マシンビジョンシステムにおけるモデル選択が簡単に

マシンビジョンシステムに最適なモデルを選ぶのは、もはや難しいことではありません。多くのツールや指標が、そのプロセスを簡素化してくれます。

• クロス検証法では、モデルを直接比較するために、84.4% などの明確な精度スコアが報告されます。
• scikit-learn や R の glmnet などのパッケージには、組み込みの正規化とクロス検証が用意されており、ユーザーは過剰適合を回避できます。
• 平均絶対誤差や R 二乗などのメトリックを使用すると、モデルのパフォーマンスを簡単に判断できます。
  段階的なアプローチにより、問題の定義から最適なモデルの選択まで、各段階が明確になります。この構造により、チームは実際の目標と作業の整合性を確保できます。適切なガイダンスがあれば、モデル選択マシンビジョンシステムはあらゆるチームにとって管理しやすいものになります。

重要なポイント

• タスクの複雑さに基づいてマシン ビジョン モデルを選択します。単純なタスクには従来のモデルが適していますが、複雑なタスクにはディープ ラーニングが必要です。
• 　 優れたハードウェア 高解像度カメラや適切な照明などを使用して、画像の品質とモデルの精度を向上させます。
• モデルを評価する 精度、適合率、再現率、F1 スコアなどの明確な指標により、信頼性の高いパフォーマンスが保証されます。
• 最良の結果を得るには、データ品質チェック、機能の選択、モデルの調整、公平性のテストなどのステップバイステップのワークフローに従ってください。
• 過剰適合、バイアスの無視、不十分なドキュメント作成などのよくある間違いを避けて、信頼できるマシン ビジョン システムを構築します。

アプリケーションのニーズ

視覚課題

マシンビジョンシステムは、そのビジョンタスクを、 工場では、画像処理システムが様々な作業を支援しています。部品の仕分け、ロボットの誘導、物品の計数、欠陥の検査などです。例えば、ベルトコンベア上のネジの数を数えたり、製品に正しいラベルが貼られているかを確認したりといった作業も、画像処理システムで行うことができます。また、物体のサイズ測定やバーコードの読み取りが必要な作業もあります。さらに、表面の小さな欠陥の検出や、作業員の安全装備の着用確認といった作業も、画像処理システムで対応可能です。

産業用画像処理システムでは、多くの場合、カメラを用いてリアルタイム画像を撮影します。画像情報処理は、これらの画像に問題がないか確認したり、アイテム数をカウントしたりします。プログラマブルロジックコントローラは、この情報を使用して不良品を除去したり、作業者に警告を発したりすることができます。ハードウェアとソフトウェアの選択は、ビジョンタスクによって異なります。例えば、表面欠陥検出には高解像度カメラと高度な画像処理が必要です。一方、食品温度監視には、サーマルイメージングとディープラーニングが使用されます。以下の表は、タスクごとに必要なハードウェアとソフトウェアの違いを示しています。

パフォーマンス基準

パフォーマンス 画像処理システムにとって、精度は重要です。システムは高速に動作し、正しい結果を出す必要があります。一般的な性能指標には、正確度、精度、再現率、F1スコアなどがあります。これらは、マシンビジョンシステムが欠陥を検出したか、正しくカウントしたかを判断するのに役立ちます。例えば、正確度はシステムが正しい判定を下す頻度を示します。精度は、検出された欠陥のうち実際に存在する欠陥の数を示します。再現率は、システムが実際に検出した欠陥の数を示します。F1スコアは、精度と再現率を組み合わせることで、バランスの取れた評価を実現します。

