画像認識と従来のマシンビジョンシステムの比較

画像認識マシンビジョンシステムと従来のマシンビジョンシステムには明確な違いがあります。画像認識は、複雑で動的な環境における物体の識別と分類に、人工知能と高度なAIアルゴリズムを活用します。一方、従来のマシンビジョンシステムは、工場のような管理された環境において、ルールベースの処理を用いて検査や測定タスクを実行します。最近の市場データでは、特にセキュリティ、クラウド導入、メディアといった分野における画像認識の急速な成長が見られます。以下の表は、主な違いをまとめたものです。

主要なポイント（要点）

• 画像認識 従来のマシンビジョンは単純で安定したタスクに対して固定ルールに依存していましたが、AI とディープラーニングを使用して、複雑で変化する環境内のオブジェクトを識別および分類します。
• AIによる画像認識 新しい製品や照明に素早く適応し、微妙な欠陥を検出し、人的エラーを削減するため、動的な産業用途に最適です。
• 従来のマシン ビジョン システムは、制御された設定で高速かつ信頼性の高いパフォーマンスを提供しますが、手動での更新が必要であり、複雑な条件や変化する条件に対応するのが困難です。
• 適切なシステムの選択は、タスクの複雑さ、環境、コスト、メンテナンスのニーズによって異なります。両方を組み合わせることで、スピードと柔軟性を実現できます。
• 適切な照明と適切な設定により、両方のシステムの精度が向上し、医療、製造、小売などの業界は画像認識テクノロジーから大きな恩恵を受けます。

定義

画像認識技術

• 画像認識とは、デジタル画像やビデオ内の物体、人物、場所、テキスト、動作を識別して分類するコンピューターの機能を指します。
• このテクノロジーはコンピューター ビジョンのサブセットとして機能し、コンピューターに視覚情報を見て、解釈し、理解することを教えることに重点を置いています。
• このプロセスでは ディープラーニング、特に畳み込みニューラルネットワーク（CNN）ピクセルデータを分析し、パターンを認識します。
• 画像認識は、画像を解釈してラベルを割り当てるという人間のスキルを自動化するため、顔認識、医用画像処理、自律走行車などのタスクに不可欠なものとなっています。
• 他のコンピュータービジョンタスクとは異なり、 画像認識は分類に重点を置いている 検出やセグメンテーションだけでなく、ラベル付けも行います。
• ディープラーニング モデルは大規模なデータセットから特徴を学習するため、手動での特徴エンジニアリングを行う必要がなくなります。

ヒント： セキュリティ システムやスマート デバイスなどの多くの AI アプリケーションは、高速で正確な結果を得るために画像認識に依存しています。

マシンビジョン

マシンビジョンとは、機械が画像から情報を抽出し、産業用途に活用できるようにする技術と手法を指します。工場では、これらのシステムが製品の検査、ロボットの誘導、品質管理に活用されています。マシンビジョンシステムは、カメラ、センサー、処理装置を組み合わせ、画像の撮影、データの分析、そして意思決定を行います。これらのシステムは迅速かつ正確に動作し、企業の製品品質の向上と人件費の削減に貢献します。マシンビジョンは、コンピュータビジョンの実用的な応用分野として際立っており、現実世界の自動化とプロセスガイダンスに重点を置いています。

Computer Vision

コンピュータービジョンは、画像分類、物体検出、セグメンテーションなど、幅広いタスクをカバーします。従来の手法とディープラーニングの両方が活用され、CNNが現在では大きな役割を果たしています。コンピュータービジョンシステムは、カメラやセンサーなどのハードウェアに加え、処理・分析用のソフトウェアで構成されることがよくあります。この分野は成長を続け、医療、輸送、製造業におけるイノベーションを牽引しています。

彼らが働く仕組み

画像認識マシンビジョンシステム

画像認識マシンビジョンシステムは、高度なコンピュータービジョンとディープラーニングを用いて視覚データを解釈します。ワークフローには、いくつかの正確なステップと特殊な技術が組み込まれています。

