(57)【要約】【課題】多量の特徴量が得られた際にも簡便に疵種判別のための規則を発見することができる疵種判別ロジック自動設計方法および装置ならびに表面欠陥計を提供することにある。【解決手段】始め（Ｓ１００）にて処理を開始して、疵種判定結果が付加された所定数の教師データの収集を行う（Ｓ１０１、Ｓ１０２）。そして、この教師データに基づいて遺伝的プログラミングによる疵種判別ロジックの最適化（Ｓ１０３）を行い、その結果である最適化された疵種判別ロジックを保存（Ｓ１０４）し、終わり（Ｓ１０５）にて処理を終了する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データの欠陥候補から得られる多次元の特徴量パターンとその疵種判定結果を教師データとして収集する教師データ収集工程と、
その教師データを用いて、重みの付いた正誤に応じた得点の平均を評価関数とする最適化処理をすることにより、疵種判別ロジックを得る疵種判別ロジック最適化工程と、
最適化された疵種判別ロジックを保存する疵種判別ロジック保存工程を有することを特徴とする疵種判別ロジック自動設計方法。
【請求項２】
請求項１に記載の疵種判別ロジック自動設計方法において、
前記疵種判別ロジック最適化工程での最適化処理を、遺伝的プログラミングの手法により行うことを特徴とする疵種判別ロジック自動設計方法。
【請求項３】
画像データの欠陥候補から得られる多次元の特徴量パターンを求める画像処理装置と、
多次元の特徴量パターンとその疵種判定結果を教師データとして入力する教師データ入力装置と、
その教師データを保存する教師データ保存装置と、
保存された教師データを用いて、重みの付いた正誤に応じた得点の平均を評価関数とする最適化処理をすることにより、疵種判別ロジックを得る自動設計エンジンと、
最適化された疵種判別ロジックを保存するロジック保存装置を有することを特徴とする疵種判別ロジック自動設計装置。
【請求項４】
請求項３に記載の疵種判別ロジック自動設計装置において、
前記自動設計エンジンでの最適化処理を、遺伝的プログラミングの手法により行うことを特徴とする疵種判別ロジック自動設計装置。
【請求項５】
請求項３または請求項４のいずれか１項に記載の疵種判別ロジック自動設計装置を用いて、
前記ロジック保存装置から最適化された疵種判別ロジックを入力し、この疵種判別ロジックにより観測された特徴パターンから疵種を判別する疵種判別エンジンと、
疵種判別結果を表示する結果表示装置を有することを特徴とする表面欠陥計。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、多量の特徴量が得られた際の疵種判別ロジック自動設計方法および装置ならびに表面欠陥計に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
工業製品の表面に生じる欠陥を検出する方法として、例えば、特開２００１−２４２０８９号公報（特許文献１）で開示される技術がある。この技術は、鋼板に、投光器より光を照射し、その反射光をラインセンサカメラで受光して画像処理し、表面欠陥を検出するものである。この場合、表面欠陥をただ検出するだけでなく、その疵種や有害度までを判別することは、客先への品質保証上、極めて重要となってきている。そのため、撮像によって得られた画像信号に対し、欠陥の長さ、欠陥の幅、濃度積算値等などの各種特徴量を求め、それらからif then else文による木構造の論理やテーブルを作成して欠陥の分類をおこなってきた。次に、この欠陥の分類を用いた疵種判別ロジック設計方法の典型的な例を説明する。
【０００３】
特徴量として、例えば欠陥の長さ（特徴量１）と欠陥の幅（特徴量２）をとった場合を、図１２に示す。目視判定結果（欠陥Ａ、欠陥Ｂ、欠陥Ｃ）が付加された教師データを散布図としてプロットしたものであり、３種類の欠陥を区別するのに、２つの閾値（閾値１および閾値２）を用いれば良いことが分かる。そして、２つの特徴量と２つの閾値を使って３種類の疵種を判定するため、図１３に示す木構造の疵種判別ロジックを組み立てることとなる。
【０００４】
上記、図１２と図１３により説明した例は、僅か２種類の特徴量から疵種判別ロジックを設計する簡単なものであったが、実際に表面欠陥計より得られる特徴量は欠陥分類において極めて重要なものから全く不要なものまで莫大であることが多い。したがって、これらのデータに対して人力により複雑な疵種判別ロジックの同定を行おうとすると、採取データの解析などに専門技術者の大変な労力を要する。また、このような疵種判別ロジックは操業条件の変化によって、しばしば調整しなおす必要があるため、通常の方法では設計工程が追いつかないこともあり、この設計方法の簡便化および迅速化は必須であった。
