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マシンビジョン

画像処理とは―画像処理技術のメリット、活用事例などをご紹介

画像処理技術は、製造業や物流業で広く使われ、自動化が必須の現代の産業に欠かせないものとなっています。また、応用される分野はさらに広がり、医療や農業など幅広い分野でも活用され始めています。画像処理技術がどのようなもので、どういったメリットを生むのか、その概要や活用事例をご紹介します。

画像処理技術の概要と種類

ひと言で画像処理技術と言っても、処理の種類はいくつもあり、それによって得られる結果も異なります。画像処理とはどういったものか、概要を説明しながら画像処理の種類を見ていきましょう。

画像処理とは

画像処理とは、画像データをもとに一定の条件ごとに当てはまるパターンへの分類や参考データとの比較、加工を行う技術のことです。取得した画像に対し、変換、変形、解析、情報抽出などを行います。

また、画像取得から画像処理によって得られたデータを判定・判別するまでの技術を、マシンビジョンと呼びます。

このように、画像取得・画像処理・マシンビジョンの順で内包する作業範囲は大きくなります。

マシンビジョンについてはマシンビジョンとは―急速に普及する背景と導入によるメリットで詳しく解説しておりますのでご覧ください。

画像処理技術が普及した理由

製造業において、製品の品質が重要であることは言うまでもありません。製品の品質を判断する方法として、目視による検査は最も一般的な方法であり、多くの品質検査の現場で行われています。

製造工程の大部分においてFA(ファクトリーオートメーション)が進められるなかで、目視による検査工程は自動化が難しいとされてきました。人の目によって製品を見て判断するという作業は、特に「判断する」という部分において機械が代行することが困難だったためです。

しかし、それを大きく変えたのが、AIの実用化と普及です。ディープラーニングという機械学習手法が確立されたことにより、AIは大幅に精度を向上させ実用化に向けて大きく前進しました。人でなければ判断できなかったことを、AIができるようになり、さまざまな分野において検査の自動化を導入できる環境が整ったと言えます。

このようなAIによる自動化が実現したことにより、画像処理も人の代わりにコンピュータが行うことが可能になりました。自動化が強く求められる製造業分野から導入が進み、物流や農業、医療など広い分野へと応用されるようになっています。

AIと画像処理、画像認識の関係については、AI画像認識によって実現できること―メリットや活用事例などでもご紹介しておりますのでご覧ください。

画像処理の種類

画像処理では次のようなことを行います。

  • マッチング
    形状ベースマッチング、特徴点マッチングなど
  • 高精度計測
    微細なピクセル単位での高精度計測
  • カラー処理
    色分類やカラー情報を用いたマッチング、各種表色系変換など
  • ディープラーニング
    ルールベースでは対応できなかった検査
  • アライメント
    ローコントラストでも高速かつ安定した正確な位置合わせ
  • 文字認識
    数行からでも画像中から文字情報を自動検出し、読み取り
  • 外観検査
    困難とされる検査項目への対応
  • キャリブレーション
    レンズのゆがみ除去や世界座標系への変換、複数台のカメラ連結など
  • バーコード・データコード
    各種コードの読み取り、パラメーターの自動学習推定など
  • 良品検査
    良品との差分を検出
  • 3次元処理
    サーフェスマッチング、3次元データ処理、3次元表示など
  • フィルター
    オートフォーカス、ハイダイナミックレンジ、オプティカルフローなど
  • 分類法
    ソフトウェアによる人間の感性に近い微妙な分類
  • ブロブ解析・モフォロジー処理
    超高速の領域操作、ラベリング、モフォロジー処理など
  • 高速処理
    自動並列演算、マルチスレッド、プログラミングなど

画像処理技術を導入することで生まれるメリット

画像処理技術を導入することで次のようなメリットが生まれます。

省力化・省人化の実現による自動化

画像処理技術の活用によって作業が省力化されます。省力化を積み重ねることで省人化につなげ、自動化を達成できます。

自動化することで労働力不足の解消、人員コストの低減につながります。

作業標準化と非属人化

機械によって作業を行うことで基準がばらつくことがなく、一定の基準によって処理・判断されます。人為的ミスが発生することもありません。

また、基準が統一されることで標準化が実現します。誰が操作しても同様の結果を導き出せるため、非属人化も実現します。

検査の精度向上と高速化

機械による連続処理が可能になり、高速での検査が可能になります。機械による正確な作業で精度も向上します。

労働環境改善と事業継続性向上

危険な場所や人体に害のある環境下での作業も、機械が代行することで可能になります。

また、長時間労働が解消され、ワークライフバランスの向上にもつながります。休みを必要としない機械を労働力として活用することで突発的な欠員にも対応しやすくなり、柔軟な勤務体制を構築することが可能です。

このように、柔軟な人員配置と労働体制が構築できることによって、全体の労働環境改善につながっていきます。

DXの実現

従来は人が行っていたことを、画像処理システムが代行することでDXが実現します。

これは、単に効率化されるという効果だけではありません。デジタル技術を活用して新たな作業プロセスが構築されることで、そこにイノベーションや新たなビジネスモデル創出へとつながる可能性が生まれます。

