JP6889865B2 - テンプレート作成装置、物体認識処理装置、テンプレート作成方法及びプログラム - Google Patents
テンプレート作成装置、物体認識処理装置、テンプレート作成方法及びプログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP6889865B2 JP6889865B2 JP2017182517A JP2017182517A JP6889865B2 JP 6889865 B2 JP6889865 B2 JP 6889865B2 JP 2017182517 A JP2017182517 A JP 2017182517A JP 2017182517 A JP2017182517 A JP 2017182517A JP 6889865 B2 JP6889865 B2 JP 6889865B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- normal vector
- reference region
- template
- unit
- normal
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000012545 processing Methods 0.000 title claims description 54
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 26
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims description 176
- 238000013139 quantization Methods 0.000 claims description 79
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 21
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 claims description 14
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims description 13
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 claims description 5
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 11
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 5
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 4
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 230000001052 transient effect Effects 0.000 description 2
- 230000000295 complement effect Effects 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
- G06V10/74—Image or video pattern matching; Proximity measures in feature spaces
- G06V10/75—Organisation of the matching processes, e.g. simultaneous or sequential comparisons of image or video features; Coarse-fine approaches, e.g. multi-scale approaches; using context analysis; Selection of dictionaries
- G06V10/751—Comparing pixel values or logical combinations thereof, or feature values having positional relevance, e.g. template matching
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
- G06V10/77—Processing image or video features in feature spaces; using data integration or data reduction, e.g. principal component analysis [PCA] or independent component analysis [ICA] or self-organising maps [SOM]; Blind source separation
- G06V10/772—Determining representative reference patterns, e.g. averaging or distorting patterns; Generating dictionaries
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/28—Determining representative reference patterns, e.g. by averaging or distorting; Generating dictionaries
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/40—Extraction of image or video features
- G06V10/42—Global feature extraction by analysis of the whole pattern, e.g. using frequency domain transformations or autocorrelation
