(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
検査対象物の画像から、疵に関する特徴量を含む疵データを取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された疵データであって、複数の疵種に属する疵についての疵種のデータを含む疵データを用いて、当該複数の疵種を分離できる特徴量の値の組み合わせを判別する判別手段と、
前記判別手段により、複数の疵種を分離できると判別された特徴量の値の組と、当該複数の疵種とを対応付けるための部分特徴量空間から学習モデルを生成する生成手段と、
前記生成手段により生成された学習モデルを記憶媒体に記憶して、当該記憶媒体に記憶されている学習モデルを更新する更新手段と、
前記記憶媒体に既に記憶されている学習モデルと、前記生成手段により新たに生成された学習モデルとを比較して、学習モデルを自律して生成するか否かを判定する判定手段とを有することを特徴とする疵学習装置。
【請求項２】
前記判別手段は、前記判定手段により学習モデルを自律して生成しないと判定されると、疵種のデータがユーザからの指示によって正解データとして付与された疵データを用いて、前記複数の疵種を分離できる特徴量の値の組み合わせを判別することを特徴とする請求項１に記載の疵学習装置。
【請求項３】
前記取得手段により取得された疵データであって、前記生成手段により部分特徴量空間を生成した際に使用された疵データと異なる疵データの特徴量の値を、前記生成手段により生成された学習モデルに配置して、当該疵データに対応する疵種のデータを抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された疵種のデータを、当該疵種のデータに対応する疵データに付与する付与手段とを有し、
前記判別手段は、前記判定手段により学習モデルを自律して生成すると判定されると、前記付与手段により疵種のデータが付与された疵データを用いて、前記複数の疵種を分離できる特徴量の値の組み合わせを判別することを特徴とする請求項１又は２に記載の疵学習装置。
【請求項４】
前記判定手段は、前記生成手段により新たに生成された学習モデルにおける部分特徴量空間のうち、前記記憶媒体に既に記憶されている学習モデルにおける部分特徴量空間と変わらない部分特徴量空間の数と閾値とを比較して、学習モデルを自律して生成するか否かを判定することを特徴とする請求項１〜３の何れか１項に記載の疵学習装置。
【請求項５】
前記判定手段は、前記記憶媒体に既に記憶されている学習モデルと、前記生成手段により新たに生成された学習モデルとの距離と閾値とを比較して、学習モデルを自律して生成するか否かを判定することを特徴とする請求項１〜３の何れか１項に記載の疵学習装置。
【請求項６】
検査対象物の画像から、疵に関する特徴量を含む疵データを取得する取得ステップと、
前記取得ステップにより取得された疵データであって、複数の疵種に属する疵についての疵種のデータを含む疵データを用いて、当該複数の疵種を分離できる特徴量の値の組み合わせを判別する判別ステップと、
前記判別ステップにより、複数の疵種を分離できると判別された特徴量の値の組と、当該複数の疵種とを対応付けるための部分特徴量空間から学習モデルを生成する生成ステップと、
前記生成ステップにより生成された学習モデルを記憶媒体に記憶して、当該記憶媒体に記憶されている学習モデルを更新する更新ステップと、
前記記憶媒体に既に記憶されている学習モデルと、前記生成ステップにより新たに生成された学習モデルとを比較して、学習モデルを自律して生成するか否かを判定する判定ステップとを有することを特徴とする疵学習方法。
【請求項７】
前記判別ステップは、前記判定ステップにより学習モデルを自律して生成しないと判定されると、疵種のデータがユーザからの指示によって正解データとして付与された疵データを用いて、前記複数の疵種を分離できる特徴量の値の組み合わせを判別することを特徴とする請求項６に記載の疵学習方法。
【請求項８】
前記取得ステップにより取得された疵データであって、前記生成ステップにより部分特徴量空間を生成した際に使用された疵データと異なる疵データの特徴量の値を、前記生成ステップにより生成された部分特徴量空間に配置して、当該疵データに対応する疵種のデータを抽出する抽出ステップと、
前記抽出ステップにより抽出された疵種のデータを、当該疵種のデータに対応する疵データに付与する付与ステップとを有し、
前記判別ステップは、前記判定ステップにより学習モデルを自律して生成すると判定されると、前記付与ステップにより疵種のデータが付与された疵データを用いて、前記複数の疵種を分離できる特徴量の値の組み合わせを判別することを特徴とする請求項６又は７に記載の疵学習方法。
【請求項９】
前記判定ステップは、前記生成ステップにより新たに生成された学習モデルにおける部分特徴量空間のうち、前記記憶媒体に既に記憶されている学習モデルにおける部分特徴量空間と変わらない部分特徴量空間の数と閾値とを比較して、学習モデルを自律して生成するか否かを判定することを特徴とする請求項６〜８の何れか１項に記載の疵学習方法。
【請求項１０】
前記判定ステップは、前記記憶媒体に既に記憶されている学習モデルと、前記生成ステップにより新たに生成された学習モデルとの距離と閾値とを比較して、学習モデルを自律して生成するか否かを判定することを特徴とする請求項６〜８の何れか１項に記載の疵学習方法。
【請求項１１】
検査対象物の画像から、疵に関する特徴量を含む疵データを取得する取得ステップと、
前記取得ステップにより取得された疵データであって、複数の疵種に属する疵についての疵種のデータを含む疵データを用いて、当該複数の疵種を分離できる特徴量の値の組み合わせを判別する判別ステップと、
前記判別ステップにより、複数の疵種を分離できると判別された特徴量の値の組と、当該複数の疵種とを対応付けるための部分特徴量空間から学習モデルを生成する生成ステップと、
前記生成ステップにより生成された学習モデルを記憶媒体に記憶して、当該記憶媒体に記憶されている学習モデルを更新する更新ステップと、
前記記憶媒体に既に記憶されている学習モデルと、前記生成ステップにより新たに生成された学習モデルとを比較して、学習モデルを自律して生成するか否かを判定する判定ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、疵学習装置、疵学習方法、及びコンピュータプログラムに関し、特に、疵検査対象物を画像化して疵検査を行うために用いて好適なものである。
【背景技術】
【０００２】
例えば、鋼板等の製造ラインにおいては、有害な疵が被圧延材に生じてしまうことがある。このため、被圧延材の表面を照明して得られる反射光を検知して撮像することにより得られた画像を処理して疵候補の画像について特徴量を抽出し、抽出した特徴量に基づいて、被圧延材に生じている有害な疵の有無及び種類等を検査することが行われている。特徴量には、疵の長さ・幅・面積等の寸法的な特徴量と、円形度・アスペクト比（縦横比）等の形状的な特徴量と、疵部の画像濃度の平均値・最小値・最大値等の濃淡的な特徴量等がある。このような特徴量を画像から抽出することによって、疵の種類や等級（評点）等を判別することができる。
特許文献１には、前述したようにして抽出した特徴量に対し、ニューラルネットワークによる認識法を適用して形状の大分類を行った後、更に決定木による認証法を適用して形状毎に再分類を行うことが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平５−２８０９５９号公報
【特許文献２】特開２００６−３３０７９７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に記載の技術のように、抽出した特徴量に対し、ニューラルネットワークや決定木を適用する場合には、所謂教師データを用いた学習が必須になる。教師データとは、例えば次のようにして得られるものである。まず、種々の疵を含む多数の画像を収集する。収集した画像と現物を検査員が目視で確認して、疵の種類・等級・評点等を決定する。このようにして決定した内容に基づいて、当該画像における"疵の種類や等級等"を正解データとして疵検査装置（コンピュータ）に登録する。この正解データが教師データとなり、この教師データに基づいて、その後に入力された画像データにおける"疵の種類や等級等"を疵検査装置が判別できる。
【０００５】
このように、特許文献１に記載の技術では、以上のような教師データが定常的に必要になる。特に、鋼鈑の表面状態や疵の形態は、時々刻々と変化するため、鋼鈑の製造設備を稼動・運用する長期間に亘り、教師データを定常的に収集する必要があるという問題点があった。
また、特許文献２に記載の技術では、これまでに取得した画像に類似しない非定常画像が入力された場合には、その非定常画像の特徴量を考慮して新たなクラスタを生成することにより教師データを用いなくても学習を行うようにしている。
しかしながら、特許文献２に記載の技術では、画像の類似度を考慮しているに過ぎず、画像が正常であるか異常であるかの２種類の判別しかすることができない。したがって、疵の種類や等級等の多くの分類が必要な疵検査で要求される判別条件を、特許文献２に記載の技術では設定することができないという問題点があった。
【０００６】
本発明はこのような問題点に鑑みてなされたものであり、教師データを定常的に収集しなくても、疵の検査を可及的に正確に行えるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の疵学習装置は、検査対象物の画像から、疵に関する特徴量を含む疵データを取得する取得手段と、前記取得手段により取得された疵データであって、複数の疵種に属する疵についての疵種のデータを含む疵データを用いて、当該複数の疵種を分離できる特徴量の値の組み合わせを判別する判別手段と、前記判別手段により、複数の疵種を分離できると判別された特徴量の値の組と、当該複数の疵種とを対応付けるための部分特徴量空間から学習モデルを生成する生成手段と、前記生成手段により生成された学習モデルを記憶媒体に記憶して、当該記憶媒体に記憶されている学習モデルを更新する更新手段と、前記記憶媒体に既に記憶されている学習モデルと、前記生成手段により新たに生成された学習モデルとを比較して、学習モデルを自律して生成するか否かを判定する判定手段とを有することを特徴とする。
【０００８】
本発明の疵学習方法は、検査対象物の画像から、疵に関する特徴量を含む疵データを取得する取得ステップと、前記取得ステップにより取得された疵データであって、複数の疵種に属する疵についての疵種のデータを含む疵データを用いて、当該複数の疵種を分離できる特徴量の値の組み合わせを判別する判別ステップと、前記判別ステップにより、複数の疵種を分離できると判別された特徴量の値の組と、当該複数の疵種とを対応付けるための部分特徴量空間から学習モデルを生成する生成ステップと、前記生成ステップにより生成された学習モデルを記憶媒体に記憶して、当該記憶媒体に記憶されている学習モデルを更新する更新ステップと、前記記憶媒体に既に記憶されている学習モデルと、前記生成ステップにより新たに生成された学習モデルとを比較して、学習モデルを自律して生成するか否かを判定する判定ステップとを有することを特徴とする。
【０００９】
本発明のコンピュータプログラムは、検査対象物の画像から、疵に関する特徴量を含む疵データを取得する取得ステップと、前記取得ステップにより取得された疵データであって、複数の疵種に属する疵についての疵種のデータを含む疵データを用いて、当該複数の疵種を分離できる特徴量の値の組み合わせを判別する判別ステップと、前記判別ステップにより、複数の疵種を分離できると判別された特徴量の値の組と、当該複数の疵種とを対応付けるための部分特徴量空間から学習モデルを生成する生成ステップと、前記生成ステップにより生成された学習モデルを記憶媒体に記憶して、当該記憶媒体に記憶されている学習モデルを更新する更新ステップと、前記記憶媒体に既に記憶されている学習モデルと、前記生成ステップにより新たに生成された学習モデルとを比較して、学習モデルを自律して生成するか否かを判定する判定ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、部分特徴量空間を含む、更新前の学習モデルと更新後の学習モデルとを比較して、学習モデルを自律して生成するか否かを判定するようにした。したがって、学習モデルを自律して生成するか否かを判定するための普遍的な指標を与えることができ、教師データを定常的に収集しなくても、疵の検査を可及的に正確に行うことができるようになる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の第１の実施形態を示し、表面疵検査システムの概略構成の一例を示した図である。
【図２】本発明の第１の実施形態を示し、疵判定装置が有する機能構成の一例を示すブロック図である。
【図３】本発明の第１の実施形態を示し、疵学習装置が有する機能構成の一例を示すブロック図である。
【図４】本発明の第１の実施形態を示し、各特徴量を軸とする座標空間に、疵種に関する複数個の疵データのデータ点を配置した様子の一例を示す図である。
【図５】本発明の第１の実施形態を示し、学習モデルの一例を概念的に示す図である。
【図６】本発明の第１の実施形態を示し、学習モデルが生成される様子の一例を概念的に示す図である。
【図７】本発明の第１の実施形態を示し、疵種を特定する処理の一例を概念的に示す図である。
【図８】本発明の第１の実施形態を示し、学習モデル（部分特徴量空間）が更新される様子の一例を概念的に示す図である。
【図９】本発明の第１の実施形態を示し、更新されなかった部分特徴量空間の数と、学習実行日時との関係の一例を示す図である。
【図１０】本発明の第１の実施形態を示し、疵判定装置の動作の一例を説明するフローチャートである。
【図１１−１】本発明の第１の実施形態を示し、疵学習装置の動作の一例を説明するフローチャートである。
【図１１−２】本発明の第１の実施形態を示し、図１１−１に続くフローチャートである。
【図１１−３】本発明の第１の実施形態を示し、図１１−２に続くフローチャートである。
【図１１−４】本発明の第１の実施形態を示し、図１１−３に続くフローチャートである。
【図１１−５】本発明の第１の実施形態を示し、図１１−１に続くフローチャートである。
【図１１−６】本発明の第１の実施形態を示し、図１１−５に続くフローチャートである。
【図１１−７】本発明の第１の実施形態を示し、図１１−６に続くフローチャートである。
【図１２】本発明の第２の実施形態を示し、学習モデル間の距離の一例を概念的に示す図である。
【図１３】本発明の第２の実施形態を示し、学習モデルの重心間の距離及び疵種一致率と、学習実行日時との関係の一例を示す図である。
【図１４】本発明の第２の実施形態を示し、部分特徴量空間での疵データの分布を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
（第１の実施形態）
以下、図面を参照しながら、本発明の第１の実施形態を説明する。
図１は、表面疵検査システムの概略構成の一例を示した図である。尚、本実施形態では、図１に示すように、疵検査を行う疵検査対象物として、ワークロール７ａ、中間ロール７ｂ、及びバックアップロール７ｃを備えた仕上圧延機７で仕上圧延された後の帯状鋼板１を例に挙げて説明する。また、以下の説明では、帯状鋼板１を鋼板１と略称する。
【００１３】
図１において、鋼板１は、搬送ロール２ａ〜２ｃによって、鋼板１の長手方向（図１の矢印の方向）に搬送（移動）される。また、搬送ロール２ａ〜２ｃの回転は、夫々ロータリーエンコーダ３により検出されるようにしている。
このような圧延鋼板製造ラインに設置される表面疵検査システムは、照明装置４と、撮像装置５と、疵判定装置６と、疵学習装置９とを有している。
【００１４】
照明装置４は、例えばハロゲンランプ等、好ましくは高い輝度を有する光を出射する発光部と、集光レンズ等の集光部とを有する。ハロゲンランプ等から出射される光が集光部で線状に集光されることにより、鋼板１の表面がその幅方向で線状に照明される。尚、本実施形態では、鋼板１の幅方向の全てが確実に線状に照明されるように、鋼板１の幅方向の長さよりも長い線状の光束を照明装置４が照射するようにしている。
【００１５】
撮像装置５は、照明装置４により照明された鋼板１の疵検査範囲を撮像して画像信号を生成する機能を有している。撮像装置５は、図１に示すように照明装置４に鋼板１の疵検査範囲を挟んで対向する位置、すなわち、照明装置４から照射され、鋼板１に当たって反射される光の光路上に配置される。この撮像装置５は、画像をフレーム単位で読み取るエリアカメラ（センサ）と、画像をライン単位で読み取るラインカメラ（センサ）との何れであってもよく、又ＣＣＤ撮像素子やＣＭＯＳ撮像素子等のカメラでも良い。また、撮像画像は、白黒濃淡画像とカラー画像との何れであってもよい。
ここでは、撮像装置５として、白黒濃淡画像を出力するラインカメラを使用した場合を例として挙げて説明する。具体的に撮像装置５は、鋼板１の幅方向に細長い疵検査範囲の濃淡画像を撮像し、例えば白黒２５６階調の情報を撮像画像として出力するものとする。
【００１６】
移動する鋼板１の表面を、所定の空間分解能で隙間なく連続して撮像装置５が撮像できるように、ロータリーエンコーダ３は、鋼板１の搬送速度に応じた制御タイミング信号（パルス信号）を撮像装置５に出力する。撮像装置５は、このロータリーエンコーダ３から出力される制御タイミング信号に従って、撮像と撮像画像の転送とを繰り返す。
【００１７】
疵判定装置６及び疵学習装置９は、例えばＰＣ（Personal Computer）である。疵判定装置６及び疵学習装置９は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ハードディスク、キーボードやマウスからなるユーザインターフェース、及びデータ入出力制御装置等を有している。尚、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ハードディスク、ユーザインターフェース、及びデータ入出力制御装置は、夫々通信バスに接続されており、互いに通信することが可能である。また、本実施形態では、疵判定装置６及び疵学習装置９は、例えばＬＡＮ（Local Area Network）を介して、通信可能に相互に接続されているものとする。
【００１８】
疵判定装置６の記憶媒体の一つであるハードディスクには、後述するようにして疵種の判別（疵検査）を行うための疵検用アプリケーションプログラムや、その疵検用アプリケーションプログラムで使用されるデータが記憶されている。この他、疵判定装置６のハードディスクには、撮像装置５で撮像され、データ入出力制御装置で処理された画像データ等も記憶される。ここで、データ入出力制御装置は、撮像装置５から出力されたライン毎の画像データを、例えば、２０４８（幅）×５１２（長さ）の画素数を有する画像データに構成する処理を行って、ＲＡＭに転送する。尚、ここでは、説明の便宜上、１画素は、鋼板１の表面の１ｍｍ×１ｍｍの領域の撮像画像を表すものとする。すなわち、２０４８（幅）×５１２（長さ）の画素数で構成される画像は、鋼板１の幅が２０４８ｍｍ、長さが５１２ｍｍの範囲の撮像画像を表すものとする。