【０００５】
そこで、このような疵種判別ロジックの設計を、専門技術者を必要とすることなく短時間で行う方法として、特開平５−２２３７５１号公報（特許文献２）で開示された技術がある。この技術は、判定用アルゴリズムとして確率的ニューラルネットワークを用いており、学習によってアルゴリズムが生成されるとしている。
【特許文献１】特開２００１−２４２０８９公報
【特許文献２】特開平５−２２３７５１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
確率的ニューラルネットワークでは、考えられる全ての特徴量を変数とするため、仮定する確率密度関数が巨大な次元のものとなり演算処理量も莫大となる。特許文献２では、このことを考慮して、まず判別する疵種を特徴量に基づいてグループに絞りこむようにしている。
【０００７】
しかしながら、特許文献２では、この絞りこみロジック設計の自動化について記載されておらず、このままではやはり採取データの解析などに専門技術者の大変な労力を要することとなる。さらにまた、特許文献２で仮定している確率密度関数は正規分布を基にしたものであり、確率密度の逆転現象が生ずるという問題がある。図１４は、確率密度の逆転現象を説明する図である。本来は有限である特徴量空間に無限区間の定義域を仮定した関数を持ち込んでいるため、疵種１の確率密度が疵種２のそれを上回っていなければならない特徴量範囲で、確率密度の逆転が起こっている。これは確率密度関数による学習がしばしば出会う問題であり、教師データが少ない特徴量空間の縁の部分について専門技術者が確率密度関数を調整しなければならなくなり、自動化が阻害される。
【０００８】
本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、多量の特徴量が得られた際にも簡便に疵種判別のための規則を発見することができる疵種判別ロジック自動設計方法および装置ならびに表面欠陥計を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
請求項１に記載の発明は、画像データの欠陥候補から得られる多次元の特徴量パターンとその疵種判定結果を教師データとして収集する教師データ収集工程と、その教師データを用いて、重みの付いた正誤に応じた得点の平均を評価関数とする最適化処理をすることにより、疵種判別ロジックを得る疵種判別ロジック最適化工程と、最適化された疵種判別ロジックを保存する疵種判別ロジック保存工程を有することを特徴とする疵種判別ロジック自動設計方法である。
【００１０】
また請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の疵種判別ロジック自動設計方法において、前記疵種判別ロジック最適化工程での最適化処理を、遺伝的プログラミングの手法により行うことを特徴とする疵種判別ロジック自動設計方法である。
【００１１】
また請求項３に記載の発明は、画像データの欠陥候補から得られる多次元の特徴量パターンを求める画像処理装置と、多次元の特徴量パターンとその疵種判定結果を教師データとして入力する教師データ入力装置と、その教師データを保存する教師データ保存装置と、保存された教師データを用いて、重みの付いた正誤に応じた得点の平均を評価関数とする最適化処理をすることにより、疵種判別ロジックを得る自動設計エンジンと、最適化された疵種判別ロジックを保存するロジック保存装置を有することを特徴とする疵種判別ロジック自動設計装置である。
【００１２】
また請求項４に記載の発明は、請求項３に記載の疵種判別ロジック自動設計装置において、前記自動設計エンジンでの最適化処理を、遺伝的プログラミングの手法により行うことを特徴とする疵種判別ロジック自動設計装置である。
【００１３】
さらに請求項５に記載の発明は、請求項３または請求項４のいずれか１項に記載の疵種判別ロジック自動設計装置を用いて、前記ロジック保存装置から最適化された疵種判別ロジックを入力し、この疵種判別ロジックにより観測された特徴パターンから疵種を判別する疵種判別エンジンと、疵種判別結果を表示する結果表示装置を有することを特徴とする表面欠陥計である。
【発明の効果】
【００１４】
