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CN110599441A - 接缝检查装置 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种能够自动地判断缝制品的接缝图像的好坏的接缝检查装置。上述接缝检查装置具备：图像数据获取部，其获取缝制品的接缝的图像数据；特征提取部，其从由上述图像数据获取部获取的上述缝制品的接缝的图像数据中提取上述接缝的特征量；以及好坏判断部，其根据接缝的特征量进行接缝的好坏判断。上述好坏判断部根据接缝的特征量进行接缝的好坏判断。

Description

接缝检查装置
技术领域
本发明涉及一种接缝检查装置。
背景技术
在工厂进行加工的加工产品中存在例如汽车座椅座套、手提包等那样对布状的工件进行缝制加工的缝制品。在缝制品中存在作为接缝的部分表面设计的一部分的部分，针对这种缝制品，作业人员通过目视一个一个地检查在接缝部分中是否存在歪斜、接缝的长度、角度等是否存在偏差。
如上所述，缝制品的接缝检查由作业人员通过目视进行，因此依赖于作业人员的熟练程度、作业人员的感觉、检查当天的作业人员的身体条件等，从而存在难以将检查水平、检查时间无法保持为一定水准这种问题。另外，为了确保具有一定水准的熟练程度的作业人员，需要对作业人员实施与接缝的目视检查有关的训练这种成本。
发明内容
对此，本发明的目的在于，提供一种能够自动地判断缝制品的接缝的图像的好坏的接缝检查装置。
本发明的接缝检查装置通过以下方法进行该缝制品的接缝的好坏判断：对由照相机等摄像部拍摄得到的缝制品的图像数据进行图像处理，由此检测缝制品的接缝，针对检测出的接缝，将其长度、角度等作为特征量而数值化，该特征量是否收敛在一定数值内。
另外，本发明的另一实施方式的接缝检查装置通过机器学习的方法，根据缝制品的接缝的图像进行该缝制品的接缝的好坏判断。
而且，本发明的一个方式是一种接缝检查装置，判断缝制品的接缝的好坏，具备：图像数据获取部，其获取上述缝制品的接缝的图像数据；特征提取部，其从由上述图像数据获取部获取到的上述缝制品的接缝的图像数据中提取上述接缝的特征量；以及好坏判断部，其根据上述接缝的特征量来进行接缝的好坏判断，其中，上述好坏判断部根据上述接缝的特征量来进行接缝的好坏判断。
本发明的另一方式是一种接缝检查装置，判断缝制品的接缝的好坏，具备：图像数据获取部，其获取上述缝制品的接缝的图像数据；特征提取部，其从由上述图像数据获取部获取到的上述缝制品的接缝的图像数据中提取上述接缝的特征量；以及好坏判断部，其根据上述接缝的特征量来进行接缝的好坏判断，其中，上述好坏判断部构成为以下机器学习器：该机器学习器进行将缝制品的接缝的特征量以及预先对上述缝制品进行判断而得到的好坏结果作为监督数据的监督学习。
根据本发明，能够将以往依赖于作业人员的感觉的接缝的外观检查进行数值化而管理，从而还能够期望节省人力。
附图说明
通过说明与附图关联的以下的实施例，能够更加明确本发明的上述和其它目的以及特征。在这些图中：
图1是实施方式的接缝检查装置的概要硬件结构图。
图2是实施方式的接缝检查装置的概要功能块图。
图3是说明接缝的好坏判断的图。
图4是说明通过机器学习器判断接缝的好坏的情况下的输入数据的图。
图5是说明特殊接缝的好坏判断的图。
具体实施方式
以下，根据附图说明本发明的实施方式。
图1是表示本发明的实施方式的接缝检查装置的主要部分的概要硬件结构图。本实施方式的接缝检查装置1能够安装成与设置于工厂的缝制机等制造机器并列设置的个人计算机、用于管理设置于工厂的制造机器的运行等的单元计算机、主计算机、边缘服务器、云服务器等计算机。图1示出将接缝检查装置1安装成与设置于工厂的制造机器并列设置的计算机的情况下的示例。
