(57)【要約】【課題】高精度な画像処理シーケンスをより確実に取得する。【解決手段】対象画像および対象画像から生成されるべき目標画像が準備される。また、直列に接続された複数の処理・選択ユニット５１，５１ａを含む処理テンプレート５が準備される。各処理・選択ユニットは、対象画像に由来する複数の画像に対する画像処理により複数の出力画像をそれぞれ出力する複数の画像処理部５２，５２ａと、複数の出力画像に対する選択または論理演算により出力画像よりも少ない個数の画像を出力する画像選択部５３とを含む。複数の処理・選択ユニットにおける複数の画像処理部による画像処理の種類および処理パラメータ、並びに、画像選択部による選択または論理演算の指示が、複数の要素が並ぶ要素配列にて表される。遺伝的アルゴリズムにより要素配列を最適化することにより、対象画像を目標画像に近似させる高精度な画像処理シーケンスがより確実に取得される。【選択図】図４
2017033251.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像処理シーケンスを決定する画像処理決定装置であって、
対象画像および前記対象画像から生成されるべき目標画像を記憶する画像記憶部と、
前記対象画像に由来する複数の画像に対する画像処理により複数の出力画像をそれぞれ出力する複数の画像処理部と、前記複数の出力画像に対する選択または論理演算により前記複数の出力画像よりも少ない個数の画像を出力する画像選択部との組合せを処理・選択ユニットとして、直列に接続された複数の処理・選択ユニットを含む処理テンプレートを記憶するテンプレート記憶部と、
前記複数の処理・選択ユニットにおける前記複数の画像処理部による画像処理の種類および処理パラメータ、並びに、前記画像選択部による選択または論理演算の指示が、複数の要素が並ぶ要素配列にて表されており、予め準備された複数の要素配列および前記処理テンプレートが示す複数の画像処理シーケンスのそれぞれを前記対象画像に対して実行することにより、複数の処理済み画像を取得する処理済み画像取得部と、
前記目標画像と各処理済み画像との一致度を示す値に基づいて、前記各処理済み画像の取得に用いられた要素配列の評価値を求める評価値算出部と、
前記複数の要素配列のうち前記評価値が高い要素配列が優先的に含まれる選択、並びに、突然変異および交叉を含む遺伝的操作により、新たな複数の要素配列を生成する要素配列生成部と、
前記処理済み画像取得部、前記評価値算出部および前記要素配列生成部における処理を、所定の条件を満たすまで繰り返すことにより、前記対象画像を前記目標画像に近似させる画像処理シーケンスを取得する繰返制御部と、
を備えることを特徴とする画像処理決定装置。
【請求項２】
請求項１に記載の画像処理決定装置であって、
前記複数の処理・選択ユニットが、一の処理・選択ユニットと、前記一の処理・選択ユニットよりも後に処理を行う他の処理・選択ユニットとを含み、
前記一の処理・選択ユニットに含まれる前記複数の画像処理部のそれぞれが、画像に対する領域抽出処理により抽出領域を示す２値の出力画像を出力する領域抽出部であり、
前記他の処理・選択ユニットに含まれる前記複数の画像処理部のそれぞれが、２値の画像の抽出領域に対する演算処理により２値の出力画像を出力する領域演算部であることを特徴とする画像処理決定装置。
【請求項３】
請求項２に記載の画像処理決定装置であって、
前記一の処理・選択ユニットに含まれる複数の領域抽出部に、前記対象画像に由来するとともに互いに異なる複数の画像がそれぞれ入力されることを特徴とする画像処理決定装置。
【請求項４】
請求項２または３に記載の画像処理決定装置であって、
前記複数の処理・選択ユニットが、前記他の処理・選択ユニットよりも後に処理を行うさらに他の処理・選択ユニットをさらに含み、
前記さらに他の処理・選択ユニットに含まれる前記複数の画像処理部のそれぞれが、前記領域演算部と同様の構成であることを特徴とする画像処理決定装置。
【請求項５】
請求項１ないし４のいずれかに記載の画像処理決定装置であって、
前記複数の処理・選択ユニットが、並列に配列された２つの処理・選択ユニットを含むことを特徴とする画像処理決定装置。
【請求項６】
請求項５に記載の画像処理決定装置であって、
前記２つの処理・選択ユニットが、前記複数の画像処理部を共有することを特徴とする画像処理決定装置。
【請求項７】
画像処理シーケンスを決定する画像処理決定方法であって、
ａ）対象画像および前記対象画像から生成されるべき目標画像を準備する工程と、
ｂ）前記対象画像に由来する複数の画像に対する画像処理により複数の出力画像をそれぞれ出力する複数の画像処理部と、前記複数の出力画像に対する選択または論理演算により前記複数の出力画像よりも少ない個数の画像を出力する画像選択部との組合せを処理・選択ユニットとして、直列に接続された複数の処理・選択ユニットを含む処理テンプレートを準備する工程と、
ｃ）前記複数の処理・選択ユニットにおける前記複数の画像処理部による画像処理の種類および処理パラメータ、並びに、前記画像選択部による選択または論理演算の指示が、複数の要素が並ぶ要素配列にて表されており、予め準備された複数の要素配列および前記処理テンプレートが示す複数の画像処理シーケンスのそれぞれを前記対象画像に対して実行することにより、複数の処理済み画像を取得する工程と、
ｄ）前記目標画像と各処理済み画像との一致度を示す値に基づいて、前記各処理済み画像の取得に用いられた要素配列の評価値を求める工程と、
ｅ）前記複数の要素配列のうち前記評価値が高い要素配列が優先的に含まれる選択、並びに、突然変異および交叉を含む遺伝的操作により、新たな複数の要素配列を生成する工程と、
ｆ）前記ｃ）ないしｅ）工程を、所定の条件を満たすまで繰り返すことにより、前記対象画像を前記目標画像に近似させる画像処理シーケンスを取得する工程と、
を備えることを特徴とする画像処理決定方法。
【請求項８】
請求項７に記載の画像処理決定方法であって、
前記複数の処理・選択ユニットが、一の処理・選択ユニットと、前記一の処理・選択ユニットよりも後に処理を行う他の処理・選択ユニットとを含み、
前記一の処理・選択ユニットに含まれる前記複数の画像処理部のそれぞれが、画像に対する領域抽出処理により抽出領域を示す２値の出力画像を出力する領域抽出部であり、
前記他の処理・選択ユニットに含まれる前記複数の画像処理部のそれぞれが、２値の画像の抽出領域に対する演算処理により２値の出力画像を出力する領域演算部であることを特徴とする画像処理決定方法。
【請求項９】
請求項８に記載の画像処理決定方法であって、
前記一の処理・選択ユニットに含まれる複数の領域抽出部に、前記対象画像に由来するとともに互いに異なる複数の画像がそれぞれ入力されることを特徴とする画像処理決定方法。
【請求項１０】
請求項８または９に記載の画像処理決定方法であって、
前記複数の処理・選択ユニットが、前記他の処理・選択ユニットよりも後に処理を行うさらに他の処理・選択ユニットをさらに含み、
前記さらに他の処理・選択ユニットに含まれる前記複数の画像処理部のそれぞれが、前記領域演算部と同様の構成であることを特徴とする画像処理決定方法。
【請求項１１】
請求項７ないし１０のいずれかに記載の画像処理決定方法であって、
前記複数の処理・選択ユニットが、並列に配列された２つの処理・選択ユニットを含むことを特徴とする画像処理決定方法。
【請求項１２】
請求項１１に記載の画像処理決定方法であって、
