检查装置和检查方法制造方法及图纸

检查装置和检查方法。一种检查装置，该检查装置包括：测试部，该测试部通过图像检查程序组中的第一图像检查程序来对检查图像进行接受/拒绝测试，该图像检查程序组包括不同世代的多个学习型图像检查程序，多个学习型图像检查程序中的每个对于学习图像的适合度满足预定的标准；以及替换部，该替换部当操作员对已经通过所述第一图像检查程序进行了接受/拒绝测试的所述检查图像进行接受/拒绝测试并发现了被误识别的检查图像时，利用所述图像检查程序组中的第二图像检查程序替换所述第一图像检查程序，该第二图像检查程序对于被误识别的检查图像表现出最佳适合度。

Inspection device and method

Inspection device and method. A checking device includes a testing unit which accepts/rejects the checked image through the first image checking program in the image checking program group. The image checking program group includes multiple learning image checking programs of different generations, and each of the learning image checking programs meets the predetermined standard for the fitness of the learning image. And a replacement unit which replaces the first image checking procedure with a second image checking procedure in the image checking procedure group when the operator accepts/rejects the checking image that has passed the first image checking procedure and finds the checking image that has been misidentified. The checked image of misrecognition shows the best fitness.

【技术实现步骤摘要】
检查装置和检查方法
本文讨论的实施方式涉及检查装置和检查方法。
技术介绍
为了在生产线中自动执行产品外观检查的接受/拒绝测试，近年来已经提出了一种通过利用相机获得检查目标的图像来自动执行接受/拒绝测试的方法。例如，存在一种根据生产环境的变化，通过从经由图像处理算法(规则)定义的多个逻辑中再次选择主检查逻辑来改进检查精度的方法(例如，参见日本特开专利申请No.2007-327848)。同时，已经开发了一种用于使用预先收集的图像和有关这些图像的接受/拒绝测试的教导数据来自动生成图像处理算法(机器学习)的方法。例如，存在这样一种方法，即，该方法用于针对输入在生产线操作期间无法利用正在进行的图像处理算法来处理的图像的情况，通过基于所获得的图像新生成与正在进行的图像处理算法不同的另一图像处理算法来切换新算法(例如，参见日本特开专利申请No.2007-293732)。
技术实现思路
根据该实施方式的方面，一种检查装置，该检查装置包括：测试部，该测试部通过图像检查程序组中的第一图像检查程序来对检查图像进行接受/拒绝测试，该图像检查程序组包括不同世代的多个学习型图像检查程序，所述多个学习型图像检查程序中的每个对于学习图像的适合度满足预定的标准；以及替换部，该替换部当操作员对已经通过所述第一图像检查程序进行了所述接受/拒绝测试的所述检查图像进行所述接受/拒绝测试并发现了被误识别的所述检查图像时，利用所述图像检查程序组中的第二图像检查程序替换所述第一图像检查程序，该第二图像检查程序对于被误识别的所述检查图像表现出最佳适合度(fitness)。附图说明图1是例示包括检查装置的学习型检查系统的配置的一个示例的图；图2是例示用于生成图像检查程序的过程的一个示例的图；图3是例示图像检查程序的一个示例的图；图4是例示在生成图像处理程序时的交叉处理的一个示例的图；图5是例示在生成图像处理程序时的突变处理的一个示例的图；图6是例示在生成图像处理程序时所使用的一组滤波器的一个示例的图；图7是例示确定最大余裕(margin)的SVM(支持矢量机)的一个示例的图；图8是例示在学习型检查系统中生成图像检查程序的一个示例的流程图；图9是例示检查装置的硬件配置的一个示例的框图；图10是例示在选择与替换图像检查程序之间的过程的一个示例的图；图11是例示学习型检查系统中的在选择与替换图像检查程序之间的流程的一个示例的顺序图；图12是例示存储在检查结果DB中的检查图像的测试结果的数据配置的一个示例的说明图；图13是例示在操作员测试输入部中输入操作员的测试结果的用户界面的一个示例的图；图14是例示存储在误识别DB中的、