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公開番号2025126834
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-08-29
出願番号2024023261
出願日2024-02-19
発明の名称異常検出装置及び異常検出方法
出願人マクセル株式会社
代理人個人,個人,個人
主分類G06T 7/00 20170101AFI20250822BHJP(計算;計数)
要約【課題】入力画像から精度よく異常を検出する。
【解決手段】異常検出装置は、複数の画像データを用いて予め学習された学習済みモデルであって、入力された画像を処理した結果として得られる異常マップから異常スコアを演算する第1演算部と、入力された画像の少なくとも一部の領域にベクトルを演算し、演算されたベクトルに基づく異常スコアを演算する第2演算部と、前記第1演算部により演算された異常スコアと、前記第2演算部により演算された異常スコアとに基づき、入力された画像に含まれる物体の異常についての情報を出力する出力部と、を備える。
【選択図】図4
特許請求の範囲【請求項１】
複数の画像データを用いて予め学習された学習済みモデルであって、入力された画像を処理した結果として得られる異常マップから異常スコアを演算する第１演算部と、
入力された画像の少なくとも一部の領域にベクトルを演算し、演算されたベクトルに基づく異常スコアを演算する第２演算部と、
前記第１演算部により演算された異常スコアと、前記第２演算部により演算された異常スコアとに基づき、入力された画像に含まれる物体の異常についての情報を出力する出力部と、
を備える異常検出装置。
続きを表示（約 1,500 文字）【請求項２】
前記第１演算部による演算処理と、前記第２演算部による演算処理とは、並列に処理が行われ、
前記出力部は、少なくともいずれか一方による異常スコアが所定値以上である場合、入力された画像に異常が検出されたことを示す情報と、いずれの演算部により異常が検出されたかを示す情報とを対応付けて出力する、
請求項１に記載の異常検出装置。
【請求項３】
前記第１演算部による演算処理、及び前記第２演算部による演算処理のうち、いずれか一方の処理が先に行われ、
先に行われた演算処理による異常スコアが、予め定められた所定値以上である場合、後の演算処理は行われない、
請求項１に記載の異常検出装置。
【請求項４】
前記第１演算部は、入力された画像に基づき、Ｓｔｕｄｅｎｔ－Ｔｅａｃｈｅｒフレームワークを用いた知識蒸留によってＰＤＮ（ＰａｔｃｈＤｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎＮｅｔｗｏｒｋ）のパラメータを学習し、
前記第２演算部は、前記第１演算部により構築されたＳｔｕｄｅｎｔモデルによる出力画像からマハラノビス距離を演算し、演算されたマハラノビス距離に基づく異常スコアを演算する、
請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の異常検出装置。
【請求項５】
前記第１演算部と前記第２演算部とは、同一の画像に対して複数回の演算を行い、
前記第１演算部による演算回数と、前記第２演算部による演算回数とは互いに異なる、
請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の異常検出装置。
【請求項６】
前記出力部は、前記第１演算部により演算された異常スコアと、前記第２演算部により演算された異常スコアとの加重加算、又は加重平均に基づき、入力された画像に含まれる物体の異常についての情報を出力する、
請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の異常検出装置。
【請求項７】
前記出力部は、前記第１演算部により演算された異常スコアが予め設定された第１の閾値以上である場合、又は前記第２演算部により演算された異常スコアが予め設定された第２の閾値以上である場合、入力された画像に含まれる物体は異常を有していることを示す情報を出力する、
請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の異常検出装置。
【請求項８】
複数の画像データを用いて予め学習された学習済みモデルであって、入力された画像を処理した結果として得られる異常マップから異常スコアを演算する第１演算部と、
入力された画像に対し要素ごとにセグメンテーションマップを生成し、それぞれの領域の大きさ、色、及び個数の少なくともいずれかに基づき、異常スコアを演算する第２演算部と、
