СИСТЕМА ПОИСКА ИНФОРМАЦИИ И ПРОГРАММА ПОИСКА ИНФОРМАЦИИ
INFORMATION RETRIEVAL SYSTEM AND INFORMATION SEARCH PROGRAM

ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИ
[0001] Настоящее изобретение относится к системе поиска информации и программе поиска информации, подходящим для автоматического поиска информации алгоритма обнаружения для получения спектральных данных, необходимых для определения целевого результата из предмета, или различных условий фотографирования.
ПРЕДШЕСТВУЮЩИЙ УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ
[0002] На известном уровне техники предложено устройство захвата спектральных изображений, допускающее определение нужного результата в предмете путем спектрометрического анализа фотографического изображения предмета на основе длины волны. Устройство захвата спектральных изображений может получать спектрометрическую информацию с высоким спектральным разрешением (в дальнейшем называемую "гиперспектральными данными") по нескольким десяткам областей длин волн от ультрафиолетового диапазона длин волн до инфракрасного диапазона длин волн со спектральным разрешением от 0,1 нм до 100 нм. Используя такие гиперспектральные данные, можно с высокой точностью анализировать, например, свежесть продуктов, дефекты строительных конструкций, фотосинтез растений, содержащиеся в полезных ископаемых химические элементы, увлажнение или пятна на коже и т. п. То есть, используя устройство захвата спектральных изображений, можно не только просто фотографировать предмет, но также обнаруживать целевой результат в том предмете.
[0003] Например, в патентных документах 1 и 2 раскрываются примеры устройства захвата спектральных изображений, допускающего получение гиперспектральных данных.
[0004] Патентный документ 1 рассматривает устройство захвата спектральных изображений, в котором в качестве целевого результата устанавливается область опухоли в организме человека. В этой методике из патентного документа 1 область опухоли и область без опухоли распознаются путем обнаружения элемента, осевшего в раковой клетке, уделяя внимание длине волны флуоресцентного излучения.
[0005] Патентный документ 2 рассматривает устройство обработки информации для определения, является ли предмет фруктом. То, является ли предмет фруктом, определяется путем получения заранее базовой характеристической величины фрукта и ее сравнения с характеристической величиной спектрального изображения фактически фотографируемого предмета. Все базовые характеристические величины основываются на спектральных данных.
[0006] К тому же рассмотрена методика, нацеленная на анализ изображений в гиперспектральных данных (например, см. патентный документ 3).
Список источников
Патентные документы
[0007] Патентный документ 1: международная публикация PCT № WO2013/002350
Патентный документ 2: JP-A-2017-3495
Патентный документ 3: JP-A-2015-166682
СУЩНОСТЬ ИЗОБРЕТЕНИЯ
Техническая задача
[0008] Однако требуется много времени и усилий, чтобы изучить алгоритм обнаружения для получения спектральных данных, необходимых для определения целевого результата в предмете. Также необходимы технические знания.
[0009] Например, в описанном выше алгоритме обнаружения для получения спектральных данных об области опухоли в организме человека алгоритм обнаружения, допускающий обнаружение флуоресценции, сосредоточен на том, что протопорфирин IX, накопленный в раковой клетке, излучает с длиной волны 635 нм, а фотопротопорфирин излучает с длиной волны 675 нм. Чтобы построить такой алгоритм обнаружения, необходимы технические знания, например, какой элемент накапливается в раковой клетке, или с какой длиной волны идет флуоресценция, или т. п. К тому же требуется много времени и усилий, чтобы провести различные исследования для точного извлечения только флуоресценции и ее точного определения.
[0010] По этой причине на известном уровне техники требовалась технология, допускающая легкое получение оптимального алгоритма обнаружения всякий раз, когда в предмете последовательно формируется новый целевой результат. Однако патентные документы с 1 по 3 не рассмотрели технологию для получения оптимального алгоритма обнаружения в зависимости от целевого результата в предмете.
[0011] Оптимальный алгоритм обнаружения развивается с течением времени, и трудно сказать, что используемый в настоящее время алгоритм обнаружения всегда будет оптимальным. По этой причине необходимо получать последние условия эксплуатации для алгоритма обнаружения и время от времени обновлять алгоритм на основе последних условий эксплуатации. В этой связи патентные документы 1-3 не рассмотрели технологию для обновления алгоритма обнаружения на основе полученных последних условий эксплуатации.
[0012] К тому же в этом процессе обновления алгоритма обнаружения можно повысить точность обнаружения путем обращения к спектральным данным фотографируемого предмета с использованием существующего алгоритма обнаружения. Однако в настоящее время нет конкретного предложения по технологии обращения к таким спектральным данным фотографируемого предмета с использованием существующего алгоритма обнаружения, включая методики, обсуждаемые в описанных выше патентных документах 1-3.
[0013] В связи с вышеупомянутыми проблемами задачей изобретения является предоставление системы поиска информации и программы поиска информации, допускающих обновление алгоритма обнаружения на основе последних условий эксплуатации, полученных с использованием алгоритма обнаружения, чтобы автоматически искать информацию алгоритма обнаружения для получения спектральных данных, необходимых для определения целевого результата из предмета.
Решение задачи
[0014] В соответствии с настоящим изобретением предоставляется система поиска информации для поиска информации алгоритма обнаружения в спектральных данных, необходимых для определения целевого результата из фотографируемого предмета, при этом система поиска информации включает в себя: первую реляционную базу данных, сконфигурированную для сохранения заранее первого индекса релевантности с тремя или более уровнями между каждым целевым результатом в предмете и информацией алгоритма обнаружения; средство ввода целевого результата, сконфигурированное для приема информации о целевом результате в предмете, который нужно вновь определить; средство поиска, сконфигурированное для поиска одной или нескольких порций информации алгоритма обнаружения на основе информации о целевом результате, принятой средством ввода целевого результата, путем обращения к первому индексу релевантности, сохраненному в первой реляционной базе данных; и средство приема, сконфигурированное для приема информации о целевом результате в фотографируемом предмете от фотографирующего терминала, который фотографирует предмет, где первая реляционная база данных обновляет первый индекс релевантности на основе информации, принятой средством приема.
[0015] В соответствии с настоящим изобретением предоставляется система поиска информации для поиска информации алгоритма обнаружения в спектральных данных, необходимых для определения целевого результата из фотографируемого предмета, при этом система поиска информации включает в себя: первую реляционную базу данных, сконфигурированную для сохранения заранее первого индекса релевантности с тремя или более уровнями между каждым целевым результатом в предмете и информацией алгоритма обнаружения; средство ввода целевого результата, сконфигурированное для приема информации о целевом результате в предмете, который нужно вновь определить; средство поиска, сконфигурированное для поиска одной или нескольких порций информации алгоритма обнаружения на основе информации о целевом результате, принятой средством ввода целевого результата, путем обращения к первому индексу релевантности, сохраненному в первой реляционной базе данных; средство приема, сконфигурированное для приема многоспектральных данных в качестве информации о целевом результате в фотографируемом предмете от фотографирующего терминала, который фотографирует предмет, на основе информации алгоритма обнаружения, разыскиваемой средством поиска; и средство восстановления данных, сконфигурированное для восстановления гиперспектральных данных на основе многоспектральных данных, принятых средством приема, где первая реляционная база данных обновляет первый индекс релевантности на основе спектральных данных, восстановленных средством восстановления данных.
[0016] В соответствии с настоящим изобретением предоставляется система поиска информации для поиска условия фотографирования у фотографирующего устройства для определения целевого результата из фотографируемого предмета, при этом система поиска информации включает в себя: вторую реляционную базу данных, сконфигурированную для сохранения заранее второго индекса релевантности с тремя или более уровнями между каждым целевым результатом в предмете и каждым условием фотографирования; средство ввода целевого результата, сконфигурированное для приема информации о целевом результате в предмете, который нужно вновь определить; средство поиска, сконфигурированное для поиска одного или нескольких условий фотографирования на основе информации о целевом результате, принятой средством ввода целевого результата, путем обращения ко второму индексу релевантности, сохраненному во второй реляционной базе данных; и средство приема, сконфигурированное для приема информации о целевом результате в фотографируемом предмете от фотографирующего терминала, который фотографирует предмет, где вторая реляционная база данных обновляет второй индекс релевантности на основе информации, принятой средством приема.
[0017] В соответствии с настоящим изобретением предоставляется система поиска информации для поиска условия фотографирования у фотографирующего устройства для определения целевого результата из фотографируемого предмета, при этом система поиска информации включает в себя: вторую реляционную базу данных, сконфигурированную для сохранения заранее второго индекса релевантности с тремя или более уровнями между каждым целевым результатом в предмете и каждым условием фотографирования; средство ввода целевого результата, сконфигурированное для приема информации о целевом результате в предмете, который нужно вновь определить; средство поиска, сконфигурированное для поиска одного или нескольких условий фотографирования на основе информации о целевом результате, принятой средством ввода целевого результата, путем обращения ко второму индексу релевантности, сохраненному во второй реляционной базе данных; средство приема, сконфигурированное для приема многоспектральных данных в качестве информации о целевом результате в фотографируемом предмете от фотографирующего терминала, который фотографирует предмет, на основе условия фотографирования, разыскиваемого средством поиска; и средство восстановления данных, сконфигурированное для восстановления гиперспектральных данных на основе многоспектральных данных, принятых средством приема, где вторая реляционная база данных обновляет второй индекс релевантности на основе спектральных данных, восстановленных средством восстановления данных.
[0018] В соответствии с настоящим изобретением предоставляется программа поиска информации для поиска информации алгоритма обнаружения в спектральных данных, необходимых для определения целевого результата из фотографируемого предмета, при этом программа поиска информации побуждает компьютер исполнить: этап получения индекса релевантности, состоящий в получении заранее первого индекса релевантности с тремя или более уровнями между каждым целевым результатом в предмете и информацией алгоритма обнаружения; этап ввода целевого результата, состоящий во вводе информации о целевом результате в предмете, который нужно вновь определить; этап поиска, состоящий в поиске одной или нескольких порций информации алгоритма обнаружения на основе информации о целевом результате, введенной на этапе ввода целевого результата, путем обращения к первому индексу релевантности, полученному на этапе получения индекса релевантности; и этап приема, состоящий в приеме информации о целевом результате в фотографируемом предмете от фотографирующего терминала, который фотографирует предмет, где на этапе получения индекса релевантности первый индекс релевантности обновляется на основе информации, принятой на этапе приема.
[0019] В соответствии с настоящим изобретением предоставляется программа поиска информации для поиска информации алгоритма обнаружения в спектральных данных, необходимых для определения целевого результата из фотографируемого предмета, при этом программа поиска информации побуждает компьютер исполнить: этап получения индекса релевантности, состоящий в получении заранее первого индекса релевантности с тремя или более уровнями между каждым целевым результатом в предмете и информацией алгоритма обнаружения; этап ввода целевого результата, состоящий во вводе информации о целевом результате в предмете, который нужно вновь определить; этап поиска, состоящий в поиске одной или нескольких порций информации алгоритма обнаружения на основе информации о целевом результате, введенной на этапе ввода целевого результата, путем обращения к первому индексу релевантности, полученному на этапе получения индекса релевантности; этап приема, состоящий в приеме многоспектральных данных в качестве информации о целевом результате в фотографируемом предмете от фотографирующего терминала, который фотографирует предмет, на основе информации алгоритма обнаружения, разыскиваемой на этапе поиска; и этап восстановления данных, состоящий в восстановлении гиперспектральных данных на основе многоспектральных данных, принятых на этапе приема, где на этапе получения индекса релевантности первый индекс релевантности обновляется на основе спектральных данных, восстановленных на этапе восстановления данных.
[0020] В соответствии с настоящим изобретением предоставляется программа поиска информации для поиска условия фотографирования у фотографирующего устройства для определения целевого результата из фотографируемого предмета, при этом программа поиска информации побуждает компьютер исполнить: этап получения индекса релевантности, состоящий в получении заранее второго индекса релевантности с тремя или более уровнями между каждым целевым результатом в предмете и каждым условием фотографирования; этап ввода целевого результата, состоящий во вводе информации о целевом результате в предмете, который нужно вновь определить; этап поиска, состоящий в поиске одного или нескольких условий фотографирования на основе информации о целевом результате, введенной этапом ввода целевого результата, путем обращения ко второму индексу релевантности, полученному на этапе получения индекса релевантности; и этап приема, состоящий в приеме информации о целевом результате в фотографируемом предмете от фотографирующего терминала, который фотографирует предмет, где на этапе получения индекса релевантности второй индекс релевантности обновляется на основе информации, принятой на этапе приема.
