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ザイリンクス社 ZYNQ SoCを採用し、Arm Coretex-A9(Dual CORE)プロセッサ搭載によるソフトウェアプログラマビリティとFPGA のハードウェアプログラマビリティを組み合わせることでボードデザインを変えることなく柔軟な仕様変更が可能です。ギガビットイーサを2ch搭載することで、FAネットワーク（トポロジ）構築の際カスケード接続を可能にし、プログラマビリティ性によりマルチプロトコルにも対応します。（例：ch1：EtherCAT ch2 MECHATROLINK-Ⅲ etc）国内にて製造、各種環境試験をクリアした確かな品質と信頼性を保証。製品化・量産にそのまま使⽤できます。

本商品は、Samtec製FMCコネクタと、Texas Instruments社製リタイマLSI等で構成された HDMI2.0インターフェース用FMCカードで、各々のポートは11.88Gbpsまで保証されます。シンク、ソースが各1chデザインされており、各々HDMI2.0規格に対応しています。ソース回路のリタイマーにはTexas Instruments社のSN65DP159を使用しています。

本FMCカードは、Gigabit Ethernet及びUSB3.0 対応の評価用ボードです。Gigabit Etherneは2ch搭載でIEEE802.3の評価に最適です。また、USB30 は、Cypress 社製のUSB SuperSpeed Peripherals に対応したCYUSB3014チップを搭載した基板です。Samtec 社製FMC コネクタとGigabit Ethernet及びUSB 3.0 TYPE-B コネクタを採用し、High-Pin Count のコネクタを搭載したFMC 対応inrevium 評価ボードとの接続を想定しております。

本ボードは、Samtec 社製FMC コネクタ(High-Pin Count)と2.54mm ピッチピンヘッダを変換する変換基板です。High-Pin Count 対応のプラットフォーム基板との接続を想定しております。50ピンのコネクタが4列実装されております。

TB-FMCL-MIPIはMeticom社のICをベースに構築されたMIPI FMCカードで、4 レーン CSI-2 インターフェースと 4 レーン DSI インターフェースに対応します。また、FMC(LPC) コネクタを実装し、2つの独立した4-lane MIPI信号が40ピン接続されています。MIPI D-PHY Specification 1.00.00, (September 2009) に準拠し、データスルーレートとしてレーン辺り1 Gbit/s per laneのインタフェースが可能です。

12GSDI FMCカードは、FMC（HPC)コネクタ間に1入力、1出力、3入出力（切り替え可能） の75Ω HD-BNCコネクタを実装しており、2種類のオンボードクロック（148.5MHz and 148.3516MHz）がリファレンスクロックとして使用可能です。

在庫限り
DisplayPort 1.2カードは、Texas Instruments社製のDisplayPortリドライバLSI、同社製PLLを搭載した DisplayPortインターフェース用FMCカードです。DisplayPort 入出力にはJAE 社製またはMolex社製DisplayPortコネクタを採用しています。本基板は、FMC High-Pin Countコネクタを搭載したPlatform基板との接続を想定しています。さらに、Samtec製拡張用のFMCコネクタを実装しており、当該コネクタに同基板を二段重ねで実装することによりDisplayPort入出力数の追加が可能です。

DisplayPort 1.4 カードは DisplayPort Standard Version1.4の評価環境に最適です。シンク、ソース各1chのIFを持ち、シンクサイドには MegaChips MCDP6000、ソースサイドにはTI社のSN65DP141を使用しており、1.62Gbps, 2.7Gbps 5.4Gbps, 8.1Gbpsの4レーンをサポートしています。また、弊社デザインサービスにてシンク/ソース各2ch対応のカスタマイズも可能です。

8Lane V-by-One HS LVDS カードは、Samtec社製FMCコネクタ(High-Pin Count)とJAE製FI-Rシリーズコネクタを変換し、ザインエレクトロニクス社のV-by-One HS 伝送に対応した基板です。JAE製 FI-RE51S-VFを搭載しておりますが、V-by-one HS プロトコルにて 16LANEを実現したい場合、対向機器の構成により、FI-RE41S-VF搭載に変更した基板のご提供が可能です。High-Pin Countのコネクタを搭載しているプラットフォーム基板との接続を想定しています。

世界最大規模のFPGA（XCVU19P）を搭載した、ASICのプロトタイプ検証や大規模SoC開発に最適な評価ボードです。豊富に用意されたIO、高速IOインターフェース、FMCオプションカードにてDDR3/DDR4メモリが選択可能で幅広い評価への活用が可能です。

ザイリンクス社製FPGA Kintex 325Tまたは410Tを搭載し、4K2Kビデオインタフェース、画像処理の評価環境として最適な評価ボードです。FMCコネクタが4個実装されており、FMCオプションカードとの組み合わせにより多様なインタフェースの評価を実現することが可能です。

