技術ブログ
「技術ブログ」AI異常検知の常識を覆す!高精度マルチクラス検出Dinomalyとは?新着!!
製造現場の品質管理や医療の診断において、AIによる異常検知は欠かせません。しかし、多種多様な製品や症例に対応するためには、多くのAIモデルが必要となりがちでした。今回ご紹介する「Dinomaly」は、そんな常識を覆すシン […]
AI外観検査システム 資料ダウンロードページのご案内
AIによる外観検査システムの導入を検討されている皆さまへ。 TOMOMI RESEARCH公式サイトには、検討に役立つ各種資料をまとめた[資料ダウンロードページ]ページをご用意しています。 資料ダウンロードページリンク […]
Leimac社 Robo Lightのアプリケーションノート
Leimac社 Robo Lightのアプリケーションノート この設定は、Leimac社の「Robot Light」とカメラを同期させて使用するシナリオを想定しています。 Baslerカメラ設定の解説 このセクションでは […]
VisAデータセットをMVTecAD型に変換する
VisAデータセットをMVTecAD型に変換する Anomaly Detectionにおいて、データセットの構造を整備することは後のパイプライン構築や比較分析に大きく影響します。本記事では、VisAデータセットをMVTe […]
AnomalyDINO: DINOv2を活用した革新的なFew-shot異常検出手法
AnomalyDINO: DINOv2を活用した革新的なFew-shot異常検出手法 異常検出技術は、工業製品の品質管理や医療画像解析など、さまざまな分野で重要な役割を果たしています。特に、少数の正常データ(Few-sh […]
PatchCore: 解説記事及び日本語翻訳PDF配布中
こんにちは、TOMOMI RESEARCHの崔です。 今回は、2022年に発表された注目の研究論文「Towards Total Recall in Industrial Anomaly Detection」をご紹介します […]
AIで中小企業を未来へ――TOMOMI RESEARCHが「サポかな」に特集掲載!
2025年1月6日発行の中小企業支援情報誌「サポかな」第285号にて、TOMOMI RESEARCHが特集されました! 今回の特集では、AI技術を活用した当社の 「外観検査システム」 が、中小企業の現場にどのように貢献し […]
「Densing Law」で読み解く次世代の大規模言語モデル(LLMs)進化論
はじめに AI研究の最前線では、効率性と性能の両立を目指した新たな指標や法則が次々と登場しています。今回注目する論文「Densing Law of LLMs」(2024年)は、「能力密度(Capability Densi […]
ラインスキャンカメラにおけるデータ伝送量の計算方法
ラインスキャンカメラにおけるデータ伝送量の計算方法 ラインスキャンカメラは、高解像度で連続的な撮像が可能なカメラで、製造業や検査業務に欠かせないツールです。この記事では、基本的な仕組み、活用分野、そして重要なデータ伝送量 […]
`マシンビジョンカメラ選定ガイド(1) : 解像度の選定
マシンビジョンカメラ選定ガイド: 解像度の選定 マシンビジョンカメラは、製品の検査や寸法測定に使われ、物体のサイズや欠陥を正確に捉えるための重要なツールです。ここでは、解像度の選び方について具体例を用いながら分かりやすく […]