特許ウォッチ

公開番号2025112495
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-08-01
出願番号2024006751
出願日2024-01-19
発明の名称検査方法、検査装置、及びガラス管の製造方法
出願人日本電気硝子株式会社
代理人弁理士法人快友国際特許事務所
主分類G01N 21/958 20060101AFI20250725BHJP(測定;試験)
要約【課題】画像データの情報量を増加することができる技術を提供する。
【解決手段】ガラス物品の検査方法は、第1光源によって照射される前記ガラス物品が撮像された第1画像を表す第1画像データを取得する第1取得工程と、前記第1光源と異なる第2光源によって照射される前記ガラス物品が撮像された第2画像を表す第2画像データを取得する第2取得工程と、取得済みの前記第1画像データと前記第2画像データを用いて得られる複合画像データを用いて、前記ガラス物品が正常でないことを検出する検出工程と、を備え、前記複合画像データに含まれる複数の画素のうちの複合画素は、前記第1画像データに含まれる複数の画素のうちの第1画素の第1画素値と、前記第2画像データに含まれる複数の画素のうちの第2画素の第2画素値と、を含み、前記第1画像内の前記第1画素の位置と、前記第2画像内の前記第2画素の位置と、は互いに重複する。
【選択図】図9
特許請求の範囲【請求項１】
ガラス物品の検査方法であって、
第１光源によって照射される前記ガラス物品が撮像された第１画像を表す第１画像データを取得する第１取得工程と、
前記第１光源と異なる第２光源によって照射される前記ガラス物品が撮像された第２画像を表す第２画像データを取得する第２取得工程と、
取得済みの前記第１画像データと前記第２画像データを用いて得られる複合画像データを用いて、前記ガラス物品が正常でないことを検出する検出工程と、を備え、
前記複合画像データに含まれる複数の画素のうちの複合画素は、前記第１画像データに含まれる複数の画素のうちの第１画素の第１画素値と、前記第２画像データに含まれる複数の画素のうちの第２画素の第２画素値と、を含み、
前記第１画像内の前記第１画素の位置と、前記第２画像内の前記第２画素の位置と、は互いに重複する、検査方法。
続きを表示（約 1,600 文字）【請求項２】
前記検出工程では、学習データを用いた機械学習によって生成される学習モデルによって前記複合画像データを用いて前記ガラス物品が正常でないことを検出する、請求項１に記載の検査方法。
【請求項３】
前記学習モデルは、前記第１光源によって照射された特定ガラス物品が撮像された第１学習画像を表す第１学習画像データと、前記第２光源によって照射された前記特定ガラス物品が撮像された第２学習画像を表す第２学習画像データとを用いて得られる複合学習画像データを用いて生成されており、
前記複合学習画像データに含まれる複数の画素のうちの複合学習画素は、前記第１学習画像データに含まれる複数の画素のうちの第１学習画素の第１学習画素値と、前記第２学習画像データに含まれる複数の画素のうちの第２学習画素の第２学習画素値とを含み、
前記第１学習画像内の前記第１学習画素の位置と、前記第２学習画像内の前記第２学習画素の位置と、は互いに重複する、請求項２に記載の検査方法。
【請求項４】
前記特定ガラス物品は、正常なガラス物品である、請求項３に記載の検査方法。
【請求項５】
前記第１光源は、バックライト照明、同軸照明及びリング照明のうちの１つの照明であり、
前記第２光源は、バックライト照明、同軸照明及びリング照明のうちの前記第１光源と異なる１つの照明である、請求項１から４のいずれか一項に記載の検査方法。
【請求項６】
前記ガラス物品は、ガラス管である、請求項１から４のいずれか一項に記載の検査方法。
【請求項７】
前記第１光源は、バックライト照明、同軸照明及びリング照明のうちの１つの照明であり、
前記第２光源は、バックライト照明、同軸照明及びリング照明のうちの前記第１光源と異なる１つの照明であり、
前記バックライト照明によって照射される前記ガラス管が撮像された画像データでは、前記ガラス管の端面の外周部または内周部を表す画素の画素値が、前記ガラス管の他の部分を表す画素の画素値よりも大きく、
前記同軸照明によって照射される前記ガラス管が撮像された画像データでは、前記ガラス管の前記端面の平面部を表す画素の画素値が、前記ガラス管の他の部分を表す画素の画素値よりも大きく、
前記リング照明によって照射された前記ガラス管が撮像された画像データでは、前記ガラス管の前記端面の平面部と前記端面の外周部または内周部の間に形成されるＲ形状部を表す画素の画素値が、前記ガラス管の他の部分を表す画素の画素値よりも大きい、請求項６に記載の検査方法。
【請求項８】
