マシンビジョンにおける画像フィルタリングの初心者向けガイド

13年2025月XNUMX日

マシンビジョンシステムにおける画像フィルタリングは、画質を向上させ、重要な特徴を強調することで、機械が画像をより鮮明に認識できるようにします。マシンビジョンシステムは、このプロセスを用いてエッジ検出、ノイズ除去、明るさ調整を行い、コンピューターによる画像分析を容易にします。眼鏡を磨くのと同じように、汚れを落とすことで人間の視界を良くするように、フィルタ技術は機械にも同様の役割を果たします。産業用マシンビジョンシステムでは、フィルタによってコントラストを高めたり、グレアを抑えたり、明るさを調整したりすることができます。以下の表は、画像フィルタリングがマシンビジョンシステムで行われる一般的な動作を示しています。

目的	詳細説明
エッジ検出	認識および測定のためにオブジェクトの境界を見つけます。
ノイズリダクション	不要な信号を除去して明瞭度を向上させます。
明るさの強化	分析の可視性が向上します。

研究者たちは、画像フィルタリングによって多くのマシンビジョンシステム、特に医療用および産業用画像の精度が向上することを実証しました。

主要なポイント（要点）

画像フィルタリングは、ノイズを除去し、エッジを強調し、明るさを調整して分析を向上させることで、機械が画像を鮮明に認識できるようにします。
光学フィルターは画像撮影前に光を制御し、デジタルフィルターキャプチャ後の画像を改善します。両方を使用すると最良の結果が得られます。
フィルタはそれぞれ異なる目的に使用されます。例えば、平滑化、エッジ検出、ノイズ低減など、マシンビジョンの特定のニーズを満たす機能を備えています。
適切なフィルターの選択は、目的、ノイズの種類、照明、処理能力に応じて異なり、正確で高速な画像分析が保証されます。
画像フィルタリングは、製品の品質を向上させ、プロセスを高速化し、無駄を削減し、多くの業界で安全性をサポートします。

画像フィルタリングの基本

画像フィルタリングとは何ですか?

マシンビジョンシステムにおける画像フィルタリングとは、特定のアルゴリズムやピクセルに対する数学的演算を用いて画像を変更または改善するプロセスを指します。このプロセスでは、多くの場合、カーネルと呼ばれる小さなマトリックスが画像上を移動します。カーネルはピクセルグループを変更することで、特徴を強調したり、画質を向上させたり、重要な情報を抽出したりします。フィルタリングは特定の周波数成分をブロックまたは通過させたりすることで、光強度のパターンをより明瞭にすることができます。ローパスフィルター、ハイパスフィルター、バンドパスフィルター、メディアンフィルターなど、それぞれ異なる目的を持つフィルターがあります。例えば、画像を滑らかにするフィルターもあれば、エッジを強調したりノイズを除去したりするフィルターもあります。これらの画像処理技術は、多くの画像フィルタリングマシンビジョンシステムのワークフローにおける基本的なステップを形成します。

注：画像フィルタリングは、不要な要素を除去し、特徴を際立たせることで、機械が重要な詳細を認識するのに役立ちます。この機能強化により、より優れた分析と意思決定が可能になります。

作業の流れ

画像フィルタリングは、マシンビジョンシステムの画像を改善するために複数のステップを踏む。このプロセスは画像取得から始まる。画像取得後、システムは前処理手順ノイズ低減やフィルタリングなど、様々な処理が行われます。主なフィルタリング処理では、カーネルまたはフィルタマスクが使用されます。システムはこのカーネルを画像上で移動させ、周囲のピクセルに基づいて新しいピクセル値を計算します。例えば、平均フィルタは各ピクセルを隣接するピクセルの平均値に置き換えます。カーネルサイズを調整することで、スムージングやノイズ低減の程度を調整できます。

一般的な画像処理技術には次のようなものがあります。

スムージングとノイズ低減のためのローパスフィルター。
エッジ強調のためのハイパスフィルター。
境界を強調表示するエッジ検出フィルター。
コントラスト、明るさ、色バランス、シャープネスを調整する画像強化方法。

これらの技術により、画像がより鮮明になり、マシンビジョンシステムによる分析が容易になります。強化された画像は、物体の検出、分類、追跡に役立ちます。製造業、医療用画像処理、環境モニタリングなど、多くの業界がこれらの技術の恩恵を受けています。画像処理技術.

