マシンビジョンアプリケーションにおいて画像コントラストが重要な理由

22年2025月XNUMX日

画像コントラストは、マシンビジョンシステムが現実世界の環境でどのように機能するかにおいて重要な役割を果たします。マシンビジョンアプリケーションでは、システムは特徴を検出、検査、測定する必要があり、このプロセスは色と明るさの明確な違いに依存します。文字を読むことを考えてみてください。太字は目立ちますが、薄い文字は背景に溶け込んでしまいます。同じ考え方が画像コントラストマシンビジョンシステムのパフォーマンスにも当てはまります。AI対応マシンビジョンシステムが物体を分析する際、色を分離することで各特徴を可視化できます。色コントラストが低下すると、特に背景色が似ている場合、システムは重要な特徴を見逃したり、形状を混同したりする可能性があります。研究によると、明るさや色の変化は、高度なシステムであっても特徴検出精度を低下させることが示されています。例えば、明るさや色の変化に迅速に適応する画像コントラストマシンビジョンシステムは高い精度を維持できますが、それほど高度ではないシステムでは精度が低下する可能性があります。マシンビジョンアプリケーションでは、色コントラストが低いと、仕分け、計数、測定にエラーが発生します。色の違いは、システムがエッジを検出し、パターンを一致させ、物体を認識するのに役立ちます。十分な色コントラストがないと、システムはマシンビジョンアプリケーションで信頼できる結果を提供できません。

主要なポイント（要点）

画像のコントラストが高いとマシンビジョンシステムオブジェクトを背景から目立たせることで、特徴を正確に検出し、測定します。
照明、光学系、センサー、画像処理が連携してコントラストを作成し、強化することで、信頼性の高い検査結果が得られます。
適切な照明技術とフィルターを選択すると、コントラストが大幅に向上し、欠陥の検出やオブジェクトの分類におけるエラーが軽減されます。
高度なセンサーと画像処理アルゴリズムはコントラストを高め、暗い場所や厳しい環境でもシステムが適切に動作できるようにします。
慎重なシステム設計、テスト、コントラストと解像度のバランスにより、一貫性のある正確なマシンビジョン検査が保証されます。

マシンビジョンシステムにおける画像コントラスト

画像のコントラストとは何ですか?

画像コントラストとは、視覚的なシーンにおいて、物体または特徴が背景からどれだけ際立っているかを表します。専門用語では、専門家はウェーバーコントラスト、マイケルソンコントラスト、RMSコントラストなどの式を用いてコントラストを測定します。これらの式は、物体とその周囲の輝度の差を平均輝度と比較します。この測定値は、画像内における特徴の視認性を正確に判断する方法を提供します。画像コントラストマシンビジョンシステムでは、この視認性は特徴の検出と抽出に不可欠です。コントラストが高い場合、システムは物体を背景から容易に分離できます。コントラストが低い場合、特徴が混ざり合ってしまい、検出が困難になります。

注意： マシンビジョンにおいて、コントラストは単に人間の目に画像がどのように見えるかという問題だけではありません。システムが特徴を識別し分析する能力に直接影響を与える、測定可能な特性です。

コントラストが重要な理由

コントラストは、あらゆるマシンビジョンアプリケーションにおいて中心的な役割を果たします。画像内の特徴間の色またはグレースケールの違いの度合いを定義します。高コントラストの画像は、色または明るさの明確な変化を示し、対象物を背景や互いから際立たせます。この分離は、検査、選別、測定などの作業に不可欠です。例えば、医薬品検査システムでは、コントラストがわずか8.7%の場合、モノクロカメラでは赤と緑のジェルカプセルを区別するのが難しい場合があります。この低いコントラストは、欠陥の見逃しや誤った選別につながる可能性があります。緑色のガラスフィルターを追加することで、コントラストは86.5%まで上昇し、システムがカプセルをはるかに簡単に識別できるようになります。この改善は、コントラストの向上が検査プロセスの信頼性をどのように変革するかを示しています。

マシンビジョンシステムでは、次のようなコントラスト強調技術がよく使用されます。ヒストグラムの等化あるいはCLAHEなどを用いてピクセルの輝度を調整し、特徴をより鮮明にします。これらの技術は、照明条件が理想的でない場合に特に重要です。例えば、法医学検査では、コントラストを高めることで靴跡がより鮮明になり、エッジがよりシャープになり、システムがより正確な情報を抽出できるようになります。品質検査から物体認識まで、あらゆるマシンビジョンアプリケーションにおいて、特徴を正確に検出・測定するには、最適なコントラストが不可欠です。

