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. 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

  2. 外観検査におけるよくあるAIアルゴリズム

  3. 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

  4. 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

  5. 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

  6. AIによる外観検査で期待できること

  7. バウンディングボックスとは? 画像認識を深く理解するための基礎知識

  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. 限度見本とは

  10. 検出限界とはなにか?~測定や検査での精度を決定する「見つけられる最低レベル」~

  11. AIにおける埋め込み(エンベディング)とは?

  12. 物体検知AIとは?仕組みや代表的モデル、導入事例を分かりやすく解説!

  13. 外観検査ではどんな項目を検査するのか?

  14. 自律学習(オートノマス学習)型AIとは? AIが自己成長を続ける次世代技術

  15. 焦点深度とF値(絞り値)の関係 鮮明な画像と正確な検査のために

  16. 検査基準とは?