特許ウォッチ

公開番号2025158721
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-10-17
出願番号2024061538
出願日2024-04-05
発明の名称差分検出システム及び差分検出方法
出願人コアテック株式会社
代理人弁理士法人森特許事務所
主分類G06T 7/00 20170101AFI20251009BHJP(計算;計数)
要約【課題】低コストで操作が簡単なオートエンコーダの利点は維持しながら、パラメータを大規模化したり複雑化させることなく、再現性が高く立体物の検査の精度が高い差分検出システム及び差分検出方法を提供する。
【解決手段】オートエンコーダを用い、入力画像10と出力画像12の差分13を検出する差分検出システムであって、オートエンコーダは、画像入力から画像出力までのプロセスを実行し、かつ一対のエンコーダ4とデコーダ6とを含むニューラルネットワーク3を備えており、ニューラルネットワーク3の1つ分を1ヘッドとすると、オートエンコーダは、複数ヘッドが並列に配置されたマルチヘッドオートエンコーダ1である。
【選択図】図3

特許請求の範囲【請求項１】
オートエンコーダを用い、入力画像と出力画像の差分を検出する差分検出システムであって、
前記オートエンコーダは、画像入力から画像出力までのプロセスを実行し、かつ一対のエンコーダとデコーダとを含むニューラルネットワークを備えており、
前記ニューラルネットワークの１つ分を１ヘッドとすると、
前記オートエンコーダは、複数ヘッドが並列に配置されたマルチヘッドオートエンコーダであることを特徴とする差分検出システム。
続きを表示（約 340 文字）【請求項２】
前記複数ヘッドのそれぞれに入力される入力画像は同一である請求項１に記載の差分検出システム。
【請求項３】
オートエンコーダを用い、入力画像と出力画像の差分を検出する差分検出方法であって、
前記オートエンコーダは、画像入力から画像出力までのプロセスを実行し、かつ一対のエンコーダとデコーダとを含むニューラルネットワークを備えており、
前記ニューラルネットワークの１つ分を１ヘッドとすると、
前記オートエンコーダは、複数ヘッドが並列に配置されたマルチヘッドオートエンコーダであることを特徴とする差分検出方法。
【請求項４】
前記複数ヘッドのそれぞれに入力される入力画像は同一である請求項３に記載の差分検出方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、立体物検査に適した技術であり、ディープラーニング（深層学習）の一種であるオートエンコーダ（自己符号化器）を用い、入力画像と出力画像の差分を検出する差分検出システム及び差分検出方法に関する。
続きを表示（約 1,600 文字）【背景技術】
【０００２】
従来より、立体物検査の手法として、レーザー光等を用いた縞投影や光切断法が知られていた。例えば特許文献１に開示された立体物検査は、レーザー光源からのスリット光を照射して取得した被検査物の三次元形状の点群データに基いて被検査物を表示する。そして、この表示した被検査物に切断線を設定する。その後、設定した切断線に対応した点群データにより、切断線における被検査物の断面形状を算出する。しかし、レーザー光等を用いた立体物検査用の装置は高額で、導入の敷居が高く、操作も困難であった。
【０００３】
一方、人工知能技術を利用すれば、低コストで操作が簡単な立体物検査が可能になる。具体的には、ディープラーニングの一種であるオートエンコーダは、入力画像を復元する機能を持っている。良品画像のみで学習させれば、不良品画像も良品画像に復元されることになる。これを利用して入力画像と出力画像の差分を取ることで、不良箇所を浮かび上がらせることができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０１２－３７４８７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本願発明者らは、より利便性の高いオートエンコーダの開発に取り組んだ結果、従来のオートエンコーダに、次のような課題が見い出された。すなわち、オートエンコーダの再現性を向上させたり、立体物を様々なアングルから検査可能とするには、パラメータが大規模化かつ複雑化してしまう。この場合、学習データをパラメータに見合った量だけ準備しないと、過学習を引き起こしたり、エポック数を増やす必要があるという問題が生じる。また、学習データやエポック数を増やすと、より高性能なＧＰＵ（Graphics Processing Unit）が必要となるという問題があった。
【０００６】
本発明は、低コストで操作が簡単なオートエンコーダの利点は維持しながら、パラメータを大規模化したり複雑化させることなく、再現性が高く立体物の検査の精度が高い差分検出システム及び差分検出方法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】
【０００７】
前記目的を達成するために、本発明の差分検出システムは、オートエンコーダを用い、入力画像と出力画像の差分を検出する差分検出システムであって、前記オートエンコーダは、画像入力から画像出力までのプロセスを実行し、かつ一対のエンコーダとデコーダとを含むニューラルネットワークを備えており、前記ニューラルネットワークの１つ分を１ヘッドとすると、前記オートエンコーダは、複数ヘッドが並列に配置されたマルチヘッドオートエンコーダであることを特徴とする。
【０００８】
本発明の差分検出方法は、オートエンコーダを用い、入力画像と出力画像の差分を検出する差分検出方法であって、前記オートエンコーダは、画像入力から画像出力までのプロセスを実行し、かつ一対のエンコーダとデコーダとを含むニューラルネットワークを備えており、前記ニューラルネットワークの１つ分を１ヘッドとすると、前記オートエンコーダは、複数ヘッドが並列に配置されたマルチヘッドオートエンコーダであることを特徴とする。
【０００９】
前記本発明の差分検出システム又は差分検出方法においては、前記複数ヘッドのそれぞれに入力される入力画像は同一であることが好ましい。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、低コストで操作が簡単なオートエンコーダの利点は維持しながら、パラメータを大規模化したり複雑化させることなく、再現性が高く立体物の検査の精度が高い差分検出システム及び差分検出方法を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
（【００１１】以降は省略されています）

関連特許