(57)【要約】【課題】  複数の処理対象画像から学習に適した学習用画像を選択する学習用画像選択方法および装置、プログラムならびに記録媒体と、優れた画像処理アルゴリズムを効率的に生成することが可能な画像処理アルゴリズム生成方法および装置、プログラムならびに記録媒体とを提供する。【解決手段】  複数の処理対象画像の各々が画像処理された処理後画像に基づいて、画像処理される前の各処理対象画像内に１以上の検査領域を順次設定し、特徴空間上にマッピングされた複数個のデータの分布状況と、複数個のデータにそれぞれ対応する複数の検査領域の各々が真領域または偽領域のいずれに設定されているかとに基づいて、学習用画像を選択するためのデータとなる境界パターンデータを算出し、複数の処理対象画像の中から、境界パターンデータまたは境界パターンデータの近傍のデータに対応する検査領域を含む画像を学習用画像として選択する。【選択図】        図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数種類の画像がそれぞれ有する複数の抽出すべき領域の特徴を学習することで、抽出すべき領域を有する画像を識別する学習アルゴリズムに学習させるための学習用画像を、複数の処理対象画像から選択する学習用画像選択方法であって、
前記複数の処理対象画像の各々に対し、順次、所定の画像処理を行ない、前記画像処理された処理後画像に基づいて、前記画像処理される前の各前記処理対象画像内に１以上の検査領域を順次設定する工程と、
前記１以上の検査領域の全てまたは一部の検査領域を前記抽出すべき領域である真領域と設定し、かつ、前記１以上の検査領域の一部の検査領域を前記真領域に設定した場合、前記１以上の検査領域のうち前記真領域と設定された以外の検査領域を偽領域と設定するカテゴリ設定処理を、前記複数の処理対象画像の各々に対し順次行なう工程と、
各前記処理対象画像内の前記１以上の検査領域の各々に対して１以上の特徴量データを算出する処理を、前記複数の処理対象画像の各々に対し、順次、行なう工程とを含み、
前記特徴量データは、１種類以上の特徴量を示すデータであり、
前記算出された１以上の特徴量データを、前記算出された１以上の特徴量データに基づき規定されるｎ（ｎ：自然数）次元の特徴空間上に、前記１以上の検査領域に対応する１以上のデータをマッピングする処理を、前記複数の処理対象画像の各々に対し順次行なう工程と、
前記特徴空間上にマッピングされた複数個のデータの分布状況と、前記複数個のデータにそれぞれ対応する複数の検査領域の各々が前記真領域または前記偽領域のいずれに設定されているかとに基づいて、前記複数個のデータから、前記学習用画像を選択するためのデータとなる境界パターンデータを算出する工程と、
前記複数の処理対象画像の中から、前記境界パターンデータまたは前記境界パターンデータの近傍のデータに対応する検査領域を含む画像を前記学習用画像として選択する工程とをさらに含む、学習用画像選択方法。
【請求項２】
ユーザによる指示を受付ける工程をさらに含み、
前記カテゴリ設定処理では、前記受付けたユーザの指示に基づいて、前記１以上の検査領域の全てまたは一部の検査領域を真領域と設定する、請求項１に記載の学習用画像選択方法。
【請求項３】
前記選択された前記学習用画像を表示する工程をさらに含む、請求項１または請求項２に記載の学習用画像選択方法。
【請求項４】
前記画像処理は、エッジ部分の強調処理である、請求項１〜請求項３のいずれかに記載の学習用画像選択方法。
【請求項５】
前記画像処理は、画像の２値化処理である、請求項１〜請求項３のいずれかに記載の学習用画像選択方法。
【請求項６】
前記１以上の検査領域を設定する工程は、前記画像処理された２値画像に基づいて、前記画像処理される前の各前記処理対象画像内に、前記１以上の検査領域を設定する工程を含む、請求項５に記載の学習用画像選択方法。
【請求項７】
前記１以上の特徴量データを算出する工程は、前記検査領域内の画像を画像変換処理した領域内画像に基づいて前記特徴量データを算出する工程を含む、請求項１〜請求項６のいずれかに記載の学習用画像選択方法。
【請求項８】
前記画像変換処理は、画像の２値化処理である、請求項７に記載の学習用画像選択方法。
【請求項９】
前記特徴空間上にマッピングされた複数個のデータの分布状況により前記受付けたユーザの指示に基づいて、前記複数個のデータにそれぞれ対応する複数の検査領域の一部を、前記真領域から前記偽領域に再設定する処理を行なう工程をさらに含む、請求項２に記載の学習用画像選択方法。
【請求項１０】
前記特徴空間上にマッピングされた複数個のデータの分布状況により前記受付けたユーザの指示に基づいて、前記複数個のデータにそれぞれ対応する複数の検査領域の一部を、前記偽領域から前記真領域に再設定する処理を行なう工程をさらに含む、請求項２に記載の学習用画像選択方法。
【請求項１１】
前記境界パターンデータを算出する工程は、
前記特徴空間上にマッピングされた前記複数個のデータのうち、前記真領域と設定されている複数の真領域データの各々について、前記複数個のデータのうち、前記偽領域と設定されている複数の偽領域データとの空間距離の平均値を複数個算出する工程と、
前記平均値を複数個算出する工程により算出された複数の空間距離の平均値のうち、最も値の小さい空間距離の平均値に対応する真領域データを境界パターンデータとする工程とを含む、請求項１〜請求項１０のいずれかに記載の学習用画像選択方法。
【請求項１２】
前記境界パターンデータを算出する工程は、
前記特徴空間上にマッピングされた前記複数個のデータのうち、前記偽領域と設定されている複数の偽領域データの各々について、前記複数個のデータのうち、前記真領域と設定されている複数の真領域データとの空間距離の平均値を複数個算出する工程と、
前記平均値を複数個算出する工程により算出された複数の空間距離の平均値のうち、最も値の小さい空間距離の平均値に対応する偽領域データを境界パターンデータとする工程とを含む、請求項１〜請求項１０のいずれかに記載の学習用画像選択方法。
【請求項１３】
前記前記学習用画像として選択する工程は、前記複数の画像の中から、前記境界パターンデータに対応する検査領域を含む画像を前記学習用画像として選択する工程を含み、
前記選択された前記学習用画像を表示する工程をさらに含む、請求項１〜請求項１２のいずれかに記載の学習用画像選択方法。
【請求項１４】
複数種類の画像がそれぞれ有する複数の抽出すべき領域の特徴を学習することで、抽出すべき領域を有する画像を識別する学習アルゴリズムに学習させるための学習用画像を、複数の処理対象画像から選択する学習用画像選択装置であって、
前記複数の処理対象画像の各々に対し、順次、所定の画像処理を行ない、前記画像処理された処理後画像に基づいて、前記画像処理される前の各前記処理対象画像内に１以上の検査領域を順次設定するための検査領域設定部と、
前記１以上の検査領域の全てまたは一部の検査領域を前記抽出すべき領域である真領域と設定し、かつ、前記１以上の検査領域の一部の検査領域を前記真領域に設定した場合、前記１以上の検査領域のうち前記真領域と設定された以外の検査領域を偽領域と設定するカテゴリ設定処理を、前記複数の処理対象画像の各々に対し順次行なうためのカテゴリ設定部と、
各前記処理対象画像内の前記１以上の検査領域の各々に対して１以上の特徴量データを算出する処理を、前記複数の処理対象画像の各々に対し、順次、行なうための特徴量算出部とを備え、
前記特徴量データは、１種類以上の特徴量を示すデータであり、
前記算出された１以上の特徴量データを、前記算出された１以上の特徴量データに基づき規定されるｎ（ｎ：自然数）次元の特徴空間上に、前記１以上の検査領域に対応する１以上のデータをマッピングする処理を、前記複数の処理対象画像の各々に対し順次行なうためのマッピング部と、
前記特徴空間上にマッピングされた複数個のデータの分布状況と、前記複数個のデータにそれぞれ対応する複数の検査領域の各々が前記真領域または前記偽領域のいずれに設定されているかとに基づいて、前記複数個のデータから、前記学習用画像を選択するためのデータとなる境界パターンデータを算出するための境界パターン算出部と、
前記複数の処理対象画像の中から、前記境界パターンデータまたは前記境界パターンデータの近傍のデータに対応する検査領域を含む画像を前記学習用画像として選択するための画像選択部とをさらに含む、学習用画像選択装置。
【請求項１５】
複数種類の画像がそれぞれ有する複数の抽出すべき領域の特徴を学習することで、抽出すべき領域を有する画像を識別する学習アルゴリズムに学習させるための学習用画像を、複数の処理対象画像から選択する処理をコンピュータに実行させるための学習用画像選択プログラムであって、
前記複数の処理対象画像の各々に対し、順次、所定の画像処理を行ない、前記画像処理された処理後画像に基づいて、前記画像処理される前の各前記処理対象画像内に１以上の検査領域を順次設定するステップと、
前記１以上の検査領域の全てまたは一部の検査領域を前記抽出すべき領域である真領域と設定し、かつ、前記１以上の検査領域の一部の検査領域を前記真領域に設定した場合、前記１以上の検査領域のうち前記真領域と設定された以外の検査領域を偽領域と設定するカテゴリ設定処理を、前記複数の処理対象画像の各々に対し順次行なうステップと、
各前記処理対象画像内の前記１以上の検査領域の各々に対して１以上の特徴量データを算出する処理を、前記複数の処理対象画像の各々に対し、順次、行なうステップとをコンピュータに実行させ、
前記特徴量データは、１種類以上の特徴量を示すデータであり、
前記算出された１以上の特徴量データを、前記算出された１以上の特徴量データに基づき規定されるｎ（ｎ：自然数）次元の特徴空間上に、前記１以上の検査領域に対応する１以上のデータをマッピングする処理を、前記複数の処理対象画像の各々に対し順次行なうステップと、
前記特徴空間上にマッピングされた複数個のデータの分布状況と、前記複数個のデータにそれぞれ対応する複数の検査領域の各々が前記真領域または前記偽領域のいずれに設定されているかとに基づいて、前記複数個のデータから、前記学習用画像を選択するためのデータとなる境界パターンデータを算出するステップと、
前記複数の処理対象画像の中から、前記境界パターンデータまたは前記境界パターンデータの近傍のデータに対応する検査領域を含む画像を前記学習用画像として選択するステップとをさらにコンピュータに実行させる、学習用画像選択プログラム。
【請求項１６】
ユーザによる指示を受付けるステップをさらにコンピュータに実行させ、
前記カテゴリ設定処理では、前記受付けたユーザの指示に基づいて、前記１以上の検査領域の全てまたは一部の検査領域を真領域と設定する、請求項１５に記載の学習用画像選択プログラム。
【請求項１７】
前記選択された前記学習用画像をコンピュータの表示部に表示するステップをさらにコンピュータに実行させる、請求項１５または請求項１６に記載の学習用画像選択プログラム。
【請求項１８】
前記画像処理は、エッジ部分の強調処理である、請求項１５〜請求項１７のいずれかに記載の学習用画像選択プログラム。
【請求項１９】
前記画像処理は、画像の２値化処理である、請求項１５〜請求項１７のいずれかに記載の学習用画像選択プログラム。
【請求項２０】
前記１以上の検査領域を設定するステップは、前記画像処理された２値画像に基づいて、前記画像処理される前の各前記処理対象画像内に、前記１以上の検査領域を設定するステップをさらにコンピュータに実行させる、請求項１９に記載の学習用画像選択プログラム。
【請求項２１】
前記１以上の特徴量データを算出するステップは、前記検査領域内の画像を画像変換処理した領域内画像に基づいて前記特徴量データを算出するステップをさらにコンピュータに実行させる、請求項１５〜請求項２０のいずれかに記載の学習用画像選択プログラム。
【請求項２２】
前記画像変換処理は、画像の２値化処理である、請求項２１に記載の学習用画像選択プログラム。
【請求項２３】
前記特徴空間上にマッピングされた複数個のデータの分布状況により前記受付けたユーザの指示に基づいて、前記複数個のデータにそれぞれ対応する複数の検査領域の一部を、前記真領域から前記偽領域に再設定する処理を行なうステップをさらにコンピュータに実行させる、請求項１６に記載の学習用画像選択プログラム。
【請求項２４】
前記特徴空間上にマッピングされた複数個のデータの分布状況により前記受付けたユーザの指示に基づいて、前記複数個のデータにそれぞれ対応する複数の検査領域の一部を、前記偽領域から前記真領域に再設定する処理を行なうステップをさらにコンピュータに実行させる、請求項１６に記載の学習用画像選択プログラム。
【請求項２５】
前記境界パターンデータを算出するステップは、
前記特徴空間上にマッピングされた前記複数個のデータのうち、前記真領域と設定されている複数の真領域データの各々について、前記複数個のデータのうち、前記偽領域と設定されている複数の偽領域データとの空間距離の平均値を複数個算出するステップと、
前記平均値を複数個算出するステップにより算出された複数の空間距離の平均値のうち、最も値の小さい空間距離の平均値に対応する真領域データを境界パターンデータとするステップとをさらにコンピュータに実行させる、請求項１５〜請求項２４のいずれかに記載の学習用画像選択プログラム。
【請求項２６】
前記境界パターンデータを算出するステップは、
前記特徴空間上にマッピングされた前記複数個のデータのうち、前記偽領域と設定されている複数の偽領域データの各々について、前記複数個のデータのうち、前記真領域と設定されている複数の真領域データとの空間距離の平均値を複数個算出するステップと、
前記平均値を複数個算出するステップにより算出された複数の空間距離の平均値のうち、最も値の小さい空間距離の平均値に対応する偽領域データを境界パターンデータとするステップとをさらにコンピュータに実行させる、請求項１５〜請求項２４のいずれかに記載の学習用画像選択プログラム。
