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

  1. 第1回 関西ネプコンジャパンに出展しました
  2. 【参加無料】技術セミナー「AIで実現する自動検査の革新的アプローチ」のご案内【2/26(水)開催・オ…
  3. ものづくり ワールド 2024【大阪展】に出展しました
  4. NuLMiL　Webページ　プレオープン
  5. 京都府スタートアップ・グローバル知財サポート支援事業における「知財メンター伴走支援」に採択されました…
お知らせ一覧

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

NuLMiL（ヌルミル）とは

NuLMiLはこれまで実現不可能であった、目視による官能検査の自動化に成功した「自動外観検査システム」です私たちは、不良品をゼロにすることを目標に自動外…

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「NuLMiL」のここがすごい！4つの特徴

NuLMiLの大きな特徴を4つ、ご紹介します。（１）少ないデータ数で100%に近い判定精度1不良当たり20枚程度と少ないデータ数で100%※に近い精度での不良品判定が…

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メディア紹介・掲載例

新聞、テレビ、Webなどでの紹介例、掲載例をご紹介します。NHK　ＤＸで業務の効率化へ 企業のマッチングセミナー開催 岡山2024/11/27https://www3.nhk.or.jp/…

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NuLMiLが得意な検査

NuLMiLが得意とする検査について、いくつかの事例でご紹介します。塗装製品検査事例ゴムキャップ検査事例メッキ品検査事例半導体ウエハ検査事例

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セミナー動画無料公開中！

NuLMiLオンラインセミナー動画　期間限定無料公開オンラインセミナー開催時の資料より第1部：AIを用いた目視検査のバラつき解決方法のご紹介株式会社Anamorph…

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導入までのスケジュール

Phase1 無償検証期間：1ヶ月前後 費用：無料(1)お問い合わせまずはお気軽にお問い合わせください。(2)Web会議検査に関するお悩みやご要望、また現状の検査体…

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無償でPoCを実施します

無償PoC（Proof of Concept）についてAI技術は日々進化しており、その可能性は広がっていますが、いきなり高額な設備を購入して試すのは非効率です。NuLMiLで…

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(一社)京都知恵産業創造の森 ＤＸ推進アドバイザー派遣事業でDX…

中小ものづくりDX推進アドバイザー派遣事業株式会社Anamorphosis Networks（以下、当社）は、京都府および（一社）京都知恵産業創造の森が運営する「中小もの…

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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. 良品学習/不良品学習とは

  2. 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〜

  3. 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

  4. 外観検査におけるディープラーニングの活用法　AIが実現する新時代の品質管理

  5. ルールベース画像検査とAI画像検査の違い ～次世代の品質管理を形作る画像検査技術～

  6. 外観検査におけるよくあるAIアルゴリズム

  7. 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

  8. 外観検査AI導入を成功させるには？—精度を最大化するポイントと導入のステップ

  9. 画像検査とは？

  10. 49Mierre　見えにくい欠陥を強調し検出する画像処理ソフト

  11. 外観検査の目的

  12. Louisy　画像の類似度から欠陥を検出する画像処理ソフト

  13. 偏光フィルターで反射を抑える　外観検査の精度を上げるための技術

  14. 限度見本とは

  15. 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

  16. 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

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