(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2023-11-07
(45)【発行日】2023-11-15
(54)【発明の名称】検査支援装置、検査支援方法、及びプログラム
(51)【国際特許分類】
G01N 23/04 20180101AFI20231108BHJP
G06T 7/00 20170101ALI20231108BHJP
【ＦＩ】
G01N23/04
G06T7/00 610Z
G06T7/00 300B
【請求項の数】
8
(21)【出願番号】P 2022501818
(86)(22)【出願日】2021-02-09
(86)【国際出願番号】 JP2021004694
(87)【国際公開番号】W WO2021166727
(87)【国際公開日】2021-08-26
【審査請求日】2022-08-04
(31)【優先権主張番号】P 2020027543
(32)【優先日】2020-02-20
(33)【優先権主張国・地域又は機関】JP
(73)【特許権者】
【識別番号】000004237
【氏名又は名称】日本電気株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110002044
【氏名又は名称】弁理士法人ブライタス
(72)【発明者】
【氏名】梶 雅裕
(72)【発明者】
【氏名】池村 和行
(72)【発明者】
【氏名】義経 真一
(72)【発明者】
【氏名】竹内 花織
【審査官】比嘉 翔一
(56)【参考文献】
【文献】特開２０１９－１７４４２１（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１０－１４０４４４（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１８－２０６０８２（ＪＰ，Ａ）
【文献】米国特許出願公開第２０１２／０２０７３５１（ＵＳ，Ａ１）
【文献】国際公開第２０１７／１４５９６０（ＷＯ，Ａ１）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｇ０１Ｎ２３／００－Ｇ０１Ｎ２３／２２７６
Ｇ０６Ｔ ７／００－Ｇ０６Ｔ ７／９０
ＪＳＴＰｌｕｓ／ＪＭＥＤＰｌｕｓ／ＪＳＴ７５８０（ＪＤｒｅａｍ３）
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
検査対象となる物品に電磁波を照射して得た透過画像を、ＡＩ（Artificial Intelligence）を用いて生成されたモデルに入力して、前記物品が特定物品であることを表す第一の確信度を出力する、第一の確信度出力手段と、前記物品に対して前記電磁波を照射して得た透過画像を得る検査と別の一つ以上の検査を実行して得られる検査結果に基づき変更された前記第一の確信度が、前記検査結果に応じて変更された第一の確信度閾値以上である場合、前記特定物品であると判定する、第一の判定手段と、
を有する検査支援装置。
【請求項2】
請求項１に記載の検査支援装置であって、前記検査結果に基づいて、前記物品が特定物品であることを表す第二の確信度を算出する、第二の確信度出力手段と、
前記第二の確信度に応じて、前記第一の確信度を変更する、変更手段と、
を有する検査支援装置。
【請求項3】
請求項１又は２に記載の検査支援装置であって、複数の前記特定物品ごとにモデルがある場合、前記検査結果に応じてモデルを選択する、第一のモデル選択手段
を有する検査支援装置。
【請求項4】
検査対象となる物品に電磁波を照射して得た透過画像と、前記物品に対して前記電磁波を照射して得た透過画像を得る検査と別の一つ以上の検査を実行して得られる検査結果と、をＡＩ（Artificial Intelligence）を用いて生成されたモデルに入力して、前記物品が特定物品であることを表す第三の確信度を出力する、第三の確信度出力手段と、前記第三の確信度が、前記検査結果に応じて変更された第三の確信度閾値以上である場合、前記物品が特定物品であると判定する、第二の判定手段と、
を有する検査支援装置。
【請求項5】
請求項４に記載の検査支援装置であって、複数の前記特定物品ごとにモデルがある場合、前記検査結果に応じてモデルを選択する、第二のモデル選択手段
を有する検査支援装置。
【請求項6】
請求項５に記載の検査支援装置であって、前記特定物品に関連付けられるリスクの度合いを判定する、リスク判定手段
を有する検査支援装置。
【請求項7】
検査対象となる物品に電磁波を照射して得た透過画像を、ＡＩ（Artificial Intelligence）を用いて生成されたモデルに入力して、前記物品が特定物品であることを表す第一の確信度を出力し、前記物品に対して前記電磁波を照射して得た透過画像を得る検査と別の一つ以上の検査を実行して得られる検査結果に基づき変更された前記第一の確信度が、前記検査結果に応じて変更された第一の確信度閾値以上である場合、前記特定物品であると判定する、
検査支援方法。
【請求項8】
コンピュータに、検査対象となる物品に電磁波を照射して得た透過画像を、ＡＩ（Artificial Intelligence）を用いて生成されたモデルに入力して、前記物品が特定物品であることを表す第一の確信度を出力させ、
前記物品に対して前記電磁波を照射して得た透過画像を得る検査と別の一つ以上の検査を実行して得られる検査結果に基づき変更された前記第一の確信度が、前記検査結果に応じて変更された第一の確信度閾値以上である場合、前記特定物品であると判定させる
命令を含むプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、電磁波を用いた検査を支援する検査支援装置、検査支援方法に関し、更には、これらを実現するためのプログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
外国から日本国内に輸入される物品には、社会悪物品（各種の禁止品目・規制品目などの物品）、航空危険物などがある。輸入される物品の検査は、例えば、税関、外郵出張所などで、Ｘ線検査装置を利用して行われている。また、物流業者の拠点などでも同様の検査が行われている。
【0003】
関連する技術として特許文献１には、検査対象物に特定物品が含まれているかを選別するための選別支援装置が開示されている。特許文献１の選別支援装置によれば、検査対象物に特定物品が含まれている確信度を出力するモデルに、検査対象物に電磁波を照射して得た透過画像を入力し、モデルから出力される確信度を用いて検査対象物に特定物品が含まれているかを判定する。なお、上述したモデルは、用途ごとに複数のモデルがあり、用途に応じて最適なモデルを選択して使用する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【文献】特開２０１９－１７４４２１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
しかしながら、Ｘ線検査装置、又は特許文献１の選別支援装置を用いて検査をしても、検査対象物に含まれる社会悪物品などの特定物品を精度よく検出できない。そのため、実際には現場の検査員がＸ線を用いた検査とは別に更に検査をしている。
【0006】
本発明の目的の一例は、特定物品を検出する精度を向上させる検査支援装置、検査支援方法、及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【0007】
上記目的を達成するため、本発明の一側面における検査支援装置は、
検査対象となる物品に電磁波を照射して得た透過画像をモデルに入力して、前記物品が特定物品であることを表す第一の確信度を出力する、第一の確信度出力部と、
前記物品に対して一つ以上の検査を実行して得られる検査結果に基づき変更された前記第一の確信度が、あらかじめ設定された第一の確信度閾値以上である場合、前記特定物品であると判定する、第一の判定部と、
を有することを特徴とする。
検査対象となる物品に電磁波を照射して得た透過画像をモデルに入力して、前記物品が特定物品であることを表す第一の確信度を出力する、第一の確信度出力部と、
前記物品に対して一つ以上の検査を実行して得られる検査結果に基づき変更された前記第一の確信度が、あらかじめ設定された第一の確信度閾値以上である場合、前記特定物品であると判定する、第一の判定部と、
を有することを特徴とする。
【0008】
また、上記目的を達成するため、本発明の一側面における検査支援装置は、
検査対象となる物品に電磁波を照射して得た透過画像と前記物品に対して一つ以上の検査を実行して得られる検査結果とをモデルに入力して、前記物品が特定物品であることを表す第三の確信度を出力する、第三の確信度出力部と、
前記第三の確信度が、あらかじめ設定された第三の確信度閾値以上である場合、前記物品が特定物品であると判定する、第二の判定部と、
を有することを特徴とする。
検査対象となる物品に電磁波を照射して得た透過画像と前記物品に対して一つ以上の検査を実行して得られる検査結果とをモデルに入力して、前記物品が特定物品であることを表す第三の確信度を出力する、第三の確信度出力部と、
前記第三の確信度が、あらかじめ設定された第三の確信度閾値以上である場合、前記物品が特定物品であると判定する、第二の判定部と、
を有することを特徴とする。
【0009】
また、上記目的を達成するため、本発明の一側面における検査支援方法は、
検査対象となる物品に電磁波を照射して得た透過画像をモデルに入力して、前記物品が特定物品であることを表す第一の確信度を出力する、第一の確信度出力ステップと、
前記物品に対して一つ以上の検査を実行して得られる検査結果に基づき変更された前記第一の確信度が、あらかじめ設定された第一の確信度閾値以上である場合、前記特定物品であると判定する、第一の判定ステップと、
を有することを特徴とする。
検査対象となる物品に電磁波を照射して得た透過画像をモデルに入力して、前記物品が特定物品であることを表す第一の確信度を出力する、第一の確信度出力ステップと、
前記物品に対して一つ以上の検査を実行して得られる検査結果に基づき変更された前記第一の確信度が、あらかじめ設定された第一の確信度閾値以上である場合、前記特定物品であると判定する、第一の判定ステップと、
を有することを特徴とする。
【0010】
また、上記目的を達成するため、本発明の一側面における検査支援方法は、
検査対象となる物品に電磁波を照射して得た透過画像と前記物品に対して一つ以上の検査を実行して得られる検査結果とをモデルに入力して、前記物品が特定物品であることを表す第三の確信度を出力する、第三の確信度出力ステップと、
前記第三の確信度が、あらかじめ設定された第三の確信度閾値以上である場合、前記物品が特定物品であると判定する、第二の判定ステップと、
を有することを特徴とする。
検査対象となる物品に電磁波を照射して得た透過画像と前記物品に対して一つ以上の検査を実行して得られる検査結果とをモデルに入力して、前記物品が特定物品であることを表す第三の確信度を出力する、第三の確信度出力ステップと、
前記第三の確信度が、あらかじめ設定された第三の確信度閾値以上である場合、前記物品が特定物品であると判定する、第二の判定ステップと、
を有することを特徴とする。
【0011】
また、上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるプログラムは、
コンピュータに、
検査対象となる物品に電磁波を照射して得た透過画像をモデルに入力して、前記物品が特定物品であることを表す第一の確信度を出力する、第一の判定ステップと、
