バイナライゼーション（二値化）

バイナライゼーション（二値化）とは、画像を白と黒の2つの値だけに変換する画像処理手法です。

グレースケール画像やカラー画像を、しきい値（Threshold）を基準にして0か1（黒か白）に分けることで、物体の輪郭や文字、形状を検出しやすくします。

画像処理やOCR、外観検査、パターンマッチング、位置決めなどで基本となる前処理であり、AIを使わない従来画像処理でも広く使用されます。

製造業では、印字検査、寸法測定、部品認識、位置検出などで重要な処理です。

■イメージ

＜元画像＞

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↓

＜二値化＞

██████     

※白 / 黒だけにする。

■基本原理

画素値 > しきい値 → 白 画素値 ≤ しきい値 → 黒

※これが二値化。

■しきい値（Threshold）

※現場では調整重要。

■なぜ二値化するか

※処理を簡単にする。

■使用される分野

※基本処理。

■AIとの関係

※今でも重要。

■製造業での例

刻印 → 二値化 → OCR 部品 → 二値化 → 輪郭 穴 → 二値化 → 寸法

※よく使う。

■二値化の問題

※照明が重要。

■改善方法

※現場調整が鍵。

■関連用語

■まとめ

二値化とは画像を白と黒の2値に変換する基本的な画像処理です。

OCRや外観検査、位置決めで使われる重要な前処理技術です。