スカイロジックの製品・サービス一覧

近年は大変厳しい品質管理が求められており、僅かな製品の傷も 不良品として扱われてしまいます。そのため、より確実に傷を 検出することが重視されています。 当社は、コンベアの上を流れる不良品を発見するとブザーを鳴らし パトライト赤点灯コンベアが止まり、不良品を取り除くとコンベアが 再び動き出す、安価な仕組みをご提案しております。 非常に実用的でわかりやすい仕組みなのでぜひお役立てください。 【材料・部品（抜粋）】 ■ソリッドステートリレー：AQA211VL ■DC24Vアダプタ：秋月電子 / GF18-US24075T ■コンセント：パナソニック / WH2163KWP ■木板：300 x 200 x 12 ■ブザー：秋月電子 / PB10-Z338R ※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。

コンベアを流れる部品の付け忘れなどを検出して、後工程をスムーズにし、 欠陥品出荷をしないための提案をご紹介します。 NGを発見した場合にブザーが鳴ってコンベアを止める仕組みの応用で、 ナットとネジの付け忘れ2品種を同時に検査。 NGでコンベアが止まり、NGを取り除くと動きだす、具体的な画像処理ソフト 「DeepSky」を使用した登録設定方法をご案内します。 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 ■12mm レンズ：M1214-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。

画像処理ソフト「DeepSky」を活用して、電子ハーネスの色間違いを 検出した事例をご紹介します。 色間違いを見分けるための設定、アノテーション（検査部分を囲んで 検出対象をソフトに教える作業）を複数回試して、検出安定性が高い 登録が可能。 下記関連リンクより、判定できなかったアノテーション、判定できた アノテーションの違いをご紹介しております。ぜひご覧ください。 【材料・部品（抜粋）】 ■ソリッドステートリレー：AQA211VL ■DC24Vアダプタ：秋月電子 / GF18-US24075T ■コンセント：パナソニック / WH2163KWP ■木板：300 x 200 x 12 ■ブザー：秋月電子 / PB10-Z338R ※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。

ドラレコ的カメラの中で因幡電機産業の「チョコ停ウォッチャーmini」に ついてご紹介します。 異常の発生が装置のセンサーなどから取れる場合はそれを接点信号として 「チョコ停ウォッチャーmini」に入力するだけで動画の記録ができます。 しかし異常が「汚れ」だったり「角度ズレ」だったりする場合、 センサーではなかなか異常が捉えられません。 そこで、今回は「異常の発見を画像処理で行う」ことにトライしました。 モノがズレて置かれた時、画像処理によって異常として検知し、 「チョコ停ウォッチャーmini」で記録する、という流れです。 詳しくは下記の関連リンクよりご確認いただけます。 【セット例】 ■画像処理ユニット＋チョコ停ウォッチャーmini ■1台のPCに複数のチョコ停ウォッチャーmini ※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。

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。

欠けた錠剤を検出してコンベアを止めるという内容をご紹介します。 メカニカルリレーで100VのON/OFFを行うとかなり大きな電磁ノイズが 発生することが分かったため、ソリッドステートリレーに変更して 検査をしました。 「DeepSkyから100V電源のON/OFFを行う」の配線にパトライトを追加し、 欠けた錠剤（不良品）が流れてきたときに赤色のライトとブザーで知らせ コンベアを止める仕組みです。 良品が流れ続けると、緑色のライトが点灯しコンベアも動き続けます。 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 ■25mm レンズ：M2514-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。

今回は、キャップの天面と全周を（複数台のカメラを使わずに）1台の カメラだけで検査しています。そのために摩擦の力を利用してキャップを 回転させるようにした事例をご紹介します。 AI画像検査ソフトDeepSkyがNGを検出するとIntelligent I/OからNG信号が 出力され、NG出力に電磁弁を接続することにより、NGを検出した時に 電磁弁が開きます。 この時、エアーコンプレッサーの空気がプッシャーに流れることにより プッシャーが前に出てNG品が自動排出されます。 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（抜粋）】 ■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 ■12mm レンズ：M1214-MP2 ※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。

今回は「糸コンベア」という機構の製作に絞って書きたいと思います。ふつうのコンベアとは違い、糸コンベアは製品を「面」ではなく「線」で搬送します。なぜわざわざ線で製品を支えるのか？そのメリットは： 下からも撮影できるので上下両面から検査できる。 バックライトを下につけることで透過光による撮影ができる 2つの糸の速度を変えることで製品を回転させることができる など、様々です。 製作期間：1日半 材料費　：3～4万円 【作り方】 今回は切ったり貼ったりはありません。手配した各部品をドライバと六角レンチで組み立てていくのが基本となります。 ※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。

