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公開番号2024075371
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-06-03
出願番号2022186772
出願日2022-11-22
発明の名称画像判定方法及び画像判定装置
出願人カヤバ株式会社
代理人弁理士法人後藤特許事務所
主分類G06T 7/00 20170101AFI20240527BHJP(計算;計数)
要約【課題】画像判定において簡易な方法で判定精度を向上させる。
【解決手段】画像判定方法は、判定対象を含む対象画像を取得する画像取得工程と、対象画像から判定対象を含む所定領域の画像を判定画像として抽出する抽出工程と、所定の判定条件を満たす画像を教師データとして機械学習された学習済みモデルによって、判定画像における判定対象が判定条件を満たすかを判定する判定工程と、を含み、判定工程では、判定対象が判定条件に適合しないと判定されると、判定画像に対する判定対象の相対的な大きさを変更した再判定画像を生成し、再判定画像内の判定対象が判定条件を満たすか否かを再判定する。
【選択図】図3
特許請求の範囲【請求項１】
判定対象を含む対象画像を取得する画像取得工程と、
前記対象画像から前記判定対象を含む所定領域の画像を判定画像として抽出する抽出工程と、
所定の判定条件を満たす画像を教師データとして機械学習された学習済みモデルによって、前記判定画像における前記判定対象が前記判定条件を満たすかを判定する判定工程と、を含み、
前記判定工程では、前記判定対象が前記判定条件に適合しないと判定されると、前記判定画像に対する前記判定対象の相対的な大きさを変更した再判定画像を生成し、前記再判定画像内の前記判定対象が前記判定条件を満たすか否かを再判定することを特徴とする画像判定方法。
続きを表示（約 860 文字）【請求項２】
請求項１に記載の画像判定方法であって、
前記判定工程では、複数の前記学習済みモデルのそれぞれによって前記判定対象が前記判定条件を満たすかを判定し、複数の前記学習済みモデルのすべてによって前記判定対象が前記判定条件に適合すると判定された場合には前記判定対象は前記判定条件に適合すると判定し、複数の前記学習済みモデルのうち少なくとも一つの前記学習済みモデルによって前記判定対象が前記判定条件に適合しないと判定された場合には、前記判定対象は前記判定条件に適合しないと判定することを特徴とする画像判定方法。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の画像判定方法であって、
前記判定工程には、
前記判定画像における前記判定対象が前記判定条件に適合しないと判定されると、前記判定画像に対する前記判定対象の相対的な大きさを増加させた拡大画像を前記再判定画像として取得して前記再判定を実行する第一再判定工程と、
前記第一再判定工程において前記判定対象が前記判定条件に適合しないと判定されると、前記判定画像に対する前記判定対象の相対的な大きさを減少させた縮小画像を前記再判定画像として取得して前記再判定を実行する第二再判定工程と、が含まれることを特徴とする画像判定方法。
【請求項４】
判定対象を含む対象画像を取得する画像取得部と、
前記対象画像から前記判定対象を含む所定領域の画像を判定画像として抽出する抽出部と、
所定の判定条件を満たす画像を教師データとして機械学習された学習済みモデルによって、前記判定画像に含まれる前記判定対象が前記判定条件を満たすかを判定する判定部と、を備え、
前記判定部は、前記判定対象が前記判定条件に適合しないと判定すると、前記判定画像に対する前記判定対象の相対的な大きさを変更した再判定画像を生成し、前記再判定画像内の前記判定対象が前記判定条件を満たすかを再判定することを特徴とする画像判定装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像判定方法及び画像判定装置に関するものである。
続きを表示（約 1,700 文字）【背景技術】
【０００２】
従来から、画像の外観検査技術として様々なものが知られている（例えば特許文献１）。特許文献１には、物品の表面のうち物品を特定するための刻印が付された刻印部を含む刻印領域を検査する刻印検査装置が開示されている。この刻印検査装置は、刻印および欠陥を有していない物品の画像を参照画像として記憶する参照画像記憶部と、物品を撮像する撮像部と、検査対象となる物品を撮像部により撮像することで取得された物品画像から刻印領域に対応する部分を切り抜いて刻印領域画像を取得し、刻印領域画像に対して刻印部の文字認識を行って刻印が適切に設けられているか否かを判定する刻印判定部と、刻印領域画像から刻印部の画像を取り除いた刻印周辺画像を参照画像と比較して刻印領域のうち刻印部を除く刻印周辺部に欠陥が含まれるか否かを判定する刻印周辺判定部と、を備えている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０２０－１７１６３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
近年、特許文献１に開示されるような外観検査装置では、機械学習を用いたアルゴリズムによって対象物の良否を判定することが行われている。
【０００５】
一方、このような外観検査では、検査の対象物の撮像の仕方などによって、良品であっても不良品であると誤判定されるおそれがある。判定精度を向上させるために、不良判定が出た場合には対象物を再撮像して再び判定をすることが考えられるが、この方法では、対象物を再撮像することで検査時間や工数が増加する。
【０００６】
本発明は上記の問題点に鑑みてなされたものであり、画像判定において簡易な方法で判定精度を向上させることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は、画像判定方法であって、判定対象を含む対象画像を取得する画像取得工程と、対象画像から判定対象を含む所定領域の画像を判定画像として抽出する抽出工程と、所定の判定条件を満たす画像を教師データとして機械学習された学習済みモデルによって、判定画像における判定対象が判定条件を満たすかを判定する判定工程と、を含み、判定工程では、判定対象が判定条件に適合しないと判定されると、判定画像に対する判定対象の相対的な大きさを変更した再判定画像を取得し、再判定画像内の判定対象が判定条件を満たすか否かを再判定することを特徴とする。
【０００８】
また、本発明は、画像判定装置であって、判定対象を含む対象画像を取得する画像取得部と、対象画像から判定対象を含む所定領域の画像を判定画像として抽出する抽出部と、所定の判定条件を満たす画像を教師データとして機械学習された学習済みモデルによって、判定画像に含まれる判定対象が判定条件を満たすかを判定する判定部と、を備え、判定部は、判定対象が判定条件に適合しないと判定すると、判定画像と当該判定画像内における判定対象との相対的な大きさを変更した再判定画像を生成し、再判定画像内の判定対象が判定条件を満たすかを再判定することを特徴とする。
【０００９】
これらの発明では、判定画像に対する判定対象の相対的な大きさを変更した画像を再判定画像として生成することで、判定画像とは別の判定用の画像を取得することができる。これにより、再判定のために新たに対象物を撮像することなく、対象物の再判定を行うことができる。
【００１０】
また、本発明は、判定工程では、複数の学習済みモデルのそれぞれによって判定対象が判定条件を満たすかを判定し、複数の学習済みモデルのすべてによって判定対象が判定条件に適合すると判定された場合には判定対象は判定条件に適合すると判定し、複数の学習済みモデルのうちの少なくとも一つの学習済みモデルによって判定対象が判定条件に適合しないと判定された場合には、判定対象は判定条件に適合しないと判定することを特徴とする。
（【００１１】以降は省略されています）

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