更新日： 集計期間:2026年09月16日～2026年10月13日
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印刷不良をAIが短期間・高精度で検出
包装資材製造業界では、製品の品質維持と顧客満足度向上のため、印刷物の均一性と正確性が求められます。 特に、インクのかすれ、色ムラ、ズレといった印刷不良は、製品の外観を損ない、ブランドイメージに影響を与える可能性があります。 これらの不良を人の目だけで見つけるには、多くの時間と労力が必要となります。 AI外観検査ソリューションは、疑似不良画像を生成することで、少量の不良品データから高精度なAIを短期間で構築し、外観検査工程の効率化を支援します。 【活用シーン】 ・印刷物の色ムラ、かすれ、ズレの検出 ・包装材の印字ミス検出 ・フィルムやシートの異物混入検出 【導入の効果】 ・検査精度の向上と人的ミスの削減 ・検査工程の自動化による生産性向上 ・不良品の流出防止による品質維持
印字を２ヶ所とＰＰバンドで正しく結束されているか判定いたします。
冷凍食品メーカーでも他の業界と同じように発送時には梱包し商品名や日時の記載やPPバンドで結束する工程があります。 今回はそのような出荷時の検査です。印字を２ヶ所とＰＰバンドで正しく結束されているかの３つの項目４カ所の判定をしました。 【検査設定と検査結果】 ディープラーニングによる画像処理でカートンの OK/NG は左画像のように判別可能でした。 左画像では、黄の検出枠は日時の印字、緑の検出枠は商品名、水色の検出枠はｐｐバンドの検出を表しています。 このように検査する箇所は重なることも可能です。 現場の環境に近くなるよう、対象物の前にバーを置き評価しました。 真横からの撮像で製品名の部分が隠れてしまうと認識が難しいので、カメラを斜めにしてカートンの文字が半分以上写るようにし撮影+検査をしました。
印刷ミスをAIが短期間・高精度で検出
印刷・製本業界では、製品の品質維持のために、印刷ミスや汚れの検出が重要視されます。 特に、インクの飛び散り、異物や傷などは、製品の価値を低下させる可能性があります。 これらの不具合を人の目だけで見つけるには、時間と労力がかかり、見落としのリスクも伴います。 AI外観検査ソリューションは、これらの課題に対し、AIを活用することで、短期間かつ高精度な検査を実現します。 活用シーン * シールやラベルの貼り付け不良検出 * 汚れや異物混入の検出 導入の効果 * 検査精度の向上と人的ミスの削減 * 検査工程の自動化による効率化 * 開発期間の短縮とコスト削減 * 品質基準の均一化
AI画像検査ソフトでコネクタのケーブル挿入に間違いがないかの検査を行います。
塗装された板金や電子部品について様々な検査について自動化を検討されている部品メーカーよりお問い合わせがありました。 最初にご案内する簡易検査ではお客様に優先順位をつけていただいて 優先度の高い検査から無料評価させていただきます。 【検査設定と検査結果】 コネクタのケーブル挿入に間違いがないかの簡易評価をしました。 画像のように良好に判定ができました。同じ画面に撮像できるものは同時に検査することができます。PCスペックにもよりますが、一般的には0.2～0.3秒程度の検査タクトでの判定が可能です。 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。
目視の巡回確認をカメラと画像処理で自動化することにより巡回の危険を無くし、労力の削減と人的ミスの防止に役立てることができます。
離れたところにある設備を確認するには移動の手間や移動中における事故のリスクが伴います。また、頻回に確認することも困難であることが多く、その記録と管理にも手間がかかります。 ■制御盤のランプ、計器類、スイッチ類 ■プラントでの圧力、温度、電圧、バルブの監視 ▼ネットワークカメラによる自動監視・記録・早期の異常検知 ネットワークカメラを使った画像処理システムは離れたところにある様々な設備やメーター類を自動で読み取り、記録することが可能です。また頻回に確認できることによりいち早く異常を発見し、対処することが可能になります。 さらに、メーター類の読み取りだけではなくバルブの向きや漏水、処理水の混濁度の異常等をＡＩ画像処理により自動検出。人の確認を必要とする官能的な判定にも適用可能になっており、巡回確認の「見に行かなくていい」を総合的に実現しています。
【 作業現場での検査・判定の『バラつき』を無くす！】外観検査システムの活用により人手不足でも品質向上・安定化を実現！
