画像セグメンテーションマシンビジョンシステムの定義とアプリケーション

15年2025月XNUMX日

画像セグメンテーションマシンビジョンシステムは、画像を意味のある領域に分割し、高精度な物体検出と分析を可能にします。セグメンテーションを活用することで、コンピュータービジョンタスクの精度と信頼性が向上します。

セグメンテーションにより、単純な境界ボックスとは異なり、ピクセルレベルの分類と正確なオブジェクト境界が得られます。
セマンティック、インスタンス、パノプティックセグメンテーションを使用して、重なり合ったオブジェクトを分離し、オブジェクトと背景の両方を理解できます。
ディープラーニングモデルは、画像内の詳細なパターンを学習することで検出能力を向上させます。
マシンビジョンシステムは、リアルタイム画像処理にセグメンテーションを使用し、オブジェクトの検出と分析をより効率的にします。

主要なポイント（要点）

画像セグメンテーションは、画像を正確な領域に分割し、機械が大まかなボックスではなく明確な境界を持つオブジェクトを検出して分析できるようにします。
特定のアプリケーションのニーズに合わせて、適切なシステムタイプ (単純な線データの場合は 1D、平面画像の場合は 2D、深度と形状の場合は 3D) を選択します。
セマンティック、インスタンス、パノプティックセグメンテーションでは、さまざまなレベルの詳細が提供されます。一般的なラベル付けから詳細なオブジェクトの分離まで、タスクに適したものを選択してください。
深層学習モデル U-Net や Mask R-CNN などの技術により、セグメンテーションの精度と速度が向上し、リアルタイム分析や複雑なシーンの処理が容易になります。
画像セグメンテーションの力正確な検出、品質管理、迅速な意思決定を可能にすることで、医療、自律走行車、農業、製造業など多くの分野で活用されています。

画像セグメンテーションマシンビジョンシステム

それは何ですか

あなたは画像セグメンテーションマシンビジョンシステム画像を複数の領域に分割します。各領域は、異なる物体またはシーンの一部を表します。このシステムは、画像内の物体を高精度に検出、検査、分析するのに役立ちます。主な目的は、物体検出や計測といったコンピュータービジョンのタスクをより正確に行うことです。セグメンテーションを使用すると、各物体の大まかな輪郭だけでなく、正確な形状と境界を把握できます。

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には、いくつかの重要な部分が含まれています。主なコンポーネントとその機能を示す表を以下に示します。

成分	詳細説明
画像取得	制御された条件下でカメラ、センサー、照明を使用して画像データをキャプチャします。
コンピューティングプラットフォーム	多くの場合、産業用コンピュータを使用して、画像データを迅速かつ確実に処理します。
処理ソフトウェア	画像を分析し、セグメンテーション、認識、測定、意思決定を実行します。
コントロールユニット	他の機器と通信し、画像解析の結果に基づいて動作します。

システムが画像セグメンテーションタスクをリアルタイムで実行するには、これらすべての部分が連携して動作する必要があります。

作業の流れ

マシンビジョンシステムを用いて画像セグメンテーションを行う場合、まずカメラまたはセンサーで画像を撮影します。システムは特殊な照明を用いて画像の鮮明度を確保します。次に、コンピューターが処理ソフトウェアを実行し、画像を分析し、領域に分割します。各領域には、異なる物体、物体の一部、あるいは背景などが映っている場合があります。

セグメンテーションは、物体を見つける以上のことを可能にします。物体のサイズを測定したり、欠陥をチェックしたり、画像に映っている物体の数を数えたりすることも可能です。例えば、工場では、セグメンテーションを用いてコンベアベルト上の破損部品を見つけることができます。農業分野では、熟した果物と葉を区別することができます。このシステムはピクセルレベルの詳細情報を提供するため、視覚情報に基づいてより適切な判断を下すことができます。

セグメンテーションは、物体の検出、検査、分析を向上させるために用いられます。システムは、重なり合う物体、複雑な背景、そして様々な照明条件に対応できます。これにより、マシンビジョンシステムは多くのコンピュータービジョンアプリケーションにおいて非常に強力なものとなります。

