三次元計測・ステレオセンシング技術の基礎とカメラ画像・画像認識技術への応用・実例

三次元計測・ステレオセンシング技術とは

三次元計測やステレオセンシング技術は、近年の製造業、とりわけ自動化や品質管理、スマートファクトリー推進において、非常に重要な役割を担っています。

この技術は物体や空間の三次元形状や位置情報を高精度で取得することができ、従来の二次元画像認識に比べてはるかに多くの情報を提供します。

昭和から続くアナログ中心の現場に新しい風を吹き込むテクノロジーでもあり、人やモノを正しく測るための「物差し」のパラダイムを大きく変えるものです。

三次元計測の概要

三次元計測とは、物体や空間の形状を「縦・横・高さ」の三軸、つまり三次元空間で数値化することを指します。

これまで主流だったノギスやマイクロメータのような接触型測定とは異なり、三次元計測はカメラやレーザー、プロジェクタといった非接触式のセンサーを利用します。

これにより、繊細なワークや高速で流れるライン品、アクセス困難な部分の測定も可能となります。

ステレオセンシングの基本原理

ステレオセンシングとは、人間の両目による「視差」を利用した奥行き認識の技術を、カメラ（通常は二台以上）で再現したものです。

複数のカメラが異なる角度から同一対象を撮影し、その画像データの差異から三次元座標を計算します。

この技術は、ロボットの目、AGV（無人搬送車）の障害物検知、3Dスキャンなど、工場現場での活用範囲が急速に拡大しています。

カメラ画像・画像認識の進化と三次元化のメリット

現代の製造現場では、画像認識技術が目覚ましい発展を遂げています。

AIやディープラーニングによる異常検知や分類はもちろん、品質検査やロボットの自律制御にも活用が進んでいます。

2Dと3Dの画像認識技術の違い

従来の画像認識（2D）は平面上の情報しか取得・解析できませんでした。

ですが、三次元計測を応用すると、対象物の厚み、体積、凹凸や歪みなども解析できるようになります。

たとえば、組付け検証において「対象物が正しい向きと深さで装着されているか」、ロボットピッキングにおいて「どの位置・角度で物を掴むべきか」など、2Dでは難しい判断が3Dで実現します。

三次元化の主なメリット

• 高精度な寸法計測・形状測定が自動で可能
• 複雑形状品・透明体や反射体にも柔軟に対応
• 部品配列や位置決めの自動化が飛躍的に容易に
• 設備や工程のデジタルツイン化、トレーサビリティ強化