前記２つの処理・選択ユニットが、前記複数の画像処理部を共有することを特徴とする画像処理決定方法。
【請求項１３】
画像処理シーケンスをコンピュータに決定させるプログラムであって、前記プログラムの前記コンピュータによる実行は、前記コンピュータに、
ａ）対象画像および前記対象画像から生成されるべき目標画像を準備する工程と、
ｂ）前記対象画像に由来する複数の画像に対する画像処理により複数の出力画像をそれぞれ出力する複数の画像処理部と、前記複数の出力画像に対する選択または論理演算により前記複数の出力画像よりも少ない個数の画像を出力する画像選択部との組合せを処理・選択ユニットとして、直列に接続された複数の処理・選択ユニットを含む処理テンプレートを準備する工程と、
ｃ）前記複数の処理・選択ユニットにおける前記複数の画像処理部による画像処理の種類および処理パラメータ、並びに、前記画像選択部による選択または論理演算の指示が、複数の要素が並ぶ要素配列にて表されており、予め準備された複数の要素配列および前記処理テンプレートが示す複数の画像処理シーケンスのそれぞれを前記対象画像に対して実行することにより、複数の処理済み画像を取得する工程と、
ｄ）前記目標画像と各処理済み画像との一致度を示す値に基づいて、前記各処理済み画像の取得に用いられた要素配列の評価値を求める工程と、
ｅ）前記複数の要素配列のうち前記評価値が高い要素配列が優先的に含まれる選択、並びに、突然変異および交叉を含む遺伝的操作により、新たな複数の要素配列を生成する工程と、
ｆ）前記ｃ）ないしｅ）工程を、所定の条件を満たすまで繰り返すことにより、前記対象画像を前記目標画像に近似させる画像処理シーケンスを取得する工程と、
を実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項１４】
検査装置であって、
請求項７ないし１２のいずれかに記載の画像処理決定方法により決定された画像処理シーケンスを含む複数の画像処理シーケンスにより、検査画像から欠陥候補領域を示す複数の候補領域画像を取得する候補領域取得部と、
前記複数の候補領域画像が示す欠陥候補領域に基づいて欠陥領域を検出する欠陥領域検出部と、
を備えることを特徴とする検査装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理シーケンスを決定する技術、および、当該画像処理シーケンスを利用する検査装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、複数の画像処理を順次実行する画像処理シーケンスが利用されている。画像処理シーケンスの決定では、各画像処理のパラメータ（の値）を変更しつつ、当該画像処理シーケンスにより得られる結果を確認することにより、当該パラメータが調整される。しかしながら、パラメータの調整には、画像処理についての高度な知識が必要であるため、このような知識を有していない操作者がパラメータを調整することは困難である。そこで、遺伝的アルゴリズムを利用して、各画像処理のパラメータを自動的に調整（最適化）する手法が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００７−１０２４５８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、上記手法では、画像処理のパラメータの最適化が行われるのみであり、画像処理シーケンスにおいてどのような種類の画像処理を含めるべきであるかについては、事前に決定する必要がある。したがって、画像処理シーケンスに含める画像処理の種類によっては、パラメータを最適化しても、所望の結果を得ることができないことがある。したがって、高精度な画像処理シーケンスをより確実に取得する新たな手法が求められている。
【０００５】
本発明は上記課題に鑑みなされたものであり、高精度な画像処理シーケンスをより確実に取得することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
請求項１に記載の発明は、画像処理シーケンスを決定する画像処理決定装置であって、対象画像および前記対象画像から生成されるべき目標画像を記憶する画像記憶部と、前記対象画像に由来する複数の画像に対する画像処理により複数の出力画像をそれぞれ出力する複数の画像処理部と、前記複数の出力画像に対する選択または論理演算により前記複数の出力画像よりも少ない個数の画像を出力する画像選択部との組合せを処理・選択ユニットとして、直列に接続された複数の処理・選択ユニットを含む処理テンプレートを記憶するテンプレート記憶部と、前記複数の処理・選択ユニットにおける前記複数の画像処理部による画像処理の種類および処理パラメータ、並びに、前記画像選択部による選択または論理演算の指示が、複数の要素が並ぶ要素配列にて表されており、予め準備された複数の要素配列および前記処理テンプレートが示す複数の画像処理シーケンスのそれぞれを前記対象画像に対して実行することにより、複数の処理済み画像を取得する処理済み画像取得部と、前記目標画像と各処理済み画像との一致度を示す値に基づいて、前記各処理済み画像の取得に用いられた要素配列の評価値を求める評価値算出部と、前記複数の要素配列のうち前記評価値が高い要素配列が優先的に含まれる選択、並びに、突然変異および交叉を含む遺伝的操作により、新たな複数の要素配列を生成する要素配列生成部と、前記処理済み画像取得部、前記評価値算出部および前記要素配列生成部における処理を、所定の条件を満たすまで繰り返すことにより、前記対象画像を前記目標画像に近似させる画像処理シーケンスを取得する繰返制御部とを備える。
【０００７】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の画像処理決定装置であって、前記複数の処理・選択ユニットが、一の処理・選択ユニットと、前記一の処理・選択ユニットよりも後に処理を行う他の処理・選択ユニットとを含み、前記一の処理・選択ユニットに含まれる前記複数の画像処理部のそれぞれが、画像に対する領域抽出処理により抽出領域を示す２値の出力画像を出力する領域抽出部であり、前記他の処理・選択ユニットに含まれる前記複数の画像処理部のそれぞれが、２値の画像の抽出領域に対する演算処理により２値の出力画像を出力する領域演算部である。
【０００８】
請求項３に記載の発明は、請求項２に記載の画像処理決定装置であって、前記一の処理・選択ユニットに含まれる複数の領域抽出部に、前記対象画像に由来するとともに互いに異なる複数の画像がそれぞれ入力される。
【０００９】
請求項４に記載の発明は、請求項２または３に記載の画像処理決定装置であって、前記複数の処理・選択ユニットが、前記他の処理・選択ユニットよりも後に処理を行うさらに他の処理・選択ユニットをさらに含み、前記さらに他の処理・選択ユニットに含まれる前記複数の画像処理部のそれぞれが、前記領域演算部と同様の構成である。
【００１０】
請求項５に記載の発明は、請求項１ないし４のいずれかに記載の画像処理決定装置であって、前記複数の処理・選択ユニットが、並列に配列された２つの処理・選択ユニットを含む。
【００１１】
請求項６に記載の発明は、請求項５に記載の画像処理決定装置であって、前記２つの処理・選択ユニットが、前記複数の画像処理部を共有する。
【００１２】
