インダストリー4.0を革新する：コンピュータビジョンがスマート製造をどう推進するか

今回のブログでは、インダストリー4.0に関連する産業分野で最も応用されている技術の一つである「コンピュータビジョン」について解説します。この技術には多くの可能性があり、生産現場でよく発生するさまざまな課題の解決に役立ちます。

コンピュータビジョン技術は、より高性能なセンサーの搭載や新しい画像処理技術の登場により、常に進化を続けています。

以下では、コンピュータビジョンの定義、用途、種類、ディープラーニング、画像処理の仕組み、照明の重要性、そしてプロセスや企業にもたらすメリットについて詳しく説明します。

コンピュータビジョンとは

コンピュータビジョンは、工場でますます活用されている技術の一つです。コンピュータビジョンシステムは、環境から画像の形で情報を取得し、それを処理・分析します。これを理解するには、私たちが五感を通じて環境を認識する仕組みを想像するとよいでしょう。目が周囲の情報を取得するのと同様に、ビジョンシステムも情報をデジタル化して機械が処理できる形にします。

画像を取得するために、さまざまなタイプのセンサーが設置されます。2Dカメラ、ハイパースペクトルカメラ、3Dカメラなどがあり、それぞれが環境情報を提供し、後処理で必要な情報を抽出します。

コンピュータビジョンシステムは、工場の他の要素と無関係な孤立したシステムとしてではなく、他のプロセスと統合され、情報を送受信しながら機能するように設計されています。

コンピュータビジョンの用途

（関連記事：「コンピュータビジョンの7つの用途」もご覧ください）
コンピュータビジョンが活用できる分野は多岐にわたり、多様な用途と目的があります。これは、コンピュータビジョンで使用されるセンサーの種類が豊富で、多くの作業領域や産業分野をカバーできるためです。代表的な用途としては、寸法検査（メトロロジー）、ワークの欠陥検出、異物混入検出、各種コードの読み取り、品質管理システムなどが挙げられます。

欠陥検出へのコンピュータビジョン活用

コンピュータビジョンの最もよく知られた用途の一つです。学習済みのシステムは、金属のクラック、塗装不良、バリ、印刷不良など、多様な欠陥を検出できます。検出可能な欠陥サイズは0.05mm未満に達します。学習には、欠陥あり/なしの画像をシステムに与えて行います。

メトロロジー（精密寸法検査）への活用

コンピュータビジョンにより、ミクロン単位の精度で測定することが可能です。これらの用途には、レーザー測定装置やプローブが使用されます。

機器やセンサーの進歩により、より高品質な画像が取得できるようになったため、こうしたシステムは高精度メトロロジーに活用されています。ビジョンシステムを用いれば、ミクロン単位で測定し、特定部品の欠陥を検出できます。

異物混入検出への活用

センサーの多様性により、通常のRGB画像以外の画像タイプも活用できます。例えば、ハイパースペクトルカメラを使えば材料の組成を判別でき、多くの場合で貴重な情報が得られます。この技術は農産食品分野で品質管理システムとして広く使われています。果実と種子の区別、プラスチック片などの不要物検出などが可能です。

コード読み取りへの活用

ビジョンシステムの最もよく知られた用途の一つが、コードの認識・読み取りです。
現在、あらゆる種類のコードを認識するシステムが多数存在し、多くのプロセスでトレーサビリティを実現しています。

組立検証への活用

組立工程は日々複雑化し、部品数や接続点が増えています。コンピュータビジョンを使えば、工程ごとに各部品が正しい位置にあるか、または最終組立が正しいかをステップバイステップで確認できます。この用途は、機械、装置、電子基板、複雑な仮組立などの組立に非常に有用です。これらのシステムは、非常に複雑な作業のサイクルタイムと手直し時間を大幅に削減します。

コンピュータビジョン＋ロボティクスによるビンピッキング

最も要望の多い用途の一つが、協働ロボティクスとコンピュータビジョンを組み合わせ、無秩序に置かれたワークのビンピッキングを行うことです。ワークが無秩序なため、軌道を最適化し、把持座標を検出する必要があります。ロボットには「ワークが何で、どこにあるか」を教え、最適な把持方法を判断させます。

