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. 外観検査におけるよくあるAIアルゴリズム

  2. 49Mierre 見えにくい欠陥を強調し検出する画像処理ソフト

  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. 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

  5. 良品学習/不良品学習とは

  6. 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

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

  8. 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

  9. 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

  10. チョコ停・ドカ停とは何か?製造現場の課題と対策を知る

  11. 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

  12. 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

  13. 限度見本とは

  14. 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

  15. 外観検査AI/導入効果の高い検査機導入4つのパターン

  16. 外観検査AI導入のよくある失敗と成功への道筋