JP2022500757A - 物品を識別するための方法および装置 - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、物品を識別するための方法および装置に関する。本発明はさらに、工業生産における、そのような方法の使用またはそのような装置の使用に関する。
したがって、本発明の課題は、偶発的に発見された物品の効果的な対応付けを可能にする方法および装置を提供することである。さらに、本発明の課題は、方法または装置の対応する使用を提供することである。
上記の課題は、本発明によれば、請求項1記載の方法、請求項12記載の装置、および請求項16記載の使用によって解決される。従属請求項は、好ましい発展形態を示す。
A)カメラの形態で構成可能である画像捕捉装置によって物品の画像を作成する方法ステップ、
B)画像抽出アルゴリズムに基づいて、画像から画像特徴を導出する方法ステップ、
C)物品抽出アルゴリズムに基づいて、格納されている物品データから物品特徴を導出する方法ステップ、
D)比較アルゴリズムに基づいて、画像特徴を物品特徴と比較する方法ステップ、および
E)画像と、格納されている物品データとの対応付け情報を出力する方法ステップ
を有する。
F)対応付け情報のユーザ評価を読み取る方法ステップ
を有する。
H)ユーザ評価に基づいて、画像抽出アルゴリズム、物品抽出アルゴリズム、および/または比較アルゴリズムのパラメータを変更、とりわけ改善、とりわけ最適化する方法ステップ
を有することができる。
G)対応付け情報のユーザ評価を、ユーザ評価結果メモリに保存する方法ステップ
が実施される。
a)物品の画像を作成するための画像捕捉装置、
b)画像から画像特徴を抽出するための画像抽出アルゴリズムを有する画像抽出ユニット、
c)格納されている物品データから物品特徴を抽出するための物品抽出アルゴリズムを有する物品抽出ユニット、
d)画像特徴を物品特徴と比較するための比較アルゴリズムを有する比較ユニット
を有し、
画像抽出アルゴリズム、物品抽出アルゴリズム、および/または比較アルゴリズムは、ユーザ評価に基づいて最適化可能に構成されており、当該装置は、
e)画像捕捉装置によって作成された画像と、格納されている物品データとの対応付け情報を出力するための出力ユニット
を有する、装置によって解決される。
f)対応付け情報に関するユーザ評価を読み取るための入力ユニット
をさらに有することができる。
g)対応付け情報のユーザ評価を保存するためのユーザ評価結果メモリ
をさらに有することができる。ユーザ評価結果メモリは、クラウドベースで構成可能である。
12 物品データ
14 画像
16 物品データベース
18 画像捕捉装置
20 画像抽出アルゴリズム
22 画像特徴
24 画像抽出ユニット
26 物品抽出アルゴリズム
28 物品特徴
30 物品抽出ユニット
32 比較アルゴリズム
34 比較ユニット
36 対応付け情報
38 出力ユニット
40 入力ユニット
42 ユーザ評価
44 ユーザ評価結果メモリ
Claims (16)
- 物品の画像(14)を、格納されている物品データ(12)に対応付けることにより物品を識別するための方法であって、
当該方法は、以下の方法ステップ、すなわち、
A)画像捕捉装置(18)によって前記物品の前記画像(14)を作成する方法ステップ、
B)画像抽出アルゴリズム(20)に基づいて、前記画像(14)から画像特徴(22)を抽出する方法ステップ、
C)物品抽出アルゴリズム(26)に基づいて、前記格納されている物品データ(12)から物品特徴(28)を抽出する方法ステップ
を有し、
前記方法ステップC)は、前記方法ステップA)およびB)の前、最中、および/または後に実施可能であり、その後、以下の方法ステップ、すなわち、
D)比較アルゴリズム(32)に基づいて、前記画像特徴(22)を前記物品特徴(28)と比較する方法ステップ、
E)前記画像(14)と、前記格納されている物品データ(12)との対応付け情報(36)を出力する方法ステップ
が実施される、方法。 - 以下のさらなる方法ステップ、すなわち、
F)前記対応付け情報(36)のユーザ評価(42)を読み取る方法ステップ
