(57)【要約】【課題】被検体の特徴量を精度よく抽出して当該特徴量に基づいて被検体の良否を精度よく判定可能にする。【解決手段】本開示の異常判別システムの特徴抽出部は、デコーダおよび識別器と共に敵対的自己符号化器を構成するエンコーダに相当しており、当該エンコーダにより抽出された特徴量からデコーダにより入力画像データが復元されるようにする第１の学習と、識別器が予め定められた分布からのサンプルとエンコーダにより抽出された特徴量とを識別できるようにする第２の学習と、識別器の識別結果に基づいてエンコーダにより抽出される特徴量の分布が予め定められた分布に近づくようにする第３の学習とを順番に繰り返すことにより適合され、異常判別システムの判定部により用いられる閾値は、適合された特徴抽出部により複数の正常な被検体から抽出された複数の特徴量をクラスタリングして定められる。【選択図】図１
2020177282.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検体の異常の有無を判別する異常判別システムであって、
前記被検体について連続的に取得された複数の画像データから前記被検体の特徴量を抽出する特徴抽出部と、
前記特徴抽出部により抽出された前記特徴量と予め定められた閾値とに基づいて前記被検体の異常の有無を判定する判定部とを備え、
前記特徴抽出部は、デコーダおよび識別器と共に敵対的自己符号化器を構成するエンコーダに相当しており、前記エンコーダにより抽出された特徴量から前記デコーダにより入力画像データが復元されるようにする第１の学習と、前記識別器が予め定められた分布からのサンプルと前記エンコーダにより抽出された前記特徴量とを識別できるようにする第２の学習と、前記識別器の識別結果に基づいて前記エンコーダにより抽出される前記特徴量の分布が前記予め定められた分布に近づくようにする第３の学習とを順番に繰り返すことにより適合され、
前記閾値は、適合された前記特徴抽出部により複数の正常な前記被検体から抽出された複数の特徴量をクラスタリングして定められる異常判別システム。
【請求項２】
請求項１に記載の異常判別システムにおいて、
前記閾値は、適合された前記特徴抽出部により前記複数の正常な前記被検体から抽出された前記複数の特徴量をサポートベクターマシンによりクラスタリングして定められる異常判別システム。
【請求項３】
請求項１または２に記載の異常判別システムにおいて、
前記被検体は、工業製品であり、前記予め定められた分布は、正規分布である異常判別システム。
【請求項４】
被検体について連続的に取得された複数の画像データから前記被検体の特徴量を抽出する特徴抽出部と、前記特徴抽出部により抽出された前記特徴量と予め定められた閾値とに基づいて前記被検体の異常の有無を判定する判定部とを含む異常判別システムの構築方法であって、
前記特徴抽出部に相当するエンコーダ、デコーダおよび識別器を含む敵対的自己符号化器を用意し、
前記エンコーダにより抽出された特徴量から前記デコーダにより入力画像データが復元されるようにする第１の学習と、前記識別器が予め定められた分布からのサンプルと前記エンコーダにより抽出された前記特徴量とを識別できるようにする第２の学習と、前記識別器の識別結果に基づいて前記エンコーダにより抽出される前記特徴量の分布が前記予め定められた分布に近づくようにする第３の学習とを順番に繰り返して前記エンコーダを適合することにより前記特徴抽出部を構築し、
