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. 画像寸法検査における交差と分解能の注意点

  2. 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

  3. 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

  4. 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

  5. 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

  6. 画像検査が注目される理由、その背景

  7. 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~

  8. 画像検査における位置合わせの重要性と精度向上の方法

  9. ChatGPTのベース技術!トランスフォーマーとは?

  10. Louisy 画像の類似度から欠陥を検出する画像処理ソフト

  11. 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

  12. 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〜

  13. 【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

  14. メトリックラーニング(距離学習)による学習結果の解釈

  15. 外観検査の目的

  16. 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