スカイロジックの製品・サービス一覧

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。

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産業用機械を制作するメーカー様からコンベア上で検査できないかとのお問合せです。 【検査設定と検査結果】 DeepSkyの検査機能を用いコンベア上での判定は可能でした。左の画像が「アノテーション」と呼ばれる見つけ出したい部分を囲う作業です。右の画像が「検出枠」です。油の付着やざらつきなどワークの全面を判定したい不良と、傷やタレ、ブツなどの部分的な不良を分けて設定すると良好に判定ができました。

• 画像処理ソフト

産業用機械メーカーさまから、ステーショナリーセットを袋に詰めた状態で入れ忘れがないか検査したいと無料評価のご依頼です。袋の中に文房具が８種類、あるかどうかを検査していきます。 今回は文房具でしたが、組み立て部品がそろっているか、説明書がそろっているかなど様々な業界で応用した運用が可能な事例です。 【検査設定と検査結果】 ワークの特徴部分が隠れなければ検出は可能でした。また、袋の反射の真下に来てしまうと検出できないケースがありましたので、カメラ下に置くときになるべく袋にしわが無いようにすると安定します。 袋内にあるべき８種類のワークを良好に見分けることができました。 画像は判定結果の表を検査画面に表示した様子です。右画像では「B」と名付けた「取扱説明書」が欠品していることを赤く表示しています。

• 画像処理ソフト

冷凍食品メーカーでも他の業界と同じように発送時には梱包し商品名や日時の記載やPPバンドで結束する工程があります。 今回はそのような出荷時の検査です。印字を２ヶ所とＰＰバンドで正しく結束されているかの３つの項目４カ所の判定をしました。 【検査設定と検査結果】 ディープラーニングによる画像処理でカートンの OK/NG は左画像のように判別可能でした。 左画像では、黄の検出枠は日時の印字、緑の検出枠は商品名、水色の検出枠はｐｐバンドの検出を表しています。 このように検査する箇所は重なることも可能です。 現場の環境に近くなるよう、対象物の前にバーを置き評価しました。 真横からの撮像で製品名の部分が隠れてしまうと認識が難しいので、カメラを斜めにしてカートンの文字が半分以上写るようにし撮影+検査をしました。

• 画像処理ソフト

社会的企業や社会起業家social entrepreneur（ソーシャルアントプレナー）は昨今、様々な場所で活躍されています。業事としてＣＳRを運営されているメーカーからのお問合せがありました。今回は水槽の金魚をカウントする評価です。 【検査設定と検査結果】 左の画像がアノテーションという見つけたいものを囲う作業です。右の画像が緑色の検出枠で金魚をカウントしています。 お送り頂いた動画を切り取ってDeepSkyというAIを搭載したソフトで検証してみました。検証した結果、金魚の検出はできそうでした。ただ、ホースの裏に隠れてしまった時や2匹が重なっている時は検出できておりません。

• 画像処理ソフト

FA制御機器メーカーさまから様々な検査で導入をご検討いただいています。 「接着剤の有無」「嵌合爪はまり状態」「サーミスタ接着剤塗布確認」「リング部品有無」「表示銘板」「サーミスタ曲がり」「ネジの有無」「はんだ過多/過少」「リード線有無」「はんだ上がり」「熱溶着出来栄え」の検査を自動化したいとご相談がありました。 【検査設定と検査結果】 全ての検査項目で検査はおそらく可能でした。最初の検証のご報告は合否判定のみの簡易評価となります。 ディープラーニングによる画像処理の基本的な考え方は「覚えさせたものを見つける」ということになります。 例えば「サーミスタ接着剤塗布確認」を行う場合は良品（左）と不良品（右）の状態をそれ ぞれ指定し、学習を行うことで接着剤有無の区別ができるようになります。 導入ご検討の際は機器貸し出しサービス等をご利用頂き、実際に検査が可能なことを必ずお客様側でもご確認いただきます。

• 画像処理ソフト

以前よりお取引のある商社様からのご連絡です。「異物」を検出します。 産業用機器メーカー、商社、エンドユーザーなど様々な立ち位置のお客様から問い合わせいただいています。 【検査設定と検査結果】 実際に画像処理にかけてみたところ、角度によって検出のバラツキはありますが2mm程度の異物であれば250mm程度の視野範囲で検出可能でした。非常に小さい黒点や毛のような異物は視野範囲50mmくらいで検出できました。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：DeepSky学習 視野範囲：50mm 検査対象の最小サイズ：2mm 検査個所数：1ヶ所画面全体から異物を見つける カメラ解像度：130万画素 レンズ焦点距離：8mm 照明：室内蛍光灯

