FA用マシンビジョンにおける GPUコンピューティングの活用例

FA用マシンビジョンにおける
GPUコンピューティングの活用例
株式会社
ファースト
営業部
株式会社
ファースト
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目次
1. 会社紹介
2. GPUコンピューティングとマシンビ
ジョン
3. 応用例
4. FGA：GPU用画像処理ライブラリ
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１．会社紹介
株式会社
ファースト
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ファースト
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1-1. 概要
【設立】
1982 年 8 月
【資本金】 1 億 9870 万円
【代表者】代表取締役牧野正勝
【社員数】 116 名（ 2014 年現在）
【事業内容】
画像処理事業、ソリューション事業
【主要取引先】
ウシオ電機㈱、キヤノン㈱、京セラ㈱、ヤマハ発動機㈱、
芝浦メカトロニクス㈱、シャープ㈱、ソニー㈱、 YKK㈱、
新光電気工業㈱、セイコーエプソン㈱、日本特殊陶業㈱、
東レエンジニアリング㈱、日本電気㈱、㈱村田製作所、
中日本高速道路㈱、㈱日本マイクロニクス、村田機械㈱、
㈱日立ハイテクトレーディング、富士電機システムズ㈱、
三星ダイヤモンド工業㈱、パナソニック電工㈱、
武蔵エンジニアリング㈱他
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1-2. 沿革
1982 年神奈川県大和市に
株式会社クリエイティブシステムとして設立
1990 年本社を横浜市西区に移転
大阪営業所を開設
1991 年社名を「株式会社ファースト」に変更
1991 年韓国の総代理店「ソニックス」設立
1995 年神奈川県大和市に自社ビル建設、本社移転
2003 年台湾に現地法人「台湾法視特」設立
2004 年中国・上海に現地法人
「法視特(上海）画像科技有限公司」設立
2010 年長野県塩尻市に松本事業所開設
2012 年愛知県名古屋市に名古屋営業所開設
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1-3. 営業所・海外拠点

本社
神奈川県大和市

大阪営業所
大阪市淀川区

名古屋営業所愛知県名古屋市

松本事業所

韓国総代理店 SHONICS

台湾営業オフィス台湾法視特股分有限公司

上海開発オフィス法視特（上海）図像科技有限公司
長野県塩尻市
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1-4. 事業内容
1-4-1. 画像処理事業
⇒ 画像処理そのものを基幹に据えた事業
画像処理ソフトウェアライブラリ、
汎用および専用画像処理装置、
画像入力ボードなどを開発・製造・販売
1-4-2. ソリューション事業
⇒ 標準品に限らずお客様の要求に応えて行く事業
画像処理アプリケーションソフトウェア開発、
産業用PCの製造・販売、
画像応用システムの設計･開発･施工･保守
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1-5. 製品

汎用画像処理装置

画像処理ライブラリ

画像入力ボード

産業用PC
ユーザ独自のアプリケーションプログラムを搭載可能
計測・認識・検査システムなど様々な用途に適用できるスタンドアロン型装置
Windows Embedded組込型 / Linux組込型 / 独自型をラインナップ
アプリケーションソフトウェア開発の際に利用できるソフトウェアモジュール群
低次元処理から高次元処理まで、さまざまな最新技術を包含したライブラリ
アナログインターフェースとカメラリンクインターフェース用をラインナップ
PCIとPCI Expressに対応
汎用画像処理装置で培ったハードウェア技術を産業用PCとして応用・提供
制御用PCなどとして好適
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1-5. 製品

位置決め装置
自動キャリブレーション機能で座標変換が楽々
様々なステージ軸構成に対応、マルチステージ制御も可能
カメラ（複数）間の位置・視野・回転ズレなどは不問
パネル状ワークの高精度位置決めに最適

フラットパネル検査装置
LCDに代表される平面ディスプレイの点灯・シミムラ検査
ガラスやフィルムなどのパーティクル・傷・汚れ検査
グリーンシート検査などに最適

ＷＥＢ検査装置
印刷物の色抜け・かすれ・汚れ・ヒッキー・色調などを検査
樹脂や紙などのシール／ラベル検査
グラビア印刷紙やクレジットカードなどの印刷面検査
ガラス、フィルムなどの気泡、傷、打痕、接着剤漏れ検査
OK
Roll to Rollに対応
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NG
1-5. 製品

非破壊検査装置
効率的で質の高い解析システムを
ハンディ型の機器で、ソフトウェアで、車輌を含む計測車で提供
・路面性状計測車
・ハンディー型詳細ひびわれ幅測定器
・コンクリート構造物画像ひび割れ自動抽出ソフトウェア
・分割撮影画像の自動合成ソフトウェア
・アルカリシリカ反応簡易診断装置
・硬化コンクリート気泡計測装置
・はく離＆ひび割れ自動撮影システム
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1-6. ソリューション

