(57)【要約】【課題】検査基準決定方法、検査基準決定装置、及び外観検査装置において、簡単な構成により、心理測定曲線を求めるための試行回数や検査員の負担を低減し、高い効率で精度よく、かつ、低コストで簡便に検査基準を決定することを可能とし、その検査基準を用いて外観検査の自動化を図る。【解決手段】検査基準決定装置１は、試料の欠陥候補領域が有する外観的特徴量により欠陥であるかどうかを判定する検査基準を、その特徴量からなる刺激に対する検査員Ｍの応答を数値化した心理測定曲線、に基づいて決定する。心理測定曲線をステアケース法を用いて求める。検査基準決定装置１は、画像生成手段２と、画像呈示手段３と、入力手段４と、呈示画像決定手段５と、統計処理手段６と、記憶手段７と、外部入出力手段８と、中央制御手段１０と、を備えている。心理測定曲線を用いることにより、検査基準に、人間の感性、すなわち、知覚特性や感覚特性を加味できる。【選択図】図１
2007333709.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
試料の欠陥候補領域が有する外観的特徴量の大小によって当該領域が欠陥であるかどうかを判定するための、前記特徴量に関する基準を決定する検査基準決定方法であって、
前記特徴量を所定の標準値にした欠陥候補領域を有する標準サンプルと、前記特徴量を前記標準値から所定量づつ段階的に増加または減少させて互いに異なる値にした欠陥候補領域を有する複数の標的サンプルと、を準備する工程と、
検査員に前記標準サンプルと前記標的サンプルの１つとを呈示し、前記２つのサンプルの欠陥候補領域の特徴量を互いに比較させてその大小を回答させる工程と、
前記回答が、前記標的サンプルの特徴量の方が大きいとの回答の場合に、前記呈示した標的サンプルの特徴量よりも１段階小さい値の特徴量を有する標的サンプルを前記標準サンプルと共に前記検査員に呈示し、前記回答が、前記標的サンプルの特徴量の方が小さいとの回答の場合に、前記呈示した標的サンプルの特徴量よりも１段階大きい値の特徴量を有する標的サンプルを前記標準サンプルと共に前記検査員に呈示して、前記呈示した２つのサンプルの欠陥候補領域の特徴量を互いに比較させてその大小を回答させる工程と、
前記検査員の回答に応じて標的サンプルを呈示する工程を所定回数繰り返すことにより前記特徴量に対する回答の度数分布を取得し、その度数分布の平均値と標準偏差とを含む統計パラメータを算出する工程と、を備え、
前記統計パラメータに基づいて、前記特徴量に対する前記検査員の目視による判断を数値化した検査基準を決定することを特徴とする検査基準決定方法。
【請求項２】
複数の検査員の回答による複数の度数分布を取得し、前記各度数分布から算出された複数の統計パラメータを統計処理して前記特徴量に関する検査基準を決定する工程をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の検査基準決定方法。
【請求項３】
試料の欠陥候補領域が有する外観的特徴量の大小によって当該領域が欠陥であるかどうかを判定するための、前記特徴量に関する基準を決定する検査基準決定装置であって、
前記特徴量を所定の標準値にした欠陥候補領域を有する標準サンプルの画像と、前記特徴量を前記標準値から所定量づつ段階的に増加または減少させて互いに異なる値にした欠陥候補領域を有する複数の標的サンプルの画像とを生成する画像生成手段と、
前記画像生成手段によって生成された標準サンプルの画像と標的サンプルの画像の１つとを検査員に呈示し、前記呈示した２つのサンプル画像の欠陥候補領域の特徴量の大小の比較結果の回答を前記検査員が入力するように促す画像呈示手段と、
前記比較結果の回答を前記検査員が入力するための入力手段と、
前記入力手段よって入力された比較結果の回答が、前記標的サンプルの特徴量の方が大きいとの回答の場合に前記呈示した標的サンプルの特徴量よりも１段階小さい値の特徴量を有する標的サンプルの画像を選択し、前記比較結果の回答が、前記標的サンプルの特徴量の方が小さいとの回答の場合に前記呈示した標的サンプルの特徴量よりも１段階大きい値の特徴量を有する標的サンプルの画像を選択する呈示画像決定手段と、
前記標準サンプルの画像と前記呈示画像決定手段が選択した標的サンプルの画像とを前記画像呈示手段を用いて前記検査員に呈示して前記入力手段により入力された比較結果の回答を取得することを所定回数繰り返すことにより前記特徴量に対する回答の度数分布を取得し、その度数分布の平均値と標準偏差とを含む統計パラメータを算出する統計処理手段と、を備え、
前記統計処理手段は、前記統計パラメータに基づいて、前記特徴量に対する前記検査員の目視による判断を数値化した検査基準を決定することを特徴とする検査基準決定装置。
【請求項４】
前記統計処理手段は、複数の検査員による複数の統計パラメータを保持すると共に、前記複数の統計パラメータの統計処理を行うことによって複数の検査員の目視による判断を数値化した検査基準を決定することを特徴とする請求項３に記載の検査基準決定装置。
【請求項５】
請求項３または請求項４に記載の検査基準決定装置によって決定された検査基準を用いて試料の欠陥候補領域が欠陥であるかどうかを判定して当該試料の欠陥検査を行うことを特徴とする外観検査装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、試料の欠陥候補領域が有する外観的特徴量の大小によってその領域が欠陥であるかどうかを判定するための基準であり、かつ、人間の知覚や感覚特性を反映した基準を決定する検査基準決定方法、検査基準決定装置、及びその検査基準決定装置によって決定された検査基準を用いて試料の欠陥検査を行う外観検査装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、工業製品などの品質管理において製品の欠陥部位を検出する欠陥検査、例えば、欠陥の属性特徴値がある基準値以上なら欠陥有りと判定する検査を行う欠陥検査工程がある。工業製品の品質を保証するため、材料の欠陥検査は様々な材質や形状のものを対象にして行われており、検査効率と検査精度のいずれもが要求されている。これらの検査工程の大半は、人間の知覚や感覚に依存した連続した緊張を必要とする。従って、検査員の個人差や体調、疲労、検査基準の変動、見落としなどを防ぐため、早くから検査の自動化の試みが盛んに行われている。検査の自動化を実現するためには、欠陥領域の特徴を表すパラメータの抽出や、検査基準の決定において、人間の知覚や感覚特性を効率的に抽出することが必要であり、その方法の開発が急がれている。
