マシンビジョンのための画像セグメンテーション入門ガイド

マシンビジョンシステムにおける画像セグメンテーションは、機械が画像を複数の部分に分割することを可能にし、各物体を検出して何が起こっているかを理解できるようにします。このプロセスは、物体検出やシーン分析といったコンピュータービジョンタスクにおいて機械を支援します。実世界のアプリケーションでは、セグメンテーションにより、機械は99分間に数百個の部品を検査し、25%以上の精度で欠陥を検出し、ダウンタイムをXNUMX%削減することが可能です。

• SA-1B データセットは、トレーニング用の 1 億を超えるマスクを提供しており、さまざまな設定で機械がオブジェクトを認識するのに役立ちます。
• U-Net や Mask R-CNN などのセグメンテーション モデルは、機械が小さな異常を検出し、自律走行車が歩行者や道路標識などの物体を認識できるようにするのに役立ちます。
  画像セグメンテーション マシン ビジョン システム テクノロジーにより、より正確で高速、かつ信頼性の高いオブジェクト分析が可能になります。

主要なポイント（要点）

• 画像セグメンテーションは、機械が画像を部分に分割し、オブジェクトを正確に識別して分析するのに役立ちます。
• セマンティック、インスタンス、パノプティックのさまざまなタイプのセグメンテーションは、オブジェクトの認識とカウントにおいて独自の目的を果たします。
• マシンビジョンシステムはセグメンテーションを使用する 製造業や医療業界などの検査速度、精度、信頼性を向上させます。
• U-Net や Mask R-CNN などのディープラーニング手法は、従来の手法よりも高い精度を実現しますが、より多くのデータと計算能力が必要です。
• 初心者でも学習を始められます 無料のツールと簡単なプロジェクトを使用して画像をセグメンテーションし、実際のコンピューター ビジョン アプリケーションに必要なスキルを身につけます。

マシンビジョンにおける画像セグメンテーション

画像セグメンテーションとは何ですか?

画像セグメンテーション コンピュータービジョンにおける処理の一つで、機械が画像を小さな部分に分割します。各部分（セグメント）は、異なる物体または領域を表します。これにより、機械は物体の境界と始点を認識できるようになります。例えば、道路の写真では、セグメンテーションによって車、人、道路標識を分離できます。機械は各物体に焦点を合わせ、さらに分析を進めることができます。

セグメンテーションでは、似たようなピクセルをグループ化するために様々な手法が用いられます。色、テクスチャ、形状などを用いるものもあれば、高度な コンピュータービジョンモデル 多数の画像から学習するモデル。これらのモデルは、物体が重なり合っていたり複雑な形状をしていたとしても、機械が物体のエッジを見つけるのに役立ちます。

研究者は、セグメンテーションの効果を測定するために、いくつかの指標を用いています。以下の表は、一般的な指標とその意味を示しています。

ヒント： セグメンテーションを評価する際は、指標がピクセルごとに計算されているのか、それともオブジェクトごとに計算されているのかを必ず確認してください。これにより混乱を避け、公平な比較が可能になります。

それが重要な理由

画像セグメンテーションはコンピュータービジョンにおいて重要な役割を果たします。これにより、機械は物体を分離・識別することでシーンを理解できるようになります。これは、物体検出、医用画像処理、自動運転車など、多くの実世界のタスクにとって重要です。

セグメンテーションは、コンピュータービジョンシステムの精度と信頼性の両方を向上させます。研究者は、精度、再現率、F1スコア、IoUなどの指標を用いて、セグメンテーションがどの程度正確にオブジェクトを検出し、分離しているかを測定します。例えば、

• Louvain や Leiden などのコミュニティ検出を使用するセグメンテーション手法は、高い精度と堅牢性を示します。
• 真陽性と偽陽性のバランスをとるために、IoU しきい値 0.5 がよく使用され、物体検出の信頼性が高まります。
• Equilibrium Optimizer などの高度なしきい値設定方法により、PSNR と SSIM でより高いスコアが達成され、セグメンテーション品質が向上し、エラーが減少します。
• 適応型アルゴリズムはリアルタイムで調整できるため、誤検知や誤検出が減り、変化する環境にとって重要です。

業界のベンチマークでもセグメンテーションの価値が強調されています。Segment Anything Model（SAM）のようなモデルは、バイナリクロスエントロピーとIoUを用いて精度を測定します。SAMとその改良版であるDIS-SAMやMedSAMは、機械が物体の境界を検出する方法を改良することで、アートデザイン、画像編集、自動運転などの分野で新たな基準を確立しています。

セグメンテーション手法を比較すると、U-NetやMask R-CNNなどのディープラーニングモデルは最高の精度を達成しますが、画像処理に時間がかかります。機械学習手法は速度と精度のバランスが取れており、一方、シンプルな手法は最速ですが精度は劣ります。このトレードオフにより、ユーザーはニーズに合った適切なアプローチを選択できます。

