JP2013138420A - 自動視覚事象検出の方法と装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】事象の画像を記録し、表示と、人間的または、自動分析のためにそれらを検索し、事象が検出される場合、外部装置へ同期された信号を送るための事象の自動視覚検出のための方法と装置が公開される。事象とは、撮像装置130の視野内のある時間変化条件の中でも特定の条件に相当し、それは、事象が起こる二次元の視野のデジタル画像の取得、および分析に基づき視覚手段130により検出され得る。事象は、分析のために画像を得ることが望まれる、まれな、短時間の機械160の故障に相当する場合がある。事象は、視野の複数の画像の分析から得られた証拠を考慮することにより検出され、その間に機械構成要素の移動が複数の視点から見られ得る。
【選択図】図1
Description
本発明は、高速ビデオ事象検出、動作分析、画像記録、自動画像分析に関係するものである。
人の目では速すぎて見ることが難しい機械システムの分析動作のために、高速画像記録装置を使うことは、当技術分野で周知である。これらの装置は、スローモーションまたは、スチール画像としての画像を表示し、人間のユーザーのために高速機械動作を見て、分析するために、機械処理の毎秒数百または数千の画像を取得し、録画するものである。
・一つ以上の点で送信または、反射される光の強度の単純な測定は、事象を検出するためには不十分である場合がある。
・確実に正確な点を見るように、各光検出器の位置を調整するのは難しい。
・測定された点は、機械的な処理の通常操作の間、あちこち移動させてはならない。
・複数の光検出器の必要性は、導入、設定を難しくさせる。
・機械視覚システムは一般に、事象が個々の物体の検査に関係するものであるときにしか一般に適しない。
・機械視覚システムは、遅すぎて短時間しか持続しない事象を検出できないため、不良品のような事象により発生する長期間持続する状態を探さなければいけない。
視覚検出器の方法と装置は、検出され、検査された物体が位置し得る二次元の視野のデジタル画像を取得し、画像を分析し、決定することに基づいて、物体の自動光電子工学の検出と検査のためのシステムと方法を供給する。これらのシステムと方法は、広範なエリアから反映した明るさのパターンを分析し、物体の多くの区別できる特徴に対処し、ソフトウェア手段を通して、ライン切り替えを供給し、不確かな利用できる物体の位置に対応する。それらは、従来の技術の機械視覚システムよりもあまり高価ではなく、設定するのがより簡単で、はるかに高速で操作できる。これらのシステムと方法は、更に、物体が動くことの多くの見通しを活用し、トリガなしに操作でき、適切な同期化される出力信号を供給し、当業者に明らかであるほかの重要で役に立つ能力を供給する。
高速事象検出、動作分析、画像記録のためのトリガを供給する光検出器と機械視覚システムの与えられた限度は、高速視覚事象検出を供給することにより、および、それを高速画像記録と統合することにより、トリガ信号の必要性を避ける方法とシステムの改善が必要である。
本発明により、事象の自動視覚検出、記録および検索のための方法およびシステムが提供される。本明細書では、
・「事象」とは、視覚手段により検出できる、撮像装置の視野内の一部の時間変化条件の中の特定条件を指す。
・「自動視覚検出」とは、前記撮像装置により取得された画像の内容を基本にして、人間の介入または外部のトリガ信号を必要とせずに事象が検出されることを意味する。
・「記録」とは、前記事象がメモリに保管される前、保管される間、および/または保管された後に対応する画像を意味する。
・「検索」とは、これらの画像が、人間のユーザーのための表示などの目的のために検索され、さらに、画像分析システムによりさらに自動分析されることを意味する。
・セットの最初と最後のフレームの事象検出加重が閾値を超える場合。
・最後のフレームの後に、事象検出加重が閾値を超えないフレームが少なくとも一部の決定済みの個数だけある場合。
・フレームセットの事象検出加重が一部の決定済み条件を満足する場合。
・セットにあるフレームの個数、
・平均事象検出加重、
・事象検出加重合計、
・事象検出加重の中央値、
・事象検出加重が閾値を超える、セットにあるフレームの個数またはフレームの割合。
図1は、生産ラインで発生することがある一定の事象を検出して、事象の画像を記録および検索するように設定されるビジョン検出器の例示的実施形態を示す。コンベア1 00は、物体例110、112、114、116および118などの物体を運搬し、物体112のラベル120のように、各物体にラベルを貼る動作をするラベル貼り機械160を左から右に通過する。ラベル貼り機械160は、各ラベルを各物体に貼り付けるように動作する運動アーム162を含む。ラベル貼り機械160とアーム16 2は、本発明を説明する目的で示されており、必ずしも工業生産においてラベルを貼るために使用される任意の特定の機械を示すものではない。
・ある1つのフレームにおいて事象が発生している、または発生したことを示す証拠を評価するための視覚分析ステップ
・検出される事象が発生している可能性のある、「候補フレーム」と呼ばれる連続したフレームのセットを識別するためのアクティビティ分析ステップ
・検出される事象が候補フレームのセットで発生したかどうかを決定するための事象分析ステップ。
図6は、事象の視覚検出、記録、検索に使われる視覚検出器のためのハイレベル・ブロック図を示す。視覚検出器600は、適切な自動機器610に接続されることができ、そして、それは、信号620を用いて、PLC、拒否作動装置、回転符号器、および/または光検出器を含むことができる。これらの接続は、事象の検出、記録、検索の必要はないが、たとえば、視覚検出の方法と装置で教授された、追加の目的のために視覚検出器を使うことが好ましい事例に役に立つことができる。たとえば、事象が検出されたことを示すのに出力パルスを供給するのに特に好ましい場足がある。たとえば、パルスは、視覚検出器の方法と装置に教授されたように、記録時間に遅滞し、同期化し、PLC、作動装置、または、他の装置によって使われる。
・好ましいコンピュータソフトウェア命令の制御の下で、汎用情報処理動作を行うDSP700
