APIマシンビジョンシステムの構成要素

2025 年 6 月 15 日

APIマシンビジョンシステムは、いくつかの重要な部品で構成されています。照明は鮮明な画像を提供します。レンズはシーンに焦点を合わせます。カメラは画像を撮影します。ケーブルはハードウェアを接続します。インターフェース周辺機器はデバイスを接続します。コンピューティングプラットフォームはデータを処理します。ソフトウェアはマシンビジョンシステムを分析および制御します。APIは各部品を接続し、マシンビジョンシステムが一体となって動作できるようにします。コンピュータービジョンAPIは、システムが物体やパターンを認識するのに役立ちます。多くのシステムで1D、2D、または3Dマシンビジョンが使用されています。今日、コンピュータービジョンAPIは最新のマシンビジョンシステムにおいて重要な役割を果たしています。

重要なポイント

APIマシンビジョンシステムは主要部品画像を正確にキャプチャして分析するための照明、レンズ、カメラ、ソフトウェア、API など。
1D、2D、3D といったさまざまなシステムタイプが、バーコードの読み取りからロボットのガイダンスまで、特定のタスクに対応し、独自の利点を提供します。
ワークフローは画像のキャプチャから始まり、実用的な結果ソフトウェアと AI を使用して欠陥を検出し、オブジェクトを認識します。
コンピュータービジョン API は、検出、セグメンテーション、認識のための強力なツールを提供し、業界の効率と品質の向上に役立ちます。
増大する需要を満たす、スケーラブルで信頼性が高く安全なマシンビジョンシステムを構築するには、強力な API 統合、セキュリティ、サポートが不可欠です。

API マシンビジョンシステム

コアコンポーネント

最新のAPIマシンビジョンシステムは、複数のコアコンポーネントで構成されています。各コンポーネントは、画像のキャプチャ、処理、分析において独自の役割を果たします。主なコンポーネントには、照明、レンズ、カメラ、コンピューティングプラットフォーム、ケーブル、インターフェース周辺機器、ソフトウェアなどがあります。

照明あらゆるマシンビジョンシステムの基盤となるのが照明です。適切な照明は欠陥検出率を最大30%向上させます。バックライトや構造化照明などの様々な照明技術は、対象物の特徴や欠陥を際立たせるのに役立ちます。
レンズ シーンに焦点を合わせ、歪みを軽減します。高品質のレンズは、鮮明な画像と正確な測定を保証します。これは、製薬業界などの業界では特に重要です。
カメラ システムの目として機能します。高解像度と高速フレームレートで画像を撮影します。モノクロカメラとカラーカメラの選択は検出能力に影響します。カメラによっては、99.8%の精度と100%の再現率を達成しています。
コンピューティングプラットフォーム 視覚データを処理します。これらのプラットフォームはCPU、GPU、またはFPGAを使用します。速度、消費電力、信頼性のニーズに応じて適切な選択が求められます。
ソフトウェア AIアルゴリズムが生画像を有用な情報に変換します。高度なソフトウェアがパターン認識と欠陥検出を向上させます。最適化されたアルゴリズムにより、処理速度と効率が向上します。
ケーブルとインターフェース周辺機器 すべてのハードウェア部品を接続します。信頼性の高い接続により、デバイス間のスムーズなデータフローが保証されます。
サイト受け入れテスト システムが業界標準を満たしているかどうかを確認します。テストには、目視検査と、精度や再現率などの指標を用いたパフォーマンスチェックが含まれます。

注: 各コンポーネントのパフォーマンスはシステム全体に影響を及ぼします。照明だけでもシステムパフォーマンスの最大90%に影響を与える可能性があります。

システムの種類

マシンビジョンシステムには、1D、2D、3DのXNUMXつの主要なタイプがあります。それぞれのタイプは異なる用途に対応し、独自のパフォーマンス機能を備えています。

システムタイプ	主な用途	主な機能
1D	リニアデータキャプチャ	バーコード読み取りや簡単な検査に使用
2D	フラット画像キャプチャ	表面検査や部品の方向付けによく使用されます
3D	奥行き知覚	ロボットの誘導や3D測定に使用

