(57)【要約】【課題】  初期学習時に必要とする不良画像を擬似的に作成する場合に、自動的且つ大量に作成することが可能な疑似不良画像自動作成装置、及び画像検査装置を提供する。【解決手段】  ニューラルネットワーク１０の学習データとして、良品画像は良品入力部１１より入力し、学習する。また、不良画像は不良画像入力部１２から入力、学習するが、これだけでは学習不足であるので、不良画像抽出部１３で、良品との差分データ１７を抽出し、疑似データ条件設定部１４では、乱数発生部１８の乱数値から不良合成位置等の不良作成条件を幾通りも作成し、この不良作成条件に基づいて疑似不良画像作成部１５が良品画像に差分データを合成することで、幾通りもの疑似不良画像を作成し、ニューラルネットワーク１０の学習データとして入力する。また、合成に際し、差分データを拡大・縮小したり、明るさを変更して合成することにより、擬似不良画像のパターンを増やすことも可能である。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検体の良品画像を入力する良品画像入力手段と、
被検体の不良画像を入力する不良品画像入力手段と、
被検体の不良画像から良品との差分データを抽出する不良画像抽出手段と、
前記良品画像入力手段から入力された良品画像と前記差分データとを合成し、疑似不良画像を作成する疑似不良画像作成手段とを有することを特徴とする疑似不良画像自動作成装置。
【請求項２】
前記擬似不良画像作成手段は、乱数値を発生させる乱数発生手段と、
良品画像と差分データを合成する際に、前記乱数発生手段にて発生させた乱数値を組み合わせて合成するための条件を設定する擬似データ作成条件設定手段とを有することを特徴とする請求項１記載の擬似不良画像自動作成装置。
【請求項３】
前記擬似データ作成条件設定手段は、擬似不良画像の作成個数を設定する作成個数設定手段を有することを特徴とする請求項２記載の擬似不良画像自動作成装置。
【請求項４】
前記不良画像抽出手段は、被検体の不良画像から、仮想的に良品の状態を算出する仮想良品状態算出手段と、
不良画像と前記仮想良品状態算出手段にて求められた仮想的な良品の状態との差から差分データを抽出する第２の不良画像抽出手段とを有することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の擬似不良画像自動作成装置。
【請求項５】
前記擬似不良画像作成手段は、前記差分データを合成する際に、合成することが不可能である書き込み禁止範囲を設定する書き込み禁止範囲設定手段と、
前記差分データを拡大もしくは縮小して合成するために、拡大・縮小率を設定する拡大・縮小率設定手段と、
前記差分データの明るさを変更して合成するために、明るさを設定する明るさ設定手段と、
前記書き込み禁止範囲設定手段で設定した書き込み禁止範囲には差分データの合成を行わない第１の合成手段と、
前記拡大・縮小率設定手段で設定した拡大・縮小率で差分データの合成を行う第２の合成手段と、
前記明るさ設定手段で設定した明るさで差分データの合成を行う第３の合成手段とを有することを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の擬似不良画像自動作成装置。
【請求項６】
ニューラルネットワークによる画像検査装置であって、請求項１〜５のいずれか１項に記載の擬似不良画像自動作成装置を具備することを特徴とする画像検査装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像情報をニューラルネットワーク（Neural Network）の入力とし、その出力結果からその画像に写る製品（被検体）の良否を判定する画像検査装置において、初期学習時に必要とする不良画像を擬似的に作成する場合に、自動的且つ大量に作成する疑似不良画像自動作成装置、及び前記疑似不良画像自動作成装置を具備する画像検査装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
かつて、工業製品等の検査は、作業者の目視による検査が主流であったが、このような作業方法は、作業者の経験に依存する部分が大きかった。そのため、特に、作業者が検査の初心者である場合などは、不良品を識別することが困難となり、その結果として、粗悪品を流通させてしまうこととなった。また、十分な経験を有する作業者でも、検査環境が変化する、例えば、作業者が長時間の労働を行うことにより、視力等が低下する等の体調の変化により、工業製品の品質を維持することができなくなる可能性もあった。
