JP2020052554A - 情報処理装置、情報処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 特徴量の観点でデータの有効性を判断する判断回数を削減するための技術を提供すること。【解決手段】 それぞれのデータの第１の特徴量を取得する。それぞれのデータのうち所定範囲外となった第１の特徴量を求めたデータを対象データとする。そして、該対象データの第１の特徴量を無効とする旨のユーザ指示を受けたことに応じて、該対象データの第１の特徴量を無効とすると共に、該対象データの第２の特徴量を有効とするか無効とするかを判断する。【選択図】 図３

Description

本発明は、特徴量の観点におけるデータの有効性を判断するための技術に関するものである。

従来から、工場における良否検査（良品と不良品の判別）に用いられるマシンビジョンにおいて、検査対象物を撮像した画像の多様な特徴量群を用いることで、検査対象物の良否検査を行うものが知られている。この方法では、予め撮像されたデータ群（学習データ群）に「良品」や「不良品」といったラベルを付けておく。そして、「良品」のラベルの付いた学習データに対し、特定の不良品らしさの評価尺度である特徴量を計算し、その分布を算出しておく。この分布を用い、入力された検査対象物の撮像画像から算出した特徴量の値が、分布上のどの位置にあるかを判定材料とし、検査対象物が「良品」なのか「不良品」なのかを判定するものが一般的である。

この良否検査方式では、学習データに「良品」と「不良品」のラベルが正しくついていることを前提としており、このラベル付けは一般的には人手で行われる。このラベル付けを効果的に実現する手法として、特許文献１と特許文献２の技術が開示されている。また、ラベルが付けられたデータ中に異常データ（外れ値）が含まれているかどうかを判定する手法として、特許文献３の技術が開示されている。

特開2014-145694号公報 特許3834041号 特開2013-210759号公報

前述の通り、精度良く検査対象物の良否検査を行うためには、学習データの正しいラベル付けが必要である。例えば図１は、ある特徴量の観点で「良品」であるとラベルが付けられた学習データの該特徴量の値を表したグラフである。各学習データの特徴量の中に外れ値１０１となる特徴量が含まれていた場合、この学習データを母集団とする分布の分散が大きくなり、検査対象物の良否検査の精度が低下する。

この外れ値は、本来「良品」では無い学習データに間違って「良品」のラベルが付けられた場合に発生し、また、「良品」ではあるがデータの取得方法に問題があり、「良品」のラベルを付けることが相応しくない場合がある。そのため、これらの外れ値を目視で確認し、本当に良品であるかを一つ一つ目視確認する必要があった。

昨今は、学習データ数、及び、利用する特徴量の種別を増やすことによる良否検査性能の向上が試みられている。また、ある特徴量で「不良品」としたものを、別の特徴量では「良品」として扱うことにより、良品数の低下を防ぐ手法も存在する。例えば、ネジの検査において、ネジ山の欠けを検出するための特徴量Ａと、ネジ山のバリを検出するための特徴量Ｂと、が存在していた場合、ネジ山の欠けたデータは特徴量Ａにとっては「良品」では無いが、特徴量Ｂにとっては「良品」である可能性がある。そのため、この外れ値が特徴量毎の観点で「良品」であるかを確認する必要があり、このための確認工数が増大するという課題があった。

前述した先行技術は、GUI等の改善により、一つのデータにおける確認行為を効率化するものである。しかし先行技術では、一度確認したデータと同様のデータに関して確認を省略する仕組みはなく、確認回数自体を削減することはできなかった。本発明では、特徴量の観点でデータの有効性を判断する判断回数を削減するための技術を提供する。

本発明の一様態は、それぞれのデータの第１の特徴量を取得する取得手段と、前記それぞれのデータのうち所定範囲外となった第１の特徴量を求めたデータを対象データとし、該対象データの第１の特徴量を無効とする旨のユーザ指示を受けたことに応じて、該対象データの第１の特徴量を無効とすると共に、該対象データの第２の特徴量を有効とするか無効とするかを判断する判断手段とを備えることを特徴とする。

