(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
検査対象を撮像手段で撮像して画像を得て該画像から欠陥部を検出し、該欠陥部の種類又は有害度の程度を判別する欠陥検査装置であって、
前記撮像手段で得られた画像から、各画素の輝度に基づいて欠陥部を検出する欠陥検出手段と、該欠陥検出手段で検出された各欠陥部について、欠陥の形態又は輝度に関する情報を含む該欠陥部の複数の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、前記欠陥部の特徴量から、各欠陥の種類毎に各特徴量の判別条件式を記したロジックテーブルによってその種類又は程度を判別する欠陥判別手段と、欠陥の種類及び程度が既知の欠陥部のデータからなるデータベースＤＡに基づいて前記ロジックテーブルを生成するロジックテーブル生成手段とを備え、
前記ロジックテーブル生成手段は、
前記データベースＤＡの既知の欠陥部の特徴量のデータそれぞれを、各特徴量の座標軸により生成される特徴量空間にデータ点として配して、
（Ａ）データベースＤＡの各データ点ｄについて、該データ点ｄのみを含む初期領域を、各座標軸方向に拡大して得る多次元直方体領域であって、且つ該多次元直方体は該データ点ｄの欠陥の種類と異なるデータ点を含まない多次元直方体領域を求めて、各データ点ｄの純粋領域とする処理、
（Ｂ）該各データ点ｄの純粋領域について、式（１）で表される評価値を求める処理、
評価値＝（データｄの純粋領域内のデータ数）／
（データベースＤＡにおけるデータｄと同種のデータ数）      （１）
（Ｃ）評価値が最大となる純粋領域に存在するデータを集めて一つの純粋クラスとする処理、
（Ｄ）前記（Ｃ）で得た一つの純粋クラスタに属するデータ点をデータベースＤＡから除去する処理、
からなる（Ａ）〜（Ｄ）の一連の処理をデータベースＤＡが空になるまで繰り返し、前記（Ｃ）で得られた一つの純粋クラスタを得られた順に順位ｋをつけてクラスタ分類を求める純粋クラスタ分割する機能；
及び、前記純粋クラスタ分割する機能によって得られたクラスタ分類を用いて、
（ア）クラスタ分類の二つのクラスタの全ての組合せに対して、各組合せを一つのクラスタに融合することによって、純粋クラスタ分割する前の当初のデータベースＤＡに対する誤判別がどれだけ発生するかを評価し、誤判別の発生が最少となる二つのクラスタを一つのクラスタに融合するクラスタ融合機能；
（イ）クラスタ分類の一つのクラスタ内のデータをそれぞれ他のクラスタに割り当てることによってデータベースＤＡに対する誤判別がどれだけ発生するかを評価し、誤判別の発生が最少となる一つのクラスタを除去するクラスタ除去機能；
（ウ）前記クラスタ融合機能とクラスタ除去機能とを、それぞれに対する誤判別がどれだけ発生するかを比較して、より誤判別が少ない方の機能を選択し、クラスタ数を削減して新たなクラスタ分類とするクラスタ数削減機能；
（エ）前記クラスタ数削減機能により得られた新たなクラスタ分類において、前記データベースＤＡとは異なる評価用データベースＤＢに対する判別率である実効判別率を推定する判別率評価機能；を有し、
（ア）〜（エ）の機能による処理をクラスタ分類のクラスタが一つになるまで繰り返して、前記実効判別率が最大となるクラスタ分類を最適クラスタ分割として求めて、該最適クラスタ分類の各クラスタに基づいて判別式を作成してロジックテーブルを生成することを特徴とする欠陥検査装置。
【請求項２】
前記ロジックテーブル生成手段は、クラスタ分類を行う前処理として、
前記データベースＤＡの各データ点ｄについて、該データ点ｄのみを含む初期領域を、各座標軸方向に拡大して得る多次元直方体領域であって、且つ該多次元直方体は該データ点ｄの欠陥の種類と異なるデータ点を含まない多次元直方体領域を求めるのに際して、該多次元直方体領域がデータ点ｄのみを含む場合に該データ点ｄを孤立点としてデータベースＤＡから取り除く孤立点除去機能を有することを特徴とする請求項１に記載の欠陥検査装置。
