(57)【要約】【課題】  判別対象となるデータにおいて特定の種類が寡占している場合に、より単純な判別条件を自動生成することによって、人間が判別式を調整することによる性能向上を容易にする欠陥検査装置を提供する。【解決手段】  判別手段として、各欠陥の種類毎に判別条件を明記したロジックテーブルによる判別を用いる。このロジックテーブルにおいて、まず、最下位の判別規則を全て寡占している疵種を判定する、という規則とする。次に、より下位の判別規則で正解するデータを含まないように、その他のデータの種類の判別条件を探索し、一つ上位のルールとして設定する。これを順次繰り返すことによってロジックテーブルの下位からロジックを生成する。これによって、寡占している種類のデータの判別規則が最下位の判別規則のみとなることで、データの過度の細分化を避けたより単純な判別手段を生成する。【選択図】      図１
2004163416.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
検査対象を撮像し、画像を得る撮像手段；
撮像手段で得られた信号から欠陥を検出する欠陥検出手段；
欠陥検出手段で検出された各欠陥の特徴量を抽出する特徴量抽出手段；
欠陥の特徴量から、各欠陥の種類毎に判別条件式を記したロジックテーブルによってその種類及び程度を判別する欠陥判別手段；
欠陥の種類及び程度が既知のデータからなるデータベースに対して、欠陥が同種で特徴量が類似したデータを一つのクラスタにまとめ、データ数の多い順に下位のクラスタに配置する純粋クラスタ分割機能により、複数のクラスタに分割するクラスタ分割機能、および分割されたクラスタ毎に特徴量の値を用いた判別条件式を生成し、ロジックテーブルを生成するロジックテーブル生成機能の二つの機能を有し、データベースから自動的にロジックテーブルを生成するロジックテーブル生成手段；
を備えた欠陥検査装置。
【請求項２】
前記ロジックテーブル生成手段のクラスタ分割機能が、二つのクラスタを一つのクラスタに融合することによって、データベースに対する誤判別がどれだけ発生するかを評価し、誤判別の発生が最小となる二つのクラスタを一つのクラスタへと融合するクラスタ融合機能；
一つのクラスタ内のデータをそれぞれ他のクラスタに割り当てることによってデータベースに対する誤判別がどれだけ発生するかを評価し、誤判別の発生が最小となる一つのクラスタを除去するクラスタ除去機能；
クラスタ融合とクラスタ除去とによってそれぞれに対する誤判別がどれだけ発生するかを評価し、より誤判別が少ない機能を選択し、クラスタ数を削減するクラスタ数削減機能；
前記クラスタ数削減機能により削減したクラスタ分割において、データベース以外の一般データに対する判別率を推定する判別率評価機能；
を有し、前記クラスタ融合機能、クラスタ除去機能、クラスタ数削減機能および判別率評価機能を、前記純粋クラスタ分割機能によるクラスタ分割からクラスタ分割がひとつになるまで順次適用し、前記一般データに対する判別率の推定値が最大となるクラスタ分割を用いてロジックテーブルを生成することを特徴とする請求項１に記載の欠陥検査装置。
【請求項３】
前記ロジックテーブル生成手段が、クラスタ分割を行う前処理として、データベース内の特徴量が類似した同種データを探索し、特徴量が類似した同種データを持たないデータを孤立点としてデータベースから取り除く孤立点除去機能を有することを特徴とする請求項１または請求項２の欠陥検査装置。
【請求項４】
前記ロジックテーブル生成手段が、クラスタ分割を行う前処理として、データベース内の各データに対して判別する欠陥種類毎に異なる重みを設定する欠陥種類別重み設定機能を有することを特徴とする請求項１、請求項２、請求項３のいずれか１項に記載の欠陥検査装置。
【請求項５】
前記ロジックテーブル生成手段が、クラスタ分割を行う前処理として、データベース内の各データに対してデータ毎に異なる重みを設定するデータ別重み設定機能を有することを特徴とする請求項１、請求項２、請求項３のいずれか１項に記載の欠陥検査装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、検査対象の欠陥の種類及び程度を判別する機能を持つ欠陥検査装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
