スカイロジックの製品・サービス一覧

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。

産業用機械メーカーからの依頼でサンプル画像による簡易検証です。 画像検査を導入する場合、検査部分の撮影環境はとても重要になってきます。 昨今、コンプライアンスやセキュリティの関係でサンプル品の送付が難しい事例が多くあります。画像送付での検証の場合は承ることはできますが、よりよい撮像環境のご案内ができない場合もあります。そのような場合、サンプルの質感は変わりますが弊社で模型を作成して検証することをご提案することもあります。 【検査設定と検査結果】 頂いた画像の中で、良品と比較して差異の大きい不良画像を教師データとして学習を行った 場合、差異の大きいものは不良として検出することが可能でした。 差異の小さなものに関しては検出が困難なものもありました。 画像の取得に関して、今回の検査物では自由な距離で撮像を行った場合、検出は難しいと判断致しました。 カシメが画像中央に同じ大きさに写るよう撮像環境を調整すれば検出精度が向上する可能性が有ります。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky

二輪や自動車部品などの金属製品の打痕やキズの簡易検証を行いました、見た目がほぼ同じため類似の不良品を出荷するという事故が発生してお困りでした。 検査工程では安定した検査精度の追及とコストダウンなどを目的に自動化がすすめられています。 工員の高齢化などによる人材不足が顕著になる中「日本のものづくり」を守るために画像検査で業務効率アップをご検討ください。 【検査設定と検査結果】 お預かり中のサンプル品を用いて検証を行ったところ、打痕やキズを検出することは可能でした。ただ良品にある小さな打痕やキズ、または画像上でそのように写ってしまう表面状態のものは異常として検出されました。 サイズが極端に小さい物などは検出対象を「打痕大」、「打痕小」などに分けて、「打痕大」が見つかった時のみNGとするなど対応方法はあると思います。

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。

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。

自動車用高性能部品や精密加工品メーカー様からのご依頼でワッシャーの表裏を判別しました。 弊社にもワッシャーは数種在庫がありましたのでお客様送付のサンプルではなく、こちらで準備した模型で判定し簡易検査のご報告をしています。 【検査設定と検査結果】 弊社にあるワッシャーで確認してみたところダレ有りと無しを別の物として認識することは可能でしたので、恐らくお問い合わせの検査も可能と考えております。画像では弊社のDeepSkyというソフトを使用し、ダレがある側を「オモテ」、平らな側を「ウラ」として学習させ、判定を行っております。より詳細な検証を行うにあたり、一般的には２つ方法があります。 (1)お客様側で検査可能な画像をご用意頂く方法検査物とカメラのレンズ先端までの距離を固定して、良品/不良品を真上から撮像した画像をご用意頂ければ弊社にて検査可否を検討させて頂きます。 (2)貸し出し機を使用してお客様側で検証を行って頂く方法弊社の貸し出し機器を使用してお客様側で直接検査可否の検討を行って頂くことも可能です。機器の貸出し状況によっては順番をお待ち頂く場合があります。

ワッシャーを見分けることができるのか、1 枚の画像で M5 ワッシャーを 1 個だけアノーテーションし、その 1 枚だけで 100 ステップ学習を実行する実験です。 左の画像はアノテーション（見つけるものを覚えさせるための囲う作業） 右の画像は真ん中がM５ワッシャーで左右にサイズの異なるワッシャーを置いて検証してみました。 【検査設定と検査結果】 画面内どこに配置してもワッシャーをみつけることができました。 複数個配置して多少光り方が変わってもみつけ、向きが関係なく、変化の少ない物なら少ない学習で判別できています。サイズ違いやスプリングワッシャーもワッシャーとして認識しました。ナット（多少の形状違い）もワッシャーと判別。フリスク、クリップ、在庫にあったローラーはワッシャーではないと判別しました。大きすぎるものはワッシャーではないらしいが小さいものはワッシャーと判別。間にM5を入れるとワッシャーはM5だけを見つけた1個しか教えていないのにちゃんと比較をしていることが分かりました。

