ビジョンカウントとは何か？AI はどのようにカメラを使用して製品を数えるのか
Inspektionのエンジニアチーム · 公開 2026年9月7日 · 最終更新 2026年10月14日
以前の記事を再構成したものです。初回公開 2025年5月
ビジョンカウントはカメラとAIを使用して、人間の目や古いセンサーではなく、作業部品を数え、数え間違いを減らし、工場管理者がより速い決定を下すための即時レポートを提供します
要約
- Vision Countingとは、カメラでワークを撮影し、人や従来のカウントセンサーの代わりにAIが数量を数える方法です。
- 形状が多様なワークや整然と置かれていないワークに適しています。こうしたワークでは、従来のカウントセンサーは正確に動作しません。
- ワークの特性に応じて画像処理または物体検出モデルを選択し、使用前に速度と精度をテストします。
- Inspektionは、ラインでのワークのカウントとトレイ内の白い粉末上にある濃色の斑点のカウントの両方について、この種のシステムを複数のプロジェクトで実際に開発してきました。
ビジョンカウントとは何か？
ビジョンカウントとは何か？
Vision Countingとは、生産ライン上のワークをカメラで撮影し、画像処理プログラムまたはAIが解析してワークの数を自動でカウントする方法です。人の目視によるカウントや従来のカウントセンサー(透過型光センサーなど)に代わるものです。
工場が注目すべき理由
製品の数量カウントは、在庫管理、生産能力の計画、経営層への実績報告のすべてに影響する重要な工程です。従来のカウント方法(人によるカウントや透過型光センサー)には、ワークが重なっている場合、形状が多様な場合、コンベアの速度が速い場合にカウントミスが起きやすいという弱点があります。Vision Countingは、AIが実際の画像から個々のワークを「見て」識別することで、この問題を解決します。
AIはどのようにワークを数えるのか
- YOLO (You Only Look Once) — 画像をグリッドに分割し、単一の画像内のすべての物体の位置をリアルタイムで検出します [1]
- Faster R-CNN — より高い精度で物体の位置を示す枠を提案します。速度よりも精細さが求められる用途に適しています [2]
- 物体を検出した後、システムは画像上の基準線を通過した数をカウントするか、フレーム内の総数を集計し、ダッシュボードまたはモニタリングプラットフォームへ送信します。
当社の実例
当社は、一般的な製造工場向けに、専用の照明ユニットを備えたカメラ式ワークカウントシステム(Machine Vision Counter)を設計・設置し、画像による白い粉末上の濃色斑点カウントシステムも開発しました — 詳しくはMachine Vision Counterによるワークカウントシステムと画像による白い粉末上の濃色斑点カウントシステムをご覧ください。また、Task CamカメラのSequentialモードでは、作業順序の確認と並行して、完了したワークの数もカウントできます。
よくある質問
Vision Countingは従来のカウントセンサーと比べてどの程度正確ですか
ワークの特性と各現場の状況によって異なります — 形状が多様なワークや整然と置かれていないワークでは、従来のセンサーより明らかに良い結果が得られることが多くあります。実際の現場を調査した後、当社のチームが適合性を評価します。
コンベアや生産ラインの構造を変更する必要はありますか
ほとんどの場合、構造を変更せずに既存のラインへカメラを追加設置できます。ただし、専用の照明ユニットの追加が必要な場合もあります。
非常に高速で流れるワークにも使用できますか
対応可能な範囲を定めるには、実際の速度、ワークの間隔、照明、カメラ、処理についてのテストが必要です。
参考文献
- [1]
You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection — arXiv (Redmon et al., 2016)
- [2]
Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks — arXiv (Ren et al., 2015)
- [3]
OpenCV Documentation — OpenCV.org