- G06V10/422—Global feature extraction by analysis of the whole pattern, e.g. using frequency domain transformations or autocorrelation for representing the structure of the pattern or shape of an object therefor
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
- G06V10/74—Image or video pattern matching; Proximity measures in feature spaces
- G06V10/75—Organisation of the matching processes, e.g. simultaneous or sequential comparisons of image or video features; Coarse-fine approaches, e.g. multi-scale approaches; using context analysis; Selection of dictionaries
- G06V10/757—Matching configurations of points or features
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/60—Type of objects
- G06V20/64—Three-dimensional objects
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/60—Type of objects
- G06V20/64—Three-dimensional objects
- G06V20/647—Three-dimensional objects by matching two-dimensional images to three-dimensional objects
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/40—Extraction of image or video features
- G06V10/50—Extraction of image or video features by performing operations within image blocks; by using histograms, e.g. histogram of oriented gradients [HoG]; by summing image-intensity values; Projection analysis
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Description
本発明の所定の実施形態によれば、テンプレートマッチングにおけるテンプレートの登録処理及び物体認識処理等において、認識対象物体に対して設定された所定の視点から見たときの画像の特徴を表すデータであるテンプレートを登録する際の視点を通る軸近傍と、物体認識処理する際の認識対象物体の入力画像を取得するカメラ光軸近傍に属する法線情報を量子化するための領域を含む基準領域に、物体の法線情報をマッピングして、マッピングされた基準領域を識別し得る量子化法線方向特徴量を取得する。これにより、カメラ光軸近傍の法線情報の計測誤差やノイズに対してロバストな量子化法線方向特徴量を取得することができる。ここでは、図1を参照して、本発明の一実施形態に係る物体認識装置の全体構成及び適用場面について説明する。
図2を参照して、物体認識装置1のハードウェア構成を説明する。物体認識装置1は、概して、カメラ11と画像処理装置10から構成される。
図3に、画像処理装置10のソフトウェア構成を示す。画像処理装置10は、テンプレート作成装置20としての処理部と、物体認識処理装置30としての処理部と、記憶装置40とを備え、CPU110が、ハードディスク114又はメモリカード14に格納されたプログラムを読み込み、実行することで、テンプレート作成装置20、物体認識装置30として動作する。また、記憶装置40はハードディスク114で構成される。
次に、図5のフローチャートに沿って、テンプレート作成装置20によって実行されるテンプレート登録処理について説明する。なお、図5に示すテンプレート登録処理は、画像処理装置10を新たに設置した際や、認識対象の物体2が変更になった際に実行される。
次に、図6のフローチャートに沿って、物体認識処理装置30によって実行される物体認識処理について説明する。
追加の実施形態では、テンプレート作成装置20の法線ベクトル量子化部204は、S504において、量子化対象の法線ベクトルが属する基準領域の周辺の基準領域も許容するように、法線ベクトルを量子化する。例えば、法線ベクトル量子化部204は、図4(b)の法線ベクトル1に対して、法線ベクトル1が属する基準領域2だけでなく、他の基準領域と比較して、法線ベクトル1の終点から基準領域までの最短距離が最も短い基準領域3も許容するように量子化して、量子化法線方向特徴量(011000000)を取得することができる。同様に、法線ベクトル量子化部204は、法線ベクトル2を量子化して、量子化法線方向特徴量(000001100)を取得し、法線ベクトル3を量子化して、量子化法線方向特徴量(100000001)を取得することができる。
少なくとも1つのメモリと、前記メモリと接続された少なくとも1つのハードウェアプロセッサとを備え、
前記ハードウェアプロセッサが、
認識対象の物体の3次元形状を表す3次元データを取得し、
前記3次元データに基づいて、前記物体に対して設定された所定の視点から見た前記物体の特徴点における法線ベクトルを算出し、
前記算出した法線ベクトルを、前記視点を通る軸に直交する平面上の基準領域にマッピングすることによって量子化して、量子化法線方向特徴量を取得し、前記基準領域は、前記軸近傍に対応する中心基準領域と、前記中心基準領域の周囲の基準領域とを含み、
前記取得した量子化法線方向特徴量に基づいて、テンプレートマッチングによる物体認識で用いられるテンプレートを視点毎に作成し、
前記作成したテンプレートを出力する、
テンプレート作成装置。
少なくとも1つ以上のハードウェアプロセッサによって、認識対象の物体の3次元形状を表す3次元データを取得し、
