産業用マシンビジョンにおけるCPUの機能を探る

31年2025月XNUMX日

CPU（中央処理装置）を搭載したマシンビジョンシステムは、産業用マシンビジョンの頭脳として機能します。これらのプロセッサは画像データの制御、意思決定、システム連携の管理を行います。マシンビジョンは、リアルタイム分析、複雑なアルゴリズムの実行、多段階検査のサポートにCPUを活用しています。強力なCPUは複数のカメラと高度な照明の制御を支援し、最適化を促進します。また、GPUやVPUと連携することで、マシンビジョンアプリケーションの速度、精度、拡張性を確保します。

主要なポイント（要点）

CPUは脳として機能しますマシンビジョンシステム画像のキャプチャを制御し、データを処理し、リアルタイムで意思決定を行うことによって。
マシンビジョンシステムは、CPU と GPU および VPU を組み合わせて、複雑なタスクの速度、精度、電力効率のバランスを実現します。
CPU は、エッジ検出やシステム制御などの主要な画像処理タスクを処理し、負荷の高い計算を専用のプロセッサにオフロードします。
CPU、GPU、VPU を使用したハイブリッドシステムは柔軟性とパフォーマンスを向上させ、さまざまな産業ニーズに適応します。
CPU パフォーマンスを最適化し、高度な技術を使用すると、大量のデータの読み込みや複雑な欠陥の検出などの課題を克服できます。

マシンビジョンシステムの概要

主なコンポーネント

マシンビジョンシステムハードウェアとソフトウェアを組み合わせることで、産業現場における視覚タスクを自動化します。これらのシステムは、工場における自動目視検査、品質管理、部品検査の実行を支援します。システムの各部分は、コンピュータービジョンのパイプラインにおいて独自の役割を果たします。マシンビジョンシステムの主なコンポーネントには、以下のものがあります。

照明：フロントライト、バックライト、構造化照明など、様々な照明方法により、カメラは鮮明な画像を撮影できます。照明は、RGB、UV、NIR、SWIRなど、様々なスペクトルを用いて特徴を際立たせ、欠陥検出を可能にします。
レンズ: レンズはシーンに焦点を合わせて拡大し、コンピュータービジョンアプリケーションで鮮明でクリアな画像を実現します。
カメラ：カメラは物体や領域の画像を撮影します。高解像度カメラは、自動組立や品質管理などの作業に重要です。
ケーブル配線: ケーブルはカメラをシステムの他の部分に接続し、必要な場所にデータと電力を送信します。
インターフェース周辺機器: これらのデバイスは、カメラとコンピューターの通信を支援し、高速データ転送をサポートします。
コンピューティングプラットフォーム：産業用PC、組み込みシステム、クラウドベースのサーバーなどが含まれます。画像データを処理し、コンピュータービジョンアルゴリズムを実行します。
ソフトウェア：画像処理ソフトウェアは、カメラを制御し、画像を処理し、判断を行います。カメラビューア、包括的なソフトウェア、ソフトウェア開発キットなどが含まれます。

注: マシンビジョンシステムがコンピュータービジョンアプリケーションに対して信頼性の高い結果を提供するには、各コンポーネントが連携して動作する必要があります。

典型的なワークフロー

マシンビジョンシステムは、段階的なプロセスに従って画像を分析し、判断を下します。このワークフローは、多くの業界における自動目視検査と品質管理をサポートしています。標準的なワークフローには以下が含まれます。

画像取得：カメラ、レンズ、照明を用いて対象物の画像を撮影します。システムは適切な光源とレンズを用いて、欠陥検出に必要な重要な特徴を際立たせます。
データ配信: 撮影された画像はケーブルとインターフェース周辺機器を経由してコンピューティングプラットフォーム高速かつ信頼性の高いデータ転送は、リアルタイムのコンピュータービジョンにとって重要です。
情報抽出：ソフトウェアは画像を処理し、サイズ、形状、色などの特徴を探します。システムはこれらの特徴を事前に設定された基準と比較することで、欠陥を発見したり、製品の品質を確認したりします。
意思決定：システムは抽出した情報を用いて自動的な意思決定を行います。製品の仕分け、不良品の排除、アラームの発動などを行い、品質管理やコンピュータービジョンアプリケーションをサポートします。

