JP2006085278A - 画像処理システム、画像処理装置、アルゴリズム作成装置、画像検査装置、コンピュータを画像処理装置として機能させるためのプログラム、コンピュータをアルゴリズム作成装置として機能させるためのプログラム、および記録媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】 通信回線に対する負荷を軽減し、各画像処理装置に応じた画像処理アルゴリズムが生成され、そのアルゴリズムに基づいて画像処理が実行可能な画像処理システムを提供する。
【解決手段】 画像処理システムが備えるアルゴリズム生成サーバによる画像処理アルゴリズムの作成手順は、画像処理アルゴリズムの作成要求を受信するステップ（Ｓ１６１０）と、教示データを読み込むステップ（Ｓ１６２０）と、画像処理アルゴリズム作成処理を実行するステップ（Ｓ１７００）と、アルゴリズムに固有のＩＤを作成するステップ（Ｓ１６４０）と、画像処理アルゴリズムを出力するステップ（Ｓ１６５０）とを含む。
【選択図】 図１６

Description

本発明は画像処理に関する。より特定的には、本発明は、画像処理システム、画像処理装置、アルゴリズム作成装置、画像検査装置、コンピュータを画像処理装置として機能させるためのプログラム、コンピュータをアルゴリズム作成装置として機能させるためのプログラム、およびこれらのプログラムを格納した記録媒体に関する。

工業品の製造工程においては、工業品に欠陥部分などがあるか否かは、たとえば検査員の目視検査等によって検査されている。このような目視検査では、検査員の感覚、経験あるいは疲労状態などによって、検査基準がばらついたり、欠陥部分が見逃されたりする場合がある。さらに、所望の数量の工業品を、予め定められた時間内に製造する場合には、検査員は、一定時間内に工業品に発生し得る欠陥部分を見逃すことなく目視検査しなければならない。したがって、この場合、検査員の身体的負担が大きくなるという問題がある。

そこで、上記の問題を解決するために、検査の対象物を撮影した画像を画像処理によって検査する画像検査装置が実用化されている。画像検査装置は、工業品に発生する欠陥部分のサイズ、形状、あるいは撮影した際の明るさに応じて、一定の順序や強さで複数の画像処理フィルタを入力画像に対応させ、欠陥部分に特徴的な量、いわゆる特徴量を算出する画像処理アルゴリズムを用いて、画像の中から欠陥を検出する。

このような画像検査装置では、画像検査装置開発者あるいは画像処理の専門家が、検査の対象物や欠陥部分を撮影した多くの画像に対して、欠陥の検出に適した画像処理アルゴリズムに使用するための画像処理フィルタの種類、順序、強さあるいは算出する特徴量を、経験、試行錯誤あるいは統計的手法に基づいて決定してきた。

ところで、工業品の製造工程においては、性能の向上や不良品の発生を少なくするために、工業品の材料あるいは製造工程の変更が、継続的に行なわれている。また工業品自身も、短期間でモデルチェンジされたり、多品種少量生産の形態で製造されることが多くなっている。

そのような状況下では、材料あるいは製造工程の変更の都度、または多品種の検査対象の各々に対し、画像処理装置開発者あるいは画像処理の専門家が、画像処理アルゴリズムの最適化、すなわち、各検査対象に適した画像処理フィルタの種類、順序、強さ、あるいは算出する特徴量を決定するのは困難である。そのため、画像処理装置の使用者は、専用の画像処理アルゴリズムに比べて性能は劣るが、ある程度の汎用性を備えた画像処理アルゴリズムを用いて、その装置を運用していることが実状であった。

一方、画像処理アルゴリズムを自動的に最適化する手法が、画像処理装置開発者あるいは画像処理の専門家による画像処理アルゴリズムの最適化に代えて、大学をはじめとして各方面で研究されている。代表的な手法として、ＧＡ（Genetic Algorithm、遺伝的アルゴリズム）を用いた画像処理最適化探索法（たとえば非特許文献１）、あるいはＧＰ（Genetic Programming、遺伝的プログラミング）を用いた画像処理探索法（たとえば非特許文献２）が提案されている。

また、たとえば特開２００２−３６６９２９号公報（特許文献１）は、印刷物の欠点を検出するための不良欠点抽出装置を開示する。この装置は、画像データの入力部と、画像変換処理フィルタを指定して上記フィルタを最適化するパラメータを設定するデータ指定部と、画像データを階調画像に変換して、パラメータと上記フィルタとに基づいて印刷物の不良欠点を抽出する画像変換処理手順を構築し、上記欠点を抽出して、印刷物の良紙および不良紙を判別する処理部とを含む。画像変換処理手順は、遺伝的アルゴリズムを画像処理に適用した遺伝的プログラミングで画像変換処理フィルタのツリー構造状組合せを最適化処理することにより、最適な画像変換処理手順を自動構築する。

特許文献１に開示された不良欠点抽出装置によると、使用者が、基準画像、検査画像および目標画像を設定すると、不良欠点を抽出する処理が自動構築される。そのため、画像処理に関する経験あるいは知識を殆ど必要としない。

また、特開２００３−３１７１００号公報（特許文献２）は、ネットワークを用いた画像処理システムを開示する。この画像処理システムは、画像処理を行う画像処理サーバと、ネットワークを介して接続された画像を取得するクライアントとを含む。クライアントは、取得した画像をネットワークを介して画像処理サーバへ送る。画像処理サーバは、画像処理により特徴量を抽出し、特徴量と予め登録されたデータとを比較して所定の判定処理を実行し、そして、ネットワークを介してその判定結果をクライアントに返信する。このような構成により、高度な画像処理が可能になるため、たとえば、個人の顔画像、指紋画像、声紋等を用いた認証処理を実行することができる。

さらに、たとえば特開２００２−１４９８５９号公報（特許文献３）は、データ採取作業とデータ分析作業とを分離することができる検査業務実行方法を開示する。この方法によると、クライアントは、入力された検査種別に対応して画像処理検査の前処理部分を行う画像処理プログラムを要求する。ホストは、そのクライアントからの要求に応じて、クライアントに前処理プログラムを送る。クライアントは、そのプログラムを用いて、取得した原画像に前処理を実行し、検査処理を行うホストに前処理済画像データを送る。ホストは、最終的な検査を行い、クライアントに検査結果を返す。
特開２００２−３６６９２９号公報 特開２００３−３１７１００号公報 特開２００２−１４９８５９号公報 長尾智晴著「進化的画像処理」株式会社昭晃堂、２００２年５月１５日発行、ｐ．７９ 5.1.1〜８６ 5.2.2 青木紳也、長尾智晴著「木構造状画像変換の自動構築法ＡＣＴＩＴ（Automatic Construction of Tree-structural Image Transformations）」映像情報メディア学会誌Ｖｏｌ．５３、Ｎｏ．６、ｐｐ．８８８−８９４（１９９９）

しかしながら、特許文献１に開示された検査装置で用いられる画像処理最適化探索法は、大量の画像、検出すべき座標あるいは認識すべき種類を登録したＤＢを備える高性能なコンピュータにより実行可能となる。このため、画像処理最適化探索法を画像処理装置においてそのまま使用することは、画像処理装置の大型化や価格の上昇につながる恐れがある。また画像処理装置として販売する場合、画像処理アルゴリズムが生成される部分は、各装置メーカの独自のノウハウといった機密を含む。そのため、当該部分が搭載された装置を販売することは、ノウハウが、たとえばリバースエンジニアリング等によって漏れる恐れもあった。

また、特許文献２あるいは特許文献３に開示された画像処理サーバを使用する画像処理機能が、画像検査装置において実現される場合がある。この場合、画像検査装置は、クライアントとして画像を撮像し、ネットワークを介して画像処理サーバに画像を送り、サーバから検査結果を受け取る。このような場合、画像は、数値や文字に比べて多くの情報量を含むため、ネットワークに対する負荷が大きくなる。このことは、通信されるデータが、前処理済みの画像データであっても同様である。

また、画像処理サーバに対するクライアントが複数ある場合には、各クライアントからの画像処理を行うべき画像が、当該サーバに集中する。そのため、サーバに対する負荷が大きくなるばかりか、サーバは、所定時間内、いわゆる検査タクト内で、処理結果を返すことができなくなることも考えられる。前処理プログラムは、画像処理サーバによって提供されるため、クライアントから発信された前処理済画像とクライアントへ送信された前処理プログラムとが入手されると、原画像がリバースエンジニアリングにより復元されるという問題もある。

本発明は、上述の問題点を解決するためになされたものであって、その目的は、ネットワークに対する負荷を小さくすることができる画像処理システムを提供することである。

本発明の他の目的は、複数の画像処理装置の各々に応じた画像処理プログラムを作成することができるアルゴリズム作成装置を提供することである。

本発明の他の目的は、画像処理データの漏れを防止することができる画像処理装置を提供することである。

本発明の他の目的は、複数の画像処理装置の各々に応じた画像処理プログラムを作成することができるアルゴリズム作成装置として、コンピュータを機能させることができるプログラムを提供することである。

本発明の他の目的は、画像処理データの漏れを防止することができる画像処理装置として、コンピュータを機能させることができるプログラムを提供することである。

上記の課題を解決するために、この発明のある局面に従うと、画像処理システムは、複数の被写体の外観を撮影することにより取得される画像データを処理するためのアルゴリズムであり、複数の処理から構成される画像処理アルゴリズムを作成するアルゴリズム作成装置と、画像処理アルゴリズムを使用して、画像データに基づいて画像処理を実行する画像処理装置とを備える。画像処理装置は、画像データを記憶するための記憶手段と、画像データに基づいて、少なくとも画像データを有する教示データを生成するための教示データ生成手段と、画像データに基づいて、画像処理アルゴリズムの作成を要求する指示を表わす作成要求を生成するための生成手段と、通信回線を介して、アルゴリズム作成装置に、作成要求を送信するための送信手段と、教示データを出力するための出力手段と、アルゴリズム作成装置から、画像処理アルゴリズムを受信するための受信手段と、画像処理アルゴリズムを使用して、画像データについての画像処理を実行するための画像処理手段とを含む。アルゴリズム作成装置は、教示データと、複数の処理の各々に対応する少なくとも１つ以上の処理プログラムとを記憶するための記憶手段と、通信回線を介して、作成要求を受信するための受信手段と、作成要求の受信に応答して、教示データに基づいて、画像処理アルゴリズムを作成するための作成手段とを備える。画像処理アルゴリズムは、各教示データに基づいて被写体の表面状態を検出し、表面状態と予め定められた表面状態との差異である検出対象を検出し、予め定められた種類に基づいて検出対象を分類し、検出対象の被写体における位置情報と検出対象の種類とを有する画像処理結果を出力する。作成手段は、作成要求に対応付けられる画像データに基づいて、記憶手段から、各複数の処理の各々に対応する処理プログラムをそれぞれ読み出すための手段と、画像処理について予め定められた順序に基づいて、それぞれの処理プログラムを結合するための手段とを含む。アルゴリズム作成装置は、画像処理装置に、画像処理アルゴリズムを送信するための送信手段をさらに含む。

上記のシステムによると、画像処理装置は、アルゴリズム作成装置により作成された画像処理プログラムに基づいて、被写体（たとえば製造工程を流れる加工品、部品等）を検査する。そのプログラムは、被写体の種類に応じて予め作成されている。したがって、画像処理装置は、画像処理プログラムを探索手法に基づいて新たに作成する必要がないため、画像処理装置の演算処理部の機能は、高性能である必要がない。これにより、画像処理装置の費用の上昇が抑制される。また、画像処理装置の使用者は、使用している画像処理アルゴリズムがどのようにして生成されたものであるのかを知ることができない。したがって、画像処理アルゴリズムの生成に関する機密を保持することができる。また、画像データの検査においては、画像処理アルゴリズムを受信した画像処理装置が、その検査のための処理を実行するため、検査の対象となる画像データを、画像処理装置とアルゴリズム作成装置との間で通信する必要がない。したがって、画像処理装置と画像処理アルゴリズム作成装置との間のネットワークに対する負荷を低減することができる。また、画像処理装置から画像処理アルゴリズムに送信される画像データは、検査用の画像データではないため、検査データあるいは検査処理の結果を表わすデータが外部に漏れることを防止することができる。アルゴリズム作成装置は、作成要求に応じて画像処理アルゴリズムを作成し、画像データに基づく検査処理を実行しない。そのため、検査処理の要求がアルゴリズム作成装置に入力されないため、アルゴリズム作成装置における負荷（たとえば画像処理アルゴリズムの作成に必要な処理時間）が、画像データの検査処理を遅延させることはない。

