(57)【要約】【課題】管ガラスの品質の良否判定の判定精度向上を可能にした管ガラス検査方法、学習方法及び管ガラス検査装置を提供する。【解決手段】１次判定部７は、ルールベースの画像処理アルゴリズムＰを用いて管ガラスの品質の良否判定を実行する。２次判定部１３、１次判定部７で不良品と判定された管ガラスについて、学習モデルＭを用いた識別を通じ、管ガラスに生じた欠陥の種類を分類する。再判定部１４は、欠陥分類に応じた閾値を用いて、ルールベースの画像処理アルゴリズムＰを通じ、管ガラスの品質の良否を再判定する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
管ガラスの品質の良否を検査する管ガラス検査方法であって、
前記管ガラスの表面を展開した被検画像を撮像する撮像工程と、
前記被検画像をルールベースの画像処理アルゴリズムによって識別することにより、前記管ガラスの品質の良否を検査する第１検査工程と、
前記第１検査工程で不良品と判定された管ガラスを学習モデルによって識別することにより、前記管ガラスの品質の良否を再検査する第２検査工程と
を備えた管ガラス検査方法。
【請求項２】
前記第２検査工程では、前記第１検査工程で不良品と判定された管ガラスに対し、前記学習モデルによる識別を通じて不良品の欠陥の種類を分類し、分類結果を用いて前記管ガラスの品質の良否を再検査する
請求項１に記載の管ガラス検査方法。
【請求項３】
前記第２検査工程では、欠陥が分類された前記管ガラスに対し、欠陥の種類ごとに閾値が設定された前記画像処理アルゴリズムによって識別を行うことにより、前記管ガラスの品質の良否を再検査する
請求項２に記載の管ガラス検査方法。
【請求項４】
前記欠陥の種類は、打痕、肌荒れ、カケ、キズ及び汚れのうちの少なくとも１つである
請求項２又は３に記載の管ガラス検査方法。
【請求項５】
前記学習モデルは、不良品である前記管ガラスの被検画像を学習用画像として機械学習により生成され、
前記学習用画像は、１枚の前記学習用画像を画像加工の指標に基づいて画像を加工することにより、変更して複製され、
前記画像加工の指標は、複数種用意され、前記画像加工の対象となる１枚の学習用画像に撮像された不良の分類に応じた指標が選択して使用される
請求項４に記載の管ガラス検査方法。
【請求項６】
前記画像加工の指標は、上下反転、左右反転、回転、輝度変化、コントラスト変化、角度変化、位置ずらしのいずれか、又はこれらの組み合わせである
請求項５に記載の管ガラス検査方法。
【請求項７】
前記画像加工の対象となる１枚の前記学習用画像に撮像された不良の分類が、前記管ガラスの端部にのみ生ずる不良である場合、前記画像加工の指標から左右反転及び回転を除外して当該指標が選択される
請求項６に記載の管ガラス検査方法。
【請求項８】
前記撮像工程では、バックライトとカメラとの間に前記管ガラスを配置し、前記管ガラスを管軸中心に回転させながら前記カメラで撮像することにより、前記被検画像を取得する
請求項１〜７のうちいずれか一項に記載の管ガラス検査方法。
【請求項９】
連続成形された母材ガラスから前記管ガラスを切断する切断工程と、
切断後に、前記管ガラスの一方の端部をエッチングするエッチング工程とを備え、
前記撮像工程では、前記管ガラスの一方の端部に形成されたエッチング面と、他方の端部に形成された切断面との少なくとも一方が写り込むように前記被検画像を撮像する
請求項１〜８のうちいずれか一項に記載の管ガラス検査方法。
【請求項１０】
前記第１検査工程及び前記第２検査工程で前記不良品と判定された前記管ガラスの被検画像を学習データとして取得し、前記学習データを基に前記学習モデルの学習を実行する学習工程を備える
請求項１〜９のうちいずれか一項に記載の管ガラス検査方法。
【請求項１１】
管ガラスの表面を展開して撮像された被検画像を、ルールベースの画像処理アルゴリズムによって識別することにより前記管ガラスの品質の良否を判定する検査の後、前記検査で不良品と判定された前記管ガラスの品質の良否を再検査する際に使用される学習モデルの学習方法であって、