本発明の構成によれば、特徴量の観点でデータの有効性を判断する判断回数を削減することができる。

ある特徴量の観点で「良品」であるとラベルが付けられた学習データの該特徴量の値を表したグラフ。 情報処理装置のハードウェア構成例を示すブロック図。 情報処理装置２００の機能構成例を示すブロック図。 情報処理装置２００が行う処理のフローチャート。 ステップＳ４１０における処理の詳細を示すフローチャート。 （ａ）は良品情報Ａの構成例を示す図、（ｂ）は良品情報Ｂの構成例を示す図。 （ａ）はテーブル情報Ａの構成例を示す図、（ｂ）はテーブル情報Ｂの構成例を示す図。 ステップＳ４０５における選択撮像画像の表示例を示す図。 ステップＳ４１０における処理の詳細を示すフローチャート。 ステップＳ４１０における処理の詳細を示すフローチャート。 ステップＳ４１０における処理の詳細を示すフローチャート。 ステップＳ４１０における処理の詳細を示すフローチャート。 グループ情報の構成例を示す図。 ステップＳ４１０における処理の詳細を示すフローチャート。 テーブル情報の構成例を示す図。

以下、添付図面を参照し、本発明の実施形態について説明する。なお、以下説明する実施形態は、本発明を具体的に実施した場合の一例を示すもので、特許請求の範囲に記載した構成の具体的な実施形態の１つである。

［第１の実施形態］
先ず、本実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成例について、図２のブロック図を用いて説明する。ＣＰＵ２０１は、ＲＡＭ２０２やＲＯＭ２０３に格納されているコンピュータプログラムやデータを用いて処理を実行する。これによりＣＰＵ２０１は、情報処理装置２００全体の動作制御を行うと共に、情報処理装置２００が行うものとして後述する各処理を実行若しくは制御する。

ＲＡＭ２０２は、ＲＯＭ２０３や外部記憶装置２０６からロードされたコンピュータプログラムやデータ、Ｉ／Ｆ（インターフェース）２０７を介して外部から受信したデータ、を格納するためのエリアを有する。さらにＲＡＭ２０２は、ＣＰＵ２０１が各種の処理を実行する際に用いるワークエリアを有する。このようにＲＡＭ２０２は、各種のエリアを適宜提供することができる。ＲＯＭ２０３には、ブートプログラムや設定データなど、書換不要の情報が格納されている。

操作部２０４は、キーボード、マウス、タッチパネルなどのユーザインターフェースにより構成されており、ユーザが操作することで各種の指示をＣＰＵ２０１に対して入力することができる。

表示部２０５は、液晶画面やタッチパネル画面により構成されており、ＣＰＵ２０１による処理結果を画像や文字などでもって表示することができる。また表示部２０５は、画像や文字を投影するプロジェクタ装置などの投影装置であっても良い。

外部記憶装置２０６は、ハードディスクドライブ装置などの大容量情報記憶装置である。外部記憶装置２０６には、ＯＳ（オペレーティングシステム）や、情報処理装置２００が行うものとして後述する各処理をＣＰＵ２０１に実行若しくは制御させるためのコンピュータプログラムやデータが保存されている。外部記憶装置２０６に保存されているデータには、以下の説明において既知の情報として取り扱う情報が含まれている。外部記憶装置２０６に保存されているコンピュータプログラムやデータは、ＣＰＵ２０１による制御に従って適宜ＲＡＭ２０２にロードされ、ＣＰＵ２０１による処理対象となる。Ｉ／Ｆ２０７は、外部の装置との間のデータ通信を行うためのインターフェースとして機能するものである。ＣＰＵ２０１、ＲＡＭ２０２、ＲＯＭ２０３、操作部２０４、表示部２０５、外部記憶装置２０６、Ｉ／Ｆ２０７、はいずれもバス２０８に接続されている。

本実施形態に係る情報処理装置２００の機能構成例を図３のブロック図に示す。以下では、図３に示した各機能部を処理の主体として説明する場合があるが、実際には、各機能部に対応するコンピュータプログラムをＣＰＵ２０１が実行することで、該機能部に対応する機能が実現される。しかし、図３の各機能部をハードウェアでもって実装しても構わない。図３の各機能部による処理について、図４のフローチャートに従って説明する。