この発明の他の局面に従うと、画像処理システムは、複数の被写体の外観を撮影することにより取得される画像データを処理するためのアルゴリズムであり、複数の処理から構成される画像処理アルゴリズムを作成するアルゴリズム作成装置と、画像処理アルゴリズムを使用して、画像データに基づいて画像処理を実行する画像処理装置と、画像データを有する教示データを格納する記憶手段を含むデータ処理装置とを備える。アルゴリズム作成装置は、教示データと、複数の処理の各々に対応する少なくとも１つ以上の処理プログラムとを記憶するための記憶手段と、外部から、画像処理アルゴリズムの作成要求の入力を受け付けるための受信手段と、作成要求の入力に応答して、教示データに基づいて、画像処理アルゴリズムを作成するための作成手段とを含む。画像処理アルゴリズムは、各教示データに基づいて被写体の表面状態を検出し、表面状態と予め定められた表面状態との差異である検出対象を検出し、予め定められた種類に基づいて検出対象を分類し、検出対象の被写体における位置情報と検出対象の種類とを有する画像処理結果を出力する。作成手段は、作成要求に対応付けられる画像データに基づいて、記憶手段から、各複数の処理の各々に対応する処理プログラムをそれぞれ読み出すための手段と、画像処理について予め定められた順序に基づいて、それぞれの処理プログラムを結合するための手段とを含む。アルゴリズム作成装置は、画像処理装置に、画像処理アルゴリズムを送信するための送信手段をさらに含む。画像処理装置は、画像データを記憶するための記憶手段と、データ処理装置から、教示データの入力を受け付けるための入力手段と、アルゴリズム作成装置から、画像処理アルゴリズムを受信するための受信手段と、画像処理アルゴリズムを使用して、画像データについての画像処理を実行するための画像処理手段とを含む。

この発明の他の局面に従うと、画像処理装置は、複数の被写体の外観を撮影することにより取得される画像データと、画像データに応じた画像処理を実行するための少なくとも１つ以上の画像処理アルゴリズムとを記憶する記憶手段と、画像処理アルゴリズムに基づいて、画像処理を実行するための画像処理手段と、画像データに基づいて、少なくとも画像データを有する教示データを生成するための教示データ生成手段と、画像処理の結果に基づいて、教示データに関連付けて、画像処理アルゴリズムの作成を要求する指示を表わす作成要求を生成するための生成手段と、通信回線を介して、画像処理アルゴリズムを作成するための作成装置に、作成要求を送信するための送信手段と、教示データを出力するための出力手段と、作成装置から、画像処理アルゴリズムを受信するための受信手段とを含む。

この発明の他の局面に従うと、画像処理装置は、外部から、複数の被写体の外観を撮影することにより取得される画像データと、画像データに応じた画像処理を実行するための少なくとも１つ以上の画像処理アルゴリズムとの入力を受け付けるための受信手段と、画像データと、少なくとも１つ以上の画像処理アルゴリズムとを記憶する記憶手段と、外部から、画像データを有する教示データの入力を受け付けるための入力手段と、画像処理アルゴリズムを使用して、教示データに応じた画像処理を実行するための画像処理手段とを含む。

好ましくは、画像処理装置は、外部からデータの入力を受け付ける入力手段と、入力手段を介して入力された欠陥の位置と欠陥の種類とを表わすデータを格納する欠陥データ記憶手段と、欠陥の位置および欠陥の種類と、画像処理の結果とを比較することにより、記憶手段に記憶されている画像処理アルゴリズムによる画像処理の結果が、予め定められた条件を満足するか否かを判断するための判断手段とをさらに含む。生成手段は、画像処理アルゴリズムが、予め定められた条件を満足しないと判断すると、作成要求を生成する。

好ましくは、画像処理装置は、教示データの入力を受け付けるための入力手段をさらに含む。生成手段は、入力される教示データに基づいて、画像処理アルゴリズムを生成する。

上記の画像処理装置によると、使用者が教示データを入力することができるため、使用者の判断に応じた画像処理プログラムの作成を要求することができる。

好ましくは、教示データは、被写体の外観を撮影することにより取得される画像と、被写体の表面状態における欠陥の種類とを含む。生成手段は、教示データに含まれる欠陥と、欠陥の種類とを比較することにより、取得された欠陥の種類を分類するための画像処理アルゴリズムの作成要求を生成する。

上記の画像処理装置によると、画像処理結果に応じて、画像処理アルゴリズムの作成要求が生成されるため、画像データに応じた画像処理プログラムに変更しやすくなる。

好ましくは、画像処理装置は、画像処理の対象となった教示データと、画像処理の結果とを出力するための出力手段をさらに含む。

上記の画像処理装置によると、画面の表示機能を有する他の表示装置に、画像データと画像処理の結果とを表示させることができる。したがって、画像処理装置がたとえば製造工程に組み込まれることにより、処理結果を直接視認できない場合であっても、他の表示装置を介して、使用者は、画像処理の結果を確認することができる。

好ましくは、画像処理アルゴリズムには、自己を識別するための識別情報が関連付けられる。記憶手段は、画像処理アルゴリズムに基づく画像処理の実行について予め定められた基準データをさらに記憶する。画像処理装置は、識別情報に基づいて、画像処理アルゴリズムに基づく画像処理の履歴を取得するための取得手段と、履歴と基準データとを比較して、画像処理アルゴリズムに基づく画像処理の実行を制限するための制限手段とをさらに含む。

好ましくは、基準データは、画像処理アルゴリズムを使用する画像処理の実行について予め定められた基準回数を含む。履歴は、画像処理アルゴリズムを使用する画像処理の実行回数を含む。取得手段は、実行回数を記録する。制限手段は、実行回数が基準回数を上回ると、画像処理アルゴリズムを使用する画像処理の実行を禁止する。

上記の画像処理装置によると、画像処理アルゴリズムの使用を管理することができる。

好ましくは、基準データは、画像処理アルゴリズムが使用可能な期間として予め定められた標準期間を含む。履歴は、画像処理アルゴリズムの使用期間を含む。記憶手段は、画像処理アルゴリズムが格納された格納日時と、画像処理アルゴリズムの実行日時とを、画像処理アルゴリズムに関連付けて記憶する。取得手段は、格納日時と実行日時とに基づいて、画像処理アルゴリズムの使用期間を算出する。制限手段は、使用期間が標準期間を上回ると、画像処理アルゴリズムを使用する画像処理の実行を禁止する。

好ましくは、受信手段は、画像処理の実行の制限を解除するための解除情報を受信する。画像処理装置は、解除情報の入力に応答して、画像処理の実行の制限を解除するための解除手段をさらに含む。

好ましくは、記憶手段は、予め定められた基準値をさらに記憶する。画像処理装置は、画像処理手段による処理の結果と基準値とに基づいて、被写体が予め定められた条件を満足するか否かを判断するための判断手段をさらに含む。教示データ生成手段は、判断手段の結果に基づいて、基準値と画像データとを有する複合データを教示データとして生成する。送信手段は、作成装置に、複合データを送信する。受信手段は、複合データに対応する画像処理アルゴリズムを受信する。処理手段は、複合データに対応する画像処理アルゴリズムを使用して、符号データに含まれる画像データに応じた画像処理を実行する。

この発明の他の局面に従うと、アルゴリズム作成装置は、通信回線を介して、画像処理を実行するための装置から、少なくとも画像データを有する教示データが関連付けられ、画像処理に使用する画像処理アルゴリズムの作成要求を受信するための受信手段を備える。画像データは、複数の被写体の外観を撮影することにより取得され、画像処理アルゴリズムは、複数の処理から構成される。アルゴリズム作成装置は、教示データと、複数の処理の各々に対応する少なくとも１つ以上の処理プログラムとを記憶するための記憶手段と、作成要求に基づいて、画像処理アルゴリズムを作成するための作成手段とをさらに備える。画像処理アルゴリズムは、各教示データに基づいて被写体の表面状態を検出し、表面状態と予め定められた表面状態との差異である検出対象を検出し、予め定められた種類に基づいて検出対象を分類し、検出対象の被写体における位置情報と検出対象の種類とを有する画像処理結果を出力する。作成手段は、作成要求に対応付けられる教示データに基づいて、記憶手段から、各複数の処理の各々に対応する処理プログラムをそれぞれ読み出すための手段と、画像処理について予め定められた順序に基づいて、それぞれの処理プログラムを結合するための手段とを含む。アルゴリズム作成装置は、画像処理装置に、画像処理アルゴリズムを送信するための送信手段をさらに備える。

好ましくは、作成要求は、教示データを識別するための識別データを含む。記憶手段は、処理プログラムを識別データに関連付けて記憶する。作成手段は、記憶手段から、識別データが関連付けられた各処理プログラムを読み出す手段と、予め定められた処理順序に基づいて、読み出した各処理プログラムを組合わせる手段とを含む。

好ましくは、作成手段は、遺伝的アルゴリズムに基づいて、画像処理アルゴリズムを作成する。

上記のアルゴリズム作成装置によると、このアルゴリズム作成にはＧＡ手法が使用され、最適なフィルタ列の探索が行なわれる。例えば、欠陥の特徴量空間で欠陥の種類ごとに分類されたクラスのクラス間分散比を最大にし、未検出が少なく、求めるタクトで検査が終了するフィルタ列が高い環境適応度を持つように、画像処理アルゴリズムが作成される。これにより、画像データに応じた画像処理アルゴリズムが作成される。

好ましくは、アルゴリズム作成装置は、教示データに基づいて、画像処理アルゴリズムを識別するための識別情報を生成する生成手段をさらに含む。作成手段は、識別情報が対応付けられた画像処理アルゴリズムを作成する。

好ましくは、受信手段は、アルゴリズム作成装置と通信する手段と、画像処理の結果を表示する手段と、画像処理アルゴリズムを実行する手段とを有する表示装置から、通信回線を介して作成要求を受信する。作成手段は、作成要求に基づいて、画像処理アルゴリズムを作成する。出力手段は、画像処理アルゴリズムを送信する。

好ましくは、アルゴリズム作成装置は、画像処理アルゴリズムに基づいて、画像処理アルゴリズムの作成に対する課金情報を生成するための課金情報生成手段をさらに含む。出力手段は、課金情報を出力する。

上記のアルゴリズム作成装置によると、画像処理アルゴリズムの作成に応じた情報が生成されるため、アルゴリズム作成装置の管理者は、アルゴリズムの使用者から、料金を徴収するための情報として、その情報を使用することができる。

この発明の他の局面に従うと、画像検査装置は、複数の被写体を撮影して、複数の被写体の各々に対応する画像データを出力するための撮像手段と、画像データに基づいて、被写体の表面状態を検査するための検査手段と、通信回線を介して、画像データを処理するための画像処理アルゴリズムによる画像データについての画像処理の結果を受信するための受信手段と、表面状態と画像処理の結果とに基づいて、画像処理アルゴリズムを作成するための基礎データを生成する生成手段と、基礎データを出力するための出力手段とを含む。

好ましくは、画像検査装置は、検査結果と画像処理の結果との差を算出するための算出手段をさらに含む。生成手段は、検査結果と画像処理の結果との差が予め定められた範囲に含まれない場合には、基礎データを生成する。

好ましくは、画像検査装置は、被写体の検査結果と画像処理の結果とに基づいて、画像処理アルゴリズムの作成要求を作成するための作成手段をさらに含む。出力手段は、作成要求に応じて画像処理アルゴリズムを作成する手段を有するアルゴリズム作成装置に、作成要求を送信する。

この発明の他の局面に従うと、プログラムは、複数の被写体の外観を撮影することにより取得される画像データを処理するためのアルゴリズムであり、複数の処理から構成される画像処理アルゴリズムを使用して、画像データに基づいて画像処理を実行する画像処理装置として、コンピュータを機能させる。このプログラムはコンピュータに、複数の被写体の外観を撮影することにより取得される画像データと、画像データに応じた画像処理を実行するための少なくとも１つ以上の画像処理アルゴリズムとを準備するステップと、画像処理アルゴリズムに基づいて、画像処理を実行するステップと、画像データに基づいて、少なくとも画像データを有する教示データを生成するステップと、画像処理の結果に基づいて、教示データに関連付けて、画像処理アルゴリズムの作成を要求する指示を表わす作成要求を生成するステップと、通信回線を介して、画像処理アルゴリズムを作成するための作成装置に、作成要求を送信するステップと、教示データを出力するステップと、作成装置から、画像処理アルゴリズムを受信するステップとを実行させる。

この発明の他の局面に従うと、プログラムは、複数の被写体の外観を撮影することにより取得される画像データを処理するためのアルゴリズムであり、複数の処理から構成される画像処理アルゴリズムを作成するアルゴリズム作成装置として、コンピュータを機能させる。このプログラムはコンピュータに、通信回線を介して、画像処理を実行するための装置から、少なくとも画像データを有する教示データが関連付けられ、画像処理に使用する画像処理アルゴリズムの作成要求を受信するステップを実行させる。画像データは、複数の被写体の外観を撮影することにより取得される。画像処理アルゴリズムは、複数の処理から構成される。プログラムはさらに、教示データと、複数の処理の各々に対応する少なくとも１つ以上の処理プログラムとを予め準備するステップと、作成要求に基づいて、画像処理アルゴリズムを作成する作成ステップとをさらに実行させる。画像処理アルゴリズムは、各教示データに基づいて被写体の表面状態を検出し、表面状態と予め定められた表面状態との差異である検出対象を検出し、予め定められた種類に基づいて検出対象を分類し、検出対象の被写体における位置情報と検出対象の種類とを有する画像処理結果を出力する。作成ステップは、作成要求に対応付けられる教示データに基づいて、記憶ステップから、各複数の処理の各々に対応する処理プログラムをそれぞれ読み出すステップと、画像処理について予め定められた順序に基づいて、それぞれの処理プログラムを結合するステップとを含む。プログラムは、画像処理装置に、画像処理アルゴリズムを送信するステップをさらに実行させる。

