JP7359607B2 - Vibration test analysis device and vibration test analysis method - Google Patents
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Description
本発明は、振動試験解析装置および振動試験解析方法に関する。 The present invention relates to a vibration test analysis device and a vibration test analysis method.
工業製品などの不良を検査する方法として、画像認識技術を用いたものがある。例えば、特許文献１には、検査対象の撮影画像と比較画像との差分画像から欠陥の検出を行う検出手段と、撮影画像の欠陥を含む一部である第一の検査領域と、比較画像の一部であり且つ第一の検査領域に対応する第二の検査領域と、の比較を行う比較手段と、を有する検査装置について記載されている。
BACKGROUND ART Image recognition technology is used as a method for inspecting industrial products for defects. For example,
また例えば、特許文献２には、自動車車体の車体幅方向に荷重を作用させて自動車車体の剛性試験を行う自動車車体の剛性試験装置について記載されている。特許文献２に記載の剛性試験装置は、載置台の自動車車体に作用された荷重によって変形が生じた自動車車体のステレオ画像を撮像するステレオカメラと、ステレオ画像を画像解析して変形が生じた自動車車体の載置台に対する相対変位を求めるステレオ画像解析装置とを有している。 For example, Patent Document 2 describes a rigidity testing device for an automobile body that tests the rigidity of an automobile body by applying a load in the width direction of the automobile body. The rigidity test device described in Patent Document 2 includes a stereo camera that captures a stereo image of a car body that has been deformed due to a load applied to the car body on a mounting table, and a stereo camera that captures a stereo image of a car body that has been deformed due to a load applied to the car body on a mounting table, and an image analysis of the stereo image to detect a car that has been deformed. It has a stereo image analysis device that determines the relative displacement of the vehicle body with respect to the mounting table.
また例えば、特許文献３には、正常な鉄道車両の画像を蓄積した正常画像記憶手段と、線路上を移動する鉄道車両を線路と交差する方向に走査して撮影画像を得るラインスキャン型の撮影手段と、鉄道車両又は撮影環境の変動要素に起因する前記撮影画像のばらつきを補正する補正手段と、補正手段により補正された撮影画像の中から検査対象領域の画像を抽出する対象領域抽出手段と、検査対象領域の画像と正常画像記憶手段に蓄積された画像とを比較して異常を検出する異常検出手段と、を備えた鉄道車両の外観検査装置について記載されている。 For example, Patent Document 3 discloses a normal image storage means that stores images of normal railway vehicles, and a line scan type photographing method that scans a railway vehicle moving on a track in a direction intersecting the track to obtain a photographed image. a correction means for correcting variations in the photographed images due to variable factors of the railway vehicle or the photographing environment; and a target area extraction means for extracting an image of the inspection target area from among the photographed images corrected by the correction means. describes an external appearance inspection apparatus for a railway vehicle, which includes an abnormality detection means for detecting an abnormality by comparing an image of an inspection target area with an image stored in a normal image storage means.
工業製品やその部品等の試験対象物の耐久性や耐衝撃性を調べる方法として振動試験がある。振動試験に用いられる振動試験装置は、例えば、試験対象物が載置される振動台、振動台を振動させるための動力や機構を備えた振動装置、振動装置による振動台の振動条件（周波数、振幅、振幅方向等）の設定や振動装置の振動状態を制御する制御装置等で構成される。振動試験は、振動台に試験対象物を載置し、振動台を一定時間振動させることにより行われる。 Vibration testing is a method of examining the durability and impact resistance of test objects such as industrial products and their parts. Vibration test equipment used in vibration tests includes, for example, a vibration table on which the test object is placed, a vibration device equipped with the power and mechanism to vibrate the vibration table, and vibration conditions (frequency, It consists of a control device, etc. that controls the settings (amplitude, amplitude direction, etc.) and the vibration state of the vibration device. A vibration test is performed by placing a test object on a shaking table and vibrating the shaking table for a certain period of time.
試験者は、振動試験の後に試験対象物に破損、変形、部品の脱落や緩み（ガタ）等の不具合が発生しているか否かを調べる。振動試験による不具合の発生有無、破損やガタ等の不具合の態様等の試験結果は、例えば、製品や部品の耐久性や耐衝撃性を向上させるための方法を示唆する情報として、製品や部品の開発現場にフィードバックされる。 After the vibration test, the tester examines the test object to see if there are any defects such as damage, deformation, falling parts, or loosening (play). Test results such as the occurrence of defects and the nature of defects such as breakage and rattling through vibration tests can be used as information that suggests ways to improve the durability and impact resistance of products and parts. Feedback is provided to the development site.
ところで、従来の振動試験では、試験者は試験の実施後に不具合の発生有無や不具合の態様を知ることができるものの、試験中のいずれの時点で不具合が発生したのかを特定することができず、不具合が発生する時点を特定するために試験対象物を監視し続ける必要
があり、数時間に及ぶ試験期間を通じて監視を続けることは試験者の負担が大きい。また振動試験において生じた異常の原因の特定は、異常が発生するまでの過渡現象の詳細な解析が必要であるため必ずしも容易ではない。また振動試験において振動している試験対象物について人の目で僅かな部品のずれやガタ等を判別するには熟練を要する。
By the way, in conventional vibration tests, although the tester is able to know whether or not a problem has occurred and the mode of the problem after conducting the test, it is not possible to specify at what point during the test the problem occurred. It is necessary to continuously monitor the test object in order to identify the point at which a failure occurs, and it is a heavy burden on the tester to continue monitoring throughout the test period, which lasts several hours. Furthermore, identifying the cause of an abnormality that occurs in a vibration test is not necessarily easy because it requires detailed analysis of the transient phenomena that occur before the abnormality occurs. Furthermore, in a vibration test, it requires skill to visually discern slight deviations or play in parts of a vibrating test object.
上記特許文献１、３に記載の発明は、振動試験中の状態を検査するものではない。また特許文献２に記載の発明は、ステレオカメラを用いており、振動試験を行うための設備コストが必然的に大きくなる。
The inventions described in
本発明はこうした背景に基づきなされたものであり、振動試験の解析に有用な情報を提供して効率よく確実に解析を行うことが可能な、振動試験解析装置および振動試験解析方法を提供することを目的とする。 The present invention has been made based on this background, and an object of the present invention is to provide a vibration test analysis device and a vibration test analysis method that can provide information useful for vibration test analysis and perform the analysis efficiently and reliably. With the goal.
