检查装置、检查方法以及程序制造方法及图纸

位置检测部(312)将检查对象图像应用于通过使用了学习对象图像的图像信息的机器学习而生成的位置检测模型，关于检查对象图像的部分计算得分。另外，位置检测部(312)通过确定计算出的得分成为预先设定的关系的得分的图像的部分，从而检测检查对象图像中的金属部件的位置。然后，位置输出部(314)输出位置检测部(312)检测到的金属部件的位置。(312)检测到的金属部件的位置。(312)检测到的金属部件的位置。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】检查装置、检查方法以及程序


[0001]本公开涉及检查装置、检查方法以及程序。

技术介绍

[0002]已知通过图像处理来检查检查对象物的形状、所配置的位置等的检查装置。
[0003]作为这样的检查装置的一个例子，在专利文献1中公开了利用照明装置对收容于连接器的金属端子进行照明并进行摄像，根据摄像到的图像与基准图案的一致程度来检查金属端子的形状和位置的良好与否的检查装置。该检查装置将摄像到的图像中的基于照明的金属端子的光泽部分的周边的像素排除在外，计算与基准图案的一致程度，从而减少光泽部分的位置、大小等的不同所致的检查的错误。
[0004]现有技术文献
[0005]专利文献
[0006]专利文献1：日本特开平10
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91785号公报

技术实现思路

[0007]根据检查的种类，有时即使在检查对象物的表面存在锈、翘曲、擦痕、附着物等异常，有时也想要容许该异常的存在地仅检测所配置的位置。然而，专利文献1所记载的检查装置当在金属端子的表面存在这些异常时，光泽部分的形状以及位置发生变化，所以本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种检查装置，具备：位置检测部，将包括检查对象物的检查用的图像应用于通过使用了学习用的图像的图像信息的机器学习生成的位置检测模型，关于所述检查用的图像的部分计算得分，确定所述得分成为预先设定的关系的所述检查用的图像的部分，从而检测所述检查用的图像中的检查对象物的位置；以及位置输出部，输出所述位置检测部检测到的检查对象物的位置。2.根据权利要求1所述的检查装置，其中，所述检查装置还具备位置标准判定部，该位置标准判定部判定所述位置检测部检测到的检查对象物的位置是否符合预先决定的标准。3.根据权利要求1或者2所述的检查装置，其中，所述位置检测模型是通过还使用了表示所述学习用的图像中的检测范围的位置检测范围信息的机器学习而生成的。4.根据权利要求1至3中的任意一项所述的检查装置，其中，所述位置检测部将根据检查对象物的位置的粗检测结果而抽取出的所述检查用的图像的部分应用于所述位置检测模型，关于所述检查用的图像的部分计算得分，所述检查对象物的位置的粗检测结果是将所述检查用的图像应用于通过使用了学习用的图像的图像信息的机器学习生成的位置粗检测模型而计算出的。5.根据权利要求1至4中的任意一项所述的检查装置，其中，还具备：异常检测部，将所述检查用的图像应用于通过使用了所述学习用的图像的图像信息的机器学习生成的异常检测模型，关于所述检查用的图像的部分计算得分，确定所述得分成为预先设定的关系的所述检查用的图像的部分，从而检测所述检查用的图像中的检查对象物的表面的异常；以及异常输出部，输出所述异常检测部检测到的所述检查对象物的异常。6.根据权利要求5所述的检查装置，其中，所述检查装置还具备异常标准判定部，该异常标准判定部即使存在所述异常检测部检测到的检查对象物的表面的异常也判定是否符合预先决定的标准。7.根据权利要求5或者6所述的检查装置，其中，所述异常检测模型是通过还使用了表示所述学习用的图像中的检测范围的异常检测范围信息的机器学习而生成的。8.根据权利要求1至7中的任意一项所述的检查装置，其中，所述位置检测部在确定所述得分成为预先设定的关系的所述检查用的图像的部分之后，在以所确定的所述检查用的图像的部分的位置为中心的预先决定的范围内确定像素的亮度值最大的位置，从而检测检查对象物的位置。9.根据权利要求1至8中的任意一项所述的检查装...

【专利技术属性】
技术研发人员：池田祐一，宫泽一之，峯泽彰，德幸博，
申请(专利权)人：三菱电机株式会社，
类型：发明
国别省市：