(57)【要約】【課題】対象物の良否判定を、簡易にかつ精度良く行う。【解決手段】判定結果出力装置（１Ａ）は、画像データに対して、互いに異なる複数の学習済ＣＮＮ（１１）を適用することで、学習済ＣＮＮ（１１）のそれぞれにおいて、対象物の良否判定を行う一次良否判定部（１０）と、一次良否判定部（１０）による良否判定の結果のうちの少なくとも１つの良否判定の結果が、対象物が不良品であることを示す場合、対象物が不良品であると最終的に判定する最終良否判定部（２０）と、を備える。【選択図】図１
2020046731.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された画像データに含まれる対象物の良否判定の結果を出力する判定結果出力装置であって、
前記画像データに対して、互いに異なる複数の学習済モデルを適用することで、当該学習済モデルのそれぞれにおいて、前記対象物の良否判定を行う一次良否判定部と、
前記一次良否判定部による前記良否判定の結果のうちの少なくとも１つの良否判定の結果が、前記対象物が不良品であることを示す場合、前記対象物が不良品であると最終的に判定する最終良否判定部と、を備える、判定結果出力装置。
【請求項２】
前記一次良否判定部は、複数の学習データとしての画像データを有し、かつ、少なくとも一部の画像データが互いに異なる複数の学習データセットのそれぞれを、畳み込みニューラルネットワークに入力することにより作成された学習済モデルを、前記複数の学習済モデルのそれぞれとして用いる、請求項１に記載の判定結果出力装置。
【請求項３】
前記複数の学習済モデルのそれぞれには、良否判定の基準となる閾値が変更可能に設定されている、請求項１又は２に記載の判定結果出力装置。
【請求項４】
入力された画像データに含まれる対象物の良否判定の結果を出力する判定結果出力方法であって、
前記画像データに対して、互いに異なる複数の学習済モデルを適用することで、当該学習済モデルのそれぞれにおいて、前記対象物の良否判定を行う一次良否判定ステップと、
前記一次良否判定ステップにおける前記良否判定の結果のうちの少なくとも１つの良否判定の結果が、前記対象物が不良品であることを示す場合、前記対象物が不良品であると最終的に判定する最終良否判定ステップと、を含む、判定結果出力方法。
【請求項５】
請求項１に記載の判定結果出力装置としてコンピュータを機能させるための判定結果出力プログラムであって、前記一次良否判定部及び前記最終良否判定部としてコンピュータを機能させるための判定結果出力プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、判定結果出力装置等に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、ニューラルネットワークを用いた画像認識技術が開発されている。このような画像認識技術の一例として、例えば特許文献１及び２に開示されている。
【０００３】
特許文献１のパターン認識学習方法では、入力された画像データから検出した複数の局所的特徴から、複数の代表局所特徴を選択し、当該代表局所特徴を教師データとして含む学習用データセットを用いて学習済モデルを構築している。
【０００４】
特許文献２の画像認識システムでは、画像データから被写体の全体の像と所定部分の像とを抽出し、抽出した像毎に個別判定ニューラルネットワークを用いて学習させる。各個別判定ニューラルネットワークの認識結果を、総合判定ニューラルネットワークに入力することで、学習済モデルが構築される。実際の被写体の認証についても、学習済モデルの構築方法と同様の方法で行われる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特許第４５３２９１５号公報（２０１０年６月１８日登録）
【特許文献２】特開平４−２６４９８５号公報（１９９２年９月２１日公開）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１では、構築される学習済モデルは１つである。例えば、学習済モデルに入力される画像に変化が生じた場合には出力結果が異なり、その結果、当該画像に含まれる対象物が不良品であるにもかかわらず良品と誤判定してしまう可能性がある。誤判定の解消を図るためには、学習済モデル自体を作成しなおす必要があり、この場合非常に手間がかかる。
