(57)【要約】【課題】この種のニューラルネットワークを有する欠陥種別判別システムにおいて、誤った教師データを登録することに基づく学習処理時間のロスを回避すること。【解決手段】入力手段により入力された欠陥種別名の特徴量列とデータベースに登録された複数の欠陥種別名のそれぞれに対応する特徴量列とを、予め各画像的特徴毎に定義された量子化単位にて照合する照合手段と、照合手段による照合の結果、入力された欠陥種別名の特徴量列と一致する登録済特徴量列が存在しないときには、入力された欠陥種別名の特徴量列とその欠陥種別名の特徴量列として既に登録されている特徴量列の平均値との量子化単位における一致度を算出する演算手段と、演算手段により算出された一致度を操作者に提示する提示手段と、を具備する。【選択図】図３
2006011574.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
検査対象物を撮影することにより得られた画像中から切り出された欠陥相当画像から二値化画像を生成する二値化画像生成手段と、二値化画像生成手段により生成された二値化画像から様々な画像的特徴のそれぞれに関する特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、特徴量抽出手段により抽出された様々な画像的特徴のそれぞれに関する特徴量に基づいて欠陥種別を判別するニューラルネットワークとを有する欠陥種別判別システムにおいて、
前記ニューラルネットワークに含まれる各種演算係数を最適化するための学習処理に必要な教師データの登録操作を支援するために使用される教師データの登録支援装置であって、
既に登録済みの教師データに相当する欠陥種別名並びにその特徴量列が登録されたデータベースと、
新たに登録するための教師データに相当する欠陥種別名並びにその特徴量列を入力するための入力手段と、
入力手段により入力された欠陥種別名の特徴量列とデータベースに登録された複数の欠陥種別名のそれぞれに対応する特徴量列とを、予め各画像的特徴毎に定義された量子化単位にて照合する照合手段と、
照合手段による照合の結果、入力された欠陥種別名の特徴量列と一致する登録済特徴量列が存在しないときには、入力された欠陥種別名の特徴量列とその欠陥種別名の特徴量列として既に登録されている特徴量列の平均値との量子化単位における一致度を算出する演算手段と、
演算手段により算出された一致度を操作者に提示する提示手段と、
を具備する、ことを特徴とする教師データの登録支援装置。
【請求項２】
照合手段により量子化単位における照合一致が判定された登録済み特徴量列に対応する欠陥種別名が、入力された特徴量列に対応する欠陥種別名と不一致のときには、所定の出力動作を行う出力手段を含む、ことを特徴とする請求項１に記載の教師データの登録支援装置。
【請求項３】
所定の出力動作が、操作者に対する警告動作である、ことを特徴とする請求項２に記載の教師データの登録支援装置。
【請求項４】
所定の出力動作が、操作者に対する、欠陥種別名の不一致に係る二つの特徴量列に相当する図表の提示である、ことを特徴とする請求項２に記載の教師データの登録支援装置。
【請求項５】
各図表にはその基礎とされた欠陥相当画像が付加されている、ことを特徴とする請求項４に記載の教師データの登録支援装置。
【請求項６】
提示される図表がレーダチャートである、ことを特徴とする請求項４に記載の教師データの登録支援装置。
【請求項７】
前記検査対象物が連続製造工程に置かれたシート状物体である、ことを特徴とする請求項１〜７に記載の教師データの登録支援装置。
【請求項８】
前記シート状物体が連続抄紙ラインに置かれた帯状紙である、ことを特徴とする請求項７に記載の教師データの登録支援装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、欠陥種別判別システム（例えば、連続抄紙ライン等に適用）を構成するニューラルネットワークに含まれる各種演算係数を最適化するための学習処理に必要な教師データの登録操作を支援するために使用される教師データの登録支援装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
