"欠陥種が未知の判別対象欠陥の属性を示す複数の特徴量を成分とする特徴情報を示すデータ点を、前記特徴情報を構成する特徴量の数よりも高い次元数の写像空間に写像した写像点が、前記写像空間を二分することによって形成された2つの欠陥種の領域の何れに位置するかを判別し、前記判別対象欠陥の欠陥種を前記写像点が位置すると判別した領域に対応する欠陥種であると判別する欠陥判別装置において、前記特徴量を取得するための取得部と、前記写像空間を二分する判別境界を示す判別関数を決定する決定部と、該決定部によって決定された判別関数に前記判別対象欠陥の特徴情報を入力したときの該判別関数の出力値に基づいて、前記判別対象欠陥の欠陥種を判別する判別部とを備え、前記2つの欠陥種のそれぞれは、予め設定された互いに異なる欠陥種であり、前記決定部は、前記2つの欠陥種の何れであるかが既知である学習用欠陥の前記特徴情報を用いて前記判別関数を決定し、前記判別関数は、前記2つの欠陥種のうち一方又は他方の欠陥種の前記学習用欠陥の特徴情報が入力されると、前記特徴情報が入力された学習用欠陥の写像点を出力するカーネル関数kx,x’と、前記カーネル関数kx,x’に付され、前記特徴情報を構成する各特徴量の重みとから構成された関数であり、前記カーネル関数kx,x’は、要素がkx,x’で与えられる行列Kが半正定値であるカーネル関数であり、xは、前記一方の欠陥種の学習用欠陥の特徴情報であり、x’は、前記他方の欠陥種の学習用欠陥の特徴情報であり、前記決定部は、前記一方の欠陥種の学習用欠陥の特徴情報を前記カーネル関数kx,x’に入力したときの前記判別関数の出力値と前記一方の欠陥種に対応する値との差、及び、前記他方の欠陥種の学習用欠陥の特徴情報を前記カーネル関数kx,x’に入力したときの前記判別関数の出力値と前記他方の欠陥種に対応する値との差で規定され、前記2つの差の何れかの絶対値が小さくなれば小さくなり、大きくなれば大きくなる判別誤差と、前記判別関数の次元数に対し正の相関を有し、前記特徴情報を構成する各特徴量の重みに応じて変動すると共に、正則化パラメータが乗じられた正則化項との和からなる誤差関数の値を最小にするように、所定の正則化パラメータについて、前記特徴情報を構成する各特徴量の重みを特定し、前記誤差関数の値を最小にするように特定した前記特徴情報を構成する各特徴量の重みを、前記判別関数を構成する各特徴量の重みとして仮に採用したときにおいて、前記一方の欠陥種の学習用欠陥の特徴情報を前記カーネル関数kx,x’に入力したときの前記判別関数の出力値と前記一方の欠陥種に対応する値との差の絶対値よりも、前記一方の欠陥種の学習用欠陥の特徴情報を前記カーネル関数kx,x’に入力したときの前記判別関数の出力値と前記他方の欠陥種に対応する値との差の絶対値の方が小さくなる前記一方の欠陥種の学習用欠陥の数と、前記他方の欠陥種の学習用欠陥の特徴情報を前記カーネル関数kx,x’に入力したときの前記判別関数の出力値と前記他方の欠陥種に対応する値との差の絶対値よりも、前記他方の欠陥種の学習用欠陥の特徴情報を前記カーネル関数kx,x’に入力したときの前記判別関数の出力値と前記一方の欠陥種に対応する値との差の絶対値の方が小さくなる前記他方の欠陥種の学習用欠陥の数とを加算した誤判別個数が、所定値以上の場合は、前記正則化パラメータを調整して、再度、前記誤差関数の値を最小にするように、前記特徴情報を構成する各特徴量の重みを特定し、前記誤判別個数が所定値未満の場合は、前記誤差関数の値を最小にするように特定した前記特徴情報を構成する各特徴量の重みを、前記判別関数を構成する各特徴量の重みとして採用することを確定して、前記判別関数を決定することを特徴とする欠陥判別装置。少なくとも前記取得部が被圧延材の圧延ラインに配置され、前記被圧延材に生じる判別対象欠陥の欠陥種を判別することを特徴とする請求項1に記載の欠陥判別装置。少なくとも前記取得部としての被圧延材の撮像装置が前記圧延ラインに渦流探傷装置と共に配置され、前記撮像装置で撮像した前記被圧延材の撮像画像に画像処理を施すことによって得られる特徴量を用いて、前記被圧延材に生じる判別対象欠陥の欠陥種を判別することを特徴とする請求項2に記載の欠陥判別装置。前記取得部が、前記被圧延材の撮像装置、前記被圧延材に渦流探傷を施す渦流探傷装置及び前記被圧延材に超音波探傷を施す超音波探傷装置のうちの少なくとも一つの装置から構成され、前記撮像装置で撮像した前記被圧延材の撮像画像に画像処理を施すことによって得られる特徴量、前記渦流探傷装置で前記被圧延材に渦流探傷を施すことによって得られる特徴量及び前記超音波探傷装置で前記被圧延材に超音波探傷を施すことによって得られる特徴量のうち、少なくとも一種の特徴量を用いて、前記被圧延材に生じる判別対象欠陥の欠陥種を判別することを特徴とする請求項2に記載の欠陥判別装置。そこで、本発明は、過学習を抑制し、精度良く欠陥の欠陥種を判別する欠陥判別装置を提供することを目的とする。本発明は、欠陥種が未知の判別対象欠陥の属性を示す複数の特徴量を成分とする特徴情報を示すデータ点を、前記特徴情報を構成する特徴量の数よりも高い次元数の写像空間に写像した写像点が、前記写像空間を二分することによって形成された2つの欠陥種の領域の何れに位置するかを判別し、前記判別対象欠陥の欠陥種を前記写像点が位置すると判別した領域に対応する欠陥種であると判別する欠陥判別装置において、前記特徴情報を取得するための取得部と、前記写像空間を二分する判別境界を示す判別関数を決定する決定部と、該決定部によって決定された判別関数に前記判別対象欠陥の特徴情報を入力したときの該判別関数の出力値に基づいて、前記判別対象欠陥の欠陥種を判別する判別部とを備え、前記2つの欠陥種のそれぞれは、予め設定された互いに異なる欠陥種であり、前記決定部は、前記2つの欠陥種の何れであるかが既知である学習用欠陥の前記特徴情報を用いて前記判別関数を決定し、前記判別関数は、前記2つの欠陥種のうち一方又は他方の欠陥種の前記学習用欠陥の特徴情報