画像解析ソフトの主要機能 | 検査・計測・認識で使われる処理一覧

画像解析ソフトの機能とは？製造現場での役割

画像解析ソフトは、製造業の品質管理において欠かせないツールとなりつつあります。ここでは、基本的な仕組みと、なぜ今導入が進んでいるのかを解説します。

本章では、次の内容を取り上げます。

• 画像解析ソフトの基本的な仕組み
• なぜ今、製造業で導入が進んでいるのか

それぞれ解説していきます。

画像解析ソフトの基本的な仕組み

画像解析ソフトは、次のような流れで検査を自動化します。

1. 画像取得: カメラで製品・部品を撮影
2. 前処理: ノイズ除去、コントラスト調整などで画像を補正
3. 特徴抽出: エッジ検出、二値化などで検査対象の特徴を抽出
4. 判定: 基準値との比較やパターンマッチングで良否を判定
5. 出力: 結果をモニター表示、データ保存、NG品の排出指示

この一連の処理を数ミリ秒〜数秒で完了させることで、ライン速度を落とすことなく全数検査を実現できます。

なぜ今、製造業で導入が進んでいるのか

製造業で画像解析ソフトの導入が加速している背景には、次の3つの要因があります。

人手不足・検査員の高齢化

経済産業省の調査によると、製造業の94%以上の企業が人手不足を課題として挙げています。特に目視検査は熟練の技術が必要であり、ベテラン検査員の退職による技術継承が深刻な問題となっています。

出典: 経済産業省「2024年版ものづくり白書」

品質要求の高度化

自動車や電子部品などの分野では、より微細な欠陥の検出が求められるようになっています。人間の目では検出困難なミクロン単位の欠陥も、画像解析ソフトなら安定して検出できます。

AI技術の進化による精度向上

近年のディープラーニング技術の進化により、従来は難しかった複雑な外観検査も高精度で実現できるようになりました。

画像解析ソフトの主要機能一覧【用途別に分類】

画像解析ソフトには多種多様な機能が搭載されていますが、製造現場での用途に応じて大きく3つのカテゴリに分類できます。

本章では、次の3カテゴリの機能を取り上げます。

• 【検査系機能】不良品・欠陥を見つける
• 【計測系機能】寸法・形状を測る
• 【認識系機能】対象を識別・読み取る

それぞれ解説していきます。

【検査系機能】不良品・欠陥を見つける

検査系機能は、製品の外観不良や欠陥を検出するための機能群です。目視検査の自動化において最も基本となる機能といえます。

機能名	概要	製造現場での使用例
エッジ検出	物体の輪郭・境界線を抽出する処理	キズ・クラック・バリの検出
二値化処理	画像を白黒2階調に変換し対象を明確化	汚れ・異物・打痕の検出
ブロブ解析	連続した領域（塊）を検出し面積・個数を計測	穴あき・欠け・気泡の検査
差分検出	基準画像（マスター画像）との差異を検出	部品の欠品・位置ズレ・組立ミス検査
色判定	色相・彩度・明度（HSV/HSL）で色を判定	塗装ムラ・変色・焼け検査

エッジ検出は、画像内の明暗差が大きい部分を境界線として抽出する処理です。製品表面のキズやクラックは周囲と明暗差があるため、エッジ検出によって検出できます。代表的なアルゴリズムとしてはSobel法、Canny法などがあります。
二値化処理は、画像を白と黒の2階調に変換する処理です。検出したい対象（異物など）と背景のコントラストを明確にすることで、後続の解析を容易にします。閾値の設定が重要であり、適応的二値化など照明ムラに強い手法も用いられます。

【計測系機能】寸法・形状を測る

計測系機能は、製品の寸法や形状を自動で測定するための機能群です。ノギスやマイクロメーターによる手動計測を自動化し、全数検査を可能にします。

機能名	概要	製造現場での使用例
寸法計測	2点間距離（長さ・幅・直径）を自動測定	部品の寸法検査・公差判定
面積計測	対象物の面積をピクセル単位で算出	塗布量・接着剤の過不足判定
角度計測	2線間の角度を測定	曲げ加工の角度検査・組立角度確認
円検出・計測	円形状の中心座標・半径を検出	ネジ穴・ボルト穴の位置検査
輪郭追跡	形状の外周を追跡し座標を取得	複雑形状の寸法検査・形状比較