・画像、データ、コンピュータソフトウェア命令のための保存と検索動作を供給するメモリ710
・本明細書で説明する画像取得動作のような、ほかの要素と組み合わせて供給する撮像装置760
・インターフェイスと信号動作を供給するI/Oモジュール720
・ヒューマン・マシン・インターフェイスとして機能するHMIインターフェイス730。
・実例となる取得と分析処理の部分を説明する、図3のフローチャートステップ
・実例となる決定論理を説明する図8のファジー論理要素
・発明を実行するのに使われるソフトウェア要素のセットを示す図9のソフトウェア要素
・いかに人間のユーザーが操作するパラメータを選択できるかを示す図10と20のグラフィカル制御。
・画像取得装置780によって実行される、取得ブロック320(図3)や本明細書に記載されているような他の動作を含む獲得処理
・図9に示されている分析器782及び好ましいソフトウェア要素により実行される、図3の部分や、視覚分析ステップ310、活動分析ステップ312、及び事象分析ステップ314のような本明細書に記載される他の動作を含む種々の分析処理
・図9に示されている分析器782及び適当なソフトウェア要素により実行される、事象ブロック372や本明細書に記載される他の動作を含む種々の選択処理
・図9に示されている分析器782及び適当なソフトウェア要素により実行される、条件ブロック370及び本明細書に記載された他の動作を含む種々の判断処理。
図8は、事象が起こっているかどうか、または、起こったかどうかを判断することを含む、証拠を検討し、判断するために、具体例で使われるファジー論理要素を示す。
図9は、フレーム分析、判断、入力感知、および出力信号調節のために、具体例により使用される一連のソフトウェア要素の編成(例えば、コンピュータ可読媒体のプログラムインストラクション)を示す。各要素がそれぞれクラスに対応するように、C+ +等従来のオブジェクト指向プログラミング言語のクラス階層を使用して要素が実行されてもよい。しかしながら、ここで記載されるプロセスを実行するには、基準を満たすいかなるプログラミング技術および/または言語をも使用することができる。
図11は、いかに写真が不適用ラベル122(図1)のような、不適用ラベルを用いて、物体に対応する事象を検出するのに使われるかの例を示す。図11は図1より物体116に対応する、物体1100のイメージを表しており、ラベル機構1110とともに、写真を表す重畳グラフィックスを有し、それはユーザーが見て操作できるようにHMI630に表示される。HMI上での画像および重畳グラフィックスの表示は画像表示と呼ばれる。
図18は、ビジョン検出器の出力信号が記録時間とどのように同期化されることがあるかを説明するために使用するタイミング図を示す。信号の同期化は、ダウンストリーム作動装置の制御など、さまざまな工業検査の目的において望ましい。
図21は、例示的実施形態で使用されるメモリ710(図7)の一部の組織の詳細を示す。フレームバッファプール2100は、さまざまな目的で使用される、フレームバッファ2130、2132、2134、2136および2138のようないくつかの個別のフレームバッファを含む。フリープール2110は、リングバッファとして組織されて、事象決定のためのフレームを取得して分析するために使用される。書き込みポインタ2120は、次のフレームが取得される、次に使用可能なフレームバッファ2130を示す。フレームバッファ2130への画像取得と同時に、フレームバッファ2132にある以前の画像が分析されている。ある時点で、リングバッファはいっぱいになることがあり、その時点で、古いフレームは上書きされる。
1.事象の自動視覚検出のための方法であって、
複数のフレームを取得するステップであって、前記複数のフレームの各フレームは前記事象が起こる二次元の視野の画像を含み、前記事象は所定の物体の画像を含むステップと、
前記複数のフレームの視覚分析に応答して、複数の事象検出加重を計算するステップであって、前記複数の事象検出加重の各事象検出加重は、それぞれ前記複数のフレームの各フレームに対応し、前記事象が前記視野において起こっている証拠を含むステップと、
前記複数のフレームから複数の事象フレームを選択するステップであって、前記複数の事象フレームは、前記複数の事象検出加重のサブセットに対応するステップと、
前記複数の事象検出加重の前記サブセットの事象分析に応答して、前記事象が起こったかどうかを決定するステップと、
を含む方法。
2.事象の自動視覚検出のための方法であって、
複数のフレームを取得するステップであって、前記複数のフレームの各フレームは前記事象が起こる二次元の視野の画像を含み、前記事象は固定基準点を通過する動作を含むステップと、
前記複数のフレームの視覚分析に応答して、複数の事象検出加重を計算するステップであって、前記複数の事象検出加重の各事象検出加重は、それぞれ前記複数のフレームの各フレームに対応し、前記事象が前記視野において起こっている証拠を含むステップと、
前記複数のフレームから複数の事象フレームを選択するステップであって、前記複数の事象フレームは、前記複数の事象検出加重のサブセットに対応するステップと、
前記複数の事象検出加重の前記サブセットの事象分析に応答して、前記事象が起こったかどうかを決定するステップと、
を含む方法。
3.事象の自動視覚検出のための方法であって、
複数のフレームを取得するステップであって、前記複数のフレームの各フレームは前記事象が起こる二次元の視野の画像を含み、前記事象は前進と後退の動作を含むステップと、
前記複数のフレームの視覚分析に応答して、複数の事象検出加重を計算するステップであって、前記複数の事象検出加重の各事象検出加重は、それぞれ前記複数のフレームの各フレームに対応し、前記事象が前記視野において起こっている証拠を含むステップと、
前記複数のフレームから複数の事象フレームを選択するステップであって、前記複数の事象フレームは、前記複数の事象検出加重のサブセットに対応するステップと、
前記複数の事象検出加重の前記サブセットの事象分析に応答して、前記事象が起こったかどうかを決定するステップと、
を含む方法。
4.事象の自動視覚検出のための方法であって、
