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. 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

  2. 自律学習(オートノマス学習)型AIとは? AIが自己成長を続ける次世代技術

  3. 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

  4. 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

  5. AIにおける埋め込み(エンベディング)とは?

  6. 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

  7. 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

  8. 良品学習/不良品学習とは

  9. 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

  10. 画像検査での照明の選び方—最適な光源を選ぶためのポイントと調整方法

  11. 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

  12. 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

  13. 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

  14. AI検査が活躍するのはこんなケースです

  15. 外観検査AI導入を成功させるには?—精度を最大化するポイントと導入のステップ

  16. 49Mierre 見えにくい欠陥を強調し検出する画像処理ソフト