[發(fā)明專利]圖像生成裝置、檢查裝置及學習裝置在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202010618226.3 | 申請日: | 2020-07-01 |
| 公開(公告)號: | CN112255250A | 公開(公告)日: | 2021-01-22 |
| 發(fā)明(設計)人: | 久保拓右 | 申請(專利權)人: | 株式會社石田 |
| 主分類號: | G01N23/04 | 分類號: | G01N23/04;G01N23/083;G01N23/18;G06K9/20;G06K9/32 |
| 代理公司: | 北京康信知識產(chǎn)權代理有限責任公司 11240 | 代理人: | 沈丹陽 |
| 地址: | 日本*** | 國省代碼: | 暫無信息 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 圖像 生成 裝置 檢查 學習 | ||
1.一種圖像生成裝置,生成虛擬不合格品圖像,所述虛擬不合格品圖像是在基于透過了不包含異物的被檢查物的電磁波的合格品圖像上合成表示虛擬的異物的虛擬異物圖像而得到的,其特征在于,具備:
圖像獲取部,針對同一被檢查物,獲取第一合格品圖像和第二合格品圖像的組合,所述第一合格品圖像是基于第一能帶的電磁波的所述合格品圖像,所述第二合格品圖像是基于與所述第一能帶不同的第二能帶的電磁波的所述合格品圖像;
第一處理部,通過改變構成所述第一合格品圖像的至少一個以上的像素即第一對象像素的像素值,生成作為所述虛擬不合格品圖像的第一虛擬不合格品圖像;以及
第二處理部,通過改變與所述第一對象像素對應的構成所述第二合格品圖像的至少一個以上的像素即第二對象像素的像素值,生成作為所述虛擬不合格品圖像的第二虛擬不合格品圖像,
所述第一處理部通過基于所述異物的所述電磁波的吸收特性的第一處理來改變所述第一對象像素的像素值,所述第二處理部通過基于所述吸收特性的第二處理來改變所述第二對象像素的像素值,所述第二處理是與所述第一處理不同的處理。
2.根據(jù)權利要求1所述的圖像生成裝置,其特征在于,
所述第一處理是以所述第一合格品圖像的像素值為基準使所述第一對象像素的像素值在第一范圍內(nèi)減小或增加的處理,
所述第二處理是以所述第二合格品圖像的像素值為基準使所述第二對象像素的像素值在第二范圍內(nèi)與所述第一處理同樣地減小或增加的處理,
所述第一范圍和所述第二范圍被設定為互不相同的范圍。
3.根據(jù)權利要求2所述的圖像生成裝置,其特征在于,
所述第一范圍和所述第二范圍中任意一方的絕對值的下限值被設定為小于所述第一范圍和所述第二范圍中另一方的絕對值的下限值,所述第一范圍和所述第二范圍中所述一方的絕對值的上限值被設定為小于所述第一范圍和所述第二范圍中所述另一方的絕對值的上限值。
4.根據(jù)權利要求2或3所述的圖像生成裝置,其特征在于,
所述第一范圍和所述第二范圍中一方的上限值和下限值中的至少一方是基于所述第一范圍和所述第二范圍中的另一方來設定的。
5.根據(jù)權利要求2至4中任一項所述的圖像生成裝置,其特征在于,
所述圖像生成裝置還具備:
信息輸入部,針對在所述合格品圖像上合成的所述虛擬異物圖像,受理所述異物種類的輸入;以及
存儲部,存儲在所述合格品圖像上合成的所述異物的種類與所述第一范圍和所述第二范圍中的至少一方建立了關聯(lián)的合成處理信息,
所述第一處理部和所述第二處理部中的至少一方基于輸入到所述信息輸入部的所述異物的種類,從所述合成處理信息獲取所述第一范圍或所述第二范圍。
6.根據(jù)權利要求5所述的圖像生成裝置,其特征在于,
所述合成處理信息以所述被檢查物的種類、在所述合格品圖像上合成的所述異物的種類、所述第一范圍以及所述第二范圍建立關聯(lián)的方式而被存儲,
當所述異物的所述吸收特性小于所述被檢查物的所述吸收特性時,所述合成處理信息形成為所述第一范圍的代表值比所述第二范圍的代表值小的組合,當所述異物的所述吸收特性大于所述被檢查物的所述吸收特性時,所述合成處理信息形成為所述第一范圍的代表值比所述第二范圍的代表值大的組合。
7.一種檢查裝置,其特征在于,具備:
權利要求1至6中任一項所述的圖像生成裝置;
照射部,對被檢查物照射電磁波;
檢測部,檢測透過了所述被檢查物的所述第一能帶的電磁波和所述第二能帶的電磁波;以及
圖像生成部,基于由所述檢測部檢測到的所述第一能帶的電磁波生成所述被檢查物的第一圖像,并且基于由所述檢測部檢測到的所述第二能帶的電磁波生成所述被檢查物的第二圖像。
8.一種學習裝置,其特征在于,
具備學習部,所述學習部通過使用示教數(shù)據(jù)執(zhí)行機器學習來構建學習完成模型,
所述示教數(shù)據(jù)包括:
由權利要求1至6中任一項所述的圖像生成裝置生成的所述第一虛擬不合格品圖像和所述第二虛擬不合格品圖像;以及
表示與所述第一對象像素相關的信息和與所述第二對象像素相關的信息的正確數(shù)據(jù),
所述學習完成模型構成為,輸入第一圖像和第二圖像而輸出每個像素的表示作為異物可能性的異物似然度,所述第一圖像是基于透過了有可能包含所述異物的所述被檢查物的所述第一能帶電磁波的圖像,所述第二圖像是基于透過了有可能包含所述異物的所述被檢查物的所述第二能帶電磁波的圖像。
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