構築した前記特徴抽出部により複数の正常な前記被検体から抽出された複数の特徴量をクラスタリングして前記閾値を定める異常判別システムの構築方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、被検体の異常の有無を判別する異常判別システムおよびその構築方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、入力データを次元圧縮して当該入力データの抽象的な特徴を特徴ベクトル（特徴量）に変換し、得られた特徴ベクトルから入力データを再現するオートエンコーダ（自己符号化器）が知られている（例えば、非特許文献１参照）。非特許文献１の自己符号化器は、多階層のニューラルネットワークであるエンコーダおよびデコーダを含み、ニューラルネットワークのパラメータを教師なし学習で初期化した後、教師あり学習により再学習することにより構成される。また、従来、オートエンコーダに敵対的学習を取り入れた“敵対的自己符号化器（Adversarial Autoencoder）”が知られている（例えば、非特許文献２参照）。非特許文献２の敵対的自己符号化器は、敵対的学習により、入力データをよく表す特徴量を抽出可能としつつ、当該特徴量を任意の分布に従わせるものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】「Reducing the dimensinality of data with neural networks」Geoffrey Hinton, Ruslan Salakhutdinov著, Science, 313号, 504-507頁（2006年）
【非特許文献２】「Adversarial autoencoders」Alireza Makhzani, Jonathon Shlens, Navdeep Jaitly, Ian Goodfellow, Brendan Frey著, ArXiv preprint, arXiv：1511.05644（2015年）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述のような自己符号化器や敵対的自己符号化器により各種検査の被検体の特徴を抽出することで、抽出された特徴に基づいて当該被検体の異常の有無を判定することができるであろう。ただし、被検体の異常判定の精度を向上させるためには、当該被検体の特徴の抽出精度を向上させることに加えて、異常判定に用いられる閾値を適正に設定することが必要となる。
【０００５】
そこで、本開示は、被検体の特徴量を精度よく抽出して当該特徴量に基づいて被検体の良否を精度よく判定可能な異常判別システムおよびその構築方法の提供を主目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
被検体の異常の有無を判別する異常判別システムであって、前記被検体について連続的に取得された複数の画像データから前記被検体の特徴量を抽出する特徴抽出部と、前記特徴抽出部により抽出された前記特徴量と予め定められた閾値とに基づいて前記被検体の異常の有無を判定する判定部とを含み、前記特徴抽出部が、デコーダおよび識別器と共に敵対的自己符号化器を構成するエンコーダに相当しており、前記エンコーダにより抽出された特徴量から前記デコーダにより入力画像データが復元されるようにする第１の学習と、前記識別器が予め定められた分布からのサンプルと前記エンコーダにより抽出された前記特徴量とを識別できるようにする第２の学習と、前記識別器の識別結果に基づいて前記エンコーダにより抽出される前記特徴量の分布が前記予め定められた分布に近づくようにする第３の学習とを順番に繰り返すことにより適合され、前記閾値が、適合された前記特徴抽出部により複数の正常な前記被検体から抽出された複数の特徴量をクラスタリングして定められるものである。
【０００７】
本開示の異常判別システムにおいて、被検体の特徴量を抽出する特徴抽出部は、デコーダおよび識別器と共に敵対的自己符号化器を構成するエンコーダに相当しており、エンコーダにより抽出された特徴量からデコーダにより入力画像データが復元されるようにする第１の学習と、識別器が予め定められた分布からのサンプルとエンコーダにより抽出された特徴量とを識別できるようにする第２の学習と、識別器の識別結果に基づいてエンコーダにより抽出される特徴量の分布が予め定められた分布に近づくようにする第３の学習とを順番に繰り返すことにより適合される。これにより、被検体について連続的に取得された複数の画像データから当該被検体の特徴量をより精度よく抽出することが可能となる。更に、判定部による被検体の異常判定に用いられる閾値は、適合された特徴抽出部により複数の正常な被検体から抽出された複数の特徴量をクラスタリングして定められる。これにより、正常な被検体のサンプル数に比べて異常が発生している被検体のサンプル数が大幅に少ないような場合であっても、被検体の異常判定に用いられる閾値をより適正に設定することができる。この結果、本開示の異常判別システムによれば、被検体の特徴量を精度よく抽出して当該特徴量に基づいて被検体の異常の有無を精度よく判定することが可能となる。
