適用事例 アーカイブ - 株式会社アダコテック｜外観検査AI /case/ テクノロジーで生産現場をエンパワーメントする。 Thu, 12 Mar 2026 07:08:19 +0000 ja hourly 1 https://wordpress.org/?v=7.1.3 /corp-wp/wp-content/uploads/2026/06/cropped-O部サイズ-4-32x32.png 適用事例 アーカイブ - 株式会社アダコテック｜外観検査AI /case/ 32 32 229649479 メッシュシートの外観検査 /case/5947/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=mesh Mon, 01 Sep 2025 00:22:58 +0000 /corp-wp/?p=5244 メッシュシートはメッシュ（網⽬）構造で形成されたシート状の素材です。繊維や⾦属の線材を編んで格⼦構造を形成させます。外観検査では、⽳あきや破れの検出だけでなく、均等な格⼦構造が形成されているか、歪みや撚れがないか等も検査…

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  • メッシュシートはメッシュ（網⽬）構造で形成されたシート状の素材です。繊維や⾦属の線材を編んで格⼦構造を形
    成させます。外観検査では、⽳あきや破れの検出だけでなく、均等な格⼦構造が形成されているか、歪みや撚れがな
    いか等も検査項⽬となります。
  • ⼀⽅で既存の画像処理（ルールベース）のソフトウェアでは、製造上避けられない構造⾃体がもつ形状揺らぎと撮影
    時のレンズディストーション‧照明むらなどのばらつきの影響により、実装の調整が複雑で対応困難とされることの
    多い検査でもあります。
  • 画像検査プロダクト AdaInspector® Cloud で作成する検査モデルは、このような良品⾃体に揺らぎがある対象の検
    査を得意としています。
    • 適用事例：細かいメッシュシート
    • AdaInspector® Cloudにて100枚の良品画像と5枚の不良画像を⽤いて外観検査モデルを作成しました。
    • モデルの性能評価をモデル作成に⽤いていない画像群に対して実施しました。その結果、過検出（良品とラベル付け
      された画像をFailと誤判定）を抑制しつつ、画像全体の不特定の場所に現れる多様な不良モードに対応できることが
      確認できました。
    • 格⼦の形状とその変動を良品画像から学習することで、良品でも起こり得るばらつき（例えば格⼦形状の位置ズレや
      局所的な格⼦数のばらつき）には反応せず、形状の変化としての⽋陥検出が可能となります。
    • 作成した検査モデルはダウンロードして現場の検査装置に適⽤いただけます。実際の適⽤については画像検査プロダクトページをご参照ください。

     
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    ]]>     5947     メタルフィルターの外観検査 /case/6567/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=%25e3%2583%25a1%25e3%2582%25bf%25e3%2583%25ab%25e3%2583%2595%25e3%2582%25a3%25e3%2583%25ab%25e3%2582%25bf%25e3%2583%25bc%25e3%2581%25ae%25e5%25a4%2596%25e8%25a6%25b3%25e6%25a4%259c%25e6%259f%25bb Fri, 29 Aug 2025 04:49:11 +0000 /?post_type=case&p=6567 メタルフィルターのような三次元的な形状の製品は、画像としての写り方が安定せずメッシュパターンの見え方が変化してしまうため、目視では検出が簡単な大きな変形などが従来の画像検査技術（単純な輝度と面積を基準とする手法）では検出…

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    ]]>     メタルフィルターのような三次元的な形状の製品は、画像としての写り方が安定せずメッシュパターンの見え方が変化してしまうため、目視では検出が簡単な大きな変形などが従来の画像検査技術（単純な輝度と面積を基準とする手法）では検出が困難であり、判定の自動化ができません。AdaInspector® Cloudで作成したAIモデルは、投入されたワークのヘコミ（凹み）やメッシュパターンの変形の検出が可能です。

    ※ AdaInspector® Cloud をご利用の際には出力画像で異常値が大きい部分をヒートマップとして表示します。

     
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    ]]>     6567     不織布の外観検査 /case/6566/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=%25e4%25b8%258d%25e7%25b9%2594%25e5%25b8%2583%25e3%2581%25ae%25e5%25a4%2596%25e8%25a6%25b3%25e6%25a4%259c%25e6%259f%25bb Thu, 28 Aug 2025 04:39:23 +0000 /?post_type=case&p=6566 不織布などに代表されるパターンや表情差のある製品の欠陥の検出は、従来の画像検査技術（単純な輝度と面積を基準とする手法）が適用できないことがあります。こういったケースにおいても、AdaInspector® Cloudで作成…

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    ]]>     不織布などに代表されるパターンや表情差のある製品の欠陥の検出は、従来の画像検査技術（単純な輝度と面積を基準とする手法）が適用できないことがあります。こういったケースにおいても、AdaInspector® Cloudで作成したAIモデルはCPUで動作可能で計算処理が軽いことから、AIモデルをアドオンするだけで既存のハードウェア資産を活かしたシステム構築の検討が可能です。

