(57)【要約】【課題】光源変動など本質的でない変動に頑健であり、かつ、従来に比較して少ない学習データ量で精度良く判別可能な信号データ判別装置を提供すること。【解決手段】判別対象である信号データを入力する信号データ入力部と、正常であるか異常であるかの教師信号の付された複数のサンプルデータに基づいて予め学習を行った学習器を用いて信号データについて特徴量を抽出して特徴マップを生成する特徴マップ生成部と、正常の教師信号の付された複数のサンプルデータに基づいて生成された複数の特徴マップのデータと信号データの特徴マップとを用いて、各サンプルデータと信号データとの組合せの間で特徴マップの差分をとって距離マップを生成する距離マップ生成部と、距離マップから信号データとサンプルデータとの間の距離値を求める距離値演算部と、距離値に基づいて当該信号データが正常であるか異常であるかを判別する信号データ判別部とを具備してなる。【選択図】図１
2018081442.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
信号データが正常であるか異常であるかを判別する判別装置に適用するための学習済モデル生成方法であって、
正常であるか異常であるかの教師信号の付された複数のサンプルデータについて、学習器を用いてそれぞれのサンプルデータについて特徴量を抽出して特徴マップを生成する特徴マップ生成手順と、
複数のサンプルデータのうち教師信号が正常のサンプル同士の組合せ、若しくは、教師信号が正常のサンプルと異常のサンプルの組合せについて、前記特徴マップについて差分をとって距離マップを生成する距離マップ生成手順と、
前記距離マップから組合せごとの距離値を求める距離値演算手順と、
前記距離値を所定の閾値と比較して当該組み合わせが閾値未満の教師信号が正常のサンプル同士の組合せか、閾値以上の教師信号が正常のサンプルと異常のサンプルの組合せかを判別する距離値判別手順と、
前記距離値判別手順における判別結果が、サンプルデータの教師信号の組合せと一致するように、前記学習器の演算パラメータを修正して学習を行うパラメータ修正手順と
を含む学習済モデル生成方法。
【請求項２】
前記距離値演算手順は、プーリング関数によって距離マップから距離値を演算するようにした
請求項１記載の学習済モデル生成方法。
【請求項３】
信号データが正常であるか異常であるかを判別する判別装置に適用するための学習済モデル生成装置であって、
正常であるか異常であるかの教師信号の付された複数のサンプルデータについて、学習器を用いてそれぞれのサンプルデータについて特徴量を抽出して特徴マップを生成する特徴マップ生成部と、
複数のサンプルデータのうち教師信号が正常のサンプル同士の組合せ、若しくは、教師信号が正常のサンプルと異常のサンプルの組合せについて、前記特徴マップについて差分をとって距離マップを生成する距離マップ生成部と、
前記距離マップから組合せごとの距離値を求める距離値演算部と、
前記距離値を所定の閾値と比較して当該組み合わせが閾値未満の教師信号が正常のサンプル同士の組合せか、閾値以上の教師信号が正常のサンプルと異常のサンプルの組合せかを判別する距離値判別部と、
前記距離値判別部における判別結果が、サンプルデータの教師信号の組合せと一致するように、前記学習器の演算パラメータを修正して学習を行うパラメータ修正部と
を具備してなる学習済モデル生成装置。
【請求項４】
判別対象である信号データを入力する信号データ入力手順と、
正常であるか異常であるかの教師信号の付された複数のサンプルデータに基づいて予め学習を行った学習器を用いて、前記信号データについて特徴量を抽出して特徴マップを生成する特徴マップ生成手順と、
正常である教師信号の付された複数のサンプルデータに基づいて生成された複数の特徴マップのデータと、前記特徴マップ生成手順で生成された信号データの特徴マップとを用いて、特徴マップを生成した各サンプルデータと信号データとの組合せの間で特徴マップの差分をとって距離マップを生成する距離マップ生成手順と、
前記距離マップから信号データとサンプルデータとの間の距離値を求める距離値演算手順と、
前記距離値に基づいて当該信号データが正常であるか異常であるかを判別する信号データ判別手順
とを含む信号データ判別方法。
【請求項５】
判別対象である信号データを入力する信号データ入力部と、
正常であるか異常であるかの教師信号の付された複数のサンプルデータに基づいて予め学習を行った学習器を用いて、前記信号データについて特徴量を抽出して特徴マップを生成する特徴マップ生成部と、