【００１９】
疵学習装置９の記憶媒体の一つであるハードディスクには、疵判定装置６で疵検査を行うための判別モデル（学習モデル）を生成・更新するための疵学習用アプリケーションプログラムや、その疵学習用アプリケーションプログラムで使用されるデータが記憶されている。また、疵学習装置９のハードディスクには、後述するようにして疵判定装置６で得られた"疵に関する１つ又は複数の特徴量を含む疵データ"等も記憶される。疵判定装置６は、疵学習装置９で得られた、最新の学習モデルを入力しこの学習モデルに従って疵検査を行う。前述したように、特徴量としては、例えば、疵の長さ・幅・面積等の寸法的な特徴量と、円形度・アスペクト比（縦横比）等の形状的な特徴量と、疵部の画像濃度の平均値・最小値・最大値等の濃淡的な特徴量等がある。
【００２０】
疵判定装置６、疵学習装置９のＣＰＵ等は、ユーザインターフェースのユーザによる操作等に基づいて、疵検用アプリケーションプログラム、疵学習用アプリケーションプログラムを起動する。そして、ＣＰＵ等は、疵検用アプリケーションプログラム、疵学習用アプリケーションプログラムを実行して、疵検査、学習モデルの生成・更新を行うための処理を実行する。
表示装置８、１０は、例えばＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等を備えており、疵判定装置６、疵学習装置９により実行された処理に基づく画像を表示するためのものである。
尚、図１では、鋼鈑１の一面についてのみ疵検査を行う場合を示しているが、実際には、鋼鈑１の他面についても疵検査を行うようにする。
【００２１】
図２は、疵判定装置６が有する機能構成の一例を示すブロック図である。
図２において、画像入力部２１は、撮像装置５で撮像されたライン毎の画像データを入力し、連続して入力した複数のライン毎の画像データ（２０４８×１画素）を用いて、例えば、２０４８（幅）×５１２（長さ）の画素数を有する画像データを構成する。そして、画像入力部２１は、その画像データをＲＡＭに記憶する。
画像入力部２１は、例えば、疵判定装置６が有するデータ入出力制御装置を用いることにより実現される。
【００２２】
シェーディング補正部２２は、画像入力部２１で得られた画像データの全体が一様な明るさになるように、その画像データに対して、シェーディング補正を行う。そして、シェーディング補正部２２は、シェーディング補正を行った画像データを、ＲＡＭ（記憶媒体）に記憶する。
シェーディング補正部２２は、例えば、情報処理装置６のＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、及びハードディスクを用いることにより実現される。
【００２３】
二値化部２３は、シェーディング補正が行われた画像データに対して、二値化処理を行う。具体的に説明すると、二値化部２９は、例えば、シェーディング補正が行われた画像データの各画素の値が、ハードディスク等に予め設定された閾値よりも大きいか否かを判定する。そして、閾値よりも大きい画素の値を「１」、そうでない画素の値を「０」にして、画素の値（輝度値）として「０」か「１」しか持たない２値画像を生成する。
二値化部２３は、例えば、疵判定装置６のＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、及びハードディスクを用いることにより実現される。
【００２４】
ラベリング／特徴量計算部２４は、二値化部２３により得られた２値画像に対してラベリング処理及び特徴量計算を行い、疵候補を抽出する。ここで、ラベリング処理とは、特徴量計算の前に行う処理であり、２値画像中において単一の図形又は幾何的に連結して一つの塊となっている図形（連結図形）毎に、異なった番号（ラベル）を割り当てる処理である。
また、特徴量計算（特徴抽出）とは、図形の形状に関する特徴量を求める処理である。この特徴量計算で求める特徴量は、例えば、「疵候補に外接する長方形の幅・長さ・長さと幅の比（アスペクト比）・面積・円形度・最大長・周囲長」、及び「疵候補の輝度分布（輝度の平均値・最小値・最大値等）」等の中から選択される１又は２以上の組み合わせである。ラベリング／特徴量計算部２４は、このようにして求めた"疵に関する１つ又は複数の特徴量"を含む疵データを、当該特徴量を有する疵が存在する"鋼鈑１上の位置"のデータと対応付けて（すなわち紐つけて）、疵データ記憶部２５に記憶する。
ラベリング／特徴量計算部２４は、例えば、疵判定装置６のＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、及びハードディスクを用いることにより実現される。また、疵データ記憶部２５は、例えば、疵判定装置６のハードディスクを用いることにより実現される。
尚、特徴量を求めることができれば、特徴量を求めるための処理の内容は前述したものに限定されない。
【００２５】
後述するように疵学習装置９は、学習モデルを生成すると、その学習モデルを疵判定装置６に送信する。疵判定装置６の学習モデル取得部２６は、疵学習装置９から学習モデルを受信すると、その学習モデルを疵判定部２７に出力する。
学習モデル取得部２６は、例えば、疵判定装置６のデータ入出力制御装置を用いることにより実現される。
【００２６】
疵判定部２７は、疵データ記憶部２５に記憶されている疵候補の疵データに対して、学習モデル取得部２６から出力された"最新の学習モデル"を適用して、疵候補に対する最終的な疵判定を行う。例えば、製品の品質に影響を与えるロール疵であれば有害疵と判定する。また、疵種として、疵の種類及び疵の等級（評点）も判定する。一方、油、水滴、軽い汚れ等が鋼板表面に付着したものであり、製品の品質に影響を与えないものであれば無害疵と判定する。そして、疵判定部２７は、疵検査の結果を疵データ記憶部２５に記憶されている疵データに対応付ける。
尚、学習モデルの詳細については、疵学習装置９についての説明を行う際に併せて説明する。
【００２７】
以上のようにして所定の範囲の画像データについて疵検査を行うと、疵判定部２７は、疵検査の結果（有害疵か無害疵かの判定結果、疵種（疵の種類や疵の等級等）の判定結果）と、ラベリング／特徴量計算部２４で求められた特徴量とを示す疵検出画像データを生成し、表示装置８に表示する。本実施形態では、疵判定部２７は、鋼板１を模した画像の上に、疵を模した画像を重ね合わせた疵検出画像データ（マップ）を生成する。これにより、鋼板１のどの場所にどのような疵が生じているのかを視覚的に検査員に認識させることができる。
疵判定部２７は、例えば、疵判定装置６のＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、及びハードディスクを用いることにより実現される。
【００２８】
疵データ出力判定部２８は、圧延鋼鈑製造ラインを制御・監視するプロセスコンピュータ等から入力される圧延鋼鈑製造ラインの操業状態や日時等に基づいて、疵データ記憶部２５に記憶されている疵データを疵学習装置９に出力するタイミングであるか否かを判定する。本実施形態では、疵データ出力判定部２８は、所定の日から半年が経過する度に、その日の最初のコイル（圧延鋼板製造ラインで圧延された後に巻き取られた鋼鈑）についての疵データを疵学習装置９に出力すると判定するようにしている。ただし、疵データを疵学習装置に出力するタイミングと、出力する疵データの内容は、このようなものに限定されない。例えば、コイルが製造される度に、そのコイルについての疵データを疵学習装置９に出力するようにしてもよいし、連続で１００本と制限を設けてもよい。また、１日毎に、その日の最後のコイルについての疵データを疵学習装置９に出力するようにしてもよい。
疵データ出力判定部２８は、例えば、疵判定装置６のＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、及びハードディスクを用いることにより実現される。
【００２９】
疵データ出力部２９は、疵データ出力判定部２８により、疵データを疵学習装置９に出力すると判定されると、疵データ記憶部２５に記憶されている疵データのうち、予め設定された時に得られた疵データを疵学習装置９に送信する。前述したように本実施形態では、疵データ出力部２９は、所定の日時から半年が経過する度に、その日の最初のコイルについての疵データを疵学習装置９に送信する。
また、前述したように、疵データ記憶部２５に記憶されている各疵データには、疵判定部２７による疵種等の疵検査の結果が対応付けられている。そこで、本実施形態では、疵データ出力部２９は、疵データと共に、その疵データに対応付けられている疵検査の結果についても、疵学習装置９に送信するようにしている。
疵データ出力部２９は、例えば、疵判定装置６のデータ入出力制御装置を用いることにより実現される。
【００３０】
図３は、疵学習装置９が有する機能構成の一例を示すブロック図である。
図３において、疵データ取得部３１は、疵判定装置６から送信された疵データを受信して記憶する。そして、後述する教師付き学習部３２及び教師なし学習部３３の何れかに疵データを出力すると、その疵データを削除する。
疵データ取得部３１は、例えば、疵判定装置６のＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ハードディスク、及びデータ入出力制御装置を用いることにより実現される。
【００３１】
本実施形態の疵学習装置９は、教師付き学習と教師なし学習との２種類の学習を行うようにしている。教師付き学習とは、疵データ取得部３１で取得された疵データに対して、検査員が設定した"疵種に関する正解データ（教師データ）"を付与して学習モデルを生成（学習）するものである。一方、教師なし学習とは、検査員が設定したデータの代わりに、疵学習装置９自身が生成（学習）した学習モデルを適用することにより得られた"疵種のデータ"を疵データ取得部３１で取得された疵データに対して付与して学習モデルを生成（学習）するものである。
ここで正解データは、例えば、次のようにして得られるものである。まず、種々の疵を含む多数の画像と、それらの画像に対応する実際の鋼鈑とを検査員が目視で確認して、疵の種類・等級等を決定する。このようにして決定した内容に基づいて、当該画像における"疵種に関する情報（疵の種類や等級等）"を正解データとして疵学習装置（コンピュータ）に登録する。
【００３２】
本実施形態では、教師付き学習を行うのが教師付き学習部３２であり、教師なし学習を行うのが教師なし学習部３３である。
まず、教師付き学習部３２が行う教師付き学習について詳細に説明する。
【００３３】
データ点配置部３２ａは、疵種に関する複数個の疵データを疵データ取得部３１から入力すると、当該複数個の疵データを３つの疵データの群に分割し、そのうちの第１群の疵データに基づいて、疵種に関する複数の特徴量を表す画像データを生成する。本実施形態では、例えば疵データの総個数が１５０００個であるとする。そして、例えば、第１群の疵データを７０００個、第２群の疵データを５０００個、そして第３群の疵データを３０００個とする。
データ点配置部３２ａは、第１群の疵データについて生成した画像データに基づく画像を表示装置１０に表示させる。この画像が表示されると、検査員は、疵判定装置６のユーザインターフェースを用いて、疵種に関する複数個の疵データに対する正解データを入力する。正解データは、例えば、疵の種類や等級等の検査員による判定結果である。データ点配置部３２ａは、第１群の疵データの夫々について、入力された正解データを、対応する疵データに紐つけて付与する。
【００３４】
データ点配置部３２ａは、正解データが付与された"疵種に関する複数個の疵データ"の夫々のデータ点（値）を、疵データ取得部３１から入力した疵データに含まれる複数の特徴量の値に基づき、各特徴量を軸とする座標空間（特徴量空間）に配置する。尚、後述する部分特徴量空間が既に生成されている場合、データ点配置部３２ａは、その部分特徴量空間を生成する際に使用した疵データのデータ点も座標空間に配置する。
図４は、各特徴量を軸とする座標空間に、疵種に関する複数個の疵データのデータ点を配置した様子の一例を示す図である。尚、以下の説明では、このように"疵データのデータ点を座標空間に配置する"ことを、必要に応じて"疵データを座標空間に配置する"と称す。また、以下の説明では、正解データとして疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の２種の疵種に関する疵データが複数個、疵データ取得部３１から入力されたものとし、特徴量の種類は１５０種であるとする。また、図４では、説明の便宜上、各特徴量ｆ２、ｆ７は規格化されているものとする。
【００３５】
特徴量組み合わせ判別部３２ｂは、データ点配置部３２ａにより座標空間に、疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の正解データが付与された疵データのデータ点が配置されると、夫々のデータ点の配置位置に基づいて、それらの疵データの特徴量の値の領域が相互に重複しているか否かを判定する。この判定の結果、疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の正解データが付与された疵データの特徴量の値の領域が相互に重複していない場合、その疵データが配置されている座標空間の軸の各特徴量の値の組み合わせを、正解データである疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」を完全に分離できる特徴量の値の組み合わせとして判別する。
【００３６】
すなわち、図４に示す例では、特徴量ｆ２、ｆ７を各軸とする座標空間に、白丸で表される疵種「Ｃ１」に関する疵データと、黒丸で表される疵種「Ｃ２」に関する疵データとが配置されている。そして、疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の疵データの位置は、座標空間上で一致していない。よって、疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」は、特徴量ｆ２、ｆ７の夫々の値の領域により完全に分離することができる。すなわち、疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」は、特徴量ｆ２、ｆ７の値の組み合わせによって特定することができる。
【００３７】
特徴量組み合わせ判別部３２ｂは、図４に示すように、疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の正解データが付与された疵データの特徴量の値の領域が相互に重複していないと判定すると、その疵データを配置した座標空間の軸の各特徴量の値の組み合わせを一時的に記憶する。ここでは、特徴量組み合わせ判別部３２ｂは、このような動作を、例えば、１５０種の特徴量を３分割して、そのうちの第１群の特徴量ｆ１〜ｆ５０について行う。尚、本実施形態では、特徴量の群として第１、第２及び第３の３つの群に分けて、以下の処理を実施するが、各群に属す特徴量の数の比率は以下の説明で例示する比率に限定する必要はなく、適宜設定すればよい。
【００３８】
学習モデル生成部３２ｃは、特徴量組み合わせ判別部３２ｂにより一時的に記憶された各特徴量の値の組み合わせと正解データである疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」とに基づいて、各特徴量の値の組（すなわち、座標空間内における領域）と疵種とを対応付けるための部分特徴量空間から学習モデルを生成する。
図５は、学習モデルの一例を概念的に示す図である。また、図６は、学習モデルが生成される様子の一例を概念的に示す図である。
図５では、部分特徴量空間１、部分特徴量空間２、・・・、部分特徴量空間Ｌ（Ｌは３以上の整数）の集合として、学習モデル５１が生成された場合を例に挙げて示している。
ここで、部分特徴量空間１は、特徴量ｆ２、ｆ７の値の組と疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」とを対応付けるためのものであり、特徴量ｆ２、ｆ７を座標軸とする。部分特徴量空間２は、特徴量ｆ１、ｆ３、ｆ７の値の組と疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」とを対応付けるためのものであり、特徴量ｆ１、ｆ３、ｆ７を座標軸とする。部分特徴量空間Ｌは、特徴量ｆ４、ｆ６、ｆ９と疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」とを対応付けるためのものであり、特徴量ｆ４、ｆ６、ｆ９を座標軸とする。
この段階で、図６（ａ）に示すように、特徴量ｆ１〜ｆ５０の値の組のうち、疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」を完全に分離する特徴量の値の組と、疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」とを対応付けるための複数個（Ｌ個）の部分特徴量空間の集合として学習モデルＡが生成される。
【００３９】
次に、図６（ｂ）に示すように、疵種抽出部３２ｄは、疵データ取得部３１で取得された疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」に関する疵データのうちの（データ点配置部３２ａで分割した３つの疵データの群のうちの）第２群の疵データの夫々について、学習モデルＡを適用して（すなわち第２群の疵データを学習モデルＡに含まれる各部分特徴量空間に配置して）、部分特徴量空間１〜Ｌの夫々において、各疵データのデータ点の位置から、第２群の疵データが疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の何れに属するかの判断結果の情報を抽出する。
【００４０】
棄却クラス判定部３２ｅは、第２群の疵データの夫々について疵種抽出部３２ｄにより抽出された、部分特徴量空間１〜Ｌによる判断結果である疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の個数に基づいて、学習モデルＡを適用した結果として、当該第２群の疵データの疵種を特定できるか否かを判定する。図７は、各疵データの疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」を判定する処理の一例を概念的に示す図である。
