"第1の圧縮率にて圧縮された対象画像と前記第1の圧縮率にて圧縮された検査画像の画像類似度が第1の閾値以上となる候補領域を前記対象画像から特定し、前記第1の圧縮率よりも低い第2の圧縮率にて圧縮された対象画像における前記候補領域の周辺領域と前記第2の圧縮率にて圧縮された検査画像を比較することにより前記第2の圧縮率の対象画像から更に候補領域を特定する処理を圧縮率を下げながら繰り返すことにより、前記対象画像中から前記検査画像に類似する部分を検出する画像探索部と、前記検査画像自体をその一部に含んで形成される自己画像と前記検査画像を比較することにより、複数の圧縮率それぞれについて前記自己画像と前記検査画像の画像類似度の分布を示す類似度マップを生成する分布計算部と、前記自己画像の類似度マップから画像類似度が第2の閾値以上となる検証領域を特定し、前記検証領域の大きさが第1の境界値以上となるときの前記自己画像の圧縮率を開始圧縮率として特定する圧縮率特定部と、を備え、前記画像探索部は、前記開始圧縮率以下の圧縮率にて圧縮された前記対象画像から前記候補領域を特定する処理を開始することを特徴とする画像検査装置。前記分布算出部は、前記自己画像の類似度マップにおける画像類似度の分散値を算出し、前記圧縮率特定部は、前記分散値により前記検証領域の大きさを示す検証幅を規定し、前記検証幅と前記第1の境界値を比較することを特徴とする請求項1に記載の画像検査装置。前記分布算出部は、複数の座標軸方向それぞれについて前記分散値を算出し、複数の分散値のうちもっとも小さい分散値により前記検証幅を規定することを特徴とする請求項2に記載の画像検査装置。前記複数の座標軸方向には回転方向が含まれることを特徴とする請求項3に記載の画像検査装置。前記圧縮率特定部は、ユーザにより入力される第1の設定値により前記検証幅を調整可能であることを特徴とする請求項2に記載の画像検査装置。前記画像探索部は、前記検証幅が前記第1の境界値よりも大きい第2の境界値以上となる圧縮率であることを条件として、前記対象画像についての画像類似度の分布を所定の対象復元関数により連続値に変換することを特徴とする請求項1に記載の画像検査装置。前記画像探索部は、平面上の2方向それぞれについて算出された前記分散値のうち、前記分散値が低い方向を急峻方向として特定し、前記対象画像の類似度マップにおいて最大の画像類似度となる座標を前記急峻方向に走査する主ラインおよびその両脇を並行する2つの副ラインそれぞれについて前記対象復元関数により画像類似度の連続分布を算出し、2つの前記副ライン上よりも前記主ライン上から最大画像類似度が算出されたときには前記主ラインおよび2つの前記副ラインに対応して前記候補領域を特定し、前記主ライン上よりもいずれかの前記副ライン上から最大画像類似度が算出されたときにはその副ラインを新たな主ラインとして前記対象復元関数により画像類似度を再度算出することを特徴とする請求項6に記載の画像検査装置。前記自己画像の類似度マップにおいて画像類似度が最大となる第1の座標点から所定距離だけ離れた第2の座標点を特定し、前記自己画像の類似度マップを画像類似度の連続分布として表現する自己復元関数により前記第2の座標点における画像類似度を算出し、前記第2の座標点における画像類似度を前記第1の閾値として設定する閾値特定部、を更に備えることを特徴とする請求項1に記載の画像検査装置。前記検査画像を前記対象画像の各部と比較するときの前記検査画像の1回あたりの移動量を1移動単位としたとき、前記所定の距離は、前記自己画像の類似度マップにおいて0.5移動単位以上の距離であることを特徴とする請求項8に記載の画像検査装置。前記閾値特定部は、ユーザにより入力される第2の設定値に応じて前記第1の閾値を調整することを特徴とする請求項8に記載の画像検査装置。画像マッチングを高速化するためのアルゴリズムとしてピラミッドアルゴリズムPyramidAlgorithmがある。ピラミッドアルゴリズムにおいては圧縮された対象画像と圧縮された検査画像の画像マッチングを行い、画像類似度が高い部分以下、候補領域とよぶを特定する。その後、より圧縮率の低い画像より高解像度の画像について、候補領域の周辺領域を対象とした画像マッチングを行う。すなわち、低解像度画像において候補領域を特定し、高解像度画像では候補領域周辺に限定して画像マッチングを行う。高精細な対象画像全体をチェックする必要がなくなるため処理が高速化される。しかし、圧縮率を高めすぎると画像情報量が低下するため、適切な候補領域を検出できなくなる可能性がある。どの程度の圧縮率まで許容できるかは、検査画像によって変化する。また、どの程度の画像類似度を閾値として候補領域を特定すべきかも検査画像や圧縮率によって変化する。ピラミッドアルゴリズムを正しく機能させるためには、さまざまなパラメータを適切に設定する必要がある。こういったパラメータ設定のための方法論は確立されておらず、従来は、検査画像ごとに試行錯誤的にパラメータを決めることが多かった。本発明は、上記課題に鑑みて完成された発明であり、その主たる目的は、画像マッチングのパラメータの設定を支援するための技術、を提供することにある。本発明のある態様における画像検査装置は、第1の圧縮率にて圧縮された対象画像と第1の圧縮率にて圧縮された検査画像の画像類似度が第1の閾値以上となる候補領域を対象画像から特定し、第1の圧縮率よりも低い第2の圧縮率にて圧縮された対象画像における候補領域の周辺領域と第2の圧縮率にて圧縮された検査画像を比較することにより第2の圧縮率の対象画像から更に候補領域を特定する処理を圧縮率を下げながら繰り返すことにより、対象画像中から検査画像に類似する部分を検出する画像探索部と、検査画像自体をその一部に含んで形成される自己画像と検査画像を比較することにより、複数の圧縮率それぞれについて自己画像と検査画像の画像類似度の分布を示す類似度マップを生成する分布計算部と、自己画像の類似度マップから画像類似度が第2の閾値以上となる検証領域を特定し、検証領域の大きさが第1の境界値以上となるときの自己画像の圧縮率を開始圧縮率として特定する圧縮率特定部を備える。