正常である教師信号の付された複数のサンプルデータに基づいて生成された複数の特徴マップのデータと、前記特徴マップ生成部で生成された信号データの特徴マップとを用いて、特徴マップを生成した各サンプルデータと信号データとの組合せの間で特徴マップの差分をとって距離マップを生成する距離マップ生成部と、
前記距離マップから信号データとサンプルデータとの間の距離値を求める距離値演算部と、
前記距離値に基づいて当該信号データが正常であるか異常であるかを判別する信号データ判別部
とを具備してなる信号データ判別装置。
【請求項６】
前記距離値演算部は、前記距離マップから組合せごとの距離値を求める組合せ単位距離値演算処理と、信号データとサンプルデータの全組合せの距離値に基づいて信号データ単位の距離値を求める信号データ単位距離値演算処理とによって、信号データの距離値を演算するようにした
請求項５記載の信号データ判別装置。
【請求項７】
前記距離値演算部における組合せ単位距離値演算処理は、プーリング関数によって距離マップから距離値を演算するようにした
請求項６記載の信号データ判別装置。
【請求項８】
前記距離値演算部における信号データ単位距離値演算処理は、全組合せの距離値の平均を演算して平均値を信号データの距離値とするようにした
請求項６又は７記載の信号データ判別装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像データに基づく外観検査のように信号データが正常であるか異常であるかを判別する判別装置に適用するための学習済モデルの生成、及び、学習済モデルを適用した信号データ判別装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、製品の外観検査や異常検出に対処するために、製品を撮影した画像に基づく検査法が検討されてきた。対象製品の画像を正常品を撮影した画像と比較することで対象製品が正常品であるか異常品であるかを判別するという方法が一般的であるが、その際の判別手法として代表的なものとして、差分検知法と機械学習法とが存在する。
【０００３】
差分検知法は、外観検査に限らず、類似した２つの信号の差分に基づいて判定を行う手法である。２つの信号間のわずかな本質的な違いを検出することで、外観検査や異常検知などの多様な問題に対処できることが知られている。例えば、対象の製品に傷が含まれるかどうかを識別する外観検査の問題では、「正常品が撮像された画像」と「同一視点から撮像された画像」間の差異を測ることで、対象の物体に傷があるかどうかを判定できる。対象の製品が正常であるかどうかを識別する異常検知問題は、「センサから取得された正常な信号」と「現在の信号」との差異を比較することで解決できる。このような二つのサンプル間の差分を比較する方法論は、一般に差分検知（Change detection）と呼ばれる。差分検知で解決できる問題は幅広く、例として監視カメラの動画認識、リモートセンシング、自動運転などが挙げられる。
【０００４】
機械学習法は、正常か異常かのラベル情報の付された大量の学習サンプルから対象のデータが正常値か異常値かを識別するモデルを学習させ、それを外観検査や異常検知などの問題に適用する方法である。学習のためには大量のサンプルデータと演算時間を必要とするが、一度学習を終えた学習済モデルを生成してしまえば、精度の高い判定が可能となる。
【０００５】
このような外観検査のための技術として、例えば、特許文献１に記載の表面品質評価装置が既に提案されている。この特許文献１に記載の表面品質評価装置は、表面に形成された酸化被膜の厚さの分布を考慮して金属の品質を自動的に評価することができるようにするためのものであり、機械学習による評価を採用している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１１−１９１２５２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
前述の差分検知法は、コンピュータビジョンの領域において古くから知られている一般的な方法であり、機械学習法と比較した場合、多くはモデルの学習を必要としないため、学習サンプルを取得する手間やアノテーションを付与するための時間が削減できるという利点があるが、差分検知における特に重要な課題の一つとして、得られた差分が本質的に重要な差異かどうか適切に識別する問題が挙げられる。例えば、外観検査では二枚の画像間の差分は傷だけでなく照明変動や個体差などの本質的でない原因から生じる場合がある。この問題に対して用いられる典型的な方法は、各サンプルに対して光源変動など本質的でない差分に頑健な特徴ベクトルを抽出し、それらの差分を計算するものである。しかし、どのような差分が本質的に重要なのかは扱う問題の内容によって異なるため、差分検知を用いた手法の多くは問題に応じて適切な差分を出せるようにする前処理を各サンプルに対して行う必要があるという問題があった。例えば、外観検査の例では光源変動を抑えるため、適切に明るさとコントラストを調整した後で画像間の差分を取っていた。しかしながら、この手法は前処理では対応できない変動を適切に抑えられない欠点がある。また、人間の変動に対する価値基準を適切な前処理として設計することが難しい問題もある。
