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. 面照明を用いた外観検査:特長、課題、そして未来への展望

  2. レンズの選定方法 画像検査で最適な結果を得るためのガイド

  3. 画像寸法検査における交差と分解能の注意点

  4. 抜き取り検査と全数検査

  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. 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

  7. 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

  8. ファイバー照明を用いた外観検査:特長、実践例、成功のための戦略

  9. 外観検査の目的

  10. 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

  11. 目視検査のポイント~品質を守るための基本とコツ~

  12. 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

  13. K-meansクラスタリングによる画像分類 〜色や形を使って画像を自動でグループ化する方法~

  14. 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〜

  15. 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

  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