(57)【要約】      （修正有）【課題】目視による表面欠陥を検査する検査員の検査技量を総合的かつ定量的に評価する。【解決手段】複数の検査員が製品の表面欠陥の有無を検査した結果を製品ごとに記憶する記憶手段１１と、表面欠陥の大きさに対する表面欠陥の有無を決定する確率を示す心理測定曲線作成手段１２と、心理測定曲線から、検査員の検査における判断基準値、ばらつき値を導出する手段１３と、検査基準値と判断基準値との差により判断基準値の偏り度を求める手段１４と、検査結果から欠陥の有無の決定を区別しつつ、両決定について検査対象の欠陥の大きさの確率密度に関する正規分布を生成する手段１５と、二つの正規分布から両分布間距離を求める手段１６と、判断基準値の偏り度、ばらつき値、両分布間距離について、各数値を正規化しパラメータを導出する手段１７と、パラメータをレーダチャートに分解し、形成される面積によって検査能力を評価する評価手段１８とを備える。【選択図】図１
2015175800.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
製品の表面欠陥を目視により検査する検査員の検査能力を判定するための装置であって、
複数の製品に設けられた表面欠陥について、予め定めた表面欠陥の大きさによる検査基準値に基づいて、複数の検査員が該製品の表面欠陥の有無を検査した結果を製品ごとに記憶する記憶手段と、
個々の検査員について、前記検査結果から、表面欠陥の大きさに対する該表面欠陥の有無を決定する確率を示す心理測定曲線を生成する心理測定曲線作成手段と、
前記心理測定曲線から、個々の検査員の検査における判断基準値およびばらつき値を導出する手段と、
前記検査基準値と前記判断基準値との差により判断基準値の偏り度を求める手段と、
個々の検査員について、検査結果から欠陥を有する決定と、欠陥を有しない決定とを区別しつつ、両決定について検査対象の欠陥の大きさの確率密度に関する正規分布を生成する手段と、
前記両決定についての二つの正規分布から両分布間距離を求める手段と、
前記判断基準値の偏り度およびばらつき値ならびに前記両分布間距離について、複数の検査員の結果と対比しつつ各数値を正規化してパラメータを導出する手段と、
前記パラメータをレーダチャートに分解したときに形成される面積によって検査能力を評価する評価手段とを備える
ことを特徴とする表面欠陥検査員の検査能力判定装置。
【請求項２】
前記検査結果は、異なる時間に同様の検査を実施した複数の結果であり、
前記判断基準値の偏り度およびばらつき値ならびに前記両分布間距離について正規化したパラメータは、複数の検査結果について、個別に導出される複数のパラメータであり、
複数の前記パラメータについて、最大値から最小値を減算し、これを最小値で除算して得られる変動率を、各変動率のパラメータとして導出する手段を備え、
前記評価手段は、前記変動率を含む各パラメータをレーダチャートに分解したときに形成される面積によって検査能力を評価するものである請求項１に記載の表面欠陥検査員の検査能力判定装置。
【請求項３】
前記製品は鏡面反射を有するものであり、前記表面欠陥は、擦り傷、打痕および異物であり、欠陥の有無の検査は、擦り傷の幅、打痕の径および異物の径のそれぞれの大きさによるものである請求項１または２に記載の表面欠陥検査員の検査能力判定装置。
【請求項４】
さらに、製品画像を表示する表示手段と、該表示手段に表示される製品画像について検査結果を入力する入力手段とを備える請求項１ないし３のいずれかに記載の表面欠陥検査員の検査能力判定装置。
【請求項５】
製品の表面欠陥を目視により検査する検査員の検査能力を判定するための方法であって、
複数の製品に設けられた表面欠陥について、予め定めた表面欠陥の大きさによる検査基準値に基づいて、複数の検査員が該製品の表面欠陥の有無を検査する工程と、
前記製品ごとの検査の結果を記憶手段に入力する工程と、
前記記憶手段に記憶された検査結果から、個々の検査員について、表面欠陥の大きさに対する該表面欠陥の有無を決定する確率を示す心理測定曲線を生成する工程と、
前記心理測定曲線から、個々の検査員の検査における判断基準値およびばらつき値を導出する工程と、
前記検査基準値と前記判断基準値との差により判断基準値の偏り度を求める工程と、
該検査員について、検査結果から欠陥を有する決定と、欠陥を有しない決定とを区別しつつ、両決定について検査対象の欠陥の大きさの確率密度に関する正規分布を生成する工程と、
前記両決定についての二つの正規分布から両分布間距離を求める工程と、
前記判断基準値の偏り度およびばらつき値ならびに前記両分布間距離について、複数の検査員の結果と対比しつつ各数値を正規化してパラメータを導出する工程と、
前記パラメータをレーダチャートに分解したときに形成される面積によって検査能力を評価する評価工程とを含む
ことを特徴とする表面欠陥検査員の検査能力判定方法。
【請求項６】
前記表面欠陥の有無を検査する工程は、異なる時間に複数回実施するものであり、
前記パラメータを導出する工程は、前記複数回実施した検査結果について、それぞれの判断基準値の偏り度およびばらつき値ならびに前記両分布間距離を正規化したパラメータを導出する工程であり、
さらに、複数の前記パラメータについて、最大値から最小値を減算し、これを最小値で除算して得られる変動率を、各変動率のパラメータとして導出する工程を含み、
