(57)【要約】【課題】  トリガ信号の受け取りから各撮像装置の撮影開始までの時刻の遅延を低減した撮像システムを提供することができる。【解決手段】  第１の撮像装置と第２の撮像装置は、トリガ生成回路からの信号を直接入力可能に構成されている。第１トリガ信号に基づき第１の撮像装置で撮影された第１の画像データと、第２トリガ信号に基づき第２の撮像装置で撮影された第２の画像データを処理する処理装置を有する。第１トリガ信号と第２トリガ信号は同時刻に撮影を開始するために生成された信号である。処理装置によって、第１の画像データおよび第２の画像データに含まれている対象の認識処理を行う。【選択図】  図１
2020188385.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
トリガ生成回路からの第１のトリガ信号を、ソフトウエア処理を介さずに入力可能に構成されている第１の撮像装置と、
前記トリガ生成回路からの第２のトリガ信号を、ソフトウエア処理を介さずに入力可能に構成されている第２の撮像装置と、
前記第１のトリガ信号の入力に基づき前記第１の撮像装置で撮影された第１の画像データと、前記第２のトリガ信号の入力に基づき前記第２の撮像装置で撮影された第２の画像データとを保持するメモリと、
前記メモリに保持された前記第１の画像データおよび前記第２の画像データを処理する処理装置と、を有し、
前記第１のトリガ信号と前記第２のトリガ信号は、前記第１の撮像装置および前記第２の撮像装置で同時刻に撮影を開始するために生成された信号であり、
前記処理装置によって、前記第１の画像データおよび前記第２の画像データに含まれている対象の認識処理を行うことを特徴とする撮像システム。
【請求項２】
前記処理装置は、第１の処理装置と第２の処理装置を有し、
前記第１の処理装置は、前記第１の画像データが保持された前記メモリにアクセスして、前記第１の画像データに含まれる対象の認識処理を行い、
前記第２の処理装置は、前記第２の画像データが保持された前記メモリにアクセスして、前記第２の画像データに含まれる対象の認識処理を行うことを特徴とする請求項１に記載の撮像システム。
【請求項３】
前記メモリは、第１メモリと第２メモリを有し、
前記前記第１の画像データが保持された前記メモリは、前記第１の処理装置が有する前記第１メモリであり、
前記前記第２の画像データが保持された前記メモリは、前記第２の処理装置が有する前記第２メモリであることを特徴とする請求項２に記載の撮像システム。
【請求項４】
前記第１の処理装置は、第１のＧＰＵを有し、
前記第２の処理装置は、第２のＧＰＵを有し、
前記第１のＧＰＵにより、前記第１の画像データに含まれる対象の認識処理を行い、
前記第２のＧＰＵにより、前記第２の画像データに含まれる対象の認識処理を行うことを特徴とする請求項２または３に記載の撮像システム。
【請求項５】
前記第２の処理装置は、前記認識処理の結果を前記第１の処理装置に出力し、
前記第１の処理装置は、前記第１の処理装置による前記認識処理の結果の情報と、前記第２の処理装置による前記認識処理の結果の情報を統合した統合情報を生成し、
前記第１の処理装置は、前記統合情報を出力することを特徴とする請求項２から４のいずれか１項に記載の撮像システム。
【請求項６】
前記第１の処理装置は、ＣＰＵを有し、
前記統合情報の生成は、前記ＣＰＵにより行われることを特徴とする請求項５に記載の撮像システム。
【請求項７】
前記第１の撮像装置の撮像可能範囲と、前記第２の撮像装置の撮像可能範囲が重複するように、前記第１の撮像装置と前記第２の撮像装置が設けられていることを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載の撮像システム。
【請求項８】
前記第１の画像データと前記第２の画像データは同時刻に撮影された画像データであることを特徴とする請求項１から７のいずれか１項に記載の撮像システム。
【請求項９】
前記認識処理は、前記対象に欠陥が含まれるか否かを判定する処理であることを特徴とする請求項１から８のいずれか１項に記載の撮像システム。
【請求項１０】
前記認識処理は、前記対象に不審者が含まれるか否かを判定する処理であることを特徴とする請求項１から８のいずれか１項に記載の撮像システム。
【請求項１１】