欠陥検査装置において欠陥の種類及び程度を判別する判別手段として、ロジックテーブル方式を用いて欠陥の種類及び程度を判別する技術が知られている。これは、各特徴量において上下限値を設定することで表現される判別規則を複数用いることによって、欠陥の種類及び程度を判別する方法である。
ロジックテーブルを作成するために、欠陥種類が分かっているサンプルデータを収集した上で、このサンプルデータを精度よく分割するために、人間が一つ一つの判別に用いる条件式を試行錯誤して調整している。そのため、調整に長期間を要するという問題がある。
この問題を解決するため、特許文献１で、欠陥サンプルデータを収集し、このデータを用いて、欠陥の種類及び程度を判別する判別手段を自動生成する機能を備える欠陥検査装置が提案されている。
【特許文献１】特開２００１−３０７０６７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
欠陥の発生は品質の悪化を招くため、欠陥検査においては、能動的に欠陥を発生させてデータを収集することができず、発生し得るすべての形態のデータを収集し、学習させることが困難である。この問題に対しては、人間が判別式を調整することによって、データには現れていない欠陥に関する知識を判別に反映させることが有効である。このような人間が調整可能な判別手段の一つにロジックテーブル方式がある。
【０００４】
ところで、欠陥検査の検査対象における特徴として、品質には影響のない汚れなどが大量に発生し、収集したデータにおいて特定の種類が寡占している場合がある。ロジックテーブル方式を自動生成する手法では、従来優先順位の高い判別規則から順に生成していく手法が一般的であるが、この手法では、データ数の少ない欠陥種類を精度良く判別できる規則が発見できないために、寡占している種類のデータの一部を表現する判別規則を大量に生成してしまい、全体の判別規則が複雑になってしまうことがある。判別規則が複雑になると、人間にとって理解が困難になり、人間による判別式の調整が困難になり十分な性能を発揮できなくなる。
【０００５】
例えば、全体の９割を占める疵種Ａと１割を占める疵種Ｂを判別するとき、疵種Ａが特徴量空間全域に分布し、疵種Ｂが空間の３個所に局在しているとする。この場合、疵種Ｂの３つの局在データに対応するロジックを３段作成して疵種Ｂと判定し、残りすべてを疵種Ａとする４段のロジックテーブルが最もわかりやすいロジックテーブルである。しかし実際には、疵種Ａを優先してしまい、疵種Ｂを含まないように疵種Ａを１０分割したロジックを１０段作成し、残り全てを疵種Ｂとする、といった１１段のロジックを構築する可能性がある。このような現象は、無害と判別すべき多種多様なデータが有害と判別すべきデータに比べて大量に発生している場合に見られる。
また、欠陥検査における判別の対象となるデータは、無害なデータと有害なデータに大別され、有害なデータを有害と判定することが第一に求められる。しかし、有害なデータが、無害なデータに比べて著しく発生頻度が低い場合、全体の正解率は高いものの、肝心な有害なデータを無害と判定する誤判別が多く実用的ではないロジックテーブルが生成されることがある。
【０００６】
本発明では、判別対象となるデータにおいて特定の種類が寡占している場合にも、より単純な判別条件を自動生成することによって、人間が判別式を調整することによる性能向上を容易にし、かつ、発生頻度の低い有害なデータを正確に判別できる欠陥検査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】
【０００７】
本発明における第一の欠陥検査装置は、
検査対象を撮影し、画像を得る撮像手段；
撮像手段で得られた信号から欠陥を検出する欠陥検出手段；
欠陥の特徴量から、各欠陥の種類毎に判別条件式を記したロジックテーブルによってその種類及び程度を判別する欠陥判別手段；
欠陥の種類及び程度が既知のデータからなるデータベースに対して、欠陥が同種で特徴量が類似したデータを一つのクラスタにまとめ、データ数の多い順に下位のクラスタに配置する純粋クラスタ分割機能により、複数のクラスタに分割するクラスタ分割機能、および分割されたクラスタごとに特徴量の値を用いた判別条件式を生成し、ロジックテーブルを生成するロジックテーブル生成機能の二つの機能を有し、データベースから自動的にロジックテーブルを生成するロジックテーブル生成手段；
