ホーム > 特許ランキング > ブラザー工業株式会社
特開2022-183569データ処理方法、コンピュータプログラム、および、データ処理装置
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2022183569
(43)【公開日】2022-12-13
(54)【発明の名称】データ処理方法、コンピュータプログラム、および、データ処理装置
(51)【国際特許分類】
G01N 21/88 20060101AFI20221206BHJP
【ＦＩ】
G01N21/88 J
【審査請求】未請求
【請求項の数】9
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2021090957
(22)【出願日】2021-05-31
(71)【出願人】
【識別番号】000005267
【氏名又は名称】ブラザー工業株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110001058
【氏名又は名称】鳳国際弁理士法人
(72)【発明者】
【氏名】櫻井 孝一
【テーマコード（参考）】
2G051
【Ｆターム（参考）】
2G051AA16
2G051AA90
2G051AB02
2G051CA04
2G051CB01
2G051EA11
2G051EC06
2G051EC10
2G051ED00
(57)【要約】
【課題】適切な撮影画像データを取得する。
【解決手段】
Ｌ個（Ｌは、２以上の整数）の撮影条件の下で撮影された撮影対象物の撮影画像をそれぞれ表すＬ個の撮影画像データを、撮影対象物の一部である検出対象物を検出するように訓練された物体検出モデルに入力することによって、物体検出モデルによる検出対象物の検出の確信度であってＬ個の撮影画像データにそれぞれ対応付けられるＬ個の確信度を算出する。Ｌ個の確信度のうちの最も大きい確信度に対応付けられる撮影画像データ、または、最も大きい確信度に対応付けられる撮影条件の下で新たに撮影された撮影対象物の撮影画像を表す撮影画像データを取得する。撮影条件は、撮影対象物から撮影装置へ向かう方向である装置方向を含む。Ｌ個の撮影条件のＬ個の装置方向は、互いに異なるＭ個（Ｍは、２以上、Ｌ以下の整数）の装置方向で構成されている。
【選択図】 図１
【解決手段】
Ｌ個（Ｌは、２以上の整数）の撮影条件の下で撮影された撮影対象物の撮影画像をそれぞれ表すＬ個の撮影画像データを、撮影対象物の一部である検出対象物を検出するように訓練された物体検出モデルに入力することによって、物体検出モデルによる検出対象物の検出の確信度であってＬ個の撮影画像データにそれぞれ対応付けられるＬ個の確信度を算出する。Ｌ個の確信度のうちの最も大きい確信度に対応付けられる撮影画像データ、または、最も大きい確信度に対応付けられる撮影条件の下で新たに撮影された撮影対象物の撮影画像を表す撮影画像データを取得する。撮影条件は、撮影対象物から撮影装置へ向かう方向である装置方向を含む。Ｌ個の撮影条件のＬ個の装置方向は、互いに異なるＭ個（Ｍは、２以上、Ｌ以下の整数）の装置方向で構成されている。
【選択図】 図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
データ処理方法であって、
Ｌ個（Ｌは、２以上の整数）の撮影条件の下で撮影された撮影対象物の撮影画像をそれぞれ表すＬ個の撮影画像データを、前記撮影対象物の一部である検出対象物を検出するように訓練された物体検出モデルに入力することによって、前記物体検出モデルによる前記検出対象物の検出の確信度であって前記Ｌ個の撮影画像データにそれぞれ対応付けられるＬ個の確信度を算出する算出工程と、
前記Ｌ個の確信度のうちの最も大きい確信度に対応付けられる前記撮影画像データ、または、前記最も大きい確信度に対応付けられる前記撮影条件の下で新たに撮影された前記撮影対象物の撮影画像を表す撮影画像データを取得するデータ取得工程と、
を備え、
前記撮影条件は、前記撮影対象物から撮影装置へ向かう方向である装置方向を含み、
前記Ｌ個の撮影条件のＬ個の装置方向は、互いに異なるＭ個（Ｍは、２以上、Ｌ以下の整数）の装置方向で構成されている、
データ処理方法。
Ｌ個（Ｌは、２以上の整数）の撮影条件の下で撮影された撮影対象物の撮影画像をそれぞれ表すＬ個の撮影画像データを、前記撮影対象物の一部である検出対象物を検出するように訓練された物体検出モデルに入力することによって、前記物体検出モデルによる前記検出対象物の検出の確信度であって前記Ｌ個の撮影画像データにそれぞれ対応付けられるＬ個の確信度を算出する算出工程と、
前記Ｌ個の確信度のうちの最も大きい確信度に対応付けられる前記撮影画像データ、または、前記最も大きい確信度に対応付けられる前記撮影条件の下で新たに撮影された前記撮影対象物の撮影画像を表す撮影画像データを取得するデータ取得工程と、
を備え、
前記撮影条件は、前記撮影対象物から撮影装置へ向かう方向である装置方向を含み、
前記Ｌ個の撮影条件のＬ個の装置方向は、互いに異なるＭ個（Ｍは、２以上、Ｌ以下の整数）の装置方向で構成されている、
データ処理方法。
【請求項2】
請求項１に記載のデータ処理方法であって、
前記撮影条件は、前記撮影対象物の撮影時の光源の明るさを含み、
前記Ｌ個の撮影条件のＬ個の明るさは、互いに異なるＮ個（Ｎは、２以上、Ｌ以下の整数）の明るさで構成されている、
データ処理方法。
前記撮影条件は、前記撮影対象物の撮影時の光源の明るさを含み、
前記Ｌ個の撮影条件のＬ個の明るさは、互いに異なるＮ個（Ｎは、２以上、Ｌ以下の整数）の明るさで構成されている、
データ処理方法。
【請求項3】
請求項１または２に記載のデータ処理方法であって、
前記Ｍ個の装置方向は、前記撮影対象物を中心とする特定の周方向に沿って並んで配置されており、
前記Ｍ個の装置方向は、第１装置方向と、前記第１装置方向の両隣の装置方向である第２装置方向と第３装置方向と、を含み、
前記算出工程は、
前記第１装置方向を示す撮影条件に対応付けられる撮影画像データを前記物体検出モデルに入力することによって第１確信度を算出する第１算出工程と、
前記第２装置方向を示す撮影条件に対応付けられる撮影画像データを前記物体検出モデルに入力することによって第２確信度を算出する第２算出工程と、
前記第３装置方向を示す撮影条件に対応付けられる撮影画像データを前記物体検出モデルに入力することによって第３確信度を算出する第３算出工程と、
前記Ｍ個の装置方向に含まれる注目装置方向を示す撮影条件に対応付けられる撮影画像データを前記物体検出モデルに入力することによって確信度を算出する処理を、前記特定の周方向に沿う双方向のうちのいずれかである処理方向に向かって、１つの装置方向ずつ順番に、前記処理方向とは反対方向の隣の装置方向を示す撮影条件に対応付けられる確信度よりも小さい確信度が算出されるまで繰り返す第４算出工程と、
を備え、
前記処理方向は、前記第１装置方向から、前記第２装置方向と前記第３装置方向とのうちの前記第１確信度よりも大きい確信度に対応付けられる装置方向へ向かう方向であり、
前記第１算出工程と前記第２算出工程と前記第３算出工程と前記第４算出工程とによって算出される複数の確信度に対応付けられる複数の装置方向が、前記Ｍ個の装置方向を形成する、
データ処理方法。
前記Ｍ個の装置方向は、前記撮影対象物を中心とする特定の周方向に沿って並んで配置されており、
前記Ｍ個の装置方向は、第１装置方向と、前記第１装置方向の両隣の装置方向である第２装置方向と第３装置方向と、を含み、
前記算出工程は、
前記第１装置方向を示す撮影条件に対応付けられる撮影画像データを前記物体検出モデルに入力することによって第１確信度を算出する第１算出工程と、
前記第２装置方向を示す撮影条件に対応付けられる撮影画像データを前記物体検出モデルに入力することによって第２確信度を算出する第２算出工程と、
前記第３装置方向を示す撮影条件に対応付けられる撮影画像データを前記物体検出モデルに入力することによって第３確信度を算出する第３算出工程と、
前記Ｍ個の装置方向に含まれる注目装置方向を示す撮影条件に対応付けられる撮影画像データを前記物体検出モデルに入力することによって確信度を算出する処理を、前記特定の周方向に沿う双方向のうちのいずれかである処理方向に向かって、１つの装置方向ずつ順番に、前記処理方向とは反対方向の隣の装置方向を示す撮影条件に対応付けられる確信度よりも小さい確信度が算出されるまで繰り返す第４算出工程と、
を備え、
前記処理方向は、前記第１装置方向から、前記第２装置方向と前記第３装置方向とのうちの前記第１確信度よりも大きい確信度に対応付けられる装置方向へ向かう方向であり、
前記第１算出工程と前記第２算出工程と前記第３算出工程と前記第４算出工程とによって算出される複数の確信度に対応付けられる複数の装置方向が、前記Ｍ個の装置方向を形成する、
データ処理方法。
【請求項4】
請求項１または２に記載のデータ処理方法であって、
前記Ｍ個の装置方向は、前記撮影対象物を中心とする特定の周方向に沿って並んで配置されており、
前記Ｍ個の装置方向は、Ｋ個（Ｋは、２以上、Ｍ未満の整数）の基準装置方向を含み、
前記算出工程は、前記Ｋ個の基準装置方向を示すＫ個の撮影条件に対応付けられるＫ個の撮影画像データを前記物体検出モデルに入力することによってＫ個の確信度を算出する基準算出工程を備え、
前記Ｍ個の装置方向は、前記Ｋ個の確信度のうちの最も大きい確信度に対応付けられる第１装置方向と、前記第１装置方向の両隣の装置方向である第２装置方向と第３装置方向と、を含み、
前記基準算出工程は、前記第１装置方向を示す撮影条件に対応付けられる撮影画像データを前記物体検出モデルに入力することによって第１確信度を算出する第１算出工程を備え、
前記算出工程は、
前記第２装置方向を示す撮影条件に対応付けられる撮影画像データを前記物体検出モデルに入力することによって第２確信度を算出する第２算出工程と、
前記第３装置方向を示す撮影条件に対応付けられる撮影画像データを前記物体検出モデルに入力することによって第３確信度を算出する第３算出工程と、
前記Ｋ個の基準装置方向以外の複数の装置方向に関して、前記装置方向を示す撮影条件に対応付けられる撮影画像データを前記物体検出モデルに入力することによって確信度を算出する処理を、前記特定の周方向に沿う双方向のうちのいずれかである処理方向に向かって、１つの装置方向ずつ順番に、前記処理方向とは反対方向の隣の装置方向を示す撮影条件に対応付けられる確信度よりも小さい確信度が算出されるまで繰り返す第４算出工程と、
を備え、
前記処理方向は、前記第１装置方向から、前記第２装置方向と前記第３装置方向とのうちの前記第１確信度よりも大きい確信度に対応付けられる装置方向へ向かう方向であり、
前記第１算出工程を備える前記基準算出工程と、前記第２算出工程と、前記第３算出工程と、前記第４算出工程とによって算出される複数の確信度に対応付けられる複数の装置方向が、前記Ｍ個の装置方向を形成する、
データ処理方法。
前記Ｍ個の装置方向は、前記撮影対象物を中心とする特定の周方向に沿って並んで配置されており、
前記Ｍ個の装置方向は、Ｋ個（Ｋは、２以上、Ｍ未満の整数）の基準装置方向を含み、
前記算出工程は、前記Ｋ個の基準装置方向を示すＫ個の撮影条件に対応付けられるＫ個の撮影画像データを前記物体検出モデルに入力することによってＫ個の確信度を算出する基準算出工程を備え、
前記Ｍ個の装置方向は、前記Ｋ個の確信度のうちの最も大きい確信度に対応付けられる第１装置方向と、前記第１装置方向の両隣の装置方向である第２装置方向と第３装置方向と、を含み、
前記基準算出工程は、前記第１装置方向を示す撮影条件に対応付けられる撮影画像データを前記物体検出モデルに入力することによって第１確信度を算出する第１算出工程を備え、
前記算出工程は、
前記第２装置方向を示す撮影条件に対応付けられる撮影画像データを前記物体検出モデルに入力することによって第２確信度を算出する第２算出工程と、
前記第３装置方向を示す撮影条件に対応付けられる撮影画像データを前記物体検出モデルに入力することによって第３確信度を算出する第３算出工程と、
前記Ｋ個の基準装置方向以外の複数の装置方向に関して、前記装置方向を示す撮影条件に対応付けられる撮影画像データを前記物体検出モデルに入力することによって確信度を算出する処理を、前記特定の周方向に沿う双方向のうちのいずれかである処理方向に向かって、１つの装置方向ずつ順番に、前記処理方向とは反対方向の隣の装置方向を示す撮影条件に対応付けられる確信度よりも小さい確信度が算出されるまで繰り返す第４算出工程と、
を備え、
前記処理方向は、前記第１装置方向から、前記第２装置方向と前記第３装置方向とのうちの前記第１確信度よりも大きい確信度に対応付けられる装置方向へ向かう方向であり、
