物体検知の基本解説｜センサーとアルゴリズムで精度向上

2025年2月21日

物体検知とは

物体検知とは、画像や映像の中から特定の物体を識別し、その位置を特定する技術です。機械学習やディープラーニングを利用して、画像データの中に含まれる物体の種類や座標情報を検知します。

この技術は、製造業や自動運転、防犯、医療分野など、幅広い分野で活用されています。

基本的な仕組み

物体検知は、画像や動画から特定の物体を認識してその位置を特定する技術で、主に以下のステップで構成されています。

センサーによるデータ収集

センサーによって、物体検知に必要な情報を収集します。各センサーが得るデータは、画像、距離情報、温度情報、または音波情報などです。

画像処理

画像処理は、物体検知を行う前に画像を扱いやすくするための基本的な処理です。主な操作には、画像のリサイズ、ノイズ除去、エッジ検知（物体の輪郭を強調）、平滑化（ノイズ削減）などがあります。これにより、画像を解析しやすい状態に整えます。

特徴抽出

特徴抽出は、画像内から物体を識別するための重要な情報を取り出すプロセスです。手法として、HOG（エッジ方向情報）、SIFT（特徴点抽出）や、ディープラーニングを活用した自動特徴抽出などがあります。これらの特徴を使って、物体の位置や形状を特定します。

分類

抽出した特徴を使って、画像内にどんな物体があるのかを判断します。たとえば、「車」「人」「動物」などのカテゴリを特定します。

位置の特定

物体の識別ができたら、次はその物体が画像のどこにあるかを「位置特定」します。通常、物体はバウンディングボックスで囲まれ、その位置が示されます。

物体検知において主に使用されるセンサー

物体検知技術では、用途や環境に応じてさまざまなセンサーが使用されます。以下では代表的なセンサーについて解説します。

RGBカメラ

RGBカメラは、可視光を利用して、赤（Red）、緑（Green）、青（Blue）の3色の情報を取得するセンサーです。これらのデータを組み合わせることでカラフルな画像を生成し、その画像から物体を検知することが可能となります。

RGBカメラは高解像度で画像を取得でき、細部の認識に優れています。このため、物体の外観検査や精密な作業ロボットの物体認識、さらに倉庫での在庫管理に利用されます。

しかし、RGBカメラはライトの明るさに影響を受けやすいため、暗所や逆光の環境では性能が低下することがあります。そのため、環境条件に注意しながら使用する必要があります。

赤外線カメラ

赤外線カメラは、物体から放射される赤外線を検知して画像を生成します。これは可視光ではなく、物体の熱分布を可視化する技術です。

RGBカメラと異なり、赤外線カメラは明るさに依存せず、暗所や煙の中でも機能するため、夜間の物体検知や視界が悪い状況下で有効です。物流倉庫や屋外での作業において、物体や人を検知することができます。また、温度異常を検知するため、機器の予知保全にも活用されています。

赤外線カメラは温度差を利用するため、物体の表面温度が均一である場合には検知精度が低下する可能性があります。

LiDAR（レーザー距離測定）

LiDARは、レーザー光を使用して物体までの距離を計測する技術であり、その精度の高さが特徴です。LiDARは、レーザーを物体に照射し、その反射光を受け取ることで、物体までの距離や形状を3Dで把握することができます。

この技術は、自動運転車や倉庫、工場での無人搬送車（AGV）のナビゲーションに使用されています。LiDARは3次元情報を取得できるため、物体の形状や距離を高精度で測定できる点が大きな強みです。

しかし、LiDARは反射性が低い物体（例えば黒い物体やガラス）や遠距離にある物体に対しては、検知性能が低下することがあります。そのため、特定の環境や条件では、性能に限界がある点も考慮する必要があります。