【請求項２７】
前記前記学習用画像として選択するステップは、前記複数の画像の中から、前記境界パターンデータに対応する検査領域を含む画像を前記学習用画像として選択するステップをさらにコンピュータに実行させ、
前記選択された前記学習用画像をコンピュータの表示部に表示するステップをさらにコンピュータに実行させる、請求項１５〜請求項２６のいずれかに記載の学習用画像選択プログラム。
【請求項２８】
請求項１５〜請求項２７のいずれかに記載の学習用画像選択プログラムを記録した、記録媒体。
【請求項２９】
請求項１〜１３のいずれかの学習用画像選択方法により選択された前記学習用画像に対して予め準備された目標画像に相当する画像を生成するような少なくとも１つの最終画像処理アルゴリズムを生成する画像処理アルゴリズム生成方法であって、
所定の画像処理アルゴリズムを変化させる工程を、所定の終了条件を満たすまで繰り返す工程を含み、
前記所定の終了条件が満たされた場合の画像処理アルゴリズムは、前記少なくとも１つの最終画像処理アルゴリズムであり、
前記画像処理アルゴリズムは、所定の画像処理を行なうアルゴリズムであり、
Ｎ（自然数）番目の前記画像処理アルゴリズムを変化させる工程は、
前記学習用画像に、Ｎ番目の前記画像処理アルゴリズムの処理を施したＮ番目の処理後画像を生成する工程と、
前記Ｎ番目の処理後画像に基づいて、評価の基準となる評価値を算出する工程と、
前記算出された評価値が大きくなるように、前記Ｎ番目の前記画像処理アルゴリズムをＮ＋１番目の画像処理アルゴリズムとして生成する工程とを含む、画像処理アルゴリズム生成方法。
【請求項３０】
前記学習用画像は、抽出すべき領域である１以上の真欠陥と、抽出すべき領域でない１以上の擬似欠陥を有する画像であり、
前記処理後画像に基づいて、前記１以上の真欠陥の各々に対し検査領域としての真領域を設定し、前記１以上の擬似欠陥の各々に対し検査領域としての偽領域を設定する工程と、
前記学習用画像内の１以上の前記真領域の各々と、前記学習用画像内の１以上の前記偽領域の各々とに対して１以上の特徴量データを算出する処理を行なう工程とを含み、
前記特徴量データは、１種類以上の特徴量を示すデータであり、
前記算出された１以上の特徴量データを、前記算出された１以上の特徴量データに基づき規定されるｎ（ｎ：自然数）次元の特徴空間上に、前記１以上の真領域にそれぞれ対応する１以上の真データと、前記１以上の偽領域にそれぞれ対応する１以上の偽データとをマッピングする工程をさらに含み、
前記評価値を算出する工程は、
前記１以上の真データからなるデータ群と、前記１以上の偽データからなるデータ群との分離度を算出する工程を含み、
前記評価値は、前記分離度である、請求項２９に記載の画像処理アルゴリズム生成方法。
【請求項３１】
前記分離度をＳとし、前記特徴空間上において、マッピングされた前記１以上の真データの分散値をσｔ、マッピングされた前記１以上の偽データの分散値をσｆおよびマッピングされた前記１以上の真データおよび前記１以上の偽データ全ての分散値をσａとした場合、前記分離度Ｓは、分散値σａと（分散値σｆと分散値σｔとの積）との比に従い算出される、請求項３０に記載の画像処理アルゴリズム生成方法。
【請求項３２】
前記所定の終了条件は、前記算出された評価値が、所定値以上となる条件である、請求項２９〜請求項３１のいずれかに記載の画像処理アルゴリズム生成方法。
【請求項３３】
請求項１〜１３のいずれかの学習用画像選択方法により選択された前記学習用画像に対して予め準備された目標画像に相当する画像を生成するような少なくとも１つの最終画像処理アルゴリズムを生成する画像処理アルゴリズム生成装置であって、
所定の画像処理アルゴリズムを変化させるための画像処理アルゴリズム変化部を備え、
前記画像処理アルゴリズム変化部は、所定の画像処理アルゴリズムを変化させる処理を、所定の終了条件を満たすまで繰り返し、
前記所定の終了条件が満たされた場合の画像処理アルゴリズムは、前記少なくとも１つの最終画像処理アルゴリズムであり、
前記画像処理アルゴリズムは、所定の画像処理を行なうアルゴリズムであり、
Ｎ（自然数）番目の前記画像処理アルゴリズムを変化させる処理を行なう前記画像処理アルゴリズム変化部は、
前記学習用画像に、Ｎ番目の前記画像処理アルゴリズムの処理を施したＮ番目の処理後画像を生成するための画像処理部と、
前記Ｎ番目の処理後画像に基づいて、評価の基準となる評価値を算出するための評価値算出部と、
前記算出された評価値が大きくなるように、前記Ｎ番目の前記画像処理アルゴリズムをＮ＋１番目の画像処理アルゴリズムとして生成するための画像処理アルゴリズム生成部とを含む、画像処理アルゴリズム生成装置。
【請求項３４】
請求項１５〜２７のいずれかの学習用画像選択プログラムにより選択された前記学習用画像に対して予め準備された目標画像に相当する画像を生成するような少なくとも１つの最終画像処理アルゴリズムを生成する処理をコンピュータに実行させるための画像処理アルゴリズム生成プログラムであって、
所定の画像処理アルゴリズムを変化させるステップを、所定の終了条件を満たすまで繰り返すステップをコンピュータに実行させ、
前記所定の終了条件が満たされた場合の画像処理アルゴリズムは、前記少なくとも１つの最終画像処理アルゴリズムであり、
前記画像処理アルゴリズムは、所定の画像処理を行なうアルゴリズムであり、
Ｎ（自然数）番目の前記画像処理アルゴリズムを変化させるステップは、
前記学習用画像に、Ｎ番目の前記画像処理アルゴリズムの処理を施したＮ番目の処理後画像を生成するステップと、
前記Ｎ番目の処理後画像に基づいて、評価の基準となる評価値を算出するステップと、
前記算出された評価値が大きくなるように、前記Ｎ番目の前記画像処理アルゴリズムをＮ＋１番目の画像処理アルゴリズムとして生成するステップとをさらにコンピュータに実行させる、画像処理アルゴリズム生成プログラム。
【請求項３５】
前記学習用画像は、抽出すべき領域である１以上の真欠陥と、抽出すべき領域でない１以上の擬似欠陥を有する画像であり、
前記処理後画像に基づいて、前記１以上の真欠陥の各々に対し検査領域としての真領域を設定し、前記１以上の擬似欠陥の各々に対し検査領域としての偽領域を設定するステップと、
前記学習用画像内の１以上の前記真領域の各々と、前記学習用画像内の１以上の前記偽領域の各々とに対して１以上の特徴量データを算出する処理を行なうステップとをさらにコンピュータに実行させ、
前記特徴量データは、１種類以上の特徴量を示すデータであり、
前記算出された１以上の特徴量データを、前記算出された１以上の特徴量データに基づき規定されるｎ（ｎ：自然数）次元の特徴空間上に、前記１以上の真領域にそれぞれ対応する１以上の真データと、前記１以上の偽領域にそれぞれ対応する１以上の偽データとをマッピングするステップをさらにコンピュータに実行させ、
前記評価値を算出するステップは、
前記１以上の真データからなるデータ群と、前記１以上の偽データからなるデータ群との分離度を算出するステップをさらにコンピュータに実行させ、
前記評価値は、前記分離度である、請求項３４に記載の画像処理アルゴリズム生成プログラム。
【請求項３６】
前記分離度をＳとし、前記特徴空間上において、マッピングされた前記１以上の真データの分散値をσｔ、マッピングされた前記１以上の偽データの分散値をσｆおよびマッピングされた前記１以上の真データおよび前記１以上の偽データ全ての分散値をσａとした場合、前記分離度Ｓは、分散値σａと（分散値σｆと分散値σｔとの積）との比に従い算出される、請求項３５に記載の画像処理アルゴリズム生成プログラム。
【請求項３７】
前記所定の終了条件は、前記算出された評価値が、所定値以上となる条件である、請求項３４〜請求項３６のいずれかに記載の画像処理アルゴリズム生成プログラム。
【請求項３８】
請求項３４〜請求項３７のいずれかに記載の画像処理アルゴリズム生成プログラムを記録した、記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、学習用画像選択方法および装置、画像処理アルゴリズム生成方法および装置、プログラムならびに記録媒体に関し、特に、画像データから所望の領域を抽出するための学習用画像選択方法および装置、画像処理アルゴリズム生成方法および装置、プログラムならびに記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、製品を検査し良否判定を行う場合、目視検査のように検査員の官能試験によって良否判定を行なう方法（以下においては、検査員判定方法とも称する）がある。ところが、検査員判定方法では熟練の検査員であっても、良否判定を同一の基準で行なうことは困難である。また、検査員判定方法では、個人差による判定のばらつきが生じる。また、検査員判定方法では、作業疲れによる検査ミスが発生する恐れもある。
【０００３】
そこで、上記の問題を解決し、外観検査の省力化を実現するために、自動検査装置の開発・導入が進んでいる。これらの自動検査装置には、ＩＣ（Integrated Circuit）パッケージのような位置決めが比較的容易で、パターンマッチングが可能な部品については導入が進んでいる。
【０００４】
しかし、部品のばらつきや工程の変動などのために、パターンマッチング等の方法が困難なものについては、そのたびに誤判定が生じる可能性があった。そこで、現在このような自動検査のために様々なアルゴリズム、手法が考えられている。たとえば、その手法の一つに、被検査対象の画像に対して学習と呼ばれる作業を繰り返した後、任意画像に対して良否判定を行う手法がある。
【０００５】
ここで学習とは、処理対象画像のパターンの特徴を表現する特徴量と、その特徴量の分類であるカテゴリを示すカテゴリデータとの組をコンピュータに入力し、特徴量とカテゴリデータとの組から、対象のパターンの特徴とカテゴリとを関連付ける知識、または、特徴量を分類する識別機を生成することをいう。
【０００６】
しかし、学習には繰り返し計算が必要であり、多次元の特徴量を多数必要とするために、膨大な計算時間を要する。一方、精度上の課題として、任意画像、つまり学習していないカテゴリに属する特徴量を持つ画像を識別させると、学習したカテゴリのどれかであると誤判定出力する場合がしばしば存在する。この原因としては、単に学習したカテゴリ間に境界面を設定していたために起こると考えられる。
【０００７】
このため、学習を行なう際に、識別精度を向上させ、学習および再学習の計算コストを低減させるような学習用画像、または、学習用パターンを選択、及び生成する方法が考えられている。
【０００８】
たとえば、複数の学習用入力パターンから、異なる次元に属する特徴量相互の相関を計算し、相関で決まる特徴的な距離（たとえば、マハラノビス距離）が一定となる位置に境界パターンを作成して、これを学習用パターンとする技術が、特開２００３−７６９７６号公報（特許文献１）に開示されている。以下においては、特開２００３−７６９７６号公報（特許文献１）に開示されている技術を従来技術Ａとも称する。
【０００９】
また、再学習における学習用パターンの選択に関する技術であって、複数の対象から抽出した多次元の特徴量とそのカテゴリデータから、多次元空間をカテゴリに対応する領域に区分してカテゴリを判別する判別面を算出し、再学習を行う際には、この判別面からの距離が所定の範囲内にあるものを選択して学習用パターンとする技術が、特開２００２−７３０７６号公報（特許文献２）に開示されている。以下においては、特開２００２−７３０７６号公報（特許文献２）に開示されている技術を従来技術Ｂとも称する。
【特許文献１】特開２００３−７６９７６号公報
【特許文献２】特開２００２−７３０７６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
従来技術Ａでは、学習用パターンを特徴量相互の相関関係から求めた距離を元に作成している。言い換えると、統計的な分布を利用して作成している。このため特徴量の分布が線形の場合には、これまでの手法に比べて同等以上の性能が得られるが、同一カテゴリの特徴量が一方のカテゴリ方向に広く分布している場合や、分布が非線形の場合には、むしろ性能の向上は不可能である。
【００１１】
従来技術Ｂでは、学習用パターンを決定する基準を判別面からの距離が所定の値以下のものとしているが、この範囲を決める決定的な方法はない。したがって、経験や知識を有する人間が学習用パターンを決定するか、繰り返し学習が必要となる。
【００１２】
本発明は、上述の問題点を解決するためになされたものであって、その目的は、複数の処理対象画像から学習に適した学習用画像を選択する学習用画像選択方法および装置を提供することである。
【００１３】
本発明の他の目的は、複数の処理対象画像から学習に適した学習用画像を選択するプログラムおよび当該プログラムを記録した記録媒体を提供することである。
【００１４】
本発明のさらに他の目的は、優れた画像処理アルゴリズムを効率的に生成することが可能な画像処理アルゴリズム生成方法および装置を提供することである。
【００１５】
本発明のさらに他の目的は、優れた画像処理アルゴリズムを効率的に生成することが可能なプログラムおよび当該プログラムを記録した記録媒体を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
