【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及判定装置、拾取系统以及判定方法。
技术介绍
1、以往，已知利用照相机确认对象物并利用机械臂等进行拾取的拾取系统。另外，在拾取系统或其他装置中，要求根据对象物的拍摄图像进行可否拾取、对象物的正常异常等好坏判定的判定装置。
2、例如，专利文献1公开了一种物品判别系统，其通过对象物的拍摄图像来学习并判定该对象物品是否为正常状态。
3、专利文献1：日本特开2021-128456号公报
技术实现思路
1、在根据对象物的拍摄图像通过以深度学习等为代表的ai学习等机械地学习好坏判定的判定基准的情况下，人难以理解判定基准的细节。因此，在ai学习等中学习的判定基准难以用于拾取系统中的拾取率提高等。另外，在深度学习等学习技术中，为了实现准确的好坏判定，需要大量的训练数据(teaching data)。
2、另一方面，在使用人容易理解的阈值作为好坏判定中的判定基准的情况下，难以适当地设定阈值。
3、因此，本专利技术的目的在于，即使是少量的训练数据也能够实现高精度的好坏判定。
4、本专利技术的判定装置的一个方式具有：区域检测部，其利用所学习的检测模型从对象物的拍摄图像中检测出该对象物的区域；以及判定部，其通过利用所述区域中的特征量学习的判定模型来判定所述对象物的好坏。
5、另外，本专利技术的拾取系统的一个方式具有：所述判定装置；以及拾取装置，其拾取由上述判定装置判定为“良”的所述对象物。
6、另外，本专利技术
7、根据本专利技术，即使是少量的训练数据，也能够实现高精度的好坏判定。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种判定装置，其特征在于，具备：
2.根据权利要求1所述的判定装置，其特征在于，
3.根据权利要求2所述的判定装置，其特征在于，
4.根据权利要求1所述的判定装置，其特征在于，
5.一种拾取系统，其特征在于，具备：
6.根据权利要求5所述的拾取系统，其特征在于，
7.根据权利要求6所述的拾取系统，其特征在于，
8.根据权利要求6所述的拾取系统，其特征在于，
9.根据权利要求6所述的拾取系统，其特征在于，
10.根据权利要求6所述的拾取系统，其特征在于，
11.一种判定方法，其特征在于，具有：
【技术特征摘要】
1.一种判定装置，其特征在于，具备：
2.根据权利要求1所述的判定装置，其特征在于，
3.根据权利要求2所述的判定装置，其特征在于，
4.根据权利要求1所述的判定装置，其特征在于，
5.一种拾取系统，其特征在于，具备：
6.根据权利要求5所述的拾取系...
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