JP2020027501A - 画像処理装置及び画像処理方法 - Google Patents
画像処理装置及び画像処理方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2020027501A JP2020027501A JP2018152686A JP2018152686A JP2020027501A JP 2020027501 A JP2020027501 A JP 2020027501A JP 2018152686 A JP2018152686 A JP 2018152686A JP 2018152686 A JP2018152686 A JP 2018152686A JP 2020027501 A JP2020027501 A JP 2020027501A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image
- recognition
- region
- recognition result
- likelihood
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000012545 processing Methods 0.000 title claims abstract description 62
- 238000003672 processing method Methods 0.000 title claims description 4
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 7
- 230000000903 blocking effect Effects 0.000 abstract 2
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 abstract 1
- 238000000034 method Methods 0.000 description 33
- 230000005764 inhibitory process Effects 0.000 description 24
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 230000006870 function Effects 0.000 description 7
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 6
- 238000010248 power generation Methods 0.000 description 5
- 238000005401 electroluminescence Methods 0.000 description 2
- 238000012015 optical character recognition Methods 0.000 description 2
- 240000007124 Brassica oleracea Species 0.000 description 1
- 235000003899 Brassica oleracea var acephala Nutrition 0.000 description 1
- 235000011301 Brassica oleracea var capitata Nutrition 0.000 description 1
- 235000001169 Brassica oleracea var oleracea Nutrition 0.000 description 1
- 101100217138 Mus musculus Actr10 gene Proteins 0.000 description 1
- 235000010724 Wisteria floribunda Nutrition 0.000 description 1
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 1
- 239000000428 dust Substances 0.000 description 1
- 230000002401 inhibitory effect Effects 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 230000005389 magnetism Effects 0.000 description 1
- 230000007257 malfunction Effects 0.000 description 1
- 239000008267 milk Substances 0.000 description 1
- 210000004080 milk Anatomy 0.000 description 1
- 235000013336 milk Nutrition 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/20—Scenes; Scene-specific elements in augmented reality scenes
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/25—Fusion techniques
- G06F18/254—Fusion techniques of classification results, e.g. of results related to same input data
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/20—Analysis of motion
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/90—Determination of colour characteristics
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/97—Determining parameters from multiple pictures
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
- G06V10/77—Processing image or video features in feature spaces; using data integration or data reduction, e.g. principal component analysis [PCA] or independent component analysis [ICA] or self-organising maps [SOM]; Blind source separation
- G06V10/80—Fusion, i.e. combining data from various sources at the sensor level, preprocessing level, feature extraction level or classification level
- G06V10/809—Fusion, i.e. combining data from various sources at the sensor level, preprocessing level, feature extraction level or classification level of classification results, e.g. where the classifiers operate on the same input data
