JP2005293264A - 学習型分類装置及び学習型分類方法 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】分類対象となる複数の領域が存在する画像より分類対象の欠陥領域を抽出する欠陥領域抽出手段101と、抽出した分類対象の領域に対する特徴量を算出する特徴量算出手段102と、算出した特徴量を基に抽出した分類対象の領域を所定のクラスに分類する分類手段103と、分類結果のクラスが同じである領域を統合する領域統合手段104と、統合領域の画像及び分類結果を表示する表示手段108と、分類結果の誤りを修正するための入力手段109と、統合領域に対する分類結果を、統合領域に含まれる各領域に反映して、各領域毎の教師データを作成する教師データ作成手段105とを備える。
【選択図】 図1
Description
図1は、本発明の第1実施形態に係る欠陥分類装置の構成を示す図であり、欠陥領域抽出手段101と、特徴量算出手段102と、分類手段103と、領域統合手段104と、教師データ作成手段105と、教師データ蓄積手段106と、メモリ107と、表示手段108と、入力手段109とから構成される。ここで、欠陥領域抽出手段101と、特徴量算出手段102と、分類手段103と、領域統合手段104と、教師データ作成手段105とはPC100内のCPUにより、教師データ蓄積手段106はPC100内のハードディスクにより、メモリ107はPC100内のメモリにより具現化される。さらに、表示手段108はモニタにより、入力手段109はマウスやキーボード等により具現化される。
以下に本発明の第2実施形態を説明する。第2実施形態の欠陥分類装置は、第1実施形態の欠陥分類装置において、図2のステップS12で妥当でない統合領域を選択する際に、領域再統合のためのクラスタリングに用いる特徴軸を指定可能にしたことを特徴とする。
以下に本発明の第3実施形態を説明する。図14は、第3実施形態の欠陥分類装置の構成を示している。第3実施形態の欠陥分類装置は、第1実施形態の欠陥分類装置の構成に加えて、教師データ数の増加に伴うクラス毎の分類正解率の変化より更なる教師データ作成の必要性を判断する判断手段112を備えていることを特徴とする。
・ 欠陥B=1/1=100%
・ 欠陥C=2/2=100%
・ 欠陥D=0/1=0%
・ 欠陥E=0/1=0%
教師データ作成作業が繰り返される過程において、この正解率を常に算出し、その変化を記録していくと、十分な教師データが得られた欠陥種に対しては正解率が安定して高い数値をとるようになる。そこで分類正解率に、ある閾値を設け、この値を継続して超える正解率が維持される欠陥種に関しては、教師データが十分であると判断し、統合結果表示の際、表示しないようにする(または表示の仕方を他の領域と変える)。これによりユーザーは正解率が低い欠陥種に集中して修正作業を行うことができる。
Claims (8)
- 分類対象となる複数の領域が存在する画像より分類対象の領域を抽出する領域抽出手段と、
前記抽出した分類対象の領域に対する特徴量を算出する特徴量算出手段と、
前記算出した特徴量を基に、前記抽出した分類対象の領域を所定のクラスに分類する分類手段と、
前記分類結果のクラスが同じである領域を統合する領域統合手段と、
前記統合領域の画像及び前記分類結果を表示する表示手段と、
前記分類結果の誤りを修正するための入力手段と、
前記統合領域に対する分類結果を、前記統合領域に含まれる各領域に反映して、各領域毎の教師データを作成する教師データ作成手段と、
を備えることを特徴とする学習型分類装置。 - 前記領域統合手段は、誤った統合がなされた領域が前記入力手段により選択された場合に、その統合領域内の複数の領域を特徴空間内で少なくとも2つ以上のクラスタに分割し、各々のクラスタに属する領域毎に再統合することを特徴とする請求項1に記載の学習型分類装置。
- 前記クラスタの作成は、前記入力手段により指定された特徴軸上での距離を用いて行われることを特徴とする請求項2に記載の学習型分類装置。
- 教師データ数の増加に伴うクラス毎の分類正解率の変化より更なる教師データ作成の必要性を判断する判断手段を更に備えることを特徴とする請求項1乃至3のいずれか1つに記載の学習型分類装置。
- 分類対象となる複数の領域が存在する画像より分類対象の領域を抽出し、
前記抽出した領域に対する特徴量を算出し、
前記算出した特徴量を基に前記領域を所定のクラスに分類し、
前記分類結果のクラスが同じである領域を統合し、
前記統合した領域の画像及び前記分類結果を表示し、
前記分類結果の誤りを修正するための指示情報を取得し、
前記統合領域に対する分類結果を、前記統合領域に含まれる各領域に反映して、各領域毎の教師データを作成する
ことを特徴とする学習型分類方法。 - 前記取得した指示情報により誤った統合がなされた領域が選択された場合に、その統合領域内の複数の領域を特徴空間内で少なくとも2つ以上のクラスタに分割し、
各々のクラスタに属する領域毎に再統合することを特徴とする請求項5に記載の学習型分類方法。 - 前記クラスタは、前記入力手段により指定された特徴軸上での距離を用いて作成されることを特徴とする請求項5記載の学習型分類方法。
- 前記教師データ数の増加に伴うクラス毎の分類正解率の変化より更なる教師データ作成の必要性を判断することを特徴とする請求項5記載の学習型分類方法。
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