FASTENING COMPONENT RECOGNITION METHOD

According to the present invention: rough recognition is executed on the basis of a rough-recognition deep learning model (12) in which fastening components (62), among learning data (56) of an object (51) for generating learning data, are learned as fastening component data based on images that have been cut out using a first fixed rectangle (66) centered on a tool hole (62a) of each fastening component, and non-fastening components are learned as non-fastening component data based on images that have been cut out using a second fixed rectangle the same as the first fixed rectangle, centered on an arbitrarily defined point, the rough recognition being executed to output, as a heat map (6), the positions and regions of the fastening components from automatic disassembly image data (5) relating to a disassembly target object (4) for recognition; the position of a center of gravity is calculated for each region from the fastening component heat map; the fastening components are cut out from the automatic disassembly image data using a third fixed rectangle, centered at the position of the center of gravity, as fastening component images (7) for detailed recognition; and detailed recognition is executed to determine whether each fastening component image for detailed recognition is a fastening component of the disassembly target object for recognition. Selon la présente invention : une reconnaissance grossière est exécutée sur la base d'un modèle d'apprentissage profond de reconnaissance grossière (12) dans lequel des composants de fixation (62), parmi des données d'apprentissage (56) d'un objet (51) pour générer des données d'apprentissage, sont appris en tant que données de composant de fixation sur la base d'images qui ont été découpées à l'aide d'un premier rectangle fixe (66) centré sur un trou d'outil (62a) de chaque composant de fixation, et des composants de non-fixation sont appris en tant que données de composant de non-fixation sur la base d'images qui ont été découpées à l'aide d'un deuxième rectangle fixe identique au premier rectangle fixe, centré sur un point défini arbitrairement, la reconnaissance grossière étant exécutée pour délivrer, sous la forme d'une carte thermique (6), les positions et les régions des composants de fixation à partir de données d'image de désassemblage automatique (5) relatives à un objet cible de désassemblage (4) pour la reconnaissance ; la position d'un centre de gravité est calculée pour chaque région à partir de l