JP2002117402A - 画像処理方法及びその装置 - Google Patents
画像処理方法及びその装置Info
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- JP2002117402A JP2002117402A JP2000310892A JP2000310892A JP2002117402A JP 2002117402 A JP2002117402 A JP 2002117402A JP 2000310892 A JP2000310892 A JP 2000310892A JP 2000310892 A JP2000310892 A JP 2000310892A JP 2002117402 A JP2002117402 A JP 2002117402A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 自然環境や植物植生状態の解析を画像処理で
行う際に、簡単に色基準で判別する手法を提供する。 【解決手段】 処理対象となる色彩画像を形成する各画
素毎にＲＧＢ値を求めて（画像出力部１）、各画素のＲ
ＧＢ三次元座標上の色ベクトルから当該画素の色度平面
座標位置を求め、前記色度平面における何れかの頂点か
らの距離を基準として当該画素の色識別を行い（色度座
標算出手段２１）、当該画素が前記基準以内であるかを
判別して（判別手段２３及び結果出力手段２４）、判別
結果を表示する（表示部３）。
行う際に、簡単に色基準で判別する手法を提供する。 【解決手段】 処理対象となる色彩画像を形成する各画
素毎にＲＧＢ値を求めて（画像出力部１）、各画素のＲ
ＧＢ三次元座標上の色ベクトルから当該画素の色度平面
座標位置を求め、前記色度平面における何れかの頂点か
らの距離を基準として当該画素の色識別を行い（色度座
標算出手段２１）、当該画素が前記基準以内であるかを
判別して（判別手段２３及び結果出力手段２４）、判別
結果を表示する（表示部３）。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、色分布例えば「緑分
布」で植物植生状態の解析を行う等、画像の色分布に基
づいて各種解析に使用する画像処理方法並び画像処理装
置に関するものである。
布」で植物植生状態の解析を行う等、画像の色分布に基
づいて各種解析に使用する画像処理方法並び画像処理装
置に関するものである。
【０００２】
【従来技術及び発明が解決しようとする課題】解析対象
物や判別対象物を撮取して所定の画像を得ると共に、当
該画像の色彩を判別して、所定の目的を達成することは
周知のことで、前記の色彩判別手法は、画像を形成する
画素の色彩を色値（ＲＧＢ：赤、緑、青の三原色値）に
分解し、適宜な処理を行い目的に応じた色識別を行って
いる。
物や判別対象物を撮取して所定の画像を得ると共に、当
該画像の色彩を判別して、所定の目的を達成することは
周知のことで、前記の色彩判別手法は、画像を形成する
画素の色彩を色値（ＲＧＢ：赤、緑、青の三原色値）に
分解し、適宜な処理を行い目的に応じた色識別を行って
いる。
【０００３】例えば色相及び色調によるカラー画像の領
域抽出法としては、色値を色相（マンセル色相、ＰＣＣ
Ｓ色相）のみの色値に変換して、色相頻度分布を求め、
色相頻度分布で色値のクラスタリングにより、当該領域
の色相名の割り当て、更に色相名で分けたり領域の色調
分布のクラスタリングを行い、色調分布名を付与し、色
相名と色調名で領域分類を行う手段が知られている（特
許第２７２５６０２号公報参照）。また特開平１１−９
６３６９号公報には、画像データベースとして色特徴を
抽出する手段として、ＲＧＢ値をＨＬＳ（色相、明度、
彩度）値に変換して、人間の間隔に近い判別データとす
ることが開示されており、更にＲＧＢ値の三次元座標空
間を所定の領域で区分けして、色識別とする手段も提案
されている（特開平１０−５８７５５号公報）。
域抽出法としては、色値を色相（マンセル色相、ＰＣＣ
Ｓ色相）のみの色値に変換して、色相頻度分布を求め、
色相頻度分布で色値のクラスタリングにより、当該領域
の色相名の割り当て、更に色相名で分けたり領域の色調
分布のクラスタリングを行い、色調分布名を付与し、色
相名と色調名で領域分類を行う手段が知られている（特
許第２７２５６０２号公報参照）。また特開平１１−９
６３６９号公報には、画像データベースとして色特徴を