【請求項３】
前記ロジックテーブル生成手段のクラスタ融合機能が、
前記クラスタ分類の二つのクラスタの全ての組合せに対して、上の順位から順に第ｉクラスタと第ｊクラスタ（ｉ＜ｊ）とを融合するの際して、
融合後のクラスタの順位をｉとし、
第ｉクラスタと第ｊクラスタに属するデータｄを一つにまとめ、
該データに対して各特徴量毎に最大値と最小値を求めて、該最大値と最小値で規定されるｎ次元直方体領域を求めて最小領域とし、
該最小領域内に存在する前記データベースＤＡのデータのうち、第ｉクラスタより下位のクラスタに属するものは全て、融合した第ｉクラスタヘと移し、
該融合した第ｉクラスタのデータにおける最多欠陥種を求めて、この欠陥種を融合した第ｉクラスタの欠陥種とし、
融合前と融合後において、第ｉクラスタに含まれる最多欠陥種と異なる種類の異種データ数の総和がどれだけ変化したかを求めて融合のコストとして、
データベースＤＡに対する誤判別がどれだけ発生するかを評価することを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の欠陥検査装置。
【請求項４】
前記ロジックテーブル生成手段のクラスタ除去機能が、
前記クラスタ分類のクラスタを上の順位から順に第ｋクラスタの除去を判定するのに際して、
第ｋクラスタおよび第ｋクラスタに属するデータをクラスタ分類および前記データベースＤＡから取り除き、第ｋクラスタ以下のクラスタの順位を１繰り上げ、
第１クラスタから順に第ｍクラスタとして、
該第ｍクラスタの最小領域を求めて該最小領域を初期領域とし、
前記除去したクラスタおよび第（ｍ＋１）クラスタ以降に属するデータで、第ｍクラスタと種類の異なるデータの全体を領域外データとし、純粋領域を求めて第ｍクラスタの最大領域とし、
該第ｍクラスタの最大領域内に除去したクラスタに属していたデータが含まれているときは、そのデータを新たに第ｍクラスタに属するデータとして割り当てる処理を、
ｍが最下位のクラスタまで繰り返して除去前と除去後において、各クラスタに含まれる異種データ数の総和がどれだけ変化したかを求めて第ｋクラスタを除去するコストとして、誤判別がどれだけ発生するかを比較することを特徴とする請求項３又は請求項２に記載の欠陥検査装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、検査対象の欠陥の種類及び程度を判別する機能を持つ欠陥検査装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
欠陥検査装置において欠陥の種類及び程度を判別する判別手段として、決定木方式を用いて欠陥の種類及び程度を判別する技術が知られている。これは、ある一つの特徴量に対して欠陥データの特徴量とあらかじめ設定された閾値との大小関係によって二方向のいずれかに進むに分岐作業を、欠陥の種類が特定されるまで繰り返すことで、欠陥の種類及び程度を判別する判別手段である。
決定木を用いる方法では、決定木を作成するために、種類および種類が分かっているサンプルデータを収集した上で、このサンプルデータを精度よく分類するために、人間が一つ一つの分岐において用いる条件式を試行錯誤して調整している。そのため、調整に長期間を要するという問題がある。
【０００３】
この問題を解決するため、特開平５−２２３７５１号公報および、特開平６−７６０６９号公報では、ニューラルネットワークを欠陥の種類及び程度が既知である欠陥サンプルデータによって学習させて、学習したニューラルネットワークによって欠陥の種類及び程度を判別する判別手段を備える欠陥検査装置が提案されている。また、特開平６−６０８０４５号公報では、決定木方式による判別手段と、学習機能とを組み合わせた判別手段を備える欠陥検査装置が提案されている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
