JP2019191973A - 学習画像生成装置及び学習画像生成方法、並びに画像認識装置及び画像認識方法 - Google Patents
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Abstract
Description
図1は、本実施の形態の画像認識装置を備える画像認識システムの構成を示すブロック図である。画像認識システム1は、認識対象の物体の撮像画像を取得する撮像装置2と、撮像装置2にて取得された撮像画像を用いて画像認識を実行する画像認識装置3と、画像認識装置3の処理結果を出力する出力装置4と、各種入力操作を行うための入力装置5とを備えている。
(1)第1学習モード
第1学習モードにおいては、前処理器31a、画像生成器31b及び画像識別器31cの各モジュールがそれぞれ後述する処理を実行する。これにより、部品の撮像画像及び3次元CAD画像を用いた機械学習が行われ、その結果画像生成モデルが構築される。
画像生成モードにおいては、画像生成器31bが、第1学習モードにおいて構築された画像生成モデルを用いて学習画像を生成する。
第2学習モードにおいては、学習器31dが、画像生成モードにより生成された学習画像を用いて機械学習を行い、画像認識モデルを構築する。
画像認識モードにおいては、画像認識器31eが、第2学習モードにより生成された画像認識モデルを用いて画像認識を行い、その認識結果を出力装置4に出力する。より具体的に説明すると、画像認識器31eは、撮像装置2によって取得された部品の撮像画像を入力として画像認識モデルに与え、その部品の形状情報を取得し、その形状情報に基づいて当該部品の認識を行う。当該部品について学習画像としての撮像画像が事前に用意できなかった場合でも、本実施の形態では、その部品の模倣画像を学習画像として利用することができるため、適切な画像認識モデルを構築することができる。そのため、そのような部品についても精度良く認識することが可能になる。
上述した実施の形態においては、機械学習モデルを、複数の畳み込み層と、複数のプーリング層と、複数の全結合層とを含む畳み込みニューラルネットワークとしたが、これに限定されるものではない。これ以外の構成のニューラルネットワークであってもよい。但し、画像認識精度の観点からは、少なくとも1つずつ、畳み込み層及びプーリング層を含む畳み込みニューラルネットワークであることが好ましい。また、サポートベクタマシン、決定木等のニューラルネットワーク以外の機械学習モデルを用いることもできる。
2 撮像装置
3 画像認識装置
31 制御部
31a 前処理器
31b 画像生成器
31c 画像識別器
31d 学習器
31e 画像認識器
32 記憶部
32a 撮像画像データベース
32b 3次元CAD画像データベース
4 出力装置
5 入力装置
Claims (10)
- 第1物体の撮像画像及び当該第1物体の3次元CAD画像を含む教師データを用いて機械学習を実行し、前記3次元CAD画像を入力とし、前記撮像画像を出力とする機械学習モデルを構築するモデル構築手段と、
前記第1物体とは異なる形状を有する第2物体の3次元CAD画像を入力として前記機械学習モデルに与えることにより、前記第2物体の模倣画像を、前記第2物体の画像認識の学習画像として生成する画像生成手段と
を備える、学習画像生成装置。 - 前記撮像画像における第1物体の角度と一致するように、前記第1物体の3次元CAD画像の角度を調整する調整手段をさらに備え、
前記モデル構築手段は、前記調整手段により角度が調整された前記3次元CAD画像を用いて前記機械学習を実行するように構成されている、
請求項1に記載の学習画像生成装置。 - 前記第1物体の3次元CAD画像における第1物体の表面凹凸のコントラストを強調する凹凸強調手段をさらに備え、
前記モデル構築手段は、前記凹凸強調手段により表面凹凸が強調された第1物体の3次元CAD画像を用いて前記機械学習を実行するように構成されている、
請求項1又は2に記載の学習画像生成装置。 - 前記第1物体の3次元CAD画像における第1物体の輪郭線を強調する輪郭線強調手段をさらに備え、
前記モデル構築手段は、前記輪郭線強調手段により輪郭線が強調された第1物体の3次元CAD画像を用いて前記機械学習を実行するように構成されている、
請求項1乃至3の何れかに記載の学習画像生成装置。 - 前記モデル構築手段は、
前記機械学習モデルを用いて前記第1物体の模倣画像を生成する生成手段と、
生成した模倣画像と前記第1物体の撮像画像とを識別する識別手段と
を具備しており、
前記識別手段による識別結果を用いて前記機械学習を実行するように構成されている、
請求項1乃至4の何れかに記載の学習画像生成装置。 - 前記第1物体及び前記第2物体とは異なる形状を有する第3物体の撮像画像及び当該第3物体の3次元CAD画像を含む教師データを用いて機械学習を実行し、前記3次元CAD画像を入力とし、前記撮像画像を出力とする第2機械学習モデルを構築する第2モデル構築手段をさらに備え、
前記画像生成手段は、前記第2物体の形状が前記第1物体よりも前記第3物体の形状に近い場合に、前記取得した3次元CAD画像を入力として前記第2機械学習モデルに与えることにより、前記第2物体の模倣画像を生成するように構成されている、
請求項1乃至5の何れかに記載の学習画像生成装置。 - 前記機械学習モデルは、畳み込み層及びプーリング層を含む畳み込みニューラルネットワークである、
請求項1乃至6の何れかに記載の学習画像生成装置。 - 請求項1乃至7に記載された学習画像生成装置により生成された学習画像及び前記第1物体の撮像画像と、前記第1物体及び前記第2物体の形状に関する形状情報とを含む教師データによって機械学習を実行し、前記学習画像及び前記撮像画像を入力とし、前記形状情報を出力とする機械学習モデルを構築するモデル構築手段と、
撮像装置により得られた物体の撮像画像を取得する画像取得手段と、
取得した撮像画像を入力として前記機械学習モデルに与え、前記機械学習モデルから出力される形状情報を取得する形状情報取得手段と、
取得した形状情報に基づいて、前記撮像画像における物体を認識する画像認識手段と
を備える、画像認識装置。 - 第1物体の撮像画像及び当該第1物体の3次元CAD画像を含む教師データを用いて機械学習を実行し、前記3次元CAD画像を入力とし、前記撮像画像を出力とする機械学習モデルを構築するステップと、
前記第1物体とは異なる形状を有する第2物体の3次元CAD画像を入力として前記機械学習モデルに与えることにより、前記第2物体の模倣画像を、前記第2物体の画像認識の学習画像として生成するステップと
を有する、学習画像生成方法。 - 請求項9に記載に記載された学習画像生成方法により生成された学習画像及び前記第1物体の撮像画像と、前記第1物体及び前記第2物体の形状に関する形状情報とを含む教師データによって機械学習を実行し、前記学習画像及び前記撮像画像を入力とし、前記形状情報を出力とする機械学習モデルを構築するステップと、
撮像装置により得られた物体の撮像画像を取得するステップと、
取得した撮像画像を入力として前記機械学習モデルに与え、前記機械学習モデルから出力される形状情報を取得するステップと、
取得した形状情報に基づいて、前記撮像画像における物体を認識するステップと
を有する、画像認識方法。
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