特開2026-156271IP Force 特許公報全文掲載

ホーム > 特許ランキング > 株式会社ＳＣＲＥＥＮホールディングス > 特開2026-156271

技術分野

基板上の部品を検査する技術

要約特許出願時に添付された[要約書]

【課題】学習済みモデルの再学習に用いるデータの選定を適切に行う。
【解決手段】支援装置（５）は、欠陥検査装置（１）により欠陥と判定された画像について、欠陥判定の正否を判定して虚報をフィルタリングする虚報フィルタに構築された学習済みモデルに対する再学習を支援するための装置であり、欠陥と判定された複数の画像データのそれぞれに虚報フィルタの判定結果がタグ付けされた欠陥データセットに、正解情報、正否情報および区分情報をタグ付けし、欠陥データセットをディスプレイ（５５）に表示する。
【選択図】図３

発明が解決しようとする課題[発明の詳細な説明]から抜粋

上述のような技術の開発を進めていく中で、本件出願の発明者らは、次の課題を見出した。すなわち、学習フェーズで作成された学習済みモデルを欠陥検査装置に用いてリアルタイムで欠陥検査装置により欠陥検査を行う場合、初見の画像や学習済みモデルに問題があると、欠陥検査装置が真の欠陥を見逃して虚報と判定したり、虚報を欠陥として過剰に判定する可能性がある。このような可能性を考慮して、再学習を行って学習済みモデルを最適化する必要がある。

課題を解決するための手段[発明の詳細な説明]から抜粋

の課題を解決するために、本開示の一態様に係る支援装置は、欠陥検査装置により欠陥と判定された画像について、欠陥判定の正否を判定して虚報をフィルタリングする虚報フィルタに構築された学習済みモデルに対する再学習を支援するための支援装置であって、表示部と、メモリと、プロセッサと、を備え、前記プロセッサは前記メモリと連動し、以下の処理ａ）～ｆ）を行う。

発明の効果[発明の詳細な説明]から抜粋

本開示の一態様によれば、学習済みモデルの再学習に用いるデータの選定を適切に行うことができる。

この発明についての権利主張の範囲[特許請求の範囲]

知財ポータルサイト IP Force にログインして確認する (無料)

この特許公報に記載されている図面[図面の簡単な説明]から抜粋

【図1】 本開示の実施形態において、欠陥検査装置、学習装置および支援装置の構成の一例を示す図である。
【図2】 図１に示す欠陥検査装置が備えるコンピュータの構成の一例を示す図である。
【図3】 本開示の実施形態において、欠陥検査装置、学習装置、支援装置およびサーバの構成の一例を示すブロック図である。
【図4】 図３に示す支援装置が実行する処理の一例を示すフローチャートである。
【図5】 欠陥データセットの構造図の一例である。
【図6】 分類精度を示す画面の一例を示す図である。
【図7】 初見画像および既出画像に関する情報を示す画面の一例を示す図である。
【図8】 ディスプレイに表示される画像リストの一例を示す図である。
【図9】 図３に示す支援装置が、虚報フィルタで虚報と判定された画像データに対して、追加学習候補を抽出する処理の一例を示すフローチャートである。
【図10】 図３に示す支援装置が、虚報フィルタで欠陥と判定された画像データに対して、追加学習候補を抽出する処理の一例を示すフローチャートである。
【図11】 従来技術において学習フェーズおよび試験フェーズを示す図である。

選択図 図3出願人が指定した本件の代表的な図

１ 欠陥検査装置 ３１ ＣＰＵ ３９ ＧＰＵ ３３ ＲＡＭ ３４ 固定ディスク ５ 支援装置 ５０Ｃ 制御部 ５０Ｍ 記憶部 ５５ ディスプレイ

全ての図面はログインすると無料で閲覧できます。ログイン・ユーザー登録

［広告欄］

ログインすれば広告は減ります

ログインすれば広告は減ります

Copyright © Science Impact Inc. All Rights Reserved.