前記物品に対して一つ以上の検査を実行して得られる検査結果に基づき変更された前記第一の確信度が、あらかじめ設定された第一の確信度閾値以上である場合、前記特定物品であると判定する、第一の判定ステップと、
を実行させることを特徴とする。
コンピュータに、
検査対象となる物品に電磁波を照射して得た透過画像をモデルに入力して、前記物品が特定物品であることを表す第一の確信度を出力する、第一の判定ステップと、
前記物品に対して一つ以上の検査を実行して得られる検査結果に基づき変更された前記第一の確信度が、あらかじめ設定された第一の確信度閾値以上である場合、前記特定物品であると判定する、第一の判定ステップと、
を実行させることを特徴とする。
【0012】
さらに、上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるプログラムは、
コンピュータに
検査対象となる物品に電磁波を照射して得た透過画像と前記物品に対して一つ以上の検査を実行して得られる検査結果とをモデルに入力して、前記物品が特定物品であることを表す第三の確信度を出力する、第三の確信度出力ステップと、
前記第三の確信度が、あらかじめ設定された第三の確信度閾値以上である場合、前記物品が特定物品であると判定する、第二の判定ステップと、
を実行させることを特徴とする。
コンピュータに
検査対象となる物品に電磁波を照射して得た透過画像と前記物品に対して一つ以上の検査を実行して得られる検査結果とをモデルに入力して、前記物品が特定物品であることを表す第三の確信度を出力する、第三の確信度出力ステップと、
前記第三の確信度が、あらかじめ設定された第三の確信度閾値以上である場合、前記物品が特定物品であると判定する、第二の判定ステップと、
を実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【0013】
以上のように本発明によれば、特定物品を検出する精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【0014】
【発明を実施するための形態】
【0015】
（実施形態１）
以下、図面を参照して、本発明の実施形態を説明する。なお、以下で説明する図面において、同一の機能又は対応する機能を有する要素には同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略することもある。
以下、図面を参照して、本発明の実施形態を説明する。なお、以下で説明する図面において、同一の機能又は対応する機能を有する要素には同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略することもある。
【0016】
【0017】
【0018】
このうち、第一の確信度出力部１１は、検査対象となる物品に電磁波を照射して得た透過画像をモデルに入力して、物品が特定物品であることを表す第一の確信度を出力する。
【0019】
透過画像は、例えば、Ｘ線検査装置などを用いて、物品又は物品を包む外装にＸ線を照射し、透過したＸ線から得られる画像である。
【0020】
モデルは、ディープラーニングなどのＡＩ（Artificial Intelligence）を用いて生成されたモデルである。モデルは、例えば、学習フェーズにおいて、大量の透過画像（データセット）を入力して機械学習により生成される。モデルは、検査支援装置１０内に設けられた記憶装置、又は検査支援装置１０と別に設けられた記憶装置に記憶されている。
【0021】
第一の確信度は、例えば、透過画像を、モデルを用いて検査（モデル検査）した結果、検査対象の物品が特定物品である確率（尤度）などを表す指標である。特定物品は、社会悪物品（各種の禁止品目・規制品目などの物品）、航空危険物などが考えられる。
【0022】
変更部１２は、物品に対して一つ以上の検査を実行して得られる検査結果に基づいて、第一の確信度を変更する。
【0023】
検査には、例えば、外装検査、重量検査、寸法検査、臭気検査、触感検査、温度検査などがある。外装検査は、例えば、物品を包む外装の材質、その外装にある文字、絵柄、スタンプなどの外装の特徴を用いて、人手又は自動により、外装内部の物品の差出地（発地）を推定するための検査である。ただし、上述した特徴に限定されるものではなく、上述した特徴以外の特徴を用いてもよい。
【0024】
重量検査は、物品又は物品を包む外装の重量を、重量センサを用いて計測する検査である。寸法検査は、物品又は物品を包む外装の寸法を、カメラなどの撮像装置が撮像した画像に基づいて計測する検査である。臭気検査は、物品又は物品を包む外装の臭気を、臭気センサを用いて計測する検査である。触感検査は、物品又は物品を包む外装の触感を、人手又は自動により、圧力センサなどを用いて計測する検査である。温度検査は、物品又は物品を包む外装の温度を、温度センサ、熱映像カメラなどを用いて計測する検査である。また、検査には、物品の数を計測する検査を含めてもよい。
【0025】
第一の判定部１３は、変更した第一の確信度が、検査結果に応じて変更された第一の確信度閾値以上である場合、特定物品であると判定する。
【0026】
本実施形態においては、モデル検査と別の一つ以上の検査の結果を用いて、特定物品であることを表す第一の確信度を変更するので、特定物品を検出する精度を向上させることができる。
【0027】
【0028】
図２に示すように、本実施形態におけるシステム２０は、検査支援装置１０に加えて、透過画像生成装置２１と、撮像装置２２と、入力装置２３と、センサ２４と、出力装置２５とを有する。また、本実施形態における検査支援装置１０は、第一の確信度出力部１１、変更部１２、第一の判定部１３に加えて、取得部１４と、第一の閾値変更部１５と、第一のモデル選択部１６と、リスク変更部１７と、出力情報生成部１８とを有する。
【0029】
検査支援装置１０は、モデル検査の出力（第一の確信度）に加え、他の一つ以上の検査結果を用いて、特定物品を検出する精度を向上させる装置である。検査支援装置１０は、例えば、プログラマブルなデバイス（例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、又はＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）などのプログラマブルなデバイス、又はＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、又はそれらのうちの一つ以上を搭載した回路、コンピュータなどの情報処理装置である。なお、検査支援装置１０は、サーバコンピュータ、モバイル端末などの情報処理装置でもよい。
【0030】
透過画像生成装置２１（例えば、Ｘ線撮像装置などの装置）は、検査対象となる外装された物品にＸ線を照射し、Ｘ線透過量、又は反射の大小を計測し、計測結果を用いて透過画像を生成する装置である。具体的には、まず、透過画像生成装置２１は、検査対象となる外装された物品を所定の位置で撮像して透過画像を生成する。続いて、透過画像生成装置２１は、生成された透過画像を取得部１４へ送信する。なお、透過画像を得る装置は、Ｘ線撮像装置に限定されるものではなく、ミリ波を利用したミリ波パッシブ撮像装置などを用いてもよい。
【0031】
撮像装置２２は、検査対象となる物品又は物品の外装を撮像する。具体的には、まず、カメラなどの撮像装置２２は、検査対象となる物品又は物品の外装を所定の位置で撮像する。続いて、撮像装置２２は、生成された画像を取得部１４へ出力する。なお、この撮像された画像は、寸法検査などで用いられる。
【0032】
入力装置２３は、検査対象となる物品又は外装された物品に対して、検査員が上述した検査を行った結果（検査結果）を入力するための装置である。具体的には、まず、入力装置２３は、タッチパネル、キーボード、マウスなどのユーザーインターフェイスを用いて、検査員が検査結果を入力する。続いて、入力装置２３により入力された検査結果は、取得部１４に送信される。
【0033】
センサ２４は、例えば、重量検査で用いる重量センサ、臭気検査で用いる臭気センサ、触感検査で用いる圧力センサ、温度検査で用いる温度センサ、熱映像カメラなどのセンサである。ただし、上述したセンサに限定されるものではない。
【0034】
出力装置２５は、出力情報生成部１８により、出力可能な形式に変換された、出力情報を取得し、その出力情報に基づいて、生成した画像及び音声などを出力する。出力装置２５は、例えば、液晶、有機ＥＬ（Electro Luminescence）、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）を用いた画像表示装置などである。さらに、画像表示装置は、スピーカなどの音声出力装置などを備えていてもよい。なお、出力装置２５は、プリンタなどの印刷装置でもよい。又は、出力装置２５は、回転灯などでもよい。
【0035】
検査支援装置について詳細な説明をする。
取得部１４は、透過画像と、検査結果（物品又は物品の外装を撮像した画像、入力装置２３により入力された検査結果、センサ２４（各種センサ）の出力結果など）とを取得する。続いて、取得部１４は、検査結果を第一の閾値変更部１５、第一のモデル選択部１６へ出力する。取得部１４は、透過画像を第一の確信度出力部１１へ出力する。
取得部１４は、透過画像と、検査結果（物品又は物品の外装を撮像した画像、入力装置２３により入力された検査結果、センサ２４（各種センサ）の出力結果など）とを取得する。続いて、取得部１４は、検査結果を第一の閾値変更部１５、第一のモデル選択部１６へ出力する。取得部１４は、透過画像を第一の確信度出力部１１へ出力する。
【0036】
第一の確信度出力部１１は、透過画像をモデルに入力して、モデルから、物品又は外装内の物品が特定物品であることを表す第一の確信度を取得する。具体的には、まず、第一の確信度出力部１１は、取得部１４から透過画像を取得する。続いて、第一の確信度出力部１１は、取得した透過画像をモデルに入力する。続いて、第一の確信度出力部１１は、モデルから出力された第一の確信度を取得する。続いて、第一の確信度出力部１１は、第一の確信度を変更部１２、出力情報生成部１８へ出力する。
【0037】
例えば、特定物品の品目がＡからＥである場合について説明する。図３は、特定物品と確信度との関係を説明するための図である。図３の例では、品目ＡからＥそれぞれについてモデルがある場合、例えば、品目Ａのモデルを用いた場合、品目Ａであることを表す第一の確信度「Ｃｏｎｆ_１１」が出力される。なお、品目ＡからＥそれぞれの第一の確信度を同時に出力するモデルを用いてもよい。その場合、モデルは、品目ＡからＥそれぞれについて、品目ＡからＥに対応する第一の確信度「Ｃｏｎｆ_１１」から「Ｃｏｎｆ_１５」を出力する。
【0038】
なお、第一の確信度を出力するモデルと別に、特定物品の数を特定するモデルを設けてもよい。
【0039】
変更部１２は、モデル検査とは別の一つ以上の検査を人手又は自動で実行し、得られる検査結果に基づいて、第一の確信度を変更する。具体的には、まず、変更部１２は、取得部１４から検査結果を取得する。続いて、変更部１２は、検査結果を用いて、あらかじめ設定された判定情報を参照し、第一の確信度を変更するために用いる変更値を求める。続いて、変更部１２は、変更値を用いて第一の確信度を変更する。続いて、変更部１２は、変更した第一の確信度を記憶するともに、出力情報生成部１８へ出力する。
【0040】
