JP2016181098A - 領域検出装置および領域検出方法 - Google Patents
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Landscapes
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Abstract
Description
6 ウィンドウ
9 基板
61 マスクパターン
70 対象画像
71 欠陥画像
72 欠陥領域画像
73 検出領域画像
74 処理済み検出領域画像
311 画素特徴量算出部
312 画素分類器
321 領域特徴量算出部
322 領域分類器
711,711a 画素
S11〜S15,S21〜S26 ステップ
Claims (12)
- 対象画像から所定の目的に利用される目的領域を検出する領域検出装置であって、
互いに異なる複数のマスクパターンが準備されており、対象画像の各画素を中心とするウィンドウ内において、前記ウィンドウよりもサイズが小さい各マスクパターンを複数の位置に配置して前記各マスクパターンに従った演算を行うことにより、前記複数のマスクパターンにそれぞれ対応する複数の画素特徴量を前記各画素に対して取得する画素特徴量算出部と、
前記複数の画素特徴量に基づいて、前記各画素が目的領域に含まれるか否かを判定する画素分類器と、
を備えることを特徴とする領域検出装置。 - 請求項1に記載の領域検出装置であって、
前記複数のマスクパターンが、高次局所自己相関特徴量用のマスクパターンを含むことを特徴とする領域検出装置。 - 請求項1または2に記載の領域検出装置であって、
前記画素分類器により検出された前記目的領域に対して領域特徴量を算出する領域特徴量算出部と、
前記領域特徴量に基づいて前記目的領域を分類する領域分類器と、
をさらに備えることを特徴とする領域検出装置。 - 請求項3に記載の領域検出装置であって、
前記領域特徴量算出部が、前記目的領域を他の領域と区別して示す画像に対して微小領域を除去する前処理を施し、前記前処理済みの前記画像が示す前記目的領域に対して前記領域特徴量を算出することを特徴とする領域検出装置。 - 請求項1ないし4のいずれかに記載の領域検出装置であって、
前記対象画像が、対象物を撮像した画像であり、前記目的領域が、前記対象物上の欠陥を示す領域であることを特徴とする領域検出装置。 - 請求項5に記載の領域検出装置であって、
欠陥を示す欠陥画像と所定の参照画像との差分画像に基づいて取得される欠陥領域画像と、前記欠陥画像の各画素に対する複数の画素特徴量とを用いて学習を行うことにより、前記画素分類器が構築されることを特徴とする領域検出装置。 - 対象画像から所定の目的に利用される目的領域を検出する領域検出方法であって、
a)互いに異なる複数のマスクパターンが準備されており、対象画像の各画素を中心とするウィンドウ内において、前記ウィンドウよりもサイズが小さい各マスクパターンを複数の位置に配置して前記各マスクパターンに従った演算を行うことにより、前記複数のマスクパターンにそれぞれ対応する複数の画素特徴量を前記各画素に対して取得する工程と、
b)前記複数の画素特徴量に基づいて、前記各画素が目的領域に含まれるか否かを判定する工程と、
を備えることを特徴とする領域検出方法。 - 請求項7に記載の領域検出方法であって、
前記複数のマスクパターンが、高次局所自己相関特徴量用のマスクパターンを含むことを特徴とする領域検出方法。 - 請求項7または8に記載の領域検出方法であって、
c)前記b)工程において検出された前記目的領域に対して領域特徴量を算出する工程と、
d)前記領域特徴量に基づいて前記目的領域を分類する工程と、
をさらに備えることを特徴とする領域検出方法。 - 請求項9に記載の領域検出方法であって、
前記c)工程が、
前記目的領域を他の領域と区別して示す画像に対して微小領域を除去する前処理を施す工程と、
前記前処理済みの前記画像が示す前記目的領域に対して前記領域特徴量を算出する工程と、
を備えることを特徴とする領域検出方法。 - 請求項7ないし10のいずれかに記載の領域検出方法であって、
前記対象画像が、対象物を撮像した画像であり、前記目的領域が、前記対象物上の欠陥を示す領域であることを特徴とする領域検出方法。 - 請求項11に記載の領域検出方法であって、
欠陥を示す欠陥画像と所定の参照画像との差分画像に基づいて取得される欠陥領域画像と、前記欠陥画像の各画素に対する複数の画素特徴量とを用いて学習を行うことにより、前記b)工程にて利用される画素分類器が構築されることを特徴とする領域検出方法。
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Cited By (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2018084431A (ja) * | 2016-11-21 | 2018-05-31 | 日東電工株式会社 | 検査装置及び検査方法 |
WO2018128091A1 (ja) * | 2017-01-05 | 2018-07-12 | コニカミノルタ株式会社 | 画像解析プログラム及び画像解析方法 |
JP2020052475A (ja) * | 2018-09-21 | 2020-04-02 | 株式会社Screenホールディングス | 分類器構築方法、画像分類方法、分類器構築装置および画像分類装置 |
JP2021032894A (ja) * | 2019-08-16 | 2021-03-01 | ラオンピープル株式会社 | 基板不良検査装置及び方法 |
CN113109350A (zh) * | 2021-03-23 | 2021-07-13 | 深圳中科飞测科技股份有限公司 | 检测方法、系统、设备及计算机可读存储介质 |
KR20220036768A (ko) * | 2020-09-16 | 2022-03-23 | 엔에이치엔 주식회사 | 이미지 복원에 기반한 상품 검색 방법 및 시스템 |
KR20220085115A (ko) * | 2020-12-14 | 2022-06-22 | 주식회사 아이디알인비전 | 생산부품의 스마트 비전검사를 위한 인공지능머신의 라벨링 학습방법 |
CN116342610A (zh) * | 2023-05-31 | 2023-06-27 | 山东恒海钢结构有限公司 | 一种钢结构装配式建筑焊接异常检测方法 |