ザイリンクス社 Kintex UltraScale 060/115 FPGAを搭載した評価ボード。HDMI2.0/DiplayPort1.2/12G-SDIのようなビデオFMCインタフェースカードと組み合わせることにより8K4K評価環境の構築が容易に可能です。

ザイリンクス社Zynq SoC搭載 組込み用インダストリアルグレードSoM[TB-7Z-IAE]の評価環境となるIOインタフェース基板、ACアダプタ、サンプルデザインをセットにした開発キットです。PCレスでマシンビジョン・システムを実現できるサンプルデザインは、対応カメラからTB-7Z-IAEへの画像取り込みサンプルが実装されているため、TB-7Z-IAE上のZynq PSソフトウェアやZynq PLロジック上の画像処理部分から開発を開始することができ、開発期間のさらなる短縮を実現します。

モノクロ時/Max 1000fps8bit階調、カラー時/Max 925fps24bit階調で投影可能な高速プロジェクター「DynaFlash」は、Texas Instruments社DLP® DMD（Digital Micromirror Device）と高輝度HLD光源を用いて、 独自のFPGAによる高速制御回路で高いフレームレートを実現しました。さらに、独自の通信インタフェースによって、画像を高速転送する回路を計算機に搭載することで、映像生成から投影までの遅延を最小3msに抑えることが可能です。従来のDynaFlashにカラー表現が加わったことでより広い分野で今までにない技術の実現を期待できます。

※本製品は、東京大学石川グループ研究室との共同開発をベースに研究開発用途に製品化したものです。

東京エレクトロンデバイスでは、こちらの研究開発用高速プロジェクタをご提供するとともに、お客様仕様に合ったカスタマイズ提案を実施しております。デザインサービス（受託開発）を通じて、よりお客様のご要求にフィットする製品の供給も可能です。

搭載部品EOLにより受注停止中

ToF(Time Of Flight)距離計測技術を用いた測距センサー搭載のToFカメラモジュールを「高耐光性/小型ToFカメラモジュール開発キット」としてご提供しております。ToFセンサで撮像したDepth画像には1ピクセル毎に距離情報が含まれており、対象物までの距離情報を「点」ではなく「面」で取得することができます。Depth画像を用いる事で距離データの必要な画像認識・計測や、直行座標変換を行うことで3次元空間での認識にも活用できます。また、赤外光を使用しているため、暗視での監視用途などにも使用できます。東京エレクトロンデバイスでは、こちらのToFカメラモジュール開発キットをご提供するとともに、お客様仕様に合ったカスタマイズ提案もを実施しております。デザインサービス（受託開発）を通じて、よりお客様のご要求にフィットする製品の供給も可能です。

部材長納期化により受注停止中

先端技術を活用した新規設計や旧製品のリプレース開発など
各分野にスペシャリストが在籍し、豊富な開発実績があります。お客様からの要求仕様に基づき、設計開発から試作製造、試作後のサポートを行うとともに、自社製品をべースにしたカスタマイズのご提案をしています。さらに大学や研究所など最先端技術を保有している機関との共同開発にも積極的に取り組んでおります。

CX-Dは、お客様（製造業）の予知保全や品質改善を目的に、設備のデータ収集、可視化、高度なAI技術（機械学習）を活用した異常検知、状態診断が1台のBOX型装置で行える設備診断システムです。設備状態を監視するために必要な機能（データ収集・可視化・異常検知・状態診断・通知・制御など）が標準機能として揃っているため、設備に合わせて設定を行うことで自社の工場に素早く導入し、製造現場のデジタルトランスフォーメーション（DX）の取り組みを前に進めることができる工場のデジタル化ツールです。すべての処理を工場内で完結させるエッジコンピューティング型のシステムです。

CX-Mは、製造現場の課題をデータ解析・分析で解決する時系列データ自動分析マシンです。1台で、異常検知・要因調査・状態診断のデータ分析を担い、予知保全（設備・工程異常検知）や品質改善（不良品の要因調査）をデータ活用の面でサポートします。従来データ分析の専門家（データサイエンティスト）が行っていた分析作業（データ前処理、特徴抽出、機械学習）およびプログラム開発作業（推論モデル作成）を完全に自動化しているため、モノづくり現場の技術者でもデータ分析を実践できます。

CX-Wは、お客様（製造業）の設備の異常検知・予知保全を可能にする装置・設備メーカー向けの組込用AIソフトウェアです。独自のAIアルゴリズム（機械学習）が正常データの数値分布と項目間相関を学習して推論モデル（監視閾値）を生成し、設備の変化・異常をリアルタイムに検知します。1つのソフトウェア内でデータ学習・推論モデル生成・監視を実現すると共に各機能はAPIで制御可能なため、装置に素早く機能を実装でき、異常検知のエッジコンピューティングを可能にします。これにより、装置・設備メーカーは、メンテナンス性の高い製品、サービスをお客様に提供することが可能になります。

