スカイロジックの製品・サービス一覧

コンベアを流れる食品上の虫や髪の毛などを人が目視で確認する場面は 多くあると思いますが、そこにAIの眼を入れてより確実に異物を 発見する仕組みをご紹介します。 リレーに100V電源のON/OFFを行わせることにより、異物を検出した時に コンベアの電源自体をOFFにしてコンベアを止め、同時にブザーを鳴らして 異物発見を知らせます。 この仕組みにはDeepSky, Intelligent I/Oを使い、Intelligent I/Oの NG出力にリレーを接続しています。 詳しくは下記の関連リンクよりご確認いただけます。 【工具・備品】 ■PC：マウスコンピューター/G-Tune, Corei9,16GB RAM, RTX 2070 SUPER ■画像処理ソフト：スカイロジック/DeepSky DS100K ■IOユニット：スカイロジック/EI-ITIO-T01 ■130万画素カメラ：Daheng/MER-133-54u3c ■8mm レンズ：M0814-MP2 ■カメラスタンド（アルミフレーム） ※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。

鶏卵の溶液をためるタンクの溢れや気泡の有り無しを事前検知した 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1カ所の 検査をすることが可能でした。 液体が泡立っていないと左画像のように青色の枠で合格の表示がされます。 右の画像では泡立ちを確認して検出したピクセルを水色で、不合格の 赤色の枠を表示しています。 【使用ソフト】 ■EasyInspector（旧EasyInspector） 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【指定色の有無】で検査できます。 ※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。

食品メーカーよりお問い合わせがありました。 作業者が具材をひとつずつ入れている工程でおでんの具材がきちんと容器に入っているかを画像検査で確認します。大根は最初に入れるため入れ忘れがないのでその他のちくわ、こんにゃく、つくね、たまごの4種を検証します。 ちくわ、こんにゃく、つくね、たまごの4種をDeepSkyに学習させ、それぞれ1つずつ検出したらOKというような設定としました。 検出対象の具材が隠れてしまうと検出できない時がありますが、おおよそ半分以上写っている時は検出ができていました。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：DeepSky 視野範囲：約163 x 130mm 検査対象の最小サイズ：40mm 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：12mm レンズと製品との距離：330mm 照明：室内灯

スーパーで並んでいるお惣菜がトレイからはみ出していたら漏れの心配や盛り付けもよくないために売れ残りとなってしまうでしょう。 今回は食品メーカー様からトレイに入れられた食品のはみ出しについての簡易検証の依頼です。 EasyInspectorの「指定色の有無」機能を使用することにより1カ所（画面全体）を0.39秒で検査することができました。 左の画像は指定色の設定です。はみ出す可能性のある食品の色を設定します。 右の画像はマスク設定です（非検知ピクセルを指定）設定した部分は指定色を検出しなくなります。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：EasyInspector（旧EasyInspector） 視野範囲：約10x 8mm 検査対象の最小サイズ：5mm 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：6mm レンズと製品との距離：約165mm 照明：リング照明 照明と検査品の距離：約120ｍｍ 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【指定色の有無】で検査できます。

今回お問合せの製菓メーカーは他の業種と同じように段ボールに梱包して納品されています。 製造年月日が段ボール箱への印字されているかを簡易検証します。 今回お問合せいただいたEasyInspector（従来型ルールベース式画像検査ソフト） は自動車部品や電子基板関係のお客様が半数を占めており、そのほか機器の組み立て確認、製品の微小な汚れの検査など幅広い業種のお客様にご利用いただいております。 EasyInspector「指定色の有無検査」という機能を使用する想定です。インクの色を指定して、それが指定した範囲内かどうかでOK/NGを判定します。左の画像では指定した色が赤色でピクセル検出されて合格の青枠を表示しています。右の画像では指定した色が検出できなかったため不合格の赤枠を表示しています。 逆側と合わせて2か所同時検査することも可能です。その場合カメラを2台使用することになります。