判別手段の調整の目的は、発生し得るデータ全体（今後、これを一般データと記す）に対して精度良い判別を行うことのできる判別手段を得ることに有る。しかし、ニューラルネットワークなど学習機能を用いた手法では、サンプルデータを精度よく分類できるようにはなるが、これが、一般データに対して精度よく判別できる判別手段であるとは限らない。一般データに対して精度よく判別できるようにするためには、発生し得るすべての形態のデータを収集し、学習させる必要がある。しかしながら、欠陥の発生は品質の悪化を招くために、能動的に欠陥を発生させてデータを収集することができず、すべての形態のデータの収集には長期間を要するため、調整期問が逆に長期化する事態が起こり得る。
【０００５】
この問題に対しては、人間が判別式を調整することによって、データには現れていない欠陥に関する知識を判別に反映させることが有効であるが、ニューラルネットワークなど学習機能を用いた手法では、ネットワークにおける判別の内容が明示されていないため、人間の知識を判別に反映させることができないという問題がある。
【０００６】
一方、人間が判別式の生成を一から行う手法では、サンプルデータを精度よく分類できる判別手段を生成することに対しても長期間を必要とする。これは、同じ種類であっても形態の大きく異なる欠陥、異なる種類であっても形態の似ている欠陥が存在することが有るために、少数の特徴量を用いるだけでは正確に分類することができないことや、３つ以上の特徴量を組み合わせた欠陥の発生状態を図示することが困難なため、３つ以上の特徴量を有効に活用した判別手段を得ることが困難であることに起因する。
【０００７】
本発明では、人間の調整による性能向上を可能にすること、判別の条件式を自動構築することによって調整期間を短縮することを可能にする欠陥検査装置を提供することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
本発明の第一の欠陥検査装置は、検査対象を撮像手段で撮像して画像を得て該画像から欠陥部を検出し、該欠陥部の種類又は有害度の程度を判別する欠陥検査装置であって、前記撮像手段で得られた画像から、各画素の輝度に基づいて欠陥部を検出する欠陥検出手段と、該欠陥検出手段で検出された各欠陥部について、欠陥の形態又は輝度に関する情報を含む該欠陥部の複数の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、前記欠陥部の特徴量から、各欠陥の種類毎に各特徴量の判別条件式を記したロジックテーブルによってその種類又は程度を判別する欠陥判別手段と、欠陥の種類及び程度が既知の欠陥部のデータからなるデータベースＤＡに基づいて前記ロジックテーブルを生成するロジックテーブル生成手段とを備え、前記ロジックテーブル生成手段は、前記データベースＤＡの既知の欠陥部の特徴量のデータそれぞれを、各特徴量の座標軸により生成される特徴量空間にデータ点として配して、
（Ａ）データベースＤＡの各データ点ｄについて、該データ点ｄのみを含む初期領域を、各座標軸方向に拡大して得る多次元直方体領域であって、且つ該多次元直方体は該データ点ｄの欠陥の種類と異なるデータ点を含まない多次元直方体領域を求めて、各データ点ｄの純粋領域とする処理、
（Ｂ）該各データ点ｄの純粋領域について、式（１）で表される評価値を求める処理、
評価値＝（データｄの純粋領域内のデータ数）／
（データベースＤＡにおけるデータｄと同種のデータ数）      （１）
（Ｃ）評価値が最大となる純粋領域に存在するデータを集めて一つの純粋クラスとする処理、
（Ｄ）前記（Ｃ）で得た一つの純粋クラスタに属するデータ点をデータベースＤＡから除去する処理、
からなる（Ａ）〜（Ｄ）の一連の処理をデータベースＤＡが空になるまで繰り返し、前記（Ｃ）で得られた一つの純粋クラスタを得られた順に順位ｋをつけてクラスタ分類を求める純粋クラスタ分割する機能；
