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公開番号2024157684
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-11-08
出願番号2023072179
出願日2023-04-26
発明の名称生成プログラム、生成方法、および、生成装置
出願人ブラザー工業株式会社
代理人鳳国際弁理士法人
主分類G06T 7/00 20170101AFI20241031BHJP(計算;計数)
要約【課題】ブラーを有する画像を処理する機械学習モデルの訓練に適する訓練画像を生成する。
【解決手段】
対象物の静止画像データを取得する。対象物の搬送時における搬送速度と、搬送中の対象物を撮影するための撮像装置の露光時間と、撮像装置の分解能と、から選択される1以上のパラメータを含む入力パラメータセットの入力を受け付ける。静止画像データを使用して生成処理を実行することによって訓練画像データを生成する。生成処理は、入力パラメータセットを使用するブラーの追加処理であるブラー処理を含む。
【選択図】図5
特許請求の範囲【請求項１】
機械学習モデルの訓練データの生成プログラムであって、
対象物の静止画像データを取得する取得機能と、
前記対象物の搬送時における搬送速度と、搬送中の対象物を撮影するための撮像装置の露光時間と、前記撮像装置の分解能と、から選択される１以上のパラメータを含む入力パラメータセットの入力を受け付ける受付機能と、
前記静止画像データを使用して生成処理を実行することによって訓練画像データを生成する生成機能であって、前記生成処理は、前記入力パラメータセットを使用するブラーの追加処理であるブラー処理を含む、前記生成機能と、
をコンピュータに実現させる生成プログラム。
続きを表示（約 1,900 文字）【請求項２】
請求項１に記載の生成プログラムであって、
前記入力パラメータセットは、さらに、前記対象物に対する搬送方向を含み、
前記ブラー処理は、前記対象物に対する前記搬送方向に平行な方向である基準方向のブラーの追加処理を含む、
生成プログラム。
【請求項３】
請求項１に記載の生成プログラムであって、
前記対象物は、製品に対して配置された状態で前記製品とともに搬送され、
前記入力パラメータセットは、前記製品に対する搬送方向と、前記製品に対する前記対象物の向きと、を含み、
前記ブラー処理は、前記製品に対する前記搬送方向と、前記製品に対する前記対象物の前記向きと、の組み合わせに対応付けられる前記対象物に対する搬送方向に平行な方向である基準方向のブラーの追加処理を含む、
生成プログラム。
【請求項４】
請求項２または３に記載の生成プログラムであって、さらに、
前記静止画像データを使用して第１追加生成処理を実行することによって追加の訓練画像データを生成する第１追加生成機能を、コンピュータに実現させ
前記第１追加生成処理は、前記基準方向を９０度、１８０度、２７０度のいずれかの角度で回転して得られるＮ個（Ｎは１以上、３以下の整数）の方向のブラーのＮ個の追加処理を含み、
前記第１追加生成機能は、前記Ｎ個の方向にそれぞれ対応付けられるＮ種類の追加の訓練画像データをそれぞれ生成する、
生成プログラム。
【請求項５】
請求項４に記載の生成プログラムであって、
前記対象物は、織物であり、
前記Ｎは１であり、
前記Ｎ個（Ｎ＝１）の方向は、前記基準方向を１８０度の角度で回転して得られる方向である、
生成プログラム。
【請求項６】
請求項２または３に記載の生成プログラムであって、
前記ブラー処理は、前記基準方向に垂直な方向のブラーの追加処理を含み、
前記基準方向のブラー量は、前記垂直な方向のブラー量よりも、大きい、
生成プログラム。
【請求項７】
請求項２または３に記載の生成プログラムであって、さらに、
前記静止画像データを使用して第２追加生成処理を実行することによって追加の訓練画像データを生成する第２追加生成機能を、コンピュータに実現させ、
前記第２追加生成処理は、前記基準方向との９０度未満の差違を有するＭ個（Ｍは２以上の整数）の方向のブラーのＭ個の追加処理を含み、
前記第２追加生成機能は、前記Ｍ個の方向にそれぞれ対応付けられるＭ種類の追加の訓練画像データをそれぞれ生成する、
生成プログラム。
【請求項８】
請求項１から３のいずれかに記載の生成プログラムであって、
前記機械学習モデルは、前記対象物の欠陥検査に使用され、
前記生成処理は、前記対象物の画像の一部分に欠陥の画像を追加する欠陥追加処理を含み、
前記ブラー処理は、前記欠陥追加処理によって前記欠陥の前記画像が追加された画像に対して実行され、
前記生成機能は、欠陥を有する対象物のぼやけた画像を表す前記訓練画像データを生成する、
生成プログラム。
【請求項９】
請求項８に記載の生成プログラムであって、
前記機械学習モデルは、欠陥を有する対象物のぼやけた画像から、欠陥の無い同じ対象物のぼやけた画像を生成するモデルであり、
前記生成プログラムは、さらに、
