本发明专利技术提供一种图像分析装置,其使判定对象物的图像中含有的各粒子时的判定精度提高。本发明专利技术的一个实施方式的图像分析装置具有形状判定部,其对自对象物的图像抽出的粒子图像的各粒子的形状进行判定,获得满足关于规定的形状的基准的OK粒子的OK粒子图像、以及未满足上述基准的暂定NG粒子的暂定NG粒子图像；模拟图像生成部,其通过将包括上述OK粒子图像的多个粒子图像进行重叠,从而生成模拟图像；以及是否类似判断部,其对于上述暂定NG粒子图像,判断是否与上述模拟图像类似,在判断与上述模拟图像类似时,判断上述暂定NG粒子包括上述OK粒子。粒子。粒子。
【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】图像分析装置、方法、以及程序
[0001]本申请要求在日本专利局于2019年5月27日申请的基础申请2019
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098384号的优先权,并且在此通过参照引用其全部内容。
[0002]本专利技术涉及图像分析装置、方法、以及程序。
技术介绍
[0003]以往,氧化铝粉末等的用于研磨材料的粉末以及金属粉末的品质检查中,通过光学显微镜等对获得的氧化铝粒子等的图像进行分析,从而判定氧化铝粒子等的粒子是否满足规定的基准。具体而言,自对氧化铝粒子等进行摄影的图像抽出各粒子的图像,判定各个粒子的形状是否满足规定的基准。
[0004](现有技术文献)
[0005](专利文献)
[0006]专利文献1:日本特开2018
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116391号公报
技术实现思路
[0007](本专利技术要解决的问题)
[0008]但是,即使实际上是满足规定的基准的粒子,若粒子彼此在图像中重叠、凝集,则难以辨别粒子与粒子的边界,也就会判定该粒子群不满足规定的基准。
[0009]因此,本专利技术的目的在于,使判定对象物的图像中含有的各粒子时的判定精度提高。
[0010](用于解决问题的手段)
[0011]本专利技术包括以下所示构成。
[0012][1]一种图像分析装置,具有:
[0013]形状判定部,其对自对象物的图像抽出的粒子图像的各粒子的形状进行判定,获得满足关于规定的形状的基准的OK粒子的OK粒子图像、以及未满足上述基准的暂定NG粒子的暂定NG粒子图像；
[0014]模拟图像生成部,其通过将包括上述OK粒子图像的多个粒子图像重叠,从而生成模拟图像；以及
[0015]是否类似判断部,其对于上述暂定NG粒子图像,判断是否与上述模拟图像类似,在判断与上述模拟图像类似时,判断上述暂定NG粒子包括上述OK粒子。
[0016][2]在[1]中记载的图像分析装置中,上述模拟图像是包括至少一个上述OK粒子图像的多个粒子图像重叠的粒子群的粒子图像。
[0017][3]一种图像分析装置,具有:
[0018]形状判定部,其对自对象物的图像抽出的粒子图像的各粒子的形状进行判定,获得满足关于规定的形状的基准的OK粒子的OK粒子图像、以及未满足上述基准的暂定NG粒子的暂定NG粒子图像；
[0019]模拟图像生成部,其使用生成模型生成模拟图像；以及
[0020]是否类似判断部,其对于上述暂定NG粒子图像,判断是否与上述模拟图像类似,在判断与上述模拟图像类似时,判断上述暂定NG粒子包括上述OK粒子。
[0021][4]在[3]中记载的图像分析装置中,用于上述模拟图像的生成的粒子图像包括至少一个上述OK粒子图像。
[0022][5]在[3]中记载的图像分析装置中,上述生成模型是生成对抗网络(Generative Adversarial Networks(GAN))。
[0023][6]在[5]中记载的图像分析装置中,将包括上述OK粒子图像的多个粒子图像作为输入数据,将上述暂定NG粒子图像作为真品数据,作为上述模拟图像生成模拟图像(伪造品)。
[0024][7]在[5]或[6]中记载的图像分析装置中,将上述OK粒子图像作为输入数据,将不清晰图像作为真品数据,生成上述模拟图像。
[0025][8]在[3]中记载的图像分析装置中,上述生成模型是变分自编码器(Variational AutoEncoder(VAE))。
[0026][9]在[8]中记载的图像分析装置中,将包括上述OK粒子图像的多个粒子图像作为输入数据,将上述暂定NG粒子图像作为与上述输入数据相似的数据，生成上述模拟图像。
[0027][10]在[8]中记载的图像分析装置中,将上述OK粒子图像作为输入数据,将不清晰图像作为与上述输入数据相似的数据，生成上述模拟图像。
[0028][11]在[1]至[10]中任一项所述的图像分析装置中,上述是否类似判断部判断上述暂定NG粒子的外形与上述模拟图像中含有的粒子的外形是否类似,从而判断上述暂定NG粒子图像与上述模拟图像是否类似。