前記第１算出工程を備える前記基準算出工程と、前記第２算出工程と、前記第３算出工程と、前記第４算出工程とによって算出される複数の確信度に対応付けられる複数の装置方向が、前記Ｍ個の装置方向を形成する、
データ処理方法。
【請求項5】
請求項２に記載のデータ処理方法であって、
前記算出工程は、前記Ｍ個の装置方向のそれぞれに関して、前記装置方向と複数の明るさとの組み合わせを示す複数の撮影条件に対応付けられる複数の撮影画像データを前記物体検出モデルに入力することによって複数の確信度を算出する工程を備え、
前記Ｍ個の装置方向のそれぞれに対応付けられる前記複数の明るさの全体が、前記Ｎ個の明るさを形成し、
前記Ｍ個の装置方向のそれぞれに対応付けられる前記複数の確信度の全体が、前記Ｌ個の確信度を形成する、
データ処理方法。
前記算出工程は、前記Ｍ個の装置方向のそれぞれに関して、前記装置方向と複数の明るさとの組み合わせを示す複数の撮影条件に対応付けられる複数の撮影画像データを前記物体検出モデルに入力することによって複数の確信度を算出する工程を備え、
前記Ｍ個の装置方向のそれぞれに対応付けられる前記複数の明るさの全体が、前記Ｎ個の明るさを形成し、
前記Ｍ個の装置方向のそれぞれに対応付けられる前記複数の確信度の全体が、前記Ｌ個の確信度を形成する、
データ処理方法。
【請求項6】
請求項１から５のいずれかに記載のデータ処理方法であって、さらに、
前記最も大きい確信度に対応付けられる撮影条件の下で、他の撮影対象物を撮影することによって、前記他の撮影対象物の撮影画像データを取得する工程を備える、
データ処理方法。
前記最も大きい確信度に対応付けられる撮影条件の下で、他の撮影対象物を撮影することによって、前記他の撮影対象物の撮影画像データを取得する工程を備える、
データ処理方法。
【請求項7】
請求項１から６のいずれかに記載のデータ処理方法によって、撮影画像データを取得する工程と、
取得された撮影画像データを使用して、検出対象物の外観を検査する検査工程と、
を備える検査方法。
取得された撮影画像データを使用して、検出対象物の外観を検査する検査工程と、
を備える検査方法。
【請求項8】
データ処理を行うコンピュータのためのコンピュータプログラムであって、
Ｌ個（Ｌは、２以上の整数）の撮影条件の下で撮影された撮影対象物の撮影画像をそれぞれ表すＬ個の撮影画像データを、前記撮影対象物の一部である検出対象物を検出するように訓練された物体検出モデルに入力することによって、前記物体検出モデルによる前記検出対象物の検出の確信度であって前記Ｌ個の撮影画像データにそれぞれ対応付けられるＬ個の確信度を算出する算出機能と、
前記Ｌ個の確信度のうちの最も大きい確信度に対応付けられる前記撮影画像データ、または、前記最も大きい確信度に対応付けられる前記撮影条件の下で新たに撮影された前記撮影対象物の撮影画像を表す撮影画像データを取得するデータ取得機能と、
をコンピュータに実現させ、
前記撮影条件は、前記撮影対象物から撮影装置へ向かう方向である装置方向を含み、
前記Ｌ個の撮影条件のＬ個の装置方向は、互いに異なるＭ個（Ｍは、２以上、Ｌ以下の整数）の装置方向で構成されている、
コンピュータプログラム。
Ｌ個（Ｌは、２以上の整数）の撮影条件の下で撮影された撮影対象物の撮影画像をそれぞれ表すＬ個の撮影画像データを、前記撮影対象物の一部である検出対象物を検出するように訓練された物体検出モデルに入力することによって、前記物体検出モデルによる前記検出対象物の検出の確信度であって前記Ｌ個の撮影画像データにそれぞれ対応付けられるＬ個の確信度を算出する算出機能と、
前記Ｌ個の確信度のうちの最も大きい確信度に対応付けられる前記撮影画像データ、または、前記最も大きい確信度に対応付けられる前記撮影条件の下で新たに撮影された前記撮影対象物の撮影画像を表す撮影画像データを取得するデータ取得機能と、
をコンピュータに実現させ、
前記撮影条件は、前記撮影対象物から撮影装置へ向かう方向である装置方向を含み、
前記Ｌ個の撮影条件のＬ個の装置方向は、互いに異なるＭ個（Ｍは、２以上、Ｌ以下の整数）の装置方向で構成されている、
コンピュータプログラム。
【請求項9】
データ処理装置であって、
Ｌ個（Ｌは、２以上の整数）の撮影条件の下で撮影された撮影対象物の撮影画像をそれぞれ表すＬ個の撮影画像データを、前記撮影対象物の一部である検出対象物を検出するように訓練された物体検出モデルに入力することによって、前記物体検出モデルによる前記検出対象物の検出の確信度であって前記Ｌ個の撮影画像データにそれぞれ対応付けられるＬ個の確信度を算出する算出部と、
前記Ｌ個の確信度のうちの最も大きい確信度に対応付けられる前記撮影画像データ、または、前記最も大きい確信度に対応付けられる前記撮影条件の下で新たに撮影された前記撮影対象物の撮影画像を表す撮影画像データを取得するデータ取得部と、
を備え、
前記撮影条件は、前記撮影対象物から撮影装置へ向かう方向である装置方向を含み、
前記Ｌ個の撮影条件のＬ個の装置方向は、互いに異なるＭ個（Ｍは、２以上、Ｌ以下の整数）の装置方向で構成されている、
データ処理装置。
Ｌ個（Ｌは、２以上の整数）の撮影条件の下で撮影された撮影対象物の撮影画像をそれぞれ表すＬ個の撮影画像データを、前記撮影対象物の一部である検出対象物を検出するように訓練された物体検出モデルに入力することによって、前記物体検出モデルによる前記検出対象物の検出の確信度であって前記Ｌ個の撮影画像データにそれぞれ対応付けられるＬ個の確信度を算出する算出部と、
前記Ｌ個の確信度のうちの最も大きい確信度に対応付けられる前記撮影画像データ、または、前記最も大きい確信度に対応付けられる前記撮影条件の下で新たに撮影された前記撮影対象物の撮影画像を表す撮影画像データを取得するデータ取得部と、
を備え、
前記撮影条件は、前記撮影対象物から撮影装置へ向かう方向である装置方向を含み、
前記Ｌ個の撮影条件のＬ個の装置方向は、互いに異なるＭ個（Ｍは、２以上、Ｌ以下の整数）の装置方向で構成されている、
データ処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本明細書は、適切な撮影画像データを取得する技術に関する。
【背景技術】
【0002】
従来から、プリンタに設けられたラベルシートなどの対象物の外観の検査に、対象物の撮影画像データが使用されている。また、適切な撮影画像データを取得するために、種々の処理が行われ得る。例えば、撮像した画像の対象領域の特性値が、基準データが示す特性値に近づくように、撮像装置の露光量を補正する技術が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２０１４－２３２９７１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
ところで、撮影画像データは、撮影の対象物と撮影装置との間の位置関係などの撮影条件から大きな影響を受ける。適切な撮影画像データを取得するためには、適切な撮影条件を使用することが好ましい。ところが、適切な撮影条件の下での撮影画像データの取得については、工夫の余地があった。例えば、作業者が撮影条件を調整する場合、作業者の負担が大きかった。
【0005】
本明細書は、適切な撮影画像データを取得する技術を開示する。
【課題を解決するための手段】
【0006】
本明細書に開示された技術は、以下の適用例として実現することが可能である。
【0007】
［適用例１］データ処理方法であって、Ｌ個（Ｌは、２以上の整数）の撮影条件の下で撮影された撮影対象物の撮影画像をそれぞれ表すＬ個の撮影画像データを、前記撮影対象物の一部である検出対象物を検出するように訓練された物体検出モデルに入力することによって、前記物体検出モデルによる前記検出対象物の検出の確信度であって前記Ｌ個の撮影画像データにそれぞれ対応付けられるＬ個の確信度を算出する算出工程と、前記Ｌ個の確信度のうちの最も大きい確信度に対応付けられる前記撮影画像データ、または、前記最も大きい確信度に対応付けられる前記撮影条件の下で新たに撮影された前記撮影対象物の撮影画像を表す撮影画像データを取得するデータ取得工程と、を備え、前記撮影条件は、前記撮影対象物から撮影装置へ向かう方向である装置方向を含み、前記Ｌ個の撮影条件のＬ個の装置方向は、互いに異なるＭ個（Ｍは、２以上、Ｌ以下の整数）の装置方向で構成されている、データ処理方法。
【0008】
この構成によれば、適切な装置方向を示す撮影条件に基づいて撮影画像データを取得できる。
【0009】
なお、本明細書に開示の技術は、種々の態様で実現することが可能であり、例えば、データ処理方法およびデータ処理装置、検査方法および検査装置、それらの方法または装置の機能を実現するためのコンピュータプログラム、そのコンピュータプログラムを記録した記録媒体（例えば、一時的ではない記録媒体）、等の形態で実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【0010】
【図1】一実施例としてのデータ処理装置を示す説明図である。
【図2】デジタルカメラ１１０と光源１２０と回転台７００とプリンタ９００との斜視図である。
【図3】（Ａ）は、方向Ｄ１、Ｄ２と装置方向１１０ｄとの説明図である。（Ｂ）は、光源１２０の明るさ１２０ｘの説明図である。
【図4】検査処理の例を示すフローチャートである。
【図5】撮影画像データ取得処理の例を示すフローチャートである。
【図6】撮影画像データ取得処理の例を示すフローチャートである。
【図7】（Ａ）－（Ｅ）は、撮影画像の例を示す説明図である。
【図8】撮影画像データ取得処理の第２実施例を示すフローチャートである。
【図9】撮影画像データ取得処理の第２実施例を示すフローチャートである。
【図10】角度Ａｇと確信度Ｔｃとの対応関係の例を示すグラフである。
【図11】撮影画像データ取得処理の第３実施例を示すフローチャートである。
【図12】撮影画像データ取得処理の第４実施例を示すフローチャートである。
【図13】撮影画像データ取得処理の第５実施例を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【0011】
Ａ．第１実施例：
Ａ１．装置構成：
図１は、一実施例としてのデータ処理装置を示す説明図である。本実施例では、データ処理装置２００は、例えば、パーソナルコンピュータである。データ処理装置２００は、対象物（例えば、プリンタなどの製品）の検査のための種々の処理を実行する。データ処理装置２００は、プロセッサ２１０と、記憶装置２１５と、表示部２４０と、操作部２５０と、通信インタフェース２７０と、を備えている。これらの要素は、バスを介して互いに接続されている。記憶装置２１５は、揮発性記憶装置２２０と、不揮発性記憶装置２３０と、を含んでいる。
Ａ１．装置構成：
図１は、一実施例としてのデータ処理装置を示す説明図である。本実施例では、データ処理装置２００は、例えば、パーソナルコンピュータである。データ処理装置２００は、対象物（例えば、プリンタなどの製品）の検査のための種々の処理を実行する。データ処理装置２００は、プロセッサ２１０と、記憶装置２１５と、表示部２４０と、操作部２５０と、通信インタフェース２７０と、を備えている。これらの要素は、バスを介して互いに接続されている。記憶装置２１５は、揮発性記憶装置２２０と、不揮発性記憶装置２３０と、を含んでいる。
【0012】
プロセッサ２１０は、データ処理を行うように構成された装置であり、例えば、ＣＰＵである。揮発性記憶装置２２０は、例えば、ＤＲＡＭであり、不揮発性記憶装置２３０は、例えば、フラッシュメモリである。不揮発性記憶装置２３０は、プログラム２３１と、物体検出モデルＮＮと、条件記録データＲＤと、撮影条件データＣＤと、を格納している。物体検出モデルＮＮは、いわゆる機械学習モデルであり、本実施例では、プログラムモジュールである。プログラム２３１と、物体検出モデルＮＮと、条件記録データＲＤと、撮影条件データＣＤと、の詳細については、後述する。
【0013】
表示部２４０は、液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイなどの、画像を表示するように構成された装置である。操作部２５０は、ボタン、レバー、表示部２４０上に重ねて配置されたタッチパネルなどの、ユーザによる操作を受け取るように構成された装置である。ユーザは、操作部２５０を操作することによって、種々の要求と指示をデータ処理装置２００に入力可能である。通信インタフェース２７０は、他の装置と通信するためのインタフェースである（例えば、ＵＳＢインタフェース、有線ＬＡＮインタフェース、IEEE802.11の無線インタフェース）。通信インタフェース２７０には、デジタルカメラ１１０と、光源１２０と、回転台７００と、が接続されている。
【0014】