本発明は、重みの付いた正誤に応じた得点の平均を適応度とする遺伝的プログラミングによる最適化処理を行うようにしたので、画像処理装置より得られる特徴量数が、欠陥分類において極めて重要なものから全く不要なものまで莫大であっても自動的に規則性を発見し、疵種判別ロジックの同定を行い、採取データの解析およびコーディングについての大幅な労力を削減できる
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、本発明を実施するための最良の形態について、図面と数式を用いて説明する。図３は、本発明を実施するための装置構成の一例を示す図である。熱間圧延プロセスでの鋼板検査の場合であり、図中、１はカメラコントローラ、２は画像メモリ、３は画像処理装置、４は教師データ入力装置、５は教師データ保存装置、６は自動設計エンジン、７はロジック保存装置、８は疵種判別エンジン、９は結果表示装置および１０は設定盤をそれぞれ示している。
【００１６】
圧延ロールは７段になっており、入り側最初のロールをNo.1、最終ロールをNo.7ロールとする。入り側より１３００℃程度の温度のスラブ鋼材が挿入され、次第に圧延されて、No.7ロール出口で厚さ１ｍｍ程度にまで圧延される。ここでの鋼板移動速度は、２０ｍ毎秒程度、鋼板の幅は１０００ｍｍである。撮像のための光源としては、例えばメタルハライド２５０Ｗランプの光をバンドルファイバーで線状に形成し、シリンドリカルレンズで集光して鋼板表面を照らす。受光は、ラインセンサカメラを用いる。カメラの画素数は１０２４であり、１０００ｍｍの板幅を見るので、横方向の画素分解能は１ｍｍである。 カメラコントローラ１は、ロールに設けられたロータリエンコーダより信号を受け取って、鋼板が１ｍｍ進むごとにカメラにトリガ信号を送る。カメラはトリガ信号が入った時のみ４０９６データまで逐次、１０２４ラインの画像信号を出力するので，鋼板の運転速度が変化しても、画像メモリ内では常に1画素が実際の鋼板での縦横１ｍｍの像に相当している。得られた情報は、画像メモリ２に蓄積する。
【００１７】
次に、画像データの欠陥候補から得られる多次元の特徴量パターンを画像処理装置３にて求め、この多次元の特徴量パターンとオペレータの目視判断による疵種判定を設定盤５から付加して教師データ入力装置４に集め、さらに教師データ保存装置５に蓄積しておく。ここで多次元の特徴量とは、例えば（欠陥の幅、欠陥の長さ、濃度積算値…）などである。教師データが所定の数以上集まったなら、設計開始ボタン（図示せず）を押し自動設計エンジン６で疵種判別ロジックの同定をおこなう。なお、疵種判別には、疵の種類を判別するだけでなく、同じ疵の種類での疵の程度すなわち疵の等級を判別することも含まれる。
【００１８】
疵種判別ロジック自動設計における、自動設計エンジン６でのデータの入出力を説明すると、オペレータの目視判断が付加された多次元の特徴量パターンと後述する評価の重みが教師データ保存装置５より入力され、以下に説明する最適化計算の後に、結果がロジック保存装置７に出力される。
【００１９】
次に、疵種判別ロジック自動設計における最適化演算方法を説明する。簡単な例で説明すると、例えば図４で示されたような、if then else文による木構造の論理を設計することにある。図４は、５種類の疵種（疵種Ａ〜Ｅ）を判定するための疵種判別ロジックの一例を示す図である。図中の条件分岐とは、欠陥の幅、欠陥の長さ、濃度積算値…などの特徴量がある閾値より大きいか小さいかによって、判定の流れを分岐させるものである。
【００２０】
このような木構造の同定問題は、条件分岐をブール変数と見ることで、定義域が０（False）または１(True)の値に限定されているn+1変数関数(Y=F(X0,X1,・・・,Xn))の同定問題と等価となる。すなわち、M+1個の教師データの集合｛(Xi0,Xi1,・・・,Xin,Yi)｜i=0, 1,・・・,M｝からF(X0,X1,・・・,Xn)を同定する関数合成問題を解くこととなる。表面欠陥計の疵種分類においては、Xi0,Xi1,・・・,Xin,は、ある特徴量をある閾値と比較した結果すなわちブール変数であり、Yiは対応する疵種である。
【００２１】
ところで、表面欠陥計による検査から得られる通常の特徴量パターンui=(ui0,ui1,ui2,…,uim)の要素は、具体例で示すならば例えば、欠陥の長さui0、欠陥の幅ui1、濃度積算値ui2…などであり、それぞれ殆どの場合には多値変数である。これらを2値化してブール変数を求めるための閾値は予め決まっておらず、やはり木構造の自動設計のなかで同定しなければならない。それに対応するためには、まず多値変数を以下のように複数の閾値で2値化して複数のブール変数（x0,x1,x2,・・・,xk）に分解することが考えられる。
