画像処理、コンピュータビジョン、マシンビジョンの探求
画像処理、コンピュータビジョン、マシンビジョンの違いを発見し、これらの技術が視覚データ分析のようなタスクにどのように使用されているかを解説します。
AIはあらゆる種類のデータの分析に使用できます。画像や動画のような視覚データに関しては、画像解析という分野に該当し、さまざまなテクノロジーが関与しています。画像処理、computer vision、およびmachine visionは、画像や動画フレームを分析することで、コンピュータが世界を見て理解することを可能にします。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、重要な違いがあるため、それぞれ多様なアプリケーションで役立てられています。画像処理は画像や動画フレームの操作や強調に重点を置いているのに対し、computer visionはさらに一歩進んで、これらのprocessed imagesを使用してコンピュータがその内容を解釈し理解するのを助けます。一方、machine visionは、computer vision techniquesをinspections and quality controlタスクのような産業環境に特化して適用します。
図1。視覚データの分析に使用される主要テクノロジー。
これら3つの分野は、ヘルスケア、製造、農業など、多くの業界にわたる多様なアプリケーションを実現しています。本記事では、画像処理、コンピュータビジョン、マシンビジョンについて掘り下げ、その違いを解説します。また、それらがどのように機能し、さまざまな業界でどのように利用されているかについても順を追って見ていきましょう。それでは始めます。
Link to this section画像処理とは何か？#
コンピュータビジョンとマシンビジョンの両方の根底にある基礎技術である、画像処理から始めましょう。これにはアルゴリズムを使用してデジタル画像を操作および強化し、明るさ、コントラスト、カラーバランスなどのパラメータを調整したり、ノイズを除去したりして、より高度な分析や解釈に備えることが含まれます。
どのように機能するのかを見てみましょう。画像処理は、画像を個々のピクセルに分解し、それらのピクセルを操作して所望の効果を得ることで行われます。例えば、画像を明るくするために、アルゴリズムは各ピクセルの輝度を上げる場合があります。同様に、エッジを検出するために、ピクセル値の急激な変化を探すこともあります。これらのピクセルに数学的操作やアルゴリズムを適用することで、画像処理は画質の向上、情報の抽出、または新しい画像の作成に使用されます。
画像処理の手法は、データ処理や明瞭で高品質な画像を備えた視覚データセットを作成するためにも不可欠であり、コンピュータビジョンシステムやマシンビジョンシステムがそれらを正確に分析するのを支援します。OpenCVやMATLABのようなライブラリは、これらの画像処理手法をさまざまな分野のエンジニアや研究者が利用できるようにする堅牢なフレームワークを提供しています。
以下は、一般的な画像処理手法の一部です。
- フィルタリング： フィルタリングは、変動や歪みを滑らかにすることで画像のノイズレベルを低減するために適用されます。一般的なフィルタには、ぼかしのためのガウシアンフィルタや、ランダムな白黒ピクセルとして現れるソルト・アンド・ペッパーノイズを除去するためのメディアンフィルタがあります。
- エッジ検出： ピクセル強度の鋭い変化を検出することで、画像内のオブジェクトの境界を特定するために使用されます。医療用画像診断などのアプリケーションでは、エッジ検出を使用して臓器や腫瘍の構造を輪郭化します。
- 二値化： 画像処理における二値化（Thresholding）とは、しきい値を設定してグレースケール画像をバイナリ画像に変換することを指します。しきい値を超えるピクセルは白（1）に変わり、それを下回るものは黒（0）に変わります。
図2。二値化前後のグレースケール画像。
Link to this section画像処理のアプリケーションを探求する#
画像修復は、画像処理のアプリケーションの優れた例です。これには、経年劣化して劣化した画像を復元することが含まれます。フィルタリングやノイズ低減といった手法を使用して、跡、傷、汚れ、摩耗、損傷を取り除き、劣化した画像を元の品質に戻します。画像修復は、古い写真のように画像が低品質または損傷している状況で特に役立ちます。
図3。 画像処理を使用して、古い損傷した画像を復元できます。
Link to this sectionコンピュータビジョンとは何か？#
画像の変更と強化に重点を置く画像処理とは異なり、コンピュータビジョンはコンピュータ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がコンピュータビジョンを使用して、画像やビデオフレーム内のオブジェクトや人物を識別・理解しています。これは人間の視覚を模倣し、周囲に見えるものをどのように理解しているかを再現しようとするものです。
コンピュータビジョンは、監視のようなタスクを自動化するために使用できます。また、顔認識、医療用画像診断、自動運転車など、幅広い実用的なアプリケーションがあります。コンピュータビジョンモデルは、ディープラーニングの手法を使用して、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および識別するようにトレーニングされます。さまざまな業界が、Ultralytics YOLOv8のようなこれらのトレーニング済みモデルを、オブジェクト検出やオブジェクトトラッキングといったさまざまなタスクに使用しています。
