マシンビジョンにおける視野とは

マシンビジョンシステムにおける視野とは、カメラが常に捉えられる領域を指します。この文脈において、FoVはシステムが環境を観察するための窓として機能します。FoVが広いほど、より多くのシーンを捉えられますが、ディテールは少なくなります。一方、FoVが狭いほど、より鮮明な小さな領域に焦点を合わせます。適切なFoVを選択することは、あらゆる視野角を持つマシンビジョンシステムにとって非常に重要です。FoVは、マシンビジョンシステムが品質管理、検査、自動化などのタスクを実行する方法に直接影響します。業界標準では、センサーサイズとアプリケーション要件に合わせてFoVを選択する必要性が強調されています。また、FoVは、実際の使用環境における視野角を持つマシンビジョンシステムの効率と精度を左右します。多くのシステムは、カバレッジとディテールのバランスをとるためにFoVに依存しています。

主要なポイント（要点）

• 視野（FoV）とは、 マシンビジョンカメラ 一度に見ることができる範囲が、システムが物体を検査および測定する精度に影響します。
• 適切な FoV を選択すると、シーンを十分に見ることができ、小さな欠陥を正確に検出するのに十分な詳細をキャプチャすることができます。
• センサーサイズ、 レンズの焦点距離、および作動距離は FoV を決定する主な要素であり、慎重に一致させる必要があります。
• 数式を使用して FoV を計算すると、エンジニアは適切な解像度で必要な領域をカバーするために適切なカメラとレンズを選択できます。
• 最終決定前に実際の物体と照明を使用してシステムをテストすることで、鮮明な画像と信頼性の高い欠陥検出が保証されます。

マシンビジョンシステムの視野

視野とは

当学校区の 視野 マシンビジョンシステムにおける視野とは、カメラが一度に捉えることができる範囲を指します。この範囲は、システムにとって外界を見るための窓として機能します。視野（FoVとも呼ばれます）は、マシンビジョンシステムがタスクをどれだけ効率的に実行できるかを左右する重要な要素です。

視野はシステムの「目」として機能します。カメラが検査、測定、分析できる範囲を決定します。視野が広いほど、システムはより広い範囲を捉えることができますが、細部が失われる可能性があります。視野が狭いと、焦点が狭い領域に焦点が当てられ、細かい部分は捉えられますが、全体像は捉えられません。

マシン ビジョン システムの視野は人間の視覚とほぼ同じように機能しますが、いくつか重要な違いがあります。

• 2DビジョンシステムはX方向とY方向の画像をキャプチャします。奥行きを認識できないため、Z軸に関する情報が失われます。そのため、複雑な3D形状を扱う能力が制限されます。
• 2Dシステムは良好な照明に依存します。光沢のある表面やコントラストの低い表面では、有効視野と精度が低下する可能性があります。
• 3Dビジョンシステムは、X、Y、Z軸に沿ってデータを取得することで奥行き感を付加します。人間の目の動きに似せて、複数のカメラやセンサーを用いて3Dモデルを構築します。
• 3Dシステムはより複雑なシーンをカバーできますが、より多くのハードウェアと計算能力が必要になります。また、コストも高く、慎重な設定も必要です。
• 人間の視覚は、奥行きと広い視野を自然に兼ね備えています。マシンビジョンシステムでは、この能力に対応するために特別な設定と制御された照明が必要です。

マシンビジョンシステムにおける視野は、カメラが捉える範囲だけではありません。システムの動作にも影響を及ぼします。視野は、システムが以下のことを実行できる範囲を定義します。

1. オブジェクトとフィーチャを見つけます。
2. 表示領域内のアイテムを数えます。
3. オブジェクトに触れることなく、ポイント間の距離を測定します。
4. バーコードやその他の機械読み取り可能なコードをデコードします。

視野（FOV）は、検査または測定タスクのニーズに適合する必要があります。視野が広すぎると、システムは小さな欠陥を見逃す可能性があります。また、視野が狭すぎると、対象物全体を捉えられない可能性があります。