ヒント： セグメンテーションは、物体の位置だけでなく、その正確な形状とサイズも把握するのに役立ちます。これは、物体を単に四角で囲むよりもはるかに詳細な情報です。

システムタイプ（1D、2D、3D）

ニーズに応じて、様々なタイプの画像セグメンテーションマシンビジョンシステムからお選びいただけます。主なタイプは1D、2D、3DのXNUMXつです。各タイプは異なるハードウェアとソフトウェアを使用し、特定のタスクに最適です。

システムタイプ	ハードウェア要件	ソフトウェア要件	主な違い
1D	リニアセンサー、基本的なカメラ	シンプルな画像処理ソフトウェア	データの行を操作します。バーコードの読み取りや簡単な検査に最適です。
2D	標準カメラ、レンズ	フラット画像用の中級ソフトウェア	平面画像をキャプチャします。表面検査や欠陥検出に適しています。
3D	3Dセンサー、強力なコンピューター	高度なソフトウェア（多くの場合AI搭載）	深度を捉えます。精密な測定やロボットの誘導に最適です。

1Dシステム 画像データの単一行を扱います。バーコードの読み取りや、ライン上の欠落部分のチェックといった単純な作業に使用します。
2Dシステム 平面画像を撮影します。製品の傷や汚れの検出など、ほとんどの表面検査に使用できます。
3Dシステム 特殊なセンサーを用いて奥行きを捉えます。物体の高さや形状を計測したり、三次元空間でロボットを誘導したりする際に用いられます。

アプリケーションに適したシステムタイプを選択する必要があります。例えば、平面物体の表面を検査する必要がある場合は、2Dシステムが適しています。部品の体積を測定したり、ロボットアームを誘導したりする必要がある場合は、3Dシステムで必要な詳細を得ることができます。

画像セグメンテーション機能を備えたマシンビジョンシステムは、多くの業界で重要な役割を果たしています。物体検出から品質管理まで、複雑なコンピュータービジョンの課題解決に役立ちます。適切なシステムタイプを選択し、セグメンテーションを活用することで、検出と分析のタスクをより迅速かつ正確に行うことができます。

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

あなたが使うセマンティックセグメンテーション画像内のすべてのピクセルにクラス名をラベル付けします。このタイプのセグメンテーションでは、同じクラスに属する異なるオブジェクトを区別しません。例えば、画像に3台の車がある場合、セマンティックセグメンテーションでは、どのピクセルがどの車に属しているかは示されずに、すべての車のピクセルが「車」としてマークされます。

セマンティックセグメンテーションは、空、草、道路などの領域にラベルを付けるのに適しています。
自動運転、医療用画像処理、農業などでよく使われます。
初期の方法ではスライディングウィンドウが使用されていましたが、空間の詳細が失われていました。
完全畳み込みネットワーク (FCN) は、すべてのピクセルを一度に予測することでこれを改善しました。
U-Net や同様のエンコーダー/デコーダーモデルを使用すると、より細かいセグメンテーションマップを取得できます。
ビジョントランスフォーマーなどの新しいモデルでは、グローバルアテンションを使用してセグメンテーションの品質を向上させます。

セマンティックセグメンテーションは、シーンを幅広く理解するのに役立ちます。画像内の各クラスの位置は確認できますが、同じクラス内のオブジェクトを区別することはできません。

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さらに進化した手法です。各ピクセルにクラスラベルを付けるだけでなく、各オブジェクトのインスタンスを分離します。例えば、3台の車がある場合、インスタンスセグメンテーションでは各車に独自のラベルとマスクが割り当てられます。これにより、重なり合っている場合でも、各オブジェクトを見つけて数えることができます。

