画像処理、コンピュータビジョン、マシンビジョンの探求

AIはあらゆるデータの分析に利用できるが、画像や動画のようなビジュアルデータに関しては、画像分析の領域に属し、さまざまな技術が関わってくる。画像処理、コンピュータビジョン、マシンビジョンは、画像やビデオ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する。これら3つの技術は似ているように見えますが、重要な違いがあるため、様々な用途に役立ちます。画像処理は、画像やビデオフレームを操作し、向上させることに重点を置いているが、コンピュータビジョンは、これらの処理された画像を使用して、コンピュータがその内容を解釈し、理解するのを助けることによって、さらに一歩進んでいる。一方、マシンビジョンは、コンピュータビジョンの技術を 、検査や品質管理などの産業用途に特化して応用したものである。

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この3つの分野によって、医療、製造、農業など多くの産業でさまざまな応用が可能になる。この記事では、画像処理、コンピュータ・ビジョン、マシン・ビジョンについて調べ、それぞれの違いについて説明します。また、これらがどのように機能し、様々な産業でどのように使用されているのかについても説明します。それでは始めましょう。

画像処理とは？

まず、コンピュータ・ビジョンとマシン・ビジョンの基礎技術である画像処理から説明しよう。画像処理とは、アルゴリズムを使用してデジタル画像を操作・強化し、明るさ、コントラスト、カラーバランス、ノイズ除去などのパラメータを調整することで、より高度な分析や解釈を行うための準備をすることです。 

その仕組みを見てみよう。画像処理は、画像を個々のピクセルに分解し、そのピクセルを操作して目的の効果を得ることで行われる。例えば、画像を明るくするには、アルゴリズムは各ピクセルの強度を上げるかもしれない。同様に、エッジを検出するには、ピクセル値の急激な変化を探す。これらのピクセルに数学的演算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、新しい画像の作成などに利用できる。 

また、画像処理技術は、データ処理や、鮮明で高品質な画像によるビジュアルデータセットの作成に不可欠であり、コンピュータビジョンやマシンビジョンシステムがそれらを正確に解析するのに役立ちます。OpenCVやMATLABのようなライブラリは、様々な分野の開発者や研究者がこれらの画像処理技術にアクセスできるようにする堅牢なフレームワークを提供します。 

ここでは、人気のある画像処理テクニックをいくつか紹介する： 

• フィルタリング：フィルタリングは、画像のばらつきや歪みを平滑化することで、ノイズレベルを低減するために適用される。一般的なフィルターには、ぼかしのためのガウシアンフィルターや、ランダムな白や黒のピクセルとして現れるソルト＆ペッパーノイズを除去するためのメディアンフィルターなどがあります。
• エッジ検出：ピクセル強度の急激な変化を検出することで、画像内のオブジェクトの境界を識別するために使用される。医療画像のようなアプリケーションでは、臓器や腫瘍の構造の輪郭を描くためにエッジ検出が使用される。
• 閾値処理：画像処理における閾値処理は、閾値を設定することでグレースケール画像を2値画像に変換する。閾値以上のピクセルは白（1）になり、それ以下のピクセルは黒（0）になる。 

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画像処理の応用を探る

画像の復元は、画像処理の応用の好例である。これは、時間の経過とともに劣化した画像を復元することを含む。フィルタリングやノイズ除去などの技術を使って、マーク、傷、汚れ、磨耗、破損を除去し、劣化した画像を元の品質に戻します。画像の復元は、古い写真のように画像が低品質であったり、破損していたりする場合に特に有効です。

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コンピュータ・ビジョンとは？

画像を変更したり強調したりすること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たり理解したりする能力を与える。多くのアプリケーションは、画像やビデオフレーム内の物体や人物を識別し理解するためにコンピュータビジョンを使用しています。コンピュータ・ビジョンは人間の視覚を再現し、私たちが身の回りにあるものをどのように理解す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、監視のような作業を自動化するために使用することができる。また、顔認識、医療用画像処理、自律走行車など、実用的な応用範囲も広い。コンピュータ・ビジョンのモデルは、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・識別するために、ディープラーニング技術を用いて学習される。そして、様々な産業がこれらの学習済みモデルを使用する。 Ultralytics YOLOv8物体検出や 物体追跡などのさまざまなタスクに使用されます。

