画像処理技術の基礎と静止・動画像からの特徴抽出・物体検出への応用

画像処理技術の基礎

画像処理技術は、デジタル画像を扱う上で不可欠な技術です。
製造業においても、製品の品質管理や生産の効率化に重要な役割を果たしています。
画像処理技術の基本は、画像の取得、処理、分析です。

画像の取得

画像の取得は、カメラを用いて対象物のデジタル画像を得るプロセスです。
この段階で重要なのは、画質と解像度です。
適切な画質と解像度を選択することで、画像処理の精度が向上します。
製造現場では、RGBカメラ、赤外線カメラ、X線カメラなど、利用目的に応じて異なるカメラが使用されます。

画像の処理

画像の処理には、フィルタリング、変換、エンハンスメントといった手法があります。
フィルタリングは、ノイズ除去やエッジ検出などに用いられます。
例えば、メディアンフィルターやガウシアンフィルターがあります。
変換では、フーリエ変換やウェーブレット変換を用いて、画像の周波数成分を解析します。
エンハンスメントは、画像のコントラストや明るさを調整することで、視覚的な品質を向上させます。

画像の分析

画像の分析は、取得した画像から意味のある情報を抽出する工程です。
この段階では、特徴抽出や物体検出が行われます。
特徴抽出は、画像の特定のパターンや形状を識別するのに用いられます。
物体検出は、画像内の特定の物体を特定し、位置や大きさを判断します。

静止画像からの特徴抽出

特徴抽出は、画像処理技術の中で重要な役割を果たします。
静止画像からの特徴抽出により、画像の中の意味のある情報や要素を特定することができます。

エッジ検出

エッジ検出は、画像内の輪郭や形状を抽出する手法です。
ソーベル法やキャニー法といったアルゴリズムが一般的に使われます。
エッジ検出を行うことで、物体の境界線を明確にすることができ、後の物体検出に繋がります。

カラー特徴抽出

カラー特徴抽出では、RGB値やHSV値を利用して、画像の色情報を分析します。
色の違いを利用して、異なる物体を識別したり、同一物体の異なる部分を特定することができます。
例えば、製造工程で異なる部品の混入を防ぐために役立ちます。

テクスチャ特徴抽出

テクスチャ特徴抽出は、画像の表面パターンや構造を分析します。
グレイレベル共起行列やローラン特徴量などの手法を用います。
テクスチャは、素材の違いや表面の変化を特定するのに有効です。
これにより、製品の品質管理や欠陥検出に役立ちます。

動画像からの特徴抽出と物体検出

動画像、つまりビデオや連続画像からの特徴抽出と物体検出は、より高度な処理が求められます。

フレーム間の特徴抽出

動画像での特徴抽出は、各フレーム間の変化に基づきます。
オプティカルフローやモーションベクトルを用いて、画像の変化を検出します。
これにより、物体の動きや動体の識別が可能になります。

物体追跡

物体追跡は、動画像内で物体を継続的に認識し、その位置を追う技術です。
カロトフィルタや粒子フィルタが一般的に使われます。
工場では、産業用ロボットや自動搬送車が物体を識別し、動かす際に利用されます。

ディープラーニングによる物体検出

近年、ディープラーニング技術を活用した物体検出が注目されています。
YOLO (You Only Look Once) やSSD (Single Shot Multibox Detector) といったモデルは、高速かつ高精度を誇ります。
これにより、リアルタイムでの物体検出が可能となり、製造現場の自動化に大きく貢献します。