DeepSky（ディープラーニング画像検査） | 製品紹介 | 外観検査・画像検査のスカイロジック

「検　査　革　命」
AI（ディープラーニング）で画像検査が劇的に簡単になります。
DeepSky（ディープスカイ）は現場ユーザーが簡単に運用できるオールインワン＆シンプル操作のAI画像検査ソフトです。見つけたいもの(OK/NG)をマウスで囲んで「学習」ボタンをクリック。10分後(※)には合否判定ができる検査機に成長します。
FA現場の画像処理製品を1000例以上提供・サポートしてきたスカイロジックが現場目線で設計しました。

※必要な学習時間は対象によって異なり、5分から数時間程度です。

次のような現場に向けて開発されました

これからAIの活用を小さく始めたい
今の検査機の判定精度に不安がある
検査機の設定ができる人が限られている
検査員の人材確保・育成が困難
精度や検査基準がばらつく

DeepSkyはPC1台で「画像データ収集→学習→判定」を行うことができます。撮像した画像内で見つけたい部分を囲んで「学習」ボタンをクリックするだけ。AIが自動で設定パラメータを調整し、対象物を認識するようになるため、これまでの難しい設定作業が不要になります。AIの画像処理は従来の手続き型（ルールベース）の画像処理とは異なり設定が簡単で、複雑かつ変化しやすい条件下での判定に強みを発揮します。

DeepSkyで検出できるもの

欠陥検査

布製品の汚れや破れ、シボ加工された成形品、実装基板など

異物の検査

毛髪や虫の混入、プラ成型品のコンタミ

傷の検査

プレス成形品の打痕、キズなど

計数・数量判定

部品の員数管理、箱詰め製品の抜けや向きの確認など

組付け確認

ワイヤーハーネスの配線色、部品の配置間違い・半勘合など

有無の確認

添付、同梱物、取り付けた部品などの確認

対象物の分類

製品の組み合わせの確認など

状態の監視

物体の回転/停止の確認、異常状態の判定など

上記は一例です。その他様々な検査が可能です。詳細はページ下部にある事例集をご覧ください。

対象物を動かしながらの検査にもご利用頂けます。

　DeeySkyの連続検査モードを使用します。NG検出時にI/Oユニットから出力することもできます。

2台のカメラを使用した検査例

カメラを複数台使用する場合、学習時・判定時においてGPUメモリ容量による制限を受けることがあります。詳細はお問合せ下さい。

機能と価格

機能と価格の詳細はこちら

動作環境とオプション

動作環境とオプションの詳細はこちら

評価からご導入の流れ

■評価依頼書のダウンロードはこちら（評価依頼書は「info@skylogiq.co.jp」までお送り下さい。）

評価依頼書（XLSX ファイル 0.02MB）

ボタンクリックでお問い合わせページへ移動します。

製品仕様と特徴

仕様
学習に使用する画像枚数	10枚～1,000枚程度（検出対象の特徴が明確なほど少ない枚数、少ない時間で学習できます。）
学習時間	5分～数時間程度
一品種あたり登録可能な検出対象の種類	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。）
カウント個数	0～1000個
画像保存	品種ごとにOK、NGフォルダに分類して保存。（JPG、PNG）
CSV（Excel）データ保存	品種ごとに月（または日）ごとに分割して保存。
I/O入出力	オプションのインテリジェントI/Oにより品種切替と検査トリガの入力、OK/NG/BUSY出力を行います。
RS232C通信またはソケット通信	品種切替と検査開始、合否判定出力を行います。また検出物のラベル名と個数を返します。
特徴
検出パラメータ設定、プログラミング	不要
クラウド利用	不要
利用期限（月間/年間利用料）	なし

通常はダウンロードのご案内となりますが、インストーラサイズが 6GB 程度のため、ダウンロードが難しいお客様にはオプション（2,400円）でUSBメモリ（32GB）での納入も可能です。空き容量に余裕があるので学習データの移動にも利用できます。

Deepsky（ディープラーニング）とEasyInspector（手続き型＆機械学習）の違い

	Deepsky	EasyInspector
位置決め	不要	通常は治具による位置決めが必要。ズレ補正機能あり。
照明の簡便さ	室内光でも問題無い場合が多い。光源の反射や光量の変化も含めて学習させることができる。	光源の直接反射や光量の変化により誤判定となり、工夫が必要な場合がある。
環境変化	明るさなどの環境変化を含めたデータを学習させることができる。	窓際など明るさが変化する環境は誤判定の原因となる場合がある。
パラメータ調整	不要（不可）	詳細に設定が可能（ただし設定に時間がかかる場合がある。）
誤判定発生時の対応	追学習（学習データを追加して再学習）を行う。	誤判定発生の原因分析とパラメータの再調整を行う。
複雑な背景（食品や柄布など）の中の異物	可	背景と異物が同系色の場合困難。
画像に写っている部品、製品の認識と分類	可	不可
合格パターンが複数ある（形状や色が一定ではないなど良品同士のバラツキがある）ものの合否判定	複数の合格パターンと複数の不合格パターンを学習させることで判定可能。	困難（一定の特徴量によって一律に判定ができる場合は可）
面積判定	基準に対し大/小の判定は可能だが、面積の算出は不可。	定量的（cm²）に算出し、数値に基づいた判定が可能。
長さや角度の測定	不可	定量的（mm、度）に測定可能。
プログラミング	不要	不要