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1. WO2016143106 - COMPONENT TYPE AUTOMATED ASSESSMENT METHOD, COMPONENT TYPE AUTOMATED ASSESSMENT SYSTEM, METHOD FOR CREATING COMPONENT DATA FOR IMAGE PROCESSING, AND SYSTEM FOR CREATING COMPONENT DATA FOR IMAGE PROCESSING

Publication Number WO/2016/143106
Publication Date 15.09.2016
International Application No. PCT/JP2015/057220
International Filing Date 11.03.2015
IPC
G06T 1/00 2006.01
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
1General purpose image data processing
G06T 7/00 2006.01
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
7Image analysis
CPC
G06K 2209/19
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
KRECOGNITION OF DATA; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
2209Indexing scheme relating to methods or arrangements for reading or recognising printed or written characters or for recognising patterns, e.g. fingerprints
19Recognition of objects for industrial automation
G06K 9/522
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
KRECOGNITION OF DATA; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
9Methods or arrangements for reading or recognising printed or written characters or for recognising patterns, e.g. fingerprints
36Image preprocessing, i.e. processing the image information without deciding about the identity of the image
46Extraction of features or characteristics of the image
52by deriving mathematical or geometrical properties from the whole image
522Frequency domain transformation; Autocorrelation
G06K 9/6202
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
KRECOGNITION OF DATA; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
9Methods or arrangements for reading or recognising printed or written characters or for recognising patterns, e.g. fingerprints
62Methods or arrangements for recognition using electronic means
6201Matching; Proximity measures
6202Comparing pixel values or logical combinations thereof, or feature values having positional relevance, e.g. template matching
G06K 9/6256
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
KRECOGNITION OF DATA; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
9Methods or arrangements for reading or recognising printed or written characters or for recognising patterns, e.g. fingerprints
62Methods or arrangements for recognition using electronic means
6217Design or setup of recognition systems and techniques; Extraction of features in feature space; Clustering techniques; Blind source separation
6256Obtaining sets of training patterns; Bootstrap methods, e.g. bagging, boosting
G06K 9/6269
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
KRECOGNITION OF DATA; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
9Methods or arrangements for reading or recognising printed or written characters or for recognising patterns, e.g. fingerprints
62Methods or arrangements for recognition using electronic means
6267Classification techniques
6268relating to the classification paradigm, e.g. parametric or non-parametric approaches
6269based on the distance between the decision surface and training patterns lying on the boundary of the class cluster, e.g. support vector machines
G06T 1/00
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
1General purpose image data processing
Applicants
  • 富士機械製造株式会社 FUJI MACHINE MFG. CO.,LTD. [JP]/[JP]
  • 国立大学法人 名古屋工業大学 NAGOYA INSTITUTE OF TECHNOLOGY [JP]/[JP]
Inventors
  • 鬼頭 秀一郎 KITO, Shuichiro
  • 梅崎 太造 UMEZAKI, Taizo
  • 服部 公央亮 HATTORI, Koosuke
Agents
  • 加古 宗男 KAKO, Muneo
Priority Data
Publication Language Japanese (JA)
Filing Language Japanese (JA)
Designated States
Title
(EN) COMPONENT TYPE AUTOMATED ASSESSMENT METHOD, COMPONENT TYPE AUTOMATED ASSESSMENT SYSTEM, METHOD FOR CREATING COMPONENT DATA FOR IMAGE PROCESSING, AND SYSTEM FOR CREATING COMPONENT DATA FOR IMAGE PROCESSING
(FR) PROCÉDÉ D'ÉVALUATION AUTOMATISÉE DE TYPE DE COMPOSANT, SYSTÈME D'ÉVALUATION AUTOMATISÉE DE TYPE DE COMPOSANT, PROCÉDÉ DE CRÉATION DE DONNÉES DE COMPOSANT À DES FINS DE TRAITEMENT D'IMAGE, ET SYSTÈME DE CRÉATION DE DONNÉES DE COMPOSANT À DES FINS DE TRAITEMENT D'IMAGE
(JA) 部品種類自動判別方法及び部品種類自動判別システム並びに画像処理用部品データ作成方法及び画像処理用部品データ作成システム
Abstract
(EN)
Characteristic data of relevant components is extracted from component images which are captured with a camera 12, the extracted characteristic data is compared with reference characteristic data of a plurality of types of components which is registered in a database, and an assessment is made of the component types which are the closest matches thereamong. A Fast Fourier Transform (FFT) is applied for each scan line to lead presence candidate regions, which are candidates for leads to be present, in the component images which are assessed to be of odd form components as a result of the assessment, and power spectrum images are created. Higher-order Local Auto-Correlation (HLAC) characteristics are obtained from the power spectrum images in order to extract periodic characteristics of the power spectrum images, characteristic values of the HLAC characteristics are learned using a Support Vector Machine (SVM), and an assessment is made to distinguish connector components which have leads from the odd form components. Thereafter, according to the results of the assessment of the component types, the characteristic data of the relevant components is extracted from the component images, and component data for image processing is created. Or, if the components are assessed to be connector components which have leads, an image processing algorithm is automatically selected which detects damage or bending of the leads.
(FR)
Dans cette invention, des données de caractéristiques de composants pertinents sont extraites d'images de composants capturées par un appareil de prise de vues (12), les données de caractéristiques extraites sont comparées à des données de caractéristiques de référence d'une pluralité de types de composants qui est enregistrée dans une base de données, et une évaluation des types de composants les plus approchants parmi ces types de composants est réalisée. Une transformée de Fourier rapide (FFT) est appliquée à chaque ligne de balayage menant à des régions candidates à la présence de conducteurs, qui sont candidates à la présence de conducteurs, dans les images de composants qui sont, d'après l'évaluation, des composants de forme bizarre, et des images de spectre d'énergie sont créées. Des caractéristiques d'une autocorrélation locale d'ordre supérieur (HLAC) sont obtenues à partir des images de spectre d'énergie afin d'extraire des caractéristiques périodiques des images de spectre d'énergie, des valeurs de caractéristiques des caractéristiques de HLAC sont apprises à l'aide d'une machine à vecteurs de support (SVM), et une évaluation est réalisée pour faire la distinction entre les composants de connecteurs qui ont des conducteurs et les composants de forme bizarre. Ensuite, selon les résultats de l'évaluation des types de composants, les données de caractéristiques des composants pertinents sont extraites des images de composants, et des données de composants destinées au traitement d'image sont créées. Sinon, si l'évaluation indique que les composants sont des composants de connecteurs ayant des conducteurs, un algorithme de traitement d'image est sélectionné automatiquement et détecte des dommages ou une courbure sur les conducteurs.
(JA)
 カメラ12で撮像した部品画像から当該部品の特徴データを抽出し、抽出した特徴データを、データベースに登録されている複数種類の部品のリファレンス用特徴データと比較して両者が最も一致する部品の種類を判別する。その結果、異型部品と判別された部品画像のうちのリードが存在する候補となるリード存在候補領域に対して1走査ライン毎にFFTを適用してパワースペクトル画像を作成する。そして、パワースペクトル画像の周期的な特徴を抽出するためにパワースペクトル画像からHLAC特徴を求め、このLAC特徴の特徴量をSVMを使用して学習してリード付きのコネクタ部品を異型部品と区別して判別する。その後、部品種類の判別結果に応じて部品画像から当該部品の特徴データを抽出して画像処理用部品データを作成する。或は、リード付きのコネクタ部品と判別した場合は、リードの欠損や曲がりを検出する画像処理アルゴリズムを自動選択する。
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