上述の課題を解決するために、この発明のある局面に従うと、複数種類の画像がそれぞれ有する複数の抽出すべき領域の特徴を学習することで、抽出すべき領域を有する画像を識別する学習アルゴリズムに学習させるための学習用画像を、複数の処理対象画像から選択する学習用画像選択方法は、複数の処理対象画像の各々に対し、順次、所定の画像処理を行ない、画像処理された処理後画像に基づいて、画像処理される前の各処理対象画像内に１以上の検査領域を順次設定する工程と、１以上の検査領域の全てまたは一部の検査領域を抽出すべき領域である真領域と設定し、かつ、１以上の検査領域の一部の検査領域を真領域に設定した場合、１以上の検査領域のうち真領域と設定された以外の検査領域を偽領域と設定するカテゴリ設定処理を、複数の処理対象画像の各々に対し順次行なう工程と、各処理対象画像内の１以上の検査領域の各々に対して１以上の特徴量データを算出する処理を、複数の処理対象画像の各々に対し、順次、行なう工程とを含み、特徴量データは、１種類以上の特徴量を示すデータであり、算出された１以上の特徴量データを、算出された１以上の特徴量データに基づき規定されるｎ（ｎ：自然数）次元の特徴空間上に、１以上の検査領域に対応する１以上のデータをマッピングする処理を、複数の処理対象画像の各々に対し順次行なう工程と、特徴空間上にマッピングされた複数個のデータの分布状況と、複数個のデータにそれぞれ対応する複数の検査領域の各々が真領域または偽領域のいずれに設定されているかとに基づいて、複数個のデータから、学習用画像を選択するためのデータとなる境界パターンデータを算出する工程と、複数の処理対象画像の中から、境界パターンデータまたは境界パターンデータの近傍のデータに対応する検査領域を含む画像を学習用画像として選択する工程とをさらに含む。
【００１７】
好ましくは、ユーザによる指示を受付ける工程をさらに含み、カテゴリ設定処理では、受付けたユーザの指示に基づいて、１以上の検査領域の全てまたは一部の検査領域を真領域と設定する。
【００１８】
好ましくは、選択された学習用画像を表示する工程をさらに含む。
【００１９】
好ましくは、画像処理は、エッジ部分の強調処理である。
【００２０】
好ましくは、画像処理は、画像の２値化処理である。
【００２１】
好ましくは、１以上の検査領域を設定する工程は、画像処理された２値画像に基づいて、画像処理される前の各処理対象画像内に、１以上の検査領域を設定する工程を含む。
【００２２】
好ましくは、１以上の特徴量データを算出する工程は、検査領域内の画像を画像変換処理した領域内画像に基づいて特徴量データを算出する工程を含む。
【００２３】
好ましくは、画像変換処理は、画像の２値化処理である。
【００２４】
好ましくは、特徴空間上にマッピングされた複数個のデータの分布状況により受付けたユーザの指示に基づいて、複数個のデータにそれぞれ対応する複数の検査領域の一部を、真領域から偽領域に再設定する処理を行なう工程をさらに含む。
【００２５】
好ましくは、特徴空間上にマッピングされた複数個のデータの分布状況により受付けたユーザの指示に基づいて、複数個のデータにそれぞれ対応する複数の検査領域の一部を、偽領域から真領域に再設定する処理を行なう工程をさらに含む。
【００２６】
好ましくは、境界パターンデータを算出する工程は、特徴空間上にマッピングされた複数個のデータのうち、真領域と設定されている複数の真領域データの各々について、複数個のデータのうち、偽領域と設定されている複数の偽領域データとの空間距離の平均値を複数個算出する工程と、平均値を複数個算出する工程により算出された複数の空間距離の平均値のうち、最も値の小さい空間距離の平均値に対応する真領域データを境界パターンデータとする工程とを含む。
【００２７】
好ましくは、境界パターンデータを算出する工程は、特徴空間上にマッピングされた複数個のデータのうち、偽領域と設定されている複数の偽領域データの各々について、複数個のデータのうち、真領域と設定されている複数の真領域データとの空間距離の平均値を複数個算出する工程と、平均値を複数個算出する工程により算出された複数の空間距離の平均値のうち、最も値の小さい空間距離の平均値に対応する偽領域データを境界パターンデータとする工程とを含む。
【００２８】
好ましくは、学習用画像として選択する工程は、複数の画像の中から、境界パターンデータに対応する検査領域を含む画像を学習用画像として選択する工程を含み、選択された学習用画像を表示する工程をさらに含む。
【００２９】
この発明の他の局面に従うと、複数種類の画像がそれぞれ有する複数の抽出すべき領域の特徴を学習することで、抽出すべき領域を有する画像を識別する学習アルゴリズムに学習させるための学習用画像を、複数の処理対象画像から選択する学習用画像選択装置は、複数の処理対象画像の各々に対し、順次、所定の画像処理を行ない、画像処理された処理後画像に基づいて、画像処理される前の各処理対象画像内に１以上の検査領域を順次設定するための検査領域設定部と、１以上の検査領域の全てまたは一部の検査領域を抽出すべき領域である真領域と設定し、かつ、１以上の検査領域の一部の検査領域を真領域に設定した場合、１以上の検査領域のうち真領域と設定された以外の検査領域を偽領域と設定するカテゴリ設定処理を、複数の処理対象画像の各々に対し順次行なうためのカテゴリ設定部と、各処理対象画像内の１以上の検査領域の各々に対して１以上の特徴量データを算出する処理を、複数の処理対象画像の各々に対し、順次、行なうための特徴量算出部とを備え、特徴量データは、１種類以上の特徴量を示すデータであり、算出された１以上の特徴量データを、算出された１以上の特徴量データに基づき規定されるｎ（ｎ：自然数）次元の特徴空間上に、１以上の検査領域に対応する１以上のデータをマッピングする処理を、複数の処理対象画像の各々に対し順次行なうためのマッピング部と、特徴空間上にマッピングされた複数個のデータの分布状況と、複数個のデータにそれぞれ対応する複数の検査領域の各々が真領域または偽領域のいずれに設定されているかとに基づいて、複数個のデータから、学習用画像を選択するためのデータとなる境界パターンデータを算出するための境界パターン算出部と、複数の処理対象画像の中から、境界パターンデータまたは境界パターンデータの近傍のデータに対応する検査領域を含む画像を学習用画像として選択するための画像選択部とをさらに含む。
【００３０】
この発明のさらに他の局面に従うと、複数種類の画像がそれぞれ有する複数の抽出すべき領域の特徴を学習することで、抽出すべき領域を有する画像を識別する学習アルゴリズムに学習させるための学習用画像を、複数の処理対象画像から選択する処理をコンピュータに実行させるための学習用画像選択プログラムは、複数の処理対象画像の各々に対し、順次、所定の画像処理を行ない、画像処理された処理後画像に基づいて、画像処理される前の各処理対象画像内に１以上の検査領域を順次設定するステップと、１以上の検査領域の全てまたは一部の検査領域を抽出すべき領域である真領域と設定し、かつ、１以上の検査領域の一部の検査領域を真領域に設定した場合、１以上の検査領域のうち真領域と設定された以外の検査領域を偽領域と設定するカテゴリ設定処理を、複数の処理対象画像の各々に対し順次行なうステップと、各処理対象画像内の１以上の検査領域の各々に対して１以上の特徴量データを算出する処理を、複数の処理対象画像の各々に対し、順次、行なうステップとをコンピュータに実行させ、特徴量データは、１種類以上の特徴量を示すデータであり、算出された１以上の特徴量データを、算出された１以上の特徴量データに基づき規定されるｎ（ｎ：自然数）次元の特徴空間上に、１以上の検査領域に対応する１以上のデータをマッピングする処理を、複数の処理対象画像の各々に対し順次行なうステップと、特徴空間上にマッピングされた複数個のデータの分布状況と、複数個のデータにそれぞれ対応する複数の検査領域の各々が真領域または偽領域のいずれに設定されているかとに基づいて、複数個のデータから、学習用画像を選択するためのデータとなる境界パターンデータを算出するステップと、複数の処理対象画像の中から、境界パターンデータまたは境界パターンデータの近傍のデータに対応する検査領域を含む画像を学習用画像として選択するステップとをさらにコンピュータに実行させる。
【００３１】
好ましくは、ユーザによる指示を受付けるステップをさらにコンピュータに実行させ、カテゴリ設定処理では、受付けたユーザの指示に基づいて、１以上の検査領域の全てまたは一部の検査領域を真領域と設定する。
【００３２】
好ましくは、選択された学習用画像をコンピュータの表示部に表示するステップをさらにコンピュータに実行させる。
【００３３】
好ましくは、画像処理は、エッジ部分の強調処理である。
【００３４】
好ましくは、画像処理は、画像の２値化処理である。
【００３５】
好ましくは、１以上の検査領域を設定するステップは、画像処理された２値画像に基づいて、画像処理される前の各処理対象画像内に、１以上の検査領域を設定するステップをさらにコンピュータに実行させる。
【００３６】
好ましくは、１以上の特徴量データを算出するステップは、検査領域内の画像を画像変換処理した領域内画像に基づいて特徴量データを算出するステップをさらにコンピュータに実行させる。
【００３７】
好ましくは、画像変換処理は、画像の２値化処理である。
【００３８】
好ましくは、特徴空間上にマッピングされた複数個のデータの分布状況により受付けたユーザの指示に基づいて、複数個のデータにそれぞれ対応する複数の検査領域の一部を、真領域から偽領域に再設定する処理を行なうステップをさらにコンピュータに実行させる。
【００３９】
好ましくは、特徴空間上にマッピングされた複数個のデータの分布状況により受付けたユーザの指示に基づいて、複数個のデータにそれぞれ対応する複数の検査領域の一部を、偽領域から真領域に再設定する処理を行なうステップをさらにコンピュータに実行させる。
【００４０】
好ましくは、境界パターンデータを算出するステップは、特徴空間上にマッピングされた複数個のデータのうち、真領域と設定されている複数の真領域データの各々について、複数個のデータのうち、偽領域と設定されている複数の偽領域データとの空間距離の平均値を複数個算出するステップと、平均値を複数個算出するステップにより算出された複数の空間距離の平均値のうち、最も値の小さい空間距離の平均値に対応する真領域データを境界パターンデータとするステップとをさらにコンピュータに実行させる。
【００４１】
好ましくは、境界パターンデータを算出するステップは、特徴空間上にマッピングされた複数個のデータのうち、偽領域と設定されている複数の偽領域データの各々について、複数個のデータのうち、真領域と設定されている複数の真領域データとの空間距離の平均値を複数個算出するステップと、平均値を複数個算出するステップにより算出された複数の空間距離の平均値のうち、最も値の小さい空間距離の平均値に対応する偽領域データを境界パターンデータとするステップとをさらにコンピュータに実行させる。
【００４２】
好ましくは、学習用画像として選択するステップは、複数の画像の中から、境界パターンデータに対応する検査領域を含む画像を学習用画像として選択するステップをさらにコンピュータに実行させ、選択された学習用画像をコンピュータの表示部に表示するステップをさらにコンピュータに実行させる。
【００４３】
この発明のさらに他の局面に従うと、記録媒体は、学習用画像選択プログラムを記録した媒体である。
【００４４】
この発明のさらに他の局面に従うと、学習用画像選択方法により選択された学習用画像に対して予め準備された目標画像に相当する画像を生成するような少なくとも１つの最終画像処理アルゴリズムを生成する画像処理アルゴリズム生成方法は、所定の画像処理アルゴリズムを変化させる工程を、所定の終了条件を満たすまで繰り返す工程を含み、所定の終了条件が満たされた場合の画像処理アルゴリズムは、少なくとも１つの最終画像処理アルゴリズムであり、画像処理アルゴリズムは、所定の画像処理を行なうアルゴリズムであり、Ｎ（自然数）番目の画像処理アルゴリズムを変化させる工程は、学習用画像に、Ｎ番目の画像処理アルゴリズムの処理を施したＮ番目の処理後画像を生成する工程と、Ｎ番目の処理後画像に基づいて、評価の基準となる評価値を算出する工程と、算出された評価値が大きくなるように、Ｎ番目の画像処理アルゴリズムをＮ＋１番目の画像処理アルゴリズムとして生成する工程とを含む。
【００４５】
好ましくは、学習用画像は、抽出すべき領域である１以上の真欠陥と、抽出すべき領域でない１以上の擬似欠陥を有する画像であり、処理後画像に基づいて、１以上の真欠陥の各々に対し検査領域としての真領域を設定し、１以上の擬似欠陥の各々に対し検査領域としての偽領域を設定する工程と、学習用画像内の１以上の真領域の各々と、学習用画像内の１以上の偽領域の各々とに対して１以上の特徴量データを算出する処理を行なう工程とを含み、特徴量データは、１種類以上の特徴量を示すデータであり、算出された１以上の特徴量データを、算出された１以上の特徴量データに基づき規定されるｎ（ｎ：自然数）次元の特徴空間上に、１以上の真領域にそれぞれ対応する１以上の真データと、１以上の偽領域にそれぞれ対応する１以上の偽データとをマッピングする工程をさらに含み、評価値を算出する工程は、１以上の真データからなるデータ群と、１以上の偽データからなるデータ群との分離度を算出する工程を含み、評価値は、分離度である。
【００４６】
好ましくは、分離度をＳとし、特徴空間上において、マッピングされた１以上の真データの分散値をσｔ、マッピングされた１以上の偽データの分散値をσｆおよびマッピングされた１以上の真データおよび１以上の偽データ全ての分散値をσａとした場合、分離度Ｓは、分散値σａと（分散値σｆと分散値σｔとの積）との比に従い算出される。
【００４７】
好ましくは、所定の終了条件は、算出された評価値が、所定値以上となる条件である。
【００４８】
