JP7223840B2 - ビジョンベース検査システムの光学構成要素の自律診断検証のためのシステム、方法、および装置 - Google Patents
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関連出願
本出願は、２０１８年９月２０日出願の「ＭＥＴＨＯＤ ＡＮＤ ＤＥＶＩＣＥ ＦＯＲ ＡＵＴＯＮＯＭＯＵＳ ＯＰＴＩＣＡＬ ＣＯＭＰＯＮＥＮＴＳ ＨＥＡＬＴＨ ＣＨＥＣＫ」という名称の米国特許仮出願第６２／７３３，９５４号の優先権を主張し、その全体をあらゆる目的で本明細書に組み入れる。
本出願は、２０１８年９月２０日出願の「ＭＥＴＨＯＤ ＡＮＤ ＤＥＶＩＣＥ ＦＯＲ ＡＵＴＯＮＯＭＯＵＳ ＯＰＴＩＣＡＬ ＣＯＭＰＯＮＥＮＴＳ ＨＥＡＬＴＨ ＣＨＥＣＫ」という名称の米国特許仮出願第６２／７３３，９５４号の優先権を主張し、その全体をあらゆる目的で本明細書に組み入れる。
本開示は、ビジョンベースシステム、より詳細には、生物学的標本の自動事前検査を実施するように構成されたシステム、方法、および装置に関する。
いくつかの自動ビジョンベース試料検査システムでは、標本（例えば生物学的標本）を含む試料管をビジョンベース試料検査システムの所望の位置に位置させることができ、次いで１つまたはそれ以上のデジタル画像を取得することができる。そのようなシステムは、照明パネル（例えば、発光ダイオード（ＬＥＤ）ライトパネル）および光学センサなどの光学構成要素を利用することができる。取得された１つまたはそれ以上のデジタル画像から、標本および／または標本を含む標本容器の様々な属性を取得することができる。例えば、遠心分離された標本の血清量、血漿量、沈降赤血球量、ゲルセパレータの存在、試料管のサイズ、キャップの色、干渉物、例えば溶血（Ｈ）、黄疸（Ｉ）、または脂肪血症（Ｌ）、総称してＨＩＬの存在など、標本の成分の様々な体積の決定を得ることができる。したがって、ロバストな動作を示すシステム、方法、および装置が求められている。
いくつかの実施形態では、ビジョンベース検査システムの光学構成要素の自律診断検証のための方法が提供される。この方法は、第１の光強度パターンでライトパネルを照明する工程と；第１の光強度パターンの第１の画像をセンサで取り込む工程と；第１の光強度パターンとは異なる第２の光強度パターンでライトパネルを照明する工程と；第２の光強度パターンの第２の画像をセンサで取り込む工程と；画像の比較結果を生成するために、第１の画像と第２の画像とを比較する工程と；画像の比較結果に基づいて、ライトパネルまたはセンサの欠陥を識別する工程と、を含む。
いくつかの実施形態では、光学構成要素の自律診断検証を行うように動作可能なビジョンベース検査システムが提供される。このシステムは、コンピュータによって実行可能な命令を記憶するメモリを含むコンピュータを含み、命令は：第１の光強度パターンでライトパネルを照明する工程と；第１の光強度パターンの第１の画像をセンサで取り込む工程と；第１の光強度パターンとは異なる第２の光強度パターンでライトパネルを照明する工程と；第２の光強度パターンの第２の画像をセンサで取り込む工程と；画像の比較結果を生成するために、第１の画像と第２の画像とを比較する工程と；画像の比較結果に基づいて、ライトパネルまたはセンサの欠陥を識別する工程と、を含む。
いくつかの実施形態では、ビジョンベース検査システムの光学構成要素の自律診断検証のための代替方法が提供される。この方法は、照明されたライトパネルの第１の画像をセンサで取り込む工程と；ライトパネルの上でマスクをアクティブ化する工程と；マスクされたライトパネルの第２の画像をセンサで取り込む工程と；画像の比較結果を生成するために、第１の画像と第２の画像とを比較する工程と；画像の比較結果に基づいて、ライトパネルまたはセンサの欠陥を識別する工程と、を含む。
本開示のこれらおよび他の態様に従って、多くの他の態様が提供される。本開示の他の特徴および態様は、以下の詳細な説明、特許請求の範囲、および添付図面からより完全に明らかになろう。
照明器具（例えば発光ダイオード（ＬＥＤ）ライトパネル）および光学センサ（例えば電荷結合素子（ＣＣＤ）または相補型金属酸化物半導体（ＣＭＯＳ）イメージセンサ）などの光学構成要素を使用する自動ビジョンベース試料管検査システムにおいて、引っかき傷または汚れ粒子など照明器具および／またはセンサの欠陥は、試料検査の精度に影響を及ぼす可能性がある。したがって、一態様では、使用される光学構成要素の正しい動作を最大化に実現するための方法および装置が提供される。特に、ビジョンベース検査システムの光学構成要素の自律診断検証を可能にするシステム、方法、および装置が提供される。
