JP7339051B2 - Inspection support system, server device, inspection support method, and inspection support program - Google Patents
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Description
本開示は、点検支援システム、サーバ装置、点検支援方法、及び点検支援プログラムに関する。 The present disclosure relates to an inspection support system, a server device, an inspection support method, and an inspection support program.
製品(部品や製造過程の中間生産物も含む)の製造、販売等を行う事業者が製品を目視点検して報告書を作成することがある。点検員が製品を目視点検して、欠陥の有無、寸法、状態等を判定して報告書に記入する場合、手間がかかる。また、点検員によって点検能力にバラつきがあり、点検時の見落としも起こりやすい。なお、製品の販売後のメンテナンスにおける点検においても同様の問題が発生し得る。 A company that manufactures and sells products (including parts and intermediate products in the manufacturing process) may visually inspect the product and prepare a report. It takes time and effort for an inspector to visually inspect a product, determine the presence or absence of defects, dimensions, conditions, etc., and fill in a report. In addition, there is variation in inspection ability among inspectors, and oversights during inspection are likely to occur. A similar problem may occur in inspections during maintenance after the product is sold.
そのため、近年、点検対象製品を撮像した画像に基づいてその製品の欠陥に関する判定を行い、報告書を作成する装置が提案されている。例えば、特許文献1には、風力発電設備の一部を撮影した画像を取得して、その画像に含まれる損傷(欠陥)について判定を行い、報告書を作成する報告書作成装置が開示されている。報告書作成装置は、事前に多数の損傷(欠陥)の画像を機械学習しておくことによって判定を行うように構成されている。
Therefore, in recent years, there has been proposed an apparatus for determining defects in a product based on an image of the product to be inspected and creating a report. For example,
しかしながら、事前に多数の損傷の画像を機械学習しておき、それに基づいて欠陥に関する判定を行っても、それだけでは判定精度が十分ではない場合がある。そのため、点検員が、最終的な判定を行う必要が生じる。特許文献1の報告書作成装置においても、点検員による所見や特記事項の入力を受け付ける構成を有している。
However, even if a large number of damage images are machine-learned in advance and defects are determined based thereon, the determination accuracy may not be sufficient. Therefore, it is necessary for the inspector to make the final determination. The report creation device of
このように、損傷の画像を機械学習しただけでは、判定精度が不十分となり、点検員の点検作業の負担が十分に軽減できない虞がある。このような状態で運用が継続された場合、点検員(ユーザ)による目視点検の結果と機械学習に基づく判定結果との乖離が運用開始時から減少しないため、点検作業の負担を軽減できない問題と不十分な判定精度の問題とが残存する虞がある。そのため、利便性が低い。 In this way, there is a risk that the accuracy of judgment will be insufficient only by machine-learning images of damage, and the burden of inspection work on the inspector will not be sufficiently reduced. If operation continues under these conditions, the discrepancy between the results of visual inspections by inspectors (users) and the results of judgments based on machine learning will not decrease from the start of operation, making it impossible to reduce the burden of inspection work. The problem of insufficient determination accuracy may remain. Therefore, convenience is low.
上述の事情に鑑みて、本発明の少なくとも一実施形態は、利便性を向上させることが可能な点検支援システム等を提供することを目的とする。 In view of the circumstances described above, it is an object of at least one embodiment of the present invention to provide an inspection support system or the like capable of improving convenience.
本発明の少なくとも一実施形態に係る点検支援システムは、
製品の点検作業を支援する点検支援システムであって、
点検対象製品を撮像した製品画像を取得するための画像取得部と、
入力された前記製品画像に対して前記製品画像に含まれる前記点検対象製品の欠陥に関する判定を行う欠陥判定モデルを使用して、前記画像取得部が取得した前記製品画像に含まれる前記点検対象製品の欠陥に関する判定を行うように構成された判定部と、
前記判定部による判定結果に対してユーザが必要とした入力情報を取得するための入力情報取得部と、
前記入力情報を既存の教師データに加えた機械学習を行い、前記欠陥判定モデルを更新するように構成されたモデル更新部と、
を備える。
An inspection support system according to at least one embodiment of the present invention includes:
An inspection support system for supporting product inspection work,
an image acquisition unit for acquiring a product image obtained by imaging a product to be inspected;
The product to be inspected included in the product image acquired by the image acquiring unit using a defect determination model for determining defects in the product to be inspected included in the product image that has been input. a determination unit configured to determine the defect of
an input information acquisition unit for acquiring input information required by the user for the judgment result by the judgment unit;
a model updating unit configured to perform machine learning by adding the input information to existing teacher data and update the defect determination model;
Prepare.
かかる構成によれば、判定部による、例えば、誤った判定結果に対して点検員(ユーザ)が入力した入力情報に基づいて、判定部が使用する欠陥判定モデルが更新される。この場合、運用が継続された場合、ユーザによる目視点検の結果と判定部による判定結果との乖離が運用開始時に比べて減少する。その結果、判定精度が向上し、点検作業の負担が軽減される。したがって、利便性を向上させることが可能となる。 According to this configuration, the defect determination model used by the determination unit is updated based on the input information input by the inspector (user) with respect to, for example, an erroneous determination result by the determination unit. In this case, when the operation is continued, the difference between the result of the visual inspection by the user and the determination result by the determination unit is reduced compared to when the operation is started. As a result, the accuracy of determination is improved, and the burden of inspection work is reduced. Therefore, convenience can be improved.
幾つかの実施形態では、前記入力情報は、前記欠陥の有無、位置、領域、面積、寸法及び種類のうち何れか一つ以上の追加内容又は修正内容を示す情報である。 In some embodiments, the input information is information indicating addition or correction of any one or more of the presence/absence, position, area, area, size, and type of the defect.
かかる構成によれば、欠陥に関する判定内容との関連性が高い入力情報を用いて機械学習を行うため、判定精度をより確実に向上させることが可能となる。 According to such a configuration, machine learning is performed using input information that is highly relevant to the content of defect determination, so it is possible to more reliably improve determination accuracy.
幾つかの実施形態では、前記点検支援システムは、
前記欠陥に関する情報を表示するための表示部と、
前記判定結果について前記欠陥の種類ごとの判定信頼度を評価するための評価部と、
前記点検対象製品の種類と前記欠陥の種類と前記判定信頼度の一つ以上の閾値とを関連付けた信頼度情報を記憶するための信頼度情報記憶部と、
前記評価部の前記判定信頼度の評価結果と当該評価結果に対応する前記信頼度情報に含まれる前記一つ以上の閾値とに基づいて、前記表示部に表示させる内容を制御するように構成された表示制御部と、
を備える。
In some embodiments, the inspection support system includes:
a display unit for displaying information about the defect;
an evaluation unit for evaluating the determination reliability for each type of the defect with respect to the determination result;
a reliability information storage unit for storing reliability information that associates the type of the product to be inspected, the type of the defect, and one or more thresholds of the judgment reliability;
The content to be displayed on the display unit is controlled based on the evaluation result of the determination reliability of the evaluation unit and the one or more threshold values included in the reliability information corresponding to the evaluation result. a display control unit;
Prepare.
かかる構成によれば、判定信頼度の評価結果が閾値を超えているか否かに応じて、その種類の欠陥の判定結果を目立つように表示させたり、目立たないように表示させたりすることが可能となる。そのため、判定結果の視認性を向上させることができる。 According to this configuration, depending on whether the evaluation result of the determination reliability exceeds the threshold, the determination result of the defect of that type can be displayed conspicuously or inconspicuously. becomes. Therefore, the visibility of the determination result can be improved.
幾つかの実施形態では、前記一つ以上の閾値は、第1閾値を含み、前記表示制御部は、前記判定結果のうち、前記判定信頼度の前記評価結果が前記第1閾値を下回る項目については前記表示部に表示させないように制御する。 In some embodiments, the one or more thresholds include a first threshold, and the display control unit controls, among the determination results, items for which the evaluation result of the determination reliability is lower than the first threshold is controlled so as not to be displayed on the display unit.
かかる構成によれば、判定結果のうち、判定信頼度の低い項目については除外して、判定結果を表示させることが可能となる。そのため、ユーザの不必要なチェック項目を減らすことができる。 According to such a configuration, it is possible to display the determination results excluding items with low determination reliability among the determination results. Therefore, unnecessary check items for the user can be reduced.
幾つかの実施形態では、前記一つ以上の閾値は、第2閾値を含み、前記表示制御部は、前記判定結果のうち、前記判定信頼度の前記評価結果が前記第2閾値を上回る項目については確定項目として前記表示部に表示させるように制御する。 In some embodiments, the one or more thresholds include a second threshold, and the display control unit controls, among the determination results, the items for which the evaluation result of the determination reliability exceeds the second threshold. is displayed on the display section as a fixed item.
かかる構成によれば、判定信頼度が高い項目については確定項目として表示させ、ユーザの最終判定が必要なチェック項目を減らすことができる。 According to such a configuration, it is possible to display items with high determination reliability as fixed items, thereby reducing the number of check items that require final determination by the user.
