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[发明专利]机器人控制装置、机器人控制方法以及机器人控制程序-CN202280011668.9在审
发明人：林剑之介;大川洋平;井尻善久 -专利权人：欧姆龙株式会社
申请日： 2022-01-21 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： B25J9/10 文献下载
摘要：观测更新部(152)进行以下调整：越是表示接近观测结果所示的操作物体的位置姿势的位置姿势的粒子，使粒子的权重越大，并且，在观测结果表示产生了接触的情况下，在表示关注物体和操作物体的形状以及相对位置关系的假想空间中，越是接近关注物体和以各个粒子所表示的位置姿势配置的操作物体接触的状态，使对应的粒子的权重越大。状态推定部(154)计算基于调整了各粒子的权重的粒子的集合而推定出的操作物体的位置姿势的推定状态。行动计划部(144)计划用于将操作物体从推定状态移动到此次移动的目标状态的行动，指示转换部(146)指示机器人执行所计划的行动。反复判定部(156)反复进行目标状态的设定、观测结果的取得、粒子的集合的设定、粒子的集合的调整、推定状态的计算、行动的计划以及行动的执行，直到推定状态在规定的误差内与完成状态一致。
机器人控制装置方法以及控制程序

[发明专利]学习装置、控制装置、学习方法以及计算机可读存储介质-CN201980051955.0有效
发明人：山口雄纪;林剣之介;傅健忠;大川洋平;齐藤千智;柴田义也 -专利权人：欧姆龙株式会社
申请日： 2019-09-24 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G05B19/4155 文献下载
摘要：本发明涉及学习装置、控制装置、学习方法以及计算机可读存储介质，既能降低对在用于使控制模块学会控制机器人装置的能力的机器学习中所利用的学习数据进行收集的成本，又能通过所述机器学习来构建可在实际环境下运用的控制模块。本发明的一方面的学习装置利用包含模拟数据及第一环境信息的组合的第一学习数据集、与包含实际数据及第二环境信息的组合的第二学习数据集，来实施提取器的机器学习。而且，本发明的一方面的学习装置利用包含第三环境信息及状态信息与控制命令的组合的第三学习数据集，来实施控制器的机器学习。
学习装置控制学习方法以及计算机可读存储介质

[发明专利]模型生成装置、模型生成方法、控制装置以及控制方法-CN202080050401.1在审
发明人： 大川洋平;林剑之介;柴田义也 -专利权人：欧姆龙株式会社
申请日： 2020-07-22 - 公布日： 2022-02-25 - 主分类号： G06F30/17 文献下载
摘要：本发明的一方面涉及的模型生成装置使用多个学习数据集实施判定模型的机器学习模型，该多个学习数据集分别由表示两个对象物之间的位置关系的训练数据及表示在该位置关系中两个对象物是否相互接触的正解数据的组合构成。机器学习的实施通过针对各学习数据集以相对于训练数据的输入而输出适合于对应的正解数据的输出值的方式对判定模型进行训练而构成。
模型生成装置方法控制以及

[发明专利]控制装置、控制方法及控制程序-CN202080049997.3在审
发明人： 大川洋平;林剑之介;柴田义也 -专利权人：欧姆龙株式会社
申请日： 2020-07-17 - 公布日： 2022-02-22 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：本发明提供用于实现控制机械手的手指的坐标的精度的提高的技术。本发明的一方面所涉及的控制装置利用第一推定模型，根据由第一传感器系统获取的第一传感数据，计算机械手的手指坐标的第一推定值，利用第二推定模型，根据由第二传感器系统获取的第二传感数据，计算机械手的手指坐标的第二推定值，并基于第一推定值与第二推定值之间的误差的梯度，调整第一推定模型及第二推定模型中的至少一方的参数的值，以使该误差变小。
控制装置方法控制程序

