月刊「コロンブス」10月号に掲載｜光沢面のキズはなぜ見えないのか、AI外観検査はなぜ「導入して終わり」ではないのか新着!!
月刊「コロンブス」2026年10月号p.42に掲載。光沢面のキズはなぜ見えないのか、3D外観検査TR-300の原理と、AI外観検査の導入に数カ月の調整が必要な理由を解説します。
トレーディングカードの表面観察にも、FORESIGHT STEREO® ― 光沢面の「色」と「形」を分けて見る新着!!
光沢やホロ加工のあるトレーディングカードは、印刷の絵柄と表面の映り込みが重なり、浅い凹みや傷を見分けにくい対象です。当社の3D画像化技術 FORESIGHT STEREO® は、こうしたカードの表面観察にも活用できます。 […]
「良品だけのはず」の学習データにNGが混じったら、検査AIはどうなるか
外観検査AIを作るとき、多くの手法は「学習データは全部良品」という前提に立つ。しかし現場ではラベルミスや検品漏れで、不良品の画像が数枚だけ学習用フォルダに紛れ込むことがある。この前提が崩れたとき、モデルはどこまで壊れるの […]
写っていないものは、検出できない ― 日本機械学会 年次大会 W252 でCTOが講演しました
2026年9月7日（月）、東海大学 湘南キャンパス19号館で開催された一般社団法人 日本機械学会 2026年度年次大会のワークショップ W252『機械・インフラの保守・保全，信頼性強化における問題提起と事例紹介』（主査: […]
同じTR-100、レンズだけを高倍率に替えて半導体チップを見てみた
検査で見え方を左右するのは、装置の性能そのものより「どのレンズで、どの視野で撮るか」という条件設計であることが少なくありません。今回はAIビジュアル検査システム TR-100 に高倍率レンズを装着し、半導体チップのサンプ […]
焦点距離で視野と分解能はどれだけ変わるか ― 35 / 50 / 85 mm のラインスキャンレンズを実測比較
「視野を広げれば分解能は落ちる」――外観検査に関わる方なら、誰もが知っている原則です。ただ、実際にレンズを1本選ぶ場面で効いてくるのは、原則そのものではなく「では、どれだけ落ちるのか」という数字のほうです。 まずは1枚ご […]
「光とAIで"見えない欠陥"を見る」— 日本機械学会 年次大会 特別企画「企業の日」に登壇します
2026年9月6日（日）新横浜。日本機械学会 2026年度年次大会 特別企画「企業の日」に、株式会社TOMOMI RESEARCHの社長とCTOが講師として登壇します。テーマは「光とAIで"見えない欠陥"を見る」。参加無料・要事前申込。
その場で3Dにする ― TR-55 展示レポート
2026年8月5日、愛知県東郷町の計測センターで開かれたパートナー様主催のプライベート（招待制）展示会に、外観検査システム TR-55 を出展しました。カタログを配るのではなく、実機を持ち込み、FORESIGHT STE […]
AI異常検知の「評価」を、手を動かして理解する(4/4)
〜 閾値・混同行列・ROC/PR/F1 を、スライダーを動かしながら体感するチュートリアル 〜 AI外観検査を導入するとき、いちばん誤解されやすいのが 「評価（evaluation）」 の部分です。 「F1 が最大の閾値 […]
AI異常検知の「評価」を、手を動かして理解する (3/4)
〜 閾値・混同行列・ROC/PR/F1 を、スライダーを動かしながら体感するチュートリアル 〜 AI外観検査を導入するとき、いちばん誤解されやすいのが 「評価（evaluation）」 の部分です。 「F1 が最大の閾値 […]