回転台７００の上には、検査の対象物９００が載せられる。回転台７００は、対象物９００を回転させることにより、デジタルカメラ１１０に対する対象物９００の向き（すなわち、プリンタ９００の外面のうちデジタルカメラ１１０から見える部分）を変更可能である。光源１２０は、撮影のために、対象物９００に光を照射する。本実施例では、光源１２０は、発光ダイオードである。ただし、光源１２０は、蛍光ランプ、白熱ランプ、など、任意の種類の光源であってよい。デジタルカメラ１１０は、対象物９００を撮影することによって、撮影画像の画像データを生成する。データ処理装置２００は、回転台７００を制御することによって、デジタルカメラ１１０に対する対象物９００の向きを調整する。また、データ処理装置２００は、光源１２０を制御することによって、光源１２０の明るさを調整する。以下、対象物９００がプリンタであることとする（対象物９００を、プリンタ９００とも呼ぶ）。
【0015】
図２は、デジタルカメラ１１０と光源１２０と回転台７００とプリンタ９００との斜視図である。回転台７００は、プリンタ９００を支持する装置である。本実施例では、回転台７００は、平らな上面７１１を有する上板７１０と、上板７１０の下方に配置された下板７２０と、上板７１０と下板７２０とを接続する複数のベアリング７２１と、下板７２０に対する上板７１０の回転位置を検出するセンサ７３０と、下板７２０に対して上板７１０を回転させるモータ７４０と、を備えている。複数のベアリング７２１は、下板７２０に対する上板７１０の回転を許容する。上板７１０の回転軸７００ｘは、上面７１１に垂直であり、上面７１１のおおよそ中心に位置している。本実施例では、プリンタ９００の撮影時、回転軸７００ｘが鉛直方向におおよそ平行であるように、回転台７００が配置される。
【0016】
プリンタ９００は、回転台７００の上面７１１上に載せられる（以下、上面７１１を、支持面７１１とも呼ぶ）。デジタルカメラ１１０は、デジタルカメラ１１０の撮影方向１１０ｓｄが回転台７００上のプリンタ９００を向くように、配置される（撮影方向１１０ｓｄは、デジタルカメラ１１０の撮影範囲の中心を示す方向である）。プリンタ９００の第１外面９０１には、ラベルシート９１０が貼られている。後述する検査処理では、このラベルシート９１０が検査される。検査のために、デジタルカメラ１１０は、プリンタ９００の第１外面９０１を撮影し、ラベルシート９１０を含む撮影画像の画像データを生成する。本実施例では、第１外面９０１は、プリンタ９００の正面である。また、本実施例では、支持面７１１上には、プリンタ９００の底面が載せられる。上板７１０を回転させることによって、デジタルカメラ１１０から第１外面９０１が見えるように、デジタルカメラ１１０に対するプリンタ９００の向きが、調整される。
【0017】
プリンタ９００の撮影の完了の後、回転台７００上のプリンタ９００は、新たなプリンタ９００に置換される。例えば、作業者は、撮影済のプリンタ９００を回転台７００から取り外し、新たなプリンタ９００を支持面７１１上に配置する。支持面７１１には、基準マーカー７５０が、記されている。作業者は基準マーカー７５０を参照することによって、上板７１０上のプリンタ９００の位置を、上板７１０に対する予め決められた位置に調整する（例えば、作業者は、プリンタ９００の特定の部分（本実施例では、下方の角）を、基準マーカー７５０の位置に配置する）。これにより、デジタルカメラ１１０に対するプリンタ９００の向きと、センサ７３０によって測定される上板７１０の回転位置と、の間の対応関係は、複数個のプリンタ９００（すなわち、複数回の検査）の間で、おおよそ同じである。
【0018】
図２中には、方向Ｄ１、Ｄ２、Ｄｘが示されている。方向Ｄｘは、回転軸７００ｘに平行な上方向である。第１方向Ｄ１と第２方向Ｄ２とは、方向Ｄｘに垂直な方向であり、上板７１０に予め対応付けられている。なお、第２方向Ｄ２は、第１方向Ｄ１に垂直である。図２中には、プリンタ９００からデジタルカメラ１１０へ向かう方向１１０ｄが示されている（装置方向１１０ｄとも呼ぶ）。本実施例では、回転軸７００ｘがプリンタ９００を貫通するように、プリンタ９００が配置される。装置方向１１０ｄは、回転軸７００ｘからデジタルカメラ１１０へ向かう方向である。上板７１０が回転軸７００ｘを中心に回転する場合、上板７１０に対応付けられた方向Ｄ１、Ｄ２は、上板７１０と共に回転する。従って、装置方向１１０ｄは、方向Ｄ１、Ｄ２に対して、回転軸７００ｘを中心に回転する。装置方向１１０ｄは、プリンタ９００に対するデジタルカメラ１１０の方向を示している。
【0019】
図３（Ａ）は、方向Ｄ１、Ｄ２と装置方向１１０ｄとの説明図である。図中には、下方を向いて見た方向Ｄ１、Ｄ２が示されている。上述したように、上板７１０が回転軸７００ｘを中心に回転する場合、装置方向１１０ｄは、方向Ｄ１、Ｄ２に対して、回転軸７００ｘを中心に、回転する。装置方向１１０ｄの回転位置は、第１方向Ｄ１に対する角度Ａｇによって、示される。本実施例では、角度Ａｇは、第１方向Ｄ１を基準とする反時計回り方向の角度を示している。角度Ａｇは、プリンタ９００に対する装置方向１１０ｄの回転位置を、示している。プリンタ９００の外面のうちデジタルカメラ１１０から見える部分は、角度Ａｇに応じて変化する。また、本実施例では、プロセッサ２１０は、回転台７００のセンサ７３０からの信号を使用して、現行の角度Ａｇを取得する。
【0020】
図３（Ａ）には、装置方向１１０ｄの複数の候補１１０ｄｃが示されている（候補方向１１０ｄｃとも呼ぶ）。本実施例では、複数の候補方向１１０ｄｃの配置パターンは、予め決められており、回転軸７００ｘを中心とする周方向の全範囲（すなわち、３６０度の範囲）に亘って分布している。本実施例では、Ｐ個（Ｐは、２以上の整数）の候補方向１１０ｄｃが、等角度間隔で並ぶように、配置されている。隣り合う２個の候補方向１１０ｄｃの間の角度は、例えば、１度である。本実施例では、データ処理装置２００は、処理開始時の装置方向１１０ｄを基準に等角度間隔で並ぶＰ個の候補方向１１０ｄｃから、撮影に適した装置方向１１０ｄを検索する（詳細は後述）。以下、候補方向１１０ｄｃを示す角度Ａｇを、候補角度Ａｇｃとも呼ぶ。
【0021】
図３（Ｂ）は、光源１２０の明るさ１２０ｘの説明図である。本実施例では、明るさ１２０ｘは、下限値１２０ｎ以上、上限値１２０ｍ以下の範囲内で、調整可能である。図中には、明るさ１２０ｘの複数の候補１２０ｘｃが、示されている（候補明るさ１２０ｘｃとも呼ぶ）。複数の候補明るさ１２０ｘｃは、予め決められており、下限値１２０ｎ以上、上限値１２０ｍ以下の範囲の全体に亘って分布している。本実施例では、データ処理装置２００は、複数の候補明るさ１２０ｘｃから、撮影に適した明るさ１２０ｘを検索する（詳細は後述）。以下、候補明るさ１２０ｘｃの総数がＱ個（Ｑは２以上の整数）であることとする。
【0022】
図４は、検査処理の例を示すフローチャートである。本実施例では、回転台７００（図２）上に配置されたプリンタ９００に、適切なラベルシート９１０が貼られているか否かが検査される。Ｓ１１０では、作業者が、プリンタ９００を回転台７００の上板７１０上に配置する。そして、作業者は、データ処理装置２００（図１）の操作部２５０を操作することによって、処理開始の指示を入力する。
【0023】
Ｓ１２０では、データ処理装置２００のプロセッサ２１０は、処理開始の指示に応じて、撮影画像データ取得処理を実行する。図５、図６は、撮影画像データ取得処理の例を示すフローチャートである。図６は、図５の続きの処理を示している。Ｓ２０５では、プロセッサ２１０は、撮影条件が決定済であるか否かを判断する。撮影条件は、撮影に関する条件であって調整対象の条件を示しており、本実施例では、装置方向１１０ｄ（図３（Ａ））と明るさ１２０ｘ（図３（Ｂ））との組み合わせを示している。後述するように、撮影画像データ取得処理では、プロセッサ２１０は、適切な撮影条件を決定し、決定した撮影条件を示す撮影条件データＣＤを記憶装置２１５（本実施例では、不揮発性記憶装置２３０）に格納する。不揮発性記憶装置２３０に撮影条件データＣＤが格納されている場合、プロセッサ２１０は、撮影条件が決定済であると判断する。不揮発性記憶装置２３０に撮影条件データＣＤが格納されていない場合、プロセッサ２１０は、撮影条件が決定済ではないと判断する。初めて撮影画像データ取得処理が実行される場合、不揮発性記憶装置２３０には撮影条件データＣＤは格納されておらず、撮影条件は決定済ではない。
【0024】
撮影条件が決定済ではないと判断される場合（Ｓ２０５：Ｎｏ）、Ｓ２１０で、プロセッサ２１０は、撮影条件と、条件記録データＲＤと、を初期化する。例えば、プロセッサ２１０は、現行の装置方向１１０ｄを、装置方向１１０ｄの初期値として採用する。また、プロセッサ２１０は、光源１２０の明るさ１２０ｘを、複数の候補明るさ１２０ｘｃのうちの予め決められた初期明るさに、設定する。後述するように、プロセッサ２１０は、撮影画像データを物体検出モデルＮＮ（図１）に入力することによって、撮影画像からラベルシート９１０を検出する。光源１２０が暗すぎる場合と光源１２０が明るすぎる場合とには、ラベルシート９１０の検出が困難であり得る。初期明るさは、ラベルシート９１０の検出が可能であるような明るさ１２０ｘに、予め実験的に決定される。
【0025】
条件記録データＲＤは、撮影条件と、後述する確信度Ｔｃと、の対応関係を示すデータであり、記憶装置２１５（本実施例では、不揮発性記憶装置２３０）に格納される。確信度Ｔｃは、物体検出モデルＮＮによるラベルシート９１０の検出結果の確信度である（詳細は、後述）。プロセッサ２１０は、種々の撮影条件で取得される撮影画像データを使用して、撮影条件と確信度Ｔｃとの１以上の対応関係を取得する。条件記録データＲＤは、取得された対応関係を示している。Ｓ２１０では、プロセッサ２１０は、条件記録データＲＤを、対応関係を示さない初期データ（例えば、空のデータ）に、初期化する。
【0026】
Ｓ２１５では、プロセッサ２１０は、デジタルカメラ１１０に撮影指示を供給する。デジタルカメラ１１０は、プリンタ９００を撮影し、撮影画像を示す撮影画像データを生成する。プロセッサ２１０は、デジタルカメラ１１０から撮影画像データを取得する。
【0027】
図７（Ａ）－図７（Ｅ）は、撮影画像の例を示す説明図である。図７（Ａ）、図７（Ｂ）の撮影画像８００ａ、８００ｂは、いずれも、プリンタ９００の第１外面９０１と、第１外面９０１に貼られたラベルシート９１０と、を示している。第１撮影画像８００ａは、デジタルカメラ１１０（図２）の撮影方向１１０ｓｄに対して第１外面９０１が傾いている状態で撮影された画像を示している。第１撮影画像８００ａ中では、第１外面９０１（ひいては、ラベルシート９１０）の歪みは、大きい。第２撮影画像８００ｂは、デジタルカメラ１１０の撮影方向１１０ｓｄに対して第１外面９０１が垂直である状態で撮影された画像を示している。第２撮影画像８００ｂ中では、第１外面９０１（ひいては、ラベルシート９１０）の歪みは、小さい。
【0028】
Ｓ２２０（図５）では、プロセッサ２１０は、撮影画像データを物体検出モデルＮＮに入力することによって、確信度Ｔｃと領域ＤＡとを算出する。物体検出モデルＮＮは、ラベルシート９１０を検出するように予め訓練された機械学習モデルである。本実施例では、物体検出モデルＮＮは、「YOLO（You only look once）」と呼ばれる物体検出モデルである。ＹＯＬＯモデルは、バウンディングボックスと呼ばれる物体を含む枠と、バウンディングボックスが物体を含むことの確信度と、バウンディングボックスが物体を含む場合の物体の種類毎の確率（クラス確率とも呼ぶ）と、を予測する。確信度は、予測結果（本実施例では、バウンディングボックスが物体を含むこと）をどの程度確信しているかを表す尺度を示している。本実施例では、確信度Ｔｃは、ゼロ以上、１以下の範囲の値である。領域ＤＡは、バウンディングボックスによって囲まれる領域である。
【0029】
後述するように、物体検出モデルＮＮによって検出されるラベルシート９１０の画像は、外観検査に使用される。撮影時のデジタルカメラ１１０（図２）に対するプリンタ９００の向き（すなわち、プリンタ９００から見たデジタルカメラ１１０の方向。例えば、角度Ａｇ）が適切な向きからずれている場合、撮影画像中のラベルシート９１０の画像の歪みに起因して、検査の精度が低下し得る。検査に適するプリンタ９００の向きは、種々の向きであってよく、例えば、デジタルカメラ１１０の撮影方向１１０ｓｄに対して第１外面９０１が垂直であるような向きであってよい。また、撮影時の光源１２０の明るさ１２０ｘが適切な明るさ１２０ｘからずれている場合、検査の精度が低下し得る。適切な明るさ１２０ｘは、種々の明るさ１２０ｘであってよく、例えば、撮影画像中のラベルシート９１０の画像が白飛びの領域と黒つぶれの領域との両方を含まないような明るさ１２０ｘであってよい。