請求項７に記載の発明は、画像処理シーケンスを決定する画像処理決定方法であって、ａ）対象画像および前記対象画像から生成されるべき目標画像を準備する工程と、ｂ）前記対象画像に由来する複数の画像に対する画像処理により複数の出力画像をそれぞれ出力する複数の画像処理部と、前記複数の出力画像に対する選択または論理演算により前記複数の出力画像よりも少ない個数の画像を出力する画像選択部との組合せを処理・選択ユニットとして、直列に接続された複数の処理・選択ユニットを含む処理テンプレートを準備する工程と、ｃ）前記複数の処理・選択ユニットにおける前記複数の画像処理部による画像処理の種類および処理パラメータ、並びに、前記画像選択部による選択または論理演算の指示が、複数の要素が並ぶ要素配列にて表されており、予め準備された複数の要素配列および前記処理テンプレートが示す複数の画像処理シーケンスのそれぞれを前記対象画像に対して実行することにより、複数の処理済み画像を取得する工程と、ｄ）前記目標画像と各処理済み画像との一致度を示す値に基づいて、前記各処理済み画像の取得に用いられた要素配列の評価値を求める工程と、ｅ）前記複数の要素配列のうち前記評価値が高い要素配列が優先的に含まれる選択、並びに、突然変異および交叉を含む遺伝的操作により、新たな複数の要素配列を生成する工程と、ｆ）前記ｃ）ないしｅ）工程を、所定の条件を満たすまで繰り返すことにより、前記対象画像を前記目標画像に近似させる画像処理シーケンスを取得する工程とを備える。
【００１３】
請求項８に記載の発明は、請求項７に記載の画像処理決定方法であって、前記複数の処理・選択ユニットが、一の処理・選択ユニットと、前記一の処理・選択ユニットよりも後に処理を行う他の処理・選択ユニットとを含み、前記一の処理・選択ユニットに含まれる前記複数の画像処理部のそれぞれが、画像に対する領域抽出処理により抽出領域を示す２値の出力画像を出力する領域抽出部であり、前記他の処理・選択ユニットに含まれる前記複数の画像処理部のそれぞれが、２値の画像の抽出領域に対する演算処理により２値の出力画像を出力する領域演算部である。
【００１４】
請求項９に記載の発明は、請求項８に記載の画像処理決定方法であって、前記一の処理・選択ユニットに含まれる複数の領域抽出部に、前記対象画像に由来するとともに互いに異なる複数の画像がそれぞれ入力される。
【００１５】
請求項１０に記載の発明は、請求項８または９に記載の画像処理決定方法であって、前記複数の処理・選択ユニットが、前記他の処理・選択ユニットよりも後に処理を行うさらに他の処理・選択ユニットをさらに含み、前記さらに他の処理・選択ユニットに含まれる前記複数の画像処理部のそれぞれが、前記領域演算部と同様の構成である。
【００１６】
請求項１１に記載の発明は、請求項７ないし１０のいずれかに記載の画像処理決定方法であって、前記複数の処理・選択ユニットが、並列に配列された２つの処理・選択ユニットを含む。
【００１７】
請求項１２に記載の発明は、請求項１１に記載の画像処理決定方法であって、前記２つの処理・選択ユニットが、前記複数の画像処理部を共有する。
【００１８】
請求項１３に記載の発明は、画像処理シーケンスをコンピュータに決定させるプログラムであって、前記プログラムの前記コンピュータによる実行は、前記コンピュータに、ａ）対象画像および前記対象画像から生成されるべき目標画像を準備する工程と、ｂ）前記対象画像に由来する複数の画像に対する画像処理により複数の出力画像をそれぞれ出力する複数の画像処理部と、前記複数の出力画像に対する選択または論理演算により前記複数の出力画像よりも少ない個数の画像を出力する画像選択部との組合せを処理・選択ユニットとして、直列に接続された複数の処理・選択ユニットを含む処理テンプレートを準備する工程と、ｃ）前記複数の処理・選択ユニットにおける前記複数の画像処理部による画像処理の種類および処理パラメータ、並びに、前記画像選択部による選択または論理演算の指示が、複数の要素が並ぶ要素配列にて表されており、予め準備された複数の要素配列および前記処理テンプレートが示す複数の画像処理シーケンスのそれぞれを前記対象画像に対して実行することにより、複数の処理済み画像を取得する工程と、ｄ）前記目標画像と各処理済み画像との一致度を示す値に基づいて、前記各処理済み画像の取得に用いられた要素配列の評価値を求める工程と、ｅ）前記複数の要素配列のうち前記評価値が高い要素配列が優先的に含まれる選択、並びに、突然変異および交叉を含む遺伝的操作により、新たな複数の要素配列を生成する工程と、ｆ）前記ｃ）ないしｅ）工程を、所定の条件を満たすまで繰り返すことにより、前記対象画像を前記目標画像に近似させる画像処理シーケンスを取得する工程とを実行させる。
【００１９】
請求項１４に記載の発明は、検査装置であって、請求項７ないし１２のいずれかに記載の画像処理決定方法により決定された画像処理シーケンスを含む複数の画像処理シーケンスにより、検査画像から欠陥候補領域を示す複数の候補領域画像を取得する候補領域取得部と、前記複数の候補領域画像が示す欠陥候補領域に基づいて欠陥領域を検出する欠陥領域検出部とを備える。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、遺伝的アルゴリズムによる画像処理シーケンスの決定を高い自由度にて実現することができ、その結果、高精度な画像処理シーケンスをより確実に取得することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】検査装置の構成を示すブロック図である。
【図２】コンピュータの構成を示す図である。
【図３】画像処理決定装置の機能構成を示すブロック図である。
【図４】処理テンプレートの構成を示す図である。
【図５】領域抽出部の構成を示す図である。
【図６】領域演算部の構成を示す図である。
【図７】画像選択部の構成を示す図である。
【図８】処理テンプレートの他の例を示す図である。
【図９】画像処理シーケンスを決定する処理の流れを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
図１は、本発明の一の実施の形態に係る検査装置１の構成を示すブロック図である。検査装置１は、様々な対象物の外観を検査する装置である。検査装置１は、差分画像生成部１０と、候補領域取得部１１と、欠陥領域検出部１２とを備える。差分画像生成部１０は、後述の複数種類の差分画像４４を生成する。候補領域取得部１１は、複数の画像処理シーケンスを実行可能である。画像処理シーケンスは、選択された複数の画像処理を決められた順序にて画像に対して実行する処理である。対象物の外観を示す検査画像８１が外部の撮像部から検査装置１に入力されると、差分画像生成部１０では、検査画像８１から複数の差分画像４４が生成される。候補領域取得部１１では、複数の画像処理シーケンスにより、差分画像４４から欠陥候補領域を示す複数の候補領域画像が取得される。欠陥領域検出部１２では、複数の候補領域画像が示す欠陥候補領域に基づいて欠陥領域が検出され、欠陥領域を示す欠陥領域画像８９が出力される。検査画像８１を取得する撮像部は、検査装置１に設けられてもよい。
【００２３】
図１では、「第１画像処理シーケンス」、「第２画像処理シーケンス」、・・・、「第Ｎ画像処理シーケンス」と内部に記す実線の矩形Ｐにより、候補領域取得部１１においてＮ個（Ｎは２以上の整数）の画像処理シーケンスＰが実行可能であることを示している。「新たな画像処理シーケンス」と内部に記す破線の矩形Ｐは、外部のコンピュータ２により新たに取得される画像処理シーケンスである。コンピュータ２は、検査装置１の一部であってもよい。
