JP2021117152A - Image processing device, image processing method, and image processing program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラムに関わる。 The present invention relates to an image processing apparatus, an image processing method, and an image processing program.
工業製品の製造分野においては、画像処理技術を応用した外観検査により、製品の欠陥の有無や程度を評価する検査方法が実用化されている。この種の検査方法の分野においては、機械学習の応用により検査精度を高める試みが検討されている。例えば、検査対象となる製品の良品のみの画像から良品の特徴を学習し、その学習結果に基づいて、検査対象が良品であるのか又は不良品であるのかを判定するアルゴリズムが知られている。このアルゴリズムでは、検査対象となる製品の画像から良品の特徴を抽出し、抽出した特徴から復元画像を生成する。仮に、検査対象となる製品に欠陥が含まれていたとしても、復元画像には、欠陥の特徴は踏まれていないため、検査対象となる製品の画像と復元画像とを対比して両者の差が閾値以上であるときには、検査対象となる製品は、欠陥を含む不良品であると判定することができる。 In the field of manufacturing industrial products, an inspection method for evaluating the presence or absence and degree of defects in a product has been put into practical use by visual inspection applying image processing technology. In the field of this kind of inspection method, attempts to improve inspection accuracy by applying machine learning are being studied. For example, there is known an algorithm that learns the characteristics of a non-defective product from an image of only a non-defective product of a product to be inspected, and determines whether the inspection target is a non-defective product or a defective product based on the learning result. In this algorithm, the features of a non-defective product are extracted from the image of the product to be inspected, and a restored image is generated from the extracted features. Even if the product to be inspected contains defects, the restored image does not have the characteristics of the defects, so the difference between the image of the product to be inspected and the restored image is compared. When is greater than or equal to the threshold value, it can be determined that the product to be inspected is a defective product containing defects.
このような機械学習により、良品の特徴を適切に学習するには、良品の特徴のばらつきを漏れなく分析するに足りる必要十分な量の画像が必要となる。学習に用いられる画像が表す良品の特徴のばらつきに偏りがあると、学習結果は、偏りのある特徴を反映することになるため、そのような学習結果を用いて生成された復元画像と検査対象となる製品の画像との間にずれが生じ得る。このようなずれは、欠陥として誤判定される要因となり得る。 In order to properly learn the characteristics of a non-defective product by such machine learning, a necessary and sufficient amount of images are required to analyze the variation in the characteristics of the non-defective product without omission. If there is a bias in the variation in the characteristics of the non-defective product represented by the image used for learning, the learning result will reflect the biased characteristics. There may be a deviation from the image of the product. Such a deviation can be a factor that is erroneously determined as a defect.
良品の特徴のばらつきを漏れなく分析するに足りる必要十分な量の画像を得るための手段として、オーギュメンテーションと呼ばれる手法が知られている。この手法は、学習に用いられる画像に意図的に変動(例えば、平行移動、回転、拡大縮小、左右反転、上下反転など)を加え、変動が加えられた画像を学習用の画像として追加することにより、学習に用いられる画像を増やす技術である。 A method called augmentation is known as a means for obtaining a necessary and sufficient amount of images sufficient to analyze variations in the characteristics of non-defective products without omission. In this method, the image used for training is intentionally changed (for example, translation, rotation, enlargement / reduction, horizontal inversion, vertical inversion, etc.), and the changed image is added as an image for learning. This is a technique for increasing the number of images used for learning.
しかし、良品の特徴のばらつきは、製品毎に異なるため、学習に用いられる画像にどのような変動をどれくらい加えるべきかということも製品毎に異なる。学習に用いられる画像に適切な変動を適切な量だけ加えないと、学習に用いられる画像が表す良品の特徴のばらつきに偏りがある場合と同様に、誤検出を招く要因となり得る。また、学習に費やす時間も増大してしまう問題も生じる。従来は、学習に用いられる画像にどのような変動をどれくらい加えるべきかを試行錯誤で決定していたため、手間を要していた。 However, since the variation in the characteristics of non-defective products differs from product to product, what kind of variation and how much should be added to the image used for learning also differs from product to product. If an appropriate amount of variation is not added to the image used for learning, it can be a factor that causes false detection, as in the case where the variation of the characteristics of the non-defective product represented by the image used for learning is biased. In addition, there is a problem that the time spent on learning increases. In the past, it took time and effort to determine what kind of variation and how much should be added to the image used for learning by trial and error.
そこで、本発明は、このような問題を解消し、オーギュメンテーションの適切な方法及び量を決定することができる画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラムを提案することを課題とする。 Therefore, it is an object of the present invention to propose an image processing apparatus, an image processing method, and an image processing program capable of solving such a problem and determining an appropriate method and amount of augmentation.
上述の課題を解決するため、本発明に関わる画像処理装置は、複数の良品画像を記憶する記憶装置と、複数の良品画像の中から何れかの良品画像を選択することを要求するユーザからの指示と、選択された良品画像のオーギュメンテーションの方法及び量に関するユーザからの指示とを受け付ける手段と、選択された良品画像をオーギュメンテーションの方法及び量に関する指示に従ってオーギュメンテーションする手段と、検査対象となる製品の画像と、オーギュメンテーションされた良品画像とを表示する表示装置と、オーギュメンテーションの方法及び量に関する指示のうちユーザにより決定された何れかの指示に従ってオーギュメンテーションされた良品画像を新規の良品画像として記憶装置に登録する手段を備える。これにより、ユーザは、検査対象となる製品の画像と、オーギュメンテーションされた良品画像とを見比べながら、オーギュメンテーションの適切な方法及び量を決定することができる。 In order to solve the above-mentioned problems, the image processing device according to the present invention is a storage device for storing a plurality of non-defective images, and a user who requests to select one of the non-defective images from the plurality of non-defective images. Means for accepting instructions and instructions from the user regarding the method and quantity of augmentation of the selected good image, and means for augmenting the selected non-defective image according to the instructions regarding the method and quantity of augmentation. A display device that displays an image of the product to be inspected and an image of a non-defective product that has been augmented, and augmented according to one of the instructions regarding the method and amount of augmentation determined by the user. A means for registering a non-defective image as a new non-defective image in a storage device is provided. As a result, the user can determine an appropriate method and amount of augmentation by comparing the image of the product to be inspected with the image of the non-defective product that has been augmented.
表示装置は、検査対象となる製品の画像とオーギュメンテーションされた良品画像との差分画像を更に表示してもよい。ユーザは、差分画像から、検査対象となる製品の画像と、オーギュメンテーションされた良品画像との差又は相違を視覚的に認識することができる。これにより、ユーザは、検査対象となる製品の画像と、オーギュメンテーションされた良品画像との差を考慮に入れて、オーギュメンテーションの適切な方法及び量を決定することができる。 The display device may further display a difference image between the image of the product to be inspected and the image of the non-defective product that has been augmented. From the difference image, the user can visually recognize the difference or difference between the image of the product to be inspected and the augmented non-defective image. This allows the user to determine the appropriate method and amount of augmentation, taking into account the difference between the image of the product to be inspected and the augmented non-defective image.
表示装置は、検査対象となる製品の画像とオーギュメンテーションされた良品画像との合成画像を更に表示してもよい。ユーザは、合成画像から、検査対象となる製品の画像と、オーギュメンテーションされた良品画像との差又は相違を視覚的に認識することができる。これにより、ユーザは、検査対象となる製品の画像と、オーギュメンテーションされた良品画像との差を考慮に入れて、オーギュメンテーションの適切な方法及び量を決定することができる。 The display device may further display a composite image of the image of the product to be inspected and the augmented non-defective image. The user can visually recognize the difference or difference between the image of the product to be inspected and the augmented non-defective image from the composite image. This allows the user to determine the appropriate method and amount of augmentation, taking into account the difference between the image of the product to be inspected and the augmented non-defective image.