基準	インスタンスの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
	個々のオブジェクトインスタンスをピクセルレベルで識別してセグメント化します。	インスタンスを区別せずに各ピクセルをカテゴリに分類します。
DevOps Tools Engineer試験のObjective	同じクラスのインスタンスを区別することで詳細なセグメンテーションを提供します。	インスタンスの詳細なしでピクセルを意味カテゴリに分割することにより、幅広い理解を提供します。
詳細レベル	同じカテゴリ内の個々のオブジェクトインスタンスを細かく区別します。	より広範囲に、ピクセルを一般的なオブジェクトカテゴリにグループ化します。
差別化能力	同じカテゴリの異なるインスタンスに一意のラベルを割り当てることができます。	インスタンスを区別することはできません。同じクラスのすべてのピクセルがグループ化されます。
アプローチ	オブジェクト検出とセグメンテーション技術を組み合わせてインスタンスマスクを生成します。	ピクセル単位の分類に重点を置いて、セマンティックセグメンテーションマップを生成します。
出力	各オブジェクトインスタンスに対してピクセルレベルのマスクを生成し、正確なローカリゼーションを可能にします。	インスタンスを分離せずに、カテゴリ別にピクセルにラベルを付けるセグメンテーションマップを出力します。
複雑	インスタンスレベルの差別化により、計算負荷が増大します。	複雑さは少なく、カテゴリレベルのピクセル分類に重点を置いています。

インスタンスセグメンテーションは、物体がいくつ存在し、それぞれがどこにあるのかを正確に把握する必要がある場合に使用します。これは、製品の数を数えたり、画像内の物体を追跡したりするなどのタスクに重要です。

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長所を組み合わせたものです。画像内のすべてのピクセルに、セマンティッククラスとインスタンスIDの両方をラベル付けします。つまり、1つの統合された出力で「もの」（空や道路など）と「物」（車や人など）の両方を識別できるということです。

パノプティックセグメンテーションにより、シーンの全体像を把握できます。
全体的なコンテキストと各オブジェクトインスタンスの両方を確認できます。
このアプローチは、都市計画や拡張現実など、シーンの完全な理解を必要とするタスクに役立ちます。
Panoptic セグメンテーションでは、Panoptic Quality (PQ) と呼ばれる特別なメトリックを使用して、セグメンテーションと認識品質の両方を測定します。

注: パノプティックセグメンテーションでは、セグメントの重複は許可されません。各ピクセルは1つのクラスと1つのインスタンスにのみ属します。

主な違い

これら 3 つのセグメンテーションタイプは、提供される機能によって次のように比較できます。

側面	セマンティック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	パノプティックセグメンテーション
	各ピクセルにクラスラベルを割り当て、同じクラスのすべてのオブジェクトを 1 つのエンティティとしてグループ化します。	クラスラベルを割り当て、個々のオブジェクトインスタンスを区別します。	各ピクセルにクラスとインスタンス ID の両方のラベルを付けることで、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を組み合わせます。
インスタンス識別	いいえ	あり	あり
重複セグメント	いいえ	あり	いいえ
評価指標	IoU、ピクセル精度	平均精度（AP）	パノプティック品質（PQ）
主な用途	一般的なクラスレベルのセグメンテーション	個々のオブジェクトの区別	統一されたシーン理解

アプリケーションに適したセグメンテーションの種類を選択してください。各クラスがどこに出現するかを知りたい場合は、セマンティックセグメンテーションを使用します。オブジェクトの数を数えて分離する必要がある場合は、インスタンスセグメンテーションを使用します。シーンを最も完全に理解するには、パノプティックセグメンテーションを使用することで、コンテキストと詳細の両方が得られます。

画像セグメンテーション技術

従来のメソッド

伝統的なものから始めてもいい画像セグメンテーション技術画像を領域に分割したい場合。これらの手法は、単純なルールと数学的演算を用います。一般的には、閾値処理、領域ベース、エッジベースの3つの主要なセグメンテーション方法が用いられます。

しきい: 値を設定すると、システムはその値より上または下のピクセルを分離します。これは、画像内のオブジェクトの明るさや色に明確な違いがある場合に適しています。例えば、しきい値設定を使用して、黒いテキストと白い背景を分離できます。
地域ベースのセグメンテーション: 色や輝度など、類似した特性を持つピクセルをグループ化します。システムはシードポイントから開始し、条件に一致する隣接ピクセルを追加することで領域を拡大します。これにより、滑らかで連続した領域を持つオブジェクトを見つけることができます。
エッジベースのセグメンテーション: ピクセル値の急激な変化を探します。システムは、異なる領域の境界であるエッジを検出します。これにより、画像内のオブジェクトの輪郭を見つけることができます。

