KANSAI DENKIサーマルカム

鍵となる技術に着目して（赤外線センサーLEPTONをWiFi機器ESP8266に無線で繋げる）開発しました。４年前に同じ様な開発をドイツ、オーストリアにありました。それぞれ会社は無くなりました。結局どこもマイナーな問題で行き詰まっていました。

今も３年前のまま、Available soonっていつ？

①CPUをシングルコアにするかマルチにするか？
②VSYCN=赤外線センサーのデータを転送する際のタイミングを決めるピン。
どちらも赤外線の画像データを安定させる為の問題です。

私たちは当初から力技で両方も問題に取り組んでいました。ESP8266はシングルコアです。ESP32はマルチコアでVSYCNを併用すれば安定します。ESP8266でもVSYCNを併用すれば安定しますが、スケッチにdelay, yieldを適宜挿入する事でタイミングを調整してVSYCN無しでも安定する様になっています。ここまで千数百回のコンパイルで実験しています。細かなプログラム追加後の調整も経験的な変更を加えて安定させています。

元々FLIRのブレイクアウトボードがLEPTON初期の８０x６０をベースに作っていて１６０x１２０の様に４画面を後で合成する様なモデルを想定したブレイクアウトボードにしなかったので上記２社が消滅したと言っても良いと思います。

delayとyieldで擬似的にVSYCNと同じ様に画像のタイミングを取るのは小野さんでないと出来ない神業です。（私がVSYCNピン付きのブレイクアウトボードを完成出来ていないのが原因でもありますが。。。）
ぼちぼち開発再開しないと(^◇^;)時間が無くて2.5mm角の発振器に３００kのプルアップ抵抗を付けて確認するのが億劫で出来ていない。（言い訳？）

流石中国のM5stackのエンジニアも初期モデルで上記２社と同じミスを犯して現在VSYCNからタイミングを測る様に修正しているので早晩バージョン２が出来る様です。

１stバージョンはこれで完成。カナダ、アメリカの開発者の評価が高い様です。

関西電機工業ブランドはこの2ndバージョンでアップルのマルチスプレッドの制約の緩和とopenGLの許容のお陰でリリース出来ました。アンドロイドと違いアップルの制約は厳格で今回のタイミングでないと出来なかったアプリの様な気がします。

もう一つアプリをリリースする予定。
より解像度の高いFLIR BOSON(320x240)これにiPhoneのインとアウトの可視カメラ映像にYoloの画像認識を掛け合わせた機能を追加中。

もうすぐNVIDIA Jeton NXも販売されます。Jetson Nanoより実用的な機能。ソフトウェアなXavierと共通なので現在XavierでソフトをバージョンUP中。

これでiPhoneで直ぐに実行しかもバッテリで動作するシステムと常時稼働のJestonの両方が揃うのでいろいろなアプリケーションで使えます。
ここまで凄いアプリになるなんてw。

coronavirusとサーマルカム

ここ２ヶ月程はシンガポールとフィリピンのダウンロードが特に増えています。

今回のコロナウィルスに関係しているのでしょう。
有料のThermal Cam3xを無料にした方が社会貢献が出来そうです。
FLIR Lepton3.5やオムロン以外のサーモグラフィーセンサーがコロナウィルスの騒動で軒並み売り切れです。
サーモグラフィーセンサーとスマホが無線で接続出来るのでスマホをウィルス感染のリスクが減るのも結果としてメリットになりました。

アプリの取り扱いが難しいので有料のアプリを試そうと言う人は中々いません。
BOSONのアプリも進行中でこれもまた画期的なアプリになりそうです。
玄人受けしそうな内容になります。小出しにするとサーモグラフィー画像だけでなくiPhone11のインアウトの可視画像にも画像認識が使える様になります。
サーモグラフィーはBOSONなのでLeptonより精細なサーモグラフィー画像で画像認識と録画が出来る。

NVIDIA NGC

ドライバーは入っている模様

ファイル名はEnglishになっている。

CUDAツールキットとしては入っていない？

一旦作業休止

New Laptop Ubuntu/Windows10 Pro（3月16日追記）

特殊なパソコンを作って貰いました。
今までUbuntu／Windows１０のデスクトップPCで業務をこなしていましたが、移動する事が多くドライバーがおかしくなる不具合が頻繁に発生していたのでノート型でLinuxをサポートするモデルにしました。２ndドライブにWindows１０Proをインストールして貰いました。NVIDIAの公認のシステムでNVIDIA NGCというdocker containerが使えるのでドライバーのインストールが幾分マシ？　このドッカーコンテナーの取り扱いが始めてで現在関西電機で使用しているYoloとどの様に併用するかを調べるのが、また大変そうですが、可搬性が良くなったので使い分けていきたいと思います。

可搬性が良くなったとはいえこの大きさのACアダプター普通のノートブックの３倍の容量

（デスクトップ並のGPUの電源ですから当然ですがバッテリーはおまけ程度。）

BIOSでドライブを切替（５００GBがWindowsで２５０GBがUbuntu)

GTX1080を搭載したデスクトップとほとんど同じ構成。RTX2080になったのでGPUの能力が向上しています。（レイトレーシング対応やtensorコアも搭載＝AI能力UP）

UEFIファームウェアでBIOS変更

Windowsを立上げるとFn7でドライブの変更が効かなくなり時計が狂います。Windowsの日時設定の調整が立上げる度に必要です。

docker containerとcudaドライバーの関係が良く分からない。

Ubuntuは１６．０４LTSに戻ってアップデートによる不具合がサポートされません。

このあたりはパソコン教室で教えてもらう事になりそうです。
引き取り後は簡単にシステムの確認程度ですが、早速クロームが上手く導入出来ません。
初期なのでシステムの入替に挑戦するか迷い中。

3月16日追伸：
Windows側にofficeソフトを追加ーUbuntuを立上げるとWindows側の日時の設定が変わるのでアップデートの問題がでます。手間ですが、立上げの際に日時設定を調整してからの作業にします。

Ubuntu側は初期設定をEnglishで進めて（キーボードのみ日本語配列設定）完了しましたが、フォルダー名が日本語になっているのでEnglishに変更。日本語変換のプラグインはインストールしません。日本語表示はしますが、コード入力の際に２バイト文字の入力でシステムがおかしくなるのでEnglish専用にします。

• Google Chromeの設定に思い込みと勘違いがあり設定に時間が掛かった。現在Windows, Mac, Ubuntuとデータが縦断するのでChromeで共有しています。

相変わらずちょっとした思い違いで設定に時間と労力が掛かります。

NVIDIA NGCとcudaドライバーの関係はまだ不明。混用が難しい場合はデスクトップをYOLO専用にしてそれ以外のフレームワークをラップトップにする予定。
最悪はXavierをYOLO用にする事で使い分け。

TensorFlowやPytorchの基礎的な勉強に使う予定ですが数ヶ月では難しいと思う。

病み上がりなので進捗はぼとぼち。