(57)【要約】【課題】特定の欠陥種を正確に分類することが可能な情報処理装置等を提供する。【解決手段】情報処理装置は、欠陥領域を含む欠陥画像を欠陥種の情報とともに欠陥データとして記憶し、欠陥領域の特徴量に基づいて欠陥データをプロットしたグラフ５０を表示する。そして、表示した欠陥データのうち、打痕傷３１の欠陥データの近傍にある他の欠陥種の欠陥データを削除し、当該欠陥データを削除した後の欠陥データの集合に対して機械学習を行い、打痕傷３１の欠陥領域と他の欠陥種の欠陥領域を判別するための識別関数a1’,a2’を作成する。【選択図】図７
2019120527.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
欠陥領域を含む欠陥画像を欠陥種の情報とともに欠陥データとして記憶する記憶手段と、
前記欠陥領域の特徴量に基づいて前記欠陥データをプロットしたグラフを表示するプロット手段と、
表示した前記欠陥データのうち、所定の欠陥種の前記欠陥データの近傍にある他の欠陥種の前記欠陥データを削除する削除手段と、
他の欠陥種の前記欠陥データを削除した後の前記欠陥データの集合に対して機械学習を行い、欠陥領域を所定の欠陥種に分類するための識別関数を作成する識別関数作成手段と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
欠陥領域を含む欠陥画像を欠陥種の情報とともに欠陥データとして記憶する記憶手段と、
前記欠陥領域の特徴量に基づいて前記欠陥データをプロットしたグラフを表示するプロット手段と、
表示した前記欠陥データのうち、所定の欠陥種の前記欠陥データの近傍にある他の欠陥種の前記欠陥データを所定の欠陥種の前記欠陥データとする置換手段と、
他の欠陥種の前記欠陥データを所定の欠陥種の前記欠陥データとした後の前記欠陥データの集合に対して機械学習を行い、欠陥領域を所定の欠陥種に分類するための識別関数を作成する識別関数作成手段と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項３】
前記識別関数作成手段で作成した識別関数により、新たな欠陥画像の欠陥領域について欠陥種の分類を行う分類手段と、
所定の欠陥種に分類された前記新たな欠陥画像を表示する表示手段と、
を有することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
表示した前記欠陥データのうち、所定の欠陥種の前記欠陥データの近傍にある他の欠陥種の前記欠陥データの選択を受付ける選択受付手段を有することを特徴とする請求項１から請求項３のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項５】
表示した前記欠陥データのうち、所定の欠陥種の前記欠陥データの近傍にある他の欠陥種の前記欠陥データを抽出する抽出手段を有することを特徴とする請求項１から請求項３のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記プロット手段は、機械学習の結果に基づきプロットを行うことを特徴とする請求項１から請求項５のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項７】
欠陥領域を含む欠陥画像を欠陥種の情報とともに欠陥データとして記憶する記憶手段を有するコンピュータが、
前記欠陥領域の特徴量に基づいて前記欠陥データをプロットしたグラフを表示するステップと、
表示した前記欠陥データのうち、所定の欠陥種の前記欠陥データの近傍にある他の欠陥種の前記欠陥データを削除するステップと、
他の欠陥種の前記欠陥データを削除した後の前記欠陥データの集合に対して機械学習を行い、欠陥領域を所定の欠陥種に分類するための識別関数を作成するステップと、
を実行することを特徴とする情報処理方法。
【請求項８】
欠陥領域を含む欠陥画像を欠陥種の情報とともに欠陥データとして記憶する記憶手段を有するコンピュータが、
前記欠陥領域の特徴量に基づいて前記欠陥データをプロットしたグラフを表示するステップと、
表示した前記欠陥データのうち、所定の欠陥種の前記欠陥データの近傍にある他の欠陥種の前記欠陥データを所定の欠陥種の前記欠陥データとするステップと、