超音波センサー

超音波センサーは、高周波音（人間の耳には聞こえない音）を発し、その反射音を使って物体までの距離を測定する技術です。

この技術は、主に短距離での物体検知に使用され、工場内でのロボットアームによる物体の位置特定や、倉庫内での障害物検知に活用されています。超音波センサーは、反射音を使用するため、壁や金属など反射の強い物体に対して非常に高い精度を発揮します。

一方で、環境音や対象物の形状・素材によって性能が影響を受けることもあります。例えば、音を反射しにくい物体や不規則な形状の物体では、検知精度が低下することがあります。

センサーデータと画像処理技術との組み合わせ

物体検知において、画像処理技術は非常に重要な役割を果たします。上記のセンサーが収集したデータは、単独では物体を正確に認識するには限界があり、画像処理技術を組み合わせることで、物体の認識、分類、追跡などが可能になります。画像処理技術には、エッジ検知やパターン認識、セグメンテーションなどがあります。

エッジ検知：物体の輪郭を識別し、形状を特定。
パターン認識：画像中の特定のパターンを見つけ、ラベル付け。
セグメンテーション：画像を領域に分割し、物体ごとに分ける。

これらの画像処理技術は、特に工場内での生産ラインにおいて、異常品や欠陥品を検知するためのシステムで利用されています。ロボットが物体を正確に把握し、ピッキング作業を行う際にも、画像処理技術とセンサーの組み合わせが重要です。

画像処理技術を駆使することで、センサー単独ではできない複雑なタスクに対応することができ、物体検知の精度と効率を大幅に向上させます。

使用されるアルゴリズムの種類

物体検知アルゴリズムにはそれぞれ特徴があり、使用するシーンに応じて最適に選ぶことが重要です。それぞれの特性を理解し、適切なアルゴリズムを選択することで、物体検知技術の効果を最大限に活用できます。

HOG（Histogram of Oriented Gradients）

HOGは、物体検知の初期段階で非常に広く使用されていた手法で、特に歩行者検知や簡単な物体認識タスクに使用されました。

HOGは、画像内のエッジ（物体の輪郭や変化がある部分）を調べて特徴を捉えます。これにより、物体の形を認識するための情報を抽出することができ、画像内で物体を識別することができます。

HOGの大きなメリットは、比較的少ない計算リソースで特徴を抽出できる点です。計算量が少ないため、組み込みシステムや低リソースの環境に適しています。

しかし、HOGはディープラーニング技術と比較して精度が低く、動きのある物体や複雑な背景に対しては弱い点があります。そのため現在ではディープラーニングアルゴリズムに取って代わられることが多いですが、簡単な物体検出やリソースが限られた環境では今でも活用されています。

YOLO（You Only Look Once）

YOLOは、物体検知アルゴリズムの中でも非常に高速であり、特にリアルタイムの処理が求められるシステムに適しています。このアルゴリズムは、画像を1回だけ解析し、その結果として物体の位置と種類を同時に予測するという特徴があります。

YOLOは、画像全体をグリッドに分割し、それぞれのグリッド内で物体を検知します。これにより、物体を一度の処理で効率的に検知することができるため、従来の方法に比べて圧倒的な速度を誇ります。

例えば監視カメラシステムや自動運転車の障害物検知、またはロボットによる物体認識など、リアルタイム性が非常に重視される用途において有効です。

しかし、YOLOは非常に高速な処理が可能である一方、非常に小さい物体や複雑な背景の中での物体検知精度に若干の限界があります。

SSD（Single Shot multibox Detector）

SSDは、物体検知アルゴリズムの中で、特に精度と速度のバランスが取れていると評価されています。

SSDは、物体検知において複数のスケールを使用し、異なるサイズやアスペクト比の物体を検知します。これにより、小さな物体や大きな物体、さまざまなサイズの物体にも柔軟に対応できるという特徴があります。

SSDはYOLOと同様に非常に高速な処理能力を持ちながら、精度も高く、特に複雑な背景に対する耐性が強いとされています。また、物体検知の精度を向上させるために、物体候補を多段階で予測し、最終的な結果を得るための特徴抽出が効率的に行われます。特に、製造業や物流業、さらにはセキュリティ監視の分野でその優れた性能を発揮しています。

