(57)【要約】【課題】  良品の識別精度の劣化を抑えることが出来る【解決手段】  物体を計測したデータから該物体の外観の状態を推定する識別器のパラメータを決定する情報処理装置であって、第１の環境で前記物体を計測した第１計測データを第１識別器に入力することによって推定された第１推定データと、前記第１の環境と異なる第２の環境で前記物体を計測した第２計測データを第２識別器に入力することによって推定された第２推定データと、を取得する取得手段と、該物体の外観の状態を示すラベルを含む訓練データと前記第１推定データと前記第２推定データとに基づいて、前記第１識別器の更新されたパラメータを決定する決定手段と、を備え、前記決定手段は、前記第１推定データと前記第２推定データとに含まれる推定結果の差が所定の閾値より小さくなるように更新された前記パラメータを決定することを特徴とする。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
物体を計測したデータから該物体の外観の状態を推定する識別器のパラメータを決定する情報処理装置であって、
第１の環境で前記物体を計測した第１計測データを第１識別器に入力することによって推定された第１推定データと、前記第１の環境と異なる第２の環境で前記物体を計測した第２計測データを第２識別器に入力することによって推定された第２推定データと、を取得する取得手段と、
該物体の外観の状態を示すラベルを含む訓練データと前記第１推定データと前記第２推定データとに基づいて、前記第１識別器の更新されたパラメータを決定する決定手段と、を備え、
前記決定手段は、前記第１推定データと前記第２推定データとに含まれる推定結果の差が所定の閾値より小さくなるように更新された前記パラメータを決定することを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記第１識別器は、前記第１の環境と異なる環境で前記物体を計測した前記訓練データに基づいて学習されたパラメータを予め設定されてあって、
前記決定手段は、前記第１推定データを対応する前記第２推定データに合わせるように、前記第１識別器の更新された前記パラメータを決定することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記第１推定データおよび前記第２推定データは、前記物体の外観の状態が正常であることを示すスコアを含み、
前記決定手段は、前記第１推定データに含まれるスコアと、前記第２推定データに含まれるスコアとが差が所定の閾値より小さくなるように、前記第１識別器のパラメータを決定することを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記決定手段は、前記第１推定データに含まれるスコアと、前記第２推定データに含まれるスコアとの差が所定の値より大きいデータについて、該差が小さくなるように前記第１識別器のパラメータを決定することを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記決定手段は、前記第１推定データに含まれるスコアと、前記第２推定データに含まれるスコアと差の大きさに応じた重み付けに基づいて、前記第１識別器のパラメータを決定することを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記第１推定データおよび前記第２推定データは、前記物体の外観の状態として正常と異常とを示す２値のラベルを含み、
前記決定手段は、前記第１推定データおよび前記第２推定データに基づいて、前記ラベルが一致するように、前記第１識別器のパラメータを決定することを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記取得手段は、前記物体をそれぞれ一意に特定可能な固有データをさらに取得し、
前記固有データに基づいて、前記物体毎に前記第１推定データと前記第２推定データとを対応付ける対応付け手段を更に備え、
前記決定手段は、前記対応付け手段による前記第１推定データと前記第２推定データとの対応付けに基づいて、対応する前記第１推定データと第２推定データとの差が小さくなるように、前記第１識別器のパラメータを決定することを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記第１推定データは、第１装置において前記物体を計測した第１計測データを第１識別器に入力することによって推定されたデータであって、
前記第２装置で物体を計測した前記第２計測データは、前記第１装置で時間が経過した後に前記物体を計測したデータであることを特徴とする請求項１乃至７のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記取得手段は、第１装置において前記物体を計測した第１計測データを第１識別器に入力することによって推定された前記第１推定データと、所定の時間が経過した前記第１装置を示す第２装置において前記物体を計測した第２計測データを前記第１識別器と同じパラメータを有する第２識別器に入力することによって推定された前記第２推定データと、を取得し、
前記決定手段は、訓練データと前記第１推定データと前記第２推定データとに基づいて、前記第２識別器のパラメータを決定することを特徴とする請求項１乃至８のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記第１推定データと前記第２推定データとの差を示す表示を出力する出力手段と、
前記出力手段によって出力された表示に対して、前記第１推定データまたは前記第２推定データを修正させる指示を入力する入力手段と、をさらに備え、
前記決定手段は、前記入力手段に入力された前記指示に基づいて、前記第１識別器のパラメータを決定することを特徴とする請求項１乃至９のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記決定手段は、前記第１識別器のパラメータを決定し、さらに該第１識別器のパラメータに基づいて、前記第２識別器のパラメータを決定することを特徴とする請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記第１計測データと前記第２計測データから所定の方法によって特徴を抽出する抽出手段を更に備え、
前記決定手段は、前記第１計測データと前記第２計測データを前記抽出手段によって抽出された特徴に基づいて分類したクラス毎に、前記推定結果の差が小さくなるように前記第１識別器のパラメータを決定することを特徴とする請求項１乃至１１のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
前記取得手段は、前記物体を複数の環境で計測した計測データを複数の識別器に入力することによって推定された複数の推定データをさらに取得し、