前記認識処理は、前記第１の画像データに含まれる前記対象の数と、前記第２の画像データに含まれる前記対象の数をカウントすることを特徴とする請求項１から８のいずれか１項に記載の撮像システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の撮像装置を用いて、外部トリガ信号により対象の認識処理を行う撮像システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、１つの被写体に対して、同時刻に、異なる角度から複数の撮像装置で撮影することが記載されている。具体的には、第１の撮像装置を有するユーザが指示を与えると、他のユーザが有する第２の撮像装置および第３の撮像装置に、第１の撮像装置から無線でトリガ・メッセージ（トリガ信号）が与えられる。トリガ信号が第２および第３の撮像装置に与えられると、第２および第３の撮像装置が同時刻に撮影を開始することが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１０−１８３６０９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、工場内で生産される製品（ワーク）の欠陥の有無を判定するために、人間による目視の欠陥判定ではなく、撮像装置により取得された画像データから、機械が欠陥を認識するシステムがある。工場内の生産ラインを流れているワークは、高速に移動しているため、ワークが撮像されない範囲を防止するために、複数の撮像装置を用いて画像データを取得する場合がある。
【０００５】
また、監視用システムにおいても、不審者侵入、地震・爆発などのイベントに基づいた不審者の認識や、イベント時の状況の認識（例えば、地震時に催事場にいた人物特定や人数カウントなど）を行うシステムがある。このような監視システムでは、イベントに起因して、複数の観点や、異なる場所を同時に撮影するために、複数の撮像装置を用いて画像データを取得する場合がある。
【０００６】
このような、複数の撮像装置を備えた、欠陥判定システムや監視撮像システムにおいて、特許文献１のように、複数の撮像装置に無線でトリガ信号を与えて、複数の撮像装置で同時刻に撮影を開始する撮像システムを適用することが考えられる。
【０００７】
しかしながら、特許文献１に記載の撮像システムは、第２と第３の撮像装置にトリガ信号が与えられてから、第２と第３の撮像装置のＣＰＵ等によるソフトウエア的な処理を介して、第２と第３の撮像装置で撮影が開始される。このため、トリガ信号が与えられても、第２と第３の撮像装置のＣＰＵ等で他の処理を行っており、第２と第３の撮像装置のＣＰＵ等の負荷が異なる場合には、第２と第３の撮像装置でシャッタタイミングがずれる可能性がある。
【０００８】
そこで、本発明は、特許文献１よりも、複数の撮像装置でシャッタタイミングを同期させることが可能な撮像システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明に係る撮像システムは、トリガ生成回路からの第１のトリガ信号を、ソフトウエア処理を介さずに入力可能に構成されている第１の撮像装置と、前記トリガ生成回路からの第２のトリガ信号を、ソフトウエア処理を介さずに入力可能に構成されている第２の撮像装置と、前記第１のトリガ信号の入力に基づき前記第１の撮像装置で撮影された第１の画像データと、前記第２のトリガ信号の入力に基づき前記第２の撮像装置で撮影された第２の画像データとを保持するメモリと、前記メモリに保持された前記第１の画像データおよび前記第２の画像データを処理する処理装置と、を有し、前記第１のトリガ信号と前記第２のトリガ信号は、前記第１の撮像装置および前記第２の撮像装置で同時刻に撮影を開始するために生成された信号であり、前記処理装置によって、前記第１の画像データおよび前記第２の画像データに含まれている対象の認識処理を行うことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、特許文献１よりも、複数の撮像装置でシャッタタイミングを同期させることが可能な撮像システムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】検査システムの概要を示す図である。
【図２】撮像装置の配置例と、撮像装置で取得される画像データの表示例を示す図である。
【図３】検査システムの処理フローを示す図である。
【図４】検査システムで利用する学習モデルについて説明する図である。
【図５】監視システムの概要を示す図である。
【図６】監視システムの処理フローを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
（第１の実施形態）
