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公開番号2025126371
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-08-29
出願番号2024022488
出願日2024-02-19
発明の名称情報処理装置、方法、および、プログラム
出願人セイコーエプソン株式会社
代理人弁理士法人明成国際特許事務所
主分類G01N 21/27 20060101AFI20250822BHJP(測定;試験)
要約【課題】スペクトル情報を用いた機械学習モデルによる分析において、分析処理の精度を低下させない技術を提供する。
【解決手段】情報処理装置は、対象物を撮像したマルチスペクトル画像から、対象物の分光情報を取得する分光情報取得部と、対象物の分光情報を入力とし、対象物の成分の成分量を出力とする推定モデルを生成する学習処理部と、推定モデルを用いて、対象物の成分の成分量を推定する適用処理部と、適用処理部が推定した成分量を出力する出力部と、を備える。適用処理部は、推定モデルの生成時の学習データとして使用された分光情報が取得されたマルチスペクトル画像である第1マルチスペクトル画像より、位置分解能が低いマルチスペクトル画像である第2マルチスペクトル画像から取得された分光情報を入力データとして推定モデルに入力して、成分量を推定する。
【選択図】図6
特許請求の範囲【請求項１】
情報処理装置であって、
対象物を撮像したマルチスペクトル画像から、前記対象物の分光情報を取得する分光情報取得部と、
前記対象物の前記分光情報を入力とし、前記対象物の成分の成分量を出力とする推定モデルを生成する学習処理部と、
前記推定モデルを用いて、前記対象物の前記成分量を推定する適用処理部と、
前記適用処理部が推定した前記成分量を出力する出力部と、
を備え、
前記適用処理部は、
前記推定モデルの生成時の学習データとして使用された前記分光情報が取得された前記マルチスペクトル画像である第１マルチスペクトル画像より、位置分解能が低い前記マルチスペクトル画像である第２マルチスペクトル画像から取得された前記分光情報を入力データとして前記推定モデルに入力して、前記成分量を推定する、
情報処理装置。
続きを表示（約 1,900 文字）【請求項２】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
ユーザーから前記第２マルチスペクトル画像について前記分光情報の取得方法の指定を受け付ける受付部、
をさらに備え、
前記分光情報取得部は、前記受付部が前記ユーザーから受け付けた前記取得方法を用いて前記第２マルチスペクトル画像から前記分光情報を、前記入力データとして取得する、
情報処理装置。
【請求項３】
請求項２に記載の情報処理装置であって、
前記受付部は、前記ユーザーから前記第１マルチスペクトル画像について前記分光情報の前記取得方法の指定を受け付け、
前記分光情報取得部は、前記受付部が前記ユーザーから受け付けた前記取得方法を用いて前記第１マルチスペクトル画像から前記分光情報を、前記学習データとして取得する、
情報処理装置。
【請求項４】
請求項２または３に記載の情報処理装置であって、
前記受付部は、前記取得方法として、前記マルチスペクトル画像内において前記分光情報を取得する領域を示す１または複数の部分領域と、前記分光情報を取得する処理の前に前記マルチスペクトル画像に対して実行される前処理と、前記分光情報の整合性を保つ処理と、の少なくともいずれかの指定を受け付ける、
情報処理装置。
【請求項５】
請求項４に記載の情報処理装置であって、
前記第１マルチスペクトル画像と位置分解能が同じ前記マルチスペクトル画像である第３マルチスペクトル画像に対して、フィルター処理を実行することにより、前記第２マルチスペクトル画像を生成するスペクトル画像生成部、
をさらに備える、
情報処理装置。
【請求項６】
請求項４に記載の情報処理装置であって、
前記第１マルチスペクトル画像を取得した第１撮像装置の解像度より、低い解像度を有する第２撮像装置により前記対象物が撮像されることにより、前記第２マルチスペクトル画像は取得される、
情報処理装置。
【請求項７】
請求項６に記載の情報処理装置であって、
前記マルチスペクトル画像を表示する表示部をさらに備え、
前記受付部は、
前記表示部に前記第２マルチスペクトル画像を表示させ、
前記ユーザーから、前記推定モデルに入力する際の前記第２マルチスペクトル画像の位置分解能についての指定を受け付け、
前記適用処理部は、
前記第２マルチスペクトル画像の位置分解能を、前記ユーザーから指定された位置分解能に変更し、
前記表示部に、位置分解能を変更した前記第２マルチスペクトル画像を表示させ、
位置分解能を変更した前記第２マルチスペクトル画像から前記分光情報を取得し、
取得した前記分光情報を前記入力データとして前記推定モデルに入力して、前記成分量を推定する、
情報処理装置。
【請求項８】
方法であって、
対象物を撮像したマルチスペクトル画像から、前記対象物の分光情報を取得するステップと、
前記対象物の前記分光情報を入力とし、前記対象物の成分の成分量を出力とする推定モデルを生成するステップと、
前記推定モデルを用いて、前記対象物の前記成分量を推定するステップであって、