前記第１演算部により演算された異常スコアと、前記第２演算部により演算された異常スコアとに基づき、入力された画像に含まれる物体の異常についての情報を出力する出力部と、
を備える異常検出装置。
【請求項９】
複数の画像データを用いて予め学習された学習済みモデルであって、入力された画像を処理した結果として得られる異常マップから異常スコアを演算する第１演算工程と、
入力された画像を複数の領域に分割し、分割された領域ごとにマハラノビス距離を演算し、演算されたマハラノビス距離に基づく異常スコアを演算する第２演算工程と、
前記第１演算工程により演算された異常スコアと、前記第２演算工程により演算された異常スコアとに基づき、入力された画像に含まれる物体の異常についての情報を出力する出力工程と、
を有する異常検出方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、異常検出装置及び異常検出方法に関する。
続きを表示（約 1,500 文字）【背景技術】
【０００２】
従来、大量の画像に基づき学習されたモデルを用いて、画像内に含まれる物体の異常を検出することが行われている（例えば、特許文献１を参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０２１－６４３５６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ここで、上述したような物体の異常検出方法を用いた場合、学習のために用いられた画像から判断できるような異常については、異常の有無を推論することができるが、異常検出の対象物によっては、異常を検出することができない場合があった。たとえば、複数物品が１つのパッケージに包装されたような製品の異常を検出しようとする場合、パッケージに含まれる個々の物品の欠陥については異常を検出することができるかもしれないが、パッケージに含まれる物品の数が異常であるような場合には、異常を検出することが容易でなかった。
【０００５】
そこで、本発明は、このような事情に鑑みて行われたものであり、入力画像から精度よく異常を検出することが可能な異常検出装置及び異常検出方法の提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
［１］上記の課題を解決するため、本発明の一態様は、複数の画像データを用いて予め学習された学習済みモデルであって、入力された画像を処理した結果として得られる異常マップから異常スコアを演算する第１演算部と、入力された画像の少なくとも一部の領域にベクトルを演算し、演算されたベクトルに基づく異常スコアを演算する第２演算部と、前記第１演算部により演算された異常スコアと、前記第２演算部により演算された異常スコアとに基づき、入力された画像に含まれる物体の異常についての情報を出力する出力部と、を備える異常検出装置である。
【０００７】
［２］また、本発明の一態様は、上記［１］に記載の異常検出装置において、前記第１演算部による演算処理と、前記第２演算部による演算処理とは、並列に処理が行われ、前記出力部は、少なくともいずれか一方による異常スコアが所定値以上である場合、入力された画像に異常が検出されたことを示す情報と、いずれの演算部により異常が検出されたかを示す情報とを対応付けて出力するものである。
【０００８】
［３］また、本発明の一態様は、上記［１］に記載の異常検出装置において、前記第１演算部による演算処理、及び前記第２演算部による演算処理のうち、いずれか一方の処理が先に行われ、先に行われた演算処理による異常スコアが、予め定められた所定値以上である場合、後の演算処理は行われないものである。
【０００９】
［４］また、本発明の一態様は、上記［１］から［３］のいずれかに記載の異常検出装置において、前記第１演算部は、入力された画像に基づき、Ｓｔｕｄｅｎｔ－Ｔｅａｃｈｅｒフレームワークを用いた知識蒸留によってＰＤＮ（ＰａｔｃｈＤｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎＮｅｔｗｏｒｋ）のパラメータを学習し、前記第２演算部は、前記第１演算部により構築されたＳｔｕｄｅｎｔモデルによる出力画像からマハラノビス距離を演算し、演算されたマハラノビス距離に基づく異常スコアを演算するものである。
【００１０】
［５］また、本発明の一態様は、上記［１］から［４］のいずれかに記載の異常検出装置において、前記第１演算部と前記第２演算部とは、同一の画像に対して複数回の演算を行い、
前記第１演算部による演算回数と、前記第２演算部による演算回数とは互いに異なるものである。
（【００１１】以降は省略されています）

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