2025年にマシンビジョンシステムを強化するために知っておくべきこと

2025 年 6 月 17 日

2025年にマシンビジョンシステムのパフォーマンスを向上させるには、製造業におけるその成長力を理解することから始めます。コネクテッドデバイスは4.9年の2015億台から25年には2025億台に増加し、よりスマートな工場の実現に貢献すると見込まれています。マシンビジョンは、欠陥の発見、検査の高速化、無駄の削減に役立ちます。製造業では、ロボットが最大25%の作業を担うようになり、生産ラインの速度と信頼性が向上します。マシンビジョン市場は13.95年に2025億50万ドルに達し、パターン認識は全アプリケーションの2025%以上をカバーすると予想されています。新しいテクノロジーを探求する際には、生産性を向上させる具体的なステップに焦点を当ててください。マシンビジョンの急速な進化により、XNUMX年は世界中の製造業にとって転換点となるでしょう。

アジア太平洋地域はマシンビジョンの導入でリードしており、中国が地域市場シェアの 45% を占めています。

重要なポイント

マシンビジョンは急速に成長し、よりスマートなハードウェアとAIによって製造業を変革しています。精度とスピードの向上.
カメラ、センサー、照明のアップグレード画像品質が向上し、欠陥を早期に発見できるため、生産効率が向上します。
高度なアルゴリズムと微調整モデルにより、検査の精度が向上し、トレーニング時間が短縮され、品質管理が向上します。
明確な自動化ロードマップと慎重なシステム統合により、スムーズな導入が保証され、マシンビジョンのメリットが最大限に引き出されます。
マシンビジョンを使用すると、検査が高速化され、欠陥率が低下し、人件費が削減され、より安全で信頼性の高い生産がサポートされます。

2025年のマシンビジョン

主なトレンド

あなたは見るでしょうマシンビジョンが製造業を変革 2025年には市場規模が1,949億2025万米ドルに達し、5.5年まで年平均成長率（CAGR）2033%で成長すると予測されており、市場は急成長を遂げています。この成長は、新しいハードウェア、よりスマートな画像処理、そしてより高度なAIによって支えられています。コグネックス、キーエンス、バスラー、オムロン、ISRA Visionといった企業は、精度と速度を向上させるイノベーションで業界をリードしています。例えば、キーエンスの次世代3DビジョンシステムはAIを活用することで精度を25%向上させ、バスラーの高速カメラは自動車の自動化を20%向上させます。

側面	詳細
市場規模の成長	1,847.4年に2024億1,949万米ドル、2025年には5.5億2033万米ドル、XNUMX年まで年平均成長率XNUMX%
新製品開発の市場セグメンテーション（2025年）	ハードウェアの改善（カメラ、レンズ、センサー）50%、AIとディープラーニングの統合30%、ソフトウェアとシステムの統合15%、新しい分野への拡大（例：ヘルスケア）5%
主要な企業イノベーション（2025年）	コグネックス：新しいビジョンセンサーが処理時間を30%短縮キーエンス：AI統合により精度3%向上した次世代25Dビジョンシステム Basler：フレームレートが向上した高速産業用カメラで自動車の自動化を20%向上オムロン：機械学習を搭載したビジョンプロセッシングユニットでリアルタイムの欠陥検出を実現し、食品・飲料の品質管理を向上 ISRA Vision: 包装用マシンビジョンシステムにより、廃棄物を15%削減し、生産効率を10%向上
地域の洞察	アジア太平洋地域は、中国や日本などの製造拠点の牽引により、2025年に最大の市場シェアを占めると予想されている。
新たなアプリケーション	外科用ロボット、農作物監視、荷物仕分けなどのアプリケーションによるヘルスケア、農業、物流への拡大
マーケット・ドライバー	自動化の需要の増加、AIの統合、ハードウェア機能の向上、そして多様な業界での採用

エッジコンピューティングと3Dセンシングの利用が増えるでしょう。これらのトレンドは、画像処理の高速化とリアルタイムの意思決定に役立ちます。エッジAIはレイテンシを削減し、データプライバシーを向上させます。小型化とセンサーの高性能化により、自動車製造から医療、物流まで、マシンビジョンをより多くの場所で活用できるようになります。

