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マシンビジョンによってデバイスは“見る”ことが可能に

Machine Vision: Letting My Device See Me
Posted 07/18/2017 by Jatinder (JP) Singh

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初めてアイザック・アシモフの『わたしはロボット』を読んだとき、当時10代だった私はすぐに人型ロボットに魅了されました。これらの機械は人間のような能力によって見て、聞いて、周りの世界と関わるすることができました。その驚くべき能力が私の想像力を掻き立てました。この機械たちは本当に“見る”ことができるのかと父に尋ねたほどです。今はエンジニアとして、マシンビジョンの重要性とロボットの“見る”能力を理解しています。

モバイル対応のアプリケーションは私たちが想像したスマートな未来を実現してきました。音声認識式のより快適な家や、スマートシティを可能にする高性能なセンサ、自動で多くの問題を解決しするスマートファクトリ、そしてもちろん、自動走行車などです。マシンビジョンは、給油の自己学習、意思決定、自律システムの技術を実現します。

マシンビジョンシステムへの洞察

マシンビジョンには特定の要件がありますーハードウェアとソフトウェア両方が含まれています。主な要件の1つは、(ほとんど場合)カメラを使った画像獲得です。たとえば、今のモバイルプロセッサはMIPI CSI-2インターフェースなどのカメラインターフェースを備えており、多くのモバイル対応アプリケーションで利用されています。このカメラセンサは画像を取り込んでセンサデータを標準のカスタムインタフェースを使用して処理ユニットに送ることができます。

マシンビジョンは画像を取り込むだけでなく、物体を認識します。科学者とエンジニアはこの技術を使って機械をより高性能にしました。顔やオブジェクト認識・検出、ステレオビジョンを使った距離や深度の測定、最新の車向けに物体との衝突回避、電磁スペクトルによる製造不良の発見などの例が挙げられます。ビジョンシステムの処理ユニットは本質的に高度な画像処理と意思決定ユニットです。これにより、画像のスティッチ、フィルタリング、ホワイトバランス調整、HDR調整、オブジェクトエッジ検出などの様々な処理を取得したRAW画像に適用できます。処理ユニットは処理された画像に基づいた意思決定が可能です。これらの決定は自立的(PLC、センサ、アクティベータ、ロボットなど)もしくは人間の介入(HMIディスプレイ上のアラート生成など)が必要になる場合もあります。

Embedded Vision System
組込みビジョンシステム

現実社会でのマシンビジョン活用例

瓶詰め工場では、自律型ロボットが各ボトルが正しい量の液体で満たされているか確認します。以前は単純に各ボトルの重さを量ることで行われていました。今、カメラ(マシンビジョン)によってロボットは製品ラインを監視でき、視覚的なフィードバックを人間監視者に提供することができます。このロボットは各ボトルが正しい量の液体で満たされているかどうかを保証するパターンに合うようプログラムされています。さらにボトルの色合わせ、透明性、不透明性を使って、最終製品の品質に影響を及ぼす汚染物質がないか確認します。この場合ロボットはボトルが満タンで、液体の色が合っているか確認する単純なパターン認識をするよう学習されています。これらロボット上のカメラは常にボトルの写真を撮り、処理ユニットが求められるパターンに合うか、パラメータを設定します。“合格”基準に合わないボトルは、他のロボットによって組み立てラインから取り除かれます。これは処理ユニットが設定パラメータなどを与えられ、液体の量や色が合っているか確かめる非常に単純な例です。

Machine vision on the factory floor
製造フロアにおけるマシンビジョン
https://www.shutterstock.com/image-photo/robotic-arm-holding-water-bottles-on-597786353?src=YQkDyWBoKeQAjXUn9CnoyA-1-20

しかし、マシンビジョンはADASや無人走行者などの安全性が重視されるシステムでは指数関数的にさらに複雑になります。無人走行者を実現するために車は人間のように見えて、聞けて、感じなくてはいけません。新しい運転手に運転の仕方を教えるにあたって、それらの複雑な機械は人間の動きを真似する必要があると言えます。そのために、機械は運転をしながら道路を観察し、危険を察知し、意思決定を行います。マシンビジョンは私たちの車が人間のように見えるのを可能にするためのキーとなる技術です。機械学習と組み合わせて、無人走行者の実現を目指して前進することができます。

What the car sees
車が見ているもの

マシンビジョンを実現

マシンビジョンによってハードウェアやソフトウェア(2つを組み合わせたものも少し含まれる)を使った多くの課題が解決できるようになりました。明日のアプリケーションは専用の計算機能処理ユニットの組み合わせによって解決でき、FPGAの並行処理機能はエッジのセンサを次世代のインテリジェンスを可能にします。ラティスのエンベデッドビジョン開発キットは、小型で低消費電力と低コストに最適化されたFPGAが搭載されており、マシンビジョン関連のアプリケーションの開発を実現します。

まとめ

25年前を振り返ったとき、今の技術はアシモフが著書『わたしはロボットです』で想像した方向に少しずつ近づいていると感じます。私が生きている間に、いくつかのことは本当に実現するだろうと思うと、とてもわくわくします。今の機械は本当に“見る”ことができ、マシンビジョンはそれを実現します。

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