特許 7614780 判定装置、判定システム、判定方法、プログラム、及び記憶媒体

(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】2025-01-07

(45)【発行日】2025-01-16

(54)【発明の名称】判定装置、判定システム、判定方法、プログラム、及び記憶媒体

(51)【国際特許分類】

   G01N 21/88 20060101AFI20250108BHJP

【ＦＩ】

G01N21/88 J

【請求項の数】 15

(21)【出願番号】P 2020174804

(22)【出願日】2020-10-16

(65)【公開番号】P2022065961

(43)【公開日】2022-04-28

【審査請求日】2023-08-25

(73)【特許権者】

【識別番号】000003078

【氏名又は名称】株式会社東芝

(74)【代理人】

【識別番号】110004026

【氏名又は名称】弁理士法人ｉＸ

(72)【発明者】

【氏名】廣瀬 佑介

(72)【発明者】

【氏名】眞鍋 崇寛

(72)【発明者】

【氏名】佐藤 英典

【審査官】小野寺 麻美子

(56)【参考文献】

【文献】特開２００４－０３７４１５（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１９－００８７３９（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１４－１１９３６３（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１０－２０３１５７（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１５－２０３５８６（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１３－２２４８３３（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開平０３－２８０１６７（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開昭６３－２２５１１１（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０１Ｎ ２１／８４ － Ｇ０１Ｎ ２１／９５８

Ｇ０６Ｔ １／００ － Ｇ０６Ｔ １／４０

Ｇ０６Ｔ ３／００ － Ｇ０６Ｔ ７／９０

Ｇ０６Ｖ １０／００ － Ｇ０６Ｖ ２０／９０

Ｇ０６Ｖ ３０／４１８

Ｇ０６Ｖ ４０／１６

Ｇ０６Ｖ ４０／２０

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

演算処理装置を備え、複数の画素単位を含む画像に写った物品の良否を、前記複数の画素単位の画素値と複数の閾値とのそれぞれの比較に基づいて判定する判定装置であって、
前記複数の閾値をそれぞれ初期値に設定する第１処理と、
複数の良品画像の少なくとも一部に写った物品の良否を、前記複数の閾値に基づいて判定する第２処理と、
前記複数の良品画像の１つ以上に写った前記物品が不良と判定された場合、前記複数の閾値の少なくとも一部を緩和する第３処理と、
複数の不良品画像に写った物品の良否を前記複数の閾値に基づいて判定する第４処理と、
を実行し、
前記第２処理において前記複数の良品画像のそれぞれの前記物品が良品と判定されるまで、前記第２処理、前記第３処理、及び前記第４処理を含む処理セットを繰り返すことで、前記複数の閾値を調整し、
前記第４処理において、前記複数の不良品画像の所定割合以上に写った前記物品が良と判定された場合、繰り返しの処理を中止する、判定装置。

【請求項2】

前記初期値にそれぞれ設定された前記複数の閾値に基づく判定では、前記複数の良品画像の少なくとも１つに写った前記物品が不良と判定される、請求項１記載の判定装置。

【請求項3】

前記第２処理では、前記複数の良品画像の前記少なくとも一部のそれぞれに対して、複数の前記画素単位から、前記閾値を逸脱した１つ以上の異常画素単位を抽出し、
前記第３処理では、前記１つ以上の異常画素単位に対する１つ以上の前記閾値の少なくとも一部を緩和する、請求項１又は２に記載の判定装置。

【請求項4】

前記第１処理では、それぞれの前記画素単位について、前記複数の良品画像の間での前記画素値の平均値及び散布度を算出し、前記平均値及び前記散布度に基づいて前記初期値を設定する、請求項１～３のいずれか１つに記載の判定装置。

【請求項5】

前記第１処理では、前記複数の不良品画像に写ったそれぞれの前記物品が不良と判定されるように、前記複数の閾値のそれぞれに対する前記初期値が設定される、請求項１～４のいずれか１つに記載の判定装置。

【請求項6】

前記第２処理では、前記複数の良品画像の前記少なくとも一部のそれぞれに対して、
複数の前記画素単位から、前記閾値を逸脱した異常画素単位を抽出し、
前記異常画素単位に基づいて、異常領域を推定し、
前記異常領域の特徴に基づいて、前記物品の良否を判定する、
請求項１～５のいずれか１つに記載の判定装置。

【請求項7】

前記第２処理の前記異常領域の推定において、前記異常画素単位に対してノイズ除去、膨張、収縮、及びラベリングを実行して生成された前記異常画素単位の塊を前記異常領域として推定する、請求項６に記載の判定装置。

【請求項8】

前記第３処理では、
前記異常領域の面積が最も大きい１つの前記良品画像を選択し、
前記１つの良品画像における前記異常画素単位に対する前記閾値を緩和する、
請求項６又は７に記載の判定装置。