• 画像処理ソフト

各種繊維製品や不織布のメーカー様から不織布のサンプル画像が届きました。異物と汚れを見つける無料評価の依頼です。実際のサンプルを送付は昨今のコンプライアンスやセキュリティの観点から厳しくなってきています。 弊社にサンプルを送ることができれば、照明やカメラ、レンズ、ワークまでの距離など弊社で検証しご案内することができます。 【検査設定と検査結果】 送っていだいた23枚の画像を使用して検証した結果、不良部分の検出は可能でした。左の画像は検出させたい部分を矩形で囲む作業（アノテーション）です。右の画像は検査結果の検出枠です。23 枚の画像のうち 16 枚を教師画像として学習させました。 （画像は 21 枚で、弊社で類似の NG 画像 2 枚を画像加工しました。） 教師画像 16 枚（OK2 枚/NG14 枚）と未学習画像 7 枚（OK1 枚/NG6 枚）の計 23 枚を判定し、ご報告しています。

• 画像処理ソフト

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

• 画像処理ソフト

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

• 画像処理ソフト

以前よりお取引のある自動車内部品などの樹脂成型部品製造のメーカーからのお問合せです。黒地に黒い異物や部品は今まで検出の難しい検査とされてきました。AI （ディープラーニング）を使用した画像検査ソフトDeepSkyではこういった同色の部品や異物の認識も可能です。 【検査設定と検査結果】 130万画素カメラでおおよそ全体の1/4の視野範囲を撮像し、学習→検出を行いました。その結果、検証環境下においてはクリップの種類及びタッカーの本数を識別することが可能でした。また斜面に貼り付けられたファスナーなどで、タッカーが見えにくくなっているものに関しては恐らく検出が困難ですのでカメラに写す角度に工夫が必要と思います。ラベル分け（見つけたいものの名前を付けて登録）は11種に分けました。教師画像13枚で1600step学習して簡易テストを行いました。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky

• 画像処理ソフト

容器や梱包資材メーカーより透明のニスの有り無しについてのお問合せがありました。 透明のニスの有無はEasyInspectorのような従来型の画像処理では安定した検出が難しく、ご提案するとしたらディープラーニングを活用したDeepSkyというソフトになります。 【検査設定と検査結果】 学習データが画像2枚分しかないので参考程度の結果になりますが、ニスがある状態と無い状態を学習させることで、画像のようにニスの有無を判別できる可能性があります。お送り頂いた画像は照明条件や位置決め、カメラの距離など安定した環境で撮像されたものと思いますが、同様の撮像方法でNG画像とOK画像の量を増やす送付をお願いし今後の検証をすすめていきます。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky

• 画像処理ソフト

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。

• 画像処理ソフト

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

• 画像処理ソフト

工員による目視検査では検査員によって「良品」「不良品」の判断基準にバラつきがあることも多く程度によって判断を迷うようなものであればあるほど検査結果がバラバラになる傾向があります。 画像検査システムで安定的で生産効率の良い検査をご検討ください。 左の画像はカメラとレンズ、照明の環境です。右の画像は「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」させることにより検査画像中から検出対象を検出できました。検査品を回転台の上に置き、回しつつ検出の検証を行い 検証時の想定では 1 本あたり 60 秒程で検査を行うよう想定しました。粉塵については目視で不良を確認することができなかったため設定や検出ができませんでした。不良部分撮影できない場合は検査は難しくなります。撮影には工夫が必要です。

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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

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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。

• 画像処理ソフト

様々な見本帳を制作されているメーカーでも弊社の検査ソフトを検討いただきました。木目調等の場合は色や風合いや柄が一致しない場合も多くこれまでのルールベース型の画像検査では難しかったようです。 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いて、お問合せいただく事もできます。 【検査設定と検査結果】 画像はアノテーションです。AI（Deep Learning）を使用したソフトで検査し、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、認識するように成長します。お送り頂いたサンプル品で検証を行った結果、誤判定はありましたが学習させた画像でし たら 100％検出はできました。 今回教師画像としたサンプル品は 3 枚のため「色が似ているもの」「木目にバラツキがあるもの」を誤検出してしまうことがありました。 教師画像を増やすことで様々なパターンの木目（特徴）を学習し、正答率が上がる可能性が考えられます。 また、左 右 を別で撮影し（カメラ 2 台で）大きく写す方法も効果的です。

