JP2020198471A - システムの制御方法、及びシステム - Google Patents
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Abstract
Description
まず、センサ10を用いて所定の範囲におけるワーク(対象物)の有無を検知する(図2:S1)。センサ10は、例えば、生産ライン上で高速で移動するワークを検知するためのセンサであり、例えば赤外線センサを用いる。センサ10により、所定の範囲においてワークが検知されると、センサ10からトリガ生成回路20に対して信号が出力される。トリガ生成回路20は、センサ10からの信号に基づき撮像トリガ信号を生成する(図2:S2)。
撮像装置30から出力された画像データは、処理装置40に入力されて画像データの推定が行われる(図2:S4)。処理装置40では、画像データの対象物に関する推定が行われる。ここで、画像データの対象物に関する推定は、システムの用途に応じた処理を行う。以下では推定の処理として、撮像対象としてのワークが欠陥を有するかどうかを判定する外観検査処理を説明する。この他にも例えば、画像データに特定のものが存在するか否かを特定するシステムの場合は、特定する処理が推定の処理に相当する。また、自動振り分けシステムの場合は、ワークのサイズにより判別する処理が推定の処理に相当する。撮像装置30から処理装置40への画像データの伝送は、有線で行うことが好ましい。
図3は、処理装置40のGPU42で行われるワークの欠陥判定を行うAIを説明するための図である。
40 処理装置
Claims (20)
- 撮像装置と、前記撮像装置により撮像した画像データが入力される学習モデルを有する処理装置と、を備えるシステムの制御方法であって、
第1の撮像条件に設定された前記撮像装置によって、前記撮像装置に対する相対位置を変化させながら第1のワークを撮像することで、第1の画像データを得る工程と、
前記第1の画像データを教師データとして用いて、前記学習モデルによる機械学習を行う工程と、
前記第1の撮像条件に設定された前記撮像装置によって、前記撮像装置に対する相対位置を変化させながら前記第1のワークとは別の第2のワークを撮像することで、第2の画像データを得る工程と、
前記第2の画像データを、学習済の前記学習モデルに入力し、前記第2の画像データから前記第2のワークに関する推定を行う工程と、
前記推定の精度が所定の値よりも低い場合に、前記第1の撮像条件とは異なる第2の撮像条件に設定された前記撮像装置によって、前記撮像装置に対する相対位置を変化させながら第3のワークを撮像することで、第3の画像データを得る工程、および、前記第3の画像データを教師データとして用いて、前記学習モデルによる機械学習を行う工程を行う、
ことを特徴とするシステムの制御方法。 - 前記撮像装置は、グローバル電子シャッター形式の撮像素子を含むことを特徴とする請求項1に記載の制御方法。
- 前記撮像条件は、シャッタースピードであることを特徴とする請求項1又は2に記載の制御方法。
- 前記第1の撮像条件におけるシャッタースピードは、前記第2の撮像条件におけるシャッタースピードよりも遅いことを特徴とする請求項3に記載の制御方法。
- 前記推定を行う工程において、前記学習モデルは、入力された前記画像データのワークが欠陥を有するか否かを出力することを特徴とする請求項1乃至4のいずれか1項に記載の制御方法。
- 前記教師データとして、良品のワークの画像データ、及び欠陥を含むワークの画像データを用いることを特徴とする請求項5に記載の制御方法。
- 前記欠陥を含むワークの画像データとして、第1の欠陥を含むワークの画像データと、第1の欠陥とは異なる第2の欠陥を含むワークの画像データと、を用いることを特徴とする請求項6に記載の制御方法。
- 前記第2の撮像条件に設定された前記撮像装置によって、前記学習モデルによる機械学習を行う工程の後に、
前記第2の撮像条件に設定された前記撮像装置によって、前記撮像装置に対する相対位置を変化させながら前記第3のワークとは別の第4のワークを撮像することで第4の画像データを得る工程と、
