マシンビジョンに産業用PCを使用する理由
- 高速データ転送を実現する最新のUSBインターフェースとGPIO
- 推論分析用のマルチコアアクセラレータをサポート
- 過酷な工場環境における広い温度範囲と広い電圧スパイクをサポート
- データを保持するための大容量ソリッドステートストレージ
- マルチタスクに対応する最大64GBのDDR4 SODIMMメモリーラム
- 最新の高速ビジョンカメラ（GigEおよびUSB 3.0）をサポート
- 高性能GPUアクセラレータ用のモジュラーPCIe拡張スロット
マシンビジョンはどのように機械学習へ進化するのか？
マシンビジョンは、機械の目とも呼ばれ、1台または複数のビデオカメラを使用してコンピューターが見る能力を指します。画像をキャプチャし、処理し、一連のアクションを作成します。これらのステップは時間がかかりそうに聞こえますが、光速で行われます。時間がかかる唯一のプロセスはデータ収集ですが、より高度なAIの登場により、このプロセスは高速化されています。機械はハードウェアとソフトウェアアルゴリズムを組み合わせて、人間の目では処理できない複雑な視覚タスクを処理します。最も顕著な構成は、プログラムされたセンサー、ソフトウェア（パターンを識別できるアルゴリズム）、および高速間隔で画像を分析できるコンピューティング能力（CPUおよびGPU）です。x86プロセッサの高速な計算能力と強力なリアルタイムグラフィックスアクセラレータにより、産業用PCマシンは人間と比較してより高速で正確な結果を提供できます。これは、インテリジェントマシンによる生産性と効率の大幅な向上があるため、ロボット自動化のユースケースを検討する際に非常に重要です。
技術の進歩により、人間の目に代わるより効率的なカメラとコンピューターが生まれました。企業は、品質、効率、および運用を改善するために、マシンビジョン用の産業用PCの使用に依存しています。20/20の視力スコアはプラスですが、疲労などの多くの変数により、人間の視力はマシンビジョンよりもはるかに劣ります。20/20の参照は、人間が通常の光条件で20フィート離れたチャートを解読できることを示唆しているにすぎません。しかし、機械は休憩を必要とせずに、より正確で詳細な画像をより長期間見ることができます。ビデオカメラは、人間の目よりも広い範囲の波長に敏感です。一部のマシンビジョン用産業用コンピューターは、弱い光の条件下で有用な赤外線、紫外線、X線波長を視覚化するために使用されます。たとえば、これは、検査やピッキングがミッションクリティカルな、照明の少ない過酷な環境にある自動化工場で非常に重要となる可能性があります。
「多くの製造業者は、反復的な検査作業により適しているため、人間の検査官の代わりに自動マシンビジョンを使用しています。より高速で客観的であり、継続的に機能します。マシンビジョンシステムは、1分あたり数百から数千の部品を検査でき、人間の検査官よりも一貫性があり信頼性の高い検査結果を提供します。」[1] 24時間365日稼働し、大量のデータを収集および保存する能力は、効率と精度を高めます。最終的には、学習済みのアルゴリズムモデルに基づいて、機械が独立して進行できる十分なデータが蓄積されます。
検査機用GPU搭載産業用PC設計時の8つの主要機能
1. 高速IoTセンサー用USB 3.0入出力
USB 3.0は、産業、医療、および大量生産アプリケーションにおいて大きな一歩を踏み出しました。このインターフェースは、画像処理およびマシンビジョン産業において、USB3 Vision Standardとして知られる公式規格となりました。この規格は、特定のアクセサリや独自のソリューションとの互換性がないことを防ぐために、より均一なルールで作成されています。
マシンビジョンは、1台または複数のカメラを使用してオブジェクトを検査および分析します。これらのカメラから取得したデータは、処理および分析のために産業用PCに転送されます。データのサイズはカメラの品質に依存します。品質が向上するにつれて、データのサイズと量も増加します。このため、情報を高速で検出および処理するために、データはより高速なインターフェースを通過する必要があります。Premio Incの産業用コンピューターは、最新のUSB 3.0規格を搭載しており、USB 2.0の10倍高速な毎秒最大5Gbのデータを提供し、簡単なプラグアンドプレイ統合を実現します。
2. 汎用入出力（GPIO）デジタル信号インターフェース
多くの高精度アプリケーションでは、カメラが正確かつ精密な瞬間にフレームをキャプチャする必要があります。このタスクは、1つのオブジェクトがわずかにゆっくりとしたペースで移動している場合には簡単に見えます。しかし、複数のカメラが電車の速度で複数のオブジェクトを検出することは困難な場合があります。すべてのカメラは同時にフレームを撮影する必要があります。