FoVとカメラセンサー

カメラセンサーは、マシンビジョンシステムにおける視野角の設定において重要な役割を果たします。センサーの有効領域の大きさによって、カメラが撮影できる画像の範囲が決まります。センサーが大きいほど、同じレンズ倍率でより広い範囲を捉えることができます。つまり、視野角が広くなります。しかし、レンズはセンサー全体をカバーできなければなりません。カバーできない場合、画像の隅や縁が暗くなり、ケラレと呼ばれる問題が発生します。

視野はセンサーのサイズと レンズの焦点距離センサーサイズを大きくすると、同じレンズでも画角が広がります。これにより、システムはレンズのイメージサークルをより多く利用できるようになり、より広い視野が得られます。レンズとセンサーは連携して動作する必要があります。センサーがレンズに対して大きすぎると、周辺部の画質が低下します。

カメラの視野は倍率によっても変化します。センサーの対角線が大きいほど、視野は広くなります。倍率が高くなると、視野は狭くなります。例えば、対角線25mmのセンサーを搭載したカメラで1倍の倍率で撮影した場合、視野は25mmの範囲になります。40倍の倍率では、視野は約625マイクロメートルに狭まります。

産業用マシンビジョンカメラは、1/3インチ、1/2インチ、2/3インチ、1インチといったインチ単位の分数で表記されたセンサーを使用します。センサーの対角線は、レンズのイメージサークルの最小サイズを決定します。例えば、XNUMXインチのセンサーには、少なくともXNUMXインチのイメージサークルを持つレンズが必要です。レンズのイメージサークルが小さすぎると、視野が制限され、画像の端が切れたり暗くなったりすることがあります。

ヒント：視野角の広いマシンビジョンシステムを設計する際は、必ずセンサーサイズとレンズサイズを一致させてください。これにより、システムは画質を損なうことなく画像全体をキャプチャできます。

マシンビジョンシステムの視野は、センサーサイズ、レンズ、倍率の適切な組み合わせによって決まります。このバランスにより、システムは各アプリケーションに必要なカバレッジと詳細度を実現できます。大型センサーと適切なレンズを搭載したビジョンシステムは、タスクに応じて、より広い範囲を検査したり、より詳細な情報を捉えたりすることができます。

FoVが重要な理由

検査への影響

視野は、品質管理や産業オートメーションにおける検査プロセスにおいて重要な役割を果たします。適切に選択された視野は、カメラが検査対象領域を捉え、カバレッジとディテールのバランスを確保します。視野が広すぎると、システムはピクセルをより広い領域に分散させ、ピクセル密度が低下し、欠陥検出精度が低下します。視野が狭いとピクセル密度が向上し、システムはより小さな欠陥を検出できますが、視野外にある物体の部分を見逃す可能性があります。視野は、画像ファイルのサイズと処理速度にも影響します。狭い視野から大きな画像を撮影すると、より多くのストレージが必要になり、検査プロセスの速度が低下するため、産業オートメーションにおけるリアルタイムの品質管理に影響を及ぼす可能性があります。

バランスの取れた視野は、検査中の速度と精度の両方を維持するビジョンシステムの助けとなります。関心領域に焦点を合わせ、より高速なハードウェアを使用することで、欠陥検出を犠牲にすることなく検査プロセスを効率化できます。

以下の表は、視野に関連するさまざまな要因がマシンビジョン検査にどのような影響を与えるかを示しています。

視野角と解像度

視野と 分解能 産業オートメーションにおける品質管理の有効性は、カメラの要件によって決まります。視野は検査対象領域をカバーし、解像度はシステムがその領域内でどれだけの詳細を捉えられるかを決定します。視野が広いほど、カメラはより多くの物体を捉えることができますが、単位面積あたりの解像度は低下します。そのため、小さな欠陥の検出が難しくなります。視野が狭いほど、捉えられる詳細度は高くなり、微細な欠陥を見つけやすくなりますが、カバー範囲は制限されます。

