(57)【要約】【課題】画像処理アルゴリズムを遺伝的アルゴリズムで効率的に自動学習すること。【解決手段】学習用装置１は、指定データの入力を受け付ける指定データ入力部１５と、学習用画像データ１１内の位置データを示す候補データを抽出する候補データ抽出部１２と、画像処理群を遺伝子としたときに、候補データが指定データと近い位置であるほど高評価とする遺伝子評価関数を計算する比較評価部１４と、比較評価部１４が計算した遺伝子評価値を参照して、遺伝的アルゴリズムにより遺伝子集合を世代交代させるとともに、優秀な遺伝子を学習結果として出力する自動調整部１３とを有する。【選択図】図１
2013125524.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
学習用画像データから候補データを抽出するための画像処理群を遺伝子とし、その遺伝子を構成する画像処理を個体要素としたとき、遺伝的アルゴリズムにより遺伝子集合を世代交代させることで、遺伝子を学習する学習用装置であって、
前記学習用画像データが記憶される記憶手段と、
前記学習用画像データ内の抽出対象の位置データを示す指定データの入力を受け付ける指定データ入力部と、
現世代の遺伝子集合を構成する遺伝子ごとに、前記学習用画像データを入力として、その遺伝子が示す画像処理群を実行することで、前記学習用画像データ内の位置データを示す前記候補データを抽出する候補データ抽出部と、
前記候補データ抽出部が抽出した遺伝子ごとの前記候補データが前記指定データ入力部が受け付けた前記指定データと近い位置であるほど高評価とする遺伝子評価関数を計算することで、遺伝子ごとの遺伝子評価値を求める比較評価部と、
前記比較評価部が計算した前記遺伝子評価値を参照して、現世代の遺伝子集合を次交代の遺伝子集合として選択するとともに、前記遺伝子評価値が所定しきい値を上回る遺伝子が存在するときには、その遺伝子を学習結果として出力する調整部とを有することを特徴とする
学習用装置。
【請求項２】
前記指定データ入力部は、前記抽出対象の座標を示す指定座標を前記指定データとして受け付け、
前記候補データ抽出部は、前記学習用画像データ内の前記抽出対象の領域を示す候補領域を前記候補データとして抽出し、
前記比較評価部は、前記候補領域に含まれている前記指定座標の数、および、前記指定座標を含んでいる前記候補領域の数がそれぞれ多いほど高評価とする前記遺伝子評価関数を計算することを特徴とする
請求項１に記載の学習用装置。
【請求項３】
前記指定データ入力部は、前記抽出対象の座標を示す指定座標を同じ前記抽出対象ごとにグループ化して前記指定データとして受け付け、
前記候補データ抽出部は、前記学習用画像データ内の前記抽出対象の領域を示す候補領域を前記候補データとして抽出し、
前記比較評価部は、単一のグループに属する前記指定座標を含む前記候補領域の数が多いほど高評価とする前記遺伝子評価関数を計算することを特徴とする
請求項１に記載の学習用装置。
【請求項４】
前記指定データ入力部は、前記抽出対象外の座標を示す負の指定座標を前記指定データとして受け付け、
前記候補データ抽出部は、前記学習用画像データ内の前記抽出対象の領域を示す候補領域を前記候補データとして抽出し、
前記比較評価部は、いずれの前記候補領域にも含まれていない前記負の指定座標の数が多いほど高評価とする前記遺伝子評価関数を計算することを特徴とする
請求項１に記載の学習用装置。
【請求項５】
前記指定データ入力部は、前記抽出対象を示す前記テンプレート画像が前記学習用画像データ内に位置するときの基準座標である指定座標を前記指定データとして受け付け、
前記候補データ抽出部は、前記学習用画像データ内の抽出した前記テンプレート画像の基準座標を示す候補座標を前記候補データとして抽出し、
前記比較評価部は、前記候補座標と一致する前記指定座標の数が多いほど高評価とする前記遺伝子評価関数を計算することを特徴とする
請求項１に記載の学習用装置。
【請求項６】
