マシンビジョン技術の成長:より厳しい環境に対応する高機能カメラが自律走行を促進

カメラ、AI、チップセットの進歩がマシンビジョン(MV)アプリケーションの利用を後押ししています。そのユースケースのうち、欠陥検出、自律走行、汚染物質の特定などの項目が特に興味深いものとして挙げられています。

ベンダーは、エコシステムが拡大する中で、進化するテクノロジーに投資し、適切なパートナーシップを形成しており、また、技術を採用する企業側は、その可能性を再検討する必要があります。中でもマシンビジョンはより強力になり、投資対効果は証明され、品質検査はその第一歩となっています。

インダストリー4.0におけるマシンビジョン

マシンビジョンは、インダストリー4.0テクノロジーの中で最も投資対効果(ROI)が高く、償却期間も短い技術です。2021年までの一年間の調査によると、マシンビジョンの平均プロジェクト償却期間は16.8ヶ月で、17のインダストリー4.0テクノロジーの業界全体平均である20.1ヶ月より20%早いことがわかりました。また、2022年の調査では、マシンビジョンは今後数年間、引き続き強い投資流入が見込まれることが示されました。カーアセンブリの品質検査にAIベースのマシンビジョンシステムを導入した最新プロジェクトでは、半年で償却を達成したと報告されています。

MVは、産業界や非産業界で、機械によるタスク実行の操作ガイダンスやキーデータのための、画像情報の抽出を自動化します。この技術開発の結果として、カメラ技術、人工知能(AI)、チップセット、において、高いROIが継続的に報告されています。これらの進歩は、コスト削減、競争力強化、製品品質の向上など、マシンビジョンの典型的な利点を強化するもので、その用途にも影響を与えています。

マシンビジョンの3つの注目すべき変化

30年以上の歴史があるマシンビジョン技術は、最近のテクノロジーシフトにより、その普及に新たな弾みがついています。

高機能カメラ

45メガピクセル以上の解像度を持つカメラは、今や人間の目よりも優れているだけでなく、極めて高速に、歪みなく対象物を捉えることができるようになりました。同時に、ユーザーにはあまりわからない所で技術革新も行われており、その一つが、イベントベースビジョンセンサーの登場です。イベントベースビジョンセンサーは、視神経が情報を処理するのと同じように、各ピクセルの輝度変化のみを検知して画像を取り込むセンサーで、従来のフレームベースのビジョンセンサーとは異なり、より暗い環境や厳しい気象条件にも対応できます。

進化した意思決定

あらかじめ決められたパラメータに基づく意思決定からAIベースのマシンビジョンへの移行は、インパクトのあるものです。ルールベースのMVは「硬直的」であり、定量化可能で明確、かつ非常に特殊な特性にのみ適用可能な、イエスかノーかの質問に答えるものです。これに対し、AIを用いたMVは、定量化できない特性に対しても正確な結果を提供し、より幅広い背景や照明環境下で欠陥を識別し、へこみや変色など製品の外観や欠陥の種類のバリエーションに柔軟に対応することが可能です。また、より高度で強力なAIのサブセットであるディープラーニングも、マシンビジョンアプリケーションに採用されつつあります。

AIチップを搭載した強力なハードウェア

AIの進化は、チップセットの進化と密接に関係しています。最新世代のチップは、画像処理やAIベースのコンピュータビジョンアルゴリズムの実行に適したより強力なものとなっています。これらの進歩により、ディープラーニングの学習時間は、数週間から数時間に短縮されています。

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