初心者のためのイメージピクセルマシンビジョンシステムの理解

18年2025月XNUMX日

画像ピクセルマシンビジョンシステムは、カメラとセンサーを用いて、機械が画像を10.75ピクセルずつ認識・理解するのを支援します。これらのシステムは製品の欠陥検査に用いられることが多く、工場における品質管理において重要な役割を果たしています。画像ピクセルマシンビジョンシステム技術の世界市場は、2023年に約XNUMX億XNUMX万ドルに達し、選別、バーコード読み取り、工程監視などのタスクに利用される業界が増えるにつれて急速に成長しています。

主要なポイント（要点）

画像ピクセルマシンビジョンシステム小さなピクセルを一つ一つ検査することで機械が画像を認識し分析できるようにし、欠陥検出と品質管理を改善します。
システムが小さな欠陥を正確に見つけられるように、鮮明で詳細な画像を撮影するには、高いカメラ解像度と適切な照明が不可欠です。
これらのシステムは高度なソフトウェアとAI ピクセルデータを処理し、柔軟性を高めて新製品や変化する環境に適応できるようにします。
カメラ、センサー、照明、処理ユニットなどのコアコンポーネントが連携して、画像を迅速かつ正確にキャプチャして分析します。
マシンビジョンシステムは、品質、安全性、効率性を向上させるために、製造、医療、ロボット工学などの業界で広く使用されています。

イメージピクセルマシンビジョンシステム

それは何ですか

マシンビジョンシステムは、カメラとセンサーを使用して、機械が画像を認識し理解できるようにします。画像ピクセルマシンビジョンシステム画像の最小単位であるピクセルレベルでの分析に重点を置いています。各ピクセルは光と色を捉える小さな正方形で、あらゆるデジタル画像の構成要素を形成します。これらのピクセルを解析することで、システムは人間の目には見えない細部まで検出することができます。

マシンビジョンシステムは、ハードウェアとソフトウェアを組み合わせ、画像のキャプチャ、処理、分析を行います。主な目的は、産業現場における検査、測定、誘導などのタスクを自動化することです。これらのシステムは、ピクセルレベルのデータを用いて、対象物の位置、形状、特徴を特定します。このプロセスにより、高速で正確かつ再現性の高い検査と欠陥検出が可能になります。

注意： マシンビジョンシステムは単一のコンポーネントに依存するのではなく、複数の部品を組み合わせてスムーズに動作します。

照明： 前面、背面、拡散光などのさまざまな照明技術により、システムは物体の表面に基づいて鮮明な画像をキャプチャできます。
レンズ： レンズはイメージセンサー上に光の焦点を合わせ、画像の鮮明さと詳細さに影響を与えます。
カメラ： カメラは物体からの光を集め、それをピクセルで構成されたデジタル画像に変換します。
イメージセンサー: CCD および CMOS センサーは光を電気信号に変換し、分析用のピクセルデータを作成します。
処理装置とソフトウェア: これらの部品は、AI を含む高度なアルゴリズムを使用してピクセルレベルのデータを分析し、欠陥を検出して意思決定を導きます。
ケーブルとインターフェース周辺機器: これらはすべての部分を接続し、それらの間でのデータの移行を可能にします。
コンピューティングプラットフォーム: これらは、画像を迅速かつ正確に処理するために必要なパワーを提供します。

マシンビジョンシステムには様々な種類があります。エリアスキャンカメラを用いて画像全体を一度に撮影するものもあれば、ラインスキャンカメラを用いてピクセル単位で画像を構築するものもあります。検査対象物の種類やタスクによって、最適なシステムを選びましょう。

主な違いは、従来のマシンビジョンシステム現代のイメージピクセルマシンビジョンシステムとの違いは、その技術と柔軟性にあります。以下の表は、それらの比較を示しています。

機能/基準	従来のマシンビジョンシステム	イメージピクセルマシンビジョンシステム
テクノロジー	ハードウェア駆動のルールベースアルゴリズム	AI駆動型ディープラーニング（例：CNN）
運用環境	制御された安定した設定	ダイナミックな現実世界の環境
主な用途	検査、測定、品質管理	物体識別、分類
柔軟性（Adaptability）	限定的な手動更新	高い、新製品や欠陥に適応
処理速度	安定した設定で高速	中程度、ハードウェアに依存
ハードウェア要件	CPUまたは組み込みプロセッサ	GPUまたはAIアクセラレータ
エラー処理	微妙な欠陥を見逃す可能性がある	微妙な欠陥を検出し、エラーを削減
実装の複雑さ	よりシンプルでルールベース	複雑で、大規模なデータセットと AI が必要