食品メーカー様のシュリンク包装品の破れの有り無しを無料の簡易検証でご報告しました。 変形・段積み崩れ・フラップ糊付け等も引き続き検証して様々な不良検出をご提案したいと思っています。 簡易検証では人が目視ですぐに分かる程度の破れ：8割程度、製品の色が白等で人でも分かりにくい破れ：5割程度の正判定が可能でした。 今回は限られたサンプル品で検証しており、学習データが少なかったためこのような精度になったのではないかと思います。より多くのデータを学習させることで検出の精度は上がります。 【使用したソフト】 Deepsky

様々な食品生産・加工の現場から何件かお問合せもいただいております。 お弁当に混入した髪の毛や異物の検出など、EasyInspector（旧EasyInspector）では難しかった案件にも対応でき、ますますAI（ディープラーニング）機能の対応の幅の広さを実感します。 DeepSkyは、検出したいものに対して幅を持たせて教えることが出来るので、 「この形！」という決まった形 “ではない” 異物に対しても検出することが可能です。 現状人の目でチェックしているけど「これって検査出来るのかな？」と思うもの、まずはお気軽にお問合せくださいませ。

最近「今やっている農作物の検品がもう少し楽にならないか」というお問い合わせをいただくようになりました。 地元の農家の方からいただいた野菜を使って ■ジャガイモの等級分けが出来るかどうか ■トマトの傷が見つけられるか　　 をスカイロジックでテストしてみました。 ▼ジャガイモの等級分け 左から A→B→C で等級分けしたジャガイモを角度を変えて写真撮影（画像は一部、計66枚撮影）し、 学習データを作成して検査させたところ,,, ABC等級分けできました。 （30枚中30枚等級分けできていました、100パーセントの正答率） ▼トマトの傷をみつける 傷のあるトマトがなかなか見つからなかったので１種類ですが、この傷を検出できるかテスト。 ジャガイモ同様に姿勢を変えて写真撮影（12枚）し、学習データを作成、検査を行ったところ 画像のようにキズを検出できました。 （30枚の画像を検査して全てキズを検出できました、100パーセントの正答率）

これまでスカイロジックでは工業製品を中心に画像検査の案件を取り扱ってきました。 これは工業製品の「同じ物をたくさん作る」という性質と従来方式（ルールベース）の画像処理がマッチしていたからです。 逆に言えば工業製品でも良品の色・形が安定しないようなものはこれまでの方式では取り扱いが難しいというのが現状でした。 しかしAI（ディープラーニング）を活用した画像処理方式が登場したことにより、バラツキのある物も画像処理の対象に入るようになりました。 これはAIが「些細な変化を無視しながら、見つけたいものだけを検出する」ことが得意なためです。 さてここでタイトルに繋がるのですが「良品の色・形が安定しないもの」と言えば食品です。 材料不良、異物混入、員数不良、部材の欠品など…、対象が食品であっても工場で生産されているものは工業製品と同様の悩みを抱えているはずです。ただ従来の方式ではあまりにも処理の難易度が高く、諦められてきました。（そして私も諦めてきました。） AI、試してみませんか。

▼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。

こんなお悩みありませんか？ ■手作業に時間が掛かる ■等級選別が難しく、目視による見落としが発生する ■雇用労働に頼るため、人件費がかさむ ■熟練者の高齢化が進む一方、担い手がいない 画像検査ソフトで自動化を可能にします！ 1）手作業でやっていた不良検出作業が自動化できる 　⇒キズ、変色、汚れなどを検出し、作業時間を短縮！ 2）難しい等級選別が誰でも簡単にできる 　⇒さまざまなルールで判別が可能！手作業から解放！ 3）パソコン１台から運用！低価格で始められる 　⇒導入コストを大幅削減！ 作業員を最小限に留め、人件費の削減！ 目視による見落としを防ぎ、品質価値をアップ！ 大きな機械の導入等はなく、小さく始められます！ 【検査事例】 ■大きさによるトマトの分類 ■花の種類の分類 ■トウモロコシの種の判別 ■茶葉の種類判別 ■みかんの傷の検査 ■コーヒー豆の欠陥検出 ※詳しくは関連リンクを御覧ください。

