構造化光がマシンビジョンシステムを強化する方法

2025 年 6 月 17 日

構造化光は、コード化された光パターンを物体に投影し、詳細な3Dデータを取得します。この手法により、マシンビジョンシステムは比類のない精度で表面を分析できます。構造化光技術が、より迅速な結果提供と機能性の向上によって、産業に革命をもたらすことを実感していただけるでしょう。

マシンビジョン市場は、構造化光技術の採用増加に牽引され、年間 6.4% の成長を遂げています。
構造化ライトは、継続的なグローバルマッチングを使用して 3D データをキャプチャし、エラーが発生することが多いグレイコードなどの従来の方法よりもテクスチャを良好に保持します。

構造化光マシンビジョンシステムは、より少ない投影パターンを使用し、より細かいテクスチャマッピングを提供するため、複雑な表面に最適です。

重要なポイント

構造化光は特殊なパターンを用いて物体の3D詳細を捉えます。これにより、マシンビジョンシステムの速度と精度が向上します。
この方法は、テクスチャを鮮明に保つため、従来の方法よりも効果的です。また、ミスも減るため、扱いにくい表面に最適です。
構造化ライトは、薄暗い場所や光沢のある表面など、厳しい条件でも効果を発揮します。常に信頼できる結果が得られます。
工場や病院では、構造化光を使用して品質をチェックしています。検査を迅速化する、医療画像の品質を向上させます。
構造化光を使用すると、品質チェックにおける新しいアイデア、ロボット、仮想現実ツールなど。

構造化ライトとは何ですか?

構造化光の定義

構造化光格子や縞模様などの既知のパターンを3次元物体に投影する手法です。これらのパターンは物体の表面に当たると歪み、詳細な3Dデータを取得できます。他のXNUMXD測定技術とは異なり、構造化光はこれらの歪みを解析することで、完全な点群データセットを作成します。

構造化ライトと他の方法の比較は次のとおりです。

方法	説明
ストラクチャードライト	既知のパターンをオブジェクトに投影し、歪みをキャプチャして完全な 3D ポイントクラウドを作成します。
レーザー三角測量	一度に 3 本の線のみをキャプチャし、限られた XNUMXD 情報を提供します。
飛行時間型（TOF）	光の遅延時間に基づいて距離を測定し、リアルタイムで画像をキャプチャしますが、精度は低くなります。

構造化光は、構造化光パターンを使用して他の方法に比べてより高い精度とより高速なスキャンプロセスを実現するため、際立っています。

構造化光の仕組み

構造化光は、コード化された光パターンを物体に投影し、その表面によって生じる歪みを解析することで機能します。特定の模様が描かれた懐中電灯を物体に照射し、模様の変化を観察するようなものです。このスキャンプロセスにより、奥行きの測定が可能になり、物体の詳細な3D表現を作成できます。

研究者たちは実験研究を通じてこのプロセスを検証しました。

キャリブレーション方法では、疑似カメラアプローチとデジタル画像相関 (DIC) が使用されます。
検証実験では、キャリブレーション中の再投影誤差はわずか 0.68 ピクセルであることが示されました。
20 cm x 10 cm のフィールドで円柱を測定すると、半径の誤差は 1% 未満でした。
他の方法と比較すると、構造化光では必要な写真が少なくなり、より効率的に動作します。

これらの調査結果は、3D データをキャプチャするための構造化光の信頼性と効率性を浮き彫りにしています。

構造化光マシンビジョンシステムのコンポーネント

構造化光マシンビジョンシステムは、パフォーマンスを向上させるために連携して動作するいくつかの主要コンポーネントで構成されています。

成分	パフォーマンス指標	改善（％）
最適化された照明	精度	12.85
照明が悪い	精度	無し
最適化された照明	推論時間	統計学的に重要な

最適化された照明は、スキャンプロセスにおける精度と推論時間の向上に重要な役割を果たします。その他のコンポーネントには、構造化光パターンを照射するプロジェクター、歪みを捉えるカメラ、そしてデータを3D点群に変換するソフトウェアが含まれます。これらの要素を組み合わせることで、正確な深度測定と詳細な3Dイメージングが可能になります。