この発明のさらに他の局面に従うと、記録媒体は、複数の被写体の外観を撮影することにより取得される画像データを処理するためのアルゴリズムであり、複数の処理から構成される画像処理アルゴリズムを使用して、画像データに基づいて画像処理を実行する画像処理装置として、コンピュータを機能させるためのプログラムと、複数の被写体の外観を撮影することにより取得される画像データを処理するためのアルゴリズムであり、複数の処理から構成される画像処理アルゴリズムを作成するアルゴリズム作成装置として、コンピュータを機能させるためのプログラムとのいずれかを格納した、コンピュータ読取可能な記録媒体である。

本発明に係る画像処理システムによると、画像処理装置は、アルゴリズム作成装置により作成された画像処理プログラムに基づいて被写体を検査し、画像処理プログラムを新たに作成する必要がないため、演算機能を不必要に向上させる必要がない。また、画像処理装置の使用者は、画像処理アルゴリズムの生成過程を知ることができないため、画像処理アルゴリズムの生成に関する機密が保持される。画像データの検査の対象となる画像データは、画像処理装置とアルゴリズム作成装置との間で通信されないため、画像処理装置と画像処理アルゴリズム作成装置との間のネットワークに対する負荷が低減される。アルゴリズム作成装置は、作成要求に応じて画像処理アルゴリズムを作成し、画像データに基づく検査処理を実行しない。そのため、アルゴリズム作成装置における負荷による画像データの検査処理の遅延が防止される。

以下、図面を参照しつつ、本発明の実施の形態について説明する。以下の説明では、同一の部品には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがって、それらについての詳細な説明は繰り返さない。

図１を参照して、本発明の実施の形態に係る画像処理システムの構成について説明する。図１は、画像処理システムの構成を説明するための図である。本実施の形態に係る画像処理システムは、ネットワーク３０２に接続されたアルゴリズム生成サーバ３００と、ネットワーク３０２に接続された画像処理端末６００とを含む。

ネットワーク３０２には、さらに、データベースサーバ３１０と、検査装置１４０と、表示端末１３０と、課金サーバ３５０とが接続されている。画像処理端末６００は、ネットワーク３０２を介してアルゴリズム生成サーバ３００に接続されるとともに、ネットワーク３０４に接続されている。このネットワーク３０４には、さらに、上述した検査装置１４０と表示端末１３０とが接続されている。ここで、ネットワーク３０２，３０４は、インターネット回線、ＷＡＮ（Wide Area Network）、ＬＡＮ（Local Area Network）等のネットワークである。また、このようなネットワーク３０２，３０４は、さらにルータ、サーバその他の中継部（図示しない）を介して構築されている。

アルゴリズム生成サーバ３００は、画像処理端末６００と表示端末１３０とからそれぞれ出力される画像処理アルゴリズム作成要求を受信する機能と、その要求の受信に応答して、その要求に対応した教示データをデータベースサーバ３１０から取得する機能とを含む。ここで、教示データとは、たとえば画像と欠陥情報との組合せをいうが、このような組合せに限られない。すくなくとも、画像データが含まれていればよい。また、欠陥情報には、欠陥の種類、欠陥の位置情報等が含まれる。また、教示データは、画像処理の結果として生成される場合もあれば、使用者が、教示データを構成する項目（すなわち、画像データその他のデータ）を入力してもよい。

アルゴリズム生成サーバ３００はまた、取得した教示データに含まれる画像データから検出対象（たとえば欠陥）を検出し、検出対象の種類を分類し、検出対象の座標と検出対象の種類とで構成された画像処理結果を出力することができる画像処理アルゴリズムを作成する機能を含む。このアルゴリズムは、アルゴリズム生成サーバ３００に格納されている複数のプログラムを組合わせることにより生成される。すなわち、１つの画像処理は、画像データに対して複数の演算処理を実行することにより実現される。各演算処理は、処理の対象となる画像データあるいは検出対象に応じて異なる。したがって、各演算処理を組合わせることにより、特定の画像処理が実行されるアルゴリズムが生成される。このようなアルゴリズムを使用することにより、画像データあるいは検出対象に応じた画像処理が可能になる。

アルゴリズム生成サーバ３００はさらに、取得した教示データに基づいて画像処理アルゴリズムに固有のＩＤ（Identification）を作成する機能と、そのＩＤを作成した画像処理アルゴリズムに含める機能と、その画像処理アルゴリズムを画像処理端末６００または表示端末１３０に送信する機能と、画像処理端末６００または表示端末１３０から画像処理アルゴリズムの作成要求があったことを通知するための課金情報を課金サーバ３５０に送信する機能とを含む。

このような機能を有するアルゴリズム生成サーバ３００は、たとえばデータの入出力機能と、演算制御機能と、記憶機能とを有するコンピュータシステムによって実現され得る。このコンピュータシステムの構成については後述する。なお、ここで画像処理アルゴリズムとは、上記コンピュータシステムにおいて実行可能なプログラムをいう。

図１を再び参照して、画像処理端末６００は、アルゴリズム生成サーバ３００により作成された画像処理アルゴリズムの入力を受け付ける機能と、受信した画像処理アルゴリズムを記憶部に格納する機能と、画像処理の実行指示を検出する機能と、その指示の検出に応答して、保存されているアルゴリズムを用いて画像処理を実行する機能と、その画像処理の結果を表示端末１３０に送信する機能と、外部からデータの入力を受付ける機能と、アルゴリズム生成サーバ３００に画像処理アルゴリズムの作成要求を送信する機能と、アルゴリズム生成サーバ３００から受信する画像処理アルゴリズムに含まれる固有のＩＤに応じて画像処理の実行を制限する機能制限のための機能と、外部から入力される使用制限解除ＩＤに基づいて画像処理アルゴリズムに設けられている機能制限を解除する機能とを含む。

画像処理端末６００はさらに、画像処理が行なわれた画像データと、画像処理端末６００の使用者が検出を希望する画像データ上の欠陥の座標と欠陥の種類とで構成される教示データとを入力する機能を有する。

このような機能を有する画像処理端末６００は、データの入出力機能と、通信機能と、データを記憶する機能と予め定められたプログラムに基づいて演算処理を実行する機能とを有するコンピュータシステムによって実現される。このコンピュータシステムの具体的構成については後述する。

データベースサーバ３１０は、画像処理端末６００により送信された教示データを受信する機能と、その教示データを保存する機能と、アルゴリズム生成サーバ３００から出力された要求を検出する機能と、その要求に応答して教示データをアルゴリズム生成サーバ３００に送信する機能と、画像処理端末６００または表示端末１３０から教示データの送信があったことを通知するための課金情報を課金サーバ３５０に送信する機能とを含む。

表示端末１３０は、画像処理端末６００において画像処理が行なわれた画像データと画像処理結果とを受信する機能と、受信した各データを記憶する機能と、使用者によるデータの入力を受付ける機能と、入力された教示データをデータベースサーバ３１０に送信する機能と、アルゴリズム生成サーバ３００に画像処理アルゴリズムの作成要求を送信する機能と、作成された画像処理アルゴリズムを受信する機能と、受信した画像処理アルゴリズムを記憶する機能と、記憶されている画像処理アルゴリズムをそのアルゴリズムを要求する画像処理端末６００に送信する機能と、検査装置１４０の要求を検出する機能と、その要求の検出に応答して検査装置１４０に画像処理端末６００において画像処理が行なわれた画像データおよび画像処理結果を送信する機能とを含む。表示端末１３０から画像処理端末６００へのデータの受け渡しは、ネットワーク３０２，３０４を介して行なわれる場合もあれば、磁気ディスクその他の記憶メディア１５０にデータを格納することにより行なわれる場合もある。

図１を再び参照して、課金サーバ３５０は、ネットワーク３０２を介して、アルゴリズム生成サーバ３００と通信する機能と、画像処理アルゴリズムに固有のＩＤに基づいて使用制限解除ＩＤを作成する機能と、使用制限解除ＩＤを作成したことを通知するための課金情報を受信する機能と、アルゴリズム生成サーバ３００から送信された課金情報を検出する機能と、データベースサーバ３１０から送信された課金情報を検出する機能と、上記の各課金情報に基づいて画像処理端末６００の使用者に対する課金データを算出する機能とを含む。

検査装置１４０は、表示端末１３０から、画像処理端末６００において画像処理が行なわれた画像データと、その画像処理の結果とを受信する機能と、入力されたデータに基づいて画像データの検査を行ない検査結果を出力する機能と、その検査結果と受信した画像処理結果とを比較する機能と、比較した結果に基づいて教示データを作成する機能と、作成した教示データをデータベースサーバ３１０に送信する機能とを含む。

図２を参照して、本実施の形態に係るアルゴリズム生成サーバ３００の構成について、さらに説明する。図２は、アルゴリズム生成サーバ３００の機能的構成を概略的に表わす図である。

図２に示されるように、アルゴリズム生成サーバ３００は、ネットワーク３０２を介して教示データや画像処理アルゴリズムの作成要求の入力を受付ける入力部３１２と、入力部３１２を介して入力されたデータと記憶部３４０に予め記憶されているデータとに基づいて画像処理アルゴリズムの使用に対する課金情報を生成するための処理を実行する制御部３２０と、ネットワーク３０２を介して画像処理アルゴリズムその他のデータを出力する出力部３３０と、画像処理アルゴリズムと教示データとを記憶する記憶部３４０とを含む。制御部３２０は、予め定められた基準に基づいて画像処理アルゴリズムを生成するアルゴリズム生成部３２２と、予め定められた基準に基づいて入力された画像データを画像処理する画像処理実行部３２４とを含む。

図３を参照して、本実施の形態に係るアルゴリズム生成サーバ３００を構成するコンピュータシステム５００の構成について説明する。図３は、コンピュータシステム５００の具体的構成を表わすブロック図である。

図３に示されるように、コンピュータシステム５００は、相互にデータバスにより接続されたＣＰＵ（Central Processing Unit）５１０と、使用者が指示を入力するためのマウス５１２およびキーボード５２０と、入力されるデータあるいは後述する各演算により一時的に生成されるデータを格納するメモリ５３０と、大容量のデータが記憶可能な固定ディスク５４０と、ＦＤ（Flexible Disk）駆動装置５５０と、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk-Read Only Memory）駆動装置５６０と、通信ＩＦ（Interface）５７０と、画面を表示するためのモニタ５８０とを含む。ＦＤ駆動装置５５０には、ＦＤ５５２が装着される。ＣＤ−ＲＯＭ駆動装置５６０には、ＣＤ−ＲＯＭ５６２が装着される。

ＣＰＵ５１０は、図２に示した制御部３２０として機能する。マウス５１２あるいはキーボード５２０は、入力部３１２として機能する。メモリ５３０あるいは固定ディスク５４０は、記憶部３４０として機能する。通信ＩＦ５７０およびモニタ５８０は、出力部３３０として機能する。

このようにして、アルゴリズム生成サーバ３００を実現するコンピュータシステム５００における処理は、各ハードウェアおよびＣＰＵ５１０により実行されるソフトウェアによって実現される。このようなソフトウェアは、メモリ５３０あるいは固定ディスク５４０に予め記憶されている場合もあれば、ＦＤ５５２あるいはＣＤ−ＲＯＭ５６２その他の記憶媒体に格納されて流通し、ＦＤ駆動装置５５０あるいはＣＤ−ＲＯＭ駆動装置５６０によりその記憶媒体から読取られて、固定ディスク５４０に一旦格納される場合もある。そのソフトウェアは、メモリ５３０あるいは固定ディスク５４０から読出されて、ＣＰＵ５１０によって実行される。図３に示したコンピュータシステム５００のハードウェア自体は、一般的なものである。したがって、本発明の最も本質的な部分は、メモリ５３０、固定ディスク５４０、ＦＤ５５２、ＣＤ−ＲＯＭ５６２その他の記憶媒体に記憶されたソフトウェアであるとも言える。

なお、このコンピュータシステム５００の各ハードウェアの動作は周知であるので、ここではその説明は繰返さない。

図４を参照して、本実施の形態に係る画像処理端末６００について説明する。図４は、画像処理端末６００の構成を表わしたブロック図である。

図４に示されるように、画像処理端末６００は、外部からデータの入力を受付ける入力部６１０と、データを記憶する記憶部７００と、入力部６１０を介して入力されたデータと記憶部７００上に記憶されているデータとに基づいて予め定められた処理を実行する処理部６５０と、処理部６５０により生成されるデータを外部に出力する出力部６３０と、画面を表示する表示部６４０とを含む。

入力部６１０は、キーボード（図示しない）、あるいはマスク（図示しない）を介して、画像データ、画像処理アルゴリズム、欠陥の座標、欠陥の種類、あるいは使用制限解除（ＩＤ）の入力を受付ける。また、入力部６１０は、ＦＤ（図示しない）、ＣＤ−ＲＯＭ（図示しない）などに記憶されたデータを読取可能な構成であってもよい。

