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. 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

  3. 抜き取り検査と全数検査

  4. 外観検査における説明可能なAI(XAI)の重要性 主要XAI手法の比較と選定ガイド、活用事例

  5. 検査基準とは?

  6. 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

  7. AIによる外観検査で期待できること

  8. チョコ停・ドカ停とは何か?製造現場の課題と対策を知る

  9. 外観検査の目的

  10. 良品学習/不良品学習とは

  11. 品質管理とは何か?品質保証との違いと実践ポイントを解説

  12. 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

  13. 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

  14. 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~

  15. 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!

  16. 外観検査におけるディープラーニングの活用法 AIが実現する新時代の品質管理