図１（Ａ）は、本実施形態に係る撮像システムの基本的構成を示したものである。本実施形態では、検査システムを対象としている。本撮像システムは、３つのユニットを有する。具体的には、撮像装置１２１と処理装置１３１により、第１のユニット１８１が構成され、撮像装置１２２と処理装置１３２により、第２のユニット１８２が構成され、撮像装置１２３と処理装置１３３により、第３のユニット１８３が構成されている。以下、図３に示す処理フローとともに、図１に示す検査システムを説明する。
【００１３】
（撮像装置）
図１（Ｂ）は、撮像装置１２１〜１２３のそれぞれが有する機能をブロックで表示したものである。図１（Ｂ）では、撮像装置１２１を例として示している。撮像装置は、レンズ部１９１と、撮像素子１９２と、撮像素子から出力される信号を処理する信号処理部１９３と、信号処理部により生成された画像データを出力する出力部１９４を有する。撮像装置１２１〜１２３のそれぞれには、撮影トリガ信号の入力部１９５が設けられており、撮影トリガ信号が入力されると、撮像装置１２１〜１２３は撮影を開始する。
【００１４】
レンズ部１９１は、撮像装置１２１〜１２３から取り外し可能に設けられており、撮像対象の大きさや、撮影シーンに応じて、適切なレンズ部を選択することができる。
【００１５】
撮像素子１９２は、光電変換部がアレイ状に配置された素子であって、例えば、ＣＭＯＳセンサである。撮像素子は、各行で露光期間の開始と終了が異なるローリングシャッタ形式の撮像素子でもよいし、全行一括で露光期間の開始と終了が同時であるグローバル電子シャッタ形式の撮像素子でもよい。本実施形態では、生産ラインで製造される製品（ワーク）の欠品検査に用いることを想定している。そのため、ワークが高速で移動していることから、より精度の高い撮影を行うために、グローバル電子シャッタ形式の撮像素子を用いることが好ましい。
【００１６】
信号処理部１９３は、撮像素子から出力される信号から画像データを生成する。
【００１７】
出力部１９４は、信号処理部で生成された画像データを出力する。
【００１８】
（センサとトリガ生成回路）
センサ１００は、例えば、生産ライン上で高速で移動するワークを検知するためのセンサであり、例えば赤外線センサである。センサ１００により、撮像装置１２１に接近したワークが検知されると、センサ１００からトリガ生成回路１１０に対して信号が出力される（図３：ステップ３１０）。
【００１９】
トリガ生成回路１１０は、例えばＦＰＧＡやＡＳＩＣなどのロジック回路から構成されている。トリガ生成回路１１０は、センサ１００から入力された信号に対してハードウエア処理がなされ、撮像装置１２１〜１２３に対して、同時刻に撮影トリガの信号が与えられる（図３：ステップ３２０）。撮像装置１２１〜１２３に対する撮影トリガの信号を、それぞれ、第１のトリガ信号、第２のトリガ信号、第３のトリガ信号という。
【００２０】
これにより、撮像装置１２１〜１２３において、第１から第３のトリガ信号が同時刻に伝送され、同時刻にワークの撮影が行われる（図３：ステップ３３０）。
【００２１】
トリガ生成回路１１０から、各撮像装置１２１〜１２３の撮影トリガ信号の入力部１９５までの撮影トリガ信号の伝送は、有線で行うことが好ましい。また、トリガ生成回路１１０から、各撮像装置１２１〜１２３の撮影トリガ信号の入力部１９５までの距離は、略等しくすることが好ましい。
【００２２】
ここで、「同時刻」とは、ロジック回路のクロックスキュー程度の遅延を許容する意味である。例えば、１ｕｓ以内の遅延であれば、「同時刻」といえる。
【００２３】
例えば、トリガ生成回路１１０は、センサ１００からの入力信号を分配することにより、トリガ生成回路１１０からの出力信号を生成している。トリガ生成回路１１０は、ロジック回路により構成されており、ハードウエア処理により並列処理がなされるため、逐次処理を行うソフトウエア処理と比較して、無駄な遅延が生じさせることがない。換言すれば、撮像装置１２１〜１２３は、トリガ生成回路１１０からの信号を直接入力可能、すなわち、ソフトウエア処理を介さずに入力可能に構成されているため、無駄な遅延を生じさせることがない。
【００２４】
（処理装置）
撮像装置１２１（第１の撮像装置）から出力された画像データは、第１の処理装置１３１に入力されてデータの処理がされる。同様に、撮像装置１２２（第２の撮像装置）から出力された画像データは、第２の処理装置１３２に入力され、撮像装置１２３（第３の撮像装置）から出力された画像データは、第３の処理装置１３３に入力されてデータ処理がされる。
【００２５】
