(57)【要約】【課題】精度良く検査物の異常を検出することができる検査装置、異常検出方法、コンピュータプログラム、学習モデルの生成方法、及び学習モデルを提供する。【解決手段】検査装置は、コンベア６１に載置された検査物への電磁波の照射により得られた画像を取得する取得部１１２と、前記画像に基づき算出した判断値と閾値とに基づいて前記検査物の異常の有無を判定する判定部１１４と、判定部１１４の判定結果に応じ、検査物への電磁波の照射により得られた画像を入力した場合に、検査物の異常の有無に関する情報を出力する学習モデル１５２に、検査物への電磁波の照射により得られた画像を入力して、前記異常の有無に関する情報を取得する学習検査部１１７と、前記異常の有無に関する情報を出力する出力する出力部１１８とを備える。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンベアに載置された検査物への電磁波の照射により得られた画像を取得する取得部と、
前記画像に基づき算出した判断値と閾値とに基づいて前記検査物の異常の有無を判定する判定部と、
前記判定部の判定結果に応じ、検査物への電磁波の照射により得られた画像を入力した場合に、検査物の異常の有無に関する情報を出力する学習モデルに、検査物への電磁波の照射により得られた画像を入力して、前記異常の有無に関する情報を取得する学習検査部と、
前記異常の有無に関する情報を出力する出力部と
を備える検査装置。
【請求項２】
前記判定部は、前記画像に対し、画像処理アルゴリズムを適用して判断値を算出し、前記検査物の異常の有無を判定する、請求項１に記載の検査装置。
【請求項３】
検査物への電磁波の照射により得られた画像に対し、画像処理アルゴリズムを適用して、前記検査物の異常の有無を判定する領域を特定する特定部を備え、
前記判定部は、
前記画像処理アルゴリズムが適用された前記領域の画像に基づき算出した判断値と閾値とに基づき、前記検査物の異常の有無を判定し、
前記学習検査部は、
前記判定部の判定結果に応じ、前記画像処理アルゴリズムが適用された前記領域の画像、又は検査物への電磁波の照射により得られた、前記領域の画像を入力した場合に、前記領域の異常の有無に関する情報を出力する学習モデルに、前記画像処理アルゴリズムが適用された前記領域の画像、又は検査物への電磁波の照射により得られた、前記領域の画像を入力して、前記異常の有無に関する情報を取得する
請求項１又は２に記載の検査装置。
【請求項４】
画像処理アルゴリズムの選択を受け付ける第１受付部を備える、請求項３に記載の検査装置。
【請求項５】
前記閾値を設定する設定部を備える、請求項１から４までのいずれか１項に記載の検査装置。
【請求項６】
前記判断値が第１閾値以上第２閾値以下である場合に、前記学習検査部は、前記画像を前記学習モデルに入力する、請求項１から５まのでいずれか１項に記載の検査装置。
【請求項７】
前記判断値が第１閾値未満である場合、前記判定部は、前記領域は正常であると判定し、
前記判断値が第２閾値超過である場合、前記判定部は、前記領域は異常であると判定し、
前記学習検査部は画像を前記学習モデルに入力しない、請求項３から５まのでいずれか１項に記載の検査装置。
【請求項８】
前記出力部は、前記画像を表示し、
表示された画像に対し前記出力部の出力結果の良否を受け付ける第２受付部を備える、請求項１から７まのでいずれか１項に記載の検査装置。
【請求項９】
前記画像と、前記良否に関する情報とに基づき、前記学習モデルを再学習する再学習部を備える、請求項８に記載の検査装置。
【請求項１０】
前記再学習部は、前記第２受付部により否と受け付けた場合に再学習する、請求項９に記載の検査装置。
【請求項１１】
コンベアに載置された検査物への電磁波の照射により得られた画像を取得し、
前記画像に基づき算出した判断値と閾値とに基づいて前記検査物の異常の有無を判定し、
前記異常の有無の判定結果に応じ、検査物への電磁波の照射により得られた画像を入力した場合に、前記検査物の異常の有無に関する情報を出力する学習モデルに、取得した画像を入力して、前記検査物の異常の有無を示す情報を出力する、
処理をコンピュータに実行させる、異常検出方法。
【請求項１２】
コンベアに載置された検査物への電磁波の照射により得られた画像を取得し、
前記画像に基づき算出した判断値と閾値とに基づいて前記検査物の異常の有無を判定し、
前記異常の有無の判定結果に応じ、検査物への電磁波の照射により得られた画像を入力した場合に、前記検査物の異常の有無に関する情報を出力する学習モデルに、取得した画像を入力して、前記検査物の異常の有無を示す情報を出力する、
処理をコンピュータに実行させる、コンピュータプログラム。
【請求項１３】
コンベアに載置された検査物への電磁波の照射により得られた画像を取得し、前記画像と、前記検査物の異常の有無を示す情報とを関連付けて記録した教師データを取得し、
前記教師データに基づいて、コンベアに載置された検査物への電磁波の照射により得られた画像が入力された場合に、前記検査物の異常の有無に関する情報を出力する学習モデルを生成する
学習モデルの生成方法。
【請求項１４】
コンベアに載置された検査物への電磁波の照射により得られた画像が入力される入力層と、
前記検査物の異常の有無に関する情報を出力する出力層と、
コンベアに載置された検査物への電磁波の照射により得られた画像と、前記検査物の異常の有無を示す情報とを関連付けて記録した教師データを用いてパラメータが学習された中間層と
を備え、
検査物への電磁波の照射により得られた画像が前記入力層に入力された場合に、前記中間層による演算を経て前記検査物の異常の有無に関する情報を前記出力層から出力するように
コンピュータを機能させる学習モデル。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、食品等の検査物の異常を検出する検査装置、異常検出方法、コンピュータプログラム、学習モデルの生成方法、及び学習モデルに関する。
【背景技術】
【０００２】
食肉、豆類等の食品の検査、包装材に内容物が収納された包装体の検査、及び電子部品等の工業製品の検査に、Ｘ線、テラヘルツ波、赤外線及び可視光等の検査波を使用した検査装置が使用されている。この検査装置においては、検査物に検査波が照射され、検査物を通過した検査波が検知されて被検査物の検査画像が取得される。
【０００３】
検査物が異物を有する場合、検査画像に閾値を超える濃い部分が存在する。従来、この濃い部分の面積及び形状等に基づいて、異物の有無の判定を行っていた。
検査物の形状の異常の有無は、検査画像のブロブ（塊）の面積及び周囲長に基づいて行っていた。ブロブを構成する画素をカウントすることにより、ブロブの面積が算出され、ブロブの周囲を形成する背景画素の配列に基づき、ブロブの周囲長が算出される（例えば特許文献１等）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００５−３１０６９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
所定の画像処理アルゴリズムに基づいて取得した検査物の検査画像に対し、従来の異常検出方法では、閾値と比較することにより異常の有無を判定していたが、検査物及び異物の種類によっては、正常な部分と異物との画素値の差異が小さい場合があり、検出の精度が良くないという問題があった。
検査物の形状の異常を検出する場合においても、同様に、ブロブの画素と背景画素との画素値の差異が小さく、エッジが明瞭でなく、正確に検出できない場合があった。
【０００６】
本発明は斯かる事情に鑑みてなされたものであり、精度良く検査物の異常を検出することができる検査装置、異常検出方法、コンピュータプログラム、学習モデルの生成方法、及び学習モデルを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一態様に係る検査装置は、本発明の一態様に係る検査装置は、コンベアに載置された検査物への電磁波の照射により得られた画像を取得する取得部と、前記画像に基づき算出した判断値と閾値とに基づいて前記検査物の異常の有無を判定する判定部と、前記判定部の判定結果に応じ、検査物への電磁波の照射により得られた画像を入力した場合に、検査物の異常の有無に関する情報を出力する学習モデルに、検査物への電磁波の照射により得られた画像を入力して、前記異常の有無に関する情報を取得する学習検査部と、前記異常の有無に関する情報を出力する出力部とを備える。
ここで、「電磁波の照射により得られた画像」とは、電磁波に基づく画像、及び該画像を画像処理して得られた画像を含む。
【０００８】
本発明の一態様に係る異常検出方法は、コンベアに載置された検査物への電磁波の照射により得られた画像を取得し、前記画像に基づき算出した判断値と閾値とに基づいて前記検査物の異常の有無を判定し、前記異常の有無の判定結果に応じ、検査物への電磁波の照射により得られた画像を入力した場合に、前記検査物の異常の有無に関する情報を出力する学習モデルに、取得した画像を入力して、前記検査物の異常の有無を示す情報を出力する、処理をコンピュータに実行させる。
【０００９】
本発明の一態様に係るコンピュータプログラムは、コンベアに載置された検査物への電磁波の照射により得られた画像を取得し、前記画像に基づき算出した判断値と閾値とに基づいて前記検査物の異常の有無を判定し、前記異常の有無の判定結果に応じ、検査物への電磁波の照射により得られた画像を入力した場合に、前記検査物の異常の有無に関する情報を出力する学習モデルに、取得した画像を入力して、前記検査物の異常の有無を示す情報を出力する、処理をコンピュータに実行させる。
【００１０】