画像探索部は、開始圧縮率以下の圧縮率にて圧縮された対象画像から候補領域を特定する処理を開始する。本発明の別の態様における画像検査装置は、第1の圧縮率にて圧縮された対象画像と第1の圧縮率にて圧縮された検査画像の画像類似度が第1の閾値以上となる候補領域を対象画像から特定し、第1の圧縮率よりも低い第2の圧縮率にて圧縮された対象画像における候補領域の周辺領域と第2の圧縮率にて圧縮された検査画像を比較することにより第2の圧縮率の対象画像から更に候補領域を特定する処理を圧縮率を下げながら繰り返すことにより、対象画像中から検査画像に類似する部分を検出する画像探索部と、検査画像自体をその一部に含んで形成される自己画像と検査画像を比較することにより、複数の圧縮率それぞれについて自己画像と検査画像の画像類似度の分布を示す類似度マップを生成する分布計算部と、自己画像の類似度マップから画像類似度が第2の閾値以上となる検証領域を特定し、検証領域の大きさが第2の境界値以上となるときの自己画像の圧縮率を復元圧縮率として特定する圧縮率特定部を備える。画像探索部は、復元圧縮率以下の圧縮率にて圧縮された対象画像であることを条件として、対象画像についての画像類似度の分布を所定の対象復元関数により連続値に変換した上で候補領域を特定する。本発明の更に別の態様における画像検査装置は、第1の圧縮率にて圧縮された対象画像と第1の圧縮率にて圧縮された検査画像の画像類似度が第1の閾値以上となる候補領域を対象画像から特定し、第1の圧縮率よりも低い第2の圧縮率にて圧縮された対象画像における候補領域の周辺領域と第2の圧縮率にて圧縮された検査画像を比較することにより第2の圧縮率の対象画像から更に候補領域を特定する処理を圧縮率を下げながら繰り返すことにより、対象画像中から検査画像に類似する部分を検出する画像探索部と、検査画像自体をその一部に含んで形成される自己画像と検査画像を比較することにより複数の圧縮率それぞれについて自己画像と検査画像の画像類似度の分布を示す類似度マップを生成する分布計算部と、自己画像の類似度マップにおいて画像類似度が最大となる第1の座標点から所定距離だけ離れた第2の座標点を特定し、自己画像の類似度マップを画像類似度の連続分布として表現するための自己復元関数により第2の座標点における画像類似度を算出し、第2の座標点における画像類似度を第1の閾値として設定する閾値特定部を備える。なお、以上の構成要素の任意の組み合わせ、本発明の表現を方法、装置、システム、記録媒体、コンピュータプログラムなどの間で変換したものもまた、本発明の態様として有効である。本発明によれば、画像マッチングにおけるパラメータの設定を合理的に設定しやすくなる。以下、添付図面を参照しながら、本発明の好ましい実施の形態について詳細に説明する。まず、図1から図4に関連し、ピラミッドアルゴリズムに基づく画像マッチング技術について説明する。次に、図5から図10に関連してピラミッドアルゴリズムの問題点を指摘し、図11以降において本実施形態における画像検査装置100の構成および処理について説明する。[技術的な前提に関する説明]図1は、画像マッチングを説明するための概念図である。同図紙面右方向にx軸、紙面下方向にy軸を設定する。画像マッチングの目的は、対象画像104のどの部分が検査画像102と最も類似するかを特定することである。対象画像104のサイズは640ピクセル×480ピクセル以下、単に、640×480と表記する、検査画像102のサイズは64×64であるとする。まず、対象画像104の左上隅のx,y=0,0を頂点とする64×64の比較領域106と検査画像102を比較する。以下、座標も含めて指定するときには比較領域1060,0のように表記する。検査画像102と比較領域106をピクセル単位で比較し、画像類似度を求める。具体的には、いわゆる正規化相互相関式による相関値として画像類似度を求める。画像類似度の計算方法は他の既存技術を応用してもよい。画像類似度は0~1の範囲に正規化される。画像類似度=1は、画像の完全一致を示す。次に、比較領域106をx方向に1ピクセルずらし、比較領域1061,0と検査画像102を比較する。このように比較領域106を1ピクセルずつずらしながら合計640-64回移動させ、640-641個の画像類似度を計算する。x方向への移動が完了すると、比較領域106のy座標を1ピクセルだけずらす。比較領域1060,1から再び比較を開始する。最終的には、640-64×480-64回の移動を行い、640-641×480-641個の画像類似度が計算される。対象画像104にどの角度にて検査画像102が含まれているかもチェックする場合には複数の回転角に対応した複数の検査画像102についてチェックする必要がある。たとえば、検査画像102を1度ずつ計360度回転させる場合、計360枚の検査画像102を用意し、360枚の検査画像102それぞれについて対象画像104との比較が必要となる。このとき、画像類似度の計算回数は360倍になる。このように画像マッチングは計算回数が非常に大きくなりやすい。コンピュータの処理能力の向上は続いているものの、画像の高精細化も進んでいるため、画像マッチングは時間のかかる処理であることに変わりはない。図2は、ピラミッドアルゴリズムを説明するための概念図である。ピラミッドアルゴリズムは、画像マッチングにおける計算負荷を削減するために考案されたアルゴリズムである。ピラミッドアルゴリズムにおいては、検査画像102、対象画像104をそれぞれ1/2、1/4、1/8に圧縮した画像を用意する。以下、1/nに圧縮された検査画像102や対象画像104のことを検査画像102n、対象画像104nのように表記する。検査画像102は、複数の回転角度に応じて複数用意する。1度ずつの回転なら、検査画像102nは360枚となる。圧縮方法は既知の技術の応用でよい。本実施形態においては、検査画像102をガウシアンフィルターによって平滑化したあと、2ピクセルあたり1ピクセルを間引くことにより検査画像102のサイズを1/2圧縮を実現している。