第一の確信度変更用の判定情報は、判定条件と変更値とが関連付けられた情報である。図４は、判定情報のデータ構造を説明するための図である。
【0041】
例えば、図４が品目Ａの判定情報４１である場合、変更部１２は、検査結果に相当する条件を、図４に示す「判定条件」の「条件１」から「条件６」・・・の中から選択する。その後、変更部１２は、選択された条件に対応する変更値を選択する。例えば、「条件１」が選択された場合、変更部１２は、「条件１」に対応する「Ｃｈｇ＿１１」を選択する。続いて、変更部１２は、選択された変更値を用いて、第一の確信度を変更する。
【0042】
例えば、品目Ａにおいて外装検査をした結果、外装にＡ国（社会悪物品使用許可している国）の名前が記載されていた場合、変更部１２は、この検査結果に相当する条件を検出する。その後、変更部１２は、条件に対応する変更値を取得し、品目Ａに対応する第一の確信度を変更値に基づいて下げる。そうすることで、社会悪物品が含まれていることを検出する精度を向上させる。
【0043】
また、品目Ｂにおいて外装検査をした結果、外装に記載されている品目が、モデル検査の結果とで異なる場合、変更部１２は、この検査結果に相当する条件を検出する。その後、変更部１２は、条件に対応する変更値を取得し、品目Ｂに対応する第一の確信度を変更値に基づいて下げる。そうすることで、社会悪物品が含まれていることを検出する精度を向上させる。
【0044】
また、品目Ｃにおいて外装検査をした結果、特定の包装紙（過去に検出した社会悪物品の包装紙）に包まれている場合、変更部１２は、この検査結果に相当する条件を検出する。その後、変更部１２は、条件に対応する変更値を取得し、品目Ｃに対応する第一の確信度を変更値に基づいて下げる。そうすることで、社会悪物品が含まれていることを検出する精度を向上させる。
【0045】
また、品目Ｄにおいて重量検査をした結果、所定サイズの書状が２００ｇ以上の重量である場合（例えば、小さい郵便物で極端に重い場合）、変更部１２は、この検査結果に相当する条件を検出する。その後、変更部１２は、条件に対応する変更値を取得し、金の密輸の可能性があるため、確信度を下げて、社会悪物品が含まれていることを検出する精度を向上させる。
【0046】
また、品目Ａにおいて臭気検査をした結果、一定数以上のニオイ物質を検知した場合、変更部１２は、この検査結果に相当する条件を検出する。その後、変更部１２は、条件に対応する変更値を取得し、品目Ａに対応する第一の確信度を変更値に基づいて下げる。そうすることで、社会悪物品が含まれていることを検出する精度を向上させる。
【0047】
また、品目Ａにおいて触感検査をした結果、押しつぶして粒を検知した場合、変更部１２は、この検査結果に相当する条件を検出する。その後、変更部１２は、条件に対応する変更値を取得し、品目Ａに対応する第一の確信度を変更値に基づいて下げる。そうすることで、社会悪物品が含まれていることを検出する精度を向上させる。
【0048】
また、品目Ｅにおいて温度検査をした結果、温度が０℃以下の場合（例えば、薬品が含まれている可能性が高い場合）、変更部１２は、この検査結果に相当する条件を検出する。その後、変更部１２は、条件に対応する変更値を取得し、品目Ｅに対応する第一の確信度を変更値に基づいて下げる。そうすることで、社会悪物品が含まれていることを検出する精度を向上させる。
【0049】
また、品目Ｅにおいて温度検査をした結果、温度が２５℃以上の場合（例えば、輸入禁止動物が含まれている可能性が高い場合）、変更部１２は、この検査結果に相当する条件を検出する。その後、変更部１２は、条件に対応する変更値を取得し、品目Ｅに対応する第一の確信度を変更値に基づいて下げる。そうすることで、社会悪物品が含まれていることを検出する精度を向上させる。
【0050】
なお、変更部１２は、変更値として第二の確信度を用い、第二の確信度に応じて、第一の確信度を変更してもよい。第二の確信度出力部（不図示）は、第二の確信度を、物品に対して一つ以上の検査を実行して得られる検査結果に基づいて算出する。
【0051】
第二の確信度は、例えば、上述した検査結果における、検査対象の物品が特定物品である確率（尤度）などを表す指標である。特定物品は、社会悪物品（各種の禁止品目・規制品目などの物品）、航空危険物などが考えられる。
【0052】
第一の判定部１３は、第一の確信度が、検査結果に応じて変更された第一の確信度閾値以上である場合、特定物品であると判定する。具体的には、まず、第一の判定部１３は、第一の確信度を取得する。続いて、第一の判定部１３は、取得した第一の確信度を用いて、閾値情報を参照し、第一の確信度が第一の確信度閾値以上であるか否かを判定する。続いて、第一の判定部１３は、第一の確信度が第一の確信度閾値以上である場合、モデル検査をした物品を特定物品と判定する。続いて、第一の判定部１３は、検出した特定物品を表す情報を出力情報生成部１８へ出力する。
【0053】
【0054】
例えば、品目Ａを検出するモデルを用いて検査し、第一の確信度Ｃｏｎｆ＿１１が確信度閾値Ｔｈ＿１以上である場合、第一の判定部１３は、品目Ａを検出したことになる。
【0055】
第一の閾値変更部１５は、第一の確信度閾値を検査結果に応じて変更する。具体的には、第一の閾値変更部１５は、まず、取得部１４から検査結果を取得する。続いて、第一の閾値変更部１５は、検査結果を用いて、あらかじめ設定された第一の確信度閾値変更用の判定情報を参照し、第一の確信度閾値を変更するために用いる変更値を求める。続いて、第一の閾値変更部１５は、変更値を用いて第一の確信度閾値を変更する。続いて、第一の閾値変更部１５は、変更した第一の確信度閾値を出力情報生成部１８へ出力する。
【0056】
第一の確信度閾値変更用の判定情報は、判定条件と閾値変更値とが関連付けられた情報である。図６は、判定情報のデータ構造を説明するための図である。例えば、図６が品目Ａの判定情報６１である場合、第一の閾値変更部１５は、検査結果に相当する条件を、図６に示す「判定条件」の「条件１」から「条件６」・・・の中から選択する。その後、第一の閾値変更部１５は、選択された条件に対応する変更値を選択する。例えば、「条件１」が選択された場合、変更部１２は、「条件１」に対応する「Ｃｈｇ＿２１」を選択する。続いて、第一の閾値変更部１５は、選択された変更値を用いて、第一の確信度閾値を変更する。
【0057】
このように、モデル検査と別の一つ以上の検査の結果を用いて、第一の確信度閾値を変更するので、特定物品を検出する精度を向上させることができる。
【0058】
第一のモデル選択部１６は、複数の特定物品ごとにモデルがある場合、検査結果に応じてモデルを選択する。具体的には、まず、第一のモデル選択部１６は、取得部１４から検査結果を取得する。続いて、第一のモデル選択部１６は、検査結果を用いて、あらかじめ設定されたモデル選択情報を参照し、モデル検査で用いるモデルを選択する。
【0059】
モデル選択情報は、モデル判定条件とモデルとが関連付けられた情報である。図７は、モデル選択情報のデータ構造を説明するための図である。
【0060】
例えば、図７に示すモデル選択情報７１の場合、第一のモデル選択部１６は、検査結果に相当する条件を、図７に示す「モデル判定条件」の「モデル条件１」から「モデル条件６」・・・の中から選択する。その後、第一のモデル選択部１６は、選択された条件に対応するモデルを選択する。例えば、「モデル条件１」が選択された場合、第一のモデル選択部１６は、「モデル条件１」に対応するモデル「Ａ」を選択する。続いて、第一のモデル選択部１６は、選択されたモデル「Ａ」を用いて、モデル検査に使用するモデルを切り替える。
【0061】
このように、モデル検査に用いるモデルを自動で切り替えることで、検査員の作業効率を向上させることができる。
【0062】
リスク変更部１７は、検査結果に応じて、特定物品に関連付けられているリスクを変更する。リスクは、特定物品の危険度を表す指標（リスクの度合い）である。リスクは、例えば、「高」「低」の二つのレベルで表してもよいし、三つ以上のレベルで表してもよい。
【0063】
具体的には、まず、リスク変更部１７は、あらかじめ設定されたリスク情報を参照し、現在使用しているモデルに対応するリスクを判定する。図８は、リスク情報のデータ構造を説明するための図である。リスク情報は、モデルとリスクとが関連付けられた情報である。
【0064】
例えば、物品がワインボトルである場合に、ワインボトルに危険物が混入していれば、その物品は高リスクであると判定される。
【0065】
また、リスク変更部１７は、取得部１４から検査結果を取得する。続いて、リスク変更部１７は、検査結果に応じて、あらかじめ設定されたリスク変更用の判定情報を参照し、リスクを変更するために用いるリスク変更値を選択する。
【0066】
図９は、判定情報のデータ構造を説明するための図である。リスク変更用の判定情報は、判定条件とリスク変更値とが関連付けられた情報である。
【0067】
例えば、図９が品目Ａの判定情報９１である場合、リスク変更部１７は、検査結果に相当する条件を、図９に示す「判定条件」の「条件１」から「条件６」・・・の中から選択する。その後、リスク変更部１７は、選択された条件に対応するリスク変更値を選択する。例えば、「条件１」が選択された場合、リスク変更部１７は、「条件１」に対応する「ＲＣｈｇ＿１」を選択する。
【0068】
続いて、リスク変更部１７は、選択されたリスク変更値を用いてリスクを変更する。続いて、リスク変更部１７は、変更したリスクを出力情報生成部１８へ出力する。
【0069】
図８、図９の例では、モデル「Ａ」が選択された場合、リスク変更部１７は、モデル「Ａ」に対応するリスク「Ｒ＿１」を選択する。次に、リスク変更部１７は、検査結果に基づいてリスク変更値を選択する。リスク変更値として「ＲＣｈｇ＿１」が選択された場合、リスク変更部１７は、リスク「Ｒ＿１」をリスク変更値「ＲＣｈｇ＿１」を用いて変更する。
【0070】
例えば、外装検査の結果において、要注意国の名前が記載されている場合、物品のリスクを現状より高いリスクに設定する。
【0071】
また、リスク変更部１７にリスク判定部を設けてもよい。ただし、リスク判定部は、リスク変更部１７と別に設けてもよい。
【0072】
リスク判定部は、リスクと、あらかじめ設定されたリスク条件に基づいて、特定物品のリスク管理指標を出力する。リスク条件は、例えば、特定物品の数量などを表す情報である。リスク管理指標は、例えば、リスクとリスク条件とに基づいて決まる指標（スコア）である。
【0073】
例えば、特定物品Ａのリスクが「低」で、検査結果において外装内に単一の特定物品Ａが検知された場合、リスクの度合いを「１」に設定する。また、特定物品Ａのリスクが「低」で、検査結果において外装内に複数の特定物品Ａが検知された場合、特定物品Ａが単一のときよりリスクの度合いが高くなるので「３」などに設定する。
【0074】
特定物品Ｂのリスクが「高」で、検査結果において外装内に単一の特定物品Ｂが検知された場合、単一であっても特定物品Ｂはリスクが高いので、リスクの度合いを「５」などに設定する。また、特定物品のリスクが「高」で、検査結果において外装内に複数の特定物品Ｂが検知された場合、単一のリスクよりリスクの度合いが高くなるので「７」などに設定する。
【0075】
出力情報生成部１８は、透過画像、第一の確信度、第一の確信度閾値、リスク、又はそれらのいずれかの情報を、出力装置２５で出力可能な形式に変換して出力情報を生成し、出力情報を出力装置２５に送信する。出力装置２５が回転灯である場合には、例えば、回転灯が出力情報を取得すると、点灯、又は点灯及び音を出力する。
