マシンビジョンのための人工ニューラルネットワークの探究

機械は人間よりも早く小さな欠陥を見つけられるでしょうか？人間の脳に着想を得た人工ニューラルネットワークは、機械が「見る」ことと、賢明な判断を下すことを支援します。工場では、人工ニューラルネットワークを基盤としたマシンビジョンシステムが、欠陥をリアルタイムで検出し、検査時間を短縮し、エラーを削減します。これらのAI搭載システムは、新製品への迅速な適応と精度向上を実現します。例えば、BMWはAIビジョンを活用し、数週間かかっていた新車ラインの学習を48時間で完了させています。下の表は、人工知能とビジョンテクノロジーがどのように自動化と精度を向上させるかを示しています。

重要なポイント

• 人工ニューラルネットワークは機械がパターンを認識して理解するのを助け、次のようなタスクを実現します。 欠陥検出 人間よりも速く、正確です。
• ディープラーニング、特に畳み込みニューラル ネットワークは、大規模なデータセットから学習し、複雑な詳細を見つけることで画像分析を改善します。
• さまざまなビジョン システム (1D、2D、3D) がさまざまなタスクに適しているため、適切なものを選択すると、パフォーマンスと効率が向上します。
• 大規模で適切にラベル付けされたデータセットの準備 最適化技術を使用すると、ニューラル ネットワークの学習効率が向上し、限られたハードウェアでも実行速度が速くなります。
• ニューラル ネットワークを活用したマシン ビジョンは多くの業界にメリットをもたらしますが、データの必要性、高い計算能力、意思決定の説明の難しさなどの課題に直面しています。

人工ニューラルネットワークマシンビジョンシステム

人工ニューラルネットワークとは何ですか?

人工ニューラルネットワークは、人間の脳の働きに着想を得たコンピュータモデルです。各ネットワークは、ニューロンと呼ばれる単純なユニットの層で構成されています。これらのニューロンは互いに接続し、情報を伝達します。ネットワークは、これらの接続の強度を調整することで学習します。このプロセスにより、ネットワークはデータ内のパターンを認識できるようになります。

研究者たちは多くの分野で人工ニューラルネットワークをテストしてきました。例えば、ある研究では 人工ニューラルネットワークマシンビジョンシステム 石炭サンプルの分析にこのシステムを使用しました。システムは80枚の画像を異なる角度から観察し、各画像から280個の特徴量を使用しました。ネットワークは炭素や水分といった石炭の特性を予測することを学習しました。結果は高い精度を示し、決定係数は0.84から0.92の範囲でした。これは、ネットワークが信頼性の高い予測を行えることを意味します。この研究では、このネットワークをサポートベクター回帰やガウス過程回帰などの他のモデルと比較しました。人工ニューラルネットワークを用いたマシンビジョンシステムは、これらの他の手法と同等かそれ以上の性能を示しました。

以下の表は、研究者が人工ニューラル ネットワークを定義およびテストする方法を示しています。

一部のネットワークでは特別な設計が用いられます。例えば、遺伝的アルゴリズムは、ワイヤレスサービスにおける顧客離脱を予測するのに役立ちます。中規模ネットワークは、精度と一般化のバランスが最も優れている場合が多いです。

マシンビジョンにおける役割

人工ニューラルネットワークはマシンビジョンにおいて重要な役割を果たします。これらのネットワークは、画像や動画を分析することで、機械が「見る」ことを助けます。人工ニューラルネットワークマシンビジョンシステムは、パターンを見つけ、物体を検知し、さらには人間が見逃してしまうような小さな欠陥さえも見つけ出すことができます。

多くの研究で、ニューラルネットワークがマシンビジョンのタスクを改善することが示されています。医用画像処理においては、畳み込みニューラルネットワーク（人工ニューラルネットワークの一種）が、医師がX線画像やスキャン画像から疾患を発見するのに役立っています。例えば、CNNは皮膚がん、糖尿病網膜症、アルツハイマー病の検出率を向上させました。査読済みの研究では、これらのネットワークは多くの場合、従来のモデルよりも優れた性能を示し、場合によっては人間の専門家よりも優れていることが示されています。