【０００７】
特許文献２では、全体の像及び所定部分の像を含む画像を用いて被写体の認証を行うため、個別判定ニューラルネットワークでの判定結果を総合判定ニューラルネットワークに入力することで最終的な判定結果を取得している。そのため、より簡易に判定結果を出力することは困難である。
【０００８】
本発明の一態様は、対象物の良否判定を、簡易にかつ精度良く行うことが可能な判定結果出力装置等を実現することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る判定結果出力装置は、入力された画像データに含まれる対象物の良否判定の結果を出力する判定結果出力装置であって、前記画像データに対して、互いに異なる複数の学習済モデルを適用することで、当該学習済モデルのそれぞれにおいて、前記対象物の良否判定を行う一次良否判定部と、前記一次良否判定部による前記良否判定の結果のうちの少なくとも１つの良否判定の結果が、前記対象物が不良品であることを示す場合、前記対象物が不良品であると最終的に判定する最終良否判定部と、を備える。
【００１０】
また、上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る判定結果出力方法は、入力された画像データに含まれる対象物の良否判定の結果を出力する判定結果出力方法であって、前記画像データに対して、互いに異なる複数の学習済モデルを適用することで、当該学習済モデルのそれぞれにおいて、前記対象物の良否判定を行う一次良否判定ステップと、前記一次良否判定ステップにおける前記良否判定の結果のうちの少なくとも１つの良否判定の結果が、前記対象物が不良品であることを示す場合、前記対象物が不良品であると最終的に判定する最終良否判定ステップと、を含む。
【発明の効果】
【００１１】
本発明の一態様によれば、対象物の良否判定を、簡易にかつ精度良く行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の実施形態１に係る判定結果出力装置の要部構成を示すブロック図である。
【図２】上記判定結果出力装置が備える学習済ＣＮＮの作成方法を示すものであり、（ａ）は、学習済ＣＮＮの作成における学習過程を示す概念図であり、（ｂ）は、学習済ＣＮＮの作成における検定過程を示す概念図である。
【図３】上記判定結果出力装置を用いた判定結果の例を示す表である。
【図４】上記判定結果出力装置を用いた判定結果の他の例を示す表である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
〔実施形態１〕
以下、本発明の一実施形態の判定結果出力装置１Ａについて、詳細に説明する。
【００１４】
判定結果出力装置１Ａは、対象物を撮像装置２によって撮像した画像データに基づいて、当該対象物が良品であるか不良品であるかを判定し、その判定結果を出力する装置である。換言すれば、判定結果出力装置１Ａは、入力された画像データに含まれる対象物の良否判定の結果を出力する装置である。本実施形態では、上記対象物として板金を例に挙げて説明する。板金の良否判定の基準としては、例えば、疵の有無、色彩、欠けなどが挙げられる。
【００１５】
（判定結果出力装置１Ａの構成）
図１は、判定結果出力装置１Ａの要部構成を示すブロック図である。図１に示すように、判定結果出力装置１Ａは、一次良否判定部１０と、最終良否判定部２０と、表示部３０とを備えている。
【００１６】
一次良否判定部１０は、図１に示すように、複数の学習済ＣＮＮ（畳み込みニューラルネットワーク、Convolutional Neural Network）１１を備えている。学習済ＣＮＮ１１は、入力された画像データに含まれる対象物の良否判定の結果を出力する。学習済ＣＮＮ１１のそれぞれは、予め機械学習によって作成された学習済モデルである。学習済ＣＮＮ１１のそれぞれは、機械学習において入力される教師データを異ならせることにより、互いに異なるモデルとなっている。
【００１７】
