(57)【要約】      （修正有）【課題】部品判別に要する計算コストを低減し、判別処理を高速化することができる部品判別装置及び部品判別方法を提供する。【解決手段】部品判別装置１において、カメラを用いて部品を撮像した撮像データを入力する画像入力部１０１と、この撮像データを、部品の少なくとも１つの特徴部位をそれぞれ含むように第１撮像データと第２撮像データとに分割する分割部１０２と、第１撮像データを用いて第１撮像データ内の特徴部位の仕様を特定し、それによって部品の種類を特定する仕様特定部１０３と、第２撮像データを用いて、第２撮像データ内の特徴部位の仕様が、仕様特定部で特定された種類の仕様と同一か否かの正誤判定を行う仕様正誤判定部１０４と、を備える。【選択図】図２
2020149578.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
カメラを用いて部品を撮像した撮像データを入力する画像入力部と、
前記撮像データを、前記部品の少なくとも１つの特徴部位をそれぞれ含むように第１撮像データと第２撮像データと、に分割する分割部と、
前記第１撮像データを用いて前記第１撮像データ内の前記特徴部位の仕様を特定し、それによって前記部品の種類を特定する仕様特定部と、
前記第２撮像データを用いて、前記第２撮像データ内の特徴部位の仕様が、前記仕様特定部で前記特定された種類の部品の仕様と同一か否かの正誤判定を行う仕様正誤判定部と、を備える、部品判別装置。
【請求項２】
前記仕様特定部は、前記第１撮像データを用いて、前記特徴部位の仕様を特定することで、前記部品の種類を確率データで特定し、
前記確率データが閾値よりも低い場合は、
前記仕様特定部は、前記第２撮像データを用いて、前記第２撮像データ内の特徴部位の仕様を特定することで、部品の種類を特定する、請求項１に記載の部品判別装置。
【請求項３】
カメラを用いて部品を撮像した撮像データを入力し、
前記撮像データを、前記部品の少なくとも１つの特徴部位をそれぞれ含むように第１撮像データと第２撮像データと、に分割し、
前記第１撮像データを用いて前記第１撮像データ内の前記特徴部位の仕様を特定し、それによって、前記部品の種類を特定し、
前記第２撮像データを用いて、前記第２撮像データ内の特徴部位の仕様が、前記特定された種類の部品の仕様と同一か否かの正誤判定を行う、部品判別方法。
【請求項４】
前記第１撮像データを用いて、前記特徴部位の仕様を特定することで、前記部品の種類を確率データで特定し、
前記確率データが閾値よりも低い場合は、
前記第２撮像データを用いて、前記第２撮像データ内の特徴部位の仕様を特定することで、部品の種類を特定する、請求項３に記載の部品判別方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、部品判別装置及び部品判別方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、既存の設備を活用して車両の具体的な車種を特定する車種判別装置及び車種判別方法があった。
【０００３】
例えば、特許文献１では、車種判別装置は、記憶部と、検出部と、判別部とを備える。記憶部は、車両の車種区分の中の具体的な車種と、車両の複数の面の判定基準となる面ごとの基準画像とを対応付けて記憶し、検出部は、撮像装置が車両を撮像した撮像画像から複数の面を検出する。判別部は、検出部が検出した複数の面のそれぞれと面ごとの基準画像とを照合して面ごとに基準画像との類似度合を示す類似度を求めるが、面の類似度に対し重み係数を乗じて重み付け加算を行い、車種類似度を求め、撮像された車両の車種を判別する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１８−０５５５９７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記特許文献１にかかる車種判別装置は、取り込んだ画像に対して全画面精査しているので、判別に計算コストがかかり、処理を高速化できないという問題がある。
【０００６】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであって、部品判別に要する計算コストを低減し、判別処理を高速化可能な部品判別装置を提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の第１の態様にかかる部品判別装置は、
カメラを用いて部品を撮像した撮像データを入力する入力部と、
