画像検査アルゴリズムの仕組みとは？ 画像検査システムを活用した検査の特徴とおすすめ製品をご紹介

画像検査システムによる外観検査は、コンピュータが自動で欠陥の有無を判定します。 カメラで撮影した画像データをコンピュータ内の画像処理ソフトウェアへ取り込み、事前に設定した検査項目を基に欠陥を検出。キズや欠け等の欠陥はもちろん、文字の滲みや色落ち・汚れなど様々な検査項目を対象として検査することが可能です。この記事では、画像検査システムの概要とおすすめ製品のご紹介をしています。

2025年10月24日

外観検査とは？ 目的・手法・効率化に繋がる関連製品についてご紹介します

外観検査は品質検査の一種であり、製品や部品の表面に異物や汚れが付いていないか、傷や欠けがないかなどを確認する重要なプロセスです。 今回の記事では、外観検査の概要や代表的な手法、目視検査と検査装置を用いた検査の違いや、自動化の流れについて解説します。自動化を促進するおすすめの関連製品も紹介しますので、ぜひ参考にしてみてください。 このような方におすすめです ・外観検査の概要や代表的な手法について知りたい方 ・外観検査の自動化を実現するポイントについて知りたい方 ・外観検査に関連するおすすめ製品を知りたい方

2025年10月27日

画像処理技術を用いた検査の概要とおすすめ関連製品をご紹介

画像処理とは、撮影した画像データを基に、ある条件下に当てはまるパターンを検知したり、基準値と比較して良否を判定したり、大きさを測ったりする等、取得した画像データの解析にまつわる技術全般を指します。 この記事では画像処理技術を用いた検査の概要と、おすすめ製品をご紹介します。

2025年10月29日

非破壊検査とは？ 検査の種類や特徴、おすすめの関連製品をご紹介します

非破壊検査とは、検査対象物を破壊することなく欠陥の有無を判定する検査手法を指します。 非破壊検査の種類には様々なものがあり、それぞれの検査手法によって特徴や適性があるため、検査したい対象物とその項目に沿って検討することが重要となります。 この記事では、非破壊検査の種類と特徴、おすすめ製品をご紹介します。

2025年10月29日

外観検査の「検査基準」とは？ 検査基準を明確にし、検査を効率化するために有効なおすすめ関連製品をご紹介します

外観検査とは、製造される製品や部品の外観をチェックする品質検査のことを指します。この記事では、外観検査の「検査基準」や有効なツールをご紹介しています。

2025年10月31日

金属加工品の検査自動化への解決策

当社が長年取り組んで参りました“ヒトの視覚を超える画像認識技術“の研究開発の成果を画像認識エンジン「フォトナビ」として、ライセンス提供いたします。単純な技術ライセンスのみではなく、サービスやシステム検討段階のPoC（概念実証）からご一緒させていただき、ゼロベースからアルゴリズムの研究、関連ソフトウェアやスマートフォンアプリの開発、SDKの提供、ソフトウェアを動かすために最適な機器の選定や、専用ハードウェアもう含めたトータルシステムまで、お客様に最適なソリューションをご提案いたします。

2025年10月09日

独自の画像認識アルゴリズム「ABHB」　開発ストーリー

要素技術の積み上げではなく、「目、耳など五感から得た情報を人間の脳がいかに処理し、そして感じているか？」を原点とした様々なアルゴリズムを独自開発。人間の感性を超える認識テクノロジーでお客様の課題を解決いたします。

2026年01月21日

動体を追従・計測可能な新しい画像認識アルゴリズム

当社が長年取り組んで参りました“ヒトの視覚を超える画像認識技術“の研究開発の成果を画像認識エンジン「フォトナビ」として、ライセンス提供いたします。単純な技術ライセンスのみではなく、サービスやシステム検討段階のPoC（概念実証）からご一緒させていただき、ゼロベースからアルゴリズムの研究、関連ソフトウェアやスマートフォンアプリの開発、SDKの提供、ソフトウェアを動かすために最適な機器の選定や、専用ハードウェアもう含めたトータルシステムまで、お客様に最適なソリューションをご提案いたします。

2026年01月21日

フォトナビ・目視レス

人間が目で見て脳で判断する感覚に近しい独自開発の画像認識アルゴリズム（ABHB）で、画像の中から特定の条件に当てはまる領域を検出したり、類似する色・形・ 模様などを瞬時に自動検出いたします。機械学習・ディープラーニング等では判定の困難な不定形物も対応可能です。 外観検査工程での活用が可能で、カメラの選定や外部センサーとの連携や、コンピューターシステムまでのトータルソリューションをご提案致します。