幾つかの実施形態では、前記一つ以上の閾値は、第1閾値と第2閾値とを含み、前記表示制御部は、前記判定結果のうち、前記判定信頼度の前記評価結果が前記第1閾値以上かつ前記第2閾値以下である項目については前記ユーザによる最終判定が必要な未確定項目として前記表示部に表示させるように制御する。 In some embodiments, the one or more thresholds include a first threshold and a second threshold, and the display control unit determines that, among the determination results, the evaluation result of the determination reliability is the first Items that are equal to or greater than the threshold value and equal to or less than the second threshold value are controlled to be displayed on the display unit as undetermined items requiring final determination by the user.
かかる構成によれば、判定信頼度が半端な項目についてはユーザの最終判定によって確定するため、最終的な判定精度を担保することができる。 According to such a configuration, since an item whose determination reliability is incomplete is finalized by the user's final determination, it is possible to ensure the final determination accuracy.
幾つかの実施形態では、前記点検支援システムは、前記入力情報の入力頻度又は入力内容に基づいて、前記信頼度情報記憶部に記憶されている前記信頼度情報に含まれる前記一つ以上の閾値を設定変更するように構成された設定変更部をさらに備える。 In some embodiments, the inspection support system includes the one or more thresholds included in the reliability information stored in the reliability information storage unit based on the input frequency or the input content of the input information. further comprising a setting changer configured to change the setting of the
かかる構成によれば、例えば、入力情報の入力頻度が少ない項目については第2閾値を下げたり、検出された欠陥を除外する入力情報の入力頻度が多い項目については第1閾値を上げたり、検出されていない欠陥を追加する入力情報の入力頻度が多い項目については第1閾値を下げたりすることが可能となる。これにより、ユーザのチェック量を減らすことができる。 According to such a configuration, for example, the second threshold is lowered for items with low input frequency of input information, the first threshold is raised for items with high input frequency of input information for excluding detected defects, and detection It is possible to lower the first threshold value for items with a high input frequency of input information for adding defects that have not been detected. As a result, the amount of checking by the user can be reduced.
幾つかの実施形態では、前記点検支援システムは、
前記欠陥に関する情報を表示するための表示部と、
前記表示部に表示させる内容を制御するように構成された表示制御部と、
複数の前記製品の図面データを記憶するための図面情報記憶部と、
を備え、
前記表示制御部は、前記図面情報記憶部から前記画像取得部が取得した前記製品画像に対応する前記図面データを抽出し、抽出した前記図面データ上に前記判定結果に含まれる前記欠陥を描写した画像を前記表示部に表示させる。
In some embodiments, the inspection support system includes:
a display unit for displaying information about the defect;
a display control unit configured to control content to be displayed on the display unit;
a drawing information storage unit for storing drawing data of a plurality of products;
with
The display control unit extracts the drawing data corresponding to the product image acquired by the image acquisition unit from the drawing information storage unit, and depicts the defect included in the determination result on the extracted drawing data. An image is displayed on the display unit.
かかる構成によれば、点検支援システムによる欠陥の位置、領域等の認識結果をユーザは図面上で確認することが可能となり、視認性が向上する。 According to such a configuration, the user can confirm the recognition result of the position, area, etc. of the defect by the inspection support system on the drawing, thereby improving the visibility.
幾つかの実施形態では、前記点検支援システムは、
前記製品が点検基準に不適合となる場合の前記欠陥の条件を示す条件情報を記憶するための条件情報記憶部を備え、
前記判定部は、前記判定結果と前記条件情報とを対比することによって前記点検対象製品が前記不適合であるか否かを判別する。
In some embodiments, the inspection support system includes:
A condition information storage unit for storing condition information indicating conditions of the defect when the product does not conform to the inspection criteria,
The determination unit determines whether or not the product to be inspected is nonconforming by comparing the determination result and the condition information.
かかる構成によれば、点検対象製品が点検基準を適合しているか否かについても点検支援システムが判別することが可能となる。この場合、ユーザが点検基準を知らない場合であってもシステム側で判別可能である。そのため、ユーザの負担を低減することができる。 According to such a configuration, the inspection support system can also determine whether or not the product to be inspected conforms to the inspection standard. In this case, even if the user does not know the inspection standard, the system side can determine it. Therefore, the user's burden can be reduced.
幾つかの実施形態では、前記点検支援システムは、前記ユーザの操作によって確定した前記判定結果と前記不適合であるか否かの判別結果とに基づいて報告書を作成する報告書作成部をさらに備える。 In some embodiments, the inspection support system further includes a report creation unit that creates a report based on the determination result confirmed by the user's operation and the determination result of nonconformity. .
かかる構成によれば、判定結果と判別結果を反映した報告書が点検支援システムによって作成されるため、ユーザが報告書を作成する作業負担が低減される。 According to such a configuration, since the inspection support system creates a report reflecting the determination result and the determination result, the user's workload for creating the report is reduced.
本発明の少なくとも一実施形態に係るサーバ装置は、
製品の点検作業を支援するためのサーバ装置であって、
点検対象製品を撮像した製品画像を取得するための画像取得部と、
入力された前記製品画像に対して前記製品画像に含まれる前記点検対象製品の欠陥に関する判定を行う欠陥判定モデルを使用して、前記画像取得部が取得した前記製品画像に含まれる前記点検対象製品の欠陥に関する判定を行うように構成された判定部と、
前記判定部による判定結果に対してユーザが必要とした入力情報を取得するための入力情報取得部と、
前記入力情報を既存の教師データに加えた機械学習を行い、前記欠陥判定モデルを更新するように構成されたモデル更新部と、
を備える。
A server device according to at least one embodiment of the present invention comprises:
A server device for supporting product inspection work,
an image acquisition unit for acquiring a product image obtained by imaging a product to be inspected;
The product to be inspected included in the product image acquired by the image acquiring unit using a defect determination model for determining defects in the product to be inspected included in the product image that has been input. a determination unit configured to determine the defect of
an input information acquisition unit for acquiring input information required by the user for the judgment result by the judgment unit;
a model updating unit configured to perform machine learning by adding the input information to existing teacher data and update the defect determination model;
Prepare.
かかる構成によれば、判定部による、例えば、誤った判定結果に対して点検員(ユーザ)が入力した入力情報に基づいて、判定部が使用する欠陥判定モデルが更新される。この場合、運用が継続された場合、ユーザによる目視点検の結果と判定部による判定結果との乖離が運用開始時に比べて減少する。その結果、判定精度が向上し、点検作業の負担が軽減される。したがって、利便性を向上させることが可能となる。 According to this configuration, the defect determination model used by the determination unit is updated based on the input information input by the inspector (user) with respect to, for example, an erroneous determination result by the determination unit. In this case, when the operation is continued, the difference between the result of the visual inspection by the user and the determination result by the determination unit is reduced compared to when the operation is started. As a result, the accuracy of determination is improved, and the burden of inspection work is reduced. Therefore, convenience can be improved.
本発明の少なくとも一実施形態に係る点検支援方法は、
製品の点検作業を支援する点検支援方法であって、
点検対象製品を撮像した製品画像を取得する画像取得ステップと、
入力された前記製品画像に対して前記製品画像に含まれる前記点検対象製品の欠陥に関する判定を行う欠陥判定モデルを使用して、前記画像取得ステップにおいて取得した前記製品画像に含まれる前記点検対象製品の欠陥に関する判定を行う判定ステップと、
前記判定ステップの判定結果に対してユーザが必要とした入力情報を取得する入力情報取得ステップと、
前記入力情報を既存の教師データに加えた機械学習を行い、前記欠陥判定モデルを更新するモデル更新ステップと、
を備える。
An inspection support method according to at least one embodiment of the present invention comprises:
An inspection support method for supporting product inspection work, comprising:
an image acquisition step of acquiring a product image of the product to be inspected;
The product to be inspected included in the product image acquired in the image acquisition step, using a defect determination model for determining defects in the product to be inspected included in the product image that has been input. a determination step of determining the defect of
an input information acquisition step of acquiring input information required by the user for the determination result of the determination step;
a model updating step of performing machine learning by adding the input information to existing teacher data to update the defect determination model;
Prepare.
かかる方法によれば、判定ステップにおける、例えば、誤った判定結果に対して点検員(ユーザ)が入力した入力情報に基づいて、欠陥判定モデルが更新される。この場合、運用が継続された場合、ユーザによる目視点検の結果と判定ステップにおける判定結果との乖離が運用開始時に比べて減少する。その結果、判定精度が向上し、点検作業の負担が軽減される。したがって、利便性を向上させることが可能となる。 According to this method, the defect determination model is updated based on the input information input by the inspector (user) for the erroneous determination result in the determination step, for example. In this case, when the operation is continued, the difference between the result of the visual inspection by the user and the determination result in the determination step is reduced compared to when the operation is started. As a result, the accuracy of determination is improved, and the burden of inspection work is reduced. Therefore, convenience can be improved.
本発明の少なくとも一実施形態に係る点検支援プログラムは、
コンピュータに、
点検対象製品を撮像した製品画像を取得する画像取得手順、
入力された前記製品画像に対して前記製品画像に含まれる前記点検対象製品の欠陥に関する判定を行う欠陥判定モデルを使用して、前記画像取得手順において取得した前記製品画像に含まれる前記点検対象製品の欠陥に関する判定を行う判定手順、
前記判定手順における判定結果に対してユーザが必要とした入力情報を取得する入力情報取得手順、
前記入力情報を既存の教師データに加えた機械学習を行い、前記欠陥判定モデルを更新するモデル更新手順、
を実行させる。
An inspection support program according to at least one embodiment of the present invention,
to the computer,
an image acquisition procedure for acquiring a product image obtained by imaging the product to be inspected;
The product to be inspected included in the product image acquired in the image acquisition procedure, using a defect determination model for determining defects in the product to be inspected included in the product image that has been input. Determination procedure for determining defects in
an input information acquisition procedure for acquiring input information required by the user for the judgment result in the judgment procedure;
A model updating procedure for performing machine learning by adding the input information to existing teacher data and updating the defect determination model;
to run.