【0030】
本実施例では、物体検出モデルＮＮは、種々の撮影画像からラベルシート９１０を検出するように訓練済である。物体検出モデルＮＮは、撮影画像がラベルシート９１０の画像を含む場合に、ラベルシート９１０の画像を示すバウンディングボックスを形成するとともに、ラベルシート９１０の画像を示すバウンディングボックスの確信度が大きくなるように、訓練される。本実施例では、物体検出モデルＮＮの訓練には、検査用の撮影のための光源環境と同じ光源環境で撮影された撮影画像が使用される。具体的には、訓練用の撮影に使用される光源１２０（図２）の機種と数とは、検査用の撮影に使用される光源１２０の機種と数と、それぞれ同じである。本実施例では、光源１２０の数は、１である。ただし、２以上の光源１２０が使用されてよい。複数の光源１２０が使用される場合、複数の光源１２０の間で機種が異なってもよい。
【0031】
また、本実施例では、訓練用の撮影と検査用の撮影とは、同じ撮影環境で行われる。訓練用の撮影時には、プリンタ９００が、回転台７００上に載せられ、光源１２０が、プリンタ９００を照らす。この状態で、デジタルカメラ１１０は、プリンタ９００を撮影することによって、訓練用の撮影画像データを生成する。訓練のための撮影と検査のための撮影との間で、デジタルカメラ１１０と光源１２０と回転台７００とプリンタ９００との間の位置関係は、同じである。例えば、訓練用の撮影と検査用の撮影との両方において、光源１２０は、プリンタ９００の外面のうちデジタルカメラ１１０から見える部分に、光を照射する。また、訓練用の撮影と検査用の撮影との間で、光源１２０とプリンタ９００との間の距離は同じであり、デジタルカメラ１１０とプリンタ９００との間の距離は同じである。また、デジタルカメラ１１０の機種は、訓練用の撮影と検査用の撮影との間で同じである。ただし、１以上の環境設定（例えば、デジタルカメラ１１０の機種、光源１２０の数、など）が、訓練用の撮影と検査用の撮影との間で、異なってよい。
【0032】
また、本実施例では、物体検出モデルＮＮの訓練には、プリンタ９００の向きと明るさ１２０ｘとのそれぞれが外観検査に適している状態で撮影された複数の撮影画像が、使用される。従って、訓練済の物体検出モデルＮＮは、撮影時のプリンタ９００の向きと明るさ１２０ｘとのそれぞれが外観検査に適している場合に、撮影画像中のラベルシート９１０を示す適切なバウンディングボックスと、高い確信度Ｔｃと、を算出可能である。プリンタ９００の向きと明るさ１２０ｘとの一方、または、両方が、外観検査に適していない場合、物体検出モデルＮＮは、ラベルシート９１０を示さない不適切なバウンディングボックスを算出し得、また、小さい確信度Ｔｃを算出し得る。
【0033】
プロセッサ２１０は、物体検出モデルＮＮによって定められる演算を、撮影画像データを使用して実行することによって、バウンディングボックスと確信度Ｔｃとを算出する（クラス確率も算出されるが、本実施例では、使用されない）。撮影画像の解像度（すなわち、画素密度）が物体検出モデルＮＮに適した解像度と異なる場合、プロセッサ２１０は、撮影画像データに対する解像度変換処理を実行する。以下、バウンディングボックスによって囲まれる領域ＤＡを、候補領域ＤＡとも呼ぶ。
【0034】
第１撮影画像８００ａ（図７（Ａ））からは、ラベルシート９１０を示す候補領域ＤＡａが検出され、第２撮影画像８００ｂ（図７（Ｂ））からは、ラベルシート９１０を示す候補領域ＤＡｂが検出される。上述したように、第１撮影画像８００ａ中のラベルシート９１０の歪みは、第２撮影画像８００ｂ中のラベルシート９１０の歪みよりも、大きい。従って、第１撮影画像８００ａから算出される確信度Ｔｃは、第２撮影画像８００ｂから算出される確信度Ｔｃよりも、小さい値であり得る。図示を省略するが、ラベルシート９１０の画像が大きく変形している場合、物体検出モデルＮＮは、ラベルシート９１０の画像を検出できない場合がある。この場合、バウンディングボックスは、撮影画像中のラベルシート９１０を示していない部分を示し得る。また、確信度Ｔｃは、ラベルシート９１０の画像が検出される場合と比べて、小さくなる。また、図示を省略するが、デジタルカメラ１１０が、プリンタ９００の外面のうち第１外面９０１とは異なる外面を撮影する場合、撮影画像は、ラベルシート９１０の画像を含まない。この場合、バウンディングボックスは、撮影画像中のラベルシート９１０を示していない部分を示し得る。確信度Ｔｃは、撮影画像がラベルシート９１０の画像を含む場合の確信度Ｔｃよりも、小さくなる。
【0035】
Ｓ２２５（図５）では、プロセッサ２１０は、検出対象物であるラベルシート９１０が検出されたか否かを判断する。本実施例では、確信度Ｔｃが予め決められた第１閾値ＴＨ１以上である場合に、ラベルシート９１０が検出されたと判断する。第１閾値ＴＨ１は、確信度Ｔｃが第１閾値ＴＨ１以上である場合に、撮影画像中の候補領域ＤＡがラベルシート９１０を表すように、予め実験的に決定される。
【0036】
ラベルシート９１０が検出されたと判断される場合（Ｓ２２５：Ｙｅｓ）、Ｓ２３０で、プロセッサ２１０は、角度Ａｇと確信度Ｔｃとの対応関係を示すデータを、条件記録データＲＤに追加する。これにより、条件記録データＲＤに、新たな対応関係が、記録される。そして、プロセッサ２１０は、Ｓ２３５へ移行する。なお、Ｓ２３０で記録される対応関係からは、明るさ１２０ｘは省略されてよい。この理由は、後述するように、Ｓ２３０で記録される対応関係は、適切な角度Ａｇの決定に使用され、適切な明るさ１２０ｘの決定には使用されないからである。なお、Ｓ２３０で記録される対応関係は、角度Ａｇと確信度Ｔｃと明るさ１２０ｘとの対応関係を示してよい。
【0037】
ラベルシート９１０が検出されないと判断される場合（Ｓ２２５：Ｎｏ）、プロセッサ２１０は、Ｓ２３０をスキップして、Ｓ２３５へ移行する。
【0038】
Ｓ２３５では、プロセッサ２１０は、全ての候補角度Ａｇｃ（すなわち、全ての候補方向１１０ｄｃ）の処理が終了したか否かを判断する。未処理の候補角度Ａｇｃが残っている場合（Ｓ２３５：Ｎｏ）、Ｓ２４０で、プロセッサ２１０は、回転台７００（図２）のモータ７４０を駆動することによって、角度Ａｇが次の候補角度Ａｇｃ（本実施例では、現行の角度Ａｇの隣の未処理の候補角度Ａｇｃ）になるように、上板７１０を回転させる。そして、プロセッサ２１０は、Ｓ２１５へ移行し、新たな候補角度Ａｇｃの処理を実行する。
【0039】
全ての候補角度Ａｇｃの処理が終了した場合（Ｓ２３５：Ｙｅｓ）、Ｓ２４５で、プロセッサ２１０は、条件記録データＲＤを参照し、最も大きい確信度Ｔｃに対応付けられた候補角度Ａｇｃを取得する。そして、プロセッサ２１０は、回転台７００（図２）のモータ７４０を駆動することによって、角度Ａｇが最も大きい確信度Ｔｃに対応付けられた候補角度Ａｇｃになるように、上板７１０を回転させる。Ｓ２５０では、プロセッサ２１０は、光源１２０を制御することによって、明るさ１２０ｘを下限値１２０ｎに調整する。
【0040】
Ｓ２５５、Ｓ２６０、Ｓ２６５は、Ｓ２１５、Ｓ２２０、Ｓ２２５と、それぞれ同じである。Ｓ２５５で、プロセッサ２１０は、デジタルカメラ１１０に撮影指示を供給することによって、デジタルカメラ１１０から撮影画像データを取得する。Ｓ２６０では、プロセッサ２１０は、撮影画像データを物体検出モデルＮＮに入力することによって、確信度Ｔｃと領域ＤＡとを算出する。Ｓ２６５では、プロセッサ２１０は、ラベルシート９１０が検出されたか否かを判断する。
【0041】
ラベルシート９１０が検出されたと判断される場合（Ｓ２６５：Ｙｅｓ）、Ｓ２７０で、プロセッサ２１０は、角度Ａｇと明るさ１２０ｘと確信度Ｔｃとの対応関係を示すデータを、条件記録データＲＤに追加する。これにより、条件記録データＲＤに、新たな対応関係が、記録される。そして、プロセッサ２１０は、Ｓ２７５へ移行する。
【0042】
ラベルシート９１０が検出されないと判断される場合（Ｓ２６５：Ｎｏ）、プロセッサ２１０は、Ｓ２７０をスキップして、Ｓ２７５へ移行する。
【0043】
Ｓ２７５では、プロセッサ２１０は、全ての候補明るさ１２０ｘｃの処理が終了したか否かを判断する。未処理の候補明るさ１２０ｘｃが残っている場合（Ｓ２７５：Ｎｏ）、Ｓ２８０で、プロセッサ２１０は、光源１２０の明るさ１２０ｘを、次の候補明るさ１２０ｘｃ（本実施例では、現行の明るさ１２０ｘよりも１段階明るい候補明るさ１２０ｘｃ）に調整する。そして、プロセッサ２１０は、Ｓ２５５へ移行し、新たな候補明るさ１２０ｘｃの処理を実行する。
【0044】
図７（Ｃ）、図７（Ｄ）の撮影画像８００ｃ、８００ｄは、いずれも、プリンタ９００の第１外面９０１と、第１外面９０１に貼られたラベルシート９１０と、を示している。これらの撮影画像８００ｃ、８００ｄは、Ｓ２４５で説明した最大の確信度Ｔｃに対応付けられた候補角度Ａｇｃで撮影された画像を示している。第３撮影画像８００ｃは、明るさ１２０ｘが暗い場合の撮影画像を示し、第４撮影画像８００ｄは、明るさ１２０ｘが明るい場合の撮影画像を示している。明るさ１２０ｘが適切な明るさよりも暗い場合、確信度Ｔｃは、小さくなり得る。明るさ１２０ｘが適切な明るさよりも明るい場合、確信度Ｔｃは、小さくなり得る。
【0045】
全ての候補明るさ１２０ｘｃの処理が終了した場合（図５：Ｓ２７５：Ｙｅｓ）、Ｓ２８５（図６）で、プロセッサ２１０は、条件記録データＲＤを参照し、最も大きい確信度Ｔｃに対応付けられた候補角度Ａｇｃと候補明るさ１２０ｘｃとを取得する。そして、プロセッサ２１０は、回転台７００（図２）のモータ７４０を駆動することによって、角度Ａｇが最も大きい確信度Ｔｃに対応付けられた候補角度Ａｇｃになるように、上板７１０を回転させる。また、プロセッサ２１０は、光源１２０の明るさ１２０ｘを、最も大きい確信度Ｔｃに対応付けられた候補明るさ１２０ｘｃに調整する。
【0046】
Ｓ２９０、Ｓ２９５は、図５のＳ２１５、Ｓ２２０と、それぞれ同じである。Ｓ２９０で、プロセッサ２１０は、デジタルカメラ１１０に撮影指示を供給することによって、デジタルカメラ１１０から撮影画像データを取得する。Ｓ２９５では、プロセッサ２１０は、撮影画像データを物体検出モデルＮＮに入力することによって、確信度Ｔｃと領域ＤＡとを算出する。
【0047】
Ｓ３００では、プロセッサ２１０は、ラベルシート９１０の画像であって検査に適する画像が検出されたか否かを判断する。本実施例では、確信度Ｔｃが予め決められた第２閾値ＴＨ２以上である場合に、ラベルシート９１０の検査に適する画像が検出されたと判断する。第２閾値ＴＨ２は、確信度Ｔｃが第２閾値ＴＨ２以上である場合に、撮影画像中の候補領域がラベルシート９１０の画像であって検査に適する画像を表すように、予め実験的に決定される。このような第２閾値ＴＨ２は、第１閾値ＴＨ１（図５：Ｓ２２５、Ｓ２６５）と比べて、大きい値であり得る。
【0048】
検査に適する画像が検出されないと判断される場合（Ｓ３００：Ｎｏ）、Ｓ３０５で、プロセッサ２１０は、撮影条件と、条件記録データＲＤと、を初期化する。Ｓ３０５の処理は、図５のＳ２１０の処理と同じである。Ｓ３０５の後、プロセッサ２１０は、図５のＳ２２５へ移行する。そして、プロセッサ２１０は、上述したＳ２１５（図５）－Ｓ３００（図６）の処理を実行することによって、第２閾値ＴＨ２以上の確信度Ｔｃを取得可能な撮影条件（すなわち、角度Ａｇと明るさ１２０ｘ）を検索する。
【0049】
検査に適する画像が検出されると判断される場合（Ｓ３００：Ｙｅｓ）、Ｓ３１０で、プロセッサ２１０は、第２閾値ＴＨ２以上の確信度Ｔｃに対応付けられるデータ（ここでは、撮影画像データと、候補領域ＤＡの座標を示す座標データと、撮影条件を示す撮影条件データＣＤと、を含む）を、記憶装置２１５（本実施例では、不揮発性記憶装置２３０）に格納する。Ｓ３１０で格納されるデータは、後述するラベルシート９１０の検査に使用される。プロセッサ２１０は、撮影条件データＣＤを不揮発性記憶装置２３０に格納することによって、撮影条件データＣＤによって示される撮影条件が適切な条件であると決定している。以下、Ｓ３１０で格納される撮影画像データを、検査撮影画像データとも呼ぶ。また、座標データによって表される候補領域ＤＡを、検出領域ＤＡとも呼ぶ。Ｓ３１０の後、プロセッサ２１０は、図５、図６の処理、すなわち、図４のＳ１２０の処理を、終了する。
【0050】
Ｓ２０５（図５）で、撮影条件が決定済であると判断される場合（Ｓ２０５：Ｙｅｓ）、プロセッサ２１０は、図６のＳ２８５へ移行する。Ｓ２８５では、プロセッサ２１０は、最も大きい確信度Ｔｃに対応付けられた候補角度Ａｇｃと候補明るさ１２０ｘｃとして、撮影条件データＣＤによって示される候補角度Ａｇｃと候補明るさ１２０ｘｃとを使用する。
【0051】