【０００８】
他方、前述の機械学習法は、差分検知法とは異なり、光源変動など本質的でない変動に頑健なモデルが学習によって得られることが期待されるものの、そのようなモデルを作るためには大量の学習データと、信号のうちどの箇所が異常値であるかを示した詳細なアノテーションデータが必要となる。異常個所を含む学習データを大量に用意し、かつ、それぞれに詳細なアノテーションを付与することは、多大な時間とコストを要するという問題があった。
【０００９】
本発明は、上記問題点に鑑みなされたものであり、光源変動など本質的でない変動に頑健であり、かつ、従来に比較して少ない学習データ量で精度良く判別可能な信号データ判別装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明に係る学習済モデル生成方法は、信号データが正常であるか異常であるかを判別する判別装置に適用するための学習済モデル生成方法であって、正常であるか異常であるかの教師信号の付された複数のサンプルデータについて、学習器を用いてそれぞれのサンプルデータについて特徴量を抽出して特徴マップを生成する特徴マップ生成手順と、複数のサンプルデータのうち教師信号が正常のサンプル同士の組合せ、若しくは、教師信号が正常のサンプルと異常のサンプルの組合せについて、前記特徴マップについて差分をとって距離マップを生成する距離マップ生成手順と、前記距離マップから組合せごとの距離値を求める距離値演算手順と、前記距離値を所定の閾値と比較して当該組み合わせが閾値未満の教師信号が正常のサンプル同士の組合せか、閾値以上の教師信号が正常のサンプルと異常のサンプルの組合せかを判別する距離値判別手順と、前記距離値判別手順における判別結果が、サンプルデータの教師信号の組合せと一致するように、前記学習器の演算パラメータを修正して学習を行うパラメータ修正手順とを含むことを特徴とする。
【００１１】
また、本発明に係る学習済モデル生成方法は、前記距離値演算手順は、プーリング関数によって距離マップから距離値を演算するようにしたことを特徴とする。
【００１２】
また、本発明に係る学習済モデル生成装置は、信号データが正常であるか異常であるかを判別する判別装置に適用するための学習済モデル生成装置であって、正常であるか異常であるかの教師信号の付された複数のサンプルデータについて、学習器を用いてそれぞれのサンプルデータについて特徴量を抽出して特徴マップを生成する特徴マップ生成部と、複数のサンプルデータのうち教師信号が正常のサンプル同士の組合せ、若しくは、教師信号が正常のサンプルと異常のサンプルの組合せについて、前記特徴マップについて差分をとって距離マップを生成する距離マップ生成部と、前記距離マップから組合せごとの距離値を求める距離値演算部と、前記距離値を所定の閾値と比較して当該組み合わせが閾値未満の教師信号が正常のサンプル同士の組合せか、閾値以上の教師信号が正常のサンプルと異常のサンプルの組合せかを判別する距離値判別部と、前記距離値判別部における判別結果が、サンプルデータの教師信号の組合せと一致するように、前記学習器の演算パラメータを修正して学習を行うパラメータ修正部とを具備してなることを特徴とする。
【００１３】
本発明に係る信号データ判別方法は、判別対象である信号データを入力する信号データ入力手順と、正常であるか異常であるかの教師信号の付された複数のサンプルデータに基づいて予め学習を行った学習器を用いて、前記信号データについて特徴量を抽出して特徴マップを生成する特徴マップ生成手順と、正常である教師信号の付された複数のサンプルデータに基づいて生成された複数の特徴マップのデータと、前記特徴マップ生成手順で生成された信号データの特徴マップとを用いて、特徴マップを生成した各サンプルデータと信号データとの組合せの間で特徴マップの差分をとって距離マップを生成する距離マップ生成手順と、前記距離マップから信号データとサンプルデータとの間の距離値を求める距離値演算手順と、前記距離値に基づいて当該信号データが正常であるか異常であるかを判別する信号データ判別手順とを含むことを特徴とする。
【００１４】