R-CNN（Region Based Convolutional Neural Networks）、Fast R-CNN、Faster R-CNN

R-CNNは、画像の中から物体がありそうな部分（候補領域）を見つけ、それぞれの部分を畳み込みニューラルネットワーク（CNN）で分析して物体の有無を判定します。この方法は高精度ですが、処理が遅くて効率が悪いという欠点があります。

この問題を改善したのがFast R-CNNです。Fast R-CNNでは、画像全体を一度だけ畳み込み処理した後、物体が存在する可能性のある領域（ROI）を抽出し、分類します。この方法により、R-CNNよりも速く、効率的に物体を検知することができ、精度も向上しました。

さらに、Faster R-CNNは、物体候補を自動的に生成する技術が導入され、物体の検知がさらに高速かつ精度よく行えるようになりました。しかし、Faster R-CNNもYOLOやSSDに比べると処理速度が遅く、リアルタイム性よりも精度が重視される場面に向いています。

DETR（DEtection TRansformer）

DETRは、物体検知の最新技術の一つで、従来のCNNベースのアプローチとは異なり、Transformerネットワークを使用しています。

DETRは、画像全体を一度に処理し、物体の位置とクラスを一括で予測することができるため、従来の物体検知手法よりもシンプルかつ効果的に物体を検知します。このアプローチにより、物体検知の精度が大幅に向上し、特に複雑なシーンでの検知性能が強化されました。

DETRの特徴的な点は、入力データから物体の位置までを、一貫したプロセスとして学習が可能であることです。これにより、従来の物体検知アルゴリズムのように複数のネットワークを組み合わせる必要がなく、学習プロセスが大幅に簡素化されます。

しかし、DETRは計算リソースを大量に消費するため、リアルタイム処理にはやや不向きです。それでも、複雑な背景や大規模なデータセットに対して非常に高い精度を持ち、精度が最も重要視される産業分野で活用されています。

物体検知技術の導入メリット

物体検知技術の導入は、さまざまな業界において効率化、精度向上、安全性の向上など、多くのメリットをもたらします。以下に、物体検知技術の導入による具体的なメリットを詳しく説明します。

生産性の向上

従来、手作業で行われていた物体の検知や分類作業を自動化することで、作業速度を大幅に向上させることができます。

例えば、製造ラインでは、物体検知技術を活用して不良品や欠陥品を即座に検知し、ラインを止めずに除去することができます。これにより、品質管理がリアルタイムで行われ、作業の無駄が減少し、製造工程全体の効率が向上します。

物流業界においても、倉庫内での商品や部品の識別を自動化し、ロボットや無人搬送車（AGV）に物体を正確にピッキングさせることができます。このように、物体検知技術を導入することで、生産性を飛躍的に向上させることが可能になります。

コスト削減

自動化されたシステムは、人的リソースの削減を可能にし、特に反復的で単純な作業を人手に頼らずに処理できるため、人件費の削減が期待できます。

例えば、従来は目視検査に依存していた製造ラインで、物体検知技術を導入することにより、検査の精度を向上させるとともに、作業員の数を減らすことができます。

また、物体検知を活用した予知保全システムでは、機器や設備の故障を未然に防ぐことができ、メンテナンスコストを抑えることが可能です。

品質向上とエラー削減

手作業による検査は、人的ミスや見落としが生じる可能性がありますが、物体検知システムは一貫した精度で作業を行うため、エラーを削減できます。

製造業では、不良品や異物の混入をリアルタイムで検知することができ、製品の品質を安定させることができます。例えば、食品業界では、異物除去を自動化することで、消費者への品質保証を強化し、リコールやクレームのリスクを低減することができます。

