2026-08-08
CCD、CMOSなどのファームウェアがますます成熟し、イメージセンサーのサイズは縮小し続け、ピクセル数とデータレートは増加し続け、解像度とフレームレートの向上速度は急速であり、製品シリーズはますます豊富になっています。ゲイン、シャッター、信号対雑音比などのパラメータは継続的に最適化され、コアテスト指標（MTF、歪み、信号対雑音比、光源の明るさ、均一性、色温度、システム画像能力の総合評価など）を使用して、光源、レンズ、カメラを総合的に選択し、これまで困難であった多くの画像の問題を継続的に突破することを可能にしています。
画像処理では、画像から高精度のエッジ情報を抽出することにより、元々背景ノイズに混ざって直接検出が困難であった低コントラストの欠陥の多くが解決され始めました。
パターン認識の観点からは、ラベリングプロセスと見なすことができます。特定の測定または観察に基づいて、認識されるパターンをそれぞれのパターンに分割します。画像認識では、決定理論と構造的方法が主に用いられます。決定理論の方法の基礎は決定関数であり、パターンベクトルを分類および識別するために使用され、タイミング記述（統計的テクスチャなど）に基づいています。構造的方法の核心は、オブジェクトをパターンまたはパターンプリミティブに分解することであり、異なるオブジェクト構造は異なるプリミティブ文字列（または文字列）を持っています。未知のオブジェクトに対して与えられたパターンプリミティブを使用してエンコーディング境界を見つけ、文字列を取得し、その文字列に基づいてカテゴリを判断します。特徴生成の観点からは、ウェーブレット、ウェーブレットパケット、フラクタル、およびユニークなコンポーネント分析に基づく特徴を含む、多くの新しいアルゴリズムが絶えず登場しています。相関器サポートベクターマシン、変形テンプレートマッチング、線形および非線形分類器の設計は絶えず拡張されています。
従来の機械学習は、主に人間が特徴抽出のロジックを分析および確立することに依存していましたが、ディープラーニングは多層パーセプトロンを介して脳の働きをシミュレートし、ディープニューラルネットワーク（畳み込みニューラルネットワークなど）を構築して単純な特徴を学習し、複雑な特徴を作成し、マッピングと出力を学習します。トレーニングプロセス中に、すべてのレベルが継続的に最適化されます。特定のアプリケーションでは、自動ROI領域セグメンテーション、句読点位置決め（偽造防止ビジョンにより未知の欠陥を柔軟に検出可能）、オレンジピール欠陥などの重度のノイズ画像から記述または定量化できない欠陥の再検出、ガラスカバー検査における真の欠陥と偽の欠陥の区別などがあります。ディープラーニングに基づいたマシンビジョンソフトウェア（スイスのvidi、韓国のSUALAB、香港のASTRIなど）が市場にますます導入されるにつれて、ディープラーニングによるマシンビジョンのエンパワーメントはますます明らかになるでしょう。
3Dビジョンはまだ初期段階であり、多くのアプリケーションで3D表面再構築が使用されており、ナビゲーション、産業検査、リバースエンジニアリング、測量、オブジェクト認識、測定とグレーディングなどが含まれます。しかし、精度問題は多くのシナリオでの3Dビジョンの応用を制限しています。現在、工学分野での最初の応用は、物流における標準部品の体積測定です。これは将来的に大きな可能性を秘めていると信じています。
上記は、Dior Technologyの編集者が紹介したマシンビジョン検査技術の開発動向です。マシンビジョンは幅広い産業用途を持っています。そのコア機能には、測定、検出、位置決め、識別などが含まれます。フォトダイナミクス、医療用レーザー、医療用マシンビジョンシステムおよび製品の分野における技術パイオニアおよび製品開発者は、主に、産業用カメラの全範囲、産業用画像測定用の特殊カメラ、レーザー切断用の特殊レティクルカメラ、顕微鏡イメージング用の特殊画像コレクター、超高精細病理学顕微鏡イメージング会議システム、病理学顕微鏡画像解析および遠隔相談システムが含まれます。製品は、科学研究機関、病院および学校、工場および鉱業企業、文化遺物鑑定ユニット、犯罪捜査および司法、インテリジェント交通およびその他の産業で広く使用されています。