前記撮像データを、前記部品の少なくとも１つの特徴部位をそれぞれ含むように第１撮像データと第２撮像データと、に分割する分割部と、
前記第１撮像データを用いて前記第１撮像データ内の前記特徴部位の仕様を特定し、それによって前記部品の種類を特定する仕様特定部と、
前記第２撮像データを用いて、前記第２撮像データ内の特徴部位の仕様が、前記仕様特定部で前記特定された種類の部品の仕様と同一か否かの正誤判定を行う仕様正誤判定部と、を備えるものである。
【０００８】
本発明の第２の態様にかかる部品判別方法は、
カメラを用いて部品を撮像した撮像データを入力し、
前記撮像データを、前記部品の少なくとも１つの特徴部位をそれぞれ含むように第１撮像データと第２撮像データと、に分割し、
前記第１撮像データを用いて前記第１撮像データ内の前記特徴部位の仕様を特定し、それによって、部品の種類を特定し、
前記第２撮像データを用いて、前記第２撮像データ内の特徴部位の仕様が、前記特定された種類の部品の仕様と同一か否かの正誤判定を行うものである。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、部品判別に要する計算コストを低減し、処理を高速化可能な部品判別装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の実施の形態にかかる部品判別装置の概要を説明する図である。
【図２】本発明の実施の形態にかかる部品判別装置の構成を説明するブロック図である。
【図３】本発明の実施の形態にかかる各サーバ及びＰＣのハードウェア構成を説明する図である。
【図４】本発明の実施の形態１にかかる判定サーバで行われる仕様判別確認処理のフローチャートである。
【図５】本発明の実施の形態２にかかる判定サーバで行われる仕様判別確認処理のフローチャートである。
【図６】バンパーの車種１〜３を判別する際にどういった基準で複数の特徴部位を仕様の判別する順序を決めているかを説明する図である。
【図７】本発明の実施の形態にかかる部品判別システムを説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明を適用した具体的な実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。ただし、本発明が以下の実施形態に限定される訳ではない。また、説明を明確にするため、以下の記載および図面は、適宜、簡略化されている。
【００１２】
図１は、本発明の実施の形態にかかる部品判別システムの概要を説明する図である。以下では、１つの組立装置を用いて複数の種類の組立品を生産する、いわゆる混流生産ラインを例に説明する。
【００１３】
バンパー１１を車両１２に取り付けるために、バンパー組立装置の前に、様々な仕様のバンパーが搬送されてくる。従来は、バンパー組立前に、作業員が目視により、仕様判別と部品の車種特定を行っていたが、こうした仕様判別にはかなりの時間がかかっていた。そこで、本発明にかかるシステムでは、バンパー組立装置の前に配置されたカメラ１３で、バンパー１１の画像を撮像し（ステップＳ１）、それを用いて自動的に仕様判別処理を行い、部品の車種を特定するものである。
【００１４】
カメラ１３は、色彩の判別もできるように高解像度カメラとしてもよいし、部品に向けて照射し３次元データを取得するために高解像度カメラとともにラインレーザを併用してもよい。あるいは、バンパー等の部品の左右の箇所を別々に撮影するため、複数のカメラを用いて複眼化してもよい。このように複眼化することで、視野角を広域にすることができ、ラインレーザと併用する必要がなくなる。
【００１５】
カメラ１３で撮影された撮影データは、ネットワーク４０（例えば、Ethernet（登録商標））経由でＰＣ（Personal Computer）１０に転送される（ステップＳ２）。
【００１６】
ここでいうネットワークの例としては、ローカルエリアネットワーク（local area network、ＬＡＮ）、及びワイドエリアネットワーク（wide area network、ＷＡＮ）、例えば、インターネットを挙げることができる。また、通信ネットワークは、例えば、イーサネット（登録商標）、ユニバーサルシリアルバス（Universal Serial Bus、ＵＳＢ）、ＦＩＲＥＷＩＲＥ（登録商標）、移動通信用のグローバルシステム（Global System for Mobile Communications、ＧＳＭ（登録商標））、拡張データＧＳＭ（登録商標）環境（Enhanced Data GSM（登録商標） Environment、ＥＤＧＥ）、符号分割多元接続（code division multiple access、ＣＤＭＡ）、時分割多元接続（time division multiple access、ＴＤＭＡ）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）、ボイスオーバーインターネットプロトコル（voice over Internet Protocol、ＶｏＩＰ）、Ｗｉ−ＭＡＸ（登録商標）、又は任意の他の好適な通信プロトコル等の、様々な有線又は無線プロトコルを含む、任意の周知のネットワークプロトコルを用いて実施することができる。