各処理装置１３１〜１３３では、各画像データの撮像対象について、認識処理が行われる。ここで認識処理とは、撮像対象としてのワークが欠陥を有するかどうかを判定する処理のことである。
【００２６】
各撮像装置から各処理装置への画像データの伝送は、有線で行うことが好ましい。
【００２７】
撮像装置１２１〜１２３のそれぞれは、ＣＰＵ１４０と、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１５０を有する。ＣＰＵ１４０とＧＰＵのそれぞれは、メモリを有しており、これらのメモリには、各撮像装置から出力された画像データが保持される（図３：ステップ３４０）。
【００２８】
上記のとおり、トリガ生成回路１１０により、撮像装置１２１〜１２３には、同時刻に撮影トリガ信号が入力されるため、撮像装置１２１〜１２３のＧＰＵ１５０とＣＰＵ１４０のメモリには、同時刻の画像データが保持されることになる。
【００２９】
ＧＰＵ１５０は、メモリに保持された画像データにアクセスし、並列的に画像データを処理する。ＧＰＵ１５０は、学習済のモデルを用いて、ワークに欠陥があるか否かを判断する。ＧＰＵ１５０は、ＣＰＵ１４０よりも定型的な膨大な計算処理を行うのに適しており、ＧＰＵ１５０は、ワークの画像データから欠陥の有無を判定する処理を速く行うことができる。
【００３０】
処理装置１３１は、撮像装置１２１により取得された画像データに基づき、画像データの領域に欠陥が有るか否かを判定する（図３：ステップ３５０）。同様に、処理装置１３２は撮像装置１２２により取得された画像領域内の欠陥有無を判定し、処理装置１３３は撮像装置１２３により取得された画像領域内の欠陥有無を判定する（図３：ステップ３５０）。処理装置１３２と１３３により行われた判定結果は、処理装置１３１に出力される。
【００３１】
処理装置１３１は、処理装置１３１による判定結果と、処理装置１３２による判定結果と、処理装置１３３による判定結果とを、統合した統合情報を生成する。統合情報とは、最終的にワークに欠陥があるか否かを判定した情報である（図３：ステップ３６０）。
【００３２】
このように、図１に示した構成では、第１のユニット１８１がマスターユニットになっており、第２のユニット１８２および第３のユニット１８３がスレーブユニットになっている。
【００３３】
処理装置１３１による判定結果の統合処理は、ＧＰＵ１５０ではなく、ＣＰＵ１４０が行う。画像データに基づく欠陥の有無の判定は、高度かつ高速な行列処理等が必要となるため、ＧＰＵ１５０による処理が望ましい。他方、判定結果の統合は、高度な行列処理等が必要ないため、ＧＰＵ１５０の負荷を減らすために、ＣＰＵ１４０によって処理が行われる。この際に、ＣＰＵ１４０は、処理装置１３１のＣＰＵ１４０が有するメモリに保持された処理装置１３１〜１３３の判定結果にアクセスして、情報の処理を行う。
【００３４】
また、処理装置１３２および１３３から、処理装置１３１へ判定結果を出力する際には、高速の信号伝送は要求されていない。そのため、Ｅｔｈｅｒｎｅｔなどの汎用規格の有線や無線などを使って、信号転送を行うことができる。
【００３５】
さらに、処理装置は、画像データにぶれ等があり、撮像装置の撮影条件が十分でなかった場合、撮像装置に対して、露光条件、シャッタースピード条件などを変更する命令をすることができる。この場合、処理装置から撮像装置に対して、設定・制御に関する信号が入力される。
【００３６】
処理装置１３１は、最終判定結果をＰＬＣ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｌｏｇｉｃ  Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）１６０に出力される（図３：ステップ３７０）。ワークに欠陥がありという最終判定結果の場合、ＰＬＣ１６０は、ロボット１７０に動作制御用の信号を入力する（図３：ステップ３７０）。ロボット１７０は、ワークの移動動作を切り替え、欠陥があると判定されたワークを生産ラインから移動させる（図３：ステップ３７０）。
【００３７】
（撮像装置の配置例）
図２（Ａ）は、生産ラインにおける撮像装置１２１〜１２３の配置例を示したものである。撮像装置１２１〜１２３の撮像可能範囲（視野）２４０は、それぞれが重複領域を有する。
【００３８】