【請求項9】

前記異常領域の前記特徴は、前記異常領域の面積、前記異常領域の形状、及び前記異常領域における前記画素値の分布から選択される少なくとも１つである請求項６～８のいずれか１つに記載の判定装置。

【請求項10】

前記第２処理及び前記第３処理の繰り返しにおいて、既に良と判定された前記物品が写った前記良品画像に対しては、前記第２処理を実行しない、請求項１～９のいずれか１つに記載の判定装置。

【請求項11】

調整された前記複数の閾値を用いて、検査画像に写った物品の良否を判定する検査処理をさらに実行する、請求項１～１０のいずれか１つに記載の判定装置。

【請求項12】

請求項１～１１のいずれか１つに記載の判定装置と、
撮像装置と、
を備えた判定システム。

【請求項13】

コンピュータに、複数の画素単位を含む画像に写った物品の良否を、前記複数の画素単位の画素値と複数の閾値とのそれぞれの比較に基づいて判定させる判定方法であって、
前記複数の閾値をそれぞれ初期値に設定する第１処理と、
複数の良品画像の少なくとも一部に写った物品の良否を、前記複数の閾値に基づいて判定する第２処理と、
前記複数の良品画像の１つ以上に写った前記物品が不良と判定された場合、前記複数の閾値の少なくとも一部を緩和する第３処理と、
複数の不良品画像に写った物品の良否を前記複数の閾値に基づいて判定する第４処理と、
を前記コンピュータに実行させ、
前記第２処理において前記複数の良品画像のそれぞれの前記物品が良品と判定されるまで、前記第２処理、前記第３処理、及び前記第４処理を含む処理セットを前記コンピュータに繰り返させることで、前記複数の閾値を調整させ、
前記第４処理において、前記複数の不良品画像の所定割合以上に写った前記物品が良と判定された場合、繰り返しの処理を中止させる、判定方法。

【請求項14】

請求項１３に記載の判定方法をコンピュータに実行させるプログラム。

【請求項15】

請求項１４に記載のプログラムを記憶した記憶媒体。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明の実施形態は、判定装置、判定システム、判定方法、プログラム、及び記憶媒体に関する。

【背景技術】

【0002】

画像に写った物品の良否を判定する技術がある。この技術について、判定精度の向上が求められている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特開２０１３－２２４８３３号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

本発明が解決しようとする課題は、判定精度を向上可能な、判定装置、判定システム、判定方法、プログラム、及び記憶媒体を提供することである。

【課題を解決するための手段】

【0005】

実施形態に係る判定装置は、複数の画素単位を含む画像に写った物品の良否を、前記複数の画素単位の画素値と複数の閾値とのそれぞれの比較に基づいて判定する。前記判定装置は、前記複数の閾値をそれぞれ初期値に設定する第１処理を実行する。前記判定装置は、複数の良品画像の少なくとも一部に写った物品の良否を、前記複数の閾値に基づいて判定する第２処理をさらに実行する。前記判定装置は、前記複数の良品画像の１つ以上に写った前記物品が不良と判定された場合、前記複数の閾値の少なくとも一部を緩和する第３処理をさらに実行する。前記判定装置は、前記第２処理において前記複数の良品画像のそれぞれの前記物品が良品と判定されるまで、前記第２処理及び前記第３処理を繰り返すことで、前記複数の閾値を調整する。

【図面の簡単な説明】

【0006】

【図1】実施形態に係る判定システムの構成を表す模式図である。

【図2】実施形態に係る判定装置による検査処理を表すフローチャートである。

【図3】検査処理を説明するための画像である。

【図4】検査処理を説明するための画像である。

【図5】実施形態に係る判定装置による閾値の調整方法を表すフローチャートである。

【図6】実施形態に係る判定装置による別の調整方法を表すフローチャートである。

【図7】実施形態に係る判定装置による別の調整方法を表すフローチャートである。

【図8】実施形態に係る判定装置からの出力例を表す模式図である。

【図9】ハードウェア構成を表す模式図である。

【発明を実施するための形態】

【0007】

以下に、本発明の各実施形態について図面を参照しつつ説明する。本願明細書と各図において、既に説明したものと同様の要素には同一の符号を付して詳細な説明は適宜省略する。

【0008】

図１は、実施形態に係る判定システムの構成を表す模式図である。
図１に表したように、実施形態に係る判定システム１は、判定装置１０、入力装置１１、表示装置１２、記憶装置２０、及び撮像装置３０を含む。実施形態に係る判定システム１は、物品の外観検査に用いることができる。

