2025年のマシンビジョン向けイメージセンサーの理解

2025年には、イメージセンサーがマシンビジョンシステムの中核を担います。光を捉えてデジタル信号に変換することで、高精度な検査と測定を可能にします。イメージセンサー・マシンビジョンシステム技術の世界市場は、製造業、ヘルスケア、自動車産業における急速な導入を背景に拡大を続けています。近年、AIとリアルタイム処理の統合により、これらのシステムは数ミリ秒単位で画像を分析できるようになり、エラーを削減し、効率性を向上させています。この統合により、マシンビジョンシステムのパフォーマンスが変革され、主要分野における高度な自動化が実現します。

主要なポイント（要点）

• イメージセンサー 光をデジタル信号に変換し、検査と自動化を改善するマシンビジョンシステムの中核を形成します。
• CMOSセンサーは、その速度、低消費電力、柔軟性により市場をリードしており、CCDセンサーは 高画質 しかし、もっと費用がかかります。
• マシン ビジョン システムは、照明、レンズ、カメラ、プロセッサ、ソフトウェアを組み合わせて、画像を正確かつ迅速にキャプチャして分析します。
• 適切なセンサーの選択は、解像度、フレーム レート、センサーの種類、スペクトル感度、環境条件などの要因によって異なります。
• 2025 年の新しいトレンドには、AI 統合、3D イメージング、超小型センサー、パフォーマンスとリアルタイム分析を向上させるグローバル シャッター テクノロジーなどがあります。

画像センサーマシンビジョンシステム

イメージセンサーとは何ですか?

イメージセンサーは、あらゆるコンピュータの心臓部となる半導体デバイスです。 画像センサーマシンビジョンシステムイメージセンサーは、被写体から光を捉え、電気信号に変換します。これらの信号は、機械が分析できるデジタル画像となります。2025年には、イメージセンサーはあらゆるマシンビジョンシステムにおいて重要な役割を果たし、検査、測定、自動化といったタスクをサポートします。

以下の表は、マシン ビジョン システムにおける主なイメージ センサーの種類とその主な機能を示しています。

CMOSセンサーは、高感度、高速読み出し、低消費電力を特徴とするため、現代の画像処理において最適な選択肢となっています。これらのセンサーは可視光と赤外光の両方を検出できるため、製造業をはじめとする幅広い産業における画像処理に適しています。

画像センサーの仕組み

マシンビジョンシステムの画像センサーは、小さな感光性ピクセルの配列を用いています。各ピクセルは、被写体からの光、つまり光子を集光します。そして、この光を電荷に変換します。電荷の量は、ピクセルに当たる光の強度に依存します。

イメージセンサーマシンビジョンシステムにおける画像処理のプロセスは、次の手順で行われます。

1. レンズとフィルターは入射光をイメージセンサーに焦点を合わせます。
2. センサー上の各ピクセルは光子を収集し、それを電荷に変換します。
3. CCDセンサーでは、電荷はチップ上を移動して読み出しレジスタに到達します。CMOSセンサーでは、各ピクセルが直接電荷を読み出します。
4. センサーは電気信号を増幅および調整して品質を向上させます。
5. アナログ-デジタル コンバーターは、アナログ信号をデジタル データに変換します。
6. このシステムは、ノイズ低減や色補正などの技術を使用してデジタル信号を処理して鮮明な画像を作成します。
7. カラー画像処理では、ベイヤー フィルターなどのフィルターを使用して、赤、緑、青の光を分離します。

注：イメージセンサーのピクセル数によって、撮像システムの解像度が決まります。ピクセル数が多いほど解像度は高くなりますが、必要な処理能力も高くなります。

マシンビジョンシステムのコンポーネント

完全なイメージセンサーマシンビジョンシステムは、画像のキャプチャと処理のために連携して動作する複数のハードウェアコンポーネントで構成されています。各コンポーネントは、画像処理において特定の役割を果たします。

1. 照明: 一貫した光を提供し、物体の特徴を鮮明にし、背景のノイズを低減します。
2. ステージング（フィクスチャとセンサー）: オブジェクトを所定の位置に保持し、撮影の準備ができたら信号を送ります。
3. レンズ: 光をイメージセンサーに集中させ、鮮明で明るい画像を実現します。
4. カメラ（センサー）: 画像をキャプチャし、電子信号に変換します。
5. 画像取得（フレームグラバー）: カメラの信号をデジタル化し、データをプロセッサに送信します。
6. ビジョンプロセッサ（処理エンジン）: 専用のソフトウェアを使用してデジタル画像を分析します。
7. 処理ソフトウェア: 特徴を抽出し、オブジェクトを測定し、パターンを認識し、決定を下します。
8. コントロールユニット: ソフトウェアからの結果を使用して、機械またはプロセスを制御します。