他の欠陥種の前記欠陥データを所定の欠陥種の前記欠陥データとした後の前記欠陥データの集合に対して機械学習を行い、欠陥領域を所定の欠陥種に分類するための識別関数を作成するステップと、
を実行することを特徴とする情報処理方法。
【請求項９】
欠陥領域を含む欠陥画像を欠陥種の情報とともに欠陥データとして記憶する記憶手段を有するコンピュータを、
前記欠陥領域の特徴量に基づいて前記欠陥データをプロットしたグラフを表示するプロット手段と、
表示した前記欠陥データのうち、所定の欠陥種の前記欠陥データの近傍にある他の欠陥種の前記欠陥データを削除する削除手段と、
他の欠陥種の前記欠陥データを削除した後の前記欠陥データの集合に対して機械学習を行い、欠陥領域を所定の欠陥種に分類するための識別関数を作成する識別関数作成手段と、
して機能させるためのプログラム。
【請求項１０】
欠陥領域を含む欠陥画像を欠陥種の情報とともに欠陥データとして記憶する記憶手段を有するコンピュータを、
前記欠陥領域の特徴量に基づいて前記欠陥データをプロットしたグラフを表示するプロット手段と、
表示した前記欠陥データのうち、所定の欠陥種の前記欠陥データの近傍にある他の欠陥種の前記欠陥データを所定の欠陥種の前記欠陥データとする置換手段と、
他の欠陥種の前記欠陥データを所定の欠陥種の前記欠陥データとした後の前記欠陥データの集合に対して機械学習を行い、欠陥領域を所定の欠陥種に分類するための識別関数を作成する識別関数作成手段と、
して機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、欠陥の分類に関する処理を行う情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
検査対象の欠陥検査を行う際、検査対象の撮影画像から抽出した欠陥領域について、欠陥の種類（以下、欠陥種という）を識別関数を用いて分類し、分類結果に応じた判定基準により良否判定を行うことがある。識別関数はサポートベクターマシン（SVM）等の機械学習手法により作成し、これにより欠陥をいくつかの欠陥種に分類することができる（例えば、特許文献１−２）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開2016−191589号公報
【特許文献２】特開2017−062677号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来技術では識別関数による欠陥種の分類を完全に正しく行うことは困難であった。欠陥検査の分野では、見逃してはならない特定の欠陥種の欠陥を含む製品が誤分類によって流出してしまう虞があり、重大な問題であった。
【０００５】
本発明は、このような課題に鑑みてなされたもので、特定の欠陥種を正確に分類することが可能な情報処理装置等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】
【０００６】
前述した課題を解決するための第１の発明は、欠陥領域を含む欠陥画像を欠陥種の情報とともに欠陥データとして記憶する記憶手段と、前記欠陥領域の特徴量に基づいて前記欠陥データをプロットしたグラフを表示するプロット手段と、表示した前記欠陥データのうち、所定の欠陥種の前記欠陥データの近傍にある他の欠陥種の前記欠陥データを削除する削除手段と、他の欠陥種の前記欠陥データを削除した後の前記欠陥データの集合に対して機械学習を行い、欠陥領域を所定の欠陥種に分類するための識別関数を作成する識別関数作成手段と、を備えることを特徴とする情報処理装置である。
第２の発明は、欠陥領域を含む欠陥画像を欠陥種の情報とともに欠陥データとして記憶する記憶手段と、前記欠陥領域の特徴量に基づいて前記欠陥データをプロットしたグラフを表示するプロット手段と、表示した前記欠陥データのうち、所定の欠陥種の前記欠陥データの近傍にある他の欠陥種の前記欠陥データを所定の欠陥種の前記欠陥データとする置換手段と、他の欠陥種の前記欠陥データを所定の欠陥種の前記欠陥データとした後の前記欠陥データの集合に対して機械学習を行い、欠陥領域を所定の欠陥種に分類するための識別関数を作成する識別関数作成手段と、を備えることを特徴とする情報処理装置である。