業界への影響

マシンビジョンが製造管理方法を変える産業オートメーションにも活用できます。品質管理にも活用でき、すべての製品が基準を満たしていることを確認できます。2025年には、自動車、食品・飲料、包装の分野でマシンビジョンシステムが採用されるでしょう。オムロンのビジョンプロセッシングユニットは、機械学習を活用してリアルタイムの欠陥検出を実現し、品質管理の向上と廃棄物の削減を実現します。

マシンビジョンは新たな分野でも活用されるでしょう。例えば、 AI-powered 「センチネル」と呼ばれる海洋ドローンが、海からプラスチック廃棄物を回収しています。これらのドローンは1,800年第2025四半期に48トン以上のプラスチックを除去し、手作業による回収に比べてXNUMX%の効率向上を実現しました。これは、マシンビジョンが環境の持続可能性をいかに支えているかを示すものです。

工場では、マシンビジョンを予知保全やスマートマシンに活用できます。これにより、ダウンタイムを回避し、生産を円滑に進めることができます。ポリシー駆動型画像分析は、適切な個人用保護具（PPE）の着用状況を確認し、作業員の行動を監視することで、安全性を向上させます。調査によると、安全コンプライアンスが13%向上し、作業員の識別精度が4%向上することが示されています。

マシンビジョンは品質管理の改善だけでなく、生産効率の向上にも貢献します。これらのシステムを導入することで、急速に変化する世界において、ビジネスの競争力を維持できるようになります。

マシンビジョンシステムの強化

ハードウェアのアップグレード

あなたはあなたを後押しすることができますマシンビジョンシステムハードウェアコンポーネントをアップグレードすることで、より高速なインターフェースと高度なセンサーを搭載したカメラから始めましょう。これらのアップグレードにより、3.0fpsを超えるフレームレートで画像を撮影できるようになります。これは高速検査タスクにとって重要です。処理能力を向上させることで、より多くの画像データを処理でき、フレーム落ちを削減できます。これにより、リアルタイム分析が向上し、品質管理の精度が向上します。

ヒント：フレームレートとCPU、GPUの性能、メモリ、ストレージ、インターフェースの帯域幅のバランスを取りましょう。これによりボトルネックを防ぎ、安定した画像キャプチャを維持できます。

マシンビジョンのセットアップには、産業用PCの導入も検討すべきです。これらのPCは画像を高速に処理し、高度な画像処理アルゴリズムをサポートします。露光時間を最適化し、解像度を調整することで、ニーズに合わせてパフォーマンスを調整できます。ハードウェアのアップグレードは、精度を向上させるだけでなく、生産ラインの効率向上にもつながります。

カメラとセンサーをアップグレードすると、フレームレートとデータ転送速度が向上します。
プロセッサが高速化すると、画像処理能力が向上し、遅延が短縮されます。
ハードウェアのアップグレードは、品質管理タスクにおいて高い精度を維持するのに役立ちます。

照明とフィルター

照明とフィルターは、マシンビジョンシステムの性能向上に大きな役割を果たします。カメラの感度に合わせて照明を選ぶ必要があります。例えば、CCDカメラは580nm付近の照明で最も効果的に機能しますが、CMOSカメラは光に対する感度が低いため、異なる照明が必要です。最大300,000万ルクスのLEDスポットライトを使用すれば、従来のハロゲンライトよりも高い輝度と安定性が得られます。

側面	数値比較/詳細	影響/検証
TDI技術の感度向上	従来のラインスキャンカメラより最大100倍の感度	ラインスキャンアプリケーションでLEDテクノロジーの使用を可能にする
CMOSカメラとCCDカメラの感度	CMOSカメラはCCDカメラよりも光に対する感度が10～20％低い	異なる照明仕様が必要
CCDカメラのピーク感度波長	約580 nm	この波長に合わせた照明はカメラの性能を最大限に高めます
狭波長光源とフィルターの使用	例: 赤色バンドパスフィルター付き赤色 660 nm LED	周囲の光を効果的に遮断し、コントラストを向上
LEDスポットライトの強度	最大300,000ルクス（HLVシリーズLEDスポットライト）	より高い強度と安定性を備えたハロゲンライトの代替品

波長の狭いLEDと、それに合わせたバンドパスフィルター（例えば、660nmの赤色LEDと赤色フィルター）を組み合わせることができます。この組み合わせにより、周囲光を遮断し、画像のコントラストを向上させることができます。照明とフィルターを最適化することで、より鮮明な画像が得られ、画像処理アルゴリズムによる欠陥検出や品質管理の向上に役立ちます。

