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株式会社スカイロジック

設立2001年5月
資本金500万
従業員数8名
住所静岡県浜松市中央区東三方町23-5 アートテクノ会館3F
電話053-414-6209
  • 特設サイト
  • 公式サイト
最終更新日:2025/07/09
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【AI画像検査事例】鍼包装の外観検査

鍼の包装後の製品の「ダブリ」「ナナメ」「縦ズレ」をそれぞれ識別します!

ラベル機器メーカーでは鍼の包装もされており、きちんと包装されているか、外観検査を自動化したいとお問合せがありました。包装後の製品の「ダブリ」「ナナメ」「縦ズレ」をそれぞれ識別できるか無料評価します。 【検査設定と検査結果】 送って頂いたサンプル品で学習を行ったところ、良品、ダブリ、ナナメ、縦ズレをそれぞれ識別することが可能でした。検査のためにはシートが画角に対してなるべく平行になるように搬送する必要があります。10個を一度の撮影+検査で判定するように視野設定してます。 左の画像は画面の中に「良品が10個」と設定し検出できている表示です。 右の画像は画面の中に「良品を9個・ダブりを1個」検出してNGと判定しています。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト:DeepSky学習版 視野範囲:約78 x 62mm 検査対象の最小サイズ:2mm 検査個所数:1ヶ所(画面の中に10個良品があれば合格) カメラ解像度:130万画素 レンズ焦点距離:25mm レンズと製品との距離:約485mm 照明:室内蛍光灯

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【AI画像検査事例】チップソーのカケとスキ検査

AI画像検査ソフトでチップソーのカケとスキを検出し判別します!

チップソーを製造している金属部品メーカーでの外観検査です。寸法角度検査についてのお問合せでしたが、お話を伺うとカケやスキの検出がご要望でした。 【検査設定と検査結果】 ひとまず大きめのカケとスキを検証してみまして、問題無く検出ができそうでした。DeepSky(弊社のAI検査ソフト)で検出が可能なものであれば動画の様に自動的に連続で検査を行って、NGが出たら止めて知らせるなどの制御ができます。ご他来社され鋸の回転は手動で動かす形で視野範囲内に異常箇所が入った時にNGを出すようなデモンストレーションを行いました。 【使用したソフト】 使用ソフト:DeepSky 検査個所数:1ヶ所 画面全体

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【AI画像検査事例】プレス・アッセンブリ品の不良

バルブパーツからプレス・アッセンブリ品の不良を検出します!

バルブパーツをグローバルに展開しているメーカーでも弊社の検査ソフトをご検討いただいています。 様々な業界の専門的で緻密な製品に弊社ソフトはご活用いただいています。 【検査設定と検査結果】 パラメーター生成のために検出させたい部分を矩形で囲む作業をアノテーションといいます。それぞれ、右画像の Label 名で登録し、一つでも不良があれば不合格となるように設定しています。 要求されるソリューションのレベルが高い製品であればあるほど高率がよくなる検査の自動化で安定的な生産をご検討いただきたいです。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト:DeepSky学習版 視野範囲:約78 x 62mm 検査対象の最小サイズ:2mm 検査個所数:1ヶ所 画面全体から不良を見つける 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:約150mm 照明:リング照明 照明と検査品の距離:約100mm上部

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【AI画像検査事例】部品の判別

AI画像検査ソフトでワッシャーやネジなどの部品を判定します!

様々な業界で使用されているワッシャーやネジ類似品も多く判別が手間になっていることもよくある事のようです。今回はワッシャーやネジを見分けるといった内容のお問合せでした。 よくある事例ですのでイメージを持ちやすくするために弊社でも動画を作成しています。参考までにご覧ください。 「同時に2種類の部品の付け忘れを発見してコンベアを止める」https://skylogiq.co.jp/DIY_HowTo/368 【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ました。 今回の検証では 6 種類の部品に絞って判別の可否を検討しました。誤検出や非検出は対象物が画像上に現れるパターンに対して教師データが足りないために発 生したものと考えられ、単純に教師データのパターンを増やしていけば検出精度は向上する ものと予想できます。 ただし最終的に誤検出や非検出がどの程度の発生率に落ち着くのかは、実際に学習を行って みないと判断ができません。

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【AI画像検査事例】金属部品の判別

AI画像検査ソフトで切断機器のパーツの不良を判定します!

工業用刃物メーカーではあらゆる対象物の切断に高品質・高精密・機能性を重視した生産を行っており、製品の品質管理を追求されています。 今回は切断機器のパーツの不良を判定する検証です。現状の検査方法は、目視と治具を使用して行われておりますが繁忙期 になるとおろそかになる傾向があり、クレームとなってしまう事故があったようでお困りでした。 多品種のワークのよくある事例ですのでイメージを持ちやすくするために弊社でも動画を作成しています。参考までにご覧ください。 「同時に2種類の部品の付け忘れを発見してコンベアを止める」https://skylogiq.co.jp/DIY_HowTo/368 【検査設定と検査結果】 不良部分を検出することは可能でした。しかしワークが多品種であったためサイズごとに適切な視野範囲の設定が必要になります。真上から不良が撮影できないものもありましたので穴を斜めから撮像する必要もあり位置決めや環境の条件が厳しくなる予想ができ報告しています。 【使用したソフト】 使用ソフト:DeepSky

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【AI画像検査事例】ワッシャーの判別

AI画像検査ソフトで部品(ワッシャー)の変色を見分ける検査を行います!