変分オートエンコーダや敵対的生成ネットワークといった他の種類のネットワークも、機械視覚に役立ちます。これらのネットワークは、医用画像をより鮮明にし、腫瘍の検出に役立ちます。例えば、変分オートエンコーダは医用画像の解像度を35%向上させました。敵対的生成ネットワークは、さまざまな特徴を組み合わせることで画像をより鮮明にし、医師が問題をより早く発見できるようにします。

研究者は、人工ニューラルネットワークをマシンビジョンシステムに応用し、実世界のタスクにも活用しています。例えば、 深層強化学習ネットワーク 機械が物体を認識し、意思決定を行うのを支援します。ある手法は分類タスクでAUCスコア0.89を達成しました。別のネットワークは乳房超音波画像解析で95.43%の精度を達成しました。これらの結果は、ニューラルネットワークが機械の作業をより高速かつ正確に行うのに役立つことを示しています。

ヒント：人工ニューラルネットワークを用いたマシンビジョンシステムは、より多くのデータから学習することで新しいタスクに適応できます。そのため、医療から製造業まで、多くの業界で活用されています。

人工ニューラルネットワークを用いたマシンビジョンシステムの重要性はますます高まっています。ネットワークが大規模かつスマートになるにつれて、機械はより正確に世界を認識し、理解できるようになります。

機械学習とコンピュータービジョン

ビジョンにおけるディープラーニング

機械学習は、コンピュータが視覚に関する多くの問題を解決するのに役立ちます。かつて、エンジニアは単純な機械学習アルゴリズムを用いて、画像内の物体を見つける方法を機械に教えていました。これらの方法は基本的なタスクには有効でしたが、細かい詳細を見逃してしまうことが多かったのです。ディープラーニングは、多層構造のディープラーニング・ニューラルネットワークを用いることで、この状況を変えました。これらのネットワークは、膨大な画像セットから学習し、複雑なパターンを見つけ出します。

ディープラーニングは現在、コンピュータービジョンの進歩を牽引しています。画像の分類、物体検出、セグメンテーションに役立ちます。例えば、ディープニューラルネットワークは画像を見て、そこに猫が写っているか犬が写っているかを判断します。また、画像内の動物の位置を特定することもできます。ディープラーニングモデルは、より多くのデータを見るほど学習能力が向上します。そのため、様々な種類の画像を扱う必要があるAIシステムに非常に役立ちます。

マシンビジョンとコンピュータビジョンには重要な違いがあります。マシンビジョンは、工場でカメラとコンピュータを用いて製品を検査することを意味することがよくあります。コンピュータビジョンはより広範な分野です。医療、セキュリティ、ロボット工学など、様々な分野でコンピュータに画像や動画を理解させることも含まれます。ニューラルネットワークは、この2つの分野を繋ぎ、機械とコンピュータの両方が世界を見て理解することを支援します。

従来の機械学習アルゴリズムとニューラルネットワークベースのコンピュータビジョンを比較したケーススタディ。従来の手法ではセットアップに時間がかからなかったものの、ニューラルネットワークはより高い精度を達成した。 精度これは、ネットワークのトレーニングにより多くの労力がかかったとしても、ディープラーニングによってパフォーマンスを向上できることを示しています。

注: ニューラル ネットワーク ベースのコンピューター ビジョン手法は、精度と精密度において従来の機械学習に匹敵するか、それを上回ります。

畳み込みニューラルネットワーク（CNN）

畳み込みニューラルネットワークは、ディープニューラルネットワークの特殊なタイプです。画像分類や物体検出に非常に効果的です。畳み込みニューラルネットワークは、画像の形状、色、テクスチャをスキャンする層を使用します。これにより、ネットワークは各物体の特徴を学習します。

