機械ビジョンとコンピュータビジョンの違い

機械ビジョンとは

機械ビジョンは、製造業や産業界において、機械や装置がカメラやセンサーを用いて画像を取得し、その画像を解析する技術を指します。
この技術は主に自動化された製造ラインで、品質管理や製品の寸法測定、部品の位置検出に利用されています。
機械ビジョンの最も重要な役割は、人間の目を代替し、より迅速かつ正確に作業を行うことです。

機械ビジョンシステムは、カメラ、照明装置、画像処理ソフトウェア、コンピュータから成り立っています。
工場の自動化において、機械ビジョンは生産効率の向上、コスト削減、製品の一貫性向上を実現します。

コンピュータビジョンとは

コンピュータビジョンは、コンピュータが視覚情報を理解し、解釈するための一連の技術です。
この技術は、人工知能（AI）の研究分野の一つであり、画像や動画から情報を抽出し、意思決定を支援します。
コンピュータビジョンは、医療、交通監視、セキュリティ、防犯、ロボティクスなど、幅広い分野で利用されています。

コンピュータビジョンのアルゴリズムは、対象物の認識、トラッキング、分類、セグメンテーションなどのタスクを実行します。
これらのタスクは、ディープラーニングやニューラルネットワークによって大きな進展を遂げています。
特に、画像認識の精度向上や処理速度の向上は、その利用範囲を拡大させています。

機械ビジョンとコンピュータビジョンの相違点

目的と応用範囲の違い

機械ビジョンとコンピュータビジョンは、似たような技術に感じられるかもしれませんが、その目的と応用範囲には明確な違いがあります。
機械ビジョンは、特に製造業の生産ラインでの用途に特化しています。
その目的は、検査、計測、検品などを自動化し、効率を向上させることです。
一方、コンピュータビジョンは、より汎用的な技術であり、さまざまな産業やアプリケーションで画像認識や解析に使用されます。

使用する技術の違い

機械ビジョンは、通常、高度に特化された用途のために、特定の画像処理アルゴリズムやハードウェアを使います。
これらは、多くの場合、リアルタイム性が求められるタスクに最適化されています。
例えば、製品の高速ライン上での判別作業などです。
一方、コンピュータビジョンは、より広範なアルゴリズムや技術を活用しており、ディープラーニング技術が一般的に利用されています。
ディープラーニングは、大量のデータからパターンを学ぶことによって、高度な解析を可能にします。

精度とコストの違い

機械ビジョンは通常、高い精度が求められる特化したタスクのため、専用のハードウェアとソフトウェアが必要です。
このため、導入コストが比較的高くなることがあります。
しかし、その分、設置後の運用コストが低く済む可能性があります。
コンピュータビジョンは、オープンソースのソフトウェアライブラリなども利用できるため、比較的低コストで導入可能です。
ただし、広範なタスクに対応するためには、大量のデータと高性能なコンピューティングリソースが求められます。