[0021] В соответствии с настоящим изобретением предоставляется программа поиска информации для поиска условия фотографирования у фотографирующего устройства для определения целевого результата из фотографируемого предмета, при этом программа поиска информации побуждает компьютер исполнить: этап получения индекса релевантности, состоящий в получении заранее второго индекса релевантности с тремя или более уровнями между каждым целевым результатом в предмете и каждым условием фотографирования; этап ввода целевого результата, состоящий во вводе информации о целевом результате в предмете, который нужно вновь определить; этап поиска, состоящий в поиске одного или нескольких условий фотографирования на основе информации о целевом результате, введенной этапом ввода целевого результата, путем обращения ко второму индексу релевантности, полученному на этапе получения индекса релевантности; этап приема, состоящий в приеме многоспектральных данных в качестве информации о целевом результате в фотографируемом предмете от фотографирующего терминала, который фотографирует предмет, на основе условия фотографирования, разыскиваемого на этапе поиска; и этап восстановления данных, состоящий в восстановлении гиперспектральных данных на основе многоспектральных данных, принятых на этапе приема, где на этапе получения индекса релевантности второй индекс релевантности обновляется на основе спектральных данных, восстановленных на этапе восстановления данных.
Полезные результаты изобретения
[0022] В соответствии с настоящим изобретением с вышеупомянутой конфигурацией можно легко получить оптимальную информацию алгоритма обнаружения в спектральных данных в зависимости от целевого результата в предмете, который нужно определить. По этой причине можно уменьшить трудовые затраты для изучения оптимального алгоритма обнаружения и сократить время, когда в предмете последовательно формируется новый целевой результат.
[0023] К тому же в соответствии с настоящим изобретением можно дополнительно оптимизировать алгоритм обнаружения и повысить точность обнаружения путем обращения к спектральным данным фотографируемого предмета с использованием существующего алгоритма обнаружения в процессе обновления алгоритма обнаружения.
КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ
[0024] Фиг. 1 - блок-схема, иллюстрирующая общую конфигурацию системы поиска информации в соответствии с изобретением;
Фиг. 2 - блок-схема, иллюстрирующая устройство поиска в системе поиска информации;
Фиг. 3 - блок-схема, иллюстрирующая устройство захвата спектральных изображений в системе поиска информации;
Фиг. 4 - схема для описания подробной конфигурации блока управления в устройстве захвата спектральных изображений;
Фиг. 5 - схема, иллюстрирующая примерную структурную конфигурацию фотографирующего устройства;
Фиг. 6 - блок-схема алгоритма, иллюстрирующая последовательность операций обработки в программе поиска информации;
Фиг. 7 - схема для описания примера для определения свежести фрукта с использованием спектральных данных;
Фиг. 8 - схема, иллюстрирующая сеть, в которой базовый целевой результат в предмете и информация алгоритма обнаружения ассоциируются друг с другом, используя первый индекс релевантности;
Фиг. 9 - схема, иллюстрирующая пример, в котором различные параметры осветительной системы и системы формирования изображения ассоциируются в дополнение к целевому результату в предмете с использованием первого индекса релевантности;
Фиг. 10 - схема сети, в которой базовые целевые результаты в предмете и условия фотографирования ассоциируются друг с другом с использованием второго индекса релевантности;
Фиг. 11 - схема, иллюстрирующая сеть, в которой базовые целевые результаты в предмете, базовые условия фотографирования и условия фотографирования ассоциируются друг с другом с использованием второго индекса релевантности;
Фиг. 12 - схема информационных потоков, начиная с ввода целевого результата в предмете, и пока не получено условие фотографирования у фотографирующего устройства;
Фиг. 13 - схема, иллюстрирующая примерную систему поиска информации с контуром обратной связи;
Фиг. 14 - схема, иллюстрирующая пример для определения целевого результата на основе спектральных данных;
Фиг. 15 - схема для описания примера, в который включается пространственная информация;
Фиг. 16 - схема, иллюстрирующая пример для выполнения обработки по обновлению первого индекса релевантности на основе обновляющего индекса релевантности;
Фиг. 17 - схема, иллюстрирующая пример, в котором обработка по обновлению второго индекса релевантности выполняется на основе обновляющего индекса релевантности;
Фиг. 18 - схема, иллюстрирующая примерную систему поиска информации с контуром обратной связи, включающую в себя информацию о местоположении и картографическую информацию;
Фиг. 19 - схема, иллюстрирующая пример, в котором обработка по обновлению выполняется с включением информации о местоположении и картографической информации;
Фиг. 20 - схема, иллюстрирующая примерную систему поиска информации с контуром обратной связи, включающую в себя информацию о внешнем виде; и
Фиг. 21 - схема, иллюстрирующая пример, в котором обработка по обновлению выполняется с включением информации о внешнем виде.
ОПИСАНИЕ ВАРИАНТОВ ОСУЩЕСТВЛЕНИЯ
[0025] Сейчас будет подробно описываться система поиска информации в соответствии с настоящим изобретением со ссылкой на прилагаемые чертежи.
[0026] Фиг. 1 - блок-схема, иллюстрирующая общую конфигурацию системы 1 поиска информации в соответствии с настоящим изобретением. Система 1 поиска информации предназначена для поиска информации алгоритма обнаружения, которую нужно предоставить устройству 4 захвата спектральных изображений. Система 1 поиска информации включает в себя базу 3 данных алгоритмов, устройство 2 поиска, подключенное к базе данных алгоритмов, и устройство 4 захвата спектральных изображений и фотографирующее устройство 5, подключенные к устройству 2 поиска.
[0027] База 3 данных алгоритмов содержит базу данных для предоставления информации алгоритма обнаружения устройству 4 захвата спектральных изображений. К тому же база 3 данных алгоритмов содержит базу данных касательно условия фотографирования у фотографирующего устройства 5. В этой базе 3 данных алгоритмов накапливается информация, передаваемая по общедоступной сети связи, или информация, вводимая пользователем системы. Кроме того, база 3 данных алгоритмов передает накопленную информацию устройству 2 поиска в ответ на запрос от устройства 2 поиска.
[0028] Устройство 2 поиска является электронным устройством, например персональным компьютером (ПК). В качестве альтернативы устройство 2 поиска можно реализовать с использованием любых других электронных устройств вместо ПК, например мобильного телефона, смартфона, планшетного терминала или носимого терминала.
[0029] Фиг. 2 - примерная характерная конфигурация устройства 2 поиска. Устройство 2 поиска включает в себя блок 24 управления для управления всем устройством 2 поиска, манипуляционный блок 25 для ввода различных управляющих команд с использованием кнопки, клавиатуры или т. п., блок 26 связи для выполнения проводной связи или радиосвязи, блок 27 поиска, который ищет оптимальную информацию алгоритма обнаружения, и запоминающее устройство 28, например жесткий диск, которое хранит программу для исполнения поиска. Они подключаются друг к другу посредством внутренней шины 21. К тому же к внутренней шине 21 подключается блок 23 отображения в качестве монитора для фактического отображения информации.
[0030] Блок 24 управления является так называемым центральным блоком управления для управления каждым элементом, встроенным в устройство 2 поиска, путем передачи управляющего сигнала по внутренней шине 21. К тому же блок 24 управления передает различные управляющие команды по внутренней шине 21 в ответ на манипуляцию в манипуляционном блоке 25.
[0031] Манипуляционный блок 25 реализуется с использованием клавиатуры или сенсорной панели и принимает от пользователя команду исполнения для исполнения программы. Когда от пользователя принимается команда исполнения, манипуляционный блок 25 сообщает ее блоку 24 управления. Оповещенный блок 24 управления активизирует блок 27 поиска и позволяет каждому элементу взаимодействовать друг с другом для исполнения нужной операции обработки.
[0032] Блок 27 поиска ищет информацию алгоритма обнаружения в спектральных данных, необходимых для определения целевого результата из предмета, фотографируемого устройством 4 захвата спектральных изображений. Блок 27 поиска в качестве информации, необходимой для исполнения операции поиска, считывает различные типы информации, сохраненной в запоминающем устройстве 28, или различные типы информации, сохраненной в базе данных алгоритмов. Блок 27 поиска может управляться искусственным интеллектом. Искусственный интеллект может основываться на любой методике искусственного интеллекта, известной в данной области техники.
[0033] Блок 23 отображения содержит графический контроллер, который создает визуальное отображение под управлением блока 24 управления. Блок 23 отображения включает в себя, например, жидкокристаллический дисплей (LCD) или т. п.
[0034] Заранее установленная информация по необходимости записывается или считывается из каждого адреса запоминающего устройства 28, например жесткого диска, под управлением блока 24 управления. К тому же запоминающее устройство 28 хранит программу для исполнения настоящего изобретения. Программа считывается и исполняется блоком 24 управления.
[0035] Фиг. 3 иллюстрирует примерную конфигурацию устройства 4 захвата спектральных изображений. Устройство 4 захвата спектральных изображений включает в себя так называемую многоспектральную камеру, камеру со сменным светофильтром или камеру с призмой. Устройство 4 захвата спектральных изображений фотографирует предмет и получает из этого спектральное изображение. Устройство 4 захвата спектральных изображений создает спектральное изображение на основе трехмерных спектральных данных, содержащих двумерную пространственную информацию из двумерных спектральных данных в каждом местоположении фотографирования и одномерную информацию о длине волны. Спектральное изображение, созданное устройством 4 захвата спектральных изображений, включает в себя множество двумерных изображений, представляющих отражательную способность или пропускаемость у предмета для каждой длины волны. Пример спектрального изображения может обладать спектральным разрешением от 0,1 нм до 100 нм в области длин волн с заранее установленным диапазоном длин волн от 200 нм до 13 мкм, так что спектральные изображения создаются для каждой полосы.
[0036] Отметим, что диапазон длин волн в спектральном изображении, фотографируемом устройством 4 захвата спектральных изображений, включает в себя инфракрасный диапазон, ближний инфракрасный диапазон и ультрафиолетовый диапазон, а также диапазон видимого света.
[0037] Устройство 4 захвата спектральных изображений включает в себя объектив 41, который захватывает свет, излученный самим фотографическим объектом, или свет, отражающийся от предмета 10 либо проходящий через него, то есть фотографический свет L от предмета 10, платформу 42 точного линейного движения, которая движется в направлении оси Y в декартовой системе координат с осями X, Y и Z, пластину 43 с щелью для организации щелевого отверстия 43a, предоставленного в направлении оси Z на плоскости изображения у объектива 41, коллиматор 44 для коллимирования лучей света, проходящих через щелевое отверстие 43a, диспергирующий оптический элемент 45, который диспергирует коллимированный свет от коллиматора 44, изображающую линзу 46, которая захватывает лучи света, излученные из диспергирующего оптического элемента 45, элемент 47 захвата изображений, предоставленный в плоскости изображения у изображающей линзы 46, и блок 48 управления, который управляет платформой 42 точного линейного движения и элементом 47 захвата изображений для выполнения различных обработок для данных изображения, принятых через элемент 47 захвата изображений. Отметим, что устройство 4 захвата спектральных изображений можно предоставить с использованием раскрытой в JP-A-2015-166682 методики.
[0038] Платформа 42 точного линейного движения под управлением блока 48 управления перемещает как одно целое пластину 43 с щелью, коллиматор 44, диспергирующий оптический элемент 45, изображающую линзу 46 и элемент 47 захвата изображений в направлении оси Y.
[0039] Диспергирующий оптический элемент 45 реализуется, например, с использованием дифракционных решеток, призмы и т. п. Диспергирующий оптический элемент обладает функцией диспергирования лучей света, проходящих через коллиматор 44, на основе волновой составляющей.