包括关于被误识别的检查图像的信息的数据配置的一个示例的说明图；图15是例示用于在选择第二图像检查程序时判定适合度的数据配置的一个示例的图；图16是例示通过SVM的接受/拒绝测试的一个示例的图；图17是例示在误识别数据出现时通过SVM的错误判定的一个示例的图；图18是例示在利用所选择图像检查程序替换后通过SVM的接受/拒绝测试的一个示例的图；图19是例示检查装置的检查部对检查图像进行接受/拒绝测试的流程的一个示例的流程图；图20是例示检查装置的通知部基于从误识别DB获得的信息向选择装置发送通知的流程的一个示例的流程图；图21是例示检查装置的替换部利用第二图像检查程序替换第一图像检查程序的流程的一个示例的流程图；图22是例示用于发送关于被误识别的检查图像的检查装置信息的流程的一个示例的流程图，该检查装置信息根据通过输入在操作员测试装置中的、操作员进行的接受/拒绝测试的结果而获得；图23是例示选择装置的选择部选择第二图像检查程序的流程的一个示例的流程图；图24是例示包括检查装置的学习型检查系统的配置的另一示例的图；图25是例示包括检查选择装置的学习型检查系统的配置的另一示例的图；以及图26是例示包括学习型检查装置的学习型检查系统的配置的另一示例的图。具体实施方式在日本特开专利申请No.2007-327848所描述的上述方法中，由于根据规则定义了多个逻辑，因此，很难提供各种且充分的逻辑。因此，当获得已在接受/拒绝方面被误识别的图像时，该方法不足以选择能够以更高精度对该图像进行接受/拒绝测试的图像处理算法。另外，在日本特开专利申请No.2007-293732所描述的上述方法中，当获得已在接受/拒绝方面被误识别的图像时，必需准备要重新学习的新学习图像。因此，通过再学习来生成图像处理算法需要很长一段时间，并且该图像处理算法不能被立即应用于生产线，这是有问题的。在一个方面，本公开的目的是提供一种检查装置、检查方法、以及检查程序，其中每一个都可以使用图像检查程序来检查图像，其中，该程序可以对已在接受/拒绝方面被误识别的图像进行正确的接受/拒绝测试，并且可以在比以前更短的时间内增加接受/拒绝测试的精度。在一个方面，可以提供一种检查装置、检查方法、以及检查程序，其中每一个都可以使用图像检查程序来检查图像，其中，该程序可以对已在接受/拒绝方面被误识别的图像进行正确的接受/拒绝测试，并且可以在比以前更短的时间内增加接受/拒绝测试的精度。本公开的检查装置使用图像检查程序来检查图像，其中，该程序可以对已在接受/拒绝方面被误识别的图像进行正确的接受/拒绝测试，并且可以选自包括多个不同世代的学习型图像检查程序的图像检查程序组。这使得可以提供这样一种检查装置，即，该检查装置能够在比以前更短的时间内增加接受/拒绝测试的精度。具体地，该检查装置包括测试部，其中，该测试部使用图像检查程序组中的第一图像检查程序对检查图像进行接受/拒绝测试，其中，该组包括不同世代的多个学习型图像检查程序，所述多个学习型图像检查程序中的每个对于学习图像的适合度满足预定的标准。“对检查图像进行接受/拒绝测试”意指基于检查目标的图像确定是接受还是拒绝检查目标的外观。“图像检查程序”是用于基于检查图像来检查是接受还是拒绝检查目标的程序。该图像检查程序的适合度是用于评估目标程序是否是能够进行正确的接受/拒绝测试的程序的指示符。例如，可以基于图像检查程序的接受/拒绝测试的准确度和根据分离接受和拒绝的边界的余裕大小来确定图像检查程序的适合度。可以例如通过包括遗传编程或遗传算法的进化算法来实现不同世代的学习型图像检查程序的生成。该图像检查程序组包括满足适合度的预定标准的图像检查程序。当该适合度等于或高于该预定标准时，所生成的任何和所有世代的图像检查程序将被存储在该图像检查程序组中。接下来，检查装置包括替换部。当操作员对已经通过第一图像检查程序进行接受/拒绝测试的检查图像进行接受/拒绝测试并发现了被误识别的检查图像时，替换部将利用图像检查程序组中的第二图像检查程序替换第一图像检查程序，该第二图像检查程序对于被误识别的检查图像表现出最佳适合度。“被误识别”意指通过图像检查程序对检查图像进行的图像接受/拒绝测试的结果与操作员对该检查图像的图像接受/拒绝测试的结果不匹配的情况。例如，“被误识别”包括“误判(misjudgment)”和“虚报(falsereport)”。误判是图像检查程序将图像判定为接受图像，而操作员将图像判定为拒绝图像的情况。虚报是图像检查程序将图像判定为拒绝图像，而操作员将图像判定为接受图像的情本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种检查装置，该检查装置包括：测试部，该测试部通过图像检查程序组中的第一图像检查程序来对检查图像进行接受/拒绝测试，该图像检查程序组包括不同世代的多个学习型图像检查程序，所述多个学习型图像检查程序中的每个对于学习图像的适合度满足预定的标准；以及替换部，该替换部当操作员对已经通过所述第一图像检查程序进行了所述接受/拒绝测试的所述检查图像进行所述接受/拒绝测试并发现了被误识别的所述检查图像时，利用所述图像检查程序组中的第二图像检查程序替换所述第一图像检查程序，该第二图像检查程序对于所述被误识别的所述检查图像表现出最佳适合度。

