提供一种检查装置及学习模型生成装置以及方法、程序、存储介质，能够基于表现出2个以上的被检查物的图像来识别并检查各被检查物。检查装置具备：特征点信息输出单元，将表现出2个以上的被检查物的图像作为整体图像，输出通过将整体图像输入到预先准备的学习完毕模型而得到的能够确定整体图像中的多个特征点的位置的信息；特征点组提取单元，从特征点信息输出单元所输出的多个特征点中提取特征点组，该特征点组是满足基于被检查物的骨架形状的倾向得到的位置关系的条件的、分别代表被检查物的2个以上的部位的2个以上的特征点的组；检查单元，基于特征点组来对根据构成该特征点组的各特征点的位置确定的在整体图像中表现出的被检查物进行检查。的被检查物进行检查。的被检查物进行检查。
【技术实现步骤摘要】
检查装置及学习模型生成装置以及方法、程序、存储介质
[0001]本专利技术涉及一种基于表现出2个以上的被检查物的图像来检查各个被检查物的检查装置、学习模型生成装置以及程序。
技术介绍
[0002]在专利文献1、2中公开了一种检查装置，该检查装置从拍摄正在由输送单元输送的多个被检查物而得到的整体图像中切出每个被检查物的图像，并将该被检查物的图像输入到学习完毕模型，从而判定被检查物是否为正常品。
[0003]现有技术文献
[0004]专利文献
[0005]专利文献1：日本专利第6754155号公报
[0006]专利文献2：国际公开第2020/189043号
技术实现思路
[0007]专利技术要解决的问题
[0008]为了从表现出2个以上的被检查物的图像中切出每个被检查物的图像，需要能够在图像中识别各个被检查物。如果是例如杏仁、豆子那样的粒状的被检查物等在输送中不易发生与其他被检查物重叠的被检查物，则各个被检查物以散开的状态被拍摄，因此易于识别图像中的各个被检查物。但是，在是输送中易于发生重叠或接触的被检查物的情况下，有时以多个被检查物发生了重叠或接触的状态被拍摄。在该情况下，成为在重叠的部分或接触的部分处各被检查物的像连结在一起的状态，不易于在图像中识别各个被检查物。
[0009]本专利技术是鉴于上述课题而完成的，其目的在于提供一种能够基于表现出2个以上的被检查物的图像来对各被检查物进行识别并检查的检查装置、学习模型生成装置以及程序。
[0010]用于解决问题的方案
[0011]本专利技术的检查装置具备：特征点信息输出单元，其将表现出2个以上的被检查物的图像作为整体图像，输出通过将整体图像输入到预先准备的学习完毕模型而得到的能够确定整体图像中的多个特征点的位置的信息；特征点组提取单元，其从多个特征点中提取特征点组，该特征点组是满足基于被检查物的骨架形状的倾向得到的位置关系的条件的、分别代表被检查物的规定个数的部位的特征点的组，规定个数为2以上；以及检查单元，其基于特征点组来对根据构成特征点组的各特征点的位置确定的在整体图像中表现出的被检查物进行检查。
[0012]位置关系的条件也可以是针对圆弧的条件，该圆弧是将作为临时特征点组而从多个特征点中提取出的规定个数的特征点依次连结而形成的。
[0013]针对圆弧的条件也可以是与圆弧的曲率半径有关的条件。
[0014]另外，针对圆弧的条件也可以是与圆弧的长度有关的条件。
[0015]也可以是，特征点信息输出单元还输出通过将整体图像输入到学习完毕模型而得到的、整体图像中的多个特征点各自代表的部位的信息，特征点组提取单元在采纳部位的信息从多个特征点中提取出包括规定个数的特征点的临时特征点组之后，判定临时特征点组是否满足了位置关系的条件，由此提取特征点组。
[0016]也可以是，将表示被检查物的特征点组设为分别代表被检查物的一个端部、中央部以及另一个端部的3个特征点的组，特征点组提取单元在从多个特征点中提取出代表部位为中央部的特征点和代表部位为端部的2个特征点来作为临时特征点组之后，判定是否满足了位置关系的条件，由此提取特征点组。
[0017]位置关系的条件也可以是代表部位为中央部的特征点与代表部位为端部的特征点之间的距离处于规定范围内的条件。
[0018]也可以是，还具备切出单元，切出单元将以属于特征点组的特征点的位置为基点的规定范围作为特征点所代表的被检查物的部位的图像而从整体图像中切出，检查单元基于由切出单元切出的图像来进行被检查物的检查。
[0019]也可以是，在特征点信息输出单元中通过将整体图像输入到学习完毕模型而得到的能够确定特征点的位置的信息是特征点的位置被表现为中央值且最频值的、概率密度遵循正态分布的概率分布。
[0020]也可以还具备：输送单元，其输送被检查物；照射单元，其向由输送单元输送的被检查物照射规定的电磁波；检测单元，其配置在能够检测从照射单元照射并经过了被检查物的电磁波的位置，用于检测电磁波并输出检测数据；以及图像生成单元，其基于检测数据来生成整体图像，并将整体图像提供给特征点信息输出单元。
[0021]本专利技术的学习模型生成装置通过使用训练数据执行机器学习来生成学习模型，其中，训练数据包含作为表现出2个以上的被检查物的图像的学习用图像和作为正解标签的在学习用图像中的多个特征点各自的位置的信息，学习模型通过被输入多个特征点未知的表现出2个以上的被检查物的图像即整体图像，来输出能够确定整体图像中的多个特征点的位置的信息。
[0022]也可以是，正解标签还包括学习用图像中的多个特征点各自代表的部位的信息，学习模型还输出整体图像中的多个特征点各自代表的部位的信息。
