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. セマンティックセグメンテーションとは? 画像解析を次のステージへ引き上げる技術

  2. 生成AIと従来型AIの違いについて

  3. 外観検査におけるよくあるAIアルゴリズム

  4. 検査基準とは?

  5. 外観検査の運用コストを削減するためのヒント

  6. 画像検査での照明の選び方—最適な光源を選ぶためのポイントと調整方法

  7. 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

  8. ルールベース画像検査とAI画像検査の違い ~次世代の品質管理を形作る画像検査技術~

  9. 流行りの生成モデルとは? AIが切り拓く新しい世界

  10. シャッタースピードの考え方 画像検査における最適な設定と実践方法

  11. 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?

  12. 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

  13. 抜き取り検査と全数検査

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

  15. 外観検査AI導入を成功させるには?—精度を最大化するポイントと導入のステップ

  16. 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