【０００３】
すなわち、工業製品の欠陥検査には、欠陥有りと判定するための基準値が必要である。そして、その基準値が、人間の知覚や感覚特性、さらには人間の感性や嗜好性などに基づくものの場合、例えば、表面の傷の大小とか、塗装状態とか、好き嫌いとかなどに依存する場合、工業製品が使用者に受け入れられるように、使用者の判断基準を加味して基準値を決める必要がある。
【０００４】
ところで、検査工程において、工業製品などの検査試料を、直接又は検査機器を介して、検査員が観察して検査試料（以下、試料）に欠陥があるかどうかを判断する反応は、知覚刺激を受けた人間の応答と見做すことができる。試料における反応対象となる特徴量が人間に対する知覚刺激となる。知覚刺激の強度（以下、刺激強度）が１次元変量によって表される場合、知覚刺激に対する応答は、一般に、刺激強度に関する連続な単調増加関数の傾向を示す。また、この応答は、一般に刺激強度に対して確率的に生起する。刺激強度に対する応答は確率曲線となり、この曲線は心理測定曲線（Ｐｓｙｃｈｏｍｅｔｒｉｃ  ｃｕｒｖｅ）と呼ばれる。
【０００５】
上述のような、人間の知覚や感覚特性に基づいて欠陥有りと判定するための検査基準の決定は、心理測定曲線に基づいて行われる。従って、このような欠陥検査を自動化する場合、試料の特徴量毎に、この心理測定曲線を求める必要がある。このような検査基準の決定には、材料の機械的強度や寸法精度のような、人間の感性の介在する必要がない物理的な検査基準の決定とは異なった手順が必要である。
【０００６】
心理測定曲線は、知覚心理計測法に基づいて測定されるものであり、古くから様々な手法が研究されている。例えば、フェヒナーの考案による恒常刺激法、極限法、調整法という、３つに大別される測定法が古典的によく知られている。これらの方法の１つの恒常刺激法にプロビット法（プロバビリティユニット法）を組み合わせて用いる方法が、外観検査による欠陥検査のための心理測定曲線の測定方法として提案されている（例えば、非特許文献１参照）。
【非特許文献１】中川雅央、中易秀敏、「マルチモダリティによる欠陥検出確率の評価法」材料、Ｖｏｌ．５４，Ｎｏ．１，ｐｐ２−７，２００５年
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、上述した非特許文献１に示されるような恒常刺激法とプロビット法を用いる心理測定曲線の測定方法においては、次のような問題がある。すなわち、この手法は、通常、一対の組の刺激強度を比較する際に、ランダムに反復する多数回の試行による比較を行い、この一対の組の比較を所定の組の数だけ行って、それぞれの応答を求めて心理測定曲線を求めるので、試行回数が多く、効率が悪いという問題がある。また、試行回数が多いので、心理測定曲線を求めるために比較実験を行う検査員の負担が大きいという問題がある。
【０００８】
本発明は、上記課題を解消するものであって、簡単な構成により、心理測定曲線を求めるための試行回数や検査員の負担を低減でき、高い効率で精度よく、かつ、低コストで簡便に検査基準を決定できる検査基準決定方法、検査基準決定装置、及びその検査基準を用いた外観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】
【０００９】
上記課題を達成するために、請求項１の発明は、試料の欠陥候補領域が有する外観的特徴量の大小によって当該領域が欠陥であるかどうかを判定するための、前記特徴量に関する基準を決定する検査基準決定方法であって、前記特徴量を所定の標準値にした欠陥候補領域を有する標準サンプルと、前記特徴量を前記標準値から所定量づつ段階的に増加または減少させて互いに異なる値にした欠陥候補領域を有する複数の標的サンプルと、を準備する工程と、検査員に前記標準サンプルと前記標的サンプルの１つとを呈示し、前記２つのサンプルの欠陥候補領域の特徴量を互いに比較させてその大小を回答させる工程と、前記回答が、前記標的サンプルの特徴量の方が大きいとの回答の場合に、前記呈示した標的サンプルの特徴量よりも１段階小さい値の特徴量を有する標的サンプルを前記標準サンプルと共に前記検査員に呈示し、前記回答が、前記標的サンプルの特徴量の方が小さいとの回答の場合に、前記呈示した標的サンプルの特徴量よりも１段階大きい値の特徴量を有する標的サンプルを前記標準サンプルと共に前記検査員に呈示して、前記呈示した２つのサンプルの欠陥候補領域の特徴量を互いに比較させてその大小を回答させる工程と、前記検査員の回答に応じて標的サンプルを呈示する工程を所定回数繰り返すことにより前記特徴量に対する回答の度数分布を取得し、その度数分布の平均値と標準偏差とを含む統計パラメータを算出する工程と、を備え、前記統計パラメータに基づいて、前記特徴量に対する前記検査員の目視による判断を数値化した検査基準を決定するものである。
【００１０】
請求項２の発明は、請求項１に記載の検査基準決定方法において、複数の検査員の回答による複数の度数分布を取得し、前記各度数分布から算出された複数の統計パラメータを統計処理して前記特徴量に関する検査基準を決定する工程をさらに備えるものである。
【００１１】