画像検査ソフトEasyInspectorをご利用いただいているお客様から「インバータ蛍光灯って調光できないの？」というご質問を頂きました。EasyInspectorをご利用のお客様には「室内蛍光灯やインバータ蛍光灯で問題のない検査であればあえて高価な照明を付ける必要はありません」と申し上げています。 LED照明の多くは照明部と電源部が別になっており、電源部のつまみで調光できるようになっているためこのようなご質問は自然なことと思いました。 実は、明るさの調整には様々な方法があります。 １）調光 ２）レンズのしぼり（産業用カメラの場合） ３）カメラの露光時間とゲイン設定 つまり、原理的には上の3つのうちのどれかが調節できれば明るさの調整ができるということになります。 では、何を使って調整するのが一番良いのでしょうか？ （図1）これはペットボトルのキャップの一部を撮影したものです。ピントはキャップの底に合わせてあります。左右とも同じ明るさですが、左の画像は右に比べてキャップの縁までピントが合っているのが分かるかと思います。これを「焦点深度が深い」ということがあります。

▼機能：エリアごとのOK/NG判定 「画像の中に何が何個検出されたか」だけではなく「どこに検出されたか」で判定する機能です。 用途によっては画面全体での個数では正しく判定できない場合があります。例えば下のようにコンデンサ2個、向きが互い違いになっている場合です。この場合、コンデンサの向きがそれぞれ逆になっていれば不合格とすべきですが、全体の個数としてはどちらも極性マークが上にある物と下にある物、それぞれ1個ずつとなるためどちらも合格となってしまいます。（図1） このような場合はエリアごとに分けて判定を行います。下の点線の枠のように、あらかじめエリアを決めておいてそれぞれのエリアで個数判定を行います。（図2） それぞれのエリアの中で： 「上向きのコンデンサが一つ検出されたらOK」 「下向きのコンデンサが一つでも検出されたらNG」 といった設定を行います。（図3） これにより同じ個数で互い違いになっているNG品でも正しくNG判定できるようになります。（図4）

DeepSkyは、いわゆるAI（Deep Learning）を使用した画像検査ソフトで、検出させたい部分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。 従来のものとは具体的に何が違うのか、DeepSkyの3つの特徴をお伝えします。 ※ワッシャーの傷の検査を例にしています。 ▼検査対象物の位置決めが不要 （図1　傷なしOK） （図2　傷ありNG） 位置決めが不要ということは、画面内のワッシャーの数が異なっても同じ設定で検査可能です。 固定が難しい検査対象物などに効果的です。 ▼明るさが変化しても検出できる （図3）こんなに暗くしても傷を検出してくれます。 金属部品で反射を抑えることが困難な場合や、そもそも色の種類が複数ある製品等に効果的です。

▼機能：オートアノテーション アノテーションを自動で実行してくれる機能です。従来はβ機能でしたが Ver. 2.2.0.0から正式な機能となりました。 物体認識ではアノテーションがとても大事ということはご存知の方が多いと思います。ただ、画像内に対象物が沢山あるとアノテーションの作業量が多くなり、そして作業量が多くなるとアノテーションをし忘れたり間違えたりというミスがどうしても増えます。アノテーションをし忘れてしまうと、DeepSkyは同じ物体に対して「これは（同じように見えるが）見つけてはいけないものだ」という判定をするようにパラメータを調節してしまうので物体の認識率が著しく下がったりといった問題が出てしまいます。（図1　アノテーション忘れ そこで、オートアノテーション機能が登場します。オートアノテーションを使うと、ボタンのクリック一つで「いままでの学習データから考えるとここにアノテーションしたいですよね？」といったアノテーションの提案を自動で行ってくれます。 （図2・3・4を参照）

近年、機械設備の小型化、精密化に伴い、搭載されている部品もより小型のものを用いられる事が多く、そのような小型サイズの部品の画像検査をする際には、撮像するカメラも高画素カメラをご利用頂くことが多くなって参りました。 ただ、高画素カメラを使用する場合にはカメラを接続するパソコンも高スペックが要求されます。 そこで、今回は高画素（1400万画素）カメラ2台を1台のパソコンへ接続し、同時起動させた際の動作検証と、その結果をご報告させて頂きたいと思います。 検証結果、1台のパソコン画面へ2台の1400万画素カメラをそれぞれの画面を表示させることができました。（図1） また、下記画像は接続した2台のカメラの内の片側の画像を写した画像になります。 およそ100mm四方の視野範囲の中の2mm以下（0.8×1.6mm程）の部品も検出させる事が可能となっております。 （図2　左側写真の全体画像の赤枠で囲んだ部分を拡大したのが、右側写真の部品拡大画像）