前記ハードウェアプロセッサによって、前記3次元データに基づいて、前記物体に対して設定された所定の視点から見た前記物体の特徴点における法線ベクトルを算出し、
前記ハードウェアプロセッサによって、前記算出した法線ベクトルを、前記視点を通る軸に直交する平面上の基準領域にマッピングすることによって量子化して、量子化法線方向特徴量を取得し、前記基準領域は、前記軸近傍に対応する中心基準領域と、前記中心基準領域の周囲の基準領域とを含み、
前記ハードウェアプロセッサによって、前記取得した量子化法線方向特徴量に基づいて、テンプレートマッチングによる物体認識で用いられるテンプレートを視点毎に作成し、
前記ハードウェアプロセッサによって、前記作成したテンプレートを出力する、
テンプレート作成方法。
Claims (12)
- 認識対象の物体の3次元形状を表す3次元データを取得する3次元データ取得部と、
前記3次元データに基づいて、前記物体に対して設定された所定の視点から見た前記物体の特徴点における法線ベクトルを算出する法線ベクトル算出部と、
前記算出した法線ベクトルを、前記視点を通る軸に直交する平面上の基準領域にマッピングすることによって量子化して、量子化法線方向特徴量を取得する法線ベクトル量子化部であって、前記基準領域は、前記軸近傍に対応する中心基準領域と、前記中心基準領域の周囲の基準領域とを含む、法線ベクトル量子化部と、
前記取得した量子化法線方向特徴量に基づいて、テンプレートマッチングによる物体認識で用いられるテンプレートを視点毎に作成するテンプレート作成部と、
前記作成したテンプレートを出力するテンプレート情報出力部と
を備えたテンプレート作成装置。 - 前記周囲の基準領域は、3次元の単位球を均等に分割して得た複数のセグメントに対応する複数の基準領域を含む、請求項1に記載のテンプレート作成装置。
- 前記中心基準領域は、法線ベクトルと前記軸との角度Φに基づいて設定される、請求項1に記載のテンプレート作成装置。
- 前記中心基準領域は、前記角度Φを所定の角度とした場合に求められる、sinΦを半径とする円である、請求項3に記載のテンプレート作成装置。
- 前記法線ベクトル量子化部は、量子化対象の法線ベクトルが属する基準領域の周辺の基準領域も許容するように前記法線ベクトルを量子化する、請求項1に記載のテンプレート作成装置。
- テンプレートを用いて物体の認識を行う物体認識処理装置であって、
入力画像を取得する画像取得部と、
前記入力画像において、特徴点の法線ベクトルを算出する法線ベクトル算出部と、
前記算出した法線ベクトルを、前記入力画像を取得したカメラの光軸に直交する平面上の基準領域にマッピングすることによって量子化して、量子化法線方向特徴量を取得する法線ベクトル量子化部であって、前記基準領域は、前記光軸近傍に対応する中心基準領域と、前記中心基準領域の周囲の基準領域とを含む、法線ベクトル量子化部と、
前記テンプレートと、前記法線ベクトル量子化部が取得した量子化法線方向特徴量とに基づいて、前記入力画像における前記物体の位置を探索して、照合結果を得るテンプレートマッチング部と、
前記照合結果に基づく認識結果を出力する認識結果出力部と
を備えた物体認識処理装置。 - 前記周囲の基準領域は、前記周囲の基準領域は、3次元の単位球を均等に分割して得た複数のセグメントに対応する複数の基準領域を含む、請求項6に記載の物体認識処理装置。
- 前記中心基準領域は、法線ベクトルと前記光軸との角度Φに基づいて設定される、請求項6に記載の物体認識処理装置。
- 前記中心基準領域は、前記角度Φを所定の角度とした場合に求められる、sinΦを半径とする円である、請求項8に記載の物体認識処理装置。
- 前記法線ベクトル量子化部は、量子化対象の法線ベクトルが属する基準領域の周辺の基準領域も許容するように前記法線ベクトルを量子化する、請求項6に記載の物体認識処理装置。
- コンピュータが実行するテンプレート作成方法であって、
認識対象の物体の3次元形状を表す3次元データを取得するステップと、
前記3次元データに基づいて、前記物体に対して設定された所定の視点から見た前記物体の特徴点における法線ベクトルを算出するステップと、
前記算出した法線ベクトルを、前記視点を通る軸に直交する平面上の基準領域にマッピングすることによって量子化して、量子化法線方向特徴量を取得するステップであって、前記基準領域は、前記軸近傍に対応する中心基準領域と、前記中心基準領域の周囲の基準領域とを含む、ステップと、
前記取得した量子化法線方向特徴量に基づいて、テンプレートマッチングによる物体認識で用いられるテンプレートを視点毎に作成するステップと、
前記作成したテンプレートを出力するステップと
を含むテンプレート作成方法。 - コンピュータに、
認識対象の物体の3次元形状を表す3次元データを取得するステップと、
前記3次元データに基づいて、前記物体に対して設定された所定の視点から見た前記物体の特徴点における法線ベクトルを算出するステップと、
前記算出した法線ベクトルを、前記視点を通る軸に直交する平面上の基準領域にマッピングすることによって量子化して、量子化法線方向特徴量を取得するステップであって、前記基準領域は、前記軸近傍に対応する中心基準領域と、前記中心基準領域の周囲の基準領域とを含む、ステップと、
前記取得した量子化法線方向特徴量に基づいて、テンプレートマッチングによる物体認識で用いられるテンプレートを視点毎に作成するステップと、
前記作成したテンプレートを出力するステップと
を実行させるプログラム。
Priority Applications (4)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2017182517A JP6889865B2 (ja) | 2017-09-22 | 2017-09-22 | テンプレート作成装置、物体認識処理装置、テンプレート作成方法及びプログラム |
CN201810759087.9A CN109543705B (zh) | 2017-09-22 | 2018-07-11 | 模板创建装置及方法、物体识别处理装置以及记录介质 |
EP18183172.8A EP3460715B1 (en) | 2017-09-22 | 2018-07-12 | Template creation apparatus, object recognition processing apparatus, template creation method, and program |