本発明に係る信号データ判別装置は、判別対象である信号データを入力する信号データ入力部と、正常であるか異常であるかの教師信号の付された複数のサンプルデータに基づいて予め学習を行った学習器を用いて、前記信号データについて特徴量を抽出して特徴マップを生成する特徴マップ生成部と、正常である教師信号の付された複数のサンプルデータに基づいて生成された複数の特徴マップのデータと、前記特徴マップ生成部で生成された信号データの特徴マップとを用いて、特徴マップを生成した各サンプルデータと信号データとの組合せの間で特徴マップの差分をとって距離マップを生成する距離マップ生成部と、前記距離マップから信号データとサンプルデータとの間の距離値を求める距離値演算部と、前記距離値に基づいて当該信号データが正常であるか異常であるかを判別する信号データ判別部とを具備してなることを特徴とする。
【００１５】
また、本発明に係る信号データ判別装置は、前記距離値演算部は、前記距離マップの特徴毎の差分値から組合せごとの距離値を求める組合せ単位距離値演算処理と、信号データとサンプルデータの全組合せの距離値に基づいて信号データ単位の距離値を求める信号データ単位距離値演算処理とによって、信号データの距離値を演算するようにしたことを特徴とする。
【００１６】
また、本発明に係る信号データ判別装置は、前記距離値演算部における組合せ単位距離値演算処理は、プーリング関数によって距離マップから距離値を演算するようにしたことを特徴とする。
【００１７】
また、本発明に係る信号データ判別装置は、前記距離値演算部における信号データ単位距離値演算処理は、全組合せの距離値の平均を演算して平均値を信号データの距離値とするようにしたことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、差分検知法のように光源変動など本質的でない変動に対処するための入力データに対する前処理の必要がなく、従来の機械学習法のように詳細なアノテーションの付された大量のサンプルデータを必要とせず、正常か異常かといった弱いアノテーションの付されたサンプルデータを従来に比較して少ない量だけ用意すれば高精度の学習を行うことが可能となるため、従来に比較して多大な時間とコストを削減することができる。また、サンプル間の組み合わせによってデータセットを作成するため、単一のサンプルを用いて学習する場合よりもデータセットのサンプル数が増大する。特に、正常品よりも異常品の数が非常に少ない状況においては、単一のサンプルを用いて学習する場合には異常品のサンプルを多数準備することが困難であるが、本発明においては、正常品−異常品のペアの数が、正常品−正常品のペアの数よりも相対的に多くなる。よって、異常品の数が非常に少ない状況においても、学習の高精度化、効率化を測ることができる。また、ペアの数が多ければ学習を高精度に行えるので、従来の機械学習の手法と比較してサンプル数を大幅に減らすことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明に係る信号データ判別装置１０の構成を表したブロック図である。
【図２】特徴マップ生成部１２の学習器において使用する学習済モデル１７の生成の概要を表した説明図である。
【図３】信号データ判別装置１０における判別に使用する距離値演算までの概要を表した説明図である。
【図４】学習済モデルの生成の流れを表したフローチャート図である。
【図５】信号データの判別処理の流れを表したフローチャート図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
［第１の実施の形態］
以下、図面を参照しながら、第１の実施の形態に係る信号データ判別装置の例について説明する。図１は、本発明に係る信号データ判別装置１０の構成を表したブロック図である。なお、信号データ判別装置１０は、専用マシンとして設計した装置であってもよいが、一般的なコンピュータによって実現可能なものであるものとする。この場合に、信号データ判別装置１０は、一般的なコンピュータが通常備えているであろうＣＰＵ（Central Processing Unit：中央演算処理装置）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit：画像処理装置）、メモリ、ハードディスクドライブ等のストレージを具備しているものとする（図示省略）。また、これらの一般的なコンピュータを本例の信号データ判別装置１０として機能させるためにプログラムよって各種処理が実行されることは言うまでもない。
【００２１】
信号データ判別装置１０は、信号データ入力部１１と、特徴マップ生成部１２と、距離マップ生成部１３と、距離値演算部１４と、信号データ判別部１５と、記憶部１６とを少なくとも備えている。
【００２２】
