AI機器視覺とは何ですか？
原理と応用は何ですか？
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AI機器視覚とは何ですか？
AI機器視覚は、人工知能の一分野であり、機械が画像や物体を理解し、判断や意思決定を行うことができるようにします。これは、工業自動化やロボット工学などの領域でよく使用されます。例えば、視覚欠陥検出、3D視覚位置合わせ、分類や数え上げなどがあります。また、画像監視や認識などの応用もあり、新興のAR + AIビジョンシステム技術の中核となっています。
技術原理と構成
AOI（Automated Optical Inspection）などのルールベースの技術から深層学習技術への移行は、機械学習の分野で、人間の脳を模倣したニューラルネットワークを使用し、数学関数の集合を形成し、データをトレーニングおよび処理することで、非構造化データを処理し、機械が人間と同様に判断を行えるようにします。通常、以下の5つのステップが含まれます。
画像入力
工業カメラ、IPカメラの撮影、または既存の画像データなどのソースが含まれます。ピクセル仕様だけでなく、光源も非常に重要であり、明るさ/光束、色温度、色再現性などを考慮する必要があります。これにより、画像が実際の要件と品質に適合することが確保されます。
画像処理と特徴抽出
画像処理や変換、例えば二値化、フィルタリング、強調、ノイズ除去、スケーリングなどの操作を行い、画像の品質と利用可能性を向上させた後、有用な特徴を抽出します。これには、エッジ、テクスチャ、色彩などの特徴、または文章内のフレーズなどが含まれます。最も代表的な特徴を選択し、計算コストを低減し、識別能力を向上させます。
AIモデリングとトレーニング
一般的に、人間またはAI技術によってラベリングとトレーニングが行われ、AIモデルが構築されます。特徴を使用してパターンを識別および分類します。一般的に使用されるモデルには、サポートベクターマシン（SVM）、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）、再帰ニューラルネットワーク（RNN）などがあります。
物体の識別と評価
トレーニングされたモデルは、画像内の物体、人物、テキスト、またはパターンなどを要求に応じて識別します。モデルの性能を評価する方法は？一般的には、精度（モデルが正確に予測したサンプル数を総サンプル数で割ったものですが、不均衡なデータセットの場合、精度は良い指標とは言えません）、混同行列（真陽性、偽陽性、真陰性、偽陰性の結果を含む行列）、および信頼度などのさまざまな指標が含まれます。
決定と出力
識別された情報に基づいて、物体や方向の識別後に、機械アームの制御、OCR文字読み取り、組み立て/装置操作手順（SOP）の確認などのアプリケーションを行います。
機器視覺の応用と課題
自動運転から工場内のスマート巡回検査まで、人の目で判断や検出/検査が行われる部分には、機器視覚の応用があります。しかし、依然として原始データの品質の低さやサンプル数の不足といった課題に直面しており、また、モデルをある領域から別の領域に直接移行することはできません。AIモデリングのコスト（トレーニング時間、エネルギー消費、人的資源、サンプル数など）も非常に重要です。たとえば、シンプルな機械式の針読みと識別でも、一般的な伝統的なAIでは数百から数千のサンプルがトレーニングに必要です。
AIは人間を置き換えることではなく、むしろ人間がより効率的で正確にリソースを活用し、手を自由にする手助けをすることを目的としています。AR拡張現実+AIのビジョンシステムの場合、ウェアラブルデバイスに搭載されているため、作業員が設備を組み立てる際に、AIは現実世界のオブジェクトを識別し、判断し、ARグラスを通じて作業員に組み立てガイドを提供したり、自動的に回路の接続を検査したりすることができます。
ARとAIの統合は、適正なコストでリソースの効率的な利用、良率の向上、作業者の安全確保などの利点をもたらし、新たなアプリケーションを可能にします。この技術の応用は今後も拡大し、さらなる革新的な解決策を提供することが期待されています。