1/4圧縮以降も同様である。対象画像104の圧縮方法も基本的に同様である。ピラミッドアルゴリズムにおいては、オリジナルの画像ではなく、圧縮された画像を対象とした画像マッチングから開始する点に特徴がある。ここでは1/8圧縮から開始するとして説明する。まず、対象画像1048と検査画像1028の画像マッチングを行う。検査画像1028のサイズは8×8、対象画像1048のサイズは80×60なので、検査画像1028の移動回数は80-8×60-8である。また、画像類似度は80-81×60-81個算出される。この画像類似度群から類似度マップ詳しくは後述を作る。そして、画像類似度が所定の閾値以上となる比較領域106を候補領域1088として特定する。候補領域1088は、その近辺において検査画像102ともっとも類似するとして検出されるべき領域以下、該当領域とよぶが存在する可能性の高い領域である。この段階における候補領域1088は実際に該当領域の全部または一部を含むかもしれないしまったく含まないかもしれない。したがって、この段階で検出される候補領域1088は1つとは限らないが、ここでは説明を簡単にするため1つだけ候補領域1088が特定されたとして説明する。候補領域1088の左上頂点の座標をx,y=rx8,ry8とする。次に、圧縮率を1段階下げて、対象画像1044と検査画像1024の画像マッチング処理を行う。画像マッチングの対象となるのは、対象画像1044の全体ではなく候補領域1088の周辺領域に限定される。対象画像1044のサイズは160×120、検査画像1024のサイズは16×16である。対象画像1048の80×60の座標系は、対象画像1044では2倍の160×120の座標系に拡大されている。したがって、対象画像1048の座標rx8,ry8は、対象画像1044の座標系ではx,y=2×rx8,2×ry8に対応する。対象画像1044において画像マッチングの対象となる周辺領域は比較領域1064の左上頂点座標x,yが2×rx8-s<x<2×rx8s、2×ry8-s<y<2×ry8sを満たす領域である。sは任意に設定されればよい。こうして、対象画像1044では、160×120の領域の一部のみにおいて画像マッチングが実行されることになる。いいかえれば、対象画像1048による画像マッチングにより絞り込みが行われている。以下、同様の処理を繰り返す。対象画像1044から候補領域1084を特定し、対象画像1042においてはその周辺領域を対象とした画像マッチングを行う。最終的にはオリジナルの対象画像1041から該当領域を特定する。図3は、類似度マップの模式図である。ここでは説明のため、ピラミッドアルゴリズムを用いず、検査画像1021と対象画像1041を比較して画像類似度を算出したとして説明する。この場合、比較領域1060,0から比較領域106640-64,480-64までの合計640-641×480-641個の画像類似度が算出される。類似度マップ110は、画像類似度とサンプリング点の座標比較領域106の左上頂点の座標を対応づけて並べたものである。この類似度マップ110における最大の画像類似度は0.95となっている。最大画像類似度に対応するサンプリング点の座標をrx1,ry1とする。なお、回転角度を考慮すれば検査画像1021は360枚となるので、類似度マップ110も実際には360枚となるが、ここでは説明を簡単にするためx座標、y座標に絞って説明する。図4は、ピーク推定方法を説明するための模式図である。横軸はx軸、縦軸は画像類似度を示す。ここではx軸方向に限定して説明する。類似度マップ110では、x=rx1のとき画像類似度は0.95となっている。x=rx1の周辺の画像類似度をより詳細に見ると、x=rx1-1で0.86、x=rx11で0.93、x=rx12で0.82であったとする。したがって、画像類似度は、実際にはrx1<x<rx11で最大となる。画像類似度は、類似度マップ110に示すように離散値として求められる。そこで、これらの離散値から連続値を推定することにより、画像類似度が真に最大となる座標Pを求めることができる。このような処理方法により、解像度以上に高精度にて該当領域を特定する。ピラミッドアルゴリズムによれば、対象画像1041の全体をチェックする必要がないため計算が高速化される。計算を高速化するためには圧縮率をなるべく高くすることが望ましい。しかし、圧縮しすぎると、画像の特徴が失われてしまうため、適切な候補領域108を特定できなくなるというジレンマがある。このようなピラミッドアルゴリズムの問題点については、図5から図10に関連して説明する。図5は、画像類似度が閾値以上となるサンプリング点が多数検出された場合のグラフである。ここでは、例として閾値を0.7に設定している。候補領域108として検出されるためには、候補領域108の左上頂点座標の画像類似度がこの閾値よりも高くなければならない。図5は、ある検査画像1028についての画像類似度を比較領域106の左上頂点であるサンプリング点ごとにプロットしたものである。図5の場合、対象画像1048の7つのサンプリング点x=r-2,r-1,,r4において閾値以上の画像類似度となっている。真のピークの近傍に位置するデータを7つも得られるため、真のピーク座標を高精度にて推定しやすくなる。仮に、1/16に圧縮した場合、サンプリング点は4つに減るがx=r-4,r-2,r,r2,r4、それでも真のピーク座標を推定するのには充分である。したがって、図5に示す状態の場合、1/16の圧縮であっても候補領域108を充分な精度で特定できる。図6は、画像類似度が閾値以上となるサンプリング点が少数検出された場合のグラフである。図6は、図5とは異なる検査画像1028について画像類似度をプロットしたものである。図6によると、x=r1のサンプリング点のみで閾値以上の画像類似度が検出されている。画像類似度が急峻に変化しているため閾値以上の画像類似度、いいかえれば、真のピークの近くのデータが不足しており、これだけのサンプリング点のデータから真のピーク座標を推定するのは難しくなっている。