【０００８】
本開示の異常判別システムの構築方法は、被検体について連続的に取得された複数の画像データから前記被検体の特徴量を抽出する特徴抽出部と、前記特徴抽出部により抽出された前記特徴量と予め定められた閾値とに基づいて前記被検体の異常の有無を判定する判定部とを含む異常判別システムの構築方法であって、前記特徴抽出部に相当するエンコーダ、デコーダおよび識別器を含む敵対的自己符号化器を用意し、前記エンコーダにより抽出された特徴量から前記デコーダにより入力画像データが復元されるようにする第１の学習と、前記識別器が予め定められた分布からのサンプルと前記エンコーダにより抽出された前記特徴量とを識別できるようにする第２の学習と、前記識別器の識別結果に基づいて前記エンコーダにより抽出される前記特徴量の分布が前記予め定められた分布に近づくようにする第３の学習とを順番に繰り返して前記エンコーダを適合することにより前記特徴抽出部を構築し、構築した前記特徴抽出部により複数の正常な前記被検体から抽出された複数の特徴量をクラスタリングして前記閾値を定めるものである。かかる方法により構築された異常判別システムによれば、被検体の特徴量を精度よく抽出して当該特徴量に基づいて被検体の異常の有無を精度よく判定することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本開示の異常判別システムを示すブロック図である。
【図２】本開示の異常判別システムによる異常判別に用いられる画像データセットを説明するための模式図である。
【図３】本開示の異常判別システムの特徴抽出部を構築するのに用いられる敵対的自己符号化器を示すブロック図である。
【図４】本開示の異常判別システムの構築手順を説明するためのフローチャートである。
【図５】本開示の異常判別システムの構築手順を説明するためのフローチャートである。
【図６】本開示の異常判別システムの構築手順を説明するためのフローチャートである。
【図７】本開示の異常判別システムの構築手順を説明するためのフローチャートである。
【図８】本開示の異常判別システムの構築手順を説明するための説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
次に、図面を参照しながら、本開示の発明を実施するための形態について説明する。
【００１１】
図１は、本開示の異常判別システム１を示すブロック図である。同図に示す異常判別システム１は、工業製品等の被検体から取得された画像データに基づいて当該被検体の異常の有無を判別するものであり、ＣＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭ、入出力インターフェース、記憶装置等を含む図示しないコンピュータに実装される。異常判別システム１は、被検体について連続的に取得された複数の画像データ（以下、このような複数の画像データを適宜「画像データセット」という。）から特徴ベクトル（特徴量）を抽出する特徴抽出部２と、特徴抽出部２により抽出された特徴ベクトルと予め定められた閾値とに基づいて被検体の異常の有無を判定する判定部３とを含む。
【００１２】