この比較から、画像ピクセルマシンビジョンシステムは、複雑な環境でも柔軟かつ正確なオブジェクト認識を実現するために、AI を使用してピクセルデータを分析し、その効果を実感できることがわかります。

ピクセルが重要な理由

あらゆるマシンビジョンシステムにおいて、ピクセルは中心的な役割を果たします。各ピクセルは画像の小さな部分を表し、光と色の情報を捉えます。システムはこれらのピクセルを検査し、パターン、エッジ、差異を検出することで、対象物の重要な詳細を明らかにします。

高いピクセル解像度により、マシンビジョンシステムは微細なディテールを捉えることができます。例えば、ピクセル数の多いカメラは、低解像度のカメラでは見逃してしまうような小さな傷や欠陥を捉えることができます。システムは、この詳細なピクセルデータを用いて、以下のようなタスクを実行します。

欠陥検出： 各ピクセルを分析することで、システムは製品の品質に影響を与えるひび割れや汚れなどの小さな欠陥を見つけることができます。
検査： システムは画像のあらゆる部分で色、形状、質感の違いをチェックし、製品が厳格な基準を満たしていることを確認します。
測定： このシステムはピクセルをカウントすることで距離とサイズを測定し、正確な非接触測定を可能にします。
ポジショニング： このシステムはピクセルパターンを分析して物体の正確な位置を見つけ、ロボットや機械が正確に動くのを支援します。

ピクセルレベルの分析により、欠陥検出の精度が向上します。システムは各ピクセルを欠陥または非欠陥のクラスに割り当てるため、欠陥のサイズと形状を高精度に測定できます。この手法は、コーティングや微小亀裂など、欠陥の形状や面積が製品品質に影響を与える場合に特に重要です。

最新のピクセルマシンビジョンシステムは、ディープラーニングアルゴリズムを用いてピクセルレベルのデータを分析します。これらのアルゴリズムは、産業用画像における低コントラストやテクスチャの弱さといった課題にも対応可能です。また、新たな種類の欠陥や変化する生産ニーズにも適応できるため、従来のシステムよりも柔軟性に優れています。

ヒント： 高い画像コントラストと高品質のレンズにより、システムは鮮明な画像を撮影できます。ただし、カメラのピクセル解像度によって、システムが認識できる詳細の限界が決まります。

コアコンポーネント

カメラとセンサー

マシンビジョンシステムは、鮮明な画像を取得するために適切なカメラとビジョンセンサーを必要とします。カメラは対象物からの光を集め、それを画像センサイメージセンサーは、この光をデジタル信号に変換します。イメージセンサーには主にCCDとCMOSの2種類があります。それぞれのビジョンセンサーには、以下の表に示すように長所と短所があります。

イメージセンサータイプ	優位性	デメリット
CCD	高画質、優れた光感度、低ノイズ	消費電力が高く、読み取りが遅く、価格が高い
CMOS	低消費電力、高速読み出し、コスト効率に優れています	一般的にノイズが高い（最新のセンサーでは改善されている）

カメラと画像センサーの選択は、システムが小さな欠陥をどれだけ正確に検出できるかに影響します。カメラの解像度が高いほど、各画像のピクセル数が多くなり、ビジョンセンサーが微細な欠陥を検出しやすくなります。例えば、高解像度の画像を使用することで、システムは1.5マイクロメートルという小さな欠陥も検出できます。しかし、カメラの解像度が高いほど、システムが処理しなければならないデータ量も増えるため、適切に管理しないと処理速度が低下する可能性があります。

それぞれのカメラの種類は、用途に応じて異なります。ラインスキャンカメラは、対象物を3ラインずつスキャンするため、布地や紙などの動く素材に最適です。エリアスキャンカメラは、画像全体を一度に撮影するため、静止した物体に最適です。XNUMXDカメラは、特殊なビジョンセンサーを使用して奥行きを捉えるため、ロボットの誘導などの作業に役立ちます。