及び、前記純粋クラスタ分割する機能によって得られたクラスタ分類を用いて、
（ア）クラスタ分類の二つのクラスタの全ての組合せに対して、各組合せを一つのクラスタに融合することによって、純粋クラスタ分割する前の当初のデータベースＤＡに対する誤判別がどれだけ発生するかを評価し、誤判別の発生が最少となる二つのクラスタを一つのクラスタに融合するクラスタ融合機能；
（イ）クラスタ分類の一つのクラスタ内のデータをそれぞれ他のクラスタに割り当てることによってデータベースＤＡに対する誤判別がどれだけ発生するかを評価し、誤判別の発生が最少となる一つのクラスタを除去するクラスタ除去機能；
（ウ）前記クラスタ融合機能とクラスタ除去機能とを、それぞれに対する誤判別がどれだけ発生するかを比較して、より誤判別が少ない方の機能を選択し、クラスタ数を削減して新たなクラスタ分割とするクラスタ数削減機能；
（エ）前記クラスタ数削減機能により得られた新たなクラスタ分類において、前記データベースＤＡとは異なる評価用データベースＤＢに対する判別率である実効判別率を推定する判別率評価機能；を有し、
（ア）〜（エ）の機能による処理をクラスタ分類のクラスタが一つになるまで繰り返して、前記実効判別率が最大となるクラスタ分類を最適クラスタ分割として求めて、該最適クラスタ分類の各クラスタに基づいて判別式を作成してロジックテーブルを生成することを特徴とする欠陥検査装置である。
【０００９】
本発明の第二の欠陥検査装置は、第一の欠陥検査装置において、前記ロジックテーブル生成手段は、クラスタ分類を行う前処理として、前記データベースＤＡの各データ点ｄについて、該データ点ｄのみを含む初期領域を、各座標軸方向に拡大して得る多次元直方体領域であって、且つ該多次元直方体は該データ点ｄの欠陥の種類と異なるデータ点を含まない多次元直方体領域を求めるのに際して、該多次元直方体領域がデータ点ｄのみを含む場合に該データ点ｄを孤立点としてデータベースＤＡから取り除く孤立点除去機能を有することを特徴とする欠陥検査装置である。
【００１０】
本発明の第三の欠陥検査装置は、第一の欠陥検査装置または第二の欠陥検査装置において、前記ロジックテーブル生成手段のクラスタ融合機能が、前記クラスタ分類の二つのクラスタの全ての組合せに対して、上の順位から順に第ｉクラスタと第ｊクラスタ（ｉ＜ｊ）とを融合するの際して、融合後のクラスタの順位をｉとし、第ｉクラスタと第ｊクラスタに属するデータｄを一つにまとめ、該データに対して各特徴量毎に最大値と最小値を求めて、該最大値と最小値で規定されるｎ次元直方体領域を求めて最小領域とし、該最小領域内に存在する前記データベースＤＡのデータのうち、第ｉクラスタより下位のクラスタに属するものは全て、融合した第ｉクラスタヘと移し、該融合した第ｉクラスタのデータにおける最多欠陥種を求めて、この欠陥種を融合した第ｉクラスタの欠陥種とし、融合前と融合後において、第ｉクラスタに含まれる最多欠陥種と異なる種類の異種データ数の総和がどれだけ変化したかを求めて融合のコストとして、データベースＤＡに対する誤判別がどれだけ発生するかを評価することを特徴とする欠陥検査装置である。
さらに、前記ロジックテーブル生成手段のクラスタ除去機能が、前記クラスタ分類のクラスタを上の順位から順に第ｋクラスタの除去を判定するのに際して、第ｋクラスタおよび第ｋクラスタに属するデータをクラスタ分類および前記データベースＤＡから取り除き、第ｋクラスタ以下のクラスタの順位を１繰り上げ、第１クラスタから順に第ｍクラスタとして、該第ｍクラスタの最小領域を求めて該最小領域を初期領域とし、前記除去したクラスタおよび第（ｍ＋１）クラスタ以降に属するデータで、第ｍクラスタと種類の異なるデータの全体を領域外データとし、純粋領域を求めて第ｍクラスタの最大領域とし、該第ｍクラスタの最大領域内に除去したクラスタに属していたデータが含まれているときは、そのデータを新たに第ｍクラスタに属するデータとして割り当てる処理を、ｍが最下位のクラスタまで繰り返して除去前と除去後において、各クラスタに含まれる異種データ数の総和がどれだけ変化したかを求めて第ｋクラスタを除去するコストとして、誤判別がどれだけ発生するかを比較することを特徴とする。