• 画像処理ソフト

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

• 画像処理ソフト

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

• 画像処理ソフト

スピーカーなどの音響システムメーカーさまからの評価依頼です。 お問合せ以前はライン作業員が目視で1日10,000台もの検査でした、黒い樹脂に黒っぽい接着剤のため目視・カメラ共に非常に見えにくい特性のあるワークのためお困りでした。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorで検査することが困難だったのでDeepSkyというディープラーニングを活用した製品を使用しました。ひとまず今ある画像で学習を行ってみたところ検出は可能でしたが、データ数も少なく、写りも非常に検査し難いもののため、精度の面でより詳細な検証が必要と思います。ただ検出自体は一応できましたので、その様子が分かる資料として上部の画像を報告しています。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky

• 画像処理ソフト

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。

• 画像処理ソフト

精密洗浄剤製品、カーケミカル製品のメーカーからのお問合せで、ワークの『黒い点』の汚れを検出する簡易評価です。 優先順位(1)ロット印字の有無(2)ロット印字の適正位置（ボトルの裏表）(3)ラベルの汚れを自動化した検査運用をご検討でした。弊社には従来型のルールベース式画像検査「EasyInspector」とAIを使用した「DeepSky」の大きく分けた２種類の検査ソフトが一般的で今回はDeepSkyの得意分野で位置固定せずに画面全体から黒ブツ状の汚れを判定します。 【検査設定と検査結果】 結果と致しましては「印字の有無」「汚れ」に関しまして検出する事ができました。検査ソフト「DeepSky」にて「汚れ」部の映っている画像を複数枚（検証時は 5 枚）登録をして 「アノテーション」を行い「学習」を致しました。 ※汚れのサンプル品は 1 種類のみでございましたので、追加でもう 1 ヶ所に汚れを 再現致しました。 （透明テープを貼り、その上に黒点を再現しました）

• 画像処理ソフト

自動車部品などのプレスフェルト部品は仕様違いにより穴の有無が変わったり、　部品の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。 今回はクリップの取り付け位置が合っているかを検証します。 【検査設定と検査結果】 全体視野で2種類のクリップを見分けることができました。 全体視野だとファスナーのタッカーの有無やラベルの文字を判別するのは厳しそうだったので、現実的にはひとつのワークに対してカメラ2台使用するくらいがちょうどいいラインと提案しました。 ひとまず正しい種類のクリップが正しい位置にあるかどうかを検査するようなイメージを設定したものが画像です。外側の枠が取り付け位置の合否、内側の枠が部品が正しいかを判定しています。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky

• 画像処理ソフト

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。

• 画像処理ソフト

トラックの部品メーカーから複数の検証依頼がありました。 無料サンプル評価では、まず頂いたサンプルまたは画像を使用して簡易検証を行い、検証結果を報告します。次にご依頼があれば実際の運用を想定したテスト（実現性検証）を行い、処理時間や判定精度などの評価を行うことをお勧めしています。実現性検証を行う場合、弊社で引き続き行う(有償)か、弊社貸出機を使って御社で検証されるかお選び頂けます。 【検査設定と検査結果】 お預かりしましたサンプルで、DeepSky を使用してバリを検出できるかを検証いた しました。 結果、欠点あり55点中、54点のバリが検出できました。1 点のみ検出できなかったバリがあり、その他のバリは検出することが出来ました。DeepSkyでは、検出できなかった画像を追加で教師画像に設定した学習ができるので、運用後も判定できない不良の出現ごとにだんだんと精度を上げることができます。

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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。