従来の画像セグメンテーション手法は、画像がシンプルで、オブジェクトと背景の明確な違いがある場合に最も効果的です。しかし、複雑な画像、ノイズ、重なり合ったオブジェクトには対応しきれません。正確な境界線を常に提示できるとは限らず、異なる照明条件にも適切に対応できない場合があります。

ヒント： 従来のセグメンテーションは高速で使いやすいですが、詳細な画像やノイズの多い画像には適さない場合があります。

ディープラーニング手法

あなたが使用することができます深層学習モデルセグメンテーションの精度と速度を向上させるために、これらのモデルは大規模なラベル付き画像セットからパターンを学習します。複雑なシーンを処理し、ピクセルレベルの精度を提供します。最も人気のある画像セグメンテーションモデルには、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）、U-Net、Mask R-CNNなどがあります。

CNNCNNは画像から特徴を抽出するために用いられます。形状、テクスチャ、パターンを認識するのに役立ちます。CNNは多くの最新のセグメンテーションモデルの基盤となっています。
Uネットこのモデルは、スキップ接続を備えたU字型アーキテクチャを採用しています。限られたトレーニングデータでも、正確な位置特定と詳細なセグメンテーションが可能です。U-Netは、正確な境界検出が求められる医療画像におけるセマンティックセグメンテーションに最適です。研究によると、U-Netは精度と速度の両方で従来の手法を上回っています。例えば、U-NetはPhC-U92データセットで373%、DIC-HeLaデータセットで77.5%というIntersection Over Union (IOU)スコアを達成しました。完全な畳み込み設計により、大容量画像を高速に処理できるため、リアルタイムマシンビジョンシステムに最適です。
マスクR-CNNインスタンスセグメンテーションにはMask R-CNNを使用します。このモデルはオブジェクトを検出し、それぞれにマスクを作成します。Mask R-CNNは、重なり合うオブジェクトを分離し、その数を数えるのに役立ちます。オブジェクトの検出とセグメンテーションを組み合わせることで、バウンディングボックスとピクセルレベルのマスクの両方を提供します。

ディープラーニングの手法は、画像セグメンテーションへのアプローチを変革しました。従来の手法では対応できなかった問題を解決できるようになりました。これらのモデルは様々な種類の画像に適応し、ノイズや乱雑なシーンでも優れた性能を発揮します。セマンティックセグメンテーション、インスタンス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といったタスクにおいて、より優れた結果が得られます。

注意： ディープラーニングモデルはトレーニングにラベル付きデータを必要としますが、マシンビジョンシステムではより高い精度と柔軟性が得られます。

高度なアプローチ

高度な画像セグメンテーション技術を探求することで、マシンビジョンシステムの適応性をさらに高めることができます。注目すべき開発の一つとして、Segment Anything Model（SAM）などのゼロショットセグメンテーションモデルがあります。これらのモデルは、新しい種類の画像であっても、プロンプトや指示に基づいてセグメンテーションをガイドします。

ゼロショットモデル（例：SAM）新しいタスクごとにこれらのモデルを再学習する必要はありません。SAMは、追加のラベル付きデータなしで、医療画像などの新しいデータタイプに汎用化できます。これにより、マシンビジョンシステムの柔軟性が向上し、さまざまな環境に容易に導入できるようになります。SAMは特殊なタスクで常に最高の精度を達成できるとは限りませんが、さらなる改善のための強力な出発点となります。

高度なセグメンテーション手法は、コンピュータービジョンにおける新たな課題への対応に役立ちます。医療からロボット工学まで、様々な業界で活用できるマシンビジョンシステムの構築に活用できます。これらのモデルは、手作業によるラベル付けの必要性を軽減し、新しいアプリケーションの開発を加速します。

