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. 限度見本とは

  2. オートエンコーダーを使った良品学習  正常データだけで異常を発見するAI技術

  3. 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〜

  4. 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

  5. ドーム照明を用いた外観検査 影をなくして精密な検査を実現する技術

  6. Louisy 画像の類似度から欠陥を検出する画像処理ソフト

  7. AIによる外観検査で期待できること

  8. 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」~

  9. AI検査が活躍するのはこんなケースです

  10. 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

  11. シャッタースピードの考え方 画像検査における最適な設定と実践方法

  12. 画像検査とは?

  13. データの水増し(Data Augmentation)の方法 〜AIモデルを鍛えるためのデータ増強テクニック〜

  14. ストロボ照明の発光タイミングとカメラのシャッタータイミングを同期する方法

  15. 検査業務の自動化で工数削減と生産性向上を実現する方法とは?

  16. 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