本発明の一態様に係る学習モデルの生成方法は、コンベアに載置された検査物への電磁波の照射により得られた画像を取得し、前記画像と、前記検査物の異常の有無を示す情報とを関連付けて記録した教師データを取得し、前記教師データに基づいて、コンベアに載置された検査物への電磁波の照射により得られた画像が入力された場合に、前記検査物の異常の有無に関する情報を出力する学習モデルを生成する。
【００１１】
本発明の一態様に係る学習モデルは、コンベアに載置された検査物への電磁波の照射により得られた画像が入力される入力層と、前記検査物の異常の有無に関する情報を出力する出力層と、コンベアに載置された検査物への電磁波の照射により得られた画像と、前記検査物の異常の有無を示す情報とを関連付けて記録した教師データを用いてパラメータが学習された中間層とを備え、検査物への電磁波の照射により得られた画像が前記入力層に入力された場合に、前記中間層による演算を経て前記検査物の異常の有無に関する情報を前記出力層から出力するようにコンピュータを機能させる。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、検査物に電磁波を照射して取得した画像に基づく画像に対し、判断値と閾値とに基づいて判定した検査物の異常の有無に応じて、学習モデルに画像を入力して異常の有無を取得する。例えば閾値に基づいて判定した検査物の異常の有無が不確実である場合に、学習モデルに画像を入力して異常の有無を取得することで、精度良く、異物の有無、形状の異常等の異常の有無を検出できる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】実施の形態１に係る異常検出システムの構成を示す斜視図である。
【図２】異常検出システムの構成を示すブロック図である。
【図３】魚肉である検査物につき、ブロブを抽出した状態を示す説明図である。
【図４】各ブロブを切り出した状態を示す説明図である。
【図５】ブロブをバウンディングボックスにより包囲した状態を示す説明図である。
【図６】リサイズの処理の説明図である。
【図７】異常検出モデルにより異常値が０．５以上であると判断されたブロブを含む検査画像を示す説明図である。
【図８】検査画像ＤＢのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。
【図９】異常検出モデルの生成処理に関する説明図である。
【図１０】制御部による異常検出モデルの生成処理の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１１】制御部による異常検出処理の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１２】ディスプレイにおける表示画面の一例を示す説明図である。
【図１３】ＰＣの制御部による再学習処理の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１４】ＰＣの制御部による変形例の再学習処理の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１５】実施の形態２に係る異常検出システムの構成を示すブロック図である。
【図１６】レベル１〜４の選択ボタンを表示する表示画面の一例を示す説明図である。
【図１７】レベル１〜４の閾値ａ及びｂを表示する表示画面の一例を示す説明図である。
【図１８】制御部による異常検出処理の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１９】実施の形態３に係る異常検出システムの構成を示すブロック図である。
【図２０】制御部による閾値の設定の処理の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図２１】レベルの閾値を入力するための表示画面の一例を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、本発明をその実施の形態を示す図面に基づいて詳述する。
（実施の形態１）
図１は実施の形態１に係る異常検出システム１０の構成を示す平面図、図２は異常検出システム１０の構成を示すブロック図である。
異常検出システム１０は、検査装置としての情報処理装置１と、Ｘ線検査機２とを備える。情報処理装置１とＸ線検査機２とは、一体化されていてもよい。本実施の形態においては、Ｘ線検査機２の搬送部（コンベア）６の搬送ベルト６１上に検査物４を載置し、検査物４に対しＸ線を用いて撮像した画像に基づいて異常を検出する異常検出システム１０について説明する。異常検出システム１０においては、所定の画像処理アルゴリズムに基づいて、検査物４の異常の有無を判定し、この結果に応じ、異常検出モデル１５２に基づいて、異常の有無を推定する。検査物４の一例として、生肉、魚肉等の食品が挙げられる。
【００１５】
Ｘ線検査機２は、横長の直方体状をなす下側筐体２３と、下側筐体２３上に設けられ、下側筐体２３より小さい上側筐体２１とを備える。
下側筐体２３内に搬送部６が設けられている。搬送部６は、下側筐体２３の長手方向の一端部の外側に上流側ローラ６３が設けられ、他端部の外側に下流側ローラ６２が設けられている。上流側ローラ６３と下流側ローラ６２の間には、上流側ローラ６３及び下流側ローラ６２よりも下側に、２つの下段ローラ６４，６５が設けられており、これらのローラに搬送ベルト６１が架け渡されている。上流側ローラ６３と下流側ローラ６２のいずれか一方に、搬送モータ（不図示）からの駆動力が与えられ、被検査物を検査するときに、搬送ベルト６１が時計周りに一定の速度Ｖで周回する。
【００１６】
上側筐体２１に、電磁波としてのＸ線を照射する、Ｘ線照射部３が収納されている。Ｘ線照射部３はＸ線管３１を有する。Ｘ線以外の電磁波としては、テラヘルツ波、赤外線及び可視光等が挙げられる。
上側筐体２１の正面には、ディスプレイ２２が設けられている。ディスプレイ２２は、例えばＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等の表示装置である。
上流側ローラ６３と下流側ローラ６２との間を移動する搬送ベルト６１の下側にＸ線検知部７が設けられている。Ｘ線検知部７は、ＴＤＩ（Time Delay Integration）カメラまたはＴＤＩセンサと呼ばれるものであり、Ｘ線の強度に応じて蛍光を発するシンチレータと、シンチレータで発せられた蛍光を検知する多数のフォトダイオードとを有している。
【００１７】
ＴＤＩカメラでは、フォトダイオードが、被検査物の移動方向であるＹ方向と直交するＸ方向に直線的に並んで１つの検知ライン７１が構成され、この検知ラインが複数ライン設けられている。複数の検知ライン７１は被検査物の移動方向であるＹ方向へ向けて平行に並んで配置されている。図１においては、個々の検知ライン７１を独立したラインセンサ素子として図示しているが、実際には、１つのＴＤＩカメラの筐体内に、複数のフォトダイオードがＸ方向とＹ方向に規則的に並んで配置され、Ｘ方向に並ぶフォトダイオードで１ラインの検知ライン７１が構成されている。各検知ライン７１が受光し、出力した各ラインのデータにより、Ｘ線画像が構成される。
【００１８】
情報処理装置１は、種々の情報処理、情報の送受信が可能な情報処理装置であり、例えばパーソナルコンピュータ、サーバ装置等である。Ｘ線検査機２はＬＡＮ等のネットワークＮを介して情報処理装置１に通信接続されている。情報処理装置１がサーバ装置である場合、ネットワークＮはインターネットであってもよい。また、インターネット等のネットワークＮを介して通信可能に接続されたクラウドコンピュータが、情報処理装置１の処理を実行することにしてもよい。
本実施の形態では情報処理装置１がパーソナルコンピュータであるものとし、以下の説明では簡潔のためＰＣ１と読み替える。
【００１９】
ＰＣ１は、検査物４を撮像した画像を取得し、該画像に基づき検査物４の異常の有無を検出する処理を行う。本実施の形態でＰＣ１は、後述する異常判定部（判定部）１１４の判定結果に応じ、機械学習により画像内から検査物４の異常を検出（識別）するよう学習済みの後述する異常検出モデル１５２を用いて異常の有無の検出を行う。
ＰＣ１は、Ｘ線検査機２を用いて検査物４へのＸ線の照射により得られた画像（後述するようにブロブ４１を囲む領域を切り出し、該領域に所定の画像処理を施して得た検査画像）を異常検出モデル１５２に入力し、ブロブ４１の異常の有無を示す識別結果を出力として取得する。
以下、検査物４の異常の種類が異物の有無であり、ＰＣ１が異常検出モデル１５２に検査画像を入力し、ソフトマックス関数により正常（異物なし）の確率値及び異常（異物あり）の確率値を出力させ、異常の確率値を異常値として取得する場合につき説明する。
ＰＣ１は、取得した異常値に応じ、検査物４を廃棄するか否か等の選別を行う。
【００２０】
ＰＣ１は、制御部１１、主記憶部１２、通信部１３、表示部１４、補助記憶部１５、及び入力部１６を備える。
制御部１１は、一又は複数のＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro-Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等の演算処理装置を有し、補助記憶部１５に記憶されたプログラムＰを読み出して実行することにより、ＰＣ１に係る種々の情報処理、制御処理等を行う。図２の各機能部は、制御部１１がプログラムＰに基づいて動作することにより実行される。
【００２１】
制御部１１は、機能部として、画像生成部１１１、画像処理部（取得部）１１２、対象特定部（特定部）１１３、異常判定部（判定部）１１４、切り出し部１１５、画像処理部１１６、学習検査部１１７、表示部（出力部）１１８、選別部（出力部）１１９、良否判定受付部（第２受付部）１２２、及び再学習部１２３を有する。