また、画像処理技術やAIを使った物体検知は、細部にわたる検知能力を持ち、精度の高い品質チェックを実現します。

安全性の向上

物体検知技術は、作業現場や施設での安全性を大幅に向上させる役割を果たします。特に自動運転やロボティクス分野での利用において、障害物や危険物の検知が即座に行われることで、事故のリスクを減少させることができます。

例えば、工場内で使用されるロボットアームや無人搬送車（AGV）は、物体検知技術を利用して人や物を認識し、衝突を回避することができます。自動車業界では、自動運転車に物体検知技術を搭載することで、前方の障害物や歩行者をリアルタイムで認識し、安全運転支援を行うことができます。

リアルタイムデータによる意思決定の強化

物体検知技術を使用することで、リアルタイムで得られるデータが増加し、これを基に問題発生時の迅速な対応や、効率的な運営が可能になります。

例えば、生産ラインで物体検知を使用して異常を検知した場合、その情報をリアルタイムで管理者に通知し、即座に対応することができます。また、物流業界では、倉庫内の在庫状況をリアルタイムで把握できるため、効率的な在庫管理や出荷作業の最適化が行えます。

物体検知の活用事例

物体検知技術は、さまざまな分野で活用されており、業務の効率化や安全性の向上に役立っています。ここでは、製造業、物流業、農業、自動運転車における具体的な活用事例を紹介します。

製造業

生産ラインでの異常品検知

製造業では、生産ラインでの品質管理が重要です。物体検知技術を活用することで、製品の外観検査が自動化され、欠陥品をリアルタイムで検知することが可能になります。

たとえば、カメラと画像処理技術を組み合わせて、製品の表面に傷や不良箇所を発見し、ラインを停止せずに自動的に除去するシステムがあります。これにより、人手による検査ミスや見逃しを防ぎ、製品の品質を安定させることができます。また、異物混入を防ぐために、物体検知技術を活用して製品内の異物を迅速に特定することも可能です。

ロボットの物体認識

作業ロボットによる組み立て作業にも物体検知は欠かせません。ロボットが物体を認識し、適切な動作を行うためには、高精度な物体検知技術が必要です。

複数の部品を組み立てる際には、物体検知を用いて部品の位置や形状を確認し、正確に組み立て作業を行います。これにより、作業の精度が向上し、作業効率も大幅に改善されます。

物流業

在庫管理とロボットによるピッキング

物流倉庫では、在庫管理の効率化が常に求められています。物体検知技術を活用することで、倉庫内の商品や部品の位置をリアルタイムで把握することができます。

たとえば、倉庫内の棚に取り付けられたカメラが、物体検知を用いて商品を認識し、その位置情報をデータベースに送信します。この情報を基に、ロボットが商品を正確にピッキングし、次の作業地点へと移動します。これにより、誤った商品をピックアップするリスクが減少し、物流作業の精度と効率が向上します。

自動仕分けシステム

物体検知技術は、物流業界での自動仕分けシステムにも広く活用されています。荷物がベルトコンベアに載せられ、カメラやセンサーがその荷物を検知して、正しい仕分け先を判断します。

物体検知を用いた仕分けシステムは、手動で行われる仕分け作業に比べて遥かに高速で、仕分けミスのリスクを大幅に減少させます。これにより、荷物の遅延や誤配送の問題が減少し、物流業務全体の効率化が進みます。

農業

作物の成長モニタリング

農業分野では、ドローンに搭載されたカメラやLiDARを用いて、農地の作物の状態をモニタリングすることができます。物体検知技術を使用することで、作物の成長状況をリアルタイムで把握し、病気や害虫の早期発見が可能となります。この情報を基に、適切なタイミングで肥料や農薬を使用することで、収穫量の向上やコスト削減を実現できます。

自動化された収穫ロボット

収穫作業を行うロボットに物体検知が活用されています。例えば、果物や野菜の成熟度を検知し、最適なタイミングで収穫を行うために物体検知技術が使われています。これにより、収穫作業の効率化が進み、労働力不足を解消する手段としても期待されています。

