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. 焦点深度とF値(絞り値)の関係 鮮明な画像と正確な検査のために

  2. 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」~

  3. 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

  4. 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

  5. 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

  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. 生成AIと従来型AIの違いについて

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

  9. 外観検査AIとは:画像認識系AIの一種

  10. 流行りの生成モデルとは? AIが切り拓く新しい世界

  11. 検査基準とは?

  12. 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

  13. AI検査が活躍するのはこんなケースです

  14. 製造現場における歩留まりの基礎知識―意味、計算方法、改善方法をご紹介

  15. 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

  16. 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