今回は、リンクスのエンベデッドビジョンソリューションの１つである【エッジコンピューティング】の技術を活用した医療システムの事例を紹介します。

エンベデッドビジョン事例 ④

従来の装置システム概要

特定の細胞の抽出
・2.3Mピクセルの3台のUSB3カメラ
・ハイエンドPCを採用
・汎用GPUボード（DLに使用）

細胞の蛍光画像を高速に撮像し、ルールベースの画像処理で細胞の位置を見つけ、その細胞に対してディープラーニングで解析を行い、特定の細胞を抽出・分類するという処理を繰り返します。

従来の装置システムの課題に対するチャレンジ

課題
・カメラ解像度が低いために、分類性能が十分に上がらない
・カメラ撮像回数が少ないために、リアルタイム解析の速度が遅い

今回取り組んだ技術的チャレンジ

・解像度アップ
・取込速度アップ
・高解像度・高速カメラに置き換えることによる演算処理の増大
・小型化

市場要求の高まりとともに、分類性能と解析速度の両方を向上することが必須となりました。
分類性能を上げるためには、高解像度なカメラが必要となります。また、解析速度を向上させるためには、高速なカメラが必要となります。
カメラを変更した結果、増える演算をどう処理するか、それと同時にいかに小型化するか、という課題がありました。

リンクスのエンベデッドビジョンソリューション

エッジコンピューティングを活用した分散処理

お客様が直面した課題に対して、リンクスからは大方針として、処理を分散させるという提案を行いました。画像処理部をエッジコンピューティング化し、アプリケーション・GUI処理部のみをPCに残します。

新たなカメラとして、従来の2.3Mピクセルに対して、4倍の10Mピクセルの解像度を持ち、FPSも従来カメラより高く、蛍光画像の処理にも適用できるMIPIカメラを選定しました。

エッジAIを実現するためのエッジコンピューティングデバイスとして、Jetson AGX Xavier を選定しました。優れたAI処理能力を持っており、従来システムでは必要としていたGPUカードは必要なくなります。

カメラはMIPIカメラですので、CPUに負荷をかけることなく、高速・高解像度カメラの画像を取得することが可能となります。Jetson AGX Xavierには、6つのMIPIカメラポートがあるため、3台のカメラ接続も問題はありません。

Jetson AGX Xavier上で、ルールベースによる細胞の位置認識、ディープラーニングによる分類を行います。その判定結果と該当部分のみの画像（画像の一部切り出し）をPC側に送ります。PC側に送るデータ量は十分小さいため、エッジコンピューティングデバイスとPC間の接続は、Ethernet接続で十分です。Ethernetケーブルは長距離かつ柔軟な配線が可能ですので、カメラ設置場所の近くにエッジコンピューティングデバイスを置くことができます。そのため、30cm以下しか伸ばせないというMIPI CSI-2のケーブル長の課題は問題となりません。

また、コストの面でも従来と比較して同等レベルに抑えることができました。
PC側では重たい処理はなくなり、GUI周りのみとなりましたので、従来のハイエンドPCから小型でかつ安価なPCへと変更するができます。
Jetson AGX Xavierは追加となりますが、汎用GPUカードは必要なくなります。
結果として、トータルコストをほぼ維持することができました。

エッジ分散処理により、市場要求である分類精度、分類速度の両方を満足

リンクスのソリューションにより、要求仕様をすべて満たすことができました。

エンベデッドビジョンのことならリンクスへ

今回紹介したエンベデッドビジョン事例では、適切にエッジコンピューティングを活用することで装置に新たな付加価値を生み出すことをご紹介しました。

実はこの事例には続きがあります。PCから完全SoCへの移行です。PCレスとし、コスト、サイズ、長期供給、発熱削減といった究極の理想形を次のステップとしてご提案しており、詳細な設計を行っているところです。

理想形へ： 画像処理部（1 SoC）とアプリ・GUI処理部（1 SoC）の１ユニット化

我々リンクスは、マシンビジョンに関する豊富なノウハウと、鍛え抜かれた組込機器開発技術を融合し、これからの時代に最適なエンベデッドビジョンソリューションを提供します。
エンベデッドビジョンについては、リンクスにご相談ください。

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