ビジョンベース検査システムの光学構成要素の欠陥を検出するシステムおよび方法は、検査システムにすでに存在する光源およびセンサのみを使用する。言い換えると、本明細書に開示する実施形態は、ビジョンベース検査システムの光学構成要素の欠陥の存在を試験するために追加のハードウェアを利用しない。
光学システムの欠陥を検査する最も直感的な方法は、直接的な手動の目視検査である。しかし、特に光学構成要素がエンクロージャ内に設置されている場合、手動の目視検査は、システムの解体、構成要素の検査、およびシステムの再構成のためのシステムダウンタイムを生じることがあるため、この方法は容易には実現できないことがある。センサの「ホットピクセル」または「デッドピクセル」は、照明構成要素のオンとオフを切り替えながら撮影された取込み画像を閲覧することによって容易に検出することができるが、センサまたは光源の汚れ粒子や引っかき傷などの欠陥は、センサによって取り込まれる標準的な画像を使用することによって検出するのははるかに困難である。
ビジョンベース検査システムが、複数の独立して制御可能なＬＥＤで照明されるＬＥＤライトパネルを含むいくつかの実施形態では、本開示の実施形態は、異なるＬＥＤをセット使用して変更可能な光強度パターンを生成し、２つの異なる（例えば相補的な）光強度パターンでパネルを照明することを含み、それにより、２つの異なるパターンの取込み画像を比較して、欠陥の存在を示すことができる。特に、２つの画像間で変化しないエリアは、欠陥の存在を示すものと識別することができる。言い換えると、欠陥がない場合、第１のＬＥＤセットによって生成された第１の光強度パターンの画像は、第２の（完全に異なる）ＬＥＤセットによって生成された第２の光強度パターンの画像とはＬＥＤパネルのすべての点で異なって見える。しかし、ライトパネルまたはセンサに欠陥がある場合、欠陥の影響を受けるエリアは、２つの異なる光強度パターンの画像間の他のエリアに比べて、ほとんどまたはまったく変化しない。本質的に、光を遮る欠陥は、背景の照明が変化しても、２つの取り込まれた画像で同じように見え（すなわち一致性があり）、異なる照明パターンの画像を比較することによって、変化のないエリアを用いて欠陥の存在を識別することができる。
図１Ａは、ビジョンベース検査システム１００の例示的な実施形態を示す。ビジョンベース検査システム１００は、標本容器１０２の複数の画像を複数の視点（例えば視点１、２、３）から取得することを可能にし、各視点１、２、および３は、それぞれセンサ（例えば画像取込みデバイス１０４Ａ～１０４Ｃ）を含む。各視点１、２、および３は、図１Ａに示されるように、ライトパネルアセンブリ１０６Ａ～１０６Ｃを含む。ビジョンベース検査システム１００は、標本（例えば、血清もしくは血漿部分、沈降血液部分、またはその両方を含む）を自動的に特性評価および／または定量化するように構成および適用されることがあり、かつ／または追加としてもしくは場合により、標本が撮像位置１０８にあるときに標本容器１０２を定量化することがある。撮像位置１０８は、例えば、各視点１、２、および３からの法線ベクトルが交差する位置でよい。
ビジョンベース検査システム１００のライトパネルアセンブリ１０６Ａ～１０６Ｃは、場合により拡散器の背後または横に配設されたＬＥＤ（または他の実用的な光源）のアレイを使用して構築され、選択的に切替え可能でよい。ライトパネルアセンブリ１０６Ａ～１０６Ｃの発光源は、例えば、赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）、白色光、近赤外線（ＮＩＲ）、および／または赤外線（ＩＲ）スペクトルを放出することがある。図１Ａには３つの画像取込みデバイス１０４Ａ～１０４Ｃが示されているが、１つ以上、２つ以上、３つ以上、または４つ以上のそのようなデバイスを使用することもできる。縁部の歪みを最小限に抑えるために、３つ以上のセンサ（例えば画像取込みデバイス１０４Ａ～１０４Ｃ）を使用することができる。画像取込みデバイス１０４Ａ～１０４Ｃは、デジタル画像（すなわち、画素化された画像）を取り込むことができる従来のデジタルデバイス（例えば、ＣＣＤまたはＣＭＯＳデバイス）でよい。例えば、３つの画像取込みデバイス１０４Ａ、１０４Ｂ、１０４Ｃは、例えば標本容器１０２の全体または代表的な部分を取り込むために、適切な画像サイズを有する複数の（例えば３つの）異なる横方向の視点１、２、および３からの画像を取り込むように構成される。取り込まれた複数の画像は、本明細書で述べるようにコンピュータ１１０によって処理され、場合によっては、「ブロック」（例えば、画素の１１×１１グリッドなどの画素の集合）を使用することによって処理される。
