1983年に発表された初期のAutomatix （現在は オムロン の一部）のマシンビジョンシステム、Autovision IIが展示会でデモンストレーションされている。三脚に取り付けられたカメラがライトテーブルを下向きに向け、画面に表示されるバックライト画像を生成し、その後、ブロブ抽出 が行われる。 マシンビジョンとは、自動検査、 プロセス制御 、ロボット誘導などの用途において、画像 ベースの自動 検査および分析を提供するために使用される技術と手法であり、通常は産業分野で用いられます。マシンビジョンは、多くの技術、ソフトウェアおよびハードウェア製品、統合システム、動作、手法、専門知識を指します。システム工学の一分野としてのマシンビジョンは、 コンピュータサイエンス の一形態であるコンピュータビジョン とは区別されます。マシンビジョンは、既存の技術を新しい方法で統合し、現実世界の問題を解決するために応用しようとします。この用語は、産業オートメーション環境におけるこれらの機能を表す一般的な用語ですが、車両誘導などの他の環境におけるこれらの機能にも使用されます。
マシンビジョン全体のプロセスには、要件とプロジェクトの詳細を計画し、ソリューションを作成する段階が含まれます。実行時には、まず画像処理が行われ、続いて画像の自動分析と必要な情報の抽出が行われます。
画像に基づく自動検査および選別 マシンビジョンの主な用途は、画像ベースの自動検査と選別、およびロボット誘導です。[ 6 ] [ 7 ] ： [ 10 ] [ 11 ]
操作方法および手順 自動検査シーケンスの最初のステップは画像の取得 であり、通常は後続の処理に必要な識別を提供するように設計されたカメラ、レンズ、照明を使用します。[ 12 ] [ 13 ] ソフトウェア パッケージおよびそれらで開発されたプログラムは、さまざまなデジタル画像処理 技術を使用して必要な情報を抽出し、多くの場合、抽出された情報に基づいて（合格/不合格などの）決定を行います。[ 14 ]
装置 自動検査システムの構成要素は通常、照明、カメラまたはその他の画像処理装置、プロセッサ、ソフトウェア、および出力装置を含む。[ 7 ] ：
イメージング イメージングデバイス（カメラなど）は、メインの画像処理ユニットとは別個のもの、またはメインの画像処理ユニットと一体化されたものがあり、後者の場合、この組み合わせは一般的にスマートカメラ またはスマートセンサーと呼ばれます。[ 15 ] [ 16 ] [ 17 ] Camera Link 、CoaXPress ）を使用して、専用の中間ハードウェア、カスタム処理アプライアンス、またはコンピュータ内のフレームグラバーに行うことができます。 [ 18 ] [ 19 ] [ 20 ] [ 21 ] MVの実装では、 FireWire 、USB 、またはギガビットイーサネット インターフェースを介して（フレームグラバーなしで）コンピュータに直接接続できるデジタルカメラも使用されます。[ 21 ] [ 22 ]
MVでは従来型の（2D可視光）イメージングが最も一般的に使用されていますが、代替手段としてマルチスペクトルイメージング 、ハイパースペクトルイメージング 、さまざまな赤外線バンドのイメージング[ 23 ] 3Dイメージング 、X線イメージング[ 6 ] フレームレート 、解像度、イメージング処理が画像全体で同時であるかどうかであり、これにより移動プロセスに適しています。[ 24 ]
マシンビジョンアプリケーションの大部分は2次元イメージングを使用して解決されますが、3Dイメージングを利用するマシンビジョンアプリケーションは、業界内で成長しているニッチ分野です。[ 25 ] [ 26 ] 深度マップ または点群に組み立てられます。[ 27 ] [ 27 ] 飛行時間 およびグリッドベースです。[ 27 ] [ 25 ] [ 28 ] [ 29 ] [ 30 ]
画像処理 画像が取得された後、処理されます。[ 20 ] CPU 、GPU 、FPGA 、またはこれらの組み合わせによって実行されます。[ 17 ] [ 31 ]
出力 自動検査システムの一般的な出力は、合否判定です。[ 14 ] [ 6 ] プロセス制御 信号が含まれます。[ 10 ] [ 13 ] [ 43 ]
ディープラーニング ディープラーニング という用語にはさまざまな意味があり、そのほとんどは20年以上前からマシンビジョンで使用されている技術に適用できます。しかし、「マシンビジョン」におけるこの用語の使用は、産業用マシンビジョンの分野で画像全体にそのような技術をうまく適用できるようになった2010年代後半に始まりました。[ 44 ] 従来のマシンビジョンでは、欠陥の信頼性の高い単純な 識別を作成するために、マシンビジョン自動検査ソリューションの「物理」フェーズが必要になるのが一般的です。「単純な」識別の例としては、欠陥が暗く、製品の良品が明るいことが挙げられます。一部のアプリケーションが実行できなかった一般的な理由は、「単純な」識別が不可能だったためです。ディープラーニングはこの要件を取り除き、本質的には人間のようにオブジェクトを「見る」ことで、これらの自動アプリケーションを実行できるようになりました。[ 44 ] [ 44 ]
画像誘導型ロボットガイダンス マシンビジョンは、ロボットが製品を適切に把持できるように、ロボットに位置情報と向き情報を提供するのが一般的です。この機能は、1軸または2軸モーションコントローラなど、ロボットよりも単純な動作を誘導するためにも使用されます。[ 6 ] [ 6 ]
市場 2006年当時、ある業界コンサルタントは、MVが北米で15億ドルの市場を形成していると報告した。[ 45 ] [ 4 ]
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