【0009】

撮像装置３０は、検査対象の物品Ａを撮影し、画像を取得する。撮像装置３０は、取得した画像を記憶装置２０に保存する。撮像装置３０は、物品Ａの静止画を取得する。撮像装置３０は、動画を取得し、動画から静止画を切り出しても良い。物品Ａを撮影する向きは、検査に適した画像が得られるように、適宜設定される。例えば、複数の物品Ａが、搬送装置４０によって順次搬送される。撮像装置３０は、固定され、搬送されている複数の物品Ａを順次撮影する。

【0010】

判定装置１０は、記憶装置２０に保存された画像を取得する。又は、画像は、撮像装置３０から判定装置１０に直接送信されても良い。判定装置１０は、画像に写った物品Ａの良否を判定する。入力装置１１は、判定装置１０にユーザがデータを入力するために用いられる。表示装置１２は、判定装置１０から出力されたデータをユーザが視認できるように表示する。

【0011】

図２は、実施形態に係る判定装置による検査処理を表すフローチャートである。
判定装置１０は、記憶装置２０にアクセスし、画像を取得する（ステップＳ１）。１つの画像は、Ｘ方向及びＹ方向に配列された複数の画素単位を含む。例えば、画素単位は、１つの画素から構成される。又は、画素単位は、隣接する２つ以上の画素から構成されても良い。

【0012】

判定装置１０は、記憶装置２０にアクセスし、複数の閾値を取得する（ステップＳ２）。複数の閾値は、複数の画素単位が正常かそれぞれ判定するために用いられる。１つの画素単位に対して、１つの閾値が設定される。具体的には、閾値として、画素値の上限及び下限が設定される。一般的には、画素値は、０から２５５までのいずれかの整数である。上限及び下限として、０から２５５までのいずれかの整数がそれぞれ設定される。画素値が下限と上限の間である場合、その画素値を有する画素単位は、正常と判定される。画素値が下限と上限の間から逸脱している場合、その画素値を有する画素単位は、異常と判定される。

【0013】

１つの画素単位が、１つの画素から構成される場合、当該１つの画素の画素値を、当該１つの画素単位の画素値として用いることができる。１つの画素単位が、２つ以上の画素から構成される場合、２つ以上の画素のそれぞれの画素値の平均を、当該１つの画素単位の画素値として用いることができる。

【0014】

判定装置１０は、画像中の複数の画素値を複数の閾値とそれぞれ比較し、閾値を逸脱した異常画素単位（第１異常画素単位）を抽出する（ステップＳ３）。判定装置１０は、抽出した異常画素単位に基づいて、異常領域（第１異常領域）を推定する（ステップＳ４）。例えば、異常領域の推定では、ノイズ除去、膨張、収縮、及びラベリングが実行される。これらの処理により、異常画素単位の塊（パーティクル）が生成され、識別される。判定装置１０は、異常画素単位のパーティクルを、異常領域と推定する。

【0015】

判定装置１０は、異常領域の特徴に基づいて、画像に写った物品の良否を判定する（ステップＳ５）。特徴としては、異常領域の面積、異常領域の形状、及び異常領域における画素値の分布から選択される少なくとも１つが用いられる。

【0016】

特徴として面積が用いられる場合、面積に対する閾値が予め設定される。面積は、異常領域に含まれる画素の数で表される。判定装置１０は、異常領域の面積が閾値を超えているとき、物品を不良と判定する。

【0017】

形状として、例えば、アスペクト比が用いられる。アスペクト比は、短軸方向の長さに対する長軸方向の長さの比である。長軸方向は、パーティクル外縁上の任意の２点を結んで得られる線分のうち、最も長い線分と平行な方向である。短軸方向は、長軸方向に対して垂直である。特徴として形状が用いられる場合、アスペクト比に対する閾値が予め設定される。アスペクト比と閾値の大小関係は、物品に応じて設定される。例えば、検査対象の物品の品質が悪いときに、異常領域のアスペクト比が大きくなる傾向にある場合には、判定装置１０は、アスペクト比が閾値を超えているときに当該物品を不良と判定する。

【0018】

分布として、例えば、異常領域の画素単位数に対する下限閾値を下回った画素単位数の比（第１比）、異常領域の画素単位数に対する上限閾値を上回った画素単位数の比（第２比）などが用いられる。特徴として分布が用いられる場合、第１比に対する第１閾値及び第２比に対する第２閾値がそれぞれ予め設定される。判定装置１０は、第１比が第１閾値を超えているとき、又は第２比が第２閾値を超えているときに当該物品を不良と判定する。

