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. 【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

  2. AI検査が活躍するのはこんなケースです

  3. インライン検査とオフライン検査

  4. チョコ停・ドカ停とは何か?製造現場の課題と対策を知る

  5. 外観検査の運用コストを削減するためのヒント

  6. U-netを使った良品学習  AIで異常を精密に検出する技術

  7. 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

  8. 面照明を用いた外観検査:特長、課題、そして未来への展望

  9. メトリックラーニング(距離学習)による学習結果の解釈

  10. Louisy 画像の類似度から欠陥を検出する画像処理ソフト

  11. 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

  12. ルールベース画像検査とAI画像検査の違い ~次世代の品質管理を形作る画像検査技術~

  13. AIによる外観検査で期待できること

  14. 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

  15. 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〜

  16. 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