JP2018112999A - 損傷判断装置、並びにこれを用いた期間・スケジュール演算装置及び修理・補修費用演算装置。 - Google Patents

Abstract

【課題】欠損又は損傷した物品の特定を含めてコンピュータが自ら判断できるようにし、利用者が困難なく欠損又は損傷の度合いなどを判断できるようにした損傷判断装置を提供する事。【解決手段】撮影された画像に基づいて、物品の欠損、損傷又は色を判断する損傷判断装置であって、撮影画像データを取得する撮影画像データ取得手段と、取得した撮影画像データを、コンピュータで実行される人工知能によって解析して、当該撮影された物品の欠損箇所、損傷個所、損傷程度及び色の少なくとも何れかを判断する画像判断手段と、を備える損傷判断装置とする。【選択図】図１

Description

本発明は撮影画像から物品の損傷を判断する為の装置に関する。更にこれを用いて構成した期間・スケジュール演算装置及び修理・補修費用演算装置に関する。

近年、リユース品を扱うインターネット販売サイトが伸長しており、古着や書籍、映像ソフト、家具などリユース（中古）品の取引市場が盛んになってきている。中古品市場の高まりは、単に商品価格が廉価である事だけに起因するものではなく、環境負荷を減らすリデュース（削減）、リユース（再利用）、リサイクル（再生）に対する消費者意識の高まりも大きく関係している。そして、このような中古品の市場においては、故障した部位を修理して販売する事も行われている。中古品の商取引では、当該修理が可能か否か、及び当該修理に要する費用について情報が必要不可欠である。

この故障部位の判断については、従来、写真画像の利用が検討されている。例えば特許文献１（特開２００２−１４９８６６号公報）では、ユーザの使用する機器のうち不具合が生じた不具合機器を撮影した電子画像と、前記不具合機器の属性を示す不具合機器属性情報を使用して、ユーザが使用する機器の種々の不具合に対応する技術が提案されている。即ち、サーバが受信した撮影画像を２値化処理して撮影機器の外形を割出し、機器管理ＤＢが有する機器の外形データとの間でマッチング処理を行い、不具合機器に該当すると推測される機器を選出し、その選出した機器と、ユーザからの撮影画像及び機器属性情報とを表示し、その選出した機器から、ユーザ又はサーバオペレータが不具合機器を特定する技術が提案されている。

また、写真を使用して欠損などの不具合を判断する技術は、特許文献２（特開２００２−２４０９５３号公報）で提案されている。この文献では、製品運送中に生じた不具合を検出するべく、端末装置から送信される運送前の製品の画像情報（運送前画像情報）を受信する運送前画像情報受信手段と、端末装置から送信される運送後の製品の画像情報（運送後画像情報）を受信する運送後画像情報受信手段と、前記運送前画像情報と前記運送後画像情報とに基づいて製品運送に伴う不具合が発生したか否かを判定する判定手段と、を備えたサーバ装置を提案している。

そして中古品の売買は、従来から自動車分野において広く行われている。この為、当該自動車分野においても、写真撮影した画像に基づいて損傷を解析する技術が提案されている。例えば特許文献３（特開２００６−８５２７０号公報）では、携帯端末で撮影した車輌の事故等による変形を分析することができる画像分析システムとして、撮影対象となる対象物体の物体ＩＤと該物体ＩＤに対応する対象物体の立体図形の輪郭を網目状の線で表現したワイヤフレームデータとを格納するデータテーブルと、該データテーブルに格納したワイヤフレームデータを基準として撮影した画像と前記データテーブルに格納したワイヤフレームデータとを比較し、両データの差異のある領域を特定するデータベースサーバとを備える画像分析システムが提案されている。

特開２００２−１４９８６６号公報 特開２００２−２４０９５３号公報 特開２００６−８５２７０号公報

従来における、写真の撮影画像を使用して欠損や損傷、変色等を判断する方法では、画像比較を行う為に、予め欠損や損傷、変色した物品を特定する作業が必要になっていた。この為、当該損傷した物品についての知識が無く、当該物品の特定が困難な場合には、撮影画像を使用しても、その欠損、損傷、変色等を判断する事ができなかった。そこで本発明は、人工知能によって物品の欠損、損傷又は色を判断できるようにした損傷判断装置を提供する事を課題とする。

本発明は、少なくとも上記課題を解決するために、人工知能を利用して、損傷した物品の欠損箇所、損傷個所、損傷程度及び色の少なくとも何れかを判断するようにした損傷判断装置を提供するものである。

本発明の一実施形態では、撮影された画像に基づいて、物品の欠損、損傷又は色を判断する損傷判断装置であって、撮影画像データを取得する撮影画像データ取得手段と、取得した撮影画像データを、コンピュータで実行される人工知能によって解析して、当該撮影された物品の欠損箇所、損傷個所、損傷程度及び色の少なくとも何れかを判断する画像判断手段とを備えた損傷判断装置を提供する。

かかる損傷判断装置において、前記画像判断手段は、コンピュータで実行される人工知能を備えており、当該人工知能が、撮影画像データに基づいて画像検索を行い、撮影対象となった物品を特定すると共に、当該特定した物品の基準となる形状および色を備える正規物品の画像を取得して、当該正規物品の画像と、前記撮影画像データとを対比する事により、撮影された物品の欠損箇所、損傷個所、損傷程度及び色の少なくとも何れかを判断するように構成する事ができる。

