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公开(公告)号：CN110914864A
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201780093076.5
申请日：2017-07-31
Applicant: 富士通株式会社
IPC: G06T7/00
Abstract: 为了自动生成能够高精度地对图像进行分类的图像分类程序，在根据遗传编程自动生成图像分类程序时，图像分类装置受理学习图像的NG区域的输入，生成表示对学习图像(ROI)进行分割后的各个分割区域与NG区域的重叠度的NG教导区域数据。此外，图像分类装置通过规定的图像分类程序(子个体)对学习图像进行图像转换，根据所获得的图像，计算各个分割区域的图像特征量，生成与各个分割区域对应的图像特征分布数据。而且，图像分类装置计算NG教导区域数据与图像特征分布数据之间的类似度，将根据类似度对图像分类程序(子个体)进行评价的结果(适合度)使用于遗传编程的执行。
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公开(公告)号：CN106462397A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201480079469.7
申请日：2014-06-11
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 本发明缩短图像处理程序的生成时间。信息记录部(1b)每当执行进化处理时，将增减信息(2a)记录于存储部(1d)，该增减信息(2a)表示在进化前的个体与进化后的个体之间数量发生变化的部分程序、以及根据进化前的个体和进化后的个体分别计算的适应度的差分。概率设定部(1c)根据在规定期间内蓄积于存储部(1d)中的增减信息(2a)，按照每个部分程序判定对适应度的增加做出贡献的贡献度，以所判定的贡献度越高则设定值越高的方式对每个部分程序设定选择概率。生成处理部(1a)在执行进化处理时，根据所设定的选择概率选择通过突然变异而组入进化后的个体的部分程序。
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公开(公告)号：CN106922194B
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN201480083403.5
申请日：2014-11-19
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 本发明涉及异常检测装置、异常检测方法以及异常检测程序。异常检测装置(100)在准备阶段从拍摄到机械手(5)的正常的作业动作的动画数据所包含的各第一帧检测第一特征量，并将该第一特征量储存于存储部。异常检测装置(100)在异常检测阶段从拍摄到机械手(5)的作业动作的动画数据所包含的各第二帧检测第二特征量，并将该第二特征量储存于存储部。异常检测装置(100)对第二帧的第二特征量与各第一帧的第一特征量进行比较，确定与第二特征量最接近的第一特征量。异常检测装置(100)以所确定的第一特征量和第二特征量为基础，对异常检测阶段的机械手(5)的作业动作是否异常进行判定。
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公开(公告)号：CN108475425A
公开(公告)日：2018-08-31
申请号：CN201680079208.4
申请日：2016-01-20
Applicant: 富士通株式会社
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T7/00
Abstract: 检测由图像处理程序进行的图像处理精度下降的征兆。在存储部(1a)中存储有构成向多个节点(N1～N4)的各个节点并入部分程序的树结构的图像处理程序(2)。运算部(1b)在每次按照图像处理程序(2)而对通过摄像装置拍摄到的摄像图像(3)执行图像处理时，根据多个节点(N1～N4)中除终端节点以外的中间节点的各个节点处的处理结果(11～13)而计算特征量(20)。运算部(1b)根据伴随时间经过的特征量(20)的变动量来计算图像处理程序(2)的性能评价值。
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公开(公告)号：CN106462401A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201480080009.6
申请日：2014-06-19
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 缩短图像处理程序的生成时间。设定部(11)根据学习数据(30)内的至少从输入图像(31)得到的特征量和能够对多个部分程序中的参数可变程序选择性地设定的多个参数之间的关系，设定分别与多个参数对应的选择概率。选择处理部择了参数可变程序作为在突然变异对象的位置新并入的部分程序的情况下，从多个参数中按照与各参数对应的选择概率来选择1个参数，将设定了该参数的参数可变程序并入个体(41)。(12)在通过突然变异而使个体(41)进化时，在选
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107949865B