その他のパフォーマンス要因としては、システムの動作速度や消費電力などが挙げられます。一部のシステムはリアルタイムで画像を処理する必要があるため、低レイテンシが重要です。特に小型デバイスでは、モデルのサイズも重要です。ImageNetなどの標準データセットは、異なるシステムの比較に役立ちます。統計検定と信頼区間により、結果が有意義であることを確認できます。優れた画像情報処理は、強力なハードウェアとスマートなソフトウェアの両方に依存します。GPUなどの特殊なハードウェアは、一部のアルゴリズムのパフォーマンスを向上させる一方で、他のアルゴリズムのパフォーマンスを制限する可能性があります。これは、アプリケーションのニーズがマシンビジョンシステムにおけるハードウェアとソフトウェアの両方の選択を左右することを示しています。

モデル選択マシンビジョンシステム

モデルタイプ

モデル選択マシンビジョンシステムは、主要なモデルの種類を理解することから始まります。従来の機械学習モデルと 深層学習モデル各グループには独自の強みがあり、マシンビジョンシステムのさまざまなニーズに適合します。

以下の表はこれら 2 つのグループを比較したものです。

従来のモデルには、決定木、サポートベクターマシン、ロジスティック回帰などがあります。これらのモデルは、データが限られており、問題が単純な場合に有効です。畳み込みニューラルネットワーク（CNN）などのディープラーニングモデルは、複雑な画像や大規模なデータセットを扱います。生データから直接パターンを学習するため、物体検出や画像分類などのタスクに威力を発揮します。

それぞれをいつ使用するか

マシンビジョンシステムのモデル選択は、タスクとデータによって異なります。物体の計数やバーコードの読み取りといった単純なタスクでは、従来のモデルが用いられることが多いです。これらのモデルは必要なデータ量が少なく、基本的なハードウェアで動作します。また、決定理由が明確であるため、ユーザーは結果を信頼しやすくなります。

ディープラーニングモデルは複雑なタスクで真価を発揮します。例えば、表面の微細な欠陥の検出や群衆の中の顔認識にはディープラーニングが不可欠です。これらのモデルは、画像の多くの詳細を処理し、大規模なデータセットから学習します。より多くの計算能力を必要としますが、従来のモデルでは見逃されていたパターンを発見することができます。

研究者たちは、タスクの複雑さがどのモデルが最も効果的かに影響を与えることを発見しました。マシンビジョンシステムが単純なタスクに直面する場合、従来のモデルと同様にモデルフリーのアプローチを使用できます。タスクが難しくなるにつれて、システムはディープラーニングなどのモデルベースのアプローチの恩恵を受けます。脳もこの戦略を採用しています。タスクが複雑になると、より柔軟で探索的な手法に切り替えます。不確実性が高い場合、システムは信頼性を高めるためにより単純なモデルに戻ることがあります。

ヒント： モデルは常にタスクに適合させましょう。シンプルなジョブにはシンプルなモデル、複雑なジョブには高度なモデルが必要です。

モデル選択マシンビジョンシステムも強力な評価が必要です。 交差検証 チームがモデルをテストし、過学習を回避するのに役立ちます。過学習とは、モデルがトレーニングデータを非常によく学習する一方で、新しいデータではうまく機能しない状態を指します。クロスバリデーションでは、データを複数の部分に分割し、一部の部分でモデルをトレーニングし、他の部分でテストを行います。このプロセスにより、モデルが異なるデータで適切に機能するかどうかを確認します。

一般的なクロス検証戦略には次のようなものがあります。

• K 分割クロス検証では、データを K グループに分割し、各グループをテストします。
• ネストされたクロス検証は、適切なモデルの複雑さを選択し、一般化をチェックするのに役立ちます。
• 層別クロス検証により、まれな欠陥に対して重要なクラスのバランスが維持されます。
• 時系列クロス検証では、時間ベースのタスクにおける画像の順序が尊重されます。
• 正規化によりモデルにペナルティが追加され、モデルがシンプルになり、過剰適合の可能性が低くなります。
• 関連するデータを同じフォルダーにまとめて保存すると、データの漏洩を回避できます。