かかるプログラムによれば、判定手順の、例えば、誤った判定結果に対して点検員(ユーザ)が入力した入力情報に基づいて、欠陥判定モデルが更新される。この場合、運用が継続された場合、ユーザによる目視点検の結果と判定手順の判定結果との乖離が運用開始時に比べて減少する。その結果、判定精度が向上し、点検作業の負担が軽減される。したがって、利便性を向上させることが可能となる。 According to this program, the defect determination model is updated based on the input information input by the inspector (user) with respect to, for example, an erroneous determination result in the determination procedure. In this case, when the operation is continued, the difference between the result of the visual inspection by the user and the determination result of the determination procedure is reduced compared to when the operation is started. As a result, the accuracy of determination is improved, and the burden of inspection work is reduced. Therefore, convenience can be improved.
本発明の少なくとも一実施形態によれば、利便性を向上させることが可能な点検支援システム等を提供することができる。 According to at least one embodiment of the present invention, it is possible to provide an inspection support system and the like that can improve convenience.
以下、添付図面を参照して本発明の幾つかの実施形態について説明する。ただし、実施形態として記載されている又は図面に示されている構成部品の寸法、材質、形状、その相対的配置等は、本発明の範囲をこれに限定する趣旨ではなく、単なる説明例にすぎない。
例えば、「同一」、「等しい」及び「均質」等の物事が等しい状態であることを表す表現は、厳密に等しい状態を表すのみならず、公差、若しくは、同じ機能が得られる程度の差が存在している状態も表すものとする。
一方、一の構成要素を「備える」、「具える」、「具備する」、「含む」、又は、「有する」という表現は、他の構成要素の存在を除外する排他的な表現ではない。
Several embodiments of the present invention will now be described with reference to the accompanying drawings. However, the dimensions, materials, shapes, relative arrangements, etc. of the components described as embodiments or shown in the drawings are not intended to limit the scope of the present invention, and are merely illustrative examples. do not have.
For example, expressions such as "identical", "equal", and "homogeneous", which express that things are in the same state, not only express the state of being strictly equal, but also have tolerances or differences to the extent that the same function can be obtained. It shall also represent the existing state.
On the other hand, the expressions "comprising", "comprising", "having", "including", or "having" one component are not exclusive expressions excluding the presence of other components.
(点検支援システムの全体構成)
以下、一実施形態に係る点検支援システム1の全体構成について説明する。図1は、一実施形態に係る点検支援システム1の構成を概略的に示すブロック図である。
(Overall configuration of inspection support system)
The overall configuration of the
なお、以下の一実施形態に係る点検支援システム1は、サーバ装置100と通信端末200との協働関係によって、その機能を実現する構成である。しかし、点検支援システム1は、このような構成に限られず、単一の装置であってもよいし、より多くの装置から構成されてもよい。
Note that the
図1に示すように、点検支援システム1は、サーバ装置100と、ネットワーク2を介してサーバ装置100と通信可能に接続される一つ以上の通信端末200とを備える。ネットワーク2は、WAN(World Area Network)であってもよいし、LAN(Local Area Network)であってもよい。
As shown in FIG. 1 , the
点検支援システム1は、製品の点検作業を支援するためのシステムである。点検支援システム1のユーザは、製品の点検を行う点検員であってもよいし、その製品を使用するユーザであってもよい。点検支援システム1によって判定される欠陥は、外観から判定可能な欠陥であり、その種類は、例えば、ひび割れ、へこみ、傷、コーティング不良、酸化、減肉、汚れ等である。
The
点検対象製品は、製品全体であってもよいし、製品全体ではなく製品を構成する部品(例えば、機械部品)であってもよい。また、点検対象製品は、新品であってもよいし、補修品であってもよいし、既設の設備であってもよい。点検対象製品は、例えば、ガスタービンの動翼、静翼、分割環、燃焼器等であってもよい。 The product to be inspected may be the entire product, or may be a part (for example, mechanical part) that constitutes the product instead of the entire product. The product to be inspected may be a new product, a repaired product, or an existing facility. The products to be inspected may be, for example, rotor blades, stator blades, split rings, combustors, etc. of gas turbines.
サーバ装置100は、例えば、製品の製造事業者、点検支援サービスを提供する事業者等によって管理されるサーバ装置である。サーバ装置100は、欠陥判定モデルを使用して、後述する欠陥に関する判定を行う。
The
通信端末200は、例えば、パーソナルコンピュータ、タブレット端末、スマートフォン等の通信機能を有する装置である。通信端末200は、ユーザによって点検場所で使用され、点検対象製品を撮像した製品画像をサーバ装置100に提供するために使用される。なお、通信端末200は、それ自体が撮像機能を有する構成であってもよいし、撮像機能を有さず、カメラ等の撮像装置と接続され、画像データを取得できる構成であってもよい。
The
以下、各装置(サーバ装置100と通信端末200)の構成について説明する。図2は、一実施形態に係るサーバ装置100の構成を概略的に示すブロック図である。図3は、一実施形態に係る通信端末200の構成を概略的に示すブロック図である。
The configuration of each device (
(サーバ装置の構成)
以下、サーバ装置100の構成について説明する。図2に示すように、サーバ装置100は、他の装置と通信を行う通信部110と、各種データを記憶する記憶部120と、ユーザ(例えば、サーバ装置100の管理者)の入力を受け付ける入力部130と、ユーザ(例えば、サーバ装置100の管理者)に情報を出力する出力部140と、装置全体の制御を行う制御部150とを備える。これらの構成要素は、バスライン160によって相互に接続される。
(Configuration of server device)
The configuration of the
通信部110は、有線通信又は無線通信を行うためのNIC(Network Interface Card controller)を備える通信インターフェースである。通信部110は、ネットワーク2を介して、他の装置(例えば通信端末200)と通信を行う。
The
記憶部120は、RAM(Random Access Memory)、ROM(Read Only Memory)等から構成される。記憶部120は、各種制御処理を実行するためのプログラム(例えば、欠陥に関する判定を行うための欠陥判定モデル、判定信頼度を評価するための評価プログラム等)と、各種データ(例えば、取得した入力情報、作成した報告書、判定結果等)とを記憶する。
The
また、記憶部120は、信頼度情報を記憶するための信頼度情報記憶部121と、複数の製品の図面データを記憶するための図面情報記憶部122と、条件情報を記憶するための条件情報記憶部123とを含む。なお、記憶部120は、一つの記憶装置によって構成されてもよいし、複数の記憶装置によって構成されてもよい。
The
入力部130は、例えば、操作ボタン、キーボード、ポインティングデバイス、マイクロフォン等の入力装置から構成される。入力部130は、ユーザが指示を入力するために用いられる入力インターフェースである。
The
出力部140は、例えば、LCD(Liquid Crystal Display)、EL(Electroluminescence)ディスプレイ、スピーカー等の出力装置から構成される。出力部140は、ユーザに各種情報を提示するための出力インターフェースである。
The
制御部150は、CPU(Central Processing Unit)、GPU(Graphics Processing Unit)等のプロセッサから構成される。制御部150は、記憶部120に記憶されているプログラムを実行することにより、装置全体の動作を制御する。
The
以下、制御部150の機能的な構成を説明する。制御部150は、画像取得部151、判定部152、入力情報取得部153、モデル更新部154、評価部155、表示制御部156、設定変更部157、報告書作成部158として機能する。
A functional configuration of the
画像取得部151は、点検対象製品を撮像した製品画像を取得する。具体的には、画像取得部151は、通信部110を介して、通信端末200から製品画像を受信することによって製品画像を取得する。
The
判定部152は、欠陥判定モデルを使用して、画像取得部151が取得した製品画像に含まれる点検対象製品の欠陥に関する判定を行う。具体的には、判定部152は、欠陥判定モデルを記憶部120から読みだして、製品画像を欠陥判定モデルに入力し、欠陥に関する判定を行う。欠陥に関する判定は、欠陥の有無と、欠陥の種類と、欠陥の位置、領域、面積、及び寸法(長さ、幅、及び深さ)等の詳細と、のいずれか一つ以上に関する判定を含む。
The
ここで、欠陥判定モデルについて説明する。欠陥判定モデルは、入力された製品画像に対して当該製品画像に含まれる点検対象製品の欠陥に関する判定を行うように構成されたモデルである。具体的には、欠陥判定モデルは、画像の各ピクセルの赤、緑、及び青のそれぞれの成分の数値を示すRGB情報を解析し、そのコントラストや色合いのパターン分類によって欠陥を判定するように構成される。 Here, the defect determination model will be described. The defect determination model is a model that is configured to perform determination regarding defects in the product to be inspected included in the input product image. Specifically, the defect determination model analyzes RGB information indicating numerical values of red, green, and blue components of each pixel of an image, and determines defects by pattern classification of contrast and hue. be done.
