【手続補正書】
【提出日】平成26年9月9日(2014.9.9)
【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】
コンピュータ上で評価ソフトウェアを実行して、それぞれの訓練画像の画素値から、前記訓練画像のそれぞれに関する数値記述子を算出することによって、複数の前記訓練画像のそれぞれからフィーチャを抽出する工程と、
前記訓練画像の前記数値記述子を前記評価ソフトウェアを用いて処理して、前記訓練画像の代表的なサブセットを自動的に選択する工程と、
前記評価ソフトウェアを用いて第１のクラスタリングプロセスを実行して、前記訓練画像の代表的なサブセットの前記数値記述子を処理し、訓練画像の前記代表的なサブセットに関する複数の画像クラスターを算出する工程と、
前記複数の画像クラスターのそれぞれに、特定された欠陥のクラスのそれぞれに関する個々の評価標識を割り当てる、ユーザ又は前記コンピュータの少なくとも一方から入力を受信する工程と、
を含み、前記ユーザから入力を受信する工程が、更に、前記評価ソフトウェアを用いてユーザインターフェースを提示して、前記複数の訓練画像内に存在する欠陥の１つ以上のクラスを特定する前記ユーザからの入力を受信することを含み、
前記コンピュータから入力を受信する工程が、更に、前記コンピュータを使用して、前記代表的な訓練画像内に存在するいくつかの欠陥クラスを判定し、前記複数の画像クラスターのそれぞれに、前記特定された欠陥のクラスのそれぞれに関する重大度標識を割り当てることを含み、
前記画像クラスターのそれぞれに関して、前記評価ソフトウェアを用いて、前記画像クラスターに関する前記欠陥のクラスに割り当てられた前記個々の評価標識のそれぞれを、その画像クラスター内の前記訓練画像の全部に自動的に伝播する工程、
を更に含む方法。
【請求項２】
前記評価ソフトウェアを用いて、前記訓練画像の前記代表的なサブセット内に含まれない、前記訓練画像の残りの全部に、欠陥のクラスのそれぞれに関する評価標識を自動的に割り当てる工程、を更に含み、任意に、前記評価ソフトウェアを用いて評価標識を自動的に割り当てる工程が、前記訓練画像の前記代表的なサブセット内に含まれない前記未標識訓練画像のそれぞれに関して、
前記未標識訓練画像の前記数値記述子の、前記訓練画像の前記代表的なサブセット内の前記標識画像のそれぞれの前記数値記述子への対距離を算出する工程と、
特定された各欠陥クラスに関する１セットの確率を算出する工程であって、前記各欠陥クラスに関する確率の１セットが、前記欠陥クラスに関して特定された前記評価標識のそれぞれに関する確率を含み、前記未標識訓練画像が、その特定の欠陥クラスに関するその特定の評価標識が割り当てられている前記訓練画像のメンバーである確率を示す、工程と、
前記欠陥クラスのそれぞれのうち最も高い確率を有する前記評価標識を、前記未標識訓練画像に割り当てる工程と、
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記訓練画像のそれぞれに関する数値記述子を算出することが、
(a) 前記訓練画像のそれぞれに関して、複数の隣接画素に対する画素の強度値の１つ以上の導関数に基づいて、前記訓練画像の前記画素のそれぞれにおけるフィーチャベクトルを算出し、前記訓練画像の前記画素のそれぞれに関する前記フィーチャベクトルに基づいて、前記訓練画像に関する共分散行列を算出すること、
(b) 前記訓練画像のそれぞれに関して、前記訓練画像の前記画素値を１つ以上のフィルターで畳み込んで、前記訓練画像に関する前記数値記述子を算出すること、又は、
(c) 前記訓練画像のそれぞれに関して、前記訓練画像の前記画素の強度値のヒストグラムを算出し、前記強度値のヒストグラムから前記訓練画像に関する前記数値記述子を算出すること、
の(a)、(b)、又は(c)のうちの一つを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記訓練画像の代表的なサブセットを自動的に選択する工程が、
(a) 前記評価ソフトウェアを用いて前記訓練画像の前記数値記述子を処理して、前記訓練サンプルのそれぞれに関する画素強度分散を算出し、前記評価ソフトウェアを用いて、最も高い画素強度分散を有する前記訓練画像の第１のサブセットを識別して、前記訓練画像の前記代表的なサブセット内に含めること、又は、