前記第4の画像データを、学習済の前記学習モデルに入力し、前記第4の画像データから前記第4のワークに関する推定を行う工程を備えることを特徴とする請求項1乃至7のいずれか1項に記載の制御方法。 - 前記処理装置は、GPUを備え、
前記GPUにより前記推定を行うことを特徴とする請求項1乃至8のいずれか1項に記載の制御方法。 - 前記GPUはメモリを備え、
前記メモリには前記撮像装置から出力された前記画像データが保持されることを特徴とする請求項9に記載の制御方法。 - 前記システムは、センサと、前記撮像装置に撮像トリガ信号を伝達するトリガ生成回路と、を備え、
前記第1の画像データを得る工程において、所定の範囲内における前記第1のワークを前記センサが検知すると、前記センサから前記トリガ生成回路に信号が出力され、
前記撮像装置は、前記信号に基づき出力された前記撮像トリガ信号に基づき前記第1のワークを撮像することを特徴とする請求項1乃至10のいずれか1項に記載の制御方法。 - 前記トリガ生成回路は、ロジック回路により構成され、ソフトウエア処理を介することなく前記撮像装置に前記トリガ信号を伝達することを特徴とする請求項11に記載の制御方法。
- 前記学習モデルは、最近傍法、ナイーブベイズ法、決定木、サポートベクターマシン、又はニューラルネットワークを用いることを特徴とする請求項1乃至12のいずれか1項に記載の制御方法。
- 撮像装置と、前記撮像装置により撮像した画像データが入力される学習モデルを有する処理装置と、を備えるシステムであって、
前記処理装置は、
第1の撮像条件に設定された前記撮像装置によって、前記撮像装置に対する相対位置を変化させながら第1のワークを撮像することで得られた第1の画像データを教師データとして用いて前記学習モデルによる機械学習を行い、
前記第1の撮像条件に設定された前記撮像装置によって、前記撮像装置に対する相対位置を変化させながら前記第1のワークとは別の第2のワークを撮像することで得られた第2の画像データを学習済の前記学習モデルに入力し、前記第2の画像データから前記第2のワークに関する推定を行い、
前記推定の精度が所定の値よりも低い場合に、前記第1の撮像条件とは異なる第2の撮像条件に設定された前記撮像装置によって、前記撮像装置に対する相対位置を変化させながら第3のワークを撮像することで得られた第3の画像データを教師データとして用いて、前記学習モデルによる機械学習を行う工程を行う、
ことを特徴とするシステム。 - 前記撮像条件は、シャッタースピードであることを特徴とする請求項14に記載のシステム。
- 前記システムは、センサと、前記撮像装置に撮像トリガ信号を伝達するトリガ生成回路と、を備え、
前記センサは、所定の範囲内に前記第1のワークがあることを検知すると前記トリガ生成回路に信号を出力し、
前記撮像装置は、前記信号に基づき出力される前記トリガ生成回路からの前記撮像トリガ信号に基づき前記第1のワークを撮像することを特徴とする請求項14又は15に記載のシステム。 - 前記学習済の学習モデルは、入力された前記画像データのワークが欠陥を有するか否かを出力することを特徴とする請求項16に記載のシステム。
- 前記システムは、ロボットを備え、
前記学習済の学習モデルによって欠陥を有すると判断されたワークを移動させることを特徴とする請求項17に記載のシステム。 - 前記システムは、前記学習済の学習モデルから、前記画像データのワークが欠陥を有する否かが伝達されるPLCを備え、
前記処理装置と前記PLCとは無線で接続され、
前記センサと前記トリガ生成回路とは有線で接続されることを特徴とする請求項17又は18に記載のシステム。 - 前記システムは、前記学習済の学習モデルから、前記画像データのワークが欠陥を有する否かが伝達されるPLCを備え、
前記処理装置から前記PLCへの信号の転送速度は、前記センサから前記トリガ生成回路への信号の転送速度よりも遅いことを特徴とする請求項17又は18に記載のシステム。
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