【００２２】
画像生成部１１１は、検査物４を透過し、Ｘ線検知部７により検知されたＸ線に基づき、Ｘ線画像を生成する。
画像処理部１１２は、Ｘ線画像に対し平滑化フィルタ、特徴抽出フィルタ等により画像処理を行う。
【００２３】
対象特定部１１３はブロブ４１解析を行い、ブロブ（領域）を特定する。対象特定部１１３は、例えば、各画素の輝度変化を強調処理（エッジ検出）した強調線を抽出し、強調線を含む部分をブロブとして特定する。
対象特定部１１３は、周辺の領域に比べて輝度の変化率が所定値以上となっているブロブを特定してもよい。
対象特定部１１３は、輝度の標準偏差を求め、この標準偏差と比較して輝度が所定レベル以上変化する部分を有する画素の集合をブロブとして特定してもよく、輝度が相違している特異部を含む部分をブロブとして特定してもよい。
【００２４】
異常判定部１１４は、対象特定部１１３が特定したブロブにつき、判断値及び閾値に基づいて、ブロブが異物か否かを判定する。判断値として、例えば強調線に囲まれたブロブの画像数、面積等が挙げられ、判断値に正常側の閾値（第１閾値）ａ及び異常側の閾値（第２閾値）ｂを設定しておき（ａ＜ｂ）、算出した判断値が閾値ａ未満であれば、特異部は異物でなく、正常と判定し、判断値が閾値ｂ超過であれば、ブロブは異物であると判定する。判断値がａ以上ｂ以下である場合、後述する学習検査部１１７により異常値を取得する。
図３に、一例として、魚肉である検査物４につき、判断値がａ以上ｂ以下であるブロブ４１を抽出した状態を示す。ブロブは画像処理により強調処理され、塗りつぶされている。
【００２５】
切り出し部１１５は、判断値がａ以上ｂ以下であるブロブ４１が所定の大きさの矩形内に入るように切り出し、バウンディングボックス８１により包囲し、切り出し画像を生成する。ここで、ブロブ４１を囲む画像は、強調処理前の画像である。なお、ブロブ４１を囲む画像は、強調処理後の画像でもよい。
図４に、各ブロブ４１を切り出した状態を示す。
画像処理部１１６は、切り出し画像に対し、正規化等の処理を行い、異常検出モデル１５２に入力する検査領域（検査画像）８を生成する。
【００２６】
図５は、対象特定部１１３が特定したブロブを切り出し部１１５により切り出し、ブロブ４１をバウンディングボックス８１により包囲してなる検査画像８を生成した状態を示す説明図である。制御部１１の対象特定部１１３は、上述のようにしてブロブ４１の検出を行う。各検査画像８は、各ブロブ４１が同じ大きさのバウンディングボックス８１により包囲されている。
図６は、切り出し部１１５によるリサイズの処理の説明図である。
検査物４がバウンディングボックス８１からはみ出ている場合は、制御部１１の切り出し部１１４はリサイズを行い、ブロブ４１がバウンディングボックス８１内に収まるようにする。ブロブ４１を大きくする場合は、補完処理を行う。
【００２７】
学習検査部１１７は、異常検出モデル１５２に各検査画像を入力し、異常値を取得する。
【００２８】
表示部１１８は、異常値をディスプレイ２２へ出力し、検査画像の異常の有無をディスプレイ２２において表示する。
図７に、異常検出モデル１５２により異常値が０．５以上であると判断されたブロブを含む検査画像を示す。
【００２９】
選別部１１９は、検査画像８の異常値を閾値と比較し、異常値を示したブロブ４１を含む検査物４を廃棄するか否かの選別を行ったり、搬送部６を停止させたり、検査物４をマーキングしたりする。選別部１１９は、例えば一のブロブ４１の異常値が０．５以上である場合、該ブロブ４１を含む検査物４を異常品とみなし、廃棄すると選別する。異常値の閾値は０．５である場合に限定されない。なお、異常値が閾値以上であるブロブ４１を一つ含む場合に検査物４を廃棄する場合に限定されない。所定数以上のブロブ４１が閾値以上の異常値を示す場合に、検査物４を廃棄することにしてもよい。
【００３０】
良否判定受付部１２２は、作業者が入力部１６により入力した、異常検出モデル１５２の判断の良否の判定を受け付ける。
再学習部１２３は、検査画像８と、作業者から入力された前記の良否の判定とを対応付けた教師データを用いて、異常検出モデル１５２を再学習する。
【００３１】
主記憶部１２は、ＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）、フラッシュメモリ等の一時記憶領域であり、制御部１１が演算処理を実行するために必要なデータを一時的に記憶する。通信部１３は、通信に関する処理を行うための通信モジュールであり、外部と情報の送受信を行う。
【００３２】
補助記憶部１５は大容量メモリ、ハードディスク等であり、制御部１１が処理を実行するために必要なプログラムＰ、その他のデータを記憶している。また、補助記憶部１５は、検査画像ＤＢ１５１及び前記異常検出モデル１５２を記憶している。検査画像ＤＢ１５１は、異常検出対象である検査物４の情報を格納したデータベースである。
【００３３】
補助記憶部１５に記憶されるプログラムＰは、プログラムＰを読み取り可能に記録した記録媒体１５６により提供されてもよい。記録媒体１５６は、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ、ＳＤ（Secure Digital）カード、マイクロＳＤカード、コンパクトフラッシュ（登録商標）等の可搬型のメモリである。記録媒体１５６に記録されるプログラムＰは、図に示していない読取装置を用いて記録媒体１５６から読み取られ、補助記憶部１５にインストールされる。また、情報処理装置１が外部通信装置と通信可能な通信部を備える場合、補助記憶部１５に記憶されるプログラムＰは、通信部を介した通信により提供されてもよい。
なお、補助記憶部１５はＰＣ１に接続された外部記憶装置であってもよい。また、ＰＣ１は複数のコンピュータからなるマルチコンピュータであってもよく、ソフトウェアによって仮想的に構築された仮想マシンであってもよい。
【００３４】
入力部１６は、作業者による、後述する判断値の閾値等の入力を受け付ける。
【００３５】
図８は検査画像ＤＢ１５１のレコードレイアウトの一例を示す説明図である。検査画像ＤＢ１５１は、検査画像ＩＤ列、座標情報列、異常値列、判断値列を含む。検査画像ＩＤ列は、各検査画像８を識別するための検査画像ＩＤを記憶している。座標情報列は、検査画像ＩＤと対応付けて、搬送ベルト６１上のＸ線照射領域における、ブロブ４１の位置を示す座標情報を記憶している。座標情報は、図１の上流側ローラ６３及び下流側ローラ６２間における、Ｘ方向及びＹ方向の中心を原点としたときのバウンディングボックス８１の四隅におけるＸ座標、及びＹ座標である。異常値は上述したように、異常の確率値である。判断値は、異常判定部１１４により算出された判断値である。
【００３６】
図９は、異常検出モデル１５２の生成処理に関する説明図である。図９では、機械学習を行って異常検出モデル１５２を生成する処理を概念的に示している。
【００３７】
ＰＣ１の制御部１１は、異常検出モデル１５２として、ブロブ４１の検査画像８内における異常の画像特徴量を学習することで、検査画像８を入力とし、ブロブ４１における異常の有無を示す情報を出力とするニューラルネットワークを構築（生成）する。例えばニューラルネットワークはＣＮＮ（Convolution Neural Network）であり、検査画像８の入力を受け付ける入力層と、異常の有無の識別結果を出力する出力層と、検査画像８の画像特徴量を抽出する中間層とを有する。
【００３８】
入力層は、検査画像８に含まれる各画素の画素値の入力を受け付ける複数のニューロンを有し、入力された画素を中間層に受け渡す。中間層は、検査画像の画像特徴量を抽出する複数のニューロンを有し、抽出した画像特徴量を出力層に受け渡す。図９において、中間層の層数は３とされているが、これに限定されない。例えば異常検出モデル１５２がＣＮＮである場合、中間層は、入力層から入力された各画素の画素値を畳み込むコンボリューション層と、コンボリューション層で畳み込んだ画素値をマッピングするプーリング層とが交互に連結された構成を有し、検査画像８の画素情報を圧縮しながら最終的に画像の特徴量を抽出する。図９において、コンボリューション層、及びプーリング層の記載は省略している。出力層は、ブロブ４１における異常を識別した識別結果を出力する二つのニューロンを有し、中間層から出力された画像特徴量に基づいてブロブ４１における異常の有無を識別する。一方のニューロンはブロブ４１における正常（異物なし）の確率値を出力し、他方のニューロンはブロブ４１における異常（異物あり）の確率値を出力する。
【００３９】
なお、本実施の形態では異常検出モデル１５２がＣＮＮであるものとして説明するが、異常検出モデル１５２はＣＮＮに限定されず、ＣＮＮ以外のニューラルネットワーク、ＳＶＭ（Support Vector Machine）、ベイジアンネットワーク、回帰木など、他の学習アルゴリズムで構築された学習済みモデルであってよい。
【００４０】
制御部１１は、複数の検査画像８と、各検査画像８におけるブロブ４１の異常を示す情報（異物を有するか、異物を有さず、正常であるか）とが対応付けられた教師データ（異常データ、正常データ）を用いて学習を行う。例えば図９に示すように、教師データは、ブロブ４１の検査画像８に対し、検査画像８のＩＤと、異常の種類（異物の有無）、ランク（１：異常、０：正常）とがラベル付けされたデータである。
【００４１】
制御部１１は、教師データである検査画像８を入力層に入力し、中間層での演算処理を経て、出力層からブロブ４１における異常の有無を示す識別結果を取得する。なお、出力層から出力される識別結果は、ソフトマックス関数を用いた場合、連続的な確率値（例えば「０」から「１」までの範囲の値）である。識別結果は、異常の有無を離散的に示す値（例えば「０」又は「１」の値）であってもよい。