3Dロボットビジョン

検査・計測

位置決め

読み取り
ピッキングを三次元認識だけでなく、ロボット制御をも含めてソリューション
電子部品や成型品などの外観検査または計測を光学系も含めて、
あるいはレーザーなども複合的に利用してソリューション
被写体や導入現場に合わせ、カメラ・レンズ・光学フィルタ・照明・移動ステージ・
軸制御（機構・方法）などを選定・インテグレート
英数字・記号・バーコード・2Dコードの単体読み取り、複合読み取り
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1-6. ソリューション

追跡

高速化

システム化

サポート・提案
ひび割れの自動抽出・追跡・計測・解析、
対象は電子部品からコンクリートや道路まで、
必要ならば特殊車輌の設計・製造までを含めてソリューション
ソフトウェアの最適化、マルチスレッド・マルチコア処理、
FPGA・DSP・CPUを混載した画像処理ボード、
GPGPUを利用したアクセラレータなど様々なアプローチで高速化
自社内の基幹システムを自力で構築している技術力を、OSのエンベデッド化に、
画像処理専用PCの製作に、機器同士のネットワーク化に適用・展開
画像処理評価・提案、光学系をはじめとする周辺機器の選定・提案
または設計・開発、コンサルティング、講習、現調など
画像処理導入前から導入後もトータルでサポート
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２．GPUコンピューティング
と
マシンビジョン
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ファースト
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ファースト
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１．画像処理とは
• 画像処理は、
画像情報に対して変換、認識および計測を行う手法。
処理（判断）
メカ
（見る）
処理
出力
表示
出力
（手足へ伝達）
入力
画像処理装
置
制御器
カメラ
ＰＣ
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１．FA用画像処理とは
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２．現場からの要求
以前からほとんど変化がなく
 速い
処理速度が速い ⇒ 単位時間辺りの生産数アップ
装置の小型化
 上手い
計測処理
検査処理
⇒ 計測精度向上
⇒ 目視検査との違和感の無い
 安い（易い）
システムコスト
導入し易さ・設定し易さ
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３．取り巻く環境の変化
 検査対象の変化
 大型化
液晶TV ⇒ ８０インチ・・⇒
シリコンウエハ ⇒ 30cm ・・⇒ 45cm
 微細化
液晶TV解像度 ⇒ Full HD ⇒ 4K ⇒ 8K
集積回路のプロセスルール ⇒ 22nm
印刷 ⇒ 高DPI化
 入力機器（カメラ）の進化
 高フレームレート ⇒ ハイスピードカメラ
 高精細 ⇒ 8Kカメラ（７６８０ｘ４３２０）
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４．CPU vs GPU
• 画像処理では画像データを処理（変換）し画像
データを格納するといった処理が基本
⇒ メモリ帯域が高速処理の重要なキー
300
メモリ帯域 [GB/s]
250
200
GPU
150
100
CPU
50
0
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
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2013
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３．応用例
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３－１．フラットパネル検査
・フラットなワークの外観検査に最適な
画像処理エンジン
・低コントラストな
点状欠陥
線状欠陥
しみむら状欠陥
を検出！
FV-pixellence
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FV-pixellence が活躍する分野
（1） FPD点灯検査
Flat-panel display, LCD, PDP
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FV-pixellence が活躍する分野
（2）各種表面検査
ガラス表面検査
金属表面検査
＜異物・キズ・汚れ等の検出＞
フィルム表面検査
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FV-pixellence事例
液晶パネルの点灯検査
液晶点灯装置
LCD、PDP、OEL、etc…
画素欠陥
線欠陥
異物
点状シミムラ
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などを検出
FV-pixellence事例
システム構成一例
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FV-pixellence事例
処理
画像サイズ
CPU
Core i7 920
GPU
GTX260
CPU比
黒点欠陥
4000x2624
120ms
20ms※
約6倍
白点欠陥
4000x2624
110ms
19ms※
約6倍
黒線欠陥
4000x2624
50ms
25ms※
約2倍
白線欠陥
4000x2624
50ms
25ms※
約2倍
※GPU処理時間には画像データ転送時間も含まれています
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３－２．印刷物検査
・登録した正常品画像と検査対象画像
で比較処理を行い高精度・高速に欠陥
を検出
・正常品画像との比較処理なので紙の
印刷検査だけではなく、様々な対象に
適用出来る
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印刷物検査
汚れ検査
正常品画像
入力画像
欠陥検出
入力画像
欠陥検出
欠け検査
正常品画像