ステップＳ４０１では、データ取得部３０１は、特徴量Ａの観点で良品であるネジの撮像画像に係る情報が登録されている良品情報Ａを外部記憶装置２０６から取得する。良品情報Ａの構成例を図６（ａ）に示す。

図６（ａ）に示す如く、良品情報Ａには、撮像画像ごとに、該撮像画像に固有の識別情報であるデータＩＤと、該撮像画像中のネジが特徴量Ａの観点で良品であることを示すフラグの値「Ｔｒｕｅ」と、が対応付けて登録されている。データＩＤは、撮像画像に固有の識別情報であれば良く、例えば、撮像画像中のネジの番号をデータＩＤとして利用しても良い。図６（ａ）の良品情報Ａには、Ｎ枚の撮像画像（データＩＤ＝０〜（Ｎ−１）の撮像画像）のそれぞれのデータＩＤとフラグの値とが登録されている（Ｎは１以上の整数）。ここで、特徴量Ａは特定の特徴量に限らない。例えば、撮像画像中のネジの「ネジ山の欠け」を検出するために使用する特徴量を特徴量Ａとしても良い。

またステップＳ４０１では、データ取得部３０１は、特徴量Ｂ（特徴量Ａとは異なる）の観点で良品であるネジの撮像画像に係る情報が登録されている良品情報Ｂを外部記憶装置２０６から取得する。良品情報Ｂの構成例を図６（ｂ）に示す。

図６（ｂ）に示す如く、良品情報Ｂには、撮像画像ごとに、該撮像画像に固有の識別情報であるデータＩＤと、該撮像画像中のネジが特徴量Ｂの観点で良品であることを示すフラグの値「Ｔｒｕｅ」と、が対応付けて登録されている。図６（ｂ）の良品情報Ｂには、Ｎ枚の撮像画像（データＩＤ＝０〜（Ｎ−１）の撮像画像）のそれぞれのデータＩＤとフラグの値とが登録されている。ここで、特徴量Ｂは特定の特徴量に限らない。例えば、撮像画像中のネジの「ネジ山のバリ」を検出するために使用する特徴量を特徴量Ｂとしても良い。つまり、図６（ａ）、（ｂ）では、データＩＤ＝０〜（Ｎ−１）の撮像画像は何れも、特徴量Ａの観点でも特徴量Ｂの観点でも良品のネジの撮像画像としている。またステップＳ４０１では、データ取得部３０１は、データＩＤ＝０〜（Ｎ−１）のそれぞれに対応する撮像画像を外部記憶装置２０６から取得する。

次に、ステップＳ４０２では、計算部３０２は、データ取得部３０１が取得したそれぞれの撮像画像の特徴量Ａを求める。上記の通り、特徴量Ａは特定の特徴量に限らない。例えば「ネジ山の２ｍｍ程度の欠け」を検出する特徴量Ａの良品弁別性能が思わしくない場合、ユーザが操作部２０４を操作して、特徴量Ａの再確認を行う旨の指示を入力することで、情報処理装置２００が図４のフローチャートに従った処理を開始しても良い。この場合、「ネジ山の２ｍｍ程度の欠け」を検出する特徴量が特徴量Ａとなる。

そして計算部３０２は、特徴量Ａを求めたそれぞれの撮像画像について、該撮像画像のデータＩＤ、該撮像画像から求めた１以上の特徴量Ａの値のうち最大値、該撮像画像において該最大値の特徴量Ａを求めた画像座標、を対応付けたテーブル情報Ａを生成する。テーブル情報Ａの構成例を図７（ａ）に示す。画像座標は、例えば、撮像画像の左上隅の位置を（０，０）としたときのものであるとする。

次に、ステップＳ４０３では、計算部３０３は、データ取得部３０１が取得したそれぞれの撮像画像の特徴量Ｂを求める。特徴量Ｂについても特定の特徴量に限らず、例えば、「ネジ山の５ｍｍ程度の欠け」を検出する特徴量を特徴量Ｂとしても良い。

