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. 画像寸法検査における交差と分解能の注意点

  2. 生成AIと従来型AIの違いについて

  3. 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

  4. 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

  5. 検査基準とは?

  6. 露光時間とは? 画像検査の成功を支える基本知識と実践的設定方法

  7. 抜き取り検査と全数検査

  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. 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

  10. 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〜

  11. ドーム照明を用いた外観検査 影をなくして精密な検査を実現する技術

  12. 外観検査の運用コストを削減するためのヒント

  13. 外観検査の目的

  14. 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?

  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. 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