図２（Ｂ）は、撮像装置１２１〜１２３で取得される画像データの表示例２１０〜２３０を示すものである。撮像装置１２１と１２２の視野２４０は重複しているため、撮像装置１２１で取得された画像データの表示例２１０と、撮像装置１２２で取得された画像データの表示例２２０には、ワーク２００の同じ領域が表示されている。同様に、撮像装置１２２と１２３の視野２４０は重複しているため、撮像装置１２２で取得された画像データの表示例２１０と、撮像装置１２３で取得された画像データの表示例２２０には、ワーク２００の同じ領域が表示されている。
【００３９】
複数の撮像装置を設けることにより、１つの撮像装置の視野に収まらない大きさのワークであっても、欠陥の有無を高精度に判定できる。また、各撮像装置の視野を重複させる構成により、撮影されないワークの部分の発生を抑制させることができる。
【００４０】
（学習モデル）
図４は、処理装置１３１〜１３３のＧＰＵ１５０で行われるワークの欠陥判定を行うＡＩを説明するための図である。
【００４１】
図４（Ａ）は、学習フェーズの概念図である。学習モデル４２０は、欠陥判定のアルゴリズムを有する。学習モデル４２０に対して、教師データとして、Ｌ枚の良品画像４１１、Ｍ枚の第１の欠陥画像４１２、Ｎ枚の第２の欠陥画像４１３、などを入力する。ＡＩにより、学習モデル４２０のアルゴリズムを、より精度の高いアルゴリズムとなるように学習させたものが学習済モデル４３０である。
【００４２】
機械学習の具体的なアルゴリズムとしては、最近傍法、ナイーブベイズ法、決定木、サポートベクターマシンなどを利用してもよい。またニューラルネットワークを利用して、学習するための特徴量、結合重みづけ係数を自ら生成する深層学習（ディープラーニング）であってもよい。たとえば、深層学習のモデルとして、ＣＮＮモデル（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ｍｏｄｅｌ）を用いてもよい。
【００４３】
図４（Ｂ）は、推定フェーズの概念図である。学習フェーズにより構築した学習済モデル４３０に対して、ワーク画像４４０を入力すると、欠陥有無の判定結果４５０が出力される。この学習済モデル４３０を用いた処理はＧＰＵ１５０によって実行される。
【００４４】
（第２の実施形態）
上記第１の実施形態では、ワークの欠陥の有無を判定する撮像システムを説明した。他方、本実施形態では、監視システムに適用可能な撮像システムである。以下、図５および図６を用いて説明する。なお、図５において、図１と同じ符号を示したブロックは同じ機能を果たすブロックである。
【００４５】
トリガ生成回路１１０は、例えばＦＰＧＡやＡＳＩＣなどのロジック回路から構成されている。トリガ生成回路１１０は、撮像装置１２１〜１２３に対して、同時刻に撮影トリガの信号が与える（図６：ステップ６２０）。これにより、撮像装置１２１〜１２３において、同時刻に被写体の撮影が行われる（図６：ステップ６３０）。
【００４６】
本実施形態において、撮影トリガ信号は、例えば、近くのエリアにおいて、不審物が発見されたという外部トリガが入力された場合や、不審者が確認されたという外部トリガ入力された場合に生成される。
【００４７】
トリガ生成回路１１０から、各撮像装置１２１〜１２３の撮影トリガ信号の入力部１９５までの撮影トリガ信号の伝送は、有線で行うことが好ましい。また、トリガ生成回路１１０から、各撮像装置１２１〜１２３の撮影トリガ信号の入力部１９５までの距離は、略等しくすることが好ましい。
【００４８】
トリガ生成回路１１０は、ロジック回路により構成されており、ハードウエア処理により並列処理がなされるため、逐次処理を行うソフトウエア処理と比較して、無駄な遅延が生じさせることがない。すなわち、撮像装置１２１〜１２３は、ソフトウエア処理を介さず、トリガ生成回路１１０からの信号を直接入力可能に構成されているため、無駄な遅延を生じさせることがない。
【００４９】
第１の撮像装置１２１から出力された画像データは、第１の処理装置１３１に入力されてデータの処理がされる。同様に、第２の撮像装置１２２から出力された画像データは、第２の処理装置１３２に入力され、第３の撮像装置１２３から出力された画像データは、第３の処理装置１３３に入力されてデータ処理がされる。
【００５０】
各処理装置１３１〜１３３では、各画像データの撮像対象について、認識処理が行われる。ここで認識処理とは、撮像対象としての複数の人物に、不審者が含まれているかどうかを判定する処理のことである。
【００５１】
各撮像装置から各処理装置への画像データの伝送は、有線で行うことが好ましい。
【００５２】
撮像装置１２１〜１２３のそれぞれは、ＣＰＵ１４０と、ＧＰＵ１５０を有する。ＣＰＵ１４０とＧＰＵのそれぞれは、メモリを有しており、これらのメモリには、各撮像装置から出力された画像データが保持される（図６：ステップ６４０）。