信号データ入力部１１は、本発明に係る信号データ判別装置１０において正常であるか異常であるかを判別したい信号データ１９を入力する機能を有する。信号データ１９の入力は、有線又は無線によってリアルタイムに取得してその都度入力するものであってもよいし、取得した信号データ１９を後述する記憶部１６に記憶させたうえで、判別のタイミングで読み出すようにしてもよい。
【００２３】
特徴マップ生成部１２は、判別対象の信号データ１９について学習器に基づいて信号データの特徴量を抽出して特徴マップを生成する機能を有する。特徴マップを生成可能なものであればどのような学習器であってもよいが、例えば、畳み込みニューラルネットワーク（CNN：Convolutional Neural Network）を学習器として採用することが考えられる。特徴マップの生成は、例えば、畳み込みニューラルネットワークの場合には、入力信号データと重みフィルタ、或いは、途中経過での特徴マップと重みフィルタとで内積をとり、ラスタスキャンによって繰り返し畳み込み処理を行うことで特徴マップを得る。なお、この特徴マップ生成部１２における学習器は、最終的な判別が精度良く行えるような特徴マップが生成できるように予め学習を行って、学習済モデル１７として記憶部１６に記憶させておく。学習済モデル１７の生成の詳細については後述する。
【００２４】
また、本発明においては、信号データについて判別を行うために、正常である教師信号の付された複数のサンプルデータを必要とし、それらの正常の教師信号の付された複数のサンプルデータそれぞれについても特徴マップ生成部１２において特徴マップを生成する。複数の教師信号付サンプルデータ１８は記憶部１６に記憶されており、教師信号付サンプルデータ１８のそれぞれに対応した特徴マップを予め生成して記憶部１６に記憶させておくようにしてもよいし、信号データの特徴マップの生成のタイミングで教師信号付サンプルデータ１８についても特徴マップを生成するようにしてもよい。
【００２５】
距離マップ生成部１３は、正常である教師信号の付された教師信号付サンプルデータ１８に基づいて生成された複数の特徴マップのデータと、信号データに基づいて生成された特徴マップとを用いて、教師信号付サンプルデータ１８のそれぞれと信号データとの組合せの間で特徴マップの差分をとって距離マップを生成する機能を有する。
【００２６】
距離値演算部１４は、距離マップから信号データとサンプルデータとの間の距離値を求める機能を有する。
【００２７】
信号データ判別部１５は、距離値演算部１４で求めた信号データとサンプルデータとの間の距離値に基づいて信号データが正常であるか異常であるかの判別を行う機能を有する。具体的には、例えば、距離値演算部１４で求めた距離値を予め設定した所定の閾値と比較して、閾値未満であれば信号データは正常であると判別し、閾値以上であれば信号データは異常であると判別する手法が考えられる。なお、本発明は、正常、異常の判別の場合のみならず、分類を行うような場合にも適用可能であり、分類の場合には、距離値の大きさに応じて信号データを分類する手法が採用し得る。
【００２８】
記憶部１６は、学習済モデル１７、教師信号付サンプルデータ１８、信号データ１９など、信号データ判別装置１０における処理に必要な情報が記憶されている。
【００２９】
図２は、特徴マップ生成部１２の学習器において使用する学習済モデル１７の生成の概要を表した説明図である。使用される学習器に応じた学習方法が採用される必要があるが、ここでの学習器は、一例として、畳み込みニューラルネットワーク（以下、ＣＮＮ）を採用する場合について説明を行う。なお、学習には、例えば、ロス関数を採用することができ、Triplet loss関数、siamese loss関数、sigmoid cross entropy loss関数など様々なロス関数を採用し得る。また、学習の前段階として、最初の学習時のＣＮＮには、適当に（例えば、ランダムによって）パラメータを割り振っておく。
【００３０】
学習は、先ず、正常（０）であるか異常（１）であるかの教師信号の付された複数のサンプルデータ（Ｘ1〜Ｘ4）をそれぞれ特徴マップ生成のためのＣＮＮに入力し、それぞれの特徴マップ（ｈ1〜ｈ4）を生成する。なお、本例では、正常と異常の区別ができればよいので教師信号として（０）と（１）の２つを用いたが、複数項目に分類するような場合には、教師信号の種類も増えることになる。
【００３１】