前記評価工程は、前記変動率を含む各パラメータをレーダチャートに分解したときに形成される面積によって検査能力を評価するものである請求項５に記載の表面欠陥検査員の検査能力判定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、表面欠陥検査員の検査能力判定装置および検査能力判定方法に関し、特に、鏡面反射を有する検査対象物の表面に存在する欠陥を検査する場合における検査員の検査能力を判定するための装置および方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
表面欠陥の有無の検査は、自動化される方向にあるが、強い鏡面反射を有する製品の表面に発生する表面欠陥については、画像処理の困難性等により、自動化されることが進んでいないのが現状である。そのため、検査員が目視によって表面欠陥の有無を検査している。
【０００３】
しかしながら、目視で検査する検査員の検査能力は、経験年数などによる個人的な能力よって左右されるものであるが、その検査能力を数値化しつつ判定することは困難とされてきた。これは、検査員の能力を定量的に評価するための指標が存在しないことが原因であると考えられていた。特に、鏡面反射を有する検査対象物の検査においては、鏡面反射を有しない検査対象に比べて目視による検査が難しく、個人による差が顕著にあらわれるものであった。
【０００４】
なお、非特許文献１には、心理測定曲線に関する記述があり、非特許文献２および３には、信号検出理論を応用した技量法に関する記述はあるものの、強い鏡面反射を有する表面の欠陥を検査することに適する評価に関するものではなかった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００７−３３３７０９号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】君山由良、心理測定の基礎と調査での応用、データ解析研究所、（２００９）、ｐ.２２８
【非特許文献２】中易秀敏、外観検査／欠陥検査における合理化と検査員の能力評価、情報機構（２０１２）、ｐ.２６
【非特許文献３】中易秀敏、信号検出理論を応用した欠陥検査員の技量評価に関する検討、学術講演会講演論文集６１、（２０１２−０５）、ｐｐ.２２１−２２２
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
上記非特許文献１ないし３に開示される技量評価法に基づき、外観検査を自動化するための装置として特許文献１がある。しかしながら、非特許文献１ないし３は、検査員の検査技量を一面において評価するものであり、その理論を応用した特許文献１の技術は、検査員による検査結果をサンプリングし、そのサンプリング結果により検査基準を得るものであるが、検査員の検査技量の一面のみを評価するものであることから、総合的な評価を得ることができなかった。しかも、特許文献１の技術は、検査員の検査技量を評価するものではなく、検査員の検査技量を参考に検査基準を設定し、自動化させるためのものであった。
【０００８】
本発明は、上記諸点にかんがみてなされたものであって、その目的とするところは、目視による表面欠陥を検査する検査員の検査技量を総合的かつ定量的に評価することができる装置および方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
そこで、表面欠陥検査員の検査能力判定装置に係る本発明は、製品の表面欠陥を目視により検査する検査員の検査能力を判定するための装置であって、複数の製品に設けられた表面欠陥について、予め定めた表面欠陥の大きさによる検査基準値に基づいて、複数の検査員が該製品の表面欠陥の有無を検査した結果を記憶する記憶手段と、個々の検査員について、前記検査結果から、表面欠陥の大きさに対する該表面欠陥の有無を決定する確率を示す心理測定曲線を生成する心理測定曲線作成手段と、前記心理測定曲線から、個々の検査員の検査における判断基準値およびばらつき値を導出する手段と、前記検査基準値と前記判断基準値との差により判断基準値の偏り度を求める手段と、個々の検査員について、検査結果から欠陥を有する決定と、欠陥を有しない決定とを区別しつつ、両決定について検査対象の欠陥の大きさの確率密度に関する正規分布を生成する手段と、前記両決定についての二つの正規分布から両分布間距離を求める手段と、前記判断基準値の偏り度およびばらつき値ならびに前記両分布間距離について、複数の検査員の結果と対比しつつ各数値を正規化してパラメータを導出する手段と、前記パラメータをレーダチャートに分解したときに形成される面積によって検査能力を評価する評価手段とを備えることを特徴とするものである。
【００１０】
上記構成によれば、複数の検査員よる検査結果を記憶させたうえで、個々の検査員による検査結果について、判断基準値の偏り度、ばらつき値および二つの正規分布間の距離を導出することから、特定の検査員が全体との比較により、どの程度の能力を有するかを判定することができる。そして、判断基準値の偏り度によって正確性を、ばらつき値によって信頼性を、二つの正規分布による分布間距離によって弁別力を、それぞれ数値化することができ、これらのパラメータにより定量的に評価することができる。また、前記パラメータをレーダチャートに分解したときに形成される面積を求めることができることから、前記正確性、信頼性および弁別力を総合的に評価することができる。なお、表面欠陥の有無については、表面欠陥の大きさが検査基準値よりも大きい場合に、表面欠陥を有すると評価し、表面欠陥の大きさが検査基準値よりも小さい場合に、表面欠陥を有しない（表面欠陥無し）と評価するものである。すなわち、表面欠陥無しとの判断は、表面欠陥が存在しない場合に限らず、所定の大きさ以下の表面欠陥を有する場合を含むものであり、不良品か不良品でないかの判断を行うのである。