また前記損傷判断装置は、更に、当該損傷判断装置の外部に位置する撮影手段に対して、撮影の仕方をガイドする撮影ガイド情報を送信する撮影ガイド手段を備えることもできる。

また前記正規物品の画像は、当該正規物品を複数の方向から撮影した複数の画像、または当該正規物品に対する複数色の画像とすることができる。

そして本発明の他の実施形態では、物品を修理又は補修する期間又はスケジュールを演算する期間・スケジュール演算装置であって、前記本発明の一実施形態にかかる損傷判断装置と、当該損傷判断装置における画像判断手段の判断結果を取得して、撮影された物品の欠損、損傷又は色を修理又は補修する期間及びスケジュールの少なくとも何れかを演算する演算手段とからなる、期間・スケジュール演算装置を提供する。

また本発明の他の実施形態では、物品を修理又は補修する費用を演算する修理・補修費用演算装置であって、前記本発明の一実施形態にかかる損傷判断装置と、当該損傷判断装置における画像判断手段の判断結果を取得して、撮影された物品の欠損、損傷又は色を修理又は補修するのに要する部品及び工数の少なくとも何れかを抽出する部品工数抽出手段と、当該部品工数抽出手段の抽出結果を積算する修理費用積算手段とからなる、修理・補修費用演算装置を提供する。

そして本発明の他の実施形態では、少なくとも損傷、欠損又は故障した物品を販売する中古品販売システムであって、前記本発明の他の実施形態にかかる修理・補修費用演算装置における積算結果を、当該物品の価格と共に表示させる修理費用出力手段を備える、中古品販売システムを提供する。

本発明の一態様では、人工知能によって物品の欠損、損傷又は色を判断できるようにした損傷判断装置を提供することができる。

本実施の形態にかかる損傷判断装置の処理内容を示す全体構成図 損傷判断装置、期間・スケジュール演算装置及び修理・補修費用演算装置の処理を示すシーケンス図 物品選択処理の流れを示す画面遷移図 人工知能における画像検索処理を示す略図 人工知能における損傷の有無や損傷の程度の判断処理を示す略図 中古部品の販売画面を示す略図 期間・スケジュール演算装置による演算結果の表示画面 本実施の形態にかかる損傷判断装置の構成を示すブロック図 本実施の形態にかかる期間・スケジュール演算装置の構成を示すブロック図 本実施の形態にかかる修理・補修費用演算装置の構成を示すブロック図 コンピュータハードウエア構成図

以下、図面を参照しながら、本実施の形態にかかる損傷判断装置３０と、これを用いた修理・補修費用演算装置５０及び期間・スケジュール演算装置４０を具体的に説明する。特に本実施の形態は、自動車の中古部品の商取引を中心として説明しているが、他の物品を対象とする事もできる。また本発明の要旨を逸脱しない範囲において、実施形態を適宜変更する事もできる。

図１は、本実施の形態にかかる損傷判断装置３０の処理内容を示す全体構成図である。本実施の形態にかかる損傷判断装置３０は、図１に示す様に、インターネットその他の情報ネットワーク５２０を使用して、各種の情報を送受信するように構成している。具体的には、判断対象となる物品（以下「対象物品１０」とする）の販売者や所有者などの第１ユーザー１１から送信された、当該物品を撮影した撮影画像を取得し、取得した撮影画像を使用して情報ネット上に存在する情報を画像検索して、当該対象物品１０について、欠損の有無、損傷の有無、損傷の程度及び色（たとえば、変色）の少なくとも何れかを検査する。そして欠損、損傷又は変色が有る場合には、その欠損箇所、損傷個所や損傷程度又は変色を判断するように構成している。

本実施の形態にかかる一連の処理を開始するにあたっては、最初に物品を撮影した画像（撮影画像）を取得する事が必要である。この撮影画像の取得は、カメラ付き携帯電話で撮影した画像をネットワーク経由で取得する他、コンピュータ等の端末からネットワークを介して取得した撮影画像であって良い。更に、当該損傷判断装置３０が取得する撮影画像は、インターネット上に公開されている撮影画像、例えばＥコマースサイト（例えば、中古品売買サイト）に登録されている画像であっても良い。商品として中古品が掲載されており、それが損傷などを有する場合に、その程度や修理費用などを知りたい場合もある為である。

上記の様に各種物品の撮影画像を取得する場合、撮影画像データ取得手段３２が取得する撮影画像データは、物品の欠損箇所、損傷個所、損傷程度及び色の少なくとも何れかが撮影されている必要がある。本実施形態にかかる損傷判断装置３０は、撮影画像に基づいて、これらを判断する為である。

また上記対象物品１０は、第１ユーザー１１によって写真撮影されて、前記損傷判断装置３０に送信される。第１ユーザー１１としては、対象物品１０の所有者や販売者が考えられ、例えば個人である他、中古品（部品や完成品）の販売業者や購入業者などが考えられる。これら第１ユーザー１１は、カメラ付き携帯電話やカメラを使用して対象物品１０を撮影する事ができ、当該撮影画像を、カメラ付き携帯電話やコンピュータなどの端末を使用し、インターネットなどの情報通信ネットワークを介して、前記損傷判断装置３０に送信する事ができる。