各画像取込みデバイス１０４Ａ～１０４Ｃは、標本容器１０２の少なくとも一部およびそこに含まれる標本の少なくとも一部の複数の横方向画像を撮影するように構成されて動作可能であり得る。例えば、画像取込みデバイス１０４Ａ～１０４Ｃは、ラベル、キャップ、および管の一部を含む、標本２１２および／または標本容器１０２の一部を取り込むことがある。最終的に、複数の画像から、２Ｄデータセットが、各画像取込みデバイス１０４Ａ～１０４Ｃによって生成され、コンピュータ１１０のメモリに記憶される。これらの２Ｄデータセットから、標本および／または標本容器１０２の属性の処理を、既知の方法によって行うことができる。
図示される実施形態では、複数の画像取込みデバイス１０４Ａ～１０４Ｃは、撮像位置１０８の周りに配置され、複数の視点１、２、および３から横方向画像を取り込むように構成されて示されている。視点１、２、および３は、３つの画像取込みデバイス１０４Ａ、１０４Ｂ、１０４Ｃが使用されるとき、図示されるように、互いに約１２０度など、互いにほぼ等間隔にされるように配置される。図示されるように、画像取込みデバイス１０４Ａ～１０４Ｃは、標本容器１０２を撮像位置１０８へおよび撮像位置１０８から移動させるためのトラック１１２の縁部の周りに配置される。複数の画像取込みデバイス１０４Ａ～１０４Ｃの他の配置および間隔を使用することもできる。このようにして、標本容器１０２がキャリア１１４内で、いくつかの場合にはトラック１１２上で撮像位置１０８に位置している状態で、標本容器１０２内の標本２１２の画像が撮影される。いくつかの実施形態では、画像はわずかに重なることがある。
画像取込みデバイス１０４Ａ～１０４Ｃは、標本容器１０２の予想位置を含む画像ウィンドウ、すなわち撮像位置１０８に近接して設けられ、画像ウィンドウを取り込むために訓練されまたは焦点を合わせられ、ここで、標本容器１０２は、ビューウィンドウのほぼ中央に位置するように停止または配置される。動作時、キャリア１１４がビジョンベース検査システム１００内の撮像位置１０８に適切に位置しているという信号をコンピュータ１１０が受信したとき、コンピュータ１１０によって送信されて通信線１１６Ａ～１１６Ｃに提供されるトリガ信号に応答して各画像がトリガおよび取り込まれる。取り込まれた各画像は、当技術分野で知られている方法に従って処理される。特に、画像処理を使用して、画像を取り込み処理し、高レベルの詳細および情報コンテンツで標本および標本容器１０２を特性評価することができる。
いくつかの実施形態では、エンクロージャ１１８内のライトパネルアセンブリ１０６Ａ～１０６Ｃからの光によってバックライト照明された状態で、複数のスペクトル画像が取り込まれる。ライトパネルアセンブリ１０６Ａ～１０６Ｃとして具現化されたスペクトル切替え可能な光源は、図１Ａに示されるように、試料容器１０２をバックライト照明することができ、複数のＬＥＤまたは他の発光デバイスを含む切替え可能な光源の配置を含むことがある。複数のカラー画像の取込みおよび使用は、分析のための情報コンテンツを増やし、特定のスペクトルで撮像するときに特定の特性吸収スペクトルを強調することがある。
従来の使用法では、ライトパネルアセンブリ１０６Ａ～１０６Ｃは、画像取込みデバイス１０４Ａ～１０４Ｃの視野１２０Ａ～１２０Ｃ全体にわたって均質な発光を行う。ビジョンベース検査システム１００は、トラック１１２を少なくとも部分的に取り囲むまたは覆うことができるエンクロージャ１１８を含むことがあり、標本容器１０２は、画像取込み動作中にエンクロージャ１１８の内部に位置することがある。エンクロージャ１１８は、キャリア１１４がエンクロージャ１１８に入るかつ／またはエンクロージャ１１８から出ることを可能にするために、１つまたはそれ以上のドア１１９を含むことがある。
上記の構成を使用すると、各対応する波長スペクトル（例えば、Ｒ、Ｇ、Ｂ、白色光、ＮＩＲ、および／またはＩＲ）に関して複数の露出時間で撮影される多くの多重画像が次々と得られ、したがって、複数の視点１、２、および３からの標本に関する画像全体が、例えば数秒未満で得られる。他の長さの時間を使用することもできる。