図４のＳ１２０の後、Ｓ１３０では、プロセッサ２１０は、検査撮影画像データと座標データとを使用して、検査撮影画像データによって表される撮影画像のうち、座標データによって表される検出領域の画像を表す検出領域データを取得する。検出領域は、物体検出モデルＮＮによって検出されたラベルシート９１０の画像を示している（検出ラベル画像とも呼ぶ）。図７（Ｅ）は、検出ラベル画像の例を示す説明図である。検出領域ＤＡの検出ラベル画像８１０は、ラベルシート９１０の画像を表している。ラベルシート９１０は、複数の文字とマークとを含んでいる。
【0052】
Ｓ１４０（図４）では、プロセッサ２１０は、検出領域データを使用して、ラベルシート９１０の外観検査を実行する。本実施例では、プロセッサ２１０は、検出領域データによって表される検出ラベル画像と、予め準備された不具合の無いラベルシート９１０の基準画像と、のパターンマッチングを実行することによって、ラベルシート９１０の適否を判断する。プロセッサ２１０は、パターンマッチングにより、検出ラベル画像と基準画像との間の類似度を算出する。類似度は、画素値の差分の二乗和、画素値の差分の絶対値の和、など、２枚の画像の間の差が大きいほど大きくなる算出値であってよい（この場合、算出値が小さいほど、類似度が大きい）。また、類似度は、正規化相互相関、ゼロ平均正規化相互相関、など、２枚の画像の間の相関を示す算出値であってよい。類似度が予め決められた類似度閾値以上である場合に、プロセッサ２１０は、ラベルシート９１０が適切であると判断する。類似度が類似度閾値未満である場合、プロセッサ２１０は、ラベルシート９１０が不具合を有すると判断する。ラベルシート９１０が基準画像と異なる部分（例えば、文字の欠落、誤字、マークの誤りなど）を含む場合、ラベルシート９１０が不具合を有すると判断される。プロセッサ２１０は、検査結果を示す検査結果データを、記憶装置２１５（本実施例では、不揮発性記憶装置２３０）に格納する。
【0053】
Ｓ１５０では、プロセッサ２１０は、全ての検査対象物（ここでは、プリンタ９００）の検査が終了したか否かを判断する。判断方法は、任意の方法であってよい。例えば、プロセッサ２１０は、予め準備された検査対象物のリストを参照することによって、Ｓ１５０の判断を行ってよい。これに代えて、作業者が、操作部２５０（図１）を操作することによって、全てのプリンタ９００の検査が終了したか否かを入力してよい。全てのプリンタ９００の検査が終了した場合（Ｓ１５０：Ｙｅｓ）、プロセッサ２１０は、検査処理を終了する。
【0054】
未検査のプリンタ９００が残っている場合（Ｓ１５０：Ｎｏ）、Ｓ１６０で、回転台７００上のプリンタ９００が入れ替えられる。例えば、作業者は、検査済のプリンタ９００を回転台７００から取り外し、未検査のプリンタ９００を回転台７００の上板７１０上に配置する。そして、作業者は、操作部２５０（図１）を操作することによって、処理開始の指示を入力する。これにより、処理は、Ｓ１２０へ移行する。そして、未検査のプリンタ９００が、検査される。
【0055】
以上のように、本実施例では、データ処理装置２００のプロセッサ２１０は、図５、図６の処理を実行することによって、プリンタ９００の撮影画像データを取得する。具体的には、プロセッサ２１０は、図５のＳ２２０、Ｓ２６０で、撮影対象物であるプリンタ９００の撮影画像を表す撮影画像データを物体検出モデルＮＮに入力することによって、確信度Ｔｃを算出する。物体検出モデルＮＮは、撮影対象物（ここでは、プリンタ９００）の一部である検出対象物（ここでは、ラベルシート９１０）を検出するように訓練されている。確信度Ｔｃは、物体検出モデルＮＮによるラベルシート９１０の検出の確信度Ｔｃである。
【0056】
図５で説明したように、プロセッサ２１０は、このような確信度Ｔｃの算出処理を、複数回、実行する（以下、確信度Ｔｃの算出処理が、Ｌ回（Ｌは２以上の整数）、実行されることとする）。プロセッサ２１０は、Ｌ個の撮影画像データを物体検出モデルＮＮに入力することによって、Ｌ個の撮影画像データにそれぞれ対応付けられるＬ個の確信度Ｔｃを算出する。Ｌ個の撮影画像データは、Ｌ個の撮影条件の下で撮影されたプリンタ９００の撮影画像をそれぞれ表している。Ｌ個の撮影条件は、互いに異なっている。本実施例では、Ｌ個の撮影条件の間では、角度Ａｇと明るさ１２０ｘとの一方、または、両方が、異なっている。
【0057】
そして、Ｓ２９０（図６）では、プロセッサ２１０は、Ｌ個の確信度Ｔｃのうちの最も大きい確信度に対応付けられる撮影条件の下で新たに撮影されたプリンタ９００の撮影画像を表す撮影画像データを取得する。
【0058】
図２、図３（Ａ）で説明したように、撮影条件は、プリンタ９００からデジタルカメラ１１０へ向かう装置方向１１０ｄを含む。そして、繰り返されるＳ２４０（図５）では、プロセッサ２１０は、Ｐ個の候補方向１１０ｄｃ（図３（Ａ））を、１つずつ順番に、使用する。ここで、Ｌ個の撮影条件のＬ個の装置方向１１０ｄは、互いに異なるＭ個（Ｍは、２以上、Ｌ以下の整数）の装置方向１１０ｄで構成されていることとする。本実施例では、Ｍ個の装置方向１１０ｄは、Ｐ個の候補方向１１０ｄｃと同じである。
【0059】
以上により、プロセッサ２１０は、適切な装置方向１１０ｄ（すなわち、最も大きい確信度Ｔｃに対応付けられた装置方向１１０ｄ）を示す撮影条件に基づいて撮影画像データを取得できる。
【0060】
なお、Ｍ個の装置方向１１０ｄ（本実施例では、Ｐ個の候補方向１１０ｄｃ）は、それぞれ、プリンタ９００（より一般的には、撮影対象物）に対応付けられる特定の方向（例えば、図３（Ａ）の第１方向Ｄ１）を基準とする、デジタルカメラ１１０の方向である。このようなＭ個の装置方向１１０ｄ（すなわち、Ｐ個の候補方向１１０ｄｃ）が、互いに異なっている。例えば、第１方向Ｄ１を基準とするＭ個の角度Ａｇ（すなわち、Ｐ個の候補角度Ａｇｃ）が、互いに異なっている。
【0061】
また、図３（Ｂ）で説明したように、撮影条件は、プリンタ９００の撮影時の光源１２０の明るさ１２０ｘを含んでいる。繰り返されるＳ２８０（図５）では、プロセッサ２１０は、Ｑ個の候補明るさ１２０ｘｃ（図３（Ｂ））を、１つずつ順番に、使用する。ここで、Ｌ個の撮影条件のＬ個の明るさ１２０ｘは、互いに異なるＮ個（Ｎは、２以上、Ｌ以下の整数）の明るさ１２０ｘで構成されていることとする。本実施例では、Ｎ個の明るさ１２０ｘは、Ｑ個の候補明るさ１２０ｘｃと同じである。この構成によれば、プロセッサ２１０は、適切な装置方向１１０ｄと適切な明るさ１２０ｘ（すなわち、最も大きい確信度Ｔｃに対応付けられた装置方向１１０ｄと明るさ１２０ｘ）を示す撮影条件に基づいて撮影画像データを取得できる。
【0062】
また、複数のプリンタ９００が検査される場合、プロセッサ２１０は、図４のＳ１２０の撮影画像データ取得処理（具体的には、図６のＳ３１０）で撮影条件データＣＤを不揮発性記憶装置２３０に格納した後、次のプリンタ９００のために、Ｓ１２０の撮影画像データ取得処理を再び実行する。撮影条件データＣＤが格納済である場合（図５：Ｓ２０５：Ｙｅｓ）、プロセッサ２１０は、適切な撮影条件を検索する処理Ｓ２１０－Ｓ２８０をスキップして、図６のＳ２８５へ移行する。Ｓ２８５では、プロセッサ２１０は、撮影条件を、撮影条件データＣＤによって示される撮影条件（すなわち、最も大きい確信度Ｔｃに対応付けられた撮影条件）に、設定する。そして、Ｓ２９０では、プロセッサ２１０は、設定された撮影条件（すなわち、最も大きい確信度に対応付けられる撮影条件）の下で他のプリンタ９００をデジタルカメラ１１０に撮影させることによって、他のプリンタ９００の撮影画像データを取得する。このように、プロセッサ２１０は、適切な撮影条件を決定した後には、同じ撮影条件を他のプリンタ９００の撮影に使用するので、撮影条件の決定のための処理の負担を軽減できる。そして、プロセッサ２１０は、他のプリンタ９００の適切な撮影画像データを取得できる。
【0063】
また、図４に示すように、プロセッサ２１０は、Ｓ１２０では、上述した撮影画像データ取得処理を実行することによって、撮影画像データを取得する。そして、プロセッサ２１０は、Ｓ１３０－Ｓ１４０では、取得された撮影画像データを使用して、検出対象物であるラベルシート９１０の外観を検査する。このように、プロセッサ２１０は、適切な装置方向１１０ｄを示す撮影条件に対応付けられる撮影画像データを使用して、ラベルシート９１０の外観を適切に検査できる。
【0064】
Ｂ．第２実施例：
図８、図９は、撮影画像データ取得処理の第２実施例を示すフローチャートである。図９は、図８の続きの処理を示している。第２実施例では、プロセッサ２１０は、確信度Ｔｃが増大する方向に上板７１０（図２）を回転させることによって次の角度Ａｇ（すなわち、装置方向１１０ｄ）を決定し、そして、決定した角度Ａｇに対応付けられた撮影画像データを使用して確信度Ｔｃを算出する。プロセッサ２１０は、このような処理を、確信度Ｔｃが減少し始めるまで、繰り返す。そして、プロセッサ２１０は、最大の確信度Ｔｃに対応付けられる装置方向１１０ｄを、適切な装置方向１１０ｄとして採用する。
図８、図９は、撮影画像データ取得処理の第２実施例を示すフローチャートである。図９は、図８の続きの処理を示している。第２実施例では、プロセッサ２１０は、確信度Ｔｃが増大する方向に上板７１０（図２）を回転させることによって次の角度Ａｇ（すなわち、装置方向１１０ｄ）を決定し、そして、決定した角度Ａｇに対応付けられた撮影画像データを使用して確信度Ｔｃを算出する。プロセッサ２１０は、このような処理を、確信度Ｔｃが減少し始めるまで、繰り返す。そして、プロセッサ２１０は、最大の確信度Ｔｃに対応付けられる装置方向１１０ｄを、適切な装置方向１１０ｄとして採用する。
【0065】
Ｓ２０５、Ｓ２１０は、図５のＳ２０５、Ｓ２１０と、それぞれ同じである。Ｓ２０５の判断結果がＹｅｓである場合、プロセッサ２１０は、図６のＳ２８５へ移行する。図６のＳ３００の判断結果がＮｏである場合、プロセッサ２１０は、Ｓ３０５の後に、図８のＳ５１０へ移行する。
【0066】
Ｓ５１０、Ｓ５１５は、図５のＳ２１５、Ｓ２２０と、それぞれ同じである。Ｓ５１０の撮影条件の角度Ａｇを、第１角度Ａｇ１とも呼ぶ。Ｓ５２０は、図５のＳ２３０と同じである。Ｓ５２０では、プロセッサ２１０は、第１角度Ａｇ１と確信度Ｔｃとの対応関係を示すデータを、条件記録データＲＤに追加する。以下、第１角度Ａｇ１に対応付けられる確信度Ｔｃを、第１確信度Ｔｃ１とも呼ぶ。
【0067】
図１０は、角度Ａｇと確信度Ｔｃとの対応関係の例を示すグラフである。横軸は、角度Ａｇを示し、縦軸は、確信度Ｔｃを示している。図中のグラフＧは、第１端角度Ａｇｘ１から第２端角度Ａｇｘ２までの角度範囲ＲＡｇ内の対応関係を示している。この角度範囲ＲＡｇは、３６０度の幅を有する連続な範囲である。ゼロ度の角度Ａｇは、この角度範囲ＲＡｇに含まれてよい。図２、図３（Ａ）で説明したように、角度Ａｇの変化は、デジタルカメラ１１０に対するプリンタ９００の回転（すなわち、プリンタ９００に対する装置方向１１０ｄの回転）を示している。従って、第１端角度Ａｇｘ１から第２端角度Ａｇｘ２まで角度Ａｇが変化する場合、確信度Ｔｃは、最小確信度Ｔｃｎと最大確信度Ｔｃｘとの間で、振動するように変化し得る。
【0068】
Ｓ５２５（図８）では、プロセッサ２１０は、角度Ａｇが第１角度Ａｇ１の隣の候補角度Ａｇｃになるように、上板７１０を回転させる。以下、回転後の角度Ａｇを、第２角度Ａｇ２とも呼ぶ。
【0069】
Ｓ５３０、Ｓ５３５、Ｓ５４０は、Ｓ５１０、Ｓ５１５、Ｓ５２０と、それぞれ同じである。Ｓ５４０では、プロセッサ２１０は、第２角度Ａｇ２と確信度Ｔｃとの対応関係を示すデータを、条件記録データＲＤに追加する。以下、第２角度Ａｇ２に対応付けられる確信度Ｔｃを、第２確信度Ｔｃ２とも呼ぶ。図１０の例では、第２角度Ａｇ２の第２確信度Ｔｃ２は、第１角度Ａｇ１の第１確信度Ｔｃ１よりも、小さい。
【0070】
Ｓ５４５（図８）では、プロセッサ２１０は、角度Ａｇが、第１角度Ａｇ１の隣の候補角度Ａｇｃであって第２角度Ａｇ２とは反対側の候補角度Ａｇｃになるように、上板７１０を回転させる。以下、回転後の角度Ａｇを、第３角度Ａｇ３とも呼ぶ。
【0071】
Ｓ５５０、Ｓ５５５、Ｓ５６０は、Ｓ５１０、Ｓ５１５、Ｓ５２０と、それぞれ同じである。Ｓ５６０では、プロセッサ２１０は、第３角度Ａｇ３と確信度Ｔｃとの対応関係を示すデータを、条件記録データＲＤに追加する。以下、第３角度Ａｇ３に対応付けられる確信度Ｔｃを、第３確信度Ｔｃ３とも呼ぶ。図１０の例では、第３角度Ａｇ３の第３確信度Ｔｃ３は、第１角度Ａｇ１の第１確信度Ｔｃ１よりも、大きい。
【0072】
