(57)【要約】  変位計測装置（７００）は、対象物（３００）を含む第１の画像と、対象物（３００）を含む第２の画像とを取得する取得部（７２０）と、第１の画像から、対象物（３００）を含む、ノイズが乗ったＭ（Ｍは２以上の整数）のテンプレート画像を生成し、第２の画像から、対象物（３００）を含む、ノイズが乗ったＭのターゲット画像を生成する生成部（７３０）と、Ｍのテンプレート画像と、Ｍのターゲット画像とから、対象物（３００）のＭの仮想変位を算出する仮想変位算出部（４０）と、Ｍの仮想変位に対して統計処理を行い、対象物（３００）の変位を算出する変位算出部（５０）と、を備える。
2020044886.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
計測対象となる対象物を含む第１の画像と、前記対象物を含む第２の画像とを取得する取得部と、
前記第１の画像から、前記対象物を含む、ノイズが乗ったＭ（Ｍは２以上の整数）のテンプレート画像を生成し、前記第２の画像から、前記対象物を含む、ノイズが乗ったＭのターゲット画像を生成する生成部と、
前記Ｍのテンプレート画像と、前記Ｍのターゲット画像とから、前記対象物のＭの仮想変位を算出する仮想変位算出部と、
前記Ｍの仮想変位に対して統計処理を行い、前記対象物の変位を算出する変位算出部と、を備える
変位計測装置。
【請求項２】
前記生成部は、前記第１の画像に対してノイズを付加することで前記Ｍのテンプレート画像を生成し、前記第２の画像に対してノイズを付加することで前記Ｍのターゲット画像を生成する
請求項１に記載の変位計測装置。
【請求項３】
前記生成部は、ノイズを付加する対象となる画素の画素値に応じて、画素値がより小さい程付加するノイズがより大きくなるように、当該画素にノイズを付加する
請求項２に記載の変位計測装置。
【請求項４】
前記生成部は、前記第１の画像に対して、前記第１の画像を撮像した撮像装置による撮像装置由来のノイズを付加することで前記Ｍのテンプレート画像を生成し、前記第２の画像に対して、前記第２の画像を撮像した撮像装置による撮像装置由来のノイズを付加することで前記Ｍのターゲット画像を生成する
請求項１に記載の変位計測装置。
【請求項５】
前記生成部は、撮像装置由来のノイズを付加する対象となる画素の画素値に応じて、画素値がより小さい程付加する撮像装置由来のノイズがより大きくなるように、当該画素に撮像装置由来のノイズを付加する
請求項４に記載の変位計測装置。
【請求項６】
前記撮像装置由来のノイズは、画像を撮像した撮像装置における暗電流ノイズである
請求項４又は５に記載の変位計測装置。
【請求項７】
前記撮像装置由来のノイズは、画像を撮像した撮像装置における熱ノイズである
請求項４又は５に記載の変位計測装置。
【請求項８】
計測対象となる対象物を含む第１の画像と、前記対象物を含む第２の画像とを取得し、
前記第１の画像から、前記対象物を含む、ノイズが乗ったＭ（Ｍは２以上の整数）のテンプレート画像を生成し、前記第２の画像から、前記対象物を含む、ノイズが乗ったＭのターゲット画像を生成し、
前記Ｍのテンプレート画像と、前記Ｍのターゲット画像とから、前記対象物のＭの仮想変位を算出し、
前記Ｍの仮想変位に対して統計処理を行い、前記対象物の変位を算出する
変位計測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
計測対象となる対象物の変位を計測する変位計測装置及び変位計測方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、計測対象となる対象物を撮像した第１の画像と第２の画像とから、その対象物の変位を計測する技術が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−２５４３４９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
計測対象となる対象物の撮像において、撮像する画像に、例えば、撮像装置と対象物との間の空間における、熱、風等による大気の揺らぎに起因するノイズ、降雨時における落下中の水滴に起因するノイズ等が乗ってしまうことがある。また、そもそも、撮像する画像には、ショットノイズが乗っていることがある。【０００５】
従来の技術では、対象物の変位の計測において、計測に利用する画像にノイズが乗っていると、ノイズが乗っていない場合に比べて、その計測精度が低下してしまう。【０００６】
そこで、本発明は、対象物を含む第１の画像と第２の画像とから、その対象物の変位を計測する場合において、従来よりも高精度に変位を計測することができる変位計測装置及び変位計測方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本開示の一態様に係る変位計測装置は、計測対象となる対象物を含む第１の画像と、前記対象物を含む第２の画像とを取得する取得部と、前記第１の画像から、前記対象物を含む、ノイズが乗ったＭ（Ｍは２以上の整数）のテンプレート画像を生成し、前記第２の画像から、前記対象物を含む、ノイズが乗ったＭのターゲット画像を生成する生成部と、前記Ｍのテンプレート画像と、前記Ｍのターゲット画像とから、前記対象物のＭの仮想変位を算出する仮想変位算出部と、前記Ｍの仮想変位に対して統計処理を行い、前記対象物の変位を算出する変位算出部と、を備える。【０００８】
また、本開示の一態様に係る変位計測方法は、計測対象となる対象物を含む第１の画像と、前記対象物を含む第２の画像とを取得し、前記第１の画像から、前記対象物を含む、ノイズが乗ったＭ（Ｍは２以上の整数）のテンプレート画像を生成し、前記第２の画像から、前記対象物を含む、ノイズが乗ったＭのターゲット画像を生成し、前記Ｍのテンプレート画像と、前記Ｍのターゲット画像とから、前記対象物のＭの仮想変位を算出し、前記Ｍの仮想変位に対して統計処理を行い、前記対象物の変位を算出する。
【発明の効果】
【０００９】
本開示の一態様に係る変位計測装置及び変位計測方法によれば、対象物を含む第１の画像と第２の画像とから、その対象物の変位を計測する場合において、従来よりも高精度に変位を計測することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１Ａ】図１Ａは、真の変位とノイズあり変位との関係の一例を模式的に示す概念図である。
【図１Ｂ】図１Ｂは、ノイズが乗った複数のテンプレート画像と、ノイズが乗った複数のターゲット画像とから、真の変位を再現する様子を模式的に示す概念図である。
【図２】図２は、実施の形態１に係る変位計測システムの一構成例を示す外観図である。
【図３】図３は、実施の形態１に係る変位計測装置の構成を示すブロック図である。
【図４】図４は、実施の形態１に係る第１学習モデルが学習する様子の一例を示す模式図である。
【図５】図５は、実施の形態１に係る第１生成部が、Ｍのテンプレート画像とＭのターゲット画像とを生成する様子の一例を示す模式図である。
【図６】図６は、実施の形態１に係る仮想変位算出部が、Ｍの仮想変位を算出する様子の一例を示す模式図である。
【図７】図７は、実施の形態１に係る変位算出部が、変位を算出する様子の一例を示す模式図である。
【図８】図８は、実施の形態１に係る第１学習処理のフローチャートである。
【図９】図９は、実施の形態１に係る第１変位計測処理のフローチャートである。
【図１０】図１０は、実施の形態２に係る変位計測装置の構成を示すブロック図である。
【図１１】図１１は、実施の形態２に係る第１機械学習モデルの構成の一例を示す模式図である。
【図１２】図１２は、実施の形態２に係る第１機械学習モデルが学習する様子の一例を示す模式図である。
【図１３】図１３は、実施の形態２に係る第２学習処理のフローチャートである。
【図１４】図１４は、実施の形態３に係る変位計測装置の構成を示すブロック図である。
【図１５】図１５は、実施の形態３に係る第３学習処理のフローチャートである。
【図１６】図１６は、実施の形態４に係る変位計測装置の構成を示すブロック図である。
【図１７】図１７は、実施の形態４に係る第１生成部の構成を示すブロック図である。
【図１８】図１８は、実施の形態５に係る変位計測装置の構成を示すブロック図である。
【図１９Ａ】図１９Ａは、画素に入射する光の確率密度と、その画素から読み出される画素値との関係の一例を示す模式図である。
【図１９Ｂ】図１９Ｂは、画素に入射する光の確率密度と、その画素から読み出される画素値との関係の一例を示す模式図である。
【図２０】図２０は、実施の形態５に係る第３変位計測処理のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
（本開示の一態様を得るに至った経緯）
計測対象となる対象物を撮像した第１の画像と第２の画像とから、その対象物の変位を計測する場合において、それらの画像にノイズが乗っている場合と、ノイズが乗っていない場合とで、計測結果として得られる変位に差が生じてしまうことがある。ここで、画像に乗ってしまうノイズとしては、例えば、撮像装置と対象物との間の空間における、熱、風等による大気の揺らぎに起因するノイズ、降雨時における落下中の水滴に起因するノイズ等が考えられる。また、そもそも、撮像された画像には、ショットノイズが乗っていることがある。
【００１２】
図１Ａは、ノイズが乗らない画像から計測結果として得られる対象物の変位（以下、「真の変位」とも呼ぶ。）と、ノイズが乗った画像から計測結果として得られる対象物の変位（以下、「ノイズあり変位」とも呼ぶ。）との関係の一例を模式的に示す概念図である。
【００１３】
図１Ａに示されるように、ノイズが乗った１の撮像されたテンプレート画像と、ノイズが乗った１の撮像されたターゲット画像とから得られるノイズあり変位は、真の変位に対する誤差を含む場合がある。
【００１４】