これらのツールにより、マシンビジョンシステムのモデル選択が容易になります。チームは、R²や平均絶対誤差などのクロスバリデーションの平均スコアを使用してモデルを比較できます。これらの手順により、選択されたモデルが実際の環境で適切に機能することが保証されます。

マシンビジョンハードウェア

カメラとレンズ

カメラとレンズはあらゆる 画像取得ユニット マシンビジョンハードウェアでは、これらの選択が撮影画像の品質と有用性を決定します。視野角と解像度は、システムが認識・測定できる範囲の限界を決定します。高解像度カメラは、画像取得ユニットが微細な欠陥を検出できるようにし、表面検査などの作業におけるパフォーマンスを向上させます。レンズも重要な役割を果たします。樽型歪みや糸巻き型歪みなど、さまざまな種類のレンズ歪みは、物体の見え方を変える可能性があります。これらの歪みは、サイズ推定に誤差をもたらし、場合によっては最大30%の誤差が生じることがあります。キャリブレーションと補正アルゴリズムは、これらの問題を解決し、測定精度を向上させるのに役立ちます。

画像取得ユニットにカメラとレンズを適切に組み合わせることで、マシンビジョンハードウェアはアプリケーションのニーズを確実に満たすことができます。高速カメラは、高速生産ラインに不可欠なリアルタイム検査をサポートします。光学解像度と倍率により、システムは小さな特徴を鮮明に捉えることができます。

センサーと照明

センサーと照明は画像取得ユニットを完成させ、直接的に影響を及ぼします。 マシンビジョンハードウェアのパフォーマンスセンサーの解像度は、システムがどれだけの詳細を捉えられるかを決定します。高度なセンサーと適切な照明を組み合わせることで、低品質のセットアップでは見逃してしまう可能性のある欠陥を発見できます。明るさや角度などの照明条件は、画像における特徴の見え方を変えます。研究によると、照明を最適化すると画像の鮮明度が向上し、ニューラルネットワークモデルの高精度化に役立つことが分かっています。例えば、EfficientNetは、適切な照明とセンサーの組み合わせにより、98%を超える欠陥検出精度を達成しました。

ほこりや湿度などの環境要因もセンサーの性能に影響を与える可能性があります。マシンビジョンハードウェアでは、電流、振動、視覚からのデータを組み合わせたセンサーフュージョンがよく用いられます。このアプローチはモデルの精度を高め、システムをさまざまなタスクに適応させるのに役立ちます。画像取得ユニットにおけるセンサーと照明の適切な組み合わせは、信頼性の高い結果をもたらし、各アプリケーションに最適なモデルの選択をサポートします。

モデル評価

比較基準

チームは明確な基準を用いて モデルを比較する マシンビジョンプロジェクトでは、各モデルが画像処理タスクをどれだけうまく解決できるかを評価します。一般的な指標には、正確度、適合率、再現率、F1スコアなどがあります。これらの数値は、モデルが欠陥を検出したか、オブジェクトを正しくカウントしたかを示します。物体検出では、IoU（Intersection over Union）とmAP（Mean Average Precision）を使用します。画像セグメンテーションタスクでは、Dice係数とJaccard指数を使用します。各指標は、モデルのパフォーマンスを異なる視点から評価します。

一部のチームは、多基準決定分析（MCDA）フレームワークを使用しています。この手法では、精度や計算複雑度などの複数の指標を組み合わせてモデルをランク付けします。階層分析法（AHP）は、どの基準が最も重要かを判断するのに役立ちます。このアプローチは、1つの指標だけでは不十分な複雑な画像情報処理タスクに適しています。

チームはA/Bテストを用いて、モデルの予測値と実際の値を比較します。モデルのバージョンを追跡し、混同行列などの視覚ツールも使用します。標準的な指標が画像処理タスクに適さない場合は、カスタム指標が役立ちます。