検査対象物（例えば、抄紙ラインを流れる帯状紙等）を撮影することにより得られた画像中から切り出された欠陥相当画像から二値化画像を生成する二値化画像生成手段と、二値化画像生成手段により生成された二値化画像から様々な画像的特徴のそれぞれに関する特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、特徴量抽出手段により抽出された様々な画像的特徴のそれぞれに関する特徴量に基づいて欠陥種別（虫、淡い欠陥、黒点、穴、薄破れ等）を判別するニューラルネットワークとを有する欠陥種別判別システムは、従来より知られている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
この種の欠陥種別判別システムにおける欠陥種別判別精度を上げるためには、ニューラルネットワークに含まれる各ニューロンの演算係数（例えば、結合係数Ｗ、ニューロン状態Ｓの判定閾値等）を最適化せねばならない。この最適化のための学習処理は、操作者により登録された教師データ（欠陥種別名とそれに対応する入力特徴量列）に基づいて学習処理を実行することにより実現される。
【０００４】
従来、教師データの登録処理は、与えられた入力特徴量列に対応する欠陥種別名を入力すると言った操作により行われている。このとき、与えられた入力特徴量列に相当する欠陥種別名の判定は、画面上に表示された欠陥相当画像に基づく操作者の視覚的判断に委ねられていた。
【特許文献１】特開平１０−３０２０４９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、欠陥相当画像とそれに対応する欠陥種別名との間には必ずしも厳密に一義的な関係は存在しないため、上述の視覚的判断にのみ頼った欠陥種別名の判定方法にあっては、欠陥種別名の視覚的な判断誤りにより、不適切な教師データを登録する虞があった。このような誤った教師データが登録されると、ニューロンの演算係数最適化のための学習演算処理において、いつまで経っても学習演算処理が収束せずに、無駄に時間が費やされる結果となる。殊に、この種の学習演算処理は、各ニューロンの結合係数や閾値を僅かずつ変更しては、規定の演算動作を繰り返すものであるから、教師データが正しく登録されたとしても、数十分程度はかかるものであり、誤った教師データを与えることによる時間の損失は、作業能率の大幅な低下に繋がりかねない。
【０００６】
この発明は、上述の問題点に着目してなされたものであり、その目的とするところは、この種のニューラルネットワークを含む欠陥種別判別システムにおいて、誤った教師データを登録することに基づく学習処理時間のロスを回避することが可能な教師データの登録支援装置を提供することにある。
【０００７】
この発明のさらに他の目的並びに作用効果については、明細書の以下の説明を参照することにより、当業者であれば容易に理解されるであろう。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
この発明の教師データの登録支援装置は、検査対象物を撮影することにより得られた画像中から切り出された欠陥相当画像から二値化画像を生成する二値化画像生成手段と、二値化画像生成手段により生成された二値化画像から様々な画像的特徴のそれぞれに関する特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、特徴量抽出手段により抽出された様々な画像的特徴のそれぞれに関する特徴量に基づいて欠陥種別を判別するニューラルネットワークとを有する欠陥種別判別システムにおいて、前記ニューラルネットワークに含まれる各種演算係数を最適化するための学習処理に必要な教師データの登録操作を支援するために使用される。
【０００９】
