フレームレートがマシンビジョンのパフォーマンスに与える影響

2025 年 6 月 17 日

フレームレートは、フレームレートマシンビジョンシステムのパフォーマンスにおいて重要な要素です。画像のキャプチャと処理の効率に直接影響し、ひいてはシステムの視覚データの分析能力と応答能力に影響を与えます。フレームレートが高いほど、マシンビジョンシステムは1秒あたりに多くの情報を収集できるため、物体の検出と追跡の精度が向上します。例えば、自動運転車は、障害物を識別し、瞬時に判断を下すことで安全性を確保するために、マシンビジョンシステムの高いフレームレートに依存しています。同様に、スポーツ分析においては、素早い動きを捉えるために、重要なアクションを見逃さないように高いフレームレートが必要です。一方、静止した物体を扱うアプリケーションでは、速度がそれほど重要ではないため、低いフレームレートでも十分な場合があります。

重要なポイント

フレームレートは非常に重要マシンビジョンシステム向け。フレームレートが高速化することで、特に混雑した場所でも物体をより正確に検出・追跡できるようになります。
適切なカメラを選ぶには、フレームレート、解像度、そしてパワーを考慮する必要があります。これらをバランスよく考慮することで、ニーズに最適な結果が得られます。
光と露出時間はフレームレートに大きく影響します。適切な照明は画質を向上させ、キャプチャ速度を高速に保ちます。
タスクによって必要なフレームレートは異なります。例えば、自動運転車には高速FPSが必要素早く反応するには、カメラはより遅い fps を必要とします。
フレームレートを向上させるには、露出時間や解像度などの設定を変更します。これらの変更により、パフォーマンス目標を達成しながら画像を鮮明に保つことができます。

マシンビジョンシステムのフレームレートを理解する

フレームレートとは何ですか?

フレームレートとは、60秒間に撮影または表示される画像（フレーム）の数を指します。一般的にはフレーム/秒（FPS）で表されます。マシンビジョンシステムにおいて、フレームレートは視覚データの処理速度を決定する上で重要な役割を果たします。例えば、フレームレートが60FPSのカメラは、XNUMX秒間にXNUMX枚の画像を撮影するため、システムは高速で移動する物体を効果的に分析できます。

フレームレートは、露出時間、照明条件、カメラのハードウェア性能など、いくつかの要因によって左右されます。カメラの最大フレームレートは潜在的な性能を示すものですが、実際の結果は設定によって異なる場合があります。産業オートメーションや自動運転車など、リアルタイム応答が求められるアプリケーションでは、高いフレームレートが不可欠です。

先端マシンビジョンシステム用のカメラを選択する際は、解像度や処理能力などの他の要素に加えてフレームレートを考慮してください。最適なパフォーマンス.

マシンビジョンにおいてフレームレートが重要な理由

フレームレートは、マシンビジョンシステムの効率と精度に直接影響します。フレームレートが高いほど、システムはより短時間でより多くのデータを取得できるため、動的な環境における物体や欠陥の検出に不可欠です。例えば、高メガピクセルセンサーは詳細な画像を提供しますが、フレームあたりのデータ量が多いため、フレームレートが低下する可能性があります。このトレードオフは、タイムリーなフレーム配信が不可欠なロボット工学や自動運転車などのリアルタイムアプリケーションに影響を与える可能性があります。

研究によると、深層特徴抽出などの高度な技術は、低いフレームレートでもマシンビジョンの性能を向上させることが示されています。しかし、高い分類精度を達成するには、フレームレートと他のシステムパラメータのバランスを取ることがしばしば必要です。例えば、あるマシンビジョンシステムは侵入者検知において98.60%の精度を達成し、フレームレートの最適化に加え、堅牢なトレーニング手法の重要性を示しました。

フレームレートに関するよくある誤解

フレームレートについては、特にマシンビジョンの分野で多くの誤解があります。よくある誤解の一つに、人間の目は60fpsまでしか認識できないというものがあります。実際には、人間の目は個々のフレームではなく、連続した情報の流れを処理するため、より高いフレームレートでも認識できるのです。もう一つの誤解は、映画制作の慣習に由来しており、歴史的には24fpsが標準として使われていました。これは人間の視覚の限界ではなく、初期のカメラの技術的な制約を反映したものでした。

さらに、ほとんどのアプリケーションでは高いフレームレートは不要だと考える人もいます。これは静止した物体には当てはまるかもしれませんが、動的な環境では、モーションブラーを回避し、正確な検出を確保するために、より高いフレームレートが必要になることがよくあります。例えば、ゲーマーはちらつきを抑えるために60Hz以上のリフレッシュレートを持つモニターを好みます。これは、ペースの速いシナリオにおけるフレームレートの重要性を浮き彫りにしています。