ここで、学習済ＣＮＮ１１の作成方法（学習方法）について説明する。なお、以下の説明は、一例であり、本発明における学習済ＣＮＮ１１が下記の説明の方法で作成されるものに限定されるものではない。図２は、学習済ＣＮＮ１１の作成方法を示すものであり、（ａ）は、学習済ＣＮＮ１１の作成における学習過程を示す概念図であり、（ｂ）は、学習済ＣＮＮ１１の作成における検定過程を示す概念図である。学習済ＣＮＮ１１は、図２に示すように、学習装置１００によって作成される。
【００１８】
学習済ＣＮＮ１１の作成方法では、まず、教師データ（学習データ）として、所定の数（ここでは、１０００枚とする）の板金の画像データを用意する。当該教師データのうち、所定の割合の画像データは良品の板金の画像データであり、残りの画像データは不良品の板金の画像データである。教師データにおいて、良品か不良品かは予めユーザによって特定されている。
【００１９】
次に、学習装置１００は、ＣＮＮに学習させるための画像データセット３１（学習データセット）を作成する。学習装置１００は、例えば、各ＣＮＮのために、１０００枚の教師データの中から、２００枚の教師データをランダムに抽出することによって画像データセット３１を作成する。それぞれのＣＮＮにおける学習データとしての画像データセット３１は、互いに異なる画像データセットとする。ただし、画像データセット３１のすべての画像データが他の画像データセット３１の画像データと異なっている必要はなく、画像データセット３１の一部の画像データは、他の画像データセット３１の画像データと重複していてもよい。本実施形態では、すべての画像データセット３１において、良品の画像データの数と、不良品の画像データの数との比を一定とする。
【００２０】
次に、学習装置１００は、各ＣＮＮについて、画像データセット３１を用いて学習済モデルを作成する。
具体的には、学習装置１００は、まず、２００枚の画像データのうち、１６０枚を、ＣＮＮに学習させるためのトレーニング用画像データ（以降、トレーニング画像データ）として選定する。また、学習装置１００は、残りの４０枚を、ＣＮＮのパラメータを調整するための交叉検定画像データ（以降、交叉検定画像データ）として選定する。これらの選定もランダムに行われる。
【００２１】
次に、学習装置１００は、図２の（ａ）に示すように、ＣＮＮに対して１６０枚のトレーニング画像データのうち、ランダムに抽出した４０枚のトレーニング画像データを入力することによりＣＮＮに学習させる。次に、学習装置１００は、図２の（ｂ）に示すように、学習させたＣＮＮに対して交叉検定画像データを入力していくことで、良否判定の精度を向上させるためにＣＮＮのパラメータを調整する。次に、学習装置１００は、１６０枚のトレーニング画像データのうち先程とは異なる４０枚のトレーニング画像データを入力することによりＣＮＮにさらに学習させる。次に、学習装置１００は、学習させたＣＮＮに対して交叉検定画像データを入力させ、良否判定の精度を向上させるためにＣＮＮのパラメータをさらに調整する。以降、学習装置１００は、当該処理を繰り返すことにより、１つ目のＣＮＮについて学習済ＣＮＮ１１を作成する。学習装置１００は、他のＣＮＮについても同様の学習をさせることにより、学習済ＣＮＮ１１を作成する。
【００２２】
ここで、上述したように、各学習済ＣＮＮ１１の学習において、学習データとしての画像データセットは、互いに異なる画像データセットとしている。これにより、学習済ＣＮＮ１１のそれぞれは、互いに異なる学習済モデルとなる。
【００２３】
各学習済ＣＮＮ１１は、入力された画像データに対する良否判定結果として、当該画像データに含まれる対象物が良品であるか、又は不良品であるかを出力する。具体的には、各学習済ＣＮＮ１１は、対象物が良品であると判定できる確率（判定精度）を算出し、その算出結果を、良否判定の基準となる閾値と比較することで、良品又は不良品との判定結果を出力する。
【００２４】
各学習済ＣＮＮ１１は、例えば対象物を良品と判定するための指標である閾値と比較することで、良品又は不良品との判定結果を出力する。各学習済ＣＮＮ１１は、良品であると判定できる確率が閾値以上であれば良品と判定し、閾値未満であれば不良品と判定する。
【００２５】