【００１７】
続いて、画像サーバ２０は、ＰＣ１０から画像をネットワーク経由で受信する（ステップＳ３）。更に、画像サーバ２０から判定サーバ３０にネットワーク（ＬＡＮ）４０経由して画像は転送される（ステップＳ４）。判定サーバ３０は、転送された画像を人工知能により解析し、仕様分類の判別を行い、仕様分類判定結果を画像サーバ２０に送信する（ステップＳ５）。ここで、部品の仕様分類とは、形状、機能、性能、操作方法、採用する規格、価格などの詳細な設計のことである。本実施の形態では、部品の中の複数の特徴部位に対して、それぞれ仕様判別を行うことで、部品の車種（部品により構成される最終製品の車種）を特定する。本例のバンパーの場合、クリアランスソナー、スキッド、フォグなどの複数の特徴部位が含まれている。こうした特徴部位の仕様判別を行うことで、バンパーの車種（種類）を特定する。バンパーは、例えば、米国市場向け車両用のバンパー、日本市場向け車両のバンパー、中国市場向け車両のバンパーでそれぞれ異なる。これは、各国ごとにナンバープレート等の形状が異なるため、それに対応してバンパーの形状も異なるためである。なお、この仕様分類は、２つ以上の分類であってもよいし、３つ以上の分類であってもよい。
【００１８】
図２は、本発明の実施の形態にかかる部品判別装置の構成を説明するブロック図である。
部品判別装置１は、カメラ１３を用いて部品を撮像した撮像データを入力する画像入力部１０１と、撮像データを、前記部品の少なくとも１つの特徴部位をそれぞれ含むように第１撮像データと第２撮像データと、に分割する分割部１０２と、第１撮像データを用いて第１撮像データ内の特徴部位の仕様を特定し、それによって部品の種類を特定する仕様特定部１０３と、第２撮像データを用いて、第２撮像データ内の特徴部位の仕様が、前記仕様特定部で特定された種類の部品の仕様と同一か否かの正誤判定を行う仕様正誤判定部１０４と、を備える。これにより、例えば、混流生産を行う製造ラインにおいて、多種多様の仕様の部品判別にかかる処理時間を短縮することができる。
【００１９】
図３は、本実施形態におけるＰＣ１０、画像サーバ２０、及び判定サーバ３０のハードウェア構成例を示すブロック図である。図３に示すように、本実施形態のＰＣ１０、画像サーバ２０及び判定サーバ３０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２０１、ＲＡＭ（Random access memory）２０２、ＲＯＭ（Read Only Memory）２０３などを有するコンピュータである。ＣＰＵ２０１は、ＲＡＭ２０２、ＲＯＭ２０３、または、ハードディスク２０４に格納されたソフトウェアに従い演算および制御を行う。ＲＡＭ２０２は、ＣＰＵ２０１が各種処理を実行する際の一時記憶領域として使用される。ハードディスク２０４には、オペレーティングシステム（ＯＳ）や、後述の登録プログラムなどが記憶される。ディスプレイ２０５は、液晶ディスプレイとグラフィックコントローラとから構成され、ディスプレイ２０５には、画像やアイコンなどのオブジェクト、および、ＧＵＩなどが表示される。入力部２０６は、ユーザがＰＣ１０、画像サーバ２０、及び判定サーバ３０に各種指示を与えるための装置であり、例えばマウスやキーボードによって構成される。Ｉ／Ｆ（インターフェース）部２０７は、ＩＥＥＥ  ８０２．１１ａなどの規格に対応した無線ＬＡＮ通信や有線ＬＡＮ通信を制御することができ、ＴＣＰ／ＩＰなどのプロトコルに基づき同一通信ネットワークおよびインターネットを介して外部機器と通信する。システムバス２０８は、ＣＰＵ２０１、ＲＡＭ２０２、ＲＯＭ２０３、および、ハードディスク２０４などとのデータのやり取りを制御する。
【００２０】
ＣＰＵ２０１がプログラムを実行することにより、部品判別装置の制御部は、画像入力部１０１、分割部１０２、仕様特定部１０３、仕様正誤判定部１０４として機能する。なお、画像入力部１０１、分割部１０２、仕様特定部１０３、及び仕様正誤判定部１０４は別々のハードウェアによって実現されてもよい。
