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公開番号2025089192
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-06-12
出願番号2023204265
出願日2023-12-01
発明の名称画像生成装置、学習済みモデル生成装置及びX線検査装置
出願人株式会社イシダ
代理人個人,個人,個人
主分類G06T 7/00 20170101AFI20250605BHJP(計算;計数)
要約【課題】機械学習に必要な多量の教師データを容易に作成することができる画像生成装置、学習済みモデル生成装置及びX線検査装置を提供する。
【解決手段】サーバ50は、不良Fを含まない物品Aを透過したX線に基づいて、良品画像G1を取得する画像取得部53と、画像取得部53によって取得された良品画像G1において、物品Aに対応する領域の少なくとも一部の画素値を変更し、物品Aにおいて仮想的な不良Fが含まれる不良品画像G2を生成する画像生成部54と、を備え、画像生成部54は、物品Aの内部に仮想的な不良Fが含まれると共に、仮想的な不良FにおけるX線の減衰率と物品AにおけるX線の減衰率とが異なる不良品画像G2を生成する。
【選択図】図1

特許請求の範囲【請求項１】
不良を含まない物品を透過したＸ線に基づいて、第一画像を取得する画像取得部と、
前記画像取得部によって取得された前記第一画像において、前記物品に対応する領域の少なくとも一部の画素値を変更し、前記物品において仮想的な不良が含まれる第二画像を生成する画像生成部と、を備え、
前記画像生成部は、前記物品の内部に前記仮想的な不良が含まれると共に、前記仮想的な不良における前記Ｘ線の減衰率と前記物品における前記Ｘ線の減衰率とが異なる前記第二画像を生成する、画像生成装置。
続きを表示（約 1,300 文字）【請求項２】
前記画像生成部は、前記仮想的な不良における前記Ｘ線の減衰率が前記物品における前記Ｘ線の減衰率よりも低くなるように前記第二画像を生成する、請求項１に記載の画像生成装置。
【請求項３】
前記画像生成部は、前記物品に対応する前記領域の少なくとも一部において、隣接する複数の前記画素値を変更する、請求項１又は２に記載の画像生成装置。
【請求項４】
請求項１又は２に記載の画像生成装置と、
前記画像生成装置における前記画像生成部によって生成された前記第二画像を教師データとして機械学習を行い、前記物品に前記不良が含まれるか否かを判定する学習済みモデルを生成する学習部を備える、学習済みモデル生成装置。
【請求項５】
請求項１又は２に記載の画像生成装置における前記画像生成部によって生成された前記第二画像を教師データとして機械学習を行い、前記物品に前記不良が含まれるか否かを判定する学習済みモデルを生成する学習部を備える、学習済みモデル生成装置。
【請求項６】
物品を搬送する搬送部と、
前記搬送部によって搬送される前記物品にＸ線を照射するＸ線照射部と、
前記Ｘ線照射部によって照射されて前記物品を透過したＸ線を検出するＸ線検出部と、
前記Ｘ線検出部の検出結果に基づいてＸ線検査画像を生成し、前記Ｘ線検査画像に基づいて前記物品を検査する検査部と、を備え、
前記検査部は、請求項４に記載の前記学習済みモデル生成装置によって生成された学習済みモデルを用いて、前記物品に前記不良が含まれるか否かを判定する、Ｘ線検査装置。
【請求項７】
物品を搬送する搬送部と、
前記搬送部によって搬送される前記物品にＸ線を照射するＸ線照射部と、
前記Ｘ線照射部によって照射されて前記物品を透過したＸ線を検出するＸ線検出部と、
前記Ｘ線検出部の検出結果に基づいてＸ線検査画像を生成し、前記Ｘ線検査画像に基づいて前記物品を検査する検査部と、を備え、
前記検査部は、請求項５に記載の前記学習済みモデル生成装置によって生成された学習済みモデルを用いて、前記物品に前記不良が含まれるか否かを判定する、Ｘ線検査装置。
【請求項８】
請求項１又は２に記載の画像生成装置と、
前記画像生成装置における前記画像生成部によって生成された前記第二画像を教師データとして機械学習を行い、前記物品に前記不良が含まれるか否かを判定する学習済みモデルを生成する学習部と、
前記物品を搬送する搬送部と、
前記搬送部によって搬送される前記物品にＸ線を照射するＸ線照射部と、
前記Ｘ線照射部によって照射されて前記物品を透過したＸ線を検出するＸ線検出部と、
前記Ｘ線検出部の検出結果に基づいてＸ線検査画像を生成し、前記Ｘ線検査画像に基づいて前記物品を検査する検査部と、を備え、
