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. ストロボ照明の発光タイミングとカメラのシャッタータイミングを同期する方法

  2. 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!

  3. 良品学習/不良品学習とは

  4. 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

  5. ゼブラ照明を用いた外観検査 表面のわずかな異常を見逃さない照明技術

  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. 外観検査の目的

  8. 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

  9. ディープラーニング異常検知入門|ビジネス価値から実装まで徹底解説

  10. 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~

  11. 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」~

  12. 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

  13. Louisy 画像の類似度から欠陥を検出する画像処理ソフト

  14. 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〜

  15. 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〜

  16. 画像検査が注目される理由、その背景