(57)【要約】【課題】画像処理の時間の増大を防止できる画像処理アルゴリズム評価装置を提供する。【解決手段】画像処理アルゴリズム評価装置１４００の画像処理アルゴリズム評価管理部１４１２は、画像データを目標画像として設定する目標画像設定部１４２１と、教示真欠陥の特徴量を算出する特徴量算出部１４２２と、算出結果と画像処理アルゴリズムとに基づいて画像処理アルゴリズムを決定する選択部１４２４と、画像処理アルゴリズムを用いて画像データに対して変換処理を行なう画像データ変換部１４２５と、欠陥候補領域を抽出する欠陥候補領域特徴量算出部１４２６と、各欠陥候補領域の種類を判定する種類判定部１４２７と、特徴量空間に欠陥候補のデータをプロットする特徴量マップ作成部１４２８と、画像処理アルゴリズムの評価値を算出する評価値算出部１４２９とを含む。【選択図】図１４
2007199865.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被写体を撮像した原画像の入力と、前記原画像中の欠陥領域を示す目標画像の入力とを受け付ける入力手段と、
前記原画像に適用される画像処理アルゴリズムを決定するアルゴリズム決定手段と、
前記原画像に前記画像処理アルゴリズムに基づく画像処理を施すことにより画像処理後の画像を作成する作成手段と、
前記画像処理後の画像に基づいて欠陥候補領域を決定する領域決定手段と、
前記欠陥候補領域の欠陥候補特徴量を算出する第１の算出手段と、
前記欠陥候補特徴量に基づいて画像処理アルゴリズムを評価する評価手段と、
前記原画像中に存在する１つの欠陥領域が複数の前記欠陥候補領域として検出された場合に、前記複数の欠陥候補領域に基づいて、前記原画像中に存在する１つの欠陥領域に対する１つの欠陥特徴量を算出する第２の算出手段とを備える、画像処理アルゴリズム評価装置。
【請求項２】
前記作成手段は、前記画像処理後の画像として２値化画像を作成する、請求項１に記載の画像処理アルゴリズム評価装置。
【請求項３】
前記第２の算出手段は、前記複数の欠陥候補領域の中から、前記目標画像中で示されている原画像中の欠陥領域との一致度が最も高い１つの欠陥候補領域を決定して、前記原画像中に存在する１つの欠陥領域に対する１つの欠陥特徴量を算出する、請求項１または請求項２に記載の画像処理アルゴリズム評価装置。
【請求項４】
前記評価手段は、
前記欠陥候補特徴量を特徴量空間に対応付けるマッピング手段と、
前記特徴量空間中において抽出の対象となる欠陥領域を表す点と、前記欠陥領域を表わす点以外の点との分離度を算出する分離度算出手段と、
前記分離度に基づいて画像処理アルゴリズムの評価値を算出する評価値算出手段とを含み、
前記マッピング手段は、前記原画像中に存在する１つの欠陥領域が複数の前記欠陥候補領域として検出された時に、前記目標画像中で示されている原画像中の欠陥領域との一致度が最も高い欠陥候補領域から算出される欠陥候補特徴量のみを前記特徴量空間に対応付け、
前記分離度算出手段は、前記複数の欠陥候補領域に含まれる他の欠陥候補特徴量は前記特徴量空間に対応付けることなく前記分離度を算出する、請求項１から３のいずれかに記載の画像処理アルゴリズム評価装置。
【請求項５】
前記評価手段は、
前記欠陥候補特徴量を特徴量空間に対応付けるマッピング手段と、
抽出の対象となる欠陥領域を表す特徴量空間中の点とそれ以外の点との分離度を算出する分離度算出手段と、
前記分離度を用いて画像処理アルゴリズムの評価値を算出する手段とを含み、
前記分離度算出手段は、
前記原画像中に存在する１つの欠陥領域が複数の欠陥候補領域として検出された場合に、前記目標画像中で示されている原画像中の欠陥領域との一致度が最も高い欠陥候補領域から算出される欠陥候補特徴量を補正する補正手段と、
前記補正手段による補正により導出された補正欠陥候補特徴量のみを前記特徴量空間に対応付ける手段と、
前記複数の欠陥候補領域に含まれる他の欠陥候補特徴量を前記特徴量空間に対応付けることなく前記分離度を算出する手段とを含む、請求項１から４のいずれかに記載の画像処
理アルゴリズム評価装置。
【請求項６】
前記特徴量算出手段は、前記原画像からコントラストを算出する、請求項１から５のいずれかに記載の画像処理アルゴリズム評価装置。
【請求項７】
前記作成手段は、
前記画像処理後の画像として２値化画像を作成する手段と、
前記画像処理アルゴリズムに基づく画像処理を施す過程において入力画像が２値化画像になる前の２値化前画像を保存する手段とを含み、
前記第１の算出手段は、前記２値化前画像からコントラストを算出する、請求項１から５に記載の画像処理アルゴリズム評価装置。
【請求項８】
前記第１の算出手段は、
前記原画像または前記２値化前画像から欠陥候補特徴量を算出する過程で、それぞれの欠陥候補領域について欠陥候補領域よりも大きい面積を有する欠陥候補存在領域を設定する手段と、
前記原画像または前記２値化前画像中の欠陥候補存在領域内で２値化処理を実施する手段と、
２値化処理後の欠陥候補存在領域から欠陥候補特徴量を算出する手段とを含む、請求項１から７のいずれかに記載の画像処理アルゴリズム評価装置。
【請求項９】
請求項１から８のいずれかに記載の画像処理アルゴリズム評価装置と、
評価結果に基づいて画像処理アルゴリズムを生成する生成手段とを備える、画像処理アルゴリズムの生成装置。
【請求項１０】
請求項９に記載の画像処理アルゴリズム生成装置と、
生成された画像処理アルゴリズムを用いて被写体を検査する検査手段とを備える、画像検査装置。
【請求項１１】
被写体を撮像した原画像の入力と、前記原画像中の欠陥領域を示す目標画像の入力とを受け付けるステップと、
前記原画像に適用される画像処理アルゴリズムを決定するステップと、
前記原画像に前記画像処理アルゴリズムに基づく画像処理を施すことによって画像処理後の画像を作成するステップと、
前記画像処理後の画像に基づいて欠陥候補領域を決定するステップと、
前記欠陥候補領域の欠陥候補特徴量を算出するステップと、
前記欠陥候補特徴量に基づいて画像処理アルゴリズムを評価するステップと、
前記原画像中に存在する１つの欠陥領域が複数の前記欠陥候補領域として検出された場合に、前記複数の欠陥候補領域に基づいて原画像中に存在する１つの欠陥領域に対する１つの欠陥特徴量を算出するステップとを備える、画像処理アルゴリズム評価方法。
【請求項１２】
請求項１１に記載の画像処理アルゴリズム評価方法と、
評価結果に基づいて画像処理アルゴリズムを生成する生成ステップとを備える、画像処理アルゴリズムの生成方法。
【請求項１３】
請求項１２に記載の画像処理アルゴリズム生成方法と、
生成された画像処理アルゴリズムを用いて被写体を検査する検査ステップとを備える、画像検査方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像から領域を抽出する画像処理アルゴリズムの評価および生成に関する。より特定的には、本発明は、画像中の領域が分裂して抽出されたアルゴリズムを評価する方法および装置、ならびに、画像から所望の領域を抽出する画像処理アルゴリズムを生成する方法および装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
ＣＣＤ（Charge‐Coupled  Device）等の画像撮像デバイスやパーソナルコンピュータ等の画像処理機器の低価格化により、画像処理の適用分野が広がりつつある。とりわけ、産業分野における欠陥検査への画像処理の適用は広範に渡り、製品やデバイスの歩留まり、品質の向上や目視検査員削減によるコストダウンのために、その必要性は、ますます高まっている。そこで、現在では、欠陥検査のために、画像処理技術を適用した欠陥検査装置が多数開発されている（たとえば、特開２００２−２５７７３９号公報（特許文献１）参照）。
