画像マシンビジョンシステムとその応用の紹介

画像マシンビジョンシステムは、機械に画像を認識し理解する能力を与えます。これらのシステムを使用して、視覚データをリアルタイムでキャプチャ、処理、分析します。主な構成要素は、画像キャプチャ用のカメラ、視認性を高める照明、そしてデータを解釈する画像処理ソフトウェアです。

• マシン ビジョン システムでは次のようなことがよく起こります。
  • 専用のカメラで画像を撮影します。
  • 強力なアルゴリズムを使用してデータを処理します。
  • 自動化された意思決定の詳細を抽出します。
    マシンビジョンは、産業オートメーションにおける品質、速度、精度の向上に役立ちます。

主要なポイント（要点）

• 画像マシンビジョンシステム 機械が画像を認識し分析できるようにすることで、自動化の品質と速度が向上します。
• 主要部品には、カメラ、照明、レンズ、センサー、処理ユニット、および画像のキャプチャと解釈を連携して行うソフトウェアが含まれます。
• これらのシステムは、画像のキャプチャなどの手順に従います。 掃除するオブジェクトの検索、意思決定を行ってタスクを自動化します。
• ニーズと複雑さに応じて、1D、2D、3D ビジョン システムとスマート カメラまたは PC ベースのセットアップから選択できます。
• マシンビジョンは、コストやメンテナンスなどの課題に直面しながらも、製造、医療、自動車、農業などの業界で精度、生産性、安全性を向上させます。

画像マシンビジョンシステムの基礎

主なコンポーネント

分解すると 画像マシンビジョンシステム いくつかの重要な部品に分かれています。各部品が連携して動作し、視覚情報を高速かつ正確にキャプチャ・分析します。ほとんどのマシンビジョンシステムには、以下の主要コンポーネントが含まれています。

• 照明: 照明は被写体を照らすために使用します。適切な照明は、細部を際立たせ、影やぎらつきを軽減します。
• レンズ: レンズは光をイメージセンサーに集光します。ニーズに応じて、マニュアルフォーカス、オートフォーカス、またはリキッドレンズをお選びいただけます。
• イメージセンサー: この部品は光をデジタル信号に変換します。主な種類はCCDセンサーとCMOSセンサーの2つです。CMOSセンサーは高速でコスト効率が高いため人気があります。
• カメラカメラは画像を撮影します。連続した物体にはラインスキャンカメラ、静止した物体にはエリアスキャンカメラを使用します。3Dカメラは奥行きや形状の測定に役立ちます。
• ビジョンプロセッシングユニット（VPU）: このユニットは画像を分析するアルゴリズムを実行します。高速処理のためにCPUまたはGPUを使用することが多いです。
• 画像処理ソフトウェアソフトウェアは画像を解釈し、パターンを見つけ、物体を測定し、欠陥を検出します。
• 通信インタフェース: これにより、システムは他のマシンまたはネットワークにデータを送信できるようになります。
• カバー/エンクロージャ: カメラを埃、水、その他の危険から保護します。過酷な環境にも対応できるよう、IP67などのIP規格のものを探してください。
• センサーと制御ユニットセンサーが適切なタイミングで画像キャプチャを開始します。制御ユニットはその結果に基づいて機械やプロセスを制御します。

ヒント： カスタム構築されたソリューションと市販の既製ソリューションのどちらを選択するかによって、システムを展開する速度と柔軟性が左右されます。

主なカテゴリとその機能をまとめた表を以下に示します。

画像処理マシンビジョンシステムにおいて、照明は重要な役割を果たします。バックライト、リング照明、ドーム照明など、照明の種類によって、エッジ、欠陥、表面の細部の見えやすさが左右されます。例えば、バックライトは透明な物体の輪郭を識別しやすく、リング照明は小さな部品の影を軽減します。最良の結果を得るには、アプリケーションに合わせて照明を選択する必要があります。

作業の流れ

画像マシンビジョンシステムは、生の画像を段階的に処理して有用な判断へと変換するプロセスと考えることができます。典型的な画像処理マシンビジョンシステムの仕組みは以下のとおりです。