１枚の学習用画像を画像加工の指標に基づいて画像を加工することにより、１枚の前記学習用画像から前記指標ごとに複数の被検画像を作成する画像生成ステップと、
複数の前記学習用画像を画像データとした機械学習から前記学習モデルを生成するモデル生成ステップとを備え、
前記画像生成ステップでは、１枚の前記学習用画像から複数枚の前記学習用画像を作成するにあたり、複数の前記指標のうち、不良品の分類に応じた指標が選択して使用される学習方法。
【請求項１２】
管ガラスの品質の良否を検査する管ガラス検査装置であって、
前記管ガラスの表面を展開した被検画像を取得し、前記被検画像をルールベースの画像処理アルゴリズムによって識別することにより、前記管ガラスの良否を検査する第１検査部と、
前記第１検査部で不良品と判定された管ガラスを学習モデルによって識別することにより、前記管ガラスの品質の良否を再検査する第２検査部と
を備えた管ガラス検査装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、管ガラスの品質の良否を判定する管ガラス検査方法、学習方法及び管ガラス検査装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、検査物をカメラ等によって撮像して得た画像情報を画像処理して、検査物の品質の良否を判定する技術が周知である（特許文献１，２等参照）。特許文献２では、例えば画像情報の明るさを複数段階に分類することにより、表面明るさの異なる複数の欠陥を検出できるようにしている。また、画像処理の良否判定で不良品と判定された検査物を再度判定し、検査物の最終的な良否判定を行うことも検討されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平７−３１８５０８号公報
【特許文献２】特開２００６−２６６８４５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、検査物に生じる欠陥の種類は様々であり、各種欠陥について更なる良否判定の精度向上のニーズがあった。また、再判定は作業者による目視で行われる場合もあり、再判定の精度がばらつく問題もあった。
【０００５】
本発明の目的は、管ガラスの品質の良否判定の判定精度向上を可能にした管ガラス検査方法、学習方法及び管ガラス検査装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
前記問題点を解決する管ガラス検査方法は、管ガラスの品質の良否を検査する方法であって、前記管ガラスの表面を展開した被検画像を撮像する撮像工程と、前記被検画像をルールベースの画像処理アルゴリズムによって識別することにより、前記管ガラスの品質の良否を検査する第１検査工程と、前記第１検査工程で不良品と判定された管ガラスを学習モデルによって識別することにより、前記管ガラスの品質の良否を再検査する第２検査工程とを備えた。
【０００７】
前記問題点を解決する学習方法は、管ガラスの表面を展開して撮像された被検画像を、ルールベースの画像処理アルゴリズムによって識別することにより前記管ガラスの品質の良否を判定する検査の後、前記検査で不良品と判定された前記管ガラスの品質の良否を再検査する際に使用される学習モデルの方法であって、１枚の学習用画像を画像加工の指標に基づいて画像を加工することにより、１枚の前記学習用画像から前記指標ごとに複数の被検画像を作成する画像生成ステップと、複数の前記学習用画像を画像データとした機械学習から前記学習モデルを生成するモデル生成ステップとを備え、前記画像生成ステップでは、１枚の前記学習用画像から複数枚の前記学習用画像を作成するにあたり、複数の前記指標のうち、不良品の分類に応じた指標が選択して使用される。
【０００８】
前記問題点を解決する管ガラス検査装置は、管ガラスの品質の良否を検査する構成であって、前記管ガラスの表面を展開した被検画像を取得し、前記被検画像をルールベースの画像処理アルゴリズムによって識別することにより、前記管ガラスの良否を検査する第１検査部と、前記第１検査部で不良品と判定された管ガラスを学習モデルによって識別することにより、前記管ガラスの品質の良否を再検査する第２検査部とを備えた。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、管ガラスの品質の良否判定の判定精度を向上することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】一実施形態の管ガラス検査装置の構成図。