[0040] Элемент 47 захвата изображений включает в себя, например, датчик изображений на ПЗС, датчик изображений на КМОП или т. п. Элемент 47 захвата изображений преобразует свет, фокусируемый на плоскости изображения, в электрический сигнал посредством электрооптического преобразования. К тому же электрический сигнал, преобразованный элементом 47 захвата изображений, передается в блок 48 управления. Подходящий элемент 47 захвата изображений выполнен с возможностью соответствия инфракрасному, ближнему инфракрасному или ультрафиолетовому излучению в зависимости от принятого света.
[0041] Фиг. 4 подробнее иллюстрирует конфигурацию блока 48 управления. Блок 48 управления включает в себя блок 481 управления фотографированием, который управляет распределением времени для получения электрического сигнала в элементе 47 захвата изображений, блок 482 управления перемещением, который управляет направлением сдвига, величиной сдвига и распределением сдвига во времени у платформы 42 точного линейного движения в направлении оси Y, блок 483 создания спектральных данных, который создает спектральные данные на основе электрического сигнала от элемента 47 захвата изображений, и блок 484 обработки изображений, который выполняет различные обработки или коррекции изображений на основе спектральных данных, созданных блоком 483 создания спектральных данных. Отметим, что часть или все элементы блока 48 управления также можно встраивать в независимый персональный компьютер (ПК).
[0042] Блок 483 создания спектральных данных на основе электрического сигнала, переданного от элемента 47 захвата изображений, создает двумерные спектральные данные, содержащие одномерную пространственную информацию и одномерную информацию о длине волны, и сохраняет их. Блок 483 создания спектральных данных путем повторного исполнения этой обработки может получить гиперспектральное изображение, состоящее из трехмерных спектральных данных, включающих в себя двумерную пространственную информацию и одномерную информацию о длине волны, когда операция фотографирования завершается для всех местоположений фотографирования.
[0043] Блок 484 обработки изображений преобразует спектральное изображение на основе длины волны, созданное блоком 483 создания спектральных данных, в заранее установленную цветовую систему и выполняет процесс работы с цветами, чтобы создать изображение цветового анализа. К тому же блок 484 обработки изображений выполняет обработку для отображения созданного изображения цветового анализа на основе заранее установленного способа отображения. Блок 484 обработки изображений включает в себя блок 484-1 корректирующей обработки, блок 484-2 вычисления и блок 484-3 получения изображения цветового анализа.
[0044] Блок 484-1 корректирующей обработки выполняет подавление шума, вызванного темновыми токами, коррекцию разницы чувствительности между пикселями, коррекцию яркости, коррекцию неравномерности освещения источником света в пространстве и т. п.
[0045] Блок 484-2 вычисления вычисляет каждую спектральную плотность энергетической яркости, каждую спектральную светимость и т. п. у каждого спектрального изображения на основе длины волны, обработанного блоком 484-1 корректирующей обработки.
[0046] Блок 484-3 получения изображения цветового анализа выполняет преобразование цветового пространства для преобразования спектрального изображения в цветовую систему, удовлетворяющую стандарту, заданному с использованием различных параметров, скорректированных блоком 484-1 корректирующей обработки, и каждой спектральной плотности энергетической яркости и каждой спектральной светимости, вычисленных блоком 484-2 вычисления, и т. п.
[0047] В блоке 484-3 получения изображения цветового анализа изображение цветового анализа, подвергнутое преобразованию цветового пространства, передается в ПК или т. п. (не показано) и визуализируется на дисплее или т. п.
[0048] Фиг. 5 иллюстрирует примерную структурную конфигурацию фотографирующего устройства 5. Фотографирующее устройство 5 включает в себя типичную цифровую камеру, многоспектральную камеру или любой тип цифровой камеры, установленной в мобильном телефоне, смартфоне, планшетном терминале и носимом терминале. Тогда как устройство 4 захвата спектральных изображений может обнаруживать спектральные данные во всех диапазонах длин волн, фотографирующее устройство 5 предназначено для ограничивающего обнаружения спектральных данных в конкретной области длин волн, заданной заранее, в дополнение к фотографированию изображений для типичного видимого диапазона. Фотографирующее устройство 5 включает в себя оптическую систему 51 формирования изображения, фильтр 52, элемент 53 захвата изображений и блок 54 обработки сигналов.
[0049] Оптическая система 51 формирования изображения содержит по меньшей мере одну линзу 56 захвата изображений для уплотнения света от предмета 10, чтобы создать изображение в плоскости изображения у элемента 53 захвата изображений.
[0050] Фильтр 52 размещается между предметом 10 и линзой 56 захвата изображений. Фильтр 52 размещается посередине оптического пути к элементу 53 захвата изображений. Фильтр 52 является элементом с заранее установленным коэффициентом спектрального пропускания. То есть фильтр 52 пропускает только свет, принадлежащий заранее установленной области длин волн, и отражает свет из других областей длин волн. Тип фильтра 52 выбирается в зависимости от длины волны света, пропускаемого на практике, и полосы пропускания. Хотя в этом примере предполагается, что фильтр 52 заранее закрепляется в фотографирующем устройстве 5, изобретение этим не ограничивается. То есть фильтр 52 может конфигурироваться так, что последовательно переключается множество фильтров 52 с разными областями длин волн пропускания.
[0051] Элемент 53 захвата изображений включает в себя датчик изображений на ПЗС, датчик изображений на КМОП или т. п. Элемент 53 захвата изображений преобразует свет, фокусируемый на плоскости изображения, в электрический сигнал посредством фотоэлектрического преобразования. К тому же электрический сигнал, преобразованный элементом 53 захвата изображений, передается в блок 54 обработки сигналов.
[0052] Блок 54 обработки сигналов является схемой для обработки электрического сигнала, переданного из элемента 53 захвата изображений. Блок 54 обработки сигналов создает изображение со спектральным разделением, разделенное для каждой области длин волн света от предмета 10, на основе изображения, полученного элементом 53 захвата изображений. К тому же блок 54 обработки сигналов может выполнять различные операции управления фокальной точкой на основе полученного электрического сигнала.
[0053] Сейчас будут описываться операции системы 1 поиска информации с вышеупомянутой конфигурацией в соответствии с первым вариантом осуществления.
[0054] Сначала устройство 2 поиска ищет информацию алгоритма обнаружения, которую нужно предоставить устройству 4 захвата спектральных изображений или фотографирующему устройству 5, или информацию алгоритма обнаружения, которую нужно предоставить фотографирующему устройству 5. Этот процесс поиска начинается, когда пользователь вводит целевой результат в предмете, который нужно сфотографировать вновь с помощью устройства 4 захвата спектральных изображений или фотографирующего устройства 5. Здесь "предмет" является обобщающим термином, относящимся к объекту, фактически фотографируемому устройством 4 захвата спектральных изображений или фотографирующим устройством 5, а "целевой результат" относится к объекту или действию, который (которое) нужно определить с использованием устройства 4 захвата спектральных изображений или фотографирующего устройства 5. Например, предполагая, что нужно определить только соль из смеси соли и сахара, предметом является смесь, а целевым результатом является соль. Например, предполагая, что нужно определить только масло из смеси воды и масла, предметом является смесь, а целевым результатом является масло. Например, предполагая, что нужно определить свежесть суши, предметом является суши, а целевым результатом является свежесть. Например, предполагая, что нужно определить пятно на лице, предметом является лицо, а целевым результатом является пятно. Например, предполагая, что нужно определить рак желудка в желудке, предметом является желудок, а целевым результатом является рак желудка.
[0055] Пользователь вручную вводит целевой результат в предмете с использованием манипуляционного блока 25. В этой операции ввода текстовые данные о целевом результате в предмете, созданные другим электронным устройством, например мобильным терминалом или ПК, также можно вводить через Интернет.
[0056] Переданный или введенный таким образом целевой результат в предмете сохраняется в запоминающем устройстве 28.
[0057] После того, как таким образом вводится целевой результат в предмете, фактически исполняется операция обработки с использованием программы поиска информации. На фиг. 6 иллюстрируется алгоритм операции обработки в программе поиска информации.
[0058] Программа поиска информации выполняет анализ текста на целевой результат в предмете, введенный на этапе S11 и сохраненный в запоминающем устройстве 28 (этап S2). В этом анализе текста может применяться любая из существующих методик, например методика глубинного анализа текста, методика извлечения информации и методика анализа естественного языка.
[0059] Затем программа поиска информации извлекает из целевого результата в предмете, который нужно анализировать, строку символов по одной или нескольким единицам из всех грамматических структурных единиц, например слов, морфем, фраз и предложений. Например, предполагая, что в качестве целевого результата в предмете вводятся текстовые данные "кровеносный сосуд ноги", извлекаются строки символов "нога" и "кровеносный сосуд". Например, предполагая, что вводятся текстовые данные "увлажнение лица", извлекаются строки символов "лицо" и "увлажнение". Программа поиска информации задает предмет и целевой результат из извлеченных строк символов. В вышеупомянутом примере "нога" и "лицо" извлекаются в качестве предмета, а "кровеносный сосуд" и "увлажнение" извлекаются в качестве целевого результата. Как правило, во многих случаях строка символов предмета располагается перед строкой символов целевого результата. Поэтому предмет и целевой результат задаются, начиная с заголовка извлеченной строки символов.
[0060] В качестве альтернативы пользователь может отдельно ввести заранее предмет и целевой результат, например, путем задания "ноги" в качестве предмета и задания "кровеносного сосуда" в качестве целевого результата. В этом случае непосредственно принимаются введенные строки символов предмета и целевого результата.
[0061] Затем программа поиска информации переходит к этапу S13 и ищет информацию алгоритма обнаружения с высоким индексом релевантности по строке символов, извлеченной на этапе S12. Перед этой операцией поиска база 3 данных алгоритмов заранее получает целевой результат для сведения (в дальнейшем называется "базовым целевым результатом") и индекс релевантности с тремя или более уровнями информации алгоритма обнаружения, обладающий двумя или более классификациями (в дальнейшем называемый "первым индексом релевантности").
[0062] Здесь "информация алгоритма обнаружения" относится к алгоритму для обнаружения спектральных данных, необходимых для определения целевого результата, путем фактического фотографирования предмета с использованием устройства 4 захвата спектральных изображений или фотографирующего устройства 5. Например, как проиллюстрировано на фиг. 7, предполагается, что уже известно, что спектральная интенсивность (отражательная способность) в диапазоне длин волн от 500 нм до 700 нм отличается в зависимости от свежести некоторого фрукта. То есть известно, что спектральная интенсивность (отражательная способность) резко меняется на диапазоне длин волн от 500 нм до 700 нм, когда любой фрукт помещается на один день, на три дня и на пять дней при комнатной температуре. В этом случае можно определить свежесть фрукта путем создания спектрального изображения в диапазоне длин волн от 500 нм до 700 нм.
[0063] Любая длина волны из диапазона длин волн, в которой можно определить целевой результат, задается в качестве характерной длины волны. В примере из фиг. 7 любая длина волны из диапазона длин волн от 500 нм до 700 нм задается в качестве характерной длины волны. Можно задать одну характерную длину волны или множество характерных длин волн. В качестве способа указания характерной длины волны может выбираться, например, центральная длина волны в 600 нм в диапазоне длин волн (от 500 нм до 700 нм) либо длина волны, при которой разница спектральной интенсивности между спектрами наибольшая. К тому же, хотя на фиг. 7 очевидно, что пик в каждых спектральных данных образуется при длине волны приблизительно в 650 нм, такая характерная точка также может быть задана в качестве характерной длины волны. Эта характерная длина волны также может отличаться в зависимости от целевого результата в предмете.
[0064] К тому же путем центрирования этой характерной длины волны устанавливается диапазон характерных длин волн. Диапазон характерных длин волн устанавливается в заранее установленный диапазон длин волн, например±10 нм. По этой причине, если характерная длина волны устанавливается в 500 нм, а диапазон характерных длин волн устанавливается в±10 нм, то диапазон для фактического обнаружения спектральных данных становится равным 495-505 нм. Этот диапазон характерных длин волн может отличаться в зависимости от каждого целевого результата в предмете.
