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

  1. 限度見本とは

  2. 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~

  3. Louisy 画像の類似度から欠陥を検出する画像処理ソフト

  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. 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

  6. 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

  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. 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

  9. 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〜

  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. 目視検査のポイント~品質を守るための基本とコツ~

  12. AI外観検査で防ぐ溶接不良|非破壊検査・品質管理の最新ガイド

  13. 生成AIと従来型AIの違いについて

  14. 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〜

  15. 良品学習/不良品学習とは

  16. 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