この教師データの登録支援装置は、既に登録済みの教師データに相当する欠陥種別名並びにその特徴量列が登録されたデータベースと、新たに登録するための教師データに相当する欠陥種別名並びにその特徴量列を入力するための入力手段と、入力手段により入力された欠陥種別名の特徴量列とデータベースに登録された複数の欠陥種別名のそれぞれに対応する特徴量列とを、予め各画像的特徴毎に定義された量子化単位にて照合する照合手段と、照合手段による照合の結果、入力された欠陥種別名の特徴量列と一致する登録済特徴量列が存在しないときには、入力された欠陥種別名の特徴量列とその欠陥種別名の特徴量列として既に登録されている特徴量列の平均値との量子化単位における一致度を算出する演算手段と、演算手段により算出された一致度を操作者に提示する提示手段と、を含んでいる。
【００１０】
このような構成によれば、照合手段による照合の結果、入力された欠陥種別名の特徴量列と一致する登録済特徴量列が存在しないときに、新たな登録が可能となることに加えて、登録に先立って、その教師データ（欠陥種別名とその特徴量列）の確かさが一致度として操作者に提示されるため、欠陥種別名に相応しくない特徴量列が教師データとして誤って登録され、それにより学習処理に支障を来すと言った不具合が回避される。
【００１１】
この発明の教師データの登録支援装置にあっては、さらに、照合手段により量子化単位における照合一致が判定された登録済み特徴量列に対応する欠陥種別名が入力された特徴量列に対応する欠陥種別名と不一致のときには所定の出力動作を行う出力手段と、を含んでいてもよい。
【００１２】
このような構成によれば、照合手段により量子化単位における照合一致が判定された登録済み特徴量列に対応する欠陥種別名が、入力された特徴量列に対応する欠陥種別名と不一致のときには、所定の出力動作を行う出力手段を含んでいるため、特徴量列同士がほぼ同一であるにも拘わらず、それら二つの欠陥相当画像に対して異なる欠陥種別を誤って割り当てようとしたときには、その旨を示す所定の出力動作が行われることとなり、それに基づいて操作者は自己の判断の誤りに気がつくことができる。
【００１３】
上述の装置にあっては、所定の出力動作が、操作者に対する警告動作であってもよい。このような構成によれば、特徴量列同士がほぼ同一であるにも拘わらず、それら二つの欠陥相当画像に対して異なる欠陥種別を割り当てようとしたときには、その旨を示す警告動作が行われることとなり、それに基づいて操作者は自己の判断の誤りに気がつくことができる。ここで、警告動作には、ブザーやランプの点灯のほか、画像表示器の画面上に警告文を表示すること、等を含めることができる。
【００１４】
上述の装置にあっては、所定の出力動作が、操作者に対する、欠陥種別名の不一致に係る二つの特徴量列に相当する図表の提示であってもよい。このような構成によれば、それら二つの特徴量列をより詳細に照合することにより、操作者は欠陥種別名の割り当て適否を判断することができる。
【００１５】
上述の装置にあっては、各図表にはその基礎とされた欠陥相当画像が付加されていてもよい。このような構成によれば、欠陥相当画像同士の照合により、操作者は欠陥種別名の割り当て適否をより厳密に判断することができる。
【００１６】
上述の装置にあっては、提示される図表がレーダチャートであってもよい。このような構成によれば、特徴量列を構成する各特徴量同士の比較を視覚を通じてより精密に行なうことにより、操作者は欠陥種別名の割り当て適否を判断することができる。
【００１７】
上述の各装置において、前記検査対象物は連続製造工程に置かれたシート状物体（例えば、鋼板やフィルム等）であってもよい。特に、前記シート状物体が連続抄紙ラインに置かれた帯状紙であるときには、食品向け用途の紙における品質向上に寄与するところが大きいと言う利点がある。なお、照合手段により量子化単位における照合一致が判定された登録済み特微量列に対応ずる欠陥種別名が、入力された特微量列に対応する欠陥種別名と一致するときには、入力された欠陥種別名の特微量列とその欠陥種別名の特微量列として既に登録されている特微量列の平均値との量子化単位における一致度を算出し、算出された一致度を創作者に提示してもよい。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、この種のニューラルネットワークを有する欠陥種別判別システムにおいて、誤った教師データを登録することに基づく学習処理時間のロスを回避することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
