AI✕画像認識で自動検査

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・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. ChatGPTのベース技術!トランスフォーマーとは?

  2. 目視検査のポイント~品質を守るための基本とコツ~

  3. 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

  4. 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

  5. 画像検査が注目される理由、その背景

  6. 物体検知AIとは?仕組みや代表的モデル、導入事例を分かりやすく解説!

  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. 【マシンビジョンについて知る】外観検査を自動化し、生産性を高める導入メリットと成功のポイント

  9. K-meansクラスタリングによる画像分類 〜色や形を使って画像を自動でグループ化する方法~

  10. 外観検査ではどんな項目を検査するのか?

  11. 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~

  12. 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

  13. メトリックラーニング(距離学習)による学習結果の解釈

  14. 外観検査におけるよくあるAIアルゴリズム

  15. 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

  16. チョコ停・ドカ停とは何か?製造現場の課題と対策を知る