特徴抽出部２は、それぞれ複数の畳み込み層およびプーリング層（部分サンプリング層）と、全結合層とを含む畳み込みニューラルネットワークである。本実施形態において、特徴抽出部２は、工業製品等の被検体を予め定められた方向に沿って所定間隔おきに撮像して得られた連続的な複数の画像データ（グレースケール画像データ）を画像データ数（チャンネル数）よりも多い数のフィルタを用いて畳み込んだ上で、更に畳み込みおよびプーリング（次元圧縮）を行って予め定められた潜在次数（本実施形態では、例えば２次）の特徴ベクトルを出力する。被検体から連続的に取得される複数の画像データ（画像データセット）としては、例えば、図２に示すように、回路基板Ａに電子部品Ｂを接合するはんだＣをＸ線等により高さ方向（図中上下方向）において所定間隔おきに撮像して得られた連続的な複数の画像データが挙げられる。なお、潜在次数は、２次に限られるものではない。
【００１３】
また、本実施形態において、特徴抽出部２は、図３に示すような敵対的自己符号化器１１のエンコーダ１２に相当する。敵対的自己符号化器１１は、畳み込みニューラルネットワークであるエンコーダ１２、デコーダ１３および識別器（Discriminator）１４を含むものである。敵対的自己符号化器１１のデコーダ１３は、特徴抽出部２の全結合層を逆にしたものに相当する層と、それぞれ複数の逆畳み込み層およびアンプーリング層とを含み、エンコーダ１２により画像データから抽出された特徴ベクトルの次元拡張を行って入力画像データを復元する畳み込みニューラルネットワークである。また、敵対的自己符号化器１１の識別器１４は、予め定められた分布（本実施形態では、例えば、正規分布）からサンプリングされたベクトル（サンプル）と、エンコーダ１２（畳み込みニューラルネットワーク）により抽出された特徴ベクトルとを識別するニューラルネットワークである。
【００１４】
上述のような敵対的自己符号化器１１は、自己符号化器すなわちエンコーダ１２およびデコーダ１３の学習（第１の学習）と、識別器１４の学習（第２の学習）と、識別器１４の識別結果に基づくエンコーダ１２の学習（第３の学習）とをこの順番で繰り返すことで適合される。自己符号化器の学習は、エンコーダ１２により抽出された特徴ベクトルからデコーダ１３により入力画像データが復元されるようにするものである。識別器１４の学習は、当該識別器１４が予め定められた分布すなわち正規分布からサンプルリングされたベクトルとエンコーダ１２により抽出された特徴ベクトルとを識別できるようにするものである。エンコーダ１２の学習は、識別器１４の識別結果に基づいてエンコーダ１２により抽出される特徴ベクトルの分布が正規分布に近づくようにするものである。
【００１５】
このように、自己符号化器の学習に加えて、識別器１４の学習およびエンコーダ１２の学習、すなわち、いわゆる敵対的学習が実行されることで、エンコーダ１２により抽出される特徴ベクトルは、通常、多変量となり、次式（１）に示す多変量正規分布の式に従って分布する。ただし、式（１）において、“ｘ”は確率変数であり、“Σ”は分散共分散であり、“μ”は平均であり、“Ｍ”は、ｘの次元数である。そして、本実施形態の異常判別システム１は、上述の自己符号化器の学習、識別器１４の学習、および当該識別器１４の識別結果に基づくエンコーダ１２の学習により適合された敵対的自己符号化器１１のエンコーダ１２を特徴抽出部２として利用する。
【００１６】
【数１】
2020177282.tif 000003
【００１７】
次に、図４から図８を参照しながら、異常判別システム１の構築手順について具体的に説明する。
【００１８】
図４は、異常判別システム１の特徴抽出部２となるエンコーダ１２を含む敵対的自己符号化器１１を適合するための学習ルーチンを示すフローチャートである。図３の学習ルーチンの開始に際し、敵対的自己符号化器１１が実装されたコンピュータのＣＰＵは、学習のエポック数ｅｐｏｃｈをゼロに設定し（ステップＳ１００）、エポック数ｅｐｏｃｈが規定回数ＮＢ＿ＥＰＯＣＨ以下であるか否かを判定する（ステップＳ１１０）。エポック数ｅｐｏｃｈが規定回数ＮＢ＿ＥＰＯＣＨ以下であると判定した場合（ステップＳ１１０：ＹＥＳ）、ＣＰＵは、変数ｉｔｅｒをゼロに設定した上で（ステップＳ１２０）、変数ｉｔｅｒが予め定められた各ネットワークのパラメータの更新回数Ｓｔｐｓ＿ＥＰＯＣＨ以下であるか否かを判定する（ステップＳ１３０）。ステップＳ１３０にて変数ｉｔｅｒが更新回数Ｓｔｐｓ＿ＥＰＯＣＨ以下であると判定した場合（ステップＳ１３０：ＹＥＳ）、ＣＰＵは、上述の自己符号化器の学習（ステップＳ１４０）、識別器１４の学習（ステップＳ１５０）およびエンコーダ１２の学習（ステップＳ１６０）を順番に実行する。