DeepSkyは検出した物体の座標を TCP/IP通信で上位システムに知らせる機能を持っているため、上位システムで物体の座標を追跡することにより様々な応用が可能になります。ここではコンベア上を流れる物体を検査しつつ、物体がカメラの中央を横切った時にカウントするソフトを紹介します。 下の図（図2）はコンベア、カメラ、ソフトの構成を示しています。カメラの画像をDeepSkyで処理して物体の種類と座標を検出し、その結果を上位のカウントソフトに渡しています。カウントソフトは物体を追跡し、画像の中央を横切った時にカウントアップしています。 ベルトコンベアを移動する製品のイメージです。上部のカメラで撮影し、NG品をチェックしつつ製品をカウントします。PLCなどと連動して規定数に近づいたときに速度を落としたり、ブザー鳴動させたりすることもできます。 カウントソフトでは物体の座標を追跡して物体をカウントします。このようにDeepSkyは上位のソフトと連携できるため様々な使い方をすることができます。カウントソフトのようなカスタムソフトは弊社でも製作可能です。

検証中や導入後にユーザー様からいただいたご質問、ご報告でDeepSkyの設定に関する 有益な情報が多くございましたので紹介いたします。 Q.　過学習の判断方法は？ Q.　収束0.1以下とは？ラベル数が増えると収束しにくくなる？ Q.　途中から追学習した時とリセットして再学習した時の違いは？ ※詳しくは関連リンク（ブログ）をご覧ください。

今回はアノテーションに関する情報を紹介いたします。 アノテーションは検出精度に関係する重要な設定のひとつですので、是非参考にしていただければと思います。 Q.　ラベルをまとめるか、それとも細かく分けるか 複数の検出対象（キズ・ヨゴレ・ダコンなど）があるときに、アノテーションのラベルを「欠陥」と全て同じ名前で 登録するか、「キズ・ヨゴレ・ダコン」と形状ごとにラベルを分けて登録するといった2パターンがあります。 DeepSkyはラベルが少ない方が検出結果は向上する傾向があるので、なるべく同じラベルで登録する方が良いです。 ただ、どの欠陥が検出されたか知る必要がある場合は形状ごとにラベルを分ける必要があります。 この時に、キズを間違えてヨゴレで登録すると学習時に整合性が無くなってしまい、上手く学習できないケースがあります。 そのため、アノテーションは間違い、見落としが無いように慎重に行う必要があります。 （図1）

お客様より複数台接続する際にPCのスペックをご質問頂く事があります。 今回はEasyInspector2（以下：EI2）のAI機能を使用したカメラ複数台接続時の挙動をご紹介させて頂ければと思います。PC選定時の参考になればと思います。また、複数台接続による検査時間の増加目安としてもご参考になれば幸いです。 マルチコントローラ（以下：EIMC）を使用し6台のEI2を起動・検査しました。 ■PC ■ハードウェア構成 ■ソフトウェア構成 ■結果 ※詳しくは関連リンク（ブログ）をご覧ください。

「付着した虫を発見してコンベアを止める」（https://skylogiq.co.jp/DIY_HowTo/291）で製作した100V電源のON/OFFの仕組みでは大きなメカニカルリレーを使っていました。100Vの電位差のある接点をリレーの電磁コイルでON/OFFすることにより、思いのほか大きな電磁ノイズが発生していました。 電磁ノイズはUSBなどのインターフェースに通信不良などの不具合をもたらす可能性があります。今回はソリッドステートリレー（SSR）を使い、電磁ノイズが極力発生しない電源 ON/OFFの仕組みを作ってみました。 動画の冒頭では 100V電源にリング蛍光灯を付け、DeepSkyがOK/NG判定 → Intelligent I/Oに OK/NG出力 → Intelligent I/Oに接続したブザーとソリッドステートリレーがON/OFF → リング蛍光灯が ON/OFFするという動作を行っています。リング蛍光灯の代わりにベルトコンベアをつければ、OK時はコンベアが動き、NG時には止まる（ブザー鳴動）、といった自動動作ができます。

自動車部品や工機などを制作されているお客様よりDeepSkyの設定についてお問い合わせがありました「設定したアノテーション部分の特徴を見て画面全体を探しているものだと思ってましたが、画角上のどこに出やすいみたいな傾向も一緒に覚えていますか？」とのご質問です。 【検査設定と検査結果】 色も大きさも同じ四角形を 並べて、上側だけアノテーションして学習させます。（左上の画像）右上の画像では、上側だけ見つけることができています。下の左画像では上側だけのものも見つけられます。しかし右画像では下側だけのものは見つけられませんでした。 過学習によって教師との一致度の高いデータ以外見つけられなくなってしまっている場合はまたちょっと話が変わってきますが、不良など、見つけたいモノの位置は検査精度に大きく関わってきます。様々な位置や向き、角度を変えた教師画像を使用する必要があります。 2021年現在ではDeepSkyに教師画像水増し機能を搭載しました。なかなか出現しない不良の画像を、上下左右に反転や回転させたり輝度やガウスノイズを使用して水増しすることができます。

