製造業における画像処理：外観検査を支える技術

製造業における画像処理：外観検査を支える技術

はじめに

– はじめにと題して

工場など物を作る現場では、製品の品質を一定に保つことは非常に重要です。そのため、製品の表面に傷や汚れがないか、形が崩れていないかなどを検査する工程は欠かせません。これまで、この検査作業は人の目で行われてきました。しかし近年、人手に頼らない検査方法として、カメラで製品を撮影し、その画像を分析することで、異常がないか自動的に判定するシステムが広まりつつあります。

このようなシステムを実現するために欠かせない技術が「画像処理」です。画像処理とは、カメラで撮影した画像データから、必要な情報を取り出したり、画像を加工したりする技術のことです。

本記事では、製造業における画像処理の役割について詳しく解説するとともに、代表的な処理方法をご紹介します。具体的には、画像の明るさやコントラストを調整する方法や、ノイズと呼ばれる不要な情報を除去する方法、画像の中から特定のパターンを認識する方法などについて説明します。これらの技術によって、これまで人の目で行っていた外観検査を自動化し、より効率的で正確な品質管理が可能となります。

外観検査における画像処理の重要性

– 外観検査における画像処理の重要性工場などで作られた製品の品質を保つためには、出荷前に外観検査を行い、傷や汚れ、変形がないかなどを細かく確認する必要があります。しかし、目視検査では、検査員によって判断基準が異なったり、長時間作業による集中力の低下や見落としが発生したりする可能性があります。そこで、近年注目されているのが、カメラで製品を撮影し、その画像を元に検査を行う外観検査です。この方法では、人によるばらつきを抑え、検査の精度と効率を向上させることができます。しかしながら、外観検査に用いる画像は、常に鮮明で情報量の多いものとは限りません。製造現場の照明環境や製品の材質によっては、画像にノイズが混入したり、明るさが均一でなかったりするケースがあります。このような状態では、正確な検査が難しく、傷や汚れを見落として不良品を出荷してしまったり、正常品を不良品と誤って判断してしまったりする可能性も出てきます。そこで、画像処理の出番です。画像処理とは、撮影した画像に対し、コンピューターを使って様々な調整や加工を行う技術のことです。外観検査においては、画像処理を用いることで、ノイズを除去したり、明るさやコントラストを調整したりすることができ、検査に適した鮮明で情報量の多い画像を得られます。このように、外観検査における画像処理は、製品の品質保証に大きく貢献する重要な技術と言えるでしょう。

代表的な画像処理：ノイズ除去

– 代表的な画像処理ノイズ除去写真やカメラ画像、レントゲン写真など、私達は様々な場面で画像を目にします。しかし、これらの画像は周囲の環境や機器の影響を受けてしまい、本来とは異なる情報を含んでいることがあります。画像に含まれる不要な情報のことを「ノイズ」と呼び、画像本来の情報を正しく読み取るためには、このノイズを取り除く処理が重要となります。工場などで製品の検査に画像が使われる場合を考えてみましょう。製品の表面に傷がないか調べるためにカメラで撮影するとします。このとき、工場内の照明の影響や、カメラのセンサーの特性によって、画像にはノイズが含まれてしまいます。ノイズが多いと、傷なのかノイズなのかを判別するのが難しくなり、検査の精度が落ちてしまう可能性があります。そこで、画像処理の技術を使ってノイズを取り除く必要があります。ノイズ除去には様々な方法がありますが、代表的なものに「平均値フィルター」と「メディアンフィルター」があります。平均値フィルターは、画像の各画素（画像を構成する最小単位）において、その周辺の画素の明るさの平均値を計算し、その値で置き換えることでノイズを軽減する方法です。一方、メディアンフィルターは、周辺画素の明るさを並び替えて中央の値を計算し、その値で置き換えることでノイズを軽減する方法です。これらのフィルターは、画像からノイズを効果的に取り除くことで、その後の画像解析の精度向上に大きく貢献します。例えば、製品の表面検査では、ノイズ除去によって傷をより正確に検出することが可能となり、品質管理の向上に繋がります。

