機械 視覚 の 根本 的 な 溝 は,小数点 を 越える 数字 に ある
最近 マシンビジョンに関するビデオを見ました その見出しには 考えるような見出しがありました"原則 は 一般 的 な 知識 で ある が,精度 は 全国 規模 に 匹敵 する こと が 難しい"
正直に言うと 最初は"中国には追いつくことはできない"という 俗説だと思いましたが 振り返ってみると もっとニュアンスの多い話だと気づきました
機械ビジョンの基本原理は 誰もが理解しています 画像をキャプチャして認識するアルゴリズムを実行するカメラを使うだけです深い学習に関するチュートリアルがいたるところにあります誰でも機械ビジョンの ソリューションを作れるようです
しかし 工場や生産ラインに足を踏み入れたら 機能的なシステムと 優れたシステムを構築する間に 大きな違いが見られます
差はどこにあるのか? それは小数点後の数値に縮小します.
まず直感的な基準を確立しましょう
人間の髪の毛は約0.1ミリメートル,つまり100マイクロメートルに相当する.標準的な機械視力検査では,髪の毛の直径の10分の"である0.01ミリメートル (10μm) の精度が得られる.それは既に印象的だ.
しかし,高級製造では,より狭い許容量が必要になります. 10μmでも1μmでもありません.
0.1μmは実際に何を意味しますか? 人間の髪の毛を横断的に1,000の部分に切ると それぞれの部分が 0.1μmになります
この精度レベルでは 通常の条件で見過ごされる詳細は 致命的なエラー源になります
熟練した機械視覚技術者とアマチュアの 区別線は 欠陥を特定できるかどうかではなく数十万回の検査サイクルを通して 精度が 安定して 値に固定できるかどうかです.
産業用カメラはスマートフォンカメラとは全く違います
多くの人は誤って アルゴリズムが 機械視覚の核心だと考えています これは間違いです
どんなアルゴリズムの上限もハードウェアの性能によって定義される.どのアルゴリズムでも,何百円にもなる消費者向けカメラで,微小以下精度を達成することはできない.携帯電話 の カメラ を 用い て 顕微鏡 の 下 で 細胞 の 写真 を 撮ろう と する と 似 て い ます.
完全な産業用ビジョンハードウェアスタックは少なくとも4つの層で構成されています:光源,レンズ,カメラ,フレームグリッパー それぞれに厳格な最適化が必要です
産業用カメラにとって 最も重要なパラメータは ピクセル数ではなくピクセルサイズ.
消費者のスマートフォンカメラは,高いメガピクセル数を追求する. 100メガピクセルセンサーは説得力のある音がしますが,個々のピクセルは0.8μmまたはそれよりも小さい可能性があります.そのようなピクセルは,低照明を被ります.高騒音と限られた動力範囲肖像画の美化には適していますが 産業用検査には適していません
産業用カメラは反対の設計論理に従っている.ハイエンドの産業用センサーは,典型的には2.5μm以上のピクセルサイズ,時には5μmまたは10μmを特徴とする.より大きなピクセルはより多くの光子を捕捉する.よりクリーンな画像とより安定した測定を提供.
もう一つ重要な仕様はピクセル深さ一般的な消費者の写真では,8ビットコードと256のグレースケールレベルが採用されています.産業検査では通常,4,096または65,536の異なるグレースケール値をサポートする12ビットまたは16ビットセンサーを使用しています..この差異は最初に見るとわずかなもののように見えますが,サブピクセルの精度計算は完全にこの豊かなグレースケール情報に依存しています.
カメラが最小達成可能な精度を定義すると,レンズは最大可能な精度を決定します.
普通のレンズで撮影された画像は,端の歪みを示します.直線が曲がっているように見える.そのような歪みは人間の目には気づかれません.機械の視覚測量には 壊滅的になります.
高級産業用検査用にテレセントリックレンズ定義された作業範囲内では望遠鏡は,物体距離に関係なく,一定の拡大を維持し,数万分の"以下まで歪み率を達成します.価格に関しては,プレミアム型テレセントリックレンズは 工業用カメラより高いものです
現在,国際ブランドは依然として高精度産業用レンズの国内市場を支配しています.
業界でよく知られる 俗説があります "機械のビジョンでは 照明が70%の成功に 貢献し アルゴリズムが30%しか貢献しない"
検査の課題の多くは 欠陥のあるアルゴリズムではなく 明確なイメージングのために 欠陥を適切に明るくすることが できないからです
光の角度,波長,均質性,安定性は全て最終的な画像品質を左右する.エンジニアは,アルゴリズムパラメータの調整よりも照明ハードウェアの調整に多くの時間を費やします.
高級の特殊光源 (深紫外線照明など) の安定した大量生産を可能にする国内生産者は依然として不足しており,供給の大半は依然として輸入に依存している.
