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

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

  3. 良品学習/不良品学習とは

  4. 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

  5. AI検査はデータの質・量に依存します 製造業のAI外観検査: データの質・量が成功の鍵につながる理由を解説

  6. シュリンク包装の品質管理を徹底!最適な検査方法と不良原因の解析

  7. 【初心者向け】データサイエンティストの業務内容と企業で求められる理由

  8. 露光時間とは? 画像検査の成功を支える基本知識と実践的設定方法

  9. 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〜

  10. AI開発に重要なアノテーションとは?その種類やデータを集める方法をご紹介します

  11. 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

  12. 外観検査の目的

  13. チョコ停・ドカ停とは何か?製造現場の課題と対策を知る

  14. 偏光フィルターで反射を抑える 外観検査の精度を上げるための技術

  15. 面照明を用いた外観検査:特長、課題、そして未来への展望

  16. 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