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公開番号2025031160
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-03-07
出願番号2023137192
出願日2023-08-25
発明の名称個体識別システム、および個体識別方法
出願人株式会社アイシン
代理人弁理士法人プロスペック特許事務所
主分類G06T 7/00 20170101AFI20250228BHJP(計算;計数)
要約【課題】個体の識別の精度の向上を図ることができる個体識別システムを提供する。
【解決手段】個体識別システム10は、識別対象個体の特徴画像データに存在する特徴点と、登録されている複数の個体のそれぞれの特徴画像データに存在する特徴点との幾何学的関係を推定し、識別対象個体の特徴画像データに設定された複数の部分領域213のそれぞれについて式(1)により一致率を算出し、一致率が閾値以上であるか否かに基づいて、識別対象個体が登録されている複数の個体のうちのいずれかと同一の個体であるか否かを判定する。
一致率=(識別対象個体の特徴画像データの部分領域213に存在する特徴点のうち、登録されている個体の特徴画像データの特徴点と幾何学的関係が成立する特徴点の数)/(識別対象個体の特徴画像データの部分領域213に存在する特徴点の数) 式(1)
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
同種物品の複数の個体の一部分である特定領域を撮像して前記個体ごとに前記特定領域が写っている画像のデータである第一画像データを生成する第一撮像装置と、
前記第一画像データに基づいて、前記各個体のそれぞれについて前記特定領域に存在する特徴点である第一特徴点を抽出する第一処理装置と、
前記第一処理装置により前記第一特徴点が抽出された前記各個体を、登録個体として、前記第一特徴点の情報とともに登録する記憶装置と、
前記同種物品の一個体である識別対象個体の前記特定領域を撮像して前記特定領域が写っている画像のデータである第二画像データを生成する第二撮像装置と、
前記第二画像データに基づいて前記識別対象個体の前記特定領域に存在する前記特徴点である第二特徴点を抽出し、抽出した前記第二特徴点の情報および前記記憶装置に登録されている複数の前記登録個体の前記第一特徴点の情報から前記識別対象個体が複数の前記登録個体のいずれかと同一であるかを判定する第二処理装置と、
を備え、
前記第二処理装置は、前記第二特徴点と前記第一特徴点との幾何学的関係を推定し、前記第二画像データの前記特定領域に前記特定領域の一部の領域である部分領域を複数設定し、設定した複数の前記部分領域のそれぞれについて下記の式（１）により、前記各登録個体と前記識別対象個体との一致率を算出し、前記一致率が閾値以上である前記登録個体が存在する場合には、前記識別対象個体は前記一致率が前記閾値以上である前記登録個体のうちの前記一致率が最大である前記登録個体と同一の個体である、と判定する、個体識別システム。
前記一致率＝（前記第二特徴点のうち、前記第一特徴点と推定した前記幾何学的関係が成立する前記特徴点の数）／（前記第二画像データの前記特定領域に設定された１つの前記部分領域に含まれる前記第二特徴点の数）式（１）
続きを表示（約 3,100 文字）【請求項２】
請求項１に記載の個体識別システムであって、
前記第一処理装置は、
前記第一特徴点を抽出した複数の前記個体のうちの一つの個体について撮像された同一の２つの前記第一画像データのそれぞれに存在する前記第一特徴点どうしの前記幾何学的関係を推定し、前記一つの個体の前記第一画像データの前記特定領域に前記部分領域を複数設定し、設定した複数の前記部分領域のそれぞれについて下記の式（２）により同一個体の前記一致率を算出し、算出した前記一致率のヒストグラムを近似する第一確率密度関数を算出し、
前記第一特徴点を抽出した複数の前記個体のうち異なる２つの個体が撮像された異なる２つの前記第一画像データに存在する前記第一特徴点どうしの前記幾何学的関係を推定し、前記２つの前記第一画像データの一方に前記部分領域を複数設定し、設定した複数の前記部分領域のそれぞれについて下記の式（２）により異なる個体の前記一致率を算出し、算出した前記一致率のヒストグラムを近似する第二確率密度関数を算出し、