を備えた欠陥検査装置である。
【０００８】
本発明における第二の欠陥検査装置は、第一の欠陥検査装置において、
前記ロジックテーブル生成手段のクラスタ分割機能が、二つのクラスタを一つのクラスタに融合することによって、データベースに対する誤判別がどれだけ発生するかを評価し、誤判別の発生が最小となる二つのクラスタを一つのクラスタへと融合するクラスタ融合機能；
一つのクラスタ内のデータをそれぞれ他のクラスタに割り当てることによってデータベースに対する誤判別がどれだけ発生するかを評価し、誤判別の発生が最小となる一つのクラスタを除去するクラスタ除去機能；
クラスタ融合とクラスタ除去とによってそれぞれに対する誤判別がどれだけ発生するかを評価し、より誤判別が少ない機能を選択し、クラスタ数を削減するクラスタ数削減機能；
前記クラスタ数削減機能により削減したクラスタ分割において、データベース以外の一般データに対する判別率を推定する判別率評価機能；
を有し、前記クラスタ融合機能、クラスタ除去機能、クラスタ数削減機能および判別率評価機能を、前記純粋クラスタ分割機能によるクラスタ分割からクラスタ分割が一つになるまで順次適用し、前記一般データに対する判別率の推定値が最大となるクラスタ分割を用いてロジックテーブルを生成することを特徴とする欠陥検査装置である。
【０００９】
本発明の第三の欠陥検査装置は、第一の欠陥検査装置または第二の欠陥検査装置において、
前記ロジックテーブル生成手段が、クラスタ分割を行う前処理として、データベース内の特徴量が類似した同種データを探索し、特徴量が類似した同種データを持たないデータを孤立点としてデータベースから取り除く孤立点除去機能を有することを特徴とする欠陥検査装置である。
【００１０】
本発明の第四の欠陥検査装置は、第一の欠陥検査装置、第二の欠陥検査装置または第三の欠陥検査装置において、
前記ロジックテーブル生成手段が、クラスタ分割を行う前処理として、データベース内の各データに対して判別する欠陥種類毎に異なる重みを設定する種類別重み設定機能；
データ個数の評価に代わりデータの重みの総和を用いる重み評価機能；
を有することを特徴とする欠陥検査装置である。
【００１１】
本発明の第五の欠陥検査装置は、第一の欠陥検査装置、第二の欠陥検査装置または第三の欠陥検査装置において、
前記ロジックテーブル生成手段が、クラスタ分割を行う前処理として、データベース内の各データに対してデータ毎に異なる重みを設定するデータ別重み設定機能；
データ個数の評価に代わりデータの重みの総和を用いる重み評価機能；
を有することを特徴とする欠陥検査装置である。
【００１２】
ここで、クラスタとはデータベース内のデータの部分集合を意味する。また、データベース内の各々のデータが複数のクラスタに分割したとき、そのクラスタの集合をクラスタ分割と呼ぶ。
さらに、ロジックテーブルとは、表１に示す表形式に表された判別条件式の集合を指す。ロジックテーブルの縦方向の項目として欠陥の種類が並び、横方向の項目として特徴量の種類が並んでおり、横方向に並んだ判別条件式が一組となって各行の先頭に記述された欠陥の種類を判別するための条件式となる。ロジックテーブル方式とは、このロジックテーブルを用いて欠陥の種類を判別する手法である。
【００１３】
【表１】
2004163416.tif 000003
【発明の効果】
【００１４】
本発明では、第１にクラスタ分割機能によって、データベースの細分化を進めていくことで、データベースを正確に分割する判別条件を自動的に生成することができるようになり、人間が１からロジックを生成する場合に比べて、ロジックの調整に要する時間を短縮することができる。この時、純粋クラスタ分割する際に、欠陥が同種であるデータの数が多い順にクラスタを下位から順に配したので、自動生成する判別条件の数を少なくすることができ、処理を効率化できる。
また、ロジックテーブル方式では,判別条件式を明示しているため、人間が自動生成したロジックテーブルの判別式を操作し、データベースには含まれない欠陥に関する知識を反映させて判別性能を向上させることができる。
【００１５】
第２に、クラスタ融合処理、および、クラスタ削除処理を用いることで、より単純な構造をもとめることができる。さらに、一般データに対する判別率を推定することで、複数のロジックテーブルの中から一般データに対して最適なロジックテーブルが何であるかを判断することができるようになる。