Ｓ５６５（図８）では、プロセッサ２１０は、３個の角度Ａｇ１、Ａｇ２、Ａｇ３のそれぞれの確信度Ｔｃ１、Ｔｃ２、Ｔｃ３を参照することによって、処理方向ＤＰを決定する。処理方向ＤＰは、第１角度Ａｇ１から、第２角度Ａｇ２と第３角度Ａｇ３とのうちの第１角度Ａｇ１の確信度Ｔｃ１よりも大きい確信度Ｔｃに対応付けられる角度へ向かう方向である。図１０の例では、処理方向ＤＰは、第１角度Ａｇ１から第３角度Ａｇ３へ向かう方向である。この処理方向ＤＰは、角度Ａｇを増大させる方向であり、図３（Ａ）の説明図における反時計回り方向である。
【0073】
Ｓ５７０（図９）では、プロセッサ２１０は、角度Ａｇが、現行の角度Ａｇの処理方向ＤＰ側の隣の候補角度Ａｇｃになるように、上板７１０を回転させる。なお、回転後の角度Ａｇｃが、算出済の確信度Ｔｃを有する３個の角度Ａｇ１、Ａｇ２、Ａｇ３に含まれる場合、プロセッサ２１０は、角度Ａｇが未処理の候補角度Ａｇｃになるまで、上板７１０を回転させる。
【0074】
Ｓ５７５、Ｓ５８０、Ｓ５８５は、図８のＳ５１０、Ｓ５１５、Ｓ５２０と、それぞれ同じである。Ｓ５８５では、プロセッサ２１０は、現行の角度Ａｇと確信度Ｔｃとの対応関係を示すデータを、条件記録データＲＤに追加する。以下、現行の角度Ａｇに対応付けられた確信度Ｔｃを、「現行の確信度Ｔｃ」とも呼ぶ。
【0075】
Ｓ５９０では、プロセッサ２１０は、現行の確信度Ｔｃが、処理方向ＤＰとは反対方向側の隣の角度Ａｇ（本実施例では、前回の角度Ａｇ）の確信度Ｔｃよりも小さいか否かを判断する。以下、処理方向ＤＰとは反対方向側の隣の角度Ａｇを、「逆隣角度」とも呼ぶ。現行の確信度Ｔｃが、逆隣角度Ａｇの確信度Ｔｃ以上である場合（Ｓ５９０：Ｎｏ）、プロセッサ２１０は、Ｓ５７０へ移行し、新たな角度Ａｇの処理を実行する。プロセッサ２１０は、現行の確信度Ｔｃが逆隣角度の確信度Ｔｃよりも小さくなるまで、Ｓ５７０－Ｓ５８５の処理を繰り返す。
【0076】
図１０には、順番に並ぶ３個の角度Ａｇｉ－１、Ａｇｉ、Ａｇｉ＋１が示されている。中央の角度Ａｇｉの確信度Ｔｃｉは、最大確信度Ｔｃｘに近く、両隣の角度Ａｇｉ－１、Ａｇｉ＋１の確信度Ｔｃｉ－１、Ｔｃｉ＋１よりも大きい。現行の角度Ａｇが、中央の角度Ａｇｉである場合、現行の確信度Ｔｃｉは、逆隣角度Ａｇｉ－１の確信度Ｔｃｉ－１よりも大きいので、Ｓ５９０（図９）の判断結果は、Ｎｏである。この場合、プロセッサ２１０は、新たな角度Ａｇｉ＋１の処理Ｓ５７０－Ｓ５８５を実行する。現行の角度Ａｇが、角度Ａｇｉ＋１である場合、現行の確信度Ｔｃｉ＋１は、逆隣角度Ａｇｉの確信度Ｔｃｉよりも小さいので、Ｓ５９０の判断結果は、Ｙｅｓである。このように、Ｓ５９０の判断結果がＹｅｓである場合、逆隣角度Ａｇｉの確信度Ｔｃｉは、算出された複数の確信度Ｔｃのうちの最大値であり、また、最大確信度Ｔｃｘに近い大きな確信度を示している。
【0077】
現行の確信度Ｔｃが逆隣角度の確信度Ｔｃよりも小さい場合（Ｓ５９０：Ｙｅｓ）、プロセッサ２１０は、図５のＳ２４５へ移行する。Ｓ２４５から図６のＳ３１０までの処理は、上記の第１実施例の対応する部分の処理と同じである。プロセッサ２１０は、図５のＳ２４５－Ｓ２８０の処理を実行することによって、適切な明るさ１２０ｘを決定する。そして、図６のＳ２８５－Ｓ３１０を実行することによって、第２閾値ＴＨ２以上の確信度Ｔｃに対応付けられるデータを、不揮発性記憶装置２３０に格納する。
【0078】
なお、処理方向は、図３（Ａ）の説明図における反時計回り方向に代えて、時計回り方向であり得る。図１０には、第１角度Ａｇ１１と第２角度Ａｇ１２と第３角度Ａｇ１３との別のセットが示されている。第２角度Ａｇ１２の確信度Ｔｃは、第１角度Ａｇ１１の確信度Ｔｃよりも大きく、第３角度Ａｇ１３の確信度Ｔｃは、第１角度Ａｇ１１の確信度Ｔｃよりも小さい。従って、これらの角度Ａｇ１１－Ａｇ１３が、図８のＳ５１０－Ｓ５６５で使用される場合、処理方向ＤＰｂは、処理方向ＤＰとは反対の方向である。この場合も、グラフＧ上の経路ＰＡｂｇによって示されるように、プロセッサ２１０は、第１角度Ａｇ１１から、角度Ａｇｉに向かって、大きな確信度Ｔｃに対応付けられる角度Ａｇを検索する。
【0079】
以上のように、本実施例の撮影画像データ取得処理は、第１実施例の撮影画像データ取得処理と同様に、適切な装置方向１１０ｄと適切な明るさ１２０ｘ（すなわち、最も大きい確信度Ｔｃに対応付けられた装置方向１１０ｄと明るさ１２０ｘ）を示す撮影条件に基づいて撮影画像データを取得できる。
【0080】
また、図１０の例では、プロセッサ２１０は、第１角度Ａｇ１から、処理方向ＤＰに向かって、角度Ａｇｉ＋１まで、大きな確信度Ｔｃに対応付けられる角度Ａｇを検索する。図中の経路ＰＡｇは、グラフＧ上の検索経路を示している。図１０の例では、角度Ａｇ１から角度Ａｇｉ＋１までのＲ個（Ｒは、２以上、Ｐ以下の整数）の角度Ａｇが、処理されることとする。図３（Ａ）に示すように、角度Ａｇには、候補方向１１０ｄｃが対応付けられている。図８、図９の処理では、プロセッサ２１０は、図３（Ａ）に示すＰ個の候補方向１１０ｄｃのうち、一部のＲ個の候補方向１１０ｄｃを使用して、大きい確信度Ｔｃに対応付けられる角度Ａｇ（例えば、角度Ａｇｉ（図１０））を取得する。
【0081】
以上により、プロセッサ２１０は、確信度Ｔｃの算出の回数を抑制しつつ、適切な装置方向１１０ｄを示す撮影条件に基づいて撮影画像データを取得できる。例えば、第１実施例では、プロセッサ２１０は、適切な装置方向１１０ｄの決定のために、Ｐ個の候補方向１１０ｄｃ（図３（Ａ））に対応するＰ個の確信度Ｔｃを算出する。本実施例では、プロセッサ２１０は、Ｐよりも少ないＲ個の確信度Ｔｃの算出によって、適切な装置方向１１０ｄを決定できる。
【0082】
また、プロセッサ２１０は、図８、図９の処理では、Ｒ個の候補角度Ａｇｃ（すなわち、Ｒ個の撮影条件）に対応するＲ個の撮影画像データを物体検出モデルＮＮに入力することによって、Ｒ個の確信度Ｔｃを算出する。そして、図５のＳ２４５からＳ２８０までの処理では、プロセッサ２１０は、図３（Ｂ）に示すＱ個の候補明るさ１２０ｘｃ（すなわち、Ｑ個の撮影条件）に対応するＱ個の撮影画像データを物体検出モデルＮＮに入力することによって、Ｑ個の確信度Ｔｃを算出する。このように、適切な撮影条件の決定のための確信度Ｔｃの算出の回数Ｌ（すなわち、試される撮影条件の総数Ｌ）は、Ｒ＋Ｑである。ここで、Ｌ個の撮影条件のＬ個の装置方向１１０ｄは、互いに異なるＭ個（Ｍは、２以上、Ｌ以下の整数）の装置方向１１０ｄで構成されていることとする。本実施例では、Ｍ個の装置方向１１０ｄは、図１０のＲ個の角度Ａｇ１－Ａｇｉ＋１に対応するＲ個の候補方向１１０ｄｃ１－１１０ｄｃｉ＋１である（すなわち、Ｍ＝Ｒ）。
【0083】
Ｍ（＝Ｒ）個の装置方向１１０ｄは、図３（Ａ）に示すように、プリンタ９００を中心とする特定の周方向（本実施例では、回転軸７００ｘを中心とする周方向）に沿って並んで配置されている。図１０に示すように、Ｍ個の装置方向１１０ｄは、第１装置方向１１０ｄｃ１と、第１装置方向１１０ｄｃ１の両隣の装置方向である第２装置方向１１０ｄｃ２と第３装置方向１１０ｄｃ３と、を含んでいる。適切な撮影条件の決定のためのＬ個の確信度Ｔｃを算出する処理は、図８、図９の処理を含んでいる。図８、図９の処理は、Ｓ５１５と、Ｓ５３５と、Ｓ５５５と、Ｓ５７０－Ｓ５９０と、を含んでいる。
【0084】
Ｓ５１５（図８）は、第１装置方向１１０ｄｃ１を示す撮影条件に対応付けられる撮影画像データを物体検出モデルＮＮに入力することによって第１確信度Ｔｃ１を算出する処理である。Ｓ５３５は、第２装置方向１１０ｄｃ２を示す撮影条件に対応付けられる撮影画像データを物体検出モデルＮＮに入力することによって第２確信度Ｔｃ２を算出する処理である。Ｓ５５５は、第３装置方向１１０ｄｃ３を示す撮影条件に対応付けられる撮影画像データを物体検出モデルＮＮに入力することによって第３確信度Ｔｃ３を算出する処理である。
【0085】
Ｓ５７０－Ｓ５９０（図９）は、Ｓ５８０を含んでいる。Ｓ５８０は、Ｍ個の装置方向１１０ｄ（図１０）に含まれる注目装置方向を示す撮影条件に対応付けられる撮影画像データを物体検出モデルＮＮに入力することによって確信度Ｔｃを算出する処理である。Ｓ５７０－Ｓ５９０は、Ｓ５８０の処理を、第２装置方向１１０ｄｃ２と第３装置方向１１０ｄｃ３とのうち、第１装置方向１１０ｄｃ１の第１確信度Ｔｃ１よりも大きい確信度Ｔｃを有する装置方向から（図１０の例では、第３装置方向１１０ｄｃ３から）、処理方向ＤＰに向かって、１つの装置方向１１０ｄずつ順番に、実行する。そして、Ｓ５７０－Ｓ５９０は、Ｓ５８０の処理を、処理方向ＤＰとは反対方向の隣の装置方向１１０ｄを示す撮影条件に対応付けられる確信度Ｔｃよりも小さい確信度Ｔｃが算出されるまで（Ｓ５９０：Ｙｅｓ）、繰り返す。
【0086】
ここで、処理方向ＤＰは、特定の周方向（ここでは、回転軸７００ｘを中心とする周方向）に沿う双方向のうちのいずれかである。具体的には、処理方向ＤＰは、第１装置方向１１０ｄｃ１から、第２装置方向１１０ｄｃ２と第３装置方向１１０ｄｃ３とのうちの第１確信度Ｔｃ１よりも大きい確信度Ｔｃに対応付けられる装置方向（図１０では、第３装置方向１１０ｄｃ３）へ向かう方向である。そして、Ｓ５１５と、Ｓ５３５と、Ｓ５５５と、Ｓ５７０－Ｓ５９０と、によって算出される複数の確信度Ｔｃに対応付けられる複数の装置方向が、図１０に示すＭ個の装置方向１１０ｄｃ１－１１０ｄｃｉ＋１を形成する。
【0087】
Ｃ．第３実施例：
図１１は、撮影画像データ取得処理の第３実施例を示すフローチャートである。第２実施例（図８、図９）の処理との差異は、第３実施例では、図８のＳ５１０－Ｓ５２０の処理ＳＸ２が、Ｓ４１０－Ｓ４３５の処理ＳＸ３に置換されている点だけである。Ｓ４１０－Ｓ４３５の処理ＳＸ３は、Ｋ個（Ｋは、２以上、Ｐ未満の整数）の基準装置方向のそれぞれの確信度Ｔｃを使用して第１角度Ａｇ１を決定する。撮影画像データ取得処理の他の部分の処理は、第２実施例の撮影画像データ取得処理の対応する部分の処理と、同じである（同じ部分については、図示と説明を省略する）。
図１１は、撮影画像データ取得処理の第３実施例を示すフローチャートである。第２実施例（図８、図９）の処理との差異は、第３実施例では、図８のＳ５１０－Ｓ５２０の処理ＳＸ２が、Ｓ４１０－Ｓ４３５の処理ＳＸ３に置換されている点だけである。Ｓ４１０－Ｓ４３５の処理ＳＸ３は、Ｋ個（Ｋは、２以上、Ｐ未満の整数）の基準装置方向のそれぞれの確信度Ｔｃを使用して第１角度Ａｇ１を決定する。撮影画像データ取得処理の他の部分の処理は、第２実施例の撮影画像データ取得処理の対応する部分の処理と、同じである（同じ部分については、図示と説明を省略する）。
【0088】
Ｋ個の基準装置方向は、Ｐ個の候補方向１１０ｄｃ（図３（Ａ））から予め選択されたＫ個の候補方向１１０ｄｃである。本実施例では、Ｋ個の基準装置方向として、Ｐ個の候補方向１１０ｄｃのうち、周方向に沿って互いに隣り合わないＫ個の候補方向１１０ｄｃが、選択される。すなわち、Ｋ個の基準装置方向は、図９の処理で使用される複数の候補方向１１０ｄｃの角度間隔（例えば、１度）よりも大きい角度間隔（例えば、１０度）を有している。
【0089】
図１１のＳ２１０の後、プロセッサ２１０は、Ｓ４１０へ移行する。Ｓ４１０では、プロセッサ２１０は、Ｋ個の基準装置方向に対応するＫ個の基準角度から、未処理の角度を注目基準角度Ａｇｓとして選択する。そして、プロセッサ２１０は、角度Ａｇが注目基準角度Ａｇｓになるように、上板７１０（図２）を回転させる。
【0090】
Ｓ４１５、Ｓ４２０、Ｓ４２５は、図８のＳ５１０、Ｓ５１５、Ｓ５２０と、それぞれ同じである。Ｓ４２５では、プロセッサ２１０は、注目基準角度Ａｇｓと確信度Ｔｃとの対応関係を示すデータを、条件記録データＲＤに追加する。
【0091】
Ｓ４３０では、プロセッサ２１０は、全ての基準角度の処理が終了したか否かを判断する。未処理の基準角度が残っている場合（Ｓ４３０：Ｎｏ）、プロセッサ２１０は、Ｓ４１０へ移行し、新たな注目基準角度Ａｇｓの処理を実行する。
【0092】
全ての基準角度の処理が終了した場合（Ｓ４３０：Ｙｅｓ）、Ｓ４３５で、プロセッサ２１０は、条件記録データＲＤを参照し、最も大きい確信度Ｔｃに対応付けられた角度を、第１角度Ａｇ１として選択する。そして、プロセッサ２１０は、図８のＳ５２５へ移行する。Ｓ５２５とＳ５２５に続く処理とは、第２実施例の対応する部分の処理を同じである。プロセッサ２１０は、図１０の例と同様に、第１角度（例えば、第１角度Ａｇ１）から、確信度Ｔｃが増大する処理方向（例えば、処理方向ＤＰ）に向かって、大きな確信度Ｔｃに対応付けられる角度Ａｇを検索する。
【0093】
以上のように、本実施例では、図１１のＳ４１０－Ｓ４３０（特に、Ｓ４２０）の処理で、プロセッサ２１０は、Ｋ個の基準角度（すなわち、Ｋ個の基準装置方向）を示すＫ個の撮影条件に対応付けられるＫ個の撮影画像データを物体検出モデルＮＮに入力することによって、Ｋ個の確信度を算出する。Ｓ４３５では、プロセッサ２１０は、Ｋ個の確信度のうちの最も大きい確信度に対応付けられる角度を、第１角度Ａｇ１として選択する。すなわち、プロセッサ２１０は、最も大きい確信度Ｔｃに対応付けられる装置方向を、第１装置方向として選択する。第１角度Ａｇ１（第１装置方向）の選択の後の処理は、第２実施例と同じである。