ブール変数0 u1<threshold_0  →  x0=0（False） :threshold_0<= u1 →  x0=1(True)
ブール変数1 u1<threshold_1  →  x1=0（False） :threshold_1<= u1 →  x1=1(True)
ブール変数2 u1<threshold_2  →  x2=0（False） :threshold_2<= u1 →  x2=1(True)
・・・・・・・・・・・・
ブール変数k u1<threshold_k  →  xk=0（False） :threshold_k<= u1 →  xk=1(True)
また、特徴量uｊが8bit（0〜255）の多値変数データの際は、高々8個のブール変数の組み合わせ（xｊ0,xｊ1,xｊ2,xｊ3,xｊ4,xｊ5,xｊ6,xｊ7）で任意の閾値による条件分岐が完全に表現できる。
【００２２】
図５は、以下の8bitの多値変数特徴量のある閾値による条件分岐について、2値変数（xｊ0,xｊ1,xｊ2,xｊ3,xｊ4,xｊ5,xｊ6,xｊ7）に分解して、表現した一例を示す図である。
Xj＝xｊ0×20+xｊ1×21+xｊ2×22+xｊ3×23+xｊ4×24+xｊ5×25+xｊ6×26+xｊ7×27
全ての特徴量が8bit（0〜255）の多値変数データの際は、それぞれについて8個のブール変数による組み合わせを変数とすればよいこととなる。すなわち、以下の式を同定する関数合成問題を解くこととなる。
Y=F(x00,x01,x02,x03,x04,x05,x06,x07,x10,x11,x12,x13,x14,x15,x16,x17,x20,x21,x22,x23,x24,x25,x26,x27,   ・・・・・・・・・・・・,xm0,xm1,xm2,xm3,xm4,xm5,xm6,xm7)
このとき、上で説明した全てのブール変数が疵種判別ロジックに使用されるわけでなく、判定に不要なものは以下で説明する遺伝的プログラミングによる最適化アルゴリズムにより自然淘汰される。
【００２３】
画像処理装置より得られる特徴量は、欠陥分類において極めて重要なものから全く不要なものまで種類が多く、これらのデータから試行錯誤により複雑なブール変数関数合成を行おうとすると、採取データの解析などに大変な労力を要する。ところが、このブール変数関数合成に、重みの付いた正誤に応じた得点の平均を適応度とする遺伝的プログラミングによる最適化計算を適用すれば、多様性維持や自然淘汰の作用により、局所解に捕らわれない迅速な計算を実現することができる。このことにより莫大なデータからも簡便に疵種判別のための規則を発見することができる。
【００２４】
目視判定結果が付加された教師データをもとに、多変数のブール関数を遺伝的プログラミングの手法により最適合成して、図４のような疵種判別ロジックを得る方法を説明する。遺伝的プログラミングにおいては、疵種判別ロジックを木構造として記述するために、まず非終端記号と、それ以上は条件分岐の起こらない終端記号を定義して区別する必要がある。図４にも記したように本提案での非終端記号は、特徴量からの条件分岐、終端記号は疵種の判断となる。このような木構造のデータ構造を染色体として表現すると、例えば図６のようになる。染色体は遺伝子G(k)の配列であり、条件C(k)、真であるときに遷移先T(k)、偽であるときの遷移先F(k)で記述された非終端記号、あるいは判断D(k)を示す終端記号より構成される。図６では、遺伝子G(0)から遺伝子G(I-3)までが非終端記号である遺伝子を、遺伝子G(I-2)から遺伝子G(I)までが終端記号である遺伝子を示している。
【００２５】
遺伝的プログラミングは、このような木構造の最適化のための汎用的なアルゴリズムであり、探索点の集団である個体集団に対して自然淘汰、交叉、突然変異などの操作を施して、新しい探索点（全個体数N）を生成し、探索空間中の最適解を効率よく探索する。遺伝的プログラミングによる疵種判別ロジック自動設計において、交叉とは2つの異なった木のそれぞれに対してランダムに選択した部分木を交換することであり、これより以下「異なった木での枝の交叉」と呼ぶことにする。図７と図８は、交叉を説明する図であり、図７は交換前を、図８は交換後で示している。図７（ａ）交叉前の木１の内の交叉範囲ｍと、図７（ｂ）交叉前の木２の内の交叉範囲ｎとを交換すると、それぞれ図８（ａ）交叉後の木１と図８（ｂ）交叉後の木２になる。