マシンビジョンシステムは、データ転送、画像処理、そして意思決定の各段階で強力なCPUパフォーマンスに依存します。CPUはリアルタイム分析とシステム制御を処理するため、コンピュータービジョンとマシンビジョンのタスクに不可欠です。

CPU（中央処理装置）マシンビジョンシステム

マシンビジョンにおけるCPUアーキテクチャ

CPU（中央処理装置）マシンビジョンシステムは現代のバックボーンを形成しますマシンビジョンシステム各CPUは、算術論理ユニット（ALU）、制御ユニット（CU）、メモリユニットという3つの主要部分で構成されています。ALUは、コンピュータービジョンと画像解析に必要な計算と論理演算を実行します。CUはデータの流れを制御し、システムにタスクの開始と停止のタイミングを指示します。メモリユニットは、処理中に命令、画像、および一時データを保存します。

マシンビジョンでは、CPUアーキテクチャがタスク間の高速切り替えをサポートします。ALUはパターン認識技術や画像処理アルゴリズムのための数学演算を処理します。CUは、画像のキャプチャ、分析、推論といったマシンビジョンワークフローにおける一連のステップを管理します。メモリユニットは生の画像データと処理結果の両方を保持し、システムが新しい画像と保存されているテンプレートを比較できるようにします。

注: CPU (中央処理装置) マシンビジョンシステムの設計により、産業環境における柔軟で信頼性の高い操作が可能になります。

制御と意思決定

CPU（中央処理装置）マシンビジョンシステムは、マシンビジョンシステムの制御ロジックと意思決定を担当します。これらのプロセッサは、タスクのスケジュール設定、システムリソースの管理、そして他のプロセッサとの連携などを行います。 GPUとVPUCPU は、画像のキャプチャをいつ開始するか、データの前処理方法、およびさらなる分析や推論のためにタスクを他のプロセッサに送信するタイミングを決定します。

マシンビジョンシステムにおける意思決定プロセスには、いくつかのステップが含まれます。

情報ゲインやジニ指数などの基準を使用した特徴選択。
選択した機能に基づいてデータを分割してツリーを生成します。
不要な枝を取り除き、精度を向上させるための樹木の剪定。
決定木と他の分類器を組み合わせた階層的な意思決定。
ランダムフォレストやブースティングなどのアンサンブル手法を実行します。
精度、適合率、再現率、F1 スコア、レイテンシ、スループット、メモリ使用量、エネルギー効率などのパフォーマンスメトリックを評価します。
メモリレイアウトのチューニングとパラメータのプロファイリングを通じてシステムパフォーマンスを最適化します。
品質管理、診断、物体検出、ナビゲーションの自動化をサポートします。
ユーザーに対して透明性と解釈性に優れた意思決定を提供します。

CPU（中央処理装置）をベースとしたマシンビジョンシステムは、GPUと連携して並列タスクを実行します。CPUは画像のサイズ変更や正規化などの前処理を行い、GPUはディープラーニングによる推論を実行します。このハイブリッドアプローチにより、両方のプロセッサが連携して動作し、効率性を向上させ、ボトルネックを軽減します。CPUはバッチ処理とパイプライン処理を用いてワークロードのバランスを取り、マシンビジョンシステムのリアルタイム性能を実現します。

画像処理タスク

マシンビジョンシステムは、多くの画像処理タスクをCPU（中央処理装置）に依存しています。CPUは、物体のサイズ測定や欠陥検出に不可欠なエッジおよびコーナー検出アルゴリズムを実行することがよくあります。例えば、寸法測定システムでは、コーナーとエッジが完全であるかどうかを確認するためにCPUを使用する場合があります。関心領域のみに焦点を当てることで、システムはCPUベースの処理を維持しながら、より高速に画像処理を行うことができます。このアプローチは、システムがユーザーインターフェースやエラーメッセージを表示する必要がある場合に重要です。

CPUは、複雑な画像処理操作において、タスクのスケジューリングとメモリ転送の管理によってシステムリソースを管理します。OpenCLなどのフレームワークを用いて、高負荷な計算をGPUにオフロードすることで、スループットと電力効率が向上します。しかし、現在のアーキテクチャでは、CPUとGPUメモリ間でデータを移動する必要があるため、オーバーヘッドが発生します。将来の設計では、メモリモデルの統一とリソース共有の効率化を目指しています。