【００２４】
図２はコンピュータ２の構成を示す図である。コンピュータ２は各種演算処理を行うＣＰＵ２１、基本プログラムを記憶するＲＯＭ２２および各種情報を記憶するＲＡＭ２３を含む一般的なコンピュータシステムの構成となっている。コンピュータ２は、情報記憶を行う固定ディスク２４、画像等の各種情報の表示を行うディスプレイ２５、操作者からの入力を受け付けるキーボード２６ａおよびマウス２６ｂ（以下、「入力部２６」と総称する。）、光ディスク、磁気ディスク、光磁気ディスク等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体９１から情報の読み取りを行ったり記録媒体９１に情報の書き込みを行う読取／書込装置２７、並びに、外部と通信を行う通信部２８をさらに含む。
【００２５】
コンピュータ２では、事前に読取／書込装置２７を介して記録媒体９１からプログラム９２が読み出されて固定ディスク２４に記憶されている。ＣＰＵ２１は、プログラム９２に従ってＲＡＭ２３や固定ディスク２４を利用しつつ演算処理を実行する。これにより、後述の画像処理決定装置の機能が実現される。
【００２６】
図３は、コンピュータ２が実現する画像処理決定装置２０の機能構成を示すブロック図である。画像処理決定装置２０は、演算部３１と、画像記憶部３２と、テンプレート記憶部３３とを備える。演算部３１は、処理済み画像取得部３１１と、評価値算出部３１２と、要素配列生成部３１３と、繰返制御部３１４とを備える。演算部３１の処理の詳細については後述する。なお、演算部３１の機能は専用の電気回路により構築されてもよく、部分的に専用の電気回路が利用されてもよい。
【００２７】
テンプレート記憶部３３は、複数の処理テンプレート５を記憶する。処理テンプレート５については後述する。画像記憶部３２は、画像データセット４０を記憶する。各画像データセット４０は、対象画像データ４１と、参照画像データ４２と、目標画像データ４３とを含む。対象画像データ４１、参照画像データ４２および目標画像データ４３は、それぞれ対象画像、参照画像および目標画像を示し、以下、単に「対象画像」、「参照画像」および「目標画像」という。
【００２８】
対象画像は、対象物上の欠陥、および、その周囲を示す画像である。参照画像は、欠陥が存在しない対象物を示す画像である。参照画像は、対象画像と同じ領域を示す。目標画像は、対象画像における欠陥領域のみを示す画像である。目標画像は、例えば、操作者が、対象画像における非欠陥領域を塗りつぶす作業を行うことにより、作成されて準備される。もちろん、目標画像は他の手法により作成されてよい。本実施の形態では、対象画像および参照画像は多値画像であり、目標画像は２値画像である（後述の処理済み画像において同様）。
【００２９】
画像処理決定装置２０では、対象画像を目標画像に近似させる画像処理シーケンスが取得（決定）される。すなわち、欠陥領域を抽出対象領域として、欠陥領域抽出用の画像処理シーケンスが取得される。また、画像処理シーケンスの取得では、処理テンプレート５が利用される。
【００３０】
図４は、一の処理テンプレート５の構成を示す図である。処理テンプレート５は、複数の処理・選択ユニット５１を備える。図４では、最も左側の処理・選択ユニットに符号５１ａを付す。各処理・選択ユニット５１，５１ａは、複数の画像処理部５２，５２ａと、１つの画像選択部５３との組合せである。図４では、処理・選択ユニット５１ａの各画像処理部５２ａを示す矩形の内部に「領域抽出部」と記し、他の処理・選択ユニット５１の各画像処理部５２を示す矩形の内部に「領域演算部」と記している。理由については後述する。
【００３１】
各画像処理部５２，５２ａには１つの画像（を示す画像データ）が入力される。画像処理部５２，５２ａは、画像処理の選択が可能であり、当該画像に対して選択された画像処理を施して出力画像を出力する。各画像選択部５３には、複数の画像処理部５２，５２ａからの複数の出力画像が入力される。画像選択部５３は、当該複数の出力画像に対する選択または論理演算を行って、当該複数の出力画像よりも少ない個数の画像を出力する。
【００３２】
処理テンプレート５では、複数の処理・選択ユニット５１，５１ａが直列に接続され、図４中の最も左側の処理・選択ユニット５１ａ（後述するように、２値化処理が行われるため、以下、「２値化処理・選択ユニット５１ａ」という。）において最初に処理が行われる。他の各処理・選択ユニット５１では、当該処理・選択ユニット５１の左側に隣接する画像選択部５３から複数の画像が入力され、右側に隣接する画像処理部５２に画像を出力する。後述するように、複数の処理・選択ユニット５１，５１ａは、互いに共通する（テンプレート化された）構成を有しているため、処理テンプレート５は、テンプレートシーケンスと捉えることができる。
【００３３】
２値化処理・選択ユニット５１ａに含まれる複数の画像処理部５２ａには、複数の差分画像４４がそれぞれ入力される。ここで、複数の差分画像４４について説明する。以下の説明では、演算部３１により差分画像４４が生成されるが、図１の差分画像生成部１０により差分画像４４が生成されてもよい。差分画像生成部１０では、検査画像８１に対して以下の処理と同様の処理が行われる。コンピュータ２が検査装置１の全部を実現する場合には、以下の処理は、差分画像生成部１０により行われる。複数の差分画像４４は、対象画像から導かれるとともに互いに相違する画像である。具体的には、演算部３１では、対象画像および参照画像に対して所定の前処理（例えば、平滑化処理）を施すことにより、前処理済み対象画像および前処理済み参照画像が取得される。続いて、前処理済み対象画像の各画素の値から前処理済み参照画像の対応する画素（前処理済み対象画像の画素と同じ位置の画素）の値を引いて得た値を当該画素の値とする中間画像が生成される。中間画像において正の値の画素をそのまま抽出し、他の画素の値は０である多値画像が、差分画像（明）として生成される。また、中間画像において負の値の画素を当該値の正負を反転しつつ抽出し、他の画素の値は０である多値画像が、差分画像（暗）として生成される。
【００３４】
また、前処理済み対象画像に収縮処理（モルフォロジー演算）を施し、続いて、膨張処理を施すことにより収縮後膨張処理済み画像が得られ、収縮後膨張処理済み画像の各画素の値から前処理済み参照画像の対応する画素の値を引いて得た値を当該画素の値とする他の中間画像（オープン差分画像とも呼ばれる。）が生成される。この中間画像において正の値の画素をそのまま抽出し、他の画素の値は０である多値画像が、収縮後膨張差分画像（明）として生成される。また、中間画像において負の値の画素を当該値の正負を反転しつつ抽出し、他の画素の値は０である多値画像が、収縮後膨張差分画像（暗）として生成される。
【００３５】
さらに、前処理済み対象画像に膨張処理を施し、続いて、収縮処理を施すことにより膨張後収縮処理済み画像が得られ、膨張後収縮処理済み画像の各画素の値から前処理済み参照画像の対応する画素の値を引いて得た値を当該画素の値とするさらに他の中間画像（クローズ差分画像とも呼ばれる。）が生成される。この中間画像において正の値の画素をそのまま抽出し、他の画素の値は０である多値画像が、膨張後収縮差分画像（明）として生成される。また、中間画像において負の値の画素を当該値の正負を反転しつつ抽出し、他の画素の値は０である多値画像が、膨張後収縮差分画像（暗）として生成される。差分画像（明）、差分画像（暗）、収縮後膨張差分画像（明）、収縮後膨張差分画像（暗）、膨張後収縮差分画像（明）および膨張後収縮差分画像（暗）が、差分画像４４として、２値化処理・選択ユニット５１ａの複数の（６個の）画像処理部５２ａにそれぞれ入力される。各差分画像４４は、対象画像に由来する多値画像である。