ここで、合成画像は、検査対象となる製品の画像と、オーギュメンテーションされた良品画像との差又は相違を視覚的に認識することができる画像であればよい。合成画像は、例えば、検査対象となる製品の画像とオーギュメンテーションされた良品画像とのそれぞれの画素値が異なる色成分の濃淡に変換にされた上で合成された画像でもよい。合成画像は、例えば、検査対象となる製品の画像とオーギュメンテーションされた良品画像とのそれぞれから抽出されたエッジを合成して得られる画像でもよい。合成画像は、例えば、検査対象となる製品の画像とオーギュメンテーションされた良品画像とのそれぞれの色濃度を合成して得られる画像でもよい。 Here, the composite image may be an image in which the difference or difference between the image of the product to be inspected and the augmented non-defective image can be visually recognized. The composite image may be, for example, an image in which the pixel values of the image of the product to be inspected and the image of the non-defective product that has been augmented are converted into shades of different color components and then composited. The composite image may be, for example, an image obtained by synthesizing the edges extracted from each of the image of the product to be inspected and the image of the non-defective product that has been augmented. The composite image may be, for example, an image obtained by synthesizing the color densities of the image of the product to be inspected and the image of the non-defective product that has been augmented.
表示装置は、検査対象となる製品の画像とオーギュメンテーションされた良品画像とのそれぞれに位置決めの目印となるマークを表示してもよい。これにより、ユーザは、マークを目印として、検査対象となる製品の画像とオーギュメンテーションされた良品画像との差が少なくなるように、オーギュメンテーションの適切な方法及び量を決定することができる。 The display device may display a mark as a positioning mark on each of the image of the product to be inspected and the image of the non-defective product that has been augmented. This allows the user to determine the appropriate method and amount of augmentation using the mark as a marker so that the difference between the image of the product to be inspected and the image of the non-defective product that has been augmented is small. ..
本発明に関わる画像処理装置は、検査対象となる製品の画像とオーギュメンテーションされた良品画像との差が最小となるオーギュメンテーションの方法及び量の仮の解を探索するための手段を更に備えてもよい。表示装置は、探索されたオーギュメンテーションの方法及び量の仮の解に従ってオーギュメンテーションされた良品画像と、検査対象となる製品の画像との差分画像を表示してもよい。これにより、探索されたオーギュメンテーションの方法及び量の仮の解が正しいか否かをユーザが判断することができる。 The image processing apparatus according to the present invention further provides means for searching for a tentative solution of the augmentation method and quantity that minimizes the difference between the image of the product to be inspected and the image of the non-defective product that has been augmented. You may prepare. The display device may display a difference image between a non-defective product image augmented according to a tentative solution of the searched augmentation method and quantity and an image of the product to be inspected. This allows the user to determine whether the tentative solution of the searched augmentation method and quantity is correct.
本発明に関わる画像処理方法は、画像処理装置が、複数の良品画像の中から何れかの良品画像を選択することを要求するユーザからの指示と、選択された良品画像のオーギュメンテーションの方法及び量に関するユーザからの指示とを受け付けるステップと、選択された良品画像をオーギュメンテーションの方法及び量に関する指示に従ってオーギュメンテーションするステップと、検査対象となる製品の画像と、オーギュメンテーションされた良品画像とを表示するステップと、オーギュメンテーションの方法及び量に関する指示のうちユーザにより決定された何れかの指示に従ってオーギュメンテーションされた良品画像を新規の良品画像として登録するステップを実行する。これにより、ユーザは、検査対象となる製品の画像と、オーギュメンテーションされた良品画像とを見比べながら、オーギュメンテーションの適切な方法及び量を決定することができる。 The image processing method according to the present invention includes an instruction from a user requesting that the image processing apparatus select one of the non-defective images from a plurality of non-defective images, and a method of augmenting the selected non-defective image. And the step of accepting the user's instructions regarding the quantity, the step of augmenting the selected non-defective image according to the instructions regarding the augmentation method and quantity, the image of the product to be inspected, and the augmentation. A step of displaying the non-defective product image and a step of registering the non-defective product image augmented according to any instruction determined by the user among the instructions regarding the augmentation method and amount as a new non-defective product image are executed. As a result, the user can determine an appropriate method and amount of augmentation by comparing the image of the product to be inspected with the image of the non-defective product that has been augmented.
本発明に関わる画像処理プログラムは、画像処理装置に、複数の良品画像の中から何れかの良品画像を選択することを要求するユーザからの指示と、選択された良品画像のオーギュメンテーションの方法及び量に関するユーザからの指示とを受け付けるステップと、選択された良品画像をオーギュメンテーションの方法及び量に関する指示に従ってオーギュメンテーションするステップと、検査対象となる製品の画像と、オーギュメンテーションされた良品画像とを表示するステップと、オーギュメンテーションの方法及び量に関する指示のうちユーザにより決定された何れかの指示に従ってオーギュメンテーションされた良品画像を新規の良品画像として登録するステップを実行させる。これにより、ユーザは、検査対象となる製品の画像と、オーギュメンテーションされた良品画像とを見比べながら、オーギュメンテーションの適切な方法及び量を決定することができる。 The image processing program according to the present invention is an instruction from a user requesting an image processing apparatus to select one of a plurality of non-defective images from a plurality of non-defective images, and a method of augmenting the selected non-defective image. And the step of accepting the user's instructions regarding the quantity, the step of augmenting the selected non-defective image according to the instructions regarding the augmentation method and quantity, the image of the product to be inspected, and the augmentation. The step of displaying the non-defective product image and the step of registering the non-defective product image augmented according to any instruction determined by the user among the instructions regarding the augmentation method and amount as a new non-defective product image are executed. As a result, the user can determine an appropriate method and amount of augmentation by comparing the image of the product to be inspected with the image of the non-defective product that has been augmented.
本発明によれば、オーギュメンテーションの適切な方法及び量を決定することができる。 According to the present invention, an appropriate method and amount of augmentation can be determined.
以下、本発明の一側面に関わる実施形態を図面に基づいて説明する。本発明の実施形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更又は改良され得るととともに、本発明には、その等価物も含まれる。なお、同一符号は、同一の構成要素を示すものとし、重複する説明は省略する。 Hereinafter, embodiments relating to one aspect of the present invention will be described with reference to the drawings. The embodiments of the present invention are for facilitating the understanding of the present invention, and are not for limiting the interpretation of the present invention. The present invention can be modified or improved without departing from the spirit thereof, and the present invention also includes an equivalent thereof. It should be noted that the same reference numerals indicate the same components, and duplicate description will be omitted.
[適用例]
まず、本発明の適用例について説明する。本実施形態では、良品として分類されるクラスと不良品として分類されるクラスとを予め設定する。本明細書では、良品のクラスに分類される製品の画像を良品画像と呼ぶ。本実施形態に関わる画像処理装置は、複数の良品画像を学習用の画像として登録し、登録された複数の良品画像に基づいて良品の特徴を学習する。画像処理装置は、例えば、公知のアルゴリズムにより、検査対象となる製品の画像が良品のクラスに分類されるのか、或いは不良品のクラスに分類されるのかを判定する。本明細書では、このような判定を良否判定と呼ぶ。
[Application example]
First, an application example of the present invention will be described. In the present embodiment, a class classified as a non-defective product and a class classified as a defective product are set in advance. In this specification, an image of a product classified into a non-defective product class is referred to as a non-defective product image. The image processing device according to the present embodiment registers a plurality of non-defective product images as learning images, and learns the characteristics of the non-defective product based on the registered non-defective product images. The image processing apparatus determines, for example, whether the image of the product to be inspected is classified into the non-defective product class or the defective product class by a known algorithm. In the present specification, such a judgment is referred to as a quality judgment.
