JP7405915B2 - 製品を分析する方法及び装置、訓練方法、システム、コンピュータプログラム、並びにコンピュータ読み取り可能記憶媒体 - Google Patents
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Description
- 製品の画像を受信するステップ;
- インペインティングオートエンコーダを使用して、受信した画像に対して異常検知を行うステップであり、インペインティングオートエンコーダは、第1の訓練画像のセットに基づき訓練された少なくとも1つの第1のニューラルネットワークを含み、第1の訓練画像のセットは複数の訓練画像を含み、複数の訓練画像の各々が、対応する欠陥のない製品を示している、ステップ;
- 二項分類器を使用して、異常検知の結果に基づき、欠陥が存在しているかどうかを決定するステップ;
- 欠陥検出器を使用して、受信した画像に対して欠陥検出を行うステップであり、欠陥検出器は、少なくとも1つの第3の訓練画像のセットに基づき訓練された少なくとも1つの第3のニューラルネットワークを含み、少なくとも1つの第3の訓練画像のセットは複数の訓練画像を含み、複数の訓練画像の各々が、対応する欠陥のある製品を示している、ステップ;
- 異常検知、欠陥検出、及び二項分類器の結果の重み付けに基づき、受信した画像の分析結果を評価するステップ;
を含む。
- 第1の訓練画像のセットを作成するステップであり、第1の訓練画像のセットは複数の訓練画像を含み、複数の訓練画像の各々が、欠陥のない製品を示している、ステップ;
- 第1の訓練画像のセットに基づき、インペインティングオートエンコーダの少なくとも1つの第1のニューラルネットワークを訓練するステップ;
- インペインティングオートエンコーダを使用した異常検知の結果に基づき、欠陥が存在しているかどうかを特定するように構成された二項分類器を作成するステップ;
- 少なくとも1つの第3の訓練画像のセットを作成するステップであり、少なくとも1つの第3の訓練画像のセットは複数の訓練画像を含み、複数の訓練画像の各々が、欠陥のある製品を示しており、さらに、少なくとも1つの欠陥が、第3の訓練画像のセットの各訓練画像においてマークされる、ステップ;
- 少なくとも1つの第3の訓練画像のセットに基づき、欠陥検出器の少なくとも1つの第3のニューラルネットワークを訓練するステップ;
- 重み付けを決定するステップであり、重み付けに従って、インペインティングオートエンコーダを使用した異常検知、欠陥検出器を使用した欠陥検出、及び二項分類器の適用の結果が評価されることになる、ステップ;
を含む。
- インペインティングオートエンコーダの結果を含む第2の訓練画像のセットを作成すること;
- 第2の訓練画像のセットに基づき、二項分類器の少なくとも1つの第2のニューラルネットワークを訓練すること;
を含む。
- さらなる第3の訓練画像のセットを作成するステップをさらに含み、さらなる第3の訓練画像のセットは、欠陥のある医薬品を各々が示す複数の訓練画像と、欠陥のない医薬品を各々が示す複数の訓練画像の両方を含み、少なくとも1つの第3のニューラルネットワークの訓練は、さらなる第3の訓練画像のセットに基づき追加で行われる。
- さらに別の第3の訓練画像のセットを作成するステップをさらに含み、さらに別の第3の訓練画像のセットは複数の訓練画像を含み、複数の訓練画像の各々が、以前に訓練された少なくとも1つの第3のニューラルネットワークによって欠陥があると検出された欠陥のない医薬品を示し、少なくとも1つの第3のニューラルネットワークの訓練は、さらに別の第3の訓練画像のセットに基づき追加で行われる。
- 第1の訓練画像のセットの訓練画像をパッチごとに再構成すること;
- 複数の再構成されたパッチに対して、元の訓練画像の対応する部分からエッジ領域を加えること;及び
- 加えられたエッジ領域を考慮に入れて、再構成されたパッチの訓練画像を使用して、インペインティングオートエンコーダの少なくとも1つの第1のニューラルネットワークを訓練すること;
をさらに含む。
1 システム
2 検査装置
3 医薬品を分析するための装置
4 労働者
5 コンベヤーベルト
6 バイアル
7 選別機
8 カメラ
9 コンピュータ
40~45 セクション
101~109 方法のステップ
201~210 方法のステップ
Claims (15)
- 製品を分析する方法であって、
- 前記製品の画像を受信するステップと、
- インペインティングオートエンコーダを使用して、受信した前記画像に対して異常検知を行うステップであり、前記インペインティングオートエンコーダは、第1の訓練画像のセットに基づき訓練された少なくとも1つの第1のニューラルネットワークを含み、前記第1の訓練画像のセットは複数の訓練画像を含み、前記複数の訓練画像の各々が、対応する欠陥のない製品を示している、ステップと、
- 二項分類器を使用して、前記異常検知の結果に基づき、欠陥が存在しているかどうかを決定するステップと、
- 欠陥検出器を使用して、受信した前記画像に対して欠陥検出を行うステップであり、前記欠陥検出器は、少なくとも1つの第3の訓練画像のセットに基づき訓練された少なくとも1つの第3のニューラルネットワークを含み、前記少なくとも1つの第3の訓練画像のセットは複数の訓練画像を含み、前記複数の訓練画像の各々が、対応する欠陥のある製品を示している、ステップと、