画像セグメンテーションの種類

セマンティックセグメンテーション

セマンティックセグメンテーション マシンビジョンシステムが画像の内容を理解するのに役立ちます。この手法は、画像内のすべてのピクセルにラベルを割り当てます。各ピクセルは、道路、車、木などのカテゴリごとにグループ化されます。システムはピクセルがどのオブジェクトに属しているかではなく、クラスのみを考慮します。例えば、車が複数ある場合でも、車を示すすべてのピクセルに同じラベルが付けられます。セマンティックセグメンテーションは、オブジェクトが具体的に何であるかよりも、その種類を知ることが重要であるタスクに適しています。

注意： セマンティックセグメンテーションでは、同じクラスの2つのオブジェクトを区別することはできません。類似したオブジェクトはすべて1つのグループとして扱われます。

インスタンスのセグメンテーション

インスタンスのセグメンテーション このプロセスをさらに進めます。各ピクセルをカテゴリ別にラベル付けするだけでなく、各オブジェクトのインスタンスを分離します。システムは、たとえ接触していても、1台の車と別の車を区別できます。インスタンスセグメンテーションは、オブジェクトの数え方や追跡に重要です。工場では、システムはインスタンスセグメンテーションを用いて、ベルトコンベア上の各製品を数えます。この手法は、オブジェクトの数が重要な状況で役立ちます。

以下の表は、セマンティック セグメンテーションとインスタンス セグメンテーションの違いを示しています。

パノプティックセグメンテーション

パノプティックセグメンテーションは、セマンティックセグメンテーションとインスタンスセグメンテーションの両方の長所を組み合わせたものです。各ピクセルにセマンティックラベルを付与し、各オブジェクトインスタンスを分離します。システムは、存在するオブジェクトの種類とそれがどのインスタンスであるかを判断できます。パノプティックセグメンテーションは、各オブジェクトのクラスとアイデンティティの両方が重要となる複雑なシーンで役立ちます。例えば、街頭シーンでは、パノプティックセグメンテーションにより、システムはすべての車、人、道路標識を認識し、どれがどれであるかを識別できます。

パノプティックセグメンテーションは、シーンの全体像を把握するのに役立ちます。オブジェクト認識とインスタンストラッキングの両方をサポートします。

画像セグメンテーションマシンビジョンシステム

システムの種類

マシンビジョンシステムには、1D、2D、3Dの1つの主要なタイプがあります。各タイプは、セグメンテーションを用いて異なる問題を解決します。1Dシステムでは、機械は単一の線に沿ってデータを分析します。これは、配線や印刷されたラベルの検査によく使用されます。2Dと18.75Dの特徴マップを組み合わせることで、脳波データ分析や顔認識などのタスクの精度を向上させることができます。例えば、パーキンソン病のデータセットでは、複合特徴を用いることで精度が最大XNUMX%向上しました。

2Dマシンビジョンシステムは平面画像を扱います。機械による表面検査、寸法チェック、バーコード読み取りを支援します。自動車メーカーは、これらのシステムを使用して、車両30,000台あたり2万個以上の部品を検査しています。XNUMXDセグメンテーションは、電子機器や食品加工などの業界で欠陥を検出し、品質を確保します。

3Dマシンビジョンシステムは奥行き情報を追加します。これにより、機械は形状や体積を測定できるようになります。医療画像分野では、3D TransUNetアーキテクチャが畳み込みニューラルネットワークとTransformerを組み合わせています。このアプローチにより、臓器や腫瘍のセグメンテーションが向上し、より正確な診断が可能になります。3Dシステムは、製造における正確な位置合わせと組み立てにも役立ちます。

セグメンテーションを用いたマシンビジョンシステムは、4年から0.08年の間に顔認識のエラー率を2014%から2020%に削減しました。これらの改善は、高度な 画像セグメンテーションマシンビジョンシステム 技術。

セグメンテーションワークフロー

典型的な画像セグメンテーションマシンビジョンシステムは、明確なワークフローに従います。プロセスは画像取得から始まります。高解像度のカメラまたはスキャナーが詳細な画像を撮影します。医学および生物学研究では、二光子励起顕微鏡とレーザー走査顕微鏡によって、細胞境界が明瞭な画像が生成されます。

次に、 前処理は画像を準備する セグメンテーション用。BM3Dノイズ除去などの技術は、ノイズを除去しながらも重要な詳細部分を保持します。複数のスキャンをスタックすることで、信号対雑音比を向上させることもできます。

セグメンテーションは前処理の後に行われます。Segment Anything Model（SAM）などのモデルは、ゼロショット学習を用いて追加の学習なしに物体を識別します。その後、後処理によって結果が精緻化され、重複したマスクや部分的なマスクが除去され、精度が向上します。