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/60—Type of objects
- G06V20/62—Text, e.g. of license plates, overlay texts or captions on TV images
- G06V20/63—Scene text, e.g. street names
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
- H04N23/50—Constructional details
- H04N23/54—Mounting of pick-up tubes, electronic image sensors, deviation or focusing coils
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10024—Color image
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V30/00—Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
- G06V30/10—Character recognition
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
【解決手段】実施形態の画像処理装置は、取得部、第1の推定部、検出部、決定部及び第2の推定部を含む。取得部は、認識対象に対応する第1の領域を含む第1の画像と、認識対象に対応する第2の領域を含む第2の画像とを取得する。第1の推定部は、第1の領域内の認識対象の第1の画像認識結果と、第2の領域内の認識対象の第2の画像認識結果とを推定する。検出部は、第1の領域内の画像認識を阻害する第3の領域と、第2の領域内の画像認識を阻害する第4の領域とを検出する。決定部は、第3の領域の大きさに基づき、第1の画像認識結果の第1の尤度を決定し、第4の領域の大きさに基づき、第2の画像認識結果の第2の尤度を決定する。第2の推定部は、第1の画像認識結果及び第1の尤度並びに第2の画像認識結果及び第2の尤度に基づき、認識対象の最終的な画像認識結果を推定する。
【選択図】図1
Description
まず、図1を用いて画像処理装置10について説明する。図1は、実施形態に係る画像処理装置10の概要を説明するための図である。
また、補助記憶デバイス114は、領域検出用情報及び認識辞書を記憶する。領域検出用情報は、後述の認識対象領域の検出のために用いられるデータである。認識辞書は、画像認識に用いられる辞書データである。
動力発生装置122は、動力を発生させる。動力発生装置122は、モーター又はエンジンなどである。
移動制御回路123は、走行装置121及び動力発生装置122を制御して移動体12の移動を制御する。
なお、移動体12の移動方法は走行装置121によるものに限らない。また、移動体12は、地上を移動するものに限らない。移動体12は、例えば、空中、水上又は水中などを移動するものであっても良い。
また、画像処理装置10は、必要に応じて距離センサーを備えていても良い。
Act11においてプロセッサー111は、変数iを、RAM113などに割り当てる。また、プロセッサー111は、変数iの値を1にする。
(a1)領域検出用情報を用いて、テンプレートマッチングのような画像処理技術によって認識対象領域AR1を特定する。
(a2)距離情報などを用いて、大きく距離の変わる部分から認識対象領域を特定する。
なお、プロセッサー11は、iが2以上である場合、i枚目の画像IMについての認識対象領域AR1と(i−1)枚目の画像IMについての認識対象領域AR1とを同一の認識対象を含む領域として画定する。このために、例えば、プロセッサー111は、以下の(b1)又は(b2)のような方法を用いる。ただし、プロセッサー111は、他の方法を用いても良い。
(b1)プロセッサー111は、RANSAC(random sample consensus)などのロバストな手法を用いたホモグラフィ推定によって、(i−1)枚目の画像IMとi枚目の画像IMとについて、同一のものを映した部分を推定する。
(b2)プロセッサー111は、センサー124から、(i−1)枚目の画像IMが撮影されて時点からi枚目の画像IMが撮影された時点までの移動体12の移動量を取得する。これにより、(i−1)枚目の画像IMの認識対象領域AR1が、i枚目の画像IMではどこまで移動するか移動量を求める。これにより、プロセッサー111は、i枚目の画像IMについての認識対象領域AR1を、(i−1)枚目の画像IMについての認識対象領域AR1と同一の認識対象を含む領域として画定する。
なお、プロセッサー111は、センサー124から、(i−1)枚目の画像IMが撮影されて時点からi枚目の画像IMが撮影された時点までの移動体12の移動量を取得することで、第1の画像が撮影された地点から第2の画像が撮影された地点までの距離を取得する距離取得部として機能する。
また、プロセッサー111は、Act13の処理を複数回行うことで、認識対象領域を画定する画定部として機能する。
(c1)プロセッサー111は、画像IM−i中のRGB(red, green, and blue)=(0,0,0)又はRGB=(255,255,255)である部分について、白飛び又は黒潰れしているとみなし、認識阻害領域AR2であるとみなす。なお、RGB=(0,0,0)は最も濃度の高い色(黒色)を示し、RGB=(255,255,255)は最も濃度の低い色(白色)を示す。ただし、これは画像IM−iが8bit画像である場合であって、bit数が異なれば異なる数値となる。また、画像IM−i中の色を示す色空間としてRGB以外が用いられる場合にも、白色及び黒色を示す数値の組み合わせは異なるものとなる。
(c2)プロセッサー111は、画像IM−iについて、ヒストグラムの分布が他の部分と異なる特徴を示す部分を認識阻害領域AR2とみなす。
Act19においてプロセッサー111は、変数iの値がnよりも大きいか否かを判定する。ここで、nは、画像を撮影する枚数を示す値である。プロセッサー111は、変数iの値がnよりも大きくないならば、Act17においてNoと判定してAct11へと戻る。対して、プロセッサー111は、変数iの値がnよりも大きいならば、Act17においてYesと判定してAct18へと進む。かくして、プロセッサー111は、Act12〜Act17をn回繰り返す。これにより、画像処理装置10は、n枚の画像を撮影する。さらに、画像処理装置10は、当該n枚の画像それぞれに対してAct13〜Act17の処理を行う。
以上のように、プロセッサー111は、Act12の処理を複数回行うことで、複数の画像を取得する。したがって、プロセッサー111は、Act12の処理を複数回行うことで、カメラ13と協働して、第1の画像及び第2の画像を取得する取得部として機能する。例えば、画像IM−1から画像IM−nのうちのいずれか2つが第1の画像及び第2の画像である。なお、第1の画像の認識対象領域AR1は、第1の領域の一例である。また、第2の画像の認識対象領域AR1は、第2の領域の一例である。さらに、第1の画像の認識阻害領域AR2は、第3の領域の一例である。そして、第2の画像の認識阻害領域AR2は、第4の領域の一例である。したがって、プロセッサー111は、第1の画像及び第2の画像に対してAct14の処理を行うことで、第3の領域及び第4の領域を検出する検出部として機能する。なお、第3の領域及び第4の領域は、画像IM−1のように検出されない場合もある。また、プロセッサー111は、第1の画像及び第2の画像に対してAct17の処理を行うことで、第1の尤度及び第2の尤度を決定する決定部として機能する。