業界レポートによると、1Dシステムはバーコード読み取りなどのタスクに最適であり、2Dシステムは表面検査や部品の方向付けに使用されます。3Dシステムは、ロボット誘導や高精度タスクに重要な奥行き情報を提供します。高度な検査と測定を必要とする業界が増えるにつれて、3Dビジョンシステムの市場は成長を続けています。

ワークフロー

APIマシンビジョンシステムは明確なワークフローに従います。プロセスは画像のキャプチャから始まり、実用的な結果で終わります。

システムは照明とレンズを使用してシーンを準備します。
カメラは物体または領域の画像を撮影します。
ケーブルとインターフェース周辺機器は、画像データをコンピューティングプラットフォームに送信します。
ソフトウェアとAIアルゴリズムが画像を処理し、特徴を分析したり、欠陥を検出したり、物体を認識したりします。
API はすべてのコンポーネントを接続し、システムが他のデバイスやソフトウェアと通信できるようにします。
システムは合格/不合格信号、測定値、アラートなどの結果を出力します。

多くの業界で、品質と効率性の向上のためにこのワークフローが活用されています。例えば：

Pivothead は、ウェアラブルデバイスで Microsoft の Vision API を使用して、画像をリアルタイムでテキストと音声に変換し、視覚障害のあるユーザーを支援します。
Prism Skylabs は AI とコンピュータービジョン API を使用して多数のカメラからのビデオを検索および要約し、企業がスペースを監視できるように支援します。
Acquire Automation は、360 度カメラによるマシンビジョンを使用して製品の組み立てとパッケージをチェックし、リコールを削減して生産性を向上させます。

技術の進歩により、これらのシステムはより高速、より正確、そしてより適応性が高くなりました。カメラ解像度、AI、ディープラーニング、そしてクラウド統合の向上により、マシンビジョンシステムは製造、医療、農業、物流における複雑なタスクを処理できるようになりました。

コンピュータービジョンAPI

主な機能

コンピュータービジョンAPIは、開発者に検出、セグメンテーション、認識のための強力なツールを提供します。これらのAPIは、物体検出、画像セグメンテーション、動画分析をサポートします。Sentisight、SkyBiometry、Google Cloud Visionなど、多くのプロバイダーが幅広い機能を提供しています。以下の表は、主要なコンピュータービジョンAPIプロバイダーの進化と、そのサービスに影響を与えるトレンドを示しています。

プロバイダー/API/モデル	主な機能	技術動向	ユースケース/業界
センティサイト	物体検出、顔分析、OCR、セグメンテーション	高精度、スケーラビリティ	高速な結果、大規模なデータ
スカイバイオメトリー	顔認識、属性分析	専門的な顔分析	セキュリティ、監視
スマートクリック	オブジェクト検出、セグメンテーション、OCR	適応性のある展開	画像/ビデオ処理
スタビリティAI	分類、物体検出、セグメンテーション	ディープラーニング、スケーラビリティ	電子商取引、ヘルスケア
アレフ・アルファ	分類、物体検出、セマンティック/インスタンスセグメンテーション	ディープラーニング、大規模データセット	小売、セキュリティ、ヘルスケア
AWS、グーグル、マイクロソフト	物体検出、顔分析、OCR、分類	スケーラブルで安全、簡単な統合	幅広い業界での使用

最新のコンピュータービジョンAPIソリューションは、ディープラーニングモデルを活用した自動化を実現します。複数のアノテーション形式と共同プロジェクト管理をサポートしています。リアルタイム画像処理、能動学習、不確実性推定は、検出とセグメンテーションの精度向上に役立ちます。これらのAPIは、画像認識、画像分類、動画分析も可能にします。開発者は、画像セグメンテーション、セマンティックセグメンテーション、インスタンスセグメンテーションのモデルをデプロイできます。コンピュータービジョンサービスは現在、マシンビジョンアプリケーション向けのスケーラビリティ、セキュリティ、そして容易な統合に重点を置いています。

注: 現在、多くの API が高度な画像処理機能を提供しており、検出、セグメンテーション、認識タスクのための画像とビデオの両方の分析をサポートしています。

ユースケース

コンピュータービジョンAPIは、実世界の多くのアプリケーションをサポートしています。業界では、画像と動画の両方において、検出、セグメンテーション、認識にこれらのAPIが使用されています。以下に、ドキュメント化された例をいくつか示します。

