機械視覚における2D、2.5Dおよび3D技術

機械視覚技術は、現代の産業用オートメーションおよびスマート製造の重要な柱であり、検査、ナビゲーション、品質管理などの分野に広く活用されています。その中で、2D、2.5D、3D視覚技術は3つの主要技術であり、それぞれ異なる特徴と適用シーンを持っています。

I. 2D視覚技術：平面視覚、シンプルで効率的

1. 技術的特徴

2D視覚技術は平面画像を処理し、カメラで写真を撮り、その写真を分析してタスクを完了するのと似ています。主な手順は以下の通りです。

画像取得：産業用カメラを使用してグレースケールまたはカラー画像を取得し、照明を使用して写真をより明確にします。

前処理：フィルタリングやコントラスト強調により、画像内の主要情報を際立たせます。

特徴抽出：写真内の直線、輪郭、コーナーポイントなどの特徴を特定します。

パターン認識：アルゴリズムを使用して、これらの特徴が何であるかを判別します。例えば、テキストやパターンなど。

測定および位置検出：対象物のサイズと位置を計算します。

欠陥検出：基準画像と比較して問題箇所を検出します。

2. 適用シナリオ

2Dビジョン技術は、表面だけを見ればよく、対象の厚さを必要としないタスクに適しています。例えば：

工場内で製品ラベルが正しく印刷されているかを確認する作業。

物流パッケージ上のバーコードをスキャンする作業。

基板表面の傷や汚れを検出する作業。

3. 利点と限界

利点：装置がシンプル、コストが低い、処理速度が速く、大量の作業を迅速に完了するのに適しています。

制限：物体の高さや奥行きを把握できず、複雑な形状や隠れた物体には対応できない。

II. 2.5Dビジョン技術：高さを追加、中間ステレオ

1. 技術的特徴

2.5Dビジョン技術は、2Dに高さという情報を追加する技術です。完全な3Dモデルではありませんが、レーザーまたは深度カメラを使用して平面画像上の各点における高さを記録します。一般的な方法には以下があります：

輪郭測定：レーザーで物体表面をスキャンして高さの変化を測定。

深度マップ：特殊なカメラを使用して高さ情報を含む画像を生成。

簡単に言うと、2.5Dとは平面写真に「高さのラベル」を追加したようなものですが、見る角度は一つだけに限られます。

2. 適用可能なシナリオ

2.5Dは、以下のようなフル3D形状ではなく物体の高さが必要な用途に適しています：

基板上の部品の高さが正常かどうかを検出する。

物体の表面が平らであるか、または凸凹があるかを測定する。

ロボットがナビゲーション中に障害物の高さを判断するのを支援する。

3. 優位性と限界

優位性：2Dよりも高さの情報が多く、3Dに比べて安価で構成が簡単。コストパフォーマンスに優れる。

限界：1つの角度からのみ視認可能であり、複雑な3D構造や多面的なオクルージョン（被り）を処理できない。

III. 3Dビジョン技術：フルステレオ、情報豊富

1. 技術的特徴

3Dビジョン技術は、対象物の3D形状や空間位置を完全に提示でき、対象物のパノラマ写真を描くようなものです。実装方法には以下が含まれます：

ステレオビジョン：複数のカメラを使用して異なる角度から撮影し、奥行きを計算します。

レーザースキャン：対象物表面をレーザーでスキャンして形状を記録します。

構造化光：光のパターンを対象物に投影し、変形に基づいて3D形状を再構成します。

飛行時間（ToF）：光の発射と反射時間を測定して距離を計算します。

3D再構成：複数の写真または点群データを使用して3Dモデルを組み立てます。

2.適用シナリオ

3D技術は、以下のような正確な3D情報が必要な作業に適しています。

不規則な物体をロボットが把持する際の誘導。

複雑な部品が正しく組み立てられているかの確認。

物流におけるパッケージの体積測定による空間の最適化。

自動運転での周囲環境の立体マップ作成。

3.利点と制限

利点：完全な空間情報を提供。複雑なシナリオや高精度要求に対応可能。

制限：装置が複雑でコストが高く、処理速度が遅く、より多くのコンピュータリソースを必要とします。

IV. 2D・2.5D・3Dの比較：一目でわかる

1. 技術的機能比較

2. 解決された問題

2Dビジョン：平面作業に優れており、例えばバーコードの読み取り、色/テキストの確認などに使用されます。

2.5Dビジョン：簡単な高さに関連する問題を解決します。例えば、表面の欠陥や部品の高さ検査などに使用されます。

3Dビジョン：複雑な3Dタスクに適しています。例えば、不規則なオブジェクトの位置特定や空間関係の分析などに使用されます。

3. 実用例

(1) 自動車製造：

2D：車体塗装および部品の刻印の検査

2.5D：車体表面の平面性測定

3D：ロボット溶接や部品取り扱いのガイド

(2) 電子産業：

2D：基板表面のはんだ付けの検査

2.5D：コンポーネントの高さを検出

3D：複雑なコンポーネントのアセンブリを検証

(3) ロジスティクス：

2D：パッケージラベルをスキャン

2.5D：パッケージの高さを測定

3D：パッケージの体積を計算し、保管スペースを最適化

V. 技術トレンド：収束と発展

現在のマシンビジョン技術は急速に発展しています。2D、2.5D、3D技術はますます統合されつつあります：

2.5Dの普及：深度カメラが安価になり、多くのタスクにおいて現実的な選択肢となっています。

AIによる強化：AIを使用して画像および3Dデータを分析し、より正確な結果を得ます。

技術融合：一部のシステムはタスクに応じて3つの技術を柔軟に切り替え、効率を向上させます。

VI. 結論：適切な技術の選択が鍵となる

2D、2.5D、3Dビジョン技術にはそれぞれ強みがあります：

2D：シンプルで高速、表面のタスクに適しています

2.5D：高さ情報を追加、中程度の要求に適しています

3D：強力な機能、複雑な3Dタスクに適しています