発明者は、ノイズが乗った１の撮像された画像は、取り得る様々なノイズパターンのうちのある１のパターンのノイズが乗った瞬間に撮像された画像であるにすぎないと考えた。そして、発明者は、ノイズが乗った１の撮像されたテンプレート画像から、取り得る様々なノイズパターンのノイズが乗った複数のテンプレート画像を再現し、ノイズが乗った１の撮像されたターゲット画像から、取り得る様々なノイズパターンのノイズが乗った複数のターゲット画像を再現することができれば、取り得る様々なノイズパターンに対応する、複数のノイズあり変位を再現することができると考えた。そして、再現された複数のノイズあり変位に対して、統計処理を行うことで、真の変位を復元することができるのではないかと考えた。
【００１５】
図１Ｂは、ノイズが乗った複数のテンプレート画像と、ノイズが乗った複数のターゲット画像とから、真の変位を再現する様子を模式的に示す概念図である。
【００１６】
図１Ｂに示されるように、複数のノイズあり変位が、真の変位に対して統計的な分布（例えば、ガウス分布）を示す場合には、複数のノイズあり変位に対して統計処理を行うことで、真の変位を再現することができる。
【００１７】
発明者は、上記考えに基づいて、下記変位計測装置及び変位計測方法に想到した。
【００１８】
本発明の一態様に係る変位計測装置は、計測対象となる対象物を含む第１の画像と、前記対象物を含む第２の画像とを取得する取得部と、前記第１の画像から、前記対象物を含む、ノイズが乗ったＭ（Ｍは２以上の整数）のテンプレート画像を生成し、前記第２の画像から、前記対象物を含む、ノイズが乗ったＭのターゲット画像を生成する生成部と、前記Ｍのテンプレート画像と、前記Ｍのターゲット画像とから、前記対象物のＭの仮想変位を算出する仮想変位算出部と、前記Ｍの仮想変位に対して統計処理を行い、前記対象物の変位を算出する変位算出部と、を備える。
【００１９】
上記変位計測装置は、１の第１の画像と、１の第２の画像とから、それぞれ、Ｍのテンプレート画像と、Ｍのターゲット画像とを生成する。そして、Ｍのテンプレート画像と、Ｍのターゲット画像とからＭの仮想変位を算出し、算出した仮想変位に対して統計処理を行って、対象物の変位を算出する。このため、上記変位計測装置によると、従来の、１の第１の画像と、１の第２の画像とから、統計処理を行うことなく直接的に変位を算出する変位計測装置よりも、より高精度に変位を計測することができる。
【００２０】
また、前記生成部は、前記第１の画像に対してノイズを付加することで前記Ｍのテンプレート画像を生成し、前記第２の画像に対してノイズを付加することで前記Ｍのターゲット画像を生成するとしてもよい。
【００２１】
これにより、ショットノイズに起因する、対象物の変位の計測における精度の低下を抑制することができる。
【００２２】
また、前記生成部は、ノイズを付加する対象となる画素の画素値に応じて、画素値がより小さい程付加するノイズがより大きくなるように、当該画素にノイズを付加するとしてもよい。
【００２３】
これにより、ショットノイズに起因する、対象物の変位の計測における精度の低下を、より効果的に抑制することができる。
【００２４】
また、前記生成部は、前記第１の画像に対して、前記第１の画像を撮像した撮像装置による撮像装置由来のノイズを付加することで前記Ｍのテンプレート画像を生成し、前記第２の画像に対して、前記第２の画像を撮像した撮像装置による撮像装置由来のノイズを付加することで前記Ｍのターゲット画像を生成するとしてもよい。
【００２５】
これにより、撮像装置由来のノイズに起因する、対象物の変位の計測における精度の低下を抑制することができる。
【００２６】
また、前記生成部は、撮像装置由来のノイズを付加する対象となる画素の画素値に応じて、画素値がより小さい程付加する撮像装置由来のノイズがより大きくなるように、当該画素に撮像装置由来のノイズを付加するとしてもよい。
【００２７】
これにより、撮像装置由来のノイズに起因する、対象物の変位の計測における精度の低下を、より効果的に抑制することができる。
【００２８】
また、前記撮像装置由来のノイズは、画像を撮像した撮像装置における暗電流ノイズであるとしてもよい。
【００２９】
これにより、撮像装置における暗電流ノイズに起因する、対象物の変位の計測における精度の低下を抑制することができる。
【００３０】
また、前記撮像装置由来のノイズは、画像を撮像した撮像装置における熱ノイズであるとしてもよい。
【００３１】
これにより、撮像装置における熱ノイズに起因する、対象物の変位の計測における精度の低下を抑制することができる。
【００３２】
本発明の一態様に係る変位計測方法は、計測対象となる対象物を含む第１の画像と、前記対象物を含む第２の画像とを取得し、前記第１の画像から、前記対象物を含む、ノイズが乗ったＭ（Ｍは２以上の整数）のテンプレート画像を生成し、前記第２の画像から、前記対象物を含む、ノイズが乗ったＭのターゲット画像を生成し、前記Ｍのテンプレート画像と、前記Ｍのターゲット画像とから、前記対象物のＭの仮想変位を算出し、前記Ｍの仮想変位に対して統計処理を行い、前記対象物の変位を算出する。
【００３３】
上記変位計測方法は、１の第１の画像と、１の第２の画像とから、それぞれ、Ｍのテンプレート画像と、Ｍのターゲット画像とを生成する。そして、Ｍのテンプレート画像と、Ｍのターゲット画像とからＭの仮想変位を算出し、算出した仮想変位に対して統計処理を行って、対象物の変位を算出する。このため、上記変位計測方法によると、従来の、１の第１の画像と、１の第２の画像とから、統計処理を行うことなく直接的に変位を算出する変位計測方法よりも、より高精度に変位を計測することができる。
【００３４】
以下、本開示の一態様に係る変位計測装置及び変位計測方法の具体例について、図面を参照しながら説明する。ここで示す実施の形態は、いずれも本開示の一具体例を示すものである。従って、以下の実施の形態で示される数値、形状、構成要素、構成要素の配置及び接続形態、並びに、ステップ（工程）及びステップの順序等は、一例であって本開示を限定するものではない。以下の実施の形態における構成要素のうち、独立請求項に記載されていない構成要素については、任意に付加可能な構成要素である。また、各図は、模式図であり、必ずしも厳密に図示されたものではない。
【００３５】
なお、本開示の包括的又は具体的な態様は、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラム又はコンピュータ読み取り可能なＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体で実現されてもよく、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラム及び記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。
【００３６】
（実施の形態１）
［１−１．変位計測システムの概要］
ここでは、計測対象となる対象物の画像を複数撮像し、撮像した複数の画像から、対象物の変位を算出する変位計測システム、及びその変位計測システムを構成する変位計測装置について説明する。
【００３７】
図２は、実施の形態１に係る変位計測システム１の一構成例を示す外観図である。
【００３８】
図２に示されるように、変位計測システム１は、撮像装置２００と、変位計測装置１００とを含んで構成される。
【００３９】
撮像装置２００は、計測対象となる対象物３００の画像を撮像する。撮像装置２００は、例えば、固定された画角において対象物３００の画像を経時的に複数撮像する。
【００４０】
例えば、撮像装置２００は、変位計測装置１００が、後述の第１機械学習モデル１０を学習させようとする場合には、対象物３００に変位が生じていないとき、すなわち、対象物３００に掛かる荷重が変化していないときに、対象物３００の画像を複数撮像する。例えば、対象物３００が橋梁である場合には、撮像装置２００は、車両が橋梁を走行していないときに複数の画像を撮像する。
【００４１】
また、例えば、撮像装置２００は、変位計測装置１００が対象物３００の変位を計測しようとする場合には、対象物３００に変位が生じている期間中又は／及び変位が生じていない期間中に、すなわち、対象物３００に掛かる荷重が変化している期間中又は／及び荷重が変化していない期間中に、対象物３００の画像を複数撮像する。つまり、撮像装置２００は、変位計測装置１００の変位計測期間中に、対象物３００の画像を複数撮像する。例えば、対象物３００が橋梁である場合には、撮像装置２００は、車両が橋梁を走行している期間中又は／及び走行していない期間中に複数の画像を撮像する。
【００４２】
また、撮像装置２００は、通信機能を有し、外部の機器と通信する。外部の機器には、変位計測装置１００が含まれる。撮像装置２００は、例えば、有線通信により外部の機器と通信してもよいし、無線通信により外部の機器と通信してもよい。
【００４３】
撮像装置２００は、例えば、イメージセンサを備えるデジタルビデオカメラ又はデジタルスチルカメラによって実現される。
【００４４】
撮像装置２００により撮像される画像にノイズが乗ってしまうことがある。ここで、画像に乗ってしまうノイズとしては、例えば、撮像装置と対象物との間の空間における、熱、風等による大気の揺らぎに起因するノイズ、降雨時における落下中の水滴に起因するノイズ等が考えられる。
【００４５】
変位計測装置１００は、撮像装置２００によって撮像された、対象物３００を含む複数の画像から、対象物３００の変位を算出する。
【００４６】
また、変位計測装置１００は、通信機能を有し、外部の機器と通信する。外部の機器には、撮像装置２００が含まれる。変位計測装置１００は、例えば、有線通信により外部の機器と通信してもよいし、無線通信により外部の機器と通信してもよい。
【００４７】