以下に、この発明の好適な実施の一形態を添付図面を参照しながら詳細に説明する。連続抄紙ラインと本発明装置との関係を示すシステム構成図が図１に示されている。
【００２０】
同図において、１は連続抄紙ラインの後段に備え付けられているワインダマシン、２はワインダ操業支援装置、３はシート検査装置である。当業者にはよく知られているように、ワインダ操業支援装置２を構成するＷＣＳサーバＰＣ５はプログラマブル・コントローラ（ＰＬＣ）４を介してワインダマシン１の動作を制御する。シート検査装置３にはカメラ、光源、画像処理（欠陥検出）ボード、各種処理ＰＣが含まれており、そこで検出した欠陥の情報や画像データがデータ処理ＰＣ６のデータベースに保存される。同時に、このデータはＷＣＳサーバＰＣ５にも保存される。これらの画像データを用いて欠陥の種別判別が行われる。
【００２１】
ＷＣＳサーバＰＣ５は、本発明の欠陥種別判別システムを構成する。すなわち、この欠陥種別判別システムは、検査対象物である紙の表面を撮影することにより得られた画像中から切り出された欠陥相当画像から２値化画像を生成する２値化画像生成手段と、２値化画像生成手段により生成された２値化画像から様々な画像的特徴のそれぞれに関する特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、特徴量抽出手段により抽出された様々な画像的特徴のそれぞれに関する特徴量に基づいて欠陥種別を判別するニューラルネットワークとを含んでいる。
【００２２】
より具体的には、欠陥種別判別システムの構成図が図２に示されている。同図において、検査対象物を撮影することにより得られた画像中から切り出された欠陥画像１０は、欠陥色の判別部１１において、明または暗画像と明暗混合画像とに分類される。
【００２３】
明暗混合画像は、明側画像２値化部１２と暗側画像２値化部１４とに並列に供給される。明側画像２値化部１２は、明暗混合画像の中で明側画像の２値化処理を担う。同様に、暗側画像２値化部１４は、明暗混合画像中の暗側画像の２値化処理を担う。これら明側及び暗側画像２値化部１２，１４から得られる２値化画像は、２値化画像合成部１５において合成され、特徴抽出の基礎となる最終的な２値化画像が求められる。一方、欠陥色の判別部１１において分類された明または暗画像は、画像２値化部１３に送られ、ここで２値化画像に変換される。こうして２値化画像合成部１５及び画像２値化部１３にて得られた２値化画像は、画像前処理部１６へと送られる。
【００２４】
画像前処理部１６は、先の処理で生成された２値化画像に対し、所定の前処理を行う。この前処理は特徴量抽出のためのものである。すなわち、画像前処理部１６において前処理された２値化画像は特徴量抽出部１７へと送られ、ここで濃淡特徴量及び形状特徴量が抽出される。
【００２５】
１次ニューラルネットワーク判別処理部１８は、特徴量抽出部１７によって抽出された形状特徴量及び濃淡特徴量に基づき、欠陥種別判別を行う。こうして、種別判別出力２１が生成出力される。
【００２６】
一方、この実施形態においては、さらに２次ニューラルネットワーク判別処理部２０が設けられる。この２次ニューラルネットワーク判別処理部２０は、画像前処理部１６から得られる濃淡ヒストグラムと１次ニューラルネットワーク判別処理部１８からの処理結果データに基づき、さらに別の切り口から、欠陥種別判別処理を実行する。
【００２７】
こうして得られた１次ニューラルネットワーク判別処理部１８の判別結果、並びに、２次ニューラルネットワーク判別処理部２０の判別結果、に基づいて最終的な欠陥種別判別出力２１が生成される。尚、例外処理部１９は、画像前処理部１６の前処理結果に基づき、例外処理信号を生成する。この例外処理信号が種別判別出力２１となる。また、ここで言う種別判別出力２１としては、虫、淡い欠陥、黒点、穴、薄破れ等が含まれている。