【００５３】
上記のとおり、トリガ生成回路１１０により、撮像装置１２１〜１２３には、同時刻に撮影トリガ信号が入力されるため、撮像装置１２１〜１２３のＧＰＵ１５０とＣＰＵ１４０のメモリには、同時刻の画像データが保持されることになる。
【００５４】
ＧＰＵ１５０は、メモリに保持された画像データにアクセスし、並列的に画像データを処理する。ＧＰＵ１５０は、学習済のモデルを用いて、対象としての複数の人物に不審者が含まれているか否かを判断する。学習済モデルに関しては、例えば、教師データとして、不審者に関する情報を有するデータを用いて、機械学習を行う。あるいは、図４および図４の説明事項で述べたように、深層学習を用いてもよい。
【００５５】
ＧＰＵ１５０は、ＣＰＵ１４０よりも定型的な膨大な計算処理を行うのに適しており、ＧＰＵ１５０は、複数の人物を含む画像データから、不審者の有無を判定する処理を速く行うことができる。
【００５６】
処理装置１３１は、撮像装置１２１により取得された画像データに基づき、画像データの領域に不審者がいるか否かを判定する（図５：ステップ６５０）。同様に、処理装置１３２は撮像装置１２２により取得された画像領域内の不審者の有無を判定し、処理装置１３３は撮像装置１２３により取得された画像領域内の不審者の有無を判定する（図５：ステップ６５０）。処理装置１３２と１３３により行われた判定結果は、処理装置１３１に出力される。
【００５７】
処理装置１３１は、処理装置１３１による判定結果と、処理装置１３２による判定結果と、処理装置１３３による判定結果とを、統合した統合情報を生成する。統合情報とは、最終的に不審者がいるか否かを判定した情報である（図６：ステップ６６０）。
【００５８】
処理装置１３１による判定結果の統合処理は、ＧＰＵ１５０ではなく、ＣＰＵ１４０が行う。画像データに基づく不審者の有無の判定は、高度かつ高速な行列処理等が必要となるため、ＧＰＵ１５０による処理が望ましい。他方、判定結果の統合は、高度な行列処理等が必要ないため、ＧＰＵ１５０の負荷を減らすために、ＣＰＵ１４０によって処理が行われる。この際に、ＣＰＵ１４０は、処理装置１３１のＣＰＵ１４０が有するメモリに保持された処理装置１３１〜１３３の判定結果にアクセスして、情報の処理を行う。
【００５９】
処理装置１３１は、最終判定結果を表示部５６０に出力する（図６：ステップ６７０）。
【００６０】
なお、上記では、不審者の有無を判定したが、各撮像装置で撮影された画像データに含まれる物体は人物の数をカウントする認識処理を行ってもよい。つまり、認識処理は、第１の画像データに含まれる対象の数と、第２の画像データに含まれる対象の数をカウントしてもよい。  （その他の形態）
図１では、１つの撮像装置に対して１つの処理装置が設けられているが、３つの撮像装置に対して１つまたは２つの処理装置を設ける形態でも構わない。もっとも、１つの撮像装置に対して１つの処理装置が設けた方が、信号処理速度を遅延させることがないため、好ましい。
【００６１】
また、図１では、ＧＰＵ１５０とＣＰＵ１４０のそれぞれにメモリを設ける例を開示したが、ＧＰＵ１５０内のメモリだけを設けて、ＣＰＵ１４０がこのメモリにアクセスする構成にしてもよい。また、ＧＰＵ１５０とＣＰＵ１４０以外の場所にメモリを設けて、ＧＰＵ１５０とＣＰＵ１４０がこのメモリにアクセルするように構成してもよい。
【００６２】
さらに、図１では、処理装置１３２および１３３にＣＰＵを設けた例を示したが、処理装置１３２および１３３にＣＰＵを設けなくてもよい。この場合、処理装置１３１に設けられたＣＰＵが処理を行う。
【００６３】
加えて、処理装置は、画像データ中のワークのエッジ処理等の一般的な画像処理を行うルールベースのアルゴリズム備え、このアルゴリズムを実行するように構成してもよい。
【００６４】
加えて、以上説明した実施形態等は相互に組み合わせることが可能である。
【符号の説明】
【００６５】
１００  センサ
１１０  トリガ生成回路
１２１、１２２、１２３  撮像装置
１３１、１３２、１３３  処理装置
１４０  ＣＰＵ
１５０  ＧＰＵ
【図１】
2020188385.tif 000003
【図２】
2020188385.tif 000004
【図３】
2020188385.tif 000005
【図４】
2020188385.tif 000006
【図５】
2020188385.tif 000007
【図６】
2020188385.tif 000008