【００１９】
ステップＳ１４０の自己符号化器の学習に際しては、図５に示すように、多数（複数）の画像データセットの中から選択される所定数の画像データセットが教師データとしてエンコーダ１２に与えられ（ステップＳ１４１）、当該エンコーダ１２は、複数の画像データの畳み込み等を実行して各画像データセットの特徴ベクトルを抽出（符号化）する（ステップＳ１４３）。本実施形態において、教師データとなる多数の画像データセットは、正常な被検体（良品）から連続的に取得された複数の画像データをそれぞれ含む多数の良品画像データセットと、異常が発生している被検体（不良品）から連続的に取得された複数の画像データをそれぞれ含む少数（例えば、全体の５〜２０％程度）の不良品画像データセットとを含む。
【００２０】
エンコーダ１２により抽出された各画像データセットの特徴ベクトルは、デコーダ１３に与えられ、当該デコーダ１３は、特徴ベクトルの逆畳み込み等を実行して各画像データセットを復元（復号化）する（ステップＳ１４５）。そして、次式（２）に示す損失関数ＬｏｓｓＡＥに従い、エンコーダ１２により抽出される特徴ベクトルが基になる画像データセットをより精度よく表し、かつデコーダ１３により復元される画像データセットが基になる画像データセットにより近づくように、エンコーダ１２およびデコーダ１３（ネットワーク）のパラメータが更新される（ステップＳ１４７）。ただし、式（２）において“ＭＳＥ”は、二乗誤差を示し、“Ｅｎ”は、符号化演算を示し、“Ｄｅ”は、復号化演算を示し、“ｘ”はステップＳ１４１にて入力される画像データセットを示す。また、二乗誤差ＭＳＥは、次式（３）のように表され、式（３）における“ｙ”は復元された画像データ画像の集まり（バッチ）を示し、“ｔ”は、画像データセット（教師データ)の集まり（バッチ）を示し、“ＢＳ”は、バッチの総数を示す。
【００２１】
【数２】
2020177282.tif 000004
【００２２】
ステップＳ１４０における自己符号化器の学習が１回実行されると、続いてステップＳ１５０の識別器１４の学習が実行される。識別器１４の学習に際しては、図６に示すように、上述のステップＳ１４３にてエンコーダ１２により抽出された複数の特徴ベクトルと、正規分布からサンプリングされた複数のベクトルとの集まり（バッチ）が作成され（ステップＳ１５１）、作成されたベクトルのバッチが識別器１４に与えられる（ステップＳ１５３）。識別器１４は、与えられたバッチに含まれる各ベクトルが正規分布に従っているか否かを判定し、０から１の間の値を識別結果として出力する（ステップＳ１５５）。
【００２３】
そして、次式（４）に示す損失関数ＬｏｓｓＤｉｓに従い、エンコーダ１２により抽出された特徴ベクトルと正規分布からサンプリングされたベクトルとをより精度よく判別可能となるように識別器１４（ネットワーク）のパラメータが更新される（ステップＳ１５７）。ただし、式（４）において、“ＢＣＥ”は、交差エントロピーを示し、“Ｄｉｓ”は、ベクトルが正規分布に従っているか否かを判定する演算を示し、“ｚ”は、正規分布からサンプリングされたベクトルの集まり（バッチ）を示し、“Ｏ”は、全要素がゼロであるベクトルを示し、“Ｉ”は、全要素が１であるベクトルを示し、“Ｅｎ”は、符号化演算を示し、“ｘ”はステップＳ１４１にて入力される複数の画像データセットを示す。また、交差エントロピーは、次式（５）のように表され、式（５）における“ｙ”は、識別器１４の出力結果の集まり（バッチ）を示し、“ｔ”は、画像データセット（教師データ)の集まり（バッチ）を示し、“ＢＳ”は、バッチの総数を示す。
【００２４】
【数３】
