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. 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~

  2. AI検査が活躍するのはこんなケースです

  3. 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

  4. 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

  5. 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

  6. 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

  7. 画像検査での照明の選び方—最適な光源を選ぶためのポイントと調整方法

  8. 目視検査のポイント~品質を守るための基本とコツ~

  9. 焦点深度とF値(絞り値)の関係 鮮明な画像と正確な検査のために

  10. 露光時間とは? 画像検査の成功を支える基本知識と実践的設定方法

  11. 49Mierre 見えにくい欠陥を強調し検出する画像処理ソフト

  12. インライン検査とオフライン検査

  13. 外観検査の目的

  14. 外観検査におけるよくあるAIアルゴリズム

  15. 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

  16. 偏光フィルターで反射を抑える 外観検査の精度を上げるための技術