処理部６５０は、入力された画像データと画像処理アルゴリズムとに基づいて所定の画像処理を実行する画像処理部６２０を含む。画像処理の結果は、記憶部７００に格納されたり、後述するように出力部６３０を介して外部に出力される。出力部６３０は、ネットワーク３０２，３０４を介して、画像処理結果と、画像データと、教示データと、画像処理アルゴリズムに固有のＩＤその他のデータを出力する。記憶部７００は、画像処理部６２０が所定の画像処理を実行するために使用する画像処理フィルタを記憶する。このフィルタの記憶の対応については後述する。

このような構成を有する画像処理端末６００は、データの入出力機能と、記憶機能と、演算処理機能とを有するコンピュータシステムによって実現される。このコンピュータシステムの構成は、たとえば図３に示したものである。すなわち、図３におけるＣＰＵ５１０がメモリ５３０あるいは固定ディスク５４０に記憶されているデータとプログラムとに基づいて所定の処理を実行する。その処理結果は、通信ＩＦ５７０を介してネットワーク３０２，３０４に出力される。

図５を参照して、本実施の形態に係る画像処理端末６００におけるデータ構造について説明する。図５は、画像処理端末６００の記憶部７００が格納する画像処理フィルタのデータ構造を説明するための図である。

図５に示されるように、第１のフィルタは、データ領域７１０に格納されている。第２のフィルタは、データ領域７２０に格納されている。第ｎのフィルタは、データ領域７３０に格納されている。このように記憶部７００の所定の領域に格納されている各フィルタは、画像処理部６２０の処理の内容に応じて特定のフィルタが読出され、予め定められた画像処理が実行される。なお、記憶部７００における各フィルタの格納の態様は、図５に示したものに限られない。

図６を参照して、本実施の形態に係る画像処理端末６００を搭載した画像検査システム８００について説明する。図６は、画像検査システム８００のシステム構成を表わす図である。画像検査システム８００は、被検査物を撮像した画像から、被検査物の欠陥の有無と欠陥の種類とを検査し、その検査した結果に基づき、被検査物を次工程にくる処理と払出しを行なう処理とのいずれかを行なうシステムである。

画像検査システム８００は、画像処理端末６００と、検査制御装置８１０と、撮像装置８２０と、搬送装置８３０とを含む。検査制御装置８１０は、画像処理端末６００と撮像装置８２０と搬送装置８３０とにそれぞれ接続されている。

検査制御装置８１０は、画像処理端末６００からのデータに基づいて所定の指令を生成する機能と、各指令を撮像装置８２０あるいは搬送装置８３０に出力する機能とを含む。この指令には、被検査物を撮像装置８２０の所定の撮像位置に搬入する指令と、被検査物を撮像装置８２０から搬出する指令とを含む。また、搬出指令は、被検査物を次工程に送る次工程搬出指令と、被検査物を払出すための払出し搬出指令とを含む。各指令は、被検査物の搬出先を特定するためのデータを含む。このデータによって、被検査物は、搬送装置８３０から指定された次工程その他の装置に搬出される。

撮像装置８２０は、図示しない照明と、カメラと、検査制御装置８１０からの指令を受信するための受信部と、指令に基づいて照明あるいはカメラの動作を制御するための制御部と、撮像した画像データを記憶するための記憶部と、その画像データを検査制御装置８１０に送信する出力部とを含む。

搬送装置８３０は、検査制御装置８１０からの搬入指令によって、被検査物を撮像装置８２０の所定の位置に搬入する。搬送装置８３０は、検査制御装置８１０からの搬出指令に基づいて、撮像装置８２０の所定の位置に配置されている被検査物を搬出する。

画像処理端末６００は、検査制御装置８１０からの画像検査指令に基づいて、検査制御装置８１０から送信された画像データに対して予め定められた画像処理を実行する。画像処理端末６００は、さらにその画像処理結果と画像データとを表示端末１３０に送信する。この送信は、たとえば表示端末１３０のＩＰ（Internet Protocol）アドレスを、画像処理結果と画像データとに結合した送信データを生成して行なわれる。

ここで、図７を参照して、画像処理の一態様について説明する。図７は、フィルタ処理を実行して欠陥候補を抽出し、各欠陥候補の特徴量に基づいて欠陥を分類するまでの処理を概念的に説明するための図である。

図７に示されるように、画像１００は、フィルタ１０２，１０４，１０６により、所定のフィルタ処理が実行される。この処理から、欠陥候補抽出画像１１０が生成される。欠陥候補特徴量１２０は、欠陥候補抽出画像１１０に基づいて算出される。各欠陥は、算出される第１〜第ｎの欠陥候補特徴量に応じて、欠陥分類超平面に分類される。

図８を参照して、本発明の実施の形態に係る画像処理システムにおいて使用される教示データについて説明する。図８は、教示データを格納するデータベースサーバ２２０の構成を表わす図である。データベースサーバ２２０は、教示データを使用するサーバ２１０に接続されている。このサーバ２１０は、たとえばアルゴリズム生成サーバ３００である。

データベースサーバ２２０は、データベース２３０とメモリ２５０とを含む。データベースサーバ２３０は、たとえば第１のサンプル画像データ２３２、第２のサンプル画像データ２３３等の予め準備された画像データを、それぞれの欠陥情報に対応付けて記憶する。この欠陥情報は、たとえば欠陥の種類、欠陥の座標を含む。図８の例では、たとえば第１のサンプル画像データ２３２は、欠陥情報１-１を含む。欠陥情報１−１は、欠陥Ａと、座標（Ｘａ，Ｘｂ）とを含む。

本実施の形態においては、このような画像データと、欠陥情報との組合せとが教示データであるが、その他のデータが、教示データを構成しても良い。

図９を参照して、画像検査システム８００の制御構造について説明する。図９は、画像検査システム８００が実行する処理の手順を表わすフローチャートである。

ステップＳ９１０にて、画像検査システム８００を構成する検査制御装置８１０は、搬送装置８３０に被検査物の搬入指令を出力する。搬送装置８３０は、その指令の受信に応答して、被検査物を撮像装置８２０の所定の撮像位置に搬入する。

ステップＳ９２０にて、検査制御装置８１０は、撮像装置８２０に被検査物の撮像指令を出力する。撮像装置８２０は、その指令の受信に応答して所定の撮像位置に搬入されている被検査物を撮像し、撮像により得られた画像データを検査制御装置８１０に送信する。

ステップＳ１０００にて、検査制御装置８１０は、その画像データに対して、後述する画像処理を実行する。この画像処理が実行されると、画像処理結果が出力される。

ステップＳ９４０にて、検査制御装置８１０は、画像処理の結果に基づいて、撮像装置８２０に設置されている被検査物を次工程へ送るか、あるいは次工程へ送ることなく払出すかを判断する。この判断は、たとえば画像処理に基づく検査結果の値が予め定められた許容範囲に含まれているか否かに基づいて行なわれる。すなわちその検査結果が所定の許容範囲に含まれている場合には、その被検査物は次工程に送られる。一方、その検査結果が所定の許容範囲に含まれていない場合には、その被検査物は次工程に送られることなく払出される。

ステップＳ９５０にて、検査制御装置８１０は、画像処理の検査結果（ステップＳ１０００）に基づいて、被検査物の搬出指令を搬送装置８３０に出力する。すなわち、被検査物を次工程へ送る指令が出力されると、搬送装置８３０は、撮像装置８２０に設置されている被検査物を次工程に移動する。一方、被検査物を払出す指令が出力されると、その被検査物は、撮像装置８２０から次工程以外の装置に払出される。このような搬出処理の切換は、たとえば搬出指令に含まれている搬出モードを搬送装置８３０が検出し、搬送装置８３０がそのモードに応じて被検査物を移動するための手段（たとえばチャックなど）の移動先を切換えることにより実現される。

なお、上記の処理においては、検査結果が判断された後、被検査物を搬出するか否かが決定される。しかし、画像処理あるいは検査結果の判断に必要な時間と走査して撮像する時間とを比較すると、後者に要する時間が短い場合があり得る。この場合、画像検査システムに、複数の画像処理装置を備えるようにしてもよい。

すなわち、撮像装置は、被検査物を順次撮像し、その撮像データをメモリ（図示しない）に格納する。各画像処理装置は、メモリから撮像データを読み出して、画像処理を順次実行する。この際、検出された欠陥（たとえば、不良基板）は、次工程に搬送される前に、払い出せばよい。このようにすると、撮像装置の待ち時間を短くすることができるため、画像検査システムにおける生産性を向上させることができる。

図１０を参照して本実施の形態に係る画像検査システム８００の制御構造についてさらに説明する。図１０は、画像検査システム８００が実行する画像処理の手順を表わすフローチャートである。

ステップＳ１０１０にて、画像検査システム８００を構成する画像処理端末６００の入力部６１０は、検査制御装置８１０から送信された画像データの入力を受ける。

ステップＳ１０２０にて、画像処理端末６００の画像処理部６２０は、入力された画像データを記憶部７００に保存する。

ステップＳ１０３０にて、画像処理部６２０は、検査制御装置８１０から送信された画像処理実行指令を受信する。この指令には、たとえば画像処理の対象となる画像データを特定するための情報、画像処理を実行する場合のモードその他の情報が含まれる。

ステップＳ１０４０にて、画像処理部６２０は、記憶部７００に予め格納されている画像処理アルゴリズムを読出す。

ステップＳ１０５０にて、画像処理部６２０は、記憶部７００の所定のデータ領域から、記憶されている画像データを読出す。この画像データの読出は、たとえば画像処理実行指令に含まれる画像データを特定するための情報に基づいて記憶部７００からその情報を有する画像データを検索することにより行なわれる。

ステップＳ１０６０にて、画像処理部６２０は、画像処理機能の制限の有無を確認する。すなわち、画像処理部６２０は、読出した画像処理アルゴリズムに含まれるそのアルゴリズムに固有のＩＤを読込み、記憶部７００から使用制限解除ＩＤを読込み、さらにその使用制限解除ＩＤが固有のＩＤに対応するものか否かを判断する。使用制限解除ＩＤが固有のＩＤに対応するものである場合には（ステップＳ１０６０にてＹＥＳ）、処理はステップＳ１０７０に移される。そうでない場合には（ステップＳ１０６０にてＮＯ）、処理はステップＳ１０８０に移される。

ステップＳ１０７０にて、画像処理部６２０は、読出した画像処理アルゴリズムに基づいて所定の画像処理を実行する。ステップＳ１０８０にて、画像処理部６２０は、その画像処理の結果に基づいて画像処理結果データを作成する。また、画像処理部６２０は、画像処理を実行していない画像データに対しては、何も検出しない旨を表わす画像処理結果を作成する。

ステップＳ１０９０にて、画像処理部６２０は、作成した画像処理結果を出力する。すなわち、画像処理画像データと画像処理結果とが、画像処理部６２０から出力部６３０に送信される。出力部６３０は、画像データや画像処理結果を表示部６４０に出力したり、ネットワークを介して表示端末１３０あるいは検査制御装置８１０に送信する。

なお、ステップＳ１０６０における機能制限の有無の確認は、上記のＩＤに基づく処理に限られない。たとえば、画像処理アルゴリズムの使用回数、使用期間、アルゴリズムのデータサイズ、画像処理アルゴリズムにより処理された画像データ量その他の制限項目に応じて、制限がかけられる場合に、これらの各制限項目について計測されたデータに基づいて、機能制限の有無を確認するようにしても良い。

すなわち、画像処理端末６００は、計測されたデータと、上記制限項目について予め定められた基準データとを記憶部７００の所定の領域に格納している。上記ステップＳ１０６０の実行時に、画像処理端末６００は、計測されたデータと、基準データとを比較する。このようにして、機能制限の有無を確認してもよい。

さらに、機能制限の確認の結果、機能制限に抵触した場合（ステップＳ１０６０にてＮＯ）の場合に、その制限を解除する処理を追加しても良い。たとえば、所定のＩＤの入力を受け付けて、そのＩＤと予め準備された認証情報とを比較して認証し、そのＩＤが認証情報に合致した場合に、機能制限を解除するようにしてもよい。この場合、処理は、ステップＳ１０７０に移されるため、画像処理（Ｓ１０７０）が実行可能になる。

図１１を参照して、本実施の形態に係る画像処理端末６００の制御構造についてさらに説明する。図１１は、画像処理端末６００の画像処理部６２０が実行する画像処理の手順を表わすフローチャートである。

ステップＳ１１１０にて、画像処理部６２０は、入力部６１０を介して画像データの入力を受付ける。ステップＳ１２００にて、画像処理部６２０は、後述するフィルタ列処理を実行する。この処理が実行されると、入力した画像データに対し少なくとも１つ以上のフィルタによる処理が実行され、その結果が出力される。

ステップＳ１３００にて、画像処理部６２０は、後述する欠陥候補抽出処理を実行する。この処理が実行されると、フィルタ列処理が実行された画像データから欠陥候補データが抽出される。

