(57)【要約】【課題】登録対象物から検査対象物の検査基準を効率的に決定可能な検査装置を提供する。【解決手段】検査装置（１００）は、指定部（１１２）と、算出部（１１４）と、評価部（１１６）とを備える。指定部（１１２）は、検査対象となる検査対象物の対象領域を決定するために登録対象物の画像に対象領域を指定する。算出部（１１４）は、登録対象物の画像のうちの対象領域の特徴量を算出する。評価部（１１６）は、算出部（１１４）で算出された特徴量に基づいて、対象領域の指定が適切か否かを評価する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
検査対象となる検査対象物の対象領域を決定するために登録対象物の画像に対象領域を指定する指定部と、
前記登録対象物の画像のうちの前記対象領域の特徴量を算出する算出部と、
前記算出部で算出された特徴量に基づいて、前記対象領域の指定が適切か否かを評価する評価部と
を備える、検査装置。
【請求項２】
前記評価部の評価結果に基づいて、前記対象領域を再指定するようにユーザーに通知する、請求項１に記載の検査装置。
【請求項３】
前記評価部は、前記登録対象物内の欠陥のサイズに基づいて、前記対象領域の指定が適切か否かを評価する、請求項１または２に記載の検査装置。
【請求項４】
前記登録対象物の画像とともに前記対象領域を表示する表示部をさらに備える、請求項１から３のいずれかに記載の検査装置。
【請求項５】
前記表示部は、前記登録対象物の画像および前記対象領域とともに、前記対象領域の内側に位置する補助領域を表示する、請求項４に記載の検査装置。
【請求項６】
前記表示部は、前記登録対象物の画像および前記対象領域とともに、前記対象領域の内側に前記対象領域の特徴量のばらつきの大きい領域を強調領域として表示する、請求項４または５に記載の検査装置。
【請求項７】
前記表示部は、前記登録対象物の画像とともに前記対象領域を評価結果に応じて異なる色で表示する、請求項４から６のいずれかに記載の検査装置。
【請求項８】
前記登録対象物は、複数の登録対象物を含み、
前記算出部は、前記複数の登録対象物について前記対象領域の特徴量のばらつきを算出し、
前記評価部は、前記対象領域の特徴量のばらつきを評価する、請求項１から７のいずれかに記載の検査装置。
【請求項９】
前記算出部は、前記複数の登録対象物について前記対象領域の特徴量の重心に対する前記対象領域の特徴量の距離のばらつきを算出する、請求項８に記載の検査装置。
【請求項１０】
前記複数の登録対象物は、第１登録対象物および第２登録対象物を含み、
前記指定部は、前記第１登録対象物の画像に対して前記第２登録対象物の画像の位置合わせ処理を行う、請求項８または９に記載の検査装置。
【請求項１１】
前記登録対象物として良品と判定された対象物を用いる、請求項１から１０のいずれかに記載の検査装置。
【請求項１２】
前記算出部は、前記検査対象物の画像に対して前記対象領域の特徴量を算出し、
前記評価部は、前記検査対象物の特徴量に基づいて、前記検査対象物が検査基準を満たすか否かを判定する、請求項１から１１のいずれかに記載の検査装置。
【請求項１３】
登録対象物の画像に対象領域を指定するステップと、
前記登録対象物の画像のうちの前記対象領域の特徴量を算出するステップと、
前記算出するステップで算出された特徴量に基づいて、前記対象領域の指定が適切か否かを評価するステップと
を包含する、検査方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、検査装置および検査方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
大量生産または大量加工した対象物を撮像し、対象物の画像を用いて対象物を検査することが知られている。対象物の画像のうち特に検査対象となる領域は、検査領域として設定される（特許文献１）。特許文献１の不良検査方法では、対象物の画像に対応する矩形状の検査領域を複数の小領域に分割して各小領域の平均濃度を計測して対象物を検査している。この不良検査方法では、ある小領域内の平均濃度とその近傍の小領域の平均濃度の差が所定の判定値以上であれば、欠陥が存在すると判定している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平８−１０１９１６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１では、判定値は予め決められており、特許文献１には、今後検査すべき検査対象物の判定値をどのように決定するのかについて記載されていない。
【０００５】
通常、対象物が不良か否か検査する場合、設定された検査領域内で検査を行う。しかしながら、そもそも、検査領域自体が適切に設定されていないことがある。例えば、検査領域のサイズおよび／または位置の設定が適切でないと、検査領域は、目的とする検査とは関連性の低いノイズ部分を多く含み、目的とする検査に必要な部分を充分に含んでいないことがある。検査領域が適切に設定されないと、対象物を適切に検査できない。
【０００６】
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、検査対象となる検査対象物の対象領域を適切に決定可能な検査装置および検査方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明に係る検査装置は、指定部と、算出部と、評価部とを備える。指定部は、検査対象となる検査対象物の対象領域を決定するために登録対象物の画像に対象領域を指定する。算出部は、前記登録対象物の画像のうちの前記対象領域の特徴量を算出する。評価部は、前記算出部で算出された特徴量に基づいて、前記対象領域の指定が適切か否かを評価する。
【０００８】
本発明に係る検査方法は、登録対象物の画像に対象領域を指定するステップと、前記登録対象物の画像のうちの前記対象領域の特徴量を算出するステップと、前記算出するステップで算出された特徴量に基づいて、前記対象領域の指定が適切か否かを評価するステップとを包含する。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、登録対象物から検査対象物の検査基準を効率的に決定できる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本実施形態の検査装置の模式図である。
【図２】（ａ）〜（ｈ）は本実施形態の検査装置における登録処理を説明するための模式図である。
【図３】（ａ）〜（ｃ）は本実施形態の検査装置における登録処理を説明するための模式図である。
【図４】（ａ）〜（ｆ）は本実施形態の検査装置における検査処理を説明するための模式図である。
【図５】本実施形態の検査装置における登録処理のフローチャートである。
【図６】本実施形態の検査装置における検査処理のフローチャートである。
