外観検査(目視検査) 自動化展

evort special expo

工場DX化が進む状況の中で、検査の「省人化・自動化」をテーマに取り組む企業が近年急増しています。
evort外観検査自動化展ではソフトウェアから装置まで「検査を省人化・自動化」するためのソリューションを展示しています。

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外観検査自動化展公式スポンサー おすすめアイテム

外観検査自動化 成功事例集
外観検査自動化 成功事例集
外観検査自動化 成功事例集
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外観検査自動化 成功事例集
外観検査自動化 成功事例集
外観検査自動化 成功事例集
外観検査自動化 成功事例集
外観検査自動化 成功事例集

株式会社宇部情報システム

外観検査自動化 成功事例集

お客様のニーズに合わせ「提案」「新規開発」「カスタマイズ」「導⼊」「アフター フォロー」まで、全⾯的にサポート

当社は、⻑年にわたりさまざまな業種において、外観検査のための画像処理検査システムの開発・導⼊の実績を重ねてまいりました。
その過程で多くの「お客様のご要望」と向き合ってきました。
ここでは、実際に当社のシステムで課題を解決した事例をご紹介いたします。

掲載事例
CASE1 微小欠陥・クラックの検出 電子部品メーカー
CASE2 増産に伴う検査タクトの向上 電子部品メーカー
CASE3 不定形物の全数自動検査 パッケージメーカー

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AI外観検査システム「ZENAI(ゼナイ)」リーフレット
AI外観検査システム「ZENAI(ゼナイ)」リーフレット

センスシングスジャパン株式会社

AI外観検査システム「ZENAI(ゼナイ)」リーフレット

AI外観検査のための開発キット

ディープラーニングエンジン「ZENAI」は、製品外観検査や製品分類のために構成された画像解析ソフトウェアです。
これまで熟練者の目視検査に頼ってきた高度な外観検査を置きかえることができ、検査時間の大幅な短縮が可能です。
この資料では、ZENAIを使用した開発プロセスや仕様、スペックをご紹介いたします。

ZENAIの特徴
・これまで検出困難だった微細な欠陥を検出
・AIモデルの判定結果まで0.1sec以内の実績
・直感的な操作で欠陥部分を指定しAIを構築

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フォトナビ・目視レス活用事例集(金属加工品)
フォトナビ・目視レス活用事例集(金属加工品)
フォトナビ・目視レス活用事例集(金属加工品)
フォトナビ・目視レス活用事例集(金属加工品)
フォトナビ・目視レス活用事例集(金属加工品)
フォトナビ・目視レス活用事例集(金属加工品)
フォトナビ・目視レス活用事例集(金属加工品)
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フォトナビ・目視レス活用事例集(金属加工品)
フォトナビ・目視レス活用事例集(金属加工品)

株式会社ゼータ・ブリッジ

フォトナビ・目視レス活用事例集(金属加工品)

金属加工品の検査自動化がうまくいかない原因と解決策

株式会社ゼータブリッジが提供するアルゴリズム「フォトナビ・目視レス」での改善事例集の第3弾です。自動車の金属部品の検査自動化の事例です。

⾦属加⼯の⽋陥ダイカストの鋳巣について
⾦属加⼯品検査⾃動化の障壁について
⽬視検査を⾃動化するための解決策について
ディープラーニングとABHBの⽐較

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目視代替AIプラットフォーム(HVIA)資料
目視代替AIプラットフォーム(HVIA)資料
目視代替AIプラットフォーム(HVIA)資料
目視代替AIプラットフォーム(HVIA)資料
目視代替AIプラットフォーム(HVIA)資料
目視代替AIプラットフォーム(HVIA)資料
目視代替AIプラットフォーム(HVIA)資料
目視代替AIプラットフォーム(HVIA)資料
目視代替AIプラットフォーム(HVIA)資料
目視代替AIプラットフォーム(HVIA)資料

株式会社日立製作所

目視代替AIプラットフォーム(HVIA)資料

これまで諦めていた目視検査の自動化を解決する!

これまで目視検査に頼っていたところを自動化する動きは近年進んでいます。しかし、PoCまではできているが、そこから先に進まないというお声を多く聞きます。株式会社日立製作所のHVIAは様々な作業を1つのシステムで解決する新しいプラットフォームです。