マシンビジョンシステムは、フィルタリングにおいて課題に直面します。照明の変化、色の変化、複雑なテクスチャは、画像処理を困難にする可能性があります。高品質なフィルタリングには、カメラとセンサー間の同期も重要です。ヒストグラムイコライゼーションやガンマ補正などのソリューションは、コントラストと明るさを向上させ、フィルタリングをより堅牢にします。

マシンビジョンフィルターの種類

光学フィルター

光学フィルターマシンビジョンシステムにおいて、光学フィルターは重要な役割を果たします。これらのフィルターはカメラレンズの前に配置され、センサーに到達する前に光を変化させます。光源で光を制御することで、光学フィルターはカメラがより鮮明な画像を撮影するのに役立ちます。不要な光を遮断し、グレアを軽減し、コントラストを向上させることができます。これにより、システムは重要な詳細をより容易に認識できるようになります。

多くの光学フィルターは色ガラスフィルターを使用しています。これらのフィルターは特定の色または波長のみを透過させます。例えば、バンドパスフィルターは特定の波長域の光を透過させ、それ以外の光を遮断します。これにより、カメラは最も重要な特徴に焦点を合わせることができます。デュアルバンドパスフィルターは、2つの異なる波長域の光を透過させることで、昼夜を問わず機能します。ロングパスフィルターはより長い波長域の光をセンサーに届け、ショートパスフィルターは赤外線などのより長い波長域の光を遮断します。これらの色ガラスフィルターは、カメラが捉える対象を制御するのに役立ちます。

偏光フィルターも重要なフィルターです。光沢のある表面からの反射やぎらつきを抑え、傷や欠陥を見つけやすくします。減光フィルターはカメラに入る光の量を減らします。特に明るい場所では、画像が明るくなりすぎるのを防ぎます。減光フィルターは画像の色を変えるのではなく、明るさだけを変えます。

コーティング干渉フィルターは、特殊なコーティングにより特定の波長を反射または遮断します。これらのフィルターは、非常に正確な色や光帯域を選択できます。鮮明な色分離が求められる用途に有用です。例えば、コーティング干渉フィルターは、物体を色で分類したり、特定の物質の有無を確認したりするのに役立ちます。

以下の表は、光学フィルターの一般的なカテゴリとその用途を示しています。

フィルタカテゴリ	説明と目的
バンドパス	特定の波長範囲を透過し、画質を向上させ、モノクロ画像に適しています。
デュアルバンドパス	2 つの波長範囲を送信し、昼間は自然な色彩、夜間は近赤外線画像を可能にします。
ロングパス	カットオフよりも長い波長を通過させます。励起光を遮断するため、および制御された環境で使用されます。
ショートパス/NIRカット	より長い波長 (赤外線) を遮断し、カラー画像におけるコントラストと自然な色彩表現を強化します。
偏光	反射やぎらつきを抑え、コントラストを高め、光沢のある表面の欠陥を検出します。
中立密度	光の強度を下げて飽和を防止します。絞りの制御や被写界深度の深度を深くするのに役立ちます。
保護	研磨されたガラスまたはアクリルで作られ、反射防止コーティングが施されていることもあるレンズを損傷から保護します。
光のバランス	特定のスペクトルをブロックして色の再現性を調整し、LED 照明下で自然な外観を実現します。
アクリル	特殊な用途で使用される、耐摩耗性を備えた光学グレードのアクリルフィルターです。
拡散器	光を散乱させてグレアを減らし、画像を柔らかくします。

ヒント：適切な色ガラスフィルターやコーティングされた干渉フィルターを使用すると、画質に大きな違いが生まれます。マシンビジョンフィルターシステム必要な光だけがセンサーに届くようにすることで、より効果的に機能します。

NDフィルターは、特に明るい環境で役立ちます。例えば、溶接作業や屋外検査などでは、NDフィルターを使用することで、画像の白飛びを防ぐことができます。また、NDフィルターは、露出オーバーになることなく広い絞り値で撮影できるため、被写界深度をコントロールするのにも役立ちます。

偏光フィルターは、ガラス、金属、プラスチックの検査によく使用されます。偏光フィルターは不要な反射を除去し、表面の細部を観察しやすくします。色付きガラスフィルターとコーティングされた干渉フィルターは、照明条件と観察したい特徴に応じて選択されます。