欠陥判定モデルは、後述するように、ユーザの入力情報に基づく機械学習を行うことにより、入力された画像が可視光の撮像装置を用いた撮像画像であっても、その画像内の奥行方向の寸法を高精度(例えば0.5mm単位)まで推定して欠陥を認定することができる。 As will be described later, the defect determination model performs machine learning based on user input information. Defects can be identified by estimating dimensions to a high degree of accuracy (eg, to the nearest 0.5 mm).
欠陥判定モデルは、ユーザの利用開始前の時点では、欠陥を含む製品の画像と欠陥を含まない製品の画像とを学習データとして学習した学習済みモデルであってもよいし、製造事業者の知見に基づいてパラメータ設定したプログラムであってもよい。いずれにしても、欠陥判定モデルは、ユーザの利用開始後において、入力情報を教師データとして機械学習が行われるため、学習済みモデルとなる。 The defect determination model may be a trained model obtained by learning images of products containing defects and images of products without defects as learning data before the user starts using the model, or may be a learned model based on the knowledge of the manufacturer. It may be a program whose parameters are set based on. In any case, after the user starts using the defect determination model, machine learning is performed using the input information as teacher data, so the defect determination model becomes a learned model.
また、判定部152は、判定結果と条件情報とを対比することによって点検対象製品が不適合であるか否かを判別する。条件情報は、製品が点検基準に不適合となる場合の欠陥の条件を示す情報である。
Further, the
点検基準に不適合となる場合とは、例えば、販売後の製品のメンテナンスにおける点検において交換や修理の対応が必要となる場合、新品又は補修品の製造過程又は出荷前の点検において出荷不可となる場合である。条件情報は、例えば、長さ5mm以上の傷、面積1cm2以上のへこみ等の欠陥の条件を示す情報である。具体的には、判定部152は、条件情報記憶部123に記憶されている条件情報を参照し、その判定結果が条件情報に示される条件を満たすか否かに応じて、点検対象製品が不適合であるか否かを判別する。
Cases that do not conform to inspection standards include, for example, cases in which replacement or repair is required in maintenance inspections after sales, cases in which shipment is not possible in the manufacturing process of new or repaired products, or in inspections before shipment. is. The condition information is, for example, information indicating conditions of defects such as a scratch with a length of 5 mm or more and a dent with an area of 1 cm 2 or more. Specifically, the
入力情報取得部153は、判定部152による判定結果に対してユーザ(点検員)が入力した入力情報を取得する。具体的には、入力情報取得部153は、通信部110を介して、通信端末200から入力情報を受信することによって入力情報を取得する。入力情報は、判定結果に対して入力された、欠陥の有無、位置、領域、面積、寸法及び種類のうち何れか一つ以上の追加内容又は修正内容を示す情報である。入力情報取得部153は、判定部152による判定結果に対してユーザが入力した入力情報ではなく、ユーザが必要とした入力情報を取得するように構成されてもよい。すなわち、入力情報取得部153は、判定結果に対して修正等の入力を必要としない場合における入力情報を取得してもよい。
The input
モデル更新部154は、入力情報取得部153が取得した入力情報を既存の教師データに加えた機械学習を行い、欠陥判定モデルを更新する。なお、入力情報を取得するたびに、欠陥判定モデルを更新する場合、処理量が増加する。そのため、制御部150は、入力情報取得部153が取得した入力情報を記憶部120に記憶させ、第1更新タイミングにおいて、モデル更新部154がそれらを読み出して欠陥判定モデルの更新を行うことが好ましい。第1更新タイミングは、例えば、定期的なタイミング(例えば午後12時)であってもよいし、記憶部120に記憶されている入力情報が所定量に達したタイミングであってもよい。
The
評価部155は、判定部152による判定結果について、その欠陥の種類ごとの判定信頼度を評価する。判定信頼度とは、判定結果の確からしさを数値化した指標(例えば正答率)である。判定信頼度は、例えば、大きな数値であるほど信頼度が高いことを意味し、その評価結果は0~1の範囲内の数値で表現されてもよい。判定信頼度を評価するための評価プログラムは、入力情報に基づいて更新されてもよい。例えば、ある製品のある欠陥の種類に関する判定結果に対して、ユーザによる修正や追記が無いことが多い場合に、その製品のその欠陥の種類に対する判定信頼度を高く評価するように評価プログラムのパラメータや演算式が修正されてもよい。なお、評価プログラムの更新方法は、このような例に限られず、適宜変更可能である。
The
表示制御部156は、表示部240に表示させる内容を制御する。一実施形態に係る表示制御部156は、通信部110を介して通信端末200に制御信号を送信することによって通信端末200の表示部240に表示させる内容を制御するように構成される。なお、表示制御部156は、サーバ装置100ではなく通信端末200に設けられていてもよい。この場合、表示制御部156は、サーバ装置100から受信した制御信号に応じて表示部240に表示させる内容を制御するように構成されていてもよい。
The
ここで、信頼度情報について説明する。図4は、一実施形態に係る点検支援システム1が使用する信頼度情報の一例を示す図である。図4に示すように、信頼度情報は、複数の製品の種類(例えば製品A、製品B)と、それらの製品の種類ごとの欠陥の種類(例えば、欠陥1、欠陥2、欠陥3)と、それらの製品の種類及び欠陥の種類のそれぞれの判定信頼度の一つ以上の閾値(例えば、第1閾値、第2閾値)とを関連付けた情報である。
Here, the reliability information will be explained. FIG. 4 is a diagram showing an example of reliability information used by the
図4において、例えば、製品Aは、ガスタービンの動翼であり、製品Bは、ガスタービンの静翼である。例えば、欠陥1は、ひび割れであり、欠陥2は、へこみであり、欠陥3は傷である。第1閾値及び第2閾値は、判定信頼度が取り得る数値範囲内(例えば0~1の範囲内)で設定される。第1閾値は、第2閾値より小さい値に設定される。
In FIG. 4, for example, product A is a gas turbine rotor blade, and product B is a gas turbine stator blade. For example,
第1閾値は、点検対象製品のその欠陥の種類の判定結果を表示部240に表示させるべきか否かの判別基準となる閾値である。例えば、点検対象製品が製品Aであり、判定結果に欠陥1(ひび割れ)が含まれる場合に、その判定結果の判定信頼度が第1閾値(0.3)を下回る値(例えば0.2)である場合には、その欠陥1の判定項目は、判定結果から除外され、表示部240に表示されない。一方、その判定結果の判定信頼度が第1閾値以上の値(例えば0.5)である場合には、その欠陥1の判定項目は判定結果に含まれて、表示部240に表示される。
The first threshold is a threshold that serves as a criterion for determining whether or not the
第2閾値は、点検対象製品のその欠陥の種類の判定結果を確定項目として表示部240に表示させるべきか否かの判別基準となる閾値である。確定項目とは、ユーザ(点検員)の最終判定を必要としない項目であり、未確定項目とは、ユーザによる最終判定が必要な項目である。例えば、点検対象製品が製品Aであり、判定結果に欠陥1(ひび割れ)が含まれる場合に、その判定結果の判定信頼度が第2閾値(0.5)を上回る値(例えば0.7)である場合には、その欠陥1の判定結果は、確定項目として表示部240に表示される。一方、その判定結果の判定信頼度が第2閾値以下の値(例えば0.2)である場合には、その欠陥1の判定結果は、未確定項目として表示部240に表示される。
The second threshold is a threshold used as a criterion for determining whether or not the determination result of the defect type of the product to be inspected should be displayed on the
なお、信頼度情報は、図4に示す例に限られない。例えば、一つ以上の閾値は、第1閾値と第2閾値のいずれか一方のみであってもよい。一つ以上の閾値は、さらに細分化され、3つ以上の閾値を含み、幾つかの閾値が表示部240に表示させる内容の優先順位の決定に利用されてもよい。製品の種類と欠陥の種類は、より多くの情報を含んでいてもよい。第1閾値と第2閾値の両方を使用する場合、初期設定では、第1閾値は、小さい値(例えば、0.01)に設定し、第2閾値は、大きい値(例えば、0.99)に設定しておき、その後の設定変更により、第1閾値と第2閾値との差分が減少していくようにすることが好ましい。
Note that the reliability information is not limited to the example shown in FIG. For example, the one or more thresholds may be only one of the first threshold and the second threshold. One or more thresholds may be further subdivided to include three or more thresholds, and several thresholds may be used to determine the priority of the content to be displayed on the
表示制御部156は、このような信頼度情報に基づいて、通信端末200の表示部240に表示させる内容を制御する。具体的には、表示制御部156は、評価部155の判定信頼度の評価結果と、信頼度情報記憶部121に記憶されている信頼度情報に含まれるその評価結果に対応する一つ以上の閾値とを対比して、表示部240に表示させる内容を制御する。
The
例えば、表示制御部156は、判定結果のうち、判定信頼度の評価結果が第1閾値を下回る項目については表示部240に表示させないように制御する。表示制御部156は、判定結果のうち、判定信頼度の評価結果が第2閾値を上回る項目については確定項目として表示部240に表示させるように制御する。表示制御部156は、判定結果のうち、判定信頼度の評価結果が第1閾値以上かつ第2閾値以下である項目については、未確定項目として表示部240に表示させるように制御する。