そして計算部３０３は、特徴量Ｂを求めたそれぞれの撮像画像について、該撮像画像のデータＩＤ、該撮像画像から求めた１以上の特徴量Ｂの値のうち最大値、該撮像画像において該最大値の特徴量Ｂを求めた画像座標、を対応付けたテーブル情報Ｂを生成する。テーブル情報Ｂの構成例を図７（ｂ）に示す。

次にステップＳ４０４では、検出部３０４は、データ取得部３０１が取得した撮像画像群のうち「ステップＳ４０２で計算部３０２が外れ値となる特徴量Ａを求めた撮像画像の集合」から未選択の１枚の撮像画像を選択撮像画像として選択する。ここで、「外れ値」とは、他のデータ傾向（特徴量）からかけ離れた（所定範囲外の）データの値（特徴量）であり、既存技術である「修正トンプソン−τ法」、「スミルノフ・グラブス検定」を用いて検出することが可能である。

そしてステップＳ４０５では、確認部３０５は、選択撮像画像を表示部２０５に表示して該選択撮像画像をユーザに確認させ、該選択撮像画像中のネジが特徴量Ａの観点で良品であるのかそれとも不良品であるのかのユーザ指示を受け付ける。ステップＳ４０５における選択撮像画像の表示例を図８に示す。

ダイアログ８０１には選択撮像画像８０２が表示されており、選択撮像画像８０２において最大の特徴量Ａを求めた位置（テーブル情報Ａにおいて選択撮像画像８０２のデータＩＤに対応する画像座標）にマーカ８０４が表示されている。例えば、図７（ａ）のテーブル情報Ａにおいて外れ値となる最大値「１２０」を求めたデータＩＤ＝３の撮像画像が選択撮像画像８０２として選択されたとすると、該選択撮像画像８０２上の画像座標（２１５，２１６）にマーカ８０４が表示される。

ユーザは、選択撮像画像８０２においてマーカ８０４内の画像を目視で確認し、選択撮像画像８０２中のネジが特徴量Ａの観点で良品であるのか、それとも不良品であるのかを判断する。そしてその判断の結果、ユーザが「選択撮像画像８０２中のネジが特徴量Ａの観点で良品である」と判断した場合には、操作部２０４を操作してボタン８０５を指示する。一方、ユーザが「選択撮像画像８０２中のネジが特徴量Ａの観点で不良品である」と判断した場合には、操作部２０４を操作してボタン８０３を指示する。

ステップＳ４０６では、確認部３０５は、ボタン８０３が指定されたのか、それともボタン８０５が指定されたのかを判断する。そして、ボタン８０３が指定された場合（選択撮像画像８０２中のネジが特徴量Ａの観点で不良品であると指定された場合）には、処理はステップＳ４０８に進む。一方、ボタン８０５が指定された場合（選択撮像画像８０２中のネジが特徴量Ａの観点で良品であると指定された場合）には、処理はステップＳ４０７に進む。

ステップＳ４０７では、検出部３０４は、「データ取得部３０１が取得した撮像画像群のうちステップＳ４０２で計算部３０２が外れ値となる特徴量Ａを求めた撮像画像の集合」から全ての撮像画像を選択撮像画像として選択したか否かを判断する。この判断の結果、該集合から全ての撮像画像を選択撮像画像として選択した場合には、図４のフローチャートに従った処理は完了する。一方、該集合においてまだ選択撮像画像として選択していない未選択の撮像画像が残っている場合には、処理はステップＳ４０４に進む。

ステップＳ４０８では、判定部３０６は、良品情報Ａにおいて、選択撮像画像のデータＩＤに対応するフラグの値を「Ｆａｌｓｅ」に変更する。これにより判定部３０６は、選択撮像画像中のネジが特徴量Ａの観点で不良品である（選択撮像画像が特徴量Ａのデータとして無効である）、と設定する。

次に、ステップＳ４０９では、判定部３０６は、良品情報Ｂにおいて選択撮像画像のデータＩＤに対応するフラグの値が「Ｔｒｕｅ」であるか否かを判断する。この判断の結果、良品情報Ｂにおいて選択撮像画像のデータＩＤに対応するフラグの値が「Ｔｒｕｅ」である場合には、処理はステップＳ４１０に進む。一方、良品情報Ｂにおいて選択撮像画像のデータＩＤに対応するフラグの値が「Ｆａｌｓｅ」である場合には、処理はステップＳ４０７に進む。