[0065] К тому же информация алгоритма обнаружения может включать в себя различные способы вычисления. В этом случае характерная длина волны или диапазон характерных длин волн устанавливается как объясняющая (независимая) переменная x1, x2, …, xk, а определение выполняется с использованием зависимой переменной y, полученной путем применения поясняющей переменной к формуле вычисления. То есть зависимая переменная "y", полученная из "y=f(x1, x2, …, xk)", становится информацией алгоритма обнаружения. Аналогично характерной длине волны или диапазону характерных длин волн, отдельные включенные туда объясняющие переменные x1, x2, …, xk также являются информацией алгоритма обнаружения.
[0066] База 3 данных алгоритмов хранит характерную длину волны, диапазон характерных длин волн и способ вычисления либо формулу вычисления по необходимости для каждого базового целевого результата в предмете совместно друг с другом.
[0067] В этом случае база 3 данных алгоритмов может задаваться на основе первого индекса релевантности с тремя или более уровнями между базовым целевым результатом в предмете и информацией алгоритма обнаружения. Фиг. 8 иллюстрирует сеть, в которой базовый целевой результат в предмете и информация алгоритма обнаружения ассоциируются друг с другом с использованием первого индекса релевантности с тремя или более уровнями. Например, свежесть фрукта имеет первый индекс релевантности в 80% для случая, где характерная длина волны и диапазон характерных длин волн в качестве информации алгоритма обнаружения устанавливаются в "970±10 нм", имеет первый индекс релевантности в 60% для случая двух длин волн, включающих "1170±10 нм" и "880±15 нм", имеет первый индекс релевантности в 40% для случая, где три длины волн, включающие "547±4 нм", "588±10 нм", "939±5 нм", устанавливаются в качестве информации алгоритма обнаружения, и способ вычисления устанавливается в виде кластерного анализа и имеет первый индекс релевантности в 20% для случая "455±12 нм". Влажность волос имеет первый индекс релевантности в 80% для случая, где характерная длина волны и диапазон характерных длин волн в качестве информации алгоритма обнаружения устанавливаются в три длины волн, включающие "630±5 нм", "750±10 нм", "1250±5 нм", и способ вычисления устанавливается как "линейный" и имеет первый индекс релевантности в 20% для случая "970±10 нм". Рак желудка имеет первый индекс релевантности в 20% для случая, где характерная длина волны и диапазон характерных длин волн в качестве информации алгоритма обнаружения устанавливаются в "970±10 нм", имеет первый индекс релевантности в 40% для случая, где информация алгоритма обнаружения устанавливается в две длины волн, включающие "230±12 нм" и "400±5 нм", и способ вычисления устанавливается в "k-средние", и имеет первый индекс релевантности в 80% для случая, где информация алгоритма обнаружения устанавливается в три длины волн, включающие "547±4 нм", "588±10 нм" и "939±5 нм", а способ вычисления устанавливается в "кластерный анализ". Для задания первого индекса релевантности также может применяться так называемая нейронная сеть.
[0068] Первый индекс релевантности представляет собой сходство информации алгоритма обнаружения, выбранной для определения целевого результата в предмете с использованием устройства 4 захвата спектральных изображений или фотографирующего устройства 5, другими словами - точность информации алгоритма обнаружения, выбранной для определения целевого результата в предмете. В вышеупомянутом примере сходство наилучшее, когда алгоритм обнаружения для обнаружения свежести фрукта устанавливается в "970±10 нм". Это означает, что определение может выполняться с наивысшей эффективностью и точностью. При обнаружении свежести фрукта уровень сходства устанавливается последовательно в порядке случая с двумя длинами волн, включающими "1170±10 нм" и "880±15 нм", случая, где информация алгоритма обнаружения устанавливается в три длины волн, включающие "547±4 нм", "588±10 нм" и "939±5 нм", а способ вычисления устанавливается в "кластерный анализ", и случая "455±12 нм".
[0069] Способ записи целевого результата в предмете не ограничивается вышеупомянутым. Например, как проиллюстрировано на фиг. 9, ассоциация с использованием первого индекса релевантности выполняется, даже когда предметом является композиционный материал, образованный из двух или более материалов. В примере из фиг. 9 композиционный материал, образованный вставкой пластмассы между стеклянными пластинами, устанавливается в качестве предмета, а дефект в пластмассе устанавливается в качестве базового целевого результата. Этот композиционный материал может включать в себя многослойную деталь, образованную путем наслаивания, например, множества металлических слоев и смоляных слоев, или смесь, образованную путем смешивания разных материалов, например сахара и соли. В качестве альтернативы композиционный материал может включать в себя единую деталь, например композиционный материал на керамике, полученный путем использования керамики в качестве основного материала и добавления нитей в качестве второго слоя.
[0070] В качестве альтернативы в качестве базового целевого результата можно задать инородное вещество, содержащееся в композиционном материале, состоящем из металла и инородного вещества. В этом примере один из элементов композиционного материала устанавливается как базовый целевой результат. В качестве альтернативы предмет может включать в себя композиционный материал, состоящий из трех или более материалов, например стекла, пластмассы и керамики. Для каждого из этих композиционных материалов задается базовый целевой результат.
[0071] Даже когда предмет образован таким образом из композиционного материала, информация алгоритма обнаружения ассоциируется с использованием индекса релевантности с тремя или более уровнями. Если предмет образован из композиционного материала, содержащего металл и инородное вещество, то характерная длина волны инородного вещества в дополнение к характерной длине волны металла также рассматривается как характерная длина волны в информации алгоритма обнаружения, и эта характерная длина волны ассоциируется с использованием индекса релевантности путем изучения заранее условия, подходящего для извлечения базового целевого результата из предмета.
[0072] В примере, в котором предмет образован из композиционного материала, например, металла в состоянии со смешанными кристаллами, мартенситное превращение можно установить в качестве предмета, а отдельную фазу можно установить в качестве базового целевого результата. К тому же в случае, где сам предмет образуется из однофазового материала вместо композиционного материала, но однофазовый материал меняется последовательно, измененную фазу можно установить в качестве базового целевого результата.
[0073] После этапа S13 программа поиска информации выбирает информацию алгоритма обнаружения один или несколько раз из строк символов, включенных в целевой результат в предмете, извлеченный на этапе S12.
[0074] Когда информация алгоритма обнаружения выбирается из строки символов, включенной в целевой результат в предмете, извлеченный на этапе S12, обращаются к первому индексу релевантности между базовым целевым результатом в предмете и информацией алгоритма обнаружения, полученному заранее с фиг. 8. Например, в случае, где целевым результатом в предмете, извлеченным на этапе S12, является "фотосинтез листвы", и обращаются к описанному выше первому индексу релевантности, в качестве информации алгоритма обнаружения выбирается "1357±10 нм" с высоким первым индексом релевантности у "фотосинтеза листвы". Случай "630±5 нм, 750±10 нм и 1250±5 нм" и "линейный" в качестве способа вычисления, где первый индекс релевантности низкий, но сама релевантность подтверждается, также можно выбрать в качестве информации алгоритма обнаружения. В качестве альтернативы также можно выбрать другие порции информации алгоритма обнаружения, с которыми не связана никакая стрелка.
[0075] В случае, где целевым результатом в предмете, извлеченным на этапе S12, является "влажность листвы", не существует такого элемента в качестве базового целевого результата в предмете. В этом случае оптимальную информацию алгоритма обнаружения можно оценить из любого из случая "1357±10 нм" с высоким первым индексом релевантности у "фотосинтеза листвы" в качестве базового целевого результата в предмете, случая "630±5 нм, 750±10 нм, 1250±5 нм" и "линейного" в качестве способа вычисления, случая "630±5 нм, 750±10 нм, 1250±5 нм" с высоким первым индексом релевантности у "влажности волос" и "линейного" в качестве способа вычисления, и случая "970±10 нм". В этом случае, например, обычный первый индекс релевантности "630±5 нм" можно оценить как информацию алгоритма обнаружения у "влажности листвы", или все характерные длины волн с первым индексом релевантности в 40% или выше из ассоциированных с "фотосинтезом листвы" и "влажностью волос" можно оценить как информацию алгоритма обнаружения. К тому же длину волны, полученную путем взвешенного усреднения всех алгоритмов обнаружения с первым индексом релевантности в 0% или выше у "фотосинтеза листвы" и "влажности волос", используя соответствующие первые индексы релевантности, можно оценить как информацию алгоритма обнаружения.
[0076] Когда целевым результатом в предмете, извлеченным на этапе S12, является "рак языка", не существует такого элемента в базовом целевом результате в предмете. Хотя "рак желудка" существует как прошлый целевой результат в предмете касательно "рака", отсутствует базовый целевой результат в предмете касательно "языка". В этом случае оценка может выполняться на основе прошлой информации алгоритма обнаружения "рака желудка". Если есть прошлая информация алгоритма обнаружения касательно "губы", которая близка к "языку", то оценка может выполняться на основе прошлой информации алгоритма обнаружения.
[0077] В случае, где извлеченным на этапе S12 предметом является смесь сахара и соли, а извлеченным целевым результатом является "соль", случай "230±12 нм, 400±5 нм" в качестве длины волны и "k-средних" в качестве способа вычисления предпочтительно выбирается в качестве информации алгоритма обнаружения путем обращения к первым индексам релевантности из фиг. 9.
[0078] В случае, где извлеченным на этапе S12 предметом является, например, "бумага", а извлеченным целевым результатом является "инородное вещество", отсутствует предмет, подходящий этому случаю, даже путем обращения к первым индексам релевантности из фиг. 8 и 9. Однако "инородное вещество" в качестве базового целевого результата существует в случае смеси "металла" и "инородного вещества" в качестве предмета. В этом случае также можно выбрать информацию алгоритма обнаружения с низким первым индексом релевантности для случая, где смесь "металла" и "инородного вещества" устанавливается в качестве предмета, а "инородное вещество" устанавливается в качестве базового целевого результата.
о
о
[0079] То есть выбор информации алгоритма обнаружения не ограничивается убывающим порядком, при котором с бльшим приоритетом выбирается более высокий первый индекс релевантности. Вместо этого возможен возрастающий порядок, при котором с бльшим приоритетом выбирается более низкий первый индекс релевантности. В качестве альтернативы также может применяться любой другой способ выбора на основе приоритета.
[0080] Способ выбора информации алгоритма обнаружения для целевого результата в предмете, извлеченного на этапе S12, не ограничивается вышеупомянутым способом. Вместо этого может применяться любой другой способ при условии, что он обращается к первому индексу релевантности. К тому же операция поиска из этапа S13 может выполняться с использованием искусственного интеллекта. В этом случае первый индекс релевантности можно рассматривать как нейронную сеть.
[0081] Затем процесс переходит к этапу S14, и выбранная информация алгоритма обнаружения отображается с использованием блока 23 отображения. В результате пользователь может немедленно идентифицировать информацию алгоритма обнаружения в зависимости от целевого результата в предмете, который нужно определить, путем визуального наблюдения блока 23 отображения.
[0082] Пользователь настраивает алгоритм обнаружения в блоке 484 обработки изображений в устройстве 4 захвата спектральных изображений или алгоритм обнаружения в фотографирующем устройстве 5 на основе выведенной информации алгоритма обнаружения. При этой настройке алгоритма обнаружения процесс работы с цветами (в дальнейшем называемый "вычислением характерной длины волны") на основе характерной длины волны выполняется в дополнение к характерной длине волны и диапазону характерных длин волн. Например, в случае, где целевым результатом в предмете является "фотосинтез листвы", и "1357±10 нм" выбирается в качестве алгоритма обнаружения, устройство 4 захвата спектральных изображений или фотографирующее устройство 5 настраивается так, что вычисление характерной длины волны для отображения красного выполняется для пикселей, включенных в этот диапазон длин волн, и вычисление характерной длины волны для отображения белого выполняется для пикселя, не включенного в эту длину волны.
[0083] В результате путем фотографирования "листвы" в качестве предмета с использованием устройства 4 захвата спектральных изображений или фотографирующего устройства 5 можно обнаружить спектральные данные, необходимые для определения "фотосинтеза" в качестве целевого результата, и отобразить их с использованием изображения цветового анализа.