この資料には、HVIAの特徴、デモ画像、仕様などを詳細に記載しております。より手軽に検査自動化を進めていきたい方にはご関心いただける内容となります。

この資料でわかる事
目視検査工程のAI導入の取り組み
AIを本番稼働させる課題点と解決への取り組み
HVIAの3つの特徴と仕様
HVIAの本番適用事例

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製品資料・カタログ・パンフレット

DeepSky 構成例

株式会社スカイロジック

DeepSky 構成例
『ものづくり工程』サポート 資料

ユビキタス・テクノロジーズ株式会社

『ものづくり工程』サポート 資料
画像検査装置 資料

株式会社アイ・ピー・システム

画像検査装置 資料
Roxy AI 資料

ウインズソフト株式会社

Roxy AI 資料
FA装置 資料

オカノ電機株式会社

FA装置 資料
AI外観検査ソフトウェア「gLupe」資料

株式会社システム技研 <阪急阪神東宝グループ>

AI外観検査ソフトウェア「gLupe」資料
外観検査システム 資料

東京マシンヴィジョンシステム株式会社

外観検査システム 資料
画像処理検査機 資料

コーンズテクノロジー株式会社

画像処理検査機 資料
Gel Sight Moble 資料

コーンズテクノロジー株式会社

Gel Sight Moble 資料
AI外観検査ソリューション 資料

三谷商事株式会社 ビジュアルシステム部

AI外観検査ソリューション 資料
NAIT(ナイト)資料

株式会社エーディーエステック

NAIT(ナイト)資料

アクチュエーター」に関する製品

外観検査ロボット」に関する製品

外観検査とは

製造業では製品や部品の種類を問わず、ほぼ全ての分野において外観検査が行われていると言っても過言ではありません。部品や製品の外観を検査し、異物・傷・欠陥・汚れ・歪みなどの有無を評価し、「不良品」の市場への流入を防ぎます。

【外観検査の目的1】品質保証

大量の部品や製品が生産される製造ラインにおいて、一定の基準を満たさない「不良品」の検知は非常に重要です。消費者や卸先企業・店舗に不良品が流出してしまうことは、直接的な損失を製造メーカーにもたらすため、良品・不良品を正確に選別し、品質が保証された良品だけが市場に出るような仕組みづくりは欠かせません。

【外観検査の目的2】品質維持・向上

外観検査によって不具合が検知された部品や製品は、今後の品質維持・向上に向けた大きなヒントとなります。具体的な不具合の種類(傷・汚れ・歪み)によって、どの製造段階において生じたエラーであるかを突き詰めることができたり、再度同じことを起こさないための施策を講じることができるようになります。

外観検査の方法

外観検査の主な方法としては、「インライン検査」と「オフライン検査」の2種類があり、これらの検査方法にはそれぞれメリット・デメリットがあります。

インライン検査

ライン生産方式(作業者や製造機械の配置を一連化させ、ベルトコンベアなどに流れてくる部品を加工することで、大量生産が可能となる製造手法)に外観検査を取り組む方法が「インライン検査」です。生産工程の流れを止めることなく検査を実施できるため、効率的に品質確認ができる一方で、目視による検査には限界があり、不良品を見落とす可能性があります。

オフライン検査

生産ラインの中に検査を組み込ませる「インライン検査」とは異なり、生産工程とは別に検査工程を設けるのが「オフライン検査」です。生産工程の流れから外して検査を実施するため、精度の高い品質チェックを行うことが可能となります。一方、これらの作業は一つ一つの検査に時間がかかるため、生産効率の低下や、作業員コストの増加といった懸念点もあります。

外観検査の自動化によるメリット

外観検査は、検査を行う作業者の目視に頼らざるを得ない状況となっている企業も多く、熟練の人材でしか検査が行えないなど、「属人化」の問題を抱えるケースが多いものです。そのような中で、外観検査機を用いて、検査工程を自動化することには様々なメリットがあります。

生産効率の向上

作業者が目視によって行う検査と比較して、機械による外観検査はスピードが早いのが特徴です。また、検査項目が増えた際も、プログラミング等でカスタマイズを行うことで人に比べて迅速な対応ができるため、全体の生産性が向上します。

検査品質の向上

外観検査機を用いた画像処理による検査であれば、目視では気づくことができなかった僅かな傷・異物・汚れを検知することができます。また、作業者による目視の検査では、ある程度の主観的判断に頼らざるを得ない側面があり、検査品質にばらつきが生まれてしまいますが、画像処理技術を用いれば機械的に不良品のジャッジをすることができ、検査品質の維持・向上に期待することが可能です。

コスト削減

外観検査の自動化には、検査機導入の初期費用が掛かりますが、その後は管理面のコスト以外に大きなコストが発生しないのが特徴です。また、目視による検査を行う作業者の人的コストの削減や、生産効率の向上といった側面を考慮すると、総合的なコスト削減を見込むことができます。

外観検査×AI  自動化に欠かせない「画像処理」技術

外観検査の自動化に向けて欠かせないのが、AIによる画像処理技術です。仕組みとしては、生産ラインの部品や製品を動画あるいは静止画で撮影し、そのデータをコンピュータに取り込むことで、ソフトウェア内のAIが対象物の良し・悪しを判断するものです。異常が検知された場合のみ、作業者が再度目視により確認を行い、生産ラインから取り除きます。この工程の繰り返しにより、AIは学習用データを膨大に記録していき、さらなる品質向上に向けた施策を打つことができるようになります。

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