画像処理アプリケーション開発ソフト「MERLIC」 動作推奨PC

プログラミング不要のオールインワン設計!

※掲載製品は参考価格となりますので、最新価格については都度お問い合わせください。

製品紹介

MVTec MERLIC 製品概要
**MVTec MERLIC(メルリック)**は、ドイツのMVTec Software社が開発したソフトウェアで、プログラミングレスで構築可能なマシンビジョン向けの「オールインワン画像処理ソフトウェア」です。

1. 主な特長と搭載機能
プログラミング不要のオールインワン設計: 画像処理やプログラミングの専門的な知識を持たずとも、直感的なマウス操作(ドラッグ&ドロップ等)だけで画像処理フローの構築が可能です。さらに、画面のGUI(グラフィカルユーザーインターフェース)作成や、PLC等の外部機器との通信設定まで、このソフト1つで完結できます。

ディープラーニング(AI)機能の統合:

アノマリー検出: 良品画像のみを学習させることで、キズや剥がれ、部品の有無や位置ずれといった異常(欠陥)を検出可能です。

セグメンテーション / 画像分類: ピクセル単位でNG領域を特定する機能や、複数の欠陥タイプを分類する機能が利用可能です。

Deep OCR: 事前学習済みのAIモデルを用いた文字認識機能で、ユーザー側での文字学習なしでスピーディに読み取りを開始できます。

豊富なルールベース画像処理: AI機能だけでなく、マッチング、カウンティング(計数)、エッジ検出など、従来のルールベースの手法も標準で豊富に搭載しています。

ハードウェアの自由度: 特別な専用ハードウェアに縛られず、一般的なWindows/Linuxの標準的なPC(ノートPC含む)や、多様な産業用カメラと接続して動作させることができます。

2. MVTec HALCONとの明確な違い
同社の「HALCON」が、数千の関数を組み合わせて高度なカスタマイズを行う「プログラミング/スクリプトベースの開発向け」であるのに対し、「MERLIC」は「現場での使いやすさと導入の迅速さ(プログラミングレス)」に特化しています。


仕様・スペック

推奨PC「Be-Clia Type-ZU2V2-9 for MERLIC」は、
最新版 MERLIC 26.03でNVIDIA次世代GPUアーキテクチャ「Blackwell」サポートを想定したマシンスペックで高速処理を実現。
Intel製CPU Core Ultra 9とGeForce RTX50XXシリーズ搭載で、より高解像度な画像を用いた検査や、極めて短いタクトタイムが要求される高度な製造ラインにおいても、余裕を持ったシステム構築が可能となります。

★画像処理アプリケーション開発ソフトウェア MVTec MERLIC 推奨PC

APPLIED Be-Clia Type-ZU2V2-9
for MERLIC 仕様
■CPU:Intel Core Ultra9 285K プロセッサー
P 3.7GHz-5.5GHz/E 3.2GHz-4.6GHz/
24コア(P8+E16)/24スレッド/TBMT 5.6GHz
■簡易水冷式プロセッサー・クーラー 360mm
■チップセット:Intel Z890
■メモリ:64GB(32GB×2)DDR5
4スロット/max 256GB
■OS: Windows11 Pro
■SSD:M.2 NVMe-SSD 1TB
■LAN:1ポート 2.5 Gigabit
■LAN:WiFi-7/ Bluetooth 5.4
■GPU:GeForce RTX 5090 32GB-GDDR7
■電源:1300W/100V (80PLUS GOLD認証)
■キーボード・マウス 付属 有線 USB接続
■サイズ:約 W220×D458.6×H492.7mm
■標準保証:ハードウェア1年間 (センドバック)

※本製品には MVTec MERLIC は含まれておりませんので各代理店へご相談ください。

用途・実績例

MERLICは、プログラミング不要で「ルールベース画像処理」と「ディープラーニング(AI)」の両方を使用できる特性から、製造現場における様々な外観検査や自動化プロセスで活用されています。

1. 具体的な使用用途・適用事例
① 医療機器・精密機器の外観検査

用途: 構造が複雑な医療機器等の目視検査工程の自動化。

実例(トプコン山形様の事例): 医療機器の生産工程において、MERLICを用いて外観検査ソフトウェアをノーコードで開発。さらにMERLICの通信機能(MQTTプロトコル)を利用し、社内システムと連携させて効率的な運用を実現しています。

② 製品の欠陥・異常検知(キズ・汚れ・欠品などの確認)

用途: 金属部品、プラスチック製品などの表面のキズや、部品の欠落の有無の確認。

機能: ディープラーニングの「アノマリー検出(良品のみを学習し、異常を検知する機能)」や、「セグメンテーション(不良箇所をピクセル単位で特定する機能)」が利用され、ルールベースでは設定が難しい曖昧な欠陥の検査に用いられています。

③ 部品のカウント(計数)

用途: ばら積みされた部品や、形状が変化しやすい物体の個数カウント。

機能: ディープラーニングを用いた計数機能により、数枚の画像を学習させるだけで、従来のルールベースでは検出が難しかった対象物のカウントを現場で簡単に実現しています。

④ 文字やコードの読み取り(トレーサビリティの確保)

用途: 製品やパッケージに印字されたロット番号、製造年月日、バーコード、2次元コード(QRコード等)の読み取り。

機能: AIを用いた「Deep OCR」により、事前学習なしで多様なフォントを高精度に読み取ります。また、歪んだ面に印字されたコードの読み取りにも使用されています。

⑤ 色検査による組み付け確認

用途: ケーブルの接続先が正しいか(配線色の確認)や、特定の部品が正しい向き・位置に取り付けられているかの確認。

機能: 対象物の色味を判定する色検査ツールを用い、許容する色のしきい値を設定することで合否判定を行っています。

⑥ 難易度の高い撮像環境での検査(ハレーション対策・大型部品など)

用途: 金属など反射率の高い部品の検査や、カメラ1視野に収まらない大型部品の検査。

機能: 露光時間を変えた複数枚の画像を合成する「ハイダイナミックレンジ(HDR)画像合成」や、エリアカメラ・ラインスキャンカメラで複数回撮影した画像を1つに繋ぎ合わせる「画像の貼り合わせツール(最新のバージョン26.03などで追加)」が用いられ

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