特許ウォッチ

公開番号2025108242
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-07-23
出願番号2024002045
出願日2024-01-10
発明の名称情報処理装置、情報処理方法及びプログラム
出願人キヤノン株式会社
代理人弁理士法人大塚国際特許事務所
主分類G06T 7/00 20170101AFI20250715BHJP(計算;計数)
要約【課題】既知ではない撮影画像であっても、変状の出現を予測できる学習データを作成する情報処理装置、情報処理方法及びプログラムを提供する。
【解決手段】情報処理装置は、第1の領域を撮影した第1の点検用画像に含まれる変状を示す第1の変状データと、前記第1の点検用画像が撮影された時期よりも新しい時期に前記第1の領域の少なくとも一部を含む第2の領域を撮影した第2の点検用画像に含まれる変状を示す第2の変状データと、を取得する取得手段(S501,S502の処理)と、前記第1の変状データと、前記第2の変状データとの差分を示す差分変状データを算出する算出手段(S503の処理)と、前記差分変状データに基づいて、前記変状の出現を予測するモデルを学習させるための学習データを作成する作成手段(S504の処理)と、を備える。
【選択図】図5
特許請求の範囲【請求項１】
第１の領域を撮影した第１の点検用画像に含まれる変状を示す第１の変状データと、前記第１の点検用画像が撮影された時期よりも新しい時期に前記第１の領域の少なくとも一部を含む第２の領域を撮影した第２の点検用画像に含まれる変状を示す第２の変状データと、を取得する取得手段と、
前記第１の変状データと、前記第２の変状データとの差分を示す差分変状データを算出する算出手段と、
前記差分変状データに基づいて、前記変状の出現を予測するモデルを学習させるための学習データを作成する作成手段と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
続きを表示（約 810 文字）【請求項２】
前記作成手段は、前記差分変状データに基づいて、点検用画像の単位で前記学習データを作成する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記作成手段は、前記差分変状データに基づいて、点検用画像を分割した領域の単位で前記学習データを作成する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記作成手段は、前記差分変状データに基づいて、前記差分変状データの単位で前記学習データを作成する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記作成手段は、前記差分変状データに基づいて、前記学習データを分類して作成する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記作成手段は、前記差分変状データに紐づけられた前記第１の変状データに対する前記第２の変状データの種別に基づいて、前記学習データを作成する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記作成手段は、前記差分変状データの数に基づいて、前記学習データを分類して作成する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記作成手段は、前記差分変状データの長さに基づいて、前記学習データを分類して作成する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記作成手段は、前記学習データを表示させる
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記作成手段は、ユーザから受け付けた前記学習データの指示に基づいて、前記学習データを編集する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
（【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】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関するものである。
続きを表示（約 1,700 文字）【背景技術】
【０００２】
近年、コンクリートなどからなる構造物を撮影した画像から、手作業によるトレースや非特許文献１のような画像認識技術によってひび割れなどの損傷である変状を抽出し、それらの位置、規模、数量に基づき健全度を判定するという、画像による点検が広く実施されている。
【０００３】
さらに、特許文献１によれば、既知の初期の試験体の画像とひずみが発生した試験体の画像とからひずみ分布を作成して、ひずみの出現を予測する手法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０２１－１８２３３号公報
【非特許文献】
【０００５】
泉ら、「Attention機構を用いたDeep Learningモデルによるひび割れ自動検出」、ＡＩ・データサイエンス論文集、２０２１年２巻Ｊ２号Ｐ．５４５―５５５、［令和５年１２月２３日検索］、インターネット、＜URL：https://www.jstage.jst.go.jp/article/jsceiii/2/J2/2_545/_article/-char/ja＞
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１の手法は、既知の試験体に対して得られるひずみの分布を基に判定しており、画像を入力としているものではなく、撮影された画像に基づいて損傷の出現を予測する学習モデルに学習させるための学習データを生成することが困難になっている。
【０００７】
本発明は上記課題に鑑みてなされたものであり、既知ではない撮影画像であっても、変状の出現を予測するための学習モデルを学習させるための学習データを作成できる情報処理装置、情報処理方法及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
この課題を解決するため、例えば本発明の情報処理装置は以下の構成を備える。すなわち、
第１の領域を撮影した第１の点検用画像に含まれる変状を示す第１の変状データと、前記第１の点検用画像が撮影された時期よりも新しい時期に前記第１の領域の少なくとも一部を含む第２の領域を撮影した第２の点検用画像に含まれる変状を示す第２の変状データと、を取得する取得手段と、
前記第１の変状データと、前記第２の変状データとの差分を示す差分変状データを算出する算出手段と、
前記差分変状データに基づいて、前記変状の出現を予測するモデルを学習させるための学習データを作成する作成手段と、
を備える。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、既知ではない撮影画像であっても、変状の出現を予測できる学習データを作成することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
情報処理装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図。
変状データテーブルの一例を示す図。
変状データを点検用画像に重畳した重畳画像の一例を示す図。
学習データ作成アプリケーションのユーザ画面の一例を示す図。
学習データ作成アプリケーションの処理のフローチャートの一例を示す図。
変状データ間の差分算出処理の一例を示す図。
変状データ及び差分算出処理結果の差分変状データテーブルの一例を示す図。
第１実施形態における学習データテーブルの一例を示す図。
第１実施形態における学習データの確認画面の一例を示す図。
第２実施形態における点検用画像に差分変状データを重畳した画像を分割した一例を示す図。
第２実施形態における学習データテーブルの一例を示す図。
第２実施形態における学習データの確認画面の一例を示す図。
第３実施形態における学習データテーブルの一例を示す図。
第３実施形態における学習データの確認画面の一例を示す図。
【発明を実施するための形態】
（【００１１】以降は省略されています）

関連特許