このような中で、近年、教師付き学習機能を有するニューラルネットワーク（或いは、ニューロ）を用いることにより、被検体が良品であるか、不良品であるかを検査する検査装置が使われている。ニューラルネットワークを用いた検査装置は、予め、良品サンプルデータと不良品サンプルデータをニューラルネットワークに入力し、学習させることにより、被検体が良品であるか否かを判定している。
【０００３】
このような従来の発明として、例えば、予め作成された疑似的な異常音響データをニューラルネットワークに入力して、その学習を行わせて、設備における音響及び振動の周波数波形に基づく認識をして診断を行うことを特徴とする設備における音響及び振動の診断方法に関する発明がある（特許文献１参照）。
【０００４】
また、例えば、ニューラルネットワークによる話者認識システムを構成するに際し、学習用音声サンプルの数を多くすることなく、変動が加わった入力パターンに対しても正しい認識ができるようにすることが可能な話者認識システムに関する発明がある（特許文献２参照）。
【０００５】
また、被検体の欠陥種別を自動的に判別でき、検査結果を迅速且つ正確にフィードバックすることが可能な欠陥種別判別装置、及び欠陥種別の判別結果に基づいて、被検体の製造プロセスラインの管理を行うプロセス管理システムに関する発明がある（特許文献３参照）。
【特許文献１】特開平８−３２０２５１号公報
【特許文献２】特開平４−２９５９００号公報
【特許文献３】特開平８−２１８０３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ニューラルネットワークを用いた検査装置の良否判定の精度に関する課題は、今なお引き継がれている課題であり、様々な方法により、この問題を解決している。
一般的に、ニューラルネットワークを用いた検査装置の良否判定の精度は、ニューラルネットワークの学習数に依存する部分が大きいため、ニューラルネットワークにサンプルを多く入力し、学習させた方が、検査装置の判定精度はそれだけ高いものとなる。
しかしながら、実際には、工業製品等の製造技術は非常に高精度であり、不良品が製造されることは非常に稀である。また、実稼働している製造工程の一部を改悪して、故意に不良品を製造することにより不良品のサンプルを得る方法は、十分な不良品サンプルを得ることができないばかりでなく、製造ライン全体にも影響するので、非現実的な方法である。
そのため、実在する不良品のデータではなく、擬似的な不良品データをニューラルネットワークに入力し、学習させることにより、検査装置の判定精度を向上させる必要がある。或いは、少ない不良品データでも検査装置の判定精度を向上させる技術が必要である。
【０００７】
このような問題を解決するために、例えば、特許文献２に示す話者認識システムに関する発明は、計算によって学習パターンに雑音を重畳し、擬似的にパターン数を増やすに際し、加える雑音の大きさの上限を、実際の音声サンプルによる学習パターンから算出した標準偏差を基準に設定する手段を有することにより、学習用音声サンプルの数を多くすることなく、変動が加わった入力音声に対しても、正しい認識ができるようにしている。
【０００８】
また、特許文献３に示す欠陥種別判別装置及びプロセス管理システムに関する発明は、被検体の欠陥検査で発見された個々の欠陥の種別を判定する欠陥種別判定装置において、被検体表面の欠陥から得られる情報、欠陥検出光学系の種類及び欠陥検出の画像処理方式等からなる欠陥情報と、そのような欠陥情報となる欠陥名称を表した教師信号とで学習させたニューロ処理ユニットを備えたことにより、欠陥部の欠陥情報から欠陥の種別を自動的に判別することが可能となり、欠陥の発生した製造プロセスへの迅速なフィードバックが可能となる。その結果として、発生する欠陥を最小限に抑えることが可能となる。しかも、熟練した作業者であっても、判別が困難な多数の測定結果及び測定条件を設定することができるので、再現性の高い欠陥種別判定結果を得ることが可能となる。また、ニューロ処理ユニットに、人間でしか識別することができない疑似欠陥を学習させたので、疑似欠陥の自動判定が可能となった。
【０００９】
しかしながら、上記に示した発明は、例えば、特許文献２で示した発明は、擬似的にパターン数を増やすに際し、加える雑音の大きさの上限を、実際の音声サンプルによる学習パターンから算出した標準偏差を基準に設定することから、ある程度の音声サンプルをニューラルネットワークに投入しておく必要があるといった問題がある。