1. システムはワークピース検出器を使用して物体の存在または位置を検出し、画像キャプチャをトリガーします。
2. 画像キャプチャ カードは、カメラと照明機器の両方に開始パルスを送信します。
3. カメラには、多くの場合 テレセントリックレンズスタートパルスを受信するとフレームスキャンを開始します。
4. システムが露出戦略を使用する場合、露出時間を設定し、露出構造を開きます。
5. 照明装置はカメラの露出時間と同期して作動し、一貫した照明を確保します。
6. カメラは画像のフレームをキャプチャしてスキャンします。
7. カメラがアナログの場合、画像キャプチャ カードは信号をデジタル形式に変換します。
8. デジタル画像は、さらなる処理のためにバッファ、プロセッサ、またはコンピュータ メモリに転送されます。
9. このシステムは、ディープラーニングとニューラルネットワークを用いて画像を処理、分析、認識し、測定出力または制御出力を生成して、機械装置の制御やロボットアームの調整などの位置決めを行います。

注意： 代表的なテクノロジには、CCD カメラ、テレセントリック レンズ、画像キャプチャ カード、照明装置、高性能プロセッサなどがあります。

AIはこれらのシステムにおいて重要な役割を果たします。 AI-powered コンピュータビジョン 従来のルールベースシステムでは解決できない複雑で変動の大きい検査タスクをシステムが処理できるようになります。ディープラーニングモデル、特に畳み込みニューラルネットワークは、照明や部品の配置の変化にシステムを適応させます。これらのモデルは、必要なトレーニング画像が少なく、微細な欠陥やばらつきを検出できます。AIはまた、事前の検証とシミュレーションをサポートし、ハードウェアコストを削減し、合成データによる継続的な改善を可能にします。

• AI 駆動型システムは次のような点で優れています。
  • 視覚的な変動が大きい食品製造ラインで不足している原材料を検出します。
  • 暗いベルトコンベア上で視覚的に類似した自動車部品を分類します。
  • 部品が曲がっていたりサイズが異なっていても、射出成形部品にクリップを配置できるようにロボットを誘導します。

コンピュータービジョンの進化は、ImageNetの創出、AlexNetの導入、Vision Transformerの開発といったマイルストーンによって加速しています。これらの進歩により、画像認識、物体検出、セグメンテーションの機能が拡張され、かつては解決不可能と考えられていたシナリオでも自動検査が可能になりました。

従来のマシンビジョンプロセス

従来のマシンビジョンプロセスは、ルールベースのアルゴリズムとハードウェアコンポーネントに基づく構造化されたワークフローに従います。その中核となるステップは以下のとおりです。

1. 画像取得: カメラとセンサーは、組立ライン上のアイテムなど、物体またはシーンの画像をキャプチャします。
2. 画像処理：専用ソフトウェアが、アプリケーションに合わせてカスタマイズされたアルゴリズムを用いて、撮影した画像を分析します。例えば、部品の配置を検証したり、欠陥を検出したりすることができます。
3. 意思決定: システムは処理されたデータを評価し、位置ずれした部品の識別や品質基準の確認などの意思決定を行います。
4. アクション: 決定に基づいて、システムは不良品の除去、オペレーターへの警告、組み立てプロセスのリアルタイムでの調整などの対応をトリガーします。

カメラとセンサーは、画像を撮影し、サイズや位置などの物理的特性を測定するという重要な役割を果たします。ルールベースのアルゴリズムは、エンジニアによってプログラムされた固定の指示に従って、これらの視覚データを処理します。これらのアルゴリズムは、製品の形状や色の検証など、特定のパターンや特徴を検出します。システムは、撮影した画像を事前に定義された基準と比較し、検査に合格するかどうかを判定します。

• 従来のマシンビジョンの主な特徴:
  • 製品や環境が変更された場合は、手動で更新する必要があります。
  • このシステムは、単純で安定したタスクにはうまく機能しますが、複雑なシナリオや照明が不十分な場合にはうまく機能しません。
  • ルールベースのシステムには、AI 駆動型ソリューションのような適応性が欠けています。

従来のマシンビジョンシステムは、スピード、一貫性、信頼性が求められるタスクにおいて、多くの業界で依然として不可欠な存在です。しかし、ディープラーニングを活用した最新のコンピュータービジョンの柔軟性と学習能力にはかないません。

