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. チョコ停・ドカ停とは何か?製造現場の課題と対策を知る

  3. 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

  4. 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~

  5. メトリックラーニング(距離学習)による学習結果の解釈

  6. 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

  7. 良品学習/不良品学習とは

  8. 画像検査が注目される理由、その背景

  9. レンズの選定方法 画像検査で最適な結果を得るためのガイド

  10. 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

  11. ディープラーニング異常検知入門|ビジネス価値から実装まで徹底解説

  12. 【マシンビジョンについて知る】外観検査を自動化し、生産性を高める導入メリットと成功のポイント

  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. 目視検査自動化の流れと導入イメージ

  15. ドーム照明を用いた外観検査 影をなくして精密な検査を実現する技術

  16. 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