RGBカメラの限界とは？マルチスペクトルで“見えない違い”が見える理由

RGBカメラの限界は、「色として見えている情報」しか扱えない点にあります。
このカメラは可視光の3原色（赤・緑・青）がセンサーに届く強さに記録して画像化します。

しかし、それは人の目に見える範囲（約400～700mm）の一部に限られています。
一方、マルチスペクトルカメラは、同じ色に見える対象でも材料・成分・状態の違いを波長の違いとして捉えます。

つまり、

• 人の目にも
• 通常のRGBカメラにも

同じように見えるものが、実際には全く異なる情報を持っているという事です。

この差を放置すると、外見検査・異物検査・AI画像認識などの判断精度が頭打ちになります。
見えていない違い＝誤判定の原因。
まずはRGBカメラの仕組みを理解することが、精度向上の出発点です。

RGBカメラは

• 赤
• 緑
• 青

の3つの情報を使って画像を作ります。

人間の目が感じる可視光（約400～700nm）を赤・緑・青の3つの波長帯に分けてデジタル化しているだけです。
そして、各帯域は広く、波長内の詳細な反射特性までは取得できません。

そのため、

• 色が似ている素材
• 表面状態が似ている対象
• 照明条件で見え方が変わる対象

では、違いを捉えきれないケースが多く発生します。

これが「RGBカメラの限界」と呼ばれる理由です。

例えば、

• 同じ黒色の樹脂とゴム
• 見た目が似た食品原料
• 劣化前後で色がほとんど変わらない部分

これらはRGB画像では区別が困難です。

しかし実際には、反射している光の波長分布は異なっています。
この「色にはならない違い」を拾えるのが、マルチスペクトルカメラです。

物質は固有の呼吸・反射特性（スペクトル特性）を持つため、同じ色に見えても波長ごとの反射率パターンは異なります。
次に紹介するマルチスペクトルカメラは、この「物質固有の波長パターン」の差を捉えることで違いを検出します。

マルチスペクトルカメラは、RGBに加えて特定の波長体を複数取得します。
波長ごとに反射光を取得する「ミニ分光カメラ」のような仕組みです。

主な特徴は以下の通りです。

• 分光カメラほど、波長数は多くない
• しかしRGBよりも明確に情報量が増える
• 現場・AI用途で扱いやすい

さらに、物質ごとの反射特性の違いを数バンドで把握することで、色の違いが見えなくても成分差を検出できます。

つまり、「RGBでは足りないが、分光ほど重くしたくない」というニーズに対する現実的な解です。

マルチスペクトルカメラは、複数の波長帯で反射光を取得します。
物質は波長ごとに異なる吸収・反射特性を持つため、RGBでは同じに見える領域でも、波長パターンに差が現れます。

ここで良く出てくる疑問が、「分光カメラとマルチスペクトルカメラの違い」です。

つまり、

という違いがあります。

多くの現場では、必要十分なのはマルチスペクトルというケースが少なくありません。
例えば、研究用途では分光カメラで細かい分析を行い、実際の生産ラインではマルチスペクトルに置き換える、といった使い分けが一般的です。

AI画像認識の精度が出ないとき、「モデルが悪い」「学習データが足りない」と考えがちです。
しかし、実際には、RGB画像そのものに情報が含まれていないというケースも存在します。

つまり、モデルをいくら改善しても“そもそも入力が足りていない”場合、AIの出力が改善しないのは当然なのです。

マルチスペクトルカメラは、AIに渡す前の「入力の質」を変える手段の一つです。

改めて要点を整理します。

• RGBカメラには構造的な限界がある
• 同じ色でも、材質・成分・状態は異なる
• マルチスペクトルは「少し波長を見る」現実的な解
• AI活用や検査精度向上のカギは入力情報にある

「RGBで見えない違い」は、マルチスペクトルなら確実に捉えられます。
AIや検査の精度を上げるためには、まず入力情報を見直すこと。

RGBとマルチスペクトルの両データを比較するだけでも、次の改善への発見があります。
まずは、“どの波長情報が自社の課題に効くのか”を見極めることから始めましょう。