【００３６】
画像処理部５２ａは、差分画像４４に対する領域抽出処理により抽出領域を示す２値の出力画像を出力する。他の処理・選択ユニット５１（２値化処理・選択ユニット５１ａ以外の処理・選択ユニット５１）に含まれる各画像処理部５２は、２値の画像の抽出領域に対する演算処理により２値の出力画像を出力する。以下の説明では、２値化処理・選択ユニット５１ａに含まれる画像処理部５２ａ、および、他の処理・選択ユニット５１に含まれる画像処理部５２を、それぞれ「領域抽出部５２ａ」および「領域演算部５２」と呼んで区別する。
【００３７】
図４中の最も右側の処理・選択ユニット５１では、１つの画像が出力される。当該処理・選択ユニット５１の右側には、１つの領域演算部５２（以下、「補助領域演算部５２」という。）が設けられる。補助領域演算部５２は、いずれの処理・選択ユニット５１にも含まれない。補助領域演算部５２から出力される画像が、処理テンプレート５における処理済み画像４９である。
【００３８】
処理テンプレート５では、全ての領域抽出部５２ａが同じ構成であり、全ての領域演算部５２（補助領域演算部５２を含む。）が同じ構成である。複数の画像選択部５３は、互いに相違する。図３の画像処理決定装置２０では、処理テンプレート５に含まれる全ての領域抽出部５２ａによる画像処理の種類および処理パラメータ、全ての領域演算部５２による画像処理の種類および処理パラメータ、並びに、全ての画像選択部５３による選択または論理演算の指示が、複数の要素が並ぶ要素配列にて表される。以下、領域抽出部５２ａ、領域演算部５２および画像選択部５３の構成、並びに、要素配列にて表される処理パラメータ等の内容について説明する。
【００３９】
図５は、領域抽出部５２ａの構成を示す図である。領域抽出部５２ａは、複数の処理部５２１と、１つの処理選択部５２２とを備える。図５では、各処理部５２１を示す矩形の内部に当該処理部５２１による処理の内容を示している（後述の図６において同様）。
【００４０】
最上段の処理部５２１では、入力される画像、すなわち、多値画像である差分画像４４に対して２値化処理が施される。２値化処理では、差分画像４４の各画素の値と２値化閾値とが比較され、２値化閾値よりも大きい値を有する画素が抽出領域の画素として特定され、他の画素は非抽出領域の画素として扱われる。すなわち、２値化処理は、抽出領域を示す２値の画像を取得する領域抽出処理である。最上段の処理部５２１では、さらに、２値化処理により取得された２値画像の抽出領域に対して膨張処理が施される。最上段の処理部５２１では、２値化処理における２値化閾値、および、膨張処理における膨張回数（膨張する画素数）が、処理パラメータとなる。
【００４１】
上から２番目の処理部５２１では、最上段の処理部５２１と同様の２値化処理が行われた後、２値化処理により取得された２値画像に対してマスク処理が施される。既述のように、領域抽出部５２ａに入力される差分画像４４は対象画像および参照画像を用いて取得される画像である。マスク処理では、当該参照画像に対して上記と同様に２値化処理を施すことにより２値のマスク画像が生成され、上記２値画像の各画素の値とマスク画像の対応する画素の値との論理積を当該画素の値とする画像（ＡＮＤ画像）が取得される。そして、当該画像において抽出領域に対応する領域に対して膨張処理が施される。２番目の処理部５２１では、２値化処理における２値化閾値、マスク処理における参照画像に対する２値化閾値、および、膨張処理における膨張回数が、処理パラメータとなる。なお、マスク画像は予め準備されていてもよく、この場合、参照画像に対する２値化閾値が処理パラメータから除外される。
【００４２】
上から３番目の処理部５２１では、最上段の処理部５２１と同様の２値化処理が行われた後、２値化処理により取得された２値画像に対して面積フィルタ処理が施される。面積フィルタ処理では、２値画像のラベリングにより各抽出領域の面積が取得され、面積下限閾値以下の面積の抽出領域が削除される。そして、面積フィルタ処理後の２値画像において残存する抽出領域に対して膨張処理が施される。３番目の処理部５２１では、２値化処理における２値化閾値、面積フィルタ処理における面積下限閾値、および、膨張処理における膨張回数が、処理パラメータとなる。面積フィルタ処理において、面積上限閾値が設定されてよく、面積下限閾値および面積上限閾値の双方が設定されてもよい（面積フィルタ処理を行う後述の領域演算部５２の処理部５２３において同様）。
【００４３】
最下段の処理部５２１では、最上段の処理部５２１における処理に、さらに、面積フィルタ処理が追加される。最下段の処理部５２１では、２値化処理における２値化閾値、膨張処理における膨張回数、および、面積フィルタ処理における面積下限閾値が、処理パラメータとなる。処理選択部５２２は、複数の処理部５２１から１つの処理部５２１を選択して、当該処理部５２１により取得された画像を領域抽出部５２ａの出力画像として出力する。処理選択部５２２が選択する処理部５２１を示す番号が、領域抽出部５２ａによる画像処理の種類を示す。実際には、全ての処理部５２１において処理が行われる必要はなく、処理選択部５２２が選択する処理部５２１のみが能動化される（領域演算部５２および画像選択部５３において同様である。）。各領域抽出部５２ａでは、複数の処理部５２１において共通の２値化閾値が用いられてよい（他の処理パラメータにおいて同様）。また、領域抽出部５２ａの処理部５２１では、上記以外の画像処理が行われてもよい。
【００４４】
図６は、領域演算部５２の構成を示す図である。領域演算部５２は、複数の処理部５２３と、１つの処理選択部５２４とを備える。最上段の処理部５２３では、入力される画像、すなわち、２値画像の抽出領域に対して膨張処理または収縮処理が施される。最上段の処理部５２３では、膨張処理における膨張回数または収縮処理における収縮回数が、処理パラメータとなる。例えば、当該処理パラメータの値が正である場合には膨張処理が選択され、負である場合には収縮処理が選択される。
【００４５】
２番目の処理部５２３では、２値画像の抽出領域に対してオープニング処理またはクロージング処理が施される。オープニング処理では、抽出領域に対する指定回数の収縮処理と、同じ回数の膨張処理とが順に行われる。クロージング処理では、抽出領域に対する指定回数の膨張処理と、同じ回数の収縮処理とが順に行われる。２番目の処理部５２３では、オープニング処理またはクロージング処理における上記指定回数が、処理パラメータとなる。例えば、当該処理パラメータの値が正である場合にはオープニング処理が選択され、負である場合にはクロージング処理が選択される。
【００４６】
３番目の処理部５２３では、特定領域抽出処理として、２値画像の抽出領域に対して面積フィルタ処理が施される。３番目の処理部５２３では、面積下限閾値（または／および面積上限閾値）が、処理パラメータとなる。特定領域抽出処理として、他の処理が行われてもよい。例えば、ラベリングにより取得される抽出領域の縦横比の値が、閾値未満である場合等に、当該抽出領域が除去されてもよい。この場合、当該閾値が、処理パラメータとなる。
【００４７】