あらゆる用途に適したビジョンセンサーは存在しません。適切なカメラ解像度と画像センサーは、対象物、検出する欠陥のサイズ、そして必要な速度によって異なります。

処理ユニット

処理ユニットは、イメージセンサーからのデータを分析します。主な種類にはCPU、GPU、VPUがあります。以下の表は、それぞれの役割を説明しています。

処理ユニット	マシンビジョンシステムにおける役割	主な特徴
CPU	システム操作を扱う汎用プロセッサ	シーケンシャルタスク処理、多用途、一般用途
GPU	グラフィックスレンダリングと並列コンピューティングに特化	画像/ビデオデータ処理、高スループットに優れています
VPU	マシンビジョンにおけるビジョン関連タスクに特化	物体検出、顔認識、リアルタイム分析、エネルギー効率、AI統合に最適化

GPUなどの高性能処理装置は、システムが高解像度画像を高速に処理するのに役立ちます。また、膨大な計算能力を必要とするディープラーニングモデルをサポートします。クラウドプラットフォームは、リアルタイム画像分析のための追加リソースを提供することもできます。

照明

マシンビジョンにおいて、照明は重要な役割を果たします。適切な照明は、カメラとビジョンセンサーが鮮明でクリアな画像を撮影するのに役立ちます。照明の種類は、タスクによって異なります。

照明タイプ	マシンビジョンのパフォーマンスにおける役割	アプリケーションと利点
バックライト	欠陥やエッジを明らかにするために高コントラストのシルエットを作成します	有無検出、エッジ検出に使用。穴、隙間、欠落した部品を強調表示します。
リング照明	影やグレアを軽減し、均一な照明を提供します	小型、円筒形、対称形の物体の検査に最適で、表面の詳細な検査を強化します。
同軸照明	カメラ軸に沿って光を照射することで、反射面のグレアを最小限に抑えます。	光沢のある物体や磨かれた物体に最適で、反射面の鮮明な画像を撮影します。
拡散照明	柔らかく均一な照明を提供し、影やぎらつきを軽減します	曲面や光沢のある表面に便利で、微細な表面特徴や印刷コードの視認性が向上します。
ドーム照明	あらゆる角度から均一に照らすために、対象物を光で囲みます	光沢のある表面や凹凸のある表面に効果的で、影や反射を除去し、画像の鮮明さを向上させます。
暗視野照明	低い角度で照明し、カメラに光を反射させて表面の隆起した欠陥を強調します。	滑らかな表面の傷やひび割れなどの微妙な表面欠陥を検出します

適切な照明はコントラストを高め、ノイズを低減するため、ビジョンセンサーによる欠陥検出が容易になります。照明の選択は、対象物の表面状態と必要な検査の種類によって異なります。適切な照明と、適切なカメラ解像度および画像センサーを組み合わせることで、システムは分析に必要な信頼性の高いデータを取得できます。

ピクセルマシンビジョンと画像処理

画像取得

ピクセルマシンビジョンは画像取得から始まります。このプロセスは、システムが検査対象の特徴や欠陥を特定するところから始まります。エンジニアは良品と不良品の判断基準を定義し、評価用の画像データベースを構築します。次のステップは、適切な照明と材料処理方法を選択することです。適切な照明は、カメラが鮮明な画像を撮影することを可能にし、正確な検査に不可欠です。光学系の選択は、カメラの解像度と視野角によって異なります。モノクロカメラやカラーカメラ、さらにはラインスキャンカメラなどの特殊なカメラは、それぞれのタスクに最適な視覚データを取得するのに役立ちます。

カメラやフレームグラバーなどの画像取得用ハードウェアは、フレームレートと解像度のニーズを満たす必要があります。画像キャプチャとモーションコントロールを統合することで、システムは画像キャプチャと物体の位置を同期させることができます。続いてキャリブレーションとテストが行われ、照明の均一性とシステムパラメータがチェックされます。最後に、オペレーターインターフェースがキャリブレーション、セットアップ、そして新たな欠陥の種類に対する再トレーニングを支援します。

カメラのタイプ	信号品質	ピクセル深度	フレームレート	最適な使用例
アナログ	低くなる	8-10ビット	もっとゆっくり	基本検査
デジタル	より高い	10-16ビット	速く	高速、高解像度
プログレッシブスキャン	ハイ	10-16ビット	尊大	動く物体、ぼやけが少ない
ラインスキャン	すごく高い	10-16ビット	尊大	連続材料