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様々な機械部品の軸受けのメーカー様よりお問合せがありました。 廃液の処理「凝集状態の監視」を現在は目視で運用されているとのことで、下の画像左４枚のような状態から右４枚のような凝集が起こると適合となるとのこと、屋根はあるが、室内ではない環境下にあり、時間や天気によって検査の撮像環境が変わります。 【検査設定と検査結果】 上の画像を含む24枚を教師画像に設定し、全体にアノテーションし、判定は可能でした。 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。 ルールベースの従来型画像検査ソフトよりAI（ディープラーニング）の画像検査ソフトは明るさや撮像環境に違いがあっても検査ができることが強みです。様々な業界、様々な工程で検査ソフトはお役に立ちます。 【検査ソフト】 使用ソフト：DeepSky

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いただいた写真では撮影環境的に検査が難しく、簡易検査としては判定できましたが、光沢のあるワークの場合は特に照明とカメラ、レンズの設置など吟味する必要があります。 【検査設定と検査結果】 画像を9枚送付いただいてうち６枚を教師画像用としました。 ６枚の画像を画像分割ソフトでそれぞれ 60 分割し、傷がある部分 23 枚を教師画像として 学習させました。 別の３枚をテスト用とし、こちらも 60 分割してから検査しました。 凹みも検出可能かトライしてみましたが検出できませんでした。 目で見て分かりにくい部分は学習が上手くできないことが理由として考えられ撮像環境次第で不良検出は出来ると思います。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky

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簡易検証後に引き続き検討していた事例です。 画像検査では撮影環境がとても重要になります。不良を的確に撮像することができれば、かなりの確率で検査は可能です。カメラとレンズと照明など運用することが可能な範囲で検査環境を整える必要があります。 【検査設定と検査結果】 検討を続けていたところバックライトを使用した場合に噛み込み（不良）を鮮明に捉えることができ、検出率の向上が見込めましたのでよいご報告ができました。 今回使用したものは数千円台のトレス台ですので面光源であれば検査用の照明でなくとも十分な効果が得られると思います。 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。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky

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以前よりお付き合いのある、産業機器メーカーさまはリリース当初より「DeepSky」について積極的にお問合せをいただいています。 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。 【検査設定と検査結果】 42 枚の画像のうち 21 枚を教師画像として学習させました。 教師画像 21 と未学習画像 21 枚の計 42 枚を検査しました。 結果は、未学習の 1 枚だけ検出することができず、その他は検出することができました。ぶれている画像も印字が薄いものも基本的に判定ができました。撮像した画像をもっと安定させることができれば精度が上がることが考えられます。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky

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自動車部品などのタイヤの種類を判定する簡易無料評価を承りました。 今回は写真を送付いただいてのトライでしたが実際のサンプルを送付いただくことが一番信頼できる内容を提出できます。その場合、良品と、検出したい不良のあるワークをいくつか送付いただく必要があります。詳細はお問い合わせください。 【検査設定と検査結果】 左の画像はアノテーション（覚えさせたい部分を囲う作業）です。右の画像はＯＫの画面表示です。タイヤの文字をDeepSkyで判定しています。 画像やＣＳＶで記録する機能も搭載していますので周辺システムとの連携も容易です。一品種あたり登録可能な検出対象の種類は1～1000種類（ここでの種類とは「ネジ」「乾燥剤」「トマト」など、アノーテーションする際に使用する分類名のことをいいます。100種類を超えて検出対象の種類を増やした場合、検出率が下がることがあります。） 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky

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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。

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医療カプセルを製造されているお客様から直接依頼があり簡易検証をしておりましたが弊社ではFA機械の販売はしていないためお客様のお取引のある制御機器のメーカーに仲介いただいて検証をすすめることになりました。 当社は、静岡県浜松市に位置し、自動車産業を中心に数多くの産業機械メーカーを顧客としています、売り切りで組み込みやすい検査ソフトを開発しており、産業機械やシステムのメーカー様からも数多くリピートいただいています。 【検査設定と検査結果】 頂いた画像を処理した結果、１枚目の画像は正常に検出できました。 ２枚目の画像は誤検出1、非検出1でした。再学習を行ったところ正常に検出できるようになりました。 検証後は弊社でデモを行い検査環境や操作方法などをご説明させていただく事やデモ機をお貸出しし、実際に設定方法や検査精度をお確かめいただく事になります。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky

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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