最下段の処理部５２３は、入力される２値画像をそのまま出力する。最下段の処理部５２３では、処理パラメータはない。処理選択部５２４は、複数の処理部５２３から１つの処理部５２３を選択して、当該処理部５２３により取得された画像を領域演算部５２の出力画像として出力する。処理選択部５２４が選択する処理部５２３を示す番号が、領域演算部５２による画像処理の種類を示す。領域演算部５２の処理部５２３では、上記以外の画像処理が行われてもよい。
【００４８】
図７は、２値化処理・選択ユニット５１ａの右側に隣接する処理・選択ユニット５１の画像選択部５３の構成を示す図である。画像選択部５３は、４個の入力端子５３０と、６個の論理積演算部５３１と、２個の出力選択部５３２とを備える。４個の入力端子５３０には、同じ処理・選択ユニット５１に含まれる４個の領域演算部５２から、４個の２値の出力画像がそれぞれ入力される。各論理積演算部５３１では、２個の出力画像において互いに対応する（同じ位置の）画素の値の論理積を当該画素の値とする画像（ＡＮＤ画像）が生成され、２個の出力選択部５３２の双方に出力される。６個の論理積演算部５３１では、当該画像の生成に利用される２個の出力画像の組合せが互いに異なる。また、各入力端子５３０は、２個の出力選択部５３２の双方にも直接接続される。したがって、各出力選択部５３２には、１０個の画像が入力される。
【００４９】
２個の出力選択部５３２のそれぞれは、１０個の画像から１個の画像を選択して出力する。これにより、画像選択部５３から２個の画像が出力される。換言すると、画像選択部５３では、各出力選択部５３２により１個の領域演算部５２が選択される、または、論理積演算部５３１を介して２個の領域演算部５２が選択される。画像選択部５３では、各出力選択部５３２が選択する画像を示す番号が、実質的に領域演算部５２からの出力画像の選択または論理演算の指示を示す。なお、画像選択部５３では、他の論理演算が行われてもよく、例えば、論理積演算部５３１に代えて、画素の値の論理和を求める論理和演算部が設けられてもよい。
【００５０】
他の処理・選択ユニット５１，５１ａの画像選択部５３では、入力端子５３０、論理積演算部５３１および出力選択部５３２のそれぞれの個数が上記処理・選択ユニット５１の画像選択部５３と相違する。例えば、２値化処理・選択ユニット５１ａの画像選択部５３は、６個の入力端子５３０と、１５個の論理積演算部５３１と、４個の出力選択部５３２とを備え、各出力選択部５３２は、２１個の画像から１個の画像を選択して出力する。これにより、当該画像選択部５３から４個の画像が出力される。なお、２値化処理・選択ユニット５１ａの各入力端子５３０には領域抽出部５２ａが接続される。図４中の最も右側の処理・選択ユニット５１の画像選択部５３は、２個の入力端子５３０と、１個の論理積演算部５３１と、１個の出力選択部５３２とを備え、当該出力選択部５３２は、２個の画像から１個の画像を選択して出力する。これにより、当該画像選択部５３から１個の画像が出力される。
【００５１】
以上の構成により、図４の処理テンプレート５では、互いに異なる６個の差分画像４４が２値化処理・選択ユニット５１ａに入力され、４個の２値画像が出力される。２値化処理・選択ユニット５１ａの右側に隣接する処理・選択ユニット５１には、当該４個の２値画像が入力され、２個の２値画像が出力される。最も右側の処理・選択ユニット５１には、当該２個の２値画像が入力され、１個の２値画像が出力される。当該１個の２値画像は、補助領域演算部５２の一の処理部５２３により処理され、処理済み画像４９として出力される。要素配列には、補助領域演算部５２による画像処理の種類および処理パラメータを表す要素も含まれる。
【００５２】
既述のように、図３のテンプレート記憶部３３は、複数の処理テンプレート５を記憶する。図８は、処理テンプレート５の他の例を示す図である。図８の処理テンプレート５では、並列に配列された２個の２値化処理・選択ユニット５１ａが設けられる。各２値化処理・選択ユニット５１ａは、４個の領域抽出部５２ａと、１個の画像選択部５３とを備える。２個の２値化処理・選択ユニット５１ａでは、４個の領域抽出部５２ａが共有される。
【００５３】
４個の領域抽出部５２ａには、例えば、差分画像（明）、差分画像（暗）、収縮後膨張差分画像（明）および膨張後収縮差分画像（暗）が、差分画像４４としてそれぞれ入力される。各領域抽出部５２ａからの出力画像は、２個の画像選択部５３の双方に入力される。２値化処理・選択ユニット５１ａの右側に隣接する処理・選択ユニット５１は、各２値化処理・選択ユニット５１ａと直列に接続されており、当該２値化処理・選択ユニット５１ａの画像選択部５３から２個の画像が入力される。すなわち、２個の２値化処理・選択ユニット５１ａから当該処理・選択ユニット５１に４個の画像が入力される。２値化処理・選択ユニット５１ａ以外の各処理・選択ユニット５１の構成、並びに、領域抽出部５２ａ、領域演算部５２および画像選択部５３の構成は、図４の処理テンプレート５と同様である。
【００５４】
以上の構成により、図８の処理テンプレート５では、互いに異なる４個の差分画像４４が２個の２値化処理・選択ユニット５１ａの双方に実質的に入力され、２個の２値化処理・選択ユニット５１ａから４個の２値画像が出力される。２個の２値化処理・選択ユニット５１ａの右側に隣接する処理・選択ユニット５１には、当該４個の２値画像が入力され、２個の２値画像が出力される。最も右側の処理・選択ユニット５１には、当該２個の２値画像が入力され、１個の２値画像が出力される。当該１個の２値画像は、補助領域演算部５２により処理され、処理済み画像４９として出力される。
【００５５】
図１の検査装置１では、多値画像である検査画像８１が入力されると、候補領域取得部１１において既存の各画像処理シーケンスＰにより、欠陥候補領域を示す２値画像である候補領域画像が取得される。実際には、各検査画像８１に対応する参照画像も準備されており、差分画像生成部１０により生成される差分画像４４が候補領域画像の取得に利用される。欠陥領域検出部１２では、複数の画像処理シーケンスＰによりそれぞれ取得される複数の候補領域画像において、互いに対応する画素の値の論理和を当該画素の値とする画像（ＯＲ画像）が生成され、欠陥領域画像８９として出力される。本実施の形態では、全ての欠陥候補領域が欠陥領域として扱われるが、後述するように、一部の欠陥候補領域が欠陥領域として取得されてもよい。
【００５６】
ここで、対象物の製造におけるロットの相違や、照明等の撮像条件の相違等により、既存の画像処理シーケンスＰでは、欠陥領域（欠陥候補領域）を抽出することができない場合がある。また、複数の画像処理シーケンスＰは、それぞれ異なる種類の欠陥抽出用であり、新種の欠陥の領域は抽出することができないことがある。したがって、操作者が欠陥領域画像８９と検査画像８１とを比較して、欠陥領域画像８９において検査画像８１における欠陥領域が抽出（検出）されていないと考える場合に、当該検査画像８１を対象画像として画像処理決定装置２０により新たな画像処理シーケンスが決定される。
【００５７】
図９は、画像処理決定装置２０が、欠陥領域抽出用の画像処理シーケンスを決定する処理の流れを示す図である。画像処理シーケンスの決定では、まず、対象画像、参照画像および目標画像を含む画像データセット４０が準備される（ステップＳ１１）。既述のように、上記検査画像８１が対象画像として扱われ、検査画像８１に対応する参照画像も予め準備されている。また、目標画像は、例えば、操作者が、対象画像における非欠陥領域を塗りつぶす作業を行い、残りの領域の画素に欠陥領域を示す値を付与することにより、２値画像として生成される。目標画像は、対象画像から生成されるべき画像であり、教師画像と捉えることもできる。画像データセット４０は、画像記憶部３２にて記憶される。