【００２１】
（実施の形態１）
次に、図４を参照して、本実施の形態にかかる判定サーバ３０で行われる仕様判別確認処理を説明する。図４は、本発明の実施の形態１にかかる判定サーバで行われる仕様判別確認処理のフローチャートである。
混流生産ラインから搬送されてくるバンパー１１が、バンパー組立装置の近くの所定の位置にセットされると、カメラ１３により自動的にバンパーを撮像し、その画像を読み込む（ステップＳ１０１）。読み込まれたバンパー画像を複数の部分（例えば、第１撮像データと第２撮像データ）に分割する（ステップＳ１０３）。この複数の部分には、それぞれバンパー（部品）の仕様を特定できる、又は仕様分類を絞り込むことができる少なくとも１つの特徴部位（例えば、障害物の接近を検知するクリアランスソナー）を含むようにする。本例では、第１撮像データには、バンパー右側のクリアランスソナーを含み、第２撮像データには、バンパー左側のクリアランスソナーを含むように画像を分割する。このように、部品に略対称に配置された各特徴部位を、分割した画像にそれぞれ含めるようにすることが望ましい。
【００２２】
次に、バンパー右側のクリアランスソナーを含む第１撮影データを用いて、いわゆる人工知能により、仕様分類の判別を行う（ステップＳ１０５）。例えば、オフライン環境で、多量のバンパー画像データと、その画像内のバンパーの実際の仕様（正解ラベル）とを紐づけてディープラーニング等の機械学習により、学習させ、学習済みモデルを作成する。判定サーバ３０は、こうした定期的に更新した学習済みモデルを用いて、仕様分類の判別を行う。このように学習済みモデルを定期的に更新して、モデル判定率を向上させることができ、結果的に、部品の仕様判定の精度を向上させることができる。判定結果は、例えば、米国市場向け車両用のバンパーである確率１００％、日本市場向け車両のバンパーである確率０％、中国市場向け車両のバンパーである確率０％等の、確率データとして提示される。このような確率データがある閾値（例えば、６０％）よりの高いものを部品の車種に特定するようにしてもよい。このようにして、撮影されたバンパーは、例えば、米国市場向け車両用のバンパーの部品の車種であることが特定される。
【００２３】
次に、バンパー左側のクリアランスソナーを含む第２撮影データを用いて、人工知能により、バンパー左側のクリアランスソナーが、前工程で特定された部品の車種の仕様と同じか否かの仕様チェック（正誤判定）を行う（ステップＳ１０７）。つまり、第２撮影データ内の特徴部位であるクリアランスソナーが、前工程で特定された米国市場向け車両用のバンパーの仕様であるかを確認する。この仕様チェック（正誤判定）は、予め記憶されたマスター画像（米国市場向け車両用のバンパーの基準画像）と一致するか否かで行うことができる。なお、ＣＡＤ（Computer  Aided  Design）システムによって生成される部品のＣＡＤデータと、部品の撮像データとのマッチングを行ってもよいが、マスター画像との比較のほうが短時間で行うことができる。
【００２４】
通常であれば、第２撮影データ内の特徴部位であるクリアランスソナーも前工程で特定された米国市場向け車両用のバンパーであるが、左側のクリアランスソナーが米国市場向け車両用のバンパーでない場合には、クリアランスソナーの組み付け不具合であると判定することができる。
【００２５】
以上により、仕様判別確認処理が完了する（ステップＳ１０９）。こうした判定サーバ３０による判定結果は、画像サーバ２０に送信された後、ＰＣ１０にも送信し、判定結果として、あるいは組み付け不具合等の警告として画面（ディスプレイ２０５）に表示させてもよい。
【００２６】
上記に説明した本実施の形態は、部品の分割した第１撮像データを用いて比較的時間を要する仕様分類の判別を行った後、部品の車種を特定し、第２撮像データで比較的短時間で処理できる仕様チェック（正誤判定）を行う。これにより、全体として車両用部品の仕様確認処理を高速化することができる。
【００２７】
なお、上記した実施の形態では、画像の右半分を仕様判別に用い、画像の左半分を仕様正誤判定に用いたが、画像の左半分を仕様判別に用い、画像の右半分を仕様正誤判定に用いてもよい。
【００２８】
（実施の形態２）
次に、図５を参照して、本実施の形態にかかる判定サーバ３０で行われる仕様判別確認処理を説明する。図５は、本発明の実施の形態にかかる判定サーバで行われる仕様判別確認処理のフローチャートである。
