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. チョコ停・ドカ停とは何か?製造現場の課題と対策を知る

  2. アテンション学習とは?AI技術を進化させる最先端の学習手法

  3. データの水増し(Data Augmentation)の方法 〜AIモデルを鍛えるためのデータ増強テクニック〜

  4. 被写界深度とは?外観検査への応用と次世代技術への展望

  5. Louisy 画像の類似度から欠陥を検出する画像処理ソフト

  6. 外観検査AI導入のよくある失敗と成功への道筋

  7. 画像検査における位置合わせの重要性と精度向上の方法

  8. 目視検査自動化の流れと導入イメージ

  9. 外観検査における説明可能なAI(XAI)の重要性 主要XAI手法の比較と選定ガイド、活用事例

  10. 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

  11. 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

  12. 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〜

  13. 【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

  14. 反射も影もムラもゼロ!AI外観検査を極める照明最適化ガイド

  15. 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

  16. 透過照明を用いた外観検査:特長、活用事例、成功のためのポイント