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. 抜き取り検査と全数検査

  2. 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」~

  3. 面照明を用いた外観検査:特長、課題、そして未来への展望

  4. 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〜

  5. 被写界深度とは?外観検査への応用と次世代技術への展望

  6. 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

  7. シュリンク包装の品質管理を徹底!最適な検査方法と不良原因の解析

  8. ABテストとは?あらゆる分野で活用できる意思決定手法を外観検査にも活用してみよう

  9. 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?

  10. アテンション学習とは?AI技術を進化させる最先端の学習手法

  11. ChatGPTのベース技術!トランスフォーマーとは?

  12. IoT×AIの可能性!IoTとAIの違いを知り、活用しよう

  13. 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

  14. ニューラルネットワークの基礎 〜AIが学び、考え、判断するしくみをやさしく解説〜

  15. 【初心者向け】データサイエンティストの業務内容と企業で求められる理由

  16. 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