本实施方式的接缝检查装置1所具备的CPU 11为整体地控制接缝检查装置1的处理器。CPU 11经由总线21读出存储于ROM 12的系统和程序，根据该系统和程序对接缝检查装置1的整体进行控制。在RAM 13中暂时存储有临时的计算数据、显示数据、操作员经由未图示的输入部输入的各种数据等。
非易失性存储器14构成为以下存储器：例如使用通过未图示的电池进行备份的SRAM等、SSD等，接缝检查装置1的电源即使被关闭也保持存储状态。在非易失性存储器14中存储有经由输入装置71输入的数据、程序、经由接口19从机器人2获取的数据、经由接口20从摄像装置3获取的数据等。存储于非易失性存储器14的数据、程序等也可以在使用时加载到RAM 13。另外，在ROM 12中预先写入用于对从摄像装置3获取的图像数据进行图像分析所需的各种算法、用于执行其它所需的处理的系统和程序。
在显示装置70中，作为执行读取到存储器上的各数据、程序等的结果而得到的数据等经由接口17输出并进行显示。另外，由键盘、指示设备等构成的输入装置71接收基于操作员的操作的指令、数据等并传递到CPU 11。
摄像装置3具备如照相机等那样对摄像对象的图像进行拍摄而作为图像数据而输出的功能。关于摄像装置3的摄像动作，由CPU 11执行检查用程序内包含的摄像控制用代码，由此根据经由接口20输出的摄像指令执行，通过该摄像动作获取的图像数据经由接口20被传递到CPU 11。
另外，机器人2可以是将摄像装置3安装于前端的多关节机器人，另外，也可以是能够使安装了摄像装置3的驱动部移动至作为摄像对象的缝制品的位置的正交机器人等。由CPU 11执行检查用程序内包含的机器人控制用代码，由此根据经由接口19输出的控制指令控制机器人2的动作。
图2是本发明的实施方式的接缝检查装置1的概要功能框图。由图1示出的接缝检查装置1所具备的CPU 11执行系统和程序，对接缝检查装置1的各部分的动作进行控制，由此实现图2示出的各功能块。
本实施方式的接缝检查装置1具备控制部100、图像数据获取部110、特征提取部120、好坏判断部130以及显示部140。
控制部100根据存储于非易失性存储器14的检查用程序200对机器人2和摄像装置3进行控制，并拍摄作为检查对象的缝制品。控制部100以安装于机器人2的摄像装置3到达能够拍摄作为检查对象的缝制品的摄像部位的位置的方式驱动机器人2的各驱动部，当摄像装置3到达能够拍摄缝制品的摄像部位的位置时，对摄像装置3指令摄像条件的设定(露光、聚焦、放大率等的设定)和摄像动作。控制部100也可以根据检查用程序200控制机器人2、摄像装置3，使得拍摄一个缝制品的多个摄像部位。此外，控制部100并非是接缝检查装置1的必备的要素。例如经由未图示的外部存储装置、网络获取由图像摄像装置等拍摄得到的缝制品的图像数据，在要使用其获取的缝制品的图像数据进行接缝的检查的情况下，接缝检查装置1本身并不需要具备控制部100。
图像数据获取部110获取由摄像装置3拍摄得到的缝制品的图像数据。由图像数据获取部110获取的图像数据也可以将拍摄一个缝制品而得到的多个图像数据作为一组的图像数据组而集中管理。