すなわち、図７に示すように、本実施形態では、疵種抽出部３２ｄにより抽出された、部分特徴量空間１〜Ｌによる判断結果である疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の総数に対する疵種「Ｃ１」と判断された個数の割合が、ある閾値以上、例えば９０％以上である場合、棄却クラス判定部３２ｅは、学習モデルＡを適用した当該第２群の疵データは、疵種「Ｃ１」に属すものであると判定する（疵種を特定できると判定する）。また、疵種抽出部３２ｄにより抽出された、部分特徴量空間１〜Ｌによる判断結果である疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の総数に対する疵種「Ｃ１」の個数の割合が、ある閾値以下、例えば１０％以下である場合、棄却クラス判定部３２ｅは、学習モデルＡを適用した当該第２群の疵データは、疵種Ｃ２に属すものであると判定する（疵種を特定できると判定する）。そして、疵種抽出部３２ｄにより抽出された、部分特徴量空間１〜Ｌによる判断結果である疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の総数に対する疵種「Ｃ１」の個数の割合が、ある範囲内、例えば１０％よりも大きく９０％よりも小さい場合、棄却クラス判定部３２ｅは、学習モデルＡを適用した当該第２群の疵データは、疵種「Ｃ１」に属すものでも、疵種Ｃ２に属すものでもないと判定する（疵種を特定できないと判定する）。
【００４１】
第２群の疵データのなかで、棄却クラス判定部３２ｅにより疵種を特定できないと判定された疵データは、学習モデルＡにおいて何れのクラスにも属さない別のクラス（以下の説明では、このクラスを棄却クラスと称する）のデータ（以下の説明では、必要に応じて棄却データと称する）となる。データ点配置部３２ａは、その棄却データが示す特徴量（疵種を特定できない特徴量）を表す画像データを生成する。そして、データ点配置部３２ａは、その画像データに基づく画像を表示装置１０に表示させる。この画像が表示されると、検査員は、疵判定装置６のユーザインターフェースを用いて、棄却データに対する正解データを入力する。データ点配置部３２ａは、第２群の疵データの夫々について、入力された正解データを、対応する棄却データに紐つけて付与する（図６（ｂ）を参照）。ここでは、正解データとして疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の何れかのデータが棄却データに対して付与されることになる。
【００４２】
疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の何れかが正解データとして付与されているにも拘わらず棄却データと判定されるデータがあり得る。データ点配置部３２ａは、この疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の何れかが正解データとして付与された棄却データのデータ点を、第２群の特徴量ｆ５１〜ｆ１００の値に基づき、各特徴量を軸とする座標空間（特徴量空間）に配置する。すなわち、データ点配置部３２ａは、第２群の特徴量ｆ５１〜ｆ１００の全ての組み合わせについて、その組み合わせを各軸とする座標空間に棄却データ（疵種を特定できない第２群の疵データ）のデータ点を配置する（図４を参照）。尚、後述する部分特徴量空間が既に生成されている場合、データ点配置部３２ａは、その部分特徴量空間を生成する際に使用した疵データのデータ点も座標空間に配置するようにする。
【００４３】
特徴量組み合わせ判別部３２ｂは、データ点配置部３２ａにより座標空間に棄却データのデータ点が配置されると、夫々の配置位置に基づいて、それらの棄却データの特徴量の値の領域が相互に重複しているか否かを判定する。この判定の結果、それらの棄却データの特徴量の値の領域が相互に重複していない場合、その棄却データが配置されている座標空間の軸の各特徴量の値の組み合わせを、正解データである疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」を完全に分離できる特徴量の値の組み合わせとして判別する。
【００４４】
特徴量組み合わせ判別部３２ｂは、疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の正解データが付与された棄却データの特徴量の値の領域が相互に重複していないと判定すると、その棄却データを配置した座標空間の軸の各特徴量（疵種を特定できない特徴量）の値の組み合わせを一時的に記憶する。特徴量組み合わせ判別部３２ｂは、このような動作を、１５０種のうちの第２群の特徴量ｆ５１〜ｆ１００について行う。
【００４５】
学習モデル生成部３２ｃは、特徴量組み合わせ判別部３２ｂにより一時的に記憶された各特徴量の値の組み合わせと正解データである疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」とに基づいて、各特徴量の値の組と疵種とを対応付けるための部分特徴量空間から学習モデルＢを生成する（図６（ｂ）を参照）。学習モデルＢの生成方法は学習モデルＡの生成方法と同じであるので、学習モデルＢの生成方法の詳細な説明を省略する。
【００４６】
次に、図６（ｃ）に示すように、疵種抽出部３２ｄは、疵データ取得部３１で取得された疵種に関する複数個の疵データのうちの第３群の疵データの夫々について、学習モデルＡを適用して（すなわち第３群の疵データを学習モデルＡに含まれる各部分特徴量空間に配置して）、部分特徴量空間１〜Ｌの夫々において、各疵データのデータ点の位置から疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の何れに属するかの判断結果の情報を抽出する。
【００４７】
棄却クラス判定部３２ｅは、第３群の疵データの夫々について疵種抽出部３２ｄにより抽出された、部分特徴量空間１〜Ｌによる判断結果である疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の個数に基づいて、学習モデルＡを適用した結果として、当該第３群の疵データの疵種を特定できるか否かを判定する。前述したように、疵種抽出部３２ｄにより抽出された、部分特徴量空間１〜Ｌによる判断結果である疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の総数に対する疵種「Ｃ１」と判断された個数の割合が、ある範囲内、例えば１０％よりも大きく９０％よりも小さい場合に、棄却クラス判定部３２ｅは、学習モデルＡを適用した当該第３群の疵データから、疵種を特定できないと判定し、そうでない場合に、棄却クラス判定部３２ｅは、学習モデルＡを適用した当該第３群の疵データから、疵種を特定できると判定する。
【００４８】
次に、疵種抽出部３２ｄは、第３群の疵データのなかで、棄却クラス判定部３２ｅにより疵種を特定できないと判定された疵データ（棄却データ）の夫々について、学習モデルＢを適用して（すなわち第３群の疵データを学習モデルＢに含まれる各部分特徴量空間に配置して）、部分特徴量空間の夫々において、各疵データのデータ点の位置から、第３群の疵データが疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の何れに属するかの判断結果の情報を抽出する。
棄却クラス判定部３２ｅは、第３群の疵データの夫々について疵種抽出部３２ｄにより抽出された、部分特徴量空間による判断結果である疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の個数に基づいて、学習モデルＢを適用した結果として、当該第３群の疵データの疵種を特定できるか否かを判定する。本実施形態では、疵種抽出部３２ｄにより抽出された、部分特徴量空間による判断結果である疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の総数に対する疵種「Ｃ１」と判断された個数の割合が、ある閾値以上、例えば９０％以上である場合、棄却クラス判定部３２ｅは、学習モデルＢを適用した当該第３群の疵データは、疵種「Ｃ１」に属すものであると判定する（疵種を特定できると判定する）。また、疵種抽出部３２ｄにより抽出された、部分特徴量空間を用いた判断結果である疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の総数に対する疵種「Ｃ１」の個数の割合が、ある閾値以下、例えば１０％以下である場合、棄却クラス判定部３２ｅは、学習モデルＢを適用した当該第３群の疵データは、疵種Ｃ２に属すものであると判定する（疵種を特定できると判定する）。そして、疵種抽出部３２ｄにより抽出された、部分特徴量空間を用いた判断結果である疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の総数に対する疵種「Ｃ１」の個数の割合が、ある範囲内、例えば１０％よりも大きく９０％よりも小さい場合、棄却クラス判定部３２ｅは、学習モデルＢを適用した当該第３群の疵データは、疵種「Ｃ１」に属すものでも、疵種Ｃ２に属すものでもないと判定する（疵種を特定できないと判定する）。
【００４９】
第３群の疵データのなかで、棄却クラス判定部３２ｅにより疵種を特定できないと判定された疵データは、学習モデルＢにおいて何れのクラスにも属さない棄却データとなる。データ点配置部３２ａは、その棄却データが示す特徴量（疵種を特定できない特徴量）を表す画像データを生成する。そして、データ点配置部３２ａは、その画像データに基づく画像を表示装置１０に表示させる。この画像が表示されると、検査員は、疵判定装置６のユーザインターフェースを用いて、棄却データに対する正解データを入力する。データ点配置部３２ａは、第３群の疵データの夫々について、入力された正解データを、対応する棄却データに紐つけて付与する（図６（ｃ）を参照）。ここでは、正解データとして疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の何れかのデータが棄却データに付与されることになる。
【００５０】
前述したように疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の何れかが正解データとして付与されているにも拘わらず棄却データと判定されるデータがあり得る。データ点配置部３２ａは、この疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の何れかが正解データとして付与された棄却データのデータ点を、第３群の特徴量ｆ１０１〜ｆ１５０の値に基づき、各特徴量を軸とする座標空間（特徴量空間）に配置する。すなわち、データ点配置部３２ａは、第３群の特徴量ｆ１０１〜ｆ１５０の全ての組み合わせについて、その組み合わせを各軸とする座標空間に棄却データ（疵種を特定できない第３群の疵データ）のデータ点を配置する（図４を参照）。尚、後述する部分特徴量空間が既に生成されている場合、データ点配置部３２ａは、その部分特徴量空間を生成する際に使用した疵データのデータ点も座標空間に配置するようにする。
【００５１】
特徴量組み合わせ判別部３２ｂは、データ点配置部３２ａにより座標空間に棄却データのデータ点が配置されると、夫々の配置位置に基づいて、それらの棄却データの特徴量の値の領域が相互に重複しているか否かを判定する。この判定の結果、それらの棄却データの特徴量の値の領域が相互に重複していない場合、その棄却データが配置されている座標空間の軸の各特徴量の値の組み合わせを、正解データである疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」を完全に分離できる特徴量の値の組み合わせとして判別する。
【００５２】
特徴量組み合わせ判別部３２ｂは、疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の正解データが付与された棄却データの特徴量の値の領域が相互に重複していないと判定すると、その棄却データを配置した座標空間の軸の各特徴量（疵種を特定できない特徴量）の値の組み合わせを一時的に記憶する。特徴量組み合わせ判別部３２ｂは、このような動作を、１５０種のうちの第３群の特徴量ｆ１０１〜ｆ１５０について行う。
【００５３】
学習モデル生成部３２ｃは、特徴量組み合わせ判別部３２ｂにより一時的に記憶された各特徴量の値の組み合わせと正解データである疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」とに基づいて、各特徴量の値の組と疵種とを対応付けるための部分特徴量空間から学習モデルＣを生成する（図６（ｃ）を参照）。学習モデルＣの生成方法は学習モデルＡ、Ｂの生成方法と同じであるので、学習モデルＣの生成方法の詳細な説明を省略する。
【００５４】
ただし、本実施形態では、学習モデルＣに疵データを適用した場合には、その疵データから疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の何れかが必ず得られるようにしている。具体的に本実施形態では、疵種抽出部３２ｄにより抽出された、部分特徴量空間による判断結果である疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の総数に対する疵種「Ｃ１」と判断された個数の割合が、ある閾値以上、例えば５０％以上である場合、棄却クラス判定部３２ｅは、学習モデルＣを適用した疵データは、疵種「Ｃ１」に属すものであると判定する。一方、疵種抽出部３２ｄにより抽出された、部分特徴量空間を用いた判断結果である疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の総数に対する疵種「Ｃ１」と判断された個数の割合が、ある閾値よりも小さい、例えば５０％よりも小さい（５０％未満である）場合、棄却クラス判定部３２ｅは、学習モデルＣを適用した疵データは、疵種「Ｃ２」に属すものであると判定する。
【００５５】
以上のようにして本実施形態では、図６（ｄ）に示すように、３つの学習モデルＡ〜Ｃが生成される。生成された学習モデル（部分特徴量空間）は、学習モデル更新部３４と学習モデル出力部３５に出力される。
学習モデル更新部３４は、学習モデル（部分特徴量空間）を入力すると、既に記憶されている学習モデル（部分特徴量空間）を、入力した学習モデル（部分特徴量空間）に書き換える。図８は、学習モデル（部分特徴量空間）が更新される様子の一例を概念的に示す図である。
【００５６】
図８に示す例では、今回の学習によって、部分特徴量空間２が削除され、部分特徴量空間Ｌ＋１が追加されている。すなわち、前回の学習モデルＡ１を生成する際に取得した疵データでは、特徴量ｆ１、ｆ３、ｆ７で疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」を完全に分離できたが、今回の学習モデルＡ２を生成する際に取得した疵データを加えると、特徴量ｆ１、ｆ３、ｆ７では疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」を完全に分離できなくなったことになる。また、前回の学習モデルＡ１を生成する際に取得した疵データでは、特徴量ｆ４、ｆ６、ｆ１０では疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」を完全に分離できなかったが、今回の学習モデルＡ２を生成する際に取得した疵データでは、特徴量ｆ４、ｆ６、ｆ１０で疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」を完全に分離できたことになる。
また、学習モデル出力部３５は、学習モデル（部分特徴量空間）を入力すると、その学習モデルを疵判定装置６に送信する。
【００５７】
また、自律学習判定部３６は、学習モデル更新部３４で学習モデル（部分特徴量空間）が更新されると、学習モデルＡ〜Ｃに含まれる部分特徴量空間のうち、更新されなかった部分特徴量空間の数を計数する。そして、自律学習判定部３６は、例えば、今回の教師付き学習において計数した数と、前回の教師付き学習において計数した数との差の絶対値が閾値以下であるか否かを判定する。この判定の結果、今回の教師付き学習において計数した数と、前回の教師付き学習において計数した数との差の絶対値が閾値以下である場合、自律学習判定部３６は、自律学習フラグをオンし、教師付き学習から教師なし学習に学習の方法を自動的に切り替える。一方、今回の教師付き学習において計数した数と、前回の教師付き学習において計数した数との差の絶対値が閾値以下でない場合、自律学習判定部３６は、自律学習フラグをオフのままとし、教師付き学習を継続させるようにする。尚、自律学習フラグは、疵学習装置９が備えるＲＡＭやレジスタ等に記憶されているものである。
【００５８】
図９は、更新されなかった部分特徴量空間の数と、学習実行日時との関係の一例を示す図である。
本実施形態では、疵学習装置９は、疵判定装置６から疵データを半年毎に取得しているので、図９において、プロットとプロットとの間の横軸方向の距離は、半年に対応するものとなる。
図９において、今回の教師付き学習において計数した数と、前回の教師付き学習において計数した数との差の絶対値Δが、閾値以下になった日時ｘになるまでは教師付き学習を行い、日時ｘよりも後では教師なし学習を行う。その後、今回の教師付き学習において計数した数と、前回の教師付き学習において計数した数との差の絶対値Δが、閾値よりも大きくなった日時ｙよりも後では教師あり学習を再び行う。
【００５９】
尚、図９では、日時ｙにおいて、前回の教師付き学習において計数した数よりも、今回の教師付き学習において計数した数が大幅に減少している場合を示したが、これとは逆に、前回の教師付き学習において計数した数よりも、今回の教師付き学習において計数した数が大幅に増加することもあり得る。このような場合は、教師なし学習を継続することになる。ただし、本実施形態では、説明の都合上、教師なし学習を行っている場合には、前回の教師付き学習において計数した数よりも、今回の教師付き学習において計数した数が大幅に増加することはないものとして説明を行う。
【００６０】
教師付き学習部３２、学習モデル更新部３４、及び自律学習判定部３６は、例えば、疵判定装置６のＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、及びハードディスクを用いることにより実現される。学習モデル出力部３５は、例えば、疵判定装置６のデータ入出力制御装置を用いることにより実現される。
【００６１】
ここで、図６（ｄ）を参照しながら、このような学習モデルＡ〜Ｃにおける疵種の判別方法の一例を説明する。
まず、入力した疵データの夫々について、学習モデルＡを適用し、学習モデルＡに含まれている各部分特徴量空間から疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の何れかの情報を得る。そして、疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の総数に対する疵種「Ｃ１」の個数の割合が、例えば９０％以上である場合、入力した疵データは疵種「Ｃ１」に属すものと判断され、例えば１０％以下である場合、入力した疵データは疵種「Ｃ２」に属すものと判断される（図６（ｄ）の学習モデルＡ→クラス決定）。
【００６２】
