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公開番号2024148587
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-10-18
出願番号2023061846
出願日2023-04-06
発明の名称検査画像高解像度化システムおよび検査画像高解像度化方法
出願人株式会社東芝,東芝エネルギーシステムズ株式会社
代理人弁理士法人東京国際特許事務所
主分類G06T 7/00 20170101AFI20241010BHJP(計算;計数)
要約【課題】検査用に撮影した画像の解像度が不足している場合でも、被検査体の合否判定が可能な画像を生成する。
【解決手段】検査画像高解像度化システム1は、検査の対象となる被検査体Qを撮影するカメラ5と、カメラ5で撮影した画像21の処理を行うコンピュータ3とを備え、コンピュータ3は、カメラ5で撮影した画像をデータベース12に保存し、画像21の少なくとも一部の解像度をカメラ5で撮影したときよりも高める高解像度化の処理を行い、ユーザMがデータベース12に保存された画像21の閲覧により被検査体Qの検査を行うときに、少なくとも一部が高解像度化された画像22を表示するように構成されている。
【選択図】図4
特許請求の範囲【請求項１】
検査の対象となる被検査体を撮影する１つ以上のカメラと、
前記カメラで撮影した画像の処理を行う１つ以上のコンピュータと、
を備え、
前記コンピュータは、
前記カメラで撮影した前記画像をデータベースに保存し、
前記画像の少なくとも一部の解像度を前記カメラで撮影したときよりも高める高解像度化の処理を行い、
ユーザが前記データベースに保存された前記画像の閲覧により前記被検査体の検査を行うときに、少なくとも一部が前記高解像度化された前記画像を表示する、
ように構成されている、
検査画像高解像度化システム。
続きを表示（約 1,200 文字）【請求項２】
前記カメラは、画角が広い広角カメラを含む、
請求項１に記載の検査画像高解像度化システム。
【請求項３】
前記コンピュータは、前記高解像度化される前の前記画像と、前記高解像度化された後の前記画像と、を前記ユーザが比較可能な態様で表示する、
請求項１または請求項２に記載の検査画像高解像度化システム。
【請求項４】
前記コンピュータは、機械学習による処理、アップコンバート処理、フレーム内処理、フレーム間処理、の少なくともいずれかを含む超解像処理により、前記画像の少なくとも一部の解像度を高める、
請求項１または請求項２に記載の検査画像高解像度化システム。
【請求項５】
前記コンピュータは、
複数種類の前記超解像処理のうち、前記ユーザが選択する前記超解像処理の種類をグラフィカルユーザインターフェースで受け付け、
前記グラフィカルユーザインターフェースで受け付けた種類の前記超解像処理で前記画像の前記高解像度化を行う、
請求項４に記載の検査画像高解像度化システム。
【請求項６】
前記コンピュータは、
前記高解像度化される前の前記画像の全領域のうち、前記被検査体の検査の対象となる領域を抽出し、
抽出した前記領域の解像度を高めた前記画像を表示する、
請求項１または請求項２に記載の検査画像高解像度化システム。
【請求項７】
前記コンピュータは、
前記高解像度化される前の前記画像を表示し、
前記高解像度化される前の前記画像の全領域のうち、前記ユーザが指定する領域をグラフィカルユーザインターフェースで受け付け、
前記グラフィカルユーザインターフェースで受け付けた前記領域の解像度を高めた前記画像を表示する、
請求項１または請求項２に記載の検査画像高解像度化システム。
【請求項８】
前記カメラは、前記画像を撮影する第１カメラと、前記第１カメラよりも解像度が高い高解像度画像を撮影する第２カメラと、を含み、
前記コンピュータは、前記高解像度化された後の前記画像と、前記高解像度画像と、を前記ユーザが比較可能な態様で表示する、
請求項１または請求項２に記載の検査画像高解像度化システム。
【請求項９】
前記カメラは、前記画像を撮影する第１カメラと、前記第１カメラよりも解像度が高い高解像度画像を撮影する第２カメラと、を含み、
前記コンピュータは、前記高解像度画像に基づいて、前記画像の前記高解像度化が適正であるか否かを判定する、
請求項１または請求項２に記載の検査画像高解像度化システム。
【請求項１０】
前記コンピュータは、前記画像とともに前記画像を撮影したときの前記カメラの撮影位置を表示する、
請求項１または請求項２に記載の検査画像高解像度化システム。
（【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】