ディープラーニングによる画像認識・検査導入を検討する企業様からよく質問をいただくのが「何枚の画像を用意すれば検査できるのか？」という点。 結論から言うと、「明確には断定できない」が実情です。なぜなら、対象物の見た目（色・形・角度など）や変化する特徴の複雑さに応じて、必要なデータ量は大きく変動するからです。 本記事では、検証の基本プロセスを以下のように整理しています： 検査対象の製品を撮影し、まず数百枚程度の画像を収集（たとえば200枚を目安に） そのうちの半数を選び、対象物に対して「アノテーション」を付与 アノテーション済みデータを学習データとしてAIに学習させ、残り画像で検証（認識できるかテスト） 誤認識や認識漏れがあれば、画像数を増やしたり、アノテーションを見直したりして再試行 このような「データ拡張 → 学習 → 検証 → 再調整」を、満足できる精度が得られるまで繰り返す ※詳しくは関連リンク（ブログ）をご覧ください。

AI（ディープラーニング）を活用した画像認識・検査システムを導入する際、しばしば「訓練データはどれくらい必要か？」という問いにぶつかります。結論を先に言えば、答えは「決まりきった数字はない」が、導入成功のカギは「良いデータを適切に使うこと」にあります。 本記事では、訓練データの意義と活用法を以下のように解説しています： ・訓練データ／検証データ／評価データの役割分担 ・データの偏りを防ぐ設計 ・必要なデータ量は“変動要因”次第 ・ラベル精度とアノテーション設計 ・運用後の継続メンテナンス ※詳しくは関連リンク（ブログ）をご覧ください。

お客様からよく聞く課題と、それを解決する方法についてご紹介します。 課題1）判定を間違えた時、なぜ間違えたかを分析しにくい 課題2）出来上がったモデルが良いものか悪いものか定量的に判定したい。 課題3）学習した時、「これとこれは間違えやすそうだ」ということを視覚的に知りたい。 課題4）どこで学習を止めればよいか分からない。過学習になるのはいつから？ 課題5）新しい製品で欠陥製品が収集できていない ※詳しくは関連リンク（ブログ）をご覧ください。

ルールベース機能との組み合わせができる 複雑な背景の中から検出対象物の面積や寸法を測定したい場合、背景が邪魔をしてしまいエッジを思うように検出することができませんでした。 しかし、AIセグメンテーションで検出対象物を抽出して二値化することで、簡単に検査ができるようになりました。 ※詳しくは関連リンク（ブログ）をご覧ください。

先日新製品『AI枚数計数機 ai-Numbers』をリリースしました。 ai-Numbersは、今まで計数が難しいとされていた断裁刃物の状態によって変化する断面、素材によって厚みや外観のばらつきが大きくなるシート材などに対応するAIを使った新しい枚数計数機です。 本日は、枚数計数機「ai-Numbers」と「EasyNumbers」の違いについてご紹介します。 製造現場での 「枚数の取り違え」 は、歩留まり低下やクレームに直結します。 画像処理ベースの枚数計数機はその課題を一気に解消しますが、 ・計数対象の端面が複雑で分かりづらいもの なのか、 ・見た目に分かりやすい端面のものをとにかくスピード重視でカウントしていきたい のか によって最適解は変わります。 弊社枚数計数機ai-Numbers と EasyNumbers の両製品を、技術方式・適用領域・性能面から比較し、選定の勘所を整理します。 ※詳しくは関連リンク（ブログ）をご覧ください。

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。

最近は安価なネットワークカメラが多く出回っているため、弊社EasyMonitoring2（ネットワークカメラから画像収集してメーター読取などを行うシステム）もより安価に導入できるようになってまいりました。しかし、同時にある問題が出てきました。 それは ・レンズが交換できないタイプがほとんどになった。 ・広い範囲を狙うレンズが主になり、画像の歪みが大きい（魚眼レンズに近い）ものが多くなった。 というものです。これらの傾向により、少し離れたメーターを狙って撮影するということが安価なカメラでは難しくなってきていました。EasyMonitoring2のシステムでは接続するカメラの台数が多いので、カメラはコンパクトで安価なものが求められます。 そこで、安価なカメラでもメーターを狙って撮影することができる方法をテストすることにしました。 ※詳しくは関連リンク（ブログ）をご覧ください。

また今回は1台のカメラで複数個所を狙って撮影することを目的にPTZカメラを使用しました。 PTZカメラとは： Pan：横方向にカメラを振る Tilt：縦方向にカメラを振る Zoom：ズームする（光学的に画角を変える） という機構が備わったカメラです。 （画像は一般的なPTZカメラのイメージ） 早速画角を確認していきましょう。 ※詳しくは関連リンク（ブログ）をご覧ください。