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. メトリックラーニング(距離学習)による学習結果の解釈

  2. 画像寸法検査における交差と分解能の注意点

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

  4. 【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

  5. 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

  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. 画像検査が注目される理由、その背景

  8. 外観検査とは?AI自動化のメリットや課題まで、初級者向けに徹底解説

  9. 透過照明を用いた外観検査:特長、活用事例、成功のためのポイント

  10. ABテストとは?あらゆる分野で活用できる意思決定手法を外観検査にも活用してみよう

  11. 外観検査における光学系設計の重要性 ~正確な検査のための光とレンズの基本~

  12. 面照明を用いた外観検査:特長、課題、そして未来への展望

  13. インライン検査とオフライン検査

  14. 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

  15. 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」~

  16. 限度見本とは