スカイロジックの製品ラインアップ

型式が似ているパッケージの製品にラベルの貼り間違いがあるとそのまま出荷される事故が発生したとのこと、流れ作業で複数の型式を製造する多くの場合　外観検査システムが活躍しています。 【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を1秒未満で判定することができました。色判定許容範囲は、69に設定しました。上の画像右のようにマスターとの違いを赤く検出しています。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector310 検査個所数：1ヶ所 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。

英字と数字が混じり合う検査は判定が当時は難しかったようで。こちらの判定も照明や設定に工夫をしてより精度高く読み取りができました。 こちらのご依頼は2015年ですが　現在のEasyInpectorでのOCR読み取り機能についてはブラシュアップされて精度が上がっており、画像を残し、CSVに内容を記録することができます。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「文字認識（OCR）」機能を使用することにより16カ所の印字の読み取りを検出し、精度としては９割の確率にはなりますが、3．41秒未満で判定することができました。300万画素が１番安定した検査になりました、やはり英字と数字が混ざっていると誤検出しやすく、例えば「８」と「B」は誤検出しやすい文字ですが数字の中で8があり、英字の中にBが入っておりますと比較的安定して正確に読み取ることができました。検査枠数が増えますが英字と数字を分けて、検査枠を設定すれば安定した検査が可能になると考えられます。

車両ナンバープレート認識『NumberVisionオンプレ版』は AI画像認識により車両ナンバーを自動認識し、 入退場管理・駐車場管理・セキュリティ管理を効率化する車両管理システムです。 カメラで車両を撮影するだけで、 ナンバープレートをリアルタイム認識・記録。 入退場履歴の自動記録や、 許可車両との照合、不審車両の検知など、 人手に依存していた車両管理業務を自動化します。 また、オンプレミスを中心に、 既存カメラや外部システムとの連携にも対応。 現場環境に合わせた柔軟な導入が可能です。 【特長】 ■AIによる高精度な車両ナンバー認識 ■昼夜・屋内外・天候問わず安定認識 ■複数車両の同時認識に対応 ■入退場管理・駐車場管理を自動化 ■不審車両の検知・照合に対応 ■既存カメラ・外部システム連携対応 ■オンプレミス運用対応 【機能】 ■車両ナンバー認識 ■入退場管理 ■駐車台数管理 ■車両登録・分類管理 ■履歴保存・CSV出力 ■通知・アラート機能 ■ゲート・信号機連携 ■TCP/IP制御コマンド対応 ■リアルタイム監視

AI汎用外観検査ソフト『EasyInspector2』https://skylogiq.co.jp/index.php/products/indus-ei2/ に新たに「AIセグメンテーション」機能が追加されました。 「ＡＩセグメンテーション」機能は画像内でディープラーニングによるセグメンテーション（領域分割・画像のピクセル一つひとつに対してラベル付け）を行います。 指定した多角形の領域内で、セグメンテーションで検出されたピクセルの割合を計算し、合否判定を行います。 この機能は主に下記の用途で使用することができます。 ⚫ タンクの水位 ⚫ 金属加工面の面積や塗布面積 ⚫ 農作物の成長度（大きさ）の測定 ⚫ 写真内の病巣などの検出とその面積の測定 ⚫ シーラーや接着剤の塗布切れ確認 ⚫ 排出される煙の量の監視 AIセグメンテーション機能を使って判定することで - 作業効率の向上：目視検査に比べて大幅な時間短縮が可能 - 品質管理の精度向上：人為的なミスを減らし、品質安定化を実現 - コスト削減：人件費削減、不良品の発生抑制によるコスト削減 を実現します。

従来型の画像処理でも端子の挿入加減の検査は可能なのですが、コネクタの形状が限られる、位置決めを行う必要がある等課題がございました。 そこでAIを使用して検査を行ってみました。 未挿入、半挿入、完全挿入をそれぞれ学習させれば識別させることが可能となります。 「検出させる」まではAI物体認識機能で事足りるのですが、問題はどのようにして判定を出すのかという話になります。 AI物体認識はワークのキズや打痕など、全体からキズを探して認識する→キズが1つでも見つかったらNGとする、という設定を人間の手で作成することによって検査を成立させています。 つまり物体認識だけでは物体を認識するだけで、この横並びに出現しているならOK、という判定をすることはできません。 そこで使用するのがOCR機能となります。 ※詳しくは関連リンク（ブログ）をご覧ください。