ステップＳ４１０では、判定部３０６は、良品情報Ｂにおいて選択撮像画像のデータＩＤに対応するフラグの値を「Ｔｒｕｅ」とするのか、それとも「Ｆａｌｓｅ」とするのか、を判断する。ステップＳ４１０における処理の詳細について、図５のフローチャートに従って説明する。

ステップＳ５０１では、判定部３０６は、特徴量Ａと特徴量Ｂとの間の類似度を取得し、該取得した類似度が閾値以上であるか否かを判断する。この判断の結果、特徴量Ａと特徴量Ｂとの間の類似度が閾値以上である場合には、処理はステップＳ５０２に進み、特徴量Ａと特徴量Ｂとの間の類似度が閾値未満である場合には、処理はステップＳ５０３に進む。「特徴量Ａと特徴量Ｂとの間の類似度」として利用可能なものには様々なものがある。

例えば、「特徴量Ａと特徴量Ｂとの間の類似度」として、特徴量Ａの種別と特徴量Ｂの種別との関連の度合いを利用しても良い。この場合、図１５に例示する、特徴量の種別間の関連の度合いを、特徴量間の類似度として登録したテーブル情報を利用する。このテーブル情報は予め作成して外部記憶装置２０６に登録しておく。このテーブル情報によれば、「特徴量Ａと特徴量Ｂとの間の類似度」として「０．８」が登録されている。判定部３０６は、外部記憶装置２０６からこのテーブル情報を取得し、該テーブル情報から「特徴量Ａと特徴量Ｂとの間の類似度」として「０．８」を取得することができる。

また、「特徴量Ａと特徴量Ｂとの間の類似度」として、それぞれの撮像画像について求めた特徴量Ａと、該それぞれの撮像画像について求めた特徴量Ｂと、の間の類似度を以下の式（１）に基づいて求めても良い。

この式は、特徴量Ａと特徴量Ｂとの間のユークリッド距離を用いた評価値を「特徴量Ａと特徴量Ｂとの間の類似度」とする式である。この式においてＡｉは、データＩＤ＝（ｉ−１）の撮像画像について求めた特徴量Ａの値であり、Ｂｉは、データＩＤ＝（ｉ−１）の撮像画像について求めた特徴量Ｂの値である。

また、「特徴量Ａと特徴量Ｂとの間の類似度」として、それぞれの撮像画像について求めた特徴量Ａと、該それぞれの撮像画像について求めた特徴量Ｂと、の間の類似度を以下の式（２）に基づいて求めても良い。

この式は、ピアソンの積率相関係数を用いた評価値を「特徴量Ａと特徴量Ｂとの間の類似度」とする式である。この式においてａｉは、データＩＤ＝（ｉ−１）の撮像画像について求めた特徴量Ａの値であり、ｂｉは、データＩＤ＝（ｉ−１）の撮像画像について求めた特徴量Ｂの値である。

なお、「特徴量Ａと特徴量Ｂとの間の類似度」を数式に基づいて求める場合、その数式は上記の式（１）や式（２）に限らない。また、「特徴量Ａと特徴量Ｂとの間の類似度」を数式に基づいて求める処理は、例えば、上記のステップＳ４０１において行っても良いし、図４のフローチャートに従った処理の開始前に行っても良い。

ステップＳ５０２では、判定部３０６は、良品情報Ｂにおいて選択撮像画像のデータＩＤに対応するフラグの値を「Ｆａｌｓｅ」にすると判断する。一方、ステップＳ５０３では、判定部３０６は、良品情報Ｂにおいて選択撮像画像のデータＩＤに対応するフラグの値を「Ｔｒｕｅ」にすると判断する。

