画像処理とは？その特徴や活用される事例について解説する

01画像処理とは

画像処理とは、画像に対して情報工学的な手法を用いて行う処理を指します。画像変換や変形、特徴量の抽出といったデータ操作を行い、目的に応じた分析や判定を可能にします。主にコンピュータ上で実行されるもので、デジタル画像を対象にアルゴリズムを適用して結果を導きます。これら一連の仕組みを組み合わせたものは画像処理システム（マシンビジョン）と呼ばれ、産業から生活まで幅広く利用されています。

▶︎参考：産総研「画像情報処理」

▶︎参考： 農林水産省「画像処理技術の活用」

画像処理が活用促進される理由

画像処理技術が注目されている背景には、AIの実用化と普及があります。製造業では長年、目視による品質検査の自動化が課題とされてきましたが、ディープラーニングの発展によって「判断を伴う検査工程」を機械が担えるようになりました。これにより、従来は困難だった自動化が現実となり、物流や農業、医療といった分野にも活用が拡大しました。さらに、自動運転のような次世代技術にも欠かせない要素として位置付けられています。

02画像処理の種類

画像処理はさまざまな手法の組み合わせによって成り立っています。補正や変換といった基礎的な処理から、特徴抽出や認識、さらに3D処理まで幅広い分野で活用されています。ここでは代表的な6種類の処理について整理し、それぞれの役割や実際の応用シーンを確認していきましょう。

画像補正

画像補正は、撮影環境や機材によって発生するノイズやゆがみを調整し、見やすく正確な画像にするための処理です。明るさやコントラストの調整、色合いの修正、レンズによる歪曲補正などが含まれます。製造現場では欠陥検出の精度を高めるため、医療現場ではレントゲンやMRIの鮮明化に利用されるなど、幅広い領域で基本となる処理です。正しい分析を行う前段階として欠かせない工程と言えます。

画像変換

画像変換は、画像を異なる形式や表現に変える処理です。カラー画像を白黒に変換するグレースケール化や、画像サイズの拡大・縮小、座標系の回転や平行移動などが代表例です。これにより、解析しやすい形に加工したり、AIに適した入力形式に整えることが可能になります。OCR（文字認識）や監視カメラ映像の解析に活用されるなど、他の処理との組み合わせで力を発揮します。

画像加工

画像加工は、画像の一部を強調したり不要な部分を除去する処理です。エッジ強調、モザイク処理、フィルタリングなどが含まれます。近年では、SNSや広告分野におけるデザイン加工としても一般的に利用され、ビジネスから日常生活まで幅広い応用があります。産業領域においては、検査対象を際立たせるために背景を除去するなど、効率的な解析を支援する役割も担っています。

画像特徴抽出

画像特徴抽出は、画像の中から特徴的な点や形、パターンを取り出す処理です。輪郭線、角、テクスチャ、色の分布などを数値化して表現します。これにより、画像検索や分類が可能になります。たとえば、農業分野では作物の形状や色から収穫時期を判定したり、医療分野では病変部位の抽出に活用されます。AIや機械学習に入力する前段階のデータ整備として不可欠な工程です。

画像認識

画像認識は、抽出した特徴をもとに画像の内容を識別する処理です。人の顔を識別する顔認証や、自動運転車における標識や歩行者の検出が代表例です。従来はルールベースで限界がありましたが、ディープラーニングの発展により精度が飛躍的に向上しました。現在では、物流における荷物の仕分けや、小売業での需要予測など、多様な分野でビジネス活用が進んでいます。

3D処理

3D処理は、2D画像から立体的な情報を生成する技術です。複数のカメラやセンサーから得られる情報を統合し、三次元空間を再構築します。製造分野ではロボットアームの制御に、医療分野では手術支援や診断に活用されています。また、自動運転やAR/VR技術においても欠かせない要素であり、今後ますます発展が期待される分野です。

03画像処理の活用事例

画像処理は製造業から医療、農業、日常生活まで幅広い領域で利用されています。AI技術の発展に伴い、従来人の目や判断に頼っていた作業を機械が担えるようになり、業務効率や精度の向上に大きく貢献しています。ここでは代表的な10の活用事例を取り上げ、具体的な導入シーンや期待される効果を整理します。

不良品検出

製造業では、ライン上を流れる製品の表面状態をカメラで撮影し、画像処理によって傷や欠陥を自動検出します。人の目視では見逃す可能性がある微細な不良も、AIを用いた画像認識なら高精度で判定可能です。これにより検査工程の効率化と品質の安定が実現し、コスト削減にもつながっています。

品質管理

画像処理は検査にとどまらず、品質データを数値化し製造プロセス全体の管理にも役立ちます。外観や色調の均一性を自動的に評価し、基準値を超えた場合にはアラートを出す仕組みも導入可能です。これにより、製品不良の早期発見や工程改善が促進され、安定した品質維持をサポートします。