1/16に圧縮した場合、閾値以上となるサンプリング点が存在しなくなるためこれ以上の圧縮は不適切である。図7は、画像類似度が閾値以上となるサンプリング点が検出できなかった場合のグラフである。図7も1/8圧縮に対応するが、画像類似度は更に急峻に変化している。この結果、閾値以上の画像類似度を有するサンプリング点すら存在しなくなってしまう。この結果、ピークの存在すら検出できなくなってしまう。いいかえれば、しかるべき領域に対して候補領域108を検出できなくなる。1/8は圧縮しすぎであるといえる。閾値を下げれば、x=rやx=r1等を候補領域108の座標として検出できるので、候補領域108の検出ミスを防ぐことができる。しかし、閾値を過度に低くすると候補領域108とすべきでない多くの領域まで候補領域108として特定されてしまうため、処理効率が悪化してしまう。圧縮率の限界値や適切な閾値は、検査画像102によって大きく変化することがわかっている。こういったパラメータを決定するための方法論は確立されておらず、従来、検査画像102ごとに試行錯誤的に決定していた。次に、図8から図10に関連して、ピラミッドアルゴリズムが特に苦手とする検査画像102について2つ例示する。図8は、検査画像102が格子模様を含むときの問題点を説明するための概念図である。このような格子模様は、半導体パッケージのBGABallGridArrayの画像で生じやすい。比較領域106r1は検査画像102と完全一致する。x方向に少しずれた比較領域106r2では、対象画像104の濃淡と検査画像102の濃淡が反対に対応するため画像類似度は急に低くなる。更にx方向にずれた比較領域106r3では、対象画像104の濃淡と検査画像102の濃淡が再び一致するため画像類似度も高くなる。この結果、画像類似度がx方向にもy方向にも高低を繰り返すような類似度マップ110が得られる。圧縮率を高くしすぎると格子模様のこのような微細な特徴が圧縮画像から失われやすい。したがって、格子模様を含む検査画像102の場合には、スループットを多少犠牲にしても、圧縮率はそれほど高めない方がよいことが経験則として知られている。図9は、検査画像102が線状模様を含むときの問題点を説明するための模式図である。このような線状模様は、半導体の配線画像などで生じやすい。図9の場合、線状模様はy方向に延伸している。このような線状模様を含む対象画像104について高い圧縮率低い解像度から画像マッチングを開始し、類似度マップ110を作ると次の図10のような結果となる。図10は、検査画像102が線状模様を含むときの類似度マップ110である。座標rは画像マッチングにより特定される該当領域の座標であり、座標Wは検査画像102が実際に含まれている真の位置の座標である。線状模様の場合、x方向にほとんどずれはないが、y方向には大きくずれる傾向がある。x方向にはわずかにでもずれると画像類似度は大きく低下する一方、y方向延伸方向へずれても画像類似度はそれほど低下しないため、このような検出誤差が生じるのではないかと考えられる。したがって、線状模様を含む検査画像102の場合にも、圧縮率をそれほど高めない方がよいといわれる。[実施形態]図11は、画像検査装置100の機能ブロック図である。画像検査装置100は、ハードウェア的には、コンピュータのCPUをはじめとする素子で実現でき、ソフトウェア的にはデータ送受信機能のあるプログラム等によって実現されるが、図11ではそれらの連携によって実現される機能ブロックを描いている。したがって、これらの機能ブロックはハードウェア、ソフトウェアの組合せによっていろいろなかたちで実現できる。ここでは、各機能ブロックの構成を中心として説明する。画像検査装置100は、UIユーザインタフェース部150、データ処理部120およびデータ保持部140を含む。UI部150は、ユーザインタフェース処理を担当する。データ処理部120は、UI部150やデータ保持部140から取得されたデータを元にして各種のデータ処理を実行する。データ保持部140は、UI部150とデータ保持部140の間のインタフェースの役割も果たす。データ保持部140は、各種データを保持するための記憶領域である。UI部150は、このほかにもユーザの操作を受け付ける入力部112と、画面に各種情報を表示させる出力部114を含む。検査画像102や対象画像104は、入力部112により取得される。データ処理部120は、画像探索部122、分布計算部124、圧縮率特定部126および閾値特定部132を含む。画像探索部122は、画像マッチング処理を実行する。分布計算部124は、対象画像104や後述する自己画像を対象として類似度マップ110を生成する。また、後述の対象復元関数や自己復元関数を特定するのも分布計算部124である。圧縮率特定部126は、画像マッチングのための適切な圧縮率を特定する。圧縮率特定部126は、開始特定部128と復元特定部130を含む。開始特定部128はピラミッドアルゴリズムを適用可能な最大圧縮率である開始圧縮率を特定し、復元特定部130は対象復元関数を適用可能な最大圧縮率である復元圧縮率を特定する。開始圧縮率と復元圧縮率については後に詳述する。閾値特定部132は、対象画像104から候補領域108を特定するための画像類似度の閾値第1閾値を特定する。閾値についても後に詳述する。データ保持部140は、画像保持部142とマップ保持部144を含む。画像保持部142は、検査画像102、対象画像104、自己画像等の各種画像を保持する。マップ保持部144は、対象画像104や自己画像に対応する類似度マップ110を保持する。図12は、自己画像152の概念図である。自己画像152は、検査画像102そのものをその中央部にコピーした画像である。本実施形態においては、画像マッチング処理の下準備として、このような自己画像152を用意しておく。検査画像102のコピー領域以外は、コピー領域とその外周部との境界が目立たない色で埋めることが望ましい。複数の圧縮率の検査画像102に対応して、複数の自己画像152を用意する。