エンベデッドビジョン : 総合ガイド |シノセン

エンベデッドビジョンとは、エンベデッドデバイスやシステムにコンピュータビジョン機能を統合することを指します。このホワイトペーパーでは、エンベデッドビジョンシステムの基本概念を紹介し、そのさまざまな利点とアプリケーションについて詳しく説明します。

エンベデッドビジョンとは?

エンベデッドビジョンとは、視覚的な方法で周囲を理解する機械を指し、エンベデッドシステムでのコンピュータビジョン技術の使用を指し、これにはエンベデッドシステムとコンピュータビジョン(マシンビジョンと呼ばれることもあります)の2つのテクノロジーが含まれます。つまり、「エンベデッドビジョン」とは、視覚入力から意味を抽出するエンベデッドシステムのことを指します。組み込みシステムは、特定のジョブを実行し、どこでも利用できるマイクロプロセッサベースのシステムであれば何でもかまいません。

エンベデッドビジョンとマシンビジョンシステムと呼ばれるものの最大の違いは、エンベデッドビジョンシステムはオールインワンデバイス、つまりエンベデッドビジョンはエンベデッドシステムとマシンビジョン技術の集合体であるということです。

エンベデッドビジョンと従来のマシンビジョンの違い

従来のマシンビジョンシステムは、カメラシステム、画像処理システム、出力表示システムの3つの部分で構成されています。カメラは、ネットワークポートまたはUSBインターフェースを介してPCに接続されています。カメラは画像情報を収集し、画像認識処理のためにコンピューターに送信します。

また、組み込みビジョンシステムのハードウェアは、カメラモジュール画像キャプチャ機能と画像処理機能を1つのデバイスに組み合わせた処理ボード。このデバイスは、エッジコンピューティング、データの受信と処理、意思決定、他のデバイスへのデータの送信、またはローカルまたはクラウドベースの処理と分析をサポートします。コンパクトな設計は、産業用およびモバイルデバイスに簡単に組み込むことができ、低消費電力、ブロードバンド要件の削減、および低遅延を実現します。

エンベデッドビジョンシステムのアーキテクチャは多様で、カスタムコンポーネントと標準コンポーネントが混在しています。

エンベデッドビジョンシステムの代表的なコンポーネントは次のとおりです。

• 組み込みプロセッサ- アルゴリズムを実行し、デバイスを制御します
• カメラモジュール- シーンから画像/ビデオをキャプチャ
• レンズ- アプリケーションのニーズに合わせてFOVを調整
• 記憶- 画像、プログラムコード、データを保存
• インターフェイス- カメラ、メモリ、I/Oデバイスを接続

ザ利点 のエンベデッドビジョン

エンベデッドビジョンは、その小型サイズ、リアルタイム性、エッジロケーションでの展開性を特徴としています。これにより、外部の処理ハードウェアを必要とせずに、インテリジェントなビジョン機能をデバイスに組み込むことができます。

エンベデッドビジョンシステムは、使いやすく、メンテナンスが簡単で、設置が簡単です。信頼性が高く効果的なマシンビジョンシステムを迅速に構築できるため、アプリケーションシステムの開発速度が大幅に向上します。

従来のマシンビジョンと比較して、エンベデッドビジョンシステムは低コストです。ハイエンドのカスタマイズされた組み込みビジョンシステムでさえ、マシンビジョンシステムよりも安価です。この主な理由は、エンベデッドビジョンシステムはハードウェア要件が低いため、統合コストが高くても、多くのアプリケーションにとって費用対効果の高い選択肢となるためです。

これに加えて、エンベデッドビジョンシステムは、使いやすさ、メンテナンスの容易さ、設置の容易さ、低エネルギー消費、合理化された設計を特徴としています。信頼性が高く効果的なマシンビジョンシステムを迅速に構築する能力は、アプリケーションの開発を大幅に加速し、狭いスペースや既存のシステムとの統合に最適です。しかし、エンベデッドビジョンの真の利点は、そのコンポーネントが既存のシステムに悪影響を与えないことです。

エンベデッドビジョンシステムは、従来のマシンビジョンシステムではできなかったことができます。エンベデッドビジョンシステムは、画像をキャプチャして処理できるため、機械システムは周囲の世界に反応し、自律性を高めることができます。エンベデッドビジョンシステムは、ディープラーニングを通じて画像に反応して認識できるため、機械システムは周囲の環境に基づいて意思決定を行うことができます。

課題embedded vision が直面します

エンベデッドビジョンは、主に技術的な実装、リソースの制約、アプリケーションドメインの特性に関連するいくつかの課題に直面しています。主な課題には、次のようなものがあります。

1.処理速度:エンベデッドビジョンシステムは、大量の視覚データをリアルタイムで処理する必要があり、リアルタイムのパフォーマンスと精度を確保するためには、高速プロセッサと効率的なアルゴリズムをサポートする必要があります。

2.消費電力の問題:エンベデッドビジョンシステムは多くのコンピューティングパワーと処理能力を消費するため、バッテリー電源に依存する小型デバイス(スマートフォン、ドローンなど)にとってこれは大きな課題です。パフォーマンスを確保しながら消費電力を削減する方法は、エンベデッドビジョン技術で対処する必要がある重要な問題です。

3. メモリとストレージの制約:エンベデッドビジョンシステムは、大量のビジョンデータを処理する必要があり、それをサポートするには大量のメモリとストレージスペースが必要です。しかし、多くの組込みデバイスではメモリとストレージのリソースが限られているため、組込みビジョンシステムのアプリケーション範囲と性能は限られています。

4.限られた組み込みリソース:上記のメモリとストレージの制限に加えて、組み込みシステムには、演算能力や帯域幅などのリソースも限られています。限られたリソースで効率的な視覚処理をどのように実現するかは、エンベデッドビジョン技術が直面する必要のある課題です。

5.アルゴリズムとモデルの最適化:エンベデッドビジョンシステムには、複雑なコンピュータビジョンのアルゴリズムとモデルが必要です。これらのアルゴリズムとモデルは、計算量を減らし、消費電力を削減し、リアルタイム処理のニーズに適応するために、組み込みシステムの特性に合わせて最適化する必要があります。

6. セキュリティとプライバシー:エンベデッドビジョン技術がさまざまな分野でますます広く使用されるようになるにつれて、データのセキュリティとプライバシーをどのように確保するかが重要な課題となっています。効果的な暗号化とプライバシー保護のメカニズムは、データの漏洩や誤用を防ぐために設計する必要があります。

エンベデッドビジョンシステムの応用

組み込みビジョンシステムは、画像認識、画像検出、画像追跡、視覚的位置決め、オブジェクト測定、オブジェクトソート、およびその他のアプリケーションを実現できます。工業生産、電子半導体製造、物流、ロボット工学、自動車自動操縦、ドローン、家電製品、セキュリティ監視、医療診断などの分野で広く使用されています。

結論

インダストリー4.0の発展に伴い、産業市場におけるビジョンシステムの需要は高まり、ますます多くの業界がエンベデッドビジョンソリューションを導入しています。従来のマシンビジョンシステムに対する組み込みビジョンシステムの利点は、より明白です。通常、安価で、消費電力が少なく、より合理化されたデザインになっています。ほとんどの場合、エンベデッドビジョンテクノロジは、マシンビジョンシステムでは対応できないアプリケーションの要件を満たすことができます。