JP2021163068A - 画像評価方法及び画像評価装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】画像評価方法は、学習用全体画像S1から複数の学習用部分画像S2を切り出し、学習用部分画像の各々に評価ラベルを付与し、評価ラベルが付与された複数の学習用部分画像に基づいて学習モデルを生成し、評価用全体画像S3から複数の評価用部分画像S4を切り出し、評価用部分画像の各々について、学習モデルに基づいて複数の評価の何れに該当するかを判定し、評価用部分画像の各々に対応する判定結果に基づいて、評価用全体画像が複数の評価の何れに該当するかを判定する。画像評価方法は、複数の評価のうち少なくとも1つの評価の重みを他の評価とは異ならせ、評価用全体画像が複数の評価の何れに該当するかを判定するに際し上記重みを反映する。
【選択図】図3
Description
FocusLong:レーザ光の焦点深度が過大
FocusShort:レーザ光の焦点深度が過小
PressureHigh:アシストガスの圧力が過大
PressureLow:アシストガスの圧力が過小
SpeedHigh:レーザ加工機の送り速度が過大
SpeedLow:レーザ加工機の送り速度が過小
Claims (19)
- 評価用全体画像が、予め設定された複数の評価の中の何れの評価に該当するかを判定する画像評価方法であって、
学習用全体画像から複数の学習用部分画像を切り出す第一工程と、
切り出された複数の前記学習用部分画像のそれぞれについて、前記複数の評価の中の何れの評価に該当するかを示す評価ラベルを付与する第二工程と、
前記評価ラベルが付与された複数の前記学習用部分画像に基づいて学習モデルを生成する第三工程と、
前記評価用全体画像から複数の評価用部分画像を切り出す第四工程と、
切り出された複数の前記評価用部分画像のそれぞれについて、前記学習モデルに基づいて前記複数の評価の何れに該当するかを判定する第五工程と、
前記複数の評価用部分画像のそれぞれに対応する判定結果に基づいて、前記評価用全体画像が前記複数の評価の何れに該当するかを判定する第六工程と、を含み、
前記第六工程では、前記複数の評価のうち少なくとも1つの評価の重みを他の評価とは異ならせ、前記評価用全体画像が前記複数の評価の何れに該当するかを判定するに際し前記重みを反映する、画像評価方法。 - 前記第六工程は、前記判定結果を集計したときに最も数の多かった評価を、前記評価用全体画像の評価として判定し、前記重みは前記判定結果を集計するときの数に反映させる、請求項1記載の画像評価方法。
- 前記第一工程は、互いに隣接する前記学習用部分画像の一部が重畳するように、前記学習用全体画像から前記複数の学習用部分画像を切り出す、請求項1又は2記載の画像評価方法。
- 前記第一工程は、前記複数の前記学習用部分画像の全てが同じ画像サイズとなるように、前記学習用全体画像から前記複数の学習用部分画像を切り出す、請求項1〜3の何れか一項記載の画像評価方法。
- 前記第一工程における前記学習用全体画像から切り出される前記学習用部分画像の切り出しスパンは、前記第四工程における前記評価用全体画像から切り出される前記評価用部分画像の切り出しスパンとは異なっている、請求項1〜4の何れか一項記載の画像評価方法。
- 前記複数の評価の中には、正常状態に相当する第一評価が含まれており、
前記第六工程は、前記第一評価の重みを他の評価とは異ならせる、請求項1〜5の何れか一項記載の画像評価方法。 - 前記第六工程は、前記第一評価の重みを他の評価よりも小さくする、請求項6記載の画像評価方法。
- 前記学習用全体画像及び前記評価用全体画像は、工作機械により加工されたワークの被加工部分を撮像した画像であり、
前記評価は、前記予め設定された複数の評価は、前記被加工部分の状態に基づいて判断される前記工作機械に設定された加工条件である、請求項1〜7の何れか一項記載の画像評価方法。 - 前記工作機械はレーザ加工機であり、前記被加工部分は前記レーザ加工機による切断面である、請求項8記載の画像評価方法。