次に、それぞれがサンプルデータに対応した特徴マップ（ｈ1〜ｈ4）について、教師信号が正常のサンプル同士の組合せ、若しくは、教師信号が正常のサンプルと異常のサンプルの組合せについて、特徴マップについて差分をとって距離マップを生成し、距離マップから組合せごとの距離値（ｄ12、ｄ13、ｄ14、ｄ23、ｄ24）を演算する。距離マップから距離値を算出する手法としては、例えば、global max pooling、global average pooling、global Lp poolingなどのglobal pooling関数を用いる。
【００３２】
そして、組合せごとの距離値（ｄ12、ｄ13、ｄ14、ｄ23、ｄ24）を予め設定した所定の閾値と比較して、閾値未満であればその距離値は正常同士の組合せのものであると判別し、閾値以上であればその距離値は正常と異常の組合せのものであると判別する。このような距離値に対する判別結果とサンプルデータの教師信号を比較して、判別精度を評価する。一例としては、判別の正答率が所定以上の確率となるか否かが考えられる。判別精度が所定条件を充足していない場合には、ＣＮＮのパラメータを修正して、また最初から学習処理を行う。このように学習を繰り返して、判別精度が所定条件を充足したときに学習処理を終えて、学習済モデルを得る。
【００３３】
図３は、信号データ判別装置１０における判別に使用する距離値演算までの概要を表した説明図である。信号データの判別処理は、先ず、予め学習を行って得た学習済モデルを利用したＣＮＮに対して信号データ（Ｘ）を入力して特徴マップ（ｈ）を生成する。また、正常である教師信号の付された複数のサンプルデータ（Ｘ1〜ＸN）を用意し、それらの正常の教師信号の付された複数のサンプルデータそれぞれについても特徴マップ生成部１２において特徴マップを生成して、特徴マップ（ｈ1〜ｈN）を得る。
【００３４】
次に、サンプルデータ（Ｘ1〜ＸN）に対応した特徴マップ（ｈ1〜ｈN）と、信号データ（Ｘ）に対応した特徴マップ（ｈ）との組合せの間で特徴マップの差分をとって距離マップを生成する。そして、生成した距離マップから、例えば、global max pooling関数を用いて、信号データ（Ｘ）と各サンプルデータ（Ｘ1〜ＸN）との間の距離値（ｄ1〜ｄN）を得る。そして、得られた距離値（ｄ1〜ｄN）の平均値を求めるなどの処理を行って、判別に用いるための距離値ｄを得る。この距離値ｄを所定の閾値と比較して信号データの判別を行う。
【００３５】
図４は、学習済モデルの生成の流れを表したフローチャート図である。この図４に示すように、学習器に対する学習処理のためには、先ず、教師信号の付された複数のサンプルデータを準備する必要がある（ステップＳ１１）。複数のサンプルデータは、教師信号が正常のものと異常のものをそれぞれ複数準備する。そして、準備した複数のサンプルデータから特徴マップを生成する（ステップＳ１２）。特徴マップの生成は、例えば、ＣＮＮによって複数の特徴量を抽出することで行われる。また、初期のＣＮＮのパラメータは、例えば、ランダムに割り振っておく。
【００３６】
次に、教師信号が正常同士の組合せ又は正常と異常の組合せについて特徴マップの差分をとって距離マップを生成する（ステップＳ１３）。そして、距離マップから組合せごとの距離値を演算する（ステップＳ１４）。この時の距離値の演算は、例えば、global max pooling関数を用いて行われる。求めた距離値を所定の閾値と比較して組合せごとに正常・異常を判別する（ステップＳ１５）。
【００３７】
最後に、組合せごとの判別結果を教師信号と比較して、判別精度を求める（ステップＳ１６）。そして、判別精度が所定の条件を充足したか否かを判定する（ステップＳ１７）。ここで、判別精度が所定の条件を充足していない場合には、特徴マップ生成のための学習器、例えば、ＣＮＮのパラメータを修正して（ステップＳ１８）、その後に、ステップＳ１２〜Ｓ１６の学習処理を行う。ステップＳ１７において判別精度が所定の条件を充足したと判定した場合には、その時点での学習器のパラメータからなる学習済モデルを得て終了する。
【００３８】
図５は、信号データの判別処理の流れを表したフローチャート図である。この図５に示すように、信号データの判別処理のためには、先ず、信号データの入力を行う（ステップＳ２１）。そして、学習済モデルを利用した学習器、例えば、ＣＮＮを用いて、信号データについての特徴マップを生成する（ステップＳ２２）。特徴マップの生成は、例えば、ＣＮＮによって複数の特徴量を抽出することで行われる。また、正常である教師信号の付された複数のサンプルデータを用意し、それらの正常の教師信号の付された複数のサンプルデータそれぞれについても特徴マップを生成しておく。
【００３９】