研究者たちはCNNを様々なタスクでテストしました。例えば：

• CNN は、MNIST 画像分類タスクで 98% を超える精度を達成します。
• CIFAR-10データセットでは、より多くの層と 脱落 約78～80%の精度に達します。
• レイヤーとフィルターを追加すると、CNN は画像からより優れた特徴を学習できるようになります。

CNNは他の視覚タスクにも有効です。混雑したシーン内で物体を検出したり、AIシステムが複雑な画像を理解するのを助けたりします。CNNを用いたディープラーニングは、コンピュータービジョンを以前よりもはるかに強力にしました。リカレントニューラルネットワークなどの他のネットワークは、ビデオ分析など、シーケンスを使用するタスクに役立ちます。

研究者たちは、CNNの深さと幅を変えると学習効率が変化することを発見しました。層数を増やすと学習効率は向上しますが、多すぎると精度が低下する可能性があります。ネットワークを調整することで、速度とパフォーマンスのバランスをとることができます。

システムの種類とアーキテクチャ

1D、2D、3Dビジョンシステム

マシンビジョンシステムには様々な種類があり、それぞれ最適な用途が異なります。1Dビジョンシステムは、1本の線でデータを読み取ります。工場では、配線や印刷されたラベルの検査にXNUMXDシステムが使用されています。これらのシステムは、一方向の変化を捉えます。動作は高速ですが、形状やパターンを認識することはできません。

2Dビジョンシステムは平面画像を撮影します。ほとんどのカメラは2Dビジョンを採用しています。これらのシステムは、バーコード読み取り、表面検査、物体カウントなどの作業に役立ちます。平面上の形状、色、欠陥を見つけることができます。

3Dビジョンシステムは奥行き感を与えます。特殊なカメラやセンサーを用いて、高さ、幅、奥行きを測定します。これにより、ロボットが物体を拾ったり、部品の適合性を確認したりするのに役立ちます。3Dビジョンシステムは、ビンピッキング、体積測定、品質管理などの作業に適しています。

EEG信号分類に関する研究では、これらのシステムを比較しました。その結果、2Dと1Dの特徴を組み合わせることで、感情分類の平均精度は79.60%となりました。3Dアプローチでは、空間情報、スペクトル情報、時間情報を用いることで、より詳細な情報が得られました。 システムタイプ それぞれ長所と短所があります。1D システムは高速に動作しますが、空間の詳細を捉えることができません。2D システムはパターンを認識しますが、奥行きは捉えられません。3D システムは最も多くの情報を提供しますが、より多くの処理能力が必要です。

ヒント：適切なビジョンシステムの選択は、タスクによって異なります。単純な検査であれば1Dまたは2Dで十分ですが、複雑なタスクには3Dが役立ちます。

新しいアーキテクチャ

新しいタイプのマシンビジョンアーキテクチャが次々と登場しています。レンズレス光電子技術を採用したシステムもあります。 ニューラルネットワークこれらのネットワークは従来のレンズを使わずに画像を処理するため、画像サイズが小さくなり、処理速度も速くなります。エンジニアたちは、GoogleのTPUや再構成可能なアクセラレータなどのハードウェアも設計し、ニューラルネットワークをより効率的に実行しています。

QuTiBenchなどのベンチマークツールは、これらの新しいアーキテクチャを比較するのに役立ちます。これらのツールは、各システムが異なるハードウェア上でどの程度動作するかをテストします。設計者は、速度、エネルギー消費量、コストを考慮します。一部のアーキテクチャでは、カメラ、LIDAR、レーダーからのデータを組み合わせたマルチモーダル学習が採用されています。このアプローチは、自動運転車やセキュリティなどの分野における精度を向上させます。

研究者たちは、ニューラルネットワークの構造が視覚タスクにどのような影響を与えるか研究しています。潜在次元の高いネットワークは、生物学的視覚をより適切にモデル化する傾向があります。これらの知見は、人間に近い形で世界を見て理解するシステムの構築に役立ちます。