コントラストとシステム精度

画像コントラストマシンビジョンシステムの精度は、コントラストに大きく依存します。適切な照明はコントラストを高め、システムがすべての必要な詳細を捉え、画像を歪める可能性のある影や反射を回避できるようにします。高いコントラストは、エッジや特徴を検出するシステム能力を向上させ、欠陥検出と検査中の正確な測定に不可欠です。他のシステムコンポーネントではコントラストの低さを補うことができないため、一貫した照明と最適化された照明設定が不可欠です。

適切な照明により画像のコントラストが向上し、すべての詳細が捉えられ、歪みが回避されます。
高いコントラストにより、システムはエッジと特徴を区別することができ、欠陥検出と測定精度が向上します。
信頼性の高い検査結果を得るには、一貫した照明が不可欠です。
研究によると、色のコントラストの変化はモデルの精度と認識に影響し、コントラストがシステムパフォーマンスの鍵となることが証明されています。
キャリブレーションと適切な照明を組み合わせることで、正確な物体検出と位置決めが保証されます。

検査の種類によって、コントラストはそれぞれ異なります。品質検査では、高いコントラストを用いて、人間が見逃してしまうような小さな欠陥や色の不一致を検出します。物体認識では、エッジ、テクスチャ、色を明瞭に捉えるために、高いコントラストと良好な照明が必要です。モノクロカメラは、強いコントラストがある場合の寸法測定に優れており、カラーカメラは品質管理のために、明るさや色相の微妙な違いを検出します。画像の前処理システムが特徴を抽出したりパターンを認識したりする前に、コントラスト強調やノイズ低減などの手順により画像の品質が向上します。

ヒント： マシンビジョンアプリケーションごとに、コントラストを最大化する照明とレンズを常に選択してください。この選択は、検査結果の精度と信頼性に直接影響します。

画像コントラストの4つの柱

マシンビジョンにおける画像コントラストは、照明、光学系、センサー、画像処理という4つの主要な要素によって左右されます。画像コントラストを構成するこれらの4つの要素は、システムが特徴、背景、色の違いを認識できるよう連携して機能します。それぞれの要素は、コントラストの創出または強化において独自の役割を果たし、正確な検査と信頼性の高い結果を得るために不可欠です。各要素の重要性は、アプリケーション、対象物の種類、検査環境によって異なります。例えば、光沢のある表面では形状と構造がより重要になり、透明または有色の対象物では色とフィルターが重要になります。これらの要素の相互作用を理解することで、エンジニアはあらゆる検査タスクに適したシステムを設計することができます。

照明

照明は、マシンビジョンにおける画像コントラストの基盤となります。光が物体と相互作用する方法、いわゆる物体光相互作用は、画像における特徴の見え方を決定します。カメラ、照明、物体間の空間関係を調整することで（幾何学的形状によるコントラストの変化）、特定の特徴を強調したり隠したりすることができます。例えば、バックライトを使用すると、はっきりとしたシルエットが作成され、検査中に部品の有無を容易に検出できます。赤色や赤外線などの異なる波長を使用すると、色付きの背景でのコントラストを向上させることができます。例えば、色付きクレヨンに書かれた黒い文字は、白色光よりも850nmの近赤外線光で読み取る方が鮮明になります。拡散照明、明視野照明、暗視野照明などの照明技術は、それぞれ特定の検査ニーズに対応します。拡散照明は光沢のある表面のグレアを軽減し、暗視野照明は傷や表面の欠陥を強調します。フィルターは、工場の周囲照明などの不要な光を遮断し、紫外線誘起蛍光などの弱い信号を強調することができます。LED、蛍光灯、ハロゲンなどの光源の選択も、特に宇宙空間や周囲光が問題となる場合にコントラストに影響を与えます。

ヒント： 照明技術は、表面特性と検査目的に合わせて常に調整してください。適切な照明は、検査の成功と欠陥の見逃しを左右する可能性があります。

照明技術	コントラストへの影響と検査への応用
バックライト	物体の有無の検出や測定のための強力なシルエットを作成します。
拡散照明	均一な光を提供し、グレアを軽減し、曲面や光沢のある表面を強調します。
部分明視野	指向性ライトを使用して地形の詳細を表示しますが、光沢のある表面にホットスポットが発生する可能性があります。
暗視野照明	小さな欠陥からの光を反射して表面の欠陥をハイライトします。傷や欠陥の検出に最適です。