図13は、自己画像152の類似度マップ110の模式図である。分布計算部124は、検査画像102と自己画像152の画像マッチングを行い、あらかじめ類似度マップ110を作っておく。複数の圧縮率および複数の回転角度に対応して複数の類似度マップ110が作られる。以下においては、対象画像104から作った類似度マップ110を対象類似度マップ154、自己画像152から作った類似度マップ110を自己類似度マップ156とよぶ。自己画像152は、検査画像102そのものを含むため、理論上、最大画像類似度はいずれの自己類似度マップ156においても1となる。この最大画像類似度となるサンプリング点Pを自己類似度マップ156の座標系においてx,y=0,0に設定する。回転角度qについても最大画像類似度となるときの回転角度を0に設定しておく。自己類似度マップ156においても、画像類似度は離散値となってる。これらの離散値を連続値に変換するために自己復元関数を用意する。自己復元関数は、以下に示すガウス関数の形式にて表現される。自己復元関数は、分布計算部124により特定される関数であり、x,y,q=0,0,0のとき、最大値1となる。x,y,q=0,0,0から離れるほど自己復元関数の値も小さくなる。xやyは自己類似度マップ156上の座標である。x=kは、最大画像類似度となるサンプリング点P以下、第1座標点ともよぶからk個隣りのサンプリング点に対応する。自己復元関数は、複数の圧縮率に対応して複数種類用意される。非圧縮の検査画像1021を対象とした自己類似度マップ1561の場合、自己画像1521上で1ピクセル移動した先のサンプリング点における画像類似度は自己類似度マップ1561においては1つ隣りの画像類似度として示される。また、自己画像152n上における1ピクセルの移動は、自己画像1521ではnピクセル分の移動に相当する。圧縮率が低いときには解像度が高いのでサンプリング点が多くなる。この結果、自己類似度マップ156における画像類似度の変化が緩やかになるので、画像類似度の標準偏差σは大きくなる。ここでいう標準偏差σは、自己画像152の座標系ではなく、自己類似度マップ156の座標系から特定される点であることに留意しておく必要がある。圧縮率が高いときにはサンプリング点が少なくなるため、自己類似度マップ156における画像類似度は急峻に変化する。たとえば、自己類似度マップ1568において1つ隣りの画像類似度は、もともとの自己画像1521においては8ピクセル分離れた位置の画像類似度を示している。したがって、圧縮率が高いほど標準偏差σは小さくなる。自己類似度マップ156を作成する主目的は、複数の圧縮率それぞれについての自己類似度マップ156の標準偏差σx、σy、σzを求めることであり、自己復元関数自体にはそれほどの意味はない。この標準偏差の大きさが、各圧縮率において本来の検査画像1021の画像上の特徴がどの程度維持できているか、の指標となる。標準偏差が大きいことは、画像類似度の変化が自己類似度マップ156のサンプリング点において精緻に捉えられていることを示している。以下、各圧縮率の画像マッチングにおいて、検査画像102の1回あたりの移動量を移動単位とよぶことにする。たとえば、対象画像1041や自己画像1521の場合は、1移動単位=1ピクセルである。対象画像1048の場合は、1移動単位は対象画像1048の座標系であれば1ピクセル分の移動であるが、オリジナルの対象画像1041の座標系であれば8ピクセル分に相当する。図14は、検証幅Hを説明するための概念図である。同図は、自己画像152に対するx方向の画像類似度を示している。圧縮率は1/8であるとする。ピラミッドアルゴリズムに基づく画像マッチングにおいては、1最大圧縮率開始圧縮率をどのくらいに設定すべきか2対象復元関数後述により画像類似度を連続値に変換可能な圧縮率復元圧縮率をどのくらいに設定すべきか3閾値第1閾値をどのくらいに設定すべきかの3点を決定することが重要である。ここで、2について説明する。まず、対象画像104と検査画像102を比較して対象類似度マップ154を作る。対象類似度マップ154の画像類似度も離散値であるが、自己復元関数と同形式の対象復元関数により、これらの離散値を連続値に変換可能である。対象復元関数により連続値としての画像類似度分布を計算できれば、図4に関連して説明したように検査画像102の解像度以上の精度にて候補領域108を特定できる。この結果、離散化により失われた画像類似度の連続値が復元される。しかし、圧縮率が高いとき、いいかえれば、解像度が低いときにはサンプリング点が少なくなる。圧縮率が高すぎると図6や図7に示したようにピーク推定が難しくなる。すなわち、サンプリング点が少ないとき、特に、閾値第1閾値以上の画像類似度となるサンプリング点、いいかえれば、ピーク近傍のサンプリング点が少ないときには、ピーク推定のための正確な対象復元関数を特定できなくなってしまう。したがって、対象復元関数を利用可能な圧縮率にも限界点がある。本実施形態においては、上記1、2の判断のために以下の数式にて検証幅Hを計算する。数2に含まれる標準偏差σは、自己復元関数の作成過程において特定されたものである。検証幅Hの算出にあたっては、標準偏差σx、σy、σzのうちの最小値を利用する。標準偏差σが小さいことは、画像類似度が急峻に変化していることを示す。既に説明したように圧縮率が高くなるほど標準偏差σは小さくなる。検証幅Hは標準偏差σにより求められる値であるため、画像類似度がどの程度急峻に低下するかを示す指標値であるといえる。数2に含まれる変数Rは補正値であり、Rは変数THUの関数である。THUはユーザによる設定値第1設定値である。したがって、ユーザには検証幅Hを手動調整できる余地がある。検証幅Hを模式的に表すと図14のようになる。検証幅Hは、自己類似度マップ156における最大画像類似度に対応するサンプリング点Pからの距離を示している。図14はx方向のみ記載しているが、y方向、q方向についても同様である。検証幅Hという考え方を導入することにより、自己類似度マップ156上に仮想的な領域検証領域が形成される。