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. 初心者でもわかる!タクトタイム・サイクルタイム・リードタイムの違いと関係性を徹底解説する製造現場改善ガイド

  2. 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

  3. バウンディングボックスとは? 画像認識を深く理解するための基礎知識

  4. 寸法検査とは 精密品質を支える寸法検査の基礎知識と最新動向

  5. AIカメラとは?基本機能や導入のメリットをまとめました

  6. 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

  7. 外観検査AI/導入効果の高い検査機導入4つのパターン

  8. 面照明を用いた外観検査:特長、課題、そして未来への展望

  9. 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〜

  10. U-netを使った良品学習  AIで異常を精密に検出する技術

  11. 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

  12. 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

  13. 抜き取り検査と全数検査

  14. 検査基準とは?

  15. 限度見本とは

  16. 画像検査における分解能設計 高精度検査を可能にする設計の秘訣