【０００７】
本発明によれば、上記のようにプロットされた欠陥データにおいて、所定の欠陥種の欠陥データの近傍にある他の欠陥種の欠陥データを削除あるいは所定の欠陥種に置換した後、機械学習手法により欠陥種を分類する識別関数を作成する。これにより、所定の欠陥種の欠陥については正確に当該所定の欠陥種に分類できる識別関数が得られ、所定の欠陥種の欠陥を含む製品の流出を防止することが可能となる。
【０００８】
前記識別関数作成手段で作成した識別関数により、新たな欠陥画像の欠陥領域について欠陥種の分類を行う分類手段と、所定の欠陥種に分類された前記新たな欠陥画像を表示する表示手段と、を有することが望ましい。
これにより、新たに入力された欠陥画像について、前記作成した識別関数により欠陥種の分類を行うことが可能である。前記の識別関数は他の欠陥種の欠陥を所定の欠陥種に分類する可能性があるが、この場合も所定の欠陥種に分類された欠陥画像を表示し、目視検査を行うことでフォローできる。
【０００９】
前記情報処理装置は、表示した前記欠陥データのうち、所定の欠陥種の前記欠陥データの近傍にある他の欠陥種の前記欠陥データの選択を受付ける選択受付手段を有することが望ましい。あるいは、表示した前記欠陥データのうち、所定の欠陥種の前記欠陥データの近傍にある他の欠陥種の前記欠陥データを抽出する抽出手段を有することも望ましい。
前者の場合、オペレータにより選択された欠陥データを削除あるいは置換でき、後者の場合、情報処理装置により自動的に抽出された欠陥データを削除あるいは置換できる。
【００１０】
前記プロット手段は、機械学習の結果に基づきプロットを行うことが望ましい。
これにより、適当な特徴量によって欠陥データをプロットできる。
【００１１】
第３の発明は、欠陥領域を含む欠陥画像を欠陥種の情報とともに欠陥データとして記憶する記憶手段を有するコンピュータが、前記欠陥領域の特徴量に基づいて前記欠陥データをプロットしたグラフを表示するステップと、表示した前記欠陥データのうち、所定の欠陥種の前記欠陥データの近傍にある他の欠陥種の前記欠陥データを削除するステップと、他の欠陥種の前記欠陥データを削除した後の前記欠陥データの集合に対して機械学習を行い、欠陥領域を所定の欠陥種に分類するための識別関数を作成するステップと、を実行することを特徴とする情報処理方法である。
第４の発明は、欠陥領域を含む欠陥画像を欠陥種の情報とともに欠陥データとして記憶する記憶手段を有するコンピュータが、前記欠陥領域の特徴量に基づいて前記欠陥データをプロットしたグラフを表示するステップと、表示した前記欠陥データのうち、所定の欠陥種の前記欠陥データの近傍にある他の欠陥種の前記欠陥データを所定の欠陥種の前記欠陥データとするステップと、他の欠陥種の前記欠陥データを所定の欠陥種の前記欠陥データとした後の前記欠陥データの集合に対して機械学習を行い、欠陥領域を所定の欠陥種に分類するための識別関数を作成するステップと、を実行することを特徴とする情報処理方法である。
【００１２】
第５の発明は、欠陥領域を含む欠陥画像を欠陥種の情報とともに欠陥データとして記憶する記憶手段を有するコンピュータを、前記欠陥領域の特徴量に基づいて前記欠陥データをプロットしたグラフを表示するプロット手段と、表示した前記欠陥データのうち、所定の欠陥種の前記欠陥データの近傍にある他の欠陥種の前記欠陥データを削除する削除手段と、他の欠陥種の前記欠陥データを削除した後の前記欠陥データの集合に対して機械学習を行い、欠陥領域を所定の欠陥種に分類するための識別関数を作成する識別関数作成手段と、して機能させるためのプログラムである。
第６の発明は、欠陥領域を含む欠陥画像を欠陥種の情報とともに欠陥データとして記憶する記憶手段を有するコンピュータを、前記欠陥領域の特徴量に基づいて前記欠陥データをプロットしたグラフを表示するプロット手段と、表示した前記欠陥データのうち、所定の欠陥種の前記欠陥データの近傍にある他の欠陥種の前記欠陥データを所定の欠陥種の前記欠陥データとする置換手段と、他の欠陥種の前記欠陥データを所定の欠陥種の前記欠陥データとした後の前記欠陥データの集合に対して機械学習を行い、欠陥領域を所定の欠陥種に分類するための識別関数を作成する識別関数作成手段と、して機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１３】