請求項３の発明は、試料の欠陥候補領域が有する外観的特徴量の大小によって当該領域が欠陥であるかどうかを判定するための、前記特徴量に関する基準を決定する検査基準決定装置であって、前記特徴量を所定の標準値にした欠陥候補領域を有する標準サンプルの画像と、前記特徴量を前記標準値から所定量づつ段階的に増加または減少させて互いに異なる値にした欠陥候補領域を有する複数の標的サンプルの画像とを生成する画像生成手段と、前記画像生成手段によって生成された標準サンプルの画像と標的サンプルの画像の１つとを検査員に呈示し、前記呈示した２つのサンプル画像の欠陥候補領域の特徴量の大小の比較結果の回答を前記検査員が入力するように促す画像呈示手段と、前記比較結果の回答を前記検査員が入力するための入力手段と、前記入力手段よって入力された比較結果の回答が、前記標的サンプルの特徴量の方が大きいとの回答の場合に前記呈示した標的サンプルの特徴量よりも１段階小さい値の特徴量を有する標的サンプルの画像を選択し、前記比較結果の回答が、前記標的サンプルの特徴量の方が小さいとの回答の場合に前記呈示した標的サンプルの特徴量よりも１段階大きい値の特徴量を有する標的サンプルの画像を選択する呈示画像決定手段と、前記標準サンプルの画像と前記呈示画像決定手段が選択した標的サンプルの画像とを前記画像呈示手段を用いて前記検査員に呈示して前記入力手段により入力された比較結果の回答を取得することを所定回数繰り返すことにより前記特徴量に対する回答の度数分布を取得し、その度数分布の平均値と標準偏差とを含む統計パラメータを算出する統計処理手段と、を備え、前記統計処理手段は、前記統計パラメータに基づいて、前記特徴量に対する前記検査員の目視による判断を数値化した検査基準を決定するものである。
【００１２】
請求項４の発明は、請求項３に記載の検査基準決定装置において、前記統計処理手段は、複数の検査員による複数の統計パラメータを保持すると共に、前記複数の統計パラメータの統計処理を行うことによって複数の検査員の目視による判断を数値化した検査基準を決定するものである。
【００１３】
請求項５の発明は、請求項３または請求項４に記載の検査基準決定装置によって決定された検査基準を用いて試料の欠陥候補領域が欠陥であるかどうかを判定して当該試料の欠陥検査を行う外観検査装置である。
【発明の効果】
【００１４】
請求項１の発明によれば、比較的少ない試行回数とサンプル数とで精度良く推定平均が得られる、いわゆるステアケース法（階段法、アップダウン法）に基づく手法を、欠陥検査に応用して、心理計測曲線を求めることができるので、心理測定曲線を求めるための試行回数や検査員の負担を低減でき、高い効率で精度よく、かつ、低コストで簡便に検査基準を決定できる。
【００１５】
請求項２の発明によれば、複数の検査員の知覚や感覚特性に基づいて検査基準を決定するので、偏りのない、精度の高い検査基準が得られる。
【００１６】
請求項３の発明によれば、比較的少ない試行回数とサンプル数とで精度良く推定平均が得られる、ステアケース法を、欠陥検査に応用して、心理計測曲線を求めるので、心理測定曲線を求めるための試行回数や検査員の負担を低減でき、高い効率で精度よく、かつ、低コストで簡便に検査基準を決定できる。
【００１７】
請求項４の発明によれば、複数の検査員の知覚や感覚特性に基づいて検査基準を決定するので、偏りのない、精度の高い検査基準が得られる。
【００１８】
請求項５の発明によれば、効率的で高精度、かつ、低コストで得られる検査基準を用いて、外観検査による欠陥検査を自動化できるので、検査員の個人差や体調、疲労、検査基準の変動、見落としなどによる誤検査などの不具合を解消できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
以下、本発明の一実施形態に係る検査基準決定方法、検査基準決定装置、及びその検査基準を用いた外観検査装置について、図面を参照して説明する。図１は実施形態に係る検査基準決定装置１のブロック構成を示す。検査基準決定装置１は、試料の欠陥候補領域が有する外観的特徴量、例えば、キズや割れの大きさ、色の違い等の大小によって、その領域が欠陥であるかどうかを判定するための、その特徴量に関する検査基準を、心理測定曲線に基づいて決定する。すなわち、心理測定曲線を用いることにより、検査基準に、人間の感性、すなわち、知覚特性や感覚特性を加味することができる。
【００２０】
検査基準決定装置１は、心理測定曲線を求めるため、いわゆるステアケース法（階段法、上下法、アップダウン法とも呼ばれる）を用いる。心理測定曲線は、欠陥候補領域の外観的特徴量からなる刺激に対する検査員Ｍの応答を数値化した結果である。ステアケース法は、試料の欠陥候補領域の画像を検査員Ｍに呈示するその呈示方法に特徴があり、比較的少ない試行回数とサンプル数とで、効率良く、かつ、精度良く心理計測曲線を求めることができる。
【００２１】
上述のような処理を実行するため、検査基準決定装置１は、画像生成手段２と、画像呈示手段３と、入力手段４と、呈示画像決定手段５と、統計処理手段６と、記憶手段７と、外部入出力手段８と、中央制御手段１０と、を備えている。
【００２２】
画像生成手段２は、特徴量を所定の標準値にした欠陥候補領域を有する標準サンプルの画像と、特徴量を標準値から所定量づつ段階的に増加または減少させて互いに異なる値にした欠陥候補領域を有する複数の標的サンプルの画像とを生成する。
【００２３】
画像呈示手段３は、画像生成手段２によって生成された標準サンプルの画像と標的サンプルの画像の１つとを、ＣＲＴやＬＣＤなどのディスプレイ３１などに表示して、検査員Ｍに呈示し、呈示した２つのサンプル画像の欠陥候補領域の特徴量の大小の比較結果の回答を入力するように検査員Ｍに促す。
【００２４】
入力手段４は、検査員Ｍが比較結果の回答を検査基準決定装置１に入力するための手段である。入力手段４として、例えば、マウス、ジョイスティック、ライトペン、キーボード等の通常のコンピュータにおける入力用ユーザインターフェイスを用いることができる他、音声入力や手動スイッチ等による専用の入力スイッチを設けて用いることもできる。