【図７】本実施形態の検査装置において表示部に表示される欠陥の形成された登録対象物の画像を示す図である。
【図８】本実施形態の検査装置における登録処理のフローチャートである。
【図９】本実施形態の検査装置において表示部に表示される登録対象物、対象領域および補助領域を示す図である。
【図１０】本実施形態の検査装置において表示部に表示される登録対象物、対象領域および強調領域を示す図である。
【図１１】本実施形態の検査装置における登録処理のフローチャートである。
【図１２】本実施形態の検査装置における登録処理のフローチャートである。
【図１３】（ａ）〜（ｃ）は本実施形態の検査装置における表示部に表示される異なるサイズの対象領域を示す図である。
【図１４】本実施形態の検査装置の模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、図面を参照して本発明による検査装置および検査方法の実施形態を説明する。なお、図中、同一または相当部分には同一の参照符号を付して説明を繰り返さない。
【００１２】
［実施形態１］
まず、図１を参照して本発明による実施形態１の検査装置１００を説明する。図１は、本実施形態の検査装置１００の模式図である。検査装置１００は、対象物を検査する。ここでは、検査装置１００は、対象物が良品であるか不良品であるかを検査する。
【００１３】
例えば、検査装置１００は、登録対象物の対象領域から検査基準を決定し、決定した検査基準に基づいて検査対象物の対象領域を検査する。検査装置１００は、登録対象物を用いて検査基準を決定する。例えば、登録対象物は、検査の結果、良品であった対象物である。一例では、事前に複数の対象物を目視等によって良品および不良品と判定し、そのうちの良品と判定された対象物を登録対象物として用いる。典型的には、良品の対象物の数は不良品の対象物の数よりも多く、例えば、不良品となる対象物の数は全体の対象物のうちの数％である。このため、所定数以上の良品の対象物を揃えることは、所定数以上の不良品の対象物を揃えるよりも容易である。
【００１４】
検査装置１００は、登録対象物の画像を撮像した画像データから、検査対象物を検査するための検査基準を決定する。その後、検査装置１００は、検査基準に従って、登録対象物とは別の検査対象物を検査する。
【００１５】
検査装置１００は、制御部１１０と、撮像部１２０と、表示部１３０と、入力部１４０と、記憶部１５０とを備える。制御部１１０は、撮像部１２０、表示部１３０、入力部１４０および記憶部１５０を制御する。制御部１１０は、プロセッサーを含む。一例では、プロセッサーは、中央処理演算機（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ：ＣＰＵ）を含む。プロセッサーは、特定用途集積回路（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ：ＡＳＩＣ）を含んでもよい。
【００１６】
撮像部１２０は、登録対象物を撮像して画像データを生成する。また、撮像部１２０は、検査対象物を撮像して画像データを生成する。撮像部１２０は、カメラを含む。撮像部１２０は、登録対象物および／または検査対象物の動画を撮像してもよい。あるは、撮像部１２０は、登録対象物および／または検査対象物の静止画を撮像してもよい。
【００１７】
表示部１３０は、撮像された画像データに基づいて登録対象物の画像を表示する。また、表示部１３０は、登録対象物の画像とともに、対象領域（Ｒｅｇｉｏｎ  Ｏｆ  Ｉｎｔｅｒｅｓｔ：ＲＯＩ）を表示する。
【００１８】
さらに、表示部１３０は、撮像された画像データに基づいて検査対象物の画像を表示する。また、表示部１３０は、検査対象物の画像とともに、対象領域を表示する。表示部１３０は、液晶表示装置を含む。または、表示部１３０は、有機ＥＬ表示装置を含んでもよい。
【００１９】
入力部１４０は、表示部１３０に表示される登録対象物の画像に対する対象領域のサイズおよび位置を入力する。入力部１４０により、ユーザーは、登録対象物の画像に対する対象領域のサイズおよび位置を操作できる。入力部１４０は、マウスまたはキーボードを含む。入力部１４０は、指定された対象領域の特徴量の算出を開始するためのボタンを含んでもよい。
【００２０】
記憶部１５０は、制御プログラムを記憶する。制御部１１０は、制御プログラムを実行することによって、検査装置１００の動作を制御する。詳細には、制御部１１０のプロセッサーは、記憶部１５０の記憶しているコンピュータープログラムを実行して、検査装置１００の各構成を制御する。また、記憶部１５０は、撮像部１２０で撮像された登録対象物および／または検査対象物の画像データを記憶する。
【００２１】
制御部１１０は、指定部１１２と、算出部１１４と、評価部１１６とを備える。指定部１１２は、登録対象物の画像に対象領域を指定する。例えば、ユーザーが入力部１４０を介して対象領域のサイズおよび位置を入力すると、指定部１１２は、入力部１４０の入力に基づいて、登録対象物の画像に対象領域のサイズおよび位置を指定する。指定された対象領域のサイズおよび位置は、記憶部１５０に記憶される。
【００２２】
算出部１１４は、登録対象物の画像のうち指定部１１２で指定された対象領域の特徴量を算出する。登録対象物の対象領域の特徴量は、検査基準の決定に利用される。また、算出部１１４は、検査対象物の対象領域の特徴量を算出する。
【００２３】
例えば、算出部１１４は、畳み込みニューラルネットワーク（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ：ＣＮＮ）を用いて対象領域の特徴量を算出する。なお、畳み込みニューラルネットワークが演算とクラス分けとを含む場合、特徴量の算出には、畳み込みニューラルネットワークの演算が好適に用いられる。算出部１１４によって算出された特徴量は、記憶部１５０に記憶される。
【００２４】
評価部１１６は、算出部１１４において登録対象物の対象領域について算出された特徴量に基づいて、対象領域の指定が適切か否かを評価する。評価部１１６が、指定部１１２で指定された対象領域が適切であると評価する場合、指定部１１２で指定された対象領域の特徴量に基づいて検査基準を決定する。一方、評価部１１６が、指定部１１２で指定された対象領域が適切ではないと評価する場合、対象領域を再指定するようにユーザーに通知する。例えば、表示部１３０は、対象領域を再指定するようにユーザーに促す画面を表示する。あるいは、検査装置１００が音声出力または通信機能を有する場合、対象領域を再指定するようにユーザーに音声またはメール送信を行ってもよい。
【００２５】
また、評価部１１６は、算出部１１４において検査対象物の対象領域について算出された特徴量に基づいて、検査対象物が検査基準を満たすか否かを判定する。例えば、評価部１１６が、検査対象物が検査基準を満たすと判定する場合、検査対象物は良品と判定される。また、評価部１１６が、検査対象物が検査基準を満たさないと判定する場合、検査対象物は不良品と判定される。