次に図１Ｂを見ると、ライトパネルアセンブリ１０６Ａ１の第１の例示的な実施形態の背面図が概略的に示されている。例示的なライトパネルアセンブリ１０６Ａ１は、ＬＥＤ１２４、１２６の２つのアレイを有するディスプレイパネル１２２を含む。図示される例では、各アレイ１２４、１２６は、例えば、交互パターンで配設されたＬＥＤの２つのセット１２８Ａ、１２８Ｂを含む。いくつかの実施形態では、２つのセット１２８Ａ、１２８Ｂは同一のＬＥＤであるが、個別に制御可能である。言い換えると、例えば、セット１２８Ｂがオフにされている間にはセット１２８Ａをオンにすることができ、セット１２８Ｂがオンにされている間にはセット１２８Ａをオフにすることができる。図１Ｃは、ＬＥＤ１３０、１３２、１３４、１３８の４つのアレイを有する拡散器パネル１２２を含む第２の例示的なライトパネルアセンブリ１０６Ａ２を示す。図示される例では、各アレイ１３０、１３２、１３４、１３８は、交互パターンで配設されたＬＥＤの２つのセット１３８Ａ、１３８Ｂを含む。いくつかの実施形態では、２つのセット１３８Ａ、１３８Ｂは同一のＬＥＤであるが、個別に制御可能である。言い換えると、例えば、セット１３８Ｂがオフにされている間にはセット１３８Ａをオンにすることができ、セット１３８Ｂがオンにされている間にはセット１３８Ａをオフにすることができる。ＬＥＤまたは光源の他の配置を使用することもできる。
いくつかの実施形態では、異なるセット１２８Ａ、１２８Ｂ（または１３８Ａ、１３８Ｂ）は、異なる波長の光および／または異なる強度の光を放出するように制御することができる。したがって、例えば、ライトパネルアセンブリ１０６Ａ２を使用して、ＬＥＤセット１３８Ａをオンにし、ＬＥＤセット１３８Ｂをオフにすることによって、図２Ａでライトパネルアセンブリ１０６Ａ２に示される第１の光強度パターン２００を生成することができる。また、同じライトパネルアセンブリ１０６Ａ２を使用して、ＬＥＤセット１３８Ａをオフにし、ＬＥＤセット１３８Ｂをオンにすることによって、図２Ｂにおいてライトパネルアセンブリ１０６Ａ２に示される、第１の光強度パターン２００とは異なる第２の光強度パターン２００’を生成することができる。したがって、異なるＬＥＤセット間で切り替えることにより、それに応じてパネルの強度分布を変えることができる。いくつかの実施形態では、異なる強度（すなわち、ＬＥＤセット１３８Ａ、１３８Ｂに送られる異なる電流レベル）を使用して、図示されている２つの異なるパターンを生成することができる。例えば、図示されているパターンは相補的であることに留意されたい。言い換えると、一方のパターンが暗いエリアでは、他方のパターンが明るく、逆も同様である。完全には相補的でない光強度パターンを使用することもできるが、いくつかの実施形態では、相補的なパターンは、より容易に欠陥を顕在化することができる。
診断モードにおいて、画像位置１０８に標本容器１０２が存在しない場合、システム１００は、画像取込みデバイス１０４Ａの焦点をライトパネルアセンブリ１０６Ａに合わせるように構成することができる。ライトパネルアセンブリ１０６Ａにデブリ（例えば粒子など）があるとき、またはライトパネルアセンブリ１０６Ａもしくはセンサ（例えば画像取込みデバイス１０４Ａ）のいずれかに引っかき傷もしくは他の損傷があるとき、欠陥エリアの周りの光強度分布は、ＬＥＤパターンの変化の影響を受けにくい。この認識に基づいて、本開示の実施形態は、異なる光強度（および／または波長）パターンで照明されたライトパネルアセンブリ１０６Ａの画像間の一致性チェックを使用して、ライトパネルアセンブリ１０６Ａまたはセンサの欠陥を検出する。
例えば、コンピュータ１１０は、画像取込みデバイス１０４Ａを使用して、２つの異なる光強度パターン２００、２００’で照明されたライトパネルアセンブリ１０６Ａの２つの画像を取り込むことができる。次いで、コンピュータ１１０は、各画像を複数の比較的小さなブロックのグリッドに分割することによって画像を処理し、対応する各ブロックに関する画像間の相互相関を計算する。すなわち、２つの画像「Ｉ」および「Ｊ」のあらゆるブロック「Ｂ」について、以下に示すように、ブロックＢ内のあらゆる画素ｐに関する正規化された相互相関を用いて相関が計算される。