これらのコンポーネントを理解することで、構造化光マシンビジョンシステムが 3 次元オブジェクトのキャプチャにおいて優れたパフォーマンスを実現する仕組みを理解できます。

マシンビジョンにおける構造化光の利点

精度と精度の向上

構造化光は優れた精度 2D光パターンを用いて3Dデータを効率的に取得します。これらのパターンを物体に投影すると、表面形状に基づいて歪みが生じます。この歪みにより、システムは非平面であっても正確な測定値を算出できます。例えば、構造化光システムは複数の物体を同時に撮影できるため、フレームレートを向上させながら計算負荷を軽減できます。

構造化ライトと他の方法の精度の比較は次のとおりです。

証拠の説明	マシンビジョンアプリケーションへの影響
2Dイメージングのための3D光パターンの使用	スキャンせずに視野を効率的に拡大できるため、正確性と精度が向上します。
歪んだパターンから表面プロファイルを計算する	非平面表面を解析することで測定精度を向上させます。
複数の物体の同時撮影	計算負荷を軽減しながら、オブジェクト取得のフレームレートを向上させます。

比較研究においても、構造化光の優れた性能が強調されています。ある研究では、構造化光、立体写真測量法、スマートフォンスキャンという3つの0.2D顔スキャンシステムを比較しました。その結果、各システムにおける直線測定の平均誤差は1～90mmであることが報告されました。分析対象領域のXNUMX%以上で高い再現性が示され、構造化光が多様な用途において優れた精度を実現できることが実証されました。

より高速なデータ処理

構造化光は、計算効率を最適化することでデータ処理を高速化します。構造化光システムでは、GXマップ視差クエリなどの高度な手法を活用することで、驚異的な速度向上を実現します。例えば、これらのシステムはCPUを用いた従来の視差検索手法と比較して、250倍の速度でデータを処理します。

処理速度の改善の内訳は次のとおりです。

証拠の説明	結果	Notes
GXマップ視差クエリスキーム	計算速度が250倍向上	CPU上での従来の視差検索と比較して
リアルタイム深度推定速度	GPUで200Hz、CPUで42Hz	720 * 1280解像度の場合
データ取得速度	キロヘルツレベル以上	高い精度を維持しながら達成

構造化光システムはリアルタイムの深度推定にも優れており、GPUで最大200Hzの速度を実現します。この機能により、高解像度画像であっても3Dデータを迅速にキャプチャおよび処理できます。データ処理の高速化により、スキャンタスクを効率的に完了し、時間とリソースを節約できます。

奥行き認識のための構造化光3Dスキャン

構造化光3Dスキャンは、物体の高精度な3Dモデルを作成することで、奥行き知覚を向上させます。構造化光システムを使用すると、エッジハイライトの不透明度が調整され、奥行きの過小評価が軽減されます。心理物理学的実験では、この調整により、平均的な奥行きの過小評価が69.4%から35.5%に減少し、奥行き知覚が大幅に改善されることが示されています。

構造化光システムの深度測定精度は、定量的な研究によってさらに検証されています。例えば、研究者らは様々な距離で平らな段ボール板を用いて性能を評価しました。その結果、深度測定誤差は1mmの範囲内でほぼ500cm未満であることがわかりました。相対深度測定誤差は約2.4%で、市販の構造化光システムと同等でした。

このレベルの精度により、構造化光3Dスキャンは、リバースエンジニアリング、ロボット工学、医療画像など、詳細な奥行き分析を必要とするアプリケーションに最適です。構造化光を活用することで、比類のない奥行き知覚を実現し、物体の正確な3D表現を作成できます。