抽出する手段として、ＲＧＢ値をＨＬＳ（色相、明度、
彩度）値に変換して、人間の間隔に近い判別データとす
ることが開示されており、更にＲＧＢ値の三次元座標空
間を所定の領域で区分けして、色識別とする手段も提案
されている（特開平１０−５８７５５号公報）。
【０００４】ところで植物植生の状態を上空から撮取し
た画像に基づいた解析を行う場合に、単に従前のとおり
色値から色相を判別し、色相で分析しても、植物はその
種別によって必ずしも一定した色彩ではない。更に撮取
した画像は、雲が介在していたりして、画像の画素色デ
ータは一定していない。
た画像に基づいた解析を行う場合に、単に従前のとおり
色値から色相を判別し、色相で分析しても、植物はその
種別によって必ずしも一定した色彩ではない。更に撮取
した画像は、雲が介在していたりして、画像の画素色デ
ータは一定していない。
【０００５】そこで本発明は、主として植物の植生状態
の解析に最適な画像処理方法並びに画像処理装置を提案
したものである。
の解析に最適な画像処理方法並びに画像処理装置を提案
したものである。
【０００６】
【課題を解決する手段】本発明に係る画像処理方法は、
処理対象となる色彩画像を形成する各画素毎にＲＧＢ値
を求め、各画素のＲＧＢ三次元座標上の色ベクトルから
当該画素の色度平面座標位置を求め、前記色度平面にお
ける何れかの頂点からの距離を基準として、当該画素の
色識別を行うことを特徴とするもので、更に当該画素が
前記基準以内であるかを判別して設定基準以内の画素を
一律に表示してなることを特徴とするものである。
処理対象となる色彩画像を形成する各画素毎にＲＧＢ値
を求め、各画素のＲＧＢ三次元座標上の色ベクトルから
当該画素の色度平面座標位置を求め、前記色度平面にお
ける何れかの頂点からの距離を基準として、当該画素の
色識別を行うことを特徴とするもので、更に当該画素が
前記基準以内であるかを判別して設定基準以内の画素を
一律に表示してなることを特徴とするものである。
【０００７】また本発明に係る画像処理装置は、解析処
理対象物の撮取手段及び撮取画像を形成する多数の画素
を各光量に対応した各ＲＧＢ値に分解して出力する出力
手段を備えた画像出力部と、画像出力部からのＲＧＢ値
信号に基づくＲＧＢ三次元座標上の当該画素の色ベクト
ルにおける色度平面座標位置を求める手段、及び前記平
面座標と色度平面の何れかの頂点からの距離を算出する
手段、及び前記距離の判別基準値の設定手段並びに設定
基準値以内であるか否の判別手段、及び画像の全ての色
ドットの判別結果を出力する出力手段を備えた演算処理
部と、判別結果を撮取画像と対応して表示する表示手段
を備えた表示部とで構成されることを特徴とするもので
ある。
理対象物の撮取手段及び撮取画像を形成する多数の画素
を各光量に対応した各ＲＧＢ値に分解して出力する出力
手段を備えた画像出力部と、画像出力部からのＲＧＢ値
信号に基づくＲＧＢ三次元座標上の当該画素の色ベクト
ルにおける色度平面座標位置を求める手段、及び前記平
面座標と色度平面の何れかの頂点からの距離を算出する
手段、及び前記距離の判別基準値の設定手段並びに設定
基準値以内であるか否の判別手段、及び画像の全ての色
ドットの判別結果を出力する出力手段を備えた演算処理
部と、判別結果を撮取画像と対応して表示する表示手段
を備えた表示部とで構成されることを特徴とするもので
ある。
【０００８】而して画像出力部から画像出力データの各
画素を、演算処理部で、ＲＧＢの色値に基づいてＲＧＢ
三次元座標における色ベクトルを特定し、更に前記色ベ
クトルの色度平面における位置を特定する。全ての画素
において色度平面上の座標位置（以下「色度座標」とい
う）を特定した後、例えば「緑分布」を解析するとした
場合には、色度平面の緑頂点（Ｇ頂点）からの各画素の
色座標までの座標上の距離を算出し、前記距離が一定の
設定基準範囲内の画素数比率（前画素数に対する基準無
い画素数の比率）を算出したり、当該画素の画面表示や
印刷表示を行う。
画素を、演算処理部で、ＲＧＢの色値に基づいてＲＧＢ
三次元座標における色ベクトルを特定し、更に前記色ベ
クトルの色度平面における位置を特定する。全ての画素
において色度平面上の座標位置（以下「色度座標」とい
う）を特定した後、例えば「緑分布」を解析するとした
場合には、色度平面の緑頂点（Ｇ頂点）からの各画素の
色座標までの座標上の距離を算出し、前記距離が一定の
設定基準範囲内の画素数比率（前画素数に対する基準無