1. 画像取得: このシステムは、カメラと適切な照明を使用して画像を撮影します。鮮明な画像を取得するには、露出時間や照明の角度などのパラメータを設定します。
2. 前処理: ソフトウェアは画像をクリーンアップします。ノイズを低減し、明るさを調整し、分析用に画像を準備します。
3. Segmentation: システムはオブジェクトを背景から分離します。このステップにより、重要な部分に集中しやすくなります。
4. 特徴抽出: ソフトウェアは、エッジ、形状、色などの重要な詳細を検出します。フィルターとアルゴリズムを使用して、これらの特徴を強調表示します。
5. 物体の検出と分類: システムは画像内の物体の位置を特定し、識別します。アイテムの仕分け、欠陥のチェック、コードの読み取りなどが可能です。
6. 意思決定と出力システムは分析に基づいて判断を下します。ロボットにアイテムをピックアップさせたり、不良品を廃棄したり、別の機械にデータを送信させたりします。

注意： 適切なシーケンスとタイミングが重要です。センサーはカメラが適切なタイミングで画像を撮影することを保証し、制御ユニットはその結果に基づいて遅延なく動作します。

プロセスの主な手順を簡単にまとめると次のようになります。

• 画像をキャプチャする（取得）
• 画像をクリーンアップして準備する（前処理）
• オブジェクトを見つけて分離する（セグメンテーション）
• 主要な特徴を抽出する（特徴抽出）
• オブジェクトの検出と分類（オブジェクトの検出と分類）
• 決定を下し、出力を送信する（決定と出力）

画像処理マシンビジョンシステムは、高度なソフトウェアを用いて視覚情報を解釈します。画像品質の向上、特徴の抽出、ディープラーニングやエッジ検出などのアルゴリズムの適用などが可能です。これにより、欠陥検出、測定、パターン認識といったタスクの自動化が可能になります。さらに、リアルタイムの品質管理にも対応し、迅速かつ正確な意思決定を支援します。

照明不足や環境の変化といった課題に直面することもあるでしょう。影、グレア、あるいは光量の不足は誤差の原因となる可能性があります。これらの問題は、拡散照明、偏光板、あるいは環境に合わせて変化するアダプティブ照明を使用することで解決できます。定期的なアップデートとモニタリングは、マシンビジョンシステムの精度と信頼性を維持するのに役立ちます。

マシンビジョンカメラとテクノロジー

カメラの種類

マシンビジョンカメラを選ぶ際には、センサーの種類、解像度、そしてカメラをシステムに接続する方法を考慮する必要があります。ほとんどのマシンビジョンカメラはCCDまたは CMOSセンサーCMOSセンサーは、動作速度が速く消費電力が少ないため人気があります。また、赤外線に対する感度が高いため、様々な照明条件で高解像度の画像を撮影できます。モノクロカメラはカラーカメラよりも解像度と感度に優れています。カラーが必要な場合は、ベイヤーフィルターを搭載したシングルチップカメラ、またはプリズムを用いた3チップカメラを選ぶことで、より正確な色再現が可能です。3チップカメラはコストが高く、より多くの光を必要としますが、色の詳細度は最も優れています。

マシンビジョンカメラのベンダーは、お客様のニーズに合わせて様々なオプションを提供しています。BaslerやSonyのように高性能に特化しているベンダーは、高度なセンサーと柔軟なソフトウェアを提供しています。The Imaging Sourceのようなベンダーは、標準的な産業用画像処理タスクに対応する幅広いカメラを提供しています。FLIRのような専門メーカーは、サーマルイメージング、3D、あるいは過酷な環境向けのカメラを製造しています。例えば、FLIRのBlackfly Sシリーズは、豊富なセンサーとインターフェースの選択肢を提供し、Oryxカメラは高解像度画像を高速で提供し、リアルタイム処理を可能にします。

マシンビジョンカメラの大型センサーは、 高解像度画像 より多くの光を集めることで、特に小さな欠陥の検出や小型部品の測定など、産業用画像処理における成果が向上します。

画像処理

画像処理は、マシンビジョンカメラからの生データを有用な情報に変換するために用いられます。現代の産業用画像処理は、高解像度画像を高速に処理するための強力なアルゴリズムに依存しています。SIFT、SURF、ORBといった従来の特徴抽出手法を用いて、パターンやエッジを検出できます。物体認識においては、CNN、YOLO、U-Netといったディープラーニングモデルが、高解像度画像内の物体の分類と検出に役立ちます。これらのツールは、マシンビジョンシステムをよりスマートで高精度なものにします。

