組み込みビジョンシステムは、その性能と多様なユースケースへの適用性の点で、近年急速に発展しています。現代の組み込みビジョンシステムの多くは、さまざまな機能とさまざまな価格帯を備えた複数のタイプのレンズとセンサーを使用しています。これらのコンポーネントを統合したカメラシステムの設計は、必要な性能と画質を達成する上で重要な役割を果たします。
しかし、センサーとレンズの選択と評価は、言うは易く行うは難しです。両方を適切に組み合わせることで、品質と性能のすべての基準を満たす、高度に最適化された組み込みビジョンシステムを構築できます。
組み込みカメラ用のレンズを選択する際には、考慮すべき要素が数多くあります。その中の1つがFOVまたは視野です。
この記事では、組み込みビジョンアプリケーションにおけるFOVの重要性について深く掘り下げてみましょう。また、組み込みビジョンにおけるFOVの重要性を学ぶことに加えて、カメラシステムのFOVを決定する要因についても詳しく説明します。
視野とは何ですか?
視野(FOV)は、カメラがフォーカス/撮影できるシーンの最大領域です。度数で表します。カメラの視野を測定するには、以下に示すように、水平、垂直、または斜めの3つの方法があります。
通常、センサーの場合、FOVは対角測定を指し、DFOVまたは対角FOVと呼ばれます。水平FOV(HFOV)と垂直FOV(VFOV)は、使用するイメージセンサーのアスペクト比によって異なります。
視野の計算方法は？
ここで、視野の計算について説明します。多くのアプリケーションでは、オブジェクトから必要な距離と目的の視野(フレーム内に表示されるオブジェクトのサイズを決定する)は既知の量です。この情報は、以下に示すように、必要な視野角(AFOV)を直接決定するために使用できます。
AFOV の計算式を以下に示します。
詳細は以下の通りです。
AFOV – 視野角
HFOV – レンズを通して見える物体の幅
作動距離 (WD) – レンズと物体の間の距離
逆に、FOVと作動距離がわかっている場合は、以下の式を使用してオブジェクトの寸法を計算できます。
同様に、VFOVとDFOVの計算では、幅(または水平FOV)の代わりに、対応するオブジェクトの高さと対角寸法がそれぞれ上記の式に代入されます。
例えば、カメラと対象物が30cmの作動距離に固定されているとします。この場合、HFOVとVFOVは、次のようなスケール(mm単位)を使用して手動で測定されます。
次に、mm単位の値は、上記の式を使用して度に変換されます。
組み込みビジョンアプリケーションにおけるFOVの重要性
FOVは、カメラを組み込みビジョンシステムに統合する際に考慮される最も重要なパラメータの1つです。インテリジェントな輸送システム、自律移動ロボット、遠隔患者監視システム、自動スポーツ中継デバイスのいずれであっても、FOVはシーンの必要な詳細を確実に捉える上で重要な役割を果たします。レンズのFOVは、最終用途の要件に基づいて広角または狭角に設定できます。
レンズの選択について詳しくは、組み込みカメラアプリケーションに適したレンズを選択する方法をご覧ください。
レンズと組み込みカメラシステムのFOVを決定する要因
カメラのフィールドオブバリューを決定する主な要因は、焦点距離、センサーサイズ、作動距離です。それぞれについて詳しく説明します。
焦点距離とFOVの関係
F焦点距離はレンズの特徴です。端的に言えば、レンズとセンサーの平面との間の距離であり、レンズが対象物に無限遠で焦点を合わせたときに決定されます。単位はmmで表されます。焦点距離は、レンズの曲率とその素材によって異なります。焦点距離が短いほど、AFOVは広くなり、その逆も同様です。これをよりよく理解するために、以下の画像を見てください。
次の式は、レンズの視野角と焦点距離を関連付けます。
センサーサイズとFOVの関係
各組み込みビジョンアプリケーションには、最適な出力を得るための様々なセンサーサイズ要件があります。センサーが小さいと視野が狭くなりますが、センサーが大きいと視野が広くなります。
異なるサイズのセンサーで同じ視野を撮影するオプションもあります。これは、適切な焦点距離のレンズを使用して行うことができます。その結果、焦点距離の短いレンズを備えた小型センサーと、焦点距離の長いレンズを備えた大型センサーを使用して、同じFOVを実現できます。
下の画像は、そのコンセプトを説明したものです。
ワーキングディスタンスとFOVの関係
FOV は、カメラとオブジェクト間の距離にも依存します。前述のように、オブジェクトがカメラに近づくと、FOVは広くなります。これは、焦点距離が短いほど、適切に焦点を合わせるために必要な作動距離が短くなるためです。したがって、レンズからセンサーまでの距離は、作動距離に基づいて設計する必要があります。
アプリケーションに適した視野を選択する方法は?