【0019】

判定装置１０は、判定結果を出力する（ステップＳ６）。例えば、判定装置１０は、判定結果を記憶装置２０に保存する。判定装置１０は、判定に用いられた画像を判定結果と紐付けて記憶装置２０に保存しても良い。画像には、抽出された異常画素単位又は推定された異常領域が示されていても良い。判定装置１０は、判定結果及び画像を表示装置１２に表示しても良い。

【0020】

図３（ａ）～図３（ｃ）及び図４（ａ）～図４（ｃ）は、検査処理を説明するための画像である。
ここでは、１つの画素単位が、１つの画素から構成される場合について説明する。図３（ａ）は、物品Ａ１を撮影して得られた画像ＩＭ１を表す。図３（ｂ）及び図３（ｃ）は、検査のために設定された各画素の閾値を表す画像である。具体的には、図３（ｂ）に表した画像ＩＭ２は、各画素の閾値の上限を表す。図３（ｃ）に表した画像ＩＭ３は、各画素の閾値の下限を表す。画像ＩＭ１のいずれかの画素が、画像ＩＭ２における同一座標の画素よりも明るいとき、又は画像ＩＭ３における同一座標の画素よりも暗いとき、画像ＩＭ１における当該画素は、異常と判定される。この例では、画像ＩＭ１に写る物品Ａ１は、良品と判定される。

【0021】

図４（ａ）は、物品Ａ２を撮影して得られた画像ＩＭ４を表す。物品Ａ２の一部は、物品Ａ１に比べて、黒ずんでいる。判定装置１０は、複数の閾値を用いて、複数の画素から、異常画素を抽出する。図４（ｂ）に表した画像ＩＭ５は、抽出された異常画素を表す。図４（ｂ）の例では、異常画素のパーティクルＰ１～Ｐ６が抽出されている。

【0022】

判定装置１０は、パーティクルＰ１～Ｐ６に基づき、異常領域を推定する。例えば、ノイズ除去及び収縮により、パーティクルＰ５及びＰ６は、消滅する。膨張により、パーティクルＰ１～Ｐ４は、互いに結合する。これにより、図４（ｃ）に表した画像ＩＭ６が得られる。画像ＩＭ６では、異常画素を含むパーティクルＰ７が表されている。判定装置１０は、パーティクルＰ７を、異常領域と推定する。判定装置１０は、推定された異常領域の特徴に基づいて、物品Ａ２の良否を判定する。

【0023】

画像に写された物品の良否を精度良く判定するためには、複数の閾値がそれぞれ適切に設定されることが好ましい。

【0024】

図５は、実施形態に係る判定装置による閾値の調整方法を表すフローチャートである。
まず、判定装置１０は、複数の良品画像を取得する（ステップＳ１０）。複数の良品画像は、ユーザにより準備される。良品画像は、品質の良い物品が写っているとユーザが認定した画像である。判定装置１０は、複数の閾値を初期値に設定する（ステップＳ１１、第１処理）。このとき、閾値として、厳しい値が設定される。具体的には、複数の閾値に基づく物品の良否の判定において、少なくとも１つの良品画像に写った物品が不良と判定とされるように、複数の閾値が設定される。複数の良品画像に写った全ての物品が不良と判定とされるように、複数の閾値が設定されても良い。

【0025】

判定装置１０は、複数の閾値を用いて、良品画像に写った物品の良否を判定する（ステップＳ１２）。ステップＳ１２は、第２処理又は第１判定処理の一例である。判定では、図２に表したフローチャートの処理が実行される。以降では、説明の便宜のために、写った物品が不良と判定された良品画像のことを、不良と判定された良品画像とも言う。写った物品が良と判定された良品画像のことを、良と判定された良品画像とも言う。判定装置１０は、良品画像に対する判定において、不良と判定された良品画像が有るか判断する（ステップＳ１３）。１回目のステップＳ１２では、閾値が厳しく設定されているため、少なくとも１つの良品画像が不良と判定とされる。

【0026】

不良と判定された良品画像が有る場合、判定装置１０は、少なくとも一部の閾値を緩和する（ステップＳ１４）。ステップＳ１４は、第３処理又は緩和処理の一例である。閾値の緩和により、良品画像に写った物品が、不良と判定され難くなる。具体的には、閾値の緩和では、上限の引き上げ及び下限の引き下げから選択される１つ又は２つが実行される。少なくとも一部の閾値が緩和されると、判定装置１０は、ステップＳ１２を再度実行する。

【0027】

ステップＳ１２～Ｓ１４は、ステップＳ１２で全ての良品画像が良と判定されるまで、繰り返される。ステップＳ１３で不良と判定された良品画像が無い場合、判定装置１０は、処理を終了する。複数の閾値の調整が完了する。

【0028】

以降は、調整した複数の閾値を用いて、検査処理が実行される。検査では、検査対象の物品が写った検査画像に対して、図２に表すフローチャートの処理が実行される。これにより、検査画像の物品の良否が判定される。例えば、良と判定された物品については、検査が合格となる。不良と判定された物品については、検査が不合格となる。

