私たちが最近行った アンケート調査によると、工業界におけるコンピュータビジョンテクノロジーの重要性が高まりつつあります。中国からの33%の回答は、コンピュータビジョン実現の可能性が最も高いことを示していますが、世界の他の地域でのスマート工場におけるオートメーショント化の重要性についてはわずか22%となっています。この差はオートメーション化を推奨する メイド・イン・チャイナ2025計画 によるものと考えることができますが、インダストリー4.0におけるコンピュータビジョンの具体的な使用用途は現在のところ明確にはなっていません。
ファクトリーオートメーション化には、マシンビジョン、画像処理、ロボットビジョン、コンピュータビジョンなどの一連のテクニックとテクノロジーが含まれています。本文ではコンピュータビジョンの3つの利用方法と製造業に与える影響の大きさを検討しています。
ロボット
コンピュータビジョンは画像から関連情報を取り出し、意味づけします。例えば、コンピュータビジョンシステム (CVS) では、画像を収集、分析して物体の大きさや色を識別することができます。この物体の検出と特徴の処理が完了すると、その情報を他のシステムへ伝えて次の動作を実行に移すことが可能となります。
動作は人間の介在によって発生するかもしれませんが、ますます多くの工場がより高速、より安全、より効率的なソリューションのためにロボットを選択しつつあります。一部のロボットはアームやヘッド部分にカメラを組み込み、ロボットに直接フィードバックされる情報を提供しています。
CVSとロボットの連携によって自動化された分析と動作は、無限の改善と可能性を工業界にもたらすことができます。再生プラントのコンピュータビジョンシステムでは、ガラスのような物体の色と形状を検出して識別し、ロボットを使用して類似のガラスタイプを一緒に配置することができます。
技術の進歩に伴い、人間もロボットと同じ空間で安全に作業することができるようになります。カメラを組み込んだロボットは接近してくる人間の識別、動作の一時停止、人間の周囲での確実な作業を行うことができます。もはやロボットの周囲のスタッフへの危険性について憂慮し、ガラスの箱に閉じ込めておく必要はなくなりました。
品質管理
コンピュータビジョンにおけるロボットの応用は非常に普遍的かつ積極的なものとなっています。品質管理は比較的シンプルなオートメーションプロセスです。ロボットとは異なり、製品不良を検出しても自ら行動を起こすことはなく、時間を大幅に節約して精度を向上させることができます。CVSが破損した製品を識別し、人間が除去または修正を行うことができます。
その影響の大きさにより、より複雑化したロボットの統合がなく、品質管理用に設計されたCVSは、ファクトリーオートメーション化への転換を図るための良好なスタート地点となります。
デジタルツイン
デジタルツインのコンセプトは工場のデジタルモデルを構築することで、運用と設計の最適化を行うことができます。コンピュータビジョンテクノロジーに基づき、工場フロアとアルゴリズムのセンサーから、デジタルツインにリアルタイム情報をフィードバックします。これらの情報は、カメラ、レーザースキャナ、レーダーといった一連のテクノロジーから収集することができます。
工場モデルはリアルタイムデータと結びつけることで、生産プロセスにおいて実際に改良を行う前に、複雑な設計をテストすることが可能となります。
これらの改善には機械本体のセンサーが含まれ、設備がその機能を持つ前の段階での修理や交換を保証します。より高い精度と効率に加え、デジタルツインは工場を高効率かつ迅速な対処の行えるメーカーへと転換させることができます。
ロボットは製造業のオートメーション化された スマート工場. への転換に伴い、品質管理とデジタルツインは始まったばかりです。コンピュータビジョンテクノロジーの他にも多くの変化があり、特に高度に相互接続されたインダストリアルIoT（IIoT）を提供する可能性があります。
*これらの回答者は「コンピュータビジョンテクノロジーを作業で使用したことがありますか？」という質問に対して「いいえ」と回答しました。また「あなたもしくはあなたの会社で今後2年以内にコンピュータビジョンシステムの開発は可能ですか？」という質問に対して「可能性が高い」、「ありうる」、「可能性は低い」と回答しました。