本発明の実施形態は、検査画像高解像度化技術に関する。
続きを表示（約 1,900 文字）【背景技術】
【０００２】
製造中の製品に対する品質保証を行うために、各工程において目視検査が行われている。半導体または大量生産品においては、生産ライン上に検査工程が置かれ、画像の撮影が行われた上で、この画像により良否判定を行うことが一般的である。しかし、少品種生産、大型の構造物、ワンオフ品に近い製品においては、そのような検査工程を設けることが難しい。そのため、検査資格を有した検査員が検査対象物に対して目視検査を行い、表面の傷、凹み、溶接時の焼け、スパッターの付着、塗装ムラ、その他の不具合などの検査員が異常と判定した箇所のみが、撮影されて検査記録として残されることが多い。しかし、検査後の工程、例えば、出荷時、出荷後に検査記録が無い箇所に問題が発生した場合、検査時の見落としなのか、検査後に発生した問題なのかが判別できない。特に、出荷後は客先との保証問題になるリスクがある。
【０００３】
そこで、検査時に検査員が３６０度カメラなどの広画角のカメラを所持し、検査時の全画像を撮影し、かつ保存することで、検査対象の全ての箇所の画像を保存しておくことができる。そして、検査後に再度検査箇所を確認することができる。しかし、広画角のカメラは解像度が不足する場合が多い。また、高解像度なカメラで画像を撮影する場合には、膨大なデータを保存する必要が生じ、その保管とデータ転送が現実的でない場合がある。そのため、保存した検査対象の画像の解像度が低く、画像から検査対象の状態を判定することが困難になる場合がある。
【０００４】
検査の省力化を図るため、人工知能（ＡＩ：Artificial Intelligence）などの機械学習を用いた技術が提案されている。例えば、画像判定時に情報が不足している場合、メタ情報を用いて判定する技術が知られている。また、製品の良否を判定する技術も知られている。しかし、規格または規定によっては、目視検査を検査員の官能試験として定めている場合がある。また、ＡＩで異常と判定された画像でも検査員が見ると判定が困難な場合もある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
特開２０２０－１６０９６６号公報
特開２０１９－１０９８３４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明が解決しようとする課題は、検査用に撮影した画像の解像度が不足している場合でも、被検査体の合否判定が可能な画像を生成することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の実施形態に係る検査画像高解像度化システムは、検査の対象となる被検査体を撮影する１つ以上のカメラと、前記カメラで撮影した画像の処理を行う１つ以上のコンピュータと、を備え、前記コンピュータは、前記カメラで撮影した前記画像をデータベースに保存し、前記画像の少なくとも一部の解像度を前記カメラで撮影したときよりも高める高解像度化の処理を行い、ユーザが前記データベースに保存された前記画像の閲覧により前記被検査体の検査を行うときに、少なくとも一部が前記高解像度化された前記画像を表示する、ように構成されている。
【発明の効果】
【０００８】
本発明の実施形態により、検査用に撮影した画像の解像度が不足している場合でも、被検査体の合否判定が可能な画像を生成することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
第１実施形態の検査画像高解像度化システムを示す構成図。
検査画像高解像度化システムを示すブロック図。
画像表示処理を示すフローチャート。
元画像と超解像画像を表示した画面を示す説明図。
ユーザが領域を指定するときの画面の一例を示す説明図。
ユーザが領域を指定するときの画面の他の例を示す説明図。
第２実施形態の検査画像高解像度化システムを示すブロック図。
校正処理を示すフローチャート。
ユーザが校正するときの画面を示す説明図。
第３実施形態の画像表示処理を示すフローチャート。
それぞれの時点の超解像画像を表示した画面を示す説明図。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
（第１実施形態）
以下、図面を参照しながら、検査画像高解像度化システムおよび検査画像高解像度化方法の実施形態について詳細に説明する。まず、第１実施形態について図１から図６を用いて説明する。
（【００１１】以降は省略されています）

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