【００２５】
呈示画像決定手段５は、入力手段４よって入力された比較結果の回答が、標的サンプルの特徴量の方が大きいとの回答の場合に前回呈示した標的サンプルの特徴量よりも１段階小さい値の特徴量を有する標的サンプルの画像を選択し、比較結果の回答が、標的サンプルの特徴量の方が小さいとの回答の場合に前回呈示した標的サンプルの特徴量よりも１段階大きい値の特徴量を有する標的サンプルの画像を選択する。
【００２６】
統計処理手段６は、標準サンプルの画像と呈示画像決定手段５が選択した標的サンプルの画像とを画像呈示手段３を用いて検査員Ｍに呈示して入力手段４により入力された比較結果の回答を取得することを所定回数繰り返す。統計処理手段６は、これにより、特徴量に対する回答の度数分布を取得し、その度数分布の平均値と標準偏差とを含む統計パラメータを算出すると共に、その統計パラメータに基づいて、特徴量に対する検査員Ｍの目視による判断を数値化した検査基準を決定する。なお、上述した心理測定曲線は、後述するように、これらの統計パラメータによって一意的に決定される。
【００２７】
また、統計処理手段６は、複数の検査員Ｍによる複数の統計パラメータを、記憶手段７等を用いて保持すると共に、複数の統計パラメータの統計処理を行うことによって複数の検査員Ｍの目視による判断を数値化した検査基準を決定することができる。
【００２８】
記憶手段７は、呈示するためのサンプル画像、検査員の応答である比較結果の回答、本装置を稼働させるためのソフトウエアなどのデータを記憶する。記憶手段７に記憶されたデータは、必要に応じて読み出される。
【００２９】
外部入出力手段８は、外部機器や本装置のユーザなどから、処理指令やデータ、ソフトウエア等を検査基準決定装置１に入力したり、処理結果である統計パラメータや検査基準を、検査基準決定装置１から外部機器に出力したりする手段である。外部入出力手段８は、入力手段として、マウス、キーボード等の通常のコンピュータにおける入力用ユーザインターフェイスを用いることができ、入出力手段として、有線又は無線のネットワークシステム、磁気媒体、光媒体、ＩＣチップ媒体などの媒体を用いる入出力装置等を用いることができる。
【００３０】
中央制御手段１０は、上述の各手段２〜８を制御する手段であり、マイクロプロセッサ（ＭＰＵ）や周辺処理チップなどから構成される。すなわち、中央制御手段１０は、ＣＰＵやメモリや外部記憶装置や表示装置や入力装置などを備えた一般的な構成を備えた電子計算機、及びその電子計算機上のプロセス又は機能の集合として構成することができる。
【００３１】
次に、図１に加え、図２を参照して、処理の概要を説明する。図２は実施形態に係る検査基準決定方法のフローチャートを示す。検査基準決定方法において、まず、画像生成手段２が、特徴量を所定の標準値にした欠陥候補領域を有する標準サンプルと、特徴量を標準値から所定量づつ段階的に増加または減少させて互いに異なる値にした欠陥候補領域を有する複数の標的サンプルと、を準備する（＃１）。
【００３２】
次に、刺激を与えて応答を求める１回の試行を行う。すなわち、画像呈示手段３が、検査員Ｍに標準サンプルと標的サンプルの１つとを呈示し、２つのサンプルの欠陥候補領域の特徴量を互いに比較させてその大小を回答させる（＃２）。検査員Ｍによる回答は、入力手段４によって取得される。
【００３３】
次に、呈示画像決定手段５は、上記の回答が、標的サンプルの特徴量の方が大きいとの回答の場合に、前回呈示した標的サンプルの特徴量よりも１段階小さい値の特徴量を有する標的サンプルを選択し、回答が、標的サンプルの特徴量の方が小さいとの回答の場合に、前回呈示した標的サンプルの特徴量よりも１段階大きい値の特徴量を有する標的サンプルを選択して、呈示する標的サンプルを変更する（＃３）。
【００３４】
次に、中央制御手段１０は、応答を求める試行回数が、所定回数に達したかどうかを判断し（＃４）、試行回数が、まだ所定回数に達していない場合（＃４でＮｏ）、ステップ＃２に処理を戻す。
【００３５】
画像呈示手段３は、２回目以降の試行に際し、上記変更された標的サンプルを標準サンプルと共に検査員Ｍに呈示し、前記呈示した２つのサンプルの欠陥候補領域の特徴量を互いに比較させてその大小を回答させる（＃２）。
【００３６】
中央制御手段１０は、上述のステップ＃２，＃３，＃４を繰り返し、試行回数が、所定回数に達した場合（＃４でＹｅａ）、ステップ＃５に処理を進める。
【００３７】
統計処理手段６は、上述のように、検査員Ｍの回答に応じて標的サンプルを呈示する処理を所定回数繰り返すことにより、特徴量に対する回答の度数分布を取得し、その度数分布の平均値と標準偏差とを含む統計パラメータを算出する（＃５）。
【００３８】
最後に、統計処理手段６が、上記の統計パラメータに基づいて、特徴量に対する検査員Ｍの目視による判断を数値化した検査基準を決定する（＃６）。決定された検査基準は、試料の欠陥候補領域が有する外観的特徴量の大小によってその領域が欠陥であるかどうかを判定するための、その特徴量に関する基準であり、外観検査による欠陥検査を自動化するために用いることができる。
【００３９】
また、この検査基準決定方法において、上述のステップ＃１からステップ＃６の処理を、中央制御手段１０の制御のもとで、複数の検査員Ｍについて繰り返すと共に、得られた複数の検査員Ｍによる複数の度数分布及びその度数分布から算出された複数の統計パラメータを、記憶手段７等を用いてそれぞれ保持することができる。そして、統計処理手段６は、各度数分布から算出された複数の統計パラメータを統計処理して、その特徴量に関する複数の検査員Ｍの目視による判断を数値化した検査基準を決定する処理を行うことができる。
【００４０】
以下、上述の検査基準決定装置１と検査基準決定方法とによって取得される心理測定曲線、心理測定曲線と検査基準の関係、心理測定曲線を求めるために用いられるステアケース法について説明する。
【００４１】
