(57)【要約】【課題】判定ばらつきを低減する判定技術を提供する。【解決手段】判定装置は、センサー情報と、判定の判定結果のばらつきに影響のあるセンサー情報以外の情報である判定ばらつき要因情報と、を取得する情報取得部と、機械学習モデルを用い、センサー情報と判定ばらつき要因情報とに応じて判定を実行して判定結果を出力する判定実行部と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
センサーから取得するセンサー情報を用いて判定を行う判定装置であって、
前記センサー情報と、前記判定の判定結果のばらつきに影響のある前記センサー情報以外の情報である判定ばらつき要因情報と、を取得する情報取得部と、
機械学習モデルを用い、前記センサー情報と前記判定ばらつき要因情報とに応じて前記判定を実行して前記判定結果を出力する判定実行部と、
を備える判定装置。
【請求項２】
請求項１に記載の判定装置であって、
前記判定実行部は、
前記センサー情報から複数の特徴量を算出する特徴量算出部と、
前記複数の特徴量と前記判定ばらつき要因情報とを入力として前記判定結果の分類を行う分類器と、
を含む、判定装置。
【請求項３】
請求項２に記載の判定装置であって、
前記判定実行部は、入力層と中間層と全結合層と出力層とを有するニューラルネットワークで構成されており、
前記特徴量算出部は、前記入力層及び前記中間層で構成され、前記センサー情報が前記入力層に入力され、前記複数の特徴量が前記中間層から出力されるように構成されており、
前記分類器は、前記全結合層及び前記出力層で構成され、前記複数の特徴量と前記判定ばらつき要因情報とが前記全結合層に入力されるように構成されている、判定装置。
【請求項４】
請求項２に記載の判定装置であって、
前記特徴量算出部は、学習済のニューラルネットワークで構成されており、
前記分類器は、前記複数の特徴量と前記判定ばらつき要因情報とを用いて学習を行う第２機械学習モデルで構成されている、判定装置。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれか一項に記載の判定装置であって、
前記センサー情報は物体の画像であり、前記判定は前記物体の検査である、判定装置。
【請求項６】
センサーから取得するセンサー情報を用いて判定を行う判定方法であって、
前記センサー情報と、前記判定の判定結果のばらつきに影響のある前記センサー情報以外の情報である判定ばらつき要因情報と、を取得する情報取得工程と、
機械学習モデルを用い、前記センサー情報と前記判定ばらつき要因情報とに応じて前記判定を実行して前記判定結果を出力する判定実行工程と、
を備える判定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、画像を用いた判定等における判定技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
画像を用いた判定では、判定員による官能判定が行われることが多い。官能判定とは、視覚・聴覚・味覚・嗅覚・触覚等の人の感覚を用いて製品の品質を判定する判定を意味する。特に、視覚による外観判定は、品質の維持や保証のために製造現場において実施される判定であり、欠陥の種類が多種多様であることや、検出対象の形態が生産技術と共に変化することなどの要因により、画像処理技術の導入が進んでいる昨今においても自動化が難しい分野とされている。そのため製造現場の自動化が推し進められる中においても、人の感覚に頼って実施される場合が多くあり、生産性向上のボトルネックになっている工程となっている。
【０００３】
一方、深層学習に代表される機械学習技術の発展により、大量の学習データから欠陥画像や良品画像のパターンを学習し、高精度に欠陥分類を実施可能な判定技術が台頭してきている。これにより人の感覚に頼ってきた外観判定工程を機械学習に置き換える取り組みが推し進められている。特許文献１には、人の判定結果を学習して、検査の自動判定を行うシステムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１２−１８１２０９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
