鏡面ワークを斜めから撮って射影変換で補正する：曇り面積の定量化 | TechDistill

> Source: Zenn_Python

// Problem

鏡面ワークの検査において、正面撮像ではカメラの映り込みが発生するため斜めからの撮影が避けられない。しかし、斜め撮像では遠近法によりワークが歪み、画像上のピクセル数から実際の面積を算出することが困難になる。また、目視検査による判断の属人化も大きな課題となっている。

// Approach

OpenCVの射影変換（cv2.getPerspectiveTransformおよびcv2.warpPerspective）を活用する。斜め撮像画像上のワーク外周4点と、補正後の正面画像における対応点を指定することで変換行列を算出し、画像を正面視に補正する。その後、輝度閾値による二値化と円形マスク処理を用いて曇り領域を抽出する。

// Result

射影変換により、斜め撮像画像からでも再現性のある面積計測が可能となる。実装には安価なUSBカメラと適切な照明環境があれば十分であり、設備への大規模な改造を伴わずに検査の定量化を実現できる。今後はワークの位置ズレに対する自動補正の実装が実用上の鍵となる。

Senior Engineer Insight

> 実戦的かつ合理的なアプローチだ。高価な光学系を導入する前に、ソフトウェアによる幾何学的補正で解決を図る手法は、コスト対効果の観点から極めて優れている。ただし、本手法は照明条件の変動とワークの設置精度に完全に依存している。実運用におけるスケーラビリティを確保するには、固定閾値ではなく適応的閾値の採用や、テンプレートマッチングによる座標の動的補正を組み込み、環境変化に対する堅牢性を高める必要がある。単なる「画像処理のコード」に留まらず、検査システムとしての運用設計まで考慮して初めて、現場の信頼を勝ち取れるだろう。