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ゴムホースのペイント忘れポカヨケ治具を検討されているメーカーからご連絡がありました。Φ20ぐらいの黒いゴムホース端面に識別ペイント（白黄赤緑色）があるときはOK表示　識別ペイントがない時はNG表示できないか車体部品の検査です。 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こともできます。 【検査設定と検査結果】 検査画面内に青いマークが 1 個あると判定することはできます。 赤の場合は「赤」の Count が１になりますし、白と緑が 1 個ずつあってもそれぞれカウントします。マークがない状態を「なし」として学習させているので、上の画像では「無し」が 1 個ある、 と判定しています。 この段階ではただ何が何個あるかを数えているだけなので、「無し」が 1 個以上あった場合 不合格にするような設定を行って判定をします。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky

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サンプル画像を送付いただいた無料の簡易検証です。 以前よりお取引のある産業用制御機器メーカー様からです。 画像検査では撮像環境はとても大事なポイントになります。今回も撮影画像によって精度が変わってくる検査でした。 【検査設定と検査結果】 頂いた画像のままでは良い結果を得られなかったので、判定対象部分のみを切り出し検証 を行いました。その結果、今回検証した画像の場合では紙管の判定に対して視野を適切に設定できれば判定が可能でした。 OK 画像の枚数が少なかったため、左右反転した画像を作成して検証に使用しました。 OK 画像 10 枚と NG 画像 10 枚の合計 20 枚を使用して学習を行いました。 判定の検証には学習に使用していない OK 画像を 2 枚、NG 画像を 2 枚、合計 4 枚使用し ました。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky

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商社からのお問合せでハイシリコン材の粒子の「径」を測定します。いただいた画像での検証になり、電子顕微鏡からの画像で検査したいご要望です。 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。 【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カ所の径を0.11秒で判定することができました。 今回は出来るかどうかの簡易的なご報告だったため、実際の運用では検査物の位置決めなどが必要になります。HPからダウンロードできる「60日間の検査ソフトのお試しサービス」をご案内しています。 尚、EasyInspectorではJPG/PNG/BMP画像で検査が可能になります。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector310 検査個所数：1ヶ所 現行『EasyInspector2』MS(MeaSure)パッケージ【位置・幅測定】【角度測定】で検査できます。

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自動車用パーツメーカーからサンプル画像が届きました。寸法が公差内であるかを無料の簡易検証でご報告します。 検査工程では安定した検査精度の追及とコストダウンなどを目的に自動化がすすめられています。 【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カ所の寸法の公差を確認できました（左設定画面）検査タクト0.62秒です。検査枠001 と 002 で穴と平面部のエッジを測定しています（右検出画面） 002 から 001 の X 座標の値の差をソフト上で求めることができ、寸法を mm に変換することが可能です。 無料サンプル評価では、まず頂いたサンプルまたは画像を使用して簡易検証を行い、検証結果を報告いたします。 簡易検証ではご要望の検出/判定が可能か社内の機器で評価します。簡易検証で検出や判定できた場合、実際の運用を想定したテスト（実現性検証）を行い、処理時間や判定精度などの評価を行うことをお勧めしています。実現性検証を行う場合、弊社で引き続き行う(有償)か、弊社貸出機を使って御社で検証されるかお選び頂けます。

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今回は受託分析会社よりお問合せです。ワークサイズ：約 100mm×100mm シールサイズ：約 10mm（幅）の模型を作成し簡易検証をしました。弊社にお問合せいただく案件ではコンプライアンスやセキュリティの関係でサンプル品やサンプル画像を送付できない場合も多数あります。 【検査設定と検査結果】 EasyInpectorの「寸法角度検査」を用いお送り頂いた資料を参考に、弊社でシールを貼って公差を測定致しました。 今回は各シールの1箇所ずつのみを測定していますが、実際は4点の座標を同時に測定することも可能です。500万画素カメラ（2592×1944）で視野を横180mmにし、100mm×100mmの金属板を撮像しています。シールは幅10mmを2枚貼って測定しています撮像時に多少の揺らぎがあり3、4pixelの誤差は出てきますが、公差の0.5～0.7mmの精度での検出は計算上可能です。カメラ解像度を上げることでより精度が上がります。