従来技術のような機械学習をベースとした自動判定システムの多くは、ユーザーや判定員の判定結果を教師データとしており、構築される識別モデルの精度もこの教師データに依存する。そのため、人による判定結果を学習させるが故に、官能判定によって発生しうる判定ブレが教師データに内在し、自動判定システムの判定精度に悪影響を与える。具体的には、官能判定は判定員による感覚を頼りとしていることから、個々人の判定基準の捉え方の違い、また同一判定員においても体調や環境要因、習熟度などによって判定結果にばらつきが生じる。その他にも不良見逃し発生の防止、品質クレーム回避のため判定を厳しめにする、逆に出荷予定数を確保するために判定を甘めにする、などの心理状況によっても判定結果が左右される。そのような判定結果にばらつきが生じた教師データを用いて学習を行うと、教師データ内で同一のパターンを示す画像に対して良と不良のラベルが混在するというコンフリクトが発生し、自動判定システムの判定精度が低下してしまうという課題がある。このような課題は、画像を用いた判定に限らず、センサー情報を用いて判定を行う場合に共通する課題である。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示の一形態によれば、センサーから取得するセンサー情報を用いて判定を行う判定装置が提供される。この判定装置は、前記センサー情報と、前記判定の判定結果のばらつきに影響のある前記センサー情報以外の情報である判定ばらつき要因情報と、を取得する情報取得部と、機械学習モデルを用い、前記センサー情報と前記判定ばらつき要因情報とに応じて前記判定を実行して前記判定結果を出力する判定実行部と、を備える。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】判定装置のブロック図。
【図２】第１実施形態における判定実行部の構成例を示す説明図。
【図３】第１実施形態における機械学習モデルの区分を示す説明図。
【図４】第２実施形態における判定実行部の構成例を示す説明図。
【図５】第３実施形態における判定実行部の構成例を示す説明図。
【図６】第３実施形態の第２機械学習モデルの構成例を示す説明図。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
A. 第１実施形態
図１は、第１実施形態における判定装置２００のブロック図である。判定装置２００は、情報取得部２１０と、判定実行部２２０と、判定結果出力部２３０とを有する。これらの各部は、プロセッサーがコンピュータープログラムを実行することによって実現しても良く、ハードウェア回路で実現してもよい。
【０００９】
情報取得部２１０は、センサー情報ＳＩと、判定ばらつき要因情報ＤＩと、官能判定結果ＲＴとを取得する。センサー情報ＳＩは、カメラなどのセンサーの出力情報である。本実施形態では、センサー情報ＳＩは、カメラで判定対象物を撮影した画像である。但し、センサー情報ＳＩとしては、音声信号やレーダー信号などの他のセンサー情報を用いることも可能である。
【００１０】
判定ばらつき要因情報ＤＩは、判定結果のばらつきに影響のある情報であって、センサー情報ＳＩ以外の情報である。判定ばらつき要因情報ＤＩとしては、例えば、以下のうちの１つ以上を利用可能である。
（１）判定員情報：
判定員情報は、官能判定における判定員に関連する情報である。判定員情報としては、例えば、判定員を識別する判定員ＩＤや、判定員の判定歴又は判定習熟度、判定開始からの経過時間や休憩時間、前後の判定速度、体温・心拍数・疲労度・体調などの判定員のバイタル情報、等を使用することができる。
（２）工程関連情報：
工程関連情報は、生産や官能判定の構成に関連する情報である。工程関連情報としては、例えば、生産進捗率や、判定進捗率、製造条件、判定装置の画像撮像条件、画像処理条件等を使用することができる。生産進捗率は、或る期間において、予定された生産量に対する実際の生産量の割合である。「或る期間」は、例えば、１日や１週間である。判定進捗率は、或る期間において、官能判定の予定判定個数に対する実際の判定個数の割合である。
（３）設備関連情報：
設備関連情報は、生産設備や判定設備に関連する情報である。設備関連情報としては、例えば、装置の稼働時間や、使用装置ＩＤなどを使用することができる。
【００１１】