    ※ AdaInspector® Cloud をご利用の際には出力画像で異常値が大きい部分をヒートマップとして表示します。

     
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    ]]>     6566     膨れ、シミ、はがれ等の欠陥検出 /case/6483/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=%25e8%2586%25a8%25e3%2582%258c%25e3%2580%2581%25e3%2582%25b7%25e3%2583%259f%25e3%2580%2581%25e3%2581%25af%25e3%2581%258c%25e3%2582%258c%25e7%25ad%2589%25e3%2581%25ae%25e6%25ac%25a0%25e9%2599%25a5%25e6%25a4%259c%25e5%2587%25ba Wed, 27 Aug 2025 04:52:50 +0000 /?post_type=case&p=6483 エンボスペーパーを例に、膨れ、シミ、キズ、はがれ、へこみ、黒点、虫の欠陥検出事例を示します。   お問い合わせ

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  • エンボスペーパーを例に、膨れ、シミ、キズ、はがれ、へこみ、黒点、虫の欠陥検出事例を示します。
    • 一般的な画像検査（ルールベース）ではルールの設定が困難となるこれらの欠陥も、良品画像として欠陥の写っていない表面を撮影して学習させ、良品画像持つ形状特徴からの異常検知として検出することが可能となります。
    • 外観検査モデル作成ツール「AdaInspector® Cloud」は画像検査プロダクトのページでご紹介しています。

     
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    ]]>     6483     表面処理製品の欠陥検出 /case/6547/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=%25e8%25a1%25a8%25e9%259d%25a2%25e5%2587%25a6%25e7%2590%2586%25e5%2593%2581%25e3%2581%25ae%25e6%25ac%25a0%25e9%2599%25a5%25e6%25a4%259c%25e5%2587%25ba Fri, 17 May 2024 02:51:42 +0000 /?post_type=case&p=6547 メッキ品のような表面処理製品はロットや素材の状態により表面が日々変化するため、外観検査機（画像検査機）での検査ルール設定の小まめな調整が不可欠であり、担当者の負担となっています。AdaInspector® Cloud上で…

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    ]]>     メッキ品のような表面処理製品はロットや素材の状態により表面が日々変化するため、外観検査機（画像検査機）での検査ルール設定の小まめな調整が不可欠であり、担当者の負担となっています。AdaInspector® Cloud上で良品のバラツキを学習したAIモデルは過剰検出を抑制して欠陥検出ができ、さらにルールベース（従来の画像検査）と組合わせることでより安定した質の高い検査を少ない調整工数で実現できます。

    ※ AdaInspector® Cloud をご利用の際には出力画像で異常値が大きい部分をヒートマップとして表示します。

     
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    ]]>     6547     樹脂成形品のシルバー検出 /case/6561/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=%25e6%25a8%25b9%25e8%2584%2582%25e6%2588%2590%25e5%25bd%25a2%25e5%2593%2581%25e3%2581%25ae%25e3%2582%25b7%25e3%2583%25ab%25e3%2583%2590%25e3%2583%25bc%25e6%25a4%259c%25e5%2587%25ba Thu, 16 May 2024 04:14:25 +0000 /?post_type=case&p=6561 射出成形時に発生するシルバー（銀条、シルバーストリーク）は周辺部との明暗差が小さいため、従来の画像検査技術（単純な輝度と面積を基準とする手法）での検出が難しく、さらにシボ目のある樹脂成形製品についてはその検出をさらに困難…

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    ]]>     射出成形時に発生するシルバー（銀条、シルバーストリーク）は周辺部との明暗差が小さいため、従来の画像検査技術（単純な輝度と面積を基準とする手法）での検出が難しく、さらにシボ目のある樹脂成形製品についてはその検出をさらに困難にします。AdaInspector® Cloud上で正常品の形状特徴量（HLAC特徴量）を学習させたAIモデルを用いて低コントラストな欠陥の検出が目視検査に近い水準で実現できます。

    ※ AdaInspector® Cloud をご利用の際には出力画像で異常値が大きい部分をヒートマップとして表示します。

     
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    ]]>     6561     焼結部品の表面検査 /case/6544/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=%25e3%2583%259e%25e3%2582%25b0%25e3%2583%258d%25e3%2583%2583%25e3%2583%2588%25e3%2581%25ae%25e6%25ac%25a0%25e9%2599%25a5%25e6%25a4%259c%25e5%2587%25ba Wed, 15 May 2024 02:35:09 +0000 /?post_type=case&p=6544 焼結部品（マグネット）は正常部分の表情差の中で表面上の欠陥を検出することが難しく、従来の画像検査技術（単純な輝度と面積を基準とする手法）が適用が困難です。一方で、AdaInspector® Cloudで作成したAIモデル…