ステップＳ１１４０にて、画像処理部６２０は、欠陥候補データと欠陥候補抽出画像データとから、欠陥候補の特徴量を算出する。ステップＳ１１５０にて、画像処理部６２０は、算出した欠陥候補の特徴量に基づいて、その欠陥候補が予め登録されている複数の欠陥の種類のうちのいずれに属するかを判定し、欠陥の座標と欠陥の種類とを画像処理結果として出力する。ステップＳ１１６０にて、画像処理部６２０は、その画像処理結果を出力部６３０を介して出力する。

図１２を参照して、本実施の形態に係る画像処理端末６００の制御構造について説明する。図１２は、画像処理部６２０が実行するフィルタ列処理を説明するためのフローチャートである。

ステップＳ１２１０にて、画像処理部６２０は、フィルタ列処理の対象となる画像データの入力を受付ける。ステップＳ１２２０にて、画像処理部６２０は、記憶部７００に格納されている第１のフィルタを読出して、入力された画像データについて第１のフィルタ処理を実行する。ステップＳ１２３０にて、画像処理部６２０は、記憶部７００に格納されている第２のフィルタを読出して、そのフィルタに基づく第２のフィルタ処理を実行する。

ステップＳ１２４０にて、画像処理部６２０は、記憶部７００に格納されている第ｎのフィルタを読出して、そのフィルタに基づく第ｎのフィルタ処理を実行する。ステップＳ１２５０にて、画像処理部６２０は、各フィルタ処理により生成された画像データを出力する。

ここで、記憶部７００に予め記憶されているフィルタの数は、図５あるいは図１２に示したものに限られない。また、入力された画像データに対して選択されるフィルタは、記憶部７００の所定の領域に予め格納されている画像処理アルゴリズムに従っている。このフィルタの選択は、たとえばその画像処理アルゴリズムに従ったフィルタの種類とそのフィルタが有するパラメータとに基づいて、フィルタ処理プログラムが実行されることにより行なわれる。このプログラムは、記憶部７００に記憶されている。

図１３を参照して、本実施の形態に係る画像処理端末６００の制御構造についてさらに説明する。図１３は、画像処理部６２０が実行する欠陥候補抽出処理の手順を表わすフローチャートである。

ステップＳ１３１０にて、画像処理部６２０は、記憶部７００からフィルタ列処理後の画像データを読出す。ステップＳ１３２０にて、画像処理部６２０は、実行中の画像処理アルゴリズムに従ったしきい値に基づいて、２値化処理を実行する。ステップＳ１３３０にて、画像処理部６２０は、２値化処理が実行された画像データに対して、ラベリング処理を実行する。この処理が実行されると、２値化した後０以外の値で構成される数値が連続している領域ごとに、所定のラベルが付与される。

ステップＳ１３４０にて、画像処理部６２０は、ラベルが付与された各領域を欠陥候補として欠陥候補データを作成する。ステップＳ１３５０にて、画像処理部６２０は、作成した欠陥候補データを記憶部７００の所定の領域に格納する。

図１４を参照して、本実施の形態に係る画像処理端末６００による特徴量を算出する方法について説明する。

図１４（Ａ）に示されるように、２値化処理により２値化された画像データ１４１０について、ラベリング処理が実行されたラベル領域１４２０は、ラベリングされていない他の領域と異なるようにその識別をするためのデータが与えられる。

図１４（Ｂ）に示されるように、フィルタ列処理後画像データ１４３０上のラベル領域１４２０と同じ座標を表わす欠陥候補領域１４４０に含まれるピクセル値に基づいて、２値化された画像データ１４１０のラベル領域１４２０に関する欠陥候補の特徴量が算出される。

ここで、特徴量は、たとえば欠陥候補領域の高さ１４７０や、横幅１４６０や、面積、欠陥候補領域１４４０に含まれるピクセル値の重心位置１４５０、口径値、平均値、最大値、最小値、重心位置１４５０まわりのモーメントなどを含む。

画像処理端末６００の記憶部７００は、上記した各特徴量を算出するためのプログラムを記憶している。画像処理部６２０は、画像処理アルゴリズムの種類に応じて特徴量を算出するプログラムを選択し、すべての欠陥候補に対して所定の特徴量を算出する。

図１５を参照して、本実施の形態に係る画像処理端末６００による結果判定処理について説明する。この結果判定処理においては、各欠陥候補のそれぞれについて、その欠陥候補ごとに算出された特徴量の値が、特徴量空間における座標とみなされる。各特徴量の値は、画像処理アルゴリズムに応じた欠陥分類超平面で分割された特徴量空間のどの空間領域に属するかが判断される。各欠陥候補は、その部分空間に与えられた欠陥に種類に属する欠陥であると判定される。また、この欠陥の種類には、本質的に欠陥ではない擬似欠陥も含まれる。このようにして各部分空間に属すると判定されたそれぞれの欠陥候補の座標と種類とが、画像処理結果データとして出力される。

図１５を再び参照して、ｎの特徴量を有する特徴量空間において、各欠陥を分類するための欠陥分類超平面が、超平面１３２０，１３２２，１３２４として表わされている。たとえば第１の欠陥１５３０は、各超平面１３２０，１３２２，１３２４により生成された特定の部分空間に属する。また、第２の欠陥１３５０は、上記各超平面により生成される他の部分空間に属する。また、第３の欠陥１５４０は、第１の欠陥１５３０と第２の欠陥１５５０とが属さないさらに他の部分空間に属する。また、各超平面により生成される部分空間のうち、予め定められた条件を満足する部分空間、たとえばすべての超平面により閉じられた空間１５１０は、欠陥ではない空間として予め分類されている。この場合、特定の欠陥がこの領域１５１０に属する場合には、その欠陥は擬似欠陥として判定される。

図１６を参照して、本実施の形態に係るアルゴリズム生成サーバ３００の制御構造について説明する。図１６は、アルゴリズム生成サーバ３００の制御部３２０が実行する処理の手順を表わすフローチャートである。

ステップＳ１６１０にて、制御部３２０は、入力部３１２を介して画像処理アルゴリズムの作成要求を受信する。この作成要求は、画像処理アルゴリズムを要求している画像処理端末を特定するための情報（たとえば、端末ＩＤ、ＩＰアドレス等）を含む。

ステップＳ１６２０にて、制御部３２０は、入力部３１２を介して、データベースサーバ３１０から教示データを取得し、その教示データを記憶部３４０の所定の領域に格納する。

ステップＳ１７００にて、制御部３２０は、後述する画像処理アルゴリズム作成処理を実行する。この処理が実行されると、教示データに含まれる画像データから検出対象を検出し、その対象を種類ごとに分類し、検出対象の座標と検出対象の種類とで構成された画像処理結果を出力可能な画像処理アルゴリズムが作成される。

ステップＳ１６４０にて、制御部３２０は、画像処理アルゴリズムの作成要求を出力した端末、その作成に使用した教示データ、画像処理アルゴリズムを作成した日時などに基づいて、作成した画像処理アルゴリズムに固有のＩＤを作成し、そのＩＤを画像処理アルゴリズムに付与する。

ステップＳ１６５０にて、制御部３２０は、出力部３３０を介して、上記作成要求を送信した画像処理装置（たとえば画像処理端末６００、表示端末１３０等）に送信する。制御部３２０は、さらにその画像処理装置から画像処理アルゴリズムの作成要求があったことを表わすための情報を生成し、その情報を課金サーバ３５０に出力する。

図１７を参照して、本実施の形態に係るアルゴリズム生成サーバ３００の制御構造についてさらに説明する。図１７は、制御部３２０が実行する画像処理アルゴリズム作成処理の手順を表わすフローチャートである。

ステップＳ１７１０にて、制御部３２０は、遺伝的アルゴリズムに基づいて、フィルタ列のフィルタ処理数とフィルタの順序とフィルタの種類とフィルタのパラメータと二値化しきい値とを遺伝子情報として表わす。制御部３２０は、遺伝的アルゴリズムの突然変異と公差とにより予め定められた個体数のフィルタ列と、二値化しきい値の情報を持った個体を生成する。

ステップＳ１８００にて、制御部３２０は、後述する画像処理を実行する。この処理が実行すると、各個体に対し欠陥候補と欠陥候補の特徴量とがそれぞれ取得される。

ステップＳ１９００にて、制御部３２０は、後述する適応度算出処理を実行する。この処理が実行されると、各個体に対する環境適応度が算出される。

ステップＳ１７４０にて、制御部３２０は、各個体について所定の終了条件を満足するか否かを判定する。この処理は、たとえば各個体の検出数とタクト値とクラス間分数比から、画像処理に最も優れた個体が予め定められた未検出数とクラス間分数比の平均を超え、画像処理アルゴリズムの作成要求に含まれるタクト値よりも低いタクト値を有する個体が出現した場合に、その個体をもって探索が完了する。また、遺伝的アルゴリズムにおける個体の世代数が予め定められた値に達した場合には、その時点で最も環境適応度がよい１つの個体をもって探索が完了する。上記のような終了条件が成立している場合には（ステップＳ１７４０にてＹＥＳ）、処理はステップＳ１７６０に移される。そうでない場合には（ステップＳ１７４０にてＮＯ）、処理はステップＳ１７５０に移される。

ステップＳ１７５０にて、制御部３２０は、淘汰処理を実行する。より詳細には、ＧＡの淘汰処理は、環境適応度に対し行われる。世代に含まれるすべての各個体に対して、クラス間分散比が小さいほど高い確率で淘汰され、未検出数が多いほど高い確率で淘汰され、アルゴリズム作成要求に含まれる要求タクト数を超える固体ほど高い確率で淘汰されるように淘汰ルールが決定され、予め定められた個体数になるまで固体の淘汰が行なわれる。すなわち、制御部３２０は、探索された個体について環境適応度に応じて予め定められた個体数になるまで所定の条件を満足する個体を選択することにより、処理の対象となる個体の数を減少させる。減少後の個体について、制御部３２０は、ステップＳ１７１０のフィルタ列二値化しきい値作成処理を再び実行する。

ステップＳ１７６０にて、制御部３２０は、探索を完了した各個体の欠陥候補の特徴量空間で、欠陥の種類を分類する欠陥分類超平面を作成し、その分類に寄与しない特徴量を次元圧縮により判定する。

図１８を参照して、本実施の形態に係るアルゴリズム生成サーバ３００の制御構造についてさらに説明する。図１８は、制御部３２０が実行する画像処理の手順を表わすフローチャートである。

ステップＳ１８１０にて、制御部３２０は、入力部３１２を介して画像データの入力を受付ける。ステップＳ１８２０にて、制御部３２０は、所定のフィルタ列処理を実行する。この処理が実行されると、教示データに含まれる画像データからフィルタ列処理後の画像データが得られる。なお、このフィルタ列処理の詳細は、図１１に示した処理と同一であるため、ここではその説明は繰返さない。

ステップＳ１８３０にて、制御部３２０は、フィルタ列処理後の画像データから、欠陥候補抽出画像データと欠陥候補データとを取得する。ステップＳ１８４０にて、制御部３２０は、取得した欠陥候補データと欠陥候補抽出画像データとから、欠陥候補の特徴量を算出する。この特徴量の算出は、たとえば図１１（Ｂ）に示される態様に基づいて行なわれる。したがって、ここではその説明は繰返さない。

ステップＳ１８５０にて、制御部３２０は、欠陥候補データと特徴量データとを記憶部３４０の所定の領域に格納する。

図１９を参照して、本実施の形態に係るアルゴリズム生成サーバ３００の制御構造についてさらに説明する。図１９は、制御部３２０が実行する適応度算出処理の手順を表わすフローチャートである。

ステップＳ１９１０にて、制御部３２０は、記憶部３４０から欠陥候補のデータを読出す。ステップＳ１９２０にて、制御部３２０は、記憶部３４０から教示データの欠陥座標を読出す。ステップＳ１９３０にて、制御部３２０は、欠陥候補のデータと教示データの欠陥座標とが一致するか否かを判断する。これらのデータが一致する場合には（ステップＳ１９３０にてＹＥＳ）、処理はステップＳ１９４０に移される。そうでない場合には（ステップＳ１９３０にてＮＯ）、処理はステップＳ１９５０に移される。

ステップＳ１９４０にて、制御部３２０は、教示データの欠陥座標と一致する欠陥候補に、教示データの欠陥の種類を登録する。ステップＳ１９５０にて、制御部３２０は、欠陥候補に擬似欠陥を登録する。

すなわち、この算出処理では、欠陥候補の座標と教示データの座標とが比較される。教示データと同じ座標の欠陥候補には、教示データの欠陥の種類が登録される。教示データに含まれない座標の欠陥候補には、欠陥の種類に欠陥ではないことを示す欠陥の種類が登録される。教示データに含まれ欠陥候補には含まれない座標の欠陥がある場合には、その数が未検出数として計測される。画像処理に必要な処理時間は、フィルタ列に含まれるフィルタの種類とフィルタバラメータの値からタクト値として算出される。この特徴量を特徴量空間の座標として、欠陥の種類ごとの集まりであるクラスのクラス間分散比が算出される。個体の未検出数とタクト値とクラス間分散比とが、環境適応度とされる。