変位計測装置１００は、例えば、プロセッサとメモリとを備えるコンピュータ装置において、プロセッサが、メモリに記憶されるプログラムを実行することによって実現される。
【００４８】
以下、変位計測装置１００の詳細について、図面を参照しながら説明する。
【００４９】
［１−２．変位計測装置１００の構成］
図３は、変位計測装置１００の構成を示すブロック図である。
【００５０】
図３に示されるように、変位計測装置１００は、第１機械学習モデル１０と、第１取得部２０と、第１生成部３０と、仮想変位算出部４０と、変位算出部５０と、第２取得部６０と、第１学習部７０とを含んで構成される。
【００５１】
第１機械学習モデル１０は、対象物３００を含む、ノイズが乗った１の画像から、対象物３００を含む、ノイズが乗った１以上の画像を生成するよう学習された機械学習モデルである。第１機械学習モデル１０は、第１学習部７０によって学習される。第１学習部７０による第１機械学習モデル１０の学習については後述する。
【００５２】
第２取得部６０は、撮像装置２００から、対象物３００を含む、ノイズが乗ったＮ（Ｎは２以上の整数）の画像を取得する。第２取得部６０によって取得されるＮの画像は、後述する第１機械学習モデル１０の学習において利用される。後述する第１機械学習モデル１０の学習において利用される画像は、対象物３００に変位が生じていないときに撮像された画像であることが好ましい。このため、第２取得部６０は、対象物３００に変位が生じていないときに撮像されたＮの画像を取得する。
【００５３】
第１学習部７０は、第２取得部６０によって取得されたＮの画像のそれぞれについて、当該画像を入力とし、他のＮ−１の画像の少なくとも一部を正解として、対象物３００を含む、ノイズが乗った１の画像から、対象物３００を含む、ノイズが乗った１以上の画像を生成するよう第１機械学習モデル１０に学習させる。
【００５４】
図４は、第１学習部７０により、第１機械学習モデル１０が学習する様子の一例を示す模式図である。
【００５５】
以下、図４を用いて、第１学習部７０による第１機械学習モデル１０の学習の具体的な一例について説明する。この例では、撮像装置２００が、対象物３００に変位が生じていないとき、すなわち、対象物３００に掛かる荷重が変化していないときに、対象物３００の動画像を撮像し、第２取得部６０が、撮像装置２００によって撮像された上記動画像のうちのＮのフレームを、対象物３００を含む、ノイズが乗ったＮの画像として取得する。
【００５６】
図４に示されるように、第１学習部７０は、Ｎの画像それぞれについて、対象物３００が映っている画素領域の中から、１以上の計測点を設定する。ここで、１以上の計測点のそれぞれは、互いに隣接する複数の画素からなる局所領域であって、Ｎの画像に共通の位置の画素領域である。図４に示す例では、第１学習部７０は、Ｎの画像それぞれについて、計測点３０１と計測点３０２とを設定する。
【００５７】
そして、第１学習部７０は、Ｎの画像それぞれについて、設定した各計測点（計測点３０１、計測点３０２）に含まれる画素を学習の対象として、当該画像を入力とし、他のＮ−１の画像を正解として、対象物３００を含む、ノイズが乗った１の画像から、対象物３００を含む、ノイズが乗った１以上の画像を生成するよう第１機械学習モデル１０に学習させる。ここで、第１学習部７０は、例えば、計測点毎に、第１機械学習モデル１０に学習させてもよいし、全計測点同時に、第１機械学習モデル１０に学習させてもよい。
【００５８】
以下、第１学習部７０は、対象物３００を含む、ノイズが乗ったＭ（Ｍは２以上の整数）の画像を生成するよう第１機械学習モデル１０に学習させるとして説明する。これに対して、別の一例として、第１学習部７０は、対象物３００を含む、ノイズが乗った１の画像から、対象物３００を含む、ノイズが乗った１の画像を生成するよう第１機械学習モデル１０に学習させて、第１機械学習モデル１０は、画像を生成する際に、第１機械学習モデル１０のパラメータをそれぞれＭ回変更して動作することで、対象物３００を含む、ノイズが乗った１の画像から、対象物３００を含む、ノイズが乗ったＭの画像を生成するとしてもよい。また、さらなる別の一例として、第１学習部７０は、対象物３００を含む、ノイズが乗った１の画像から、対象物３００を含む、ノイズが乗った１の画像を生成するよう第１機械学習モデル１０に学習させて、第１機械学習モデル１０は、画像を生成する際に、ＧＡＮ（Generative Adversarial Network）を用いて、対象物３００を含む、ノイズが乗った１の画像から、対象物３００を含む、ノイズが乗ったＭの画像を生成するとしてもよい。
【００５９】
再び図３に戻って、変位計測装置１００の説明を続ける。
【００６０】
第１取得部２０は、撮像装置２００から、対象物３００を含む、ノイズが乗った第１の画像と、対象物３００を含む、ノイズが乗った第２の画像とを取得する。第１取得部２０によって取得される第１の画像と第２の画像とは、後述する対象物３００の変位の算出において利用される。このため、第１取得部２０は、対象物３００に変位が生じている期間中又は／及び変位が生じていない期間中に撮像された第１の画像と第２の画像とを取得する。
【００６１】
第１生成部３０は、第１機械学習モデル１０を利用して、第１取得部２０によって取得された第１の画像から、対象物３００を含む、ノイズが乗ったＭのテンプレート画像を生成し、第１取得部２０によって取得された第２の画像から、対象物３００を含む、ノイズが乗ったＭのターゲット画像を生成する。
【００６２】
図５は、第１生成部３０が、第１機械学習モデル１０を利用して、ノイズが乗った第１の画像から、ノイズが乗ったＭのテンプレート画像を生成し、ノイズが乗った第２の画像から、ノイズが乗ったＭのターゲット画像を生成する様子の一例を示す模式図である。
【００６３】
以下、図５を用いて、第１生成部３０による、第１機械学習モデル１０を利用した、第１の画像からのＭのテンプレート画像の生成と、第２の画像からのＭのターゲット画像の生成との具体的な一例について説明する。この例では、撮像装置２００が、対象物３００に変位が生じている期間中又は／及び変位が生じていない期間中に、すなわち、対象物３００に掛かる荷重が変化している期間中又は／及び変位が生じていない期間中に、対象物３００の動画像を撮像し、第１取得部２０が、撮像装置２００によって撮像された上記動画像のうちの１のフレームを第１の画像として取得し、他の１のフレームを第２の画像として取得する。
【００６４】
図５に示されるように、第１生成部３０は、第１機械学習モデル１０を利用して、第１学習部７０によって設定された各計測点（計測点３０１、計測点３０２）に含まれる画素を生成の対象として、ノイズが乗った第１の画像から、ノイズが乗ったＭのテンプレート画像を生成し、ノイズが乗った第２の画像から、ノイズが乗ったＭのターゲット画像を生成する。
【００６５】
再び図３に戻って、変位計測装置１００の説明を続ける。
【００６６】
仮想変位算出部４０は、第１生成部３０によって生成された、ノイズが乗ったＭのテンプレート画像と、ノイズが乗ったＭのターゲット画像とから、対象物３００のＭの変位を算出する。以下、仮想変位算出部４０によって、Ｍのテンプレート画像とＭのターゲット画像とから算出された対象物３００のＭの変位のことを、対象物３００のＭの仮想変位と呼ぶ。
【００６７】
図６は、仮想変位算出部４０が、ノイズが乗ったＭのテンプレート画像と、ノイズが乗ったＭのターゲット画像とから、Ｍの仮想変位を算出する様子の一例を示す模式図である。
【００６８】
以下、図６を用いて、仮想変位算出部４０による、Ｍのテンプレート画像とＭのターゲット画像とからのＭの仮想変位の算出の具体的な一例について説明する。
【００６９】
図６に示されるように、仮想変位算出部４０は、ノイズが乗ったＭのテンプレート画像と、ノイズが乗ったＭのターゲット画像とを１対１に対応付けてＭ組のペアを作る。そして、仮想変位算出部４０は、各ペアについて、第１学習部７０によって設定された各計測点（計測点３０１、計測点３０２）を算出の対象として、テンプレート画像とターゲット画像とにおける対象物３００の変位を仮想変位として算出する。これにより、仮想変位算出部４０は、各計測点における対象物３００のＭの仮想変位を算出する。この例では、仮想変位算出部４０は、計測点３０１における対象物３００の仮想変位として、ｘ１、ｘ２、…、ｘＭを算出し、計測点３０２における対象物３００の仮想変位として、ｙ１、ｙ２、…、ｙＭを算出する。
【００７０】
仮想変位算出部４０は、各ペアにおいて、テンプレート画像とターゲット画像とにおける対象物３００の変位を、例えば、デジタル画像相関法を用いて算出してもよいし、例えば、サンプリングモアレ法を用いて算出してもよい。
【００７１】
仮想変位算出部４０は、仮想変位として、例えば、画像における画素数を算出するとしてもよいし、例えば、実空間における距離を算出するとしてもよい。
【００７２】
再び図３に戻って、変位計測装置１００の説明を続ける。
【００７３】
変位算出部５０は、仮想変位算出部４０によって算出されたＭの仮想変位に対して統計処理を行い、対象物３００の変位を算出する。
【００７４】
図７は、変位算出部５０が、Ｍの仮想変位に対して統計処理を行い、対象物３００の変位を算出する様子の一例を示す模式図である。
【００７５】
以下、図７を用いて、変位算出部５０による、対象物３００の変位の算出の具体的な一例について説明する。この例は、変位算出部５０が、計測点３０１における対象物３００の仮想変位を算出する例であるとして説明するが、計測点３０２における対象物３００の仮想変位を算出する場合も同様であるとしてよい。
【００７６】