【0094】
以上により、プロセッサ２１０は、第２実施例と同様に、確信度Ｔｃの算出の回数を抑制しつつ、適切な装置方向１１０ｄを示す撮影条件に基づいて撮影画像データを取得できる。また、第１角度Ａｇ１が、Ｋ個の基準角度（すなわち、Ｋ個の基準装置方向）に対応するＫ個の確信度を使用して選択される。従って、第１角度Ａｇ１が予め決められる場合と、第１角度Ａｇ１がランダムに決められる場合と、に比べて、第１角度Ａｇ１は、適切な角度Ａｇ（例えば、図１０の角度Ａｇｉ）に近づき得る。従って、確信度Ｔｃの算出の回数を抑制できる。
【0095】
なお、プロセッサ２１０は、図１１のＳ４１０－Ｓ４３０、図８のＳ５１５、Ｓ５３５、Ｓ５５５、図９のＳ５８０で、Ｋ個の基準装置方向を含む複数の装置方向（すなわち、複数の撮影条件）に対応する複数の撮影画像データを物体検出モデルＮＮに入力することによって、複数の確信度Ｔｃを算出する。また、図５のＳ２４５からＳ２８０までの処理では、プロセッサ２１０は、図３（Ｂ）に示すＱ個の候補明るさ１２０ｘｃ（すなわち、Ｑ個の撮影条件）に対応するＱ個の撮影画像データを物体検出モデルＮＮに入力することによって、Ｑ個の確信度Ｔｃを算出する。ここで、適切な撮影条件の決定のための確信度Ｔｃの算出の回数（すなわち、試される撮影条件の総数）が、Ｌであることとする。そして、Ｌ個の撮影条件のＬ個の装置方向１１０ｄは、互いに異なるＭ個（Ｍは、２以上、Ｌ以下の整数）の装置方向１１０ｄで構成されていることとする。本実施例では、Ｍ個の装置方向１１０ｄは、Ｋ個の基準装置方向を含んでいる。また、Ｍ個の装置方向１１０ｄは、図１０で説明したように、第１装置方向（例えば、第１装置方向１１０ｄｃ１）から、図９のＳ５９０の条件を満たす装置方向（例えば、装置方向１１０ｄｃｉ＋１）までの複数の候補方向１１０ｄｃを、含んでいる。Ｍ個の装置方向１１０ｄは、図３（Ａ）に示すように、プリンタ９００を中心とする特定の周方向（本実施例では、回転軸７００ｘを中心とする周方向）に沿って並んで配置されている。
【0096】
また、図８のＳ５２５、Ｓ５４５に示すように、Ｍ個の装置方向１１０ｄは、Ｓ４３５（図１１）で選択される第１装置方向（例えば、第１装置方向１１０ｄｃ１）と、第１装置方向の両隣の装置方向である第２装置方向（例えば、第２装置方向１１０ｄｃ２）と第３装置方向（例えば、第３装置方向１１０ｄｃ３）と、を含んでいる。また、図１１の繰り返されるＳ４１０－Ｓ４３０の処理は、第１装置方向（例えば、第１装置方向１１０ｄｃ１）を示す撮影条件に対応付けられる撮影画像データを物体検出モデルＮＮに入力することによって第１確信度Ｔｃ１を算出する処理（Ｓ４２０）を含んでいる。
【0097】
そして、適切な撮影条件の決定のためのＬ個の確信度Ｔｃを算出する処理は、上記第２実施例と同様に、図８のＳ５２５から図９のＳ５９０までの処理（特に、Ｓ５３５と、Ｓ５５５と、Ｓ５７０－Ｓ５９０）を含んでいる。そして、図１１のＳ４１０－Ｓ４３０と、図８のＳ５３５、Ｓ５５５と、図９のＳ５７０－Ｓ５９０と、によって算出される複数の確信度Ｔｃに対応付けられる複数の装置方向が、Ｍ個の装置方向を形成する。
【0098】
Ｄ．第４実施例：
図１２は、撮影画像データ取得処理の第４実施例を示すフローチャートである。上記の各実施例とは異なり、本実施例では、プロセッサ２１０は、Ｐ個の候補方向１１０ｄｃ（図３（Ａ））とＱ個の候補明るさ１２０ｘｃ（図３（Ｂ））との全ての組み合わせを示すＰ＊Ｑ個の撮影条件のそれぞれの確信度Ｔｃを算出する。
図１２は、撮影画像データ取得処理の第４実施例を示すフローチャートである。上記の各実施例とは異なり、本実施例では、プロセッサ２１０は、Ｐ個の候補方向１１０ｄｃ（図３（Ａ））とＱ個の候補明るさ１２０ｘｃ（図３（Ｂ））との全ての組み合わせを示すＰ＊Ｑ個の撮影条件のそれぞれの確信度Ｔｃを算出する。
【0099】
Ｓ２０５、Ｓ２１０は、図５のＳ２０５、Ｓ２１０と、それぞれ同じである。Ｓ２０５の判断結果がＹｅｓである場合、プロセッサ２１０は、図６のＳ２８５へ移行する。図６のＳ３００の判断結果がＮｏである場合、プロセッサ２１０は、Ｓ３０５の後に、図１２のＳ６１０へ移行する。
【0100】
Ｓ６１０は、図５のＳ２４０と同じである。Ｓ６１５は、図５のＳ２５０と同じである。Ｓ６２０、Ｓ６２５、Ｓ６３０、Ｓ６３５、Ｓ６４０、Ｓ６４５は、図５のＳ２５５、Ｓ２６０、Ｓ２６５、Ｓ２７０、Ｓ２７５、Ｓ２８０と、それぞれ同じである。Ｓ６４０の判断結果がＹｅｓである場合に実行されるＳ６５０は、図５のＳ２３５と同じである。Ｓ６５０の判断結果がＮｏである場合、プロセッサ２１０は、Ｓ６１０へ移行する。以上により、プロセッサ２１０は、Ｐ＊Ｑ個の撮影条件のそれぞれの確信度Ｔｃを算出し、Ｐ＊Ｑ個の対応関係を示すデータを、条件記録データＲＤに追加する。
【0101】
Ｓ６５０の判断結果がＹｅｓである場合、プロセッサ２１０は、図６のＳ２８５へ移行する。図６の処理は、第１実施例の図６の処理と同じである。プロセッサ２１０は、第２閾値ＴＨ２以上の確信度Ｔｃに対応付けられるデータを、不揮発性記憶装置２３０に格納する。
【0102】
以上のように、図１２のＳ６１０－Ｓ６５０の処理では、プロセッサ２１０は、Ｐ個の候補方向１１０ｄｃのそれぞれに関して、候補方向１１０ｄｃとＱ個の候補明るさ１２０ｘｃとの組み合わせを示すＱ個の撮影条件に対応付けられるＱ個の撮影画像データを物体検出モデルＮＮに入力することによってＱ個の確信度Ｔｃを算出する。すなわち、プロセッサ２１０は、Ｐ＊Ｑ個の撮影条件に対応するＰ＊Ｑ個の確信度Ｔｃを算出する。そして、プロセッサ２１０は、図６のＳ２８５－Ｓ３１０を実行することによって、Ｐ＊Ｑ個の確信度Ｔｃのうちの最も大きい確信度Ｔｃであって第２閾値ＴＨ２以上の確信度Ｔｃに対応付けられるデータを、不揮発性記憶装置２３０に格納する。従って、プロセッサ２１０は、小さい確信度Ｔｃではなく大きい確信度Ｔｃに対応付けられた撮影画像データを、取得できる。
【0103】
本実施例では、適切な撮影条件の決定のための確信度Ｔｃの算出の回数Ｌ（すなわち、試される撮影条件の総数Ｌ）は、Ｐ＊Ｑである。Ｌ個の撮影条件のＬ個の装置方向１１０ｄは、互いに異なるＭ個（Ｍは、２以上、Ｌ以下の整数）の装置方向１１０ｄで構成されていることとする。本実施例では、Ｍ個の装置方向１１０ｄは、図３（Ａ）のＰ個の候補方向１１０ｄｃである（すなわち、Ｍ＝Ｐ）。また、Ｌ個の撮影条件のＬ個の明るさ１２０ｘは、互いに異なるＮ個（Ｎは、２以上、Ｌ以下の整数）の明るさ１２０ｘで構成されていることとする。本実施例では、Ｎ個の明るさ１２０ｘは、図３（Ｂ）のＱ個の候補明るさ１２０ｘｃである（すなわち、Ｎ＝Ｑ）。
【0104】
プロセッサ２１０は、Ｍ（＝Ｐ）個の候補方向１１０ｄｃのそれぞれに関して、候補方向１１０ｄｃとＱ個の候補明るさ１２０ｘｃとの組み合わせを示すＱ個の撮影条件に対応付けられるＱ個の確信度Ｔｃを算出する。Ｍ個の候補方向１１０ｄｃのそれぞれに対応付けられるＱ個の候補明るさ１２０ｘｃの全体（すなわち、Ｍ＊Ｑ個の撮影条件のＭ＊Ｑ個の候補明るさ１２０ｘｃ）は、互いに異なるＮ個の候補明るさ１２０ｘｃを形成している（本実施例では、Ｑ＝Ｎ）。また、Ｍ個の候補方向１１０ｄｃのそれぞれに対応付けられるＱ個の確信度Ｔｃの全体（すなわち、Ｍ＊Ｑ個の撮影条件に対応するＭ＊Ｑ個の確信度Ｔｃ）は、撮影条件の決定のために算出されるＬ個の確信度Ｔｃを形成している。
【0105】
Ｅ．第５実施例：
図１３は、撮影画像データ取得処理の第５実施例を示す説明図である。図中には、１個のステップであるＳ７１０が示されている。Ｓ７１０は、上記各実施例の図６のＳ２８５－Ｓ２９５の処理ＳＸ１の代わりに使用可能である。上述の各実施例では、図５のＳ２７０、図８のＳ５２０、Ｓ５４０、Ｓ５６０、図９のＳ５８５、図１２のＳ６３５で、プロセッサ２１０は、条件記録データＲＤに、撮影条件と確信度Ｔｃとを示すデータを追加する。本実施例では、プロセッサ２１０は、これらのステップで、撮影条件と確信度Ｔｃとを示すデータに加えて撮影画像データと候補領域ＤＡを示す座標データとを、条件記録データＲＤに追加する。図１３のＳ７１０では、プロセッサ２１０は、条件記録データＲＤを参照して、最も大きい確信度Ｔｃと、最も大きい確信度Ｔｃに対応付けられる角度Ａｇと明るさ１２０ｘと座標データと撮影画像データとを、取得する。
図１３は、撮影画像データ取得処理の第５実施例を示す説明図である。図中には、１個のステップであるＳ７１０が示されている。Ｓ７１０は、上記各実施例の図６のＳ２８５－Ｓ２９５の処理ＳＸ１の代わりに使用可能である。上述の各実施例では、図５のＳ２７０、図８のＳ５２０、Ｓ５４０、Ｓ５６０、図９のＳ５８５、図１２のＳ６３５で、プロセッサ２１０は、条件記録データＲＤに、撮影条件と確信度Ｔｃとを示すデータを追加する。本実施例では、プロセッサ２１０は、これらのステップで、撮影条件と確信度Ｔｃとを示すデータに加えて撮影画像データと候補領域ＤＡを示す座標データとを、条件記録データＲＤに追加する。図１３のＳ７１０では、プロセッサ２１０は、条件記録データＲＤを参照して、最も大きい確信度Ｔｃと、最も大きい確信度Ｔｃに対応付けられる角度Ａｇと明るさ１２０ｘと座標データと撮影画像データとを、取得する。
【0106】
このように、プロセッサ２１０は、最も大きい確信度Ｔｃに対応付けられる撮影条件の下で新たに撮影されたプリンタ９００の撮影画像を表す撮影画像データを取得する代わりに、最も大きい確信度に対応付けられる撮影画像データ（本実施例では、不揮発性記憶装置２３０に格納済の撮影画像データ）を、取得してよい。これにより、プロセッサ２１０は、撮影画像データの取得に要する時間を短縮できる。
【0107】
Ｆ．変形例：
（１）複数の候補方向１１０ｄｃ（図３（Ａ））は、周方向の全範囲に代えて、適切な撮影画像データを取得できる可能性が高い一部の範囲内に分布してよい。このような範囲は、予め実験的に決定されてよい。また、複数の候補方向１１０ｄｃの配置パターンに代えて、複数の候補方向１１０ｄｃのそれぞれの具体的な方向（すなわち、複数の候補角度Ａｇｃのそれぞれの具体的な値）が、処理開始時の装置方向１１０ｄとは無関係に、予め決定されてよい。この場合、Ｓ２１０（図５、図８、図１１、図１２）では、プロセッサ２１０は、回転台７００（図２）の上板７１０を、複数の候補方向１１０ｄｃのうちの予め決められた初期方向に対応する回転位置に、回転させてよい。初期方向は、任意の方向であってよい。
（１）複数の候補方向１１０ｄｃ（図３（Ａ））は、周方向の全範囲に代えて、適切な撮影画像データを取得できる可能性が高い一部の範囲内に分布してよい。このような範囲は、予め実験的に決定されてよい。また、複数の候補方向１１０ｄｃの配置パターンに代えて、複数の候補方向１１０ｄｃのそれぞれの具体的な方向（すなわち、複数の候補角度Ａｇｃのそれぞれの具体的な値）が、処理開始時の装置方向１１０ｄとは無関係に、予め決定されてよい。この場合、Ｓ２１０（図５、図８、図１１、図１２）では、プロセッサ２１０は、回転台７００（図２）の上板７１０を、複数の候補方向１１０ｄｃのうちの予め決められた初期方向に対応する回転位置に、回転させてよい。初期方向は、任意の方向であってよい。
【0108】
（２）複数の候補明るさ１２０ｘｃ（図３（Ｂ））は、下限値１２０ｎから上限値１２０ｍまでの全範囲に代えて、適切な撮影画像データを取得できる可能性が高い一部の範囲内に分布してよい。このような範囲は、予め実験的に決定されてよい。また、光源１２０の明るさ１２０ｘは、予め決められた明るさに固定されてよい。すなわち、調整対象の撮影条件から、明るさ１２０ｘが省略されてよい。この場合、撮影画像データ取得処理のうち明るさ１２０ｘを調整するためのステップは、省略される。例えば、図５のＳ２４５－Ｓ２８０、図１２のＳ６１５、Ｓ６４０、Ｓ６４５は、省略されてよい。
【0109】
（３）撮影画像データ取得処理は、上記の処理に代えて、他の種々の処理であってよい。例えば、図１１、図８、図９に示す第３実施例では、図９のＳ５７０－Ｓ５９０よりも前に、図１１のＳ４１０－Ｓ４３０で、プロセッサ２１０は、Ｋ個の基準装置方向に対応するＫ個の確信度を算出する。図９のＳ５７０では、プロセッサ２１０は、基準装置方向に対応する基準角度をスキップしてよい。例えば、プロセッサ２１０は、角度Ａｇが、現行の角度Ａｇの処理方向ＤＰ側の未処理の候補角度Ａｇｃであって、現行の角度Ａｇに最も近い候補角度Ａｇｃになるように、上板７１０を回転させてよい。Ｓ５７０で基準角度をスキップする場合と基準角度をスキップしない場合とのいずれの場合も、プロセッサ２１０は、Ｋ個の基準装置方向以外の複数の候補方向１１０ｄｃに関しては、処理方向に向かって、１つの装置方向１１０ｄずつ順番に、確信度Ｔｃの算出（Ｓ５８０）を実行する。