ハードウェアはベースラインのパフォーマンスを確立し アルゴリズムはハードウェアの潜在能力を完全に解き放つサブピクセル精度.
サブピクセル精度とは?
デジタル画像の基本単位はピクセルです 部品の端がピクセル境界を越えると 伝統的なアルゴリズムは 端がピクセル内のどこかに あることを確認します整数ピクセル解像度まで限定.
サブピクセルアルゴリズムは 徐々に変化するグレースケールと数学的モデリングを活用して 単一のピクセル内の正確な辺位置を推測します
達成可能な精度はアルゴリズムによって異なります.
0.01ピクセルは実用的に何を意味するのでしょうか? 1ピクセルは10μmの物理的次元に対応すると仮定します. 0.01ピクセルの精度は0.1μmまたは100ナノメートルの測定誤差に変換されます.ハードウェアのアップグレードなしアルゴリズムだけで 精度は100倍になります
この技術 は 驚く べき に 聞こえる が,秘密 で は あり ませ ん.その 基礎 に ある 理論 は 数十 年 前 に 明らか に なり,学術 論文 と オープンソース の コード が 豊富 に 公開 さ れ て い まし た.
では なぜ 障害 と なっ て い ます か? 研究 論文 に 引用 さ れ て いる 精度 は 理想 的 な 研究 室 の 条件 で 測定 さ れ て い ます.実用 的 な 生産 ライン は 絶えず 干渉 に 直面 し て い ます.
このような混沌とした条件下では 安定した精度を 2 桁の小数点まで維持することは 真の工学的なマスターシップを表しています 一貫性は 一回限りの精度よりも 10,000 倍難しいのです
この層は真の競争の溝を形成します
機械ビジョンを"カメラを設置して アルゴリズムを書く"と 簡素化する人は多いでしょう異なる産業向けに構築された機械ビジョンソリューションは本質的に異なる技術です.
追加的な応用分野には,太陽光発電,自動車製造,製薬,食品加工が含まれます.
光学図,アルゴリズム構造,機械機器の構造,検証基準は垂直分野によって大きく異なります3C 電子機器の専門知識は半導体製造に参入する際の利点がほとんどありませんこれらの領域のマスターには少なくとも8〜10年の産業蓄積が必要です.
機械ビジョンにおける主要な障壁は 単一の技術ではなく 光学,機械,電子,アルゴリズム,垂直プロセスのノウハウを網羅する統合された能力です一つのリンクも無視できない.
中級から低級の市場が大きく征服され,高級の市場は引き続き活発な発展を遂げています.
3C電子機器,太陽光発電,食品包装などの中級市場で堅調な地位を確保しています.Hikrobot,Dahua Technology,I-TEK OptoElectronicsとTZTEKは,輸入代替品の価格の約3分の1から半分で競争力のある産業用カメラとビジョンシステムを提供しています標準検査の要求を完全に満たしています
中国科学技術大学で 設立されましたI-TEK オプト電子中国初の国内生産の 8Kラインスキャン産業用カメラを 2012年に開発し 国内で欠けている重要なギャップを埋めました16K線スキャンカメラと150メガピクセルの熱電気冷却カメラを導入しました高級産業用画像機器の グローバルテーブルに席を勝ち取りました
TZTEK消費電子機器の 0.3 μm の検査精度を達成し,ヘキサゴンとキーエンスのトップレベルの製品に匹敵しています.KLAの長年の独占を切り離す.
しかし,ハイエンド分野,特にフロントエンド半導体検査では,かなりのギャップが残っています.主なボトルネックには,以下があります.
これらの重複する制約は,現在の市場パターンを生み出します. 高級部門への侵入が困難で,激しい価格競争が中級市場を支配しています.
ビデオの見出しに戻ります"原則 は 一般 的 な 知識 で ある が,精度 は 全国 規模 に 匹敵 する こと が 難しい"
この主張は半分しか真実ではない.理論は― サブピクセルアルゴリズム,テレ中心光学,精密な運動制御― すべて教科書で文書化されている.理論を安定した工業製品に変換すること製造者にとって手頃な価格にコストを削減する 能力の真のテストです
機械ビジョン業界では 一夜にして革命的な発見や 全てを征服する"銀の弾丸"技術に 余地はないのです
競争の壁は 微妙な細部に埋め込まれています
このような洞察は 学術論文に 掲載されることも 特許で 完全に公表されることも めったにありません 毎年 製造ラインごとに 部品ごとに 偽造されています
中国では機械ビジョン産業は 20年以上にわたって発展してきました. 完全に輸入に依存し,中低端部門で完全に国内に代入され,そして今,高端の漸進的な突破進展は困難でしたが 方向性は明確です
微小なギャップは 次第に進み続けるだけで 埋められるのです
機械 視覚 の 根本 的 な 溝 は,小数点 を 越える 数字 に ある
最近 マシンビジョンに関するビデオを見ました その見出しには 考えるような見出しがありました"原則 は 一般 的 な 知識 で ある が,精度 は 全国 規模 に 匹敵 する こと が 難しい"
正直に言うと 最初は"中国には追いつくことはできない"という 俗説だと思いましたが 振り返ってみると もっとニュアンスの多い話だと気づきました
機械ビジョンの基本原理は 誰もが理解しています 画像をキャプチャして認識するアルゴリズムを実行するカメラを使うだけです深い学習に関するチュートリアルがいたるところにあります誰でも機械ビジョンの ソリューションを作れるようです
しかし 工場や生産ラインに足を踏み入れたら 機能的なシステムと 優れたシステムを構築する間に 大きな違いが見られます
差はどこにあるのか? それは小数点後の数値に縮小します.