次に、教師信号が正常である複数のサンプルデータのそれぞれの特徴マップと信号データの特徴マップとの間で差分をとって、組合せごとの距離マップを生成する（ステップＳ２３）。そして、各組合せごとに距離マップから距離値を演算する（ステップＳ２４）。この時の演算は、例えば、global max pooling関数を用いて行われる。得られた全組合せの距離値に基づいて、信号データの距離値を決定する（ステップＳ２５）。ここでは、例えば、全組合せの距離値の平均値を信号データの距離値とする演算を行う。
【００４０】
最後に、信号データの距離値を所定の閾値と比較して、信号データが正常であるか異常であるかを判別する（ステップＳ２６）。例えば、信号データの距離値が閾値未満であれば信号データは正常であると判別し、閾値以上であれば信号データは異常であると判別する。そして、判別結果を出力して終了する（ステップＳ２７）。
【００４１】
以上のような構成からなる本例の信号データ判別装置１０は、以下の効果がある。
（１）従来の差分検知の手法と異なり、特徴抽出部分に機械学習による学習器を設けて学習済モデルによって特徴抽出を行うようにしているので、学習済モデルによって特徴抽出を行えば光源変動など本質的でない変動に頑健な判別が可能となる。
（２）直接サンプルを与え識別する従来の機械学習の手法と異なり、正常品との差異を明示的に捉えることで、わずかな差異であったとしても正しく捉えることができる。
（３）サンプルに異常箇所が含まれるかどうかといった弱いアノテーション情報だけで学習できる。すなわち、サンプル毎に異常箇所を詳細にアノテーションする必要がないため、学習のためのサンプルデータの準備が容易になる。
（４）サンプル間の組み合わせによってデータセットを作成するため、単一のサンプルを用いて学習する場合よりもデータセットのサンプル数が増大する。特に、正常品よりも異常品の数が非常に少ない状況においては、単一のサンプルを用いて学習する場合には異常品のサンプルを多数準備することが困難であるが、本発明においては、正常品−異常品のペアの数が、正常品−正常品のペアの数よりも相対的に多くなる。よって、異常品の数が非常に少ない状況においても、学習の高精度化、効率化を測ることができる。また、ペアの数が多ければ学習を高精度に行えるので、従来の機械学習の手法と比較してサンプル数を大幅に減らすことが可能となる。
【００４２】
すなわち、本例の信号データ判別装置によれば、差分検知法のように光源変動など本質的でない変動に対処するための入力データに対する前処理の必要がなく、従来の機械学習法のように詳細なアノテーションの付された大量のサンプルデータを必要とせず、正常か異常かといった弱いアノテーションの付されたサンプルデータを従来に比較して少ない量だけ用意すれば高精度の学習を行うことが可能となるため、従来に比較して多大な時間とコストを削減することができる。
【００４３】
前記第１の実施の形態においては、図３にしめすように、正常の教師信号付サンプルデータそれぞれと信号データとの間で距離値を演算し、全組合せの距離値の平均を求めて、距離値の平均値から推論処理を行うものとして説明を行った。しかし、この推論は平均だけでなく、状況に応じて様々な手法を適用することができる。例えば、Local Outlier Factorによる距離補正を伴う異常検知システムを特徴マップを求めた後に適用することもできる。また、データセット中の各サンプルと未知のサンプル間の距離を弱識別器のスコア関数とみなせば、バギングなどのアンサンブル学習を適用することもできる。
【００４４】
前記第１の実施の形態においては、信号データが正常であるか異常であるかを判別する推論処理を行うためのものとして信号データ判別装置１０の説明を行ったが、信号データを複数の項目に分類するような推論処理も可能である。また、信号データとしても様々な種類のものを対象とすることが可能である。例えば、製品を撮影した画像に基づく外観検査、音声信号データに基づく異常音の検出、顔認証システムにおける顔の特徴の判別・分類など、様々な分野において適用可能な技術である。
【符号の説明】
【００４５】
１０            信号データ判別装置
１１            信号データ入力部
１２            特徴マップ生成部
１３            距離マップ生成部
１４            距離値演算部
１５            信号データ判別部
１６            記憶部
１７            学習済モデル
１８            教師信号付サンプルデータ
１９            信号データ
【図１】
2018081442.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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