JP2022515768A - コンピュータビジョンを使用する複合視覚検査タスクの連携学習のためのシステムと方法 - Google Patents
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Abstract
Description
本出願は、2018年12月19日に米国特許商標庁において出願された米国仮特許出願第62/782,163号の利益を主張し、その開示全体は、ここにおいて参照により組み込まれる。
x0→y0=(x0-min(x0,x1))/(x0 2+x1 2)
x1→y1=(x1-min(x0,x1))/(x0 2+x1 2)
のように、出力が非負であり、それらの絶対値の合計が1となるようにマッピングを実行することである。そのようなアプローチでは、2つのスコアの1つのみが考慮され、閾値が適用される(例えば、x0>th)。閾値の異なる値を選択することにより、ROC曲線を形成する異なる(TPr,FPr)対を得ることができる。
Claims (23)
- 自動視覚検査を実行するための方法であって、
複数のカメラを備えている走査システムを使用して、対象物の視覚情報を取り込むことと、
プロセッサとメモリを備えているコンピューティングシステムにより、1つ又は複数の特徴抽出器を使用して、前記視覚情報から1つ又は複数の特徴マップを抽出することと、
前記コンピューティングシステムにより、前記対象物の分類を計算するために、前記1つ又は複数の特徴マップを、それぞれが、前記対象物の特性を表現する出力を計算するように構成されている複数の単純分類子と、前記対象物の前記分類を計算するために、前記単純分類子の前記出力を組み合わせるように構成されている1つ又は複数の論理演算子を備えている複合分類子に供給することにより、前記対象物を分類することと
前記コンピューティングシステムにより、前記対象物の前記分類を、前記自動視覚検査の結果として出力することを備える方法。 - 前記1つ又は複数の特徴抽出器は、1つ又は複数の畳み込みニューラルネットワークを備える請求項1に記載の方法。
- 前記複数の単純分類子は、1つ又は複数のニューラルネットワークを備える請求項1に記載の方法。
- 前記複数の単純分類子は、1つ又は複数のサポートベクトルマシンを備えており、
少なくとも1つの論理演算は、前記ニューラルネットワークの出力と前記サポートベクトルマシンの出力を組み合わせるように構成されている請求項3に記載の方法。 - 前記複数の単純分類子は、1つ又は複数の回帰モデルを備える請求項1に記載の方法。
- 前記複数の単純分類子は、テキスト検出を実行するように構成されている、1つ又は複数のラベルに基づく分類子を備える請求項1に記載の方法。
- 前記複数の単純分類子のそれぞれの単純分類子は、連携して訓練されている複数の閾値パラメータの対応する閾値パラメータにより構成されている請求項1に記載の方法。
- 前記閾値パラメータは、
前記単純分類子を構成するために、複数の閾値パラメータのセットを選択するためにパラメータ空間をサンプリングすることと、
前記複数の閾値パラメータのセットのそれぞれの閾値パラメータのセットに対して、真陽性率(TPr)と偽陽性率(FPr)を、
前記閾値パラメータのセットに基づいて前記単純分類子を構成することにより、前記複合分類子を構成し、
前記構成された複合分類子にデータの検証セットを供給することにより、前記構成に対する前記TPrと前記FPrを計算することにより計算することと、
前記構成パラメータのセットのそれぞれのセットに対して、前記TPrとFPrに従って、構成パラメータの最も良好な実行セットを備えているパレートフロントを識別することと、
ドメインに従うルールセットに従って、前記パレートフロントから構成パラメータのセットを選択することにより連携して訓練される請求項7の方法。 - 前記視覚情報は、カラー画像、グレースケール画像、または深度マップを備える請求項1の方法。
- 前記視覚情報は、少なくとも1つの深度マップを備えており、
前記少なくとも1つの深度マップは、前記複数のカメラの深度カメラシステムにより撮像される請求項9の方法。 - 前記深度カメラシステムは、
飛行時間型深度カメラと、
構造化光深度カメラと、
少なくとも2台のカラーカメラを備えているステレオ深度カメラ、
少なくとも2台のカラーカメラとカラープロジェクタを備えているステレオ深度カメラ、
少なくとも2台の赤外線カメラを備えているステレオ深度カメラ、または
少なくとも2台の赤外線カメラ、赤外線プロジェクタ、およびカラーカメラを備えているステレオ深度カメラを備える請求項10の方法。 - 前記複数の単純分類子は、前記深度マップの数学的モデル化に基づく分類子を備える請求項10の方法。
- 前記1つ又は複数の特徴マップの特徴マップは、前記複数の単純分類子の少なくとも2つへの入力として提供される請求項1の方法。
- 前記対象物の前記分類は、複数の対象物のカテゴリの中の1つのカテゴリの識別を備える請求項1の方法。
- 前記対象物の前記分類は、前記視覚情報に基づく、前記対象物の1つ又は複数の特質の識別を備える請求項1の方法。
- 視覚検査システムであって、
複数のカメラを備えているスキャナシステムと、
コンピュータネットワーク上で前記スキャナシステムに接続されているコンピューティングシステムを備えており、前記コンピューティングシステムは、プロセッサと、命令を格納しているメモリを備えており、前記命令は、前記プロセッサにより実行されると、前記プロセッサに、
対象物の視覚情報を取り込むように前記スキャナシステムを制御させ、
1つ又は複数の特徴抽出器を使用して、前記視覚情報から1つ又は複数の特徴マップを抽出させ、
前記コンピューティングシステムにより、前記対象物の分類を計算するために、前記1つ又は複数の特徴マップを、それぞれが、前記対象物の特性を表現する出力を計算するように構成されている複数の単純分類子と、前記対象物の前記分類を計算するために、前記単純分類子の前記出力を組み合わせるように構成されている1つ又は複数の論理演算子を備えている複合分類子に供給することにより、前記対象物を分類させ、
前記コンピューティングシステムにより、前記対象物の前記分類を、前記対象物の自動視覚検査の結果として出力させる視覚検査システム。 - 前記プロセッサは更に、請求項2から15の何れかの前記方法の前記ステップを実行するように構成されている請求項16に記載の視覚検査システム。
- 前記スキャナシステムは、少なくとも1台のカラーカメラを備える請求項16または17に記載の視覚検査システム。
- 前記スキャナシステムは、少なくとも1台の深度カメラを備える請求項16または17に記載の視覚検査システム。
- 表示装置を備えているユーザ装置を更に備え、前記ユーザ装置は、
前記対象物の前記分類と、
前記複数の単純分類子の少なくとも1つの単純分類子により計算された、前記対象物の少なくとも1つの特性を表示するように構成されている請求項16から19の何れか一項に記載の視覚検査システム。 - 前記コンピューティングシステムは、前記分類に従って、前記対象物の動きの方向を変えるために搬送器システムを制御するように構成されている請求項16から20の何れか一項に記載の視覚検査システム。
- プロセッサとメモリを備えている視覚検査システムであって、
前記プロセッサは、請求項1から15の何れか一項に記載の前記方法の前記ステップを実行するように構成されている視覚検査システム。 - 命令を備えているコンピュータプログラムであって、前記プログラムは、コンピュータにより実行されると、前記コンピュータに、請求項1から15の何れか一項に記載の前記方法の前記ステップを実行させるコンピュータプログラム。
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