ノイズやアーティファクトは高解像度画像に影響を与える可能性があります。画像処理ソフトウェアは、ガウス分布やメディアン分布などのフィルターを用いて画像をクリーンアップします。Topaz DeNoise AIのような高度なツールの中には、ディープラーニングを用いて粒状ノイズや色ノイズを除去しながら、細部の鮮明さを維持するものもあります。産業用画像処理において重要な特徴が失われないように、ノイズ低減のバランスをとることが重要です。

画像処理と分析には、OpenCVなどのオープンソースライブラリや、Cognex Vision Proなどの商用パッケージを使用できます。これらのツールは、セグメンテーション、特徴抽出、リアルタイム処理といったタスクに役立ちます。センサー技術の進歩に伴い、マルチスペクトルや3Dイメージングをサポートするマシンビジョンカメラが登場し、産業用画像処理はさらに強力になるでしょう。

ヒント：マシンビジョンカメラと画像処理ソフトウェアは、必ずアプリケーションに合わせてお選びください。これにより、物体認識と品質管理において最良の結果が得られます。

マシンビジョンシステムの種類

1D、2D、3Dシステム

3つの主なタイプから選択できます マシンビジョンシステム1D、2D、3Dの1種類があります。それぞれ最適な用途が異なります。XNUMXDシステムは、一度にXNUMX本のラインをスキャンします。高速で移動するベルトコンベア上の物品の検査やバーコードの読み取りによく使用されます。このタイプは、多数のラインをつなぎ合わせて完全な画像を形成します。長く連続した材料を検査する必要がある場合に適しています。

A 2Dシステム 平面画像を撮影します。マシンビジョンカメラを使用して、長さと幅を示す画像を取得します。このセットアップは、表面の欠陥を見つけたり、ラベルを読んだり、部品が正しい位置にあるかどうかを確認したりするのに役立ちます。セットアップは簡単で、3Dシステムよりもコストが低くなっています。

3Dシステムは奥行き情報を提供します。特殊なカメラやレーザーを用いて、物体の3Dモデルを構築します。高さ、体積、形状を測定できます。複雑な部品の検査、ロボットの誘導、サイズによる選別などに役立ちます。自動車、電子機器、包装など、多くの業界では、3Dマシンビジョンを用いて微細な欠陥の検査や高精度な部品測定を行っています。

これらのシステムを比較するのに役立つ表を以下に示します。

注：3Dマシンビジョンシステムは、電子機器、自動車、食品加工などの業界で広く利用されています。欠陥の検出、部品の測定、ロボットの高精度な誘導に役立ちます。

スマートカメラ vs. PCベース

マシンビジョンシステムを構築する際には、スマートカメラとPCベースのソリューションのどちらかを選択できます。スマートカメラは、画像の撮影と処理を1つのユニットに統合しています。設置と使用が簡単なコンパクトなデバイスです。スマートカメラは、ラベルの確認や商品の計数といった単純で繰り返しの多い作業に最適です。コストも低く、操作に必要なトレーニングも少なくて済みます。

PCベースのシステムは、高性能なコンピュータに接続された独立したマシンビジョンカメラを使用します。この構成により、処理能力と柔軟性が向上します。複雑な検査に対応し、高度なソフトウェアを使用し、複数のカメラを同時に接続できます。PCベースのシステムは、大規模な工場や、高速または詳細な分析が必要なタスクに適しています。

主な違いを示す表を以下に示します。

ヒント：簡単な作業に迅速かつ低コストのソリューションが必要な場合は、スマートカメラをお選びください。高度なマシンビジョンタスクや大規模な生産には、PCベースのシステムの方がより多くのオプションとパワーを提供します。

マシンビジョンアプリケーション

製造業

産業製造業ではマシンビジョンを活用して、 品質管理 生産をスピードアップします。自動検査システムは、製品に傷、ひび割れ、ずれなどの欠陥がないか検査します。これらのシステムはロボットアームを誘導し、正確な組み立てと溶接を実現します。また、食品や医薬品の包装におけるシールや閉鎖部分の検査も可能で、製品ロスを削減します。 AI-powered マシンビジョンは事例から学習することで、新しい種類の欠陥を発見し、誤検知を削減します。エッジコンピューティングとクラウドコンピューティングを組み合わせたハイブリッドシステムにより、リアルタイムの意思決定と経時的な傾向分析が可能になります。
測定可能な改善点は次のとおりです。

効率が向上し、労働力が削減され、品質管理が強化されます。 自動検査 手作業によるチェックよりも迅速かつ正確に欠陥を検出します。これにより、エラーや無駄が削減され、業界標準への準拠が向上します。

