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公開番号2025126535
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-08-29
出願番号2024022796
出願日2024-02-19
発明の名称分類装置、分類方法、プログラム及び学習済みモデル
出願人AGC株式会社
代理人弁理士法人志賀国際特許事務所
主分類G01N 21/896 20060101AFI20250822BHJP(測定;試験)
要約【課題】ガラス板の表面に生じる形状(例えば、凹凸などの形状)に基づいて当該ガラス板に対する異物の落下位置に関する分類を行える分類装置を提供する。
【解決手段】所定の流れ方向で板状に製造されるガラス板が撮像された画像データを機械学習の学習済みモデルに入力し、前記学習済みモデルからの出力結果を、前記ガラス板における異物に起因した形状に基づく、前記ガラス板に前記異物が落下した前記流れ方向における位置に関する判定結果として、取得する判定部を備える、分類装置。
【選択図】図4
特許請求の範囲【請求項１】
所定の流れ方向で板状に製造されるガラス板が撮像された画像データを機械学習の学習済みモデルに入力し、前記学習済みモデルからの出力結果を、前記ガラス板における異物に起因した形状に基づく、前記ガラス板に前記異物が落下した前記流れ方向における位置に関する判定結果として、取得する判定部を備える、
分類装置。
続きを表示（約 970 文字）【請求項２】
前記学習済みモデルでは、特徴量として、前記異物の位置の凹み、前記異物の位置の周辺の凹み、又は、前記異物の位置の周辺の盛り上がり、のうちの１つ以上を使用する、
請求項１に記載の分類装置。
【請求項３】
前記画像データの画像を撮像する撮像装置を備え、
前記撮像装置は、透過カメラである、
請求項１又は請求項２に記載の分類装置。
【請求項４】
前記判定結果は、前記流れ方向における前記位置として、前記流れ方向における複数の領域のうちの１つの領域を特定する情報を取得する、
請求項１又は請求項２に記載の分類装置。
【請求項５】
前記画像データは、前記ガラス板の一部が撮像された画像のデータであり、前記異物が写った部分を含む、
請求項１又は請求項２に記載の分類装置。
【請求項６】
教師データを用いて前記学習済みモデルを生成する学習制御部を備える、
請求項１又は請求項２に記載の分類装置。
【請求項７】
分類装置が、所定の流れ方向で板状に製造されるガラス板が撮像された画像データを機械学習の学習済みモデルに入力し、前記学習済みモデルからの出力結果を、前記ガラス板における異物に起因した形状に基づく、前記ガラス板に前記異物が落下した前記流れ方向における位置に関する判定結果として、取得する、
分類方法。
【請求項８】
コンピューターに、
所定の流れ方向で板状に製造されるガラス板が撮像された画像データを機械学習の学習済みモデルに入力する機能と、
前記学習済みモデルからの出力結果を、前記ガラス板における異物に起因した形状に基づく、前記ガラス板に前記異物が落下した前記流れ方向における位置に関する判定結果として、取得する機能と、
を実現させるためのプログラム。
【請求項９】
所定の流れ方向で板状に製造されるガラス板が撮像された画像データを機械学習の学習済みモデルに入力し、前記ガラス板における異物に起因した形状に基づく、前記ガラス板に前記異物が落下した前記流れ方向における位置に関する判定結果データを出力する、
機械学習の学習済みモデル。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、分類装置、分類方法、プログラム及び学習済みモデルに関する。
続きを表示（約 1,200 文字）【背景技術】
【０００２】
フロート法などによりガラス板を製造することが行われている。フロート法では、例えば、浴槽内の溶融スズ上に連続的に供給される溶融ガラスを当該溶融スズ上で流動させて帯板状に形成する。
【０００３】
特許文献１には、光学材料における色及び形状が不定型となる不良を検出する検査装置が記載されている（特許文献１参照。）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０２２－５６３８９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、従来の技術では、ガラス板の製造工程において当該ガラス板に異物が落下した位置を十分に判定できない場合があった。
【０００６】
本開示は、このような事情を考慮してなされたもので、ガラス板の表面に生じる形状（例えば、凹凸などの形状）に基づいて当該ガラス板に対する異物の落下位置に関する分類を行える分類装置、分類方法、プログラム及び学習済みモデルを提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本開示の一態様は、所定の流れ方向で板状に製造されるガラス板が撮像された画像データを機械学習の学習済みモデルに入力し、前記学習済みモデルからの出力結果を、前記ガラス板における異物に起因した形状に基づく、前記ガラス板に前記異物が落下した前記流れ方向における位置に関する判定結果として、取得する判定部を備える、分類装置である。
【０００８】
本開示の一態様は、分類装置が、所定の流れ方向で板状に製造されるガラス板が撮像された画像データを機械学習の学習済みモデルに入力し、前記学習済みモデルからの出力結果を、前記ガラス板における異物に起因した形状に基づく、前記ガラス板に前記異物が落下した前記流れ方向における位置に関する判定結果として、取得する、分類方法である。
【０００９】
本開示の一態様は、コンピューターに、所定の流れ方向で板状に製造されるガラス板が撮像された画像データを機械学習の学習済みモデルに入力する機能と、前記学習済みモデルからの出力結果を、前記ガラス板における異物に起因した形状に基づく、前記ガラス板に前記異物が落下した前記流れ方向における位置に関する判定結果として、取得する機能と、を実現させるためのプログラムである。
【００１０】
本開示の一態様は、所定の流れ方向で板状に製造されるガラス板が撮像された画像データを機械学習の学習済みモデルに入力し、前記ガラス板における異物に起因した形状に基づく、前記ガラス板に前記異物が落下した前記流れ方向における位置に関する判定結果データを出力する、機械学習の学習済みモデルである。
【発明の効果】
（【００１１】以降は省略されています）

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