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1. 发明专利

JP6687224B2 オーバーレイ計測装置およびオーバーレイ計測方法有权
公开(公告)号：JP6687224B2
公开(公告)日：2020-04-22
申请号：JP2016060940
申请日：2016-03-24
申请人：株式会社SCREENホールディングス
发明人：松村明
IPC分类号： H01L21/66 , G03F7/20 , G01B11/00

2. 发明专利

JP2017173098A 画像処理装置および画像処理方法审中-公开
公开(公告)号：JP2017173098A
公开(公告)日：2017-09-28
申请号：JP2016058644
申请日：2016-03-23
申请人：株式会社SCREENホールディングス
发明人：松村明
IPC分类号： G06T1/00 , G06T7/00 , H01L21/66 , G01N21/88
摘要：【課題】画像を分類するために学習アルゴリズムに利用される教師画像を選び出す作業、あるいは、教師画像選定の基準となる典型画像と呼ばれる画像を選び出す作業において、操作者を効果的に支援する。【解決手段】特徴量取得部は、複数の対象画像のそれぞれについて複数種類の特徴量を取得する。コード化部は、取得した複数種類の特徴量のそれぞれを2以上の段階に区分し、区分に応じた数値を付与し、前記数値を所定順に組み合わせたコード値を生成する。したがって、操作者の試行錯誤を伴う作業によらず、コード値が生成される。グループ化部は、複数の対象画像のうち、同一のコード値を有する画像を組み合わせて画像グループを形成する。したがって、操作者の試行錯誤を伴う作業によらず、画像グループが形成される。カテゴリ設定部は、形成された画像グループから少なくとも1つの対象画像を表示するとともに、表示された対象画像が含まれる画像グループのカテゴリを示す情報の設定を受け付ける。【選択図】図7

3. 发明专利

JP2017162232A 教師データ作成支援装置、画像分類装置、教師データ作成支援方法および画像分類方法审中-公开
公开(公告)号：JP2017162232A
公开(公告)日：2017-09-14
申请号：JP2016046602
申请日：2016-03-10
申请人：株式会社SCREENホールディングス
发明人：松村明
IPC分类号： G06F17/30
摘要：【課題】各教師画像の教示クラスが妥当であるか否かを分類器の特性に沿って判定する。【解決手段】記憶部611では、複数の教師画像と各教師画像の教示クラスを示す教示情報72とが記憶される。訓練画像群選択部612では、各教師画像に対して、互いに異なる教師画像の集合である所定数の訓練画像群が選択される。教師画像分類部613では、各訓練画像群を用いて学習を行うことにより構築される分類器615を用いて当該教師画像が複数のクラスのいずれかに分類される。教師画像特定部614では、当該教師画像において当該所定数の訓練画像群を用いて教師画像分類部により最も多く分類されるクラスが教示クラスと相違する場合に、当該教師画像が特定教師画像として特定され、表示制御部617によりディスプレイ55に表示される。これにより、各教師画像の教示クラスが妥当であるか否かを分類器の特性に沿って判定することができる。【選択図】図5

4. 发明专利

JP2017107422A 画像分類方法および画像分類装置审中-公开
公开(公告)号：JP2017107422A
公开(公告)日：2017-06-15
申请号：JP2015241032
申请日：2015-12-10
申请人：株式会社SCREENホールディングス
发明人：松村明
IPC分类号： G06T7/00
摘要：【課題】分類性能を向上する。【解決手段】データ選択部332では、複数の教師画像とそのクラスの教示結果とを示す複数の教師データセット81から教師データセット群が選択され、サブ分類器構築部333では、教師データセット群を用いた学習によりサブ分類器324が構築され、サブ分類器制御部334では、サブ分類器を用いて複数の教師画像が分類される。サブ分類器による分類結果が教示結果と相違する教師画像を誤分類画像として、複数の教師画像の一部を含み、かつ、半分以上が誤分類画像である選択画像群をそれぞれ含む新たな教師データセット群をデータ選択部に選択させつつ、上記処理が所定回数だけ繰り返される。これにより、多様な複数のサブ分類器を取得して、複数のサブ分類器を用いた分類部の分類性能を向上することができる。教師画像に対する重み付けを行わないため、サブ分類器の構築において様々な種類の学習アルゴリズムが利用可能である。【選択図】図3

5. 发明专利

JP5972715B2 画像切り出し方法および画像取得装置有权
标题翻译：图像修剪方法和图像捕获设备
公开(公告)号：JP5972715B2
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：JP2012191106
申请日：2012-08-31
申请人：株式会社SCREENホールディングス
发明人：松村明
IPC分类号： G06T1/00 , G06T3/00 , G01N35/00 , G01N21/17