図７に示されるように、変位算出部５０は、仮想変位算出部４０によって算出された、計測点３０１における対象物３００のＭの仮想変位に対してヒストグラムを生成する。そして、そのヒストグラムから、最も頻度の多い仮想変位を特定し、特定した仮想変位を、計測点３０１における対象物３００の変位として算出する。これに対して、別の一例として、変位算出部５０は、仮想変位算出部４０によって算出された、計測点３０１における対象物３００のＭの仮想変位に対して、例えば、平均値を算出して、算出した平均値を、計測点３０１における対象物３００の変位として算出してもよいし、例えば、中央値を算出して、算出した中央値を、計測点３０１における対象物３００の変位として算出してもよいし、例えば、刈り込み平均値を算出して、算出した刈り込み平均値を、計測点３０１における対象物３００の変位として算出してもよい。また、さらなる別の一例として、変位算出部５０は、仮想変位算出部４０によって算出された、計測点３０１における対象物３００のＭの仮想変位のヒストグラムに対して、適切な関数（例えば、ガウス関数）によるフィッティングを行い、そのフィッティング結果に基づいて、計測点３０１における対象物３００の変位を算出してもよい。
【００７７】
［１−３．変位計測装置１００の動作］
以下、上記構成の変位計測装置１００が行う動作について説明する。
【００７８】
変位計測装置１００は、第１学習処理と、第１変位計測処理とを行う。以下、変位計測装置１００が行う、第１学習処理と、第１変位計測処理とについて順に説明する。
【００７９】
第１学習処理は、対象物３００を含む、ノイズが乗った１の画像から、対象物３００を含む、ノイズが乗った１以上の画像を生成するよう第１機械学習モデル１０に学習させる処理である。
【００８０】
図８は、変位計測装置１００が行う第１学習処理のフローチャートである。
【００８１】
第１学習処理は、例えば、撮像装置２００が、対象物３００に変位が生じていないときに対象物３００の動画像を撮像した場合において、撮像した動画像を構成する各フレームにノイズが乗っていたときに、変位計測装置１００を利用するユーザにより、変位計測装置１００に対して、第１学習処理を開始させる旨の操作がなされることで開始される。
【００８２】
第１学習処理が開始されると、第２取得部６０は、撮像装置２００から、対象物３００を撮像した動画像を構成するフレームのうちのＮのフレームを、対象物３００を含む、ノイズが乗ったＮの画像として取得する（ステップＳ１００）。つまり、変位が生じていないときに撮像されたＮの画像を取得する。
【００８３】
ノイズが乗ったＮの画像が取得されると、第１学習部７０は、ノイズが乗ったＮの画像のうちの未選択の画像の中から、ノイズが乗った１の画像を選択する（ステップＳ１１０）。ここで、未選択の画像とは、ステップＳ１１０の処理〜ステップＳ１３０：Ｙｅｓの処理（後述）で形成されるループ処理において、過去のステップＳ１１０の処理において選択されたことのない画像のことをいう。
【００８４】
ノイズが乗った１の画像が選択されると、第１学習部７０は、選択されたノイズが乗った１の画像を入力とし、他の、ノイズが乗ったＮ−１の画像を正解とする、１の訓練データを生成する（ステップＳ１２０）。
【００８５】
１の訓練データを生成すると、第１学習部７０は、ノイズが乗ったＮの画像の中に未選択の画像が存在するか否かを調べる（ステップＳ１３０）。
【００８６】
ステップＳ１３０の処理において、未選択の画像が存在する場合に（ステップＳ１３０：Ｙｅｓ）、変位計測装置１００は、再びステップＳ１１０の処理に進む。
【００８７】
ステップＳ１３０の処理において、未選択の画像が存在しない場合に（ステップＳ１３０：Ｎｏ）、第１学習部７０は、ステップＳ１１０の処理〜ステップＳ１３０：Ｙｅｓの処理で形成されるループ処理をＮ回繰り返すことで得られたＮの訓練データを用いて、対象物３００を含む、ノイズが乗った１の画像から、対象物３００を含む、ノイズが乗った１以上の画像を生成するよう第１機械学習モデル１０に学習させる（ステップＳ１４０）。
【００８８】
ステップＳ１４０の処理が終了すると、変位計測装置１００は、その第１学習処理を終了する。
【００８９】
第１変位計測処理は、対象物３００を含む、ノイズが乗った第１の画像と、対象物３００を含む、ノイズが乗った第２の画像とから、対象物３００の変位を算出する処理である。
【００９０】
図９は、変位計測装置１００が行う第１変位計測処理のフローチャートである。
【００９１】
第１変位計測処理は、例えば、撮像装置２００が、対象物３００に変位が生じている期間中又は／及び変位が生じていない期間中に対象物３００の動画像を撮像した場合において、撮像した動画像を構成する各フレームにノイズが乗っていたときに、変位計測装置１００を利用するユーザにより、変位計測装置１００に対して、第１変位計測処理を開始させる旨の操作がなされることで開始される。
【００９２】
第１変位計測処理が開始されると、第１取得部２０は、撮像装置２００から、対象物３００を撮像した動画像を構成するフレームの中から、１のフレームを、対象物３００を含む、ノイズが乗った第１の画像として取得し、他の１のフレームを、対象物３００を含む、ノイズが乗った第２の画像として取得する（ステップＳ２００）。
【００９３】
ノイズが乗った第１の画像と、ノイズが乗った第２の画像とが取得されると、第１生成部３０は、第１機械学習モデル１０を利用して、ノイズが乗った第１の画像からノイズが乗ったＭのテンプレート画像を生成し、ノイズが乗った第２の画像からノイズが乗ったＭのターゲット画像を生成する（ステップＳ２１０）。
【００９４】
ノイズが乗ったＭのテンプレート画像と、ノイズが乗ったＭのターゲット画像とが生成されると、仮想変位算出部４０は、ノイズが乗ったＭのテンプレート画像と、ノイズが乗ったＭのターゲット画像とから、Ｍの仮想変位を算出する（ステップＳ２２０）。
【００９５】
Ｍの仮想変位が算出されると、変位算出部５０は、Ｍの仮想変位に対して統計処理を行い、対象物３００の変位を算出する（ステップＳ２３０）。
【００９６】
ステップＳ２３０の処理が終了すると、変位計測装置１００は、その第１変位計測処理を終了する。
【００９７】
［１−４．考察］
上述したように、変位計測装置１００は、ノイズが乗った第１の画像からノイズが乗ったＭのテンプレート画像を生成し、ノイズが乗った第２の画像からノイズが乗ったＭのターゲット画像を生成する。そして、変位計測装置１００は、ノイズが乗ったＭのテンプレート画像と、ノイズが乗ったＭのターゲット画像とから、Ｍの仮想変位を算出し、算出したＭの仮想変位に対して統計処理を行い、対象物３００の変位を算出する。このため、変位計測装置１００は、従来の、ノイズが乗った第１の画像と、ノイズが乗った第２の画像とから、統計処理を行うことなく直接的に対象物３００の変位を算出するタイプの変位計測装置よりも、精度良く変位を算出することができる。
【００９８】
（実施の形態２）
ここでは、実施の形態１に係る変位計測装置１００から、その構成の一部が変更された実施の形態２に係る変位計測装置について説明する。
【００９９】
以下、実施の形態２に係る変位計測装置について、実施の形態１に係る変位計測装置１００との相違点を中心に説明する。
【０１００】
［２−１．変位計測装置４００の構成］
図１０は、実施の形態２に係る変位計測装置４００の構成を示すブロック図である。
【０１０１】
図１０に示されるように、変位計測装置４００は、実施の形態１に係る変位計測装置１００から、第１機械学習モデル１０が第１機械学習モデル４１０に変更され、第２取得部６０が第２取得部４６０に変更され、第１学習部７０が第１学習部４７０に変更されて構成される。
【０１０２】
第１機械学習モデル４１０は、対象物３００を含む、ノイズが乗った１の画像から、対象物３００を含む、ノイズが乗った１以上の画像を生成するよう学習された機械学習モデルであって、その内部に、第２機械学習モデルと、第３機械学習モデルとを含んで構成される。
【０１０３】
図１１は、第１機械学習モデル４１０の構成の一例を示す模式図である。
【０１０４】
図１１に示されるように、第１機械学習モデル４１０は、第２機械学習モデル４１１と第３機械学習モデル４１２とを含んで構成される。
【０１０５】
第２機械学習モデル４１１は、対象物３００を含む、ノイズが乗った１の画像から、対象物３００を含む、ノイズが除去された１の画像を生成するよう学習された機械学習モデルである。第２機械学習モデル４１１は、第１学習部４７０によって学習される。第１学習部４７０による第２機械学習モデル４１１の学習については後述する。
【０１０６】
第３機械学習モデル４１２は、対象物３００を含む、ノイズが除去された１の画像から、対象物３００を含む、ノイズが乗った１以上の画像を生成するよう学習された機械学習モデルである。第３機械学習モデル４１２は、第１学習部４７０によって学習される。第１学習部４７０による第３機械学習モデル４１２の学習については後述する。
【０１０７】
第３機械学習モデル４１２は、学習後には、第２機械学習モデル４１１によって生成される、対象物３００を含む、ノイズが除去された１の画像が入力される。
【０１０８】
第２取得部４６０は、撮像装置２００から、対象物３００を含む、ノイズが乗ったＮの画像と、対象物３００を含む、ノイズが除去された（すなわち、ノイズが乗っていない）１の基準画像とを取得する。第２取得部４６０によって取得されるＮの画像及び１の基準画像は、後述する第１機械学習モデル４１０の学習において利用される。後述する第１機械学習モデル４１０の学習において利用される画像は、対象物３００に変位が生じていないときに撮像された画像であることが好ましい。このため、第２取得部４６０は、対象物３００に変位が生じていないときに撮像されたＮの画像及び１の基準画像を取得する。
【０１０９】
第２取得部４６０は、例えば、撮像装置２００が、対象物３００を含む、ノイズが除去された１の画像を撮像することが難しい場合には、撮像装置２００から取得した、対象物３００を含む、ノイズが乗ったＮの画像の加算平均を取ることで、対象物３００を含む、ノイズが除去された１の基準画像を取得するとしてもよい。また、第２取得部４６０は、例えば、ノイズが乗らないように、撮像装置２００を対象物３００の近傍に移動させた状態で撮像装置２００により撮像された、対象物３００を含む１の画像を、Ｎの画像と同じ画角に投影された画像となるように変形することで、対象物３００を含む、ノイズが除去された１の基準画像を取得するとしてもよい。
