画像鮮明化＋エッジ推論で異常検知を簡単に：ET＆IoT 2021

[村尾麻悠子，EE Times Japan]

　LeapMindは「ET＆IoT 2021」（2021年11月17〜19日、パシフィコ横浜）のジーニックのブースにて、超低消費電力のAI（人工知能）推論アクセラレーターIP（Intellectual Property）「Efficiera」のデモを展示した。

　ジーニックはシステムの受託開発を手掛ける企業で、画像を鮮明化するIP「ForteVision」などの技術も所有する。今回、両社が展示したデモは、ジーニックが開発したFPGAボードに、EfficieraやForteVisionを実装し、鮮明化した画像を基に異常検知をリアルタイムで行うというもの。

今回のデモに使用したジーニックのFPGAボードの構成。FPGAはXilinxの「Zynq UltraScale+」を用いている。ソフトウェアの処理は左側のArm CPUで行っている［クリックで拡大］ 出所：ジーニック

左＝デモ全体の構成。FPGAボードと制御用PC、モニターで構成されている。FPGAボードに外部から映像を入力し、LANケーブルで接続されたPCで処理のコマンドを実行。その結果をモニターに表示している／右＝ジーニックが開発したFPGAボード［クリックで拡大］

鮮明化した画像が左で、異常（今回の場合はひび割れ）検知後の画像が右。ひび割れの部分がしっかり検知されている（＝赤くなっている）ことが分かる［クリックで拡大］

　LeapMindのEfficieraは、機械学習のモデルを軽量化する「極小量子化」技術に基づくアクセラレーターIPで、CNN（畳み込みニューラルネットワーク）の推論演算処理に特化している。2021年11月30日、「Efficiera バージョン2」が発表された。2020年10月にリリースされたバージョン1に比べ、ハードウェアの性能を大幅に向上し、今回のデモのようなFPGA以外に、ASIC／ASSPに実装できるよう最適化している。

　LeapMindは、Efficieraの主要アプリケーションとして物体検知、ノイズ除去、異常検知を挙げている。特に異常検知では、工場の生産ラインでの導入を狙う。

　ジーニックのForteVisionは、逆光や低照度の画像などを鮮明化するIP。セキュリティや、雪上でのパトロールといった用途に向ける。霧が発生した画像を鮮明化したいなど、“見える度”を特に重視する用途に向けては「FogFINE」というIPもある。