マシンビジョンシステムにおける分類の仕組み

分類マシンビジョンシステムは、高度なコンピュータービジョンを用いて、デジタル画像から物体や特徴を分類します。これらのシステムは、高精度が求められる業界における自動品質管理において重要な役割を果たします。企業からは、マシンビジョンシステムの導入により、人件費が最大80%、保守費用が20～30%削減されたという報告があります。ディープラーニングとAIは、1D、2D、3Dを問わず、あらゆるビジョンシステムの速度と精度を向上させます。この技術により、下のグラフに示すように、リアルタイムの意思決定が可能になります。

重要なポイント

• 分類マシンビジョンシステムは、コンピュータが物体や欠陥を迅速かつ正確に認識できるように画像を分類します。
• さまざまな種類のビジョンシステム1D、2D、3D は特定のタスクに最適で、1D システムの方が高速かつシンプルになることが多いです。
• 優れた画像前処理と 特徴抽出 形状や色などの重要な詳細に焦点を当てることで、システムの精度を向上させます。
• AI と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、従来の方法を超えて分類速度と精度を向上させます。
• マシンビジョンシステムは、欠陥をより迅速かつ確実に検出することで品質管理を改善し、コストを削減し、安全性を高めます。

マシンビジョンシステムにおける分類

分類とは何ですか?

分類マシンビジョンシステムは、コンピュータが画像を理解し整理するのを支援します。これらのシステムでは、分類とは、画像が示す内容に基づいて画像をグループに分類することを意味します。例えば、ビジョンシステムは画像を見て、良品か不良品かを判断できます。このプロセスでは、 パターン認識 特定のカテゴリに一致する形状、色、またはテクスチャを見つけます。パターン認識システムは、機械が多くの例から学習するのを助け、時間の経過とともに分類と仕分けの精度を向上させます。

分類は単純なものから複雑なものまで様々です。2クラス分類は、画像を「合格」または「不合格」のように2つのグループに分類します。多クラス分類は、リンゴ、オレンジ、バナナのように、画像を3つ以上のグループに分類します。マシンビジョンシステムは、物体認識を用いて画像内の物体を特定し、ラベル付けします。これらのシステムは、ディープラーニングや畳み込みニューラルネットワーク（CNN）などの技術を活用して精度を向上させます。CNNは、ビジョンシステムが画像の重要な部分に焦点を絞るのを助け、認識の信頼性を高めます。

注: 分類マシンビジョンシステム戦略の有効性は、高品質のデータと適切な評価指標の使用に依存します。 正確度、精度、再現率、F1スコア システムがどれだけうまく機能しているかを測定するのに役立ちます。

分類タスクの種類

マシンビジョンシステムは、さまざまな種類の仕分け・分類タスクを処理します。照明の点灯・消灯を判断するといった簡単なタスクもあれば、手書きの数字の認識やベルトコンベア上の混在物体の仕分けといった難しいタスクもあります。パターン認識は、システムが多数の画像から学習するのを支援するため、単純なタスクから複雑なタスクまで、あらゆるタスクに対応できます。

研究者たちは、分類マシンビジョンシステムの性能を様々な問題でテストしてきました。ある研究では、人間はほとんどの視覚タスクを素早く解決しましたが、機械は同様の精度に達するのに数千の例を必要としました。機械はより多くのトレーニングデータと高度な機能を使用することでより良いパフォーマンスを発揮しましたが、一部のタスクは依然として困難でした。この研究では、エラー率を用いて単純なタスクと複雑なタスクを比較し、機械が依然として抽象的な推論に苦労していることを示しました。

マシンビジョンシステムは、より良い結果を得るために、多くの場合2段階のプロセスを採用しています。まず、システムが予測を行います。予測が不確かな場合は、2つ目のネットワークが画像を再度確認します。この方法により信頼性が向上し、下の図に示すように、システムが画像の適切な部分に焦点を合わせやすくなります。