(b) 前記評価ソフトウェアを実行して、前記第１のサブセットの選択後に残留した前記訓練画像から第２のサブセットを無作為に選択し、前記訓練画像の第２のサブセットを含むように、前記代表的なサブセットを算出すること、
の(a)又は(b)のうちの一つを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
装置であって、
プロセッサと、
複数の訓練サンプルを記憶するメモリと、
前記プロセッサ上で実行される評価ソフトウェアであって、前記評価ソフトウェアは、それぞれの訓練画像の画素値から、前記訓練画像のそれぞれに関する数値記述子を算出することによって、複数の前記訓練画像のそれぞれからフィーチャを抽出するフィーチャ抽出モジュールを含み、前記評価ソフトウェアは、第１のクラスタリングプロセスを実行して前記訓練画像の前記数値記述子を処理して、前記訓練画像の代表的なサブセットを自動的に選択し、前記訓練画像の前記代表的なサブセットに関する複数の画像クラスターを算出する、評価ソフトウェアと、
前記代表的な訓練画像内に存在する欠陥の１つ以上のクラスと、前記欠陥クラスのそれぞれに関する１セットの個々の評価標識と、を特定する、前記プロセッサ上で実行される前記評価ソフトウェア、又は、前記ソフトウェアにより提示されかつユーザからの入力を受信するための入力機構を有するユーザインターフェース、のうちの少なくとも一方と、
を備え、前記ユーザインターフェースが更に入力機構を含んで、前記特定された欠陥クラスのそれぞれに関する前記画像クラスターのそれぞれに個々の評価標識を割り当てる入力を受信し、
任意に、前記プロセッサ上で実行される前記評価ソフトウェアが、前記代表的な訓練画像内に存在するいくつかの欠陥クラスを特定し、前記複数の画像クラスターのそれぞれに、前記特定された欠陥クラスのそれぞれに関する重大度標識を割り当て、
前記画像クラスターのそれぞれに関して、前記評価ソフトウェアが、前記画像クラスターに関する前記欠陥クラスに割り当てられた前記個々の評価標識のそれぞれを、その画像クラスター内の前記訓練画像の全部に自動的に伝播し、任意に、前記評価ソフトウェアが、前記訓練画像の前記代表的なサブセット内に含まれない、前記訓練画像の残りの画像の全部に、前記欠陥のクラスのそれぞれに関する評価標識を自動的に割り当てる、
装置。
【請求項６】
システムであって、
評価ソフトウェアを実行するサーバーを備え、前記サーバーが、
プロセッサと、
複数の訓練サンプルを記憶するメモリと、
前記プロセッサ上で実行される評価ソフトウェアであって、前記評価ソフトウェアは、それぞれの訓練画像の画素値から、前記訓練画像のそれぞれに関する数値記述子を算出することによって、複数の前記訓練画像のそれぞれからフィーチャを抽出するフィーチャ抽出モジュールを含み、前記評価ソフトウェアは、第１のクラスタリングプロセスを実行して前記訓練画像の前記数値記述子を処理して、前記訓練画像の代表的なサブセットを自動的に選択し、前記訓練画像の前記代表的なサブセットに関する複数の画像クラスターを算出する、評価ソフトウェアと、
を含み、前記プロセッサ上で実行される前記評価ソフトウェア、又は、前記評価ソフトウェアにより提示されるユーザインターフェース、のうちの少なくとも一方が、前記代表的な訓練画像内に存在する欠陥の１つ以上のクラスと、前記欠陥クラスのそれぞれに関する１セットの個々の評価標識と、を特定し、
更に、前記ユーザインターフェースが、前記特定された欠陥クラスのそれぞれに関する前記画像クラスターのそれぞれに個々の評価標識を割り当てるユーザからの入力を受信する入力機構を含み、
任意に、前記プロセッサ上で実行される前記評価ソフトウェアが、前記代表的な訓練画像内に存在するいくつかの欠陥クラスを特定し、前記複数の画像クラスターのそれぞれに、前記特定された欠陥クラスのそれぞれに関する重大度標識を割り当て、
前記画像クラスターのそれぞれに関して、前記評価ソフトウェアが、前記画像クラスターに関する前記欠陥のクラスに割り当てられた前記個々の評価標識のそれぞれを、その画像クラスター内の前記訓練画像の全部に自動的に伝播し、
更に、前記評価ソフトウェアが訓練段階を実行して、前記訓練画像に割り当てられた前記評価標識に基づいて分類モデルを算出し、
ウェブ材料の連続的な部分を走査してサンプルを取得するコンピュータ化検査システムを備え、前記コンピュータ化検査システムは、識別子を適用して、前記分類モデルに従って、サンプルのそれぞれに評価を割り当てる、
システム。