官能判定結果ＲＴは、判定員がセンサー情報ＳＩを用いて官能判定を行った結果を示す結果ラベルである。官能判定結果ＲＴの結果ラベルとしては、例えば、以下のいずれかを用いることができる。
（ａ）良／不良のいずれであるかを示すラベル。
（ｂ）良、不良タイプ１〜ＮのＮ＋１個のいずれであるかを示すラベル。
（ｃ）良、不良ランク１〜ＮのＮ＋１個のいずれであるかを示すラベル。
（ｄ）評価ランク１〜ＮのＮ個のいずれであるかを示すラベル。
ここで、Ｎは２以上の整数である。
【００１２】
センサー情報ＳＩと判定ばらつき要因情報ＤＩと官能判定結果ＲＴは、判定実行部２２０の学習を行うための教師データＴＤとして使用される。学習が終了した後は、センサー情報ＳＩと判定ばらつき要因情報ＤＩとが判定実行部２２０への入力として使用される。
【００１３】
判定実行部２２０は、機械学習モデルを用い、センサー情報ＳＩと判定ばらつき要因情報ＤＩとに応じて判定を実行して判定結果を出力する機能を有する。判定実行部２２０は、特徴量算出部２２２と分類器２２４とを有する。特徴量算出部２２２は、センサー情報ＳＩから複数の特徴量を算出する機能を有する。分類器２２４は、特徴量算出部２２２で得られた複数の特徴量を用いて判定結果の分類を行う機能を有する。判定ばらつき要因情報ＤＩは、特徴量算出部２２２又は分類器２２４で使用される。
【００１４】
判定結果出力部２３０は、判定実行部２２０で得られた判定結果を出力する機能を有する。判定結果出力部２３０は、例えば表示装置によって実現できる。
【００１５】
図２は、第１実施形態における判定実行部２２０の構成を示す説明図である。判定実行部２２０は、ニューラルネットワークＮＮによって構成されている。ニューラルネットワークＮＮは、入力層Ｌ１と中間層Ｌ２と全結合層Ｌ３と出力層Ｌ４とを有する。特徴量算出部２２２は、入力層Ｌ１と中間層Ｌ２とで構成されている。分類器２２４は、全結合層Ｌ３と出力層Ｌ４とで構成されている。このニューラルネットワークＮＮは、中間層Ｌ２が畳み込み層として構成されている畳み込みニューラルネットワークである。但し、畳み込みニューラルネットワーク以外のニューラルネットワークを用いても良い。また、ニューラルネットワーク以外の機械学習モデルを用いても良い。
【００１６】
入力層Ｌ１には、センサー情報ＳＩである画像が入力される。中間層Ｌ２は、畳み込みフィルター層Ｌ２１とプーリング層Ｌ２２とを含む。中間層Ｌ２は、これらの層Ｌ２１，Ｌ２２を複数含んでいても良い。中間層Ｌ２からは、センサー情報ＳＩに応じた複数の特徴量が出力される。これらの複数の特徴量は、全結合層Ｌ３に入力され、全結合層Ｌ３と出力層Ｌ４によって判定結果が算出される。これら全結合層Ｌ３は全結合層を複数含んでいても良い。学習時には、この判定結果と官能判定結果ＲＴとを用いてニューラルネットワークＮＮの学習が実行される。
【００１７】
図３は、第１実施形態における機械学習モデルの区分を示す説明図である。判定実行部２２０の機械学習モデルとしてのニューラルネットワークＮＮは、判定ばらつき要因情報ＤＩに応じて区分された別個の教師データＴＤを用いてそれぞれ学習を行う。この例では、判定ばらつき要因情報ＤＩとして、判定員ＩＤと生産進捗率ＧＤとを使用する。また、判定員ＩＤ毎、及び、生産進捗率ＧＤの複数の区分毎に機械学習モデルを学習する。この例では、生産進捗率ＧＤは、０〜５０％と５１〜１００％の２つの範囲に区分されている。判定員が４人の場合には、判定員ＩＤと生産進捗率ＧＤの範囲とに応じて教師データＴＤが８つに区分され、それぞれの教師データＴＤに応じて８つのニューラルネットワークＮＮ（１）〜ＮＮ（８）の学習が行われる。
【００１８】
このように、第１実施形態では、判定ばらつき要因情報ＤＩに応じて区分された別々の教師データＴＤを用いて判定実行部２２０の学習を行うので、判定ばらつき要因情報ＤＩによる判定ばらつきを低減することが可能である。また、学習終了後は、判定実行部２２０が、センサー情報ＳＩと判定ばらつき要因情報ＤＩとに応じて判定を実行するので、判定ばらつきを低減することが可能である。
【００１９】
B. 第２実施形態
図４は、第２実施形態における判定実行部２２０の構成を示す説明図である。第２実施形態は、図１の装置の全体構成は第１実施形態と同じであり、判定実行部２２０の構成が第１実施形態と異なっている。
