特許
J-GLOBAL ID：202303016828807926

検査方法、検査システム、ニューラルネットワーク

発明者：
玉城 哲平

玉城 哲平 について


出願人/特許権者：
タクトピクセル株式会社

タクトピクセル株式会社 について


代理人 (2件)： 辻田 朋子 ,  長谷川 隆治
公報種別：特許公報
出願番号（国際出願番号）：特願2022-177926
特許番号：特許第7270314号
出願日： 2022年11月07日
要約：
【課題】 検査対象に検出された欠陥に対して第2検査を行うことで検査効率を改善する技術を提供すること。 【解決手段】 印刷物に含まれる欠陥を検査する検査方法であって、検査装置を用いて、欠陥を含まない印刷物の第1画像データに基づいて検査対象となる印刷物の第2画像データに含まれる欠陥の有無を判定する第1検査工程を実行し、前記第1検査工程により欠陥ありと判定された場合、前記検査装置より前記欠陥に関する欠陥情報を取得し、前記検査対象に含まれる欠陥の分類結果を出力する第2検査工程をコンピュータが実行する。 【選択図】図1
請求項（抜粋）：
【請求項1】 印刷物に含まれる欠陥を検査する検査方法であって、 検査装置を用いて、欠陥を含まない印刷物の第1画像データに基づいて検査対象となる印刷物の第2画像データに含まれる欠陥の有無を判定する第1検査工程を実行し、 前記第1検査工程により欠陥ありと判定された場合、前記検査装置より前記欠陥に関する基準画像データおよび対象画像データを含む欠陥情報を取得し、複数の特徴抽出層を有するニューラルネットワーク構造を有する判定モデルに入力し、前記判定モデルより前記検査対象に含まれる欠陥の分類結果を出力する第2検査工程をコンピュータが実行し、 前記第2検査工程は、 前記特徴抽出層の各層において前記基準画像データおよび前記対象画像データの特徴抽出処理を実行し、異なる解像度の前記基準画像データおよび前記対象画像データの画像特徴量をそれぞれ抽出する画像特徴抽出工程と、 異なる解像度の前記基準画像データおよび前記対象画像データに基づいて差分特徴量を抽出する差分特徴抽出工程と、 少なくとも異なる解像度の前記差分特徴量に基づいて、異なる解像度の前記対象画像データの特徴領域に重みを付与する画像処理工程と、 前記重みを付与した対象画像データより抽出される特徴強調画像特徴量および前記差分特徴量に基づき前記分類結果を出力する分類工程と、を含む、検査方法。
IPC (1件)：
G01N 21/892 ( 200 6.01)
FI (1件)：
G01N 21/892 A
引用特許：
審査官引用 (5件)
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引用文献：
審査官引用 (4件)
  • 印刷製造現場への深層学習技術の適用と画像認識プラットフォーム POODL(プードル)の紹介
  • Siamese Networkの紹介と印刷検査への応用
  • Unsupervised SAR image change detection based on difference feature fusion
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