【0029】

実施形態の利点を説明する。
例えば、従来、閾値は、平均値及び散布度に基づいて設定されている。この方法によれば、判定の精度を高めつつ、閾値を容易に設定できる。一方で、この方法を用いた場合、準備した良品画像の全てが良と判定されるとは限らない。このため、実際の検査において、一部の良品が、不良と誤判定される可能性がある。

【0030】

上述した課題に対して、良品が不良と誤判定されたときに、その良品の画像を用いて、閾値を再調整する方法がある。例えば、再調整では、予め準備された良品画像に、その良品の画像を加えて、平均値及び散布度が新たに計算される。閾値は、新たな平均値及び散布度に基づいて設定される。しかし、１つの画像を追加して閾値を再調整しても、閾値への影響は小さい。特に、検査を継続的に実行し、閾値の設定に用いられる良品画像の数が多くなるほど、１つの画像による閾値への影響は小さくなる。このため、誤検出が発生しているときに、その誤検出を解消するように閾値を再調整することは、実際には容易では無い。

【0031】

これらの課題について、実施形態では、判定装置１０が、判定と閾値の緩和を繰り返すことで、それぞれの良品画像が良と判定されるまで閾値を調整する。実施形態によれば、全ての良品画像が良と判定されるように、複数の閾値が設定される。これにより、実際の検査において、良品が不良と誤判定される可能性を低減できる。

【0032】

また、実施形態において、初期値にそれぞれ設定された複数の閾値に基づく判定では、複数の良品画像の少なくとも１つに写った物品が不良と判定される。すなわち、初期値は、良品画像であっても、その良品画像に写った物品が不良と判定されるように厳しく設定される。この初期値に対して、それぞれの良品画像が良と判定されるまで、少なくとも一部の閾値が緩和される。実施形態によれば、閾値が緩くなりすぎることを抑制できる。これにより、実際の検査において、不良品が良と誤判定される可能性を低減できる。

【0033】

実施形態によれば、複数の閾値をより適切に調整でき、画像に写った物品の良否の判定精度を向上可能である。

【0034】

以降では、判定装置１０による処理について具体的に説明する。
閾値に対する初期値は、予め設定された固定値であっても良いし、平均値及び散布度に基づいて設定されても良い。平均値は、複数の良品画像の同一座標に位置する画素値を平均することで算出される。散布度として、複数の良品画像における同一座標の画素値の、標準偏差、分散、又は平均偏差などを用いることができる。初期値を厳しく設定するために、散布度は、小さく設定される。例えば、平均値μ及び標準偏差σを用いる場合、典型的には、（μ－３σ）及び（μ＋３σ）が閾値として設定される。これに対して、実施形態では、（μ－σ）及び（μ＋σ）が閾値として設定される。初期値の設定に平均値及び散布度を用いることで、初期値が固定されている場合に比べて、その後に閾値を調整するために必要な、ステップＳ１２～Ｓ１４の繰り返し回数を低減可能である。

【0035】

初期値の設定において、複数の不良品画像が用いられても良い。判定装置１０は、複数の閾値をそれぞれ初期値に設定した後、複数の不良品画像に写った物品の良否を判定する。全ての不良品画像が不良と判定された場合、判定装置１０は、設定されたそれぞれの初期値を容認する。いずれか１つの不良品画像が良と判定された場合、判定装置１０は、全ての閾値を、予め設定された量だけ狭める。すなわち、判定装置１０は、画素値の上限を予め設定された量だけ小さくする、又は画素値の下限を予め設定された量だけ大きくする。判定装置１０は、異常と判定されなかった画素単位に対する閾値のみを狭めても良い。

【0036】

ステップＳ１２において、判定装置１０は、過去の繰り返し処理において、既に良と判定された良品画像を判定の対象から除外しても良い。１度でも良と判定された良品画像は、以降の判定処理でも同様に良と判定される。良と判定された良品画像を対象から除外することで、ステップＳ１２～Ｓ１４の繰り返しに要する計算量を低減できる。

【0037】

図６は、実施形態に係る判定装置による別の調整方法を表すフローチャートである。
１回のステップＳ１２において、判定装置１０は、準備された全ての良品画像について良否を判定しても良いし、一部の良品画像のみについて良否を判定しても良い。例えば図６に表したように、ステップＳ１１の後、判定装置１０は、複数の良品画像から、予め設定された数の良品画像を作為的又は無作為的に選択する（ステップＳ１２ａ）。判定装置１０は、選択した良品画像に対して、ステップＳ１２を実行する。ステップＳ１２において不良と判定された良品画像が有ると、判定装置１０は、ステップＳ１４を実行する。ステップＳ１２において選択した良品画像の全てが良と判定されると、判定装置１０は、準備された全ての良品画像が選択されたか判定する（ステップＳ１２ｂ）。未だ選択されていない良品画像が有る場合、判定装置１０は、ステップＳ１２ａを再度実行する。このとき、判定装置１０は、一度良と判定された良品画像を選択の対象から除外する。