この発明のさらに他の局面に従うと、学習用画像選択方法により選択された学習用画像に対して予め準備された目標画像に相当する画像を生成するような少なくとも１つの最終画像処理アルゴリズムを生成する画像処理アルゴリズム生成装置は、所定の画像処理アルゴリズムを変化させるための画像処理アルゴリズム変化部を備え、画像処理アルゴリズム変化部は、所定の画像処理アルゴリズムを変化させる処理を、所定の終了条件を満たすまで繰り返し、所定の終了条件が満たされた場合の画像処理アルゴリズムは、少なくとも１つの最終画像処理アルゴリズムであり、画像処理アルゴリズムは、所定の画像処理を行なうアルゴリズムであり、Ｎ（自然数）番目の画像処理アルゴリズムを変化させる処理を行なう画像処理アルゴリズム変化部は、学習用画像に、Ｎ番目の画像処理アルゴリズムの処理を施したＮ番目の処理後画像を生成するための画像処理部と、Ｎ番目の処理後画像に基づいて、評価の基準となる評価値を算出するための評価値算出部と、算出された評価値が大きくなるように、Ｎ番目の画像処理アルゴリズムをＮ＋１番目の画像処理アルゴリズムとして生成するための画像処理アルゴリズム生成部とを含む。
【００４９】
この発明のさらに他の局面に従うと、学習用画像選択プログラムにより選択された学習用画像に対して予め準備された目標画像に相当する画像を生成するような少なくとも１つの最終画像処理アルゴリズムを生成する処理をコンピュータに実行させるための画像処理アルゴリズム生成プログラムは、所定の画像処理アルゴリズムを変化させるステップを、所定の終了条件を満たすまで繰り返すステップをコンピュータに実行させ、所定の終了条件が満たされた場合の画像処理アルゴリズムは、少なくとも１つの最終画像処理アルゴリズムであり、画像処理アルゴリズムは、所定の画像処理を行なうアルゴリズムであり、Ｎ（自然数）番目の画像処理アルゴリズムを変化させるステップは、学習用画像に、Ｎ番目の画像処理アルゴリズムの処理を施したＮ番目の処理後画像を生成するステップと、Ｎ番目の処理後画像に基づいて、評価の基準となる評価値を算出するステップと、算出された評価値が大きくなるように、Ｎ番目の画像処理アルゴリズムをＮ＋１番目の画像処理アルゴリズムとして生成するステップとをさらにコンピュータに実行させる。
【００５０】
好ましくは、学習用画像は、抽出すべき領域である１以上の真欠陥と、抽出すべき領域でない１以上の擬似欠陥を有する画像であり、処理後画像に基づいて、１以上の真欠陥の各々に対し検査領域としての真領域を設定し、１以上の擬似欠陥の各々に対し検査領域としての偽領域を設定するステップと、学習用画像内の１以上の真領域の各々と、学習用画像内の１以上の偽領域の各々とに対して１以上の特徴量データを算出する処理を行なうステップとをさらにコンピュータに実行させ、特徴量データは、１種類以上の特徴量を示すデータであり、算出された１以上の特徴量データを、算出された１以上の特徴量データに基づき規定されるｎ（ｎ：自然数）次元の特徴空間上に、１以上の真領域にそれぞれ対応する１以上の真データと、１以上の偽領域にそれぞれ対応する１以上の偽データとをマッピングするステップをさらにコンピュータに実行させ、評価値を算出するステップは、１以上の真データからなるデータ群と、１以上の偽データからなるデータ群との分離度を算出するステップをさらにコンピュータに実行させ、評価値は、分離度である。
【００５１】
好ましくは、分離度をＳとし、特徴空間上において、マッピングされた１以上の真データの分散値をσｔ、マッピングされた１以上の偽データの分散値をσｆおよびマッピングされた１以上の真データおよび１以上の偽データ全ての分散値をσａとした場合、分離度Ｓは、分散値σａと（分散値σｆと分散値σｔとの積）との比に従い算出される。
【００５２】
好ましくは、所定の終了条件は、算出された評価値が、所定値以上となる条件である。
【００５３】
この発明のさらに他の局面に従うと、記録媒体は、画像処理アルゴリズム生成プログラムを記録した媒体である。
【発明の効果】
【００５４】
本発明に係る学習用画像選択方法は、複数の処理対象画像の各々が画像処理された処理後画像に基づいて、画像処理される前の各処理対象画像内に１以上の検査領域を順次設定する。そして、特徴空間上にマッピングされた複数個のデータの分布状況と、複数個のデータにそれぞれ対応する複数の検査領域の各々が真領域または偽領域のいずれに設定されているかとに基づいて、学習用画像を選択するためのデータとなる境界パターンデータを算出する。そして、複数の処理対象画像の中から、境界パターンデータまたは境界パターンデータの近傍のデータに対応する検査領域を含む画像を学習用画像として選択する。
【００５５】
したがって、特徴空間上にマッピングされた複数個のデータの特徴に基づいて、学習用画像を選択するので、複数の処理対象画像から学習に適した学習用画像を選択することができるという効果を奏する。
【００５６】
本発明に係る学習用画像選択装置は、複数の処理対象画像の各々が画像処理された処理後画像に基づいて、画像処理される前の各処理対象画像内に１以上の検査領域を順次設定する。そして、特徴空間上にマッピングされた複数個のデータの分布状況と、複数個のデータにそれぞれ対応する複数の検査領域の各々が真領域または偽領域のいずれに設定されているかとに基づいて、学習用画像を選択するためのデータとなる境界パターンデータを算出する。そして、複数の処理対象画像の中から、境界パターンデータまたは境界パターンデータの近傍のデータに対応する検査領域を含む画像を学習用画像として選択する。
【００５７】
したがって、特徴空間上にマッピングされた複数個のデータの特徴に基づいて、学習用画像を選択するので、複数の処理対象画像から学習に適した学習用画像を選択することができるという効果を奏する。
【００５８】
本発明に係る学習用画像選択プログラムは、複数の処理対象画像の各々が画像処理された処理後画像に基づいて、画像処理される前の各処理対象画像内に１以上の検査領域を順次設定する。そして、特徴空間上にマッピングされた複数個のデータの分布状況と、複数個のデータにそれぞれ対応する複数の検査領域の各々が真領域または偽領域のいずれに設定されているかとに基づいて、学習用画像を選択するためのデータとなる境界パターンデータを算出する。そして、複数の処理対象画像の中から、境界パターンデータまたは境界パターンデータの近傍のデータに対応する検査領域を含む画像を学習用画像として選択する。
【００５９】
したがって、特徴空間上にマッピングされた複数個のデータの特徴に基づいて、学習用画像を選択するので、複数の処理対象画像から学習に適した学習用画像を選択することができるという効果を奏する。
【００６０】
本発明に係る記録媒体は、学習用画像選択プログラムを記録する。学習用画像選択プログラムは、複数の処理対象画像の各々が画像処理された処理後画像に基づいて、画像処理される前の各処理対象画像内に１以上の検査領域を順次設定する。そして、特徴空間上にマッピングされた複数個のデータの分布状況と、複数個のデータにそれぞれ対応する複数の検査領域の各々が真領域または偽領域のいずれに設定されているかとに基づいて、学習用画像を選択するためのデータとなる境界パターンデータを算出する。そして、複数の処理対象画像の中から、境界パターンデータまたは境界パターンデータの近傍のデータに対応する検査領域を含む画像を学習用画像として選択する。
【００６１】
したがって、特徴空間上にマッピングされた複数個のデータの特徴に基づいて、学習用画像を選択するので、複数の処理対象画像から学習に適した学習用画像を選択することができるという効果を奏する。
【００６２】
本発明に係る画像処理アルゴリズム生成方法は、学習用画像選択方法により選択された学習に適した学習用画像を使用して、画像処理アルゴリズムを生成する。
【００６３】
したがって、優れた画像処理アルゴリズムを効率的に生成することができるという効果を奏する。
【００６４】
本発明に係る画像処理アルゴリズム生成装置は、学習用画像選択方法により選択された学習に適した学習用画像を使用して、画像処理アルゴリズムを生成する。
【００６５】
したがって、優れた画像処理アルゴリズムを効率的に生成することができるという効果を奏する。
【００６６】
本発明に係る画像処理アルゴリズム生成プログラムは、学習用画像選択プログラムにより選択された学習に適した学習用画像を使用して、画像処理アルゴリズムを生成する。
【００６７】
したがって、優れた画像処理アルゴリズムを効率的に生成することができるという効果を奏する。
【００６８】
本発明に係る記録媒体は、画像処理アルゴリズム生成プログラムを記録する。画像処理アルゴリズム生成プログラムは、学習用画像選択プログラムにより選択された学習に適した学習用画像を使用して、画像処理アルゴリズムを生成する。
【００６９】
したがって、優れた画像処理アルゴリズムを効率的に生成することができるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００７０】
以下、図面を参照しつつ、本発明の実施の形態について説明する。以下の説明では、同一の部品には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがって、それらについての詳細な説明は繰り返さない。
【００７１】
＜第１の実施の形態＞
図１は、本実施の形態における学習用画像選択装置５００の内部の構成を示すブロック図である。学習用画像選択装置５００は、ＰＣ（Personal Computer）やワークステーション等のコンピュータである。なお、図１には、説明のために、記録媒体５５５、画像データ入力部６００も示している。記録媒体５５５には、後述する学習用画像選択プログラム１８０が記録されている。すなわち、学習用画像選択プログラム１８０は、媒体等に記録されてプログラム製品として流通される。
【００７２】
画像データ入力部６００は、詳細は後述するが、学習用画像選択装置５００に画像データを送信する機能を有する。
【００７３】
図１を参照して、学習用画像選択装置５００には、表示部５３０と、マウス５４２と、キーボード５４４とが接続される。
【００７４】
表示部５３０は、ユーザに各種情報を、文字や画像等で表示する機能を有する。表示部５３０は、学習用画像選択装置５００から出力された画像データに基づいた画像を表示する。表示部５３０は、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ（Liquid Crystal Display））、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）、ＦＥＤ（Field Emission Display）、ＰＤＰ（Plasma Display Panel）、有機ＥＬディスプレイ（Organic Electro luminescence Display）、ドットマトリクス等その他の画像表示方式の表示機器のいずれであってもよい。
【００７５】
マウス５４２は、ユーザが学習用画像選択装置５００を操作するためのインターフェースである。キーボード５４４は、ユーザが学習用画像選択装置５００を操作するためのインターフェースである。なお、表示部５３０およびキーボード５４４は、学習用画像選択装置５００の内部に設けられる構成であってもよい。また、マウス５４２は、たとえば、タッチパッド等として、学習用画像選択装置５００の内部に設けられる構成であってもよい。また、学習用画像選択装置５００には、ペンタブレットが入力機器として接続されていてもよい。
【００７６】
学習用画像選択装置５００は、制御部５１０と、データ一時記憶部５２２と、記憶部５２０と、通信部５６０と、通信部５６２と、ＶＤＰ（Video Display Processor）５３２と、ＣＧＲＯＭ（Character Graphic Read Only Memory）５３４と、ＶＲＡＭ（Video Random Access Memory）５３６と、入力部５４０と、記録媒体アクセス部５５０とを含む。
【００７７】
ＣＧＲＯＭ５３４には、フォントデータ、図形データなど、ＶＤＰ５３２が、表示部５３０で表示される画像を生成するための画像データが記憶されている。
【００７８】
記憶部５２０には、制御部５１０に後述する処理を行なわせるための学習用画像選択プログラム１８０、所望の特徴を有する画像を識別する学習アルゴリズムに学習させるための学習用画像が選択される複数の処理対象画像からなる処理対象画像データベース１８４その他各種プログラムおよびデータ等が記憶されている。記憶部５２０は、制御部５１０によってデータアクセスされる。
【００７９】
記憶部５２０は、大容量のデータを記憶可能なハードディスクである。なお、記憶部５２０は、ハードディスクに限定されることなく、電源を供給されなくてもデータを保持可能な媒体（たとえば、フラッシュメモリ）であればよい。
【００８０】
すなわち、記憶部５２０は、記憶の消去・書き込みを何度でも行えるＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable Read Only Memory）、電気的に内容を書き換えることができるＥＥＰＲＯＭ（Electronically Erasable and Programmable Read Only Memory）、紫外線を使って記憶内容の消去・再書き込みを何度でも行えるＵＶ−ＥＰＲＯＭ（Ultra-Violet Erasable Programmable Read Only Memory）、その他、不揮発的にデータを記憶保持可能な構成を有する回路のいずれであってもよい。
【００８１】
制御部５１０は、記憶部５２０に記憶された学習用画像選択プログラム１８０に従って、学習用画像選択装置５００の内部の各機器に対する各種処理や、演算処理等を行なう機能を有する。制御部５１０は、マイクロプロセッサ（Microprocessor）、プログラミングすることができるＬＳＩ（Large Scale Integration）であるＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、特定の用途のために設計、製造される集積回路であるＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、その他の演算機能を有する回路のいずれであってもよい。