【００１１】
上記発明において、前記検査結果は、異なる時間に同様の検査を実施した複数の結果であり、前記判断基準値の偏り度およびばらつき値ならびに前記両分布間距離について正規化したパラメータは、複数の検査結果について、個別に導出される複数のパラメータであり、複数の前記パラメータについて、最大値から最小値を減算し、これを最小値で除算して得られる変動率を、各変動率のパラメータとして導出する手段を備え、前記評価手段は、前記変動率を含む各パラメータをレーダチャートに分解したときに形成される面積によって検査能力を評価するものとすることができる。
【００１２】
上記構成によれば、複数回の検査結果に基づき、検査ごとに変化する判断基準値の偏り度、ばらつき値および分布間距離について、その変動率を得ることにより、検査員の検査結果の安定性をも定量的に評価することができる。
【００１３】
また、上記各発明において、前記製品は鏡面反射を有するものであり、前記表面欠陥は、擦り傷、打痕および異物であり、欠陥の有無の検査は、擦り傷の幅、打痕の径および異物の径のそれぞれの大きさによるものとすることができる。
【００１４】
上記構成によれば、鏡面反射を有する検査対象物について、異なる種類の表面欠陥に対する検査能力の評価を可能にするものである。これは、同じ検査員であっても、表面欠陥の種類によって、検査能力の評価が異なる場合があることを把握することができる。
【００１５】
さらに、上記各発明において、製品画像を表示する表示手段と、該表示手段に表示される製品画像について検査結果を入力する入力手段とを備える構成とすることができる。
【００１６】
上記構成によれば、現実の製品を使用せず、予め保存される画像データを目視する琴似より検査することができるとともに、特定画像と検査結果とを関連付けて記憶させることができることから、心理測定曲線の生成、ならびに心理測定曲線からの判断基準値およびばらつき値の導出、さらに正規分布に生成および分布間距離の導出を迅速かつ容易に行うことができる。
【００１７】
他方、表面欠陥検査員の検査能力判定方法にかかる本発明は、製品の表面欠陥を目視により検査する検査員の検査能力を判定するための方法であって、複数の製品に設けられた表面欠陥について、予め定めた表面欠陥の大きさによる検査基準値に基づいて、複数の検査員が該製品の表面欠陥の有無を検査する工程と、前記検査の結果を記憶手段に入力する工程と、前記記憶手段に記憶された検査結果から、個々の検査員について、表面欠陥の大きさに対する該表面欠陥の有無を決定する確率を示す心理測定曲線を生成する工程と、前記心理測定曲線から、個々の検査員の検査における判断基準値およびばらつき値を導出する工程と、前記検査基準値と前記判断基準値との差により判断基準値の偏り度を求める工程と、該検査員について、検査結果から欠陥を有する決定と、欠陥を有しない決定とを区別しつつ、両決定について検査対象の欠陥の大きさの確率密度に関する正規分布を生成する工程と、前記両決定についての二つの正規分布から両分布間距離を求める工程と、前記判断基準値の偏り度およびばらつき値ならびに前記両分布間距離について、複数の検査員の結果と対比しつつ各数値を正規化してパラメータを導出する工程と、前記パラメータをレーダチャートに分解したときに形成される面積によって検査能力を評価する評価工程とを含むことを特徴とするものである。
【００１８】
上記構成によれば、個々の検査員による検査結果を製品ごとに入力することにより、順次、判断基準値の偏り度、ばらつき値および分布間距離が導出されるとともに、これらを正規化したパラメータによって検査能力を評価可能な数値に変換することができる。ここで、評価された数値は、他の検査員（検査員全体）との相対的な比較により検査員の検査技量の優劣を評価することができることとなる。この検査技量の優劣の取り扱いは人為的なものであるが、同一製品を複数検査員によって検査する検査ラインを構築する場合、ラインごとに偏った検査結果とならないように、人員配置を検討する材料とすることができるほか、表面欠陥の種類ごとに検査技量の優劣が異なる場合には、特定の検査員の検査技量が劣る特定の表面欠陥について、それを補う検査員を配置するなどに利用することができる。
【００１９】
また、上記発明において、前記表面欠陥の有無を検査する工程は、異なる時間に複数回実施するものであり、前記パラメータを導出する工程は、前記複数回実施した検査結果について、それぞれの判断基準値の偏り度およびばらつき値ならびに前記両分布間距離を正規化したパラメータを導出する工程であり、さらに、複数の前記パラメータについて、最大値から最小値を減算し、これを最小値で除算して得られる変動率を、各変動率のパラメータとして導出する工程を含み、前記評価工程は、前記変動率を含む各パラメータをレーダチャートに分解したときに形成される面積によって検査能力を評価するものとすることができる。
【００２０】
上記構成によれば、個々の検査員による１回の検査結果について、判断基準値の偏り度、ばらつき値および分布間距離を評価可能な数値に変換できるうえ、異なる時間帯に検査を行った場合の各パラメータの変動率をも検査技量の評価に加味することができる。従って、変動率の小さな検査員は、検査結果が安定していることと見ることができ、各時間帯における総合的な技量の評価を可能にするものである。