【0038】

１回のステップＳ１２において、一部の良品画像のみについて良否が判定される場合、閾値の調整に必要な計算量を低減できる。一方で、一部の良品画像の判定結果のみに基づいてステップＳ１４が実行されると、一部の閾値が必要以上に緩和される可能性がある。

【0039】

一例として、最初のステップＳ１２ａにおいて、異常画素単位が比較的少ない第１良品画像が選択される。ステップＳ１２において、第１良品画像は、不良と判定される。第１良品画像に基づいて、ステップＳ１４が実行され、少数の閾値が緩和される。その後のステップＳ１２ａにおいて、異常画素単位が比較的多い第２良品画像が選択される。ステップＳ１２において、第２良品画像は、不良と判定される。第２良品画像に基づいて、ステップＳ１４が実行され、多数の閾値が緩和される。この例では、少数の閾値が緩和された後に、さらに多数の閾値が緩和される。

【0040】

これに対して、全ての良品画像が選択され、第２良品画像に基づいて前記多数の閾値が緩和された場合、前記少数の閾値を緩和しなくても良い可能性がある。このため、閾値の過度の緩和を抑制して判定精度を向上させるためには、１回のステップＳ１２において、全ての良品画像について良否を判定し、その判定結果に基づいて閾値を調整することが好ましい。

【0041】

例えば、閾値を緩和する際、判定装置１０は、ステップＳ１２において不良と判定された良品画像から全ての異常画素単位を抽出し、それらの異常画素単位に対する閾値を緩和する。具体的には、判定装置１０は、不良と判定された良品画像の数が２つ以上である場合、それらの良品画像における異常画素単位の和集合を取得する。判定装置１０は、和集合に含まれる異常画素単位に対する閾値を緩和する。この方法によれば、効率的に閾値を緩和でき、閾値の調整に必要な計算量を低減できる。

【0042】

閾値を緩和する際、判定装置１０は、ステップＳ１２において不良と判定された良品画像から、異常領域に基づいて一部の良品画像を選択しても良い。判定装置１０は、選択した良品画像における異常画素単位に対する閾値を緩和する。一例として、判定装置１０は、異常領域の面積が最も大きい良品画像を選択する。判定装置１０は、選択された良品画像における異常画素単位に対する閾値を緩和する。この方法によれば、閾値が必要以上に緩和されることを抑制でき、良否の判定精度を向上できる。

【0043】

閾値を緩和できる画素単位が、ユーザにより予め制限されていても良い。判定装置１０は、ステップＳ１４において、制限されていない画素単位に対する閾値を緩和する。少なくとも一部の閾値に対して、緩和の制限が設定されていても良い。例えば、閾値の上限に対する制限、又は閾値の下限に対する制限が設定される。ステップＳ１４において、制限に達した閾値については、緩和されない。画素単位又は閾値に対して制限が設定されることで、異常の有無を厳しく判定したい画素単位に対して、判定が緩くなりすぎることを防止できる。

【0044】

例えば、緩和される閾値の大きさは、ユーザにより予め設定される。閾値を緩和する際、判定装置１０は、画素値の上限にユーザによる設定値を加え、画素値の下限から設定値を減じる。これにより、下限と上限との間の範囲が広がり、閾値が緩和される。

【0045】

緩和される閾値の大きさは、対応する画素単位の画素値と、閾値が緩和される画素単位の集合の面積と、から選択される１つ又は２つに基づいて決定されても良い。例えば、画素値と閾値との差が大きいほど、閾値を大きく緩和する。閾値が緩和される画素単位の集合の面積が大きいほど、閾値を大きく緩和する。これにより、複数の閾値の調整に必要な時間を短縮できる。

【0046】

図７は、実施形態に係る判定装置による別の調整方法を表すフローチャートである。
判定装置１０は、不良品画像を用いて、複数の閾値が適切か判定しても良い。具体的には、図７に表したように、判定装置１０は、複数の良品画像及び複数の不良品画像を取得する（ステップＳ１０ａ）。複数の不良品画像は、ユーザにより準備される。不良品画像は、品質の良くない物品が写っているとユーザが認定した画像である。