を有する、請求項1記載の方法。 - 以下のさらなる方法ステップ、すなわち、
H)前記ユーザ評価(42)に基づいて、前記画像抽出アルゴリズム(20)、前記物品抽出アルゴリズム(26)、および/または前記比較アルゴリズム(32)を最適化する方法ステップ
を有する、請求項1または2記載の方法。 - 前記方法ステップH)の前、最中、および/または後に、以下の方法ステップ、すなわち、
G)前記対応付け情報(36)の前記ユーザ評価(42)を、ユーザ評価結果メモリ(44)に保存する方法ステップ
が実施される、請求項3記載の方法。 - 前記ユーザ評価結果メモリ(44)は、クラウドベースで構成されている、
請求項4記載の方法。 - 前記画像(14)の作成は、人間の目に見える波長範囲内で実施される、
請求項1から5までのいずれか1項記載の方法。 - 前記方法ステップA)において、前記画像捕捉装置(18)によって前記物品の複数の画像(14)が撮影され、
前記方法ステップB)において、前記複数の画像(14)から前記画像特徴(22)が抽出され、
前記方法ステップE)において、前記複数の画像(14)と、前記格納されている物品との対応付け情報(36)が出力される、
請求項1から6までのいずれか1項記載の方法。 - 前記画像抽出アルゴリズム(20)、前記物品抽出アルゴリズム(26)、および/または前記比較アルゴリズム(32)は、複数の相互接続されたデータ集約ルーチンを有する、
請求項2から7までのいずれか1項記載の方法。 - 前記物品特徴(28)は、構造データ、材料データ、表面特性データ、および/または熱伝導率データの形態で設けられている、
請求項2から8までのいずれか1項記載の方法。 - 前記比較アルゴリズム(32)は、前記画像特徴(22)と前記物品特徴(28)との間のスカラー積の形成および/または差の形成を含む、
請求項2から9までのいずれか1項記載の方法。 - 前記画像(14)の前記対応付け情報(36)の出力は、格納されている種々の物品との対応付け確率の出力を含む、
請求項1から10までのいずれか1項記載の方法。 - 物品を、格納されている物品データ(12)に対応付けることにより物品を識別するための装置(10)であって、
当該装置(10)は、
a)前記物品の画像(14)を作成するための画像捕捉装置(18)、
b)前記画像(14)から画像特徴(22)を抽出するための画像抽出アルゴリズム(20)を有する画像抽出ユニット(24)、
c)格納されている物品データから物品特徴(28)を抽出するための物品抽出アルゴリズム(26)を有する物品抽出ユニット(30)、
d)前記画像特徴(22)を前記物品特徴(28)と比較するための比較アルゴリズム(32)を有する比較ユニット(34)
を有し、前記画像抽出アルゴリズム(20)、前記物品抽出アルゴリズム(26)、および/または前記比較アルゴリズム(32)は、ユーザ評価(42)に基づいて最適化可能に構成されており、当該装置は、
e)前記画像捕捉装置(18)によって作成された前記画像(14)と、前記格納されている物品データ(12)との対応付け情報(36)を出力するための出力ユニット(38)
を有する、装置(10)。 - 前記装置(10)は、
f)前記対応付け情報(36)のユーザ評価(42)を読み取るための入力ユニット(40)
をさらに有する、請求項12記載の装置。 - 前記装置(10)は、
g)前記対応付け情報(36)の前記ユーザ評価(42)を保存するためのユーザ評価結果メモリ(44)
をさらに有する、請求項12または13記載の装置。 - 前記画像抽出アルゴリズム(20)、前記物品抽出アルゴリズム(26)、および/または前記比較アルゴリズム(32)は、複数の相互接続されたデータ集約ルーチンを有する、
請求項12から14までのいずれか1項記載の装置。 - とりわけ反射性の物品、好ましくは板金部品が加工される工業生産における、請求項1から11までのいずれか1項記載の方法の使用、または請求項12から15までのいずれか1項記載の装置の使用。
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