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. AIにおける埋め込み(エンベディング)とは?

  2. IoT×AIの可能性!IoTとAIの違いを知り、活用しよう

  3. 説明可能なAI(XAI)とは? AIの判断を理解しやすくするための新技術

  4. 画像検査が注目される理由、その背景

  5. 外観検査AI/導入効果の高い検査機導入4つのパターン

  6. U-netを使った良品学習  AIで異常を精密に検出する技術

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

  8. 【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

  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. 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

  11. 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

  12. ChatGPTのベース技術!トランスフォーマーとは?

  13. 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

  14. 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

  15. 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

  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