以下、適応度算出処理の詳細について、さらに説明する。

第１に、欠陥候補比較処理に関し、欠陥候補に対して、教示データの欠陥座標と一致する欠陥候補に教示データの欠陥の種類が登録される。座標が一致する教示データが無い場合には、予め定める欠陥ではないという意味合いを持つ欠陥の種類の擬似欠陥が登録される。教示データにある欠陥で欠陥候補にない座標のものがあれば、その数が未検出数として計測される。

座標の一致判定においては、欠陥候補のラベリングした領域を囲む矩形内に教示データの欠陥座標が含まれる場合に、座標が一致したと判定される。欠陥候補の座標に一致する教示データが複数ある場合には、教示データの１つの欠陥の種類が登録され、残りの教示データは未検出として計測される。

第２に、クラス間分散比の算出処理について、図２０を参照しつつ説明する。図２０は、クラス間分数比の算出を概念的に表わす図である。

図２０に示されるように、クラスを表わすための空間が、第１の特徴量から第ｎの特徴量までの各特徴量に基づいて生成される。すなわちクラス全体２０１０は、第１の特徴量から第ｎの特徴量により表わされる。クラス２０２０は、たとえば欠陥Ａに分類された欠陥候補を表わす。クラス２０３０は、たとえば欠陥Ｂに分類された欠陥候補を表わす。クラス２０４０は、たとえば欠陥Ｃに分類された欠陥候補を表わす。

同じ欠陥の種類を登録された欠陥候補を１つのクラスとして、各欠陥の特徴量ベクトルの平均と分散とが算出される。欠陥候補の分散を各クラスの特徴量ベクトル平均の分散として表わすと、クラス間分数比は、各クラスの特徴量ベクトル分散の総和を欠陥候補全体の特徴量ベクトル分散で除したものとなる。ここで、擬似欠陥に相当するクラスは作成されず、またクラス間分散比にも含まれない。

第３に、タクト値算出処理について説明する。この処理では、フィルタ処理とフィルタ処理のパラメータの組合せにおいて、フィルタ処理に必要な時間が予め計測される。処理時間の指標となるフィルタ毎のタクト値が算出される。フィルタ列に含まれるフィルタの種類とパラメータとの組合せに対して、フィルタごとのタクト値が加算され、フィルタ列のタクト値が算出される。

以上のようにして算出された、クラス間分散比、未検出数、およびタクト値が、環境適応度とされる。

図２１を参照して、本実施の形態に係るアルゴリズム生成サーバ３００において生成される欠陥分類超平面について説明する。

ここでは、たとえば欠陥の種類を表わすクラス全体から、１つのクラスを抜出しそのクラス（ＣＡ）とそれ以外のクラス（ＣＯ）について分類する超平面を作成する場合について説明する。ＣＡ，ＣＯのそれぞれの特徴量ベクトル平均ｍＡ、ｍＯと、特徴量ベクトル分散ｓＡ、ｓＯとが算出される。ベクトル（ｍＡ−ｍＯ）を法線とし、空間をｓＡ：ｓＯに内分する平面が作成される。上記の各処理をすべてのクラスについて実行する。これにより欠陥分類超平面が作成される。

図２２を参照して、本実施の形態に係る画像処理端末６００に対する教示データの入力について説明する。図２２は、画像処理端末６００の表示部６４０の画面を表わす図である。

教示データの入力は、たとえば画像データと画像処理結果とを表示している表示部６４０に対し、表示されている画像処理結果のデータを変更することにより行なわれる。表示部６４０において、画像データ上に欠陥の座標がわかるように、画像処理結果はオーバーレイ表示されている。画像処理端末６００の使用者が、そのオーバーレイ表示されている欠陥をマウス（図示しない）、キーボード（図示しない）その他の入力部６１０を操作して選択すると、選択された欠陥の詳細内容が表示される。すなわち、表示部６４０に表示されているデータは、記憶部７００の所定の領域に格納されている。使用者の入力部６１０に対する指示は、画像処理部６２０により所定の変換処理が行なわれ、記憶部７００の所定の領域、すなわち使用者が指示した欠陥を特定するための領域から、該当するデータが読出され表示部６４０に出力される。このようにして、表示されている画像データと画像処理結果とが変更される。

画像処理結果の欠陥の種類の訂正は、たとえば使用者が欠陥を表示している部分（たとえば他の領域と異なる色として表示される領域）を入力部６１０により選択し、その選択に応答して記憶部７００から対応するデータが一時記憶領域（図示しない）に読出され、表示部６４０は、その領域に一時的に格納されているデータを表示し、使用者がその表示に対して訂正しようとする内容を入力することにより行なわれる。

また、画像処理結果の過検出訂正は、過検出している欠陥を表示している領域を入力部６１０により選択し、その選択に応答してその部分に対応するデータが記憶部７００の一時記憶領域（図示しない）に読出される。表示部６４０は、その領域に読出されたデータに基づいて画像処理結果の内容を表示し、使用者はその表示に対して訂正しようとするデータ（たとえば欠陥の種類を擬似欠陥とする修正）の入力を行なうことができる。

また、画像処理結果の未検出の場合の訂正は、使用者が入力部６１０を介して表示部６４０に表示される「追加」の表示を選択操作し、その選択操作に応答して表示されるデータの入力画面（図示しない）に対して新たな座標を入力することにより行なわれる。このデータが入力されると、新たな欠陥が追加され、選択可能になるため、使用者はその欠陥内容の表示部分に対し訂正後の結果の種類を入力することができる。

以上のようにして、本実施の形態に係る画像検査システムによると、画像データに応じて画像処理アルゴリズムが生成される。画像処理と画像データの検査とは、それぞれ別の装置において実行される。このようにすると、画像処理アルゴリズムに関し、画像データの処理を行なわない場合にはそのアルゴリズムが不要になるため、そのアルゴリズムの機密を保持することが可能になる。また、画像処理の対象となる画像データの通信がネットワーク３０２上において最小限に抑制されるため、画像処理の実行時におけるネットワークの負荷を小さくすることができる。またこのようにすると、特定のサーバ装置に負荷が集中することが防止されるため、画像処理の対象となるデータの入力に対する処理の遅れが防止される。これにより、ネットワークに対する負荷を抑制し、画像処理の遅延を防止し、さらに、画像処理アルゴリズムのノウハウの漏洩を防止することができる画像処理システムを提供することができる。

＜変形例＞
以下、本発明の実施の形態の変形例について説明する。図２３を参照して、本変形例に係る画像処理システムの構成について説明する。前述の実施の形態において、たとえば図１に示される画像処理システムは、ネットワーク３０２に接続されたアルゴリズム生成サーバ３００とデータベースサーバ３１０と、画像処理端末６００とを含む。このような構成に加えて、たとえばそのネットワーク３０２に複数のクライアント端末が接続されている場合には、各端末とアルゴリズム生成サーバ３００との通信を制御するために、あるいはアルゴリズム生成サーバ３００によるアルゴリズム生成処理に関する課金情報に基づく課金処理を制御するために、制御サーバ２３１０がさらにネットワーク３０２に接続されてもよい。

制御サーバ２３１０は、アルゴリズム生成サーバ３００あるいは画像処理端末６００の識別情報、通信制御プログラム等を記憶している。制御サーバ２３１０は、たとえば図３に示されるコンピュータシステムにより実現される。すなわち、制御サーバ２３１０は、通信ＩＦを介して入力されるアルゴリズム生成サーバ３００、画像処理端末６００等からの通信要求に対して、所定の通信制御プログラムを実行する。制御サーバ２３１０は、そのプログラムに応じて、アルゴリズム生成サーバ３００と画像処理端末６００との通信を制御する。

このような構成にすると、制御サーバ２３１０は、アルゴリズム生成サーバ３００と複数のクライアント端末との間の通信を効率よく制御することができるため、アルゴリズム生成サーバ３００に対する負荷を小さくすることができる。

図２４を参照して、本変形例のある局面における制御サーバ２３１０の構成について説明する。制御サーバ２３１０は、外部からのデータの入出力を行なうための入出力部２３１６と、ネットワーク３０２に接続されている各クライアントを識別するためのクライアント認証部２３１２と、各クライアントによるアルゴリズム生成要求に対する課金情報を生成してその課金情報を課金サーバ（たとえば図１における課金サーバ３５０）に送信するための課金制御部２３１４とを含む。制御サーバ２３１０は、たとえば図３に示される構成を有するコンピュータシステム５００により実現される。すなわち制御サーバ２３１０の各動作は、たとえば固定ディスク５４０に格納されている各プログラムに基づいてＣＰＵ５１０が所定の演算処理を実行することにより実現される。

図２５を参照して、本変形例のさらに他の局面について説明する。この局面においては、あるクライアントたとえば画像処理端末６００は、特に検査システムを持たない場合がある。この場合、画像処理端末６００は、画像処理装置を有さない委託者２５２０，２５３０から画像処理を請け負う。委託者２５２０，２５３０は、画像データを提供し、画像処理端末６００から、画像処理結果を受け取る。画像処理端末６００は、ネットワーク３０４を介してクライアント制御部２５１０に接続されている。クライアント制御部２５１０は、委託者２５２０，２５３０からの処理の要求に対して、委託者に応じてアルゴリズムを選択するための管理を実行する。たとえば、ある委託者の処理にはあるアルゴリズム群をメインで使用する。別の委託者の処理には、別のアルゴリズム群をメインで使用する。また、クライアント制御部２５１０は、処理優先度などを決めたり、課金管理する機能を有する。

図２６を参照して、本変形例の他の局面について説明する。本局面に従うと、画像処理に時間がかかる場合、複数の画像処理端末６００が、平行して画像処理を実行する構成をとることができる。

すなわち、画像データは、クライアントデータベース２６１０に一時的に保存される。クライアント制御部２５１０は、各画像処理端末６００のそれぞれの処理状況を管理し、その状況に応じて、どの画像処理端末６００に新たな画像処理を実行させるかを決定する。処理結果は、表示端末１３０に表示される。その結果を見ているオペレータは、必要に応じて、たとえば、特定の基板の全面検査を指示したり（この場合、検査は基板の一部のみ行なわれている。）、特定ロットに含まれる複数の基板の特定箇所の検査を指示したりする。クライアント制御部は、このような指示に対応して、検査基板の搬出入や基板内走査、および撮像の指示を検査システム８００に出力する。

図２７を参照して、本変形例の他の局面について説明する。本局面に従うと、画像処理サーバシステム２７１０と画像処理クライアントシステム２７３０との間における教示データやアルゴリズムの授受は、ネットワークに代えて、ＦＤその他のメディア２７２０，２７４０にデータやアルゴリズムを格納し、そのメディア２７２０，２７４０を授受することができる。このようにすると、教示データやアルゴリズムの不正取得、画像データの漏洩、あるいは、正当な権利者以外の使用者によるアルゴリズムの不正使用等を防止することができる。

図２８を参照して、本変形例の他の局面について説明する。本局面に従うと、データベースサーバがアルゴリズム作成要求を受信すると、クライアントＩＤが付与されたフラグが制御サーバ２８００に送られる。あるいは、データベースサーバに、教示データが保存されると、クライアントＩＤが付与されたフラグが、制御サーバ２８００に送られる。あるいは、データベースサーバ２８００に教示データが保存されると、クライアントＩＤが付与された容量数値が制御サーバ２８００に送られる。

図２８に示されるように、制御サーバ２８００は、課金のための基本情報、計測される課金のための情報および外部から入力されるデータと課金データを算出するプログラムとを記憶するための課金記憶部２８０２と、当該プログラムに基づいて課金データを算出するための課金データ発生部２８０４と、課金元データの入力を受けるための課金元データ受入部２８０６と、予め定められた基準に基づいて課金の態様を制御するための課金種別管理部２８０８と、画像処理回数を計測するための回数カウンタ部２８１０と、画像処理アルゴリズムの容量を計測するための容量カウンタ部２８１２とを含む。

あるいは、クライアントに送信されたアルゴリズムに対して、画像処理回数がカウントされ、何回目の処理が行われたかをクライアントＩＤとともに発信するプログラムを格納しても良い。この場合、画像処理回数を表わすためのカウンタデータがデータベースサーバに送信される。データベースサーバは、そのカウンタデータ２８５０を制御サーバ２８００へ送る。制御サーバ２８００は、課金の種別とクライアントＩＤとを確認し、そのクライアントへの課金方法を定めた算出式などを読み出して、料金を算出し、クライアントへ課金情報を送信する。

たとえば、画像処理の契約が、処理費用に関してプリペイド式の態様である場合には、クライアントへ、その旨を通知したり、前払いされた料金の残高が不足している場合には、アルゴリズムが実行されないように指令を送信しても良い。また、クライアントからのアルゴリズム作成要求に応じないようにするための機能制限データを生成したり、教示データを格納しないように、アルゴリズム生成サーバやデータベースサーバに指令を送信するようにしても良い。このような機能制限が有効である場合、所定の画像処理費用の入金情報が確認されたとき、これらの制限は解除され、所定の画像処理が実行可能になる。