前記決定手段は、前記取得手段によって取得された複数の前記推定データのうちユーザによって選択された環境における推定データに基づいて、前記第１推定データと前記推定データとに含まれる推定結果の差が所定の閾値より小さくなるように更新された前記パラメータを決定することを特徴とする請求項１乃至１２のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１４】
前記決定手段は、前記第１推定データと前記第２推定データとに含まれる推定結果の差が所定の閾値より小さくなるように前記物体を撮像する撮像装置の撮影パラメータをさらに決定することを特徴とする請求項１乃至１３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１５】
コンピュータを、請求項１乃至１４のいずれか１項に記載の情報処理装置が有する各手段として機能させるためのプログラム。
【請求項１６】
物体を計測したデータから該物体の外観の状態を推定する識別器のパラメータを決定する情報処理方法であって、
第１の環境で前記物体を計測した第１計測データを第１識別器に入力することによって推定された第１推定データと、前記第１の環境と異なる第２の環境で前記物体を計測した第２計測データを第２識別器に入力することによって推定された第２推定データと、を取得する取得工程と、
該物体の外観の状態を示すラベルを含む訓練データと前記第１推定データと前記第２推定データとに基づいて、前記第１識別器の更新されたパラメータを決定する決定工程と、を備え、
前記決定工程は、前記第１推定データと前記第２推定データとに含まれる推定結果の差が所定の閾値より小さくなるように更新された前記パラメータを決定することを特徴とする情報処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、物体の外観の状態を推定する識別器のパラメータの決定に関する。
【背景技術】
【０００２】
部品や製品の品質を判定する外観検査において、自動化のニーズが高まっている。自動化の技術としては、例えば、ラインセンサやエリアセンサ等による信号取り込みによって得られた映像・画像データに対して事前に定義された識別器により良品か不良品を分離する技術が知られている。具体的には、映像・画像データに対して識別器を用いて、良品か不良品かを判定する為のスコア（評価値）を算出する。算出されたスコアを、判定基準となる閾値と比較して良品、不良品を識別する。従来、人手で行っていた検査を自動化することにより、人による判断のバラつきや見逃しを無くすことを目的とした開発がなされてきた。それにより、高精度かつ同一の基準で検査をするためである。
【０００３】
しかし、装置毎の個体差や、経時変化、照明条件等の周辺環境の変化等によって、同一の部品を検査しても識別結果に差が生じることがある。その為、装置毎の個体差もしくは周辺環境が変化した装置において、識別結果に差が生じない様に決定する必要がある。
【０００４】
装置間の差異を決定する方法として、例えば特許文献１の方法がある。同一の不良品サンプルデータを複数の装置で検査し、基準装置との検査結果の差が、基準値以内になる様に検査装置の撮影パラメータ、もしくは装置の設定パラメータを調整する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００４−１４４６８５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、特許文献１では、同一の不良品サンプルデータに対して調整を行う為、同一の不良品サンプルデータにのみ適合したパラメータとなる。それにより、本来識別出来ていた良品、不良品が識別できなくなる性能劣化の可能性がある。
【０００７】
本提案では、複数の装置間、もしくは環境の変化した装置において、識別器のパラメータを決定した場合でも良品の識別精度の劣化を抑えることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決する本発明にかかる情報処理装置は、物体を計測したデータから該物体の外観の状態を推定する識別器のパラメータを決定する情報処理装置であって、第１の環境で前記物体を計測した第１計測データを第１識別器に入力することによって推定された第１推定データと、前記第１の環境と異なる第２の環境で前記物体を計測した第２計測データを第２識別器に入力することによって推定された第２推定データと、を取得する取得手段と、該物体の外観の状態を示すラベルを含む訓練データと前記第１推定データと前記第２推定データとに基づいて、前記第１識別器の更新されたパラメータを決定する決定手段と、を備え、前記決定手段は、前記第１推定データと前記第２推定データとに含まれる推定結果の差が所定の閾値より小さくなるように更新された前記パラメータを決定することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
複数の装置間、もしくは環境の変化した装置において、識別器のパラメータを決定した場合でも良品の識別精度の劣化を抑えることが出来る。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】情報処理システムの機能構成例を示すブロック図
【図２】情報処理装置のハードウェア構成例を示す図
【図３】情報処理装置が実行する処理を説明するフローチャート
【図４】第２記憶部１０７に記憶される情報の例
【図５】情報処理装置が実行する処理を説明するフローチャート
【図６】情報処理装置が実行する処理を説明するフローチャート
【図７】ＧＵＩの一例を示す図
【図８】情報処理装置の機能構成例を示すブロック図
【図９】情報処理装置が実行する処理を説明するフローチャート
【図１０】情報処理装置の機能構成例を示すブロック図
【図１１】物体の外観を検査する装置の概念図
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、図面を用いて本発明の実施形態について説明する。
【００１２】
＜実施形態１＞
実施形態１では、２つの装置間の個体差による識別結果の差を利用して識別器パラメータの決定を行うケースを例に説明する。
【００１３】