これらのハードウェアコンポーネント間の相互作用により、イメージセンサーマシンビジョンシステムは高速かつ高精度に動作します。照明は被写体を撮影する準備をします。レンズは光を集光します。カメラは画像を撮影します。フレームグラバーは信号をデジタル化します。プロセッサとソフトウェアは画像を分析し、その結果に基づいて制御ユニットが動作します。

ヒント：信頼性の高い画像処理には、ハードウェアコンポーネントの慎重な選定と統合が不可欠です。ほこり、温度、振動などの環境要因はパフォーマンスに影響を与える可能性があるため、堅牢な設計が重要です。

センサーの種類と技術

CCDとCMOS

2025年には、 CMOSセンサー 産業用画像処理市場をリードするCMOSセンサー。CMOSセンサーは高速、低消費電力、そしてオンチップAIとの容易な統合を特徴としています。これらの特徴により、ほとんどのマシンビジョンカメラアプリケーションに最適です。CCDセンサーは、特に低照度環境での画像処理において、依然として優れた画質と色精度を提供します。しかし、CCDはコストが高く、消費電力も大きくなります。現在、多くの業界では、コスト、速度、柔軟性の高さから、カメラセンサーとしてCMOSセンサーを選択しています。以下の表は、2つの主要なカメラセンサーを比較したものです。

2Dおよび3Dビジョンセンサー

2025年のマシンビジョンシステムの多くは、2Dカメラとラインスキャンカメラセンサーを使用しています。2Dカメラは、手頃な価格でコンパクト、そして導入が容易なため、依然として人気があります。これらの画像処理システムは、表面検査やバーコード読み取りに適しています。ラインスキャンカメラは、3ラインずつ画像を撮影するため、布地や紙などの動く素材の検査に最適です。3Dビジョンセンサーは、画像処理に奥行き情報を追加します。レーザーまたはステレオビジョンを用いて、形状や位置を測定します。3D画像処理は、ロボットが容器から物体を取り出したり、体積を測定したりするのに役立ちます。しかし、XNUMXDシステムはコストが高く、高度な処理が必要です。

• 2Dビジョンセンサーの利点:
  • 低価格かつシンプル
  • 平面物体の検査を高速かつ正確に
• 2Dビジョンセンサーの欠点:
  • 深度情報なし
  • 照明と物体の配置に敏感
• 3Dビジョンセンサーの利点:
  • 深さと形状を測定
  • 照明や物体の位置を変える際に機能します
  • ロボット誘導などの複雑なタスクを可能にする
• 3Dビジョンセンサーの欠点:
  • コストと複雑さが増す
  • さらなる処理能力が必要

一部の画像システムでは、総合的な品質検査のために 2D センサーと 3D センサーの両方を組み合わせています。

スマートカメラと組み込みビジョン

スマートカメラと 組み込みビジョンシステム 産業用画像処理は大きく変化しました。これらのデバイスには強力なプロセッサとAIが搭載され、エッジでのリアルタイム分析が可能になっています。スマートカメラは、バーコード読み取り、パターンマッチング、物体認識などのタスクを、別のコンピュータを必要とせずに処理します。これにより、レイテンシが短縮され、信頼性が向上します。CognexやLuxonisなどの最新のスマートカメラは、単純な画像処理から複雑な画像処理まで、幅広い画像処理タスクに対応しています。組み込みビジョンモジュールは、コンパクトなカメラセンサーと効率的なプロセッサを搭載しています。工場用ロボットからIoT製品まで、小型デバイスでの画像処理を可能にします。イベントベースカメラやLiDARとのセンサーフュージョンといった新技術は、認識性能と精度を向上させます。TinyMLビジョンは、小型のマイクロコントローラでも画像処理タスクを実行できるようになり、高度な画像処理をより多くのアプリケーションで利用できるようになります。

注：コンパクトなイメージングモジュールは、コストと性能のバランスが取れています。産業用途において、容易な統合と高品質なイメージングを実現します。

他社とのちがい

解像度とピクセルサイズ

解像度は、 画像センサ シーンを撮影する際に使用するカメラの解像度。解像度が高いほど、システムはより小さな物体や欠陥を検出できます。例えば、ピクセル数の多いカメラは、解像度の低いカメラでは見逃してしまうような小さなひび割れや傷を見つけることができます。検出可能な物体の最小サイズは、視野角とセンサーのピクセル数によって異なります。ピクセルサイズが小さいほど空間解像度が向上し、システムはより細かいディテールを捉えることができます。しかし、ピクセルサイズが小さいほど、特に低照度環境での撮影では感度が低下する可能性があります。ピクセルサイズが大きいほど多くの光を集めるため、暗い環境では役立ちますが、ディテールのレベルが低下する可能性があります。解像度、ピクセルサイズ、視野角のバランスをとることは、正確な検査と効率的な撮影にとって重要です。

感度とダイナミックレンジ

感度は、イメージセンサーが光をどれだけ正確に捉えるかを表します。高感度は、システムが低照度環境でも動作するのに役立ちます。ダイナミックレンジは、暗い影から明るいハイライトまで、センサーが処理できる光量の範囲を示します。広いダイナミックレンジは、センサーが非常に明るい領域と非常に暗い領域の両方で細部を捉えることを可能にします。ピクセルが大きいほど、より多くの光を集めるため、感度とダイナミックレンジの両方が向上することがよくあります。動きの速いシーンや低照度シーンでは、高感度と高ダイナミックレンジのセンサーはより優れた画質を生み出します。これらの機能により、マシンビジョンシステムは厳しい照明条件でも優れたパフォーマンスを発揮します。

シャッターの種類

イメージセンサーは、グローバルシャッターとローリングシャッターのいずれかを使用します。グローバルシャッターは画像全体を一度に撮影します。この方法は、動きのブレや歪みを防ぐため、高速で移動する物体の撮影に重要です。ローリングシャッターは画像を行ごとに撮影するため、物体が高速で移動すると「ジェロ効果」のような歪みが生じる可能性があります。グローバルシャッターはコストが高く、光に対する感度が低い場合がありますが、鮮明で歪みのない画像を提供します。ローリングシャッターはより手頃な価格で、静止したシーンに適しています。高速マシンビジョンタスクでは、グローバルシャッターが最高の画質を提供します。

フレームレート

フレームレートは、センサーが500秒間に何枚の画像をキャプチャするかを示します。マシンビジョンのタスクによって必要なフレームレートは異なります。高速検査ラインなどの高速アプリケーションでは、30フレーム/秒（fps）を超えるフレームレートが必要になる場合があります。一般的な検査やロボット工学では、スムーズでタイムリーな画像撮影のために60～1fpsが使用されることが多いです。漏水や浸水の検知などのタスクでは、2～10,000fpsで十分です。イベントベースのセンサーは、実効フレームレートがXNUMXfps以上に達するため、急速な変化の追跡に最適です。適切なフレームレートであれば、システムはイベントを見逃すことなく重要な詳細をすべてキャプチャできます。

スペクトル応答

分光応答とは、画像センサーが異なる波長の光にどのように反応するかを表すものです。一部のセンサーは可視光を検出しますが、赤外線やテラヘルツ波を感知するものもあります。分光情報を利用することで、システムは光沢のある表面や複雑な表面であっても、特定の材料や欠陥を見つけることができます。例えば、テラヘルツイメージングは、可視光が届かない材料内部の隠れた欠陥を明らかにすることができます。分光データと形状情報を組み合わせることで、欠陥検出能力が向上し、誤報が減少します。これにより、製造および検査における画像システムの信頼性と精度が向上します。

マシンビジョンアプリケーション

産業検査

製造業者は、多くの目視検査作業に画像センサーを使用しています。これらのセンサーは、欠陥の検出、部品の測定、ロボットの誘導に役立ちます。自動車、エレクトロニクス、航空宇宙などの業界では、ギアのチェック、バッテリーの溶接部の検査、組み立ての検証などにマシンビジョンが活用されています。自動車業界では、マシンビジョンソフトウェアによってシートカバーのしわを99%の精度で検出できます。以下の表は、一般的な用途を示しています。

これらのアプリケーションにより、エラーが減り、材料が節約されるため、製品品質が向上し、生産コストが削減されます。

ロボットとオートメーション

工場内のロボットは、周囲の環境を認識し理解するために画像センサーを使用しています。高解像度のCMOSセンサーにより、ロボットは物体を発見し、障害物を回避し、安全に移動することができます。小型カメラは小型ロボットや移動機械に搭載されています。2Dカメラと3Dカメラはロボットに奥行き認識機能を与え、箱からアイテムを取り出すなどの作業に役立ちます。自動露出機能とグローバルシャッター機能により、物体が高速で移動しても鮮明な画像が得られます。これらの進歩により、自動化の信頼性と柔軟性が向上します。

• ロボットは視覚を次の目的で使用します。
  • ナビゲーションと障害物回避
  • バーコードスキャン
  • 組み立て検証

品質管理

イメージセンサーは、多くの業界で品質管理において重要な役割を果たしています。過酷な環境下でも動作し、高速でも鮮明な画像を撮影します。大きなピクセルと高い量子効率を備えたセンサーは、人が見逃してしまうような微細な欠陥も検出します。グローバルシャッター技術は、高速で移動する生産ラインにとって重要なモーションブラー（動きによるブレ）を防ぎます。信頼性の高いセンサーは、企業が高い品質を維持し、コストのかかるリコールを回避するのに役立ちます。

注：品質管理システムでは、センサーを用いて傷、部品の不足、組み立てミスなどをチェックしています。これにより、最高の製品だけがお客様に届けられます。

リアルタイム分析

リアルタイム分析により、マシンビジョンアプリケーションは瞬時に判断を下すことができます。高速カメラとスマートソフトウェアは、画像を撮影するとすぐに処理します。この即時フィードバックにより、工場は問題を迅速に解決できます。リアルタイムシステムは、欠陥検出、バーコード読み取り、プロセス制御などのタスクをサポートします。クラウドベースのソリューションと 深い学習 アルゴリズムにより精度が向上し、新たな検査ニーズに適応します。

• リアルタイム分析では次のことが実現されます。
  • プロセス改善のための即時データ
  • 欠陥や危険の迅速な検出
  • 予知保全のサポート

これらのテクノロジーは、企業が変化に迅速に対応し、生産を円滑に進めるのに役立ちます。

適切なセンサーの選択

募集要項

適切なイメージセンサーの選択は、アプリケーションの具体的なニーズを理解することから始まります。マシンビジョンの各タスクには固有の要件があり、それによってセンサーの機能の選択が決まります。エンジニアは、センサーがジョブに適合していることを確認するために、いくつかの重要な要素を考慮する必要があります。

1. 解像度: センサーは検査に必要な最小の特徴サイズを捉える必要があります。解像度が高いほど微細な欠陥を検出しやすくなりますが、データ量と処理能力も増加します。
2. センサー技術CCD と CMOS、グローバル シャッターとローリング シャッターの選択は、必要な画像品質、速度、予算に応じて異なります。
3. フレームレート: 高速で移動する物体や高スループットのラインでは、重要な詳細を見逃さないように、より高いフレーム レートのセンサーが必要です。
4. 分光感度一部のアプリケーションでは、隠れた特徴を明らかにするために、赤外線や紫外線など、可視光線の範囲を超えた光を検知するセンサーが必要です。
5. インターフェースと接続性: 処理システムとのスムーズな統合のために、センサーは Ethernet や CoaXPress などのデータ転送規格をサポートする必要があります。
6. 環境条件センサーは温度変化、埃、振動、照明の変化に耐える必要があります。屋外や過酷な環境では、追加の保護が必要になる場合があります。
7. ソフトウェアの互換性: センサーは、画像分析と意思決定のためにビジョン ソフトウェアとシームレスに連携する必要があります。

注：変調伝達関数（MTF）は、センサーとレンズが一体となって微細なディテールをどれだけ正確に解像できるかを示す指標です。両コンポーネントのMTFを一致させることで、シャープで高コントラストな画像が得られ、信頼性の高い検査が可能になります。

業界によって、それぞれのニーズに応じてこれらの要素を優先します。例えば、自動車メーカーや電子機器メーカーは品質管理のために高い解像度と速度を求めることが多い一方、医療用画像処理では感度と色精度が重視されることがあります。移動ロボットや組み込みシステムでは、狭いスペースに収まり、バッテリー駆動で確実に動作する、小型でエネルギー効率の高いセンサーが求められます。

2025年のトレンド

画像センサー技術は急速に進化を続けています。2025年には、いくつかのトレンドがマシンビジョンの未来を形作るでしょう。

メーカーは現在、次のような高度な機能を備えたセンサーを提供しています。

• 飛行時間（ToF）と3Dイメージング 深度測定と物体認識に使用します。
• 超小型センサー 医療および組み込みアプリケーション向け。
• グローバルシャッターCMOS 高速、低歪みの画像処理を実現します。
• 短波赤外線（SWIR）検出器 特殊な検査業務に。
• 統合AI処理 エッジでのリアルタイム分析のためにスマートカメラ内に保存されます。