次に、図1を参照しながら、学習に用いられる良品画像をオーギュメンテーションにより増やす手法についてその概要を説明する。図1において、符号32は、検査対象となる製品の画像を示す。検査対象となる製品は、良品のクラスに属するものでもよく、或いは、不良品のクラスに属するものでもよい。ユーザは、予め登録されている複数の良品画像31の中から、検査対象となる製品の画像32に最も類似する良品画像31を選択する。「類似」とは、画像に写っている製品の外観特徴(例えば、形状)の類似の度合いを意味する。ユーザは、予め登録されている複数の良品画像31の中から選択した良品画像31と、検査対象となる製品の画像32との差が少なくなるように、オーギュメンテーションの方法及び量に関する指示を画像処理装置に与える。符号35は、選択された良品画像31と、検査対象となる製品の画像32との差が少なくなるように、ユーザによって入力されたオーギュメンテーションの方法及び量に関する指示に従ってオーギュメンテーションされた良品画像を示す。即ち、良品画像35は、ユーザからの指示に応じて、良品画像31がオーギュメンテーションされた後の画像である。良品画像35が画像32に一致しない場合には、ユーザは、良品画像35と画像32との差が少なくなるように、オーギュメンテーションの方法及び量に関する指示を、画像処理装置に、例えば、複数回再入力することができる。
Next, with reference to FIG. 1, the outline of the method of increasing the number of non-defective images used for learning by augmentation will be described. In FIG. 1,
ここで、オーギュメンテーションの方法とは、オーギュメンテーションにより画像を変動させる仕方(例えば、上移動、下移動、左移動、右移動、回転、拡大縮小、左右反転、及び上下反転など)を意味する。図2に示す例では、良品画像31を上移動、下移動、左移動、又は右移動することにより、良品画像35を生成する例を示している。オーギュメンテーションの量とは、オーギュメンテーションにより画像に加えられる変動の度合いを定量化した値を意味する。例えば、良品画像31を右移動して良品画像35を生成する場合には、オーギュメンテーションの量は、良品画像31の右方向の移動量を意味する。
Here, the augmentation method means a method of changing the image by augmentation (for example, up movement, down movement, left movement, right movement, rotation, enlargement / reduction, left-right inversion, up-down inversion, etc.). do. The example shown in FIG. 2 shows an example in which the
なお、良品画像35と画像32との差は、良品画像35に写っている製品の外観特徴と、画像32に写っている製品の外観特徴との差を意味し、この差は、必ずしも面積のみを基準に判断するのではなく、良品画像35に写っている製品の形状と画像32に写っている製品の形状との差も考慮に入れるのが望ましい。良品画像35に写っている製品の面積と、画像32に写っている製品の面積との差が最小となるときにおける、良品画像35に写っている製品の形状と、画像32に写っている製品の形状との差が、例えば、薄肉の中空円形状となる場合には、欠陥を認識するアルゴリズムによっては、これを欠陥として誤認識する場合があり得る。このような誤認識は、良否判定の精度の低下をもたらすことがあり得る。
The difference between the
図3は、本発明の実施形態に関わるオーギュメンテーションの方法及び量に関する指示を受け付けるユーザインタフェースとして機能する部分画面の一例を示す説明図である。
図3において、符号71は、複数の良品画像31の中から何れかの良品画像31を選択することを要求するユーザからの指示を受け付けるためのユーザインタフェースとして機能する部分画面(例えば、ウィンドウ)の一例である。部分画面71には、画像処理装置に予め登録されている複数の良品画像31のリストが提示されている。「画像1」、「画像2」、…、「画像N」は、良品画像31のファイル名である。例えば、ユーザは、部分画面71に提示されているリストの中から画像32に最も類似する良品画像31の選択を指示することができる。
FIG. 3 is an explanatory diagram showing an example of a partial screen that functions as a user interface for receiving instructions regarding an augmentation method and amount according to an embodiment of the present invention.
In FIG. 3,
図3において、符号72は、オーギュメンテーションの方法に関する指示をユーザから受け付けるためのユーザインタフェースとして機能する部分画面(例えば、ウィンドウ)の一例である。部分画面72には、オーギュメンテーションの方法に関する複数の選択肢80が列挙されている。複数の選択肢80のそれぞれは、異なるオーギュメンテーションの方法に対応付けられている。ユーザは、部分画面71に提示されているリストの中から選択した何れかの良品画像31をオーギュメーテーションする方法を複数の選択肢80の中から選択することができる。なお、オーギュメンテーションの方法に関する指示の入力方法は、選択肢の形式に限られるものではなく、例えば、テキスト入力や音声入力などでもよい。
In FIG. 3,
図3において、符号73は、オーギュメンテーションの量に関する指示をユーザから受け付けるためのユーザインタフェースとして機能する部分画面(例えば、ウィンドウ)の一例である。この例では、部分画面73は、オーギュメンテーションの量に関する指示をユーザからの「数字」入力により受け付ける。例えば、オーギュメンテーションの方法として、選択肢80の中から「上移動」が選択され、オーギュメンテーションの量として「10」が入力されると、部分画面71に提示されているリストの中から選択された良品画像31を「10」の量だけ上に移動させる指示が画像処理装置に入力される。なお、オーギュメンテーションの量に関する指示の入力方法は、数字入力に限られるものではなく、例えば、選択肢の形式でもよく、或いは音声入力などでもよい。
In FIG. 3,
ユーザは、部分画面72,73を通じて入力したオーギュメンテーションの方法及び量に関する一つ以上の指示の中で、良品画像35と画像32との差が、面積及び形状を考慮に入れた上で、最も適度に少なくなるときの何れか一つの指示を決定する。画像処理装置は、このようにして決定された指示に従って良品画像31をオーギュメンテーションすることにより得られる良品画像35を新規の良品画像として登録する。このように、ユーザは、検査対象となる製品の画像32と、オーギュメンテーションされた良品画像35とを見比べながら、オーギュメンテーションの適切な方法及び量を決定することができる。これにより、製品毎に異なる良品の外観特徴のばらつきを適切に考慮に入れた上で、学習に用いられる良品画像31をオーギュメンテーションにより増やすことができる。
In one or more instructions regarding the augmentation method and amount entered through the
[ハードウェア構成]
次に、図4を参照しながら、本実施形態に関わる画像処理装置10のハードウェア構成の一例について説明する。
画像処理装置10は、そのハードウェア資源として、プロセッサ11と、メインメモリ12と、カメラインタフェース13と、入出力インタフェース14と、ディスプレイインタフェース15と、通信インタフェース16と、記憶装置17とを備えるコンピュータシステムである。
[Hardware configuration]
Next, an example of the hardware configuration of the
The
記憶装置17は、ディスク媒体(例えば、磁気記録媒体又は光磁気記録媒体)又は半導体メモリ(例えば、揮発性メモリ又は不揮発性メモリ)などのコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。このような記録媒体は、例えば、非一過性の記録媒体と呼ぶこともできる。記憶装置17には、画像処理プログラム20と、良品画像31と、学習器40とが記憶されている。画像処理プログラム20は、本実施形態に関わる画像処理方法をプロセッサ11に実行させるためのコンピュータプログラムである。画像処理プログラム20は、記憶装置17からメインメモリ12に読み込まれ、プロセッサ11により解釈及び実行されることにより、本実施形態に関わる画像処理方法が実行される。学習器40は、複数の良品画像31の特徴の機械学習により生成される。
The
カメラインタフェース13には、カメラ51が接続されている。カメラ51は、例えば、カラー画像を撮影するイメージセンサを備えてもよい。カメラ51は、画像処理装置10に内蔵されているものでもよく、或いは画像処理装置10に外付けされるものでもよい。検査対象となる製品が良品である場合、カメラ51により撮影された画像は、良品画像31として記憶装置17に記憶される。
A camera 51 is connected to the
なお、検査対象は、例えば、生産ライン上をベルトコンベヤで搬送される仕掛け品又は部品などのワークでもよい。画像処理装置10は、生産ライン上に設置されていてもよく、或いは生産ラインとは異なる場所に設置されていてもよい。画像処理装置10が生産ラインとは異なる場所に設置されている場合には、画像処理装置10は、生産ラインに設置されているカメラによる検査対象の撮影により得られた画像を、通信インタフェース16を通じて有線又は無線のネットワークから受信してもよい。
The inspection target may be, for example, a work such as a device or a part conveyed on a production line by a belt conveyor. The
入出力インタフェース14には、入力デバイス52と出力デバイス53とが接続されている。入力デバイス52は、良品画像31の選択に関する指示及び選択された良品画像31のオーギュメンテーションの方法及び量に関する指示をユーザが画像処理装置10に入力するためのデバイスである。入力デバイス52は、例えば、キーボード、マウス、タッチパッドなどである。出力デバイス53は、各種処理結果(例えば、検査対象となる製品の良否判定結果)などを出力するデバイスである。出力デバイス53は、例えば、プリンタである。
An
