画像解析・画像検査とは、製品や部品の画像データをAIを使って分析し、キズや汚れ、異物混入といった欠陥を検出する技術のこと。外観検査を自動化・省人化するために、製造業を中心に導入が進んでいます。主な機能は、画像データから欠陥を検出する「異常検知」、正常な状態の画像と異常な画像を学習させる「AIモデル学習」、検出した異常を分類する「分類」、異常箇所の位置や大きさを特定する「領域抽出」など。
人による検査作業の削減や検査品質の担保、様々な異常パターンの検知、誤検知の防止による生産性向上といった導入メリットが期待できます。
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株式会社VRAIN Solution
誰でも簡単な操作で高精度な検査ができるAI外観検査ソフトウェア。ルールベースを併用したハイブリッド検査も可能。製造現場の作業効率化や省人化、検査品質の向上を実現...
株式会社Phoxter
柔軟で高い拡張性を持つハイブリッドなAI外観検査システム。3ステップで簡単導入。AIとルールベース画像処理を組み合わせ、多様な検査の自動化・効率化を支援します。...
株式会社システムインテグレータ
AIによる画像認識技術を利用した、ディープラーニング外観検査システム。最適なAIモデル選定と周辺機材のトータルコーディネートにより、検査工程の業務改善を実現しま...
ブレインズテクノロジー株式会社
製品のキズ・打痕・組み付け不良などの品質検査をAI技術によって自動化・高度化。現場の負担軽減、生産ラインの効率化、不良流出の低減に貢献します。...
アワード受賞
株式会社シーイーシー
外観検査を自動化する画像処理技術とDeepLearning（深層学習）による学習アルゴリズムを活用した画像検査システムで、産業用カメラと組み合わせて自動車・金属...
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