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. 寸法検査とは 精密品質を支える寸法検査の基礎知識と最新動向

  2. 分散フィルターで不良を見やすくする 〜小さな傷や異常を見逃さない!画像処理テクニックの基本〜

  3. 49Mierre 見えにくい欠陥を強調し検出する画像処理ソフト

  4. 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

  5. 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

  6. メトリックラーニング(距離学習)による学習結果の解釈

  7. 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

  8. 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

  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. 外観検査ではどんな項目を検査するのか?

  11. 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〜

  12. 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〜

  13. 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

  14. 限度見本とは

  15. 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

  16. セマンティックセグメンテーションとは? 画像解析を次のステージへ引き上げる技術