2026年01月21日

画像解析ソフトとは？目的や使用用途・仕組み・AI技術まで徹底解説

多種多様な産業で用いられている画像解析ソフトは、工程を効率化するうえで必要不可欠です。現在、画像解析のためのAI技術が発展しており、注目が集まっている分野となっています。 今回は、画像解析ソフトについて、仕組みや用いられる技術といった基礎知識から実際の用途、フリーの画像解析ソフトのメリットとデメリットまで詳しく紹介いたします。

2025年12月24日

画像分析の仕組み | データ取得から判定までの処理フロー

「検品作業を自動化したいけど、画像解析って実際どういう仕組みで動いているの？」 製造現場で品質管理や生産技術を担当していると、こんな疑問を持ったことはありませんか。上司から「検品の自動化を検討しろ」と言われたものの、画像解析の仕組みがわからなければ、ベンダーに相談しても話についていけません。かといって、ネットで調べても専門用語ばかりで理解しづらい——そんな経験をされている方も多いのではないでしょうか。 この記事では、画像解析の処理フローを「入力→前処理→特徴抽出→判定→出力」の5ステップに分解し、製造現場の検品作業に例えながらわかりやすく解説します。専門知識がなくても、読み終える頃には「自社で導入できそうか」を判断できるようになるはずです。 この記事でわかること ・画像解析とは何か、なぜ製造業で注目されているのか ・画像解析の処理フロー（5ステップ）の全体像 ・AI画像解析と従来型（ルールベース）の違いと選び方 ・導入前に確認すべきチェックポイント

2025年12月24日

画像解析の精度 | 検出精度を左右する要因と改善策

画像解析AIを導入したものの「思ったほど精度が出ない」「本番環境で誤検出が多発する」といった課題を抱える現場は少なくありません。 画像解析の精度が出ない原因は、大きく「設定項目」「パラメータ調整」「環境要因」の3つに分類できます。やみくもに調整を繰り返すのではなく、原因を正しく切り分けてから対策を講じることが、精度改善への最短ルートです。 本記事では、精度に影響する設定項目の確認ポイント、パラメータ調整の考え方、環境要因との切り分け方を体系的に解説します。

2025年12月24日

画像解析におけるルールベースとAI | 従来手法と機械学習の使い分け

「目視検査を自動化したいが、ルールベースとAIのどちらを選べばいいのか分からない」——。検査ラインの人手不足に悩む製造業の現場から、こうした声が多く聞かれるようになりました。 経済産業省の「2024年版ものづくり白書」によると、製造業の6割以上の事業所が「指導する人材が不足している」と回答しています。ベテラン検査員の退職が進む中、目視検査の属人化は深刻な課題です。 一方で「とりあえずAIを導入すれば解決する」という期待も少なくありません。しかし、検査対象や現場環境によっては、従来のルールベース方式のほうが高い成果を出せるケースも多いのが実情です。本記事では、両者の違いを正しく理解し、自社に最適な手法を選ぶための判断軸をお伝えします。

2025年12月24日

色検査・色差判定の自動化 | 色空間と許容範囲の設定手法

「検査員によって合否判定が違う」「ベテランが退職したら品質を維持できるのか不安」——製造現場で色検査を担当する方なら、一度はこうした悩みを抱えたことがあるのではないでしょうか。 目視検査には限界があります。人の目は優秀ですが、体調や疲労、照明環境によって判断がブレてしまいます。そこで注目されているのが色検査の自動化です。 しかし、「機器を導入すれば解決する」と考えるのは早計です。実は、自動化を成功させるカギは導入前の設定設計にあります。色空間の選び方、許容範囲の決め方、照明変動への対処——これらを事前に押さえておかないと、高価な機器を入れても「使えないシステム」になってしまいます。 本記事では、色検査の自動化を検討している生産技術・品質管理担当者の方に向けて、導入前に知っておくべき設定ノウハウを実践的に解説します。

2025年12月27日

画像解析ソフトの主要機能 | 検査・計測・認識で使われる処理一覧

「目視検査の精度にばらつきがある」「ベテラン検査員の退職で技術継承ができない」「全数検査をしたいが人手が足りない」──製造現場の品質管理担当者なら、こうした悩みを一度は抱えたことがあるのではないでしょうか。 これらの課題を解決する手段として注目されているのが、画像解析ソフトです。カメラで撮影した画像をソフトウェアで処理し、キズや異物の検出、寸法の自動計測、文字の読み取りなどを自動化できます。 しかし、画像解析ソフトには多種多様な機能が搭載されており、「どの機能が自社の検査に必要なのか分からない」という声も少なくありません。 本記事では、画像解析ソフトに搭載される代表的な機能を「検査」「計測」「認識」の3カテゴリに体系的に分類し、製造現場での具体的な使用例とともに解説します。自社の検査課題に合った機能を見つけるための指針として、ぜひご活用ください。

