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. データの水増し(Data Augmentation)の方法 〜AIモデルを鍛えるためのデータ増強テクニック〜

  2. Louisy 画像の類似度から欠陥を検出する画像処理ソフト

  3. ChatGPTのベース技術!トランスフォーマーとは?

  4. 生成AIと従来型AIの違いについて

  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. AIによる外観検査で期待できること

  7. 画像検査が注目される理由、その背景

  8. 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

  9. シャッタースピードの考え方 画像検査における最適な設定と実践方法

  10. インライン検査とオフライン検査

  11. 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

  12. 外観検査の目的

  13. 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~

  14. 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

  15. 画像検査でのカメラの選定方法—最適なカメラを選ぶためのポイントと導入のステップ

  16. 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