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公開番号2025152784
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-10-10
出願番号2024054857
出願日2024-03-28
発明の名称画像検査装置
出願人株式会社キーエンス
代理人弁理士法人前田特許事務所
主分類G06T 7/00 20170101AFI20251002BHJP(計算;計数)
要約【課題】ラベリングを簡単にし、効率良く学習できるようにする。
【解決手段】設定受付部13bは、第一画像領域に実行される第一ツールと第二画像領域に実行される第二ツールとを含む検査プログラムに関する設定の受付時、単一画像に基づいて、第一ツールに対応する第一画像領域と第二ツールに対応する第二画像領域とを特定可能に表示する対象画像領域と、第一画像領域に対応する第一ラベルと第二画像領域に対応する第二ラベルとを表示するラベル情報領域とを含む設定画面を表示し、第一画像領域に係る第一ラベルの指定と、第二画像領域に係る第二ラベルの指定を受け付け、単一画像と第一ラベルとの組み合わせを含む第一データセットで第一ツールに係る第一モデルを学習し、単一画像と第二ラベルとの組み合わせを含む第二データセットで第二ツールに係る第二モデルを学習する。
【選択図】図2
特許請求の範囲【請求項１】
画像を撮像する撮像部と、
前記撮像部により撮像された前記画像に対する検査プログラムを実行する検査実行部と、
前記検査プログラムに関する設定を受け付ける設定受付部と、を備え、
前記設定受付部は、前記画像の第一画像領域に対して実行される第一ツールと、前記第一画像領域と異なる第二画像領域に対して実行される第二ツールと、を含む検査プログラムに関する設定を受け付けるとき、
前記画像としての単一画像に基づいて、前記第一ツールに対応する第一画像領域と前記第二ツールに対応する第二画像領域とを特定可能に表示する対象画像領域と、前記第一画像領域に対応する第一ラベルの情報と前記第二画像領域に対応する第二ラベルの情報とを表示するラベル情報領域と、を含む設定画面を表示し、
前記第一画像領域に係る前記第一ラベルの指定を受け付け、
前記第二画像領域に係る前記第二ラベルの指定を受け付け、
前記単一画像と前記第一ラベルとの組み合わせを含む第一データセットで、前記第一ツールに係る第一モデルの学習を実行し、
前記単一画像と前記第二ラベルとの組み合わせを含む第二データセットで、前記第二ツールに係る第二モデルの学習を実行する、画像検査装置。
続きを表示（約 1,200 文字）【請求項２】
請求項１に記載の画像検査装置において、
前記設定受付部は、前記第一ツールに係る前記第一モデルの学習に用いられた画像に基づいて前記対象画像領域を表示する、画像検査装置。
【請求項３】
請求項１に記載の画像検査装置において、
前記第一モデルと前記第二モデルとが同一のモデルである、画像検査装置。
【請求項４】
請求項３に記載の画像検査装置において、
前記設定受付部は、前記第二ツールに対する設定として、前記第二ツールが参照するモデルの指定を受け付け、
前記第二ツールが参照する前記モデルとして前記第一モデルが指定されたとき、前記第二ツールは前記第二モデルとして前記第一モデルを実行する、画像検査装置。
【請求項５】
請求項１に記載の画像検査装置において、
前記設定受付部は、前記第一ツールに対応する第一画像領域について、前記単一画像と前記第一ラベルとの組み合わせを、前記第一データセットに含まれる学習画像とするか、前記第一データセットで学習された前記第一モデルの性能検証に用いられる検証画像とするか、を示すフラグの指定を受け付ける、画像検査装置。
【請求項６】
請求項１に記載の画像検査装置において、
前記設定受付部は、前記対象画像領域において、前記単一画像に、前記第一画像領域を示す表示と、前記第二画像領域を示す表示とを重畳表示する、画像検査装置。
【請求項７】
請求項６に記載の画像検査装置において、
前記設定受付部は、前記第一ラベルの指定を受け付ける時、前記第一画像領域を示す表示を、前記第二画像領域を示す表示とは異なる態様で表示する、画像検査装置。
【請求項８】
請求項１に記載の画像検査装置において、