部品(ワッシャー)の変色を見分ける無料評価の依頼です。 微細な電子部品から大型の耐火ガラスなどを製造するメーカーさまよりお問い合わせがありました。今後の展開を期待しつつ入口としての簡易検証ではワッシャーを判別するテストを行いました。 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】 通常のワッシャーを OK、黒色で一部を塗られているワッシャーを NG としてラベルを付 けました。 位置を変えた画像でひとまず 6 枚をアノテーションしました。正しく検出されています。 OK がいくつあれば合格 / NG があったら不合格といった設定が可能です。 その他詳細設定で認識点数やエリア判定も可能です。

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【AI画像検査事例】部品のカウント

カウントしたい部品をラベル付けして、合否設定して判定します!

部品の計数のお問い合わせは弊社に数多く寄せられます。近頃ではDeepSkyの上位ソフトとしてコンベア計数のソフトを開発しました。検査しながらカウントしていく、1000個カウントしたい場合には990でコンベアをランプ点灯させ作業員が1列に並べ、1000で、もう一度コンベアを止めると言ったご提案ができました。 こちらのお問い合わせでは作業台の上で静止した状況で正しいワークを23カウントするテストを試みました。 【検査設定と検査結果】 左の画像の設定ではカウントしたい部品を「ワーク」、その他の混合された部品は「対象外」とラベル付けしまし た。 上記画像の様に設定した場合、カウントしたい部品(ワーク)が 20 個あれば合格になる設定です。 右側の「Rs」は、検出させる認識点数を個別に設定しています。右の画像は検出画面の表示です。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト:DeepSky 視野範囲:280x 200mm 検査対象の最小サイズ:2mm 検査個所数:8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330mm 照明:室内蛍光灯

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【AI画像検査事例】エンジン内ウォーターポンプの不良検出(2)

エンジン内ウォーターポンプの打痕・圧痕・切子詰まりを検出します!

ダイカストなどの金属製品は光を反射する場合が多く今まで検査が難しいとされていた事もありました。 弊社で2020年リリースした弊社検査ソフトDeepSkyではこういったダイカスト製品など反射することの多い金属製品でも簡単な設定で運用いただけるようになっています。 【検査設定と検査結果】 DeepSkyの検査機能を使用することにより打痕・圧痕・切子詰まりを0.35秒で判定できました。左の画像は良品にあるべき穴です、右の画像では良品の「穴」と同じ色(白色)で撮影されていますがきちんと不良認識できています。 枠上部の数字はAIの自信度数(認識点数)です。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト:DeepSky 学習版 視野範囲:約56 x 42mm 検査対象の最小サイズ:20mm 検査個所数:全体1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:約150mm 照明:懐中電灯 (切子詰まり:加工穴にスポットライトで照射)

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【AI画像検査事例】エンジン内ウォーターポンプの不良検出

精密なダイカスト製品の「打痕・圧痕・切子詰まり・大穴巣」を検出します!

様々な分野、業界で弊社の画像検査ソフトはご検討いただいています。AI(ディープラーニング)と画像検査との組み合わせはソリューションレベルの高い分野でもお役に立ちます。DeepSkyで効率の良い検査をお勧めします。 【検査設定と検査結果】 お送り頂いたサンプル品にて検証した結果「打痕・圧痕・切子詰まり・大穴巣」の検出及び合否の判定は可能でした。 今回は DeepSky という、いわゆる AI(Deep Leaning)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、認識ができます。 実際の運用では様々なパターン(サイズ・特徴)の傷が想定されますので、教師画像を増やす必要があります。

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【AI画像検査事例】アルミニウムのブツとユジワの検出

AI画像検査ソフトでアルミニウムの「ブツ」「ユジワ」を検出します!

展示会でスカイロジックのブースでご案内させていただいたアルミニウム加工メーカー様からのサンプルをお預かりし簡易評価しました。ワークの「ブツ」「ユジワ」の検出を試みます。 【検査設定と検査結果】 ただ、1面のみの検査ではあらゆる面の検査はできませんので検査品を動かしつつ(照明の当たる位置を変えつつ)、検査を行う方法をご提案させて頂きました。ロータリーテーブルに治具を取り付け検査しました。今回、不良を映し出す工夫として直線蛍光灯を3本使用しました。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト:DeepSky 視野範囲:約220x 175mm 検査対象の最小サイズ:2mm 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:12mm レンズと製品との距離:約400mm 照明:直線蛍光灯3本 照明と検査品の距離:1 本は斜め方向(おおよそ 30°位)より照らし、検査品の斜面に 光が当たるように設定しました。

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【AI画像検査事例】板金部品の欠陥検出

AI画像検査ソフトで板金部品の欠陥部分を検出します!

輸送用機械器具及び建設機械の板金部品のメーカー様のDeepSkyを導入後のサポートです。 様々な部品や不良にご利用いただけるDeepSky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。 今回は学習がうまくいかないといったご相談です。 【検査設定と検査結果】 うまくいかない品種の情報を送付いただき、アノテーションの「OK」のラベルを削除しました。アノテーションの枠も欠陥部分のみにだけかかるサイズで設置し、不良部分に対して「NG」と「NG割れ」の2種類のラベルをつけて学習をさせてみました。アノテーションの枠が大きめなので、学習させるときに「“不良”を見ているというより、“左のだいたいこの位置にNGのものがある”とAIが認識していたのではないかと推察します、今度は右側にもNGが出てきた」と混乱しているのでは…と感じました。 アノテーション枠の大きさも教師画像の不良の位置などは精度の大きなポイントとなる部分です。 【使用したソフト】 使用ソフト:DeepSky

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【AI画像検査事例】外周部分の割れ

AI検査ソフトで特殊鋼具の外周部分のワレを検査します!