【図２】（ａ），（ｂ）は、管ガラスの撮像工程の概要図。
【図３】管ガラス検査方法の工程を示すフロー図。
【図４】（ａ）は打痕が写った被検画像図、（ｂ）は肌荒れが写った被検画像図、（ｃ）はカケが写った被検画像図、（ｄ）はキズが写った被検画像図。
【図５】学習を用いた管ガラス検査方法の概要図。
【図６】発生する欠陥種類の傾向を示す説明図。
【図７】（ａ）は管ガラスの切断工程の概略図、（ｂ）は管ガラスのエッチング工程の概略図。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、管ガラス検査方法、学習方法及び管ガラス検査装置の一実施形態を図１〜図７に従って説明する。
図１に示すように、管ガラス検査装置１は、管ガラス２（図２等参照）の品質の良否を１次判定する第１検査部３と、第１検査部３で不良品と判定された管ガラス２の品質の良否を２次判定する第２検査部４とを備える。第１検査部３は、管ガラス２を撮像して得られる被検画像Ｄｈをルールベースの画像処理アルゴリズムＰで識別することにより、管ガラス２の品質の良否を判定する。第２検査部４は、第１検査部３で不良品と判定された管ガラス２を、機械学習を通じて再判定する。機械学習は、例えば深層学習（ディープラーニング）であることが好ましい。
【００１２】
第１検査部３は、管ガラス２を撮影する撮像部５と、撮像部５によって取得された撮像データＤａを画像処理する画像処理部６と、画像処理部６によって取得された被検画像Ｄｈをルールベースの画像処理アルゴリズムＰによって識別して管ガラス２の品質の良否を判定する１次判定部７とを備える。
【００１３】
図２（ａ），（ｂ）に示すように、撮像部５は、ワークである管ガラス２に光を照射するバックライト８と、バックライト８により照射された管ガラス２の画像を検出するカメラ９とを備える。カメラ９は、例えばラインセンサ１０からなる。撮像部５は、ワークである管ガラス２を管軸Ｌａ中心に回転させながら管ガラス２をラインセンサ１０によって撮像することにより、管ガラス２を展開した被検画像Ｄｈを取得する。
【００１４】
図１に戻り、１次判定部７は、被検画像Ｄｈをルールベースの画像処理アルゴリズムＰによって処理することで、管ガラス２の品質の良否を１次判定する。ルールベースの画像処理アルゴリズムＰによる良否判定は、画像上に写る被検画像Ｄｈの欠陥部分のパラメータ（例えば、欠陥の線の細さ、面積、個数、欠陥の繋がりなど）を閾値Ｒと比較する判定となっている。よって、欠陥部分のパラメータが閾値Ｒ未満となれば、管ガラス２が良品と判定され、欠陥部分のパラメータが閾値Ｒ以上となれば、管ガラス２が不良品と判定される。１次判定部７は、不良品と判定された管ガラス２の被検画像Ｄｈ、すなわち再検査被検画像Ｄｈ１を第２検査部４に出力する。
【００１５】
第２検査部４は、第１検査部３から取得した再検査被検画像Ｄｈ１（被検画像Ｄｈ）において欠陥が写っている箇所を抽出する欠陥抽出部１１と、欠陥抽出部１１によって抽出された欠陥箇所を切り出す欠陥切出部１２とを備える。第２検査部４は、欠陥切出部１２によって切り出された欠陥箇所の画像を学習モデルＭによって識別することにより欠陥を分類する２次判定部１３と、１次判定で不良と判定された管ガラス２の品質の良否を２次判定部１３の分類結果を利用して再判定する再判定部１４とを備える。
【００１６】
２次判定部１３は、第１検査部３による検査工程で不良品と判定された管ガラス２に対し、学習モデルＭによる識別を通じて、不良品の欠陥の種類を分類する。本例の欠陥の種類は、例えば打痕、肌荒れ、カケ、キズである。本例の学習モデルＭは、不良品である管ガラス２の画像群を機械学習（本例は深層学習：ディープラーニング）することによって生成されている。
【００１７】