分類マシンビジョンシステムは、適切なデータ、強力なパターン認識、そして高度なテクノロジーを活用することで、より強力になります。これらのシステムは現在、多くの業界において、選別、認識、品質管理において重要な役割を果たしています。

システムの種類と画像処理

1D、2D、3Dシステム

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、異なるタスクに最適です。 1Dビジョンシステム バーコードの読み取りや平らな素材の端のチェックなど、1本の線でデータを見るシステムです。これらのシステムは、多くの場合、より高速に動作し、コンピュータの処理能力も少なくて済みます。実世界テストでは、1D-AlexNetなどの82Dモデルは平均約2%の精度を達成し、約2%のスコアだった64D-AlexNetなどの1Dモデルよりもはるかに高い精度を達成しました。XNUMXDシステムはトレーニングに必要なリソースも少なく、信号を画像に変換する必要がないため、処理も簡素化されます。

2Dビジョンシステムは、写真などの平面画像をキャプチャします。形状や色による物体の分類といったタスクに役立ちます。EfficientNet-B2のような高度な4Dモデルは、1Dシステムに匹敵する精度を実現できますが、1Dモデルは通常、速度とシンプルさにおいて優位性を維持しています。

3Dビジョンシステムは奥行き情報を収集します。物体の高さ、幅、奥行きを測定できます。このタイプは、柔軟な物体や複雑な部品の形状確認に役立ちます。3Dシステムは、物体の形状変化や移動に伴って課題が生じるため、空間的な詳細をエンコードすることが非常に重要になります。研究者は、3Dシステムと1Dまたは2Dシステムを比較した明確な統計的結果はまだ得られていませんが、3Dシステムは平面画像以上の情報を必要とする問題の解決に役立ちます。

画像取得と前処理

ビジョンシステムは、カメラやセンサーで画像を撮影することから始まります。正確な結果を得るには、良好な画像品質が鍵となります。次のステップは 前処理分析前に画像をクリーニングし、改善することを意味します。前処理には、ノイズ除去、明るさ調整、エッジのシャープ化などが含まれます。例えば、Median-Mean HybridやUnsharp Masking with Bilateral Filterなどのフィルタを使用することで、前処理の効率を最大87.5%まで高めることができます。

前処理の改善は精度の向上につながります。ある研究では、アルゴリズムの改良により平均二乗誤差が0.02から0.005に低下し、より鮮明な画像が得られたことが示されました。処理中のバッチサイズを増やすことで、認識精度は58%から74%に向上しました。Cannyエッジ検出や照明補正といった高度な手法により、ビジョンシステムは暗い場所や影などの厳しい環境でも特徴を検出できます。これらのステップにより、処理速度と信頼性が向上し、リアルタイムタスクにとって重要なものとなります。

特徴抽出とアルゴリズム

フィーチャ工学

特徴抽出は、マシンビジョンシステムが複雑な視覚データを簡素化するのに役立ちます。このステップでは、生の画像をコンピュータが理解できる有用な情報に変換します。重要な詳細に焦点を当てることで、 特徴エンジニアリング 分類をより迅速かつ正確に行うことができます。エンジニアは、画像内の形状、エッジ、色、テクスチャを強調するために様々な手法を用います。これらの特徴は、パターン認識システムが物体間の違いを認識するのに役立ちます。

多くの業界では、高度な機能エンジニアリングによる大きな改善が見られました。

• 高度な特徴抽出技術を用いることで、医用画像解析は97.88%の効率と88.75%の精度で疾患を検出できるようになりました。これにより、患者にとってより優れた診断結果が得られます。
• 自動運転車は、道路標識、歩行者、車両を識別するために、HOG（方向勾配ヒストグラム）などの手法を使用します。これらのシステムは、照明や天候の変化にも問題なく機能します。
• 顔認識技術は、HOGやローカルバイナリパターン（LBP）などの特徴を組み合わせることで精度を向上させます。研究によると、これらの特徴と次元削減を組み合わせることで、システムによる顔認識の信頼性が向上することが示されています。
• マシンビジョンシステムは、画質と照明に関する課題に直面することがよくあります。マルチストリーム時空間モデルは、変化する環境下でもシステムの精度を維持するのに役立ちます。
• のようなツール PCA、TPOT、Featuretools、OpenCV を使用すると、特徴エンジニアリングがより簡単かつ効果的になります。
• 従来の特徴エンジニアリングとディープラーニングを組み合わせたハイブリッドアプローチにより、精度と効率の両方が向上します。