【００１１】
ここで、クラスタとはデータベース内のデータの部分集合を意味する。また、データベース内の各々のデータが複数のクラスタに分類したとき、そのクラスタの集合をクラスタ分類と呼ぶ。
さらに、ロジックテーブルとは、表１に示す表形式に表された判別条件式の集合を指す。ロジックテーブルの縦方向の項目として欠陥の種類が並び、横方向の項目として特徴量の種類が並んでおり、横方向に並んだ判別条件式が一組となって各行の先頭に記述された欠陥の種類を判別するための条件式となる。ロジックテーブル方式とはこのロジックテーブルを用いて欠陥の種類を判別する手法である。
【００１２】
【表１】
0004088019.tif 000002
【００１３】
【発明の実施の形態】
［実施例］
ここでは、鋼板表面の欠陥検査における実施例によって発明の実施の形態を説明する。図１に本発明の実施例の模式図を示す。
撮像部では、流れる鋼板１の表面を、蛍光灯照明（光源２）によって鋼板の流れる方向とは垂直の向きに均一の明るさで照らす。さらに蛍光灯を照射した箇所をラインセンサカメラ３で撮像する。その結果、鋼板の流れと共に２次元画像が得られる。
【００１４】
欠陥検出部４では、専用の画像処理装置によって、この鋼板の画像の各画素に対して、周辺画素との輝度の線形和を得るフィルタ処理を施し、この値が与えられた閾値を超えるか否かによって画素毎に正常であるか欠陥であるかを判定し、正常部は０、欠陥部は１で記述される２値画像を作成する。さらに、連続して発生している欠陥画素を結合していくことで一つ一つの欠陥部を認識する。
【００１５】
特徴量抽出部５では、欠陥部位の幅、長さ、周囲長、面積、外接長方形面積という欠陥の形態に関する情報、欠陥部位の輝度の最大値、最小値、平均値などの欠陥の見え方（明るさ）に関する情報などが特徴量として抽出される。
【００１６】
欠陥判別部６では、特徴量抽出部５にて抽出された特徴量をもとにテーブル方式によって欠陥の種類や有害度の判別を行う。テーブル方式では、ロジックテーブルによってあらわされる判別条件によって判定される。ロジックテーブルの縦方向の項目として欠陥の種類が並び、横方向の項目として特徴量の種類が並んでいる。各項目には、対応する特徴量の大小による判別式が記述されており、ロジックテーブルの各行が一組となって、一つ一つの欠陥の種類の判別条件となる。判別は、最上位の行に記述された種類から順に行い、いずれかひとつの行に関する判別条件をすべて満たした時点で停止する。
以上の処理は、鋼板の通板と共にリアルタイム処理で行われる。
【００１７】
さらに、ロジックテーブル生成部７によって、オフラインで欠陥判別部６で用いるロジックテーブルを生成する。まず、欠陥検査装置によって欠陥の検出を行うとともに、同じ鋼板に対して検定員によって欠陥の検出、および、欠陥の種類、程度の判別を行う。この両者を比較し、対応付けることで欠陥検査装置が検出した欠陥に対して、検定員が判別した種類、程度を求める。この結果、検定員が判別した種類、程度と対応付いたデータからなるデータベースが得られる。ロジックテーブル生成部では、このデータベースを元に、ロジックテーブルを作成する処理が行われる。
【００１８】
続いて、このロジックテーブル生成部において、データベースからロジックテーブルを生成する処理を説明する。ロジックテーブル生成部における処理の流れの概略を図２に示す。
まず、正規化処理として各特徴量毎にデータベース全体の平均値、分散値によって、平均値０、分散値１となるように正規化する（２１）。
つづいて、各データが孤立点であるか否かを評価し、孤立点をデータベースから取り除く（２２）。