【００５８】
続いて、操作者により、複数の処理テンプレート５のうち画像処理シーケンスの決定に利用する１つの処理テンプレート５（以下、「選択処理テンプレート５」という。）が選択される。処理テンプレート５の選択は、入力部２６を介して行われる。選択処理テンプレート５は、処理済み画像取得部３１１に設定されて準備される（ステップＳ１２）。
【００５９】
画像処理決定装置２０では、各処理テンプレート５に対して、当該処理テンプレート５に含まれる全ての領域抽出部５２ａによる画像処理の種類および処理パラメータ、全ての領域演算部５２による画像処理の種類および処理パラメータ、並びに、全ての画像選択部５３による選択または論理演算の指示を表すモデル要素配列が予め準備され、処理テンプレート５と共にテンプレート記憶部３３に記憶されている。要素配列生成部３１３では、選択処理テンプレート５に対するモデル要素配列に含まれる複数の要素をランダムに変更することにより、複数の要素配列が生成される（ステップＳ１３）。複数の要素配列は、処理済み画像取得部３１１に入力される。なお、要素配列において、領域抽出部５２ａおよび領域演算部５２に対応する要素では、画像処理の種類を示す番号（処理部５２１，５２３の番号）、並びに、２値化閾値および膨張回数等の処理パラメータの値の取り得る範囲が予め設定されている。同様に、画像選択部５３に対応する要素では、選択または論理演算の指示を示す番号（画像の番号）の取り得る範囲が予め設定されている。
【００６０】
画像処理シーケンスの決定では、各要素配列が、遺伝的アルゴリズムにおける個体として扱われる。上記複数の要素配列は、遺伝的アルゴリズムにおける初期世代の個体である。以下、ステップＳ１３にて準備される要素配列の個数を「設定個体数」という。ここでは、設定個体数は２以上である。
【００６１】
続いて、処理済み画像取得部３１１において、設定個体数の要素配列および選択処理テンプレート５が示す設定個体数の画像処理シーケンスのそれぞれを対象画像に対して実行することにより、当該対象画像に対して設定個体数の処理済み画像が取得される（ステップＳ１４）。例えば、選択処理テンプレート５が図４の処理テンプレート５である場合には、上記画像データセット４０の対象画像および参照画像を用いて、差分画像（明）、差分画像（暗）、収縮後膨張差分画像（明）、収縮後膨張差分画像（暗）、膨張後収縮差分画像（明）および膨張後収縮差分画像（暗）が生成される。これらの画像は、複数の領域抽出部５２ａに差分画像４４としてそれぞれ入力される。そして、各要素配列により処理パラメータ等が設定された複数の処理・選択ユニット５１ａ，５１による処理が順次行われ、１つの処理済み画像４９が出力される。
【００６２】
評価値算出部３１２では、各処理済み画像４９と、上記画像データセット４０の目標画像との一致度を示す値が、当該処理済み画像４９の取得に用いられた要素配列の評価値として求められる（ステップＳ１５）。例えば、２値の処理済み画像４９と２値の目標画像との差分画像において、画素の値が０となる領域の面積率等が評価値として求められる。処理済み画像４９と目標画像との一致度が高いほど、評価値は大きくなる。評価値は、様々な手法にて求められてよい。
【００６３】
複数の要素配列のそれぞれの評価値が求められると、繰返制御部３１４では、終了条件が満たされたか否かが確認される（ステップＳ１６）。例えば、現世代（ここでは、初期世代）の複数の要素配列における評価値のうち最大の評価値が、予め定められた設定値以上である場合や、最大の評価値が所定数の世代の間変化しない場合、あるいは、現世代が、予め指定されたＧ番目の世代（Ｇは正の整数）である場合等に、終了条件を満たしたと判定される。ここでは、終了条件が満たされていないとものとする。
【００６４】
要素配列生成部３１３では、現世代と同数の（すなわち、設定個体数の）要素配列が、新たな要素配列として、現世代の複数の要素配列から選択される（ステップＳ１７）。設定個体数の新たな要素配列は、現世代の同じ要素配列を重複して含んでよい。新たな要素配列の選択は、現世代の要素配列の評価値に基づいて行われる。例えば、現世代の各要素配列の評価値を、現世代の全ての要素配列の評価値の和で割った値が、当該要素配列の選択確率として求められ、選択確率が高い要素配列ほど高い確率にて新たな要素配列に含められる（いわゆる、ルーレット選択）。このように、ステップＳ１７における要素配列の選択では、現世代の複数の要素配列のうち評価値が高い要素配列が、新たな要素配列に優先的に含められる。
【００６５】
続いて、新たな要素配列に対して、遺伝的操作が行われる。具体的には、まず、新たな各要素配列の要素の突然変異が行われる（ステップＳ１８）。例えば、各要素に対して、予め設定された突然変異確率に従って、実際に突然変異を行うか否かが決定される。既述のように、要素配列の各要素では、当該要素が取り得る数値範囲が予め設定されており、突然変異を行うことが決定された要素の値が、その取り得る数値範囲内のいずれか１つの値にランダムに変更される。
【００６６】
各要素配列の突然変異が完了すると、２つの要素配列から新たな２つの要素配列を生成する交叉が行われる（ステップＳ１９）。本処理例では、複数の要素配列において２つの要素配列の複数の組合せ（ペア）が定められている。そして、２つの要素配列の各組合せにおいて、交叉範囲がランダムに決定され、当該交叉範囲内の要素を両要素配列間で入れ換える交叉（二点交叉）が行われる。交叉では、一点交叉や、一様交叉等が行われてもよい。
【００６７】
以上のようにして、遺伝的アルゴリズムにおける遺伝的操作により、新たな世代（ここでは、２番目の世代）に含まれる設定個体数の要素配列が取得される。新たな世代の複数の要素配列の取得では、直前のステップＳ１５の処理にて取得された評価値のうち最大の評価値の要素配列が、そのまま新たな要素配列に追加されるエリート保存等が行われてもよい。
【００６８】
新たな世代の複数の要素配列が取得されると、ステップＳ１４に戻って、当該新たな世代の各要素配列が示す画像処理シーケンスを対象画像に対して実行することにより、複数の処理済み画像４９が取得される。続いて、各処理済み画像４９と目標画像との比較により、当該処理済み画像４９の取得に用いられた要素配列の評価値が求められる（ステップＳ１５）。
【００６９】
繰返制御部３１４では、終了条件が満たされたか否かが確認される（ステップＳ１６）。終了条件が満たされていない場合、上記と同様に、要素配列の選択、突然変異、および、交叉が行われ、次の世代の新たな複数の要素配列が取得される（ステップＳ１７〜Ｓ１９）。そして、当該複数の要素配列を用いた複数の処理済み画像４９の取得、および、各要素配列の評価値の算出が行われる（ステップＳ１４，Ｓ１５）。ステップＳ１７〜Ｓ１９，Ｓ１４，Ｓ１５の処理は、終了条件が満たされるまで繰り返される（ステップＳ１６）。
【００７０】
ステップＳ１６にて終了条件が満たされたことが確認されると、現世代の複数の要素配列（すなわち、直前のステップＳ１５にて評価値が求められた複数の要素配列）のうち、評価値が最大である要素配列が選択される。当該要素配列および選択処理テンプレート５により示される画像処理シーケンスが、欠陥領域抽出用の画像処理シーケンスとして決定される（ステップＳ２０）。欠陥領域抽出用の画像処理シーケンスは、新たな画像処理シーケンスＰとして検査装置１の候補領域取得部１１に追加される。検査装置１における以降の検査では、当該新たな画像処理シーケンスＰを含む複数の画像処理シーケンスＰにより、複数の候補領域画像が取得され、当該複数の候補領域画像に基づいて欠陥領域が検出される。
