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

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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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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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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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」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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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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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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(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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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. 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

  2. 面照明を用いた外観検査：特長、課題、そして未来への展望

  3. 【初心者向け】データサイエンティストの業務内容と企業で求められる理由

  4. アテンション学習とは？AI技術を進化させる最先端の学習手法

  5. メトリックラーニング（距離学習）による学習結果の解釈

  6. 良品学習/不良品学習とは

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

  8. 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

  9. 検査基準とは？

  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. 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

  12. 生成AIと従来型AIの違いについて

  13. 目視検査の課題と解決法：外観検査AIとは

  14. 外観検査におけるよくあるAIアルゴリズム

  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. 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〜

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