製造業にとって、生産工程をただ見ることは長年の課題でした。24時間365日、人間の目で生産現場を見ることは不可能です。しかし、コンピュータビジョン（CV）は、コンピュータが人間と同じように見て理解し、継続的に作業を「監視」することを可能にします。CVと画像ベースの分析を用いたマシンビジョンシステムにより、検査、プロセス制御、安全、ロボットガイダンスなどの製造および実用的なアプリケーションが自動化され、変貌を遂げるのです。コンベヤ、ロボット、その他の機械を監視するマシンビジョンは、見たものを記録し、そのデータを安全で効率的なオペレーションに必要な人、プロセス、その他の機器やツールと共有することができます。
マシンビジョンが組織に提供するアプリケーションの範囲と価値により、より多くの導入が進んでいます。 グランドビューリサーチ社 は、2020年に122億9000万ドルだった市場が、2028年までCAGR6.9%で成長すると予測しています。
また、人工知能（AI）とCVを組み合わせたAIマシンビジョンシステムは、見たものを分類するだけでなく、時間の経過とともに賢くなり、手動だったワークフローや介入を自動化するための判断もできるようになるため、企業もメリットを感じていることが、新しい実装例からわかります。
AIマシンビジョンの仕組み
マシンビジョンシステムを認識させるには、次の4つの基本的なステップを経て技術を進歩させるように設計する必要があります。
- キャプチャ（データ取得）
マシンビジョンシステムは、センサ、カメラ、またはその他のデバイスからデータを収集し、物理的な世界から見たもののデジタル出力を作成します。データには、色、明るさ、強度、光散乱などの詳細を含めることができます。これは、インテリジェントシステムがすべての条件で何が見えるかを理解するのに役立ちます。
- 前処理
次のステップは、画像またはビデオからデータを変換して処理できるようにすることです。この手順には、データをデジタル形式に変更することが含まれますが、ノイズの除去、画像の縮尺の変更、線、エッジ、ポイント、テクスチャなどの特定の特徴の抽出など、画像の特徴の変更も含まれる場合があります。
- 処理
データが適切にフォーマットされると、インテリジェントシステムは、画像またはビデオ内のオブジェクト、フレームからフレームへの移動、シーンの詳細などのパターンを識別します。システムはこれらのパターンと詳細を分類し、プロセスが繰り返されるときにそれらを追跡します。開発者は、アイテムのカウント、アセンブリ内のパーツの位置と方向の確認、アイテムの測定などを行うAIマシンビジョンシステムを構築できます。
- 行動（後処理）
最後に、AIマシンビジョンシステムは、処理されたデータを使用して、意思決定や行動を起こすことができます。例えば、システムはより多くの処理が必要であると判断することができます。例えば、自律走行車の進路に従業員が立ち入った場合、自律走行車を停止させたり、組み立てに失敗した部品が次の生産段階に進むと損傷を与える可能性がある場合、コンベヤを停止させたりすることができます。
通常、AIマシンビジョンシステムは、独立して動作するのではなく、全体的なシステムの一部である場合に最大の価値を提供します。 AIマシンビジョンデータの分析から得られた洞察は、コンベヤシステムや自動運転車よりも多くのメリットをもたらします。これらのシステムからのデータは、データをシステムと共有する方法がある限り、組織の生産、在庫、購入、およびその他の分野での意思決定にも情報を提供できます。したがって、情報技術/運用技術（IT / OT）のギャップを安全かつ効率的に埋める、ベンダーにとらわれないソリューションを使用することが最も有益です。
マシンビジョンが価値を提供する場所
AIマシンビジョンは製造業の飽和点に達するにはほど遠いですが、一般的に受け入れられているユースケースがいくつかあります。最も普及しているものの1つは、オブジェクトの検出です。 AIマシンビジョンは、画像またはビデオ内のオブジェクトを特定し、それらを整理または分類できます。企業は、オブジェクト検出用に設計されたシステムを使用して、ボックスを識別し、配送センターのどこにあるかを追跡したり、危険な場所で人々がヘルメットやその他の保護具を着用しているかどうかを検出することで安全要件を実施したりできます。 AIシステムは、これらのシステムが収集したデータを使用して、フロアの従業員や管理者に荷物の置き忘れを警告したり、安全装置を着用していない場合は危険区域への立ち入りを拒否したりできます。