特征提取部120对由图像数据获取部110获取的图像数据进行公知的图像处理，从缝制品的图像中提取接缝的特征量。特征提取部120也可以例如进行噪声去除、边缘提取、基于预先制作的接缝图案的图案匹配等公知的图像处理，从缝制品的图像中确定接缝的部分，从确定的接缝部分的图像中提取接缝的特征量。另外，特征提取部120也可以对从缝制品的图像中确定的接缝的部分，在将一系列接缝(例如，在同一方向上连续地排列的一系列接缝、在规定区域内集中的一系列接缝等)作为一组接缝而集中之后，提取该组内包含的接缝的特征量。由特征提取部120提取的接缝的特征量例如也可以是接缝的数量、各接缝的长度、对规定基准轴的角度。另外，由特征提取部120提取的接缝的特征量例如也可以是将各接缝的粗细、面积、颜色、是否开线等作为特征量而提取。
好坏判断部130根据由特征提取部120提取的接缝的特征量，判断缝制品的接缝的好坏。如图3所例示，也可以是，好坏判断部130针对由特征提取部120提取的接缝的特征量，例如在预先确定的规定长度的允许误差的范围外的接缝存在预先确定的阈值以上的数量的情况下，将缝制品判断为次品。如图3所例示，也可以是，好坏判断部130针对由特征提取部120提取的接缝的特征量，例如在预先确定的规定角度的允许误差的范围外的接缝存在预先确定的阈值以上的数量的情况下，将缝制品判断为次品。相反地，也可以是，好坏判断部130例如在长度、角度在被允许的范围内的接缝存在预先确定的阈值以上的情况下，将缝制品判断为良品。另外，也可以是，好坏判断部130在一组接缝的组合中存在多少不在允许范围内的接缝，使用其比例等进行好坏判断。好坏判断部130可以对接缝的长度、角度以外的其它特征量进行上述判断，另外，也可以根据这些特征量的组合来判断接缝的好坏。通常，至少将角度或者长度使用于好坏判断，由此能够一定地保持接缝外观的良好，例如将长度和角度这两者使用于好坏判断或进一步将其它特征量一并进行好坏判断，由此能够仅将具备外观更好的接缝的缝制品判断为良品。
也可以是，好坏判断部130针对一组接缝的组合，根据接缝的特征量的偏差来判断接缝的好坏。有时通过乍一看接缝是否存在集中来判断接缝的好坏，例如在长度、角度等的特征量的分散值超出预先确定的规定阈值的情况下，将缝制品判断为次品具有足够的意义。
另一方面，针对接缝的开线等的特征量，在至少存在一个的情况下，有时外观较差，因此通过数量来判断好坏较有效。
好坏判断部130针对一系列接缝，也可以根据相邻的接缝中的特征量的差分，判断接缝的好坏。相邻的接缝中的特征量的差异与位于分离处的接缝之间的特征量的差异相比对外观带来的影响较大。因此，也可以在相邻接缝的差分超出预先确定的规定阈值的接缝的组存在预先确定的阈值以上的数量的情况下等，将缝制品判断为次品。
显示部使由好坏判断部130判断得到的校正品的接缝好坏的判断结果显示在显示装置70中。显示部140也可以根据好坏判断部130的判断结果来显示缝制品的接缝好坏的判断，(如图3例示)具体地说示出什么样的接缝在什么样的特征量中脱离基准。
作为接缝检查装置1的变形例，好坏判断部130也可以构成为公知的机器学习器。在使用机器学习器的情况下，例如在设为简单结构的情况下，作为进行监督学习的机器学习器而构成好坏判断部130，针对缝制品的接缝图像，通过特征提取部120将该接缝图像的特征量以及预先由熟练的作业人员得到的该缝制品的接缝好坏的判断结果作为监督数据的监督学习。而且，好坏判断部130根据其监督学习的结果，对由图像数据获取部110获取的缝制品的接缝图像进行接缝的好坏判断。
在将好坏判断部130构成为进行监督学习的机器学习器的情况下，特征提取部120作为缝制品的接缝的特征量，也可以提取长度、角度等特征量，但是，另一方面，也可以将根据缝制品的图像确定的接缝的图像本身作为特征量而提取。另外，此时，特征提取部120在连续的一系列接缝中，也可以将包含规定数的接缝的接缝图像作为特征量而提取。