【0076】
［装置動作］
次に、本発明の実施形態１における検査支援装置の動作について図１０を用いて説明する。図１０は、検査支援装置の動作の一例を説明するための図である。以下の説明においては、適宜図１から図９を参照する。また、本実施形態１では、検査支援装置を動作させることによって、検査支援方法が実施される。よって、本実施形態における検査支援方法の説明は、以下の検査支援装置の動作説明に代える。
次に、本発明の実施形態１における検査支援装置の動作について図１０を用いて説明する。図１０は、検査支援装置の動作の一例を説明するための図である。以下の説明においては、適宜図１から図９を参照する。また、本実施形態１では、検査支援装置を動作させることによって、検査支援方法が実施される。よって、本実施形態における検査支援方法の説明は、以下の検査支援装置の動作説明に代える。
【0077】
図１０に示すように、最初に、取得部１４は、透過画像と、検査結果（物品又は物品の外装を撮像した画像、入力装置２３により入力された検査結果、センサ２４（各種センサ）の出力結果など）とを取得する（ステップＡ１）。続いて、ステップＡ１において、取得部１４は、検査結果を第一の閾値変更部１５、第一のモデル選択部１６へ出力する。取得部１４は、透過画像を第一の確信度出力部１１へ出力する。
【0078】
次に、第一のモデル選択部１６は、複数の特定物品ごとにモデルがある場合、検査結果に応じてモデルを選択する（ステップＡ２）。
【0079】
具体的には、ステップＡ２において、まず、第一のモデル選択部１６は、取得部１４から検査結果を取得する。続いて、ステップＡ２において、第一のモデル選択部１６は、検査結果を用いて、あらかじめ設定されたモデル選択情報を参照し、モデル検査で用いるモデルを選択する。
【0080】
次に、第一の確信度出力部１１は、透過画像をモデルに入力して、モデルから物品又は外装内の物品が特定物品であることを表す第一の確信度を取得する（ステップＡ３）。
【0081】
具体的には、ステップＡ３において、まず、第一の確信度出力部１１は、取得部１４から透過画像を取得する。続いて、ステップＡ３において、第一の確信度出力部１１は、取得した透過画像をモデルに入力する。続いて、ステップＡ３において、第一の確信度出力部１１は、モデルから出力された第一の確信度を取得する。続いて、ステップＡ３において、第一の確信度出力部１１は、第一の確信度を変更部１２、出力情報生成部１８へ出力する。
次に、変更部１２は、モデル検査とは別の一つ以上の検査を人手又は自動で実行し、得られる検査結果に基づいて、第一の確信度を変更する（ステップＡ４）。
次に、変更部１２は、モデル検査とは別の一つ以上の検査を人手又は自動で実行し、得られる検査結果に基づいて、第一の確信度を変更する（ステップＡ４）。
【0082】
具体的には、ステップＡ４において、まず、変更部１２は、取得部１４から検査結果を取得する。続いて、ステップＡ４において、変更部１２は、検査結果を用いて、あらかじめ設定された判定情報を参照し、第一の確信度を変更するために用いる変更値を求める。続いて、ステップＡ４において、変更部１２は、変更値を用いて第一の確信度を変更する。続いて、ステップＡ４において、変更部１２は、変更した第一の確信度を記憶するともに、出力情報生成部１８へ出力する。
【0083】
次に、第一の閾値変更部１５は、第一の確信度閾値を検査結果に応じて変更する（ステップＡ５）。
【0084】
具体的には、ステップＡ５において、まず、第一の閾値変更部１５は、取得部１４から検査結果を取得する。続いて、ステップＡ５において、第一の閾値変更部１５は、検査結果を用いて、あらかじめ設定された第一の確信度閾値変更用の判定情報を参照し、第一の確信度閾値を変更するために用いる変更値を求める。続いて、ステップＡ５において、第一の閾値変更部１５は、変更値を用いて第一の確信度閾値を変更する。続いて、ステップＡ５において、第一の閾値変更部１５は、変更した第一の確信度閾値を出力情報生成部１８へ出力する。
【0085】
ただし、ステップＡ４、Ａ５の処理の順番は限定されるものでなく、ステップＡ５、Ａ４の順番で処理をしてもよい。さらに、ステップＡ４、Ａ５のいずれか一方の処理はなくてもよい。
【0086】
次に、第一の判定部１３は、第一の確信度が、検査結果に応じて変更された第一の確信度閾値以上である場合、特定物品であると判定する（ステップＡ６）。
【0087】
具体的には、ステップＡ６において、まず、第一の判定部１３は、第一の確信度を取得する。続いて、ステップＡ６において、第一の判定部１３は、取得した第一の確信度を用いて、閾値情報を参照し、第一の確信度が第一の確信度閾値以上であるか否かを判定する。続いて、ステップＡ６において、第一の判定部１３は、第一の確信度が第一の確信度閾値以上である場合、モデル検査をした物品を特定物品と判定する。続いて、ステップＡ６において、第一の判定部１３は、検出した特定物品を表す情報を出力情報生成部１８へ出力する。
【0088】
次に、リスク変更部１７は、検査結果に応じて、特定物品に関連付けられているリスクを変更する（ステップＡ７）。
【0089】
具体的には、ステップＡ７において、まず、リスク変更部１７は、あらかじめ設定されたリスク情報を参照し、現在使用しているモデルに対応するリスクを取得する。また、ステップＡ７において、リスク変更部１７は、取得部１４から検査結果を取得する。
【0090】
続いて、ステップＡ７において、リスク変更部１７は、検査結果に応じて、あらかじめ設定されたリスク変更用の判定情報を参照し、リスクを変更するために用いるリスク変更値を選択する。続いて、ステップＡ７において、リスク変更部１７は、リスク変更値を用いてリスクを変更する。
【0091】
次に、出力情報生成部１８は、透過画像、第一の確信度、第一の確信度閾値、リスク、又はそれらのいずれかの情報を、出力装置２５で出力可能な形式に変換して出力情報を生成し、出力情報を出力装置２５に送信する（ステップＡ８）。出力装置２５が回転灯である場合には、例えば、回転灯が出力情報を取得すると、点灯、又は点灯及び音を出力する。
【0092】
このように、対象物品ごとに、上述したステップＡ１からＡ８の処理を実行し、対象物品に対して検査を行う。
【0093】
［実施形態１の効果］
以上のように本実施形態１によれば、モデル検査と別の一つ以上の検査の結果を用いて、特定物品であることを表す第一の確信度を変更するので、特定物品を検出する精度を向上させることができる。
以上のように本実施形態１によれば、モデル検査と別の一つ以上の検査の結果を用いて、特定物品であることを表す第一の確信度を変更するので、特定物品を検出する精度を向上させることができる。
【0094】
［プログラム］
本発明の実施形態１におけるプログラムは、コンピュータに、図１０に示すステップＡ１からＡ８を実行させるプログラムであればよい。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、本実施形態における検査支援装置と検査支援方法とを実現することができる。この場合、コンピュータのプロセッサは、取得部１４、第一のモデル選択部１６、第一の確信度出力部１１、変更部１２、第一の閾値変更部１５、第一の判定部１３、リスク変更部１７、出力情報生成部１８として機能し、処理を行なう。
本発明の実施形態１におけるプログラムは、コンピュータに、図１０に示すステップＡ１からＡ８を実行させるプログラムであればよい。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、本実施形態における検査支援装置と検査支援方法とを実現することができる。この場合、コンピュータのプロセッサは、取得部１４、第一のモデル選択部１６、第一の確信度出力部１１、変更部１２、第一の閾値変更部１５、第一の判定部１３、リスク変更部１７、出力情報生成部１８として機能し、処理を行なう。
【0095】
また、本実施形態におけるプログラムは、複数のコンピュータによって構築されたコンピュータシステムによって実行されてもよい。この場合は、例えば、各コンピュータが、それぞれ、取得部１４、第一のモデル選択部１６、第一の確信度出力部１１、変更部１２、第一の閾値変更部１５、第一の判定部１３、リスク変更部１７、出力情報生成部１８のいずれかとして機能してもよい。
【0096】
（実施形態２）
以下に図面を参照して、本発明の実施形態２を説明する。なお、以下で説明する図面において、同一の機能又は対応する機能を有する要素には同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略することもある。
以下に図面を参照して、本発明の実施形態２を説明する。なお、以下で説明する図面において、同一の機能又は対応する機能を有する要素には同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略することもある。
【0097】
【0098】
【0099】
このうち、第三の確信度出力部１０１は、検査対象となる物品に電磁波を照射して得た透過画像と、物品に対して一つ以上の検査を実行して得られる検査結果とをモデルに入力して、物品が特定物品であることを表す第三の確信度を出力する。
【0100】
モデルは、ディープラーニングなどのＡＩを用いて生成されたモデルである。モデルは、例えば、学習フェーズにおいて、データセットとして大量の透過画像及び検査結果を入力して機械学習により生成される。モデルは、検査支援装置１００内に設けられた記憶装置、又は検査支援装置１００と別に設けられた記憶装置に記憶されている。
【0101】
第三の確信度は、例えば、透過画像に特定物品が含まれている確率（尤度）などを表す指標である。
【0102】
第二の判定部１０２は、第三の確信度が、検査結果に応じて変更された第三の確信度閾値以上である場合、特定物品であると判定する。
【0103】
本実施形態においては、透過画像と検査結果とをモデルに入力して機械学習させるため、特定物品を検出する精度を向上させることができる。
【0104】
【0105】
図１２に示すように、本実施形態におけるシステム１１０は、検査支援装置１００に加えて、透過画像生成装置２１と、撮像装置２２と、入力装置２３と、センサ２４と、出力装置２５とを有する。また、本実施形態における検査支援装置１００は、第三の確信度出力部１０１、第二の判定部１０２に加えて、取得部１０３と、第二の閾値変更部１０４と、第二のモデル選択部１０５と、リスク変更部１７と、出力情報生成部１８とを有する。
【0106】
検査支援装置１００は、透過画像と検査結果とを入力して機械学習により生成されたモデル用いることで、モデルの出力（第三の確信度）の精度を向上させる装置である。そのため、特定物品を検出する精度も向上する。検査支援装置１００は、例えば、例えば、ＣＰＵ、又はＦＰＧＡなどのプログラマブルなデバイス、又はＧＰＵ、又はそれらのうちの一つ以上を搭載した回路、コンピュータなどの情報処理装置である。なお、検査支援装置１００は、サーバコンピュータ、モバイル端末などの情報処理装置でもよい。
【0107】
なお、透過画像生成装置２１、撮像装置２２、入力装置２３、センサ２４、出力装置２５、の説明については、実施形態１において説明したので省略する。
【0108】
検査支援装置について詳細な説明をする。
取得部１０３は、透過画像と検査結果とを取得する。続いて、取得部１０３は、検査結果を第二の閾値変更部１０４、第二のモデル選択部１０５へ出力する。透過画像と検査結果とを第三の確信度出力部１０１へ出力する。
