N-VISION 3D / EDGE AI TECHNOLOGY
2D映像に、
リアルタイムで奥行きを。
N-Vision 3Dは、カメラや医療機器から出力される 2D映像をAIで解析し、奥行き情報（Depth）を推定する NOVIUSのリアルタイム2D-3D映像変換技術です。
単眼映像から
Depthを推定
映像をリアルタイム
AI処理
既存映像システムへの
組み込みを想定
MONOCULAR IMAGE
DEPTH MAP
3D VISUALIZATION
AI REAL-TIME 2D TO 3D
「映像を見る」から、
空間を理解する映像へ。
通常のカメラ、内視鏡、X線透視などから得られる映像は、 高さと幅で構成された2次元情報として表示されます。 一方、実際の空間には対象物同士の距離や前後関係、 高さ、凹凸といった奥行き情報が存在します。
N-Vision 3Dでは、AIによるDepth Estimationと リアルタイム画像処理を組み合わせることで、 2D映像から空間的な情報を推定。 医療・産業・モビリティ・ロボティクスなど、 立体的な状況把握が求められる領域への応用を目指しています。
HOW IT WORKS
1つの映像から、
奥行き情報を生成する。
N-Vision 3Dでは入力映像をAIで解析し、 画像内の形状・境界・物体・空間的特徴などから Depth情報を連続的に推定します。
2D映像入力
RGBカメラ、内視鏡、 X線透視、産業用カメラなどから 2D映像を入力します。
AI画像解析
画像内の輪郭、形状、 対象物、空間的特徴を AIが解析します。
Depth Map生成
各画素・対象領域について 奥行き情報を推定し、 Depth Mapを生成します。
3D映像表示
推定したDepth情報を利用し、 3D表示・裸眼3D・ 空間解析などへ応用します。
ESTIMATION
MONOCULAR DEPTH ESTIMATION
専用Depthセンサーに
依存しない3D推定。
LiDARやToFでは専用センサーから取得した情報を利用して 対象物までの距離を計測します。 ステレオ方式では2台以上のカメラ間の視差から 奥行きを算出します。
一方、単眼Depth Estimationでは、 1台のカメラで得られた2D画像をAIが解析し、 画像内の空間構造や奥行きを推定します。
既存の映像を活用できる可能性があるため、 専用Depthセンサーを追加できない環境や、 既存映像システムへの3D情報追加にも応用できます。
DEPTH TECHNOLOGY
深度推定・距離計測技術の比較
「3D情報を取得する」という目的は同じでも、 直接距離を計測する方式と、 カメラ画像からDepthを推定する方式では システム構成や特徴が異なります。
| 方式 | 基本原理 | 必要構成 | Depth | 既存映像 | リアルタイム | 導入柔軟性 | 特徴 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| LiDAR / ToF SENSOR BASED | 光・赤外線などを照射し、 反射時間や位相差から距離を計測 | 専用Depthセンサー | 直接計測 | △ | ◎ | △ | 距離を直接計測できる一方、 専用センサーの搭載が必要 |
| Stereo Vision MULTI CAMERA | 左右カメラの 視差からDepthを算出 | 2台以上のカメラ ＋校正 | 幾何計算 | △ | ◎ | ○ | 複数カメラの配置・ キャリブレーションが必要 |
| N-VISION 3D AI Monocular SINGLE CAMERA + AI | AIが2D画像から 空間構造・奥行きを推定 | RGBカメラ ＋AI演算環境 | AI推定 | ◎ | ◎ | ◎ | 既存2D映像を利用しながら Depth情報を付加できる可能性 |
| R&D Medical Imaging AI X-RAY / ENDOSCOPE | 医療映像をAI解析し、 空間・Depth情報を推定 | 医療映像 ＋AI画像処理 | AI推定 | ◎ | ○〜◎ | ◎ | 内視鏡・X線透視など 既存医療映像への応用研究 |
性能・精度・処理速度・適用範囲は、 対象物、撮影条件、カメラ、学習データ、 AIモデル、演算環境などによって異なります。 本表は各方式の一般的な技術構成を整理したものです。
単眼映像
専用3Dカメラだけに依存せず、 一般的な2D映像から奥行き情報を推定します。
リアルタイム処理
静止画像だけでなく、 動画を連続処理することを前提とした Depth推定技術です。
エッジAI
現場側のGPU・演算装置を利用して 低遅延で映像を処理する Edge AI構成に対応します。
システム連携
医療機器、カメラ、モニター、 産業設備など既存システムへの 組み込みを想定しています。
APPLICATION
2D映像に奥行きを加えることで、 新しい視覚情報へ。
医療で研究してきたリアルタイム2D-3D変換技術を、 製造、半導体、モビリティ、 インフラ、ロボティクスなどへ展開。 「見る」だけだった映像へ空間情報を追加します。
01
MEDICAL
医療（N-Vision3D)