【０００３】
このような画像処理型の欠陥検査装置を用いた検査方法によれば、検査対象を撮像して得られた原画像に画像フィルタ処理を施すことにより画像変換が行なわれ、変換後の画像を最終的にある閾値で２値化することにより欠陥候補領域が抽出され、抽出された欠陥候補領域の欠陥候補情報（面積、重心位置、フェレ径等）を用いて欠陥の有無が判別されている。
【０００４】
しかしながら、２値化後の画像から抽出可能な欠陥候補情報は、面積やフェレ径など幾何学的な情報に限られるため、上記の検査方法では、欠陥のコントラストその他の濃淡情報を抽出することができない。そのため、適切な欠陥判定をできない場合がある。
【０００５】
そこで、このような問題点を解決するために、たとえば、特開平６−３３１３３７号公報（特許文献２）は、欠陥判定に欠陥の濃淡情報を利用する光ディスクの欠陥検査方法を開示している。この方法は、処理対象領域をマスキングするステップと、原画像に対してラプラシアン演算子を作用させるステップと、ラプラシアン演算子の作用後の信号を２値化するステップと、注目する画素が物体である場合に周囲の画素を全て物体に置き換える膨張処理を行なうステップと、注目する画素が背景である場合に周囲の画素を全て背景に置き換える縮退処理を行なうステップと、孤立点を除去するステップと、画素に番号を付するラベリングを行なうステップと、ラベル付けされた領域のフィレ径を計算するステップと、欠陥が存在すると推定される領域を特定するステップと、領域を切り出すステップと、領域内の分散を算出するステップと、所定のしきい値により欠陥ランクを分離するステップとを含む（特許文献２の図２、図３参照）。
【０００６】
上記の欠陥検査方法によれば、信号の検出したい周波数成分が抽出され、２値化処理あるいは幾何学処理によって欠陥位置とそのクラスタリングによって、欠陥位置が正確に決定され、その位置情報から多値画像である原画像に立ち返り特徴量が算出される。その結果、欠陥ランクが分離して識別される（特許文献２の第００５８段落）。
【特許文献１】特開２００２−２５７７３９号公報
【特許文献２】特開平６−３３１３３７号公報
【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、特許文献２に開示された技術によると、原画像中に１つであった真欠陥について、特徴量空間では２点配置する必要がある。２つの欠陥候補領域のうちの少なくとも一方は真欠陥に対応する欠陥候補領域とできるが、他方の欠陥候補領域の扱いが問題となる。
【０００８】
また、当該他方の欠陥候補領域も当該真欠陥に対応する場合において、欠陥候補領域の面積が擬似欠陥に対応する欠陥候補領域の面積よりも小さく、コントラストも同様な関係になる場合がある。この場合、特徴量空間の原点に近い方が真欠陥ではなく擬似欠陥である可能性が高いことを考慮すると、単純な閾値曲線では真欠陥と擬似欠陥とを適切に分離することが困難となり、複雑な曲線でないと適切に分離できないという問題がある。
【０００９】
このような場合に、複雑な曲線が分離に使用されると、ノイズなどによる欠陥の特徴量のバラツキ対するロバスト性、汎用性が低くなるという問題が生じる。
【００１０】
また、当該他方の欠陥候補領域を真欠陥ではない擬似欠陥として扱った場合には、画像変換処理などの結果、ノイズ除去後の画像が生成された時に問題となる。すなわち、欠陥の特徴量のバラツキ対するロバスト性、汎用性が低くなるという問題が生じる。たとえば、ある欠陥候補領域を真欠陥に対応するように扱っても、真欠陥には対応しないと扱っても、適切に真欠陥と擬似欠陥を分離することが困難となる場合がある。
【００１１】
ノイズ除去後画像を出力する画像処理アルゴリズムは、真欠陥の存在を検出することが可能であるにも係わらず、原画像中の１つの真欠陥がノイズ除去後画像中で複数に分裂した際に、その分裂の状態により、閾値曲線による分離の成否が左右され、安定した評価がなされないものもある。この場合、当該画像処理アルゴリズムを用いた検査結果は、信頼性が低く、歩留まりの低下などに繋がるという問題が生じる。
【００１２】
また、原画像中の１つの真欠陥がノイズ除去後画像中で複数に分裂した場合における他の従来技術として、分裂した領域を連結するような画像処理を追加で施す方法がある。しかし、分裂した領域を連結するような画像処理を施すことによって、連結された１つの領域である欠陥候補領域の面積が、前記原画像中の１つの真欠陥の面積よりも大きくなる場合がある。
【００１３】
このような場合、欠陥候補領域の特徴量を特徴量空間にプロットすると、理想的に原画像中の１つの真欠陥と同じ面積で欠陥候補領域を抽出した場合の特徴点よりも原点から遠い位置にプロットされることとなる。原点に近い方が真欠陥ではなく擬似欠陥である可能性が高いことを考慮すると、実際よりも真欠陥と擬似欠陥との分離度が高いという誤った評価がなされることになる。また、分裂した状況を考慮して、適切な連結のための画像処理を判断して実施する必要があるため、結果として処理時間が増大するという問題もある。
【００１４】
本発明は、上述の問題点を解決するためになされたものであって、その目的は、真欠陥と擬似欠陥とを分離することができる画像処理アルゴリズムを評価するための画像処理アルゴリズム評価装置を提供することである。
【００１５】
本発明の他の目的は、真欠陥と擬似欠陥との分離度に関し誤った評価を行うことなく、画像処理のための時間の増大を防止できる画像処理アルゴリズムを評価するための画像処理アルゴリズム評価装置を提供することである。
【００１６】
本発明の他の目的は、真欠陥と擬似欠陥とを分離することができる画像処理アルゴリズ
ムの導出を支援することができる画像処理アルゴリズムの生成装置を提供することである。
【００１７】
本発明の他の目的は、真欠陥と擬似欠陥とを分離することができる画像処理アルゴリズムに基づいて被写体を検査することができる画像検査装置を提供することである。
【００１８】
本発明の他の目的は、真欠陥と擬似欠陥とを分離することができる画像処理アルゴリズムを評価するための画像処理アルゴリズム評価方法を提供することである。
【００１９】
本発明の他の目的は、真欠陥と擬似欠陥との分離度に関し誤った評価を行うことなく、画像処理のための時間の増大を防止できる画像処理アルゴリズムを評価するための画像処理アルゴリズム評価方法を提供することである。
【００２０】
本発明の他の目的は、真欠陥と擬似欠陥とを分離することができる画像処理アルゴリズムの導出を支援することができる画像処理アルゴリズムの生成方法を提供することである。
【００２１】
本発明の他の目的は、真欠陥と擬似欠陥とを分離することができる画像処理アルゴリズムに基づいて被写体を検査することができる画像検査方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００２２】
上記の課題を解決するために、この発明のある局面に従う画像処理アルゴリズム評価装置は、被写体を撮像した原画像の入力と、原画像中の欠陥領域を示す目標画像の入力とを受け付ける入力手段と、原画像に適用される画像処理アルゴリズムを決定するアルゴリズム決定手段と、画像に画像処理アルゴリズムに基づく画像処理を施すことにより画像処理後の画像を作成する作成手段と、画像処理後の画像に基づいて欠陥候補領域を決定する領域決定手段と、欠陥候補領域の欠陥候補特徴量を算出する第１の算出手段と、欠陥候補特徴量に基づいて画像処理アルゴリズムを評価する評価手段と、原画像中に存在する１つの欠陥領域が複数の欠陥候補領域として検出された場合に、複数の欠陥候補領域に基づいて、原画像中に存在する１つの欠陥領域に対する１つの欠陥特徴量を算出する第２の算出手段とを備える。