Fig 4. Ultralytics YOLOv8を使用したobject detectionの例。
例えば、テスラのようなself-driving carsは、現実世界を航行するためにcomputer visionを利用しています。車の車載カメラで撮影された映像は、computer visionを使用して処理されます。object detection, trackingやsegmentationといったcomputer visionタスクは、交通状況や周囲の環境をunderstanding trafficするために不可欠です。もう一つの興味深いアプリケーションは顔認識です。computer visionを使用すると、imageやvideoから人物の顔をキャプチャし、重要な特徴を識別して、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および認識できます。
Link to this sectionマシンビジョンとは何か？#
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現場で使用され、製品の品質確保や完成品のラベルおよびバーコードの正確性の確認といったアプリケーションに活用されています。マシンビジョンは、厳しい条件下でも効果的に機能する耐久性のあるハードウェアに依存するコンピュータビジョンの専門分野です。これらのシステムは産業用アプリケーションに統合されているため、高速かつリアルタイムの精度が不可欠です。
仕組みを見てみましょう。まず、1つまたは複数の高解像度カメラを使用してデータが収集されます。これらのカメラには、赤外線やサーマルイメージングのような特殊な機能が含まれている場合もあります。次に、収集されたデータが、コンピュータビジョンの手法を使用して分析され、必要な情報が抽出されます。抽出される情報は通常、特定のアプリケーションに応じて、オブジェクトの識別、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を含みます。
Link to this sectionマシンビジョンのアプリケーションを理解する#
製造生産ラインの品質管理は、高品質な製品のみが顧客に届くことを保証し、顧客満足度の向上と利益の増大につながります。従来の手法は多くの場合、手作業による検査に依存しており、非常に時間がかかるうえにヒューマンエラーが発生しやすくなります。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、会社の評判にも悪影響を及ぼします。優れた解決策は、マシンビジョンの助けを借りて、表面検査、ラベル検証、オブジェクト配置などのタスクを自動化することです。
例えば、製薬業界では製品の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適用されています。マシンビジョンを使用して、ブリスターパックに正しい数の錠剤が入っているかを確認し、10錠入りパックなら正確に10錠あるかといった数量の検証を行うことができます。YOLOv8のようなコンピュータビジョンモデルを使用して、オブジェクト検出により錠剤を識別およびカウントできます。
図5。マシンビジョンは製薬業界の品質管理に使用できます。
ただし、マシンビジョンを扱う際には考慮すべきいくつかの制限があることに注意が必要です。マシンビジョンシステムは多くの場合、産業現場で製品を照明するために優れた照明条件を必要とします。データをキャプチャして分析プロセスを高速化するには、高品質のカメラ、プロセッサ、およびハードウェアアクセラレータも必要です。これらのシステムが産業現場の実用的なタスク専用に設計されているという直接的な結果として、セットアップに費用がかかる可能性があります。
Link to this section画像処理、コンピュータビジョン、マシンビジョンの主な違い#
これら3つのテクノロジーを個別に議論し、いくつかのアプリケーションを見てきましたので、それらを並べて詳しく見ていきましょう。
図6。 画像処理、コンピュータビジョン、マシンビジョンの並列比較。
画像処理は、明るさの調整やノイズフィルタリングのような、計算能力が少なくて済み、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最適です。一方、コンピュータビジョンは、画像から有意義なインサイトを抽出し、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さを必要とします。その間、マシンビジョンは自動検査のような産業用途向けに最適化されており、多くの場合、専門的で高価なシステムによってサポートされています。
Link to this section全体像を見る#
画像処理、コンピュータビジョン、マシンビジョンは密接に関連していますが、それぞれが明確な目的を果たしています。画像処理はピクセルレベルで画像を強化および操作するため、画像再構成のようなタスクに非常に役立ちます。
一方、コンピュータビジョンは、コンピュータに視覚データを理解して意味を見出す能力を与えることで、さらに一歩進んでいます。顔認識や自動運転車のようなユースケースには不可欠です。さらに、マシンビジョンは特に産業用アプリケーションに使用されます。これは検査や品質管理といった産業プロセスを自動化するものです。
これらのテクノロジーとその違いを理解することで、アプリケーションに最も適したものを選び、効率の向上とより良い結果につなげることができます。
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