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. AI外観検査で防ぐ溶接不良|非破壊検査・品質管理の最新ガイド

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  3. 生成AIと従来型AIの違いについて

  4. チョコ停・ドカ停とは何か?製造現場の課題と対策を知る

  5. IoT×AIの可能性!IoTとAIの違いを知り、活用しよう

  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導入のよくある失敗と成功への道筋

  8. AIにおける埋め込み(エンベディング)とは?

  9. 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

  10. 焦点深度とF値(絞り値)の関係 鮮明な画像と正確な検査のために

  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. 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. 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

  14. バウンディングボックスとは? 画像認識を深く理解するための基礎知識

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

  16. U-netを使った良品学習  AIで異常を精密に検出する技術