今回は、「画像センサ」についての説明です。
１．初めに
センサとは情報をデータに変換して出力する装置のことです。
動物は目で見た情報・耳で聞いた情報などを脳で処理しているわけですが、ここで言う目や耳に当たる部分がセンサです。
機械にとっての目や耳みたいなものということですね。
例えば、光の照射有無・温度の変化・応力の変化・速度の変化なんかの情報をデータに変換しています。
最近はなんでもかんでもセンサで取り込むようになっていて、そのおかげで以下のようなことが実現できています。
- 体温を測ったら自動的にPCに結果を保存する。
- 農場にて時間経過や湿度状況によりスプリンクラーを起動させる。
- 家に居なくても子供やペットの様子をカメラで確認できる。
- リアルタイムの渋滞情報を受け取ってカーナビに表示する。
いつの間にやら当たり前のように実現しているこれらの事柄は、センサを利用しているからこそできるようになっているのです。
このような試みのことはIoTと呼びます。
では、画像センサはどんな役割をしているのかというと、カメラの映像から対象の特徴(位置や寸法など)を捉えたり、判定結果を出力することができます。
人間で言う「視覚情報から脳で判断して神経に伝達する」という役割が、画像センサでは「カメラの映像から演算して判定結果を出力する」に当たるというイメージです。
異物混入の判定、良品と不良品の判定、プリント基板の部品実装判定、色・形・寸法の判定など様々な用途があり、数あるセンサの中でもできることが多いセンサです。
工場ラインの出荷前検査で大体使用されていて、コストカット・生産性の向上に大いに役立っています。
まあ、人の目で見ないと判断できないものもあるので、全て自動化できるわけではないですけどね。
今回はそんな画像センサについて考えていきます。
２．画像センサの原理
画像センサは英語で[vision sensor]と書きます。
直訳で視覚センサで、実際に視覚センサと呼ぶこともあるようです。
その名の通りカメラの映像を利用したセンサというわけです。
カメラセンサヘッド部(受光素子・レンズ・照明)とそのコントローラ部(演算処理部)で構成されていて、分離されているタイプと一体型のタイプがあります。
取り回しの都合上、分離タイプの方が多い気がします。
設置スペースが限られているケースが多いですからね。
※ 少し補足
レンズ：ピントや光量の絞りを変更する役割。
照明：周囲の光の影響を極力減らす役割。
カメラの受光部にはCMOS素子・CCD素子といった受光した光量を画素として検出する素子を使用していて、それらの素子から電気信号(デジタル信号)へ変換されたデータがコントローラ部へ信号出力されています。
この受け取ったデータを基に対象の面積・寸法・形状・色などの情報を抽出し、あらかじめ設定された条件と照らし合わせてOK/NGの結果判定を行います。
このあらかじめ設定という部分がミソで、用途に応じて登録する情報やプログラミングが変化します。
なので、用途固有の設定というものが必要になることに注意です。
※CMOS…Complementary Metal Oxide Semi-conductor、直訳で「相補型金属酸化膜半導体」。
※CCD…Charge Coupled Device、直訳で電荷転送素子。
３．モノクロとカラーの捉え方の違い
カメラの捉え方にはモノクロとカラーがあります。
これらの違いは受光素子の仕事によるものです。
画像センサの判定結果に関わる内容なので、簡単に違いをまとめておきます。
モノクロの場合は、受光部が受け取った光の明暗・濃淡の情報を処理して、白・黒の二色の階位から色の判定を行います。
それに対してカラーの場合は、受光部が受け取った光を赤・青・緑の光の三原色に分けて処理し、赤・青・緑の三色の階位の情報から色の判定を行います。
違いは以上ですが、この違いが判定結果に影響を及ぼします。
例えば、異なる色ですが明暗・濃淡の階位が同じ対象をカメラが捉えたとします。
カラーの場合は三原色としての情報を持っているので色の違いを認識できるのですが、モノクロの場合は明暗・濃淡の階位が同じだと「それは同じ色だ」と認識してしまいます。
つまり、モノクロの場合は違う色(明暗・濃淡の階位は同じ)で同じ形状の対象の識別ができません。
ここが気をつけておきたいポイントです。
光の明暗・濃淡と言われてもよくわからない場合は、カラーの資料をモノクロ印刷した時に同じような色になって区別ができなくなる現象を思い浮かべてください。
アレと同じような処理をされるので判別できなくなるということです。
赤・青・緑の三色の情報から色の判定ができるという部分に疑問を持った場合は、以下の記事を読んでみてください。
４．画像センサの特徴
画像センサはセンサヘッド部のカメラが認識する範囲の情報を検出します。
つまり、特定の点を認識するというより、範囲・面を認識します。
なので、範囲内に含まれる対象をまとめて判定することができるという大きな特徴を持ちます。
大抵のセンサって個の判定用ですからね。
使用例としては、コネクタのピン折れの確認やLEDの点灯・消灯の確認などが挙げられます。
以上、「画像センサ」についての説明でした。