ヒント: 優れた特徴エンジニアリングにより、システムが処理する必要があるデータの量が削減され、パターン認識がより高速かつ信頼性が高まります。

AIとディープラーニング

AIとディープラーニングは、マシンビジョンシステムによる画像分類の方法を変革しました。これらの技術は、ニューラルネットワーク、特に畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いて、ラベル付けされた大量の画像から学習します。CNNは、人間が見逃してしまうような画像内のパターンを見つけることができます。そのため、物体認識やシーン分析といったタスクに非常に優れています。

パフォーマンス指標は、分類におけるAIとディープラーニングの価値を示します。正確度、適合率、再現率、F1スコア、ROC曲線、AUC-ROCなどの指標は、モデルの有効性を測定するのに役立ちます。これらの指標は、システムが正しい予測を行い、誤りを回避し、さまざまな種類のエラーをバランスよく処理しているかどうかを示します。混同行列は、真の予測と誤った予測を明確に示し、エンジニアがモデルを改善するのに役立ちます。

• CNN はベンチマーク データセットで精度を最大 15% 向上しました。
• 古い機械学習モデルと比較すると、CNN は主要な指標において約 20% 優れたパフォーマンスを発揮します。
• いくつかのケースではエラー率が 20% 近く低下し、これらのシステムは重要な仕事に対してより信頼できるものとなりました。
• ディープラーニングタスクでは、速度とリソース使用の向上を含め、全体的なパフォーマンスが約 25% 向上しました。
• CNN はメモリとエネルギーの消費も少なくなるため、最新の AI モデルをより高速かつ効率的に実行できるようになります。

査読済みの研究がこれらの結果を裏付けています。

• CNN は、大規模なラベル付きデータセットでトレーニングすると、分類、オブジェクト検出、シーン分析で優れた結果を示します。
• Elakkiya 氏らのような研究者は、ハイブリッド ネットワークを使用して子宮頸がん診断システムを構築し、医療画像の分類を改善しました。
• Harrou らは、実際の家庭でうまく機能する視覚ベースの転倒検出システムを開発しました。
• Pan らは、ナビゲーション マークの分類にディープラーニングを使用し、現実世界のタスクにおける AI の実際的な価値を示しました。
• これらの研究は、学習ベースのアプローチ、特にディープラーニングが自動化とインテリジェンスにおいて静的分析方法よりも優れていることに同意しています。
• 大規模なデータセットと高度なアーキテクチャを使用することで、マシン ビジョン システムの精度と堅牢性が向上します。

パターン認識はこれらの進歩において重要な役割を果たします。 AI-powered システムは画像を迅速に処理し、分類に役立つパターンを見つけることができます。技術の進歩に伴い、マシンビジョンシステムの認識能力と意思決定能力は向上し続けるでしょう。

品質およびプロセス管理におけるアプリケーション

産業検査

産業検査 高度なビジョン検査システムを用いて、製造工程における製品や部品の検査を行っています。これらのシステムは、企業が高品質を維持し、厳しい基準を満たすのに役立ちます。例えば、電子機器製造では、マシンビジョンを用いてプリント基板のはんだ付け不良や位置合わせ不良を検査します。このプロセスでは、欠陥検出精度は98%に達します。一方、手作業による検査では85%です。検査時間は60%短縮され、コストは20%削減されます。製薬業界では、ビジョンシステムを用いてバイアルのひび割れ、汚染、ラベルの誤りを検査しています。これらのシステムは99.5%の精度を達成し、300分間に最大XNUMX本のバイアルを処理できます。