再判定部１４は、欠陥が分類された不良品（管ガラス２）の再検査被検画像Ｄｈ１に対し、欠陥の種類ごとに、ルールベースの画像処理アルゴリズムＰで使用する閾値Ｒを設定し、その閾値Ｒで管ガラス２の不良品の識別を行うことにより、管ガラス２の品質の良否を再検査する。本例の場合、閾値Ｒは、例えば欠陥の重要度に応じて閾値Ｒの大小が設定されている。本例の閾値Ｒは、例えば肌荒れ判定用が高く設定され、キズやカケ等の判定用が低く設定されている。
【００１８】
次に、図３〜図７を用いて、本実施形態の管ガラス検査装置１の作用及び効果について説明する。
ステップ１０１において、第１検査部３の撮像部５は、管ガラス２の画像を撮像し、その撮像データＤａを、画像処理部６に出力する（撮像工程）。
【００１９】
ステップ１０２において、第１検査部３の画像処理部６は、撮像データＤａを画像処理することにより、管ガラス２の画像を管軸Ｌａ直交方向に展開した被検画像Ｄｈを取得する（撮像工程）。
【００２０】
ステップ１０３において、第１検査部３の１次判定部７は、画像処理部６によって抽出された被検画像Ｄｈを、ルールベースの画像処理アルゴリズムＰによって識別することにより、管ガラス２の品質の良否を判定する１次判定を実行する（第１検査工程）。本例の場合、１次判定部７は、ルールベースの画像処理アルゴリズムＰに則って被検画像Ｄｈを用いて閾値Ｒにより判定を実行し、管ガラス２の品質の良否を確認する。第１判定で使用する閾値Ｒは、どのような欠陥種類にも対応できるように厳しめの値に設定されている。
【００２１】
ステップ１０４において、１次判定部７は、１次判定が成立したか否かを判定する。１次判定が成立すればステップ１０５に移行し、１次判定が成立しなければステップ１０６に移行する。なお、１次判定が成立しない場合、１次判定部７は、１次判定が成立しなかった管ガラス２の被検画像Ｄｈ、すなわち再検査被検画像Ｄｈ１を第２検査部４に出力する。
【００２２】
ステップ１０５において、１次判定部７は、このときに検査した管ガラス２を「良品」と判定する。これにより、いま検査中の管ガラス２は、出荷可能な製品として搬送される。
【００２３】
ステップ１０６において、第２検査部４の欠陥抽出部１１は、第１検査部３から取得した再検査被検画像Ｄｈ１から、画像に写り込む欠陥箇所を抽出する。
ステップ１０７において、第２検査部４の欠陥切出部１２は、欠陥箇所が抽出された再検査被検画像Ｄｈ１から、欠陥画像Ｄｈ１’を切り出す。再検査被検画像Ｄｈ１から欠陥画像Ｄｈ１’を切り出すことにより、欠陥箇所及びその付近の拡大画像が得られる。
【００２４】
ステップ１０８において、第２検査部４の２次判定部１３は、欠陥切出部１２から入力した欠陥画像Ｄｈ１’を学習モデルＭによって識別することにより、欠陥画像Ｄｈ１’に写る欠陥を分類する。学習モデルＭによる分類は、機械学習の一種である深層学習（ディープラーニング）である。
【００２５】
図４に、管ガラス２に生じ得る欠陥の種類を図示する。欠陥は、図４（ａ）に示す「打痕」、図４（ｂ）に示す「肌荒れ」、図４（ｃ）に示す「カケ」、図４（ｄ）に示す「キズ」などがある。打痕は、管ガラス２の表面に形成されてしまう大きな欠損であり、１つでもあるとよくない。肌荒れは、管ガラス２の端面においてエッチングを施した加工面に生じ易い。カケは、管ガラス２の一部分が欠損した箇所であり、管ガラス２の切断面に生じ易い。キズは、管ガラス２の表面に付いた細長い溝のようなものである。２次判定部１３は、１つの管ガラス２に対し、発生している欠陥の種類と、各欠陥の個数とを判別することができる。また、これ以外の欠陥として、図示はしないが「汚れ」もある。
【００２６】
図３に戻り、ステップ１０９において、再判定部１４は、２次判定部１３による欠陥の分類結果を基に、ルールベースの画像処理アルゴリズムＰを用いて、１次判定で不良品と判定された管ガラス２の品質の良否を、再度判定する。このとき、ルールベースの画像処理アルゴリズムＰを使用した再判定を行うにあたり、欠陥種類の応じた閾値Ｒが適宜選択されて、再判定が実行される。
【００２７】