【００４２】
制御部１１は、出力層から出力された識別結果を、教師データにおいて検査画像８に対しラベル付けされた情報、すなわち正解値と比較し、出力層からの出力値が正解値に近づくように、中間層での演算処理に用いるパラメータを最適化する。該パラメータは、例えばニューロン間の重み（結合係数）、各ニューロンで用いられる活性化関数の係数などである。パラメータの最適化の方法は特に限定されないが、例えば制御部１１は誤差逆伝播法を用いて各種パラメータの最適化を行う。
【００４３】
制御部１１は、教師データに含まれる各検査画像８について上記の処理を行い、異常検出モデル１５２を生成する。制御部１１はブロブ４１の検査画像８を取得した場合、異常検出モデル１５２を用いてブロブ４１における異物の有無を検出する。
【００４４】
図１０は、制御部１１による異常検出モデル１５２の生成処理の処理手順の一例を示すフローチャートである。
制御部１１は、複数のブロブ４１の検査画像８と、各検査画像８内におけるブロブ４１の前記異常を示す情報とを対応付けた教師データを取得する（Ｓ１１）。
【００４５】
制御部１１は教師データを用いて、ブロブ４１の検査画像８を入力した場合にブロブ４１の異常有無情報を出力する異常検出モデル１５２（学習済みモデル）を生成する（Ｓ１２）。具体的には、制御部１１は、教師データである検査画像８をニューラルネットワークの入力層に入力し、検査画像８内の異物の有無を識別した識別結果を出力層から取得する。制御部１１は、取得した識別結果を教師データの正解値（検査画像８に対してラベル付けられた情報）と比較し、出力層から出力される識別結果が正解値に近づくよう、中間層での演算処理に用いるパラメータ（重み等）を最適化する。制御部１１は、生成した異常検出モデル１５２を補助記憶部１５に格納し、一連の処理を終了する。
【００４６】
図１１は、制御部１１による異常検出処理の処理手順の一例を示すフローチャートである。
ＰＣ１の制御部１１は、検査物４を透過し、Ｘ線検知部７により検知されたＸ線に基づき、Ｘ線画像を生成する（Ｓ２１）。
制御部１１は、Ｘ線画像に対し平滑化フィルタ、特徴抽出フィルタ等により画像処理を行う（Ｓ２２）。
制御部１１は、上述のようにしてブロブ解析を行い、ブロブを特定する（Ｓ２３）。制御部１１は、各画素の輝度変化を強調処理（エッジ検出）した強調線を抽出し、強調線を含む部分をブロブとして特定する。
【００４７】
制御部１１は、ブロブが異物であるか否かを判定する（Ｓ２４）。制御部１１は、例えば強調線に囲まれたブロブの画像数、面積等の判断値を算出し、算出した判断値及び閾値に基づいて判定を行う。制御部１１は、異常（ＮＧ：判断値＞閾値ｂ）、正常（ＯＫ：判断値＜閾値ａ）、その中間（ａ≦判断値≦ｂ）のいずれであるかを判定する。
【００４８】
制御部１１は、Ｓ２４で、ＮＧ（異常）又はＯＫ（正常）と判定されたか否かを判定する（Ｓ２５）。制御部１１はＮＧ又はＯＫであると判定されたと判定した場合（Ｓ２５：ＹＥＳ）、ＯＫであるか否かを判定する（Ｓ２６）。
制御部１１はＯＫであると判定した場合（Ｓ２６：ＹＥＳ）、学習検査をスキップして処理を終了する。
制御部１１はＯＫでない、即ちＮＧであると判定した場合（Ｓ２６：ＮＯ）、学習検査をスキップしてＳ３３へ処理を進める。
【００４９】
制御部１１はＮＧ又はＯＫでないと判定されたと判定した場合（Ｓ２５：ＮＯ）、ＮＧ又はＯＫでないと判定されたブロブ４１が所定の大きさの矩形内に入るように切り出し、切り出し画像を生成する（Ｓ２７）。切り出し画像はブロブ４１の塗りつぶし処理前の画像である。
制御部１１は、切り出し画像に対し、正規化等の処理を行い、検査画像を生成する（Ｓ２８）。
【００５０】
制御部１１は、異常検出モデル１５２に検査画像８を入力し、正常の確率値及び異常の確率値を出力させ、異常値を取得する（Ｓ２９）。
制御部１１は、異常値が閾値以上であるか否かを判定する（Ｓ３０）。制御部１１は異常値が閾値以上であると判定した場合（Ｓ３０：ＹＥＳ）、異常値をディスプレイ２２へ出力し、検査画像８を赤のバウンディングボックス（ＢＢ）８２により包囲した状態で表示する（Ｓ３１）。制御部１１は異常値が閾値以上でないと判定した場合（Ｓ３０：ＮＯ）、検査画像８を赤のバウンディングボックス（ＢＢ）８２により包囲していない状態で表示する（Ｓ３２）。
制御部１１は、検査画像８の異常値及び検査画像ＩＤに基づき、またＳ２６でＮＧと判定された場合はその検査物４を特定し、検査物４を廃棄するか否かの選別を行い（Ｓ３３）、処理を終了する。
【００５１】
以上のように、本実施の形態によれば、検査画像８において、異物と他部との画素値の差異が小さく、従来の画像処理の手法では異物の有無の判断が困難である場合においても、異常検出モデル１５２を使用することにより、精度良く、異物を判別できる。
本実施の形態によれば、所定の画像処理アルゴリズムに基づいて取得したブロブ４１に対し、判断値並びに閾値ａ及びｂに基づいて取得した、ブロブ４１が異物であるか否かの判定結果が正確でない場合に、異常検出モデル１５２に検査画像８を入力して異常値を取得することで、精度良く、異物の有無を検出できる。
作業者が目視による異常の検出を行う必要がなくなり、異常検出作業の効率化を図ることができる。
上述の実施の形態においては、異常の種類として異物の有無を挙げているが、これに限定されず、形状の異常等、他の異常を検出してもよい。
【００５２】
なお、判断値が例えば０から１の数値で表される場合、０が閾値ａであり、１が閾値ｂであってもよく、この場合、判断値が０のとき正常であり、１のとき異常である。
また、判断値がａ以上ｂ以下の場合に学習検査を行う場合に限定されず、判断値がａ以上の場合に学習検査を行うことにしてもよく、判断値がｂ以下の場合、学習検査を行うことにしてもよい。
Ｓ２８の画像処理は省略できる。検査画像８は、ブロブ４１の強調処理を行った後の画像でもよい。
【００５３】
図１２は、ディスプレイ２２における表示画面５の一例を示す説明図である。
表示画面は、図１２における左側の第１画面５１と、右側の第２画面５２とを有する。
制御部１１は、第１画面５１において、検査画像８を、搬送ベルト６１に載置された検査物４を搬送ベルト６１の位置に対応付けて表示する。制御部１１は、第２画面５２において、各ブロブ４１に対応する各検査画像８を前記検査画像ＩＤ順に並べて表示し、異常の検査画像８は赤色のバウンディングボックス８２により包囲する。図１２の場合、ブロブ４１に係る検査画像８がバウンディングボックス８２により包囲されているとき、ブロブ４１は異物であり、ブロブ４１を含む検査物４は異常品であることになる。
【００５４】
作業者は、検査画像８の行方向に順に移動するための「＞」及び「＜」からなる選択ボタン５６により第２画面５２のいずれかの検査画像８を選択できる。検査画像８はマウス等のポインティングデバイスにより選択してもよい。
第２画面５２は、他に、作業者により異常検出モデル１５２の推定結果（判断）が正しいと判定したときに押圧するＯＫボタン５３、判断は正しくないと判定したときに押圧するＮＧボタン５４、及び後述する異常有無のレベルの選択の指示を入力するとき等に使用するOtherボタン５５を有する。
【００５５】
選択ボタン５６により選択された検査画像８につき、作業者からＯＫボタン５３又はＮＧボタン５４による異常検出モデル１５２の判断の良否の入力を受け付け、所定数以上のデータが集まった場合、制御部１１は、検査画像８と、作業者から入力された判断の良否とを教師データとして、異常検出モデル１５２の再学習を行うことができる。
【００５６】
図１３は、ＰＣ１の制御部１１による上述の再学習処理の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【００５７】
制御部１１は、選択された検査画像８につき、作業者による第２画面５２のＯＫボタン５３又はＮＧボタン５４の押圧に基づき、異常検出モデル１５２の判断の良否の判定を受け付ける（Ｓ４１）。制御部１１は良否の判定を受け付けていないと判定した場合（Ｓ４１：ＮＯ）、判定の処理を繰り返す。
制御部１１は所定数の良否の判定を受け付けたと判定した場合（Ｓ４１：ＹＥＳ）、異常を検出したブロブ４１の検査画像８と、作業者から入力された制御部１１の判断の良否とを対応付けた教師データを取得する（Ｓ４２）。
制御部１１は教師データを用いて、ブロブ４１の検査画像を入力した場合にブロブ４１の異常有無情報を出力する異常検出モデル１５２を生成する（Ｓ４３）。
以上により、再学習される。これにより、異常検出処理を継続するほど異常検出モデル１５２がアップデートされ、より正確な異常検出を行うことができるようになる。
なお、作業者による異常検出モデル１５２の判断の良否の判定は、検査画像８ではなく、Ｘ線画像に基づいて行ってもよい。
【００５８】
図１４は、ＰＣ１の制御部１１による変形例の再学習処理の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【００５９】
制御部１１は、選択された検査画像８につき、作業者による第２画面５２のＯＫボタン５３又はＮＧボタン５４の押圧に基づき、異常検出モデル１５２の判断の良否の判定を受け付ける（Ｓ５１）。制御部１１は良否の判定を受け付けていないと判定した場合（Ｓ５１：ＮＯ）、判定の処理を繰り返す。
制御部１１は良否の判定を受け付けたと判定した場合（Ｓ５１：ＹＥＳ）、否と受け付けたか否かを判定する（Ｓ５２）。制御部１１は否と受け付けていないと判定した場合（Ｓ５２：ＮＯ）、処理をＳ５１へ戻す。
制御部１１は否と受け付けたと判定した場合（Ｓ５２：ＹＥＳ）、否と判定した結果を所定数入手したときに、異常を検出したブロブ４１の検査画像８と、判定結果とを対応付けた教師データを取得する（Ｓ５３）。