画像処理の手順

画像取得後、ピクセルマシンビジョンシステムは複数のステップを経て画像を処理します。まず前処理が行われます。システムはノイズを低減し、明るさとコントラストを調整して画質を向上させます。一般的な手法としては、ガウスフィルタリング、メディアンフィルタリング、ヒストグラム均等化などが挙げられます。これらの手法は、システムが小さな欠陥や特徴をより鮮明に認識するのに役立ちます。

次に、システムは画像をセグメント化します。セグメント化では、画像を領域に分割し、物体を背景から分離します。その後、システムは形状、テクスチャ、色などの特徴を抽出します。収縮や膨張などの形態学的演算は、物体の境界を精緻化し、ノイズを除去するのに役立ちます。これらのステップにより、正確な検査と物体認識に必要なピクセルレベルのデータが準備されます。

前処理: ノイズ低減、明るさ、コントラスト調整
Segmentation：画像を意味のある部分に分割する
特徴抽出：形状、テクスチャ、色の識別
形態学的処理：物体の境界を精緻化する

アルゴリズム

ピクセルマシンビジョンシステムでは、画像処理アルゴリズムが重要な役割を果たします。これらのアルゴリズムは、明暗のピクセルパターンを解釈し、欠陥や特徴を検出します。SobelフィルタやCannyフィルタなどのエッジ検出手法は、物体間の境界を強調表示します。しきい値処理は、グレースケール画像を白黒に変換することで、欠陥の検出を容易にします。

多くのシステムは、リアルタイム物体認識にYOLOのような高度なアルゴリズムを使用しています。YOLOは画像をグリッドに分割し、物体の位置とクラスを予測します。その他の一般的なアルゴリズムとしては、コントラストのためのヒストグラム均等化、直線や円の検出のためのハフ変換、ディープラーニングタスクのための畳み込みニューラルネットワークなどがあります。

アルゴリズムカテゴリ	例と説明
ポイント処理	閾値設定、ヒストグラム均等化
現地オペレーター	平均値、中央値、ソーベル、プレウィット、ラプラシアンフィルター
グローバル変換	フーリエ変換、離散コサイン変換
特徴の検出	ハフ変換、テンプレートマッチング、CNN

これらのアルゴリズムは、マシンビジョンシステムがピクセルレベルで視覚データを分析し、検査の精度を向上させ、信頼性の高いオブジェクト認識をサポートするのに役立ちます。

システム精度

解像度

カメラの解像度は、マシンビジョンシステムの精度に大きな役割を果たします。高解像度のカメラはより多くのピクセルをキャプチャするため、ビジョンセンサーはより小さな欠陥や特徴を検出できます。画像センサーが高密度のピクセルグリッドを提供すると、システムは小さな対象物をより正確に測定できます。たとえば、高解像度のカメラは、センサーに十分なピクセルがあれば、0.25 mm の視野内で 20 mm の欠陥を検出できます。カメラの解像度が高くなると画質も向上しますが、光学系と環境によって設定された限界までしか向上しません。ビジョンセンサーは、最も小さな特徴も確実に検出できるように、カメラの解像度と一致している必要があります。高解像度ではサブピクセル測定もサポートされるため、システムは XNUMX ピクセルよりも小さなサイズの変化を検出できます。ただし、設計者は、最良の結果を得るために、カメラの解像度、速度、コストのバランスを取る必要があります。

照明効果

照明条件は直接的な影響を与えます画質そして、ビジョンセンサーの性能にも影響します。適切な照明は、画像センサーが鮮明でシャープな画像を撮影するのに役立ちますが、照明が不十分だと露出オーバーや露出アンダーの原因となる可能性があります。照明が不均一であったり暗すぎたりすると、ビジョンセンサーは特徴を検出しにくくなる場合があります。リング照明や拡散照明など、適切な照明設定を使用すると、画像品質が向上し、カメラの解像度が最大限に発揮されます。システムによっては、代替色空間や特定のチャンネルを使用することで、変化する照明環境下での精度を高めています。ワイドダイナミックレンジカメラや赤外線センサーなどの技術は、ビジョンセンサーが困難な照明状況にも対応できるよう支援します。照明が一定であれば、画像センサーとビジョンセンサーが連携して信頼性の高い結果を得ることができます。

