JP6904062B2 - 情報処理装置、情報処理方法およびプログラム - Google Patents
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Description
例えば第2の算出部212は、複数のフィルタ画像にわたって互いに対応する複数の画素ごとに、該複数の画素の各々のZスコアZm(x,y)の平均値を統合スコアZtotal(x,y)として算出する形態であってもよい。この場合、第2の算出部212は、以下の式17により統合スコアZtotal(x,y)を算出することができる。
例えば第2の算出部212は、複数のフィルタ画像にわたって互いに対応する複数の画素ごとに、該複数の画素の各々のZスコアZm(x,y)の合計値を統合スコアZtotal(x,y)として算出する形態であってもよい。この場合、第2の算出部212は、以下の式18より統合スコアZtotal(x,y)を算出することができる。
例えば、フィルタ群を一度に演算するWavelet変換を使用する形態であってもよい。図9は、この場合における処理フローを示す模式図である。まず入力画像をWavelet変換することで、多階層の画像(前述の複数の空間フィルタと1対1に対応する複数の階層と考えてもよい)を含む1枚の画像に変換する。次に、その画像を、予め学習により得られた1つのモデルと比較し、上述の実施形態と同様に、各画素のZスコアZm(x,y)を算出する。なお、この場合の1つのモデルは、複数のフィルタ画像ごとのモデル(階層ごとのモデル)を統合した1つのモデルであると考えることができる。見方を変えれば、この場合の1つのモデルは、複数のフィルタ画像と1対1に対応する複数のモデルを含むと考えることもできる。その後、逆Wavelet変換により元の1枚の画像に戻すことで、画素ごとのZスコアZm(x,y)を統合した統合スコアZtotal(x,y)が得られる。結果として、上述の実施形態と同様に、入力画像に含まれる各画素の統合スコアZtotal(x,y)を得ることができる。この形態によれば、Wavelet変換を用いることで、計算時間を減らすことができるというメリットがある。
120 カメラ
130 情報処理装置
140 出力装置
201 取得部
202 生成部
203 学習部
204 算出部
205 判別部
206 判別結果通知部
211 第1の算出部
212 第2の算出部
Claims (9)
- 一つの入力画像に対し複数の異なる空間フィルタを適用して、複数のフィルタ画像を生成する生成部と、
前記複数のフィルタ画像と1対1に対応し、かつ、対象形状を表現するパラメータを有する1以上のモデルをそれぞれ含む複数のモデル群を用いて、前記複数のフィルタ画像の各々に含まれる複数の画素ごとに、対応する前記モデル群との差分に応じた値を示すスコアを算出する第1の算出部と、
前記複数のフィルタ画像にわたって互いに対応する複数の画素の各々の前記スコアを統合した結果を示す統合スコアを算出する第2の算出部と、
前記統合スコアに基づいて異常を判別する判別部と、を備え、
前記パラメータは、良品画像の画素値の平均を示す画素平均値、および、前記良品画像の画素値の分散を示す画素分散値を含み、
前記第1の算出部は、
前記複数のフィルタ画像の各々に含まれる複数の画素ごとに、該画素の画素値と、対応する前記パラメータとに基づいて前記スコアを算出し、
前記画素分散値を、閾値より大きい所定値になるように補正する分散補正部を備える、
情報処理装置。 - 前記スコアはZスコアである、
請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記第2の算出部は、前記複数のフィルタ画像にわたって互いに対応する複数の画素ごとに、該複数の画素の各々の前記スコアに対応する発生確率の同時確率に基づいて前記統合スコアを算出する、
請求項2に記載の情報処理装置。 - 前記第2の算出部は、前記複数のフィルタ画像にわたって互いに対応する複数の画素ごとに、該複数の画素の各々の前記スコアの平均値を前記統合スコアとして算出する、
請求項1乃至2のうちの何れか1項に記載の情報処理装置。 - 前記第2の算出部は、前記複数のフィルタ画像にわたって互いに対応する複数の画素ごとに、該複数の画素の各々の前記スコアの合計値を前記統合スコアとして算出する、
請求項1乃至2のうちの何れか1項に記載の情報処理装置。 - 何れかの前記フィルタ画像に対応するモデル群が複数のモデルを含む場合、前記第1の算出部は、前記フィルタ画像に含まれる複数の画素の各々について、該画素の各モデルとの差分に応じた値を示す単位スコアと、該フィルタ画像が各モデルに当てはまる確率と、
に基づいて、該画素の最終的な前記スコアを決定する、
請求項1乃至6のうちの何れか1項に記載の情報処理装置。 - 一つの入力画像に対し複数の異なる空間フィルタを適用して、複数のフィルタ画像を生成する生成ステップと、
前記複数のフィルタ画像と1対1に対応し、かつ、対象形状を表現し良品画像の画素値の平均を示す画素平均値、および、前記良品画像の画素値の分散を示す画素分散値を含むパラメータを有する1以上のモデルをそれぞれ含む複数のモデル群を用いて、前記複数のフィルタ画像の各々に含まれる複数の画素ごとに、該画素の画素値と、対応する前記パラメータとに基づいて、対応する前記モデル群との差分に応じた値を示すスコアを算出する第1の算出ステップと、
前記画素分散値を、閾値より大きい所定値になるように補正する分散補正ステップと、
前記複数のフィルタ画像にわたって互いに対応する複数の画素の各々の前記スコアを統合した結果を示す統合スコアを算出する第2の算出ステップと、
前記統合スコアに基づいて異常を判別する判別ステップと、を含む、
情報処理方法。 - コンピュータに、
一つの入力画像に対し複数の異なる空間フィルタを適用して、複数のフィルタ画像を生成する生成ステップと、
前記複数のフィルタ画像と1対1に対応し、かつ、対象形状を表現し良品画像の画素値の平均を示す画素平均値、および、前記良品画像の画素値の分散を示す画素分散値を含むパラメータを有する1以上のモデルをそれぞれ含む複数のモデル群を用いて、前記複数のフィルタ画像の各々に含まれる複数の画素ごとに、該画素の画素値と、対応する前記パラメータとに基づいて、対応する前記モデル群との差分に応じた値を示すスコアを算出する第1の算出ステップと、
前記画素分散値を、閾値より大きい所定値になるように補正する分散補正ステップと、
前記複数のフィルタ画像にわたって互いに対応する複数の画素の各々の前記スコアを統合した結果を示す統合スコアを算出する第2の算出ステップと、
前記統合スコアに基づいて異常を判別する判別ステップと、
を実行させるためのプログラム。
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