[发明专利]图像判定装置、学习方法及图像判定程序-CN201980052593.7在审
发明人：土屋直树;井尻善久;丸山裕;大川洋平;林剣之介;山元左近 -专利权人：欧姆龙株式会社
申请日： 2019-10-24 - 公布日： 2021-04-02 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供一种图像判定装置等，即便在进行学习模型的追加学习的情况下，也明确着眼于图像的何种特征获得了判定结果。图像判定装置包括：一个或多个特征提取器，基于检查对象的图像而输出表示图像的特定特征的特征数据；判定器，基于从一个或多个特征提取器输出的特征数据，输出表示与图像有关的判定结果的输出数据；以及学习部，使用包含学习图像及标签数据的学习数据，使判定器以下述方式进行学习，即，基于将学习图像输入至一个或多个特征提取器时输出的特征数据，输出表示与学习图像关联的标签数据的输出数据，并且学习部使用新的学习数据，使判定器以下述方式进行追加学习，即，由判定器输出表示与图像关联的标签数据的输出数据。
图像判定装置学习方法程序

[发明专利]图像判定装置、图像判定方法及图像判定程序-CN201980052723.7在审
发明人：土屋直树;井尻善久;丸山裕;大川洋平;林剣之介;山元左近 -专利权人：欧姆龙株式会社
申请日： 2019-11-14 - 公布日： 2021-03-26 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供一种图像判定装置等，即便在进行学习模型的追加学习的情况下，也可抑制学习处理所需要的时间或运算量的增加。图像判定装置包括：学习模型，基于检查对象的图像而输出表示与图像有关的判定结果的输出数据；学习部，使用包含学习图像及标签数据的学习数据，以将学习图像输入至学习模型时，输出表示与学习图像关联的标签数据的输出数据的方式，使学习模型进行学习；分割部，将学习数据分割为多个子学习数据；测定部，测定使用多个子学习数据各自通过学习部使学习模型进行了学习时的判定精度；以及选择部，基于判定精度而选择多个子学习数据的至少任一个。
图像判定装置方法程序

[发明专利]机器人控制装置、机器人控制方法以及机器人控制程序-CN201980051517.4在审
发明人：林剣之介;大川洋平;山口雄纪;柴田义也 -专利权人：欧姆龙株式会社
申请日： 2019-10-31 - 公布日： 2021-03-19 - 主分类号： B25J13/08 文献下载
摘要：机器人控制装置受理：从多种物体中指定作为机器人20所操作的对象的特定种类的物体70的信息201的输入；以及对经指定的特定种类的物体70与机器人20的指尖之间的设为目标的相对位置关系进行指定的信息202的输入。机器人控制装置从拍摄多种物体及其周边的环境而获得的图像信息501中提取特定种类的物体70而生成表示物体70的位置及姿势的信息301。机器人控制装置根据学习模块103的学习结果而生成动作指令401并输出至机器人20，所述动作指令401用于使物体70与机器人20的指尖之间的相对位置关系与设为目标的相对位置关系一致。
机器人控制装置方法以及控制程序

[发明专利]图像生成装置、机器人训练系统、图像生成方法以及图像生成程序-CN201980051700.4在审
发明人：傅健忠;山口雄纪;大川洋平;林剣之介;齐藤千智;柴田义也 -专利权人：欧姆龙株式会社
申请日： 2019-10-18 - 公布日： 2021-03-19 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明的图像生成装置基于输入图像来生成学习用图像，所述学习用图像用于训练对于对象物进行规定作业的机器人的动作，所述图像生成装置包括：第一图像获取部，获取第一图像，所述第一图像是拍摄包含所述机器人而不含所述对象物的现实作业空间所得；第二图像获取部，获取第二图像，所述第二图像描绘有包含与所述机器人对应的虚拟机器人、及与所述对象物对应的虚拟对象物的虚拟作业空间；以及学习器，通过机器学习而被训练成，将所述第一图像及第二图像作为输入，而输出第三图像，所述第三图像是对所述第二图像进行了转换，以使所述第二图像中所含的至少所述虚拟机器人近似于所述第一图像中所含的所述机器人。
图像生成装置机器人训练系统方法以及程序