【００２３】
好ましくは、作成手段は、画像処理後の画像として２値化画像を作成する。
好ましくは、第２の算出手段は、複数の欠陥候補領域の中から、目標画像中で示されている原画像中の欠陥領域との一致度が最も高い１つの欠陥候補領域を決定して、原画像中に存在する１つの欠陥領域に対する１つの欠陥特徴量を算出する。
【００２４】
好ましくは、評価手段は、欠陥候補特徴量を特徴量空間に対応付けるマッピング手段と、特徴量空間中において抽出の対象となる欠陥領域を表す点と、欠陥領域を表わす点以外の点との分離度を算出する分離度算出手段と、分離度に基づいて画像処理アルゴリズムの評価値を算出する評価値算出手段とを含む。マッピング手段は、原画像中に存在する１つの欠陥領域が複数の欠陥候補領域として検出された時に、目標画像中で示されている原画像中の欠陥領域との一致度が最も高い欠陥候補領域から算出される欠陥候補特徴量のみを特徴量空間に対応付ける。分離度算出手段は、複数の欠陥候補領域に含まれる他の欠陥候補特徴量は特徴量空間に対応付けることなく分離度を算出する。
【００２５】
好ましくは、評価手段は、欠陥候補特徴量を特徴量空間に対応付けるマッピング手段と、抽出の対象となる欠陥領域を表す特徴量空間中の点とそれ以外の点との分離度を算出する分離度算出手段と、分離度を用いて画像処理アルゴリズムの評価値を算出する手段とを含む。分離度算出手段は、原画像中に存在する１つの欠陥領域が複数の欠陥候補領域とし
て検出された場合に、目標画像中で示されている原画像中の欠陥領域との一致度が最も高い欠陥候補領域から算出される欠陥候補特徴量を補正する補正手段と、補正手段による補正により導出された補正欠陥候補特徴量のみを特徴量空間に対応付ける手段と、複数の欠陥候補領域に含まれる他の欠陥候補特徴量を特徴量空間に対応付けることなく分離度を算出する手段とを含む。
【００２６】
好ましくは、特徴量算出手段は、原画像からコントラストを算出する。
好ましくは、作成手段は、画像処理後の画像として２値化画像を作成する手段と、画像処理アルゴリズムに基づく画像処理を施す過程において入力画像が２値化画像になる前の２値化前画像を保存する手段とを含む。第１の算出手段は、２値化前画像からコントラストを算出する。
【００２７】
好ましくは、第１の算出手段は、原画像または２値化前画像から欠陥候補特徴量を算出する過程で、それぞれの欠陥候補領域について欠陥候補領域よりも大きい面積を有する欠陥候補存在領域を設定する手段と、原画像または２値化前画像中の欠陥候補存在領域内で２値化処理を実施する手段と、２値化処理後の欠陥候補存在領域から欠陥候補特徴量を算出する手段とを含む。
【００２８】
この発明の他の局面に従う画像処理アルゴリズムの生成装置は、上記のいずれかに記載の画像処理アルゴリズム評価装置と、評価結果に基づいて画像処理アルゴリズムを生成する生成手段とを備える。
【００２９】
この発明の他の局面に従う画像検査装置は、上記の画像処理アルゴリズム生成装置と、生成された画像処理アルゴリズムを用いて被写体を検査する検査手段とを備える。
【００３０】
この発明の他の局面に従う画像処理アルゴリズム評価方法は、被写体を撮像した原画像の入力と、原画像中の欠陥領域を示す目標画像の入力とを受け付けるステップと、原画像に適用される画像処理アルゴリズムを決定するステップと、原画像に画像処理アルゴリズムに基づく画像処理を施すことによって画像処理後の画像を作成するステップと、画像処理後の画像に基づいて欠陥候補領域を決定するステップと、欠陥候補領域の欠陥候補特徴量を算出するステップと、欠陥候補特徴量に基づいて画像処理アルゴリズムを評価するステップと、原画像中に存在する１つの欠陥領域が複数の欠陥候補領域として検出された場合に、複数の欠陥候補領域に基づいて原画像中に存在する１つの欠陥領域に対する１つの欠陥特徴量を算出するステップとを備える。
【００３１】
この発明の他の局面に従う画像処理アルゴリズムの生成方法は、上記に記載の画像処理アルゴリズム評価方法と、評価結果に基づいて画像処理アルゴリズムを生成する生成ステップとを備える。
【００３２】
この発明のさらに他の局面に従う画像検査方法は、上記の画像処理アルゴリズム生成方法と、生成された画像処理アルゴリズムを用いて被写体を検査する検査ステップとを備える。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３３】
以下、図面を参照しつつ、本発明の実施の形態について説明する。以下の説明では、同一の部品には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがって、それらについての詳細な説明は繰り返さない。
【００３４】
まず、図１を参照して、本発明に係る画像処理装置が対象とする原画像について説明する。図１は、原画像１００の構成を表わす図である。原画像１００は、真欠陥１１０と、
擬似欠陥１２０とを含む。擬似欠陥１２０は、たとえばコントラストは大きいが、その大きさが小さいために欠陥として抽出する必要のないものである。
【００３５】
図２を参照して、真欠陥１１０の濃度分布について説明する。図２は、真欠陥１１０を含む領域を断面ＡＡ−ＡＡ’で切断した部位における濃度の分布を表わす図である。濃度分布は、たとえば断面ＡＡ−ＡＡ’方向と２５６階調（０〜２５５）で表わされる輝度値とによって示される。
【００３６】
図２に示される例では、真欠陥１１０以外の領域、すなわち正常な領域は輝度値が最大値（２５５）である。真欠陥１１０の内部においては、たとえば当該欠陥の周辺領域から中央部に従って輝度が減少し、領域の中央部においては、輝度値は極小値となる。
【００３７】
図３を参照して、原画像１００の画像処理後の画像３００について説明する。図３は、原画像１００に対して画像変換、２値化処理、ノイズ除去を行なうことにより生成された画像３００を表わす図である。画像３００は、欠陥候補が存在する可能性を有する領域である欠陥候補存在領域３１０，３２０，３３０を含む。領域３１０は、欠陥候補領域３１２を含む。領域３２０は、欠陥候補領域３２２を含む。領域３３０は、欠陥候補領域３３２を含む。画像処理装置は、各欠陥候補領域に対して、当該領域の面積およびコントラストを算出する。面積とコントラストとを軸とする特徴量空間が生成される。
【００３８】
そこで、図４を参照して、画像３００の特徴量について説明する。図４は、面積とコントラストとに従って画像３００において検出された領域の特徴量をプロットした図である。以下、黒丸は、真欠陥に対応し、白丸は、擬似欠陥に対応するものとする。
【００３９】
この特徴量空間には、検出された３つの領域に対応する点がプロットされている。投影点４１０は、図３における欠陥候補領域３１２に対応する。投影点４２０は、同様に欠陥候補領域３２２に対応する。投影点４３０は、欠陥候補領域３３２に対応する．このような特徴量空間においてたとえば閾値曲線４４０が描かれ、プロットされた投影点は当該閾値に従って判断される。
【００４０】
この場合、投影点４１０と投影点４２０とは、真欠陥に対応するものである。しかし、閾値曲線４４０によって、各々異なる領域に属するものとして判断されている。また、投影点４３０は擬似欠陥に対応するものである。しかし、投影点４２０と投影点４３０とは、同じ判断結果が導出される領域に属するものとして分類されている。すなわち、閾値曲線４４０の形状が複雑な形状でなければ、真欠陥と擬似欠陥とを適切に分離することが困難となる。一方、複雑な曲線の場合、ノイズなどによる欠陥の特徴量のばらつきに対するロバスト性、汎用性が低下するという可能性もある。