一方、疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の総数に対する疵種「Ｃ１」の個数の割合が、例えば１０％よりも大きく９０％よりも小さい場合、学習モデルＡにおける判定結果では、入力した疵データは、疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の何れに属すものかが不明であるため、入力した疵データの夫々について、学習モデルＢを適用する。そして、その結果、疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の総数に対する疵種「Ｃ１」の個数の割合が、例えば９０％以上である場合、入力した疵データは疵種「Ｃ１」に属すものと判断され、例えば１０％以下である場合、入力した疵データは疵種「Ｃ２」に属すものと判断される（図６（ｄ）の学習モデルＢ→クラス決定）。
【００６３】
一方、疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の総数に対する疵種「Ｃ１」の個数の割合が、例えば１０％よりも大きく９０％よりも小さい場合、学習モデルＡにおける判定結果では、入力した疵データは、疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の何れに属すものかが不明であるため、入力した疵データの夫々について、学習モデルＣを適用する。その結果、疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の総数に対する疵種「Ｃ１」の個数の割合が、例えば５０％以上である場合、入力した疵データは疵種「Ｃ１」に属すものと判断され、５０％よりも小さい場合、入力した疵データは疵種「Ｃ２」に属すものと判断される（図６（ｄ）の学習モデルＣ→クラス決定）。
本実施形態では、疵判定装置６の疵判定部２７は、以上のようにして疵種の判定を行うことになる。
【００６４】
次に、教師なし学習部３３が行う教師なし学習について詳細に説明する。
まず、疵種抽出部３３ａは、疵データ取得部３１により取得された疵データの夫々について、学習モデル更新部３４に記憶されている学習モデルＡを適用して（疵データの夫々を学習モデルＡに含まれる各部分特徴量空間に配置して）、各部分特徴量空間から疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の何れかの情報を抽出する。
【００６５】
次に、棄却クラス判定部３３ｂは、疵種抽出部３３ａにより抽出された、部分特徴量空間による判断結果である疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の個数に基づいて、学習モデルＡを適用した疵データが、疵種「Ｃ１」に属すものか、疵種「Ｃ２」に属すものか、それとも、疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の何れにも属さないものかを判定する。
【００６６】
疵種データ付与部３３ｃは、棄却クラス判定部３３ｂにより疵種「Ｃ１」に属すと判定された疵データに対し、疵種「Ｃ１」のデータを紐つけて付与する。また、疵種データ付与部３３ｃは、棄却クラス判定部３３ｂにより、疵種「Ｃ２」に属すと判定された疵データに対し、疵種「Ｃ２」のデータを紐つけて付与する。
【００６７】
データ点配置部３３ｄは、疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の何れかのデータが付与された疵データのデータ点を、１５０種の特徴量ｆ１〜ｆ１５０の値に基づき、各特徴量を軸とする座標空間（特徴量空間）に配置する。すなわち、データ点配置部３３ｄは、特徴量ｆ１〜ｆ１５０の全ての組み合わせについて、その組み合わせを各軸とする座標空間に疵データのデータ点を配置する（図４を参照）。尚、データ点配置部３２ａは、既に存在している部分特徴量空間を生成する際に使用した疵データのデータ点も座標空間に配置するようにする。
【００６８】
特徴量組み合わせ判別部３３ｅは、データ点配置部３３ｄにより座標空間に疵データが配置されると、夫々の配置位置に基づいて、それらの疵データの特徴量の値の領域が相互に重複しているか否かを判定する。この判定の結果、それらの疵データの特徴量の値の領域が相互に重複していない場合、その疵データが配置されている座標空間の軸の各特徴量の値の組み合わせを、疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」を完全に分離できる組み合わせとして判別する。そして、特徴量組み合わせ判別部３３ｅは、その疵データを配置した座標空間の軸の各特徴量の値の組み合わせを一時的に記憶する。特徴量組み合わせ判別部３２ｂは、このような動作を、特徴量ｆ１〜ｆ１５０について行う。
【００６９】
学習モデル生成部３３ｆは、特徴量組み合わせ判別部３３ｅにより一時的に記憶された各特徴量の値の組み合わせと、疵データに付与した疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」とに基づいて、各特徴量の値の組と疵種とを対応付けるための部分特徴量空間から、学習モデルＡを生成する。
前述したようにして棄却クラス判定部３３ｂにより、学習モデルＡを適用した疵データが、疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の何れにも属さないものであると判定されると、その疵データは棄却データとなる。疵種抽出部３３は、その疵データ（棄却データ）の夫々について、学習モデル更新部３４に記憶されている学習モデルＢを適用して（すなわち棄却データである疵データを学習モデルＢに含まれる各部分特徴量空間に配置して）、部分特徴量空間の夫々において、各疵データのデータ点の位置から、疵データが疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の何れに属するかの判断結果の情報を抽出する。
【００７０】
次に、棄却クラス判定部３３ｂは、疵種抽出部３３ａにより抽出された、部分特徴量空間による判断結果である疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の個数に基づいて、学習モデルＢを適用した疵データが、疵種「Ｃ１」に属すものか、疵種「Ｃ２」に属すものか、それとも、疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の何れにも属さないものかを判定する。
【００７１】
疵種データ付与部３３ｃは、棄却クラス判定部３３ｂにより、疵種「Ｃ１」に属すと判定された疵データに対し、疵種「Ｃ１」のデータを紐つけて付与する。また、疵種データ付与部３３ｃは、棄却クラス判定部３３ｂにより、疵種「Ｃ２」に属すと判定された疵データに対し、疵種「Ｃ２」のデータを紐つけて付与する。
【００７２】
データ点配置部３３ｄは、疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の何れかのデータが付与された疵データのデータ点を、１５０種の特徴量ｆ１〜ｆ１５０の値に基づき、各特徴量を軸とする座標空間（特徴量空間）に配置する。すなわち、データ点配置部３３ｄは、１５０種の特徴量ｆ１〜ｆ１５０の全ての組み合わせについて、その組み合わせを軸とする座標空間に疵データのデータ点を配置する（図４を参照）。尚、データ点配置部３２ａは、既に存在している部分特徴量空間を生成する際に使用した疵データのデータ点も座標空間に配置するようにする。
【００７３】
特徴量組み合わせ判別部３３ｅは、データ点配置部３３ｄにより座標空間に疵データが配置されると、夫々の配置位置に基づいて、それらの疵データの特徴量の値の領域が相互に重複しているか否かを判定する。この判定の結果、それらの疵データの特徴量の値の領域が相互に重複していない場合、その疵データが配置されている座標空間の各軸に対応する特徴量の値の組み合わせを、疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」を完全に分離できる組み合わせとして判別する。そして、特徴量組み合わせ判別部３３ｅは、その疵データを配置した座標空間の軸の各特徴量の値の組み合わせを一時的に記憶する。特徴量組み合わせ判別部３２ｂは、このような動作を、１５０種の特徴量ｆ１〜ｆ１５０について行う。
【００７４】
学習モデル生成部３３ｆは、特徴量組み合わせ判別部３３ｅにより一時的に記憶された各特徴量の値の組み合わせと疵データに付与した疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」とに基づいて、各特徴量の値の組と疵種とを対応付けるための部分特徴量空間から、前述したように学習モデルＢを生成する。
【００７５】
前述したように、棄却クラス判定部３３ｂにより、学習モデルＢを適用した疵データが、疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の何れにも属さないものであると判定されると、その疵データは棄却データとなる。疵種抽出部３３は、その疵データ（棄却データ）の夫々について、学習モデル更新部３４に記憶されている学習モデルＣを適用して（すなわち棄却データである疵データを学習モデルＣに含まれる各部分特徴量空間に配置して）、部分特徴量空間の夫々において、各疵データ（棄却データ）のデータ点の位置から、疵データ（棄却データ）が疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の何れに属するかの判断結果の情報を抽出する。
【００７６】
次に、棄却クラス判定部３３ｂは、疵種抽出部３３ａにより抽出された、部分特徴量空間による判断結果である疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の個数に基づいて、学習モデルＣを適用した疵データが、疵種「Ｃ１」に属すものか、それとも、疵種「Ｃ２」に属すものかを判定する。
【００７７】
疵種データ付与部３３ｃは、棄却クラス判定部３３ｂにより、疵種「Ｃ１」に属すと判定された疵データに対し、疵種「Ｃ１」のデータを紐つけて付与する。また、疵種データ付与部３３ｃは、棄却クラス判定部３３ｂにより、疵種「Ｃ２」に属すと判定された疵データに対し、疵種「Ｃ２」のデータを紐つけて付与する。
【００７８】
データ点配置部３３ｄは、疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の何れかのデータが付与された疵データのデータ点を、１５０の特徴量ｆ１〜ｆ１５０の値に基づき、各特徴量を軸とする座標空間（特徴量空間）に配置する。すなわち、データ点配置部３３ｄは、特徴量ｆ１〜ｆ１５０の全ての組み合わせについて、その組み合わせを各軸とする座標空間に疵データのデータ点を配置する（図４を参照）。尚、データ点配置部３２ａは、既に存在している部分特徴量空間を生成する際に使用した疵データのデータ点も座標空間に配置するようにする。
【００７９】
特徴量組み合わせ判別部３３ｅは、データ点配置部３３ｄにより座標空間に疵データが配置されると、夫々の配置位置に基づいて、それらの疵データの特徴量の値の領域が相互に重複しているか否かを判定する。この判定の結果、それらの疵データの特徴量の値の領域が相互に重複していない場合、その疵データが配置されている座標空間の軸の各特徴量の値の組み合わせを、疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」を完全に分離できる組み合わせとして判別する。そして、特徴量組み合わせ判別部３３ｅは、その疵データを配置した座標空間の軸の各特徴量の値の組み合わせを一時的に記憶する。特徴量組み合わせ判別部３２ｂは、このような動作を、特徴量ｆ１〜ｆ１５０について行う。
【００８０】
学習モデル生成部３３ｆは、特徴量組み合わせ判別部３３ｅにより一時的に記憶された各特徴量の値の組み合わせと疵データに付与した疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」とに基づいて、各特徴量の値の組と疵種とを対応付けるための部分特徴量空間から、前述したように学習モデルＣを生成する。
【００８１】
以上のようにして本実施形態では、教師あり学習では、検査員によって入力された"疵種に関する正解データ"を疵データに付与して学習モデルＡ〜Ｃを生成するのに対し、教師なし学習では、既に生成されている学習モデルＡ〜Ｃに疵データを適用して得られた疵種のデータを当該疵データに付与して学習モデルＡ〜Ｃを生成する。すなわち、教師なし学習では、人手を借りずに、疵学習装置９が自律して学習モデルを生成（学習）することができる。
【００８２】
教師なし学習を行った場合も、教師あり学習を行った場合と同様に、３つの学習モデルＡ〜Ｃが生成され、生成された学習モデル（部分特徴量空間）は、学習モデル更新部３４と学習モデル出力部３５に出力される。そして、学習モデル更新部３４は、既に記憶されている学習モデル（部分特徴量空間）を、入力した学習モデル（部分特徴量空間）に書き換える（図８を参照）。また、学習モデル出力部３５は、学習モデル（部分特徴量空間）を入力すると、その学習モデルを疵判定装置６に送信する。
【００８３】
更に、自律学習判定部３６は、例えば、今回の教師なし学習において計数した数と、前回の教師あり学習において計数した数との差の絶対値が閾値以下である場合、自律学習判定部３６は、自律学習フラグをオンのままとし、教師なし学習を継続する。一方、前回の教師なし学習において計数した数と、今回の教師なし学習において計数した数との差の絶対値が閾値以下でない場合、自律学習判定部３６は、自律学習フラグをオフし、教師なし学習から教師付き学習に学習の方法を自動的に切り替える。
【００８４】
次に、図１０のフローチャートを参照しながら、疵判定装置６の動作の一例を説明する。
まず、ステップＳ１において、画像入力部２１は、撮像装置５から画像データを入力したか否かを判定する。この判定の結果、撮像装置５から画像データを入力していない場合には、後述するステップＳ２１に進む。
一方、撮像装置５から画像データを入力した場合には、ステップＳ２に進み、ラベリング／特徴量計算部２４は、シェーディング補正部２２及び二値化部２３により処理が行われた画像データに対して、ラベリング処理を行った後、特徴量を計算する。
【００８５】
次に、ステップＳ３において、疵判定部２７は、疵学習装置９から学習モデルＡ〜Ｃを取得しているか否かを判定する。この判定の結果、学習モデルＡ〜Ｃを取得していない場合には、疵判定装置６は初期状態等であると判断し、後述するステップＳ１６に進む。
一方、学習モデルＡ〜Ｃを取得している場合には、ステップＳ４に進む。ステップＳ４に進むと、疵判定部２７は、ステップＳ２で計算した疵データの夫々について、取得している学習モデルＡを適用し、学習モデルＡに含まれている各部分特徴量空間から疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の何れかの情報を得る。
【００８６】
次に、ステップＳ５において、疵判定部２７は、ステップＳ４の実行結果である疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の総数に対する疵種「Ｃ１」の個数の割合を判定する。この判定の結果、疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の総数に対する疵種「Ｃ１」の個数の割合が９０％以上である場合には、ステップＳ６に進み、疵判定部２７は、ステップＳ２で計算した疵データは疵種「Ｃ１」に属すものであると判断する。そして、後述するステップＳ１６に進む。
また、疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の総数に対する疵種「Ｃ１」の個数の割合が１０％以下である場合には、ステップＳ７に進み、疵判定部２７は、ステップＳ２で計算した疵データは疵種「Ｃ２」に属すものであると判断する。そして、後述するステップＳ１６に進む。
【００８７】
また、疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の総数に対する疵種「Ｃ１」の個数の割合が１０％よりも大きく９０％よりも小さい場合には、ステップＳ８に進む。ステップＳ８に進むと、疵判定部２７は、ステップＳ２で計算した疵データの夫々について、取得している学習モデルＢを適用し、学習モデルＢに含まれている各部分特徴量空間から疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の何れかの情報を得る。
【００８８】
次に、ステップＳ９において、疵判定部２７は、ステップＳ８の実行結果である疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の総数に対する疵種「Ｃ１」の個数の割合を判定する。この判定の結果、疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の総数に対する疵種「Ｃ１」の個数の割合が９０％以上である場合には、ステップＳ１０に進み、疵判定部２７は、ステップＳ２で計算した疵データは疵種「Ｃ１」に属すものであると判断する。そして、後述するステップＳ１６に進む。
また、疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の総数に対する疵種「Ｃ１」の個数の割合が１０％以下である場合には、ステップＳ１１に進み、疵判定部２７は、ステップＳ２で計算した疵データは疵種「Ｃ２」に属すものであると判断する。そして、後述するステップＳ１６に進む。
【００８９】
また、疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の総数に対する疵種「Ｃ１」の個数の割合が１０％よりも大きく９０％よりも小さい場合には、ステップＳ１２に進む。ステップＳ１２に進むと、疵判定部２７は、ステップＳ２で計算した疵データの夫々について、取得している学習モデルＣを適用し、学習モデルＣに含まれている各部分特徴量空間から疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の何れかの情報を得る。
【００９０】
次に、ステップＳ１３において、疵判定部２７は、ステップＳ１２の実行結果である疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の総数に対する疵種「Ｃ１」の個数の割合を判定する。この判定の結果、疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の総数に対する疵種「Ｃ１」の個数の割合が５０％以上である場合には、ステップＳ１４に進み、疵判定部２７は、ステップＳ２で計算した疵データは疵種Ｃ１に属すものであると判断する。そして、後述するステップＳ１６に進む。
一方、疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の総数に対する疵種「Ｃ１」の個数の割合が５０％よりも小さい場合には、ステップＳ１５に進み、疵判定部２７は、ステップＳ２で計算した疵データは疵種「Ｃ２」に属すものであると判断する。そして、ステップＳ１６に進む。
【００９１】