【００７１】
実際には、候補領域取得部１１に追加される画像処理シーケンスＰでは、選択処理テンプレート５において、画像選択部５３により選択されない領域抽出部５２ａ、および、画像選択部５３により選択されない領域演算部５２による画像処理は除外される。より詳細には、画像選択部５３により選択される領域抽出部５２ａ、および、画像選択部５３により選択される領域演算部５２のうち処理選択部５２２，５２４（図５および図６参照）により選択されない処理部５２１，５２３による画像処理等も除外される。すなわち、処理済み画像４９の生成に寄与しない画像処理は、上記画像処理シーケンスＰにおいて除外される。なお、候補領域取得部１１における全ての画像処理シーケンスＰが、画像処理決定装置２０により取得されてもよい。また、候補領域取得部１１では、１つの画像処理シーケンスＰのみを用いて欠陥領域が検出されてもよい。
【００７２】
以上に説明したように、画像処理決定装置２０では、直列に接続された複数の処理・選択ユニット５１，５１ａを含む処理テンプレート５が準備される。各処理・選択ユニット５１，５１ａは、対象画像に由来する複数の画像に対する画像処理により複数の出力画像をそれぞれ出力する複数の画像処理部５２，５２ａ（領域演算部５２および領域抽出部５２ａ）と、当該複数の出力画像に対する選択または論理演算により複数の出力画像よりも少ない個数の画像を出力する画像選択部５３とを含む。また、複数の処理・選択ユニット５１，５１ａにおける、複数の画像処理部５２，５２ａによる画像処理の種類および処理パラメータ、並びに、画像選択部５３による選択または論理演算の指示が要素配列にて表され、当該要素配列および処理テンプレート５により画像処理シーケンスが表現される。そして、遺伝的アルゴリズムにより要素配列を最適化することにより、対象画像を目標画像に近似させる画像処理シーケンスが取得される。上記処理テンプレート５を用いることにより、様々な画像処理シーケンスを表現することができ、遺伝的アルゴリズムによる画像処理シーケンスの決定を高い自由度にて実現することができる。その結果、操作者が画像処理の知識を有していない場合でも、画像データセット４０を準備するのみで、高精度な画像処理シーケンスをより確実に（かつ自動的に）取得することができる。
【００７３】
また、２値化処理・選択ユニット５１ａでは、対象画像に由来するとともに互いに異なる複数の画像が、複数の領域抽出部５２ａにそれぞれ入力される。そして、複数の領域抽出部５２ａにより出力される複数の２値画像の抽出領域に対して、後続の処理・選択ユニット５１による演算処理が行われる。これにより、処理テンプレート５において、対象画像に由来する様々な画像を用いた画像処理シーケンスを表現することができ、さらに高精度な画像処理シーケンスを取得することができる。
【００７４】
処理テンプレート５では、一の処理・選択ユニット５１、および、当該処理・選択ユニット５１よりも後に処理を行う他の一の処理・選択ユニット５１の双方が、同様の構成である複数の領域演算部５２を有する。これにより、画像処理シーケンスの決定を簡単な構成にて実現することができる。また、図８の処理テンプレート５では、複数の処理・選択ユニット５１，５１ａが、並列に配列された２つの２値化処理・選択ユニット５１ａを含むことにより、画像処理シーケンスの決定をさらに高い自由度にて実現することができる。
【００７５】
上記画像処理決定装置２０および検査装置１では、様々な変形が可能である。
【００７６】
２値化処理・選択ユニット５１ａに含まれる複数の画像処理部５２ａに入力される複数の画像は、差分画像以外であってもよい。対象画像から生成されるべき目標画像の種類によっては、例えば、対象画像自体が画像処理部５２ａに入力されてもよい。
【００７７】
画像処理シーケンスを決定する際に、同種の欠陥を示すと考えられる複数の対象画像を用いて画像処理シーケンスが決定されてもよい。この場合、例えば、各要素配列に対して複数の対象画像を用いて複数の処理済み画像４９が取得される。そして、各対象画像から得られる処理済み画像４９と、当該対象画像に対応する目標画像との一致度を示す値が求められ、複数の対象画像に対応する当該値の平均値等が要素配列の評価値として取得される。以上のように、評価値算出部３１２では、各処理済み画像４９と目標画像との一致度を示す値に基づいて、当該処理済み画像４９の取得に用いられた要素配列の評価値が求められる。
【００７８】
処理テンプレート５の設計によっては、一の処理・選択ユニット５１よりも後に、２値化処理・選択ユニット５１ａによる処理が行われてもよい。この場合、当該処理・選択ユニット５１では、多値画像に対して処理が行われ、当該処理後の多値画像から、２値化処理・選択ユニット５１ａにおける２値化処理により、２値画像が取得される。
【００７９】
上記処理テンプレート５では、全ての処理・選択ユニット５１に含まれる領域演算部５２が同じ構成であることにより、処理テンプレート５の構成を簡素化することが可能となるが、画像処理決定装置２０の設計によっては、例えば、処理・選択ユニット５１毎に領域演算部５２における複数の処理部５２３の処理内容が相違してもよい。
【００８０】
検査装置１の欠陥領域検出部１２では、例えば、複数の画像処理シーケンスＰによりそれぞれ取得される複数の候補領域画像において、互いに対応する画素の値の論理積を当該画素の値とする画像（ＡＮＤ画像）が、欠陥領域画像８９として出力されてもよい。このように、欠陥領域は、複数の候補領域画像が示す欠陥候補領域に基づく様々な演算にて検出されてよい。
【００８１】
図９における処理の順序は適宜変更されてよい。例えば、ステップＳ１９における交叉が、ステップＳ１８における突然変異よりも前に行われてもよい。
【００８２】
画像処理決定装置２０では、欠陥領域抽出用の画像処理シーケンス以外の画像処理シーケンスが取得されてよい。また、画像処理部は、必ずしも領域抽出部と領域演算部とに区別される必要はない。
【００８３】
上記実施の形態および各変形例における構成は、相互に矛盾しない限り適宜組み合わされてよい。
【符号の説明】
【００８４】
１    検査装置
２    コンピュータ
５    処理テンプレート
１１    候補領域取得部
１２    欠陥領域検出部
２０    画像処理決定装置
３２    画像記憶部
３３    テンプレート記憶部
４１    対象画像データ
４３    目標画像データ
４４    差分画像
４９    処理済み画像
５１，５１ａ    処理・選択ユニット
５２    領域演算部（画像処理部）
５２ａ    領域抽出部（画像処理部）
５３    画像選択部
８１    検査画像
９２    プログラム
３１１    処理済み画像取得部
３１２    評価値算出部
３１３    要素配列生成部
３１４    繰返制御部
Ｐ    画像処理シーケンス
Ｓ１１〜Ｓ２０    ステップ
【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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