10ギガビットイーサネットから200ギガビットイーサネットへ：システムを再構築することなく産業用ビジョンを拡張する

この記事は、 ワールドオブビジョンを検査する. 

産業用ビジョンシステムには、ますます多くの情報をより短い時間で処理することが求められています。生産ラインは高速化し、センサーはより高解像度かつ高フレームレートを実現し、AIや深層学習の手法は、生産中に欠陥を検出したり、プロセス挙動を直接評価したりするためにますます活用されています。

Emergent Vision Technologies社は、この技術に必要なデータ転送技術の開発に16年以上取り組んできました。2010年には初の10GigE産業用カメラを発表し、2018年には初の25GigEカメラ、2020年には初の100GigEカメラを発表しました。VISION 2026では、HYPERIONエリアスキャンプラットフォームとSTRATOSラインスキャンプラットフォームにより、その進化は200GigEへと拡大します。

これらの進歩は、単なるインターフェース速度の向上にとどまりません。その背景には、特に複数のカメラが並列動作する場合において、大容量の画像ストリームを確実に取得、転送、処理する必要のあるシステムを構築してきた長年の経験があります。今日の10GigE、25GigE、100GigE、200GigEプラットフォームは、共通のGigE Visionアーキテクチャに基づいています。これにより、帯域幅クラスごとに根本​​的に異なるカメラやネットワーク技術を導入することなく、パフォーマンスを拡張することが可能になります。

高速GigEビジョン向け2つのデータパス

大量の画像データを効率的に転送するための適切な方法は複数存在する。

Emergentは、高速GigEシステム向けに長年にわたり開発・最適化してきた、独自のゼロコピー実装によるGigE Vision Streaming Protocol（GVSP）のサポートを継続しています。同時に、現在のシステムはRDMA/RoCEv2を使用したGigE Vision 3.0をサポートしています。

どちらのアプローチも、不要なCPU負荷とメモリ操作を削減することを目的としています。また、システム開発者が特定のアーキテクチャに最適なデータパスを選択できるという利点もあります。オペレーティングシステム、ネットワーク技術、カメラ数、既存のインフラストラクチャ、必要な処理チェーンなどによって、要件は異なります。既存のGVSPシステムは、最初からRDMAを前提に設計された新しいシステムとは異なる制約を持つ可能性があります。Emergentは両方のアプローチをサポートしており、特定のシステムアーキテクチャに最適なデータパスを推奨できます。

NVIDIA GPUDirectは、画像データをGPUメモリに直接転送して処理できるという、もう一つの選択肢を提供します。Emergentは、独自のネットワークインターフェースカードを含め、WindowsとLinuxの両方でGPUDirectをサポートしています。これは、AI、画像処理、または再構築がGPU上で実行される場合に特に重要です。ホストメモリを介した追加の転送は、帯域幅とCPUリソースを消費する可能性があるためです。

新しい200GigEカメラは、こうしたデータ転送要件がいかに厳しくなっているかを示しています。Gpixel GSPRINT4521を搭載したHYPERION AH-21000-Gは、最大1,000fpsで21MPの解像度を実現します。STRATOSは、ラインスキャンイメージングに200GigEをもたらします。LST-16KG5は、16K解像度、256段TDI、最大1MHzのラインレートを提供します。

産業検査や研究開発において、この空間分解能と時間分解能の組み合わせは、プロセスが高速化してもなお微細な画像の詳細を保持する必要がある場合に有効です。例えば、電子機器や半導体の検査、表面分析、材料試験、高速機械加工プロセスの研究などが挙げられます。

検査タスクに合わせた帯域幅の確保

利用可能な最速のインターフェースが、必ずしもすべてのマシンにとって最適な選択肢とは限りません。

小型検査システムであれば、10GigEで十分な場合もあります。処理速度が速い場合やセンサーが大きい場合は、25GigE、100GigE、または200GigEが適しているでしょう。カメラはすべて同じGigE Visionエコシステム内で動作するため、全く異なる伝送技術に切り替えることなくパフォーマンスを向上させることができます。

