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. U-netを使った良品学習  AIで異常を精密に検出する技術

  2. 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~

  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. 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

  5. 画像検査における分解能設計 高精度検査を可能にする設計の秘訣

  6. 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

  7. 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

  8. 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

  9. ストロボ照明の発光タイミングとカメラのシャッタータイミングを同期する方法

  10. 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〜

  11. 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

  12. 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

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

  14. 画像寸法検査における交差と分解能の注意点

  15. 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

  16. AI検査が活躍するのはこんなケースです