【００４１】
次に、図５を参照して、ノイズが除去された場合の画像について説明する。図５は、図１に示される原画像１００に対してノイズを除去することにより生成された画像５００を表わす図である。画像５００は、欠陥候補存在領域５１０，５２０，５３０を含む。領域５１０は、欠陥候補領域５１２を含む。領域５２０は、欠陥候補領域５２２を含む。領域５３０は、欠陥候補領域５３２を含む。この場合、欠陥候補領域５１２は、真欠陥１１０に対応する。欠陥候補領域５２２は、擬似欠陥とみなされる。
【００４２】
次に、図６を参照して、原画像１００のコントラストを算出した場合について説明する。図６は、原画像１００を用いて各欠陥候補領域のコントラストを算出する際の欠陥候補存在領域が表わされた画像６００である。画像６００は、欠陥候補存在領域６１０，６２０，６３０を含む。領域６１０は図５の領域５１０に対応し、領域６２０は図５の領域５２０に対応し、領域６３０は図５の領域５３０に対応する。領域６１０は、欠陥候補領域
６１２を含む。領域６２０は、欠陥候補領域６２２を含む。領域６３０は、擬似欠陥６３２を含む。
【００４３】
次に、図７を参照して、ノイズ除去後の画像についての面積とコントラストとを用いた特徴量について説明する。図７は、画像６００を用いて算出したコントラストと当該画像に含まれる欠陥の面積とを使用する特徴量空間を表わす図である。この特徴量空間には、投影点７１０，７２０，７３０がプロットされている。また閾値曲線７４０は、投影点７１０，７２０と、投影点７３０との間に設定されている。投影点７１０は、図５に示される欠陥候補領域５１２に対応する。投影点７２０は、同様に欠陥候補領域５２２に対応する。投影点７３０は、欠陥候補領域５３２に対応する。
【００４４】
次に、図８を参照して、複数の欠陥候補領域を連結した場合について説明する。図８は、２つの欠陥候補領域を連結して生成される欠陥候補領域８１０を含む画像８００を表わす図である。
【００４５】
複数の欠陥候補領域を連結することにより１つの欠陥候補領域を生成すると、図８に示されるように、２つの欠陥候補領域の各々の面積の和よりも大きな面積を有する欠陥候補領域８１０が生成される場合がある。このような場合、欠陥候補領域８１０の特徴量を前述のような特徴量空間にプロットすると、原画像に含まれる１つの真欠陥と同じ面積を有する欠陥候補領域を抽出した場合の特徴量に対応する投影点よりも当該特徴量空間の原点から遠い位置にプロットされる。この場合、原点に近いほうが真欠陥でなく擬似欠陥である可能性が高いことも考慮すると、実際よりも真欠陥と擬似欠陥との分離度が高いという誤った評価がなされる場合もある。このような場合を防ぐため、欠陥が分離された状況を考慮して、適切な連結のための画像処理アルゴリズムを判断して、画像処理を実施する必要がある。その結果、画像処理の時間が増大する可能性もある。
【００４６】
次に、図９を参照して、本発明の実施の形態において説明する際に使用される用語を説明する。図９は、画像処理アルゴリズムを実現するためのフィルタの構成を表わすテーブル９００である。テーブル９００は、フィルタを識別するためのＩＤ（Identification）９１０と、ＩＤ９１０に対応するフィルタの名称９２０と、フィルタの名称９２０に対応付けられるフィルタの内容９３０とを含む。本実施の形態においては、図９に示されるようにたとえば６つのフィルタが使用される。しかしながら、本発明に係る技術的思想は当該フィルタの数に限られない。また、フィルタの内容９３０に示される各々の処理は当業者にとって容易に理解できるものである。したがって、ここでは詳細な説明は述べない。
【００４７】
まず、画像処理アルゴリズムとは、図９に示される６つの画像処理フィルタの複数の組合せで構成されるフィルタ列に対して２値化処理を加えたものをいう。画像処理アルゴリズムは、さらに必要に応じて当該２値化処理の後にノイズを除去するための処理を含んでいてもよい。この場合、ノイズを除去するための処理は、たとえば膨張収縮処理、あるいは孤立点除去などを含む。以下の説明では、ノイズを除去する処理は、膨張収縮処理の後に孤立点除去を行なうものとして説明する。また画像処理アルゴリズムは、２値化処理の後にノイズを除去する処理を行なうものとする。
【００４８】
次に、真欠陥とは、検査員が検査対象（たとえばガラス基板等）は不良品であると判定する要因となる真性の欠陥をいう。また、擬似欠陥とは、当該検査対象を検査する工程で検出される欠陥ではあるが、その検査対象を不良品と判定するには至らず実際には検査対象は良品であると判定可能な欠陥をいう。
【００４９】
原画像とは、検査対象をＣＣＤ（Charged  Coupled  Device）その他を有するカメラを用いて撮影することにより生成された画像をいう。欠陥候補領域とは、上記の原画像に対
して何らかの画像処理を行ない、さらに２値化処理とノイズを除去する処理とを行なった後に画像変換処理をさらに行ない変換後の画像に対してラベリング処理を行なうことにより、１つの領域として特定されるものをいう。欠陥候補存在領域とは、上記の欠陥候補領域とその周辺の領域とを含む領域をいう。欠陥候補存在領域は、たとえば矩形の領域として表わされる。あるいは円形、楕円その他の曲線によって特定される領域であってもよい。矩形領域が、欠陥候補存在領域として使用される場合、当該矩形領域の中心は、欠陥候補領域の画像の重心に相当する。矩形領域の２辺（すなわち縦方向、横方向）は、当該欠陥候補領域のフェレ径の２倍の大きさとする。なお、画像の周辺部に欠陥候補存在領域が存在する場合には、当該画像のエッジが優先される。この場合、上述の欠陥候補存在領域に相当する矩形領域は、フェレ径の２倍の大きさよりも小さくなる。
【００５０】
目標画像とは、原画像に含まれる真欠陥に関する情報を画像で与えたものをいう。本実施の形態においては、２５６階調が使用される場合、目標画像は各画素の濃度値が０か２５５、すなわち黒（０）か白（２５５）かの２値画像とする。この場合、原画像に含まれる真欠陥の画素のみが白くなり、その他の画素は黒い画像となる。教示真欠陥とは、目標画像で与えられる真欠陥をいう。抽出真欠陥とは、欠陥候補領域の中から原画像に含まれる真欠陥に対応するものと判定された欠陥をいう。抽出真欠陥とは、原画像中の１つの真欠陥を画像変換処理して生成された画像において複数の欠陥候補領域に分裂した場合にその中の１つの欠陥候補領域をいう。抽出分裂真欠陥は、その他の残りの欠陥候補領域をいう。抽出擬似欠陥とは、欠陥候補領域のうち、抽出真欠陥および抽出分裂真欠陥のいずれでもないものをいう。
【００５１】
ここで、図１０を参照して、欠陥の濃淡情報を用いた検査方法について説明する。図１０は、検査対象を撮影することにより生成された原画像１０００を表わす図である。原画像１０００は、欠陥候補存在領域１０１０，１０２０を含む。欠陥候補存在領域１０１０は、真欠陥１０１２を含む。欠陥候補存在領域１０２０は、真欠陥１０２２を含む。欠陥候補存在領域１０１０は、たとえば矩形領域であり、Ｘ方向の長さは、ＤＣＲＡ＿Ｘである。またＹ方向の長さは、ＤＣＲＡ＿Ｙである。欠陥候補存在領域１０２０も同様に矩形領域である。欠陥候補存在領域１０２０の大きさは、たとえばＸ方向がＤＣＲＢ＿Ｘであり、Ｙ方向がＤＣＲＢ＿Ｙである。
【００５２】
