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マシンビジョンはどのように産業用IoTの未来を再構築するのか？
マシンビジョンはどのように産業用IoTの未来を再構築するのか？
25-03-27
著者：
マシンビジョン（MV）は、コンピューターとアルゴリズムを使用して周囲の視覚情報を解釈、分析、理解するためのソリューションであり、さまざまな技術と方法を組み合わせたもので、主に画像情報の自動抽出を目的とし、産業環境と非産業環境の両方において、機械が所定のタスクを実行するための操作上の指示と重要なデータを提供します。
アプリケーションにおいて、マシンビジョンシステムは複数のカメラで構成されており、これらのカメラはそれぞれ信号を捕捉し、解釈し、制御システムに送信します。マシンビジョン市場に関する新たな調査によると、カメラ、人工知能、チップセットの進歩が、産業用途におけるマシンビジョンシステムの潜在能力を高めています。IoT Analyticsは、2022年から2027年にかけて、マシンビジョン市場の複合年間成長率が8％に達すると予測しています。
3つの重要な技術：マシンビジョンのより広範な応用を促進
マシンビジョン技術は30年以上前から存在していますが、最近の技術革新が、その採用拡大の新たな原動力となっています。
Part 1 高度なカメラ技術の変革
4500万画素を超える解像度を持つカメラは、現在、人間の目よりも優れているだけでなく、非常に高速で歪みのない物体の撮影も可能です。カメラの進歩は「イベントベースのビジョンセンサー」の導入につながっており、視神経が情報を処理する方法と同様に、イベントベースのビジョンセンサーは、各ピクセルの輝度変化を検出するだけで画像をキャプチャできます。従来のフレームベースのビジョンセンサーと比較して、より暗い環境や悪天候下でも動作可能です。
Part 2 人工知能（AI）技術の変革
ルールベースのマシンビジョン（事前に設定されたパラメーターに基づく意思決定）からAIベースのマシンビジョン（適用可能なMVモデルの出力に基づく意思決定）への移行は、非常に大きな影響を与える変化です。ルールベースのMVは「硬直的」であり、製品上の傷などの定量化可能で明確で非常に具体的な特徴にのみ適用でき、yes/noの質問に答えます。一方、AIベースのMVは、定量化できない特徴についても正確な結果を提供し、より幅広い背景や照明設定において欠陥を検出し、製品の外観や欠陥の種類（へこみ、変色など）の変化に柔軟に対応できます。深層学習は、AIのより複雑で強力なサブセットとして、マシンビジョンアプリケーションにもますます適用されています。
Part 3 AIチップの技術進歩と変革
次世代のAIチップは、より強力な機能を備えており、画像処理とAIベースのマシンビジョンアルゴリズムの実行に適しています。これらの進歩により、深層学習のトレーニング時間を数週間から数時間に短縮できます。現在、多くのスマートカメラのマシンビジョンシステムには、ADLINKのNEON-2000-JNXシリーズに搭載されているNVIDIA Jetson Xavier NXモジュールなど、強力なAIチップが搭載されています。
マシンビジョンが変える産業の未来
産業自動化の増加とスマートデバイス数の増加に伴い、IoTデバイスによって生成されるデータは指数関数的に増加します。さまざまな産業用途において、機械学習（ML）はこれらのデータをインテリジェントに活用でき、マシンビジョン（MV）システムは貴重なデータを取得し、有用なデータを分類し、パターンを認識した後、これらのデータを分析および産業運用改善に使用し、意思決定におけるミスを防ぎ、予防保全やユーザーエクスペリエンスなどのプロセスを改善できます。
マシンビジョンは人間の目を代替し、ロボットやコンピューターが周囲の環境を視覚的に認識して解釈することを可能にします。カメラ、センサー、画像処理アルゴリズムなどの高度な画像技術を使用して、人間の視覚能力を模倣し、ビジネスプロセスの強化に役立てます。これは、視覚検査や分析が必要なタスクを機械が実行できることを意味し、画像やビデオストリームから有益な情報を抽出し、その情報を使用してインテリジェントな意思決定を行うことができます。
現在、マシンビジョンは非常にエキサイティングな産業用IoT（IIoT）およびIndustry 4.0テクノロジーの1つであり、その登場は産業サプライチェーンの運営を一変させるでしょう。MarketsandMarkets Researchによると、2021年の世界のマシンビジョン市場の価値は111億米ドルであり、2022年から2027年にかけて7.4％の複合年間成長率（CAGR）で成長し、2027年には172億米ドルに達すると予想されています。
この市場成長の原動力は、主に品質管理と検査の強化に対する需要の高まりです。協働ロボットと人工知能（AI）との統合により、倉庫、製造工場、サプライチェーン全体の産業自動化レベルが大幅に向上します。マシンビジョンがIIoT（産業用IoT）デバイスと統合されると、システムはより高い自律性と高度な意思決定能力を実現します。両者の組み合わせにより、アルゴリズムを使用してマシンビジョンのインテリジェンスを向上させることで、製造業者はシステムの運用、工場、工場活動に関するより深い理解を得ることができ、高度な検査プロセスを実施できます。
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