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シールラベル検査装置
高速に流れるシール・ラベル全数、良
品と比較処理を行い、判定する。
（６０[m/分]）
要求される検査精度によりカメラの交
換可能
ラインセンサカメラ：オプション
２ｋ（２０４８画素）グレイカメラ
４ｋ（４０９６画素）グレイカメラ
２ｋ（２０４８画素）カラーカメラ
４ｋ（４０９６画素）カラーカメラ
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FV-flowence
CPU
画像サイズ
GPU
Intel Core2Duo
Intel Core i7
TESLA C2070
3.00GHz
3.4GHz
1.15GHz/448Core
4096x4096
濃淡画像
290.07ms
134.03ms
28.54ms※
4096x4096
カラー画像
699.27ms
295.59ms
46.39ms※
※GPU処理時間には画像データ転送時間も含まれています
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４．FGA
GPU用画像処理ライブラリ
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WIL FGAライブラリとは？
GPU専用ライブラリ
FGAライブラリ（FAST Gpu Accelerator Library）は、通常CPUで実行している
画像処理をGPU（Graphics Processing Unit）の利用により高速化を実現する
GPU専用ライブラリです。
GPUに関する知識がなくてもプログラミング可能
FGAライブラリは、GPU制御部分と画像処理部分を包含したC言語関数群で構
成しており、GPUに関する詳細知識がなくてもアプリケーションソフトウェアのプ
ログラミングが可能です。
CPU用C言語画像処理ライブラリFIEと互換
FGAライブラリは、当社製品WILに付属する有償オプションライブラリで、WILに
含まれているCPU用C言語画像処理ライブラリFIEと互換性を持っており、併用
や移行が容易です。
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画像処理ライブラリWIL とは？
• Windows向け画像処理ライブラリ
– 機能豊富な画像処理モジュール
– 再利用性が高まるクラスライブラリ
– 開発の効率を高める開発支援ツール
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圧倒的な高速化を実現
•
高分解能エリアカメラやラインカメラで撮影した大画面データを処理する、あるいは膨大
な画像演算や内部計算を繰り返すなどCPUの負荷が多大となる場合、処理の一部を
GPUとFGAライブラリに任せることでスループットを大きく向上させることができます。
■「幾何変換」処理を実行した場合のCPU処理とGPU処理の速度比較表
画像サイズ
(pixel)
4096×4096
濃淡画像
4096×4096
カラー画像
CPU
GPU
intel Core i7
NVIDIA TESLA K20
3.40 GHz
0.71GHz / 2496Cores
61.15 ms
89.03 ms
・データ転送（行き）
2.58 ms
・カーネル処理
3.05 ms
・データ転送（戻り）
2.56 ms
Total
8.19 ms
・データ転送（行き）
10.27 ms
・カーネル処理
3.57 ms
・データ転送（戻り）
10.03 ms
Total
23.87 ms
性能比
約20倍
約7倍
約25倍
約3.7倍
処理の種類・内容や手法（処理を連続的に実行してデータ転送回数を極力減らした場合な
ど）、またはパラメータ設定、あるいは比較するCPUとGPUの種類によっても性能比は大きく
変動または異なりますので、この参考値はあくまでも一例です。
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CPUとGPUの処理の違い例①
• 色空間変換
処理
画像サイズ
GPU Bench
TESLA K20
CPU Bench
Core i5-2320
色空間変換
4096x4096
1.329 msec
141.828 msec
ＣＰＵの106.7倍
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CPUとGPUの処理の違い例②
• アフィン変換
処理
画像サイズ
GPU Bench
TESLA K20
CPU Bench
Core i5-2320
アフィン変換
4096x4096
3.051 msec
95.317 msec
ＣＰＵの31.24倍
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CPUとGPUの処理の違い例③
• ガウシアンフィルタ
処理
画像サイズ
GPU Bench
TESLA K20
CPU Bench
Core i5-2320
ガウシアンフィルタ
4096x4096
9.273 msec
274.845 msec
ＣＰＵの29.64倍
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CPUとGPUの処理の違い例④
• ２値化移動平均法
処理
画像サイズ
GPU Bench
TESLA K20
CPU Bench
Core i5-2320
２値化移動平均法
4096x4096
2.843 msec
33.262 msec
ＣＰＵの11.7倍
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FGAライブラリ一覧
初期化／終了処理
ライブラリ初期化・終了処理
GPU制御
FGA画像オブジェクト
画像確保・解放・情報取得
基本画像操作
■基本画像操作
クリア・コピー
■幾何変換
アフィン変換等
画像フィルタ
■算術演算
画像と定数の四則演算・画像間演算等
■論理演算
画像間論理演算等
■フィルタ全般
平滑化、先鋭化、・・・
■2値化／セグメンテーション
各種2値化処理
■色空間変換
色空間変換処理
■ベイヤー色合成
ベイヤー色合成
■モルフォロジ
3x3 モルフォロジ
正規化相関サーチ
サーチパタンオブジェクト操作・実行
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ご清聴、ありがとうございます。
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