画像解析とは具体的にどのような技術なのか

例えば、こんなことを想像してみてください。

『顕微鏡をのぞきながら数千個の細胞を目でカウントする』
『モニターに映し出された映像の微妙な色合いの違いを経験だけで見分けている』

想像しただけで大変そうな作業ですよね。しかし、こういった作業は様々な分野で実際に行われていいます。こういった課題を解決するための１つの技術が画像解析です。

画像解析という言葉は非常に難しく聞こえるかも知れませんが、一言で表すと『画像から欲しい情報を取り出す技術』になります。カメラに代表される撮影機器がめまぐるしい進化を続けており、綺麗な画像がより簡単に撮影できるようになるにつれ、『この画像からこんなことが分かったら便利なのに！』というニーズはどんどん多くなっています。

画像解析ではフィルター処理や2値化、パターン認識などの様々な画像処理技術を組み合わせることで、画像から瞬時に細胞のカウントをしたり、工業製品の欠陥検査、金属や化学製品の評価といった様々な課題を解決することができます。また、画像処理技術を使うことだけが画像解析ではありません。サンプル撮影するための顕微鏡やレンズ、デジタルカメラで綺麗な画像を撮影することや、撮影した画像上で実際に寸法計測を行うことも画像解析に含まれます。

画像解析ソフトウェアとは？ AI分類機能Optionの説明

例えば、こんなことを想像してみてください。

画像解析を行う際には画像処理を自分でプログラムすることもありますが、専門的なプログラムの知識が必要となり誰でも簡単に行えるものではありません。

今すぐに画像解析を行いたいのに、画像処理やプログラムの勉強に数か月、数年と時間を費やしていては本末転倒です。そういった課題を解決するために、画像解析によく利用される画像処理フィルターなどの処理、計測ツールなどをまとめて1つのパッケージとしたものが画像解析ソフトウェアとなります。

弊社製、画像解析・画像計測ソフトウェアWinROOFシリーズは顕微鏡画像観察で30年以上の歴史を持つ国内トップシェアの画像解析ソフトウェアです。画像解析に必要となる処理を100個以上搭載した汎用画像解析ソフトウェアとなります。

WinROOFシリーズにはAI分類機能オプションという画像解析で大きな課題となる検出した対象の分類に特化したオプションを用意しております。AI利用時には「多数の学習データを用意する」ということが採用のネックになりますが、このオプション機能では数十個の登録で利用できるように最適化されたアルゴリズムを使用しています。

AI画像解析の活用例まとめ

現在でも多くの分野で利用されている画像解析ですが、AIや機械学習と組み合わせることで更に活用が進むと考えられております。特に製造業などの産業分野では欠陥検査、良品/不良品の判別検査での活用への効果が見込まれています。従来の画像解析のように数値で判定基準を設けるだけでは、基準を厳しくするほど良品を誤判定してしまい『過検出』の問題を引き起こします。

過検出は頻繁に発生すると製造品の再検査などに多く時間をとられることとなり、生産性の低下を招く原因となるため、避けたい問題ですが判定基準を甘くできない製品も多く頭を悩ませている方も多いと思います。このような問題を解決するための１つの方法として、良品画像や欠陥の情報を機械学習させることで、より人目に近い判定を画像解析で実現する手法が一般的になってきています。

弊社製品でも良品画像を学習することで、検出精度を高めた検査が行えるソフトウェアをご用意しております。また、良品/不良品の判定以外にも検出したものの"分類"といった用途もAIが得意とする領域です。専門家でないと見わけが難しいような微粒子や細胞を学習したモデルを使って、検出した中から座に分類するといった用途は、AIの代表的な活用方法です。