スカイロジックの製品・サービス一覧

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。

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

自動車などの内装はグレードに応じてカラーや装飾を選べる仕様になっています。配色の判定を以前よりお取引のある産業機械メーカー様からお問い合わせがありました。サンプル画像を送付いただき、簡易検証しました。 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。 【検査設定と検査結果】 45 枚の画像のうち 15 枚（各 5 枚）を教師画像として学習させました。 教師画像 15 枚と、未学習画像 30 枚の計 45 枚を検査しました。 結果は、45 枚全て正しく検出できました。 画像の内訳はシルバー11 枚、赤 19 枚、白 15 枚です 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky

自動車部品や付属品のメーカー様からのお問合せです。 納品する製品に型式や製造日などを印字明記されることは様々な業界で共通する事柄だと思います。弊社のソフトではCSVや画像による検査結果保存が基本的な機能として搭載されています。製品番号にどの部品が不随しているかといった記録を残すことができ様々な業界でご活用いただいています。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「OCRPro」機能を使用することにより26カ所の文字の読み取りができました。読み取りのタクトとしては1.87秒を要しました。文字についてはOCR機能またはOCR Pro機能を、マークやロゴについてはマスター画像との比較検査を使いう事で検出は可能でした。画像は「マスター画像との比較」の設定でRBGと色合いの違いを示しています。記録方法としてはCSVで残すことも可能ですし、画像で残すこともできます。 図2の表のような情報がCSVに記録されます。

プラスチック部品メーカーでは細かい製品の出荷での計数が負担となっています。 重量検査では誤差が発生してお困りでした。細かい部品の計数を簡易検証していきます。 DeepSkyではコンベア上のカウント対応の上位ソフトをご利用いただくことが出来ます。様々な運用方法でカウントできる仕様になっています。 【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。検査タクトはEasyInpectorの方が短いです。しかしトレイに入れないワークの計数は判定が難しいため、今回はDeepSkyで検証することと致しました。左画像がアノテーション、右の画像は検出枠です。重なっていないピッタリと重なっているワークは誤判定がありますが、それ以外は良好に判定ができました。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky 計数に特化したアプリケーション『cazoetell』でも行えます。

高性能精密プラスチック金型・プレス金型設計等の製造メーカーでは目視検査を自動化するためにホームページよりお問合せがありました。 当社ホームページではEasyInspectorの60日無料お試しソフトのダウンロードとDeepSkyのWEBお試しができます。ぜひご確認ください。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorを使用した場合の結果と、DeepSkyを使用した場合の結果を両方の結果を提出しました。 今回は工程がパッド吸着でバラツキがあることや、部品上のどこに不良が出てくるか分からないことなどを考慮すると、DeepSkyの方が向いている可能性が高いです。 DeepSkyのWEBお試し版では教えたものを見つける事しかお試し頂けません。OK/NGの判定も検証をご希望ということであれば製品版を無料でお貸し出し致します。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector　DeepSky学習版 検査個所数：1ヶ所　画面全体から不良を見つける

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。

ファイバー樹脂成型品のお問合せでテクスチャーの数値化をご希望のお客様です。 頂いた画像による簡易検証です。検証のためには撮像環境もご案内できるサンプル送付が一番信用できる安定した報告が可能です、しかしメールなどで画像を送付いただくご依頼も多くあります。簡易検査で可否判定後、運用方法を考慮しながらの検証に入ります。 【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全体に検査枠をかけての検査となり、数値化できました。切れ目のようなパターンもありDeepSkyよりもEasyInspectorの方が安定して検査が行えると判断させて頂きました。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector710 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【指定色の有無】で検査できます。

以前よりお問い合わせのある産業機器メーカー様はたくさんの事例をご相談いただいています。今回はプラスチック部品のボールの有無を判定する設定を試みました。 こちらのサイトで紹介している事例は簡易検証です。弊社で照明、カメラ、レンズなどを用意して、見たい欠陥が検出できるかどうかテストします。通常、サンプル数、検出対象物は2種類程度でお願いしております。簡易検証は検出可能性の見通しを確認するための作業のため、多数のサンプルを使った検出精度、画像解像度と検出精度の相関、などの定量的な評価は原則として含まれません。 【検査設定と検査結果】 お送り頂いたサンプル品で部品（ボール）の有無検査を行いました。 リング照明を使用してボールを黒く写るようにすることで、EasyInspectorの「色比較検査の指定色の有無」機能を使用することにより5カ所の部品の有無を0.14秒で判定することができました。