6. 发明专利

JP2016115115A 画像分類装置および画像分類方法审中-公开
标题翻译：图像分类设备和图像分类方法
公开(公告)号：JP2016115115A
公开(公告)日：2016-06-23
申请号：JP2014252850
申请日：2014-12-15
申请人：株式会社SCREENホールディングス
发明人：松村明
IPC分类号： G06T7/00 , G06F17/30
CPC分类号： G06T7/00
摘要：【課題】分類精度を容易に向上させる。【解決手段】画像分類装置1の特徴量変換部421では、画像から取得される複数の特徴量に対して、所定の変換関数を用いて非線形変換を行うことにより、複数の変換済み特徴量が取得される。分類器422では、複数の変換済み特徴量を用いて、パラメトリック判別またはノンパラメトリック判別により、当該画像が複数のクラスのうちの一のクラスに分類される。上記変換関数は、非線形変換に利用される特徴量の数値範囲において狭義単調増加または狭義単調減少する。好ましくは、上記数値範囲が有限であり、数値範囲内における上限および下限の近傍において、当該上限および下限に近づくに従って変換関数の傾きが0に近づく。画像分類装置1では、次元の呪いの影響が大きい場合であっても分類精度を容易に向上させることができる。【選択図】図1
摘要翻译：要解决的问题：易于提高分类精度。解决方案：图像分类装置1包括：特征量转换单元421，其使用预定转换函数对由图像获取的多个特征量执行非线性转换，然后获取多个转换特征量; 以及分类器422，其通过使用多个转换的特征量的参数鉴别或非参数判别将图像分类成多个类别中的一个。在用于非线性转换的特征量的数值范围内，转换函数严格单调增加或严格单调减小。优选地，数值范围是有限的，并且转换函数的倾斜度在接近上限或下限附近的数值范围内接近上限或下限时接近零。在图像分类装置1中，即使在维度诅咒的效果大的情况下，也能够容易地提高分类精度。图1

7. 发明专利

JP6871807B2 分類器構築方法、分類器および分類器構築装置有权
公开(公告)号：JP6871807B2
公开(公告)日：2021-05-12
申请号：JP2017107464
申请日：2017-05-31
申请人：株式会社SCREENホールディングス
发明人：松村明
IPC分类号： G06F16/55

8. 发明专利

JP6763673B2 教師データ作成支援装置、画像分類装置、教師データ作成支援方法および画像分類方法有权
公开(公告)号：JP6763673B2
公开(公告)日：2020-09-30
申请号：JP2016046602
申请日：2016-03-10
申请人：株式会社SCREENホールディングス
发明人：松村明
IPC分类号： G06F16/55 , G06F16/50

9. 发明专利

JP2020003408A テラヘルツ波検査装置およびテラヘルツ波検査方法审中-公开
公开(公告)号：JP2020003408A
公开(公告)日：2020-01-09
申请号：JP2018124838
申请日：2018-06-29
申请人：株式会社SCREENホールディングス
发明人：中西英俊 , 臼本宏昭 , 松村明 , 高瀬恵宏 , 藤田雄也
IPC分类号： G01N21/3581
摘要：【課題】試料におけるテラヘルツ波不透過物質の量的分布を良好に検査する技術を提供する。【解決手段】画像生成部601は、隣接する2つの触媒層92(i),92(i+1)についての強度分布画像9I(i),9I(i+1)を生成する。差分情報生成部603は、2つの強度分布画像9I(i),9I(i+1)間の差分をとることにより、2つの強度分布画像9I(i),9I(i+1)に含まれている筋状像である干渉縞9STの情報が低減されている差分画像9D(i)を差分情報として生成する。【選択図】図7

10. 发明专利

JP2019148566A 教師データ作成支援方法および教師データ作成支援装置审中-公开
公开(公告)号：JP2019148566A
公开(公告)日：2019-09-05
申请号：JP2018035092
申请日：2018-02-28
申请人：株式会社SCREENホールディングス
发明人：松村明
IPC分类号： G01N21/956
摘要：【課題】予め1つのクラスが教示された複数の教示済データから、教示間違いの可能性のある教示済データを効率的に抽出する技術を提供する。【解決手段】教師データ作成支援方法は、教示済データ90群において、複数のクラス各々から1つ以上ずつ選択された教示済データで構成されるサブ教示済データ群を構築する工程(ステップS22)、サブ教示済データ群を教師データとしてサブ分類器を生成する工程(ステップS23)および再代入法によりサブ分類器の分類成績(例えば、正答率)を取得する工程(ステップS24)を含む。また、本方法は、ステップS22〜S24を繰り返して得られる所定数のサブ分類器の中から、分類成績の最も良いサブ分類器を選定し(ステップS26)、当該サブ分類器で教示済データ90群を分類した場合に、分類先クラスが教示クラスと一致しない不適合教示済データを抽出する(ステップS27)。【選択図】図6

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