JP5198476B2 - 合焦位置を決定する方法及びビジョン検査システム - Google Patents
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Description
試料を示す画像データを獲得するステップと、
前記獲得データから特徴セットを抽出するステップと、
画像データ特徴を位置差分値に関連付けるように教え込まれた機械学習アルゴリズムを用いることにより、前記特徴セットを前記位置差分値に分類するステップと
を含み、前記位置差分値が前記差分に対応する。
試料を含む少なくとも1つのスライドを保持するように適合されたスライドホルダー、
前記試料を示す画像データを獲得するように構成され、光学システム及び画像センサーを含む画像獲得装置、
前記試料と前記光学システムの間の距離を変更するように構成されたステアリングモーターシステム、
前記画像獲得装置及び前記ステアリングモーターシステムに接続されたプロセッサーであって、メモリーと関連して、前記画像獲得装置から前記試料を示す前記画像データを受け取り、前記画像データから特徴セットを抽出し、画像データ特徴を位置差分値に関連付けるように教え込まれた機械学習アルゴリズムを用いることによって前記特徴セットを試料位置と合焦位置との間の差分に対応する前記位置差分値に分類し、前記確定差分に従って前記試料と前記光学システムの間の前記距離を変更するように前記ステアリングモーターシステムに命令することにより、前記差分を求めるように構成されるプロセッサー、
を含むビジョン検査システムによって示される。
前記試料を示す画像データを受け取るように構成された受信機、
メモリーと関連して、前記画像データから特徴セットを抽出し、画像データ特徴を位置差分値に関連付けるように教え込まれた機械学習アルゴリズムを用いることによって前記特徴セットを試料位置と合焦位置との間の差分に対応する前記位置差分値に分類することにより、前記差分を求めるように構成されたプロセッサー及び
前記確定差分を送信するように構成された送信機
を含む制御装置により示される。
精度
現位置と合焦位置の間の距離が関数に基づいて求められ得、例えば、関数の最大(又は最小)が合焦位置において獲得される画像と一致するように関数が表されれば有利である。
ユニモダリティ
関数が1つのみの最大値(又は最小値)を有すれば有利である。
速度
関数をリアルタイムアプリケーションにて用いることができるためには、関数が高速であれば有利である。
Claims (20)
- 一つの画像に基づいて試料位置と合焦位置との間の差分を求める方法であって、
試料を示す画像データを獲得するステップと、
前記獲得データによる特徴から特徴セットを抽出するステップであって、前記特徴セットが対比特徴のサブセット及び方向特徴のサブセットを含む、抽出するステップと、
特徴セットを各位置差分値に関連付けるように教え込まれた機械学習アルゴリズムを用いることにより、前記特徴セットを前記位置差分値に分類するステップと、
を備え、
前記位置差分値が前記差分に対応する方法。 - 前記差分が正又は負であることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記対比特徴のサブセットが、前記画像データに基づく二乗勾配関数、前記画像データに基づくウェーブレット関数、VollathのF4関数若しくはVollathのF4関数とVollathのF5関数との組合せのような前記画像データに基づく自己相関関数、全画像データの分散及びLaplaceベースの焦点測定からなる群より選択される、請求項1又は2のいずれかに記載の方法。
- 前記対比特徴が複数のカラー層に対して決定される、請求項1乃至3のいずれか一項に記載の方法。
- 前記対比特徴が前記画像データのサブセットに対して決定される、請求項1乃至4のいずれか一項に記載の方法。
- 前記方向特徴のサブセットの複数の特徴が、複数のカラー層間の差異を特定し、前記特定差異に基づいて少なくとも1つの特徴値を求めることにより決定される、請求項1乃至5に記載の方法。
- 前記方向特徴のサブセットの複数の特徴が、前記試料において異なる高さを有する複数の異なる対象物を特定し、前記異なる対象物の差異を特定し、前記異なる対象物の前記特定差異に基づいて少なくとも1つの特徴値を求めることにより決定される、請求項1乃至6のいずれか一項に記載の方法。
- 前記方向特徴が前記画像データのサブセットに対して決定される、請求項1乃至8のいずれか一項に記載の方法。
- 前記特徴セットを位置差分値に分類する前記ステップが、サポートベクターマシンによって行われる、請求項1乃至9のいずれか一項に記載の方法。
- 試料を含む少なくとも1つのスライドを保持するように適合されたスライドホルダーと、
前記試料を示す画像データを獲得するように構成され、光学システム及び画像センサーを含む画像獲得装置と、
前記試料と前記光学システムの間の距離を変更するように構成されたステアリングモーターシステムと、
前記画像獲得装置及び前記ステアリングモーターシステムに接続されたプロセッサーであって、メモリーと関連して、前記画像獲得装置から前記試料を示す前記画像データを受け取り、前記画像データによる特徴から特徴セットを抽出し、前記特徴セットが対比特徴のサブセット及び方向特徴のサブセットを含み、特徴セットを各位置差分値に関連付けるように教え込まれた機械学習アルゴリズムを用いることによって前記特徴セットを試料位置と合焦位置との間の差分に対応する前記位置差分値に分類し、確定された前記差分に従って前記試料と前記光学システムの間の前記距離を変更するように前記ステアリングモーターシステムに命令することによって、一つの画像に基づいて試料位置と合焦位置との間の差分を求めるように構成されたプロセッサーと、
を備えたビジョン検査システム。 - 前記対比特徴のサブセットが、前記画像データに基づく二乗勾配関数、前記画像データに基づくウェーブレット関数及びVollathのF4関数若しくはVollathのF4関数とVollathのF5関数との組合せのような前記画像に基づく自己相関関数、全画像データの分散並びにLaplaceベースの焦点測定からなる群より選択される、請求項11に記載のビジョン検査システム。
- 前記方向特徴のサブセットの複数の特徴が、複数のカラー層間の差異を特定し、前記特定差異に基づいて少なくとも1つの特徴値を求めることにより決定される、請求項11又は12のいずれかに記載のビジョン検査システム。
- 前記特徴セットがコンテンツ特徴のサブセットを含む、請求項11乃至14のいずれか一項に記載のビジョン検査システム。
- 前記特徴が複数のカラー層に対して決定される、請求項11乃至15のいずれか一項に記載のビジョン検査システム。
- 前記特徴が前記画像データのサブセットに対して決定される、請求項11乃至16のいずれか一項に記載のビジョン検査システム。
- 前記特徴セットを位置差分値に分類する前記ステップが、サポートベクターマシンによって行われる、請求項11乃至17のいずれか一項に記載のビジョン検査システム。
- 試料を示す画像データを受け取るように構成された受信機と、
メモリーと関連して、前記画像データによる特徴から特徴セットを抽出し、前記特徴セットが対比特徴のサブセット及び方向特徴のサブセットを含み、特徴セットを各位置差分値に関連付けるように教え込まれた機械学習アルゴリズムを用いることによって前記特徴セットを試料位置と合焦位置との間の差分に対応する前記位置差分値に分類することにより、一つの画像に基づいて試料位置と合焦位置との間の差分を求めるように構成されたプロセッサーと、
確定された前記差分を送信するように構成された送信機と、
を含む制御装置。 - 装置にダウンロードされ、実行されると、請求項1乃至10のいずれか一項に記載の方法を実行するように設定された、ソフトウェア命令を含むコンピュータプログラム。
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