自動車部品などの樹脂成型部品は仕様違いにより部品の有無が変わったり、位置が変わったりしますが、類似品の場合は見た目がほぼ同じため類似の異品を出荷するという事故が発生していました。クリップとリベットの有無を検査します。 【検査設定と検査結果】 DeepSky を使用することでクリップとリベットの有無を判別することは可能でした。 90度や180度回転していても判定するというのは厳しいですが、視野に収まる範囲で多少回転方向に振る程度であれば、振った画像も教師として学習させることで検出が可能でした。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：DeepSky学習版 視野範囲：約685 x 549mm 検査対象の最小サイズ：2mm 検査個所数：6ヶ所 カメラ解像度：130万画素 レンズ焦点距離：8mm レンズと製品との距離：約900mm 照明：室内灯

自動車部品などの樹脂成型部品はキズなどの変色があっても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いました。様々な業界で、より高品質を求められる時代、目視検査では検出が難しい不良も自動化で安定した出荷をお勧めします。 【検査設定と検査結果】 照明を適切な角度より当てる事により変色部を検出し判定させる事ができました。今回は NG サンプル品 4 個、角度を変えて撮像し計 12 枚のアノテーション画像にて 設定しました。 環境で検出が可能なのは上記画像の曲面部のみとなります。 その他の面の検査を行う際は照明の当て方やカメラ位置を変更して撮像をする必要があります。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：DeepSky学習版 視野範囲：約447 x 355mm 検査対象の最小サイズ：2mm 検査個所数：1ヶ所画面全体 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400mm 照明：直線蛍光灯 照明と検査品の距離：約200ｍｍ上部

食品メーカーでは搬入の際クレートを利用する場合があります。クレート回収時には解放された倉庫や野外に置かれていることもあり鳥のフンや紙などの異物、変形等があるようです。 今回、お客様に気持ちよくきれいなクレートで製品を受け取っていただきたいとの要望があり、コンテナについた汚れや異物を検証しました。 【検査設定と検査結果】 鳥のフンについては右の画像にあるように白、黒、茶の絵具を用いて検証しました。左画像のように検出をさせる部分をアノテーション（検出部を枠で囲う作業）後に「学習」を させます。 NG 品種毎に10 枚ずつをアノテーションしました。「認識点数（規定値）」は「10」（デフォルトは「60」）として検出ができました。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：DeepSky学習版 視野範囲：400 x 300mm 検査対象の最小サイズ：10ｍｍ 検査個所数：1ヶ所画面全体からNGを見つける 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：580mm 照明：窓際など朝夕の明るさが違う場合には照明設置をお勧めします。

自動車部品などの樹脂成型部品は類似品の場合は見た目がほぼ同じため類似の異品を出荷するという事故が発生していました。商社様からのお問合せで打痕などの不良の検出テストをしました。 【検査設定と検査結果】 お預かりのサンプル品で検証した限りでは、打痕の検出は可能でした。学習は約 2,400step 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。 検証で使用した PC の主なスペックは OS ：Windows10 Home 64bit　 CPU： Intel(R) Cpre(TM) i7-9750H 　RAM ：16GB　 GPU ：NVIDIA GeForce GTX1660 Ti　 今回は打痕などの不良を「異常」とラベルしています。 左画像はアノテーション　右画像は検出枠です。

感知機器メーカーさまからお問合せがあり、バリの検出依頼です。ワークの輪郭がはっきりと写った画像さえ撮ることができれば検出自体はできると思われ、どうやってその環境を整えるかがポイントになってきます。 バリについても様々な業界でご相談があります、弊社検査ソフトを使用してより安定的な製品出荷にお役立ていただいているお客様は多数いらっしゃいます。 【検査設定と検査結果】 画像にありますように精度高くバリを検出しています。 今回検証で使用した教師画像は120枚でした。 これは良品/不良品を10枚撮像し、それぞれの画像を30°ずつ回転させて×12したものです。 シンプルな運用方法としてはパーツフィーダーからバックライトコンベアにガイド沿いに流して、センサーで1個ずつ引っ掛けながら検査する内容をご報告しました。

自動車部品などの樹脂成型部品は仕様違いにより部品の有無が変わったり、位置が変わったりしますが、類似品の場合は見た目がほぼ同じため類似の異品を出荷するという事故が発生していました。 いままでの画像検査では今回のお問合せような黒色のワークに黒色のクリップの有り無しは画像検査では難しいとされてきました。 【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。 左画像は黒色のクリップの実装を検出しています。右画像は黒色のクリップが取り付けられていない事を正しく判定しています。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky学習版 検査個所数：6ヶ所