健康

医療現場では、正確な診断と患者ケアのためにマシンビジョンが頼りにされています。X線やMRIなどの医用画像の自動検査は、がんなどの疾患の早期発見に役立ちます。ディープラーニングアルゴリズムは、画像をセグメント化し、腫瘍をハイライトし、組織の種類を分類します。これにより、人為的ミスが削減され、診断が迅速化されます。また、マシンビジョンはリアルタイムの患者モニタリングをサポートし、複雑な手術中の外科医のガイドとしても役立ちます。安全性と精度が向上し、より良い治療結果が得られ、不要な治療が減ります。さらに、検査室での品質管理が強化されることで、検査結果の信頼性が確保されます。

自動車

自動車製造業では、部品の高精度検査にマシンビジョンが活用されています。自動検査システムは、エアバッグやブレーキなどの部品に微細な亀裂、位置ずれ、表面の欠陥といった欠陥がないか検査します。また、組み立て工程の検証も行い、すべての部品が厳格な基準を満たしていることを確認します。自動運転車では、マシンビジョンが車線、交通標識、障害物を検出します。ブレーキとステアリングの制御に役立ち、道路上での安全性と精度を向上させます。自動車工場における品質管理の強化は、リコールの減少と車両の安全性向上につながります。

農業

マシンビジョンは、植え付けから収穫までの検査作業を自動化することで農業に変革をもたらします。カメラとセンサーを用いて植物の健康状態を検知し、果実の数を数え、収穫量を予測します。自動検査システムは農産物の等級分け、病害の発見、そして収穫ロボットの誘導を行います。マシンビジョンを搭載したドローンは広大な圃場を監視し、灌漑や肥料の使用計画を支援します。これらのシステムは問題を早期に発見することで無駄を削減し、最高の作物だけが市場に届くようにします。農業のあらゆる段階で、効率性の向上、コスト削減、そして品質管理の強化を実現します。

マシンビジョン vs. コンピュータビジョン

主な違い

あなたはどのように疑問に思うかもしれません マシンビジョンとコンピュータービジョン マシンビジョンは、カメラとソフトウェアを用いて工場における検査や仕分けなどの作業を自動化することに重点を置いています。製品の欠陥検査やロボットの誘導を行うリアルタイムシステムでよく見られます。一方、コンピュータービジョンはより広範な分野で、コンピューターが画像を高度に理解できるようにするためのコンピュータービジョンアルゴリズムを開発しています。これらのアルゴリズムは、顔認識、バーコードの読み取り、さらには自動運転車の道路認識にも役立ちます。

以下に、2 つを比較するのに役立つ表を示します。

マシンビジョンは、産業現場で迅速かつ信頼性の高い意思決定が必要な際に活用されます。コンピュータービジョンのアルゴリズムは、シーンの理解や行動の予測など、より複雑な問題の解決に役立ちます。

注: マシン ビジョンは、リアルタイム タスクにコンピューター ビジョン アルゴリズムを適用しますが、コンピューター ビジョンは、さまざまな用途向けにこれらのアルゴリズムを開発します。

統合

あなたはしばしば マシンビジョンを統合する 他の自動化技術と組み合わせて効率性を高めることができます。例えば、ロボットにカメラやセンサーを接続できます。これにより、ロボットは周囲の環境を認識し、動作を計画し、障害物を回避できるようになります。マシンビジョンは、ロボットが物体を拾い上げ、仕分け、製品を高精度に検査するのに役立ちます。

マシン ビジョンを自動化システムに統合するための主な手順は次のとおりです。

1. アプリケーションのニーズと要件を分析します。
2. 機能やパフォーマンス メトリックなどのプロジェクト仕様を定義します。
3. マシン ビジョン コンポーネントを設計の主要要素として優先します。
4. タスクを整理した詳細な統合計画を作成します。
5. システムをインストールして改良し、最終的な展開前にテストします。
6. 書面による検証計画を使用して、システムが目標を満たしていることを確認します。

カメラ、ソフトウェア、ロボットなど、あらゆる部品を一つの実用的なシステムに統合するには、熟練したエンジニアが必要です。綿密な計画とテストによって、マシンビジョンシステムから最高の結果を得ることができます。