【００２６】
また突然変異は、ランダムに終端記号または部分木を別の終端記号または部分木に変更することであり、「枝の突然変異」と呼ぶことにする。図９は、突然変異を説明する図であり、図９（ａ）枝の突然変異前の突然変異範囲で示した疵種Ｂが、図９（ｂ）枝の突然変異後の突然変異範囲で示した疵種Ｇに変化した様子を示している。このアルゴリズムでは、更に、同じ木の同じ条件分岐から発生した枝の交換の操作も行い、「同じ節での枝の交換」と呼ぶことにする。図１０は、同じ節での枝の交換を説明する図であり、図１０（ａ）枝の交換前の同じ木の同じ条件分岐から発生した枝の２つの交換範囲同士を交換を行い、図１０（ｂ）枝の交換後のようになる。
【００２７】
遺伝的プログラミングにおける最適化の要であり、本発明の大きな特徴でもあるのは、評価関数である適応度の設計である。遺伝的プログラミングにおける最適化の評価関数は適応度（Fitness）と呼ばれ、教師データの全ての入力パターンについて、正誤に応じた得点F(i)をそれぞれに与え、それらの平均として定義する。そして正誤に応じた得点の与え方は、例えば、正解解の場合は得点(+1)を与え、不正解の場合はペナルティ(-1)を課すものがある。
【００２８】
以上説明したことを式にすると、次式のようになる。
Fitness = (1/Nｔ)ΣF(i)
得点            F(i) = +1    正解の場合
F(i) = -1    不正解の場合
教師データ数    Nｔ         
更に、それぞれの教師データについての判断結果の重要度に応じて、評価の重みづけW(i)を加えることも考えられる。すなわち、以下に示す変形型とするのが実用において有効な場合がある。
Fitness = (1/Nｔ)ΣW(i)F(i)
得点            F(i) = +1    正解の場合
F(i) = -1    不正解の場合
W(i)            教師データ毎の評価の重み
教師データ数    Nｔ         
図１１は、評価の重みづけの一例を示すものであり、欠陥の重要度の大きさの順に、評価の重みを、５，２，１と設定している。このように評価の重みを定義すれば、操業において特に重要な欠陥について厳しく見積もったり、目視にても判定を迷う欠陥について軽く見積もったりすることができる。評価の重みは、図３の教師データ保存装置５の領域の一部に格納しておけばよい。
【００２９】
図１は、疵種判別ロジック自動設計の処理手順を示した図である。先ず、始め（Ｓ１００）にて処理を開始して、疵種判定結果が付加された所定数の教師データの収集を行う（Ｓ１０１、Ｓ１０２）。そして、この教師データに基づいて遺伝的プログラミングによる疵種判別ロジックの最適化（Ｓ１０３）を行い、その結果である最適化された疵種判別ロジックを保存（Ｓ１０４）し、終わり（Ｓ１０５）にて処理を終了する。これら一連の処理は、通常、オフラインで行う。
【００３０】
図２は、図１中のＳ１０３遺伝的プログラミングによる疵種判別ロジックの最適化の詳細処理フローを示す図である。
【００３１】
(1)初期木群（初期個体群）の生成（Ｓ２００）
N個の疵種判別ロジックから構成される初期個体集団を生成する。計算機内部で乱数を発生させながら、図４のような木をランダムに生成する。
【００３２】
(2)各木（各個体）の適応度の計算（Ｓ２０１）
N個の疵種判別ロジックを評価するため、先に定義したfitnessの式に従って、全ての木の適応度を求める。
【００３３】
(3)適応度の高い木の選択（Ｓ２０２）
先に計算した適応度に従う確率にて優勢の個体を複製して劣勢の個体と差し替えることで、自然淘汰の作用を実現する。
【００３４】
(4)「異なった木での枝の交叉」（Ｓ２０３）
図７と図８で示すように抽出した木の対に対して、「異なった木での枝の交叉」を実行する。適応度が高い木を残すだけでは、最終的に全ての個体が個体集団中で高い適応度をもっていた１種類の木にとって替わられて、それ以降何も変化しない状態になってしまう。そのため適応度が高い木を尊重するとともに、それらをもとにして新しい個体（探索点）を発生させる必要がある。これは、よく知られた遺伝的アルゴリズムにおける染色体の交叉に対応する操作に対応する。交叉後の個体は、全個体数は初期に設定したN個に保たれる。個体集団に対するこの操作の生起確率、交叉率は計算に先だって決めておく。
【００３５】