上記の処理によって取得した撮影画像データは、画像判断手段において、コンピュータで実行される人工知能３３によって解析され、当該撮影された物品の欠損箇所、損傷個所、損傷程度及び色の少なくとも何れかが判断される。

上記画像判断手段の人工知能３３によって実行される物品の欠損箇所、損傷個所、損傷程度及び色の少なくとも何れかの判断は、例えば、当該人工知能３３が、撮影画像データに基づいて画像検索を行い、撮影対象となった物品を特定した上で実行する事ができる。そして当該特定した物品についての、物品の基準となる形状又は色を備える正規物品の画像を取得して、これと、取得した撮影画像データ（損傷などが写っている撮影画像データ）とを対比する事により、撮影された物品の欠損箇所、損傷個所、損傷程度及び色の少なくとも何れかを判断する事ができる。これにより人工知能３３を利用することによる、精度を高めて自動化処理を実現するとの課題を解決することができる。

上記人工知能３３による画像検索は、ネットワーク５２０（インターネットやイントラネットを含む）で接続されたコンピュータに保存されているデータ等を対象とすることができる。また、この損傷判断装置３０がデータベースを伴っている場合には、当該データベースを対象とする事ができる。この画像検索では、検索対象となる物品の基準となる形状または色を備える正規状態の物品画像を直接取得する他、画像検索によって当該物品の名称や型式等を取得し、この名称や型式に基づいて、前記正規状態の物品画像を抽出するように構成する事ができる。ここで、当該基準となる形状とは、損傷や欠損の無い形状であり、基準となる色とは変色が生じていない色とすることができる。そして正規状態の物品画像は、損傷や欠損を判断する場合には基準となる形状に着目して取得し、色を判断する場合には基準となる色に着目して取得するように構成する事ができる。当然のことながら、当該画像検索では基準となる形状及び色の両方に着目して正規状態の物品画像を取得するように構成する事もできる。

上述した欠損や損傷の有無、及びその個所や程度、或いは色の情報は、当該対象物品１０を特定する情報と共に損傷判断装置３０が備える記憶手段に保存される。これにより、購入者や保険業者などの第２ユーザー２１は、当該損傷判断装置３０にアクセスして、対象物品１０を検索し、当該対象物品１０の情報として、当該対象物品１０に関する欠損や損傷の有無、及びその個所や程度、或いは色の情報も取得する事ができる。

本実施の形態にかかる損傷判断装置３０において、対象物品１０として、図１には扇風機などの電化製品、椅子等の家具、自動車、及び自動車の部品を示しているが、これらに限定されるものではなく、一定の形態を有する各種物品を対象とする事ができる。

即ち、本実施の形態にかかる損傷判断装置３０は、日用品、家具、電化製品、車両、航空機、船舶などの一定の形状を有する様々な物品について使用する事ができる。但し、前記撮影画像が可視光を撮影した画像である場合には、外から見える形状や構造、或いは色についての損傷などを判断する事になる。一方で撮影画像がＸ線等の様に物品を透過する光を撮影したものである場合には、外見のみでなく内部構造についても損傷などを判断する事ができる。更に紫外光や赤外光等のように一定の波長を有する光、又はレーザー光等の様に指向性を有する電磁波を使用した撮影画像である場合には、表面粗さなどの目に見えない特性について損傷を判断する事ができる。

図２は、この損傷判断装置３０、期間・スケジュール演算装置４０及び修理・補修費用演算装置５０における処理内容の一例を示すシーケンス図である。この図に示す様に、当該損傷判断装置３０による処理は、第１ユーザー１１からの「利用要求送信」ステップＳ１によって開始することができる。特にこの実施の形態では、損傷判断装置３０との会話形式で写真画像をアップロードするように構成しているが、その他にも、電子メールに添付して写真画像を送信するように構成しても良い。また、第１ユーザー１１からのアクセス要求に際しては、ユーザー認証等を実施する事もできる。特にユーザー登録を行うか、少なくとも返信用メールアドレスを登録しておくことにより、損傷判断装置３０は、送信された撮影画像の受信を契機として一意の受信ＩＤを第１ユーザー１１の端末に送信する事ができる。

損傷判断装置３０は、第１ユーザー１１から送信された利用要求を受け付けると（利用要求送信ステップＳ１）、「物品選択、損傷部選択、撮影方向指示」ステップＳ２において、対象物品１０の選択、損傷部位の選択等の入力を要求し、更に当該入力情報に基づいた撮影方向の指示情報を第１ユーザー１１に提供する事ができる。但し、必ずしもステップＳ２の利用要求を必要とするものではなく、これを省略する事もできる。例えば第１ユーザー１１からの撮影画像の送信によって、当該損傷判断装置３０は処理を開始する事もできる。この場合には、当該第１ユーザー１１の特定は、画像が送信されたメールアドレスによって行う事ができる。特に対象物品１０の選択などを要求すること無く、単に写真画像を受信して処理を開始する損傷判断装置３０とした場合には、対象物品１０を撮影して、これを送信するだけで、撮影された対象物品１０の欠損や損傷の有無、及びその個所や程度、或いは変色を損傷判断装置３０によって実行される人工知能３３が判断する事ができ、第１ユーザー１１における対象物品１０に関する知識を不要とし、物品選択の手間を省略する事ができる。

