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による外観検査で期待できること

  2. 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

  3. 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

  4. 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

  5. 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〜

  6. 初心者でもわかる!タクトタイム・サイクルタイム・リードタイムの違いと関係性を徹底解説する製造現場改善ガイド

  7. IoT×AIの可能性!IoTとAIの違いを知り、活用しよう

  8. オートエンコーダーを使った良品学習  正常データだけで異常を発見するAI技術

  9. AIにおける埋め込み(エンベディング)とは?

  10. 外観検査におけるディープラーニングの活用法 AIが実現する新時代の品質管理

  11. 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〜

  12. AI検査はデータの質・量に依存します 製造業のAI外観検査: データの質・量が成功の鍵につながる理由を解説

  13. 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

  14. AIカメラとは?基本機能や導入のメリットをまとめました

  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. セマンティックセグメンテーションとは? 画像解析を次のステージへ引き上げる技術