[发明专利]显示方法、用户接口部、显示装置以及检查装置

说明书

本发明提供显示方法、用户接口部、显示装置以及检查装置。显示方法包括以下步骤：生成将多个样本划分到多个组的组数据；对被划分到每个组的样本执行统计的处理，并计算表示该组之间的预定数据项目的统计状态的数据；以及根据计算出的表示组之间的预定数据项目的统计状态的数据，以能够掌握组之间的统计状态的显示形式来显示。

技术领域

本公开涉及显示方法、用户接口部、显示装置以及检查装置。

背景技术

在工厂等制造现场，进行所生产的产品的优良品/不良品检查和从流水线出来的产品的物体检测等。这样的各种检查作业由目前积累了经验的作业人员通过目视或参照传感器检测到的值来进行。但是，在人工进行的检查作业中，由于基于各个作业人员的经验差异的判断基准的差异或由于身体变化导致注意力不集中等理由，从而存在其检测精度变化的问题。因此，在多个生产现场，各种检查作业中引入了根据通过传感器等检测到的对象物的图像等数据进行检查的检查装置。在这种检查装置中，为了自动判定产品是否优良而使用机器学习的技术。

在机器学习中，使用收集到的数据进行学习，生成学习模型。然后使用所生成的学习模型来进行基于对象物数据的推论处理，由此进行对象物的检查等。为了通过机器学习生成良好的学习模型，需要使用高质量的数据进行学习，通过高质量的数据进行评价。另外，通过分析评价用的数据的推论结果，能够进行通过机器学习生成的学习模型的质量的评价。此时，在将用于学习的数据和用于评价的数据设为相同数据时，会产生过度学习(过度拟合：over-fitting)等问题并失去泛化性能。其结果为，会有学习模型的质量恶化的问题。因此，希望用于学习的数据和用于评价的数据是不同的数据。即，需要将收集到的数据划分为学习用数据和评价用数据。

另外，日本特开2013-218725号公报以及日本特开2008-059080号公报中公开了取得用于机器学习装置的良好质量的数据的现有技术。

在从云或网站等的用户取得用于机器学习的数据等能够自动取得大量的数据的情况下，将通过使用随机数等简单的方法取得的数据划分为学习用数据和评价用数据即可。即使这样，也能够生成偏差小的良好质量的学习用数据和评价用数据。但是，在使用例如在工厂等被限制的区域内取得的数据时，会有由于该工厂的生产个数、工时的关系而难以取得大量数据的情况。因此，担心通过简单的数据划分的方法在学习用数据和评价用数据中产生偏差。其结果，有可能对最终生成的模型产生不良影响。

在工厂取得的数据虽然不庞大，但是对于进行手工操作而言数据量仍然非常多，通常的文件系统的作业会需要很多的工时。另外，在一个数据样本包括多维的数据时，手动的调整会需要很多的劳动。因此，也存在由于作业人员等对数据的确认不充分，而在数据有偏差的状态下用于学习的风险。

因此，期待用于辅助将所取得的数据以不产生偏差的方式划分为学习用数据和评价用数据的显示方法、用户接口部、显示装置以及检查装置。

发明内容

在本公开一个方式的显示方法中，统计且可视地显示将为了机器学习而取得的数据进行划分后的数据组，从而能够向用户有效地表示数据划分的状况。这样，能够防止在有偏差的状态下使用被划分的数据的情况，而解决上述问题。通过本公开一个方式的显示方法处理的数据是在工厂等环境下取得的数据。这种数据的数据量虽然不是很庞大，但是有一定程度的量。在本公开中，通过排序/筛选(filtering)/统计图表等提高可视性地向用户显示这种数据，由此用户容易识别数据的偏差。另外，本公开的一个方式的显示方法通过以相同形式/相同基准来显示多个数据的组，使组之间容易进行比较。

另外，本公开的一个方式为显示方法，该显示方法包括：生成将多个样本划分到多个组的组数据；对被划分到每个组的样本执行统计处理，并计算表示该组之间的预定数据项目的统计状态的数据；以及根据计算出的表示组之间的预定数据项目的统计状态的数据，以能够掌握组之间的统计状态的显示形式来显示该统计状态。