学習用画像データから候補データを抽出するための画像処理群を遺伝子とし、その遺伝子を構成する画像処理を個体要素としたとき、遺伝的アルゴリズムにより遺伝子集合を世代交代させることで、遺伝子を学習する学習用装置による遺伝子学習方法であって、
前記学習用装置は、前記学習用画像データが記憶される記憶手段に加えて、指定データ入力部と、候補データ抽出部と、比較評価部と、調整部とを有しており、
前記指定データ入力部は、前記学習用画像データ内の抽出対象の位置データを示す指定データの入力を受け付け、
前記候補データ抽出部は、現世代の遺伝子集合を構成する遺伝子ごとに、前記学習用画像データを入力として、その遺伝子が示す画像処理群を実行することで、前記学習用画像データ内の位置データを示す前記候補データを抽出し、
前記比較評価部は、前記候補データ抽出部が抽出した遺伝子ごとの前記候補データが前記指定データ入力部が受け付けた前記指定データと近い位置であるほど高評価とする遺伝子評価関数を計算することで、遺伝子ごとの遺伝子評価値を求め、
前記調整部は、前記比較評価部が計算した前記遺伝子評価値を参照して、現世代の遺伝子集合を次交代の遺伝子集合として選択するとともに、前記遺伝子評価値が所定しきい値を上回る遺伝子が存在するときには、その遺伝子を学習結果として出力することを特徴とする
遺伝子学習方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、学習用装置、および、遺伝子学習方法の技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
半導体製造に係る検査装置や医用診断をはじめとして、各種の画像処理による検査装置や計測装置が提案されている。これらの画像処理装置は、製造物を電子顕微鏡で撮影した画像やＸ線撮影した画像を入力画像として、その入力画像内の欠陥部位や計測部位を位置データとして抽出するものである。
【０００３】
位置データの抽出処理を行うために、その手がかりとしての画像の特性や抽出対象の特性をもとに画像処理アルゴリズムとして構築し、抽出精度を向上するためのアルゴリズム最適化を手動で実現するのは、容易ではない。数多くの画像サンプルに対して、特性を示すパラメータをもつ処理関数を組み合わせて検証せねばならず、最適化には熟練を要していた。
【０００４】
そこで、画像処理アルゴリズムの最適化を自動で行うために、非特許文献１に示されるような遺伝的アルゴリズムを用いる例が、特許文献１や特許文献２に記載されている。
特許文献１では、テンプレートマッチングにおけるパラメータを遺伝的アルゴリズムにより自動的に最適化する方法の検討例が示されている。
特許文献２では、教示用画像を生成する方法とともに、遺伝的アルゴリズムによる画像処理アルゴリズムの自動的最適化が示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０００−１５５０１１号公報
【特許文献２】特開２００６−３３７１５２号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】Genetic Programming: On the Programming of Computers by Means of Natural Selection（John R.Koza / The MIT Press,米国1992年）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
遺伝的アルゴリズムでは、画像処理アルゴリズムを記述する画像処理集合を遺伝子というデータ集合で表現する。そして、複数の遺伝子から構成される遺伝子集合に対して、遺伝子操作により、次世代の遺伝子集合へと改良していく。これにより、優れた遺伝子をコンピュータに学習させることができる。
このような遺伝子の学習工程を効率化し、優れた遺伝子を作成するためには、教材データの量と質とを充実させる必要がある。詳細な正解データが示されていれば、その正解データを遺伝子の評価に活用できるため、優れた遺伝子を短期間に発見することができる。
【０００８】