• 視野は検査が必要なすべての特徴をカバーする必要があります。
• センサーサイズと レンズの倍率 視野を設定します。センサーサイズを大きくすると視野が広がり、小さくすると視野が狭くなります。
• 解像度は、システムが物体の細部をどれだけ正確に再現できるかを表します。視野が広すぎると、特徴が近すぎる場合は解像されない可能性があります。
• 解像度の高いセンサーは同じ視野内でより細かい詳細を捉えることができますが、それは光学系がそのレベルの詳細をサポートしている場合に限られます。
• 常にトレードオフが存在します。視野が広いほどカバーする領域は広くなりますが、小さな欠陥を検出する能力は低下する可能性があります。一方、視野が狭いほど検出感度は高まります。

検出可能な最小物体サイズは視野角によって異なります。例えば、視野角60mm、Y方向1200ピクセル、最小検出サイズ2ピクセルの場合、システムが検出できる最小物体は0.1mmです。視野角を広げると最小検出サイズも大きくなり、小さな欠陥の検出が難しくなります。視野角を狭くすると、システムはより詳細な情報を捉えられるようになり、欠陥検出と全体的な画質が向上します。

視野に影響を与える要因

センササイズ

マシンビジョンシステムでは、センサーのサイズが視野角を決定する上で重要な役割を果たします。センサーが大きいほど、同じレンズで広い視野を捉えます。センサーが小さいほど視野角が狭くなり、表示されるシーンが少なくなります。一般的なセンサーのサイズには、1インチ、1/2インチ、1/3インチ、1/4インチなどがあります。これらの名称は、実際の寸法ではなく、昔のビデオカメラのチューブに由来しています。たとえば、1インチセンサーの対角線は約16mmです。エンジニアは、正確な視野角を計算するために、ピクセル数とピクセルピッチを使用することがよくあります。クロップファクターは、センサーサイズをフルフレームセンサーと比較します。クロップファクターが高いほど、画像は拡大され、視野角が狭くなります。センサーサイズを理解することで、適切なレンズを選択し、アプリケーションに適した視野角を確保することができます。

レンズ焦点距離

レンズの焦点距離は、視野に直接影響します。焦点距離が短いほど視野が広くなり、カメラはより広い範囲を撮影できます。焦点距離が長いほど視野は狭くなり、より細かい部分に焦点を合わせることができます。この関係は、FOV = 2 × arctan(センサー サイズ / 2f) という式で表されます。たとえば、8 mm レンズは、設定された距離からコンベア ベルトの全幅を撮影でき、広い視野が得られます。標準レンズの焦点距離は約 50 mm ですが、広角レンズは 50 mm 未満です。望遠レンズは 50 mm を超え、詳細な検査に適した狭い視野を提供します。ズーム レンズを使用すると視野を変更できますが、解像度が低下する可能性があります。テレセントリック レンズは倍率を一定に保つため、正確な測定に役立ちます。

作動距離

作動距離 カメラレンズと被写体の間の距離を指します。この距離によって視野角が変化します。作動距離が長くなると視野角が大きくなり、カメラはより多くの被写体を捉えることができます。この関係はほぼ直線的です。例えば、レンズとセンサーが同じであれば、作動距離を2倍にすると視野角もほぼ2倍になります。FOV_l = XNUMX × (WD × tan(θ/XNUMX))という式は、作動距離、視野角、および直線視野角を結び付けています。作動距離を調整することで、製品全体をカメラの視野に収めることができます。これは、小型製品でも大型製品でも重要です。

視野角

視野角とは、カメラがレンズを通して見ることができる角度を表します。この角度は、FOV = 2 × arctan(センサーサイズ / 2f)という式で計算されます。視野角が大きいほど、カメラが捉えるシーンの範囲が広くなります。広角レンズは視野角を大きくし、望遠レンズは視野角を小さくします。直線広角レンズは直線をまっすぐに保つため、歪みを軽減できます。魚眼レンズはさらに広い範囲を捉えることができますが、線が曲がり、樽型歪みが発生します。レンズの選択は、視野角と画質に影響します。マシンビジョンでは、適切に選択された視野角は、物体を正確に検出、識別、測定するのに役立ちます。