自動車部品などの特殊鋼具のメーカーからのお問合せです。 カシメ部分の割れについて簡易検証することとなりました。 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。 画像検査で安定的で生産効率の良い検査をご提案します。 【検査設定と検査結果】 外周部分のワレは、上側からの撮像では捉えることができず、また横からの撮像では形状の凹凸の影を誤検出してしまうため検査は困難と判断致しました。 検証した範囲では、斜めの面は上から撮像すると影になってしまい、ワレ自体を捉えることができません。 側面からの検出も安定しないためこの斜めの面に関しては検査が困難です。上側から捉えられる上面のワレに関しては検出可能でした。また、ダレの有無も上側からの撮像で可能でした。 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。

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【AI画像検査事例】ワッシャーの判別

AI画像検査ソフトでサイズ違いやスプリングワッシャーもワッシャーとして判定します!

ワッシャーを見分けることができるのか、1 枚の画像で M5 ワッシャーを 1 個だけアノーテーションし、その 1 枚だけで 100 ステップ学習を実行する実験です。 左の画像はアノテーション(見つけるものを覚えさせるための囲う作業) 右の画像は真ん中がM5ワッシャーで左右にサイズの異なるワッシャーを置いて検証してみました。 【検査設定と検査結果】 画面内どこに配置してもワッシャーをみつけることができました。 複数個配置して多少光り方が変わってもみつけ、向きが関係なく、変化の少ない物なら少ない学習で判別できています。サイズ違いやスプリングワッシャーもワッシャーとして認識しました。ナット(多少の形状違い)もワッシャーと判別。フリスク、クリップ、在庫にあったローラーはワッシャーではないと判別しました。大きすぎるものはワッシャーではないらしいが小さいものはワッシャーと判別。間にM5を入れるとワッシャーはM5だけを見つけた1個しか教えていないのにちゃんと比較をしていることが分かりました。

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【AI画像検査事例】ワッシャーの表裏

AI画像検査ソフトでワッシャーの表裏を判別します!

自動車用高性能部品や精密加工品メーカー様からのご依頼でワッシャーの表裏を判別しました。 弊社にもワッシャーは数種在庫がありましたのでお客様送付のサンプルではなく、こちらで準備した模型で判定し簡易検査のご報告をしています。 【検査設定と検査結果】 弊社にあるワッシャーで確認してみたところダレ有りと無しを別の物として認識することは可能でしたので、恐らくお問い合わせの検査も可能と考えております。画像では弊社のDeepSkyというソフトを使用し、ダレがある側を「オモテ」、平らな側を「ウラ」として学習させ、判定を行っております。より詳細な検証を行うにあたり、一般的には2つ方法があります。 (1)お客様側で検査可能な画像をご用意頂く方法検査物とカメラのレンズ先端までの距離を固定して、良品/不良品を真上から撮像した画像をご用意頂ければ弊社にて検査可否を検討させて頂きます。 (2)貸し出し機を使用してお客様側で検証を行って頂く方法弊社の貸し出し機器を使用してお客様側で直接検査可否の検討を行って頂くことも可能です。機器の貸出し状況によっては順番をお待ち頂く場合があります。

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【AI画像検査事例】金属部品のワレの検出

AI画像検査ソフトで金属部品のワレを検出します!

自動車部品などの高品質な鋳造・機械加工、塑性加工、音響製品の製造・販売し国内外に納品している以前からお取引のあるメーカー様から簡易検証のご依頼です。今回は部品の割れについてです、いただいた画像を用いトライしました。 「ワレ小」についてはサンプル数がある程度確保できているため、検出できなかったものについて理由を予想することができました。 「ワレ大」、「腕部ワレ」に関してはサンプル数が少ないためか今回の検証では十分な結果を 得ることができませんでした。 報告書では「ワレ小」の画像を中心に掲載し、その他の不良については参考画像として掲載 しています。 今回の検証で実際に検出できたワレよりも、小さい・細い・短い・薄い・暗いなどの判別し にくい要素があるものは検出できていません。 「小さい・細い・短い」に関しては視野全体に対してサイズが過少なために検出できていない可能性が高く、視野を分割することで今の解像度のままでも検出できる可能性がありま す。 「薄い・暗い」などは撮像方法の検討が必要かも知れません。またワレの深さが浅いなど根 本的に写りにくい種類の不良がある場合は検出の難易度が高いです。

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【AI画像検査事例】基板の半田ボールの検出

AI画像検査ソフトで基板上の半田ボールを検出し、判定します!