制御部１１は教師データを用いて、ブロブ４１の検査画像を入力した場合にブロブ４１の異常有無情報を出力する異常検出モデル１５２を生成する（Ｓ５４）。
以上により、再学習される。これにより、より少ない教師データ量で、正確な異常検出を行うことができるようになる。
【００６０】
（実施の形態２）
実施の形態２に係る異常検出システム１０のＰＣ１は、制御部１１が４つの画像処理アルゴリズムに基づいて、異物の有無を検知し、補助記憶部１５に各画像処理アルゴリズムに対応するプログラムＰを記憶し、複数の異常検出モデル１５２〜１５５を記憶してあること以外は、実施の形態１に係るＰＣ１と同様の処理を行う。４つの画像処理アルゴリズムに基づいて検知される異物の種類は、全て同じであってもよく、一部が同じであってもよく、全て異なっていてもよい。異物の種類としては、骨、金属、木材、合成樹脂等が挙げられる。異物の種類が同一である場合、判断値の算出方法が異なる。
また、画像処理アルゴリズムにより、検査物４の異なる種類の異常を検出することにしてもよい。異常の種類として、異物の有無、形状の異常等が挙げられる。
画像処理アルゴリズムの数は４つの場合に限定されない。
【００６１】
例えばレベル１の画像処理アルゴリズムは、実施の形態１と同様に、対象特定部１１３は、各画素の輝度変化を強調処理（エッジ検出）して抽出した強調線を含む部分をブロブ４１として特定する。異常判定部１１４は、例えば強調線に囲まれたブロブ４１の画像数、面積等の判断値に基づいて、判定を行う。判断値に閾値ａ及びｂを設定し、例えば判断値が閾値未満であれば、特異部は異物でないと判定する。
レベル２の画像処理アルゴリズムにおいては、対象特定部１１３は、周辺の領域に比べて輝度の変化率が所定値以上となっている特異部をブロブ４１として抽出する。異常判定部１１４は、例えば前記変化率が所定値以上となっている画素数等の判断値に基づいて、判定を行う。
レベル３の画像処理アルゴリズムにおいては、輝度の標準偏差を求め、この標準偏差と比較して輝度が所定レベル以上変化する特異部をブロブ４１として特定する。レベル４の画像処理アルゴリズムにおいては、輝度が相違している特異部をブロブ４１として特定する。異常判定部１１４は、これらの特異部の形状が、例えば骨の形状としてあり得るか否かの判断を、画像マッチング処理により行なったりする。
【００６２】
図１５は、異常検出システム１０の構成を示すブロック図である。図２と同一部分は同一符号を付して詳細な説明を省略する。
制御部１１は、レベル受付部（第１受付部）１２０を有する。レベルは、異物の有無の検知のための画像処理アルゴリズムに対応し、ここで、レベルは１〜４の４種類あるとする。
レベル受付部１２０は、作業者によるレベルの選択を受け付ける。図１６に示すように作業者が前記Otherボタン５５を押圧した場合、制御部１１は、第１画面５１に、「レベル１」〜「レベル４」までのボタン５７ａ〜５７ｄを表示する。作業者は所望するレベルのボタンを選択する。
選択されたレベルに対応する画像処理アルゴリズムに基づき、対象特定部１１３はブロブ４１を特定し、異常判定部１１４はブロブ４１が異常か正常かを判定する。なお、画像処理アルゴリズムによって、対象特定部１１３及び異常判定部１１４の処理が異なるのみでなく、画像処理部１１２及び画像処理部１１６の処理も異ならせてもよい。
【００６３】
異常判定部１１４は、対象特定部１１３により特定したブロブ４１に対し、画像処理アルゴリズムに基づいて、判断値を算出する。レベル１において、例えば対象特定部１１３が、各画素の輝度変化を強調処理して抽出した強調線を含む部分をブロブ４１として特定する場合、異常判定部１１４は強調線に囲まれたブロブ４１の画像数、面積等の判断値を算出し、算出した判断値に基づいて判定を行う。判断値に対し正常側の閾値ａ及び異常側の閾値ｂを設定し（ａ＜ｂ）、算出した判断値が閾値ａ未満であれば、特異部は異物でなく、正常と判定し、判断値が閾値ｂ以上であれば、特異部は異物であり、ブロブ４１は異常であると判定する。
【００６４】
図１７に示すように作業者が前記Otherボタン５５を２回続けて押圧した場合、制御部１１は、第１画面５１に、「レベル１」〜「レベル４」の各閾値ａ及び閾値ｂを表示する。各レベルの判断値は各画像処理アルゴリズムに基づいて算出され、内容はレベルに応じて異なり、各閾値ａ及び閾値ｂも異なり、正常及び異常の範囲も異なる。
【００６５】
制御部１１は、上記と同様に、異常検出モデル１５２として、レベル１に対応する画像処理アルゴリズムにより生成された、ブロブ４１に係る検査画像８内における異常の画像特徴量を学習することで、検査画像８を入力とし、異物の有無を示す情報を出力とするニューラルネットワークを生成する。ニューラルネットワークはＣＮＮであり、検査画像８の入力を受け付ける入力層と、異常の有無の識別結果を出力する出力層と、検査画像８の画像特徴量を抽出する中間層とを有する。
【００６６】
制御部１１は、複数の検査画像８と、各検査画像８におけるブロブ４１の異常を示す情報（異物を有するか、正常であるか）とが対応付けられた教師データを用いて学習を行う。教師データは、ブロブ４１の検査画像８に対し、検査画像８のＩＤと、異常の種類（異物の有無）、ランク（１：異常、０：正常）とがラベル付けされたデータである。
制御部１１は、教師データである検査画像８を入力層に入力し、中間層での演算処理を経て、出力層からブロブ４１の異常の有無を示す識別結果（正常の確率値及び異常（異物あり）の確率値）を出力させ、異常の確率値を異常値として取得する。なお、出力層から出力される識別結果は、ソフトマックス関数を用いた場合、連続的な確率値（例えば「０」から「１」までの範囲の値）である。
【００６７】
制御部１１は、出力層から出力された識別結果を、教師データにおいて検査画像８に対しラベル付けされた情報、すなわち正解値と比較し、出力層からの出力値が正解値に近づくように、中間層での演算処理に用いるパラメータを最適化する。該パラメータは、例えばニューロン間の重み（結合係数）、各ニューロンで用いられる活性化関数の係数などである。パラメータの最適化の方法は特に限定されないが、例えば制御部１１は誤差逆伝播法を用いて各種パラメータの最適化を行う。
【００６８】
制御部１１は、教師データに含まれる各検査画像８について上記の処理を行い、異常検出モデル１５２を生成する。制御部１１はブロブ４１の検査画像８を取得した場合、異常検出モデル１５２を用いてブロブ４１の異常の有無を検出する。
異常検出モデル１５３〜１５５も同様に、レベル２〜４に対応する画像処理アルゴリズムにより生成された、ブロブ４１に係る検査画像８内における異常の画像特徴量を学習することで、検査画像８を入力とし、異物の有無を示す情報を出力とするニューラルネットワークを生成する。
【００６９】
学習検査部１１７は、選択されたレベルに応じ、検査画像８を異常検出モデル１５２〜１５５のいずれかに入力し、上述の二つの確率値を出力させ、異物を有する確率値（異常値）を取得する。
【００７０】
図１８は、制御部１１による異常検出処理の処理手順の一例を示すフローチャートである。
ＰＣ１の制御部１１は、検査物４を透過し、Ｘ線検知部７により検知されたＸ線に基づき、Ｘ線画像を生成する（Ｓ６１）。
制御部１１は、作業者により上述のようにしてレベルを受け付けたか否かを判定する（Ｓ６２）。制御部１１はレベルを受け付けていないと判定した場合（Ｓ６２：ＮＯ）、判定を繰り返す。
制御部１１はレベルを受け付けたと判定した場合（Ｓ６２：ＹＥＳ）、対応するレベルのプログラムＰを補助記憶部１５から読み出す（Ｓ６３）。
制御部１１は、受け付けたレベルに対応する画像処理アルゴリズムに基づいて、Ｘ線画像に対し平滑化フィルタ、特徴抽出フィルタ等により画像処理を行う（Ｓ６４）。
制御部１１は、受け付けたレベルに対応する画像処理アルゴリズムに基づいて、ブロブ解析を行い、ブロブ４１を特定する（Ｓ６５）。
【００７１】
制御部１１は、判断値を算出する（Ｓ６６）。
制御部１１は、ａ≦判断値≦ｂであるか否かを判定する（Ｓ６７）。制御部１１はａ≦判断値≦ｂでないと判定した場合（Ｓ６７：ＮＯ）、判断値はａ未満、又はｂ超過であるので、判断値＜ａであるか否かを判定する（Ｓ６８）。
制御部１１は判断値＜ａであると判定した場合（Ｓ６８：ＹＥＳ）、異物を有さず、正常であるので、学習検査をスキップして処理を終了する。
制御部１１は判断値＜ａでない、即ち判断値＞ｂであり、異物を有し、確実に異常であると判定した場合（Ｓ６８：ＮＯ）、学習検査をスキップしてＳ７６へ処理を進める。
【００７２】
制御部１１はａ≦判断値≦ｂであると判定した場合（Ｓ６７：ＹＥＳ）、ａ≦判断値≦ｂであるブロブ４１が所定の大きさの矩形内に入るように切り出し、切り出し画像を生成する（Ｓ６９）。
制御部１１は、切り出し画像に対し、正規化等の処理を行い、検査画像を生成する（Ｓ７０）。
制御部１１は受け付けたレベルに対応する異常検出モデル１５２を選択する（Ｓ７１）。
制御部１１は異常検出モデル１５２に検査画像８を入力し、正常の確率値及び異常の確率値を出力させ、異常値を取得する（Ｓ７２）。
制御部１１は、異常値が閾値以上であるか否かを判定する（Ｓ７３）。制御部１１は異常値が閾値以上であると判定した場合（Ｓ７３：ＹＥＳ）、異常値をディスプレイ２２へ出力し、検査画像８を赤のバウンディングボックス（ＢＢ）８２により包囲した状態で表示する（Ｓ７４）。制御部１１は異常値が閾値以上でないと判定した場合（Ｓ７３：ＮＯ）、検査画像８を赤のバウンディングボックス（ＢＢ）８２により包囲していない状態で表示する（Ｓ７５）。
制御部１１は、ブロブ４１の異常値及び検査画像ＩＤに基づいて、Ｓ６８でＮＧと判定された場合はその検査物４を特定し、検査物４を廃棄するか否かの選別を行い（Ｓ７６）、処理を終了する。