しかし、特許文献１や特許文献２などの従来技術では、教材データを用いる方法は記載されていても、その教材データを用意する方法は、示されていない。そのため、遺伝的アルゴリズムを用いたとしても、遺伝子の評価関数を適切に設定できず、優れた遺伝子を生成することは、困難である。
【０００９】
そこで、本発明は、前記した問題を解決し、画像処理アルゴリズムを遺伝的アルゴリズムで効率的に自動学習することを、主な目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
前記課題を解決するために、本発明は、学習用画像データから候補データを抽出するための画像処理群を遺伝子とし、その遺伝子を構成する画像処理を個体要素としたとき、遺伝的アルゴリズムにより遺伝子集合を世代交代させることで、遺伝子を学習する学習用装置であって、
前記学習用画像データが記憶される記憶手段と、
前記学習用画像データ内の抽出対象の位置データを示す指定データの入力を受け付ける指定データ入力部と、
現世代の遺伝子集合を構成する遺伝子ごとに、前記学習用画像データを入力として、その遺伝子が示す画像処理群を実行することで、前記学習用画像データ内の位置データを示す前記候補データを抽出する候補データ抽出部と、
前記候補データ抽出部が抽出した遺伝子ごとの前記候補データが前記指定データ入力部が受け付けた前記指定データと近い位置であるほど高評価とする遺伝子評価関数を計算することで、遺伝子ごとの遺伝子評価値を求める比較評価部と、
前記比較評価部が計算した前記遺伝子評価値を参照して、現世代の遺伝子集合を次交代の遺伝子集合として選択するとともに、前記遺伝子評価値が所定しきい値を上回る遺伝子が存在するときには、その遺伝子を学習結果として出力する調整部とを有することを特徴とする。
その他の手段は、後記する。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、画像処理アルゴリズムを遺伝的アルゴリズムで効率的に自動学習することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の一実施形態に関する画像処理システムを示す構成図である。
【図２】本発明の一実施形態に関する抽出学習処理を示すフローチャートである。
【図３】本発明の一実施形態に関する指定データおよび候補データを示す説明図である。
【図４】本発明の一実施形態に関する様々な指定データを示す説明図である。
【図５】本発明の一実施形態に関するテンプレート画像による指定データを示す説明図である。
【図６】本発明の一実施形態に関するテンプレート画像による指定データを示す説明図である。
【図７】本発明の一実施形態に関する候補データ抽出部を示す説明図である。
【図８】本発明の一実施形態に関する交叉法を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本発明の一実施形態を、各図面を参照して詳細に説明する。
【００１４】
図１は、画像処理システムを示す構成図である。図１（ａ）では、学習用装置１の学習結果を用いて、検査用装置３が検査処理を実現する画像処理システムを示す。画像処理システムの学習用装置１および検査用装置３は、それぞれＣＰＵ（Central Processing Unit）とメモリとハードディスク（記憶手段）とネットワークインタフェースを有するコンピュータとして構成され、このコンピュータは、ＣＰＵが、メモリ上に読み込んだプログラムを実行することにより、各処理部を動作させる。
【００１５】
学習用装置１は、学習用画像データ１１を格納する記憶手段と、候補データ抽出部１２と、自動調整部１３と、比較評価部１４と、指定データ入力部１５とを含めて構成される。
学習用画像データ１１は、例えば電子顕微鏡や光学顕微鏡あるいはＸ線撮影した画像データであって、ハードディクやメモリなどの記憶手段に格納されている。
候補データ抽出部１２は、入力された学習用画像データ１１に対して、画像処理を行って抽出した画像や画像内の位置データなどの処理結果を候補データとして抽出し、その候補データを比較評価部１４に出力する。