強みと限界

画像認識技術

画像認識システムは、現代の産業環境において優れた機能を提供します。これらのシステムはディープラーニングを用いて画像を分析し、 物体検出 高精度で。最近の研究では、Google Vision、Amazon AWS Rekognition、Microsoft Azure Computer Visionといった主要プラットフォームは、信頼度が高い場合、タグの精度が人間のパフォーマンスに匹敵、あるいは凌駕することを示しています。例えば、Microsoft Azure AI Custom Vision Serviceは欠陥検出においてほぼ100%の精度を達成しており、表面検査システムは完璧な信頼性で傷を検出できます。ネジ製造においては、AIによる欠陥検出の精度は97%を超えています。これらの結果は、画像認識が物体検出タスクにおいて、特にシステムが最適な条件下で動作している場合、ほぼ完璧な結果をもたらすことを示しています。

⚡ 注意： AI-powered 画像認識システムは、検査作業における人的エラー率を 25% から 2% 未満にまで削減します。

これらの強みにもかかわらず、画像認識にはいくつかの課題があります。照明条件が不十分、影、暗い箇所はアルゴリズムの精度を低下させる可能性があります。物体が部分的に隠れているオクルージョンは、システムが欠落した詳細を再構築したり、前景と背景を区別したりすることを困難にします。視点の変化やスケールの変化も、システムが見慣れない角度やサイズの物体を認識するのに苦労するため、問題を引き起こします。雑然とした背景はモデルを混乱させ、主要な被写体の識別を困難にする可能性があります。データセットの偏りも懸念事項であり、限られたデータでトレーニングされたモデルは新しい環境にうまく一般化できない可能性があります。画像の小さな変化がモデルを欺く敵対的攻撃は、セキュリティリスクをもたらします。特にシステムが複数の顔や物体を迅速に認識する必要がある場合、リアルタイム処理は依然として課題です。カメラの品質と取り付け角度は、特に監視や屋外の環境では精度にさらに影響を与える可能性があります。また、特に機密性の高い領域で画像認識を使用する場合、倫理的およびプライバシーに関する懸念も生じます。

• 主な強み:

  • 物体検出と分類における高精度
  • 新しい製品や環境への適応性
  • ヒューマンエラー率の低減
  • 微妙な欠陥を検出する能力

• 主な制限事項:

  • 照明、遮蔽、カメラの品質に敏感
  • 変わった角度や雑然とした背景に苦労する
  • データセットの偏りと倫理的な懸念
  • リアルタイム処理は難しい

マシンビジョン

従来のマシンビジョンシステム マシンビジョンシステムは、特に安定した管理された環境において、速度と信頼性に優れています。これらのシステムは、多くの場合60フレーム/秒を超える高速で画像を処理するため、組立ラインにおける反復的な検査タスクに最適です。ルールベースのアルゴリズムにより、環境が変化しない場合でも一貫したパフォーマンスと低いエラー率を実現します。マシンビジョンシステムは必要なデータ量が少なく、ハードウェアが簡素化されているため、セットアップの複雑さとコストを削減できます。また、部品の寸法測定や部品の欠落チェックなどのタスクにおいても、信頼性の高い結果を提供します。

しかし、従来のマシンビジョンシステムには顕著な限界があります。適応性に欠け、生産ラインの変更や新製品の導入時には、手動での再キャリブレーションや再プログラミングが必要になります。頻繁なアップデートとメンテナンスの必要性は拡張性を制限し、運用の遅延やコスト増加につながる可能性があります。また、これらのシステムは、特に動的または複雑な環境において、微細な欠陥や予期せぬ欠陥の検出に苦労します。照明や物体の外観が変化するとパフォーマンスが低下し、大幅な再構成なしには新しい物体検出タスクに対応できません。

• 主な強み:

  • 安定した環境での高速処理
  • 反復的なタスクでも信頼性と一貫性を維持
  • 簡単なセットアップと低いデータ要件

• 主な制限事項:

  • 適応性と拡張性が限られている
  • 新製品や変更には手動更新が必要
  • 微妙な欠陥や予期せぬ欠陥の検出が困難
  • 可変または複雑な設定ではパフォーマンスが低下する

