特許
J-GLOBAL ID：202103011395290358
欠陥検出分類システム及び欠陥判定トレーニングシステム
発明者：
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出願人/特許権者：
代理人 (3件)：
棚井 澄雄
, 飯田 雅人
, 清水 雄一郎
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願2020-038172
公開番号（公開出願番号）：特開2021-139769
出願日： 2020年03月05日
公開日（公表日）： 2021年09月16日
要約：
【課題】検査の対象となる製品などに欠陥の有無と欠陥の種類とを判定できる欠陥検出分類システムを提供すること。【解決手段】欠陥検出分類システムは、欠陥の有無が判定される対象を撮像して得られる画像を取得する取得部と、画像に予め定められた複数の種類の欠陥のうち少なくとも一つの欠陥があるか否かを判定して欠陥がある場合に欠陥の位置及び欠陥の種類を出力する学習済みの判定モデルを含み、判定モデルに画像を入力として与えて対象における欠陥の有無、位置及び種類を出力する検出分類部を備える。判定モデルは、複数の種類の欠陥のうち少なくとも一つの欠陥を含む対象の学習画像と学習画像に含まれる欠陥の位置及び欠陥の種類を示すラベルとを含む複数の学習データを用いて、複数の種類の欠陥を学習して得られる。【選択図】図3
請求項（抜粋）：
欠陥の有無が判定される対象を撮像して得られる画像を取得する取得部と、
前記画像に予め定められた複数の種類の欠陥のうち少なくとも一つの欠陥があるか否かを判定して欠陥がある場合に欠陥の位置及び欠陥の種類を出力する学習済みの判定モデルを含み、前記判定モデルに前記画像を入力として与えて前記対象における欠陥の有無、位置及び種類を出力する検出分類部を備え、
前記判定モデルは、前記複数の種類の欠陥のうち少なくとも一つの欠陥を含む対象の学習画像と前記学習画像に含まれる欠陥の位置及び欠陥の種類を示すラベルとを含む複数の学習データを用いて、前記複数の種類の欠陥を学習して得られる、
欠陥検出分類システム。
IPC (3件)：
G01N 21/88
, G06T 7/00
, G06N 20/00
G01N21/88 J
, G06T7/00 610
, G06T7/00 350C
, G06N20/00 130
2G051AB02
, 2G051AB11
, 2G051AC04
, 2G051EA08
, 2G051EA12
, 2G051EA14
, 2G051EB01
, 2G051EB05
, 2G051EC01
, 2G051ED11
, 2G051ED21
, 5L096BA03
, 5L096CA02
, 5L096DA02
, 5L096FA69
, 5L096HA09
, 5L096JA03
, 5L096JA11
, 5L096KA04