- 評価用全体画像が、予め設定された複数の評価の中の何れの評価に該当するかを判定する画像評価装置であって、
学習用全体画像及び前記評価用全体画像を取得する取得部と、
前記学習用全体画像から複数の学習用部分画像を切り出す学習用画像切出部と、
切り出された複数の前記学習用部分画像のそれぞれについて、前記複数の評価の中の何れの評価に該当するかを示す評価ラベルを付与するラベル付与部と、
前記評価ラベルが付与された複数の前記学習用部分画像に基づいて学習モデルを生成するモデル生成部と、
前記学習モデルを記憶する記憶部と、
前記評価用全体画像から複数の評価用部分画像を切り出す評価用画像切出部と、
切り出された複数の前記評価用部分画像のそれぞれについて、前記学習モデルに基づいて前記複数の評価の何れに該当するかを判定する第一判定部と、
前記複数の評価用部分画像のそれぞれに対応する判定結果に基づいて、前記評価用全体画像が前記複数の評価の何れに該当するかを判定する第二判定部と、を備え、
前記第二判定部では、前記複数の評価のうち少なくとも1つの評価の重みを他の評価とは異ならせ、前記評価用全体画像が前記複数の評価の何れに該当するかを判定するに際し前記重みを反映する、画像評価装置。 - 前記学習用画像切出部は、互いに隣接する前記学習用部分画像の一部が重畳するように、前記学習用全体画像から前記複数の学習用部分画像を切り出す、請求項10記載の画像評価装置。
- 前記学習用画像切出部は、前記複数の前記学習用部分画像の全てが同じ画像サイズとなるように、前記学習用全体画像から前記複数の学習用部分画像を切り出す、請求項11記載の画像評価装置。
- 前記学習用画像切出部における前記学習用全体画像から切り出される前記学習用部分画像の切り出しスパンは、前記評価用画像切出部における前記評価用全体画像から切り出される前記評価用部分画像の切り出しスパンとは異なっている、請求項10〜12の何れか一項記載の画像評価装置。
- 評価用全体画像が、予め設定された複数の評価の中の何れの評価に該当するかを判定する画像評価装置であって、
前記評価用全体画像を取得する取得部と、
学習用全体画像から切り出された複数の学習用部分画像であって、前記複数の評価の中の何れの評価に該当するかを示す評価ラベルが付与された前記複数の学習用部分画像を機械学習することにより生成された学習モデルを記憶する記憶部と、
前記評価用全体画像から複数の評価用部分画像を切り出す評価用画像切出部と、
切り出された複数の前記評価用部分画像のそれぞれについて、前記学習モデルに基づいて前記複数の評価の何れに該当するかを判定する第一判定部と、
前記複数の評価用部分画像のそれぞれに対応する判定結果に基づいて、前記評価用全体画像が前記複数の評価の何れに該当するかを判定する第二判定部と、を備え、
前記第二判定部では、前記複数の評価のうち少なくとも1つの評価の重みを他の評価とは異ならせ、前記評価用全体画像が前記複数の評価の何れに該当するかを判定するに際し前記重みを反映する、画像評価装置。 - 前記第二判定部は、前記判定結果を集計したときに最も数の多かった評価を、前記評価用全体画像の評価として判定し、前記重みは前記判定結果を集計するときの数に反映させる、請求項10〜14の何れか一項記載の画像評価装置。
- 前記複数の評価の中には、正常状態に相当する第一評価が含まれており、
前記第二判定部は、前記第一評価の重みを他の評価とは異ならせる、請求項10〜15の何れか一項記載の画像評価装置。 - 前記第二判定部は、前記第一評価の重みを他の評価よりも小さくする、請求項16記載の画像評価装置。
- 前記学習用全体画像及び前記評価用全体画像は、工作機械により加工されたワークの被加工部分を撮像した画像であり、
前記評価は、前記予め設定された複数の評価は、前記被加工部分の状態に基づいて判断される前記工作機械に設定された加工条件である、請求項10〜17の何れか一項記載の画像評価装置。 - 前記工作機械はレーザ加工機であり、前記被加工部分は前記レーザ加工機による切断面である、請求項18記載の画像評価装置。
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