図３は、上記図２に示した処理内容における物品選択処理の流れを示す画面遷移図である。この図に示す様に、本実施の形態では、第１ユーザー１１が操作する端末において、物品を選択するように構成している。特に、この物品の選択では、「自動車」、「電化製品」、「家具」、「運動用具」、「釣り具」、「時計」、「自転車」、「船舶」等の様に、対象物品１０を大きい概念で分類しており、個々の分類におけるメーカーや型式等の詳細項目の特定を不要としている。そして対象物品１０を選択した後においては、欠損や損傷、或いは変色のある部分を特定する損傷部選択画面を第１ユーザー１１の端末に表示させる。この損傷部選択画面では、物品選択画面で選択した物品に対応して、損傷部となり得る項目を表示することで、欠損や損傷のある部分を特定できるように構成している。特にこの図３では、自動車を選択した場合において、その損傷部位として、当該自動車に対応する「フロント」、「リヤ」、「右サイド」、「左サイド」等の様に表示するように構成している。

そして、このように対象物品１０のカテゴリーを選択し、その欠損や損傷部位を特定した後においては、これらの情報に基づいて、撮影ガイド手段３５で対象物品１０の撮影方向を抽出し、第１ユーザー１１の端末に表示させる。これにより、第１ユーザー１１は、「写真撮影」ステップＳ３において、この撮影方向指示画面に従って対象物品１０を撮影し、指定された全ての方向からの撮影を行う事ができる。

上記撮影ガイド手段３５は、画像を撮影する撮影手段（損傷判断装置３０の外部に位置する）に対して、撮影の仕方をガイドする撮影ガイド情報を送信する為に機能する。各種物品を対象として、その欠損や損傷等を撮影する際には、その撮影の仕方によって異なるように写る事がある為である。かかる撮影ガイド手段３５は、撮影対象となる物品ごとに、更には当該物品における欠損や損傷個所ごとに、どの部位を、どの方向から、どの大きさで撮影するか等を表示する説明や撮影枠等を撮影ガイド情報として送信するように構成する事ができる。その他にも、当該対象物品１０を撮影する撮影装置におけるレンズやシャッタ―などの撮影機構を制御する為の情報を撮影ガイド情報として送信し、対象物品１０を撮影する撮影機器を制御する事もできる。これにより、様々な物品を対象とする場合であっても、その物品に適した画像を撮影できるようにするとの課題を解決することができる。

かかる撮影ガイド情報を撮影手段に送信する事により、撮影対象となる物品ごとに、或いは欠損や損傷の位置や程度ごとに、最適な撮影画像を取得する事ができる。よって人工知能３３における解析の精度を高める事ができる。

以上のようにして、撮影ガイド手段３５の指示のもとに撮影が完了した後は、「撮影画像送信」ステップＳ４において、当該複数の撮影画像を前記損傷判断装置３０に送信する。かかる物品選択の処理、損傷部位選択の処理、及び撮影方向の指示処理は、前記図２に示した様に、損傷判断装置３０との対話形式で実行する事ができるが、その他にも、例えば第１ユーザー１１が操作する端末に導入したアプリケーションでの処理によって実行することもできる。

上記の通り第１ユーザー１１側の端末から撮影画像を損傷判断装置３０に送信すると、損傷判断装置３０においては、「撮影画像受信」ステップＳ５において、これを受信する。そして当該撮影画像における特徴部を「特徴部抽出」ステップＳ６で抽出し、当該撮影画像の特徴部を検索キーとして、複数の画像データを保持する画像データベース又はインターネット上において画像検索を行う。かかる画像検索の実行は、コンピュータからなる損傷判断装置３０で実行される人工知能３３によって行う事ができる。当該人工知能３３による画像検索は、当該撮影画像の色、形状、テクスチャ、特徴点などさまざまな特徴量を用いて類似度を判定する類似画像検索技術であるＣＢＩＲ （Ｃｏｎｔｅｎｔ Ｂａｓｅｄ Ｉｍａｇｅ Ｒｅｔｒｉｅｖａｌ）法で行う他、画像にテキストデータを紐付けて、テキストを元に検索するＴＢＩＲ （Ｔｅｘｔ Ｂａｓｅｄ Ｉｍａｇｅ Ｒｅｔｒｉｅｖａｌ）法、或いはＣＢＩＲ法とＴＢＩＲ法の併用などによって行う事ができる。また、その他の画像検索方法によって行う事も当然に可能である。

上記画像データベースは、対象物品１０について、方向や色などを異ならせた複数の画像（以下、「疑似画像」とする。）を保持するデータベースとして構築することができる。例えば、対象物品１０が自動車のバンパーであれば、上下左右、又は斜め方向など様々な方向から見た画像によって構成することができ、更に色が異なる様々なパターンの画像によって構成することができる。かかる疑似画像は、当該損傷判断装置において作成する他、インターネットなどの情報通信ネットワーク上に存在する他のコンピュータを利用して、分散コンピューティングによって作成することもできる。特に分散コンピューティングを利用することにより、スループットが向上し、様々な疑似画像を効率的に作成することができる。

