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. メトリックラーニング(距離学習)による学習結果の解釈

  2. 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

  3. ゼブラ照明を用いた外観検査 表面のわずかな異常を見逃さない照明技術

  4. 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

  5. 検査基準とは?

  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. AIにおける埋め込み(エンベディング)とは?

  8. 抜き取り検査と全数検査

  9. 面照明を用いた外観検査:特長、課題、そして未来への展望

  10. 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

  11. 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

  12. 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

  13. チョコ停・ドカ停とは何か?製造現場の課題と対策を知る

  14. 49Mierre 見えにくい欠陥を強調し検出する画像処理ソフト

  15. 画像検査とは?

  16. ストロボ照明を使った外観検査 高速・高精度で微細な欠陥も見逃さない検査技術