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公開番号2023079151
公報種別公開特許公報(A)
公開日2023-06-07
出願番号2022108555
出願日2022-07-05
発明の名称プログラム、情報処理装置、情報処理方法、学習モデルの生成方法、および撮影システム
出願人新興窯業株式会社,合同会社SORAサクライ
代理人個人,個人
主分類G06T 7/00 20170101AFI20230531BHJP(計算;計数)
要約【課題】対象物の品質を精確に数値化できるプログラム等を提供すること。
【解決手段】プログラムは、対象物を第一スキャナにより読み取った画像データを取得し、複数種類の基準対象物を前記第一スキャナにより読み取った画像データと、当該画像データにおける各画素の色を平均化した画像データとを含む第一訓練データにより学習された第一学習モデルに、取得した画像データを入力して補正後の画像データを出力する。好適には、前記第一学習モデルは赤、緑、および青の各色に対応して赤色学習モデル、緑色学習モデル、および青色学習モデルが生成されており、取得した画像データの赤色の色データを前記赤色学習モデルに入力し、取得した画像データの緑色の色データを前記緑色学習モデルに入力し、取得した画像データの青色の色データを前記青色学習モデルに入力し、各モデルから出力された色により構成される画像データを出力する。
【選択図】図4
特許請求の範囲【請求項１】
対象物を第一スキャナにより読み取った画像データを取得し、
複数種類の基準対象物を前記第一スキャナにより読み取った画像データと、当該画像データにおける各画素の色を平均化した画像データとを含む第一訓練データにより学習された第一学習モデルに、取得した画像データを入力して補正後の画像データを出力する
処理をコンピュータに実行させるプログラム。
続きを表示（約 1,400 文字）【請求項２】
前記第一学習モデルは赤、緑、および青の各色に対応して赤色学習モデル、緑色学習モデル、および青色学習モデルが生成されており、
取得した画像データの赤色の色データを前記赤色学習モデルに入力し、
取得した画像データの緑色の色データを前記緑色学習モデルに入力し、
取得した画像データの青色の色データを前記青色学習モデルに入力し、
各モデルから出力された色により構成される画像データを出力する
請求項１に記載のプログラム。
【請求項３】
前記第一スキャナとは異なる第二スキャナにより読み取った画像データを取得し、
複数種類の基準対象物を前記第二スキャナにより読み取った画像データと、当該画像データにおける各画素の色を平均化した画像データとを含む第二訓練データにより、前記第一学習モデルをファインチューニングして第二学習モデルを生成する
請求項１または請求項２に記載のプログラム。
【請求項４】
前記対象物はタイルであり、
補正後のタイルの画像データを取得し、
前記タイルの種類に関する種類情報を取得し、
補正後の画像データおよび種類情報に基づき、前記タイルの斑点または模様を特定する
請求項３に記載のプログラム。
【請求項５】
前記種類情報は、タイルの種類、形状、および色番を含み、前記種類情報に対応する斑点または模様を特定するための閾値を読み出し、
読み出した当該閾値に基づき、斑点数または模様の面積を特定する
請求項４に記載のプログラム。
【請求項６】
スキャンしたタイルの画像データ、種類情報、および斑点数または模様の面積を表示する
請求項４に記載のプログラム。
【請求項７】
複数の対象物を第一スキャナにより読み取った画像データを取得し、
取得した画像データを前記第一学習モデルに入力して補正後の画像データを出力する
請求項１または請求項２に記載のプログラム。
【請求項８】
制御部を備える情報処理装置において、
前記制御部は、
対象物を第一スキャナにより読み取った画像データを取得し、
複数種類の基準対象物を前記第一スキャナにより読み取った画像データと、当該画像データにおける各画素の色を平均化した画像データとを含む第一訓練データにより学習された第一学習モデルに、取得した画像データを入力して補正後の画像データを出力する
情報処理装置。
【請求項９】
対象物を第一スキャナにより読み取った画像データを取得し、
複数種類の基準対象物を前記第一スキャナにより読み取った画像データと、当該画像データにおける各画素の色を平均化した画像データとを含む第一訓練データにより学習された第一学習モデルに、取得した画像データを入力して補正後の画像データを出力する
情報処理方法。
【請求項１０】
複数種類の基準対象物を第一スキャナにより読み取った画像データと、当該画像データにおける各画素の色を平均化した画像データとを含む第一訓練データに基づいて、画像データを入力した場合に補正後の画像データを出力する第一学習モデルを生成する
学習モデルの生成方法。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、プログラム、情報処理装置、情報処理方法、学習モデルの生成方法、および撮影システムに関する。
続きを表示（約 1,600 文字）【背景技術】
【０００２】
外観検査または機能検査等の品質検査において、基準となる製品と完成品とを目視で比較することがあるが、人間がおこなう評価は信頼性に乏しい。そこで、分光測色計により測定対象の色合いを数値化する提案がなされている（特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０００－２９２２５９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、特許文献１に開示された提案では、スキャナ等の撮像装置と比較して一度に測定できる面積が小さい。そのため、品質検査の対象となる対象物を測定する際、測定する場所次第で測定値にばらつきが生じてしまい、精確な数値化が難しいという問題点があった。
【０００５】
一つの側面では、対象物を精確に数値化できるプログラム等を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
一つの側面に係るプログラムは、対象物を第一スキャナにより読み取った画像データを取得し、複数種類の基準対象物を前記第一スキャナにより読み取った画像データと、当該画像データにおける各画素の色を平均化した画像データとを含む第一訓練データにより学習された第一学習モデルに、取得した画像データを入力して補正後の画像データを出力する。
【発明の効果】
【０００７】
一つの側面では、対象物の品質を精確に数値化できるプログラム等を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
実施の形態１における色差補正システムの構成例を示す模式図である。
本実施の形態における情報処理装置の構成例を示すブロック図である。
本実施の形態における端末の構成例を示すブロック図である。
学習モデルの構成例を示す模式図である。
補正値を算出する際の概要を説明するための模式図である。
赤色学習モデルの生成処理手順を示すフローチャートである。
情報処理装置が実行するプログラムの処理手順を示すフローチャートである。
建築材料ＤＢのデータレイアウトを示す説明図である。
基準値ＤＢのデータレイアウトを示す説明図である。
種類情報の入力を受け付ける画面を示す説明図である。
品質評価の結果を表示する画面を示す説明図である。
情報処理装置が実行するプログラムの処理手順を示すフローチャートである。
実施の形態２における色差補正システムの構成例を示す模式図である。
赤色学習モデルをファインチューニングする際の処理手順を示すフローチャートである。
スキャナ装置の外観斜視図である。
複数の対象物の画像データを取得する際の模式図である。
情報処理装置が実行するプログラムの処理手順を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
本実施の形態では、対象物を撮像して取得した画像データの色差（色のばらつき）を補正する色差補正システムについて説明する。色差は、たとえばスキャナを用いて対象物を撮像した際に生じる数値のずれのことである。たとえ単一色の画用紙を撮像しても、撮像領域すべてのピクセルの色が一致するとは限らない。そこで、色差補正システムにより数値のずれを取り除き、対象物の色を精確に数値化する。
【００１０】
本システムを適用する対象物は、建築材料のように模様のある対象物が例として挙げられる。建築材料は、建築物を建てる際に使用される材料であり、タイル、ガラス、フローリング、および壁紙等が含まれる。本実施の形態では、建築材料がタイルであるものとして説明する。
（【００１１】以降は省略されています）

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