光学

光学部品を含むレンズとフィルター、システムが光を捉えて処理する方法を形作ります。レンズは光をセンサーに焦点を合わせ、その品質が画像の鮮明さとコントラストに影響します。フィルターは、特定の波長または方向の光を遮断または通過させることにより、構造を介したコントラストの変化に重要な役割を果たします。たとえば、赤外線カットオフフィルターは、特にカラーカメラで不要な IR 光による画質の低下を防ぎます。減光フィルターは露出を変えずに明るさをコントロールするため、高輝度の検査環境で役立ちます。偏光フィルターは光沢のある表面の映り込みを抑え、特徴をより鮮明にします。実際の例として、赤と緑のゲルカプセルの選別があります。フィルターがないと、モノクロカメラはカプセル間のコントラストが 8.7% しか認識できず、検査の信頼性が低下します。緑のガラスフィルターを追加するとコントラストが 86.5% に増加し、正確な選別が可能になります。これは、照明やレンズを変更するよりも光学フィルターの方がコスト効率よくコントラストを高めることができることを示しています。

注意： 適切なフィルターを選択すると、特に似た色のオブジェクトを検査する場合や照明条件が難しい場合に、コントラストを大幅に向上させることができます。

センサー

センサーは光をデジタル信号に変換し、その特性は画像のコントラストに直接影響します。ダイナミックレンジは、センサーが 1 つのフレーム内で暗い領域と明るい領域の両方をどれだけうまくキャプチャできるかを測定します。高ダイナミックレンジにより、システムは反射面の検査や薄暗い場所でのラベルの読み取りなど、照明の違いが激しいシーンの詳細を認識できるようになります。ピクセルサイズも重要です。ピクセルが大きいほど多くの光を集め、感度が上がり、特に低照度の検査タスクではコントラストが向上します。ピクセルが小さいほど解像度は高くなりますが、ノイズが増えるため感度とコントラストが低下する可能性があります。前面照明や背面照明などの最近のセンサー技術の進歩により、センサーは低照度でも高解像度の画像をキャプチャできます。人間の網膜を模倣したイベントベースセンサーは、一定の間隔で完全な画像をキャプチャするのではなく、明るさの変化を検出します。この設計により、高速で移動する検査シーンでのコントラスト検出が向上します。

画素サイズ	感度	解像度	典型的な検査のユースケース
L	ハイ	低くなる	低照度、一般検出でのコントラスト向上
S	低くなる	ハイ	細部まで検査しますが、ノイズが多くなります

画像処理

画像処理アルゴリズムは、画像がキャプチャされた後にコントラストを強化します。ヒストグラム均等化などの手法はピクセルの強度を再分配し、照明が不均一な場合でも特徴を際立たせます。適応型ヒストグラム均等化は局所的に機能し、画像の特定領域のコントラストを向上させます。これらの手法は、システムがエッジ、テクスチャ、色の違いをより明確に認識できるようにするために役立ち、これは検査の精度に不可欠です。ディープラーニングに基づくものを含む高度なアルゴリズムは、複雑な現実世界の状況に適応できます。これらのアルゴリズムは、低照度または強いグレアの状況でのコントラストと視認性を向上させ、欠陥検出や品質管理などのタスクをサポートします。フィルタリング技術はノイズを低減し、エッジをシャープにする一方、超解像アルゴリズムは低解像度画像から細部を再構築します。これらの機能強化により、マシンビジョンシステムは元の画像品質が低くても信頼性の高い検査を実行できます。

警告： 最新の画像処理はコントラストを向上させるだけでなく、特に困難な環境における自動検査の信頼性も向上させます。

マシンビジョン照明

照明はコントラストを作り出し、最適化する上で重要な役割を果たします。マシンビジョン照明適切な照明技術は、特徴を際立たせ、ノイズを低減し、検査の信頼性を高めます。産業環境では、照明の品質と一貫性が画像の鮮明さとコントラストに直接影響します。安定したマシンビジョン照明は重要な特徴を常に視認できるようにしますが、照明が不十分だと影、グレア、反射が生じ、重要な詳細が見えにくくなる可能性があります。

ライティングテクニック

エンジニアは、マシンビジョン照明においてコントラストを最大化するために、いくつかの標準的な手法を用いています。それぞれの手法は、対象物の表面状態や検査ニーズに基づいて、特定の目的を果たします。例えば、バックライトは強いシルエットを作り出し、エッジの検出や対象物の測定を容易にします。明視野照明は上から光を照射し、平面のコントラストを高めます。暗視野照明は、低角度の光を用いてテクスチャや表面の欠陥を際立たせます。拡散照明は光を均一に拡散させ、光沢のある表面や曲面のグレアを軽減します。赤外線や紫外線などのマルチスペクトル照明技術は、通常の光では見えない欠陥や材質の違いを明らかにします。以下の表は、これらの手法をまとめたものです。

