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

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…

続きを読む

(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…

続きを読む

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/…

続きを読む

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

続きを読む

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…

続きを読む

「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…

続きを読む

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…

続きを読む

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…

続きを読む

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. 外観検査の目的

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

  3. 外観検査におけるよくあるAIアルゴリズム

  4. U-netを使った良品学習 　AIで異常を精密に検出する技術

  5. IoT×AIの可能性！IoTとAIの違いを知り、活用しよう

  6. 流行りの生成モデルとは？　AIが切り拓く新しい世界

  7. 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

  8. ディープラーニング異常検知入門｜ビジネス価値から実装まで徹底解説

  9. 外観検査の運用コストを削減するためのヒント

  10. オートエンコーダーを使った良品学習 　正常データだけで異常を発見するAI技術

  11. 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～

  12. 自律学習（オートノマス学習）型AIとは？　AIが自己成長を続ける次世代技術

  13. 外観検査AI/導入効果の高い検査機導入4つのパターン

  14. 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

  15. 検出限界とはなにか？～測定や検査での精度を決定する「見つけられる最低レベル」～

  16. アテンション学習とは？AI技術を進化させる最先端の学習手法

製品・素材から事例を探す

課題別に事例を探す