以上のように、プロセッサー111は、複数の画像の認識結果及び尤度に基づき画像認識結果を推定する。したがって、プロセッサー111は、Act20の処理を行うことで、第1の画像認識結果及び第1の尤度並びに第2の画像認識結果及び第2の尤度に基づき、認識対象の画像認識結果を推定する第2の推定部として機能する。
あるいは、プロセッサー111は、Act15Bで求めた複数の認識結果及びAct17で求めた複数の尤度に加えて、Act15Bで求めた類似度も用いて最終的な認識結果を決定する。例えば、プロセッサー111は、尤度に類似度をかけたものを票数とする。例えば、尤度が0.9で類似度が0.8である場合には、0.72(=0.9×0.8)票となる。
文字認識は、文字列単位ではなく1文字単位でも良い。すなわち、プロセッサー111は、実施形態のように「128」を読み取る場合には、「1」、「2」及び「8」のそれぞれを認識対象とする。すなわち、プロセッサー111は、「1」、「2」及び「8」のそれぞれについて、上記の実施形態Act13〜Act21と同様の処理を行う。
尤度が最も高い認識結果を最終的な画像認識結果として決定することで、複数の画像に対する認識結果の中から誤った認識結果を採用することを防ぐことができるので、誤認識の発生を防ぎ、画像認識の精度が向上する。
Claims (5)
- 認識対象に対応する第1の領域を含む第1の画像と、前記認識対象に対応する第2の領域を含む第2の画像とを取得する取得部と、
前記第1の領域内の前記認識対象の第1の画像認識結果と、前記第2の領域内の前記認識対象の第2の画像認識結果とを推定する第1の推定部と、
前記第1の領域内の画像認識を阻害する第3の領域と、前記第2の領域内の画像認識を阻害する第4の領域とを検出する検出部と、
前記第3の領域の大きさに基づき、前記第1の画像認識結果の第1の尤度を決定し、前記第4の領域の大きさに基づき、前記第2の画像認識結果の第2の尤度を決定する決定部と、
前記第1の画像認識結果及び前記第1の尤度並びに前記第2の画像認識結果及び前記第2の尤度に基づき、前記認識対象の最終的な画像認識結果を推定する第2の推定部と、を備える画像処理装置。 - 前記第1の画像が撮影された地点から前記第2の画像が撮影された地点までの距離を取得する距離取得部と、
前記距離に基づき、前記第1の領域と前記第2の領域に同一の前記認識対象が含まれるように前記第1の領域及び前記第2の領域を画定する画定部と、をさらに備える請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記第2の推定部は、尤度を重みとした重み付きの多数決を用いて、最終的な画像認識結果を推定する、請求項1又は請求項2に記載の画像処理装置。
- 前記第2の推定部は、前記第1の尤度が前記第2の尤度よりも高い場合、前記第1の画像認識結果を前記最終的な画像認識結果と推定し、前記第2の尤度が前記第1の尤度よりも高い場合、前記第2の画像認識結果を前記最終的な認識結果と推定する、請求項1乃至請求項3のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 認識対象に対応する第1の領域を含む第1の画像と、前記認識対象に対応する第2の領域を含む第2の画像とを取得し、
前記第1の領域内の前記認識対象の第1の画像認識結果と、前記第2の領域内の前記認識対象の第2の画像認識結果とを推定し、
前記第1の領域内の画像認識を阻害する第3の領域と、前記第2の領域内の画像認識を阻害する第4の領域とを検出し、
前記第3の領域の大きさに基づき、前記第1の画像認識結果の第1の尤度を決定し、前記第4の領域の大きさに基づき、前記第2の画像認識結果の第2の尤度を決定し、
前記第1の画像認識結果及び前記第1の尤度並びに前記第2の画像認識結果及び前記第2の尤度に基づき、前記認識対象の最終的な画像認識結果を推定する、画像処理方法。
Priority Applications (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2018152686A JP2020027501A (ja) | 2018-08-14 | 2018-08-14 | 画像処理装置及び画像処理方法 |
US16/529,141 US20200058134A1 (en) | 2018-08-14 | 2019-08-01 | Image processing apparatus and image processing method |
EP19189740.4A EP3611662A1 (en) | 2018-08-14 | 2019-08-02 | Image processing apparatus and image processing method |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2018152686A JP2020027501A (ja) | 2018-08-14 | 2018-08-14 | 画像処理装置及び画像処理方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2020027501A true JP2020027501A (ja) | 2020-02-20 |
Family
ID=67539332
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2018152686A Pending JP2020027501A (ja) | 2018-08-14 | 2018-08-14 | 画像処理装置及び画像処理方法 |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US20200058134A1 (ja) |
EP (1) | EP3611662A1 (ja) |
JP (1) | JP2020027501A (ja) |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH07160822A (ja) * | 1993-12-07 | 1995-06-23 | Ricoh Co Ltd | パターン認識方法 |
JP2003346081A (ja) * | 2002-05-29 | 2003-12-05 | Mitsubishi Electric Corp | 文字認識装置 |
WO2016092684A1 (ja) * | 2014-12-12 | 2016-06-16 | 株式会社日立製作所 | 体積推定装置およびそれを用いた作業機械 |
JP2016201093A (ja) * | 2015-04-08 | 2016-12-01 | 東芝テック株式会社 | 画像処理装置及び画像処理方法 |
JP2017090970A (ja) * | 2015-11-02 | 2017-05-25 | 株式会社東芝 | 物品管理装置、その方法、及びそのプログラム |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20090094140A1 (en) * | 2007-10-03 | 2009-04-09 | Ncr Corporation | Methods and Apparatus for Inventory and Price Information Management |
-
2018
- 2018-08-14 JP JP2018152686A patent/JP2020027501A/ja active Pending
