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. 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~

  2. 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〜

  3. AI検査が活躍するのはこんなケースです

  4. 良品学習/不良品学習とは

  5. 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

  6. 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~

  7. 外観検査AIとは:画像認識系AIの一種

  8. 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

  9. 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

  10. AIによる外観検査で期待できること

  11. 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

  12. 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〜

  13. 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

  14. 検査業務の自動化で工数削減と生産性向上を実現する方法とは?

  15. AIにおける埋め込み(エンベディング)とは?

  16. ファイバー照明を用いた外観検査:特長、実践例、成功のための戦略