上記目的を達成するための本発明の一態様は、振動試験解析装置であって、情報処理装置を用いて構成され、振動試験中の試験対象物を、撮影範囲を固定して撮影することにより生成された動画データを記憶し、振動試験の開始時点から所定の撮影時間ｔが経過するまでの第１の撮影期間における第１の動画データを生成し、振動試験の開始時点を基準として前記所定の撮影時間ｔよりも長い所定の時間Ｔが経過する毎の各時点から前記所定の撮影時間ｔが経過するまでの第２の撮影時間における第２の動画データを生成し、前記第１の動画データと前記第２の動画データとに基づき、対応する各画素についての画素値の差を各画素に対応づけた情報である差分情報を生成し、前記差分情報に基づく画像である解析結果を生成して出力する。 One aspect of the present invention for achieving the above object is a vibration test analysis device that is configured using an information processing device and that photographs a test object during a vibration test with a fixed photographing range. The generated video data is stored, first video data is generated in a first imaging period from the start of the vibration test until a predetermined imaging time t has elapsed, and Generate second moving image data at a second shooting time from each point in time until the predetermined shooting time t elapses every time a predetermined time T that is longer than the shooting time t of Based on the data and the second video data, difference information, which is information that associates the difference in pixel value for each corresponding pixel with each pixel , is generated, and an analysis result, which is an image based on the difference information, is generated. Generate and output.
その他、本願が開示する課題、およびその解決方法は、発明を実施するための形態の欄、および図面により明らかにされる。 Other problems disclosed in the present application and methods for solving the problems will be made clear by the Detailed Description section and the drawings.
本発明によれば、振動試験の解析に有用な情報を提供して効率よく確実に解析を行うことができる。 According to the present invention, useful information for vibration test analysis can be provided and analysis can be performed efficiently and reliably.
以下、実施形態について図面を参照しつつ説明する。以下の説明において、同一のまたは類似する構成に同一の符号を付して重複した説明を省略することがある。 Hereinafter, embodiments will be described with reference to the drawings. In the following description, the same or similar components may be given the same reference numerals and redundant description may be omitted.
図１に、本発明の一実施形態として示す振動試験システム１の概略的な構成を示している。振動試験システム１は、振動試験装置２０、カメラ３０、および振動試験解析装置（以下、「解析装置１０」と称する。）を含む。解析装置１０は、カメラ３０および振動試験装置２０の制御装置２３と通信可能に接続されている。
FIG. 1 shows a schematic configuration of a
解析装置１０は、例えば、ノートブック型あるいはデスクトップ型のパーソナルコンピ
ュータ（以下、「ＰＣ」と称する）、タブレット型コンピュータ等の汎用のコンピュータ等の情報処理装置を用いて構成される。
The
振動試験装置２０は、試験対象物４０（例えば、自動車のヘッドライトユニット）が載置される振動台２１、振動台２１を振動させるための動力や機構を備えた振動装置２２、および振動装置２２による振動台２１の振動条件（周波数、振幅、振幅方向等）の設定や振動装置２２の振動状態を制御する制御装置２３を含む。
The
試験対象物４０は、振動台２１の上に載置される。制御装置２３は、試験者が振動条件を設定するための操作盤、および解析装置１０と通信するための通信インタフェースを備える。解析装置１０と制御装置２３は、通信ネットワーク（ＬＡＮ等）を介して通信可能に接続されている。制御装置２３は、解析装置１０から送られてくる制御信号に従って振動装置２２を駆動する。
The
カメラ３０（撮影装置）は、試験対象物４０を定点撮影するように撮影範囲を固定した状態で設置される。カメラ３０は、解析装置１０と通信ネットワーク（ＬＡＮ等）や通信インタフェース（ＵＳＢ等）を介して通信可能に接続されている。カメラ３０は、例えば、Ｗｅｂカメラ（ネットワークカメラ）等の汎用のビデオカメラであり、所定の解像度（例えば、１９２０画素×１０８０画素（ＲＧＢ各色））、所定のフレームレート（例えば、６０ｆｐｓ）、所定の色数（例えば、ＲＧＢ各色２５６階調）のカラーの動画データ（ビデオデータ）を生成する。尚、カメラ３０の種類は限定されない。例えば、カメラ３０は、可視光以外の光（赤外線、紫外線等）を利用して被写体を撮影するものであってもよい。
The camera 30 (photographing device) is installed with a fixed photographing range so as to photograph the
図２に解析装置１０の概略的な構成を示している。同図に示すように、解析装置１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサ１１、プロセッサ１１によって制
御される主記憶装置１２、補助記憶装置１３、入力装置１４、出力装置１５、および通信インタフェース１６を含む。これら内部バスや外部バスを介して相互に通信可能に接続されている。
FIG. 2 shows a schematic configuration of the
プロセッサ１１は、ＣＰＵ、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＡＩ（Artificial Intelligence）チップ、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、ＳｏＣ（System on Chip）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等により構成される。
The
主記憶装置１２は、プログラムやデータを記憶する装置であり、例えば、ＲＯＭ、ＲＡＭの他、不揮発性メモリ（ＮＶＲＡＭ（Non Volatile RAM））等で構成される。
The
補助記憶装置１３は、プログラムやデータを格納する装置であり、例えば、ハードディスクドライブ、ＳＳＤ（Solid State Drive）、光学式記憶媒体（ＣＤ（Compact Disc）
、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）等）、ＩＣカード、ＳＤカード、ＮＡＳ（Network Access Server）等のＬＡＮ上に設置された記憶装置、あるいはクラウドが提供する仮想
的な記憶領域等である。
The
, DVD (Digital Versatile Disc), etc.), an IC card, an SD card, a storage device installed on a LAN such as a NAS (Network Access Server), or a virtual storage area provided by a cloud.
