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. 分散フィルターで不良を見やすくする 〜小さな傷や異常を見逃さない!画像処理テクニックの基本〜

  2. AIにおける埋め込み(エンベディング)とは?

  3. 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

  4. 画像検査が注目される理由、その背景

  5. ChatGPTのベース技術!トランスフォーマーとは?

  6. 画像検査における位置合わせの重要性と精度向上の方法

  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. AIによる外観検査で期待できること

  9. 面照明を用いた外観検査:特長、課題、そして未来への展望

  10. 外観検査AIとは:画像認識系AIの一種

  11. 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

  12. 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〜

  13. 画像寸法検査における交差と分解能の注意点

  14. 【初心者向け】データサイエンティストの業務内容と企業で求められる理由

  15. 目視検査のポイント~品質を守るための基本とコツ~

  16. 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~