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~

  2. Generative Adversarial Network(GAN)とは? AIが「生成」と「識別」を競い合う画期的な技術

  3. 目視検査自動化の流れと導入イメージ

  4. 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

  5. 画像検査が注目される理由、その背景

  6. 検査基準とは?

  7. U-netを使った良品学習  AIで異常を精密に検出する技術

  8. 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

  9. チョコ停・ドカ停とは何か?製造現場の課題と対策を知る

  10. 抜き取り検査と全数検査

  11. 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」~

  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. 外観検査の運用コストを削減するためのヒント

  14. 分散フィルターで不良を見やすくする 〜小さな傷や異常を見逃さない!画像処理テクニックの基本〜

  15. ChatGPTのベース技術!トランスフォーマーとは?

  16. ストロボ照明を使った外観検査 高速・高精度で微細な欠陥も見逃さない検査技術