自動運転車

障害物の検知

自動運転車では、周囲の物体を検知し、車両の挙動を制御するために物体検知技術が不可欠です。カメラやLiDAR、超音波センサーなどの複数のセンサーを組み合わせて、車両の周囲の障害物を高精度で検知します。

これにより、自動運転車は交差点での車両や歩行者、信号機などを認識し、適切なタイミングで加減速や停止を行います。物体検知技術は、事故を未然に防ぐために非常に重要な役割を果たしています。

車車間通信（V2V）と物体検知

自動運転車の一部は、車車間通信（V2V）を活用して周囲の車両と情報を交換することができます。この技術を物体検知と組み合わせることで、事故のリスクをさらに減少させることが可能です。

たとえば、前方の車両が急停止した場合、V2V対応車両であればその情報を後続車両に即座に通知し、後続車両は物体検知を通じて前方の状況を認識することで、安全な運転が可能になります。

物体検知技術を導入する際の注意点

物体検知技術を導入する際には、いくつかの注意点を考慮することが重要です。これらの注意点を理解し、適切に対処することで、システムの導入効果を最大化し、トラブルを防ぐことができます。以下に、物体検知技術を導入する際の主な注意点を説明します。

環境条件に対する適応性

物体検知システムは、設置環境の影響を受けやすいため、環境条件に合わせた設計が重要です。特に、照明条件、温度、湿度、反射などが精度に大きな影響を与えるため、これらに適応するための工夫が必要です。

照明条件において、RGBカメラは明るさに敏感であり、強い光や逆光下では精度が低下することがあります。これを避けるためには、適切な照明配置やカメラの角度調整が求められます。

温度や湿度が変化すると、特に赤外線カメラや超音波センサーが影響を受けることがあり、環境に合ったセンサーの選定と調整が重要です。また、反射のある物体（ガラスや金属など）では、センサーが誤認識を起こすことがあるため、センサーの設置角度や特性に配慮する必要があります。

環境条件を考慮した設計を行うことで、物体検知システムの精度を維持し、さまざまな状況でも効果的に運用することができます。

高度なセンサー選定

物体検知に使用するセンサーは、その特性に応じて選ぶ必要があります。例えば、LiDARは距離計測には優れていますが、反射の低い物体や遠距離の物体には弱い場合があります。RGBカメラは高解像度で色を正確に認識しますが、明るさに依存するため環境によっては精度が落ちることがあります。

導入前に、システムが使用される環境と用途に適したセンサーを選定することが非常に重要です。センサーの特性を理解し、組み合わせることで、最適な物体検知システムを構築できます。

データの品質と量

物体検知システムを高精度に運用するためには、大量のラベル付きデータが必要です。特にディープラーニングを活用する場合、モデルが適切に学習できるように十分な量のデータを集めることが重要です。

また、データの質も非常に大切です。偏ったデータや不正確なラベル付きデータは、過学習や誤検知の原因となります。データ収集の段階で、質の高いデータを準備し、適切なデータラベリングを行うことで、物体検知技術の性能を向上させることができます。

システムの統合と調整

物体検知技術と他のシステムとが正しく情報をやり取りできるようにするためには、データの受け渡しや動作の整合性をしっかりと考慮し、システム全体を調整することが重要です。

例えば、物体検知システムが誤った物体を認識した場合でも、その情報が他のシステムに影響を与えないよう、データの確認や調整が欠かせません。すべてのシステムが一貫して動作するようにすることで、効率的で信頼性の高い運用が可能になります。

プライバシーとセキュリティの問題

物体検知システムがカメラやセンサーを使用する場合、個人情報や機密情報を扱う場面もあります。特に、監視カメラを用いた物体検知では、映像データの取り扱いがプライバシー問題に関わる可能性があります。そのため、プライバシー保護やデータセキュリティを確保するためのデータの暗号化やアクセス制限などの対策を講じることが必要です。