[发明专利]附标签的图像数据的制作方法、检查方法、程序、附标签的图像数据的制作装置及检查装置

权利要求书

1.一种附标签的图像数据的制作方法，其制作作为监督数据使用的附标签的图像数据，其中，监督数据用于为了生成用于对拍摄到的图像中的检查对象有无缺陷进行检查的识别器而使学习前的识别器进行监督或半监督的机器学习，

所述附标签的图像数据的制作方法的特征在于，具备：

通道附加步骤，其中，对拍摄到检查对象的图像赋予除了构成所述图像的一个或多个通道以外的其他通道；

像素值赋予步骤，其中，对所述其他通道中的与所述图像中的缺陷区域对应的区域，赋予第二像素值作为表示缺陷的像素值，所述第二像素值与赋予于没有缺陷的其他区域的第一像素值不同；

分割步骤，其中，将包含所述其他通道的图像分割为多个分割图像；

标签赋予步骤，其中，在多个所述分割图像中，对所述分割图像中的所述其他通道包含所述第二像素值的所述分割图像赋予不良标签，对所述分割图像中的所述其他通道不包含所述第二像素值的所述分割图像赋予良好标签；以及

通道去除步骤，其中，从所述分割图像去除所述其他通道而制作附标签的图像数据。

2.如权利要求1所述的附标签的图像数据的制作方法，其特征在于，

所述缺陷有多种种类，

在所述像素值赋予步骤中，在对所述其他通道赋予所述第二像素值的情况下，赋予根据所述缺陷的种类而不同值的第二像素值，

在所述标签赋予步骤中，对包含所述第二像素值的所述分割图像，赋予根据所述第二像素值的值而不同的不良标签。

3.如权利要求1或2所述的附标签的图像数据的制作方法，其特征在于，

在所述分割步骤中，将附加了所述其他通道的所述图像分割为彼此相邻的所述分割图像局部重复的多个所述分割图像。

4.如权利要求1至3中任一项所述的附标签的图像数据的制作方法，其特征在于，

所述其他通道为阿尔法通道。

5.如权利要求1至4中任一项所述的附标签的图像数据的制作方法，其特征在于，

在将测试数据输入识别器时的输出无法获得规定值以上的正确率的情况下，变更所述分割步骤中的分割数，所述识别器是将所述附标签的图像数据作为监督数据进行监督或半监督的机器学习而生成的。

6.一种检查方法，其特征在于，具备：

识别器生成步骤，其中，将通过权利要求1至5中任一项所述的附标签的图像数据的制作方法制作而成的所述附标签的图像数据作为监督数据而进行监督或半监督的机器学习，并生成识别器；以及

判定步骤，其中，基于输出值对检查对象的良好与否进行判定，所述输出值是如下获得的：以与在所述识别器的生成中使用的所述分割图像的分割数相同的分割数，对拍摄到检查对象的图像进行分割而获取多个分割图像，将该分割图像输入所述识别器，从所述识别器作为识别结果被输出。

7.如权利要求6所述的检查方法，其特征在于，

所述机器学习为深度学习。

8.一种程序，其为制作作为监督数据使用的附标签的图像数据的计算机所执行，其中，监督数据用于为了生成用于对拍摄到的图像中的检查对象有无缺陷进行检查的识别器而使学习前的识别器进行监督或半监督的机器学习，

所述程序的特征在于，具备：

通道附加步骤，其中，计算机对拍摄到检查对象的图像附加除了构成所述图像的一个或多个通道以外的其他通道；

像素值赋予步骤，其中，计算机对所述其他通道中的与所述图像中的缺陷区域对应的区域，赋予第二像素值作为表示缺陷的像素值，所述第二像素值与赋予于没有缺陷的其他区域的第一像素值不同；

分割步骤，其中，计算机将包含所述其他通道的图像分割为多个分割图像；

标签赋予步骤，其中，计算机在多个所述分割图像中，对所述分割图像中的所述其他通道包含所述第二像素值的所述分割图像赋予不良标签，对所述分割图像中的所述其他通道不包含所述第二像素值的所述分割图像赋予良好标签；以及

通道去除步骤，其中，计算机从所述分割图像去除所述其他通道而制作附标签的图像数据。