画像処理、コンピュータービジョン、マシンビジョンを探る

AIはあらゆる種類のデータの分析に利用できます。画像や動画などの視覚データについては、さまざまなテクノロジーを含む画像解析の領域に該当します。画像処理、コンピュータービジョン、マシンビジョンにより、画像や動画フレームを分析して、コンピューターが世界を見て理解できるようになります。これら3つのテクノロジーは似ているように見えますが、重要な違いがあり、さまざまな用途で役立ちます。画像処理は画像や動画フレームの操作と強化に重点を置く一方、コンピュータービジョンはさらに一歩進み、処理済み画像を使用してコンピューターがその内容を解釈・理解できるようにします。一方、マシンビジョンは、検査や品質管理など、産業環境に特化してコンピュータービジョン技術を適用します。

図1。視覚データの分析に使用される主要なテクノロジー。

これら3つの分野は、医療、製造、農業など、多くの業界でさまざまな用途を実現します。この記事では、画像処理、コンピュータービジョン、マシンビジョンについて取り上げ、それぞれの違いを説明します。また、それらの仕組みや、さまざまな業界での利用方法についても説明します。さっそく始めましょう。

画像処理とは何ですか？#

まずは、コンピュータービジョンとマシンビジョンの基盤となる基本技術、画像処理から始めましょう。画像処理では、アルゴリズムを使用してデジタル画像を操作・強化し、明るさ、コントラスト、カラーバランスなどのパラメーターを調整したり、ノイズを除去したりして、より高度な分析と解釈に備えます。

その仕組みを見てみましょう。画像処理では、画像を個々のピクセルに分解し、それらを操作して目的の効果を実現します。たとえば、画像を明るくするには、アルゴリズムによって各ピクセルの強度を高めます。同様に、エッジを検出するには、ピクセル値の急激な変化を探します。これらのピクセルに数学的処理やアルゴリズムを適用することで、画像処理を画像品質の向上、情報の抽出、新しい画像の生成に利用できます。

画像処理技術は、データ処理や、鮮明で高品質な画像を含むビジュアルデータセットの作成にも不可欠であり、コンピュータービジョンやマシンビジョンのシステムによる正確な分析を支援します。OpenCVやMATLABなどのライブラリは、これらの画像処理技術をさまざまな分野の開発者や研究者が利用しやすくする、堅牢なフレームワークを提供します。

一般的な画像処理技術をいくつか紹介します。

• フィルタリング: フィルタリングは、変動や歪みを平滑化して画像内のノイズレベルを低減するために適用します。一般的なフィルターには、ぼかしに使用するガウシアンフィルターや、ランダムな白黒のピクセルとして現れるごま塩ノイズを除去するメディアンフィルターなどがあります。
• エッジ検出: ピクセル強度の急激な変化を検出して、画像内の物体の境界を特定するために使用します。医用画像などの用途では、エッジ検出によって臓器や腫瘍の構造を輪郭として示します。
• しきい値処理: 画像処理におけるしきい値処理では、しきい値を設定してグレースケール画像を二値画像に変換します。しきい値を上回るピクセルは白（1）に、下回るピクセルは黒（0）に変換されます。

図2。しきい値処理前後のグレースケール画像。

画像処理の応用例#

画像復元は、画像処理の応用例として最適です。時間の経過によって劣化した画像を復元します。フィルタリングやノイズ低減などの技術を使用して、汚れ、傷、染み、摩耗などを除去し、劣化した画像を元の品質に戻します。画像復元は、古い写真のように画像の品質が低い場合や損傷している場合に特に役立ちます。

図3。画像処理を使用して損傷した古い画像を復元できます。

コンピュータービジョンとは？#

画像の変更と強化に重点を置く画像処理とは異なり、コンピュータービジョンはコンピューターに現実世界を見て理解する能力を与えます。多くのアプリケーションでは、コンピュータービジョンを使用して画像や動画フレーム内の物体や人物を識別・理解します。これは人間の視覚を再現し、私たちが周囲で見るものをどのように理解しているかの再現を試みます。

コンピュータービジョンは、監視などのタスクを自動化するために利用できます。また、顔認識、医用画像、自動運転車など、幅広い実用的な用途があります。コンピュータービジョンモデルは、ディープラーニング技術を使用して、大規模な画像データセットから複雑な特徴やパターンを抽出・識別するようにトレーニングされます。その後、さまざまな業界で、Ultralytics YOLOv8などのトレーニング済みモデルを、物体検出や物体追跡などのさまざまなタスクに利用します。