注: 新しいアーキテクチャとベンチマーク ツールは、エンジニアが実用に適した優れたビジョン システムを構築するのに役立ちます。

トレーニングと学習

データの準備

データの準備 マシンビジョンにおける重要なステップです。このプロセスは、入力画像または信号の収集から始まります。各入力は明確で、正しくラベル付けされている必要があります。適切なデータ処理は、ネットワークがパターンを学習し、正確な予測を行うのに役立ちます。研究者たちは、トレーニングデータのサイズを増やすことで、学習と精度の両方が向上することを発見しました。例えば、トレーニングデータのサイズが元のセットの20%から300%に増加すると、分類精度が向上しました。MCDCNNのような一部のネットワークは、より小さなデータセットでも、偶然以上の精度を達成しました。トレーニングデータをXNUMX倍またはXNUMX倍にすると、さらに良い結果が得られました。これは、入力データが多いほどネットワークの学習が速くなり、出力のエラーが減少することを示しています。

研究では、データセットのサイズと特徴量がモデルの精度に影響を与えることも示されています。データセットの規模が大きいほど、過学習が軽減され、学習効率が向上します。SVMカーネルやKNNのk値を調整するなどのハイパーパラメータ調整によって、パフォーマンスをさらに向上させることができます。以下の表は、これらの結果をまとめたものです。

研究者らは様々なデータ準備方法もテストしました。データセットの拡張とネットワークアーキテクチャへの物理的制約の追加により、速度と精度の両方が向上することがわかりました。一部のモデルでは、推論時間とメモリ使用量を削減しながら、より高い精度を達成しました。このバランスにより、ネットワークは入力を迅速に処理し、信頼性の高い出力を生成することができます。

• トレーニング データセットのサイズを大きくすると、エラー率が低下します。
• 注意の複雑さをスケーリングすると、データの増加に応じて精度が向上します。
• データの拡張と物理的な制約により、ネットワークの学習が向上します。
• 構成によっては、メモリを少なくして出力を高速化しながら高い精度を実現できます。

最適化手法

最適化技術は、ネットワークの学習効率を向上させるのに役立ちます。これらの手法により、ネットワークはより小型化、高速化、そして消費電力の削減が可能になります。量子化は人気の高い手法です。モデルサイズを60～70%削減し、処理速度を向上させます。推論速度は40ミリ秒から20ミリ秒へと倍増し、消費電力も約50%削減されます。ただし、一部のコンピュータービジョンタスクでは、画質が8～10%程度低下する可能性があります。

以下の表は、最適化が学習と出力にどのように影響するかを示しています。

量子化を考慮した学習（QAT）は、学習中に量子化効果を考慮することで、高い精度を維持するのに役立ちます。学習後量子化（PTQ）はよりシンプルですが、精度が低下する可能性があります。最大値、エントロピー、パーセンタイルなどのキャリブレーション手法は、ネットワークの微調整に役立ちます。スケーリング、クリッピング、丸めなどの他の手法も出力を改善します。これらの手法により、ネットワークは入力を迅速に処理し、リソースが限られたデバイスでも正確な出力を提供できます。

ヒント: 適切な最適化手法の選択は、ネットワーク、入力データ、そして望ましい出力速度と精度によって異なります。慎重に調整することで、各アプリケーションに最適なバランスを実現できます。

アプリケーションと課題

産業用および商業用

産業用途 コンピュータビジョンシステム 多くの用途でAIビジョンが活用されています。製造業では、欠陥検出、組立ガイド、シーン理解などにAIを活用しています。食品・飲料業界は、選別やラベル付けのための迅速かつ正確な検査が求められるため、マシンビジョンの導入をリードしています。中国や日本などのアジア太平洋地域は、製造業の急速な成長と品質重視のシステムの早期導入により、マシンビジョンの市場シェアで最大のシェアを占めています。