ディスプレイインタフェース15には、表示装置54が接続されている。表示装置54は、オーギュメンテーションにより良品画像31を増やすための処理に用いられる各種の情報を表示する。このような情報として、例えば、ユーザからの指示を受け付けるためのユーザインタフェースとして機能する部分画面71,72,73や、各種の画面(例えば、図8乃至図31に示す画面)が挙げられる。
A display device 54 is connected to the
[学習処理]
図5は本発明の実施形態に関わる画像処理方法における機械学習の一例を示す説明図である。学習器40は、不良品の画像を用いずに、複数の良品画像31から良品の特徴を学習する。
[Learning process]
FIG. 5 is an explanatory diagram showing an example of machine learning in the image processing method according to the embodiment of the present invention. The
[良否判定処理]
図6は本発明の実施形態に関わる画像処理方法における良品判定の処理の流れの一例を示す説明図である。学習器40は、例えば、部分空間法により、検査対象となる製品の画像32から良品の特徴を抽出し、抽出した特徴から復元画像33を生成する。画像処理装置10は、画像32と復元画像33との差分である差分画像34を生成し、差分画像34を二値化及びラベリング処理して得られる結果値(例えば、面積値)と閾値との比較により、良否判定を行う。
[Good / bad judgment processing]
FIG. 6 is an explanatory diagram showing an example of a flow of processing for determining a non-defective product in the image processing method according to the embodiment of the present invention. The
[画像処理方法]
図7は本発明の実施形態に関わる画像処理方法の処理の流れの一例を示すフローチャートである。この画像処理方法は、学習に用いられる良品画像31をオーギュメンテーションにより増やす方法に関わる。
[Image processing method]
FIG. 7 is a flowchart showing an example of the processing flow of the image processing method according to the embodiment of the present invention. This image processing method relates to a method of increasing the number of
ステップ701において、画像処理装置10は、複数の良品画像31の中から何れかの良品画像31を選択することを要求するユーザからの指示を、部分画面71を通じて受け付けるとともに、選択された良品画像31のオーギュメンテーションの方法及び量に関するユーザからの指示を、部分画面72,73を通じて受け付ける。
In
ステップ702において、画像処理装置10は、ステップ701で選択された良品画像31を、ステップ701で指定されたオーギュメンテーションの方法及び量に関する指示に従ってオーギュメンテーションする。
In
ステップ703において、画像処理装置10は、検査対象となる製品の画像32と、ステップ702でオーギュメンテーションされた良品画像35との差又は相違を認識できる画面(例えば、図8乃至図31に示す画面)を表示装置54に表示する。ユーザは、このような画面を参照することにより、検査対象となる製品の画像32と、ステップ702でオーギュメンテーションされた良品画像35との差が許容範囲内にあるか否かを判断することができる。検査対象となる製品の画像32と、ステップ702でオーギュメンテーションされた良品画像35との差が許容範囲内にない場合、後述するステップ704の判定結果は、否定判定となり、図7の処理はステップ701に戻る。ステップ701において、ユーザは、複数の良品画像31の中から選択した良品画像31と、検査対象となる製品の画像32との差が少なくなるように、オーギュメンテーションの方法及び量に関する指示を画像処理装置10に再入力することができる。
In
ステップ704において、画像処理装置10は、ステップ701で入力されたオーギュメンテーションの方法及び量に関する一つ以上の指示の中で、検査対象となる製品の画像32と、ステップ702オーギュメンテーションされた良品画像35との差が、面積及び形状を考慮に入れた上で、最も適度に少なくなるときの何れか一つの指示がユーザにより決定されたか否かを判定する。ユーザは、例えば、入力デバイス52を操作して、この決定を画像処理装置10に指示することができる。
In
ステップ705において、画像処理装置10は、ステップ704で決定された指示に従ってオーギュメンテーションされた良品画像35を新規の良品画像として登録する。
In
次に、図8乃図31に記載の画面例について説明する。
図8に示す画面例は、検査対象となる製品の画像32と、ステップ702でオーギュメンテーションされた良品画像35とを対比表示する。この例では、検査対象となる製品の画像32と、オーギュメンテーションされた良品画像35とを見比べるときの参考となる情報として、例えば、画像32の中のある点Pの画素値を部分画面(例えば、ウィンドウ)91に表示し、良品画像35の中のある点Qの画素値を部分画面(例えば、ウィンドウ)92に表示してもよい。ここで、画像32の特定の位置(例えば、中心位置)に対する点Pの相対的な位置関係と、良品画像35の特定の位置(例えば、中心位置)に対する点Qの相対的な位置関係は同じである。ユーザは、部分画面91,92のそれぞれに表示される画素値を基に、良品画像35と画像32との差を的確に認識することができる。
Next, a screen example shown in FIG. 8 and FIG. 31 will be described.
In the screen example shown in FIG. 8, the
図9に示す画面例は、検査対象となる製品の画像32と、ステップ702でオーギュメンテーションされた良品画像35とに加えて、差分画像36を更に対比表示する。差分画像36は、画像32と良品画像35との差分を示す。差分画像36は、例えば、画像32と良品画像35との対応する画素同士の画素値の差分を二値化処理したものでもよい。ユーザは、検査対象となる製品の画像32と、オーギュメンテーションされた良品画像と35の差を考慮に入れて、オーギュメンテーションの適切な方法及び量を決定することができる。
In the screen example shown in FIG. 9, in addition to the
図10乃至図12に示す画面例は、検査対象となる製品の画像32と、ステップ702でオーギュメンテーションされた良品画像35とに加えて、合成画像37A,37B,37Cの何れか一つの合成画像を更に対比表示する。合成画像37Aは、例えば、画像32と良品画像35とのそれぞれの画素値が異なる色成分の濃淡に変換された上で合成された画像である。例えば、画像32の各画素値を第1の色成分(例えば、赤色)の濃淡に変換し、良品画像35の各画素値を第1の色成分とは異なる第2の色成分(例えば、青色)の濃淡に変換した上で、両者を合成することにより、合成画像37Aを生成してもよい。合成画像37Bは、例えば、画像32と良品画像35とのそれぞれから抽出されたエッジを合成して得られる画像である。合成画像37Cは、例えば、画像32と良品画像35とのそれぞれの色濃度を合成して得られる画像である。
In the screen example shown in FIGS. 10 to 12, in addition to the
ユーザは、合成画像37A,37B,37Cから、検査対象となる製品の画像32と、オーギュメンテーションされた良品画像35との差又は相違を視覚的に認識することができる。これにより、ユーザは、検査対象となる製品の画像32と、オーギュメンテーションされた良品画像35との差を考慮に入れて、オーギュメンテーションの適切な方法及び量を決定することができる。
From the
なお、画像処理装置10は、合成画像37A,37B,37Cを、例えば、一定時間間隔で表示装置54に切り替え表示してもよい。例えば、画像処理装置10は、合成画像37Aを一定時間表示した後に、合成画像37Aから合成画像37Bに表示切替を行い、合成画像37Bを一定時間表示した後に、合成画像37Bから合成画像37Cに表示切替を行ってもよい。また、このような表示切替は、ユーザからの指示に応じて画像処理装置10が行ってもよい。ユーザは、どのタイミングでどの合成画像を表示するべきかを入力デバイス52を用いて画像処理装置10に指示することができる。画像処理装置10は、そのような指示を受け付けるユーザインタフェースを有してもよい。
The
図13に示す画面例は、検査対象となる製品の画像32と、ステップ702でオーギュメンテーションされた良品画像35とのそれぞれに位置決めの目印となるマーク61,62を表示する。例えば、画像32の特定の位置(例えば、中心位置)に対するマーク61の相対的な位置関係と、良品画像35の特定の位置(例えば、中心位置)に対するマーク62の相対的な位置関係とが同じになるように、マーク61,62が表示される。これにより、ユーザは、マーク61,62を目印として、良品画像35と画像32との差が少なくなるように、オーギュメンテーションの方法及び量に関する指示を入力することができる。
In the screen example shown in FIG. 13, marks 61 and 62, which serve as positioning marks, are displayed on the
図14に示す画面例は、検査対象となる製品の画像32と、差分画像36を対比表示する。
In the screen example shown in FIG. 14, the
図15に示す画面例は、検査対象となる製品の画像32と差分画像36とに加えて、ステップ702でオーギュメンテーションされた良品画像35を更に対比表示する。この例では、検査対象となる製品の画像32と、オーギュメンテーションされた良品画像35とを見比べるときの参考となる情報として、例えば、図8と同様に、画像32の中のある点Pの画素値を部分画面(例えば、ウィンドウ)91に表示し、良品画像35の中のある点Qの画素値を部分画面(例えば、ウィンドウ)92に表示してもよい。
In the screen example shown in FIG. 15, in addition to the
図16乃至図18に示す画面例は、検査対象となる製品の画像32と差分画像36とに加えて、合成画像37A,37B,37Cの何れか一つの合成画像を更に対比表示する。
In the screen example shown in FIGS. 16 to 18, in addition to the
図19に示す画面例は、検査対象となる製品の画像32と差分画像36とに加えて、ステップ702でオーギュメンテーションされた良品画像35を更に対比表示する。この例では、図13と同様に、検査対象となる製品の画像32と、ステップ702でオーギュメンテーションされた良品画像35とのそれぞれに位置決めの目印となるマーク61,62を表示してもよい。