【００２８】
このような欠陥種別判別システムによれば、連続抄紙ラインのオペレータは、種別判別出力２１によって、連続抄紙ライン上を流れる帯状紙の何れの箇所に、虫、淡い欠陥、黒点、穴、薄破れ等の欠陥が存在するかを確実に認識することができる。そして、この判別結果に基づき、ワインダマシンを逆転するなどによって、その欠陥箇所を探査し、これを適宜除去する。
【００２９】
この種の欠陥種別判別システムにおける欠陥種別判別精度を上げるためには、ニューラルネットワーク１８，２０に含まれる各ニューロンの演算係数（例えば、結合係数Ｗ、ニューロン状態Ｓの判定閾値等）を最適化せねばならない。この最適化のための学習処理は、操作者により登録された教師データ（欠陥種別名とそれに対応する入力特徴量列）に基づいて学習処理を実行することにより実現される。本発明の教師データの登録支援装置は、前記ニューラルネットワークに含まれる各種演算係数を最適化するための学習処理に必要な教師データの登録操作を支援するものである。
【００３０】
この教師データの登録支援装置は、先に述べたように、既に登録済みの教師データに相当する欠陥種別名並びにその特徴量列が登録されたデータベースと、新たに登録するための教師データに相当する欠陥種別名並びにその特徴量列を入力するための入力手段と、入力手段により入力された欠陥種別名の特徴量列とデータベースに登録された複数の欠陥種別名のそれぞれに対応する特徴量列とを、予め各画像的特徴毎に定義された量子化単位にて照合する照合手段と、照合手段による照合の結果、入力された欠陥種別名の特徴量列と一致する登録済特徴量列が存在しないときには、入力された欠陥種別名の特徴量列とその欠陥種別名の特徴量列として既に登録されている特徴量列の平均値との量子化単位における一致度を算出する演算手段と、演算手段により算出された一致度を操作者に提示する提示手段と、照合手段により量子化単位における照合一致が判定された登録済み特徴量列に対応する欠陥種別名が入力された特徴量列に対応する欠陥種別名と不一致のときには所定の出力動作を行う出力手段とを含んでいる。
【００３１】
このような教師データの登録支援装置を実現するための教師データの登録支援処理の詳細が図３のフローチャートに示されている。この教師支援処理は、教師データの入力に応答して実行を開始される。なお、教師データにおける「欠陥種別名」の決定は、画面に表示された欠陥画像に基づく操作者の視覚的な判断に委ねられている。
【００３２】
すなわち、教師データＤが入力されると、当該教師データＤの取り込みが行われる（ステップ３０１）。ここでは、新規に入力される教師データＤは欠陥種別名［Ｎａｍｅ］と特徴量列［ｃ１，ｃ２，…ｃｎ］の組合せとして表されている。すなわち、ｃ１が第１特徴、ｃ２が第２特徴、ｃｎが第ｎ特徴として表されている。
【００３３】
次いで、新規に入力される教師データを構成する特徴量列［ｃ１，ｃ２，…ｃｎ］とデータベースに格納された各欠陥種別毎の特徴量列［ｃｋ１，ｃｋ２，…ｃｋｎ（ｋ＝１，２・・・ｋｍａｘ）］との逐一照合処理が実行される。すなわち、まずポインタｋを１にセットしたのち（ステップ３０２）、ポインタｋの値を＋１づつ更新させながら（ステップ３０９）、順次登録データＤｋを読み込み、教師データＤの特徴量列［ｃ１，ｃ２，…ｃｎ］と登録データの特徴量列［ｃｋ１，ｃｋ２，…ｃｋｎ］との照合が行われる（ステップ３０４）。
【００３４】
このとき、照合結果が不一致のときには（ステップ３０５ＮＯ）、ポインタｋの値を＋１ずつインクリメントしては（ステップ３０９）、次の登録データを読み出しては（ステップ３０３）、両者の照合を行う（ステップ３０４）。これに対して、両者の一致が判定されたときには（ステップ３０５ＹＥＳ）、教師データＤの欠陥種別名［Ｎａｍｅ］と登録データＤｋの欠陥種別名［Ｎａｍｅｋ］との一致がさらに判定される。ここで、両者が一致した場合には（ステップ３０６ＹＥＳ）、同様にして、ポインタｋの値を＋１更新しては（ステップ３０９）、次の登録データＤｋに関して、照合処理（ステップ３０４）、一致判定処理（ステップ３０５）が、ポインタｋの値が最終値ｋｍａｘに達するまでの間（ステップ３０８）実行される。