【０１１０】
第１学習部４７０は、第２取得部４６０によって取得されたＮの画像のそれぞれについて、当該画像を入力とし、他のＮ−１の画像の少なくとも一部を正解として、対象物３００を含む、ノイズが乗った１の画像から、対象物３００を含む、ノイズが乗った１以上の画像を生成するよう第１機械学習モデル４１０に学習させる。より具体的には、第１学習部４７０は、第２取得部４６０によって取得されたＮの画像のそれぞれについて、当該画像を入力とし、第２取得部４６０によって取得された１の基準画像を正解として、対象物３００を含む、ノイズが乗った１の画像から、対象物３００を含む、ノイズが除去された１の画像を生成するよう第２機械学習モデル４１１に学習させる。そして、第１学習部４７０は、第２取得部４６０によって取得された１の基準画像を入力とし、第２取得部４６０によって取得された、他のＮ−１の画像の少なくとも一部を正解として、対象物３００を含む、ノイズが除去された１の画像から、対象物３００を含む、ノイズが乗った１以上の画像を生成するよう第３機械学習モデル４１２に学習させることで、第１機械学習モデル４１０に学習させる。
【０１１１】
図１２は、第１学習部４７０により、第１機械学習モデル４１０が学習する様子の一例を示す模式図である。
【０１１２】
以下、図１２を用いて、第１学習部４７０による第１機械学習モデル４１０の学習の具体的な一例について説明する。この例では、撮像装置２００が、対象物３００に変位が生じていないとき、すなわち、対象物３００に掛かる荷重が変化していないときに、対象物３００の動画像を撮像し、第２取得部４６０が、撮像装置２００によって撮像された上記動画像のうちのＮのフレームを、対象物３００を含む、ノイズが乗ったＮの画像として取得する。そして、第１学習部４７０は、対象物３００を含む、ノイズが乗ったＮの画像の加算平均を取ることで、対象物３００を含む、ノイズが除去された１の基準画像を取得する。
【０１１３】
図１２に示されるように、第１学習部４７０は、Ｎの画像及び１の基準画像のそれぞれについて、対象物３００が映っている画素領域の中から、１以上の計測点を設定する。図１２に示す例では、第１学習部４７０は、Ｎの画像及び１の基準画像のそれぞれについて、図４に示す例と同様に、計測点３０１と計測点３０２とを設定する。
【０１１４】
そして、第１学習部４７０は、Ｎの画像それぞれについて、設定した各計測点（計測点３０１、計測点３０２）に含まれる画素を学習の対象として、当該画像を入力とし、他のＮ−１の画像を正解として、対象物３００を含む、ノイズが乗った１の画像から、対象物３００を含む、ノイズが乗った１以上の画像を生成するよう第１機械学習モデル１０に学習させる。
【０１１５】
以下では、第１学習部４７０は、対象物３００を含む、ノイズが乗ったＭの画像を生成するよう第１機械学習モデル４１０に学習させるとして説明する。
【０１１６】
より具体的には、第１学習部４７０は、Ｎの画像それぞれについて、設定した各計測点（計測点３０１、計測点３０２）に含まれる画素を学習の対象として、当該画像を入力とし、第２取得部４６０によって取得された１の基準画像を正解として、対象物３００を含む、ノイズが乗った１の画像から、対象物３００を含む、ノイズが除去された１の画像を生成するよう第２機械学習モデル４１１に学習させる。そして、第１学習部４７０は、設定した各計測点（計測点３０１、計測点３０２）に含まれる画素を学習の対象として、第２取得部４６０によって取得された１の基準画像を入力とし、第２取得部４６０によって取得されたＮの画像を正解として、対象物３００を含む、ノイズが除去された１の画像から、対象物３００を含む、ノイズが乗ったＭの画像を生成するよう第３機械学習モデル４１２に学習させる。
【０１１７】
［２−２．変位計測装置４００の動作］
以下、上記構成の変位計測装置４００が行う動作について説明する。
【０１１８】
変位計測装置４００は、実施の形態１に係る変位計測装置１００が行う第１変位計測処理と同様の処理に加えて、第２学習処理を行う。以下、変位計測装置４００が行う、第２学習処理について説明する。
【０１１９】
第２学習処理は、対象物３００を含む、ノイズが乗った１の画像から、対象物３００を含む、ノイズが乗った１以上の画像を生成するよう第１機械学習モデル４１０に学習させる処理である。
【０１２０】
図１３は、変位計測装置４００が行う第２学習処理のフローチャートである。
【０１２１】
第２学習処理は、例えば、撮像装置２００が、対象物３００に変位が生じていないときに対象物３００の動画像を撮像した場合において、撮像した動画像を構成する各フレームにノイズが乗っていたときに、変位計測装置１００を利用するユーザにより、変位計測装置１００に対して、第２学習処理を開始させる旨の操作がなされることで開始される。
【０１２２】
第２学習処理が開始されると、第２取得部４６０は、撮像装置２００から、対象物３００を撮像した動画像を構成するフレームのうちのＮのフレームを、対象物３００を含む、ノイズが乗ったＮの画像として取得する（ステップＳ３００）。
【０１２３】
対象物３００を含む、ノイズが乗ったＮの画像を取得すると、第２取得部４６０は、対象物３００を含む、ノイズが乗ったＮの画像の加算平均を取ることで、対象物３００を含む、ノイズが除去された１の基準画像を取得する（ステップＳ３１０）。
【０１２４】
対象物３００を含む、ノイズが除去された１の基準画像を取得すると、第２取得部４６０は、ノイズが乗ったＮの画像のうちの未選択の画像の中から、ノイズが乗った１の画像を選択する（ステップＳ３２０）。ここで、未選択の画像とは、ステップＳ３２０の処理〜ステップＳ３５０：Ｙｅｓの処理（後述）で形成されるループ処理において、過去のステップＳ３２０の処理において選択されたことのない画像のことをいう。
【０１２５】
ノイズが乗った１の画像が選択されると、第１学習部４７０は、選択されたノイズが乗った１の画像を入力とし、１の基準画像を正解とする、１の第１訓練データを生成する（ステップＳ３３０）。そして、第１学習部４７０は、１の基準画像を入力とし、選択されたノイズが乗った１の画像を正解とする、１の第２訓練データを生成する（ステップＳ３４０）。
【０１２６】
１の第１訓練データと１の第２訓練データとを生成すると、第１学習部４７０は、ノイズが乗ったＮの画像の中に未選択の画像が存在するか否かを調べる（ステップＳ３５０）。
【０１２７】
ステップＳ３５０の処理において、未選択の画像が存在する場合に（ステップＳ３５０：Ｙｅｓ）、変位計測装置４００は、再びステップＳ３２０の処理に進む。
【０１２８】
ステップＳ３５０の処理において、未選択の画像が存在しない場合に（ステップＳ３５０：Ｎｏ）、第１学習部４７０は、ステップＳ３２０の処理〜ステップＳ３５０：Ｙｅｓの処理で形成されるループ処理をＮ回繰り返すことで得られたＮの第１訓練データを用いて、対象物３００を含む、ノイズが乗った１の画像から、対象物３００を含む、ノイズが除去された１の画像を生成するよう第２機械学習モデル４１１に学習させる（ステップＳ３６０）。そして、第１学習部４７０は、ステップＳ３２０の処理〜ステップＳ３５０：Ｙｅｓの処理で形成されるループ処理をＮ回繰り返すことで得られたＮの第２訓練データを用いて、対象物３００を含む、ノイズが除去された１の画像から、対象物３００を含む、ノイズが乗ったＭの画像を生成するよう第３機械学習モデル４１２に学習させる（ステップＳ３７０）。
【０１２９】
ステップＳ３７０の処理が終了すると、変位計測装置４００は、その第２学習処理を終了する。
【０１３０】
［２−３．考察］
上述したように、変位計測装置４００は、実施の形態１に係る変位計測装置１００と同様に、ノイズが乗った第１の画像からノイズが乗ったＭのテンプレート画像を生成し、ノイズが乗った第２の画像からノイズが乗ったＭのターゲット画像を生成する。そして、変位計測装置４００は、ノイズが乗ったＭのテンプレート画像と、ノイズが乗ったＭのターゲット画像とから、Ｍの仮想変位を算出し、算出したＭの仮想変位に対して統計処理を行い、対象物３００の変位を算出する。このため、変位計測装置４００は、実施の形態１に係る変位計測装置１００と同様に、従来の、ノイズが乗った第１の画像と、ノイズが乗った第２の画像とから、統計処理を行うことなく直接的に対象物３００の変位を算出するタイプの変位計測装置よりも、精度良く変位を算出することができる。
【０１３１】
（実施の形態３）
ここでは、実施の形態２に係る変位計測装置４００から、その構成の一部が変更された実施の形態３に係る変位計測装置について説明する。
【０１３２】
以下、実施の形態３に係る変位計測装置について、実施の形態２に係る変位計測装置４００との相違点を中心に説明する。
【０１３３】
［３−１．変位計測装置５００の構成］
図１４は、実施の形態３に係る変位計測装置５００の構成を示すブロック図である。
【０１３４】
図１４に示されるように、変位計測装置５００は、実施の形態２に係る変位計測装置４００から、第１機械学習モデル４１０が第１機械学習モデル５１０に変更され、第１生成部３０が第１生成部５３０に変更され、仮想変位算出部４０が仮想変位算出部５４０に変更され、第１学習部４７０が第２学習部５７０に変更されて構成される。
【０１３５】
第１機械学習モデル５１０は、対象物３００を含む、ノイズが乗った１の画像から、対象物３００を含む、ノイズが除去された１以上の画像を生成するよう学習された機械学習モデルである。第１機械学習モデル５１０は、第２学習部５７０によって学習される。
【０１３６】