本実施の形態においては、画像処理アルゴリズムを選択して、所望のレベルで所望の種類の異常について、異常の有無を検出できる。
さらに、Ｓ６５の対象特定をＸ線画像に基づいて行う場合、Ｓ６４の画像処理は省略できる。Ｓ７０の画像処理も省略できる。
【００７３】
（実施の形態３）
実施の形態３に係るＰＣ１は、制御部１１が閾値設定部（設定部）１２１を有すること以外は、実施の形態１に係るＰＣと同様の処理を行う。
図１９は、異常検出システム１０の構成を示すブロック図である。図１５と同一部分は同一符号を付して詳細な説明を省略する。
制御部１１は、閾値設定部１２１を有する。閾値設定部１２１は、作業者によりって入力部１６によりいずれかのレベルにつき、閾値ａ及び閾値ｂの設定を受け付けた場合、閾値を設定（更新）する。
【００７４】
図２０は、制御部１１による閾値の設定処理の処理手順の一例を示すフローチャートである。
制御部１１は、作業者によりレベルの選択を受け付けたか否かを判定する（Ｓ８１）。作業者はOtherボタン５５を１回押圧した場合、制御部１１は上述の図１６に示す第１画面５１を表示し、作業者はレベルを選択する。制御部１１はレベルを受け付けていないと判定した場合（Ｓ８１：ＮＯ）、この判定の処理を繰り返す。
制御部１１は、レベルの選択を受け付けたと判定した場合（Ｓ８１：ＹＥＳ）、このレベルにつき、閾値ａ及び閾値ｂを受け付けたか否かを判定する（Ｓ８２）。図２１に示すように、レベルが選択された場合、制御部１１は、第１画面５１に、レベルの閾値ａ及び閾値ｂを表示する。図２１ではレベル１が選択された場合の画面を表示している。作業者は、選択したレベルの閾値ａ及び閾値ｂを入力する。制御部１１は閾値ａ及び閾値ｂを受け付けていないと判定した場合（Ｓ８２：ＮＯ）、この判定処理を繰り返す。
制御部１１は閾値ａ及び閾値ｂを受け付けた場合（Ｓ８２：ＹＥＳ）、閾値ａ及び閾値ｂを設定して図１７のレベル１〜４の閾値ａ及びｂを表示し（Ｓ８３）、処理を終了する。
【００７５】
本実施の形態によれば、設定した閾値に基づき、異常判定部１１４による検出結果が不確実と推定される場合に、学習モデルを用いて良好に異常の有無を判断することができる。
【００７６】
以上のように、本発明の一態様に係る検査装置は、コンベアに載置された検査物への電磁波の照射により得られた画像を取得する取得部と、前記画像に基づき算出した判断値と閾値とに基づいて前記検査物の異常の有無を判定する判定部と、前記判定部の判定結果に応じ、検査物への電磁波の照射により得られた画像を入力した場合に、検査物の異常の有無に関する情報を出力する学習モデルに、検査物への電磁波の照射により得られた画像を入力して、前記異常の有無に関する情報を取得する学習検査部と、前記異常の有無に関する情報を出力する出力部とを備える。
【００７７】
上記構成によれば、検査物への電磁波の照射により得られた画像に対し、判断値と閾値とに基づいて判定した検査物の異常の有無に応じ、学習モデルに画像を入力して異常の有無を取得する。例えば閾値に基づいて判定した検査物の異常の有無が不確実である場合に、学習モデルに画像を入力して異常の有無を取得することで、精度良く、異物の有無、形状の異常等の異常の有無を検出できる。
【００７８】
上述の検査装置において、前記判定部は、前記画像に対し、画像処理アルゴリズムを適用して判断値を算出し、前記検査物の異常の有無を判定してもよい。
【００７９】
上記構成によれば、所定の画像処理アルゴリズムを適用して算出した判断値と閾値とに基づいて検出した結果が不確実と推定される場合に、異常の有無を精度良く検出できる。
【００８０】
上述の検査装置において、検査物への電磁波の照射により得られた画像に対し、画像処理アルゴリズムを適用して、前記検査物の異常の有無を判定する領域を特定する特定部を備え、前記判定部は、前記画像処理アルゴリズムが適用された前記領域の画像に基づき算出した判断値と閾値とに基づき、前記検査物の異常の有無を判定し、前記学習検査部は、前記判定部の判定結果に応じ、前記画像処理アルゴリズムが適用された前記領域の画像、又は検査物への電磁波の照射により得られた、前記領域の画像を入力した場合に、前記領域の異常の有無に関する情報を出力する学習モデルに、前記画像処理アルゴリズムが適用された前記領域の画像、又は検査物への電磁波の照射により得られた、前記領域の画像を入力して、前記異常の有無に関する情報を取得してもよい。
【００８１】
上記構成によれば、異常の有無を判定する領域を特定し、特定した領域について異常の有無を判定し、判定結果に応じて学習モデルを適用するので、異常の有無の検出を効率化できる。
【００８２】
上述の検査装置において、画像処理アルゴリズムの選択を受け付ける第１受付部を備えてもよい。
【００８３】
上記構成によれば、異常の内容に応じて画像処理アルゴリズムを選択し、精度良く検査物の異常の有無に関する情報を取得できる。
【００８４】
上述の検査装置において、前記閾値を設定する設定部を備えてもよい。
【００８５】
上記構成によれば、閾値に基づき、学習モデルを適用するか否かが判定されるので、判定部による判定結果が不確実と推定される場合に、学習モデルを用いて良好に異常の有無を判断することができる。
【００８６】
上述の検査装置において、前記判断値が第１閾値以上第２閾値以下である場合に、前記学習検査部は、前記画像を前記学習モデルに入力してもよい。
【００８７】
上記構成によれば、例えば判断値が第１閾値未満である場合に確実に正常であり、判断値が第２閾値超過である場合に確実に異常であると推定されるとき、判断値が第１閾値以上第２閾値以下である場合に、学習モデルを適用して良好に異常の有無情報を取得できる。
【００８８】
上述の検査装置において、前記判断値が第１閾値未満である場合、前記判定部は、前記領域は正常であると判定し、前記判断値が第２閾値超過である場合、前記判定部は、前記領域は異常であると判定し、前記学習検査部は画像を前記学習モデルに入力しないようにしてもよい。
【００８９】
上記構成によれば、検査物が確実に正常又は異常である場合を除き、学習モデルを適用することで、良好に効率良く異常の有無情報を取得できる。
【００９０】
上述の検査装置において、前記出力部は、前記画像を表示し、表示された画像に対し前記出力部の出力結果の良否を受け付ける第２受付部を備えてもよい。
【００９１】
上記構成によれば、作業者により、画像に対し、学習モデルの判断結果の良否を取得して再学習することができる。
【００９２】
上述の検査装置において、前記画像と、前記良否に関する情報とに基づき、前記学習モデルを再学習する再学習部を備えてもよい。
【００９３】
上記構成によれば、作業者により受け付けた、出力結果の判断の良否を教師データとして再学習し、より精度が良好である学習モデルを生成できる。
【００９４】
上述の検査装置において、前記再学習部は、前記第２受付部により否と受け付けた場合に再学習してもよい。
【００９５】
上記構成によれば、第２受付部により否と受け付けた場合に、画像と、出力結果の判断の良否とを対応付けた教師データにより再学習するので、より少ない教師データ量で、より精度が良好である学習モデルを生成できる。
【００９６】
本発明の一態様に係る異常検出方法は、コンベアに載置された検査物への電磁波の照射により得られた画像を取得し、前記画像に基づき算出した判断値と閾値とに基づいて前記検査物の異常の有無を判定し、前記異常の有無の判定結果に応じ、検査物への電磁波の照射により得られた画像を入力した場合に、前記検査物の異常の有無に関する情報を出力する学習モデルに、取得した画像を入力して、前記検査物の異常の有無を示す情報を出力する、処理をコンピュータに実行させる。
【００９７】
上記構成によれば、判定結果に応じ、学習モデルを用いて異常の有無に関する情報を取得するので、例えば判定結果が不確実と推定される場合に、学習モデルに画像を入力して異常の有無を取得することで、精度良く、異物の有無、形状の異常等の異常の有無を検出できる。
【００９８】
本発明の一態様に係るコンピュータプログラムは、コンベアに載置された検査物への電磁波の照射により得られた画像を取得し、前記画像に基づき算出した判断値と閾値とに基づいて前記検査物の異常の有無を判定し、前記異常の有無の判定結果に応じ、検査物への電磁波の照射により得られた画像を入力した場合に、前記検査物の異常の有無に関する情報を出力する学習モデルに、取得した画像を入力して、前記検査物の異常の有無を示す情報を出力する、処理をコンピュータに実行させる。
【００９９】
上記構成によれば、判定結果に応じ、学習モデルを用いて異常の有無に関する情報を取得するので、例えば判定結果が不確実と推定される場合に、学習モデルに画像を入力して異常の有無を取得することで、精度良く、異物の有無、形状の異常等の異常の有無を検出できる。
【０１００】
本発明の一態様に係る学習モデルの生成方法は、コンベアに載置された検査物への電磁波の照射により得られた画像を取得し、前記画像と、前記検査物の異常の有無を示す情報とを関連付けて記録した教師データを取得し、前記教師データに基づいて、コンベアに載置された検査物への電磁波の照射により得られた画像が入力された場合に、前記検査物の異常の有無に関する情報を出力する学習モデルを生成する。
【０１０１】
上記構成によれば、検査物の異常の内容に対応する、所定の画像処理アルゴリズムを適用して取得した画像を入力した場合等に、前記異常の有無を精度良く取得できる。
【０１０２】
本発明の一態様に係る学習モデルは、コンベアに載置された検査物への電磁波の照射により得られた画像が入力される入力層と、前記検査物の異常の有無に関する情報を出力する出力層と、コンベアに載置された検査物への電磁波の照射により得られた画像と、前記検査物の異常の有無を示す情報とを関連付けて記録した教師データを用いてパラメータが学習された中間層とを備え、検査物への電磁波の照射により得られた画像が前記入力層に入力された場合に、前記中間層による演算を経て前記検査物の異常の有無に関する情報を前記出力層から出力するようにコンピュータを機能させる。