まず、本実施形態の概要について説明する。事前に定義された識別器を用いて検査を行う２つの検査装置、装置１、装置２に対して、装置間の個体差を低減させるように識別器パラメータの決定を行う。図１１を用いて概念を説明する。情報処理装置１１は、物体の外観の状態を検査する検査装置の各識別器のパラメータを調整する。撮像装置１１０と照明装置１４とは検査装置１に含まれる。物体１５は、検査対象の物体であって、例えば製品や部品である。ここでは、製品の生産ラインにおいて、完成した製品または部品の表面に傷やよごれがないか確認する物体の外観の検査を具体例として説明する。この検査では、傷や汚れがない状態の製品を正常品、傷や汚れがある製品をＮＧ品として画像で検知する。本実施形態では、予め検査装置毎に識別器のパラメータや装置の内部パラメータ（撮像装置のキャリブレーション等）等を済ませたうえで、実際に物体の外観検査を実施する。検査の実施中に、識別器の精度が落ちていないか、各装置の識別結果に大きな差がないかを確認するため、以下に説明する処理を実施する。間違った推定結果を出力する装置に対しては、識別器のパラメータを更新することによって各装置の推定結果にばらつきがでないようにする。まず、検査装置１、検査装置２において同一のサンプル（物体）を使用して装置毎に識別器を使った検査を実施する。装置毎にサンプルを計測した計測データに対する検査結果を情報処理装置へ保存する。各装置において同一サンプルを計測した計測データを識別器に入力した識別結果を比較する。比較した識別結果に差異があった場合、その差を少なくする様に両方、もしくは一方の装置における識別器のパラメータを決定する。物体の外観の状態を示す識別結果を変化の前後で揃えることで、未知の特徴に対しても正常らしさが推定できる。以下、具体的な実施形態について説明する。
【００１４】
なお、実施形態１では、異なる２つの検査装置で同種のサンプル（物体）の外観検査を行う。２つの検査装置のうち、検査装置２の識別器２は現在配置されている環境下で十分に学習したモデルであるが、検査装置１の識別器１は例えば少し移動した為に環境が少し変化した状態で、学習が十分でない。このような場合は、検査装置１は装置パラメータ等をすべて０から調整することや、改めて訓練データを作成して識別器を再学習させる必要がある。しかし、検査装置２の推定結果と元の学習で使った訓練データを用いて識別器のパラメータを調整することで、複数の装置間、もしくは環境の変化した装置において、識別器のパラメータを決定した場合でも良品の識別精度の劣化を抑えることが出来る。
【００１５】
図１は、情報処理システム１０００の機能構成例を示すブロック図である。情報処理システム１０００は、検査装置１、２と情報処理装置１１から構成される。検査装置１、２は、サンプル（物体）の異常の有無を識別する検査を行う装置である。すなわち、検査装置１、２は物体を計測したデータから物体の状態を推定する検査装置を指す。例えば、工場において、完成品の傷の有無を調べる外観検査等に用いる。
【００１６】
第１記憶部１００は、検査装置の識別器を学習させたときに用いた訓練サンプルを計測した訓練データを保持する。第１記憶部１００は、検査装置１、２の外部にあっても、各装置の内部に備えていても良い。訓練データとは、具体的には、訓練サンプルを撮像した画像と正負のラベル（ここでは正常ラベル、異常ラベル）を含む画像データである。ここでは、推定部１０５の（第１）識別器を学習させたときの訓練データとするが、正しい正負のラベルが付与されているデータであればなんでも良い。訓練データは、撮像装置によって撮像されたカラーまたはモノクロ画像のほか、距離センサで計測した距離画像等でも良い。
【００１７】
撮像装置１１０、１１０’はサンプル（物体）を撮像する。ここでは主に、検査装置１、２でそれぞれ行った識別器による識別結果の差異を決定する為、サンプルを計測したデータをそれぞれ第１計測データ、第２計測データとして記憶する。なお、第１計測データまたは第２計測データには、良・不良や欠陥種類等のラベルが付いていても良いし、付いていなくても良い。撮像して得られた画像（計測データ）は、画像取得部１０３（１０３‘）に入力される。なお、検査の種類によって、撮像装置以外の計測装置（例えば、距離センサ）を用いても良い。
【００１８】
検査装置１は、データ取得部１０２、画像取得部１０３、抽出部１０４、推定部１０５、学習部１０６を有する検査装置である。検査装置１と２が有する各機能構成が行う処理については後述する。また、検査装置１０１’について、図１では検査装置１０１と同様の構成を記載しているが、識別器を用いて識別する検査装置であれば、構成が異なっていても良い。
【００１９】
情報処理装置１１は、各検査装置における検査結果を用いて識別器のパラメータを決定する。取得部１１１は、検査装置１および検査装置２のそれぞれから、サンプルを計測した計測データ（から抽出された特徴）に基づいた識別器の識別結果を取得する。取得部１１１は、検査装置１において対象物体を計測した第１計測データ（の特徴）を第１識別器に入力することによって推定された第１データを取得する。また同様に、検査装置２において対象物体を計測した第２計測データ（の特徴）を第２識別器に入力することによって推定された第２データを、推定部１０５’から取得する。対応付け部１１２は、サンプル（物体）を一意に特定可能な固有データと、推定部１０５によって推定された第１推定データとを対応付ける。また、対応付け部１１２は、固有データに基づいて、推定部１０５によって推定された第１推定データと、第２推定データと、を対応付ける。比較部１１３は、第２記憶部１１７に記憶されている検査装置毎の識別器による推定結果（固有データによって対応付けられた第１推定データと第２推定データ）を比較する。比較部１１３は、情報処理装置１１に配置しても良いし、各検査装置１、２に配置しても良い。決定部１１４は、推定部１０５または推定部１０５’の識別器のパラメータを決定する。なお、ここで言う識別器のパラメータは、識別器がディープニューラルネットワークである場合はネットワークの重み付け係数を指す。出力部１１５は、スコアの差や識別結果の差等の、推定値の同一性の比較結果を出力する。入力部１１６は、ユーザによる入力を受け付け、各機能構成に入力された情報を入力する。第２記憶部１１７は、検査装置毎の識別器による推定結果（すなわち、第１推定データ、第２推定データ及び固有データ）を記憶する。
【００２０】
図２は、情報処理装置１１のハードウェア構成例を示す図である。中央処理ユニット（ＣＰＵ）Ｈ０１は、ＲＡＭＨ０３をワークメモリとして、ＲＯＭＨ０２や記憶装置Ｈ０４に格納されたＯＳやその他プログラムを読みだして実行し、システムバスＨ０９に接続された各構成を制御して、各種処理の演算や論理判断などを行う。ＣＰＵＨ０１が実行する処理には、実施形態の情報処理が含まれる。記憶装置Ｈ０４は、ハードディスクドライブや外部記憶装置などであり、実施形態の画像認識処理にかかるプログラムや各種データを記憶する。入力部Ｈ０５は、カメラなどの撮像装置、ユーザ指示を入力するためのボタン、キーボード、タッチパネルなどの入力デバイスである。なお、記憶装置Ｈ０４は例えばＳＡＴＡなどのインタフェイスを介して、入力部Ｈ０５は例えばＵＳＢなどのシリアルバスを介して、それぞれシステムバスＨ０９に接続されるが、それらの詳細は省略する。通信Ｉ／ＦＨ０６は無線通信で外部の機器と通信を行う。表示部Ｈ０７はディスプレイである。センサＨ０８は画像センサや距離センサである。Ｈ０８は、撮像装置１０１（１０１‘）に対応する。
【００２１】
以下、検査装置の各機能構成が実行する処理について説明する。データ取得部１０２について説明する。本実施形態では、装置間で同一のサンプルから得たデータを使用することが前提である。本実施形態においては、２つの装置間で同一のサンプルから得たデータを使用する。装置間で使用したデータの対応をとることが出来れば、サンプル毎に識別器の識別結果の決定が可能となる為、より高い精度で識別器のパラメータ決定することが出来る。
