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公開番号2025078434
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-05-20
出願番号2023190997
出願日2023-11-08
発明の名称品質検査システム、品質検査装置、品質検査方法、および品質検査プログラム
出願人日本電気株式会社
代理人個人
主分類G06T 7/00 20170101AFI20250513BHJP(計算;計数)
要約【課題】壁材の不良を検出する精度を向上させることできる技術を実現する。
【解決手段】品質検査システムは、壁材を撮影した画像を取得する取得部と、画像を複数の小画像に分割する分割部と、異なる学習方法によって学習させた2つの機械学習モデルのそれぞれに、小画像を入力することによって得られた少なくとも2つの判定結果の組み合わせを参照して、壁材に含まれる不良を検出する検出部と、検出結果を出力する出力部と、を備える。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
壁材を撮影した画像を取得する取得手段と、
前記画像を複数の小画像に分割する分割手段と、
壁材を撮影した画像を入力として、当該壁材が不良であるか否かを判定した判定結果を出力する少なくとも２つの機械学習モデルであって、異なる学習方法によって学習させた少なくとも２つの機械学習モデルのそれぞれに、前記小画像を入力することによって得られた少なくとも２つの判定結果の組み合わせを参照して、前記壁材に含まれる不良を検出する検出手段と、
前記検出手段による検出結果を出力する出力手段と、
を備える品質検査システム。
続きを表示（約 1,800 文字）【請求項２】
前記少なくとも２つの機械学習モデルには、
不良を含まない正常な壁材の画像と、当該壁材が正常であることを示す判定結果との組を教師データとして機械学習させた少なくとも１つの第１の機械学習モデルと、
正常な壁材の画像と、当該壁材が正常であることを示す判定結果との組、および不良な壁材の画像と、当該壁材が不良であることを示す判定結果との組を教師データとして機械学習させた少なくとも１つの第２の機械学習モデルと、
が含まれる、
請求項１に記載の品質検査システム。
【請求項３】
前記検出手段は、前記壁材の種類に応じて、参照する前記少なくとも２つの判定結果の組み合わせを変更する、
請求項１または２に記載の品質検査システム。
【請求項４】
前記検出手段は、
前記少なくとも２つの判定結果に対して論理演算を行うことによって前記壁材に含まれる不良を検出する、
請求項１または２に記載の品質検査システム。
【請求項５】
前記取得手段が取得した画像の結合、前記取得手段が取得した画像における前記壁材の傾き補正、前記取得手段が取得した画像における前記壁材の位置合わせ、前記取得手段が取得した画像の色加工、および前記取得手段が取得した画像のエッジ処理の少なくとも何れかを行う前処理手段をさらに備え、
前記分割手段は、前記前処理手段によって処理された画像を、複数の小画像に分割する、
請求項１または２に記載の品質検査システム。
【請求項６】
前記出力手段は、不良箇所が示された画像を出力する、
請求項１または２に記載の品質検査システム。
【請求項７】
前記検出結果には、前記壁材の外形が閾値内であるか否かを示す情報、および取得手段が取得した画像における前記壁材の画素値の値が閾値内であるか否かを示す情報、の少なくとも何れかが含まれる、
請求項６に記載の品質検査システム。
【請求項８】
少なくとも１つのプロセッサが、壁材を撮影した画像を取得する取得処理と、
前記少なくとも１つのプロセッサが、前記画像を複数の小画像に分割する分割処理と、
前記少なくとも１つのプロセッサが、壁材を撮影した画像を入力として、当該壁材が不良であるか否かを判定した判定結果を出力する少なくとも２つの機械学習モデルであって、異なる学習方法によって学習させた少なくとも２つの機械学習モデルのそれぞれに、前記小画像を入力することによって得られた少なくとも２つの判定結果の組み合わせを参照して、前記壁材に含まれる不良を検出する検出処理と、
前記少なくとも１つのプロセッサが、前記検出処理における検出結果を出力する出力処理と、
を含む品質検査方法。
【請求項９】
品質検査システムとしてコンピュータを機能させるプログラムであって、
前記コンピュータを、
壁材を撮影した画像を取得する取得手段と、
前記画像を複数の小画像に分割する分割手段と、
壁材を撮影した画像を入力として、当該壁材が不良であるか否かを判定した判定結果を出力する少なくとも２つの機械学習モデルであって、異なる学習方法によって学習させた少なくとも２つの機械学習モデルのそれぞれに、前記小画像を入力することによって得られた少なくとも２つの判定結果の組み合わせを参照して、前記壁材に含まれる不良を検出する検出手段と、
前記検出手段による検出結果を出力する出力手段と、
として機能させる品質検査プログラム。
【請求項１０】
壁材を撮影した画像を取得する取得手段と、
前記画像を複数の小画像に分割する分割手段と、