このデータベースを異種データを含まないクラスタ（以降、純粋クラスタと、呼ぶ）に分類する（２３）。
得られたクラスタ分類に対して、２つのクラスタを選び、このすべての組合せに対して、クラスタを融合した場合に生じる、各クラスタに含まれる異種データ数の和の変化（以降この変化量を、クラスタ融合のコスト、と呼ぶ）を求める  （２４）。
また、同様に、各クラスタを除去した場合に生じる、各クラスタに含まれる異種データ数の和の変化量（以降この変化量を、クラスタ除去のコスト、と呼ぶ）を求める（２５）。
前段階で求めたクラスタ融合のコストおよびクラスタ除去のコストを比較して、クラスタ融合もしくはクラスタ除去のいずれか一方の処理を行うことでクラスタ数を１つ削減したクラスタ分類を求める（２６）。
このクラスタ分類に対して一般データに対する判別率（以降、実効判別率と呼ぶ）を推定する（２７）。
図２のステップ２４以降の処理をクラスタ数が１になるまで繰り返す（２８）。
最後に実効判別率の推定値を比較して、実効判別率最大のクラスタ分割に対してロジックテーブルを生成する（２９）。
【００１９】
続いて、図２における各処理の詳細について、更に説明する。
図２のステップ２２に記した孤立点除去処理の流れを図３に示す。
データを１つ選び（３１）、そのデータをｄと記す。特徴量空間においてデータｄを含み、データｄと種類の異なるデータを含まないｎ次元直方体領域を求める（３２）。以降この領域をデータｄの純粋領域、と呼ぶ。
データｄの純粋領域のなかに、データｄと同種のデータがいくつ含まれるのかを評価する（３３）。データｄ以外のデータを含む場合はデータｄを非孤立点とみなし（３４）、データｄしか含まない場合はデータｄを孤立点とみなす（３５）。
すべてのデータに関して孤立点か、非孤立点か、の判定を行い（３６）、最後に孤立点をデータベースから取り除く（３７）。
【００２０】
図３のステップ３２に記した純粋領域探索処理の流れを図４に示す。
入力として特徴量空間における初期傾域、及び傾域外データを与える。
この処理では、初期領域を核として領域を領域外データに衝突するまで拡大していき、領域外データを含まない領域を求める。前記の孤立点除去におけるデータｄの純粋領域探索では、初期領域としてデータｄの示す１点、領域外データとしてデータｄと種類の異なるデータ全体を与える。
初期領域の境界面を出発面として、各座標軸方向に等方的に領域を拡大していく（４１）。領域外データに衝突した時点でその方向への拡大を停止し（４２）、残りの方向に対して等方的に領域を拡大していく。すべての方向に対して拡大が停止する、もしくは無限遠に達したら終了する（４３）。
【００２１】
図２のステップ２３に記した純粋クラスタ分割処理の流れを図５に示す。
孤立点を除いたデータベースに対して、各データの純粋領域および純粋領域内のデータ数を求め（５１）、以下の式で表される評価値を求める（５２）。
評価値＝データｄの純粋領域内のデータ数／データベースにおけるデータｄと同種類のデータ総数
すべてのデータに対して評価値を求め（５３）、評価値が最大となる純粋領域の内側に存在するデータを集めて第１クラスタとし（５４）、第１クラスタに属するデータをデータベースから取り除く（５５）。これを繰り返して第２、第３のクラスタを求めていき、データベースが空になった時点で終了する（５６）。ここで、各クラスタは、除去した順に順位をつける。すなわち、第ｋクラスタの順位はｋとなる。
【００２２】
図２のステップ２４に記したクラスタ融合のコスト計算処理の流れを図６に示す。
クラスタ分類の中から２つのクラスタを選択し（６１）、これらの２つのクラスタを融合する（６２）。融合前と融合後において、各クラスタに含まれる異種データ数の総和がどれだけ変化したかを求めて、この値を融合のコストとする  （６３）。コストを計算したら、クラスタ分割を融合前の状態に戻す（６４）。全組合せに対して同様に融合のコストを計算し（６５）、コストの最小値と最小を達成するクラスタの組合せを求める（６６）。
