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公开(公告)号：CN115685888A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202210880554.X
申请日：2022-07-25
Applicant: 丰田自动车株式会社
Inventor： 松田智裕
IPC: G05B19/4155 , G06N20/00
Abstract: 本发明提供的技术使检查装置中基于第一制造工序之后的第二制造工序的处理后的产品的检查精度提高。一种检查装置，具有：第一取得部，取得针对在第一制造工序中处理的检查对象相关的数据并使用第一学习模型计算出的第一不良概率；第二取得部，取得针对在第一制造工序之后的第二制造工序中处理的检查对象相关的数据并使用第二学习模型计算出的第二不良概率；判断部，在取得的第二不良概率为第二阈值以上的情况下，判断为在检查对象中存在不良，在取得的第一不良概率与预定的第一阈值相比而较大的情况下，将第二学习模型和第二阈值中的至少一个改变为，与第一不良概率为第一阈值以下的情况相比而使检查精度提高的条件。
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公开(公告)号：CN119721433A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411352875.8
申请日：2024-09-26
Applicant: 丰田自动车株式会社
IPC: G06Q10/063
Abstract: 本发明涉及一种作业内容确定系统、作业内容确定方法以及程序。用于在由连续的多个要素作业构成的一系列作业中确定作业者正在进行的作业内容的作业内容确定系统具备：信息取得单元，取得表示作业者进行了所述要素作业时的作业者的状态的传感器信息；存储单元，分别存储用于确定各要素作业的各要素作业的判定用模型；作业确定单元，通过分别比较由信息取得单元取得的作业者的传感器信息和由存储单元存储的各要素作业的判定用模型，确定作业者正在进行的要素作业；以及优先级设定单元，分别设定作业确定单元进行比较时的各要素作业的判定用模型的优先级。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116758466A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310231594.6
申请日：2023-03-10
Applicant: 丰田自动车株式会社
Abstract: 本申请提供能够高精度地检测货厢的范围的货厢检测系统。货厢检测系统具备：获取部，其获取包含整个货厢的图像，该图像是沿预先确定的拍摄方向拍摄能够视觉辨认所装载的货物的状态下的整个货厢而得到的图像；角部检测部，其使用角部检测用学习完毕模型，从由获取部获取的图像中检测出货厢的多个角部中的至少一个角部，该角部检测用学习完毕模型是使用训练图像数据进行机器学习而得的学习完毕模型，该训练图像数据是对于为机器学习用而获取的图像，对从拍摄方向观察时的货厢的多个角部中的至少一个角部的位置进行了标记的图像数据；以及货厢检测部，其使用由角部检测部检测出的至少一个角部的位置信息，检测货厢的范围。
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公开(公告)号：CN116758245A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310226236.6
申请日：2023-03-03
Applicant: 丰田自动车株式会社
Abstract: 本发明涉及一种作业支援系统，提供能够将考虑拍摄环境的不同而修正后的基准图像用于在作业中进行参照而显示于画面的技术。通过显示用于在作业中进行参照的图像来对作业进行支援的作业支援系统具备：第一取得部，取得表示作业中的对象的期望状态的1个以上的基准图像；第二取得部，在作业中取得对象的拍摄图像；第一检测部，检测基准图像中的3点以上的基准特征点；第二检测部，检测拍摄图像中的与3点以上的基准特征点分别对应的3点以上的对应特征点；图像变换部，基于3点以上的基准特征点和与3点以上的基准特征点分别对应的对应特征点来变换基准图像而生成变换图像；及显示部，显示变换图像。
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公开(公告)号：CN115587959A
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202210731375.X
申请日：2022-06-24
Applicant: 丰田自动车株式会社
Abstract: 本发明为一种异常检测系统，具有：取得部，其取得检查对象的检查对象图像；复原图像生成部，其向学习模型输入所述检查对象图像，并生成复原图像，所述学习模型是将正常的检查对象的图像作为教师数据使用及学习而成的；检测部，其使用所述复原图像与正常复原图像，对所述检查对象图像中的检查对象是否为异常进行判断，所述正常复原图像是向所述学习模型输入正常的检查对象的图像而生成的复原图像。
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公开(公告)号：CN114943681A
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202210122319.6
申请日：2022-02-09
Applicant: 丰田自动车株式会社
Inventor： 松田智裕
Abstract: 在本发明提供的技术中，在异常检测方法中能够减少正常的检查对象被检测为异常的不良，能够提高异常检测的精度。异常检测方法取得拍摄了检查对象的拍摄图像，向第一学习模型输入拍摄图像而生成复原图像，第一学习模型是使用拍摄了正常的检查对象的正常图像进行学习而成的，生成拍摄图像与复原图像的差分图像，向第二学习模型输入生成的差分图像而生成复原差分图像，第二学习模型是使用正常的差分图像进行学习而成的，使用差分图像及复原差分图像，对检查对象的异常进行检测。
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公开(公告)号：CN116977414A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310464801.2
申请日：2023-04-26
Applicant: 丰田自动车株式会社
Abstract: 提供一种能够精度良好地检测货厢的收容状态的货厢收容状态检测系统。货厢收容状态检测系统具备：图像获取部，其获取沿预先确定的拍摄方向对能够看到所收容的货物的状态下的货厢的整体进行拍摄而得到的图像；角落检测部，其使用角落检测用学习完毕模型，从由图像获取部获取到的图像中检测货厢的多个角落；货物信息获取部，其获取包含与货厢内的货物的位置相关的信息在内的货物信息；以及货厢算出部，其使用货厢中互相处于对角上的两个角落的位置信息即对角角落位置信息、和由货物信息获取部获取到的货物信息，算出货厢整体的范围。
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