前のセクションから、FOVの定義と、他のいくつかのレンズパラメータとの関係を理解しました。ここで、組み込みビジョンアプリケーションに適したFOVを選択する方法について説明します。
組み込みカメラアプリケーションのほとんどは、広い視野範囲をカバーするのに十分な広さのFOVを必要とします。例えば、魚眼レンズはFOVが広く、被写界深度(DOF)が大きいという特徴があるため、監視用途に適しています。一方、ズーム/テレスコピックアプリケーションでは、通常/狭いFOVが必要になる場合があります。
また、自律移動ロボット(AMR)のような一般的な組み込みビジョンアプリケーションについて考えてみましょう。これらの自律システムは、障害物検出および障害物回避(ODOA)を実行して、環境をシームレスにナビゲートします。また、これらのロボットの多くは、180度を超えるFOVを必要とします。この超広角FOVは、マルチカメラシステムを使用することによって実現されます。
2台以上のカメラを搭載することで、より高い解像度が可能になり、レンズの歪みが防止され、より広いFOVが提供されます。マルチカメラシステムで高画質を実現するには、通常、FOVが約60～70度のレンズが選択されます。しかし、これは多くの要因によって決定されることに注意することが重要です。これに対する「画一的な」アプローチはありません。アプリケーションに適した視野とレンズを選択する際には、弊社などのイメージングの専門家の助けを借りることをお勧めします。サポートが必要な場合は、camerasolutions@e-consystems.comまでお気軽にお問い合わせください。一方、マルチカメラの統合についての詳細は、マルチカメラソリューションを統合する際に考慮すべき重要な要素は何ですか? の記事をご覧ください。
e-conの広視野カメラ – e-CAM130A_CUXVR_3H02R1について
当社は、組み込みビジョンのイノベーションに関して最前線でリードしてきました。そして、特にNVIDIAJetsonシリーズに関するプラットフォーム側の専門知識は、私たちの大きな強みの一つですで。これを活用して、当社は最大360度のFOVを提供する多くのマルチカメラソリューションを設計しました。
これらのソリューションの中で最も人気のあるものの1つは、e-CAM130A_CUXVR_3H02R1180°FOVカメラです。これは、NVIDIA Jetson AGX Xavier 開発キットと直接インターフェースできる同期マルチカメラソリューションです。このカメラソリューションは、onsemiの1/3.2インチAR1335CMOSイメージセンサーに基づく3つの13MPカメラモジュールで構成されます。これらの4Kカメラモジュールは、下の画像に示すように、180°FOVを作成するために内側に配置されています。
このソリューションに関して当社を際立たせているのは、複数のカメラからの画像を処理して180度画像を作成できる独自の180度スティッチングアルゴリズムです。このソリューションの詳細については、製品ページをご参照ください。
お客様が適切なFOVのレンズを選択する際に当社がどのように役立つか
当社は、現在市場に出回っている300以上の顧客製品にカメラを統合しています。また、何百ものお客様との豊富な経験により、カメラ用途のレンズの選択に伴うニュアンスを理解しています。視野や被写界深度など、単にカメラのサプライヤーとしてではなく、レンズを選択するプロセス全体をガイドすることができます。また、カメラ側の幅広いカスタマイズサービスも充実しています。カスタマイズサービスの詳細については、OEMカメラのカスタマイズページをご覧ください。
また、FOV計算のページにアクセスすると、お使いのレンズに必要なFOVをアプリケーションに基づいて簡単に計算することができます。
お客様の製品にカメラを組み込むためのサポートをお探しの場合は、camerasolutions@e-consystems.comまでお問い合わせください。アプリケーションに適したカメラをお探しの場合は、Camera Selectorで当社の製品ポートフォリオ全体をご覧いただけます。
Prabu Kumarは、e-con Systemsの最高技術責任者兼カメラ製品責任者であり、組み込みビジョン分野で15年以上の豊富な経験があります。彼は、USBカメラ、組み込みビジョンカメラ、ビジョンアルゴリズム、FPGAに関する深い知識をも有しています。医療、工業、農業、小売、生体認証などのさまざまなドメインにまたがる50以上のカメラソリューションを構築してきました。また、デバイスドライバー開発とBSP開発の専門家でもあります。現在は、新時代のAIベースのアプリケーションを強化するスマートカメラソリューションの構築に全力を注いでいます。