マシンビジョンシステムのフレームレートに影響を与える主な要因

シャッターの種類とフレームレートへの影響

カメラのシャッターの種類は、フレームレートと画質を決定する上で重要な役割を果たします。シャッターは、画像取得時にセンサーに光がどのように到達するかを制御します。シャッターの種類によって、画像のキャプチャレートとパフォーマンスにそれぞれ異なる影響が及びます。

シャッタータイプ	フレームレートパフォーマンス	動く物体の歪み
ロールシャッター	ピクセルの連続露出によりフレームレートが制限されます。	動いている物体に歪みが生じます。
グローバルシャッター	すべてのピクセルが同時に露出されるため、より高いフレームレートが可能になります。	動いている物体に歪みはありません。
電子シャッター	機械式シャッターに比べて高いフレームレートをサポートし、高速アクションに役立ちます。	無し

物体追跡や産業オートメーションなどの用途では、グローバルシャッターが好まれることが多いです。グローバルシャッターは動きによる歪みを排除し、高速で移動する物体の正確な分析を可能にします。ローリングシャッターは民生用カメラでは一般的ですが、高速動作の環境には適さない場合があります。一方、電子シャッターは、監視やスポーツ追跡など、高速な画像撮影が求められる用途に最適です。

露出時間と照明条件

露光時間はマシンビジョンシステムのフレームレートに直接影響します。露光時間を短くすることで、高速アプリケーションに不可欠な画像キャプチャ速度を向上させることができます。しかし、照明が不十分だと露出不足の画像が生成され、システムの正確な分析能力が低下する可能性があります。

適切な照明条件を確保することで、露出時間を最適化できます。産業用カメラでは、均一な照明を維持するためにLEDやストロボ照明が使用されることが多いです。この設定により、画像取得が向上し、モーションブラーが最小限に抑えられます。例えば監視アプリケーションでは、露出と照明のバランスをとることで、低照度環境でも鮮明な画像が得られます。

画像解像度と画像キャプチャ速度

画像解像度が高いほど、より詳細な情報が得られますが、画像キャプチャ速度が低下する可能性があります。高解像度画像を撮影するカメラは、より多くのデータを処理するため、4秒あたりのフレーム数が低下する可能性があります。例えば、XNUMXK産業用カメラは、低解像度モデルと比較して、XNUMX秒あたりのフレーム数が少なくなる可能性があります。

解像度とフレームレートのバランスを取るには、アプリケーションのニーズを考慮してください。オブジェクト追跡などのタスクでは、極端な解像度よりも高い画像キャプチャレートを優先してください。一方、製造における品質管理など、詳細な検査を必要とするアプリケーションでは、フレームレートを多少落としても、高い解像度の方がメリットが得られる場合があります。

ハードウェアと帯域幅の制限

ハードウェアと帯域幅は、フレームレートマシンビジョンシステムの性能を決定する上で重要な役割を果たします。カメラのハードウェア（センサーやプロセッサを含む）は、画像キャプチャ速度に直接影響します。高性能産業用カメラ多くの場合、データを高速処理できる高度なセンサーを搭載しており、より高い画像キャプチャレートを実現しています。しかし、ハードウェアの処理能力が不足している場合、システムは1秒あたりのフレーム数を維持するのに苦労する可能性があります。

帯域幅も重要な要素です。これは、カメラと処理装置間で転送できるデータ量を指します。高解像度画像はファイルサイズが大きいため、より多くの帯域幅を必要とします。帯域幅が不十分な場合、画像キャプチャ速度が低下し、システムのリアルタイム分析能力に影響を及ぼします。例えば、監視アプリケーションでは、帯域幅が限られているとフレームの遅延やスキップが発生し、物体追跡の精度が低下する可能性があります。

にパフォーマンスを最適化するハードウェアとネットワークインフラがデータ負荷に対応できることを確認する必要があります。効率的な圧縮技術を備えたカメラを使用することで、画質を損なうことなく帯域幅要件を削減できます。さらに、USB 3.0やGigEなどの高速インターフェースにアップグレードすることで、データ転送速度を向上させることができます。これらの調整は、高速画像取得が求められる産業オートメーションやマシンビジョンタスクなどのアプリケーションでは特に重要です。

システムのコンポーネントを選択する際には、ハードウェアの性能と利用可能な帯域幅のバランスを考慮してください。これにより、マシンビジョンシステムは効率的に動作し、特定のアプリケーションに必要な速度で画像をキャプチャおよび処理できるようになります。