前記設定受付部は、前記第一モデルと前記第二モデルとの学習を一括で実行させる一括学習の実行操作を受け付ける、画像検査装置。
【請求項９】
請求項１に記載の画像検査装置において、
前記設定受付部は、
前記対象画像領域に表示する画像を、前記第一画像領域および前記第二画像領域を含む第一画像と、第二画像と、に切り替える操作を受け付け、
前記対象画像領域に、前記第一ツールに対応する第三画像領域と、前記第二ツールに対応する第四画像領域と、を特定可能に表示し、
前記第三画像領域に係る第三ラベルの指定を受け付け、
前記第四画像領域に係る第四ラベルの指定を受け付け、
前記第一画像及び前記第一ラベルの組み合わせと、前記第二画像及び前記第三ラベルの組み合わせと、を含む第一データセットで前記第一ツールに係る前記第一モデルの学習を実行し、
前記第一画像及び前記第二ラベルの組み合わせと、前記第二画像及び前記第四ラベルの組み合わせと、を含む第二データセットで前記第二ツールに係る前記第二モデルの学習を実行する、画像検査装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、画像検査装置に関する。
続きを表示（約 1,300 文字）【背景技術】
【０００２】
例えば特許文献１には、良品画像及び不良品画像を学習させた機械学習モデルに検査対象画像を入力し、当該検査対象画像の良否判定を行う画像検査装置が開示されている。特許文献１の画像検査装置では、表示部に表示された画像に対し、良品画像または不良品画像であることを示すラベルを付与する第１アノテーション方式と、不良品画像の不良箇所を指定する第２アノテーション方式とのいずれかの方式で不良情報を入力し、アノテーションされた画像によって機械学習モデルの学習を実行する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０２３－７７０５１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１の画像検査装置では、第１アノテーション方式と第２アノテーション方式とのいずれかの方式で不良情報を入力し、その不良情報に基づいて機械学習モデルのパラメータを調整することができるので、学習時におけるユーザの手間を削減できる。
【０００５】
しかし、機械学習モデルの学習には多くの学習画像が必要であるところ、一般的に、アノテーション（ラベリング）を実施する対象の学習画像を多く準備することが困難であった。
【０００６】
また、検査対象画像には、機械学習モデルによる判定箇所が複数含まれていることが多く、これら複数の判定箇所の全てが良と判定されると総合判定として検査対象画像が良品画像であると判定される一方、これら複数の判定箇所の１つでも不良と判定されると総合判定として検査対象画像が不良品画像であると判定される。
【０００７】
検査対象画像における機械学習モデルによる判定箇所は、ＡＩツールの実行箇所であり、例えば、特許文献１のように学習画像自体を良品画像や不良品画像としてアノテーションする方式だと、ＡＩツールごとに学習画像を良品画像もしくは不良品画像として登録する必要があり、ユーザが正確にラベリングすることが困難であった。
【０００８】
例えば学習画像のワークの一部に不良品箇所があれば、その学習画像は不良品画像ではあるが、別の箇所が良品状態である場合、その良品状態である箇所を検査するＡＩツールに対しては良品画像として登録する必要があり、ユーザの感覚と乖離してしまうところがラベリングの難易度を上げてしまう。
【０００９】
本開示は、かかる点に鑑みたものであり、その目的とするところは、１つの学習画像内に複数の検査箇所が含まれている場合にユーザによるラベリングを簡単にするとともに、効率良く学習できるようにすることにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記目的を達成するために、本開示の一態様に係る画像検査装置は、画像を撮像する撮像部と、前記撮像部により撮像された前記画像に対する検査プログラムを実行する検査実行部と、前記検査プログラムに関する設定を受け付ける設定受付部と、を備えている。
（【００１１】以降は省略されています）

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