厳しい環境でのパフォーマンスの向上

構造化光システムは、従来の手法では困難な環境で優れた性能を発揮します。照明が不十分だったり、乱気流があったり、反射面があったりする状況に遭遇することがあります。こうした状況では、標準的な3Dスキャン技術の精度と信頼性がしばしば課題となります。しかし、構造化光システムは、高度な技術と革新的なアプローチを活用することで、これらの課題を克服します。

重要な利点の一つは、環境の乱れに適応する能力にあります。例えば、研究者たちは、構造化光に軌道角運動量（OAM）モードを用いることで性能が大幅に向上することを実証しました。OAMモード分解と機械学習を組み合わせることで、構造化光システムは温度や風速といった環境パラメータを驚くほど正確に測定できます。制御された実験において、これらのシステムは0.49℃という小さな温度変化と、わずか0.029ms⁻¹の風速変化を検出しました。このレベルの感度は、厳しい大気条件におけるその優位性を物語っています。

また、構造化光システムでは反射的にパフォーマンスを発揮するまたは透明な表面。これらの表面は他の3Dスキャン手法ではしばしば混乱を招き、不正確なデータにつながります。一方、構造化光は、表面の特性に合わせて動的に調整されるコード化パターンを使用します。この適応性により、光沢のある素材やガラスのような素材をスキャンする場合でも、正確な深度測定が可能です。

構造化ライトのもう一つの強みは、劣悪な照明条件への耐性です。周囲光に大きく依存する方法とは異なり、構造化ライトシステムは独自のパターンを投影します。この自立性により、薄暗い環境や照明が不均一な環境でも効果的に動作します。照明が不安定な工場内で物体をスキャンする場合でも、天候が変化する屋外でスキャンする場合でも、構造化ライトは信頼性の高い結果を保証します。

これらの利点に加え、構造化光システムは高い精度と速度を維持し、理想的とは言えない状況下でも効率的にデータを処理します。この精度と適応性の組み合わせにより、構造化光は製造、ロボット工学、医療画像などの業界にとって非常に貴重なツールとなっています。

3Dスキャンのニーズに構造化光を選択すれば、他社製品では実現できないソリューションを実現できます。過酷な環境でも優れた性能を発揮し、どのような状況でも一貫した高品質な結果を保証します。

構造化光技術の応用

イメージソース：ペクセル

製造における品質管理

構造化光技術は、精密な非接触測定を可能にすることで、製造における品質管理プロセスを変革しました。このスキャン技術を用いることで、手作業によるミスがなくなり、生産効率が最適化されます。BMWやFordといったメーカーは、構造化光技術を採用して、生産性を向上させています。欠陥検出無駄を削減します。

例えば、構造化光システムは、表面にパターンを投影して深度マップを作成します。これは欠陥の特定に不可欠です。これらのシステムの解像度が向上することで、正確で安定した検査が可能になります。構造化光導入前後の欠陥検出率を比較すると、その効果が明らかになります。

側面	構造化ライト以前	構造化光の後	欠陥の削減
欠陥検出率（％）	15%	5%	10%
分類精度（％）	70%	90%	20%

さらに、構造化光は初回品検査の効率を向上させます。世界的な製造企業であるJabil社は、検査時間を40時間からわずか9時間に短縮しました。この技術は再現性と精度も向上させ、現代の製造業にとって不可欠なツールとなっています。

ロボットとオートメーション

ロボット工学において、構造化光は環境の再構築と欠陥検出において重要な役割を果たします。構造化光システムを搭載したロボットは、周囲を高精度にスキャンできるため、より正確な経路計画と自律動作が可能になります。

構造化光とステレオビジョンを比較した研究では、構造化光が再構成品質において優れていることが分かりました。光線と三角形の交差といった高度なアルゴリズムを用いることで、ロボットはスキャン作業に適した効果的なツールパスを生成できます。この機能は、精度と効率性が極めて重要な自動組立ラインや倉庫管理といった用途に不可欠です。