2020177282.tif 000005
【００２５】
ステップＳ１５０における識別器１４の学習が１回実行されると、続いてステップＳ１６０のエンコーダ１２の学習が実行される。エンコーダ１２の学習に際しては、図６に示すように、上述のステップＳ１４３にてエンコーダ１２により抽出された複数の特徴ベクトルの集まり（バッチ）が作成され（ステップＳ１６１）、作成された特徴ベクトルのバッチが識別器１４に与えられる（ステップＳ１６３）。識別器１４は、与えられたバッチに含まれる各ベクトルが正規分布に従っているか否かを判定し、０から１の間の値を識別結果として出力する（ステップＳ１６５）。そして、次式（６）に示す損失関数ＬｏｓｓＥＮに従い、識別器１４の識別結果に基づいて、エンコーダ１２により抽出された特徴ベクトルの分布が正規分布より近づくように当該エンコーダ１２（ネットワーク）のパラメータが更新される（ステップＳ１６７）。ただし、式（６）において、“Ｄｉｓ”は、ベクトルが正規分布に従っているか否かを判定する演算を示し、“Ｅｎ”は、符号化演算を示し、“ｘ”はステップＳ１４１にて入力される複数の画像データセットを示す。
【００２６】
【数４】
2020177282.tif 000006
【００２７】
自己符号化器の学習（ステップＳ１４０）、識別器１４の学習（ステップＳ１５０）およびエンコーダ１２の学習（ステップＳ１６０）が１回ずつ実行されると、ＣＰＵは、図４に示すように、変数ｉｔｅｒをインクリメントした上で（ステップＳ１７０）、当該変数ｉｔｅｒが上記更新回数Ｓｔｐｓ＿ＥＰＯＣＨ以下であるか否かを判定する（ステップＳ１３０）。そして、ステップＳ１３０にて変数ｉｔｅｒが更新回数Ｓｔｐｓ＿ＥＰＯＣＨ以下であると判定される間（ステップＳ１３０：ＹＥＳ）、同一の教師データを用いて、自己符号化器の学習（ステップＳ１４０）、識別器１４の学習（ステップＳ１５０）およびエンコーダ１２の学習（ステップＳ１６０）が繰り返し実行される。
【００２８】
また、ステップＳ１３０にて変数ｉｔｅｒが更新回数Ｓｔｐｓ＿ＥＰＯＣＨを上回っていると判定した場合（ステップＳ１３０：ＮＯ）、ＣＰＵは、エポック数ｅｐｏｃｈをインクリメントした上で（ステップＳ１８０）、エポック数ｅｐｏｃｈが規定回数ＮＢ＿ＥＰＯＣＨ以下であるか否かを判定する（ステップＳ１１０）。エポック数ｅｐｏｃｈが規定回数ＮＢ＿ＥＰＯＣＨ以下であると判定した場合（ステップＳ１１０：ＹＥＳ）、ＣＰＵは、変数ｉｔｅｒを再度ゼロに設定した上で（ステップＳ１２０）、変数ｉｔｅｒが予め定められた各ネットワークのパラメータの更新回数Ｓｔｐｓ＿ＥＰＯＣＨ以下であるか否かを判定する（ステップＳ１３０）。
【００２９】
ステップＳ１３０にて変数ｉｔｅｒが更新回数Ｓｔｐｓ＿ＥＰＯＣＨ以下であると判定した場合（ステップＳ１３０：ＹＥＳ）、ＣＰＵは、ステップＳ１３０にて変数ｉｔｅｒが更新回数Ｓｔｐｓ＿ＥＰＯＣＨを上回っていると判定するまで、上記多数の画像データセットの中から選択された他の教師データを用いた自己符号化器の学習（ステップＳ１４０）、識別器１４の学習（ステップＳ１５０）およびエンコーダ１２の学習（ステップＳ１６０）を繰り返し実行する。そして、ステップＳ１２０−Ｓ１８０の処理が繰り返し実行され、ステップＳ１１０にてエポック数ｅｐｏｃｈが規定回数ＮＢ＿ＥＰＯＣＨを上回っていると判定されると（ステップＳ１１０：ＮＯ）、図４の学習ルーチンが終了することになる。
【００３０】
上述のような学習ルーチンが実行されることで、被検体について連続的に取得された複数の画像データから当該被検体の特徴ベクトルをより精度よく抽出可能なエンコーダ１２すなわち異常判別システム１の特徴抽出部２を構築することができる。更に、自己符号化器の学習に加えて、識別器１４の学習およびエンコーダ１２の学習、すなわち敵対的学習が実行されることで、特徴抽出部２により抽出される特徴ベクトルは、正規分布に従うことになる。これにより、特徴抽出部２によれば、各種ばらつき等が正規分布に概ね従う工業製品の特徴ベクトルをより精度よく抽出することが可能となる。ただし、上記ステップＳ１５０の識別器１４の学習に際して正規分布以外の任意の分布が用いられてもよいことは、いうまでもない。