が入力されると、前記特徴情報が入力された学習用欠陥の写像点を出力するカーネル関数kx,x’と、前記カーネル関数kx,x’に付され、前記特徴情報を構成する各特徴量の重みとから構成された関数であり、前記カーネル関数kx,x’は、要素がkx,x’で与えられる行列Kが半正定値であるカーネル関数であり、xは、前記一方の欠陥種の学習用欠陥の特徴情報であり、x’は、前記他方の欠陥種の学習用欠陥の特徴情報であり、前記決定部は、前記一方の欠陥種の学習用欠陥の特徴情報を前記カーネル関数kx,x’に入力したときの前記判別関数の出力値と前記一方の欠陥種に対応する値との差、及び、前記他方の欠陥種の学習用欠陥の特徴情報を前記カーネル関数kx,x’に入力したときの前記判別関数の出力値と前記他方の欠陥種に対応する値との差で規定され、前記2つの差の何れかの絶対値が小さくなれば小さくなり、大きくなれば大きくなる判別誤差と、前記判別関数の次元数に対し正の相関を有し、前記特徴情報を構成する各特徴量の重みに応じて変動すると共に、正則化パラメータが乗じられた正則化項との和からなる誤差関数の値を最小にするように、所定の正則化パラメータについて、前記特徴情報を構成する各特徴量の重みを特定し、前記誤差関数の値を最小にするように特定した前記特徴情報を構成する各特徴量の重みを、前記判別関数を構成する各特徴量の重みとして仮に採用したときにおいて、前記一方の欠陥種の学習用欠陥の特徴情報を前記カーネル関数kx,x’に入力したときの前記判別関数の出力値と前記一方の欠陥種に対応する値との差の絶対値よりも、前記一方の欠陥種の学習用欠陥の特徴情報を前記カーネル関数kx,x’に入力したときの前記判別関数の出力値と前記他方の欠陥種に対応する値との差の絶対値の方が小さくなる前記一方の欠陥種の学習用欠陥の数と、前記他方の欠陥種の学習用欠陥の特徴情報を前記カーネル関数kx,x’に入力したときの前記判別関数の出力値と前記他方の欠陥種に対応する値との差の絶対値よりも、前記他方の欠陥種の学習用欠陥の特徴情報を前記カーネル関数kx,x’に入力したときの前記判別関数の出力値と前記一方の欠陥種に対応する値との差の絶対値の方が小さくなる前記他方の欠陥種の学習用欠陥の数とを加算した誤判別個数が、所定値以上の場合は、前記正則化パラメータを調整して、再度、前記誤差関数の値を最小にするように、前記特徴情報を構成する各特徴量の重みを特定し、前記誤判別個数が所定値未満の場合は、前記誤差関数の値を最小にするように特定した前記特徴情報を構成する各特徴量の重みを、前記判別関数を構成する各特徴量の重みとして採用することを確定して、前記判別関数を決定することを特徴とする欠陥判別装置を提供する。本発明に係る欠陥判別装置は、欠陥種が未知の判別対象欠陥の高次元数の写像空間への写像点が、写像空間を二分することによって形成された2つの欠陥種の領域の何れに位置するかを判別する。そして、本発明に係る欠陥判別装置は、判別対象欠陥の欠陥種を、前記2つの欠陥種の領域のうち、判別対象欠陥の写像点が位置すると判別した領域に対応する欠陥種であると判別する。本発明に係る欠陥判別装置は、写像空間を二分する判別境界を示す判別関数を以下のように決定する。本発明に係る欠陥判別装置は、まず、判別誤差と正則化パラメータが乗じられた正則化項との和からなる誤差関数の値を最小にするように、所定の正則化パラメータについて、特徴情報を構成する各特徴量の重みを特定する。そして、本発明に係る欠陥判別装置は、誤差関数の値を最小にするように特定した特徴情報を構成する各特徴量の重みを、判別関数を構成する各特徴量の重みに仮に採用したときの誤判別個数が所定値未満の場合には、該特定した重みを、判別関数を構成する各特徴量の重みに採用することを確定して、判別関数を決定する。判別誤差と正則化パラメータが乗じられた正則化項との和からなる誤差関数の値を小さくするには、少なくとも判別誤差と正則化項との何れかを小さくする必要がある。例えば、正則化パラメータが大きい場合、正則化項が誤差関数の値に与える影響が大きい。正則化項は特徴情報を構成する各特徴量の重みに応じて変動する。このため、正則化パラメータが大きい場合は、正則化項を十分に小さくする重みが誤差関数の値を最小にする重みとして特定される。判別関数の次元数と正則化項とは正の相関を有する。このため、正則化項を十分に小さくする重みが誤差関数の値を最小にする重みとして特定され、且つ、該重みが判別関数を構成する各特徴量の重みに採用されることが確定されて、判別関数が決定されることにより、判別関数の過度の高次元化が抑制されて、過学習判別境界判別関数の作成に用いる学習用欠陥の特徴情報に過度に適合した判別関数が作成されてしまい、欠陥種が未知の判別対象欠陥への対応力が低下する現象である。特徴量が特異な値である学習用欠陥が存在するときに過学習が発生すると、特徴量が特異な値である学習用欠陥についても正確に欠陥種を判別できるように、過度に高次元化した判別境界判別関数が作成されるが抑制される。よって、本発明に係る欠陥判別装置では、過学習を抑制できる。また、誤差関数の値を最小にするように特定した重みを、判別関数を構成する各特徴量の重みに仮に採用したときの誤判別個数が所定値以上の場合には、本発明に係る欠陥判別装置は、正則化パラメータを調整して、再度、誤差関数の値を最小にする重みを特定する。上述の正則化パラメータの調整により、正則化パラメータを小さくすると、正則化項が誤差関数の値に与える影響が小さくなる一方で、判別誤差が誤差関数の値に与える影響が大きくなる。このため、正則化パラメータが小さくなるように調整すると、調整前よりも、判別誤差を小さくする重みが誤差関数の値を最小にする重みとして特定されることが可能となる。判別誤差は、一方の欠陥種の学習用欠陥の特徴情報をカーネル関数kx,x’に入力したときの判別関数の出力値以下、一方の欠陥種に対応する判別関数の出力値という。と一方の欠陥種に対応する値との差、及び、他方の欠陥種の学習用欠陥の特徴情報をカーネル関数kx,x’に入力したときの判別関数の出力値以下、他方の欠陥種に対応する判別関数の出力値という。