特許7394195IP Force 特許公報全文掲載

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概して目視検査システムを対象とし、より具体的には、領域ベース敵対的学習での損傷転移方法を対象とする。

発明が解決しようとする課題[発明の詳細な説明]から抜粋

モデル生成とは、モデルを作成するために使用される、見たことのない又は部分的に見たことのないデータに適応するモデルの能力として定義される。この課題は、データ拡張、ドメイン適応、及び転移学習技術などの自動化された方法によって対処されてきた。

課題を解決するための手段[発明の詳細な説明]から抜粋

本開示の態様は、敵対的ネットワークの使用により非損傷形態のオブジェクトタイプ及び前記オブジェクトタイプの領域を学習するために、前記非損傷形態の前記オブジェクトタイプの画像を通して、前記オブジェクトタイプ内の損傷領域を含む画像を生成するように構成されたモデルをトレーニングすることと、前記オブジェクトタイプに対応するオブジェクトを含む画像の受信のため、前記オブジェクト内の前記損傷領域を含む別の画・・・　続きを知財ポータルサイト IP Force にログインして見る

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この特許公報に記載されている図面[図面の簡単な説明]から抜粋

【図1】 一実施例に従った損傷転移方法の一例を示す。
【図2】 一実施例に従った損傷転移の一例を示す。
【図3】 一実施例に従った一般的損傷転移方法の一例を示す。
【図4】 一実施例に従った損傷転移ネットワークのトレーニングの一例を示す。
【図5】 一実施例に従った損傷転移ネットワークのテストの一例を示す。
【図6】 一実施例に従った損傷及び正常なオブジェクトについての対のかつ整列された画像の一例を示す。
【図7】 一実施例に従った対の画像用のローカルディスクリミネータを有する損傷転移ネットワークの一例を示す。
【図8】 一実施例に従った対の画像の変換用の領域ベースのディスクリミネータでの損傷転移方法の一例を示す。
【図9】 一実施例に従った損傷及び正常なオブジェクトについての不対の画像の一例を示す。
【図10】 一実施例に従った損傷マスクジェネレータ（Damage-mask Generator）Ｇｒ及びディスクリミネータＤｒを有するサイクル整合性ネットワークのネットワークの一例を示す。
【図11】 一実施例に従った不対のかつ整列されていない画像についての損傷転移ステップの一例を示す。
【図12】 一実施例に従ったテスト中の生成の一例を示す。
【図13】 いくつかの実施例での使用に適したコンピュータ装置の一例を有するコンピューティング環境の一例を示す。

代表図 図1本件の代表的な図

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