【００１６】
第３に、特徴の類似した同種欠陥を持たないデータをデータベースから取り除くことによって、例外的な少数データを排除し、このようなデータの存在によって一般データに対する判別性能を低下させる事態を避けることができる。
【００１７】
第４に、欠陥種類毎に異なる重みを設定する機能を用いて、正確に判別する必要の高い欠陥種類ほど大きな重みを設定し、データ数に代わりデータの重みの総和で評価することによって、発生頻度が低く、かつ、正確に判別する必要の高い種類のデータに対する判別性能を向上することができる。
【００１８】
第５に、データ毎に異なる重みを設定する機能を用いて、正確に判別する必要の高いデータほど大きな重みを設定し、データ数に代わりデータの重みの総和で評価することによって、同じ種類に属する中でも特に発生頻度が低く、かつ、正確に判別する必要の高い種類のデータに対する判別性能を向上することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
[実施例]
ここでは、鋼板表面の欠陥検査における実施例によって発明の実施の形態を説明する。図１に本発明の実施例の模式図を示す。
信号採取部では、流れる鋼板１の表面を、蛍光灯照明（光源２）によって鋼板上を均一の明るさで照らす。さらに蛍光灯を照射した箇所をラインセンサカメラ３で撮像する。その結果、鋼板の流れと共に２次元画像が得られる。
【００２０】
欠陥検出部４では、この鋼板の画像の各画素に対して、周辺画素との輝度の線形和を得るフィルタ処理を施し、この値が与えられた閾値を超えるか否かによって画素毎に正常であるか欠陥であるかを判定し、正常部は０、欠陥部は１で記述される２値画像を作成する。さらに、連続して発生している欠陥画素を結合していくことで一つ一つの欠陥部を認識する。
特徴量抽出部５では、欠陥部位の幅、長さ、周囲長、面積、外接長方形面積という欠陥の形態に関する情報、欠陥部位の輝度の最大値、最小値、平均値などの欠陥の見え方（明るさ）に関する情報などが特徴量として抽出される。
【００２１】
欠陥判別部６では、特徴量抽出部５にて抽出された特徴量をもとに、テーブル方式によって欠陥の種類や有害度の判別を行う。テーブル方式では、ロジックテーブルによってあらわされる判別条件によって判定される。ロジックテーブルの縦方向の項目として欠陥の種類が並び、横方向の項目として特徴量の種類が並んでいる。各項目には、対応する特徴量の大小による判別式が記述されており、ロジックテーブルの各行が一組となって、一つ一つの欠陥の種類の判別条件となる。判別は、最上位の行に記述された種類から順に行い、いずれかひとつの行に関する判別条件をすべて満たした時点で停止する。
以上の処理は、鋼板の通板と共にリアルタイム処理で行われる。
【００２２】
さらに、ロジックテーブル生成部７によって、欠陥判別部６で用いるロジックテーブルを、オフラインで生成する。まず、欠陥検査装置によって欠陥の検出を行うとともに、同じ鋼板に対して検定員によって欠陥の検出、および、欠陥の種類、程度の判別を行う。この両者を比較し、対応付けることで欠陥検査装置が検出した欠陥に対して、検定員が判別した種類、程度を求める。この結果、検定員が判別した種類、程度と対応付いたデータからなるデータベースが得られる。ロジックテーブル生成部では、このデータベースを元に、ロジックテーブルを作成する処理が行われる。
【００２３】
続いて、このロジックテーブル生成部において、データベースからロジックテーブルを生成する処理を説明する。ロジックテーブル生成部における処理の流れの概略を図２に示す。
まず、正規化処理として特徴量毎にデータベース全体の平均値、分散値によって、平均値０、分散値１となるように正規化する（２０）。
また、ここで重み設定機能として、各データに対して重みを設定することができる。重みの設定方法には、欠陥種類毎に異なる値を個別に設定する方法、データごとに異なる値を設定する方法、および、あらかじめ欠陥種類毎に異なる値を個別に設定したうえでデータごとに異なる値を設定する方法などがある（２１）。
つづいて、各データが孤立点であるか否かを評価し、孤立点をデータベースから取り除く（２２）。
このデータベースを、異種データを含まないクラスタ（以降、純粋クラスタ、と呼ぶ）に分割する（２３）。
