AI画像認識、ロボット、スマートファクトリー、検査装置、モビリティ。

　エッジAIの普及によって、コンピューターに接続される「カメラ」は、単純に映像を撮るだけのデバイスではなくなってきました。

そこで問題になるのが、

「どのカメラを選べばいいのか？」

ということです。

解像度だけを比較しても十分ではありません。

  • PCに簡単に接続したいのか
  • SoCに直接映像を取り込みたいのか
  • カメラとコンピューターが離れているのか
  • 1台なのか、4台、8台と増やしたいのか
  • NVIDIA JetsonなどでAI推論したいのか

によって、適切なインターフェースは大きく変わります。

　Innodiskでは、こうした用途に対してUSB 2.0、MIPI CSI-2、MIPI over Type-C、GMSL2のカメラモジュールに加え、Capture Card、Starter Kitまで製品化しています。

1. Innodiskのカメラ製品群を俯瞰する

まず全体像を整理してみましょう。

画像
カメラ製品群

 　Innodiskの製品ラインアップにはUSB、MIPI CSI-2、MIPI over Type-C、GMSL2、Capture Card、Starter Kitが用意されています。

つまり単に「カメラモジュールを販売している」というより、

カメラ → 伝送 → ホスト接続 → エッジAI

までを一連のシステムとして構成できることがポイントです。

2. USB 2.0 ｜まず「簡単につなぎたい」なら有力候補

画像
USB2.0カメラモジュール

　USBカメラ最大のメリットは、やはりホストPCとの接続のしやすさでしょう。

　USB 2.0シリーズでは、2MPや8MPなど複数の固定焦点モデルに加え、8MPオートフォーカスモデルもラインアップされています。

たとえば2MPのEV2U-RMR1-UMCBは、

画像
EV2U-RMR1-UMCB
  • USB 2.0
  • 最大2MP / 30fps
  • UVC対応
  • ISP内蔵
  • Windows / Linux / Android / macOS対応
  • 約1W
  • 動作温度 -20～70℃
  • 60 × 8 × 3.85mm

　という仕様で、Panel PC、医療PC、QRコードスキャン、POSなどが用途として挙げられています。

こんな場合に向いています

「まず画像をPCへ簡単に取り込みたい」

という場合です。

PoCや既存PCへのカメラ追加では特に扱いやすい選択肢になります。

　一方、複数の高解像度カメラから大量の映像を扱う用途や長距離配線が必要な場合には、MIPIやGMSL2も検討した方がよいでしょう。

3. MIPI CSI-2 ｜組込みAIの王道

画像
MIPI CSI-2カメラモジュール

　スマートフォンや組込み機器の世界で広く使われているのがMIPI CSI-2です。

　Innodiskのラインアップでは、5MP、8MP、13MPに加え、2MP/2.3MPクラスも用意され、バリフォーカルモデルも用意されています。

代表例として、

などがあります。

MIPI CSI-2を選ぶポイント

　USBカメラが「周辺機器」に近いのに対し、MIPIカメラはシステムの一部としてSoCに組み込むイメージで考えると分かりやすくなります。

したがって、

Camera → MIPI CSI-2 → SoC → GPU/NPU → AI推論

というエッジAI機器には非常に自然な構成です。

　反対に、USBのような汎用プラグ＆プレイ接続とは考えず、使用するSoCやキャリアボードとの互換性、ドライバー、ISPなどを事前に確認することが重要です。

4. MIPI over Type-C ｜MIPIをもっと扱いやすく

画像
MIPI over Type-Cカメラモジュール

興味深いのがMIPI over Type-Cです。

画像
EV8C-OOM1-RHCF

　InnodiskではEV8C-OOM1-RHCFという8MP固定焦点モデルをラインアップしています。

この製品は、

  • 8MP / 30fps
  • MIPI over Type-C
  • onsemi AR0822
  • HDR対応
  • Dynamic Range 120dB
  • 約1W
  • 動作温度 -30～70℃
  • FOV 107° / 100° / 67°
  • NVIDIA Jetson Orin、Intelプラットフォーム対応

という仕様です。

ここで注意したいのは、

「USB Type-Cコネクター ＝ USBカメラ」ではない

ということです。

　Type-Cはコネクター形状であり、この製品の映像インターフェースはあくまでMIPI over Type-Cです。USBカメラと同一視しないことが製品選定上の重要なポイントになります。

