JP2021128406A - 分析装置及び分析方法 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】分析装置は、良品ラベル又は不良品ラベルを出力する学習済みの判定装置の精度を可視化する分析装置であって、良品を被写体とする良品画像と不良品を被写体とする不良品画像との画像ペアを取得する取得部と、画像ペアに基づいて不良品の不良箇所の画像領域を抽出する抽出部と、不良箇所の画像領域の特徴量を変化させて、疑似不良箇所の画像領域を複数生成する生成部と、複数の疑似不良箇所の画像領域それぞれと良品画像とを合成して、特徴量が異なる複数の合成画像を生成する合成部と、判定装置へ複数の合成画像を出力する画像出力部と、判定装置から複数の合成画像それぞれに対応するラベルを取得する結果取得部と、複数の合成画像それぞれに対応するラベルを示すオブジェクトを特徴量に基づく配列で表示させる表示制御部と、を備える。
【選択図】図1
Description
図1は、実施形態に係る分析装置10及び判定装置20の機能の一例を示すブロック図である。図1に示される分析装置10は、判定装置20の精度を可視化する装置である。判定装置20は、物品を被写体とする画像を用いて当該物品の品質を判定するように、予め学習される。学習済みの判定装置20は、良品ラベル及び不良品ラベルの何れか一方を出力する。ラベルとは、予め設定されたカテゴリを識別する情報である。良品ラベルは物品が良品であることを示し、不良品ラベルは物品が不良品であることを示す。良品は外観品質基準を満たす物品であり、不良品は外観品質基準を満たさない物品である。
図5は、図1に示す装置のハードウェア構成を示すブロック図である。図5に示されるように、分析装置10は、CPU(Central Processing Unit)101と、RAM(Random Access Memory)102と、ROM103(Read Only Memory)と、グラフィックコントローラ104と、補助記憶装置105と、外部接続インタフェース106(以下インタフェースは「I/F」と記す)と、ネットワークI/F107と、バス108と、を含む、通常のコンピュータシステムとして構成される。
図6は、分析方法のフローチャートである。分析装置10による分析方法は、取得処理(ステップS10)、抽出処理(ステップS20)、生成処理(ステップS30)、合成処理(ステップS40)、画像出力処理(ステップS50)、結果取得処理(ステップS60)及び表示制御処理(ステップS70)を備える。図6に示されるフローチャートは、例えばアノテータの開始指示に基づいて開始される。
図7は、実施形態に係る分析装置10及び判定装置20の機能の一例を示すブロック図である。分析装置10は、タグ部18及び学習部19を備えていてもよい。
分析装置10によれば、良品を被写体とする良品画像G1と不良品を被写体とする不良品画像G2との画像ペアDPが取得部11に取得される。画像ペアDPに基づいた不良品の不良箇所の画像領域Rが抽出部12に抽出される。不良箇所の画像領域Rの特徴量を変化させた複数の疑似不良箇所の画像領域P1〜P4が生成部13に生成される。複数の疑似不良箇所の画像領域P1〜P4それぞれと良品画像G1とを合成して、特徴量が異なる複数の合成画像が合成部14に生成される。複数の合成画像が画像出力部15によって判定装置20へ出力される。判定装置20から出力される、複数の合成画像それぞれに対応するラベルL1が結果取得部16によって取得される。複数の合成画像それぞれに対応する、ラベルL1を示すオブジェクトが特徴量に基づく配列で表示制御部17によって表示される。このように、分析装置10は、判定装置20の精度を可視化できる。
Claims (5)
- 物品を被写体とする画像を用いて前記物品が良品であることを示す良品ラベル及び前記物品が不良品であることを示す不良品ラベルの何れか一方を出力する学習済みの判定装置の精度を可視化する分析装置であって、
前記良品を被写体とする良品画像と前記不良品を被写体とする不良品画像との画像ペアを取得する取得部と、
前記画像ペアに基づいて前記不良品の不良箇所の画像領域を抽出する抽出部と、
前記不良箇所の画像領域の特徴量を変化させて、疑似不良箇所の画像領域を複数生成する生成部と、
前記複数の疑似不良箇所の画像領域それぞれと前記良品画像とを合成して、前記疑似不良箇所の前記特徴量が異なる複数の合成画像を生成する合成部と、
前記判定装置へ前記複数の合成画像を出力する画像出力部と、
前記判定装置から前記複数の合成画像それぞれに対応するラベルを取得する結果取得部と、
前記複数の合成画像それぞれに対応する前記ラベルを示すオブジェクトを、前記特徴量に基づく配列で表示させる表示制御部と、
を備える、分析装置。 - 前記表示制御部は、前記複数の合成画像と前記オブジェクトとを表示させる請求項1に記載の分析装置。
- ユーザ操作に基づいて前記合成画像に対応するタグを付与するタグ部を備える、請求項1に記載の分析装置。
- 前記合成画像と前記合成画像に対応する前記タグとに基づいて、前記判定装置を学習させる学習部を備える、請求項3に記載の分析装置。
- 物品を被写体とする画像を用いて前記物品が良品であることを示す良品ラベル及び前記物品が不良品であることを示す不良品ラベルの何れか一方を出力する学習済みの判定装置の精度を可視化する分析方法であって、
前記良品を被写体とする良品画像と前記不良品を被写体とする不良品画像との画像ペアを取得するステップと、
前記画像ペアに基づいて前記不良品の不良箇所の画像領域を抽出するステップと、
前記不良箇所の画像領域の特徴量を変化させて、疑似不良箇所の画像領域を複数生成するステップと、
前記複数の疑似不良箇所の画像領域それぞれと前記良品画像とを合成して、前記疑似不良箇所の前記特徴量が異なる複数の合成画像を生成するステップと、
前記判定装置へ前記複数の合成画像を出力するステップと、
前記判定装置から前記複数の合成画像それぞれに対応するラベルを取得するステップと、
前記複数の合成画像それぞれに対応する前記ラベルを示すオブジェクトを、前記特徴量に基づく配列で表示させるステップと、
を備える、分析方法。
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