図３Ａは、パネル３００の欠陥としてデブリ粒子３０２を有するライトパネルアセンブリ３００の例を示し、問題のある領域は、パネル３００の他の領域よりも暗い（すなわち、より低い光強度レベル）。図４Ａは、パネル４００の表示パネルに欠陥として１つまたはそれ以上の引っかき傷４０２を有するライトパネルアセンブリ４００の例を示し、問題のある領域は、他の領域よりも明るい（すなわち、より高い光強度レベル）。
本開示の方法を使用して、図３Ｂの生成された画像相関マップ３０４（すなわち、暗いエリア３０６）および図４Ｂの生成された画像相関マップ４０４（すなわち、暗いエリア４０６）に示されるように、両方のタイプの欠陥を容易に検出することができる。生成された画像相関マップ３０４、４０４は、計算された相関のプロットを表し、所定の閾値相関値よりも低い相関値は、対応するブロックを比較的明るい色で表示させ、所定の閾値相関値よりも高い相関値は、対応するブロックを比較的暗い色で表示させることに留意されたい。
図５は、光学構成要素にある欠陥の存在を試験するために上述したようなシステム１００を使用する例示的な方法５００を示す流れ図である。工程５０２で、ライトパネル（例えば、ライトパネルアセンブリ１０４Ａなど）が第１の光強度パターン（例えば、図２Ａのパターン２００など）で照明され、第１の光強度パターン２００の第１の画像を取り込むためにセンサ（例えば、図１の画像取込みデバイス１０６Ａなど）が使用される。次いで、工程５０４で、ライトパネルは第２の光強度パターン（例えば、図２Ｂのパターン２００’など）で照明され、第２の光強度パターン２００’の第２の画像を取り込むためにセンサが使用される。次に、工程５０６で、２つの取り込まれた画像（第１の画像および第２の画像）が比較され（例えば、２つの画像の対応する各ブロック間の相関を計算することによって）、画像の比較結果（例えば数学的比較結果）が生成される（例えば、上述したような画像相関マップ）。画像の比較結果（すなわち、所定の閾値を超える比較的高い相関エリアの存在）に基づいて、この方法は、工程５０８で、ライトパネルまたはセンサの欠陥の存在を識別する。
いくつかの実施形態では、光強度パターンは、フィルタを挿入することによって、またはライトパネルの前に配設される変更可能なフィルタ（例えば構成可能な遮光ＬＣＤマスク）を使用することによって変更することができる。これは、ライトパネルアセンブリのＬＥＤの強度または波長の変更の代わりに、またはそれに加えて行うことができる。
図６は、ライトパネルアセンブリ１０４Ａの前に設置されるように適用された構成可能なＬＣＤマスク６００の例の概略図を示す。ＬＣＤマスク４００は、ライトパネルアセンブリ１０４Ａによって放出される光を遮断または通過させるために選択的にアクティブ化させることができる複数のＬＣＤセグメント６０２（例えば、個別に制御されるセグメント６０２またはまとめて制御されるセグメントのセット６０２）を含む。
図７Ａおよび７Ｂは、ＬＣＤマスク６００のＬＣＤセグメント６０２の２つの異なるセットを選択的にアクティブ化することによって生成される２つの異なる光強度パターン７００、７０２を示す。代替の実施形態では、２つの異なる光強度パターンは、１つの画像に対してすべてのＬＣＤセグメント６０２をアクティブ化し、第２の画像に対してはひとつもアクティブ化しないことによって単純に生成することができる。いくつかの実施形態では、ＬＣＤセグメントは、ＬＥＤセットの変更と組み合わせて使用することができる。
図８Ａは、ライトパネルアセンブリ８００の欠陥としてデブリ粒子３０２を含むライトパネルアセンブリ８００を示す。図８Ｂは、ＬＣＤセグメント６０２がアクティブ化された状態で取り込まれたライトパネルアセンブリ８００の画像と、ＬＣＤセグメント６０２がアクティブ化されていない状態で取り込まれたライトパネルアセンブリ８００の画像との間の相関画像のプロットを示す。デブリ粒子３０２が画像内に存在する場合、暗いエリア３０６をもたらす所定の相関閾値よりも高い対応する高い相関と、明るい色で表示される残りのエリアをもたらす所定の相関閾値よりも低い相関とがあることに留意されたい。