In the screen example shown in FIG. 19, in addition to the
図20乃至図22に示す画面例は、検査対象となる製品の画像32と、合成画像37A,37B,37Cの何れか一つの合成画像を対比表示する。
In the screen example shown in FIGS. 20 to 22, the
図23乃至図25に示す画面例は、検査対象となる製品の画像32と、合成画像37A,37B,37Cの何れか一つの合成画像とに加えて、ステップ702でオーギュメンテーションされた良品画像35を更に対比表示する。これらの例では、検査対象となる製品の画像32と、オーギュメンテーションされた良品画像35とを見比べるときの参考となる情報として、例えば、図8と同様に、画像32の中のある点Pの画素値を部分画面(例えば、ウィンドウ)91に表示し、良品画像35の中のある点Qの画素値を部分画面(例えば、ウィンドウ)92に表示してもよい。
In the screen example shown in FIGS. 23 to 25, in addition to the
図26乃至図28に示す画面例は、検査対象となる製品の画像32と、合成画像37A,37B,37Cの何れか一つの合成画像とに加えて、ステップ702でオーギュメンテーションされた良品画像35を更に対比表示する。これらの例では、図13と同様に、検査対象となる製品の画像32と、ステップ702でオーギュメンテーションされた良品画像35とのそれぞれに位置決めの目印となるマーク61,62を表示してもよい。
In the screen example shown in FIGS. 26 to 28, in addition to the
図29乃至図31に示す画面例は、検査対象となる製品の画像32と、合成画像37A,37B,37Cの何れか一つの合成画像とに加えて、差分画像36を更に対比表示する。
In the screen example shown in FIGS. 29 to 31, in addition to the
図32は本発明の実施形態に関わる画像処理方法の処理の流れの一例を示すフローチャートである。この画像処理方法は、検査対象となる製品の画像32とオーギュメンテーションされた良品画像35との差が最小となるオーギュメンテーションの方法及び量の仮の解を自動探索する方法に関わる。
FIG. 32 is a flowchart showing an example of the processing flow of the image processing method according to the embodiment of the present invention. This image processing method relates to an augmentation method that minimizes the difference between the
ステップ3201において、画像処理装置10は、記憶装置17に記憶されている複数の良品画像31の中から何れか一つの良品画像31を選択する。
In
ステップ3202において、画像処理装置10は、ステップ3201で選択された良品画像31をオーギュメンテーションする方法を一つ選択する。
In
ステップ3203において、画像処理装置10は、ステップ3201で選択された良品画像31を、ステップ3202で選択されたオーギュメンテーションの方法でオーギュメンテーションする量を選択する。この選択は、例えば、オーギュメンテーションの方法毎に予め定められたオーギュメンテーションの量の範囲内の何れかの量を任意に選択すればよい。
In
ステップ3204において、画像処理装置10は、ステップ3201で選択された良品画像31を、ステップ3202,3203で選択されたオーギュメンテーションの方法及び量に従ってオーギュメンテーションされた良品画像35と、検査対象となる製品の画像32との差分Aを計算する。この差分Aは、例えば、良品画像35と画像32との対応する画素同士の画素値の差分を二値化処理した結果の面積値でもよい。
In
ステップ3205において、画像処理装置10は、ステップ3204の計算により求めた差分Aが仮の最小値Aminよりも小さいか否かを判定する。
In
ステップ33206において、画像処理装置10は、ステップ3204の計算により求めた差分Aを仮の最小値Aminとする。
In step 33206, the
ステップ3207において、画像処理装置10は、ステップ3201で選択された良品画像31をオーギュメンテーションする方法を変更するか否かを判定する。この判定は、例えば、ステップ3201で選択された良品画像31を、ステップ3202で選択されたオーギュメンテーションの方法でオーギュメンテーションする量の選択が全範囲についてされたか否かを判断基準としてもよい。
In
ステップ3208において、画像処理装置10は、ステップ3201で選択されるべき良品画像31を変更するか否かを判定する。この判定は、例えば、ステップ3201で選択された良品画像31を、全てのオーギュメンテーションの方法及び量についてオーギュメンテーションしたか否かを判断基準としてもよい。
In
上述のステップ3201〜3208により求められる最小値Aminは、検査対象となる製品の画像32とオーギュメンテーションされた良品画像35との差が最小となるオーギュメンテーションの方法及び量の仮の解となる。
The minimum value Amin obtained by
表示装置54は、上述のステップ3201〜3208により探索されたオーギュメンテーションの方法及び量の仮の解に従ってオーギュメンテーションされた良品画像35と検査対象となる製品の画像32との差分画像36を表示する。例えば、図9、図14乃至図19、及び図29乃至図31に示す差分画像36は、上述のステップ3201〜3208により探索されたオーギュメンテーションの方法及び量の仮の解に従ってオーギュメンテーションされた良品画像35と検査対象となる製品の画像32との差分画像でもよい。これにより、探索されたオーギュメンテーションの方法及び量の仮の解が正しいか否かをユーザが判断することができる。例えば、探索されたオーギュメンテーションの方法及び量の仮の解に従ってオーギュメンテーションされた良品画像35に写っている製品の形状と、検査対象となる製品の画像32に写っている製品の形状との差が欠陥として誤認認識されるようなものである場合には、ユーザは、オーギュメンテーションの方法及び量の仮の解が正しくないものと判断してもよい。
The display device 54 displays a
画像処理装置10は、上述の画像処理方法(図7のステップ701〜705、図32のステップ3201〜3208)を実行する手段として機能し、斯かる手段は、必ずしも、画像処理装置10のハードウェア資源と画像処理プログラム20との協働によって実現される必要はなく、例えば、画像処理装置10の専用のハードウェア資源(例えば、特定用途向け集積回路(ASIC)、又はフィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)など)を用いて実現されてもよい。
The
図33は、オーギュメンテーションの方法及び量に関する指示をユーザから受け付けるための設定画面100の一例を示す。設定画面100は、検査画像表示部101、登録画像表示部102、オーギュメンテーション表示部103、差分画像表示部104、登録画像一覧表示部105、及びオーギュメンテーションパラメータ指定部106を備える。この設定画面100は、例えば、表示装置54に表示される。
FIG. 33 shows an example of the
登録画像一覧表示部105には、予め登録されている複数の良品画像31の一覧が表示される。この一覧の中から何れか一つの良品画像31がユーザにより選択されると、選択された良品画像31は、登録画像表示部102に表示される。ユーザは、オーギュメンテーションパラメータをオーギュメンテーションパラメータ指定部106から指定することができる。オーギュメンテーションパラメータは、良品画像31をオーギュメンテーションする量を定めるパラメータである。図33に示す例では、オーギュメンテーションパラメータとして、水平移動量及び回転移動量が例示されているが、この例に限られるものではない。オーギュメンテーション表示部103には、指定されたオーギュメンテーションパラメータに従ってオーギュメンテーションされた良品画像35が表示される。一方、検査画像表示部101には、検査対象となる製品の画像32が表示される。差分画像表示部104には、画像32と良品画像35との差分を示す差分画像36が表示される。
The registered image
上述の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のように記載され得るが、以下には限定されない。
(付記1)
複数の良品画像31を記憶する記憶装置17と、
複数の良品画像31の中から何れかの良品画像31を選択することを要求するユーザからの指示と、選択された良品画像31のオーギュメンテーションの方法及び量に関するユーザからの指示とを受け付ける手段701と、
選択された良品画像31をオーギュメンテーションの方法及び量に関する指示に従ってオーギュメンテーションする手段702と、
検査対象となる製品の画像32と、オーギュメンテーションされた良品画像35とを表示する表示装置54と、
オーギュメンテーションの方法及び量に関する指示のうちユーザにより決定された何れかの指示に従ってオーギュメンテーションされた良品画像35を新規の良品画像31として記憶装置17に登録する手段705と、
を備える画像処理装置10。
(付記2)
付記1に記載の画像処理装置10であって、
表示装置54は、検査対象となる製品の画像32とオーギュメンテーションされた良品画像35との差分画像36を更に表示する、画像処理装置10。
(付記3)
付記1に記載の画像処理装置10であって、
表示装置54は、検査対象となる製品の画像32とオーギュメンテーションされた良品画像35との合成画像37A,37B,37Cを更に表示する、画像処理装置10。
(付記4)
付記3に記載の画像処理装置10であって、
合成画像37Aは、検査対象となる製品の画像32とオーギュメンテーションされた良品画像35とのそれぞれの画素値が異なる色成分の濃淡に変換にされた上で合成された画像である、画像処理装置10。
(付記5)
付記3に記載の画像処理装置10であって、
合成画像37Bは、検査対象となる製品の画像32とオーギュメンテーションされた良品画像35とのそれぞれから抽出されたエッジを合成して得られる画像である、画像処理装置10。
(付記6)
付記3に記載の画像処理装置10であって、
合成画像37Cは、検査対象となる製品の画像32とオーギュメンテーションされた良品画像35とのそれぞれの色濃度を合成して得られる画像である、画像処理装置10。
(付記7)
付記1に記載の画像処理装置10であって、
表示装置54は、検査対象となる製品の画像32とオーギュメンテーションされた良品画像35とのそれぞれに位置決めの目印となるマーク61,62を表示する、画像処理装置10。