【発明の効果】
【００２１】
表面欠陥検査員の検査能力判定装置にかかる本発明によれば、判断基準値の偏り度による正確性、ばらつき値による信頼性、分布間距離による弁別力などを定量的に評価することができる。そして、前記パラメータをレーダチャートに分解したときに形成される面積を求めることができることから、前記正確性、信頼性および弁別力を総合的に評価することができる。また、各パラメータの変動率を導出する手段を備える構成においては、時間ごとに異なる検査員の検査能力についても評価することができる。本発明は、通常業務とは別に行われるものであるが、短時間の検査により検査員の検査能力を把握することができることから、定期的に使用することによって、検査員の能力の向上を数値によって確認することができる。
【００２２】
他方、表面欠陥検査員の検査能力判定装置にかかる本発明によれば、検査員の検査技術のレベルを数値によって定量的かつ総合的に評価することができることから、検査員としての適正を判定することができる。そして、検査員の目視によっては難しい表面反射を有する製品の表面欠陥の検出について、検査員の検査能力を評価することにより、出荷される製品の品質の安定性に資するとともに、検査員の配置を考慮して人員削減を可能にし得るものとなる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】表面欠陥検査員の検査能力判定装置の概略を示す説明図である。
【図２】心理測定極性を例示するグラフである。
【図３】正規化確率変数と表面欠陥の大きさとの関係を示すグラフである。
【図４】シグナルとノイズの正規分布を示すグラフである。
【図５】３値のレーダチャートを例示する図である。
【図６】時間ごとに正確性を示すパラメータの変化の程度を例示するグラフである。
【図７】６値のレーダチャートを例示する図である。
【図８】実験例１の結果を示すグラフである。
【図９】実験例２の結果を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。
【００２５】
＜検査能力判定装置の第一実施形態＞
図１は、検査能力判定装置にかかる実施形態の概略を示す図である。この図に示すように、本実施形態の装置１は、外部装置であるモニタ２および入力手段３に接続されている。検査能力判定装置は、処理装置を含むパーソナルコンピュータによって構成され、記憶手段１１と、この記憶手段１１に記憶されるデータを各手段１２〜１８によって処理されるようになっている。記憶手段１１としてはＨＨＤのほかメモリなどがある。記憶手段に１１は、入力手段３によって適宜入力されるデータを記憶するほか、各手段１２〜１８による処理結果を記憶するものである。データを処理する各手段１２〜１８は、記憶手段１１に記憶されるデータを入手し、所定の手順に従ってデータを処理するものであり、処理した後のデータは、一時的または長期的に記憶手段１１に保存させるものである。
【００２６】
検査能力判定装置１は、各手段１２〜１８を備え、適宜データが処理されるものであるが、これらの処理は処理装置として機能するパーソナルコンピュータによって演算処理されるものである。各処理手段としては、心理測定曲線生成手段１２、判断基準値・ばらつき値導出手段１３、判断基準値の偏り度算出手段１４、正規分布生成手段１５、分布間距離算出手段１６、パラメータ導出手段１７および評価手段１８が構成されている。
【００２７】
そこで、各処理手段１２〜１８の処理内容を処理手順とともに説明する。
記憶手段１１は、複数の検査員による検査結果が入力手段１３から入力されることにより、各種データとして記憶するものであり、具体的には、複数の製品番号、製品番号ごとに設けられた表面欠陥の種類、表面欠陥の種類ごとに予め定めた表面欠陥の大きさによる検査基準値、および検査員の番号と当該検査員が検査した結果を、検査員ごとに記憶する。
【００２８】
表面欠陥の種類としては、擦り傷、打痕（凹み）、異物（突起）の３種類を例示することができる。これらの表面欠陥について、大きさの異なる製品を複数用意し、これらについて検査員が検査した結果を入力するのである。表面欠陥の大きさとしては、擦り傷の場合には、幅寸法を０．００５ｍｍ〜０．０４０ｍｍｎ範囲で０．００５ｍｍごとに変化させたものを使用し、打痕と異物については、直径０．２０ｍｍ〜０．５０ｍｍの範囲で、０．０５ｍｍごとに変化させたものを使用することができる。なお、検査基準値としては、擦り傷の場合は幅０．０２０ｍｍとし、打痕および異物については直径０．３０ｍｍと設定することができるが、これは、検査対象製品に応じて適宜変更されるものである。
【００２９】
そして、これらの複数のサンプルを検査員にランダムで複数回提示し、表面欠陥の有無を検査させるのである。各サンプルは、検査の際にＭ回（精度維持のため、例えば２０回）提示し、ｊ番目のサンプルがＭ回の提示において、表面欠陥有りと判断された回数ｍｊの確率Ｐｊは、Ｐｊ＝ｍｊ／Ｍ（式１）で算出され得るものである。
【００３０】
ここで、目視での表面欠陥の検査は、検査員個人が経験や技量に基づいて感覚として持っている心理的な基準値に委ねられている。そのため、基準値の付近での感覚は連続して変化しており、その基準値を境界に１００％の確率で判別することは皆無である。しかし、明らかに大きい表面欠陥や明らかに微細な表面欠陥は、表面欠陥の有無を明確に判断し得ることから、上記基準値は、その両者の中間に存在するものと推定される。そこで、心理測定曲線生成手段１２によって、心理測定曲線を生成するのである。