【００３１】
特徴抽出部２が得られた後、当該特徴抽出部２を用いて異常判別システム１の判定部３により用いられる閾値が設定される。閾値の設定に際しては、図８に示すように、それぞれ正常な被検体（良品）について取得された多数の良品画像データセットが適合済みの特徴抽出部２に与えられ、特徴抽出部２は、各良品画像データセットの特徴ベクトルを抽出する。更に、特徴抽出部２により抽出された複数の良品画像データセットの特徴ベクトルのみを学習データとするサポートベクターマシンすなわち１クラス−ＳＶＭによりクラスタリングして識別境界を決定する。そして、当該識別境界に基づいて被検体の異常判定に用いられる閾値が決定される。これにより、正常な被検体のサンプル数に比べて異常が発生している被検体のサンプル数が大幅に少ないような場合であっても、被検体の異常判定に用いられる閾値をより適正に設定することができる。この結果、異常判別システム１によれば、被検体の特徴ベクトルを精度よく抽出すると共に、当該特徴ベクトルが上記識別境界に基づく閾値の範囲内に含まれるか否かを判定することで被検体の異常の有無を精度よく判定することが可能となる。
【００３２】
なお、上記実施形態において、異常判別システム１は、工業製品等の被検体について連続的に取得された複数の画像データに基づいて当該被検体の異常の有無を判別するものとして説明されたが、これに限られるものではない。すなわち、異常判別システム１は、工業製品等の被検体について取得された単一のグレースケール画像データあるいは多チャンネルのカラー画像データに基づいて当該被検体の異常の有無を判別するように構成されてもよい。また、判定部３による被検体の異常判定に用いられる閾値は、適合された特徴抽出部２により複数の正常な被検体から抽出された複数の特徴量を半教師あり混合ガウスモデルあるいは自己組織化マップによりクラスタリングして定められてもよい。更に、異常判別システム１の適用対象は、工業製品に限られるものではない。すなわち、異常判別システム１医療分野における被検体の異常の有無を判別するのに適用されてもよい。
【００３３】
以上説明したように、本開示の異常判別システムは、被検体の異常の有無を判別する異常判別システム（１）であって、前記被検体について連続的に取得された複数の画像データから前記被検体の特徴量を抽出する特徴抽出部（２）と、前記特徴抽出部（２）により抽出された前記特徴量と予め定められた閾値とに基づいて前記被検体の異常の有無を判定する判定部（３）とを含み、前記特徴抽出部（２）が、デコーダ（１３）および識別器（１４）と共に敵対的自己符号化器（１１）を構成するエンコーダ（１２）に相当しており、前記エンコーダ（１２）により抽出された特徴量から前記デコーダ（１３）により入力画像データが復元されるようにする第１の学習（Ｓ１４０）と、前記識別器（１４）が予め定められた分布からのサンプルと前記エンコーダ（１２）により抽出された前記特徴量とを識別できるようにする第２の学習（Ｓ１５０）と、前記識別器（１４）の識別結果に基づいて前記エンコーダ（１２）により抽出される前記特徴量の分布が前記予め定められた分布に近づくようにする第３の学習（Ｓ１６０）とを順番に繰り返すことにより適合され、前記閾値が、適合された前記特徴抽出部（２）により複数の正常な前記被検体から抽出された複数の特徴量をクラスタリングして定められるものである。
【００３４】