このような原画像１０００に対し、画像フィルタ処理を施すことにより画像変換が行なわれる。画像変換によって生成された画像に対して予め設定された閾値を用いて２値化処理が行なわれる。２値化処理によって生成された画像に対して、ノイズ除去処理が実行される。この処理は、たとえば膨張、収縮による小さい穴埋め、あるいは孤立点除去などの処理を含む。このような処理が完了すると、ノイズが除去され、２値化された画像が生成される。
【００５３】
そこで、図１１を参照して、原画像１０００についてノイズが除去された画像１１００について説明する。図１１は、画像１１００の概略を表わす図である。画像１１００は、欠陥候補存在領域１０１０，１０２０を含む。欠陥候補存在領域１０１０は、欠陥候補領域１０１２を含む。欠陥候補存在領域１０２０は、欠陥候補領域１０２２を含む。欠陥候補存在領域１０１０、１０２０は、それぞれ矩形の領域である。当該矩形は、前述の図１０に示される大きさに相当する。ノイズを除去することにより生成された画像１１００について、特徴量空間としてたとえばＸ方向の大きさと輝度値とを有する空間が定義される。この場合、輝度値は２５６階調であり、白色の輝度値は２５５となる。欠陥候補領域１０１２を当該特徴量空間にプロットすると、たとえばその領域のフェレ径ＤＣＲＡ＿ＦＸの大きさがその空間に示される。欠陥候補領域１０２２についても同様である。
【００５４】
図１２は、特徴量空間を表わす図である。図１２に示されるように、面積とコントラス
トとにより定義される特徴量空間には、欠陥候補領域１１１２に対応する投影点１２１０と、欠陥候補領域１１２２に対応する投影点１２２０とがプロットされている。当該特徴量空間に対して予め設定された閾値曲線は、たとえば投影点１２２０よりも原点を通過するように設定される。このようにすると、濃淡情報も利用した欠陥判定が可能になる。
【００５５】
次に、図１３を参照して、本実施の形態に係る画像処理装置の対象となる目標画像１３００について説明する。図１３は、目標画像１３００を２値画像として表わした図である。目標画像１３００は、教示真欠陥１３１０を含む。
【００５６】
図１４を参照して、本実施の形態に係る画像処理アルゴリズム評価装置１４００について説明する。図１４は、画像処理アルゴリズム評価装置１４００の機能の構成を表わすブロック図である。
【００５７】
画像処理アルゴリズム評価装置１４００は、外部から画像データの入力を受付ける画像データ入力部１４１０と、画像データ入力部１４１０により入力が受付けられたデータを用いて画像処理アルゴリズムの評価を行なう画像処理アルゴリズム評価管理部１４１２と、画像処理アルゴリズムの評価の結果を出力する表示部１４３０とを備える。
【００５８】
画像処理アルゴリズム評価管理部１４１２は、画像データを格納する画像データベース１４２０と、予め準備された複数の画像処理アルゴリズムを実現するプログラムを格納する画像処理アルゴリズムデータベース１４２３と、入力された画像データを目標画像として設定するための目標画像設定部１４２１と、教示真欠陥の特徴量を算出する特徴量算出部１４２２と、特徴量算出部１４２２による算出結果と画像処理アルゴリズムデータベース１４２３に格納されている画像処理アルゴリズムとに基づいて画像処理アルゴリズムを決定するための選択部１４２４と、決定された画像処理アルゴリズムを用いて入力された画像データに対して変換処理を行なう画像データ変換部１４２５と、画像データ変換部１４２５によって生成されたデータを用いて欠陥候補領域を抽出する欠陥候補領域特徴量算出部１４２６と、各欠陥候補領域の種類を判定する種類判定部１４２７と、予め設定された基準に従って特定される特徴量空間に欠陥候補のデータをプロットする特徴量マップ作成部１４２８と、特徴量空間にプロットされた欠陥候補に対応する値に基づいて画像処理アルゴリズムの評価値を算出する評価値算出部１４２９とを含む。
【００５９】
次に、図１５を参照して、本実施の形態に係る画像処理アルゴリズム評価装置を実現するコンピュータシステム１５００について説明する。図１５は、コンピュータシステム１５００のハードウェア構成を表わすブロック図である。
【００６０】
コンピュータシステム１５００は、相互にデータベースによって接続されたＣＰＵ（Central  Processing  Unit）１５１０と、コンピュータシステム１５００の使用者による指示の入力を受付けるマウス１５２０，キーボード１５３０と、入力されたデータあるいはＣＰＵ１５１０によるプログラムの実行によって生成されるデータを一時的に格納するＲＡＭ（Random  Access  Memory）１５４０と、大容量のデータを格納可能であってランダムにアクセス可能なハードディスク１５５０と、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact  Disk-Read  Only  Memory）駆動装置１５６０と、モニタ１５８０と、通信ＩＦ（Interface）１５９０とを含む。ＣＤ−ＲＯＭ駆動装置１５６０には、データ記録媒体であるＣＤ−ＲＯＭ１５６２が装着される。
【００６１】
コンピュータシステム１５００における処理は、各ハードウェアおよびＣＰＵ１５１０により実行されるソフトウェアによって実現される。このようなソフトウェアは、ＲＡＭ１５４０あるいはハードディスク１５５０に予め記憶されている。また、当該ソフトウェアは、ＣＤ−ＲＯＭ１５６２その他のデータ記録媒体に格納されて、プログラム製品とし
て流通している場合もある。あるいは、当該ソフトウェアは、インターネットその他のデータ通信回線に接続している情報提供事業者によってダウンロード可能なプログラム製品として提供される場合もある。このようなソフトウェアは、ＣＤ−ＲＯＭ駆動装置１５６０その他のデータ読取装置によりそのデータ記録媒体から読取られた後に、あるいは通信ＩＦ１５９０を介してダウンロードされた後に、ハードディスク１５５０に一旦格納される。そのソフトウェアは、ハードディスク１５５０からＲＡＭ１５４０に実行可能な形式として読出され、そしてＣＰＵ１５１０によって実行される。
【００６２】
図１５に示されるコンピュータシステム１５００を構成する各ハードウェアは、一般的なものである。したがって、以下で説明する本発明の最も本質的な部分は、ＲＡＭ１５４０、ハードディスク１５５０、ＣＤ−ＲＯＭ１５６２その他のデータ記録媒体に格納された、あるいはネットワークを介してダウンロード可能なソフトウェアであるともいえる。なお、コンピュータシステム１５００の各ハードウェアの動作は周知であり当業者にとって容易に理解できるものである。したがって、ここではその詳細な説明は述べない。
【００６３】
次に図１６を参照して、本実施の形態に係る画像処理アルゴリズム評価装置の制御構造について説明する。図１６は、当該評価装置として機能するコンピュータシステム１５００が実行する処理の手順を表わすフローチャートである。
【００６４】
ステップＳ１６０２にて、コンピュータシステム１５００のＣＰＵ１５１０は、外部から入力された原画像データの入力を受け付ける。入力された原画像データは、画像データベース１４２０として機能するハードディスク１５５０に格納される。ステップＳ１６０４にて、ＣＰＵ１５１０は、外部から目標画像の入力を受け付ける。この画像に対応するデータも同様に、ハードディスク１５５０において予め確保された領域に書き込まれる。
【００６５】
ステップＳ１６０６にて、ＣＰＵ１５１０は、特徴量算出部１４２２として、教示真欠陥の特徴量を算出する。ステップＳ１６０８にて、ＣＰＵ１５１０は、選択部１４２４として、算出された特徴量とハードディスク１５５０に予め格納されている画像処理アルゴリズムとを用いて画像処理アルゴリズムを決定する。ステップＳ１６１０にて、ＣＰＵ１５１０は、画像データ変換部１４２５として決定された画像処理アルゴリズムを用いて画像データの変換処理を実行する。