前記推定モデルの生成時の学習データとして使用された前記分光情報が取得された前記マルチスペクトル画像である第１マルチスペクトル画像より、位置分解能が低い前記マルチスペクトル画像である第２マルチスペクトル画像から取得された前記分光情報を、前記推定モデルに入力して、前記成分量を推定するステップと、
推定された前記成分量を出力するステップと、
を含む、方法。
【請求項９】
プログラムであって、
対象物を撮像したマルチスペクトル画像から、前記対象物の分光情報を取得する機能と、
前記対象物の前記分光情報を入力とし、前記対象物の成分の成分量を出力とする推定モデルを生成する機能と、
前記推定モデルを用いて、前記対象物の前記成分量を推定する機能であって、
前記推定モデルの生成時の学習データとして使用された前記分光情報が取得された前記マルチスペクトル画像である第１マルチスペクトル画像より、位置分解能が低い前記マルチスペクトル画像である第２マルチスペクトル画像から取得された前記分光情報を、前記推定モデルに入力して、前記成分量を推定する機能と、
推定された前記成分量を出力する機能と、
をコンピューターに実現させる、プログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、情報処理装置、方法、および、プログラムに関する。
続きを表示（約 1,600 文字）【背景技術】
【０００２】
特許文献１に記載された技術においては、スペクトル画像から抽出されたスペクトル情報を用いて、作物の生育状況を分析する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２００６－２５０８２７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
例えば、スペクトル情報を用いた分析を、機械学習モデルを用いて行うことが考えられる。一般的に、学習時の教師データおよび推論時の対象データとして用意されるデータは分解能が揃えられている。分析処理の用途によっては、学習時における特徴量空間内における特徴量の分布が、推論時における特徴量空間内における特徴量の分布に近い場合に、分析処理の精度が低下することを発明者らは発見した。このため、分析処理の精度を低下させない技術が望まれていた。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本開示は、以下の形態として実現することが可能である。
【０００６】
本開示の第１形態によれば、情報処理装置が提供される。この情報処理装置は、対象物を撮像したマルチスペクトル画像から、前記対象物の分光情報を取得する分光情報取得部と、前記対象物の前記分光情報を入力とし、前記対象物の成分の成分量を出力とする推定モデルを生成する学習処理部と、前記推定モデルを用いて、前記対象物の前記成分量を推定する適用処理部と、前記適用処理部が推定した前記成分量を出力する出力部と、を備える。前記適用処理部は、前記推定モデルの生成時の学習データとして使用された前記分光情報が取得された前記マルチスペクトル画像である第１マルチスペクトル画像より、位置分解能が低い前記マルチスペクトル画像である第２マルチスペクトル画像から取得された前記分光情報を入力データとして前記推定モデルに入力して、前記成分量を推定する。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
本実施形態における情報処理システムの概略構成を表すブロック図である。
スペクトルの例を示す説明図である。
推定モデルの生成処理の処理手順を示すフローチャートである。
カメラを固定するためのスタンドの一例の説明図である。
対象領域の位置および大きさの指定についての説明図である。
推定モデルの適用処理の処理手順を示すフローチャートである。
受付画像の説明図である。
完了画像の説明図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
Ａ．第１実施形態：
図１は、本実施形態における情報処理システム１の概略構成を表すブロック図である。情報処理システム１は、対象物の成分の成分量の検量に用いられる。情報処理システム１は、情報処理装置１００と、カメラ３００とを備える。
【０００９】
カメラ３００が対象物を撮像することにより、マルチスペクトル画像が取得される。対象物は、例えば、農産加工食品、水産加工食品等の加工食品、肥料、飼料、ペットフード、野菜、農薬、土壌である。対象物は、固体であってもよいし、液体であってもよい。
【００１０】
カメラ３００は、２バンド以上の波長の情報を検出できるセンサである。カメラ３００として、例えば、ＲＧＢカメラ、マルチスペクトルカメラ、ハイパースペクトルカメラを用いることができる。マルチスペクトル画像は、２以上の波長域において光を記録した画像である。カメラ３００が取得するマルチスペクトル画像は、対象物で反射された特定の波長の光を記録した画像である。特定の波長とは、カメラ３００が検出できる波長帯（バンド）である。本実施形態においては、カメラ３００としてのマルチスペクトルカメラにより、対象物である野菜ＶＧが撮像される。
（【００１１】以降は省略されています）

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