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公開番号2025180599
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-12-11
出願番号2024088042
出願日2024-05-30
発明の名称コンピュータプログラム、および、データ処理装置
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 20170101AFI20251204BHJP(計算;計数)
要約
【課題】機械学習モデルを用いて対象物の欠陥の情報を記録する。
【解決手段】コンピュータプログラムは、対象物を示す対象画像を取得する機能と、対象画像に示される対象物の欠陥を記録する記録指示をユーザから取得する機能と、記録指示が取得される場合に、記録対象の欠陥の候補を表示する機能と、欠陥の候補の中から記録対象の欠陥を選択する選択指示をユーザから取得する機能と、選択指示によって選択された記録対象の欠陥の特定情報を記録する機能と、をコンピュータに実現させる。対象画像はイメージセンサを用いて生成される画像である。欠陥の候補は、対象画像に対して機械学習モデルを用いて実行される決定処理によって決定される。特定情報は、機械学習モデルを用いて生成される情報であって記録対象の欠陥の位置と形状のうち少なくとも一方に関する情報を含む。
【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を取得する取得機能であって、前記対象画像はイメージセンサを用いて生成される画像である、画像取得機能と、
前記対象画像に示される前記対象物の欠陥を記録する記録指示をユーザから取得する記録指示取得機能と、
前記記録指示が取得される場合に、記録対象の欠陥の候補を表示する候補表示機能であって、前記欠陥の候補は、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決定処理によって決定される、前記候補表示機能と、
前記欠陥の候補の中から記録対象の欠陥を選択する選択指示をユーザから取得する選択指示取得機能と、
前記選択指示によって選択された前記記録対象の欠陥の特定情報を記録する記録機能であって、前記特定情報は、前記機械学習モデルを用いて生成される情報であって前記記録対象の欠陥の位置と形状のうち少なくとも一方に関する情報を含む、前記記録機能と、
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 1,500 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、
前記記録指示取得機能は、前記取得機能が前記対象画像を取得した後に、前記記録指示を取得する、コンピュータプログラム。
【請求項３】
請求項２に記載のコンピュータプログラムであって、さらに、
前記記録指示が取得される前に、前記対象画像に対して前記機械学習モデルを用いて実行される処理を含む欠陥検出処理を第１閾値を用いて実行して、前記対象画像に示される前記対象物の欠陥を検出する欠陥検出機能であって、前記第１閾値は、前記欠陥の有無の判断のために用いられる閾値である、前記欠陥検出機能をコンピュータに実現させ、
前記決定処理は、第２閾値を用いて前記欠陥検出処理を実行することによって前記欠陥の候補を決定する処理であり、
前記第２閾値は、前記欠陥の有無の判断のために用いられる閾値であり、かつ、前記第１閾値よりも欠陥が有ると判断される確率が高くなるように設定される閾値である、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、さらに、
前記機械学習モデルは、検出された欠陥の領域と、欠陥の検出の信頼度と、を示す情報をそれぞれ含む複数の検出結果を出力する物体検出モデルであり、
前記第１閾値と前記第２閾値とは、前記信頼度に対する閾値である、コンピュータプログラム。
【請求項５】
請求項３に記載のコンピュータプログラムであって、さらに、
前記第１閾値を用いる前記欠陥検出処理において前記機械学習モデルによって出力される出力データと前記第２閾値とを用いて前記欠陥の候補を決定する第１候補決定機能をコンピュータに実現させる、コンピュータプログラム。
【請求項６】
請求項３に記載のコンピュータプログラムであって、さらに、
前記記録指示が取得された後に、前記機械学習モデルを用いる処理を実行して前記機械学習モデルに出力データを生成させ、前記機械学習モデルによって出力される出力データと前記第２閾値とを用いて前記欠陥の候補を決定する第２候補決定機能をコンピュータに実現させる、コンピュータプログラム。
【請求項７】
請求項３に記載のコンピュータプログラムであって、
前記第１閾値を用いる前記欠陥検出処理のための前記機械学習モデルと、前記第２閾値を用いる前記欠陥検出処理のための前記機械学習モデルと、は、同一のモデルである、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、