デジタル画像処理フィルタ

デジタル画像処理フィルターは、カメラが画像を撮影した後に機能します。これらのフィルターは、ソフトウェアアルゴリズムを用いて画像を変更または改善します。特徴を強調し、ノイズを除去し、細部を際立たせるのに役立ちます。デジタルフィルターは光自体に影響を与えるのではなく、画像データを処理してより良い結果を得ます。

画像処理フィルターには多くの種類があります。線形フィルターは、単純な計算を用いて、隣接するピクセルに基づいて各ピクセルを変化させます。このグループには、スムージング、シャープニング、エッジ検出フィルターが含まれます。例えば、ガウスフィルターは画像を滑らかにし、ノイズを低減します。ソーベルフィルターは、明るさの急激な変化を探してエッジを検出します。ヒストグラム平坦化は、明るさのレベルを分散させることで、特に照明が不均一な画像におけるコントラストを向上させます。

一部のデジタルフィルタは、より高度な計算を用いて複雑な画像を処理します。これらのフィルタは、微細な欠陥の検出、物体の測定、動きの追跡などを可能にします。画像処理フィルタは、マシンビジョンシステムが最も重要な情報を認識するのを支援します。

一般的なデジタル画像処理フィルターをいくつか紹介します。

ガウスフィルター: 画像を滑らかにし、ノイズを減らします。
Sobel フィルター: エッジとオブジェクトの境界を見つけます。
ヒストグラム均等化: 照明が悪い画像のコントラストを改善します。
メジアンフィルター: エッジをぼかすことなく、小さな斑点やノイズを除去します。
シャープニングフィルター: 詳細をより鮮明かつ明確にします。
バンドパスフィルター: 画像内の特定の周波数範囲を選択し、特定のパターンに焦点を当てるのに役立ちます。

注：デジタル画像処理フィルターは光学フィルターと連携して機能します。光学フィルターは撮影前に画像を改善し、デジタルフィルターは撮影後に画像を強化します。両方のタイプのフィルターを使用することで、マシンビジョンにおいて最良の結果が得られます。

減光フィルター、色ガラスフィルター、コーティング干渉フィルターは、いずれも高度なデジタル処理の必要性を軽減するのに役立ちます。画像が鮮明であれば、デジタル画像処理フィルターは微調整と特徴抽出に集中できます。光学フィルタリングとデジタルフィルタリングの連携により、マシンビジョンシステムの精度と信頼性が向上します。

画像フィルタリングマシンビジョンシステムのフィルタ技術

線形フィルタと非線形フィルタ

現代の画像フィルタリングマシンビジョンシステムの設計では、画質向上のために線形フィルタと非線形フィルタの両方が利用されています。平均フィルタやガウスフィルタなどの線形フィルタは、各ピクセルを予測可能な方法で処理する数学的演算を使用します。これらのフィルタは、平滑化と基本的なノイズ低減に役立ちます。低レベルのノイズ除去には効果的ですが、画像内の重要なエッジをぼかしてしまうことがよくあります。

非線形フィルタは、メディアンフィルタと同様に、より複雑なルールを使用します。平均化ではなく、ピクセル群から中央値を選択します。この手法はエッジを維持し、ごま塩ノイズなどの突発的なノイズのスパイクを除去します。非線形フィルタは画像内の局所的な変化に適応するため、エッジの維持が重要なタスクに適しています。

側面	線形フィルタ	非線形フィルタ
原則	重ね合わせ、予測可能	適応性、複雑性
エッジ保存	エッジがぼやける可能性がある	エッジを保持
ノイズリダクション	穏健派	衝撃ノイズに効果的
例	平均、ガウス	中央値、形態学的

画像フィルタリングマシンビジョンシステムのフィルタ技術は、多くの場合、両方のタイプを組み合わせています。エンジニアは、単純な平滑化には線形フィルタを、高度なノイズ低減やエッジ検出には非線形フィルタを選択します。この組み合わせにより、システムはさまざまな種類の画像やノイズを処理できるようになります。

ヒント: 非線形フィルターは、画像に鋭いエッジや大きなノイズが含まれている場合に特に役立ちます。

カラーフィルターとバンドパスフィルター

カラーフィルターとバンドパスフィルターは、マシンビジョンのフィルタリングにおいて重要な役割を果たします。ガラスに特殊な材料を添加して作られるカラーガラスフィルターは、特定の波長のみを透過させます。これらのフィルターは安定した性能と優れたコストパフォーマンスを備えており、多くのシステムで広く使用されています。コーティング干渉フィルターは、薄い層を用いて特定の波長を反射または遮断することで、よりシャープな遷移と高い精度を実現します。