【００２２】
データ取得部１０２は、第１計測データまたは第２計測データに含まれるサンプル（物体）を一意に特定可能な固有データを取得する。固有データとは、サンプルを一意に特定出来る様な情報として、サンプル毎に一意に振られているシリアルナンバーや、特徴量の分布、物体固有に表れる物体指紋などを含む。また、サンプル自体に一意に特定出来る様な情報がない場合、サンプルを格納するケース等を用意し、そのケースに一意性を持たせるような情報を付与しておく方法もある。こうすることで、装置間でのサンプルの対応付けを確実に行うことが出来る。本実施形態では、サンプル毎のシリアルナンバーを読み取るケースを例に説明する。個体を特定できる方法であれば、バーコードによる認証や、ＲＦＩＤといった無線を使った方法でも良い。
【００２３】
画像取得部１０３は、サンプル（対象物体）を計測した結果を含む第１計測データを取得する。すなわち、差異決定用のサンプルや検査対象サンプルを撮影した、検査用の画像を得る。ここで得られる検査用の画像は、撮影された画像データをそのまま用いても良いし、ハールウェーブレット変換などの画像変換を行っても良い。画像の種類は、検査の目的に合わせて変更できる。例えば、ＲＧＢカラー画像、白黒画像やグレースケールの濃淡画像でも良い。また、カメラで撮像する画像以外でも、赤外線カメラによる赤外線写真や、ＬｉｄａｒやＴｏＦを代表とするアクティブ距離センサで得た距離画像でも良い。画像取得部１０３，１０３’は、検査装置１、２の外部に備えていても良い。同様に、検査装置２における画像取得部１０３’は、対象物体を撮像装置１１０’によって撮像した画像（第２計測データ）を取得する。なお、撮像装置１１０と撮像装置１１０‘は、まったく同じ条件で撮影できるとは限らない。なお、第１計測データと第２計測データとは共通のデータでも良い。
【００２４】
抽出部１０４では、第１計測データに基づいて、所定の方法で、（画像）特徴を抽出する。画像取得部１０３によって得られた画像データを基にデータの特徴を抽出する。抽出する特徴は、画素値の平均値や分散値などの、予めユーザによって設計された特徴量を使用しても良いし、ディープニューラルネットワークなどを用いて自動で獲得される特徴量を使用しても良い。本実施形態では前者によって抽出された特徴を使用して後段の処理を実施する。同様にして、検査装置２における抽出部１０４’は、第２計測データから所定の方法で特徴を抽出する。
【００２５】
推定部１０５は、第１計測データから抽出された特徴を識別器に入力した結果を含む第１推定データ（推定値情報）を推定する。ここで得られる推定値情報とは、サンプルデータと識別器によって推定された結果（ＯＫ／ＮＧ）や、良品であるか不良品であるかを判定する為に算出する正常品らしさを示すスコア（評価値）を含む。また、ここで使用する識別器は、事前に定義された識別器を用いる。識別器の定義の方法は、例えば、其々の装置で別々の方法で設計・学習する方法を用いても良いし、基準の装置より転移学習などの手法によって設計・学習する方法を用いても良い。同様にして、検査装置２における推定部１０５’は、抽出部１０４’で第２計測データから抽出された特徴を識別器に入力した結果を含む第２データを推定する。
【００２６】
対応付け部１１２は、固有データに基づいて、推定部１０５によって推定された第１推定データと、同様にして推定部１０５‘によって第２計測データを別の装置の（第２）識別器に入力した結果を含む第２推定データとを対応付ける。その対応付けの結果を含む対応付けデータを記憶する。つまり、データ取得部１０２によって得られたサンプル固有の情報（固有データ）を基に、推定部１０５、１０５’によって得られたサンプルの装置毎の推定値情報（第１推定データ、第２推定データ）を紐付けた、対応付けデータを記憶する。
【００２７】
第２記憶部１１７は、第１推定データと第２推定データとを対応付けた結果を記憶する。図４は識別結果記憶部１０７に記憶される対応付けデータの例を示す。
【００２８】
比較部１１３は、対応付けデータに基づいて、対象物体毎の識別結果の差を比較する。すなわち、第２記憶部１１７に記憶されている同一サンプルに対する推定値情報を比較する。ここで比較する推定値情報には、サンプルに対する正常品らしさを示すスコア（評価値）や良品、不良品等の２値の識別結果等を含む。
【００２９】
決定部１１４は、第１識別器のパラメータを生成した際に使用された訓練データに基づいて、第１推定データと第２推定データとを近づけるように、第１識別器のパラメータを決定する。対象物体毎の識別結果の差を低減するように、識別器のパラメータを決定する。つまり、比較部１０８によって出力された比較結果の情報を基に、推定部１０５で使用される識別器のパラメータ、もしくは画像取得部１０３で使用される撮影パラメータを決定する。具体的な決定方法は実施形態のフローチャートに沿って処理の詳細の中で説明する。
【００３０】
学習部１０６、１０６’は、決定部１１４で決定された新しいパラメータに、それまで設定されていた識別器のパラメータを更新する。
【００３１】
図３には、情報処理装置が実行する処理を説明するフローチャートである。以下の説明では、各工程（ステップ）について先頭にＳを付けて表記することで、工程（Ｓ）の表記を省略する。以下、フローチャートに従って本実施形態の処理の詳細について説明する。ただし、情報処理装置１０１は必ずしもこのフローチャートで説明するすべての工程を行わなくても良い。なお、図３のフローチャートに示した処理は、コンピュータである図２のＣＰＵＨ０１により記憶装置Ｈ０４に格納されているコンピュータプログラムに従って実行される。
【００３２】
まず、Ｓ３０１では、取得部１１１が、第１計測データに含まれるサンプル（物体）を一意に特定可能な固有データを取得する。つまり、サンプル毎のシリアルナンバーを読み取り、サンプルを一意に特定できる情報を識別する。例えば、サンプルにバーコードなどのＩＤを付与しておき、それらを読み取ることで個体を識別できる。なお、取得部１１１の代わりに検査装置１（２）のデータ取得部１０２（１０２’）が、第１計測データに含まれるサンプル（物体）を一意に特定可能な固有データを取得してもよい。
【００３３】
Ｓ３０２では、取得部１１１が、サンプル（物体）を計測した結果を含む第１計測データを取得する。もしくは、検査装置１（２）における画像取得部１０３（１０３’）は、第１記憶部１００から、サンプルを撮像した画像データ（第１計測データ）を取得する。第１計測データは、サンプルを計測した計測結果（撮像装置の場合は画像）のほかに、計測した時刻といった情報や計測装置の内部パラメータを含む。同様にして、画像取得部１０３’は、サンプルを計測した第２計測データを取得する。なお、第１計測データと第２計測データは同じデータでも良い。
【００３４】