分割して得られたクラスタ分割に対して、２つのクラスタを選び、このすべての組合せに対して、クラスタを融合した場合に生じる、各クラスタに含まれる異種データ数の和の変化（以降この変化量を、クラスタ融合のコスト、と呼ぶ）を求める（２４）。
また、同様に、各クラスタを除去した場合に生じる、各クラスタに含まれる異種データ数の和の変化量（以降この変化量を、クラスタ除去のコスト、と呼ぶ）を求める（２５）。重み設定機能を使用した場合、これらクラスタ融合のコストおよびクラスタ除去のコストのとして、それぞれデータ数の和の代わりにデータの重みの和を用いることができる。
前段階で求めたクラスタ融合のコストおよびクラスタ除去のコストを比較して、クラスタ融合もしくはクラスタ除去のいずれか一方の処理を行うことでクラスタ数を１つ削減したクラスタ分割を求める（２６）。
このクラスタ分割に対して一般データに対する判別率（以降、実効判別率と呼ぶ）を推定する（２７）。
図２のステップ２４以降の処理をクラスタ数が１になるまで繰り返す（２８）。
最後に実効判別率の推定値を比較して、実効判別率最大のクラスタ分割に対してロジックテーブルを生成する（２９）。
【００２４】
続いて、図２における各処理の詳細について、更に（ア）〜（キ）としてステップ毎に説明する。
（ア）図２のステップ２２に記した孤立点除去処理の流れを図３に示す。
データを１つ選び（３１）、そのデータをｄと記す。特徴量空間においてデータｄを含み、データｄと種類の異なるデータを含まないｎ次元直方体領域を求める（３２）。以降この領域をデータｄの純粋領域、と呼ぶ。
あらかじめ孤立点か否かを判定する閾値ｋを設定し、データｄの純粋領域のなかに、データｄと同種のデータがいくつ含まれるのかを評価する（３３）。データ数がk以上の場合はデータｄを非孤立点とみなし（３４）、k未満の場合はデータｄを孤立点とみなす（３５）。
重み設定機能を使用した場合、（３３）においてデータ数の代わりにデータの重みの総和を用いることができる。
すべてのデータに関して孤立点か、非孤立点か、の判定を行い（３６）。最後に孤立点をデータベースから取り除く（３７）。
【００２５】
図３のステップ３２に記した純粋領域探索処理の流れを図４に示す。
入力として特徴量空間における初期領域、及び領域外データを与える。
この処理では、初期領域を核として領域を領域外データに衝突するまで拡大していき、領域外データを含まない領域を求める。前記の孤立点除去におけるデータｄの純粋領域探索では、初期領域としてデータｄの示す１点、領域外データとしてデータｄと種類の異なるデータ全体を与える。
初期領域の境界面を出発面として、各座標軸方向に等方的に領域を拡大して初期領域の境界面を出発面として、各座標軸方向に等方的に領域を拡大していく（４１）。領域外データに衝突した時点でその方向への拡大を停止し（４２）、残りの方向に対して等方的に領域を拡大していく。すべての方向に対して拡大が停止する、もしくは無限遠に達したら終了する（４３）。
【００２６】
（イ）図２のステップ２３に記した純粋クラスタ分割処理の流れを図５に示す。
孤立点を除いたデータベースの各データに対して、各データを「ラベルなし」と初期化する。ここで、各データは「ラベルあり」、「ラベルなし」のいずれかとなり、「ラベルあり」は所属するクラスタが決定していることを、「ラベルなし」は所属するクラスタが決定していないことを意味する。
「ラベルなし」のデータに対して、データ１点からなる面積０の領域を初期領域、「ラベルあり」の異種データ全体を領域外データとして与えて、純粋領域探索をおこなう。ここで得られた純粋領域内に含まれる「ラベルなし」の欠陥が同種であるデータの数を求める（５１）。この各純粋領域において以下の式で表される評価値を求める（５２）。
評価値＝データｄの純粋領域内の同種データ数
重み設定機能を使用した場合、評価式として上記の式に代わり、次の式を用いることができる。
評価値＝データｄの純粋領域内の同種データの重みの和
データベースのすべてのデータに対して同様に評価値を求め（５３）、評価値が最大となる純粋領域の内部に存在するデータを集めてクラスタとし（５４）、このクラスタに属するデータを「ラベルあり」とする（５５）。これを順次繰り返して新たなクラスタを求めていき、「ラベルなし」のデータがなくなるまで反復する（５６）。ここでは、各クラスタは、除去した順に大きなクラスタ番号を与えて、ロジックテーブルでは下位から順に配置する。すなわち、最初に求めたクラスタがロジックテーブルの最下位クラスタとなり最も大きなクラスタ番号を持つ。最後に求めたクラスタが第１クラスタとなりロジックテーブルの最上位のクラスタとなる。