- 前記異常検知、前記欠陥検出、及び前記二項分類器の結果の重み付けに基づき、受信した前記画像の分析結果を評価するステップと、
を含む方法。 - 前記異常検知を行うために、受信した前記画像は、少なくとも2つのサブ画像に分割され、前記異常検知が、個々の前記サブ画像に対して行われ、前記二項分類器が、前記個々のサブ画像の異常検知の結果に対して適用される、請求項1に記載の方法。
- 前記欠陥検出は、受信した前記画像内の検出された欠陥の位置及び/又は検出された欠陥のタイプ及び/又は欠陥確率を決定することをさらに含む、請求項1に記載の方法。
- 前記二項分類器を使用して、前記異常検知の結果に基づき、欠陥が存在しているかどうかを決定するステップにおいて、前記インペインティングオートエンコーダによって再構成された受信した前記画像のバージョンの再構成誤差に基づき、受信した前記画像に表されている前記製品が、欠陥のある又は欠陥のないものとして評価されることになるかどうかを、前記二項分類器が評価する、請求項1に記載の方法。
- 前記二項分類器は、第2の訓練画像のセットに基づき訓練された少なくとも1つの第2のニューラルネットワークを含み、前記第2の訓練画像のセットは、前記インペインティングオートエンコーダの結果を含み、
当該方法は、前記二項分類器を適用するときに、前記少なくとも1つの第2のニューラルネットワークのアテンションマップを生成するステップをさらに含む、請求項1に記載の方法。 - 製品を分析するための装置を訓練する方法であって、
- 第1の訓練画像のセットを作成するステップであり、前記第1の訓練画像のセットは複数の訓練画像を含み、前記複数の訓練画像の各々が、欠陥のない製品を示している、ステップと、
- 前記第1の訓練画像のセットに基づき、インペインティングオートエンコーダの少なくとも1つの第1のニューラルネットワークを訓練するステップと、
- 前記インペインティングオートエンコーダを使用した異常検知の結果に基づき、欠陥が存在しているかどうかを特定するように構成された二項分類器を作成するステップと、
- 少なくとも1つの第3の訓練画像のセットを作成するステップであり、前記少なくとも1つの第3の訓練画像のセットは複数の訓練画像を含み、前記複数の訓練画像の各々が、欠陥のある製品を示しており、さらに、少なくとも1つの欠陥が、前記第3の訓練画像のセットの各訓練画像においてマークされる、ステップと、
- 前記少なくとも1つの第3の訓練画像のセットに基づき、欠陥検出器の少なくとも1つの第3のニューラルネットワークを訓練するステップと、
- 重み付けを決定するステップであり、前記重み付けによって、前記インペインティングオートエンコーダによる異常検知、前記欠陥検出器による欠陥検出、及び前記二項分類器の適用の結果を評価する、ステップと、
を含む、訓練する方法。 - 前記二項分類器を作成するステップが、
- 前記インペインティングオートエンコーダの結果を含む第2の訓練画像のセットを作成すること、
- 前記第2の訓練画像のセットに基づき、前記二項分類器の少なくとも1つの第2のニューラルネットワークを訓練すること、
を含む、請求項6に記載の訓練する方法。 - - さらなる第3の訓練画像のセットを作成するステップをさらに含み、前記さらなる第3の訓練画像のセットは、欠陥のある製品を各々が示す複数の訓練画像と、欠陥のない製品を各々が示す複数の訓練画像の両方を含み、前記少なくとも1つの第3のニューラルネットワークを訓練するステップは、前記さらなる第3の訓練画像のセットに基づき追加で行われる、請求項6に記載の訓練する方法。
- - さらに別の第3の訓練画像のセットを作成するステップをさらに含み、前記さらに別の第3の訓練画像のセットは複数の訓練画像を含み、前記複数の訓練画像の各々が、以前に訓練された少なくとも1つの第3のニューラルネットワークによって欠陥があると検出された欠陥のない製品を示し、前記少なくとも1つの第3のニューラルネットワークの訓練は、前記さらに別の第3の訓練画像のセットに基づき追加で行われる、請求項6に記載の訓練する方法。
- 前記第1の訓練画像のセットに基づき、インペインティングオートエンコーダの少なくとも1つの第1のニューラルネットワークを訓練するステップは、
- 前記第1の訓練画像のセットの訓練画像をパッチごとに再構成すること、
- 複数の再構成されたパッチに対して、元の訓練画像の対応する部分からエッジ領域を加えること、及び
- 加えられた前記エッジ領域を考慮に入れて、前記再構成されたパッチの訓練画像を使用して、前記インペインティングオートエンコーダの少なくとも1つの第1のニューラルネットワークを訓練すること、
をさらに含む、請求項6に記載の訓練する方法。 - 前記製品は医薬品である、請求項1に記載の方法。
- 前記製品は医薬品である、請求項6に記載の方法。
- 請求項1に記載の方法を行うように適応した、製品を分析するための装置。
- 前記製品の画像をキャプチャするための撮像装置をさらに含む、及び/又は、欠陥があるとして検出された製品を選別させるように適応した制御装置をさらに含む、請求項13に記載の装置。
- 半自動検査装置に後付けされるように適応した、請求項13に記載の装置。
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