今までEasyInspectorを使用した基板の検査事例をいくつも投稿してきましたが、基板全体のどこかに半田ボールを見つければ「NG」といった検査にはDeepSkyがお勧めです。 DeepSkyは画面全体のどこかに1つでも発見したら不良判定といった検査が得意です。 【検査設定と検査結果】 「DeepSky」の検査機能を使用することにより全体から半田ボールを見つけることができ、1画面の検査を0.39秒で判定できました。画面全体にワークを映し、NGの半田ボールを見つけたい不良として「枠を囲う作業」をアノテーションといいます。アノテーションがうまくいくと良好に判定するパラメーターを設定できます。 今までの検査ソフトより「簡単に設定」ができることを「体感」いただけるように、AIを使用したソフトDeepSkyを弊社ホームページにてWEB上でお試しできます。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト:DeepSky 視野範囲:40x 30mm 検査対象の最小サイズ:1mm 検査個所数:1ヶ所 全体 カメラ解像度:130万画素 レンズ焦点距離:25mm レンズと製品との距離:約200mm

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【AI画像検査ソフト】カバー部品の傷や打痕を判定

カバー部品の擦り傷や糸傷、打痕などのNGを検出できるかどうかの検査を行います!

以前からお取引のある充放電機器メーカーさまからの依頼で、見つけたい不良「キズ」や「スレ」がはっきり映し出せるかどうかが画像検査では重要なポイントになります。 【検査設定と検査結果】 頂いた画像をそれぞれ60度ずつ回転させて全部で36枚教師画像として学習を行いました。今ある画像を処理した限りでは見難かった擦り傷も再送いただいた照明を使用した画像では良好に検出できました。 サンプル品をお預かりしての検証ができない場合、画像検査では検出したい不良が撮影できないと判定ができません。照明などを駆使して不良を撮影できた画像を送ってもらい、評価させていただきます。 やはり無料評価では特定の不良サンプル画像で検出を行ったということや弊社の撮像環境であることなどから、ユーザーさま自身「デモ機お試しサービス」で実際に体感いただきたいとご案内する流れが多いです。 【使用したソフト】 使用ソフト:DeepSky学習版 検査個所数:1ヶ所(画面全体からキズやスレを見つける)

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【AI画像検査事例】ハーネスの結束不良を判定

結束バンドからハーネスがもれてしまう不良をAI画像検査ソフトで検出します!

電子部品や電子機器のメーカーからのご連絡で複数のハーネスを配線した後 結束する工程で結束バンドからハーネスがもれてしまう事故がありお困りでした。 先行して画像をいただいて結束バンドの個数をカウントすることで恐らく検査可能と案内しその後、実際にサンプルをお預かりし検証しました。 【検査設定と検査結果】 簡易検証では良好に判定はできました。運用については打ち合わせで条件を伺いながら考慮して詳細を詰めていきます。 昨今の社会状況からほとんどの場合WEB会議ですが、直接ご来社いただくことも可能です。近隣のメーカーではサンプルも持参いただくことも多く、静岡県浜松市は製造業が盛んな土地柄もあり様々な産業機械メーカーや制御機器メーカーまたはエンドユーザーへの提供、サポート実績があります。今まで諦めていた検査でもお問合せ受け付けています。 【使用したソフト】 使用ソフト:DeepSky学習版 検査個所数:1ヶ所

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【AI画像検査事例】圧着端子の不良検査

コネクタの付いたハーネスケーブルの圧着有無判断、色付線の色順判断、基板の4カ所のネジ締め確認判断の判定をします!

自動制御の専門商社よりお問合せです。コネクタの付いたハーネスケーブルの圧着有無判断、8本くらい束ねた色付線の色順判断 基板の4カ所のネジ締め確認判断の判定です。ケーブルは複数の型式があるようで、今回はDeepSkyとEasyInspector両方の得意分野を活用した評価をすることになりました。 【検査設定と検査結果】 挿入間違いの検査と圧着端子の不良検査2つの検査項目が異なるためそれぞれ別のソフトで検証致しました。 ケーブルの挿入間違いについてはEasyInspectorの指定色の有無検査、 対して圧着端子の不良検査はDeepSkyというソフトにて検証致しました。 それぞれのソフトに得意/不得意があります。 →EasyInspectorは無限パターンあるような状態の検査が困難。 →DeepSkyは順番や複数色ある中の1つだけ異なっているという判断が苦手。 左画像はDeepSkyの検出枠、右画像はEasyInspectorの検出結果です。

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【AI画像検査事例】コネクターの黒点、キズ、ショート検査

AI画像検査ソフトでコネクターの黒点、キズ、ショート検査を行います!

高性能精密プラスチック金型・プレス金型設計等の製造メーカーでは目視検査を自動化するためにホームページよりお問合せがありました。 当社ホームページではEasyInspectorの60日無料お試しソフトのダウンロードとDeepSkyのWEBお試しができます。ぜひご確認ください。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorを使用した場合の結果と、DeepSkyを使用した場合の結果を両方の結果を提出しました。 今回は工程がパッド吸着でバラツキがあることや、部品上のどこに不良が出てくるか分からないことなどを考慮すると、DeepSkyの方が向いている可能性が高いです。 DeepSkyのWEBお試し版では教えたものを見つける事しかお試し頂けません。OK/NGの判定も検証をご希望ということであれば製品版を無料でお貸し出し致します。 【使用したソフト】 使用ソフト:EasyInspector DeepSky学習版 検査個所数:1ヶ所 画面全体から不良を見つける

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【AI画像検査事例】基板コンデンサの極性の判定

AI画像検査ソフトで基板コンデンサの極性検査を行います!

