
ビンピッキングをAIで精度改善!自動化が難しい原因・注意点・導入実例を徹底解説
ビンピッキングは、容器内にランダムに積まれた(バラ積み)部品をロボットが取り出す作業で、AI技術、特に3Dビジョンと機械学習の活用により自動化 対象物の形状や材...
生成AI、画像認識、AI開発企業等のAI会社マッチング支援サービス

ビンピッキングは、容器内にランダムに積まれた(バラ積み)部品をロボットが取り出す作業で、AI技術、特に3Dビジョンと機械学習の活用により自動化 対象物の形状や材...

Gen1から大幅進化したセンサー性能とオンデバイス処理能力によるAI研究基盤の構築 74グラムの軽量設計と8サイズ展開による研究現場での実用性向上 複数機関での...

SAM 3Dは、単一の2D画像から人や物体、シーン全体を高精度に3D再構成できるMetaの研究モデル 物体向けの「SAM 3D Objects」と人体特化の「S...

はんだ付け検査には目視、AOI、X線、AIなど多様な方法が存在し、それぞれにメリット・デメリットがある AIによる外観検査は、従来の検査方法の課題(見逃し、過検...

製造業や建設業、小売業など、在庫や資材などを抱える業界の企業では、目視での数量確認作業は大きな負担となっています。画像認識AIによる個数カウントは、この課題に対...

YOLOが向いているかどうかはモデルの性能ではなく業務要件で決まる 外観検査・色差評価・医療診断・高密度オクルージョン環境など、YOLOの高速物体検出アプローチ...

AI(人工知能)の機能の1つに、「画像認識」があります。AIの画像認識では、これまで実現できなかったレベルの、画像の意味を理解する、ということまで可能になってい...

製造現場での品質管理、セキュリティ、医療診断など、画像認識技術の活用は急速に広がっています。しかし、数多くのアルゴリズムの中から、自社の課題に最適なものを選ぶの...

AI(人工知能)が読み込んだ画像を認識して処理を行うためには、その読み込んだ画像が何であるのかをAIが理解する必要があります。この画像認識を行うために、AIにと...

ディープラーニング(深層学習)の発展によって、機械学習に基づいた画像認識技術の一つ「セグメンテーション」の技術は飛躍的に進歩を遂げています。セグメンテーションと...