RGBカメラからLiDARセンサーまで、さまざまな業界のさまざまなアプリケーションで、さまざまなタイプのコンピュータビジョンカメラがどのように使用されているかをご覧ください。
人工知能（AI）アプリケーションの成功には、データ、アルゴリズム、コンピューティングパワーなど、多くの技術的要因が寄与している。特に、機械が画像や動画を分析・理解できるようにすることに重点を置くAIのサブ分野であるコンピュータビジョンでは、最も重要な要因の1つは入力またはデータソースであるカメラです。コンピュータ・ビジョン・アプリケーションに使用されるカメラの品質と種類は、AIモデルの性能に直接影響します。
コンピュータ・ビジョンのタスクによって必要な視覚データは異なるため、適切なカメラを選択することは非常に重要です。例えば、高解像度カメラは顔認識のようなアプリケーションに使用され、細かい顔のディテールを正確に捉える必要があります。対照的に、低解像度のカメラは、複雑な詳細よりも幅広いパターンに依存する待ち行列監視のようなタスクに使用できます。
現在、多くの種類のカメラがあり、それぞれが特定のニーズを満たすように設計されています。その違いを理解することで、コンピュータビジョンのイノベーションを最適化することができます。ここでは、コンピュータビジョンカメラの様々な種類と、様々な業界におけるその用途についてご紹介します。
RGB（赤、緑、青）カメラは、コンピュータ・ビジョン・アプリケーションで一般的に使用されている。RGBカメラは、波長400～700ナノメートル（nm）の可視スペクトルの画像をキャプチャします。これらの画像は人間の見え方に似ているため、RGBカメラは物体検出、インスタンス分割、姿勢推定など、人間のような視覚で十分な状況で多くのタスクに使用されている。
これらのタスクは通常、2次元（2D）の視点から物体を識別・検出するもので、正確な結果を得るために奥行きをキャプチャする必要はありません。しかし、3D物体検出や ロボット工学のように奥行き情報が必要なアプリケーションでは、RGB-D（Red、Green、Blue、Depth）カメラが使用されます。これらのカメラは、RGBデータと深度センサーを組み合わせて3Dの詳細をキャプチャし、リアルタイムの深度測定を提供します。
RGB-Dカメラが役に立つ興味深いアプリケーションは、バーチャル試着であり、小売店で人気が高まっているコンセプトである。簡単に言うと、RGB-Dカメラとセンサーを統合したスマート・スクリーンは、買い物客の身長、体型、肩幅などの詳細を収集することができる。この情報を使って、システムは顧客のライブ画像に衣服をデジタルで重ね合わせることができる。インスタンスのセグメンテーションや ポーズ推定などの コンピュータ・ビジョン・タスクは、視覚データを処理して顧客の体を正確に検出し、リアルタイムでそのプロポーションに合うように服を配置することができる。
バーチャル試着では、顧客が服にどのようにフィットするかを3Dで見ることができ、よりリアルな体験のために、生地がどのように動くかを模倣できるシステムもある。コンピューター・ビジョンとRGB-Dカメラにより、顧客は試着室を省略し、即座に試着することができる。時間を節約し、スタイルやサイズの比較を容易にし、全体的なショッピング体験を向上させる。
ステレオカメラは、複数のイメージセンサーを使用し、異なる角度からの画像を比較することで奥行きをとらえるタイプのカメラである。シングルセンサーシステムよりも精度が高い。一方、飛行時間型（ToF）カメラまたはセンサーは、物体から跳ね返ってセンサーに戻ってくる赤外線を放射することで距離を測定する。光が戻ってくるまでの時間をカメラのプロセッサーが計算し、距離を割り出す。
場合によっては、ステレオカメラはToFセンサーと統合され、両方のデバイスの長所を組み合わせることで、奥行き情報を迅速かつ高精度にキャプチャします。ToFセンサーのリアルタイムの距離測定とステレオカメラの詳細な奥行き知覚の組み合わせは、スピードと精度の両方が重要な自律走行車や 家電のようなアプリケーションに理想的です。
気づかないうちにToF（Time-of-Flight）カメラを使っている可能性がある。実際、サムスン、ファーウェイ、Realmeといったブランドの人気スマートフォンには、深度センシング機能を強化するためにToFセンサーが搭載されていることが多い。これらのカメラが提供する正確な深度情報は、被写体にシャープなピントを合わせたまま背景をぼかすという、人気のあるボケ効果を作り出すために使用される。
ToFセンサーは、ジェスチャー認識や 拡張現実（AR）など、写真以外の用途にも不可欠になっている。例えば、サムスンのGalaxy S20 UltraやHuawei P30 Proのような携帯電話は、これらのセンサーを使用してリアルタイムで3D奥行きをマッピングし、写真撮影と インタラクティブな体験の両方を向上させている。