(5)「同じ節での枝の交換」（Ｓ２０４）
図１０で示した同じ木の同じ条件分岐から発生した枝の交換を、ランダムに実行する。個体集団に対するこの操作の生起確率、交換率は計算に先だって決めておく。
【００３６】
(6)「枝の突然変異」（Ｓ２０５）
図９で示した「枝の突然変異」を、ランダムに実行する。終端記号である疵種の判断や条件分岐を含む部分木、すなわち木の枝を別のものに変える。個体集団に対して低い生起確率に基づいて、その操作をランダムに実行する。個体集団に対するこの操作の生起確率、突然変異率は、計算に先だって決めておく。
【００３７】
(7)収束判断(個体集団の評価) （Ｓ２０６）
収束判断のための基準としてはいくつかが考えられるが、例えば単純に繰り返し世代数に閾値を設ける方法がある。この他にも収束判断のための基準として、以下のものが考えられる。
ａ）個体中の最大適応度が閾値を越える
ｂ）個体集団の平均適応度が閾値を越える
ｃ）適応度の上昇率が閾値より小さくなる
個体集団が基準を満たせば、最適化終了（Ｓ２０８）で処理を終了し、さもなければ、繰り返し（世代をひとつ増やす）（Ｓ２０７）へ進み、次世代のN個の個体について述べてきた操作を行う。
【００３８】
なお、以上に説明した疵種判別ロジックの同定は、オフライン処理として行ってよいものであるから、図３で示すような一体となった自動設計エンジン６ではなく、外部にあるもっと高容量で高速度の計算機に任せてもかまわない。このようにして自動設計された木構造すなわち疵種判別ロジックは、直ちにプログラムとして図３のロジック保存装置７に保存される。
【００３９】
次に、オンライン検査でのデータの流れを説明する。まず判定に先だつ測定開始の際に、図３の疵種判別エンジン８に、先に説明したオフライン処理で自動設計された疵種判別ロジックのプログラムが、ロジック保存装置７から入力される。そして判定の際には疵種判別エンジン８に、観測された特徴量パターンui=(ui0,ui1,ui2,…,uim)が、画像処理装置３から入力される。そして疵種判別エンジン８は 展開されている疵種判別ロジックのプログラムに従って処理を行い、その判定結果を結果表示装置９に出力する。
【００４０】
以上説明したように本発明によれば、画像処理装置より得られる特徴量数が、欠陥分類において極めて重要なものから全く不要なものまで莫大であっても自動的に規則性を発見し、疵種判別ロジックの同定を行い、採取データの解析およびコーディングについての大幅な労力を削減できる。
【図面の簡単な説明】
【００４１】
【図１】疵種判別ロジック自動設計の処理手順を示す図である。
【図２】遺伝的プログラミングによる疵種判別ロジックの最適化の詳細処理フローを示す図である。
【図３】本発明を実施するための装置構成の一例を示す図である。
【図４】疵種を判定するための疵種判別ロジックの一例を示す図である。
【図５】多値変数特徴量のある閾値による条件分岐について、2値変数に分解して表現した一例を示す図である。
【図６】染色体の遺伝子G(k)配列構造の一例を示す図である。
【図７】交叉を説明する図であり、交換前を示す図である。
【図８】交叉を説明する図であり、交換後を示す図である。
【図９】突然変異「枝の突然変異」を説明する図である。
【図１０】「同じ節での枝の交換」を説明する図である。
【図１１】評価の重みづけの一例を示す図である。
【図１２】目視判定結果（欠陥Ａ、欠陥Ｂ、欠陥Ｃ）が付加された教師データを散布図としてプロットした一例を示す図である。
【図１３】木構造の疵種判別ロジックの一例を示す図である。
【図１４】確率密度の逆転現象を説明する図である。
【符号の説明】
【００４２】
１    カメラコントローラ
２    画像メモリ
３    画像処理装置
４    教師データ入力装置
５    教師データ保存装置
６    自動設計エンジン
７    ロジック保存装置
８    疵種判別エンジン
９    結果表示装置
１０  設定盤
【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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
2005227054.tif 000014
【図１３】
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【図１４】
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