入力装置１４は、試験者の操作入力や外部から送られてくるデータを受け付けるインタフェースであり、例えば、キーボード、マウス、タッチパネル、カードリーダ、音声入力装置(例えば、マイクロホン)である。
The
出力装置１５は、情報処理装置におけるデータ処理の経過やその処理結果等の各種情報を出力するインタフェースである。出力装置１５は、例えば、上記の各種情報を画像によ
って出力する表示装置１５ａ、上記の各種情報を音声によって出力するスピーカ等の音声出力装置１５ｂである。
The
通信インタフェース１６は、無線又は有線の通信モジュール（無線通信モジュール、ネットワークアダプタ、ＵＳＢモジュール等）である。通信インタフェース１６は、例えば、他の装置とプロセッサ１１との間の通信を仲介する。プロセッサ１１は、通信インタフェース１６を介して、入力されたカメラ３０からの動画データの受信や、振動試験装置２０へのコマンドやデータの送信を行う。
The
上記構成の解析装置１０において、補助記憶装置１３には、プログラムやデータが格納されている。解析装置１０の機能は、プロセッサ１１が、主記憶装置１２に書き込んだプログラムを実行することにより実現される。具体的には、解析装置１０は、以下の機能を提供する。
In the
例えば、解析装置１０は、振動試験装置２０の制御装置２３と通信し、振動試験の条件の制御装置２３への設定や、振動試験の開始指示もしくは終了指示の制御装置２３への送信を行う。
For example, the
また例えば、解析装置１０は、振動試験中にカメラ３０が出力する動画データを補助記憶装置１３に蓄積（記憶）する。
For example, the
また例えば、解析装置１０は、カメラ３０から随時出力される動画データや補助記憶装置１３に記憶している動画データを解析し、解析結果の出力、解析結果の補助記憶装置１３への格納、解析結果の出力装置１５への出力等を行う。
For example, the
また例えば、解析装置１０は、補助記憶装置１３に記憶している動画データに基づく映像を表示する機能を備える。試験者は、例えば、試験対象物４０に異常が発生した時点Ｔｋから遡った時点Ｔｋ－ｍ（１≦ｍ≦ｋ）からの映像を表示させることで、試験対象物４０に異常が発生した瞬間や、異常の発生に至る経過を映像で確認することができる。
Furthermore, for example, the
続いて、図３とともに振動試験の実施手順について説明する。尚、振動試験の解析は、振動試験の実施中や事後に行うことができるが、以下では、振動試験を実施中に解析を行う場合を例として説明する。 Next, the implementation procedure of the vibration test will be explained with reference to FIG. Note that the analysis of the vibration test can be performed during or after the vibration test, but in the following, a case where the analysis is performed while the vibration test is being performed will be described as an example.
同図に示すように、解析装置１０は、振動試験の開始時点Ｔ０からカメラ３０から送られてくる動画データの取得（記憶）を開始する。
As shown in the figure, the
解析装置１０は、開始時点Ｔ０から、予め設定した撮影時間ｔ（例えば、５秒間）が経過すると、開始時点Ｔ０から撮影時間ｔが経過した時点（例えば、Ｔ０＋ｔ）までの期間である第１の撮影期間における第１の動画データに基づき第１の解析データを生成する。解析装置１０は、第１の解析データを、試験対象物４０についての基準となる振動状態を表すデータとして用いる。
When a preset imaging time t (for example, 5 seconds) has elapsed from the start time T 0 , the
第１の動画データは、第１の撮影期間に取得される複数のフレーム画像を含む。例えば、フレームレートが６０ｆｐｓでｔ＝５秒間分の動画データであれば、第１の動画データは、３００枚のフレーム画像を含む。 The first video data includes a plurality of frame images acquired during the first shooting period. For example, if the frame rate is 60 fps and t=5 seconds worth of video data, the first video data includes 300 frame images.
第１の解析データは、第１の動画データの各フレームの各画素についての画素値の平均値（第１の撮影期間における各画素の画素値の平均値）を含む。画素値は、例えば、フレームがカラー画像であれば、１つの画素の赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）の各濃度を２５
６諧調（８ｂｉｔ）で表した値である。またフレームが白黒画像であれば、１つの画素の輝度を２５６諧調（８ｂｉｔ）で表した値である。本実施形態では、画素値は、一つの画素の輝度を２５６諧調（８ｂｉｔ）で表した値であるものとする。
The first analysis data includes the average value of the pixel values of each pixel of each frame of the first video data (the average value of the pixel values of each pixel in the first shooting period). For example, if the frame is a color image, the pixel value is 25 each of the red (R), green (G), and blue (B) densities of one pixel.
This is a value expressed in 6 tones (8 bits). Further, if the frame is a black and white image, the value is the luminance of one pixel expressed in 256 gradations (8 bits). In this embodiment, the pixel value is a value representing the luminance of one pixel in 256 gradations (8 bits).
続いて、解析装置１０は、ある時点（例えば、開始時点Ｔ０）を基準として設定された時間Ｔ毎（例えば、５分毎）の各時点Ｔｋ（ｋは、１～ｎ）において、各時点Ｔｋから撮影時間ｔが経過した時点までの第２の撮影期間の夫々における第２の動画データについて、各フレームの各画素についての画素値の平均値を含む第２の解析データを生成する。第２の動画データは、第２の撮影期間に取得される複数のフレーム画像を含む。また第２の解析データは、第２の動画データの各フレームの各画素についての画素値の平均値（第２の撮影期間における各画素の画素値の平均値）を含む。
Subsequently, the
その後、解析装置１０は、第１の解析データと第２の解析データとについて、対応する各画素についての画素値の差（本例では、上記画素値の平均値の差）を対応付けた情報である差分情報を生成し、生成した差分情報に基づく画像である解析結果を生成して出力（表示）する。具体的には、例えば、解析装置１０は、試験対象物４０を撮影した画像（動画データから切り出したフレーム）の各画素の画素値（輝度の大きさ）を、夫々の画素値の上記差の大きさに応じた値とすることにより生成した画像（以下、「ハイライト画像」と称する）を解析結果として生成し、生成したハイライト画像を解析結果として表示する。また解析装置１０は、差分情報に基づく情報（例えば、後述する最大輝度差、平均輝度、異常割合）の時系列的な変化を示すグラフを生成し、生成したグラフを解析結果として表示する。
Thereafter, the
続いて、図４に示すフローチャートとともに、解析装置１０の動作について説明する。
Next, the operation of the
同図に示すように、まず解析装置１０は、試験者の操作入力等に応じて、振動試験装置２０の制御装置２３に振動試験の開始指示を送信するとともに、カメラ３０に撮影の開始指示を送信する（ｓ１）。制御装置２３は、開始指示を受信すると、振動装置２２を制御して振動台２１の振動を開始する。カメラ３０は、開始指示を受信すると、撮影（動画データの出力）を開始する。
As shown in the figure, first, the
続いて、解析装置１０は、カメラ３０から出力される動画データの受信と記憶を開始する（ｓ２）。
Subsequently, the
続いて、開始時点Ｔ０から所定の撮影時間ｔが経過すると、解析装置１０は、第１の動画データに基づき第１の解析データを生成して記憶する（ｓ３）。
Subsequently, when a predetermined imaging time t has elapsed from the start time T0 , the
その後、解析装置１０は、各時点Ｔｋが到来する度に（ｓ４：ＹＥＳ）、各時点Ｔｋにおいて生成される第２の動画データに基づき、第２の解析データを生成して記憶する（ｓ５）。そして解析装置１０は、第１の解析データと生成した第２の解析データに基づき差分情報を生成する（ｓ６）。
