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. 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

  2. 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

  3. 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

  4. 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〜

  5. 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〜

  6. 検査業務の自動化で工数削減と生産性向上を実現する方法とは?

  7. 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

  8. 外観検査AIとは:画像認識系AIの一種

  9. ChatGPTのベース技術!トランスフォーマーとは?

  10. 外観検査の運用コストを削減するためのヒント

  11. 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~

  12. 面照明を用いた外観検査:特長、課題、そして未来への展望

  13. 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

  14. 良品学習/不良品学習とは

  15. AI検査が活躍するのはこんなケースです

  16. 生成AIと従来型AIの違いについて