照明技術	詳細説明	コントラストへの影響 / ユースケース
バックライト	物体の後ろの光	エッジ検出のコントラストを最大化
ブライトフィールド	上からの光	平らな表面のコントラストを強調します
ダークフィールド	ローアングルサイドライト	質感と欠陥を強調する
拡散照明	あらゆる方向からの均一な光	光沢のある表面や曲面の映り込みを軽減します
マルチスペクトル照明	可視スペクトルを超えるIR/UVを使用	隠れた欠陥や色の違いを表示します

バックライト

マシンビジョン照明において、エッジ検出と特徴分離のための標準的な方法としてバックライトが注目されています。光源を物体の背後に配置することで、明るい背景と暗い輪郭が生成されます。この高いコントラストにより、システムはエッジを検出し、部品を正確に測定しやすくなります。バックライトは、透明または不透明の材料における穴、隙間、または欠損の検出に特に有効です。また、色照明によるコントラストの変化にも対応しており、システムが類似色の物体を区別するのに役立ちます。

フィルターと偏光板

フィルターと偏光フィルターは、マシンビジョン照明のコントラストをさらに高めます。カラーフィルターは特定の色のみを透過するため、特定の色特性を持つ特徴をより鮮明に見ることができます。赤外線フィルターと紫外線フィルターは、通常の光では見えない違いを明らかにします。偏光フィルターは、ガラスや水などの反射面や透明面からの反射を除去します。光源とレンズの両方に直線偏光フィルターを配置することで、ホットスポットを除去し、コントラストを高めることができます。2つの偏光フィルターを直角に配置する交差偏光フィルターは、反射をさらに低減します。これらのツールにより、システムは光沢のある物体や透明な物体の表面の詳細を鮮明に捉えることができます。

ヒント: 一貫したマシンビジョン照明と適切な照明技術により、どのような環境でも正確で再現性のある検査が保証されます。

画像コントラストの測定と強調

コントラストメトリクス

エンジニアは、マシンビジョンにおけるコントラストを測定するために、いくつかの指標を用いています。中でも構造類似性指標（SSIM）は、特に人気のある指標です。SSIMは、画像の類似性を輝度、コントラスト、構造の3つの要素に分解します。SSIMのコントラスト部分は、2つの画像間の明るさの変化を比較します。これにより、エンジニアは画像がコントラスト強調特徴の検出が容易になりました。平均構造類似度指数（MSSIM）は、画像内の異なる領域におけるSSIM値を平均化します。これにより、検査中にシステムが特徴をどの程度正確に検出できるかをより包括的に把握できます。これらの指標は、照明、光学系、画像処理の選択によってコントラストが十分に向上し、信頼性の高い検査が可能かどうかを判断するのに役立ちます。

強化テクニック

画像コントラストの強化検査において特徴を目立たせる上で、ガンマ補正は重要な役割を果たします。ガンマ補正は最も効果的な方法の 1 つです。最近の研究では、ワールドカップ最適化アルゴリズムなどの最適化されたガンマ補正により、ヒストグラム均等化などの従来の方法よりも画像の鮮明度とディテールが向上することが示されています。ガンマ補正はさまざまな照明や色の条件に適応するため、リアルタイムの検査タスクに適しています。もう 1 つの実証済みの手法は、カメラセンサー内で直接コントラストを高めるピクセル内処理回路を使用するものです。これらの回路により、マイケルソンコントラスト比を 6 倍近くまで高めることができます。これにより、背景が暗い場合やノイズが多い場合でも、対象物が見やすくなります。エンジニアは、各検査シーンのコントラストを調整するための適応アルゴリズムも使用して、色の違いやエッジが明瞭に保たれるようにしています。

ヒント: 適切な画像コントラスト強調手法の選択は、検査環境、オブジェクトの種類、および特徴の色のプロパティによって異なります。

実用的な限界

検査のためにコントラストを高める場合、エンジニアはいくつかの制限に直面します。照明は依然として最も重要な要素です。光学物理は複雑になる場合があるため、多くのチームが効果的な照明の設計に苦労しています。信頼性の高いコントラストを得るには、特徴とその背景の両方を慎重に計画する必要があります。最初の照明設定では十分なコントラストが得られない場合があるため、エンジニアはバックアッププランを必要とします。実際のサンプル部品でカメラ、レンズ、照明をテストすることで、部品が移動したり回転したりしてもコントラストが強く維持されることを確認できます。グレア、きらめき、影などの望ましくない効果は、コントラストを低下させ、重要な色の詳細を隠す可能性があります。チームは設定を文書化し、時間をかけて改良していく必要があります。テスト設定と本番設定の間の小さな変更でさえ、画像コントラストの向上と検査の精度に影響を与える可能性があります。これらの制限は、照明から画像処理まで、システムのすべての部分が連携して動作し、一貫した結果を提供する必要があることを意味します。