After that, the
続いて、解析装置１０は、生成した差分情報に基づき異常の有無を判定する。例えば、解析装置１０は、第１の解析データと第２の解析データとにおいて、画素値の平均値の差が予め設定された閾値以上となる画素が存在する場合に異常が有ると判定する。異常が有ると判定した場合（ｓ７：ＹＥＳ）、解析装置１０は、警報情報を出力（例えば、表示や音声出力）するとともに、警報情報を出力した事実と警報情報を出力したときの時間情報（例えば、試験開始からの経過時間等）を記憶する（ｓ８）。
Subsequently, the
解析装置１０は、設定された試験時間が経過する等して試験の終了時点が到来すると（
ｓ９：ＹＥＳ）、振動試験装置２０やカメラ３０の動作（動画データの出力）を停止させる（ｓ１０）。また、解析装置１０は、記憶した動画データ、第１の解析データ、第２の解析データ、および差分情報に基づき解析結果を生成して表示する（ｓ１１）。試験者は、表示された解析結果を参照することで、試験対象物４０における異常の発生位置、異常の種別、異常に至る経過等を確認することができる。
When the end point of the test arrives, such as when the set test time has elapsed, the
s9: YES), the operation of the
図５～図７は、いずれも解析装置１０が表示する解析結果の例（前述したハイライト画像に相当）である。
5 to 7 are examples of analysis results (corresponding to the aforementioned highlight images) displayed by the
図５は、異常が発生している（試験対象物４０ａに破断が生じた）ときの解析結果（ハイライト画像）の例である。同図において、（ａ）は、試験対象物４０ａに異常が発生していないときのハイライト画像１００ａである。また（ｂ）は、試験対象物４０ａに破断が生じた状態におけるハイライト画像１００ｂである。（ａ）に示すように、異常が発生していないときのハイライト画像１００ａは、所定の色相の色で階調表示された画像である。同図に示すハイライト画像１００ａは、撮影画像の各画素、赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）の三原色から緑（Ｇ）の成分を除いた色（紫色単色）で階調表現した画像である。（ｂ）に示すように、異常が発生しているときのハイライト画像１００ｂは、差分情報における画素値の差が予め設定された閾値以上となった画素が、他の画素と区別可能な態様で、例えば、緑（Ｇ）の単色で着色されている。図中では、破断箇所に対応する領域に予め設定された閾値を超えた画素が密集し、その破断箇所が白抜きの領域１０１で示されている。同図に示すように、ハイライト画像１００ｂには、破断とは異なる何らかの異常が発生して輝度の差が閾値を超えた領域１０２も表示される。 FIG. 5 is an example of an analysis result (highlight image) when an abnormality occurs (a break occurs in the test object 40a). In the figure, (a) is a highlight image 100a when no abnormality has occurred in the test object 40a. In addition, (b) is a highlight image 100b in a state where a break has occurred in the test object 40a. As shown in (a), the highlight image 100a when no abnormality has occurred is an image displayed in gradation with a predetermined hue. The highlight image 100a shown in the figure is a gradation of each pixel of the photographed image, a color (purple monochromatic color) obtained by removing the green (G) component from the three primary colors of red (R), green (G), and blue (B). This is an image that expresses As shown in (b), the highlight image 100b when an abnormality occurs is such that pixels whose pixel value difference in difference information is equal to or greater than a preset threshold can be distinguished from other pixels. For example, it is colored in a single color of green (G). In the figure, pixels exceeding a preset threshold are concentrated in a region corresponding to a broken point, and the broken point is indicated by a white region 101. As shown in the figure, the highlight image 100b also displays an area 102 where some abnormality other than a break has occurred and the difference in brightness exceeds a threshold value.
尚、振動試験後に試験対象物４０ａの状態を目視検査したところ、試験対象物４０ａにおいて、図中、網点のハッチングで示した領域１０２の部位が、他の部位に対して相対的に回転していることが確認された。また比較のため、試験後に熟練者が、表示装置１５ａに再生表示させた画像に基づき回転部位の領域１０２を目視で検査したが、この領域１０２が回転している様子を確認することはできなかった。
In addition, when the state of the test object 40a was visually inspected after the vibration test, it was found that in the test object 40a, a region 102 indicated by halftone dot hatching in the figure rotated relative to other parts. It was confirmed that For comparison, after the test, an expert visually inspected the region 102 of the rotating part based on the image reproduced and displayed on the
図６は、試験対象物４０ｂを構成する部品同士が擦れることで、部品の一部が粉体として飛散する「粉吹き」と称される異常が発生したときの解析結果（ハイライト画像）の例である。（ａ）は、試験対象物４０ｂに異常が発生していないときのハイライト画像２００ａである。また（ｂ）は、試験対象物４０ｂに異常が発生しているときのハイライト画像２００ｂである。（ａ）、（ｂ）に示ように、試験対象物４０ｂの一部に粉吹きが発生すると、その周囲に飛散した粉体が溜まってゆき、粉体が溜まっている箇所に対応する画素の輝度が変化する。本例では、粉吹きによって飛散した粉体の溜まり場所が白抜きの領域２０１で示されている。 Figure 6 shows the analysis results (highlight image) when an abnormality called "powder blowing" occurs, where parts of the test object 40b are rubbed together and some parts are scattered as powder. This is an example. (a) is a highlight image 200a when no abnormality has occurred in the test object 40b. Moreover, (b) is a highlight image 200b when an abnormality has occurred in the test object 40b. As shown in (a) and (b), when powder blows occur on a part of the test object 40b, the scattered powder accumulates around it, and the pixel corresponding to the part where the powder accumulates. Brightness changes. In this example, a white area 201 indicates a location where powder scattered by powder blowing accumulates.
