【手続補正書】
【提出日】平成19年9月11日(2007.9.11)
【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】
少なくとも１つの画像処理モジュールが連結された画像処理モジュール群により被検査画像の画像データを処理可能なように変換し、変換後の画像データから欠陥候補部を抽出して、前記変換後の画像データに基づき前記画像内の複数の前記欠陥候補部に関して算出した特徴量を用いて１つ以上の真欠陥部を前記被検査画像から抽出する画像処理アルゴリズムについて、画像に含まれる抽出すべき前記１つ以上の真欠陥部を指示するために外部から入力された所定情報を有する画像データを用いて評価する方法であって、
前記画像データに対して前記画像処理モジュール群を適用した後に、前記画像内の複数の欠陥候補部を抽出する欠陥候補部抽出工程と、
前記欠陥候補部抽出工程により抽出された前記複数の欠陥候補部それぞれの１種類以上の特徴量を算出する特徴量算出工程と、
前記所定情報に基づき、前記特徴量算出工程により前記特徴量を算出する前記複数の欠陥候補部を前記真欠陥部と残りを擬似欠陥部とに分類する分類工程と、
前記分類工程で分類がされた前記真欠陥部と前記擬似欠陥部のそれぞれの、前記特徴量算出工程で算出された前記１種類以上の特徴量を、前記１種類以上の特徴量に基づき規定される所定領域上にプロットする特徴量プロット工程と、
前記特徴量プロット工程により前記所定領域上にプロットされた前記１種類以上の特徴量の分布状況に基づき、前記真欠陥部の前記１種類以上の特徴量の群と前記擬似欠陥部の前記１種類以上の特徴量の群との分離度を算出する分離度算出工程と、
前記画像処理アルゴリズムの、前記複数の欠陥候補部を前記所定情報により指示される前記真欠陥部と残りの前記擬似欠陥部とに分離する性能を、前記分離度算出工程により算出した前記分離度の高さに応じて高く評価する評価工程とを備え、
前記所定領域は、ｄ（ｄ≧２）種類の特徴量それぞれに対応の座標軸で規定される特徴空間であり、
前記特徴量プロット工程では、前記特徴空間において前記真欠陥部と前記擬似欠陥部を、前記真欠陥部と前記擬似欠陥部のそれぞれについて算出されたｄ（ｄ≧２）種類の特徴量により示されるｄ次元ベクトルによりプロットする、画像処理アルゴリズム評価方法。
る、画像処理アルゴリズム評価方法。
【請求項２】
前記分離度は、前記所定領域上における、プロットされた前記真欠陥部の前記１種類以上の特徴量の分布域と、プロットされた前記擬似欠陥部の前記１種類以上の特徴量の分布域との距離で規定されることを特徴とする、請求項１に記載の画像処理アルゴリズム評価方法。
【請求項３】
前記特徴量プロット工程では、前記分類工程による分類結果が前記擬似欠陥部を含まない場合に、仮想の前記擬似欠陥部を前記特徴空間の原点にプロットすることを特徴とする、請求項１に記載の画像処理アルゴリズム評価方法。
【請求項４】
前記特徴量プロット工程では、前記分類工程による分類結果が前記擬似欠陥部を含まない場合に、仮想の前記擬似欠陥部を前記特徴空間の原点から無限遠点にプロットすることを特徴とする、請求項１に記載の画像処理アルゴリズム評価方法。
【請求項５】
前記特徴量プロット工程では、前記分類工程による分類結果が前記擬似欠陥部を含まない場合に、仮想の前記擬似欠陥部を前記特徴空間の前記真欠陥部の近傍点にプロットすることを特徴とする、請求項１に記載の画像処理アルゴリズム評価方法。
【請求項６】
パラーメータ値によって表現される少なくとも１つの画像処理モジュールが連結された画像処理モジュール群により被検査画像の画像データを処理可能なように変換し、変換後の画像データから欠陥候補部を抽出して、前記変換後の画像データに基づき前記画像内の複数の前記欠陥候補部に関して算出した特徴量を用いて１つ以上の真欠陥部を前記被検査画像から抽出する画像処理アルゴリズムについての、画像に含まれる抽出すべき前記１つ以上の真欠陥部を指示するために外部から入力された所定情報を有する画像データを用いた評価に基づいて前記画像処理アルゴリズムを生成する方法であって、
