JP2021179902A - 画像検査装置、画像検査方法及び学習済みモデル生成装置 - Google Patents
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Abstract
Description
(参考文献1)村瀬, 平川, 山下, 藤吉, 「自己状態を付与したCNNによる自動運転制御の高精度化」, PRMU2017-82, vol. 117, no. 238, pp. 85-90
良品の検査対象物の画像を分割した画像である良品分割画像及び良品分割画像のラベル情報を入力として復元分割画像を出力するように学習させた学習済みモデルに、検査対象物(30)の画像を分割した画像である検査分割画像及び検査分割画像のラベル情報を入力して、復元分割画像を生成する分割画像生成部(234)と、
分割画像生成部(234)により生成された復元分割画像に基づいて検査対象物の検査を行う検査部(237)と、
を備える画像検査装置(20)。
Claims (11)
- 良品の検査対象物の画像を分割した画像である良品分割画像及び前記良品分割画像のラベル情報を入力として復元分割画像を出力するように学習させた学習済みモデルに、検査対象物の画像を分割した画像である検査分割画像及び前記検査分割画像のラベル情報を入力して、前記復元分割画像を生成する分割画像生成部と、
前記分割画像生成部により生成された復元分割画像に基づいて前記検査対象物の検査を行う検査部と、
を備える画像検査装置。 - 前記分割画像生成部は、前記検査分割画像及び前記検査分割画像のラベル情報からそれぞれ構成される複数の入力データセットを前記学習済みモデルにそれぞれ入力して、複数の前記復元分割画像を生成し、
前記検査部は、前記複数の復元分割画像に基づいて前記検査対象物の検査を行う、
請求項1に記載の画像検査装置。 - 前記複数の復元分割画像を合成することにより復元画像を生成する復元画像生成部をさらに備え、
前記検査部は、前記検査対象物の画像と前記復元画像との差分に基づいて、前記検査対象物の検査を行う、
請求項2に記載の画像検査装置。 - 前記学習済みモデルは、入力層を含む複数の層を備えたニューラルネットワークであり、
前記分割画像生成部は、前記検査分割画像を前記入力層に入力し、前記ラベル情報を前記入力層の次元よりも低い次元を有する層に入力する、
請求項1から3のいずれか1項に記載の画像検査装置。 - 分割画像生成部は、第1検査分割画像が第2検査分割画像と類似している場合には、前記第1検査分割画像及び前記第2検査分割画像のラベル情報を前記学習済みモデルに入力する、
請求項1から4のいずれか1項に記載の画像検査装置。 - 前記検査部は、前記検査対象物の良否判定を行う、
請求項1から5のいずれか1項に記載の画像検査装置。 - 前記検査部は、前記検査対象物の欠陥を検出する、
請求項1から6のいずれか1項に記載の画像検査装置。 - 前記検査対象物の画像を撮像する撮像部をさらに備える、
請求項1から7のいずれか1項に記載の画像検査装置。 - 前記検査対象物の画像を複数の前記検査分割画像に分割する分割部をさらに備える、
請求項1から8のいずれか1項に記載の画像検査装置。 - プロセッサを備えるコンピュータによる画像検査方法であって、
良品の検査対象物の画像を分割した画像である良品分割画像及び前記良品分割画像のラベル情報を入力として復元分割画像を出力するように学習させた学習済みモデルに、検査対象物の画像を分割した画像である検査分割画像及び前記検査分割画像のラベル情報を入力し、前記復元分割画像を生成することと、
前記生成された復元分割画像に基づいて前記検査対象物の検査を行うことと、
を含む画像検査方法。 - 良品の検査対象物の画像を分割した良品分割画像及び前記良品分割画像のラベル情報の組み合わせによりそれぞれ構成される複数の学習データセットを用いて学習処理を実施し、前記良品分割画像及び前記ラベル情報を入力として復元分割画像を出力する学習済みモデルを生成するモデル生成部、
を備える、学習済みモデル生成装置。
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