【００２０】
第２実施形態の判定実行部２２０も、第１実施形態と同様に、ニューラルネットワークＮＮで構成される。但し、第２実施形態では、分類器２２４は、中間層Ｌ２においてセンサー情報ＳＩから算出された複数の特徴量と、判定ばらつき要因情報ＤＩとを入力として判定結果の分類を行う。より具体的には、特徴量算出部２２２は、入力層Ｌ１及び中間層Ｌ２で構成されており、センサー情報ＳＩが入力層Ｌ１に入力され、複数の特徴量が中間層Ｌ２から出力されるように構成されている。また、分類器２２４は、全結合層Ｌ３及び出力層Ｌ４で構成されており、中間層Ｌ２から出力される複数の特徴量と、判定ばらつき要因情報ＤＩとが全結合層Ｌ３に入力されるように構成されている。判定ばらつき要因情報ＤＩが複数の情報を含む場合には、その個々の情報が全接合層Ｌ３のすべてのノードに入力されるように構成されていることが好ましい。
【００２１】
畳み込み層としての中間層Ｌ２は画像の特徴抽出を行い、全結合層Ｌ３は抽出した特徴量に基づく分類を実施する。第２実施形態では、画像の特徴量の抽出を行う中間層Ｌ２の構成は変更せずに、判定ばらつき要因情報ＤＩの特徴量をベクトル化して全結合層Ｌ３に連結するように構成している。判定ばらつき要因情報ＤＩのうち、判定員ＩＤについては、複数の判定員の判定員ＩＤを数値化して全結合層Ｌ３に入力する。具体的には、例えば、判定員が４人居る場合には、４人の判定員の判定員ＩＤを、４ビットの２進数を用いて「０００１」，「００１０」，「０１００」，「１０００」の４つの値に割り当てるＯｎｅ−ｈｏｔベクトル表現を用いることによって判定員ＩＤを全結合層Ｌ３に入力できる数値とすることができる。
【００２２】
上述した第１実施形態では、判定ばらつき要因情報ＤＩの複数の区分毎にニューラルネットワークＮＮをそれぞれ構成するため、判定ばらつき要因情報ＤＩは離散的な表現で扱われていたのに対して、第２実施形態では、判定ばらつき要因情報ＤＩを特徴量として用いて、その数値を分類器２２４の全結合層Ｌ３に入力することが可能となる。また、第１実施形態では、判定ばらつき要因情報ＤＩの区分毎にそれぞれニューラルネットワークＮＮを構成するので全体が複雑化してしまうのに対して、第２実施形態では、単一のニューラルネットワークで複数の判定ばらつき要因情報ＤＩを反映することが可能である。
【００２３】
全結合層Ｌ３で結合する特徴量は、入力画像の前処理と同様に、特徴量ごとに正規化処理を実施しておくのが望ましい。また、学習時に教師データＴＤの一部項目で欠損値となってしまう場合も考えられるが、その場合には、特徴量の平均値や中央値、最頻値等の情報を用いて欠損情報を補完する方法や、欠損データを０として入力してスパースに学習する方法、欠損値に接続されたネットワーク間の重みの更新を止めて学習時に変化させない方法、などの対応を採用することができる。欠損値を含んだデータの学習法は、これらの例に限定せず、他の手法を用いてもよい。
【００２４】
また、学習済みのモデルを運用して判定の自動化を実施する場合には、判定員ＩＤ等の判定ばらつき要因情報ＤＩが入力データとして欠損した状態となり得る。そのような場合は、欠損した入力データの代わりに、学習の中で用いた値をユーザーが任意に入力を行う方法や、学習時の平均値や中央値等の値を入力する方法のほか、学習時に用いられた入力パターンを複数入力し、各々の出力結果を統合することによって自動判定を行う方法も考えられる。学習後の入力データの欠損に対する対応方法は、これらの例に限定せず、他の手法を用いてもよい。
【００２５】
以上のように、第２実施形態では、分類器２２４が、センサー情報ＳＩから算出された複数の特徴量と判定ばらつき要因情報ＤＩとを入力として判定結果の分類を行うので、比較的簡単な構成で判定ばらつきを低減することができる。特に、第２実施形態では、特徴量算出部２２２は、センサー情報ＳＩが入力層Ｌ１に入力され、複数の特徴量が中間層Ｌ２から出力されるように構成されており、また、分類器２２４は、複数の特徴量と判定ばらつき要因情報ＤＩとが全結合層Ｌ３に入力されるように構成されているので、ニューラルネットワークＮＮを用いて特徴量算出部２２２と分類器２２４とを容易に構成できる。
【００２６】
C. 第３実施形態