図４は、上記人工知能３３における画像検索処理を示す略図である。この図に示す様に、第１ユーザー１１が操作する端末によって、欠損や損傷等を有する対象物品１０の撮影画像を損傷判断装置３０に送信する。この損傷判断装置３０では、「物品検索・抽出」ステップＳ７において、人工知能３３によって、送信された画像に近似した画像を検索する。この時、検索によって抽出する画像は、損傷の無い（特定した物品の基準となる形状および色を備える）画像を抽出する。かかる損傷の無い画像の抽出は、同種の画像を複数検索した後において、第１ユーザー１１から送信された画像と最も共通点の多い画像を特定する事によって行う事ができる。この図では、対象物品１０と、輪郭や、窓の形状、及びドアノブの位置や形状などの特徴部が共通する画像を抽出するように構成している。特に、この「物品検索・抽出」ステップＳ７では、前記複数の疑似画像を保持する画像データベースを構築した上で、当該画像データベースに対して、前記「撮影画像受信」ステップＳ５で受信した撮影画像で画像検索を行うことにより、より迅速かつ正確に、損傷のない画像を抽出することができる。

上記の様に、対象物品１０の撮影画像に基づいて、当該対象物品１０における損傷の無い画像（物品の基準となる形状または色を備える正規物品の画像）を検索・抽出した後においては、「損傷部抽出」ステップＳ８において、当該撮影画像についての損傷の有無や、損傷の程度を比較判断する。図５は、この損傷の有無や損傷の程度の判断処理を示す略図である。本実施の形態では、前記した画像検索処理によって抽出した画像と、第１ユーザー１１から送信された対象物品１０の撮影画像とを対比する事により、損傷の有無や損傷箇所・程度を抽出し、判断する事ができる。本実施の形態では、両画像を対比する事により、対象物品１０は、ドアのパネル部分が凹んでいる事を判断する事ができる。かかる判断は前記図２に示す様に損傷判断装置３０によって行う事ができる。

そして、当該損傷判断装置３０は、物品の欠損箇所、損傷箇所・損傷程度及び変色の少なくとも何れかを判断した後において、これを修理又は補修するための費用を演算することができる。かかる修理費用の演算は、上記損傷判断装置３０を用いて構成された修理・補修費用演算装置５０によって行う事ができる。

たとえば中古品（部品も含む。以下同じ。）の流通に際しては、欠損や損傷した状態で取引されることもあり、使用者において当該物品の欠損や損傷が気にならない場合や、取引対象となる物品から部品を取り出して使用する場合などがある。そこで本実施の形態では、撮影された物品の欠損、損傷又は色を修理又は補修するのに要する費用を演算する修理・補修費用演算装置を提供する事を課題とすると共に、当該課題を解決して、撮影された物品の欠損、損傷又は色を修理又は補修するのに要する費用を演算する修理・補修費用演算装置を提供することができる。

この修理・補修費用演算装置５０は、損傷判断装置３０によって抽出・判断した物品の欠損箇所、損傷個所、損傷程度及び色の少なくとも何れかの判断結果に基づいて、「修理費用算出」ステップＳ９において、部品工数抽出手段が当該物品の修理又は補修に要する部品や工数を抽出するように構成する事ができる。特に、前記対象物品が車両又は車両部品（外板等）であり、前記損傷判断装置３０の判断結果が凹み、変色又は傷などの損傷である場合には、前記「損傷部抽出」ステップＳ８では、当該損傷の程度も人工知能によって特定し、当該損傷の程度を考慮した上で、「修理費用算出」ステップＳ９を実行することができる。

損傷の修理費用の算出では、交換部品や修理材料の選択、および作業工数の算出が必要になる所、これは当該損傷判断装置３０又は外部のデータベースとして構成する事のできる部品・工数データベースを備えた部品工数抽出手段５１によって行う事ができる。そして当該抽出した部品の価格や工賃は、夫々の価格や費用に基づいて、修理費用積算手段５２によって算出する事ができる。かかる交換部品や修理材料の選択は、オペレータの操作によって行う事もできるが、人工知能３３による処理によっても実施する事ができる。

従来は損傷箇所・損傷範囲・程度を、オペレータが見積プログラムにおいて、画面上でマウス等のポインティングデバイスを使って指定したり、キーボードより入力したりすることで、修理費用や作業工数を計算していたが、そのためには、たとえば車両情報を予め指定することが前提条件であった（たとえば特開平１０−３２９６６４号公報を参照）。これに対し、本実施形態によれば、撮影画像から類似画像を判別しているため、車両情報を自動的に取得することができる。

部品工数抽出手段５１の抽出結果を、修理費用積算手段５２が積算する際には、工数に一定の値を乗算した値を工賃として積算し、また部品については部品の単価を必要個数に乗算した値を部品代として積算する事ができる。

