不良を“塗るだけ”でAIが覚える。 NuLMiL（ヌルミル）は、目視検査の基準をそのまま自動化できる外観検査AIです。
少ないデータで高精度、専門知識不要。現場がすぐ使える検査の新しいスタンダードを提供します。
こんなお悩みありませんか？
目視検査のバラつきがなくならず、品質が安定しない…
画像処理の設定が複雑で、担当者しか扱えない…
AI導入を検討しているが、データ準備や学習が難しそう…
不良の種類が多く、ルールベースでは限界を感じている…
検査環境の変化（照度・反射・素材）で誤検出が増えてしまう…
その悩み、NuLMiL（ヌルミル）なら解決できます！
外観検査ソフトウェア「NuLMiL（ヌルミル）」とは？
NuLMiLは、外観検査の現場で長年課題となってきた 、
「バラつき」「複雑さ」「属人化」を根本から解消するために生まれた学習型AIです。
専門的な画像処理の知識や複雑な設定は不要。
専用タブレットで不良箇所を“塗り分けるだけ”で、誰でも高精度な検査モデルを作成できます。
それぞれ不良ごとに塗り分けたイ色付き画像データをパターン学習させて作成したAIが
塗り分けた色に応じて自動で不良を検出・分類します。
✓ 作業者による検査精度の差をなくし、品質を安定化
✓ 設定や調整の属人化を解消し、現場で運用できるAIへ
✓ アノテーション作業の負担を大幅に軽減
✓ 多種多様な不良にも柔軟に対応
✓ 照度・反射・素材の違いにも強い、安定した検出精度を実現
お客様の生産性向上、省人化、不良品流出の防止に貢献します！
少ないデータで100％に近い判定精度
１つの不良当たり20枚程度の少ないデータで100％※に近い精度での不良品判定が可能
※下記サンプルでの検査結果
エンジニア不要でAIが作れる
専用の液晶タブレットで不良部分を色塗りすると、ボタンひとつでAIが自動学習。
さらに、塗り分けた色に応じて自動で不良を検出・分類します。
一般的なAIソフトウェアでは専門知識や設定情報のチューニングが必要となるため導入まで時間がかかるが、
NuLMiLなら不良を色塗りする裏側で設定情報を最適化するため、導入までの時間を短縮できます。
独自技術「オートノマス学習」でAIを高精度化
従来のAI学習では、不良検出精度を上げるために前処理時・AI学習時にエンジニアによるパラメーター修正が必要でした。
一方、オートノマス学習では自社製品の不良の特徴さえ理解しておけば、専門知識がなくてもパラメーター修正が可能になります。
具体的には、左右の画像で不良が検出できているか否かのAB テストによるフィードバックによって、
AI 自身が自律的にこれらのパラメータを修正します。
NGマップで未検出・化検出・誤分類に対応
➀未検出への対策
未検出が発生した場合、NG マップ上でNG 見本画像と検査対象画像が離れて表示されます。
対象画像を追加で撮影・データ拡張を行うことで、未検出の再発を防止できます。
②過検出への対策
過検出が発生した場合、NG マップ上でNG 見本画像と検査対象画像が近くに表示されます。NG 見本画像の正確な塗り直し、光学系設計の見直し、該当過検出箇所のマスクを行うことで、過検出の再発を防止できます。
③誤分類への対策
誤分類が発生した場合、NG マップ上である不良種のNG 見本画像と別の不良種の検査対象画像が近くに表示されます。
NuLMiL の塗り直し方法の推奨に基づいて、外観選別基準を見直すことで、誤分類の再発を防止できます。
こんな方におすすめ！
・初めて外観検査AIを導入する方
・過去に満足いく検査精度が得られず、外観検査の自動化を断念した方
・社内の画像検査のエンジニア不足で、今後の自動外観検査の運用にお困りの方
＼ NuLMiLの無償検証受付中 ／
お客様の製品が検査可能かどうか評価いたします！
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