自動車部品などの特殊鋼具のメーカーからのお問合せです。 カシメ部分の割れについて簡易検証することとなりました。 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。 画像検査で安定的で生産効率の良い検査をご提案します。 【検査設定と検査結果】 外周部分のワレは、上側からの撮像では捉えることができず、また横からの撮像では形状の凹凸の影を誤検出してしまうため検査は困難と判断致しました。 検証した範囲では、斜めの面は上から撮像すると影になってしまい、ワレ自体を捉えることができません。 側面からの検出も安定しないためこの斜めの面に関しては検査が困難です。上側から捉えられる上面のワレに関しては検出可能でした。また、ダレの有無も上側からの撮像で可能でした。 当社ホームページには検査ソフトのWEB無料お試しを公開しております。AI（ディープラーニング）を使用した検査ソフトを実際に体感いただく事もできます。

輸送用機械器具及び建設機械の板金部品のメーカー様のDeepSkyを導入後のサポートです。 様々な部品や不良にご利用いただけるDeepSkyですが、設定の方法などで検出の精度が変わってくることがあります。売り切りの検査ソフトではありますが、導入後もサポートさせていただきます。 今回は学習がうまくいかないといったご相談です。 【検査設定と検査結果】 うまくいかない品種の情報を送付いただき、アノテーションの「OK」のラベルを削除しました。アノテーションの枠も欠陥部分のみにだけかかるサイズで設置し、不良部分に対して「NG」と「NG割れ」の2種類のラベルをつけて学習をさせてみました。アノテーションの枠が大きめなので、学習させるときに「“不良”を見ているというより、“左のだいたいこの位置にNGのものがある”とAIが認識していたのではないかと推察します、今度は右側にもNGが出てきた」と混乱しているのでは…と感じました。 アノテーション枠の大きさも教師画像の不良の位置などは精度の大きなポイントとなる部分です。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky

展示会でスカイロジックのブースでご案内させていただいたアルミニウム加工メーカー様からのサンプルをお預かりし簡易評価しました。ワークの「ブツ」「ユジワ」の検出を試みます。 【検査設定と検査結果】 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）、検査を行う方法をご提案させて頂きました。ロータリーテーブルに治具を取り付け検査しました。今回、不良を映し出す工夫として直線蛍光灯を３本使用しました。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：DeepSky 視野範囲：約220x 175mm 検査対象の最小サイズ：2mm 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：12mm レンズと製品との距離：約400mm 照明：直線蛍光灯３本 照明と検査品の距離：1 本は斜め方向（おおよそ 30°位）より照らし、検査品の斜面に 光が当たるように設定しました。

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。

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）

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

部品（ワッシャー）の変色を見分ける無料評価の依頼です。 微細な電子部品から大型の耐火ガラスなどを製造するメーカーさまよりお問い合わせがありました。今後の展開を期待しつつ入口としての簡易検証ではワッシャーを判別するテストを行いました。 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】 通常のワッシャーを OK、黒色で一部を塗られているワッシャーを NG としてラベルを付 けました。 位置を変えた画像でひとまず 6 枚をアノテーションしました。正しく検出されています。 OK がいくつあれば合格 / NG があったら不合格といった設定が可能です。 その他詳細設定で認識点数やエリア判定も可能です。

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

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

チップソーを製造している金属部品メーカーでの外観検査です。寸法角度検査についてのお問合せでしたが、お話を伺うとカケやスキの検出がご要望でした。 【検査設定と検査結果】 ひとまず大きめのカケとスキを検証してみまして、問題無く検出ができそうでした。DeepSky（弊社のAI検査ソフト）で検出が可能なものであれば動画の様に自動的に連続で検査を行って、NGが出たら止めて知らせるなどの制御ができます。ご他来社され鋸の回転は手動で動かす形で視野範囲内に異常箇所が入った時にNGを出すようなデモンストレーションを行いました。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky 検査個所数：1ヶ所　画面全体

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

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。

リフォームやリノベーションを手掛けるメーカーからクリップの変形の検査の依頼です。振動で検体を１個ずつ落とす⇒ベルトコンベアーでカメラ部まで動かす⇒カメラで判断し選別する⇒ベルトコンベアーがOK品とNG品を二手に分けるといった検品システムを具体的にイメージされていました。 【検査設定と検査結果】 お預かりしていたサンプル品にて形状不良の検査を行いました。 上からと横からの 2 パターンで検証をし、上から OK 品と NG 品を識別することが可能でし た。 横からの検査は、「端部分の角度」とクリップ部分の「隙間」、「ねじれ」の検出が可能でした。左の画像では３種類を検出しています。右の画像では分けたラベルを表示しています。ＯＫは数量に指定なく「ＯＫ」　不良は０～０まで「ＯＫ」（一つでもあったらＮＧ）の設定です。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：DeepSky学習版 視野範囲：約40 x 30mm 検査対象の最小サイズ：30ｍｍ 検査個所数：3ヶ所 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170ｍｍ 照明：室内蛍光灯