複数のフレームを取得するステップであって、前記複数のフレームの各フレームは前記事象が起こる二次元の視野の画像を含み、前記事象は前記視野を通過する不良製造物体を含むステップと、
前記複数のフレームの視覚分析に応答して、複数の事象検出加重を計算するステップであって、前記複数の事象検出加重の各事象検出加重は、それぞれ前記複数のフレームの各フレームに対応し、前記事象が前記視野において起こっている証拠を含むステップと、
前記複数のフレームから複数の事象フレームを選択するステップであって、前記複数の事象フレームは、前記複数の事象検出加重のサブセットに対応するステップと、
前記複数の事象検出加重の前記サブセットの事象分析に応答して、前記事象が起こったかどうかを決定するステップと、
を含む方法。
5.事象の自動視覚検出のための方法であって、
複数のフレームを取得するステップであって、前記複数のフレームの各フレームは前記事象が起こる二次元の視野の画像を含み、前記事象は前記視野に物体の間違った動作を含むステップと、
前記複数のフレームの視覚分析に応答して、複数の事象検出加重を計算するステップであって、前記複数の事象検出加重の各事象検出加重は、それぞれ前記複数のフレームの各フレームに対応し、前記事象が前記視野において起こっている証拠を含むステップと、
前記複数のフレームから複数の事象フレームを選択するステップであって、前記複数の事象フレームは、前記複数の事象検出加重のサブセットに対応するステップと、
前記複数の事象検出加重の前記サブセットの事象分析に応答して、前記事象が起こったかどうかを決定するステップと、
を含む方法。
6.事象の自動視覚検出のための方法であって、
複数のフレームを取得するステップであって、前記複数のフレームの各フレームは前記事象が起こる二次元の視野の画像を含み、前記事象は間違った位置にある物体を含むステップと、
前記複数のフレームの視覚分析に応答して、複数の事象検出加重を計算するステップであって、前記複数の事象検出加重の各事象検出加重は、それぞれ前記複数のフレームの各フレームに対応し、前記事象が前記視野において起こっている証拠を含むステップと、
前記複数のフレームから複数の事象フレームを選択するステップであって、前記複数の事象フレームは、前記複数の事象検出加重のサブセットに対応するステップと、
前記複数の事象検出加重の前記サブセットの事象分析に応答して、前記事象が起こったかどうかを決定するステップと、
を含む方法。
7.事象の自動視覚検出のための方法であって、
複数のフレームを取得するステップであって、前記複数のフレームの各フレームは前記事象が起こる二次元の視野の画像を含むステップと、
前記複数のフレームの視覚分析に応答して、複数の事象検出加重を計算するステップであって、前記複数の事象検出加重の各事象検出加重は、それぞれ前記複数のフレームの各フレームに対応し、前記事象が前記視野において起こっている証拠を含むステップと、
前記複数のフレームから複数の事象フレームを選択するステップであって、前記複数の事象フレームは、前記複数の事象検出加重のサブセットに対応するステップと、
前記複数の事象検出加重の前記サブセットの事象分析に応答して、前記事象が起こったかどうかを決定するステップと、
前記事象が起こる時間に同期される信号を生成するステップと、
を含む方法。
8.事象の自動視覚検出のための方法であって、
複数のフレームを取得するステップであって、前記複数のフレームの各フレームは前記事象が起こる二次元の視野の画像を含むステップと、
前記複数のフレームの視覚分析に応答して、複数の事象検出加重を計算するステップであって、前記複数の事象検出加重の各事象検出加重は、それぞれ前記複数のフレームの各フレームに対応し、前記事象が前記視野において起こっている証拠を含むステップと、
前記複数のフレームから複数の事象フレームを選択するステップであって、前記複数の事象フレームは、前記複数の事象検出加重のサブセットに対応するステップと、
前記複数の事象検出加重の前記サブセットの事象分析に応答して、前記事象が起こったかどうかを決定するステップと、
を含み、前記事象分析は、
対応する複数の論理結果を生成する複数の比較演算であって、前記複数の比較演算の各比較演算は、第一の値と第二の値の比較を含み、前記第一の値と前記第二の値のうちの少なくとも一つは、前記複数の事象検出加重の前記サブセットの数値統計に応答する比較演算と、
前記事象が起こったかどうかを決定するための前記複数の論理結果を組み合わせる少なくとも一つの論理演算と、
を含む方法。
9.事象の自動視覚検出のための方法であって、
複数のフレームを取得するステップであって、前記複数のフレームの各フレームは前記事象が起こる二次元の視野の画像を含むステップと、
前記複数のフレームの視覚分析に応答して、複数の事象検出加重を計算するステップであって、前記複数の事象検出加重の各事象検出加重は、それぞれ前記複数のフレームの各フレームに対応し、前記事象が前記視野において起こっている証拠を含むステップと、
前記複数のフレームから複数の事象フレームを選択するステップであって、前記複数の事象フレームは、前記複数の事象検出加重のサブセットに対応するステップと、
前記複数の事象検出加重の前記サブセットの事象分析に応答して、前記事象が起こったかどうかを決定するステップであって、前記事象分析は、実質的に従来のプログラミング言語の構文に似ている構文の表現を示すテキスト文字列を含むステップと、
を含む方法。
10.事象の自動視覚検出のための方法であって、
複数のフレームを取得するステップであって、前記複数のフレームの各フレームは前記事象が起こる二次元の視野の画像を含むステップと、
前記複数のフレームの視覚分析に応答して、複数の事象検出加重を計算するステップであって、前記複数の事象検出加重の各事象検出加重は、それぞれ前記複数のフレームの各フレームに対応し、前記事象が前記視野において起こっている証拠を含むステップと、
前記複数のフレームから複数の事象フレームを選択するステップであって、前記複数の事象フレームは、前記複数の事象検出加重のサブセットに対応するステップと、
前記複数の事象検出加重の前記サブセットの事象分析に応答して、前記事象が起こったかどうかを決定するステップと、
