特許ウォッチ

公開番号2025168939
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-11-12
出願番号2024073819
出願日2024-04-30
発明の名称コンピュータプログラム、データ処理装置、および、シートの製造方法
出願人ブラザー工業株式会社
代理人鳳国際弁理士法人
主分類G06T 7/00 20170101AFI20251105BHJP(計算;計数)
要約【課題】機械学習モデルを用いて実行される対象物の欠陥の検出を改善するコンピュータプログラム、データ処理装置及びシートの製造方法を提供する。
【解決手段】方法は、対象物を示す対象画像であってイメージセンサを用いて生成される対象画像を取得し、対象画像に示される対象物に、検出すべき欠陥とは異なる疑似的な欠陥が含まれることを示す特定条件が満たされるか否かを判断し、対象画像に対して機械学習モデルを用いて実行される処理を含む検出処理を実行して、対象画像に示される対象物の欠陥を検出する。特定条件が満たされると判断される場合に検出処理として第1検出処理を実行し、特定条件が満たされないと判断される場合に検出処理として第1検出処理とは異なる第2検出処理を実行する。
【選択図】図8
特許請求の範囲【請求項１】
コンピュータプログラムであって、
対象物を示す対象画像であってイメージセンサを用いて生成される前記対象画像を取得する取得機能と、
前記対象画像に示される前記対象物に、検出すべき欠陥とは異なる疑似的な欠陥が含まれ得ることを示す特定条件が満たされるか否かを判断する判断機能と、
前記対象画像に対して機械学習モデルを用いて実行される処理を含む検出処理を実行して、前記対象画像に示される前記対象物の欠陥を検出する検出機能であって、前記特定条件が満たされると判断される場合に前記検出処理として第１検出処理を実行し、前記特定条件が満たされないと判断される場合に前記検出処理として前記第１検出処理とは異なる第２検出処理を実行する、前記検出機能と、
をコンピュータに実現させる、コンピュータプログラム。
続きを表示（約 1,900 文字）【請求項２】
請求項１に記載のコンピュータプログラムであって、
前記対象物は、シート状の物体であり、
前記疑似的な欠陥は、前記シート状の物体に生じるシワである、コンピュータプログラム。
【請求項３】
請求項１に記載のコンピュータプログラムであって、
前記対象物は、シート状の物体であり、
前記取得機能は、搬送方向に搬送される前記シート状の物体を前記イメージセンサによって撮影することによって生成される複数の前記対象画像であって、前記シート状の物体のうちの前記搬送方向の位置が互いに異なる部分を示す複数の前記対象画像を取得し、
前記検出機能は、複数の前記対象画像のそれぞれを処理対象として前記検出処理を実行し、
前記特定条件は、処理対象の前記対象画像に前記シート状の物体の前記搬送方向の端部が含まれ得ることを示す条件である、コンピュータプログラム。
【請求項４】
請求項３に記載のコンピュータプログラムであって、
前記シート状の物体を搬送する搬送機構は、搬送される前記シート状の物体の前記搬送方向の上流端を前記イメージセンサによる撮影範囲よりも上流側の所定位置で検出するセンサを備え、
前記センサによって第１のシート状の物体の前記上流端が前記所定位置で検出された時点から、終了条件が満たされるまでの間は、前記特定条件が満たされると判断されて、前記第１検出処理が実行される、コンピュータプログラム。
【請求項５】
請求項４に記載のコンピュータプログラムであって、
前記終了条件は、前記第１のシート状の物体の次に検査すべき第２のシート状の物体の前記搬送方向の下流側の端部が、前記イメージセンサによる撮影範囲を通過したことを示す条件であり、
前記終了条件が満たされた時点から、前記センサによって前記第２のシート状の物体の前記上流端が前記所定位置で検出されるまでの間は、前記特定条件が満たされないと判断されて、前記第２検出処理が実行される、コンピュータプログラム。
【請求項６】
請求項５に記載のコンピュータプログラムであって、
前記第２のシート状の物体の前記下流側の端部が前記撮影範囲を通過した後に、前記第２のシート状の物体の搬送が停止され、
前記第２のシート状の物体の搬送が停止された状態で、作業者による所定の作業が実行された後に、前記第２のシート状の物体の搬送が再開され、
前記終了条件は、前記第２のシート状の物体の搬送の停止と再開との少なくとも一方の指示が前記作業者によって入力されることである、コンピュータプログラム。
【請求項７】
請求項１に記載のコンピュータプログラムであって、
前記判断機能は、前記対象画像を解析することによって前記対象画像に示される前記対象物に前記疑似的な欠陥が含まれるか否かを判断する解析機能を備え、
前記判断機能は、前記解析機能によって前記疑似的な欠陥が含まれると判断される場合に、前記特定条件が満たされると判断する、コンピュータプログラム。
【請求項８】
請求項１に記載のコンピュータプログラムであって、
前記第１検出処理は、
入力画像の前記疑似的な欠陥が位置する疑似欠陥領域を検出するように訓練された機械学習モデルである疑似欠陥検出モデルを用いて、前記対象画像の前記疑似欠陥領域を特定する疑似欠陥検出処理と、
前記疑似欠陥検出モデルとは異なる機械学習モデルを用いて、前記対象画像の前記疑似欠陥領域とは異なる領域に位置する前記欠陥を検出する欠陥検出処理と、
を含む、コンピュータプログラム。
【請求項９】
請求項８に記載のコンピュータプログラムであって、
