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1. (WO2009085173) SYSTÈME ET PROCÉDÉ POUR EFFECTUER UN APPRENTISSAGE MULTI-IMAGE POUR LA RECONNAISSANCE ET L'ALIGNEMENT DE FORMES
Dernières données bibliographiques dont dispose le Bureau international   

N° de publication :    WO/2009/085173    N° de la demande internationale :    PCT/US2008/013823
Date de publication : 09.07.2009 Date de dépôt international : 18.12.2008
CIB :
G06K 9/62 (2006.01)
Déposants : COGNEX CORPORATION [US/US]; One Vision Drive, Natick, MA 01760 (US) (Tous Sauf US).
BOGAN, Nathaniel [US/US]; (US) (US Seulement).
WANG, Xiaoguang [CN/US]; (US) (US Seulement).
WALLACK, Aaron, S. [US/US]; (US) (US Seulement)
Inventeurs : BOGAN, Nathaniel; (US).
WANG, Xiaoguang; (US).
WALLACK, Aaron, S.; (US)
Mandataire : DREGER, Duane, H.; Cesari and McKenna, LLP, 88 Black Falcon Avenue, Boston, MA 02210 (US)
Données relatives à la priorité :
61/008,900 21.12.2007 US
Titre (EN) SYSTEM AND METHOD FOR PERFORMING MULTI-IMAGE TRAINING FOR PATTERN RECOGNITION AND REGISTRATION
(FR) SYSTÈME ET PROCÉDÉ POUR EFFECTUER UN APPRENTISSAGE MULTI-IMAGE POUR LA RECONNAISSANCE ET L'ALIGNEMENT DE FORMES
Abrégé : front page image
(EN)A system and method for performing multi-image training for pattern recognition and registration is provided. A machine vision system first obtains N training images of the scene. Each of the N images is used as a baseline image and the N-1 images are registered to the baseline. Features that represent a set of corresponding image features are added to the model. The feature to be added to the model may comprise an average of the features from each of the images in which the feature appears. The process continues until every feature that meets a threshold requirement is accounted for. The model that results from the present invention represents those stable features that are found in at least the threshold number of the N training images. The model may then be used to train an alignment/inspection tool with the set of features.
(FR)Système et procédé pour effectuer un apprentissage multi-image pour la reconnaissance et l'alignement de formes. Un système de vision artificielle obtient en premier lieu N images d'apprentissage d'une scène. Chacune des N images est utilisée comme image de référence et les N-1 images sont alignées sur la référence. Des détails représentant un ensemble de détails d'image correspondants sont ajoutés au modèle. Le détail à ajouter au modèle peut être composé d'une moyenne des détails issus de chacune des images dans lesquelles le détail apparaît. Le processus se poursuit jusqu'à ce que chaque détail satisfaisant une exigence de seuil soit pris en compte. Le modèle résultant de la présente invention représente les détails stables rencontrés dans au moins un nombre seuil d'images parmi les N images d'apprentissage. Le modèle peut alors être utilisé pour entraîner un outil d'alignement / de contrôle à l'aide du jeu de détails.
États désignés : AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IS, JP, KE, KG, KM, KN, KP, KR, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LT, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PG, PH, PL, PT, RO, RS, RU, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW.
Organisation régionale africaine de la propriété intellectuelle (ARIPO) (BW, GH, GM, KE, LS, MW, MZ, NA, SD, SL, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Office eurasien des brevets (OEAB) (AM, AZ, BY, KG, KZ, MD, RU, TJ, TM)
Office européen des brevets (OEB) (AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MT, NL, NO, PL, PT, RO, SE, SI, SK, TR)
Organisation africaine de la propriété intellectuelle (OAPI) (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, ML, MR, NE, SN, TD, TG).
Langue de publication : anglais (EN)
Langue de dépôt : anglais (EN)