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. 画像寸法検査における交差と分解能の注意点

  2. 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〜

  3. 外観検査の運用コストを削減するためのヒント

  4. 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

  5. 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〜

  6. U-netを使った良品学習  AIで異常を精密に検出する技術

  7. 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

  8. 初心者でもわかる!タクトタイム・サイクルタイム・リードタイムの違いと関係性を徹底解説する製造現場改善ガイド

  9. 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

  10. ディープラーニング異常検知入門|ビジネス価値から実装まで徹底解説

  11. メトリックラーニング(距離学習)による学習結果の解釈

  12. チョコ停・ドカ停とは何か?製造現場の課題と対策を知る

  13. ChatGPTのベース技術!トランスフォーマーとは?

  14. AIカメラとは?基本機能や導入のメリットをまとめました

  15. 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

  16. 抜き取り検査と全数検査