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. 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〜

  2. 面照明を用いた外観検査:特長、課題、そして未来への展望

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

  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. 49Mierre 見えにくい欠陥を強調し検出する画像処理ソフト

  6. ChatGPTのベース技術!トランスフォーマーとは?

  7. 良品学習/不良品学習とは

  8. 外観検査とは?AI自動化のメリットや課題まで、初級者向けに徹底解説

  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. 生成AIと従来型AIの違いについて

  11. 画像検査とは?

  12. 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

  13. 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~

  14. 目視検査の課題と解決法:外観検査AIとは

  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. インライン検査とオフライン検査