Ｓ３０３では、取得部１１１が、第１計測データに基づいて抽出された所定の（画像）特徴を取得する。ここでは、Ｓ３０２で取得された画像から予めユーザによって設計された特徴を抽出する。なお、検査装置1（２）における抽出部１０４（１０４’）が、第１計測データまたは第２計測データに基づいて、所定の特徴を抽出してもよい。Ｓ３０４では、取得部１１１が、第１計測データを識別器に入力した結果を含む第１推定データを取得する。なお、検査装置１の推定部１０５が、（第１計測データから抽出された特徴を含む）第１計測データを識別器に入力した結果を含む第１推定データ（推定値情報）を推定してもよい。すなわち、Ｓ３０３で抽出された特徴量に基づいて識別し、推定値情報を得る。Ｓ３０５では、対応付け部１１２が、サンプル（物体）を一意に特定可能な固有データと、推定部１０５によって推定された第１推定データとを対応付ける。同様にして、サンプル（物体）を一意に特定可能な固有データと、推定部１０５‘によって第２計測データを別の装置の（第２）識別器に入力した推定結果を含む第２推定データとを、対応付ける。
Ｓ３０６では、第２記憶部１１７が、固有データと対応付けられた第１推定データを記憶する。つまり、Ｓ３０４で得られた推定値情報（第１推定データ）を、Ｓ３０１で得られた情報（固有データ）と共に記憶する。同様にして、第２計測データの特徴を識別器に入力した推定結果である第２推定データと、第２計測データに対応する固有データとを第２記憶部１１７に記憶する。ここまでのフローチャートを検査装置１、２の其々で検査したデータを使って、差異決定用のサンプルデータの数だけ実施する。これにより、識別結果を比較する為の装置毎の情報を第２記憶部１１７が格納する。
【００３５】
次に、Ｓ３０７で、対応付け部１１２は、固有データに基づいて、推定部１０５によって推定された第１推定データと、第２推定データと、を対応付ける。Ｓ３０８で、比較部１１３が、第１推定データと第２推定データを対応付けた推定結果の差に基づいて、物体毎の推定結果の差を比較する。すなわち、第２記憶部１１７に記憶されている同一サンプルに対する推定値情報を比較する。装置１と装置２の同一サンプルに対する推定値情報（第１推定データと第２推定データ）を比較する。ここではスコア（評価値）を比較対象の推定値情報として説明する。同一サンプルに対する装置１と装置２のスコアを比較する。所定の値より大きい差があった場合、Ｓ３０９では、決定部１１４が、該物体の状態を示すラベルを含む訓練データと第１推定データと第２推定データとをそれぞれ識別器に入力した推定結果に基づいて、第１識別器のパラメータを決定する。このとき、第１推定データと第２推定データとに含まれる推定結果の差が所定の閾値より小さくなるようにパラメータを決定する。つまり、算出されるスコアが基準値以下になる様に両方、もしくは一方の装置の識別器のパラメータを決定する。さらに、第１識別器のパラメータを生成した際に使用された訓練データに基づいて更新されたパラメータを決定する。
【００３６】
具体的なパラメータの決定方法を、装置１のパラメータを決定する場合を例に説明する。例えば、装置１の環境が、訓練データを適用した学習時の計測と異なる場合、装置１の識別器のパラメータは更新したほうがよい。とはいえ、新しいデータのみで学習させた場合、もともと識別できていた物体を識別できなくなるケースがある。そのようなケースを避けるため、装置１のパラメータを決定する場合、新たに追加したサンプルを計測したデータセットにのみ適合した決定にならない様にする。そのため、装置１の識別器のパラメータを生成した時に使用した正常値スコアと、Ｓ３０５で保存された追加されたサンプルの計測データ（第１計測データ）の正常値スコア（推定結果）を使用してパラメータθ（１）を決定する。装置１の識別器を生成した際に使用したサンプル数Ｎの各サンプルの特徴量をｘｌｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）、生成時のスコアをｓ１ｉ（＝ｆ（ｘ１ｉ；θ（１）））、パラメータ決定対象のスコアをｆ＾（ｘ１ｉ；θ（１））とする。また、差異決定に用いるサンプル数Ｍの各サンプルにおける、装置１での特徴量をｘ’１ｊ、装置２での特徴量をｘ’２ｊ（ｊ＝１，２，…，Ｍ）とする。装置１のサンプル毎のスコアをｆ＾（ｘ’１ｊ；θ（１））、装置２のパラメータをθ（２）とした時のサンプル毎のスコアをｆ＾（ｘ’２ｉ；θ（２））とする。装置１のパラメータ決定は以下の式によって実施される。
【００３７】
【数１】
2020177429.tif 000003
【００３８】
ここで、ｆ（ｘ；θ）は識別器を表すモデルであり、ロジスティック回帰モデルやニューラルネットワークモデルなどパラメータ表現可能なモデルであれば何を用いても良い。また、ｌｏｓｓは損失関数を表す。ここでは損失関数をｌｏｓｓ（Ａ、Ｂ）の２変数関数として定義し、ＡとＢの差を小さくする様にパラメータを更新する。本実施形態の場合、Ａ、Ｂは其々スコアを表し、この差を小さくすることで装置毎に同程度のスコアが算出されるようになる。使用する損失関数は、識別器のモデル化に用いた方法によって適した関数を決定すると良い。一般的には、二乗損失やＬ１損失、フーバー損失などがある。αは寄与率を表し、識別器生成時に使用したサンプルに対するスコアとサンプルに対するスコアのどちらの結果を重視してパラメータを決定するかを決定する変数である。数式１における第１項は装置１の識別器生成時に使用した訓練データに対する決定時のスコアと生成時スコアから損失関数を求める。第２項は装置１のサンプルに対するスコアと装置２の第１記憶部に対するスコアから損失関数を求める。第１項、第２項を最小化するようなパラメータθ（１）を求めることで、パラメータの決定を行う。この時、パラメータθ（１）の探索方法は、確率的勾配降下法やＭｏｍｅｎｔｕｍ法、Ａｄａｐｔｉｖｅ  Ｍｏｍｅｎｔ  Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ法などを用いても良い。
【００３９】
次に、装置１、装置２の両方の識別器パラメータを決定する場合の決定方法を説明する。装置１の第１の環境に変化があったことが自明である場合は、先述のとおり装置１の識別器のパラメータを調整すればよい。しかし、どちらの装置の識別器のパラメータを調整すればよいか不明な場合もある。その場合には、２つの装置で共通する結果（スコア）が取得できるように識別器のパラメータを調整することもある。まず、装置２の識別器パラメータの決定式を以下に示す。
【００４０】
【数２】
2020177429.tif 000004
【００４１】
ここで、ｘ２ｋ（ｋ＝１，２，…，Ｌ）は、装置２の識別器を生成した際に使用したサンプル数Ｌの各サンプルの特徴量、ｓ２ｋは生成時のスコアである。装置１、装置２の両方の識別器パラメータを同時に決定する場合、まず数式１を用いて装置１の識別器パラメータを決定する。次に、決定した装置１のパラメータを使用して数式２より、装置２の識別器パラメータ決定を実施する。ここで装置１の識別器のパラメータ、装置２の識別器のパラメータと、そのパラメータにおける装置毎の計測データに対するスコア（識別器の推定結果）が計算できる。ここで算出される計測データ毎の装置１、装置２の識別器のスコアの差が基準値以下になるまでパラメータ決定を繰り返す。