伸銅メーカーさまからのお問合せで金属板のキズの検出をテストします。写真をいただいての検証です。薄さ1mm程度の薄さの銅板がトイレットペーパーのように巻き取られている中、圧延機で圧延中のキズを検知するため、部分的に検査したいタイミングで低速で撮影しながら検査するか、ラインを止めて撮影し、検査することをご検討でした。 第一段階の簡易無料評価ではキズ部分を検出することはできていますが、画像上にあるキズ以外の白色を誤検出しており、区別できていない状態です。照明を工夫してなるべく広い範囲を均一に照らすことができれば検査はできそうです。頂いた画像を「教師データ」として学習し、処理した結果です。教師データ画像ですので精度高く判定ができています。数字はAIの自信度数％「認識点数」と言います。 【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

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）

同じ素材、類似の形でありましても、テクスチャーを感じ取り判定できる場合も多くあります。 商社や産業機器メーカー様への販売も致します。お気軽にお問合せください。 【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ナットの加工有無（表裏）は判別可能でした。 切粉振りを行ったものと行っていないものは画像上の違いが殆ど無いため、検査上は同じ物として扱い、加工済 10 枚、未加工 10 枚の合計 20 枚を教師データとして使用し良好に判定できました。 ディープラーニング(深層学習)とは、人間が自然におこなう思考をコンピュータに学習させる機械学習の手法のひとつです。弊社の検査ソフトDeepSkyではこのAI技術で設計されています。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky学習版 検査個所数：1ヶ所（ワークが裏か表か判定）

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）

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）

生産用設備の設計製作メーカーさまより評価依頼がありました。 金属ワークの切粉付着による不良の判定です。 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、形の様々な不良を見つけること、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。 【検査設定と検査結果】 今回「ワークの穴の中の切粉」を判定するためには照明に工夫をしています。 穴の中を撮像する検査を試みました、今回は穴の底が良く見え良好に判定が可能でした。 初回の評価は簡易的な検出できるかどうかのご報告のため、不良の位置や形状によっては検出しにくいものがある場合も考えられます。 弊社での無料評価の後、導入までにお客様に直接、精度や設定方法を体感いただきたいのでデモ機の無料お貸出しのサービスをご利用くようにお願いしています。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky学習版 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） 照明：同軸落射照明

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）

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）

鋸の刃でも他の金属製品と同じように未加工・打痕・圧コンやカケ・異物など多様な不良検出に苦労されているメーカーはあるようです。光沢のある金属ワークの画像検査は弊社にお問い合わせください。 今回は以前からお取引のある商社様からの検証依頼で鋸の刃の摩耗を検出します。 【検査設定と検査結果】 頂いたNG画像での判定となりました、良品との対比がうまくできず十分な設定ができない状況でも判定できたもの、やはり誤判定となってしまったものがありましたがひとつの結果としてご報告しました。　 画像は良好に検出できた不良部を水色の枠で表示しています。数字は検査ソフトの自信度数％（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（画面全体から摩耗部分を見つける）

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。

産業機器メーカーからのご依頼で、金属製品の「玉シワ」「テーパー部圧痕」「テーパー打痕」を検出できるか検証します。玉に反射する部分を縞模様にすることで、玉シワ部分に段差ができるため見つけやすくなります。 【検査設定と検査結果】 「玉シワ」を 10 枚、「テーパー部圧痕」を 5 枚、「テーパー打痕」を 5 枚、「良品」を 5 枚学習させた画像 25 枚を検査しました。 25 枚の内、22 枚は正常に良品、または不良部分を認識しました。 「テーパー部圧痕打痕」の３枚は不良部分を認識できませんでしたが、実際の運用時には 1 周回転する間に数回（3 回程度）撮影することを想定しますと、検証で認識できなかった不良部分は必ずしも認識できないというわけではありません。