図７は、試験対象物４０ｃを構成する一部の部品の取り付け状態が緩む「ガタ」と称される異常が発生したときの解析結果（ハイライト画像）の例である。（ａ）は、試験対象物４０ｃに異常が発生していないときのハイライト画像３００ａである。また（ｂ）は、警報情報が出力されたときに生成されたハイライト画像３００ｂである。（ａ）、（ｂ）に示すように、試験対象物４０ｃのある箇所でガタが発生すると、その箇所と、その周囲とが一体的に振動せず、ガタが発生した箇所に対応する画素の輝度が第１の解析データにおける画素値（輝度）に差が生じる。本例では、ガタが発生した箇所が白抜きの領域３０１で示されている。 FIG. 7 is an example of an analysis result (highlight image) when an abnormality called "backlash" occurs, in which the attachment state of some parts constituting the test object 40c becomes loose. (a) is a highlight image 300a when no abnormality has occurred in the test object 40c. Further, (b) is a highlight image 300b generated when the alarm information is output. As shown in (a) and (b), when play occurs in a certain part of the test object 40c, that part and its surroundings do not vibrate as one, and the pixel corresponding to the part where the play occurs A difference occurs in pixel values (brightness) in the first analysis data. In this example, a white area 301 indicates a location where backlash has occurred.
図８～図１０は、いずれも解析装置１０が表示する解析結果の例（前述したグラフに相当）である。尚、図８は、図５に示したハイライト画像が生成された際に生成される解析結果であり、図９は、図６に示したハイライト画像が生成された際に生成される解析結果
であり、図１０は、図７に示したハイライト画像が生成された際に生成される解析結果である。
8 to 10 are examples of analysis results (corresponding to the graphs described above) displayed by the
図８は、図５に示した、試験対象物４０ｂに異常（破断）が発生したときの差分情報の時系列変化を示すグラフである。同図において、（ａ）は、画素値の差の最大値（以下、「最大輝度差」と称する）の時系列変化を示すグラフである。また（ｂ）は、全画素についての画素値の差の平均値（以下、「平均輝度」と称する）の時系列変化を示すグラフである。また（ｃ）は、全画素数に対する、画素値の差が閾値を超える画素数の割合（以下、「異常割合」と称する）の時系列変化を示すグラフである。 FIG. 8 is a graph showing a time-series change in the difference information when an abnormality (breakage) occurs in the test object 40b shown in FIG. In the figure, (a) is a graph showing a time-series change in the maximum value of the difference between pixel values (hereinafter referred to as "maximum brightness difference"). In addition, (b) is a graph showing a time-series change in the average value of differences in pixel values for all pixels (hereinafter referred to as "average brightness"). Further, (c) is a graph showing a time-series change in the ratio of the number of pixels for which the difference in pixel value exceeds the threshold value (hereinafter referred to as "abnormal ratio") to the total number of pixels.
（ａ）、（ｂ）に示すように、試験対象物４０ａに破断が発生すると、破断の発生時点から短時間のうちに最大輝度差および平均輝度が増加し、その後一定になるという過程を辿る。また（ｃ）に示すように、破断の発生時点後に異常割合が減少し、その後一定になる。破断は、後述するガタや粉吹きと異なり、ほぼ一瞬で発生し、破断の前後では、破断がない状態と破断がある状態の二状態間で変化することから、破断が発生した試験対象物４０ａでは、差分情報の時系列変化が、破断の発生時点を境界にして不連続になる。 As shown in (a) and (b), when a break occurs in the test object 40a, the maximum brightness difference and the average brightness increase within a short time from the time the break occurs, and then become constant. . Further, as shown in (c), the abnormality rate decreases after the point at which the fracture occurs, and then becomes constant. Unlike rattling and powder blowing, which will be described later, the fracture occurs almost instantaneously, and before and after the fracture, the test object 40a changes between two states: no fracture and a fracture. In this case, the time-series change in the difference information becomes discontinuous with the boundary at the point of occurrence of the break.
尚、（ｂ）、（ｃ）の各グラフには、ピーク（Ｐ８、Ｐ９）が表れているが、これらのピークの発生時点を含む撮影期間の映像を確認したところ、ピーク（Ｐ８、Ｐ９）は、試験者が試験対象物４０ｃの背後を横切り、カメラ３０の撮影画像に試験者が映り込んだものであることが判明した。
In addition, peaks (P8, P9) appear in each graph of (b) and (c), but when we checked the video of the shooting period that includes the time when these peaks occurred, we found that the peaks (P8, P9) It turned out that the tester crossed behind the test object 40c, and the tester was reflected in the image taken by the
図９は、図６に示した、試験対象物４０ｂに異常（粉吹き）が発生したときの差分情報の時系列変化を示すグラフである。（ａ）、（ｂ）に示すように、試験対象物４０ｂに粉吹きが発生すると、当該発生時点を起点として緩やかに最大輝度差、平均輝度が大きくなっていく。（ｃ）に示すように、異常割合については、僅かではあるが、時間の経過とともに異常割合が増加していく。ここで粉吹きは、時間の経過に伴って、粉吹きの発生箇所の周囲に徐々に粉体が溜まっていく現象であり、粉吹きの発生時点を起点として最大輝度差や平均輝度が徐々に大きくなる。また粉吹きの発生箇所は、局所的であるので、異常割合については最大輝度差や平均輝度と比べて大きな経時変化は生じない。尚、（ａ）、（ｃ）の各グラフには、試験者の映り込みによるピーク（Ｐ５～Ｐ７）が表れている。 FIG. 9 is a graph showing a time-series change in the difference information when an abnormality (powder blowing) occurs in the test object 40b shown in FIG. As shown in (a) and (b), when powder blowing occurs on the test object 40b, the maximum luminance difference and the average luminance gradually increase from the point of occurrence. As shown in (c), the abnormality rate increases over time, albeit slightly. Here, powder blowing is a phenomenon in which powder gradually accumulates around the point where powder blowing occurs over time, and the maximum brightness difference and average brightness gradually decrease from the point at which powder blowing occurs. growing. Further, since the powder blowing occurs locally, the abnormality ratio does not change much over time compared to the maximum brightness difference or the average brightness. In each of the graphs (a) and (c), peaks (P5 to P7) due to the reflection of the examiner appear.