と他方の欠陥種に対応する値との差で規定されるものである。さらに、該判別誤差は、一方の欠陥種に対応する判別関数の出力値と一方の欠陥種に対応する値との差、及び、他方の欠陥種に対応する判別関数の出力値と他方の欠陥種に対応する値との差の何れかの絶対値が小さくなると、小さくなり、大きくなると、大きくなる。つまり、判別誤差が小さくなると、一方の欠陥種に対応する判別関数の出力値と一方の欠陥種に対応する値との差の絶対値、又は、他方の欠陥種に対応する判別関数の出力値と他方の欠陥種に対応する値との差の絶対値が小さくなる。一方の欠陥種に対応する判別関数の出力値と一方の欠陥種に対応する値との差の絶対値が小さくなると、該絶対値よりも、一方の欠陥種に対応する判別関数の出力値と他方の欠陥種に対応する値との差の絶対値が大きくなる一方の欠陥種の学習用欠陥の数が減少する。同様に、他方の欠陥種に対応する判別関数の出力値が他方の欠陥種に対応する値との差の絶対値が小さくなると、該絶対値よりも、他方の欠陥種に対応する判別関数の出力値と一方の欠陥種に対応する値との差の絶対値が大きくなる他方の欠陥種の学習用欠陥の数が減少する。従って、判別誤差が小さくなると、誤判別個数が小さくなる。従って、正則化パラメータを調整する前において特定した重みを、判別関数を構成する各特徴量の重みに仮に採用したときの誤判別個数が所定値以上の場合であっても、正則化パラメータが小さくなるように調整することで、誤判別個数が所定値未満となる重みを特定でき、特定した重みを、判別関数を構成する各特徴量の重みに採用することを確定して、判別関数を決定できる。以上のように、誤差関数の値を最小にするように特定した重みのうち、判別関数を構成する各特徴量の重みに仮に採用したときの誤判別個数が所定値未満となる重みを特定した場合にのみ、本発明に係る欠陥判別装置は、特定した重みを判別関数を構成する各特徴量の重みに採用することを確定して、判別関数を決定する。このため、本発明に係る欠陥判別装置は、欠陥種を精度良く判別できる。ただし、正則化項が増加するにつれて過学習が発生する可能性が高まる。このため、例えば、正則化パラメータは初期段階で大きくし、誤判別個数が所定値未満となる重みが特定できない場合に、正則化パラメータを少しずつ小さくなるように調整することで、誤判別個数が所定値未満となる重みを特定することが好ましい。尚、上述の判別誤差は、例えば、一方の欠陥種に対応する判別関数の出力値と一方の欠陥種に対応する値との差、及び、他方の欠陥種に対応する判別関数の出力値と他方の欠陥種に対応する値との差の2乗和と正の相関を有する値とされる。前記の2乗和と正の相関を有する値は、例えば、前記の2乗和の平方根とされる。また、判別関数は、カーネル関数kx,x’と各特徴量の重みとから構成され、写像関数を有していない。このため、判別関数の決定のために、写像関数を計算する必要がない。写像関数の計算量は膨大である。このため、判別関数の決定のために、写像関数を計算する必要がない本発明に係る欠陥判別装置は、判別関数を少ない計算量で決定できる。なお、本発明における欠陥の概念には、きずの他、被圧延材に付着した汚れ等の疑似模様も含まれる。また、本発明における欠陥種に対応する値とは、一方の欠陥種と他方の欠陥種とを判別し得るように予め決定された値であって、一方の欠陥種と他方の欠陥種とで異なる値とされている。好ましくは、前記欠陥判別装置は、少なくとも前記取得部が被圧延材の圧延ラインに配置され、前記被圧延材に生じる判別対象欠陥の欠陥種を判別する構成とされる。斯かる好ましい構成によれば、被圧延材に生じる判別対象欠陥の欠陥種をオンラインで判別できるため、判別された欠陥種に応じて、迅速に熱間圧延ライン例えば線材、棒鋼の熱間圧延ラインや冷間圧延ラインの圧延機の設定調整等を行うことが可能である。なお、連続式の熱間圧延ラインは、通常、粗圧延機列及び仕上圧延機列から構成されるか、或いは、粗圧延機列、中間圧延機列及び仕上圧延機列から構成される。前記好ましい構成の欠陥判別装置は、二つの圧延機列間に配置することも可能であるが、被圧延材に生じる判別対象欠陥の欠陥種をオンラインで効率よく判別するには、仕上圧延機列の下流側被圧延材の圧延方向下流側に配置することが最も好ましい。また、仕上圧延機列の下流側には、通常、被圧延材を冷却するための冷却装置が設置されている。前記好ましい構成の欠陥判別装置が、被圧延材の撮像画像に画像処理を施すことによって得られる特徴量を用いる場合、前記欠陥判別装置は、前記冷却装置の上流側被圧延材の圧延方向上流側及び下流側の何れに配置することも可能である。前記欠陥判別装置を前記冷却装置の下流側に配置すれば、被圧延材が冷却されることにより、撮像画像における判別対象欠陥に対応する欠陥領域とその他の領域との輝度値の差が大きくなり易い点で、判別対象欠陥の特徴量を精度良く得ることが期待できる。この反面、前記欠陥判別装置を前記冷却装置の下流側に配置すれば、冷却装置の下流側に通常配置されるガイドと被圧延材とが接触することによって被圧延材に付着した汚れ等の疑似模様が撮像画像に写り込んでしまい、きずと疑似模様との判別の精度が低下してしまうおそれがある。このおそれを低減する点では、前記欠陥判別装置を前記冷却装置の上流側に配置することが好ましい。実際には、前記欠陥判別装置を前記冷却装置の上流側に配置する場合と下流側に配置する場合との得失を予め試験等によって評価し、前記欠陥判別装置の配置位置を確定すればよい。好ましくは、前記欠陥判別装置は、少なくとも前記取得部としての被圧延材の撮像装置が前記圧延ラインに渦流探傷装置と共に配置され、前記撮像装置で撮像した前記被圧延材の撮像画像に画像処理を施すことによって得られる特徴量を用いて、前記被圧延材に生じる判別対象欠陥の欠陥種を判別する構成とされる。