[0023]也可以是，学习模型输出将特征点的位置表现为中央值且最频值的、概率密度遵循正态分布的概率分布，来作为能够确定特征点的位置的信息，将正解标签设为在学习用图像中设定为正解标签的特征点的位置为中央值且最频值的、概率密度遵循正态分布的概率分布，在机器学习中，调整学习模型的参数，以使学习模型所输出的概率分布与作为正解标签的概率分布的一致度提高。
[0024]本专利技术的检查装置也可以通过用计算机执行描述了本专利技术的检查装置的功能的程序来实现。
[0025]本专利技术的学习模型生成装置也可以通过用计算机执行描述了本专利技术的学习模型生成装置的功能的程序来实现。
[0026]专利技术的效果
[0027]根据本专利技术的检查装置、学习模型生成装置以及程序，即使是表现出在有重叠或接触的状态下拍摄的2个以上的被检查物的图像，也能够对各被检查物进行识别并检查。
附图说明
[0028]图1是检查装置100和学习模型生成装置200的结构图。
[0029]图2是示出被检查物W1与被检查物W2有一部分重叠的状态的图。
[0030]图3是示出被检查物W1、W2的电磁波透射图像P1的图。
[0031]图4是示出从学习完毕模型输出特征点的位置本身的例子的图。
[0032]图5是示出从学习完毕模型输出与特征点对应的概率分布的例子的图。
[0033]图6是说明能够根据从学习完毕模型输出的概率分布来确定特征点的位置的图。
[0034]图7是示出被检查物W11与被检查物W12有一部分重叠的状态的图。
[0035]图8是示出被检查物W11、W12的电磁波透射图像P11的图。
[0036]图9是示出在被检查物W11、W12上设定了特征点本身的例子的图。
[0037]图10是示出将在被检查物W11、W12上设定的特征点变换为概率分布的例子的图。
[0038]图11是示出从学习模型输出与特征点对应的概率分布的另一例的图。
[0039]图12是说明基于从学习模型输出的概率分布的特征点与作为正解标签的特征点的偏差的图。
[0040]图13是示出将属于特征点组的各特征点依次连结而形成的圆弧的一例的图。...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种检查装置，具备：特征点信息输出单元，其将表现出2个以上的被检查物的图像作为整体图像，输出通过将所述整体图像输入到预先准备的学习完毕模型而得到的能够确定所述整体图像中的多个特征点的位置的信息；特征点组提取单元，其从所述多个特征点中提取特征点组，所述特征点组是满足基于所述被检查物的骨架形状的倾向得到的位置关系的条件的、分别代表所述被检查物的规定个数的部位的特征点的组，所述规定个数为2以上；以及检查单元，其基于所述特征点组来对根据构成所述特征点组的各特征点的位置确定的在所述整体图像中表现出的所述被检查物进行检查。2.根据权利要求1所述的检查装置，其特征在于，所述位置关系的条件是针对圆弧的条件，所述圆弧是将作为临时特征点组而从所述多个特征点中提取出的所述规定个数的特征点依次连结而形成的。3.根据权利要求2所述的检查装置，其特征在于，所述针对圆弧的条件是与所述圆弧的曲率半径有关的条件。4.根据权利要求2所述的检查装置，其特征在于，所述针对圆弧的条件是与所述圆弧的长度有关的条件。5.根据权利要求1至4中的任一项所述的检查装置，其特征在于，所述特征点信息输出单元还输出通过将所述整体图像输入到所述学习完毕模型而得到的、所述整体图像中的多个特征点各自代表的部位的信息，所述特征点组提取单元在采纳所述部位的信息从所述多个特征点中提取出包括所述规定个数的特征点的临时特征点组之后，判定所述临时特征点组是否满足了所述位置关系的条件，由此提取所述特征点组。6.根据权利要求5所述的检查装置，其特征在于，表示所述被检查物的所述特征点组是分别代表所述被检查物的一个端部、中央部以及另一个端部的3个特征点的组，所述特征点组提取单元在从所述多个特征点中提取出代表部位为中央部的特征点和代表部位为端部的2个特征点来作为临时特征点组之后，判定是否满足了所述位置关系的条件，由此提取所述特征点组。7.根据权利要求6所述的检查装置，其特征在于，所述位置关系的条件是代表部位为中央部的特征点与代表部位为端部的特征点之间的距离处于规定范围内的条件。8.根据权利要求1至7中的任一项所述的检查装置，其特征在于，还具备切出单元，所述切出单元将以属于所述特征点组的所述特征点的位置为基点的规定范围作为所述特征点所代表的所述被检查物的部位的图像而从所述整体图像中切出，所述检查单元基于由所述切出单元切出的图像来进行所述被检查物的检查。9.根据权利要求1至8中的任一项所述的检查装置，其特征在于，在所述特征点信息输出单元中通过将所述整体图像输入到所述学习完毕模型而得到的能够确定所述特征点的位置的信息是所述特征点的位置被表现为中央值且最频值的、概率密度遵循正态分布的概率分布。
10.根据权利要求1至9中的任一项所述的检查装置，其特征在于，还具备：输送单元，其输送所述被检查物；照射单元，其向由所述输送单元输送的所述被检查物照射规定的电磁波；检测单元，其配置在能够检测从所述照射单元照射并经过了所述被检查物的电磁波的位置，用于检测所述电磁波并输出检测数据；以及图像生成单元，其基于所述检测数据来生成所述整体图像，并将所述整体图像提供给所述特征点信息输出单元。11.一种学习模型生成装置，通过使用训练数据执行机器学习来生成学习模型，其中，所述训练数据包含作为表现出2个以上的被检查...
【专利技术属性】
技术研发人员：中川幸宽，
申请(专利权)人：世高株式会社，
类型：发明
国别省市：
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