The Japanese ReadMe is described in the second half. (後半に日本語のReadMeを記載)

Visual Inspection Application

This application can easily automate visual inspections and foreign matter inspections in factories.
All you have to do is prepare an inexpensive web camera and a PC (no GPU required) and you can start inspection immediately.
Because MIT license, you can use it for commercial purposes and modify the source code.

The following images are application screens and a camera installation example.

Application features

• Works on a PC without GPU.
• Works with an inexpensive webcam (no need for expensive camera).
• You can specify the area to inspect in the image.
• Inspection supports both conventional AI and deep-learning-based AI.
• AI model creation with no-code is realized by using ADFI.
• Capable of pre-processing more than 10 types of images (Grayscaling, edge extraction, mask processing, etc.).
• Multiple AIs can simultaneously inspect (double check).
• By using multiple cameras, the top and sides of an object can be inspected simultaneously.

Quick & easy start

1) Install

Clone this repository and install the libraries(numpy, opencv-python, Pillow, kivy, kivymd) in Python 3.8 or Python 3.9 environment. If you have a different version of Python, you may not be able to install these libraries. (The verified version of this source code is Python 3.9.13.)

git clone https://github.com/karakurai/visual_inspection.git
cd visual_inspection
pip install -r requirements.txt

2) Application launch

Start the application by running main.py.

python main.py

3) Set display scaling

If the layout of the application is broken, set the display scaling (display settings in your OS) to 100%.

User manual

The user manual can be downloaded below.
User Manual

To Manufacturing Companies

By modifying the file below, you can change the initial values of the application, such as camera FPS and resolution.
However, if the camera cannot be change the settings, the value will not be reflected.

conf.ini

Training images for creating an AI model are saved in the following directory.

dataset

The inspected images are saved in the following directory.

inspection_image

Result images and result CSV are saved in the following directory.

result

If you want to run an AI model in a local environment, place the module downloaded from ADFI in the following directory.

adfi_local

To Software Developers

This software is MIT licensed, so you can use it commercially.
You may also modify the source code and provide it to your customers.

You can change the logo of the application by replacing the image file below.

adfi_client_app_data/logo/adfi.png
adfi_client_app_data/logo/logo.png

You can change the copyright by modifying the value of "label_copyright" in the file below.

text.ini

If you want to run an AI model in a local environment, place the module downloaded from ADFI in the following directory.

adfi_local

画像検査アプリケーション

工場での外観検査や異物検査を簡単に自動化できるアプリケーションです。表示言語は英語と日本語を選択できます。
安価なWEBカメラとPC（GPU不要）を用意するだけで、すぐに検査を開始できます。
MITライセンスのため、商用利用やソースコードの改変が可能です。

アプリケーションの特徴

• 一般的な（GPU無しの）PCで動作します。
• 安価なウェブカメラで動作します (高価なカメラは必要ありません)。
• 画像内の検査する領域を指定できます。
• 従来の AI 、ディープラーニングベースの AI のどちらも対応しています。
• ADFIを利用することでノーコードでのAIモデル作成を実現しています。
• 10種類以上の画像の前処理（グレースケール化、エッジ抽出、マスク処理など）が利用できます。
• 複数のAIによる同時検査（ダブルチェック）が可能です。
• 複数のカメラを使用することで、対象物の上面と側面を同時に検査することも可能です。 ka

開始手順

WindowsPC用の簡単セットアップ手順

WindowsPCの場合は簡単にセットアップできる便利ツールを用意しています。
こちらのページの手順をご参照ください。

WindowsPC以外の場合（通常のセットアップ方法）は以降の手順に従って実施してください。

通常（WindowsPC以外）のセットアップ手順

1) インストール

このリポジトリをクローンし、Python 3.8 または Python 3.9の環境でライブラリ（numpy, opencv-python, Pillow, kivy, kivymd）をインストールしてください。Pythonのバージョンが異なると、これらのライブラリをインストールできない場合があります。（動作確認済みバージョンは Python 3.9.13 です。）

git clone https://github.com/karakurai/visual_inspection.git
cd visual_inspection
pip install -r requirements.txt

2) アプリケーション起動

main.pyを実行して、アプリケーションを起動してください。

python main.py

3) ディスプレイのスケーリング設定

アプリケーションのレイアウトが崩れていた場合、OSのディスプレイ設定の拡大率を100%に設定してください。

操作マニュアル

下記から操作マニュアルをダウンロードできます。
操作マニュアル

製造業向け情報

下記ファイルを修正することで、カメラのFPSや解像度など、アプリケーションの初期値を変更できます。
ただし、設定変更できないカメラの場合、値は反映されません。

conf.ini

AIモデル作成のための学習画像は下記ディレクトリに保存されます。

dataset

検査した画像は下記ディレクトリに保存されます。

inspection_image

結果画像と結果CSVは下記ディレクトリに保存されます。

result

ローカル環境でAIモデルを実行する場合は、ADFIからダウンロードしたモジュールを下記ディレクトリに配置してください。

adfi_local

ソフトウェア開発企業向け情報

このソフトウェアはMITライセンスのため、商用利用が可能です。
ソースコードを修正して、顧客に提供することができます。

下記画像ファイルを差し替えることで、アプリケーションのロゴを変更することができます。

adfi_client_app_data/logo/adfi.png
adfi_client_app_data/logo/logo.png

下記ファイルの「label_copyright」の値を修正することで、著作権表示を変更することができます。

text.ini

ローカル環境でAIモデルを実行する場合は、ADFIからダウンロードしたモジュールを下記ディレクトリに配置してください。

adfi_local