[发明专利]检查、图像识别、识别器生成系统及学习数据生成装置

权利要求书

1.一种检查系统，检查制品的良否，所述检查系统包括：

数据获取部，获取第一图像数据及第一正解数据，所述第一图像数据映照有所述制品，所述第一正解数据表示对映照在所述第一图像数据中的所述制品的良否判定的正解；

第一生成部，通过对所述第一图像数据适用规定的变换处理，从而由所述第一图像数据生成分别映照有所述制品的多件第二图像数据；

判定部，基于通过将各件第二图像数据输入至学习完成的第一识别器而从所述第一识别器获得的输出，来判定是否采用各件第二图像数据来作为学习数据，所述学习完成的第一识别器进行了用于判定是否采用所给予的图像数据来作为学习数据的机器学习；

第二生成部，通过对被判定为采用作为学习数据的第二图像数据赋予第二正解数据，从而生成学习用数据集，所述第二正解数据是基于所述第一正解数据而决定，且表示对映照在所述第二图像数据中的所述制品的良否判定的正解，所述学习用数据集包含所述第二图像数据及所述第二正解数据的对；

学习处理部，通过实施利用所生成的所述学习用数据集的机器学习，从而构建学习完成的第二识别器，所述学习完成的第二识别器习得了对所述制品的良否进行判定的能力；

对象数据获取部，获取映照有作为检查对象的所述制品的对象图像数据；以及

良否判定部，基于通过将所获取的所述对象图像数据输入至所述第二识别器而从所述第二识别器获得的输出，来判定映照在所述对象图像数据中的所述制品的良否，

所述第一识别器包含包括生成模型与识别模型的网络中的所述识别模型，所述生成模型针对包含第三图像数据的图像数据群进行机器学习，以生成与所述第三图像数据类似的第四图像数据，所述识别模型进行机器学习，以识别所输入的输入数据是来源于所述生成模型的所述第四图像数据还是来源于所述图像数据群的所述第三图像数据，且所述网络中，所述生成模型反复进行机器学习，以生成与所述识别模型误识别的所述第三图像数据类似的所述第四图像数据，所述识别模型进行机器学习，以对由经反复机器学习的所述生成模型所生成的所述第四图像数据与所述第三图像数据进行识别。

2.根据权利要求1所述的检查系统，其中

所述第一生成部通过对所述第一图像数据适用从光度变换、几何变换、图像合成、图像替换及它们的组合中选择的变换处理，从而由所述第一图像数据来生成多件第二图像数据。

3.根据权利要求1或2所述的检查系统，其中

所述判定部利用通过利用第五图像数据与第三正解数据的机器学习而生成的学习完成的学习器来作为所述第一识别器，所述第三正解数据表示是否采用所述第五图像数据来作为所述学习数据的正解。