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. 外観検査AI/導入効果の高い検査機導入4つのパターン

  2. 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

  3. チョコ停・ドカ停とは何か?製造現場の課題と対策を知る

  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. 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

  6. 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~

  7. 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

  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. 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. AI検査はデータの質・量に依存します 製造業のAI外観検査: データの質・量が成功の鍵につながる理由を解説

  11. 外観検査の目的

  12. ニューラルネットワークの基礎 〜AIが学び、考え、判断するしくみをやさしく解説〜

  13. 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

  14. 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

  15. 【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

  16. 画像検査における位置合わせの重要性と精度向上の方法