AI✕画像認識で自動検査

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・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. 流行りの生成モデルとは? AIが切り拓く新しい世界

  2. 【初心者向け】データサイエンティストの業務内容と企業で求められる理由

  3. 外観検査AIとは:画像認識系AIの一種

  4. Generative Adversarial Network(GAN)とは? AIが「生成」と「識別」を競い合う画期的な技術

  5. 外観検査AI/導入効果の高い検査機導入4つのパターン

  6. 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〜

  7. 良品学習/不良品学習とは

  8. 外観検査AI導入のよくある失敗と成功への道筋

  9. ドーム照明を用いた外観検査 影をなくして精密な検査を実現する技術

  10. 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

  11. テンプレートマッチングによる位置合わせ 〜画像内で特定の位置を見つける簡単で効果的な方法〜

  12. 目視検査自動化の流れと導入イメージ

  13. 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

  14. データの水増し(Data Augmentation)の方法 〜AIモデルを鍛えるためのデータ増強テクニック〜

  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. 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