【００８２】
また、制御部５１０は、記憶部５２０に記憶された学習用画像選択プログラム１８０に従って、ＶＤＰ５３２に対し、画像を生成させ、当該画像を表示部５３０に表示させる指示（以下においては、「描画指示」とも称する）をだす。
【００８３】
ＶＤＰ５３２は表示部５３０と接続されている。ＶＤＰ５３２は、制御部５１０からの描画指示に応じて、ＣＧＲＯＭ５３４から必要な画像データを読出し、ＶＲＡＭ５３６を利用して画像を生成する。そして、ＶＤＰ５３２は、ＶＲＡＭ５３６に記憶された画像データを読出し、表示部５３０に、当該画像データに基づく画像を表示させる。
【００８４】
ＶＲＡＭ５３６は、ＶＤＰ５３２が生成した画像を一時的に記憶する機能を有する。
【００８５】
データ一時記憶部５２２は、制御部５１０によってデータアクセスされ、一時的にデータを記憶するワークメモリとして使用される。
【００８６】
データ一時記憶部５２２は、データを一時的に記憶可能なＲＡＭ（Random Access Memory）、ＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）、ＳＤＲＡＭ（Synchronous DRAM）、ダブルデータレートモードという高速なデータ転送機能を持ったＳＤＲＡＭであるＤＤＲ−ＳＤＲＡＭ（Double Data Rate SDRAM）、Rambus社が開発した高速インターフェース技術を採用したＤＲＡＭであるＲＤＲＡＭ（Rambus Dynamic Random Access Memory）、Ｄｉｒｅｃｔ−ＲＤＲＡＭ（Direct Rambus Dynamic Random Access Memory）、その他、データを揮発的に記憶保持可能な構成を有する回路のいずれであってもよい。
【００８７】
入力部５４０には、マウス５４２と、キーボード５４４とが接続されている。ユーザは、マウス５４２またはキーボード５４４を利用して、学習用画像選択装置５００に指示を与える。マウス５４２またはキーボード５４４からの入力指示は、入力部５４０を介して制御部５１０に伝達される。制御部５１０は、入力部５４０からの入力指示に基づいて所定の処理を行なう。
【００８８】
記録媒体アクセス部５５０は、学習用画像選択プログラム１８０が記録された記録媒体５５５から、学習用画像選択プログラム１８０を読出す機能を有する。記録媒体５５５に記憶されている学習用画像選択プログラム１８０は、制御部５１０の動作（インストール処理）により、記録媒体アクセス部５５０から読み出され、記憶部５２０に記憶される。
【００８９】
このインストール処理用プログラムは、予め、記憶部５２０に格納されており、インストール処理は、制御部５１０が、インストール処理用プログラムに基づいて行なう。
【００９０】
なお、記憶部５２０には、学習用画像選択プログラム１８０がインストールされていなくてもよい。この場合、制御部５１０は、記録媒体アクセス部５５０を介して、記録媒体５５５に記憶された学習用画像選択プログラム１８０を読み出して、学習用画像選択プログラム１８０に基づいた所定の処理を行なう。
【００９１】
記録媒体５５５は、ＤＶＤ−ＲＯＭ（Digital Versatile Disk Read Only Memory）、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）、ＭＯ（Magneto Optical Disk）、フロッピー（登録商標）ディスク、ＣＦ(Compact Flash) カード、ＳＭ（Smart Media（登録商標））、ＭＭＣ（Multi Media Card）、ＳＤ（Secure Digital）メモリーカード、メモリースティック（登録商標）、ｘＤピクチャーカードおよびＵＳＢメモリ、磁気テープ、その他不揮発性メモリのいずれであってもよい。
【００９２】
通信部５６０は、制御部５１０とデータの授受を行なう。また、通信部５６０は、画像データ入力部６００と有線または無線で、データの授受を行なう。
【００９３】
制御部５１０は、通信部５６０を介して、画像データ入力部６００を制御するための制御データを送信する。また、制御部５１０は、画像データ入力部６００から、通信部５６０を介して、送信した制御データに応じたデータを受信する。
【００９４】
通信部５６０は、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）１．１、ＵＳＢ２．０、その他シリアル転送を行なう通信用インターフェースのいずれであってもよい。また、通信部５６０は、イーサネット（登録商標）を利用した通信用インターフェースであってもよい。また、通信部５６０は、セントロニクス仕様、ＩＥＥＥ１２８４（Institute of Electrical and Electronic Engineers 1284）、その他パラレル転送を行なう通信用インターフェースのいずれであってもよい。また、通信部５６０は、ＩＥＥＥ１３９４、その他ＳＣＳＩ規格を利用した通信用インターフェースのいずれであってもよい。
【００９５】
また、通信部５６０は、無線ＬＡＮの規格であるＩＥＥＥ８０２．１１ａ、ＩＥＥＥ８０２．１１ｂ、ＩＥＥＥ８０２．１１ｇ、その他無線技術を利用してデータ通信を行なう通信用インターフェースのいずれであってもよい。
【００９６】
通信部５６２は、制御部５１０と、データの授受を行なう。通信部５６２は、通信部５６０と同様なので詳細な説明は繰り返さない。
【００９７】
通信部６１０は、通信部５６２およびネットワーク６２０とデータの授受を行なう。ネットワーク１５０は、インターネットなどの外部のネットワークである。通信部６１０は、イーサネット（登録商標）を利用した通信用インターフェース（たとえば、ルータ）である。また、通信部６１０と、ネットワーク１５０とは、無線または有線でデータの授受を行なう。当該有線は、たとえば、電話線、光ファイバケーブル等である。
【００９８】
したがって、本実施の形態における学習用画像選択装置５００は、ネットワーク１５０から、通信部６１０および通信部５６２を介して、プログラムをダウンロード処理を行ない、記憶部５２０に格納することもできる。この場合、当該ダウンロードしたプログラムは、学習用画像選択プログラム１８０である。
【００９９】
制御部５１０は、ネットワーク１５０からダウンロードしたプログラム（学習用画像選択プログラム１８０）に従って、所定の処理を行なう。このダウンロード用プログラムは、予め、記憶部５２０に格納されており、ダウンロード処理は、制御部５１０が、ダウンロード用プログラムに基づいて行なう。
【０１００】
以上の構成の学習用画像選択装置５００により、学習に適した学習用画像が選択される。
【０１０１】
図２は、画像データ入力部６００の内部構成を示すブロック図である。なお、図２には、説明のために、学習用画像選択装置５００内の通信部５６０も示している。
【０１０２】
図２を参照して、画像データ入力部６００は、ステージ６４０に設置された検査対象となる検査対象物６５０に光を当てて、検査対象物６５０の反射光をデータに変換する機能を有する。検査対象物６５０は、液晶パネル、半導体、電子部品、プラスチック、金属、木材、紙、布等のいずれであってもよい。
【０１０３】
画像データ入力部６００は、制御部６１０と、光源６２０と、カメラ６３０とを含む。制御部６１０は、学習用画像選択装置５００内の通信部５６０とデータの授受を行なう。制御部６１０は、前述の制御部５１０と同様な構成および機能を有する。制御部６１０は、通信部５６０を介して、制御部５１０から受信した制御データに基づいて、光源６２０と、カメラ６３０とを制御する。
【０１０４】
光源６２０は、制御部６１０の制御により、光を検査対象物６５０に当てる。
【０１０５】
カメラ６３０は、制御部６１０の制御により、検査対象物６５０からの反射光を撮像する機能を有する。カメラ６３０は、（Charge Coupled Devices）ＣＣＤ方式、（Complementary Metal Oxide Semiconductor）ＣＭＯＳ方式、または他の方式のカメラのいずれであってもよい。
【０１０６】
また、カメラ６３０は、撮像したデータを画像データとして、制御部６１０へ送信する。制御部６１０は、受信した画像データを、通信部５６０を介して、制御部５１０へ送信する。制御部５１０は、受信した画像データを処理対象画像として記憶部５２０に記憶させる。記憶部５２０には、予め、前述の処理により複数の処理対象画像からなる処理対象画像データベース１８４が記憶されている。
【０１０７】
図３は、本実施の形態における学習用画像選択装置５００の機能ブロック図である。
【０１０８】
図３を参照して、学習用画像選択装置５００には、画像データ入力部６００および表示部５３０が接続されている。
【０１０９】
学習用画像選択装置５００は、制御部５１０を含む。
【０１１０】
制御部５１０は、画像処理部５１１、欠陥周辺領域設定部５１２、カテゴリ設定部５１３、特徴量算出部５１４、特徴量選択部５１５、マッピング部５１６、カテゴリ判別部５１７、境界パターン算出部５１８および学習用画像出力部５１９として動作する。
【０１１１】
画像処理部５１１は、後述のステップＳ１００、Ｓ１２０，Ｓ１８０，Ｓ１９６の処理を行なう機能を有する。
【０１１２】
欠陥周辺領域設定部５１２は、後述のステップＳ１１０の処理を行なう機能を有する。
【０１１３】
カテゴリ設定部５１３は、後述のステップＳ１３０の処理を行なう機能を有する。
【０１１４】
特徴量算出部５１４は、後述のステップＳ１４０の処理を行なう機能を有する。
【０１１５】
特徴量選択部５１５は、後述のステップＳ１５０の処理を行なう機能を有する。
【０１１６】
マッピング部５１６は、後述のステップＳ１６０の処理を行なう機能を有する。
【０１１７】
カテゴリ判別部５１７は、後述のステップＳ１９０の処理を行なう機能を有する。
【０１１８】
境界パターン算出部５１８は、後述のステップＳ１９２の処理を行なう機能を有する。
【０１１９】
学習用画像出力部５１９は、後述のステップＳ１９６の処理を行なう機能を有する。
【０１２０】
次に、黒点異物などの欠陥を検出する欠陥検査において、本発明の学習用画像選択装置５００の処理について説明する。
【０１２１】
具体的には、以下に説明する処理は、学習により欠陥検出に最適な、すなわち、所望の特徴を有する画像を識別する学習アルゴリズムを学習させるための学習用画像を記憶部５２０に記憶されている複数の処理対象画像から選択する処理である。以下においては、当該選択する処理を、学習用画像選択処理とも称する。
【０１２２】
なお、当該学習アルゴリズムは、たとえば、ＧＡ（遺伝的アルゴリズム）、ＳＡ（シミュレーティッドアニーリング）、ニューラルネットワークを用いたアルゴリズムである。
【０１２３】
なお、本実施の形態においては、画像の画素の有する輝度値は、“０”〜“２５５”の範囲の値である。また、輝度値が“０”の場合、対応する画素は黒であるとする。また、輝度値が“２５５”の場合、対応する画素は白であるとする。
【０１２４】
図４は、本実施の形態における処理対象画像７００の一例を示す図である。
【０１２５】
図４を参照して、処理対象画像７００は、たとえば、横６４０画素、縦４８０画素からなるサイズの画像であるとする。なお、処理対象画像７００のサイズは、横６４０画素、縦４８０画素に限定されることはなく、任意のサイズ（たとえば、横３２０画素、縦２４０画素）であってもよい。
【０１２６】
処理対象画像７００には、真欠陥７１０と、擬似欠陥７２０，７２２とが含まれる。なお、以下においては、処理対象画像７００内の真欠陥７１０と、擬似欠陥７２０，７２２以外の領域を背景領域と称する。ここで、真欠陥とは、検査員（ユーザ）が、真欠陥を含む検査対象物６５０を不良品であると判定する要因となる欠陥である。擬似欠陥とは、検査工程で抽出される欠陥ではあるものの、検査員が、擬似欠陥を含む検査対象物６５０を不良品と判定するには至らず、良品であると判定可能な欠陥である。また、以下においては、真欠陥および擬似欠陥を総括的に欠陥とも称する。
【０１２７】
図５は、学習用画像選択処理のフローチャートである。
【０１２８】
図５を参照して、ステップＳ１００では、制御部５１０が、記憶部５２０から処理対象画像のデータを読み出す。ここで、当該読み出された処理対象画像は、たとえば、図４の処理対象画像７００であるとする。その後、ステップＳ１１０に進む。
【０１２９】
ステップＳ１１０では、欠陥周辺領域設定処理が行なわれる。
【０１３０】
図６は、欠陥周辺領域設定処理のフローチャートである。
【０１３１】
図６を参照して、ステップＳ１１１では、エッジ部分抽出処理が行なわれる。エッジ部分抽出処理では、制御部５１０が、処理対象画像７００に対して、空間フィルタなどを用いてエッジ部分を抽出する処理を行なう。当該処理が行なわれた画像がエッジ抽出画像である。
【０１３２】
図７は、欠陥周辺領域設定処理により生成される画像を示す図である。
【０１３３】
図７（Ａ）は、図４の処理対象画像７００を示す。
【０１３４】
図７（Ｂ）は、エッジ抽出画像７００Ａを示す。なお、エッジ抽出画像７００Ａは、エッジ部分が確認しやすいように図面においては２値化された画像となっているが、実際には、２値化された画像ではない。
【０１３５】
エッジ抽出画像７００Ａに示されるように、ステップＳ１１１の処理により、処理対象画像７００の真欠陥７１０および擬似欠陥７２０，７２２のエッジ部分が抽出される。
【０１３６】