寸法計測では、サブピクセル処理を用いることで、カメラの解像度以上の精度で計測することが可能です。一般的な産業用カメラと画像解析ソフトの組み合わせで、±0.01mm程度の計測精度を実現できます。
円検出は、ハフ変換などのアルゴリズムを用いて画像内の円形状を検出します。複数の穴の位置関係（ピッチ）の検査にも応用されます。

【認識系機能】対象を識別・読み取る

認識系機能は、製品や部品を識別したり、文字・コードを読み取るための機能群です。トレーサビリティ管理や多品種混流ラインでの品種判別に活用されます。

機能名	概要	製造現場での使用例
パターンマッチング	登録画像（テンプレート）との一致度を判定	部品の種類判別・位置決め・向き検査
OCR（文字認識）	刻印・印字・レーザーマーキングを読み取り	ロット番号・シリアル番号・賞味期限管理
バーコード/QRコード読取	1Dバーコード・2DコードをデコードしてテキストIDを取得	トレーサビリティ管理・工程管理
物体検出	画像内の対象物の有無・位置を検出	製品の有無確認・個数カウント
分類（AI）	機械学習で対象を複数クラスに分類	良品/不良品の自動振り分け・欠陥種別判定

パターンマッチングは、事前に登録したテンプレート画像と入力画像を比較し、一致度（相関値）を算出する処理です。正規化相関法が広く用いられており、回転・スケール変化に対応した手法もあります。

OCRは、製造業では刻印やドットマーキングなど、一般的な印刷文字とは異なる難読文字の読み取りが求められます。近年はディープラーニングベースのOCRが普及し、従来困難だった低コントラスト文字の認識精度が向上しています。

機能選定のポイント｜自社の検査課題から逆算する

画像解析ソフトの機能は多岐にわたるため、「どの機能を選べばよいか分からない」という声は少なくありません。ここでは、自社の検査課題から必要な機能を特定するための方法を解説します。

本章では、次の内容を取り上げます。

• 検査対象から必要機能を特定するチェックリスト
• 精度・速度・コストのバランスを考える

それぞれ解説していきます。

検査対象から必要機能を特定するチェックリスト

自社の検査課題に対して、どの機能が有効かを判断するためのチェックリストです。該当する項目にチェックを入れ、必要な機能を特定してください。

検査したい内容	推奨機能
□ キズ・打痕・クラックを検出したい	エッジ検出、差分検出
□ 異物・汚れ・付着物を検出したい	二値化、ブロブ解析
□ 穴あき・欠け・バリを検出したい	ブロブ解析、エッジ検出
□ 色ムラ・変色・焼けを検出したい	色判定
□ 寸法（長さ・幅・直径）を自動測定したい	寸法計測、円検出
□ 刻印・印字を読み取りたい	OCR
□ バーコード・QRコードを読み取りたい	コード読取
□ 複数品種を自動判別したい	パターンマッチング
□ 良品/不良品を自動振り分けしたい	AI分類

このチェックリストを活用することで、必要最小限の機能を特定し、過剰な機能による無駄なコストを避けることができます。

精度・速度・コストのバランスを考える

機能を選定する際は、次の3つの観点からバランスを検討することが重要です。
検出精度
求められる検出精度によって、必要な機能やアルゴリズムが変わります。ミクロン単位の欠陥検出が必要な場合は高解像度カメラとサブピクセル処理が必要であり、ソフトウェアも対応したものを選ぶ必要があります。

処理速度（タクトタイム）

ラインスピードに追従するためには、タクトタイム内に処理を完了させる必要があります。複雑な処理を組み合わせるほど処理時間は長くなるため、必要な機能を絞り込むことが重要です。一般的な画像解析ソフトでは、640×480ピクセルの画像に対して基本的な処理を行う場合、数十ミリ秒〜数百ミリ秒程度で処理可能です。

導入・運用コスト

画像解析ソフトの価格は、無料のオープンソースから数百万円の産業用ソフトまで幅広く存在します。一般的な産業用画像解析ソフトの価格帯は次のとおりです。

分類	価格帯（税抜）	特徴
フリーソフト	無料	機能は豊富だがサポートなし、プログラミング必要
エントリーモデル	30万〜100万円	基本機能中心、GUIで操作可能
ミドルレンジ	100万〜300万円	検査・計測・認識の各機能が充実
ハイエンド	300万〜1,000万円以上	AI機能搭載、複雑な検査に対応

