シニアアプリケーションスペシャリストによる「技術トレンド情報」（第12回）
マシンビジョンの検出精度 [2019.09.26]

精度は機能別に定義すると申しましたが、マシンビジョンの機能は、大別すると「検出（最小画素単位で対象を抽出する機能）」、「計測（形状をもつ対象に対し測定する機能）」、「認識（形状や模様をもつ対象を識別する機能）」の３つになります。システムの目的に応じ、機能選定と精度要件を検討しますが、初回は、検出精度を検討します。検出精度には、特に撮像分解能とコントラストが関連します。撮像分解能は、撮像視野をカメラの解像度で割ったもので、例えば、視野100mmx100mmを1000x1000画素で撮像すると0.1mmが解像度となります（図1）。

実際に検出するには、真黒な非検出対象（背景）に0.１ｍｍ幅の真白な検出対象がある状態のように、分解能に加え、検出対象と背景との間にコントラスト（輝度差）が必要になります。一般的に画像の輝度は256階調（８ビット階調の場合）で表現されるため、例えば、背景が真黒０で、検出対象が真白255であれば、輝度128以上を基準に画像抽出処理を行うことで検出可能となります。つまり、背景と検出対象にコントラストがあれば、検出精度は撮像分解能で決まることになります。さらに、背景と検出対象とのコントラストが高ければ、カメラ分解能より高い検出精度を出すことができます。例えば、カメラ分解能0.1mmの環境で真黒な背景（輝度０で撮像されるもの）にカメラ分解能より小さい0.05ｍｍ幅（高さは1mmとする）の真白なもの（輝度255で撮像されるもの）を撮像する場合、撮像画像は全画素が輝度値０になるのかというと、そうではなく、面積分感光し、１画素が半分の明るさおおよそ128の輝度をもつことになります。
この場合、検出対象より低い輝度50以上などを基準とすると、カメラ分解能0.1mmの環境においても、0.05mmのものも検出可能となります（図２）。

非検出対象と検出対象の間の差異が少しでもあれば検出できるため、理論値としては、コントラストの最大256階調分できるため、撮像分解能が0.1mmの理想的環境下において、256階調であれば、背景を0とした条件で、0以上を検出基準とすると、0.0004mm幅（高さは1mm）のものまでが検出可能となります（図3）。
実際には、撮像時の照明やレンズによる影響、撮像素子の暗電流等の検出対象と非検出対象が同等の輝度となる場合はその限りではなく、また、そもそも背景に柄をもつ場合など非検出対象が検出対象と同等の輝度で撮像されるため、撮像分解能の検出性能もでない場合もあります。その場合は、形状を要素に加えた「計測」や「認識」で判断することになります。