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. 良品学習/不良品学習とは

  2. AI外観検査で防ぐ溶接不良|非破壊検査・品質管理の最新ガイド

  3. 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

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

  5. 外観検査ではどんな項目を検査するのか?

  6. 目視検査自動化の流れと導入イメージ

  7. 外観検査AIとは:画像認識系AIの一種

  8. 画像検査でのカメラの選定方法—最適なカメラを選ぶためのポイントと導入のステップ

  9. 説明可能なAI(XAI)とは? AIの判断を理解しやすくするための新技術

  10. 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

  11. ドーム照明を用いた外観検査 影をなくして精密な検査を実現する技術

  12. 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

  13. 49Mierre 見えにくい欠陥を強調し検出する画像処理ソフト

  14. オートエンコーダーを使った良品学習  正常データだけで異常を発見するAI技術

  15. 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〜

  16. メトリックラーニング(距離学習)による学習結果の解釈