For example, the
また、表示制御部156は、図面情報記憶部122から画像取得部151が取得した製品画像に対応する図面データとして点検用製品図を抽出し、抽出した点検用製品図上に判定結果に含まれる欠陥を自動的に描写した画像を表示部240に表示させる。例えば、表示制御部156は、通信部110を介して、抽出した図面データ上に判定結果に含まれる欠陥を描写した画像を通信端末200に送信することによって、このような処理を実現する。
In addition, the
設定変更部157は、入力情報の入力頻度又は入力内容に基づいて、信頼度情報記憶部121に記憶されている信頼度情報に含まれる一つ以上の閾値を設定変更する。例えば、入力情報の入力頻度が少ない項目については第2閾値を下げて、検出された欠陥を除外する入力情報の入力頻度が多い項目については第1閾値を上げて、検出されていない欠陥を追加する入力情報の入力頻度が多い項目については第1閾値を下げるように設定変更がなされる。
The
このような閾値の設定変更は第2更新タイミングで行われる。第2更新タイミングは、例えば、定期的なタイミング(例えば午後12時)であってもよいし、記憶部120に記憶されている入力情報が所定量に達したタイミングであってもよい。なお、設定変更部157は、上述したように、閾値ではなく評価プログラムを修正し、信頼度の評価方法を変更するように構成されてもよい。
Such change in threshold setting is performed at the second update timing. The second update timing may be, for example, a regular timing (for example, 12:00 pm) or a timing when the amount of input information stored in the
報告書作成部158は、ユーザ(点検員)の操作によって確定した欠陥に関する判定結果と不適合であるか否かの判別結果とに基づいて報告書を作成する。具体的には、報告書作成部158は、通信部110を介して、通信端末200からユーザ(点検員)が判定結果及び判別結果を確定させる操作したことを示す情報を取得した場合に、その判定結果及び判別結果の内容に基づいて報告書を作成する。作成した報告書は、記憶部120に記憶されてもよいし、他の装置(例えば、そのユーザが使用している通信端末200や報告書を管理するサーバ装置)に転送されてもよい。
The
(通信端末の構成)
以下、通信端末200の構成について説明する。図3に示すように、通信端末200は、他の装置と通信を行う通信部210と、各種データを記憶する記憶部220と、ユーザ(点検員)の入力を受け付ける入力部230と、欠陥に関する情報を表示するための表示部240と、点検対象製品を撮像するための撮像部250と、装置全体の制御を行う制御部260とを備える。これらの構成要素は、バスライン270によって相互に接続される。
(Configuration of communication terminal)
The configuration of
通信部210は、有線通信又は無線通信を行うためのNICを備える通信インターフェースである。通信部210は、ネットワーク2を介して、他の装置(例えばサーバ装置100)と通信を行う。
The
記憶部220は、RAM、ROM等から構成される。記憶部220は、各種制御処理を実行するためのプログラムと、各種データとを記憶する。
The
入力部230は、例えば、操作ボタン、キーボード、タッチパネル、ポインティングデバイス、マイクロフォン等の入力装置から構成される。入力部230は、ユーザが指示を入力するために用いられる入力インターフェースである。なお、上述した入力情報は、入力部230を介して入力される。
The
表示部240は、例えば、LCD、ELディスプレイ等の表示装置から構成される。表示部240は、サーバ装置100から受信した判定結果、判定信頼度の評価結果、不適合か否かの判別結果等の欠陥に関する情報を表示させる。また、表示部240は、ユーザが情報を入力するための入力受付画面等を表示させる。
The
撮像部250は、例えば、レンズ、イメージセンサ、集積回路などを備えるカメラから構成される。カメラは可視光の静止画又は動画を撮像可能に構成される。撮像部250は、点検対象製品の外観の撮像に使用される。なお、撮像部250は、超音波、レーザ、赤外線等を用いた計測技術によって、より精密に欠陥の状態を取得することが可能な構成に置換されてもよい。
The
制御部260は、CPU、GPU等のプロセッサから構成される。制御部260は、記憶部220に記憶されているプログラムを実行することにより、装置全体の動作を制御する。また、制御部260は、入力部230を介して、ユーザ操作を受け付ける。これにより、制御部260は、撮像部250を制御して点検対象製品を撮像し、その製品画像を、通信部210を介してサーバ端末100に送信する。また、制御部260は、入力部230を介して受け付けた入力情報を、通信部210を介してサーバ端末100に送信する。
The
(通信端末の表示内容)
以下、点検支援システム1の通信端末200に表示される表示画面の具体例を説明する。図5は、一実施形態に係る点検支援システム1によって表示される欠陥を描写した画像の一例を示す図である。図6は、一実施形態に係る点検支援システム1の判定結果に対する入力情報の一例を示す図である。
(Contents displayed on the communication terminal)
A specific example of the display screen displayed on the
図5に示すように、表示制御部156は、抽出した製品画像に対応する図面データ(点検用製品図)上に判定結果に含まれる欠陥を自動的に描写した点検用製品図を表示部240に表示させる。この例では、製品画像は、ガスタービンの静翼を複数の方向から撮像した画像である。それらの取得画像に対応する点検用製品図に対して、重畳的に、欠陥が描写されている。具体的には、背側の画像において翼部の欠陥として傷が線L1で示されている。また、腹側の画像において翼部の欠陥として、へこみが領域A1で示されている。なお、これらの欠陥を示す画像は、点検用製品図の画像と区別可能に着色されていることが好ましい。
As shown in FIG. 5, the
なお、長さや幅の寸法は、製品画像から推定されていてもよい。奥行方向の寸法(例えば、傷の深さやへこみの深さ)は、ユーザが追記してもよいし、製品画像から推定されてもよい。なお、図5では示されていないが、判定結果の詳細な情報(判定信頼度の評価結果と欠陥の寸法などの情報)は別の画面で表示される。 Note that the length and width dimensions may be estimated from the product image. The dimension in the depth direction (for example, the depth of a scratch or the depth of a dent) may be added by the user or estimated from the product image. Although not shown in FIG. 5, detailed information of the determination result (evaluation result of determination reliability and information such as defect dimensions) is displayed on another screen.
ここで、このような判定結果に対して、ユーザが修正を行う場合を説明する。図6に示すように、へこみの判定結果として、領域A1が実際の目視点検においてユーザが認識した領域と異なっていた場合、ユーザは、自身が認識した領域として、領域A1を点線で示す領域A2に修正する入力を行うことが可能である。例えば、ユーザは、タッチパネル上に表示されている点検用製品図上で領域A2を記入してもよい。この入力情報は、サーバ装置100に送信され、サーバ装置100は、入力情報を取得する。その結果、入力情報は機械学習に利用される。
Here, a case where the user corrects such determination results will be described. As shown in FIG. 6, when the area A1 is different from the area recognized by the user in the actual visual inspection as a result of the dent determination, the user recognizes the area A1 as the area A2 indicated by the dotted line. It is possible to make an input to modify the For example, the user may fill in area A2 on the inspection product drawing displayed on the touch panel. This input information is transmitted to the
(判定処理の流れ)
以下、点検支援システム1の判定処理の具体例を説明する。この処理は、ユーザ(点検員)が点検を行う場合に実行される。図7は、一実施形態に係る点検支援システム1の判定処理の一例を示すフローチャートである。
(Determination process flow)
A specific example of determination processing of the
図7に示すように、通信端末200は、点検員であるユーザの操作を受け付けて、撮像部250を制御し、点検対象製品を撮像する(ステップS1)。通信端末200は、点検対象製品を撮像した製品画像を、通信部210を介してサーバ装置100に送信する(ステップS2)。これにより、サーバ装置100の画像取得部151は、製品画像を取得する(ステップS3)。尚、S2からS3への点線矢印は、情報の送受信による指示を表す。
As shown in FIG. 7, the
サーバ装置100の判定部152は、欠陥判定モデルを使用して、取得した製品画像に含まれる点検対象製品の欠陥に関する判定を行う(ステップS4)。なお、この場合において、サーバ装置100の評価部155は、判定結果の信頼度の評価を行う。
The
サーバ装置100は、通信部110を介して通信端末200に判定結果を送信する(ステップS5)。
通信端末200は、サーバ装置100から送信された判定結果と、その信頼度の評価結果とを受信する(ステップS6)。通信端末200は、判定結果を表示部240に表示させる(ステップS7)。なお、この表示内容は、サーバ装置100の表示制御部156によって制御される。かかる制御によって、例えば、表示部240において、点検用製品図上に欠陥が表示されたり、欠陥に関する判定結果がその信頼度の評価結果と閾値に応じて表示されたり、非表示となったりする。
ここで、通信端末200は、判定結果に対するユーザの入力を受け付ける入力情報の受付画面を表示する。ここで、通信端末200の制御部は、入力情報があるか否かを判別する(ステップS8)。ユーザが判定結果に対して、修正又は追記の入力をした場合、入力情報があると判別され(ステップS8;Yes)、通信端末200は、サーバ装置100にその入力情報を送信する(ステップS9)。
Here,
一方、ユーザが判定結果に対して何も入力せず、判定結果を確定させる操作を行った場合には、通信端末200は、入力情報がないと判別し(ステップS8;No)、表示している判定結果を最終判定結果として表示する。この場合において、通信端末200は、サーバ装置100に判定結果の確定を通知して、サーバ装置100は、その判定結果を最終的な情報として記憶する(ステップS15)。
On the other hand, when the user does not input anything for the determination result and performs an operation to confirm the determination result,
サーバ装置100は、判定結果を送信した後に通信端末200から入力情報を受信し取得する(ステップS10)。