以上の様にして対象物品１０について、損傷の有無や修理費用（部品代／工賃）を算出した後においては、これらの情報を、対象物品１０の取引情報の１項目として販売サイト上に表示する事ができる（「販売サイト掲載」ステップＳ１０）。図６は、中古部品の販売画面を示す略図である。本実施の形態では、この図に示す様に、第１のユーザーから提供されるか、或いは他の中古部品流通サイトから取得した対象部品の情報とともに、当該損傷判断装置３０が算出した修理費用を併記した情報（中古部品の販売情報）を表示している。その結果、図５に示す様に、当該中古部品の販売情報にアクセス可能な第２ユーザー２１（物品購入者）は、「閲覧・照会」ステップＳ１１において当該情報にアクセスし、修理費用を併記した中古部品の販売情報を比較考量した上で、何れの対象物品１０を購入するかを判断する事ができる。特に本実施の形態では、修理を要しないドアパネルは、部品価格２５，０００円で表示され、線キズなどの軽微な損傷を有するドアパネルでは、部品価格１５，０００円とその修理費用３，０００円の合計１８，０００円が表示され、凹みを伴う損傷があるドアパネルでは、部品価格７，０００円とその修理費用１０，０００円の合計１７，０００円が表示されている。そこで、第２ユーザー２１は、この価格を比較考量した上で、何れのドアパネルを購入するかを特定する事ができる。特に、本実施の形態では、修理費用は参考価格として表示しており、当該修理を行わずに、損傷が残った状態において売買する事もできる。また、当該損傷の修理は、販売者側が修理した上で販売する事もできる。即ち、この実施の形態では、損傷の有無は問わずに定まる取引対象物品自体の価格と、当該取引対象物品の修理費用を別に表示することにより、前記のような販売方法を実現することができる。

即ち、本実施の形態にかかる損傷判断装置３０、より詳細には修理・補修演算装置によれば、損傷の状態や、その修理費用を確認した上で、中古部品の商取引を実現する事ができる。

更に前記損傷判断装置３０は、物品の欠損箇所、損傷箇所、損傷程度及び色の少なくとも何れかを判断した後において、これを修理又は補修する為の期間又はスケジュールを期間・スケジュール演算装置４０によって演算することができる（「修理期間算出」ステップＳ１２）。

欠損又は損傷した物品を修理する場合、当該修理に要する期間も利用者の関心事の１つである。特に自動車などの車両の修理に際しては、その修理を保険会社が管理する事もあり、その場合には修理の進捗を管理する必要もある。そこで本実施の形態では、撮影された物品を修理又は補修するのに要する期間やスケジュールを演算する期間・スケジュール演算装置を提供する事を課題とすると共に、当該課題を解決して、撮影された物品を修理又は補修するのに要する期間やスケジュールを演算する期間・スケジュール演算装置を提供することができる。

かかる期間・スケジュール演算装置４０は、修理や補修に要する工数や平均期間を保持したデータベースを伴って構成する事ができる。このデータベースは、当該期間・スケジュール演算手段を構成するコンピュータが備える他、ネットワークで接続された外部に保持していても良い。また、修理や補修に別途部品や部材を要する場合には、当該部品や部材の在庫の有無や、在庫が無い場合の納品日を、ネットワークで接続された外部のコンピュータシステムから取得するように構成する事もできる。そして当該部品や部材の入手タイミングと、修理や補修に要する工数とにより、当該物品の修理・補修期間やスケジュールを演算する事ができる。

以上のように演算した当該物品の修理・補修期間やスケジュールは、「修理状況照会」ステップＳ１３において、修理・補修の依頼者だけでなく、第三者にも提供する事ができる。これにより、例えば修理・補修対象となる物品が車両である場合には、当該車両が契約している保険会社に提供する事もでき、保険会社においては、当該車両の期間・スケジュールなどを管理する事も可能になる。

図７は、上記期間・スケジュール演算装置４０による演算結果の表示画面を示している。この図７に示す表示画面では、対象物品１０を特定する為の「ユーザＩＤ」及び「物品ＩＤ」が表示されており、ユーザは、当該ＩＤを入力する事により対象となる物品の修理・補修期間やスケジュールにアクセスする事ができる。また、当該表示画面には、前記損傷判断装置３０が取得した物品の撮影画像を表示しており、これにより対象物品１０の初期の状況を確認する事ができる。そして当該表示画面には、対象物品１０の入庫日から完成予定日に至るまでの修理・補修の「作業内容」と、その「予定日」を、期間・スケジュール演算装置４０の演算結果に従って表示させる。そして実際の作業状況に応じて、「進捗状況」の欄に、作業が完了した日付を入力するように構成している。これにより、特定のユーザが、アクセス可能な物品の修理・補修期間やスケジュールにアクセスし、現在の修理・補修状況を迅速に確認する事ができる。

図８は上記本実施の形態にかかる損傷判断装置３０の構成を示すブロック図である。かかる損傷判断装置３０は、インターネットなどの情報通信網に接続する為の通信インターフェース３１を備えており、当該通信インターフェース３１には前記撮影画像データ取得手段３２が接続されており、インターネットを介して第１ユーザー１１が撮影した撮影画像データを取得する。取得した撮影画像データは、コンピュータで実行される人工知能３３を備えた画像判断手段３４に出力され、当該撮影された物品の欠損箇所、損傷個所、損傷程度及び色の少なくとも何れかが解析される。また、この画像判断手段３４も前記通信インターフェース３１に接続されており、これによりインターネットを介して画像検索を実施する事ができる。更に、この実施の形態に示す損傷判断装置３０は、第１ユーザー１１が操作する端末に対して撮影ガイド情報を送信する撮影ガイド手段３５を備えており、これも通信インターフェース３１に接続されている。