自動調整部１３は、候補データ抽出部１２が実行する画像処理集合を示す遺伝子（個体）に対して、遺伝的アルゴリズムに基づきその遺伝子集合を世代ごとに改良することで、画像処理を最適化する。なお、遺伝子の改良のために参照される遺伝子評価値は、比較評価部１４から入力される。
指定データ入力部１５は、入力された学習用画像データ１１に対して、ユーザから正解データの位置データを指定データとして受け付け、その指定データを比較評価部１４に出力する。
比較評価部１４は、指定データ入力部１５からの指定データと、候補データ抽出部１２からの候補データとを入力として、それらの両データを比較して等価であるほど高い遺伝子評価値を算出し、遺伝子ごとの遺伝子評価値を自動調整部１３に出力する。
【００１６】
検査用装置３は、検査用画像データ３１を格納する記憶手段と、欠陥抽出部３２と、欠陥出力部３３とを含めて構成される。
検査用画像データ３１は、学習用画像データ１１と同じ形式の画像データである。
欠陥抽出部３２は、候補データ抽出部１２に使用される遺伝子を実行する処理部であり、検査用画像データ３１から候補データ（異物や製造欠陥の位置データなど）を検出する。
欠陥出力部３３は、欠陥抽出部３２による候補データを画面表示などで出力する。
【００１７】
指定データや候補データは、画像データ（学習用画像データ１１や検査用画像データ３１）内の相対的な位置データとして構成される。この位置データは、たとえば、点で示される座標データでもよいし、面で示される領域データでもよい。
指定データは、ユーザによって入力された正解データ（異物や製造欠陥の位置データ）であり、候補データは、コンピュータ（学習用装置１）によって抽出された正解データの候補である。よって、候補データ抽出部１２に使用される遺伝子が優秀であるほど、候補データは指定データへと近づく。
そのため、比較評価部１４は、遺伝的アルゴリズムにおける各遺伝子の評価関数として、候補データと指定データとの一致度合いが高いほど（位置が近い位置であるほど）高評価である旨の評価関数（詳細は後記）を用いる。
【００１８】
図７で後記するように、遺伝子（個体）は、１つ以上の個体要素の集合として表現され、１つの個体要素が１つの画像処理（例えばノイズ低減、輝度補正、色分解、二画像差分、二画像和、平滑化、二値化など）に該当する。そして、各個体要素は、１つ以上の入力端子と、１つ以上の出力端子を備えている。
つまり、個体要素が実行する画像処理は、入力端子側に接続された他の個体要素や画像データからの入力データに対して、出力端子側に接続された他の個体要素や画像データへの出力データを作成する処理である。
【００１９】
図１（ｂ）は、画像処理システムの学習用装置１（指定データ入力部１５）に接続されている入力手段や出力手段の一例を示す。キーボード２１は、位置データとしての（ｘ，ｙ）座標を、数値で入力される。マウス２２やスタイラスペン２４などのポインティングデバイスは、ディスプレイ２３の画面上で画像データ内の位置データを指定するものである。なお、他のポインティングデバイスとして、トラックボールやタッチパッドなどを用いてもよい。
【００２０】
図２は、抽出学習処理を示すフローチャートである。
Ｓ１０１〜Ｓ１０３は、遺伝的アルゴリズムの前準備である。
Ｓ１０１として、学習用装置１は、学習用画像データ１１の入力を外部のカメラや画像データの読み込み装置などから受け付ける。
Ｓ１０２として、指定データ入力部１５は、図１（ｂ）に示したインタフェースにより、学習用画像データ１１に対する指定データの入力を受け付ける。
Ｓ１０３として、自動調整部１３は、第１世代の遺伝子集合を初期化する。たとえば、第１世代の遺伝子集合を生成するときに、ランダムな個体要素をランダムに接続するとともに、その個体要素ごとに使用するパラメータもランダムな値とすることで、それぞれの遺伝子を作成する。さらに、学習用装置１は、後記するＳ１１３で使用する優秀な遺伝子か否かを判断するための遺伝子しきい値（遺伝子評価値の値域が０〜１の範囲なら、たとえば、「０．９」や「１」など）の入力を受け付ける。
【００２１】