当社では 工場・製造現場の検査・判定のバラつきを無くす 「外観検査ソリューション」を提供しております。 AI、検査工程廻りの制御設計などソフトウエアとロボットやカメラ、 照明というハードウエアの両面から総合的に最適化した上でご提案。 AI や画像処理技術と自動化設備を組み合わせることにより以下の ような課題を解決する事ができます。 【こんなお悩みを解決】 ■検査する人によって精度にバラつきがある ■NGをOKにしてしまう見落としがある ■目視での検査だと検査品質に限界がある パターンマッチング、外観寸法測定、深層学習、静止画、動画（高速 ビジョン）といった内容の検査が可能です。 ご用命の際は、お気軽にお問い合わせください。 ※無料相談受付中！ ※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。
自動車製品に取り付けられる前の段階で「R」「L」を見分ける検査をします！
自動車メーカー様よりホイールピンの左右が間違って取り付けられてしまう事例がありお困りでした。今回は自動車製品に取り付けられる前の段階で「R」「L」を見分ける検査です、ボルトの刻印の向きはバラバラで判定できるか、パーツフィーダー上で整列された状況でのチェックするがご検討中でした。 【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左右のボルトを判定することができました。RとLの刻印で識別を試みましたが反射などによりうまく検出できませんでした。そのため今回の検証ではボルトのねじ部の向きを検査することによりパーツフィーダー上で整列された状況でボルトのRとLの識別が良好に0.36秒で判別することができるようになり報告致しました。
2カ所のボルト締付位置の検出、２回以上ボルトをしめていないかの可否検査を行います。
トルク機器メーカーからの依頼で、ボルトの締めの位置確認の可否を検査しました。トルクという言葉は、一般的に「捩じれモーメント」「回転モーメント」を表します。180度WEBカメラ使用の要望があり、カメラもサンプル品と同様に送付いただきました。 ボルトの締め具合は様々な業界で重要視されます。画像検査を利用し、より安全な製品出荷へ貢献できれば幸いです。 【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により2カ所のボルト締付位置の検出、２回以上ボルトをしめていないかの可否検査ができました。四隅のボルトは各位置の特徴のある色の部分を検出させ、トルクレンチ締め付け位置がどの部分かを特定する事が可能でした。上下左右に有るボルト位置の特定も行う為には、検査条件の変更、追加が 必要となります。 合否判定の結果の組み合わせで現在のボルト位置を特定させる為の別途ソフト等が必要です。
目視検査における精度のバラつきや作業負担をAI/画像処理で解決！品質向上と作業負担軽減を両立【バラつきを無くす】
当社が提供する製造DXソリューション「無くすソリューション」の１つである 「バラつきを無くす」についてご紹介いたします。 当社の外観検査では以下の課題やお困りごとを解決可能です。 ■不良品の発生を減らしたい/防ぎたい ■検査精度のバラつきを無くしたい ■NGをOKにしてしまうなどの見落としがある ■目視での検査だと検査品質に限界がある ■検査業務における属人化を防ぎたい ■省人化を行いたい 当社ではお客様の現場や運用に応じて、最適なソリューションを提供いたします。
「ロールtoロール」の生産方式で製造される、シート形状のワークの検査に適した汎用ソリューション
「ロールtoロール」の生産方式によって製造されるあらゆるシート状の製品の外観検査を行うことが可能。 製品品質や外観上問題がない繊維のヨレなど、異常部に酷似した正常部を過検出せずに異常部のみを検出します。 【特徴】 ・「ロールtoロール、シート」などの生産方式で生産されるあらゆる工業製品、食品に対応（例：フィルム品、繊維織物、不織布、薄板の鋼板、麺類などの食品等） ・ルールベースの欠陥探知機では実現できなかった正常部の過検出の抑制が可能。 ・生産ラインにおいて、生産設備の仕様、生産速度を変えずに、既存検査装置からの置き換え、または前後の設備との連携が可能。 ・異常検出時には異常部の画像をリアルタイムにモニターに表示。製品の座標も合わせて表示することができ、異常品のエビデンス構築が可能。 ・検出した異常種類を識別し、検出数を集計することが可能。 ・集計データを用いた品質向上のためのビッグデータ活用が可能。 ・導入後に異常の種類が増えたり、新しい製品が検査の対象となった場合でも、AIの追加学習が可能であり、また別工場への横展開が可能。
自動車部品製造中のエプトシーラー等の部品を取り付け忘れがないかの複数項目検査を行います。