図９は、フィルタ（例えばＬＣＤマスク６００）を使用して、ビジョンベース検査システム１００の光学構成要素の欠陥を検出する第２の方法９００を示す流れ図である。工程９０２で、第１のＬＣＤフィルタパターンの背後にある照明されたＬＥＤパネルの第１の画像が取り込まれる。工程９０４で、第２のＬＣＤフィルタパターンの背後にある照明されたＬＥＤパネルの第２の画像が取り込まれる。いくつかの実施形態では、第２のＬＣＤフィルタパターンは、単に、ＬＣＤフィルタパターンがまったくないものであり得ることに留意されたい。次に、工程９０６で、２つの取り込まれた画像が比較され（例えば、画像の対応する各ブロック間の相関を計算することによって）、画像の比較結果（例えば数学的比較結果）が生成される（例えば、上述したような画像相関マップ）。工程９０８で、画像の比較結果（例えば、所定の閾値を超える比較的高い相関エリアの存在）に基づいて、ライトパネルまたはセンサの欠陥の存在を識別する。
本明細書に開示する実施形態の利点は、光学構成要素の様々なタイプの欠陥を容易に検出することができることである。ビジョンベース検査システムの構成要素以外のツールは使用されないため、本明細書で開示する診断方法は、システムをシャットダウンする、かつ／またはエンクロージャを取り外す必要なく自律的に行うことができる。したがって、光学構成要素の許容できる動作を確認するために、標本および／または標本容器の画像または一連のスクリーニング画像が撮影される前および／または後に、１つまたはそれ以上の欠陥チェックを行うことができる。
具体的な例を参照して本明細書で実施形態を述べるが、本開示の範囲は、記載される詳細に限定されることを意図されてはいない。むしろ、本開示の均等形態の範囲および範疇で、細部に様々な修正を施すことができる。
Claims (17)
- ビジョンベース検査システムの光学構成要素の自律診断検証のための方法であって：
第１の光強度パターンでライトパネルを点灯する工程と；
第１の光強度パターンの第１の画像をセンサで取り込む工程と；
第１の光強度パターンとは異なる第２の光強度パターンでライトパネルを点灯する工程と、
第２の光強度パターンの第２の画像をセンサで取り込む工程と；
第１の画像と第２の画像との比較結果を生成するために、第１の画像と第２の画像とを比較する工程と；
第１の画像と第２の画像との比較結果に基づいて、ライトパネルまたはセンサの欠陥を識別する工程と
を含み、
第１の画像と第２の画像とを比較する工程は、第１の画像の一部分と第２の画像の一部分との間の相関を計算することを含む、前記方法。 - 第１の画像と第２の画像とを比較する工程は、第１の画像のいくつかの部分と第２の画像のいくつかの部分との間の相関を計算することを含み、該部分は、ブロックを含む第１の画像および第２の画像の所定のエリアである、請求項１に記載の方法。
- ブロックは、第１の画像および第２の画像を覆うグリッドで配置される、請求項２に記載の方法。
- 相関は、式：
- 所与のブロックに関する計算された相関が所定の閾値を超える場合に欠陥が識別される、請求項４に記載の方法。
- 第１の光強度パターンは、第２の光強度パターンと相補的である、請求項１に記載の方法。
- ビジョンベース検査システムの光学構成要素の自律診断検証のためのシステムであって：
コンピュータによって実行可能な命令を記憶するメモリを含むコンピュータを含み、命令は：
第１の光強度パターンでライトパネルを点灯する工程と；
第１の光強度パターンの第１の画像をセンサで取り込む工程と；
第１の光強度パターンとは異なる第２の光強度パターンでライトパネルを点灯する工程と、
第２の光強度パターンの第２の画像をセンサで取り込む工程と；
第１の画像と第２の画像との比較結果を生成するために、第１の画像と第２の画像とを比較する工程と；
第１の画像と第２の画像との比較結果に基づいて、ライトパネルまたはセンサの欠陥を識別する工程と
を含み、
第１の画像と第２の画像とを比較する工程は、第１の画像の一部分と第２の画像の一部分との間の相関を計算することを含む、前記システム。 - 第１の画像と第２の画像とを比較する工程は、第１の画像のいくつかの部分と第２の画像のいくつかの部分との間の相関を計算することを含み、該部分は、ブロックを含む第１の画像および第２の画像の所定のエリアである、請求項７に記載のシステム。
- ブロックは、第１の画像および第２の画像を覆うグリッドで配置される、請求項８に記載のシステム。
- 相関は、式：
- 所与のブロックに関する計算された相関が所定の閾値を超える場合に欠陥が識別される、請求項１０に記載のシステム。
- 第１の光強度パターンは、第２の光強度パターンと相補的である、請求項７に記載のシステム。
- ビジョンベース検査システムの光学構成要素の自律診断検証のための方法であって：
点灯されたライトパネルの第１の画像をセンサで取り込む工程と；
