マシンビジョン

マシンビジョンは、どのように色をあらわすか ──RGB色空間

車両ロボットなどが雑草と作物を見分けたりする時、カラーのデジタル画像による機械の目、「マシンビジョン」を使います。マシンビジョンでは、色を光の三原色である赤（R：レッド）・緑（G：グリーン）・青（B：ブルー）の三色の組み合わせとして認識し、これを「RGB色空間」といいます。私たち人間は「緑は草」と直感的に判断しますが、RGB色空間では、機械は緑という色を「赤成分146、緑成分179、青成分115」というように数字データで処理します。

マシンビジョンはどうやって色をあらわすか ──HSV色空間

色のあらわし方としては、RGB色空間のほかに「HSV色空間」があります。これは「色相（Hue）」「彩度（Saturation）」「明度（Value）」の値の組み合わせでさまざまな色や色の状態をあらわすものです。色相は色の違い、彩度は鮮やかさ、明度は明るさをあらわします。HSV色空間では、たとえば葉と土を見分ける際に「色相の数値が120前後なら緑」というふうに見わけます。

画像処理の基本 ──２値化とラベリング

マシンビジョンで画像をとらえる際には、色だけが判別の材料ではありません。たとえば、マシンビジョンの画像に映っている作物の葉をコンピュータに分析させる時、背景にある地面の画像データは不要なのでとり除きます。このように、必要な対象物を残して不要なものを除く処理を「2値化（にちか）」といいます。そして、2値化によってできた「かたまり」ごとに、コンピュータが識別しやすいように番号を付ける「ラベリング」を行います。

画像処理の基本 ──形状特徴量・テクスチャー

コンピュータは、「丸っこい葉っぱ」や「ギザギザの付いた葉っぱ」というあいまいな表現は理解できません。コンピュータでは、画像処理をする際に「形状特徴量」を使います。たとえば面積が同じでも、周囲の長さがギザギザであるほうが輪郭が長いことから「周囲の長さ÷面積」で数値を出して形を判断します。ほかに形状特徴量には「長径÷短径」や、重心の位置から見る「２次モーメント」などがあります。この他の画像処理としては、画像の模様を認識する「テクスチャー」があります。

デジタルカメラ以外の画像もいろいろある

おなじみのデジタルカメラの画像以外にも、いろいろな種類の「画像」があります。赤R・緑G・青Bの色情報の他に距離Dを加えて奥行きの情報を持つ「3次元画像」では、奥行きを色で強調することもできます。このほかスマート農業では、R・G・Bだけでなく、近赤外線のデータを加えた「マルチスペクトル画像」が使われ、作物の成長ぐあいを示す「正規化植生指数（NDVI）」の計算の際に用いられます。