RGBカメラからLiDARセンサーまで、さまざまな種類のコンピュータビジョンカメラが、さまざまな産業のさまざまなアプリケーションでどのように使用されているかを探ります。
データ、アルゴリズム、計算能力など、多くの技術的要因が、人工知能（AI）アプリケーションの成功に貢献しています。特に、機械が画像やビデオを分析して理解できるようにすることに焦点を当てたAIのサブフィールドであるコンピュータビジョンでは、最も重要な要素の1つは、入力またはデータソースであるカメラです。コンピュータビジョンアプリケーションに使用されるカメラの品質と種類は、AIモデルのパフォーマンスに直接影響します。
適切なカメラの選択は非常に重要です。なぜなら、異なるコンピュータビジョンタスクでは、異なる種類の視覚データが必要になるからです。例えば、高解像度カメラは、顔認識のように、顔の細部を正確に捉える必要があるアプリケーションに使用されます。一方、低解像度カメラは、複雑な詳細よりも広範なパターンに依存する行列監視のようなタスクに使用できます。
今日、さまざまな種類のカメラが利用可能であり、それぞれが特定のニーズを満たすように設計されています。それらの違いを理解することは、コンピュータビジョンのイノベーションを最適化するのに役立ちます。さまざまな種類のコンピュータビジョンカメラと、さまざまな業界でのそれらのアプリケーションを探りましょう。
RGB（赤、緑、青）カメラは、コンピュータビジョンアプリケーションで一般的に使用されています。400〜700ナノメートル（nm）の波長範囲内の可視スペクトルで画像をキャプチャします。これらの画像は人間の視覚と似ているため、RGBカメラは、人間の視覚で十分な状況での物体検出、インスタンスセグメンテーション、姿勢推定などの多くのタスクに使用されます。
これらのタスクは通常、物体を検出することを伴い、2次元（2D）視点からの検出となり、正確な結果を得るために深度をキャプチャする必要はありません。ただし、3D物体検出やロボティクスのように、アプリケーションが深度情報を必要とする場合は、RGB-D（赤、緑、青、深度）カメラが使用されます。これらのカメラは、RGBデータと深度センサーを組み合わせて3Dの詳細をキャプチャし、リアルタイムの深度測定を提供します。
RGB-Dカメラが役に立つ興味深いアプリケーションは、バーチャル試着であり、小売店で人気が高まっているコンセプトである。簡単に言うと、RGB-Dカメラとセンサーを統合したスマート・スクリーンは、買い物客の身長、体型、肩幅などの詳細を収集することができる。この情報を使って、システムは顧客のライブ画像に衣服をデジタルで重ね合わせることができる。インスタンスのセグメンテーションや ポーズ推定などの コンピュータ・ビジョン・タスクが 視覚データを処理することで、顧客の体を正確にdetect し、リアルタイムでそのプロポーションに合うように服を配置することができる。
バーチャル試着は、衣装がどのようにフィットするかを顧客に3Dビューで提供し、一部のシステムは、生地がどのように動くかを模倣して、よりリアルな体験を提供することもできます。コンピュータビジョンとRGB-Dカメラを使用すると、顧客は試着室をスキップして、すぐに服を試着できます。時間を節約し、スタイルやサイズの比較を容易にし、全体的なショッピング体験を向上させます。
ステレオカメラは、複数のイメージセンサーを使用して異なる角度からの画像を比較し、奥行きを捉えるカメラの一種です。シングルセンサーシステムよりも高精度です。一方、Time-of-Flight（ToF）カメラまたはセンサーは、物体に反射してセンサーに戻る赤外線を照射して距離を測定します。光が戻るまでにかかる時間はカメラのプロセッサによって計算され、距離が決定されます。
場合によっては、ステレオカメラがToFセンサーと統合され、両方のデバイスの長所を組み合わせて、深度情報を迅速かつ高精度にキャプチャします。ToFセンサーのリアルタイム距離測定とステレオカメラの詳細な深度認識の組み合わせは、自動運転車や家電製品など、速度と精度の両方が重要なアプリケーションに最適です。
Time-of-Flight（ToF）カメラを、気づかないうちに利用したことがあるかもしれません。実際、Samsung、Huawei、Realmeなどの人気スマートフォンの多くには、深度検知機能を強化するためのToFセンサーが搭載されています。これらのカメラが提供する正確な深度情報は、背景をぼかしながら被写体にシャープな焦点を合わせる、人気のボケ効果を生み出すために使用されます。
ToFセンサーは、写真撮影以外にも、ジェスチャー認識や拡張現実（AR）など、他のアプリケーションに不可欠になりつつあります。たとえば、Samsung Galaxy S20 UltraやHuawei P30 Proなどのスマートフォンは、これらのセンサーを使用して3D深度をリアルタイムでマッピングし、写真撮影とインタラクティブな体験の両方を向上させています。