画像診断

医療分野では、レントゲンやCT、MRIなどで撮影した画像を解析し、病変や異常を検出する技術として活用されています。画像処理による鮮明化やノイズ除去は診断精度を高め、医師の判断を支援します。AIによる診断補助も進んでおり、病気の早期発見や治療方針決定に欠かせない存在となっています。

感染症対策

新型コロナウイルスの流行を契機に、非接触型の検温カメラや人流解析に画像処理が活用されました。熱の分布を捉えるサーモグラフィや、マスク着用状況を検知する技術は感染防止に寄与しました。今後も公共施設やイベント会場などで、安全管理の一環として利用が広がると予想されます。

自動運転

自動運転技術の基盤には画像処理が不可欠です。道路標識や信号、歩行者や障害物をリアルタイムで認識し、安全な運転を実現します。LiDARやカメラから得られる膨大な情報を画像解析で処理し、車両の制御に反映させます。精度向上が進むことで、完全自動運転の実現に近づいています。

インフラ点検

橋梁やトンネルなどの老朽化対策にも画像処理が導入されています。ドローンやカメラで撮影した構造物の表面を解析し、ひび割れや剥離の有無を検出します。これにより、人手不足が深刻なインフラ点検を効率的かつ安全に進めることが可能です。保全計画の高度化にも寄与しています。

顔認証

スマートフォンのロック解除や入退室管理システムで利用される顔認証は、代表的な画像処理の応用です。AIが目や鼻の位置関係など特徴点を抽出し、登録情報と照合します。セキュリティ強化だけでなく利便性向上にもつながり、ビジネスや日常生活に欠かせない技術となっています。

無人決済

小売業界では、レジを通さずに買い物ができる無人決済システムが普及しています。画像処理で顧客の動作や商品を認識し、自動的に会計を行います。これにより待ち時間の短縮や人件費削減が可能となり、消費者体験の向上につながっています。今後さらに広がる分野といえます。

文字認識

OCR（光学文字認識）は、紙の文書や画像内の文字をデジタルデータに変換する技術です。手書き文字や印刷文字を解析し、検索やデータベース化を可能にします。行政文書やビジネス書類のデジタル化に活用され、業務効率を大幅に改善する手段として普及しています。

スマート農業

農業分野でも画像処理は重要な役割を担っています。ドローンやカメラで作物の生育状況を把握し、病害の早期発見や収穫時期の判定に利用されます。さらに、収量予測や自動収穫機との連携により、生産性向上と人手不足の解消に寄与しています。持続可能な農業を支える技術として期待されています。

04画像処理技術を導入するメリット

画像処理技術を導入することは、労働力不足や品質確保といった課題解決に直結します。人が担ってきた目視作業を機械が代替することで、効率化だけでなく精度や再現性の向上も期待できます。ここでは導入によって得られる5つの代表的なメリットを紹介します。

労働力不足の解消

少子高齢化に伴い、製造業や農業など多くの分野で人手不足が課題となっています。画像処理技術を導入することで、従来人が担ってきた検査や監視作業を自動化でき、必要な人員を大幅に削減可能です。これにより人材をより付加価値の高い業務へ配置転換でき、組織全体の生産性向上につながります。

作業標準化

人による検査や判断は、経験や体調によって精度にばらつきが生じます。画像処理技術を用いることで、基準に基づいた一貫性のある判断を実現できます。これにより、品質が安定し顧客からの信頼も向上します。さらに、作業標準化は教育コスト削減にもつながり、新人教育やスキル依存を軽減する効果も期待できます。

精度向上と高速化

画像処理技術は微細な欠陥や変化を高精度に検出でき、かつ人間よりも高速に処理できます。例えば、ライン上で1秒ごとに製品を検査する場合でも、処理スピードを落とさず正確な判定が可能です。これにより不良品流出を防ぎ、全体の生産効率を高めると同時に、コスト削減にもつながります。

労働環境の改善

検査や監視業務は単調で集中力を要するため、従業員の負担が大きい業務です。画像処理を導入することで、人が常時監視する必要がなくなり、労働負担やストレスを軽減できます。これにより離職防止やモチベーション向上にもつながり、企業の持続的な成長に寄与します。

DX推進

画像処理技術の導入は、DX推進の一環としても重要です。取得した画像データをAIやIoTと連携させることで、リアルタイム分析や予測が可能になります。これにより、単なる効率化にとどまらず、新しいビジネスモデルの構築や競争優位性の強化につながります。画像処理は企業のデジタル変革を加速させる鍵となる技術です。