図１０は、図７に示した、試験対象物４０ｂに異常（ガタ）が発生したときの差分情報の時系列変化を示すグラフである。（ａ）に示すように、最大輝度差の時系列変化のパターン、即ちグラフの波形が緩やかに大きくなるように変化している。一方、（ｂ）、（ｃ）に示すように、平均輝度や異常割合については大きな変化はみられない。ここでガタが発生した試験対象物４０ｃは、ガタの発生場所と他の場所とで振動の状態が徐々に変化するため、最大輝度差が緩やかに変化したものと考えられる。一方、平均輝度については、ガタの発生箇所が、他の箇所に対して位相差をもって振動したために、大きく変化しなかったものと考えられる。また異常割合については、一度ガタが発生してしまえば、それ以降は、閾値を超える画素の数もほぼ一定であるため、平均輝度と同様に大きく変化しなかったものと考えられる。尚、ガタが発生した時点を含む撮影期間における映像を熟練者が目視により確認したところ、映像からではガタの発生の有無を判別することができなかった。（ａ）、（ｂ）の各グラフには、試験者の映り込みによるピーク（Ｐ１～Ｐ４）が表れている。 FIG. 10 is a graph showing a time-series change in the difference information when an abnormality (backlash) occurs in the test object 40b shown in FIG. As shown in (a), the pattern of the time-series change in the maximum luminance difference, that is, the waveform of the graph changes so that it gradually increases. On the other hand, as shown in (b) and (c), no major changes are observed in the average brightness or the abnormality rate. In the test object 40c where the backlash occurred, the state of vibration gradually changes between the location where the backlash occurred and other locations, so it is considered that the maximum luminance difference changed gradually. On the other hand, it is considered that the average luminance did not change significantly because the location where the backlash occurred vibrated with a phase difference with respect to other locations. Regarding the abnormality ratio, once the rattling occurs, the number of pixels exceeding the threshold value remains approximately constant thereafter, so it is considered that the abnormality ratio did not change significantly, similar to the average brightness. When an expert visually checked the images during the shooting period including the time when the backlash occurred, it was not possible to determine from the images whether or not the backlash had occurred. In each of the graphs (a) and (b), peaks (P1 to P4) due to the reflection of the tester appear.
以上詳細に説明したように、本実施形態の解析装置１０によれば、試験者は、振動試験中に試験対象物４０を監視し続けることなく、異常の発生時点や異常の状態を特定することができる。また本実施形態に係る解析装置１０は、第１の解析データと第２の解析データとに含まれる画素値の平均値の差が閾値を超えたときに警報情報を出力するので、試験
者は、警報情報が出力された時点Ｔｋと、その一つ前の時点Ｔｋ－１との間の期間に異常が発生したことを知ることができる。
As described in detail above, according to the
また解析装置１０は、異常が発生している期間、あるいは試験期間中の任意の期間の映像を表示装置１５ａに表示するので、試験者は、異常が発生した箇所の変化を映像で確認することができる。
In addition, the
また図５～図７に示したように、解析装置１０は、異常の発生箇所を識別可能にしたハイライト画像を表示するので、試験者は異常の発生箇所を容易かつ確実に特定することができる。
Furthermore, as shown in FIGS. 5 to 7, the
また図８～図１０に示したように、解析装置１０は、前述した各種のグラフを表示するので、試験者は異常の発生時点や異常の前兆に対応する期間を容易に特定することができる。また試験者はグラフの波形から異常の種別を特定することもできる。
Furthermore, as shown in FIGS. 8 to 10, the
また解析装置１０は、汎用のＰＣの情報処理装置とＷｅｂカメラ（ネットワークカメラ）等の汎用のカメラを用いて容易かつ安価に構成することができる。
Furthermore, the
このように、本実施形態の解析装置１０によれば、振動試験の解析を効率よく行うとともに解析に有用な情報を提供することができる。
As described above, according to the
尚、以上の説明は、本発明を分かりやすく説明するための一例に過ぎず、本発明の技術的範囲は、以上に説明した内容に限定されるものではなく、本発明の概念は、以上に示した実施形態に対する様々な変形形態や応用形態を含む。 The above explanation is only an example for explaining the present invention in an easy-to-understand manner, and the technical scope of the present invention is not limited to the content explained above, and the concept of the present invention is not limited to the above explanation. Various modifications and adaptations of the illustrated embodiments are included.