また図９は、本実施の形態にかかる期間・スケジュール演算装置４０の構成を示すブロック図である。この図に示す期間・スケジュール演算装置４０は、前記損傷判断装置３０を用いて構成しており、更に前記画像判断手段の判断結果を取得して、撮影された物品の欠損、損傷又は色を修理又は補修する期間及びスケジュールの少なくとも何れかを演算する演算手段（期間・スケジュール演算手段４１）を備えている。かかる期間・スケジュール演算装置４０は、期間・スケジュール演算手段４１を損傷判断装置３０に組み込んで構成する事もできる。

そして図１０は、本実施の形態にかかる修理・補修費用演算装置５０の構成を示すブロック図である。この図に示す修理・補修費用演算装置５０は、前記損傷判断装置３０を用いて構成しており、更に前記画像判断手段の判断結果を取得して、撮影された物品の欠損、損傷又は色を修理又は補修するのに要する部品及び工数の少なくとも何れかを抽出する部品工数抽出手段５１を備えている。そして、この部品工数抽出手段５１の抽出結果に基づいて、部品価格や作業係数から修理費用を算出する修理費用積算手段５２を備えて構成している。かかる部品工数抽出手段５１や修理費用積算手段５２は、その何れか又は両方を損傷判断装置３０に組み込んで構成する事もできる。

図１１は、上記損傷判断装置３０、期間・スケジュール演算装置４０及び修理・補修費用演算装置５０を構成するコンピュータハードウエア構成図である。ただし、図１１のコンピュータ５００は、代表的な構成例を示したに過ぎず、上記した処理を実行する演算装置やメモリ及びプログラムを備える限りにおいて、専用の装置として構成しても良い。

この図１１に示すコンピュータ５００は、ＣＰＵ５０１、メモリ５０２、音声出力装置５０３、ネットワークインタフェース５０４、ディスプレイコントローラ５０５、ディスプレイ５０６、入力機器インタフェース５０７、キーボード５０８、マウス５０９、外部記憶装置５１０、外部記録媒体駆動装置５１１、およびこれらの構成要素を互いに接続するバス５１２を含んで構成されている。

ＣＰＵ５０１は、コンピュータ５００の各構成要素の動作を制御し、ＯＳの制御下で、前記した人工知能における処置等の実行をコントロールし、その動作を制御する。メモリ５０２は通常、不揮発性メモリであるＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、および揮発性メモリであるＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）から構成される。ＲＯＭには、コンピュータ５００の起動時に実行されるプログラム等が格納される。ＲＡＭには、ＣＰＵ５０１で実行され、各装置の処理を実行する為のアプリケーションプログラムや、データベースプログラム、それらのプログラムが実行中に使用するデータ（たとえば、データベースやファイルシステムから読み出されたデータやスクリプト）が一時的に格納される。

音声出力装置５０３は、スピーカ等の、音声を出力する機器であり、通信インタフェース５０４は、各種の機器と情報交換する為のネットワーク５２０に接続するためのインタフェースである。ディスプレイコントローラ５０５は、ＣＰＵ５０１が発する描画命令を実際に処理するための専用コントローラである。ディスプレイコントローラ５０５で処理された描画データは、一旦グラフィックメモリに書き込まれ、その後、表示部としてのディスプレイ５０６に出力される。

入力機器インタフェース５０７は、キーボード５０８やマウス５０９、或いはタッチパッドなどの入出力デバイスから入力された信号を受信して、その信号パターンに応じて所定の指令をＣＰＵ５０１に提供する。キーボード５０８やマウス５０９は、プログラムの実行や設定などの操作を行う場合に必要となる。

外部記憶装置５１０も本明細書における記憶手段の範疇に含まれる。かかる外部記憶装置５１０は、たとえばハードディスクドライブ（ＨＤＤ）のような記憶装置で構成することができる。この装置内には上述したプログラムやデータが記録され、実行時に、必要に応じてそこからメモリ５０２のＲＡＭにロードされる。

外部記録媒体駆動装置５１１は、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ）、ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔ−Ｏｐｔｉｃａｌ Ｄｉｓｃ）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）などの可搬型の外部記録媒体５３０の記録面にアクセスして、そこに記録されているデータを読み取る装置である。

上記本実施形態にかかる損傷判断装置３０は、撮影画像データを取得する撮影画像データ取得手段３２と、取得した撮影画像データを、コンピュータで実行される人工知能３３によって解析して、当該撮影された物品の欠損箇所、損傷個所、損傷程度及び色の少なくとも何れかを判断する画像判断手段とを備えていることから、単に撮影画像を取得するだけで、物品の欠損の有無、損傷の有無、損傷の程度及び色の少なくとも何れかの特定を、人工知能３３によって自動化する事ができる。よって、損傷した物品についての知識が無く、当該物品の特定が困難な場合であっても、困難なく、物品の欠損の有無、損傷の有無、損傷の程度及び色の少なくとも何れかを判断することができる。また、従前においては、損傷した物品や、物品の欠損の有無、損傷の有無、損傷の程度及び色の少なくとも何れかを特定するオペレータの配置が必要不可欠であった作業を簡素化し、当該作業を、コンピュータで実行される人工知能３３によって自動化する事ができる。