側面	CPUのみの処理	CPU + GPU処理
フレームレート	14.8 FPS	18.3 FPS
ビザの処理時間	62 seconds	48秒（22%短縮）
ワットあたりの操作数	75	353（4.7倍の改善）
メモリ帯域幅（ローカルカーネルアクセス）	理論値22 GBps	同じ
メモリ帯域幅（ホストメモリバッファアクセス）	無し	約8 MBps（3:1の帯域幅ギャップ）

画像信号プロセッサ（ISP）やデジタル信号プロセッサ（DSP）などの専用プロセッサは、CPUによる高データスループット処理を支援します。これらのプロセッサは、並列またはマルチコア設計を採用し、連続的な画像ストリームやフォーカストラッキングなどのタスクをサポートします。画像処理タスクの一部をCPUに委任することで、マシンビジョンシステムは制御、分析、推論に集中でき、コンピュータービジョンおよびマシンビジョンシステムのスムーズな動作を実現します。

マシンビジョンにおけるCPUとその他のプロセッサ

CPUとGPU

マシンビジョンシステムは、画像の処理と判断にCPUとGPUの両方を使用します。CPUは少数の強力なコアを搭載しています。これらのコアは様々なタスクを処理し、それらを高速に切り替えます。GPU（グラフィックス・プロセッシング・ユニット）は数千もの小さなコアを搭載しています。これらのコアは連携して、一度に多くのタスクを処理します。以下の表は、主な違いを示しています。

側面	CPUの特性	GPUの特性
コア構造	シーケンシャル処理と迅速なコンテキスト切り替えに最適化された、強力な汎用コアが少数ある	超並列処理に最適化された数千の小型の専用コア
処理フォーカス	低レイテンシ、高い柔軟性と制御性を備えたシーケンシャルタスク	柔軟性は低いが効率は高い、高スループットの並列タスク
メモリシステム	レイテンシを最小限に抑える広範なマルチレベルキャッシュ（L1、L2、L3）	キャッシュ層が少なくなり、より多くのトランジスタを計算に割り当てることで、より高いメモリレイテンシを許容するように設計されています。
典型的なユースケース	データ前処理、特徴量エンジニアリング、低レイテンシ推論	ディープラーニングのトレーニング、大規模推論、大規模な並列処理を必要とするタスク
柔軟性と制御	多様で複雑、かつレイテンシに敏感なタスクに対する高い柔軟性と制御	柔軟性が低く、並列計算スループットに最適化されている

CPUは、マシンビジョンにおけるデータクリーニングや特徴量エンジニアリングといったタスクに優れています。また、リアルタイム推論にも適しています。GPUは、ディープラーニングの学習など、マシンビジョンシステムが一度に多数の画像を処理する必要がある場合に威力を発揮します。

VPUとFPGA

A ビジョンプロセッシングユニットマシンビジョンシステムの効率的な動作を支援します。ビジョンプロセッシングユニットは、特殊なハードウェアを使用して、物体検出や画像分類などのタスクを高速化します。GPUよりも消費電力が少ないため、モバイルデバイスやバッテリー駆動のマシンビジョンデバイスに最適です。FPGA（フィールドプログラマブルゲートアレイ）も選択肢の一つです。FPGAを使用すると、マシンビジョンシステムは独自のタスクに合わせてカスタムロジックを実行できます。FPGAは、発熱と消費電力を抑える必要がある過酷な環境でも優れた性能を発揮します。ビジョンプロセッシングユニットとFPGAはどちらも、マシンビジョンシステムの省エネと発熱の低減に役立ちます。

マシンビジョンシステムでは、消費電力と冷却性能が重視される場合、GPUよりもCPUが選ばれることが多いです。CPUはコストが低く、狭い空間や密閉された空間でも優れた性能を発揮します。ビジョンプロセッシングユニットも、こうしたケースに適しています。

ハイブリッドアプローチ

多くのマシンビジョンシステムは、CPU、GPU、そしてビジョンプロセッシングユニットを組み合わせて使用しています。このハイブリッドアプローチにより、各プロセッサがそれぞれの得意分野を活かすことができます。例えば、CPUはシステム制御と単純なタスク処理を、GPUは大量の画像バッチ処理を、ビジョンプロセッシングユニットは消費電力を抑えながらディープラーニングモデルを実行できます。一部のシステムでは、カスタムタスク用にFPGAも使用されています。