本発明により、特定の欠陥種を正確に分類することが可能な情報処理装置等を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】情報処理装置１のハードウェア構成を示す図。
【図２】情報処理装置１の機能構成を示す図。
【図３】欠陥の分類及び欠陥検査の流れを示すフローチャート。
【図４】欠陥種を示す図。
【図５】SVMについて説明する図。
【図６】識別関数の作成の流れを示すフローチャート。
【図７】グラフ５０の例。
【図８】情報処理装置１の機能構成を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、図面に基づいて本発明の実施形態を詳細に説明する。
【００１６】
（１．情報処理装置１）
図１は本発明の実施形態に係る情報処理装置１のハードウェア構成を示す図である。本実施形態の情報処理装置１は、検査対象の欠陥の分類及び欠陥検査と、欠陥の分類に用いる識別関数の作成を行う。検査対象はカード基材とするが、これに限ることはない。
【００１７】
図１に示すように、情報処理装置１は、制御部１１、記憶部１２、入力部１３、表示部１４、通信制御部１５等がバスを介して接続されたコンピュータにより実現できる。しかしながらこれに限ることはなく、用途、目的に応じて様々な構成を採ることが可能である。
【００１８】
制御部１１は、CPU、ROM、RAM等によって構成される。CPUは、記憶部１２やROM等の記録媒体に格納されるプログラムをRAM上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、バスを介して接続された各部を駆動制御することで情報処理装置１の後述する各処理を実現する。ROMは不揮発性メモリであり、コンピュータのブートプログラムやBIOS等のプログラム、データ等を恒久的に保持している。RAMは揮発性メモリであり、記憶部１２やROMなどの記録媒体からロードしたプログラム、データ等を一時的に保持するとともに、制御部１１が各種処理を行う為に使用するワークエリアを備える。
【００１９】
記憶部１２はハードディスクドライブ、ソリッドステートドライブ、フラッシュメモリ等であり、制御部１１が実行するプログラム、プログラム実行に必要なデータ、OS等が格納される。プログラム等は制御部１１により必要に応じて読み出されてRAMに移され、CPUにより各種の手段として実行される。
【００２０】
入力部１３は、情報処理装置１に対し各種の入力を行うものであり、キーボード、マウス、タッチパネルディスプレイ等の入力装置等を含む。
表示部１４は液晶パネルなどのディスプレイ等を備え、制御部１１の指示に従ってディスプレイでの表示を行う。
通信制御部１５はネットワーク等を介して他の装置との通信を行う。ネットワークは、有線、無線を問わない。
【００２１】
図２は情報処理装置１の機能構成を示す図である。図２に示すように、情報処理装置１は、記憶手段１０１、プロット手段１０２、選択受付手段１０３、削除手段１０４、識別関数作成手段１０５、分類手段１０６、表示手段１０７等を有する。
【００２２】
記憶手段１０１（記憶部１２）は、欠陥領域を含む欠陥画像を欠陥種の情報とともに欠陥データとして記憶するものである。本実施形態では欠陥データ以外に、欠陥の分類に用いる識別関数も記憶する。欠陥領域、欠陥画像、欠陥種、および識別関数については後述する。
【００２３】
プロット手段１０２は、欠陥領域の特徴量に基づいて欠陥データをプロットしたグラフを表示するものである。
【００２４】
選択受付手段１０３は、プロット手段１０２で表示した欠陥データのうち、所定の欠陥種の欠陥データの近傍にある他の欠陥種の欠陥データの選択を受付けるものである。
【００２５】
削除手段１０４は、上記選択された他の欠陥種の欠陥データを削除するものである。
【００２６】
識別関数作成手段１０５は、削除手段１０４で欠陥データを削除した後の欠陥データの集合に対して機械学習を行い、欠陥領域を所定の欠陥種に分類するための識別関数を作成するものである。
【００２７】