After transmitting the determination result, the
そして、サーバ装置100の判定部152は、入力情報を反映させた判定を行う(ステップS11)。その判定結果を最終判定結果として、サーバ装置100は、通信端末200に送信する(ステップS12)。
通信端末200は、サーバ装置100から送信された最終判定結果を受信する(ステップS13)。そして、通信端末200の表示部240は、最終判定結果を表示する(ステップS14)。
Then, the
サーバ装置100の制御部150は、最終判定結果と取得した入力情報を最終的な情報として記憶部120に記憶させる(ステップS15)。なお、記憶部120に記憶された入力情報は機械学習に使用される。
The
そして、通信端末200は、ユーザの操作を受け付けて、報告書の作成をサーバ装置100に指示する(ステップS16)。指示を受けたサーバ装置100は、製品の点検基準の適合性を評価する条件情報と最終判定結果とを比較し、製品の適合性を判別する(ステップS17)。その判別結果を、サーバ装置100は、通信端末200に送信し(ステップS18)、報告書を作成する(ステップS19)。一方、判別結果を受信した通信端末200は(ステップS20)、判別結果を表示する(ステップS21)。
Then,
(更新処理の流れ)
以下、点検支援システム1の更新処理の具体例を説明する。この処理は、サーバ装置100によって定期的に実行されてもよい。図8は、一実施形態に係る点検支援システム1の更新処理の一例を示すフローチャートである。
(Update process flow)
A specific example of the update process of the
図8に示すように、サーバ装置100の制御部150は、更新処理を開始すると、第1更新タイミングであるか否かを判別する(ステップS31)。ここで、第1更新タイミングではないと判別した場合(ステップS31;No)、サーバ装置100の制御部150は、以降の処理をスキップして更新処理を終了する。一方、第1更新タイミングであると判別した場合(ステップS31;Yes)、サーバ装置100のモデル更新部154は、入力情報を既存の教師データに追加し、機械学習を実行する(ステップS32)。また、サーバ装置100のモデル更新部154は、その機械学習により欠陥判定モデルを更新する(ステップS33)。
As shown in FIG. 8, when starting the update process, the
次に、サーバ装置100の制御部150は、第2更新タイミングであるか否かを判別する(ステップS34)。ここで、第2更新タイミングではないと判別した場合(ステップS34;No)、サーバ装置100の制御部150は、以降の処理をスキップして更新処理を終了する。一方、第2更新タイミングであると判別した場合(ステップS34;Yes)、サーバ装置100の設定変更部157は、入力情報に基づいて一つ以上の閾値を設定変更して、信頼度情報記憶部121に記憶されている信頼度情報を更新する(ステップS35)。
Next, the
以上説明したように、例えば、図1~図3に示すように、一実施形態に係る点検支援システム1は、点検対象製品を撮像した製品画像を取得するための画像取得部151と、入力された製品画像に対して当該製品画像に含まれる点検対象製品の欠陥に関する判定を行う欠陥判定モデルを使用して、画像取得部151が取得した製品画像に含まれる点検対象製品の欠陥に関する判定を行うように構成された判定部152と、判定部152による判定結果に対してユーザが必要とした入力情報を取得するための入力情報取得部153と、入力情報を既存の教師データに加えた機械学習を行い、欠陥判定モデルを更新するように構成されたモデル更新部154と、を備える。
As described above, for example, as shown in FIGS. 1 to 3, the
かかる構成によれば、判定部152による、例えば、誤った判定結果に対して点検員(ユーザ)が入力した入力情報に基づいて、判定部152が使用する欠陥判定モデルが更新される。この場合、運用が継続された場合、ユーザによる目視点検の結果と判定部152による判定結果との乖離が運用開始時に比べて減少する。その結果、判定精度が向上し、点検作業の負担が軽減される。したがって、利便性を向上させることが可能となる。
According to this configuration, the defect determination model used by the
幾つかの実施形態では、入力情報は、欠陥の有無、位置、領域、面積、寸法及び種類のうち何れか一つ以上の追加内容又は修正内容を示す情報である。 In some embodiments, the input information is information indicating addition or correction of any one or more of presence/absence, location, area, area, size, and type of defect.
かかる構成によれば、欠陥に関する判定内容との関連性が高い入力情報を用いて機械学習を行うため、判定精度をより確実に向上させることが可能となる。 According to such a configuration, machine learning is performed using input information that is highly relevant to the content of defect determination, so it is possible to more reliably improve determination accuracy.
幾つかの実施形態では、例えば、図1~図3に示すように、点検支援システム1は、欠陥に関する情報を表示するための表示部240と、判定結果について欠陥の種類ごとの判定信頼度を評価するための評価部155と、点検対象製品の種類と欠陥の種類と判定信頼度の一つ以上の閾値とを関連付けた信頼度情報を記憶するための信頼度情報記憶部121と、評価部155の判定信頼度の評価結果と当該評価結果に対応する信頼度情報に含まれる一つ以上の閾値とに基づいて、表示部240に表示させる内容を制御するように構成された表示制御部156と、を備える。
In some embodiments, for example, as shown in FIGS. 1 to 3, the
かかる構成によれば、判定信頼度の評価結果が閾値を超えているか否かに応じて、その種類の欠陥の判定結果を目立つように表示させたり、目立たないように表示させたりすることが可能となる。そのため、判定結果の視認性を向上させることができる。 According to this configuration, depending on whether the evaluation result of the determination reliability exceeds the threshold, the determination result of the defect of that type can be displayed conspicuously or inconspicuously. becomes. Therefore, the visibility of the determination result can be improved.
幾つかの実施形態では、一つ以上の閾値は、第1閾値を含み、表示制御部156は、判定結果のうち、判定信頼度の評価結果が第1閾値を下回る項目については表示部240に表示させないように制御する。
In some embodiments, the one or more thresholds include a first threshold, and the
かかる構成によれば、判定結果のうち、判定信頼度の低い項目については除外して、判定結果を表示させることが可能となる。そのため、ユーザの不必要なチェック項目を減らすことができる。 According to such a configuration, it is possible to display the determination results excluding items with low determination reliability among the determination results. Therefore, unnecessary check items for the user can be reduced.
幾つかの実施形態では、一つ以上の閾値は、第2閾値を含み、表示制御部156は、判定結果のうち、判定信頼度の評価結果が第2閾値を上回る項目については確定項目として表示部240に表示させるように制御する。
In some embodiments, the one or more thresholds include a second threshold, and the
かかる構成によれば、判定信頼度が高い項目については確定項目として表示させ、ユーザの最終判定が必要なチェック項目を減らすことができる。 According to such a configuration, it is possible to display items with high determination reliability as fixed items, thereby reducing the number of check items that require final determination by the user.
幾つかの実施形態では、一つ以上の閾値は、第1閾値と第2閾値とを含み、表示制御部156は、判定結果のうち、判定信頼度の評価結果が第1閾値以上かつ第2閾値以下である項目についてはユーザによる最終判定が必要な未確定項目として表示部240に表示させるように制御する。
In some embodiments, the one or more thresholds include a first threshold and a second threshold, and the
かかる構成によれば、判定信頼度が半端な項目についてはユーザの最終判定によって確定するため、最終的な判定精度を担保することができる。 According to such a configuration, since an item whose determination reliability is incomplete is finalized by the user's final determination, it is possible to ensure the final determination accuracy.
幾つかの実施形態では、例えば、図1及び図2に示すように、点検支援システム1は、入力情報の入力頻度又は入力内容に基づいて、信頼度情報記憶部121に記憶されている信頼度情報(図4参照)に含まれる一つ以上の閾値を設定変更するように構成された設定変更部157をさらに備える。
In some embodiments, for example, as shown in FIGS. 1 and 2 , the
かかる構成によれば、例えば、入力情報の入力頻度が少ない項目については第2閾値を下げたり、検出された欠陥を除外する入力情報の入力頻度が多い項目については第1閾値を上げたり、検出されていない欠陥を追加する入力情報の入力頻度が多い項目については第1閾値を下げたりすることが可能となる。これにより、ユーザのチェック量を減らすことができる。 According to such a configuration, for example, the second threshold is lowered for items with low input frequency of input information, the first threshold is raised for items with high input frequency of input information for excluding detected defects, and detection It is possible to lower the first threshold value for items with a high input frequency of input information for adding defects that have not been detected. As a result, the amount of checking by the user can be reduced.
