被写界深度（DoF）とは、画像内で十分にシャープに見える範囲を指します。組み込みビジョンにおいては、これはシステムが視覚データを正確に識別し、処理する能力に大きな影響を与えます。DoFを理解することで、開発者は組み込みビジョンシステムが正確な分析を行うために必要な明瞭さを持った画像を撮影する設計を行うことができます。
DoFは、絞りのサイズ、焦点距離、ピクセルおよびセンサーサイズ、被写体までの距離など、さまざまな要因によって決まります。組み込みビジョンでは、これらの変数を調整することでDoFを制御し、関心のあるエリアが明確にフォーカスされるようにすることができます。これにより、例えば自動検査システムのようなアプリケーションにおいて、撮影した画像の精度が操作パフォーマンスに直接影響を与える場面で非常に重要です。
このブログでは、DoFと組み込みビジョンシステムへの影響、DoFに影響を与える特徴についてさらに詳しく解説していきます。
DoFの最適化による優れた画像パフォーマンスの実現
組み込みビジョンにおいて、被写界深度（DoF）の制御は、物体認識、テキストの読み取り、表面検査など、特定のタスクに対して画像撮影を最適化するために非常に重要です。焦点距離、絞り、フォーカス距離を調整できることで、システムパフォーマンスを大きく向上させることができます。
これらの要因を理解し、最適化することで、開発者は産業オートメーションから小売業の使用ケースまで、アプリケーションの正確なニーズに合ったビジョンシステムを設計することができます。これには、DoFがシステムの要求に合致するように、適切なカメラ設定やハードウェアを選択することが含まれます。絞りの調整やソフトウェアアルゴリズムを使用する技術も、画像品質の向上に役立ちます。
ご存じのように、DoF計算機を活用することができます。この計算機は、焦点距離、絞り（fナンバー）、被写体までの距離などの特定のパラメータを考慮に入れた詳細なプロセスを通じて計算が行われます。これらの変数を調整することにより、画像内のシャープなエリアの近距離および遠距離の境界を決定することができます。この計算により、組み込みビジョンシステムが指定された範囲内で所定の明瞭さを持った画像を撮影できるようになります。
適切に定義されたDoFは、場面の重要な部分がシャープにフォーカスされることを保証し、視覚情報の正確な処理にとって非常に重要です。これにより、物体検出からパターン認識に至るまで、画像分析の様々な側面に影響を与え、組み込みビジョンアプリケーションの全体的な信頼性と効率性を高めます。しかし、DoFに直接影響を与えるいくつかの要因があります。
DoFに影響を与える主要な要素
焦点距離
では、焦点距離とは何でしょうか？焦点距離は、画像がフォーカスされているときにセンサーとレンズの間の距離として定義できます。ご想像の通り、焦点距離が長くなるほど、DoFは狭くなり、場面のより小さな部分に焦点を合わせます。
これは、特定の対象や詳細に選択的に焦点を合わせる必要がある組み込みビジョンシステムで非常に価値があります。これにより、背景や前景の要素から正確に分離された状態で対象を強調できます。また、焦点距離の調整は、組み込みビジョンタスクのパフォーマンス向上にも役立ちます。
アパチュアは、カメラに光が入るレンズの開口部の大きさで、被写界深度（DoF）に影響を与えます。絞りが小さい（高いF値）ほど被写界深度が大きくなり、より広い範囲にピントが合います。これは、広範囲にわたる表面の品質検査など、均一な明瞭さが求められる用途において重要です。
一方、アパチュアを大きく（低いf値に）設定すると、被写界深度が浅くなり、単一の被写体に視覚的な焦点を合わせるのに有利です。絞り設定のこの二面性は、組み込まれたビジョンシステムに、アプリケーションの要求に応じた正確または広範囲な焦点合わせを行う柔軟性を提供します。
レンズと被写体との距離は、被写界深度（DoF）に直接影響を与えます。この距離を短くすると、被写界深度が浅くなり、詳細な近距離画像の撮影を担当する組み込まれたビジョンシステムにとって重要な要素となります。
焦点距離を調整することで、画像内で鮮明に見える要素を制御することができ、組立検証や欠陥検出などの用途で細かな詳細を分析する際に非常に重要です。
焦点ぼけ円（CoC）は、画像内の詳細が適切に鮮明、またはぼやける光学的限界を示す指標です。この指標は、被写界深度（DoF）を計算する際に重要で、鮮明な画像とぼやけた画像の境界を区別します。
人間の視覚に基づく用途では、CoCのサイズはカメラのセンサーサイズ、画像の視認条件、および観察者の視力に依存します。CoCのパラメータを調整することにより、組み込まれたビジョンシステムでDoFを洗練させ、詳細な視覚的正確性が求められるタスクに最適化することが可能になります。この操作により、システムが正確な処理のために適切な画像の鮮明さを維持できるようになります。
一方、コンピュータビジョン（CV）ベースのアプリケーションには、コントラストや解像度などの独自の要件があり、これらがCoCを駆動します。
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e-con Systemsは、OEMカメラの設計、開発、製造において20年以上の経験を誇ります。これまでの間、特定の製品やユースケー スに合わせたカメラソリューションをカスタマイズする卓越した技術力で高く評価されてきました。
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Prabu Kumarは、e-con Systemsの最高技術責任者兼カメラ製品責任者であり、組み込みビジョン分野で15年以上の豊富な経験があります。彼は、USBカメラ、組み込みビジョンカメラ、ビジョンアルゴリズム、FPGAに関する深い知識をも有しています。医療、工業、農業、小売、生体認証などのさまざまなドメインにまたがる50以上のカメラソリューションを構築してきました。また、デバイスドライバー開発とBSP開発の専門家でもあります。現在は、新時代のAIベースのアプリケーションを強化するスマートカメラソリューションの構築に全力を注いでいます。