マシンビジョンは、私たちの生活や産業において、ますます重要な役割を果たしています。しかし、この先進技術の普及には、まだ解決すべき課題がいくつも存在するのも現実です。この記事では、マシンビジョンの普及が進んでいる理由と、今後の課題について詳しく解説いたします。
マシンビジョンとは
マシンビジョンは、人間の視覚のように機械が物を「見て判断する」技術です。この技術は、産業用カメラやセンサーを用いて、自動化や作業精度の向上を実現しています。位置の測定、欠陥の検出、視覚による識別などが主な用途です。
そして、この技術の中核を担うのがマシンビジョンソフトウェアです。ソフトウェアは、カメラからの映像を解析し、必要な情報を抽出する役割を果たしています。その結果、自動検査や品質管理、ロボット工学、医療画像処理など、多くの分野での活躍が可能になりました。
マシンビジョンの構成要素
マシンビジョンの技術は、日々の進化によって、その応用の幅をどんどん広げています。この先端技術は、カメラ、インターフェース、そしてパソコンとソフトウェアという3つの要素で構成されています。それぞれの部分が密接に連携し、一体となって高度な機能を実現しているのです。
本項ではマシンビジョンの構成要素について詳しく解説します。
カメラ
マシンビジョンシステムにおいて最も重要な部分は、対象物を撮影するカメラです。このカメラは、エリアカメラとラインカメラの2種類に大別されます。エリアカメラは人間の目のように2次元で映像を捉え、対象物を広く捉えます。一方、ラインカメラは1次元的に撮影し、より正確な撮影が可能です。高価なラインカメラでも、複数のエリアカメラを組み合わせることで、精度を高めることが一般的です。
インターフェース
カメラから得られた画像をパソコンへ送るためのインターフェースも欠かせません。大容量の画像を高速で通信するため、特定の通信規格に準拠した機器が必要となります。この部分がスムーズでなければ、システム全体の効率が下がってしまうため、非常に重要な存在です。
パソコンとソフトウェア
カメラで撮影された画像を加工処理するパソコンとソフトウェア画像の加工、情報の出力、記録など、多岐にわたる処理を行います。この部分がマシンビジョンシステムの中枢となり、全体の機能をコントロールします。
マシンビジョンの主な用途
マシンビジョンシステムの導入により、従来人間が行っていた作業を高精度かつ効率的に行うことが可能になり、企業の生産性向上に大いに貢献しています。主な用途は以下の通りです。
品質検査
製造業における品質検査は、マシンビジョンの力を借りて大きく進化しています。合格・不合格の基準をコンピュータに教えることで、自動で判定が可能になりました。さらに、AIとディープラーニング技術を組み合わせることで、予測できなかった不良も判定できるようになり、検査の精度が向上しています。
形状測定
寸法や形状の測定もマシンビジョンの得意分野です。バーコードの読み取りや色の識別、位置の判定など、工場だけでなく医療画像診断などの分野でも活用されています。
ロボットの視覚の役割
産業用ロボットにとって、マシンビジョンは欠かせない「視覚」の役割を果たします。周囲の状況をカメラで把握し、作業内容を指示することで、ロボットの活用範囲が大きく広がりました。3次元物体検知やAIによる学習機能などの進歩により、今後の柔軟な作業の展開が期待されます。
マシンビジョンの市場状況
2021年に発表された画像処理システム市場の調査報告により、マシンビジョンの市場状況と将来展望が明らかになりました。この調査では、マシンビジョンを5つの分野に分けて分析しています。
単体機器分野が世界のマシンビジョン市場で最も大きく、2020年には5,321億円の市場規模があったことがわかりました。次いで大きな市場規模を誇るのが、検査アプリケーション分野で3,298億円です。
さらに、2024年には、検査アプリケーション市場が4,727億円に、単体装置分野も7,652億円に成長すると見込まれています。この成長率は1.4倍と、今後も順調な伸びが期待されています。
マシンビジョンの普及が進んでいる理由
1970年代の初めに、バーコード読み取りシステムなどの初歩的なマシンビジョンが登場しました。当時はリンゴとミカンのような微細な違いの判別は困難でしたが、今では人間の目に比べて迅速かつ正確に情報を検出することができます。この技術の誕生により、工場の自動化が飛躍的に進展しました。
近年、IoTとAIの普及が進んでいます。これにより、人間でなければできなかった分野でも、マシンビジョンによる判定が可能になりました。製造業では、製造工程だけでなく、検査や品質管理工程においても自動化が進んでいます。マシンビジョンソフトウェアの進化もこの自動化を支えており、より高度な判定が可能になっています。
日本では製造業や物流業の労働力不足が深刻化しています。このような背景から、デジタルテクノロジーの活用と新しいビジネスモデルの創出が急務となっており、マシンビジョンの導入が急速に進んでいます。精密な検査や品質管理など、ミスが許されない分野でも、人の力に頼らずにプロセスを自動化することが可能になりました。
マシンビジョンの今後の課題
マシンビジョンは、画像処理技術を用いて物体を認識する技術で、産業界での利用が増えています。しかし、この先進的な技術には、まだ解決すべき課題がいくつか存在します。
まず、マシンビジョンシステムの設計と実装には、高い専門知識と経験が求められます。用途に合わせて最適なハードウェアとソフトウェアを選ぶ必要があり、一般的な解決策がないため、プロジェクトごとに調整が必要です。特に、マシンビジョンソフトウェアの選定と調整は、プロジェクトの成功に大きく影響する部分です。
次に、マシンビジョンシステムの性能は、環境や対象物の変化に敏感です。光の強さや色、背景のノイズ、対象物の形や表面などが変わると、画像処理の結果も変わることがあります。これらの要素を考慮し、変化に強いシステムを作るのは容易ではありません。
さらに、システムの検証と評価には、多くの時間と費用がかかります。期待通りに動作するかを確認するために、多くのテストケースを用意し、実行し、分析する必要があります。性能を定量的に評価するためには、正解データや評価基準を定める必要もあります。
耐久性についても課題があります。特に動く部分や高温の場所に設置する場合、耐久性だけでなく、焦点の調整や光源位置の変化による精度の低下にも気を付ける必要があります。
まとめ
マシンビジョンの普及は、その素早く正確な情報検出能力により、製造業や物流業など多岐にわたって進展しています。特にマシンビジョンソフトウェアの進化は、多様なアプリケーションへの対応を可能にしています。しかし、システムの設計や実装には高い専門知識が求められ、環境条件の変化に対する耐久性の確保も課題となっています。これらの課題を克服するための業界全体の取り組みが、マシンビジョンの更なる発展の鍵となるでしょう。最新技術の進展とともに、今後の動向が注目されます。