【０１０３】
上記構成によれば、検査物の異常の内容に対応する、所定の画像処理アルゴリズムを適用して取得した画像を入力した場合等に、前記異常の有無を精度良く取得できる。
【０１０４】
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって、制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した意味ではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
例えば、検査物は食品に限定されず、包装体、工業製品等であってもよい。
検査物４に照射する電磁波はＸ線に限定されず、テラヘルツ波、赤外線及び可視光等であってもよい。
また、対象特定部１１３が、ａ≦判断値≦ｂであるブロブ４１を抽出することにしてもよい。
【符号の説明】
【０１０５】
１  ＰＣ（検査装置）
１０  異常検出システム
１１  制御部
１２  主記憶部
１３  通信部
１４  表示部
１５  補助記憶部
Ｐ  プログラム
１５１  検査画像ＤＢ
１５２〜１５５  異常検出モデル
１５６  記録媒体
２  Ｘ線検査機
２２  ディスプレイ
３  Ｘ線照射部
４  検査物
８  検査画像
８１、８２  バウンディングボックス
５  表示画面
６  搬送部
６１  搬送ベルト
７  Ｘ線検知部
７１  検知ライン
【図１】
2020153765.tif 000003
【図２】
2020153765.tif 000004
【図３】
2020153765.tif 000005
【図４】
2020153765.tif 000006
【図５】
2020153765.tif 000007
【図６】
2020153765.tif 000008
【図７】
2020153765.tif 000009
【図８】
2020153765.tif 000010
【図９】
2020153765.tif 000011
【図１０】
2020153765.tif 000012
【図１１】
2020153765.tif 000013
【図１２】
2020153765.tif 000014
【図１３】
2020153765.tif 000015
【図１４】
2020153765.tif 000016
【図１５】
2020153765.tif 000017
【図１６】
2020153765.tif 000018
【図１７】
2020153765.tif 000019
【図１８】
2020153765.tif 000020
【図１９】
2020153765.tif 000021
【図２０】
2020153765.tif 000022
【図２１】
2020153765.tif 000023
【手続補正書】
【提出日】令和2年5月1日(2020.5.1)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００７】
本発明の一態様に係る検査装置は、コンベアに載置された検査物への電磁波の照射により得られた画像を取得する取得部と、前記画像のうち、各画素の輝度に基づいて、前記検査物の異常の有無を判定するブロブを特定する特定部と、前記特定部で特定したブロブに基づき判断値を算出し、算出した判断値が、正常側の第１閾値と異常側の第２閾値との中間の値であるか否かを判定する判定部と、前記判定部が前記中間の値であると判定した場合、特定されたブロブを含む画像を入力したときに、検査物の異常の有無に関する情報を出力する学習モデルに、特定されたブロブを含む画像を入力して、前記異常の有無に関する情報を取得する学習検査部と、前記異常の有無に関する情報を出力する出力部とを備える。
ここで、「電磁波の照射により得られた画像」とは、電磁波に基づく画像、及び該画像を画像処理して得られた画像を含む。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００８】
本発明の一態様に係る異常検出方法は、コンベアに載置された検査物への電磁波の照射により得られた画像を取得し、前記画像のうち、各画素の輝度に基づいて、前記検査物の異常の有無を判定するブロブを特定し、特定したブロブに基づき算出した判断値が、正常側の第１閾値と異常側の第２閾値との中間の値であるか否かを判定し、前記中間の値であると判定した場合、特定されたブロブを含む画像を入力したときに、前記検査物の異常の有無に関する情報を出力する学習モデルに、特定されたブロブを含む画像を入力して、前記異常の有無に関する情報を出力する、処理をコンピュータに実行させる。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００９】
本発明の一態様に係るコンピュータプログラムは、コンベアに載置された検査物への電磁波の照射により得られた画像を取得し、前記画像のうち、各画素の輝度に基づいて、前記検査物の異常の有無を判定するブロブを特定し、特定したブロブに基づき算出した判断値が、正常側の第１閾値と異常側の第２閾値との中間の値であるか否かを判定し、前記中間の値であると判定した場合、特定されたブロブを含む画像を入力したときに、前記検査物の異常の有無に関する情報を出力する学習モデルに、特定されたブロブを含む画像を入力して、前記異常の有無に関する情報を出力する、処理をコンピュータに実行させる。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１０】
本発明の一態様に係る学習モデルの生成方法は、コンベアに載置された検査物への電磁波の照射により得られた画像のうち、各画素の輝度に基づいて特定した、前記検査物の異常の有無を判定するブロブを含む画像と、前記検査物の異常の有無を示す情報とを関連付けて記録した教師データを取得し、前記教師データに基づいて、特定したブロブに基づき算出した判断値が、正常側の第１閾値と異常側の第２閾値との中間であると判定した場合、特定されたブロブを含む画像が入力されたときに、前記検査物の異常の有無に関する情報を出力する学習モデルを生成する。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１１】
本発明の一態様に係る学習モデルは、コンベアに載置された検査物への電磁波の照射により得られた画像のうち、各画素の輝度に基づいて特定した、前記検査物の異常の有無を判定するブロブに基づき算出した判断値が、正常側の第１閾値と、異常側の第２閾値との中間であると判定した場合に、特定されたブロブを含む画像が入力される入力層と、前記検査物の異常の有無に関する情報を出力する出力層と、特定されたブロブを含む画像と、前記検査物の異常の有無を示す情報とを関連付けて記録した教師データを用いてパラメータが学習された中間層とを備え、特定されたブロブを含む画像が前記入力層に入力された場合に、前記中間層による演算を経て前記検査物の異常の有無に関する情報を前記出力層から出力するようにコンピュータを機能させる。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００７６】
以上のように、本発明の一態様に係る検査装置は、コンベアに載置された検査物への電磁波の照射により得られた画像を取得する取得部と、前記画像のうち、各画素の輝度に基づいて、前記検査物の異常の有無を判定するブロブを特定する特定部と、前記特定部で特定したブロブに基づき判断値を算出し、算出した判断値が、正常側の第１閾値と異常側の第２閾値との中間の値であるか否かを判定する判定部と、前記判定部が前記中間の値であると判定した場合、特定されたブロブを含む画像を入力したときに、検査物の異常の有無に関する情報を出力する学習モデルに、特定されたブロブを含む画像を入力して、前記異常の有無に関する情報を取得する学習検査部と、前記異常の有無に関する情報を出力する出力部とを備える。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００７７】
上記構成によれば、検査物への電磁波の照射により得られた画像に対し、判断値と閾値とに基づいて判定した検査物の異常の有無に応じ、学習モデルに画像を入力して異常の有無を取得する。例えば閾値に基づいて判定した検査物の異常の有無が不確実である場合に、学習モデルに画像を入力して異常の有無を取得することで、精度良く、異物の有無、形状の異常等の異常の有無を検出できる。
上記構成によれば、所定の画像処理アルゴリズムを適用して算出した判断値と閾値とに基づいて検出した結果が不確実と推定される場合に、異常の有無を精度良く検出できる。
上記構成によれば、異常の有無を判定するブロブを特定し、特定したブロブについて異常の有無を判定し、判定結果に応じて学習モデルを適用するので、異常の有無の検出を効率化できる。
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００７８】
上述の検査装置において、前記特定部は、画像処理アルゴリズムを適用して、前記ブロブを特定する。
【手続補正９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７９
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正１０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００８０