再び、図６を参照して、ステップＳ１１１の処理が終了すると、ステップＳ１１２に進む。
【０１３７】
ステップＳ１１２では、エッジ部分強調処理が行なわれる。エッジ部分強調処理では、制御部５１０が、エッジ抽出画像７００Ａに対して、空間フィルタなどを用いて、エッジ部分を強調する処理を行なう。当該処理が行なわれた画像がエッジ強調画像である。
【０１３８】
再び、図７を参照して、図７（Ｃ）は、エッジ強調画像７００Ｂを示す。なお、エッジ強調画像７００Ｂは、エッジ部分が確認しやすいように図面においては２値化された画像となっているが、実際には、２値化された画像ではない。
【０１３９】
エッジ強調画像７００Ｂに示されるように、ステップＳ１１２の処理により、処理対象画像７００の真欠陥７１０および擬似欠陥７２０，７２２のエッジ部分が強調される。
【０１４０】
再び、図６を参照して、ステップＳ１１２の処理が終了すると、ステップＳ１１３に進む。
【０１４１】
ステップＳ１１３では、２値化処理が行なわれる。２値化処理では、制御部５１０が、エッジ強調画像７００Ｂの全ての画素の輝度値を１ずつ減少させる処理を行なう。当該減少させる値（以下においては、輝度減少値とも称する）は、当該処理により、画像中に現れる欠陥の数が所定の数（たとえば、“２”）以上となった時点の値とする。
【０１４２】
そして、制御部５１０は、エッジ強調画像７００Ｂの全ての画素の輝度値を、上記処理により決定された輝度減少値分減少させることにより２値化画像を生成する。その後、ステップＳ１１４に進む。
【０１４３】
ステップＳ１１４では、制御部５１０が、ステップＳ１１３で生成された２値化画像に対して、ノイズ除去処理を行なう。ノイズ除去処理は、たとえば、２値化画像に対して、最小値フィルタ、最大値フィルタ、最大値フィルタ、最小値フィルタを順に施す処理である。なお、ノイズ除去処理は、上記処理に限定されることなく、上記フィルタの順番を変えた処理であってもよいし、他のフィルタを用いた処理であってもよい。
【０１４４】
これにより、完全に欠陥と背景部分が分離された画像（以下においては、ノイズ除去後２値化画像とも称する）が得られる。その後、ステップＳ１１５に進む。
【０１４５】
ステップＳ１１５では、ラベリング処理が行なわれる。ラベリング処理では、制御部５１０が、処理対象画像７００の真欠陥７１０と、擬似欠陥７２０，７２２にそれぞれ対応するノイズ除去後２値化画像内の複数の欠陥に対し、ラベリングを行なう。その後、ステップＳ１１６に進む
ステップＳ１１６では、制御部５１０が、ラベリングが行なわれた複数の欠陥の各々のフェレ径、フェレ座標を算出する。ここで、フェレ径とは、欠陥の縦、横のサイズである。フェレ座標とは、欠陥の重心の位置の座標である。その後、ステップＳ１１８に進む。
【０１４６】
ステップＳ１１８では、制御部５１０が、ステップＳ１１６により算出された各欠陥のフェレ径、フェレ座標に基づいて、欠陥の周囲に設定するための欠陥周辺領域を算出する。なお、本実施の形態では、欠陥周辺領域の形は矩形であるとする。また、欠陥周辺領域の縦のサイズは、フェレ径の縦のサイズの２倍のサイズとする。また、欠陥周辺領域の横のサイズは、フェレ径の横のサイズの２倍のサイズとする。なお、画像の端部に欠陥がある場合は、欠陥周辺領域の縦または横のサイズは、フェレ径の対応するサイズの２倍以下となる。その後、ステップＳ１１９に進む。
【０１４７】
ステップＳ１１９では、制御部５１０が、ステップＳ１１８により算出された欠陥周辺領域を、処理対象画像７００の対応する欠陥に対して設定した欠陥周辺領域設定画像を生成する。
【０１４８】
再び、図７を参照して、図７（Ｄ）は、欠陥周辺領域設定画像７００Ｃを示す。
【０１４９】
欠陥周辺領域設定画像７００Ｃには、処理対象画像７００の真欠陥７１０、擬似欠陥７２０，７２２にはそれぞれ、欠陥周辺領域７４０，７５０，７５２が配置される。
【０１５０】
再び、図６を参照して、ステップＳ１１９の処理が終了すると、この欠陥周辺領域設定処理は終了し、図２の学習用画像選択処理に戻り、ステップＳ１１０の次の処理であるステップＳ１２０に進む。
【０１５１】
ステップＳ１２０では、制御部５１０が、表示部５３０に、欠陥周辺領域設定画像７００Ｃを表示させるための描画指示をＶＤＰ５３２に送る。ＶＤＰ５３２は、当該描画指示に基づいて、表示部５３０に欠陥周辺領域設定画像７００Ｃを表示させる。その後、ステップＳ１３０に進む。
【０１５２】
ステップＳ１３０では、カテゴリ設定処理が行なわれる。カテゴリ設定処理では、制御部５１０が、欠陥周辺領域設定画像７００Ｃの欠陥周辺領域７４０，７５０，７５２の各々に対してカテゴリを設定する。具体的には、オペレータ（ユーザ）が、表示部５３０に表示された欠陥周辺領域設定画像７００Ｃを参照して、欠陥周辺領域７４０，７５０，７５２の各々を、真領域または偽領域のいずれかに設定する。当該設定は、ユーザが、マウス５４２またはキーボード５４４等の入力装置を利用して、制御部５１０に指示を与えることで行なわれる。制御部５１０は、当該指示に基づいて、前述のカテゴリ設定処理を行なう。なお、欠陥周辺領域のカテゴリ設定情報は、制御部５１０が、記憶部５２０に記憶させる。
【０１５３】
ここで、真領域とは、欠陥周辺領域設定画像７００Ｃを参照して、ユーザが真欠陥と判定した欠陥に設定された欠陥周辺領域である。また、偽領域とは、欠陥周辺領域設定画像７００Ｃを参照して、ユーザが擬似欠陥と判定した欠陥に設定された欠陥周辺領域である。その後、ステップＳ１４０に進む。
【０１５４】
ステップＳ１４０では、特徴量算出処理が行なわれる。
【０１５５】
図８は、特徴量算出処理のフローチャートである。
【０１５６】
図８を参照して、ステップＳ１４１では、ヒストグラム算出処理が行なわれる。ヒストグラム算出処理では、制御部５１０が、欠陥周辺領域設定画像７００Ｃの欠陥周辺領域７４０，７５０，７５２の各々に対し、ヒストグラムを算出する。その後、ステップＳ１４２に進む。
【０１５７】
ステップＳ１４２では、コントラスト算出処理が行なわれる。コントラスト算出処理では、制御部５１０が、算出した欠陥周辺領域７４０，７５０，７５２の各々のヒストグラムに基づいて、欠陥の輝度分布と欠陥周辺の輝度分布とを分離するための閾値を、判別分析法により算出する。以下においては、判別分析法により算出された閾値を判別分析法算出閾値とも称する。
【０１５８】
図９は、判別分析法により求められたグラフの一例である。図９のグラフは、たとえば、欠陥周辺領域７４０のヒストグラムに基づいて、判別分析法により求められたものであるとする。
【０１５９】
図９を参照して、横軸は度数を表す。縦軸は、輝度値（“０”（黒）〜“２５５”（白））を示す。曲線ｓ１は、判別分析法を行なった欠陥周辺領域７４０内の画像の輝度の分布状態を示す。曲線ｓ１が示す２つの山は、それぞれ、欠陥７１０の輝度分布と、欠陥周辺領域７４０内の領域であって、欠陥７１０以外の領域（以下においては、非欠陥領域とも称する）の輝度分布とを示す。ｄ１およびｄ３は、それぞれ、欠陥７１０の輝度分布の平均輝度値および非欠陥領域の輝度分布の平均輝度値を示す。ｄ２は、判別分析法により算出された判別分析法算出閾値である。
【０１６０】
再び、図８を参照して、ステップＳ１４２のコントラスト算出処理では、制御部５１０が、図９のｄ３、ｄ１を利用して、ｄ３−ｄ１により求めた値を、欠陥周辺領域７４０のコントラストとする。制御部５１０は、以上の計算を、欠陥周辺領域７５０，７５２に対しても同様に行なうことにより、欠陥周辺領域７４０，７５０，７５２のコンストラストを算出する。その後、ステップＳ１４４に進む。
【０１６１】
ステップＳ１４４では、面積算出処理が行なわれる。面積算出処理では、制御部５１０が、前述の処理により求められた判別分析法算出閾値に基づいて、欠陥周辺領域７４０，７５０，７５２内の各々の画像を２値化する。
【０１６２】
図１０は、欠陥周辺領域内２値化画像７００Ｄを示す。
【０１６３】
図１０を参照して、欠陥周辺領域内２値化画像７００Ｄは、欠陥周辺領域設定画像７００Ｃの欠陥周辺領域内の画像を２値化した画像である。
【０１６４】
以上の処理により、本実施の形態では、処理対象画像に欠陥周辺領域を設定し、欠陥周辺領域内の画像に対し、画像処理を行なうことで、全体の画像情報に依存されず、より適切に欠陥周辺領域内の欠陥の特徴量を算出することが可能となるという効果を奏する。
【０１６５】
再び、図８を参照して、制御部５１０は、欠陥周辺領域内２値化画像７００Ｄに基づき、欠陥周辺領域７４０，７５０，７５２にそれぞれ対応する欠陥７１０，７２０，７２２の面積を算出する。以上の処理によって求められたコントラストおよび面積を、対応する欠陥周辺領域の特徴量とする。その後、ステップＳ１４５に進む。
【０１６６】
ステップＳ１４５では、制御部５１０が、欠陥７４０，７５０，７５２の各々に対し、ラベリング処理を行なう。そして、制御部５１０は、欠陥７４０，７５０，７５２の各々に対し求めた特徴量を、対応付けて記憶部５２０に記憶させる。そして、この特徴量算出処理は終了し、図５の学習用画像選択処理に戻り、ステップＳ１４０の次の処理であるステップＳ１５０に進む。なお、本実施の形態では、１つの欠陥周辺領域に対して求める特徴量は、コントラストおよび面積の２つである。しかし、特徴量は、面積とコントラストに限定されず、他の要素（（たとえば、欠陥の最小輝度値））であってもよい。また、１つの欠陥周辺領域に対して求める特徴量は、３つ以上であってもよい。
【０１６７】
再び、図５を参照して、ステップＳ１５０では、特徴量の選択が行なわれる。当該特徴量の選択は、ユーザが、マウス５４２またはキーボード５４４等の入力装置を利用して、制御部５１０に指示を与えることで行なわれる。前述の特徴量算出処理において求められた特徴量が２つ以上の場合、ユーザは、後述する境界パターン算出処理で用いる特徴量を選択する。選択された特徴量の情報は、制御部５１０が、記憶部５２０に記憶させる。本実施の形態でユーザにより選択された特徴量は、説明を簡略化するために、面積およびコントラストの２つであるとする。その後、ステップＳ１６０に進む。
【０１６８】
ステップＳ１６０では、マッピング処理が行なわれる。マッピング処理では、制御部５１０が、ステップＳ１５０で選択されたｎ（自然数）個の特徴量および記憶部５２０に記憶されたカテゴリ設定情報に基づき、ｎ次元の特徴空間上にデータのマッピングを行なう。本実施の形態では、特徴量は、説明の簡略化のため、面積とコントラストの２つであるので、制御部５１０は、２次元の特徴空間上に、前述の処理で求めた欠陥周辺領域７４０，７５０，７５２の各々の特徴量をマッピングする。
【０１６９】
図１１は、複数の欠陥周辺領域の各々の特徴量が２次元の特徴空間上にマッピングされた図である。
【０１７０】
図１１を参照して、縦軸は面積を示す。横軸はコントラストを示す。○（正円）は、欠陥周辺領域７５０，７５２にそれぞれ対応する面積とコントラストにより、２次元の特徴空間上にプロットされたものである。欠陥周辺領域７５０，７５２は、それぞれ、擬似欠陥７２０，７２２に対応するので、○（正円）は、擬似欠陥に対応したデータである。また、○（正円）は、ステップＳ１３０で、ユーザが、偽領域と設定したデータに対応するものである。
【０１７１】
×は、欠陥周辺領域７４０に対応する面積とコントラストにより、２次元の特徴空間上にプロットされたものである。欠陥周辺領域７４０は、それぞれ、真欠陥７１０に対応するので、×は、真欠陥に対応したデータである。また、×は、ステップＳ１３０で、ユーザが、真領域と設定したデータに対応するものである。また、矢印７７０は、ステップＳ１５０で選択されなかった特長量に基づいたデータを示す。
【０１７２】
再び、図５を参照して、ステップＳ１６０の処理が終了すると、ステップＳ１７０に進む。
【０１７３】
ステップＳ１７０では、制御部５１０が、記憶部５２０に記憶されている全ての処理対象画像のマッピング処理が終了したか否かを判定する。ステップＳ１７０において、ＹＥＳならば、ステップＳ１８０に進む。一方、ステップＳ１７０において、ＮＯならば、再度、ステップＳ１００の処理が行なわれる。
【０１７４】
したがって、ステップＳ１７０の条件を満たすまで、ステップＳ１００，Ｓ１１０，Ｓ１２０，Ｓ１３０，Ｓ１４０，Ｓ１５０，Ｓ１６０の処理が繰り返される。その結果、ステップＳ１７０の条件を満たした場合、前述の２次元の特徴空間上には、複数の処理対象画像に対応した○（正円）および×がプロットされる。
【０１７５】
図１２は、全ての処理対象画像の特徴量が２次元の特徴空間上にマッピングされた分布図の一例である。
【０１７６】
図１２を参照して、基本的に、複数の真欠陥に対応したデータ×を囲むように設定された点線○の領域が、真欠陥領域７１０Ａである。なお、ステップＳ１３０で、ユーザが、本来、真領域と判定すべきところを偽領域と間違って判定した場合、真欠陥領域７１０Ａは、偽領域と設定されたデータに対応する○（正円）を含む。
【０１７７】
また、基本的に、複数の擬似欠陥に対応したデータ○（正円）を囲むように設定された点線○の領域が、擬似欠陥領域７２０Ａである。なお、ステップＳ１３０で、ユーザが、本来、偽領域と判定すべきところを真領域と間違って判定した場合、擬似欠陥領域７２０Ａは、真領域と設定されたデータに対応する×を含む。真欠陥領域７１０Ａおよび擬似欠陥領域７２０Ａは、２次元の特徴空間上にマッピングされたデータの分布状況に基づいて、制御部５１０が設定する。
【０１７８】
なお、複数の処理対象画像の各々において、ステップＳ１５０で選択されなかった特徴量に基づくデータは、矢印として示される。したがって、図１２では、１つの矢印しか示していないが、実際には、複数の矢印が示される。
【０１７９】
再び、図５を参照して、ステップＳ１７０の条件が満たされると、ステップＳ１８０に進む。
【０１８０】
