AI✕画像認識で自動検査

お悩みを解決します
・学習させる不良データが少なく、AIを作成できない
・目視検査している部分を自動化・効率化したい
・検査員によって基準にブレがある

AI画像検査について詳しく知る

導入事例を多数、掲載しています

様々な導入事例をご紹介。製品別、課題別で検索できます

NuLMiLとは

色塗りで簡単にAIが作成できる外観検査システム

画像検査ゼミ

画像検査について知る、学べる記事を公開中

  1. 外観検査とは?AI自動化のメリットや課題まで、初級者向けに徹底解説

  2. ストロボ照明を使った外観検査 高速・高精度で微細な欠陥も見逃さない検査技術

  3. メトリックラーニング(距離学習)による学習結果の解釈

  4. テンプレートマッチングによる位置合わせ 〜画像内で特定の位置を見つける簡単で効果的な方法〜

  5. 検査業務の自動化で工数削減と生産性向上を実現する方法とは?

  6. IoT×AIの可能性!IoTとAIの違いを知り、活用しよう

  7. Generative Adversarial Network(GAN)とは? AIが「生成」と「識別」を競い合う画期的な技術

  8. チョコ停・ドカ停とは何か?製造現場の課題と対策を知る

  9. AI検査が活躍するのはこんなケースです

  10. 検出限界とはなにか?~測定や検査での精度を決定する「見つけられる最低レベル」~

  11. AI開発に重要なアノテーションとは?その種類やデータを集める方法をご紹介します

  12. ゼブラ照明を用いた外観検査 表面のわずかな異常を見逃さない照明技術

  13. 画像検査における位置合わせの重要性と精度向上の方法

  14. ニューラルネットワークの基礎 〜AIが学び、考え、判断するしくみをやさしく解説〜

  15. ストロボ照明の発光タイミングとカメラのシャッタータイミングを同期する方法

  16. 外観検査における説明可能なAI(XAI)の重要性 主要XAI手法の比較と選定ガイド、活用事例