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正１１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００８１
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正１２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００８４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００８４】
上述の検査装置において、前記第１閾値及び第２閾値を設定する設定部を備えてもよい。
【手続補正１３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００８６
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正１４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００８７
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正１５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００８８
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正１６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００８９
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正１７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００９６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００９６】
本発明の一態様に係る異常検出方法は、コンベアに載置された検査物への電磁波の照射により得られた画像を取得し、前記画像のうち、各画素の輝度に基づいて、前記検査物の異常の有無を判定するブロブを特定し、特定したブロブに基づき算出した判断値が、正常側の第１閾値と異常側の第２閾値との中間の値であるか否かを判定し、前記中間の値であると判定した場合、特定されたブロブを含む画像を入力したときに、前記検査物の異常の有無に関する情報を出力する学習モデルに、特定されたブロブを含む画像を入力して、前記異常の有無に関する情報を出力する、処理をコンピュータに実行させる。
【手続補正１８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００９８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００９８】
本発明の一態様に係るコンピュータプログラムは、コンベアに載置された検査物への電磁波の照射により得られた画像を取得し、前記画像のうち、各画素の輝度に基づいて、前記検査物の異常の有無を判定するブロブを特定し、特定したブロブに基づき算出した判断値が、正常側の第１閾値と異常側の第２閾値との中間の値であるか否かを判定し、前記中間の値であると判定した場合、特定されたブロブを含む画像を入力したときに、前記検査物の異常の有無に関する情報を出力する学習モデルに、特定されたブロブを含む画像を入力して、前記異常の有無に関する情報を出力する、処理をコンピュータに実行させる。
【手続補正１９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１００
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１００】
本発明の一態様に係る学習モデルの生成方法は、コンベアに載置された検査物への電磁波の照射により得られた画像のうち、各画素の輝度に基づいて特定した、前記検査物の異常の有無を判定するブロブを含む画像と、前記検査物の異常の有無を示す情報とを関連付けて記録した教師データを取得し、前記教師データに基づいて、特定したブロブに基づき算出した判断値が、正常側の第１閾値と異常側の第２閾値との中間であると判定した場合、特定されたブロブを含む画像が入力されたときに、前記検査物の異常の有無に関する情報を出力する学習モデルを生成する。
【手続補正２０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１０２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１０２】
本発明の一態様に係る学習モデルは、コンベアに載置された検査物への電磁波の照射により得られた画像のうち、各画素の輝度に基づいて特定した、前記検査物の異常の有無を判定するブロブに基づき算出した判断値が、正常側の第１閾値と、異常側の第２閾値との中間であると判定した場合に、特定されたブロブを含む画像が入力される入力層と、前記検査物の異常の有無に関する情報を出力する出力層と、特定されたブロブを含む画像と、前記検査物の異常の有無を示す情報とを関連付けて記録した教師データを用いてパラメータが学習された中間層とを備え、特定されたブロブを含む画像が前記入力層に入力された場合に、前記中間層による演算を経て前記検査物の異常の有無に関する情報を前記出力層から出力するようにコンピュータを機能させる。
【手続補正２１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンベアに載置された検査物への電磁波の照射により得られた画像を取得する取得部と、
前記画像のうち、各画素の輝度に基づいて、前記検査物の異常の有無を判定するブロブを特定する特定部と、
前記特定部で特定したブロブに基づき判断値を算出し、算出した判断値が、正常側の第１閾値と異常側の第２閾値との中間の値であるか否かを判定する判定部と、
前記判定部が前記中間の値であると判定した場合、特定されたブロブを含む画像を入力したときに、検査物の異常の有無に関する情報を出力する学習モデルに、特定されたブロブを含む画像を入力して、前記異常の有無に関する情報を取得する学習検査部と、
前記異常の有無に関する情報を出力する出力部と
を備える検査装置。
【請求項２】
前記特定部は、画像処理アルゴリズムを適用して、前記ブロブを特定する、請求項１に記載の検査装置。
【請求項３】
画像処理アルゴリズムの選択を受け付ける第１受付部を備える、請求項２に記載の検査装置。
【請求項４】
前記第１閾値及び第２閾値を設定する設定部を備える、請求項１から３まのでいずれか１項に記載の検査装置。
【請求項５】
前記出力部は、前記画像を表示し、
表示された画像に対し前記出力部の出力結果の良否を受け付ける第２受付部を備える、請求項１から４まのでいずれか１項に記載の検査装置。
【請求項６】
前記画像と、前記良否に関する情報とに基づき、前記学習モデルを再学習する再学習部を備える、請求項５に記載の検査装置。
【請求項７】
前記再学習部は、前記第２受付部により否と受け付けた場合に再学習する、請求項６に記載の検査装置。
【請求項８】
コンベアに載置された検査物への電磁波の照射により得られた画像を取得し、
前記画像のうち、各画素の輝度に基づいて、前記検査物の異常の有無を判定するブロブを特定し、
特定したブロブに基づき算出した判断値が、正常側の第１閾値と異常側の第２閾値との中間の値であるか否かを判定し、
前記中間の値であると判定した場合、特定されたブロブを含む画像を入力したときに、前記検査物の異常の有無に関する情報を出力する学習モデルに、特定されたブロブを含む画像を入力して、前記異常の有無に関する情報を出力する、
処理をコンピュータに実行させる、異常検出方法。
【請求項９】
コンベアに載置された検査物への電磁波の照射により得られた画像を取得し、
前記画像のうち、各画素の輝度に基づいて、前記検査物の異常の有無を判定するブロブを特定し、
特定したブロブに基づき算出した判断値が、正常側の第１閾値と異常側の第２閾値との中間の値であるか否かを判定し、
前記中間の値であると判定した場合、特定されたブロブを含む画像を入力したときに、前記検査物の異常の有無に関する情報を出力する学習モデルに、特定されたブロブを含む画像を入力して、前記異常の有無に関する情報を出力する、
処理をコンピュータに実行させる、コンピュータプログラム。
【請求項１０】
コンベアに載置された検査物への電磁波の照射により得られた画像のうち、各画素の輝度に基づいて特定した、前記検査物の異常の有無を判定するブロブを含む画像と、前記検査物の異常の有無を示す情報とを関連付けて記録した教師データを取得し、
前記教師データに基づいて、特定したブロブに基づき算出した判断値が、正常側の第１閾値と異常側の第２閾値との中間であると判定した場合、特定されたブロブを含む画像が入力されたときに、前記検査物の異常の有無に関する情報を出力する学習モデルを生成する
学習モデルの生成方法。
【請求項１１】
コンベアに載置された検査物への電磁波の照射により得られた画像のうち、各画素の輝度に基づいて特定した、前記検査物の異常の有無を判定するブロブに基づき算出した判断値が、正常側の第１閾値と、異常側の第２閾値との中間であると判定した場合に、特定されたブロブを含む画像が入力される入力層と、
前記検査物の異常の有無に関する情報を出力する出力層と、
特定されたブロブを含む画像と、前記検査物の異常の有無を示す情報とを関連付けて記録した教師データを用いてパラメータが学習された中間層と
を備え、
特定されたブロブを含む画像が前記入力層に入力された場合に、前記中間層による演算を経て前記検査物の異常の有無に関する情報を前記出力層から出力するように
コンピュータを機能させる学習モデル。