第２学習部５７０は、第２取得部４６０によって取得されたＮの画像のそれぞれについて、当該画像を入力とし、第２取得部４６０によって取得された１の基準画像を正解として、対象物３００を含む、ノイズが乗った１の画像から、対象物３００を含む、ノイズが除去された１以上の画像を生成するよう第１機械学習モデル５１０に学習させる。
【０１３７】
以下、図１２を流用し、図１２が、第２学習部５７０により、第１機械学習モデル５１０が学習する様子の一例を示す模式図であると読み替えて、第２学習部５７０による第１機械学習モデル５１０の学習の具体的な一例について説明する。この例では、撮像装置２００が、対象物３００に変位が生じていないとき、すなわち、対象物３００に掛かる荷重が変化していないときに、対象物３００の動画像を撮像し、第２取得部４６０が、撮像装置２００によって撮像された上記動画像のうちのＮのフレームを、対象物３００を含む、ノイズが乗ったＮの画像として取得する。そして、第２取得部４６０は、対象物３００を含む、ノイズが乗ったＮの画像の加算平均を取ることで、対象物３００を含む、ノイズが除去された１の基準画像を取得する。
【０１３８】
図１２に示されるように、第２学習部５７０は、Ｎの画像及び１の基準画像のそれぞれについて、対象物３００が映っている画素領域の中から、１以上の計測点を設定する。図１２に示す例では、第２学習部５７０は、Ｎの画像及び１の基準画像のそれぞれについて、図４に示す例と同様に、計測点３０１と計測点３０２とを設定する。
【０１３９】
そして、第２学習部５７０は、Ｎの画像それぞれについて、設定した各計測点（計測点３０１、計測点３０２）に含まれる画素を学習の対象として、当該画像を入力とし、第２取得部４６０によって取得された１の基準画像を正解として、対象物３００を含む、ノイズが乗った１の画像から、対象物３００を含む、ノイズが除去された１以上の画像を生成するよう第１機械学習モデル５１０に学習させる。
【０１４０】
以下では、第２学習部５７０は、対象物３００を含む、ノイズが除去されたＭの画像を生成するよう第１機械学習モデル５１０に学習させるとして説明する。これに対して、別の一例として、第２学習部５７０は、対象物３００を含む、ノイズが乗った１の画像から、対象物３００を含む、ノイズが除去された１の画像を生成するよう第１機械学習モデル５１０に学習させて、第１機械学習モデル５１０は、画像を生成する際に、第１機械学習モデル５１０のパラメータをそれぞれＭ回変更して動作することで、対象物３００を含む、ノイズが乗った１の画像から、対象物３００を含む、ノイズが除去されたＭの画像を生成するとしてもよい。また、さらなる別の一例として、第２学習部５７０は、対象物３００を含む、ノイズが乗った１の画像から、対象物３００を含む、ノイズが除去された１の画像を生成するよう第１機械学習モデル５１０に学習させて、第１機械学習モデル５１０は、画像を生成する際に、ＧＡＮ（Generative Adversarial Network）を用いて、対象物３００を含む、ノイズが乗った１の画像から、対象物３００を含む、ノイズが除去されたＭの画像を生成するとしてもよい。
【０１４１】
再び、図１４に戻って、変位計測装置５００の説明を続ける。
【０１４２】
第１生成部５３０は、第１機械学習モデル５１０を利用して、第１取得部２０によって取得された第１の画像から、対象物３００を含む、ノイズが除去されたＭのテンプレート画像を生成し、第１取得部２０によって取得された第２の画像から、対象物３００を含む、ノイズが除去されたＭのターゲット画像を生成する。
【０１４３】
第１生成部５３０は、実施の形態１に係る第１生成部３０の有する機能に対して、ノイズが乗ったＭのテンプレート画像を、ノイズが除去されたＭのテンプレート画像に読み替えて、ノイズが乗ったＭのターゲット画像を、ノイズが除去されたＭのターゲット画像に読み替えた機能と同様の機能を有する。このため、第１生成部５３０のより詳細な説明については、説明済みであるとして、その説明を省略する。
【０１４４】
仮想変位算出部５４０は、第１生成部５３０によって生成された、ノイズが除去されたＭのテンプレート画像と、ノイズが除去されたＭのターゲット画像とから、対象物３００のＭの仮想変位を算出する。
【０１４５】
仮想変位算出部５４０は、実施の形態１に係る仮想変位算出部４０の有する機能に対して、ノイズが乗ったＭのテンプレート画像を、ノイズが除去されたＭのテンプレート画像に読み替えて、ノイズが乗ったＭのテンプレート画像を、ノイズが除去されたＭのテンプレート画像に読み替えた機能と同様の機能を有する。このため、仮想変位算出部５４０のより詳細な説明については、説明済みであるとして、その説明を省略する。
【０１４６】
［３−２．変位計測装置５００の動作］
以下、上記構成の変位計測装置５００が行う動作について説明する。
【０１４７】
変位計測装置５００は、第３学習処理と、第２変位計測処理とを行う。以下、変位計測装置５００が行う、第３学習処理と、第２変位計測処理とについて順に説明する。
【０１４８】
第３学習処理は、実施の形態２に係る第２学習処理から、その一部が変更された処理であって、対象物３００を含む、ノイズが乗った１の画像から、対象物３００を含む、ノイズが除去された１以上の画像を生成するよう第１機械学習モデル４１０に学習させる処理である。
【０１４９】
図１５は、変位計測装置５００が行う第３学習処理のフローチャートである。
【０１５０】
図１５に示されるように、第３学習処理は、実施の形態２に係る第２学習処理から、ステップＳ３４０の処理とステップＳ３７０の処理とが削除され、ステップＳ３３０の処理がステップＳ４３０の処理に変更され、ステップＳ３６０の処理がステップＳ４６０の処理に変更された処理である。よって、ここでは、ステップＳ４３０の処理とステップＳ４６０の処理とを中心に説明する。
【０１５１】
ステップＳ３２０の処理において、ノイズが乗った１の画像が選択されると、第２学習部５７０は、選択されたノイズが乗った１の画像を入力とし、１の基準画像を正解とする、１の訓練データを生成する（ステップＳ４３０）。そして、変位計測装置５００は、ステップＳ３５０の処理に進む。
【０１５２】
ステップＳ３５０の処理において、未選択の画像が存在しない場合に（ステップＳ３５０：Ｎｏ）、第２学習部５７０は、ステップＳ３２０の処理〜ステップＳ３５０：Ｙｅｓの処理で形成されるループ処理をＮ回繰り返すことで得られたＮの訓練データを用いて、対象物３００を含む、ノイズが乗った１の画像から、対象物３００を含む、ノイズが除去された１の画像を生成するよう第１機械学習モデル５１０に学習させる（ステップＳ５６０）。
【０１５３】
ステップＳ３７０の処理が終了すると、変位計測装置５００は、その第３学習処理を終了する。
【０１５４】
第２変位計測処理は、実施の形態１に係る第１変位計測処理に対して、変位計測装置１００を変位計測装置５００に読み替えて、第１機械学習モデル１０を第１機械学習モデル５１０に読み替えて、第１生成部３０を第１生成部５３０に読み替えて、仮想変位算出部４０を仮想変位算出部５４０に読み替えて、ノイズが乗ったＭのテンプレート画像を、ノイズが除去されたＭのテンプレート画像に読み替えて、ノイズが乗ったＭのテンプレート画像を、ノイズが除去されたＭのテンプレート画像に読み替えた処理と同様の処理である。このため、第２変位計測処理のより詳細な説明ついては、説明済みであるとして、その説明を省略する。
【０１５５】
［３−３．考察］
上述したように、変位計測装置５００は、ノイズが乗った第１の画像からノイズが削除されたＭのテンプレート画像を生成し、ノイズが乗った第２の画像からノイズが削除されたＭのターゲット画像を生成する。そして、変位計測装置５００は、ノイズが削除されたＭのテンプレート画像と、ノイズが削除されたＭのターゲット画像とから、Ｍの仮想変位を算出し、算出したＭの仮想変位に対して統計処理を行い、対象物３００の変位を算出する。このため、変位計測装置５００は、従来の、ノイズが乗った第１の画像と、ノイズが乗った第２の画像とから、ノイズが削除された画像を生成することなく直接的に対象物３００の変位を算出するタイプの変位計測装置よりも、精度良く変位を算出することができる。
【０１５６】
（実施の形態４）
ここでは、実施の形態１に係る変位計測装置１００から、その構成の一部が変更された実施の形態４に係る変位計測装置について説明する。
【０１５７】
以下、実施の形態４に係る変位計測装置について、実施の形態１に係る変位計測装置１００との相違点を中心に説明する。
【０１５８】
［４−１．変位計測装置６００の構成］
図１６は、実施の形態４に係る変位計測装置６００の構成を示すブロック図である。
【０１５９】
図１６に示されるように、変位計測装置６００は、実施の形態１に係る変位計測装置１００から、第１生成部３０が第１生成部６３０に変更されて構成される。
【０１６０】
第１生成部６３０は、実施の形態１に係る第１生成部３０と同様に、第１機械学習モデル１０を利用して、第１取得部２０によって取得された第１の画像から、対象物３００を含む、ノイズが乗ったＭのテンプレート画像を生成し、第１取得部２０によって取得された第２の画像から、対象物３００を含む、ノイズが乗ったＭのターゲット画像を生成する。第１生成部６３０は、そのＭのテンプレート画像の生成方法及びＭのターゲット画像の生成方法が、実施の形態１に係る第１生成部３０と相違している。
【０１６１】
図１７は、第１生成部６３０の構成を示すブロック図である。
【０１６２】
図１７に示されるように、第１生成部６３０は、概略変位取得部６３１と、第２生成部６３２と、第３生成部６３３とを含んで構成される。
【０１６３】
概略変位取得部６３１は、対象物３００の概略変位を取得する。ここで、対象物３００の概略変位とは、予め算出された、必ずしも精度の高くない対象物３００の変位である。例えば、対象物３００の概略変位は、ノイズが乗った第１の画像と、ノイズが乗った第２の画像とから、ノイズが削除された画像を生成することなく直接的に対象物３００の変位を算出するタイプの従来の変位計測装置によって算出された変位であってよい。