図５は、第３実施形態における判定実行部２２０の構成を示す説明図である。第３実施形態は、図１の装置の全体構成は第１実施形態と同じであり、判定実行部２２０の構成が第１実施形態と異なっている。
【００２７】
第３実施形態では、判定実行部２２０の特徴量算出部２２２は、学習済のニューラルネットワークＮＮで構成される。なお、図５では、ニューラルネットワークＮＮの出力層は図示が省略されている。特徴量算出部２２２の出力としては、ニューラルネットワークＮＮの中間層Ｌ２の出力、又は、全結合層Ｌ３の出力を使用可能である。特徴量算出部２２２を構成する学習済のニューラルネットワークＮＮを、「第１機械学習モデル」とも呼ぶ。
【００２８】
分類器２２４は、特徴量算出部２２２で算出された複数の特徴量と、判定ばらつき要因情報ＤＩとを用いて判定結果の学習を行う第２機械学習モデルで構成されている。
【００２９】
第２機械学習モデルとしては、例えば、以下のような各種の機械学習モデルのいずれかを使用することができる。
（１）決定木
（２）サポートベクターマシン（ＳＶＭ）
（３）ランダムフォレスト
（４）ロジスティック回帰
（５）ニューラルネットワーク
【００３０】
これらの第２機械学習モデルのうち、特に、決定木やＳＶＭ等の非ニューラルネットワーク機械学習モデルを用いて分類器２２４を構成すれば、分類器２２４による判定結果の分類ルールをユーザーがより解釈しやすいという利点がある。すなわち、一般的に深層学習技術は高い精度が得られる反面、分類ルールがブラックボックス化しており分類ルールの解析が困難であることが言われている。一方、決定木に代表される技術は、生成される分類ルールがユーザーに解釈可能な形をとる点で、ユーザーにとって利用し易い技術である。このような構成を採用することによって、特徴量算出部２２２の学習済みニューラルネットワークＮＮによる優れた特徴抽出機能と、分類器２２４の第２機械学習モデルの解釈容易性の両方の長所を活かしつつ、判定実行部２２０を構築することができる。また、学習した第２機械学習モデルを用い、同一の画像を判定員ＩＤを変えた状態で判定を実行して、判定結果の差異が発生した例を集め、画像の特徴量と分類ルールとを解析することによって、各々の判定ばらつき要因情報ＤＩの影響を理解することが可能となる。
【００３１】
図６は、第３実施形態の第２機械学習モデルの構成例を示す説明図である。ここでは、第２機械学習モデルとして決定木を使用した例を示している。この決定木は、４つのノードＮ１〜Ｎ４を含んでいる。ノードＮ１，Ｎ３，Ｎ４は、特徴量算出部２２２で算出された特徴量Ｖ１５，Ｖ８により分岐するノードである。ノードＮ２は、判定員ＩＤにより分岐するノードである。なお、説明の便宜上、図６では極めて単純な決定木構造を示しており、実際にはより多くのノードを含むのが普通である。
【００３２】
図６のような決定木では、下記のように学習モデルを分析・解釈することができる。
（１）特徴量Ｖ１５により分岐するノードＮ１の分岐では、判定員ＩＤに依存せずに良品・不良品の判定が行われる。
（２）特徴量Ｖ８により分岐するノードＮ３，Ｎ４に関しては、判定員によってその判断にばらつきが生じるので、それらの親ノードＮ２は判定員ＩＤによって分岐する。仮に特徴量Ｖ８が、異物の大きさに関連する特徴量、例えば、異物サイズが大きくなるに従い値が大きくなる特徴量であったと仮定した場合、判定員ＩＤが２である判定員は他の判定員よりも小さいサイズの異物も不良品として判定する傾向にあることが読み取れる。
【００３３】
このような決定木は、判定員ＩＤなどの判定ばらつき要因情報ＤＩを、特徴量算出部２２２で算出された特徴量と同様に扱うことができ、また、解釈性の高い学習モデルである。具体的には、（ａ）どの特徴量に判定ばらつきが生じやすいか、（ｂ）判定員ＩＤなどの判定ばらつき要因情報は、それぞれどういう特徴量に対してどのような判定に寄与する傾向となっているか、などの解析が可能になるという効果がある。
【００３４】
以上のように、第３実施形態においても、第２実施形態と同様に、分類器２２４が、センサー情報ＳＩから算出された複数の特徴量と、判定ばらつき要因情報ＤＩを入力として判定結果の分類を行うので、比較的簡単な構成で判定ばらつきを低減することができる。特に、第３実施形態では、特徴量算出部２２２が学習済のニューラルネットワークＮＮで構成されており、分類器２２４が複数の特徴量と判定ばらつき要因情報ＤＩとを用いて学習を行う第２機械学習モデルで構成されているので、判定ばらつきを低減する構成を柔軟に採用できる。