このタスクを可能にするために、Premioのマシンビジョンコンピュータには、電気入出力メカニズムが作動すると、特定の動作を実行するようにデバイスに要求できるGPIOインターフェースが装備されています。これらのカメラを産業用PCのGPIOに接続することで、デバイスの動作またはトリガーをプログラマブルソフトウェアで制御できます。
3. リアルタイム推論をサポートするx16 PCIe Gen3 GPU
高品質カメラに加えて、マシンビジョンコンピュータは、受信するすべてのデータを処理するために専用のGPUを使用します。CPUとGPUは連携して、推論アルゴリズムで定義された特定のワークロードのバランスを取る上で同様に重要な役割を果たします。市場には非常に多くの種類のGPUが存在しますが、PremioのGPU搭載産業用PCが提供する利点の1つは、RTX 2060 Superのような2000以上のコアを持つ低電力GPUと高CUDAコアGPUの両方を使用できる柔軟性です。たとえば、一部のビジョンアプリケーションのワークロードではより多くの電力が必要ですが、一部ではGPUの利用度が低く、それによって全体的なコストを削減できます。しかし、ビジョンを使用する多くの機械学習アルゴリズムは、リアルタイムコンピューティング並列処理のためにGPUのような堅牢なパフォーマンスアクセラレータに依存していることを強調することが重要です。これにより、コンピュータとマシンはリアルタイムで処理し、逐次ではなく即座に意思決定を行うことができます。多くのロボット工学および自動化アプリケーションでは、ビジョン技術を使用してオブジェクトを識別およびピッキングするために、GPUアクセラレータを追加した産業用PCが使用されています。推論分析とそのGPUコンピュータでの動作について詳しくはこちらをご覧ください。
4. データ冗長性のための最大4つの大容量SATA SSD
AIがデータの分析方法を刷新している時代に私たちは生きています。理想的には、無制限のストレージがあればより正確な結果が得られますが、これは費用がかかる上に、通常は中央のクラウドに限定されます。たとえば、RCO-6000およびVCO-6000マシンビジョン用産業用PCは、それぞれ最大8TBの最新世代SATA-IIIソリッドステートドライブ（SSD）を最大4台搭載でき、最大32TBのストレージ容量を実現します。無制限のストレージではありませんが、マシンはビジョンアプリケーションで集約された膨大な量のデータを保存できます。さらに、これらの産業用コンピューターは、データ冗長性を確保するためにRAIDオプションを実行できます。
5. 過酷な環境での動作温度拡張
機械が私たちの目標を達成するために絶え間なく稼働する中で、考慮すべき重要な要素の1つは、それによって発生する熱放散です。GPUは膨大な量の熱を発生させ、これは電気部品にとって最悪の敵であるため、PremioのGPUサポート付き産業用PCは、そのアルミヒートシンクシャーシによって信頼性が検証され、迅速な熱放散を実現します。これは、ユニット独自のヒートシンク設計によって達成され、-25°Cから60°Cまでの温度範囲で動作することを可能にします。主要なエンジニアリングの課題は、GPUからの高電力入力と、長寿命を確保するための産業用熱設計のバランスを取ることです。
6. 多機能キャッシング用最大64GBのメモリーRAM
GPUとCPUに加えて、マシンビジョンアプリケーションが大規模なデータセットを保持し、処理するのに十分なメモリを備えていることが重要です。十分なメモリRAMがあれば、リアルタイムで揮発性データを処理するためのより多くのスペースが確保されます。Premioの産業用コンピュータは、2つのDDR4 SODIMMスロットを搭載しており、より高いクロック速度を提供してより高速な転送速度を実現します。メモリRAMは、人の作業スペースの大きさと比較されることがよくあります。デスクが大きければ大きいほど、マルチタスクを実行するためのスペースが広くなります。
7. データ暗号化とセキュリティ: Trusted Platform Module (TPM)
デジタルIoTアプリケーションがマシン間で通信する際、データプライバシーとセキュリティを理解することが重要です。GPUアクセラレータを搭載した産業用PCには、最新のTPM 2.0チップが搭載されています。これは、ハードウェアレベルでコンピュータのセキュリティとプライバシーを強化する専用のマイクロコントローラです。旧バージョン（TPM 1.2）と比較して、TPM 2.0はより多くのアルゴリズムとセキュリティ機能をホストすることで、より優れたコンピュータセキュリティを提供します。産業用PC向けTPMテクノロジーと機能について詳しくはこちらをご覧ください。こちら。ハードウェア暗号化を可能にするソフトウェアおよびハードウェアセキュリティメカニズムが含まれています。たとえば、SSDがシステムから取り外された場合、そのハードウェアは元のコンピュータ以外では読み取ることができません。また、システムがウイルスやマルウェアによって侵害された場合、ユニットは問題を修正するために隔離モードで起動しようとします。