(付記8)
付記2に記載の画像処理装置10であって、
検査対象となる製品の画像32とオーギュメンテーションされた良品画像35との差が最小となるオーギュメンテーションの方法及び量の仮の解を探索するための手段3201〜3208を更に備え、
表示装置54は、探索されたオーギュメンテーションの方法及び量の仮の解に従ってオーギュメンテーションされた良品画像35と検査対象となる製品の画像32との差分画像36を表示する、画像処理装置。
(付記9)
画像処理装置10が、
複数の良品画像31の中から何れかの良品画像31を選択することを要求するユーザからの指示と、選択された良品画像31のオーギュメンテーションの方法及び量に関するユーザからの指示とを受け付けるステップ701と、
選択された良品画像31をオーギュメンテーションの方法及び量に関する指示に従ってオーギュメンテーションするステップ702と、
検査対象となる製品の画像32と、オーギュメンテーションされた良品画像35とを表示するステップ703と、
オーギュメンテーションの方法及び量に関する指示のうちユーザにより決定された何れかの指示に従ってオーギュメンテーションされた良品画像35を新規の良品画像31として登録するステップ705と、
を実行する画像処理方法。
(付記10)
画像処理装置に、
複数の良品画像31の中から何れかの良品画像31を選択することを要求するユーザからの指示と、選択された良品画像31のオーギュメンテーションの方法及び量に関するユーザからの指示とを受け付けるステップ701と、
選択された良品画像31をオーギュメンテーションの方法及び量に関する指示に従ってオーギュメンテーションするステップ702と、
検査対象となる製品の画像32と、オーギュメンテーションされた良品画像35とを表示するステップ703と、
オーギュメンテーションの方法及び量に関する指示のうちユーザにより決定された何れかの指示に従ってオーギュメンテーションされた良品画像35を新規の良品画像31として登録するステップ705と、
を実行させる画像処理プログラム20。
Some or all of the above embodiments may be described, but not limited to:
(Appendix 1)
A
A means for receiving an instruction from a user requesting to select one of the
A display device 54 that displays an
An
(Appendix 2)
The
The display device 54 is an
(Appendix 3)
The
The display device 54 is an
(Appendix 4)
The
The
(Appendix 5)
The
The
(Appendix 6)
The
The
(Appendix 7)
The
The display device 54 is an
(Appendix 8)
The
Further provided are
The display device 54 is an image processing device that displays a
(Appendix 9)
The
A step of accepting an instruction from a user requesting to select one of the
Step 703 to display the
Step 705 of registering the
Image processing method to execute.
(Appendix 10)
For image processing equipment
A step of accepting an instruction from a user requesting to select one of the
Step 703 to display the
Step 705 of registering the
10…画像処理装置 11…プロセッサ 12…メインメモリ 13…カメラインタフェース 14…入出力インタフェース 15…ディスプレイインタフェース 16…通信インタフェース 17…記憶装置 20…画像処理プログラム 31…良品画像 32…画像 33…復元画像 34…差分画像 35…良品画像 36…差分画像 37A,37B,37C…合成画像 54…表示装置 61,62…マーク 71,72,73…部分画面 80…選択肢
10 ...
Claims (30)
前記複数の良品画像の中から何れかの良品画像を選択することを要求するユーザからの指示と、前記選択された良品画像のオーギュメンテーションの方法及び量に関する前記ユーザからの指示とを受け付ける手段と、
前記選択された良品画像を前記オーギュメンテーションの方法及び量に関する指示に従ってオーギュメンテーションする手段と、
検査対象となる製品の画像と、オーギュメンテーションされた前記良品画像とを表示する表示装置と、
前記オーギュメンテーションの方法及び量に関する指示のうち前記ユーザにより決定された何れかの指示に従ってオーギュメンテーションされた前記良品画像を新規の良品画像として前記記憶装置に登録する手段と、
を備える画像処理装置。 A storage device that stores multiple non-defective images,
A means for receiving an instruction from a user requesting to select one of the good product images from the plurality of non-defective product images and an instruction from the user regarding the method and amount of augmentation of the selected non-defective product image. When,
A means for augmenting the selected non-defective image according to the instructions regarding the method and amount of the augmentation, and
A display device that displays an image of the product to be inspected and the augmented image of the non-defective product.
A means for registering the non-defective product image augmented according to any instruction determined by the user among the instructions regarding the augmentation method and amount in the storage device as a new non-defective product image.
An image processing device comprising.
前記表示装置は、前記検査対象となる製品の画像とオーギュメンテーションされた前記良品画像との差分画像を更に表示する、画像処理装置。 The image processing apparatus according to claim 1.
The display device is an image processing device that further displays a difference image between the image of the product to be inspected and the augmented non-defective product image.
前記表示装置は、前記検査対象となる製品の画像とオーギュメンテーションされた前記良品画像との合成画像を更に表示する、画像処理装置。 The image processing apparatus according to claim 1.
The display device is an image processing device that further displays a composite image of the image of the product to be inspected and the augmented non-defective image.
前記合成画像は、前記検査対象となる製品の画像とオーギュメンテーションされた前記良品画像とのそれぞれの画素値が異なる色成分の濃淡に変換にされた上で合成された画像である、画像処理装置。 The image processing apparatus according to claim 3.
The composite image is an image processed after converting the pixel values of the image of the product to be inspected and the augmented non-defective image into shades of different color components. Device.
前記合成画像は、前記検査対象となる製品の画像とオーギュメンテーションされた前記良品画像とのそれぞれから抽出されたエッジを合成して得られる画像である、画像処理装置。 The image processing apparatus according to claim 3.
The composite image is an image processing apparatus that is an image obtained by synthesizing edges extracted from each of the image of the product to be inspected and the augmented non-defective image.
前記合成画像は、前記検査対象となる製品の画像とオーギュメンテーションされた前記良品画像とのそれぞれの色濃度を合成して得られる画像である、画像処理装置。 The image processing apparatus according to claim 3.
The composite image is an image processing apparatus that is an image obtained by synthesizing the color densities of the image of the product to be inspected and the augmented non-defective image.
前記表示装置は、前記検査対象となる製品の画像とオーギュメンテーションされた前記良品画像とのそれぞれに位置決めの目印となるマークを表示する、画像処理装置。 The image processing apparatus according to claim 1.
