近年、製造業における品質管理や自動化のニーズが高まる中、画像処理技術の進化が注目されています。弊社では現在、社内画像処理ライブラリにOpenCV4とYOLO（You Only Look Once）を組み合わせた物体検出機能の追加を進めており、生産ラインでの外観検査や誤組検査への応用を視野に入れた事前検証を行っています。

OpenCV4とYOLOの技術的特徴

OpenCVは画像処理の定番ライブラリであり、フィルタ処理や輪郭抽出、幾何変換など多彩な機能を備えています。一方、YOLOは深層学習ベースの物体検出アルゴリズムで、画像内の複数の対象物を高速かつ高精度に検出できる点が特長です。これらを組み合わせることで、従来のルールベースの検査では困難だった複雑な形状や微細な違いの検出が可能になります。

製造現場での活用例

• 外観検査：製造工程でのOK品/NG品をリアルタイムで選別
• 誤組検査：部品の有無や配置の誤りを自動判定
• 工程監視：作業手順の逸脱や異常動作の検出

これらの検査は、従来は人手に頼っていた部分が多く、検査精度や作業負荷に課題がありました。画像処理による自動化は、検査品質の均一化と省人化を同時に実現する手段として、今後ますます重要性を増すと考えられます。

今後の予定

弊社では、検証段階で得られた知見をもとに、製造業向けに最適化された画像処理ライブラリの開発を進めてまいります。現場のニーズに即した柔軟なソリューション提供を目指しています。