マシンビジョン：製造現場におけるビジョンシステム

マシンビジョンとは、機械が画像を捉え、処理する能力を指します。これは本質的に、機械が周囲の環境を「見る」ことができ、そこから情報を抽出できるようにするハードウェアとソフトウェアからなるシステムです。

コンピュータビジョンとも呼ばれるマシンビジョンは、1950年代から存在していましたが、その後、機械学習が発展したことで、その機能は反復的な作業にとどまらず、品質保証、コンプライアンス、在庫管理など、製造分野におけるより複雑な用途へと拡大しました。

インダストリー4.0のエコシステムにおいて、マシンビジョンシステムはオペレーターと連携しながら継続的に稼働し、効率の向上、エラーの低減、そしてより質の高いデータの取得につながっています。

ビジョンシステムの主な構成要素は以下の通りです：

• カメラ

• 画像処理ソフトウェア

• コンピューティング・プラットフォーム

これらの構成要素がどのように連携して機能するのかを理解するために、マシンビジョンが製品検査にどのように活用されるか、具体例を見てみましょう。

対象物がカメラの視野に入ると、ソフトウェアまたは作業者が、検査が必要な製品の画像を撮影します。このデジタル入力データは、検査基準に基づいて学習済みのモデルを用いて、画像処理ソフトウェアによって分析されます。欠陥が検出された場合、その製品は不良品として選別され、作業者に通知されて対応が行われます。モデルは手動で収集した画像を用いて学習させることができ、時間の経過とともに検査される製品が増えるにつれて、機械学習によって継続的に改善されていきます。

ワークフローとタスクの自動化

変化（特定の領域での新たな活動、色の変化、ジグコードの可視化など）を検知し、そのイベント情報を記録した上で、新たな処理ステップを起動します。

フィードバックを用いた演算子の拡張

作業者が間違った工具を使用したり、間違った収納箱から部品を取り出したり、部品の位置合わせを誤ったりした際に、作業者に通知する。

生産の追跡と可視化

ジグステッカーやテキスト読み取りなどを活用し、製品が製造現場を移動する過程で、材料や作業の完了状況を効果的かつ確実に収集・記録します。

品質と文書化

製品が生産工程を通過する過程でスナップショットを記録し、傾向データを可視化する。

Tulipビジョンシステムに対するアプローチが他と異なるのは、主に2つの理由によるものです：

1. Tulip 、ガイダンスと手間のかからないデータ収集を通じて、現場の担当者が成果を上げられるようTulip

2. Tulip 、業務の最前線にいる担当者が、ドラッグ＆ドロップによる設定と、コストパフォーマンスに優れた市販のカメラを用いて、システムの設定や変更Tulip 。

Tulip ノーコード型ビジョンアプリは、Amazon for Visionなどの外部のクラウドベースAPIと連携させることができ、機械学習モデルを簡単に作成し、継続的に改善することができます。

Tulipビジョン機能について詳しくはこちら：