检测由图像处理程序进行的图像处理精度下降的征兆。在存储部(1a)中存储有构成向多个节点(N1～N4)的各个节点并入部分程序的树结构的图像处理程序(2)。运算部(1b)在每次按照图像处理程序(2)而对通过摄像装置拍摄到的摄像图像(3)执行图像处理时，根据多个节点(N1～N4)中除终端节点以外的中间节点的各个节点处的处理结果(11～13)而计算特征量(20)。运算部(1b)根据伴随时间经过的特征量(20)的变动量来计算图像处理程序(2)的性能评价值。
【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】图像处理装置、图像处理方法及图像处理程序
本专利技术涉及图像处理装置、图像处理方法及图像处理程序。
技术介绍
最近，通过遗传编程而自动生成执行期望的图像处理的图像处理程序的技术备受关注。该技术利用输入图像和成为目标的处理结果(例如，目标图像)，通过遗传编程而优化将用于图像处理的部分程序组合而生成的图像处理程序。并且，作为关于制作图像处理算法的技术的例子，提出了如下的外观检查装置：该外观检查装置利用所制作的算法而实施检查对象物的外观检查，根据其检查结果而计算评价值，通过评价值是否满足规定的条件来判断算法的再学习的必要性。现有技术文献专利文献专利文献1：日本特开2006-293820号公报非专利文献非专利文献1：青木绅也、长尾智晴，“树结构图像变换的自动构建法ACTIT”，信息媒体学会志Vol.53，No.6，1999年6月20日，第890-892页(青木紳也、長尾智晴、「木構造画像変換の自動構築法ACTIT」、信息メディア学会誌Vol.53，No.6，1999年6月20日，p.890-892)
技术实现思路
专利技术要解决的课题在利用通过遗传编程而生成的图像处理程序来执行图像处理时，随着拍摄其图像处理对象的图像的环境、摄像对象物的规格等条件发生变化，图像处理精度下降。因此，在判断为无法维持期望的图像处理精度的时间点，加入改变摄像环境、摄像对象物而拍摄的输入图像和成为其目标的处理结果而进行图像处理程序的再学习。但是，在通过再学习而生成新的图像处理程序为止的期间内，无法执行利用图像处理程序的图像处理。例如，在产品的制造线上为了进行部件的对位、检查而利用图像处理程序的情况下，直到通过再学习而生成新的图像处理程序为止，不得不停止制造线的运用。因此，成为课题的是，能够比图像处理精度显著下降早多少判断需要图像处理程序的再学习的时机。在一个侧面中，本专利技术的目的在于提供一种可检测出由图像处理程序进行的图像处理精度下降的征兆的图像处理装置、图像处理方法及图像处理程序。用于解决课题的手段在一个方案中，提供一种具备如下的存储部及运算部的图像处理装置。存储部存储有构成向多个节点分别并入了部分程序的树结构的图像处理程序。运算部在每次按照图像处理程序而对拍摄装置拍摄到的摄像图像执行图像处理时，根据多个节点中除终端节点以外的中间节点的各个节点处的处理结果而计算特征量，根据伴随时间经过的特征量的变动量来计算图像处理程序的性能评价值。并且，在一个方案中，提供一种使计算机执行与上述的图像处理装置相同的处理的图像处理方法。进而，在一个方案中，提供一种使计算机执行与上述的图像处理装置相同的处理的图像处理程序。专利技术效果在一个侧面中，能够检测出由图像处理程序进行的图像处理精度下降的征兆。关于本专利技术的上述及其他的目的、特征及优点，通过作为本专利技术的例子而示出优选的实施方式的附图和与此相关的以下的说明而可清楚地理解。附图说明图1是表示第1实施方式的图像处理装置的结构例及处理例的图。图2是表示第2实施方式的图像处理装置的硬件结构例的图。图3是表示图像处理程序的重新生成时机的例子的图。图4是表示识别率的迁移的曲线图。图5是对用来评价程序重新生成的必要性的指标的计算进行说明的图。图6是表示与部分程序的种类对应的节点特征量的计算方法的例子的图。图7是用于对在中间图像设定分割区域的情况下的处理进行说明的图。图8是表示伴随时间经过的节点特征量的变化的第1例的图。图9是表示伴随时间经过的节点特征量的变化的第2例的图。图10是表示图像处理装置所具备的处理功能的结构例的框图。图11是表示图像处理程序及基准信息的生成处理过程的例子的流程图。图12是表示图像处理程序的生成处理过程的例子的流程图。图13是表示执行所生成的图像处理程序时的处理过程的例子的流程图。图14是表示特征量的计算例的图。图15是表示第3实施方式的图像处理装置所具备的处理功能的结构例的框图。图16是表示第3实施方式中的图像处理程序及基准信息的生成处理过程的例子的流程图。图17是表示执行第3实施方式中的图像处理程序时的处理过程的例子的流程图。图18是表示第4实施方式的程序生成装置及图像处理装置的处理功能的结构例的框图。图19是表示第5实施方式的图像处理系统的结构例的图。具体实施方式下面，参照附图而对本专利技术的实施方式进行说明。[第1实施方式]图1是表示第1实施方式的图像处理装置的结构例及处理例的图。