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申请/专利权人：松下知识产权经营株式会社

摘要：注视区域模型生成系统在将构成示教数据的各数据组设定为评价对象数据组并反复执行以下步骤时，通过机器学习来确定注视区域模型，以便使损失最小，所述步骤包括：注视区域信息生成步骤，其受理规定的评价对象数据组的图像数据，使用注视区域模型生成注视区域信息，所述注视区域信息表示图像内的各位置的、不对由不良检测模型输出的焊接不良信息造成影响的最大噪声强度，所述不良检测模型通过使用示教数据进行机器学习而生成；损失计算步骤，其根据焊接不良信息和评价对象数据组的注释数据计算损失，所述焊接不良信息是根据对评价对象数据组的图像数据赋予了虚拟噪声的带噪声的图像数据使用不良检测模型生成的。

主权项：1.一种注视区域模型生成系统，其特征在于：包括示教数据接收部、参数存储部、模型生成部，所述示教数据接收部受理示教数据，所述示教数据由多个数据组构成，所述数据组由包括焊接部位的焊接图像的图像数据和包括该焊接图像中的焊接不良的种类、大小以及位置的焊接不良信息的注释数据组成，所述参数存储部存储参数，所述参数用于确定不良检测模型，所述不良检测模型通过使用所述示教数据进行的机器学习而生成，并根据焊接图像的图像数据输出所述焊接不良信息，所述模型生成部在将构成所述示教数据的各数据组设定为评价对象数据组并反复执行以下步骤时，通过机器学习来确定所述注视区域模型，以便使由损失计算步骤计算出的损失最小，所述步骤包括：注视区域信息生成步骤，其受理规定的所述评价对象数据组的图像数据，使用注视区域模型生成注视区域信息，所述注视区域信息表示由该图像数据表示的图像内的各位置的、不对由所述不良检测模型输出的焊接不良信息造成影响的最大噪声强度；乘法步骤，其通过用高斯噪声乘以由所述注视区域信息生成步骤生成的注视区域信息所表示的各位置的最大噪声强度来得到虚拟噪声；噪声赋予步骤，其通过对所述评价对象数据组的图像数据赋予已由所述乘法步骤得到的虚拟噪声，来获取带噪声的图像数据；焊接不良信息生成步骤，其根据已由所述噪声赋予步骤获取的带噪声的图像数据，使用所述不良检测模型生成所述焊接不良信息；以及损失计算步骤，其根据已由所述焊接不良信息生成步骤生成的焊接不良信息和所述评价对象数据组的注释数据计算损失。

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权利要求：

百度查询： 松下知识产权经营株式会社 注视区域模型生成系统及推理装置