叫ぶ： 高度な画像セグメンテーション技術により、新たな問題やデータタイプにも迅速に対応できます。高いパフォーマンスを維持しながら、時間とリソースを節約できます。

トレーニングと評価

データセット

画像セグメンテーションマシンビジョンシステムの学習とテストには、高品質なデータセットが必要です。これらのデータセットは、機械がさまざまな領域や物体を区別する学習を支援するラベル付き画像を提供します。データセットの中には、セマンティックセグメンテーションに重点を置いたものもあれば、物体認識やインスタンスセグメンテーションをサポートするものもあります。以下に、最も一般的なデータセットをいくつか示します。

データセット	詳細説明	スケールと注釈	一般的な使用法
COCO（コンテキスト内の共通オブジェクト）	物体検出、セグメンテーション、キャプション作成のための大規模データセット	多くのオブジェクトカテゴリにわたる詳細なセグメンテーションマスクを備えた多数の画像が含まれています	セグメンテーションと検出タスクで広く使用されているベンチマーク
ADE20K	ピクセルレベルの注釈付きセマンティックセグメンテーションデータセット	20,000 枚以上の画像に、オブジェクトや物（例：空、道路）を含む 150 個の意味カテゴリが注釈付けされています。	セマンティックセグメンテーション研究のための標準データセット
ImageNet	主に分類と物体検出のデータセット	画像レベルのラベルと一部のオブジェクトの境界ボックスが付いた 14 万枚以上の画像	主に分類と検出に使用され、セグメンテーションにはあまり使用されません
CIFAR-100とMNIST	分類に重点を置いた小規模なデータセット	ラベル付けされた画像が含まれているが、詳細なセグメンテーション注釈がない	主にセグメンテーションではなく分類タスクに使用される

マシンビジョンのタスクに適したデータセットを選択する必要があります。例えば、セマンティックセグメンテーション用のシステムを学習したい場合は、ADE20Kが適しています。

メトリック

さまざまな指標を使って、セグメンテーションモデルの仕組みこれらの指標は、マシンビジョンシステムが画像内の適切な領域と境界を検出できるかどうかを確認するのに役立ちます。以下に、いくつかの標準的な指標を示す表を示します。

メトリック	式/定義	解釈とユースケース
交差点とユニオン（IoU）	IoU = 重複領域 / 結合領域	予測セグメントと実際のセグメント間の重複を測定します。範囲は 0 ～ 1 です。医療用画像処理や自動運転などの正確な境界タスクにとって重要です。
サイコロ係数	サイコロ = 2 × 重複領域 / 両方のセグメンテーションの合計ピクセル数	予測値と実際の値の類似性を測定します。範囲は 0 ～ 1 です。腫瘍や臓器のセグメンテーションの医療画像で広く使用されています。
精度	精度 = 真陽性 / (真陽性 + 偽陽性)	正しく予測された陽性ピクセルの割合。偽陽性率を示し、過剰セグメンテーションのバランスをとります。
リコール	再現率 = 真陽性 / (真陽性 + 偽陰性)	正しく識別された実際の陽性ピクセルの割合。偽陰性率を示し、アンダーセグメンテーションのバランスをとります。
F1スコア	F1 = 2 × (適合率 × 再現率) / (適合率 + 再現率)	精度と再現率の調和平均。偽陽性と偽陰性をバランスさせます。不均衡なクラスに役立ちます。
平均絶対誤差（MAE）	MAE = (1/n) × Σ	予測 – 実際	予測誤差の平均の大きさを測定します。予測と実際の値との絶対的な差を理解するのに役立ちます。
ハウスドルフ距離	d_H(A, B) = max(h(A, B), h(B, A))	最悪のケースの境界不一致を測定します。セグメンテーションにおける境界の厳密な遵守に重要です。
ピクセル精度	ピクセル精度 = 正しいピクセル数 / 総ピクセル数	全体的なピクセル単位の正確さを測定します。シンプルですが、クラスのバランスが崩れると誤解を招く可能性があります。

ヒント： セグメンテーションモデルのパフォーマンスの全体像を把握するには、複数のメトリックを使用する必要があります。

チャレンジ

画像セグメンテーションシステムの学習と評価には、いくつかの課題に直面する可能性があります。まず、セグメンテーションのための画像ラベル付けには、膨大な時間と労力がかかります。物体によっては境界が不明瞭な場合があり、アノテーションが困難になります。また、一部のセマンティッククラスが他のクラスよりもはるかに頻繁に出現する、クラスの不均衡が発生することもあります。これにより、希少なクラスに対するマシンビジョンモデルの精度が低下する可能性があります。