近年の労働人口の減少は社会問題になっておりそのような中で品質を維持するためFA業界の検査へのAIの必要性は高まっています。音響機器メーカーでも弊社の画像検査ソフトをご検討いただいています。今回は基板コンデンサの極性検査の評価依頼です。 【検査設定と検査結果】 NG評価用の画像3枚を加えた合計23枚の画像で、教師データはOK5枚、NG5枚、評価用1枚の合計11枚としました。コンデンサの極性マーカーのみアノテーションし、12000step学習を実行し判定が可能でした。 DeepSkyは基本的に検出・判定に必要な機能だけ持たせており、お客様ごとの運用上で必要となるような機能については外部のアプリケーションを開発する方針をとらせて頂いております。 【使用したソフト】 使用ソフト:DeepSky学習版 検査個所数:8ヶ所

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【AI画像検査事例】篏合隙間・外形不良検査

AI画像検査ソフトで製品画像から篏合隙間・外形不良を検出し判定します!

電子部品メーカーからのお問合せです。昨今コンプライアンスやセキュリティーの観点からサンプル送付が難しい事業所が増えています。 DeepSkyは不良箇所を学習させる方法で設定を作成していきます。そのため、検査内容にもよりますがサンプル送付が難しい場合、良品画像と不良画像データを20~30枚程度ご用意して頂く必要があります。 まずは、どのような検査内容か把握する必要があり、OKとNGの画像を数枚程度お送りいただくことからのスタートとなることが多いです。 【検査設定と検査結果】 送り頂きました画像にて検証を行った結果、良品と不良品の識別は可能でした。 画像が 8bit のモノクロ画像でしたので 24bit に変換してから検証を行いました。 今回の検証は 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。 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。 良品と不良品をそれぞれ異なるラベルで学習させ、識別できるように学習させました。

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【AI画像検査事例】ツメの実装を判定

AI画像検査ソフトで機器のツメの良し悪しを検出し判定しています!

FA制御機器メーカーからのお問合せです。 外観検査は単純作業と見られがちですが「OK」「NG」を判断するスキルが必要で、だれもが安定して行える作業ではない場合があります。体調や作業時間が長くなると疲れなども検査結果が不安定になる原因の一つと言える、弊社でも熟練工の技術のように検査判断を可能とする微細キズや汚れなども判定できるよう検査ソフトを開発しています。 【検査設定と検査結果】 機器のツメ実装を良好に判定しています。 Windowsソフトを操作する要領で画像データ収集→学習→判定の設定が可能になっています。売り切りで組み込みやすい検査ソフトです。「DeepSky」はWEB上でのお試しサービスがあります、今まであきらめていたような検査事例であっても、当社ホームページを確認してください。 【使用したソフト】 使用ソフト:DeepSky

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【AI画像検査事例】はんだ量の過少・過多

AI画像検査ソフトではんだの過少と過多を良好に判定しています。

以前よりおとりひきのあるFA制御機器メーカーからのお問合せで、はんだの量の判定です。 AI(ディープラーニング)と画像検査との組み合わせはソリューションレベルの高い分野でもお役に立ちます。弊社の画像検査ソフトDeepSkyで効率の良い検査をご検討ください。 【検査設定と検査結果】 画像で確認できるように、はんだの過少と過多を良好に判定しています。 検査ソフト「DeepSky」では判定したい部分を囲い、学習させる簡単な設定方法検査ができるようになります。 AIによる画像判定技術の向上により目視検査を自動化する動きが活発になっています。AI画像検査を成功に導くためには欠陥の特徴を明確にすることが重要になります。照明やカメラ環境についても弊社にお問合せください。 【使用したソフト】 使用ソフト:DeepSky

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【AI画像検査事例】はんだの検証

AI画像検査ソフトではんだの良し悪しを検出し判定します!

以前よりお取引のあるFA制御機器メーカーからのお問合せで、はんだの判定です。 AI(ディープラーニング)と画像検査との組み合わせはソリューションレベルの高い分野でもお役に立ちます。弊社の画像検査ソフトDeepSkyで効率の良い検査ができます。 【検査設定と検査結果】 画像で確認できるように、はんだを良好に判定しています。数字はAIの自信度数%(認識点数)です。 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。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。AI画像検査を成功に導くためには欠陥の特徴を明確にすることが重要になります。照明やカメラ環境についても弊社にお問合せください。 【使用したソフト】 使用ソフト:DeepSky

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【AI画像検査事例】部品の計数の判定

AI画像検査ソフトで細かい部品の計数の判定をします

プラスチック部品メーカーでは細かい製品の出荷での計数が負担となっています。 重量検査では誤差が発生してお困りでした。細かい部品の計数を簡易検証していきます。 DeepSkyではコンベア上のカウント対応の上位ソフトをご利用いただくことが出来ます。様々な運用方法でカウントできる仕様になっています。 【検査設定と検査結果】 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。 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。検査タクトはEasyInpectorの方が短いです。しかしトレイに入れないワークの計数は判定が難しいため、今回はDeepSkyで検証することと致しました。左画像がアノテーション、右の画像は検出枠です。重なっていないピッタリと重なっているワークは誤判定がありますが、それ以外は良好に判定ができました。 【使用したソフト】 使用ソフト:DeepSky 計数に特化したアプリケーション『cazoetell』でも行えます。