前記記録指示取得機能は、前記対象画像の一部の領域である対象領域を指定する指示を取得し、
前記候補表示機能は、指定された前記対象領域を含み、かつ、前記対象画像の全部を含まない領域に位置する前記欠陥の候補を表示する、コンピュータプログラム。
【請求項９】
請求項１に記載のコンピュータプログラムであって、
記録される前記特定情報は、検出された欠陥の領域を示す領域情報と、検出された欠陥の種類を示す種類情報と、の少なくとも一つを含む、コンピュータプログラム。
【請求項１０】
請求項９に記載のコンピュータプログラムであって、
記録される前記特定情報のうち、前記領域情報は、前記機械学習モデルを用いて生成される情報であり、前記種類情報は、ユーザによって入力される情報である、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、機械学習モデルを用いて対象物の欠陥の情報を記録する技術に関する。
続きを表示（約 1,700 文字）【背景技術】
【０００２】
特許文献１に開示された検査装置は、学習済みの推定器を利用して製品の良否を判定する。推定器は、製品の写る画像データが入力されると、製品に含まれる欠陥の種別および範囲を推定した結果を示す出力値を出力する。検査装置は、出力値が製品に欠陥が含まれることを示す場合に製品は良品ではないと判定し、出力値が製品に欠陥が含まれないことを示す場合に製品は良品であると判定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０２０－６０８７９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対象物の欠陥の情報を記録す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を取得する取得機能であって、前記対象画像はイメージセンサを用いて生成される画像である、画像取得機能と、前記対象画像に示される前記対象物の欠陥を記録する記録指示をユーザから取得する記録指示取得機能と、前記記録指示が取得される場合に、記録対象の欠陥の候補を表示する候補表示機能であって、前記欠陥の候補は、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決定処理によって決定される、前記候補表示機能と、前記欠陥の候補の中から記録対象の欠陥を選択する選択指示をユーザから取得する選択指示取得機能と、前記選択指示によって選択された前記記録対象の欠陥の特定情報を記録する記録機能であって、前記特定情報は、前記機械学習モデルを用いて生成される情報であって前記記録対象の欠陥の位置と形状のうち少なくとも一方に関する情報を含む、前記記録機能と、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実行される処理を含む決定処理と、ユーザの指示と、に基づいて、対象画像に示される対象物の欠陥の位置や形状に関する特定情報を記録できる。
【０００８】
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、対象物の欠陥の情報を記録する方法、対象物の欠陥の情報を記録するためのデータ処理装置、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】
【０００９】
検査システム１０００の構成を示す図。
検査装置１０の概略構成を示す斜視図。
第１実施例の検査処理のフローチャート。
検査処理で用いられる画像の一例を示す図。
閾値テーブルＴＴの一例を示す図。
結果表示画面Ｗ１１の一例を示す図。
欠陥データベースＤＤの一例を示す図。
追加記録処理の説明図。
複数の閾値での検出結果の違いを概念的に示す図。
追加記録処理において表示される画面の例を示す図。
第２実施例の検査処理のフローチャート。
第２実施例の追加記録処理のフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
Ａ．第１実施例
Ａ１.検査システムの構成
図１は、検査システム１０００の構成を示す図である。検査システム１０００は、布７００を検査するためのシステムである。検査対象の布は、織物、編物、不織布などの公知の布地である。図１の検査システム１０００は、データ処理装置２００と、検査装置１０と、を備えている。データ処理装置２００と検査装置１０とは、通信可能に接続されている。これによって、データ処理装置２００は、後述するデジタルカメラ１１１－１１４によって生成される画像のデータや搬送装置９００の制御部９９０の制御信号などを受信することができる。
（【００１１】以降は省略されています）

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