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マシンビジョン入門
マシンビジョンとは？
マシン ビジョンは、マシンに画像取得機能を装備し、意思決定を自動化できるようにするハードウェアおよびソフトウェア テクノロジの集合体として定義できます。 簡単に言えば、マシン ビジョンとは、照明、レンズ、カメラ、コンピューターを使用して、人間の視覚と知性を置き換えることを指します。
人間の視覚はシーンを定性的に分析するのに優れていますが、マシン ビジョンは定量的な側面で優れています。 シーンをキャプチャして定量化する機能により、マシン ビジョンは、以下を必要とするアプリケーションにおいて、人間の視覚に代わる適切な手段になります。
- 細部の検査
- 非物理的接触
- より良い安全性
- より高い生産性
- 精度の向上
- 反復的なタスクの自動化
- 危険な環境での操作
スマートフォンのカメラやオートフォーカスカメラなどの民生用アプリケーションに導入されているビジョンシステムと比較すると、マシンビジョンシステムは次のような特徴があります。
- 非常に高速 (FPS)
- コンポーネント構成可能
- APIプログラマブル
- 非常に堅牢
- 機械的に信頼できる
- 極端な温度でも安定
過去 16.9 年間、マシン ビジョン システムは、その機能と複雑さの点だけでなく、製造および非製造アプリケーションでの幅広い採用という点でも爆発的な成長を遂げてきました。 世界的な技術市場のアドバイザリー会社である ABI Research によると、マシン ビジョン システムの総出荷台数は 2025 年までに 94 万台に達し、製造業におけるマシン ビジョン システム設置ベースで XNUMX 万台になります。
マシンビジョンシステムの構成要素
マシン ビジョン テクノロジを活用するシステムは、主に次の XNUMX つの要素で構成されます。
- 画像取得 – マシン ビジョンの中核には、シーンを視覚的に感知してデジタル形式に変換する機能があります。 イメージ センサーとレンズを組み合わせることで、光を取り込み、光子を電子に変換し、デジタル画像を出力できます。 シーンをデジタル画像に変換するこのプロセスは、多くの場合、画像取得と呼ばれます。 イメージ センサーとそれをサポートする電子機器は、通常、保護ケースの中に収納されており、我々はそれをカメラと呼びます。
- データ送信 – 画像がセンサーによって取得され、「ピクセル形式」と呼ばれるデジタル形式でパッケージ化されると、さらに処理するために外部コンピューティング デバイスに送信されます。 以下は、データ送信のためにマシン ビジョン業界によって開発されたいくつかの規格のリストです。
-
- Camera Link
- CoaXpress
- Gige Vision
- USB3 Vision
- MIPI
- IIDC2
- 情報抽出 – コンピューティング デバイスがセンサーから RAW画像を受信した後、次のような機能で前処理および分析されます。
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- エッジ検出
- パターンマッチング
- Classification
- Segmentation
- 測定
- 部品計数
- 物体認識と位置特定
- 文字認識
- バーコード読み取り
- 意思決定 – 抽出された情報を使用して、通常は AI/ML/DL を使用してトレーニングされたアルゴリズム* 意思決定を実行し、制御出力をマシンに送信します。
マシン ビジョン vs コンピューター ビジョン
「マシン ビジョン」と「コンピューター ビジョン」という用語は、画像に関する議論でよく使用されるため、それらの背後にある意味を理解し、誤解を解消することが重要です。
| マシンビジョン | Computer Vision |
|---|---|
| 「マシンビジョン」という用語は、主に産業オートメーションの文脈で使用されます | 「コンピューター ビジョン」という用語は、主にディープ ラーニング/人工知能のコンテキストで使用されます。 |
| マシン ビジョンは、主に画像の前処理とルールベースの特徴抽出に関連しています。 | コンピュータ ビジョンは、主に画像の後処理と学習ベースの特徴抽出に関連しています。 |
| マシン ビジョンには、画像をキャプチャしてデータを配信するためのカメラ システムが常に含まれます。 | カメラシステムが含まれる場合と含まれない場合があります |
| マシン ビジョンには、GPU 処理とクラウド コンピューティングが含まれる場合と含まれない場合があります。 | 大規模なコンピューター ビジョン モデルには、多くの場合、GPU 処理とクラウド コンピューティングが必要です |
| マシン ビジョンの目標は、マシンが周囲を視覚的に感知して意思決定を自動化できるようにすることです。 | コンピューター ビジョンの目標は、一連の画像から特徴を学習して予測を行うことで AI モデルをトレーニングすることです。 |
マシン ビジョンとコンピューター ビジョンはどちらも画像の処理を必要としますが、その目的が異なることは明らかです。マシン ビジョンは必ずしもコンピューター ビジョンのサブセットである必要はなく、コンピューター ビジョンは必ずしもマシン ビジョンのサブセットであるとは限りませんが、マシン ビジョン システムは、意思決定プロセスに意味のある情報を引き出すためにコンピューター ビジョン ツールを使用することがよくあります。事前にさまざまな要因を考慮する必要があります マシンビジョンカメラの選択 または コンピュータービジョンカメラ.