【技术特征摘要】
2017.08.04 JP 2017-1518941.一种检查装置，该检查装置包括：测试部，该测试部通过图像检查程序组中的第一图像检查程序来对检查图像进行接受/拒绝测试，该图像检查程序组包括不同世代的多个学习型图像检查程序，所述多个学习型图像检查程序中的每个对于学习图像的适合度满足预定的标准；以及替换部，该替换部当操作员对已经通过所述第一图像检查程序进行了所述接受/拒绝测试的所述检查图像进行所述接受/拒绝测试并发现了被误识别的所述检查图像时，利用所述图像检查程序组中的第二图像检查程序替换所述第一图像检查程序，该第二图像检查程序对于所述被误识别的所述检查图像表现出最佳适合度。2.根据权利要求1所述的检查装置，其中，所述第二图像检查程序选自所述图像检查程序组中的、包括过去世代的所述图像检查程序在内的所有所述图像检查程序。3.根据权利要求1或2所述的检查装置，其中，所述第二图像检查程序是基于根据所述图像检查程序的所述接受/拒绝测试的准确度以及分离接受和拒绝的边界的余裕大小而确定的适合度来选择的。4.根据权利要求3所述的检查装置，其中，所述第二图像检查程序是能够将所述被误识别的所述检查图像中的所有误判图像正确地判定为拒绝图像的程序。5.一种使用利用图像检查程序来对检查图像进行接受/拒绝测试的检查方法，该检查方法包括以下步骤：通过图像检查程序组中的第一图像检查程序来对所述检查图像进行接受/拒绝测试，该图像检查程序组包括不同世代的多个学习型图像检查程序，所述多个学习型图像检查程序中的每个对于学习图像的适合度满足预定的标准；以及当操作员对已经通过所述第一图像检查程序进行了所述接受/拒绝测试的所述检查图像进行所述接受/拒绝测试并发现了被误识别的所述检查图像时，利用所述图像检查程序组中的第二图像检查程序替换所述第一图像检查程序，该第二图像检查程序...

【专利技术属性】
技术研发人员：芳贺进，
申请(专利权)人：富士通株式会社，
类型：发明
国别省市：日本,JP