-
2019
- 2019-08-01 US US16/529,141 patent/US20200058134A1/en not_active Abandoned
- 2019-08-02 EP EP19189740.4A patent/EP3611662A1/en not_active Withdrawn
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH07160822A (ja) * | 1993-12-07 | 1995-06-23 | Ricoh Co Ltd | パターン認識方法 |
JP2003346081A (ja) * | 2002-05-29 | 2003-12-05 | Mitsubishi Electric Corp | 文字認識装置 |
WO2016092684A1 (ja) * | 2014-12-12 | 2016-06-16 | 株式会社日立製作所 | 体積推定装置およびそれを用いた作業機械 |
JP2016201093A (ja) * | 2015-04-08 | 2016-12-01 | 東芝テック株式会社 | 画像処理装置及び画像処理方法 |
JP2017090970A (ja) * | 2015-11-02 | 2017-05-25 | 株式会社東芝 | 物品管理装置、その方法、及びそのプログラム |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
LIU HAO ET AL: "A real-time can-label monitoring system using OMAP-based OCR", 2017 12TH IEEE CONFERENCE ON INDUSTRIAL ELECTRONICS AND APPLICATIONS (ICIEA), JPN6022020625, 20 June 2017 (2017-06-20), US, pages 1348 - 1352, XP033316684, ISSN: 0004785864, DOI: 10.1109/ICIEA.2017.8283048 * |
金子 勝一朗: "複数文字認識エンジンの統合のための重み付き投票法", 電子情報通信学会技術研究報告 VOL.105 NO.477, vol. PRMU2005-125 (2005-12), JPN6022020626, 8 December 2005 (2005-12-08), JP, pages 13 - 18, ISSN: 0004925092 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
EP3611662A1 (en) | 2020-02-19 |
US20200058134A1 (en) | 2020-02-20 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US10880541B2 (en) | Stereo correspondence and depth sensors | |
US10839547B2 (en) | Camera pose determination and tracking | |
CN110807350B (zh) | 用于面向扫描匹配的视觉slam的系统和方法 | |
US10254845B2 (en) | Hand gesture recognition for cursor control | |
US9135710B2 (en) | Depth map stereo correspondence techniques | |
CN104885098B (zh) | 基于移动装置的文本检测及跟踪 | |
KR101781757B1 (ko) | 객체 인식을 위한 수중 이미지 처리장치 및 그 방법 | |
US10410084B2 (en) | Devices, systems, and methods for anomaly detection | |
JP2019087229A (ja) | 情報処理装置、情報処理装置の制御方法及びプログラム | |
US9747516B2 (en) | Keypoint detection with trackability measurements | |
US20110311100A1 (en) | Method, Apparatus and Computer Program Product for Providing Object Tracking Using Template Switching and Feature Adaptation | |
US10122912B2 (en) | Device and method for detecting regions in an image | |
US9911204B2 (en) | Image processing method, image processing apparatus, and recording medium | |
JP6462528B2 (ja) | 移動体追跡装置及び移動体追跡方法及び移動体追跡プログラム | |
KR20230004474A (ko) | 이미지 기반 위치 결정을 위한 시스템 및 방법 | |
WO2019152084A1 (en) | System and method for calibrating light intensity | |
US9639763B2 (en) | Image target detecting apparatus and method | |
CN111553342B (zh) | 一种视觉定位方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
JP2020027501A (ja) | 画像処理装置及び画像処理方法 | |
Sohn et al. | Sequential modelling of building rooftops by integrating airborne LiDAR data and optical imagery: preliminary results | |
JP4321251B2 (ja) | 合成画像を生成・表示する装置及び方法 | |
KR102478338B1 (ko) | 패치레벨 증강을 이용한 고해상도 영상에서의 객체 검출방법 및 장치 | |
JP2009171369A (ja) | 画像データ処理装置及びプログラム | |
JP2016001386A (ja) | 画像生成方法、画像生成装置、コンピュータプログラム及び記録媒体 | |
US11474252B2 (en) | Transit location systems and methods using lidar |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20210607 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20220518 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20220531 |
|
A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20221122 |
|
RD02 | Notification of acceptance of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7422 Effective date: 20230104 |