例えば、任意の学習済ＣＮＮ１１からの出力結果が、良品であると判定できる確率が６５％であり、不良品であると判定できる確率が３５％であることを示している場合であって、当該学習済ＣＮＮ１１の閾値が５０％と設定されている場合を考える。この場合、出力結果（良品であると判定できる確率：６５％）が当該閾値（５０％）を超えているため、当該学習済ＣＮＮ１１は、対象物が良品であると判定する。
【００２６】
但し、上記閾値は、対象物を不良品と判定するための指標である閾値であっても構わない。この場合、各学習済ＣＮＮ１１は、対象物が不良品であると判定できる確率を算出し、その算出結果を、当該閾値と比較することで、良品又は不良品との判定結果を出力する。各学習済ＣＮＮ１１は、不良品であると判定できる確率が閾値以上であれば不良品と判定し、閾値未満であれば良品と判定する。
【００２７】
例えば、任意の学習済ＣＮＮ１１からの出力結果が、良品であると判定できる確率が６５％であり、不良品であると判定できる確率が３５％であることを示している場合であって、当該学習済ＣＮＮ１１の閾値が５０％と設定されている場合を考える。この場合、出力結果（不良品であると判定できる確率：３５％）が当該閾値（５０％）未満であるため、当該学習済ＣＮＮ１１は、対象物が良品であると判定する。
【００２８】
なお、上記閾値は、学習済ＣＮＮ１１毎に設定されている。上述のように、各学習済ＣＮＮ１１を作成するためのＣＮＮに入力する画像データセット３１は異なるため、各学習済ＣＮＮ１１は、互いに異なる学習済モデルとなっている。そのため、各学習済ＣＮＮ１１に同じ画像データを入力しても、その出力結果（上記確率）は異なる可能性がある。従って、各学習済ＣＮＮ１１において精度良く良否判定結果を得るために、実験等を経て、各学習済ＣＮＮ１１に適した閾値がそれぞれ設定されている。
【００２９】
以上のように、複数の学習済ＣＮＮ１１は、互いに異なるモデルとなっているため、同一の画像データが入力されたときに、それぞれの出力結果が異なる可能性を有している。複数の学習済ＣＮＮ１１のそれぞれは、入力された画像データに含まれる対象物の良否判定の結果を最終良否判定部２０に出力する。
【００３０】
最終良否判定部２０は、判定結果出力装置１Ａにおける対象物の最終的な良否を判定する。最終良否判定部２０は、複数の学習済ＣＮＮ１１からそれぞれ出力された対象物の良否判定結果を用いて、最終的な良否判定を行う。具体的には、最終良否判定部２０は、複数の学習済ＣＮＮ１１から入力されたすべての良否判定の結果が良品判定であることを示す場合においてのみ、対象物を良品と判定する。換言すれば、最終良否判定部２０は、複数の学習済ＣＮＮ１１から入力された判定結果のうちの少なくとも１つの良否判定の結果が不良品であることを示す場合には、対象物を不良品であると判定する。最終良否判定部２０は、良否判定の結果を表示部３０に出力する。
【００３１】
表示部３０は、最終良否判定部２０から入力された判定結果を表示する装置である。表示部３０は、特に限定されるものではないが、例えば、液晶ディスプレイなどである。なお、判定結果を出力する出力装置は、表示部３０に限らず、判定結果を音で出力するスピーカ等であっても構わない。また、出力装置は、判定結果出力装置１Ａに備えられる必要は必ずしもなく、判定結果出力装置１Ａと接続可能な、判定結果出力装置１Ａの外部装置として設けられても構わない。
【００３２】
（判定結果出力装置１Ａの動作）
次に、本実施形態における判定結果出力装置１Ａの動作（換言すれば、判定結果出力方法）について、図１を参照しながら説明する。
【００３３】
本実施形態の判定結果出力方法は、一次良否判定ステップと、最終良否判定ステップとを含む。
【００３４】
一次良否判定ステップでは、互いに異なる複数の学習済ＣＮＮ１１を適用することで、学習済ＣＮＮ１１のそれぞれにおいて、画像データ（対象物）の良否判定を行う。最終良否判定ステップでは、一次良否判定ステップでの複数の良否判定の結果に基づき、最終的な対象物の良否判定を行う。
【００３５】
実施形態の判定結果出力方法では、図１に示すように、まず、良否判定を行う対象物の画像データを一次良否判定部１０が備える各学習済ＣＮＮ１１に入力する。次に、各学習済ＣＮＮ１１が当該画像データについて良否判定を行う（一次良否判定ステップ）。次に、各学習済ＣＮＮ１１は、良否判定結果を最終良否判定部２０へ出力する。
【００３６】