サーマルカメラはその名の通り、製造業や 自動車工場など様々な用途で熱検知に広く使用されている。これらのカメラは温度を測定し、高すぎたり低すぎたりする危険なレベルの熱をdetect 場合にユーザーに警告を発するために使用することができる。人間の目には見えない赤外線を検出することで、正確な温度測定が可能です。赤外線カメラと呼ばれることも多いサーマルカメラの用途は、産業現場だけにとどまりません。例えば、サーモグラフィは、家畜の健康状態を監視する農業分野、熱漏れを特定する建物検査分野、ホットスポットを特定する消防分野などでも使用されている。
製造プラントや石油およびガスリグの機械および電気システムは、多くの場合、継続的に動作し、副産物として熱を発生させます。時間の経過とともに、モーター、ベアリング、電気回路などのコンポーネントで過度の熱が蓄積し、機器の故障や安全上の危険につながる可能性があります。
サーマルカメラは、異常な温度上昇を早期に検出することで、オペレーターがこれらのシステムを監視するのに役立ちます。モーターの過熱は、メンテナンスのスケジュールを立て、コストのかかる故障を防ぐことができます。サーマルイメージングを定期的な検査に組み込むことで、産業界は予知保全を実施し、ダウンタイムを削減し、機器の寿命を延ばし、より安全な作業環境を確保することができます。全体として、プラントの性能を向上させ、予期せぬ故障のリスクを最小限に抑えることができます。
高速度カメラは、1秒間に10,000フレーム（FPS）以上をキャプチャするように設計されているため、高速な動きを非常に正確に処理することができます。例えば、生産ラインで製品が素早く動く場合、高速度カメラを使用して製品を監視し、次のようなものを検出することができます。 detect異常を検出することができます。
一方、スローモーションカメラは、高いフレームレートで映像を撮影し、再生速度を遅くすることができます。これにより、視聴者はリアルタイムでは見逃しがちな細部を観察できます。これらのカメラは、銃器や爆発物の性能評価に使用されます。複雑な動きを遅らせて分析できる能力は、この種の用途に最適です。
特定の状況下では、高速カメラとスローモーションカメラを組み合わせることで、同じイベント内で高速および低速で移動するオブジェクトの詳細な分析に役立ちます。例えば、ゴルフの試合を分析するとします。高速カメラはゴルフボールの速度を測定し、スローモーションカメラはゴルファーのスイング動作と体の制御を分析できます。
マルチスペクトルカメラは、紫外線や赤外線を含む光スペクトルの複数の波長を一度に記録できる特殊なデバイスです。マルチスペクトルイメージングは、従来のカメラでは捉えられない貴重な詳細データを提供します。ハイパースペクトルカメラと同様に、より狭く連続的な光の帯域を捉えるマルチスペクトルカメラは、農業、地質学、環境モニタリング、医療イメージングなどの分野で使用されています。例えば、ヘルスケアでは、マルチスペクトルカメラは複数の波長で画像をキャプチャすることにより、異なる組織の可視化に役立ちます。
同様に、マルチスペクトルイメージングを搭載したドローンは、農業において大きな進歩を遂げています。ドローンは、不健康な植物や昆虫や害虫の影響を受けている植物を早期に特定できます。これらのカメラは近赤外線スペクトルを分析でき、一般的に健康な植物は不健康な植物よりも多くの近赤外線を反射します。農業においてこのようなAI技術を採用することで、農家は早期に対策を実施し、収量を増やし、作物の損失を減らすことができます。
LiDAR（光検出と測距）カメラは、レーザーパルスを使用して3Dマップを作成し、遠くの物体をdetect します。LiDARは霧、雨、暗闇、高温など様々な条件下で効果を発揮するが、雨や霧のような悪天候はその性能に影響を与える可能性がある。LiDARは、ナビゲーションや障害物検知のための自動運転車などのアプリケーションで一般的に使用されている。
LiDARは車の目のように機能し、レーザーパルスを発信し、それが跳ね返ってくるまでの時間を測定します。これらの情報により、車は距離を計算し、車、歩行者、交通信号などの物体を識別し、より安全な運転のために360度の視界を提供します。
コンピュータビジョンに関して言えば、カメラは、機械が人間と同じように世界を見て解釈することを可能にする目として機能します。適切なタイプのカメラを選択することが、さまざまなコンピュータビジョンアプリケーションの成功の鍵となります。標準的なRGBカメラから高度なLiDARシステムまで、各タイプは特定のタスクに適した独自の機能を提供します。さまざまなカメラ技術とその用途を理解することで、開発者や研究者は、複雑な現実世界の課題に取り組むためにコンピュータビジョンモデルをより最適化できます。
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