（心理測定曲線）
検査員Ｍに、欠陥候補領域を含む画像（検査画像）を呈示した場合、その画像は、検査画像を観察する検査員Ｍにとって、検査部位の対象物に欠陥があるかどうかを判断することを要求する知覚刺激となり、検査員Ｍの反応は、その知覚刺激に対する応答となる。このような応答は、呈示する知覚刺激の強度を表す特徴量が１次元変量で表される場合に、図３に示すように、刺激強度ｘに対する反応を示す確率曲線、すなわち心理測定曲線となる。
【００４２】
図３に示される心理測定曲線は、例えば、知覚刺激が単一の属性（例えば、欠陥がキズの場合にそのキズ）を有する場合、検査員Ｍによって、その強度を表す特徴量ｘ（例えば、キズの大きさｘ）が、ある値ｘより大きいと認識（又は検出）される検出確率Ｐと見倣される。検出確率Ｐは、刺激強度ｘの関数であり、Ｐ＝Φ（ｘ）、と表される。
【００４３】
知覚心理学や感能検査において、上述の検出確率Φ（ｘ）を表す分布として、通常、正規分布に従う累積分布関数が好適に用いられる。検出確率Φ（ｘ）は、次式（１）で与えられる。統計パラメータμ，σは、それぞれｘの平均と標準偏差を表し、Φ（＊）は累積分布関数であり、φ（＊）は正規分布に従う確率密度関数である。
【００４４】
【数１】
2007333709.tif 000003
【００４５】
（心理測定曲線と検査基準）
上式（１）や図３によって示される心理測定曲線は、単一の知覚刺激を数値化した特徴量ｘに対する、人間の知覚特性や感覚特性を反映する特性曲線である。この心理測定曲線においてＰ＝０．５とは、Ｐ＝０．５の値を与える知覚刺激強度ｘに応答する確率が５０％であり、応答しない確率が５０％であるということである。
【００４６】
応答の確率が５０％とは、検査員Ｍが、ある欠陥領域を欠陥として認識するか、欠陥ではないと認識するか、その確率が半々であるということである。そこで、Ｐ＝０．５の値を与える知覚刺激強度ｘ５０を、検査基準ｘｔｈ（閾値とも呼ばれる）、すなわち、ｘｔｈ＝ｘ５０、とすることができる。また、この知覚刺激強度ｘ５０に対して、ある余裕値Δｘを差し引いて、より厳しい基準値、ｘｔｈ＝ｘ５０−Δｘ、とすることもできる。
【００４７】
知覚刺激強度ｘを測定できる外観検査装置に、このような検査基準ｘｔｈを与えることにより、人間の感性を加味した判断基準に基づいて欠陥検査を行うことができ、欠陥検査を自動化することができる。
【００４８】
（ステアケース法）
実施形態に係る検査基準決定装置１及び検査基準決定方法は、上述の心理測定曲線を求める方法として、刺激強度をあらかじめ一定値ｘ０に設定した標準サンプルと知覚刺激強度ｘを段階的に変化させた複数の標的サンプルのうちの１つとを一対とし、検査員Ｍに、この一対の組の特徴を比較させる、いわゆる一対比較法を用いる。
【００４９】
一対比較法では、ｘがｘ０より強い、又は、ｘがｘ０より弱い、とする、検査員Ｍによる、二者択一の回答（すなわち、いわゆる２件法による応答）の蓄積データに基づいて、上式（１）のパラメータμ，σを求める。心理測定曲線の従う確率分布が、正規分布と仮定されているので、パラメータμ，σによって心理測定曲線が一意的に決定される。
【００５０】
ステアケース法は、上述の一対比較において、検査員Ｍの応答が反転するまで、標的サンプルの刺激強度を強い方に、又は、弱い方に、次々と変化させて検査員Ｍに呈示し、応答が反転した時点で強度の変化方向を逆にして呈示する試行を、所定の試行回数だけ繰り返し、刺激強度ｘの変化に対する応答の時系列チャート（階段図という）として、検査員Ｍからの応答を取得する。このような階段図の取得は、上述の図２とその説明で示した、ステップ＃１〜＃５の手順に沿って行われる。
【００５１】
上述した検査員Ｍの応答は、所定の試行回数の間に何度も反転して上下（アップダウン）する。いいかえれば、反転の回数が少ない場合は、標準サンプルの設定や、標的サンプルの段階的な変化の設定が不適切ということである。
【００５２】
ステアケース法においては、適切に設定した標準サンプルから遠くかけ離れた標的サンプルによる一対比較は発生しない。また、所定回数の範囲内で測定が完了する。従って、比較的少ない試行回数とサンプル数とによって、効率良く心理測定曲線を得ることができる。
【００５３】
一対比較法とステアケース法とを用いて行う心理測定曲線の取得（これを、官能検査実験とも呼ぶ）は、例えば、図４に示すように、検査員Ｍが、あご載せ台にあごを載せて固定して行われる。検査員Ｍは、例えば、眼前６０ｃｍの前方に設置した呈示用ディスプレイ３１に呈示された一対のサンプル画像３２を見て、知覚刺激強度ｘに関する比較を行い、その比較結果をマウス３３等の入力手段４を用いて回答する。その回答を蓄積して、心理測定曲線が得られる。
【００５４】
（サンプル画像とディスプレイ）
一対比較用のサンプル画像は、例えば、図５に示すように、ディスプレイ３１に、左右に並べて呈示される。左の画像は、標準の刺激強度を有する欠陥候補領域ｂを含む標準サンプルａ０であり、右の画像は、所定の刺激強度を有する欠陥候補領域ｂを含む標的サンプルａの画像である。
【００５５】
ディスプレイ３１には、マウス３３によって操作可能な、官能検査実験の開始／終了ボタン３４や、比較結果である大きい又は小さいという応答を検査基準決定装置１に入力するためのボタン３５が設けられている。また、ディスプレイ３１には、予定の全試行回数と現在の試行回数が、例えば、１／９０のように表示される。
【００５６】
（官能検査実験の方法）
ステアケース法による官能検査実験は、次の（ｉ）〜（ｖ）に従って行われる。官能検査実験の結果は、図６に示すように、応答の時系列チャート、すなわち階段図として得られる。このチャートに基づいて、応答に対する度数分布が得られるので、その度数分布に正規分布を仮定して、心理測定曲線や累積分布関数を決定する統計パラメータμ，σを求めることになる。なお、図２におけるステップを、対応させて注記する。
【００５７】