注：製品のサイズ、作動距離、レンズの選択はすべて視野に影響します。長尺製品の場合は幅が重要です。小型製品の場合は、視野が1フレームで表面全体をカバーする必要があります。センサー、レンズ、作動距離を適切に選択することで、システムは検査に必要な領域を確実に捉えることができます。

視野角FoVを計算する

基本式

を計算するには 視野 マシンビジョンシステムでは、エンジニアはシンプルな公式を使用します。視野はセンサーサイズ、レンズの焦点距離、そして作動距離に依存します。適切な公式を使用することで、カメラが検査や測定のために正しい領域を捉えることが可能になります。

最も一般的な数式を示す表を以下に示します。

注：センサーサイズ、焦点距離、作動距離には常に同じ単位を使用してください。例えば、すべての測定値にミリメートルを使用してください。

センサーサイズや焦点距離の小さな誤差が、視野角の計算に大きな誤差をもたらす可能性があります。設計を最終決定する前に、すべての値を再確認してください。

段階的な例

ステップバイステップのアプローチは、エンジニアが実際のアプリケーションにおけるFOVを計算するのに役立ちます。簡単な例を以下に示します。

1. 検出する最小の特徴を定義します。
   最小の特徴が 0.25 mm であると仮定します。

2. 必要な視野を設定します。
   検査対象物の幅は40mm、高さは30mmです。

3. 最小の特徴に必要なピクセル数を決定します。
   多くのエンジニアは、信頼性の高い検出のために、特徴ごとに 4 ピクセルを使用します。

4. 空間解像度を計算します。
   空間解像度 = 特徴サイズ / 必要なピクセル数
   0.25 mm / 4 = 0.0625 mm/ピクセル

5. 必要な画像解像度を計算します。
   視野幅 / 空間解像度 = 40 mm / 0.0625 mm = 640 ピクセル
   視野高 / 空間解像度 = 30 mm / 0.0625 mm = 480 ピクセル

6. 少なくとも 640 × 480 ピクセルのカメラを選択してください。
   この解像度を満たすかそれを超えるセンサーを選択してください。

7. 倍率を計算します。
   倍率 = センサー幅 / 視野幅
   センサー幅が6.4 mmの場合、6.4 mm / 40 mm = 0.16倍

8. レンズの焦点距離を推定します。
   次の式を使用します。
   焦点距離 = (センサー幅 × 作動距離) / 視野幅
   作動距離が200 mmの場合：
   焦点距離 = (6.4 mm × 200 mm) / 40 mm = 32 mm

9. 焦点距離が32mmに近いレンズを選択してください。
   レンズがセンサーのサイズとマウントに適合していることを確認してください。

ヒント：設計を最終決定する前に、実際の物体と照明を使ってシステム全体をテストしてください。これにより、画像がぼやけたり、欠陥を見逃したりするのを防ぐことができます。

適切な視野角の選択

マシンビジョンタスクに適した視野角（FOV）を選択するには、慎重な計画が必要です。視野角は、検査が必要な領域全体をカバーする必要があります。多くの場合、対象物よりもわずかに広い範囲が適切です。これにより、カメラは必要な詳細をすべて捉えることができます。

考慮すべきポイント

• 視野はレンズとカメラセンサーの組み合わせによって異なります。
• 動作距離は、カメラが視野内の物体に鮮明に焦点を合わせることができる距離でなければなりません。
• 暗いコーナーやケラレを避けるために、レンズのイメージサークルがセンサーを完全にカバーする必要があります。
• レンズの種類は用途に合わせて選択する必要があります。例えば、テレセントリックレンズは歪みを低減し、正確な測定に役立ちます。
• 焦点距離は、作動距離と必要な視野に適合する必要があります。
• 鮮明な画像を得るには、カメラの解像度とレンズの品質のバランスをとる必要があります。
• カメラとレンズの取り付け互換性が重要です。