※カメラ・照明・PCは別途必要です。

【図解】処理の流れと機能の組み合わせ例

実際の検査では、複数の機能を組み合わせて使用することが一般的です。ここでは、代表的な検査タイプ別に、機能の組み合わせ例を紹介します。
本章では、次の内容を取り上げます。

• 基本的な画像処理フロー
• 検査タイプ別の機能組み合わせ例

それぞれ解説していきます。

基本的な画像処理フロー

画像解析ソフトでの検査は、次のフローで実行されます。

【画像取得】→【前処理】→【特徴抽出】→【判定】→【出力】

ステップ	処理内容	使用される機能例
画像取得	カメラで製品を撮影	カメラ制御、トリガー入力
前処理	ノイズ除去、コントラスト調整、シェーディング補正	フィルタ処理、濃度変換
特徴抽出	検査対象の特徴を抽出	エッジ検出、二値化、ブロブ解析
判定	基準値との比較、良否判定	閾値判定、パターンマッチング
出力	結果表示、データ保存、NG品排出	PLC通信、データベース連携

検査タイプ別の機能組み合わせ例

代表的な検査タイプ別に、機能の組み合わせ例を示します。

外観検査（キズ検出）の場合

前処理（平滑化）→ エッジ検出 → ブロブ解析 → 面積・長さで良否判定

エッジ検出でキズの輪郭を抽出し、ブロブ解析で面積や長さを計測。許容値を超えた場合にNG判定を行います。

寸法検査の場合

前処理（コントラスト強調）→ エッジ検出 → 寸法計測→ 公差判定

エッジ検出で製品の輪郭を抽出し、2点間の距離を計測。設計公差と比較して合否を判定します。

印字検査（OCR）の場合

前処理（二値化）→ 文字領域検出 → OCR → 文字列照合 → OK/NG判定

二値化で文字を明確化し、OCRで読み取った文字列を正解データと照合します。

組立確認検査の場合

前処理 → パターンマッチング → 有無判定 → 位置ズレ判定

パターンマッチングで部品の有無と位置を確認し、欠品や位置ズレを検出します。

有料ソフトの無料トライアル

産業用画像解析ソフトの多くは、無料トライアル版を提供しています。トライアル期間中に確認すべきポイントは次のとおりです。

トライアル期間中に確認すべきこと

• 自社のサンプル画像で動作するか: 実際の検査対象をカメラで撮影し、検出・計測できるか確認
• 処理速度は十分か: タクトタイム内に処理が完了するか計測
• 操作性は問題ないか: 設定変更やティーチングが現場担当者でも可能か確認
• サポート体制は充実しているか: 技術的な質問への対応スピードと品質を確認

ベンダーへの問い合わせ時の質問例

「当社の検査対象（具体的に説明）に対応できますか？」
「導入実績のある類似業界の事例はありますか？」
「トライアル期間中の技術サポートはありますか？」
「導入後の保守・サポート費用はいくらですか？」

導入前に確認すべき5つのポイント

画像解析ソフトの導入を成功させるためには、事前の準備が重要です。導入前に確認すべき5つのポイントを解説します。

検査対象のサンプル画像は準備できるか

画像解析ソフトの選定・評価には、実際の検査対象のサンプル画像が必須です。良品画像だけでなく、検出したい不良品の画像も複数パターン準備してください。照明条件やカメラアングルを変えた画像があると、より正確な評価が可能です。

タクトタイム要件は明確か

ラインスピードから逆算して、1製品あたりの許容処理時間（タクトタイム）を明確にしてください。例えば、毎分60個を検査する場合、1個あたりの処理時間は1秒以内に抑える必要があります。

照明・カメラ環境の検討は済んでいるか

画像解析の精度は、撮影画像の品質に大きく依存します。適切な照明（リング照明、バー照明、同軸落射照明など）とカメラ（解像度、フレームレート）の選定が重要です。ソフトウェアベンダーの多くは、照明・カメラを含めたシステム提案も行っています。

社内に運用・メンテナンスできる人材はいるか

画像解析システムは、導入後も検査対象の変更や閾値の調整などのメンテナンスが必要です。社内に運用担当者を配置できるか、あるいはベンダーの保守サポートを利用するかを事前に検討してください。

費用対効果の試算はできているか

導入コストだけでなく、導入による効果（検査工数削減、不良流出防止、品質向上）を定量化し、費用対効果を試算してください。一般的に、画像解析システムの投資回収期間は1〜3年程度といわれています。