取得部１０３は、透過画像と検査結果とを取得する。続いて、取得部１０３は、検査結果を第二の閾値変更部１０４、第二のモデル選択部１０５へ出力する。透過画像と検査結果とを第三の確信度出力部１０１へ出力する。
【0109】
第三の確信度出力部１０１は、透過画像と検査結果とをモデルに入力して、モデルから物品又は外装内の物品が特定物品であることを表す第三の確信度を取得する。具体的には、まず、第三の確信度出力部１０１は、取得部１０３から透過画像と検査結果を取得する。続いて、第三の確信度出力部１０１は、取得した透過画像と検査結果とをモデルに入力する。続いて、第三の確信度出力部１０１は、モデルから出力された第三の確信度を取得する。続いて、第三の確信度出力部１０１は、第三の確信度を第二の判定部１０２、出力情報生成部１８へ出力する。
【0110】
例えば、特定物品の品目がＡからＥである場合について説明する。実施形態２では、品目Ａのモデルを用いた場合、品目Ａであることを表す第三の確信度が出力される。なお、品目ＡからＥそれぞれの第三の確信度を同時に出力するモデルを用いてもよい。
【0111】
第二の判定部１０２は、第三の確信度が、検査結果に応じて変更された第三の確信度閾値以上である場合、特定物品であると判定する。具体的には、まず、第二の判定部１０２は、第三の確信度を取得する。続いて、第二の判定部１０２は、取得した第三の確信度を用いて、閾値情報を参照し、第三の確信度が第三の確信度閾値以上であるか否かを判定する。続いて、第二の判定部１０２は、第三の確信度が第三の確信度閾値以上である場合、モデル検査をした物品を特定物品と判定する。続いて、第二の判定部１０２は、検出した特定物品を表す情報を出力情報生成部１８へ出力する。
【0112】
例えば、品目Ａを検出するモデルから出力された第三の確信度が第二確信度閾値以上である場合、第二の判定部１０２は、品目Ａを検出したことになる。
【0113】
第二の閾値変更部１０４は、第三の確信度閾値を検査結果に応じて変更する。具体的には、まず、第二の閾値変更部１０４は、取得部１０３から検査結果を取得する。続いて、第二の閾値変更部１０４は、検査結果を用いて、あらかじめ設定された第三の確信度閾値変更用の判定情報を参照し、第三の確信度閾値を変更するために用いる変更値を求める。続いて、第二の閾値変更部１０４は、変更値を用いて第三の確信度閾値を変更する。続いて、第二の閾値変更部１０４は、変更した第三の確信度閾値を出力情報生成部１８へ出力する。
【0114】
第二のモデル選択部１０５は、複数の特定物品ごとにモデルがある場合、検査結果に応じてモデルを選択する。具体的には、まず、第二のモデル選択部１０５は、取得部１０３から検査結果を取得する。続いて、第二のモデル選択部１０５は、検査結果を用いて、あらかじめ設定されたモデル選択情報を参照し、モデル検査で用いるモデルを選択する。
【0115】
なお、リスク変更部１７の説明については、実施形態１において説明したので省略する。
【0116】
出力情報生成部１８は、透過画像、第三の確信度、第三の確信度閾値、リスク、又はそれらのいずれかの情報を、出力装置２５で出力可能な形式に変換して出力情報を生成し、出力情報を出力装置２５に送信する。
【0117】
［装置動作］
次に、本発明の実施形態２における検査支援装置の動作について図１３を用いて説明する。図１３は、検査支援装置の動作の一例を説明するための図である。以下の説明においては、適宜図１１から図１２を参照する。また、本実施形態２では、検査支援装置を動作させることによって、検査支援方法が実施される。よって、本実施形態における検査支援方法の説明は、以下の検査支援装置の動作説明に代える。
次に、本発明の実施形態２における検査支援装置の動作について図１３を用いて説明する。図１３は、検査支援装置の動作の一例を説明するための図である。以下の説明においては、適宜図１１から図１２を参照する。また、本実施形態２では、検査支援装置を動作させることによって、検査支援方法が実施される。よって、本実施形態における検査支援方法の説明は、以下の検査支援装置の動作説明に代える。
【0118】
図１３に示すように、最初に、取得部１０３は、透過画像と検査結果とを取得する（ステップＢ１）。続いて、ステップＢ１において、取得部１０３は、検査結果を第二の閾値変更部１０４、第二のモデル選択部１０５へ出力する。取得部１０３は、透過画像と検査結果とを第三の確信度出力部１０１へ出力する。
【0119】
次に、第二のモデル選択部１０５は、複数の特定物品ごとにモデルがある場合、検査結果に応じてモデルを選択する（ステップＢ２）。
【0120】
具体的には、ステップＢ２において、まず、第二のモデル選択部１０５は、取得部１０３から検査結果を取得する。続いて、ステップＢ２において、第二のモデル選択部１０５は、検査結果を用いて、あらかじめ設定されたモデル選択情報を参照し、モデル検査で用いるモデルを選択する。
【0121】
次に、第三の確信度出力部１０１は、透過画像と検査結果とをモデルに入力して、モデルから物品又は外装内の物品が特定物品であることを表す第三の確信度を取得する（ステップＢ３）。
【0122】
具体的には、ステップＢ３において、まず、第三の確信度出力部１０１は、取得部１０３から透過画像と検査結果を取得する。続いて、ステップＢ３において、第三の確信度出力部１０１は、取得した透過画像と検査結果とをモデルに入力する。続いて、ステップＢ３において、第三の確信度出力部１０１は、モデルから出力された第三の確信度を取得する。続いて、ステップＢ３において、第三の確信度出力部１０１は、第三の確信度を第二の判定部１０２、出力情報生成部１８へ出力する。
【0123】
次に、第二の閾値変更部１０４は、第三の確信度閾値を検査結果に応じて変更する（ステップＢ４）。具体的には、ステップＢ４において、まず、第二の閾値変更部１０４は、取得部１０３から検査結果を取得する。続いて、ステップＢ４において、第二の閾値変更部１０４は、検査結果を用いて、あらかじめ設定された第三の確信度閾値変更用の判定情報を参照し、第三の確信度閾値を変更するために用いる変更値を求める。続いて、ステップＢ４において、第二の閾値変更部１０４は、変更値を用いて第三の確信度閾値を変更する。続いて、ステップＢ４において、第二の閾値変更部１０４は、変更した第三の確信度閾値を出力情報生成部１８へ出力する。ただし、ステップＢ４の処理はなくてもよい。
【0124】
次に、第二の判定部１０２は、第三の確信度が、検査結果に応じて変更された第三の確信度閾値以上である場合、特定物品であると判定する（ステップＢ５）。
【0125】
具体的には、ステップＢ５において、まず、第二の判定部１０２は、第三の確信度を取得する。続いて、ステップＢ５において、第二の判定部１０２は、取得した第三の確信度を用いて、閾値情報を参照し、第三の確信度が第三の確信度閾値以上であるか否かを判定する。続いて、ステップＢ５において、第二の判定部１０２は、第三の確信度が第三の確信度閾値以上である場合、モデル検査をした物品を特定物品と判定する。続いて、ステップＢ５において、第二の判定部１０２は、検出した特定物品を表す情報を出力情報生成部１８へ出力する。
【0126】
次に、リスク変更部１７は、検査結果に応じて、特定物品に関連付けられているリスクを変更する（ステップＢ６）。
【0127】
具体的には、ステップＢ６において、まず、リスク変更部１７は、あらかじめ設定されたリスク情報を参照し、現在使用しているモデルに対応するリスクを取得する。また、ステップＢ６において、リスク変更部１７は、取得部１０３から検査結果を取得する。
【0128】
続いて、ステップＢ６において、リスク変更部１７は、検査結果に応じて、あらかじめ設定されたリスク変更用の判定情報を参照し、リスクを変更するために用いるリスク変更値を選択する。続いて、ステップＢ６において、リスク変更部１７は、リスク変更値を用いてリスクを変更する。
【0129】
次に、出力情報生成部１８は、透過画像、第三の確信度、第三の確信度閾値、リスク、又はそれらのいずれかの情報を、出力装置２５で出力可能な形式に変換して出力情報を生成し、出力情報を出力装置２５に送信する（ステップＢ７）。出力装置２５が回転灯である場合には、例えば、回転灯が出力情報を取得すると、点灯、又は点灯及び音を出力する。
【0130】
［実施形態２の効果］
以上のように本実施形態によれば、透過画像と検査結果とをモデルに入力して機械学習させるので、特定物品を検出する精度を向上させることができる。
以上のように本実施形態によれば、透過画像と検査結果とをモデルに入力して機械学習させるので、特定物品を検出する精度を向上させることができる。
【0131】
［プログラム］
本発明の実施形態におけるプログラムは、コンピュータに、図１３に示すステップＢ１からＢ７を実行させるプログラムであればよい。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、本実施形態における検査支援装置と検査支援方法とを実現することができる。この場合、コンピュータのプロセッサは、取得部１０３、第二のモデル選択部１０５、第三の確信度出力部１０１、第二の閾値変更部１０４、第二の判定部１０２、リスク変更部１７、出力情報生成部１８として機能し、処理を行なう。
本発明の実施形態におけるプログラムは、コンピュータに、図１３に示すステップＢ１からＢ７を実行させるプログラムであればよい。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、本実施形態における検査支援装置と検査支援方法とを実現することができる。この場合、コンピュータのプロセッサは、取得部１０３、第二のモデル選択部１０５、第三の確信度出力部１０１、第二の閾値変更部１０４、第二の判定部１０２、リスク変更部１７、出力情報生成部１８として機能し、処理を行なう。
【0132】
また、本実施形態におけるプログラムは、複数のコンピュータによって構築されたコンピュータシステムによって実行されてもよい。この場合は、例えば、各コンピュータが、それぞれ、取得部１０３、第二のモデル選択部１０５、第三の確信度出力部１０１、第二の閾値変更部１０４、第二の判定部１０２、リスク変更部１７、出力情報生成部１８のいずれかとして機能してもよい。
【0133】
［物理構成］
ここで、実施形態１、２におけるプログラムを実行することによって、検査支援装置を実現するコンピュータについて図１４を用いて説明する。図１４は、本発明の実施形態１、２における検査支援装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。
ここで、実施形態１、２におけるプログラムを実行することによって、検査支援装置を実現するコンピュータについて図１４を用いて説明する。図１４は、本発明の実施形態１、２における検査支援装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。
【0134】
図１４に示すように、コンピュータ１１０は、ＣＰＵ１１１と、メインメモリ１１２と、記憶装置１１３と、入力インターフェイス１１４と、表示コントローラ１１５と、データリーダ／ライタ１１６と、通信インターフェイス１１７とを備える。これらの各部は、バス１２１を介して、互いにデータ通信可能に接続される。なお、コンピュータ１１０は、ＣＰＵ１１１に加えて、又はＣＰＵ１１１に代えて、ＧＰＵ、又はＦＰＧＡなどのプログラマブルなデバイスを備えていてもよい。
【0135】