注意: 照明のスペクトル出力をカメラのピーク感度に一致させることが、最良の検査結果を得るための鍵となります。

先進アルゴリズム

高度な画像処理アルゴリズムは、マシンビジョンシステムのパフォーマンス向上に不可欠です。事前学習済みモデルを微調整することで、学習時間を最大90%短縮できます。このアプローチにより、タスク固有のパフォーマンスが10～20%向上し、品質管理の精度と効率が向上します。微調整は、ラベル付けされたデータが限られており、特殊なタスクへの適応が必要な場合に効果的です。

正確性、適合率、再現率、F1スコア、積和集合（IoU）、平均適合率（mAP）などの評価指標を使用して、画像処理アルゴリズム実行します。混同行列やROC曲線などの視覚化ツールは、モデルの結果を理解し、改善を導くのに役立ちます。

メトリック	定義/解釈	式 / 範囲	成功パフォーマンス指標
精度	正しく分類されたサンプルの総サンプル数の割合	正確さ = 正解 / 合計	1（または100％）に近いほど、正しい分類が高いことを意味します。
精度	真陽性と予測陽性の比率	精度= TP /（TP + FP）	1に近いほど誤検出が少ないことを意味する
リコール	真陽性と実際の陽性の比率	リコール= TP /（TP + FN）	1に近いほど偽陰性が少ないことを意味する
F1スコア	適合率と再現率の調和平均	F1 = 2 * (Precision * Recall) / (Precision + Recall)	高いF1スコアは全体的な分類が良好であることを示す

画像処理アルゴリズムには、70段階検出器と10段階検出器のどちらかを選択できます。Faster R-CNNなどの63.4段階検出器は約XNUMX%の精度を達成し、小さな物体や複雑なシーンに適しています。領域提案ネットワークを使用することで、計算コストとレイテンシを最大XNUMX分のXNUMXに削減できます。YOLOなどのXNUMX段階検出器は、リアルタイム処理が高速ですが、精度は約XNUMX%とやや低くなります。医療画像や製造業などの業界では、品質管理においてXNUMX段階システムが最適な選択肢となることがよくあります。

モデルを微調整すると、トレーニングが高速化され、新しいタスクに適応できるようになります。
適切な評価指標を使用すると、精度と品質管理の改善を追跡するのに役立ちます。
産業用 PC とデジタルイメージングでサポートされる高度な画像処理アルゴリズムにより、精度と効率が向上します。

覚えておいてください: 画像処理アルゴリズムを継続的に評価および調整することで、マシンビジョンシステムの信頼性が維持され、変化する生産ニーズに対応できるようになります。

マシンビジョンシステムの統合

自動化ロードマップ

製造業におけるマシンビジョンを最大限に活用するには、明確な自動化ロードマップが必要です。まずは、JiraやTrelloなど、計画と進捗状況の追跡に役立つツールを選びましょう。これらのツールを使えば、目標の設定、タスクの割り当て、各ステップの監視が可能です。さまざまなソースからのデータを活用して、プロセスの全体像を構築しましょう。AIを活用したインサイトは、検査結果のパターンや傾向を明らかにします。

予測モデリング将来何が起こるかを予測するのに役立ちます。Googleトレンドなどの市場トレンド分析ツールを使えば、需要の変化を的確に捉えることができます。競合他社の動向を追跡することで、自社のプロセスにおけるギャップを見つけることができます。明確なタイムラインとマイルストーンを設定した視覚的なロードマップを作成しましょう。チームからのフィードバックやリアルタイムデータを活用し、計画を頻繁に更新しましょう。

優れたロードマップは段階的に構築されます。最初は手作業に頼るかもしれませんが、事業が拡大するにつれて予測とデータ分析を導入し、その後はAIと自動化を活用して意思決定を迅速化します。この段階的なアプローチは、マシンビジョンを自動化システムに統合するための強固な基盤を構築するのに役立ちます。

システム統合手順

ステップバイステップのプロセスに従って、マシンビジョンシステムの統合製造と検査で成功するには、まずニーズを分析しましょう。業務内容、取り扱う部品、生産フローを検討します。次に、システムに何を期待し、どのように成功を測定するかを定義します。

ビジョン技術は早期に設計しましょう。明確なタスクを盛り込んだプロジェクト計画を策定し、プロジェクト管理ツールを活用してプロジェクトを円滑に進めましょう。システムを導入し、本格的な導入前にテストを実施しましょう。検証計画を作成し、導入後にテストを繰り返し、すべてが確実に機能することを確認しましょう。