斯かる好ましい構成によれば、渦流探傷装置例えば、差動方式の貫通型渦流探傷装置で微小な欠陥を検出し、欠陥判別装置で被圧延材の長手方向に延びる欠陥を検出する欠陥判別装置で判別する2つの欠陥種を長手方向に延びる欠陥とするという役割分担を同一の圧延ラインで行わせて、被圧延材の欠陥検出精度を高めることが可能である。なお、前述したのと同様に、斯かる好ましい構成の欠陥判別装置も、熱間圧延ラインの仕上圧延機列の下流側に適用する場合には、前記冷却装置の上流側及び下流側の何れに配置することも可能である。前記欠陥判別装置によれば、公知の判別方法では判別することが難しい、きずと被圧延材に付着した汚れ等の疑似模様とを判別することも可能である。すなわち、前記欠陥判別装置において、前記2つの欠陥種を、きずと、前記被圧延材に付着した汚れ等の疑似模様とすることが可能である。なお、公知の判別手法を用いても、被圧延材におけるきず及び疑似模様が混合した欠陥と、被圧延材の健全部位とを判別することは可能である。例えば、被圧延材の撮像画像に公知の画像処理を施すことにより、上記の健全部位に対応する領域を除外して上記の欠陥に対応する領域のみを抽出することが可能である。そして、この公知の判別手法によって判別抽出された欠陥に対してのみ、前記欠陥判別装置を適用することにすれば、きずと疑似模様とを効率良く判別することが可能である。なお、本発明に係る欠陥判別装置で用いる特徴量は特に限定されるものではない。例えば、本発明に係る欠陥判別装置は、前記取得部が、前記被圧延材の撮像装置、前記被圧延材に渦流探傷を施す渦流探傷装置及び前記被圧延材に超音波探傷を施す超音波探傷装置のうちの少なくとも一つの装置から構成され、前記撮像装置で撮像した前記被圧延材の撮像画像に画像処理を施すことによって得られる特徴量、前記渦流探傷装置で前記被圧延材に渦流探傷を施すことによって得られる特徴量及び前記超音波探傷装置で前記被圧延材に超音波探傷を施すことによって得られる特徴量のうち、少なくとも一種の特徴量を用いて、前記被圧延材に生じる判別対象欠陥の欠陥種を判別することが可能である。本発明は、過学習を抑制し、精度良く欠陥の欠陥種を判別する欠陥判別装置を提供できる。以下、添付図面を参照しつつ、本発明の一実施形態について、判別対象欠陥の生じる対象が被圧延材である線材であり、線材の撮像画像に画像処理を施すことによって得られる特徴量を用いる場合を例に挙げて説明する。尚、本明細書中に記載の各式において、太字斜体で示すパラメータはベクトルを意味する。図1aは、本実施形態の欠陥判別装置1の一例を示す概略構成図である。図1aに示すように、欠陥判別装置1は、特徴量を取得するための取得部としての撮像装置カメラ2及び光源図示せずと、決定部3と、判別部4とを備える。カメラ2は、熱間圧延ラインに沿って搬送される線材21の周方向に複数例えば4つ配置され、線材21を撮像する。また、カメラ2の周辺には、線材21を照明するための光源図示せずが配置されている。カメラ2及び前記光源は、熱間圧延ラインに設置された仕上圧延機列5の下流側線材21の圧延方向搬送方向下流側に配置される。図1bは、本実施形態の欠陥判別装置1の他の例を示す概略構成図である。図1bに示す例では、仕上圧延機列5の下流側に差動方式の貫通型渦流探傷装置6が配置されており、この渦流探傷装置6よりも下流側にカメラ2及び前記光源が配置されている点が、図1aに示す例と異なる。決定部3は、欠陥種が未知の判別対象欠陥の欠陥種を判別するための判別境界を示す判別関数を決定する。この判別境界は、判別対象欠陥の属性を示す複数の特徴量を成分とする特徴情報ベクトルを構成する特徴量の数よりも高い次元数の写像空間を、2つの欠陥種以下、2つの欠陥種の一方を欠陥種Aと、他方の欠陥種を欠陥種Bというの領域に二分するものである。欠陥種Aと欠陥種Bとは、欠陥判別装置1のユーザ等により予め設定された互いに異なる欠陥種である。欠陥種Aと欠陥種Bとは、例えば、深刻度線材21の品質に与える影響度が互いに異なる欠陥種とすることができる。また、欠陥種Aと欠陥種Bとは、例えば、発生原因が互いに異なる欠陥種とすることができる。特徴量としては、カメラ2が撮像した撮像画像に画像処理を施すことによって得られる欠陥に対応する欠陥領域の寸法、面積、輝度値などを用いることができる。特徴情報を構成する特徴量の数は、複数であれば限定されるものでない。決定部3は、欠陥種Aと欠陥種Bの何れであるかが既知である学習用欠陥の特徴情報を用いて、判別関数を決定する。決定部3に入力される学習用欠陥の特徴情報は、例えば、後述する判別部4の画像処理機能を用いることによって得られる。つまり、カメラ2で撮像した学習用欠陥の撮像画像を判別部4に入力し、判別部4で画像処理を施すことによって学習用欠陥の特徴情報が得られる。そして、得られた学習用欠陥の特徴情報が決定部3に入力される。或いは、決定部3自体が画像処理機能を有するものとすれば、カメラ2で撮像した学習用欠陥の撮像画像を決定部3に入力し、決定部3で画像処理を施すことによって学習用欠陥の特徴情報を得ることも可能である。欠陥種Aの学習用欠陥の特徴情報、欠陥種Bの学習用欠陥の特徴情報、及び、前述の判別対象欠陥の特徴情報は、同一種の特徴量から構成されている。学習用欠陥とは、欠陥種が既知である欠陥である。図2に示すように、欠陥種Aの各学習用欠陥の特徴情報を構成する各特徴量と、欠陥種Bの各学習用欠陥の特徴情報を構成する各特徴量とは、学習用欠陥の識別子と、学習用欠陥の欠陥種とに紐付けられて決定部3に記憶されている。尚、図2に示すように、各学習用欠陥の特徴情報を構成する各特徴量の値は、0~1の範囲内の値に収まるように、正規化されている。決定部3が決定する判別関数fxは、下記式1で表現される。wは、特徴情報を構成する各特徴量の重みを成分とする重み情報ベクトルを示す。式1に記載のxは、欠陥種A又は欠陥種Bの学習用欠陥の特徴情報ベクトルを示す。φは、前記の写像空間に特徴情報を示すデータ点ベクトルの先端の点を写像する写像関数であって、正定値性を有するものを示す。正定値性のある写像関数としては、ガウス分布の関数などがある。写像関数φの計算量は膨大である。