幾つかの実施形態では、例えば、図1~図3及び図5に示すように、点検支援システム1は、欠陥に関する情報を表示するための表示部240と、表示部240に表示させる内容を制御するように構成された表示制御部156と、複数の製品の図面データを記憶するための図面情報記憶部122と、を備える。また、表示制御部156は、図面情報記憶部122から画像取得部151が取得した製品画像に対応する図面データを抽出し、抽出した図面データ上に判定結果に含まれる欠陥を描写した画像を表示部240に表示させる。
In some embodiments, for example, as shown in FIGS. 1 to 3 and 5, the
かかる構成によれば、点検支援システム1による欠陥の位置、領域等の認識結果をユーザは図面上で確認することが可能となり、視認性が向上する。
According to such a configuration, the user can check the recognition result of the position, area, etc. of the defect by the
幾つかの実施形態では、例えば、図1及び図2に示すように、点検支援システム1は、製品が点検基準に不適合となる場合の欠陥の条件を示す条件情報を記憶するための条件情報記憶部123を備え、判定部152は、判定結果と条件情報とを対比することによって点検対象製品が点検基準に不適合であるか否かを判別する。
In some embodiments, for example, as shown in FIGS. 1 and 2, the
かかる構成によれば、点検対象製品が点検基準を適合しているか否かについても点検支援システム1が判別することが可能となる。この場合、ユーザが点検基準を知らない場合であってもシステム側で判別可能である。そのため、ユーザの負担を低減することができる。
According to this configuration, the
幾つかの実施形態では、例えば、図1及び図2に示すように、点検支援システム1は、ユーザの操作によって確定した判定結果と不適合であるか否かの判別結果とに基づいて報告書を作成する報告書作成部158をさらに備える。
In some embodiments, for example, as shown in FIGS. 1 and 2, the
かかる構成によれば、判定結果と判別結果を反映した報告書が点検支援システム1によって作成されるため、ユーザが報告書を作成する作業負担が低減される。
According to such a configuration, since the
一実施形態に係るサーバ装置100は、例えば、図2に示すように、製品の点検作業を支援するためのサーバ装置100であって、点検対象製品を撮像した製品画像を取得するための画像取得部151と、入力された製品画像に対して当該製品画像に含まれる点検対象製品の欠陥に関する判定を行う欠陥判定モデルを使用して、画像取得部151が取得した製品画像に含まれる点検対象製品の欠陥に関する判定を行うように構成された判定部152と、判定部152による判定結果に対してユーザが必要と入力情報を取得するための入力情報取得部153と、入力情報を既存の教師データに加えた機械学習を行い、欠陥判定モデルを更新するように構成されたモデル更新部154と、を備える。
The
かかる構成によれば、判定部152による、例えば、誤った判定結果に対して点検員(ユーザ)が入力した入力情報に基づいて、判定部152が使用する欠陥判定モデルが更新される。この場合、運用が継続された場合、ユーザによる目視点検の結果と判定部152による判定結果との乖離が運用開始時に比べて減少する。その結果、判定精度が向上し、点検作業の負担が軽減される。したがって、利便性を向上させることが可能となる。
According to this configuration, the defect determination model used by the
本発明は上述した実施形態に限定されることはなく、上述した実施形態に変形を加えた形態や、これらの形態を適宜組み合わせた形態も含む。 The present invention is not limited to the above-described embodiments, and includes modifications of the above-described embodiments and modes in which these modes are combined as appropriate.
(変形例)
上述した実施形態では、例えば、図1~図3に示すように、主にサーバ装置100が判定処理や更新処理などの処理を実行する例を説明した。しかし、点検支援システム1は、このような構成に限られない。例えば、画像取得部151、判定部152、入力情報取得部153、モデル更新部154、評価部155、表示制御部156、設定変更部157、報告書作成部158、信頼度情報記憶部121、図面情報記憶部122及び条件情報記憶部123のうち、何れか一つ以上の構成要素は、サーバ装置100ではなく、通信端末200に設けられていてもよい。すなわち、点検支援システム1における各機能は、技術的な矛盾が生じない限り、サーバ装置100によって実現されてもよいし、通信端末200によって実現されてもよい。
(Modification)
In the above-described embodiment, for example, as shown in FIGS. 1 to 3, the example in which the
また、点検支援システム1は、複数の装置が協働する構成に限られず、単一の装置であってもよい。すなわち、点検支援システム1が点検場所で使用され、その場で、撮像の実行と、判定処理、不適合か否かの判別、報告書の作成、欠陥判定モデルの更新等の処理とが実行されてもよい。この場合、データの送受信が不要となるため、点検支援システム1は、通信部110、210を備えていない構成であってもよい。また、2つの記憶部120、220と2つの制御部150、260と2つの入力部130、230は、それぞれ統合されてもよい。
Moreover, the
撮像部250は、通信端末200から独立した撮像装置であってもよいし、記憶部120、220は、サーバ装置100又は通信端末200から独立した外部記憶装置であってもよい。すなわち、サーバ装置100と通信端末200の構成は、図2及び図3に示す例に限られない。
The
点検支援システム1が実行する判定処理及び更新処理の各々の処理の順序は、図7及び図8に示す例に限られず、適宜変更可能である。また、一部の処理が省略されてもよい。例えば、点検支援システム1が単一の装置である場合、図7に示すステップS2、S5、S9、S10、S12、S13は省略可能である。また、図7に示す例では、入力情報の取得が1回だけの場合を示しているが、判定結果の表示とそれに対する入力情報の取得と複数回実行されてもよい。報告書を作成しない場合、ステップS19は省略されてもよい。また、ステップS12、S15は順序が逆であってもよい。
The order of determination processing and update processing executed by the
図8に示す例では、ステップS31~S33に示す欠陥判定モデルの更新処理が実行された場合にのみ、ステップS34、S35の信頼度情報の更新処理が実行されている。しかし、これらの処理は、別個独立して並列に処理されてもよい。また、欠陥判定モデルの更新処理が実行されない場合にも信頼度情報の更新処理が実行されてもよい。ステップS31~33とステップS34、S35の処理は順序が逆であってもよい。 In the example shown in FIG. 8, the reliability information updating process of steps S34 and S35 is executed only when the defect determination model updating process shown in steps S31 to S33 is executed. However, these processes may be processed separately and in parallel. Further, even when the defect determination model update process is not performed, the reliability information update process may be performed. The order of steps S31 to S33 and steps S34 and S35 may be reversed.
また、本開示に係る点検支援システム1は、上記装置によらず、例えば、コンピュータがプログラム(点検支援プログラム)を実行することで、その機能を実現してもよい。点検支援システム1の機能を実現するための点検支援プログラムは、USB(Universal Serial Bus)メモリ、CD-ROM(Compact Disc-Read Only Memory)、DVD(Digital Versatile Disc)、HDD(Hard Disc Drive)等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されてもよいし、ネットワーク2を介してコンピュータにダウンロードされてもよい。
Moreover, the
1 点検支援システム
2 ネットワーク
100 サーバ装置
110,210 通信部
120,220 記憶部
121 信頼度情報記憶部
122 図面情報記憶部
123 条件情報記憶部
130,230 入力部
140 出力部
150,260 制御部
151 画像取得部
152 判定部
153 入力情報取得部
154 モデル更新部
155 評価部
156 表示制御部
157 設定変更部
158 報告書作成部
160,270 バスライン
200 通信端末
240 表示部
250 撮像部
1
Claims (13)
点検対象製品を撮像した製品画像を取得するための画像取得部と、
入力された前記製品画像に対して前記製品画像に含まれる前記点検対象製品の欠陥に関する判定を行う欠陥判定モデルを使用して、前記画像取得部が取得した前記製品画像に含まれる前記点検対象製品の欠陥に関する判定を行うように構成された判定部と、
前記判定部による判定結果に対してユーザが必要とした入力情報を取得するための入力情報取得部と、
前記入力情報を既存の教師データに加えた機械学習を行い、前記欠陥判定モデルを更新するように構成されたモデル更新部と、
前記欠陥に関する情報を表示するための表示部と、
前記判定結果について前記欠陥の種類ごとの判定信頼度を評価するための評価部と、
前記点検対象製品の種類と前記欠陥の種類と前記判定信頼度の一つ以上の閾値とを関連付けた信頼度情報を記憶するための信頼度情報記憶部と、
前記評価部の前記判定信頼度の評価結果と当該評価結果に対応する前記信頼度情報に含まれる前記一つ以上の閾値とに基づいて、前記表示部に表示させる内容を制御するように構成された表示制御部と、を備える点検支援システム。 An inspection support system for supporting product inspection work,
an image acquisition unit for acquiring a product image obtained by imaging a product to be inspected;
The product to be inspected included in the product image acquired by the image acquiring unit using a defect determination model for determining defects in the product to be inspected included in the product image that has been input. a determination unit configured to determine the defect of
an input information acquisition unit for acquiring input information required by the user for the judgment result by the judgment unit;
a model updating unit configured to perform machine learning by adding the input information to existing teacher data and update the defect determination model;
a display unit for displaying information about the defect;
an evaluation unit for evaluating the determination reliability for each type of the defect with respect to the determination result;
a reliability information storage unit for storing reliability information that associates the type of the product to be inspected, the type of the defect, and one or more thresholds of the judgment reliability;
The content to be displayed on the display unit is controlled based on the evaluation result of the determination reliability of the evaluation unit and the one or more threshold values included in the reliability information corresponding to the evaluation result. and a display control unit .
請求項1に記載の点検支援システム。 2. The inspection support system according to claim 1, wherein said input information is information indicating the content of addition or content of correction of any one or more of the presence/absence, position, area, area, size and type of said defect.
請求項1又は2に記載の点検支援システム。The inspection support system according to claim 1 or 2.