機械工学やコンピュータ工学など、さまざまな分野のスキルが必要になる場合があります。リソースが不足している場合は、経験豊富なインテグレーターと連携しましょう。スタッフをトレーニングし、システムを適切に使用・保守できるようにしましょう。

以下は、製造と検査における統合の成功例を示した表です。

会社 / アライアンス	アプリケーション/システムの説明	統合の成功/メリット
Basler AG	小売店のレジにおける AI 活用ビジョン	チェックアウトの高速化、精度の向上、人件費の削減
コグネックス株式会社	ディープラーニングによる欠陥検出	誤検出の減少、品質管理の向上、生産性の向上
エリクソンとABBの提携	自動車製造における5G対応ビジョン	リアルタイム画像伝送、より高速で正確な検査
ユニバーサルロボット	溶接、塗装、組み立てのための協働ロボット	精度の向上、効率性の向上、コスト削減
ヘッドウォールフォトニクス	食品安全のためのハイパースペクトルイメージング	人間の目には見えない汚染物質を検出し、食品の品質を向上
キーエンス株式会社	電子機器および航空宇宙検査用の3Dビジョン	正確な検査により仕様への準拠を保証

これらの企業は、慎重な統合プロセスを実行することで、速度、精度、効率性を向上させたことがわかります。適切な計画を立て、適切な手順を踏むことで、自動化システムは製造と検査において最大限の能力を発揮できるようになります。

マシンビジョンで生産性を向上

品質管理

強力な品質管理を実現できますマシンビジョンこれらのシステムは、手作業よりも迅速かつ正確な自動検査を実現します。マシンビジョンを使用すれば、一貫性と再現性のある結果が得られます。つまり、欠陥を早期に発見し、生産ラインにおける無駄を削減できるということです。AI駆動型マシンビジョンシステムは、多くの場合、欠陥率を1%未満にまで低減します。あるケースでは、システムが22%の故障率を検出し、迅速な修理と顧客からの苦情防止に繋がりました。

マシンビジョンは、生産工程を進むすべての製品を追跡するのに役立ちます。リアルタイム検査により、問題を即座に検出できます。追跡データを活用することで、プロセスを改善し、品質管理を強化できます。マシンビジョンシステムの機械学習モデルは、人間が見逃してしまうような小さな欠陥も検出します。時間の経過とともに、これらのシステムは学習し、欠陥検出能力を向上させるため、無駄を削減し、コストを削減できます。

ヒント：マシンビジョンを活用して生産ラインを監視し、トラブルの兆候を早期に発見しましょう。これにより安全性が向上し、高額なリコールを回避できます。

スピードと効率

マシンビジョンは生産のスピードと効率を向上させます。自動検査により、10,000時間あたり最大40個の部品を検査できます。検査サイクルタイムをXNUMX%短縮できます。これにより、生産ラインの稼働率が上がり、より多くの製品を出荷できるようになります。

マシンビジョンが生産性をどう向上させるかを示した表を以下に示します。

生産性ベンチマーク	測定可能な影響
自動検査速度	10,000時間あたり最大XNUMX個
検査サイクルタイムの短縮	40％減少
精度向上	AI駆動型システムで99.5%以上
人件費削減	約50％
エネルギー消費量の削減	38％以上

露光時間と画質も向上しています。例えば、露光時間は40～50マイクロ秒からわずか12マイクロ秒に短縮され、モーションブラーが除去され、より鮮明な画像が得られます。マシンビジョンシステムは、生産状況の追跡と傾向の把握に役立ちます。これにより、迅速な変更やプロセスの改善が可能になります。高度な検査とリアルタイム検査を活用することで、生産性を向上させ、生産を円滑に進めることができます。

また、ご購読はいつでも停止することが可能ですマシンビジョンシステムを強化するハードウェアのアップグレード、照明の最適化、高度なアルゴリズムの活用などにより、新たな技術が様々な業界で急速な成長を牽引しています。世界市場は41年までに2030億米ドルを超えると予想され、品質保証と検査が普及を牽引するでしょう。

セグメント	キーインサイト
市場規模（2030年）	USD 41,744百万
最速の成長	ソフトウェア、スマートカメラ、識別
主要アプリケーション	品質保証と検査