混流生産ラインから搬送されてくるバンパー１１が、バンパー組立装置の近くの所定の位置にセットされると、カメラ１３により自動的にバンパーを撮像し、その画像を読み込む（ステップＳ２０１）。なお、バンパー等の車両部品は、通常３次元形状で、かつ色彩を有するものであるため、カメラ１３は、色彩を識別可能な高解像度カメラとし、ラインレーザと併用することが望ましい。読み込まれたバンパー画像を複数の部分（本例では、９つの特徴部位）に分割する（ステップＳ２０３）。この複数の部分には、それぞれバンパーの仕様を特定できる特徴部位（例えば、左右のクリアランスソナー、ナンバープレート取付部、エンブレム取付部など）を含むようにする。
【００２９】
次に、９つの特徴部位に対して仕様判別を行う順序を決定する（ステップＳ２０４）。このとき、仕様分類の販売台数と、仕様判別までに必要な特徴部位の数をもとに、平均処理時間が最短となるように、９つの特徴部位に対する仕様判別を行う順序を決定する。例えば、９つの特徴部位のうち、５つの特徴部位をみれば仕様分類を特定できる場合と、６つの特徴部位をみれば仕様分類を特定できる場合とを比較すると、５つの特徴部位を優先的に見れば、平均処理時間が最短となる。これにより、仕様判別のための仕様分類の判別を行う回数を最少化し、できるだけ多くの特徴部位に対して、仕様チェック（正誤判定）を行うようにすることで、全体として処理を高速化することができる。
【００３０】
ここで、より簡略化するために、図６を参照して、バンパーの車種１〜３を判別する際にどういった基準で特徴部位を仕様分類する順序を決めているかを説明する。
各種部品の仕様を特定する際に、必要な特徴部位が異なっている。図６では、部品の種類として車種１、２，３があり、特徴部位の仕様としてＡ，Ｂ，Ｃがある。
【００３１】
最初に特徴部位１について仕様を判別する場合、特徴部位１の仕様がＣであれば、車種３であると分かる。しかし、特徴部位１だけでは、車種１か、それとも車種２かの判別はできない。そこで、続いて、特徴部位２か、特徴部位３を更に判別する必要がある。「各車種の生産割合」に「各車種を特定するのに必要な工程数」を乗算して、以下のように算出する。
０．２×２＋０．２×２＋０．６×１＝１．４
【００３２】
次に、最初に特徴部位２について仕様を判別する場合についても、同様に、以下のように算出する。
０．２×１＋０．２×１＋０．６×１＝１
【００３３】
更に、最初に特徴部位３の仕様を判別する場合についても、特徴部位３の仕様がＢであれば、車種１であると分かる。しかし、特徴部位３だけでは、車種２か、それとも車種３かの判別はできない。そこで、続いて、特徴部位１か、特徴部位２を更に判別する必要がある。「各車種の割合」に「各車種を特定するのに必要な工程数」を乗算して、以下のように算出する。
０．２×１＋０．２×２＋０．６×２＝１．６
【００３４】
以上のように、最初に特徴部位２を判別する場合が、算出値が最小となる。このようにして、複数の特徴部位を見る順番を決定する。
【００３５】
再び、図５に戻って、フローチャートを説明する。各特徴部位の判定順序を決定（ステップＳ２０４）後、バンパー右側の４つの特徴部位の分割した各分割撮影データを用いて、いわゆる人工知能により、上記決定された順序にしたがって仕様分類の判別を行う（ステップＳ２０５）。このようにバンパー右側の画像群と、バンパーの左側の画像群に分割するのは、部品の仕様を絞り込むための特徴部位が部品において略対称に配置されているからである。つまり、対称に配置された一方の特徴部位を元に、仕様分類の判別を行い、他方の特徴部位では、仕様チェックのみを行えばよいからである。多量のバンパー画像データと、その画像内のバンパーの実際の仕様（正解ラベル）とを紐づけてディープラーニング等の機械学習により、学習させ、学習済みモデルを作成する。こうした学習済みモデルを用いて、各特徴部位に対して、仕様判別を行う。バンパー右側の画像群による判定結果は、例えば、米国市場向け車両用のバンパーである確率４０％、日本市場向け車両のバンパーである確率４０％、中国市場向け車両のバンパーである確率３０％等の、確率データとして提示される。このような最大となる確率データ４０％が、ある閾値（例えば、６０％）より低い場合は、判定結果は曖昧であると判定される（ステップＳ２０６）。
【００３６】