【０１６４】
第２生成部６３２は、第１取得部２０によって取得された第１の画像に対して、概略変位取得部６３１によって取得された概略変位に応じた量だけ画素を移動させて第１の画素移動画像を生成し、第１取得部２０によって取得された第２の画像に対して、概略変位取得部６３１によって取得された概略変位に応じた量だけ画素を移動させて第２の画素移動画像を生成する。
【０１６５】
第３生成部６３３は、第１機械学習モデル１０を利用して、第２生成部６３２によって生成された第１の画素移動画像から、対象物３００を含む、ノイズが乗ったＭのテンプレート画像を生成し、第２生成部６３２によって生成された第２の画素移動画像から、対象物３００を含む、ノイズが乗ったＭのターゲット画像を生成する。
【０１６６】
［４−２．考察］
対象物３００の変位が比較的大きい場合には、計測点に含まれる画素のずれが、計測点の範囲を逸脱してしまうことがある。
【０１６７】
これに対して、変位計測装置６００は、計測点に含まれる画素のずれが、計測点の範囲を逸脱してしまうような場合であっても、概略変位を用いて、第１の画像から、計測点における画素のずれが、計測点の範囲から逸脱していない第１の画素移動画像を生成し、第２の画像から、計測点における画素のずれが、計測点の範囲から逸脱していない第２の画素移動画像を生成することができる。そして、変位計測装置６００は、第１機械学習モデル１０を利用して、第１の画素移動画像からＭのテンプレート画像を生成し、第２の画素移動画像からＭのターゲット画像を生成する。このように、変位計測装置６００は、対象物３００の変位が比較的大きい場合であっても、対象物３００の変位を精度良く算出することができる。
【０１６８】
なお、変位計測装置６００によって算出される、対象物３００の変位は、概略変位取得部６３１によって取得された概略変位と、対象物３００の実際の変位との差分である。このため、対象物３００の実際の変位を算出するためには、概略変位取得部６３１によって取得された概略変位と、変位計測装置６００によって算出される、対象物３００の変位とを加算する必要がある。
【０１６９】
（実施の形態５）
ここでは、実施の形態１に係る変位計測装置１００から、その構成の一部が変更された実施の形態５に係る変位計測装置について説明する。
【０１７０】
実施の形態５に係る変位計測装置は、撮像する画像に乗っているショットノイズに起因する、対象物の変位の計測における精度の低下を抑制することを目的とする変位計測装置である。
【０１７１】
以下、実施の形態５に係る変位計測装置について、実施の形態１に係る変位計測装置１００との相違点を中心に説明する。
【０１７２】
［５−１．変位計測装置７００の構成］
図１８は、実施の形態５に係る変位計測装置７００の構成を示すブロック図である。
【０１７３】
図１８に示されるように、変位計測装置７００は、実施の形態１に係る変位計測装置１００から、第１機械学習モデル１０と、第２取得部６０と、第１学習部７０とが削除され、第１取得部２０が取得部７２０に変更され、第１生成部３０が生成部７３０に変更されて構成される。
【０１７４】
取得部７２０は、撮像装置２００から、対象物３００を含む第１の画像と、対象物３００を含む第２の画像とを取得する。取得部７２０によって取得される第１の画像と第２の画像とは、対象物３００の変位の算出において利用される。このため、取得部７２０は、対象物３００に変位が生じている期間中又は／及び変位が生じていない期間中に撮像された第１の画像と第２の画像とを取得する。
【０１７５】
生成部７３０は、取得部７２０によって取得された第１の画像から、対象物３００を含む、ノイズが乗ったＭのテンプレート画像を生成し、取得部７２０によって取得された第２の画像から、対象物３００を含む、ノイズが乗ったＭのターゲット画像を生成する。より具体的には、生成部７３０は、第１の画像に対して人工的なノイズを付加することでＭのテンプレート画像を生成し、第２の画像に対して人工的なノイズを付加することでＭのターゲット画像を生成する。生成部７３０は、第１の画像と第２の画像とのそれぞれについて、対象物３００が映っている画素領域の中から、１以上の計測点を設定する。１以上の計測点のそれぞれは、互いに隣接する複数の画素からなる局所領域であって、第１の画像と第２の画像とに共通の位置の画素領域である。生成部７３０は、設定した各計測点に含まれる画素を対象として、上記人工的なノイズの付加を行う。人工的なノイズは、ランダムに作成したランダムノイズである。
【０１７６】
一般に、ショットノイズは、単位時間当たりに画素に入射する光子の数の統計的変動によるノイズであって、ショットノイズの分散の２乗が、画素に入射する光子の数に比例する。このため、画素から読み出される画素値におけるショットノイズのＳ／Ｎ比は、その画素に入射する光子の数がより少ない程、すなわち、その画素から読み出される画素値がより小さい程、より悪化する。
【０１７７】
図１９Ａ、図１９Ｂは、ある平均画素値となる光が入射した時の、ある画素値をとる確率密度の一例を示す模式図である。図１９Ａ、図１９Ｂにおいて、横軸は画素から読み出される画素値であり、縦軸は、その画素値が発生する確率密度である。図１９Ａは、画素から読み出される画素値が８ビットに量子化される場合において、確率密度がピークとなる光が入射した画素から読み出される量子化された画素値が１である場合（以下、「第１の場合」とも呼ぶ。）に対応する図であり、図１９Ｂは、確率密度がピークとなる光が入射した画素から読み出される量子化された画素値が１２７である場合（以下、「第２の場合」とも呼ぶ。）に対応する図である。
【０１７８】
ここでは、一例として、第１の場合には、単位時間当たりに画素に入射する光子の数の統計的変動により、画素から読み出される量子化された画素値が１となる確率が９９．９９８％となり、第２の場合には、単位時間当たりに画素に入射する光子の数の統計的変動により、画素から読み出される量子化された画素値が１２７となる確率が１０％となるとして説明する。
【０１７９】
図１９Ａに示されるように、画素から読み出される画素値が比較的小さい第１の場合には、読み出される量子化された画素値の、ショットノイズによる揺らぎが比較的小さい。すなわち、第１の場合には、読み出される量子化された画素値は、９９．９９８％という比較的高い確率で１となる。これに対して、図１９Ｂに示されるように、画素から読み出される画素値が比較的大きい第２の場合には、読み出される量子化された画素値の、ショットノイズによる揺らぎが比較的大きい。すなわち、第２の場合には、読み出される量子化された画素値は、１０％という比較的低い確率でしか１２７とならない。このように、ショットノイズによる量子化された画素値の揺らぎは、画素に入射する光の光子の数が比較的小さい場合、すなわち、画素値が比較的小さい場合には比較的小さくなり、画素に入射する光の光子の数が比較的大きい場合、すなわち、画素値が比較的大きい場合には比較的大きくなる。
【０１８０】
計測点において、その計測点に含まれる各画素の画素値が比較的大きい場合には、その計測点に含まれる画素のうち、比較的多数の画素の量子化された画素値が、ショットノイズにより揺らぐこととなる。このため、計測点全体でみると、各画素の量子化された画素値の、ショットノイズによる揺らぎが平均化される。これに対して、計測点において、その計測点に含まれる各画素の画素値が比較的小さい場合には、その計測点に含まれる画素のうち、比較的少数の画素の量子化された画素値のみが、ショットノイズにより揺らぐこととなる。このため、計測点全体でみると、各画素の量子化された画素値の、ショットノイズによる揺らぎが平均化されない。また、前述した通り、そもそも、各画素の画素値が比較的小さいため、ショットノイズのＳ／Ｎ比は比較的悪い。これらのことから、計測点に含まれる画素の画素値に基づいて対象物３００の変位を算出する場合においては、計測点に含まれる各画素の画素値が比較的小さいときには、ショットノイズによる画素値の揺らぎは、算出する変位の精度に、比較的大きく悪影響を及ぼす。
【０１８１】
従って、生成部７３０は、算出する変位の精度の低下を抑制すべく、人工的なノイズを付加する対象となる画素の画素値に応じて、画素値がより小さい程付加する人工的なノイズがより大きくなるように、画素に人工的なノイズを付加する。
【０１８２】
［５−２．変位計測装置７００の動作］
以下、上記構成の変位計測装置７００が行う動作について説明する。
【０１８３】
変位計測装置７００は、第３変位計測処理を行う。第３変位計測処理は、実施の形態１に係る第１変位計測処理から、その一部が変更された処理であって、対象物３００を含む第１の画像と、対象物３００を含む第２の画像とから、対象物３００の変位を算出する処理である。
【０１８４】
図２０は、変位計測装置７００が行う第３変位計測処理のフローチャートである。
【０１８５】
図２０に示されるように、第３変位計測処理は、実施の形態１に係る第１変位計測処理から、ステップＳ２００の処理がステップＳ６００の処理に変更され、ステップＳ２１０の処理がステップＳ６１０の処理に変更された処理である。よって、ここでは、ステップＳ６００の処理とステップＳ６１０の処理とを中心に説明する。
【０１８６】
第３変位計測処理は、例えば、撮像装置２００が、対象物３００に変位が生じている期間中又は／及び変位が生じていない期間中に対象物３００の動画像を撮像した場合において、変位計測装置１００を利用するユーザにより、変位計測装置７００に対して、第３位計測処理を開始させる旨の操作がなされることで開始される。
【０１８７】
第１変位計測処理が開始されると、取得部７２０は、撮像装置２００から、対象物３００を撮像した動画像を構成するフレームの中から、１のフレームを、対象物３００を含む第１の画像として取得し、他の１のフレームを、対象物３００を含む第２の画像として取得する（ステップＳ６００）。