つまり、２つ以上の不良音声サンプルがなければ、標準偏差を求めることができず、また、現実的に有効な疑似不良音声サンプルを作成するためには、高々数個のデータではなく、ある程度の数のデータを入力する必要がある。
【００１０】
また、例えば、特許文献３で示した発明は、ニューロ処理ユニット自体に、被検体表面の欠陥から得られる情報、欠陥検出光学系の種類及び欠陥検出の画像処理方式等からなる欠陥情報と、そのような欠陥情報となる欠陥名称を表した教師信号とで学習させることにより、ニューラルネットワーク部の構成が複雑となってしまう。そのため、装置内部の各機構は互いに依存性が強いものとなり、装置を改良する必要性が発生した場合でも、その改良は困難なものとなってしまう可能性があるので、装置内部の各機構は、できる限り相互依存性が少ない方が好ましい。
【００１１】
本発明は上記事情を鑑みてなされたものであり、画像情報をニューラルネットワークの入力とし、その出力結果からその画像の写る製品の良否を判定する画像検査装置において、初期学習時に必要とする不良画像を擬似的に作成する場合に、自動的且つ大量に作成することが可能な疑似不良画像自動作成装置、及び前記疑似不良画像自動作成装置を具備する画像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】
【００１２】
前記課題を解決するために、請求項１記載の発明は、被検体の良品画像を入力する良品画像入力手段と、被検体の不良画像を入力する不良品画像入力手段と、被検体の不良画像から良品との差分データを抽出する不良画像抽出手段と、前記良品画像入力手段から入力された良品画像と前記差分データとを合成し、疑似不良画像を作成する疑似不良画像作成手段とを有することを特徴とする。
【００１３】
請求項２記載の発明は、前記擬似不良画像作成手段は、乱数値を発生させる乱数発生手段と、良品画像と差分データを合成する際に、前記乱数発生手段にて発生させた乱数値を組み合わせて合成するための条件を設定する擬似データ作成条件設定手段とを有することを特徴とする。
【００１４】
請求項３記載の発明は、前記擬似データ作成条件設定手段は、擬似不良画像の作成個数を設定する作成個数設定手段を有することを特徴とする。
【００１５】
請求項４記載の発明は、前記不良画像抽出手段は、被検体の不良画像から、仮想的に良品の状態を算出する仮想良品状態算出手段と、不良画像と前記仮想良品状態算出手段にて求められた仮想的な良品の状態との差から差分データを抽出する第２の不良画像抽出手段とを有することを特徴とする。
【００１６】
請求項５記載の発明は、前記擬似不良画像作成手段は、前記差分データを合成する際に、合成することが不可能である書き込み禁止範囲を設定する書き込み禁止範囲設定手段と、前記差分データを拡大もしくは縮小して合成するために、拡大・縮小率を設定する拡大・縮小率設定手段と、前記差分データの明るさを変更して合成するために、明るさを設定する明るさ設定手段と、前記書き込み禁止範囲設定手段で設定した書き込み禁止範囲には差分データの合成を行わない第１の合成手段と、前記拡大・縮小率設定手段で設定した拡大・縮小率で差分データの合成を行う第２の合成手段と、前記明るさ設定手段で設定した明るさで差分データの合成を行う第３の合成手段とを有することを特徴とする。
【００１７】
請求項６記載の発明は、ニューラルネットワークによる画像検査装置であって、請求項１〜５のいずれか１項に記載の擬似不良画像自動作成装置を具備することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、被検体の良品画像を入力する良品画像入力手段と、被検体の不良画像を入力する不良品画像入力手段と、被検体の不良画像から良品との差分データを抽出する不良画像抽出手段と、前記良品画像入力手段から入力された良品画像と前記差分データとを合成し、疑似不良画像を作成する疑似不良画像作成手段とを有することにより、人手を介さずに、擬似不良画像を大量に作成することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
本発明の主たる目的は、工業製品等の検査において、より精度の高い検査装置を提供することであり、擬似不良画像自動作成装置を具備する画像検査装置の形態が、最も好ましい形態である。しかしながら、画像の加工などの分野においても、擬似不良画像自動作成装置のノウハウは、有効に利用することが可能である。