まず直感的な基準を確立しましょう
人間の髪の毛は約0.1ミリメートル,つまり100マイクロメートルに相当する.標準的な機械視力検査では,髪の毛の直径の10分の"である0.01ミリメートル (10μm) の精度が得られる.それは既に印象的だ.
しかし,高級製造では,より狭い許容量が必要になります. 10μmでも1μmでもありません.
0.1μmは実際に何を意味しますか? 人間の髪の毛を横断的に1,000の部分に切ると それぞれの部分が 0.1μmになります
この精度レベルでは 通常の条件で見過ごされる詳細は 致命的なエラー源になります
熟練した機械視覚技術者とアマチュアの 区別線は 欠陥を特定できるかどうかではなく数十万回の検査サイクルを通して 精度が 安定して 値に固定できるかどうかです.
産業用カメラはスマートフォンカメラとは全く違います
多くの人は誤って アルゴリズムが 機械視覚の核心だと考えています これは間違いです
どんなアルゴリズムの上限もハードウェアの性能によって定義される.どのアルゴリズムでも,何百円にもなる消費者向けカメラで,微小以下精度を達成することはできない.携帯電話 の カメラ を 用い て 顕微鏡 の 下 で 細胞 の 写真 を 撮ろう と する と 似 て い ます.
完全な産業用ビジョンハードウェアスタックは少なくとも4つの層で構成されています:光源,レンズ,カメラ,フレームグリッパー それぞれに厳格な最適化が必要です
産業用カメラにとって 最も重要なパラメータは ピクセル数ではなくピクセルサイズ.
消費者のスマートフォンカメラは,高いメガピクセル数を追求する. 100メガピクセルセンサーは説得力のある音がしますが,個々のピクセルは0.8μmまたはそれよりも小さい可能性があります.そのようなピクセルは,低照明を被ります.高騒音と限られた動力範囲肖像画の美化には適していますが 産業用検査には適していません
産業用カメラは反対の設計論理に従っている.ハイエンドの産業用センサーは,典型的には2.5μm以上のピクセルサイズ,時には5μmまたは10μmを特徴とする.より大きなピクセルはより多くの光子を捕捉する.よりクリーンな画像とより安定した測定を提供.
もう一つ重要な仕様はピクセル深さ一般的な消費者の写真では,8ビットコードと256のグレースケールレベルが採用されています.産業検査では通常,4,096または65,536の異なるグレースケール値をサポートする12ビットまたは16ビットセンサーを使用しています..この差異は最初に見るとわずかなもののように見えますが,サブピクセルの精度計算は完全にこの豊かなグレースケール情報に依存しています.
カメラが最小達成可能な精度を定義すると,レンズは最大可能な精度を決定します.
普通のレンズで撮影された画像は,端の歪みを示します.直線が曲がっているように見える.そのような歪みは人間の目には気づかれません.機械の視覚測量には 壊滅的になります.
高級産業用検査用にテレセントリックレンズ定義された作業範囲内では望遠鏡は,物体距離に関係なく,一定の拡大を維持し,数万分の"以下まで歪み率を達成します.価格に関しては,プレミアム型テレセントリックレンズは 工業用カメラより高いものです
現在,国際ブランドは依然として高精度産業用レンズの国内市場を支配しています.
業界でよく知られる 俗説があります "機械のビジョンでは 照明が70%の成功に 貢献し アルゴリズムが30%しか貢献しない"
検査の課題の多くは 欠陥のあるアルゴリズムではなく 明確なイメージングのために 欠陥を適切に明るくすることが できないからです
光の角度,波長,均質性,安定性は全て最終的な画像品質を左右する.エンジニアは,アルゴリズムパラメータの調整よりも照明ハードウェアの調整に多くの時間を費やします.
高級の特殊光源 (深紫外線照明など) の安定した大量生産を可能にする国内生産者は依然として不足しており,供給の大半は依然として輸入に依存している.