代表的な画像処理：明るさ調整

– 代表的な画像処理明るさ調整画像処理において、明るさ調整は基本となる処理の一つです。写真や動画など、私たちが普段目にする画像は、適切な明るさに調整されることで、より見やすくなるだけでなく、その後の解析処理にも良い影響を与えます。撮影時の照明条件やカメラの設定によって、画像は暗すぎたり明るすぎたりすることがあります。例えば、逆光で撮影すると被写体が暗く沈んでしまったり、逆に光量が多い場所では白飛びしてしまい、細部が分かりにくくなることがあります。このような場合に明るさ調整を行うことで、画像全体の明るさを適切なレベルに補正し、見やすく自然な印象にすることができます。明るさ調整の方法としては、画像の明るさの分布を表すヒストグラムを解析する方法がよく用いられます。ヒストグラムは、画像の明るさを横軸に、その明るさを持つ画素数を縦軸にとったグラフです。ヒストグラムを解析することで、画像全体の明るさの傾向を把握し、適切な明るさに変換することができます。画像処理における明るさ調整は、単に見栄えを良くするだけでなく、その後の画像解析処理の精度向上にも貢献します。例えば、工場などで製品の検査を行う場合、画像処理によって製品の表面の傷や汚れなどを検出することがありますが、明るさが適切に調整されていないと、欠陥を見落とす可能性があります。明るさ調整を行うことで、検査対象物が鮮明になり、欠陥の検出精度を向上させることができます。

代表的な画像処理：エッジ強調

– 代表的な画像処理エッジ強調エッジ強調は、画像処理において対象物の輪郭線を際立たせるための重要な技術です。写真や動画などのデジタル画像は、無数の小さな点（画素）が集まってできています。それぞれの画素は明るさを表す数値を持っていますが、エッジ強調はこの明るさの変化に着目することで輪郭線を浮かび上がらせます。製造現場では、この技術は製品検査に広く応用されています。例えば、製品の表面に微細な傷や凹凸があったとしても、肉眼では見逃してしまうことがあります。しかし、エッジ強調処理を施すことで、これらの欠陥部分を明確に映し出すことができます。エッジ強調を実現するためによく用いられるのが、フィルターと呼ばれる処理です。フィルターは、画像の特定の画素とその周辺の画素の明るさの差を計算することで、エッジ部分を強調します。代表的なフィルターとしては、ラプラシアンフィルターやソーベルフィルターなどが挙げられます。これらのフィルターは、画像処理ソフトやライブラリに標準搭載されていることが多く、比較的簡単に利用することができます。エッジ強調は、医療画像診断の分野でも活躍しています。レントゲン写真やCT画像などにエッジ強調処理を施すことで、医師は骨の形状や腫瘍の輪郭をより正確に把握することが可能になります。このように、エッジ強調は様々な分野で応用されている画像処理技術と言えるでしょう。

代表的な画像処理：コントラスト調整

– 代表的な画像処理コントラスト調整コントラスト調整は、画像の明暗の差を強調または縮小することで、視認性を向上させる画像処理技術です。画像のメリハリを調整することで、人間の目では見逃しやすい微細な欠陥や特徴を際立たせることができます。コントラストが低い画像は、全体的にぼんやりとした印象を与え、重要な情報が埋もれてしまうことがあります。例えば、製造ラインにおいて、製品の表面に微細な傷や凹凸があった場合、コントラストの低い画像ではそれらの欠陥を見つけることが困難になります。コントラスト調整を行うことで、画像の明るい部分をより明るく、暗い部分をより暗く表現することができます。これにより、画像全体のコントラストが強調され、視覚的に情報が整理されます。結果として、目視検査と同様に、画像から必要な情報をより容易に抽出することが可能になります。例えば、レントゲン写真や顕微鏡写真など、細部を観察する必要がある画像において、コントラスト調整は非常に有効な手段となります。コントラストを調整することで、組織や細胞の境界がはっきりと見えるようになり、診断の精度向上に貢献します。このように、コントラスト調整は、様々な分野において画像の品質を向上させ、目的に応じた情報抽出を容易にするために欠かせない画像処理技術と言えるでしょう。