JP7487469B2 - 画像生成装置、画像生成方法及びプログラム - Google Patents
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Description
まず、本実施形態に係る画像生成装置10の全体構成について、図1を参照しながら説明する。図1は、本実施形態に係る画像生成装置10の全体構成の一例を示す図である。
次に、本実施形態に係る画像生成装置10のハードウェア構成について、図5を参照しながら説明する。図5は、本実施形態に係る画像生成装置10のハードウェア構成の一例を示す図である。
次に、本実施形態に係る画像生成処理の実施例1及び実施例2について説明する。上述したように、実施例1では、学習用の異常画像数は十分であるものの、学習用の正常画像数が十分でないものとする(つまり、記憶部104には十分な数の異常画像が記憶されているものの、正常画像は十分でない数しか記憶されていないものとする。)。一方で、実施例2では、学習用の正常画像数は十分であるものの、学習用の異常画像数が十分でないものとする(つまり、記憶部104には十分な数の正常画像が記憶されているものの、異常画像は十分でない数しか記憶されていないものとする。)。
以降では、実施例1における画像生成処理の流れについて、図6を参照しながら説明する。図6は、実施例1における画像生成処理の流れを示すフローチャートである。なお、以降の画像生成処理では、或る1つの異常画像から正常画像を生成する場合について説明する。複数の異常画像に対して画像生成処理を実行する場合には、複数の異常画像の各々の異常画像に対して画像生成処理を繰り返し実行すればよい。
以降では、実施例2における画像生成処理の流れについて、図7を参照しながら説明する。図7は、実施例2における画像生成処理の流れを示すフローチャートである。なお、以降の画像生成処理では、或る1つの異常画像から新たな異常画像を生成する場合について説明する。複数の異常画像に対して画像生成処理を実行する場合には、複数の異常画像の各々の異常画像に対して画像生成処理を繰り返し実行すればよい。
以上のように、本実施形態に係る画像生成装置10は、異常画像の異常領域を自動的に特定した上で、特定した異常領域をマスクすることで疑似的に正常画像を生成したり、特定した異常領域以外の領域にランダムイレージングを適用して新たな異常画像を生成したりすることができる。このため、例えば、目的分類器を学習するための正常画像数が十分でない場合や異常画像数が十分でない場合等に、学習用の正常画像数や異常画像数を増やすことが可能になる。したがって、本実施形態に係る画像生成装置10を用いることで、高い性能の目的分類器を得ることができるようになる。
101 異常種類分類部
102 領域特定部
103 画像生成部
104 記憶部
201 入力装置
202 表示装置
203 外部I/F
203a 記録媒体
204 通信I/F
205 プロセッサ
206 メモリ装置
207 バス
Claims (10)
- 対象物の外観検査に用いられる分類器を学習するための画像を生成する画像生成装置であって、
外観に異常がある対象物を撮影した異常画像を入力として、前記異常の種類を特定する第1の特定部と、
前記異常画像中で前記異常の箇所を示す領域を特定する第2の特定部と、
前記第2の特定部で特定された領域を、前記分類器の学習に使用しない領域に設定した前記異常画像を正常画像として生成する画像生成部と、
を有する画像生成装置。 - 前記画像生成部は、
前記第2の特定部で特定された領域をマスクすることで、前記分類器の学習に使用しない領域を設定する、請求項1に記載の画像生成装置。 - 前記画像生成部は、
前記正常画像に対して、左右若しくは上下又は上下左右の反転、ノイズ付加及び色の補正のうちの少なくとも1つを行うことで、新たな正常画像を生成する、請求項1又は2に記載の画像生成装置。 - 対象物の外観検査に用いられる分類器を学習するための画像を生成する画像生成装置であって、
外観に異常がある対象物を撮影した異常画像を入力として、前記異常の種類を特定する第1の特定部と、
前記異常画像中で前記異常の箇所を示す領域を特定する第2の特定部と、
前記第2の特定部で特定された領域をデータ拡張に使用しない領域に設定した前記異常画像に対して、前記データ拡張を行うことで新たな異常画像を生成する画像生成部と、
を有し、
前記データ拡張は、ランダムイレージングであり、
前記画像生成部は、
前記ランダムイレージングの対象となる領域と、前記第2の特定部で特定された領域との少なくとも一部が重畳しているか否かを判定し、