い画素数の比率）を算出したり、当該画素の画面表示や
印刷表示を行う。
【０００９】従って例えば植物の植生状態の解析におい
て、画素数比率で、当該地域の緑比率で植物の植生状態
を把握できるし、画像表示などで植物の分布状態を把握
できる。特に色度平面上の座標（輝度を一定とした場合
のＲＧＢ座標：色度座標）を判別基準として設定してい
るものであるから、撮取時の気象状態に左右されること
なく色判別がなされるものである。しかも設定基準を変
更したデータ（画素数比率並びに分布状態）の対比で更
なる分析も可能である。
て、画素数比率で、当該地域の緑比率で植物の植生状態
を把握できるし、画像表示などで植物の分布状態を把握
できる。特に色度平面上の座標（輝度を一定とした場合
のＲＧＢ座標：色度座標）を判別基準として設定してい
るものであるから、撮取時の気象状態に左右されること
なく色判別がなされるものである。しかも設定基準を変
更したデータ（画素数比率並びに分布状態）の対比で更
なる分析も可能である。
【００１０】
【実施の形態】次に本発明の実施の形態について説明す
る。実施形態に示した画像処理装置は、画像出力部１
と、演算処理部２と、表示部３から構成される。
る。実施形態に示した画像処理装置は、画像出力部１
と、演算処理部２と、表示部３から構成される。
【００１１】画像出力部１は、解析処理対象物の撮取手
段１１、及び撮取画像を形成する多数の画素を各光量に
対応した各ＲＧＢ値に分解して出力する出力手段１２を
備えてなるもので、例えばデジタルビデオカメラ０１で
は、撮取手段１１及び出力手段１２を共に備えている
し、撮取手段としてカメラ０２を採用し、出力手段とし
てはイメージスキャナー０３を採用することでも構成で
きる。
段１１、及び撮取画像を形成する多数の画素を各光量に
対応した各ＲＧＢ値に分解して出力する出力手段１２を
備えてなるもので、例えばデジタルビデオカメラ０１で
は、撮取手段１１及び出力手段１２を共に備えている
し、撮取手段としてカメラ０２を採用し、出力手段とし
てはイメージスキャナー０３を採用することでも構成で
きる。
【００１２】演算処理部２は、色度座標算出手段２１
と、判別基準設定手段２２と、判別手段２３と、結果出
力手段２４とを備えてなる。色度座標算出手段２１は、
画像出力部１の出力信号は、画像を形成する各画素毎の
ＲＧＢ値からなり、前記ＲＧＢ値は、一般に三原色光量
に応じて０〜２５５階調のデータ値となる。即ち各画素
は、全て図３に例示するＲＧＢ三次元座標で最大値２５
５の座標空間内に位置する。原点Ｏから当該画素の座標
位置Ｃ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）のベクトルが、当該画素の色ベク
トルとなる。
と、判別基準設定手段２２と、判別手段２３と、結果出
力手段２４とを備えてなる。色度座標算出手段２１は、
画像出力部１の出力信号は、画像を形成する各画素毎の
ＲＧＢ値からなり、前記ＲＧＢ値は、一般に三原色光量
に応じて０〜２５５階調のデータ値となる。即ち各画素
は、全て図３に例示するＲＧＢ三次元座標で最大値２５
５の座標空間内に位置する。原点Ｏから当該画素の座標
位置Ｃ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）のベクトルが、当該画素の色ベク
トルとなる。
【００１３】更に前記色ベクトルと色度平面（輝度：Ｒ
＋Ｇ＋Ｂ＝２５５となる平面）との交叉する座標ｃ
（ｒ，ｇ，ｂ）即ち色度座標を算出し、次に前記色度座
標ｃの色度平面（図３の実線の三角形：図４の正三角
形）の頂点Ｇ（０，２５５，０）からの距離ｇｌを算出
する。距離ｇｌの算出は、［式１］で求められる。
＋Ｇ＋Ｂ＝２５５となる平面）との交叉する座標ｃ
（ｒ，ｇ，ｂ）即ち色度座標を算出し、次に前記色度座
標ｃの色度平面（図３の実線の三角形：図４の正三角
形）の頂点Ｇ（０，２５５，０）からの距離ｇｌを算出
する。距離ｇｌの算出は、［式１］で求められる。
【００１４】
【式１】
【００１５】判別基準設定手段２２は、前記距離ｇｌ値
に基づく判別基準、例えば「ｇｌ＜４０」とか、「０＜
ｇｌ＜５０」というような基準を設定するもので、判別
手段２３は、各画素のｇｌ値が設定基準を満たすか否か
の判別を行うものである。また結果出力手段２４は、前
記判別を行った画素比率を演算して出力したり、当該画
素を「０，１」出力して画像を形成する画像出力を行う