💡 ヒント： 企業は、画像認識システムと従来のマシンビジョンシステムのどちらを選択するかを決める際に、環境とタスクの複雑さを考慮する必要があります。画像認識は動的なタスクに対して柔軟性と高い精度を提供し、従来のマシンビジョンは安定した反復的な操作に対して速度と信頼性を提供します。

アプリケーション

産業用ユースケース

画像認識システムと従来のマシンビジョンシステムは、効率性、精度、安全性を向上させることで、多くの産業に変革をもたらしました。以下の表は、様々な分野における画像認識システムの一般的な産業用途を示しています。

製造業はこれらのテクノロジーによって大きな進歩を遂げています。例えば、送電塔の点検にドローンを用いた画像認識を導入した結果、作業関連事故が47%削減され、生産性が35%向上しました。自動車製造業では、AIを活用した画像認識によってデータサイエンティストの生産性がXNUMX倍、従来システムと比較してパフォーマンスが最大XNUMX倍向上しました。これらのシステムは複雑な検査作業を自動化し、人的労力を削減するとともに、リアルタイムの品質管理を可能にし、製品リコールの防止と高い品質基準の確保に貢献しています。

コグネックスのような企業は、ディープラーニングを活用して、傷やへこみなどの欠陥を従来の方法よりも高い精度で検出しています。この自動化により、エラーが削減され、予知保全が可能になります。

産業におけるコンピュータービジョン

コンピュータービジョンは、従来のマシンビジョンの枠を超え、幅広い産業用途に活用されています。小売業界では、在庫追跡や顧客行動の分析に活用されています。ヘルスケア業界では、医用画像解析による病気の早期発見にコンピュータービジョンが活用されています。製造業界では、機器の監視や製品検査にコンピュータービジョンが活用されています。輸送業界では、コンピュータービジョンによって自律走行車のナビゲーションや障害物検知が可能になっています。農業業界では、ドローンを用いた作物の健康状態評価が大きなメリットとなっています。

従来のマシンビジョンは、生産ラインなどの制御された環境におけるリアルタイムの欠陥検出と高速化に重点を置いています。手作業による検査を自動化し、人件費を削減し、安全性のコンプライアンスを確保します。一方、コンピュータービジョンは、高度なアルゴリズムを用いて画像や動画を分析し、多くの場合、過去のデータを処理して傾向を特定し、プロセスを改善します。

産業界が両方のアプローチを組み合わせることで、精度と効率性が向上します。例えば、予知保全ではコンピュータービジョンを用いて摩耗の兆候を早期に検知し、マシンビジョンは生産状況をリアルタイムで監視します。この統合により、コスト削減、安全性の向上、そして様々なアプリケーションにわたる拡張性が実現します。

適切なシステムの選択

キーファクタ

適切なビジョンシステムの選択は、いくつかの重要な要素に左右されます。それぞれのアプローチには独自の強みがあり、それぞれ固有の課題も存在します。意思決定者は以下の点を考慮する必要があります。

• スケーラビリティとメンテナンス: 従来のマシンビジョンシステム 新しいタスクごとに手作業による特徴量エンジニアリングが必要になります。このプロセスはスケーラブルではなく、維持管理が困難になる可能性があります。畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いたシステムなどのディープラーニングベースの画像認識では、手作業による特徴量エンジニアリングは不要で、より高い精度を実現します。しかし、CNNには大規模なラベル付きデータセットと強力なコンピューティングリソースが必要です。
• 正確性と説明可能性従来のシステムは解釈可能性が高い傾向がありますが、AIを活用したソリューションに比べて精度と信頼性が劣る場合があります。医用画像のような機密性の高い分野では、説明可能性は依然として重要です。
• コストとリソース画像認識システムは、高度なプロセッサと熟練したエンジニアが必要となるため、多くの場合、コストが高くなります。従来のシステムは初期コストが低いかもしれませんが、継続的なメンテナンスと手動によるアップデートが必要です。
• 統合の複雑さ既存の機器やソフトウェアとの互換性が課題となる場合があります。レガシーシステムでは、スムーズな統合のためにミドルウェアやモジュール型ソリューションが必要になる場合があります。
• 規制上および倫理上の考慮事項業界は、検証、監査証跡、データプライバシーに関する厳格な基準を遵守する必要があります。継続的な監視と文書化は、コンプライアンスの維持に役立ちます。倫理フレームワークは、プライバシー、透明性、セキュリティに関する懸念に対処します。

