検査員によって「良品」「不良品」の判断基準にバラつきがあることも多く程度によって判断を迷うようなものであればあるほど検査結果がバラバラになる傾向があります。 画像検査システムで安定的で生産効率の良い検査をご検討ください。 左の画像はカメラとレンズ、照明の環境です。右の画像は「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」させることにより検査画像中から検出対象を検出できました。検査品を回転台の上に置き、回しつつ検出の検証を行い 検証時の想定では 1 本あたり 60 秒程で検査を行うよう想定しました。粉塵については目視で不良を確認することができなかったため設定や検出ができませんでした。不良部分撮影できない場合は検査は難しくなります。撮影には工夫が必要です。
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。