【００４２】
以上の様にパラメータ決定を行うことで、パラメータ決定による性能の劣化を抑えつつ、識別結果の差異が低減させることが可能となる。ここで使用した各装置の識別器生成時の特徴量や生成時のスコアは、第１記憶部１０７に保管しておいても良いし、装置毎に保管しておいても良い。これは以降の説明においても同様である。
【００４３】
以下では、実施形態１の変形について説明する。
【００４４】
上記の場合、装置間でスコアに差があった同一のサンプル（物体）の計測データを識別器で識別した結果には同等にスコアを近づける決定を行う。スコアの差が大きい計測データに対してはよりスコアが近づくように、もしくは、ある計測データに対してはほぼスコアが一致するように等、計測データによって重要度を付けて識別器のパラメータ決定を行うケースもある。その場合、数式１の第２項を変形し、計測データ毎にどの程度パラメータの決定を行うかに重みをおいて決定しても良い。計測データ毎に重みを置く場合のフローチャートを図５に示す。図３のＳ３０１〜Ｓ３０６とＳ３０７と共通する部分は説明を割愛する。
【００４５】
Ｓ４０７では、決定部１１４が、計測データ毎の重みが定義されていない場合、スコアの差などによって計測データ毎の重みを決定する。計測データ毎に重みを定義した場合の決定式は以下の様になる。
【００４６】
【数３】
2020177429.tif 000005
【００４７】
ここで、ωｊは第１記憶部１００に保持される各計測データに対する識別器の重み付け係数であり、情報処理装置によって自動で算出しても良いし、ユーザが計測データ毎に明示的に決めても良い。自動で算出する場合、例えば、同一サンプルに対する装置１、装置２のスコアの差を重みとして使用する方法がある。こうする事で、装置間でスコアの差が大きいサンプルに対する重みが大きくなり、よりスコアが近づく様に決定される。これにより、サンプル毎の重要度を考慮したパラメータの決定が可能となる。
【００４８】
装置毎に算出されるスコアが違っていても、良品、不良品の識別結果さえ一致すれば良いというニーズがある。次の変形例として本ケースについて説明する。この場合、比較対象の推定値情報に、識別結果を用いる。装置間での同一サンプルに対する識別結果が一致するように、パラメータθ（１）や良品、不良品を判断する基準となる閾値ｔ１の決定を行う。この場合、良品、不良品のどちらに識別結果を合わせるかを決定する必要がある。差異決定用のサンプルに良品、不良品のラベルが付いていない場合は、装置毎の同一サンプルに対するスコアと装置毎の閾値の情報を基に、正しい識別結果を推定する。具体的には、装置間で識別結果の異なるサンプルにおいて、装置１で算出されたスコアと装置１の閾値の差を計算する。装置２でも同様に、スコアと装置２の閾値の差を求める。装置１と装置２の計算結果を比較し、より差が大きい方を正しい識別結果として決定を実施する。この時数式１の決定パラメータに閾値を追加し、以下の式で決定を行う。
【００４９】
【数４】
2020177429.tif 000006
【００５０】
ここで、ｆ＾（ｘ１ｉ；θ（１）、ｔ１）は装置１の識別器生成時のサンプルに対するパラメータ決定時の識別結果を表す。ｓ１ｉは前記サンプルに対する識別器生成時の識別結果、ｆ＾（ｘ’１ｊ；θ（１）、ｔ１）は第１記憶部の装置１におけるパラメータ決定時の識別結果を表す。ｆ＾（ｘ’２ｊ；θ（２）、ｔ２）は前記サンプルにおける装置２におけるパラメータ決定時の識別結果を其々表す。これにより、装置間で識別結果が異なった場合に、算出されるスコアが違っていても識別結果は一致するようなパラメータの決定を行うことが可能となる。
【００５１】
サンプル（物体）は、すべてを使用して決定を行っても良いし、サンプルの一部を使用して決定を行っても良い。同様に、識別器生成時に使用したサンプルの情報も、すべてを使用しても良いし、一部を使用しても良い。
【００５２】
＜実施形態２＞
実施形態１では、２つの装置間での個体差による識別器パラメータの決定をする方法を説明した。本実施形態では、複数の装置間（ｎ≧３）での個体差による識別器パラメータの決定をする方法を説明する。ここでは装置が１〜ｎ（ｎ≧３）まで存在し、ｍ個（ｍ≦ｎ）の装置の識別器パラメータを決定する場合を例に決定部１１４で実施される処理を説明する。
【００５３】
各装置のスコアを基にｍ個の装置Ｕａ（ａ＝１、２、…、ｍ）の決定を行う場合、識別器のパラメータ調整を実施しないｎ−ｍ個の装置Ｖｂ（ｂ＝１、２、…、ｎ−ｍ）を基準装置として扱う。識別器のパラメータ調整を実施する装置Ｕの内、装置Ｕ１の決定を行う場合を例に説明する。
【００５４】
装置Ｕ１の比較に使用する統合スコアを、識別器のパラメータ調整を実施しないｎ−ｍ個の基準装置Ｖｂのスコアを基に決定する。この時の統合スコアの算出方法は任意であり、例えば平均値や中央値等を用いても良い。統合スコアの算出には、上記の様に基準装置Ｖｂのスコアを基に算出しても良いし、装置Ｕ１を除いた装置全てのスコアを基に算出しても良い。また、ｍ＝ｎの場合、即ち全ての装置を決定対象とする場合は、基準装置Ｖｂが存在しなくなるため、決定対象の装置Ｕ１を除いた装置全てのスコアを基に統合スコアを算出する。統合スコア算出後、装置Ｕ１のスコアと比較し、比較結果の差を基にスコアが閾値以下になる様に識別器パラメータを決定する。装置Ｕ１のスコアと、決定対象でないｎ−ｍ個の基準装置Ｖｂの決定した統合スコアを基にしたパラメータの決定式を以下に示す。
【００５５】
【数５】
2020177429.tif 000007
【００５６】
ここで、ｓｔｊはｎ−ｍ個の基準装置Ｖｂの値を基に決定された差異決定用の各サンプルにおける統合スコアである。それ以外の項目は数式１と同義である為説明は割愛する。
【００５７】
また、比較対象の推定値情報として識別結果を用いても良い。識別結果を用いる場合、サンプル毎に一致させる識別結果は、多数決により決定しても良い。例えば、あるサンプルに対して、３つの装置で、良品、不良品、良品と識別した場合、正しい識別結果は良品とし、不良品と判断した装置の識別器パラメータを決定する。また、実施形態１と同様に良品と判断した装置のスコアと閾値の差と、不良品と判断した装置のスコアと閾値の差によって一致させる識別結果を決定しても良い。識別結果を基にしたパラメータの決定式を以下に示す。
【００５８】
【数６】
2020177429.tif 000008
【００５９】
ここで、ｓｔｊは差異決定用の各サンプルにおける良品、不良品の識別結果を表す。それ以外の項目は数式４と同義である為説明は割愛する。
【００６０】
実施形態１と同様に、サンプルはすべてを使用しても決定を実施しても良いし、サンプルの一部を使用して決定を実施しても良い。また、数式３と同様に、サンプル毎に重みを付けて決定を実施しても良い。
【００６１】
＜実施形態３＞
