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画像処理システムのメーカー83社一覧や企業ランキングを掲載中！画像処理システム関連企業の2025年8月注目ランキングは1位:株式会社マーストーケンソリューション、2位:株式会社デクシス、3位:CKD株式会社となっています。 画像処理システムの概要、用途、原理もチェック！
画像処理システムとは、2次元・3次元の画像やデータを加工・合成したり特性を読み取ったりする一連のシステム構成のことです。
画像処理システムは人の目に代わり、様々な判定や測定を可能にするため、自動機や産業用ロボットには欠かせない技術となっています。
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2025年8月の注目ランキングベスト10
| 順位 | 会社名 | クリックシェア |
|---|---|---|
| 1 | 株式会社マーストーケンソリューション |
18.6%
|
| 2 | 株式会社デクシス |
10.0%
|
| 3 | CKD株式会社 |
7.1%
|
| 4 | オムロン株式会社 |
7.1%
|
| 5 | UnitX, Inc |
4.3%
|
| 6 | 株式会社ソフィックス |
4.3%
|
| 7 | バスラー・ジャパン株式会社 |
4.3%
|
| 8 | 株式会社シーディアイ |
2.9%
|
| 9 | ifm efector株式会社 |
2.9%
|
| 10 | マクセルフロンティア株式会社 |
2.9%
|
3 点の製品がみつかりました
3 点の製品
株式会社ジーニック
400人以上が見ています
最新の閲覧: 22時間前
FF-100HMは当社オリジナルの画像鮮明化技術を搭載し、特に霧・モヤ・煙等の要因で不鮮明になった動画像の改善に効果を発揮するデジタル...
株式会社ジーニック
350人以上が見ています
最新の閲覧: 1日前
FV-3010HS は当社オリジナルの技術「ForteVision」により低コントラストの動画像を鮮明化し、対象物の視認性を向上するデジタル信号対応...
株式会社ジーニック
330人以上が見ています
最新の閲覧: 1日前
FV-3011HSはジーニック製品の強みである「簡単操作」はそのままに、USBインタフェース対応外部制御機器と接続することで鮮明化やノイズ...
画像処理システムとは、2次元・3次元の画像やデータを加工・合成したり特性を読み取ったりする一連のシステム構成のことです。
画像処理システムは人の目に代わり、様々な判定や測定を可能にするため、自動機や産業用ロボットには欠かせない技術となっています。
現代において下記のような画像処理は極めて広い領域で活用されています。
医療分野における代表的な画像処理がCT検査とMRI検査です。CTは従来のX線検査の画像を2次元から3次元に拡張することで体内を全体的に観察できるようになりました。MRIでは強磁場と電磁波により放射線を使うことなく診断が可能です。どちらの検査も画像処理技術を用いて体内を色々な角度から観察できます。
産業分野では製造ラインで多くの画像処理システムが用いられています。組立工程における部品の認識、ピックアップ、アライメントや、検査工程における個数検査、外観検査、寸法検査や、出荷工程における選別、梱包などだけでなく、危険監視に至るまで広い範囲で用いられており、工程の自動化に大きく貢献しています。
交通分野における代表的な利用用途は自動車の運転支援や運転自動化があります。前方だけでなく360°全体のカメラ画像を処理することにより、歩行者や障害物、他の車両の検知などを行い、運転者への注意喚起や回避行動を行います。
自動車以外にも鉄道システムにおいて設備監視や保安監視に適用され、屋外という明るさの変化する環境下と鉄道沿線という広い領域を人に代わって監視するのに役立っています。
セキュリティ分野での代表的な利用例が顔認証システムです。スマートフォンで広く使われている他、建物内での入退室のセキュリティ強化にも役立っています。
画像処理システムは下記の流れで動作します。
主にCCDセンサを用いて光の分布を電気信号に変換します。
前処理のひとつである平滑化は、ピンボケのようになめらかな濃淡変化を与える処理です。平滑化はフィルタに覆われる領域内画素の平均値を計算し、その値を新しい画素数と定義するため平均化フィルタとも呼ばれます。画像を平滑化してノイズを除去する空間フィルタとして使用されます。
特徴画像のひとつに二値画像が挙げられます。二値化とは、濃さが数段階ある状態から、白と黒の2段階のみにすることで、濃さが白か黒のどちらかだけになった画像を2値画像と言われます。
階調値を用いて画像の性質を知る方法のひとつにヒストグラムがあります。横軸に画素数を、縦軸に画素数の頻度をとり、その情報をグラフにしたものです。その上で、ヒストグラムの横軸の階調数をどこかで2つに分け、階調数がそれより大きければ画素データは1、小さければ0のように分割する処理方法です。
特徴抽出で得られた特徴画像を目的に応じて評価します。
画像処理する上でカメラ選びは非常に重要です。カメラは画像処理システムの中では、画像の入力プロセスでのワークの画像データを取得するために使用します。
生産現場などでは、製品のキズや状態を検査するために目の機能を果たすカメラを用いて基板などの検査対象物を撮影しますが、撮影する条件が異なると検査精度にバラつきが生じる原因となります。
撮影条件をなるべく同じにするために、レンズや照明などとともに適切にカメラを選ぶ必要があります。画像処理システムの方式は大きく分けて下記の2つです。
エリアセンサカメラ方式
この方式は最も一般的に用いられる撮像方式で、2次元の画像を得ることが可能です。取得できる画像のサイズはカメラによって決定します。
ラインセンサカメラ方式
この方式は1次元の画像を連続的に取得し、2次元の画像を得ることが可能です。画像を取得する際は、カメラもしくはワークが一定方向に動いている必要があります。比較的大きなワークの撮像に有効な方式です。要件を十分に把握した上で適切なカメラの選定を行うことが必要です。
画像処理システムの中での計算処理やソフトウェアまたはハードウェアで行われます。ソフトウェアによる処理はプログラム変更で様々な変更に対応できるため柔軟性が高いのですが、危険回避などに関わるリアルタイム性が要求される場面ではハードウェアによる処理が必要となります。
例えば、自動車での駐車時の衝突回避に用いられるアラウンドビューモニターは本来カメラが存在していない自動車上空からの画像をリアルタイムで映し出していますが、ここではASICなどの専用ハードウェアにより、車載カメラからの画像データを合成処理して画像をリアルタイムに生成しています。
参考文献
https://it-mint.com/2018/10/08/binarization-and-feature-measurement-for-image-processings-1570.html
https://www.visco-tech.com/newspaper/column/detail11/
https://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/2004/09/news052.html