Ｓ１１１として、候補データ抽出部１２は、遺伝子集合の各遺伝子が示す候補データの抽出処理を、Ｓ１０１の学習用画像データ１１に対して実行する。
Ｓ１１２として、比較評価部１４は、Ｓ１１１で作成されたそれぞれの遺伝子での抽出データ（候補データ）と、Ｓ１０２での指定データとで位置データを照合して、遺伝子評価値を計算する。なお、学習用画像データ１１と指定データとの組を複数用意して評価することが望ましい。その場合、各遺伝子における各学習用画像データ１１の遺伝子評価値の平均評価値を、各遺伝子の遺伝子評価値とする。つまり、サンプル画像数をＮ、サンプルｋについての遺伝子評価値をＶｋとするとき、
（全サンプルについての遺伝子評価値）＝（ΣＶｋ）／Ｎ  （ｋ＝１、２、…Ｎ）である。
【００２２】
Ｓ１１３として、自動調整部１３は、Ｓ１１２の計算結果である遺伝子評価値が、Ｓ１０３の遺伝子しきい値を上回る優秀な遺伝子が、現世代の遺伝子集合に存在するか否かを判定する。Ｓ１１３でＹｅｓならＳ１２１へ進み、ＮｏならＳ１１４へ進む。
【００２３】
Ｓ１１４として、自動調整部１３は、現世代の遺伝子集合を構成する遺伝子に対して、遺伝的アルゴリズム（ＧＡ： Genetic Algorithm）の遺伝子操作（選択、交叉、突然変異など）をすることで、次世代の遺伝子集合を作成する。以下で遺伝子操作の一例を３つ例示するが、この一例以外にも、遺伝的アルゴリズムで用いられる他の操作を実行してもよい。
【００２４】
操作（１）は、遺伝子の選択処理である。エリート保存では、遺伝子評価値が高い順に、現世代の遺伝子集合から次世代の遺伝子集合を選択する。一方、ルーレットルールやトーナメント方式により、次世代の遺伝子集合を選択してもよい。
【００２５】
操作（２）は、遺伝子の交叉処理である。現世代の遺伝子集合から２人の親（２つの遺伝子）を選択し、その２つの遺伝子それぞれの個体要素の一部（個体要素のパラメータの一部でもよい）を取り替えることで、次世代の２人の子（２つの遺伝子）を作成する。取り替える個体要素の位置を特定するための交叉点が１つなら一点交叉（図８（ａ）参照）、交叉点が２つなら二点交叉（図８（ｂ）参照）である。
【００２６】
操作（３）は、遺伝子の突然変異処理である。現世代の遺伝子集合から１人の親（１つの遺伝子）を選択し、その遺伝子の構成要素である個体要素やそのパラメータを、別のもの（たとえば、ランダムに作成したもの）に置き換えることで、１人の子を作成する。
【００２７】
なお、Ｓ１１４において、どのような遺伝子操作を用いるか、また、遺伝子集合を構成する遺伝子の個数をどのくらいにするか、などの遺伝的アルゴリズム（ＧＡ： Genetic Algorithm）の詳細については、作業者が最適化のためのパラメータとして適宜設定できるようにするのがよい。
【００２８】
Ｓ１２１として、自動調整部１３は、候補データ抽出部１２が使用した優秀な遺伝子を、検査用装置３の欠陥抽出部３２に採用する。欠陥抽出部３２は、検査用画像データ３１から候補データとして抽出した欠陥の位置データを、欠陥出力部３３を介してディスプレイ２３などに出力する。
【００２９】
図３は、指定データおよび候補データを示す説明図である。
【００３０】
図３（ａ）は、Ｓ１０２として、指定データ入力部１５が、ディスプレイ２３の画面上で座標形式の指定データ（以下、指定座標とする）を学習用画像データ１１に対して設定するための画面図である。学習用画像データ１１として、たとえば、３つの製造物が撮影されたサンプルを用いて説明する。
左から１つめの製造物には、異物３０２が付着している。左から２つめの製造物には、特に異常はない。左から３つめの製造物には、製造欠陥部３０３が存在する。
指定データ入力部１５は、スタイラスペン２４を介して、ユーザから、異物３０２の位置データである指定座標３０４と、製造欠陥部３０３の位置データである指定座標３０５，３０６の入力を受け付ける。
【００３１】
また、画面下部の文字入力ボックスから、指定座標（ｘ，ｙ）を文字入力（ここでは、703.0,312.5）として受け付けてもよい。