【0047】

その後、判定装置１０は、ステップＳ１２～１４を実行する。判定装置１０は、ステップＳ１４の後、複数の閾値を用いて、それぞれの不良品画像に写った物品の良否を判定する（ステップＳ１５）。ステップＳ１５は、第４処理又は第２判定処理の一例である。判定装置１０は、準備された不良品画像の数に対する良と判定された不良品画像の数の割合が所定割合未満か判断する（ステップＳ１６）。所定割合は、ゼロに設定されても良い。すなわち、不良品画像が１つでも良と判定された場合、前記割合は所定割合以上となる。

【0048】

不良品画像に写った物品の良否は、良品画像に写った物品の良否と同様に判定される。すなわち、判定装置１０は、不良品画像中の複数の画素値を複数の閾値とそれぞれ比較し、閾値を逸脱した異常画素単位（第２異常画素単位）を抽出する。判定装置１０は、抽出した異常画素単位に基づいて、異常領域（第２異常領域）を推定する。判定装置１０は、異常領域の特徴に基づいて、不良品画像に写った物品の良否を判定する。

【0049】

複数の不良品画像の所定割合以上に写った物品が良と判定された場合、判定装置１０は、繰り返し処理を中止する（ステップＳ１７）。判定装置１０は、繰り返し処理の中止を、ユーザに向けて通知しても良い。例えば、判定装置１０は、表示装置１２への表示、特定の端末装置へのデータの送信などにより、ユーザに通知する。

【0050】

不良品画像が良と判定されることは、少なくとも一部の閾値が緩和され過ぎていることを示す。それらの閾値を実際の検査に用いた場合、不良品を良品と誤判定する可能性がある。繰り返し処理を中止することで、無用な計算を回避できる。

【0051】

判定装置１０がユーザに向けて通知することで、ユーザに注意を促すことができる。閾値が緩和され過ぎる原因として、ユーザによって準備された良品画像の中に、不良品画像が混ざっていることが挙げられる。通知により、ユーザに対して、閾値の調整方法に不備が無かったか確認を促すことができる。

【0052】

なお、図７に表したフローチャートにおいて、ステップＳ１５は、ステップＳ１４の前に実行されても良い。例えば、ステップＳ１５は、ステップＳ１２と同時に実行されても良い。ステップＳ１５がステップＳ１２と同時に実行される場合、ステップＳ１６は、ステップＳ１２及びＳ１５の後であって、ステップＳ１３の前に実行されても良い。

【0053】

図８（ａ）及び図８（ｂ）は、実施形態に係る判定装置からの出力例を表す模式図である。
例えば、判定装置１０は、図８（ａ）に表したテーブルＴ及び図８（ｂ）に表したチャートＣを表示する。テーブルＴにおいて、行は、予め準備された良品（ＯＫ）の画像の数と不良品（ＮＧ）の画像の数とを表す。列は、良と判定された画像の数と不良と判定された画像の数とを表す。この例では、良品画像が１８枚準備され、不良品画像が５枚準備されている。判定では、５枚の画像が良と判定され、１８枚の画像が不良と判定されている。実際の不良品画像の数に比べて、不良と判定された画像の数が多いことから、一部の閾値が未だ厳しいことが分かる。

【0054】

チャートＣにおいて、横軸は、図５に表したフローチャートにおけるステップＳ１２～Ｓ１４の繰り返しの回数を表す。縦軸は、異常領域の特徴を示す値である。プロットＯＫは、良品画像から推定された第１異常領域の特徴を示す第１値を表す。プロットＮＧは、不良品画像から推定された第２異常領域の特徴を示す第２値を表す。プロットＴＨは、第１値及び第２値に対する閾値を表す。例えば、第１値及び第２値として、異常領域の面積、異常領域のアスペクト比、第１比、又は第２比を用いることができる。

【0055】

上述した通り、判定装置１０は、良品画像に写った物品（第１物品）の良否の判定（第１判定処理）と、不良品画像に写った物品（第２物品）の良否の判定（第２判定処理）と、第１物品が不良と判定された場合における少なくとも一部の閾値の緩和（緩和処理）と、を含む処理セットを繰り返し実行する。判定装置１０は、処理セットを実行するたびに、第１値、第２値、及び閾値を表示装置１２に表示する。

【0056】

図８（ｂ）の例では、縦軸の値は、異常領域の面積である。プロットＯＫは、複数の良品画像で推定された異常領域のうち、最大の異常領域の面積を表す。プロットＮＧは、複数の不良品画像で推定された異常領域のうち、最小の異常領域の面積を表す。プロットＴＨは、異常領域の面積に対する閾値を表す。良品画像を良と判定しつつ、不良品画像を不良と判定するためには、プロットＮＧがプロットＴＨを上回ったまま、プロットＯＫがプロットＴＨを下回るように、複数の閾値を調整する必要がある。

