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:CPU、GPU、ARM、FPGA、定石処理の最適選定と組合せ ~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を使った定石処理実習、使用決定した処理をソフト、ハード(FPGA内演算)の実現手段をどの様に選択するか?「空間フィルタ」のハード化による高速処理の実例 ~

・画像処理の利用分野から、定石処理、ソフト実現とハード実現(FPGA回路)の切り分けポイントまでを修得する講座
・自社の目的に応じた画像処理開発のための処理方法の考案アプローチ実習から、ソフト、GPU、FPGAの実現化手段との最適選定と組合せを修得し、製品開発に応用しよう!

*PCは弊社でご用意いたします
*IPキットの評価版は持ち帰れます

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ます。ソフトはイニシャルコストがかかるが動作時間が保証できる。ハードは仕様変更に弱い為汎用性に欠ける。条件分岐が不得意。パイプラインと並列処理の違い。汎用性と高速の点ではGPU使用が効率的と言われるので実測値を知って使い分ける。SoCFPGAは、ASICと異なり内部バスの使用方法を工夫しないと実力が発揮できない。ソフトの話からハードの話に流れていきます。
 ハード化する事を決めた場合、要求仕様を明確にして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。最後に「空間フィルタ」のハード化による高速処理の実例で、工夫箇所をピンポイントで説明します。全回路 講義資料にて配布します。

セミナー詳細

開催日時
  • 2025年10月10日(金) 10:30 ~ 17:30
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
・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
・ソフトウェアのハードウェア化を検討されている方
・ハードの事を知りたいソフトエンジニア
・ソフトの事を知りたいハードエンジニア
・ハード開発を外部委託しているが、おさえておくポイントを知りたいプロジェクトマネージャー
・画像処理開発で、困った事がある担当者
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、特徴量、ラベリング、画像変形)
・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(トレードオフポイント)
・FPGAデバイス選択基準、SoCFPGAには重点を置き、ロジック回路とARMプログラムとのメモリ競合や、高位合成ツールのノウハウ習得
・空間フィルタ回路(Verilogソースコードを見ながら)の回路規模削減の事例
プログラム

1.画像処理の産業分野
  (1).画像処理技術の分類 (波長)
  (2).画像処理技術の分類 (インターフェース)
    a.外観検査装置
    b.車載カメラ カメラの無い角度から見る(視点変換)
    c.人認識(車、セキュリティ)
    d.デジタルカメラ(フォーカス、ゲイン、ホワイトバランス)
    e.カラーコピー機と写真現像機(キレイの違い)
  (3).人工知能、機械学習、ディープラーニング

2. 定石的な画像処理技術とそのポイント :実習
  (1).二値化
  (2).空間フィルタ(コンボリューションフィルタ)
  (3).ラベリング
  (4).特徴量抽出
  (5).シェーディング補正
  (6).面積階調
  (7).グレースケール変換
  (8).画像圧縮
  (9).FFT
  (10).パターンマッチング

3. 具体的な仕様に基づいた検討方法 :アイデアを考え実習で試す
  (1).斜め線検出 実現アルゴリズムは沢山ある事を実習にて習得
  (2). IPキットⅢ を使って各自【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).GPU処理 実例とNVIDIA実測値
  (4).パイプライン処理と並列処理
  (5).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(浮動小数点はリソース増)
  (2).処理速度(ハード化すると処理速度は常に一定を保証できる)
  (3).定石回路のハード回路(フィルタ回路)速度比較 (時代とともにクロスライン変化)

6. FPGAの選定とそのポイント
  (1).IntelとXILINX
  (2).コストパフォーマンス
  (3).処理による必要ゲート規模
  (4).必要とするI/Oピンとピン互換
  (5).SoCFPGA開発の注意点(良くある苦戦ポイント、高位合成ツール)

7.添付資料(ハード回路図)説明
  ・(例)カラー画像をグレースケール画像に変換する演算精度とリソース

8. 実演デモ 講義中に案内した処理のデモ

9. 質疑応答
  ・全体での質疑
  ・講義以外の画像処理困り事も歓迎

キーワード 画像処理 SoC FPGA Verilog  GPU OpenCV 特徴抽出 自動検査 パターンマッチング 車載 画像認識 傷検出
タグ カメラ検査画像画像処理画像認識FPGA
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)
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
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