ＡＩの発達と普及により、これまで困難とされてきた食品における異物（虫、カエル、アニサキス、毛髪など）の自動検出が可能になりました。手早い作業の最中では見落としがちな異物をAIの目で発見します。 ■食品への毛髪混入 ■カップ麺の具材の有無確認 ■トレー上のパンの種類判別 ■肉の部位の判別 ■箱詰め菓子のカウント ■玉子のひび割れ検査 ▼ＡＩで見逃しを防ぎ、食の安全を確かなものに 農作物のキズや腐り、食品の具材不足、異物混入など…、目視で確認しても完全には防ぐことができず見逃しが発生してしまう。ＡＩは疲労することなく農作物や食品を見続け、見逃しを効率的に低減させます。 ▼選果の標準化・省力化 農作物にはキズや虫食いなど様々なチェック基準があり、また色味や形などでも選別する必要があります。これらを人の手で行った場合、どうしても見落としや人による主観が入ってしまい、一定の品質を維持することが困難です。ＡＩの目は常に一定の基準でチェック・選別するため選果の標準化・省力化に寄与します。

虫、プラスチック、カエル、アニサキス、毛髪などの異物を秒間約10回の速さで監視。人の目に代わってAIの目が効率的に異物を発見し、光やブザーでお知らせします。PLCと接続すれば異物発見時にコンベアを止めたり排出したりすることも可能です。 ▼ベルトコンベアにポン付け PCを置きづらい場所でも、aiforce-miniならコンベアや制御盤の側面に取り付けて使うことができます。 ▼検出できる異物 虫、プラスチック片、カエル、アニサキス、毛髪など目視で確認できるもの ▼異物以外にも 学習によりキズ、傷み、焦げ、欠けなどもコンベア上でチェックすることもできます。 【製品構成】 ・aiforce-mini 本体（AIソフトウェアインストール済み） ・産業用カメラ ・レンズ（検査対象と撮影距離によって仕様を選択します） ・カメラ用USBケーブル（3m） ※ 設定時に必要なマウス・キーボードおよびモニタはオプションとなります。

食品メーカーよりトレイに入った食品のはみ出し具合についての簡易検査をルールベース式の「EasyInspector」で検査しご報告したましたが、青地に白模様のトレイのはみ出し検出は難しかったため、AI（ディープラーニング）用いた「DeepSky」で再検証することになりました。 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】 お預かり中のサンプル品で数パターンの不良状態を作成し、その画像を学習させることで 具材のはみだしを検出することは可能でした。 ただし、今回のケースでは具材や不良状態に様々なパターンが想定されるため、十分な検出 結果を得るためには多くの教師データが必要となります。 2021年のバーションアップにより教師画像の水増し機能を搭載することができました。今後も様々な便利機能を追加し使いやすい現場目線の検査ソフトを開発していきます。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky

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。

従来のルールベース方式の画像検査では難しい案件でもAI（ディープラーニング）を使用した「DeepSky」では今までできなかった、様々な検査に応用いただけます。 人による目視検査といえば中小企業を思い浮かべる方が多いですが、検査ついては大企業においても同様で意外にも自動化が進んでいない部分があります。生産に比べて検査の自動化が遅れている一方、検査員の高齢化や人手不足が問題となっています。 検査の自動化で効率の良い生産に当社がお役に立てると幸いです。 【検査設定と検査結果】 頂いた画像でレモンの等級判定の検証を行いましたところ、約86％の確率で４つの等級を判別することができました。サンプル数が少ないためこの値は参考程度とお考え下さい。サンプル数を増やしていけばより精度の向上は見込めると考えております。 2021年のバーションアップにより教師画像の水増し機能を搭載することができました。サンプル数の少ない検査でも効率よく安定した検査を実現できます。 今後も様々な便利機能を追加し使いやすい現場目線の検査ソフトを開発していきます。