[0084] В частности, в соответствии с настоящим изобретением можно легко получить оптимальную информацию алгоритма обнаружения в спектральных данных в зависимости от целевого результата в предмете, который нужно определить, с помощью устройства 4 захвата спектральных изображений или фотографирующего устройства 5. Можно уменьшить трудовые затраты для изучения оптимального алгоритма обнаружения и сократить, таким образом, время, когда в предмете последовательно формируется новый целевой результат.
[0085] Система 1 поиска информации в соответствии с настоящим изобретением отличается тем, что оптимальную информацию алгоритма обнаружения ищут с использованием первого индекса релевантности, заданного на трех или более уровнях. Первый индекс релевантности может описываться, например, с использованием численного значения от 0 до 100%. Однако изобретение этим не ограничивается. Первый индекс релевантности может описываться любым количеством уровней при условии, что его можно описать с использованием числового значения с тремя или более уровнями.
о
[0086] Поскольку операция поиска выполняется на основе первого индекса релевантности, выраженного таким образом численным значением с тремя или более уровнями, информацию алгоритма обнаружения можно искать и отображать в убывающем порядке первого индекса релевантности, когда выбирается множество порций информации алгоритма обнаружения. Если информация алгоритма обнаружения отображается для пользователя в убывающем порядке первого индекса релевантности, то пользователя можно побудить выбрать с бльшим приоритетом информацию алгоритма обнаружения, обладающую большей вероятностью. Между тем даже информация алгоритма обнаружения с более низким первым индексом релевантности может отображаться как еще одно мнение. Это полезно, когда анализ с использованием первого мнения непростой.
[0087] К тому же в соответствии с настоящим изобретением можно без потери определить информацию алгоритма обнаружения с существенно низким первым индексом релевантности, например 1%. Поэтому можно позволить пользователю обратить внимание на то, что даже информация алгоритма обнаружения с существенно низким первым индексом релевантности связана с незначительным указанием и может быть полезна как информация алгоритма обнаружения один раз из нескольких десятков или сотен раз.
[0088] В соответствии с настоящим изобретением можно выбрать стратегию поиска преимущественно путем задания порогового значения, поскольку операция поиска выполняется таким образом на основе первого индекса релевантности с тремя или более уровнями. Если пороговое значение устанавливается ниже, то можно без потери обнаружить информацию алгоритма обнаружения, даже когда описанный выше первый индекс релевантности равен 1%. Однако в некоторых случаях может часто выбираться информация алгоритма обнаружения с низкой вероятностью надлежащего обнаружения целевого результата в предмете. Что же касается ситуации, если пороговое значение устанавливается выше, то можно сузить только информацию алгоритма обнаружения с высокой вероятностью надлежащего обнаружения целевого результата в предмете. Однако в некоторых случаях можно пропустить условие фотографирования, которое может подходить один раз из нескольких десятков или сотен раз. Чему придать значение - можно решить с точки зрения пользователя или системы. Однако можно повысить степень свободы для выбора такой точки акцента.
[0089] В соответствии с настоящим изобретением может обновляться описанный выше первый индекс релевантности. То есть по необходимости обновляются базовый целевой результат в предмете и информация алгоритма обнаружения, проиллюстрированные на фиг. 8. Это обновление может выполняться для отражения информации, предоставленной по общедоступной сети связи, например Интернет. Когда найдены новые сведения о взаимосвязи между базовым целевым результатом в предмете и информацией алгоритма обнаружения посредством информации с сайтов или работ, доступных из общедоступной сети связи, первый индекс релевантности увеличивается или уменьшается в зависимости от тех сведений. Например, когда на сайтах общедоступной сети связи много раз упоминается, что алгоритм обнаружения с некоторым уровнем первого индекса релевантности для некоторого базового целевого результата в предмете может с высокой точностью обнаруживать целевой результат, дополнительно увеличивается установленный между ними первый индекс релевантности. К тому же, когда на сайтах общедоступной сети связи много раз упоминается, что алгоритм обнаружения с некоторым уровнем первого индекса релевантности для некоторого базового целевого результата в предмете не обнаруживает правильно с высокой точностью целевой результат, уменьшается установленный между ними первый индекс релевантности. К тому же, когда на сайтах общедоступной сети связи упоминается, что некоторый базовый целевой результат в предмете можно обнаружить с высокой точностью, используя алгоритм обнаружения, который не существовал до настоящего времени, обновление может выполняться путем задания нового первого индекса релевантности между ними.
[0090] Первый индекс релевантности может обновляться на основе информации, доступной из общедоступной сети связи. К тому же обновление может выполняться искусственно или автоматически системой либо пользователем на основе содержимого данных исследований, документов, докладов конференций, статей в газетах, книг или т. п. с помощью экспертов. При этой обновляющей обработке также может использоваться искусственный интеллект.
[0091] Отметим, что изобретение не ограничивается вышеупомянутыми вариантами осуществления. Информацию алгоритма обнаружения можно искать путем ввода целевого результата в предмете, описанной выше информации об освещении, различных параметров системы формирования изображения и параметров аппаратных средств в качестве информации, которую нужно вводить на этапе S11.
[0092] Устройство 2 поиска может искать условие фотографирования, которое нужно предоставить фотографирующему устройству 5. Программа поиска информации ищет условие фотографирования с высоким индексом релевантности у полученного целевого результата. Перед этим поиском база 3 данных алгоритмов заранее получает второй индекс релевантности между базовым целевым результатом и условием фотографирования, как проиллюстрировано на фиг. 10.
[0093] Здесь "условие фотографирования" включает в себя информацию об освещении, например длину волны, угол освещения и яркость освещения, используемую при фотографировании в устройстве 4 захвата спектральных изображений или фотографирующем устройстве 5, и состояние поляризационного фильтра, предусмотренного в освещении, и различные параметры системы формирования изображения или аппаратных средств, например диафрагменное число у устройства 4 захвата спектральных изображений или фотографирующего устройства 5, числовую апертуру (NA) и фокусное расстояние линзы, модель использования, спектральное разрешение, пространственное разрешение, чувствительность к каждой спектральной длине волны, время экспозиции, время автофокусировки, скорость затвора, тип затвора, баланс белого, баланс черного, увеличение и т. п. Каждый описанный выше параметр может добавляться в информацию алгоритма обнаружения в дополнение к описанным выше характерной длине волны, диапазону характерных длин волн и способу вычисления. Кроме того, каждый описанный выше параметр может задаваться в качестве условия для получения описанной выше характерной длины волны или диапазона характерных длин волн.
[0094] Когда такие различные условия фотографирования ассоциируются с использованием вторых индексов релевантности, спектральное разрешение можно ранжировать на несколько групп, например "от 96 до 120 dpi", "от 120 до 144 dpi" и "от 144 до 192 dpi", и с каждым рангом можно ассоциировать первый индекс релевантности.
[0095] Например, задается такое условие фотографирования, как "баланс белого XX", сочетание "компоновки P линз" и "фильтра W", "фильтра Q", сочетание "фильтра R" и "угла освещения XX°", сочетание "фильтра S" и "пространственного разрешения 133-140 dpi", "времени экспозиции XX нс или больше", "времени экспозиции короче XX нс" или т. п., как проиллюстрировано на фиг. 10.
[0096] Условие фотографирования может включать в себя множество факторов в сочетании или может включать в себя один фактор. Условие фотографирования, например "время экспозиции", можно классифицировать на "время экспозиции XX нс или больше" и "время экспозиции короче XX нс", а затем с каждым из факторов можно ассоциировать второй индекс релевантности. Кроме того, каждому фактору можно назначить определенное условие. Например, "фильтр Q" может обладать длиной волны пропускания фильтра от 600 до 650 нм или т. п. Например, "фильтр R" может обладать длиной волны пропускания фильтра от 340 до 400 нм или т. п. Например, "фильтр S" может обладать длиной волны пропускания фильтра от 1000 до 1100 нм или т. п.
[0097] Базовый целевой результат в предмете и условие фотографирования ассоциируются друг с другом с использованием первого индекса релевантности. Например, "свежесть фрукта" ассоциируется с "фильтром Q" со вторым индексом релевантности в 80% и ассоциируется с "балансом белого XX" со вторым индексом релевантности в 20%. "Влажность волос" ассоциируется с сочетанием "фильтра S" и "пространственного разрешения от 133 до 140 dpi" со вторым индексом релевантности в 100% и ассоциируется с сочетанием "компоновки P линз" и "фильтра W" со вторым индексом релевантности в 40%. "Фотосинтез листвы" ассоциируется с "балансом белого XX" со вторым индексом релевантности в 60% и ассоциируется с "временем экспозиции короче XX нс" со вторым индексом релевантности в 20%. "Рак желудка" ассоциируется с сочетанием "компоновки P линз" и "фильтра W" со вторым индексом релевантности в 80% и ассоциируется с "фильтром S" и "пространственным разрешением от 133 до 140 dpi" со вторым индексом релевантности в 40%. "Дефект стекла" ассоциируется с "фильтром R, углом освещения XX°" со вторым индексом релевантности в 100% и ассоциируется с "временем экспозиции XX нс или больше" со вторым индексом релевантности в 20%.
[0098] Второй индекс релевантности относится к сходству условия фотографирования у фотографирующего устройства 5 при определении на основе каждого базового целевого результата. Другими словами, второй индекс релевантности указывает точность исполнения или способа фотографирования у фотографирующего устройства 5 для базового целевого результата и, дополнительно, целевого результата в предмете, определенного с его использованием. В вышеупомянутом примере сочетание "компоновки P линз" и "фильтра W" обладает наилучшим сходством в качестве условия фотографирования для "рака желудка" и дополнительно указывает, что можно выполнить определение с наивысшей эффективностью и точностью. Очевидно, что условие фотографирования для "рака желудка" связано с "фильтром S" и "пространственным разрешением от 133 до 140 dpi".
[0099] База 3 данных алгоритмов хранит каждое описанное выше условие фотографирования совместно с описанным выше базовым целевым результатом с использованием второго индекса релевантности.
о
[0100] Программа поиска информации может обращаться ко второму индексу релевантности из фиг. 10, чтобы искать условие фотографирования, обладающее бльшим сходством с вновь введенным целевым результатом. Например, в случае, где вновь введенным целевым результатом является "влажность волос", и обращаются к описанным выше вторым индексам релевантности, в качестве условия фотографирования выбираются соответствующие им "фильтр S" и "пространственное разрешение от 133 до 140 dpi" с высоким вторым индексом релевантности у базовой информации алгоритма обнаружения. В качестве условия фотографирования также можно выбрать сочетание "компоновки P линз" и "фильтра W", где второй индекс релевантности низкий, но сама релевантность подтверждается. Аналогичным образом, когда вновь введенным целевым результатом является "рак желудка", выбирается сочетание "компоновки P линз" и "фильтра W".
о
[0101] Аналогичным образом в варианте осуществления из фиг. 10 выбор условия фотографирования не ограничивается убывающим порядком, при котором с бльшим приоритетом выбирается более высокий второй индекс релевантности. Условие фотографирования может выбираться в возрастающем порядке, начиная с более низкого второго индекса релевантности в каждом отдельном случае, или также может применяться любой другой способ выбора на основе приоритета.
[0102] Фиг. 11 иллюстрирует пример, в котором условие фотографирования ассоциируется с сочетанием базового целевого результата и базового условия фотографирования с использованием второго индекса релевантности с тремя или более уровнями. Базовое условие фотографирования включает в себя те же элементы, что и в вышеупомянутом условии фотографирования. Во втором индексе релевантности из фиг. 11 часть условий фотографирования в дополнение к целевому результату вводится в качестве известной информации, используя манипуляционный блок 25. То есть, хотя часть целевых результатов и условий фотографирования уже выбрана, сложно выбрать оставшиеся условия фотографирования. Поэтому операция поиска выполняется с использованием второго индекса релевантности.
[0103] Ссылаясь на фиг. 11, базовые целевые результаты или базовые условия фотографирования размещаются с левой стороны с использованием второго индекса релевантности, а условия фотографирования, которые нужно фактически найти, размещаются с правой стороны с использованием второго индекса релевантности.
