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公開番号2023056621
公報種別公開特許公報(A)
公開日2023-04-20
出願番号2021165934
出願日2021-10-08
発明の名称認識器の生成方法
出願人トヨタ自動車株式会社
代理人個人
主分類G06T 19/00 20110101AFI20230413BHJP(計算;計数)
要約【課題】精度の高い認識器を簡便に生成することができる認識器の生成方法を提供する。
【解決手段】本実施の形態における認識器の生成方法は、柔軟物体の形状が一定の状態で、3次元スキャン器10が柔軟物体の全周を3次元スキャンするステップと、3次元スキャン結果から柔軟物体の3次元モデルを生成するステップと、3次元モデルに変形処理を行って、複数の合成画像データを生成するステップと、3次元モデルと合成画像データを学習用データとして用いて、認識器を訓練するステップとを備えている。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
柔軟物体の形状が一定の状態で、３次元スキャン器が前記柔軟物体の全周を３次元スキャンするステップと、
３次元スキャン結果から前記柔軟物体の３次元モデルを生成するステップと、
前記３次元モデルに変形処理を行って、複数の合成画像データを生成するステップと、
前記３次元モデルと前記合成画像データを学習用データとして用いて、認識器を訓練するステップとを備えた認識器の生成方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、認識器の生成方法に関する。
続きを表示（約 1,400 文字）【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、対象物の形状の学習画像を作成する学習画像生成部を有する物体認識装置が開示されている。学習画像生成部は、対象物の３ＤＣＧ画像を生成している。学習画像生成部は、３次元のＣＧ画像を２次元の平面に投影することで、２次元の見え画像を生成している。さらに、物体認識装置は、３ＤＣＧ基本画像について、ブレを与えて変化させている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０１０－２１１７３２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１では、３次元のＣＧ基本画像にブレを与えて、学習画像を作成している。しかしながら、ＣＧ画像から学習画像を生成しているため、認識器の認識精度を高くすることが困難である。
【０００５】
本開示は、このような問題を解決するためになされたものであり、精度の高い認識器を簡便に生成することができる認識器の生成方法を提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本実施の形態における認識器の生成方法は、柔軟物体の形状が一定の状態で、３次元スキャン器が前記柔軟物体の全周を３次元スキャンするステップと、３次元スキャン結果から前記柔軟物体の３次元モデルを生成するステップと、前記３次元モデルに変形処理を行って、複数の合成画像データを生成するステップと、前記３次元モデルと前記合成画像データを学習用データとして用いて、認識器を訓練するステップとを備えている。
【発明の効果】
【０００７】
本開示により、認識性能の高い認識器を学習することができる認識器の生成方法を提供するものである。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
学習システムの構成とその処理を説明するための模式図である。
学習システムの構成とその処理を説明するための模式図である。
学習システムの構成を示すブロック図である。
変形処理における対応関係を説明するための図である。
認識器の生成方法を示すフローチャートである。
認識器を搭載したロボットアームの構成を示す模式図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、特許請求の範囲に係る発明を以下の実施形態に限定するものではない。また、実施形態で説明する構成の全てが課題を解決するための手段として必須であるとは限らない。
【００１０】
（システム構成）
本実施の形態にかかる学習システムは、物体の認識器を生成するための学習システムである。具体的には、学習システムは、物体をセンシングしたセンシングデータに基づいて、学習用データ（学習用データ）を生成する。そして、学習システムは、学習用データを用いた機械学習により、物体の認識器を生成する。認識器は、物体名、物体の種類、位置姿勢、形状等を認識する機械学習モデルである。ここで、認識器の認識対象となる物体は、変形可能な柔軟物体とすることができる。例えば、物体は、外力により変形する柔軟物体である。ロボットが把持したり、物体の向きを変えて配置したり、物体が変形する。
（【００１１】以降は省略されています）

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