さらに、図３（ａ）とは異なり、異物３０２や製造欠陥部３０３が存在しない学習用画像データ１１に対しては、指定座標数が０個である旨の入力を受け付ける。
そして、指定データ入力部１５は、学習用装置１とは別の装置からネットワーク経由で指定座標３０４〜３０６の入力を受け付けてもよい。
【００３２】
図３（ｂ）は、Ｓ１１１として、図３（ａ）の学習用画像データ１１に対して、候補データ抽出部１２が抽出した領域形式の候補データ（以下、候補領域とする）の一例を示す。候補データ抽出部１２は、３つの候補領域５０２〜５０４を抽出した。
そして、Ｓ１１２として、比較評価部１４は、図３（ａ）の指定座標３０４〜３０６と、図３（ｂ）の候補領域５０２〜５０４とを照合する。指定座標の数をｍ＝３、処理結果画像で抽出された候補領域の数をｎ＝３とするとき、以下、比較評価部１４の評価式の一例を示す。
評価式（１）ｍ＝０ならば、遺伝子評価値＝１／（１＋ｎ）
評価式（２）ｍ＞０ならば、遺伝子評価値＝（候補領域に含まれている指定座標の数）×（指定座標を含んでいる候補領域の数）／（ｍ×ｎ）
【００３３】
たとえば、図３では、評価式（２）は、以下のように計算される。
（候補領域に含まれている指定座標の数）＝２つ（候補領域５０２に含まれる指定座標３０４、候補領域５０４に含まれる指定座標３０６）
（指定座標を含んでいる候補領域の数）＝２つ（指定座標３０４を含む候補領域５０２、指定座標３０６を含む候補領域５０４）なので、
遺伝子評価値＝２×２／（３×３）＝４／９≒０．４４である。なお、遺伝子評価値は、０〜１の値域をとり、優秀な遺伝子であるほど遺伝子評価値が大きな値となる。なお、遺伝子評価値の計算式は、前記した領域と座標の包含関係から計算する他に、候補領域の形状や面積、指定座標との位置関係や距離、処理時間などを加味して計算してもよい。
【００３４】
図４は、図３とは別の、様々な指定データ（指定座標群のグループ化による指定データ、負の指定座標）を示す説明図である。これらの指定データは、画面全体を１つの候補領域としたときの遺伝子評価値の精度低下（遺伝子評価値＝１となってしまう問題）への対処方法として、用いられる。
【００３５】
まず、指定座標群のグループ化による指定データとして、図４（ａ）では直線１２０２で２つの指定座標を接続してグループ化している。
そして、同一グループとして設定されている指定座標は、同一の候補領域に含まれていなければならず、同一グループとして設定されていない指定座標は各々異なる候補領域に含まれていなければならないように、比較評価部１４の評価式を構築することにより、画面全体を一つの候補領域としてしまった場合に遺伝子評価値は小さくなり問題への対処が可能になる。
【００３６】
具体的には、同一グループとして設定した指定座標の集まりを指定グループと呼ぶことにし、２つ以上の指定座標の組ではなく１つの指定座標であっても一つのグループとして扱う。そして、指定グループの数をｇ、指定座標の数をｍ、処理結果画像で抽出された候補領域の数をｎとするとき、比較評価部１４の評価式は、以下の通りである。
評価式（１）ｍ＝０ならば、遺伝子評価値＝１／（１＋ｎ）
評価式（２）ｍ＞０ならば、遺伝子評価値＝（指定座標を含んでおり、それら指定座標は同一の指定グループのものだけである候補領域の数）×（候補領域に含まれている指定座標の数）×（指定座標を含んでいる候補領域の数）／（ｇ×ｍ×ｎ）
【００３７】
一方、負の指定座標１２０１を設定し、この座標が候補領域に含まれた場合は遺伝子評価値を小さくするように算出してもよい。負の指定座標の数をｂ、指定座標の数をｍ、処理結果画像で抽出された候補領域の数をｎとするとき、比較評価部１４の評価式は、以下の通りである。
評価式（１）ｍ＝０ならば、遺伝子評価値＝１／（１＋ｎ）
評価式（２）ｍ＞０ならば、遺伝子評価値＝（いずれの候補領域にも含まれていない負の指定座標の数）×（候補領域に含まれている指定座標の数）×（指定座標を含んでいる候補領域の数）／（ｂ×ｍ×ｎ）
【００３８】
図５，図６は、Ｓ１０２の指定データ入力部１５による指定データの入力処理において、テンプレート画像を用いる例を示す。図５（ａ）に示されている画像６０１をテンプレートとして用いる。テンプレート画像６０１には十字型のパターン６０２が含まれている。