次に、最終良否判定部２０が、複数の学習済ＣＮＮ１１から出力された良否判定結果に基づいて、対象物の最終的な良否を判定する（最終良否判定ステップ）。具体的には、最終良否判定部２０は、複数の学習済ＣＮＮ１１から出力されたすべて良否判定結果が良品判定であることを示す場合においてのみ、対象物を良品と判定する。換言すれば、最終良否判定部２０は、一次良否判定部１０から入力された複数の判定結果のうちの少なくとも１つの良否判定の結果が不良品であることを示す場合に、対象物を不良品であると判定する。具体例について、図３を参照しながら説明する。
【００３７】
図３は、本実施形態における判定結果出力装置１Ａを用いた判定結果の例を示す表である。図３では、複数（５つ）の学習済ＣＮＮ１１を区別するために、学習済ＣＮＮ１１Ａ〜学習済ＣＮＮ１１Ｅと記載している。
【００３８】
図３に示すように、製品Ａについては、学習済ＣＮＮ１１Ａ〜学習済ＣＮＮ１１Ｅのすべてが良品であると判定している。このため、最終良否判定部２０は、製品Ａを良品であると判定する。これに対して、製品Ｂ〜製品Ｄについては、学習済ＣＮＮ１１Ａ〜学習済ＣＮＮ１１Ｅの少なくとも１つが不良品であると判定している。このため、最終良否判定部２０は、製品Ｂ〜製品Ｄを不良品であると判定する。
【００３９】
ここで、学習済ＣＮＮ１１に入力される画像データは、対象物を撮像した画像データの画素数、又は、画像データにおける対象物を撮像する方向が学習時から変化する場合がある。換言すれば、学習済ＣＮＮ１１に入力される画像に変化が生じる場合がある。このような場合、従来では、良否判定を行うために学習済ＣＮＮを１つのみ用いていたため、画像データが学習時から変化した場合、不良品を良品と判定しまう可能性があった。
【００４０】
これに対して、判定結果出力装置１Ａでは、最終良否判定部２０に対して、複数の学習済ＣＮＮ１１からそれぞれ対象物の良否判定結果が入力される。そして、最終良否判定部２０は、複数の学習済ＣＮＮ１１から入力されたすべての良否判定の結果が良品判定であることを示す場合においてのみ、対象物を良品と判定する。換言すれば、最終良否判定部２０は、複数の学習済ＣＮＮ１１から入力された判定結果のうちの少なくとも１つの良否判定の結果が不良品であることを示す場合に、対象物を不良品であると判定する。
【００４１】
上記の構成によれば、学習済ＣＮＮ１１に入力される画像に変化が生じた場合においても、複数の学習済ＣＮＮ１１のすべてが良品と判断しなければ、最終的に良品と判定しないため、不良品を良品と判定する可能性を低減することができる。
【００４２】
次に、同一の対象物（製品Ｅ）について、画像データの解像度（画素数）を変化させて、本発明の判定結果出力装置１Ａにより良品判定を行う場合について、図４を参照しながら説明する。図４は、判定結果出力装置１Ａを用いた判定結果の例を示す表である。図４に示す例では、例１から例４に向かうにつれて画像データの解像度を下げたときの判定結果を示す。ここでは、製品Ｅが不良品であるものとして説明する。
【００４３】
ＣＮＮを用いた良否判定では、画像データの解像度によって良否判定が異なることがある。そのため、従来のように１つの学習済ＣＮＮを用いて良否判定をする場合、誤った判定をしてしまう可能性が高くなる。
【００４４】
これに対して、判定結果出力装置１Ａでは、図４に示すように、例２及び例３にように、画像データの解像度の低下によって複数の学習済ＣＮＮ１１のうちの一部の学習済ＣＮＮ１１が対象物を良品であると判定したとしても、他の学習済ＣＮＮ１１が不良品であると判定することにより、当該対象物が不良品であると判定することができる。従って、対象物の良否判定を、従来よりも精度良く行うことができる。また、判定結果出力装置１Ａでは、特許文献２のような総合判定ニューラルネットワークを必要としないため、簡易にかつ精度良く行うことができる。
【００４５】
なお、本実施形態では、学習済ＣＮＮ１１の作成において、すべての画像データセット３１に含まれる、良品の画像データの数と、不良品の画像データの数との比を一定としている。これにより、学習済ＣＮＮ１１におけるパラメータの設定を容易にすることができる。
【００４６】