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【AI画像検査事例】自動車部品の文字読み取り

AI画像検査ソフトで製品の型式や製造日などの印字を読取します。

自動車部品や付属品のメーカー様からのお問合せです。 納品する製品に型式や製造日などを印字明記されることは様々な業界で共通する事柄だと思います。弊社のソフトでは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。製品番号にどの部品が不随しているかといった記録を残すことができ様々な業界でご活用いただいています。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「OCRPro」機能を使用することにより26カ所の文字の読み取りができました。読み取りのタクトとしては1.87秒を要しました。文字についてはOCR機能またはOCR Pro機能を、マークやロゴについてはマスター画像との比較検査を使いう事で検出は可能でした。画像は「マスター画像との比較」の設定でRBGと色合いの違いを示しています。記録方法としてはCSVで残すことも可能ですし、画像で残すこともできます。 図2の表のような情報がCSVに記録されます。

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【AI画像検査事例】自動車の内装識別

AI画像検査ソフトで自動車の内装識別を行います。

自動車などの内装はグレードに応じてカラーや装飾を選べる仕様になっています。配色の判定を以前よりお取引のある産業機械メーカー様からお問い合わせがありました。サンプル画像を送付いただき、簡易検証しました。 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】 45 枚の画像のうち 15 枚(各 5 枚)を教師画像として学習させました。 教師画像 15 枚と、未学習画像 30 枚の計 45 枚を検査しました。 結果は、45 枚全て正しく検出できました。 画像の内訳はシルバー11 枚、赤 19 枚、白 15 枚です 【使用したソフト】 使用ソフト:DeepSky

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【AI画像検査事例】射出成型部品の判定

一つのワークに4ヶ所の部品がきちんと取り付けられているかを判定します。

熱硬化性樹脂、熱可塑性樹脂の成形加工メーカーからのお問合せです。頂いた画像による検査です。 【検査設定と検査結果】 左の画像は検査したい部分を囲う作業(アノテーション)です。右の画像は検出枠です。 検証結果はNG 品を OK として誤判定されたものは有りませんでした、OK 品を NG として誤判定された画像は 2 枚ありました。 2021年9月からは教師画像の水増し機能が搭載されました。この便利機能を使用するとたまにしか出現しない不良の向きや角度、明るさの違う教師画像を増やした枚数の画像で学習ができ、精度が上がります。 【使用したソフト】 使用ソフト:DeepSky学習版 検査個所数:4ヶ所

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【AI画像検査事例】成型品表面検査

プラスチックやゴムの製品のメーカーの不良検出も弊社の画像検査ソフトを運用いただいています。

Windowsソフトを操作する要領で運用できることも、初めて画像検査を導入するエンドユーザーからの問い合わせが多いポイントです。要望の多い「コンベア上で同時に検査とカウント」「読取困難な刻印のOCR」など実際の運用時に役立つ関連ソフトも今年に入って開発しました。このほか幅広いシステム運用が可能になる「拡張コマンド」をオプションで追加することができます。 【検査設定と検査結果】 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」させることにより対象を検出できました。 また、実際の運用のイメージとして、例えば移動する製品を連続撮影して異常が見つかった時に・ランプを点灯させる・ブザーを鳴動させる・コンベアを止めるなどを行うことができます。

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【AI画像検査事例】樹脂成型品の穴位置の違いから類似異品を判定

樹脂成型品の8カ所の穴の有無や位置の違いを検出し、見た目の似通った類似品(異品)を検出します!

自動車部品などの樹脂成型部品は仕様違いにより穴の有無が変わったり、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。 【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8カ所の穴の有無や位置の違いを検出し、見た目の似通った類似品(異品)を1秒未満で判定することができました。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト:EasyInspector300 視野範囲:400 x 300mm 検査対象の最小サイズ:2mm 検査個所数:8ヶ所 カメラ解像度:130万画素(Basler acA1300-75gc) レンズ焦点距離:6mm レンズと製品との距離:300mm 照明:バックライト 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。

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【AI画像検査事例】プラスチックレンズのブツ検査

200×100mm角、オレンジレンズ(プラスチックレンズ)のキズ判定を行います!

200×100mm角 オレンジレンズ(プラスチックレンズ) キズ判定のお問合せです。 プラスチックレンズ キズ判定 プラスチック成型品打痕(凹み)判定 プラスチックレーザー印字判定 その他外観検査の要望があります。初期段階では無料の簡易検証となり、その後有償の検証をご案内する流れになります。 【検査設定と検査結果】 画像検査ソフトEasyInspectorを使用して傷ブツが検出できるか検証をいたしました。結果、検出自体は出来ましたが、傷の種類によってその他の部分に誤検出が発生してしまい、”不良の傷のみ”を検出することは出来ませんでした。弊社の製品で、AI(ディープラーニング)機能を使用したAI画像検査ソフト「DeepSky」ですと、AIが自動で設定パラメータを調整し、傷のみを対象物と認識することが可能です。そのため、照明によって変わりやすい映りの変化も影響しにくいためお勧めいたします。 【使用したソフト】 使用ソフト:EasyInspector710 現在EasyInspector2にもAI機能が搭載されており、さまざまな検査に対応しています。 検査対象物に合わせてご提案いたします。

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【AI画像検査事例】成型品の左右判別

AI画像検査ソフトで成形品形状の左右対称の判別を行います!

