マシンビジョン

マシンビジョンは、機械が視覚世界を自動的に「見て」解釈することを可能にする技術分野である。カメラ、照明、ソフトウェアを組み合わせて画像を撮影・解析し、その視覚情報に基づいてシステムが判断したり、タスクを実行したりできるようにする。主に産業や自動化環境で使用されるマシンビジョンの主な目的は、特定の、しばしば繰り返される、検査やガイダンス作業を、人間のオペレーターよりも高速、正確、一貫性をもって実行することである。製造、物流、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となっている。

マシンビジョンの仕組み

一般的なマシンビジョンシステムは、いくつかのハードウェアとソフトウェアコンポーネントを統合して機能する。そのプロセスは、物体やシーンの鮮明で一貫性のある画像をキャプチャするために設計された高速カメラと特殊照明から始まります。画像取得と呼ばれるこのステップは、信頼性の高い性能を発揮するために非常に重要です。撮影された画像は、アルゴリズムを使っ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る。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た。しかし、最近のマシンビジョンシステムは、機械学習（ML）やディープラーニング（DL）を取り入れ、より複雑で変化しやすいタスクを処理するようになってきている。最終段階では、システムが部品の合否やロボットアームの誘導などの判断を下す。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、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多い。

マシンビジョンとコンピュータビジョンの比較

マシンビジョン（Machine Vision）とコンピュータビジョン（Computer Vision、CV）という用語はしばしば同じ意味で使われるが、両者には異なる焦点がある。コンピュータ・ビジョンは、デジタル画像や動画から高度な理解を得るためにコンピュータをどのように機能させるかに関する、より広範な科学分野である。顔認識から 自律走行車まで、幅広い用途が含まれる。

対照的に、マシンビジョンは一般的に工学的な分野であり、実用的なアプリケーション、特に産業オートメ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考えられている。そのアプリケーションは通常、タスクに特化し、高度に制御された環境で実行される。コンピュータビジョンが一般的な意味で画像を理解するのに対し、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を目的としています。この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。

実世界での応用

マシンビジョンは、現代の産業オートメーションの要です。高速かつ高精度の視覚タスクを実行するその能力は、多くの分野で貴重なものとなっています。

• 製造業における品質管理マシンビジョンの最も一般的な用途の一つは、自動品質検査です。例えば、ボトリングラインでは、マシンビジョンシステムが1分間に何千本ものボトルを検査し、ひび割れがないか、充填レベルが正しいか、キャップがきちんと密閉されているかを確認することができます。Ultralytics YOLO11のようなモデルを搭載したシステムは、複雑な物体検出を行い、小さな欠陥も特定することができます。これにより、製品の品質が向上するだけでなく、廃棄物や運用コストも削減できる。Association for Advancing Automation (A3)は、このトピックに関する広範なリソースを提供しています。
• ロボットのガイダンスマシンビジョンシステムはロボットに「目」を提供し、複雑な作業を正確に行うことを可能にする。AI主導の物流倉庫では、マシンビジョンがロボットを誘導し、仕分けや梱包のために品物を識別、ピックアップ、配置します。これには、物体の位置と向きを把握するための物体追跡と 姿勢推定が含まれる。このようなシステムは、eコマース・フルフィルメント・センターで要求される高速オペレーションに不可欠であり、ロボット工学と自動化の重要な部分である。

ディープラーニングの役割

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た。従来のシステムはルールベースのアルゴリズムに制限されていたが、ディープラーニングモデル、特に畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は膨大な量のデータから学習することができる。これにより、以前は不可能だったレベルのニュアンスと柔軟性をもって、欠陥や特徴を特定することができる。YOLOv8や YOLO11のようなモデルは、カスタムデータセットで学習させることができ、多種多様なオブジェクトや異常を認識することができるため、生産ライン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合理化します。PyTorchや TensorFlowなどのフレームワークは、これらの高度な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実現します。