キャリブレーション

キャリブレーションは、カメラの解像度と画質だけでは達成できない測定精度を向上させます。このプロセスは、レンズの歪みを補正し、イメージセンサー全体のピクセルサイズの違いを補正します。キャリブレーションでは、参照パターンとサブピクセル技術を使用して、高精度で特徴を特定します。ビジョンセンサーは、キャリブレーションを利用してピクセルデータを実際の単位にマッピングし、測定値が正確で再現性があることを保証します。一般的なキャリブレーション方法には、線形および非線形モデル、レンズ歪み補正、チェッカーボードパターンを使用した幾何学的キャリブレーションなどがあります。定期的なキャリブレーションにより、状況が変化してもビジョンセンサーとイメージセンサーの精度が維持されます。サブピクセルアルゴリズムと高解像度光学系により、システムは1ピクセルよりも小さい特徴を測定できますが、それはキャリブレーションが正確である場合に限られます。センサーの品質、安定したキャリブレーションターゲット、そして良好な照明はすべて、正確な結果をサポートします。

アプリケーション

製造業

製造業は多くの業務でマシンビジョンシステムに依存しています。これらのシステムはカメラで製品の詳細な画像を撮影し、各画像をピクセルレベルで分析します。欠陥の検出およびその他の問題。主な用途は次のとおりです。

品質管理： 自動検査では、欠陥のチェック、寸法測定、包装の検証、充填レベルの検査、異物検出などを行います。また、マシンビジョンシステムは、回路基板の検査や製品のコード検証も行います。
組立自動化： ビジョンガイドロボットは画像データを使用して部品を選択して配置し、コンポーネントの存在を確認し、正しい組み立てを保証します。
識別と追跡: マシンビジョンシステムは、バーコードや QR コードを読み取り、製品を追跡し、視覚的な特徴に基づいてアイテムを分類します。
プロセス最適化と予測保守： リアルタイム監視では、画像分析を使用して機器の状態を評価し、障害が発生する前にメンテナンスを開始します。
安全監視: カメラは人や機械の動きを追跡し、検出アルゴリズムを使用して事故を防止します。

自動検査は精度とスピードを向上させ、人為的ミスを減らし、一貫した結果をもたらします。マシンビジョンシステムは、無駄や手戻りを削減することでコスト削減にも貢献します。

商品説明	製造業への影響
精度の向上	小さな欠陥を検出し、製品の品質向上につながります
広いカバレッジ	大型部品を迅速に検査
低コスト	無駄と手作業を削減
改善された効率	より高速で自動化されたワークフローを実現

健康

医療従事者は、マシンビジョンシステムを使用して、X線、CTスキャン、MRIなどの医療画像を分析します。これらのシステムは、腫瘍、病変、その他の異常の検出に役立ちます。物体認識機能は、置き忘れられた機器の位置を特定し、病変組織を強調表示します。セマンティックセグメンテーション各ピクセルを分類することで、医師が健常領域と不健常領域を区別するのに役立ちます。インスタンスセグメンテーションは、個々の細胞や腫瘍の斑点を識別します。これらのツールは、早期発見、診断の向上、治療計画の策定に役立ちます。マシンビジョンシステムは、人為的ミスを削減し、医用画像解析の信頼性を高めます。

ロボット工学

ロボット工学はマシンビジョンシステムの助けを借りて進歩してきました。ロボットはカメラを使って画像を撮影し、物体の位置を特定します。ビジョン処理はピクセルデータを現実世界の座標に変換します。初期のシステムは手作業によるプログラミングが必要でしたが、現代のマシンビジョンシステムはパッケージソフトウェアとAIを活用しています。現在、ロボットはビンピッキングや品質検査といった複雑なタスクを実行しています。3Dイメージングと改良された照明により、ロボットはより柔軟かつ正確に動作できるようになりました。マシンビジョンシステムは、ロボットが新しい物体や環境に適応することを可能にします。この技術は、多くの業界において自動化を促進し、検出精度を向上させ、インテリジェントな意思決定をサポートします。

画像ピクセルマシンビジョンシステムは、カメラ、センサー、そしてスマートソフトウェアを用いて、ピクセルレベルで画像を検査します。これらのシステムはピクセルデータを処理して欠陥を検出し、高精度で物体を測定します。カメラの解像度、照明、キャリブレーションといった重要な要素が結果に影響します。