図4。Ultralytics YOLOv8を使用した物体検出の例。

たとえば、Teslaなどの自動運転車は、コンピュータービジョンを使用して現実世界を走行します。車載カメラが捉えた映像は、コンピュータービジョンを使用して処理されます。物体検出、追跡、セグメンテーションなどのコンピュータービジョンタスクは、交通状況や周囲の環境を理解するために不可欠です。もう1つの興味深い用途が顔認識です。コンピュータービジョンを使用すると、画像や動画から人物の顔を捉え、主要な特徴を識別し、保存された顔データのデータベースと比較することで、画像内の顔の特徴を分析・認識できます。

マシンビジョンとは何ですか？#

マシンビジョンは、大規模な製造工場や生産施設などの産業環境で、製品の品質確保や完成品のラベル・バーコードの正確性確認などに使用されます。マシンビジョンはコンピュータービジョンの専門分野であり、過酷な環境で効果的に機能するために、耐久性の高いハードウェアに依存します。これらのシステムは産業用途、高速処理、リアルタイム精度と統合されるため、それらが不可欠です。

その仕組みを見てみましょう。まず、1台以上の高解像度カメラを使用してデータを収集します。これらのカメラには、赤外線やサーマルイメージングなどの特殊機能が搭載されている場合もあります。次に、収集したデータをコンピュータービジョン技術で分析し、必要な情報を抽出します。抽出される情報には通常、用途に応じて、物体の識別、形状、サイズ、動き、パターン、シーン内に存在する異常などの詳細が含まれます。

マシンビジョンの応用例#

製造生産ラインにおける品質管理により、高品質な製品だけを顧客に届けることができ、顧客満足度の向上と利益の増加につながります。従来の方法では手作業による検査に依存することが多く、非常に時間がかかるうえ、人的ミスが発生しやすいという問題があります。品質管理が不十分だと、生産の遅延や経済的損失につながり、企業の評判にも影響する可能性があります。マシンビジョンを活用して、表面検査、ラベル検証、物体の位置決めなどのタスクを自動化することが有効な解決策です。

たとえば、製薬業界では製品品質が非常に重要であり、高い基準を維持するために厳格な規制が施行されています。マシンビジョンを使用すると、ブリスターパックに正しい数の錠剤が入っていることを確認できます。たとえば、10錠パックで各パックに正確に10錠入っていることを検証できます。YOLOv8のようなコンピュータービジョンモデルを使用して、物体検出で錠剤を識別・カウントできます。

図5。製薬業界の品質管理にマシンビジョンを使用できます。

ただし、マシンビジョンを使用する際には、いくつかの制限を考慮することが重要です。マシンビジョンシステムでは、産業環境の製品を照明するために、優れた照明条件が必要になることがよくあります。データを取得し、分析プロセスを高速化するには、高品質なカメラ、プロセッサーとハードウェアアクセラレーターも必要です。これらのシステムは産業環境で実用的なタスクを実行するために特別に設計されているため、導入コストが高くなる可能性があります。

画像処理、コンピュータービジョン、マシンビジョンの主な違い#

ここまで、3つのテクノロジーを個別に説明し、それぞれの用途を見てきました。次に、これらを並べて詳しく比較してみましょう。

図6。画像処理、コンピュータービジョン、マシンビジョンの比較。

画像処理は、明るさの調整やノイズフィルタリングなど、必要な計算能力が比較的少なく、複雑な視覚情報を理解する能力を必要としないタスクに適しています。一方、コンピュータービジョンは画像から意味のある洞察を抽出し、複雑なシーンを処理することに優れていますが、より多くの計算リソースと複雑性を必要とします。一方、マシンビジョンは自動検査などの産業用途に特化しており、専用の高価なシステムによって支えられることがよくあります。

全体像を把握する#

画像処理、コンピュータービジョン、マシンビジョンは密接に関連していますが、それぞれ異なる目的を果たします。画像処理はピクセルレベルで画像を強化・操作するため、画像の再構成などのタスクに非常に役立ちます。

一方、コンピュータービジョンは、コンピューターに視覚データを理解し、その意味を解釈する能力を与えることで、さらに一歩進んだ処理を行います。顔認識や自動運転車などのユースケースに不可欠です。さらに、マシンビジョンは産業用途に特化して使用されます。検査や品質管理などの産業プロセスを自動化します。

これらのテクノロジーとその違いを理解することで、用途に最適なものを選択でき、効率の向上とより良い成果につながります。

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