ソリューションサービス

FPGAビジョンソリューション

フレームグラバーのFPGA上で画像データをリアルタイムに前処理することで、レイテンシーやホスト側の負荷を軽減しながら、システム全体の性能向上とコスト削減に貢献。ご要望に応じてカスタマイズも承っています。

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リアルタイムな画像処理を実現するFPGAビジョンソリューション

ビジョンシステムのデータ処理における課題


大量データの高速転送が求められる産業用画像処理では、CPU/GPUのみで対応しきれない場面も少なくありません。しかし、高性能なプロセッサーを導入すれば、コストが増大し、リアルタイムな処理ができなければ、生産性が低下します。しかも、前処理のロジックが複雑であればあるほど、システム全体の安定性も失われてしまいます。

  • データ量の増大

    高画素センサーの導入により、既存のシステムで処理しきれないほどにデータ量が増大
  • システムコストの増大

    高価なGPUや高性能なCPUにより、システム全体のコストが増大
  • リアルタイム性の低下

    処理の遅延により、リアルタイム性が低下
  • システム性能の低下

    複雑な画像の前処理により、システム全体の性能が低下

FPGAとCPU/GPUを組み合わせるメリット

FPGAとCPU/GPUを組み合わせるメリット


フレームグラバーのFPGA上で画像データを前処理すれば、CPU/GPU負荷を最小限に抑えられます。しかも、FPGAはリアルタイムな並列処理が可能であるため、特に高速データ転送が求められる検査用途において、システム全体のスループットと反応速度を大幅に向上します。


CPU limitations

CPUの特性

  • 処理方法 :逐次処理(汎用演算に特化)

  • 処理能力:メモリー帯域幅が限られるため、大容量のデータ処理が困難

  • 拡張性 :処理負荷が増大すると、性能が大幅に低下するため、高度なアルゴリズムの追加が困難

  • リアルタイム性: 複数の作業を同時に行うと、処理速度が低下

FPGA

GPUの特性

  • 処理方法 :1000以上のコアによる並列処理

  • 用途 :ディープラーニング、マトリックス計算などの特殊な処理

  • リソース要件 :高電力消費、高熱生成、高コスト

  • データ転送速度 :CPUとGPUの間のデータ転送速度に制限あり

The Distinct Advantages of FPGA

FPGAの特性

  • ハードウェアアクセラレーション :アルゴリズムに合わせて回路設計を調整することで、最大効率を実現

  • 処理方法 :複数のデータフローに対応した並列処理

  • リアルタイム性 :レイテンシーを平準化することで、一定速度による処理が可能

  • 消費電力:ハードウェア上で必要な演算のみを行うことで、消費電力を最小限に低減

  • 独立性 :ホスト側の負荷に左右されることなく、安定した性能を維持

各プロセッサーの強みを活かしたシステム構築

FPGAとCPU/GPUの特性を理解したうえで、用途ごとに最適に組み合わせれば、それぞれの強みを最大限に活かしたビジョンシステムを構築できます。

FPGA :前処理、フィルター処理、画像取得時の特徴抽出

CPU :パイプライン制御、ロジック処理、結果解析

GPU :ディープラーニングによる解析、高度な演算(必要な場合)

FPGAの前処理によるビジョンシステムの性能向上

CPU/GPUは、柔軟性に優れているものの、データ転送速度、画像データの処理速度、リアルタイム性に制限があります。これに対し、並列処理が可能なFPGAであれば、消費電力を抑えながら、反応速度を向上させることができます。

CPUベースとFPGAベースの2種類のビジョンシステムによるブロブ解析の比較:CXP-12対応カメラ(画素数:5MP、フレームレート:212fps)、データ転送速度(1GB/秒)、PC環境は同一


CPUベースの後処理

FPGAベースの前処理

改善率

CPU使用率

40.80%

5.94%

85%減

フレームレート

17fps

215fps

1165%増

FPGAとCPUの画像処理にかかる時間の比較
FPGAとCPUの画像処理にかかる時間の比較

ビジョンシステムの構造の変化

最近のマシンビジョン業界では、PCによる画像処理から脱却する動きが進んでいます。

これに伴い、ビジョンシステムの構造も大きく変化しており、フレームグラバーのFPGA上で画像を前処理するビジョンシステムが見られるようになりました。

FPGA処理によって画像データの容量を削減すると、PCにかかる負荷が減少するため、高画素カメラを使用する用途や高速検査を行う用途においても、撮像を安定させることができます。



FPGAによる画像の前処理のメリット
FPGAによる画像の前処理のメリット

FPGAビジョンソリューションの導入メリット

  • ハードウェアコスト:ハイスペックのCPU/GPUの代わりに、FPGAとミドルスペックのCPUを組み合わせることで、ハードウェアにかかるコストを削減

  • 保守コスト :システムの安定性を向上させることで、保守作業にかかるコストを削減

  • 開発期間 :Visual Appletsを活用して開発サイクルを短縮

  • 生産性 :検査速度を向上させることで、製造工程を効率化

活用事例

画像処理アルゴリズムの活用事例

カメラやフレームグラバーに搭載されたFPGAを自由にカスタマイズできるVisualAppletsは、用途・目的に合わせて高度なビジョンシステムを構築したい場合に最適です。センサー制御や画像処理アルゴリズムに関する豊富なノウハウを活かし、あらゆるお悩みに対応したシンプルかつ先進的なソリューションをご提案いたしますので、ぜひお気軽ご相談ください。

オートフォーカス

オートフォーカス

FPGA上でピント位置を算出することで、CPU負荷を抑えながら、フォーカス速度を向上させます。
フラットフィールド補正ありと補正なしの画像比較

フラットフィールド補正

撮像時に明るさを補正することで、画像の均一性を確保します。
レンズ歪曲収差の補正

レンズ歪曲収差の補正

PCに画像データを転送する前にレンズ歪曲収差を補正することで、CPU負荷を約40%軽減しながら、フレームレートの低下を最小限に抑えます。
JPEG圧縮

JPEG圧縮

FPGA上で画像データをリアルタイムに圧縮することで、データ転送に必要な帯域幅を節約します。
FPGAを活用したブロブ解析による特徴抽出の高速化・効率化

ブロブ解析

FPGAの処理性能をブロブ解析に活かし、撮影対象を検出・分類しながら、特徴抽出の高速化・効率化を実現します。  詳細はこちら
(上)4枚の入力画像とデジタルカメラの画像  (下)傾き画像と反射率画像

フォトメトリックステレオ撮影

Basler aceとフレームグラバーを活用し、高速で稼働する生産ラインにおいて、安定したフォトメトリックステレオ撮影を実現します。  詳細はこちら
導入事例

フレームグラバーの導入事例

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