あるいは、プリペイド式による使用の制限に代えて、アルゴリズムのデータサイズ、教示データあるいは画像データのデータ量に応じて制限を加えるようにしてもよい。この場合、基準となるデータ量は、アルゴリズム生成サーバあるいはデータベースサーバの各記憶部（図示しない）に予め格納されている。アルゴリズム生成サーバは、アルゴリズムの生成に応じて、データサイズを取得し、所定の領域に逐次格納する。アルゴリズム生成サーバは、そのデータサイズと基準となるデータ量とを比較する。データサイズが基準となるデータ量を上回ると、アルゴリズム生成サーバは、アルゴリズムの作成をすることなく、作成しないことを表わす情報を、アルゴリズムの作成を要求した画像処理端末に送信する。その後、たとえば追加の支払いが確認された場合に、アルゴリズムの作成の制限を解除するようにしてもよい。

同様に、データベースサーバも、アルゴリズムの作成を制限させるための情報を、格納している画像データあるいは教示データのデータ量に基づいて生成することができる。すなわち、基準となるデータ量を超える量が既にデータベースサーバに格納されている場合に、その旨を、画像処理端末の識別情報と共に、アルゴリズム生成サーバに送信する。これにより、アルゴリズム生成サーバは、当該画像処理端末に対するアルゴリズムの作成処理を一時的に中止することができる。

図２９および図３０を参照して、本変形例の他の局面について説明する。すなわち、前述の実施の形態においては、教示データは、たとえば画像と欠陥情報とを含むものとして説明したが、教示データの内容は、これに限られない。たとえば、本局面においては、検査データを教示データとしても良い。この場合、必要に応じて、表示を隠したい部分をマスキング処理等の前処理を行い、教示データを作成するのが、データの保護の観点からも好ましい。

図２９に示されるように、たとえば、教示データは、当該教示データを識別するための教示データＩＤ２９１０と、被写体を撮像して取得された教示用画像データ２９２０と、当該被写体に対して予め定められた教示用目標データ２９３０とを含む。図３０に示されるように、検査データは、当該検査データを識別するための検査データＩＤ３０１０と、検査画像データ３０２０と、検査結果データ３０３０とを含む。ここで、教示用目標データ２９３０あるいは検査結果データ３０３０は、たとえば欠陥にマーキングした画像データ、欠陥の切り取り画像と欠陥の位置情報、欠陥位置情報と欠陥サイズ、欠陥位置情報と欠陥の種類等である。また、欠陥抽出以外において使用可能なデータとしては、たとえば、製品サイズ、製品形状等であってもよい。

図３１を参照して、本変形例の他の局面について説明する。上記の実施の形態においては、教示データとアルゴリズム作成要求とは、別個に送信される場合について説明したが、画像処理端末とアルゴリズム生成サーバとの間における通信は、上記態様に限られない。すなわち、本局面に従うと、教示データとアルゴリズム作成要求とは、同一の通信データに含めて送信されても良い。あるいは、教示データのみが送信されるようにしても良い。この場合、教示データの送信は、すなわち、アルゴリズム作成要求の送信とみなして、アルゴリズム生成サーバ３００は、教示データの受信に応答して、所定のアルゴリズムを作成するようにしても良い。

図３２を参照して、本変形例の他の局面について説明する。本局面に従うと、画像処理アルゴリズムの提供に関し、課金情報と共に、画像処理アルゴリズムをサーバシステム（アルゴリズム生成サーバ）から、クライアントシステム（たとえば画像処理端末６００）に送信しても良い。あるいは、画像処理アルゴリズムの提供と、課金情報の送信とが別個に行なわれても良い。

この場合、画像処理アルゴリズムのＩＤ情報と、クライアントシステムのクライアントＩＤとを関連付けておくことにより、画像処理アルゴリズムの送信と課金情報の送信とが異なるタイミングで行なわれても、特定のクライアントシステムは、これらの情報を確実に受信することができる。これにより、画像処理プログラムの提供エラーあるいは誤った課金情報の送信を防止することができる。

図３３を参照して、本変形例のさらに他の局面について説明する。本局面に従うと、アルゴリズムに加えて、アルゴリズム管理プログラムが、サーバシステム（たとえばアルゴリズム生成サーバ３００）から、クライアントシステム（たとえば画像処理端末６００）に送信される。

アルゴリズム管理プログラムは、たとえば、アルゴリズムの試用期間の情報を取得し、その情報に基づいて使用期間が終了したと判断すると、アルゴリズムを使用不可にする機能を実現する。あるいは、アルゴリズム管理プログラムは、アルゴリズムの使用回数をクライアントシステム２７３０から読み出し、その回数が予め定めたアルゴリズム使用回数に達すれば、アルゴリズムを使用不可にする機能を実現する。このようにすると、必要に応じてアルゴリズムの使用を制限することができるため、クライアントシステム２７３０におけるアルゴリズムの使用態様に応じて、そのアルゴリズムを提供することができる。

今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

本発明は、画像処理によって検査を行う画像処理検査装置に応用できる。本発明は、画像処理によって認識を行う画像処理認識装置に応用できる。本発明は、画像データその他の２次元に有限の広がりを持つ数値データに加えて、一次元の数値データ(音声や、心電図など電気的な波形を数値データに変換したもの)から特徴的な変化、形状を捉えて、検査、認識を行う検査、認識装置に応用できる。

本発明の実施の形態に係る画像処理システムの構成を説明するための図である。 本発明の実施の形態に係るアルゴリズム生成サーバの機能的構成を概略的に表わす図である。 本発明の実施の形態に係るアルゴリズム生成サーバを実現するコンピュータシステムの具体的構成を表わすブロック図である。 本発明の実施の形態に係る画像処理端末の構成を表わすブロック図である。 本発明の実施の形態に係る画像処理端末の記憶部が格納する画像処理フィルタのデータ構造を説明するための図である。 本発明の実施の形態に係る画像検査システムのシステム構成を表わす図である。 本発明の実施の形態に係る画像処理システムにおいて、フィルタ処理を実行して欠陥候補を抽出し、各欠陥候補の特徴量に基づいて欠陥を分類するまでの処理を概念的に説明するための図である。 本発明の実施の形態に係る画像処理システムにおいて使用される教示データを説明するための図である。 本発明の実施の形態に係る画像検査システムが実行する処理の手順を表わすフローチャート（その１）である。 本発明の実施の形態に係る画像検査システムが実行する処理の手順を表わすフローチャート（その２）である。 本発明の実施の形態に係る画像検査システムが実行する処理の手順を表わすフローチャート（その３）である。 本発明の実施の形態に係る画像処理端末が実行する処理の手順を表わすフローチャート（その１）である。 本発明の実施の形態に係る画像処理端末が実行する処理の手順を表わすフローチャート（その２）である。 本発明の実施の形態に係る画像処理端末による特徴量の算出方法を説明するための図である。 本発明の実施の形態に係る画像処理端末が実行する結果判定処理を説明するための図である。 本発明の実施の形態に係るアルゴリズム生成サーバが実行する処理の手順を表わすフローチャート（その１）である。 本発明の実施の形態に係るアルゴリズム生成サーバが実行する処理の手順を表わすフローチャート（その２）である。 本発明の実施の形態に係るアルゴリズム生成サーバが実行する処理の手順を表わすフローチャート（その３）である。 本発明の実施の形態に係るアルゴリズム生成サーバが実行する処理の手順を表わすフローチャート（その４）である。 本発明の実施の形態に係るアルゴリズム生成サーバにおけるクラス間分数比の算出を説明するための図である。 本発明の実施の形態に係るアルゴリズム生成サーバにおいて生成される欠陥分類超平面を説明するための図である。 本発明の実施の形態に係る画像処理端末に対する教示データの入力の態様を説明するための図である。 本発明の実施の形態の変形例に係る画像処理システムの構成を表わす図である。 本変形例のある局面における制御サーバの構成を表わす図である。 本変形例の他の局面を説明するための図（その１）である。 本変形例の他の局面を説明するための図（その２）である。 本変形例の他の局面を説明するための図（その３）である。 本変形例の他の局面を説明するための図（その４）である。 本変形例の他の局面を説明するための図（その５）である。 本変形例の他の局面を説明するための図（その６）である。 本変形例の他の局面を説明するための図（その７）である。 本変形例の他の局面を説明するための図（その８）である。 本変形例のさらに他の局面を説明するための図（その９）である。

符号の説明

１００ 画像、１０２，１０４，１０６ フィルタ、１１０ 欠陥候補抽出画像、１２０ 欠陥候補特徴量、１３０ 表示端末、１４０ 検査装置、１５０ 記憶メディア、３００ アルゴリズム生成サーバ、３０２，３０４ ネットワーク、３１０ データベースサーバ、３１２ 入力部、３２０ 制御部、３２２ アルゴリズム生成部、３２４ 画像処理実行部、３３０，６３０ 出力部、３４０，７００ 記憶部、３５０ 課金サーバ、５００ コンピュータシステム、５１２ マウス、５２０ キーボード、５３０ メモリ、５４０ 固定ディスク、５５０ 駆動装置、５６０ 駆動装置、５８０ モニタ、６００ 画像処理端末、６１０ 入力部、６２０ 画像処理部、６４０ 表示部、６５０ 処理部、８００ 画像検査システム、８１０ 検査制御装置、８２０ 撮像装置、８３０ 搬送装置。

Claims (25)