実施形態１、実施形態２では、自動で識別器のパラメータを決定する方法を説明した。本実施形態では、各装置の識別結果が異なったサンプルをユーザが確認して識別器パラメータの決定をする方法を説明する。ここでは、装置２〜ｎ（ｎ≧２）の場合を想定するが、本実施形態では、ｎ＝３の場合を例に説明する。外観検査等に複数の検査装置を導入する際に機体差がなくなる様に調整する必要がある。一方で、複数台の装置を導入し、運用後に経年劣化や環境変化で機体差が発生するケースが考えらえる。その場合は、複数の装置でサンプルの特徴を比較する。基準となる装置をユーザによって指定する手間が省ける。
そのケースの場合は、3台以上の装置で実施する形態になり
（検査）装置１、装置２、装置３において、検査装置毎の識別結果に差異があった場合、差異のあったサンプルの一覧と、撮影した画像、識別結果をＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ  Ｕｓｅｒ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）で表示する。ユーザはＧＵＩに表示された情報から正しい識別結果を選択し、その結果を基に識別器のパラメータ決定を実施する。ユーザが識別結果を選択する場合のフローチャートを図６に示し説明する。
【００６２】
本実施形態では、ＧＵＩで表示する際に、Ｓ３０２で撮影した画像（第１計測データ）を表示する。その為、Ｓ３０５では、第２記憶部１１７が、推定値情報（第１推定データ）を記憶する際に、Ｓ５０２で得られた画像（第１計測データ）を合わせて記憶する。
【００６３】
Ｓ５０７では、出力部１１２が、Ｓ５０６で比較した結果、差異のあったサンプルに対応する第１計測データを一覧としてＧＵＩで表示するよう出力する。
【００６４】
Ｓ５０８では、入力部２０１が、差異のあった第１計測データ毎に、ユーザによってＧＵＩ上で修正結果として正しい識別ラベルを入力する。Ｓ５０９では、決定部１１４が、その修正結果を基に基づいて、数式６を用いて識別器のパラメータを決定する。
【００６５】
ユーザへ表示するＧＵＩの例を図７に示し、説明する。図７（ａ）では、Ｓ５０７で表示されるＧＵＩであり、識別結果に差異のあったサンプルの一覧を表示する。差異データ表示部４０では、差異のあったサンプルのＩＤを表示し、識別結果表示部４１にて、各装置の識別結果を表示する。ユーザが、ラベル付与したいサンプルの表示ボタン４２を選択すると、図７（ｂ）の画面に遷移する。状態表示部４３は、サンプルの計測データに対して正常または不良のラベルが付与されているか、未だかを示す。ボタン４４は、ラベル付与されていない計測データに対して自動でラベルを付与することを指示する。
【００６６】
図７（ｂ）の画面では、表示部２０２で、各装置で撮影した画像を表示し、装置其々の識別結果を結果表示部５０で表示する。ユーザはラベル付与ボタン４５で良品、不良品のラベルを付与し、完了ボタン４７を選択すると、図７（ａ）へ遷移し、状態表示部４３が未から済へ変更される。ここで、複数のサンプルに対して連続でラベルを付与したい場合、ボタン４８を選択することで、状態表示部４３でラベル付与されていない未となっているサンプルデータが図７（ｂ）に表示される。また、直前のサンプルへ戻りたい場合、ボタン４６を選択することで、ラベル付与した直前のサンプルへ戻ることが出来る。図７（ａ）において、ボタン４６を選択すれば実施形態２と同様に多数決によりラベルを自動で付与することもできる。
【００６７】
情報処理システムの機能構成例を示すブロック図を図８に示す。図１と同じ構成は説明を割愛する。
【００６８】
表示装置２２は、出力部１１５から出力されたＧＵＩを表示する。また、ユーザによってＧＵＩから入力された入力情報を受け付ける。ＧＵＩの例は、図７（ａ）、（ｂ）に対応する。比較部１１３により識別結果に差異のあった一覧をＧＵＩで表示しユーザによる正しい識別結果のラベル付けを行う。ユーザによって更新された識別結果の情報を基に、決定部１１４で識別器パラメータの決定を行う。また、比較部１１３、表示装置２２は、外部に配置しても良いし、検査装置１、２に構成されても良い。
【００６９】
＜実施形態４＞
ここまでの実施形態では、複数の装置間の個体差による識別器パラメータの決定について説明した。本実施形態では、１つの装置における環境変化や装置自体の経時変化等による識別器パラメータの決定について説明する。識別器のパラメータ調整で対応出来ない様なケースに対応できる為、適用できるシーンが広がる。また大幅に照明条件が変わって、装置間で撮影される画像に大きく差が出る場合などでは、識別器ではなく撮影パラメータの調整で対応する方が良い。ここで説明する方法は、周辺の照明条件等の環境変化や装置自体の経時変化による装置の識別結果の差異を、周辺環境や撮影パラメータは変更せずに、識別器のパラメータ決定によって補完する方法である。１つの装置における識別器パラメータの決定を行う場合、識別器を生成した際に使用したサンプルの一部の計測データを第１記憶部に記憶しておく必要がある。また、本実施形態のフローチャートは実施形態１と変わらないが、第２記憶部１１７に同一サンプルに対する同装置の推定値情報を複数保持する必要がある。この場合、推定部１０５によって識別した日時情報やシーケンスＩＤ等の情報を合わせて第２記憶部１１７に保持する。識別器生成時点の装置を装置１、環境変化が起きた後または所定の時間が経過した後の装置を装置１’とした時、装置１’のスコアまたは識別結果が、装置１のスコアまたは識別結果と近くなるもしくは同じになる様に、装置１’の識別器パラメータを決定する。ここで使用する第１記憶部における計測データは、識別器生成時に使用したものであり、正しい識別結果は分かっている為、ユーザがＧＵＩを用いて正しい結果を付与する必要はなく、また識別結果を推定する必要もない。その為、自動で識別器のパラメータ決定が可能である。装置１の識別器を生成した際に使用したサンプルＮ（ｉ＝１、２、…、Ｎ）、前記サンプルから得た計測データＰ（ｊ＝１、２、…、Ｐ）（Ｐ≦ｉ）において、スコアを基にパラメータを決定する際は以下の決定式で実施する。
【００７０】
【数７】
2020177429.tif 000009
【００７１】
ここで、ｓ１ｉは装置---１の識別器生成時に使用したサンプルの計測データに対する装置１の識別器生成時のスコア、ｓ１ｊは装置１の計測データに対する装置１の識別器生成時のスコアである。また、識別結果を基にパラメータ決定を行う場合、以下の決定式で実施する。
【００７２】
【数８】
2020177429.tif 000010
【００７３】
その他の実施形態と同様に、サンプルはすべてを使用しても決定を実施しても良いし、サンプルの一部を使用して決定を実施しても良い。
【００７４】
＜実施形態５＞
ここまでの実施形態では、検査装置における識別器パラメータを決定する方法を説明した。本実施形態では、検査装置においてサンプルを撮影する際の、撮影パラメータを決定する方法を説明する。撮影パラメータを決定する際のフローチャートを図９に示し説明する。図３と共通する処理は説明を省略する。