【００３９】
図５（ｂ）の学習用画像データ１１には、テンプレート画像６０１に類似する十字型パターン７０２が含まれている。そして、ユーザは、十字型パターン７０２を目視で学習用画像データ１１から探し、その基準位置（たとえば、十字型パターン７０２の左下の位置）をスタイラスペン２４でタップすることで、指定座標７０４をもとにしたテンプレート画像６０１に対応する領域７０３を指定する。
【００４０】
このとき、指定データ入力部１５は、スタイラスペン２４の移動に伴い、そのスタイラスペン２４の指し示す位置を基準位置としたテンプレート画像６０１が学習用画像データ１１の上に表示されることにより、十字型パターン７０２とテンプレート画像６０１とを合わせやすくする。さらに、図４（ａ）と同様に、スタイラスペン２４の代わりに、キーボード２１から文字入力ボックス７０５に座標数値を直接入力して指定してもよい。
【００４１】
図６は、テンプレート画像による指定データを示す説明図である。図６（ａ）は、Ｓ１１１として、候補データ抽出部１２が、図５（ｂ）の学習用画像データ１１に対して候補データを抽出した結果である。候補データとして、４つのテンプレート画像６０１の基準位置９０２〜９０５が、抽出されている。
【００４２】
比較評価部１４は、Ｓ１１２として、図６（ａ）の候補データと、図５（ｂ）の指定データとを照合することで、テンプレート画像による遺伝子評価値を計算する。
指定座標の数をｍ、候補データ抽出部１２が抽出した座標形式の候補データ（以下、候補座標とする）の数をｎとするとき、比較評価部１４は、以下の計算式を計算する。
評価式（１）ｍ＝０ならば、遺伝子評価値＝１／（１＋ｎ）
評価式（２）ｍ＞０ならば、遺伝子評価値＝（候補座標と一致する指定座標の数の２乗）／（ｍ×ｎ）
【００４３】
たとえば、図５，図６では、（候補座標と一致する指定座標の数）は、１つ（候補座標９０３は、指定座標７０４に一致）であり、ｍ＝１（指定座標７０４），ｎ＝４（候補座標９０２〜９０５）なので、
遺伝子評価値＝（１の２乗）／（１×４）＝０．２５である。なお、別の遺伝子評価値として、候補座標と指定座標の距離、処理時間を加味するなどして算出してもよい。
【００４４】
図６（ｂ）は、図５（ｂ）とは別の指定座標の設定方法を示す。指定データ入力部１５は、スタイラスペン２４での入力画面において、学習用画像データ１１だけでなく、その学習用画像データ１１に対するテンプレートマッチング処理の結果を、候補座標１００２〜１００４として併せて表示する。
なお、テンプレートマッチング処理とは、学習用画像データ１１からテンプレート画像６０１を走査していき、その差分量や相関値が高い（換言すると、学習用画像データ１１からテンプレート画像６０１に似ている）位置データを検索する処理である。
【００４５】
そして、指定データ入力部１５は、図５（ｂ）では、スタイラスペン２４で直接候補座標７０４を入力させていたが、図６（ｂ）では、その代わりに、３つの候補座標１００２〜１００４から、１つの候補座標１００３を選択させることで、候補座標７０４を入力させる。なお、キーボード２１から文字入力ボックス１００５に候補座標１００２〜１００４の選択番号（例えば、２番目の候補）を直接入力して指定してもよい。
これにより、図５（ｂ）よりも簡単に、候補座標７０４を入力させることができる。
【００４６】
図７は、候補データ抽出部１２を構成する各遺伝子の一例を示す説明図である。
図７（ａ）は、Ｓ１１４として、現世代の２つの遺伝子Ａ１，Ａ２から、次世代の２つの遺伝子Ｂ１，Ｂ２を交叉法で作成する例を示す。例えば、遺伝子Ａ１は、入力画像（学習用画像データ１１）に対して、第１個体要素（ノイズ低減処理）を行った結果を、第２個体要素（輝度補正処理）の入力画像とし、その輝度補正処理の出力画像を遺伝子Ａ１の出力とする旨の遺伝子である。
図８（ａ）は、交叉法のうちの一点交叉法（交叉点が遺伝子ごとに１つ）の例を示す。親世代の遺伝子ａ，ｂには、それぞれ前から２つめの個体要素と、前から３つめの個体要素との間に、交叉点が設けられている。