【００３１】
心理測定曲線生成手段１２は、個々の検査員について記憶されている検査結果に基づいて、表面欠陥の大きさに対して、検査員が表面欠陥の有無を決定する確率（判断確率）を心理測定曲線として整理するものである。この心理測定曲線は、表面欠陥の大きさｘｊを横軸とし、当該大きさの表面欠陥について表面欠陥有りと判断される確率Ｐｊを縦軸としたものである。図２に、ある検査員の心理測定曲線を例示する。この図から明らかなとおり、理測定曲線は、表面欠陥が小さい場合は表面欠陥有りと判断する確率は低く、表面欠陥が大きい場合は表面欠陥有りと判断する確率が高くなる曲線である。なお、このように生成された心理測定曲線は、モニタ２に表示させることも可能である。
【００３２】
上記の表面欠陥の大きさｘｊと表面欠陥有りと判断される確率Ｐｊとの関係は、後記の式２のような正規分布の累積分布関数で表すことができる。式２におけるμｉは、検査員の個人（ｉ番目の検査員）の判断基準値であり、σｉは、その個人（ｉ番目の検査員）の検査結果のばらつきを示す値である。そして、これらμｉおよびσｉを求めることにより、検査員個人の判断基準値およびばらつき値を導出するのである。
【００３３】
そこで、判断基準値・ばらつき値導出手段１３により、判断基準値μｉおよびばらつき値σｉを導出するのである。当該判断基準値・ばらつき値導出手段１３によるμｉおよびσｉの導出の手順は、確率変数ｘを正規化確率変数ｙに正規化したうえ、累積分布関数を使用して導出されるものである。その詳細は次のとおりである。すなわち、確率変数ｘを式３に示すように正規化し、正規化確率変数ｙを求め、これを式２に代入して式４を得る。
【００３４】
【数１】
2015175800.tif 000003
【００３５】
上記により得られた式４は、標準正規分布の累積分布関数となり、確率Ｐｊから正規化確率変数ｙｊを算出することができる。また、式３に対して、１／σｉ＝ａ、−μｉ／σｉ＝ｂと仮定し、正規化確率変数ｙｊと表面欠陥の大きさｘｊとの間には、上式５（ｙ＝ａｘ＋ｂ）のような線形関係が成り立つことから、正規化確率変数ｙｊと表面欠陥の大きさｘｊとの関係を式５として、最小二乗法によりパラメータａおよびｂを求めることができる。なお、パラメータａおよびｂが求められれば、σｉは、σｉ＝１／ａとして算出でき、さらに、μｉは、μｉ＝−ｂσｉとして算出できる。
【００３６】
ここで、ｉ番目の検査員による検査結果について、ｊ番目のサンプルについて、その表面欠陥の大きさｘｊを横軸とし、当該サンプルを表面欠陥有りと判断される確率Ｐｊから得られた正規化確率変数ｙｊを縦軸とした場合のグラフの例を図３に示す。この図に示されるように、表面欠陥の大きさｘｊと確率変数ｙｊとの間には一定のばらつきが存在している。このばらつきは、前記パラメータａおよびｂの推定値に影響を与えることが予想されることから、この影響を最小にすべく、最尤推定法により再度の推定を行ってもよい。
【００３７】
この場合の再推定の方法は次のとおりである。
前記の式４および式５から、ｐｊ＝φ（ａｘｊ＋ｂ）を導くことができ、これよりｘｊからＰｊを算出し、二項分布の尤度関数を示す下式６に代入し、ｊ番目のサンプルについての尤度値ｌ（ｎｊ）を求めるのである。なお、全てのサンプルをｎｊ（ｊ＝１，２，・・・，Ｎ）で考える場合には、尤度関数は下式７となり、式７の両側に対して対数をとることで、ｌｏｇ（ｌ（ｎ１，ｎ２，・・・ｎｊ，・・・ｎＮ））＝Ｌ（ｎ１，ｎ２，・・・ｎｊ，・・・ｎＮ）として、下式８を得ることかできる。
【００３８】
【数２】
2015175800.tif 000004
【００３９】
そこで、上記式８を解くことにより、全てのサンプルについて、ｎｊに対応するＰｊを最尤的に求めることができる。なお、算出されたＰｊに基づいて、前記と同様に、上記式４からｙｊを求め、パラメータａおよびｂを算出することにより、σｉ（ばらつき）およびμｉ（判断基準値）を求めることができる。
【００４０】
なお、上記により導出された判断基準値は、判断確率が５０％を示すときの表面欠陥の大きさであり、表面欠陥の有無を判断する際の境界を示す指標となる。また、ばらつき値は、その値が大きい場合には、表面欠陥の有無の判断にばらつきの程度が大きいことの指標となり、逆に小さい場合には、ばらつきの程度が小さいことの指標となる。この意味から、ばらつきの程度は、個々のサンプル（製品）について同様の検査が行われているか（信頼性）を判断する材料となり得るものである。
【００４１】
上記により導出された判断基準値μｉは、判断基準値の偏り度算出手段１４により、偏り度μｉ´として算出される。この偏り度は、表面欠陥の検査基準値（表面欠陥を判断すべき所望の大きさ、予め定められる大きさ）ｘ０と現実に検査員が検査した結果から導き出される判断基準値との差を算出するものであり、μｉ´＝μｉ−ｘ０によって算出されるものである。この偏り度は、±０であれば、検査すべき基準値に従って表面欠陥の有無が検査されたことを意味するが、これがプラスまたはマイナスにシフトする場合は、検査員の判断基準が検査基準値から逸脱している（偏っている）ことを意味することとなる。この意味から、検査員が検査基準値に基づいた正確な判断がなされているか（正確性）を示す指標となり得るものである。
【００４２】
