火. 5月 21st, 2024
マシンビジョンとは?

マシンビジョンとは、カメラやセンサーを使って画像や動画を解析し、人間の視覚に似た働きをする技術です。画像処理や機械学習などの先端技術を組み合わせることで、人間の目に近い精度の解析が可能になりました。

しかし、システムがまだ完璧ではないため改良が必要なのも現状です。この記事では、マシンビジョンの基本的な概念を始め、そのメリットと課題、実用例について解説します。

マシンビジョン技術の概要

マシンビジョン技術とは、産業機器に目のような機能を持たせ、それを用いて素早く判断する能力を与えるもの、自動機器に画像から周囲の状況を高度に理解させるためのものです。カメラやセンサーからの画像や動画を解析し、特定の作業を行うプログラムのことをマシンビジョンソフトウェアと呼びます。

そもそも機械にとってデジタル画像は単なる色値や階調強度を持つ画素の集合体に過ぎません。マシンビジョンはこの情報を分析し、機械の目となって伝える技術といえるでしょう。画像処理や機械学習などの先端技術が組み合わさって、人間の目のように、物体を認識し、理解する能力を持つように進化しているのです。しかし、その能力はまだ完全ではないため、カメラおよびソフトウェアの品質や撮影環境、データの量などによって、性能が変動することがあります。

主な用途は、視覚による検査や欠陥の発見、位置の調整と測定、製品の識別や分類、追跡などが挙げられます。産業用オートメーションの基盤として位置づけられるマシンビジョンは、製品の品質向上や生産性の増進に貢献しており、長い間、製造業や物流の最適化を支えてきました。用途に合わせたマシンビジョンソフトウェアを選ぶことで、可能性もさらに広がるはずです 。

マシンビジョンを導入するメリット

マシンビジョンの導入によるメリットは、品質向上から労働環境の改善、市場での競争力強化に至るまで多岐にわたります。以下、主なメリットを解説します。

高速・高精度な判定の実現

人間の目には捉えきれない細部までを検出し、素早く正確な判断を下すことが可能なため、製造業における品質管理の進化が期待できます。

マシンビジョンは、カメラやセンサーなどを使い、物の色や形、位置、大きさなどを特定し、画像処理ソフトにより分析します。人の目では見過ごしがちな微小な欠陥や異物も見つけられ、品質の管理が一段と進化するでしょう。

さらに、赤外線やX線など人の目には見えないものも使用し、内部の構造や成分も調べることができます。人の目よりもずっと早く画像を処理できることから、作業の効率も高めるはずです。

作業の均一化と属人化の排除

機械が人間の主観を排して判断することで、作業の一貫性が保たれます。品質のばらつきも減るため、製品の信頼性が高まり売上向上にも大きく貢献します。

マシンビジョンは、人が必要としない単純な作業や危険な作業を置き換えることが可能です。人手不足や高齢化が進む社会での労働力の確保に貢献できるため、人はより高い付加価値のある業務に集中することができます。

労働力不足問題への対応

検査や分別作業の自動化することで、人々がより専門的な業務に集中できる環境が整うでしょう。

マシンビジョンは24時間365日動けるため、人がやる必要のない単純な作業や危険な作業の代わりになり、労働の環境を改善します。重労働やストレスから解放されれば、人は柔軟な労働時間や休日を得やすくなるはずです。

単調な作業を機械に委ねることで、人々の労働時間を減らし、クリエイティブな仕事への取り組みが可能になります。働く人々のやりがいや満足度があがるというのも魅力のひとつです。

DX推進と全体の効率化

導入することで一工程だけでなく、組織全体の効率化につながります。新しいビジネスモデルの構築にも期待がかかるでしょう。

マシンビジョンで、得たデータをクラウドやAIと連動させ、デジタル変革を進めれば、製品やプロセスの最適化だけでなく、組織全体の効率向上や新しい価値の創造も促進します。

商品の個別化と市場競争力の強化

産業機器メーカーが商品に取り入れることで、他社との差別化が図れます。顧客と共創するプロセスが、新しいビジネスチャンスへと開かれるでしょう。

そもそもマシンビジョンは、お客様のニーズに応じて製品やサービスを個人化できます。たとえば、顧客の顔や体を測り、注文に応じた服や装飾品を提供可能です。機能面で他社との違いをつけることで価値が向上し、市場での強さを高めます。

マシンビジョン導入の課題

マシンビジョンの導入は多くのメリットをもたらしますが、その一方で、いくつかの課題も存在します。以下、それらの課題について詳しく解説いたします。

マシンビジョン導入の課題

技術的なハードルの高さ

マシンビジョンの開発は、非常に高い技術的要求度を持っています。専門的な知識と経験が必要で、設計段階からの慎重な取り組みが求められるのです。産業機器への組み込みには、システムに精通したエンジニアとの連携が不可欠となります。マシンビジョンソフトウェアの扱いにも、専門知識が必要です。

ユーザー側での導入困難

ユーザー側においても、技術的な要求度の高さから、独自にシステムを構築し運用するのは困難です。導入失敗へのリスクが高まるため、個別に部品を集めてシステムを作る取り組みは、コストや時間の増加を招くことが多いのです。

耐久性への配慮

特に可動部や高温環境などでの使用においては、耐久性が課題となります。焦点の調整機能や光源位置の変化による精度低下など、細かな配慮が必要となるでしょう。

導入コストの問題

市場が拡大し、低価格なものも増えているとはいえ、高精度なカメラデバイスは依然として高価です。導入に際しては、費用対効果の慎重な計算が欠かせません。

マシンビジョンの実用例

マシンビジョンは、人間の視覚を模倣する技術で、多岐にわたる分野での活用が進んでいます。人間の視覚を模倣するこの技術は、今後もさらなる進化と応用が期待される分野であり、その可能性は広がり続けるでしょう。ここでは実用例を紹介します。

ピッキングシステムでの効率化

現在主流のピッキングシステムは、工場などでの部品の取り扱いを自動化するためにマシンビジョンを活用したシステムです。ロボットのアーム部分に取り付けられた小型センサーとカメラによって、バラ積みされた部品の位置と姿勢を高速に認識し、ピッキング作業を行います。

このシステムの進化により、部品の撮影から位置姿勢の認識までわずか0.5秒で行えるようになりました。これによって、人間が行っていた作業を劇的に効率化し、生産性の向上が実現しています。

物流ラベルの一括読み込み

物流業界でもマシンビジョンの活用が進んでいます。従来はハンディデバイスで一つひとつのコードを読み取る作業が主流でしたが、マシンビジョンとディープラーニングの組み合わせにより、複数のフォントやバーコードが混在した状態でも一括読み取りが可能になりました。

食品工場での異物検査

食品工場では、ベルトコンベアに流れる原材料の外観と色から異物や不良品を検知し、排除するシステムが導入されています。その結果、生産性の向上だけでなく、目視検査の工数削減も実現できるケースもありました。

まとめ

マシンビジョンの技術は、人材不足や検査の複雑化といった問題を解消するために、導入が進んでいます。人間の視覚を模倣するこの技術を導入することで、作業効率の向上や物流のスピードアップなどが見込めます。

まだ課題も残る技術ですが、導入するメリットもたくさんあるので一度導入を検討してみるのもいいかもしれません。

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