ヒント: マシンビジョンを統合すると、生産ラインの速度、精度、柔軟性が向上します。

メリットと課題

優位性

マシンビジョンシステムを活用することで、生産プロセスにおいて多くの重要なメリットが得られます。これらのシステムは、高精度で信頼性の高い検査を実現し、人が見逃してしまうような微細な欠陥も検出できるようになります。以下に、その主なメリットをいくつかご紹介します。

1. 精度と精度の向上: 小さな欠陥を検出し、すべての製品が基準を満たしていることを確認します。
2. 生産性とスピードの向上: マシンビジョンは人間よりも速く動作し、決して疲れないので、ラインを動かし続けることができます。
3. コスト効率: 人件費を削減し、問題を早期に発見することで、長期的にコストを節約できます。
4. 品質管理の改善: 自動化されたシステムがすべてのアイテムをチェックし、一貫した結果とより優れたトレーサビリティを実現します。
5. 労働安全: 危険なタスクを自動化し、チームの安全を確保できます。
6. リアルタイムの意思決定: 即時のフィードバックが得られるため、不良品が出る前にそれを阻止できます。

これらの利点は以下の表で確認できます。

ヒント: マシン ビジョンにより、精度が向上し、品質管理と検査が改善され、生産の効率と信頼性が向上します。

製品制限

マシンビジョンは多くのメリットをもたらしますが、システムの導入にはいくつかの課題も伴います。特に特殊なハードウェアや熟練したエンジニアが必要となる場合、初期費用の高さが導入をためらわせる要因となるでしょう。新しいシステムを古い機器に接続するのが難しく、プロジェクトの進行が遅れる可能性もあります。照明や温度の変化はシステムの動作に影響を与える可能性があるため、これらの問題への対策を事前に計画しておく必要があります。

また、チームへのトレーニングや、全員が新しいテクノロジーに慣れ親しむための時間も必要になるかもしれません。特に製品が頻繁に変更される場合、調整は容易ではありません。メンテナンスやダウンタイムは業務を中断させる可能性があるため、すべてがスムーズに進むように綿密な計画を立てる必要があります。

• 初期費用が高く、投資収益が不確実
• システムを構築・維持するための熟練した人材の必要性
• 既存機器との統合問題
• パフォーマンスに影響を与える環境の変化
• メンテナンスとダウンタイムの懸念
• さまざまな製品の校正の複雑さ
• 従業員の研修と受け入れ

注：綿密な計画、定期的なメンテナンス、継続的なトレーニングによって、これらの課題の多くは克服できます。これにより、マシンビジョンシステムを常に最適な状態で稼働させることができます。

画像マシンビジョンシステムが機械の視覚と判断をどのように支援しているかをご覧いただきました。これらのシステムは、製造、医療、自動車、農業などの分野において、品質、スピード、安全性を向上させます。

• 検査が早くなります
• エラーを減らす
• 労働者の安全を守る

マシンビジョンは、新しいAIツールと高性能カメラの登場により、進化を続けています。これらのシステムが、あなたの仕事や業界に将来どのような変化をもたらすのかを探ってみましょう。

よくあるご質問

マシンビジョンとコンピュータービジョンの主な違いは何ですか?

マシンビジョンは、工場の自動検査や制御に利用されています。コンピュータービジョンは、様々な分野でコンピューターが画像を理解するのに役立ちます。マシンビジョンはリアルタイムタスクに重点を置いていますが、コンピュータービジョンは顔認識や自動運転車など、より幅広い用途をカバーしています。

マシンビジョンシステムは工場以外でも使えますか？

はい、マシンビジョンは医療、農業、さらには交通管制にも活用できます。これらのシステムは、病気の検出、農作物の選別、道路の監視に役立ちます。製造業だけでなく、さまざまな分野で活用されています。

マシンビジョンシステムに適したカメラをどのように選択すればよいでしょうか?

まず、自分のタスクを確認します。物体の大きさ、速度、照明を確認します。 適切な解像度とセンサータイプ不明な点がある場合はベンダーにアドバイスを求めてください。

マシンビジョンシステムには特別な照明が必要ですか?

はい、必要です 鮮明な画像を得るための良好な照明適切な照明は影やグレアを軽減します。バックライト、リングライト、ドームライトなど、検査のニーズに合わせてお選びください。

マシンビジョンシステムの保守は難しいですか?

カメラは定期的に清掃し、照明を点検する必要があります。必要に応じてソフトウェアを更新し、問題を早期に発見できるようチームをトレーニングしましょう。定期的なメンテナンスにより、システムの精度と信頼性を維持できます。

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