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

  1. 第1回 関西ネプコンジャパンに出展しました
  2. 【参加無料】技術セミナー「AIで実現する自動検査の革新的アプローチ」のご案内【2/26(水)開催・オ…
  3. ものづくり ワールド 2024【大阪展】に出展しました
  4. NuLMiL　Webページ　プレオープン
  5. 京都府スタートアップ・グローバル知財サポート支援事業における「知財メンター伴走支援」に採択されました…
お知らせ一覧

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

メディア紹介・掲載例

新聞、テレビ、Webなどでの紹介例、掲載例をご紹介します。NHK　ＤＸで業務の効率化へ 企業のマッチングセミナー開催 岡山2024/11/27https://www3.nhk.or.jp/…

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セミナー動画無料公開中！

NuLMiLオンラインセミナー動画　期間限定無料公開オンラインセミナー開催時の資料より第1部：AIを用いた目視検査のバラつき解決方法のご紹介株式会社Anamorph…

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(一社)京都知恵産業創造の森 ＤＸ推進アドバイザー派遣事業でDX…

中小ものづくりDX推進アドバイザー派遣事業株式会社Anamorphosis Networks（以下、当社）は、京都府および（一社）京都知恵産業創造の森が運営する「中小もの…

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NuLMiLが得意な検査

NuLMiLが得意とする検査について、いくつかの事例でご紹介します。塗装製品検査事例ゴムキャップ検査事例メッキ品検査事例半導体ウエハ検査事例

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「NuLMiL」のここがすごい！4つの特徴

NuLMiLの大きな特徴を4つ、ご紹介します。（１）少ないデータ数で100%に近い判定精度1不良当たり20枚程度と少ないデータ数で100%※に近い精度での不良品判定が…

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無償でPoCを実施します

無償PoC（Proof of Concept）についてAI技術は日々進化しており、その可能性は広がっていますが、いきなり高額な設備を購入して試すのは非効率です。NuLMiLで…

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NuLMiL（ヌルミル）とは

NuLMiLはこれまで実現不可能であった、目視による官能検査の自動化に成功した「自動外観検査システム」です私たちは、不良品をゼロにすることを目標に自動外…

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導入までのスケジュール

Phase1 無償検証期間：1ヶ月前後 費用：無料(1)お問い合わせまずはお気軽にお問い合わせください。(2)Web会議検査に関するお悩みやご要望、また現状の検査体…

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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. 流行りの生成モデルとは？　AIが切り拓く新しい世界

  2. 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〜

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

  4. 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

  5. 外観検査AI導入を成功させるには？—精度を最大化するポイントと導入のステップ

  6. 外観検査におけるよくあるAIアルゴリズム

  7. ChatGPTのベース技術！トランスフォーマーとは？

  8. 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

  9. チョコ停・ドカ停とは何か？製造現場の課題と対策を知る

  10. 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

  11. ルールベース画像検査とAI画像検査の違い ～次世代の品質管理を形作る画像検査技術～

  12. 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

  13. 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～

  14. 外観検査AI導入のよくある失敗と成功への道筋

  15. 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～

  16. Louisy　画像の類似度から欠陥を検出する画像処理ソフト

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