【００６６】
ステップＳ１６１２にて、ＣＰＵ１５１０は、欠陥候補領域特徴量算出部１４２６として、画像変換処理によって生成された画像に対するラベリングを実行する。このラベリングにより、欠陥候補領域が抽出される。ＣＰＵ１５１０は、さらに各欠陥候補領域についてそれぞれの特徴量を算出する。
【００６７】
ステップＳ１６１４にて、ＣＰＵ１５１０は、追加の特徴量がまだ算出されていない欠陥候補領域を１つ選択する。ステップＳ１６１６にて、ＣＰＵ１５１０は、ステップＳ１６１４にて選択された欠陥候補領域についての欠陥候補存在領域を決定する。決定された領域は、たとえば矩形である。ステップＳ１６１８にて、ＣＰＵ１５１０は、入力された原画像から欠陥候補存在領域を切り出す。ステップＳ１６２０にて、ＣＰＵ１５１０は、ステップＳ１６１８にて切り出された欠陥候補存在領域に含まれる追加の特徴量を算出する。
【００６８】
ステップＳ１６２２にて、ＣＰＵ１５１０は、すべての欠陥候補領域の追加特徴量を算出したか否かを判断する。ＣＰＵ１５１０が、すべての欠陥候補領域の追加特徴量を算出したと判断すると（ステップＳ１６２２にてＹＥＳ）、処理はステップＳ１７０４に移される。そうでない場合には（ステップＳ１６２２にてＮＯ）、処理はステップＳ１６１６に戻される。
【００６９】
ステップＳ１７００にて、ＣＰＵ１５１０は、後述する判定処理を実行する。この処理が実行されると、抽出された各々の欠陥候補領域が抽出真欠陥、抽出分裂真欠陥、あるいは抽出擬似欠陥のいずれであるかが判定される。
【００７０】
ステップＳ１６２６にて、ＣＰＵ１５１０は、特徴量空間に各欠陥候補に対応する投影点をプロットする。具体的には、ステップＳ１６１２にて抽出された各欠陥候補領域の各々について、そのときに算出された面積と、ステップＳ１６２０にて算出されたコントラストとの２つの特徴量を軸とする特徴量空間が規定される。この特徴量空間において、各欠陥候補領域の特徴量がそれぞれ対応付けられる。この処理をたとえば表示部１４３０として機能するモニタ１５８０に表示させる場合には、抽出真欠陥と抽出擬似欠陥と抽出分裂真欠陥とがそれぞれ異なる態様でプロットされる。たとえば、抽出真欠陥は、黒丸で表示されるようにプロットされる。抽出擬似欠陥は、白丸で表示されるようにプロットされる。また、抽出分裂真欠陥は、モニタ１５８０に表示させない。
【００７１】
ステップＳ１６２８にて、ＣＰＵ１５１０は、評価値算出部１４２９として画像処理アルゴリズムの評価値を算出する。この場合、画像処理アルゴリズムの評価は、たとえば多目的最適化問題における一般的な評価関数を用いて行なわれる。この評価関数の一例は、たとえば、上記の特徴量空間における抽出真欠陥と抽出擬似欠陥との分離度（以下、分離度Ｄと表わす）を表わす次式によって規定される。この場合、分離度Ｄの値が大きい方がより優れた画像処理アルゴリズムとされる。
【００７２】
Ｄ＝（ＤＣＲ＿Ａ−ＤＣＦ＿Ａ）2＋（ＤＣＲ＿Ｃ−ＤＣＦ＿Ｃ）2
ここで、ＤＣＲ＿Ａは、最も原点に近い抽出真欠陥の面積を表わす。ＤＣＦ＿Ａは、最も原点から遠い抽出擬似欠陥の面積を表わす。ＤＣＲ＿Ｃは、原点に最も近い抽出真欠陥のコントラストを表わす。ＤＣＦ＿Ｃは、原点から最も遠い抽出擬似欠陥のコントラストを表わす。
【００７３】
図１７は、判定処理（Ｓ１７００）の手順を表わすフローチャートである。ステップＳ１７１０にて、ＣＰＵ１５１０は、ＲＡＭ１５４０に格納されているデータに基づいて、対応する欠陥候補領域の存在を確認していない教示真欠陥を１つ選択する（ＴＲＤｉ）。ステップＳ１７２０にて、ＣＰＵ１５１０は、教示真欠陥の存在する画素と一致する画素を有する欠陥候補領域をすべて抽出する。ステップＳ１７３０にて、ＣＰＵ１５１０は、抽出された欠陥候補領域の中で、教示真欠陥との画素の一致度が最も高い欠陥候補領域（ＤＣＲＡｋ）を１つ選択する。
【００７４】
具体的には、ステップＳ１７２０にて抽出された欠陥候補領域の数が２つ以上の場合に、その中の１つが選択される。欠陥候補領域が１つしか存在しない場合には、当該欠陥候補領域が選択される。欠陥候補領域が２つ存在する場合、まず教示真欠陥との画素の一致度が算出される。本実施の形態においては、一致度（Ｖｍ）は、欠陥候補領域の全画素について、たとえば次式のように計算される。
【００７５】
Ｖｍ＝２×Ｐｍ／（Ｐａ＋Ｐｔ）
但し、Ｐｍは教示真欠陥の画素と一致する画素数である。Ｐａは、欠陥候補領域の全画素数である。Ｐｔは、教示真欠陥領域の全画素数である。
【００７６】
この場合、一致度Ｖｍは１．０以下の値となり、最も大きい値すなわち最も１．０に近い値を導出する欠陥候補領域がその一致度が最も高くなる。このようにして選択された欠陥候補領域は以下欠陥候補領域ＤＣＲＡｋと表現される。
【００７７】
図１７を再び参照して、ステップＳ１７４０にて、ＣＰＵ１５１０は、欠陥候補領域ＤＣＲＡｋを教示真欠陥ＴＲＤｉに対応する欠陥を候補領域（抽出真欠陥）と設定する。ステップＳ１７５０にて、ＣＰＵ１５１０は、ステップＳ１７３０にて抽出された欠陥候補領域ＤＣＲＡｋ以外の欠陥候補領域を抽出分裂真欠陥と分類する。
【００７８】
ステップＳ１７６０にて、ＣＰＵ１５１０は、すべての教示真欠陥について対応する欠陥候補領域の存在の確認を行なったか否かを判断する。ＣＰＵ１５１０が、そのような確認を行なったと判断すると（ステップＳ１７６０にてＹＥＳ）、処理はステップＳ１７７０に移される。そうでない場合には（ステップＳ１７６０にてＮＯ）、処理はステップＳ１７１０に戻される。
【００７９】
ステップＳ１７７０にて、ＣＰＵ１５１０は、抽出真欠陥とも抽出分裂真欠陥とも判定されていない欠陥候補領域を、抽出擬似欠陥に分類する。その後、処理はメイン処理（図１６）に戻される。
【００８０】
図１８を参照して、本実施の形態に係る画像処理アルゴリズム評価装置における評価の方法について説明する。図１８は、欠陥候補領域の特徴量としての面積とコントラストとによって規定される特徴量空間を表わす図である。特徴量空間には、投影点１８１０，１８２０がそれぞれプロットされる。投影点１８１０と投影点１８２０との間には、予め設定された判定基準に従う閾値曲線１８４０が示される。
【００８１】
投影点１８１０は、たとえば図３に示される欠陥候補領域３１２に対応する。投影点１８２０は、欠陥候補領域３３２に対応する。
【００８２】
このようにして特徴量空間にプロットされている各欠陥候補領域の投影点を表わす情報に基づいて、上記のような分離度Ｄを表わす算式に基づいて、画像処理アルゴリズムの評価値が算出される。
【００８３】
次に、図１９を参照して、本実施の形態に係る画像処理アルゴリズム生成装置について説明する。図１９は、画像処理アルゴリズム生成装置１９００が有する機能の構成を表わすブロック図である。画像処理アルゴリズム生成装置１９００は、当該装置の使用者が、入力する画像データに基づいて、画像処理を実行するためのアルゴリズムを導出することを支援する。
【００８４】