2025年12月25日

画像検査のトレーサビリティ | 検査記録と画像保存の設計

「この不良品の検査画像を見せてください」——顧客監査や品質クレーム対応で、こう求められた経験はありませんか。検査画像データは保存しているものの、該当ファイルを探し出すのに時間がかかる、そもそも紐付けができておらず特定できない、という現場は少なくありません。 画像検査のトレーサビリティを正しく設計すれば、数分以内に該当画像を提示でき、監査対応も不良原因の究明もスムーズに進みます。本記事では、保存対象の選定からファイル命名規則、ストレージ設計、監査対応まで、実務で即使える設計手法を具体的に解説します。

2025年12月27日

画像解析AI向け学習データの作り方 | データ収集とアノテーションの実務

画像解析AIの学習データ、どう作ればいいか分からず手が止まっていませんか？ 結論から言うと、学習データ作成は「収集計画→アノテーションルール設計→作業実施→追加学習」の4ステップで進めれば、自社でも対応可能です。 外観検査のAI化を任されたものの、ベンダー見積もりは数百万円。「自社でできる範囲を把握したい」「まず何から始めればいいか知りたい」——そんな現場担当者に向けて、本記事では製造業の外観検査を例に、学習データ作成の実務手順を具体的に解説します。 この記事では、製造業の外観検査を例に、学習データの収集計画からアノテーションルールの設計、さらに運用後の追加学習まで、実務で必要な手順を具体的に解説します。

2025年12月27日

画像解析ソフトの選び方 | 比較検討で押さえるべきポイント

「画像解析ソフトを導入したいけれど、種類が多すぎてどれを選べばいいかわからない」——製造業の品質管理担当者から、こうした声を多く耳にします。目視検査の限界を感じながらも、自社に合ったソフトを見極める基準がわからず、比較検討が進まないまま時間だけが過ぎていませんか。 本記事では、機能・操作性・拡張性・サポート体制の4つの評価軸と、自社要件との照合チェックリストを使って、最適なソフトを選ぶための具体的な手順を解説します。この記事を読めば、上司への説明資料やベンダーへの問い合わせにも自信を持って臨めるようになります。

2025年12月27日

画像解析のPoC・実証実験 | 検証を成功させる進め方

「目視検査の人手が足りない」「ベテラン検査員が退職して技術が継承できない」「不良品の流出でクレーム対応に追われている」——製造業の品質管理現場では、こうした課題が深刻化しています。 その解決策として注目されているのが、画像解析AIによる検査の自動化です。しかし、いきなり本導入に踏み切るのはリスクが高く、多くの企業がPoC（実証実験）から始めています。 ところが、「PoCをやったけど成果が出なかった」「何度もPoCを繰り返して予算だけ消えた」という声も少なくありません。画像解析のPoCには、一般的なシステム導入とは異なる特有の難しさがあるのです。 この記事では、製造業で画像解析AIの導入を検討している方に向けて、PoCを成功させるための具体的な進め方を解説します。

2025年12月27日

画像解析の過検出・見逃し対策 | 閾値チューニングの実践手法

「閾値を厳しくすると過検出が増え、緩めると見逃しが発生する——」 画像検査装置を運用する品質管理の現場で、このジレンマに悩んでいる方は多いのではないでしょうか。過検出が多発すれば歩留まりが悪化し、廃棄コストや再検査工数が膨らみます。一方、見逃しが起これば不良品が顧客に届き、クレームやリコールにつながるリスクがあります。 本記事では、閾値チューニングの実践的な手順から、品種切替時の再設定フロー、調整履歴の管理方法まで、現場で今すぐ使えるノウハウを解説します。「どこから手をつければいいかわからない」という方でも、ステップに沿って進めれば、過検出・見逃しの最適なバランスを見つけられるはずです。

2025年12月27日

画像解析のシステム組込み | PLCや生産設備との連携方法

「画像解析システムを既存の生産ラインに組み込んでほしい」——そんな要件が降りてきたものの、PLCとの通信方式やタイミング設計をどう進めればいいか悩んでいませんか? 画像解析の基本的な仕組みは理解していても、実際に生産設備と連携させるとなると、通信プロトコルの選定、トリガー入力のタイミング設計、MESへのデータ連携など、考慮すべき要素が一気に増えます。特に、PLCや生産設備との連携は、画像処理そのものとは異なる専門知識が求められる領域です。 本記事では、画像解析システムを生産設備に組み込む際に必要な、通信プロトコル、トリガー入力、判定結果出力、MES連携といったシステム統合の考え方を、実装レベルで詳しく解説します。

2025年12月27日