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. 外観検査における光学系設計の重要性 ~正確な検査のための光とレンズの基本~

  2. 生成AIと従来型AIの違いについて

  3. 品質管理とは何か?品質保証との違いと実践ポイントを解説

  4. 外観検査におけるディープラーニングの活用法 AIが実現する新時代の品質管理

  5. 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」~

  6. 流行りの生成モデルとは? AIが切り拓く新しい世界

  7. 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

  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. AIにおける埋め込み(エンベディング)とは?

  10. 良品学習/不良品学習とは

  11. 寸法検査とは

  12. 画像検査が注目される理由、その背景

  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. 画像検査でのカメラの選定方法—最適なカメラを選ぶためのポイントと導入のステップ

  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. 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