[发明专利]模拟装置、模拟方法以及模拟程序-CN201980052349.0在审
发明人： 大川洋平;柴田义也;斋藤千智;林剣之介;傅健忠;山口雄纪 -专利权人：欧姆龙株式会社
申请日： 2019-10-11 - 公布日： 2021-03-19 - 主分类号： G05B19/4069 文献下载
摘要：本发明提供一种降低操作对象的举动模拟所需的运算负荷的模拟装置、模拟方法以及模拟程序。模拟装置包括：第一设定部，设定表示操作对象的模型的构成条件；第二设定部，设定对操作对象施加的外力的条件；第一模拟部，在构成条件及外力的条件下，模拟操作对象的举动；生成部，生成学习数据，所述学习数据包含构成条件、外力的条件以及表示第一模拟部所进行的模拟中的位于操作对象表面的多个代表点的举动的数据；以及学习部，通过使用学习数据的监督学习而生成学习模型，所述学习模型将构成条件、外力的条件及多个代表点的初始条件作为输入，而输出表示多个代表点的举动的数据。
模拟装置方法以及程序

[发明专利]图像判定装置、图像判定方法及图像判定程序-CN201980052353.7在审
发明人：土屋直树;井尻善久;丸山裕;大川洋平;林剣之介;山元左近 -专利权人：欧姆龙株式会社
申请日： 2019-11-14 - 公布日： 2021-03-19 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供一种图像判定装置等，即便在进行学习模型的追加学习的情况下，也明确由学习模型的何种变更导致判定结果变化。图像判定装置包括：一个或多个特征提取器，分别基于检查对象的图像而输出表示图像的特定特征的特征数据；第一学习部，使第一判定器以下述方式进行学习，即，基于将第一学习图像输入至一个或多个特征提取器时输出的第一特征数据，输出表示与第一学习图像关联的第一标签数据的第一输出数据；第二学习部，使第二判定器以下述方式进行学习，即，基于将第二学习图像输入至一个或多个特征提取器时输出的第二特征数据，输出表示与第二学习图像关联的第二标签数据的第二输出数据；以及输出部，基于第一输出数据及第二输出数据，输出表示与图像有关的综合判定结果的输出数据。
图像判定装置方法程序

[发明专利]机器人控制装置、模拟方法以及模拟程序-CN201980051706.1在审
发明人：林剣之介;大川洋平 -专利权人：欧姆龙株式会社
申请日： 2019-10-28 - 公布日： 2021-03-16 - 主分类号： B25J9/22 文献下载
摘要：机器人控制装置10包括：读取装置40，读取附于机器人20的标记21及附于各对象物30的标记31；以及CPU111，基于标记21、31的读取信息，对机器人20及各对象物30各自在现实空间上的位置进行图像分析，并且基于表示机器人20及各对象物30在现实空间上的位置的信息、与标记21相关联的机器人20的三维形状模型的信息、及与各标记31相关联的各对象物30的三维形状模型的信息，将机器人20及各对象物30的三维形状模型配置到虚拟空间内，以模拟机器人20的动作。
机器人控制装置模拟方法以及程序

[发明专利]相移掩模及使用其的图案形成体的制造方法-CN202010891721.1在审
发明人：安达俊;三浦阳一;高见泽秀吉;早野胜也;大川洋平;渡边浩司;谷绚子 -专利权人：大日本印刷株式会社
申请日： 2014-08-21 - 公布日： 2020-11-10 - 主分类号： G03F1/32 文献下载
摘要：一种相移掩模及使用其的图案形成体的制造方法，是应用ArF准分子激光曝光光的半色调型的相移掩模，该相移掩模具有透明基板和半透光膜图案，该半透光膜图案形成于所述透明基板上且仅包含Si及N或者仅包含Si、N以及O，该半透光膜图案在ArF准分子激光曝光光的波长下的消光系数为0.2～0.45的范围内，在ArF准分子激光曝光光的波长下的折射率为2.3～2.7的范围内，在ArF准分子激光曝光光的波长下的透光率为15％～38％的范围内，膜厚为57nm～67nm的范围内，该半透光膜图案具有被晶片解析的主图案和辅助所述主图案的解析而不被晶片解析的辅助图案，所述辅助图案为凸状图案且具有60nm以下的宽度或深度。
相移使用图案形成制造方法

