マシンビジョンはインダストリー4.0とモノのインターネットの重要な技術です

[51CTO.com クイック翻訳] マシンビジョンは、機械学習と商用グレードのハードウェアを組み合わせて、消費者や企業に環境を認識する前例のない機能を提供します。これらのテクノロジーに加えて、自動化と高速ネットワークもあり、これらが組み合わさって新しい産業革命であるインダストリー 4.0 を構成しています。これらは、廃棄物が少なく、効率の高い産業活動のまったく新しい方法を産業界にもたらすでしょう。

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あらゆる業界でマシンビジョンの利点が検討されている

マシンビジョンは、製造、掘削、採掘などの業界に影響を与えます。貨物およびサプライチェーンの管理、品質保証、資材の取り扱い、セキュリティ、その他さまざまなプロセスがさらに発展していきます。

近い将来、マシンビジョンは普及し、産業界が構築するモノのインターネット (IoT) に重要なインテリジェンス技術を提供するようになります。次に、それがどのように実践されるかを見てみましょう。

マシンビジョンとは何ですか?

マシンビジョンは、機械が周囲の状況をよりよく認識できるようにする技術です。高次の画像認識と高レベルの意識的な意思決定に役立ちます。

マシンビジョンを活用するには、環境やワークピースのデジタル画像をキャプチャするための高忠実度カメラが必要です。これらの画像は、自動運転車両 (AGV) またはロボットによって撮影できます。次に、マシンビジョンは非常に洗練されたパターン認識アルゴリズムを使用して、その位置、ID、または状態を判断します。

適切な照明はマシンビジョンにとって重要な要素です

マシン ビジョン アプリケーションで使用される一般的な光源には、LED、石英ハロゲン、メタルハライド、キセノン、従来の蛍光灯などがあります。バーコードやワークピースの一部が隠れていると、読み取りエラーが発生する可能性があります。

マシン ビジョンは、高度なハードウェアとソフトウェアを組み合わせて、マシンが新しい強力な方法で外部刺激を観察し、それに応答できるようにします。

マシンビジョンはエンタープライズおよび産業用 IoT をどのようにサポートしますか?

産業用 IoT (IIoT) デバイスの普及は、テクノロジーの進歩を示しています。 IIoT は、企業にトップからボトムまでこれまでにない可視性を提供します。ネットワーク センサーとクラウド リソースに基づいて、企業とビジネス パートナー間でローカルおよびリモートの資産の双方向の移動を実現します。

IoT のハードウェアとソフトウェアは、機械ピストンやベアリングなどの小さなコンポーネントだけでなく、トラックの艦隊などの大規模なシステムについても貴重な運用データを生成できます。企業は、たとえ資源や労働力が不足している場合でも、可能性のある場所に目を向けるべきです。

モノのインターネットとはユビキタスコンピューティングを意味する

マシン ビジョンは IoT のどこに当てはまるのでしょうか? マシン ビジョンにより、既存の IoT 資産がより強力になり、より優れた価値と効率を実現できるようになります。私たちは皆、それがさらなる新たな機会を生み出すことを楽しみにしています。

• センサーの役割を強化: マシン ビジョンにより、IoT 全体のセンサーがより強力かつ便利になります。センサーは生データを提供するだけでなく、意思決定やより高度な自動化に使用できるレベルの解釈と抽象化も提供します。
• 帯域幅要件の削減: マシン ビジョンは、大規模な IoT ビルドの帯域幅要件を削減するのに役立ちます。データ ソースから画像やデータをキャプチャし、それを分析のためにサーバーに送信するという従来の方法と比較すると、マシン ビジョンは通常、データ ソースから研究されます。現代の産業では、何百万もの膨大なデータが生成されます。マシンビジョンとエッジコンピューティングの助けを借りれば、二次処理のために中間ノードに転送することなく、大量のデータポイントを実行可能なアクションに直接変換できます。
• IoT 自動化ソリューションのサポート: マシン ビジョンは IoT 自動化テクノロジーを非常によく補完します。ロボットによる検査は QA 担当者よりも迅速かつ正確に行われ、欠陥や異常が発見されると、関連するデータがすぐに意思決定者に提供されます。
• ロボット/協働ロボットの安全性と有用性の向上: マシン ビジョンを使用して構築されたナビゲーション システムにより、ロボット/協働ロボットの自律性と経路探索能力が向上し、人間と一緒により迅速かつ安全に作業できるようになります。地下倉庫やその他の高リスク環境では、マシンビジョンによりロボットの応答時間が改善され、不要なエラーとそのコストが削減されます。
• 資産の透明性を高める: 今日の企業や業界では、時間、材料、労働力などの資産の面で、従来のモデルに比べてはるかに無駄が少なくなっています。マシンビジョンは、ドローン、資材搬送装置、無人車両、生産ライン、検査ステーションなどで、モノのインターネットの他のコンポーネントと詳細かつ貴重なデータをより適切に交換するために、今後も利用され続けるでしょう。

