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. 限度見本とは

  2. 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

  3. 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~

  4. 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

  5. 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

  6. 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

  7. 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

  8. ディープラーニング異常検知入門|ビジネス価値から実装まで徹底解説

  9. Louisy 画像の類似度から欠陥を検出する画像処理ソフト

  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

  13. 良品学習/不良品学習とは

  14. 面照明を用いた外観検査:特長、課題、そして未来への展望

  15. 画像検査が注目される理由、その背景

  16. 寸法検査とは 精密品質を支える寸法検査の基礎知識と最新動向