[发明专利]检查系统、识别系统以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：

学习用数据获取部，获取包含多件学习用数据集的学习用数据群，所述多件学习用数据集分别包含映照有所述制品的图像数据及正解数据的组合，所述正解数据表示对映照在所述图像数据中的所述制品的良否判定的正解；

难易度设定部，对已通过机器学习而习得了对所述制品的良否进行判定的能力的多个第一识别器分别输入各件所述学习用数据集的所述图像数据，由此，从所述多个第一识别器分别获取与对映照在所输入的所述图像数据中的所述制品的良否进行判定的结果对应的输出值，根据从所述多个第一识别器分别获取的输出值符合所述正解数据所示的正解的程度，来对各件所述学习用数据集设定良否判定的难易度；

学习处理部，实施从所设定的所述难易度低的学习用数据集起依序利用的阶段性的机器学习，由此来构建对所述制品的良否进行判定的第二识别器；

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，将所获取的所述对象图像数据输入至所述第二识别器，由此，从所述第二识别器获取输出值，基于从所述第二识别器获取的所述输出值来判定映照在所述对象图像数据中的所述制品的良否。

2.根据权利要求1所述的检查系统，其中

所述难易度设定部对基于从所述多个第一识别器获取的输出值来对所述制品的良否进行判定的结果与所述正解数据所示的正解一致的比率越高的学习用数据集，设定为越低的难易度。

3.根据权利要求1所述的检查系统，其中

所述难易度设定部根据从所述多个第一识别器分别获取的输出值的和或积符合所述正解数据所示的正解的程度，来对各件所述学习用数据集设定良否判定的难易度。

4.根据权利要求1所述的检查系统，其中

所述难易度设定部对基于所述输出值来对所述制品的良否进行判定的结果在规定的确信度以上与所述正解数据所示的正解一致的第一识别器的数量越多的学习用数据集，设定为越低的难易度。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的检查系统，其中

各所述第一识别器是通过利用部分数据群的机器学习而构建，所述部分数据群包含从所述学习用数据群选择的多件学习用数据集。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的检查系统，其中

所述学习用数据获取部基于对各件所述学习用数据集所设定的所述难易度，来从所述学习用数据群提取特定难易度的学习用数据集，

对与所提取的所述特定难易度的学习用数据集中所含的所述图像数据类似的追加图像数据进行收集，

对所收集的所述追加图像数据赋予正解数据，由此来生成新的学习用数据集，所述正解数据表示对映照在所述追加图像数据中的所述制品的良否判定的正解，

将所生成的所述新的学习用数据集追加至所述学习用数据群。

7.一种学习数据生成装置，包括：

学习用数据获取部，获取包含多件学习用数据集的学习用数据群，所述多件学习用数据集分别包含映照有制品的图像数据及正解数据的组合，所述正解数据表示对映照在所述图像数据中的所述制品的良否判定的正解；

难易度设定部，对已通过机器学习而习得了对所述制品的良否进行判定的能力的多个第一识别器分别输入各件所述学习用数据集的所述图像数据，由此，从所述多个第一识别器分别获取与对映照在所输入的所述图像数据中的所述制品的良否进行判定的结果对应的输出值，根据从所述多个第一识别器分别获取的输出值符合所述正解数据所示的正解的程度，来对各件所述学习用数据集设定良否判定的难易度；以及

保存处理部，生成表示各件所述学习用数据集与所设定的难易度的对应关系的难易度数据，将所生成的所述难易度数据跟所述学习用数据群一同保存到规定的存储区域中。