ツールとベンチマーク

業界では、マシンビジョンモデルのテストに信頼できるツールとベンチマークが使用されています。MLPerfは、画像処理と物体検出のゴールドスタンダードとして際立っています。DAWNBenchは、クラウドプラットフォーム間のトレーニング時間とコストを測定します。DeepBenchは、画像情報処理におけるハードウェアパフォーマンスをチェックします。TensorFlowとNvidia CUDAベンチマークは、モデルのプロファイリングとGPUの使用最適化に役立ちます。

1. MLPerf: さまざまなハードウェア タイプと画像処理タスクでモデルをテストします。
2. DAWNBench: トレーニングと推論の速度とコストに重点を置いています。
3. DeepBench: 低レベルのハードウェア パフォーマンスを測定します。
4. TensorFlow ベンチマーク スイート: デバイス間のモデル パフォーマンスをプロファイルします。
5. Nvidia CUDA ベンチマーク: GPU の速度とエネルギー使用量をチェックします。

チームはレイテンシ、スループット、メモリ使用量、エネルギー効率を評価し、画像処理のニーズとハードウェアに適したツールを選択します。これらのベンチマークは、チームが現実世界の画像情報処理に最適なモデルを選択するのに役立ちます。

選択ワークフロー

ステップバイステップのプロセス

明確なワークフローは、チームがマシンビジョンシステムに最適なモデルを選択するのに役立ちます。以下のチェックリストは、重要なステップごとにユーザーをガイドします。

1. データ品質のチェック
   品質の低いデータや欠損値のあるサンプルを削除します。例えば、最小頻度が0.01未満の特徴量を除外し、信頼できる情報のみを保持します。

2. 機能の関連性を評価する
   各特徴量の相関係数を計算します。このステップでは、タスクにとって最も重要な特徴量を特定します。

3. 機能の選択とテスト
   異なる特徴サブセットを使用してモデルをトレーニングします。各セットが精度とリソース使用にどのような影響を与えるかを測定します。

4. データを適切に分割する
   トレーニング、検証、テストにはそれぞれ別々のセットを使用してください。バイアスを避けるため、最終的なテストセットは常に他のセットとは分離した状態にしてください。

5. モデルパラメータの調整
   ランダムフォレストのツリー数やSVMのカーネルタイプなどの設定を調整します。この手順により、モデルのパフォーマンスが向上します。

6. 複数の指標で評価する
   精度、再現率、その他の指標を活用します。A/Bテストを実施して、モデルの変更がビジネス目標にどのような影響を与えるかを確認します。

7. 公平性と偏りのテスト
   代表性の低いグループに関するデータを収集します。保護されたカテゴリにリンクする特徴があるかどうかを確認します。

8. モデルの古さをチェックする
   新しいモデルと古いモデルを比較し、パフォーマンスの低下に基づいて再トレーニングの頻度を決定します。

9. 再現性を確保する
   トレーニングにおけるランダム性を最小限に抑えます。パイプライン全体でユニットテストと統合テストを実行します。

10. 明確に報告する
    エラーとバイアスを減らすには、7 項目の PRIME リストなどの構造化されたチェックリストに従います。

ヒント： このチェックリストに従うチームでは、エラーが少なくなり、より信頼性の高い結果が得られることが多いです。

共通落とし穴

多くのチームがモデル選択において同様の問題に直面しています。これらの落とし穴を知っておくことで、コストのかかるミスを回避することができます。

• データ品質チェックを省略すると、結果が悪くなる可能性があります。
• トレーニングとテストに重複するデータを使用すると、過剰適合が発生します。
• 機能の関連性を無視すると、リソースが無駄になり、精度が低下します。
• バイアスをテストしないと、不公平なモデルが作成される可能性があります。
• モデルを更新しないと、予測が古くなります。
• 明確なドキュメントがないと、結果を再現することが難しくなります。