「パーツカウンター めばかり君」は、部品倉庫の入庫時、部品払い出し時、在庫部品の棚卸時などに実施する部品計数作業を、画像処理により補助するシステムです。従来の手作業で行っていた計数作業に対し、「パーツカウンター めばかり君」は画像処理技術により、この計数作業の効率化を実現しました。作業者はモニタ画面の指示に従い部品を“ばらす”だけ。神経を使う細かい計数作業から解放されます。また、作業記録がすべてデータで保存されるため、問題が発生した場合の履歴確認も可能になります。

WILは画像処理アプリケーションプログラム開発用ソフトウェアライブラリです。Microsoft Visual Studio / .NET Framework 4.5.2～4.8（C#, Basic）またはネイティブC++を利用したプログラミングが可能なクラスライブラリ群です。特にC#での開発に好適で、従来から培った画像処理技術を包含しながら新しい技術を取り込み発展させ、使い勝手や開発効率を向上させた画像処理ライブラリです。

高い信頼性と高速性を両立したファーストの汎用画像処理装置は、ソフトウエアと組み合わせることであらゆる画像処理ソリューションを実現します。オリジナルの豊富な画像処理ライブラリがユーザ独自のプログラミングを支援します。

FV-alignerⅡ シリーズは高機能・高精度位置決め用画像処理装置です。画像情報をもとに、ワークを基準位置に合わせ込むための XY θ補正量を計算し、ステージの軸制御を行います。特にパネル状ワーク等の位置決めに最適な装置で、XYθ軸ステージやUVW軸ステージを利用した自動位置決めシステムが手間なく簡単に構築できます。また、導入開始から実運用に至るまでの期間を劇的に短縮し、仕様変更でカメラの位置や向き、あるいは軸構成が変更されても装置を変えることなく対応でき、コストを大幅に削減します。

■業界：部品製造
金属プレス部品製造の際に発生するバリやたわみは、発生する箇所がさまざまなためプレス工程での自動検査が難しく、プレス後に目視の抜き取り検査を行うことが主流でした。目視検査は人により判定が曖昧になりやすく、抜き取り検査では不適合部品のとりこぼしを完全に防ぐことができないため、安定した品質を保つことが難しいという現状もありました。この目視による抜き取り検査を、高速画像処理により自動化させ、全数検査を実現した事例をご紹介します。

■業界：医薬品
プラスティックフィルムの薬液バッグのような柔らか素材に対して、異物検査・印字検査及び寸法検査を行うシステムです。柔らかく形が安定しない素材に対して正確な撮像環境と検査システムを構築することで特殊環境にも適合できる検査ラインを実現します。

■業界：自動車・航空等
炭素繊維強化プラスチック（CFRP）製品を生成するには、軽量性、高強度複合材として使用されるプリプレグシートを何層にも貼り合わせる（積層する）工程があります。この積層工程において、人の目視作業にたよっていた各層の浮きや異物の有無を検査を自動化した事例をご紹介します。

■業界：自動車
近年、自動車のモノづくり現場では、鉄板の接着や振動防止などのために様々な工程で接着剤が利用されています。塗布工程では、塗布剤の途切れや気泡がないかの確認や必要な高さで塗布できているかの検査も求められます。本事例では、こうした課題を解決し塗布と検査作業を自動化した事例をご紹介します。

■業界：靴製造
靴の製造工程ではワークに接着剤を塗布する作業があります。同じサイズでも幅が異なるためワークの数が多いことに加え、靴のソールとなる樹脂で形成された柔らかいワークは変形しやすく、人手による塗布作業に頼るしかありませんでした。本事例では、１つのラインですべてのワークに対応できる塗布作業自動化システムの事例をご紹介します。

■業界：自動車
製造現場におけるライン作業は、部品投入から製品完成までの時間とコストをいかに圧縮するかが重要です。特に加工時間の短縮はリードタイム改善に大きな効果をもたらすため、非常に需要な改善要求です。本事例では、大型部品をラインに投入するために、精密な治具と人手を必要としていた車の生産ラインにおいて、マシンビジョンと多関節ロボットを活用し、「正確に掴む」工程をロボットが行うことで、ライン投入作業を自動化した事例をご紹介します。