以前よりお取引のある塩化ビニルモノマーからポリマー、特殊塩ビ樹脂などを幅広く生産されているメーカー様よりお問合せでグループ会社から成形品形状の判別(左右対称形状品)が出来ないかとの申し入れがあり弊社に連絡をいただきました。 【検査設定と検査結果】 左 7 枚、右 7 枚の合計 14 枚の画像を学習データとして使用しました。検出したい物(今回はワーク全体)を枠で囲み、それぞれ「LH」、「RH」とラベルをつけました(左図)この作業を 14 枚の学習データ全てに実施しました。右の画像ではLH を LH と、RH を RH と正しく認識できています。左右を入れ替えても認識は問題ないです。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト:DeepSky 視野範囲:約482 x 383mm 検査対象の最小サイズ:150mm 検査個所数:1ヶ所(画面全体に左右のワークがそろっているか) カメラ解像度:130万画素 レンズ焦点距離:8mm レンズと製品との距離:約575mm 照明:室内蛍光灯

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【AI画像検査事例】プラ成型品ショート検査

AI画像検査ソフトでプラ成型品の微妙なショートを検出します!

今回お送りいただきましたサンプルには欠損の大きい明らかなショートと一見ショートに見えにくい微妙なショートがありました。 微小なショートでもショートに伴う表面粗さが出ていることが確認できました。 EasyInspectorによる検査では「マスター画像(お手本)になる良品」と「1番検出が難しそうな不良品」を送っていただくとわかりやすくご報告できます。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「色比較検査・マスター画像との比較」検査機能を使用し0.45秒で検査することができました。形状はマスター画像と近い微妙なショートでも表面の粗さを検出(白く反射)して不合格と判定しました。写真の中にある矢印マーキングも白ですが、今回は非検知ピクセルの設定により検出対象より除外しました。

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【AI画像検査事例】樹脂成型品のブツ検査

AI画像検査ソフトで成型品の傷ブツを検出します!

自動車部品などの樹脂成型部品には加工方法によりキズやブツ、異物混入など発生してしまう事例がありお困りでした。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「傷ブツ検査」機能を使用することにより視野全体の傷ブツを0.5秒で判定できました。検査枠は全体に2つ作成し「白」と「黒」分けて設定を作成します。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト:EasyInspector710 視野範囲:10x 6mm 検査対象の最小サイズ:2mm 検査個所数:1ヶ所(全体) カメラ解像度:30万画素 レンズ焦点距離:50mm + 接写リング10mm レンズと製品との距離:190mm 照明:リング照明  照明から検査品までの距離:記録なし 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【傷・ブツ検出】で検査できます。

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【AI画像検査事例】射出成型品の判定

金属成型品の「キズ」「ウェルド」「点ゴミ」を検出します。

自動制御設計・保守のメーカーよりお問合せです。射出成形されている金型成型品の容器蓋をインデックステーブルに投入したあと毎分18枚(1枚当たり3秒)のタクトでそれぞれの作業を行う場合の外観検査をご検討でした。「キズ」「ウェルド」「点ゴミ」について検出を試みました。 【検査設定と検査結果】 ひとまず照明の当たる範囲で撮像した画像で検証を行いました。検証環境ではキズ、ウェルド、点ゴミをそれぞれ識別することが可能でした。またウェルドラインに限りですが偏光板を使用した撮像方法(左の図)が効果的でした。 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。 【使用したソフト】 使用ソフト:DeepSky

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【AI画像検査事例】基板実装の判定

ICリードの良品と半田状態が不良(浮き)を検出します!

プリント基板製造や実装向けのハード、ソフトの制作をされているメーカーよりご連絡がありました。 プリント基板に部品を搭載し、半田付けした後の半田状態の良否判定を画像診断で行えないか検討されています。 【検査設定と検査結果】 頂いた画像で検証した限りではNG箇所をNGと識別することができました。 この検証ではNG6枚、OK3枚の合計9枚の画像を使用しました。はじめにNG1~3、OK1~3の合計6枚を教師データとしてモデルを作成しましたが、NG7~8が検出できなかったためこの3枚を教師画像に追加 しました。結果として正しく検出することはできましたが、NGの出現場所が最右固定だったのでそれ以外のパターンでも検出可能かどうか検証がこれから必要です。

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【AI画像検査事例】はんだの可否

AI画像検査ソフトでケーブルのはんだの可否を判定します。

以前もお問合せいただいた事のあるワイヤレスに特化した給電、充電製品のメーカーより簡易評価依頼がありました。 外観検査は単純作業と見られがちですが「OK」「NG」を判断するスキルが必要で、だれもが安定して行える作業ではない場合があります。体調や作業時間が長くなると疲れなども検査結果が不安定になる原因の一つと言え、弊社でも熟練工の技術のように検査判断を可能とする微細キズや汚れなども判定できる検査ソフトを開発しています。 【検査設定と検査結果】 頂いた10枚の画像でテストしてみました。各画像は次のように割り振りました。 1~3→テスト用画像 4~6→OKの教師データ N7~N10→NGの教師データ 枚数が少なくNG用のテスト用画像は確保できませんでしたが7枚で学習を行ない、10枚の画像を正しく判定することは可能でした。 【使用したソフト】 使用ソフト:DeepSky

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【AI画像検査事例】ケーブルの誤挿入

AI画像検査ソフトでコネクタのケーブル挿入に間違いがないかの検査を行います。

塗装された板金や電子部品について様々な検査について自動化を検討されている部品メーカーよりお問い合わせがありました。 最初にご案内する簡易検査ではお客様に優先順位をつけていただいて 優先度の高い検査から無料評価させていただきます。 【検査設定と検査結果】 コネクタのケーブル挿入に間違いがないかの簡易評価をしました。 画像のように良好に判定ができました。同じ画面に撮像できるものは同時に検査することができます。PCスペックにもよりますが、一般的には0.2~0.3秒程度の検査タクトでの判定が可能です。 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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【AI画像検査事例】結束バンドの有無

AI画像検査ソフトで結束バンドの有り無しの検査を行います!

