公开(公告)号：CN117121052A

公开(公告)日：2023-11-24

申请号：CN202280023028.X

申请日：2022-03-14

Applicant: 松下知识产权经营株式会社

Inventor： 菅泽裕也 ,  佐藤吉宣 ,  村田久治 ,  杰弗里·费尔南多 ,  周尧 ,  N·N·昂

IPC: G06T7/00

Abstract: 本公开的图像判定装置具备：学习部(101)，使用包括多个第1图像和第1标签的第1训练数据集来进行1种以上的机器学习模型的学习，由此获得1个以上的第1模型，并且使用包括与多个第1图像不同的多个第2图像、第2标签、和第1训练数据集的至少一部分的1个以上的第2训练数据集来进行1种以上的机器学习模型的学习，由此获得1个以上的第2模型；图像获取部(103)，获取对象图像；和判定部(104)，针对由图像获取部(103)获取到的对象图像，输出通过至少使用1个以上的第1模型当中的1个和1个以上的第2模型当中的1个这两个而获得的对象图像的标签的判定结果。

公开(公告)号：CN116917910A

公开(公告)日：2023-10-20

申请号：CN202280019081.2

申请日：2022-03-25

Applicant: 松下知识产权经营株式会社

Inventor： 周尧 ,  A·M·马修 ,  A·贝克 ,  C·S·维贾亚 ,  N·N·昂 ,  郭凯俊 ,  菅泽裕也 ,  杰弗里·费尔南多 ,  佐藤吉宣 ,  村田久治

IPC: G06N20/00

Abstract: 首先，存放对输入的数据的类别进行推定的多个模型(S1)，多个模型中的至少一个模型是进行了机器学习的模型。接下来，通过从所存放的多个模型中选择两个以上的模型并进行组合，制作多个判定类别的混合模型候选(S2)，通过比较多个混合模型候选(S4)，选择多个混合模型候选中的一个作为混合模型(S6)。

公开(公告)号：CN111433574B

公开(公告)日：2023-07-25

申请号：CN201880078862.2

申请日：2018-12-07

Applicant: 松下知识产权经营株式会社

Inventor： 尾岛隆信 ,  杰弗里·费尔南多 ,  本村秀人

IPC: G01J3/46 ,  G01N21/27

Abstract: 本发明的目的是提供检查系统、检查方法、程序和存储介质，它们均被配置或设计为提高给定物体的表面色彩确定的准确性。检查系统(1)包括获取单元(F11)和确定单元(F13)。获取单元(F11)获取表示物体(100)的表面的图像。确定单元(F13)执行色彩确定处理。执行色彩确定处理以基于多个反射状态确定物体(100)的表面的色彩。多个反射状态是从由获取单元(F11)获取的表示物体(100)的表面的图像获得的，并且在物体(100)的表面上分别具有不同比率的镜面反射分量和漫反射分量。

公开(公告)号：CN115979424A

公开(公告)日：2023-04-18

申请号：CN202211609178.7

申请日：2018-12-07

Applicant: 松下知识产权经营株式会社

Inventor： 尾岛隆信 ,  杰弗里·费尔南多 ,  本村秀人

IPC: G01J3/50

Abstract: 本发明的目的是提供检查系统、检查方法、程序和存储介质，它们均被配置或设计为提高给定物体的表面色彩确定的准确性。检查系统(1)包括获取单元(F11)和确定单元(F13)。获取单元(F11)获取表示物体(100)的表面的图像。确定单元(F13)执行色彩确定处理。执行色彩确定处理以基于多个反射状态确定物体(100)的表面的色彩。多个反射状态是从由获取单元(F11)获取的表示物体(100)的表面的图像获得的，并且在物体(100)的表面上分别具有不同比率的镜面反射分量和漫反射分量。

公开(公告)号：CN114521268A

公开(公告)日：2022-05-20

申请号：CN202080065301.6

申请日：2020-08-28

Applicant: 松下知识产权经营株式会社

Inventor： 杰弗里·费尔南多 ,  村田久治 ,  本村秀人 ,  菅泽裕也

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06N20/10

Abstract: 本公开提供一种分类系统、分类方法以及程序。即使在输入了可能属于原有的类别中不存在的新类别的数据的情况下，也容易适当地将该数据分类。分类系统(100)具备输入受理部(11)、分类部(F1)、计算部(F2)、判定部(F3)和提示部(12)。输入受理部(11)受理对象数据的输入。分类部(F1)将对象数据分类为多个类别之中的任意类别。计算部(F2)计算对象数据的特征量。判定部(F3)基于分类部(F1)中的分类结果以及由计算部(F2)计算出的对象数据的特征量，判定对象数据被分类为新类别的可能性。在由判定部(F3)判定为存在对象数据被分类为新类别的可能性的情况下，提示部(12)提示判定部(F3)的判定结果。

公开(公告)号：CN114787732A

公开(公告)日：2022-07-22

申请号：CN202080086092.3

申请日：2020-12-17

Applicant: 松下知识产权经营株式会社

Inventor： 村田久治 ,  本村秀人 ,  杰弗里·费尔南多 ,  菅泽裕也

IPC: G05B19/418 ,  G06T7/00

Abstract: 实现与对象物的类别判定相关的可靠性的提高。分类系统(1)具备第一分类部(11)、第二分类部(12)以及判定部(13)。第一分类部(11)将第一对象数据分类为多个第一类别(C1)中的至少一个第一类别(C1)。第二分类部(12)将第二对象数据分类为多个第二类别(C2)中的至少一个第二类别(C2)。判定部13决定使用作为第一分类部(11)的分类结果的第一分类结果、以及作为第二分类部(12)的分类结果的第二分类结果中的一方，或者使用该两方，基于其中一方或者两方，判定对象物2的类别。第一对象数据是对象物(2)的图像数据。第二对象数据是与对象物(2)的制造条件相关的制造数据。

公开(公告)号：CN111433574A

公开(公告)日：2020-07-17

申请号：CN201880078862.2

申请日：2018-12-07

Applicant: 松下知识产权经营株式会社

Inventor： 尾岛隆信 ,  杰弗里·费尔南多 ,  本村秀人

IPC: G01J3/46 ,  G01N21/27

Abstract: 本发明的目的是提供检查系统、检查方法、程序和存储介质，它们均被配置或设计为提高给定物体的表面色彩确定的准确性。检查系统(1)包括获取单元(F11)和确定单元(F13)。获取单元(F11)获取表示物体(100)的表面的图像。确定单元(F13)执行色彩确定处理。执行色彩确定处理以基于多个反射状态确定物体(100)的表面的色彩。多个反射状态是从由获取单元(F11)获取的表示物体(100)的表面的图像获得的，并且在物体(100)的表面上分别具有不同比率的镜面反射分量和漫反射分量。