[发明专利]信息处理设备、信息处理方法和程序在审

专利信息
申请号: 201880034034.9 申请日: 2018-05-18
公开(公告)号: CN110678901A 公开(公告)日: 2020-01-10
发明(设计)人: 野上敦史;御手洗裕辅 申请(专利权)人: 佳能株式会社
主分类号: G06T7/00 分类号: G06T7/00
代理公司: 11293 北京怡丰知识产权代理有限公司 代理人: 迟军;高华丽
地址: 日本东京都*** 国省代码: 日本;JP
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摘要:
搜索关键词: 图像相关 检测结果 检测输入 评估图像 输入图像 拍摄 被检体 被摄体 评估 成像 图像 改进
【权利要求书】:

1.一种信息处理设备,其特征在于,所述信息处理设备包括:

缺陷检测部,其用于检测输入图像中的被检体的缺陷;

提取部,其用于基于检测缺陷的结果,从输入图像中提取与缺陷的部分图像有关的特征量;以及

属性确定部,其用于使用与缺陷的部分图像有关的特征量来确定缺陷的属性。

2.根据权利要求1所述的信息处理设备,其特征在于:

缺陷检测部使用从输入图像中的各个位置提取的局部特征量来检测缺陷;并且

提取部从缺陷的部分图像中提取特征量,作为与缺陷的部分图像有关的特征量。

3.根据权利要求1或2所述的信息处理设备,其特征在于:

提取部从缺陷的部分图像中提取直方图特征量,作为与缺陷的部分图像有关的特征量。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的信息处理设备,其特征在于:

属性确定部使用多类别分类来确定缺陷的属性属于多个类别中的哪一个。

5.根据权利要求4所述的信息处理设备,其特征在于:

多个类别包括指示缺陷为误检测的类别。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的信息处理设备,其特征在于:

属性确定部使用训练后的分类器来确定缺陷的属性。

7.根据权利要求1至6中任一项所述的信息处理设备,其特征在于:

缺陷检测部根据输入图像中的各个像素的第一特征量来检测缺陷,使用来自输入了输入图像的CNN(卷积神经网络)的中间层的输出而获得所述第一特征量;并且

提取部根据缺陷的部分图像中的各个像素的第二特征量来提取缺陷的部分图像的特征量,使用来自CNN的中间层的输出而获得所述第二特征量。

8.根据权利要求1至7中任一项所述的信息处理设备,其特征在于:

提取部根据基于检测出的缺陷的大小而选择的方法,从缺陷的部分图像中提取特征量。

9.根据权利要求1至8中任一项所述的信息处理设备,其特征在于:

缺陷检测部检测缺陷的位置;并且

信息处理设备还包括设置部,所述设置部用于根据缺陷的位置来设置从输入图像中提取的、缺陷的部分图像的区域。

10.根据权利要求9所述的信息处理设备,其特征在于:

设置部针对单个缺陷在部分图像中设置多个区域;并且

属性确定部使用在部分图像中设置的所述多个区域的各个区域,多次确定缺陷的属性。

11.根据权利要求1至10中任一项所述的信息处理设备,其特征在于:

缺陷检测部分别检测输入图像中出现的多个缺陷;并且

属性确定部确定所述多个缺陷中的各个缺陷的属性。

12.根据权利要求1至11中的任一项所述的信息处理设备,其特征在于:

被检体是结构,并且缺陷是结构中的裂纹。

13.根据权利要求12所述的信息处理设备,其特征在于:

缺陷检测部通过以下方式分别检测输入图像中出现的多个裂纹:

使用从输入图像中的各个位置提取的局部特征量检测裂纹区域;

通过细化裂纹区域而得出指示裂纹的位置的线;并且

根据线的方向变化来分割线,并得出指示各裂纹位置的线。

14.根据权利要求1至13中的任一项所述的信息处理设备,其特征在于,所述信息处理设备还包括:

显示部,其用于在显示设备中显示缺陷的位置。

15.根据权利要求14所述的信息处理设备,其特征在于:

显示部将缺陷的属性与缺陷的位置一起显示在显示设备中。

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