バウンディングボックス

バウンディングボックスとは、画像内で検出した物体の位置を四角形（矩形）で囲んで示す表示方法です。

物体認識（Object Detection）やAI画像解析で使用され、物体の位置・大きさ・数を検出する基本的な手法です。

深層学習（CNN・YOLO・Mask R-CNNなど）による物体検出では、対象物を四角い枠で囲んで表示し、その座標情報をロボット制御や判定処理に利用します。

製造業では、ロボットビジョン、外観検査、個数カウント、ピッキング位置取得などで広く使用されます。

■イメージ

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│ 　　　　部品 　│

└───────┘

この枠がバウンディングボックス。

■取得できる情報

ロボット制御で使用。

■物体認識での流れ

画像 → AI → Bounding Box → 座標 → ロボット

最も基本的な検出方法。

■他の認識方法との違い

Bounding Boxは基本。

■使用されるAIモデル

AIビジョン標準。

■製造業での用途

最も使用される。

■ロボットでの使用

Bounding Box ↓ 中心座標 ↓ TCP変換 ↓ 把持

ピッキングの基本。

■メリット

現場で多い。

■デメリット

精密はSegmentation。

■セグメンテーションとの違い

Bounding Box → □ Segmentation → ■■■

四角 vs 形状。

■関連用語

■まとめ

バウンディングボックスとは、物体の位置を四角形で囲んで示す画像認識の基本手法です。

ロボットビジョンや外観検査などで最も多く使われるAI検出方法です。