検査AI提供サービス CX-Iは、お客様が実施されている外観検査の診断精度の課題を解決するサービスです。弊社エンジニアが、「検査AI生成システム　CX-I プラットフォーム」を使い、お客様の検査画像に対して、画像解析、最適な検査プログラムの生成、検証、提供、レポート作成までを行います。多彩な画像フィルター選択、最適なパラメーター発見、有効な機械学習ライブラリの選択など、検査のために最適な組み合わせ導出し、精度の高い検査実現をサポートします。

TriMathは、製造・物流現場におけるビジョンロボットシステムです。光学機器・画像処理・AI・ロボット・ハンド・システム制御の連携動作を可能にする独自アプリケーションと専用コントローラにより、不定形物・不規則形状品のピッキング・デパレタイズ・仕分け・組立等の多様な作業システムを実現します。現在、以下の4つのビジョンロボットシステムを提供しています。

・材料袋のデパレタイズロボット
・鋳物部品のピッキングロボット
・商品のピースピッキングロボット
・メッキ部品のハンドリングロボット

諦めていた重労働から解放する
原材料が入った材料物は、内容物が粉や顆粒、ペレットなど流動性があるため、定型の袋に入っていても、置き方や置き場所によって、形が変わり、しかも皺などができるため、個体の認識が難しいことからロボットなどによる自動化が難しく、自動化しても誤認識により想定していた作業量をこなすことができないなど問題を抱えております。本デパレタイズロボットは独自の袋認識技術により、これまでの課題を解決、諦めていた材料袋のデパレタイズ作業を実現しました。

過酷な労働環境から解放する
鋳物部品の製造環境は鉄などを溶解させるため高温になり、更に鋳物部品自体が重たいため、厳しい作業環境での重労働となっています。製造工程において混入する廃材などのため、対象となる鋳物部品との見極めなどが課題となり、自動化が難しい現場でした。本ロボットシステムはこの課題を解消し今まで自動化が難しかった鋳物部品のピッキング作業を自動化します。

単調な繰り返し作業から解放する
商品のピースピッキング作業は出荷する商品を必要数だけ取出す必要がありますが、商品箱には無造作に商品が入っていたり、きれいに詰めて入っていたりと様々な荷姿をしており商品単体の認識が難しくピッキング作業の自動化が困難でした。ピースピッキングロボットは商品箱の中から商品単体を認識しピッキングするため、正しい数量を出荷することが可能です。

諦めていた光沢部品の作業を自動化
自動化の第一歩は対象物を正しく認識する事です。メッキ部品などの光物は撮像自体が難しいため部品を認識することができないためハンドリングの自動化は不可能でした。本ロボットシステムはメッキ部品のみならず、透明部品、黒色部品など、撮像が難しいと言われている対象物をAI認識技術を使用することで解決。ハンドリングできる部品の枠が格段と広がりました。

■業界：リサイクル
生産工場ではロボットによる自動化が進む一方で、それ以外の領域ではなかなか導入が進んでいません。その一因は、扱う対象物が工業製品のように均一ではなくサイズや重さがバラバラで、ロボットを活用するには技術的な課題があるためです。本事例は、洗濯機のリサイクル現場の搬送作業をロボットにより自動化した事例をご紹介します。

■業界：リサイクル
エアコン室外機のリサイクル工場では、室外機を解体ラインに天地反転し、デパレタイズする作業があり、サイズや重さ、メーカーの違いなど室外機の種類を認識し仕分けする作業は複雑なため、作業者の判断が必要でした。本事例では、エアコン室外機のリサイクル現場における反転・仕分け作業をロボットにより自動化した事例をご紹介します。

■業界：化学
モノづくり現場では鉱石のような原料を、加工前に仕分ける工程があります。鉱石は、サイズ、形状、重さが異なる不規則物のため、事前にマスター登録を行う必要があるロボットでの仕分け作業は実現が難しいとされていました。
本事例は、独自のマシンビジョン技術により不規則形状物の仕分け作業をロボットで自動化した事例をご紹介します。

■業界：物流
モノづくりの原料となる粉や肥料などの袋は、袋のサイズは同じでも、積み上げられた状態では袋の形状が変わるため、その違いを認識することが難しく、ロボットの活用には技術的な課題が多くありました。本事例は、粉物の搬送に欠かせない袋体のピッキング・デパレタイズを自動化した事例についてご紹介します。

■業界：電子機器組立
電子機器製造におけるハーネス利用の頻度は機器の小型化ニーズ等により年々増えていますが、その組立作業の多くは対象物の特性上、人手にたよる現場が多いのが実情です。本事例では、ハーネスのピッキングからワークへの組付け作業を自動化した事例をご紹介します。

■業界：食品・部品製造
組立作業ロボットの位置補正は、組付けられる部品と組み付ける部品の位置関係を正確に計算し、ロボットに対して適切な作業指示を行うことができるため、従来人が行っていた難易度の高いをロボットで自動化することが可能です。