ロボティクスに関連して、環境に適応し知的に振る舞う「適応ロボティクス」についても触れておきます。これはセンサーを追加し、ロボットと通信させて環境情報を与えることで実現します。ビジョンシステムは、位置変化、障害物、無秩序なワークの把持などの場面で、ロボットが行動するための情報を提供します。

ご覧の通り、コンピュータビジョンの可能性は無限大です。ATRIAでは、この分野で数多くのプロジェクトを成功させてきました。

コンピュータビジョンがもたらすメリット

最後に、コンピュータビジョンが生産プロセスにもたらす主なメリットをまとめます。

• 定期的な検査作業を自動化できる
• ビジョンシステムは疲労せず、検査における主観的要因を排除できる
• 多くの場合、物理的接触なしで全数検査（100%検査）を実現できる
• 生産工程の早期段階で不良品や不良要素を検出することで、修理コストとスクラップコストを削減できる
• 自動化により作業サイクルタイムを短縮できる
• 製造プロセスへの人的関与を減らすことで、運用面と安全面でのメリットが得られる
• 作業者を危険な環境から保護できる

ディープラーニングと画像ラベリング

コンピュータビジョンとディープラーニングを組み合わせることで、高度に変動する状況下で動作し、環境から学習する、より知的なアプリケーションの開発が可能になります。ディープラーニングアルゴリズムは、環境から取得したデータの特徴を学習し、さまざまな状況での動作、分類、物体検出を可能にします。多くの場合、これらのデータはカメラで撮影された画像です。これらのアルゴリズムの訓練に必要なデータセットを作成する際、使用するセンサーは極めて重要です。データ（ここでは画像）の品質、ラベリング、フィルタリングが、ディープラーニングを用いたアプリケーションの正常な動作を左右します。

コンピュータビジョンの種類

すでにお伝えした通り、コンピュータビジョンシステムにはさまざまなタイプのセンサーが使用されます。ここでは主要なものを紹介します。

2Dビジョン

まず2Dマトリクスカメラがあり、RGB（カラー）またはグレースケール画像を取得します。これらのカメラで得られる画像は、ピクセルに分割されたマトリクスとして表現され、色情報を含みます。用途は多岐にわたり、文字認識、メトロロジー、コード読み取り、欠陥検査などに使用されます。

ハイパースペクトルビジョン

ハイパースペクトルカメラは、波長を測定することで材料の組成を特定できます。これにより、石やプラスチックなどの異物を検出可能です。食品分野で広く活用されています。

サーモグラフィ（熱画像）

もう一つの技術がサーモグラフィです。これらのセンサーは、サンプルや物体の温度情報を画像として取得し、カラースケールで温度を表現します。漏れ検知や負荷アンバランスの検出などに用いられます。

3Dビジョン

最後に3Dカメラです。これらのセンサーは奥行き情報を提供します。さまざまなタイプの3Dカメラがあり、非常に幅広い用途をカバーできます。ワークのピッキングや欠陥検出などに使用されます。

コンピュータビジョンにおける画像処理とは

センサーから取得した画像を処理し、デジタル画像から必要な情報を抽出するのが画像処理の役割です。これには、各用途に応じた必要な処理を行う専用ソフトウェアが使用されます。

現在、画像処理ツールを搭載した市販システムやスマートカメラが多数存在します。多くの場合これらのツールで十分ですが、より汎用性が必要な場合は専用ソフトウェアの開発が必要になります。

画像処理後、結果や必要な情報が得られたら、それをシステムの出力として外部に返します（欠陥の警告、測定結果の返却、ロボットへの座標指示など）。

コンピュータビジョンにおける照明の重要性

データを取得するセンサーに加え、ビジョンシステムでは、取得データの品質を向上させ、多くの場合で正常な動作に不可欠となる補助要素が使用されます。

最も重要な外部要素の一つが照明です。外部照明システムを導入することで、多くの場合、画像を適切に取得できます。例えばこのプロジェクトでは、ワークの画像を反射なしで適切に取得するために特殊な照明を使用しました。

コンピュータビジョン用の照明システムは、照明対象の材質、距離、バックライトの要否など多くのパラメータによって異なります。よく使用されるのは直接照明、間接照明、バックライト照明などです。また、LED照明（白色、赤色など）も使用されます。これらは一例に過ぎず、各用途に最適な照明を検討することで、プロセスに有用な画像を取得できます。

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