ステップＳ１６に進むと、疵判定部２７は、ステップＳ２で計算した疵データを疵データ記憶部２５に記憶する。このとき、学習モデルＡ〜Ｃで疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の何れかが得られている場合には（ステップＳ３以外のステップからステップＳ１６に進んだ場合には）、その判断されている疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」のデータと、ステップＳ２で計算した疵データとを対応付けて疵データ記憶部２５に記憶する。
【００９２】
次に、ステップＳ１７において、疵判定部２７は、所定の範囲の画像データについて疵判定を行ったか否かを判定することにより、疵種を表示するタイミングであるか否かを判定する。この判定の結果、所定の範囲の画像データについて疵判定を行い、疵種を表示するタイミングである場合には、ステップＳ１８に進む。ステップＳ１８に進むと、疵判定部２７は、疵を模した画像を重ね合わせた疵検出画像データ（マップ）を生成し、表示装置８に表示する。そして、ステップＳ１９に進む。
【００９３】
一方、所定の範囲の画像データについて疵判定を行っておらず、疵種を表示するタイミングでない場合には、ステップＳ１８を省略してステップＳ１９に進む。
ステップＳ１９に進むと、疵データ出力判定部２８は、疵データ記憶部２５に記憶されている疵データを疵学習装置９に出力するタイミングであるか否かを判定する。
【００９４】
この判定の結果、疵データを疵学習装置９に出力するタイミングである場合には、ステップＳ２０に進む。ステップＳ２０に進むと、疵データ出力部２９は、疵データ記憶部２５に記憶されている疵データのうち、予め設定された時に得られた疵データを疵学習装置９に送信する。前述したように本実施形態では、所定の日時から半年が経過する度に、その日の最初のコイルについての疵データを疵学習装置９に送信する。そして、ステップＳ１に戻る。
【００９５】
ステップＳ１において、撮像装置５から画像データを入力していないと判定されると、ステップＳ２１に進む。ステップＳ２１に進むと、学習モデル取得部２６は、疵学習装置９から学習モデルを取得したか否かを判定する。この判定の結果、学習モデルを取得していない場合には、ステップＳ１に戻る。
一方、学習モデルを取得している場合には、ステップＳ２２に進み、学習モデル取得部２６は、ステップＳ２１で取得したと判定された学習モデルと同種の学習モデルを既に取得済みであるか否かを判定する。
【００９６】
この判定の結果、ステップＳ２１で取得したと判定された学習モデルと同種の学習モデルを取得済みでない場合には、ステップＳ２３に進む。ステップＳ２３に進むと、疵判定部２７は、ステップＳ２１で取得された学習モデルを新規登録する。そして、ステップＳ１に戻る。
一方、ステップＳ２１で取得したと判定された学習モデルと同種の学習モデルを既に取得済みである場合には、ステップＳ２４に進む。ステップＳ２４に進むと、疵判定部２７は、取得済みである学習モデルをステップＳ２１で取得された学習モデルに書き換える。そして、ステップＳ１に戻る。
【００９７】
次に、図１１のフローチャートを参照しながら、疵学習装置９の動作の一例を説明する。
まず、ステップＳ１０１において、疵データ取得部３１は、疵判定装置６から疵データを取得するまで待機する。そして、疵データを取得するとステップＳ１０２に進む。前述したように本実施形態では、疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」に関する、１５０種の特徴量を含む複数の疵データを取得する。そして、ステップＳ１０２に進むと、自律学習判定部３６は、自律学習フラグがオンされているか否かを判定することにより、教師なし学習を行えるか否かを判定する。この判定の結果、自律学習フラグがオンされており、教師なし学習を行える場合には、後述する図１１−５のステップＳ１５４に進む。
以上のように本実施形態では、ステップＳ１０１の処理を実行することにより取得手段が実現される。
【００９８】
一方、自律学習フラグがオフされており、教師なし学習を行えない場合には、教師付き学習を行うと判断し、ステップＳ１０３に進む。ステップＳ１０３に進むと、データ点配置部３２ａは、ステップＳ１０１で取得したと判定された複数個の疵データを３つの疵データの群に分割し、そのうちの第１群の疵データに基づく画像を表示装置１０に表示し、その表示した画像に対して検査員により入力された正解データを、対応する疵データに紐つけて付与する。
次に、ステップＳ１０４において、データ点配置部３２ａは、第１群の特徴量ｆ１〜ｆ５０の組み合わせの１つを選択し、選択した組み合わせの各特徴量を軸とする座標空間（特徴量空間）に、ステップＳ１０３で疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の正解データが付与された"疵種に関する複数個の疵データ"の夫々のデータ点を配置する。尚、部分特徴量空間が既に生成されている場合、データ点配置部３２ａは、その部分特徴量空間を生成する際に使用した疵データのデータ点も座標空間に配置するようにする。
【００９９】
次に、ステップＳ１０５において、特徴量組み合わせ判別部３２ｂは、ステップＳ１０４におけるデータ点の夫々の配置位置に基づいて、疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の正解データが付与された疵データの特徴量の値の領域が相互に重複しているか否かを判定する。この判定の結果、疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の正解データが付与された疵データの特徴量の値の領域が相互に重複していない場合には、後述するステップＳ１０８に進む。
一方、疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の正解データが付与された疵データの特徴量の値の領域が相互に重複している場合には、ステップＳ１０６に進む。ステップＳ１０６に進むと、学習モデル生成部３２ｃは、学習モデル更新部３４を参照し、ステップＳ１０４で疵データを配置した座標空間の軸の各特徴量の値の組と疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」とを対応付けるための部分特徴量空間が学習モデルＡに含まれているか否かを判定する。この判定の結果、当該部分特徴量空間が学習モデルＡに含まれている場合には、ステップＳ１０７に進む。
【０１００】
ステップＳ１０７に進むと、学習モデル更新部３４は、当該部分特徴量空間を学習モデルＡから削除して、学習モデルＡを更新する。そして、後述するステップＳ１１０に進む。
一方、ステップＳ１０４で疵データを配置した座標空間の軸の各特徴量の値の組と疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」とを対応付けるための部分特徴量空間が学習モデルＡに含まれていない場合には、ステップＳ１０７を省略して、後述するステップＳ１１０に進む。
【０１０１】
ステップＳ１０５において、疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の正解データが付与された疵データの特徴量の値の領域が相互に重複していないと判定された場合には、ステップＳ１０８に進む。ステップＳ１０８に進むと、学習モデル生成部３２ｃは、学習モデル更新部３４を参照し、ステップＳ１０４で疵データを配置した座標空間の軸の各特徴量の値の組と疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」とを対応付けるための部分特徴量空間が学習モデルＡに含まれているか否かを判定する。この判定の結果、当該部分特徴量空間が学習モデルＡに含まれていない場合には、ステップＳ１０９に進む。
【０１０２】
ステップＳ１０９に進むと、学習モデル更新部３４は、当該部分特徴量空間を学習モデルＡに追加して、学習モデルＡを更新する。そして、ステップＳ１１０に進む。
一方、当該部分特徴量空間が学習モデルＡに含まれている場合には、ステップＳ１０９を省略してステップＳ１１０に進む。
以上のように本実施形態では、ステップＳ１０５の処理を実行することにより判別手段が実現され、ステップＳ１０６〜Ｓ１０９の処理を実行することにより生成手段、更新手段が実現される。
【０１０３】
ステップＳ１１０に進むと、特徴量組み合わせ判別部３２ｂは、第１群の特徴量ｆ１〜ｆ５０の組み合わせを全て選択したか否かを判定する。この判定の結果、第１群の特徴量ｆ１〜ｆ５０の組み合わせを全て選択していない場合には、ステップＳ１０４に戻り、第１群の特徴量ｆ１〜ｆ５０の組み合わせを全て選択するまで、ステップＳ１０４〜ステップＳ１１０の処理を繰り返し行う。そして、ステップＳ１１１に進む。
尚、本実施形態では、第１群の特徴量ｆ１〜ｆ５０の組み合わせを全て選択するようにしたが必ずしもこのようにする必要はない。例えば、第１群の特徴量ｆ１〜ｆ５０の組み合わせのうち、２〜ｎ（ｎは３以上の整数（例えば８））個の組み合わせを全て選択するようにしてもよい。
【０１０４】
ステップＳ１１１に進むと、学習モデル生成部３２ｃは、ステップＳ１０４〜Ｓ１１０の結果に基づいて、最新の学習モデルＡの内容を確定する。
次に、ステップＳ１１２において、学習モデル出力部３５は、ステップＳ１１１で確定された学習モデルＡのデータを疵判定装置６に出力する。
次に、図１１−２のステップＳ１１３において、疵種抽出部３２ｄは、ステップＳ１０３で分割された３つの疵データの群のうち、第２群の疵データの夫々について、学習モデルＡを適用して（学習モデルＡに含まれる各部分特徴量空間に配置して）、各部分特徴量空間から疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の何れかの情報を抽出する。
【０１０５】
次に、ステップＳ１１４において、棄却クラス判定部３２ｅは、第２群の疵データの夫々について疵種抽出部３２ｄにより抽出された、ステップＳ１１３の実行結果である疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の個数に基づいて、学習モデルＡを適用した結果として、当該第２群の疵データの疵種を特定できるか否かを判定する。具体的に本実施形態では、疵種抽出部３２ｄにより抽出された疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の総数に対する疵種「Ｃ１」の個数の割合が１０％よりも大きく９０％よりも小さい場合に、棄却クラス判定部３２ｅは、疵種を特定できないと判定する。
この判定の結果、疵種を特定できない場合には、ステップＳ１１５に進む。ステップＳ１１５に進むと、棄却クラス判定部３２ｅは、疵種を特定できないと判定した第２群の疵データを棄却データとして抽出する。そして、ステップＳ１１６に進む。
【０１０６】
一方、疵種を特定できる場合には、ステップＳ１１５を省略してステップＳ１１６に進む。
ステップＳ１１６に進むと、疵種抽出部３２ｄは、第２群の疵データの全てについて、ステップＳ１１３〜Ｓ１１６の処理を行ったか否かを判定する。この判定の結果、第２群の疵データの全てについて、ステップＳ１１３〜Ｓ１１６の処理を行っていない場合には、ステップＳ１１３に戻り、第２群の疵データの全てについて、ステップＳ１１３〜Ｓ１１６の処理を行うまで、ステップＳ１１３〜Ｓ１１６を繰り返し行う。そしてステップＳ１１７に進む。
【０１０７】
ステップＳ１１７に進むと、データ点配置部３２ａは、ステップＳ１１５において棄却データが少なくとも１つ抽出されたか否かを判定する。この判定の結果、ステップＳ１１５において棄却データが少なくとも１つも抽出されなかった場合には、後述する図１１−４のステップＳ１４９に進む。
一方、ステップＳ１１５において棄却データが少なくとも１つ抽出された場合には、ステップＳ１１８に進む。ステップＳ１１８に進むと、データ点配置部３２ａは、棄却データが示す特徴量（疵種を特定できない特徴量）を表す画像を表示装置１０に表示し、その表示した画像に対して検査員により入力された正解データを、対応する棄却データに紐つけて付与する。
【０１０８】
次に、ステップＳ１１９において、データ点配置部３２ａは、第２群の特徴量ｆ５１〜ｆ１００の組み合わせの１つを選択し、選択した組み合わせの各特徴量を軸とする座標空間（特徴量空間）に、ステップＳ１１８で疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の正解データが付与された棄却データ（疵種を特定できない第２群の疵データ）の夫々のデータ点を配置する。尚、部分特徴量空間が既に生成されている場合、データ点配置部３２ａは、その部分特徴量空間を生成する際に使用した疵データのデータ点も座標空間に配置するようにする。
【０１０９】
次に、ステップＳ１２０において、特徴量組み合わせ判別部３２ｂは、ステップＳ１１９におけるデータ点の夫々の配置結果に基づいて、疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の正解データが付与された棄却データ（疵種を特定できない第２群の疵データ）の特徴量の値の領域が相互に重複しているか否かを判定する。この判定の結果、疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の正解データが付与された棄却データ（疵種を特定できない第２群の疵データ）の特徴量の値の領域が相互に重複していない場合には、後述するステップＳ１２３に進む。
一方、疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の正解データが付与された棄却データ（疵種を特定できない第２群の疵データ）の特徴量の値の領域が相互に重複している場合には、ステップＳ１２１に進む。ステップＳ１２１に進むと、学習モデル生成部３２ｃは、学習モデル更新部３４を参照し、ステップＳ１１９で疵データを配置した座標空間の軸の各特徴量の値の組と疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」とを対応付けるための部分特徴量空間が学習モデルＢに含まれているか否かを判定する。この判定の結果、当該部分特徴量空間が学習モデルＢに含まれている場合には、ステップＳ１２２に進む。
【０１１０】
ステップＳ１２２に進むと、学習モデル更新部３４は、当該部分特徴量空間を学習モデルＢから削除して、学習モデルＢを更新する。そして、後述するステップＳ１２５に進む。
一方、ステップＳ１１９で疵データを配置した座標空間の軸の各特徴量の値の組と疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」とを対応付けるための部分特徴量空間が学習モデルＢに含まれていない場合には、ステップＳ１２２を省略して、後述するステップＳ１２５に進む。
【０１１１】
ステップＳ１２０において、疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の正解データが付与された棄却データ（疵種を特定できない第２群の疵データ）の特徴量の値の領域が相互に重複していないと判定された場合には、ステップＳ１２３に進む。ステップＳ１２３に進むと、学習モデル生成部３２ｃは、学習モデル更新部３４を参照し、ステップＳ１１９で疵データを配置した座標空間の軸の各特徴量の値の組と疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」とを対応付けるための部分特徴量空間が学習モデルＢに含まれているか否かを判定する。この判定の結果、当該部分特徴量空間が学習モデルＢに含まれていない場合には、ステップＳ１２４に進む。
【０１１２】
ステップＳ１２４に進むと、学習モデル更新部３４は、当該部分特徴量空間を学習モデルＢに追加して、学習モデルＢを更新する。そして、ステップＳ１２５に進む。
一方、当該部分特徴量空間が学習モデルＢに含まれている場合には、ステップＳ１２４を省略してステップＳ１２５に進む。
以上のように本実施形態では、ステップＳ１２０の処理を実行することにより判別手段が実現され、ステップＳ１２１〜Ｓ１２４の処理を実行することにより生成手段、更新手段が実現される。
【０１１３】
ステップＳ１２５に進むと、特徴量組み合わせ判別部３２ｂは、第２群の特徴量ｆ５１〜ｆ１００の組み合わせを全て選択したか否かを判定する。この判定の結果、第２群の特徴量ｆ５１〜ｆ１００の組み合わせを全て選択していない場合には、ステップＳ１１９に戻り、第２群の特徴量ｆ５１〜ｆ１００の組み合わせを全て選択するまで、ステップＳ１１９〜ステップＳ１２５の処理を繰り返し行う。そして、ステップＳ１２６に進む。
尚、本実施形態では、第２群の特徴量ｆ５１〜ｆ１００の組み合わせを全て選択するようにしたが必ずしもこのようにする必要はない。例えば、第２群の特徴量ｆ５１〜ｆ１００の組み合わせのうち、２〜ｎ（ｎは３以上の整数（例えば８））個の組み合わせを全て選択するようにしてもよい。
【０１１４】
ステップＳ１２６に進むと、学習モデル生成部３２ｃは、ステップＳ１１９〜Ｓ１２５の結果に基づいて、最新の学習モデルＢの内容を確定する。
次に、ステップＳ１２７において、学習モデル出力部３５は、ステップＳ１２６で確定された学習モデルＢのデータを疵判定装置６に出力する。
次に、図１１−３のステップＳ１２８において、疵種抽出部３２ｄは、ステップＳ１０３で分割された３つの疵データの群のうち、第３群の疵データの夫々について、学習モデルＡを適用して（第３群の疵データを学習モデルＡに含まれる各部分特徴量空間に配置して）、各部分特徴量空間から疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の何れかの情報を抽出する。
【０１１５】
次に、ステップＳ１２９において、棄却クラス判定部３２ｅは、第３群の疵データの夫々について疵種抽出部３２ｄにより抽出された、ステップＳ１２８の実行結果である疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の個数に基づいて、学習モデルＡを適用した結果として、当該第３群の疵データの疵種を特定できるか否かを判定する。
この判定の結果、疵種を特定できない場合には、ステップＳ１１５に進む。ステップＳ１１５に進むと、棄却クラス判定部３２ｅは、疵種を特定できないと判定した第３群の疵データを棄却データとして抽出する。そして、ステップＳ１３１に進む。
【０１１６】
一方、疵種を特定できる場合には、ステップＳ１３０を省略してステップＳ１３１に進む。
ステップＳ１３１に進むと、疵種抽出部３２ｄは、第３群の疵データの全てについて、ステップＳ１２８〜Ｓ１３１の処理を行ったか否かを判定する。この判定の結果、第３群の疵データの全てについて、ステップＳ１２８〜Ｓ１３１の処理を行っていない場合には、ステップＳ１２８に戻り、第３群の疵データの全てについて、ステップＳ１２８〜Ｓ１３１の処理を行うまで、ステップＳ１２８〜Ｓ１３１を繰り返し行う。そしてステップＳ１３２に進む。
【０１１７】
ステップＳ１３２に進むと、データ点配置部３２ａは、ステップＳ１３０において棄却データが少なくとも１つ抽出されたか否かを判定する。この判定の結果、ステップＳ１３０において棄却データが少なくとも１つも抽出されなかった場合には、後述する図１１−４のステップＳ１４９に進む。