[发明专利]信息处理装置、信息处理方法以及程序-CN201980017044.6在审
发明人： 大川洋平;柴田义也;齐藤千智;林剑之介;伴野裕 -专利权人：欧姆龙株式会社
申请日： 2019-03-01 - 公布日： 2020-10-30 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明提供一种信息处理装置等，可合适地获得运行机械的控制模块。所述信息处理装置包括：第一输入部，关于包含运行机械的假想模型的一个以上的假想模型，接受用于确定类别的第一参数的输入；第二输入部，接受与概率分布有关的第二参数的输入，所述概率分布将构成所述一个以上的假想模型的元件的特性作为概率变量；假想模型生成部，使用所述第一参数及所述第二参数，概率性地生成所述一个以上的假想模型；判定部，对使所述运行机械的假想模型，在包含概率性地生成的所述一个以上的假想模型的假想空间上运行的情况下的所述运行的正确与否进行判定；及学习部，根据所述运行正确与否的判定结果，来学习用于实现规定的运行的所述运行机械的控制模块。
信息处理装置方法以及程序

[发明专利]掩模坯料、带有负型抗抗蚀膜的掩模坯料、相移掩模及使用其的图案形成体的制造方法-CN201480045458.7有效
发明人：安达俊;三浦阳一;高见泽秀吉;早野胜也;大川洋平;渡边浩司;谷绚子 -专利权人：大日本印刷株式会社
申请日： 2014-08-21 - 公布日： 2020-09-11 - 主分类号： G03F1/32 文献下载
摘要：本发明通过提供如下掩模坯料而解决上述课题，该掩模坯料，其特征在于，用于制造应用ArF准分子激光曝光光的半色调型的相移掩模，具有透明基板与半透光膜，该半透光膜形成于上述透明基板上且仅包含Si及N或仅包含Si、N、及O的半透光膜，且上述半透光膜，其在ArF准分子激光曝光光的波长下的消光系数为0.2～0.45的范围内，在ArF准分子激光曝光光的波长下的折射率为2.3～2.7的范围内，在ArF准分子激光曝光光的波长下的透光率为15％～38％的范围内，进而膜厚为57nm～67nm的范围内。
坯料带有负型抗抗蚀膜相移使用图案形成制造方法

[发明专利]掩模坯料、相位位移掩模及其制造方法-CN201580015667.1有效
发明人：渡边浩司;早野胜也;高见泽秀吉;大川洋平;安达俊;谷绚子;三浦阳一 -专利权人：大日本印刷株式会社
申请日： 2015-01-29 - 公布日： 2019-09-03 - 主分类号： G03F1/32 文献下载
摘要：本发明提供一种掩模坯料，其具有透明基板、形成于所述透明基板上的半透明层、形成于所述半透明层上的中间层、和形成于所述中间层上的遮光层，所述遮光层由不含过渡金属的单一金属材料构成，所述遮光层的膜厚为40nm以下，层叠有所述半透明层、所述中间层、所述遮光层的3种层的层叠体相对于曝光光的光学密度，为作为遮光区域发挥功能的值以上；因此，其可用于制造即使遮光图案膜减薄仍具有高遮光性，可减小EMF偏差值，图案加工性、耐光性、耐药品性优异，适合于晶圆上的半间距40nm以下的光刻技术的半色调型相位位移掩模。
坯料相位位移及其制造方法

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