検証領域とは、いわば、自己類似度マップ156において画像類似度が所定の閾値第2閾値よりも大きくなる領域である。ある圧縮率に対応する自己類似度マップ156から特定される検証幅Hが大きいときには、その圧縮率に対応する対象類似度マップ154に基づいて適切な候補領域108を検出できる可能性が高い。一方、検証幅Hが小さいときには、検出すべき候補領域108を検出し損なうリスクが高くなる。より具体的に言えば、P-H<x<PHの区間にサンプリング点が1つも設定されないほど解像度が荒い場合には、図7に示したように最大画像類似度となるべき座標を検出し損なう可能性がある。圧縮率が高いほど検証幅Hは小さくなるため、このような検出ミスのリスクも高くなる。逆にいえば、P-H<x<PHの区間にサンプリング点が少なくとも1つ設定される場合には、必ずこの区間からサンプリング点を検出できるので、このような検出ミスは発生しない。より具体的には、1移動単位が2H未満2H>1となる圧縮率であれば、サンプリング点が少なくとも1つ設定される。すなわち、H>0.5H>第1境界値が成立していればそのときの圧縮率はピラミッドアルゴリズムに適用可能であるが、それ以上圧縮率を高めると検出ミスが発生する可能性が生じるため適用不可となる。このように検証幅Hは、適用可能な最大圧縮率開始圧縮率を特定するための指標として機能する。これは、検証幅Hの構成要素である自己類似度マップ156の標準偏差に基づいて、候補領域108の検出の判断基準となる第1閾値を決定していることにも関連する。詳細は後述する。対象復元関数により連続値としての画像類似度分布を計算するためには、P-H<x<PHに最低でも3点はサンプリング点が欲しい。いいかえれば、連続値によるピーク推定のためには、ピークの近傍の画像類似度を示すサンプリング点が3点以上欲しい。この条件を検証幅Hをつかって表現すると、2H>3となる。ある圧縮率についてH>1.5H>第2境界値が成立していればその圧縮率において対象復元関数を適用可能であるが、検証幅Hが1.5よりも小さいときには不正確な対象復元関数となってしまう可能性がある。このような判定方法により対象復元関数を適用可能な最大圧縮率復元開始率を特定できる。本実施形態としては3点としたが、安全のためには4点以上を設定してもよい。まとめると、1H≦0.5となる圧縮率は不採用、20.5<H≦1.5となるときの圧縮率は採用されるが対象復元関数は適用除外、31.5<Hとなるときには対象復元関数も適用可能、となる。このような処理方法により、開始圧縮率と復元圧縮率を合理的に提案可能となる。次に、対象画像104から候補領域108を特定するときの閾値である第1閾値の決定方法について述べる。既に説明したように、検証幅Hを判定基準とする以上、x=P-H、PHの画像類似度が第1閾値を決定するが、本実施形態においては数3のように少しアレンジしている。数3に示す関数値THが第1閾値に対応する。数3の標準偏差σは自己類似度マップ156から得られた画像類似度データに基づいて特定される。第1閾値THは、最大画像類似度となる第1座標P0,0,0から0.7移動単位だけ離れた第2座標における画像類似度を変数THU第2設定値により補正したものである。変数THUは、数2に示した変数THUと同一でもよいし、別でもよい。0.7は本実施形態における設定値であり、0.5~1.0の範囲に設定されることが望ましい。その理由については図15、図16に関連して説明する。図15は、対象類似度マップ154において最大値座標第1座標とサンプリング点が一致した場合のグラフである。圧縮率は1/8であるとする。図15の場合、対象類似度マップ1548のサンプリング点の座標が、対象画像1041の座標系でいえばx=k-8、k、k8に対応している。偶然、サンプリング点kが画像類似度が最大となる座標第1座標となっている。この場合には、サンプリング点k-8,k8における画像類似度を第1閾値に設定しても、いいかえれば、第1座標から1移動単位だけ離れた位置の画像類似度を第1閾値として設定しても、第1閾値以上の画像類似度に対応するサンプリング点を3つ検出できる。図16は、対象類似度マップ154において最大値座標第1座標がサンプリング点からもっとも離れた場合のグラフである。圧縮率は1/8とする。図16の場合、サンプリング点x=kとx=r8のちょうど中間x=r4で最大画像類似度となっている。1/8の圧縮率の場合、x=k4における画像類似度は検出できない。x=k4は、サンプリング点x=k、k8のいずれからも0.5移動単位だけ離れている。したがって、サンプリング点x=k、k8における画像類似度が第1閾値よりも大きくなければ、しかるべき候補領域1088を検出し損なう可能性がある。このような理由により、第1閾値は、第1座標から0.5移動単位だけ離れた第2座標x=k、k8における画像類似度よりも小さくする必要がある。本実施形態においてはノイズの影響も考慮して0.7移動単位における画像類似度に設定している。このような処理方法により、第1閾値を合理的に提案可能となる。以下、本実施形態における候補領域108を特定するプロセスについてより具体的に説明する。図17は、候補領域108を特定するプロセスの第1段階を説明するための概念図である。検証幅Hをチェックした結果、圧縮率1/16が開始圧縮率、圧縮率1/4が復元圧縮率として特定されたとする。まず、分布計算部124は自己画像152と検査画像102を比較し、自己類似度マップ156を作成する。画像探索部122は、自己類似度マップ156についての標準偏差を計算しておく。ここでは、xy方向のみについて説明するが回転方向の処理についても基本的に同様である。分布計算部124は、対象類似度マップ15416を参照し、第1閾値以上の画像類似度となり、かつ、x方向における両脇のサンプリング点の画像類似度よりも大きな画像類似度となっているサンプリング点を特定する。このようなサンプリング点の座標がx,y=rx,ryであったとする。座標rx,ryは、対象画像10416の座標系における座標である。