少ない計算量で判別関数fxを決定できるように、本実施形態では、判別関数として、下記式2で表現された判別関数fxを用いる。以下の記載において、判別関数fxとは、下記式2で表現された判別関数fxを意味する。αは、特徴情報を構成する各特徴量の重みを示す。kx,x’は、要素がkx,x’で与えられる行列Kが半正定値であるカーネル関数を示す。式2以降に記載のxは、欠陥種Aの学習用欠陥の特徴情報ベクトルを示す。x’は、欠陥種Bの学習用欠陥の特徴情報ベクトルを示す。要素がkx,x’で与えられる行列Kとは、カーネル関数kx,x’に欠陥種Aの学習用欠陥の特徴情報xを入力したときに得られるカーネル関数の出力値、及び、カーネル関数kx,x’に欠陥種Bの学習用欠陥の特徴情報x’を入力したときに得られるカーネル関数の出力値を要素とする行列である。要素がカーネル関数kx,x’で与えられる行列Kが半正定値であるカーネル関数kx,x’の例として、下記の5つのカーネル関数kx,x’がある。また、要素がカーネル関数kx,x’で与えられる行列Kが半正定値であるカーネル関数kx,x’の他の例として、下記式のシグモイド関数とガウス関数とがある。尚、上記に例示した7つのカーネル関数kx,x’において、fは任意の関数を示し、qは非負係数の多項式を示し、k1,、ka,、及び、kb,は任意のカーネル関数を示し、下付き文字a及びbは、学習用欠陥の識別子を示し、βはシグモイド関数のゲインを示し、σは分散を示す。上記式2は、以下のように導出される。と定義すれば、下記式4が導出される。dは、特徴情報を構成する特徴量の数を示す。特徴情報を構成する特徴量の数を十分に多くすれば、上記式1から下記式5が導出される。ここで、重み情報wは、下記式6で表現される。カーネル関数kx,x’の定義上記式3によれば、上記式6を用いて、上記式1から上記式2が導出される。上記式2の判別関数fxは、学習用欠陥の特徴情報を構成する特徴量の数に、その次元数が影響される関数となっている。以下、判別関数fxの決定の手順について、適宜図3を参照しつつ説明する。決定部3は、まず、誤判別個数が所定値未満か否かを判別する図3のステップS1。誤判別個数とは、欠陥種Aの学習用欠陥の特徴情報xを判別関数fxのカーネル関数kx,x’に入力したときの該判別関数fxの出力値以下、欠陥種Aに対応する判別関数の出力値という。と欠陥種Aに対応する値との差の絶対値よりも、欠陥種Aに対応する判別関数の出力値と欠陥種Bに対応する値との差の絶対値の方が小さくなる欠陥種Aの学習用欠陥の数と、欠陥種Bの学習用欠陥の特徴情報x’を判別関数fxのカーネル関数kx,x’に入力したときの該判別関数fxの出力値以下、欠陥種Bに対応する判別関数の出力値という。と欠陥種Bに対応する値との差の絶対値よりも、欠陥種Bに対応する判別関数の出力値と欠陥種Aに対応する値との差の絶対値の方が小さくなる欠陥種Bの学習用欠陥の数とを加算した数である。尚、欠陥種Aの学習用欠陥の特徴情報x、又は、欠陥種Bの学習用欠陥の特徴情報x’を判別関数fxのカーネル関数kx,x’に入力するときは、判別関数fxの特徴情報を構成する各特徴量の重みαを任意の値例えば1とする。また、本実施形態では、欠陥種Aに対応する値は1とされ、欠陥種Bに対応する値は-1とされている。欠陥種Aに対応する値と欠陥種Bに対応する値とは欠陥判別装置1のユーザ等により予め決定され、欠陥種Aと欠陥種Bとを判別し得るように、互いに異なる値とされる。決定部3は、誤判別個数が所定値以上であると判別した場合は、判別誤差と、正則化パラメータλが乗じられた正則化項αTKαとの和からなる誤差関数の値を最小にする特徴情報を構成する各特徴量の重みαを特定する図3のステップS2。誤差関数の最小値は、下記式7で表現される。上付き文字のiは、学習用欠陥の識別子を示す。尚、正則化パラメータλは0~1の範囲の値を採る。判別誤差は、欠陥種Aの学習用欠陥の特徴情報をカーネル関数kx,x’に入力したときの判別関数fxの出力値と、欠陥種Aに対応する値との差、及び、欠陥種Bの学習用欠陥の特徴情報をカーネル関数kx,x’に入力したときの判別関数fxの出力値と、欠陥種Bに対応する値との差で規定され、前記2つの差の何れかの絶対値が小さくなれば小さくなり、大きくなれば大きくなるものである。式7のγcostは、下記式8で表現される。上記式8は下記式9を近似した凸関数である。上記式9のyは、各特徴量の重みを成分とするベクトルを示す。判別誤差を求めるために、欠陥種Aの学習用欠陥の特徴情報をカーネル関数kx,x’に入力する場合は、ベクトルyの各成分を1とし、欠陥種Bの学習用欠陥の特徴情報をカーネル関数kx,x’に入力する場合は、ベクトルyの各成分を-1とする。上記式9のsgn[fx]は、下記式10で表現される。正則化項αTKαは、下記式11で表現される。下付き文字のiは、欠陥種Aの学習用欠陥の特徴情報を構成する特徴量の種類を表わす識別子を示す。下付き文字のjは、欠陥種Bの学習用欠陥の特徴情報を構成する特徴量の種類を表わす識別子を示す。上記式11より、正則化項αTKαは、各特徴量の重みαと正の相関を有することが分かる。正則化項αTKαは、以下のように導出される。欠陥種Aの学習用欠陥の各特徴量の線形和w0は、下記式12で表現される。また、重み情報wは、線形和w0に、学習用欠陥の特徴情報を示すデータ点を写像した写像点φxiに直交するξ成分を加えたものであるので、下記式13で表現される。ここで、重み情報wと写像点φxjとの内積φxjTξは0であるという条件から、前述した式5のfxは、下記式14で表現される。即ち、式8の左辺のγcostは、ξ成分の値に依存しないことが分かる。また、線形和w0とξ成分との直交性から、下記式15を導出できる。式15から、λw2はξ=0のときに最小値になることは明らかである。ゆえに、誤差関数が最小となるのは、w=w0のときである。ここで、上記式12を利用すると、式15から式11を導出できる。