分類手段１０６は、識別関数作成手段１０５で作成した識別関数により、新たな欠陥画像の欠陥領域について欠陥種の分類を行うものである。
【００２８】
表示手段１０７は、所定の欠陥種に分類された上記新たな欠陥画像を表示するものである。
【００２９】
（２．情報処理装置１による情報処理方法）
次に、情報処理装置１が実行する処理について説明する。前記したように、情報処理装置１は検査対象であるカード基材の欠陥の分類及び欠陥検査と、欠陥の分類に用いる識別関数の作成を行う。
【００３０】
（２−１．欠陥の分類及び欠陥検査）
図３は欠陥の分類及び欠陥検査の流れを示すフローチャートである。図３の各ステップは情報処理装置１の制御部１１が実行する処理である。
【００３１】
情報処理装置１は、検査対象であるカード基材を撮影した撮影画像を取得すると（Ｓ１１）、当該撮影画像に基づいて欠陥領域（欠陥）を抽出する（Ｓ１２）。欠陥領域の抽出方法は特に限定されない。例えば、撮影画像と基準画像（検査対象の正の画像）の画素値の差分をとって差分画像を作成し、差分画像を閾値で二値化することにより欠陥領域を抽出できる。欠陥領域が抽出された場合、撮影画像から欠陥領域を含む部分を切り出し、欠陥画像（新たな欠陥画像）として記憶部１２に記録する。
【００３２】
情報処理装置１は、抽出した欠陥領域について、欠陥種を分類するための特徴量を算出する（Ｓ１３）。特徴量は、例えば欠陥領域の面積、欠陥領域に外接する楕円の長辺方向や短辺方向の長さ、欠陥領域の濃度等であるが、これらに限定されることはない。
【００３３】
情報処理装置１は、Ｓ１３で算出した特徴量と、機械学習により予め求めた当該特徴量を変数とする識別関数に基づいて、欠陥領域がどの欠陥種に属するか分類する（Ｓ１４；分類手段１０６）。
【００３４】
Ｓ１４では、例えば欠陥領域を図４に例示する打痕傷３１、スター傷３２、線傷３３などの欠陥種に分類する。このうち打痕傷３１はカード基材の凹凸を伴い、その後の工程で磁気テープ剥がれ等のカードの機能上の不良を発生させる要因となるので、見逃しなく非常に正確に検査を行う必要がある。一方、スター傷３２や線傷３３はカードの外観における心情的な欠陥であり通常の使用でもカード基材上に生じるものであるため、打痕傷３１ほどには厳格な検査が要求されない。
【００３５】
前記の機械学習は既知の技術であり、SVMやディープラーニング等の手法が知られているが、SVMについて簡単に説明すると、図５に示すように、様々な欠陥画像のデータを、その欠陥領域の特徴量A、Bによりグラフ上にプロットした時に、ある欠陥種のグループG1のうち境界線ａに最も近いデータから境界線ａまでの距離g1と、他の欠陥種のグループG2のうち境界線ａに最も近いデータから境界線ａまでの距離g2が最大となるように、これらのグループを区分する境界線ａの式を算出するものである。
【００３６】
図５の例において、特徴量Aの値をx、特徴量Bの値をy、Zを所定値として境界線ａの式を仮にf(x,y)=Zで表すと、ある欠陥画像の欠陥領域の特徴量A、Bの値x,yを代入した時に、f(x，y)＜Zとなる場合、そのデータは欠陥種G2のデータであると判別できる。すなわち、上記の式f(x，y)=Zが、欠陥領域を欠陥種G2に分類するための前記の識別関数（判別式）である。この例では２つの特徴量により欠陥種の判別を行うが、１つあるいは３つ以上の特徴量により欠陥種の判別を行う場合もある。
【００３７】
情報処理装置１は、欠陥種の分類結果に基づき、カード基材の良否を判定する（Ｓ１５）。判定方法は特に限定されず、例えば欠陥領域の面積や濃度等の値が所定値以上であれば不良と判定する。判定基準は欠陥種の分類結果に応じて異なるものとする。
【００３８】
情報処理装置１は、欠陥画像の欠陥領域がＳ１４で所定の欠陥種に分類された場合（Ｓ１６；Ｙｅｓ）、その欠陥画像を表示部１４に表示させ（Ｓ１７；表示手段１０７）、目視検査を行う。そうでない場合（Ｓ１６；Ｎｏ）はそのまま処理を終了する。本実施形態では、目視検査を行う所定の欠陥種を、見逃しなく正確に検査を行う必要がある前記の打痕傷３１とし、他の欠陥種については目視検査を省略することで、目視検査の負担を軽減する。
【００３９】
（２−２．識別関数の作成）