その結果、寡占している種類は最優先されて最下位のクラスタとなり、より上位にはその他の種類のクラスタが配置されるようになり、寡占している種類の過剰な分割を回避することができる。前記の例では、全体の９割を占める疵種Ａが最優先されて最下位のクラスタとなる。残り１割を占める疵種Ｂのクラスタが上位に並ぶが、疵種Ｂは３箇所に局在しているため、疵種Ｂのクラスタは３つ作成される。
【００２７】
（ウ）図２のステップ２４に記したクラスタ融合のコスト計算処理の流れを図６に示す。
クラスタ分割の中から２つのクラスタを選択し（６１）、これらの２つのクラスタを融合する（６２）。融合前と融合後において、各クラスタに含まれる異種データ数の総和がどれだけ変化したかを求めて、この値を融合のコストとする（６３）。コストを計算したら、クラスタ分割を融合前の状態に戻す（６４）。全組合せに対して同様に融合のコストを計算し（６５）、コストの最小値と最小を達成するクラスタの組合せを求める（６６）。
重み設定機能を使用した場合、コストとして異種データ数の総和の代わりに異種データの重みの総和を用いることができる。
【００２８】
図６のステップ６２に記したクラスタ融合処理の流れを図７に示す。
第ｉクラスタと第ｊクラスタ（ｉ＜ｊとする）が融合する場合、融合後のクラスタの順位は、より上位であるｉとする（７１）。
第ｉクラスタと第ｊクラスタに属するデータを一つにまとめて（７２）、このデータに対して特徴量ごとに最大値、最小値を求める。この最大値、最小値で規定されるｎ次元直方体領域を考える（７３）。以降、この領域を最小領域と呼ぶ。最小領域内に存在するデータのうち、第ｉクラスタより下位のクラスタに属するものは、全て融合したクラスタへと移す（７４）。この結果、第ｊクラスタに属していたデータはすべて第ｉクラスタへと移動し、場合によってはそれ以外のクラスタからのデータの移動もありえる。この様にして得られた融合したクラスタのデータにおける最多欠陥種を求めて、この欠陥種を融合したクラスタの欠陥種とする。それ以外の欠陥種のデータはすべて異種データとなる（７５）。
最後にｊ以下のクラスタの順位を１つ繰り上げて終了する（７６）。
このクラスタ融合処理は、以下において説明するクラスタ削減処理においても用いられる。
【００２９】
（エ）図２のステップ２５に記したクラスタ除去のコスト計算処理の流れを図８に示す。
クラスタ分割の中から１つのクラスタを選択し（８１）、このクラスタを除去する（８２）。除去前と除去後において、各クラスタに含まれる異種データ数の総和がどれだけ変化したかを求めて、この値を除去のコストとする（８３）。コストを計算したら、クラスタ分割を除去前の状態に戻す（８４）。全クラスタに対して同様に除去のコストを計算し（８５）、コストの最小値と最小を達成するクラスタを求める（８６）。
重み設定機能を使用した場合、コストとして異種データ数の総和の代わりに異種データの重みの総和を用いることができる。
【００３０】
図８のステップ８２に記したクラスタ除去処理の流れを図９に示す。
ここでは第ｋクラスタを除去するものとする。まず、第ｋクラスタおよび第ｋクラスタに属するデータを取り除き（９１）、第ｋクラスタ以下のクラスタの順位を１繰り上げる（９２）。
第１クラスタの最小領域を求めて、この最小領域を初期領域とし、除去したクラスタおよび第２クラスタ以降に属するデータで、第１クラスタと種類の異なるデータの全体を領域外データとし、純粋領域を求める。この純粋領域には、第１クラスタに属するデータと、第２クラスタ以降のクラスタに属するデータのうち第１クラスタと同種のデータが含まれる。以降、この純粋領域を、第１クラスタの最大領域と呼ぶ（９３）。この第１クラスタの最大領域内に除去したクラスタに属していたデータが含まれているときは、そのデータを新たに第１クラスタに属するデータとして割り当てる（９４）。同様に第２、第３のクラスタにもデータを割り当てていき（９５）、どのクラスタにも属さないデータは最下位のクラスタに属するデータとして割り当てて（９６）終了する。
このクラスタ除去処理は、以下において説明するクラスタ削減処理においても用いられる。
【００３１】
（オ）図２のステップ２６に記したクラスタ削減処理の流れを図１０に示す。
