[发明专利]图像检查装置

说明书

本发明提供一种图像检查装置，对于根据对象物的图像而算出的多个特征量，能够更迅速地决定更适当的阈值。图像检查装置(100)包括：拍摄部(30)，拍摄对象物的图像；提取部(11)，从图像中提取多个特征量；分类部(12)，根据多个特征量各自是否超过阈值，来进行对象物是良品还是缺陷品的分类；以及决定部(13)，对于从被标记了是良品还是缺陷品的多个学习用图像获得的多个特征量，分别决定阈值，以使缺陷品的漏检成为规定比例以下且缺陷品的误检变少。

技术领域

本发明涉及一种图像检查装置。

背景技术

以往，为了检查对象物是良品还是缺陷品，使用拍摄对象物的图像并基于图像来进行检查的图像检查装置。图像检查装置有时根据图像来算出特征量，并通过对特征量与阈值进行比较来进行对象物的检查。

例如在下述专利文献1中记载了一种阈值决定装置，其基于对从异常探测对象收集的数据进行学习的学习结果与在测试期间从异常探测对象观测的数据来算出异常度，将所述异常度与阈值进行比较，由此来探测异常的发生，并基于异常的漏检及误探测的有无来决定阈值。阈值决定装置在发生了误探测的情况下使阈值增加，在发生了漏检的情况下使阈值减少。

而且，在下述专利文献2中记载了一种参数学习方法，其对误检数据的特征向量(vector)进行聚类(clustering)而分类为多个群集(cluster)，决定对多个群集的一个进行分割的分割面，基于所述分割面来决定学习对象的分支节点(node)处的参数(parameter)。

[现有技术文献]

[专利文献]

[专利文献1]日本专利特开2018-148350号公报

[专利文献2]日本专利特开2009-282631号公报

发明内容

[发明所要解决的问题]

例如在专利文献1所记载的技术中，是对单个异常度与阈值进行比较，但有时会对根据对象物的图像而算出的多个特征量分别设定阈值，以检查对象物是良品还是缺陷品。此时，随着特征量的数量增加，阈值的组合急遽增加，设定适当的阈值所需的时间增大。而且，有时即使耗费时间也无法设定适当的阈值。

因此，本发明提供一种图像检查装置，对于根据对象物的图像而算出的多个特征量，能够更迅速地决定更适当的阈值。

[解决问题的技术手段]

本发明的一方案的图像检查装置包括：拍摄部，拍摄对象物的图像；提取部，从图像中提取多个特征量；分类部，根据多个特征量各自是否超过阈值，来进行对象物是良品还是缺陷品的分类；以及决定部，对于从被标记了是良品还是缺陷品的多个学习用图像获得的多个特征量，分别决定阈值，以使缺陷品的漏检成为规定比例以下且缺陷品的误检变少。

根据此方案，即使在从图像中提取多个特征量的情况下，也能够对于多个特征量而迅速地决定适当的阈值，从而能够使缺陷品的漏检成为规定比例以下。

所述方案中，决定部也可对于多个特征量分别决定阈值，以使缺陷品的漏检消失且缺陷品的误检达到最小。

根据此方案，能够决定与多个特征量相关的阈值，以使缺陷品的漏检成为零且缺陷品的误检达到最小。

所述方案中，决定部也可以缺陷品的误检消失的方式来设定与多个特征量各自相关的阈值的初始值，且对于多个特征量的任一个更新阈值，以使漏检减少且误检的增加变小，重复此操作而决定阈值。

根据此方案，能够决定阈值，以使缺陷品的漏检成为规定比例以下且缺陷品的误检尽可能变少。