【００３５】
これに対して、照合結果が一致で（ステップ３０５）、なおかつ教師データＤの欠陥種別名［Ｎａｍｅ］と登録データＤｋの欠陥種別名［Ｎａｍｅｋ］とが不一致と判定されると（ステップ３０６ＮＯ）、所定の出力処理が実行される（ステップ３０７）。
【００３６】
出力処理の詳細を示す説明図が図４に示されている。この例にあっては、出力処理が開始されると、まずオペレータに対して所定の警告表示及び警告ブザーの鳴動が行われ（ステップ４０１）、その後オペレータからの図表要求操作を待って（ステップ４０２）、必要に応じて教師データＤと登録データＤｋとをレーダチャートを用いて左右に並べて表示する処理が実行される（ステップ４０３）。レーダチャートによる表示態様の詳細については、後に図７を参照して詳細に説明する。
【００３７】
図３に戻って、ステップ３０４における照合処理及びステップ３０５における一致判別処理は、本発明にあっては、図６及び図７に示されるように、量子化単位において行われる。すなわち、本発明にあっては、図６（ａ）に示されるように、特徴量０〜０．１９，０．２〜０．３９，０．４〜０．５９，０．６〜０．７９，０．８〜１．００といったように、特徴量レンジ０．００〜１．００の間は５段階の量子化区分に分けられており、各段階はレベル１，レベル２，レベル３，レベル４，レベル５といった指標により量子化されている。例えば、欠陥Ａについて、特徴量である面積が０．１５、面積比が０．５５、円形度が０．６５、フェレ比が０．８５、丸さ度が０．３５であると想定すれば、先の量子化単位を用いることによって、面積はレベル１、面積比はレベル３、円形度はレベル４、フェレ比はレベル５、丸さ度はレベル２といったように表すことができる。
【００３８】
そして、この量子化単位（レベル１〜レベル５）を用いて、先ほどの照合処理（ステップ３０４）及び一致判別処理（ステップ３０５）が実行される。その結果、この照合処理（ステップ３０４）並びに一致判別処理（ステップ３０５）は、ある程度の冗長度をもって行われる。すなわち、教師データＤの特徴量列［ｃ１，ｃ２，…ｃｎ］と登録データＤｋの特徴量列［ｃｋ１，ｃｋ２，…ｃｋｎ］との照合は、０．２幅の冗長性をもたせて行われる。
【００３９】
このような構成によれば、照合手段により量子化単位における照合一致が判定された登録済み特徴量列に対応する欠陥種別名が、入力された特徴量列に対応する欠陥種別名と不一致のときには、所定の出力動作を行うようにしたため、特徴量列同士がほぼ同一であるにも拘わらず、それら２つの欠陥相当画像に対して誤って異なる欠陥種別を割り当てようとしたときには、その旨を示す所定の出力動作が行われることとなり、それに基づいて操作者は自己の判断の誤りに気がつくことができ、必要な修正操作が促される。
【００４０】
このことが、図７の照合処理の説明図にさらに詳しく説明されている。同図（ａ）はデータベース内の登録状態を示している。また、同図（ｂ）はこれから登録しようとする欠陥に関する特徴量列を示している。
【００４１】
いま仮に、データベース内には、欠陥Ａ，欠陥Ｂ，欠陥Ｃがすでに３通りずつ登録されており、欠陥Ａは特徴量列｛（１，３，４，５，２），（１，３，４，５，３），（１，３，４，５，４）｝、欠陥Ｂは特徴量列｛（２，３，４，５，１），（２，４，４，５，１），（２，５，４，５，１）｝、欠陥Ｃは特徴量列｛（５，５，１，３，２），（５，５，２，２，３），（５，５，１，２，３）｝を有する。
【００４２】
このとき、新たに欠陥Ｃを登録しようとしたとき、その特徴量列（２，３，４，５，１）が、すでに登録している欠陥Ｂの特徴量列（２，３，４，５，１）と一致したものと想定する。このとき、両者の特徴量列は量子化単位において一致するのに対し、両者の欠陥種別名は一方が欠陥Ｂであるのに他方が欠陥Ｃとなって相違する。
【００４３】