図４に戻って、次に、ステップＳ４１１では、判定部３０６は、良品情報Ｂにおいて選択撮像画像のデータＩＤに対応するフラグの値を「Ｆａｌｓｅ」にすると判断したか否かを判断する。この判断の結果、良品情報Ｂにおいて選択撮像画像のデータＩＤに対応するフラグの値を「Ｆａｌｓｅ」にすると判断した場合には、処理はステップＳ４１２に進む。一方、良品情報Ｂにおいて選択撮像画像のデータＩＤに対応するフラグの値を「Ｔｒｕｅ」にすると判断した場合には、処理はステップＳ４０７に進む。ステップＳ４１２では、判定部３０６は、良品情報Ｂにおいて選択撮像画像のデータＩＤに対応するフラグの値を「Ｆａｌｓｅ」に設定する。

このような処理により、良品のネジの画像として登録されている登録画像群のうち、再度のチェックにより不良品のネジの画像であると判断された画像を上記の登録画像群から除去することができる。この登録画像群は上記の検査対象物の良否検査に利用することができ、従来よりも高い精度で良否検査を実施することができる。

選択撮像画像が特徴量Ａの観点で良品のネジの撮像画像ではないと判断された場合、特徴量Ａと特徴量Ｂとが類似している場合においては、特徴量Ｂの観点でも良品のネジの撮像画像ではない可能性が高い。この考えに基づき、本実施形態では、ユーザの確認なしに、選択撮像画像が特徴量Ｂの観点で良品のネジの撮像画像ではないと設定する。これにより、特徴量全体でのユーザの確認回数を削減でき、良否検査の設定工数を低減することが可能となる。

なお、それぞれの特徴量は、良否を判断する観点が異なるため、同じ撮像画像であっても、良品のネジの画像と判断されたり、不良品のネジの画像と判断されたりする。一般的な良否検査では、特徴量毎に、良品のネジの画像として管理されている撮像画像（フラグの値が「Ｔｒｕｅ」の撮像画像）を利用して「良品」のモデルを作成し、このモデルから統計的に外れた検査対象をその特徴量において「不良品」と判断する。そして、利用する全ての特徴量において「良品」となった場合に、「良品」として検査結果を返す。この良品と不良品の区別は、前述のように特徴量が所定の範囲内に入っているか否かで判定する。通常は、平均値を含む平均値の近傍の範囲内に入っているものを良品、それ以外（外れ値に当たるもの）を不良品（候補）と判定する。

［第２の実施形態］
本実施形態を含む以下の各実施形態では、第１の実施形態との差分について説明し、以下で特に触れない限りは第１の実施形態と同様であるものとする。本実施形態では、ステップＳ４１０において、図５のフローチャートに従った処理の代わりに、図９のフローチャートに従った処理を行う。

ステップＳ９０１では、判定部３０６は、データ取得部３０１が取得した撮像画像群のうち、「ステップＳ４０３で計算部３０３が外れ値となる特徴量Ｂを求めた撮像画像の集合」を特定する。外れ値の求め方については上記の通りである。そして判定部３０６は、選択撮像画像がこの集合に含まれているか否か、つまり、選択撮像画像の特徴量Ｂが外れ値であるか否かを判断する。この判断の結果、選択撮像画像がこの集合に含まれている（選択撮像画像の特徴量Ｂが外れ値である）場合には、処理はステップＳ５０２に進む。一方、選択撮像画像がこの集合に含まれていない（選択撮像画像の特徴量Ｂが外れ値ではない）場合には、処理はステップＳ５０３に進む。

このように本実施形態では、選択撮像画像が特徴量Ｂの観点で良品のネジの画像であるか否かを、「特徴量Ａと特徴量Ｂとの間の類似度」が閾値以上であるか否か、の代わりに、選択撮像画像が「特徴量Ｂが外れ値となる撮像画像」であるか否か、で判断する。

これにより、特徴量Ａと特徴量Ｂの類似性が低い場合であっても、特徴量Ａと特徴量Ｂとで外れ値となり、ユーザが特徴量Ａの観点で不良品であると指定した場合においては、特徴量Ｂの観点でも不良品であると判断する。これにより、特徴量全体でのユーザの確認回数を削減でき、良否検査の設定工数を低減することが可能となる。