構造化光は非接触測定もサポートするため、ロボットは物理的な接触なしに繊細な材料や危険物を取り扱うことができます。この機能により、細部への細心の注意を要する作業において、安全性と精度を確保できます。

医用画像処理と診断

構造化光技術は、非接触型3Dスキャンソリューションを提供することで、医療画像診断に革命をもたらしました。この技術を用いることで、患者を有害な放射線にさらすことなく、詳細な表面データを取得できます。そのため、創傷評価、補綴設計、歯科画像診断などの用途に最適です。

例えば、構造化光システムは患者の顔をスキャンし、再建手術用の3Dモデルを作成できます。これらのモデルは比類のない精度を備えており、より良い手術結果を保証します。診断においては、構造化光は奥行き知覚を向上させ、医師が異常をより正確に検出することを可能にします。

このスキャン技術は非接触であるため、患者の快適性と衛生面も確保されます。カスタム義肢の設計から複雑な病状の分析まで、構造化光は必要な精度と信頼性を提供します。

リバースエンジニアリングのための構造化光3Dスキャン

構造化光3Dスキャンは、リバースエンジニアリングに革命をもたらしました。物理的な物体をデジタルで再現する必要がある場合、この技術は比類のない精度を提供します。コード化された光パターンを物体に投影することで、表面のあらゆるディテールを捉えます。得られた3Dモデルにより、物体を驚くほど正確に分析、修正、または再現することが可能になります。

リバースエンジニアリングでは、複雑な形状や精巧な設計を扱うことがよくあります。構造化光システムはこうした状況に非常に優れています。高解像度の3Dデータを生成し、微細な特徴も確実に捉えます。例えば、この技術を用いて損傷した機械部品をスキャンし、デジタルレプリカを作成できます。このレプリカは、完璧にフィットする交換部品の設計に役立ちます。

構造化光3Dスキャンのもう一つの利点は、そのスピードです。従来の方法では、膨大な手作業による測定が必要となり、時間がかかる場合があります。構造化光システムはこのプロセスを自動化し、スキャン完了までの時間を短縮します。この効率性により、自動車、航空宇宙、製造業などの業界に最適です。

構造化光スキャンはエラーを最小限に抑えることにもご満足いただけます。非接触であるため、繊細な対象物や壊れやすい対象物もプロセス中に損傷を受けることはありません。歴史的遺物から最新のプロトタイプまで、この技術は信頼性の高い結果をもたらします。

リバースエンジニアリングに構造化光3Dスキャンを導入することで、複雑な作業を簡素化する強力なツールを手に入れることができます。精度の向上、時間の節約、そしてイノベーションの新たな可能性を切り開きます。

拡張現実と仮想現実

構造化光技術は、拡張現実（AR）と仮想現実（VR）において重要な役割を果たします。この技術は、没入型体験の創出に不可欠な高精度な3Dスキャン機能を提供することで、これらのシステムを強化します。ARやVRで構造化光を使用すると、詳細な空間データが取得され、仮想環境と現実環境間のリアルなインタラクションが可能になります。

ユーザーエクスペリエンス調査と技術レポートでは、AR および VR アプリケーションにおける構造化ライトの利点が強調されています。

参加者は、AR (平均 = 48.16) と比較して、VR (平均 = 38.00) の方が高い臨場感を報告しました。
VR システムは、AR システム (平均 = 377.94 ミリ秒) よりも速いタスク完了時間 (平均 = 588.39 ミリ秒) を達成しました。
精度率は AR (平均 = 96.40%) と比較して VR (平均 = 93.69%) の方が高かった。

これらの研究結果は、構造化光がARとVRの両方のパフォーマンスをどのように向上させるかを示しています。例えば、VRでは、正確なハンドトラッキングとオブジェクト操作が可能になります。ARでは、奥行き知覚を向上させ、仮想オブジェクトをよりリアルに見せます。