例えば、解析装置１０が、図５～図７に示したハイライト画像を機械学習モデルに入力し、異常の有無や種類を自動的に判定して出力（例えば、図４のｓ１１の処理で出力）するようにしてもよい。上記の機械学習モデルは、例えば、ハイライト画像とラベル（異常の有無や種類を示す情報）とのセットを含む学習データにより学習させることにより生成する。
For example, the
また例えば、解析装置１０が、図８～図１０に示したグラフ（最大輝度差、平均輝度、異常割合）を機械学習モデルに入力し、異常の有無や種類を自動的に判定して出力（例えば、図４のｓ１１の処理で出力）するようにしてもよい。上記の機械学習モデルは、例えば、グラフとラベル（異常の有無や種類を示す情報）とのセットを含む学習データにより学習させることにより生成する。
For example, the
またある画素について前述した画素値の平均値の差（画素値の差）が予め設定した閾値を超える場合や、図５～図７に示したハイライト画像や図８～図１０に示したグラフに基づき何らかの異常を検知した場合や検知した異常の程度が予め設定された閾値を超える場合に、解析装置１０が、振動試験を自動的に中止するようにしてもよい。
In addition, when the difference in the average value of pixel values (pixel value difference) described above for a certain pixel exceeds a preset threshold, or when the highlight image shown in Figures 5 to 7 or the graphs shown in Figures 8 to 10 The
また例えば、解析装置１０が、警報情報を出力したことを契機として、図５～図７に示したハイライト画像や図８～図１０に示したグラフを自動的に表示するようにしてもよい。
Furthermore, for example, the
また例えば、解析装置１０が、前述のように複数枚のフレーム画像における各画素の画素値を平均して第１および第２の解析データを生成するのではなく、第１および第２の解析データを１枚のフレーム画像から生成してもよい。
For example, instead of generating the first and second analysis data by averaging the pixel values of each pixel in a plurality of frame images as described above, the
また例えば、解析装置１０は、カメラ３０からの動画データを記憶する情報処理装置と、動画データの解析処理を行う情報処理装置とで構成されている等、分散型の情報処理システムによって実現されるものであってもよい。
For example, the
上記実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えたり、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えたりすることが可能である。また各実施形態の構成の一部について、他の構成を追加、削除、置換することも可能である。例えば、プロセッサ１１や主記憶装置１２が一体化された集積回路を用いたハードウエアによって構成されていてもよい。解析装置１０の種々の機能は、一つのプログラムの実行によって実現されるものであってもよいし、各機能を実現する個別の複数プログラムの実行によって実現されるものであってもよい。
It is possible to replace a part of the configuration of the above embodiment with the configuration of another embodiment, or to add the configuration of another embodiment to the configuration of a certain embodiment. It is also possible to add, delete, or replace some of the configurations of each embodiment with other configurations. For example, the
１ 振動試験システム、１０ 解析装置、１１ プロセッサ、１２ 主記憶装置、１３ 補助記憶装置、１４ 入力装置、１５ 出力装置、１５ａ 表示装置、１６ 通信インタフェース、２０ 振動試験装置、２１ 振動台、２２ 振動装置、２３ 制御装置、３０
カメラ、４０，４０ａ～４０ｃ 試験対象物、１００ａ，１００ｂ，２００ａ，２００ｂ，３００ａ，３００ｂ ハイライト画像
1 vibration test system, 10 analysis device, 11 processor, 12 main storage device, 13 auxiliary storage device, 14 input device, 15 output device, 15a display device, 16 communication interface, 20 vibration test device, 21 vibration table, 22 vibration device , 23 control device, 30
Camera, 40, 40a-40c Test object, 100a, 100b, 200a, 200b, 300a, 300b Highlight image
Claims (14)
振動試験中の試験対象物を、撮影範囲を固定して撮影することにより生成された動画データを記憶し、
振動試験の開始時点から所定の撮影時間ｔが経過するまでの第１の撮影期間における第１の動画データを生成し、
振動試験の開始時点を基準として前記所定の撮影時間ｔよりも長い所定の時間Ｔが経過する毎の各時点から前記所定の撮影時間ｔが経過するまでの第２の撮影時間における第２の動画データを生成し、
前記第１の動画データと前記第２の動画データとに基づき、対応する各画素についての画素値の差を各画素に対応づけた情報である差分情報を生成し、前記差分情報に基づく画像である解析結果を生成して出力する、
振動試験解析装置。 Constructed using an information processing device,
Stores video data generated by photographing the test object during a vibration test with a fixed photographing range,
Generating first video data in a first imaging period from the start of the vibration test until a predetermined imaging time t has elapsed;
A second moving image at a second shooting time from each time point when a predetermined time T longer than the predetermined shooting time t elapses based on the start point of the vibration test until the predetermined shooting time t elapses. generate data,
Based on the first video data and the second video data, difference information, which is information that associates the difference in pixel value for each corresponding pixel with each pixel, is generated, and an image based on the difference information is generated. Generate and output a certain analysis result,
Vibration test analysis equipment.
前記第１の動画データに基づき第１の解析データを生成し、前記第２の動画データに基づき第２の解析データを生成し、第１の解析データと第２の解析データの対応する各画素について画素値の平均値の差を求め、求めた差を示す情報を前記差分情報として生成する、
振動試験解析装置。 The vibration test analysis device according to claim 1,
Generate first analysis data based on the first video data, generate second analysis data based on the second video data, and generate each pixel corresponding to the first analysis data and the second analysis data. determining the difference between the average values of pixel values for and generating information indicating the determined difference as the difference information;
Vibration test analysis equipment.
前記試験対象物を撮影した画像の各画素の画素値を、夫々の前記画素値の差の大きさに応じた値とするとともに、前記試験対象物を撮影した画像中に、前記画素値の差が予め設定された閾値以上となった画素を他の画素とは異なる態様で識別可能に表したハイライト画像を前記解析結果として生成する、
振動試験解析装置。 The vibration test analysis device according to claim 1 or 2,
The pixel value of each pixel in the image taken of the test object is set to a value corresponding to the size of the difference between the respective pixel values, and the difference between the pixel values is set in the image taken of the test object. generating, as the analysis result, a highlight image in which pixels whose values are equal to or greater than a preset threshold are identifiably represented in a manner different from other pixels;
Vibration test analysis equipment.
時系列の複数の前記第２の撮影期間の夫々における前記第２の動画データの夫々に基づく複数の前記差分情報を生成し、
生成した前記複数の差分情報に基づく値の時系列的な変化を示すグラフを前記解析結果として生成する、
振動試験解析装置。 The vibration test analysis device according to claim 1 or 2,
generating a plurality of the difference information based on each of the second video data in each of the plurality of time-series second shooting periods;
generating a graph showing a time-series change in values based on the plurality of generated difference information as the analysis result;
Vibration test analysis equipment.
前記差分情報に基づく値は、前記画素値の差の最大値、前記画素値の差の平均値、および、全画素数に対する、前記画素値の差が予め設定された閾値を超える画素の割合のうちの少なくともいずれかである、
振動試験解析装置。 The vibration test analysis device according to claim 4,
The value based on the difference information is the maximum value of the difference between the pixel values, the average value of the difference between the pixel values, and the ratio of pixels for which the difference in pixel values exceeds a preset threshold value to the total number of pixels. At least one of
Vibration test analysis equipment.
前記画素値の差が予め設定された閾値を超える場合に警告を示す情報を出力する、
振動試験解析装置。 The vibration test analysis device according to claim 1 or 2,
outputting information indicating a warning when the difference between the pixel values exceeds a preset threshold;
Vibration test analysis equipment.
振動試験装置と通信可能に接続し、
前記画素値の差が予め設定した閾値を超える場合に前記振動試験装置を制御して振動試験を中止させる、
振動試験解析装置。 The vibration test analysis device according to claim 1 or 2,
Connect to vibration test equipment for communication,
controlling the vibration test device to stop the vibration test when the difference in the pixel values exceeds a preset threshold;
Vibration test analysis equipment.
