画像処理アルゴリズムと高速化技術および実現方法の最適選定と実装のポイント:ソフト、GPU、SoC FPGA化の選択ポイント ~1人1台PC実習・学習用ソフト付~ 【弊社研修室】 					
~ 画像処理学習用ソフト IPキット3を使った画像の定石処理実習、使用決定した処理のソフト、ハード(FPGAおよびSoCFPGA)の実現手段の選択法、GPU処理技術 ~
・画像処理の定石処理、アルゴリズム考案、実現手段の比較(ソフト、GPU、FPGA搭載専用ボード長短トレードオフ)を修得し、最適なシステム設計へ応用するための講座
・画像処理応用分野から入り、基礎技術として定石処理から実現化手段としての、ソフト、GPU、SoCFPGA(ARMコア)の最適選定トレードオフまでを修得し、製品開発に活用しよう!
・企業の画像処理エンジニアは、自社の目的に応じた画像処理開発が必要です。特にハード化におけるSoC FPGAは、発展途中なので適材適所が日々変わっています。専用ボードとソフト処理の間にGPUによる高速化も割り込んできましたので、本講座ではGPU処理の実力値についても解説します。
*PCは弊社でご用意いたします
*IPキットの評価版はお持ち帰り出来ます
講師の言葉
 セミナー前半では画像処理について、応用製品分野や基礎的な処理を学びます。二値化、空間フィルタ、ラベリング、特徴量、オフセット、ゲイン、シェーディング、ガンマ補正、パターンマッチングなどを原理は簡単に、どんな効果があるかを中心に簡単に説明します。これらの処理を組み合わせて、処理効果を体験してもらう為、勉強&実験用ソフト(IPキット)を用いて、各自PCを使って実際に操作してもらいます(IPキットの評価版と実習用画像データは、持ち帰れます)。
 後半は、ハードウェアとソフトウェアの切り分けについての考え方を学びながら、実現方法の選定をソフト、GPU、専用ハードの長短検討。ハード化する場合、要求仕様を明確にし、デバイスメーカーの比較やデバイス規模(ゲート規模、IOピン数)などを考慮しFPGAを選定します。SoCFPGAのARMコアの使い方にも触れます。最後に「空間フィルタ」のハード化による高速処理の実例を説明します。
				
					 セミナー詳細 
					
						
							
							
								| 開催日時 | 2024年09月12日(木) 10:30 ~ 17:30
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								| 開催場所 | 日本テクノセンター研修室 | 
							
								| カテゴリー | PC実習付きセミナー、ソフト・データ・画像・デザイン | 
							
								| 受講対象者 | ・アルゴリズム開発エンジニア ・アプリケーション開発エンジニアの方 ・組込みソフトウェアエンジニア、FPGA搭載専用ボード開発エンジニアの方
 ・ソフトウェアのハードウェア化を検討されている方
 ・手法の実現手段を検討するシステム設計者(特に高速化手段の選択を悩んでいる方)
 ・画像処理を外部委託するマネージャーの方
 ・ソフトが専門の方はハードの知識、ハードが専門の方はソフトの知識を得たい方
 
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								| 予備知識 | ・簡単な画像処理用語の理解 | 
							
								| 修得知識 | ・画像処理の定石処理(二値化、空間フィルタ、ラベリング、特徴量、ラベリング) ・定石処理を組み合わせた「傷検知アルゴリズム考案」(実習)
 ・ハードウェアとソフトウェアの切り分け
 ・FPGAデバイス選択基準、SoCFPGA独特の注意点含む
 ・空間フィルタ回路(Verilog)
 
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								| プログラム | 1.産業分野における画像処理(1).外観検査装置
 (2).車載カメラ カメラの無い角度から見る(視点変換)
 (3).AIによる人認識(車、セキュリティ)
 (4).デジタルカメラ(フォーカス、ゲイン、ホワイトバランス)
 (5).カラーコピー機と写真現像機(キレイの違い)
 2.画像処理の定石処理 :実習(IPキット)で学ぶ(1).二値化
 (2).空間フィルタ
 (3).ラベリング
 (4).特徴量抽出
 (5).オフセット・ゲイン
 (6).シェーディング補正
 (7).ガンマ補正
 (8).面積階調
 (9).グレースケール変換
 (10).画像変形
 (11).画像圧縮
 (12).FFT
 (13).パターンマッチング
 3.要求に基づいたアルゴリズム検討 :複数アイデアを考え実習で試す(1).アルゴリズム検討の流れ
 (2).実習
 4.ハードウェアとソフトウェアの切り分けのポイント(1).実現手段の種類 (ソフトウェア、GPU、ハードウェア)
 (2).それぞれのメリットとデメリット
 (3).ハードウェア(FPGA)とソフトウェア(CPU)の上手な組み合わせ
 5.ハードウェア化に必要な条件定義(1).計算精度
 (2).処理速度
 6.FPGAの選定のポイント(1).AlteraとAMD(Xilinx)
 (2).SoCFPGA(FPGAとCPUの協調)
 (3).コストパフォーマンス
 (4).処理による必要ゲート規模
 (5).必要とするI/Oピンとピン互換
 (6).現実の選択制約(入手性、トレンド)
 7.実演デモ・ハードウェアによる空間フィルタ
 8.まとめ 9.質疑応答 | 
							
								| キーワード | 画像処理 SoCFPGA FPGA Verilog  GPU OpenCV 特徴抽出 検査装置 外観検査 パターンマッチング 車載 自動運転 画像認識 傷検出 AI Altera Xilinx 
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								| タグ | AI・機械学習、自動運転・運転支援技術・ADAS、カメラ、画像、画像処理、画像認識、組み込みソフト、FPGA、LSI・半導体 | 
							
								| 受講料 | 一般 (1名):59,400円(税込) 同時複数申込の場合(1名):53,900円(税込)
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								| 会場 | 日本テクノセンター研修室                                    〒 163-0722 東京都新宿区西新宿2-7-1 新宿第一生命ビルディング(22階)- JR「新宿駅」西口から徒歩10分
 - 東京メトロ丸ノ内線「西新宿駅」から徒歩8分
 - 都営大江戸線「都庁前駅」から徒歩5分
 電話番号 : 03-5322-5888
 FAX : 03-5322-5666
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