対象復元関数は適用できないので、座標x,y=rx,ryの周辺が候補領域10816となる。画像探索部122は、候補領域10816の周辺領域を対象として対象画像1048と検査画像1028の画像マッチングを行う。対象画像10416における座標x,y=rx,ryは、対象画像1048の座標系ではx,y=2rx,2ryとなる。したがって、画像探索部122は、2rx-s<x<2rxs、2ry-s<y<2rysの範囲において画像マッチングを行う。分布計算部124は、対象類似度マップ1548を参照し、上述の条件に該当するサンプリング点を特定する。このようなサンプリング点の座標がx,y=2rxs1,2rys2であったとする。対象復元関数は適用できないので、座標x,y=2rxs1,2rys2の周辺が候補領域1088となる。以下同様であり、候補領域1088の周辺領域を対象として対象画像1044についての画像マッチングを行い、対象類似度マップ1544を作成する。圧縮率1/4からは対象復元関数を利用してより詳細に最大画像類似度となる座標を特定する。図17は、自己類似度マップ1564の一部を示す。サンプリング点x,y=x12,y12が画像類似度が最大となるサンプリング点以下、最大サンプリング点とよぶである。分布計算部124は、最大サンプリング点周辺の8つのサンプリング点における画像類似度もチェックする。図18は、候補領域108を特定するプロセスの第2段階を説明するための概念図である。自己類似度マップ1564において、σx<σyの場合、検査画像1024の画像類似度はy方向よりもx方向に急峻に変化しているといえる。これは、図9に関連して説明したようにy方向に延伸するタイプの検査画像1024である可能性がある。このため、x方向よりもy方向の検出誤差が発生しやすいためy方向については慎重にチェックする必要がある。以下、このような平面2方向のうち標準偏差が小さい側の方向この例ではx方向を急峻方向とよぶ。ここに示す例では、σx<σyであったとして説明する。分布計算部124は、最大サンプリング点を含むx方向のライン以下、主ラインとよぶとその両脇をx方向に並走する2本のライン以下、副ラインとよぶそれぞれをチェックし、ラインごとに最大サンプリング点をチェックする。図18では、副ラインy=y11の最大サンプリング点は座標x13,y11、副ラインy=y13の最大サンプリング点は座標x11,y13に対応する。図19は、候補領域108を特定するプロセスの第3段階を説明するための概念図である。分布計算部124は、副ラインy11における座標x12,y11、座標x13,y11、座標x14,y11の3点の画像類似度とその座標値のデータから、対象復元関数を特定する。いいかえれば、副ラインy11における最大サンプリング点近傍の画像類似度を連続値として表現するための対象復元関数y11を特定する。この結果、x=x13.5の位置において画像類似度は最大の0.85となったとする。同様にして、主ラインy12からは最大画像類似度0.80、副ラインy13からは最大画像類似度0.70が算出されたとする。主ラインy12の最大画像類似度0.80よりも副ラインy11の最大画像類似度0.85の方が高い。この場合、分布計算部124は、副ラインy11を新たな主ラインとして設定する。そして、y=y1のラインが新たな副ラインとして追加される。副ラインy1の最大サンプリング点はx13,y1であったとする。図20は、候補領域108を特定するプロセスの第4段階を説明するための概念図である。画像探索部122は、副ラインy1についての対象復元関数を特定し、最大画像類似度を算出する。最大画像類似度は0.75であったとする。この結果、副ラインy1、主ラインy11、副ラインy12が確定する。画像探索部122は、副ラインy1におけるx=x12、x13、x14、主ラインy11におけるx=x12、x13、x14、副ラインy12におけるx=x11、x12、x13の合計9点の画像類似度に基づき、2次元の対象復元関数を作る。分布計算部124は、これにより最大画像類似度となる座標を特定する。仮に、x,y=x13.2,y10.8において最大画像類似度になったとする。この結果、x,y=x13.2,y10.8を左上頂点座標とする候補領域1084が特定される。なお、画像類似度の最大値が第1閾値を超えられない場合には、候補領域108とはならないことはいうまでもない。画像探索部122は、候補領域1084の周辺領域を対象として対象画像1042と検査画像1022の画像マッチングを行う。対象画像1044の座標系における座標x,y=x13.2,y10.8は、対象画像1042の座標系における座標x,y=2x16.4,2y11.6に対応する。小数点以下の数値は四捨五入され、結果的には、x,y=2x16,2y12となる。分布計算部124は、対象類似度マップ1542を参照し、同様の処理を繰り返す。こうして、最終的には、対象画像1041から該当領域が特定される。以上、実施形態に基づいて画像検査装置100を説明した。画像検査装置100は、自己画像152に基づいて自己類似度マップ156を作成し、さまざまな圧縮率における画像類似度の標準偏差σを求めている。標準偏差σにより、検査画像102がどのような画像上の特徴を有し、さまざまな圧縮率においてその画像上の特徴をどの程度維持できるかが特定される。いいかえれば、自己類似度マップ156から特定した標準偏差σあるいはその二乗の分散値は、検査画像102自体の画像上の特徴と、その画像上の特徴の圧縮率に対する耐性の強さを示している。標準偏差σが大きいことは画像類似度が緩やかに変化することを示し、このときには圧縮率を上げても画像上の特徴は失われにくい。一方、標準偏差σが小さいときには圧縮率をあまり上げない方がよい。標準偏差σに基づいて検証幅Hを定義することにより、開始圧縮率や復元圧縮率、第1閾値をシステムが合理的に提案できる。この結果、画像マッチング処理の精度とスループットを合理的に両立させることが可能となる。格子模様を含む検査画像102の場合、標準偏差は非常に小さくなる。