また、本実施形態にかかる期間・スケジュール演算装置４０は、前記損傷判断装置３０と、当該損傷判断装置３０における画像判断手段の判断結果を取得して、撮影された物品の欠損又は損傷を修理又は補修する期間及びスケジュールの少なくとも何れかを演算する修理期間演算手段とを備えていることから、撮影画像データに基づいて、撮影された物品の修理又は補修するのに要する期間やスケジュールを演算することができる。これにより、当該物品の欠損又は損傷を修理又は補修する期間及びスケジュールを、利用者に対して迅速に提供する事ができる。

そして、本実施形態にかかる修理・補修費用演算装置５０は、上記損傷判断装置３０と、当該損傷判断装置３０における画像判断手段の判断結果を取得して、撮影された物品の欠損又は損傷を修理又は補修するのに要する部品及び工数を抽出する部品工数抽出手段と、当該部品工数抽出手段の抽出結果を積算する修理・補修費用積算手段とを備えていることから、撮影画像データに基づいて、撮影された物品の欠損、損傷又は色を修理又は補修するのに要する費用を演算する事ができる。これにより、オペレータを介する事なく、簡易かつ迅速に修理・補修費用を提供する事ができる。

本発明にかかる損傷判断装置は、一定の形状を有する物品について、欠損や損傷の有無を確認する為の装置として利用する事ができる。更に、この損傷判断装置を用いた期間・スケジュール演算装置は、保険業者などが、損傷修理作業の進捗状況を簡易に確認する事の出来る装置として利用する事ができる。更にこの損傷判断装置を用いた修理・補修費用演算装置によれば、対象物品の画像を撮影して、これを送信するだけで簡易に修理費用を算出できる装置として利用する事ができる。

１０ 対象物品
１１ 第１ユーザー
２１ 第２ユーザー
３０ 損傷判断装置
３１ 通信インターフェース
３２ 撮影画像データ取得手段
３３ 人工知能
３４ 画像判断手段
３５ 撮影ガイド手段
４０ 期間・スケジュール演算装置
４１ 期間・スケジュール演算手段
５０ 修理・補修費用演算装置
５１ 部品工数抽出手段
５２ 修理費用積算手段
５００ コンピュータ

Claims (8)

1. 撮影された画像に基づいて、物品の欠損、損傷又は色を判断する損傷判断装置であって、
   撮影画像データを取得する撮影画像データ取得手段と、
   取得した撮影画像データを、コンピュータで実行される人工知能によって解析して、当該撮影された物品の欠損箇所、損傷個所、損傷程度及び色の少なくとも何れかを判断する画像判断手段と、を備える事を特徴とする、損傷判断装置。
   
2. 前記画像判断手段は、コンピュータで実行される人工知能を備えており、
   当該人工知能が、撮影画像データに基づいて画像検索を行い、撮影対象となった物品を特定すると共に、当該特定した物品の基準となる形状および色を備える正規物品の画像を取得して、当該正規物品の画像と、前記撮影画像データとを対比する事により、撮影された物品の欠損箇所、損傷個所、損傷程度及び色の少なくとも何れかを判断する、請求項1に記載の損傷判断装置。
   
3. 更に、当該損傷判断装置の外部に位置する撮影手段に対して、撮影の仕方をガイドする撮影ガイド情報を送信する撮影ガイド手段を備える、請求項1又は２に記載の損傷判断装置。
   
4. 前記正規物品の画像は、当該正規物品を複数の方向から撮影した複数の画像、または当該正規物品に対する複数色の画像であることを特徴とする請求項１乃至３の何れか一項に記載の損傷判断装置。
   
5. 物品を修理又は補修する期間又はスケジュールを演算する期間・スケジュール演算装置であって、
   請求項１〜４の何れか一項に記載の損傷判断装置と、
   当該損傷判断装置における画像判断手段の判断結果を取得して、撮影された物品の欠損、損傷又は色を修理又は補修する期間及びスケジュールの少なくとも何れかを演算する演算手段とからなる、期間・スケジュール演算装置。
   
6. 物品を修理又は補修する費用を演算する修理・補修費用演算装置であって、
   請求項１〜４の何れか一項に記載の損傷判断装置と、
   当該損傷判断装置における画像判断手段の判断結果を取得して、撮影された物品の欠損、損傷又は色を修理又は補修するのに要する部品及び工数の少なくとも何れかを抽出する部品工数抽出手段と、
   当該部品工数抽出手段の抽出結果を積算する修理費用積算手段とからなる、修理・補修費用演算装置。
   
7. 少なくとも損傷、欠損又は故障した物品を販売する中古品販売システムであって、
   請求項６に記載の修理・補修費用演算装置における積算結果を、当該物品の価格と共に表示させる修理費用出力手段を備える、中古品販売システム。
   
8. コンピュータによって実行される、撮影された画像に基づいて、物品の欠損、損傷又は色を判断する損傷判断プログラムであって、
   撮影画像データを取得する撮影画像データ取得ステップと、
   取得した撮影画像データを、コンピュータで実行される人工知能によって解析して、当該撮影された物品の欠損箇所、損傷個所、損傷程度及び色の少なくとも何れかを判断する画像判断ステップと、を実行する事を特徴とする、損傷判断プログラム。