ものである。
に基づく判別基準、例えば「ｇｌ＜４０」とか、「０＜
ｇｌ＜５０」というような基準を設定するもので、判別
手段２３は、各画素のｇｌ値が設定基準を満たすか否か
の判別を行うものである。また結果出力手段２４は、前
記判別を行った画素比率を演算して出力したり、当該画
素を「０，１」出力して画像を形成する画像出力を行う
ものである。
【００１６】前記の演算処理部２はパソコン０４で実現
でき、判別基準設定はキーボード０５からの入力で実現
できる。
でき、判別基準設定はキーボード０５からの入力で実現
できる。
【００１７】表示部３は、前記演算処理部２の判別結果
である「画素数比率」や画素分布画像を表示するもの
で、パソコンのＣＲＴディスプレー０６やプリンター０
７で実現される。
である「画素数比率」や画素分布画像を表示するもの
で、パソコンのＣＲＴディスプレー０６やプリンター０
７で実現される。
【００１８】前記の画像処理装置並びに処理手法によっ
て、例えば植物の植生状況の解析を行う場合には、植物
のクロロフィルに注目し、撮取画像の緑色を基準とした
分析判別を行う。
て、例えば植物の植生状況の解析を行う場合には、植物
のクロロフィルに注目し、撮取画像の緑色を基準とした
分析判別を行う。
【００１９】具体的には解析対象である地域を上空より
撮取し、撮取画像をスキャナー０３で読み取りパソコン
０４に入力し、或いはデジタルカメラ０１で撮取した画
像を直接パソコン０４に入力すると、所定の演算処理が
なされ判別結果が出力されるものである。
撮取し、撮取画像をスキャナー０３で読み取りパソコン
０４に入力し、或いはデジタルカメラ０１で撮取した画
像を直接パソコン０４に入力すると、所定の演算処理が
なされ判別結果が出力されるものである。
【００２０】特に前記演算処理に際して、予め判別基準
値を設定する必要があるが、判別基準の設定を、種々試
みた結果、植物の健全繁殖の判別基準として最適と認め
られる「１２０＜ｇｌ値＜１６５」を採用すると、例え
ば肥料αを採用した地域の撮取画像ロを解析すると、解
析画像ハと画素比率４７％の結果が得られ、また肥料β
を採用した地域の撮取画像ニを解析すると、解析画像ホ
と画素比率３５％の結果が得らるとすると、画素比率の
対比から肥料の効果を客観的に対比できる。更に各解析
画像からは植物の繁殖分布の状態を把握できる。
値を設定する必要があるが、判別基準の設定を、種々試
みた結果、植物の健全繁殖の判別基準として最適と認め
られる「１２０＜ｇｌ値＜１６５」を採用すると、例え
ば肥料αを採用した地域の撮取画像ロを解析すると、解
析画像ハと画素比率４７％の結果が得られ、また肥料β
を採用した地域の撮取画像ニを解析すると、解析画像ホ
と画素比率３５％の結果が得らるとすると、画素比率の
対比から肥料の効果を客観的に対比できる。更に各解析
画像からは植物の繁殖分布の状態を把握できる。
【００２１】更に判別基準の設定を変えて解析画像ヘを
得、これを解析画像ハと対比することで、植物の種類に
対応した詳細な解析が可能となると推定される。
得、これを解析画像ハと対比することで、植物の種類に
対応した詳細な解析が可能となると推定される。
【００２２】前記実施形態は、植物植生状態の解析のた
めに、緑色を基準とした例を示したが、本発明の使用用
途は前記実施形態に限定されるものではなく、色基準に
基づく分析や解析に利用できるものである。
めに、緑色を基準とした例を示したが、本発明の使用用
途は前記実施形態に限定されるものではなく、色基準に
基づく分析や解析に利用できるものである。
【００２３】
【発明の効果】以上の通り本発明は、処理対象となる色
彩画像を形成する各画素毎にＲＧＢ値を求め、各画素の
ＲＧＢ三次元座標上の色ベクトルから当該画素の色度平
面座標位置を求め、前記色度平面における何れかの頂点
からの距離を基準として当該画素の色識別を行い、当該
画素が前記基準以内であるかを判別して判別結果を表示
する画像処理方法並びに処理装置で、解析対象画像を、
同一輝度における色相の一原色のみを基準とする解析結
果を得るもので、地域の緑地分布、紅葉分布、湖沼の汚
染状態など、簡単な演算処理で簡単な解析を可能とした
ものである。
彩画像を形成する各画素毎にＲＧＢ値を求め、各画素の
ＲＧＢ三次元座標上の色ベクトルから当該画素の色度平
面座標位置を求め、前記色度平面における何れかの頂点
からの距離を基準として当該画素の色識別を行い、当該