入力する前記画像処理アルゴリズムの前記画像処理モジュール群を前記画像データに対して適用した後に、前記画像内の複数の欠陥候補部を抽出する欠陥候補部抽出工程と、
前記欠陥候補部抽出工程により抽出された前記複数の欠陥候補部それぞれの１種類以上の特徴量を算出する特徴量算出工程と、
前記所定情報に基づき前記特徴量算出工程により前記特徴量を算出する前記複数の欠陥候補部を前記真欠陥部と残りを擬似欠陥部とに分類する分類工程と、
前記分類工程で分類がされた前記真欠陥部と前記擬似欠陥部のそれぞれの、前記特徴量算出工程で算出された前記１種類以上の特徴量を、前記１種類以上の特徴量に基づき規定される所定領域上にプロットする特徴量プロット工程と、
前記特徴量プロット工程により前記所定領域上にプロットされた前記１種類以上の特徴量の分布状況に基づき、前記真欠陥部の前記１種類以上の特徴量の群と前記擬似欠陥部の前記１種類以上の特徴量の群との分離度を算出する分離度算出工程と、
前記画像処理アルゴリズムの、前記複数の欠陥候補部を前記所定情報により指示される前記真欠陥部と残りの前記擬似欠陥部とに分離する性能の評価を、前記分離度算出工程により算出した前記分離度の高さに応じて高く評価する評価工程と、
所定基準に基づいて、前記画像処理アルゴリズムの生成が完了したか否かを判断する完了判断工程と、
前記完了判断工程により完了していないと判断されると、前記評価工程による前記評価に基づいて前記画像処理アルゴリズムの前記画像処理モジュールの組合せまたはパラメータ値を変更し、変更後の前記画像処理アルゴリズムを前記欠陥候補部抽出工程に出力する調整工程とを備え、
前記所定領域は、ｄ（ｄ≧２）種類の特徴量それぞれに対応の座標軸で規定される特徴空間であり、
前記特徴量プロット工程では、前記特徴空間において前記真欠陥部と前記擬似欠陥部を、前記真欠陥部と前記擬似欠陥部のそれぞれについて算出されたｄ（ｄ≧２）種類の特徴量により示されるｄ次元ベクトルによりプロットする、画像処理アルゴリズム生成方法。
【請求項７】
前記所定基準は、前記評価工程により出力された前記評価、または、該評価に要した時間に従う基準であることを特徴とする、請求項６に記載の画像処理アルゴリズム生成方法。
【請求項８】
前記分離度は、前記所定領域上における、プロットされた前記真欠陥部の前記１種類以上の特徴量の分布域と、プロットされた前記擬似欠陥部の前記１種類以上の特徴量の分布域との距離で規定されることを特徴とする、請求項６に記載の画像処理アルゴリズム生成方法。
【請求項９】
前記特徴量プロット工程では、前記分類工程による分類結果が前記擬似欠陥部を含まない場合に、仮想の前記擬似欠陥部を前記特徴空間の原点にプロットすることを特徴とする、請求項６に記載の画像処理アルゴリズム生成方法。
【請求項１０】
前記特徴量プロット工程では、前記分類工程による分類結果が前記擬似欠陥部を含まない場合に、仮想の前記擬似欠陥部を前記特徴空間の原点から無限遠点にプロットすることを特徴とする、請求項６に記載の画像処理アルゴリズム生成方法。
【請求項１１】
前記特徴量プロット工程では、前記分類工程による分類結果が前記擬似欠陥部を含まない場合に、仮想の前記擬似欠陥部を前記特徴空間の前記真欠陥部の近傍点にプロットすることを特徴とする、請求項６に記載の画像処理アルゴリズム生成方法。
【請求項１２】
少なくとも１つの画像処理モジュールが連結された画像処理モジュール群により被検査画像の画像データを処理可能なように変換し、変換後の画像データから欠陥候補部を抽出して、前記変換後の画像データに基づき前記画像内の複数の前記欠陥候補部に関して算出した特徴量を用いて１つ以上の真欠陥部を前記被検査画像から抽出する画像処理アルゴリズムについて、画像に含まれる抽出すべき前記１つ以上の真欠陥部を指示するために外部から入力された所定情報を有する画像データを用いて評価する装置であって、
前記画像データに対して前記画像処理モジュール群を適用した後に、前記画像内の複数の欠陥候補部を抽出する欠陥候補部抽出手段と、