前記表示制御部は、前記判定結果のうち、前記判定信頼度の前記評価結果が前記第1閾値を下回る項目については前記表示部に表示させないように制御する
請求項3に記載の点検支援システム。 the one or more thresholds includes a first threshold;
4. The inspection support system according to claim 3, wherein the display control unit controls not to display items among the determination results in which the evaluation result of the determination reliability is lower than the first threshold value on the display unit.
前記表示制御部は、前記判定結果のうち、前記判定信頼度の前記評価結果が前記第2閾値を上回る項目については確定項目として前記表示部に表示させるように制御する
請求項3又は4に記載の点検支援システム。 the one or more thresholds includes a second threshold;
5. The display control unit according to claim 3 or 4, wherein the display control unit performs control to display items, among the determination results, for which the evaluation result of the determination reliability exceeds the second threshold as confirmed items on the display unit. inspection support system.
前記表示制御部は、前記判定結果のうち、前記判定信頼度の前記評価結果が前記第1閾値以上かつ前記第2閾値以下である項目については前記ユーザによる最終判定が必要な未確定項目として前記表示部に表示させるように制御する
請求項3乃至5の何れか一項に記載の点検支援システム。 the one or more thresholds include a first threshold and a second threshold;
The display control unit, among the determination results, regards an item for which the evaluation result of the determination reliability is equal to or greater than the first threshold value and equal to or less than the second threshold value as an undetermined item requiring final determination by the user. 6. The inspection support system according to any one of claims 3 to 5, wherein control is performed to display on a display unit.
請求項3乃至6の何れか一項に記載の点検支援システム。 a setting change unit configured to change settings of the one or more threshold values included in the reliability information stored in the reliability information storage unit based on the input frequency or input content of the input information; The inspection support system according to any one of claims 3 to 6, further comprising.
前記表示部に表示させる内容を制御するように構成された表示制御部と、
複数の前記製品の図面データを記憶するための図面情報記憶部と、
を備え、
前記表示制御部は、前記図面情報記憶部から前記画像取得部が取得した前記製品画像に対応する前記図面データを抽出し、抽出した前記図面データ上に前記判定結果に含まれる前記欠陥を描写した画像を前記表示部に表示させる
請求項1乃至7の何れか一項に記載の点検支援システム。 a display unit for displaying information about the defect;
a display control unit configured to control content to be displayed on the display unit;
a drawing information storage unit for storing drawing data of a plurality of products;
with
The display control unit extracts the drawing data corresponding to the product image acquired by the image acquisition unit from the drawing information storage unit, and depicts the defect included in the determination result on the extracted drawing data. 8. The inspection support system according to any one of claims 1 to 7, wherein an image is displayed on said display unit.
前記判定部は、前記判定結果と前記条件情報とを対比することによって前記点検対象製品が前記不適合であるか否かを判別する
請求項1乃至8の何れか一項に記載の点検支援システム。 A condition information storage unit for storing condition information indicating conditions of the defect when the product does not conform to the inspection criteria,
The inspection support system according to any one of claims 1 to 8, wherein the determination unit determines whether or not the product to be inspected is the nonconforming product by comparing the determination result and the condition information.
請求項9に記載の点検支援システム。 10. The inspection support system according to claim 9, further comprising a report creation unit that creates a report based on the determination result confirmed by the user's operation and the determination result of nonconformity.
点検対象製品を撮像した製品画像を取得するための画像取得部と、
入力された前記製品画像に対して前記製品画像に含まれる前記点検対象製品の欠陥に関する判定を行う欠陥判定モデルを使用して、前記画像取得部が取得した前記製品画像に含まれる前記点検対象製品の欠陥に関する判定を行うように構成された判定部と、
前記判定部による判定結果に対してユーザが必要とした入力情報を取得するための入力情報取得部と、
前記入力情報を既存の教師データに加えた機械学習を行い、前記欠陥判定モデルを更新するように構成されたモデル更新部と、
前記判定結果について前記欠陥の種類ごとの判定信頼度を評価するための評価部と、
前記点検対象製品の種類と前記欠陥の種類と前記判定信頼度の一つ以上の閾値とを関連付けた信頼度情報を記憶するための信頼度情報記憶部と、
前記評価部の前記判定信頼度の評価結果と当該評価結果に対応する前記信頼度情報に含まれる前記一つ以上の閾値とに基づいて、前記欠陥に関する情報を表示するための表示部に表示させる内容を制御するように構成された表示制御部と、
を備えるサーバ装置。 A server device for supporting product inspection work,
an image acquisition unit for acquiring a product image obtained by imaging a product to be inspected;
The product to be inspected included in the product image acquired by the image acquiring unit using a defect determination model for determining defects in the product to be inspected included in the product image that has been input. a determination unit configured to determine the defect of
an input information acquisition unit for acquiring input information required by the user for the judgment result by the judgment unit;
a model updating unit configured to perform machine learning by adding the input information to existing teacher data and update the defect determination model;
an evaluation unit for evaluating the determination reliability for each type of the defect with respect to the determination result;
a reliability information storage unit for storing reliability information that associates the type of the product to be inspected, the type of the defect, and one or more thresholds of the judgment reliability;
causing a display unit to display information about the defect based on the evaluation result of the determination reliability of the evaluation unit and the one or more thresholds included in the reliability information corresponding to the evaluation result a display control configured to control content;
A server device comprising
点検対象製品を撮像した製品画像を取得する画像取得ステップと、
入力された前記製品画像に対して前記製品画像に含まれる前記点検対象製品の欠陥に関する判定を行う欠陥判定モデルを使用して、前記画像取得ステップにおいて取得した前記製品画像に含まれる前記点検対象製品の欠陥に関する判定を行う判定ステップと、
前記判定ステップの判定結果に対してユーザが必要とした入力情報を取得する入力情報取得ステップと、
前記入力情報を既存の教師データに加えた機械学習を行い、前記欠陥判定モデルを更新するモデル更新ステップと、
前記判定結果について前記欠陥の種類ごとの判定信頼度を評価する評価ステップと、
前記点検対象製品の種類と前記欠陥の種類と前記判定信頼度の一つ以上の閾値とを関連付けた信頼度情報を記憶するための信頼度情報記憶部を利用しながら、前記評価ステップの前記判定信頼度の評価結果と当該評価結果に対応する前記信頼度情報に含まれる前記一つ以上の閾値とに基づいて、前記欠陥に関する情報を表示するための表示部において表示する内容を制御する表示制御ステップと、
を備える点検支援方法。 An inspection support method for supporting product inspection work, comprising:
an image acquisition step of acquiring a product image of the product to be inspected;
The product to be inspected included in the product image acquired in the image acquisition step, using a defect determination model for determining defects in the product to be inspected included in the product image that has been input. a determination step of determining the defect of
an input information acquisition step of acquiring input information required by the user for the determination result of the determination step;
a model updating step of performing machine learning by adding the input information to existing teacher data to update the defect determination model;
an evaluation step of evaluating the determination reliability for each type of the defect with respect to the determination result;
The determination of the evaluation step using a reliability information storage unit for storing reliability information that associates the type of the product to be inspected, the type of the defect, and one or more thresholds of the determination reliability. Display control for controlling the content to be displayed on a display unit for displaying information about the defect based on the reliability evaluation result and the one or more thresholds included in the reliability information corresponding to the evaluation result. a step;
An inspection support method comprising:
点検対象製品を撮像した製品画像を取得する画像取得手順、
入力された前記製品画像に対して前記製品画像に含まれる前記点検対象製品の欠陥に関する判定を行う欠陥判定モデルを使用して、前記画像取得手順において取得した前記製品画像に含まれる前記点検対象製品の欠陥に関する判定を行う判定手順、
前記判定手順における判定結果に対してユーザが必要とした入力情報を取得する入力情報取得手順、
前記入力情報を既存の教師データに加えた機械学習を行い、前記欠陥判定モデルを更新するモデル更新手順、
前記判定結果について前記欠陥の種類ごとの判定信頼度を評価する評価手順、
前記点検対象製品の種類と前記欠陥の種類と前記判定信頼度の一つ以上の閾値とを関連付けた信頼度情報を記憶するための信頼度情報記憶部を利用しながら、前記評価手順の前記判定信頼度の評価結果と当該評価結果に対応する前記信頼度情報に含まれる前記一つ以上の閾値とに基づいて、前記欠陥に関する情報を表示するための表示部において表示する内容を制御する表示制御手順、
を実行させるための点検支援プログラム。 to the computer,
an image acquisition procedure for acquiring a product image obtained by imaging the product to be inspected;
The product to be inspected included in the product image acquired in the image acquisition procedure, using a defect determination model for determining defects in the product to be inspected included in the product image that has been input. Determination procedure for determining defects in
an input information acquisition procedure for acquiring input information required by the user for the judgment result in the judgment procedure;
A model updating procedure for performing machine learning by adding the input information to existing teacher data and updating the defect determination model;
An evaluation procedure for evaluating the determination reliability for each type of defect with respect to the determination result;
The determination of the evaluation procedure using a reliability information storage unit for storing reliability information that associates the type of the product to be inspected, the type of the defect, and one or more thresholds of the determination reliability. Display control for controlling the content to be displayed on a display unit for displaying information about the defect based on the reliability evaluation result and the one or more thresholds included in the reliability information corresponding to the evaluation result. procedure,
Inspection support program for executing
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