画像処理アルゴリズム生成装置１９００は、外部から画像データの入力を受付ける画像データ入力部１９１０と、入力されたデータに基づいて画像処理アルゴリズムを生成する画像処理アルゴリズム管理部１９１２と、画像処理アルゴリズム生成装置１９００において格納されているデータを表示する表示部１９３０とを備える。画像処理アルゴリズム管理部１９１２は、画像データ入力部１９１０を介して入力された画像データを格納する画像データベース１９２０と、画像データベース１９２０に予め格納されているパラメータを、入力される指示に基づいて変更する初期パラメータ設定部１９２１と、画像データベース１９２０に格納されている原画像に対する処理の設定対象となるデータの入力を受付ける設定部１９２２と、予め準備された複数のフィルタのいずれかを組合せることにより画像処理アルゴリズムを生成する画像処理アルゴリズム生成部１９２３と、生成された画像処理アルゴリズムの評価を行なう画像処理アルゴリズム評価部１９２４と、入力された画像データに対して予め設定された基準を満足する画像処理アルゴリズムが生成されたか否かを判断する画像処理アルゴリズム生成完了判断部１９２５とを含む。
【００８５】
本実施の形態に係る画像処理アルゴリズム生成装置１９００は、たとえば図１５に示されるような構成を有するコンピュータシステム１５００によって具体的に実現される。す
なわち、上記の各処理を実現するソフトウェアがコンピュータシステム１５００の各ハードウェアによって協働して実行されることにより、コンピュータシステム１５００は、画像処理アルゴリズム生成装置１９００として機能する。各ハードウェアの動作は前述の動作と同一である。したがって、ここではコンピュータシステム１５００についての詳細な説明は繰り返さない。
【００８６】
図２０を参照して、画像処理アルゴリズム生成装置１９００の制御構造について説明する。以下の説明では、画像処理アルゴリズム生成装置１９００は、コンピュータシステム１５００によって実現されるものとして説明する。図２０は、画像処理アルゴリズム生成装置１９００として機能するコンピュータシステム１５００のＣＰＵ１５１０が実行する処理の手順を表わすフローチャートである。
【００８７】
ステップＳ２００２にて、ＣＰＵ１５１０は、画像データ入力部１９１０として機能するマウス１５１０あるいはキーボード１５３０を介したデータの入力を受け付けて、初期パラメータを設定する。初期パラメータは、ＲＡＭ１５１０において予め確保された領域に格納される。ステップＳ２００４にて、ＣＰＵ１５１０は、原画像と目標画像との入力を受け付けて、ＲＡＭ１５４０あるいはハードディスク１５５０において確保された領域に格納する。原画像と目標画像とは、たとえば通信ＩＦ１５９０、ＣＤ−ＲＯＭ１５６２などを介して取得される。
【００８８】
ステップＳ２００６にて、ＣＰＵ１５１０は、設定された初期パラメータと予めハードディスク１５５０に準備されたフィルタとを用いてＭ個の初期画像処理アルゴリズムを生成する。初期パラメータは、各世代の個体数Ｍ、交叉確率Ｐｃ、突然変異確率Ｐｍ、画像処理を終了させるための終了条件、次世代に追加する優良個体数ｇ（１）、次世代に追加するランダム生成個体数ｇ（２）、１つの個体の画像処理フィルタ上の最大値Ｌとを含む。本実施の形態においては、個体数Ｍ＝１００、交叉確率Ｐｃ＝９５％、突然変異確率Ｐｍ＝５％、優良個体数ｇ（１）＝１、ランダム生成個体数ｇ（２）＝１、最大値Ｌ＝８とする。また、上記の終了条件は、最良の個体の評価値が１０００以上であること、あるいは生成されたアルゴリズムの世代を特定する世代ＩＤが１００以上であることのいずれかを満足することである。世代ＩＤは、初期パラメータの設定時に初期化され、０が設定される。
【００８９】
ステップＳ２００８にて、ＣＰＵ１５１０は、以下のループ処理を個体数だけ、すなわちＭ回実行するためのカウンタとして用いられる変数ｍを初期化し、０に設定する。また、変数ｍは、個体のＩＤに相当する。
【００９０】
ステップＳ２０１０にて、ＣＰＵ１５１０は、生成されたＭ個の画像処理アルゴリズムのうち第ｍ番目の画像処理アルゴリズムの評価を行なう。この評価は、図１６に示されるステップＳ１６１０からステップＳ１６２８を繰り返すことにより実現される。
【００９１】
ステップＳ２０１２にて、ＣＰＵ１５１０は、画像処理アルゴリズムＩＤｍを１カウントアップする。ステップＳ２０１４にて、ＣＰＵ１５１０は、変数ｍの値が個体数Ｍよりも小さいか否かを判断する。変数ｍの値が個体数Ｍの値よりも小さい場合には（ステップＳ２０１４にてＹＥＳ）、処理はステップＳ２０１６に移される。そうでない場合には（ステップＳ２０１４にてＮＯ）、処理はステップＳ２０１０に戻される。
【００９２】
ステップＳ２０１６にて、ＣＰＵ１５１０は、Ｍ個すべての個体の中から最良の個体すなわち画像処理アルゴリズムを決定する。ここでは、前述のように多目的最適化問題に従う一般的な評価関数を用いているため、Ｍ個の個体のうち最も大きな評価値を有する個体が最良の個体として決定される。
【００９３】
ステップＳ２０１８にて、ＣＰＵ１５１０は、予め設定された終了条件が成立しているか否かを判断する。終了条件が成立している場合には（ステップＳ２０１８にてＹＥＳ）、処理は終了する。そうでない場合には（ステップＳ２０１８にてＮＯ）、処理はステップＳ２０２０に移される。
【００９４】
ステップＳ２０２０にて、ＣＰＵ１５１０は、画像処理アルゴリズム１９２３として次世代に属する個体群（画像処理アルゴリズム群）を生成する。この処理は、一般に「世代交代」や「遺伝的操作」と称される処理に相当し、遺伝的アルゴリズムにおいても同様に称される。
【００９５】
そこで、図２１および図２２を参照して、遺伝的操作の詳細について説明する。図２１は、３つの個体２１１０，２１２０，２１３０のフィルタの構成を表わす図である。個体２１１０（個体Ｉ＿１）は、フィルタ２１１２と、フィルタ２１１４と、フィルタ２１１１と、フィルタ２１１７と、フィルタ２１１８とを含む。個体２１２０（個体Ｉ＿２）は、フィルタ２１１５と、フィルタ２１１２と、フィルタ２１１３と、フィルタ２１１１と、フィルタ２１１６と、フィルタ２１１５と、フィルタ２１２７と、フィルタ２１１８とを含む。
【００９６】
個体２１３０（個体Ｉ＿３）は、フィルタ２１１１と、フィルタ２１１３と、フィルタ２１１６と、フィルタ２１１４と、フィルタ２１１２と、フィルタ２１３７と、フィルタ２１１８とを含む。フィルタ２１１１から２１１６において白丸の中に示される数字は、図９のテーブル９００に示されるフィルタのＩＤ９１０を有する各フィルタに対応する。フィルタ２１１７，２１２７，２１３７は、それぞれ２値化処理のために使用される閾値を表わす。フィルタ２１１８は、ノイズを除去する処理のためのフィルタである。
【００９７】
図２２は、第Ｎ世代に属するフィルタと第Ｎ＋１世代に属するフィルタとを表わす図である。すなわち第Ｎ世代に属する画像処理アルゴリズム２２２０は、フィルタ２１１２と、フィルタ２１１１と、フィルタ２２２７と、フィルタ２１１８とを含む。また画像処理アルゴリズム２２３０は、フィルタ２１１３と、フィルタ２１１２と、フィルタ２１１２と、フィルタ２１１１と、フィルタ２１１３と、フィルタ２１３７と、フィルタ２１１８とを含む。
【００９８】
第Ｎ＋１世代に属する画像処理アルゴリズム２２４０は、フィルタ２１１２と、フィルタ２１１１と、フィルタ２１１２と、フィルタ２１１１と、フィルタ２１１３と、フィルタ２１３７と、フィルタ２１１８とを含む。同世代に属する画像処理アルゴリズム２２５０は、フィルタ２１１３と、フィルタ２１１２と、フィルタ２１１３と、フィルタ２１１２と、フィルタ２１１１と、フィルタ２２２７と、フィルタ２１１８とを含む。各画像処理アルゴリズムにおける特性は、前述のフィルタの配列に従って定まる。
【００９９】
図２２において、各画像処理アルゴリズムのフィルタ列では、交叉点２２２０が、２番目のフィルタと３番目のフィルタとの間に規定されている。以下、第Ｎ世代から第Ｎ＋１世代を生成する場合について説明する。まず、最初に第Ｎ＋１世代に属する個体（画像処理アルゴリズムの数が０の状態）から処理は開始される。個体は順次追加して生成され、個体数がＭ個になったとき、処理は終了する。