前記検査部は、前記学習部によって生成された学習済みモデルを用いて、前記物品に前記不良が含まれるか否かを判定する、Ｘ線検査装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像生成装置、学習済みモデル生成装置及びＸ線検査装置に関する。
続きを表示（約 1,700 文字）【背景技術】
【０００２】
Ｘ線検査装置は、物品を搬送する搬送部と、搬送部によって搬送される物品にＸ線を照射するＸ線照射部と、物品を透過したＸ線を検出するＸ線検出部と、Ｘ線検出部により検出されるＸ線からＸ線検査画像を生成し、Ｘ線検査画像に基づいて物品の検査を行う検査部と、を備える（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特許４３１７５６６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
Ｘ線検査装置では、物品の内部に含まれる樹脂等の異物を異常として判定したり、物品の内部に形成されている空洞（空隙）を異常として判定したりする検査が求められている。物品の内部の異物及び空洞は、Ｘ線検査画像において、エッジが鮮明に現れ難い。そのため、Ｘ線検査装置において、画像処理（エネルギー分析）によってこれらの異常を検査するためのパラメータを設定することが困難である。
【０００５】
そこで、Ｘ線検査装置では、物品の内部の異物と空洞とを区別して検査するために、学習済みモデル（ＡＩ）を用いることができる。学習済みモデルを用いた検査の精度を向上させるためには、学習済みモデルにおいて、多量（膨大な量）の教師データ（画像）を用いた機械学習を行う必要がある。多量の教師データを生成するためには、物品の内部に不良が含まれているサンプルを作成する必要があるが、このサンプルを多量に作成することは容易ではない。したがって、機械学習に必要な多量の教師データを得ることが困難であった。
【０００６】
本発明の一側面は、機械学習に必要な多量の教師データを容易に作成することができる画像生成装置、学習済みモデル生成装置及びＸ線検査装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
（１）本発明の一側面に係る画像生成装置は、不良を含まない物品を透過したＸ線に基づいて、第一画像を取得する画像取得部と、画像取得部によって取得された第一画像において、物品に対応する領域の少なくとも一部の画素値を変更し、物品において仮想的な不良が含まれる第二画像を生成する画像生成部と、を備え、画像生成部は、物品の内部に仮想的な不良が含まれると共に、仮想的な不良におけるＸ線の減衰率と物品におけるＸ線の減衰率とが異なる第二画像を生成する。
【０００８】
本発明の一側面に係る画像生成装置では、画像取得部によって取得された第一画像において、物品に対応する領域の少なくとも一部の画素値を変更し、物品において仮想的な不良が含まれる第二画像を生成する画像生成部を備える。第一画像は、物品が良品である場合の良品画像であり、第二画像は、物品が不良である場合の不良品画像である。画像生成部は、物品の内部に仮想的な不良が含まれると共に、仮想的な不良におけるＸ線の減衰率と物品におけるＸ線の減衰率とが異なる第二画像を生成する。物品の内部に含まれる不良は、物品とはＸ線の減衰率が異なる。このように、画像生成装置では、物品の内部に不良が含まれるサンプルを作成しなくても、Ｘ線の減衰率が異なる第二画像を生成できる。そのため、画像生成装置では、機械学習に必要な多量の教師データを容易に作成することができる。
【０００９】
（２）上記（１）の画像生成装置において、画像生成部は、仮想的な不良におけるＸ線の減衰率が物品におけるＸ線の減衰率よりも低くなるように第二画像を生成してもよい。樹脂等の不良は、物品よりもＸ線の減衰率が低い。そのため、画像生成装置では、物品の内部に樹脂等の仮想的な不良が含まれる第二画像を生成することができる。
【００１０】
（３）上記（１）又は（２）の画像生成装置において、画像生成部は、物品に対応する領域の少なくとも一部において、隣接する複数の画素値を変更してもよい。この構成では、連続した領域の画素値が変更される。そのため、物品の内部に樹脂等の仮想的な不良が含まれる第二画像を適切に生成することができる。
（【００１１】以降は省略されています）

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