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. 抜き取り検査と全数検査

  2. 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

  3. Louisy 画像の類似度から欠陥を検出する画像処理ソフト

  4. 流行りの生成モデルとは? AIが切り拓く新しい世界

  5. 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

  6. 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~

  7. データの水増し(Data Augmentation)の方法 〜AIモデルを鍛えるためのデータ増強テクニック〜

  8. 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

  9. 画像寸法検査における交差と分解能の注意点

  10. 目視検査自動化の流れと導入イメージ

  11. 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〜

  12. 反射も影もムラもゼロ!AI外観検査を極める照明最適化ガイド

  13. 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

  14. 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

  15. 生成AIと従来型AIの違いについて

  16. 目視検査のポイント~品質を守るための基本とコツ~