（ｉ）第１試行の標的サンプルａについて初期の刺激強度ｘならびに変化幅ｄを設定し、標的サンプルａを呈示用ディスプレイ３１に表示する（＃１，＃２）。
【００５８】
（ｉｉ）呈示刺激に対し、検査員Ｍが、標的サンプルａの刺激強度ｘが標準サンプルａ０より“弱い”と応答したとき（図６における“○”）は、次の試行で使用する標的サンプルａの刺激強度ｘをｄだけ増加（アップ）させ、逆に“強い”と応答したとき（図６における“×”）は、ｄだけ減少（ダウン）させる（＃３）。
【００５９】
（ｉｉｉ）以下同様に予め設定した繰り返し数Ｎまで繰り返す（＃４）。以上により、図６に示す応答の階段図が得られる。図６において、横軸は試行回数であり、縦軸は刺激強度ｘである。試行回数毎の応答は、標的サンプルａの刺激が弱いと検査員Ｍが判断した場合は○を割当て、刺激が強いと検査員Ｍが判断した場合は×を割当てて、プロットされている。
【００６０】
（ｉｖ）図６のように得られた結果に対し、表１に示すように、○の数および×の数に関する度数分布表を作成する（＃５）。
【００６１】
【表１】
2007333709.tif 000004
【００６２】
（ｖ）以上の結果に対し、○の数の合計と×の数の合計のうち少ない方の応答度数分布（表１の場合、○の応答に対する度数分布）を採用し、その度数分布について、刺激強度ｘに対する○又は×の数（度数）をｆｉとし、次式（２）〜（４）を用いて、刺激強度ｘの平均値ＳＮ及び標準偏差σを算出する（＃５）。
【００６３】
【数２】
2007333709.tif 000005
【００６４】
ただし、上式（３）の右辺において、Ｓ０は、表１のｉ＝０に対する刺激強度ｘの値を用い、復号は、○の数をｆｉとした場合は＋、×の数をｆｉとした場合は−を用いる。
【００６５】
上記において、応答の数の少ない度数分布を採用するのは、次の理由による。例えば、標準サンプルａ０の刺激強度ｘが大きすぎた場合、ダウン方向に向かう応答が続いた後、ある値のところで、応答が上下を繰り返すこととなり、逆に、標準サンプルａ０の刺激強度ｘが小さすぎた場合、アップ方向に向かう応答が続いた後、ある値のところで、応答が上下を繰り返すこととなる。従って、何れの場合にも、応答の数が少ない方が、度数分布として対称性の良い、すなわち偏りのない、データとなるからである。
【実施例】
【００６６】
上述した実施形態に係る検査基準決定方法を用いて求めた心理測定曲線、すなわちステアケース法を用いて求めた心理測定曲線と、従来の方法であるプロビット法を用いて求めた心理測定曲線と、を比較する。比較対象を、欠陥候補の３属性（後述）とし、数値比較は、心理測定曲線の統計パラメータμ，σ、及び、複数の検査員Ｍによる主観的等価値ＰＳＥ（後述）の平均値と変動係数ＣＶ（ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ  ｏｆ  ｖａｒｉａｔｉｏｎ）について行う。
【００６７】
（刺激強度の数値化）
欠陥候補の３属性として、ファイバ強化マット（マットＦＲＰ）製品における表面欠陥の属性を取り上げる。表面欠陥の、大きさＡ、扁平度Ｒ、色濃度Ｖの３属性を、段階的に操作可能に数値化する。マットＦＲＰ製品の画像より求めた表面欠陥領域の、大きさ（欠陥領域の面積）Ａ、扁平度（欠陥領域の長軸と短軸の比、アスペクト比）Ｒ、色濃度（欠陥領域のグレースケール濃度）Ｖは、表２に示すような平均値と標準偏差とを有している。
【００６８】
【表２】
2007333709.tif 000006
【００６９】
そこで、表１の平均値と標準偏差とを用いて、欠陥候補領域を楕円によってモデル化する。すなわち、標準サンプルの刺激強度ｘｉ０と標的サンプルの刺激強度ｘｉｊ（ここで、ｉ＝Ａ，Ｒ，Ｖであり、ｊ＝１，２，…である）の値を、以下に示すように、数式によって表現する。
【００７０】
第１属性である大きさＡを表す特徴量ｘＡとして、楕円長軸の長さに相当する値を用いる。標準サンプルａ０の刺激強度ｘＡ０は次式（５）によって表現し、標的サンプルの刺激強度ｘＡｊは次式（６）によって変化させる。
【００７１】
【数３】
2007333709.tif 000007
【００７２】
ただし、μＡ，σＡは表２に示される面積の平均と標準偏差である。ｈＡは係数であり、予備実験により、ｈＡ＝０．０１９、とした。標的サンプルの刺激強度ｘＡｊは、ｊ＝１，２，…の変化によって定まる変化幅ｄで変化する。
【００７３】
第２属性である扁平度Ｒを表す特徴量ｘＲとして、楕円の長軸に対する短軸のアスペクト比（扁平度）を１から引いたものとし、次式によって表現する。ここで、μＲ，σＲは表２に示される扁平度の平均と標準偏差である。ｈＲは係数であり、予備実験により、ｈＲ＝０．０５５、とした。扁平度を１から引くのは、特徴量の増大と共に刺激強度が強くなるようにするためである。
ｘＲ０＝（１−μＲ）、
ｘＲｊ＝（１−μＲ）＋σＲｈＲ（ｊ−３．５）。
【００７４】
第３属性である色濃度（グレースケール濃度）Ｖを表す特徴量ｘＶとして、白を０、黒を１として、次式で表現する。ここで、μＶ，σＶは表２に示される色濃度の平均と標準偏差である。ｈＶは係数であり、予備実験により、ｈＶ＝０．０２８、とした。
ｘＶ０＝μＶ、
ｘＶｊ＝μＶ＋σＶｈＶ（ｊ−３．５）。
【００７５】
上述のようにして設定した標準サンプルの刺激強度ｘｉ０と標的サンプルの刺激強度ｘｉｊ（ここで、ｉ＝Ａ，Ｒ，Ｖ、及び、７水準、ｊ＝１，２，…，７）の値を表３に示す。図７に、面積Ａに対する刺激強度ｘＡ０とｘＡｊ（ｊ＝１，２，…，７）を呈示するための欠陥候補領域ｂを含む１つの標準サンプルａ０と７つの標的サンプルａを示す。
【００７６】
【表３】
2007333709.tif 000008
【００７７】
また、実施例では、裸眼又は矯正の視力が１．０から１．５までの、２０才以上の成人男女７名を検査員Ｍ（被験者、パネル）とした。ステアケース法における試行回数ｎｓは、それぞれｎｓ＝９０とした。比較例のプロビット法では、表３に示す水準数ｎｄ＝７の刺激強度に対し、繰り返し回数ｎｒ＝３０のランダムな試行を行い、総試行回数ｎｐ＝ｎｄ×ｎｒ＝７×３０＝２１０回である。