自動車部品などの金属プレス加工製品でもハトメを取り付ける工程がよくあります。 今回はハトメの有り無しとラバー部品有り無しの検査をします。良品と部品が付いていない不良品を送付いただきました。 【検査設定と検査結果】 DeepSkyの検査機能を使い良品と、部品が全部ついていない不良品だけを教師として使用してランダムな位置のハトメが無いものをNGにすることができました。 ハトメ（とラバー部品）が正しい数量検出されたときのみ合格となるよう設定しています。ハトメがひとつでも無いと、数量不一致でNGとなります。 「どこのハトメが無いのか」まで確認したい場合はエリア指定の機能を使用すれば可能ですが、ひとまず今回はOKかNGかだけを判別するような設定で行いました。 左の画像は「アノテーション」と呼ばれる覚えさせたい部分を囲う作業です。 右の画像は検出枠の画像です、数字はAIの自信度数％で「認識点数」と呼んでいます。

自動車部品などの金属溶接部品は仕様違いにより接合部分のビードズレ、ブローホール、ヤブレなどは以前からお問合せが多い不良事例です。以前はEasyInspectorで位置固定しての検査でしたが2020年リリースしたDeepSkyの検査機能を用いての検査の設定が容易で位置固定無しでの検査が可能になっています。 【検査設定と検査結果】 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。OK8 枚、NG6 枚の合計 14 枚を教師データとして使用しました。学習は 2,000step 実行し、16 分程度でグラフは収束しました。時間は使用する PC のスペックにより増減します。今回の検査では学習させた不良箇所を検出することになるので、ひとつでも検出したら NG （カウントが 0 個から 0 個の時のみ OK）となるよう設定し、溶接不良の検出ができました。

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

精密切削加工や精密研削加工を得意分野としておられるメーカーさまでも高品質な精密加工技術と品質管理システムに弊社の検査ソフトをご活用いただいております。 【検査設定と検査結果】 お預かりしたサンプル品にて検証した結果、ネジの傷を検出することは可能でした。 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。 検出させたい傷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、傷を認識するようになります。 ５個のサンプルを別角度や反対側を撮影して22の教師画像、左の画像を設定しました。右の画像は検出枠です。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：DeepSky 視野範囲：30 x 25mm 検査対象の最小サイズ：0.2mm 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：35mm　+　接写リング5ｍｍ レンズと製品との距離：約160mm 照明：室内蛍光灯

“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。

監視装置や計測装置の製造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。装置のハードについた傷の検出を無料評価しました。実際のサンプルを送付いただくことが一番信用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。 それぞれタイプの異なる傷でしたので「傷 A / 傷 B / 傷 C」と３つにラベル分けして登録しました。 依頼された検査項目にありませんでしたが、円柱部分の小さな打痕もしっかり撮像できていたた め、検出の対象（傷 C）としました。（アノテーションしなければ検出はしません。） クリップで固定したため、クリップ部分は視野範囲外に設定しました。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：DeepSky 学習版 視野範囲：約64x 51mm 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：25mm レンズと製品との距離：約260mm 照明：リング照明

カセットガス製品のメーカーでは差込口の変形は大きな事故につながる可能性もあります。 お客様の安全のために弊社の検査ソフトをお役立ていただけると幸いです。 今回の無料評価ではいわゆる AI（Deep Learning）を使用したソフトDeepSky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。 【検査設定と検査結果】 DeepSkyの検査機能を使用することにより複数の種類の不良を判定しました。傷、影、反射によって各種類の不良の有無を判定し、0.33秒の検査タクトで判定ができました。ラベルは傷、影、反射の３つに分け、見つけ出したい不良を指定しソフトに覚えさせるように設定する作業をしました。 この不良の指定方法やどのように撮影するかが画像検査には重要となります。

弊社の検査ソフトユーザーには　精密なモーターのメーカー様もあります。技術と経験を重視した精密鋳造を加工されています。そのような高性能、精密なものづくりに弊社の検査ソフトが貢献できることを嬉しく思います。 【検査設定と検査結果】 DeepSkyで設定しました。照明を当てると、中央の一番カメラに近い部分が白く光ります、これを OK と登録して OK が検出されたとき合格とする。OK を検出できない場所でも、NG が検出できなければ合格とするといった設定でお客様のご要望の判定が可能になりました。画像はラベルの種類（検出する部分を覚えさせるための分別）です。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：DeepSky2.0 視野範囲：約48 x 36mm 検査対象の最小サイズ：20mm 検査個所数：1ヶ所（ラベル4） 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：130mm 照明：リング照明 照明と製品の距離：130ｍｍ

