【手続補正書】
【提出日】平成24年1月24日(2012.1.24)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
欠陥を含まない学習画像から取得された学習結果に基づいて検査画像における欠陥を検出する欠陥検出装置であって、
前記検査画像に設定された第１の評価領域を包含し、かつ互いに大きさの異なる複数の部分領域それぞれの画像情報を抽出する手段と、
前記検査画像から抽出される前記画像情報の各々から、前記部分領域の大きさ毎に検査画像ベクトルを生成する手段と、
前記部分領域の大きさ毎の検査画像ベクトルの各々について、対応の固有空間との間の距離を算出する手段と、
予め定められた判別関数を参照して、前記部分領域の大きさ毎の前記距離を要素とする第１の応答ベクトルに基づいて、前記第１の評価領域における欠陥の有無を判断する手段とを備える、欠陥検出装置。
【請求項２】
前記学習画像に順次設定される第２の評価領域を含み、かつ前記検査画像から抽出される前記複数の部分領域とそれぞれ同じ大きさを有する複数の部分領域の画像情報をそれぞれ抽出する手段と、
前記学習画像から抽出される前記画像情報の各々から、前記部分領域の大きさ毎に評価領域画像ベクトルを順次生成する手段と、
前記部分領域の大きさ毎の評価領域画像ベクトルの各々について、対応の固有空間との間の距離を順次算出する手段と、
各々が前記部分領域の大きさ毎の前記距離を要素とする第２の応答ベクトルの集合に基づいて、前記集合内と前記集合外との境界を規定する前記判別関数を決定する手段とをさらに備える、請求項１に記載の欠陥検出装置。
【請求項３】
前記判別関数を決定する手段は、はずれ値検出手法に従って、前記判別関数を決定する、請求項２に記載の欠陥検出装置。
【請求項４】
前記学習画像から、前記複数の部分領域のうち１つの部分領域と同じ大きさの第３の部分領域の画像情報を順次抽出する手段と、
順次抽出される前記第３の部分領域の画像情報から学習画像ベクトルを生成する手段と、
前記学習画像ベクトルを含むベクトルの組から固有ベクトルを算出する手段と、
算出される前記固有ベクトルのうち、その固有値が大きいものから順に所定数の固有ベクトルを用いて、前記第３の部分領域の大きさにおける前記固有空間を決定する手段をさらに備える、請求項１〜３のいずれか１項に記載の欠陥検出装置。
【請求項５】
欠陥を含まない学習画像から取得された学習結果に基づいて検査画像における欠陥を検出する欠陥検出装置であって、
前記学習画像に順次設定される第１の評価領域を含み、かつ互いに大きさの異なる複数の部分領域それぞれの画像情報を抽出する手段と、
前記学習画像から抽出される前記画像情報の各々から、前記部分領域の大きさ毎に評価領域画像ベクトルを順次生成する手段と、
前記部分領域の大きさ毎の評価領域画像ベクトルの各々について、対応の固有空間との間の距離を順次算出する手段と、
各々が前記部分領域の大きさ毎の前記距離を要素とする応答ベクトルの集合に基づいて、前記集合内と前記集合外との境界を規定する判別関数を決定する手段と、
前記検査画像に順次設定される第２の評価領域を含み、かつ前記学習画像から抽出される前記複数の部分領域とそれぞれ同じ大きさを有する複数の部分領域の画像情報をそれぞれ抽出し、この抽出される前記画像情報から生成される検査画像ベクトルと、前記判別関数とに基づいて、前記第２の評価領域における欠陥の有無を判断する手段とを備える、欠陥検出装置。
【請求項６】
前記判別関数を決定する手段は、はずれ値検出手法に従って、前記判別関数を決定する、請求項５に記載の欠陥検出装置。
【請求項７】
演算装置および記憶装置を含むコンピュータを用いて、学習画像から取得された学習結果に基づいて検査画像における欠陥を検出する欠陥検出方法であって、