食品メーカーよりシュウマイの外観検査のお問合せです。 食品業界は形が定まらない製品が多くルールベースの従来型では外観検査が難しい状況がありました。 このところＡＩ（ディープラーニング）を使用した検査ソフトの種類も増え導入事例が増えている業界です。 検査設定と検査結果 今回サンプルをお預かりした 13 パターンに関しては、DeepSky を使用することで OK/NG を判別する ことが可能でした。判定結果の概要は下記です。 今回はサンプル品が時間で劣化する恐れがあったため、予め 500 万画素程度のカメラで撮像 し、実際の検証ではその画像を 130 万画素程度にサイズダウンして画像処理を行いました。 実際に導入する場合の視野範囲や WD（検査物からレンズ先端までの距離）は別途検討させていただきます。 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。

食品業界では以前から異物の混入は大きな課題です。 今回は 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。 左上の画像はアノテーションと呼ばれ検出させたい箇所（異物）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。 画像では「毛髪」「ビニール」「虫」を検出しています。しかし米飯の上のゴマに混ざった虫については判定ができませんでした。ゴマと虫の違いを明確に撮像する必要があります。 使用したソフト 使用ソフト：DeepSky

食品の牛皮製品の中に異物がないか、食品メーカーからのお問合せです。簡易検査では「コーン」「ワラ」「牛毛」３種類の異物を検出できるかいただいた画像でテストしました。 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】 お送り頂いた画像にて検証を行った結果「コーン・ワラ・牛毛」の検出は可能でした。 ただ、より小さい検出物や異なるパターン（特徴）のものが出てきた場合などを想定して十 分な検証を行う必要があります。 全幅の画像ですと検出対象が微小なため検出は難しいと判断致しました。 今回は半幅の画像にて検証を行いました。コーンには「コーン」、ワラには「ワラ」、牛毛には「牛毛」とラベル分けをしてアノテーシ ョンを行いました。 アノテーションした画像 90 枚を教師画像として学習させます。コーン、ワラ、牛毛のどれか 1 つでも検出したら不合格になるように設定しました。

食品メーカーでは形状の定まらないワーク（食材）が当たり前です、ちょっとした不良や異物混入で大きな事故につながります。今回も食品の簡易検査のご依頼です。 労働人口の減少や熟練した作業員の高齢化が進む社会情勢には歯止めはかからず生産性の向上を支援する取り組みは今後ますます求められています、画像検査も徐々に技術が洗練されてきました。 安心安全の食品を口にできる日本品質の維持に画像検査の導入をご検討ください。 【検査設定と検査結果】 頂いた画像による検証です。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。今回は「変色」「花芽」「長さ」「長さ２」といった4種類に分けたアノテーションをしました。今ある画像だけで教師データと非教師データに分けて行った検証なのでそこまで精度はでませんでしたが、サンプル数増やしていけばある程度正確性は向上して いくものと推測できます。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky学習版

食品メーカーでも外観検査システム導入は急増しています。 形状が安定しないため今まで外観検査は難しいとされてきましたが、技術の発展と人口減少による人手不足のため今後もお問い合わせは増えると予想しています。 私たちの快適な生活に直結する製造業界でお役に立つことが弊社の使命です。 【検査設定と検査結果】 OK10 枚、NG29 枚の合計 31 枚を教師データとして使用しました。左の画像のように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。 ラベル名は下記の様に設定しました。 教師データでの判定ではやはり誤検出はありませんでした。非教師データ61枚ではNGをOKと判断したものが15枚ありました。形状が安定しないワークでは教師画像を増やし、追学習することで検出の精度を上げることができます。 【使用したソフトと機器】 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探す カメラ解像度：130万画素 レンズ焦点距離：12mm

