マシンビジョンとコンピュータービジョンは、同じ意味で使用される傾向がある用語ですが、文脈によってわずかに異なる意味合いを持ちます。これらの2つの密接に関連するビジョン技術はどちらも、機械に「目」を与え、物体を認識、検出、識別できるようにすることを指しますが、両者を区別するいくつかの重要な要素があります。
コンピュータービジョンとは？
コンピュータービジョン（CV）とは、AIの幅広い学際的分野を指し、コンピューターがデジタル画像や動画コンテンツを通じて特定のオブジェクトを自動的に検出し、パターンを構築できるように訓練することに重点を置いています。コンピュータービジョンという用語は、通常、AIと機械学習の学術分野を指します。
コンピュータービジョンの主な目的は、人間の目の複雑さを再現し、機械学習アルゴリズムに使用できる重要なデータを抽出することです。これらのアルゴリズムは、モデルに組み込まれ、その後事前学習されて機械学習ライブラリに保存されます。TensorFlowなどのこれらの機械学習ライブラリは、エンドユーザーが、事前学習済みモデルとアイデアを迅速かつシームレスに組み合わせてAI推論を行うために利用できます。数時代にわたるAIと機械学習の進歩により、コンピュータービジョンは精度、信頼度、使いやすさ、全体的なイノベーションにおいて著しい改善が見られました。
一般的なコンピュータービジョンアプリケーション：
- 物体検出
- 画像分類
- 顔認識・ジェスチャー認識
- テキスト認識（OCR）
- ロボティクスガイダンス
-
その他
マシンビジョンとは？
マシンビジョン（MV）はコンピュータービジョンのサブセットであり、ハードウェアとコンピュータービジョンアプリケーションを機械に組み込み、実世界のプロセスと運用を強化します。マシンビジョンの包括的な目標は、IoTセンサー、AIコンピュータービジョンソフトウェア、およびマシンビジョンシステムを連携させて「見る」ことです。これにより、特定のタスクをリアルタイムで正確に自動化し、効率を向上させます。産業部門は、主にマシンビジョン技術を生産ラインに導入し、その先駆者となりました。これにより、卓越した性能向上と大幅なボトルネック削減が実現しました。
一般的なマシンビジョンアプリケーション：
- 品質検査
- 欠陥検出
- 物体仕分け・ハンドリング
- 予知保全
- セキュリティ・監視
- その他
コンピュータービジョンとマシンビジョンの違い（コンピュータービジョン vs マシンビジョン）
コンピュータービジョンとマシンビジョンの違いは、マシンビジョンがコンピュータービジョン技術を利用して、既存または新しいシステムにおけるプロセスを強化することです。これら2つのビジョン技術が時々同じ意味で使用される主な理由は、マシンビジョンがコンピュータービジョンのサブセットまたは分野であるためです。コンピュータービジョンという用語は通常、AIの学術分野や深層学習プロセスに関連して使用されますが、マシンビジョンはビジョンAIアプリケーションを組み込んだ完成されたシステムソリューションを指します。
マシンビジョンがコンピュータービジョンの派生であることに加えて、これら2つのビジョンAI技術がどのように利用されるかについて、いくつかの重要な違いがあります。
深層学習トレーニング vs AI推論
コンピュータービジョンアプリケーションは通常、正確なデータセットモデルを開発することを主な目標とするため、深層学習トレーニングに適用されます。マシンビジョンアプリケーションは、事前学習済みのモデルを取り込み、実世界での展開のために新しいデータを実装するAI推論を使用します。たとえば、コンピュータービジョンは、学生に知識と基礎を提供する大学教授と見なすことができます。そこから、新卒者は洗練された知識をキャリアに実装します。
リアルタイム処理
マシンビジョンアプリケーションは、専門家が綿密に準備した所定のデータセットのみを処理するコンピュータービジョンと比較して、大量のデータをリアルタイムで取り込み、処理することが求められます。
展開垂直
市場の需要により、これら2つのビジョンAI技術は同一の展開垂直を共有しています。マシンビジョンアプリケーションが正常に展開および運用されるためには、コンピュータービジョンからの正確で信頼性の高いデータセットの開発が必要です。今日、マシンビジョンを導入している展開垂直は数多くあります。産業自動化からエネルギー分野まで、マシンビジョンはタスクとプロセスの効率を大幅に向上させるために広く使用されています。
マシンビジョンの目的
従来、作業員は組立/生産ライン上の各資産または製品を物理的に検査し、すべての基準を満たしていることを確認していました。この品質管理プロセスは、その重要性と時間的な制約により、生産の主要なボトルネックとなる可能性がありました。マシンビジョンでは、IoTデバイスとマシンビジョンシステムが連携して、人間を超える精度と速度でQCプロセスを自動化します。マシンビジョンは、肉眼では見えない欠陥、パターン、異常を識別できるアプリケーションさえあります。マシンビジョンは、その優れた性能により、ほぼすべての市場垂直を革新している革新的な技術です。
頑丈なエッジでマシンビジョンを実現する
オンプレミスでマシンビジョン用のコンピューティングソリューションを展開する際に認識される2つの大きな課題は、信頼性と処理能力です。リアルタイムコンピューティングを検討する前に、展開の信頼性を優先することが重要です。堅牢なエッジでは、能力の低いコンピューティングソリューションは、不安定な電力条件、極端な工場条件、および非定型環境への露出の傾向があります。これが、産業用コンピューターがマシンビジョンアプリケーションを実現する上で重要な役割を果たす理由です。当社の高性能フラッグシップ産業用GPUコンピューター、例えばAIエッジ推論コンピューター（RCO-6000-RPL）やマシンビジョンコンピューター（VCO-6000-RPL）は、様々な工場条件下で動作し、稼働し続けるように特別に設計されています。