【００３５】
D. 他の実施形態
本開示は、上述した実施形態に限られるものではなく、その趣旨を逸脱しない範囲において種々の形態で実現することができる。例えば、本開示は、以下の形態（aspect）によっても実現可能である。以下に記載した各形態中の技術的特徴に対応する上記実施形態中の技術的特徴は、本開示の課題の一部又は全部を解決するために、あるいは、本開示の効果の一部又は全部を達成するために、適宜、差し替えや、組み合わせを行うことが可能である。また、その技術的特徴が本明細書中に必須なものとして説明されていなければ、適宜、削除することが可能である。
【００３６】
（１）本開示の第１の形態によれば、センサーから取得するセンサー情報を用いて判定を行う判定装置が提供される。この判定装置は、前記センサー情報と、前記判定の判定結果のばらつきに影響のある前記センサー情報以外の情報である判定ばらつき要因情報と、を取得する情報取得部と、機械学習モデルを用い、前記センサー情報と前記判定ばらつき要因情報とに応じて前記判定を実行して前記判定結果を出力する判定実行部と、を備える。
この判定装置によれば、センサー情報と判定ばらつき要因情報とに応じて判定を実行するので、判定ばらつきを低減することが可能となる。
【００３７】
（２）上記判定装置において、前記判定実行部は、前記センサー情報から複数の特徴量を算出する特徴量算出部と、前記複数の特徴量と前記判定ばらつき要因情報とを入力として前記判定結果の分類を行う分類器と、を含むものとしてもよい。
この判定装置によれば、センサー情報から算出された複数の特徴量と判定ばらつき要因情報とを入力として判定結果の分類を行うので、比較的簡単な構成で判定ばらつきを低減することができる。
【００３８】
（３）上記判定装置において、前記判定実行部は、入力層と中間層と全結合層と出力層とを有するニューラルネットワークで構成されており、前記特徴量算出部は、前記入力層及び前記中間層で構成され、前記センサー情報が前記入力層に入力され、前記複数の特徴量が前記中間層から出力されるように構成されており、前記分類器は、前記全結合層及び前記出力層で構成され、前記複数の特徴量と前記判定ばらつき要因情報とが前記全結合層に入力されるように構成されているものとしてもよい。
この判定装置によれば、ニューラルネットワークを用いて特徴量算出部と分類器とを容易に構成できる。
【００３９】
（４）上記判定装置において、前記特徴量算出部は、学習済のニューラルネットワークで構成されており、前記分類器は、前記複数の特徴量と前記判定ばらつき要因情報とを用いて学習を行う第２機械学習モデルで構成されているものとしてもよい。
この判定装置によれば、学習済のニューラルネットワークを用いて複数の特徴量を算出し、また、複数の特徴量と判定ばらつき要因情報とを用いて学習を行う第２機械学習モデルを用いて判定結果の分類を行うので、判定ばらつきを低減する構成を柔軟に採用できる。
【００４０】
（５）上記判定装置において、前記センサー情報は物体の画像であり、前記判定は前記物体の検査であるものとしてもよい。
この判定装置によれば、物体の画像を用いた物体の検査における判定ばらつきを低減できる。
【００４１】
（６）本開示の第２の形態によれば、センサーから取得するセンサー情報を用いて判定を行う判定方法が提供される。この判定方法は、前記センサー情報と、前記判定の判定結果のばらつきに影響のある前記センサー情報以外の情報である判定ばらつき要因情報と、を取得する情報取得工程と、機械学習モデルを用い、前記センサー情報と前記判定ばらつき要因情報とに応じて前記判定を実行して前記判定結果を出力する判定実行工程と、
を備える。
この判定方法によれば、センサー情報と判定ばらつき要因情報とに応じて判定を実行するので、判定ばらつきを低減することが可能となる。
【符号の説明】
【００４２】
２００…判定装置、２１０…情報取得部、２２０…判定実行部、２２２…特徴量算出部、２２４…分類器、２３０…判定結果出力部
【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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