图像处理装置1具备存储部1a和运算部1b。存储部1a例如为RAM(RandomAccessMemory：随机存取存储器)、HDD(HardDiskDrive：硬盘驱动器)等存储装置。运算部1b例如为处理器。在存储部1a中存储有图像处理程序2。图像处理程序2形成向多个节点分别并入部分程序的树结构。并且，图像处理程序2利用遗传编程而生成。在利用遗传编程的图像处理程序2的生成中，分别利用包括输入图像和目标数据的1组以上的学习数据而进行学习。通过学习而优化树结构中的节点的结构、并入各个节点的部分程序。在图1的例子中，图像处理程序2具备节点N1～N4。在运算部1b将摄像图像3作为输入而执行图像处理程序2时，执行如下的处理。另外，摄像图像3是通过未图示的摄像装置而拍摄的图像。在节点N1处，按照并入节点N1的部分程序而对输入到输入端子In的摄像图像3执行处理，输出处理结果11。在节点N2处，按照并入节点N2的部分程序而对处理结果11执行处理，输出处理结果12。在节点N3处，按照并入节点N3的部分程序而对输入到输入端子In的摄像图像3执行处理，输出处理结果13。在节点N4处，按照并入节点N4的部分程序而对处理结果12、13执行处理。节点N4成为终端节点，从输出端子Out输出节点N4处的处理结果。运算部1b将从未图示的摄像装置取得的摄像图像3作为输入而执行图像处理程序2。运算部1b在每次按照图像处理程序2而执行图像处理时，根据节点N1～N4中除终端节点以外的中间节点，即节点N1～N3处的处理结果11～13而计算特征量20(步骤S1)。例如，特征量20作为根据处理结果11～13分别计算的节点特征量的组合而被计算。例如，在作为图像而获得处理结果11～13的情况下，将各个图像中的亮度的平均值分别作为节点特征量而计算。并且，例如，也可以通过按照并入各个中间节点的部分程序的每个种类而不同的计算方法来计算节点特征量。运算部1b根据所计算的特征量20的伴随时间经过的变动量来计算图像处理程序2的性能评价值(步骤S2)。变动量例如作为在图像处理程序2的生成时间点计算的初始特征量与现在的特征量20之间的距离而计算。或者，将执行最近的规定次数的图像处理程序2时分别计算的特征量的变动幅度作为变动量而计算。在此，在生成图像处理程序2时，利用与摄像环境的变化、摄像对象物的规格的变化的预测对应的学习数据而进行学习，从而生成鲁棒性高的图像处理程序2。但是，当开始进行利用图像处理程序2的运用起经过时间时，有时会发生在其生成时未能预测到的摄像环境的变化、摄像对象物的规格的变化。在该情况下，由图像处理程序2进行的图像处理精度下降。在此所谓的图像处理精度表示，对摄像图像的处理结果以何种程度接近图像处理程序2的用户所期望的结果。作为图像处理精度的判断方法，具有由利用了对摄像本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种图像处理装置，其具有：存储部，其存储有图像处理程序，该图像处理程序构成向多个节点分别并入了部分程序的树结构；和运算部，其在每次按照所述图像处理程序而对摄像装置拍摄到的摄像图像执行图像处理时，根据所述多个节点中除终端节点以外的各个中间节点处的处理结果计算特征量，根据伴随时间经过的所述特征量的变动量来计算所述图像处理程序的性能评价值。
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种图像处理装置，其具有：存储部，其存储有图像处理程序，该图像处理程序构成向多个节点分别并入了部分程序的树结构；和运算部，其在每次按照所述图像处理程序而对摄像装置拍摄到的摄像图像执行图像处理时，根据所述多个节点中除终端节点以外的各个中间节点处的处理结果计算特征量，根据伴随时间经过的所述特征量的变动量来计算所述图像处理程序的性能评价值。2.根据权利要求1所述的图像处理装置，其中，所述运算部根据所述性能评价值判断是否要通过遗传编程而重新生成所述图像处理程序。3.根据权利要求2所述的图像处理装置，其中，所述运算部对通过遗传编程而生成所述图像处理程序时所利用的输入图像，按照所述图像处理程序而实施初始图像处理，根据所述各个中间节点处的处理结果而针对每个所述中间节点计算节点特征量，根据表示所述节点特征量的偏差程度的指标来计算阈值，在所述判断中，根据所述性能评价值与所述指标之间的比较来判断是否要重新生成所述图像处理程序。4.根据权利要求1或2所述的图像处理装置，其中，所述运算部对通过遗传编程而生成所述图像处理程序时所利用的输入图像，按照所述图像处理程序而实施初始图像处理，根据所述各个中间节点处的处理结果计算初始特征量，在计算所述评价值时，计算所述特征量与所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：长门毅，冈本浩明，肥塚哲男，
申请(专利权)人：富士通株式会社，
类型：发明
国别省市：日本,JP
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