を含み、前記方法の前記ステップは、少なくとも毎秒200フレームの割合で実行される方法。
11.事象の自動視覚検出のための方法であって、
複数のフレームを取得するステップであって、前記複数のフレームの各フレームは前記事象が起こる二次元の視野の画像を含むステップと、
前記複数のフレームの視覚分析に応答して、複数の事象検出加重を計算するステップであって、前記複数の事象検出加重の各事象検出加重は、それぞれ前記複数のフレームの各フレームに対応し、前記事象が前記視野において起こっている証拠を含み、前記視覚分析は、前記複数のフレームの各フレームに対し、視野の関心領域の位置を調整するための探知器を使用するステップと、
前記関心領域を分析するステップと、
を含むステップと、
前記複数のフレームから複数の事象フレームを選択するステップであって、前記複数の事象フレームは、前記複数の事象検出加重のサブセットに対応するステップと、
前記複数の事象検出加重の前記サブセットの事象分析に応答して、前記事象が起こったかどうかを決定するステップと、
を含む方法。
12.事象の自動視覚検出のための方法であって、
複数のフレームを取得するステップであって、前記複数のフレームの各フレームは前記事象が起こる二次元の視野の画像を含むステップと、
前記複数のフレームの視覚分析に応答して、複数の事象検出加重を計算するステップであって、前記複数の事象検出加重の各事象検出加重は、それぞれ前記複数のフレームの各フレームに対応し、前記事象が前記視野において起こっている証拠を含むステップと、
複数の事象検出加重の活動分析に応答して、前記複数のフレームから複数の事象フレームを選択するステップであって、前記複数の事象フレームは、前記複数の事象検出加重のサブセットに対応するステップと、
を含み、前記活動分析は、
前記視覚分析が前記事象が起こっているという十分な証拠を示す事象検出加重を算定した場合、有効状態に入るステップと、
前記視覚分析が前記事象が起こっているという不十分な証拠をそれぞれ示す複数の事象検出加重を算定した場合、有効状態を終了するステップと、
前記複数の事象検出加重の前記サブセットの事象分析に応答し、前記事象が起こっているかどうかを決定するステップと、
を含む方法。
13.事象の自動視覚検出のための方法であって、
前記事象を特定するためにヒューマン・マシン・インターフェイスを使うステップであって、前記ヒューマン・マシン・インターフェイスは論理目的を備えるステップと、
複数のフレームを取得するステップであって、前記複数のフレームの各フレームは前記事象が起こる二次元の視野の画像を含むステップと、
前記複数のフレームの視覚分析に応答して、複数の事象検出加重を計算するステップであって、前記複数の事象検出加重の各事象検出加重は、それぞれ前記複数のフレームの各フレームに対応し、前記事象が前記視野において起こっている証拠を含むステップと、
前記複数のフレームから複数の事象フレームを選択するステップであって、前記複数の事象フレームは、前記複数の事象検出加重のサブセットに対応するステップと、
前記複数の事象検出加重の前記サブセットの事象分析に応答して、前記事象が起こったかどうかを決定するステップと、
を含む方法。
14.事象の自動視覚検出のためのシステムであって、
複数のフレームを取得する取得プロセスであって、前記複数のフレームの各フレームは、前記事象が起こる二次元の視野の画像を含み、前記事象は所定の物体の動作を含むプロセスと、
前記複数のフレームに応答して、複数の事象検出加重を算定する視覚分析プロセスであって、前記複数の事象検出加重の各事象検出加重は、前記複数のフレームの各フレームに対応し、前記事象が前記視野で起こっている証拠を含むプロセスと、
前記複数のフレームから複数の事象フレームを選択する選択プロセスであって、前記複数の事象フレームは前記複数の事象検出加重のサブセットに対応するプロセスと、
前記複数の事象検出加重の前記サブセットに応答して、前記事象が起こっているかどうかを決定する事象分析プロセスと、
を備えるシステム。
15.事象の自動視覚検出のためのシステムであって、
複数のフレームを取得する取得プロセスであって、前記複数のフレームの各フレームは、前記事象が起こる二次元の視野の画像を含み、前記事象は固定基準点を通過する動作を含むプロセスと、
前記複数のフレームに応答して、複数の事象検出加重を算定する視覚分析プロセスであって、前記複数の事象検出加重の各事象検出加重は、前記複数のフレームの各フレームに対応し、前記事象が前記視野で起こっている証拠を含むプロセスと、
前記複数のフレームから複数の事象フレームを選択する選択プロセスであって、前記複数の事象フレームは前記複数の事象検出加重のサブセットに対応するプロセスと、
前記複数の事象検出加重の前記サブセットに応答して、前記事象が起こったかどうかを決定する事象分析プロセスと、
を備えるシステム。
16.事象の自動視覚検出のためのシステムであって、
複数のフレームを取得する取得プロセスであって、前記複数のフレームの各フレームは、前記事象が起こる二次元の視野の画像を含み、前記事象は前進と後退を含むプロセスと、
前記複数のフレームに応答して、複数の事象検出加重を算定する視覚分析プロセスであって、前記複数の事象検出加重の各事象検出加重は、前記複数のフレームの各フレームにそれぞれ対応し、前記事象が前記視野で起こっている証拠を含むプロセスと、
前記複数のフレームから複数の事象フレームを選択する選択プロセスであって、前記複数の事象フレームは前記複数の事象検出加重のサブセットに対応するプロセスと、
前記複数の事象検出加重の前記サブセットに応答して、前記事象が起こったかどうかを決定する事象分析プロセスと、
を備えるシステム。
17.事象の自動視覚検出のためのシステムであって、
複数のフレームを取得する取得プロセスであって、前記複数のフレームの各フレームは、前記事象が起こる二次元の視野の画像を含み、前記事象は前記視野を通過する不良製造物体含むプロセスと、
前記複数のフレームに応答して、複数の事象検出加重を算定する視覚分析プロセスであって、前記複数の事象検出加重の各事象検出加重は、前記複数のフレームの各フレームにそれぞれ対応し、前記事象が前記視野で起こっている証拠を含むプロセスと、