フレームレートがマシンビジョンのパフォーマンスに与える影響

イメージソース：ペクセル

フレームレートと画質

フレームレートは、マシンビジョンシステムで撮影する画像の品質を決定づける上で重要な役割を果たします。フレームレートを上げると、各フレームの露光時間が短くなります。露光時間が短くなると、カメラセンサーが光を集める時間が短くなるため、画像が暗くなる可能性があります。その結果、特に低照度環境では画質が低下する可能性があります。この問題に対処するため、産業用カメラでは、デジタル化の前にアナログゲインを用いて信号を増幅し、ノイズを低減して鮮明度を向上させることがよくあります。

フレームレートと画像品質の関係は、特定のメトリックを通じてよりよく理解できます。

メトリック	説明
曝露時間	フレームレートが高く露出時間が短いと、捕捉される光子が少なくなるため、画像が暗くなります。
信号対雑音比（SNR）	光不足によりノイズレベルが増加すると、画質が大幅に低下する可能性があります。
アナログゲイン	デジタル化の前にアナログゲインを適用すると、ノイズの視認性が低下し、画質が向上します。

必要なアプリケーション向け高速画像キャプチャフレームレートと適切な照明および露出設定のバランスをとることが不可欠です。例えば監視カメラの場合、動きの速い映像でも鮮明な画像を維持することで、正確な事象分析が可能になります。フレームレートを最適化する際には、常に照明条件と必要な画質を考慮する必要があります。

フレームレートと処理速度

フレームレートはマシンビジョンシステムの処理速度に直接影響します。フレームレートが高いほど、システムは1秒あたりに処理する画像数が増え、より高い計算能力が必要になります。ハードウェアが追いつかない場合、システムは遅延やフレーム落ちが発生し、リアルタイム分析に影響を及ぼします。

業界ベンチマークでは、処理能力とフレームレートの相関関係が強調されています。例えば、

一般的に、3DMark スコアが高いほど、ゲームの平均フレームレートが高くなります。
3DMarkスコア4,000は、平均50FPSに相当する。 Fortnite 1440p の高設定で。
スコアが 6,000 の場合は 70 FPS となり、スコアが 12,000 の場合は 140 FPS となります。

これは、処理能力が高フレームレート処理能力に及ぼす影響を示しています。マシンビジョンアプリケーションでは、ハードウェアが必要な画像キャプチャ速度に対応していることを確認することが重要です。より高速なプロセッサへのアップグレードやソフトウェアアルゴリズムの最適化により、パフォーマンスを損なうことなく高い画像キャプチャ速度を維持できます。

コンピュータビジョンにおけるfpsのアプリケーション固有の要件

アプリケーションごとに、運用ニーズに基づいた独自のフレームレート要件があります。例えば、ゲージ監視や自動運転車などのタスクでは、変化に迅速に対応するために高速な分析が求められます。拡張現実（AR）ではライブビデオフィードへのスムーズなオーバーレイが求められますが、液体漏れ検知では1秒あたり1フレーム、あるいは5秒あたり1フレームで十分な場合もあります。

さまざまなアプリケーションのフレームレート要件の例を次に示します。

ゲージ監視: 環境の変化に迅速に対応するには、高速な分析が必要です。
自動運転車両およびロボット: 障害物や相互作用に対して即座に反応する必要があります。
拡張現実: ライブビデオフィードにスムーズなオーバーレイが必要です。
液体漏れ検出: 通常は、1 秒あたり 1 フレーム、または 5 秒ごとに 1 フレームで十分です。
洪水検出: 1 分ごとに 1 フレームをキャプチャすれば十分ですが、突発洪水が発生する地域では、もう少し高いレートが推奨されます。
火災と煙の検知: 火災の拡大が危機的状況であるにもかかわらず、1 秒あたり 1 ～ 2 フレームで十分な場合があります。

ほとんどの組み込みビジョンプロジェクトは、30～60フレーム/秒で効率的に動作します。しかし、高速移動の検査シナリオなど、ニッチなアプリケーションでは、500フレーム/秒を超えるフレームレートが必要になる場合があります。最適なフレームレートを決定するには、アプリケーションの具体的なニーズを評価する必要があります。例えば、ロボット工学におけるリアルタイム分析には高いフレームレートが不可欠ですが、静的監視タスクには低速なフレームレートでも十分です。

マシンビジョンアプリケーションのフレームレートの最適化

理想的なフレームレートの計算

マシンビジョンシステムに最適なフレームレートを決定するには、動作速度、マーカー間隔、追跡効率の関係を理解する必要があります。これらの要素は、システムが視覚データをどれだけ効率的にキャプチャし、処理するかに影響します。実験的研究により、動作追跡に必要な最小フレームレートを計算する理論式が検証されています。