注: 慎重なシステム設計と徹底したテストにより、エンジニアは実際的な限界を克服し、強力なコントラストと明確な色分離による信頼性の高い検査を実現できます。

課題と解決策

低コントラストの問題

コントラストが低いと、マシンビジョン検査この問題にはいくつかの要因が関係しています。

バックライトや暗視野照明の不適切な使用など、最適ではない照明技術を使用すると、特徴の視認性が低下する可能性があります。
光の波長と周波数が不適切だと、特に油などの汚染物質が存在する場合に、類似した色の表面を区別することが難しくなります。
背景や頭上の照明などの環境ノイズは、画像の鮮明さを妨げます。
産業環境における電気ノイズは画質をさらに低下させます。

これらの問題は、条件が安定しないことがほとんどない産業検査環境で頻繁に発生します。低コントラストに対処するため、エンジニアは照明技術を最適化し、センサーをキャリブレーションし、各検査タスクに最適な色波長を選択します。Transformerベースのアーキテクチャなどの高度な画像強調モデルは、低照度および低コントラスト環境における検出精度を向上させます。これらのモデルは重要なオブジェクトに焦点を当てることで、検査中の特徴抽出をより堅牢にします。

環境要因

環境要因は、画像のコントラストと検査の信頼性に大きな影響を与える可能性があります。マシンビジョンシステムは、表面の異常や色の違いを明らかにするために高輝度照明に依存しています。周囲光の変化、温度変化、埃などは、コントラストを低下させ、照明のムラを引き起こし、画質を低下させる可能性があります。埃や湿気が照明筐体に入り込み、汚染や曇りを引き起こすことで、コントラストが低下し、色の特徴が隠れてしまう可能性があります。安定した照明を維持するために、エンジニアは定格筐体、耐久性の高い照明、そして能動冷却や内部加熱などの技術を採用しています。筐体内の適切な通気口と戦略的な照明配置は、均一な照明を維持し、正確な検査と信頼性の高い色検出を実現します。

コントラストと解像度のバランス

エンジニアは、最適な検査結果を得るために、コントラストと空間解像度のバランスを取る必要があります。レンズとセンサーの変調伝達関数 (MTF) によって、システムがさまざまな詳細レベルでコントラストをどの程度維持できるかが決まります。空間周波数が高くなると、コントラストは低くなりますが、より細かい詳細が表示されます。レンズの絞りを調整すると、回折と収差の両方に影響し、鮮明度と色の鮮明度が低下する可能性があります。センサーのピクセルサイズとナイキスト周波数によって、コントラストを失ったりアーティファクトを導入したりすることなくキャプチャできる最大の詳細が制限されます。適切に調整されたシステムは、レンズとセンサーのパフォーマンスのバランスを取り、検査タスクで高コントラストと微細な色の詳細の両方をキャプチャできるようにします。照明の品質、デジタル化ビット深度、および画像処理ソフトウェアも、コントラストと解像度のトレードオフに影響します。設計ガイドラインでは、バランスの取れた検査パフォーマンスを得るために、センサーのナイキスト周波数の 30 分の XNUMX で約 XNUMX% のコントラストを維持することが推奨されています。

ヒント: エンジニアは、照明、光学系、センサーの設定を一緒にテストして、各色検査アプリケーションのコントラストと解像度の最適なバランスを見つける必要があります。

マシンビジョンシステムにおける信頼性の高い検査には、画像コントラストが不可欠です。照明、光学系、センサー、そして画像処理それぞれが、色の特徴を明瞭にし、容易に検出するために独自の役割を果たします。30つの要素すべてを最適化することで、検査結果が向上し、照明だけでも欠陥検出率が最大XNUMX%向上します。適切な露出制御により、露出オーバーや露出不足の画像を防ぎ、色の詳細が隠れて検査エラーが発生するのを防ぎます。高品質のセンサーと高度なアルゴリズムにより、あらゆる色の違いを捉え、あらゆる環境で正確な検査を実現します。コントラストに重点を置くことで、エンジニアは色の特徴を際立たせ、あらゆる検査をより効果的に行うことができます。