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. メトリックラーニング(距離学習)による学習結果の解釈

  2. 画像検査での照明の選び方—最適な光源を選ぶためのポイントと調整方法

  3. 目視検査のポイント~品質を守るための基本とコツ~

  4. 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〜

  5. 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

  6. AIにおける埋め込み(エンベディング)とは?

  7. 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

  8. 外観検査AI導入のよくある失敗と成功への道筋

  9. 外観検査AIとは:画像認識系AIの一種

  10. 初心者でもわかる!タクトタイム・サイクルタイム・リードタイムの違いと関係性を徹底解説する製造現場改善ガイド

  11. 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

  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. インライン検査とオフライン検査

  14. 外観検査ではどんな項目を検査するのか?

  15. 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

  16. チョコ停・ドカ停とは何か?製造現場の課題と対策を知る