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. 焦点深度とF値(絞り値)の関係 鮮明な画像と正確な検査のために

  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. 検査業務の自動化で工数削減と生産性向上を実現する方法とは?

  4. 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

  5. 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

  6. チョコ停・ドカ停とは何か?製造現場の課題と対策を知る

  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. 外観検査の目的

  9. ニューラルネットワークの基礎 〜AIが学び、考え、判断するしくみをやさしく解説〜

  10. 流行りの生成モデルとは? AIが切り拓く新しい世界

  11. シュリンク包装の品質管理を徹底!最適な検査方法と不良原因の解析

  12. 外観検査ではどんな項目を検査するのか?

  13. 良品学習/不良品学習とは

  14. インライン検査とオフライン検査

  15. 画像検査における位置合わせの重要性と精度向上の方法

  16. 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〜