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. 画像検査とは?

  2. 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〜

  3. 検査基準とは?

  4. 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〜

  5. 目視検査のポイント~品質を守るための基本とコツ~

  6. 検出限界とはなにか?~測定や検査での精度を決定する「見つけられる最低レベル」~

  7. 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

  8. 物体検知AIとは?仕組みや代表的モデル、導入事例を分かりやすく解説!

  9. 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

  10. 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

  11. 良品学習/不良品学習とは

  12. 【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

  13. 目視検査の課題と解決法:外観検査AIとは

  14. 画像寸法検査における交差と分解能の注意点

  15. 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~

  16. 外観検査ではどんな項目を検査するのか?