フードゴムが装着されているか、エプトが張り付けられているか、ホースの検出、フエルトの貼り付け有り無し、クリップが装着されているかの検査です。 【検査設定と検査結果】 検査枠1～15についてはEasyInspectorの「色比較検査」機能を使用することで、合格、不合格を設定し検査枠16についてはクリップの線を感知する「寸法角度検査」を設定しすべての検査を１度に1秒未満で判定することができました。 複数項目をテストし検査枠1.2.3.4ではフードゴムが装着されているかを検査し、検査枠5.6.7.10.11ではエプトが張り付けられているか、検査枠8.9ではホースの検出、検査枠12.13.14.15ではフエルトの貼り付け有り無し、検査枠16ではクリップが装着されているかの検査の設定を致しました。
FANUC協働ロボットに対応する初のAI外観検査 複雑形状の自動車金属部品等の目視検査を自動化するAI外観検査ソリューション
6月23日新発売『HACARUS Check for FANUC CRXシリーズ』 ファナック株式会社（以下、FANUC）の協働ロボットCRXシリーズのプラグイン対応周辺機器初のAI外観検査ソリューションで、検査の完全自動化を実現します。 発売を記念して、2023年8月1日から9月30日まで、先着2社限定で特別価格導入キャンペーンを実施します。導入事例として公開可能などキャンペーン適用条件がありますので、詳しくはお問い合わせください。 （※キャンペーンは終了しました） ■製品特徴 FANUC CRXシリーズと、少量・良品・高速学習のHACARUS Check AIソフトウェアを連携し、少量多品種への展開が自社で対応可能になりました。また、HACARUS Checkのようにワークの重さやサイズに制約はありません。現場での汎用性が高く、追加開発の費用はかかりません。 外観検査の完全自動化パッケージから、導入費用を抑えたい方向けのオプションも用意。 検査のお困りごとや環境に応じて、カスタマイズの相談も可能です。
ウェハー検査の課題をAIで解決 短期間・高精度な外観検査を実現
半導体製造業界、特にウェハー検査においては、微細な欠陥や異物の検出精度が製品の品質に直結します。 限られた不良データから高精度な検査AIを短期間で構築することは、検査工程の効率化と品質向上において重要な課題です。 AI外観検査ソリューションは、疑似不良画像を生成することで、少量の不良品データからでも高精度な外観検査AIモデルを生成します。 これにより、不良品画像の収集にかかる時間と労力を大幅に削減し、迅速な外観検査システムの構築を支援します。 【活用シーン】 ・ウェハー上の微細なキズ、汚れ、異物検出 ・位置ずれや形状のばらつきの検出 ・検査工程の自動化と効率化 【導入の効果】 ・検査精度の向上と不良品の流出防止 ・検査工数の削減とコストダウン ・短期間でのAI検査システム導入
形や位置が定まらない不良もAIが検出。短期間・高精度な外観検査を実現。
製薬業界の品質管理においては、製品の安全性と均一性を確保するため、微細な異物混入や外観の異常を正確に検出することが求められます。 特に、医薬品の品質は人々の健康に直結するため、わずかな不良も見逃さない厳格な検査体制が不可欠です。 しかし、従来の目視検査では、検査員の疲労や主観によるばらつき、不良品データの不足が課題となることがあります。 AI外観検査ソリューションは、疑似的な不良画像を生成することで、少量の不良品データから高精度な外観検査AIを生成し、検査工程へのAI活用を加速させます。 これにより、不良品画像の習得にかかる時間と労力を削減し、短期間で高精度な外観検査AIモデルの構築と検査システムの迅速な導入を支援します。 【活用シーン】 ・医薬品の錠剤やカプセルの異物混入・欠け・変色検査 ・包装材の印刷不良・破損・異物付着検査 【導入の効果】 ・検査精度の向上と検査員の負担軽減 ・不良品の流出防止による品質保証の強化 ・検査工程の自動化による生産性向上 ・短期間でのAI検査システム導入
形や位置が定まらない不良もAIが検出。短期間・高精度な外観検査を実現。
化粧品製造業界では、製品の品質維持とブランドイメージ向上のため、容器の傷、異物混入、印字不良など、外観上の不具合を正確に検出することが求められます。 特に、形状や位置が一定しない微細な不良は、目視検査では見落としやすく、品質管理の負担となることがあります。 AI外観検査ソリューションは、このような課題に対し、AIを活用した高精度な不良検出を実現します。 【活用シーン】 ・容器の傷や汚れの検出 ・キャップの閉まり具合の確認 ・印字内容や位置の検査 ・異物混入の検出 【導入の効果】 ・検査精度の向上と見逃しの削減 ・検査工程の自動化による省力化 ・不良品の流出防止による品質維持 ・不良品データ収集の手間削減
形や位置が定まらない異物をAIが検出。短期間・高精度な外観検査を実現。
