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. チョコ停・ドカ停とは何か?製造現場の課題と対策を知る

  2. 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〜

  3. 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

  4. 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

  5. AI開発に重要なアノテーションとは?その種類やデータを集める方法をご紹介します

  6. 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

  7. 抜き取り検査と全数検査

  8. 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

  9. 外観検査の運用コストを削減するためのヒント

  10. 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

  11. 生成AIと従来型AIの違いについて

  12. ChatGPTのベース技術!トランスフォーマーとは?

  13. 49Mierre 見えにくい欠陥を強調し検出する画像処理ソフト

  14. 外観検査における光学系設計の重要性 ~正確な検査のための光とレンズの基本~

  15. 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

  16. 外観検査AI/導入効果の高い検査機導入4つのパターン