CN117477320A (zh) * | 2023-11-07 | 2024-01-30 | 乐沪电子有限公司 | 连接器组装方法、装置和计算机存储介质 |
JP7527902B2 (ja) | 2020-09-04 | 2024-08-05 | キオクシア株式会社 | 情報処理装置 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2011014152A (ja) * | 2010-08-23 | 2011-01-20 | National Institute Of Advanced Industrial Science & Technology | 異常領域検出装置および異常領域検出方法 |
JP2011158373A (ja) * | 2010-02-02 | 2011-08-18 | Dainippon Screen Mfg Co Ltd | 自動欠陥分類のための教師データ作成方法、自動欠陥分類方法および自動欠陥分類装置 |
JP2013098267A (ja) * | 2011-10-31 | 2013-05-20 | Hitachi High-Technologies Corp | 半導体パターン検査装置 |
JP2013134666A (ja) * | 2011-12-27 | 2013-07-08 | Dainippon Screen Mfg Co Ltd | 二値画像生成装置、分類装置、二値画像生成方法および分類方法 |
-
2015
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Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2011158373A (ja) * | 2010-02-02 | 2011-08-18 | Dainippon Screen Mfg Co Ltd | 自動欠陥分類のための教師データ作成方法、自動欠陥分類方法および自動欠陥分類装置 |
JP2011014152A (ja) * | 2010-08-23 | 2011-01-20 | National Institute Of Advanced Industrial Science & Technology | 異常領域検出装置および異常領域検出方法 |
JP2013098267A (ja) * | 2011-10-31 | 2013-05-20 | Hitachi High-Technologies Corp | 半導体パターン検査装置 |
JP2013134666A (ja) * | 2011-12-27 | 2013-07-08 | Dainippon Screen Mfg Co Ltd | 二値画像生成装置、分類装置、二値画像生成方法および分類方法 |
Cited By (17)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2018084431A (ja) * | 2016-11-21 | 2018-05-31 | 日東電工株式会社 | 検査装置及び検査方法 |
JP7185388B2 (ja) | 2016-11-21 | 2022-12-07 | 日東電工株式会社 | 検査装置及び検査方法 |
WO2018128091A1 (ja) * | 2017-01-05 | 2018-07-12 | コニカミノルタ株式会社 | 画像解析プログラム及び画像解析方法 |
JPWO2018128091A1 (ja) * | 2017-01-05 | 2019-11-07 | コニカミノルタ株式会社 | 画像解析プログラム及び画像解析方法 |
JP2020052475A (ja) * | 2018-09-21 | 2020-04-02 | 株式会社Screenホールディングス | 分類器構築方法、画像分類方法、分類器構築装置および画像分類装置 |
JP2021032894A (ja) * | 2019-08-16 | 2021-03-01 | ラオンピープル株式会社 | 基板不良検査装置及び方法 |
JP7224048B2 (ja) | 2019-08-16 | 2023-02-17 | ラオンピープル株式会社 | 基板不良検査装置及び方法 |
JP7527902B2 (ja) | 2020-09-04 | 2024-08-05 | キオクシア株式会社 | 情報処理装置 |
KR102467010B1 (ko) | 2020-09-16 | 2022-11-14 | 엔에이치엔클라우드 주식회사 | 이미지 복원에 기반한 상품 검색 방법 및 시스템 |
KR20220036768A (ko) * | 2020-09-16 | 2022-03-23 | 엔에이치엔 주식회사 | 이미지 복원에 기반한 상품 검색 방법 및 시스템 |
KR20220085115A (ko) * | 2020-12-14 | 2022-06-22 | 주식회사 아이디알인비전 | 생산부품의 스마트 비전검사를 위한 인공지능머신의 라벨링 학습방법 |
KR102524151B1 (ko) * | 2020-12-14 | 2023-04-21 | 주식회사 아이디알인비전 | 생산부품의 스마트 비전검사를 위한 인공지능머신의 라벨링 학습방법 |
CN113109350A (zh) * | 2021-03-23 | 2021-07-13 | 深圳中科飞测科技股份有限公司 | 检测方法、系统、设备及计算机可读存储介质 |
CN116342610A (zh) * | 2023-05-31 | 2023-06-27 | 山东恒海钢结构有限公司 | 一种钢结构装配式建筑焊接异常检测方法 |
CN116342610B (zh) * | 2023-05-31 | 2023-08-15 | 山东恒海钢结构有限公司 | 一种钢结构装配式建筑焊接异常检测方法 |
CN117477320A (zh) * | 2023-11-07 | 2024-01-30 | 乐沪电子有限公司 | 连接器组装方法、装置和计算机存储介质 |
CN117477320B (zh) * | 2023-11-07 | 2024-05-03 | 乐沪电子有限公司 | 连接器组装方法、装置和计算机存储介质 |
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