画素が前記基準以内であるかを判別して判別結果を表示
する画像処理方法並びに処理装置で、解析対象画像を、
同一輝度における色相の一原色のみを基準とする解析結
果を得るもので、地域の緑地分布、紅葉分布、湖沼の汚
染状態など、簡単な演算処理で簡単な解析を可能とした
ものである。
【図１】本発明装置の実施形態のブロック図。
【図２】同装置構成例の説明図。
【図３】本発明方法の実施形態の三原色座標説明図。
【図４】同色度平面座標の説明図。
【図５】同解析例の説明図。
１ 画像出力部 １１ 撮取手段 １２ 出力手段 ２ 演算処理部 ２１ 色度座標算出手段 ２２ 判別基準設定手段 ２３ 判別手段 ２４ 結果出力手段 ３ 表示部 ０１ デジタルビデオカメラ ０２ カメラ ０３ イメージスキャナー ０４ パソコン ０５ キーボード ０６ ＣＲＴディスプレー ０７ プリンター
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き Ｆターム(参考） 5B057 AA14 AA15 BA02 CA01 CA08 CA12 CA16 CB01 CB06 CB12 CB16 CC01 CE17 DB02 DB06 DB09 DC25 5C077 MP08 PP32 PQ12 PQ20 SS01 5C079 HB01 LA01 LA02 MA11 MA17 NA27 5L096 AA02 AA06 DA01 DA02 FA15 GA40 GA51
Claims (3)
- 【請求項１】 処理対象となる色彩画像を形成する各画
素毎にＲＧＢ値を求め、各画素のＲＧＢ三次元座標上の
色ベクトルから当該画素の色度平面座標位置を求め、前
記色度平面における何れかの頂点からの距離を基準とし
て、当該画素の色識別を行うことを特徴とする画像処理
方法。 - 【請求項２】 各画素の色度平面座標位置と色度平面の
何れかの頂点からの距離を基準として、当該画素が前記
基準以内であるかを判別して設定基準以内の画素を一律
に表示してなる請求項１記載の画像処理方法。 - 【請求項３】 解析処理対象物を撮取する手段及び撮取
画像を形成する多数の画素を各光量に対応した各ＲＧＢ
値に分解して出力する出力手段を備えた画像出力部と、
画像出力部からのＲＧＢ値信号に基づくＲＧＢ三次元座
標上の当該画素の色ベクトルにおける色度平面座標位置
を求める手段、及び前記平面座標と色度平面の何れかの
頂点からの距離を算出する手段、及び前記距離の判別基
準値の設定手段並びに設定基準値以内であるか否の判別
手段、及び画像の全ての色画素の判別結果を出力する出
力手段を備えた演算処理部と、判別結果を撮取画像と対
応して表示する表示手段を備えた表示部とで構成される
ことを特徴とする画像処理装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000310892A JP2002117402A (ja) | 2000-10-11 | 2000-10-11 | 画像処理方法及びその装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000310892A JP2002117402A (ja) | 2000-10-11 | 2000-10-11 | 画像処理方法及びその装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2002117402A true JP2002117402A (ja) | 2002-04-19 |
Family
ID=18790757
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2000310892A Pending JP2002117402A (ja) | 2000-10-11 | 2000-10-11 | 画像処理方法及びその装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2002117402A (ja) |
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005310052A (ja) * | 2004-04-26 | 2005-11-04 | Ntt Data Corp | 不法投棄箇所検知装置、方法、およびプログラム |