視野の計算でよくある間違いは次のとおりです。

• オブジェクトのサイズ、最小の特徴の検出、または動作距離を見落とします。
• 作動距離と視野を混同しています。
• 設計プロセスの後半でセンサーのサイズを変更する。
• レンズとカメラの互換性や照明効果を無視します。
• カメラとレンズを取り付けるためのスペースが十分にありません。

注意事項：撮影を始める前に、すべての要件をリストアップしてください。これには、被写体のサイズ、作動距離、センサーサイズ、照明の要件が含まれます。上記の計算式を使用して、レンズの焦点距離、センサーサイズ、作動距離を合わせてください。

アプリケーション要件は視野の選択に影響します。

• 広い視野は、カメラで広い範囲を撮影する必要があるベルトコンベアの検査や自律走行車に適しています。
• 狭い視野と高い倍率により、バーコードの読み取りや小さな部品の検査に適しています。
• 調整可能なレンズやズームレンズは、物体のサイズが変化する環境で役立ちます。
• 固定位置検査の場合、視野は対象物よりわずかに大きくする必要があります。
• ロボット工学やナビゲーションなどの複雑な環境では、すべての危険を検出するために広い視野角が必要です。

適切な視野角を選択することで、効率と精度が向上します。適切な視野角を選択することで、システムは各アプリケーションに必要な詳細情報を含む正確な領域をキャプチャできます。

マシンビジョンにおいて適切な視野角を選択することが、品質管理と産業オートメーションの成功を左右します。以下の表は、主要なパラメータを示しています。

FOV を最適化するには、エンジニアは次のことを行う必要があります。

• 鮮明な画像を得るためにカメラと照明を調整します。
• Edmund Optics または Cognex のレンズ計算機を使用します。
• コストのかかる変更を避けるために、設計の早い段階で FOV を計画します。

適切に選択された視野により、信頼性の高い検査と効率的なシステム パフォーマンスが保証されます。

よくあるご質問

マシンビジョンシステムにおける fov とはどういう意味ですか?

Fov 視野（FoV）は、カメラが一度に捉えられる範囲を表します。エンジニアは、システムが物体やシーンのどの程度の範囲を検査または測定できるかを判断するために、視野角（FOV）を使用します。

センサーサイズは視野角にどのように影響しますか?

同じレンズでも、センサーが大きいほど視野角が広くなります。センサーが小さいほど視野角は狭くなります。エンジニアは、撮影が必要な領域と検査に必要な詳細度に基づいてセンサーサイズを選択します。

品質管理にとって fov が重要なのはなぜですか?

視野角は、システムが検査すべき適切な領域を捉えるのに役立ちます。視野角が広すぎると、小さな欠陥を見逃してしまう可能性があります。また、視野角が狭すぎると、対象物の一部を見逃してしまう可能性があります。適切な視野角を選択することで、精度が向上します。

エンジニアはシステムをインストールした後に FOV を変更できますか?

エンジニアは、レンズの交換、作動距離の調整、あるいは別のセンサーの使用によって視野角（FOV）を変更できます。ただし、視野角を変更すると、画質と測定精度を維持するためにシステムの再キャリブレーションが必要になる場合があります。

正しい FOV を計算するのに役立つツールは何ですか?

エンジニアは、レンズ計算機、表、ソフトウェアツールなどを用いて最適な視野角（FOV）を見つけます。これらのツールは、センサーサイズ、レンズの焦点距離、作動距離の調整に役立ちます。実際の被写体でテストを行うことで、選択した視野角が適切に機能することを確認します。

も参照してください

マシンビジョンによる寸法測定の総合ガイド

光学フィルタがマシンビジョン技術のパフォーマンスを向上させる仕組み

ビジョンシステムにおける画像処理の詳細な考察

効果的なマシンビジョンのための特徴抽出の重要性

ファームウェアベースと従来のマシンビジョンソリューションの比較