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. 外観検査ではどんな項目を検査するのか?

  2. インライン検査とオフライン検査

  3. 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

  4. 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

  5. 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〜

  6. 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

  7. 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~

  8. 外観検査AI/導入効果の高い検査機導入4つのパターン

  9. 生成AIと従来型AIの違いについて

  10. 外観検査とは?AI自動化のメリットや課題まで、初級者向けに徹底解説

  11. 面照明を用いた外観検査:特長、課題、そして未来への展望

  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. 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

  14. 画像寸法検査における交差と分解能の注意点

  15. 画像検査が注目される理由、その背景

  16. 流行りの生成モデルとは? AIが切り拓く新しい世界