【００２６】
本実施形態の検査装置１００によれば、登録対象物の画像に指定された対象領域の特徴量に基づいて、指定された対象領域の指定が適切か否かを評価する。対象領域が適切に指定されていない場合には、特徴量のばらつきが大きいため対象領域が適切ではないと評価し、対象領域が適切に指定されている場合には、特徴量のばらつきが小さいため対象領域が適切であると評価する。このため、検査装置１００によれば、登録対象物の指定された対象領域に基づくばらつきの少ない特徴量から、検査対象物の検査基準を効率的に決定できる。
【００２７】
あるいは、複数の登録対象物について対象領域の特徴量の分布を用いて、対象領域の指定が適切か否かを評価してもよい。例えば、事前に取得した対象領域の特徴量の分布と分布に対応する検査精度との関係から、複数の登録対象物について対象領域の特徴量の分布に対応する検査精度を示す評価結果を取得してもよい。事前に求める特徴量の分布と検査精度との関係は、ニューラルネットワークなどの機械学習を用いて取得できる。
【００２８】
ここで、図１〜図４を参照して本実施形態の検査装置１００における検査を説明する。検査装置１００は、まず、登録対象物の登録処理を行って登録対象物から検査基準を決定し、その後、検査基準に従って検査対象物を検査する。図２および図３は本実施形態の検査装置１００における登録処理を説明するための模式図である。また、図４は本実施形態の検査装置１００における検査処理を説明するための模式図である。
【００２９】
図２（ａ）は、登録対象物Ｔ１の模式図である。まず、複数の登録対象物から、登録対象物Ｔ１を抽出する。例えば、複数の登録対象物のうちの１番目に抽出された登録対象物が登録対象物Ｔ１となる。なお、典型的には、複数の登録対象物はいずれも同種の製品に同種の処理が行われたものであるが、製品および処理が完全に同一ではないため、同一物ではない。
【００３０】
ここでは、対象物には、基板に複数の孔および複数の凸部が設けられており、２つの孔と対向する凸部とで囲まれた領域において２本の配線がテープで貼り付けられている。２本の配線がテープに適切に貼り付けられているものが良品である。ただし、図２に示した登録対象物は例示であり、登録対象物として任意の対象物を利用できることは言うまでもない。
【００３１】
例えば、撮像部１２０は、登録対象物Ｔ１を撮像して画像データを生成する。撮像部１２０は、登録対象物Ｔ１のうちの検査対象候補となる領域を含むように登録対象物Ｔ１を撮像する。ここでは、撮像部１２０は、２本の配線がテープに貼り付けられている部分の近傍を撮像する。その後、表示部１３０は、撮像部１２０によって生成された画像データに基づいて撮像した画像を表示する。
【００３２】
図２（ｂ）は、表示部１３０に表示される登録対象物Ｔ１の画像Ｇ１を示す図である。表示部１３０は、画像データに基づいて画像Ｇ１を表示する。ここでは、表示部１３０は、登録対象物Ｔ１のうちの２本の配線がテープに貼り付けられている部分の近傍を表示している。その後、ユーザーは、入力部１４０を介して登録対象物Ｔ１の画像に対象領域を設定する。
【００３３】
図２（ｃ）は、表示部１３０に表示される登録対象物Ｔ１の画像Ｇ１および対象領域Ｒを示す図である。表示部１３０は、画像Ｇ１に加えて対象領域Ｒを表示する。表示部１３０は、対象領域Ｒと対象領域外との境界を示す枠線を表示する。対象領域Ｒは、図２（ｃ）の太い枠線で囲まれた内部の領域である。
【００３４】
対象領域Ｒのサイズおよび位置は、入力部１４０を介して入力される。指定部１１２は、登録対象物Ｔ１の画像Ｇ１に対して対象領域Ｒを指定する。指定部１１２に指定される対象領域のサイズおよび位置は、入力部１４０を介して操作可能である。
【００３５】
図２（ｄ）は、画像Ｇ１の対象領域Ｒの特徴量の算出を示す模式図である。算出部１１４は、対象領域Ｒの特徴量を算出する。例えば、ユーザーが入力部１４０を介して対象領域Ｒの特徴量の算出を開始するよう指示することにより、算出部１１４は、対象領域Ｒの特徴量を算出する。特徴量は、ベクトルで表され、特徴ベクトルとも呼ばれる。例えば、登録対象物Ｔ１の対象領域Ｒについての特徴量は、（ａ１，ｂ１，・・・）で表される。例えば、特徴量の次元は１０以上である。特徴量の次元は１０００以上であってもよい。
【００３６】
図２（ａ）から図２（ｄ）に示すように、登録対象物Ｔ１の画像を撮像し、対象領域Ｒを指定することで、登録対象物Ｔ１の対象領域Ｒについての特徴量を算出する。その後、登録対象物Ｔ１と同様に、登録対象物Ｔ１とは異なる登録対象物Ｔ２についての特徴量を算出する。
【００３７】
図２（ｅ）は、登録対象物Ｔ２の模式図である。登録対象物Ｔ２は、登録対象物Ｔ１を除いた複数の登録対象物から、次に登録する登録対象物である。例えば、複数の登録対象物のうちの２番目の登録対象物が登録対象物Ｔ２となる。
【００３８】
図２（ｆ）は、表示部１３０に表示される登録対象物Ｔ２の画像Ｇ２を示す図である。例えば、撮像部１２０は、登録対象物Ｔ２を撮像して画像データを生成する。撮像部１２０は、登録対象物Ｔ１と同様に登録対象物Ｔ２を撮像して画像データを生成する。表示部１３０は、画像データに基づいて画像Ｇ２を表示する。
【００３９】
図２（ｇ）は、表示部１３０に表示される登録対象物Ｔ２の画像Ｇ２および対象領域Ｒを示す図である。表示部１３０は、画像Ｇ２に加えて対象領域Ｒを表示する。画像Ｇ２に対する対象領域Ｒのサイズおよび位置は、画像Ｇ１と同様である。
【００４０】
指定部１１２は、画像Ｇ２に対して対象領域Ｒを指定する。指定部１１２は、画像Ｇ１に対して画像Ｇ２を位置合わせして画像Ｇ２に対象領域Ｒを指定する。対象領域Ｒの位置合わせにより、撮像部１２０の振動および登録対象物Ｔ１、Ｔ２の振動に伴う撮像ブレ等の影響を低減できる。
【００４１】
位置合わせには、テンプレートマッチングまたは特徴点マッチングを用いてもよい。例えば、テンプレートマッチングを行う場合、画像Ｇ１全体をテンプレートとして画像Ｇ１に対して画像Ｇ２が整合するように画像Ｇ２の画像データを処理する。
【００４２】
あるいは、特徴点マッチングを行う場合、登録対象物Ｔ２の特徴点が、登録対象物Ｔ１の特徴点と整合するように登録対象物Ｔ２の画像Ｇ２の画像データを処理する。ここでは、特徴点として基板上の凸部および／または孔が好適に用いられる。特徴点マッチングを行う場合、３以上の特徴点を用いることが好ましい。指定部１１２は、登録対象物Ｔ１の画像Ｇ１の特徴点が登録対象物Ｔ２の画像Ｇ２の特徴点と整合するように変換行列を作成して、登録対象物Ｔ２の画像Ｇ２の画像データに対して変換処理を行ってもよい。
【００４３】
図２（ｈ）は、画像Ｇ２の対象領域Ｒの特徴量の算出を示す模式図である。算出部１１４は、対象領域Ｒの特徴量を算出する。特徴量は、ベクトルによって表される。例えば、登録対象物Ｔ２の対象領域Ｒについての特徴量は、（ａ２，ｂ２，・・・）で表される。画像Ｇ２の特徴量の次元は画像Ｇ１の特徴量の次元と同じである。
【００４４】
登録対象物が３以上ある場合、登録対象物Ｔ１、Ｔ２と同様に、登録対象物の対象領域の特徴量を算出する。なお、典型的には、複数の登録対象物は３以上であるが、さらに他の登録対象物についても、登録対象物Ｔ１および登録対象物Ｔ２と同様に処理されるため、ここでは、説明を省略する。なお、登録精度を向上させるために、登録対象物は多いほど好ましい。例えば、登録対象物は、１０以上であってもよく、１０００以上であってもよく、１００００以上であってもよい。
【００４５】
次に、登録対象物の特徴量のばらつきを評価する。ここでは、図３（ａ）および図３（ｂ）を参照して登録対象物Ｔ１の特徴量と登録対象物Ｔ２の特徴量のばらつきの評価について説明する。
【００４６】
図３（ａ）は、登録対象物の画像Ｇに対する対象領域Ｒ１の特徴量（特徴ベクトル）を説明するための模式図である。ここでは、Ｆ１は、登録対象物が登録対象物Ｔ１である場合の対象領域Ｒ１の特徴ベクトルを模式的に表しており、Ｆ２は、登録対象物が登録対象物Ｔ２である場合の対象領域Ｒ１の特徴ベクトルを模式的に表している。また、Ｃは、特徴ベクトルＦ１と特徴ベクトルＦ２との重心を示す。なお、特徴ベクトルＦ１、特徴ベクトルＦ２およびこれらの重心はいずれも２次元で表現できないが、図３（ａ）では、発明の理解を容易にするために模式的に２次元で表していることに留意されたい。
【００４７】
上述したように、登録対象物Ｔ１および登録対象物Ｔ２は、それぞれ、同種の製品に同種の処理が行われたものであるが、製品および処理が完全に同一ではないため、同一物ではない。このため、特徴ベクトルＦ１は、特徴ベクトルＦ２とは異なる。
【００４８】
図３（ｂ）は、登録対象物の画像Ｇに対する対象領域Ｒ２の特徴量（特徴ベクトル）を説明するための模式図である。ここで、対象領域Ｒ２は、対象領域Ｒ１よりも小さい。また、ここでは、Ｆ１’は、登録対象物が登録対象物Ｔ１である場合の対象領域Ｒ２の特徴ベクトルを模式的に表しており、Ｆ２’は、登録対象物が登録対象物Ｔ２である場合の対象領域Ｒ２の特徴ベクトルを模式的に表している。また、Ｃ’は、特徴ベクトルＦ１’と特徴ベクトルＦ２’との重心を示す。上述したように、ここでも、特徴ベクトルＦ１’は、特徴ベクトルＦ２’とは異なる。
【００４９】
図３（ａ）と図３（ｂ）との比較から理解されるように、登録対象物Ｔ１が同じであっても、対象領域Ｒ２のサイズおよび位置が対象領域Ｒ１のサイズおよび位置と異なるため、特徴ベクトルＦ１’は特徴ベクトルＦ１とは異なる。また、登録対象物Ｔ２が同じであっても、対象領域Ｒ２のサイズおよび位置が対象領域Ｒ１のサイズおよび位置と異なるため、特徴ベクトルＦ２’は特徴ベクトルＦ２とは異なる。
【００５０】
図３（ａ）に示すように、対象領域Ｒ１が比較的大きい場合、登録対象物Ｔ１、Ｔ２がいずれも良品であっても、特徴ベクトルＦ１、Ｆ２は大きく離れる。したがって、重心Ｃに対する特徴ベクトルＦ１、Ｆ２のばらつきも大きい。
【００５１】
これに対して、図３（ｂ）に示すように、対象領域Ｒ２が比較的小さい場合、特徴ベクトルＦ１’、Ｆ２’は比較的近くに位置している。したがって、重心Ｃ’に対する特徴ベクトルＦ１’、Ｆ２’のばらつきも小さい。
【００５２】
なお、特徴ベクトルＦ１、Ｆ２の元となった登録対象物Ｔ１、Ｔ２はいずれも良品であるため、検査対象物の対象領域の特量ベクトルが、登録対象物の特徴ベクトルの重心に対して登録対象物の特徴ベクトルよりも近くにあれば、検査対象物は良品と判定可能である。この基準に従えば、仮に、検査対象物の対象領域Ｒ１の特徴ベクトルが特徴ベクトルＦ１、Ｆ２よりも重心Ｃの近くに位置すると、良品と判定することになる。しかしながら、実際には、特徴ベクトルＦ１、Ｆ２のばらつきが大きいため、このような検査対象物は実際に検査すると良品ではないことがある。このように、特徴ベクトルＦ１、Ｆ２のばらつきが大きい場合、検査において誤って判定されるおそれが高い。
【００５３】
一方、図３（ｂ）に示すように、対象領域Ｒ２が小さいと、特徴ベクトルＦ１’、Ｆ２’のばらつき小さい。このため、検査対象物の対象領域Ｒ２の特徴ベクトルが特徴ベクトルＦ１’、Ｆ２’よりも重心Ｃの近くに位置するときにこのような検査対象物を良品と判定しても、実際の検査でも検査対象物は良品で判定される可能性が高い。このように、特徴ベクトルＦ１’、Ｆ２’のばらつきが小さい場合、誤判定のおそれを抑制できる。
【００５４】
このため、対象領域Ｒの特徴量のばらつきから、対象領域Ｒの特徴量を検査基準として用いてよいか否かを評価できる。本実施形態の検査装置１００では、評価部１１６は、画像Ｇ１、Ｇ２の対象領域Ｒの特徴量に基づいて、対象領域Ｒが適切であるか否かを評価する。
【００５５】
本実施形態の検査装置１００では、対象領域Ｒの特徴量のばらつきが大きい場合、対象領域Ｒは適切ではないと評価する。この場合、表示部１３０は、図３（ｃ）に示すように、対象領域Ｒを再指定するように促す旨を表示することが好ましい。反対に、対象領域Ｒの特徴量のばらつきが小さい場合、対象領域Ｒは適切であると評価する。なお、本明細書において、複数の登録対象物についての対象領域の特徴ベクトルの重心を単に「重心」と記載することがある。
【００５６】
次に、図１〜図４を参照して、本実施形態の検査装置１００における検査処理を説明する。図４は、本実施形態の検査装置１００における検査処理を説明するための模式図である。ここでは、検査対象物Ｅ１が検査基準を満たすか否かを判定する。
【００５７】
図４（ａ）は、検査対象物Ｅ１の模式図である。検査対象物Ｅ１は、登録対象物Ｔ１および登録対象物Ｔ２と同種の製品に同種の処理が行われたものであるが、製品および処理が完全に同一ではないため、検査対象物Ｅ１は、登録対象物Ｔ１および登録対象物Ｔ２と同一物ではない。
【００５８】
図４（ｂ）は、表示部１３０に表示される検査対象物Ｅ１の画像Ｇ３を示す図である。例えば、撮像部１２０は、検査対象物Ｅ１を撮像して画像データを生成する。表示部１３０は、画像データに基づいて画像Ｇ３を表示する。
【００５９】
図４（ｃ）は、表示部１３０に表示される検査対象物Ｅ１の画像Ｇ３および対象領域Ｒを示す図である。表示部１３０は、画像Ｇ１に加えて対象領域Ｒを表示する。検査対象物Ｅ１の画像Ｇ３および対象領域Ｒは、登録対象物Ｔ２の画像Ｇ２および対象領域Ｒと同様に位置合わせされる。
【００６０】
図４（ｄ）は、対象領域Ｒの特徴量の算出を示す模式図である。算出部１１４は、対象領域Ｒの特徴量を算出する。例えば、検査対象物Ｅ１の対象領域Ｒについての特徴量は、（ａ１’，ｂ１’，・・・）で表される。
【００６１】
評価部１１６は、検査対象物Ｅ１が検査基準を満たすか否かを判定する。検査基準として登録対象物についての対象領域の特徴ベクトルの重心に対する対象領域の特徴ベクトルのばらつきを用いる。
【００６２】
検査対象物Ｅ１の特徴ベクトルと重心との距離が重心に対する登録対象物の特徴ベクトルのばらつき（最大距離）よりも短い場合、評価部１１６は、検査対象物が検査基準を満たすと判定する。例えば、評価部１１６は、検査対象物を良品と判定する。この場合、表示部１３０は、図４（ｅ）に示すように、検査対象物Ｅ１が検査基準を満たす旨を表示する。
【００６３】
一方、検査対象物Ｅ１の特徴ベクトルと重心との距離が重心に対する登録対象物の特徴ベクトルのばらつき（最大距離）よりも長い場合、評価部１１６は、検査対象物は検査基準を満たさないと判定する。例えば、評価部１１６は、検査対象物を不良品と判定する。この場合、表示部１３０は、図４（ｆ）に示すように、検査対象物Ｅ１が検査基準を満たさない旨を表示する。
【００６４】
以上のようにして、本実施形態の検査装置１００によれば、登録対象物Ｔ１、Ｔ２の対象領域Ｒの特徴量を利用して対象領域Ｒを適切に設定した上で検査対象物Ｅ１を検査するため、対象物の検査精度を向上できる。
【００６５】
なお、検査対象物が検査基準を満たすか否かを判定する場合、例えば、評価部１１６は、重心に対する登録対象物の特徴ベクトルのばらつきの最大値を閾値とし、検査対象物の対象領域の特徴ベクトルと重心との距離を閾値と比較してもよい。評価部１１６は、検査対象物の特徴ベクトルと重心との距離が閾値以下である場合、検査対象物が検査基準を満たすと評価し、検査対象物の特徴ベクトルと重心との距離が閾値よりも大きい場合、検査対象物が検査基準を満たさないと評価してもよい。あるいは、重心に対する登録対象物の特徴ベクトルのばらつきの最大値と係数との積を閾値としてもよい。この場合、係数は、１より大きく、１．１以上１．５以下であってもよい。あるいは、係数は、１より小さく、０．６以上０．９以下であってもよい。
【００６６】
以下、図１〜図３および図５を参照して、本実施形態の検査装置１００における登録処理のフローを説明する。図５は、本実施形態の検査装置１００における登録処理のフローチャートである。
【００６７】
ステップＳ１０２において、基準となる登録対象物を撮像して画像データを生成する。例えば、撮像部１２０は、複数の登録対象物のうちの１番目の登録対象物を撮像して画像データを生成する。表示部１３０は、画像データに基づいて登録対象物を表示する。
【００６８】
ステップＳ１０４において、基準となる登録対象物の対象領域を指定する。具体的には、対象領域のサイズおよび位置が指定される。例えば、ユーザーは、入力部１４０を介して、対象領域のサイズおよび位置を入力する。
【００６９】
ステップＳ１０６において、基準となる登録対象物における対象領域の特徴量を算出する。具体的には、算出部１１４は、登録対象物の画像から対象領域を切り取り、対象領域の特徴量を算出する。
【００７０】
ステップＳ１０８において、算出した特徴量を登録する。記憶部１５０は、特徴量を登録する。
【００７１】
ステップＳ１１０において、別の登録対象物を撮像して画像データを生成する。例えば、撮像部１２０は、複数の登録対象物のうちの別の登録対象物を撮像する。一例では、撮像部１２０は、複数の登録対象物のうちの２番目の登録対象物を撮像する。表示部１３０は、画像データに基づいて今回の登録対象物の画像を表示することが好ましい。
【００７２】
ステップＳ１１２において、登録対象物の画像を位置合わせする。詳細には、基準となる前の登録対象物の画像に対して、今回の登録対象物の画像を位置合わせするように今回の登録対象物の画像データを処理する。このとき、表示部１３０は、今回の登録対象物の画像および対象領域を表示することが好ましい。
【００７３】
ステップＳ１１４において、登録対象物の対象領域の特徴量を算出する。具体的には、算出部１１４は、登録対象物の画像から対象領域を切り取り、対象領域の特徴量を算出する。
【００７４】
ステップＳ１１６において、算出した特徴量を登録する。記憶部１５０は、特徴量を登録する。
【００７５】
ステップＳ１１８において、すべての登録対象物の特徴量を登録したか否かを判定する。すべての登録対象物の特徴量の登録が完了していない場合（ステップＳ１１８のＮｏ）、処理は、ステップＳ１１０に戻り、さらに別の登録対象物を撮像して画像データを生成する。すべての登録対象物の特徴量の登録が完了した場合（ステップＳ１１８のＹｅｓ）、処理は、ステップＳ１２０に進む。
【００７６】
次に、ステップＳ１２０において、対象領域の指定が適切か否かを評価する。具体的には、評価部１１６は、登録された特徴量に基づいて対象領域Ｒを評価する。一例では、評価部１１６は、重心に対する登録対象物の特徴ベクトルのばらつきを求め、ばらつきが所定の値よりも大きいか否かを判定する。ばらつきが所定の値以下である場合、評価部１１６は、対象領域Ｒが適切であると評価する。ばらつきが所定の値よりも大きい場合、評価部１１６は、対象領域Ｒが適切ではないと評価する。
【００７７】
ステップＳ１２２において、評価部１１６の評価結果に基づいて対象領域を再指定するか否かを判定する。評価部１１６が、対象領域が適切ではないと評価した場合、対象領域を再指定する。対象領域を再指定する場合（ステップＳ１２２のＹｅｓ）、処理は、ステップＳ１０４に戻る。この場合、指定部１１２は、対象領域を新たに指定する。
【００７８】
一方、評価部１１６が、対象領域が適切であると評価した場合、対象領域を再指定しない。対象領域を再指定しない場合（ステップＳ１２２のＮｏ）、対象領域の評価は終了し、登録処理を終了する。以上のようにして、複数の登録対象物について所定の対象領域の特徴量を登録する。本実施形態の検査装置１００では、複数の登録対象物のそれぞれの対象領域の特徴量に基づいて検査基準が決定される。その後、検査基準に基づいて検査処理を行う。
【００７９】
次に、図１、図４および図６を参照して、本実施形態の検査装置１００における検査処理のフローを説明する。図６は、本実施形態の検査装置１００における検査処理のフローチャートである。
【００８０】
ステップＳ２０２において、検査対象物を撮像する。撮像部１２０は、検査対象物を撮像して画像データを生成する。
【００８１】
ステップＳ２０４において、検査対象物の画像を位置合わせする。詳細には、基準となる登録対象物の画像に対して、検査対象物の画像を位置合わせするように検査対象物の画像データを処理する。このとき、表示部１３０は、検査対象物の画像および対象領域を表示することが好ましい。
【００８２】
ステップＳ２０６において、検査対象物の対象領域の特徴量を算出する。具体的には、算出部１１４は、検査対象物の画像から対象領域を切り取り、検査対象物の特徴量を算出する。
【００８３】
ステップＳ２０８において、検査対象物の特徴量から検査対象物が検査基準を満たすか否かを判定する。例えば、評価部１１６は、検査対象物の特徴ベクトルと重心との距離に基づいて検査対象物が検査基準を満たすか否かを判定する。
【００８４】
例えば、評価部１１６は、重心に対する登録対象物の特徴量のばらつきの最大値を閾値とする。評価部１１６は、検査対象物の特徴量と重心との距離が閾値以下である場合、検査対象物が検査基準を満たすと評価し、検査対象物の特徴ベクトルと重心との距離が閾値よりも大きい場合、検査対象物が検査基準を満たさないと評価してもよい。あるいは、重心に対する登録対象物の特徴ベクトルのばらつきの最大値と係数との積を閾値としてもよい。この場合、係数は１より大きくてもよく、１より小さくてもよい。
【００８５】
一例では、評価部１１６は、検査対象物の特徴量と重心との距離が登録対象物の特徴量のばらつき以下であれば、検査対象物は検査基準を満たすと判定する。一方、評価部１１６は、検査対象物の特徴量と重心との距離が登録対象物の特徴量のばらつきよりも大きければ、検査対象物は検査基準を満たさないと判定する。以上のようにして、検査対象物の検査処理を終了する。
【００８６】
［実施形態２］
なお、対象物によっては、検査時に考慮すべき欠陥の最小サイズが決まっていることがある。この場合、欠陥の最小サイズを考慮することなく対象領域のサイズを決めてしまうと、欠陥が特徴量に充分に反映されなくなり、検査において対象物の欠陥を見逃してしまうおそれがある。このため、対象領域のサイズは、欠陥の最小サイズに基づいて評価されてもよい。
【００８７】
以下、図１および図７を参照して実施形態２の検査装置１００における欠陥の最小サイズに基づく対象領域の評価を説明する。図７は、表示部１３０に表示される欠陥の形成された登録対象物の画像Ｇおよび対象領域Ｒを示す図である。
【００８８】
図７に示すように、登録対象物には欠陥Ｄが存在する。この場合、対象領域Ｒのサイズが欠陥Ｄのサイズよりも大きすぎると、欠陥Ｄが特徴量に充分に反映されなくなり、特徴量から欠陥を検知しにくくなる。なお、図７では、発明の理解を容易にする目的で、対象領域Ｒのサイズに対して欠陥Ｄのサイズを大きく示していることに留意されたい。
【００８９】
対象領域Ｒのサイズは、欠陥Ｄの最小サイズに基づいて評価することが好ましい。欠陥Ｄの最小サイズは記憶部１５０に予め記憶されている。ユーザーは、例えば、入力部１４０を介して、考慮すべき欠陥Ｄの最小サイズを入力できる。
【００９０】
例えば、対象領域Ｒを指定する際に、対象領域Ｒのサイズが欠陥Ｄの最小サイズに対して１００倍以上である場合、評価部１１６は、対象領域Ｒが適切ではないと評価してもよい。あるいは、対象領域Ｒのサイズが欠陥Ｄの最小サイズに対して２５倍以上である場合、評価部１１６は、対象領域Ｒが適切ではないと評価してもよい。
【００９１】
以下、図１〜図３および図８を参照して、本実施形態の検査装置１００における登録処理のフローを説明する。図８は、検査装置１００における登録処理のフローチャートである。図８のフローチャートは、対象領域が入力された後に対象領域の評価および再指定の有無を判定する点を除いて、図５のフローチャートと同様である。このため、冗長を避けるために重複する説明を省略する。
【００９２】
ステップＳ１０２において、基準となる登録対象物を撮像する。撮像部１２０は、登録対象物を撮像して画像データを生成する。表示部１３０は、画像データに基づいて登録対象物の画像を表示する。
【００９３】
ステップＳ１０４ａにおいて、対象領域を受け付ける。具体的には、入力部１４０に、対象領域のサイズおよび位置が入力される。例えば、ユーザーは、入力部１４０を介して、対象領域のサイズおよび位置を入力する。
【００９４】
ステップＳ１０４ｂにおいて、対象領域の指定が適切か否かを評価する。ここでは、対象領域のサイズを評価する。具体的には、評価部１１６は、対象領域のサイズが考慮すべき欠陥の最小サイズに対して所定の値以上大きいか否かを判定する。一例では、評価部１１６は、対象領域Ｒのサイズが欠陥Ｄの最小サイズに対して１００倍以上である場合、対象領域Ｒが適切ではないと評価する。一方、評価部１１６は、対象領域Ｒのサイズが欠陥Ｄの最小サイズに対して１００倍未満である場合、対象領域Ｒが適切であると評価する。
【００９５】
ステップＳ１０４ｃにおいて、評価部１１６の評価結果に基づいて対象領域を再指定するか否かを判定する。評価部１１６が、対象領域が適切ではないと評価した場合、対象領域を再指定する。対象領域を再指定する場合（ステップＳ１０４ｃのＹｅｓ）、処理は、ステップＳ１０４ａに戻る。この場合、指定部１１２は、対象領域を新たに指定する。
【００９６】
一方、評価部１１６が、対象領域が適切であると評価した場合、対象領域を再指定しない。対象領域を再指定しない場合（ステップＳ１０４ｃのＮｏ）、処理は、ステップＳ１０６進む。ステップＳ１０６以降のステップは、図５を参照して上述した説明と同様であるため、省略する。以上のようにして、欠陥Ｄのサイズを考慮して対象領域Ｒを指定することにより、欠陥Ｄの影響を考慮して特徴量を算出した上で、検査基準を決定できる。
【００９７】
［実施形態３］
なお、図１、図２および図５を参照して上述したように登録対象物の画像の位置合わせを行うことにより、異なる登録対象物の画像の間の撮像ずれ等を抑制できる。しかしながら、対象領域が比較的小さい場合、位置合わせによっても異なる登録対象物の画像の間の対象領域の精度がずれることがある。例えば、登録対象物自体のずれに起因して画像データに示された登録対象物の画像がずれることがある。このため、基準となる登録対象物の画像に対して登録対象物の画像を位置合わせした場合でも、対象領域は、異なる登録対象物の画像に対して同じ位置に指定されているとはいえない。このため、対象領域の設定ずれを考慮することが好ましい。
【００９８】
以下、図１〜図３、図５、図８および図９を参照して実施形態３の検査装置において登録対象物、対象領域および補助領域を説明する。図９は、表示部１３０に表示される登録対象物の画像Ｇ、対象領域Ｒおよび補助領域Ａを示す図である。
【００９９】
図９に示すように、表示部１３０は、対象領域Ｒの内側に補助領域Ａを示す。対象領域Ｒと補助領域Ａとの差分は予め設定されている。ここでは、対象領域Ｒおよび補助領域Ａの境界はそれぞれ矩形である。対象領域Ｒの縦辺と補助領域Ａの縦辺との距離は、対象領域Ｒの横辺と補助領域Ａの横辺との距離とほぼ等しい。表示部１３０が、登録対象物の画像Ｇおよび対象領域Ｒとともに、補助領域Ａを表示することにより、ユーザーは、指定した対象領域Ｒが適切であるか視覚的に判断できる。
【０１００】
例えば、図５または図８のフローチャートにおいて、ステップＳ１０４またはステップＳ１０４ａにおいて対象領域Ｒを指定する際または対象領域Ｒを入力する際に、補助領域Ａは、対象領域Ｒとともに表示部１３０に表示されてもよい。あるいは、図５または図８のフローチャートにおいて、ステップＳ１１２において前の登録対象物の画像に対して今回の登録対象物の画像を位置合わせする際に、補助領域Ａは、対象領域Ｒとともに表示部１３０に表示されてもよい。
【０１０１】
［実施形態４］
なお、算出部１１４が登録対象物Ｔの対象領域Ｒの特徴量を算出した際に、算出部１１４は、算出した特徴量を分析することが好ましい。
【０１０２】
以下、図１〜図３、図５、図８および図１０を参照して実施形態４の検査装置において登録対象物、対象領域および強調領域を説明する。図１０は、表示部１３０に表示される登録対象物の画像Ｇ、対象領域Ｒおよび強調領域Ｅを示す図である。