以下の表は、品質管理と検査の改善のさらなる例を示しています。

これらの例は、ビジョン検査システムがプロセスを自動化し、効率を高め、組立検証をサポートする方法を示しています。また、仕分けや認識作業にも役立ち、 品質管理 タスクの信頼性が向上します。

自動欠陥検出

自動欠陥検出では、マシンビジョンを用いて、人間が見逃す可能性のある欠陥を検出します。従来の検査では、疲労、速度低下、エラーといった問題が発生する場合が多くありました。自動化システムはAIとディープラーニングを活用し、迅速かつ正確に欠陥を検出します。例えば製造業では、これらのシステムの精度は99.5%以上に達しますが、手作業による検査は85%から90%程度にとどまります。検査時間は40%短縮され、人件費は約50%削減されます。

自動化システムは選別と検証にも役立ち、高品質な製品だけが確実に出荷されます。継続的な改善のためのデータを収集し、新たな品質管理タスクにも適応します。食品加工分野では、マシンビジョンが穀物を選別し、肉の柔らかさを高精度に予測します。農業分野では、ビジョンシステムを搭載したドローンが作物の問題を検知し、資源の有効活用と持続可能性の向上に貢献します。

注: 自動検査は品質を向上させるだけでなく、危険な作業を処理することで職場の安全性も向上させます。

マシンビジョンシステムは、品質管理の改善、効率性の向上、そしてデータ管理の効率化を実現します。従来の方法よりも速度、精度、コストの面で優れており、産業界が厳しい品質基準を満たすのに役立ちます。

マシンビジョンシステムは、画像キャプチャ、特徴抽出、分類といったステップを用いて、製品の品質と工程管理を向上させます。AIとディープラーニングは、これらのシステムの高い精度と効率性を実現します。専門家は、正確性、適合率、再現率、F1スコアといった指標を用いて、これらのシステムが人間の判断とどの程度一致し、複雑なデータを処理しているかを測定します。企業は現在、高い品質を維持し、エラーを削減するためにマシンビジョンを活用しています。AIの発展に伴い、これらのシステムは品質と管理においてさらに重要な役割を果たすようになるでしょう。

• 精度: システムがどれだけ正確に予測できるかを示します。
• 精度: 陽性結果の正確さを測定します。
• リコール: システムがすべての重要なケースを見つけたかどうかを確認します。
• F1 スコア: 精度と再現率のバランスを取り、公平な結果を実現します。

よくある質問

分類マシンビジョンシステムとは何ですか?

A 分類マシンビジョンシステム カメラとコンピューターを用いて、画像内の物体を分類またはラベル付けします。これらのシステムは、工場や企業が製品を検査し、欠陥を見つけ、迅速かつ正確にアイテムを整理するのに役立ちます。

ディープラーニングはマシンビジョンの分類をどのように改善するのでしょうか?

深い学習 機械が多数の画像から学習するのに役立ちます。人間が見逃してしまうようなパターンを見つけ出します。この技術により精度が向上し、顔認識や手書き文字の読み取りといったより複雑なタスクをシステムが処理できるようになります。

業界ではなぜ品質管理にマシンビジョンが使用されるのでしょうか?

マシンビジョンは人間よりも速く正確に作業できるため、産業界で活用されています。これらのシステムはミスを減らし、コストを削減し、企業が厳しい品質基準を満たすのに役立ちます。また、危険な検査作業を行うことで作業員の安全も確保します。

マシンビジョンシステムは、暗い場所や画質の悪い場所でも動作しますか?

はい、最新のマシンビジョンシステムは特殊なフィルターと画像処理ツールを使用しています。これらのツールは画像をクリーンアップし、ノイズを除去し、明るさを調整します。これにより、システムは厳しい環境でも正常に動作します。

マシンビジョン分類における一般的な課題は何ですか?

課題としては、画質の低さ、照明の変化、似たような物体の検出などが挙げられます。エンジニアは、より高性能なカメラ、高度なアルゴリズム、そしてより多くのトレーニングデータを活用することで、これらの問題を解決しています。

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