上記式11と上記式2とにより、正則化項αTKαは、上記式2の判別関数fxの次元数と正の相関を有することが分かる。以下、誤差関数の値を最小にする特徴情報を構成する各特徴量の重みαを特定する手順図2、ステップS2の詳細について説明する。まず、決定部3は、上記式11の重みαi及び重みαjに任意の値例えば1を入力し、上記式11のxiに、欠陥種Aの学習用欠陥の特徴情報を入力し、xjに欠陥種Bの学習用欠陥の特徴情報を入力し、正則化項αTKαを算出する図3のステップS21。次に、上記式7のyiに上記式8の左辺のγcostを入力し、上記式7のxiに欠陥種A又は欠陥種Bの各学習用欠陥の特徴情報を入力し、上記式7の正則化項αTKαにステップS21で算出した正則化項αTKαの値を入力する図3のステップS22。尚、このときの上記式7の正則化パラメータは初期値であり、ここでは、初期値を1とする。次に、上記式7を下記式16に変換する図3のステップS23。上記式7から下記式16への変換について説明する。特徴情報xi、値yiに対する判別誤差の出力をξiとすれば、出力ξiの最小値は、2つの不等式17、18にて定義される最小値となる。最小値となるときの出力ξiをスラック変数と呼び、最小値となるときの出力ξiを上記式7に導入することによって、上記式17、18を制約条件として、上記式7は、上記式16に変換される。上記式16は、出力ξと特徴情報を構成する各特徴量の重みαとに関する凸二次計画問題の形式になっている。以下、上記式16の凸二次計画問題の解法を示す。上記式16は、ラグランジュの未定乗数法を用いて解く。下記式19をラグラジアンと定義する。定義域:Ω⊆Rn尚、Rnは、実数全体を示す。下記の凸二次計画問題をラグラジアンLw,α,βを用いて解くための必要十分条件は、KKTkarushkuhnTuckerにより、下記式20~24を満たすα、βが存在することである。凸二次計画問題定義域:Ω⊆Rn式19~式24においては、α及びβはラグランジュ乗数を示す。wは最適化されたときの重み情報を示す。α及びβは、wが得られたときのラグランジュ乗数α及びβを示す。上記式19を用いて、上記式16から、下記式25を導出できる。制約条件:βi≧0,γi≧0γは、ラグランジュ乗数を示す。下記の制約条件の下で、下記式26で表現される凸関数である目的関数を最小化する一般的な凸二次計画問題において、最適解が探索される実行可能領域が、φ空集合でないと仮定すると、下記式26は、下記式27に変換される。上記式26から下記式29においては、Qはn×n正定値行列を示し、kはn-ベクトルを示し、cはm-ベクトルを示し、wは最適化対象のベクトルを示し、Xはm×n行列を示す。ここで、上記式27のwの最小値を求める問題は非制約最適化問題となっており、最適解は下記式28で表現される。上記式28の右辺を上記式26の最適化対象のベクトルwに代入すると、下記の制約条件の下で、下記式29で表現される目的関数を最大化する双対問題が得られる。よって、二次計画問題は、より単純な制約条件を持つ双対問題へと変換できる。この性質を利用することによって、最適解の探索に必要な計算量の大幅な低減を実現できる。以上の流れと同様に、上記式25で表現された二次計画問題を双対問題に導く。まず、上記式25を重みαi及び出力ξiについて微分したラグラシアンLξ,α,β,γを0とおく下記式30参照。ここで、Kは対称行列だからKT=Kなので、上記式30から下記式31を導出できる。行列Kが正則であると仮定すると、下記式33が得られる。下記式34が満たされるとき、出力ξiに関してはいくらでも小さくできる。すなわち、双対問題のラグランジュ関数上記式25参照は、-∞となるため、双対問題を考える際には、下記式35の制約が入った場合のみを考慮すればよいことになる。1-βi-γi≠0...341-βi-γi=0...35このように、ラグランジュ関数が1次式となっている変数はその係数は0なので、双対問題は出力ξiと無関係である。ゆえに、重みαiを上記式33で置換し、上記式35の制約条件のもとで、下記式36のラグランジュ関数を最大化する。また、βi≧0、及び、γi≧0の条件から、上記式35の制約条件は、下記式37のようになる。0≦γi≦1...37最急降下法や内点法といった公知の最適解探索手法を用いて、上記式36からγiを算出し図3のステップS24、該算出したγiを式33に代入すれば、誤差関数を最小とする特徴情報を構成する各特徴量の重みαが特定される図3のステップS25。決定部3は、上記のように特定した学習用欠陥の特徴情報を構成する各特徴量の重みαを判別関数fxの学習用欠陥の特徴情報を構成する各特徴量の重みαに仮に採用する。そして、図3のステップS1と同様にして、決定部3は、特定した各特徴量の重みαを判別関数fxを構成する各特徴量の重みαに仮に採用した場合の誤判別個数を算出する。算出した誤判別個数が所定値以上であれば、決定部3は、正則化パラメータλを小さくなるように調整し、再度、上記のように、誤差関数を最小とする特徴情報を構成する各特徴量の重みαを特定する図3のステップS2。尚、正則化パラメータλを小さくなるように調整した後のステップS21における正則化項の算出においては、前述した式11の重みαi及び重みαjに、前回のステップS25において特定した各特徴量の重みαを入力する。一方、算出した誤判別個数が所定値未満であれば、特定した各特徴量の重みαを、判別関数fxを構成する各特徴量の重みαに採用することを確定して、判別関数fxを決定する図3のステップS3。本実施形態の決定部3は、上述のように正則化パラメータλの初期値を正則化パラメータλの最大値とし、誤判別個数が所定値未満である場合、正則化パラメータλを小さくするように調整する。正則化パラメータλが大きい場合、正則化項αTKαが誤差関数の値に与える影響が大きい。このため、正則化パラメータλが大きい場合は、正則化項αTKαを十分に小さくする各特徴量の重みαが誤差関数の値を最小にする各特徴量の重みαとして特定される。判別関数fxの次元数と正則化項αTKαとは正の相関を有する。