JP2018190329A - 画像処理装置、画像処理プログラム、画像処理システム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】画像処理装置100は、事前学習された複数のクラスを有する畳み込みニューラルネットワークを入力画像に適用することで、複数のクラスに対応する複数の特徴検出画像をそれぞれ生成するCNNエンジン156と、設定パラメータに従って、複数の特徴検出画像の少なくとも一部の特徴検出画像に対して、後処理を行うことで計測結果を生成する後処理部170と、CNNエンジン156により生成される複数の特徴検出画像の少なくとも一部、および、後処理部170により生成される計測結果、のうち少なくとも一方をユーザへ提示しつつ、設定パラメータの入力を受付けるユーザインターフェイス部166とを含む。
【選択図】図5
Description
まず、本実施の形態に係る画像処理システム1のシステム構成例について説明する。本実施の形態に係る画像処理システム1は、被検査対象を撮像することにより生成される入力画像に対して画像計測処理を行う。
次に、本実施の形態に係る画像処理システム1に含まれる画像処理装置100のハードウェア構成について説明する。
次に、CNNを用いた画像計測処理をFA分野に応用する際の課題などについて説明する。
まず、入力画像内に存在する特徴の種類や大きさによっては、当該特徴が特定のクラスに分類されきれずに、複数のクラスの特徴検出画像に現れる場合がある。図3に示す例を参照すれば、「黒線」の特徴検出画像内には「黒点」に相当する特徴量も現れている。すなわち、「黒線」の特徴検出画像および「黒点」の特徴検出画像のいずれにも、点状の特徴部分が共通して現れている。逆に、ある一つの特徴が複数のクラスの特徴検出画像に分裂して現れることもある。
次に、本実施の形態に係る画像処理システム1に含まれる画像処理装置100の機能構成について説明する。
次に、複数の特徴検出画像に対する画像演算処理により特徴をより適切に抽出できるいくつかの例を説明する。
図6は、本実施の形態に係る画像処理装置100における画像演算処理の一例を説明するための図である。図6(a)にはCNNの構築に用いた学習画像の一例を示し、図6(b)には図6(a)に示す学習画像により構築されたCNNから生成される特徴検出画像に対する画像演算処理の一例を示す。
図7は、本実施の形態に係る画像処理装置100における画像演算処理の別の一例を説明するための図である。図7(a)にはCNNの構築に用いた学習画像の一例を示し、図7(b)には図7(a)に示す学習画像により構築されたCNNから生成される特徴検出画像に対する画像演算処理の一例を示す。
図8は、本実施の形態に係る画像処理装置100における画像演算処理のさらに別の一例を説明するための図である。上述の図7(a)に示すような、クラス1として直線の特徴を含む複数の学習画像と、クラス2として点の特徴を含む複数の学習画像とを用いて、CNNを構築したとする。
本実施の形態に係る画像演算処理は、上述した画像演算処理例に限定されることなく、用途に応じて、任意の演算を採用できる。また、説明の便宜上、2つの特徴検出画像を用いた画像演算処理を例示したが、これに限らず、3つ以上の特徴検出画像を用いた画像演算処理を実行するようにしてもよい。
次に、本実施の形態に係る画像処理装置100が提供するユーザインターフェイス画面のいくつかの例を説明する。
図9は、本実施の形態に係る画像処理装置100が提供するユーザインターフェイス画面200の一例を示す模式図である。図9を参照して、ユーザインターフェイス画面200においては、任意の入力画像にCNNを適用することで生成される4つの特徴検出画像212,214,216,218が一覧表示されている。
図10は、本実施の形態に係る画像処理装置100が提供するユーザインターフェイス画面202の一例を示す模式図である。図10を参照して、ユーザインターフェイス画面202においては、任意の入力画像にCNNを適用することで生成されるそれぞれの特徴検出画像に対して後処理を適用することで生成される計測結果画像232,234,236,238が一覧表示されている。
上述の図10および図11に示すユーザインターフェイス画面において、計測結果画像を入力画像の上に重畳表示するようにしてもよい。このような重畳表示を行うことで、現実に撮像した入力画像内に存在する抽出すべき特徴(例えば、欠陥)を見つつ、計測結果画像内において特徴が検出領域240として正しく抽出されているか否かを評価することができる。このような画面内での比較を逐次行いつつ、ユーザは、後処理設定受付領域250に含まれるスライダ252および/またはスライダ254を調整することで、適切な設定パラメータを決定できる。
図13は、本実施の形態に係る画像処理装置100が提供する入力画像上に計測結果が重畳表示された一例を示す図である。図13を参照して、何らかの入力画像に対する画像計測処理によって得られた計測結果を当該入力画像上に重畳表示してもよい。
上述の図10〜図13においては、抽出対象パターンに相当するとして抽出された検出領域240が2値化された状態で表示される例を示した。抽出される検出領域240は、例えば、赤色や黄色などの他の領域とは一目して区別できるような色などを用いて表示することが好ましい。
上述の図9においては、異なるクラスの特徴検出画像が一覧表示される例を示し、図10および図11においては、異なるクラスの特徴検出画像から生成される計測結果画像が一覧表示される例を示す。
