情報システム概論（６／１９）~VisionChipとその周辺
秋田純一

ここにいたる経緯（研究歴）
卒論：「三次元容量計算における誤差分析」


修論：「確率遷移モデルに基づくＣＭＯＳ論理回路の消費電力低減手法」


LSI内の配線間容量の数値計算に関するもの

CMOS論理回路の動作モデルとLow Power化

博士論文："A Study on High Speed and Low
Power Image Sensors with Variable
Resolution Scan using Tree Structure ofImages“「イメージセンサ」（＝撮像素子）の研究

イメージセンサの道へ・・・［M1~M2］CMOS回路の（動的）消費電力を減らす研究
 ［M2の終わりごろ］「文部省の重点領域の予算（数億円／年）がつきそうなんだけど、D1からこのテーマをやらないか？」テーマ名「知的低電力デバイス・回路方式」
 「VisionChipというやつで、２次元を二分法に似た方式で走査したら低電力にならないか？」というアイディア

「画像」の世界との出会い


比較的なじみやすい概念
並列処理
 アルゴリズム・論理演算

知らない専門用語Segmentation, digitize, neighbor, ...

そもそも親しくない概念
２次元の画素配列
 光電変換VisionChipという概念
［狭義］網膜模倣イ
メージセンサの総称
Vision Chip
 Silicon Retina
 Smart Sensor
［広義］受光系と信号処理系を集積し、並列処理を特徴とするイメージセンサ

VisionChipの歴史
C.Mead(1989),“Analog VLSI andNeural Systems”
網膜の水平細胞を抵抗網で模擬
 受光素子からの光電流を注入 抵抗網に発生する電位分布＝平滑画像
C.MeadのVisionChipの原理
電位分布(Vi)＝元画像(Ii)の空間２階微分
 「平滑化をした画像」が得られる


2Vi # Vi #1 # Vi +1 = RI i" !2V = RI

抵抗網の改良型VisionChip（非線形抵抗）（線形抵抗網）（非線形抵抗網）
ノイズ除去＋エッジ強調C.MeadのVisionChipの問題点


抵抗値のバラツキ＝画像のバラツキ
実際に作ってみるとシャレにならない
 抵抗のバラツキを減らす回路構成／バラツキの自己補正機構［八木＠阪大他］
動き検出VisionChip
２次正則化＋Eular-Lagrange方程式をアナログ回路網で求める方法
 生体の網膜での信号伝播モデルをアナロ
グ回路で模擬（主にニューラルネット畑）中心窩VisionChip


網膜の受光細胞の空間分布を模擬
中心ほど解像度が高い
 （信号を読み出すだけで演算機能はない）

製品化されたVisionChip

三菱電機M64270P他（通称「人工網膜チップ」）
 100×100画素程度の撮像 エッジ検出・平滑化などの処理後の画像も出力可

VisionChipの転換点：SPE

バッティングSPE (Sensory Processing Element)（通称 ”1msビジョン”）（石川＠東大）•ビットシリアル演算•SIMD型プロセッサ•超並列（Massive Parallel)アーキテクチャ•Self-Window法（独自アルゴリズム）など

ボールキャッチSPEのポイント


超並列



ディジタル処理

PE (Processing Element)を本気で画素ごとに並べてしまった
プログラムが可能＝柔軟性「１ｍｓ」という割り切り
Machine Visionであれば、1msより速くてもあまり意味がない（物体はそこまで速く動かない）
 「時間のかかる」ビットシリアル演算回路の多用＝回路規模の縮小＝高解像度化・高開口率化VisionChipの普及しない原因？


ビデオカメラの普及・高性能化
大半のことは、カメラ＋PCでこなせるようになった 高速カメラにも、PC側を一部並列化で対応「プログラムできない」
抵抗網型は機能が固定
 SPEもかなり特殊なプログラム


原理的に解像度が低い

３次元LSIとVisionChip

積層型の3次元LSI

上層と下層を上下に結ぶ信号線VisionChipに最適
最上層＝受光素子
 受光素子‐処理回路間が直結 （A/Dコンバータを作った例がある）


４進木走査とVisionChip「二分探索」の二次元版
 次第に領域を絞っていく（解像度を高めていく：Progressive JPEGのような感じ）４進木走査とのモデル化
l : @AB-=>?
b : EF,
N : @AB-CD
pl :=>?l-:;<7189012
p0 34567:
1./012
L : $%&'()*+,-!"#
pl = 1 ! (1 ! pl !1 )b
pl = 1 ! (1 ! p0 )blN

L = 1 + " b N !l +1 pll =1N{= 1 + " b N !l +1 1 ! (1 ! p0 )bl =1l}

４進木走査ステップ数の期待値

４進木走査イメージセンサ


４進木構造をそのままレイアウト
上位層ほど面積が大きい＝バッファが大きい 探索対象範囲のみにクロック供給＝低電力
ちょっと寄り道：カラー画像処理

色抽出処理のみ


対象色のみ抽出

あえてビデオ信号を対象


カラー化のため・・・

色抽出処理の結果

400ns分の遅れのみ
 時系列のままで画素信号の処理

フレームメモリが不要「コーヒーフィルタ」のような情報処理本当に必要な画像の情報とは？


「画像」は、本来人間が見るものテレビ、ビデオ、・・・ 「画像」の意味は、人間が「理解」する


「理解」とは・・・？
画像の意味（特徴量）を抽出する
 Machine Visionでは、何らかの特徴量抽出が必要画像の「特徴量」
用途によっていろいろ・・・ 「位置」の情報は・・・？
「注視」の機能＝対象領域を絞る前処理
 注視の後で、必要領域を詳細処理＝さまざまな処理の「前処理」


