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. 分散フィルターで不良を見やすくする 〜小さな傷や異常を見逃さない!画像処理テクニックの基本〜

  2. 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

  3. 外観検査における説明可能なAI(XAI)の重要性 主要XAI手法の比較と選定ガイド、活用事例

  4. 抜き取り検査と全数検査

  5. 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〜

  6. インライン検査とオフライン検査

  7. AI検査が活躍するのはこんなケースです

  8. オートエンコーダーを使った良品学習  正常データだけで異常を発見するAI技術

  9. 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

  10. 検査基準とは?

  11. 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

  12. 外観検査におけるよくあるAIアルゴリズム

  13. U-netを使った良品学習  AIで異常を精密に検出する技術

  14. 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

  15. 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

  16. 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