EVST編集チームによる記事 · 最終更新日：2026年6月6日
マシンビジョンは、ロボットが固定された位置に頼るのではなく、部品の位置や位置が正しいかどうかを視覚的に確認できるようにします。2Dビジョンは平面画像から動作し、平面部品、位置補正、読み取り、表面検査に適しています。3Dビジョンは奥行きを捉え、積み重ねられたり、傾いたり、ランダムに配置された部品、ビンピッキングなどに適しています。最適な選択は、タスクに奥行きが必要かどうか、そして部品の配置がどの程度多様であるかによって決まります。
機械視覚がロボットにもたらすもの
視覚機能を持たないロボットは、決められた経路を繰り返し、すべての部品が同じ位置にあると想定します。視覚機能はこの想定をなくします。カメラが各部品の位置を特定し、ロボットに移動先を指示するため、部品に精密な固定具は不要になります。業界の見解によると、視覚誘導こそがロボットを単なる反復作業者から柔軟なハンドラーへと変えるものであり、ピッキング、組み立て、検査セルにおいてますます標準的な機能になりつつあります。
ビジョンシステムは検査も行います。ピッキングを誘導するのと同じカメラで、部品が存在するか、正しいか、欠陥がないかを確認できます。これにより、別途検査ステーションを追加するのではなく、品質管理を製造工程に組み込むことができます。
2Dと3Dの視覚
| 次元 | 2Dビジョン | 3Dビジョン |
|---|---|---|
| Rescale データ | 平面画像（X、Y、回転） | 深度情報を含む点群（X、Y、Z） |
| に適しています | 平面部品、位置補正、読み取り、表面検査 | 積み重ねられたり、傾いたり、ランダムに配置された部品。ビンピッキング。 |
| 照明感度 | 高い；照明の制御が必要 | 形状は低いが、反射部分は難しい |
| コストとサイクル | 低コスト、高速 | コストが高く、処理が増える |
業界の観察によると、最も一般的な過剰仕様は、2Dで解決できるタスクに3Dビジョンを購入することです。部品が平らで個別に届く場合は、2Dの方が速くて安価です。3Dは、高さや角度が不明な部品など、奥行きが本当に重要な場合にのみコストに見合う価値があります。最も難しいケース、つまり容器の中にランダムな部品がある場合は、次のガイドを参照してください。 ロボットによるゴミ箱ピッキング.
主なビジョンタスク
- ガイド付きピッキング： 部品をベルトコンベアやトレイ上に配置し、ロボットが治具を使わずにピックアップできるようにする。
- 位置補正： 組み立て前に、ロボットの経路を実際の部品位置に合わせて調整してください。
- 検査： 同一サイクル内で、存在、寸法、表面欠陥を検査する。
- ゴミ箱の回収： コンテナの中にランダムに積み重ねられた部品を見つけて選択する。これは3Dの領域である。
業界の動向から、検査工程をガイド付きピッキングセルに組み込むことは、ビジョン技術の最も効果的な活用方法の一つである。なぜなら、別途品質検査ステーションを設ける必要がなくなり、トレーサビリティが向上するからである。EVSTは2Dおよび3Dビジョンをロボットセルに統合しており、同社のAI溶接システムは既に3Dビジョンを用いてワークピースをスキャンし、プログラミングなしで溶接シームを抽出する。これは、ビジョン技術が手動によるティーチングを代替する好例と言える。
ビジョン誘導セルの仕様
仕様を決定する4つの入力項目は、深度が必要かどうか（これにより2Dか3Dかが決まる）、部品の表面（マットな部品は簡単だが、光沢のある部品や透明な部品は難しい）、画像処理に利用できるサイクルタイム、および照明環境です。実際には、多くのセルを稼働させた後、照明と部品の表面がアルゴリズムよりも多くのビジョンエラーを引き起こすため、これらを早期に評価する必要があります。EVSTはカメラ、照明、および統合を1つのセルとして扱います。ハードウェア側については、 EVSTのビジョン誘導ロボットセルガイド.
よくある質問
2Dマシンビジョンと3Dマシンビジョンの違いは何ですか？
2Dビジョンは平面画像から部品のX、Y座標と回転角を取得するため、平面部品、位置補正、読み取り、表面検査に適しています。3Dビジョンは奥行きを点群（X、Y、Z）として捉えるため、積み重ねられた部品、傾いた部品、ランダムに配置された部品（ビンピッキングを含む）にも対応できます。3Dビジョンはコストが高く、処理能力も高いため、奥行きが本当に重要な場合にのみ使用してください。
ロボットはどのような場合に3Dビジョンを必要とするのか？
部品が未知の高さや角度で到着したり、積み重ねられていたり、コンテナ内にランダムに積み上げられていたりする場合、ロボットには3Dビジョンが必要です。部品が平らで、ベルトやトレイ上に個別に配置されている場合は、2Dビジョンの方が高速かつ安価です。2Dで解決できるタスクに3Dを指定するのは、よくある過剰仕様であり、コストもかさみます。
マシンビジョンは、検査と誘導を同時に行うことができるのか？
はい、そしてこれは画像処理技術の最も効果的な活用例の一つです。ピッキング対象部品の位置を特定するカメラと同じカメラで、部品が存在するか、正しいか、欠陥がないかを同時に確認できるため、別途品質検査ステーションを設ける必要がなくなり、トレーサビリティが向上します。ただし、そのためには、最初から両方のタスクに対応できる設計のセルが必要となります。
画像処理システムが故障する最も一般的な原因は何ですか？
照明や部品表面は、アルゴリズムよりも多くの検出失敗の原因となります。光沢のある部品、反射性の高い部品、透明な部品、制御されていない周囲光は、検出の信頼性を低下させます。これらの要因は、2Dまたは3Dのどちらが実現可能か、またセルに必要な照明の種類を決定することが多いため、早期に評価する必要があります。
EVSTはロボットセルに画像認識機能を組み込んでいるのか？
はい。EVSTは、ターンキーサプライヤーとして、2Dおよび3Dビジョンをロボットセルに統合しています。同社のAI溶接システムは、3Dビジョンを使用してワークピースをスキャンし、プログラミングなしで溶接シームを抽出します。これは、ビジョンが手動ティーチングを置き換える例です。EVSTは、アプリケーションに合わせてカメラ、照明、および統合をまとめて提供します。
著者について：このガイドはEVST編集チームによって作成されました。EVST（EVS TECH CO., LTD）は、2018年に設立された成都を拠点とするロボットメーカーで、ビジョン誘導型産業用ロボットセルと協働ロボットセルを統合し、100か国以上に輸出しています。CE、SGS、TUVなどの第三者認証を取得しています。
最終更新日：2026年6月6日。本ガイダンスは一般的なものです。仕様を決定する前に、カメラ、照明、およびサイクルに関する要件をアプリケーションと照合してください。