ハードウェアはベースラインのパフォーマンスを確立し アルゴリズムはハードウェアの潜在能力を完全に解き放つサブピクセル精度.
サブピクセル精度とは?
デジタル画像の基本単位はピクセルです 部品の端がピクセル境界を越えると 伝統的なアルゴリズムは 端がピクセル内のどこかに あることを確認します整数ピクセル解像度まで限定.
サブピクセルアルゴリズムは 徐々に変化するグレースケールと数学的モデリングを活用して 単一のピクセル内の正確な辺位置を推測します
達成可能な精度はアルゴリズムによって異なります.
0.01ピクセルは実用的に何を意味するのでしょうか? 1ピクセルは10μmの物理的次元に対応すると仮定します. 0.01ピクセルの精度は0.1μmまたは100ナノメートルの測定誤差に変換されます.ハードウェアのアップグレードなしアルゴリズムだけで 精度は100倍になります
この技術 は 驚く べき に 聞こえる が,秘密 で は あり ませ ん.その 基礎 に ある 理論 は 数十 年 前 に 明らか に なり,学術 論文 と オープンソース の コード が 豊富 に 公開 さ れ て い まし た.
では なぜ 障害 と なっ て い ます か? 研究 論文 に 引用 さ れ て いる 精度 は 理想 的 な 研究 室 の 条件 で 測定 さ れ て い ます.実用 的 な 生産 ライン は 絶えず 干渉 に 直面 し て い ます.
このような混沌とした条件下では 安定した精度を 2 桁の小数点まで維持することは 真の工学的なマスターシップを表しています 一貫性は 一回限りの精度よりも 10,000 倍難しいのです
この層は真の競争の溝を形成します
機械ビジョンを"カメラを設置して アルゴリズムを書く"と 簡素化する人は多いでしょう異なる産業向けに構築された機械ビジョンソリューションは本質的に異なる技術です.
追加的な応用分野には,太陽光発電,自動車製造,製薬,食品加工が含まれます.
光学図,アルゴリズム構造,機械機器の構造,検証基準は垂直分野によって大きく異なります3C 電子機器の専門知識は半導体製造に参入する際の利点がほとんどありませんこれらの領域のマスターには少なくとも8〜10年の産業蓄積が必要です.
機械ビジョンにおける主要な障壁は 単一の技術ではなく 光学,機械,電子,アルゴリズム,垂直プロセスのノウハウを網羅する統合された能力です一つのリンクも無視できない.
中級から低級の市場が大きく征服され,高級の市場は引き続き活発な発展を遂げています.
3C電子機器,太陽光発電,食品包装などの中級市場で堅調な地位を確保しています.Hikrobot,Dahua Technology,I-TEK OptoElectronicsとTZTEKは,輸入代替品の価格の約3分の1から半分で競争力のある産業用カメラとビジョンシステムを提供しています標準検査の要求を完全に満たしています
中国科学技術大学で 設立されましたI-TEK オプト電子中国初の国内生産の 8Kラインスキャン産業用カメラを 2012年に開発し 国内で欠けている重要なギャップを埋めました16K線スキャンカメラと150メガピクセルの熱電気冷却カメラを導入しました高級産業用画像機器の グローバルテーブルに席を勝ち取りました
TZTEK消費電子機器の 0.3 μm の検査精度を達成し,ヘキサゴンとキーエンスのトップレベルの製品に匹敵しています.KLAの長年の独占を切り離す.
しかし,ハイエンド分野,特にフロントエンド半導体検査では,かなりのギャップが残っています.主なボトルネックには,以下があります.
これらの重複する制約は,現在の市場パターンを生み出します. 高級部門への侵入が困難で,激しい価格競争が中級市場を支配しています.
ビデオの見出しに戻ります"原則 は 一般 的 な 知識 で ある が,精度 は 全国 規模 に 匹敵 する こと が 難しい"
この主張は半分しか真実ではない.理論は― サブピクセルアルゴリズム,テレ中心光学,精密な運動制御― すべて教科書で文書化されている.理論を安定した工業製品に変換すること製造者にとって手頃な価格にコストを削減する 能力の真のテストです
機械ビジョン業界では 一夜にして革命的な発見や 全てを征服する"銀の弾丸"技術に 余地はないのです
競争の壁は 微妙な細部に埋め込まれています
このような洞察は 学術論文に 掲載されることも 特許で 完全に公表されることも めったにありません 毎年 製造ラインごとに 部品ごとに 偽造されています
中国では機械ビジョン産業は 20年以上にわたって発展してきました. 完全に輸入に依存し,中低端部門で完全に国内に代入され,そして今,高端の漸進的な突破進展は困難でしたが 方向性は明確です
微小なギャップは 次第に進み続けるだけで 埋められるのです
