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. 検査基準とは?

  2. 自律学習(オートノマス学習)型AIとは? AIが自己成長を続ける次世代技術

  3. 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〜

  4. 製造現場における歩留まりの基礎知識―意味、計算方法、改善方法をご紹介

  5. 生成AIと従来型AIの違いについて

  6. 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

  7. 焦点深度とF値(絞り値)の関係 鮮明な画像と正確な検査のために

  8. 外観検査ではどんな項目を検査するのか?

  9. 抜き取り検査と全数検査

  10. 外観検査AI導入のよくある失敗と成功への道筋

  11. バウンディングボックスとは? 画像認識を深く理解するための基礎知識

  12. 外観検査AI/導入効果の高い検査機導入4つのパターン

  13. 【初心者向け】データサイエンティストの業務内容と企業で求められる理由

  14. 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?

  15. ABテストとは?あらゆる分野で活用できる意思決定手法を外観検査にも活用してみよう

  16. 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