光学フィルムの検査方法及び装置
【課題】光学フィルムに生じている欠陥が揮点欠陥を生じさせる欠陥（光学欠陥）であるのか否かを容易に判定できるようにする。 【解決手段】光学フィルム１の一方の面側に配置された偏光板３を介して照明光７で照明しつつ、該光学フィルム１の他方の面側に配置された偏光板２を介して撮像し、該撮像結果に基づいて、光学欠陥の有無を判定する。偏光板２と偏光板３とはクロスニコルに配置される。照明光７として、青から緑の波長帯域内にある単波長光を用い、照明光７による露光時間が最適化されている。 【発明の詳細な説明】 【技術分野】 【０００１】 本発明は、位相差フィルム等の光学フィルムの欠陥を検査する検査方法及び装置に関する。 【背景技術】 【０００２】 液晶ディスプレイやその他のフラットパネルディスプレイ等に用いられる位相差フィルム等の長尺の光学フィルムの欠陥検査は、該光学フィルムをロールから繰り出しつつ、繰出方向に対
類似画像検索システムを作ろう - 人工知能に関する断創録
C++版のOpenCVを使ってカラーヒストグラムを用いた類似画像検索を実験してみました。バッチ処理などのスクリプトはPythonを使ってますが、PerlでもRubyでも似たような感じでできます。 指定した画像と類似した画像を検索するシステムは類似画像検索システムと言います。GoogleやYahoo!のイメージ検索は、クエリにキーワードを入れてキーワードに関連した画像を検索しますが、類似画像検索ではクエリに画像を与えるのが特徴的です。この分野は、Content-Based Image Retrieval (CBIR)と呼ばれており、最新のサーベイ論文（Datta,2008）を読むと1990年代前半とけっこう昔から研究されてます。 最新の手法では、色、形状、テクスチャ、特徴点などさまざまな特徴量を用いて類似度を判定するそうですが、今回は、もっとも簡単な「色」を用いた類似画像検索を実験してみます
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