前記欠陥候補部抽出手段により抽出された前記複数の欠陥候補部それぞれの１種類以上の特徴量を算出する特徴量算出手段と、
前記所定情報に基づき、前記特徴量算出手段により前記特徴量を算出する前記複数の欠陥候補部を前記真欠陥部と残りを擬似欠陥部とに分類する分類手段と、
前記分類手段で分類がされた前記真欠陥部と前記擬似欠陥部のそれぞれの、前記特徴量算出手段で算出された前記１種類以上の特徴量を、前記１種類以上の特徴量に基づき規定される所定領域上にプロットする特徴量プロット手段と、
前記特徴量プロット手段により前記所定領域上にプロットされた前記１種類以上の特徴量の分布状況に基づき、前記真欠陥部の前記１種類以上の特徴量の群と前記擬似欠陥部の前記１種類以上の特徴量の群との分離度を算出する分離度算出手段と、
前記画像処理アルゴリズムの、前記複数の欠陥候補部を前記所定情報により指示される前記真欠陥部と残りの前記擬似欠陥部とに分離する性能を、前記分離度算出手段により算出した前記分離度の高さに応じて高く評価する評価手段とを備える、画像処理アルゴリズム評価装置。
【請求項１３】
パラーメータ値によって表現される少なくとも１つの画像処理モジュールが連結された画像処理モジュール群により被検査画像の画像データを処理可能なように変換し、変換後の画像データから欠陥候補部を抽出して、前記変換後の画像データに基づき前記画像内の複数の前記欠陥候補部に関して算出した特徴量を用いて１つ以上の真欠陥部を前記被検査画像から抽出する画像処理アルゴリズムについての、画像に含まれる抽出すべき前記１つ以上の真欠陥部を指示するために外部から入力された所定情報を有する画像データを用いた評価に基づいて前記画像処理アルゴリズムを生成する装置であって、
入力する前記画像処理アルゴリズムの前記画像処理モジュール群を前記画像データに対して適用した後に、前記画像内の複数の欠陥候補部を抽出する欠陥候補部抽出手段と、
前記欠陥候補部抽出手段により抽出された前記画像の複数の欠陥候補部それぞれの１種類以上の特徴量を算出する特徴量算出手段と、
前記所定情報に基づき前記特徴量算出手段により前記特徴量を算出する前記複数の欠陥候補部を前記真欠陥部と残りを擬似欠陥部とに分類する分類手段と、
前記分類手段で分類がされた前記真欠陥部と前記擬似欠陥部のそれぞれの、前記特徴量算出手段で算出された前記１種類以上の特徴量を、前記１種類以上の特徴量に基づき規定される所定領域上にプロットする特徴量プロット手段と、
前記特徴量プロット手段により前記所定領域上にプロットされた前記１種類以上の特徴量の分布状況に基づき、前記真欠陥部の前記１種類以上の特徴量の群と前記擬似欠陥部の前記１種類以上の特徴量の群との分離度を算出する分離度算出手段と、
前記画像処理アルゴリズムの、前記複数の欠陥候補部を前記所定情報により指示される前記真欠陥部と残りの前記擬似欠陥部とに分離する性能の評価を、前記分離度算出手段により算出した前記分離度の高さに応じて高く評価する評価手段と、
所定基準に基づいて、前記画像処理アルゴリズムの生成が完了したか否かを判断する完了判断手段と、
前記完了判断手段により完了していないと判断されると、前記評価手段による前記評価に基づいて前記画像処理アルゴリズムの前記画像処理モジュールの組合せまたはパラメータ値を変更し、変更後の前記画像処理アルゴリズムを前記欠陥候補部抽出手段に出力する調整手段とを備える、画像処理アルゴリズム生成装置。
【請求項１４】
請求項１に記載の画像処理アルゴリズム評価方法をコンピュータにより実行させるためのプログラム。
【請求項１５】
請求項１に記載の画像処理アルゴリズム評価方法をコンピュータにより実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体。
【請求項１６】
請求項６に記載の画像処理アルゴリズム生成方法をコンピュータにより実行させるためのプログラム。
【請求項１７】
請求項６に記載の画像処理アルゴリズム生成方法をコンピュータにより実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体。