【０１００】
次に、交叉について説明する。交叉の態様の１つである１点交叉は、第Ｎ世代に属する２つの個体（たとえば画像処理アルゴリズム２２２０，２２３０）を各個体の中のいずれかの位置（交叉点２２１０）で切断し、切断によって生成された部位を他方の部位と交換することにより、第Ｎ＋１世代に属する２つの新しい個体（たとえば画像処理アルゴリズ
ム２２４０，２２５０）を生成するものである。
【０１０１】
図２２に示される例では、交叉点２２１０は、２番目と３番目のフィルタの間に設定されているため、第１番目および第２番目のフィルタは、第Ｎ世代に属する個体および第Ｎ＋１世代に属する個体のいずれにも含まれる。一方、第３番目以降のフィルタは、前述のように他の個体のフィルタと交換されるため、第Ｎ世代に属する個体と第Ｎ＋１世代に属する個体との間では第３番目以降のフィルタの構成は入れ替わっている。
【０１０２】
次に、図２３を参照して、遺伝的操作における突然変異について説明する。図２３は、第Ｎ世代に属する個体と遺伝的操作における突然変異によって生成されたＮ＋１世代に属する個体とを表わす図である。
【０１０３】
第Ｎ世代に属する個体である画像処理アルゴリズム２３１０は、フィルタ２１１２と、フィルタ２１１１と、フィルタ２１１３と、フィルタ２１１２と、フィルタ２１１１と、フィルタ２１２７と、フィルタ２１１８とを含む。第Ｎ＋１世代に属する個体である画像処理フィルタ２３２０は、フィルタ２１１２と、フィルタ２１１１と、フィルタ２１１１と、フィルタ２１１２と、フィルタ２１１１と、フィルタ２３２７と、フィルタ２１１８とを含む。
【０１０４】
ここで突然変異とは、第Ｎ世代に属する１つの個体における任意の位置（突然変異点）を選択し、選択された位置における画像処理フィルタの種類を、利用可能な他の画像処理フィルタ（すなわちテーブル９００において規定されている画像処理フィルタ）に変更することにより、第Ｎ＋１世代に属する新しい個体である画像処理アルゴリズムを生成することをいう。図２３に示される例では、第Ｎ世代に属する画像処理アルゴリズム２３１０において、第３番目の画像処理フィルタであるフィルタ２１１３と、第６番目の画像処理フィルタであるフィルタ２１２７とにそれぞれ突然変異点２３１２，２３１４が設定されている。突然変異点２３１２においては、フィルタ２１１３がフィルタ２１１１に変更されている。突然変異点２３１４においては、２値化処理のための閾値の値が「１８５」から「１１６」に変更されている。
【０１０５】
なお、図２３に示される例から明らかなように、突然変異点の数は１つに限られず、突然変異の確率に基づいて複数の突然変異点が設定される場合がある。２値化処理のための閾値に対応する位置が突然変異点に設定された場合には、当該閾値の値は０から２５５の範囲でランダムに決定される。ここでランダムに決定されるとは、たとえば予め準備された乱数発生器によって生成される乱数の値に応じて決定されることをいう。
【０１０６】
遺伝的操作には、前述の交叉、突然変異の他に、第Ｎ世代に属する優秀な個体である画像処理アルゴリズムを、第Ｎ＋１世代にｇ（１）個追加する処理と、第Ｎ世代に属する個体の情報を全く利用せず、新たに画像処理フィルタをランダムに選択し、新たな画像処理アルゴリズムを生成したｇ（２）個の個体を第Ｎ＋１世代に追加するものとがある。このような操作によって、第Ｎ＋１世代に属するＭ個の個体が生成される。
【０１０７】
以上のようにして、本実施の形態に係る画像処理アルゴリズムによると、より適切に、真欠陥と擬似欠陥とを分離することができる。また、真欠陥と擬似欠陥との分離度に関し誤った評価を行うことなく、画像処理のための時間の増大を防止できる画像処理アルゴリズムを評価するための画像処理アルゴリズム評価装置を提供することができる。
【０１０８】
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図され
る。
【産業上の利用可能性】
【０１０９】
本発明は、画像検査装置、画像変換装置、画像認識装置、パターンマッチング装置、画像を用いた位置決め装置、画像認識機能付き自律ロボット、画像認識機能付き産業用ロボット等に利用可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１１０】
【図１】原画像１００の構成を表わす図である。
【図２】真欠陥１１０を含む領域を断面ＡＡ−ＡＡ’で切断した部位における濃度の分布を表わす図である。
【図３】原画像１００に対して画像変換、２値化処理、ノイズ除去を行なうことにより生成された画像３００を表わす図である。
【図４】面積とコントラストとに従って画像３００において検出された領域の特徴量をプロットした図である。
【図５】図１に示される原画像１００に対してノイズを除去することにより生成された画像５００を表わす図である。
【図６】原画像１００を用いて欠陥候補領域のコントラストを算出する際の欠陥候補存在領域が表わされた画像６００を表わす図である。
【図７】画像６００を用いて算出したコントラストと当該画像に含まれる欠陥の面積とを使用する特徴量空間を表わす図である。
【図８】２つの欠陥候補領域を連結して生成される欠陥候補領域８１０を含む画像８００を表わす図である。
【図９】画像処理アルゴリズムを実現するためのフィルタの構成を表わすテーブル９００である。
【図１０】検査対象を撮影することにより生成された原画像１０００を表わす図である。
【図１１】画像１１００の概略を表わす図である。
【図１２】特徴量空間を表わす図である。
【図１３】画像処理装置の対象となる目標画像１３００を表わす図である。
【図１４】画像処理アルゴリズム評価装置１４００の機能の構成を表わすブロック図である。
【図１５】画像処理アルゴリズム評価装置を実現するコンピュータシステム１５００ハードウェア構成を表わすブロック図である。
【図１６】画像処理アルゴリズム評価装置として機能するコンピュータシステム１５００が実行する処理の手順を表わすフローチャートである。
【図１７】判定処理（Ｓ１７００）の手順を表わすフローチャートである。
【図１８】欠陥候補領域の特徴量としての面積とコントラストとによって規定される特徴量空間を表わす図である。
【図１９】画像処理アルゴリズム生成装置１９００が有する機能の構成を表わすブロック図である。
【図２０】画像処理アルゴリズム生成装置１９００として機能するコンピュータシステム１５００のＣＰＵ１５１０が実行する処理の手順を表わすフローチャートである。
【図２１】３つの個体２１１０，２１２０，２１３０のフィルタの構成を表わす図である。
【図２２】第Ｎ世代に属するフィルタと第Ｎ＋１世代に属するフィルタとを表わす図である。
【図２３】第Ｎ世代に属する個体と遺伝的操作における突然変異によって生成されたＮ＋１世代に属する個体とを表わす図である。
【符号の説明】
【０１１１】
１００  原画像、１１０  真欠陥、１２０  擬似欠陥、３００  画像、３１０，３２０，３３２  欠陥候補存在領域、３１２，３２２，３３２  欠陥候補領域、４１０，４２０，４３０  投影点、４４０  閾値曲線。
【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】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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