サーマルカメラはその名の通り、製造業や 自動車工場など様々な用途で熱検知に広く使用されている。これらのカメラは温度を測定し、高すぎたり低すぎたりする危険なレベルの熱を検出した場合にユーザーに警告を発するために使用することができる。人間の目には見えない赤外線を検出することで、正確な温度測定が可能です。赤外線カメラと呼ばれることも多いサーマルカメラの用途は、産業現場だけにとどまりません。例えば、サーモグラフィは、家畜の健康状態を監視する農業分野、熱漏れを特定する建物検査分野、ホットスポットを特定する消防分野などでも使用されている。
製造工場や石油・ガス掘削施設の機械や電気システムは、しばしば連続運転され、副産物として熱を発生します。時間の経過とともに、モーター、ベアリング、電気回路などの部品に過度の熱が蓄積し、機器の故障や 安全上の危険につながる可能性があります。
サーマルカメラは、異常な温度上昇を早期に検出することで、オペレーターがこれらのシステムを監視するのに役立ちます。モーターが過熱している場合は、メンテナンスのスケジュールを立て、コストのかかる故障を防ぐことができます。赤外線サーモグラフィを定期検査に組み込むことで、産業界は予知保全を実施し、ダウンタイムを削減し、機器の寿命を延ばし、より安全な作業環境を確保することができます。全体として、プラントのパフォーマンスを向上させ、予期せぬ故障のリスクを最小限に抑えることができます。
高速度カメラは、1秒間に10,000フレーム（FPS）以上を撮影するように設計されているため、高速な動きを非常に正確に処理することができます。例えば、生産ラインで製品が高速で移動する場合、高速カメラを使用して製品を監視し、異常を検出することができます。
一方、スローモーションカメラは、高フレームレートで映像を撮影し、再生速度を落とすために使用できる。これにより、視聴者はリアルタイムでは見逃しがちな細部を観察することができる。これらのカメラは銃器や爆発物の性能を評価するために使用される。複雑な動きをスロー再生して分析する機能は、この種の用途に最適です。
状況によっては、高速度カメラとスローモーションカメラを組み合わせることで、同じ事象の中で高速で動くものと低速で動くものを詳細に分析することができる。例えば、ゴルフの試合を分析するとしよう。高速度カメラでゴルフボールのスピードを測定し、スローモーションカメラでゴルファーのスイングの動きや体のコントロールを分析することができる。
マルチスペクトルカメラは、紫外線や赤外線を含む複数の光スペクトルの波長をワンショットで記録できる特殊な装置です。マルチスペクトル画像は、従来のカメラでは取得できなかった貴重な詳細データを提供する。さらに狭く連続した光の帯域を捉えるハイパースペクトルカメラと同様に、マルチスペクトルカメラは農業、地質学、環境モニタリング、医療画像などの分野で使用されている。例えば、医療分野では、マルチスペクトルカメラは複数の波長にわたって画像をキャプチャすることで、さまざまな組織を視覚化するのに役立ちます。
同様に、マルチスペクトル画像を搭載したドローンは、農業の分野で大きな進歩を遂げている。不健康な植物や、虫や害虫の影響を受けている植物を早い段階で特定することができる。これらのカメラは近赤外線スペクトルを分析することができ、一般的に健康な植物は不健康なものよりも近赤外線を多く反射する。このようなAI技術を農業に導入することで、農家は早期に対策を講じることができ、収穫量を増やし、作物の損失を減らすことができる。
LiDAR（光検出と測距）カメラは、レーザーパルスを使用して3Dマップを作成し、遠くの物体を検出します。LiDARは霧、雨、暗闇、高温など様々な条件下で効果を発揮するが、雨や霧のような悪天候はその性能に影響を与える可能性がある。LiDARは、ナビゲーションや障害物検知のための自動運転車などのアプリケーションで一般的に使用されている。
LiDARは車の目のような役割を果たし、レーザーパルスを照射し、それが跳ね返ってくるまでの時間を測定する。このような洞察は、車が距離を計算し、車、歩行者、信号などの物体を識別するのに役立ち、より安全な運転のための360度の視界を提供する。
コンピュータ・ビジョンに関して言えば、カメラは機械が人間同様に世界を見たり解釈したりするための目の役割を果たす。適切な種類のカメラを選択することは、様々なコンピュータビジョンアプリケーションの成功の鍵となります。標準的なRGBカメラから高度なLiDARシステムまで、それぞれのタイプは特定のタスクに適したユニークな機能を提供します。様々なカメラ技術とその用途を理解することで、開発者や研究者は複雑な実世界の課題に取り組むためのコンピュータビジョンモデルをより最適化することができます。
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