2D医療映像から、 奥行きと位置関係をより直感的に。
消化器内視鏡、EUS（超音波内視鏡）、 X線透視、血管造影、カテーテル検査などでは、 2D映像を確認しながら術者が対象物の位置関係や 奥行きを判断する場面があります。
× 距離を“測る”主役ではなく、
○ 距離感を“理解しやすくする”補助手段
AIによるリアルタイムDepth推定を利用し、 血管、デバイス、組織などの位置関係を より立体的に把握できる認知支援への 応用を研究しています。
02
SEMICONDUCTOR / ELECTRONICS
半導体・電子部品検査
2D外観検査に、 高さ・凹凸・形状情報を加える。
半導体・電子部品製造では、 ウェハ外観、パターン、配線、 欠陥、パッケージなどについて 高精度な外観検査が行われています。
現在2D画像や複数カメラで検査している工程の一部を、 AIによる3D推定で補完することで、 既存画像から高さ・段差・凹凸・形状などの 空間情報を取得できる可能性があります。
AIによる外観検査・欠陥検査とDepth推定を組み合わせることで、 画像上の異常検出だけでなく、 より立体的な品質評価への展開を想定しています。
03
MOBILITY
モビリティ
「動くものだけ3Dにする」、 次世代カーナビ。
道路や建物などの背景情報は従来の2D表示を維持しながら、 前方の車両、歩行者、自転車など 動いている対象だけをリアルタイムに3D化。
ドライバーが周囲の交通状況や 対象物との位置関係をより立体的・直感的に把握できる 新しいナビゲーション表現への応用を想定しています。
事故現場を3Dで再現する ドライブレコーダー。
ドライブレコーダーの映像から、 車両、歩行者、自転車、ガードレール、 道路構造などの位置関係や距離をAIで推定。
事故映像を立体的に再構成することで、 事故原因分析、保険会社による事故調査、 交通安全研究などを支援できる可能性があります。
04
INDUSTRIAL INSPECTION
産業検査
平面的な検査映像から、 亀裂・凹凸・摩耗を立体的に。
溶接検査、配管検査、インフラ点検、 工場設備、プラント、ドローンによる構造物点検などでは、 映像から亀裂、腐食、摩耗、変形などを 判断する必要があります。
AIによる画像認識と3D推定を組み合わせることで、 異常の有無だけでなく、 亀裂や凹凸、摩耗、変形などを立体的に可視化し、 点検作業を支援するシステムへの応用が考えられます。
05
BIO / ROBOTICS
バイオ・ロボティクス
AIが「見る」から、 空間を自動理解して「動く自立」システムへ。
ピッキングロボット、協働ロボット、 点検ロボットなどでは、 対象物の位置・距離・形状や 周辺環境をリアルタイムに把握することが重要です。
医療分野で研究してきた画像認識、 リアルタイム画像処理、空間認識技術を利用し、 AIが対象を認識・判断し、 ロボットが動作するシステムへの展開を想定しています。
創薬・製薬・バイオ研究においても、 細胞や培養環境をAIで観察・解析し、 ロボットによる実験、培養、検査工程と組み合わせる AIロボティクスへの応用を研究しています。
3D TECHNOLOGY
同じ「3D」でも、
技術の役割は異なります。
3DCG、VR・AR・MR、ホログラム、 裸眼3D、Depth Estimationは すべて3Dに関連する技術ですが、 「作る」「計測する」「推定する」「表示する」という 役割が異なります。
Depth Estimation
2D画像・映像から奥行き情報を推定する技術。 N-Vision 3Dの中核となる技術領域です。
3D CG
コンピュータ上で3次元モデルや 仮想空間そのものを生成する技術です。
VR / AR / MR
仮想世界やデジタル情報を ユーザーへ提示・重畳する技術です。
Holography
光の波面などを利用して 立体像を記録・再生する技術です。
Glasses-Free 3D
専用メガネを装着せずに、 左右眼へ異なる映像を提示し 立体視を実現する表示技術です。
FAQ
N-Vision 3Dについて
N-Vision 3Dとは何ですか？
N-Vision 3Dは、2D映像からAIで奥行き情報を推定し、 リアルタイムに3D視覚情報へ変換する NOVIUSの画像処理技術です。
3Dカメラは必要ですか？
N-Vision 3Dでは単眼の2D映像から AIでDepthを推定するアプローチを採用しているため、 用途によっては専用3Dカメラを追加せず 既存映像を活用できる可能性があります。
LiDARやToFとは何が違いますか？
LiDARやToFはセンサーを利用して距離を直接計測します。 一方、N-Vision 3Dは2D画像の特徴をAIで解析し、 奥行きを推定する方式です。
どのような分野に応用できますか？
医療、半導体・電子部品検査、 モビリティ、産業検査、 ロボティクス、創薬・製薬・バイオ研究など、 空間認識が重要となる領域への応用を想定しています。
CONTACT
Edge AI・リアルタイム映像処理の
研究開発についてご相談ください。
医療・製造・モビリティ・産業・ロボティクスなど、 N-Vision 3Dの技術応用、共同研究、 PoC・システム開発についてご相談いただけます。