ハイブリッドマシンビジョンシステムは、新しいジョブや変化する環境に迅速に適応します。速度、精度、コストのバランスが取れているため、業界のニーズに合わせてマシンビジョンシステムの信頼性と柔軟性が向上します。CNNとトランスフォーマーを組み合わせたハイブリッドモデルなどは、マシンビジョンシステムが物体や欠陥をリアルタイムで検出するのに役立ちます。

ヒント: CPU、GPU、ビジョン処理ユニット、FPGA の適切な組み合わせを選択すると、マシンビジョンシステムがさまざまな産業目標を達成できるようになります。

組み込みビジョンアプリケーションとディープラーニング

組み込みビジョンのユースケース

組み込みビジョンアプリケーション多くの業界では、マシンビジョンが不可欠な存在となっています。これらのシステムでは、CPUが画像の処理、判断、デバイスの制御に使用されます。多くの場合、CPUはGPUと統合プラットフォーム上で連携して動作します。GPUは、複雑なコンピュータービジョンアプリケーションなど、高い計算能力を必要とするタスクを処理します。CPUは、システム制御やデータ管理など、その他の処理ニーズを管理します。この連携により、マシンビジョンシステムはスムーズかつ効率的に動作します。

以下の表は、さまざまな業界が組み込みビジョンアプリケーションで CPU をどのように使用しているかを示しています。

業界 / 応用分野	組み込みビジョンシステムの一般的なユースケース	これらのユースケースにおけるCPUの役割
監視とセキュリティ	IPカメラ、アクセス制御、警報システム	画像のキャプチャ、分析、意思決定のための汎用処理
産業自動化	品質管理、検査、ロボット工学	検査および制御タスクのための視覚データの処理
健康	医療画像、患者モニタリング、診断	診断のための画像処理と分析の処理
自動車	ADAS、自動運転車、車内エンターテインメント	運転支援と自律走行のためのリアルタイムビジョン処理
家電	スマートフォン、スマートホームデバイス、ウェアラブル	ユーザーインタラクションとデバイス機能のためのビジョン処理

組み込みビジョンテクノロジーのCPUは、画像キャプチャ、物体検出、リアルタイム意思決定といったタスクをサポートします。これらのプロセッサは、マシンビジョンシステムがコンピュータービジョンアプリケーションにおいて信頼性の高い結果を提供するのに役立ちます。

ディープラーニングの統合

ディープラーニングはマシンビジョンの仕組みを一変させました。CPUは最適化されたアルゴリズムと柔軟な推論エンジンを実行することで、ディープラーニングのワークロードをサポートします。これらのエンジンは、畳み込みニューラルネットワークなどのディープラーニングモデルを実行し、リアルタイムの画像分析や物体分類を実現します。CPUは、産業用マシンビジョンにとって不可欠な、低レイテンシのリアルタイム処理を可能にします。

多くのマシンビジョンシステムは、CPUとGPU、VPU、その他のアクセラレータを組み合わせて使用しています。この組み合わせにより、パフォーマンス、消費電力、コストのバランスが取れています。CPUは、エッジAIやIoTデバイスのスケーラビリティと統合にも役立ちます。また、ローカル処理を可能にすることで、AI搭載マシンビジョンにおけるレイテンシの削減とデータセキュリティの向上にも役立ちます。

CPUは、データから学習するディープラーニングアルゴリズムを実行することで、AI推論をサポートします。このアプローチは、ルールベースのシステムと比較して、精度と適応性を向上させます。CPUによるディープラーニング推論は、欠陥検出率の向上と処理時間の短縮につながります。また、CPUは柔軟なハードウェアとソフトウェアの構成を提供するため、コンピュータービジョンアプリケーションにおける変化する環境やタスクへの対応が容易です。

しかし、CPUはディープラーニングモデルの実行においていくつかの限界があります。CPUはデータをシーケンシャルに処理し、GPUよりもコア数が少ないため、大規模なディープラーニングタスクでは速度が遅く、効率も低くなります。それでもなお、マシンビジョンにおけるリアルタイムAI推論と制御においてCPUは依然として重要な役割を果たしています。

