画像解析ソフトとは？
画像解析ソフトとは、デジタル画像を処理し、情報を抽出、分析、理解するためのソフトウェアのことです。
画像解析ソフトは、さまざまな技術やアルゴリズムを利用して構築されており、現在注目を浴びているAI技術なども用いられています。こうした画像解析ソフトは、品質管理といった産業分野のみならず、自動運転や研究機関などでも幅広く使用されています。
画像解析の目的
画像解析ソフトは画像解析を行うために利用されていますが、画像を解析する理由として、画像の内容をコンピュータが理解できるようにするといったことが挙げられます。
動画や写真に映っている人物の表情など、人間にとっては容易に判断ができるものでも、コンピュータにとっては難しいため、画像解析ソフトで処理やデータの抽出などのプロセスを通す必要があるのです。
画像解析ソフトの強み
画像解析ソフトの強みは、人間が行っていた作業を機械が代替できるようになり、自動化ができるという点が主に挙げられます。
工場の検品作業や文字の読み取りといった作業を画像解析で行うことで、コンピュータに判別できるようにします。
また、ロボットの制御をさせることによって、作業の自動化のみならず効率化やより高精度化も可能です。
画像解析でできること
画像解析でできることは多岐に渡ります。画像解析の手法の研究が進むにつれて発展してきた歴史があり、今後もAI技術の高度化によってできることが増えていく可能性があります。
物体検出
画像に映っている物体の位置や大きさを検出することができます。自動運転のバスや建設機械などで用いられている画像解析です。
顔認識
画像に映る顔を検出し、どの人物の顔かまで判別することができます。スマートフォンのカメラの顔認識や、セキュリティなどに用いられています。
画像分類
画像に映っている人物や物を検出することで、複数の画像の間でどのような共通点があるかを判断し、分類することができます。
分類した画像をデータベースから検索する際も、画像解析が行われます。
OCR（文字認識）
書類などの文字や文章を認識し、そのまま文字データとして取り込むことができます。
画像解析の用途
画像解析は日々の暮らしに深く浸透していますが、産業界でも非常に使われている技術です。ここでは主なものを紹介します。
製造業
製造ラインに流れてきた製品の見た目などから種類を判別して、スカラロボットなどで製品を分類します。整列させたいときなどに、画像解析で指示を送るためのデータを取り出すことも目的です。
また工場内の異常検知などでも使用されています。
医療
CTやMRI、レントゲン画像などから病変した部位を検出するために使用されることがあります。医療に関する研究でも幅広く使用されています。
交通・運輸業
自動運転が近年注目を浴びていますが、自動運転を行うためにも画像解析は使用されています。
自動運転車に取り付けられたカメラによって道路状況を撮影し、その画像をリアルタイムでセンサーによる情報と組み合わせて画像解析を行い、周囲の状況を把握します。
建設現場などでは、すでに実用化されているものもあります。
観光業
観光地や空港などにカメラを設置し、観光客のルートを収集するといった実験が行われています。また、SNSなどに投稿されている画像を収集し、どの時期にどのくらい観光客が訪れたのかを分析するという試みもされています。
セキュリティ
パソコンや住宅などの顔認証で用いられています。
画像解析の仕組みと流れ
画像解析は一連の流れによって構成されています。大まかな流れを説明していきます。
画像前処理（強調）
画像解析をしやすいように、事前に処理を行います。
画像に含まれるノイズを除去したり、物体などのエッジを強調するといった処理が施されます。
特徴量抽出（セグメンテーション）
解析が容易になるよう処理された画像から、特徴量を抽出します。
特徴量とは、点や線、色といったデータのことで、コンピュータが判別できるよう数値データで取り出すことができるものを言います。
例として、5角形のものを画像から取り出したい際には、辺となる直線が5本、頂点となる点が5点あれば5角形の特徴量として抽出することが可能です。
分類・認識
抽出した特徴量をもとに、実際に画像に映っているものが何なのか分類したり、認識を行っていきます。
例えば、画像に映っている人の顔の表情を分類していきたい場合は、あらかじめ人の顔の特徴量を表情ごとにコンピュータに学習させ、どの特徴量があればどの表情なのかを教えておく必要があります。
その後で画像解析を行ない、検出された特徴量と学習した特徴量を照らし合わせて分類します。
画像後処理
認識されたデータをもとに画像に処理を施していきます。
例えば、人の顔であると認識した場合は、顔の部分だけより明るくして表情を読み取りやすいように加工をするなどです。処理と認識を繰り返して解析を行う場合もあります。
出力
最後に検出されたデータを文章や画像にして出力することで一連の動作が完了します。
自動運転などでは、検出された物体を三次元空間の座標データにして出力し、制御するコンピュータにデータを受け渡すといったことが行われます。
また、建物の外壁のひび割れなどを解析した結果を出力する際に、どこにあるのかを色付けしたり、それぞれの箇所にどのくらいの深さなのかを予測した数値などをキャプションするといったことも可能です。
画像解析とAI技術
近年AI技術の発展が目まぐるしいものとなっていますが、画像解析にもAIがよく使われるようになっています。
AIを用いるメリット
AIを画像解析に用いることで、今まで人の手で特徴量と物体を関連付けていた作業を自動化したり、自動で画像認識をするためのプログラムを学習するなどといったメリットがあり、画像解析をより高度化させることができます。
AIを用いるデメリット
現在のAIは発展途上であり、常に100％正しい判断ができているわけではありません。先ほど述べた自動で特徴量を学習することができるという点も、AIが誤った認識をしてしまった場合は人の手で修正していかなければいけないため、注意が必要です。
画像解析に用いられるAI技術
画像解析には多くのAI技術が用いられていますが、一般的に使用されているのは畳み込みニューラルネットワーク（CNN）と呼ばれる技術です。
畳み込みニューラルネットワークとは、「畳み込み層」や「プーリング層」といった複数の層を組み合わせることによって、物体の認識をより高度に行うことを可能にしています。
画像解析フリーソフトについて
画像解析ソフトはさまざまな用途に特化したものや、より高性能なものから、使いやすさを意識したものまで多々あります。値段も無料のものもあれば、高価なものもあります。
画像解析フリーソフトのメリット
高性能なものは有料の画像解析ソフトと機能がほとんど変わらないため、無料で画像解析を行うことも可能です。リアルタイムでの画像認識に対応しているものもあり、開発に有効に使うこともできます。
一般的な画像解析フリーソフトとしては、OpenCVやMATLAB、ImageJなどが挙げられます。
画像解析フリーソフトのデメリット
画像解析フリーソフトは使いやすいUIが意識されていないことも多く、初心者などの知識が少ない人にとってはハードルが若干高いという短所があります。
また、一部のフリーソフトには機械学習機能に対応していないということもあるなど、期待する機能やサポートを受けられない側面もあります。
画像解析ソフトについてのまとめ
画像解析は産業の生産プロセスを自動化、効率化するにあたって無くてはならない技術です。画像解析ソフトはフリーソフトから有料のものまで多種多様なものが存在しており、付属している機能や対応できる用途も千差万別です。
正確な画像解析を行うために、画像解析や関連するAI技術などに対する基本的な知識を付けてから画像解析ソフト選びを行うと良いでしょう。