ステップ１１０において、再判定部１４は、閾値Ｒを欠陥種類に応じて設定したルールベースの画像処理アルゴリズムＰでの再判定が成立したか否かを判定する。再判定が成立した場合には、ステップ１０５に移行する。これにより、１次判定では不良品と判定された管ガラス２が、最終的には「良品」として判定される。よって、出荷しても問題ない程度の品質の管ガラス２の品質の良否判定にあたり、これまでの判定では不良品として判定されたものが、良品の判定結果を得ることができるようになる。
【００２８】
一方、再判定が成立しない場合には、ステップ１１１に移行する。これにより、管ガラス２が「不良品」と最終判定される。よって、１次判定及び２次判定の両方が成立しない大きな欠陥がある管ガラス２を、市場に出荷しないようにすることができるようになる。
【００２９】
図５に、管ガラス検査方法で使用する機械学習（深層学習）の利用方法を図示する。機械学習には、「学習フェーズ」と「推論フェーズ」とがある。学習フェーズでは、学習用画像Ｄｋの収集及び分類を行い、これらを機械学習（深層学習）により学習させて、最適な学習モデルＭを構築する。そして、推論フェーズでは、学習フェーズで生成した学習モデルＭを用いて、被検画像Ｄｈ（再検査被検画像Ｄｈ１）に写る欠陥箇所を分類し、その分類結果を用いて、ルールベースの画像処理アルゴリズムＰによる良否判定を再度行い、管ガラス２の品質の良否を判定する。
【００３０】
学習モデルＭは、複数の学習用画像Ｄｋを機械学習することで生成されるが、学習用画像Ｄｋの枚数を確保するために、学習用画像Ｄｋである欠陥画像Ｄｈ１’を、種々の指標Ｆで変化させて、学習枚数を増やす場合がある。種々の指標Ｆには、例えば上下反転、左右反転、回転、輝度変化、コントラスト変化、角度変更、位置ずらしなどがある。しかし、管ガラス２の製造工程に起因して、各種欠陥には、その発生位置等に特徴があり、どの欠陥の判定においても、全ての指標Ｆに基づき得られた学習用画像Ｄｋが有効であるという訳ではない。
【００３１】
例えば、図６に示すように、管ガラス２の展開図において、管軸Ｌａ方向に沿う辺Ｘ１，Ｘ２はラインセンサ１０の境界であるので、凹凸は生じない。一方、管ガラス２の展開図において、管軸Ｌａ方向端の辺Ｙ１，Ｙ２はワーク端面であるので、凹凸が生じる可能性がある。このように、管ガラス２の展開図における各辺Ｘ１，Ｘ２，Ｙ１，Ｙ２においても、凹凸発生に特徴があることが分かる。
【００３２】
また、図７（ａ），（ｂ）に示すように、管ガラス２の製造工程は、連続成形された母材ガラス１５から切断装置１６によって管ガラス２を切断する切断工程（図７（ａ））と、切断後に管ガラス２の一方の端部１７ｂをエッチングするエッチング工程（図７（ｂ））とを備える。このため、管ガラス２は、一方の端部１７ａが切断面となり、他方の端部１７ｂがエッチング面となっている。なお、切断工程は、例えば母材ガラス１５にスクライブを形成した後に応力を作用させて折り割る方式や、回転刃を用いた切断方式や、レーザ光によって母材ガラス１５を所定位置で切断するレーザ切断方式などを用いることが好ましい。なお、母材ガラス１５に応力を作用させる場合は、加熱及び急冷により応力を作用させてもよいし、機械的曲げにより応力を作用させてもよい。
【００３３】
図６に戻り、管ガラス２を展開した被検画像Ｄｈでは、切断面には、切断という機械的な加工の特性上、「カケ」のみが発生し、エッチング面には、エッチング加工の化学変化の影響により、「肌荒れ」のみが発生する傾向がある。このように、管ガラス２の展開図では、管ガラス２の加工の種類に応じて、発生する欠陥の種類が決まる。よって、学習モデルＭの作成時に学習用画像Ｄｋを増やす場合に、指標Ｆの種類に応じて画像を加工すると効果的である。
【００３４】
例えば、画像上に写る欠陥が管ガラス２の端部にのみ発生する「肌荒れ」や「カケ」の場合、例えば「上下反転」、「輝度変化」、「コントラスト変化」等の指標Ｆにより、学習用画像Ｄｋの枚数を増やすようにする。すなわち、「左右反転」や「回転」を除外して指標Ｆを選択する。一方、画像上に写る欠陥が「打痕」や「キズ」の場合、例えば「上下反転」、「左右反転」、「回転」、「輝度変化」、「コントラスト変化」等の指標Ｆにより、学習用画像Ｄｋの枚数を増やすようにする。このようにして、学習モデルＭの最適化を図り、欠陥分類の認識力を高めることもできる。