ワイヤーハーネスのメーカーでは複数のハーネスを束ねる工程もあります。 電子部品については従来型「EasyInspector」での検査も多いですが、DeepLearningを使用した「DeepSky」と組み合わせて運用いただくとよりクオリティの高い生産につながる場合もあります。 【検査設定と検査結果】 様々な色のハーネスであっても、裏表関係なくバンドを良好に判定ができました。今回いただいた画像では視野が大きく検出が難しくなりがちです。拡大して撮影すると精度が上がることをご案内しました。画像の数字はAIの自信度%(認識点数)です。 【使用したソフト】 使用ソフト:DeepSky 現行EasyInspector2にはAI機能を搭載しており、様々な色や形のある不良の検査にも対応しています。お客様の検査対象物に合わせてソフトのご提案を行います。

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【AI画像検査事例】端子の不良の検出

AI画像検査ソフトで端子圧着の状態を検出し、OK/NGで判定します!

自動車及び建機用ハーネスのメーカーよりお問い合わせがありました。端子圧着の状態を画像検査により確認できないか得意先からの要望により当社ソフトで検査を行ないたいとのこと。無料の簡易評価を行いました。 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】 弊社のDeeplearning機能を搭載致しました「DeepSky」にて検証をさせて頂きました。結果、各NG品を検出し判定させる事ができました。画像左では2種類の異常を判定している検出枠です。右画像では設定画面で確認できる検出数です。 ただ、今回の検証では一部、誤判定をする場合もございました。この為、今後は更に検証数を増やして検証等を行う必要が有るかと思います。

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【AI画像検査事例】ネジの打痕の検出

AI画像検査ソフトでネジの傷や打痕を検出します!

各種モーターを手掛けるメーカーでは弊社のAIを用いた画像検査ソフト「DeepSky」に販売当初から興味をもっていただいておりました。今回はネジの傷や打痕を判定します。 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。 【検査設定と検査結果】 お預かりしていたサンプル品にて検証した結果、傷の検出は可能でしたので良好な検査結果のご報告ができました。弊社でのデモンストレーション、Web会議、デモ機貸出サービス等のご要望には無償でお応えできます。デモ機貸出期間は1週間程度でご案内しておりますが数に限りがありますのでお待たせする場合もあります。左の画像はアノテーション、右の画像は良好に判定している検出枠です。

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【AI画像検査事例】金属製品の打痕・キズの検出

AI画像検査ソフトで金属製品の打痕やキズを検出します!

二輪や自動車部品などの金属製品の打痕やキズの簡易検証を行いました、見た目がほぼ同じため類似の不良品を出荷するという事故が発生してお困りでした。 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。 工員の高齢化などによる人材不足が顕著になる中「日本のものづくり」を守るために画像検査で業務効率アップをご検討ください。 【検査設定と検査結果】 お預かり中のサンプル品を用いて検証を行ったところ、打痕やキズを検出することは可能でした。ただ良品にある小さな打痕やキズ、または画像上でそのように写ってしまう表面状態のものは異常として検出されました。 サイズが極端に小さい物などは検出対象を「打痕大」、「打痕小」などに分けて、「打痕大」が見つかった時のみNGとするなど対応方法はあると思います。

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【AI画像検査事例】金属のカシメのめくれ検査

AI画像検査ソフトでカシメのめくれを検出し、判定します!

産業用機械メーカーからの依頼でサンプル画像による簡易検証です。 画像検査を導入する場合、検査部分の撮影環境はとても重要になってきます。 昨今、コンプライアンスやセキュリティの関係でサンプル品の送付が難しい事例が多くあります。画像送付での検証の場合は承ることはできますが、よりよい撮像環境のご案内ができない場合もあります。そのような場合、サンプルの質感は変わりますが弊社で模型を作成して検証することをご提案することもあります。 【検査設定と検査結果】 頂いた画像の中で、良品と比較して差異の大きい不良画像を教師データとして学習を行った 場合、差異の大きいものは不良として検出することが可能でした。 差異の小さなものに関しては検出が困難なものもありました。 画像の取得に関して、今回の検査物では自由な距離で撮像を行った場合、検出は難しいと判断致しました。 カシメが画像中央に同じ大きさに写るよう撮像環境を調整すれば検出精度が向上する可能性が有ります。 【使用したソフト】 使用ソフト:DeepSky

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【AI画像検査事例】ワッシャーのダレ有無検査

ワッシャーのテクスチャーを画像処理してダレ部分を検出します!

自動車部品などの精密加工品メーカー様からの簡易検証後の運用についての具体的なご相談の内容です。 ワッシャーのテクスチャーを画像処理してダレ部分を検出するための設定を作成します。 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】 お預かりのサンプル品で検証したところ、ダレの有無の判別は可能でした。 真横より少し斜めに撮像した方がダレの有無による写りの差が良く出ました。13 枚の画像を教師データとして使用して検査したい箇所を枠で囲み、各画像の該当箇所全てに「ダレ有り」または「ダレ無し」のラベル設定しました。約 500step 学習を実行し、「ダレ無し」のラベルが見つかった時に不合格となるよう設定しました。

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