構造化ライトは、動的な環境において極めて重要なリアルタイムスキャンもサポートしています。この機能を活用することで、バーチャルツアーやトレーニングシミュレーションといったインタラクティブな体験を作成できます。細部まで正確に捉えることで、リアルで魅力的なバーチャルモデルを実現できます。

構造化光をAR/VRシステムに統合することで、ユーザーエクスペリエンスを新たな高みへと引き上げることができます。この技術は現実世界と仮想世界のギャップを埋め、アプリケーションの没入感と効果性を高めます。

構造化光の課題と限界

環境への配慮

構造化照明システムは、照明条件や大気条件が変化する環境では、しばしば課題に直面します。明るい日光や薄暗い場所は投影されたパターンに干渉し、3Dスキャンの精度を低下させる可能性があります。ガラスや研磨された金属などの反射面や透明面も光パターンを歪ませ、正確なデータを取得することを困難にします。

これらの問題は、高度なアルゴリズムや特殊な機器を使用することで軽減できます。例えば、変化する状況に合わせて光量を動的に調整するシステムもあります。しかし、これらのソリューションはセットアップの複雑さを増す可能性があります。様々な環境における構造化光の限界を理解することで、ニーズに最適なシステムを選択することができます。

実装のコストと複雑さ

構造化光システムの導入は、特によりシンプルなビジョン技術と比較すると、高額になる可能性があります。高解像度と高度な機能を備えたハイエンドシステムは、しばしば高額になります。しかし、研究によると、低価格の構造化光スキャナーでも効果的な結果が得られることがわかっています。例えば、

ある研究では、3D 人間の顔のモデリングのための XNUMX つの構造化光スキャナーシステムを比較しました。
高密度で高価な参照システムを、低コストで低解像度の 2 つのシステムと比較して評価しました。
調査結果により、低価格のスキャナーで 3D オブジェクトを効果的にモデル化でき、大幅なコスト削減が実現できることが明らかになりました。

それでも、セットアップとキャリブレーションで課題に直面する可能性があります。構造化照明システムでは、プロジェクターとカメラの正確な位置合わせが必要であり、時間がかかる場合があります。さらに、データ処理に必要なソフトウェアも複雑さをさらに増します。

大規模3Dスキャンの限界

構造化光は、小型から中型の物体を高精度にキャプチャすることに優れています。しかし、大規模な3Dスキャンには不向きです。プロジェクターとカメラの設置範囲が限られているため、大きな物体をセクションごとにスキャンする必要があります。このプロセスは時間がかかり、セクションをつなぎ合わせる際にエラーが発生する可能性があります。

例えば、車両全体や大型産業機械をスキャンするには、複数回のスキャンが必要になる場合があります。スキャンするたびに、位置ずれやデータの欠落が発生する可能性が高まります。一部の高度なシステムでは自動ステッチングなどのソリューションを提供していますが、これらの機能は多くの場合、高額になります。

大規模プロジェクトで構造化光を使用する場合は、時間と精度のトレードオフが目標に合致するかどうかを検討してください。大規模な用途には、レーザースキャンなどの代替手法を検討する方が適しているかもしれません。

構造化光技術コード化されたパターンを投影し、詳細な3Dデータを取得します。スキャン作業に使用することで、精度、速度、そして適応性が向上します。複雑な表面や過酷な環境にも対応できるため、製造業、ロボット工学、医療といった業界にとって強力なツールとなります。

マシンビジョンシステムは構造化光によって大きな恩恵を受けます。より高速なスキャン、正確な奥行き認識、そして多様な条件下での信頼性の高いパフォーマンスを実現できます。これらの利点はワークフローを変革し、イノベーションへの扉を開きます。

構造化光技術を探求することで、新たな可能性を切り開くことができます。品質管理のためのスキャンから、没入型バーチャル体験の創出まで、この技術は比類のない可能性を秘めています。