これらは人手と勘頼みのアナログ現場をデジタルに変換し、不良率低減や省人化、従業員の安全確保にも大きく貢献します。

主な三次元計測技術とその特徴

三次元計測の方式にはいくつかのバリエーションがあります。

その中でも現場利用が盛んな代表的な手法を紹介します。

ステレオビジョン方式

ステレオビジョンは、二台以上のカメラで並行して画像を取得し、物体までの距離や立体形状を三角測量で導き出す技術です。

処理速度が速く、比較的コストも抑えやすいことから、AGVの障害物検知やハンドリングロボットなど、生産ラインへの実装事例が増えています。

ただし、カメラ設置位置や周囲環境の影響を受けやすいため、現場運用時には光学系の微調整やキャリブレーションが重要です。

レーザー三角測量方式

この手法は、投光器から物体へレーザーを照射し、その反射光をカメラで捉えて三角測量的に距離や形状を計測します。

微細な精度やライン上の高速測定、透明・光沢物対応など高機能を要求される場面で幅広く利用されています。

素早さと精度を両立できる点が魅力ですが、レーザーを使うため安全対策や照射角度の工夫が不可欠です。

構造化光方式・プロジェクション方式

プロジェクタから縞模様やパターン光を対象物に投射し、変形したパターンをカメラで撮影・解析することで三次元情報を得る方式です。

複雑形状品や多品種少量生産現場、多方向からの測定に向いています。

ただし、外光や強い照明の影響を受けやすいことや、計測対象にライン（縞模様）が投影されるため測定タイミングの工夫も重要です。

三次元計測×画像認識の応用・実例

製造業の各工程で三次元計測やステレオセンシングがどのように活用されているか、現場目線で具体例を紹介します。

1. ロボットピッキングと3Dビジョン

バラ積みワークの自動供給では、従来は「同じ向き・配置で供給できるよう人が整列させる」という作業が発生していました。

しかし3DセンサーとAI画像認識を組み合わせることで、ロボットがバラ積み状態から最適なワークを認識し、適切な角度でピックアップできます。

部品点数が多い自動車部品工場や、電子部品の組立て工程での活用が拡大しています。

2. 三次元検査・寸法測定

従来の工程内検査や完成品検査では、目視や定規/ゲージによる抜き取りチェックが常態化していました。

そこに三次元計測を導入することで、「全数自動寸法測定」や「形状外観の全自動判定」が可能になりました。

例えばプレス部品の歪み検査、自動車車体のアライメント、複雑加工品の3D断面測定などに用いられています。

データはそのまま工程改善や品質解析にも活用できるため、現場での見える化・標準化促進の推進力ともなっています。

3. 自動搬送・衝突防止（AGV/AMR）

ステレオセンシングや3D-LiDARを導入したAGVやAMR（自律走行搬送ロボ）が、工場内の人・モノ・障害物を高精度に認識し、衝突回避や最適ルート選定を実現しています。

これにより人の安全性が高まるだけでなく、搬送作業の省人化、トータルコスト削減、それまで人手頼みだった搬送工程のボトルネックが解消されつつあります。

三次元計測・画像認識の導入に向けた実践アドバイス

現場オペレーションとのギャップ克服

昭和型のアナログ現場では、「3D計測は難しすぎる」「高価だからいらない」「結局人の目で見ないと安心できない」といった意見が根強いのも事実です。

しかし実際には、システム構築や設定が適切なら、現場作業者でも簡単に扱える仕組みづくりが可能です。

筆者の経験では、「一つの困りごと（たとえばピックミス、寸法不良、多品種対応の手間）」に寄り添い、小規模からテスト導入し、現場メンバーと共に「使えるシステム」へと改善サイクルを回すことが有効です。

画像認識AIと3Dセンサーの融合

単なる三次元スキャナやカメラだけでは不十分です。

AIと連携し、異常検出、個数判定、部品マッチング、ランク付けといった現場のニーズに合わせた構築を行うことがポイントです。

PoC（概念実証）段階で入念に現物や実工程サンプルで検証し、小さく成功体験を積み重ねることで、社内説得や大規模展開もスムーズになります。

コスト・ ROIの算出基準

初期投資が大きくなりがちな三次元計測システムですが、導入後に省人化・品質アップ・スループット向上など数値的効果を見極めやすいのも特徴です。

何に・どこまで機能を絞り、どんな方式を選ぶのか、外部パートナーとの協業や自社内ナレッジ化も含めて総合的な判断が求められます。

バイヤー・サプライヤー視点で押さえるべきポイント

バイヤーを目指す方にとっては、技術知識だけでなく工程全体への目配りが不可欠です。

現場実装や全社展開を検討する際は、「現場に寄り添う現実的メリット」はもちろん、「短期的な投資対効果」「将来拡張性やメンテ性」「データ蓄積とDX活用の方向性」も重要です。

一方、サプライヤー側がバイヤーのニーズを理解することも、受注獲得のカギを握ります。

提案時は「現場課題や最終目標から逆算してシステム構築案を出す」「現場ユーザ参加型でPoC・導入支援する」という姿勢が、価格勝負を回避し付加価値提案を高める近道となります。

まとめ

三次元計測・ステレオセンシング技術、そしてそれを核としたカメラ画像・画像認識の応用は、製造業に大きな「現場変革」をもたらしつつあります。

アナログの常識、ヒト頼みの精度やノウハウがデジタルデータと自動化に置き換わることで、品質・生産性向上と現場作業者の省力化が両立可能です。

バイヤー・サプライヤーどちらの立場でも、「現場目線の困りごと解決」から始め、三次元計測の力を工場・企業変革の武器にしてみてはいかがでしょうか。