これはラインスキャンカメラで特に顕著です。コンパクトなEROS LE-4KG35は10GigEで4Kラインスキャンイメージングを提供します。25GigEでは、ACCEL LB-8KG7が最大240kHzで8Kモノクロまたはカラーイメージングを提供します。100GigEの範囲では、PINNACLEシリーズは最大400kHzで16Kに達し、LZT-8KG5は 8Kで1MHz TDIを使用することで、STRATOSはこの進歩を200ギガビットイーサネットまで拡張します。

これにより、インターフェースの性能をライン速度、解像度、検査幅に合わせて調整することが可能になります。したがって、ウェブ材料、電子機器、ウェハー、印刷物、その他の連続的に移動する材料は、単一のインターフェースクラスに縛られることなく、実際の処理能力要件に基づいて設計できます。

エリアスキャンカメラにも同じ原理が適用されます。ソニーのPregius Sグローバルシャッターセンサーを採用した新しいBOLT 25GigEおよびZENITH 100GigEモデルは、113fpsで最大105MPの高解像度から、約12MPで800fpsを超えるモデルまで、幅広い性能範囲をカバーしています。広範囲の検査や測定作業では解像度が優先される一方、選別や高速なプロセス監視では高フレームレートの方がメリットが大きい場合があります。

AI関連のプログラミング作業の負担を軽減する

AIとディープラーニングは、産業検査の能力を拡張できる。しかし、訓練済みのモデルだけでは、実用化可能なビジョンシステムは構築できない。カメラの制御、バッファの管理、画像データの適切な計算リソースへの分配、GPUの協調、そしてアプリケーションへの結果の返却といった処理が必要となる。

Emergent eSDK Proは、この統合作業を軽減することを目的としています。 フレックスプロック 画像処理パイプラインを作成でき、その中で処理タスクを利用可能なCPUおよびGPUリソ​​ースに割り当てることができる。 フレックストランス 複数のGPUやサーバー間を含む、これらの処理リソース間での画像データの移動を管理します。この2つのコンポーネントが連携することで、ユーザーが低レベルのデータパス全体をゼロからプログラミングする必要なく、取得、処理、データ転送のための構成可能なフレームワークが提供されます。

ゼロコピー転送やNVIDIA GPUDirectといった技術をこのパイプライン内で利用することで、不要なメモリ操作やCPU負荷を軽減できる。

VISION 2026で展示されたあるシステムは、このアプローチを具体的に示しています。8台のBOLT HB-25000-SB 25GigEカメラ（それぞれ最大105fpsで24.5MPの映像を提供）が、25GigEおよびEmergentネットワークインターフェースカードを介して2台のサーバーに接続されています。各サーバーには2基のNVIDIA RTX 6000 Ada Generation GPUが搭載されており、合計4基のGPUが使用されています。

eSDK ProはFlexProcを使用して、セグメンテーションとトラッキングのタスクをこれらの計算リソースに分散します。FlexTransは、処理パイプライン全体および個々のシステムリソース間で画像データの転送を管理します。ゼロコピー転送とGPUDirectにより、画像が処理のためにGPUメモリに転送される際の不要なデータ移動が削減されます。

実質的な目的は、顧客が開発しなければならないインフラストラクチャコードの量を削減することです。製造エンジニアや画像処理エンジニアが、バッファ管理の実装、カメラとGPUの割り当て、サーバー間のデータ転送の処理などにプロジェクトの大半を費やす必要がないようにすべきです。

その開発時間を、エンジニアの専門知識が最も重要となる検査作業の部分に充てることができます。具体的には、どの逸脱が実際に欠陥なのか？どの製品変動が許容範囲なのか？生産ライン上のどのような挙動が工程上の問題を示しているのか？といった点です。

eSDK Proは、AIモデルやそのプロセスに関する専門知識を置き換えるものではありません。むしろ、このソフトウェアは、データの取得と処理のインフラストラクチャを簡素化することで、より多くの開発リソースをモデルのトレーニングと検証に投入できるようにすることを目的としています。

