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. 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!

  2. 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

  3. 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

  4. 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~

  5. 外観検査におけるよくあるAIアルゴリズム

  6. 目視検査自動化の流れと導入イメージ

  7. AI検査が活躍するのはこんなケースです

  8. 抜き取り検査と全数検査

  9. 外観検査AI/導入効果の高い検査機導入4つのパターン

  10. 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

  11. 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

  12. 反射も影もムラもゼロ!AI外観検査を極める照明最適化ガイド

  13. AI検査はデータの質・量に依存します 製造業のAI外観検査: データの質・量が成功の鍵につながる理由を解説

  14. U-netを使った良品学習  AIで異常を精密に検出する技術

  15. 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~

  16. 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