セマンティックセグメンテーション

セマンティックセグメンテーションとは、画像の中にあるすべての画素（ピクセル）を分類し、それぞれがどの物体に属しているかを判定する画像認識技術です。

深層学習（ディープラーニング）を用いた画像解析手法の一つで、物体認識よりも細かく領域単位ではなくピクセル単位で分類できる点が特徴です。

製造業では、外観検査、異物検出、溶接ビード認識、塗装判定、ロボットビジョン、半導体検査などで使用され、高精度な位置認識や形状認識が必要な場面で重要な技術となります。

■セマンティックセグメンテーションのイメージ

入力画像 → AI → 画素ごとに分類 → 領域表示

＜例＞

背景 = 青 部品 = 赤 欠陥 = 黄

画素単位で判定します。

■他の認識技術との違い

最も細かい認識。

■セマンティック vs インスタンス

＜例＞

ネジ ネジ ネジ Semantic → 全部ネジ Instance → 1本ずつ識別

■使用される技術

深層学習が必須。

■製造業での用途

精密検査で使用。

■ロボットでの用途

高度ビジョン。

■なぜ必要か

通常の検出

□ 部品

セグメンテーション

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形まで分かる。

■メリット

■デメリット

高性能PC必要。

■関連用語

■まとめ

セマンティックセグメンテーションとは、画像のすべての画素を分類する高精度な画像認識技術です。

外観検査やロボットビジョンなどで使用されるAI画像処理の重要技術です。