画像処理技術の活用事例

画像処理技術は次のような場面で使われています。

コンベアー上の製品にラベル貼り

包装された冷凍食品に対し、ラベルを貼り付ける作業に画像処理技術が応用されています。

冷凍食品がコンベアーの上を流れる際に、それらが置かれている個々の角度には若干の違いが生じます。そのため、従来は人の手作業によって包装に対しラベルを貼り付けていました。しかし、画像処理が可能なロボットを導入することで、この作業を自動化することに成功しました。

自動化に成功しただけでなく、作業の高速化ができたことに加え、貼り付け精度も向上しました。

金型内の成形品を検出

プラスチックの射出成形では、金型が閉じている状態で製品が成形され、金型が開かれた際に成形品が取り出されます。この製品の取り出しは、ロボットによる取り出し、自動落下による排出などの方法があります。

このとき、もし製品が金型から取り出されず残った状態で次の成形サイクルに入ってしまうと、機械が停止し復旧に多くの時間を要します。さらに、金型を損傷してしまう可能性もあります。

こうしたトラブルを防止するため、金型内を画像センサーで検知することで成形品が残っていないかを確認、安全で安定した生産を実現しています。

木材の最適な部材切り出し

丸太から木材を切り出す際は、ムダのない歩留まりが高い方法での切り出しが課題となります。

全周囲からの撮影によって断面計測や体積計測を行い、高精度な形状データを取得することで、切り出しの最適化が可能です。

車番認識システム

自動車のナンバープレートを認識、プレートの大きさを検出して3次元補正をかけ、正面から見たような画像に変換することが可能です。ここから文字認識によって車番を読み取り、データベースへ自動登録できます。

ホテルの駐車場における入出庫管理、高速道路の自動車監視システムなどに活用されています。

食品包装のラベル表示を検査

食品の包装には、商品名や原材料、加工者、製造者、製造年月日などの情報が表示されます。また、価格やバーコードが記入されることもあります。

これらの文字やコードでの情報は、正しく表示されていなければ消費者に必要な情報が伝わりません。また、物流や販売時の機械による読み取りでエラーが出る可能性にもつながります。

これらの印字にエラーがないか、文字認識や参照パターンとの比較を行うことで検査することが可能です。

画像処理技術導入時のポイント

画像処理技術を導入する際は、次のようなポイントが重要になります。

信頼できるインテグレーターやベンダーを選ぶ

画像処理システムの導入に際してどういった準備を進めればいいのか、手探りの場合も多いのではないでしょうか。手探りのまま、社内の人員のみで導入を進めても的外れな結果にたどり着いたり、無駄な機材の購入によってコストが増大したりと、デメリットが大きくなる可能性があります。

こういったムダを最小化するため、画像処理技術を得意とする専門家に相談するのが最適です。

自社の課題と要件を理解し、最適な提案を行ってくれるインテグレーターやベンダーを選定しましょう。

現場環境に適したカメラを選定

画像処理の機器は、産業用として耐久性があり、部品供給が長い間可能であることが重要です。

また、エンベデッドシステムは、特定の機能を実現することができるため、メリットが多く導入しやすいシステムです。このように、使用する現場の環境に対応できる耐久性を持ち、画像処理機能に特化したカメラを選ぶことで、コストや性能面において有利になります。

エンベデッドシステムについてはエンベデッドシステムとは―メリットや導入時のポイントを解説で解説しておりますのでご覧ください。

自社環境に適した画像処理ソフトウェアを選定

新たなシステムを導入するとき、自社がそれまで蓄積してきたデータを使うことができるものを選定しましょう。これまでのデータと連携可能なシステムを選ぶことで、既存のデータベースや顧客情報を使用できます。

これは、導入作業における時間や工数のコストを最小化することにつながります。

操作手順の標準化と手順書整備

操作手順を標準化して手順書として整備し、従業員の教育を進めます。同時に、トラブル発生時にどこまでを社内対応させて、どこからベンダーに連絡するのかの範囲を決定します。

その際の連絡方法もマニュアル化しておく必要があります。

画像処理技術は今後さらに幅広い分野へ

画像処理に関して、どういった技術で何ができるのか、どういった場面で活用され、導入時には何が重要なのかをご紹介しました。

画像処理技術は、AIの実用化によって大きな可能性が生まれました。これまで人でなければできなかった判断や判定の部分を機械が行えるようになり、画像処理技術によって得られたデータを有効に活用することが可能になりました。これにより、製造業や物流業を中心に使われていた画像処理技術は、幅広い分野で使われるようになっています。農業や医療分野でも応用され、さらには自動運転のような次世代技術にとっても重要な要素技術となっています。

リンクスでは、画像処理技術をさまざまな分野で応用できるようシステム化したソリューションをご用意し、実際に幅広い分野でお使いいただいております。リンクスの画像処理システムについてはこちらをご覧ください。
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