スカイロジックの製品・サービス一覧

デジカメなどで撮影した良品画像・不良品画像があればお客様ご自身の画像で検出のテストを行って頂けます。 Web上でDeepSkyに学習させ、AIによる検出性能をお試しください。検出結果はメールで通知されます。 《1》撮影：検出を行いたい合格品・不合格品の画像をデジカメなどで撮影し、一つのフォルダにまとめて保存しておきます。 《2》アノテーション：「アノテーション」メニューをクリックします。手順１のフォルダからアノテーションを行う画像を読み込み、各画像の中で検出したい対象物にアノテーションboxを配置します。 《3》アノテーションデータのアップロード：「アノテーション」の「学習」ボタンをクリックして、手順２で作成したアノテーションデータをDeepSkyプログラムにアップロードします。学習完了後、ご登録のメールアドレス宛てに学習完了通知メールが送信されます。 《4》検出・認識：「検出・認識テスト」メニューをクリックして検出・認識したい画像をDeepSkyプログラムにアップロードします。結果画像はご登録のメールアドレス宛てに画像添付メールとして送信されます。

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）

お客様から沢山のお問い合わせをいただき改良を重ね、発売当初よりもさらにバージョンアップをしました！ さまざまな対象物に対してより高精度のカウントができるようになりました。 cazoeTellを使ってカウントを行う前に、カウントしたい対象物に合わせた学習モデルの作成を行う必要があります。 【 学習モデルの作成 】 1）教師画像の撮影 2）アノテーションを行い教師データを作成する 3）AIに学習させる（学習データの作成） ■教師画像撮影時の注意点 ■アノテーションについて ■アノテーションのコツ 「気になるけどできるかな？」「カウントが上手くいかない！」 cazoeTellに興味を持っていただいたお客様はまずは一度スカイロジックにお問い合わせください！ お客様のカウントしたい対象物に合わせて弊社で学習モデルの作成を行います。 ※詳しくは関連リンク（ブログ）をご覧ください。

「cazoeTell2」は「wakeTell」に名前変更しました。 改名の理由は”2”という名前になっているのでcazoeTellの上位互換とお客様によく間違えられしまうためです。 cazoeTellは単一の物をカウントするのに特化しておりカウント性能が高いです。 wakeTellは複数の物を分類してカウントすることが出来ますがcazoeTellよりカウント性能が低いです。 ■比較表　（※関連リンク（ブログ）をご参照ください） ■ナットとワッシャーのカウント比較 cazoeTellとwakeTellでどちらも総数の「30」個は問題なくカウント出来ています。 ただ、cazoeTellではカウント対象が「30」個あるという結果のみで何が何個という結果を出すことは出来ません。 一方、wakeTellではナットが「15」個とワッシャーが「15」個と認識して結果を表示しています。 この為wakeTellでは工具の戻し忘れなどの用途でも使用可能です。

2018年にリリースされたEasyMonitoringですが、画像処理ソフト「EasyInspector」のリニューアルに伴い、 新たにEasyMonitoring2として昨年秋にリリースしました。 約1年間、お客様にご案内をさせていただいている中で「いいね！」と言っていただけた機能や、新たにできるようになったことを紹介します。 AI機能が追加されたことで・・・ 今まで監視が難しかった環境の変化が大きい場所でも対象物を検知できるようになりました。 ・屋外でも安定した精度で検知 ・明るさの変化（事前に様々な時間帯、パターンの画像で学習させます） ・対象物が出現する位置がバラバラ、毎回異なる それぞれの対象物を識別して検出できるので「ドコで何を」検知したか判断できるようになりました。 ・特定のエリアで検知したらＯＫ、またはＮＧ ヒトの目に近い感覚で対象物を検知します。 ・個体差がある対象物を相対的に学習（動物、虫、農産物、異物など） ・ムラや荒れなどの色（ＲＧＢ）だけで判断できない箇所を検知

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。

EasyInspector2には3つの文字読取機能があります。 1）OCR（光学文字認識） 2）機械学習OCR 3）AI OCR ■簡単な設定 ■これまで難しかった文字も読取可能に ■最後に ※詳しくは関連リンク（ブログ）をご覧ください。

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。

今までは工場内設備や製造現場での活用が主でしたが、AI機能で人や動物が感知できるようになり、農業などのさまざまな業種でも活用することが可能になりました。確認による時間と手間の削減に貢献します。 ■ハウスの制御盤管理 目視の巡回確認をカメラと画像処理で自動化します。 ■鳥獣被害対策 人や自動車は無視し、鳥獣のみを検出します。 ▼電源のない地域での画像収集が可能 電源のない山林や農地でもソーラーバッテリーによる電源供給と携帯電話回線による画像収集が可能です。イノシシやシカによる食害、不法投棄などに対し、リアルタイムで通知を行うことができます。 【機能・監視対象例】 アナログメーター読み取り 流量計、フロートメーター等の読み取り デジタル表示(7セグメント)数値読み取り ランプの点灯状態（制御盤など） ドットマトリックス数値読み取り 集中管理用PCモニターの数値、表示読み取り 縦回転電力メーターの読取、難読文字の読取 人の不在と禁止区域立入監視 虫の混入・動物の侵入 液体の状態