このような場合、先に示した図３のフローチャートにおいて、ステップ３０５は『一致』、かつステップ３０６は『不一致』と判定され、その結果所定の出力処理が実行される（ステップ３０７）。そして、先に図４を参照して説明したように、警告表示及び警報ブザーの鳴動（ステップ４０１）並びにオペレータの要求操作に応じて、教師データＤと登録データＤｋとをレーダチャートにより並べて表示する処理（ステップ４０３）が実行される。
【００４４】
このようにして、レーダチャートにより並べて表示された特徴量列の一例が図９に示されている。同図（ａ）と同図（ｂ）とを比較して明らかなように、レーダチャート９０２ａとレーダチャート９０２ｂとでは各特徴量毎の相違が図形上の相違として表されており、そのため両者の特徴別相違点をオペレータは容易に認識することができる。しかも、各レーダチャートのそれぞれ９０２ａ，９０２ｂには、さらに対象となる欠陥画像９０１ａ，９０１ｂが付加されているため、欠陥相当画像とそれに対応する特徴別特徴量の値の相違を容易に視覚的に認識することができる。
【００４５】
次に、図３に戻って、新規に登録しようとする教師データが既に登録済みの教師データのいずれにも一致しないときには（ステップ３０８ＹＥＳ）、図５へと進んで、入力された欠陥種別名の特徴量列とその欠陥種別名の特徴量列として既に登録されている特徴量列の平均値との量子化単位における一致度を算出する処理が実行される。
【００４６】
すなわち、先ず最初に、既に登録されている欠陥の中から、これから登録する欠陥に対して設定された欠陥種別の特徴量を求める処理が実行される（ステップ５０１）。続いて、設定した欠陥種別の各特徴量毎の平均を５段階でレベル分け（量子化）する処理が実行される（ステップ５０２）。続いて、設定した欠陥種の特徴量の平均とこれから登録する欠陥とでパターン照合を行う処理が実行される（ステップ５０３）。続いて、照合結果の判定処理が実行される（ステップ５０４）。
【００４７】
ここで、図８（ａ）に示されるように、欠陥種別名Ａ同士でパターンが１００％一致していると判定された場合には（ステップ５０５）、所定の画面上には、全ての特徴量が一致していることを示す二重丸印が表示される（ステップ５０８）。また、図８（ｂ）に示されるように、欠陥種別名Ａ同士でパターンが８０％以上一致していると判定された場合には（ステップ５０６）、所定の画面上には、８０％の特徴量が一致していることを示す丸印が表示される（ステップ５０９）。さらに、図８（ｃ）に示されるように、欠陥種別名Ａ同士でパターンが８０％以上一致していないと判定された場合には（ステップ５０７）、所定の画面上には、８０％の特徴量が一致していないことを示す×印が表示される（ステップ５０９）。
【００４８】
なお、図９の例にあっては、図９（ａ）と図９（ｂ）とを比較するだけではなく、図９（ａ），（ｂ）のそれぞれの中で、これから登録しようとする欠陥の特徴量（レーダチャートの塗りつぶし）と登録済の平均の特徴量（レーダチャートの直線）とを比較するものである。すなわち、同図（ａ）はこれから登録しようとする特徴量（レーダチャートの塗りつぶし）と登録済の平均の特徴量（レーダチャートの特徴）とが合っていない場合、同図（ｂ）はこれから登録しようとする特徴量（レーダチャートの塗りつぶし）と登録済の平均の特徴量（レーダチャートの直線）とが合っていない場合である。
【００４９】
以上の説明で明らかなように、本発明の教師データの登録支援装置は、既に登録済みの教師データに相当する欠陥種別名並びにその特徴量列が登録されたデータベース（図７（ａ）参照）と、新たに登録するための教師データに相当する欠陥種別名並びにその特徴量列（図７（ｂ）参照）を入力するための入力手段と、入力手段により入力された欠陥種別名の特徴量列とデータベースに登録された複数の欠陥種別名のそれぞれに対応する特徴量列とを、予め各画像的特徴毎に定義された量子化単位（図６（ａ）参照）にて照合する照合手段（図３ステップ３０４，３０５参照）と、照合手段による照合の結果、入力された欠陥種別名の特徴量列と一致する登録済特徴量列が存在しないときには（図３ステップ３０８ＮＯ）、入力された欠陥種別名の特徴量列とその欠陥種別名の特徴量列として既