化学工業の分野では、製品の品質維持と安全確保のため、異物混入の防止が極めて重要です。 特に、微細な異物や、形状・位置が一定しない異物の検出は、従来の目視検査では限界があり、見落としのリスクが伴います。 これにより、製品の品質低下や、場合によっては重大な事故につながる可能性があります。 AI外観検査ソリューションは、ディープラーニングを活用し、疑似的な不良画像を生成することで、少量の不良品データから高精度な外観検査AIモデルを短期間で構築します。 これにより、異物混入の早期発見と防止を支援し、生産ラインの安定稼働に貢献します。 【活用シーン】 ・製造ラインにおける異物混入の検出 ・製品の品質管理における異常箇所の特定 ・原材料の受け入れ検査 【導入の効果】 ・異物混入による製品不良の削減 ・検査精度の向上と検査工数の削減 ・品質管理体制の強化
AIで形や位置が定まらない傷を検出
自動車部品業界では、製品の品質維持のために、外観の傷や汚れなどの不良を正確に検出することが求められます。 特に、部品の機能や安全性に影響を与える可能性のある傷は、見逃すことなく特定する必要があります。 しかし、従来の目視検査では、検査員の疲労や主観によるばらつき、不良品のデータ収集の困難さといった課題がありました。 AI外観検査ソリューションは、疑似不良画像を生成することで、少量の不良品データから高精度なAIモデルを短期間で構築し、外観検査工程の効率化と精度向上を支援します。 【活用シーン】 ・自動車部品の傷検出 ・異物混入の検出 ・表面の汚れや変色の検出 【導入の効果】 ・検査精度の向上 ・検査工数の削減 ・不良品の流出防止
建材の表面異常をAIが短期間・高精度で検出
建材製造業界では、製品の品質維持と信頼性確保のために、表面の傷や汚れといった異常を正確に検出することが求められます。 特に、目視検査では見落としが発生しやすく、また、不良品の発生状況によっては、AI学習に必要な不良品データの収集に時間を要する場合があります。 これらの課題に対し、AI外観検査ソリューションは、疑似的な不良画像を生成することで、少量の不良品データから高精度な外観検査AIモデルを短期間で構築し、検査工程へのAI活用を加速させます。 【活用シーン】 ・建材の表面傷検出 ・建材の汚れ検出 ・建材の異物付着検出 【導入の効果】 ・検査精度の向上 ・検査工数の削減 ・不良品の流出防止
飲料製造の異物検出をAIで効率化
飲料製造業界では、製品の品質維持と安全性の確保のため、異物の混入を確実に検出することが求められます。 特に、目視では見落としがちな微細な異物や、形状・位置が一定しない異物の検出は、品質管理における重要な課題です。 AI外観検査ソリューションは、これらの課題に対応し、検査工程の精度向上と効率化を支援します。 【活用シーン】 ・製造ラインでの異物混入検出 ・容器やパッケージの異常検出 ・製品の品質チェック 【導入の効果】 ・検査精度の向上 ・検査工数の削減 ・品質管理体制の強化
形や位置が定まらない不良もAIが短期間・高精度で検出
電子部品製造業界では、製品の品質維持と歩留まり向上のため、微細な欠陥を正確かつ効率的に検出することが求められます。 特に、目視検査では見落としがちな、形や位置が定まらない傷や汚れなどの不良を、安定した精度で検出することは、製品の信頼性確保に不可欠です。 しかし、不良品のデータ収集やAIモデルの学習には多くの時間と労力を要する場合があります。 AI外観検査ソリューションは、疑似的な不良画像を生成することで、少量の不良品データから高精度な外観検査AIを短期間で生成し、外観検査工程へのAI活用を加速させます。 【活用シーン】 ・電子部品の表面の傷、汚れ、異物混入の検出 ・部品の欠け、割れ、変形の検出 ・実装不良の検出 【導入の効果】 ・検査精度の向上と人的ミスの削減 ・検査工数の削減と生産性向上 ・不良品の早期発見による品質改善
作業の効率化・コスト削減が可能！目視による点検・検査をAIが代わりに検知
「ベテラン作業員が頼り、点検・検査が属人化」「目視点検・検査は 時間と人的コストが掛かる」「専門家知識が無くAIを導入できない」などの お悩みを『TDSE Eye』がすべて解決します。 これまで人間に頼っていた目視による点検・検査をAIが代わりに検知。 作業の効率化・コスト削減が可能になります。 専門的な知識なしで導入・運用ができ、低コストかつ短期間で構築します。 【TDSE Eyeの特長】 ■先端のアルゴリズムを実装 ■設備の保守業務、製品の品質確認など目視作業による外観検査を効率化 ■AIモデルをクラウド上で構築することで、常に高性能なものが利用可能 ■WEBインターフェースによる簡単操作でAIを構築できる ■AIの推論をエッジにてオフライン実行 ■画像AI分野での豊富な実績 ※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。