一方、ステップＳ１３０において棄却データが少なくとも１つ抽出された場合には、ステップＳ１３３に進む。ステップＳ１３３に進むと、データ点配置部３２ａは、棄却データが示す特徴量（疵種を特定できない特徴量）を表す画像を表示装置１０に表示し、その表示した画像に対して検査員により入力された正解データを、対応する棄却データに紐つけて付与する。
【０１１８】
次に、ステップＳ１３４において、疵種抽出部３２ｄは、棄却クラス判定部３２ｅにより疵種を特定できないと判定された疵データ（棄却データ）の夫々について、学習モデルＢを適用して（棄却クラス判定部３２ｅにより疵種を特定できないと判定された疵データを学習モデルＢに含まれる各部分特徴量空間に配置して）、各部分特徴量空間から疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の何れかの情報を抽出する。
【０１１９】
次に、ステップＳ１３５において、棄却クラス判定部３２ｅは、疵種を特定できないと判定された疵データの夫々について疵種抽出部３２ｄにより抽出された、ステップＳ１３４の実行結果である疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の個数に基づいて、学習モデルＢを適用した結果として、当該疵データの疵種を特定できるか否かを判定する。具体的に本実施形態では、疵種抽出部３２ｄにより抽出された疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の総数に対する疵種「Ｃ１」の個数の割合が１０％よりも大きく９０％よりも小さい場合に、棄却クラス判定部３２ｅは、疵種を特定できないと判定する。
この判定の結果、疵種を特定できない場合には、ステップＳ１３６に進む。ステップＳ１３６に進むと、棄却クラス判定部３２ｅは、疵種を特定できないと判定した第３群の疵データを棄却データとして抽出する。そして、ステップＳ１３７に進む。
【０１２０】
一方、疵種を特定できる場合には、ステップＳ１３６を省略してステップＳ１３７に進む。
ステップＳ１３７に進むと、疵種抽出部３２ｄは、ステップＳ１３０で抽出された棄却データの全てについて、ステップＳ１３３〜Ｓ１３７の処理を行ったか否かを判定する。この判定の結果、ステップＳ１３０で抽出された棄却データの全てについて、ステップＳ１３３〜Ｓ１３７の処理を行っていない場合には、ステップＳ１３３に戻り、ステップＳ１３０で抽出された棄却データの全てについて、ステップＳ１２８〜Ｓ１３１の処理を行うまで、ステップＳＳ１３３〜Ｓ１３７を繰り返し行う。そしてステップＳ１３８に進む。
【０１２１】
ステップＳ１３８に進むと、データ点配置部３２ａは、ステップＳ１３６において棄却データが少なくとも１つ抽出されたか否かを判定する。この判定の結果、ステップＳ１３６において棄却データが少なくとも１つも抽出されなかった場合には、後述する図１１−４のステップＳ１４９に進む。
一方、ステップＳ１３６において棄却データが少なくとも１つ抽出された場合には、ステップＳ１３９に進む。ステップＳ１３９に進むと、データ点配置部３２ａは、棄却データが示す特徴量（疵種を特定できない特徴量）を表す画像を表示装置１０に表示し、その表示した画像に対して検査員により入力された正解データを、対応する棄却データに紐つけて付与する。
【０１２２】
次に、図１１−４のステップＳ１４０において、データ点配置部３２ａは、第３群の特徴量ｆ１０１〜ｆ１５０の組み合わせの１つを選択し、選択した組み合わせの各特徴量を軸とする座標空間（特徴量空間）に、ステップＳ１３９で疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の正解データが付与された棄却データ（疵種を特定できない第３群の疵データ）の夫々のデータ点を配置する。尚、部分特徴量空間が既に生成されている場合、データ点配置部３２ａは、その部分特徴量空間を生成する際に使用した疵データのデータ点も座標空間に配置するようにする。
【０１２３】
次に、ステップＳ１４１において、特徴量組み合わせ判別部３２ｂは、ステップＳ１４０におけるデータ点の夫々の配置結果に基づいて、疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の正解データが付与された棄却データ（疵種を特定できない第３群の疵データ）の特徴量の値の領域が相互に重複しているか否かを判定する。この判定の結果、疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の正解データが付与された棄却データ（疵種を特定できない第３群の疵データ）の特徴量の値の領域が相互に重複していない場合には、後述するステップＳ１４４に進む。
一方、疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の正解データが付与された棄却データ（疵種を特定できない第３群の疵データ）の特徴量の値の領域が相互に重複している場合には、ステップＳ１４２に進む。ステップＳ１４２に進むと、学習モデル生成部３２ｃは、学習モデル更新部３４を参照し、ステップＳ１４０で疵データを配置した座標空間の軸の各特徴量の値の組と疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」とを対応付けるための部分特徴量空間が学習モデルＣに含まれているか否かを判定する。この判定の結果、当該部分特徴量空間が学習モデルＣに含まれている場合には、ステップＳ１４３に進む。
【０１２４】
ステップＳ１４３に進むと、学習モデル更新部３４は、当該部分特徴量空間を学習モデルＣから削除して、学習モデルＣを更新する。そして、後述するステップＳ１４６に進む。
一方、当該部分特徴量空間が学習モデルＣに含まれていない場合には、ステップＳ１４３を省略して、後述するステップＳ１４６に進む。
【０１２５】
ステップＳ１４１において、疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の正解データが付与された棄却データ（疵種を特定できない第３群の疵データ）の特徴量の値の領域が相互に重複していないと判定された場合には、ステップＳ１４５に進む。ステップＳ１４５に進むと、学習モデル生成部３２ｃは、学習モデル更新部３４を参照し、ステップＳ１４０で疵データを配置した座標空間の軸の各特徴量の値の組と疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」とを対応付けるための部分特徴量空間が学習モデルＣに含まれているか否かを判定する。この判定の結果、当該部分特徴量空間が学習モデルＣに含まれていない場合には、ステップＳ１４５に進む。
【０１２６】
ステップＳ１４５に進むと、学習モデル更新部３４は、当該部分特徴量空間を学習モデルＣに追加して、学習モデルＣを更新する。そして、ステップＳ１４６に進む。
一方、当該部分特徴量空間が学習モデルＣに含まれている場合には、ステップＳ１４５を省略してステップＳ１４６に進む。
【０１２７】
以上のように本実施形態では、ステップＳ１４１の処理を実行することにより判別手段が実現され、ステップＳ１４２〜Ｓ１４５の処理を実行することにより生成手段、更新手段が実現される。
【０１２８】
ステップＳ１４６に進むと、特徴量組み合わせ判別部３２ｂは、第３群の特徴量ｆ１０１〜ｆ１５０の組み合わせを全て選択したか否かを判定する。この判定の結果、第３群の特徴量ｆ１０１〜ｆ１５０の組み合わせを全て選択していない場合には、ステップＳ１４０に戻り、第３群の特徴量ｆ１０１〜ｆ１５０の組み合わせを全て選択するまで、ステップＳ１４０〜ステップＳ１４６の処理を繰り返し行う。そして、ステップＳ１４７に進む。
尚、本実施形態では、第３群の特徴量ｆ１０１〜ｆ１５０の組み合わせを全て選択するようにしたが必ずしもこのようにする必要はない。例えば、第３群の特徴量ｆ１０１〜ｆ１５０の組み合わせのうち、２〜ｎ（ｎは３以上の整数（例えば８））個の組み合わせを全て選択するようにしてもよい。
【０１２９】
ステップＳ１４７に進むと、学習モデル生成部３２ｃは、ステップＳ１４０〜Ｓ１４７の結果に基づいて、最新の学習モデルＣの内容を確定する。
次に、ステップＳ１４８において、学習モデル出力部３５は、ステップＳ１４７で確定された学習モデルＣのデータを疵判定装置６に出力する。そして、ステップＳ１４９に進む。
ステップＳ１４９に進むと、自律学習判定部３６は、ステップＳ１０７、Ｓ１０９、Ｓ１２２、Ｓ１２４、Ｓ１４３、Ｓ１４５の結果に基づいて、学習モデルＡ〜Ｃに含まれる部分特徴量空間のうち、更新されなかった部分特徴量空間の数を計数する。そして、自律学習判定部３６は、今回の学習において計数した数と、前回の学習において計数した数との差の絶対値が閾値以下であるか否かを判定する。
このように本実施形態では、ステップＳ１４９の処理を実行することにより判定手段が実現される。
この判定の結果、そして、自律学習判定部３６は、例えば、今回の教師付き学習において計数した数と、前回の教師付き学習において計数した数との差の絶対値が閾値以下でない場合には、後述するステップＳ１５２に進む。
【０１３０】
一方、今回の教師付き学習において計数した数と、前回の教師付き学習において計数した数との差の絶対値が閾値以下である場合には、教師なし学習を行えると判断してステップＳ１５０に進む。ステップＳ１５０に進むと、自律学習判定部３６は、自律学習フラグがオフされているか否かを判定する。この判定の結果、自律学習フラグがオフされている場合には、ステップＳ１５１に進む。ステップＳ１５１に進むと、自律学習判定部３６は、自律学習フラグをオンする。そして、図１１のフローチャートによる処理を終了する。
【０１３１】
一方、自律学習フラグがオンされている場合には、ステップＳ１５１を省略して、図１１のフローチャートによる処理を終了する。
ステップＳ１４９において、今回の教師付き学習において計数した数と、前回の教師付き学習において計数した数との差の絶対値が閾値以下でないと判定された場合には、教師なし学習を行えないと判断してステップＳ１５２に進む。ステップＳ１５２に進むと、自律学習判定部３６は、自律学習フラグがオンされているか否かを判定する。この判定の結果、自律学習フラグがオンされている場合には、ステップＳ１５３に進む。ステップＳ１５３に進むと、自律学習判定部３６は、自律学習フラグをオフする。そして、図１１のフローチャートによる処理を終了する。
一方、自律学習フラグがオフされている場合には、ステップＳ１５３を省略して、図１１のフローチャートによる処理を終了する。
【０１３２】
図１１−１のステップＳ１０２において、自律学習フラグがオンされており、教師なし学習を行えると判定された場合には、図１１−５のステップＳ１５４に進む。ステップＳ１５４に進むと、疵種抽出部３３ａは、疵データ取得部３１により取得された疵データの夫々について、学習モデル更新部３４に記憶されている学習モデルＡを適用して（疵データの夫々を学習モデルＡに含まれる各部分特徴量空間に配置して）、各部分特徴量空間から疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の何れかの情報を抽出する。
このように本実施形態では、ステップＳ１５４の処理を実行することにより抽出手段が実現される。
【０１３３】
次に、ステップＳ１５５において、棄却クラス判定部３３ｂは、疵種抽出部３３ａにより抽出された、ステップＳ１５４の実行結果である疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の個数に基づいて、疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の総数に対する疵種「Ｃ１」の個数の割合を判定する。
この判定の結果、疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の総数に対する疵種「Ｃ１」の個数の割合が９０％以上である場合には、ステップＳ１５６に進み、棄却クラス判定部３３ｂは、学習モデルＡを適用した疵データは疵種「Ｃ１」に属すものであると判断する。そして、後述するステップＳ１５８に進む。
また、疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の総数に対する疵種「Ｃ１」の個数の割合が１０％以下である場合には、ステップＳ１５７に進み、棄却クラス判定部３３ｂは、学習モデルＡを適用した疵データは疵種「Ｃ２」属すものであると判断する。そして、後述するステップＳ１５８に進む。
また、疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の総数に対する疵種「Ｃ１」の個数の割合が１０％よりも大きく９０％よりも小さい場合には、図１１−６のステップＳ１７４に進む。
【０１３４】
ステップＳ１５８に進むと、疵種データ付与部３３ｃは、ステップＳ１５６で疵種「Ｃ１」に属すものと判定された疵データに対し、疵種「Ｃ１」のデータを紐つけて付与し、ステップＳ１５７で疵種「Ｃ２」に属すものと判定された疵データに対し、疵種「Ｃ２」のデータを紐つけて付与する。これにより、学習モデルＡにより疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」が特定された疵データと疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」のデータとが対応付けられる。
このように本実施形態では、ステップＳ１５８の処理を実行することにより付与手段が実現される。
次に、ステップＳ１５９において、データ点配置部３３ｄは、特徴量ｆ１〜ｆ１５０の組み合わせの１つを選択し、選択した各特徴量を軸とする座標空間（特徴量空間）に、ステップＳ１５８で疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」のデータが付与された疵データのデータ点を配置する。尚、データ点配置部３３ｄは、既に存在している部分特徴量空間を生成する際に使用した疵データのデータ点も座標空間に配置するようにする。
【０１３５】
次に、ステップＳ１６０において、特徴量組み合わせ判別部３３ｅは、ステップＳ１５９における結果に基づいて、疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」のデータが付与された疵データの特徴量の値の領域が相互に重複しているか否かを判定する。この判定の結果、それらの疵データの特徴量の値の領域が相互に重複していない場合には、後述するステップＳ１６３に進む。
一方、それらの疵データの特徴量の値の領域が相互に重複している場合には、ステップＳ１６１に進む。ステップＳ１６１に進むと、学習モデル生成部３３ｆは、学習モデル更新部３４を参照し、ステップＳ１５９で疵データを配置した座標空間の軸の各特徴量の値の組と疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」とを対応付けるための部分特徴量空間が学習モデルＡに含まれているか否かを判定する。この判定の結果、当該部分特徴量空間が学習モデルＡに含まれている場合には、ステップＳ１６２に進む。
【０１３６】
ステップＳ１６２に進むと、学習モデル更新部３４は、当該部分特徴量空間を学習モデルＡから削除して、学習モデルＡを更新する。そして、後述するステップＳ１６５に進む。
一方、当該部分特徴量空間が学習モデルＡに含まれていない場合には、ステップＳ１６２を省略して、後述するステップＳ１６５に進む。
【０１３７】
ステップＳ１６０において、疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」のデータが付与された疵データの特徴量の値の領域が相互に重複していないと判定された場合には、ステップＳ１６３に進む。ステップＳ１６３に進むと、学習モデル生成部３３ｆは、学習モデル更新部３４を参照し、ステップＳ１５９で疵データを配置した座標空間の軸の各特徴量の値の組と疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」とを対応付けるための部分特徴量空間が学習モデルＡに含まれているか否かを判定する。この判定の結果、当該部分特徴量空間が学習モデルＡに含まれていない場合には、ステップＳ１６４に進む。
【０１３８】
ステップＳ１６４に進むと、学習モデル更新部３４は、当該部分特徴量空間を学習モデルＡに追加して、学習モデルＡを更新する。そして、ステップＳ１６５に進む。
一方、当該部分特徴量空間が学習モデルＡに含まれている場合には、ステップＳ１６４を省略してステップＳ１６５に進む。
【０１３９】
以上のように本実施形態では、ステップＳ１６０の処理を実行することにより判別手段が実現され、ステップＳ１６１〜Ｓ１６４の処理を実行することにより生成手段、更新手段が実現される。
【０１４０】
ステップＳ１６５に進むと、特徴量組み合わせ判別部３３ｅは、特徴量ｆ１〜ｆ１５０の組み合わせを全て選択したか否かを判定する。この判定の結果、特徴量ｆ１〜ｆ１５０の組み合わせを全て選択していない場合には、ステップＳ１５９に戻り、特徴量ｆ１〜ｆ１５０の組み合わせを全て選択するまで、ステップＳ１５９〜Ｓ１６５の処理を繰り返し行う。そして、ステップＳ１６６に進む。
尚、本実施形態では、特徴量ｆ１〜ｆ１５０の組み合わせを全て選択するようにしたが必ずしもこのようにする必要はない。例えば、特徴量ｆ１〜ｆ１５０の組み合わせのうち、２〜ｎ（ｎは３以上の整数（例えば８））個の組み合わせを全て選択するようにしてもよい。
【０１４１】
ステップＳ１６６に進むと、学習モデル生成部３３ｆは、ステップＳ１５９〜Ｓ１６５の結果に基づいて、最新の学習モデルＡの内容を確定する。
次に、ステップＳ１６７において、学習モデル出力部３５は、ステップＳ１６６で確定された学習モデルＡのデータを疵判定装置６に出力する。
次に、ステップＳ１６８において、疵種抽出部３３ａは、疵データ取得部３１により取得された疵データの全てについて処理を行ったか否かを判定する。この判定の結果、疵データ取得部３１により取得された疵データの全てについて処理を行っていない場合には、ステップＳ１５４に戻り、残りの疵データに対して、前述したステップＳ１５４の処理を実行する。
一方、疵データ取得部３１により取得された疵データの全てについて処理を行った場合には、図１１−７のステップＳ１６９に進む。ステップＳ１６９に進むと、自律学習判定部３６は、ステップＳ１６２、Ｓ１６４や、後述するステップＳ１８２、Ｓ１８４、Ｓ１９７、Ｓ１９９の結果に基づいて、学習モデルＡ〜Ｃに含まれる部分特徴量空間のうち、更新されなかった部分特徴量空間の数を計数する。そして、自律学習判定部３６は、今回の学習において計数した数と、前回の学習において計数した数との差の絶対値が閾値以下であるか否かを判定する。
このように本実施形態では、ステップＳ１６９の処理を実行することにより判定手段が実現される。
この判定の結果、そして、自律学習判定部３６は、例えば、今回の教師付き学習において計数した数と、前回の教師付き学習において計数した数との差の絶対値が閾値以下でない場合には、後述するステップＳ１７２に進む。
【０１４２】