ＣＰＵ１１１は、記憶装置１１３に格納された、本実施形態におけるプログラム（コード）をメインメモリ１１２に展開し、これらを所定順序で実行することにより、各種の演算を実施する。メインメモリ１１２は、典型的には、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）などの揮発性の記憶装置である。また、本実施形態におけるプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体１２０に格納された状態で提供される。なお、本実施形態におけるプログラムは、通信インターフェイス１１７を介して接続されたインターネット上で流通するものであってもよい。なお、記録媒体１２０は、不揮発性記録媒体である。
【0136】
また、記憶装置１１３の具体例としては、ハードディスクドライブの他、フラッシュメモリなどの半導体記憶装置があげられる。入力インターフェイス１１４は、ＣＰＵ１１１と、キーボード及びマウスといった入力機器１１８との間のデータ伝送を仲介する。表示コントローラ１１５は、ディスプレイ装置１１９と接続され、ディスプレイ装置１１９での表示を制御する。
【0137】
データリーダ／ライタ１１６は、ＣＰＵ１１１と記録媒体１２０との間のデータ伝送を仲介し、記録媒体１２０からのプログラムの読み出し、及びコンピュータ１１０における処理結果の記録媒体１２０への書き込みを実行する。通信インターフェイス１１７は、ＣＰＵ１１１と、他のコンピュータとの間のデータ伝送を仲介する。
【0138】
また、記録媒体１２０の具体例としては、ＣＦ（Compact Flash（登録商標））及びＳＤ（Secure Digital）などの汎用的な半導体記憶デバイス、フレキシブルディスク（Flexible Disk）などの磁気記録媒体、又はＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）などの光学記録媒体があげられる。
【0139】
［付記］
以上の実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。上述した実施形態の一部又は全部は、以下に記載する（付記１）から（付記５１）により表現することができるが、以下の記載に限定されるものではない。
以上の実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。上述した実施形態の一部又は全部は、以下に記載する（付記１）から（付記５１）により表現することができるが、以下の記載に限定されるものではない。
【0140】
（付記１）
検査対象となる物品に電磁波を照射して得た透過画像をモデルに入力して、前記物品が特定物品であることを表す第一の確信度を出力する、第一の確信度出力部と、
前記物品に対して一つ以上の検査を実行して得られる検査結果に基づき変更された前記第一の確信度が、あらかじめ設定された第一の確信度閾値以上である場合、前記特定物品であると判定する、第一の判定部と、
を有する検査支援装置。
検査対象となる物品に電磁波を照射して得た透過画像をモデルに入力して、前記物品が特定物品であることを表す第一の確信度を出力する、第一の確信度出力部と、
前記物品に対して一つ以上の検査を実行して得られる検査結果に基づき変更された前記第一の確信度が、あらかじめ設定された第一の確信度閾値以上である場合、前記特定物品であると判定する、第一の判定部と、
を有する検査支援装置。
【0141】
（付記２）
付記１に記載の検査支援装置であって、
前記物品に対して一つ以上の検査を実行して得られる検査結果に基づいて第二の確信度を算出する、第二の確信度出力部と、
前記第二の確信度に応じて、前記第一の確信度を変更する、変更部と、
を有する検査支援装置。
付記１に記載の検査支援装置であって、
前記物品に対して一つ以上の検査を実行して得られる検査結果に基づいて第二の確信度を算出する、第二の確信度出力部と、
前記第二の確信度に応じて、前記第一の確信度を変更する、変更部と、
を有する検査支援装置。
【0142】
（付記３）
付記２に記載の検査支援装置であって、
前記第一の確信度閾値を前記検査結果に応じて変更する、第一の閾値変更部
を有する検査支援装置。
付記２に記載の検査支援装置であって、
前記第一の確信度閾値を前記検査結果に応じて変更する、第一の閾値変更部
を有する検査支援装置。
【0143】
（付記４）
付記１から３のいずれか一つに記載の検査支援装置であって、
複数の前記特定物品ごとにモデルがある場合、前記検査結果に応じてモデルを選択する、第一のモデル選択部
を有する検査支援装置。
付記１から３のいずれか一つに記載の検査支援装置であって、
複数の前記特定物品ごとにモデルがある場合、前記検査結果に応じてモデルを選択する、第一のモデル選択部
を有する検査支援装置。
【0144】
（付記５）
検査対象となる物品に電磁波を照射して得た透過画像と前記物品に対して一つ以上の検査を実行して得られる検査結果とをモデルに入力して、前記物品が特定物品であることを表す第三の確信度を出力する、第三の確信度出力部と、
前記第三の確信度が、あらかじめ設定された第三の確信度閾値以上である場合、前記物品が特定物品であると判定する、第二の判定部と、
を有する検査支援装置。
検査対象となる物品に電磁波を照射して得た透過画像と前記物品に対して一つ以上の検査を実行して得られる検査結果とをモデルに入力して、前記物品が特定物品であることを表す第三の確信度を出力する、第三の確信度出力部と、
前記第三の確信度が、あらかじめ設定された第三の確信度閾値以上である場合、前記物品が特定物品であると判定する、第二の判定部と、
を有する検査支援装置。
【0145】
（付記６）
付記５に記載の検査支援装置であって、
前記第三の確信度閾値を前記検査結果に応じて変更する、第二の閾値変更部
を有する検査支援装置。
付記５に記載の検査支援装置であって、
前記第三の確信度閾値を前記検査結果に応じて変更する、第二の閾値変更部
を有する検査支援装置。
【0146】
（付記７）
付記５又は６に記載の検査支援装置であって、
複数の前記特定物品ごとにモデルがある場合、前記検査結果に応じてモデルを選択する、第二のモデル選択部
を有する検査支援装置。
付記５又は６に記載の検査支援装置であって、
複数の前記特定物品ごとにモデルがある場合、前記検査結果に応じてモデルを選択する、第二のモデル選択部
を有する検査支援装置。
【0147】
（付記８）
付記５から７のいずれか一つに記載の検査支援装置であって、
前記特定物品に関連付けられるリスクの度合いを判定する、リスク判定部
を有する検査支援装置。
付記５から７のいずれか一つに記載の検査支援装置であって、
前記特定物品に関連付けられるリスクの度合いを判定する、リスク判定部
を有する検査支援装置。
【0148】
（付記９）
付記８に記載の検査支援装置であって、
前記リスク判定部は、前記リスクの度合いが、あらかじめ設定されたリスク条件に該当する場合、前記物品のリスクの高低を判定する
検査支援装置。
付記８に記載の検査支援装置であって、
前記リスク判定部は、前記リスクの度合いが、あらかじめ設定されたリスク条件に該当する場合、前記物品のリスクの高低を判定する
検査支援装置。
【0149】
（付記１０）
検査対象となる物品に電磁波を照射して得た透過画像をモデルに入力して、前記物品が特定物品であることを表す第一の確信度を出力する、第一の確信度出力ステップと、
前記物品に対して一つ以上の検査を実行して得られる検査結果に基づき変更された前記第一の確信度が、あらかじめ設定された第一の確信度閾値以上である場合、前記特定物品であると判定する、第一の判定ステップと、
を有する検査支援方法。
検査対象となる物品に電磁波を照射して得た透過画像をモデルに入力して、前記物品が特定物品であることを表す第一の確信度を出力する、第一の確信度出力ステップと、
前記物品に対して一つ以上の検査を実行して得られる検査結果に基づき変更された前記第一の確信度が、あらかじめ設定された第一の確信度閾値以上である場合、前記特定物品であると判定する、第一の判定ステップと、
を有する検査支援方法。
【0150】
（付記１１）
付記１０に記載の検査支援方法であって、
前記物品に対して一つ以上の検査を実行して得られる検査結果に基づいて第二の確信度を算出する、第二の確信度出力ステップと、
前記第二の確信度に応じて、前記第一の確信度を変更する、変更ステップと、
を有する検査支援方法。
付記１０に記載の検査支援方法であって、
前記物品に対して一つ以上の検査を実行して得られる検査結果に基づいて第二の確信度を算出する、第二の確信度出力ステップと、
前記第二の確信度に応じて、前記第一の確信度を変更する、変更ステップと、
を有する検査支援方法。
【0151】
（付記１２）
付記１１に記載の検査支援方法であって、
前記第一の確信度閾値を前記検査結果に応じて変更する、第一の閾値変更ステップ
を有する検査支援方法。
付記１１に記載の検査支援方法であって、
前記第一の確信度閾値を前記検査結果に応じて変更する、第一の閾値変更ステップ
を有する検査支援方法。
【0152】
（付記１３）
付記１０から１２のいずれか一つに記載の検査支援方法であって、
複数の前記特定物品ごとにモデルがある場合、前記検査結果に応じてモデルを選択する、第一のモデル選択ステップ
を有する検査支援方法。
付記１０から１２のいずれか一つに記載の検査支援方法であって、
複数の前記特定物品ごとにモデルがある場合、前記検査結果に応じてモデルを選択する、第一のモデル選択ステップ
を有する検査支援方法。
【0153】
（付記１４）
検査対象となる物品に電磁波を照射して得た透過画像と前記物品に対して一つ以上の検査を実行して得られる検査結果とをモデルに入力して、前記物品が特定物品であることを表す第三の確信度を出力する、第三の確信度出力ステップと、
前記第三の確信度が、あらかじめ設定された第三の確信度閾値以上である場合、前記物品が特定物品であると判定する、第二の判定ステップと、
を有する検査支援方法。
検査対象となる物品に電磁波を照射して得た透過画像と前記物品に対して一つ以上の検査を実行して得られる検査結果とをモデルに入力して、前記物品が特定物品であることを表す第三の確信度を出力する、第三の確信度出力ステップと、
前記第三の確信度が、あらかじめ設定された第三の確信度閾値以上である場合、前記物品が特定物品であると判定する、第二の判定ステップと、
を有する検査支援方法。
【0154】
（付記１５）
付記１４に記載の検査支援方法であって、
前記第三の確信度閾値を前記検査結果に応じて変更する、第二の閾値変更ステップ
を有する検査支援方法。
付記１４に記載の検査支援方法であって、
前記第三の確信度閾値を前記検査結果に応じて変更する、第二の閾値変更ステップ
を有する検査支援方法。
【0155】
（付記１６）
付記１４又は１５に記載の検査支援方法であって、
複数の前記特定物品ごとにモデルがある場合、前記検査結果に応じてモデルを選択する、第二のモデル選択ステップ
を有する検査支援方法。
付記１４又は１５に記載の検査支援方法であって、
複数の前記特定物品ごとにモデルがある場合、前記検査結果に応じてモデルを選択する、第二のモデル選択ステップ
を有する検査支援方法。
【0156】
（付記１７）
付記１４から１６のいずれか一つに記載の検査支援方法であって、
前記特定物品に関連付けられるリスクの度合いを判定する、リスク判定ステップ
を有する検査支援方法。
付記１４から１６のいずれか一つに記載の検査支援方法であって、
前記特定物品に関連付けられるリスクの度合いを判定する、リスク判定ステップ
を有する検査支援方法。
【0157】
（付記１８）
