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. 外観検査ではどんな項目を検査するのか?

  2. ChatGPTのベース技術!トランスフォーマーとは?

  3. 外観検査の運用コストを削減するためのヒント

  4. 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〜

  5. 画像寸法検査における交差と分解能の注意点

  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. ルールベース画像検査とAI画像検査の違い ~次世代の品質管理を形作る画像検査技術~

  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. 外観検査とは?AI自動化のメリットや課題まで、初級者向けに徹底解説

  10. 画像検査とは?

  11. 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〜

  12. インライン検査とオフライン検査

  13. 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

  14. 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

  15. 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

  16. 目視検査自動化の流れと導入イメージ