前記第一確率密度関数の前記閾値以上の範囲における確率と前記第二確率密度関数の前記閾値以下の範囲における確率とが同じ値になるように、前記閾値を設定する、個体識別システム。
前記一致率＝（２つの前記第二画像データの他方に存在する前記第二特徴点のうち、前記一方の１つの前記部分領域に存在する前記第二特徴点と推定した前記幾何学的関係が成立する前記第二特徴点の数）／（２つの前記第二画像データの前記一方の１つの前記部分領域に存在する前記第二特徴点の数）式（２）
【請求項３】
請求項２に記載の個体識別システムであって、
前記第一処理装置は、前記式（２）により算出した前記一致率に、前記一致率の値が高くなるほど値が高くなる重み係数を乗じ、前記重み係数を乗じた前記一致率のヒストグラムから前記第一確率密度関数および前記第二確率密度関数を近似し、
前記第二処理装置は、前記式（１）により算出した前記一致率に、前記重み係数を乗じ、前記重み係数を乗じた前記一致率が前記閾値以上である前記登録されている個体が存在する場合には、前記識別対象個体は前記重み係数を乗じた前記一致率が前記閾値以上である前記登録個体のうちの前記重み係数を乗じた前記一致率が最大である個体と同一の個体である、と判定する、個体識別システム。
【請求項４】
請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載の個体識別システムであって、
前記第一特徴点および前記第二特徴点はＡ－ＫＡＺＥ手法により抽出される特徴点であり、
前記幾何学的関係は、ホモグラフィ推定により算出される射影変換行列である、個体識別システム。
【請求項５】
個体識別システムが実行する個体識別方法であって、
同種物品の複数の個体の一部分である特定領域を撮像して前記個体ごとに前記特定領域が写っている画像のデータである第一画像データを生成する第一画像データ生成ステップと、
前記第一画像データに基づいて、前記各個体の前記特定領域に存在する特徴点である第一特徴点を抽出する第一特徴点抽出ステップと、
前記第一特徴点が抽出された前記各個体を、前記登録個体として、前記第一特徴点の情報とともに登録する登録ステップと、
前記同種物品の一個体である識別対象個体の前記特定領域を撮像して前記特定領域が写っている画像のデータである第二画像データを生成する第二画像データ生成ステップと、
前記第二画像データに基づいて前記識別対象個体の前記特定領域に存在する特徴点である第二特徴点を抽出し、抽出した前記第二特徴点の情報および前記登録個体の前記第一特徴点の情報から前記識別対象個体が複数の前記登録個体のいずれかと同一であるかを判定する識別ステップと、
を備え、
前記識別ステップは、前記第二特徴点と前記第一特徴点との幾何学的関係を推定するステップと、前記第二画像データの前記特定領域に前記特定領域の一部の領域である部分領域を複数設定し、設定した複数の前記部分領域のそれぞれについて下記の式（３）により、前記各登録個体と前記識別対象個体との一致率を算出するステップと、前記一致率が閾値以上である前記登録個体が存在する場合には、前記識別対象個体は前記一致率が前記閾値以上である前記登録個体のうちの前記一致率が最大である個体と同一の個体であると判定するステップと、を備える個体識別方法。
前記一致率＝（前記第二特徴点のうち、前記第一特徴点と推定した前記幾何学的関係が成立する前記特徴点の数）／（前記第二画像データの前記特定領域に設定された１つの前記部分領域に含まれる前記第二特徴点の数）式（３）
【請求項６】
請求項５に記載の個体識別方法であって、
前記第一特徴点を抽出した前記個体のうちの１つの個体について撮像された同一の２つの前記第一画像データのそれぞれに存在する前記第一特徴点どうしの前記幾何学的関係を推定し、前記１つの個体の前記第一画像データの前記特定領域に前記部分領域を複数設定し、設定した複数の前記部分領域のそれぞれについて下記の式（２）により同一個体の前記一致率を算出し、算出した前記一致率のヒストグラムを近似する第一確率密度関数を算出し、
前記第一特徴点を抽出した複数の前記個体のうち異なる２つの個体が撮像されたの異なる２つの前記第一画像データに存在する前記第一特徴点どうしの前記幾何学的関係を推定し、前記２つの前記第一画像データの一方に前記部分領域を複数設定し、設定した複数の前記部分領域のそれぞれについて下記の式（４）により異なる個体の前記一致率を算出し、算出した前記一致率のヒストグラムを近似する第二確率密度関数を算出し、
前記第一確率密度関数の前記閾値以上の範囲における確率と前記第二確率密度関数の前記閾値以下の範囲における確率とが同じ値になるように、前記閾値を設定する閾値設定ステップを備える、個体識別方法。
前記一致率＝（２つの前記第二画像データの他方に存在する前記第二特徴点のうち、前記一方の１つの前記部分領域に存在する前記第二特徴点と推定した前記幾何学的関係が成立する前記第二特徴点の数）／（２つの前記第二画像データの前記一方の１つの前記部分領域に存在する前記第二特徴点の数）式（４）
【請求項７】
請求項６に記載の個体識別方法であって、
前記閾値設定ステップにおいては、前記式（４）により算出した前記一致率に、前記一致率の値が高くなるほど値が高くなる重み係数を乗じ、前記重み係数を乗じた前記一致率のヒストグラムから前記第一確率密度関数および前記第二確率密度関数を近似し、
前記識別ステップにおいては、前記式（３）により算出した前記一致率に、前記重み係数を乗じ、前記重み係数を乗じた前記一致率が前記閾値以上である前記登録個体が存在する場合には、前記識別対象個体は前記重み係数を乗じた前記一致率が前記閾値以上である前記登録個体のうちの前記重み係数を乗じた前記一致率が最大である個体と同一の個体である、と判定する、個体識別方法。
【請求項８】
請求項５乃至請求項７のいずれか１項に記載の個体識別方法であって、
前記第一特徴点および前記第二特徴点はＡ－ＫＡＺＥ手法により抽出される特徴点であり、
前記幾何学的関係は、ホモグラフィ推定により算出される射影変換行列である、個体識別方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、個体識別システム、および個体識別方法に関する。
続きを表示（約 2,900 文字）【背景技術】
【０００２】
近年、製品や部品など（以下、「物品」と記す）の生産管理や品質管理において、物品の各個体のトレーサビリティの確保の重要性が高まっている。トレーサビリティを確保する方法としては、カンバンボードを用いる方法、および物品の各個体にトレーサビリティの確保のための記号（例えば１次元コードや２次元コード）や文字（例えばシリアル番号）を印刷等する方法が挙げられる。しかしながら、カンバンボードを用いる方法では、物品を個体１つごとに追跡することができない。一方、物品の各個体に記号や文字を印刷する構成では、製品性能の劣化に繋がるおそれがある。このため、物品を個体１個単位かつ非接触で追跡可能なシステムが求められている。
【０００３】
特許文献１には、識別対象の物品を識別する技術として、幾何学検証により第一パラメータと第二パラメータとを設定し、２つのパラメータを用いて同一物品であるか否かを識別する技術が開示されている。しかしながら、特許文献１に記載の技術では、特徴点の選択が適切でないと、識別の精度が低下することがある。また、物品の固有の事情（例えば使用環境など）により、信頼性の高い特徴点が残らない個所が存在することがある。さらに、事後的な劣化や破損などが生じた場合には、特徴点が残らず、その結果、識別の精度が低下することがある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０１９－５２８２９３号公報
【発明の概要】
【０００５】
（発明が解決しようとする課題）
上記実情に鑑み、本発明の目的の１つは、物品の個体の識別の精度の向上を図ることができる個体識別システムおよび個体識別方法を提供することである。
【０００６】
（課題を解決するための手段）
前記目的を達成するため、本発明に係る個体識別システムは、
同種物品の複数の個体の一部分である特定領域を撮像して個体ごとに前記特定領域が写っている画像のデータである第一画像データを生成する第一撮像装置と、
前記第一画像データに基づいて、各個体のそれぞれについて前記特定領域に存在する特徴点である第一特徴点を抽出する第一処理装置と、
前記第一処理装置により前記第一特徴点が抽出された前記各個体を、登録個体として、前記第一特徴点の情報とともに登録する記憶装置と、
前記同種物品の一個体である識別対象個体の前記特定領域を撮像して前記特定領域が写っている画像のデータである第二画像データを生成する第二撮像装置と、
前記第二画像データに基づいて前記識別対象個体の前記特定領域に存在する前記特徴点である第二特徴点を抽出し、抽出した前記第二特徴点の情報および前記記憶装置に登録されている複数の前記登録個体の前記第一特徴点の情報から前記識別対象個体が複数の前記登録個体のいずれかと同一であるかを判定する第二処理装置と、
を備え、
前記第二処理装置は、前記第二特徴点と前記第一特徴点との幾何学的関係を推定し、前記第二画像データの前記特定領域に前記特定領域の一部の領域である部分領域を複数設定し、設定した複数の前記部分領域のそれぞれについて下記の式（１）により、各登録個体と前記識別対象個体との一致率を算出し、前記一致率が閾値以上である前記登録個体が存在する場合には、前記識別対象個体は前記一致率が前記閾値以上である前記登録個体のうちの前記一致率が最大である登録個体と同一の個体である、と判定する。
前記一致率＝（前記第二特徴点のうち、前記第一特徴点と推定した前記幾何学的関係が成立する前記特徴点の数）／（前記第二画像データの前記特定領域に設定された１つの前記部分領域に含まれる前記第二特徴点の数）式（１）
【０００７】
本発明によれば、特定領域に当該特定領域よりも小さい部分領域を設定し、部分領域ごとに一致率を算出し、部分領域ごとの一致率に基づいて識別対象の物品の個体が登録されている物品の個体と同一であるか否かを判定する。このため、特定領域に局所的に傷等がついて特徴点が変化した場合であっても、製造時（登録時）の特徴点が残っている部分領域が存在すれば、当該部分領域の一致率を用いることにより、識別の精度を高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
図１は、個体識別システムの概略構成を示す図である。
図２は、特徴画像データの概略構成を示す図である。
図３Ａは、特徴点マッチングを説明する模式図である。
図３Ｂは、特徴点マッチングを説明する模式図である。
図４は、閾値を説明する図である。
図５Ａは、個体識別方法の準備段階の処理を示すフローチャートである。
図５Ｂは、個体識別方法の準備段階の処理を示すフローチャートである。
図６Ａは、個体識別方法の識別段階の処理を示すフローチャートである。
図６Ｂは、個体識別方法の識別段階の処理を示すフローチャートである。
図７は、本発明の実施例および比較例を示す図である。
図８Ａは、本発明の実施例および比較例を示す図である。
図８Ｂは、本発明の実施例および比較例を示す図である。
図８Ｃは、本発明の実施例および比較例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
本実施形態に係る個体識別システム１０は、複数の同種の物品の各個体の特徴情報を登録できるように構成されるとともに、複数の同種の物品のうちのある個体が「特徴情報が登録されているの物品の複数の個体」のうちのいずれの個体であるかを識別できるように構成される。なお、識別対象の個体を「識別対象個体」と記し、特徴情報が登録されているの個体を「登録個体」と記すことがある。
【００１０】
＜個体識別システムの構成＞
図１は、本実施形態に係る個体識別システム１０の概略構成を示す図である。個体識別システム１０は、少なくとも１基の共通記憶装置１１および複数の端末装置１２を備える。各端末装置１２は、撮像装置１２１、処理装置１２２、端末記憶装置１２３、出力装置１２４、およびＩ／Ｆ（インターフェース）１２５を備える。図１においては、個体識別システム１０が１基の共通記憶装置１１と３基の端末装置１２を備える例を示すが、共通記憶装置１１および端末装置１２の数は限定されない。共通記憶装置１１と端末装置１２とはネットワーク１３を介してデータを送受信可能に接続される。そして、各端末装置１２はネットワーク１３を介して共通記憶装置１１にデータを格納できるとともに、ネットワーク１３を介して共通記憶装置１１に格納されているデータを読出すことができる。なお、ネットワーク１３の具体的な規格は特に限定されるものではない。また、ネットワーク１３は有線であってもよく無線であってもよい。
（【００１１】以降は省略されています）

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