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. 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

  2. AI外観検査で防ぐ溶接不良|非破壊検査・品質管理の最新ガイド

  3. 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

  4. 画像寸法検査における交差と分解能の注意点

  5. 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

  6. 良品学習/不良品学習とは

  7. インライン検査とオフライン検査

  8. 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

  9. メトリックラーニング(距離学習)による学習結果の解釈

  10. 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!

  11. 画像検査における位置合わせの重要性と精度向上の方法

  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. 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

  14. 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

  15. AIによる外観検査で期待できること

  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