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例えば、テスラのような自動運転車は、現実世界をナビゲートするためにコンピュータービジョンを使用している。車に搭載されたカメラが捉えた映像は、コンピュータービジョンを使って処理される。物体の検出、追跡、セグメンテーションといったコンピュータービジョンのタスクは、交通状況や周囲の環境を理解するために不可欠だ。もう1つの興味深いアプリケーションは顔認識である。画像や ビデオから人物の顔をキャプチャし、主要な特徴を特定し、保存されている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・認識するためにコンピュータ・ビジョンを使用することができる。

マシンビジョンとは？

マシンビジョンは、大規模な製造工場や生産施設のような産業環境で、製品の品質を保証したり、完成品のラベルやバーコードの正しさをチェックしたりする用途に使用されます。マシンビジョンはコンピュータビジョンの一分野であり、過酷な条件下で効果的に機能する耐久性の高いハードウェアに依存しています。これらのシステムは産業用アプリケーションと統合されているため、高速でリアルタイムの精度が不可欠です。 

その仕組みを見てみよう。まず、1台以上の高解像度カメラを使ってデータを収集する。これらのカメラには、赤外線やサーモグラフィのような特殊な機能が搭載されていることもある。次に、収集したデータをコンピュータ・ビジョン技術を使って解析し、必要な情報を抽出する。抽出される情報には通常、特定の用途に応じて、物体の識別、形状、サイズ、動き、パターン、シーンに存在する異常などの詳細が含まれる。

マシンビジョンの応用を理解する

製造ラインにおける品質管理は、高品質の製品のみを顧客に届けることを保証し、顧客満足度の向上と利益の増加につながります。従来の方法では、手作業による検査に頼ることが多く、非常に時間がかかり、人為的なミスが発生しやすい。また、品質管理の不備は、生産の遅れや経済的損失、企業の評判に影響を与えることもあります。優れたソリューションは、表面検査、ラベル検証、物体位置決めなどの作業をマシンビジョンを使って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しい規制が実施されています。マシンビジョンは、ブリスターパックに正しい数の錠剤が入っていることを確認するために使用することができます。YOLOv8 のようなコンピュータ・ビジョン・モデルを使用して、物体検出を使用して錠剤を識別し、数えることができます。 

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しかし、マシンビジョンを使用する際には、考慮すべきいくつかの制限があることを認識しておくことが重要です。マシンビジョンシステムは、産業環境において製品を照らすために優れた照明条件を必要とすることが多い。また、高品質のカメラ、プロセッサー、ハードウェア・アクセラレーターも、データを取り込み、解析プロセスを高速化するために必要です。これらのシステムは、産業環境での実用的なタスクのために特別に設計されているため、セットアップにコストがかかることがあります。

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

さて、3つの技術について個別に説明し、その応用例をいくつか見てきた。 

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画像処理は、明るさの調整やノイズフィルタリングなど、計算能力があまり必要なく、複雑な視覚情報を理解する能力を必要としない作業に最適です。一方、コンピュータ・ビジョンは、画像から意味のある洞察を引き出したり、複雑なシーンを処理したりするのに優れているが、より多くの計算資源と複雑さを必要とする。一方、マシンビジョンは自動検査などの産業用途に特化しており、特殊で高価なシステムでサポートされることが多い。

大局を見る

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るが、それぞれの目的は異なる。画像処理は、画像をピクセルレベルで強調・操作するもので、画像再構成のような作業に非常に有用である。 

一方、コンピューター・ビジョンは、コンピューターに視覚データを理解し、理解する能力を与えることで、もう少し踏み込んだものである。顔認識や自動運転車のようなユースケースには欠かせない。さらに、マシンビジョンは特に産業用途に使用されている。検査や品質管理のような工業プロセスを自動化する。 

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適なものを選ぶことができ、効率と結果の向上につながる。

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