バンドパスフィルターは、狭い範囲の波長を選択します。例えば、赤のバンドパスフィルターは赤色の光のみを透過するため、モノクロ画像で赤色の物体を際立たせることができます。この選択的なフィルタリングによりコントラストが向上し、システムが特定の特徴を検出しやすくなります。また、色付きガラスフィルターは、対象色の反対色を遮断することで、コントラストをさらに向上させます。

カラーフィルターとバンドパスフィルターを用いたフィルタリングは、変化する光の影響を軽減し、システムが重要な細部に焦点を合わせることができるようにします。品質管理においては、これらのフィルターは異なる材料の識別や欠陥の検出に役立ちます。可視波長帯域を狭めることにより、カラーガラスフィルターとコーティング干渉フィルターは画像をより鮮明にし、分析を容易にします。

近年のフィルター技術の進歩には、照明条件に合わせて調整するスマートフィルターや、防塵・防湿性に優れた高精度コーティングの採用などが含まれます。これらの改良により、画像フィルタリング機能を備えたマシンビジョンシステムの設計は、過酷な環境下でもより優れた性能を発揮し、より信頼性の高い結果を提供することができます。

アプリケーション

品質向上

画像フィルタリングは、マシンビジョンアプリケーションの画質向上において重要な役割を果たします。製造業では、エンジニアは画像強調手法を用いて製品の特定の領域や状態に焦点を当てます。このターゲットを絞ったアプローチは、正常な製品と不良品との間の小さな違いを検出するのに役立ちます。例えば、ロケットの組み立て工程では、フィルタリングによって欠陥の兆候となる微妙な変化が強調されます。自動検査システムは重要な領域に集中することで、異常検出能力を向上させ、高い生産基準を維持します。コンピュータービジョンの進歩により、リアルタイムのフィードバックが可能になり、プロセス監視と予知保全をサポートします。これらの改善は、欠陥の削減と生産の最適化に役立ちます。

画像の強化によりコントラストと鮮明度が向上し、セグメンテーションや分類のタスクで画像を分析しやすくなります。

欠陥検出

欠陥検出はマシンビジョンアプリケーションの中核機能です。メディアンフィルタやガウスフィルタなどのフィルタリング技術は、ノイズを除去し、欠陥を際立たせます。研究によると、メディアンフィルタはエラーを減らし、精度を向上させることが示されています。欠陥検出モデル化。フィルタリング後、オペレーターはエッジ検出とシャープニングを用いて細部を復元することがよくあります。このプロセスは、機械部品のひび割れ、傷、位置ずれの特定に役立ちます。食品や電子機器などの業界では、画像フィルタリングによって表面の傷、パターンのずれ、汚染を検出します。マシンビジョンアプリケーションでは、スペクトルフィルタリングを使用することで、ほこりや反射のある過酷な環境でも人間の目には見えない欠陥を検出します。

検出される一般的な欠陥は次のとおりです。
- 機械部品の異常
- 繊維の不規則性
- ぼやけやひび割れなどのパッケージの欠陥
- 腐敗やカビなどの食品の欠陥

特徴抽出

特徴抽出は、生の画像を画像分類、セグメンテーション、そして物体検出Sobel演算子、Canny演算子、Prewitt演算子などのフィルタリング技術は、エッジと境界を検出します。これらの手法は画像を単純化し、マシンビジョンアプリケーションによる形状、テクスチャ、コーナーの識別を容易にします。一般的な特徴抽出手法には、方向勾配ヒストグラム、局所バイナリパターン、ガボールフィルタなどがあります。これらの手法はフィルタリングを用いて、画像セグメンテーションタスクにおいて重要な詳細を捉えます。効果的な特徴抽出は、照明やスケールが変化した場合でも、堅牢な画像分類と物体検出をサポートします。

特徴抽出のためのフィルタリングにより、さまざまなマシンビジョンアプリケーションで信頼性の高いセグメンテーションと分類が保証されます。

フィルタの選択

適切な画像フィルタリングアプローチの選択

マシンビジョンシステムに最適なフィルタリング手法の選択は、いくつかの重要な要素に左右されます。画像フィルタリングの主な目的は、画像品質を向上させ、機械が特徴をより容易に分析できるようにすることです。エンジニアはまず、ノイズ低減、エッジ強調、特徴強調など、目的を明確にする必要があります。ランダムな斑点や照明の不均一性など、ノイズの種類によって必要な画像処理技術は異なります。

