　対象物を“見る”ためには、照明を当てる必要があります。また、その対象物の何を見たいかによって、照明を工夫しなければなりません。例えば、対象物の輪郭を見たいのであれば背後から当てる透過照明が適していますし、対象物のキズを検出したいのであれば斜め急角度で当てる暗視野照明がよいでしょう。さらに、照明の色を適切に選ぶことも特定の特徴を抽出するのに役立ちます。

図1　コグネックス社の「照明アドバイザ」の画面（画像提供：コグネックス）

　図1は、さまざまな照明方法をシミュレーションして、その効果を確認できるコグネックス社の「照明アドバイザ」というアプリケーションの画面です。このようなアプリケーションを活用し、目的にマッチした照明を選択するのも1つの手段です。

レンズ

　どれくらいの倍率で対象物を撮影したいのか、カメラと対象物との距離がどれくらいなのかによって、使用するレンズを選択します（図2）。

図2　レンズ（画像提供：コグネックス）

　レンズはその歪み（ひずみ）特性や明るさ、解像度によって価格が大きく変わってきます。対象物のキズの有無検出であれば、あまり歪み収差にはこだわらなくても大丈夫ですが、寸法計測であれば、ある程度考慮した方がよいでしょう。

　また、レンズの選択以外でも、画像処理ソフトウェアで歪みの補正をかけることもできますし、レンズの前に光学フィルターを置いて特定の波長の光を透過させ、観察したい特徴のコントラストを上げることも可能です。

カメラ

　カメラは、光を電気信号に変える重要なユニットです（図3）。

図3　カメラ（画像提供：コグネックス）

　画素数や撮影スピード、インタフェースの種類によりさまざまな機種が販売されています。対象物の細かな特徴を捉えたい場合は画素数の多いカメラを用いますし、高速な処理が要求される場合には撮影スピードが速いカメラを選択します。インタフェースについては、アナログやさまざまなデジタルの規格があり、選択に迷うところです。それぞれのメリット／デメリットを理解した上で選択する必要があります。

　ちなみに、ほとんどの場合は白黒カメラで十分ですが、色の検査を行う場合にはカラーカメラが適しています。

画像処理はどのように行われるのか

　照明、レンズ、カメラを通して、画像情報がコンピュータに入力され、その画像に対して画像処理が施されます。

　多くの場合、最初のステップとしてフィルター処理を行って、注目したい特徴を浮き上がらせます。フィルター処理には非常に多くの種類があります。大ざっぱに分類すると、ノイズを除去するもの、対象物のエッジを強調するもの、明るさやコントラストを変えるもの、画像を変形させるものなどがあります。これらは、具体的な演算手法の違いによってさらに細分化されます。1つのフィルターでうまく特徴を抽出できるケースもありますが、ほとんどが複数のフィルターを組み合わせることになります。フィルター処理については、画像処理を解説する書籍などでも多くのページを割いており、重要な要素技術といえます。

　フィルター処理によって注目したい特徴が抽出された後、目的に合わせて画像処理アルゴリズムを適用します。例えば、対象物の位置を計測したいのであれば、正規化相関マッチングや幾何学形状マッチングアルゴリズムを用います。幾何学形状マッチングでは、例えば、コグネックス社のPatMaxアルゴリズムなどがあります。これらは、あらかじめ「モデル」と呼ばれる対象物の画像をソフトウェアに記憶させ、そのモデルと一致するものを画像の中から探査します。対象物が複数あったり、それらが重なっていたり、似たような物体が見えていたりなどのさまざまな条件下でも、高速かつ正確に探査することが求められます。

　図4は、PatMaxを用いて、袋に入った部品を探査している様子です。袋の反射の影響を受けずに、きちんと部品を見つけています。