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. 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

  2. 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

  3. ルールベース画像検査とAI画像検査の違い ~次世代の品質管理を形作る画像検査技術~

  4. 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」~

  5. 画像寸法検査における交差と分解能の注意点

  6. 外観検査の目的

  7. 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〜

  8. 外観検査におけるよくあるAIアルゴリズム

  9. 説明可能なAI(XAI)とは? AIの判断を理解しやすくするための新技術

  10. 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

  11. 寸法検査とは 精密品質を支える寸法検査の基礎知識と最新動向

  12. 【マシンビジョンについて知る】外観検査を自動化し、生産性を高める導入メリットと成功のポイント

  13. 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

  14. 初心者でもわかる!タクトタイム・サイクルタイム・リードタイムの違いと関係性を徹底解説する製造現場改善ガイド

  15. 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

  16. 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