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. 生成AIと従来型AIの違いについて

  2. メトリックラーニング(距離学習)による学習結果の解釈

  3. 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

  4. 露光時間とは? 画像検査の成功を支える基本知識と実践的設定方法

  5. 分散フィルターで不良を見やすくする 〜小さな傷や異常を見逃さない!画像処理テクニックの基本〜

  6. インライン検査とオフライン検査

  7. AI検査はデータの質・量に依存します 製造業のAI外観検査: データの質・量が成功の鍵につながる理由を解説

  8. 抜き取り検査と全数検査

  9. 品質管理とは何か?品質保証との違いと実践ポイントを解説

  10. 画像検査が注目される理由、その背景

  11. アテンション学習とは?AI技術を進化させる最先端の学習手法

  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. 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

  14. 物体検知AIとは?仕組みや代表的モデル、導入事例を分かりやすく解説!

  15. 初心者でもわかる!タクトタイム・サイクルタイム・リードタイムの違いと関係性を徹底解説する製造現場改善ガイド

  16. 被写界深度とは?外観検査への応用と次世代技術への展望