【００７８】
（階段図）
図８、図９、図１０にそれぞれ第１属性、第２属性、第３属性に対する、検査員Ｍ１の応答結果の階段図を示す。縦軸は各属性の刺激強度、横軸は試行回数である。図中の水平の細線は標準サンプルａ０の刺激強度ｘ値であり、太線は、ｎｓ＝９０回の試行に対する応答された刺激強度ｘの平均値である。図８、図９では○と×の個数は同数の４５であり、図１０では○の個数が４６、×の個数が４４である。階段図に現れた刺激強度の水準数は、図８では６水準、図９では７水準、図１０では５水準となっている。また、どの属性についても標準サンプルを挟んで上下に変動しており、平均値から離れた刺激強度に対する応答の個数は少ない。平均値に近い刺激強度では、上下の変動の回数が多く、○や×の個数が多くなる。他の６名の検査員Ｍの結果も図６に類似の結果であった。
【００７９】
また、上述の各階段図において、○と×の個数がほぼ同数であることは、刺激強度の“強い”と“弱い”の応答の数に偏りがないことを意味している。さらに、平均値に近い水準の周りで上下の変動回数が多く観察されることは、応答の頻度が平均値を中心に分布していることを示す。これらのことは、適切なサンプルを設定した場合のステアケース法の特性を表すものである。
【００８０】
（心理測定曲線）
上述のようにして得られた階段図から度数分布を求めて統計パラメータを導出し、心理測定曲線が決定される。検査員Ｍ２に対する心理測定曲線を図１１、図１２、図１３に示し、他の検査員Ｍ３に対する心理測定曲線を図１４、図１５、図１６に示す。統計パラメータの算出は、上述した式（３）（４）（５）を用いて行った。図１１〜図１６中の実線は、実施形態に係る検査基準決定方法におけるステアケース法による心理測定曲線ｓｔを示し、破線は比較のため行ったプロビット法による心理測定曲線ｐｂを示す。
【００８１】
ステアケース法による心理測定曲線ｓｔの方が、プロビット法による心理測定曲線ｐｂよりもゆるやかな曲線を描く傾向を示している。この傾向は、他の検査員Ｍにおいても、同様である。
【００８２】
表４は、図１１、図１２、図１３に対応するステアケース法とプロビット法との両方法による平均値と変動係数ＣＶを示し、表５は、図１４、図１５、図１６に対応するステアケース法とプロビット法との両方法による平均値と変動係数ＣＶを示す。
【００８３】
【表４】
2007333709.tif 000009
【００８４】
【表５】
2007333709.tif 000010
【００８５】
ステアケース法とプロビット法とによる平均値の結果は、互いに略一致した値を示している。変動係数ＣＶの値は、大きさＡ、扁平度Ｒ、及び色濃度Ｖの３属性について、ステアケース法の結果がプロビット法による結果よりも大きな値を示す。また、検査員Ｍ毎のの比較では、検査員の個性が反映されて、検査員Ｍ２による心理測定曲線ｓｔの方が、検査員Ｍ３による心理測定曲線ｓｔに比べて、３属性で勾配の急な曲線となっている。
【００８６】
上述した図１１〜図１６において、ステアケース法による心理測定曲線が、プロビット法による心理測定曲線よりも勾配がゆるやかであり、従って、ステアケース法の変動係数ＣＶが、プロビット法による変動係数ＣＶよりも大きい。また、ステアケース法の結果において、検査員Ｍ２による変動係数ＣＶ（表４）の方が、検査員Ｍ３による変動係数ＣＶ（表５）よりも小さく、このことは、各検査員Ｍの判断のばらつきによる。
【００８７】
上述をまとめると、ステアケース法を用いる実施形態に係る検査基準決定方法によれば、プロビット法による心理測定曲線と同等の平均値を有する心理測定曲線が得られる。
【００８８】
（主観的等価値による評価）
心理測定曲線においてＰ＝０．５に相当する刺激強度ｘ５０は、また、主観的等価値ＰＳＥ（ｐｏｉｎｔ  ｏｆ  ｓｕｂｊｅｃｔｉｖｅ  ｅｑｕａｌｉｔｙ）とも呼ばれ、この値も統計量である。そこで、属性、検査員Ｍ、及びステアケース法とプロビット法について、それぞれ主観的等価値ＰＳＥの平均値と変動係数ＣＶを求めて、実施形態に係る検査基準決定方法におけるステアケース法とプロビット法とによる結果の比較を行う。
【００８９】
実施形態に係る検査基準決定方法（ステアケース法）とプロビット法とによる、全検査員Ｍの主観的等価値ＰＳＥの平均値と変動係数ＣＶとを、表６に示す。両方法による平均値は略一致した値を示し、変動係数ＣＶはステアケース法の結果が、プロビット法の結果よりも大きい値を示している。参考のため、表６に示す主観的等価値ＰＳＥの平均値を有する標的サンプルの画像を、図１７に示す。３属性について両手法で得られた主観的等価値ＰＳＥの平均値は、数値的には表６に示すようになるが、図１７からは、ほとんど同じに見える。
【００９０】
【表６】
2007333709.tif 000011
【００９１】
表６に示すよう、主観的等価値ＰＳＥの平均値は、両手法について結果が略一致しており、ステアケース法によって、プロビット法による結果と略同等の結果が得られる。変動係数ＣＶに関しては、プロビット法の方がステアケース法よりも、推定精度が高いといえる。この変動係数ＣＶに関する結果は、従来の知見に従う結果である。
【００９２】
（効率について）
ステアケース法は、恒常刺激法に基づくプロビット法に比べて少ない試行回数で効率良く心理測定曲線を求めることができる。プロビット法における繰り返し回数ｎｒは、通常、３０回以上必要とされている。上述の実施例において、ステアケース法における試行回数ｎｓは、ｎｓ＝９０であり、比較例のプロビット法では、試行回数ｎｐ＝ｎｄ×ｎｒ＝７×３０＝２１０である。ステアケース法による試行回数ｎｓと、プロビット法による試行回数との比率は、ｎｐ／ｎｓ＝９０／２１０＝０．４３となる。
【００９３】