このワークフローは優れた結果をもたらします。例えば、BM3Dのノイズ除去と後処理をSAM-Hと組み合わせることで、細胞セグメンテーションタスクにおける平均エラー率はわずか3.0%でした。以下の表は、各ステップがどのように精度を向上させるかを示しています。

このワークフローを採用したマシンビジョンシステムは、画像を数ミリ秒で処理します。検査時間を25%短縮し、不良率を最大80%削減します。下のグラフは、測定可能なワークフローの改善を示しています。

マシンビジョンシステムにおけるセグメンテーションは、迅速かつ高精度な検査を可能にします。リアルタイムモニタリングをサポートし、安全性を向上させ、生産量を増加させます。画像セグメンテーションマシンビジョンシステムは、現代の産業および研究に不可欠なものとなっています。

画像セグメンテーション技術

従来のメソッド

従来の画像セグメンテーション技術 長年にわたり、マシンビジョンにおいて重要な役割を果たしてきました。これらの技術には、閾値設定、エッジ検出、クラスタリング、アトラスベースのセグメンテーションなどがあります。各手法は、画像内のオブジェクトを分離するために異なるルールを使用します。例えば、閾値設定では、ピクセルをグループに分割するための値を設定します。エッジ検出では、オブジェクトが交わる線を検出します。クラスタリングでは、類似した色やテクスチャを持つピクセルをグループ化します。アトラスベースのセグメンテーションでは、参照画像を用いて処理を進めます。

これらの手法は、手作業で作成された特徴と専門家の知識に依存しています。シンプルなシーンではうまく機能しますが、ノイズや照明の変化には対応しきれません。人的要因が結果に影響を与える可能性があり、新しい状況では信頼性が低くなります。医用画像では、幾何学的な動的輪郭が臓器や腫瘍などの複雑な形状のセグメント化に役立ちます。この手法は不規則な境界にも適応しますが、慎重な設定とより多くの計算能力が必要です。

研究者は、従来のセグメンテーションの性能を測定するために、いくつかの指標を用いています。以下の表は、一般的な指標と、それらがマシンビジョンにおいてどのような意味を持つかを示しています。

これらの指標は、見落とされたオブジェクトと、過剰な誤検出との間のトレードオフを理解するのに役立ちます。F1スコアが高いということは、この手法が両者のバランスをうまく取っていることを意味します。

ヒント: 従来の画像セグメンテーション手法は高速で使いやすいですが、複雑な画像やノイズの多い画像ではうまく機能しない場合があります。

ディープラーニング手法

ディープラーニング手法 機械による画像セグメンテーションの手法は大きく変化しました。これらの技術は、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いて大規模なデータセットから特徴を学習します。CNNは、人間が見逃してしまうような画像内のパターンを見つけることができます。U-NetやMask R-CNNといったディープラーニングベースのセグメンテーション技術は、その高い精度と適応性から人気が高まっています。

従来の手法とは異なり、ディープラーニング技術は人手による特徴量の作成を必要としません。データから学習するため、より柔軟性があります。医用画像処理においては、ディープラーニング手法はノイズやアーティファクトを含む複雑な画像を、従来の手法よりも適切に処理します。例えば、FastSurferCNNやKwykなどのディープラーニングモデルは、画像にモーションアーティファクトが含まれている場合でも、従来のパイプラインよりも信頼性の高い結果を生成することが研究で示されています。

最近の研究では、肺CT画像における24種類のセグメンテーション手法を比較しました。以下の表は、Sørensen-Dice係数（DSC）を用いて、ディープラーニングと従来の手法のパフォーマンスを比較したものです。

ディープラーニングベースのセグメンテーション技術は、多くの場合、より多くの計算リソースとより長いトレーニング時間を必要とします。しかし、より高い精度を実現し、新しい種類の画像にも適応できます。

注: 画像の反転や回転などのデータ拡張は、ディープラーニング モデルの学習を向上させ、パフォーマンスを向上させるのに役立ちます。

長所と短所

画像セグメンテーション技術にはそれぞれ長所と短所があります。以下の表は、マシンビジョンでよく使用される技術の主な長所と短所をまとめたものです。

Grad-CAMは、CNNが分類またはセグメンテーション中に画像のどの部分に焦点を当てているかをユーザーが確認できるようにします。統合勾配は、モデルの決定に最も重要な特徴を示します。反事実的説明はより深い理解をもたらしますが、より多くの計算能力を必要とします。

実用上、従来の画像セグメンテーション技術はスピードとシンプルさを兼ね備えています。基本的なタスクや計算リソースが限られている場合に適しています。一方、ディープラーニングはより高い精度を実現し、複雑なシーンにも適応します。ただし、より多くのデータ、学習、そして計算能力が必要になります。どちらの手法も、問題や利用可能なリソースに応じて、マシンビジョンにおいて重要な役割を果たします。