1. 複数の被写体の外観を撮影することにより取得される画像データを処理するためのアルゴリズムであり、複数の処理から構成される画像処理アルゴリズムを作成するアルゴリズム作成装置と、
   前記画像処理アルゴリズムを使用して、前記画像データに基づいて画像処理を実行する画像処理装置とを備え、
   前記画像処理装置は、
   前記画像データを記憶するための記憶手段と、
   前記画像データに基づいて、少なくとも前記画像データを有する教示データを生成するための教示データ生成手段と、
   前記画像データに基づいて、前記画像処理アルゴリズムの作成を要求する指示を表わす作成要求を生成するための生成手段と、
   通信回線を介して、前記アルゴリズム作成装置に、前記作成要求を送信するための送信手段と、
   前記教示データを出力するための出力手段と、
   前記アルゴリズム作成装置から、前記画像処理アルゴリズムを受信するための受信手段と、
   前記画像処理アルゴリズムを使用して、前記画像データについての画像処理を実行するための画像処理手段とを含み、
   前記アルゴリズム作成装置は、
   前記教示データと、前記複数の処理の各々に対応する少なくとも１つ以上の処理プログラムとを記憶するための記憶手段と、
   前記通信回線を介して、前記作成要求を受信するための受信手段と、
   前記作成要求の受信に応答して、前記教示データに基づいて、前記画像処理アルゴリズムを作成するための作成手段とを備え、
   前記画像処理アルゴリズムは、各前記教示データに基づいて前記被写体の表面状態を検出し、前記表面状態と予め定められた表面状態との差異である検出対象を検出し、予め定められた種類に基づいて前記検出対象を分類し、前記検出対象の前記被写体における位置情報と前記検出対象の種類とを有する画像処理結果を出力し、
   前記作成手段は、
   前記作成要求に対応付けられる画像データに基づいて、前記記憶手段から、各前記複数の処理の各々に対応する前記処理プログラムをそれぞれ読み出すための手段と、
   前記画像処理について予め定められた順序に基づいて、それぞれの前記処理プログラムを結合するための手段とを含み、
   前記アルゴリズム作成装置は、前記画像処理装置に、前記画像処理アルゴリズムを送信するための送信手段をさらに含む、画像処理システム。
2. 複数の被写体の外観を撮影することにより取得される画像データを処理するためのアルゴリズムであり、複数の処理から構成される画像処理アルゴリズムを作成するアルゴリズム作成装置と、
   前記画像処理アルゴリズムを使用して、前記画像データに基づいて画像処理を実行する画像処理装置と、
   前記画像データを有する教示データを格納する記憶手段を含むデータ処理装置とを備え、
   前記アルゴリズム作成装置は、
   前記教示データと、前記複数の処理の各々に対応する少なくとも１つ以上の処理プログラムとを記憶するための記憶手段と、
   外部から、前記画像処理アルゴリズムの作成要求の入力を受け付けるための受信手段と、
   前記作成要求の入力に応答して、前記教示データに基づいて、前記画像処理アルゴリズムを作成するための作成手段とを含み、
   前記画像処理アルゴリズムは、各前記教示データに基づいて前記被写体の表面状態を検出し、前記表面状態と予め定められた表面状態との差異である検出対象を検出し、予め定められた種類に基づいて前記検出対象を分類し、前記検出対象の前記被写体における位置情報と前記検出対象の種類とを有する画像処理結果を出力し、
   前記作成手段は、
   前記作成要求に対応付けられる画像データに基づいて、前記記憶手段から、各前記複数の処理の各々に対応する前記処理プログラムをそれぞれ読み出すための手段と、
   前記画像処理について予め定められた順序に基づいて、それぞれの前記処理プログラムを結合するための手段とを含み、
   前記アルゴリズム作成装置は、前記画像処理装置に、前記画像処理アルゴリズムを送信するための送信手段をさらに含み、
   前記画像処理装置は、
   前記画像データを記憶するための記憶手段と、
   前記データ処理装置から、前記教示データの入力を受け付けるための入力手段と、
   前記アルゴリズム作成装置から、前記画像処理アルゴリズムを受信するための受信手段と、
   前記画像処理アルゴリズムを使用して、前記画像データについての画像処理を実行するための画像処理手段とを含む、画像処理システム。
3. 複数の被写体の外観を撮影することにより取得される画像データと、前記画像データに応じた画像処理を実行するための少なくとも１つ以上の画像処理アルゴリズムとを記憶する記憶手段と、
   前記画像処理アルゴリズムに基づいて、前記画像処理を実行するための画像処理手段と、
   前記画像データに基づいて、少なくとも前記画像データを有する教示データを生成するための教示データ生成手段と、
   前記画像処理の結果に基づいて、前記教示データに関連付けて、前記画像処理アルゴリズムの作成を要求する指示を表わす作成要求を生成するための生成手段と、
   通信回線を介して、前記画像処理アルゴリズムを作成するための作成装置に、前記作成要求を送信するための送信手段と、
   前記教示データを出力するための出力手段と、
   前記作成装置から、前記画像処理アルゴリズムを受信するための受信手段とを含む、画像処理装置。
4. 外部から、複数の被写体の外観を撮影することにより取得される画像データと、前記画像データに応じた画像処理を実行するための少なくとも１つ以上の画像処理アルゴリズムとの入力を受け付けるための受信手段と、
   前記画像データと、前記少なくとも１つ以上の画像処理アルゴリズムとを記憶する記憶手段と、
   外部から、前記画像データを有する教示データの入力を受け付けるための入力手段と、
   前記画像処理アルゴリズムを使用して、前記教示データに応じた前記画像処理を実行するための画像処理手段とを含む、画像処理装置。
5. 前記画像処理装置は、
   外部からデータの入力を受け付ける入力手段と、
   前記入力手段を介して入力された欠陥の位置と前記欠陥の種類とを表わすデータを格納する欠陥データ記憶手段と、
   前記欠陥の位置および欠陥の種類と、前記画像処理の結果とを比較することにより、前記記憶手段に記憶されている画像処理アルゴリズムによる画像処理の結果が、予め定められた条件を満足するか否かを判断するための判断手段とをさらに含み、
   前記生成手段は、前記画像処理アルゴリズムが、前記予め定められた条件を満足しないと判断すると、前記作成要求を生成する、請求項３に記載の画像処理装置。
6. 前記画像処理装置は、前記教示データの入力を受け付けるための入力手段をさらに含み、
   前記生成手段は、入力される前記教示データに基づいて、前記画像処理アルゴリズムを生成する、請求項３に記載の画像処理装置。
7. 前記教示データは、被写体の外観を撮影することにより取得される画像と、前記被写体の表面状態における欠陥の種類とを含み、
   前記生成手段は、前記教示データに含まれる欠陥と、前記欠陥の種類とを比較することにより、前記取得された欠陥の種類を分類するための画像処理アルゴリズムの作成要求を生成する、請求項３に記載の画像処理装置。
8. 前記画像処理装置は、前記画像処理の対象となった教示データと、前記画像処理の結果とを出力するための出力手段をさらに含む、請求項３に記載の画像処理装置。
9. 前記画像処理アルゴリズムには、自己を識別するための識別情報が関連付けられ、
   前記記憶手段は、前記画像処理アルゴリズムに基づく画像処理の実行について予め定められた基準データをさらに記憶し、
   前記画像処理装置は、
   前記識別情報に基づいて、前記画像処理アルゴリズムに基づく画像処理の履歴を取得するための取得手段と、
   前記履歴と前記基準データとを比較して、前記画像処理アルゴリズムに基づく画像処理の実行を制限するための制限手段とをさらに含む、請求項３に記載の画像処理装置。
10. 前記基準データは、前記画像処理アルゴリズムを使用する画像処理の実行について予め定められた基準回数を含み、
    前記履歴は、前記画像処理アルゴリズムを使用する画像処理の実行回数を含み、
    前記取得手段は、前記実行回数を記録し、
    前記制限手段は、前記実行回数が前記基準回数を上回ると、前記画像処理アルゴリズムを使用する画像処理の実行を禁止する、請求項９に記載の画像処理装置。
11. 前記基準データは、前記画像処理アルゴリズムが使用可能な期間として予め定められた標準期間を含み、
    前記履歴は、前記画像処理アルゴリズムの使用期間を含み、
    前記記憶手段は、前記画像処理アルゴリズムが格納された格納日時と、前記画像処理アルゴリズムの実行日時とを、前記画像処理アルゴリズムに関連付けて記憶し、
    前記取得手段は、前記格納日時と前記実行日時とに基づいて、前記画像処理アルゴリズムの使用期間を算出し、
    前記制限手段は、前記使用期間が前記標準期間を上回ると、前記画像処理アルゴリズムを使用する画像処理の実行を禁止する、請求項９に記載の画像処理装置。
12. 前記受信手段は、前記画像処理の実行の制限を解除するための解除情報を受信し、
    前記画像処理装置は、前記解除情報の入力に応答して、前記画像処理の実行の制限を解除するための解除手段をさらに含む、請求項９に記載の画像処理装置。
13. 前記記憶手段は、予め定められた基準値をさらに記憶し、
    前記画像処理装置は、前記画像処理手段による処理の結果と前記基準値とに基づいて、前記被写体が予め定められた条件を満足するか否かを判断するための判断手段をさらに含み、
    前記教示データ生成手段は、前記判断手段の結果に基づいて、前記基準値と前記画像データとを有する複合データを前記教示データとして生成し、
    前記送信手段は、前記作成装置に、前記複合データを送信し、
    前記受信手段は、前記複合データに対応する画像処理アルゴリズムを受信し、
    前記処理手段は、前記複合データに対応する画像処理アルゴリズムを使用して、前記符号データに含まれる画像データに応じた画像処理を実行する、請求項４に記載の画像処理装置。
14. 通信回線を介して、画像処理を実行するための装置から、少なくとも画像データを有する教示データが関連付けられ、前記画像処理に使用する画像処理アルゴリズムの作成要求を受信するための受信手段を備え、前記画像データは、複数の被写体の外観を撮影することにより取得され、前記画像処理アルゴリズムは、複数の処理から構成され、
    前記教示データと、前記複数の処理の各々に対応する少なくとも１つ以上の処理プログラムとを記憶するための記憶手段と、
    前記作成要求に基づいて、前記画像処理アルゴリズムを作成するための作成手段とをさらに備え、
    前記画像処理アルゴリズムは、各前記教示データに基づいて前記被写体の表面状態を検出し、前記表面状態と予め定められた表面状態との差異である検出対象を検出し、予め定められた種類に基づいて前記検出対象を分類し、前記検出対象の前記被写体における位置情報と前記検出対象の種類とを有する画像処理結果を出力し、
    前記作成手段は、
    前記作成要求に対応付けられる教示データに基づいて、前記記憶手段から、各前記複数の処理の各々に対応する前記処理プログラムをそれぞれ読み出すための手段と、
    前記画像処理について予め定められた順序に基づいて、それぞれの前記処理プログラムを結合するための手段とを含み、
    前記画像処理装置に、前記画像処理アルゴリズムを送信するための送信手段をさらに備える、アルゴリズム作成装置。
15. 前記作成要求は、前記教示データを識別するための識別データを含み、
    前記記憶手段は、前記処理プログラムを前記識別データに関連付けて記憶し、
    前記作成手段は、
    前記記憶手段から、前記識別データが関連付けられた各前記処理プログラムを読み出す手段と、
    予め定められた処理順序に基づいて、読み出した各前記処理プログラムを組合わせる手段とを含む、請求項１４に記載のアルゴリズム作成装置。
16. 前記作成手段は、遺伝的アルゴリズムに基づいて、前記画像処理アルゴリズムを作成する、請求項１４に記載のアルゴリズム作成装置。
17. 前記アルゴリズム作成装置は、前記教示データに基づいて、前記画像処理アルゴリズムを識別するための識別情報を生成する生成手段をさらに含み、
    前記作成手段は、前記識別情報が対応付けられた画像処理アルゴリズムを作成する、請求項１４に記載のアルゴリズム作成装置。
18. 前記受信手段は、前記アルゴリズム作成装置と通信する手段と、前記画像処理の結果を表示する手段と、前記画像処理アルゴリズムを実行する手段とを有する表示装置から、前記通信回線を介して前記作成要求を受信し、
    前記作成手段は、前記作成要求に基づいて、前記画像処理アルゴリズムを作成し、
    前記出力手段は、前記画像処理アルゴリズムを送信する、請求項１４に記載のアルゴリズム作成装置。
19. 前記アルゴリズム作成装置は、前記画像処理アルゴリズムに基づいて、前記画像処理アルゴリズムの作成に対する課金情報を生成するための課金情報生成手段をさらに含み、
    前記出力手段は、前記課金情報を出力する、請求項１４に記載のアルゴリズム作成装置。
20. 複数の被写体を撮影して、前記複数の被写体の各々に対応する画像データを出力するための撮像手段と、
    前記画像データに基づいて、前記被写体の表面状態を検査するための検査手段と、
    通信回線を介して、前記画像データを処理するための画像処理アルゴリズムによる前記画像データについての画像処理の結果を受信するための受信手段と、
    前記表面状態と前記画像処理の結果とに基づいて、前記画像処理アルゴリズムを作成するための基礎データを生成する生成手段と、
    前記基礎データを出力するための出力手段とを含む、画像検査装置。
21. 前記画像検査装置は、前記検査結果と前記画像処理の結果との差を算出するための算出手段をさらに含み、
    前記生成手段は、前記検査結果と前記画像処理の結果との差が予め定められた範囲に含まれない場合には、前記基礎データを生成する、請求項２０に記載の画像検査装置。
22. 前記画像検査装置は、前記被写体の検査結果と前記画像処理の結果とに基づいて、前記画像処理アルゴリズムの作成要求を作成するための作成手段をさらに含み、
    前記出力手段は、前記作成要求に応じて前記画像処理アルゴリズムを作成する手段を有するアルゴリズム作成装置に、前記作成要求を送信する、請求項２０に記載の画像検査装置。
23. 複数の被写体の外観を撮影することにより取得される画像データを処理するためのアルゴリズムであり、複数の処理から構成される画像処理アルゴリズムを使用して、前記画像データに基づいて画像処理を実行する画像処理装置として、コンピュータを機能させるためのプログラムであって、
    前記プログラムは前記コンピュータに、
    複数の被写体の外観を撮影することにより取得される画像データと、前記画像データに応じた画像処理を実行するための少なくとも１つ以上の画像処理アルゴリズムとを準備するステップと、
    前記画像処理アルゴリズムに基づいて、前記画像処理を実行するステップと、
    前記画像データに基づいて、少なくとも前記画像データを有する教示データを生成するステップと、
    前記画像処理の結果に基づいて、前記教示データに関連付けて、前記画像処理アルゴリズムの作成を要求する指示を表わす作成要求を生成するステップと、
    通信回線を介して、前記画像処理アルゴリズムを作成するための作成装置に、前記作成要求を送信するステップと、
    前記教示データを出力するステップと、
    前記作成装置から、前記画像処理アルゴリズムを受信するステップとを実行させる、プログラム。
24. 複数の被写体の外観を撮影することにより取得される画像データを処理するためのアルゴリズムであり、複数の処理から構成される画像処理アルゴリズムを作成するアルゴリズム作成装置として、コンピュータを機能させるためのプログラムであって、
    前記プログラムは前記コンピュータに、
    通信回線を介して、画像処理を実行するための装置から、少なくとも画像データを有する教示データが関連付けられ、前記画像処理に使用する画像処理アルゴリズムの作成要求を受信するステップを実行させ、
    前記画像データは、複数の被写体の外観を撮影することにより取得され、
    前記画像処理アルゴリズムは、複数の処理から構成され、
    前記プログラムはさらに、
    前記教示データと、前記複数の処理の各々に対応する少なくとも１つ以上の処理プログラムとを予め準備するステップと、
    前記作成要求に基づいて、前記画像処理アルゴリズムを作成する作成ステップとをさらに実行させ、
    前記画像処理アルゴリズムは、各前記教示データに基づいて前記被写体の表面状態を検出し、前記表面状態と予め定められた表面状態との差異である検出対象を検出し、予め定められた種類に基づいて前記検出対象を分類し、前記検出対象の前記被写体における位置情報と前記検出対象の種類とを有する画像処理結果を出力し、
    前記作成ステップは、
    前記作成要求に対応付けられる教示データに基づいて、前記記憶ステップから、各前記複数の処理の各々に対応する前記処理プログラムをそれぞれ読み出すステップと、
    前記画像処理について予め定められた順序に基づいて、それぞれの前記処理プログラムを結合するステップとを含み、
    前記プログラムは、
    前記画像処理装置に、前記画像処理アルゴリズムを送信するステップをさらに実行させる、プログラム。
25. 請求項２３および請求項２４の少なくともいずれかに記載のプログラムを格納した、コンピュータ読取可能な記録媒体。

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