ただし、本発明の一態様では、学習済ＣＮＮ１１の作成において、それぞれの画像データセット３１に含まれる、良品の画像データの数と、不良品の画像データの数との比を異ならせてもよい。これにより、学習済ＣＮＮ１１毎に更に異なる特徴を持たせることができる。その結果、画像データによって、各学習済ＣＮＮ１１の判定精度を異ならせることができ、不良品を良品と判定する可能性を低減させることができる。
【００４７】
学習済ＣＮＮ１１が有する特徴としては、例えば、良品もしくは不良品と判定しやすい、又は、疵の有無、色彩、欠け等の特定の指標に特化した良否判定を行うといった特徴が挙げられる。例えば、
（１）画像データセット３１に含める画像データの数、
（２）画像データセット３１に含める、良品の画像データの数と不良品の画像データの数との比、
（３）画像データセット３１に含める、トレーニング画像データの数と交叉検定画像データの数との比、
（４）画像データセット３１に含める画像データの解像度、
（５）画像データセット３１に含める画像データの種類（例：カラー画像又は２値化画像）、又は、
（６）学習時に設定する各種パラメータ（例：最適化関数）、
といった各種条件を変更することによって、上記特徴を変更することも可能である。学習装置１００は、上記条件の少なくとも何れかを変更することで、例えば、疵の特定に強い（僅かな傷でも不良品と判定する）学習済ＣＮＮ１１、又は、欠けの特定に強い（僅かな欠けでも不良品と判定する）学習済ＣＮＮ１１を作成することも可能となる。なお当然ながら、用意する教師データに含まれる対象物の状態によっても、学習済ＣＮＮ１１の特徴は異なってくる。
【００４８】
また、本実施形態では、学習装置１００は、用意された画像データから所定数の画像データをランダムに選定しているが、これに限らず例えば、用意された画像データの全てを各ＣＮＮに入力しても構わない。また、各ＣＮＮに入力されるために選定される所定数の画像データ群（各画像データセット３１の元となる画像データ）は、互いに同じであっても構わない。但しこの場合、各ＣＮＮに入力する画像データセット３１のそれぞれにおいて、例えば上記（２）〜（６）の少なくとも何れかを異ならせる。
【００４９】
また、学習装置１００は、学習済ＣＮＮ１１毎に上記条件の少なくとも何れかを異ならせることで、互いに異なる学習済ＣＮＮ１１（上記特徴が異なる学習済ＣＮＮ１１）を作成しても構わない。この場合、学習装置１００は、例えば、疵の特定に強い学習済ＣＮＮ１１と欠けの特定に強い学習済ＣＮＮ１１とを作成し、一次良否判定部１０に持たせることも可能となる。
【００５０】
但し、所定の特徴を持たせるためにどの設定をどの程度変更するかを特定することは極めて困難である。そのため、本実施形態では、互いに異なる学習済ＣＮＮ１１を簡易に生成するために、教師データをランダムに選定することで画像データセット３１を作成している。
【００５１】
なお、本実施形態の判定結果出力装置１Ａでは、一次良否判定部１０は、複数の学習済ＣＮＮ１１を用いる態様であったが、本発明の判定結果出力装置はこれに限られない。本発明の判定結果出力装置は、一次良否判定部が、良否判定を行う複数の学習済モデルを適用するものであればよく、例えば、ＣＮＮの代わりに、サポートベクターマシン、決定木、ランダムフォレストなどのモデルを用いてもよい。
【００５２】
〔実施形態２〕
本発明の他の実施形態について、以下に説明する。なお、説明の便宜上、上記実施形態にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を繰り返さない。
【００５３】
実施形態１では、各学習済ＣＮＮ１１で用いられる閾値は予め定められている。一方、本実施形態では、各学習済ＣＮＮ１１で用いられる閾値はそれぞれ調整可能である。つまり、各学習済ＣＮＮ１１には、閾値が調整（変更）可能に設定されている。例えば、各学習済ＣＮＮ１１で用いられる閾値はそれぞれ、操作部（不図示）がユーザ操作を受け付けることで調整される。
【００５４】
例えば、任意の学習済ＣＮＮ１１からの出力結果が、良品であると判定できる確率が６５％であり、不良品であると判定できる確率が３５％であることを示している場合を考える。
【００５５】