ステップＳ１８０では、マッピング画像表示処理が行なわれる。マッピング画像表示処理では、制御部５１０が、図１２のマッピングされた画像を生成する。以下においては、当該マッピングされた画像をマッピング画像とも称する。
【０１８１】
図１３は、制御部５１０により生成されたマッピング画像８００を示す図である。マッピング画像８００は、表示部５３０に表示される画像である。
【０１８２】
再び、図５を参照して、マッピング画像表示処理では、制御部５１０が、表示部５３０に、マッピング画像８００を表示させるための描画指示をＶＤＰ５３２に送る。ＶＤＰ５３２は、当該描画指示に基づいて、表示部５３０にマッピング画像８００を表示させる。その後、ステップＳ１９０に進む。
【０１８３】
ステップＳ１９０では、カテゴリ判別処理が行なわれる。カテゴリ判別処理では、ユーザが、表示部５３０に表示されたマッピング画像８００を参照して、ステップＳ１３０のカテゴリ設定処理が正しいか否かを判定する。ユーザが、ステップＳ１３０のカテゴリ設定処理が正しいと判定すると、ステップＳ１９２に進む。一方、ユーザが、ステップＳ１３０のカテゴリ設定処理が正しくないと判定すると以下の処理が行なわれる。
【０１８４】
ステップＳ１３０のカテゴリ設定処理が正しくない場合の一例としては、マッピング画像８００に表示されている、真欠陥領域７１０Ａ内に、○（正円）が含まれている場合である。この場合、ユーザは、真欠陥領域７１０Ａ内の○（正円）を×に変えるカテゴリ再設定処理を行なう。
【０１８５】
当該カテゴリ再設定処理は、ユーザが、マウス５４２またはキーボード５４４等の入力装置を利用して、制御部５１０に指示を与えることで行なわれる。制御部５１０は、当該指示に基づいて、真欠陥領域７１０Ａ内の○（正円）を×に変える処理を行なう。すなわち、制御部５１０は、偽領域と設定された欠陥周辺領域を真領域に再設定する。当該再設定の情報は、制御部５１０が、記憶部５２０に記憶させる。
【０１８６】
また、ステップＳ１３０のカテゴリ設定処理が正しくない場合の一例としては、マッピング画像８００に表示されている、擬似欠陥領域７２０Ａ内に、×が含まれている場合である。この場合、ユーザは、擬似欠陥領域７２０Ａ内の×を○（正円）に変えるカテゴリ再設定処理を行なう。
【０１８７】
当該カテゴリ再設定処理は、ユーザが、マウス５４２またはキーボード５４４等の入力装置を利用して、制御部５１０に指示を与えることで行なわれる。制御部５１０は、当該指示に基づいて、擬似欠陥領域７２０Ａ内の×を○（正円）に変える処理を行なう。すなわち、制御部５１０は、真領域と設定された欠陥周辺領域を偽領域に再設定する。当該再設定の情報は、制御部５１０が、記憶部５２０に記憶させる。その後、ステップＳ１９２に進む。
【０１８８】
したがって、本実施の形態では、ユーザは、ユーザ自身が設定した欠陥のカテゴリが正しいか否かを、欠陥のデータがｎ次元特徴空間上にマッピングされたマッピング画像８００を参照することで容易に確認できるという効果を奏する。
【０１８９】
また、マッピング画像８００を参照して、誤って設定した欠陥のカテゴリを容易に修正できるというという効果を奏する。
【０１９０】
ステップＳ１９２では、境界パターン算出処理が行なわれる。境界パターン算出処理では、図１２のように特徴量が分布されたデータに基づいて、異なる属性（カテゴリ）の２つの領域間で、一方の領域内のあるデータであって、かつ、他方の領域に最も近いデータを選択し、当該選択したデータを境界パターンデータとする処理である。
【０１９１】
具体的には、制御部５１０が、一方の領域内のあるデータと、他方の領域内のすべてのデータとの平均距離を求め、算出された平均距離が最も小さいデータを境界パターンデータとする。
【０１９２】
まず、制御部５１０は、真欠陥領域７１０Ａの境界パターンデータを算出する処理（以下においては、真欠陥領域データ算出処理とも称する）を行なう。
【０１９３】
真欠陥領域データ算出処理では、制御部５１０が、真欠陥領域７１０Ａ内の各データに対し、擬似欠陥領域７２０Ａ内の全ての欠陥のデータ（○（正円））との平均距離を算出する。
【０１９４】
図１４は、一方の領域内のあるデータと、他方の領域内のすべてのデータとの距離の状態を示す図である。
【０１９５】
図１４（Ａ）は、真欠陥領域７１０Ａ内のあるデータと、擬似欠陥領域７２０Ａ内のすべてのデータとの距離の状態を示す図である。
【０１９６】
再び、図５を参照して、制御部５１０は、真欠陥領域７１０Ａ内の任意の欠陥ａのデータに対して、擬似欠陥領域７２０Ａ内のすべてのデータとの平均距離Ｌａを以下の式（１）に基づいて算出する。
【０１９７】
【数１】
2006293528.tif 000003
【０１９８】
式（１）において、ｎは、擬似欠陥領域７２０Ａ内の欠陥のデータの数である。真欠陥領域７１０Ａ内の欠陥のデータの数をｍとすると、Ｘａは真欠陥領域７１０Ａ内の欠陥ａのデータの特徴量を示す。なお、真欠陥領域７１０Ａの特徴量Ｘは、Ｘ＝（Ｘ１，Ｘ２，・・・，Ｘｍ）で表される。
【０１９９】
Ｙｉは、擬似欠陥領域７２０Ａ内の任意の欠陥ｉのデータの特徴量を示す。なお、擬似欠陥領域７２０Ａの特徴量Ｙは、Ｙ＝（Ｙ１，Ｙ２，・・・，Ｙｎ）で表される。式（１）の（Ｘａ−Ｙｉ）ｔは（Ｘａ−Ｙｉ）の転置行列を示す。
【０２００】
制御部５１０は、式（１）に基づいて、真欠陥領域７１０Ａ内の各データに対し、擬似欠陥領域７２０Ａ内の全ての欠陥のデータとの平均距離を算出し、その中で、最も平均距離の値が小さい真欠陥領域７１０Ａ内の欠陥のデータを、境界パターンデータとする。以下においては、真欠陥領域７１０Ａ内の境界パターンデータを真境界パターンデータとも称する。
【０２０１】
真境界パターンデータは、擬似欠陥領域７２０Ａ内のデータと空間距離が近いほど、当該データと特徴（面積、コントラスト）が似ていることになる。
【０２０２】
再び、図１４（Ａ）を参照して、以上の計算により、真境界パターンデータは、真欠陥７１１となる。以上の処理で、真欠陥領域データ算出処理は終了する。
【０２０３】
再び、図５を参照して、次に、制御部５１０は、擬似欠陥領域７２０Ａの境界パターンデータを算出する処理（以下においては、擬似欠陥領域データ算出処理とも称する）を行なう。
【０２０４】
擬似欠陥領域データ算出処理では、制御部５１０が、擬似欠陥領域７２０Ａ内の各データに対し、真欠陥領域７１０Ａ内の全ての欠陥のデータ×との平均距離を算出する。
【０２０５】
再び、図１４を参照して、図１４（Ｂ）は、擬似欠陥領域７２０Ａ内のあるデータと、真欠陥領域７１０Ａ内のすべてのデータとの距離の状態を示す図である。
【０２０６】
再び、図５を参照して、制御部５１０は、式（１）に基づいて、擬似欠陥領域７２０Ａ内の各データに対し、真欠陥領域７１０Ａ内の全ての欠陥のデータとの平均距離を算出し、その中で、最も平均距離の値が小さい擬似欠陥領域７２０Ａ内の欠陥のデータを、境界パターンデータとする。以下においては、擬似欠陥領域７２０Ａ内の境界パターンデータを偽境界パターンデータとも称する。
【０２０７】
偽境界パターンデータは、真欠陥領域７１０Ａ内のデータと空間距離が近いほど、当該データと特徴（面積、コントラスト）が似ていることになる。
【０２０８】
再び、図１４（Ｂ）を参照して、以上の計算により、偽境界パターンデータは、擬似欠陥７２１となる。以上の処理で、擬似欠陥領域データ算出処理は終了する。
【０２０９】
以上の処理により、本実施の形態では、複数の欠陥周辺領域の各々の特徴量をｎ次元の特徴空間上にマッピングすることで、マッピングされた特徴量の分布から、容易に境界パターンデータを算出することができるという効果を奏する。
【０２１０】
再び、図５を参照して、ステップＳ１９２の処理が終了すると、ステップＳ１９４に進む。
【０２１１】
ステップＳ１９４では、所望の特徴を有する画像を識別する学習アルゴリズムに学習させるための学習用画像を決定する学習用画像決定処理が行なわれる。学習用画像決定処理では、制御部５１０が、ステップＳ１９２により算出された、真境界パターンデータおよび偽境界パターンデータに基づき、学習用画像を決定する。
【０２１２】
具体的には、制御部５１０は、記憶部５２０に記憶されている複数の処理対象画像から、真境界パターンデータを含む処理対象画像を学習用画像として決定する。以下においては、真境界パターンデータを含む学習用画像を真学習用画像とも称する。
【０２１３】
また、制御部５１０は、記憶部５２０に記憶されている複数の処理対象画像から、真境界パターンデータとの空間距離が所定距離以下の真欠陥領域７１０Ａ内のデータであって、かつ、真境界パターンデータに最も近いデータを１番目のデータとし、真境界パターンデータから次に近いデータ、その次に近いデータを２、３番目のデータとしていき、１〜ｎ番目のデータにそれぞれ対応する１〜ｎ番目の処理対象画像を学習用画像として決定する。以下においては、真欠陥領域７１０Ａ内のデータを含む当該１〜ｎ番目の処理対象画像を、それぞれ、１〜ｎ番目の準真学習用画像と称する。
【０２１４】
制御部５１０は、記憶部５２０に記憶されている複数の処理対象画像から、偽境界パターンデータを含む処理対象画像を学習用画像として決定する。以下においては、偽境界パターンデータを含む学習用画像を偽学習用画像とも称する。
【０２１５】
また、制御部５１０は、記憶部５２０に記憶されている複数の処理対象画像から、偽境界パターンデータとの空間距離が所定距離以下の擬似欠陥領域７２０Ａ内のデータであって、かつ、偽境界パターンデータに最も近いデータを１番目のデータとし、偽境界パターンデータから次に近いデータ、その次に近いデータを２、３番目のデータとしていき、１〜ｎ番目のデータにそれぞれ対応する１〜ｎ番目の処理対象画像を学習用画像として決定する。以下においては、擬似欠陥領域７２０Ａ内のデータを含む当該１〜ｎ番目の処理対象画像を、それぞれ、１〜ｎ番目の準偽学習用画像と称する。
【０２１６】
なお、真学習用画像、１〜ｎ番目の準真学習用画像、前述の偽学習用画像および１〜ｎ番目の準偽学習用画の各々には、真欠陥および擬似欠陥の少なくとも一方だけでなく、両方が含まれるものもある。そして、ステップＳ１９６に進む。
【０２１７】
ステップＳ１９６では、学習用画像表示処理が行なわれる。学習用画像表示処理では、制御部５１０が、表示部５３０に、真学習用画像および偽学習用画像を表示させるための描画指示をＶＤＰ５３２に送る。ＶＤＰ５３２は、当該描画指示に基づいて、表示部５３０に真学習用画像および偽学習用画像を表示させる。
【０２１８】
なお、表示部５３０には、真学習用画像および偽学習用画像の両方が同時に表示されてもよいし、真学習用画像および偽学習用画像が順次表示されてもよい。また、表示部５３０には、１〜ｎ番目の準真学習用画像のうち、１〜ｓ（ｎより小さい自然数）番目までの準真学習用画像が順次表示されてもよい。また、表示部５３０には、１〜ｎ番目の準偽学習用画のうち、１〜ｓ番目までの準偽学習用画が順次表示されてもよい。その後、ステップＳ１９８に進む。
【０２１９】
ステップＳ１９８では、制御部５１０が、真学習用画像、１〜ｎ番目の準真学習用画像を、順次、学習アルゴリズムに学習させる。すなわち、制御部５１０は、真学習用画像、真学習用画像に特徴が似ている１〜ｎ番目の準真学習用画像を、順次、学習アルゴリズムに出力、すなわち、学習させる。
【０２２０】
また、制御部５１０は、偽学習用画像、１〜ｎ番目の準偽学習用画像を、順次、学習アルゴリズムに学習させる。すなわち、制御部５１０は、偽学習用画像、偽学習用画像に特徴が似ている１〜ｎ番目の準偽学習用画像を、順次、学習アルゴリズムに学習させる。
【０２２１】
なお、ステップＳ１９８において、学習アルゴリズムに学習させる学習用画像は、真学習用画像および１〜ｎ番目の準真学習用画像、ならびに、偽学習用画像および１〜ｎ番目の準偽学習用画像のいずれかあってもよい。
【０２２２】
以上の処理により、この学習用画像選択処理は終了する。
【０２２３】
以上説明したように、前述の学習用画像選択処理で選択された真学習用画像および偽学習用画像は、それぞれ、真境界パターンデータおよび偽境界パターンデータを含むものである。真学習用画像に含まれる真境界パターンデータは、擬似欠陥領域７２０Ａ内の偽境界パターンデータと空間距離が近い。そのため、真境界パターンデータに対応する欠陥の特徴は、偽境界パターンデータに対応する欠陥の特徴（面積、コントラスト）と似通ったものとなる。すなわち、真学習用画像は、学習アルゴリズムに学習させた場合、学習アルゴリズムが、擬似欠陥を含む画像と誤判定しやすい画像である。同様に、偽学習用画像も、学習アルゴリズムに学習させた場合、学習アルゴリズムが、真欠陥を含む画像であると誤判定しやすい画像である。
【０２２４】
したがって、本実施の形態では、学習アルゴリズムが、誤判定しやすい真学習用画像を、優先的に学習アルゴリズムに学習させ、次に、真学習用画像に特徴が似ている１〜ｎ番目の準真学習用画像を、順次、学習アルゴリズムに学習させる処理、および、誤判定しやすい偽学習用画像を、優先的に学習アルゴリズムに学習させ、次に、偽学習用画像に特徴が似ている１〜ｎ番目の準偽学習用画像を、順次、学習アルゴリズムに学習させる処理を行なう。すなわち、学習の困難な画像を学習に使用することで、所望の特徴を有する画像を識別する学習アルゴリズムを効率的に学習させることができるという効果を奏する。
【０２２５】
すなわち、本実施の形態では、複数の処理対象画像から学習に適した学習用画像を選択することができるという効果を奏する。
【０２２６】
＜第２の実施の形態＞
次に、前述の学習用画像選択処理により選択された学習用画像を学習アルゴリズムに学習させ、画像処理アルゴリズムを生成する画像処理アルゴリズム生成処理について説明する。
【０２２７】