追加のマシンビジョンのケースは次のとおりです。
- 自動運転車
自動運転車の周囲を360度見渡せるカメラは、車線内に留まるために必要なデータをキャプチャし、その経路にある物体を検出し、交通標識や信号を理解します。次に、AIはデータを使用して、車両がこのデータに迅速に応答できるようにします。
- ロボティクス
マシンビジョンシステムはロボットに目を与え、ロボットが距離を推定し、光学式文字認識（OCR）を介してバーコードやテキストを読み取り、物体を認識することを可能にします。
- 大量商品の自動検査
AIマシンビジョンを使用してQA / QCプロセスを自動化すると、ほとんどの人間の検査官とは異なり、シフトの終了時に開始時と同じように正確かつ一貫して機能するシステムで、精度、そして最終的には品質を向上させることができます。さらに、自動検査により、細部まで迅速かつ効率的に検査でき、検査官は繰り返しの作業から解放されるため、根本原因分析やその他の価値の高い作業に集中できます。
- オブジェクトと人のモーショントラッキング
AIマシンビジョンは、プロセスを移動するオブジェクトやエリアを移動する人を追跡し、潜在的なボトルネックや危険な状況をスタッフに警告することもできます。
エッジコンピューティングがマシンビジョンを強化する方法
ほとんどのAIマシンビジョンのユースケースでは、リアルタイムデータが不可欠です。たとえば、ハザードが検出された場合にドアをロックしたり、機器の損傷が差し迫った場合に生産を停止したりするようにシステムが設計されている場合、クラウドにデータを送信することで発生するわずかな遅延でも許容できません。
エッジコンピューティングは、画像またはビデオ処理をデータソースに近づけるため、AIはデータを瞬時に使用できます。処理をエッジで維持することで、大量のデータがクラウドに移動するときに発生する可能性のある帯域幅の課題も解決されます。さらに、ネットワークの外部に移動するデータの量を制限できるため、データのプライバシーとコンプライアンスの問題を克服できます。
データ処理をエッジで行うことができても、AIマシンビジョンのデータを基幹システムで共有するメリットを求めています。ADLINKは、以下のようなソリューションを提供しています：
- ADLINKの AI対応のマシンビジョンソリューション には、簡単かつ柔軟に導入できるオールインワンのスマートカメラや、あらゆる種類のアプリケーションシナリオに対応するマルチチャンネルのAIビジョンシステムなどがあります。
- ADLINKの EVA（Edge Vision Analytics）ソフトウェア開発キット は、ノーコード/ローコード環境、すぐに使えるリファレンスコードとプラグイン、異種ハードウェアの互換性により、AI対応ビジョンに付加価値を与え、ユーザーがAIビジョンアプリケーションを容易に開発できるよう支援します。
- ADLINKの マシンビジョン は、アナログ、HDMI、USB3ビジョンなど、ほとんどすべての一般的な画像インターフェイスをカバーする、完全な製品スペクトルを提供します。 確立された顧客の成功により、ADLINKマシンビジョン製品は世界中で50万台以上のカメラを接続しています。
- ADLINKの エッジプラットフォーム は、実装が簡単でベンダーに依存しないソリューションであり、効率的で総合的なITエコシステムの一部としてマシンビジョンを展開できます。
- ADLINKのData Riverはネットワーク全体で実行され、このスケーラブルなシステムを介して必要なときに必要な場所にデータを流すことができます。
マシンビジョンテクノロジーは、精度、品質管理、効率の向上、人間の労働者が価値の高いタスクに集中できるなどの利点を運用に提供できます。マシンビジョンソリューションを介して、より競争力のある収益性の高い運用のビジョンを実現するには、次のWebサイトにアクセスしてください。 スマート製造 および AIマシンビジョンデバイス 詳細については、ページをご覧ください。