前記複数のフレームから複数の事象フレームを選択する選択プロセスであって、前記複数の事象フレームは前記複数の事象検出加重のサブセットに対応するプロセスと、
前記複数の事象検出加重の前記サブセットに応答して、前記事象が起こったかどうかを決定する事象分析プロセスと、
を備えるシステム。
18.事象の自動視覚検出のためのシステムであって、
複数のフレームを取得する取得プロセスであって、前記複数のフレームの各レームは、前記事象が起こる二次元の視野の画像を含み、前記事象は前記視野に物体の間違った動作を含むプロセスと、
前記複数のフレームに応答して、複数の事象検出加重を算定する視覚分析プロセスであって、前記複数の事象検出加重の各事象検出加重は、前記複数のフレームの各フレームにそれぞれ対応し、前記事象が前記視野で起こっている証拠を含むプロセスと、
前記複数のフレームから複数の事象フレームを選択する選択プロセスであって、前記複数の事象フレームは前記複数の事象検出加重のサブセットに対応するプロセスと、
前記複数の事象検出加重の前記サブセットに応答して、前記事象が起こったかどうかを決定する事象分析プロセスと、
を備えるシステム。
19.事象の自動視覚検出のためのシステムであって、
複数のフレームを取得する取得プロセスであって、前記複数のフレームの各フレームは、前記事象が起こる二次元の視野の画像を含み、前記事象は間違った位置にある物体を含むプロセスと、
前記複数のフレームに応答して、複数の事象検出加重を算定する視覚分析プロセスであって、前記複数の事象検出加重の各事象検出加重は、前記複数のフレームの各フレームにそれぞれ対応し、前記事象が前記視野で起こっている証拠を含むプロセスと、
前記複数のフレームから複数の事象フレームを選択する選択プロセスであって、前記複数の事象フレームは前記複数の事象検出加重のサブセットに対応するプロセスと、
前記複数の事象検出加重の前記サブセットに応答して、前記事象が起こったかどうかを決定する事象分析プロセスと、
を備えるシステム。
20.事象の自動視覚検出のためのシステムであって、
複数のフレームを取得する取得プロセスであって、前記複数のフレームの各フレームは、前記事象が起こる二次元の視野の画像を含むプロセスと、
前記複数のフレームに応答して、複数の事象検出加重を算定する視覚分析プロセスであって、前記複数の事象検出加重の各事象検出加重は、前記複数のフレームの各フレームにそれぞれ対応し、前記事象が前記視野で起こっている証拠を含むプロセスと、
前記複数のフレームから複数の事象フレームを選択する選択プロセスであって、前記複数の事象フレームは前記複数の事象検出加重のサブセットに対応するプロセスと、
前記複数の事象検出加重の前記サブセットに応答して、前記事象が起こったかどうかを決定する事象分析プロセスと、
を備えるシステム。
21.事象の自動視覚検出のためのシステムであって、
複数のフレームを取得する取得プロセスであって、前記複数のフレームの各フレームは、前記事象が起こる二次元の視野の画像を含むプロセスと、
前記複数のフレームに応答して、複数の事象検出加重を算定する視覚分析プロセスであって、前記複数の事象検出加重の各事象検出加重は、前記複数のフレームの各フレームにそれぞれ対応し、前記事象が前記視野で起こっている証拠を含むプロセスと、
前記複数のフレームから複数の事象フレームを選択する選択プロセスであって、前記複数の事象フレームは前記複数の事象検出加重のサブセットに対応するプロセスと、
前記複数の事象検出加重の前記サブセットに応答して、前記事象が起こったかどうかを決定する事象分析プロセスであって、対応する複数の論理結果を生成する複数の比較演算を含み、前記複数の比較演算の各比較演算は、第一の値と第二の値の比較を含み、前記第一の値と前記第二の値のうちの少なくとも一つは、前記複数の事象検出加重の前記サブセットの数値統計に応答するプロセスと、
前記事象が起こったかどうかを決定するための前記複数の論理結果を組み合わせる少なくとも一つの論理演算と、
を備えるシステム。
22.事象の自動視覚検出のためのシステムであって、
複数のフレームを取得する取得プロセスであって、前記複数のフレームの各フレームは、前記事象が起こる二次元の視野の画像を含むプロセスと、
前記複数のフレームに応答して、複数の事象検出加重を算定する視覚分析プロセスであって、前記複数の事象検出加重の各事象検出加重は、前記複数のフレームの各フレームにそれぞれ対応し、前記事象が前記視野で起こっている証拠を含むプロセスと、
前記複数のフレームから複数の事象フレームを選択する選択プロセスであって、前記複数の事象フレームは前記複数の事象検出加重のサブセットに対応するプロセスと、
前記複数の事象検出加重の前記サブセットに応答して、前記事象が起こったかどうかを決定する事象分析プロセスであって、事象分析プロセスは、実質的に従来のプログラミング言語の構文に似ている構文の表現を示すテキスト文字列を含むプロセスと、
を備えるシステム。
23.事象の自動視覚検出のためのシステムであって、
複数のフレームを取得する取得プロセスであって、前記複数のフレームの各フレームは、前記事象が起こる二次元の視野の画像を含むプロセスと、
前記複数のフレームに応答して、複数の事象検出加重を算定する視覚分析プロセスであって、前記複数の事象検出加重の各事象検出加重は、前記複数のフレームの各フレームにそれぞれ対応し、前記事象が前記視野で起こっている証拠を含むプロセスと、
前記複数のフレームから複数の事象フレームを選択する選択プロセスであって、前記複数の事象フレームは前記複数の事象検出加重のサブセットに対応するプロセスと、
前記複数の事象検出加重の前記サブセットに応答して、前記事象が起こったかどうかを決定する事象分析プロセスと、
を含み、前記取得プロセス、前記視覚分析プロセス、前記選択プロセス、および前記事象分析プロセスは、少なくとも毎秒200フレームの割合で実行する、システム。
24.事象の自動視覚検出のためのシステムであって、
複数のフレームを取得する取得プロセスであって、前記複数のフレームの各フレームは、前記事象が起こる二次元の視野の画像を含むプロセスと、
