JP6809891B2 - 画像処理システム及び画像処理方法 - Google Patents
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Description
まず、図1に基づいて部品実装ライン10の構成を説明する。
部品実装ライン10は、回路基板11の搬送方向に沿って、1台又は複数台の部品実装機12と、半田印刷機13やフラックス塗布装置(図示せず)等の実装関連機を配列して構成されている。部品実装ライン10の基板搬出側には、回路基板11に実装した各部品の実装状態の良否を検査する外観検査装置14が設置されている。
部品実装ライン10のネットワーク16には、後述する学習型超解像処理に用いる教師データの収集及び学習を行う学習用コンピュータ23が接続されている。
(1)学習した教師データの数が学習精度を確保するのに必要な所定数に達した時点で教師データの学習を完了する。これは、学習した教師データの数が増加するに従って、学習が進むことを考慮したものである。
図3の超解像処理プログラムは、各部品実装機12の制御装置17によって電源投入直後から実行され、再構成型超解像処理部、学習型超解像処理部、認識部及び超解像処理切替部としての役割を果たす。
教師データ学習処理プログラムは、学習用コンピュータ23によって電源投入直後から実行され、学習部としての役割を果たす。
Claims (14)
- 生産中にカメラで撮像対象を撮像した画像を超解像処理して前記撮像対象を認識する画像処理システムにおいて、
生産中に前記撮像対象を撮像した低解像度画像から高解像度画像を推定する再構成型超解像処理を行う再構成型超解像処理部と、
前記再構成型超解像処理部による前記再構成型超解像処理の実行期間中に、入力である前記低解像度画像と出力となる前記高解像度画像とのペアを教師データとして収集して前記低解像度画像と前記高解像度画像との関係性を学習する学習部と、
生産中に前記学習部の学習結果に基づいて前記撮像対象を撮像した低解像度画像から高解像度画像を推定する学習型超解像処理を行う学習型超解像処理部と、
生産中に前記再構成型超解像処理又は前記学習型超解像処理で推定した前記高解像度画像を処理して前記撮像対象を認識する認識部と、
生産中に前記学習部による前記教師データの学習が完了するまでは前記再構成型超解像処理部で前記再構成型超解像処理により前記高解像度画像を推定し、前記学習部による前記教師データの学習が完了した後は前記学習型超解像処理部に切り替えて前記学習型超解像処理により前記高解像度画像を推定する超解像処理切替部と
を備える、画像処理システム。 - 前記学習部は、学習した前記教師データの数が所定数に達した時点で前記教師データの学習を完了する、請求項1に記載の画像処理システム。
- 前記学習部は、学習した最新の学習結果を用いて前記学習型超解像処理で推定した高解像度画像と前記再構成型超解像処理で推定した高解像度画像との間の誤差が所定値以内になった時点で前記教師データの学習を完了する、請求項1に記載の画像処理システム。
- 前記学習部は、学習した最新の学習結果を用いて前記学習型超解像処理で推定した高解像度画像の画像処理結果と前記再構成型超解像処理で推定した高解像度画像の画像処理結果との間の誤差が所定値以内になった時点で前記教師データの学習を完了する、請求項1に記載の画像処理システム。
- 前記学習部の学習結果は、電源オフ状態でも記憶データが保持される書き換え可能な不揮発性の記憶装置に保存される、請求項1乃至4のいずれかに記載の画像処理システム。
- 前記学習部は、前記再構成型超解像処理部による前記再構成型超解像処理よりも推定回数の多い及び/又はレンズのボケ関数を厳密化した再構成型超解像処理を改めて実行して前記低解像度画像から前記高解像度画像を改めて推定して前記教師データを収集して学習する、請求項1乃至5のいずれかに記載の画像処理システム。
- 前記超解像処理切替部は、前記学習型超解像処理部による前記学習型超解像処理の実行期間中に、前記学習部の学習結果を更新する必要があると判断したときに前記再構成型超解像処理部に切り替えて前記再構成型超解像処理により前記高解像度画像を推定すると共に、前記学習部で前記教師データを再収集して再学習する、請求項1乃至6のいずれかに記載の画像処理システム。
- 前記超解像処理切替部は、前記学習型超解像処理部による前記学習型超解像処理の実行期間中に、前記カメラで撮像した前記撮像対象の写り方が変化したと判断したときに前記学習部の学習結果を更新する必要があると判断する、請求項7に記載の画像処理システム。
- 前記超解像処理切替部は、前記学習型超解像処理部による前記学習型超解像処理の実行期間中に、画像処理エラーが発生したときに前記学習部の学習結果を更新する必要があると判断する、請求項7に記載の画像処理システム。
- 部品実装機を含むシステムに適用され、
前記撮像対象は、フィーダによって供給される部品であり、
前記カメラは、前記部品実装機の吸着ノズルに吸着した前記部品を撮像する、請求項1乃至9のいずれかに記載の画像処理システム。 - 前記超解像処理切替部は、前記学習型超解像処理部による前記学習型超解像処理の実行期間中に、前記フィーダが交換されたときに前記再構成型超解像処理部に切り替えて前記再構成型超解像処理により前記高解像度画像を推定し、前記学習型超解像処理で推定した高解像度画像又はその画像処理結果と、前記再構成型超解像処理で推定した高解像度画像又はその画像処理結果との間の誤差が所定値以内であれば前記学習部の学習結果を更新せずに前記学習型超解像処理部に切り替えて前記学習型超解像処理に戻し、前記誤差が前記所定値を超えていれば前記再構成型超解像処理を継続して前記学習部で前記教師データを再収集して再学習する、請求項10に記載の画像処理システム。
- 前記再構成型超解像処理部、前記学習型超解像処理部、前記認識部及び前記超解像処理切替部の各機能は、前記部品実装機を制御する制御装置に搭載され、
前記学習部の機能は、前記部品実装機の前記制御装置とネットワークを介して接続されたコンピュータに搭載されている、請求項10又は11に記載の画像処理システム。 - 生産中にカメラで撮像対象を撮像した画像を超解像処理して前記撮像対象を認識する画像処理方法において、
生産中に前記撮像対象を撮像した低解像度画像から高解像度画像を推定する再構成型超解像処理と、
前記再構成型超解像処理の実行期間中に入力である前記低解像度画像と出力となる前記高解像度画像とのペアを教師データとして収集して前記低解像度画像と前記高解像度画像との関係性を学習する学習処理と、
生産中に前記学習処理の学習結果に基づいて前記撮像対象を撮像した低解像度画像から高解像度画像を推定する学習型超解像処理と、
生産中に前記再構成型超解像処理又は前記学習型超解像処理で推定した前記高解像度画像を処理して前記撮像対象を認識する認識処理と
を含み、
生産中に前記学習処理が完了するまでは前記再構成型超解像処理により前記高解像度画像を推定し、前記学習処理が完了した後は前記学習型超解像処理に切り替えて前記高解像度画像を推定する、画像処理方法。 - 前記学習型超解像処理の実行期間中に前記学習処理の学習結果を更新する必要があると判断したときに前記再構成型超解像処理に切り替えて前記高解像度画像を推定すると共に、前記学習処理で前記教師データを再収集して再学習する、請求項13に記載の画像処理方法。
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