前記解析結果を、学習用の前記解析結果と前記試験対象物に生じた異常の種類との組み合わせを学習データとして学習させた機械学習モデルに入力することにより、前記異常の
種類を自動的に判定して出力する、
振動試験解析装置。 The vibration test analysis device according to claim 1 or 2,
The type of abnormality is automatically determined by inputting the analysis result to a machine learning model that has been trained to use a combination of the analysis result for learning and the type of abnormality that occurred in the test object as learning data. and output,
Vibration test analysis equipment.
前記ハイライト画像を、学習用のハイライト画像と前記試験対象物に生じた異常の種類との組み合わせを学習データとして学習させた機械学習モデルに入力することにより、前記異常の種類を自動的に判定して出力する、
振動試験解析装置。 The vibration test analysis device according to claim 3,
By inputting the highlight image into a machine learning model that has learned the combination of the learning highlight image and the type of abnormality that occurred in the test object as learning data, the type of abnormality can be automatically determined. Determine and output
Vibration test analysis equipment.
前記グラフを、学習用のグラフと前記試験対象物に生じた異常の種類との組み合わせを学習データとして学習させた機械学習モデルに入力することにより、前記異常の種類を自動的に判定して出力する、
振動試験解析装置。 The vibration test analysis device according to claim 4,
By inputting the graph into a machine learning model that has learned the combination of the learning graph and the type of abnormality that occurred in the test object as learning data, the type of abnormality is automatically determined and output. do,
Vibration test analysis equipment.
振動試験中の試験対象物を撮影範囲を固定して撮影することにより生成された動画データを記憶するステップ、
振動試験の開始時点から所定の撮影時間ｔが経過するまでの第１の撮影期間における第１の動画データを生成するステップ、
振動試験の開始時点を基準として前記所定の撮影時間ｔよりも長い所定の時間Ｔが経過する毎の各時点から前記所定の撮影時間ｔが経過するまでの第２の撮影時間における第２の動画データを生成するステップ、及び、
前記第１の動画データと前記第２の動画データとに基づき、対応する各画素についての画素値の差を各画素に対応づけた情報である差分情報を生成し、前記差分情報に基づく画像である解析結果を生成して出力するステップ、
を実行する、振動試験解析方法。 The information processing device
storing video data generated by photographing a test object during a vibration test with a fixed photographing range;
generating first video data in a first imaging period from the start of the vibration test until a predetermined imaging time t has elapsed;
A second moving image at a second shooting time from each time point when a predetermined time T longer than the predetermined shooting time t elapses based on the start point of the vibration test until the predetermined shooting time t elapses. generating data; and
Based on the first video data and the second video data, difference information, which is information that associates the difference in pixel value for each corresponding pixel with each pixel , is generated, and an image is generated based on the difference information. a step of generating and outputting an analysis result that is
A vibration test analysis method to perform.
前記情報処理装置が、前記第１の動画データに基づき第１の解析データを生成し、前記第２の動画データに基づき第２の解析データを生成し、第１の解析データと第２の解析データの対応する各画素について画素値の平均値の差を求め、求めた差を示す情報を前記差分情報として生成するステップ、
をさらに実行する、振動試験解析方法。 The vibration test analysis method according to claim 11,
The information processing device generates first analysis data based on the first video data, generates second analysis data based on the second video data, and processes the first analysis data and second analysis data. determining the difference between the average values of pixel values for each corresponding pixel of data, and generating information indicating the determined difference as the difference information;
A vibration test analysis method that further performs.
前記情報処理装置が、前記試験対象物を撮影した画像の各画素の画素値を、夫々の前記画素値の差の大きさに応じた値とするとともに、前記試験対象物を撮影した画像中に、前記画素値の差が予め設定された閾値以上となった画素を他の画素とは異なる態様で識別可能に表したハイライト画像を前記解析結果として生成するステップ、
をさらに実行する、振動試験解析方法。 The vibration test analysis method according to claim 11 or 12,
The information processing device sets the pixel value of each pixel of the image taken of the test object to a value according to the size of the difference between the respective pixel values, and , generating as the analysis result a highlight image in which pixels for which the pixel value difference is equal to or greater than a preset threshold are identifiably represented in a manner different from other pixels;
A vibration test analysis method that further performs.
前記情報処理装置が、
時系列の複数の前記第２の撮影期間の夫々における前記第２の動画データの夫々に基づく複数の前記差分情報を生成するステップ、
生成した前記複数の差分情報に基づく値の時系列的な変化を示すグラフを前記解析結果として生成するステップ、
をさらに実行する、振動試験解析方法。 The vibration test analysis method according to claim 11 or 12,
The information processing device
generating a plurality of the difference information based on each of the second video data in each of the plurality of time-series second shooting periods;
generating, as the analysis result, a graph showing time-series changes in values based on the plurality of generated difference information;
A vibration test analysis method that further performs.
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Families Citing this family (2)
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Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2010190696A (en) | 2009-02-18 | 2010-09-02 | Orient Burein Kk | Leakage detection device |
| JP2015059744A (en) | 2013-09-17 | 2015-03-30 | 株式会社リコー | Device for determining image inspection result, image inspection system, and method for determining image inspection result |
| JP2016035629A (en) | 2014-08-01 | 2016-03-17 | 株式会社リコー | Abnormality detector, method for detecting abnormality, abnormality detection system, and program |
| WO2016175178A1 (en) | 2015-04-27 | 2016-11-03 | オリンパス株式会社 | Image analysis device, image analysis system, and operation method for image analysis device |
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Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS6355437A (en) * | 1986-08-26 | 1988-03-09 | Omron Tateisi Electronics Co | Testing device |
-
2019
- 2019-09-12 JP JP2019165982A patent/JP7359607B2/en active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2010190696A (en) | 2009-02-18 | 2010-09-02 | Orient Burein Kk | Leakage detection device |
| JP2015059744A (en) | 2013-09-17 | 2015-03-30 | 株式会社リコー | Device for determining image inspection result, image inspection system, and method for determining image inspection result |
| JP2016035629A (en) | 2014-08-01 | 2016-03-17 | 株式会社リコー | Abnormality detector, method for detecting abnormality, abnormality detection system, and program |
| WO2016175178A1 (en) | 2015-04-27 | 2016-11-03 | オリンパス株式会社 | Image analysis device, image analysis system, and operation method for image analysis device |
| JP2018190329A (en) | 2017-05-11 | 2018-11-29 | オムロン株式会社 | Image processing apparatus, image processing program, and image processing system |
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