壁材を撮影した画像を入力として、当該壁材が不良であるか否かを判定した判定結果を出力する少なくとも２つの機械学習モデルであって、異なる学習方法によって学習させた少なくとも２つの機械学習モデルのそれぞれに、前記小画像を入力することによって得られた少なくとも２つの判定結果の組み合わせを参照して、前記壁材に含まれる不良を検出する検出手段と、
前記検出手段による検出結果を出力する出力手段と、
を備える品質検査装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、品質検査システム、品質検査装置、品質検査方法、および品質検査プログラムに関する。
続きを表示（約 1,800 文字）【背景技術】
【０００２】
建築材料の不良を検出するための技術が知られている。例えば、特許文献１には、建築材料であって、基材の表面に凹凸を有した模様が施された化粧材の不良を検出する化粧材補修装置が記載されている。特許文献１に記載の化粧材補修装置では、化粧材の表面を撮像して得られた撮像データと、予め記憶された基準データとを比較して、化粧材の不良を検出する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２００８－２０１０７３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１に記載の化粧材補修装置では、例えば約１ｍ×３ｍの壁材にある１ｍｍ程度の不良（例えば、ゴミや傷など）といった、サイズの大きな壁材にできた小さな凹みを検出することは想定されていない。すなわち、特許文献１に記載の化粧材補修装置では、壁材の不良を検出する精度に問題がある。
【０００５】
本開示は、上記の問題に鑑みてなされたものであり、その一例示的目的は、壁材の不良を検出する精度を向上させる技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示の一例示的側面に係る品質検査システムは、壁材を撮影した画像を取得する取得手段と、前記画像を複数の小画像に分割する分割手段と、壁材を撮影した画像を入力として、当該壁材が不良であるか否かを判定した判定結果を出力する少なくとも２つの機械学習モデルであって、異なる学習方法によって学習させた少なくとも２つの機械学習モデルのそれぞれに、前記小画像を入力することによって得られた少なくとも２つの判定結果の組み合わせを参照して、前記壁材に含まれる不良を検出する検出手段と、前記検出手段による検出結果を出力する出力手段と、を備える。
【０００７】
本開示の一例示的側面に係る品質検査方法は、少なくとも１つのプロセッサが、壁材を撮影した画像を取得する取得処理と、前記少なくとも１つのプロセッサが、前記画像を複数の小画像に分割する分割処理と、前記少なくとも１つのプロセッサが、壁材を撮影した画像を入力として、当該壁材が不良であるか否かを判定した判定結果を出力する少なくとも２つの機械学習モデルであって、異なる学習方法によって学習させた少なくとも２つの機械学習モデルのそれぞれに、前記小画像を入力することによって得られた少なくとも２つの判定結果の組み合わせを参照して、前記壁材に含まれる不良を検出する検出処理と、前記少なくとも１つのプロセッサが、前記検出処理における検出結果を出力する出力処理と、を含む品質検査方法。
【０００８】
本開示の一例示的側面に係る品質検査プログラムは、品質検査システムとしてコンピュータを機能させるプログラムであって、前記コンピュータを、壁材を撮影した画像を取得する取得手段と、前記画像を複数の小画像に分割する分割手段と、壁材を撮影した画像を入力として、当該壁材が不良であるか否かを判定した判定結果を出力する少なくとも２つの機械学習モデルであって、異なる学習方法によって学習させた少なくとも２つの機械学習モデルのそれぞれに、前記小画像を入力することによって得られた少なくとも２つの判定結果の組み合わせを参照して、前記壁材に含まれる不良を検出する検出手段と、前記検出手段による検出結果を出力する出力手段と、として機能させる。
【０００９】
本開示の一例示的側面に係る品質検査装置は、壁材を撮影した画像を取得する取得手段と、前記画像を複数の小画像に分割する分割手段と、壁材を撮影した画像を入力として、当該壁材が不良であるか否かを判定した判定結果を出力する少なくとも２つの機械学習モデルであって、異なる学習方法によって学習させた少なくとも２つの機械学習モデルのそれぞれに、前記小画像を入力することによって得られた少なくとも２つの判定結果の組み合わせを参照して、前記壁材に含まれる不良を検出する検出手段と、前記検出手段による検出結果を出力する出力手段と、を備える。
【発明の効果】
【００１０】
本開示の一例示的側面によれば、壁材の不良を検出する精度を向上させる技術を提供することができるという一例示的効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
（【００１１】以降は省略されています）

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