図１５は、本実施の形態における画像処理アルゴリズム生成装置５００Ａの内部の構成を示すブロック図である。画像処理アルゴリズム生成装置５００Ａは、学習用画像選択装置５００と比較して、記録媒体５５５の代わりに記録媒体５５５Ａにデータアクセスする点と、記憶部５２０に、学習用画像選択プログラム１８０の代わりに画像処理アルゴリズム生成プログラム１８０Ａが記録されている点と、記憶部５２０に、処理対象画像データベース１８４の代わりに学習用画像データベース１８２が記憶されている点と、記録媒体５５５Ａに画像処理アルゴリズム生成プログラム１８０Ａが記録されている点とが異なる。それ以外の構成および機能は学習用画像選択装置５００と同様なので詳細な説明は繰り返さない。
【０２２８】
学習用画像データベース１８２は、前述の学習用画像選択処理により選択された複数の学習用画像から構成されるデータベースである。
【０２２９】
以下に説明する画像処理アルゴリズム生成処理は、画像処理アルゴリズム生成装置５００Ａが行なう。
【０２３０】
また、以下に説明する画像処理アルゴリズムは、たとえば、複数の画像処理モジュールを順次使用するアルゴリズムである。また、各画像処理モジュールは、いくつかのパラメータを有する。
【０２３１】
ここで、画像処理モジュールは、たとえば、最大値フィルタなどである。
【０２３２】
最大値フィルタは注目画素とその近傍領域の画素の持つ輝度値の最大のもので注目画素値を置き換える処理を行なうフィルタである。また、最大値フィルタの持つパラメータとしては、たとえば近傍領域を規定するパラメータが含まれて、該パラメータの値が、たとえば、“３”の場合、フィルタサイズは３画素×３画素と規定される。この場合は注目画素とその近傍の８画素がフィルタ処理の対象となる。同じくパラメータの値が“５”の場合、フィルタサイズは５画素×５画素と規定される。この場合、注目画素と注目画素の近傍の２４画素がフィルタ処理の対象となる。画像処理アルゴリズムは種々の画像処理モジュールの組合せと、各画像処理モジュールの持つパラメータ値によって表現される。
【０２３３】
画像処理アルゴリズム生成処理は、画像処理アルゴリズム評価方法によって算出された評価値に基づいて、該画像処理アルゴリズムを構成する画像処理モジュールの組合せや、各画像処理モジュールが持つパラメータの値を変更する処理を繰返すことにより、より評価値の高い画像処理アルゴリズムを生成する方法である。
【０２３４】
なお、画像処理アルゴリズムを構成する１つ以上の画像処理モジュールは、ユーザもしくはプログラム等によってあらかじめ生成されて登録されたものの中から選択されたものである。具体的には、生成された１つ以上の画像処理モジュールは記憶部５２０に格納されている。
【０２３５】
図１６は、画像処理アルゴリズム生成処理のフローチャートである。
【０２３６】
図１６を参照して、ステップＳ３００では、制御部５１０が、初期画像処理アルゴリズムを生成する。具体的には、制御部５１０は、記憶部５２０に記憶されている画像処理モジュール群とそのパラメータ群から任意に選択された画像処理モジュールとパラメータとを組合わせて１つ以上の画像処理アルゴリズムを生成する。その後、ステップＳ３１０に進む。
【０２３７】
ステップＳ３１０では、制御部５１０は、前述の学習用画像選択処理により選択された学習用画像を、記憶部５２０から１つ読み出す。制御部５１０が、読み出す学習用画像の順番は、前述の真学習用画像、１〜ｎ番目の準真学習用画像、前述の偽学習用画像、１〜ｎ番目の準偽学習用画像の順番である。
【０２３８】
または、制御部５１０が、読み出す学習用画像の順番は、前述の真学習用画像、１〜ｎ番目の準真学習用画像の順番および前述の偽学習用画像、１〜ｎ番目の準偽学習用画像の順番のいずれかのみであってもよい。なお、真学習用画像、１〜ｎ番目の準真学習用画像、前述の偽学習用画像および１〜ｎ番目の準偽学習用画の各々には、１以上の真欠陥および１以上の擬似欠陥の両方が含まれる。
【０２３９】
すなわち、ステップＳ３１０の処理が行なわれるごとに、制御部５１０は、上記の順番で、学習用画像を、記憶部５２０から１つ読み出す。その後、ステップＳ３１５に進む。
【０２４０】
ステップＳ３１５では、画像処理が行なわれる。画像処理では、ステップＳ３１０で読み出された学習用画像に対し、生成された１つ以上の画像処理アルゴリズムの処理をそれぞれ施した、１つ以上の処理後画像を生成する。その後、ステップＳ３２０に進む。
【０２４１】
ステップＳ３２０では、１つ以上の処理後画像の各々に対し、欠陥周辺領域設定処理が行なわれる。処理後画像が、たとえば、３つであれば、３つの処理後画像の各々に対し、欠陥周辺領域設定処理が行なわれる。ステップＳ３２０で行なわれる欠陥周辺領域設定処理は、前述したステップＳ１１０の欠陥周辺領域設定処理と同様なので詳細な説明は繰り返さない。なお、ステップＳ３２０の処理により、処理後画像内の真欠陥に対応して設定された欠陥周辺領域は、制御部５１０が真領域と設定する。また、ステップＳ３２０の処理により、処理後画像内の擬似欠陥に対応して設定された欠陥周辺領域は、制御部５１０が、偽領域と設定する。その後、ステップＳ３４０に進む。
【０２４２】
ステップＳ３４０では、処理後画像の数の分だけ、特徴量算出処理が行なわれる。ステップＳ３４０で行なわれる特徴量算出処理は、前述したステップＳ１４０の特徴量算出処理と同様なので詳細な説明は繰り返さない。その後、ステップＳ３５０に進む。
【０２４３】
ステップＳ３５０では、処理後画像の数の分だけ、マッピング処理が行なわれる。ステップＳ３５０で行なわれるマッピング処理は、前述したステップＳ１６０のマッピング処理と同様なので詳細な説明は繰り返さない。当該マッピング処理により、１つの学習用画像に基づいて、前述の処理と同様に、２次元の特徴空間上に、複数の処理対象画像に対応した○（正円）および×がプロットされる。
【０２４４】
図１７は、１つの学習用画像の特徴量が２次元の特徴空間上にマッピングされた分布図の一例である。
【０２４５】
図１７を参照して、２次元の特徴空間上には、図１２で説明したのと同様に、制御部５１０が、真欠陥および擬似欠陥の分布状態に基づいて、真欠陥領域７１０Ｂおよび擬似欠陥領域７２０Ｂを設定する。
【０２４６】
再び、図１６を参照して、ステップＳ３５０の処理が終了すると、ステップＳ３６０に進む。
【０２４７】
ステップＳ３６０では、制御部５１０が、ステップＳ３１５で使用された画像処理アルゴリズムの評価値を算出する。画像処理アルゴリズムの評価値は、ステップＳ３６０のマッピング処理により生成された図１７の分布図における、真欠陥領域７１０Ｂと擬似欠陥領域７２０Ｂとの分離の程度（分離度Ｓ）に基づいて算出される。当該画像処理アルゴリズムを使用した処理後画像内の真欠陥と擬似欠陥とが明確に分離されるほど、分離度Ｓは高くなる。すなわち、分離度Ｓが高いほど、画像処理アルゴリズムの評価値は高くなる。
【０２４８】
分離度Ｓは、以下の式（２）により求められる。
【０２４９】
Ｓ＝σａ／（σｆ×σｔ）                                    ・・・（２）
ここで、σｔは真欠陥領域７１０Ｂ内の全ての真欠陥の分散値である。σｆは擬似欠陥領域７２０Ｂ内の全ての擬似欠陥の分散値である。σａは全ての真欠陥および擬似欠陥の分散値である。
【０２５０】
制御部５１０は、式（２）に基づいて、分離度Ｓ、すなわち、１つ以上の画像処理アルゴリズムの各々の評価値を算出する。その後、ステップＳ３７０に進む。
【０２５１】
ステップＳ３７０では、制御部５１０が、終了条件を満たしているか否かを判定する。ここで、本実施例における終了条件は、ステップＳ３６０で算出された評価値が、予め設定された所定値以上となる条件、または、後述する画像処理アルゴリズムのパラメータ調整の処理を繰り返した回数が、所定回数（たとえば、１００回）となる条件である。なお、終了条件は、他の条件であってもよい。
【０２５２】
ステップＳ３７０において、ＹＥＳならば、この画像処理アルゴリズム生成処理は終了する。画像処理アルゴリズム生成処理が終了するのは、たとえば、ステップＳ３６０で算出された評価値が所定値以上の場合である。または、後述する画像処理アルゴリズムのパラメータ調整の処理を繰り返した回数が、所定回数となった場合である。
【０２５３】
一方、ステップＳ３７０において、ＮＯならば、ステップＳ３８０に進む。
【０２５４】
ステップＳ３８０では、制御部５１０が、生成された１つ以上の画像処理アルゴリズムそれぞれについて、算出されたそれぞれの評価値に基づいて、当該評価値（分離度Ｓ）が大きくなるように、画像処理モジュールの組合せやパラメータ値の変更（調整）を行なう。当該変更された１つ以上の画像処理アルゴリズムは、ステップＳ３１５において使用される。
【０２５５】
ステップＳ３８０における、ある評価値に基づいて画像処理モジュールの組合せやパラメータ値を最適化してゆく手法としては、たとえばＧＡ（遺伝的アルゴリズム）、ＳＡ（シミュレーティッドアニーリング）またはニューラルネットワークによるものである。いずれも、評価値の高い組合せやパラメータ値に対して、それらの組合せや値をわずかに変動させて、より評価値の高いものを探索してゆくものである。
【０２５６】
なお、組合せの数やパラメータ値の取る範囲が十分に小さい場合は、ステップＳ３７０の終了条件を満たさない範囲で、画像処理アルゴリズムの構成要素である画像処理モジュールの全ての組合せの数とパラメータ値を変動させた条件にて評価を行なうことが可能である。このように画像処理アルゴリズムの調整が完了すると、再度、ステップＳ３１０の処理が行なわれる。
【０２５７】
すなわち、ステップＳ３１０，Ｓ３１５，Ｓ３２０，Ｓ３４０，Ｓ３５０，Ｓ３６０，Ｓ３８０の処理は、制御部５１０が１つ以上の画像処理アルゴリズムを変化させる処理である。
【０２５８】
以上の処理が、ステップＳ３７０の終了条件を満たすまで繰返し行なわれることにより、評価値が所定値以上であって、学習用画像に対して予め準備された目標となる目標画像に相当する画像を生成するような最終画像処理アルゴリズムの生成を実現しうる。
【０２５９】
以上説明したように、本実施の形態では、第１の実施の形態で選択（決定）した学習に適した学習用画像を利用することで、優れた画像処理アルゴリズムを生成する時間の削減を図ることができるという効果を奏する。
【０２６０】
すなわち、優れた画像処理アルゴリズムを効率的に生成することが可能となるという効果を奏する。
【０２６１】
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説明ではなくて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およ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。
【産業上の利用可能性】
【０２６２】
本発明は、画像検査装置、画像変換装置、画像認識装置、パターンマッチング装置、画像を用いた位置決め装置、画像認識機能付自律ロボット、画像認識機能付産業用ロボットなどに利用される。
【図面の簡単な説明】
【０２６３】
【図１】本実施の形態における学習用画像選択装置の内部の構成を示すブロック図である。
【図２】画像データ入力部の内部構成を示すブロック図である。
【図３】本実施の形態における学習用画像選択装置の機能ブロック図である。
【図４】本実施の形態における処理対象画像の一例を示す図である。
【図５】学習用画像選択処理のフローチャートである。
【図６】欠陥周辺領域設定処理のフローチャートである。
【図７】欠陥周辺領域設定処理により生成される画像を示す図である。
【図８】特徴量算出処理のフローチャートである。
【図９】判別分析法により求められたグラフの一例である。
【図１０】欠陥周辺領域内２値化画像を示す。
【図１１】複数の欠陥周辺領域の各々の特徴量が２次元の特徴空間上にマッピングされた図である。
【図１２】全ての処理対象画像の特徴量が２次元の特徴空間上にマッピングされた分布図の一例である。
【図１３】制御部により生成されたマッピング画像を示す図である。
【図１４】一方の領域内のあるデータと、他方の領域内のすべてのデータとの距離の状態を示す図である。
【図１５】本実施の形態における画像処理アルゴリズム生成装置の内部の構成を示すブロック図である。
【図１６】画像処理アルゴリズム生成処理のフローチャートである。
【図１７】１つの学習用画像の特徴量が２次元の特徴空間上にマッピングされた分布図の一例である。
【符号の説明】
【０２６４】
１８０  学習用画像選択プログラム、１８０Ａ  画像処理アルゴリズム生成プログラム、５００  学習用画像選択装置、５００Ａ  画像処理アルゴリズム生成装置、５１０  制御部、５２０  記憶部、５３０  表示部、５５５  記録媒体、６００  画像データ入力部。
【図１】
2006293528.tif 000004
【図２】
2006293528.tif 000005
【図３】
2006293528.tif 000006
【図４】
2006293528.tif 000007
【図５】
2006293528.tif 000008
【図６】
2006293528.tif 000009
【図７】
2006293528.tif 000010
【図８】
2006293528.tif 000011
【図９】
2006293528.tif 000012
【図１０】
2006293528.tif 000013
【図１１】
2006293528.tif 000014
【図１２】
2006293528.tif 000015
【図１３】
2006293528.tif 000016
【図１４】
2006293528.tif 000017
【図１５】
2006293528.tif 000018
【図１６】
2006293528.tif 000019
【図１７】
2006293528.tif 000020