【実施例１】
【００２０】
次に、添付図面を参照しながら、本発明の実施形態を説明する。
図１は、疑似不良画像作成装置を具備する画像検査装置の内部構成を示すブロック図であり、ニューラルネットワーク１０を用いて製品の良否を検査することが可能である。
良品の学習は、良品画像入力部１１にて、予め保存してある良品画像を読み込み、フィルタ処理や特徴量の抽出を行う前処理部１６を経由してニューラルネットワーク１０に入力し、良品データとして学習を行なわせる。
不良品の学習は、（不良品の画像数  ≧  必要とする学習数）であれば、良品と同様に、予め保存してある不良品画像を読み込み、前処理部１６を経由してニューラルネットワーク１０に入力し、不良品データとして学習を行なわせる。
【００２１】
しかしながら、通常はオリジナルの不良データを必要学習数だけ入手することは困難である。
そのため、不良画像から良品との差分データ１７を抽出する不良画像抽出部１３と、良品画像部１１から良品画像を読み込み、差分データ１７を合成して疑似不良画像を生成する疑似不良画像作成部１５と、差分データ１７を合成位置等どのように合成するかの条件を、乱数発生部１８の乱数値を組み合わせて疑似不良画像作成部１５に指示する疑似データ条件設定部１４を備えている。
【００２２】
図２は、疑似不良画像作成処理の流れを示すフローチャートである。
まず初めに、不良画像入力部１２においてオリジナルの不良データを読み出し、不良画像抽出部１３で良品との差分データ１７を抽出する（ステップＳ１）。
次に、擬似データ条件設定部１４において擬似データ作成個数ｎを設定し、書き込み開始座標Ｙ［ｎ］、及びＸ［ｎ］を求める（ステップＳ２、Ｓ３）。
次に、差分データ１７に対して、設定条件に従い読み込んだ良品画像データ上に合成処理を行う（ステップＳ４）。こうして、擬似データ作成個数ｎ分、ステップＳ４〜Ｓ６の処理を繰り返し、ｎ＝０になったら（ステップＳ６／Ｙｅｓ）、処理を終了する。
【００２３】
次に、具体例を用いて本実施例の動作を説明する。
図３は、液晶のしみ不良画像を等高線で表し、更にその一部を断面にした図である。
また、図４は、良品画像を等高線で表し、更にその一部を断面にした図である。
良品画像の場合、等高線は図４−（ｂ）に示すように楕円状になる。しかしながら、図３のようにしみ不良画像では、乱れた等高線となり（図３−（ｂ）参照）、その断面を見ると、しみの部分がへこんだ状態になる（図３−（ｃ）、（ｄ）参照）。
一方で、図４の良品の場合は、断面図は、滑らかな曲線となる（図４−（ｃ）、（ｄ）参照）。
【００２４】
図３、図４で示した、良品の場合においては滑らかな曲線になる性質を利用して、不良画像抽出部１３では、図５の点線で示すように仮想の良品曲線を求め、その良品曲線と不良値との差ｄｚ［ｙ］［ｘ］を求め、これを差分データ１７とする。
ここで、ｘ，ｙは、しみを囲むｘ及びｙ方向の０から始まる座標を示し、その例を図７に示す（図２のステップＳ１参照）。
【００２５】
次に、疑似データ条件設定部１４において、１つの差分データ１７から作成する疑似不良作成数ｎを求める（図２のステップＳ２）。疑似不良データ数ｎは、プログラム上の固定値でもよいし、キーボード等から入力する形式を採ってもよい。
疑似不良作成数ｎを求めると、作成する設定値毎に乱数発生部１８から乱数値を求め、その乱数値から、以下の例のように書き込みが始まる（図２のステップＳ３）。
【００２６】
（書き込み開始座標Ｙ［ｎ］）
←  （乱数値／書き込み開始座標Ｙの最大値余り），
（書き込み開始座標Ｘ［ｎ］）
←  （乱数値／書き込み開始座標Ｘの最大値余り）
ここで、本実施例では、製品の不良形態が位置のみ変動する製品を扱った場合とする。
【００２７】
次に、疑似不良画像作成部１５において、良品画像の座標Ｙ［ｎ］，Ｘ［ｎ］を書き込み開始点として、式（１）のように、図７−（ａ）の差分データ１７の分元データから差し引いて、疑似不良画像を作成する（図２のステップＳ４）。
【００２８】
（座標Ｙ［ｎ］＋ｙ、Ｘ［ｎ］＋ｘの疑似画像データ）
＝  （座標Ｙ［ｎ］＋ｙ、Ｘ［ｎ］＋ｘの元画像データ）
−（座標Ｙ［ｎ］＋ｙ、Ｘ［ｎ］＋ｘの差分データ）  ・・・（１）
【００２９】
例えば、図６は、良品画像を疑似不良画像にした場合の等高線図と、座標Ｙ[ｎ]＋１０のＸ方向の断面図である。
同様にして、ｎ個の疑似不良画像を繰り返し作成し（図２のステップＳ５、Ｓ６）、ニューラルネットワーク１０の学習データとして使用する。
