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. 外観検査AI/導入効果の高い検査機導入4つのパターン

  2. 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

  3. 画像検査における分解能設計 高精度検査を可能にする設計の秘訣

  4. 49Mierre 見えにくい欠陥を強調し検出する画像処理ソフト

  5. 面照明を用いた外観検査:特長、課題、そして未来への展望

  6. 透過照明を用いた外観検査:特長、活用事例、成功のためのポイント

  7. ストロボ照明の発光タイミングとカメラのシャッタータイミングを同期する方法

  8. 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

  9. AIによる外観検査で期待できること

  10. 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?

  11. 偏光フィルターで反射を抑える 外観検査の精度を上げるための技術

  12. 外観検査AI導入のよくある失敗と成功への道筋

  13. 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

  14. 自律学習(オートノマス学習)型AIとは? AIが自己成長を続ける次世代技術

  15. 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

  16. 画像寸法検査における交差と分解能の注意点