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. 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

  2. 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

  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. 被写界深度とは?外観検査への応用と次世代技術への展望

  5. 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

  6. 目視検査自動化の流れと導入イメージ

  7. AI外観検査で防ぐ溶接不良|非破壊検査・品質管理の最新ガイド

  8. 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

  9. 透過照明を用いた外観検査:特長、活用事例、成功のためのポイント

  10. 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〜

  11. 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

  12. 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〜

  13. 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

  14. 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

  15. ABテストとは?あらゆる分野で活用できる意思決定手法を外観検査にも活用してみよう

  16. 偏光フィルターで反射を抑える 外観検査の精度を上げるための技術