つまり、実施形態に係る検査基準決定方法では、従来方法の４３％以下の試行回数で、効率良く心理測定曲線が得られる。実施形態に係る検査基準決定方法、及びその方法を用いる検査基準決定装置は、心理測定曲線を求めるための試行回数を低減して、検査員の負担を低減でき、高い効率で精度よく、かつ、低コストで簡便に検査基準を決定できる。
【００９４】
次に、図１８を参照して、上述の実施形態に係る検査基準決定方法を用いる検査基準決定装置によって決定された検査基準を用いて外観検査を行う、実施形態に係る外観検査装置１１を説明する。外観検査装置１１は、上述した検査基準決定装置１によって決定された検査基準を受け取る検査基準入力手段１２と、外観検査の対象となる試料２０の表面画像を入力する画像入力手段１３と、画像入力手段１３によって入力された画像から欠陥候補領域を抽出すると共に、検査基準入力手段１２によって入力された検査基準に基づいて、欠陥候補領域が欠陥であるかどうかを判定する欠陥判定手段１４と、を備えている。
【００９５】
試料２０、例えば、上述したマットＦＲＰ製品の表面画像は、カメラ２１によって撮像される。試料２０の表面画像は、試料２０の検査領域の全面を一括して、又は、試料２０とカメラ２１とを相対移動させることにより、検査領域の全面をスキャンして、外観検査装置に入力される。
【００９６】
検査基準入力手段１２は、検査基準決定装置１と有線又は無線によってネットワーク接続されて送信されてくるデータを受信したり、磁気媒体やＩＣチップによる媒体などの可搬媒体によるデータ受信が可能なように構成される。また、上述した検査基準決定装置１においては、外部入出力手段８が検査基準の出力に用いられる。外観検査装置１１は、欠陥判定手段１４によって、これらの画像について欠陥判定の検査を行う。
【００９７】
また、外観検査装置１１は、試料２０の欠陥候補領域の画像を、蓄積した後に、又はリアルタイムで、検査基準決定装置１に送信するようにしてもよい。この送信には、検査基準入力手段１２を、出力用に拡張して用いることができる。検査基準決定装置１は、外観検査装置１１から送信されたこれらの画像データに所定の処理を施して検査員Ｍに呈示し、上述の検査基準決定方法に基づいて検査基準を決定することができる。
【００９８】
なお、本発明は、上記構成に限られることなく種々の変形が可能である。例えば、検査基準決定装置１及び検査基準決定方法は、人間の知覚や感性に依存した検査や評価に適用可能であり、上述のマットＦＲＰ製品や、種々の外装材、表面加工製品などの外観検査に好適に用いられる、さらに、検査基準決定装置１及び検査基準決定方法は、人間の知覚や感性に依存した検査や評価であれば、目視による検査や評価に限らず適用できる。例えば、薬品の効用度合いの設定や、聴覚、触覚、触感、味覚などに関する検査基準を設定するための装置及び方法として拡張して適用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００９９】
【図１】本発明の一実施形態に係る検査基準決定装置のブロック構成図。
【図２】本発明の一実施形態に係る検査基準決定方法のフローチャート。
【図３】一般的な心理測定曲線の図。
【図４】同上方法及び装置を用いて応答中の検査員の図。
【図５】同上方法及び装置を用いて用いられるサンプル呈示画面の図。
【図６】同上方法及び装置を用いて取得される検査員の応答を示す階段図。
【図７】同上検査基準決定方法及び決定装置において用いられる目的サンプルと標準サンプルの例を示す図。
【図８】同上方法及び装置を用いて得られた検査員の応答の他の例を示す階段図。
【図９】同上方法及び装置を用いて得られた検査員の応答のさらに他の例を示す階段図。
【図１０】同上方法及び装置を用いて得られた検査員の応答のさらに他の例を示す階段図。
【図１１】同上方法及び装置を用いて得られた心理測定曲線の例を示す図。
【図１２】同上方法及び装置を用いて得られた心理測定曲線の他の例の図。
【図１３】同上方法及び装置を用いて得られた心理測定曲線のさらに他の例の図。
【図１４】同上方法及び装置を用いて得られた心理測定曲線のさらに他の例の図。
【図１５】同上方法及び装置を用いて得られた心理測定曲線のさらに他の例の図。
【図１６】同上方法及び装置を用いて得られた心理測定曲線のさらに他の例の図。
【図１７】同上方法及び装置を用いて決定されたとプロビット法によって決定されたを示す心理測定曲線図。
【図１８】本発明の一実施形態に係る外観検査装置のブロック構成図。
【符号の説明】
【０１００】
１    検査基準決定装置
２    画像生成手段
３    画像呈示手段
４    入力手段
５    呈示画像決定手段
６    統計処理手段
１１    外観検査装置
２０    試料
ａ    標的サンプル
ａ０    標準サンプル
ｂ    欠陥候補領域
Ｍ、Ｍ１〜Ｍ３    検査員
ｘｔｈ    検査基準
σ，μ    統計パラメータ
【図１】
2007333709.tif 000012
【図２】
2007333709.tif 000013
【図３】
2007333709.tif 000014
【図４】
2007333709.tif 000015
【図５】
2007333709.tif 000016
【図６】
2007333709.tif 000017
【図７】
2007333709.tif 000018
【図８】
2007333709.tif 000019
【図９】
2007333709.tif 000020
【図１０】
2007333709.tif 000021
【図１１】
2007333709.tif 000022
【図１２】
2007333709.tif 000023
【図１３】
2007333709.tif 000024
【図１４】
2007333709.tif 000025
【図１５】
2007333709.tif 000026
【図１６】
2007333709.tif 000027
【図１８】
2007333709.tif 000028
【図１７】
2007333709.tif 000029