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マシンビジョン用光学系とは何か？
マシンビジョン光学系の定義
マシンビジョン光学系には、機械による自動外観検査を可能にするために設計・構築された、照明器、レンズ、ミラー、プリズムなどの光学部品や光学素子が含まれます。ほとんどすべての工業製品は外観検査を受け、これは対象物の状態や状況のさまざまな側面をチェックすることから構成されます。
検査対象となる要素の例：
- 形状、サイズ、寸法安定性
- 空間における正しい位置と向き
- 色や外観などの光学特性
- 欠陥の有無
- 期待される構成部品の有無（例：回路基板アセンブリの場合）
マシンビジョン光学系に関する詳細については、参考文献[1]を参照してください。
目次
マシンビジョン光学系はどのように機能し、どのような問題を解決するのか？
照明、レンズ、センサーを用いて、マシンビジョン光学系はコンピューターが実行するタスクに関連する情報を取得します。がんの検出、腫瘍体積の推定、果物の等級分類、生産ラインでの合否検査、作物の熟度判定など、多岐にわたる機能を持ちます。
さらに、産業検査ではマシンビジョンを用いて検査対象物の特定のサイズと寸法を測定し、製品品質を確認します。これにより、各部品を手作業で測定する必要がなくなり、特に大量生産環境では時間のかかる作業を排除できます。
図1. 医薬品工場におけるロボットビジョンセンサーカメラシステム
マシンビジョン光学系はどのような産業やアプリケーションに適しているか？
マシンビジョンと自動検査の提供は、幅広い産業、ニーズ、アプリケーションをサポートできるため、市場への製品の生産と供給に関わるほぼすべてのメーカーが、製品品質の目視検査から恩恵を受けることができます。
リサイクルセンターでは、分光法を用いてプラスチックを種類別に選別し、それぞれの種類を異なる容器に回収します。
農業サプライチェーンでは、例えば、コンベアベルト上を移動するレタスの淡緑色の品種と濃緑色の品種をマシンビジョンで選別し、それぞれを個別に包装することができます。
医療流通、医薬品、自動車ハードウェアおよび電気供給、家電製品の大量生産、航空、アビオニクス、およびそれらを支えるサプライチェーンなどの産業では、生産検査タスクにマシンビジョンを使用しています。
図2. 食品工場における寿司工業生産ラインのコンベアベルト用バーコードマシンビジョン技術。
マシンビジョン用光学システムを開発およびモデリングするにはどうすればよいか？
マシンビジョン用の光学システムを開発およびモデリングするには、まず要件を定義します。これは多くの場合、イメージングシステムで使用される特定の焦点面と、特定の感度に対して行われます。これにより、光源の選択、必要な電力、集光効率を含む照明システムの設計が影響を受けます。特に、検査対象表面の反射率、つまりイメージング経路に入る光の量は、照明要件に直接影響を与えます。
イメージングシステム側では、主な要因として以下が挙げられます。
- 検査対象部品で分解されるべき特徴サイズ
- 分解能、被写界深度、および信号レベルに必要な開口数
- 検査対象部品とレンズ間の離隔距離
- 撮像される検査対象部品の領域（視野）
- 物体の偏光特性
また、システム性能のより一般的な側面を扱うシステムレベルのメトリクスが存在する場合もあります。例えば、
- 高速カメラ機能と露光の要件を含む、高い信号対ノイズ比の要件
- 許容可能な歪みと、測定対象ユニットの側壁に対する広い視野角を持つ部品のハイパーセントリックイメージングは、独自の照明要件を生み出す可能性があります。
- 非常に大きい（または狭い）部品スケールに対する独自の要件
- ピクセルピッチや主光線角度の制限（テレセントリシティへの入力の一つ）といった検出器アレイの特性
- フォーカスの変化によってオブジェクトサイズが変わらないようにするためのテレセントリシティ要件
- スペクトル範囲、サンプル波長、および波長重み
- 倍率
- 許容歪み
- 外形寸法制約
- 重量制約
- 生産数量
- コスト目標
マシンビジョンシステムは、画像信号処理（ISP）を使用して外観検査を実行します。ISPルーチンの設計上の考慮事項には、以下が含まれます。
- 識別されるオブジェクトの事前知識。これは、検出アルゴリズムが特定のオブジェクトアンサンブルに最適化されるようにシステムを設計およびトレーニングする上で有益です。
- 解像度や視野などのイメージングシステムの特性、およびピクセルアレイの寸法やピクセルサイズを含むイメージセンサーの特性に関する知識
- シーンの照明条件
- エッジ検出やセグメンテーションなどの画像処理技術
- オブジェクトまたは特徴検出手法
システム全体については、全体的な外形寸法とコストも考慮すべき点です。
タスクに関連する情報を可能な限り多く捕捉し、画像処理手法がシステム性能をどのように変更または改善できるかを認識した上で、光学システムを設計することが極めて重要です。設計パラメータには、構造化照明、光源のコヒーレンス、反射率、吸収、散乱、スペクトル応答、位相コントラスト、偏光特性、放射測定などが含まれる場合があります。
マシンビジョンシステムの開発を支援するため、キーサイトは照明設計用のLightTools、光学システム設計用のCODE V、そしてレンズシステム、検出器特性、および画像信号処理手法を含むシステムのエンドツーエンドモデルを提供するプラットフォームとしてImSymを提供しています。
マシンビジョンシステム開発ツールを入手
照明設計ツール、光学システム設計ツール、およびシステム全体の完全なモデルを提供するプラットフォームなど、成功に必要なすべてのツールを使用して、マシンビジョンシステムを効率的かつ正確に作成します。
参考文献
[1] 「Machine Vision: Automated Visual Inspection: Theory, Practice and Applications」、Beyerer、Puente Leon、Frese、Springer Verlag、2016年。
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