側面	説明
理論的導出	この式では、最大モーション速度とマーカー間の最小間隔を考慮してフレームレートの基準を定義します。
実験的検証	テストにより、モーショントラッキングのフレームレート要件を予測する際のこの式の正確性が確認されました。
主な変数	最大移動速度、マーカー間の最小間隔、および追跡効率定数。
追跡効率定数	システムパフォーマンスを比例定数の逆数として定量化します。

これらの実験では、マーカー間隔を変えた周期的な動きが用いられました。結果は、動きの速度、マーカー間隔、そして正確な追跡に必要な最小フレームレートの間に直接的な関係があることを示しました。この式を適用することで、システムの画像キャプチャ速度を最適化する動的な環境でのリアルタイム分析を実現します。

先端理想的なフレームレートを計算する際には、アプリケーションの動作条件を考慮してください。動きが速い場合やマーカー間隔が狭い場合は、トラッキング精度を維持するために、1秒あたりのフレーム数を高くする必要があります。

フレームレートとシステムパラメータのバランス

フレームレートと他のシステムパラメータのバランスをとることで、ハードウェアに過負荷をかけることなく最適なパフォーマンスを確保できます。フレームレートが高いほどCPUとGPUへの負荷が高まり、システムの処理能力が不足している場合はボトルネックが発生する可能性があります。例えば、ゲームシステムでは、ゲームのスレッド要件に基づいてシングルコアとマルチコアのパフォーマンスのバランスをとることでメリットが得られます。同様に、マシンビジョンシステムでは、高速ビデオ処理に対応するために効率的なメモリとストレージが必要です。

フレームレートのバランスをとるための重要な考慮事項は次のとおりです。

CPUとGPUのパフォーマンス: ハードウェアが高フレームレートで生成されたデータを処理できることを確認します。
メモリとストレージ: 高速メモリとストレージを使用して、リアルタイム分析中のシステム応答性を向上させます。
インターフェイス帯域幅: データ転送の遅延を防ぐために、USB 3.0 や GigE などのより高速なインターフェースにアップグレードします。

フレームレートをこれらのパラメータと一致させることで、フレーム落ちを回避し、安定した画像キャプチャ速度を維持できます。このバランスは、ロボット工学や自動検査など、精度と速度が極めて重要な用途で使用される産業用カメラにとって特に重要です。

フレームレートを調整するための実用的なヒント

マシンビジョンシステムのフレームレートを調整するには、アプリケーションの要件に合わせて様々な設定を微調整する必要があります。パフォーマンスを最適化するための実用的なヒントをいくつかご紹介します。

露出時間を最適化する: 露出時間を短くすると画像のキャプチャ速度が上がりますが、露出不足の画像を避けるために適切な照明を確保します。
解像度を調整する: より高速な処理が必要なタスクの場合は解像度を下げ、詳細な検査の場合は解像度を上げます。
ハードウェアのアップグレード: 高度なセンサーとプロセッサを搭載した産業用カメラを使用して、より高いフレームレートを効率的に処理します。
照明条件を改善する: 高速ビデオ処理中に一貫した照明を維持するために、LED またはストロボ照明を使用します。
帯域幅の使用状況を監視する: 圧縮テクノロジを使用するか、より高速なデータ転送インターフェイスにアップグレードすることで、帯域幅の要件を削減します。

これらの調整により、画質とシステムの応答性を維持しながら、必要なフレームレート（fps）を実現できます。例えば、監視アプリケーションでは、露出と照明のバランスをとることで、動きの速いシーンでも鮮明な画像を確保できます。これらのヒントに従うことで、マシンビジョンシステムをアプリケーションの固有の要件に合わせてカスタマイズできます。

フレームレートはマシンビジョンシステムのパフォーマンスにおいて重要な役割を果たします。フレームレートは、システムが視覚データをどれだけ速く正確にキャプチャし、処理するかを決定します。最適な結果を得るには、フレームレートと画質、そして処理速度のバランスをとることが不可欠です。例えば、

照明パルス繰り返し率を調整することでフレームレートを 53.5 Mfps まで上げることは可能ですが、画像が大きいほど波形が広くなるためフレームレートが低下する可能性があります。
高解像度の画像は 1 秒あたり数百フレームでキャプチャできますが、多くの分析では 1 秒あたり 1 フレーム未満しか使用されないため、十分に活用されていないデータの可能性が浮き彫りになります。

アプリケーション固有のニーズを評価し、最適なフレームレートを選択してください。これにより、効率的な処理が保証され、画像データの価値が最大化されます。