US16/034,450 US10776657B2 (en) | 2017-09-22 | 2018-07-13 | Template creation apparatus, object recognition processing apparatus, template creation method, and program |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2017182517A JP6889865B2 (ja) | 2017-09-22 | 2017-09-22 | テンプレート作成装置、物体認識処理装置、テンプレート作成方法及びプログラム |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2019057227A JP2019057227A (ja) | 2019-04-11 |
JP6889865B2 true JP6889865B2 (ja) | 2021-06-18 |
Family
ID=62948018
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2017182517A Active JP6889865B2 (ja) | 2017-09-22 | 2017-09-22 | テンプレート作成装置、物体認識処理装置、テンプレート作成方法及びプログラム |
Country Status (4)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US10776657B2 (ja) |
EP (1) | EP3460715B1 (ja) |
JP (1) | JP6889865B2 (ja) |
CN (1) | CN109543705B (ja) |
Families Citing this family (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP6333871B2 (ja) * | 2016-02-25 | 2018-05-30 | ファナック株式会社 | 入力画像から検出した対象物を表示する画像処理装置 |
JP6968342B2 (ja) * | 2017-12-25 | 2021-11-17 | オムロン株式会社 | 物体認識処理装置、物体認識処理方法及びプログラム |
CN110472538B (zh) * | 2019-07-31 | 2023-06-06 | 河南冠图信息科技有限公司 | 一种电子图纸的图像识别方法、存储介质 |
US11023770B2 (en) | 2019-09-23 | 2021-06-01 | Hong Kong Applied Science And Technology Research Institute Co., Ltd. | Systems and methods for obtaining templates for tessellated images |
WO2021210513A1 (ja) * | 2020-04-13 | 2021-10-21 | パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブ アメリカ | 三次元データ符号化方法、三次元データ復号方法、三次元データ符号化装置、及び三次元データ復号装置 |
CN112033307B (zh) * | 2020-07-15 | 2021-08-03 | 成都飞机工业(集团)有限责任公司 | 一种法矢测量装置 |
CN112101448B (zh) * | 2020-09-10 | 2021-09-21 | 敬科(深圳)机器人科技有限公司 | 一种屏幕图像识别方法、设备、***和可读存储介质 |
CN112179353B (zh) * | 2020-09-30 | 2023-07-18 | 深圳银星智能集团股份有限公司 | 自移动机器人的定位方法、装置、机器人及可读存储介质 |
Family Cites Families (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP5271031B2 (ja) | 2008-08-09 | 2013-08-21 | 株式会社キーエンス | 画像のデータ圧縮方法、画像処理におけるパターンモデルの位置決め方法、画像処理装置、画像処理プログラム及びコンピュータで読み取り可能な記録媒体 |
JP5254893B2 (ja) * | 2009-06-26 | 2013-08-07 | キヤノン株式会社 | 画像変換方法及び装置並びにパターン識別方法及び装置 |
US8774510B2 (en) * | 2012-09-11 | 2014-07-08 | Sharp Laboratories Of America, Inc. | Template matching with histogram of gradient orientations |
CN104021569B (zh) * | 2013-02-28 | 2018-03-20 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 人体目标锁定跟踪装置和方法 |
JP2015079374A (ja) | 2013-10-17 | 2015-04-23 | セイコーエプソン株式会社 | 物体認識装置、物体認識方法、物体認識プログラム、ロボットシステム及びロボット |
JP6104198B2 (ja) * | 2014-03-11 | 2017-03-29 | 三菱電機株式会社 | 物体認識装置 |
CN106062820B (zh) * | 2014-03-14 | 2018-12-28 | 欧姆龙株式会社 | 图像识别装置、图像传感器、图像识别方法 |
WO2015171815A1 (en) * | 2014-05-06 | 2015-11-12 | Nant Holdings Ip, Llc | Image-based feature detection using edge vectors |
JP6369131B2 (ja) * | 2014-05-27 | 2018-08-08 | 村田機械株式会社 | 物体認識装置及び物体認識方法 |
JP6554900B2 (ja) * | 2015-04-28 | 2019-08-07 | オムロン株式会社 | テンプレート作成装置及びテンプレート作成方法 |