コンタクトイメージセンサー（CIS）技術の近年の革新により、狭いスペースでも高速・高解像度の撮像が可能になりました。CISモジュールはカメラ、レンズ、照明を一体化しており、コンパクトな生産ラインに最適です。スマートカメラなどのビジョンシステムにAIを直接組み込むというトレンドは、意思決定の迅速化と外部コンピューターの必要性の低減に貢献しています。

選択のヒント

最適なイメージセンサーを選ぶには、技術的なニーズ、予算、そして導入スピードのバランスを取ることが重要です。エンジニアや意思決定者向けの実用的なヒントをいくつかご紹介します。

• 試合解決と 視野: 必要な最小の詳細をキャプチャするのに十分なピクセルを持つセンサーを選択しますが、処理を遅くする過剰な解像度は避けてください。
• 照明を考慮する作業スペースに適切な照明があることを確認してください。品質管理のためには、1000ルクス以上の照明レベルが鮮明な画像を生み出すのに役立ちます。
• 速度とダウンタイムを評価する: 必要なフレーム レートを満たすセンサーを選択し、システムのダウンタイムを最小限に抑えます。
• カスタムソリューションと既製ソリューションを比較評価する:
  • カスタムセンサー 特殊なタスク、過酷な環境、またはパフォーマンスとセキュリティを最適化する場合に最適です。
  • 市販の（COTS）センサー 迅速な導入と低コストを実現しますが、カスタマイズ性が不足する可能性があります。
• 統合ニーズを確認する: センサーが既存のハードウェア、ソフトウェア、および接続規格に適合していることを確認します。
• コストと機能のバランス: 不要な追加機能に過剰な出費をすることなく、アプリケーションのニーズを満たす重要な機能に重点を置きます。

ヒント：最終選定前に必ず実環境下でセンサーをテストしてください。これにより、センサーがすべての動作要件と環境要件を満たしていることを確認できます。

エンジニアは、拡張性や新技術との互換性といった将来のニーズも考慮する必要があります。最新のセンサーのトレンドやイノベーションを常に把握しておくことで、マシンビジョンシステムが進化し続けても、選択したソリューションの有効性を維持できます。

2025年のマシンビジョンシステムの成功は、適切なイメージセンサーの選択にかかっています。エンジニアは、高い精度と効率を実現するために、センサーの種類、機能、そしてアプリケーションのニーズを理解する必要があります。最新の技術動向を常に把握しておくことは、多くのメリットをもたらします。

• 解像度の向上と処理の高速化により、検査速度と品質が向上します。
• AI-powered センサーにより、リアルタイム分析とより優れた欠陥検出が可能になります。
• 小型化されたセンサーは、より多くのデバイスや環境に適合します。

これらのリソースを定期的に調査することで、組織は競争力を維持し、マシンビジョンに関する賢明な意思決定を行うことができます。

よくあるご質問

CCD センサーと CMOS センサーの主な違いは何ですか?

CCD センサーは高画質と色精度を実現します。 CMOSセンサー 高速化、低消費電力、低コストを実現します。現在、ほとんどの業界ではマシンビジョンにCMOSセンサーが使用されています。

ピクセルサイズは画像の品質にどのように影響しますか?

ピクセルが大きいほど多くの光を集め、低照度環境における感度が向上します。ピクセルが小さいほど細部まで鮮明に捉えられますが、感度が低下する可能性があります。エンジニアは、最良の結果を得るために、ピクセルサイズと解像度のバランスをとる必要があります。

イメージセンサーは過酷な環境でも動作しますか?

多くの産業用イメージセンサーは堅牢な設計を採用しており、ほこり、振動、温度変化にも耐えます。一部のモデルには、屋外や過酷な環境に対応する保護ハウジングが付属しています。

マシンビジョンにおいてフレームレートが重要なのはなぜですか?

フレームレートは、センサーが1秒間に何枚の画像を撮影するかを示します。高いフレームレートは、高速で移動する物体を追跡し、細部の欠落を防ぎます。低いフレームレートは、動きの遅いシーンや静止したシーンに適しています。

も参照してください

マシンビジョンシステムが画像を処理する仕組みを理解する

マシンビジョンにおけるカメラの役割を探る

半導体におけるマシンビジョンの包括的ガイド

今日の用途に向けたピクセルベースのマシンビジョンの明確化

マシンビジョンシステムにおける電子機器の概要