付記１７に記載の検査支援方法であって、
前記リスク判定ステップにおいて、前記リスクの度合いが、あらかじめ設定されたリスク条件に該当する場合、前記物品のリスクの高低を判定する
検査支援方法。
付記１７に記載の検査支援方法であって、
前記リスク判定ステップにおいて、前記リスクの度合いが、あらかじめ設定されたリスク条件に該当する場合、前記物品のリスクの高低を判定する
検査支援方法。
【0158】
（付記１９）
コンピュータに、
検査対象となる物品に電磁波を照射して得た透過画像をモデルに入力して、前記物品が特定物品であることを表す第一の確信度を出力する、第一の確信度出力ステップと、
前記物品に対して一つ以上の検査を実行して得られる検査結果に基づき変更された前記第一の確信度が、あらかじめ設定された第一の確信度閾値以上である場合、前記特定物品であると判定する、第一の判定ステップと、
を実行させる命令を含むプログラム。
コンピュータに、
検査対象となる物品に電磁波を照射して得た透過画像をモデルに入力して、前記物品が特定物品であることを表す第一の確信度を出力する、第一の確信度出力ステップと、
前記物品に対して一つ以上の検査を実行して得られる検査結果に基づき変更された前記第一の確信度が、あらかじめ設定された第一の確信度閾値以上である場合、前記特定物品であると判定する、第一の判定ステップと、
を実行させる命令を含むプログラム。
【0159】
（付記２０）
付記１９に記載のプログラムであって、
前記プログラムが、コンピュータに、
前記物品に対して一つ以上の検査を実行して得られる検査結果に基づいて第二の確信度を算出する、第二の確信度出力ステップと、
前記第二の確信度に応じて、前記第一の確信度を変更する、変更ステップと、
を実行させる命令を含むプログラム。
付記１９に記載のプログラムであって、
前記プログラムが、コンピュータに、
前記物品に対して一つ以上の検査を実行して得られる検査結果に基づいて第二の確信度を算出する、第二の確信度出力ステップと、
前記第二の確信度に応じて、前記第一の確信度を変更する、変更ステップと、
を実行させる命令を含むプログラム。
【0160】
（付記２１）
付記２０に記載のプログラムであって、
前記プログラムが、コンピュータに、
前記第一の確信度閾値を前記検査結果に応じて変更する、第一の閾値変更ステップ
を実行させる命令を含むプログラム。
付記２０に記載のプログラムであって、
前記プログラムが、コンピュータに、
前記第一の確信度閾値を前記検査結果に応じて変更する、第一の閾値変更ステップ
を実行させる命令を含むプログラム。
【0161】
（付記２２）
付記１９から２１のいずれか一つに記載のプログラムであって、
前記プログラムが、コンピュータに、
複数の前記特定物品ごとにモデルがある場合、前記検査結果に応じてモデルを選択する、第一のモデル選択ステップ
を実行させる命令を含むプログラム。
付記１９から２１のいずれか一つに記載のプログラムであって、
前記プログラムが、コンピュータに、
複数の前記特定物品ごとにモデルがある場合、前記検査結果に応じてモデルを選択する、第一のモデル選択ステップ
を実行させる命令を含むプログラム。
【0162】
（付記２３）
コンピュータに
検査対象となる物品に電磁波を照射して得た透過画像と前記物品に対して一つ以上の検査を実行して得られる検査結果とをモデルに入力して、前記物品が特定物品であることを表す第三の確信度を出力する、第三の確信度出力ステップと、
前記第三の確信度が、あらかじめ設定された第三の確信度閾値以上である場合、前記物品が特定物品であると判定する、第二の判定ステップと、
を実行させる命令を含むプログラム。
コンピュータに
検査対象となる物品に電磁波を照射して得た透過画像と前記物品に対して一つ以上の検査を実行して得られる検査結果とをモデルに入力して、前記物品が特定物品であることを表す第三の確信度を出力する、第三の確信度出力ステップと、
前記第三の確信度が、あらかじめ設定された第三の確信度閾値以上である場合、前記物品が特定物品であると判定する、第二の判定ステップと、
を実行させる命令を含むプログラム。
【0163】
（付記２４）
付記２３に記載のプログラムであって、
前記プログラムが、コンピュータに、
前記第三の確信度閾値を前記検査結果に応じて変更する、第二の閾値変更ステップ
を実行させる命令を含むプログラム。
付記２３に記載のプログラムであって、
前記プログラムが、コンピュータに、
前記第三の確信度閾値を前記検査結果に応じて変更する、第二の閾値変更ステップ
を実行させる命令を含むプログラム。
【0164】
（付記２５）
付記２３又は２４に記載のプログラムであって、
前記プログラムが、コンピュータに、
複数の前記特定物品ごとにモデルがある場合、前記検査結果に応じてモデルを選択する、第二のモデル選択ステップ
を実行させる命令を含むプログラム。
付記２３又は２４に記載のプログラムであって、
前記プログラムが、コンピュータに、
複数の前記特定物品ごとにモデルがある場合、前記検査結果に応じてモデルを選択する、第二のモデル選択ステップ
を実行させる命令を含むプログラム。
【0165】
（付記２６）
付記２３から２５のいずれか一つに記載のプログラムであって、
前記プログラムが、コンピュータに、
前記特定物品に関連付けられるリスクの度合いを判定する、リスク判定ステップ
を実行させる命令を含むプログラム。
付記２３から２５のいずれか一つに記載のプログラムであって、
前記プログラムが、コンピュータに、
前記特定物品に関連付けられるリスクの度合いを判定する、リスク判定ステップ
を実行させる命令を含むプログラム。
【0166】
（付記２７）
付記２６に記載のプログラムであって、
前記リスク判定ステップにおいて、前記リスクの度合いが、あらかじめ設定されたリスク条件に該当する場合、前記物品のリスクの高低を判定する
プログラム。
付記２６に記載のプログラムであって、
前記リスク判定ステップにおいて、前記リスクの度合いが、あらかじめ設定されたリスク条件に該当する場合、前記物品のリスクの高低を判定する
プログラム。
【0167】
（付記２８）
検査対象となる物品に電磁波を照射して得た透過画像をモデルに入力して、前記物品が特定物品であることを表す第一の確信度を出力する、第一の確信度出力部と、
前記物品に対して一つ以上の検査を実行して得られる検査結果に基づいて、前記第一の確信度を変更する、変更部と、
変更された前記第一の確信度が、あらかじめ設定された第一の確信度閾値以上である場合、前記特定物品であると判定する、第一の判定部と、
を有する検査支援装置。
検査対象となる物品に電磁波を照射して得た透過画像をモデルに入力して、前記物品が特定物品であることを表す第一の確信度を出力する、第一の確信度出力部と、
前記物品に対して一つ以上の検査を実行して得られる検査結果に基づいて、前記第一の確信度を変更する、変更部と、
変更された前記第一の確信度が、あらかじめ設定された第一の確信度閾値以上である場合、前記特定物品であると判定する、第一の判定部と、
を有する検査支援装置。
【0168】
（付記２９）
付記２８に記載の検査支援装置であって、
前記第一の確信度閾値を前記検査結果に応じて変更する、第一の閾値変更部
を有する検査支援装置。
付記２８に記載の検査支援装置であって、
前記第一の確信度閾値を前記検査結果に応じて変更する、第一の閾値変更部
を有する検査支援装置。
【0169】
（付記３０）
付記２８又は２９に記載の検査支援装置であって、
複数のモデルがある場合、前記検査結果に応じてモデルを選択する、第一のモデル選択部
を有する検査支援装置。
付記２８又は２９に記載の検査支援装置であって、
複数のモデルがある場合、前記検査結果に応じてモデルを選択する、第一のモデル選択部
を有する検査支援装置。
【0170】
（付記３１）
検査対象となる物品に電磁波を照射して得た透過画像と、前記物品に対して一つ以上の検査を実行して得られる検査結果とをモデルに入力して、前記物品が特定物品であることを表す第二の確信度を出力する、第二の確信度出力部と、
前記第二の確信度が、あらかじめ設定された第二の確信度閾値以上である場合、前記物品が特定物品であると判定する、第二の判定部と、
を有する検査支援装置。
検査対象となる物品に電磁波を照射して得た透過画像と、前記物品に対して一つ以上の検査を実行して得られる検査結果とをモデルに入力して、前記物品が特定物品であることを表す第二の確信度を出力する、第二の確信度出力部と、
前記第二の確信度が、あらかじめ設定された第二の確信度閾値以上である場合、前記物品が特定物品であると判定する、第二の判定部と、
を有する検査支援装置。
【0171】
（付記３２）
付記３１に記載の検査支援装置であって、
前記第二の確信度閾値を前記検査結果に応じて変更する、第二の閾値変更部
を有する検査支援装置。
付記３１に記載の検査支援装置であって、
前記第二の確信度閾値を前記検査結果に応じて変更する、第二の閾値変更部
を有する検査支援装置。
【0172】
（付記３３）
付記３１又は３２に記載の検査支援装置であって、
複数のモデルがある場合、前記検査結果に応じてモデルを選択する、第二のモデル選択部
を有する検査支援装置。
付記３１又は３２に記載の検査支援装置であって、
複数のモデルがある場合、前記検査結果に応じてモデルを選択する、第二のモデル選択部
を有する検査支援装置。
【0173】
（付記３４）
検査対象となる物品に電磁波を照射して得た透過画像をモデルに入力して、前記物品が特定物品であることを表す第一の確信度を出力する、第一の確信度出力ステップと、
前記物品に対して一つ以上の検査を実行して得られる検査結果に基づいて、前記第一の確信度を変更する、変更ステップと、
変更された前記第一の確信度が、あらかじめ設定された第一の確信度閾値以上である場合、前記特定物品であると判定する、第一の判定ステップと、
を有する検査支援方法。
検査対象となる物品に電磁波を照射して得た透過画像をモデルに入力して、前記物品が特定物品であることを表す第一の確信度を出力する、第一の確信度出力ステップと、
前記物品に対して一つ以上の検査を実行して得られる検査結果に基づいて、前記第一の確信度を変更する、変更ステップと、
変更された前記第一の確信度が、あらかじめ設定された第一の確信度閾値以上である場合、前記特定物品であると判定する、第一の判定ステップと、
を有する検査支援方法。
【0174】
（付記３５）
付記３４に記載の検査支援方法であって、
前記第一の確信度閾値を前記検査結果に応じて変更する、第一の閾値変更ステップ
を有する検査支援方法。
付記３４に記載の検査支援方法であって、
前記第一の確信度閾値を前記検査結果に応じて変更する、第一の閾値変更ステップ
を有する検査支援方法。
【0175】
（付記３６）
付記３４又は３５に記載の検査支援方法であって、
複数のモデルがある場合、前記検査結果に応じてモデルを選択する、第一のモデル選択ステップ
を有する検査支援方法。
付記３４又は３５に記載の検査支援方法であって、
複数のモデルがある場合、前記検査結果に応じてモデルを選択する、第一のモデル選択ステップ
を有する検査支援方法。
【0176】
（付記３７）
検査対象となる物品に電磁波を照射して得た透過画像と、前記物品に対して一つ以上の検査を実行して得られる検査結果とをモデルに入力して、前記物品が特定物品であることを表す第二の確信度を出力する、第二の確信度出力ステップと、
前記第二の確信度が、あらかじめ設定された第二の確信度閾値以上である場合、前記物品が特定物品であると判定する、第二の判定ステップと、
を有する検査支援方法。
