AI✕画像認識で自動検査

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・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~

  2. 外観検査AI/導入効果の高い検査機導入4つのパターン

  3. 目視検査自動化の流れと導入イメージ

  4. 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!

  5. 良品学習/不良品学習とは

  6. 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

  7. 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〜

  8. 反射も影もムラもゼロ!AI外観検査を極める照明最適化ガイド

  9. チョコ停・ドカ停とは何か?製造現場の課題と対策を知る

  10. 焦点深度とF値(絞り値)の関係 鮮明な画像と正確な検査のために

  11. 【初心者向け】データサイエンティストの業務内容と企業で求められる理由

  12. 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〜

  13. Generative Adversarial Network(GAN)とは? AIが「生成」と「識別」を競い合う画期的な技術

  14. Louisy 画像の類似度から欠陥を検出する画像処理ソフト

  15. 外観検査におけるよくあるAIアルゴリズム

  16. 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