The display device is an image processing device that displays a mark as a positioning mark on each of the image of the product to be inspected and the image of the non-defective product that has been augmented.
前記検査対象となる製品の画像とオーギュメンテーションされた前記良品画像との差が最小となるオーギュメンテーションの方法及び量の仮の解を探索するための手段を更に備え、
前記表示装置は、前記探索されたオーギュメンテーションの方法及び量の仮の解に従ってオーギュメンテーションされた前記良品画像と前記検査対象となる製品の画像との差分画像を表示する、画像処理装置。 The image processing apparatus according to claim 2.
Further provided with means for searching for a tentative solution of augmentation method and quantity that minimizes the difference between the image of the product to be inspected and the image of the non-defective product that has been augmented.
The display device is an image processing device that displays a difference image between the non-defective product image augmented according to a tentative solution of the searched augmentation method and quantity and the image of the product to be inspected.
複数の良品画像の中から何れかの良品画像を選択することを要求するユーザからの指示と、前記選択された良品画像のオーギュメンテーションの方法及び量に関する前記ユーザからの指示とを受け付けるステップと、
前記選択された良品画像を前記オーギュメンテーションの方法及び量に関する指示に従ってオーギュメンテーションするステップと、
検査対象となる製品の画像と、オーギュメンテーションされた前記良品画像とを表示するステップと、
前記オーギュメンテーションの方法及び量に関する指示のうち前記ユーザにより決定された何れかの指示に従ってオーギュメンテーションされた前記良品画像を新規の良品画像として登録するステップと、
を実行する画像処理方法。 The image processing device
A step of accepting an instruction from a user requesting to select one of the good product images from a plurality of non-defective product images, and an instruction from the user regarding the method and amount of augmentation of the selected non-defective product image. ,
The step of augmenting the selected non-defective image according to the instructions regarding the method and amount of the augmentation, and
A step of displaying an image of the product to be inspected and the augmented image of the non-defective product.
A step of registering the non-defective product image augmented according to any instruction determined by the user among the instructions regarding the augmentation method and amount as a new non-defective product image, and
Image processing method to execute.
複数の良品画像の中から何れかの良品画像を選択することを要求するユーザからの指示と、前記選択された良品画像のオーギュメンテーションの方法及び量に関する前記ユーザからの指示とを受け付けるステップと、
前記選択された良品画像を前記オーギュメンテーションの方法及び量に関する指示に従ってオーギュメンテーションするステップと、
検査対象となる製品の画像と、オーギュメンテーションされた前記良品画像とを表示するステップと、
前記オーギュメンテーションの方法及び量に関する指示のうち前記ユーザにより決定された何れかの指示に従ってオーギュメンテーションされた前記良品画像を新規の良品画像として登録するステップと、
を実行させる画像処理プログラム。 For image processing equipment
A step of accepting an instruction from a user requesting to select one of the good product images from a plurality of non-defective product images, and an instruction from the user regarding the method and amount of augmentation of the selected non-defective product image. ,
The step of augmenting the selected non-defective image according to the instructions regarding the method and amount of the augmentation, and
A step of displaying an image of the product to be inspected and the augmented image of the non-defective product.
A step of registering the non-defective product image augmented according to any instruction determined by the user among the instructions regarding the augmentation method and amount as a new non-defective product image, and
An image processing program that executes.
前記複数の良品画像の中から何れかの良品画像を選択することを要求するユーザからの指示と、前記選択された良品画像のオーギュメンテーションの方法及び量に関する前記ユーザからの指示とを受け付ける手段と、
前記選択された良品画像を前記オーギュメンテーションの方法及び量に関する指示に従ってオーギュメンテーションする手段と、
検査対象となる製品の画像と、前記検査対象となる製品の画像とオーギュメンテーションされた前記良品画像との差分画像とを表示する表示装置と、
前記オーギュメンテーションの方法及び量に関する指示のうち前記ユーザにより決定された何れかの指示に従ってオーギュメンテーションされた前記良品画像を新規の良品画像として前記記憶装置に登録する手段と、
を備える画像処理装置。 A storage device that stores multiple non-defective images,
A means for receiving an instruction from a user requesting to select one of the good product images from the plurality of non-defective product images and an instruction from the user regarding the method and amount of augmentation of the selected non-defective product image. When,
A means for augmenting the selected non-defective image according to the instructions regarding the method and amount of the augmentation, and
A display device that displays an image of the product to be inspected and a difference image between the image of the product to be inspected and the augmented non-defective product image.
A means for registering the non-defective product image augmented according to any instruction determined by the user among the instructions regarding the augmentation method and amount in the storage device as a new non-defective product image.
An image processing device comprising.
前記検査対象となる製品の画像とオーギュメンテーションされた前記良品画像との差が最小となるオーギュメンテーションの方法及び量の仮の解を探索するための手段を更に備え、
前記表示装置は、前記探索されたオーギュメンテーションの方法及び量の仮の解に従ってオーギュメンテーションされた前記良品画像と前記検査対象となる製品の画像との差分画像を表示する、画像処理装置。 The image processing apparatus according to claim 11.
Further provided with means for searching for a tentative solution of augmentation method and quantity that minimizes the difference between the image of the product to be inspected and the image of the non-defective product that has been augmented.
The display device is an image processing device that displays a difference image between the non-defective product image augmented according to a tentative solution of the searched augmentation method and quantity and the image of the product to be inspected.
前記表示装置は、オーギュメンテーションされた前記良品画像を更に表示する、画像処理装置。 The image processing apparatus according to claim 11.
The display device is an image processing device that further displays the augmented non-defective image.
前記表示装置は、前記検査対象となる製品の画像とオーギュメンテーションされた前記良品画像との合成画像を更に表示する、画像処理装置。 The image processing apparatus according to claim 11.
The display device is an image processing device that further displays a composite image of the image of the product to be inspected and the augmented non-defective image.
前記合成画像は、前記検査対象となる製品の画像とオーギュメンテーションされた前記良品画像とのそれぞれの画素値が異なる色成分の濃淡に変換にされた上で合成された画像である、画像処理装置。 The image processing apparatus according to claim 14.
The composite image is an image processed after converting the pixel values of the image of the product to be inspected and the augmented non-defective image into shades of different color components. Device.
前記合成画像は、前記検査対象となる製品の画像とオーギュメンテーションされた前記良品画像とのそれぞれから抽出されたエッジを合成して得られる画像である、画像処理装置。 The image processing apparatus according to claim 14.
The composite image is an image processing apparatus that is an image obtained by synthesizing edges extracted from each of the image of the product to be inspected and the augmented non-defective image.
前記合成画像は、前記検査対象となる製品の画像とオーギュメンテーションされた前記良品画像とのそれぞれの色濃度を合成して得られる画像である、画像処理装置。 The image processing apparatus according to claim 14.
The composite image is an image processing apparatus that is an image obtained by synthesizing the color densities of the image of the product to be inspected and the augmented non-defective image.
前記表示装置は、前記検査対象となる製品の画像とオーギュメンテーションされた前記良品画像とのそれぞれに位置決めの目印となるマークを表示する、画像処理装置。 The image processing apparatus according to claim 13.
The display device is an image processing device that displays a mark as a positioning mark on each of the image of the product to be inspected and the image of the non-defective product that has been augmented.
複数の良品画像の中から何れかの良品画像を選択することを要求するユーザからの指示と、前記選択された良品画像のオーギュメンテーションの方法及び量に関する前記ユーザからの指示とを受け付けるステップと、
前記選択された良品画像を前記オーギュメンテーションの方法及び量に関する指示に従ってオーギュメンテーションするステップと、
検査対象となる製品の画像と、前記検査対象となる製品の画像とオーギュメンテーションされた前記良品画像との差分画像とを表示するステップと、
前記オーギュメンテーションの方法及び量に関する指示のうち前記ユーザにより決定された何れかの指示に従ってオーギュメンテーションされた前記良品画像を新規の良品画像として登録するステップと、
を実行する画像処理方法。 The image processing device
A step of accepting an instruction from a user requesting to select one of the good product images from a plurality of non-defective product images, and an instruction from the user regarding the method and amount of augmentation of the selected non-defective product image. ,
The step of augmenting the selected non-defective image according to the instructions regarding the method and amount of the augmentation, and
A step of displaying an image of the product to be inspected and a difference image between the image of the product to be inspected and the augmented non-defective product image.