ライトパネルの上でマスクをアクティブ化して、マスクされたライトパネルを形成する工程と；
マスクされたライトパネルの第２の画像をセンサで取り込む工程と；
第１の画像と第２の画像との比較結果を生成するために、第１の画像と第２の画像とを比較する工程と；
第１の画像と第２の画像との比較結果に基づいて、ライトパネルまたはセンサの欠陥を識別する工程と
を含み、
第１の画像と第２の画像とを比較する工程は、第１の画像の一部分と第２の画像の一部分との間の相関を計算することを含む、前記方法。 - 第１の画像と第２の画像とを比較する工程は、第１の画像のいくつかの部分と第２の画像のいくつかの部分との間の相関を計算することを含み、該部分は、ブロックを含む第１の画像および第２の画像の所定のエリアである、請求項１３に記載の方法。
- ブロックは、第１の画像および第２の画像を覆うグリッドで配置される、請求項１４に記載の方法。
- 相関は、式：
- 所与のブロックに関する計算された相関が所定の閾値を超える場合に欠陥が識別される、請求項１６に記載の方法。
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|---|---|---|---|---|
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| JP2024515175A (ja) * | 2021-04-14 | 2024-04-05 | シーメンス・ヘルスケア・ダイアグノスティックス・インコーポレイテッド | 複数の照明源を有する診断機器およびその方法 |
| JP2024136596A (ja) * | 2023-03-24 | 2024-10-04 | 株式会社Ｊｖｃケンウッド | 測距装置および測距方法 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008032653A (ja) | 2006-07-31 | 2008-02-14 | Sharp Corp | テストパターン発生方法、テストパターンのデータ構造、テストパターン発生装置、表示パネル検査システム、制御プログラム、及び該プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体 |
| US20130271755A1 (en) | 2010-11-09 | 2013-10-17 | Krones Ag | Method for the Functional Control of an Inspection Device and Device for the Inspection of a Product flow |
| JP2016224707A (ja) | 2015-05-29 | 2016-12-28 | リコーエレメックス株式会社 | 検査システム |
Family Cites Families (17)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2770637B2 (ja) * | 1992-03-11 | 1998-07-02 | 日本電気株式会社 | パターン検査装置 |
| IL108974A (en) | 1994-03-14 | 1999-11-30 | Orbotech Ltd | Device and method for testing a display panel |
| JP2595906B2 (ja) * | 1994-08-30 | 1997-04-02 | 日本電気株式会社 | パターン検査装置 |
| US6940554B2 (en) | 2002-04-11 | 2005-09-06 | Hewlett-Packard Development Company, L.P. | Camera lens contamination detection and indication system and method |
| FR2941067B1 (fr) | 2009-01-14 | 2011-10-28 | Dxo Labs | Controle de defauts optiques dans un systeme de capture d'images |