家畜や魚の養殖をリアルタイムで監視し、検出とセグメンテーションを使用して動物の福祉と効率を向上させます。
農作物の監視と収穫量予測は、自動カウントとリソース計画のためのオブジェクト検出と画像セグメンテーションに依存しています。
インテリジェントな水管理システムは、ビデオ分析と検出を使用して灌漑を最適化し、コストを削減します。
コンピュータービジョン API テクノロジーを搭載したドローンは、セグメンテーションと検出を使用して対象を絞った農薬散布を実行し、化学物質の使用量を削減します。
自動品質管理システムは、物体検出、画像分割、分類を使用して、作物をサイズ、色、欠陥ごとに分類します。
コンピュータービジョンベースの表現型解析では、認識とセグメンテーションを適用して、高収量で病気に強い植物を選択します。

これらのユースケースは、コンピュータービジョン API ソリューションが生産性、コスト削減、持続可能性をどのように向上させるかを示しています。マシンビジョンアプリケーションリアルタイムで正確な分析を行うには、検出、セグメンテーション、認識が不可欠です。ディープラーニングモデルと高度な画像処理を活用し、ビデオ分析、画像分類、画像認識は業界を問わず拡大を続けています。

APIの統合

コンポーネントの接続

APIは、システム全体の部分を接続する上で重要な役割を果たします。マシンビジョンシステムカメラ、照明、コンピューティングプラットフォームの連携を可能にします。GenICam規格は、多くの種類のハードウェアに共通のソフトウェアAPIを提供します。この規格は、GigE VisionやUSB3 Visionなどのインターフェースをサポートしています。GigE Visionはイーサネットを使用して、長いケーブルでもデータを高速に送信します。USB3 Visionはさらに高速ですが、短いケーブルで最も効果的に機能します。これらの規格は、さまざまなカメラやデバイスがソフトウェアと通信し、検出、セグメンテーション、認識などのタスクを実行するのに役立ちます。

APIドキュメントは、各APIの使い方を解説しています。リクエスト、レスポンス、エラーメッセージについて記述されています。開発者はこの情報を用いて、カメラ、照明、その他のデバイスを接続します。Spinnaker SDKなどのSDKは、統合を容易にするライブラリを提供しています。これらのツールは、高い信頼性で検出、セグメンテーション、認識を実行するシステムの構築に役立ちます。優れたドキュメントとSDKは、物体検出、画像セグメンテーション、動画分析といったタスクをサポートします。

ヒント：新しいマシンビジョンプロジェクトを開始する前に、必ず最新のAPIとSDKのドキュメントを確認してください。これにより、スムーズな統合と信頼性の高い検出・認識が保証されます。

クラウド vs オンプレミス

クラウドベースとオンプレミスのAPIソリューションのどちらを選択するかは、パフォーマンス、コスト、スケーラビリティに影響します。以下の表は、これら2つのオプションを比較したものです。

側面	クラウドベースのAPIソリューション	オンプレミスAPIソリューション
拡張性	検出、セグメンテーション、認識のための即時スケーリング。大規模なビデオ分析ワークロードを処理します。	スケーリングには新しいハードウェアが必要であり、容量が固定されると検出および認識タスクが制限される可能性があります。
レイテンシとパフォーマンス	世界中のユーザー向けに低遅延を実現。高速な画像認識、オブジェクト検出、ビデオ分析向けに最適化されています。	ローカルユーザーにとってのレイテンシは最小です。高速検出とセグメンテーションには手動アップグレードが必要です。
コスト構造	従量課金制またはサブスクリプション。検出、セグメンテーション、認識プロジェクトの初期コストを削減します。	高額な初期費用、ハードウェアとサポートの継続的な費用。
Disaster Recovery	バックアップとフェイルオーバーが組み込まれており、継続的なビデオ分析と認識に信頼性があります。	手動バックアップ。検出またはセグメンテーションタスク中にダウンタイムが発生するリスクが高くなります。
コストの予測可能性	検出、セグメンテーション、認識にかかるコストが予測可能で、ビデオ分析の予算を簡単に組むことができます。	コストはハードウェアのニーズに応じて変化する可能性があり、長期的な認識プロジェクトでは予測が難しくなります。

