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. 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!

  2. 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

  3. 製造現場における歩留まりの基礎知識―意味、計算方法、改善方法をご紹介

  4. 外観検査における説明可能なAI(XAI)の重要性 主要XAI手法の比較と選定ガイド、活用事例

  5. 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

  6. ニューラルネットワークの基礎 〜AIが学び、考え、判断するしくみをやさしく解説〜

  7. 検査業務の自動化で工数削減と生産性向上を実現する方法とは?

  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

  10. 検査基準とは?

  11. K-meansクラスタリングによる画像分類 〜色や形を使って画像を自動でグループ化する方法~

  12. 反射も影もムラもゼロ!AI外観検査を極める照明最適化ガイド

  13. IoT×AIの可能性!IoTとAIの違いを知り、活用しよう

  14. 限度見本とは

  15. 外観検査AI導入のよくある失敗と成功への道筋

  16. 品質管理とは何か?品質保証との違いと実践ポイントを解説