【００３０】
実施例１の第１の効果は、装置のテスト段階で、疑似不良データを大量に作成し、学習データとして使用することにより、本番の検査時は、早期に高い精度の検査結果を得ることが可能となる。
その理由は、ニューラルネットワークの判定精度は、学習数に依るところが大きいが、実際、不良データは入手しにくく、その問題に対して擬似的に不良データを大量作成できるようにしたからである。
【００３１】
第２の効果は、人の手を介在させることなく、大量に疑似データを作成できる点である。
その理由は、不良がもつパラメータを乱数により作り出すことで、自動的に疑似データを大量作成できるようにしたからである。
【実施例２】
【００３２】
次に、本発明の他の実施例について、図面を参照して詳細に説明する。
図８は、疑似不良画像作成処理の流れを示すフローチャートである。なお、本図での処理の流れは、図２と比較して、書き込み禁止範囲の設定や、拡大・縮小率の設定、不良の明るさの設定、拡大・縮小処理、明るさの変更処理が加えられている点で、図２と異なっている。
【００３３】
まず初めに、不良画像入力部１２においてオリジナルの不良データを読み出し、不良画像抽出部１３で良品との差分データ１７を抽出する（ステップＳ１１）。
次に、擬似データ条件設定部１４において擬似データ作成個数ｎを求め、書き込み禁止範囲ＡＹ［ｎ］［ａ］，ＡＸ［ｎ］［ａ］を求める（ステップＳ１２、Ｓ１３）。
【００３４】
次に、書き込み開始座標Ｙ［ｎ］、及びＸ［ｎ］を求め（ステップＳ１４）、書き込み開始位置が書き込み禁止範囲ＡＹ［ｎ］［ａ］，ＡＸ［ｎ］［ａ］にないことを確認する（ステップＳ１５）。
書き込み開始位置が、書き込み禁止位置にある場合（ステップＳ１５／Ｙｅｓ）は、再び書き込み開始位置を求める（ステップＳ１４）。
書き込み開始位置が、書き込み禁止位置にない場合（ステップＳ１５／Ｎｏ）は、次の処理に進む。
【００３５】
次に、乱数発生部１８で得られる乱数値により、次式（２）、（３）のように、拡大・縮小率Ｚ［ｎ］、不良の明るさｍ［ｎ］を求め、設定する（ステップＳ１６、Ｓ１７）。
Ｚ［ｎ］←（乱数値／１０の余り）の値で図７（ｂ）より求める・・・（２）
ｍ［ｎ］←（乱数値／１０の余り）の値で図７（ｃ）より求める・・・（３）
ただし、拡大・縮小率、及び不良の明るさは、それぞれ１０段階とする。
【００３６】
次に、上で設定した拡大・縮小率Ｚ［ｎ］を用いて、差分データ１７を拡大・縮小する（ステップＳ１８）。
簡単のため、拡大・縮小率がＺ［ｎ］＝２の場合は、２倍の拡大とし、差分データ１７をＸ及びＹ方向に同じデータが２回続く処理を行い、全体を２×２倍する。
また、拡大・縮小率がＺ［ｎ］＝０．５の場合には、１／２の縮小として、差分データ１７をＸ及びＹ方向ともデータを間引く処理を行う。
【００３７】
次に、不良の明るさｍ［ｎ］においては、差分データ１７にｍ［ｎ］を乗算する処理を行い（ステップＳ１９）、疑似データ作成を行う（ステップＳ２０）。
このことは、式（１）が、以下に示す式（４）のようになることを意味し、ｍ［ｎ］が１よりも大きい場合は、不良箇所が暗くなり、１より小さい場合には不良箇所が明るくなる。
【００３８】
（座標Ｙ［ｎ］＋ｙ、Ｘ［ｎ］＋ｘの疑似画像データ）
＝  （座標Ｙ［ｎ］＋ｙ、Ｘ［ｎ］＋ｘの元画像データ）
−（座標ｙ、ｘの差分データ１７）×ｍ［ｎ］  ・・・（４）
【００３９】
このようにして、擬似データ作成個数ｎ分だけ、ステップＳ１９〜Ｓ２１の処理を繰り返し、ｎ＝０になったら（ステップＳ２２／Ｙｅｓ）、処理を終了する。
【００４０】
実施例２の効果は、様々な種類の擬似不良画像を作成することができる点である。
例えば、同様の欠陥が画像の中央と画像の端側にある場合に、画像の中央にある欠陥は不良であると判定したい場合は、擬似不良画像を作成する際に、画像の中央部には差分データの書き込みを許可し、一方で、画像の端側にある欠陥は不良でないと判定したい場合には、擬似不良画像を作成する際に、端側には差分データの書き込みを許可しないというような設定をすることにより、多くのパターン（擬似不良画像）を作成することが可能となる。
また、差分データに対して、拡大・縮小の設定をおこなったり、色の明るさに変化を持たせることにより、多くのパターン（擬似不良画像）を作成することが可能となる。
【００４１】
（効果）