【００２３】
図６のステップ６２に記したクラスタ融合処理の流れを図７に示す。
第ｉクラスタと第ｊクラスタ（ｉ＜ｊとする）が融合する場合、融合後のクラスタの順位は、より上位であるｉとする（７１）。
第ｉクラスタと第ｊクラスタに属するデータを一つにまとめて（７２）、このデータに対して各特徴量毎に最大値、最小値を求める。この最大値、最小値で規定されるｎ次元直方体領域を考える（７３）。以降、この領域を最小領域と呼ぶ。最小領域内に存在するデータのうち、第ｉクラスタより下位のクラスタに属するものは、全て融合したクラスタヘと移す（７４）。この結果、第ｊクラスタに属していたデータはすべて第ｉクラスタヘと移動し、場合によってはそれ以外のクラスタからのデータの移動もありえる。この様にして得られた融合したクラスタのデータにおける最多欠陥種を求めて、この欠陥種を融合したクラスタの欠陥種とする。それ以外の欠陥種のデータはすべて異種データとなる（７５）。最後にｊ以下のクラスタの順位を１つ繰り上げて終了する（７６）。
【００２４】
このコスト計算処理は、以下において説明するクラスタ削減処理においても用いられる。
図２のステップ２５に記したクラスタ除去のコスト計算処理の流れを図８に示す。
クラスタ分類の中から１つのクラスタを選択し（８１）、このクラスタを除去する（８２）。除去前と除去後において、各クラスタに含まれる異種データ数の総和がどれだけ変化したかを求めて、この値を除去のコストとする（８３）。コストを計算したら、クラスタ分割を除去前の状態に戻す（８４）。全クラスタに対して同様に除去のコストを計算し（８５）、コストの最小値と最小を達成するクラスタを求める（８６）。
【００２５】
図８のステップ８２に記したクラスタ除去処理の流れを図９に示す。
ここでは第ｋクラスタを除去するものとする。
まず、第ｋクラスタおよび第ｋクラスタに属するデータを取り除き（９１）、第ｋクラスタ以下のクラスタの順位を１繰り上げる（９２）。
第１クラスタの最小領域を求めて、この最小領域を初期領域とし、除去したクラスタおよび第２クラスタ以降に属するデータで、第１クラスタと種類の異なるデータの全体を領域外データとし、純粋領域を求める。この純粋領域には、第１クラスタに属するデータと、第２クラスタ以降のクラスタに属するデータのうち第１クラスタと同種のデータが含まれる。以降、この純粋領域を、第１クラスタの最大領域と呼ぶ（９３）。この第１クラスタの最大領域内に除去したクラスタに属していたデータが含まれているときは、そのデータを新たに第１クラスタに属するデータとして割り当てる（９４）。同様に第２、第３のクラスタにもデータを割り当てていき（９５）、どのクラスタにも属さないデータは最下位のクラスタに属するデータとして割り当てて（９６）終了する。
【００２６】
図２のステップ２６に記したクラスタ削減処理の流れを図１０に示す。
ステップ２４で計算したクラスタ融合の最小コストと、ステップ２５で計算したクラスタ除去の最小コストとを比較し（１０１）、クラスタ融合のコストが小さければクラスタ融合を（１０２）、クラスタ除去のコストが小さければクラスタ除去を実施する（１０３）。ここで、ステップ１０２におけるクラスタ融合は図７に記した処理によって行う。また、ステップ１０２におけるクラスタ除去は図９に記事した処理によって行う。
【００２７】
図２のステップ２７に記した判別率推定処理の流れを図１１に示す。
この実施例では、交互検定法を用いて判別率を評価している。まず、データベースを３つのグループに分ける（１１１）。
そのうち１つを評価用データベース、残りの２つを合わせて生成用データベースとする（１１２）。生成用データベースを元にロジックテーブルを生成する  （１１３）。得られたロジックテーブルに評価用データベースのデータを適用して、判別結果が本来の種類（程度）と一致するか否かを調べる（１１４）。３つのグループのそれぞれを評価用データベースとして３回繰り返し（１１５）、全結果を集計して判別率を求める（１１６）。この結果を実効判別率の推定値とする。