ステップ２４で計算したクラスタ融合の最小コストと、ステップ２５で計算したクラスタ除去の最小コストとを比較し（１０１）、クラスタ融合のコストが小さければクラスタ融合を（１０２）、クラスタ除去のコストが小さければクラスタ除去を実施する（１０３）。ここで、ステップ１０２におけるクラスタ融合は図７に記した処理によって行う。また、ステップ１０２におけるクラスタ除去は図９に記した処理によって行う。
【００３２】
（カ）図２のステップ２７に記した判別率推定処理の流れを図１１に示す。
この実施例では、交互検定法を用いて判別率を評価している。まずデータベースを３つのグループに分ける（１１１）。
そのうち１つを評価用データベース、残りの２つを合わせて生成用データベースとする（１１２）。生成用データベースを元にロジックテーブルを生成する（１１３）。得られたロジックテーブルに評価用データベースのデータを適用して、判別結果が本来の種類（程度）と一致するか否かを調べる（１１４）。３つのグループのそれぞれを評価用データベースとして３回繰り返し（１１５）、全結果を集計して判別率を求める（１１６）。この結果を実効判別率の推定値とする。
【００３３】
（キ）図２のステップ２９に記したロジックテーブル作成処理の流れを図１２に示す。
まず、第１クラスタに着目し、第１クラスタの最小領域と最大領域を求める。最小領域と最大領域の境界値を比較し、あらかじめ設定した境界比率ｔ（０＜ｔ＜１）に応じて各方向に以下の式で境界値を定める（１２２）。
新境界値＝ｔ＊最大領域の境界値＋（１−ｔ）＊最小領域の境界値
新境界値によって得られる領域は最大領域よりは小さく、最小領域よりは大きくなっている。
新境界値によって特徴量ごとに条件式を定めることで、第１クラスタの判別条件を生成する（１２３）。この判別条件をロジックテーブルの第１行の判別条件として記述する（１２４）。これを最下位のクラスタまで繰り返すことでロジックテーブルを生成する（１２５）。
以上の処理によって、データベースからロジックテーブルを生成することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３４】
【図１】本発明の実施例を示す模式図である。
【図２】図１における「ロジックテーブル作成手段」７の流れを示すフローチャートである。
【図３】図２における「孤立点除去」２２の流れを示すフローチャートである。
【図４】図３における「純粋領域探索」３１の流れを示すフローチャートである。
【図５】図２における「純粋クラスタ分割」２３の流れを示すフローチャートである。
【図６】図２における「クラスタ融合コスト計算」２４の流れを示すフローチャートである。
【図７】図６における「クラスタ融合」６２の流れを示すフローチャートである。
【図８】図２における「クラスタ除去コスト計算」２５の流れを示すフローチャートである。
【図９】図８における「クラスタ除去」８２の流れを示すフローチャートである。
【図１０】図２における「クラスタ削減」２６の流れを示すフローチャートである。
【図１１】図２における「判別率推定」２７の流れを示すフローチャートである。
【図１２】図２における「ロジックテーブル作成」２９の流れを示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００３５】
１    鋼板                        ２    光源
３    カメラ                      ４    欠陥検出部
５    特徴量抽出部                ６    欠陥判別部
７    ロジックテーブル生成部
【図１】
2004163416.tif 000004
【図２】
2004163416.tif 000005
【図３】
2004163416.tif 000006
【図４】
2004163416.tif 000007
【図５】
2004163416.tif 000008
【図６】
2004163416.tif 000009
【図７】
2004163416.tif 000010
【図８】
2004163416.tif 000011
【図９】
2004163416.tif 000012
【図１０】
2004163416.tif 000013
【図１１】
2004163416.tif 000014
【図１２】
2004163416.tif 000015