離れたところにある設備を確認するには移動の手間や移動中における事故のリスクが伴います。また、頻回に確認することも困難であることが多く、その記録と管理にも手間がかかります。 ■制御盤のランプ、計器類、スイッチ類 ■プラントでの圧力、温度、電圧、バルブの監視 ▼ネットワークカメラによる自動監視・記録・早期の異常検知 ネットワークカメラを使った画像処理システムは離れたところにある様々な設備やメーター類を自動で読み取り、記録することが可能です。また頻回に確認できることによりいち早く異常を発見し、対処することが可能になります。 さらに、メーター類の読み取りだけではなくバルブの向きや漏水、処理水の混濁度の異常等をＡＩ画像処理により自動検出。人の確認を必要とする官能的な判定にも適用可能になっており、巡回確認の「見に行かなくていい」を総合的に実現しています。

物流の分野では箱の重量やサイズを測定したり、搬入した資材の場所を記録・共有したりする場面があります。建設では資材が到着しているか、敷地のどの場所に何の資材があるかを共有したり、鉄筋やパイプの数を数えたりする必要があります。今後ニーズがさらに高まっていく物流や建設の分野で、少ない人員でより安全・効率的に作業を行うことは喫緊の課題となっています。 ▼ＡＩとＱＲコードで作業をデジタル化 スカイロジックではスマホとＡＩで撮影された物体の個数、本数を一瞬で計数する「cazoeTell（カゾエテル）」、部品・物体を区別して計数する「wakeTell（ワケテル）」、スマホとQRコードで資材の場所を共有する「QRものドコ」、ネットワークカメラとQRコードで資材の場所を特定する「QR工程管理」、箱のＷＤＨサイズと重量を瞬時に計測する「BoxMetrix」、建設現場のメーターを監視する「EMCloud」など、物流、建設における効率化のための様々な製品を開発しています。 ※ 「QRコード」は株式会社デンソーウェーブの登録商標です。

今回ご相談いただいたメーカー様も以前よりお問合せのある企業です。サンプル画像を送付いただきました。 弊社ではWEB会議での使用説明やデモンストレーションも行っております。先ずWEB会議で先方のお困り事や運用状況を伺って検証に入る方がよりスムーズなご報告ができます。 ■検査設定と検査結果 頂いた2種類の画像で分光照明の画像と一般照明の画像それぞれ学習を行い、処理を実行しました。どちらの画像も異常箇所を指定して、それを見つけるように学習させています。分光照明の画像ではある程度不良らしい箇所を検出できており、教師データを増やすことで検出精度を改善できる可能性があると感じました。 一般照明の画像では正直判定が難しい印象です。 右の画像のように大きく粒状に写る不良以外は検出が厳しそうです。左の画像は分光照明の画像で不良を検出している表示です。 検出画像の数字はAIの自信度数％で、認識点数と呼んでいます。

「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。

精密部品などの高精度の樹脂成型部品のメーカーでも弊社の検査ソフトをご検討です。 運用の状況や希望を把握する以前の簡易検証では従来型ルールベース方式の検査ソフトとAI（ディープラーニング）を使用したソフトどちらがより希望に合うか検討するため両方のご報告をする場合もあります。 【検査設定と検査結果】 左の画像EasyInspectorの検出の拡大画像ではワーク が収まる程度の視野に設定して不良サンプルを検査したところ、黒点や汚れの 検出自体は可能でした。 ただ検査する領域の中に形状の凹凸や輪郭の影が有る場合、それを誤検出してしま う可能性があります。従来型のソフトでは位置ズレの影響を受けやすくなります。 右の画像はDeepSky を使用した場合です ディープラーニングにより不良を学習し、画像上から不良箇所のみを検出します。 その性質上、適切に学習を行えばパッド吸着によるバラツキがあった場合でも目的の不良 箇所の検出が可能です。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector・DeepSky ※現行EasyInspector2はAI機能も搭載しています。

金属部品の傷の検出を簡易検証しました。お客さまとのやり取りでルールベース式の従来型とAI（ディープラーニング）を使用した検査ソフトどちらが良いかご検討いただくために両方のソフトをご報告することがあります。 【検査設定と検査結果】 お預かりのサンプル品で検証した結果、リング照明を使用することで金属部品の傷は検出可能でした。 EasyInspectorの「傷ブツ検査」機能を使用することにより1カ所（画面全体）からキズの検出が0.34秒できました。径や長さの違い毎に設定を調整する必要があります。DeepSkyでも0.3秒で定的な検出が可能でした。 左の画像はEasyInpectorの検出部分拡大です。右の画像はDeepSkyの検出枠の拡大です。

