画像検査用PCソフトウェアの受託開発。ルールベース＋AI＋VLMのハイブリッド構成でお客様の要件に合わせて開発。
検査PCソフトとは、産業用カメラで撮影した画像をPC上で処理し、良否判定・寸法計測・文字認識などを行うソフトウェアです。キーエンスやコグネックスの画像処理装置に搭載されている専用ソフトではカバーしきれない検査要件がある場合、PCベースでのカスタムソフト開発が選択肢になります。
| ケース | 具体例 |
|---|---|
| 専用装置では対応できない検査 | 多品種対応、複雑な判定ロジック、複数カメラの統合処理など、汎用装置のスペックを超える要件。 |
| 既存システムとの連携 | PLC連携、MES連携、データベースへの検査結果記録、既存の生産管理システムとの統合。 |
| AI/VLMの搭載 | Deep LearningやVLMを使った高度な検査。エッジAI（Jetson等）へのデプロイを含む。 |
Nsightは検査PCソフトの受託開発に対応しています。元キーエンス画像処理部門のメンバーが在籍しているため、光学設計（カメラ・照明）とソフトウェア開発の両方を一貫して対応できます。
| 機能カテゴリ | 内容 |
|---|---|
| 画像取得・処理 | 産業用カメラ（GigE Vision / USB3）からの画像取得、前処理（フィルター・二値化・エッジ検出）、パターンサーチ、ブロブ検査。 |
| AI/VLM推論 | 学習済みモデルによるリアルタイム推論。分類、物体検出、セグメンテーション。TensorRT最適化でJetson上での高速処理。 |
| OCR・文字認識 | 刻印・印字・ラベルの文字読み取りとマスターデータとの照合。VLMによる学習なし文字認識にも対応。 |
| 外部連携 | PLC連携（EtherNet/IP, PROFINET等）、データベース記録、CSV出力、MES連携、アラート通知。 |
| フェーズ | 内容 | 期間目安 |
|---|---|---|
| 要件定義 | 検査対象・判定基準・連携先・UI要件を確定 | 1〜2週間 |
| 設計 | システム構成・アルゴリズム選定・UI設計 | 1〜2週間 |
| 開発 | ソフトウェア開発・AI学習・テスト | 4〜8週間 |
| 現場調整 | 設置・パラメータ調整・オペレーター教育 | 1〜2週間 |
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|---|---|
| AI画像検査パッケージ | サービス詳細 |
| AI外観検査とPLC連携ガイド | 関連記事 |
カメラ・照明・搬送制御の同期処理。リアルタイム性が最重要で、産業用RTOS・高精度タイマーが必要。
画像処理パイプライン・モデル推論・後処理。GPU最適化（TensorRT等）で性能を出す。
判定結果の表示・ログ管理・PLC連携・運用UI。Webベース実装が主流。
| レイヤー | 技術 |
|---|---|
| OS | Linux Ubuntu LTS |
| カメラSDK | 各メーカー固有 |
| 画像処理 | OpenCV、CUDA |
| AI推論 | TensorRT、ONNX Runtime |
| バックエンド | Python、C++、Rust |
| フロントエンド | React、Vue.js |
| データベース | PostgreSQL、TimescaleDB |
| PLC連携 | OPCUA、Modbus、CC-Link |
技術スタック選定の考え方は、産業環境での長期運用安定性を最優先します。OSはLinux Ubuntu LTS、画像処理はOpenCV＋CUDA、AI推論はTensorRT＋ONNX Runtime、バックエンドはPython（開発容易性）またはC++（性能）、フロントエンドはReact／Vue.js、データベースはPostgreSQL／TimescaleDB（時系列データ向け）。これらが業界標準です。
| 工程 | 工数比率 |
|---|---|
| 要件定義・設計 | 15% |
| 撮像制御 | 20% |
| AI モデル開発 | 25% |
| UI/UX | 15% |
| PLC統合 | 10% |
| テスト・現場調整 | 15% |
| 役割 |
|---|
| 画像処理エンジニア |
| AI/MLエンジニア |
| 組込みエンジニア（産業用ハードウェア） |
| フロントエンドエンジニア |
| 製造業ドメインエキスパート |
検査ソフトウェア開発には、専門スキルの異なる複数エンジニアの協業が必須です。標準的な体制は、画像処理エンジニア（撮像系・前処理）、AI/MLエンジニア（モデル開発・推論最適化）、組込みエンジニア（産業用ハードウェア統合）、フロントエンドエンジニア（UI/UX）、製造業ドメインエキスパート（業務要件理解）の最低5名。中規模プロジェクトでは10〜15名規模になります。
標準的な検査AIソフトウェアの初期版開発は6〜12ヶ月。多品種対応・PLC統合を含むフル機能版は12〜18ヶ月が標準。
検査ソフトウェアの品質保証には、産業環境特有の検証項目が必要です。長期連続稼働試験（1ヶ月以上）、温度・湿度ストレス試験、ノイズ環境試験、停電復旧試験など。これらをクリアして初めて、本番導入できる品質に達します。
| バージョン | 期間目安 | 工数目安 |
|---|---|---|
| 基本機能版（単一品種・単一検査項目） | 6〜9ヶ月 | 20〜40人月 |
| 多品種対応版 | 9〜12ヶ月 | 40〜60人月 |
| 完全統合版（PLC統合・多ライン対応） | 12〜18ヶ月 | 60〜80人月 |
標準的な検査AIソフトウェアの開発期間は、機能範囲により6〜18ヶ月。これより短期間で完成を約束するベンダーには、品質リスクを慎重に確認すべきです。
※ 掲載の金額・単価は執筆時点の参考値です。実際の費用は要件・時期により変動します。
検査内容と要件により異なりますが、サンプル検証は無料です。要件をお聞かせいただければ概算をお伝えします。
はい。GigE VisionやUSB3対応のカメラであればそのまま使えます。照明やレンズの変更が必要な場合はその選定からサポートします。
はい。導入後のパラメータ調整、機能追加、トラブル対応に対応しています。
AI検査ソフトは専門性が高いため、経験豊富なパートナーへの外注が現実的です。
はい、MELSEC・OMRON・シーメンス等の主要PLCと、Ethernet/IP・PROFINET・Modbus等で連携可能です。
画像処理で対象位置を特定し、座標をロボットコントローラーに送信する構成が標準的です。