HVC-P2活用事例：マイコンボード『GR-PEACH』との連携事例インタビュー（ルネサス エレクトロニクス株式会社様）

ルネサス様

HVC-P2のセンシング結果を『GR-PEACH』のUSB通信で受信し、写真をSDに保存したりLANにつなげてWebカメラにしています。

ルネサス様

はい、そのとおりです。
『GR-PEACH』は、当社のマイクロコンピュータ『RZ/A1H』を搭載したGRリファレンスボードで、10MBの内蔵RAMに加え、ARM(R) Cortex(R)-A9の処理能力により、グラフィックス、タッチパネル、カメラ入力、オーディオ、ネットワーク等をコンパクトかつ高性能に実現することが可能な開発者向けハードウェアボードです。

mbedに対応するなど、各種高速プロトタイピング向けのプラットフォームを用意しており、すぐ手軽に試したい方向けのボードとなっています。また、マルチプラットフォーム化の整備も進行中で、広いニーズにお応え出来るよう整備を進めています。

ルネサス様

ARM mbedサイトの例では、
①HVC-P2 x 1
②USBA-microUSB変換ケーブル x 2
③USBA-microUSB変換アダプター x 1
④GR-PEACH x 1
⑤4.3インチ LCDシールド x 1　といった構成にしました。

公開中のサンプルアプリケーションを活用することで、『HVC-P2』の人理解センシングで得た情報を『GR-PEACH』が視覚化します。PCを使わずに、IoT端末として使用できるようになります。

ルネサス様

組み上げるとこんなかんじです！

ルネサス様

はい。人物認識を使用した時のイメージがつかんでもらえたらと思い作成しました！
上記のmbedサイトや、この次説明する『がじぇるね』サイトにも載せておりますので、ぜひご覧ください！

ルネサス様

基本的にはGR-PEACHをより多くの人に使っていただきたいため、誰でも導入できるレシピのひとつとして開発しました。

mbedサイトの例ではタッチパネルを使いましたが、応用が利くようにもっとベーシックなレシピもご紹介しております。

『GADGET RENESAS(がじぇるね)』のGR-PEACH特設ページでは、最もベーシックなUSB通信から、監視カメラのように応用するための写真保存、そしてどこからでも監視できるようにするためのWebカメラといった具合に、3段階に分けてステップアップできるようにしています。

ルネサス様

『GADGET RENESAS(がじぇるね)』は、初心者からハードユーザーまで、手軽にマイコンを使った電子工作やプログラム開発が出来るよう、マイコンを搭載した小型の電子工作ボード「GRリファレンスボード」の開発・提供と、専門知識がなくてもマイコン用のプログラムが容易に作成できるクラウド上の開発環境「Webコンパイラ」を組み合わせた、開発者支援プロジェクトです。

がじぇるねでは
・『GR-PEACH』などのルネサス社製GRリファレンスボードの紹介・販売
・ 開発環境「Webコンパイラ」とデベロッパーコミュニティの提供
・ ルネサス社が主催するチャレンジプログラムやイベントの案内
などを通して、開発者の皆さんのアイデアとエレクトロニクスをつなげ、夢ある楽しいものづくりを支援しています。

ルネサス様

そうなんです。SENSING EGG PROJECTは同じ匂いがしまして（笑）
サイトを拝見した時、是非一緒に何かできないかと思い「まずはHVC-P2を使ってから考えよう！」というのきっかけで、今回の開発に至りました。

ルネサス様

シンプルなシステムですので、あまり大変ではなかったのですが、つまづいた部分といえば、私はまず画像処理に詳しくありませんでした。

やりたかったことは画像に検出結果を埋め込む、例えば顔に枠を入れたり、年齢や性別の他、日付に限らず温度、湿度、傾きなどを表示するといったように、あまり世の中にない変な！？カメラにしたかったわけです。

最終的にはあの！？スカ●ターを実現したかったのです。

ルネサス様

ちなみに、画像に文字を入れ、Webカメラで扱える小さなサイズのJPEG形式にするため、GR-PEACHの仕様を踏まえると、次のように画像変換をする必要がありました。
(1)Y 8bitグレー (HVC-P2からの出力)
↓
(2)RGB888 (ここで顔枠や文字を埋め込み)
↓
(3)YUV422
↓
(4)JPEG

・・・・ただ、ここまで説明して申し訳ないのですが、
実はHVC-P2の検出結果以外の文字を入れるのはまだ実現していません。

ルネサス様

RGBからYUVに変換する際、1ピクセルあたりの情報が少なくなるため、現状のライブラリでは文字が崩れてしまったからです。文字を大きくしたり、JPEG変換をソフトで実現すればよいのですが、まだやっていません。いずれ挑戦したいです。

冒頭、画像処理に詳しくないと言いましたが、この落とし穴は詳しい人なら分かっていた落ちですね。それが分かるのに大変だったということになります。

ルネサス様

使い始めるまでは非常に簡単でした。Windows用のお試しアプリや、サンプルもあったので、どんなことができるのかあらかじめ体験できるというのは素晴らしいです。

ルネサス様

ただ、ちょっと難しいと思ったのはパラメーターの設定、例えばスレッショルドの設定値がどれぐらい効いてくるかなどです。今もよく分かってないのですが、手の検出が顔や体の検出に比べてにぶいのですよね。スレッショルドを変えてもあまり変わらなかったので、このあたりの勘所がWebなどに掲載されていると嬉しいです。

ルネサス様

なるほど、それで掲載されてないんですね。

ルネサス様

自動運転にはじまり、ロボットや産業機器など、画像処理を使用したAI化が進んでいくのは間違いありません。それを支えていく新たな世代の人たちが育っていくように、手軽に触れるボードや、体験記事を増やしていきます。

当プロジェクトではこれまでアイデアを実現するデザインコンテストをインドで3回、日本で1回実施しており、今年はASEAN、オーストラリア、ニュージーランドにも拡大していきます。

このように新しい世代、地域を超え、アイデア実現のきっかけを増やしていきたいと思っています。
ぜひ今後もオムロンさんと盛り上げていきたいと思っています。

ルネサス様

ありがとうございます！
このように新しい世代、地域を超え、アイデア実現のきっかけを増やしていきたいと思っています。
ぜひ今後もオムロンさんにもご協力いただきたいです！