| US7245377B2 (en) | 2004-07-08 | 2007-07-17 | Yokohama Electric Communications & Solutions Co., Ltd. | Colorimetry device |
| CN100401786C (zh) * | 2002-12-14 | 2008-07-09 | 三星电子株式会社 | 再现视频信号中的肤色的装置和方法 |
| JP2012203582A (ja) * | 2011-03-24 | 2012-10-22 | Akita Univ | カラー画像に含まれる植生領域の判別方法、判別装置、判別システム、及び判別プログラム |
| CN105403199A (zh) * | 2015-12-28 | 2016-03-16 | 北京观典航空科技股份有限公司 | 基于无人机的毒品原植物种植侦测方法及系统 |
| JP2016035395A (ja) * | 2014-08-01 | 2016-03-17 | 富士通株式会社 | 植物判別装置、植物判別方法および植物判別プログラム |
| WO2020144971A1 (ja) * | 2019-01-10 | 2020-07-16 | ソニーセミコンダクタソリューションズ株式会社 | 固体撮像装置及び電子機器 |
| JP7475348B2 (ja) | 2018-12-12 | 2024-04-26 | ソシエテ・デ・プロデュイ・ネスレ・エス・アー | カプセルを認識する飲料調製マシン |
| US11996427B2 (en) | 2019-01-10 | 2024-05-28 | Sony Semiconductor Solutions Corporation | Solid-state imaging device and electronic apparatus |
-
2000
- 2000-10-11 JP JP2000310892A patent/JP2002117402A/ja active Pending
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN100401786C (zh) * | 2002-12-14 | 2008-07-09 | 三星电子株式会社 | 再现视频信号中的肤色的装置和方法 |
| JP2005310052A (ja) * | 2004-04-26 | 2005-11-04 | Ntt Data Corp | 不法投棄箇所検知装置、方法、およびプログラム |
| JP4512778B2 (ja) * | 2004-04-26 | 2010-07-28 | 株式会社エヌ・ティ・ティ・データ | 不法投棄箇所検知装置、方法、およびプログラム |
| US7245377B2 (en) | 2004-07-08 | 2007-07-17 | Yokohama Electric Communications & Solutions Co., Ltd. | Colorimetry device |
| JP2012203582A (ja) * | 2011-03-24 | 2012-10-22 | Akita Univ | カラー画像に含まれる植生領域の判別方法、判別装置、判別システム、及び判別プログラム |
| JP2016035395A (ja) * | 2014-08-01 | 2016-03-17 | 富士通株式会社 | 植物判別装置、植物判別方法および植物判別プログラム |
| CN105403199A (zh) * | 2015-12-28 | 2016-03-16 | 北京观典航空科技股份有限公司 | 基于无人机的毒品原植物种植侦测方法及系统 |
| JP7475348B2 (ja) | 2018-12-12 | 2024-04-26 | ソシエテ・デ・プロデュイ・ネスレ・エス・アー | カプセルを認識する飲料調製マシン |
| WO2020144971A1 (ja) * | 2019-01-10 | 2020-07-16 | ソニーセミコンダクタソリューションズ株式会社 | 固体撮像装置及び電子機器 |
| US11996427B2 (en) | 2019-01-10 | 2024-05-28 | Sony Semiconductor Solutions Corporation | Solid-state imaging device and electronic apparatus |
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