CA2983880A1 (en) * | 2015-05-05 | 2016-11-10 | Kyndi, Inc. | Quanton representation for emulating quantum-like computation on classical processors |
CN105574063B (zh) * | 2015-08-24 | 2019-02-22 | 西安电子科技大学 | 基于视觉显著性的图像检索方法 |
JP6968342B2 (ja) * | 2017-12-25 | 2021-11-17 | オムロン株式会社 | 物体認識処理装置、物体認識処理方法及びプログラム |
-
2017
- 2017-09-22 JP JP2017182517A patent/JP6889865B2/ja active Active
-
2018
- 2018-07-11 CN CN201810759087.9A patent/CN109543705B/zh active Active
- 2018-07-12 EP EP18183172.8A patent/EP3460715B1/en active Active
- 2018-07-13 US US16/034,450 patent/US10776657B2/en active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
EP3460715B1 (en) | 2023-08-23 |
CN109543705A (zh) | 2019-03-29 |
EP3460715A1 (en) | 2019-03-27 |
JP2019057227A (ja) | 2019-04-11 |
US10776657B2 (en) | 2020-09-15 |
CN109543705B (zh) | 2023-05-12 |
US20190095749A1 (en) | 2019-03-28 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6889865B2 (ja) | テンプレート作成装置、物体認識処理装置、テンプレート作成方法及びプログラム | |
CN110411441B (zh) | 用于多模态映射和定位的***和方法 | |
CN108573471B (zh) | 图像处理装置、图像处理方法以及记录介质 | |
US9111177B2 (en) | Position/orientation measurement apparatus, processing method therefor, and non-transitory computer-readable storage medium | |
US10515291B2 (en) | Template creation device and template creation method | |
US10366307B2 (en) | Coarse-to-fine search method, image processing device and recording medium | |
US10803615B2 (en) | Object recognition processing apparatus, object recognition processing method, and program | |
US11654571B2 (en) | Three-dimensional data generation device and robot control system | |
WO2011115143A1 (en) | Geometric feature extracting device, geometric feature extracting method, storage medium, three-dimensional measurement apparatus, and object recognition apparatus | |
US10810761B2 (en) | Position and orientation estimation apparatus, position and orientation estimation method, and program | |
WO2008032375A1 (fr) | Dispositif et procédé de correction d'image, et programme informatique | |
JP6118976B2 (ja) | 頭部姿勢の推定装置、頭部姿勢の推定方法およびコンピュータに頭部姿勢の推定方法を実行させるためのプログラム | |
JP7298687B2 (ja) | 物体認識装置及び物体認識方法 | |
JP2006113832A (ja) | ステレオ画像処理装置およびプログラム | |
JP2009216480A (ja) | 三次元位置姿勢計測方法および装置 | |
US9158956B2 (en) | Reader, reading method and computer program product | |
JP6218237B2 (ja) | 撮影画像を平行化する画像変換プログラム、装置及び方法 | |
JP6586852B2 (ja) | 画像処理装置 | |
JP2021042978A (ja) | 計測装置および計測方法 | |
JP2018055173A (ja) | 画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20200310 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20210419 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20210423 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20210506 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6889865 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |