(57)【要約】【課題】典型画像の選択や教師データの作成を適切にかつ容易に行う。【解決手段】グループ化処理では、所定の判定基準を用いつつ複数種類の特徴量の値に基づいて互いに近似すると判定される画像同士を同一の画像グループに含めることにより、複数の画像グループが取得される。各画像グループに含まれる画像において複数種類の特徴量に対する複数の代表値が求められ、各画像グループに含まれる画像を、当該複数の代表値を複数種類の特徴量の値として有する１つの画像として扱った複数の画像において、判定基準を緩和しつつグループ化処理が繰り返され、複数の新たな画像グループが取得される。操作者により選択された矩形図形７１１に対応する画像グループに含まれる画像７２１がディスプレイに表示される。これにより、操作者が、グループ化の傾向や適否を容易に把握することができ、典型画像の選択や教師データの作成を適切にかつ容易に行うことができる。【選択図】図１０
2014137284.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像を分類する分類器の学習に使用される教師データの作成を支援する教師データ作成支援装置であって、
複数の画像を記憶する記憶部と、
前記複数の画像において、所定の判定基準を用いつつ複数種類の特徴量の値に基づいて互いに近似すると判定される画像同士を同一の画像グループに含めることにより、複数の画像グループを取得するグループ化処理を行うグループ化処理部と、
前記グループ化処理部にて取得された各画像グループに含まれる画像において前記複数種類の特徴量に対する複数の代表値を求め、前記各画像グループに含まれる画像を、前記複数の代表値を前記複数種類の特徴量の値として有する１つの画像として扱った複数の画像において、前記判定基準を緩和しつつ前記グループ化処理部に前記グループ化処理を行わせて、複数の新たな画像グループを取得させる繰返制御部と、
前記複数の画像グループおよび前記複数の新たな画像グループのうちの一の画像グループの選択の入力を受け付ける入力部と、
選択された画像グループに含まれる少なくとも１つの画像を表示部に表示する表示制御部と、
を備えることを特徴とする教師データ作成支援装置。
【請求項２】
請求項１に記載の教師データ作成支援装置であって、
前記表示制御部が、前記グループ化処理部における複数回の前記グループ化処理により取得される画像グループの入れ子関係を、ツリー構造として前記表示部に表示することを特徴とする教師データ作成支援装置。
【請求項３】
請求項２に記載の教師データ作成支援装置であって、
前記入力部が前記ツリー構造の一部の変更を示す入力を受け付けた際に、前記入力に従って前記入れ子関係を変更する画像グループ管理部をさらに備えることを特徴とする教師データ作成支援装置。
【請求項４】
請求項１ないし３のいずれかに記載の教師データ作成支援装置であって、
前記グループ化処理部における前記グループ化処理が、
ａ）一の画像を注目画像として、一の種類の特徴量の値が、前記注目画像における前記一の種類の特徴量の値から所定の近傍範囲内にある画像を候補画像として特定する処理を、前記複数種類の特徴量に関して繰り返す工程と、
ｂ）前記複数種類の特徴量の全てにおいて候補画像として特定された画像を、前記注目画像と同一の画像グループに含める工程と、
ｃ）前記注目画像を他の画像に変更しつつ前記ａ）およびｂ）工程を繰り返す工程と、
を含み、
前記判定基準が、前記複数種類の特徴量のそれぞれに対する前記近傍範囲を示すことを特徴とする教師データ作成支援装置。
【請求項５】
画像を分類する分類器の学習に使用される教師データを作成する教師データ作成装置であって、
請求項１ないし４のいずれかに記載の教師データ作成支援装置と、
操作者の入力に従って教師データを作成する教師データ作成部と、
を備えることを特徴とする教師データ作成装置。
【請求項６】
画像を分類する画像分類装置であって、
請求項５に記載の教師データ作成装置と、
前記教師データ作成装置により作成された教師データを用いて学習が行われるとともに、画像を分類する分類器と、
を備えることを特徴とする画像分類装置。
【請求項７】
画像を分類する分類器の学習に使用される教師データの作成を支援する教師データ作成支援方法であって、
ａ）複数の画像を準備する工程と、
ｂ）前記複数の画像において、所定の判定基準を用いつつ複数種類の特徴量の値に基づいて互いに近似すると判定される画像同士を同一の画像グループに含めることにより、複数の画像グループを取得するグループ化処理を行う工程と、
ｃ）前記ｂ）工程にて取得された各画像グループに含まれる画像において前記複数種類の特徴量に対する複数の代表値を求める工程と、
ｄ）前記各画像グループに含まれる画像を、前記複数の代表値を前記複数種類の特徴量の値として有する１つの画像として扱った複数の画像において、前記判定基準を緩和しつつ前記グループ化処理を行って、複数の新たな画像グループを取得する工程と、
ｅ）前記複数の画像グループおよび前記複数の新たな画像グループのうちの一の画像グループの選択の入力を受け付ける工程と、
ｆ）選択された画像グループに含まれる少なくとも１つの画像を表示部に表示する工程と、
を備えることを特徴とする教師データ作成支援方法。
【請求項８】
請求項７に記載の教師データ作成支援方法であって、
前記ｄ）工程と前記ｅ）工程との間に、複数回の前記グループ化処理により取得される画像グループの入れ子関係を、ツリー構造として前記表示部に表示する工程をさらに備えることを特徴とする教師データ作成支援方法。
【請求項９】
請求項８に記載の教師データ作成支援方法であって、
前記ツリー構造の一部の変更を示す入力に従って前記入れ子関係を変更する工程をさらに備えることを特徴とする教師データ作成支援方法。
【請求項１０】
請求項７ないし９のいずれかに記載の教師データ作成支援方法であって、
前記グループ化処理が、
ｂ１）一の画像を注目画像として、一の種類の特徴量の値が、前記注目画像における前記一の種類の特徴量の値から所定の近傍範囲内にある画像を候補画像として特定する処理を、前記複数種類の特徴量に関して繰り返す工程と、
ｂ２）前記複数種類の特徴量の全てにおいて候補画像として特定された画像を、前記注目画像と同一の画像グループに含める工程と、
ｂ３）前記注目画像を他の画像に変更しつつ前記ｂ１）およびｂ２）工程を繰り返す工程と、
を含み、
前記判定基準が、前記複数種類の特徴量のそれぞれに対する前記近傍範囲を示すことを特徴とする教師データ作成支援方法。
【請求項１１】
画像を分類する分類器の学習に使用される教師データを作成する教師データ作成方法であって、
請求項７ないし１０のいずれかに記載の教師データ作成支援方法と、
操作者の入力に従って教師データを作成する工程と、
を備えることを特徴とする教師データ作成方法。
【請求項１２】
画像を分類する画像分類方法であって、
請求項１１に記載の教師データ作成方法により作成された教師データを用いて分類器を学習させる工程と、
前記分類器により画像を分類する工程と、
を備えることを特徴とする画像分類方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像を分類する分類器の学習に使用される教師データの作成を支援する技術、当該技術を利用して教師データを作成する技術、および、画像を分類する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
半導体基板、ガラス基板、プリント配線基板等の製造では、異物や傷、エッチング不良等の欠陥を検査するために光学顕微鏡や走査電子顕微鏡等を用いて外観検査が行われる。また、このような検査工程において検出された欠陥に対して、詳細な解析を行うことによりその欠陥の発生原因を特定し、欠陥に対する対策が施される。近年では、基板上のパターンの複雑化および微細化に伴い、検出される欠陥の種類および数量が増加する傾向にあり、検査工程で検出された欠陥を自動的に分類する自動分類も用いられる。自動分類により欠陥の解析を迅速かつ効率的に行うことが実現される。
【０００３】
自動分類では、ニューラルネットワークや決定木、判別分析等を利用した分類器が用いられる。分類器に自動分類を行わせるには、欠陥画像およびそのカテゴリ（すなわち、欠陥画像の種類）を示す信号を含む教師データを用意して分類器を学習させる必要がある。典型的には、各欠陥画像のカテゴリを操作者が決定することにより、教師データが作成される。
【０００４】
特許文献１では、複数のカテゴリのそれぞれにおいて典型的な欠陥を示す典型画像を操作者が指定することにより、各欠陥画像が属するカテゴリを自動的に決定して教師データを作成する手法が開示されている。本手法では、未分類の各欠陥画像の一の種類の特徴量と、全ての典型画像の当該種類の特徴量との差である複数の特徴量差を求め、複数の特徴量差のうち最小のものに対応する典型画像が属するカテゴリに投票を行う処理が、特徴量の各種類について繰り返される。そして、複数のカテゴリのうち得票数が最も多いカテゴリが、当該欠陥画像が属するカテゴリとして決定される。
【０００５】
なお、特許文献２では、階層的にクラスタリングされたデータ集合に対して、各クラスタを代表するデータを適切に定める手法が開示されている。また、特許文献３では、画像全体における特徴量に基づいて複数の画像を複数のクラスタに分類し、画像データのエッジ部分の特徴量に基づいて当該複数のクラスタを、更に複数のクラスタに分類する手法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１０−７１８２６号公報
【特許文献２】特開２０１１−３１５６号公報
【特許文献３】国際公開第２００９／０７２４６６号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
ところで、特許文献１の手法において、典型画像が適切に選択されない場合には、各欠陥画像に対して相応しいカテゴリを決定することが困難となり、適切な教師データを作成することができない。しかしながら、多数の（例えば、数千の）欠陥画像が存在する場合には、操作者が好ましい典型画像を選択することは容易ではない。したがって、典型画像の選択や教師データの作成を適切にかつ容易に行うための手法が求められている。
【０００８】
本発明は上記課題に鑑みなされたものであり、典型画像の選択や教師データの作成を適切にかつ容易に行うことを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
請求項１に記載の発明は、画像を分類する分類器の学習に使用される教師データの作成を支援する教師データ作成支援装置であって、複数の画像を記憶する記憶部と、前記複数の画像において、所定の判定基準を用いつつ複数種類の特徴量の値に基づいて互いに近似すると判定される画像同士を同一の画像グループに含めることにより、複数の画像グループを取得するグループ化処理を行うグループ化処理部と、前記グループ化処理部にて取得された各画像グループに含まれる画像において前記複数種類の特徴量に対する複数の代表値を求め、前記各画像グループに含まれる画像を、前記複数の代表値を前記複数種類の特徴量の値として有する１つの画像として扱った複数の画像において、前記判定基準を緩和しつつ前記グループ化処理部に前記グループ化処理を行わせて、複数の新たな画像グループを取得させる繰返制御部と、前記複数の画像グループおよび前記複数の新たな画像グループのうちの一の画像グループの選択の入力を受け付ける入力部と、選択された画像グループに含まれる少なくとも１つの画像を表示部に表示する表示制御部とを備える。
【００１０】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の教師データ作成支援装置であって、前記表示制御部が、前記グループ化処理部における複数回の前記グループ化処理により取得される画像グループの入れ子関係を、ツリー構造として前記表示部に表示する。
【００１１】
請求項３に記載の発明は、請求項２に記載の教師データ作成支援装置であって、前記入力部が前記ツリー構造の一部の変更を示す入力を受け付けた際に、前記入力に従って前記入れ子関係を変更する画像グループ管理部をさらに備える。
【００１２】
請求項４に記載の発明は、請求項１ないし３のいずれかに記載の教師データ作成支援装置であって、前記グループ化処理部における前記グループ化処理が、ａ）一の画像を注目画像として、一の種類の特徴量の値が、前記注目画像における前記一の種類の特徴量の値から所定の近傍範囲内にある画像を候補画像として特定する処理を、前記複数種類の特徴量に関して繰り返す工程と、ｂ）前記複数種類の特徴量の全てにおいて候補画像として特定された画像を、前記注目画像と同一の画像グループに含める工程と、ｃ）前記注目画像を他の画像に変更しつつ前記ａ）およびｂ）工程を繰り返す工程とを含み、前記判定基準が、前記複数種類の特徴量のそれぞれに対する前記近傍範囲を示す。
【００１３】
請求項５に記載の発明は、画像を分類する分類器の学習に使用される教師データを作成する教師データ作成装置であって、請求項１ないし４のいずれかに記載の教師データ作成支援装置と、操作者の入力に従って教師データを作成する教師データ作成部とを備える。
【００１４】
請求項６に記載の発明は、画像を分類する画像分類装置であって、請求項５に記載の教師データ作成装置と、前記教師データ作成装置により作成された教師データを用いて学習が行われるとともに、画像を分類する分類器とを備える。
【００１５】
請求項７に記載の発明は、画像を分類する分類器の学習に使用される教師データの作成を支援する教師データ作成支援方法であって、ａ）複数の画像を準備する工程と、ｂ）前記複数の画像において、所定の判定基準を用いつつ複数種類の特徴量の値に基づいて互いに近似すると判定される画像同士を同一の画像グループに含めることにより、複数の画像グループを取得するグループ化処理を行う工程と、ｃ）前記ｂ）工程にて取得された各画像グループに含まれる画像において前記複数種類の特徴量に対する複数の代表値を求める工程と、ｄ）前記各画像グループに含まれる画像を、前記複数の代表値を前記複数種類の特徴量の値として有する１つの画像として扱った複数の画像において、前記判定基準を緩和しつつ前記グループ化処理を行って、複数の新たな画像グループを取得する工程と、ｅ）前記複数の画像グループおよび前記複数の新たな画像グループのうちの一の画像グループの選択の入力を受け付ける工程と、ｆ）選択された画像グループに含まれる少なくとも１つの画像を表示部に表示する工程とを備える。
【００１６】
請求項８に記載の発明は、請求項７に記載の教師データ作成支援方法であって、前記ｄ）工程と前記ｅ）工程との間に、複数回の前記グループ化処理により取得される画像グループの入れ子関係を、ツリー構造として前記表示部に表示する工程をさらに備える。
【００１７】
請求項９に記載の発明は、請求項８に記載の教師データ作成支援方法であって、前記ツリー構造の一部の変更を示す入力に従って前記入れ子関係を変更する工程をさらに備える。
【００１８】
請求項１０に記載の発明は、請求項７ないし９のいずれかに記載の教師データ作成支援方法であって、前記グループ化処理が、ｂ１）一の画像を注目画像として、一の種類の特徴量の値が、前記注目画像における前記一の種類の特徴量の値から所定の近傍範囲内にある画像を候補画像として特定する処理を、前記複数種類の特徴量に関して繰り返す工程と、ｂ２）前記複数種類の特徴量の全てにおいて候補画像として特定された画像を、前記注目画像と同一の画像グループに含める工程と、ｂ３）前記注目画像を他の画像に変更しつつ前記ｂ１）およびｂ２）工程を繰り返す工程とを含み、前記判定基準が、前記複数種類の特徴量のそれぞれに対する前記近傍範囲を示す。
【００１９】
請求項１１に記載の発明は、画像を分類する分類器の学習に使用される教師データを作成する教師データ作成方法であって、請求項７ないし１０のいずれかに記載の教師データ作成支援方法と、操作者の入力に従って教師データを作成する工程とを備える。
【００２０】
請求項１２に記載の発明は、画像を分類する画像分類方法であって、請求項１１に記載の教師データ作成方法により作成された教師データを用いて分類器を学習させる工程と、前記分類器により画像を分類する工程とを備える。
【発明の効果】
【００２１】
本発明によれば、各画像グループに含まれる画像を表示することによりグループ化の傾向や適否を容易に把握することができる。その結果、典型画像の選択や教師データの作成を適切にかつ容易に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】画像分類装置の構成を示す図である。
【図２】欠陥画像の分類の流れを示す図である。
【図３】ホストコンピュータの構成を示す図である。
【図４】ホストコンピュータの機能構成を示す図である。
【図５】教師データ作成ユニットの機能構成を示す図である。
【図６】教師データを作成して分類器を学習させる処理の流れを示す図である。
【図７】教師データを作成して分類器を学習させる処理の流れを示す図である。
【図８】グループ化処理の流れを示す図である。
【図９】画像グループを抽象的に示す図である。
【図１０】ディスプレイに表示されるウィンドウを示す図である。
【図１１】ディスプレイに表示されるウィンドウを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
図１は本発明の一の実施の形態に係る画像分類装置１の概略構成を示す図である。画像分類装置１では、半導体基板９（以下、単に「基板９」という。）上の欠陥を示す欠陥画像が取得され、当該欠陥画像の分類が行われる。画像分類装置１は基板９上の検査対象領域を撮像する撮像装置２、撮像装置２からの画像データに基づいて欠陥検査を行って欠陥が検出された場合に欠陥が属すべきカテゴリへと欠陥を自動分類する検査・分類装置４、並びに、画像分類装置１の全体動作を制御するとともに検査・分類装置４における欠陥の分類に利用される分類器４２１を生成するホストコンピュータ５を有する。基板９上に存在する欠陥の種類（カテゴリ）は、例えば、欠損、突起、断線、ショート、異物である。また、撮像装置２は基板９の製造ラインに組み込まれ、画像分類装置１はいわゆるインライン型のシステムとなっている。画像分類装置１は、欠陥検査装置に自動欠陥分類の機能を付加した装置と捉えることもできる。
【００２４】
撮像装置２は、基板９上の検査対象領域を撮像して画像データを取得する撮像部２１、基板９を保持するステージ２２、および、撮像部２１に対してステージ２２を相対的に移動するステージ駆動部２３を有する。撮像部２１は、照明光を出射する照明部２１１、基板９に照明光を導くとともに基板９からの光が入射する光学系２１２、および、光学系２１２により結像された基板９の像を電気信号に変換する撮像デバイス２１３を有する。ステージ駆動部２３はボールねじ、ガイドレール、モータ等により構成され、ホストコンピュータ５がステージ駆動部２３および撮像部２１を制御することにより、基板９上の検査対象領域が撮像される。
【００２５】
検査・分類装置４は、検査対象領域の画像データを処理しつつ欠陥を検出する欠陥検出部４１、および、欠陥画像を分類する自動欠陥分類部４２を有する。欠陥検出部４１は検査対象領域の画像データを高速に処理する専用の電気的回路を有し、撮像された画像と欠陥が存在しない参照画像との比較や画像処理により検査対象領域の欠陥検査を行う。自動欠陥分類部４２は各種演算処理を行うＣＰＵや各種情報を記憶するメモリ等により構成され、ニューラルネットワーク、決定木、判別分析等を利用する分類器４２１を用いて欠陥の分類（すなわち、欠陥画像の分類）を実行する。
【００２６】
図２は画像分類装置１による欠陥画像の分類の流れを示す図である。まず、図１に示す撮像装置２が基板９を撮像することにより検査・分類装置４の欠陥検出部４１が画像データを取得する（ステップＳ１１）。次に、欠陥検出部４１が検査対象領域の欠陥検査を行い、欠陥が検出されると（ステップＳ１２）、欠陥部分の画像（すなわち、欠陥画像）のデータが自動欠陥分類部４２へと送信される。自動欠陥分類部４２は欠陥画像の複数種類の特徴量の値を算出し（ステップＳ１３）、欠陥画像の特徴量の値が自動欠陥分類部４２の分類器４２１に入力されて分類結果が出力される。すなわち、分類器４２１により欠陥画像が複数のカテゴリのいずれかに分類される（ステップＳ１４）。画像分類装置１では、欠陥検出部４１にて欠陥が検出される毎に特徴量の値の算出がリアルタイムにて行われ、多数の欠陥画像の自動分類が高速に行われる。
【００２７】
次に、ホストコンピュータ５による分類器の学習について説明する。図３はホストコンピュータ５の構成を示す図である。ホストコンピュータ５は各種演算処理を行うＣＰＵ５１、基本プログラムを記憶するＲＯＭ５２および各種情報を記憶するＲＡＭ５３をバスラインに接続した一般的なコンピュータシステムの構成となっている。バスラインにはさらに、情報記憶を行う固定ディスク５４、画像等の各種情報の表示を行う表示部であるディスプレイ５５、操作者からの入力を受け付けるキーボード５６ａおよびマウス５６ｂ（以下、「入力部５６」と総称する。）、光ディスク、磁気ディスク、光磁気ディスク等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体８から情報の読み取りを行う読取装置５７、並びに、画像分類装置１の他の構成との間で信号を送受信する通信部５８が、適宜、インターフェイス（Ｉ／Ｆ）を介する等して接続される。
【００２８】
ホストコンピュータ５には、事前に読取装置５７を介して記録媒体８からプログラム８０が読み出されて固定ディスク５４に記憶され、さらに、プログラム８０はＲＡＭ５３にコピーされるとともにＣＰＵ５１によりＲＡＭ５３内のプログラムに従って演算処理が実行される。
【００２９】
図４はホストコンピュータ５のＣＰＵ５１、ＲＯＭ５２、ＲＡＭ５３、固定ディスク５４等により実現される、分類器を学習させるための機能構成を示すブロック図であり、検査・分類装置４も示している。ホストコンピュータ５は分類器の学習に使用される教師データを作成する教師データ作成ユニット６１、および、教師データを用いて分類器を学習させる学習部６２を有する。
【００３０】
教師データは、欠陥画像である教師画像のデータ、教師画像の特徴量の値、および、欠陥のカテゴリを示す情報である教示信号を含み、教師画像の特徴量として、例えば、欠陥の面積、明度平均、周囲長、扁平度、欠陥を楕円に近似した場合の長軸の傾き等が採用される。学習部６２では、教師データから読み出された教師画像の特徴量の値がホストコンピュータ５内の分類器（図示省略）に入力され、分類器の出力が欠陥のカテゴリを示す教示信号と同じとなるように学習が行われ、学習結果、すなわち、学習後の分類器４２１（正確には、分類器４２１の構造や変数の値を示す情報）が自動欠陥分類部４２へと転送される。
【００３１】
図５はホストコンピュータ５の教師データ作成ユニット６１の機能構成を示すブロック図であり、学習部６２も示している。教師データ作成ユニット６１は、演算部６１０、ディスプレイ５５および入力部５６を有する。演算部６１０は、画像グループ管理部６１１、グループ化処理部６１２、繰返制御部６１３、表示制御部６１４、特徴量算出部６１５、記憶部６１６および教師データ作成部６１７を有する。演算部６１０の処理の詳細については後述する。なお、演算部６１０および学習部６２の機能は専用の電気回路により構築されてもよく、部分的に専用の電気回路が利用されてもよい。
【００３２】
図６および図７は、教師データを作成して分類器を学習させる処理の流れを示す図である。教師データ作成ユニット６１では、まず、教師データ作成用の欠陥画像である多数の（例えば、数千個の）教師画像のデータ６１９が、記憶部６１６に記憶されて準備される（ステップＳ２１）。各教師画像には、必要に応じて識別番号が付与される。なお、教師画像は図１に示す撮像装置２および欠陥検出部４１を利用して取得されてもよいし、別途用意されてもよい。
【００３３】
特徴量算出部６１５では、全ての教師画像の複数種類の（例えば、１００〜２００種類の）特徴量の値が算出される（ステップＳ２２）。算出された特徴量の値は記憶部６１６に記憶される。続いて、グループ化処理部６１２では、複数の教師画像において、複数種類の特徴量の値に基づいて互いに近似すると判定される教師画像同士を同一の画像グループに含めることにより、複数の画像グループを取得するグループ化処理が行われる（ステップＳ２３）。後述するように、グループ化処理は、ラベリング処理と捉えることもできる。
【００３４】
図８は、グループ化処理の流れを示す図である。グループ化処理では、まず、複数の教師画像のうち一の教師画像が注目画像として選択され（ステップＳ４１）、注目画像に識別用のグループラベルが付与される（ステップＳ４２）。続いて、一の種類の特徴量の値が、注目画像における当該一の種類の特徴量の値から所定の近傍範囲内にある画像が候補画像として特定される。既述のように教師データ作成ユニット６１では、各教師画像に対して全ての種類の特徴量の値が予め算出されており、候補画像の特定は、例えば注目画像における一の種類の特徴量の値と、他の各教師画像の当該一の種類の特徴量の値との差を、近傍範囲を示す値と比較するのみにより行われる。候補画像の特定は、複数の（全ての）種類の特徴量に関して繰り返され、複数種類の特徴量のそれぞれに関して候補画像が特定される（ステップＳ４３）。なお、候補画像の特定が行われる特徴量は、必ずしも特徴量算出部６１５にて算出される全ての特徴量である必要はなく、目的に応じて選択された複数種類の特徴量であってもよい。
【００３５】
また、候補画像と特定する他の好ましい手法では、予め候補画像特定用テーブルが作成される。具体的には、各種類の特徴量における最小値および最大値が、全ての種類の特徴量においてそれぞれ同じ値（例えば、０および１００）となるように、各種類の特徴量の値がスケーリングされる（いわゆる、正規化が行われる。）。続いて、各種類の特徴量において、スケーリング後の最小値から最大値までの範囲が、同じ幅の複数の区画に分割される（量子化と捉えることができる。）。そして、各種類の特徴量に関して各区画に含まれる教師画像の識別番号を示すテーブルが、候補画像特定用テーブルとして作成される。これにより、ステップＳ４３における候補画像の特定では、各種類の特徴量に関して注目画像の識別番号が含まれる区画（近傍範囲と捉えることができる。）を特定することにより、当該区画に含まれる他の識別番号の教師画像を候補画像として高速に特定することが可能となる。候補画像の特定において、注目画像の識別番号が含まれる区画に隣接する隣接区画（同様に、近傍範囲と捉えることができる。）に含まれる識別番号の教師画像も候補画像として特定されてもよい。
【００３６】
グループ化処理部６１２では、複数種類の特徴量の候補画像が特定されると、当該複数種類の特徴量の全てにおいて候補画像として特定された教師画像が近傍画像として決定され（ステップＳ４４）、近傍画像に注目画像と同じグループラベルが付与される（ステップＳ４５）。同じグループラベルが付与される教師画像の集合（クラスタ）を画像グループと呼ぶと、ステップＳ４５の処理により、近傍画像が注目画像と同一の画像グループに含められる。また、近傍画像は特定注目画像候補に含められる（ステップＳ４６）。
【００３７】
続いて、特定注目画像候補から一の教師画像（近傍画像）が注目画像として選択されるとともに、当該教師画像が特定注目画像候補から除外される（ステップＳ４７、Ｓ４８）。そして、上記と同様にして、候補画像の特定、近傍画像の決定、グループラベルの付与、および、特定注目画像候補の追加が行われる（ステップＳ４３〜Ｓ４６）。このとき、ステップＳ４３の処理では、いずれのグループラベルも付与されていない教師画像のみが、注目画像との比較対象（候補画像の候補）として取り扱われる。ステップＳ４８，Ｓ４３〜Ｓ４６の処理は、特定注目画像候補の教師画像が存在しなくなるまで繰り返される（ステップＳ４７）。これにより、ステップＳ４１の処理にて最初に注目画像として選択された教師画像と同一の画像グループに、当該教師画像の近傍画像ではないが、当該教師画像の近傍画像が注目画像とされた際に近傍画像として決定される教師画像が含められる。
【００３８】
特定注目画像候補が存在しなくなると（ステップＳ４１の処理にて注目画像として選択された教師画像に対して近傍画像が存在しない場合も同様）（ステップＳ４７）、全ての教師画像にグループラベルを付与したか否かが確認される。いずれのグループラベルも付与されていない教師画像が存在する場合には（ステップＳ４９）、当該教師画像の１つが注目画像として選択される（ステップＳ４１）。そして、注目画像に新たなグループラベル（すなわち、未だ付与されていないグループラベル）が付与され（ステップＳ４２）、ステップＳ４３〜Ｓ４８の処理が繰り返される。全ての教師画像にいずれかのグループラベルが付与されると（ステップＳ４９）、グループ化処理部６１２におけるグループ化処理が完了する。グループ化処理の結果は画像グループ管理部６１１に入力されて記憶される。
【００３９】
図９は、画像グループを抽象的に示す図である。図９では、２種類の特徴量（図９中で「特徴量１」および「特徴量２」として示す。）に対応する２つの座標軸にて規定される２次元空間において、特徴量の値（正規化および量子化後の値）にて表される教師画像の位置を「＋」、「×」または「○」のマークにて示している。同じマークにて示す教師画像は、同じカテゴリに属すべきものである。実際には、グループ化処理の直後では、各教師画像に対していずれのカテゴリも付与されていないが、図９では、説明の便宜上、３種類のカテゴリにそれぞれ対応する３種類のマークにて教師画像の位置を示している。
【００４０】
また、図９では、グループ化処理部６１２における上記グループ化処理（最初のグループ化処理）にて同一の画像グループに含められる教師画像の位置を符号Ｃ１を付す細い実線にて囲んでいる。実際には、１つの教師画像のみを含む画像グループも存在するため、多数の画像グループＣ１が取得されるが（例えば、数千個の教師画像に対して数百個の画像グループが取得される。）、図９では、一部の画像グループＣ１のみを示している。また、多種類の特徴量の値が利用されるため、各教師画像は多次元の特徴量空間において多種類の特徴量の値にて表される位置に配置される（以下同様）。
【００４１】
グループ化処理部６１２において複数の画像グループＣ１が取得されると（図６：ステップＳ２３）、繰返制御部６１３では、各画像グループＣ１に含まれる教師画像において複数種類の特徴量に対する複数の代表値が求められる（ステップＳ２４）。ここで、各種類の特徴量の代表値は、当該種類の特徴量に関して１つの画像グループに含まれる全ての教師画像における値が分布する範囲の中央近傍を示す値であり、平均値や中央値等である。本実施の形態では、代表値として平均値が用いられる。図９では、各画像グループＣ１において２種類の特徴量の代表値が示す位置を、符号Ｒ１を付す白い四角の点にて示す。各画像グループに含まれる画像における複数種類の特徴量に対する複数の平均値は、当該複数種類の特徴量にそれぞれ対応する複数の座標軸にて規定される特徴量空間における当該画像グループの重心を示す。なお、１つの教師画像のみを含む画像グループＣ１では、当該教師画像における複数種類の特徴量の値がそのまま複数の代表値となる。
【００４２】
続いて、繰返制御部６１３では、各画像グループＣ１に含まれる全ての教師画像が、複数の代表値を複数種類の特徴量の値として有する１つの仮想的な画像（すなわち、特徴量空間において当該複数の代表値が示す１つの位置にて表される画像であり、以下、「代表画像」という。）に置き換えられる。また、１つの教師画像のみを含む画像グループＣ１では、当該教師画像自体が代表画像となる。特徴量空間では、教師画像が密に配置される領域において、複数の教師画像を含む画像グループＣ１が形成されるため、当該領域では、代表画像が比較的疎に配置される。
【００４３】
グループ化処理部６１２では、複数の画像グループＣ１にそれぞれ対応する複数の代表画像において、図８のグループ化処理を行うことにより、複数の新たな画像グループが取得される（ステップＳ２５）。このとき、各種類の特徴量に対する近傍範囲を示す判定基準が緩和される。具体的には、ステップＳ４３の処理における近傍範囲が、最初のステップＳ４３の処理における近傍範囲よりも広くなる。または、スケーリング後の最小値から最大値までの範囲を分割する区画数が少なくされて（すなわち、粗い量子化が行われて）新たな候補画像特定用テーブルが作成され、当該候補画像特定用テーブルを用いて候補画像が特定される。あるいは、新たな候補画像特定用テーブルにおける区画数は、最初のステップＳ４３の処理における候補画像特定用テーブルと同じままにし、候補画像の特定において、注目画像の識別番号が含まれる区画に対して隣接区画と判定する範囲（近傍範囲）を広げて、候補画像が特定される。これにより、新たな画像グループのそれぞれに、前回のグループ化処理にて取得された１以上の画像グループＣ１が含められる。
【００４４】
図９では、グループ化処理部６１２における２回目のグループ化処理にて同一の画像グループに含められる教師画像の位置を符号Ｃ２を付す太い破線にて囲んでいる。実際には、２回目のグループ化処理においても多数の画像グループＣ２が取得されるが、図９では、一部の画像グループＣ２のみを示している。このとき、図９に示すように、いくつかの画像グループＣ２には、複数の画像グループＣ１が含められる。すなわち、画像グループＣ２が、いくつかの画像グループＣ１を含む入れ子関係が生じる。なお、１つの教師画像のみを含む（１つの画像グループＣ１のみを含む）画像グループＣ２も存在する。画像グループの入れ子関係は、画像グループ管理部６１１にて管理される。以下の説明では、直近のグループ化処理にて取得された画像グループを、「最上位画像グループ」という。
【００４５】
繰返制御部６１３では、グループ化処理をさらに繰り返すか否かが確認される。例えば、ディスプレイ５５に、現在の最上位画像グループＣ２の個数と共に、グループ化処理をさらに繰り返すか否かの入力を促す表示が行われ、操作者による入力に従って、グループ化処理の繰り返しの要否が確認される。なお、最上位画像グループの上限数が予め設定され、現在の最上位画像グループＣ２の個数と当該上限数とを比較することにより、グループ化処理の繰り返しの要否が確認されてもよい。
【００４６】
ここでは、グループ化処理の繰り返しが必要であることが確認され（ステップＳ２６）、各最上位画像グループＣ２に含まれる教師画像において複数種類の特徴量に対する複数の代表値が求められる（ステップＳ２４）。図９では、各最上位画像グループＣ２において２種類の特徴量の代表値が示す位置を、符号Ｒ２を付す白い三角の点にて示す。
【００４７】
グループ化処理部６１２では、複数の最上位画像グループＣ２にそれぞれ対応する複数の代表画像（すなわち、複数の代表値にて表される画像）において、図８のグループ化処理を行うことにより、複数の新たな画像グループが取得される（ステップＳ２５）。このとき、判定基準がさらに緩和されることにより、新たな画像グループのそれぞれに、前回のグループ化処理にて取得された１以上の画像グループＣ２が含められる。図９では、グループ化処理部６１２における３回目のグループ化処理にて同一の画像グループに含められる教師画像の位置を符号Ｃ３を付す太い実線にて囲んでいる。実際には、１つの教師画像のみを含む（１つの画像グループＣ２のみを含む）画像グループＣ３も存在する。
【００４８】
図９中にて太い破線にて囲む３個の画像グループＣ２のそれぞれでは、マークが異なる教師画像が混在しており、これらの画像グループＣ２は、紛らわしい画像グループであると捉えることができる。一方、図９中にて太い実線にて囲む３個の画像グループＣ３のそれぞれでは、同じマークの教師画像が大半を占めており、これらの画像グループＣ３は、比較的典型的な画像が集まった画像グループであると捉えることができる。なお、図９中の画像グループＣ２も、いずれかの画像グループＣ３に含まれる。
【００４９】
繰返制御部６１３では、グループ化処理をさらに繰り返すか否かが確認される。ここでは、操作者の入力により、グループ化処理を繰り返さないことが確認され（ステップＳ２６）、続いて、表示制御部６１４により、グループ化処理部６１２における複数回のグループ化処理により取得される画像グループの入れ子関係が、ツリー構造としてディスプレイ５５に表示される（ステップＳ２７）。
【００５０】
図１０は、ディスプレイ５５に表示されるウィンドウを示す図である。ウィンドウ内のツリー構造表示領域７１には画像グループ管理部６１１が記憶する画像グループの入れ子関係を示すツリー構造が表示される。詳細には、ツリー構造表示領域７１では、矩形図形７１１が画像グループを意味し、矩形図形７１１の右側の３桁の数字が、当該画像グループのグループラベルを示す。矩形図形７１１の右上の数字（矩形図形７１１と当該３桁の数字との間の数字）は、当該画像グループに含まれる教師画像の個数を示す。したがって、図１０中にて平行斜線を付す矩形図形７１１ａは、グループラベル「０１２」の画像グループを示し、当該画像グループは４個の教師画像を含む。また、左右方向における矩形図形７１１の位置は、当該画像グループの階層の位置を示しており、左側に存在する矩形図形７１１ほど、階層が高いことを意味する。図１０では、グループラベル「０１２」、「０２０」、「０２２」、「０２４」、「０２９」、「０３２」、「０３６」の７個の画像グループが、グループラベル「９０１」の最上位画像グループに含まれる。図１０では、図示の都合上、図８のグループ化処理が２回行われたものとして、階層数が２のツリー構造を示している。
【００５１】
ツリー構造において各教師画像をリーフとすると、１回目のグループ化処理にて取得される画像グループは、最下層のノードとなり、当該画像グループは、互いに極めて近似する複数の教師画像、または、１つの教師画像を含む。また、２回目以降のグループ化処理にて取得される画像グループは、直前のグループ化処理にて取得される画像グループのうち互いに近似する複数の画像グループ、または、１つの画像グループを含むノードとなる。
【００５２】
続いて、操作者による１つの矩形図形７１１を選択する入力が入力部５６において受け付けられると（ステップＳ２８）、当該矩形図形７１１が示す画像グループに含まれる教師画像が、表示制御部６１４によりツリー構造表示領域７１の右側の画像表示領域７２に表示される（ステップＳ２９）。図１０では、選択された矩形図形７１１ａに平行斜線を付しており、グループラベル「０１２」の画像グループに含まれる複数の教師画像７２１が表示される。
【００５３】
また、操作者による他の１つの矩形図形７１１を選択する入力が受け付けられると（ステップＳ３０，Ｓ３１，Ｓ２８）、当該矩形図形７１１が示す画像グループに含まれる教師画像が画像表示領域７２に表示される（ステップＳ２９）。図１１では、矩形図形７１１ａの次に選択された矩形図形７１１ｂに平行斜線を付しており、グループラベル「０２２」の画像グループに含まれる複数の教師画像７２１が表示される。さらに、最上位画像グループに対応する矩形図形７１１が選択された場合には、当該最上位画像グループに含まれる全ての教師画像が画像表示領域７２に表示される。このようにして、操作者が、各画像グループに含まれる複数の教師画像７２１同士を比較することにより、当該複数の教師画像７２１が互いに似ているか否か等のグループ化の適否、あるいは、特徴量空間にて互いに近似すると判定されて同一の画像グループに含められた教師画像７２１の特徴等、グループ化の傾向を総合的に把握することが可能となる。
【００５４】
ここで、画像表示領域７２に表示される教師画像７２１を参照することにより、例えば、グループラベル「０２２」の画像グループに含まれる複数の教師画像７２１が、同じ最上位画像グループ（グループラベル「９０１」の画像グループ）に含まれる他の画像グループの教師画像７２１と比較して異質であり、グループラベル「９０２」の最上位画像グループに含まれる教師画像７２１に似ていると、操作者が判断するものとする。この場合、操作者により、グループラベル「０２２」が付与された矩形図形７１１を、グループラベル「９０２」が付与された矩形図形７１１の１つ下の階層へと移動する入力（例えば、ドラッグ・アンド・ドロップによる入力）が行われる。すなわち、ツリー構造表示領域７１におけるツリー構造の一部が変更される（ステップＳ３０）。これにより、画像グループ管理部６１１では、グループラベル「０２２」の画像グループが、グループラベル「９０２」の最上位画像グループに含まれるように、画像グループの入れ子関係が変更される（ステップＳ３２）。以上のようにして、画像表示領域７２に表示される教師画像７２１を参照しつつ、画像グループの入れ子関係が必要に応じて修正される。
【００５５】
続いて、教師データ作成部６１７において、操作者の入力に従って教師データが作成される（ステップＳ３１，Ｓ３３）。例えば、操作者が、任意の複数の画像グループ（例えば、図９中にて太い実線にて囲む３個の画像グループＣ３）を複数のカテゴリにそれぞれ関連付け、各画像グループに含まれる複数の教師画像から、一の教師画像を当該画像グループのカテゴリの典型画像として選択する。そして、特開２０１０−７１８２６号公報（特許文献１）の手法により、典型画像を除く全ての教師画像のそれぞれが属するカテゴリが自動的に決定されて教師データが作成される。
【００５６】
詳細には、各教師画像における一の種類の特徴量の値と、全ての典型画像における当該種類の特徴量の値との差である複数の特徴量差を求め、複数の特徴量差のうち最小のものに対応する典型画像が属するカテゴリに投票を行う処理が、複数種類の特徴量について繰り返される。そして、複数のカテゴリのうち得票数が最も多いカテゴリが、当該教師画像が属するカテゴリとして決定されることにより、教師データが取得される。なお、各画像グループのカテゴリの典型画像は、当該画像グループに含まれる複数の教師画像のうち複数の代表値に最も近似する複数種類の特徴量の値を有する教師画像等であってもよく、この場合、典型画像は自動的に決定される。
【００５７】
また、教師データの作成において上記ステップＳ４３，Ｓ４４と同様の処理が行われてもよい。具体的には、各典型画像を注目画像として、各種類の特徴量に関して候補画像が特定される。そして、複数種類の特徴量の全てにおいて候補画像として特定された教師画像が、当該典型画像と同じカテゴリの教師画像として決定されることにより、教師データが取得される。
【００５８】
教師データ作成部６１７における教師データの作成のさらに他の手法では、操作者が、任意の複数の画像グループを複数のカテゴリにそれぞれ関連付け、各画像グループに含まれる複数の教師画像に、当該画像グループのカテゴリが付与される。そして、カテゴリが付与された教師画像のみが教師データとして利用される。
【００５９】
教師データ作成部６１７において、複数の教師画像のデータ、並びに、これらの特徴量の値およびカテゴリの情報を含む教師データが作成されると、教師データは学習部６２に転送され、学習部６２にて教師データを用いて分類器の学習が行われる（ステップＳ３４）。すなわち、分類器を構成する変数の値が決定されたり、構造が決定されて分類器４２１（図４参照）が生成される。これにより、教師データを作成して分類器を学習させる図６および図７の処理が完了する。なお、分類器の学習の前に、教師データが必要に応じて操作者により修正されてもよい。
【００６０】
以上に説明したように、画像分類装置１では、所定の判定基準を用いつつ複数種類の特徴量の値に基づいて互いに近似すると判定される教師画像同士を同一の画像グループに含めることにより、複数の画像グループを取得するグループ化処理がグループ化処理部６１２により行われる。
【００６１】
ここで、教師データを作成する際に、１回のグループ化処理のみが行われる比較例の画像分類装置を想定する。比較例の画像分類装置では、上記画像分類装置１における１回目のグループ化処理と同様の判定基準を用いる場合、多数の画像グループが取得されるため、典型画像を選択することは容易ではなく、操作者において大きな作業負担が強いられてしまう。また、比較的多くの教師画像を含む画像グループが、複数種類の特徴量の値が互いに近似し、かつ、多く出現する欠陥の集合を示すという前提の下で、当該画像グループに含まれる教師画像をディスプレイに表示して、典型画像の選択を促すことも考えられる。しかしながら、比較的多くの教師画像を含む画像グループは、図９中にて太い破線にて囲む３個の画像グループＣ２のように、一のカテゴリに含まれる教師画像の集合と、他のカテゴリに含まれる教師画像の集合とが重なる領域において取得されることがあり、この場合、当該画像グループには、極めて紛らわしい欠陥が集まってしまう。したがって、適切な典型画像を選択することが困難となる。また、１回のグループ化処理で適切なグループ分けを実現する判定基準を予め設定することは困難である。
【００６２】
これに対し、画像分類装置１では、繰返制御部６１３により、各画像グループに含まれる教師画像において複数種類の特徴量に対する複数の代表値が求められる。そして、各画像グループに含まれる教師画像を、当該複数の代表値を複数種類の特徴量の値として有する１つの画像として扱った複数の画像において、判定基準を緩和しつつグループ化処理部６１２によるグループ化処理が繰り返される。これにより、画像グループがさらにグループ化され、新たな画像グループである最上位画像グループの個数が少なくなる。そして、複数の画像グループおよび複数の新たな画像グループのうちの一の画像グループの選択の入力が入力部５６にて受け付けられ、選択された画像グループに含まれる教師画像がディスプレイ５５に表示される。これにより、操作者が、グループ化の傾向や適否を容易に把握することができる。その結果、典型画像の選択や教師データの作成を適切にかつ容易に行うことができ、当該教師データを用いて学習が行われる分類器４２１を利用して、欠陥画像を精度よく分類することができる。
【００６３】
上記グループ化処理では、複数種類の特徴量の値に基づいて互いに近似すると判定される教師画像同士が同一の画像グループに含められる。したがって、複数の画像グループを複数のカテゴリにそれぞれ関連付け、各画像グループに含まれる複数の教師画像に当該画像グループのカテゴリを付与して、教師データを生成する場合、当該教師データは、特徴量空間において矛盾したカテゴリに関連付けられる教師画像を含まなくなる。また、教師データの生成の際に、典型画像を選択する場合であっても、特徴量空間において互いに近似する複数の教師画像から典型画像が選択されるため、当該典型画像を用いて生成される教師データについても、特徴量空間において矛盾したカテゴリに関連付けられる教師画像を含みにくくなる。よって、このような教師データを用いた学習結果（分類器）は高い分類性能を有することが期待できる。
【００６４】
画像分類装置１では、グループ化処理部６１２における複数回のグループ化処理により取得される画像グループの入れ子関係が、ツリー構造として（すなわち、階層的に）ディスプレイ５５に表示される。これにより、操作者において画像グループの入れ子関係を容易に把握することができる。さらに、ツリー構造の一部の変更を示す入力を入力部５６が受け付けた際に、画像グループ管理部６１１が、当該入力に従って画像グループの入れ子関係を変更する。これにより、画像グループの入れ子関係を容易に修正することができ、教師データの作成に係る作業効率を向上することができる。
【００６５】
また、グループ化処理部６１２では、各種類の特徴量に関して注目画像から所定の近傍範囲内にある教師画像を候補画像として特定し、全種類の特徴量において候補画像として特定された教師画像を、注目画像と同一の画像グループに含める処理が、注目画像を他の画像に変更しつつ繰り返される。これにより、（後述のグループ化処理手法に比べて）グループ化処理を高速に行うことができる。
【００６６】
以上に説明した画像分類装置１は、様々な変形が可能である。例えば、グループ化処理部６１２では、全ての教師画像における２つの教師画像の各組合せに対して、多次元の特徴量空間における距離を求めることにより、当該組合せに係る２つの教師画像を同一の画像グループに含めるか否かが決定されてもよい。また、グループ化処理において特開２０１０−７１８２６号公報（特許文献１）の手法を応用することも可能である。具体的には、各教師画像における一の種類の特徴量の値と、他の全ての教師画像における当該種類の特徴量の値との差である複数の特徴量差を求め、複数の特徴量差のうち最小のものに対応する教師画像に投票を行う処理が、複数種類の特徴量について繰り返される。そして、当該他の全ての教師画像のうち得票数が所定数以上、かつ、最も多い教師画像が、当該各教師画像と同一の画像グループに含められる。
【００６７】
図６のステップＳ２６においてグループ化処理が１回のみ繰り返されてもよい。すなわち、画像分類装置１では、判定基準の緩和を伴うグループ化処理が、少なくとも１回繰り返されることにより、最上位画像グループの個数を少なくして、教師データの生成を効率よく行うことができる。
【００６８】
ディスプレイ５５では必ずしも画像グループに含まれる全ての教師画像が表示される必要はなく、１つの教師画像のみが表示されてもよい。すなわち、図７のステップＳ２９の処理では、選択された画像グループに含まれる少なくとも１つの教師画像がディスプレイ５５に表示される。
【００６９】
画像分類装置１において、教師データに利用される多数の教師画像の特徴量の値が検査・分類装置４にて算出されてもよい。また、教師データから特徴量が省略され、学習部６２において教師画像のデータに基づいて特徴量の値が求められてもよい。
【００７０】
上記実施の形態では、欠陥検査装置に自動欠陥分類の機能を付加した画像分類装置１について説明したが、他の欠陥検査装置にて検出された基板上の欠陥を観察する観察装置（レビュー装置とも呼ばれる。）に自動欠陥分類の機能を付加した装置（同様に、画像分類装置として捉えることができる。）において、上記教師データ作成ユニット６１が用いられてもよい。このような画像分類装置における撮像装置では、欠陥をより高度に解析するため、図１の撮像装置２に比べて高い解像度の画像が取得される。
【００７１】
図１の画像分類装置１では、半導体基板に代えてガラス基板（例えば、平面表示装置用のガラス基板）、プリント配線基板あるいは基板の露光に使用するマスク基板等の検査が行われてもよい。
【００７２】
また、画像分類装置１が、血液や培養液等の所定の液中の細胞を撮像した細胞画像を分類する用途に用いられてもよい。このように、画像分類装置１は、様々な対象物を示す画像の分類に利用可能である。さらに、画像分類装置１では、可視光により撮像される画像以外に、電子線やＸ線等により撮像される画像が分類されてよい。
【００７３】
上記実施の形態では、教師データの作成を支援する教師データ作成支援装置が、教師データ作成ユニット６１に設けられるグループ化処理部６１２、繰返制御部６１３、表示制御部６１４、記憶部６１６および入力部５６を主たる構成として実現されるが、教師データ作成支援装置は、教師データ作成ユニット６１とは個別の装置として実現されてもよい。また、上記教師データ作成支援装置および教師データ作成部６１７を主たる構成とする教師データ作成装置が、画像分類装置１とは個別の装置として実現されてもよい。
【００７４】
上記実施の形態および各変形例における構成は、相互に矛盾しない限り適宜組み合わされてよい。
【符号の説明】
【００７５】
１    画像分類装置
５５    ディスプレイ
５６    入力部
４２１    分類器
６１１    画像グループ管理部
６１２    グループ化処理部
６１３    繰返制御部
６１４    表示制御部
６１６    記憶部
６１７    教師データ作成部
６１９    教師画像データ
７１１，７１１ａ，７１１ｂ    矩形図形
７２１    教師画像
Ｃ１〜Ｃ３    画像グループ
Ｓ１４，Ｓ２１〜Ｓ３４，Ｓ４１〜Ｓ４９    ステップ
【図１】
2014137284.tif 000003
【図２】
2014137284.tif 000004
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
2014137284.tif 000009
【図８】
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【図９】
2014137284.tif 000011
【図１０】
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【図１１】
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