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すでに導入済みの金属加工のメーカー様からのお問合せです、様々な事業展開をされており、今回はＬＥＤ照明の検査を簡易検証します。 無料サンプル評価では、まず頂いたサンプルまたは画像を使用して簡易検証を行い、検証結果を報告いたします。 簡易検証ではご要望の検出/判定が可能か社内の機器で評価します。簡易検証で検出や判定できた場合、実際の運用を想定したテスト（実現性検証）を行い、処理時間や判定精度などの評価を行うことをお勧めしています。実現性検証を行う場合、弊社で引き続き行う(有償)か、弊社貸出機を使って御社で検証されるかお選び頂けます。 【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48カ所のLEDの合否は可能でした。今回撮像ははっきりと光のエッジをとらえることが難しかったので露光を落とすか絞りを絞るかしてなるべく粒々が分離するように写し、あとは色判定許容範囲を厳しくしながら検査を繰り返してうまく拾える値を探し出すしかないです。参考に設定値などまとめてご報告しますが、こちらとそちらでは環境が異なるので同じ値にしても同じ結果が出るとは限りません。

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スポーツ用品メーカー様は以前から海外でも弊社の検査ソフトを運用いただいています。 今回は「ラベル印字の数字の合致」「擦れ検出」「取扱説明書有無検査」などの設定方法についてのご質問です。 弊社ではマレーシアと中国に代理店があり、海外事業所で使用するための検査ソフトも販売しています。 当社の検査ソフトでは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、様々な業界で製品管理にお役立ていただいています。 【検査設定や検査結果】 EasyInspectorの「マスター画像との比較」機能を使用することにより16カ所のラベルに記載されているコードや印字の検査が0.28秒で可能でした。 画像検査では撮像環境が一番重要と言えます、検査時の画面が暗くなる原因として、確認して頂きたいことは・検査対象の近くに、蛍光灯があるかどうか。（外部の影響の中で、一番多い利用がこれです。）・動く機械があるかどうか。（電磁気を使うモータ（ACサーボモータなど）がありますと、ノイズが発生することがあります。）・100Vスイッチがあるかどうか（電磁ノイズが発生することがあります。）

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総合加工メーカー様からサンプルが送付されました。 「DC14.4V通電時の明るさをOK」と「DC9.0Vの明るさをNG」と設定して、その差異が判定出来るかの簡易検証です。１度で複数を検査し、そのうち１LEDでも暗い場合をＮＧと判断したいとご依頼がありました。 【検査設定と検査結果】 DC14.4VとDC9.0Vで通電し、明るさの差異の検証を行いましたので結果をご報告致しました。 EasyInspectorの色比較検査機能の「指定色の有無検査」を使用することで検査は可能でした。レンズ絞りと露光時間を調整して撮像をし、差異が分かりやす環境で検査を行いました。基板全体を視野範囲にし、検査枠をそれぞれのLED（30個）に設置することで同時検査が可能で、どこのLEDがNGになっているか出力できます。今回は基板全体を視野範囲とし、1つのLEDを印加して検証しました。 画像の左がピンク色の検査枠です。右の画像は緑色が指定色を検出しているpixelで青い色が合格の検査枠が表示されています。

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当社は自動車部品などの製造業の盛ん静岡県浜松市にあります。多様な産業用機械、制御機器メーカー、ユーザー様が主なお客様です。1000例以上の提供、サポートしてきた実績もあり、売り切りで組み込みやすい検査ソフトを開発しています。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「指定色の有無検査機能」機能を使用することにより1カ所の検査を行いました。枠は円環（オプション）を使用していますが、ワーク全体を囲ってしまい 黒い背景部分とつなぎ目部分をマスク機能で検査対象外にすることで通常枠でも検査可能と思います。左画像のマスク機能では検査しない部分を「非検知ピクセル設定」しているためタクトの短縮や誤検出をなくすことができます、利便性の高い機能です。右の画像は検出結果です。 【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。

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「蓋上に白色の＋マークがあるため、それの位置によって向きに間違いがないかを判別したい」とのお問合せを蓄電池メーカー様よりいただきました。手でタブレット・カメラを持ちながら写真を撮影する感覚の要望もありました。 【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部品の向きを判定できました。簡易検証のご報告しました。検査枠を複数個所（今回は６か所：内 2 か所 NG 個所）に設置をしました。指定色として「白色」を設定し検査枠内に指定色がどの程度検出されるかで 検査判定を行います。EasyInspectorを使用する場合カメラの固定は必須になります。タブレットでの撮影も可能ですが、固定する必要があります。 【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。

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