仕様判定結果が曖昧である場合には、バンパー左側の５つ特徴部位を含む撮影データを用いて、人工知能により、上記決定された順序にしたがって仕様分類の判別を行う（ステップＳ２０７）。つまり、バンパー左側の５つ特徴部位を含む撮影データのうち、２つの特徴部位をみることで、当該部品は閾値よりも高い７０％の確率で米国市場向け車両用のバンパーであることを特定することができる。バンパー左側の残りの３つ特徴部位については、特定された部品の車種の仕様と同じか否かの仕様チェック（正誤判定）を行う。このように画像を少なくとも３つに分割した場合には、第１撮像データを元に仕様判別を行い、結果が曖昧な場合は、第２撮像データを元に、再度仕様判別を行い、仕様を特定し、その後は、残りの第３撮像データを元に、仕様正誤判定のみを行ってもよい（ステップＳ２０８）。
【００３７】
以上により、仕様判定確認処理が完了する（ステップＳ２０９）。こうした判定サーバ３０による判定結果は、画像サーバ２０に送信された後、ＰＣ１０にも送信し、判定結果として、あるいは組み付け不具合等の警告として画面に表示させてもよい。
【００３８】
上記に説明した本実施の形態は、部品の分割した撮像データを用いて比較的時間を要する仕様分類の判別を行った結果が曖昧な場合は、再度、部品の分割した別の撮像データで仕様分類を行うことで、仕様分類の判別を確実にすることができる。また、判定順序にしたがって仕様分類の判別を行うことで全体として仕様確認処理を高速化することができる。
【００３９】
図７は、本発明の実施の形態にかかる部品判別システムを説明する図である。
バンパー１１を車両１２に取り付けるために、バンパー組立装置の前に、様々な仕様のバンパー１１が搬送されてくる。バンパー組立装置の前に配置されたカメラ１３で、バンパー１１の画像（ＪＰＥＧ形式）を撮像する（ステップＳ１１）。
【００４０】
カメラ１３で撮影された撮影データは、ネットワーク（例えば、Ethernet（登録商標））経由でＰＣ１０に転送される（ステップＳ１２）。
【００４１】
続いて、ＰＣ１０は画像をネットワーク経由で画像サーバ２０に送付し（ステップＳ１３）、当該画像をバンパー画像データベース（ＤＢ）２５に格納する。画像サーバ２０は、ＡＬＣと紐付けて、仕様コードを取得することができる。更に、画像サーバ２０からＡＩ判定サーバ３０に画像とともに、仕様コード（正解ラベル）が送付され（ステップＳ１４）、データ授受用データベース３５に格納される。このようにして、教師あり学習が行われる。データ授受用データベース３５は、解析対象となる画像を人工知能解析アプリ３３に送付する（ステップＳ１５）。ＡＩ判定サーバ３０は、人工知能解析アプリ３３により、画像を解析し、仕様分類の判定結果をデータ授受用データベース３５に通知する（ステップＳ１６）。データ授受用データベース３５は、判定結果をバンパー用の画像データベース２５に返却する（ステップＳ１７）。
【００４２】
上述の例において、プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（tangible storage medium）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）、ＣＤ−ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＢＤ（Blu-ray（登録商標） Disc）、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（Random Access Memory））を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（transitory computer readable medium）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
【００４３】
なお、本発明は上記実施の形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。
【符号の説明】
【００４４】
１  部品判別装置
１０  ＰＣ
１１  バンパー
１２  車両
１３  カメラ
２０  画像サーバ
２５  画像データベース
３０  判定サーバ
３３  人工知能解析アプリ
３５  データ授受用データベース
４０  ネットワーク
１０１  画像入力部
１０２  分割部
１０３  仕様特定部
１０４  仕様正誤判定部
【図１】
2020149578.tif 000003
【図２】
2020149578.tif 000004
【図３】
2020149578.tif 000005
【図４】
2020149578.tif 000006
【図５】
2020149578.tif 000007
【図６】
2020149578.tif 000008
【図７】
2020149578.tif 000009