前記複数のフレームに応答して、複数の事象検出加重を算定する視覚分析プロセスであって、前記複数の事象検出加重の各事象検出加重は、前記複数のフレームの各フレームにそれぞれ対応し、前記事象が前記視野で起こっている証拠を含み、前記視覚分析プロセスは、前記複数のフレームの各フレームに対し、前記視野の関心領域の位置を調整する探知器と、前記関心領域を分析する領域分析プロセスとを含むプロセスと、
前記複数のフレームから複数の事象フレームを選択する選択プロセスであって、前記複数の事象フレームは前記複数の事象検出加重のサブセットに対応するプロセスと、
前記複数の事象検出加重の前記サブセットに応答して、前記事象が起こったかどうかを決定する事象分析プロセスと、
を含む、システム。
25.事象の自動視覚検出のためのシステムであって、
複数のフレームを取得する取得プロセスであって、前記複数のフレームの各フレームは、前記事象が起こる二次元の視野の画像を含むプロセスと、
前記複数のフレームに応答して、複数の事象検出加重を算定する視覚分析プロセスであって、前記複数の事象検出加重の各事象検出加重は、前記複数のフレームの各フレームにそれぞれ対応し、前記事象が前記視野で起こっている証拠を含むプロセスと、
前記複数の事象検出加重に応答して、前記複数のフレームから複数の事象フレームを選択する活動分析プロセスであって、前記複数の事象フレームは、前記複数の事象検出加重のサブセットに対応し、前記活動分析プロセスは、前記視覚分析プロセスが前記事象が起こっているという十分な証拠を示す事象検出加重を算定した場合入り、前記視覚分析プロセスが前記事象が起こっているというには不十分な証拠をそれぞれ示す複数の事象検出加重を算定した場合終了する有効状態を含むプロセスと、
前記複数の事象検出加重の前記サブセットに応答して、前記事象が起こったかどうかを決定する事象分析プロセスと、
を含む、システム。
26.事象の自動視覚検出のためのシステムであって、
前記事象を特定するヒューマン・マシン・インターフェイスであって、前記ヒューマン・マシン・インターフェイスは論理目的を備えるインターフェイスと、
複数のフレームを取得する取得プロセスであって、前記複数のフレームの各フレームは、前記事象が起こる二次元の視野の画像を含むプロセスと、
前記複数のフレームに応答して、複数の事象検出加重を算定する視覚分析プロセスであって、前記複数の事象検出加重の各事象検出加重は、前記複数のフレームの各フレームにそれぞれ対応し、前記事象が前記視野で起こっている証拠を含むプロセスと、
前記複数のフレームから複数の事象フレームを選択する選択プロセスであって、前記複数の事象フレームは前記複数の事象検出加重のサブセットに対応するプロセスと、
前記複数の事象検出加重の前記サブセットに応答して、前記事象が起こったかどうかを決定する事象分析プロセスと、
を備えるシステム。
27.事象の自動視覚検出および報告のためのシステムであって、
複数のフレームを取得するステップであって、前記複数のフレームの各フレームは、
前記事象が起こる二次元の視野の画像を含み、前記事象は、経路に沿った物体の動作を含み、前記経路は記録点を持ち、前記事象は前記物体が前記記録点ぶ位置している記録時間さらに含むステップと、
複数のフレームの第一の分析に応答して、前記第一の分析が、前記物体が前記複数の事象フレームの各フレームために、前記物体が前記経路に沿って位置しているという十分な証拠を示すように、前記複数のフレームから複数の事象フレームを選択するステップと、
前記複数の事象フレームに対応する複数の取得時間を得るステップであって、前記複数の取得時間の各取得時間は、対応する事象フレームが取得された時間の機能であるステップと、
前記複数の事象フレームの第二の分析に応答して、複数のロケーション値を算定するステップであって、前記複数のロケーション値の各ロケーション値は、前記第二の分析により計算されるように、関連事象フレーム内で前記経路に沿って前記物体の位置に応答するステップと、
前記複数のロケーション値と前記複数の取得時間を使い、記録時間を決定するステップと、
遅延間隔により、記録時間に続くレポートタイム時に信号を生成するステップと、
を含む方法。
28.前記複数の取得時間の各取得時間は、対応する事象フレームが取得された時に得られたエンコーダカウントである、27に記載の方法。
29.前記記録時間を決定するステップは、曲線を前記複数のロケーション値と前記複数の取得時間に適合させるステップを含む、27に記載の方法。
30.前記曲線は、放物線である、29に記載の方法。
31.前記曲線は頂点を有し、
前記記録時間を決定するステップは前記曲線の前記頂点を決定するステップを含む、29に記載の方法。
32.前記事象はフロー事象を含み、前記フロー事象は、前記記録点を通して前記物体の動作を含む、27に記載の方法。
33.前記事象はストローク事象を備え、前記ストローク事象は、前記経路沿いの前進と後退の動作を含む、27に記載の方法。
34.前記経路は頂点を持ち、前記記録点は、前記経路の頂点である、27に記載の方法。
35.前記複数のフレームは取得され、前記第一の分析と前記第二の分析は少なくとも毎秒200フレームの割合で実行される、27に記載の方法。
36.複数の事象タイプから事象タイプを選択するステップであって、前記事象タイプは、前記経路に沿った前記物体の前記動作に対応するステップをさらに含み、
前記記録時間を決定するステップは前記事象タイプに応答する、27に記載の方法。
37.事象の自動視覚検出および報告のためのシステムであって、
複数のフレームを取得する取得プロセスであって、前記複数のフレームの各フレームは、前記事象が起こる二次元の視野の画像を含み、前記事象は、経路沿いに物体の動作を含み、前記経路は記録点を持ち、前記事象は、前記物体が前記記録点に位置している記録時間をさらに含むプロセスと、
前記複数のフレームから複数の事象フレームを選ぶ第一の選択プロセスであって、前記第一の選択プロセスが、前記複数の事象フレームの各事象フレームのために、前記物体が前記経路沿いに位置するという十分な証拠があると判断するように選ぶプロセスと、
前記複数の事象フレームに対応する複数の取得時間を得るタイミングプロセスであって、前記複数の取得時間の各取得時間が、前記対応する事象フレームが取得された時間の機能であるプロセスと、