前記複合画像データによって表される複合画像を出力する出力工程をさらに備え、
前記複合画素は、第１の色が割り当てられた前記第１画素値と、第２の色が割り当てられた前記第２画素値とを含む、請求項１から４のいずれか１項に記載の検査方法。
【請求項９】
前記第１光源及び前記第２光源と異なる第３光源によって照射される前記ガラス物品が撮像された第３画像を表す第３画像データを取得する第３取得工程をさらに備え、
前記検出工程では、取得済みの前記第３画像データをさらに用いて得られる前記複合画像データを用いて、前記ガラス物品が正常でないことを検出し、
前記複合画素は、前記第３画像データに含まれる複数の画素のうちの第３画素の第３画素値をさらに含み、
前記第１画像内の前記第１画素の位置と、前記第２画像内の前記第２画素の位置と、前記第３画像内の前記第３画素の位置と、は互いに重複する、請求項１に記載の検査方法。
【請求項１０】
前記検出工程では、学習データを用いた機械学習によって生成される学習モデルによって前記複合画像データを用いて前記ガラス物品が正常でないことを検出する、請求項９に記載の検査方法。
（【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】
本明細書で開示する技術は、対象物が正常でないことを検査することに関する。
続きを表示（約 1,500 文字）【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、対象製品の画像を機械学習モデルに入力して、対象製品の欠陥の尤度の推定結果を示す画像を出力する検査装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０２２－００３４９５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
対象物の画像から対象物が正常でないことを検査する場合、取得される画像データに含まれる情報量が多いほど、検査の精度は向上する。
【０００５】
本明細書では、画像データの情報量を増加することができる技術を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本明細書で開示する技術の第１態様は、ガラス物品の検査方法に関する。検査方法は、第１光源によって照射される前記ガラス物品が撮像された第１画像を表す第１画像データを取得する第１取得工程と、前記第１光源と異なる第２光源によって照射される前記ガラス物品が撮像された第２画像を表す第２画像データを取得する第２取得工程と、取得済みの前記第１画像データと前記第２画像データを用いて得られる複合画像データを用いて、前記ガラス物品が正常でないことを検出する検出工程と、を備え、前記複合画像データに含まれる複数の画素のうちの複合画素は、前記第１画像データに含まれる複数の画素のうちの第１画素の第１画素値と、前記第２画像データに含まれる複数の画素のうちの第２画素の第２画素値と、を含み、前記第１画像内の前記第１画素の位置と、前記第２画像内の前記第２画素の位置と、は互いに重複する。
【０００７】
上記の構成によると、複数種類の異なる光源で照射されるガラス物品を撮像することによって取得される２種類の画像を表す画像データを用いて、複合画像データが得られる。複合画像データは、２種類の画像データに含まれる情報を含む。これにより、ガラス物品が正常でないことを検出するために用いる画像データの情報量を増加させることができる。この結果、複合画像データを用いた検査の精度を向上させることができる。
【０００８】
第２の形態では、上記の第１の態様において、前記検出工程では、学習データを用いた機械学習によって生成される学習モデルによって前記複合画像データを用いて前記ガラス物品が正常でないことを検出してもよい。
【０００９】
上記の構成によると、学習モデルで用いられる画像データの情報量を増加させることができる。これにより、学習モデルによる検査の精度を向上させることができる。
【００１０】
第３の形態では、上記の第２の態様において、前記学習モデルは、前記第１光源によって照射された特定ガラス物品が撮像された第１学習画像を表す第１学習画像データと、前記第２光源によって照射された前記特定ガラス物品が撮像された第２学習画像を表す第２学習画像データとを用いて得られる複合学習画像データを用いて生成されており、前記複合学習画像データに含まれる複数の画素のうちの複合学習画素は、前記第１学習画像データに含まれる複数の画素のうちの第１学習画素の第１学習画素値と、前記第２学習画像データに含まれる複数の画素のうちの第２学習画素の第２学習画素値とを含み、前記第１学習画像内の前記第１学習画素の位置と、前記第２学習画像内の前記第２学習画素の位置と、は互いに重複してもよい。
（【００１１】以降は省略されています）

関連特許