工場環境では、これは機械と人がよりうまく連携して作業できるようになり、ボトルネック、摩擦、その他の中断が減少することを意味します。

企業はどのようにマシンビジョンを適用するのでしょうか?

一般的な産業プロセスの各ステップについて考えると、マシンビジョンが操作のあらゆる側面をどのように改善できるかが簡単にわかります。

たとえば、自動車部品を製造する場合、人間と協働ロボットが協力して原材料の品質を管理し、その後、原材料は工場に運ばれて加工されます。製品は、QA プロセスが正常に完了した後にのみ、小売業者またはエンド ユーザーに出荷されます。

製品が倉庫内にあるか、輸送中であるか、あるいはオンラインで組み立てられていない場合でも、マシンビジョンは自動化された処理手順の完全なセットを提供します。各部門の業務効率が向上するだけでなく、より高く一貫した品質レベルも維持されます。

実際のアプリケーションでは、企業はすでにマシンビジョンをワークフローに組み込んでいます。

アプリケーションによっては、倉庫の床に線を引いて自動運転車が安全に追従できるようにするといった単純なものもあります。一部のマシンビジョンツールはより複雑であり、シンプルかどうかにかかわらず、大きな違いを生み出すことができます。

興味深いのは、かつては産業界でロボットにアウトソーシングするのが困難または不可能だと考えられていたタスクが、今ではマシンビジョンの助けを借りて実行できるようになったことです。前述のように、倉庫でユーザーの注文の箱をピッキングすることは本質的にリスクの高いプロセスであり、スクリーニングエラーが発生すると、企業の評判や顧客の利益が損なわれる可能性があります。

その中で、製品パッケージの損傷、アイテムの場所の変更、SKU（Stock Keeping Unit）識別のわずかな変更が、エラーの最大の原因です。機械学習を使用してボックスをピッキングすることは、非常に良い選択です。

現在使用されている発注ロボットのほぼ 100% が自律型であり、安全に移動し、箱の中の部品や製品を検査し、ロボット アームを使用して正しい選択を行い、仕分けエリアや梱包エリアに配送することができます。

つまり、企業が破損した商品や、顧客の注文と正確に一致しない間違った SKU を発送するリスクが大幅に低減されます。

自動化された品質保証と検査は、急速に人気が高まっているマシンビジョンと IoT アプリケーションのもう 1 つの重要な側面です。

現代の製造環境の中には、品質保証プロセスを自動化して品質を向上させるだけでなく、人的資源を犠牲にすることなくそれを実現するものもあります。一方、自動化された検査ステーションでは、従業員がより多くの認知スキルを習得する間に、これらの反復的なタスクを処理します。

2025 年までに、協働ロボットはロボット市場全体の 34% を占める可能性があります。これは主に、マシンビジョン技術の進歩と、現代の産業から非効率性、不正確さ、無駄を可能な限り排除する必要性によって推進されています。

マシンビジョンと第四次産業革命

マシンビジョンは今後も成長を続け、第 4 次産業革命とも呼ばれるインダストリー 4.0 をさらに推進すると予想されています。 Eyes製品にはすでにボードレベルの画像処理機能とマシンビジョン機能が組み込まれていると報告されています。

マシンビジョン機能の向上により、モノのインターネットやインダストリー4.0技術の応用が広がり、企業のデジタル化とインテリジェント化の新しいモデルが生まれます。

原題: マシンビジョンはインダストリー4.0とIoTの鍵、著者: Megan Ray Nichols

[51CTOによる翻訳。パートナーサイトに転載する場合は、元の翻訳者と出典を51CTO.comとして明記してください]