２つの円の中心間について設定方法のお問合せです。 お問い合わせいただいた検査ソフト「EasyInspector」は低価格のUSBカメラが使用可能な簡単操作の汎用画像検査/画像認識ソフトウェアです。ソフトをインストールして市販のWebカメラ等を接続するだけ。10万円以下から簡単に検査システムを構築することができます。1000件以上の導入実績があり、電気、電子、機械、組み立てなど様々な分野で活用されています。 【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カ所の穴と穴の中心間の測定ができました。画像左→検査枠 1、右→検査枠 2と２つの検査枠を穴にかける設定でその差を測定することで検査は可能でした。 こちらの検査もすでに弊社の検査ソフトを運用いただいているお客様への設定方法のサポートです。 弊社では技術スタッフによる検証やサポートを日々受付しています。 運用中のお困り事、ご質問、不明点などございましたらいつでもお気軽にご連絡いただけますと幸いです。

中国より簡易検証のご依頼です。当社では、中国とマレーシアに代理店を契約しており現地での販売を拡大しています。 日本企業の海外製造部での運用のお問合せでも代理店をご紹介することもあります。 今回は製品に張り付けられているラベル表示の削れや傾きを簡易検証します。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorで検査が可能でした、左の画像はラベルの削れ⇒マスター画像との比較検査の設定　画像です。 右の画像はラベルの角度⇒寸法角度検査機能設定の画像です。こちらの機能を使用することにより3カ所のラベルの削れと角度を0.07秒で判定することができました。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【マスター画像との比較】 MS(MeaSure)パッケージ【位置・幅測定】【角度測定】で検査できます。

以前よりお取引のある、産業機器メーカー様からのお問合せです。 様々な部品や不良にご利用いただけるEasyInspector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。 【検査設定と検査結果】 「指定色の有無検査」にて検査を行う方法につきましては今回の逆向きの画像の場合は偶然、少し上方向に上がっていた為検出できた可能性が高く、この為上記右画像「指定色の有無検査」での検査方法につきましては、一旦保留とさせて頂きまして「寸法角度検査」での検査方法にてご検討頂きます様お願いしました。 「寸法角度検査」の場合でも検査品の位置が（画面上の）上方向に上がっている状態の場合には正しい角度の検出がされない場合も考えられます。検査枠をもう一枠追加し、そちらで色検査等の設定を行い検査品が上がり過ぎていないかを確認する枠を設置する方法が有効です。

実際にDeepSkyを導入いただいているお客様のサポート事例です。検出率を上げるためのご案内をしました。検出する箇所をAIに覚えさせるための「アノテーション」ですが検査精度に大きくかかわってきます。下の画像は検出率が低かったアノテーションです。大きすぎるアノテーションと小さすぎるアノテーションは検出率を下げると案内しました。 弊社では技術スタッフによる検証やサポートを日々受付しています。 運用中のお困り事、ご質問、不明点などございましたらいつでもお気軽にご連絡いただけますと幸いです。 【検査設定と検査結果】 不合格箇所を1つ以上検出して不合格の判定と設定しました。（検査した画像は学習させた教師画像とは別の未知の画像）未知の画像32枚（良品16枚 / 不良品16枚）を検査し、正判定：30枚 　誤判定： 2枚（不良を検出できなかった、良品は全て正判定）※教師画像も検査しましたが、2枚誤検出しました。おそらく学習の枚数、時間を増やすことで検出できるようになります。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky

以前よりお付き合いのある製薬会社さまより、DeepSkyの検出方法のご相談の連絡です。 【検査設定と検査結果】 画像 B は 4 分割した内の 1 枚です。解像度も単純に 4 分の 1 です。 この時全視野に対する不良箇所の面積を１と仮定すると、画像 B の全視野に対す る不良箇所の面積は 4 となります。 単純に「見つけたい物」が画像全体に対して大きく写っているため画像 B の方が解像度は 低いのに検出がしやすいという状態になります。 これがディープラーニングにおいて解像度そのものの重要性が低い理由です。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky

穀物乾燥機メーカーさまは弊社のHPよりAI（ディープラーニング）を使用した検査ソフトDeepSkyのWEBお試しを体験されていましたが良い検査結果が得られず、パラメーターの生成方法についてご案内しました。 ディープラーニングの検査に慣れている担当者さまはスムーズに検査ができますが、初めて使用される場合には思い通りの結果が得られないことがあるのは当然です、もし、納得できない結果や設定方法に疑問などがありましたらお気軽にお問合せください。 【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設定しました。今回は数字の1～4と数字がないもの５種類７枚の教師データを使用しています。全ての画像で正しく対象を識別できました。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky　 検査個所数：2ヶ所　画面の中２ヶ所の数字を認識する