"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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。図1は、画像処理システムを示す構成図である。図1a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CPUCentralProcessingUnit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。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。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。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。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。図1b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。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1b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。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/Nk=1、2、...Nである。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。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:GeneticAlgorithm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。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。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8a参照、交叉点が2つなら二点交叉図8b参照である。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。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:GeneticAlgorithm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。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。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。図3a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。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、70303125として受け付けてもよい。さらに、図3a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。図3bは、S111として、図3a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3aの指定座標304~306と、図3b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1m=0ならば、遺伝子評価値=1/1n評価式2m>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。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。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4a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。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1m=0ならば、遺伝子評価値=1/1n評価式2m>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1m=0ならば、遺伝子評価値=1/1n評価式2m>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5a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。図5b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。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4a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。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6aは、S111として、候補データ抽出部12が、図5b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。比較評価部14は、S112として、図6aの候補データと、図5b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1m=0ならば、遺伝子評価値=1/1n評価式2m>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。図6bは、図5b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。そして、指定データ入力部15は、図5b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6b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5bよりも簡単に、候補座標704を入力させることができる。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7a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8a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F1F2と、交叉点より後の親世代の遺伝子bの個体要素F7F8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8b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F6F7→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。図7bは、図5a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。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。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4a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。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。"