正規分布生成手段１５は、複数の製品について表面欠陥有りと判断した結果と、表面欠陥無しと判断した結果とに区分し、その両方の結果について正規分布を生成するものである。この正規分布は、検査対象の欠陥の大きさの確率密度に関する正規分布であり、横軸に表面欠陥の大きさとし、縦軸を確率密度としている。
【００４３】
一般に、人間の知覚する感覚刺激（視覚など）は、純粋な物理的刺激ではなく、必ず心理的な影響（心理的なノイズ）が存在している。この心理的なノイズの中から正しくシグナルとなる感覚刺激を認識することができる能力は、検査員の能力評価に重要な要素となり得る。そこで、シグナルとしては検査対象の表面欠陥の大きさとし、ノイズとしては検査員の体調や検査環境などの心理状態をすることができる。また、信号検出理論に基づいて、シグナルとノイズとの確率密度分布を正規分布で表し、その両分布間の距離を算出することにより、表面欠陥の弁別能力を判断するのである。なお、信号検出理論によれば、シグナルとノイズの確率密度分布は、それぞれσ＝１の正規分布ＮＳ（σ＝１，μＳ）、ＮＮ（σ＝１，μＮ）で表すことができる。そして、両分布間の距離ｄ＝μＳ−μＮが大きければ心理的なノイズの影響が小さく、同距離ｄが小さければ心理的なノイズの影響が大きいことを意味するものである。
【００４４】
そこで、まず、検査員による検査結果に基づき、表面欠陥有りと判断された場合と、表面欠陥無しと判断された場合とに区分し、その判断がなされる確率を求める。すなわち、基準値以上に大きい表面欠陥を有する（シグナルの場合の）ｊ番目のサンプルをＭ回提示して、これを表面欠陥有りとｍ回（ｍＳＮ，ｊ）正しく判断されたときの正解判定の確率は、下式（９）で表すことができる。また、基準値以下の小さい表面欠陥を有する（ノイズの場合の）ｊ番目のサンプルをＭ回提示して、これを表面欠陥有りとｍ回（ｍＮ，ｊ）正しく判断されたときの正解判定の確率は、下式（１０）で表すことができる。
【００４５】
そして、シグナルとノイズの確率密度分布は、それぞれ前述のように、σ＝１の正規分布ＮＳ（σ＝１，μＳ）、ＮＮ（σ＝１，μＮ）に従うことから、ｉ番目の検査員の検査結果について、表面欠陥の大きさの標準偏差を求めれば、確率変数ｖ、ｕ（ｖ＝ｘ／σｘ、ｕ＝ｘ／σｘ）に対する両者の累積分布関数を下式１１，１２のように表すことができる。
【００４６】
【数３】
2015175800.tif 000005
【００４７】
上記正規分布を図４に示す。図において、上方の正規分布は、シグナルの分布ＮＳ（σ＝１，μＳ）を例示したものであり、下方の正規分布は、ノイズの分布ＮＮ（σ＝１，μＮ）を例示したものである。この図に示されるように、シグナルの分布には、判定基準値ｘ０／σｘを境界として、領域Ａおよび領域Ｃに分けられることとなる。領域Ａは、基準値以上の大きさの表面欠陥について、表面欠陥有りとして正しく判定された「ｈｉｔ」の領域であり、領域Ｃは、基準値以下の小さい表面欠陥を表面欠陥有りとして判定ミスされた「ｍｉｓｓ」の領域である。これと同様に、ノイズの分布についても判定基準値ｘ０／σｘを境界として、領域Ｂおよび領域Ｄに分けられることとなる。領域Ｄは、基準値以下の小さい表面欠陥について表面欠陥無しとして正しく判定された「ｃｏｒｒｅｃｔ−ｒｅｊｅｃｔｉｏｎ」の領域であり、領域Ｂは、誤って判断された「ｆａｌｓｅ  ａｌａｒｍ」の領域である。なお、このように生成された正規分布はモニタ２に表示することも可能である。
【００４８】
この図から明らかなとおり、両正規分布間の距離が小さくなる場合は、領域ＢおよびＣが大きくなることから、心理的影響が大きく作用していることとなり、両分布間距離が大きくなる場合は、領域ＢおよびＣが小さくなるため、心理的影響が少ないものとなる。そこで、この分布間距離をもって検査員の弁別能力の指標とすることができる。
【００４９】
なお、両分布間の距離ｄは、ｄ＝μＳ−μＮによって求められることから、これらμＳおよびμＮを算出することにより、最終的に分布間距離を得るのである。この算出は、分布間距離算出手段１６によって処理されるものであるが、その手順は、次のとおりである。すなわち、前述の累積分布関数は、式１１および１２に示されるとおりであり、心理測定曲線の場合と同様に、確率Ｐｊから正規化確率変数ｙｊを求め、最終的にμＳおよびμＮを算出するのである。
【００５０】
以上の各演算結果に基づいて、技術評価のためのパラメータがパラメータ導出手段１７によって導出される。ここで導出されるパラメータは、判断基準値μｉ、ばらつき値σｉおよび分布間距離ｄｉに関するものである。判断基準値μｉについては、その偏り度をパラメータとするため、前述のように基準値ｘ０との差μｉ´＝μｉ−ｘ０が使用される。
【００５１】
そして、こられの各パラメータは、さらに、検査員全員（Ｍ人とする）の判定結果から平均値と標準偏差が算出され、その平均値および標準偏差によって下記のように定義付けられる。判断基準値に関するパラメータ（正確性）については式１３に示し、ばらつき値に関するパラメータ（信頼性）については式１４に示し、シグナルとノイズの分布間距離に関するパラメータ（弁別能力）については式１５に示す。
【００５２】
【数４】
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【００５３】