複数のロケーション値を算定する第一の分析プロセスであって、前記複数のロケーション値の各ロケーション値は、関係する事象フレーム内で前記経路沿いの前記物体の位置に応答するプロセスと、
前記複数のロケーション値と前記複数の取得時間を使い前記記録時間を決定する第二の分析プロセスと、
遅延間隔により前記記録時間に続くレポートタイムで信号を生成する出力プロセスと、
を備える、システム。
38.前記複数の取得時間の各取得時間は、前記対応する事象フレームが取得された時間を得るエンコーダカウントである、37に記載のシステム。
39.前記第二の分析プロセスは、曲線を前記複数のロケーション値と前記複数の取得時間に適合させるステップを含む、37に記載のシステム。
40.前記曲線は放物線である、39に記載のシステム。
41.前記曲線は頂点を有し、
前記第二の分析プロセスは、前記曲線の前記頂点を決定するステップをさらに含む、39に記載のシステム。
42.前記事象はフロー事象を含み、前記フロー事象は前記記録点を通して前記物体の動作を含む、37に記載のシステム。
43.前記事象はストローク事象を含み、前記ストローク事象は、前記経路沿いの前進と後退の動作を含む、37に記載のシステム。
44.前記経路は頂点を有し、
前記記録点は前記経路の前記頂点である、37に記載のシステム。
45.前記取得プロセス、前記第一の分析プロセス、および前記第ニの分析プロセスは、少なくとも毎秒200フレームの割合で作動する、37に記載のシステム。
46.複数の事象タイプから事象タイプを選択する第二の選択プロセスであって、前記事象タイプは、前記経路に沿った前記物体の前記動作に対応するプロセスをさらに含み、
前記第二の分析プロセスは、前記事象タイプを使い前記記録時間を決定する、37に記載のシステム。
47.複数の事象の検出と報告のための方法であって、
前記複数の事象の各事象のために、前記事象が起こる時間の機能である対応する記録時間を決定するステップであって、前記対応する記録時間を決定するステップは、対応する決定遅延により前記対応する記録時間とは異なる対応する決定ポイントで起こり、前記複数の事象に対応する前記決定遅滞は可変であるステップと、
前記複数事象の各事象のために、遅滞間隔ごとに前記対応する記録時間に続く対応するレポートタイムに対応する信号を生成するステップと、
前記複数事象の各事象のために、前記対応する記録時間を示す前記対応する信号の前記対応するレポートタイムを使うステップと、
を備える方法。
48.各記録時間は、前記対応する事象が起こる時間に比例する、47に記載の方法。
49.各記録時間は、前記対応する事象が起こる時間の機能であるエンコーダカウントである、47に記載の方法。
50.前記複数の事象の各事象はフロー事象を含み、前記フロー事象は記録点を通る物体の動作を含み、前記対応する記録時間は、前記物体が前記記録点を通過する時間に応答する、47に記載の方法。
51.前記複数の事象の各事象はストローク事象を含み、前記ストローク事象は、頂点へ前進、また頂点から後退する物体の動作を含み、前記対応する記録時間は、前記物体が前記頂点に達する時間に応答する、47に記載の方法。
52.複数の事象タイプから事象タイプを選択するステップをさらに含み、前記対応する記録時間を決定するステップは、前記事象タイプに応答する、47に記載の方法。
53.前記複数の事象タイプはフロー事象タイプとストローク事象タイプを含む、52に記載の方法。
54.前記事象タイプを選択するステップは、ヒューマン・マシン・インターフェイスに応答する、52に記載の方法。
55.前記遅滞間隔は、ヒューマン・マシン・インターフェイスに応答して選択される、47に記載の方法。
56.各対応するレポートタイムに各対応する信号を生成するために必要とされる情報を保持するために先入れ先出しバッファを使うステップをさらに含む、47に記載の方法。
57.複数の事象の検出と報告のためのシステムであって、
複数の事象の各事象のために、前記事象が起こる時間の機能である対応する記録時間を決定する分析プロセスであって、前記分析プロセスは、対応する決定遅滞による前記対応する記録時間とは異なる対応する決定ポイントで対応する記録時間を決定し、前記複数の事象に対応する前記決定遅滞は可変であるプロセスと、
前記複数の事象の各事象のために、遅滞間隔ごとに前記対応する記録時間に続く対応するレポートタイムに対応する信号を生成する出力プロセスと、
を含むシステム。
58.各記録時間は、前記対応する事象が起こる時間に比例する、57に記載のシステム。
59.各記録時間は、前記対応する事象が起こる時間の機能であるエンコーダカウントである、57に記載のシステム。
60.前記複数の事象の各事象はフロー事象を含み、前記フロー事象は記録点を通る物体の動作を含み、前記対応する記録時間は、前記物体が前記記録点を通過する時間に応答する、57に記載のシステム。
61.前記複数の事象の各事象はストローク事象を含み、前記ストローク事象は、頂点へ前進、また頂点から後退する物体の動作を含み、前記対応する記録時間は、前記物体が前記頂点に達する時間に応答する、57に記載のシステム。
62.複数の事象タイプから事象タイプを選択する選択プロセスをさらに含み、前記分析プロセスは、前記事象タイプを使い、前記対応する記録時間を決定する、57に記載のシステム。
63.前記複数の事象タイプは、フロー事象とストローク事象を含む、62に記載のシステム。
64.前記事象タイプを選択するために使われるヒューマン・マシン・インターフェイスをさらに備える、62に記載のシステム。
65.前記遅延間隔を選択するために使われるヒューマン・マシン・インターフェイスをさらに備える、57に記載のシステム。
66.各対応するレポートタイムに各対応する信号を生成するために必要とされる情報を保持する先入れ先出しバッファをさらに含む、57に記載のシステム。
Claims (14)
- 物体の検査のための方法であって、
前記物体と、二次元視野との間に相対的運動を生成するステップであって、前記物体が、一組の可視的特徴を含み、前記一組の可視的特徴が、少なくとも1つの可視的特徴を含む、相対的運動を生成するステップと、