上記学習済ＣＮＮ１１の閾値が対象物を良品と判定するための指標であり、かつ当該閾値が５０％に設定された場合、出力結果（良品であると判定できる確率：６５％）は当該閾値（５０％）を超えている。そのため、当該学習済ＣＮＮ１１は、対象物が良品であると判定する。一方、当該学習済ＣＮＮ１１の閾値が７０％に設定された場合、出力結果（良品であると判定できる確率：６５％）は当該閾値（７０％）未満となる。そのため、当該学習済ＣＮＮ１１は対象物が不良品であると判定する。
【００５６】
また、上記学習済ＣＮＮ１１の閾値が対象物を不良品と判定するための指標であり、かつ当該閾値が５０％に設定された場合、出力結果（不良品であると判定できる確率：３５％）が当該閾値（５０％）未満であるため、当該学習済ＣＮＮ１１は対象物が良品であると判定する。一方、当該学習済ＣＮＮ１１の閾値を３０％に設定した場合、出力結果（不良品であると判定できる確率：３５％）が当該閾値（３０％）を超えているため、当該学習済ＣＮＮ１１は対象物が不良品であると判定する。
【００５７】
このように、閾値を調整することにより、判定対象の画像データ（判定対象の対象物）が同じであっても、学習済ＣＮＮ１１から出力される判定結果を異ならせることが可能となる。
【００５８】
例えば、対象物を良品と判定するための指標である閾値（良品用閾値）を増加させるほど、また、対象物を不良品と判定するための指標である閾値（不良品用閾値）を減少させるほど、対象物を不良品と判定する可能性を高めることができる。つまり、良品用閾値を増加させるように、又は不良品用閾値を減少させるように調整することで、判定結果出力装置１Ａは、判定対象の対象物をより厳しく判定できる。
【００５９】
換言すれば、判定結果出力装置１Ａは、上記のように調整することで、不良品である対象物を、判定対象の画像データに基づき確実に不良品であると判定できる。そのため、判定結果出力装置１Ａは、対象物が不良品である場合に良品という判定結果を出力してしまうといった誤判定を更に抑制できる。つまり、判定結果出力装置１Ａは、より精度良く良否判定結果を出力できる。
【００６０】
〔ソフトウェアによる実現例〕
判定結果出力装置１Ａの制御ブロック（特に、一次良否判定部１０及び最終良否判定部２０）は、集積回路（ＩＣチップ）等に形成された論理回路（ハードウェア）によって実現してもよいし、ソフトウェアによって実現してもよい。
【００６１】
後者の場合、判定結果出力装置１Ａは、各機能を実現するソフトウェアであるプログラムの命令を実行するコンピュータを備えている。このコンピュータは、例えば１つ以上のプロセッサを備えていると共に、上記プログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を備えている。そして、上記コンピュータにおいて、上記プロセッサが上記プログラムを上記記録媒体から読み取って実行することにより、本発明の目的が達成される。上記プロセッサとしては、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）を用いることができる。上記記録媒体としては、「一時的でない有形の媒体」、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）等の他、テープ、ディスク、カード、半導体メモリ、プログラマブルな論理回路などを用いることができる。また、上記プログラムを展開するＲＡＭ（Random Access Memory）などをさらに備えていてもよい。また、上記プログラムは、該プログラムを伝送可能な任意の伝送媒体（通信ネットワークや放送波等）を介して上記コンピュータに供給されてもよい。なお、本発明の一態様は、上記プログラムが電子的な伝送によって具現化された、搬送波に埋め込まれたデータ信号の形態でも実現され得る。
【００６２】
本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。
【符号の説明】
【００６３】
１Ａ  判定結果出力装置
１０  一次良否判定部
１１  学習済ＣＮＮ（学習済モデル）
２０  最終良否判定部
３１  画像データセット
【図１】
2020046731.tif 000003
【図２】
2020046731.tif 000004
【図３】
2020046731.tif 000005
【図４】
2020046731.tif 000006