在使用机器学习器作为好坏判断部130的情况下，当使用一系列接缝整体的图像判断接缝的好坏时，在判断为接缝存在不良的情况下，难以掌握哪一接缝存在问题，但是如图4例示，例如在一系列接缝整体的图像中，将分别包含一个以上的少数的(例如，三个)接缝的图像用作机器学习器的输入数据，由此还能够确定导致判断为不良的部位。此外，作为构成好坏判断部130的机器学习器，例如能够使用多层神经网络。
以上，说明了本发明的实施方式，但是本发明并不仅限于上述实施方式的示例，通过施加适当的变更能够以各种方式来实施。
例如在上述实施方式中，示出对安装有摄像装置3的机器人2进行控制而得到缝制品的图像的示例，但是也可以构成为机器人2把持缝制品并对附近设置的摄像装置3一边改变缝制品的角度一边拍摄该缝制品的接缝。
另外，作为接缝除了图3例示的接缝以外，例如也可以将图5例示的复杂的形状的接缝作为对象，此时，使用与各接缝的形状一致的特征量即可。例如在图5的示例中，针对上列的接缝和下列的接缝，分别将长度、角度作为特征量而提取，在上列的接缝和下列的接缝中将不同的阈值使用于好坏判断即可。另外，在图5的示例中，也能够将上列的接缝和下列的接缝的角度差的偏差等用作好坏判断的材料。
除了图5例示以外，例如也可以对使用于刺绣等的十字缝的接缝进行好坏判断。在判断十字缝的接缝的好坏的情况下，例如将对一个平面区域施加的接缝捕捉为一系列接缝的组合，对其接缝的组合进行好坏的判断即可。
以上，说明了本发明的实施方式，但是本发明并不限定于上述实施方式的示例，通过施加适当的变更，能够以其它方式实施。

Claims (8)

1.一种接缝检查装置，该接缝检查装置判断缝制品的接缝的好坏，
其特征在于，
所述接缝检查装置具备：
图像数据获取部，其获取上述缝制品的接缝的图像数据；
特征提取部，其从由上述图像数据获取部获取到的上述缝制品的接缝的图像数据中提取上述接缝的特征量；以及
好坏判断部，其根据上述接缝的特征量来进行接缝的好坏判断，
上述好坏判断部根据上述接缝的特征量来进行接缝的好坏判断。
2.根据权利要求1所述的接缝检查装置，其特征在于，
上述接缝的特征量包含接缝的长度和角度中的至少一个。
3.根据权利要求1所述的接缝检查装置，其特征在于，
上述接缝的特征量包含接缝的粗细、面积、颜色、是否开线中的至少一个。
4.根据权利要求1～3的至少一个所述的接缝检查装置，其特征在于，
针对一系列接缝所包含的各个接缝的特征量，在超出允许范围的特征量存在有预先确定的阈值以上的数量的情况下，上述好坏判断部判断为接缝不良。
5.根据权利要求1～3的至少一个所述的接缝检查装置，其特征在于，
针对一系列接缝所包含的各个接缝的特征量，在该特征量的分散值为预先确定的阈值以上的情况下，上述好坏判断部判断为接缝不良。
6.根据权利要求1～3的至少一个所述的接缝检查装置，其特征在于，
在一系列接缝中的相邻的接缝的特征量中差分超出预先确定的规定阈值的接缝的组存在有预先确定的阈值以上的数量的情况下，上述好坏判断部判断为接缝不良。
7.一种接缝检查装置，该接缝检查装置判断缝制品的接缝的好坏，
其特征在于，
所述接缝检查装置具备：
图像数据获取部，其获取上述缝制品的接缝的图像数据；
特征提取部，其从由上述图像数据获取部获取到的上述缝制品的接缝的图像数据中提取上述接缝的特征量；以及
好坏判断部，其根据上述接缝的特征量来进行接缝的好坏判断，
上述好坏判断部构成为以下机器学习器：该机器学习器进行将缝制品的接缝的特征量以及预先对上述缝制品进行判断而得到的好坏结果作为监督数据的监督学习。
8.根据权利要求5所述的接缝检查装置，其特征在于，
上述特征提取部从上述缝制品的接缝的图像数据中提取上述接缝的局部图像作为特征量。
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