注: 適切な画像セグメンテーション手法の選択は、タスク、画像の品質、および精度や速度の必要性に応じて異なります。

画像処理技術と応用

現実世界での使用

画像処理技術は、製造業、医用画像処理、監視、ロボット工学といった様々な分野で、実世界の多くのアプリケーションを支えています。工場では、これらの技術が機械による製品の検査、欠陥の検出、組立ラインでの部品の数量のカウントに役立っています。医用画像処理では、高度な処理を用いて臓器、腫瘍、血管を鮮明に表示し、早期発見と診断を支援しています。ロボット工学では、ナビゲーションや操作タスクにおいて物体認識とセグメンテーションを活用しています。監視システムでは、コンピュータービジョンを用いて人や車両を追跡し、安全性とセキュリティを向上させています。

以下の表は、さまざまなベンチマークにおいて、医用画像処理技術がどのように機能するかを示しています。

これらの結果は、SAMA-UNet のような深層画像処理技術が医用画像のセグメント化において高い精度を実現することを示しています。

ツールとデータセット

多くのツールやデータセットが、物体検出と認識のための画像処理技術をサポートしています。オープンソースライブラリには、 OpenCV、scikit-image、PyTorch 処理機能に簡単にアクセスできます。初心者でもこれらのツールを使用して、セグメンテーションやオブジェクト検出のタスクを試すことができます。

人気のデータセットは、様々なアプリケーションのモデルのトレーニングとテストに役立ちます。以下の表は、広く使用されているデータセットの一部です。

医用画像データセットで学習したU-Netモデルは、Dice類似度係数で測定された優れたパフォーマンスを示しています。これらのデータセットは、学術研究と産業応用の両方をサポートします。

スタートガイド

初心者でも始められる PythonとOpenCVを用いた簡単な画像処理技術を学びます。サンプル画像を用いて、閾値処理、エッジ検出、基本的なセグメンテーションを試すことができます。多くのチュートリアルでは、物体認識・検出プロジェクトを段階的に進めることができます。最初のプロジェクトとして、学生は写真内のコインをセグメンテーションしたり、街頭シーンで車を検出したりすることができます。公開データセットを用いることで、より高度なアプリケーションのためのディープラーニングモデルを学習できます。これらの技術を実践することで、コンピュータビジョンの実世界での応用に必要なスキルを身につけることができます。

ヒント：まずは小規模から始めて、徐々に拡張してください。さまざまな処理手法とデータセットを試して、それぞれのアプリケーションに最適なものを見つけてください。

画像セグメンテーションは、様々な業界において、機械による視覚データの解釈と分析方法を変革し続けています。セグメンテーションは、医用画像、製造、ロボット工学における高精度な検出を可能にし、U-NetやMask R-CNNといったディープラーニングモデルはリアルタイムアプリケーションを推進しています。長期的な研究により、従来の技術とディープラーニングの両方の手法を習得することで、永続的なメリットが得られることが示されています。

• 自動化と品質保証のニーズに支えられ、マシンビジョンの世界市場は急速に成長しています。
• 初心者は、コードを共有し、堅牢なワークフローを使用し、実際のデータを使用してセグメンテーション プロジェクトを検証する必要があります。

ビジョントランスフォーマーや 3D ビジョンなどの新しいテクノロジーによって分野が拡大するにつれて、セグメンテーション スキルは引き続き不可欠なものになります。

よくあるご質問

マシンビジョンにおける画像セグメンテーションの主な目的は何ですか?

画像セグメンテーション 機械が画像を複数の部分に分割するのに役立ちます。各部分は異なる物体または領域を示します。このプロセスにより、機械は物体をより簡単に見つけ、分析できるようになります。

ディープラーニングは画像のセグメンテーションをどのように改善するのでしょうか?

ディープラーニングモデルは、多数の画像からパターンを学習します。これらのモデルは、複雑なシーンやノイズの多いシーンでも物体を検出します。多くの場合、従来の手法よりも高い精度が得られます。

画像セグメンテーションを最も多く使用している業界はどれですか?

製造業、医療、ロボット工学、セキュリティシステムなどでは、画像セグメンテーションが活用されています。例えば、工場では製品の検査に、病院ではスキャン画像から腫瘍を見つけるために活用されています。

初心者でも自宅で画像セグメンテーションを試すことはできますか?

募集中！ 初心者は無料ツールを使える OpenCVやscikit-imageなど。多くのオンラインチュートリアルでは、コインや車などの単純な画像をセグメント化する方法を示しています。

セマンティックセグメンテーションとインスタンスセグメンテーションの違いは何ですか?

セマンティックセグメンテーションはタイプごとにグループ化します。インスタンスセグメンテーションでは、各オブジェクトも分離されます。

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