8. GigEカメラ対応
ここ数年、Wi-Fi、セルラー/LTE、Bluetooth、GPSなど、さまざまなワイヤレスインターフェースのおかげで、より多くのデバイスがワイヤレスで接続されるようになりました。ワイヤレスHDカメラも大幅に進化しています。しかし、このワイヤレスインターフェースは、より信頼性が高く、大量のデータを処理・転送するためには、さらなる改善が必要です。現在、HDカメラで最も一般的な有線インターフェースは依然としてUSBですが、ケーブル長に制限があります。これは、工場自動化のビジョン誘導ロボットなど、さまざまな長距離アプリケーションに適用されると問題になります。
速度と距離の障壁を取り除くため、多くのカメラメーカーは、カメラをPCに接続するための新しい標準であるGigE Vision Standardを発見しました。この標準は、産業用画像処理にGigEインターフェースを使用することで、2006年に採用されました。USB 3.0インターフェース（最大5Gb/s）よりも高速な転送速度を提供するわけではありませんが、最大100メートル（約328フィート）の距離から接続できます。また、一部の点で高価なフレームグラバーのような画像処理カードを必要としないため、コストも削減できます。さらに、GigEインターフェースは、複数のカメラをより簡単かつ迅速に組み合わせることができます。
一部のGigE LANポートが提供するもう一つの利点は、Power over Ethernet (PoE) テクノロジーです。電力はイーサネットデータケーブルを介してLANポートから供給されます。これにより、カメラに接続する余分な電源ケーブルが不要になり、ケーブルの煩わしさが解消されます。PoEテクノロジーと産業用PC向け機能については、こちらをご覧ください。
マシンビジョン技術におけるその他の産業用PCの利用事例
マシンビジョンは、品質検査や在庫仕分けなどを必要とする工場や産業に大きな影響を与えてきました。しかし、機械の目は、安全性に関連するより複雑なタスクを実行できます。人間がすべきことは、ユニットに何を識別し実行する必要があるかを教えることだけです。最終的に、十分な情報があれば、システムは人間の労働力に取って代わることができます。たとえば、今日、より多くの国が頑丈なNVRコンピューターによるマシンビジョン監視に依存して、公共の安全を高めています。以前は、最初の対応者が標的を探すためにビデオクリップ全体をチェックしなければなりませんでした。しかし、今日、警察はシステムの人物検出と認識能力を利用し、強力な推論アルゴリズムを通じて潜在的な容疑者を特定し、犯罪を防止しています。この技術は高価であり、初期段階にありますが、マシンビジョンは最終的に安全なコミュニティに貢献するでしょう。
マシンビジョンは自動車産業にも大きな影響を与え、事故や致命的な死傷者（年間約135万人が交通事故で死亡、1日あたり3,700人）の数を減らしています[2] 。今日のほとんどの車両は、複数のレーダーセンサーとカメラを使用して、道路とドライバーの行動を監視し、データを収集し、アルゴリズムを使用して運転パターンを検出しています。車両には、ライブで追跡および意思決定できる高性能マシンビジョンが搭載されています。
より高度な車両は、カメラとLiDAR（Light Detection and Ranging）などの特殊な検出システムを統合しています。LiDARは、パルスレーザーの形で光を使用して距離を測定するリモートセンシング方法です。このシステムは、毎秒数千個のレーザーパルスを送信して周囲のオブジェクトを検出し、反射します。これにより3Dポイントクラウドが作成され、各反射が記録されてアニメーション表現が作成されます。これは、車両が他の車両との安全な距離を保ち、前方の道路障害物やその他の障害物を特定し、人間の過失による事故を防ぐのに役立ちます。
空港は、空港全体に高度なマシンビジョンシステムを導入することで、セキュリティと性能も向上させています。これらのシステムは、乗客と荷物のセキュリティスクリーニングの改善を中心に展開されています。最終的には、カメラは旅行書類なしで乗客をスキャンして認識できるようになるでしょう。顔認証に加えて、より高度な空港では、潜在的な問題や遅延を追跡するために地上運用を監視しています。飛行機は着陸してタキシングし、乗客と荷物を降ろしたり載せたり、燃料を補給したりするのに時間がかかります。マシンビジョンは、より効率的になるためにすべてのプロセスを追跡します。
引用元：
[1] https://www.controleng.com/articles/what-is-machine-vision-and-how-can-it-help/[2] https://policyadvice.net/car-insurance/insights/how-many-people-die-in-car-accidents/