チームは各ステップを見直し、近道を避ける必要があります。綿密な計画がマシンビジョンシステムの成功につながります。

例

欠陥検出

マシンビジョンシステム 工場が製品の欠陥を迅速かつ正確に発見するのに役立ちます。これらのシステムは、カメラとスマートモデルを使用して、ひび割れ、部品の欠落、表面の欠陥などの問題を特定します。エンジニアは明確な指標を用いて、これらのシステムの有効性を測定します。

例えば、溶接欠陥検出に使用されるResNet-50モデルは、平均精度96.1%を達成しました。この高いスコアは、システムがほとんどの欠陥を検出し、誤報を回避できることを意味します。チームはまた、適合率と再現率も確認し、システムが真の問題を見逃したり、良品を不良品として誤報として報告したりしていないことを確認します。これらの指標は、工場がマシンビジョンシステムを信頼するのに役立ちます。

チームは多くの場合、これらのメトリックを使用してさまざまなモデルを比較し、ニーズに最適なモデルを選択します。

オブジェクトのカウント

物体カウントもマシンビジョンの一般的なタスクの一つです。システムは、ベルトコンベア上のボトルや道路上の車などの物体をカウントします。迅速かつ正確なカウントは、企業の生産状況の追跡や在庫管理に役立ちます。

YOLOv7のようなワンステージ検出器は、最大120フレーム/秒という非常に高速に画像を処理し、混雑した環境でもリアルタイムのカウントを可能にします。YOLOv5は、車両カウントにおいて98.1%の検出精度を誇り、Yolo4-CSPやVC-UAVといった他のモデルを凌駕しています。これらのモデルはコンピュータの消費電力も少ないため、工場では小型のデバイスで運用できます。

• YOLO モデルは速度と精度のバランスが取れているため、リアルタイムのタスクに最適です。
• 企業はこれらのシステムを交通監視、梱包、倉庫管理に使用します。

強力なカウントモデルを備えたマシンビジョンシステムは、企業が時間を節約し、エラーを削減するのに役立ちます。

モデル選択 マシンビジョンシステムの開発は明確な手順で進められます。チームはタスクを定義し、適切なモデルを選択し、パフォーマンスをテストします。照明やカメラなどの適切な画像処理ハードウェアは、システムの成功率を最大80%向上させます。その後、ソフトウェアアルゴリズムがピクセルレベルのデータを処理して正確な結果を生成します。主要な指標には以下が含まれます。

• 正確なタイミングを実現する同期精度
• 効率的な運用のためのエネルギー消費
• 高速データ処理のためのスループット

このワークフローに従うことで、チームは信頼性の高いシステムを構築できます。適切なアプローチとツールを使用すれば、誰でも優れた成果を達成できます。

よくある質問

マシンビジョンモデルを選択する際に最も重要な要素は何ですか?

チームは、 タスク要件単純なタスクには基本的なモデルが必要です。複雑なタスクにはディープラーニングが必要です。データの品質とハードウェアも重要な役割を果たします。モデルをジョブに適合させることで、最良の結果が得られます。

従来の機械学習モデルはすべての視覚タスクに機能しますか?

従来のモデルは、カウントやソートといった単純なタスクをうまく処理します。しかし、複雑な画像や大規模なデータセットの処理には苦労します。一方、ディープラーニングモデルは、欠陥検出や顔認識といったタスクにおいて優れたパフォーマンスを発揮します。

ハードウェアはモデルのパフォーマンスにどのように影響しますか?

カメラやセンサーなどのハードウェアは、画像品質の限界を定めます。高解像度のカメラと適切な照明は、モデルが細部まで検出するのに役立ちます。ハードウェアの性能が低いと、欠陥が隠れたり、処理速度が低下したりする可能性があります。

チームはどのようにしてマシンビジョンシステムの過剰適合を回避できるでしょうか?

チームは、過学習を防ぐために、クロスバリデーションと正則化を活用します。データをトレーニングセットとテストセットに分割します。このプロセスでは、モデルがトレーニングデータだけでなく、新しい画像でも適切に機能するかどうかを確認します。

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