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    ]]>     焼結部品（マグネット）は正常部分の表情差の中で表面上の欠陥を検出することが難しく、従来の画像検査技術（単純な輝度と面積を基準とする手法）が適用が困難です。一方で、AdaInspector® Cloudで作成したAIモデルは良品のバラツキを学習することで過検出を抑制しつつ、クラック・カケ・シミといった欠陥を検出することが可能です。

    ※ AdaInspector® Cloud をご利用の際には出力画像で異常値が大きい部分をヒートマップとして表示します。

     
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    ]]>     6544     コイル巻線の外観検査 /case/6572/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=%25e3%2582%25b3%25e3%2582%25a4%25e3%2583%25ab%25e5%25b7%25bb%25e7%25b7%259a%25e3%2581%25ae%25e5%25a4%2596%25e8%25a6%25b3%25e6%25a4%259c%25e6%259f%25bb Tue, 14 May 2024 04:59:47 +0000 /?post_type=case&p=6572 コイルの巻線（ワインディング）などの見た目が繰り返している製品については従来の画像検査技術（単純な輝度と面積を基準とする手法）では適用できないことがあります。こういったケースにおいても、AdaInspector® Clo…

    投稿 コイル巻線の外観検査 は 株式会社アダコテック｜外観検査AI に最初に表示されました。

    ]]>     コイルの巻線（ワインディング）などの見た目が繰り返している製品については従来の画像検査技術（単純な輝度と面積を基準とする手法）では適用できないことがあります。こういったケースにおいても、AdaInspector® Cloudで作成したAIモデルはCPUで動作可能かつ計算処理が軽いことから、AIモデルをアドオンするだけで既存のハードウェア資産を活かしたシステム構築の検討が可能です。

    ※ AdaInspector® Cloud をご利用の際には出力画像で異常値が大きい部分をヒートマップとして表示します。

     
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    ]]>     6572     画像目視検査の負担軽減 /case/6552/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=%25e7%2594%25bb%25e5%2583%258f%25e7%259b%25ae%25e8%25a6%2596%25e6%25a4%259c%25e6%259f%25bb%25e3%2581%25ae%25e8%25b2%25a0%25e6%258b%2585%25e8%25bb%25bd%25e6%25b8%259b Tue, 14 May 2024 03:03:59 +0000 /?post_type=case&p=6552 自動判定のみで検査が難しい場合には自動収集された画像を目視検査・目視確認することになりますが、心身ともに作業者負担が大きく、属人的な良否判定となりがちです。AdaInspector® Cloudで作成したAIモデルを活用…

    投稿 画像目視検査の負担軽減 は 株式会社アダコテック｜外観検査AI に最初に表示されました。

    ]]>     自動判定のみで検査が難しい場合には自動収集された画像を目視検査・目視確認することになりますが、心身ともに作業者負担が大きく、属人的な良否判定となりがちです。AdaInspector® Cloudで作成したAIモデルを活用して保存画像のスコアリングが可能なため、高スコア画像のみを目視検査することで作業者負担低減や判定平準化が実現できます。

    ※ AdaInspector® Cloud をご利用の際には出力画像で異常値が大きい部分をヒートマップとして表示します。

     
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    ]]>     6552     ブレードワイヤー外観検査 /case/6524/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=%25e3%2583%2596%25e3%2583%25ac%25e3%2583%25bc%25e3%2583%2589%25e3%2583%25af%25e3%2582%25a4%25e3%2583%25a4%25e3%2583%25bc%25e5%25a4%2596%25e8%25a6%25b3%25e6%25a4%259c%25e6%259f%25bb Tue, 14 May 2024 02:19:47 +0000 /?post_type=case&p=6524 ブレードワイヤー（メッシュワイヤー）のように見た目が同じような表面が連なる製品の欠陥検出は従来の画像検査技術での対応は難しく、さらに複数光学機器の設置によって高コスト化する傾向にありますが、AdaInspector® C…

    投稿 ブレードワイヤー外観検査 は 株式会社アダコテック｜外観検査AI に最初に表示されました。

    ]]>     ブレードワイヤー（メッシュワイヤー）のように見た目が同じような表面が連なる製品の欠陥検出は従来の画像検査技術での対応は難しく、さらに複数光学機器の設置によって高コスト化する傾向にありますが、AdaInspector® Cloud上で作成したAIモデルはズレやねじれを検出可能、かつ少ない照明条件での検査にも対応できるため、装置の低コスト化と省スペース化が実現できます。

    ※ AdaInspector® Cloud をご利用の際には出力画像で異常値が大きい部分をヒートマップとして表示します。

     
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