5. GMSL2 ｜カメラを「遠く」に置きたいエッジAIへ

画像
GMSL2カメラモジュール

ロボット、AMR、AGV、車両、重機などでは事情が変わります。

コンピューターのすぐ横にカメラがあるとは限りません。

そこで重要になるのがGMSL2です。

　GMSL2製品の特長として低レイテンシ、長距離伝送、高画質が挙げられます。

現在の製品ラインには、

があります。

GMSL2が活きる代表的な考え方

たとえば自律移動ロボットなら、

Front Camera ─┐

Rear Camera  ─┤

Left Camera  ─┼─ GMSL2 → Capture Card → Jetson → AI推論

Right Camera ─┘

という構成が考えられます。

つまりGMSL2を単純に「高性能カメラ」と見るのではなく、

カメラを演算装置から離して設置するための伝送技術

という視点で考えると、USB / MIPIとの違いが理解しやすくなります。

6. Capture Card ｜実はマルチカメラ構成の重要部品

画像
Capture Card製品群

GMSL2などを導入すると、次の問題が出てきます。

「その映像をJetsonやSoCにどう入力するのか？」

その橋渡しを担当するのがCapture Cardです。

Innodiskでは、

画像
Capture Card

という製品がラインアップされています。

　特に4カメラ構成を検討するとき、この部分まで含めて設計することが大切です。

7. Starter Kit ｜「部品選定」より先に“動かしてみる”

画像
GMSL2 Camera Starter Kit

　今回ご紹介するラインアップで特に注目したいのが、EKIT-B14-001 GMSL2 Camera Starter Kitです。

内容は、

  • GMSL2 3MPカメラ ×4
  • MIPI CSI-2 → GMSL2 Capture Card ×1
  • GMSL2 FAKRAケーブル ×4
  • 電源アダプター
  • 電源コード
  • Quick Start Guide
  • ソースコード

　という構成で、NVIDIA Jetson Orin Nano Super Developer Kitをサポートしています。

これは非常に重要です。

　GMSL2はUSBカメラのような単純なPlug & Playではなく、専用Capture Cardやプラットフォーム固有のドライバーが必要になります。Innodiskも、カメラ、Capture Card、ドライバー、ホストプラットフォームを組み合わせたマルチカメラ統合では、検証開始まで6カ月以上かかる場合があると説明しています。

そのためStarter Kitには、

最初から部品を一つずつ選ぶより、まず既知の組み合わせでAIカメラシステムを動かす

という価値があります。

PoCから量産設計へ進む場合には特に合理的なアプローチでしょう。

8. 結局、どれを選べばいい？

ここまでを実際の選定フローに落とし込みます。

STEP 1：まず伝送距離で分ける

カメラと演算装置が近い

→ USB / MIPI CSI-2 / MIPI over Type-C

カメラを離して設置したい

→ GMSL2を優先的に検討

GMSL2は特に長距離伝送・低レイテンシを重視するエッジAI用途を想定しています。

STEP 2：開発の容易さを見る

PCへ手軽に接続したい

→ USB 2.0

JetsonやSoCへ組み込みたい

→ MIPI CSI-2

MIPIをType-C形状で扱いたい

→ MIPI over Type-C

GMSL2を使ってマルチカメラをすぐ評価したい

→ Starter Kit

STEP 3：必要な画素数を決める

画素数は「大きければよい」とは限りません。

たとえばAI物体検出では、

  • 対象物の大きさ
  • 撮影距離
  • FOV
  • AIモデルの入力解像度
  • 必要fps
  • GPU/NPU処理能力

まで合わせて考える必要があります。

Innodiskのカメラ製品群自体は最大13MPまで用意されています。

STEP 4：固定焦点か、AF/可変焦点か

一定距離を見る装置ならFixed Focus。

対象距離が変化する場合にはAuto Focus / Varifocalも候補になります。

　実際にInnodiskのUSBシリーズには8MP Auto Focus、MIPI CSI-2シリーズには2.3MP Varifocalが用意されています。

STEP 5：最後にプラットフォーム互換性を確認する

特にMIPI/GMSL2では、

  • NVIDIA Jetsonのどのモデルか
  • Intelなのか
  • CSIレーン数
  • キャリアボード
  • Capture Card
  • OS
  • Driver
  • ISP
  • カーネル/JetPackバージョン

といった条件を確認してからBOMを確定することが重要です。

9. 用途から逆引きすると、こうなる

より直感的にまとめると次のようになります。

画像
用途からの製品選定

10. 「カメラ単体」ではなくシステム全体から逆算する

カメラを選ぶとき、

2MPか8MPか？
30fpsか60fpsか？

から入ってしまいがちです。

しかし、エッジAIシステムではむしろ、

① 何を見るのか
　　　↓
② カメラをどこに置くのか
　　　↓
③ 何m伝送するのか
　　　↓
④ カメラは何台必要か
　　　↓
⑤ USB / MIPI / GMSL2のどれを使うか
　　　↓
⑥ Capture Cardは必要か
　　　↓
⑦ CPU / GPU / NPUでどう処理するか

という順番で考えた方が整理しやすくなります。

特にマルチカメラ化すると、カメラ単体のスペック以上に、

Camera Module
→ Cable
→ Capture Card
→ SoC
→ GPU/NPU
→ AI Software

という「データパス全体」が重要になります。

　その意味で、カメラ本体だけでなくCapture CardやStarter Kitまで用意するInnodiskのラインアップは、エッジAIビジョン・システムとして考えると理解しやすいのではないでしょうか。Innodisk自身もStarter Kitを、マルチカメラのハードウェア互換性を事前に解決し、PoCを迅速化する統合ソリューションと位置付けています。

まとめ

選択基準を一言でまとめるなら、

手軽さならUSB
組込みならMIPI
配線を扱いやすくしたMIPI構成ならMIPI over Type-C
長距離・マルチカメラならGMSL2
GMSL2＋Jetsonをまず動かすならStarter Kit

という整理が分かりやすいでしょう。

　AIカメラを選ぶときには、カメラの解像度だけでなく、「カメラからAIプロセッサまで映像をどう運ぶか」までを見る。

　これが、エッジAI時代のカメラ選定では非常に重要なポイントだと思います。

参考：Innodisk公式製品ページ