なお、上記によって算出されたパラメータμＤ，ｊ、σＤ，ｊ、ｄＤ，ｊは、平均値４、標準偏差１の正規分布に従うものとし、各パラメータの値は、１〜７の範囲に９９．７％（±３σ）の確率で集まる。また、μｉ´とσｉの値は、小さいほど正確性および信頼性が高くなるため、μＤ，ｊおよびσＤ，ｊは負の符号を付けて大きい値をもって検査能力が高くなるように調整した。このように正規化された各パラメータは、評価手段１８によって最終的な評価決定がなされる。
【００５４】
評価手段１８では、前記パラメータを、レーダチャートに分解し、その３値のレーダチャート上に形成される面積（三角形の面積）の大きさによって検査能力を評価するのである。このときのレーダチャートの例（二種類）を図５に示す。図のように、レーダチャートの各軸の目盛りを１とし、基準値を４としている。基準値４との比較のため各パラメータは、（μＤ−４）、（σＤ−４）、（ｄＤ−４）の値を使用している。また、１目盛りの差が１σの違い（６８．３％確率）、２目盛りの差が２σの違い（９５．４％確率）に対応させている。
【００５５】
そして、図示の場合、基準値（全てが４の場合）のレーダチャート（正三角形）の面積が２０．８となるのに対し、検査員Ｃの面積は、１８．５であったことから、検査能力の総合的な評価は低いものとなり、他方、検査員Ｊの面積は、３６．６であったため、検査能力が高いという評価を得ることとなる。
【００５６】
最終的な評価の表示方法としては、面積の数値としてもよいが、基準値２０．８に対する面積比を＋または−で表記してもよい。さらには、基準値近傍の所定範囲の面積を「可」と評価し、それ以上を「良」または「優」と評価し、それ以下を「不可」と表記するような方法でもよい。また、これらに代えて、またはこれらとともにレーダチャートをモニタ２に表示することも可能である。
【００５７】
本実施形態は、上記のような構成であることから、複数の検査員について、同じ条件によって、表面欠陥を検査し、その検査結果を入力することにより、複数の検査員との相対比較により、検査能力を数値化し、定量的かつ総合的に判断することができる。このときの複数の検査員としては、同一企業内における検査員全員としてもよいが、経験年数の異なる検査員をピックアップし、これらの検査員による平均値を参照することでもよい。さらには、能力判定のために、検査用の画像を予め用意し、複数の検査員による検査結果を事前に記憶させておくことにより、当該検査用画像により同一条件で特定の検査員が検査した結果を入力することにより、事前に記憶された検査員との相対比較として検査能力を評価できるように構成してもよい。
【００５８】
なお、検査能力判定方法は上記処理の過程に沿ったものであり、これを整理すると次のとおりとなる。複数の製品に設けられた表面欠陥について、予め定めた表面欠陥の大きさによる検査基準値に基づいて、複数の検査員が該製品の表面欠陥の有無を検査した結果が入力手段３から記憶手段１１に入力される。
【００５９】
検査結果が入力されると各処理が開始されることとなり、ます、心理測定曲線生成手段１２により、記憶手段に記憶された検査結果から、個々の検査員について、表面欠陥の大きさに対する該表面欠陥の有無を決定する確率を示す心理測定曲線が生成される。続いて、判断基準値・ばらつき値導出手段１３により、心理測定曲線に基づいて、個々の検査員の検査における判断基準値およびばらつき値が導出され、さらに、判断基準値の偏り度算出手段１４により、検査基準値と前記判断基準値との差により判断基準値の偏り度が算出される。
【００６０】
さらに、正規分布生成手段１５により、個々の検査員について、検査結果から欠陥を有する決定と、欠陥を有しない決定とを区別しつつ、両決定について検査対象の欠陥の大きさの確率密度に関する正規分布が生成され、分布間距離算出手段１６により、二つの正規分布から両分布間距離が算出される。
【００６１】
そして、パラメータ導出手段により、前記によって算出された判断基準値の偏り度およびばらつき値ならびに前記両分布間距離について、複数の検査員の結果と対比しつつ各数値を正規化して判定のためのパラメータが導出され、評価手段１８により、パラメータをレーダチャートに分解したときに形成される面積によって検査能力が総合的に評価されるのである。
【００６２】
＜検査能力判定装置の第二実施形態＞
次に、第二の実施形態について説明する。本実施形態は、上述の第一の実施形態に使用するパラメータを追加するものである。すなわち、第一の実施形態では、正確性を示すパラメータ（μＤ）、信頼性を示すパラメータ（σＤ）、および弁別能力を示すパラメータ（ｄＤ）を使用したが、本実施形態では、これらのパラメータについて、さらに変動率を算出し、これをパラメータに追加するものである。
【００６３】
変動率は、異なる時間帯において同じ条件で実施した検査結果から、時間帯ごとのばらつきを参照するものである。具体的には、時間帯を変えて複数回（例えば、午前１０時、１１時、午後２時、３時、４時の５回）同じ検査を行い、各回の検査結果について、正確性を示すパラメータ（μＤ）、信頼性を示すパラメータ（σＤ）、および弁別能力を示すパラメータ（ｄＤ）を得る。その際の正確性を示すパラメータ（μＤ）の変化の状態を図６に例示する。図中の「Ｔｉｍｅ１」は午前１０時であり、前記例示に従って５回行ったものを示している。この図に例示する検査員の場合には、午後３時（Ｔｉｍｅ４）での検査結果の評価が最も低く、午後４時（Ｔｉｍｅ５）での検査結果が最も評価が高くなっている。そこで、このような変化が小さければ、時間帯に関係なく安定した検査が可能である（安定性がある）と評価されるが、上記の変化が大きい場合には、安定性に欠くという評価が可能である。