プリント基板検査システムは、より小規模なスケールで同様のアプローチを実証している。4台のEROS 10GigEカメラがプリント基板を検査する。異常検出モデルが欠陥のあるプリント基板を特定し、別のソフトウェアコンポーネントがレーザーを制御して該当箇所にマーキングを行う。

医薬品のデモンストレーションでは、2台のBOLT 25GigEカメラがブリスターパックをリアルタイムで検査します。異常検出モデルが不足または間違った錠剤を特定し、表示します。 モデル信頼度スコア それぞれの検査結果について。

圧縮画像が検査に適している場合

画像データ量の増加は、必ずしもネットワーク帯域幅の拡大だけで対応できるものではありません。アプリケーションによっては、データソース側でデータ量を削減する方が効果的な場合もあります。AEOLUSカメラは、同等の25GigEカメラに匹敵するセンサー性能と、H.265圧縮機能を統合しています。

ソニーIMX535を搭載したAA-12000-SB-Hは最大187fpsで12.4MPの映像を提供し、ソニーIMX530を搭載したAA-25000-SB-Hは最大105fpsで25MPの映像を提供します。圧縮はカメラ内部で直接行われ、その後データストリームがホストに転送されます。

検査作業においては、エンコード後も関連する特徴が明確に表現されている場合、圧縮画像が適している。例としては、存在／非存在チェック、物体分類、多くの異常検出作業、プロセス監視、または長時間の記録を伴うアプリケーションなどが挙げられる。

重要な点は、検査アルゴリズムまたはAIモデルを、本番環境で使用するのと同じ圧縮設定で検証する必要があるということです。圧縮によって、細かいテクスチャ、低コントラストのディテール、個々のピクセル値が変化する可能性があります。そのため、検査結果への影響は、想定するのではなく、特定のアプリケーションごとに評価する必要があります。

正確な画素値が必要な場合、非常に微細な欠陥や低コントラストの欠陥を検出する必要がある場合、精密な測定が必要な場合、またはトレーサビリティや後日の再解析のために元の画像データを保持する必要がある場合は、非圧縮方式でのデータ取得が依然として望ましい。したがって、システム設計時には、圧縮率、レイテンシ、画質、モデル感度、およびアーカイブ要件を考慮する必要がある。

したがって、AEOLUSは高帯域幅プラットフォームを置き換えるのではなく、補完するものです。HYPERIONとSTRATOSは、大量の生画像データを転送する必要があるアプリケーションに対応しています。AEOLUSは、データ量を削減することがより効率的なシステムソリューションとなるタスク向けに設計されています。

帯域幅が増加するにつれて、経験がより重要になる

Emergentが初の10ギガビットイーサネット対応産業用カメラを市場に投入してから16年が経ち、利用可能なインターフェース帯域幅は20倍に増加しました。しかし、より困難な課題は根本的に変わっていません。それは、カメラ、ネットワークインターフェースカード、メモリアーキテクチャ、GPU、そしてソフトウェアを確実に連携させることです。

現在、その経験には、Emergent独自のゼロコピーGVSP実装と、RDMA/RoCEv2を搭載したGigE Vision 3.0、WindowsおよびLinux上のGPUDirect、複数世代にわたるEmergentネットワークインターフェースカード、そして複数のGPUとサーバーにデータ収集と処理を分散させるためのソフトウェアが含まれています。

産業検査や研究開発においては、共通のGigE Visionアーキテクチャと拡張可能なデータパスを維持しながら、実際の用途に応じて10GigE、25GigE、100GigE、または200GigEを選択できることを意味します。

Emergent Vision Technologiesは、これらのシステムを以下の場所で実演します。 VISION 2026、10月6日～8日、シュトゥットガルト、ホール8、ブースC36. ショーのスケジュールをご覧ください.