前記静止画像データを使用して対応生成処理を実行することによって、前記訓練画像データに対応付けられる対応訓練画像データを生成する対応生成機能を、コンピュータに実現させ、前記対応生成処理は、前記欠陥追加処理を含まずに、前記生成処理に含まれる前記ブラー処理と同じブラー処理を含み、前記対応訓練画像データは、欠陥の無い対応対象物のぼやけた画像を表し、前記対応対象物は、前記訓練画像データによって表される前記対象物と同じ対象物である、
生成プログラム。
【請求項１０】
請求項１から３のいずれかに記載の生成プログラムであって、
前記訓練画像データは、前記搬送中の対象物の撮影画像であってモーションブラーを有する前記撮影画像を模した画像を表す、
生成プログラム。
（【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】
本明細書は、訓練画像データを生成する技術に関する。
続きを表示（約 1,800 文字）【背景技術】
【０００２】
ラベルシートなどの対象物の外観の検査に、種々の機械学習モデルが使用され得る。特許文献１に開示の技術では、不具合を有するラベルシートを表す画像データから、不具合の無いラベルシートを表す画像データを生成するように、オートエンコーダが訓練される。訓練済のオートエンコーダに、注目ラベルシートを表す画像が入力される。オートエンコーダに入力される画像とオートエンコーダによって生成される画像との間の差分画像は、注目ラベルシートの不具合の度合いの算出に使用される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０２２－１７４５１６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、対象物の撮影画像は、種々の原因に起因するブラーを有し得る。例えば、デジタルカメラなどの撮像装置と、対象物と、の間の相対的な動きに起因して、撮影画像にブラーが生じ得る。ところが、機械学習モデルは、ブラーを有する画像を適切に処理できない場合があった。
【０００５】
本明細書は、ブラーを有する画像を処理する機械学習モデルの訓練に適する訓練画像を生成する技術を開示する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本明細書に開示された技術は、以下の適用例として実現することが可能である。
【０００７】
［適用例１］機械学習モデルの訓練データの生成プログラムであって、対象物の静止画像データを取得する取得機能と、前記対象物の搬送時における搬送速度と、搬送中の対象物を撮影するための撮像装置の露光時間と、前記撮像装置の分解能と、から選択される１以上のパラメータを含む入力パラメータセットの入力を受け付ける受付機能と、前記静止画像データを使用して生成処理を実行することによって訓練画像データを生成する生成機能であって、前記生成処理は、前記入力パラメータセットを使用するブラーの追加処理であるブラー処理を含む、前記生成機能と、をコンピュータに実現させる生成プログラム。
【０００８】
この構成によれば、生成処理は、搬送速度と露光時間と分解能とから選択される１以上のパラメータを含む入力パラメータセットを使用するブラーの追加処理であるブラー処理を含むので、搬送速度と露光時間と分解能とから選択される１以上のパラメータに関連するブラーを有する画像を処理する機械学習モデルの訓練に適する訓練画像データを生成できる。
【０００９】
なお、本明細書に開示の技術は、種々の態様で実現することが可能であり、例えば、訓練画像データの生成方法および生成装置、それらの方法または装置の機能を実現するためのコンピュータプログラム、そのコンピュータプログラムを記録した記録媒体（例えば、一時的ではない記録媒体）、等の形態で実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
一実施例としてのデータ処理装置を示す説明図である。
デジタルカメラ１１０と複合機９００とベルト１９０との斜視図である。
（Ａ）は、ラベルシートの例を示す概略図である。（Ｂ）は、基準画像Ｉ１０の例を示す概略図である。（Ｃ）、（Ｄ）は、パラメータの例を示す図である。
画像生成モデル３００の例を示すブロック図である。
訓練画像データの生成処理の例を示すフローチャートである。
（Ａ）、（Ｂ）は、ブラーフィルタの例を示す図である。
（Ａ）－（Ｄ）は、中間画像データの例を示す図である。
（Ａ）－（Ｄ）は、訓練画像データの例を示す図である。
訓練処理の例を示すフローチャートである。
（Ａ）、（Ｂ）は、訓練画像データ生成処理の別の実施例のフローチャートの一部である。
第２種訓練画像データの例を示す図である。
訓練画像データ生成処理の別の実施例のフローチャートの一部である。
（Ａ）、（Ｂ）は、訓練画像データの例を示す図である。
（Ａ）、（Ｂ）は、搬送方向Ｄｔを取得する処理の別の実施例を示す図である。
（Ａ）、（Ｂ）は、対象物の別の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
（【００１１】以降は省略されています）

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