検査対象となる物品に電磁波を照射して得た透過画像と、前記物品に対して一つ以上の検査を実行して得られる検査結果とをモデルに入力して、前記物品が特定物品であることを表す第二の確信度を出力する、第二の確信度出力ステップと、
前記第二の確信度が、あらかじめ設定された第二の確信度閾値以上である場合、前記物品が特定物品であると判定する、第二の判定ステップと、
を有する検査支援方法。
【0177】
（付記３８）
付記３７に記載の検査支援方法であって、
前記第二の確信度閾値を前記検査結果に応じて変更する、第二の閾値変更ステップ
を有する検査支援方法。
付記３７に記載の検査支援方法であって、
前記第二の確信度閾値を前記検査結果に応じて変更する、第二の閾値変更ステップ
を有する検査支援方法。
【0178】
（付記３９）
付記３７又は３８に記載の検査支援方法であって、
複数のモデルがある場合、前記検査結果に応じてモデルを選択する、第二のモデル選択ステップ
を有する検査支援方法。
付記３７又は３８に記載の検査支援方法であって、
複数のモデルがある場合、前記検査結果に応じてモデルを選択する、第二のモデル選択ステップ
を有する検査支援方法。
【0179】
（付記４０）
コンピュータに、
検査対象となる物品に電磁波を照射して得た透過画像をモデルに入力して、前記物品が特定物品であることを表す第一の確信度を出力する、第一の確信度出力ステップと、
前記物品に対して一つ以上の検査を実行して得られる検査結果に基づいて、前記第一の確信度を変更する、変更ステップと、
変更された前記第一の確信度が、あらかじめ設定された第一の確信度閾値以上である場合、前記特定物品であると判定する、第一の判定ステップと、
を実行させる命令を含むプログラム。
コンピュータに、
検査対象となる物品に電磁波を照射して得た透過画像をモデルに入力して、前記物品が特定物品であることを表す第一の確信度を出力する、第一の確信度出力ステップと、
前記物品に対して一つ以上の検査を実行して得られる検査結果に基づいて、前記第一の確信度を変更する、変更ステップと、
変更された前記第一の確信度が、あらかじめ設定された第一の確信度閾値以上である場合、前記特定物品であると判定する、第一の判定ステップと、
を実行させる命令を含むプログラム。
【0180】
（付記４１）
付記４０に記載のプログラムであって、
前記プログラムが、前記コンピュータに、
前記第一の確信度閾値を前記検査結果に応じて変更する、第一の閾値変更ステップ
を実行させる命令を更に含むプログラム。
付記４０に記載のプログラムであって、
前記プログラムが、前記コンピュータに、
前記第一の確信度閾値を前記検査結果に応じて変更する、第一の閾値変更ステップ
を実行させる命令を更に含むプログラム。
【0181】
（付記４２）
付記４０又は４１に記載のプログラムであって、
前記プログラムが、前記コンピュータに、
複数のモデルがある場合、前記検査結果に応じてモデルを選択する、第一のモデル選択ステップ
を実行させる命令を含むプログラム。
付記４０又は４１に記載のプログラムであって、
前記プログラムが、前記コンピュータに、
複数のモデルがある場合、前記検査結果に応じてモデルを選択する、第一のモデル選択ステップ
を実行させる命令を含むプログラム。
【0182】
（付記４３）
コンピュータに、
検査対象となる物品に電磁波を照射して得た透過画像と、前記物品に対して一つ以上の検査を実行して得られる検査結果とをモデルに入力して、前記物品が特定物品であることを表す第二の確信度を出力する、第二の確信度出力ステップと、
前記第二の確信度が、あらかじめ設定された第二の確信度閾値以上である場合、前記物品が特定物品であると判定する、第二の判定ステップと、
を実行させる命令を含むプログラム。
コンピュータに、
検査対象となる物品に電磁波を照射して得た透過画像と、前記物品に対して一つ以上の検査を実行して得られる検査結果とをモデルに入力して、前記物品が特定物品であることを表す第二の確信度を出力する、第二の確信度出力ステップと、
前記第二の確信度が、あらかじめ設定された第二の確信度閾値以上である場合、前記物品が特定物品であると判定する、第二の判定ステップと、
を実行させる命令を含むプログラム。
【0183】
（付記４４）
付記４３に記載のプログラムであって、
前記プログラムが、コンピュータに、
前記第二の確信度閾値を前記検査結果に応じて変更する、第二の閾値変更ステップ
を実行させる命令を含むプログラム。
付記４３に記載のプログラムであって、
前記プログラムが、コンピュータに、
前記第二の確信度閾値を前記検査結果に応じて変更する、第二の閾値変更ステップ
を実行させる命令を含むプログラム。
【0184】
（付記４５）
付記４３又は４４に記載のプログラムであって、
前記プログラムが、コンピュータに、
複数のモデルがある場合、前記検査結果に応じてモデルを選択する、第二のモデル選択ステップ
を実行させる命令を含むプログラム。
付記４３又は４４に記載のプログラムであって、
前記プログラムが、コンピュータに、
複数のモデルがある場合、前記検査結果に応じてモデルを選択する、第二のモデル選択ステップ
を実行させる命令を含むプログラム。
【0185】
（付記４６）
検査対象となる物品に電磁波を照射して透過画像を生成する透過画像生成装置と、
前記物品を検査するコンピュータと、を有し、
前記コンピュータは、
前記透過画像をモデルに入力して、前記物品が特定物品であることを表す第一の確信度を出力する、第一の確信度出力部と、
前記物品に対して一つ以上の検査を実行して得られる検査結果に基づいて、前記第一の確信度を変更する、変更部と、
変更された前記第一の確信度が、あらかじめ設定された第一の確信度閾値以上である場合、前記特定物品であると判定する、第一の判定部と、
を有する検査支援システム。
検査対象となる物品に電磁波を照射して透過画像を生成する透過画像生成装置と、
前記物品を検査するコンピュータと、を有し、
前記コンピュータは、
前記透過画像をモデルに入力して、前記物品が特定物品であることを表す第一の確信度を出力する、第一の確信度出力部と、
前記物品に対して一つ以上の検査を実行して得られる検査結果に基づいて、前記第一の確信度を変更する、変更部と、
変更された前記第一の確信度が、あらかじめ設定された第一の確信度閾値以上である場合、前記特定物品であると判定する、第一の判定部と、
を有する検査支援システム。
【0186】
（付記４７）
付記４６に記載の検査支援システムであって、
前記第一の確信度閾値を前記検査結果に応じて変更する、第一の閾値変更部
を有する検査支援システム。
付記４６に記載の検査支援システムであって、
前記第一の確信度閾値を前記検査結果に応じて変更する、第一の閾値変更部
を有する検査支援システム。
【0187】
（付記４８）
付記４６又は４７に記載の検査支援システムであって、
複数のモデルがある場合、前記検査結果に応じてモデルを選択する、第一のモデル選択部
を有する検査支援システム。
付記４６又は４７に記載の検査支援システムであって、
複数のモデルがある場合、前記検査結果に応じてモデルを選択する、第一のモデル選択部
を有する検査支援システム。
【0188】
（付記４９）
検査対象となる物品に電磁波を照射して透過画像を生成する透過画像生成装置と、
前記物品を検査するコンピュータと、を有し、
前記コンピュータは、
検査対象となる物品に電磁波を照射して得た透過画像と、前記物品に対して一つ以上の検査を実行して得られる検査結果とをモデルに入力して、前記物品が特定物品であることを表す第二の確信度を出力する、第二の確信度出力部と、
前記第二の確信度が、あらかじめ設定された第二の確信度閾値以上である場合、前記物品が特定物品であると判定する、第二の判定部と、
を有する検査支援システム。
検査対象となる物品に電磁波を照射して透過画像を生成する透過画像生成装置と、
前記物品を検査するコンピュータと、を有し、
前記コンピュータは、
検査対象となる物品に電磁波を照射して得た透過画像と、前記物品に対して一つ以上の検査を実行して得られる検査結果とをモデルに入力して、前記物品が特定物品であることを表す第二の確信度を出力する、第二の確信度出力部と、
前記第二の確信度が、あらかじめ設定された第二の確信度閾値以上である場合、前記物品が特定物品であると判定する、第二の判定部と、
を有する検査支援システム。
【0189】
（付記５０）
付記４９に記載の検査支援システムであって、
前記第二の確信度閾値を前記検査結果に応じて変更する、第二の閾値変更部
を有する検査支援システム。
付記４９に記載の検査支援システムであって、
前記第二の確信度閾値を前記検査結果に応じて変更する、第二の閾値変更部
を有する検査支援システム。
【0190】
（付記５１）
付記４９又は５０に記載の検査支援システムであって、
複数のモデルがある場合、前記検査結果に応じてモデルを選択する、第二のモデル選択部
を有する検査支援システム。
付記４９又は５０に記載の検査支援システムであって、
複数のモデルがある場合、前記検査結果に応じてモデルを選択する、第二のモデル選択部
を有する検査支援システム。
【0191】
以上、実施の形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施の形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【0192】
この出願は、２０２０年２月２０日に出願された日本出願特願２０２０－０２７５４３を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【0193】
以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【産業上の利用可能性】
【0194】
以上のように本発明によれば、特定物品を検出する精度を向上させる。本発明は、透過画像を用いたモデル検査が必要な分野において有用である。
【符号の説明】
【0195】
１０、１００ 検査支援装置
１１ 第一の確信度出力部
１２ 変更部
１３ 第一の判定部
１４、１０３ 取得部
１５ 第一の閾値変更部
１６ 第一のモデル選択部
１７ リスク変更部
１８ 出力情報生成部
２０、１１０ システム
２１ 透過画像生成装置
２２ 撮像装置
２３ 入力装置
２４ センサ
２５ 出力装置
１０１ 第三の確信度出力部
１０２ 第二の判定部
１０４ 第二の閾値変更部
１０５ 第二のモデル選択部
１１０ コンピュータ
１１１ ＣＰＵ
１１２ メインメモリ
１１３ 記憶装置
１１４ 入力インターフェイス
１１５ 表示コントローラ
１１６ データリーダ／ライタ
１１７ 通信インターフェイス
１１８ 入力機器
１１９ ディスプレイ装置
１２０ 記録媒体
１２１ バス
１１ 第一の確信度出力部
１２ 変更部
１３ 第一の判定部
１４、１０３ 取得部
１５ 第一の閾値変更部
１６ 第一のモデル選択部
１７ リスク変更部
１８ 出力情報生成部
２０、１１０ システム
２１ 透過画像生成装置
２２ 撮像装置
２３ 入力装置
２４ センサ
２５ 出力装置
１０１ 第三の確信度出力部
１０２ 第二の判定部
１０４ 第二の閾値変更部
１０５ 第二のモデル選択部
１１０ コンピュータ
１１１ ＣＰＵ
１１２ メインメモリ
１１３ 記憶装置
１１４ 入力インターフェイス
１１５ 表示コントローラ
１１６ データリーダ／ライタ
１１７ 通信インターフェイス
１１８ 入力機器
１１９ ディスプレイ装置
１２０ 記録媒体
１２１ バス
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】