以下の表は、選択するための重要な基準を示しています。フィルタリングアプローチ:

基準	説明
目的と目標	ノイズ低減、エッジ強調、特徴強調などのフィルタリングの目的を定義します。
ノイズの種類	画像を効果的に除去するには、ノイズの種類に応じて異なるフィルタリング手法が必要です。
画像特性	フィルターの選択に影響するテクスチャ、コントラスト、詳細レベルが含まれます。
計算の複雑さ	利用可能な処理能力と時間。リアルタイムアプリケーションでは特に重要です。
空間領域と周波数領域	フィルタが空間領域で動作するか周波数領域で動作するかは、タスクへの適合性に影響します。
照明条件	照明の変化は画像の品質とフィルターのパフォーマンスに影響を与える可能性があります。
リアルタイム処理	処理の速度と遅延の要件は、フィルターの選択に影響します。

照明条件はフィルターの選択において大きな役割を果たします。カラーフィルターは、暗い場所でのコントラストを高めることができます。例えば、カプセル検査では緑色のフィルターを使用すると、特徴を際立たせることができます。偏光フィルターは光沢のある表面からの反射を軽減し、減光フィルターは明るい環境での明るさを調整します。エンジニアは、カメラの種類やレンズ設定といったハードウェアに加え、埃や温度といった環境要因も考慮します。適切な画像処理技術は、ノイズ低減と重要なディテールの鮮明さのバランスを実現します。

一般的なシナリオ

現実世界では様々な状況に応じて、特定のフィルタリング技術が求められます。ハイパスフィルタは、画像内の急激な変化を強調することでエッジ検出に役立ちます。ローパスフィルタは、画像を滑らかにし、ノイズを低減します。これらの技術は、以下のようなタスクでよく使用されます。

エッジ検出により正確な位置決めを保証する半導体ウェーハアライメント。
エッジ検出を使用して部品を見つけて配置するピックアンドプレースロボット。
エッジ検出により滑らかな表面上の特徴を検出する化学機械研磨 (CMP) 検査。

その他のシナリオでは特別なフィルターを使用します。

青色バンドパスフィルターは、黄色の光を遮断することで、白い背景の黄色の文字を読みやすくします。
色の分類では、バンドパスフィルターを使用して赤または青のオブジェクトを強調表示します。
偏光フィルターは、反射が強い部分のぎらつきを軽減します。
中性密度フィルターは、明るい光の中でのセンサーの過負荷を防ぎます。
赤外線フィルターは可視光を遮断し、赤外線の特徴に焦点を当てます。

照明とコントラストもフィルターの選択に影響します。マットな表面では均一な照明が必要であり、反射面では特殊な照明と偏光フィルターが必要です。カメラの感度とレンズの品質は、画像処理技術とフィルタリング方法の選択を左右します。適切なフィルタリング手法をシナリオに合わせることで、エンジニアはマシンビジョンシステムにおいて信頼性の高い結果を確保できます。

画像フィルタリングはマシンビジョンシステムの中核を成すステップであり、セグメンテーション、分類、画像分類といったタスクをサポートします。光学フィルタやデジタル画像処理フィルタなどの主要なフィルタタイプは、欠陥検出、製品品質の向上、生産性の向上に役立ちます。

マシンビジョンシステムは、無駄を削減し、プロセスを改善しながら、精度と速度を向上させるフィルタリングアルゴリズムの恩恵を受けます。

福利厚生のカテゴリー	詳細説明
製品の品質を向上させる	自動検査により、欠陥を迅速かつ正確に検出します。
生産性を高める	一貫したパフォーマンスでより高速な操作を実現します。
無駄を減らす	早期の欠陥検出により廃棄率が下がります。
プロセスを改善する	視覚的なデータは継続的な改善をサポートします。
コンプライアンスを確保	データと画像は業界の規制を満たすのに役立ちます。
安全性の向上	自動化により、作業員の危険への露出が減ります。

将来のフィルター技術は、マルチスペクトル画像とAIを活用して、よりスマートで適応性の高いものを作り出すだろう。画像処理フィルター初心者は、セグメンテーションや分類タスクに様々な画像処理フィルタを試してみることをお勧めします。新しいフィルタソリューションを探求することで、マシンビジョンシステムの潜在能力を最大限に引き出すことができます。