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. 目視検査の課題と解決法:外観検査AIとは

  3. 外観検査における説明可能なAI(XAI)の重要性

  4. IoT×AIの可能性!IoTとAIの違いを知り、活用しよう

  5. 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

  6. ファイバー照明を用いた外観検査:特長、実践例、成功のための戦略

  7. 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

  8. 外観検査とは?

  9. 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」~

  10. 外観検査における光学系設計の重要性 ~正確な検査のための光とレンズの基本~

  11. 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〜

  12. 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

  13. レンズの選定方法 画像検査で最適な結果を得るためのガイド

  14. 外観検査AI/導入効果の高い検査機導入4つのパターン

  15. 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

  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