このため、正則化項αTKαを十分に小さくする各特徴量の重みαが誤差関数の値を最小にする各特徴量の重みαとして特定され、且つ、該各特徴量の重みαが判別関数fxを構成する各特徴量の重みαに採用されることが確定して判別関数を決定すると、判別関数判別境界の高次元化を抑制して、過学習を抑制できる。また、正則化項を十分に小さくする各特徴量の重みαが特定された場合であっても、該各特徴量の重みαを、判別関数fxを構成する各特徴量の重みαに仮に採用したときの誤判別個数が所定値以上の場合、該各特徴量の重みαを判別関数fxを構成する各特徴量の重みαに採用することが確定されない。この場合、正則化パラメータλが小さくなるように調整されて、再度、誤差関数の値を最小にする各特徴量の重みαが特定される。正則化パラメータλを小さくすると、正則化項αTKαが誤差関数の値に与える影響が小さくなる一方で、判別誤差が誤差関数の値に与える影響が大きくなる。このため、正則化パラメータλが小さくなるように調整すると、調整前よりも、判別誤差を小さくする各特徴量の重みαが誤差関数の値を最小にする各特徴量の重みαとして特定されることが可能となる。判別誤差は、欠陥種Aに対応する判別関数の出力値と欠陥種Aに対応する値との差、及び、欠陥種Bに対応する判別関数の出力値と欠陥種Bに対応する値との差で規定されるものである。さらに、該判別誤差は、欠陥種Aに対応する判別関数の出力値と欠陥種Aに対応する値との差、及び、欠陥種Bに対応する判別関数の出力値と欠陥種Bに対応する値との差の何れかの絶対値が小さくなると、小さくなり、何れかが大きくなると、大きくなる。つまり、判別誤差が小さくなると、欠陥種Aに対応する判別関数の出力値と欠陥種Aに対応する値との差の絶対値、又は、欠陥種Bに対応する判別関数の出力値と欠陥種Bに対応する値との差の絶対値が小さくなる。欠陥種Aに対応する判別関数の出力値と欠陥種Aに対応する値との差の絶対値が小さくなると、該絶対値よりも、欠陥種Aに対応する判別関数の出力値と欠陥種Bに対応する値との差の絶対値が大きくなる欠陥種Aの学習用欠陥の数が減少する。同様に、欠陥種Bに対応する判別関数の出力値と欠陥種Bに対応する値との差の絶対値が小さくなると、該絶対値よりも、欠陥種Bに対応する判別関数の出力値と欠陥種Bに対応する値との差の絶対値が大きくなる欠陥種Bの学習用欠陥の数が減少する。従って、判別誤差が小さくなると、誤判別個数が小さくなる。従って、正則化パラメータを調整する前において特定した各特徴量の重みαを、判別関数fxを構成する各特徴量の重みαに仮に採用したときの誤判別個数が所定値以上の場合であっても、正則化パラメータλが小さくなるように調整することで、誤判別個数が所定値未満となる各特徴量の重みαを特定でき、特定した各特徴量の重みαを、判別関数を構成する各特徴量の重みαに採用することを確定して、判別関数fxを決定できる。また、前述した式2で表現された判別関数fxは、カーネル関数kx,x’と特徴情報を構成する各特徴量の重みαとを有し、写像関数を有していない。このため、誤判別個数を算出する際に、写像関数を計算する必要がない。換言すれば、判別関数を決定するために、写像関数を計算する必要がない。写像関数の計算量は膨大である。このため、判別関数fxの決定のために、写像関数を計算する必要がない欠陥判別装置1は、判別関数fxを少ない計算量で決定できる。判別部4は、カメラ2によって撮像された線材21に生じた判別対象欠陥の欠陥種が欠陥種Aであるか欠陥種Bであるかを判別する。判別部4は、画像処理機能を有し、カメラ2が撮像した線材21の撮像画像の中から、公知の画像処理手法により、線材21の判別対象欠陥に対応する欠陥領域を特定し、判別対象欠陥の特徴量を算出する。判別部4は、算出した特徴量から構成される特徴情報を、決定部3が決定した判別関数fxのカーネル関数kx,x’に入力して、判別関数fxの出力値、即ち、該特徴情報を示すデータ点を写像空間に写像した写像点を算出する。そして、判別部4は、判別対象欠陥の欠陥種を、前記の2つの領域の何れかの領域のうち、写像点が位置すると判別した領域に対応する欠陥種であると判別する。具体的に説明すれば、判別部4は、判別対象欠陥の特徴情報を入力したときの判別関数fxの出力値と欠陥種Aに対応する値との差の絶対値と、前記判別関数fxの出力値と欠陥種Bに対応する値との差の絶対値とを比較し、前者の方が小さければ判別対象欠陥は欠陥種Aであると判別し、後者の方が小さければ判別対象欠陥は欠陥種Bであると判別する。本実施形態では、前述のように、欠陥種Aに対応する値は1とされ、欠陥種Bに対応する値は-1とされているため、判別関数fxが両者の中間の値となるとき、すなわち、fx=0が、前記写像空間を二分する判別境界に相当することになる。尚、判別関数fxの出力値に殆ど影響を与えない又は全く影響を与えない特徴量の重みは、決定部3によって0と特定される可能性が高い。上述のように、決定部3は、誤差関数を最小とする特徴情報を構成する各特徴量の重みαを特定する。誤差関数は、判別誤差と正則化項αTKαとの和からなる関数である。判別誤差は、欠陥種Aに対応する判別関数の出力値と欠陥種Aに対応する値との差、及び、欠陥種Bに対応する判別関数の出力値と欠陥種Bに対応する値との差で規定され、前記2つの差の何れかの絶対値が小さくなれば小さくなり、大きくなれば大きくなるものである。すなわち、判別誤差は、判別関数fxの出力値に応じて変動する。判別関数fxは、前述した式2より、特徴量の重みに応じて変動する。このため、判別関数fxの出力値に殆ど影響を与えない又は全く影響を与えない特徴量の重みを変動させた場合における判別誤差の変動量は小さい。正則化項αTKαは、各特徴量の重みαと正の相関を有する。このため、判別誤差と正則化項との和からなる誤差関数の値は、判別誤差の変動量が小さい特徴量の重みを最小即ち、0にすることで、小さくなる可能性が高い。