そして、一点交叉法を実行した後の子世代の遺伝子「１」は、交叉点より前の親世代の遺伝子ａの個体要素「F1,F2」と、交叉点より後の親世代の遺伝子ｂの個体要素「F7,F8」とをそれぞれ有している。つまり、交叉点とは、２つの親世代の個体要素のうちの、どちらの親世代の個体要素を用いるかを決定する（切り替える）ための位置を示す点である。
図８（ｂ）は、交叉法のうちの二点交叉法（交叉点が遺伝子ごとに２つ）の例を示す。親世代の遺伝子ａ，ｂには、それぞれ前から１つめの個体要素の後と、前から３つめの個体要素の後に、それぞれ交叉点が設けられている。
そして、二点交叉法を実行した後の子世代の遺伝子「１」は、遺伝子ａの個体要素「F1」→（交叉点）→遺伝子ｂの個体要素「F6,F7」→（交叉点）→遺伝子ａの個体要素「F4」を順に接続して構成される。つまり、交叉点を境界として、どちらの親世代の個体要素を用いるかを切り替えている。
なお、遺伝子の入力画像として、学習用画像データ１１だけでなく、他の遺伝子の出力画像や、あらかじめ用意された参照画像（例えば、欠陥部が無い正常データの画像など）を用いてもよい。
自動調整部１３は、遺伝的アルゴリズムに基づいて、どの画像処理を使用し入力と出力をどのように接続して構成するか、各画像処理のパラメータの値をどのようにするかなどを決定する。
【００４７】
図７（ｂ）は、図５（ａ）などで説明したテンプレート画像データを使用する遺伝子の例を示す。
個体要素「パターンマッチング」は、２つの画像データ（学習用画像データ１１の加工結果、テンプレート画像データ）を入力とし、テンプレート画像と類似する箇所を被検索用画像で検索し、０個以上の候補座標を出力する処理を示す。
【００４８】
個体要素「候補データの抽出処理」は、パターンマッチングの結果である１つ以上の候補座標が示す局所的部位での画像データの特性に基づき、学習用画像データ１１から局所的部位での画像データを切り出す処理である。局所的部位での画像データの特性とは例えば閉図形パターン判定、最大輝度値、分散、平坦度などである。
このように、個体要素間の接続線（接続端子）として、画像データを受け渡すための実線矢印だけでなく、位置データを受け渡すための破線矢印を用いてもよい。
【００４９】
以上説明した本実施形態により、学習用装置１が画像処理アルゴリズムを遺伝子として表現し、その学習処理を遺伝的アルゴリズムに基づいて実行することで、画像処理アルゴリズムの開発や調整のコストを抑制することができ、検査精度や計測精度を安定させることができる。
さらに、指定データ入力部１５が学習用画像データ１１上での画面のタップ操作だけで教材データを作成することができるので、豊富な教材データを素早く作成でき、比較評価部１４による遺伝的アルゴリズムでの評価精度が向上する。
そして、指定データ入力部１５は、教材データとして、欠陥部などの正解位置だけでなく、図４（ａ）で示したようなグループ指定や、負の指定座標などの位置データも活用することで、比較評価部１４による遺伝的アルゴリズムでの評価精度を、さらに向上させることができる。
【００５０】
一方、特許文献１や特許文献２などの従来技術の記載では、豊富な教材データを素早く作成するための具体的な方法については、記載も示唆もないため、遺伝的アルゴリズムでの遺伝子評価処理の精度を高めることは困難であり、優秀な遺伝子を早期に作成することはできない。
【符号の説明】
【００５１】
１      学習用装置
３      検査用装置
１１    学習用画像データ
１２    候補データ抽出部
１３    自動調整部
１４    比較評価部
１５    指定データ入力部
２１    キーボード
２２    マウス
２３    ディスプレイ
２４    スタイラスペン
３１    検査用画像データ
３２    欠陥抽出部
３３    欠陥出力部
【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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