AIビジョンセンサーと高速画像カメラの近年の進歩により、検査精度と自動化の効率性が向上しました。例えば、スナック食品製造におけるロボットピックアンドプレースシステムは、負傷リスクスコアを14から4に低減し、作業員の安全性を向上させました。マイクロエレクトロニクス分野では、高速ロボットシステムによってリスクスコアが14から2に低減し、負傷者も報告されていません。これらのアプリケーションは、コンピュータービジョンが生産性を向上させ、コストを削減する仕組みを示しています。

企業は自動化によるコスト削減を31年の24%から2020%に増やすと予想しています。

利点と制限

コンピュータービジョン 人工神経回路網 多くのメリットをもたらします。これらのシステムは、物体検出やシーン分析といったタスクにおいて複雑なパターンを学習できます。ノイズの多い入力データも適切に処理でき、データ分布に関する仮定を必要としません。企業はこれらのシステムをレイヤーを積み重ねることで拡張することができ、より高度な学習とより良い出力が可能になります。

しかし、課題は依然として残っています。ニューラルネットワークはしばしば「ブラックボックス」のように機能するため、どのように意思決定に至るのか理解するのが困難です。教師あり学習には大規模なラベル付きデータセットが必要ですが、その収集には費用と時間がかかります。ディープラーニングモデルの学習には、膨大な計算リソースと長い学習時間が必要です。時には、非現実的な期待や不十分なアプリケーション分析がプロジェクトの失敗につながることもあります。また、予算の制約により、企業が適切ではないハードウェアを選択せざるを得なくなり、出力品質に影響が出ることもあります。

注: コンピューター ビジョンは進化し​​続けていますが、企業が最良の結果を得るには、データ、信頼性、およびスケーラビリティの課題に対処する必要があります。

人工ニューラルネットワークは、機械が世界を認識し理解する方法を変えました。研究者たちは10,661件の論文を調査し、2007年から2019年にかけてディープラーニングと人工知能が大きく発展したことを発見しました。以下の表は、この研究分野における成長を示しています。

これらの進歩は、精度の向上と新たな用途をもたらします。データの必要性やシステムの信頼性といった課題は依然として残っていますが、将来のソリューションとして人工知能ビジョン技術を検討することで、多くの業界が恩恵を受けることができます。

よくある質問

マシンビジョンとコンピュータービジョンの主な違いは何ですか?

マシンビジョンは検査や選別といった産業用タスクに重点を置いています。一方、コンピュータービジョンは医療用画像処理やロボット工学など、より幅広い分野をカバーしています。ニューラルネットワークは、精度と速度を向上させることで、両方の分野に貢献しています。

人工ニューラルネットワークはどのようにして画像認識を学習するのでしょうか?

人工ニューラルネットワーク ニューロン間の接続を調整することで学習します。多くのラベル付き画像を処理し、パターンを見つけます。時間の経過とともに、ネットワークは物体や特徴を識別する能力を向上させます。

マシンビジョンシステムにはなぜ大規模なデータセットが必要なのでしょうか?

大規模なデータセットは、ネットワークがより多くのパターンを学習し、エラーを減らすのに役立ちます。データが多いほど精度が向上し、重要な詳細を見逃す可能性が低くなります。これにより、システムの実世界のタスクにおける信頼性が向上します。

ニューラル ネットワークはリアルタイム アプリケーションで機能しますか?

はい、ニューラルネットワークは画像を高速に処理できます。最適化技術を組み合わせることで、欠陥検出や物体追跡といったタスクをリアルタイムで処理できます。これにより、産業界の安全性と生産性の向上に貢献します。

マシンビジョンにニューラルネットワークを使用する際の課題は何ですか?

ニューラルネットワークは大量のデータと計算能力を必要とします。理解や説明が難しい場合があり、入力データが過度に変化すると誤りが生じることもあります。慎重な設計とテストを行うことで、こうした問題を軽減できます。

も参照してください

ニューラルネットワークは最終的に人間の視覚タスクを代替することになるのか

ニューラルネットワークフレームワークがビジョンシステムに与える影響

マシンビジョン技術における合成データの役割

マシンビジョンの性能を向上させるディープラーニング技術

コンピュータビジョンモデルとマシンビジョンシステムの理解