従って、判別関数fxの出力値に殆ど影響を与えない又は全く影響を与えない特徴量の重みは、決定部3によって0と特定される可能性が高い。判別部4が判別対象欠陥の欠陥種を判別するために、決定部3が決定した判別関数fxのカーネル関数kx,x’に入力される特徴情報を、上記のように重みが0と特定された特徴量以外の特徴量から構成される特徴情報としてもよい。このような特徴情報を決定部3が決定した判別関数fxのカーネル関数kx,x’に入力される特徴情報とする場合、重みが0と特定された特徴量が判別関数fxのカーネル関数kx,x’に入力されず、その分、判別対象欠陥の欠陥種の判別に必要な計算量が低減される。判別対象欠陥の欠陥種の判別に必要な計算量が低減されることで、判別対象欠陥の欠陥種を高速に判別できる。また、上述のように、判別関数fxの出力値に殆ど影響を与えない又は全く影響を与えない特徴量の重みが0と特定される可能性が高い。従って、重みが0と特定された特徴量が判別関数fxのカーネル関数kx,x’に入力されなくても、判別関数fxの出力値を用いて行う判別対象欠陥の欠陥種の判別は、一定の精度以上で行うことができる。以上においては、欠陥判別装置1が線材に生じた欠陥を判別することについて説明したが、欠陥判別装置1が判別する欠陥は、線材に生じたものに限定されず、例えば管材や板材等の被圧延材に生じた欠陥とすることができる。また、本実施形態では、判別誤差が、凸関数である前述した式8のγcostを用いて表現される。前述した式8のγcostは凸関数であるので、局所解に陥ることなく、判別誤差の値を最小にする重みαを求めることができる。このため、判別誤差を所定値未満にする重みαを効率的に特定できる。さらに、本実施形態では、判別対象欠陥の欠陥種が2つの欠陥種欠陥種A及び欠陥種Bの何れであるかを判別する例について説明したが、前述した決定部3及び判別部4の動作を繰り返すことにより、判別対象欠陥の欠陥種が3つ以上の欠陥種の何れであるかを判別することも可能である。例えば、欠陥種Aが更に欠陥種A1及び欠陥種A2の何れかに区分できる場合を考える。すなわち、欠陥種が、欠陥種A1、欠陥種A2及び欠陥種Bの何れかに区分できる場合を考える。この場合、先ず決定部3においては、判別対象欠陥の欠陥種が欠陥種A及び欠陥種Bの何れであるかを判別するための判別境界を示す判別関数を、前述した手順で決定する。判別部4は、決定部3で決定したこの判別関数を用いて、判別対象欠陥の欠陥種が欠陥種A及び欠陥種Bの何れであるかを判別する。次に、決定部3においては、欠陥種Aであると判別された判別対象欠陥の欠陥種が、欠陥種A1及び欠陥種A2の何れであるかを判別するための判別境界を示す判別関数を、前述したのと同様の手順で決定する。判別部4は、決定部3で決定したこの判別関数を用いて、欠陥種Aであると判別された判別対象欠陥の欠陥種が欠陥種A1及び欠陥種A2の何れであるかを判別する。これにより、判別対象欠陥は、3つの欠陥種A1、A2、Bの何れであるか判別されることになる。以上に述べた手順と同様の手順を繰り返せば、判別対象欠陥の欠陥種が4つ以上の欠陥種の何れであるかを判別することが可能である。図1bに示すように、熱間圧延ラインの仕上圧延機列5の下流側に本実施形態の欠陥判別装置1を配置し、欠陥種の判別試験を行った。具体的には、図4に示すように、ドリルとグラインダによって事前に人工きずを付けたビレット単重2トン2本を、それぞれ線径が20mm及び13mmの2本の線材に圧延した時に生じた欠陥が欠陥種Aであるか欠陥種Bであるかをオンラインで判別した。また、図1bに示すように、差動方式の貫通型渦流探傷装置6も、熱間圧延ラインの仕上圧延機列の下流側で、かつ本実施形態の欠陥判別装置1の上流側に配置した。なお、カメラ2で撮像した被圧延材の表面温度は、ほぼ1000°Cであった。欠陥種Aは、線材の表面の汚れであり、欠陥種Bは、線材の表面に生じたきずである。本実施形態の欠陥判別装置1は、線径が20mmの線材に生じた欠陥のうち、45個の欠陥を欠陥種Bすなわちきずと判別し、線径が13mmの線材に生じた欠陥のうち、23個の欠陥を欠陥種Bすなわちきずと判別した。一方、貫通型渦流探傷装置6では、線径が20mmの線材では31個のきず、線径が13mmの線材では15個のきずしか検出できなかった。圧延後に巻き取られた線径が20mm及び13mmの2本の線材コイルを、各々50mmの長さに切断し、オフラインで磁粉探傷によりきずの確認を行った。その結果、線径が20mmの線材にはきずが44個存在しており、線径が13mmの線材にはきずが22個存在していた。本実施形態の欠陥判別装置1では、線径が20mm及び13mmの2本の線材とも、過検出が1個発生したが、貫通型渦流探傷装置6では検出できなかったきずを含め、オンラインにおいて全てのきずを欠陥種Bと判定することができた。以上のことから、本実施形態の欠陥判別装置1は、精度良く欠陥の欠陥種を判別できることが明らかとなった。なお、本実施形態では、特徴量を取得するための取得部として撮像装置カメラ2及び光源を備え、被圧延材の撮像画像に画像処理を施すことによって得られる特徴量を用いて欠陥種を判別する場合を例に挙げて説明したが、本発明に係る欠陥判別装置はこれに限るものではなく、図5に示すような構成とすることも可能である。図5は、本発明の他の実施形態に係る欠陥判別装置1Aを示す概略構成図である。図5に示すように、本実施形態に係る欠陥判別装置1Aは、取得部7と、決定部3と、判別部4とを備える。取得部7は、被圧延材の撮像装置、被圧延材に渦流探傷を施す渦流探傷装置及び被圧延材に超音波探傷を施す超音波探傷装置のうちの少なくとも一つの装置から構成されている。判別部4は、前記撮像装置で撮像した被圧延材の撮像画像に画像処理を施すことによって得られる特徴量、前記渦流探傷装置で被圧延材に渦流探傷を施すことによって得られる特徴量及び前記超音波探傷装置で被圧延材に超音波探傷を施すことによって得られる特徴量のうち、少なくとも一種の特徴量を用いて、被圧延材に生じる判別対象欠陥の欠陥種を判別するように構成されている。"