一方、今回の教師付き学習において計数した数と、前回の教師付き学習において計数した数との差の絶対値が閾値以下である場合には、教師なし学習を行えると判断してステップＳ１７０に進む。ステップＳ１７０に進むと、自律学習判定部３６は、自律学習フラグがオフされているか否かを判定する。この判定の結果、自律学習フラグがオフされている場合には、ステップＳ１７１に進む。ステップＳ１７１に進むと、自律学習判定部３６は、自律学習フラグをオンする。そして、図１１のフローチャートによる処理を終了する。
【０１４３】
一方、自律学習フラグがオンされている場合には、ステップＳ１７１を省略して、図１１のフローチャートによる処理を終了する。
ステップＳ１７０において、今回の教師付き学習において計数した数と、前回の教師付き学習において計数した数との差の絶対値が閾値以下でないと判定された場合には、教師なし学習を行えないと判断してステップＳ１７２に進む。ステップＳ１７２に進むと、自律学習判定部３６は、自律学習フラグがオンされているか否かを判定する。この判定の結果、自律学習フラグがオンされている場合には、ステップＳ１７３に進む。ステップＳ１７３に進むと、自律学習判定部３６は、自律学習フラグをオフする。そして、図１１のフローチャートによる処理を終了する。
一方、自律学習フラグがオフされている場合には、ステップＳ１７３を省略して、図１１のフローチャートによる処理を終了する。
【０１４４】
ステップＳ１５５において、疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の総数に対する疵種「Ｃ１」の個数の割合が１０％よりも大きく９０％よりも小さいと判定された場合には、図１１−６のステップＳ１７４に進む。ステップＳ１７４に進むと、疵種抽出部３３ａは、疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の総数に対する疵種「Ｃ１」の個数の割合が１０％よりも大きく９０％よりも小さいと判定され、学習モデルＡでは疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」が特定できなかった疵データの夫々について、学習モデル更新部３４に記憶されている学習モデルＢを適用して（疵データの夫々を学習モデルＢに含まれる各部分特徴量空間に配置して）、各部分特徴量空間から疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の何れかの情報を抽出する。
このように本実施形態では、ステップＳ１７４の処理を実行することにより抽出手段が実現される。
【０１４５】
次に、ステップＳ１７５において、棄却クラス判定部３３ｂは、疵種抽出部３３ａにより抽出された、ステップＳ１７４の実行結果である疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の個数に基づいて、疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の総数に対する疵種「Ｃ１」の個数の割合を判定する。
この判定の結果、疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の総数に対する疵種「Ｃ１」の個数の割合が９０％以上である場合には、ステップＳ１７６に進み、棄却クラス判定部３３ｂは、学習モデルＢを適用した疵データは疵種「Ｃ１」に属すものであると判断する。そして、後述するステップＳ１７８に進む。
また、疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の総数に対する疵種「Ｃ１」の個数の割合が１０％以下である場合には、ステップＳ１７７に進み、棄却クラス判定部３３ｂは、学習モデルＢを適用した疵データは疵種「Ｃ２」に属すものであると判断する。そして、後述するステップＳ１７８に進む。
また、疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の総数に対する疵種「Ｃ１」の個数の割合が１０％よりも大きく９０％よりも小さい場合には、図１１−７のステップＳ１８９に進む。
【０１４６】
ステップＳ１７８に進むと、疵種データ付与部３３ｃは、ステップＳ１７６で疵種「Ｃ１」に属すものと判定された疵データに対し、疵種「Ｃ１」のデータを付与し、ステップＳ１７７で疵種「Ｃ２」に属すものと判定された疵データに対し、疵種「Ｃ２」のデータを紐つけて付与する。これにより、学習モデルＢにより疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」が特定された疵データと疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」のデータとが対応付けられる。
このように本実施形態では、ステップＳ１７８の処理を実行することにより付与手段が実現される。
次に、ステップＳ１７９において、データ点配置部３３ｄは、特徴量ｆ１〜ｆ１５０の組み合わせの１つを選択し、選択した各特徴量を軸とする座標空間（特徴量空間）に、ステップＳ１７８で疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」のデータが付与された疵データのデータ点を配置する。尚、データ点配置部３３ｄは、既に存在している部分特徴量空間を生成する際に使用した疵データのデータ点も座標空間に配置するようにする。
【０１４７】
次に、ステップＳ１８０において、特徴量組み合わせ判別部３３ｅは、ステップＳ１５９における結果に基づいて、疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」のデータが付与された疵データの特徴量の値の領域が相互に重複しているか否かを判定する。この判定の結果、それらの疵データの特徴量の値の領域が相互に重複していない場合には、後述するステップＳ１８３に進む。
一方、それらの疵データの特徴量の値の領域が相互に重複している場合には、ステップＳ１８１に進む。ステップＳ１８１に進むと、学習モデル生成部３３ｆは、学習モデル更新部３４を参照し、ステップＳ１７９で疵データを配置した座標空間の軸の各特徴量の値の組と疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」とを対応付けるための部分特徴量空間が学習モデルＢに含まれているか否かを判定する。この判定の結果、当該部分特徴量空間が学習モデルＢに含まれている場合には、ステップＳ１８２に進む。
【０１４８】
ステップＳ１８２に進むと、学習モデル更新部３４は、当該部分特徴量空間を学習モデルＢから削除して、学習モデルＢを更新する。そして、後述するステップＳ１８５に進む。
一方、当該部分特徴量空間が学習モデルＢに含まれていない場合には、ステップＳ１８２を省略して、後述するステップＳ１８５に進む。
【０１４９】
ステップＳ１８０において、疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」のデータが付与された疵データの特徴量の値の領域が相互に重複していないと判定された場合には、ステップＳ１８３に進む。ステップＳ１８３に進むと、学習モデル生成部３３ｆは、学習モデル更新部３４を参照し、ステップＳ１７９で疵データを配置した座標空間の軸の各特徴量の値の組と疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」とを対応付けるための部分特徴量空間が学習モデルＢに含まれているか否かを判定する。この判定の結果、当該部分特徴量空間が学習モデルＢに含まれていない場合には、ステップＳ１８４に進む。
【０１５０】
ステップＳ１８４に進むと、学習モデル更新部３４は、当該部分特徴量空間を学習モデルＢに追加して、学習モデルＢを更新する。そして、ステップＳ１８５に進む。
一方、当該部分特徴量空間が学習モデルＢに含まれている場合には、ステップＳ１８４を省略してステップＳ１８５に進む。
以上のように本実施形態では、ステップＳ１８０の処理を実行することにより判別手段が実現され、ステップＳ１８１〜Ｓ１８４の処理を実行することにより生成手段、更新手段が実現される。
【０１５１】
ステップＳ１８５に進むと、特徴量組み合わせ判別部３３ｅは、特徴量ｆ１〜ｆ１５０の組み合わせを全て選択したか否かを判定する。この判定の結果、特徴量ｆ１〜ｆ１５０の組み合わせを全て選択していない場合には、ステップＳ１７９に戻り、特徴量ｆ１〜ｆ１５０の組み合わせを全て選択するまで、ステップＳ１７９〜ステップＳ１８５の処理を繰り返し行う。そして、ステップＳ１８６に進む。
尚、本実施形態では、特徴量ｆ１〜ｆ１５０の組み合わせを全て選択するようにしたが必ずしもこのようにする必要はない。例えば、特徴量ｆ１〜ｆ１５０の組み合わせのうち、２〜ｎ（ｎは３以上の整数（例えば８））個の組み合わせを全て選択するようにしてもよい。
【０１５２】
ステップＳ１８６に進むと、学習モデル生成部３３ｆは、ステップＳ１７９〜Ｓ１８５の結果に基づいて、最新の学習モデルＢの内容を確定する。
次に、ステップＳ１８７において、学習モデル出力部３５は、ステップＳ１８６で確定された学習モデルＢのデータを疵判定装置６に出力する。
次に、ステップＳ１８８において、疵種抽出部３３ａは、疵データ取得部３１により取得された疵データの全てについて処理を行ったか否かを判定する。この判定の結果、疵データ取得部３１により取得された疵データの全てについて処理を行っていない場合には、図１１−５のステップＳ１５４に戻り、残りの疵データに対して、前述したステップＳ１５４の処理を実行する。
【０１５３】
一方、疵データ取得部３１により取得された疵データの全てについて処理を行った場合には、前述した図１１−７のステップＳ１６９に進む。ステップＳ１６９に進むと、自律学習判定部３６は、前述したステップＳ１６２、Ｓ１６４や、ステップＳ１８２、Ｓ１８４や、後述するＳ１９７、Ｓ１９９の結果に基づいて、学習モデルＡ〜Ｃに含まれる部分特徴量空間のうち、更新されなかった部分特徴量空間の数を計数する。そして、ステップＳ１７０〜Ｓ１７３において、自律学習判定部３６は、教師付き学習を行う場合には自律学習フラグをオフし、教師なし学習を行う場合には自律学習フラグをオンして図１１のフローチャートを終了する。
【０１５４】
ステップＳ１７５において、疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の総数に対する疵種「Ｃ１」の個数の割合が１０％よりも大きく９０％よりも小さいと判定された場合には、図１１−７のステップＳ１８９に進む。ステップＳ１８９に進むと、疵種抽出部３３ａは、疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の総数に対する疵種「Ｃ１」の個数の割合が１０％よりも大きく９０％よりも小さいと判定され、学習モデルＡ、Ｂでは疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」が特定できなかった疵データの夫々について、学習モデル更新部３４に記憶されている学習モデルＣを適用して（疵データの夫々を学習モデルＣに含まれる各部分特徴量空間に配置して）、各部分特徴量空間から疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の何れかの情報を抽出する。
このように本実施形態では、ステップＳ１８９の処理を実行することにより抽出手段が実現される。
【０１５５】
次に、ステップＳ１９０において、棄却クラス判定部３３ｂは、疵種抽出部３３ａにより抽出された、ステップＳ１８９の実行結果である疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の個数に基づいて、疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の総数に対する疵種「Ｃ１」の個数の割合を判定する。
この判定の結果、疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の総数に対する疵種「Ｃ１」の個数の割合が５０％以上である場合には、ステップＳ１９１に進み、棄却クラス判定部３３ｂは、学習モデルＣを適用した疵データは疵種「Ｃ１」に属すものであると判断する。そして、ステップＳ１９３に進む。
一方、疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」の総数に対する疵種「Ｃ１」の個数の割合が５０％よりも低い場合には、ステップＳ１９２に進み、棄却クラス判定部３３ｂは、学習モデルＣを適用した疵データは疵種「Ｃ２」に属すものであると判断する。そして、ステップＳ１９３に進む。
【０１５６】
ステップＳ１９３に進むと、疵種データ付与部３３ｃは、ステップＳ１９１で疵種Ｃ１に属すものと判定された疵データに対し、疵種「Ｃ１」のデータを付与し、ステップＳ１９２で疵種「Ｃ２」に属すものと判定された疵データに対し、疵種「Ｃ２」のデータを紐つけて付与する。これにより、学習モデルＢにより疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」が特定された疵データと疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」のデータとが対応付けられる。
このように本実施形態では、ステップＳ１９３の処理を実行することにより付与手段が実現される。
次に、ステップＳ１９４において、データ点配置部３３ｄは、特徴量ｆ１〜ｆ１５０の組み合わせの１つを選択し、選択した各特徴量を軸とする座標空間（特徴量空間）に、ステップＳ１９３で疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」のデータが付与された疵データのデータ点を配置する。尚、データ点配置部３３ｄは、既に存在している部分特徴量空間を生成する際に使用した疵データのデータ点も座標空間に配置するようにする。
【０１５７】
次に、ステップＳ１９５において、特徴量組み合わせ判別部３３ｅは、ステップＳ１９４における結果に基づいて、疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」のデータが付与された疵データの特徴量の値の領域が相互に重複しているか否かを判定する。この判定の結果、それらの疵データの特徴量の値の領域が相互に重複していない場合には、後述するステップＳ１９８に進む。
一方、それらの疵データの特徴量の値の領域が相互に重複している場合には、ステップＳ１９６に進む。ステップＳ１９６に進むと、学習モデル生成部３３ｆは、学習モデル更新部３４を参照し、ステップＳ１９４で疵データを配置した座標空間の軸の各特徴量の値の組と疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」とを対応付けるための部分特徴量空間が学習モデルＣに含まれているか否かを判定する。この判定の結果、当該部分特徴量空間が学習モデルＣに含まれている場合には、ステップＳ１９７に進む。
【０１５８】
ステップＳ１９７に進むと、学習モデル更新部３４は、当該部分特徴量空間を学習モデルＣから削除して、学習モデルＣを更新する。そして、後述するステップＳ２００に進む。
一方、当該部分特徴量空間が学習モデルＣに含まれていない場合には、ステップＳ１９７を省略して、後述するステップＳ２００に進む。
【０１５９】
ステップＳ１９５において、疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」のデータが付与された疵データの特徴量の値の領域が相互に重複していないと判定された場合には、ステップＳ１９８に進む。ステップＳ１９８に進むと、学習モデル生成部３３ｆは、学習モデル更新部３４を参照し、ステップＳ１９４で疵データを配置した座標空間の軸の各特徴量の値の組と疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」とを対応付けるための部分特徴量空間が学習モデルＣに含まれているか否かを判定する。この判定の結果、当該部分特徴量空間が学習モデルＣに含まれていない場合には、ステップＳ１９９に進む。
【０１６０】
ステップＳ１９９に進むと、学習モデル更新部３４は、当該部分特徴量空間を学習モデルＣに追加して、学習モデルＣを更新する。そして、ステップＳ２００に進む。
一方、当該部分特徴量空間が学習モデルＣに含まれている場合には、ステップＳ１９９を省略してステップＳ２００に進む。
以上のように本実施形態では、ステップＳ１９５の処理を実行することにより判別手段が実現され、ステップＳ１９６〜Ｓ１９９の処理を実行することにより生成手段、更新手段が実現される。
【０１６１】
ステップＳ２００に進むと、特徴量組み合わせ判別部３３ｅは、特徴量ｆ１〜ｆ１５０の組み合わせを全て選択したか否かを判定する。この判定の結果、特徴量ｆ１〜ｆ１５０の組み合わせを全て選択していない場合には、ステップＳ１９４に戻り、特徴量ｆ１〜ｆ１５０の組み合わせを全て選択するまで、ステップＳ１９４〜ステップＳ２００の処理を繰り返し行う。そして、ステップＳ２０１に進む。
尚、本実施形態では、特徴量ｆ１〜ｆ１５０の組み合わせを全て選択するようにしたが必ずしもこのようにする必要はない。例えば、特徴量ｆ１〜ｆ１５０の組み合わせのうち、２〜ｎ（ｎは３以上の整数（例えば８））個の組み合わせを全て選択するようにしてもよい。
【０１６２】
ステップＳ２０１に進むと、学習モデル生成部３３ｆは、ステップＳ１９４〜Ｓ２００の結果に基づいて、最新の学習モデルＣの内容を確定する。
次に、ステップＳ２０２において、学習モデル出力部３５は、ステップＳ２０１で確定された学習モデルＣのデータを疵判定装置６に出力する。
次に、ステップＳ２０３において、疵種抽出部３３ａは、疵データ取得部３１により取得された疵データの全てについて処理を行ったか否かを判定する。この判定の結果、疵データ取得部３１により取得された疵データの全てについて処理を行っていない場合には、図１１−５のステップＳ１５４に戻り、残りの疵データに対して、前述したステップＳ１５４の処理を実行する。
【０１６３】
一方、疵データ取得部３１により取得された疵データの全てについて処理を行った場合には、前述したステップＳ１６９に進む。ステップＳ１６９に進むと、自律学習判定部３６は、前述したステップＳ１６２、Ｓ１６４、Ｓ１８２、Ｓ１８４や、ステップＳ１９７、Ｓ１９９の結果に基づいて、学習モデルＡ〜Ｃに含まれる部分特徴量空間のうち、更新されなかった部分特徴量空間の数を計数する。そして、ステップＳ１７０〜Ｓ１７３において、自律学習判定部３６は、教師付き学習を行う場合には自律学習フラグをオフし、教師なし学習を行う場合には自律学習フラグをオンして図１１のフローチャートを終了する。
【０１６４】