【００３５】
また、打痕は、欠陥として最も好ましくないため、２次判定時に打痕と分類された時点で、その管ガラス２を不良品と判定してもよい。肌荒れが複数検出された場合も好ましくないため、２次判定時に複数の肌荒れを検出した時点で、その管ガラス２を不良品と判定してもよい。
【００３６】
以上、本例によれば、ルールベースの画像処理アルゴリズムＰによる第１検査工程で不良品と判定された管ガラス２を、学習モデルＭを用いた第２検査工程で再判定する。再判定時、第２検査工程で問題がないと判定されれば、この管ガラス２を良品として取り扱う。このため、実際は良品として取り扱っても問題のない管ガラス２を、不良品として判定してしまわずに済む。よって、管ガラス２の品質の良否判定の判定精度を向上することができる。
【００３７】
第２検査工程では、第１検査工程で不良品と判定された管ガラス２に対し、学習モデルＭによる識別を通じて不良品の欠陥の種類を分類し、分類結果を用いて管ガラス２の品質の良否を再検査する。これにより、欠陥の分類結果に応じた最適な態様で、管ガラス２の品質の良否の再判定を行うことが可能となる。よって、管ガラス２の品質の良否判定精度の確保に一層寄与することができる。
【００３８】
第２検査工程では、欠陥が分類された管ガラス２に対し、欠陥の種類ごとに閾値Ｒが設定された画像処理アルゴリズムＰによって識別を行うことにより、管ガラス２の品質の良否判定を再検査する。よって、再判定の際に、ルールベースの画像処理アルゴリズムＰによって管ガラス２の品質の良否判定を行う場合であっても、高い判定精度を確保することができるようになる。
【００３９】
欠陥の種類は、打痕、肌荒れ、カケ、キズ及び汚れのうち少なくとも１つである。よって、管ガラス２に生じ得る打痕、肌荒れ、カケ、キズ、汚れの各々の欠陥に応じた最適な態様で再判定を実施することができる。
【００４０】
学習モデルＭは、不良品である管ガラス２の被検画像Ｄｈを学習用画像Ｄｋとし、この学習用画像Ｄｋを画像データとした機械学習により生成されている。よって、実際の被検画像Ｄｈを学習用画像Ｄｋとして学習することにより、学習モデルＭが生成されるので、判定精度の高い学習モデルＭを作成することができる。
【００４１】
学習モデルＭは、不良品である管ガラス２の被検画像Ｄｈを学習用画像Ｄｋとし、この学習用画像Ｄｋを画像データとした機械学習により生成されている。よって、実際の不良品の被検画像Ｄｈを学習した学習モデルＭによって管ガラス２の良否判定が実施されるので、判定精度の高い学習モデルＭを作成することができる。
【００４２】
１枚の学習用画像Ｄｋを画像加工の指標Ｆに基づいて画像を加工することにより、１枚の学習用画像Ｄｋから指標Ｆごとに学習用画像Ｄｋが生成され、これら複数の学習用画像Ｄｋを画像データとした機械学習から学習モデルＭが生成されている。よって、多数の学習用画像Ｄｋから学習モデルＭを生成することが可能となるので、判定精度のよい学習モデルＭを生成するのに有利となる。
【００４３】
１枚の学習用画像Ｄｋから各指標Ｆを通じて複数枚の学習用画像Ｄｋを作成する場合、複数の指標Ｆのうち、不良の分類に応じた指標Ｆが選択して使用される。このため、１枚の学習用画像Ｄｋから複数の学習用画像Ｄｋを作成するにあたり、欠陥の種類に対し、各種類に対応した指標Ｆを選択的に用いて学習用画像Ｄｋを増やす。よって、学習モデルＭの作成に使用する学習用画像Ｄｋの最適化が可能となるので、精度のよい学習モデルＭを生成するのに一層有利となる。
【００４４】
画像加工の指標Ｆは、上下反転、左右反転、回転、輝度変化、コントラスト変化、角度変化、位置ずらしのいずれか、又はこれらの組み合わせである。よって、好適な指標Ｆにより１枚の画像を加工して、学習用画像Ｄｋの枚数を増やすことができる。
【００４５】
画像加工の対象となる１枚の学習用画像Ｄｋに撮像された不良の分類が、管ガラス２の端部にのみ生ずる不良である場合、画像加工の指標Ｆから左右反転及び回転を除外して指標Ｆが選択される。よって、不良の種類に応じた適切な指標Ｆに基づいて学習用画像Ｄｋの枚数を増やすことができる。