05画像処理技術を導入する際の注意点

画像処理技術を導入する際には、単にシステムを導入するだけでは成果が得られません。現場の状況や既存の仕組みとの整合性を踏まえて計画することが重要です。ここでは特に注意すべき3つのポイントを整理します。

インテグレーターやベンダーは慎重に選定する

画像処理システムは専門性が高いため、導入時には信頼できるベンダーやインテグレーターの選定が不可欠です。過去の導入実績や保守サポート体制、現場に即した提案力を確認しましょう。単に価格だけで選ぶと、後の運用で不具合が発生するリスクが高まるため、長期的なパートナーとしての視点で判断することが重要です。

現場環境に適したカメラを採用する

照明条件や撮影対象の材質によって、最適なカメラやレンズの種類は異なります。例えば、反射が強い金属や透明素材を扱う場合、一般的なカメラでは正確な画像取得が困難です。そのため、事前に環境を調査し、適切な機材を選定することが成功の鍵となります。現場に即したカメラ選びが精度と運用効率を左右します。

既存のシステムとの連携を確認する

画像処理は単独で機能するのではなく、生産管理システムやIoT基盤との連携が重要です。導入前に既存システムとの互換性を確認し、データの一元管理やリアルタイム共有が可能かを検討しましょう。連携不足は情報の分断や運用効率の低下を招くため、全体最適の視点でシステム設計を行うことが成功のポイントです。

06画像処理技術に必要なプログラミング言語

画像処理を担うエンジニアにとって、適切なプログラミング言語の習得は不可欠です。代表的な言語には「C言語」「Python」「MATLAB」があり、それぞれに強みと活用領域があります。ここでは3つの主要言語の特徴を整理し、画像処理分野でなぜ重要とされているのかを解説します。

画像処理の基本言語「C言語」

C言語は、処理速度の速さと汎用性の高さから画像処理の基盤として長年利用されてきました。複雑で大規模な処理を効率的に実行できるため、リアルタイム性が求められる分野に適しています。OSや組み込みソフトの開発にも使われるため、低レベル領域に強い点も特徴です。一方で習得難易度は高いため、基礎から体系的に学ぶ姿勢が必要となります。

学習しやすく汎用性の高い「Python」

Pythonは文法がシンプルで読みやすく、初心者でも学びやすい言語です。AIや機械学習の分野で標準的に用いられ、画像処理用のライブラリ（OpenCV、Pillowなど）が豊富に揃っています。短時間でプロトタイプを作成できるため、研究開発や業務効率化にも向いています。すでに幅広い分野で利用されており、今後も適用範囲が拡大する言語です。

数値解析に強い「MATLAB」

MATLABは、数値解析や行列演算を得意とする高性能なプログラミング環境です。標準で画像処理や統計解析のライブラリが充実しており、研究機関や大学で広く使われています。3次元表示やデータ可視化も容易で、シミュレーションや高度な解析に適しています。追加のToolboxを導入することで機能拡張も可能となり、学術分野から産業応用まで幅広く活用されています。

07画像処理エンジニア検定

画像処理エンジニア検定は、CG-ARTS協会が主催する民間資格で、画像処理分野の知識と応用力を証明できる試験です。試験は基礎を確認する「ベーシック」と、より高度な知識を問う「エキスパート」の2種類があり、スキルレベルに応じて受験可能です。キャリア形成やスキル証明の手段として、多くの技術者に活用されています。

▶︎参考：CG-ARTS協会｜画像処理エンジニア検定 概要

画像処理エンジニア検定 ベーシック

ベーシックは、画像処理の基礎知識と応用の素養を確認する試験です。基礎から体系的に学びたい学生や初心者エンジニアに向いています。

▶︎参考：CG-ARTS協会｜ベーシック出題範囲

画像処理エンジニア検定 エキスパート

エキスパートは、応用的な知識や実装力を問う試験です。高度な開発や研究に携わるエンジニアを対象に、線形変換や3次元復元など専門領域まで出題されます。

▶︎参考：CG-ARTS協会｜エキスパート出題範囲

---

 

「研修をしてもその場限り」「社員が受け身で学ばない」を解決！
研修と自己啓発で学び続ける組織を作るスクーの資料をダウンロードする

■資料内容抜粋
・大人たちが学び続ける「Schoo for Business」とは？
・研修への活用方法
・自己啓発への活用方法　など

08まとめ

本記事では、画像処理の概要から代表的な種類、具体的な活用事例、導入によるメリットや注意点、さらに必要となるプログラミング言語や資格検定までを整理しました。画像処理は製造、医療、農業、自動運転など幅広い分野で応用が進んでおり、今後も企業活動や社会基盤を支える重要な技術です。研修や人材育成の場においても、基礎知識から応用力まで体系的に理解することが求められます。自社の課題に照らし合わせながら、画像処理技術を戦略的に活用していきましょう。