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製品の外観検査の自動化において、食品分野は見た目のばらつきが発生しやすく特に難易度が高い領域です。外観検査において注目されている「良品学習」に着目したAI外観検査の特長や異物検知の検証結果について解説します。

マシンビジョンで利用される固定焦点レンズについて、レンズの構造と選定方法についてご紹介いたします。

マシンビジョンの市場動向やその方向性についてご紹介させていただきます。

「画像処理システム（マシンビジョン）」について解説したいと思います。

画像処理システムの4つの構成要素の一つ「撮像部（産業用カメラ）」について解説したいと思います。産業用カメラは、主に2次元素子で構成されるエリアセンサ（エリアスキャン）カメラと1次元素子で構成されるラインセンサ（または、ラインスキャン）カメラに分類されます。

産業用カメラを選定する上で必要となる技術をもう少し掘り下げていきましょう。

産業用カメラをパソコンなどに接続する際に必要となるデジタルインターフェース（以降DIF）についてお話しさせていただきます。特にDIFの選定においては、高速撮像したいといったシステムの目的や用途の他に、カメラとパソコンとの距離が離れているや、駆動頻度の高いロボットに装着するなど、設置環境や運用状態によっても異なりますので特性や制約を理解の上、適したDIFを選定することになります。

マシンビジョン用のDIF規格（CamerLinkやCoaXPress）の画像入力ボード（フレームグラバ）についてお話しさせていただきます。

マシンビジョンシステムの要というべき、“撮像制御”についてお話しさせていただきます。

ラインカメラの撮像制御についてお話しさせていただきます。印刷物などシート状に連続移動するものや、円盤や円筒状の回転動作するワークの撮像に必要なシステム構成となります。

光沢、透明、黒色など困難なワーク撮像の救世主として話題の「偏光カメラ」についてお話しさせていただきます。

困難なワーク撮像の救世主として話題の「偏光カメラ」についてお話しさせていただきます。偏光技術と金属光沢面の撮像事例について紹介させていただきましたが、続けて、透明ワーク、刻印ワーク、黒色ワークの撮像事例についてご紹介します。

ラインセンサの一種で、撮像素子、レンズ、照明を一体化することで、コンパクトで非常に取り扱いやすいCIS（コンタクトイメージセンサ）についてご紹介します。

画像処理システム（マシンビジョン）導入検討の初期段階で多く寄せられる、“検出精度”についてお話しさせていただきます。

画像からサイズや形状などの情報を抽出する「計測」機能についてお話しさせていただきます。

マシンビジョンで最も活用される「認識」機能についてお話しさせていただきます。

マシンビジョンの画像処理手法について、現在注目を集める「画像AI技術」、「ビッグデータ分析技術」についてお話しさせていただきます。

マシンビジョン判定方式（「ルールベース方式」「画像AI方式」「ビッグデータ分析方式」）の比較を行い、それぞれの特徴をご紹介いたします。

新世代のマシンビジョンプラットフォームとして話題の画像AIプロセッサ搭載のAIスマートカメラ「SiNGRAY」をご紹介します。

見えないものを見る、測れないものを測る技術として話題のハイパースペクトルイメージング技術についてご紹介いたします。

ハイパースペクトルイメージングの入力部を司るハイパースペクトルイメージング技術では、そのデータキューブを用い、ソフトウェア処理することで、従来手法では見えなかったものをみえるように、測れなかったものを測れるようにする技術として活用されています。光の透過吸収性の違いを利用し、見えないものをみる技術についてご紹介します。

ハイパースペクトルイメージングのもう一つの活用方法、光の波長ごとの干渉を利用し、厚みを測定する技術についてご紹介いたします。

マシンビジョンで活用される画像データに対するAI技術についてご紹介いたします。

画素分類（SegNet）、3D認識（3DNet）について紹介いたします。

人の骨格や関節の動きを検出するポーズ認識（PoseNet：姿勢推定モデル）についてご紹介いたします。

自動車の自動運転、無人搬送車（AGV）など自律走行型ロボットや、ARグラスといった視野制御を伴うモバイルデバイスなどに活用されるVisual SLAM技術についてご紹介します。Visual SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）とは、カメラで撮影した映像から自己位置推定と環境地図作成を同時に行う技術です。

産業用カメラの変遷、最新ラインアップおよび、撮像技術についてご紹介いたします。

マシンビジョンで利用される産業用照明の光源についてご紹介いたします。

産業用の特殊なレンズ、特に小さいものを撮像するためのレンズについてお話したいと思います。カメラのレンズは、基本的に撮像素子のサイズよりも大きな対象物を撮像するために用いられますが、今回は、撮像素子と同等または、それよりも小さな対象物を撮像する際に用いられる、特殊なレンズをご紹介いたします。

マシンビジョンで利用される産業用照明の光源について、光の特性と、その特性を利用した照明手法についてご紹介いたします。

産業用照明について、光の特性（「①直進」、「②反射・散乱」、「③透過・吸収」、「④屈折」、「⑤干渉」、「⑥偏光」）を生かしたマシンビジョン用の照明デバイスについてご紹介いたします。

マシンビジョン（画像処理システム）の市場動向についてご紹介いたします。

今回は、昨年末に続き、「検査アプリケーション」、「観察・測定関連機器」、「AI・ディープラーニング応用製品」の市場動向についてご紹介いたします。

マシンビジョン市場動向について、最後は、技術進化により拡大が期待されるトレンド技術についてご紹介いたします。

今回は、パン、チルト、ズーム、オートフォーカスといった駆動機能を備えた監視カメラと画像処理技術を組み合わせることで、現場の自動化や無人化を実現する「ネットワークカメラソリューション」についてご紹介いたします。

今回は、対象物や周囲構造物の3次元状態を撮像し、3次元データを基に物体の検出や形状比較、カメラ自身の位置を特定する自己位置推定技術など、様々な3次元処理を行う上で必要となる「3Dセンシング」についてご紹介します。

今回は、話題のVisual SLAM技術（ステレオカメラを利用した自己位置推定技術）について、ご紹介いたします。

今回あらためて、画像入力ボードの概要、変遷、最新の画像入力ボードについてご紹介いたします。

昨今、様々な分野で導入が進められているDXについて、当社が掲げる「エンジニアリングDX」と、イメージング技術による「現場の自動化・無人化DX」についてご紹介いたします。

今回は、シン・イメージング技術（自己位置推定技術＋AI画像処理技術）に対応した、次世代AIスマートカメラについてご紹介いたします。

昨今、ネットワークカメラ専用の画像処理ツール（キヤノン製品では、Vision Edition）の登場により、ネットワークを利用した巡視点検や安全確認、物流支援、目視点検の自動化など、簡易に導入できることもあり、新規設置に関するお問い合わせが多数寄せられるようになってきました。特に、ネットワークカメラは、産業用カメラと異なり、レンズ機能と駆動部を含むため、仕様の見方に関するものが多く、今回は、ネットワークカメラの仕様の見方、選定方法についてご紹介します。

産業用3D撮像技術については、コラム第35回「3Dセンシング」にて、3D撮像方式の種類と、それぞれの特徴をご紹介しました。今回は、昨今話題の、偏光型Structured light方式の3Dカメラ「Polar3Dカメラ」についてご紹介いたします。

これまで本コラムでは、製造現場や装置といったエッジ領域で活用されるセンシング技術やAI技術についてご紹介してまいりました。今回は少し視点を変え、スマートファクトリーを推進する上で重要な評価指標として再び注目されている「設備総合効率（OEE）」について、その概要と活用のポイントをご紹介いたします。