AI✕画像認識で自動検査

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・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. 反射も影もムラもゼロ!AI外観検査を極める照明最適化ガイド

  2. 外観検査におけるよくあるAIアルゴリズム

  3. 外観検査AI導入のよくある失敗と成功への道筋

  4. 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

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

  6. 物体検知AIとは?仕組みや代表的モデル、導入事例を分かりやすく解説!

  7. 生成AIと従来型AIの違いについて

  8. 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

  9. 外観検査における光学系設計の重要性 ~正確な検査のための光とレンズの基本~

  10. 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

  11. 良品学習/不良品学習とは

  12. 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

  13. 説明可能なAI(XAI)とは? AIの判断を理解しやすくするための新技術

  14. 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~

  15. 面照明を用いた外観検査:特長、課題、そして未来への展望

  16. 【マシンビジョンについて知る】外観検査を自動化し、生産性を高める導入メリットと成功のポイント