【００２８】
図２のステップ２９に記したロジックテーブル作成処理の流れを図１２に示す。
まず、第１クラスタに着目し、第１クラスタの最小領域と最大領域を求める。
最小領域と最大領域の境界値を比較し、あらかじめ設定した境界比率ｔ（０＜ｔ＜１）に応じて各方向毎に以下の式で境界値を定める（１２２）。
新境界値＝ｔ×最大領域の境界値＋（１−ｔ）×最小領域の境界値
新境界値によって得られる領域は最大領域よりは小さく、最小領域よりは大きくなっている。
新境界値によって各特徴量ごとに条件式を定めることで、第１クラスタの判別条件を生成する（１２３）。この判別条件をロジックテーブルの第１行の判別条件として記述する（１２４）。これを最下位のクラスタまで繰り返すことでロジックテーブルを生成する（１２５）。
以上の処理によって、データベースからロジックテーブルを生成することができる。
【００２９】
【発明の効果】
本発明では、第１にクラスタ分類機能によって、データベースの細分化を進めていくことで、データベースを正確に分類するロジックテーブルを自動的に生成することができるようになり、人間が１からロジックを生成する場合に比べて、ロジックの調整に要する時間を短縮することができる。
また、ロジックテーブル方式では、判別内容が明示されているため、人間が自動生成したロジックテーブルの判別式を操作し、データベースには含まれない欠陥に関する知識を反映させて判別性能を向上させることができる。
【００３０】
第２に、クラスタ融合処理、および、クラスタ削除処理を用いることで、より単純な構造をもとめることができる。さらに、一般データに対する判別率を推定することで、複数のロジックテーブルの中から一般データに対して最適なロジックテーブルが何であるかを判断することができるようになる。
第３に、特徴の類似した同種欠陥を持たないデータをデータベースから取り除くことによって、例外的な少数データを排除し、このようなデータの存在によって一般データに対する判別性能を低下させる事態を避けることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施例を示す模式図である。
【図２】図１における「ロジックテーブル作成手段」７の流れを示すフローチャートである。
【図３】図２における「孤立点除去」２２の流れを示すフローチャートである。
【図４】図３における「純粋領域探索」３１の流れを示すフローチャートである。
【図５】図２における「純粋クラスタ分割」２３の流れを示すフローチャートである。
【図６】図２における「クラスタ融合コスト計算」２４の流れを示すフローチャートである。
【図７】図６における「クラスタ融合」６２の流れを示すフローチャートである。
【図８】図２における「クラスタ除去コスト計算」２５の流れを示すフローチャートである。
【図９】図８における「クラスタ除去」８２の流れを示すフローチャートである。
【図１０】図２における「クラスタ削減」２６の流れを示すフローチャートである。
【図１１】図２における「判別率推定」２７の流れを示すフローチャートである。
【図１２】図２における「ロジックテーブル作成」２９の流れを示すフローチャートである。
【符号の説明】
１    鋼板                      ２    光源
３    カメラ                    ４    欠陥検出部
５    特徴量抽出部              ６    欠陥判別部
７    ロジックテーブル生成部
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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