【HALCON】par_join関数ガイド - 並列タスクの結合

HALCONのpar_join関数は、並列に実行された複数のタスクを結合し、それらが全て完了するまで待機するための関数です。並列処理を行うとき、各タスクを効率的に管理し、全ての処理結果を同期するために役立ちます。特に、計算時間の短縮を図りながら、各タスクの終了を正確に待つ必要がある場面で効果的です。

par_join関数の概要

par_join関数は、par_startなどで開始された並列タスクを結合し、全てのタスクが完了するまで待機します。この関数を使うことで、複数のタスクを同時に処理した後、それらの結果を収集することが可能です。並列処理により、時間のかかる計算を複数のプロセッサで分散して実行し、効率化を図ることができます。

基本構文

par_join(TaskHandles)

• TaskHandles
  並列処理されたタスクのハンドルのリスト。par_startで開始されたタスクのハンドルを指定します。

この関数は、すべての指定されたタスクが終了するまでプログラムを待機させます。全タスクが完了すると、処理が再開されます。

使用例

次に、par_join関数を使用して並列タスクを結合し、全タスクが終了するまで待機するシンプルな例を示します。

* 並列処理タスクの開始
par_start('task1_procedure', [], TaskHandle1)
par_start('task2_procedure', [], TaskHandle2)

* タスクの結合と完了待機
par_join([TaskHandle1, TaskHandle2])

* 結果の表示
disp_message(WindowID, 'All tasks completed', 'window', 12, 12, 'black', 'true')

この例では、par_startで2つのタスク（task1_procedureとtask2_procedure）を並列に開始し、par_joinでそれらを結合して、すべてのタスクが完了するまで待機しています。全タスクが完了した後にメッセージを表示します。

実際の応用

大規模なデータ処理の効率化

par_joinは、画像処理や計算において、大量のデータを分割して並列に処理する際に非常に有効です。タスクを複数のスレッドに分散させ、個々の処理が終了した後に全ての結果を結合して、最終的な結果を生成する場合に役立ちます。これにより、処理全体の時間を短縮できます。

タスク同期

複数の処理が異なる速度で実行される場合でも、par_joinを使用することで、全てのタスクが終了するまでプログラムの実行を停止し、同期を取ることができます。これにより、次の処理が開始される前に全てのデータが揃うことが保証されます。

リアルタイムシステムでの活用

リアルタイム処理システムにおいても、par_joinは並列タスクの効率的な管理と同期に役立ちます。特に、センサーやカメラからのデータを並列に処理し、それらの結果を一括して管理する場合などで有効です。

par_joinの応用例

次の例では、画像を複数の部分に分割し、各部分を並列に処理した後、par_joinで全タスクを結合しています。

* 画像の読み込み
read_image(Image, 'large_image')

* 画像を4つの部分に分割
gen_rectangle1(Region1, 0, 0, 256, 256)
gen_rectangle1(Region2, 0, 256, 256, 512)
gen_rectangle1(Region3, 256, 0, 512, 256)
gen_rectangle1(Region4, 256, 256, 512, 512)

* 各領域で並列タスクを開始
par_start('process_image', [Image, Region1], TaskHandle1)
par_start('process_image', [Image, Region2], TaskHandle2)
par_start('process_image', [Image, Region3], TaskHandle3)
par_start('process_image', [Image, Region4], TaskHandle4)

* タスクの結合と完了待機
par_join([TaskHandle1, TaskHandle2, TaskHandle3, TaskHandle4])

* 完了メッセージの表示
disp_message(WindowID, 'Image processing completed', 'window', 12, 12, 'black', 'true')

この例では、大きな画像を4つの部分に分割し、それぞれを並列タスクとして処理しています。par_joinを使って、全ての処理が終了するまで待機し、その後、処理が完了したことを通知します。

並列処理の利点

並列処理を行うことで、処理の時間を大幅に短縮することができます。特に、複数のコアやスレッドを活用して、時間のかかる処理を分散して実行できるため、リアルタイム性や大規模データの処理が求められるアプリケーションで効果的です。par_joinを使ってタスクを同期することで、並列処理の結果を一括して管理できます。

まとめ

HALCONのpar_join関数は、並列に実行された複数のタスクを結合し、それらが完了するまで待機するための強力なツールです。画像処理やデータ解析において、処理の効率を最大化するために、並列タスクを適切に管理することができ、リアルタイム処理や大規模なデータ処理に広く活用されています。