マシンビジョンとは？このAI分野がどのように産業オートメーション、品質管理、ロボティクスを可能にするのかを学びましょう。コンピュータビジョンとの主な違いもご紹介します。
マシンビジョンは、機械が自動的に視覚世界を「見て」解釈できるようにする技術分野です。カメラ、照明、ソフトウェアを組み合わせて画像をキャプチャおよび分析し、システムがその視覚情報に基づいて意思決定またはタスクを実行できるようにします。主に産業環境および自動化環境で使用され、マシンビジョンの主な目標は、特定の、多くの場合反復的な検査およびガイダンスのタスクを、人間のオペレーターよりも高速、高精度、かつ一貫して実行することです。これは、製造、ロジスティクス、ロボット工学などの分野で自動化を推進する重要な要素です。
一般的なマシンビジョンシステムは、機能するためにいくつかのハードウェアおよびソフトウェアコンポーネントを統合しています。そのプロセスは、対象物やシーンの鮮明で一貫性のある画像をキャプチャするように設計された、高速カメラと特殊な照明から始まります。画像取得として知られるこのステップは、信頼性の高いパフォーマンスにとって非常に重要です。キャプチャされた画像は、アルゴリズムを使用して視覚データを分析するソフトウェアによって処理されます。従来、これらのシステムはルールベースの画像処理技術に依存していました。しかし、最新のマシンビジョンシステムでは、より複雑で多様なタスクを処理するために、機械学習（ML）と深層学習（DL）の組み込みが進んでいます。最終段階では、システムが部品の合否判定やロボットアームの誘導などの意思決定を行います。ワークフロー全体は、産業用PCからエッジデバイスに至るまでの処理ハードウェア上でリアルタイムに実行されることがよくあります。
マシンビジョンとコンピュータビジョン（CV）という用語はしばしば同じ意味で使用されますが、それぞれ異なる焦点を持っています。コンピュータビジョンは、コンピュータがデジタル画像やビデオから高度な理解を得るようにする方法に関わる、より広範な科学分野です。顔認識から自動運転車まで、幅広いアプリケーションを網羅しています。
対照的に、マシンビジョンは一般に、エンジニアリング分野であり、特に産業オートメーションにおける実用的なアプリケーションに焦点を当てたコンピュータビジョンのサブセットと見なされています。そのアプリケーションは通常、タスク固有であり、高度に制御された環境で実行されます。コンピュータビジョンは一般的な意味で画像を理解することですが、マシンビジョンはタスクを実行するために画像から特定の情報を抽出することです。違いの詳細については、コンピュータビジョンと画像処理の比較をご覧ください。
マシンビジョンは、現代の産業オートメーションの基礎です。高速かつ高精度な視覚タスクを実行できるため、多くの分野で非常に重要です。
ディープラーニングの統合は、マシンビジョンに革命をもたらしました。従来のシステムはルールベースのアルゴリズムによって制限されていましたが、ディープラーニングモデル、特にConvolutional Neural Networks（CNN）は、大量のデータから学習できます。これにより、これまで不可能だったレベルのニュアンスと柔軟性で欠陥や特徴を識別できます。YOLOv8やYOLO11のようなモデルは、カスタムデータセットでトレーニングして、多種多様なオブジェクトや異常を認識できるため、製造ラインでのインスタンスセグメンテーションのようなタスクに最適です。Ultralytics HUBのようなプラットフォームは、これらの高度なモデルのトレーニングとデプロイのプロセスを効率化します。PyTorchやTensorFlowのようなフレームワークは、これらの洗練されたシステムを構築するための基盤を提供し、より堅牢でインテリジェントなマシンビジョンソリューションを可能にします。