【０１８８】
第１の画像と第２の画像とが取得されると、生成部７３０は、第１の画像に対して人工的なノイズを付加することで、第１の画像からＭのテンプレート画像を生成し、第２の画像に対して人工的なノイズを付加することで、第２の画像からＭのターゲット画像を生成する（ステップＳ６１０）。
【０１８９】
ステップＳ６１０の処理が終了すると、変位計測装置７００は、ステップＳ２２０の処理に進む。そして、その後、ステップＳ２３０の処理が終了すると、変位計測装置７００は、その第３変位計測処理を終了する。
【０１９０】
［５−３．考察］
上述したように、変位計測装置７００は、第１の画像から人工的なノイズが乗ったＭのテンプレート画像を生成し、第２の画像から人工的なノイズが乗ったＭのターゲット画像を生成する。そして、変位計測装置７００は、人工的なノイズが乗ったＭのテンプレート画像と、人工的なノイズが乗ったＭのターゲット画像とから、Ｍの仮想変位を算出し、算出したＭの仮想変位に対して統計処理を行い、対象物３００の変位を算出する。このため、変位計測装置７００は、従来の、第１の画像と第２の画像とから、統計処理を行うことなく直接的に対象物３００の変位を算出するタイプの変位計測装置よりも、ショットノイズに起因する、対象物３００の変位の算出における精度の低下を抑制することができる。従って、変位計測装置７００は、上記従来の変位計測装置よりも、精度良く変位を算出することができる。
【０１９１】
（他の実施の形態）
以上、本開示の１つまたは複数の態様に係る変位計測装置について、実施の形態１〜実施の形態５に基づいて説明したが、本開示は、これら実施の形態に限定されるものではない。本開示の趣旨を逸脱しない限り、当業者が思いつく各種変形をこれら実施の形態に施したものや、異なる実施の形態における構成要素を組み合わせて構築される形態も、本開示の１つまたは複数の態様の範囲内に含まれてもよい。
【０１９２】
（１）実施の形態１において、変位計測装置１００は、一例として、対象物３００を含む、ノイズが乗ったＮの画像を取得する第２取得部６０と、第２取得部６０によって取得されたＮの画像を用いて、第１機械学習モデル１０に学習させる第１学習部７０とを含む構成であるとして説明した。これに対して、別の一例として、変位計測装置１００は、第２取得部６０と、第１学習部とを含まず、第１機械学習モデル１０に学習させることがない構成であってもよい。この場合には、変位計測装置１００は、例えば、外部装置等により予め学習させた学習済みの第１機械学習モデル１０を利用すればよい。
【０１９３】
（２）実施の形態１において、計測対象となる対象物が、一例として、橋梁であるとして説明した。しかしながら、計測対象となる対象物は、橋梁である例に限定される必要はない。計測対象となる対象物は、例えば、橋梁以外の、ビル、鉄塔といった構造物であってもよいし、路面、ボール、動物等であってもよい。例えば、計測対象が、ボール、動物等の動く対象物である場合には、「対象物の変位」のことを「対象物の動き」と解釈してもよい。
【０１９４】
（３）実施の形態１において、変位計測装置１００は、一例として、プロセッサとメモリとを備えるコンピュータ装置において、プロセッサが、メモリに記憶されるプログラムを実行することによって実現されるとして説明した。これに対して、別の一例として、変位計測装置１００は、それぞれがプロセッサとメモリとを備える、互いに通信可能な複数のコンピュータ装置からなるコンピューティングシステムにおいて、分散コンピューティング又はクラウドコンピューティングによって実現されるとしてもよい。
【０１９５】
（４）実施の形態１において、変位計測装置１００は、一例として、撮像装置２００を含まない構成であるとして説明した。これに対して、別の一例として、変位計測装置１００は、撮像装置２００を含んで構成されるとしてもよい。この場合には、撮像装置２００は、変位計測装置１００の一部である撮像部として機能する。
【０１９６】
（５）実施の形態５において、変位計測装置７００は、第１の画像に対して人工的なノイズを付加することでＭのテンプレート画像を生成し、第２の画像に対して人工的なノイズを付加することでＭのターゲット画像を生成する構成であるとして説明した。これに対して、別の一例として、変位計測装置７００は、第１の画像に対して、第１の画像を撮像した撮像装置による撮像装置由来のノイズを付加することでＭのテンプレート画像を生成し、第２の画像に対して、第２の画像を撮像した撮像装置による撮像装置由来のノイズを付加することで、Ｍのターゲット画像を生成する構成であるとしてもよい。これにより、変位計測装置７００は、撮像する画像に乗っている撮像装置由来のノイズに起因する、対象物の変位の算出における精度の低下を抑制することができる。また、例えば、変位計測装置７００は、撮像装置由来のノイズを付加する対象となる画素の画素値に応じて、画素値がより小さい程付加する撮像装置由来のノイズがより大きくなるように、当該画素に撮像装置由来のノイズを付加するとしてもよい。撮像装置由来のノイズは、例えば、画像を撮像した撮像装置における暗電流ノイズであってもよい。また、撮像装置由来のノイズは、例えば、画像を撮像した撮像装置における熱ノイズであってもよい。
【０１９７】
（６）実施の形態１において、変位計測装置１００に含まれる構成要素の一部または全部は、１個のシステムＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ  Ｓｃａｌｅ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ：大規模集積回路）から構成されているとしてもよい。
【０１９８】
システムＬＳＩは、複数の構成部を１個のチップ上に集積して製造された超多機能ＬＳＩであり、具体的には、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）などを含んで構成されるコンピュータシステムである。ＲＯＭには、コンピュータプログラムが記憶されている。マイクロプロセッサが、コンピュータプログラムに従って動作することにより、システムＬＳＩは、その機能を達成する。
【０１９９】
なお、ここでは、システムＬＳＩとしたが、集積度の違いにより、ＩＣ、ＬＳＩ、スーパーＬＳＩ、ウルトラＬＳＩと呼称されることもある。また、集積回路化の手法はＬＳＩに限るものではなく、専用回路または汎用プロセッサで実現してもよい。ＬＳＩ製造後に、プログラムすることが可能なＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）、あるいはＬＳＩ内部の回路セルの接続や設定を再構成可能なリコンフィギュラブル・プロセッサを利用してもよい。
【０２００】
さらには、半導体技術の進歩または派生する別技術によりＬＳＩに置き換わる集積回路化の技術が登場すれば、当然、その技術を用いて機能ブロックの集積化を行ってもよい。バイオ技術の適用等が可能性としてありえる。
【０２０１】
（７）本開示の一態様は、実施の形態１〜実施の形態５に係る変位計測装置だけではなく、変位計測装置に含まれる特徴的な構成部をステップとする変位計測方法であってもよい。また、本開示の一態様は、変位計測方法に含まれる特徴的な各ステップをコンピュータに実行させるコンピュータプログラムであってもよい。また、本開示の一態様は、そのようなコンピュータプログラムが記録された、コンピュータ読み取り可能な非一時的な記録媒体であってもよい。
【産業上の利用可能性】
【０２０２】
本開示は、計測対象となる対象物の変位を検出する変位検出装置に広く利用可能である。
【符号の説明】
【０２０３】
１  変位計測システム
１０、４１０、５１０  第１機械学習モデル
２０  第１取得部
３０、５３０、６３０  第１生成部
４０、５４０  仮想変位算出部
５０  変位算出部
６０、４６０  第２取得部
７０、４７０  第１学習部
１００、４００、５００、６００、７００  変位計測装置
２００  撮像装置
３００  対象物
４１１  第２機械学習モデル
４１２  第３機械学習モデル
５７０  第２学習部
６３１  概略変位取得部
６３２  第２生成部
６３３  第３生成部
７２０  取得部
７３０  生成部
【図１Ａ】
2020044886.tif 000003
【図１Ｂ】
2020044886.tif 000004
【図２】
2020044886.tif 000005
【図３】
2020044886.tif 000006
【図４】
2020044886.tif 000007
【図５】
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【図６】
2020044886.tif 000009
【図７】
2020044886.tif 000010
【図８】
2020044886.tif 000011
【図９】
2020044886.tif 000012
【図１０】
2020044886.tif 000013
【図１１】
2020044886.tif 000014
【図１２】
2020044886.tif 000015
【図１３】
2020044886.tif 000016
【図１４】
2020044886.tif 000017
【図１５】
2020044886.tif 000018
【図１６】
2020044886.tif 000019
【図１７】
2020044886.tif 000020
【図１８】
2020044886.tif 000021
【図１９Ａ】
2020044886.tif 000022
【図１９Ｂ】
2020044886.tif 000023
【図２０】
2020044886.tif 000024
【国際調査報告】
2020044886.tif 000025
2020044886.tif 000026