さらに、マシンビジョンアプリケーションには、低遅延分析とリアルタイム処理のための高性能コンピューティングが必要です。これは、ヘテロジニアスコンピューティングアプローチを構築することによるパフォーマンス加速の形をとります。産業用コンピューターは、CPU、GPU、TPU、その他のドメイン固有のアーキテクチャの実装によりヘテロジニアスアプローチを利用し、効果的なデータ統合と取得のための最適化されたシステムを構築します。
マシンビジョンアプリケーション向けハードウェア技術
産業用GPUコンピューターにおけるヘテロジニアスコンピューティングは、マシンビジョンの主要な推進力です。Premio Inc.のようなエッジコンピューティングメーカーは、厳選されたコンポーネントを組み合わせることで、マシンビジョンアプリケーション向けに特別に最適化されたシステムを構築できます。これらの複雑なエッジビジョンAIワークロードには、各コンポーネントがある程度の産業グレードの信頼性と性能を満たす必要があります。
マシンビジョン向け専用ハードウェアアクセラレータ：
- CPU：タスク管理とシングルスレッドワークロードのシーケンシャル処理。半導体メーカーは、組込み展開向けに調整された特定のCPUモデルを開発しました。これらの組込みモデルは、低TDPで高性能を発揮し、製品ライフサイクル管理を拡張しています。
- GPU：並列処理により複雑な機械学習ワークロードを処理する主力製品。ワークステーションクラスのGPUは、TOPSでのパフォーマンスと安定したドライバーロードマップを重視し、エッジAIアクセラレーション用に設計されています。
- TPU：超小型のm.2フォームファクターで最小限の電力消費で軽量AI推論ワークロードを処理するように設計されています。スペースが限られた展開でのAIワークロードを実現するのに理想的です。
- NPU：マイクロプロセッサレベルで統合されたAIアクセラレーション。半導体メーカーは機械学習の重要性を認識し、プロセッサ内に専用の低電力AIエンジンを実装しました。
GPUサポート、高速I/O、柔軟な拡張のためのPCIe
PCIeは、マシンビジョンアプリケーションを強化し、実現する上で、産業用GPUコンピュータにとって重要な役割を果たします。これは、コアハードウェアアクセラレータをシステムに組み込む機能を提供する点で、異種コンピューティングと直接リンクしています。PCIeは、低レイテンシーで高速データスループットを提供し、ハードウェアアクセラレータとの標準化された互換性を確立することで、さまざまなコンポーネントが連携してマシンビジョンのような複雑なAIワークロードを推進することを可能にしました。
さらに、PCIeは、I/O拡張、追加のGPUサポートなど、ほぼ無限のスケーラビリティとアップグレード性を実現しました。
メモリ(RAM)の重要性
マシンビジョンアプリケーションのリアルタイム処理を可能にするには、高速メモリまたはRAMが必要です。メモリは、即座にアクセスして使用するために大量のデータを一時的に保存します。産業用GPUコンピュータは、堅牢性を高め、コンパクトなフットプリントを実現するためにDDR SODIMMメモリを利用します。一部の産業用コンピュータでは、稼働時間の延長とシステム障害の可能性を減らすために、動作信頼性を高めるECCメモリがサポートされています。
IoTセンサーとカメラ用の接続性
I/O接続は、マシンビジョンアプリケーションを駆動するために不可欠であり、しばしば見過ごされがちです。産業用GPUコンピュータは、IoTカメラとセンサーが接続し、リアルタイムの洞察のために生データをシームレスに処理するための互換性のあるI/Oを提供するように設計されています。USBとGigEは、以下の間で最適化されたバランスを提供する一般的なビジョンカメラインターフェースです。
- 帯域幅速度
- 高解像度画像
- フレームレート
- PoEサポート
- ケーブル長の信頼性
これらの接続インターフェース機能は、AI分析のための高品質なデータ伝送の全体的なパフォーマンスと信頼性にとって不可欠です。マシンビジョンシステムは展開仕様が異なるため、産業用コンピュータがあらゆるI/O構成に対応できる柔軟性を提供することが重要です。PoEサポート、M12接続タイプ、USB 3.2 (10 Gbps)ポート、さらには高速ネットワーキングなど、産業用GPUコンピュータは、固定オンボードI/OまたはPremioのEDGEBoost I/Oモジュールを通じてこれらの要件を満たす柔軟性を備えている必要があります。
マシンビジョンシステムを強化する産業用GPUコンピュータ
Premioは、完全なマシンビジョンシステムに組み込むために特別に調整された複数の主力製品シリーズを提供しています。各製品シリーズは産業用ビルディングブロックとして機能し、システムインテグレーターやOEM/ODM開発者が展開要件に最適なエッジソリューションを選択できるようにします。RCO-6000シリーズに見られるEDGEBoostテクノロジーによるI/Oおよびパフォーマンス加速のカスタマイズから、VCO-6000シリーズにおけるフルハイト、フルレングスのデュアルGPUサポートまで、さまざまなマシンビジョンアプリケーションに対応する信頼性の高い堅牢なエッジコンピュータを提供しています。