【００６４】
そこで、この変化の度合いを数値化するために、変動率導出手段１９（図１中に記載）において、変動率として（パラメータの最大値−最小値）／（パラメータの最小値）を導出するのである。ここで導出された変動率は、パラメータの最小値に対する変化量の割合であることから、これについても、複数の検査員全員の判定結果から平均値と標準偏差が算出され、その平均値および標準偏差によって正規化してパラメータとしている。なお、変動率は、正確性を示すパラメータ（μＤ）に限らず、信頼性を示すパラメータ（σＤ）および弁別能力を示すパラメータ（ｄＤ）についても算出されるものである。
【００６５】
変動率のパラメータについても他のパラメータと同様に、平均値４、標準偏差１の正規分布に従うものとし、各パラメータの値は、１〜７の範囲に９９．７％（±３σ）の確率で集まる。変動率にかかる各パラメータは、正確性に関するもの（μｔ）、信頼性に関するもの（σｔ）および弁別能力に関するもの（ｄｔ）の三種類が導出されることとなる。
【００６６】
そして、これらの変動率にかかる各パラメータは、評価手段１８により、既に導出されている３つのパラメータとともに、レーダチャートに分解され、そのときの面積によって総合的な評価がなされる。なお、レーダチャートの各軸の目盛りは、同様に１とし、基準値を４としている。基準値４との比較のため変動率にかかる各パラメータについても、（μｔ−４）、（σｔ−４）、（ｄｔ−４）の値を使用し、１目盛りの差が１σの違い（６８．３％確率）、２目盛りの差が２σの違い（９５．４％確率）に対応させている。
【００６７】
このように各パラメータ（合計６個）をレーダチャートに分解した状態の例を図７に示す。この図に示されるように六角形のレーダチャートの面積を算出することにより、変動率を含む検査能力を総合的に判断することができるのである。なお、基準値４の場合のレーダチャート（正六角形）の面積が４６．８となるため、図中の検査員Ｗのレーダチャートの面積が６６．４であり、検査員Ｘのレーダチャートの面積が７２．４であったことから、いずれも基準値を超える結果となっている。また、検査員ＷとＸとを比較する場合、検査員Ｘは検査員Ｗよりも検査能力に優れているものと判断することができる。
【００６８】
＜実験例１＞
経験年数の異なる検査員１２人について、上記第一実施形態に従って、３値のレーダチャートの面積を算定する実験を行った。全体に鏡面反射を有する製品について、擦り傷、打痕および異物の三種類の表面欠陥を設けたサンプルを用意した。擦り傷については傷の幅を０．００５ｍｍ〜０．０４０ｍｍまでの範囲で０．００５ｍｍずつ変化させたもの（合計８個）とし、打痕および異物については径の大きさが０．２０ｍｍ〜０．５０ｍｍの範囲で０．０５ｍｍずつ変化させたもの（それぞれ合計７個）とした。これらをランダムに検査員に目視させ、各サンプルを各２０回ずつ検査対象とした。１２人全員の検査結果を処理し、個々の検査員の評価を行った。なお、処理過程において、検査員全員から平均値を算出するとともに、各検査員の評価のためのパラメータを導出し、３値のレーダチャート上の面積を算出している。その結果を図８に示す。なお、図に示すグラフは、縦軸がレーダチャートの面積であり、横軸は検査員としている。横軸は、左から右へ経験年数が長くなる検査員の結果を配置している。
【００６９】
この図からわかるように、一部に個人差があるものの、全体として経験年数が長い検査員（図の右側）が、経験年数の短い検査員よりもレーダチャートの面積が大きくなっている。これにより、検査能力を定量的かつ総合的に評価できていることが推定される。
【００７０】
＜実験例２＞
同様に検査員４人について６値のレーダチャートの面積を算定する実験を行った。実験方法は、実験例１と同様とし、検査員は１２人であるが、レーダチャートの面積は４人分のみ算定して評価した。このときの結果を図９に示す。この図においても縦軸がレーダチャートの面積であり、横軸は検査員としている。横軸は、左から右へ経験年数が長くなる検査員の結果を配置している。
【００７１】
この図においても、個人的な差違はあるものの経験年数の長い検査員の評価が高く表れており、経験年数の短い検査員の評価が低くなっている。これにより、検査能力を定量的かつ総合的に評価できていることが推定される。
【符号の説明】
【００７２】
１  検査能力判定装置
２  モニタ
３  入力手段
１１  記憶手段
１２  心理測定曲線生成手段
１３  判断基準値・ばらつき値導出手段
１４  判断基準値の偏り度算出手段
１５  正規分布生成手段
１６  分布間距離算出手段
１７  パラメータ導出手段
１８  評価手段
１９  変動率導出手段
【図１】
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【図２】
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【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】
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【図８】
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【図９】
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