【００７５】
Ｓ６０７では、比較部１１３が、Ｓ６０６の比較結果を基に、装置間のサンプル毎のスコアの差が、設定した閾値以下であるか、またはサンプル毎の識別結果が一致しているかを判定する。閾値以上のサンプルがある、または識別結果が一致していないサンプルがある場合、Ｓ６０８へ遷移する。
【００７６】
Ｓ６０８では、取得部１１１が、サンプルの撮影にかかわる画像取得部のカメラ位置や照明位置や光量等の装置の撮影パラメータを決定する。決定された撮影パラメータを用いて設定・制御し、再度サンプル（物体）の撮影を行う。すべてのサンプル（物体）でスコアの差が閾値以下になる、または識別結果が一致するまで撮影パラメータの探索を行う。撮像・照明の制御及びパラメータの探索等は、不図示の制御手段により行う。この時、サンプルの計測データ毎の識別結果をユーザが設定し、ユーザが教示した識別結果と異なる装置のみ決定を行っても良い。正しい識別結果を多数決で判断し、識別結果の異なる装置のみ決定を行っても良い。撮像装置の撮影パラメータを調整することで、より精度良く外観検査を実施することができる。
【００７７】
＜実施形態６＞
ここまでの実施形態では、撮影パラメータと識別器パラメータを其々決定する方法を説明したが、撮影パラメータと識別器パラメータの両方を同時に決定してもよい。
【００７８】
複数の装置が１〜ｎ（ｎ≧２）まで存在し、装置ｍ（ｍ≦ｎ）の撮影パラメータ、識別器パラメータを同時に決定する場合、数式５や数式６の更新式を、Ｕ１＝ｍと置き換えて用いる。この時、決定するパラメータθ（ｍ）は、識別器のパラメータに加えて、サンプルの撮影に関わる画像取得部のカメラ位置や、照明位置、光量等の撮影パラメータを含む。これらのパラメータを探索的に変更し、パラメータの決定を行う。本実施形態では複数の装置に対するパラメータの決定方法を記載しているが、１つの装置における環境変化や経時変化の場合にも適用できる。この時、撮影パラメータ、識別器パラメータだけでなく、環境変化や経時変化を環境条件パラメータとしてパラメータ化して用いても良い。環境変化や経時変化のパラメータには、識別器生成時に使用したサンプルに対する、生成時と環境変化時の特徴量の変化量や、周辺環境の光量などがある。その為、環境条件パラメータを決定に用いる場合、識別器生成時の環境条件を第２記憶部１１７に保存しておく必要がある。この環境条件パラメータを識別器パラメータ、撮影パラメータに加えて、数式５や数式６を用いて決定を行う。また、本実施形態では、その他の実施形態に比べて決定するパラメータが増える為、過去のパラメータ値や撮影条件等を参照し、その近傍を探索することでパラメータを決定する等の方法を用いて効率的に探索を行う。また、識別器パラメータ、撮影パラメータ、環境条件パラメータの１つ以上を固定して決定する方法や、決定するパラメータをランダムに決定する方法などを用いて、決定するパラメータを削減しても良い。
【００７９】
＜実施形態７＞
ここまでの実施形態では、サンプル（物体）に割り振られた識別子を用いて個体が一意に特定できる場合について説明した。サンプルに良品、不良品、欠陥種類等のラベルが付いている、もしくは特徴量の分布の類似度などによりサンプルを分類できる場合は、サンプルを一意に特定せずに、識別器のパラメータの決定を実施しても良い。本実施形態では、サンプルを一意に特定しない場合の識別器のパラメータ決定方法について説明する。本実施形態の構成を図１０に示す。サンプルを一意に特定しない為、図１と比較するとデータ取得部が含まれていない。それ以外は図１と同義の為、説明は割愛する。
【００８０】
Ｍ個の差異決定用のサンプルが、特徴量の分布の類似度によりＱ個（ｊ＝１、２、…、Ｑ）のクラスに分類できる場合に、複数の装置１〜ｎ（ｎ≧２）（ｋ＝１、２、…、ｎ）の装置ｍ（ｍ≦ｎ）のパラメータを決定するケースを例に説明する。まず、サンプルの計測データを其々の装置で識別し、クラス毎にクラススコアＳｋｊを取得する。クラススコアの決定方法は、例えば平均値や中央値、合算値などでも良い。クラス１に分類されるサンプル計測データがＥ個（Ｅ≦Ｍ）だった場合に、装置ｍでの特徴量をｘ’ｍＨ（Ｈ＝１，２，…，Ｅ）とする。装置ｍのサンプル計測データ毎のスコアをｆ＾（ｘ’ｍＨ；θ（ｍ））とすると、装置ｍにおけるクラススコアＳｍ１を合算値で求める場合、以下の式で求められる。
【００８１】
【数９】
2020177429.tif 000011
【００８２】
装置ｍにおけるクラス毎のスコアの差が、基準値以下になる様に以下の式を用いて識別器のパラメータを決定する。
【００８３】
【数１０】
2020177429.tif 000012
【００８４】
ここで、ｓｔｊは装置ｍ以外の装置の各クラスのクラススコアを基に決定された統合クラススコアである。統合クラススコアの算出方法も、クラススコアと同様に、例えば平均値や中央値、合算値などでも良い。それ以外の項目は数式１と同義である為説明は割愛する。
【００８５】
実施形態１と同様に、クラス毎の識別結果を用いて決定しても良い。この場合、各装置におけるクラス毎の識別結果を、各クラス内で多数決などにより決定する。その後、クラス毎に決定する識別結果を決定する。例えば、あるクラスＱｊに対して、３つの装置で、良品、不良品、良品と識別した場合、クラスＱｊの正しい識別結果は良品とし、クラスＱｊに含まれるサンプルが良品と判定されるように、装置ｍのパラメータを決定する。パラメータの決定式は以下の通りである。
【００８６】
【数１１】
2020177429.tif 000013
【００８７】
ここで、ｓｍｊは装置ｍのクラスｊにおける識別結果であり、ｓｔｊは装置ｍ以外の装置から算出した統合識別結果である。
【００８８】
本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、データ通信用のネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給する。そして、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。また、そのプログラムをコンピュータが読み取り可能な記録媒体に記録して提供してもよい。
【符号の説明】
【００８９】
１  検査装置
１１０  撮像装置
１１  情報処理装置
２  検査装置
【図１】
2020177429.tif 000014
【図２】
2020177429.tif 000015
【図３】
2020177429.tif 000016
【図４】
2020177429.tif 000017
【図５】
2020177429.tif 000018
【図６】
2020177429.tif 000019
【図７】
2020177429.tif 000020
【図８】
2020177429.tif 000021
【図９】
2020177429.tif 000022
【図１０】
2020177429.tif 000023
【図１１】
2020177429.tif 000024