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. インライン検査とオフライン検査

  2. 自律学習(オートノマス学習)型AIとは? AIが自己成長を続ける次世代技術

  3. 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

  4. 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~

  5. 生成AIと従来型AIの違いについて

  6. 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

  7. AIにおける埋め込み(エンベディング)とは?

  8. 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

  9. 透過照明を用いた外観検査:特長、活用事例、成功のためのポイント

  10. AI検査はデータの質・量に依存します 製造業のAI外観検査: データの質・量が成功の鍵につながる理由を解説

  11. 外観検査AI導入のよくある失敗と成功への道筋

  12. AIによる外観検査で期待できること

  13. 画像検査が注目される理由、その背景

  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. AI検査が活躍するのはこんなケースです

  16. メトリックラーニング(距離学習)による学習結果の解釈