[发明专利]图像恢复装置、图像恢复方法、恢复器生成装置在审

专利信息
申请号: 202010953111.X 申请日: 2020-09-11
公开(公告)号: CN112488927A 公开(公告)日: 2021-03-12
发明(设计)人: 久野靖幸;市川幸男;户田昌孝;久永优;三轮哲广;野泽仁 申请(专利权)人: 爱信精机株式会社
主分类号: G06T5/00 分类号: G06T5/00;G06N3/08
代理公司: 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 代理人: 舒艳君;王秀辉
地址: 日本*** 国省代码: 暂无信息
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 图像 恢复 装置 方法 生成
【权利要求书】:

1.一种图像恢复装置,具备:

图像获取部,获取屏蔽图像,其中,上述屏蔽图像是通过利用屏蔽区域对物品所映现的物品图像中的至少一部分的规定区域进行屏蔽而生成的;以及

图像输出部,使用恢复器输出与通过上述图像获取部获取到的上述屏蔽图像对应的恢复图像,其中,上述恢复器是通过机械学习以根据上述屏蔽图像的输入而输出为了模拟再现上述物品图像从上述屏蔽图像恢复的上述恢复图像的方式而预先训练出的。

2.根据权利要求1所述的图像恢复装置,其中,

上述图像获取部获取合格品屏蔽图像作为上述屏蔽图像,其中,上述合格品屏蔽图像通过将缺陷候补区域作为上述规定区域进行屏蔽而生成,上述缺陷候补区域被预先决定为在合格品图像中与在制造时产生上述缺陷的频率较高的上述物品的部位对应,上述合格品图像是不包含缺陷的上述物品所映现的上述物品图像,

上述图像输出部为了将以模拟再现不合格品图像的方式恢复的模拟不合格品图像输出作为上述恢复图像,而使用上述恢复器,输出与通过上述图像获取部获取到的上述合格品屏蔽图像对应的上述模拟不合格品图像,其中,上述不合格品图像是包含上述缺陷的上述物品所映现的上述物品图像,上述恢复器是通过基于上述不合格品图像和作为上述屏蔽图像的不合格品屏蔽图像的上述机械学习而预先训练出的,通过将该不合格品图像中与上述缺陷对应的缺陷区域作为上述规定区域进行屏蔽而生成上述不合格品屏蔽图像。

3.根据权利要求1或2所述的图像恢复装置,其中,

上述图像获取部通过对上述屏蔽区域执行至少包含膨胀或者收缩的第一图像处理,来增加上述屏蔽图像的数目。

4.根据权利要求1~3中任一项所述的图像恢复装置,其中,

上述图像获取部通过对上述屏蔽图像中的上述屏蔽区域以外的区域执行第二图像处理,来增加上述屏蔽图像的数目,其中,上述第二图像处理包含加噪、增益调整、对比度调整以及平均化中的一个以上。

5.根据权利要求1~4中任一项所述的图像恢复装置,其中,

上述图像获取部通过合成上述物品图像和在预先决定的位置包括上述屏蔽区域的模板图像,来获取上述屏蔽图像。

6.一种图像恢复方法,包括:

图像获取步骤,获取通过利用屏蔽区域对物品映现的物品图像中至少一部分的规定区域进行屏蔽而生成的屏蔽图像;以及

图像输出步骤,使用恢复器,输出与通过上述图像获取步骤获取到的上述屏蔽图像对应的恢复图像,其中,上述恢复器是以根据上述屏蔽图像的输入而输出为了模拟再现上述物品图像从该屏蔽图像恢复的上述恢复图像的方式通过机械学习而预先训练出的。

7.一种恢复器生成装置,具备:

图像获取部,获取屏蔽图像,其中,上述屏蔽图像是通过利用屏蔽区域对物品所映现的物品图像中至少一部分的规定区域进行屏蔽而生成的;以及

学习执行部,通过执行基于由上述图像获取部获取到的上述屏蔽图像、和该屏蔽图像的基础亦即上述物品图像的机械学习的训练,生成根据上述屏蔽图像的输入而输出为了模拟再现上述物品图像从该屏蔽图像恢复的恢复图像的恢复器。

8.根据权利要求7所述的恢复器生成装置,其中,

上述图像获取部获取不合格品屏蔽图像作为上述屏蔽图像,其中,上述不合格品屏蔽图像通过将在不合格品图像中与缺陷对应的缺陷区域作为上述规定区域进行屏蔽而生成,上述不合格品图像是包含上述缺陷的上述物品所映现的上述物品图像,

上述学习执行部通过执行基于通过上述图像获取部获取到的上述不合格品屏蔽图像、和该不合格品屏蔽图像的基础亦即上述不合格品图像的上述机械学习的训练,生成将模拟不合格品图像输出作为上述恢复图像的上述恢复器,其中,为了将上述不合格品图像模拟再现作为上述物品图像而恢复上述模拟不合格品图像。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于爱信精机株式会社,未经爱信精机株式会社许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202010953111.X/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top