| DE102010024666A1 (de) | 2010-06-18 | 2011-12-22 | Hella Kgaa Hueck & Co. | Verfahren zur optischen Selbstdiagnose eines Kamerasystems und Vorrichtung zur Durchführung eines solchen Verfahrens |
| KR20140091916A (ko) * | 2013-01-14 | 2014-07-23 | 삼성디스플레이 주식회사 | 디스플레이 패널 검사방법 |
| ES2728861T3 (es) | 2013-03-15 | 2019-10-29 | Univ Carnegie Mellon | Sistema robótico autónomo supervisado para inspección y procesamiento de superficie compleja |
| DE102014203798B4 (de) | 2014-03-03 | 2017-11-30 | Volkswagen Aktiengesellschaft | Verfahren und Vorrichtung zur Überwachung des Verschmutzungs- und/oder Beschädigungszustands an einem Schutzglas eines Laserbearbeitungskopfs und Vorrichtung zur Laserbearbeitung |
| JP6370177B2 (ja) * | 2014-09-05 | 2018-08-08 | 株式会社Ｓｃｒｅｅｎホールディングス | 検査装置および検査方法 |
| US11308601B2 (en) * | 2015-04-29 | 2022-04-19 | Emhart Glass S.A. | Container inspection system with individual light control |
| US11828712B2 (en) * | 2015-06-03 | 2023-11-28 | Industrial Dynamic Company, Ltd | System and method for inspecting containers using multiple radiation sources |
| JP6888770B2 (ja) * | 2016-01-28 | 2021-06-16 | シーメンス・ヘルスケア・ダイアグノスティックス・インコーポレーテッドＳｉｅｍｅｎｓ Ｈｅａｌｔｈｃａｒｅ Ｄｉａｇｎｏｓｔｉｃｓ Ｉｎｃ． | 試料内のアーチファクトを分類する方法と装置 |
| JP6920329B2 (ja) * | 2016-03-07 | 2021-08-18 | マジック リープ， インコーポレイテッドＭａｇｉｃ Ｌｅａｐ，Ｉｎｃ． | バイオメトリックセキュリティのための青色光調節 |
| JP2017198612A (ja) * | 2016-04-28 | 2017-11-02 | キヤノン株式会社 | 検査装置、検査システム、および物品製造方法 |
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Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008032653A (ja) | 2006-07-31 | 2008-02-14 | Sharp Corp | テストパターン発生方法、テストパターンのデータ構造、テストパターン発生装置、表示パネル検査システム、制御プログラム、及び該プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体 |
| US20130271755A1 (en) | 2010-11-09 | 2013-10-17 | Krones Ag | Method for the Functional Control of an Inspection Device and Device for the Inspection of a Product flow |
| JP2016224707A (ja) | 2015-05-29 | 2016-12-28 | リコーエレメックス株式会社 | 検査システム |
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