ヒント: CPU を GPU または VPU と組み合わせると、マシンビジョンシステムはディープラーニングタスクで高いスループットと低いレイテンシを実現できます。

パフォーマンスと課題

業界の例

多くの業界リーダーは、生産効率と品質管理を向上させるためにマシンビジョンシステムに CPU を使用しています。

Averroes.aiが展開 AI-powered CPUの欠陥検出により、リアルタイム監視と高精度測定を実現します。システムは迅速に適応し、様々な業界で利用可能です。
Cognexは、組み込みAI、3D検査、レーザーハードウェアを組み合わせています。CPUが正確な測定を処理し、検査タスクを自動化します。
オムロンは、高度な検査ツールとスケーラブルなマシンビジョンソリューション向けに CPU 処理を採用したスマートカメラとコントローラーを提供しています。
Robovisionは、ディープラーニングアルゴリズムとCPU上で動作する使いやすいソフトウェアを使用しています。この構成により、チームは外部からの支援なしにビジョンアプリケーションを開発・保守できます。
Pleora Technologiesは、低遅延のビデオおよびデータ転送を実現するリアルタイム接続を提供しています。同社のソリューションは、産業オートメーション向けのCPUベースの処理に依存しています。
IVISYS は、CPU を使用して欠陥検出と生産性を強化し、物流における ROI と稼働時間を向上させるマシンビジョンシステムを提供します。

これらの例は、堅牢なハードウェア、AI駆動型ソフトウェア、シームレスな統合がすべてCPUに依存して信頼性の高い画像分析とリアルタイム監視.

パフォーマンス要因

マシンビジョンシステムのCPUパフォーマンスには、いくつかの要因が影響します。メモリ帯域幅は、CPUがメモリとプロセッサコア間で画像データを転送する速度に重要な役割を果たします。メモリ帯域幅が低すぎると、CPUはデータフローに対応できなくなります。このボトルネックにより、欠陥検出が遅くなり、システム効率が低下します。CPUは低レイテンシを重視していますが、メモリ帯域幅はGPUよりも低速です。この差により、リソースを大量に消費する画像解析タスクにおけるCPUパフォーマンスが制限されます。マシンビジョンシステムでは、最適な結果を得るために、メモリ速度、処理能力、システム設計のバランスをとる必要があります。

限界の克服

マシンビジョンのCPUは、複雑な検査と予測不可能な欠陥という課題に直面しています。従来のルールベースのアルゴリズムは、一貫性のある部品に対してはうまく機能しますが、欠陥ライブラリが大きくなるにつれて困難になります。部品の外観、画質、表面テクスチャのばらつきも、さらに困難を増します。照明や色の変化といった環境の変化も、欠陥検出より困難になっています。機能的異常と外見的異常を区別することも、従来のシステムでは困難です。

これらの問題を克服するために、マシンビジョンシステムは高度な戦略を使用します。

RDMA を備えた GigE Vision 3.0 標準は、高速カメラの直接メモリアクセスを可能にすることで CPU オーバーヘッドを削減します。
外部フレームグラバーは画像データ転送の負荷を軽減し、CPU リソースを分析とリアルタイム監視に解放します。
量子化、プルーニング、クラスタリングといったモデル最適化手法は、計算負荷を軽減します。これらの手法は、欠陥検出を高速化し、データ駆動型最適化を向上させます。
Thunderbolt 3 リンクを介してカメラをネイティブ PCIe に変換すると、CPU 消費量とシステムコストが削減されます。

これらのソリューションは、マシンビジョンシステムが品質管理を改善し、より高速で信頼性の高い画像処理を実現するのに役立ちます。

CPUは、命令、システム操作、そしてリアルタイムの意思決定を管理することで、マシンビジョンにおいて重要な役割を果たします。マルチコア設計により、柔軟なワークロード分散が可能になり、単純なタスクから複雑なタスクまで、幅広いタスクをサポートします。

システム設計者は、要求の厳しくないアプリケーションには CPU を選択することが多い一方で、CPU を GPU または VPU と組み合わせると、高スループットまたは AI 駆動のタスクにメリットがもたらされます。
CPU を選択する場合、チームは処理能力をアプリケーションのニーズに合わせて調整し、他のハードウェアとの統合を考慮し、信頼性の高い結果を得るためのベストプラクティスに従う必要があります。