「ぱっと見」センサ・・・？
実はあまり精度は必要ない（注視なので）
 「高精度化」とは逆行するパラダイム・・・？
オートマトンによる物体検出
thinnerCentroid

二値画像の収縮処理
 最後に消えるところを「中心」とみなす
 セルオートマトンによる収縮処理の並列化オートマトン遷移型物体検出
VisionChip（試作）
CMOS 0.6μm 3Al
 ６４×５７画素
 消滅点を４進木探索

嗚呼、４進木探索・・・

抵抗網の電位分布と物体検出

抵抗網の電位分布の「極大点」を「中心」とみなす
 極大点を、画素ごとのコンパレータで並列比較
抵抗網電位分布型物体検出
VisionChip（試作）
CMOS 0.6μm 3Al
 ２３×２３画素
物体の「位置」の生成
画像の特徴量としての「位置」＝「座標」
 ｘ軸・ｙ軸に射影してエンコーダで座標生成
 射影＝ｘ方向・ｙ方向の論理和

y-encoder

x-encoder(x,y)‫‏‬複数点に対する座標生成対象点が複数ある場合には、射影像からもとの位置を特定できない 「同時には１点しか見えないように」すればいい順次マスク法

対象点を、１つずつ、順番に「見える」ようにする
 ただし対象点の探索をクロック同期で逐次探索しては無意味・・・順次マスク法の探索

対象点の探索をクロックに非同期で行う
クロックに同期しない
探索信号が「流れていく」（ゲート遅延時間のみ） 対象点に「ぶつかったら」先には流れていかない エンコードがすんだ
ら、再び「流す」
（前置き）
空間伝播時間型動き検出VisionChip
空間的に離れた2つの画素を、動く輝点が横切る ２つの時間差から動きの検出'"#$'()
-'()+
&!

'(*%

,'()

"#$'()+'(*

動きによる時間差 遅延回路による時間差


"#.

%
#

空間伝播時間型
動き検出VisionChipの画素回路-.
/012345/01
2(&)*+"$%"#&"#!

"$%!

"#'

6"$%
345/01
2(,)*,"#&"$%"#'!

(PD1

シミュレーション結果
PD2
最初に輝点が到達Δｔｐ後のパルス
Δｔｍ

Δｔｍ
0.25ms後に到達0.1ms後に到達動きが検出された
１回目の輝点（Δｔｍ＝0.25ms）

２回目の輝点（Δｔｍ＝0.1ms）

画素の配置・・・
普通のイメージセンサの画素の配置は「格子状」
 網膜上の受光細胞の配置は「不規則」
画素配置の空間スペクトルf!"#$%&'()*

!+#,$%&'()*

規則配置の空間スペクトルはパルス状
f

表現可能な図形に周期・方向の特異性が強い

不規則配置の空間スペクトルはホワイトノイズ状


表現可能な図形に周期・方向の自由度が高い

不規則画素配置VisionChip

表現図形は、画素配置での「近似」
 例えば正方格子の画素配置では、斜め線や曲線がギザギザになる 不規則画素配置では、平均的な空間解像度が下がる
が、自然な表現任意方向動き検出VisionChipの可能性
受光部
遅延発生回路
パルス到達検出回路

検出できる輝点の動きの方向と速度が、PD1・PD2の「空間的配置」と「遅延Δｔｐ」によってのみ決まる
 画素配置の自由度が高い
 検出結果の出力方法は今後の課題生体様信号処理

Neural Networkがベースのものが多い
Neuron (PE)のネットワークで、分散処理
 個々のNeuron (PE)は、ある程度バラツキがあり不正確
 Network全体で相互補完してそれらしく動作ディジタル vs アナログ（一般論）
ディジタル
精度が高い
 素子のバラツキに強い（飽和領域）
 高速化がしやすい（byスケーリング） 設計方法論が（ほぼ）確立している




アナログ
精度が低い
 素子のバラツキに弱い
 高速化がしにくい（スケーリングが効きにくい） 設計方法論が（あまり）確立していないディジタル vs アナログ(別の見方)‫‏‬

ディジタル
末端まで品質管理されたシステム
 構成要素の「反乱」には極めて無力




アナログ
末端の特性のバラツキを想定したシステム
 構成要素の「反乱」にも、システムとして「ある程度」「それなりに」対応できる
Rough Information Processing「ぱっと見」の延長
 たしかに精度の高い処理は必要だが、どこまで必要？


1.1×1.1=1.21 → 1.2に四捨五入
 不必要な精度で演算する無駄・・・？
 例）ゲノムのホモロジー検索（類似度判定）


類似度30%でも10%でも、「似ていない」のは同じ
 「似ていない」のは詳細演算はしないのもアリ

レポート


自分の修士までの研究と、博士課程での研究との関連について、そのいきさつや考えるところも含めてまとめてください。