クラウドAPIは、検出、セグメンテーション、認識のための高速スケーリングを提供します。大規模な動画分析プロジェクトをサポートし、ITワークロードを軽減します。オンプレミスAPIは、ローカルでの検出と認識をより細かく制御し、レイテンシを低減します。それぞれのオプションは、画像分類、物体検出、動画分析といったさまざまなニーズに対応します。

チャレンジ

拡張性

APIマシンビジョンシステムの拡張には多くの課題が伴います。チームはしばしば、一貫性のない構成や手動によるデプロイメントエラーに直面します。これらの問題により、検出および認識タスクが遅延する可能性があります。エンジニアが手動でオンボーディングを行う必要がある場合、運用上のボトルネックが発生します。自動化のための新しいツールには、急激な学習曲線が伴います。チームが変更を適切に追跡しないと、コンプライアンスと監査のギャップが生じる可能性があります。APIの数が増えると、スケーラビリティの制限により検出と認識が遅れる可能性があります。以下の表は、パフォーマンスと信頼性に影響を与える一般的な問題を示しています。

チャレンジ部門	説明と影響
一貫性のない構成	手動による API ポータルの構成により、開発、ステージング、本番環境全体で環境のドリフトやポリシーの不一致が発生しました。
手動デプロイメントエラー	UI 駆動型の手動デプロイメントでは、ルーティング、認証、レート制限の構成でエラーが頻繁に発生していました。
運用上のボトルネック	手動のオンボーディングと構成をプラットフォームエンジニアに依存していたため、API の配信が遅くなり、運用負荷が増加していました。
急な学習曲線	Terraform や Helm などの Infrastructure as Code (IaC) ツールへの移行には、かなりのトレーニングと調整が必要でした。
コンプライアンスと監査のギャップ	手動プロセスでは変更の追跡とコンプライアンスの確保が困難でしたが、自動化により監査性と制御性が向上しました。
スケーラビリティの制限	手動のポータルベースの API 管理は、成長する API エコシステムに合わせて拡張できず、遅延やリスクが発生しました。
ガバナンスと標準の必要性	再利用可能なモジュールを構築し、標準を適用するには、先行投資とチーム間の調整が必要でした。
検証とフィードバックループ	静的分析と CI 検証の統合は不可欠でしたが、文化とワークフローの変更が必要でした。
文化の変化	API を所有権とライフサイクル管理を備えた製品として扱うことは必要でしたが、実装するのは困難でした。

チームは成長計画を立てる際に、価格モデルとベンダーのサポートを考慮する必要があります。強力な自動化機能と明確なドキュメントを備えたベンダーを選択することで、検出と認識のパフォーマンスを向上させることができます。

セキュリティ

APIマシンビジョンシステムにとって、セキュリティは依然として最大の懸念事項です。多くの脅威は検出・認識プロセスを標的としています。調査では、いくつかの重要なポイントが浮き彫りになっています。

データ指向およびモデル指向の攻撃により、検出と認識が妨害される可能性があります。
強力なデータ管理と慎重なモデル構築は、システムの保護に役立ちます。
ISO26262 などの安全規格が機械学習システムに適用されます。
CIA モデル (機密性、整合性、可用性) は、強力なデータ保護をサポートします。
敵対的攻撃やデータ品質の問題により、検出および認識の精度が低下する可能性があります。
ブロックチェーンなどの検証方法により、データの整合性を向上させることができます。
機械学習ライブラリとツールボックスのテストにはギャップが存在します。
安全な開発および展開の実践には改善が必要です。
産業界と学界の連携は脆弱性の解決に役立ちます。

定期的なセキュリティレビューと更新により、検出と認識における高いパフォーマンスを維持できます。

サポート

APIマシンビジョンシステムにおける信頼性の高い検出と認識は、継続的なサポートによって確保されます。チームはアップデートを管理し、パフォーマンスを監視し、問題を迅速に解決する必要があります。優れたベンダーサポートには、わかりやすいドキュメント、迅速なヘルプデスク、定期的なソフトウェアアップデートが含まれます。価格モデルはシステムの規模とニーズに適合している必要があります。ベンダーによっては従量課金制のプランを提供しているところもあれば、サブスクリプション型のプランを提供しているところもあります。チームは、自社の検出および認識ワークロードに最適なオプションを見つけるために、選択肢を比較検討する必要があります。