次に、本実施の形態に係る画像処理システム1における処理手順について説明する。本実施の形態に係る画像処理システム1においては、画像計測処理に係る設定パラメータを設定するための準備工程と、現実に対象のワークを撮像して画像計測処理を実行する運用工程とが存在する。
本実施の形態に係る画像処理装置は、事前学習された複数のクラスを有する汎用的なCNNを用いて任意の被検査対象に対する画像計測処理を実現する。このような汎用的なCNNを用いた場合には、同一の特徴が複数のクラスの特徴検出画像に分裂して現れる場合や、同一の特徴が複数のクラスの特徴検出画像に共通して現れる場合などが生じ得る。
図13は、本実施の形態に係る画像処理装置100が提供する入力画像上に計測結果が重畳表示された一例を示す図である。図13を参照して、何らかの入力画像に対する画像計測処理によって得られた計測結果を当該入力画像上に重畳表示してもよい。
Claims (10)
- 被検査対象を撮像することにより生成される入力画像に対して画像計測処理を行う画像処理装置であって、
事前学習された複数のクラスを有する畳み込みニューラルネットワークを前記入力画像に適用することで、前記複数のクラスに対応する複数の特徴検出画像をそれぞれ生成する特徴検出画像生成手段と、
設定パラメータに従って、前記複数の特徴検出画像の少なくとも一部の特徴検出画像に対して、後処理を行うことで計測結果を生成する後処理手段と、
前記特徴検出画像生成手段により生成される複数の特徴検出画像の少なくとも一部、および、前記特徴検出画像生成手段により生成される複数の特徴検出画像の少なくとも一部を用いて前記後処理手段により後処理を行うことで生成される計測結果、のうち少なくとも一方をユーザへ提示しつつ、設定パラメータの入力を受付けるユーザインターフェイス手段とを備える、画像処理装置。 - 前記後処理手段は、前記複数の特徴検出画像のうち2つ以上の特徴検出画像を用いて画像演算処理を行うことで演算結果画像を生成する画像演算手段を含む、請求項1に記載の画像処理装置。
- 前記画像演算処理は、特徴検出画像同士の加算、特徴検出画像間の減算、特徴検出画像同士の重付け加算、特徴検出画像間の重付け減算のうち、少なくとも一つを含む、請求項2に記載の画像処理装置。
- 前記ユーザインターフェイス手段は、特徴検出画像単体から生成される計測結果に加えて、前記演算結果画像から生成される計測結果をユーザへ提示する、請求項2または3に記載の画像処理装置。
- 前記ユーザインターフェイス手段は、ユーザ選択に従って、ユーザへ提示する画像の種類を決定する、請求項2〜4のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記後処理手段は、特徴検出画像または演算結果画像に対する2値化処理を行う2値化処理手段をさらに含み、
前記ユーザインターフェイス手段は、前記設定パラメータとして、前記2値化処理手段における2値化処理に用いるしきい値の設定を受付ける、請求項2〜5のいずれか1項に記載の画像処理装置。 - 前記ユーザインターフェイス手段がユーザからの設定パラメータの変更を受付けると、前記後処理手段は、変更後の設定パラメータに従って後処理を行うことで、新たな計測結果を生成するとともに、前記ユーザインターフェイス手段が新たに生成された計測結果をユーザへ提示する、請求項1〜6のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記ユーザインターフェイス手段は、前記入力画像に前記計測結果を重畳した画像をユーザへ提示する、請求項1〜7のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 被検査対象を撮像することにより生成される入力画像に対して画像計測処理を行う画像処理装置を実現するための画像処理プログラムであって、前記画像処理プログラムはコンピュータに、
事前学習された複数のクラスを有する畳み込みニューラルネットワークを前記入力画像に適用することで、前記複数のクラスに対応する複数の特徴検出画像をそれぞれ生成するステップと、
設定パラメータに従って、前記複数の特徴検出画像の少なくとも一部の特徴検出画像に対して、後処理を行うことで計測結果を生成するステップと、
生成される複数の特徴検出画像の少なくとも一部、および、生成される複数の特徴検出画像の少なくとも一部を用いて後処理を行うことで生成される計測結果、のうち少なくとも一方をユーザへ提示しつつ、設定パラメータの入力を受付けるステップとを実行させる、画像処理プログラム。 - 被検査対象を撮像するための撮像部と、
前記撮像部により生成される入力画像に対して画像計測処理を行う画像処理装置とを備え、前記画像処理装置は、
事前学習された複数のクラスを有する畳み込みニューラルネットワークを前記入力画像に適用することで、前記複数のクラスに対応する複数の特徴検出画像をそれぞれ生成する特徴検出画像生成手段と、
設定パラメータに従って、前記複数の特徴検出画像の少なくとも一部の特徴検出画像に対して、後処理を行うことで計測結果を生成する後処理手段と、
前記特徴検出画像生成手段により生成される複数の特徴検出画像の少なくとも一部、および、前記特徴検出画像生成手段により生成される複数の特徴検出画像の少なくとも一部を用いて前記後処理手段により後処理を行うことで生成される計測結果、のうち少なくとも一方をユーザへ提示しつつ、設定パラメータの入力を受付けるユーザインターフェイス手段とを備える、画像処理システム。
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