ノイズ、照明の変化、重なり合う物体は、セグメンテーションモデルを混乱させる可能性があります。システムが実世界の状況で適切に機能することを確認するには、様々な種類の画像でシステムをテストする必要があります。マシンビジョンシステムの精度堅牢性により、より優れたオブジェクト認識と意味理解を実現できます。

アプリケーション

健康

医療分野で画像セグメンテーションを使用すると、医師が医療画像内の腫瘍を見つけたり臓器の輪郭を描いたりするのに役立ちます。深層学習モデルU-NetやD-FCN 4Sなどのシステムは、CTスキャンやMRIスキャンにおいて、臓器と腫瘍を迅速かつ正確に分離することを可能にします。これにより、放射線治療計画の迅速化と精度向上が期待できます。例えば、右肺は97.22%、心膜は97.16%の精度で分割できます。しかしながら、特に食道のような複雑な部位では、医師が結果を確認する必要があります。

臓器	ダイス係数（％）	詳細説明
左肺	87.11	手作業による描写に近い高精度の自動セグメンテーション
右肺	97.22	肺のセグメンテーションにおける最高精度
心膜	97.16	放射線治療計画をサポートする高精度セグメンテーション
気管	89.92	中程度の精度。解剖学的変動により類似性は低い。
食道	70.51	精度が低い；臓器の多様性と医師の描写の不一致による課題

AI-powered セグメンテーションにより人的エラーが軽減され、画像内の小さな問題を発見しやすくなり、より迅速かつ正確な診断が可能になります。

自律車両

自動運転車が道路状況を理解するには、セグメンテーションが不可欠です。マシンビジョンシステムはディープラーニングを用いて画像内のすべてのピクセルにラベルを付けることで、走行可能なエリア、他の車両、人、道路標識などを認識できます。この詳細な物体検出は、安全なナビゲーションと迅速な意思決定をサポートします。リアルタイムのインスタンスセグメンテーションにより、混雑した複雑なシーンでも、車は変化に瞬時に対応できます。これらのアプリケーションは安全性を向上させ、自動運転を可能にします。

農業

セグメンテーションは、作物のモニタリングや収穫量の推定に活用できます。例えば、画像セグメンテーションアプリケーションは、ブドウの房の数を数え、サイズを測定し、画像内の果実と葉を分離することができます。これにより、手作業による確認と比較して30%未満の誤差で作物の容積と重量を推定できます。また、害虫や病気の特定、作物の被覆状況の分析にもセグメンテーションを活用できます。これらのアプリケーションは精密農業をサポートし、より適切な計画のための高解像度の収穫量マップを作成するのに役立ちます。

果物を自動的に検出して数える
3Dマッピングのために背景から切り抜き部分を分離する
収穫量を予測し、植物の健康状態を監視する

ロボット工学と製造

工場では、品質管理と欠陥検出のために画像セグメンテーションが使用されています。U-Netモデルを搭載したマシンビジョンシステムは、画像を欠陥領域と非欠陥領域に分割することで、製品の微細な欠陥を検出できます。このプロセスは高速かつ正確で、ロボットがリアルタイムで不良部品を除去することを可能にします。毎分数百個の検査を99%以上の精度で実行できるため、エラーの削減とコスト削減につながります。

欠陥検出率が 32% 増加し、検査時間が 61% 短縮されるなど、生産性が大幅に向上します。

その他の用途

画像セグメンテーションアプリケーションは、他の多くの分野にも適用されます。

新興分野	応用例
小売商	正確なデータタグ付けによる分析の強化
セキュリティと監視	セキュリティ強化のためビデオラベルを改善
バイオテクノロジー	正確なデータ分析を提供する
エネルギー	スマートなデータラベリングでシステムを最適化
スポーツビジョン	動画注釈でスポーツ分析を強化
メディアと広告	没入型のゲーム体験とAR体験を創造する