本開示の異常判別システムにおいて、被検体の特徴量を抽出する特徴抽出部は、デコーダおよび識別器と共に敵対的自己符号化器を構成するエンコーダに相当しており、エンコーダにより抽出された特徴量からデコーダにより入力画像データが復元されるようにする第１の学習と、識別器が予め定められた分布からのサンプルとエンコーダにより抽出された特徴量とを識別できるようにする第２の学習と、識別器の識別結果に基づいてエンコーダにより抽出される特徴量の分布が予め定められた分布に近づくようにする第３の学習とを順番に繰り返すことにより適合される。これにより、被検体について連続的に取得された複数の画像データから当該被検体の特徴量をより精度よく抽出することが可能となる。更に、判定部による被検体の異常判定に用いられる閾値は、適合された特徴抽出部により複数の正常な被検体から抽出された複数の特徴量をクラスタリングして定められる。これにより、正常な被検体のサンプル数に比べて異常が発生している被検体のサンプル数が大幅に少ないような場合であっても、被検体の異常判定に用いられる閾値をより適正に設定することができる。この結果、本開示の異常判別システムによれば、被検体の特徴量を精度よく抽出して当該特徴量に基づいて被検体の異常の有無を精度よく判定することが可能となる。
【００３５】
また、前記閾値は、適合された前記特徴抽出部（２）により前記複数の正常な前記被検体から抽出された前記複数の特徴量をサポートベクターマシンによりクラスタリングして定められてもよい。これにより、閾値をより適正に設定して被検体の異常判定の精度をより向上させることが可能となる。
【００３６】
更に、前記被検体は、工業製品であってもよく、前記予め定められた分布は、正規分布であってもよい。これにより、各種ばらつき等が正規分布に概ね従う工業製品の特徴量をより精度よく抽出して当該特徴量に基づいて被検体の異常の有無をより精度よく判定することが可能となる。
【００３７】
本開示の異常判別システムの構築方法は、被検体について連続的に取得された複数の画像データから前記被検体の特徴量を抽出する特徴抽出部（２）と、前記特徴抽出部（２）により抽出された前記特徴量と予め定められた閾値とに基づいて前記被検体の異常の有無を判定する判定部（３）とを含む異常判別システム（１）の構築方法であって、前記特徴抽出部（２）に相当するエンコーダ（１２）、デコーダ（１３）および識別器（１４）を含む敵対的自己符号化器（１１）を用意し、前記エンコーダ（１２）により抽出された特徴量から前記デコーダ（１３）により入力画像データが復元されるようにする第１の学習（Ｓ１４０）と、前記識別器（１４）が予め定められた分布からのサンプルと前記エンコーダ（１２）により抽出された前記特徴量とを識別できるようにする第２の学習（Ｓ１５０）と、前記識別器（１４）の識別結果に基づいて前記エンコーダ（１２）により抽出される前記特徴量の分布が前記予め定められた分布に近づくようにする第３の学習（Ｓ１６０）とを順番に繰り返して前記エンコーダ（１２）を適合することにより前記特徴抽出部（２）を構築し、構築した前記特徴抽出部（２）により複数の正常な前記被検体から抽出された複数の特徴量をクラスタリングして前記閾値を定めるものである。
【００３８】
かかる方法により構築された異常判別システムによれば、被検体の特徴量を精度よく抽出して当該特徴量に基づいて被検体の異常の有無を精度よく判定することが可能となる。
【００３９】
本開示の発明は上記実施形態に何ら限定されるものではなく、本開示の外延の範囲内において様々な変更をなし得ることはいうまでもない。更に、上記実施形態は、あくまで発明の概要の欄に記載された発明の具体的な一形態に過ぎず、発明の概要の欄に記載された発明の要素を限定するものではない。
【産業上の利用可能性】
【００４０】
本開示の発明は、被検体の異常の有無を判別する異常判別システムの製造産業等において利用可能である。
【符号の説明】
【００４１】
１  異常判別システム、２  特徴抽出部、３  判定部、１１  敵対的自己符号化器、１２  エンコーダ、１３  デコーダ、１４  識別器、Ａ  回路基板、Ｂ  電子部品、Ｃ  はんだ。
【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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【図８】
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