以上のように本実施形態では、まず、第１群の特徴量ｆ１〜ｆ５０について、第１群の特徴量ｆ１〜ｆ５０の値の組と疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」とを対応付けるための複数の部分特徴量空間を生成して学習モデルＡを形成（学習）する。次に、第２群の特徴量ｆ５１〜ｆ１００のデータの夫々について学習モデルＡを適用する。この結果、第２群の特徴量ｆ５１〜ｆ１００のデータのうち、学習モデルＡでは疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」を特定できない疵データを棄却クラスのデータとする。そして、学習モデルＡでは疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」を特定できない特徴量の値の組と疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」とを対応付けるための複数の部分特徴量空間を生成して学習モデルＢを形成（再学習）する。更に、第３群の特徴量ｆ１０１〜ｆ１５０のデータの夫々について学習モデルＡ、Ｂを順次適用する。この結果、第３群の特徴量ｆ１０１〜ｆ１５０のデータのうち、学習モデルＡでも学習モデルＢでも疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」を特定できない疵データを棄却クラスのデータとする。そして、学習モデルＡでも学習モデルＢでも疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」を特定できない特徴量の値の組と疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」とを対応付けるための複数（好ましくは３つ以上）の部分特徴量空間を生成して学習モデルＣを形成（再学習）する。
【０１６５】
以上のように、部分特徴量空間により構築される上位の学習モデル（学習モデルＡ、Ｂ）では疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」を特定できない疵データについては、上位の学習モデル（学習モデルＡ、Ｂ）とは異なる特徴量で構成された部分特徴量空間により構築される下位の学習モデル（学習モデルＢ、Ｃ）を適用して疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」を特定するようにした。したがって、上位の学習モデルで疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」を特定できれば早い段階で疵の判別を行うことができる。一方、上位の学習モデルで疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」を特定できなかった場合には、下位の学習モデルで疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」を特定するようにして（学習モデルＢ、Ｃにより）学習モデルを強化することにより、疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」を可及的に正確に特定することができる。よって、処理の負荷の増大を抑制しつつ、疵の判別性能を従来よりも向上させることができる。
【０１６６】
また、本実施形態では、学習モデルＡ〜Ｃを更新すると、それら学習モデルＡ〜Ｃに含まれる部分特徴量空間のうち、更新前後において変化のなかった部分特徴量空間の数に基づいて、検査員が設定した"疵種に関する正解データ"を疵データに付与して学習モデルを生成する教師付き学習と、学習モデルを適用することにより得られた"疵種のデータ"を疵データに付与して学習モデルを生成する教師なし学習との何れを行うのかを自動的に判定するようにした。したがって、学習モデルをして生成するか否かを判定するための普遍的な指標を与えることができ、従来のように正解データ（教師データ）を定常的に付与する必要がなくなるので、正解データ（教師データ）を付与する時間及び労力を低減させることができ、疵判定装置６における疵の判別性能を長時間に亘り自動的に維持することが容易に実現できる。その結果、疵判定装置６が安定して動作し、疵判定装置６の機能が長期間に亘り、検査対象物である鋼鈑１全体に対して発揮されるようになる。
【０１６７】
尚、本実施形態では、疵種が疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」である場合を例に挙げて説明したが、疵種の数は２つに限定されない。また、疵種の内容は、疵の種類及び等級に限定されるものではない。
また、本実施形態では、学習モデルＡ〜Ｃを生成（学習）するようにしたが、学習モデルの数は２つ以上であれば３つに限定されない。また、各学習モデルＡ〜Ｃにおける疵種を特定するための判別条件は、図１０のステップＳ５、Ｓ９、Ｓ１３に限定されるものではない。ただし、最後に生成される学習モデル（本実施形態では学習モデルＣ）については、特徴量が何れかの疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」に属するように（すなわち、棄却クラスができないように）判別条件を生成する。
【０１６８】
また、本実施形態では、教師付き学習を行う場合、疵学習装置９の疵データ取得部３１で取得された疵データを第１群〜第３群の疵データに分け、第１群〜第３群の疵データを、夫々学習モデルＡ〜Ｃの生成（学習）用に使用した。しかしながら、必ずしもこのようにする必要はなく、学習モデルＡ〜Ｃの生成（学習）用に、疵データを疵データ取得部３１が個別に取得するようにしてもよい。
【０１６９】
また、本実施形態では、学習モデルＡ〜Ｃを生成（学習）するに際し、疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」を完全に分離できる特徴量の値として、互いに異なる特徴量の値の組み合わせを抽出するようにした。すなわち、学習モデルＡを生成（学習）する場合には、第１群の特徴量ｆ１〜ｆ５０の中から、疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」を完全に分離できる特徴量の値の組み合わせを抽出し、学習モデルＢを生成（学習）する場合には、第２群の特徴量ｆ５１〜ｆ１００の中から、疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」を完全に分離できる特徴量の値の組み合わせを抽出し、学習モデルＣを生成（学習）する場合には、第３群の特徴量ｆ１０１〜ｆ１５０の中から、疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」を完全に分離できる特徴量の値の組み合わせを抽出するようにした。しかしながら、必ずしもこのようにする必要はない。
【０１７０】
例えば、学習モデルＡ〜Ｃを生成（学習）するに際し、疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」を完全に分離できる特徴量として、一部が重複する特徴量の値の組み合わせを抽出するようにしてもよい。例えば、学習モデルＡを生成（学習）する場合には、第１群の特徴量ｆ１〜ｆ６０の中から、疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」を完全に分離できる特徴量の値の組み合わせを抽出し、学習モデルＢを生成（学習）する場合には、第２群の特徴量ｆ５１〜ｆ１１０の中から、疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」を完全に分離できる特徴量の値の組み合わせを抽出し、学習モデルＣを生成（学習）する場合には、第３群の特徴量ｆ１０１〜ｆ１５０の中から、疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」を完全に分離できる特徴量の値の組み合わせを抽出するようにしてもよい。
【０１７１】
また、本実施形態では、今回の学習において計数した"更新されなかった部分特徴量空間"の数と、前回の学習において計数した"更新されなかった部分特徴量空間"の数との差の絶対値が閾値以下であるか否かを判定して、教師付き学習を行うか、教師なし学習を行うかを判定するようにした。しかしながら、必ずしもこのようにする必要はない。例えば、今回の学習において計数した"更新されなかった部分特徴量空間"の数が閾値以上であるか否かを判定するようにしてもよい。また、"更新されなかった部分特徴量空間"の数ではなく、"更新された部分特徴量空間"の数を計数するようにしてもよい。
【０１７２】
また、本実施形態では、疵判定装置６及び疵学習装置９がＬＡＮを介して相互に通信可能に接続されている場合を例に挙げて示したが、必ずしもこのようにする必要はない。例えば、疵判定装置６及び疵学習装置９は、相互に通信可能でなくてもよい。このようにした場合、疵学習装置９で得られた学習モデルをリムーバブルディスク等に記憶し、学習モデルを記憶したリムーバブルディスクを検査員が疵判定装置６に挿入し、学習モデルを疵判定装置６にインストールするようにすればよい。また、疵判定装置６及び疵学習装置９を１つの装置として構成してもよい。
【０１７３】
尚、本実施形態では、部分特徴量空間を使った学習モデルを前提として説明を行ったが、決定木やＳＶＭ（Support Vector Machine）においても棄却クラスという概念を導入することができる。
まず、決定木について説明する。例えば、疵データに含まれている特徴量ｆｘの値が１＜ｆｘ＜１００の場合に疵種「Ｃ１」であると判断する判別条件が決定木に設定されているとする。この場合、この判別条件に代えて、疵データに含まれている特徴量ｆｘの値が、１０＜ｆｘ＜９０の場合に疵種「Ｃ１」であると判断し、１＜ｆｘ≦１０或いは９０≦ｆｘ＜１００の場合に棄却クラスであると判断する判別条件を設定する。そして、棄却クラスと判断された場合には、その疵データを使って、前記決定木の判別条件と異なる判別条件の決定木を生成（学習）する。
次に、ＳＶＭについて説明する。例えば、２つの特徴量の値の識別面からの距離Ｄが−Ｘ＜Ｄ＜Ｘ（Ｘは正数）の範囲内にある疵データを棄却クラスのデータとし、棄却クラスのデータとなった疵データを使って、前記ＳＶＭとは異なるＳＶＭを生成（学習）する。この他、疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」のサポートベクトルの境界面内にある疵データを棄却クラスのデータとしてもよい。
【０１７４】
（第２の実施形態）
次に、本発明の第２の実施形態について説明する。前述した第１の実施形態では、学習モデルにおける部分特徴量空間の個数に基づいて、教師付き学習を行うか、教師なし学習を行うかを判定するようにした。これに対し、本実施形態では、学習モデル間の距離に基づいて、教師付き学習を行うか、教師なし学習を行うかを判定する。このように本実施形態と前述した第１の実施形態とは、教師付き学習を行うか、教師なし学習を行うかの判定基準が主として異なる。したがって、本実施形態の説明において、前述した第１の実施形態と同一の部分については、図１〜図１１に付した符号と同一の符号を付すこと等により、詳細な説明を省略する。
【０１７５】
図１２は、学習モデル間の距離の一例を概念的に示す図である。
図１２に示す例では、図１２（ａ）に示すものの方が、図１２（ｂ）に示すものよりも、ａ（ａは自然数）番目に生成された学習モデルＰaと、（ａ＋１）番目に生成された学習モデルＰa+1との距離Ｄが大きい。学習モデルＰa、Ｐa+1間の距離Ｄは、例えば、学習モデルＰaの重心と、学習モデルＰa+1の重心との間の距離により定めることができる。
ここで、学習モデルＰa、Ｐa+1間の距離Ｄの算出方法の具体例を説明する。
まず、ｎ次元の特徴量空間Ｆは、特徴量をｆとすると、以下の（１）式のように表される。
Ｆ＝[ｆ1，ｆ2，・・・，ｆn]  ・・・（１）
【０１７６】
このｎ次元の特徴量空間Ｆから、ｍ個の特徴量ｆを取り出して得られるｍ次元の部分特徴量空間Ｇkは、以下の（２）式のように表される。
Ｇk＝[ｆθ1，ｆθ2，・・・，ｆθm]
ただし、１≦ｍ≦ｎ、ｋ＝[１，２，２n−１]  ・・・（２）
【０１７７】
このとき、ａ番目に生成される部分特徴量空間の集合（学習モデル）Ｐaは、Ｌa個の部分特徴量空間Ｆから成るものとする。そうすると、部分特徴量空間の集合Ｐaは、以下の（３）式のように表される。ここで、任意の部分特徴量空間に、ある特徴量が含まれているか否かを表す関数ξを、以下の（４）式のように定義する。そうすると、部分特徴量空間の集合は、以下の（５）式のように表される。
【０１７８】
【数１】
0005163505.tif 000002
【０１７９】
そして、（５）式を用いると、部分特徴量空間の集合の重心μaは、以下の（６）式のように表される。そうすると、重心間の距離Ｄは、以下の（７）式で表される。
【０１８０】
【数２】
0005163505.tif 000003
【０１８１】
本実施形態では、例えば、図１１−４のステップＳ１４９、図１１−７のステップＳ１６９において、（７）式により求めた重心間の距離Ｄが閾値以下であるか否かを判定するようにする。そして、重心間の距離Ｄが閾値以下である場合には、教師なし学習を行い、閾値より大きい場合には、教師付き学習を行う。
【０１８２】
図１３は、学習モデルの重心間の距離及び疵種一致率と、学習実行日時との関係の一例を示す図である。
図１３において、一点鎖線で表している線が、学習モデルの重心間の距離を表している。また、白丸で結ばれている線が教師付き学習を行った場合の疵種一致率であり、黒丸で結ばれている線が教師なし学習を行った場合の疵種一致率である。尚、疵種一致率とは、疵判定装置６で判別された疵種が実際の疵種に一致した割合を示すものである。
【０１８３】
図１３から明らかなように、学習モデルの重心間の距離が大きい日時ｖで、教師付き学習から教師なし学習に切り替えると、疵種一致率が低下してしまう。これに対し、学習モデルの重心間の距離が小さい日時ｗで、教師付き学習から教師なし学習に切り替えると、教師付き学習と教師なし学習とで疵種一致率は殆ど変わらない。
このように、教師付き学習と教師なし学習とを切り替える判断の指標として、学習モデル間の距離を用いることによっても、第１の実施形態で説明したのと同様の効果を得ることができる。尚、学習モデル間の距離は前述したものに限定されるものではない。
【０１８４】
ここで、学習モデル間の距離Ｄとして重心間の距離以外の距離を求める方法の例を説明する。尚、これまでの説明では、疵種を「Ｃ１」、「Ｃ２」等と呼んでいるが、ここでは、説明の都合上、疵種１、疵種２などと呼ぶことにする。
図１４は、特徴量ｆ１とｆ２とで構成される部分特徴量空間Ｆにおける疵データの分布の一例を示している。白丸が疵種１、黒丸が疵種２を示している。図１４における疵種１の疵データにおいて、最も近接する疵データが疵種１の場合にお互いを点線で、最も近接する疵データが疵種２の場合にお互いを実線で結び、近接する疵データの種類を表現している。
【０１８５】
図１４において、疵種１は１０データ存在し、この１０データのうち、疵種１と近接する疵データは６個、疵種２と近接する疵データは４個である。よって、疵種１が他の疵種から離れている程度、即ち特徴量ｆ１、ｆ２による分離の良さを表す指標である離散度をｗ1＝６／１０＝０．６と数値で定義する。
同様に、図１４に存在する疵種２に関しては、離散度はｗ2＝８／１２＝０．６６と数値で表わされる。
【０１８６】
より一般的に、番号ｋの部分特徴量空間Ｆにおける疵種ｉの離散度kｗiを、以下の（８）式で定義する。
【０１８７】
【数３】
0005163505.tif 000004
【０１８８】
ただし、ｉは疵種、ｓiは疵種ｉのデータ総数、ｋは部分特徴量空間Ｆの番号、ｊは疵種ｉのデータ番号を示し、kλi（ｊ）はデータｊに近接するデータが疵種ｉの場合には１となり、データｊに近接するデータが疵種ｉ以外の場合には０となる。
【０１８９】
また、その学習モデルに含まれる各部分特徴量空間Ｆの各疵種に対する離散度の総和として、図１２で説明した学習モデルＰａ、Ｐａ＋１の離散度Ｗ（Ｐａ），Ｗ（Ｐａ＋１）を以下の（９）式、（１０）式の様に定義する。
【０１９０】
【数４】
0005163505.tif 000005
【０１９１】
ここで、Ｓｋは番号ｋの部分特徴量空間Ｆに属する疵種の総数である。
すると、学習モデルＰaの離散度Ｗ（Ｐa）と、学習モデルＰa+1の離散度Ｗ（Ｐa+1）との差分は学習モデル間の距離と考えることができる。これを数式に表すと以下の（１１）式となる。
Ｄ＝Ｗ（Ｐａ＋１）−Ｗ（Ｐａ）  ・・・（１１）
【０１９２】
以上、学習モデル間の距離Ｄを求める方法として、部分特徴量空間Ｆにおける疵データの離散度に基づく方法について説明した。
【０１９３】
尚、以上説明した本発明の実施形態は、コンピュータがプログラムを実行することによって実現することができる。また、プログラムをコンピュータに供給するための手段、例えばかかるプログラムを記録したＣＤ−ＲＯＭ等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体、又はかかるプログラムを伝送する伝送媒体も本発明の実施の形態として適用することができる。また、前記プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体などのプログラムプロダクトも本発明の実施の形態として適用することができる。前記のプログラム、コンピュータ読み取り可能な記録媒体、伝送媒体及びプログラムプロダクトは、本発明の範疇に含まれる。
また、前述した実施形態は、何れも本発明を実施するにあたっての具体化の例を示したものに過ぎず、これらによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。すなわち、本発明はその技術思想、またはその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。
【符号の説明】
【０１９４】
１    鋼板
２    搬送ロール
３    ロータリーエンコーダ
４    照明装置
５    撮像装置
６    疵判定装置
７    仕上圧延機
８、１０    表示装置
９    疵学習装置
【図１】
0005163505.tif 000006
【図２】
0005163505.tif 000007
【図３】
0005163505.tif 000008
【図４】
0005163505.tif 000009
【図５】
0005163505.tif 000010
【図６】
0005163505.tif 000011
【図７】
0005163505.tif 000012
【図８】
0005163505.tif 000013
【図９】
0005163505.tif 000014
【図１０】
0005163505.tif 000015
【図１１−１】
0005163505.tif 000016
【図１１−２】
0005163505.tif 000017
【図１１−３】
0005163505.tif 000018
【図１１−４】
0005163505.tif 000019
【図１１−５】
0005163505.tif 000020
【図１１−６】
0005163505.tif 000021
【図１１−７】
0005163505.tif 000022
【図１２】
0005163505.tif 000023
【図１３】
0005163505.tif 000024
【図１４】
0005163505.tif 000025