安定したクオリティで出荷するために弊社の検査ソフトで安価に運用されているお客様は数多くいらっしゃいます。 【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2カ所の「未溶接」「穴あき」の違いを検出し・「傷ブツ検査」機能を使用し、「ダレ」が発生した際の黒く帯状に焦げている部分を検出しました。検査タクトは0.25秒でした。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：EasyInspector310 視野範囲：約13 x 10mm 検査対象の最小サイズ：1mm 検査個所数：3ヶ所 カメラ解像度：130万画素 レンズ焦点距離：35ｍｍ　+　接写リング10ｍｍ レンズと製品との距離：130mm 照明：室内蛍光灯 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【マスター画像との比較】【傷・ブツ検出】で検査できます。

鋳造品の無料評価依頼です。安価で検査可能であれば取りいれたい とお問い合わせがありました。 ダイカストや鋳造品は現在も数多くお問合せがあります、今ではAIを使用した検査ソフトDeepSkyで簡単設定のご提案をすることが多いです。鋳造品など反射しやすい素材のワークをコンベアで流しながら検査する場合には「DeepSky」をご確認ください。 【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1カ所（３ワーク同時検査）のブツ有無や違いを検出し、見た目の似通った類似品（異品）を0.3秒で判定することができました。緑色の数字がOK（良品）判定内のブツで赤色の字がNG（不合格）です。良品と不良品の設定は変更することができます。

サーモセンサー製造メーカー様から形状の確認を自動化したいとのお問合せがありました。送付いただいた画像による無料評価です。 新型コロナウイルス蔓延により温度を感知する製品がバリエーションを増やしています。いろいろな場所新しい形の最新表面温度の感知システムに遭遇します。こちらの無料評価は2017年ですが、様々な場面で弊社の検査ソフトはご活用いただいていると改めて感じます。 【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1カ所の見た目の似通った類似品（異品）を0.48秒未満で判定することができました。 実際の検査では照明の光の反射加減等により見え方が変わる為、検査可否も変わる可能性があります。「未加工」「穴あき」の検査品は形状が異なる為、バックライト等を使用した検査方法となる可能性もあります。また、「ダレ」の検査では「ダレ」の大きさ等により検査可否が変わる場合があります。

重機メーカーの製品で金属部品の面取り部分の寸法計測をしました。公差±0.1ｍｍの計測です。 重機製造の現場のみならず、様々な場面で１ｍｍの狂いも許されない緻密に計算されている製造現場のお仕事が私たちの安心、安全、快適な毎日に貢献してくれています。 検査設定と検査結果 EasyInspectorの「寸法角度検査」機能を使用することにより1カ所の穴の面取り部分の計測ができました。検査時間は0.44秒でした。寸法計測については繰り返し精度テストでご報告することが多いです。カメラやレンズ、照明などの環境の選定により小さな単位の計測も可能になります。 弊社の検査ソフトを通じて安心、安全、快適な日常に携わることができたら幸いです。

近年どんどん拡大していくシステムセキュリティメーカーではハード製品の製造もされています。機器を覆うカバーのビットインサート有無検査です。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「色比較検査」機能を使用することにより4カ所の穴のビットインサートの有り無しの違いを検出し、見た目の似通った類似品（異品）を0.25秒で判定することができました。 御社の製造ラインでも弊社の検査ソフトがお役に立つかもしれません。お問い合わせお待ちしています。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：EasyInspector710 視野範囲：367x 292mm 検査対象の最小サイズ：10mm 検査個所数：4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：330mm 照明：リング照明　 照明から検査品までの距離：約280ｍｍ 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【色比較抽出＋粒子カウント】で検査できます。

ダイカスト製品のコンベア搬送中の検査で、穴径公差は±0.05、公差は±0.4、検査タクト10sec以下、コンベアの搬送最低スピード　1,000mm/分という具体的なお問い合わせの検証です。バリ、カケ、穴の有り無しについて検証しました。 ダイカスト製品はこのところも弊社へのお問合せが多いワークですが、2017年時点でもお問合せは多数ありました。現在ではAIを使用した検査ソフトDeepSkyで容易に精度高く検査ができる案件も当時は従来型の検査ソフトEasyInspectorでの検査を行っていました。 【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画面の視野中に２ヶ所づつの検査枠を設定して、カメラ複数台の検査を提案しています。１回の撮影と検査のタクトは0.54秒程度でした。