【００４６】
撮像工程では、バックライト８とカメラ９（ラインセンサ１０）との間に管ガラス２を配置し、管ガラス２を管軸Ｌａ中心に回転させながらカメラ９（ラインセンサ１０）で撮影することにより、被検画像Ｄｈを取得する。よって、管ガラス２を管軸Ｌａ回りに回転させながら画押撮影することにより、管ガラス２を展開した画像を簡易に取得することができる。
【００４７】
管ガラス２の製造工程では、母材ガラス１５から管ガラス２を切断する切断工程と、切断後の管ガラス２の一端をエッチングするエッチング工程とを備える。管ガラス２の製造に際して、管ガラス２の端部１７ｂがエッチング加工されるので、管ガラス２の端部１７ｂを表面仕上げすることができる。また、撮像工程では、管ガラス２の一方の端部１７ｂに形成されたエッチング面と、他方の端部１７ａに形成された切断面との少なくとも一方が写り込むように被検画像Ｄｈを撮像することが好ましい。このようにすれば、切断やエッチング加工の際に端面に欠陥が生じても、これを２次判定で分類して抽出することができる。なお、管ガラス２が透明であれば、両端面が同時に写り込むように被検画像Ｄｈを撮像することも容易である。
【００４８】
また、管ガラス検査方法において、第１検査工程及び第２検査工程で不良品と判定された管ガラス２の被検画像Ｄｈを学習データとして取得し、学習データを基に学習モデルＭの学習を実行する学習工程を備えてもよい。この場合、検査の過程において不良品と判定された管ガラス２の画像データを学習して学習モデルＭを逐次更新することが可能となるので、学習モデルＭの最適化が可能となる。よって、高い判定精度の確保に一層有利となる。
【００４９】
なお、本実施形態は、以下のように変更して実施することができる。本実施形態及び以下の変更例は、技術的に矛盾しない範囲で互いに組み合わせて実施することができる。
・２次判定において、分類結果の１パラメータとして「信頼度」が求められる場合、この信頼度を欠陥分類の判定に使用してもよい。例えば、信頼度が高い分類結果は有効とし、信頼度が低い分類結果は無効とすることで、分類自体の信頼度をよくする。この場合、管ガラス２の品質の良否判定の精度向上に一層寄与する。
【００５０】
・ルールベースの画像処理アルゴリズムＰは、ルールベースのプログラムであれば、種々の形式や方式のものが採用可能である。
・再判定は、ルールベースの画像処理アルゴリズムＰを用いた処理に限定されず、例えば学習を用いた処理など、他の処理に変更してもよい。
【００５１】
・再判定の処理は、例えば１次判定部７が実施してもよい。
・再判定は、検査員が実施に見て確認する目視を含んでもよい。
・学習モデルＭは、深層学習（ディープラーニング）により生成されることに限定されず、種々の機械学習方式が適用可能である。
【００５２】
・分類の種類は、実施例以外の他の種類を含んでもよい。
・画像加工の指標Ｆは、画像を変化させるパラメータであれば、例えば画像サイズや画像彩度など、種々のパラメータを用いることができる。
【００５３】
・学習モデルＭの更新は、省略してもよい。
・管ガラス２の製造方法は、実施例に述べた切断工程及びエッチング工程を含む以外の工程を採用してもよい。また、管ガラス２は、どのような製造工程を経て作成されてもよい。
【００５４】
・管ガラス２は、例えば医療用や照明用など種々の分野のガラス材に使用できる。また、管ガラス２は、微細なものから、ある程度の大きさのあるものまで、種々のサイズが適用可能である。
【符号の説明】
【００５５】
１…管ガラス検査装置、２…管ガラス、３…第１検査部、４…第２検査部、８…バックライト、９…カメラ、１０…ラインセンサ、１５…母材ガラス、１７ａ，１７ｂ…端部、Ｄｈ…被検画像、Ｄｋ…学習用画像、Ｐ…画像処理アルゴリズム、Ｍ…学習モデル、Ｆ…指標、Ｒ…閾値、Ｌａ…管軸。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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