前記演算装置が、前記記憶装置に格納された前記検査画像に設定される第１の評価領域を包含し、かつ互いに大きさの異なる複数の部分領域それぞれの画像情報を抽出するステップと、
前記演算装置が、前記検査画像から抽出する前記画像情報の各々から、前記部分領域の大きさ毎に検査画像ベクトルを生成するステップと、
前記演算装置が、前記部分領域の大きさ毎の検査画像ベクトルの各々について、対応の固有空間との間の距離を算出するステップと、
前記演算装置が、予め前記記憶装置に格納された判別関数を参照して、前記部分領域の大きさ毎の前記距離を要素とする第１の応答ベクトルに基づいて、前記第１の評価領域における欠陥の有無を判断するステップとを含む、欠陥検出方法。
【請求項８】
演算装置および記憶装置を含むコンピュータを用いて、学習画像から取得された学習結果に基づいて検査画像における欠陥を検出する欠陥検出方法であって、
前記演算装置が、前記記憶装置に格納された前記学習画像に順次設定される第１の評価領域を含み、かつ互いに大きさの異なる複数の部分領域それぞれの画像情報を抽出するステップと、
前記演算装置が、前記学習画像から抽出する前記画像情報の各々から、前記部分領域の大きさ毎に評価領域画像ベクトルを順次生成するステップと、
前記演算装置が、前記部分領域の大きさ毎の評価領域画像ベクトルの各々について、対応の固有空間との間の距離を順次算出するステップと、
前記演算装置が、各々が前記部分領域の大きさ毎の前記距離を要素とする応答ベクトルの集合に基づいて、前記集合内と前記集合外との境界を規定する判別関数を決定するステップと、
前記演算装置が、前記記憶装置に格納された前記検査画像に順次設定される第２の評価領域を含み、かつ前記学習画像から抽出される前記複数の部分領域とそれぞれ同じ大きさを有する複数の部分領域の画像情報をそれぞれ抽出し、この抽出される前記画像情報から生成される検査画像ベクトルと、前記判別関数とに基づいて、前記第２の評価領域における欠陥の有無を判断するステップとを含む、欠陥検出方法。
【請求項９】
コンピュータを用いて、学習画像から取得された学習結果に基づいて検査画像における欠陥を検出する欠陥検出プログラムであって、コンピュータを、
前記検査画像に設定された第１の評価領域を包含し、かつ互いに大きさの異なる複数の部分領域それぞれの画像情報を抽出する手段と、
前記検査画像から抽出される前記画像情報の各々から、前記部分領域の大きさ毎に検査画像ベクトルを生成する手段と、
前記部分領域の大きさ毎の検査画像ベクトルの各々について、対応の固有空間との間の距離を算出する手段と、
予め定められた判別関数を参照して、前記部分領域の大きさ毎の前記距離を要素とする第１の応答ベクトルに基づいて、前記第１の評価領域における欠陥の有無を判断する手段として機能させる、欠陥検出プログラム。
【請求項１０】
コンピュータを用いて、学習画像から取得された学習結果に基づいて検査画像における欠陥を検出する欠陥検出プログラムであって、コンピュータを、
前記学習画像に順次設定される第１の評価領域を含み、かつ互いに大きさの異なる複数の部分領域それぞれの画像情報を抽出する手段と、
前記学習画像から抽出される前記画像情報の各々から、前記部分領域の大きさ毎に評価領域画像ベクトルを順次生成する手段と、
前記部分領域の大きさ毎の評価領域画像ベクトルの各々について、対応の固有空間との間の距離を順次算出する手段と、
各々が前記部分領域の大きさ毎の前記距離を要素とする応答ベクトルの集合に基づいて、前記集合内と前記集合外との境界を規定する判別関数を決定する手段と、
前記検査画像に順次設定される第２の評価領域を含み、かつ前記学習画像から抽出される前記複数の部分領域とそれぞれ同じ大きさを有する複数の部分領域の画像情報をそれぞれ抽出し、この抽出される前記画像情報から生成される検査画像ベクトルと、前記判別関数とに基づいて、前記第２の評価領域における欠陥の有無を判断する手段として機能させる、欠陥検出プログラム。