に登録されている特徴量列の平均値との量子化単位における一致度を算出する演算手段（図５ステップ５０１，５０２，５０３）と、演算手段により算出された一致度を操作者に提示する提示手段（図５ステップ５０５〜５０７、５０８〜５１０）とを具備するものであるから、照合手段による照合の結果、入力された欠陥種別名の特徴量列と一致する登録済特徴量列が存在しないときに限り、新たな登録が可能となることに加えて、登録に先立って、その教師データ（欠陥種別名とその特徴量列）の確かさが一致度として操作者に提示されるため、欠陥種別名に相応しくない特徴量列が教師データとして誤って登録され、それにより学習処理に支障を来すと言った不具合が回避される。
【００５０】
加えて、この発明の教師データの登録支援装置にあっては、照合手段により量子化単位における照合一致が判定された登録済み特徴量列に対応する欠陥種別名が、入力された特徴量列に対応する欠陥種別名と不一致のときには所定の出力動作を行う出力手段（図３ステップ３０７参照）とを含んでいる。
【００５１】
そのため、照合手段により量子化単位における照合不一致が判定された登録済み特徴量列に対応する欠陥種別名が、入力された特徴量列に対応する欠陥種別名と不一致のときには、所定の出力動作を行う出力手段（ステップ３０７）を含んでいるため、特徴量列同士がほぼ同一であるにも拘わらず、それら２つの欠陥相当画像に対して異なる欠陥種別を割り当てようとしたときには、その旨を示す所定の出力動作が行われることとなり、それに基づいて操作者は自己の判断の誤りに気がつくことができる。
【００５２】
従って、この発明によれば、誤った教師データを登録することに基づく学習処理時間のロスを回避することが可能となる。すなわち、誤った教師データが登録されると、ニューロンの演算係数最適化のための学習演算処理において、いつまでたっても学習演算処理が収束せずに、無駄に時間が費やされる結果となる。殊に、この種の学習演算処理は、各ニューロンの結合係数や閾値を僅かずつ変更しては、規定の演算動作を繰り返すものであるから、教師データが正しく登録されたとしても、数十分程度はかかるものであり、誤った教師データを与えることによる時間の損失は、作業能率の大幅な低下に繋がりかねない。
【図面の簡単な説明】
【００５３】
【図１】連続抄紙ラインと本発明装置との関係を示すシステム構成図である。
【図２】欠陥種別判別システムの構成図である。
【図３】登録支援処理の説明図（その１）である。
【図４】出力処理の詳細を示す説明図である。
【図５】登録支援処理の説明図（その２）である。
【図６】特徴量のレベル分けの説明図である。
【図７】登録済欠陥と新規登録欠陥との特徴量列照合処理の説明図である。
【図８】録済欠陥平均値と新規登録欠陥との特徴量列照合処理の説明図である。
【図９】レーダチャートの一例を示す説明図である。
【符号の説明】
【００５４】
１  ワインダマシン
２  ワインダ操業支援装置
３  シート検査装置
４  プログラマブル・コントローラ（ＰＬＣ）
５  ＷＣサーバＰＣ
６  データ処理ＰＣ
７  ネットワーク
１０  欠陥画像
１１  欠陥色の判別部
１２  明側画像２値化部
１３  画像２値化部
１４  暗側画像２値化部
１５  ２値画像の合成部
１６  画像前処理部
１７  特徴量抽出部
１８  １次ニューラルネットワーク判別処理部
１９  例外処理部
２０  ２次ニューラルネットワーク判別処理部
２１  種別判別出力
９０１ａ、９０１ｂ  欠陥相当画像
９０２ａ，９０２ｂ  レーダチャート
【図１】
2006011574.tif 000003
【図２】
2006011574.tif 000004
【図３】
2006011574.tif 000005
【図４】
2006011574.tif 000006
【図５】
2006011574.tif 000007
【図６】
2006011574.tif 000008
【図７】
2006011574.tif 000009
【図８】
2006011574.tif 000010
【図９】
2006011574.tif 000011