A step of registering the non-defective product image augmented according to any instruction determined by the user among the instructions regarding the augmentation method and amount as a new non-defective product image, and
Image processing method to execute.
複数の良品画像の中から何れかの良品画像を選択することを要求するユーザからの指示と、前記選択された良品画像のオーギュメンテーションの方法及び量に関する前記ユーザからの指示とを受け付けるステップと、
前記選択された良品画像を前記オーギュメンテーションの方法及び量に関する指示に従ってオーギュメンテーションするステップと、
検査対象となる製品の画像と、前記検査対象となる製品の画像とオーギュメンテーションされた前記良品画像との差分画像とを表示するステップと、
前記オーギュメンテーションの方法及び量に関する指示のうち前記ユーザにより決定された何れかの指示に従ってオーギュメンテーションされた前記良品画像を新規の良品画像として登録するステップと、
を実行させる画像処理プログラム。 For image processing equipment
A step of accepting an instruction from a user requesting to select one of the good product images from a plurality of non-defective product images, and an instruction from the user regarding the method and amount of augmentation of the selected non-defective product image. ,
The step of augmenting the selected non-defective image according to the instructions regarding the method and amount of the augmentation, and
A step of displaying an image of the product to be inspected and a difference image between the image of the product to be inspected and the augmented non-defective product image.
A step of registering the non-defective product image augmented according to any instruction determined by the user among the instructions regarding the augmentation method and amount as a new non-defective product image, and
An image processing program that executes.
前記複数の良品画像の中から何れかの良品画像を選択することを要求するユーザからの指示と、前記選択された良品画像のオーギュメンテーションの方法及び量に関する前記ユーザからの指示とを受け付ける手段と、
前記選択された良品画像を前記オーギュメンテーションの方法及び量に関する指示に従ってオーギュメンテーションする手段と、
検査対象となる製品の画像と、前記検査対象となる製品の画像とオーギュメンテーションされた前記良品画像との合成画像とを表示する表示装置と、
前記オーギュメンテーションの方法及び量に関する指示のうち前記ユーザにより決定された何れかの指示に従ってオーギュメンテーションされた前記良品画像を新規の良品画像として前記記憶装置に登録する手段と、
を備える画像処理装置。 A storage device that stores multiple non-defective images,
A means for receiving an instruction from a user requesting to select one of the good product images from the plurality of non-defective product images and an instruction from the user regarding the method and amount of augmentation of the selected non-defective product image. When,
A means for augmenting the selected non-defective image according to the instructions regarding the method and amount of the augmentation, and
A display device that displays an image of the product to be inspected and a composite image of the image of the product to be inspected and the augmented non-defective product image.
A means for registering the non-defective product image augmented according to any instruction determined by the user among the instructions regarding the augmentation method and amount in the storage device as a new non-defective product image.
An image processing device comprising.
前記合成画像は、前記検査対象となる製品の画像とオーギュメンテーションされた前記良品画像とのそれぞれの画素値が異なる色成分の濃淡に変換にされた上で合成された画像である、画像処理装置。 The image processing apparatus according to claim 21.
The composite image is an image processed after converting the pixel values of the image of the product to be inspected and the augmented non-defective image into shades of different color components. Device.
前記合成画像は、前記検査対象となる製品の画像とオーギュメンテーションされた前記良品画像とのそれぞれから抽出されたエッジを合成して得られる画像である、画像処理装置。 The image processing apparatus according to claim 21.
The composite image is an image processing apparatus that is an image obtained by synthesizing edges extracted from each of the image of the product to be inspected and the augmented non-defective image.
前記合成画像は、前記検査対象となる製品の画像とオーギュメンテーションされた前記良品画像とのそれぞれの色濃度を合成して得られる画像である、画像処理装置。 The image processing apparatus according to claim 21.
The composite image is an image processing apparatus that is an image obtained by synthesizing the color densities of the image of the product to be inspected and the augmented non-defective image.
前記表示装置は、オーギュメンテーションされた前記良品画像を更に表示する、画像処理装置。 The image processing apparatus according to any one of claims 21 to 24.
The display device is an image processing device that further displays the augmented non-defective image.
前記表示装置は、前記検査対象となる製品の画像とオーギュメンテーションされた前記良品画像とのそれぞれに位置決めの目印となるマークを表示する、画像処理装置。 The image processing apparatus according to claim 25.
The display device is an image processing device that displays a mark as a positioning mark on each of the image of the product to be inspected and the image of the non-defective product that has been augmented.
前記表示装置は、前記検査対象となる製品の画像とオーギュメンテーションされた前記良品画像との差分画像を更に表示する、画像処理装置。 The image processing apparatus according to claim 21.
The display device is an image processing device that further displays a difference image between the image of the product to be inspected and the augmented non-defective product image.
前記検査対象となる製品の画像とオーギュメンテーションされた前記良品画像との差が最小となるオーギュメンテーションの方法及び量の仮の解を探索するための手段を更に備え、
前記表示装置は、前記探索されたオーギュメンテーションの方法及び量の仮の解に従ってオーギュメンテーションされた前記良品画像と前記検査対象となる製品の画像との差分画像を表示する、画像処理装置。 The image processing apparatus according to claim 27.
Further provided with means for searching for a tentative solution of augmentation method and quantity that minimizes the difference between the image of the product to be inspected and the image of the non-defective product that has been augmented.
The display device is an image processing device that displays a difference image between the non-defective product image augmented according to a tentative solution of the searched augmentation method and quantity and the image of the product to be inspected.
複数の良品画像の中から何れかの良品画像を選択することを要求するユーザからの指示と、前記選択された良品画像のオーギュメンテーションの方法及び量に関する前記ユーザからの指示とを受け付けるステップと、
前記選択された良品画像を前記オーギュメンテーションの方法及び量に関する指示に従ってオーギュメンテーションするステップと、
検査対象となる製品の画像と、前記検査対象となる製品の画像とオーギュメンテーションされた前記良品画像との合成画像とを表示するステップと、
前記オーギュメンテーションの方法及び量に関する指示のうち前記ユーザにより決定された何れかの指示に従ってオーギュメンテーションされた前記良品画像を新規の良品画像として登録するステップと、
を実行する画像処理方法。 The image processing device
A step of accepting an instruction from a user requesting to select one of the good product images from a plurality of non-defective product images, and an instruction from the user regarding the method and amount of augmentation of the selected non-defective product image. ,
The step of augmenting the selected non-defective image according to the instructions regarding the method and amount of the augmentation, and
A step of displaying an image of a product to be inspected and a composite image of the image of the product to be inspected and the augmented non-defective product image.
A step of registering the non-defective product image augmented according to any instruction determined by the user among the instructions regarding the augmentation method and amount as a new non-defective product image, and
Image processing method to execute.
複数の良品画像の中から何れかの良品画像を選択することを要求するユーザからの指示と、前記選択された良品画像のオーギュメンテーションの方法及び量に関する前記ユーザからの指示とを受け付けるステップと、
前記選択された良品画像を前記オーギュメンテーションの方法及び量に関する指示に従ってオーギュメンテーションするステップと、
検査対象となる製品の画像と、前記検査対象となる製品の画像とオーギュメンテーションされた前記良品画像との合成画像とを表示するステップと、
前記オーギュメンテーションの方法及び量に関する指示のうち前記ユーザにより決定された何れかの指示に従ってオーギュメンテーションされた前記良品画像を新規の良品画像として登録するステップと、
を実行させる画像処理プログラム。 For image processing equipment
A step of accepting an instruction from a user requesting to select one of the good product images from a plurality of non-defective product images, and an instruction from the user regarding the method and amount of augmentation of the selected non-defective product image. ,
The step of augmenting the selected non-defective image according to the instructions regarding the method and amount of the augmentation, and
A step of displaying an image of a product to be inspected and a composite image of the image of the product to be inspected and the augmented non-defective product image.
A step of registering the non-defective product image augmented according to any instruction determined by the user among the instructions regarding the augmentation method and amount as a new non-defective product image, and
An image processing program that executes.
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