[0104] В случае, где базовым целевым результатом устанавливается "свежесть фрукта", и базовое условие фотографирования устанавливается в "фильтр S", соответствующий их сочетанию узел обладает первым индексом релевантности в 70% при "балансе белого XX" и вторым индексом релевантности в 40% при "времени экспозиции XX нс или больше". К тому же в случае, где базовым условием фотографирования устанавливается "фильтр S" и "скорость затвора XX секунд", а базовым целевым результатом является "фотосинтез листвы", соответствующий их сочетанию узел обладает вторым индексом релевантности в 60% при "балансе белого XX" и обладает вторым индексом релевантности в 40% при "времени экспозиции короче XX нс".
[0105] Если заранее сохраняются такие вторые индексы релевантности, то можно искать условие фотографирования путем обращения ко второму индексу релевантности, когда известный целевой результат и условие фотографирования вводятся через манипуляционный блок 25. Например, в случае, где "дефект стекла" вводится в качестве целевого результата через манипуляционный блок 25, и "угол освещения XX°" вводится в качестве условия фотографирования, соответствующим образом выбирается "компоновка линз", "фильтр S, пространственное разрешение от 133 до 140 dpi" или т. п. с индексом релевантности, заданным для соответствующего их сочетанию узла.
[0106] После их выбора программа поиска информации отображает выбранное условие фотографирования в блоке 23 отображения в устройстве 2 поиска. В результате пользователь, наблюдая блок 23 отображения, может немедленно распознать условие фотографирования в зависимости от информации алгоритма обнаружения. Аналогичным образом в такой операции поиска условия фотографирования также может применяться искусственный интеллект. То есть второй индекс релевантности может конфигурироваться с использованием нейронной сети.
[0107] Пользователь проектирует каждое из оптической системы 51 формирования изображения, фильтра 52, элемента 53 захвата изображений, блока 54 обработки сигналов и т. п. в фотографирующем устройстве 5 на основе выведенного условия фотографирования, задает условие освещения или выбирает различные условия касательно фотографирования. К тому же пользователь проектирует каждую конфигурацию устройства 4 захвата спектральных изображений или выбирает каждое условие на основе выведенного условия фотографирования.
[0108] В ходе ввода известного условия фотографирования известное условие фотографирования может, например, автоматически извлекаться вместо его ввода с использованием манипуляционного блока 25. Средство для извлечения условия фотографирования может включать в себя, например, устройство, допускающее считывание электронных данных или информации, раскрытых в Интернете касательно руководств к применяемому устройству 4 захвата спектральных изображений или фотографирующему устройству 5, с использованием технологии глубинного анализа текста и их анализ, или может включать в себя ПК или т. п. Информацию об условии фотографирования можно извлечь из анализируемой информации и можно ввести в качестве описанного выше известного условия фотографирования. К тому же в случае, где в качестве известного условия фотографирования извлекается время экспозиции, может использоваться устройство для измерения фактического времени экспозиции у устройства 4 захвата спектральных изображений или фотографирующего устройства 5, либо устройство 4 захвата спектральных изображений или фотографирующее устройство 5 можно подключить напрямую к ПК для считывания заданного времени экспозиции.
[0109] Фиг. 12 иллюстрирует поток данных, начиная с ввода целевого результата в предмете, и пока не получено условие фотографирования у фотографирующего устройства 5.
[0110] Входная информация включает в себя, в дополнение к целевому результату в предмете, параметры осветительной системы, например длину волны освещения, угол освещения, излучаемого на предмет, и яркость освещения, параметры системы формирования изображения, например диапазон длин волн у устройства 4 захвата спектральных изображений или фотографирующего устройства 5, спектральное разрешение, пространственное разрешение, чувствительность к спектральным длинам волн и поляризационный фильтр, или т. п. К тому же могут вводиться параметры аппаратных средств. Информацию алгоритма обнаружения или условие фотографирования, например характерную длину волны или диапазон характерных длин волн, ищут путем обращения к описанному выше первому индексу релевантности на основе входной информации. Полученная таким образом информация алгоритма обнаружения используется для выбора информации алгоритма или условия фотографирования, лучше всего подходящих для фотографирования предмета с использованием устройства 4 захвата спектральных изображений или фотографирующего устройства 5, путем обращения к прошлым данным, сохраненным в базе 3 данных алгоритмов, на основе параметров осветительной системы и параметров системы формирования изображения в дополнение к введенному целевому результату в предмете.
[0111] Предмет фотографируют устройством 4 захвата спектральных изображений или фотографирующим устройством 5, где устанавливается информация алгоритма обнаружения, чтобы выполнялось вычисление характерной длины волны. В результате можно получить изображение цветового анализа, прошедшее вычисление.
[0112] Отметим, что изобретение не ограничивается вышеупомянутыми примерами. При допущении, что получается описанный выше первый индекс релевантности, на этапе S11 ввод информации алгоритма обнаружения может приниматься вместо приема ввода целевого результата в предмете. К тому же на этапе S13 целевой результат в предмете ищут наоборот путем обращения к описанному выше первому индексу релевантности на основе принятой информации алгоритма обнаружения. То есть взаимосвязь входа/выхода из фиг. 8 и 9 меняется с вышеупомянутым примером, чтобы информация алгоритма обнаружения задавалась в качестве входа, а целевой результат в предмете задавался в качестве выхода.
[0113] В качестве прикладного примера этого аспекта, например, в случае, где неизвестный предмет фотографируют устройством 4 захвата спектральных изображений или фотографирующим устройством 5, и в результате характерные длины волн составляют 310 нм и 660 нм, можно определить, что соль из смеси с большой долей вероятности является целевым результатом в предмете.
[0114] Система 1 поиска информации в соответствии с настоящим изобретением может обладать, например, контуром обратной связи из фиг. 13.
[0115] В этом контуре обратной связи база 3 данных алгоритмов принимает информацию от устройства 4 захвата спектральных изображений или фотографирующего устройства 5, полученную путем фотографирования предмета 9.
[0116] Устройство 4 захвата спектральных изображений или фотографирующее устройство 5 получает разыскиваемую информацию алгоритма обнаружения на основе описанного выше способа с использованием устройства 2 поиска. К тому же устройство 4 захвата спектральных изображений или фотографирующее устройство 5 фактически фотографирует предмет 9 на основе этой информации алгоритма обнаружения. Предмет 9 в качестве целевого объекта фотографирования соответствует предмету 9, введенному на этапе S11, а объект фотографирования состоит в обнаружении целевого результата, введенного на этапе S11. То есть предполагается, что на этапе S11 в качестве целевого результата в предмете вводится обнаружение фотосинтеза листвы, как описано выше, и разыскиваемый на этапе S13 алгоритм обнаружения подходит для обнаружения фотосинтеза листвы. В этом случае разыскиваемый алгоритм обнаружения вводится в устройство 4 захвата спектральных изображений или фотографирующее устройство 5. К тому же листву в качестве предмета 9 фотографируют с использованием устройства 4 захвата спектральных изображений или фотографирующего устройства 5 на основе введенного алгоритма обнаружения, чтобы попытаться обнаружить фотосинтез.
[0117] Устройство 4 захвата спектральных изображений или фотографирующее устройство 5 передает полученные путем фотографирования предмета 9 спектральные данные в базу 3 данных алгоритмов. База 3 данных алгоритмов обновляет первый индекс релевантности на основе спектральных данных.
[0118] Например, как проиллюстрировано на фиг. 8, для фотосинтеза листвы в качестве целевого результата в предмете 9 ищут алгоритм обнаружения с характерной длиной волны 1357±10 нм. Если спектральные данные, полученные путем фактического фотографирования листвы в качестве предмета 9 на основе разыскиваемого алгоритма обнаружения, выражают фотосинтез листвы должным образом, то определяется, что этот алгоритм обнаружения подходит, и используемый для его поиска первый индекс релевантности обладает высокой точностью. Поэтому обновление отдельно не выполняется. Что же касается ситуации, если полученные спектральные данные не выражают фотосинтез листвы должным образом, то определяется, что этот алгоритм обнаружения не подходит, и необходимо повысить точность используемого для его поиска первого индекса релевантности. Поэтому выполняется обновление.
[0119] Отметим, что первый индекс релевантности из фиг. 8 можно создать на основе неконтролируемого обучения, не ограничиваясь так называемым контролируемым обучением, в котором обучение выполняется путем ввода известного базового целевого результата в предмете и алгоритма обнаружения. В этом случае полученные данные можно классифицировать с помощью кластеризации, и на основе классификации полученных данных можно создать первый индекс релевантности.
[0120] Например, на основе спектральных данных можно определить, должным ли образом выражается фотосинтез листвы в качестве целевого результата. В этом случае определение можно провести на основе спектральных интенсивностей каждой области длин волн.
[0121] Как проиллюстрировано на фиг. 14(a), в качестве алгоритма обнаружения будет описываться случай, где в качестве примера определяется, есть ли фотосинтез, на основе спектральной интенсивности в диапазоне длин волн от 1347 до 1367 нм.
Здесь в результате фотографирования листвы в качестве предмета с использованием фотографирующего устройства 5 обнаруживается, например, довольно много фотосинтеза, и в некоторых случаях пик спектра высокий в диапазоне длин волн от 1347 до 1367 нм, как проиллюстрировано на фиг. 14(b). К тому же, как проиллюстрировано на фиг. 14(c), в некоторых случаях не обнаруживается настолько много фотосинтеза, и пик спектра не высокий в диапазоне длин волн от 1347 до 1367 нм.
[0122] В зависимости от системы может свободно задаваться, как анализировать высоту обнаруженного пика, полученного таким образом. Например, может определяться, что обнаруживается фотосинтез, если пик спектра превышает некоторое пороговое значение в диапазоне длин волн от 1347 до 1367 нм. В противном случае может определяться, что не обнаруживается фотосинтез, если пик равен или меньше некоторого порогового значения. В дополнение к этому определению можно обновлять описанный выше индекс релевантности. В качестве правила для обновления индекса релевантности обновление может выполняться на основе обнаруженной спектральной интенсивности. Если анализируется, что фотосинтез лучше обнаруживается в качестве целевого результата, когда увеличивается спектральная интенсивность диапазона длин волн, заданная в качестве алгоритма обнаружения, то связанный с этим алгоритмом обнаружения первый индекс релевантности обновляется для его увеличения. Например, среди первых индексов релевантности из фиг. 8 алгоритм обнаружения для обнаружения фотосинтеза листвы обладает наивысшим первым индексом релевантности в диапазоне длин волн от 1347 до 1367 нм (1357±10 нм). В результате обнаружения предмета на основе этого алгоритма обнаружения (1347-1367 нм), если пик в этом диапазоне длин волн у алгоритма обнаружения превышает некоторое пороговое значение, как проиллюстрировано на фиг. 14(b), то определяется, что целевой результат можно точно обнаружить с использованием этого алгоритма обнаружения, и связанный с этим алгоритмом обнаружения первый индекс релевантности (80%) обновляется для дополнительного увеличения. Для сравнения, в качестве результата обнаружения предмета на основе этого алгоритма обнаружения (1347-1367 нм), если пик в этом диапазоне длин волн у алгоритма обнаружения равен или меньше некоторого порогового значения, как проиллюстрировано на фиг. 14(c), то определяется, что сложно точно обнаружить целевой результат с использованием этого алгоритма обнаружения, и связанный с этим алгоритмом обнаружения первый индекс релевантности (80%) обновляется для дополнительного уменьшения.
[0123] Обнаруженная спектральная интенсивность сильно зависит от того, проявляется ли целевой результат в предмете. В вышеупомянутом примере очевидно, что спектральная интенсивность зависит от того, показывает ли листва (в качестве предмета) фотосинтез (в качестве целевого результата). Однако в дополнение к тому, проявляется ли целевой результат, на спектральную интенсивность также влияет пригодность алгоритма обнаружения для обнаружения целевого результата в предмете. Достаточно ожидаемо, что спектральная интенсивность уменьшается, если алгоритм обнаружения для обнаружения целевого результата в предмете не подходит или обладает малой пригодностью по сравнению со случаем, где пригодность большая. Если спектральная интенсивность отличается независимо от того, показывает ли листва (в качестве предмета) фотосинтез на том же уровне, то очевидно, что на спектральную интенсивность влияет пригодность алгоритма обнаружения.