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN201580082831.0
申请日：2015-09-02
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 一种异常检测装置，其包括：摄像部，其对对象物进行拍摄而生成包括在第1图像帧群中的第1图像帧及第2图像帧；伪作业生成部，其针对包括在所述第1图像帧群中的所述第1图像帧及第2图像帧，分别生成包括在第2图像帧群中的所述第1图像帧及第3图像帧、所述第3图像帧及第2图像帧或所述第3图像帧及第4图像帧；正常空间生成部，其根据包括在所述第1图像帧群中的所述第1图像帧及第2图像帧和包括在所述第2图像帧群中的所述第1图像帧及第3图像帧、所述第3图像帧及第2图像帧或所述第3图像帧及第4图像帧而生成正常空间数据；及比较部，其根据所述正常空间数据而检测所述对象物的异常。
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公开(公告)号：CN112384892A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN201880095424.7
申请日：2018-07-09
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 本发明为了降低生成包含不良模式在内的优劣判定识别器时的处理量，程序生成部基于遗传编程而自动生成将被预先分类为两个类别的学习图像分类为两个类别的图像分类程序(优劣判定程序)，并对自动生成的优劣判定程序赋予被预先分类为三个以上的类别的学习图像，生成包含不良模式在内的优劣判定识别器，该优劣判定识别器将学习图像分类为三个以上的类别。
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公开(公告)号：CN105378573A
公开(公告)日：2016-03-02
申请号：CN201380078238.X
申请日：2013-07-19
Applicant: 富士通株式会社
IPC: G05B19/42
CPC classification number: G05B19/4065 , G05B19/401 , G05B19/42 , G05B2219/37208 , G05B2219/37448 , G05B2219/37453
Abstract: 本发明用于使示教作业高效化。提供一种信息处理装置(20)，其具有存储部(21)以及计算部(22)，存储部存储现实装置(10)的三维信息，现实装置包括：对象物；产生源，其产生作用于对象物来赋予能够从外部检测的变化(CH)的作用要素；以及检测部，其能够在已设定的检测范围内检测由作用要素引起的变化(CH)，计算部基于三维信息生成将现实装置(10)再现于虚拟空间内而得到的虚拟装置(23)，利用虚拟装置(23)模拟由作用要素引起的变化(CH)，计算满足已设定的条件的变化(CH)被检测出的对象物的范围(A3)。
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公开(公告)号：CN108475425B
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN201680079208.4
申请日：2016-01-20
Applicant: 富士通株式会社
IPC: G06V10/776 , G06V10/778 , G06V10/75 , G06V10/771 , G06K9/62 , G06N3/12
Abstract: 检测由图像处理程序进行的图像处理精度下降的征兆。在存储部(1a)中存储有构成向多个节点(N1～N4)的各个节点并入部分程序的树结构的图像处理程序(2)。运算部(1b)在每次按照图像处理程序(2)而对通过摄像装置拍摄到的摄像图像(3)执行图像处理时，根据多个节点(N1～N4)中除终端节点以外的中间节点的各个节点处的处理结果(11～13)而计算特征量(20)。运算部(1b)根据伴随时间经过的特征量(20)的变动量来计算图像处理程序(2)的性能评价值。
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公开(公告)号：CN107636698B
公开(公告)日：2021-10-19
申请号：CN201580080754.5
申请日：2015-06-25
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 本发明涉及程序生成装置、程序生成方法以及生成程序。使通过遗传编程生成图像处理程序时的生存选择合理化。运算部(1b)通过从分别组合了多个部分程序的多个图像处理程序(21、22、23、…)中选择图像处理程序(21)，并变更图像处理程序(21)所包含的部分程序的一部分来生成图像处理程序(21a)，并使用图像处理程序(21a)来执行针对输入图像(11)的图像处理，基于在图像处理的中途所输出的中间输出图像(31、32)和第一目标图像(12)的比较来判定是否将图像处理程序(21a)留给下一代，且在判定为留给下一代的情况下，将图像处理程序(21、22、23、…)的一个替换为图像处理程序(21a)。
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