【０１０３】
図１０に示すように、表示部１３０は、登録対象物の画像Ｇおよび対象領域Ｒとともに強調領域Ｅを表示する。算出部１１４は、登録対象物の画像のうちの対象領域Ｒの特徴量を算出した後、強調領域Ｅを求める。強調領域Ｅは、特徴量を算出した対象領域Ｒのうち、特徴量の変化の大きい領域である。強調領域は、例えば、ＧＲＡＤ−ＣＡＭを用いて取得できる。
【０１０４】
なお、強調領域Ｅは、複数の登録対象物をすべて登録した後で表示されてもよい。あるいは、強調領域Ｅは、複数の登録対象物の一部を登録した後で表示されてもよい。一例では、登録対象物が１０００個ある場合、表示部１３０は、１０００個の登録対象物を登録した後で強調領域Ｅを表示してもよい。あるいは、表示部１３０は、３００個の登録対象物を登録した後で強調領域Ｅを表示してもよい。表示部１３０が、登録対象物の画像Ｇおよび対象領域Ｒとともに強調領域Ｅを表示することにより、ユーザーは、対象領域Ｒを再指定する必要があるか否かを視覚的に判断できる。
【０１０５】
なお、図５または図８のフローチャートにおいて、対象領域Ｒを再指定する場合、ステップＳ１０４またはステップＳ１０４ａにおいて対象領域Ｒを指定する際または対象領域Ｒを入力する際に、強調領域Ｅは、対象領域Ｒとともに表示部１３０に表示されてもよい。あるいは、ステップＳ１１８において登録対象物の登録が完了したか否かを判定する前または後に、強調領域Ｅは、表示されてもよい。ユーザーは、入力部１４０を介して対象領域Ｒが強調領域Ｅを除くように操作できる。これにより、特徴量のばらつきの大きい強調領域Ｅを対象領域Ｒから除去できるため、対象領域Ｒの特徴量のばらつきを低減できる。なお、図１０では、表示部１３０は、登録対象物の画像Ｇ、対象領域Ｒおよび強調領域Ｅを表示したが、さらに図９に示した補助領域Ａを表示してもよい。
【０１０６】
［実施形態５］
また、図５を参照して上述した説明では、１つの登録対象物に対応する画像データごとに対象領域の特徴量を算出したが、本実施形態はこれに限定されない。複数の登録対象物に対応する画像データに対して対象領域の特徴量を算出してもよい。
【０１０７】
以下、図１〜図３および図１１を参照して、実施形態５の検査装置１００における登録処理のフローを説明する。図１１は、本実施形態の検査装置１００における登録処理のフローチャートである。本実施形態では、先に複数の登録対象物を事前に撮像し、その後、登録対象物の画像に対象領域を指定して対象領域の指定が適切か否かを評価する。
【０１０８】
ステップＳ３０２において、登録対象物を撮像する。撮像部１２０は、登録対象物を撮像して画像データを生成する。
【０１０９】
ステップＳ３０４において、別の登録対象物を撮像して画像データを生成する。撮像部１２０は、この登録対象物を撮像して画像データを生成する。
【０１１０】
ステップＳ３０６において、登録対象物の画像を位置合わせする。詳細には、基準となる前の登録対象物の画像に対して、今回の登録対象物の画像を位置合わせするように今回の登録対象物の画像データを処理する。このとき、表示部１３０は、今回の登録対象物の画像を表示することが好ましい。
【０１１１】
ステップＳ３０８において、すべての登録対象物の撮像が完了したか否かを判定する。すべての登録対象物の撮像が完了していない場合（ステップＳ３０８のＮｏ）、処理は、ステップＳ３０４に戻り、さらに別の登録対象物を撮像して画像データを生成する。すべての登録対象物の撮像が完了した場合（ステップＳ３０８のＹｅｓ）、処理は、ステップＳ３１０に進む。
【０１１２】
ステップＳ３１０において、対象領域を指定する。指定部１１２は、登録対象物の画像に対して対象領域を指定する。指定部１１２は、ユーザーによる入力部１４０を介した入力に基づいて対象領域Ｒのサイズおよび位置を指定してもよい。指定部１１２が対象領域Ｒのサイズおよび位置を指定すると、算出部１１４は、複数の登録対象物の画像のそれぞれに対する対象領域の特徴量を算出する。
【０１１３】
ステップＳ３１２において、対象領域の指定が適切か否かを評価する。評価部１１６は、算出部１１４で算出された複数の登録対象物の対象領域の特徴量に基づいて対象領域の指定が適切か否かを評価する。特徴量のばらつきが大きい場合、評価部１１６は、対象領域が適切ではないと評価する。一方、特徴量のばらつきが小さい場合、評価部１１６は、対象領域が適切であると評価する。評価部１１６は、記憶部１５０に記憶された閾値に基づいて特徴量のばらつきが大きいか否かを判定し、判定結果に基づいて対象領域を評価してもよい。
【０１１４】
ステップＳ３１４において、評価部１１６の評価結果に基づいて対象領域を再指定するか否かを判定する。評価部１１６が、対象領域が適切ではないと評価した場合、対象領域を再指定する。対象領域を再指定する場合（ステップＳ３１４のＹｅｓ）、処理は、ステップＳ３１０に戻る。この場合、指定部１１２は、対象領域を新たに指定する。
【０１１５】
一方、評価部１１６が、対象領域が適切であると評価した場合、対象領域を再指定しない。対象領域を再指定しない場合（ステップＳ３１４のＮｏ）、対象領域の評価は終了し、登録処理を終了する。
【０１１６】
なお、図１１を参照した上述の説明では、ステップＳ３１２において対象領域Ｒを評価したが、対象領域Ｒを評価する際に、表示部１３０は、登録対象物の画像Ｇとともに対象領域Ｒを表示することが好ましい。また、この場合、表示部１３０は、対象領域Ｒの評価結果に応じて対象領域Ｒを異なるように表示することが好ましい。
【０１１７】
［実施形態６］
以下、図１〜図３、図１１〜図１３を参照して、実施形態６の検査装置１００における登録処理のフローを説明する。図１２は、本実施形態の検査装置１００における登録処理のフローチャートである。図１２のフローチャートは、対象領域Ｒを評価した後で対象領域Ｒの評価結果とともに対象領域Ｒを表示し、その後、対象領域Ｒを再指定するか否かを判定する点を除いて、図１１のフローチャートと同様である。このため、冗長を避けるために重複する説明を省略する。ステップＳ３０２〜ステップＳ３１２までは図１１のフローチャートと同様である。
【０１１８】
ステップＳ３１２において、対象領域の指定が適切か否かを評価する。評価部１１６は、算出部１１４で算出された複数の登録対象物の対象領域の特徴量に基づいて対象領域Ｒを評価する。特徴量のばらつきが大きい場合、評価部１１６は、対象領域Ｒが適切ではないと評価する。一方、特徴量のばらつきが小さい場合、評価部１１６は、対象領域Ｒが適切であると評価する。評価部１１６は、記憶部１５０に記憶された閾値に基づいて特徴量のばらつきが大きいか否かを判定し、判定結果に基づいて対象領域を評価してもよい。
【０１１９】
ステップＳ３１２ａにおいて、対象領域の評価結果を表示する。ここで、図１３を参照して、対象領域の評価結果について説明する。
【０１２０】