ヒント： 従来のビジョンと AI を組み合わせたハイブリッド システムは、両方のアプローチの長所を活用して、柔軟性とパフォーマンスの向上を実現します。

統合とトレンド

現代の工場や企業では、マシンビジョン技術が急速に変化しています。AIと機械学習は、ロボットの意思決定と複雑なタスクの実行を支援しています。高品質の光学系と高度なセンサーは、画像精度を向上させます。エッジコンピューティングは、現場でのリアルタイムデータ処理を可能にし、遅延と帯域幅の使用量を削減します。

• 交換レンズとオンボード録画機能を備えた産業用カメラは、リアルタイム監視とエラー追跡をサポートします。
• 合成トレーニング データと事前トレーニング済みの AI ネットワークにより、手動でのデータ ラベル付けの必要性が軽減されます。
• イベントベースカメラとエリアスキャンカメラは、高速で移動する物体のカウントから静止した物体のチェックまで、さまざまな検査ニーズに対応します。
• 近赤外線イメージングは、食品安全、農業、リサイクルに利用されています。

AI駆動型ビジョンシステム 現在、品質管理、予知保全、職場の安全管理など、様々なシステムをサポートしています。これらのシステムは、新しいタスクや環境に迅速に適応します。AIモデルの進化とハードウェアの進化に伴い、より多くの業界でこれらの技術が採用されるでしょう。企業は、照明制御、従業員のスキル、レガシーシステムとの互換性といった統合上の課題にも対処する必要があります。プロジェクトを段階的に分割し、パイロットテストを実施することで、リスクとコストの管理に役立ちます。

⚡ 注意： マシンビジョンの将来は、進化する業界のニーズを満たすために、AI と堅牢なハードウェア、強力なガバナンス、継続的なトレーニングを組み合わせることにかかっています。

画像認識はディープラーニングを用いて柔軟な物体分類を行うのに対し、従来のマシンビジョンは固定ルールに基づいて検査を行います。産業界は、動的なタスクには画像認識を、安定した反復的なジョブには従来のシステムを選択しています。Microsoft COCOデータセットやImageNet Challengeなどの主要なベンチマークは、システムのパフォーマンスを比較するのに役立ちます。

• Microsoft COCO と ImageNet は、検出と分類を評価するための標準を設定します。
• 研究によると、YOLO-v3 は速度と効率の点で他のアルゴリズムを上回っています。
  意思決定者は、最良の結果を得るために、システムの強みを自社の環境とタスクの複雑さに適合させる必要があります。

よくあるご質問

画像認識と従来のマシンビジョンの主な違いは何ですか?

画像認識では、AI を使用してオブジェクトを識別および分類します。 従来のマシンビジョン 検査と測定には固定ルールを使用します。画像認識は新しいタスクに適応します。従来のシステムは安定した環境で最も効果的に機能します。

企業は両方のシステムを併用できますか?

はい。多くの企業が両方のシステムを組み合わせています。高速で反復的なタスクには従来のマシンビジョンを使用し、複雑または変化の激しいタスクには画像認識を使用します。このハイブリッドなアプローチにより、精度と柔軟性が向上します。

照明はシステムのパフォーマンスにどのような影響を与えますか?

照明はどちらのシステムでも重要な役割を果たします。照明が不十分だと精度が低下する可能性があります。画像認識システムは、従来のシステムよりも照明の変化にうまく対応できます。適切な照明設定は、常に結果を向上させます。

ヒント： あらゆるビジョン システムから最高のパフォーマンスを引き出すには、一貫した明るい照明を使用します。

画像認識から最も恩恵を受ける業界はどれでしょうか?

多くの業界では、品質、安全性、効率性を向上させるために画像認識を使用しています。

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