前記少なくとも一部が重畳していないと判定した場合は、前記異常画像に前記ランダムイレージングを行って前記新たな異常画像を生成し、
前記少なくとも一部が重畳していると判定した場合は、前記新たな異常画像を生成しない、画像生成装置。 - 前記画像生成部は、
前記新たな異常画像に対して、左右若しくは上下又は上下左右の反転、ノイズ付加及び色の補正のうちの少なくとも1つを行うことで、新たな異常画像を更に生成する、請求項4に記載の画像生成装置。 - 前記第1の特定部は、
異常画像と前記異常画像中の異常の種類とが含まれる学習データを用いて予め学習された畳み込みニューラルネットワークによって、入力された異常画像の種類を特定し、
前記第2の特定部は、
前記畳み込みニューラルネットワークに対してGrad-CAMを用いることで、前記異常の箇所を示す領域を特定する、請求項1乃至5の何れか一項に記載の画像生成装置。 - 対象物の外観検査に用いられる分類器を学習するための画像を生成する画像生成方法であって、
外観に異常がある対象物を撮影した異常画像を入力として、前記異常の種類を特定する第1の特定手順と、
前記異常画像中で前記異常の箇所を示す領域を特定する第2の特定手順と、
前記第2の特定手順で特定された領域を、前記分類器の学習に使用しない領域に設定した前記異常画像を正常画像として生成する画像生成手順と、
をコンピュータが実行する画像生成方法。 - 対象物の外観検査に用いられる分類器を学習するための画像を生成する画像生成方法であって、
外観に異常がある対象物を撮影した異常画像を入力として、前記異常の種類を特定する第1の特定手順と、
前記異常画像中で前記異常の箇所を示す領域を特定する第2の特定手順と、
前記第2の特定手順で特定された領域をデータ拡張に使用しない領域に設定した前記異常画像に対して、前記データ拡張を行うことで新たな異常画像を生成する画像生成手順と、
をコンピュータが実行し、
前記データ拡張は、ランダムイレージングであり、
前記画像生成手順は、
前記ランダムイレージングの対象となる領域と、前記第2の特定手順で特定された領域との少なくとも一部が重畳しているか否かを判定し、
前記少なくとも一部が重畳していないと判定した場合は、前記異常画像に前記ランダムイレージングを行って前記新たな異常画像を生成し、
前記少なくとも一部が重畳していると判定した場合は、前記新たな異常画像を生成しない、画像生成方法。 - 対象物の外観検査に用いられる分類器を学習するための画像を生成する画像生成装置を、
外観に異常がある対象物を撮影した異常画像を入力として、前記異常の種類を特定する第1の特定部、
前記異常画像中で前記異常の箇所を示す領域を特定する第2の特定部、
前記第2の特定部で特定された領域を、前記分類器の学習に使用しない領域に設定した前記異常画像を正常画像として生成する画像生成部、
として機能させるためのプログラム。 - 対象物の外観検査に用いられる分類器を学習するための画像を生成する画像生成装置を、
外観に異常がある対象物を撮影した異常画像を入力として、前記異常の種類を特定する第1の特定部、
前記異常画像中で前記異常の箇所を示す領域を特定する第2の特定部、
前記第2の特定部で特定された領域をデータ拡張に使用しない領域に設定した前記異常画像に対して、前記データ拡張を行うことで新たな異常画像を生成する画像生成部、
として機能させ、
前記データ拡張は、ランダムイレージングであり、
前記画像生成部は、
前記ランダムイレージングの対象となる領域と、前記第2の特定部で特定された領域との少なくとも一部が重畳しているか否かを判定し、
前記少なくとも一部が重畳していないと判定した場合は、前記異常画像に前記ランダムイレージングを行って前記新たな異常画像を生成し、
前記少なくとも一部が重畳していると判定した場合は、前記新たな異常画像を生成しない、プログラム。
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Sajjad Taheritanjani(外2名),Automatic Damage Detection of Fasteners in Overhaul Processes,2019 IEEE 15th International Conference on Automation Science and Engineering (CASE),米国,IEEE,2019年08月22日,p.1289-1295 |
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