【0110】
（４）図５の２５０－Ｓ２８０では、プロセッサ２１０は、複数の候補明るさ１２０ｘｃの全ての確信度Ｔｃを算出する。これに代えて、プロセッサ２１０は、図１０の実施例と同様に、明るさ１２０ｘを調整してよい。例えば、プロセッサ２１０は、明るさ１２０ｘを、初期値に調整する。初期値は、適切な撮影画像データを取得できる可能性が高い明るさ１２０ｘに、予め決められてよい。これに代えて、現行の明るさ１２０ｘが、初期値として使用されてよい。プロセッサ２１０は、確信度Ｔｃが増大するように明るさ１２０ｘを変更する。変更後の明るさ１２０ｘとしては、現行の明るさ１２０ｘの隣の候補明るさ１２０ｘｃが採用される。そして、プロセッサ２１０は、変更後の明るさ１２０ｘに対応付けられた撮影画像データを使用して、確信度Ｔｃを算出する。プロセッサ２１０は、明るさ１２０ｘの変更と、確信度Ｔｃの算出とを、確信度Ｔｃが減少し始めるまで、繰り返す。そして、プロセッサ２１０は、最大の確信度Ｔｃに対応付けられる明るさ１２０ｘを、適切な明るさ１２０ｘとして採用する。このような明るさ１２０ｘの調整処理は、図１２のＳ６１５－Ｓ６４５に適用されてよい。この場合、互いに異なるＭ個（Ｍ＝Ｐ）の候補方向１１０ｄｃのそれぞれに関して、プロセッサ２１０は、確信度Ｔｃが増大するように明るさ１２０ｘを初期値から変更することによって、適切な明るさ１２０ｘを検索する。従って、Ｍ個の候補方向１１０ｄｃの間で、確信度Ｔｃが算出される候補明るさ１２０ｘｃの総数は、異なり得る。
【0111】
（５）プロセッサ２１０は、撮影画像データ取得処理によって決定された適切な撮影条件を、他のプリンタのための撮影画像データ取得処理で使用せずに、プリンタ毎に適切な撮影条件を検索してよい。例えば、図５、図８、図１１、図１２のＳ２０５は、省略されてよい。
【0112】
（６）撮影画像データ取得処理において、プロセッサ２１０は、全ての撮影条件のそれぞれを使用するプリンタ９００の撮影が完了した後に、各撮影画像データを使用する確信度Ｔｃの算出を実行してよい。
【0113】
（７）プリンタ９００には、Ｗ種類（Ｗは、２以上の整数）のラベルシートが貼られてよい。この場合、物体検出モデルＮＮは、Ｗ種類のラベルシートのそれぞれを検出するように、訓練されることが好ましい。物体検出モデルＮＮは、YOLOモデルのように、検出されたラベルシートの領域（例えば、バウンディングボックス）のそれぞれに対して、Ｗ個のクラス確率を算出するように構成されてよい。プロセッサ２１０は、検出された領域のラベルシートの種類として、その領域に対応付けられるＷ個のクラス確率のうちの最も大きいクラス確率に対応付けられる種類を、採用してよい。また、プロセッサ２１０は、１個の撮影画像に含まれるＷ個のラベルシートの画像から得られるＷ個の確信度を使用して、適切な撮影条件を決定してよい。例えば、プロセッサ２１０は、Ｗ個の確信度の総合的な評価値（例えば、平均値、中央値、合計値など）を使用してよい。このような評価値は、Ｗ個のラベルシートの検出の総合的な確信度を示している。
【0114】
（８）プリンタ９００の複数の外面（例えば、正面と上面）に、ラベルシートが貼られてよい。データ処理装置２００は、外面毎に検査処理を実行することによって、各ラベルシートを検査してよい。
【0115】
（９）回転台７００（図２）上へのプリンタ９００の配置と、回転台７００上のプリンタ９００の取り外しとは、作業者に代えて、ロボットによって行われてよい。また、回転台７００と、回転台７００上に配置されたプリンタ９００と、を含む検査ユニットが、生産ライン上を移動してよい。この場合、図４のＳ１１０では、作業者、または、ロボットは、プリンタ９００がデジタルカメラ１１０の撮影範囲に配置されるように、検査ユニットの位置を調整する。Ｓ１６０では、作業者、または、ロボットは、処理済の検査ユニットをデジタルカメラ１１０の撮影範囲の外に移動させ、新たな検査ユニットのプリンタ９００が撮影範囲に配置されるように、新たな検査ユニットの位置を調整する。
【0116】
（１０）デジタルカメラ１１０は、回転台７００によるプリンタ９００の回転中に、プリンタ９００を撮影してよい。また、デジタルカメラ１１０は、プリンタ９００（例えば、検査ユニット）の移動中に、プリンタ９００を撮影してよい。
【0117】
（１１）１個のデジタルカメラ１１０に代えて、複数のデジタルカメラ１１０が、プリンタ９００を撮影してよい。例えば、Ｐ個の候補方向１１０ｄｃ（図３（Ａ））のうちのＶ個（Ｖは、２以上、Ｐ以下の整数）の候補方向１１０ｄｃに、１つずつデジタルカメラ１１０が配置されてよい。Ｖ個のデジタルカメラ１１０は、短時間で、Ｖ個の候補方向１１０ｄｃに対応するＶ個の撮影画像データを生成できる。ＶがＰ未満である場合、回転台７００がプリンタ９００を回転させることによって、Ｖ個のデジタルカメラ１１０は、Ｐ個の候補方向１１０ｄｃに対応するＰ個の撮影画像データを生成できる。ここで、複数個の光源１２０が、プリンタ９００の外面のうちＶ個のデジタルカメラ１１０によって撮影される複数の部分に、光を照射することが好ましい。
【0118】
（１２）プリンタ９００が回転する代わりに、デジタルカメラ１１０がプリンタ９００の周りを移動してよい。また、回転台７００（図２）の基準マーカー７５０は、省略されてよい。この場合も、プロセッサ２１０は、上記の撮影画像データ取得処理によって、適切な撮影条件に対応付けられた撮影画像データを取得できる。
【0119】
（１３）Ｓ１４０（図４）の外観検査の処理は、パターンマッチングを使用する処理に代えて、外観の異常を検出する任意の処理であってよい。例えば、プロセッサ２１０は、いわゆるオートエンコーダを使用して、検出領域データから、不具合の無いラベルシート９１０の画像を表す画像データを生成してよい。そして、プロセッサ２１０は、生成した画像と、検出領域の画像との差分を算出することによって、ラベルシート９１０の不具合を検出してよい。
【0120】
（１４）撮影の対象である撮影対象物は、プリンタ９００に限らず、ミシン、カッティングマシン、工作機械など、任意の製品であってよい。また、撮影対象物の撮影画像からの検出の対象である検出対象物は、製品に貼られるラベルシート９１０に限らず、製品に直接的に印刷されるラベルであってよい。また、検出対象物は、ラベルに限らず、製品に取り付けられる札、付属品など、製品の任意の部分であってよい。また、撮影画像から検出される検出対象物の画像の用途は、外観検査に限らず、任意の用途であってよい。例えば、検出対象物の画像は、製品のマニュアルに掲載されてよい。
【0121】
（１５）複数種類の製品が、１個の製造ライン上で検査されてよい。そして、プロセッサ２１０は、製品の種類毎に、撮影条件を決定してよい。また、プロセッサ２１０は、処理対象の製品の種類に対応付けられた撮影条件が決定済である場合、決定済の撮影条件に対応付けられた撮影画像データを取得してよい。図５、図８、図１１、図１２のＳ２０５では、プロセッサ２１０は、処理対象の製品の種類に対応付けられた撮影条件が決定済か否かを判断してよい。なお、製品には、製品の種類を示すコード画像（例えば、バーコード画像）が、取り付けられてよい（例えば、コード画像を表すシートが、製品に貼られる）。プロセッサ２１０は、コード画像を使用して、製品の種類を決定してよい。例えば、データ処理装置２００には、コード画像の読取り装置が接続されてよい。また、プロセッサ２１０は、デジタルカメラ１１０によって撮影されたコードの画像を分析することによって、製品の種類を決定してよい。これに代えて、作業者は、処理対象の製品の種類を、操作部２５０を操作して入力してよい。
【0122】
（１６）撮影に関する調整対象の条件は、候補方向１１０ｄｃと候補明るさ１２０ｘｃとに限らず、撮影に影響を与え得る任意のパラメータを含んでよい。例えば、撮影に関する調整対象の条件は、温度、湿度、撮影対象物の回転速度（撮影対象物の回転中に撮影が行われる場合）、撮影対象物の移動速度（撮影対象物の移動中に撮影が行われる場合）、から任意に選択されたパラメータを含んでよい。なお、調整対象ではない条件は、互いに異なる複数個の撮影条件による複数回の撮影の間で、同じであることが好ましい。例えば、デジタルカメラ１１０とプリンタ９００との間の距離は、複数回の撮影の間で、同じであることが好ましい。また、デジタルカメラ１１０の撮影設定は、複数回の撮影の間で、同じであることが好ましい。例えば、シャッタースピードと、絞り値と、ＩＳＯ感度と、焦点距離とは、複数回の撮影の間で同じであることが好ましい。他の撮影設定（例えば、偏光フィルタの有無、手ぶれ防止機能の設定）も、複数回の撮影の間で同じであることが好ましい。また、訓練のための撮影と検査のための撮影との間で、調整対象ではない条件は、同じであることが好ましい。ただし、調整対象ではない１以上の条件が、複数回の撮影の間で異なってよい。また、調整対象ではない１以上の条件が、訓練のための撮影時と検査のための撮影時との間で、異なってよい。
【0123】
（１７）物体検出モデルＮＮは、ＹＯＬＯモデルに限らず、検出対象物の領域と、確信度と、を予測する種々の予測モデルであってよい。例えば、SSD(Single Shot Detector)、R-CNN (Regions with Convolutional Neural Network)、Fast R-CNN, Faster R-CNN、Mask R-CNNなどのモデルが採用されてよい。
【0124】
（１８）図１のデータ処理装置２００は、パーソナルコンピュータとは異なる種類の装置（例えば、デジタルカメラ、スキャナ、スマートフォン）であってもよい。撮影画像データ取得処理（図４：Ｓ１２０）を実行するデータ処理装置２００とは異なるデータ処理装置が、図４の検査処理を進行してよい。また、撮影画像データを使用して確信度を算出するデータ処理装置２００とは異なるデータ処理装置が、デジタルカメラ１１０に撮影対象物（例えば、プリンタ９００）を撮影させて、デジタルカメラ１１０から撮影画像データを取得する処理を実行してよい。ネットワークを介して互いに通信可能な複数の装置（例えば、コンピュータ）が、撮影画像データ取得処理の機能を一部ずつ分担して、全体として、撮影画像データ取得処理の機能を提供してもよい（これらの装置を備えるシステムがデータ処理装置に対応する）。
【0125】
上記各実施例において、ハードウェアによって実現されていた構成の一部をソフトウェアに置き換えるようにしてもよく、逆に、ソフトウェアによって実現されていた構成の一部あるいは全部をハードウェアに置き換えるようにしてもよい。例えば、図１の物体検出モデルＮＮの機能を、専用のハードウェア回路によって実現してもよい。
【0126】
また、本発明の機能の一部または全部がコンピュータプログラムで実現される場合には、そのプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体（例えば、一時的ではない記録媒体）に格納された形で提供することができる。プログラムは、提供時と同一または異なる記録媒体（コンピュータ読み取り可能な記録媒体）に格納された状態で、使用され得る。「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」は、メモリーカードやＣＤ－ＲＯＭのような携帯型の記録媒体に限らず、各種ＲＯＭ等のコンピュータ内の内部記憶装置や、ハードディスクドライブ等のコンピュータに接続されている外部記憶装置も含み得る。
【0127】
以上、実施例、変形例に基づき本発明について説明してきたが、上記した発明の実施の形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定するものではない。本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更、改良され得ると共に、本発明にはその等価物が含まれる。
【符号の説明】
【0128】
１１０…デジタルカメラ、１２０…光源、２００…データ処理装置、２１０…プロセッサ、２１５…記憶装置、２２０…揮発性記憶装置、２３０…不揮発性記憶装置、２３１…プログラム、２４０…表示部、２５０…操作部、２７０…通信インタフェース、７００…回転台、７００ｘ…回転軸、７１０…上板、７１１…上面（支持面）、７２０…下板、７２１…ベアリング、７３０…センサ、７４０…モータ、７５０…基準マーカー、９００…対象物（プリンタ）、９０１…第１外面、９１０…ラベルシート、Ｄ１…第１方向、Ｄ２…第２方向、ＲＤ…条件記録データ、ＣＤ…撮影条件データ、ＮＮ…物体検出モデル
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】