[0124] Отметим, что если спектральная интенсивность уменьшается в таком диапазоне длин волн у алгоритма обнаружения, то спектральные интенсивности в других диапазонах длин волн могут, наоборот, увеличиваться. К тому же, если алгоритм обнаружения для обнаружения целевого результата в предмете подходит или обладает большой пригодностью, то спектральная интенсивность в диапазоне длин волн у алгоритма обнаружения в некоторых случаях, наоборот, уменьшается. Аналогичным образом, если пригодность небольшая, то спектральная интенсивность в том диапазоне длин волн в некоторых случаях может увеличиться.
[0125] То есть спектральная интенсивность в области длин волн у алгоритма обнаружения или спектральные интенсивности в других областях длин волн подвержены влиянию в зависимости от пригодности между целевым результатом в предмете и алгоритмом обнаружения. В соответствии с настоящим изобретением первый индекс релевантности обновляется в зависимости от спектральной интенсивности, демонстрируемой этим влиянием. В результате пригодность между целевым результатом в предмете и алгоритмом обнаружения постепенно улучшается с использованием первого индекса релевантности, который последовательно обновляется.
[0126] В дополнение к пригодности между целевым результатом в предмете и алгоритмом обнаружения в этих спектральных данных также отражаются характеристики изображения самого фотографируемого предмета (то есть форма предмета, визуализированного на изображении, текстура, контраст, местоположение и т. п.).
[0127] Например, как проиллюстрировано на фиг. 15, каждый пиксель P1 и P2 изображения, полученного путем фотографирования предмета 11 с использованием устройства 4 захвата спектральных изображений или фотографирующего устройства 5, содержит соответствующие спектральные данные. Пригодность между целевым результатом в предмете и алгоритмом обнаружения и характеристическая величина изображения самого фотографируемого предмета отражается в каждых спектральных данных. Например, поскольку пиксель P1 располагается на границе изображения, влияние характеристической величины изображения значительно отражается на спектральных данных. К тому же, поскольку в пикселе P1 не формируется фотосинтез листвы в качестве целевого результата в предмете, влияние фотосинтеза листвы не отражается значительно на спектральных данных. Между тем, поскольку пиксель P2 не располагается на границе изображения, влияние характеристической величины изображения не отражается значительно на спектральных данных. К тому же, поскольку в пикселе P2 формируется фотосинтез листвы в качестве целевого результата в предмете, влияние фотосинтеза листвы значительно отражается на спектральных данных. Кроме того, соответствующие спектральные данные пикселей P1 и P2 испытывают влияние пригодности алгоритма обнаружения.
[0128] То есть на спектральные данные влияет пространственная информация, например форма предмета, визуализированного на изображении, текстура, контраст и местоположение, а также такая характеристическая величина изображения. По этой причине при исполнении вышеупомянутой операции обработки на основе спектральных данных пригодность между целевым результатом в предмете и алгоритмом обнаружения и пространственная информация являются доминирующими факторами в спектральных данных.
[0129] В частности, в соответствии с настоящим изобретением может определяться пригодность между целевым результатом в предмете и алгоритмом обнаружения или может обновляться первый либо второй индекс релевантности, учитывая взаимосвязь между этой пространственной информацией и характеристической величиной изображения.
[0130] Хотя вышеупомянутый вариант осуществления описан путем иллюстрации многоспектрального случая, это может применяться аналогичным образом к гиперспектральному случаю. Хотя на фиг. 14 гиперспектр иллюстрируется в виде пунктирных линий, первый индекс релевантности может обновляться для этого гиперспектра на основе спектральной интенсивности по ординате. В этом случае можно получить гиперспектр, фотографируемый устройством 4 захвата спектральных изображений. К тому же полученный фотографирующим устройством 5 мультиспектр можно восстановить до гиперспектра, и на основе этого гиперспектра может определяться пригодность. Восстановление гиперспектра из мультиспектра может выполняться, например, на основе заранее установленного алгоритма восстановления, используя устройство 2 поиска или т. п. Этот алгоритм восстановления может включать в себя шаблон на основе взаимосвязи между гиперспектром и мультиспектром, и он может считываться по необходимости для восстановления.
[0131] Такая обработка по обновлению может выполняться, например, на основе обновляющего индекса релевантности, как проиллюстрировано на фиг. 16. Для этого обновляющего индекса релевантности заданный в настоящее время алгоритм обнаружения и спектральные данные, полученные путем фотографирования предмета, задаются с левой стороны, а вышеупомянутая пригодность задается с правой стороны, тогда как узел 70 помещается между ними.
[0132] Узел 70 включает в себя сочетание заданного в настоящее время алгоритма обнаружения и полученных спектральных данных (спектральная интенсивность). К тому же узел 70 связывается соответствующим образом с пригодностью в качестве выходного решения. Аналогичным образом обновляющий индекс релевантности также является индексом релевантности с тремя или более уровнями.
[0133] Такой обновляющий индекс релевантности получается заранее. К тому же пригодность в качестве выходного решения ищут на основе заданного в настоящее время алгоритма обнаружения и фактически полученной спектральной интенсивности путем обращения к обновляющему индексу релевантности. Конкретный способ поиска аналогичен описанному выше для первого индекса релевантности.
[0134] Здесь в случае, где спектральная интенсивность, полученная путем фотографирования предмета с использованием заданного в настоящее время алгоритма обнаружения (1375±10 нм), равна "10", узел 70b подбирается так, что узел 70b обладает "малой" пригодностью, где обновляющий индекс релевантности наибольший. В этом случае определяется, что алгоритм обнаружения "1375±10 нм" обладает малой пригодностью с точки зрения полученной спектральной интенсивности. К тому же сбрасывается первый индекс релевантности из фиг. 8 для его уменьшения.
[0135] Если подбирается узел 70a, то пригодность "большая", где обновляющий индекс релевантности наибольший. В этом случае алгоритм обнаружения "1375±10 нм" обладает большой пригодностью с точки зрения полученной спектральной интенсивности. К тому же сбрасывается первый индекс релевантности из фиг. 8 для его увеличения. К тому же не обязательно может выбираться более высокий индекс релевантности, а может выбираться более низкий индекс при условии, что он основывается на обновляющем индексе релевантности.
[0136] Отметим, что хотя в вышеупомянутых вариантах осуществления в качестве примера ищут поисковое решение на основе обнаруженной спектральной интенсивности, поиск может выполняться на основе любого фактора при условии, что он основывается на спектральных данных.
[0137] В соответствии с настоящим изобретением также можно ввести алгоритм обнаружения помимо заданного в настоящее время алгоритма обнаружения из фиг. 16. К тому же поисковое решение можно получить путем ввода другого алгоритма обнаружения и спектральных данных, полученных посредством фотографирования на основе другого алгоритма обнаружения.
[0138] Вышеупомянутый контур обратной связи также может применяться ко второму индексу релевантности.
[0139] Устройство 4 захвата спектральных изображений или фотографирующее устройство 5 получает разыскиваемое условие фотографирования на основе вышеупомянутого способа с использованием устройства 2 поиска. К тому же устройство 4 захвата спектральных изображений или фотографирующее устройство 5 фактически фотографирует предмет 9 на основе этого условия фотографирования. Предмет 9 в качестве целевого объекта фотографирования соответствует предмету 9, введенному на этапе S11, а объект фотографирования состоит в обнаружении целевого результата, введенного на этапе S11. То есть для обнаружения фотосинтеза листвы подходит разыскиваемый на этапе S13 алгоритм обнаружения путем ввода обнаружения фотосинтеза листвы в качестве целевого результата в предмете на описанном выше этапе S11. В этом случае разыскиваемое условие фотографирования вводится в устройство 4 захвата спектральных изображений или фотографирующее устройство 5. К тому же листву в качестве предмета 9 фотографируют с использованием устройства 4 захвата спектральных изображений или фотографирующего устройства 5 на основе введенного условия фотографирования, чтобы попытаться обнаружить фотосинтез.
[0140] Устройство 4 захвата спектральных изображений или фотографирующее устройство 5 передает полученные путем фотографирования предмета 9 спектральные данные в базу 3 данных алгоритмов. База 3 данных алгоритмов обновляет второй индекс релевантности на основе этих спектральных данных.
[0141] Например, как проиллюстрировано на фиг. 10, для фотосинтеза листвы в качестве целевого результата в предмете 9 ищут условие фотографирования "баланс белого XX". Если спектральные данные, полученные путем фактического фотографирования листвы дерева в качестве предмета 9 на основе условия фотографирования, выражают фотосинтез листвы у дерева должным образом, то определяется, что это условие фотографирования подходит, и второй индекс релевантности, используемый для поиска этого условия фотографирования, обладает высокой точностью. Поэтому обновление отдельно не выполняется. Между тем, если полученные спектральные данные не выражают фотосинтез листвы у дерева должным образом, то определяется, что условие фотографирования не подходит, и необходимо повысить точность второго индекса релевантности, используемого для поиска этого условия фотографирования. Поэтому выполняется обновление.
[0142] Например, на основе спектральных данных можно определить, должным ли образом выражается фотосинтез листвы в качестве целевого результата. В этом случае определение может выполняться на основе спектральных интенсивностей каждой области длин волн аналогично первому индексу релевантности.
[0143] В качестве альтернативы второй индекс релевантности можно обновить, а в качестве правила обновления обновление может выполняться на основе обнаруженной спектральной интенсивности. Предполагая, что фотосинтез в качестве целевого результата лучше обнаруживается, когда спектральная интенсивность выше, обновление выполняется так, что увеличивается второй индекс релевантности, связанный с этим условием фотографирования. Например, среди вторых индексов релевантности из фиг. 10 "баланс белого XX" в качестве условия фотографирования для обнаружения фотосинтеза листвы обладает наивысшим вторым индексом релевантности. Если спектральная интенсивность превышает некоторое пороговое значение в результате обнаружения предмета на основе этого условия фотографирования (баланс белого XX), то определяется, что целевой результат можно точно обнаружить на основе этого условия фотографирования, и обновляется связанный с этим условием фотографирования второй индекс релевантности (80%) для дополнительного увеличения. Между тем, если спектральная интенсивность равна или меньше некоторого порогового значения в результате обнаружения предмета на основе этого условия фотографирования (баланс белого XX), то определяется, что сложно точно обнаружить целевой результат на основе этого условия фотографирования, и связанный с этим условием фотографирования второй индекс релевантности (80%) обновляется для дополнительного уменьшения.
[0144] Обнаруженная спектральная интенсивность сильно зависит от того, проявляется ли целевой результат в предмете. В вышеупомянутом примере очевидно, что обнаруженная спектральная интенсивность сильно зависит от того, показывает ли листва (в качестве предмета) фотосинтез (в качестве целевого результата). Однако в дополнение к этому на спектральную интенсивность также влияет пригодность условия фотографирования при обнаружении целевого результата в предмете. Считалось бы, что если условие фотографирования для обнаружения целевого результата в предмете не подходит или обладает малой пригодностью, то спектральная интенсивность становится низкой по сравнению со случаем, где пригодность большая.
[0145] В некоторых случаях, если условие фотографирования для обнаружения целевого результата в предмете подходит, или пригодность большая, то спектральная интенсивность может, наоборот, уменьшаться. К тому же, если пригодность небольшая, то в некоторых случаях спектральная интенсивность может увеличиваться.
[0146] То есть на спектральную интенсивность влияет пригодность между целевым результатом в предмете и условием фотографирования. В соответствии с настоящим изобретением второй индекс релевантности обновляется в зависимости от спектральной интенсивности, демонстрируемой этим влиянием. В результате пригодность между целевым результатом в предмете и алгоритмом обнаружения постепенно становится лучше с использованием второго индекса релевантности, который постепенно обновляется.
[0147] Хотя вышеупомянутый вариант осуществления описан путем иллюстрации многоспектрального случая, это может применяться аналогичным образом к гиперспектральному случаю. Хотя на фиг. 14 гиперспектр иллюстрируется в виде пунктирных линий, второй индекс релевантности может обновляться для этого гиперспектра на основе спектральной интенсивности по ординате. В этом случае можно получить гиперспектр, фотографируемый устройством 4 захвата спектральных изображений. К тому же полученный фотографирующим устройством 5 мультиспектр можно восстановить до гиперспектра, и на основе этого гиперспектра может определяться пригодность. Восстановление гиперспектра из мультиспектра может выполняться, например, на основе заранее установленного алгоритма восстановления, используя устройство 2 поиска или т. п. Этот алгоритм восстановления может включать в себя шаблон на основе взаимосвязи между гиперспектром и мультиспектром, и он может считываться по необходимости для восстановления.