【0057】

図８（ｂ）から、繰り返し回数が増えるほど、プロットＯＫの面積値が低下し、プロットＴＨに近づいていることが分かる。また、プロットＯＫの低下量は、プロットＮＧの低下量よりも大きい。これは、不良品画像を不良と判定したまま、少なくとも一部の閾値を緩和できていることを示す。図８（ａ）のテーブルＴは、図８（ｂ）のチャートＣにおいて、３１回目の繰り返し処理が完了したときの情報を表している。

【0058】

図８（ａ）及び図８（ｂ）に表したデータは、繰り返し回数が増えるにつれて、リアルタイムで更新されても良い。例えば、判定装置１０は、チャートＣと、各繰り返し回数におけるテーブルＴと、を記憶装置２０に保存する。又は、判定装置１０は、チャートＣ及びテーブルＴから選択される１つ又は２つを表示装置１２に表示させても良い。これにより、ユーザは、閾値の調整がどの程度進んでいるか、閾値の調整が適切に進んでいるか、を容易に把握できる。

【0059】

図９は、ハードウェア構成を表す模式図である。
例えば、判定装置１０は、コンピュータであり、Read Only Memory（ＲＯＭ）１０ａ、Random Access Memory（ＲＡＭ）１０ｂ、Central Processing Unit（ＣＰＵ）１０ｃ、及びHard Disk Drive（ＨＤＤ）１０ｄを有する。

【0060】

ＲＯＭ１０ａは、コンピュータの動作を制御するプログラムを格納している。ＲＯＭ１０ａには、上述した各処理をコンピュータに実現させるために必要なプログラムが格納されている。

【0061】

ＲＡＭ１０ｂは、ＲＯＭ１０ａに格納されたプログラムが展開される記憶領域として機能する。ＣＰＵ１０ｃは、処理回路を含む。ＣＰＵ１０ｃは、ＲＯＭ１０ａに格納された制御プログラムを読み込み、当該制御プログラムに従ってコンピュータの動作を制御する。また、ＣＰＵ１０ｃは、コンピュータの動作によって得られた様々なデータをＲＡＭ１０ｂに展開する。ＨＤＤ１０ｄは、判定装置１０の処理に必要なデータや、処理によって得られたデータを記憶する。ＨＤＤ１０ｄは、例えば、図１に表した記憶装置２０として機能しても良い。

【0062】

判定装置１０は、ＨＤＤ１０ｄに代えて、embedded Multi Media Card（ｅＭＭＣ）、Solid State Drive（ＳＳＤ）、Solid State Hybrid Drive（ＳＳＨＤ）などを有していても良い。

【0063】

入力装置１１は、例えば、マウス、キーボード、マイク（音声入力）、及びタッチパッドから選択される少なくともいずれかを含む。表示装置１２は、例えば、モニタ及びプロジェクタから選択される少なくともいずれかを含む。タッチパネルのように、入力装置１１と表示装置１２の両方の機能を備えた機器が用いられても良い。

【0064】

以上で説明した、判定装置、判定システム、又は判定方法によれば、複数の閾値をより適切に設定でき、判定精度を向上可能である。また、コンピュータを、判定装置として動作させるためのプログラムを用いることで、同様の効果を得ることができる。

【0065】

上記の種々のデータの処理は、コンピュータに実行させることのできるプログラムとして、磁気ディスク（フレキシブルディスク及びハードディスクなど）、光ディスク（ＣＤ－ＲＯＭ、ＣＤ－Ｒ、ＣＤ－ＲＷ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ±Ｒ、ＤＶＤ±ＲＷなど）、半導体メモリ、または、他の記録媒体に記録されても良い。

【0066】

例えば、記録媒体に記録された情報は、コンピュータ（または組み込みシステム）により読み出されることが可能である。記録媒体において、記録形式（記憶形式）は任意である。例えば、コンピュータは、記録媒体からプログラムを読み出し、このプログラムに基づいてプログラムに記述されている指示をＣＰＵで実行させる。コンピュータにおいて、プログラムの取得（または読み出し）は、ネットワークを通じて行われても良い。

【0067】

以上、本発明のいくつかの実施形態を例示したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更などを行うことができる。これら実施形態やその変形例は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。また、前述の各実施形態は、相互に組み合わせて実施することができる。

【符号の説明】

【0068】

１：判定システム、 １０：判定装置、 １１：入力装置、 １２：表示装置、 ２０：記憶装置、 ３０：撮像装置、 ４０：搬送装置、 Ａ：物品、 Ａ１，Ａ２：物品、 Ｃ：チャート、 ＩＭ１～ＩＭ６：画像、 Ｐ１～Ｐ７：パーティクル、 Ｔ：テーブル

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】