前記した識別関数は、情報処理装置１において予め作成される。図６は識別関数の作成の流れを示すフローチャートである。図６の各ステップは情報処理装置１の制御部１１が実行する処理である。
【００４０】
情報処理装置１は、予めカード基材の様々な欠陥についての欠陥データの入力を受付け、これを記憶部１２（記憶手段１０１）に記録する（Ｓ２１）。欠陥データは、機械学習を行う際に用いる欠陥画像とその欠陥種の情報が紐付いた教師あり学習データである。
【００４１】
情報処理装置１は、これらの欠陥データの集合について機械学習を行い、その結果をグラフにプロットし、表示する（Ｓ２２；プロット手段１０２）。
【００４２】
例えば、情報処理装置１は、機械学習を行うことにより、欠陥種の分類に適した特徴量を求め、当該特徴量の値を軸としたグラフ上に各欠陥データをその欠陥種を識別できるようにプロットする。また当該特徴量を変数とした初期の識別関数を同じくグラフ上に表示する。
【００４３】
図７（ａ）はこのグラフ５０の例であり、横軸を特徴量Aの値、縦軸を特徴量Bの値とし、打痕傷の欠陥データを「◇」、スター傷の欠陥データを「■」、線傷の欠陥データを「△」のマーカーにより識別可能にプロットしたものである。また、図のa1、a2はそれぞれ打痕傷とスター傷を判別する初期の識別関数、打痕傷と線傷を判別する初期の識別関数の例である。
【００４４】
図７（ａ）からわかるように、これらの識別関数は完全に打痕傷とその他の欠陥種を判別できるものでなく、例えば打痕傷は識別関数a1、a2に対して主に左側に存在するが、識別関数a1の右側（スター傷側）にも打痕傷３１が一部存在し、識別関数a2の右側（線傷側）にも打痕傷３１が一部存在している。
【００４５】
結果、識別関数a1、a2を用いると、これら一部の打痕傷３１がＳ１４の欠陥分類においてスター傷や線傷として誤分類され、その後の判定で見逃される可能性がある。前記したように打痕傷３１は見逃せない欠陥であるため、本実施形態では以下の処理により識別関数a1、a2を修正する。
【００４６】
すなわち、オペレータは、打痕傷の欠陥データに着目し、打痕傷の欠陥データの近傍に他の欠陥種の欠陥データがある場合、その欠陥データを選択する。情報処理装置１は、この選択を受付けて（Ｓ２３；選択受付手段１０３）、その欠陥データを識別関数を作成する元となる欠陥データの集合から削除する（Ｓ２４；削除手段１０４）。
【００４７】
打痕傷のデータの近傍に他の欠陥種のデータがある場合としては、例えば図７（ａ）の３１に例示するように打痕傷のデータが他の欠陥種の欠陥データの位置に混在するケースや、図７（ａ）の３２、３３に例示するように他の欠陥種のデータが打痕傷の欠陥データの位置に混在するケースがあり、Ｓ２３、Ｓ２４ではこのようなケースにおける他の欠陥種の欠陥データが選択され図７（ｂ）に示すように削除される。
【００４８】
その後、情報処理装置１は、選択された欠陥データを削除した後の欠陥データの集合から再度機械学習を行って識別関数を作成し（Ｓ２５；識別関数作成手段１０５）、これを記憶部１２に記録する（Ｓ２６）。
【００４９】
図７（ｂ）のa1’、a2’はＳ２５で作成された識別関数を示したものであり、前記の処理により打痕傷の欠陥データの近傍の他の欠陥種の欠陥データを削除した結果、初期の識別関数a1の右側（スター傷側）に存在していた打痕傷３１の欠陥データが修正後の識別関数a1’ではその左側（打痕傷側）に位置することとなる。同様に、初期の識別関数a2の右側（線傷側）に存在していた打痕傷３１の欠陥データも、修正後の識別関数a2’の左側（打痕傷側）に位置することとなる。
【００５０】
そのため、識別関数a1’、a2’は、全ての打痕傷を打痕傷として分類できるものとなり、これをＳ１４における新たな欠陥画像の欠陥領域の分類に用いることで、打痕傷３１がその他の欠陥種の欠陥として誤分類されることがなくなる。一方、この識別関数a1’、a2’は、Ｓ２４で削除した欠陥データのような他の欠陥種の欠陥領域を打痕傷として誤分類するものであるが、この誤分類はＳ１７で欠陥画像を表示部１４に表示させて、目視検査を行うことによりフォローできるため許容する。
【００５１】