以上の説明から明らかなように、被検体の良品画像を入力する良品画像入力手段と、被検体の不良画像を入力する不良品画像入力手段と、被検体の不良画像から良品との差分データを抽出する不良画像抽出手段と、前記良品画像入力手段から入力された良品画像と前記差分データとを合成し、疑似不良画像を作成する疑似不良画像作成手段とを有することにより、人手を介さずに、擬似不良画像を大量に作成することが可能となる。
【００４２】
また、前記擬似不良画像作成手段は、乱数値を発生させる乱数発生手段と、良品画像と差分データを合成する際に、前記乱数発生手段にて発生させた乱数値を組み合わせて合成するための条件を設定する擬似データ作成条件設定手段とを有することにより、擬似不良画像を大量に作成することが可能となる。
【００４３】
また、前記擬似データ作成条件設定手段は、擬似不良画像の作成個数を設定する作成個数設定手段を有することにより、所望する数の擬似不良画像を作成することが可能となる。
【００４４】
また、前記不良画像抽出手段は、被検体の不良画像から、仮想的に良品の状態を算出する仮想良品状態算出手段と、不良画像と前記仮想良品状態算出手段にて求められた仮想的な良品の状態との差から差分データを抽出する第２の不良画像抽出手段とを有することにより、良品データを読み込まずに、擬似不良画像を作成することが可能となる。
【００４５】
また、前記擬似不良画像作成手段は、前記差分データを合成する際に、合成することが不可能である書き込み禁止範囲を設定する書き込み禁止範囲設定手段と、前記差分データを拡大もしくは縮小して合成するために、拡大・縮小率を設定する拡大・縮小率設定手段と、前記差分データの明るさを変更して合成するために、明るさを設定する明るさ設定手段と、前記書き込み禁止範囲設定手段で設定した書き込み禁止範囲には差分データの合成を行わない第１の合成手段と、前記拡大・縮小率設定手段で設定した拡大・縮小率で差分データの合成を行う第２の合成手段と、前記明るさ設定手段で設定した明るさで差分データの合成を行う第３の合成手段とを有することにより、様々なパターンの擬似不良画像を大量に作成することが可能となる。
【００４６】
また、ニューラルネットワークによる画像検査装置であって、請求項１〜５のいずれか１項に記載の擬似不良画像自動作成装置を具備することにより、擬似不良画像を大量に作成し、学習データとしてニューラルネットワークに学習させることが可能となる。また、ニューラルネットワークに大量のデータを学習させることにより、本番の検査時には、早期に高い精度の検査結果を得ることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００４７】
【図１】疑似不良画像作成装置を具備する画像検査装置の内部構成を示すブロック図である。
【図２】疑似不良画像作成処理の流れを示すフローチャートである。
【図３】液晶のしみ不良画像を等高線で表し、更にその一部を断面にした図である。
【図４】良品画像を等高線で表し、更にその一部を断面にした図である。
【図５】仮想良品曲線と差分データについて示した図である。
【図６】擬似不良画像の等高線と断面図について示した図である。
【図７】差分データ座標、拡大・縮小率、不良の明るさについて示した図である。
【図８】疑似不良画像作成処理の流れを示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００４８】
１０    ニューラルネットワーク
１１    良品画像入力部
１２    不良画像入力部
１３    不良画像抽出部
１４    疑似データ条件設定部
１５    疑似不良画像作成部
１６    前処理部
１７    差分データ
１８    乱数発生部
ＡＸ［ｎ］、ＡＹ［ｎ］    書き込み禁止範囲
Ｘ［ｎ］、Ｙ［ｎ］    書き込み開始位置
ｍ［ｎ］    不良の明るさ
Ｚ［ｎ］    拡大・縮小率
ｄｚ    良品曲線と不良値との差
ｎ    疑似不良作成数
【図１】
2005156334.tif 000003
【図２】
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【図５】
2005156334.tif 000005
【図６】
2005156334.tif 000006
【図７】
2005156334.tif 000007
【図８】
2005156334.tif 000008
【図３】
2005156334.tif 000009
【図４】
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