この結果、開始圧縮率は小さく設定されることになり、誤検出や検出ミスを防ぐことができる。なお、所定の圧縮率の自己画像152において第1閾値以上の画像類似度となる座標の近く、たとえば、3移動単位以内に第1閾値以上の画像類似度となる別の座標があるときには、それ以上の圧縮率を開始圧縮率として設定することを禁止しておけばより確実である。線状模様を含む検査画像102の場合、急峻方向の標準偏差が小さくなる。この結果、開始圧縮率は小さく設定されることになり、誤検出や検出ミスを防ぐことができる。また、図17以降に関連して説明したように、ずれが発生しやすいy方向延伸方向についてより精緻なチェックができるように、急峻方向のデータに基づいて対象復元関数を作成している。この結果、延伸方向のずれにも強い画像マッチングが実現されている。以上、本発明を実施の形態をもとに説明した。実施の形態は例示であり、それらの各構成要素や各処理プロセスの組合せにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。以上の実施の形態および変形例から把握される発明のいろいろな態様をすでに特許請求の範囲に記載したものも含むかたちにて以下に例示する。A1.第1の圧縮率にて圧縮された対象画像と前記第1の圧縮率にて圧縮された検査画像の画像類似度が第1の閾値以上となる候補領域を前記対象画像から特定し、前記第1の圧縮率よりも低い第2の圧縮率にて圧縮された対象画像における前記候補領域の周辺領域と前記第2の圧縮率にて圧縮された検査画像を比較することにより前記第2の圧縮率の対象画像から更に候補領域を特定する処理を圧縮率を下げながら繰り返すことにより、前記対象画像中から前記検査画像に類似する部分を検出する画像探索部と、前記検査画像自体をその一部に含んで形成される自己画像と前記検査画像を比較することにより、複数の圧縮率それぞれについて前記自己画像と前記検査画像の画像類似度の分布を示す類似度マップを生成する分布計算部と、前記自己画像の類似度マップから画像類似度が第2の閾値以上となる検証領域を特定し、前記検証領域の大きさが第2の境界値以上となるときの前記自己画像の圧縮率を復元圧縮率として特定する圧縮率特定部と、を備え、前記画像探索部は、前記復元圧縮率以下の圧縮率にて圧縮された前記対象画像であることを条件として、前記対象画像についての画像類似度の分布を所定の対象復元関数により連続値に変換した上で前記候補領域を特定することを特徴とする画像検査装置。A2.前記分布算出部は、前記自己画像の類似度マップにおける画像類似度の分散値を算出し、前記圧縮率特定部は、前記分散値により前記検証領域の大きさを示す検証幅を規定し、前記検証幅と前記第2の境界値を比較することを特徴とするA1に記載の画像検査装置。A3.前記圧縮率特定部は、前記検証領域の大きさが第1の境界値以上となるときの圧縮率を開始圧縮率として特定し、前記画像探索部は、前記開始圧縮率以下の圧縮率にて圧縮された前記対象画像から前記候補領域を特定する処理を開始することを特徴とするA1に記載の画像検査装置。A4.前記自己画像の類似度マップにおいて画像類似度が最大となる第1の座標点から所定距離だけ離れた第2の座標点を特定し、前記自己画像の類似度マップを画像類似度の連続分布として表現する自己復元関数により前記第2の座標点における画像類似度を算出し、前記第2の座標点における画像類似度を前記第1の閾値として設定する閾値特定部、を更に備えることを特徴とするA1に記載の画像検査装置。B1.第1の圧縮率にて圧縮された対象画像と前記第1の圧縮率にて圧縮された検査画像の画像類似度が第1の閾値以上となる候補領域を前記対象画像から特定し、前記第1の圧縮率よりも低い第2の圧縮率にて圧縮された対象画像における前記候補領域の周辺領域と前記第2の圧縮率にて圧縮された検査画像を比較することにより前記第2の圧縮率の対象画像から更に候補領域を特定する処理を圧縮率を下げながら繰り返すことにより、前記対象画像中から前記検査画像に類似する部分を検出する画像探索部と、前記検査画像自体をその一部に含んで形成される自己画像と前記検査画像を比較することにより複数の圧縮率それぞれについて前記自己画像と前記検査画像の画像類似度の分布を示す類似度マップを生成する分布計算部と、前記自己画像の類似度マップにおいて画像類似度が最大となる第1の座標点から所定距離だけ離れた第2の座標点を特定し、前記自己画像の類似度マップを画像類似度の連続分布として表現するための自己復元関数により前記第2の座標点における画像類似度を算出し、前記第2の座標点における画像類似度を前記第1の閾値として設定する閾値特定部と、を備えることを特徴とする画像検査装置。B2.前記検査画像を前記対象画像の各部と比較するときの前記検査画像の1回あたりの移動量を1移動単位としたとき、前記所定の距離は、前記自己画像の類似度マップにおいて0.5移動単位以上の距離であることを特徴とするB1に記載の画像検査装置。B3.前記閾値特定部は、ユーザにより入力される第2の設定値に応じて前記第1の閾値を調整することを特徴とするB1に記載の画像検査装置。B4.前記自己画像の類似度マップから画像類似度が第2の閾値以上となる検証領域を特定し、前記検証領域の大きさが第1の境界値以上となるときの前記自己画像の圧縮率を開始圧縮率として特定する圧縮率特定部、を更に備え、前記画像探索部は、前記開始圧縮率以下の圧縮率にて圧縮された前記対象画像から前記候補領域を特定する処理を開始することを特徴とするB1に記載の画像検査装置。B5.前記圧縮率特定部は、前記自己画像の類似度マップから画像類似度が第2の閾値以上となる検証領域を特定し、前記検証領域の大きさが第2の境界値以上となるときの前記自己画像の圧縮率を復元圧縮率として特定し、前記画像探索部は、前記復元圧縮率以下の圧縮率にて圧縮された前記対象画像であることを条件として、前記対象画像についての画像類似度の分布を所定の対象復元関数により連続値に変換した上で前記候補領域を特定することを特徴とするB1に記載の画像検査装置。"