冷凍食品メーカーからサンプル品が届きました。 食品などは形状が安定しないため検査することは難しいとされてきました。 様々な形状の部品や不良に対して強みを発揮できるAI（ディープラーニング）検査ソフトDeepSkyは設定も簡単です。「DeepSky学習サービス」をお試しください。 【検査設定と検査結果】 常温のチャーハンに対して具材（たまご）の有無を判別することができました。 たまごを完璧に取り除いた画像を作ることができなかったため、多少の誤検出はあります が、たまごがある状態と無い状態では検出する数量に明確な差がありました。 今回の検証では多少の誤検出があることを前提として、見つけた量が少なければ NG、多け れば OK という方式で OK/NG を判定しています。

食品メーカーでは毛髪の混入は大きな事故になりかねます。食品や生もののお問合せでは画像を送っていただく方法でお願いすることがあります。その場合検出したい部分（不良）をはっきり撮影できるように照明やピントを調整した写真を頂けたら検証できます。今回は冷凍食品に毛髪を乗せた画像を送付いただきました。 【検査設定と検査結果】 冷凍食品のパターンでは検出結果が良好でした。冷凍状態であれば全体的に白っぽく写っており、黒い毛髪とコントラストが良く取れているためと予想しております。 ただ常温状態でも、単純に教師画像を増やしていけば検出できるようになる可能性はあると考えています。教師画像、学習ステップを増やすことで、追学習して精度が上がることがDeepSky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ヶ所画面全体から毛髪を見つける

魚介や果実などの食品は大まかな形はにていますが、画像検査としては形が安定せず、大きさや熟成具合で色やふくらみが変わってくるため難しいとされてきました。 弊社検査ソフトDeepSkyはこういった形が少しづつ違うワークの検査を得意としています。 今回は食品工場などで活躍する自動化ロボットを制作するメーカー様からのお問合せで貝の牡蠣の剥き身の不良判定を評価しました。牡蠣の出荷時期ではないためいただいた画像での検査です。 【検査設定と検査結果】 お送りいただいたサンプル画像を 弊社で検証いたところ卵と黒点の検出は可能でした。 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。弊社ソフトでは色のみで検出しているのではなく、テクスチャー（表面の質感）もプラスした判断ができます。 それに加え、位置固定の必要がなく、たとえコンベア上で複数の牡蠣が様々な位置や向きで 流れた場合でも判定が可能です。

食品業界では異物混入は大きな事故につながります。 2017年の時点では従来型検査ソフトEasyInspectorで検証しておりますが、現在ではこのような事例はDeepSkyで容易に設定や検査が可能です。記事「キャベツに付着した虫を発見してコンベアを止める」を参考にしてください。 【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1カ所（視野全体）から異色を検出することが可能でした。しかし送付画像での検査となるため、背景のグレーと異色が似ている色だったことがあり誤検出が目立ちました。「色判定許容範囲」を厳しく設定することは出来ますが、背景の色や照明などの工夫が必要になると提案しています。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：EasyInspector710 検査個所数：1ヶ所（全体） 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【指定色の有無】で検査できます。

現在ではDeepSkyで検証する案件も、DeepSkyリリース以前はEasyInpectorで検証していました。ねぎの根本の形状を検査するという検証です。球根のように丸みを帯びた根本と根がたくさん出ているものなどを仕分けするという内容です。カメラや解像度の指定があるお客様です。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「寸法角度検査」機能と「傷ブツ検査」機能を使用することにより、ねぎの根本の形状を検査しています。様々な14項目の計測方法を提案しています。 2020年リリースした弊社ソフトDeepSkyの方が得意とする検査内容です。 弊社ではカメラなどお客様の現在お持ちの機器をご使用いただいてできるだけ安価にお困り事が解決できるように目指しています。