図１３（ａ）〜図１３（ｃ）は、本実施形態の検査装置１００において表示部１３０に表示される対象領域の評価結果を示す模式図である。図１３（ａ）〜図１３（ｃ）では、登録対象物の画像Ｇとともに対象領域Ｒを表示する。ここでは、表示部１３０は、対象領域Ｒの評価結果に基づいて、対象領域を異なる色で表示する。
【０１２１】
例えば、図１３（ａ）に示すように、対象領域Ｒのサイズが広すぎる場合、対象領域Ｒの特徴量のばらつきが大きくなる。この場合、表示部１３０は、登録対象物の画像Ｇおよび対象領域Ｒを表示するとともに対象領域Ｒの枠線に赤色を付して表示する。
【０１２２】
また、図１３（ｂ）に示すように、対象領域Ｒのサイズがある程度広い場合、重心に対する特徴量のばらつきがある程度大きくなる。この場合、表示部１３０は、登録対象物の画像Ｇおよび対象領域を表示するとともに対象領域Ｒの枠線に黄色を付して表する。
【０１２３】
あるいは、図１３（ｃ）に示すように、対象領域Ｒのサイズが小さい場合、重心に対する特徴量のばらつきが小さくなる。この場合、表示部１３０は、登録対象物の画像Ｇおよび対象領域Ｒを表示するとともに対象領域Ｒの枠線に青色を付して表示する。
【０１２４】
なお、図１３では、主として対象領域Ｒのサイズを異ならせているが、対象領域Ｒの位置を異ならせた場合でも、特徴量のばらつきに応じて同様に表示してもよい。以上のように、対象領域のサイズおよび位置に応じて対象領域の評価結果が視認できるように対象領域を表示することにより、ユーザーは、登録対象物の画像および対象領域の評価結果を一度に視認することができる。以上のように、表示部１３０は、対象領域Ｒの評価結果を表示する。
【０１２５】
その後、ステップＳ３１４において、対象領域を再指定するか否かを判定する。ステップＳ３１４以降のステップは図１１のフローチャートと同様であり、登録処理を終了する。図１２および図１３を参照して上述したように、対象領域Ｒの評価結果を表示することにより、ユーザーの指定した対象領域Ｒに応じた対象領域Ｒの評価結果を視認できる。
【０１２６】
なお、図１３では、表示部１３０は、登録対象物の画像Ｇとともに対象領域Ｒの評価結果に応じて対象領域Ｒに異なる色を付して表示したが、本実施形態はこれに限定されない。表示部１３０は、登録対象物の画像Ｇおよび異なる色を付した対象領域Ｒとともに、補助領域Ａ（図９）および／または強調領域Ｅ（図１０）を表示してもよい。
【０１２７】
なお、図１〜図１２を参照して上述した検査装置１００は、撮像部１２０、表示部１３０、入力部１４０をそれぞれ備えていたが、本実施形態はこれに限定されない。検査装置１００は、撮像部１２０を備えなくてもよい。例えば、検査装置１００は、外部の撮像装置の撮像した登録対象物および／または検査対象物の画像データに基づいて登録処理および／または検査処理を行ってもよい。
【０１２８】
さらに、検査装置１００は、入力部１４０を備えなくてもよい。この場合、予め定められた変更手順にしたがって指定部１１２の指定する対象領域のサイズおよび位置を変更させて対象領域の特徴量を判定してもよい。例えば、記憶部１５０に記憶された制御プログラムにしたがって、対象領域のサイズおよび位置は、ユーザーからの指示なしに自動的に変更されてもよい。
【０１２９】
さらに、検査装置１００は、表示部１３０を備えなくてもよい。この場合、予め定められた変更手順にしたがって指定部１１２の指定する対象領域のサイズおよび位置を変更させて対象領域の特徴量を判定してもよい。例えば、記憶部１５０に記憶された制御プログラムにしたがって、対象領域のサイズおよび位置は、表示部１３０を介してユーザーに表示することなく自動的に変更されてもよい。
【０１３０】
［実施形態７］
次に、図１４を参照して実施形態７の検査装置１００を説明する。図１４は、本実施形態の検査装置１００の模式図である。なお、図１４の検査装置１００は、撮像部１２０、表示部１３０および入力部１４０を省略した点を除いて、図１に示した検査装置１００と同様の構成を有する。このため、冗長を避けるために重複する説明を省略する。なお、ここでは、撮像装置２１０および表示装置２２０は、検査装置１００の外部装置として検査装置１００に接続されている。
【０１３１】
検査装置１００は、指定部１１２と、算出部１１４と、評価部１１６とを備える。指定部１１２は、登録対象物の画像に対象領域を指定する。ここでは、指定部１１２は、撮像装置２１０から登録対象物の画像を示す画像データを受信し、受け取った登録対象物の画像に対象領域を指定する。なお、外部の表示装置２２０は、登録対象物の画像とともに指定部１１２によって指定された対象領域を表示可能である。
【０１３２】
算出部１１４は、登録対象物の画像のうち指定部で１１０指定された対象領域の特徴量を算出する。評価部１１６は、算出部１１４で算出された特徴量に基づいて、対象領域の指定が適切か否かを評価する。なお、表示装置２２０は、評価部１１６による評価結果を表示してもよい。
【０１３３】
以上、図面を参照しながら本発明の実施形態を説明した。ただし、本発明は、上記の実施形態に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々の態様において実施することが可能である。また、上記の実施形態に開示される複数の構成要素を適宜組み合わせることによって、種々の発明の形成が可能である。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。図面は、理解しやすくするために、それぞれの構成要素を主体に模式的に示しており、図示された各構成要素の厚み、長さ、個数、間隔等は、図面作成の都合上から実際とは異なる場合もある。また、上記の実施形態で示す各構成要素の材質、形状、寸法等は一例であって、特に限定されるものではなく、本発明の効果から実質的に逸脱しない範囲で種々の変更が可能である。
【産業上の利用可能性】
【０１３４】
本発明によれば、登録対象物から検査対象物の検査基準を効率的に決定できる。
【符号の説明】
【０１３５】
１００    検査装置
１１０    制御部
１１２    指定部
１１４    算出部
１１６    評価部
【図１】
2020125990.tif 000003
【図２】
2020125990.tif 000004
【図３】
2020125990.tif 000005
【図４】
2020125990.tif 000006
【図５】
2020125990.tif 000007
【図６】
2020125990.tif 000008
【図７】
2020125990.tif 000009
【図８】
2020125990.tif 000010
【図９】
2020125990.tif 000011
【図１０】
2020125990.tif 000012
【図１１】
2020125990.tif 000013
【図１２】
2020125990.tif 000014
【図１３】
2020125990.tif 000015
【図１４】
2020125990.tif 000016