[0148] Такая обработка по обновлению может выполняться, например, на основе обновляющего индекса релевантности, как проиллюстрировано на фиг. 17. Для этого обновляющего индекса релевантности заданное в настоящее время условие фотографирования и спектральные данные, полученные путем фотографирования предмета, задаются с левой стороны, а вышеупомянутая пригодность задается с правой стороны, тогда как узел 70 помещается между ними.
[0149] Узел 70 включает в себя сочетание заданного в настоящее время условия фотографирования и полученных спектральных данных (спектральная интенсивность). К тому же узел 70 связывается соответствующим образом с пригодностью в качестве выходного решения. Аналогичным образом обновляющий индекс релевантности также является индексом релевантности с тремя или более уровнями.
[0150] Такой обновляющий индекс релевантности получается заранее. К тому же пригодность в качестве выходного решения ищут на основе заданного в настоящее время условия фотографирования и фактически полученной спектральной интенсивности путем обращения к обновляющему индексу релевантности. Конкретный способ поиска аналогичен описанному выше для второго индекса релевантности.
[0151] Здесь в случае, где спектральная интенсивность, полученная путем фотографирования предмета с использованием заданного в настоящее время условия фотографирования (баланс белого XX), равна "10", узел 70b подбирается так, что узел 70b обладает "малой" пригодностью, где обновляющий индекс релевантности наибольший. В этом случае определяется, что условие фотографирования (баланс белого XX) обладает малой пригодностью с точки зрения полученной спектральной интенсивности. К тому же сбрасывается второй индекс релевантности из фиг. 10 для его уменьшения.
[0152] Второй индекс релевантности можно создать на основе неконтролируемого обучения, не ограничиваясь так называемым контролируемым обучением, в котором обучение выполняется путем ввода известного базового целевого результата в предмете и алгоритма обнаружения. В этом случае полученные данные можно классифицировать с помощью кластеризации, и на основе классификации полученных данных можно создать второй индекс релевантности.
[0153] Отметим, что хотя в вышеупомянутых вариантах осуществления в качестве примера ищут поисковое решение на основе обнаруженной спектральной интенсивности, поиск может выполняться на основе любого фактора при условии, что он основывается на спектральных данных.
[0154] В соответствии с настоящим изобретением также можно ввести условие фотографирования помимо заданного в настоящее время условия фотографирования из фиг. 17. К тому же поиск может выполняться путем ввода другого условия фотографирования и спектральных данных, полученных посредством фотографирования на основе другого условия фотографирования.
[0155] Система 1 поиска информации в соответствии с настоящим изобретением может обладать, например, контуром обратной связи из фиг. 18. Контур обратной связи дополнительно содержит детектор 81 местоположения, соединенный с устройством 4 захвата спектральных изображений, и блок 82 получения картографической информации, соединенный с детектором 81 местоположения. В контуре обратной связи из фиг. 18 одинаковые номера ссылок обозначают такие же элементы, как в контуре обратной связи из фиг. 13, и они не будут описываться повторно.
[0156] Детектор 81 местоположения получает информацию о текущем местоположении устройства 4 захвата спектральных изображений в реальном масштабе времени на основе сигнала местоположения спутника, передаваемого с искусственного спутника. Предполагая, что устройство 4 захвата спектральных изображений устанавливается на передвижном транспортном средстве, информацию о местоположении на каждом участке дороги, где движется транспортное средство, можно иногда получать путем приема сигнала местоположения спутника с использованием детектора 81 местоположения во время движения транспортного средства по дороге. Информация о местоположении, обнаруженная детектором 81 местоположения, передается в базу 3 данных алгоритмов.
[0157] Блок 82 получения картографической информации хранит картографическую информацию, включая карты Японии или карты различных стран мира. Здесь "картографическая информация" включает в себя двумерную карту, где карта описывается двумерным способом, трехмерную карту, где карта описывается трехмерным способом, и электронные данные, реализованные в изображении улицы, включающем всенаправленное панорамное изображение, фотографируемое на участке дороги. Можно отображать карту на экране с использованием ПК, смартфона, планшетного терминала или т. п. на основе картографической информации, а также исполнять различные операции для отображенной карты с использованием прикладной программы. Блок 82 хранения картографической информации может получать электронные данные карт, открытые в Интернете, в качестве начальной картографической информации или может получать электронные данные других карт, распространяемые бесплатно или доступные для приобретения. Картографическая информация, обнаруженная блоком 82 хранения картографической информации, передается в базу 3 данных алгоритмов.
[0158] В этом случае обработка по обновлению может выполняться, например, на основе обновляющего индекса релевантности, как проиллюстрировано на фиг. 19. Для этого обновляющего индекса релевантности информация о местоположении, обнаруженная детектором 81 местоположения, и картографическая информация, обнаруженная блоком 82 хранения картографической информации, в дополнение к заданному в настоящее время алгоритму обнаружения и спектральным данным, полученным путем фотографирования предмета, задаются с левой стороны, а вышеупомянутая пригодность задается с правой стороны, тогда как узел 70 помещается между ними.
[0159] Узел 70 включает в себя сочетание информации о местоположении и картографической информации в дополнение к заданному в настоящее время алгоритму обнаружения и полученным спектральным данным (спектральная интенсивность). К тому же узел 70 связывается соответствующим образом с пригодностью в качестве выходного решения. Аналогичным образом обновляющий индекс релевантности также является индексом релевантности с тремя или более уровнями.
[0160] Такой обновляющий индекс релевантности получается заранее. К тому же пригодность в качестве выходного решения ищут на основе заданного в настоящее время алгоритма обнаружения и фактически полученной спектральной интенсивности путем обращения к обновляющему индексу релевантности. Конкретный способ поиска аналогичен описанному выше для первого индекса релевантности.
[0161] Здесь в случае, где спектральная интенсивность, полученная путем фотографирования предмета с использованием заданного в настоящее время алгоритма обнаружения (1375±10 нм), равна "15", информация о местоположении устанавливается в "XX", а картографическая информация устанавливается в "YY", узел 70b подбирается так, что узел 70b обладает "малой" пригодностью, где обновляющий индекс релевантности наибольший. В этом случае определяется, что алгоритм обнаружения "1375±10 нм" обладает малой пригодностью с точки зрения полученной спектральной интенсивности. К тому же сбрасывается первый индекс релевантности из фиг. 8 для его уменьшения. Система 1 поиска информации в соответствии с настоящим изобретением может обладать, например, контуром обратной связи из фиг. 20. Контур обратной связи дополнительно содержит детектор 83 внешнего вида, соединенный с устройством 4 захвата спектральных изображений. В контуре обратной связи из фиг. 20 одинаковые номера ссылок обозначают такие же элементы, как в контуре обратной связи из фиг. 13 или 18, и они не будут описываться повторно.
[0162] Детектор 83 внешнего вида содержит камеру для фотографирования предмета 9. Внешний вид (например, форма, шаблон, цвет и текстура) предмета 9 можно идентифицировать на основе изображения предмета 9, фотографируемого детектором 83 внешнего вида. Информация о внешнем виде предмета 9, обнаруженная детектором 83 внешнего вида, передается в базу 3 данных алгоритмов. Информация о внешнем виде предмета 9 может быть изображением, сфотографированным путем иного задания диапазона фотографирования или направления фотографирования, а также изображением, полученным путем фотографирования предмета 9 только в некотором направлении.
[0163] В этом случае обработка по обновлению может выполняться, например, на основе обновляющего индекса релевантности, как проиллюстрировано на фиг. 21. Для этого обновляющего индекса релевантности информация о внешнем виде предмета 9, обнаруженная детектором 83 внешнего вида, в дополнение к заданному в настоящее время алгоритму обнаружения и спектральным данным, полученным путем фотографирования предмета, задаются с левой стороны, а вышеупомянутая пригодность задается с правой стороны, тогда как узел 70 помещается между ними.
[0164] Узел 70 включает в себя сочетание информации о внешнем виде в дополнение к заданному в настоящее время алгоритму обнаружения и полученным спектральным данным (спектральная интенсивность). К тому же узел 70 связывается соответствующим образом с пригодностью в качестве выходного решения. Аналогичным образом обновляющий индекс релевантности также является индексом релевантности с тремя или более уровнями.
[0165] Такой обновляющий индекс релевантности получается заранее. К тому же пригодность в качестве выходного решения ищут на основе заданного в настоящее время алгоритма обнаружения и фактически полученной спектральной интенсивности путем обращения к обновляющему индексу релевантности. Конкретный способ поиска аналогичен описанному выше для первого индекса релевантности.
[0166] Здесь в случае, где спектральная интенсивность, полученная путем фотографирования предмета с использованием заданного в настоящее время алгоритма обнаружения (1375±10 нм), равна "15", информация о внешнем виде устанавливается в сочетание "XX" и "YY", узел 70b подбирается так, что узел 70b обладает "малой" пригодностью, где обновляющий индекс релевантности наибольший. В этом случае определяется, что алгоритм обнаружения "1375±10 нм" обладает малой пригодностью с точки зрения полученной спектральной интенсивности. К тому же сбрасывается первый индекс релевантности из фиг. 8 для его уменьшения. Аналогичным образом в случае алгоритма обнаружения 970±10 нм и информации о внешнем виде "XX" узел 70d подбирается так, что узел 70d обладает "средней" пригодностью, где обновляющий индекс релевантности наибольший. В этом случае определяется, что алгоритм обнаружения "970±10 нм" обладает малой пригодностью с точки зрения полученной спектральной интенсивности. Точность определения можно повысить путем выполнения таким образом определения совместно с информацией о внешнем виде предмета 9.
[0167] Отметим, что информация о внешнем виде может включать в себя так называемую информацию о пространственных характеристиках. Здесь "информация о пространственных характеристиках" включает в себя пространственное местоположение (размещение), внешний вид (например, форма, размер, шаблон, цвет и текстура) или т. п. Эта информация о пространственных характеристиках представляет собой понятие, включающее характеристическую величину изображения, используемую в так называемой технологии глубинного обучения, и является информацией для идентификации пространственного местоположения (размещения) или внешнего вида при ее извлечении. Эта информация о пространственных характеристиках также может включать в себя спектральную характеристическую величину, извлеченную на основе спектра, а также типичную пространственную характеристическую величину. В качестве альтернативы информация о пространственных характеристиках может быть образована путем объединения пространственной характеристической величины и спектральной характеристической величины. Поскольку спектральная характеристическая величина получается путем извлечения характеристической величины на основе спектрального изображения, можно легко отделить нужный предмет от перемещения фона и извлечь характеристическую величину. Поэтому можно легко распознать информацию о внешнем виде.
[0168] Определение, конечно, может выполняться совместно с описанной выше информацией о местоположении или картографической информацией в дополнение к информации о внешнем виде.
Список ссылок
[0169] 1 система поиска информации
2 устройство поиска
3 база данных алгоритмов
4 устройство захвата спектральных изображений
5 фотографирующее устройство
9, 10, 11 предмет
16 изображение
21 внутренняя шина
23 блок отображения
24 блок управления
25 манипуляционный блок
26 блок связи
27 блок поиска
28 запоминающее устройство
41 объектив
42 платформа точного линейного движения
43 пластина с щелью
43a щелевое отверстие
44 коллиматор
45 диспергирующий оптический элемент
46 изображающая линза
47 элемент захвата изображений
48 блок управления
51 оптическая система формирования изображения
52 фильтр
53 элемент захвата изображений
54 блок обработки сигналов
56 линза захвата изображений
70 узел
81 детектор местоположения
82 блок хранения картографической информации
83 детектор внешнего вида
481 блок управления фотографированием
482 блок управления перемещением
483 блок создания спектральных данных
484 блок обработки изображений
484-1 блок корректирующей обработки
484-2 блок вычисления
484-3 блок получения изображения цветового анализа.