以上に説明した本実施形態では、前記のようにプロットされた欠陥データにおいて、打痕傷３１の欠陥データの近傍にある他の欠陥種の欠陥データを削除した後、機械学習手法により欠陥種を分類する識別関数a1’,a2’を作成する。これにより、打痕傷３１の欠陥については確実に打痕傷３１と分類できる識別関数が得られ、打痕傷３１を含む製品の流出を防止することが可能になる。またこのような致命的欠陥が正確に分類できるという前提があれば、良否判定時の判定基準なども必要以上に厳しくする必要が無く合理的なものとでき、また他の欠陥種に分類された欠陥画像の目視検査を省略できるなど、検査の利便性も向上する。
【００５２】
また、情報処理装置１は、新たに入力された欠陥画像について、前記作成した識別関数a1’,a2’により欠陥種の分類を行うことが可能である。前記の識別関数a1’,a2’は他の欠陥種を打痕傷３１に分類する可能性があるが、この場合も打痕傷３１に分類された欠陥画像を表示し、目視検査を行うことでフォローできる。
【００５３】
また、本実施形態では、オペレータにより選択された欠陥データを削除することで、修正後の識別関数a1’,a2’を作成するための欠陥データの集合を好適に作成できる。
【００５４】
また、本実施形態では初期の欠陥データの集合に対し機械学習を行いその結果をＳ２２でプロットすることで、欠陥を分類するのに適当な特徴量による欠陥データのプロットが可能になる。
【００５５】
しかしながら、本発明はこれに限らない。例えば本実施形態ではオペレータにより選択された欠陥データをＳ２４において削除したが、削除する欠陥データを自動で抽出してもよい。この場合、情報処理装置１は図８（ａ）に示すように前記の選択受付手段１０３に代えて抽出手段１０３ａを有する。抽出手段１０３ａは、所定の欠陥種（例えば打痕傷３１）のオペレータによる設定を受付けると、図７（ａ）のようにプロットされている欠陥データのうち、所定の欠陥種の各欠陥データの近傍の所定範囲内にある他の欠陥種の欠陥データを抽出する。抽出した欠陥データはＳ２４で削除される。
【００５６】
また、本実施形態ではＳ２４において欠陥データを削除したが、欠陥データを削除する代わりに当該欠陥データの欠陥種を打痕傷３１（所定の欠陥種）に置き換えてもよい。この場合、情報処理装置１は図８（ｂ）に示すように前記の削除手段１０４に代えて置換手段１０４ａを有する。置換手段１０４ａは、図７（ａ）のようにプロットされている欠陥データのうち、打痕傷３１の欠陥データの近傍にある他の欠陥種の欠陥データを打痕傷３１の欠陥データとする。上記他の欠陥種の欠陥データは、例えばオペレータにより選択されたものであるが、前記の抽出手段１０３ａにより自動で抽出されたものであってもよい。
【００５７】
また、本実施形態では前記の打痕傷３１を正確に分類する必要がある所定の欠陥種としたが、そのような欠陥種は打痕傷３１に限らない。また本実施形態ではカード基材の検査を行う例を説明したが、検査対象もこれに限らず、各種の検査対象の欠陥分類に本発明の方法を適用できる。その例としてインクジェットのノズルに用いられる孔付きのステンレス板などがあり、その孔の検査に本発明の方法を適用することが可能である。
【００５８】
以上、添付図面を参照して、本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は係る例に限定されない。当業者であれば、本願で開示した技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【符号の説明】
【００５９】
１：情報処理装置
３１：打痕傷
３２：スター傷
３３：線傷
５０：グラフ
１０１：記憶手段
１０２：プロット手段
１０３：選択受付手段
１０３ａ：抽出手段
１０４：削除手段
１０４ａ：置換手段
１０５：識別関数作成手段
１０６：分類手段
１０７：表示手段
【図１】
2019120527.tif 000003
【図２】
2019120527.tif 000004
【図３】
2019120527.tif 000005
【図４】
2019120527.tif 000006
【図５】
2019120527.tif 000007
【図６】
2019120527.tif 000008
【図７】
2019120527.tif 000009
【図８】
2019120527.tif 000010