[发明专利]图像识别系统和图像识别方法

权利要求书

1.一种图像识别系统，其特征在于，包括：

图像数据收集部，其从设置于工厂内的多个检查装置收集包含识别对象的图像数据；

学习执行部，其对通过事先的机器学习获得的、识别所述识别对象的特征部的第1模型，利用所述图像收集部所收集的图像数据来执行追加的机器学习；

模型更新部，其基于由所述学习执行部进行的所述机器学习的结果，将识别所述识别对象的所述特征部的模型从所述第1模型更新为第2模型；

第1发送部，其对所述设置于工厂内的所述多个检查装置之中特定的检查装置发送所述第2模型；

识别结果判断部，其接收在所述特定的检查装置中使用所述第2模型进行了所述识别对象的识别的识别结果来进行判断；和

第2发送部，其根据所述识别结果判断部的判断结果，将所述第2模型发送到所述检查装置。

2.如权利要求1所述的图像识别系统，其特征在于：

在所述图像数据收集部中收集无法正确地识别所述识别对象的图像数据。

3.如权利要求1或2所述的图像识别系统，其特征在于：

被发送了所述第2模型的所述检查装置，识别所述识别对象的所述特征部的模型从所述第1模型更新为所述第2模型。

4.如权利要求1至3中任一项所述的图像识别系统，其特征在于：

所述设置于工厂内的多个检查装置包括使用通过事先的机器学习获得的、识别所述识别对象的特征部的模型来进行所述识别对象的识别的第1检查装置，

被发送所述第2模型的所述检查装置是所述第1检查装置。

5.如权利要求1至4中任一项所述的图像识别系统，其特征在于，还包括：

推断部，其至少接收在所述检查装置中无法识别所述识别对象的图像数据，对所述图像数据进行所述识别对象的推断；和

数据处理部，其在所述推断部将所述识别对象的推断结果发送到作为所述图像数据的发送来源的所述检查装置，在所述推断部中无法推断所述识别对象的情况下在所述图像数据收集部中存积该图像数据。

6.如权利要求5所述的图像识别系统，其特征在于：

所述设置于工厂内的多个检查装置包括不使用识别所述识别对象的特征部的模型的第2检查装置，

所述推断部至少接收在所述第2检查装置中无法识别所述识别对象的图像数据，进行所述识别对象的推断。

7.如权利要求5或6所述的图像识别系统，其特征在于：

所述推断部对所述图像数据使用所述第1模型来进行所述识别对象的推断。

8.如权利要求5至7中任一项所述的图像识别系统，其特征在于：

用于所述推断部的所述第1模型能够更新为由所述模型更新部更新后的所述第2模型。

9.如权利要求1至8中任一项所述的图像识别系统，其特征在于：

所述检查装置是对形成有多个器件的晶片，使探针卡的各探针与器件的电极垫接触来进行电特性的检查的装置，

所述识别对象是所述电极垫、所述探针在所述电极垫上形成的针迹和所述探针的针尖之中的至少一种。

10.一种图像识别方法，其特征在于，包括：

从设置于工厂内的多个检查装置将包含识别对象的图像数据收集到图像数据收集部的步骤；

对通过事先的机器学习获得的、识别所述识别对象的特征部的第1模型，利用所述收集的图像数据来执行追加的机器学习的步骤；

基于所述机器学习的结果将识别所述识别对象的所述特征部的模型从所述第1模型更新为第2模型的步骤；

对所述设置于工厂内的所述多个检查装置之中特定的检查装置发送所述第2模型的步骤；

在所述特定的检查装置中，使用所述第2模型进行所述识别对象的识别的步骤；

判断在所述特定的检查装置中进行了识别的识别结果的步骤；和

根据所述进行判断的步骤的判断结果，将所述第2模型发送到所述检查装置的步骤。