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マシンビジョンソフトウェア

コグネックスの画像処理ソフトウェアは、製造上の複雑な課題に対処するための強力で柔軟なツールを提供します。グラフィカルインターフェースまたはプログラマティックインターフェースのどちらかを選択して、高度なAIおよびルールベースのビジョンテクノロジに直接アクセスすることが可能です。また、ソフトウェアは、カメラからの視覚データを解釈することで意思決定とデータ収集を自動化し、産業環境における精度、一貫性、効率性を向上させます。 

マシンビジョンソフトウェアとは

マシンビジョンソフトウェアは、主に産業用アプリケーション向けに、カメラからの視覚情報を解釈および処理します。高度なアルゴリズム、AI、画像処理技術を使用して、さらなる自動化のための意思決定とデータ収集を促進します。機械がパターンを認識し、対象物を識別し、データ駆動型の意思決定を行えるようにするこの技術は、現代の製造において不可欠です。

PCベースのビジョンソフトウェアと完全エンベデッドシステムの違いは何ですか?

PCベースのビジョンソフトウェアは単独のコンピュータ上で動作するため、柔軟性、カスタマイズ、サードパーティ製ツールとの組み込み、複雑なタスクや高解像度タスクのスケーラビリティを実現します。また、独自のカメラ、アルゴリズム、データベースを統合して、特定のニーズに合わせてシステムをカスタマイズできます。

完全組み込み式ビジョンシステムは、カメラ、プロセッサ、ソフトウェアが内蔵された内蔵型ユニットで、製造現場への組み込みを容易にします。これらのシステムの一部は、特定のタスク用に事前に構成されているため、使いやすく、より迅速な設置が可能です。ただし、PCベースのシステムほどカスタマイズできない場合があります。 

PCベースのビジョンソフトウェア:使用例とメリット

使用例: 高度な品質検査、マルチカメラのセットアップ、三次元検査、欠陥検出、高速生産ラインなどの強力な処理を必要とするタスクを含む複雑なアプリケーションに最適です。 

メリット: 高い柔軟性、処理能力、カスタマイズオプションを提供し、広範なデータ処理と高解像度の要件を持つ複雑なアプリケーションに適しています。 

VisionPro software on a computer monitor with a PC
Working adjusting Cognex vision system and looking at software on computer screen

完全な組み込み式ビジョンシステム 使用例とメリット

使用例: バーコード読み取り、簡単な欠陥検出、存在検証、パッケージ検査などの簡単な単一カメラタスクに最適です。

メリット: コンパクトかつインストールが簡単で、特定のアプリケーション向けに最適化されているこれらのシステムは、より迅速な設置、低消費電力、メンテナンスの低減を実現します。スペースに制約があり、コスト重視の環境に最適です。 

ルールベースのマシンビジョンツール:仕組み、使用例、メリット

ルールベースのマシンビジョンツールは、ユーザがプログラムしたステップバイステップの指示に従って、画像を解釈し、意思決定を行います。ビジョンエンジニアは通常、形状、色、サイズ、位置などの基準に基づいて、特徴やパターンを検出するルールを定義します。

使用例: 制御された環境での有無検証、簡単な測定、バーコード読み取りなど、予測可能で一貫したタスクに最適です。

メリット: 

  • 速度と精度: ルールベースのシステムは、事前定義されたアルゴリズムに依存するため、高速処理と高精度を実現することが可能です。
  • 予測可能性: システムは厳格な規則に従っているため、その動作は予測可能で、ばらつきを最小限に抑えた一貫した検査結果を確保します。
  • 制御された環境での安定性: ルールベースのマシンビジョンは、制御された環境でもほとんど変化なく機能し、製品と条件が一貫している場合に信頼性の高い結果を提供します。 
Linear rules-based decision tree
AI brain over a digital circuit board and processing chip

AIベースのマシンビジョンツール:仕組み、使用例、メリット

AIベースのマシンビジョンツールは、参照画像のデータベースを使用して、意思決定の方法を学習します。学習は人間の学習方法を模倣しており、ツールが無関係なばらつきに惑わされることなく、またはあらゆる可能性のために特定のルールを必要とすることなく、正確な意思決定を行えるようにしています。 

使用例: 欠陥検出、アセンブリ検証、物体分類、OCRなどの高ばらつきタスク、特に従来のルールでは特徴の定義が難しい場合に最適です。  

メリット:

  • 柔軟性: AIベースのツールは、変化への適応や微細な異常の検出に優れており、従来の方法では十分に対応できない動的な環境に最適です。また、複雑なパターンやデータばらつきにも対応できるため、微細な作業でも高精度を実現できます。
  • 使いやすさ: これらのツールは、マシンビジョンプログラマーによるセットアップの必要はなく、実装を簡素化します。
  • 効率: AIベースのツールは、トレーニングを受けなくてもあらゆるシナリオで実際の欠陥と外観のばらつきを区別できるため、検査のスピードと精度が向上します。 

AI搭載マシンビジョンソフトウェアの学習方法を教えてください。

物体、パターン、または欠陥を認識するようAIマシンビジョンシステムに学習させるには、通常、以下のステップが必要です。 

  • データ収集: マシンビジョンカメラで検査する予定の対象物の画像キャプチャします。 
  • ラベル付けとアノテーション: 画像に関連情報(欠陥の有無など)をラベル付けします。  
  • アルゴリズム学習: ソフトウェアはマシンビジョンアルゴリズムを使用して注釈付きデータから学習し、関心のある機能や欠陥を特定できるモデルを作成します。  
  • 検証: 新しい画像セットでモデルをテストし、精度を検証します。
  • 設置: トレーニングが完了すると、ソフトウェアは製造現場に展開され、継続的なデータ収集とフィードバックを通じて継続的に改善されます。
Pill blister pack with labeled errors like missing or mismatched pills
Concept showing industrial machine vision software vs computer vision

コンピュータビジョンソフトウェアとマシンビジョンソフトウェアの違いは何ですか?

マシンビジョンとコンピュータビジョンソフトウェアは、画像を解析して情報を抽出し、パターンを認識し、意思決定を自動化しますが、それぞれ異なる目的を果たし、異なる方法で動作します。 

  • 使用例: マシンビジョンソフトウェアは、自動検査、品質およびプロセス制御などの産業および製造用途向けに設計されています。しかし、コンピュータビジョンソフトウェアは、産業環境を超えて幅広い用途に対応します。 
  • 操作: マシンビジョンソフトウェアは、多くの場合、工場環境向けに最適化されたカメラや特殊なハードウェアシステムに直接組み込まれます。一方、コンピュータビジョンソフトウェアは通常、汎用コンピュータまたはクラウドベースのシステムで動作します。 
Cognex In-Sight product family

よりスマートな自動化はここから始まります

ソリューションを比較し、主要機能を確認し、品質管理ニーズに合った適切な画像処理ソリューションを検索することができます。