特許

J-GLOBAL ID：202003016112739219

マシンビジョンシステム

発明者： バチェラー アンドリュー ,  ジョーンズ ギャリー ,  佐藤 良徳
出願人/特許権者： 日産自動車株式会社
代理人 (4件)： 三好 秀和 ,  高橋 俊一 ,  伊藤 正和 ,  高松 俊雄
公報種別：公表公報
出願番号（国際出願番号）：特願2020-537871
公開番号（公開出願番号）：特表2020-535569
出願日： 2018年09月25日
公開日（公表日）： 2020年12月03日
要約：

本発明のマシンビジョンシステムは、分類対象となる物体を示す画像データを受信する受信手段と、初期ニューラルネットワークを備えた処理手段とを有し、処理手段は、ニューラルネットワークパラメータに基づいて初期ニューラルネットワークアルゴリズムを記述する微分方程式を決定し、微分方程式の解を級数展開の形で決定し、級数展開における項数を有限個に制限することによって級数展開を有限級数展開に変換し、有限級数展開に基づいて出力分類を決定する。

請求項（抜粋）：

分類対象となる物体を示す画像データを受信する受信手段と、 受信した前記画像データが提供される入力層と、少なくとも1つの隠れ層と、出力層と、を有する初期ニューラルネットワークアルゴリズムを備え、 前記少なくとも1つの隠れ層は、それぞれ関連する活性化関数を有する複数のニューロンを含み、 受信した前記画像データに応じて出力分類を前記出力層に提供するよう構成された 処理手段と、 を有するマシンビジョンシステムであって、 前記処理手段は、 前記活性化関数に基づいて前記初期ニューラルネットワークアルゴリズムを記述する微分方程式を決定し、 前記微分方程式の解を級数展開の形で決定し、 前記級数展開における項数を有限個に制限することによって前記級数展開を有限級数展開に変換し、 前記有限級数展開に基づいて前記出力分類を決定すること を特徴とするマシンビジョンシステム。

IPC (2件)：

G06T 7/00 ,  G05B 19/418

FI (3件)：

G06T7/00 350C ,  G06T7/00 610Z ,  G05B19/418 Z

Fターム (14件)：

3C100AA57 ,  3C100AA58 ,  3C100AA59 ,  3C100AA70 ,  3C100BB15 ,  3C100BB27 ,  3C100BB34 ,  3C100EE01 ,  5L096BA03 ,  5L096EA39 ,  5L096HA09 ,  5L096HA11 ,  5L096KA04 ,  5L096KA15

引用特許：

出願人引用 (3件)

• 直列結合型リカレントニューラルネットワークの学習方式
  公報種別：公開公報   出願番号：特願平5-089596   出願人：株式会社明電舎
• 学習方法およびプログラム
  公報種別：公開公報   出願番号：特願2016-034784   出願人：パナソニックIPマネジメント株式会社
• 特開平4-305785
  

引用文献：

出願人引用 (2件)

• Volterra series analysis and synthesis of a neural network for velocity estimation
• Steel Defect Classification with Max-Pooling Convolutional Neural Networks