AI✕画像認識で自動検査

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・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. 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〜

  2. 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

  3. チョコ停・ドカ停とは何か?製造現場の課題と対策を知る

  4. 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〜

  5. ChatGPTのベース技術!トランスフォーマーとは?

  6. セマンティックセグメンテーションとは? 画像解析を次のステージへ引き上げる技術

  7. 外観検査AI導入のよくある失敗と成功への道筋

  8. 被写界深度とは?外観検査への応用と次世代技術への展望

  9. AI外観検査で防ぐ溶接不良|非破壊検査・品質管理の最新ガイド

  10. アテンション学習とは?AI技術を進化させる最先端の学習手法

  11. 寸法検査とは 精密品質を支える寸法検査の基礎知識と最新動向

  12. 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

  13. 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

  14. 検査業務の自動化で工数削減と生産性向上を実現する方法とは?

  15. 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~

  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