グローバルシャッターを有するセンサーを使用して、複数のアクティブフレームを取得するステップであって、前記複数のアクティブフレームの各フレームが、前記視野の画像を含み、前記複数のアクティブフレームが、前記視野における前記一組の可視的特徴の複数の位置を含むように、複数のアクティブフレームを取得するステップと、
前記複数のアクティブフレームの第1の分析に応答し、前記複数のアクティブフレームにそれぞれ対応する複数の物体合格スコアを計算するステップであって、前記複数の物体合格スコアの各物体合格スコアが、前記一組の可視的特徴に応答し、前記物体が少なくとも1つの検査基準を満たすことの証拠を含む、前記複数のアクティブフレームにそれぞれ対応する複数の物体合格スコアを計算するステップと、
前記複数の物体合格スコアに応答し、前記物体の状態に関する情報を含む結果を決定するステップと
からなる方法。 - 前記一組の可視的特徴が前記視野内にあるときを示すトリガ信号を提供するステップと、
前記トリガ信号に応答して前記取得を開始するステップと
をさらに含む、請求項1に記載の方法。 - 各フレームが前記視野の画像を含む連続した複数のフレームを取得するステップであって、前記連続した複数のフレームは、前記複数のアクティブフレームが前記連続した複数のフレームの一部を含むものとなるように取得され、前記連続した複数のフレームは、前記物体の状態に変化があった少なくとも前後に記録された画像を含む、連続した複数のフレームを取得するステップと、
前記連続した複数のフレームの分析に応答し、前記連続した複数のフレームにそれぞれ対応する複数の物体決定加重を計算するステップであって、前記複数の物体検出加重のうちの1つの物体検出加重が、前記対応するフレームについて、前記物体が前記視野内にあることの証拠を含む、前記連続した複数のフレームにそれぞれ対応する複数の物体決定加重を計算するステップと、
前記連続した複数のフレームのうちの前記証拠が十分である部分を、前記複数のアクティブフレームとして選択するステップと
をさらに含む、請求項1に記載の方法。 - 前記結果を決定するステップは、対応する物体検出加重により重み付けされた前記物体合格スコアの加重平均を計算することを含む、請求項3に記載の方法。
- 前記第1の分析は、少なくとも1つの関心領域に応答し、各そのような関心領域は、前記複数のアクティブフレームの各フレーム内の位置を有し、前記方法は、
前記複数のアクティブフレームの第2の分析に応答し、前記複数のアクティブフレームの各フレームにおける前記物体の位置を決定するステップと、
各対応するフレームにおける前記物体の前記位置に応答し、前記複数のアクティブフレームの各フレームにおける前記少なくとも1つの関心領域の位置を設定するステップと
をさらに含む、請求項1に記載の方法。 - 前記結果を決定するステップは、前記物体合格スコアの平均を計算することを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記結果を決定するステップは、前記物体合格スコアの百分率を計算することを含む、請求項1に記載の方法。
- 物体の検査のためのシステムであって、
前記物体と、二次元視野との間に連続した相対的運動を生成する運動プロセスであって、前記物体が、一組の可視的特徴を含み、前記一組の可視的特徴が、少なくとも1つの可視的特徴を含む、運動プロセスと、
グローバルシャッターを有し、各フレームが前記視野の画像を含む複数のアクティブフレームを取得する撮像装置であって、前記複数のアクティブフレームは、前記視野における前記一組の可視的特徴の複数の位置を含むように取得される、撮像装置と、
前記複数のアクティブフレームを分析し、前記複数のアクティブフレームにそれぞれ対応する複数の物体合格スコアを計算する第1の分析プロセスであって、前記複数の物体合格スコアの各物体合格スコアが、前記一組の可視的特徴に応答し、前記物体が少なくとも1つの検査基準を満たすことの証拠を含む、第1の分析プロセスと、
前記複数の物体合格スコアに応答し、前記物体の状態に関する情報を含む結果を決定する決定プロセスと
からなるシステム。 - 前記一組の可視的特徴が前記視野内にあるときを示すトリガ信号と、
前記トリガ信号に応答して前記取得を開始する前記撮像装置と
を更に含む、請求項8に記載のシステム。 - 前記撮像装置は、各フレームが前記視野の画像を含む連続した複数のフレームを更に取得し、前記連続した複数のフレームは、前記複数のアクティブフレームが前記連続した複数のフレームの一部を含むものとなるように取得され、前記連続した複数のフレームは、前記物体の状態に変化があった少なくとも前後に記録された画像を含み、前記システムは、
前記連続した複数のフレームを分析し、前記連続した複数のフレームにそれぞれ対応する複数の物体決定加重を計算する第2の分析プロセスであって、前記複数の物体検出加重のうちの1つの物体検出加重が、前記対応するフレームについて、前記物体が前記視野内にあることの証拠を含む、第2の分析プロセスと、
前記連続した複数のフレームのうちの前記証拠が十分である部分を、前記複数のアクティブフレームとして選択する選択プロセスと
をさらに含む、請求項8に記載のシステム。 - 前記選択プロセスは、対応する物体検出加重により重み付けされた前記物体合格スコアの加重平均を計算する、請求項8に記載のシステム。
- 前記第1の分析は、少なくとも1つの関心領域に応答し、各そのような関心領域は、前記複数のアクティブフレームの各フレーム内の位置を有し、前記システムは、
前記複数のアクティブフレームを分析し、前記複数のアクティブフレームの各フレームにおける前記物体の位置を決定する第2の分析プロセスと、
各対応するフレームにおける前記物体の前記位置に応答し、前記複数のアクティブフレームの各フレームにおける前記少なくとも1つの関心領域の位置を設定するプロセスと
をさらに含む、請求項8に記載のシステム。 - 前記決定プロセスは、前記物体合格スコアの平均を計算に応答する、請求項8に記載の方法。
- 前記決定プロセスは、前記物体合格スコアの百分率に応答する、請求項8に記載の方法。
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