[0029][12]在[1]至[11]中任一项所述的图像分析装置中,上述是否类似判断部判断上述暂定NG粒子图像的各像素的浓度值与上述模拟图像的各像素的浓度值是否类似,从而判断上述暂定NG粒子图像与上述模拟图像是否类似。
[0030][13]一种方法,其由计算机执行,该方法包括以下步骤:
[0031]获得步骤,其对自对象物的图像抽出的粒子图像的各粒子的形状进行判定,获得满足关于规定的形状的基准的OK粒子的OK粒子图像、以及不满足上述基准的暂定NG粒子的暂定NG粒子图像；
[0032]生成步骤,其通过将包括上述OK粒子图像的多个粒子图像重叠,从而生成模拟图像；以及
[0033]判断步骤,其对于上述暂定NG粒子图像,判断是否与上述模拟图像类似,在判断与上述模拟图像类似时,判断上述暂定NG粒子包括上述OK粒子。
[0034][14]一种程序,其用于使计算机作为以下各部起作用:
[0035]形状判定部,其对自对象物的图像抽出的粒子图像的各粒子的形状进行判定,获得满足关于规定的形状的基准的OK粒子的OK粒子图像、以及未满足上述基准的暂定NG粒子的暂定NG粒子图像；
[0036]模拟图像生成部,其通过将包括上述OK粒子图像的多个粒子图像重叠,从而生成模拟图像；以及
[0037]是否类似判断部,其对于上述暂定NG粒子图像,判断是否与上述模拟图像类似,在
判断与上述模拟图像类似时,判断上述暂定NG粒子包括上述OK粒子。
[0038](专利技术的效果)
[0039]在本专利技术中,能够使判定对象物的图像中含有的各粒子时的判定精度提高。
附图说明
[0040]图1是示出包括本专利技术的一个实施方式的图像分析装置的整体的品质检查系统的构成的图。
[0041]图2是示出本专利技术的一个实施方式的图像分析装置的硬件构成的图。
[0042]图3是示出本专利技术的一个实施方式的图像分析装置的功能块的图。
[0043]图4是用于说明本专利技术的一个实施方式的图像分析处理的概要的图。
[0044]图5是用于说明本专利技术的一个实施方式的粒子图像抽出以及形状判定的图。
[0045]图6是用于说明本专利技术的一个实施方式的模拟图像生成的图。
[0046]图7是示出本专利技术的一个实施方式的图像分析处理的流程的流程图。
[0047]图8是用于说明本专利技术的一个实施方式的机器学习的图。
[0048]图9是用于说明本专利技术的一个实施方式的机器学习的图。
[0049]图10是用于说明本专利技术的一个实施方式的机器学习的图。
[0050]图11是用于说明本专利技术的一个实施方式的机器学习的图。
具体实施方式
[0051]以下,参照附图对各实施方式进行说明。需要本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种图像分析装置,具有:形状判定部,其对自对象物的图像抽出的粒子图像的各粒子的形状进行判定,获得满足关于规定的形状的基准的OK粒子的OK粒子图像、以及未满足上述基准的暂定NG粒子的暂定NG粒子图像；模拟图像生成部,其通过将包括上述OK粒子图像的多个粒子图像重叠,从而生成模拟图像；以及是否类似判断部,其对于上述暂定NG粒子图像,判断是否与上述模拟图像类似,在判断与上述模拟图像类似时,判断上述暂定NG粒子包括上述OK粒子。2.根据权利要求1所述的图像分析装置,其中,上述模拟图像是包括至少一个上述OK粒子图像的多个粒子图像重叠的粒子群的粒子图像。3.一种图像分析装置,具有:形状判定部,其对自对象物的图像抽出的粒子图像的各粒子的形状进行判定,获得满足关于规定的形状的基准的OK粒子的OK粒子图像、以及未满足上述基准的暂定NG粒子的暂定NG粒子图像；模拟图像生成部,其使用生成模型生成模拟图像；以及是否类似判断部,其对于上述暂定NG粒子图像,判断是否与上述模拟图像类似,在判断与上述模拟图像类似时,判断上述暂定NG粒子包括上述OK粒子。4.根据权利要求3所述的图像分析装置,其中,用于上述模拟图像的生成的粒子图像包括至少一个上述OK粒子图像。5.根据权利要求3所述的图像分析装置,其中,上述生成模型是生成对抗网络(Generative Adversarial Networks(GAN))。6.根据权利要求5所述的图像分析装置,其中,将包括上述OK粒子图像的多个粒子图像作为输入数据,将上述暂定NG粒子图像作为真品数据,作为上述模拟图像生成模拟图像(伪造品)。7.根据权利要求5或6所述的图像分析装置,其中,将上述OK粒子图像作为输入数据,将不清晰图像作为真品数据,生成上述模拟图像。8.根据权利要求3所述的图像分析装置,其中,上述生成模型是变分自编码器(Variational AutoEncoder(VAE))。9...
【专利技术属性】
技术研发人员：奥野好成，武田领子，涩谷纯一，中尾悠基，小川兼司，
申请(专利权)人：昭和电工株式会社，
类型：发明
国别省市：
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