前記対象物は、シート状の物体であり、
前記疑似的な欠陥は、前記シート状の物体に生じるシワであり、
前記第１検出処理は、さらに、前記対象画像に含まれる影を除去する影除去処理を含み、
前記欠陥検出処理は、前記影除去処理が実行された後の前記対象画像に対して実行される、コンピュータプログラム。
【請求項１０】
請求項１に記載のコンピュータプログラムであって、
前記第１検出処理は、特定の機械学習モデルを用いて前記対象画像に含まれる前記欠陥を検出する第１処理と、前記疑似的な欠陥に対応するために実行される第２処理と、を含み、
前記第２検出処理は、前記第１処理を含み、前記第２処理を含まない、コンピュータプログラム。
（【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】
本明細書は、コンピュータプログラム、データ処理装置、および、シートの製造方法に関する。
続きを表示（約 1,900 文字）【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、製品に貼り付けられたラベルを含む撮影画像を用いてラベルの検査を行う技術が開示されている。この技術では、物体検出モデルを用いて撮影画像内のラベル領域とラベルの種別が特定される。そして、該ラベル領域内の画像を、ラベルの種別に応じて選択される機械学習モデルに入力することによって、ラベルの検査が行われる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０２３－１６８９６６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本明細書は、機械学習モデルを用いて実行される対象物の欠陥の検出を改善できる新たな技術を開示する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本明細書に開示された技術は、以下の適用例として実現することが可能である。
【０００６】
［適用例１］コンピュータプログラムであって、対象物を示す対象画像であってイメージセンサを用いて生成される前記対象画像を取得する取得機能と、前記対象画像に示される前記対象物に、検出すべき欠陥とは異なる疑似的な欠陥が含まれ得ることを示す特定条件が満たされるか否かを判断する判断機能と、前記対象画像に対して機械学習モデルを用いて実行される処理を含む検出処理を実行して、前記対象画像に示される前記対象物の欠陥を検出する検出機能であって、前記特定条件が満たされると判断される場合に前記検出処理として第１検出処理を実行し、前記特定条件が満たされないと判断される場合に前記検出処理として前記第１検出処理とは異なる第２検出処理を実行する、前記検出機能と、をコンピュータに実現させる、コンピュータプログラム。
【０００７】
上記構成によれば、機械学習モデルを用いて対象物の欠陥を検出する検出機能は、疑似的な欠陥が対象物に存在し得ることを示す特定条件が満たされると判断される場合に第１検出処理を実行し、特定条件が満たされないと判断される場合に第１検出処理とは異なる第２検出処理を実行する。この結果、対象物に疑似的な欠陥が含まれ得ることを示す特定条件に応じた検出処理が実行されるので、機械学習モデルを用いて実行される対象物の欠陥の検出を改善（例えば、検出の効率化や検出精度の向上）し得る。
【０００８】
［適用例２］シート状の物体の製造方法であって、前記シート状の物体を作成する作成工程と、前記シート状の物体を示す対象画像であってイメージセンサを用いて生成される前記対象画像を取得する取得工程と、前記対象画像に示される前記シート状の物体に、検出すべき欠陥とは異なる疑似的な欠陥が含まれ得ることを示す特定条件が満たされるか否かを判断する判断工程と、前記対象画像に対して機械学習モデルを用いて実行される処理を含む検出処理を実行して、前記対象画像に示される前記シート状の物体の欠陥を検出する検出工程であって、前記検出処理は、第１検出処理と、前記第１検出処理とは異なる第２検出処理と、を含み、前記特定条件が満たされると判断される場合に前記第１検出処理を実行し、前記特定条件が満たされないと判断される場合に前記第２検出処理を実行する、前記検出工程と、前記検出工程にて前記欠陥が検出される場合に、前記シート状の物体に対して、検出済みの前記欠陥を特定するための目印を付加する付加工程と、を含む、製造方法。
【０００９】
上記構成によれば、機械学習モデルを用いて対象物の欠陥を検出する検出工程では、疑似的な欠陥が対象物に存在し得ることを示す特定条件が満たされると判断される場合に第１検出処理を実行し、特定条件が満たされないと判断される場合に第１検出処理とは異なる第２検出処理を実行する。この結果、対象物に疑似的な欠陥が含まれ得ることを示す特定条件に応じた検出処理が実行されるので、機械学習モデルを用いて実行される対象物の欠陥の検出を改善（例えば、検出の効率化や検出精度の向上）し得る。したがって、例えば、欠陥を特定するための目印を効率良く付加することや精度良く付加することができる。
【００１０】
なお、本明細書に開示された技術は、種々の形態で実現可能であり、例えば、対象物の欠陥を検出する方法、対象物の欠陥を検出するためのデータ処理装置、シート状の物体の製造方法、これらの方法、装置を実現するためのコンピュータプログラム、そのコンピュータプログラムを記録した記録媒体、等の形態で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