［第３の実施形態］
本実施形態では、ステップＳ４１０において、図５のフローチャートに従った処理の代わりに、図１０のフローチャートに従った処理を行う。図１０のフローチャートに従った処理では、「特徴量Ａと特徴量Ｂとの間の類似度」と「選択撮像画像の特徴量Ｂの外れ度」とに基づいて、選択撮像画像が特徴量Ｂの観点で良品のネジの画像であるか否かを判断する。

ステップＳ１００１では、判定部３０６は、第１の実施形態において説明した「特徴量Ａと特徴量Ｂとの間の類似度」をＸ、「選択撮像画像の特徴量Ｂの外れ度」をＹ、として、評価スコア「Ｘ＋Ｃ×Ｙ」（Ｃは定数）を計算する。ここで、「選択撮像画像の特徴量Ｂの外れ度」とは、特徴量Ｂの分布における選択撮像画像の特徴量Ｂの外れの度合いを示すものである。例えば、「選択撮像画像の特徴量Ｂの外れ度」は、特徴量Ｂの分布における平均値と選択撮像画像８０２の特徴量Ｂの値との間の距離を該分布の標準偏差で除算することで求めることができる。

そしてステップＳ１００２では、判定部３０６は、上記の計算した評価スコアが閾値以上であるか否かを判断する。この判断の結果、評価スコアが閾値以上であれば、処理はステップＳ５０２に進み、評価スコアが閾値未満であれば、処理はステップＳ５０３に進む。

このように、本実施形態では、「特徴量Ａと特徴量Ｂとの間の類似度」と「選択撮像画像の特徴量Ｂの外れ度」とに基づいて、選択撮像画像が特徴量Ｂの観点で良品のネジの画像であるか否かを判断するので、判断の精度を向上させることができる。

［第４の実施形態］
本実施形態では、ステップＳ４１０において、図５のフローチャートに従った処理の代わりに、図１１のフローチャートに従った処理を行う。本実施形態に係るステップＳ１００２では、判定部３０６は、上記の計算した評価スコアが閾値Ａ以上であるか否かを判断する。この判断の結果、評価スコアが閾値Ａ以上であれば、処理はステップＳ５０２に進み、評価スコアが閾値Ａ未満であれば、処理はステップＳ１１０３に進む。

ステップＳ１１０３では、判定部３０６は、上記の計算した評価スコアが閾値Ｂ（＜閾値Ａ）以上であるか否かを判断する。この判断の結果、評価スコアが閾値Ｂ以上であれば、処理はステップＳ１１０４に進み、評価スコアが閾値Ｂ未満であれば、処理はステップＳ５０３に進む。

ステップＳ１１０４では、確認部３０５は、選択撮像画像を表示部２０５に表示して、該選択撮像画像中のネジが特徴量Ｂの観点で良品であるのかそれとも不良品であるのかのユーザ指示を受け付ける。

ステップＳ１１０４においても図８のようなダイアログを表示するようにしても良い。この場合、例えば、選択撮像画像８０２において最大の特徴量Ｂを求めた位置（テーブル情報Ｂにおいて選択撮像画像８０２のデータＩＤに対応する画像座標）にマーカ８０４を表示するようにしても良い。

ステップＳ１１０５で確認部３０５は、ユーザから「選択撮像画像中のネジが特徴量Ｂの観点で良品である」旨の指示が入力されたのか、それとも「選択撮像画像中のネジが特徴量Ｂの観点で不良品である」旨の指示が入力されたのか、を判断する。

この判断の結果、ユーザから「選択撮像画像中のネジが特徴量Ｂの観点で良品である」旨の指示が入力された（例えば、図８のボタン８０５が指示された）場合には、処理はステップＳ５０３に進む。一方、ユーザから「選択撮像画像中のネジが特徴量Ｂの観点で不良品である」旨の指示が入力された（例えば、図８のボタン８０３が指示された）場合には、処理はステップＳ５０２に進む。

このように、本実施形態においては、評価スコアが閾値Ａ以上の場合や閾値Ｂ未満の場合には、ユーザによる選択撮像画像の確認なしで、「選択撮像画像中のネジが特徴量Ｂの観点で良品であるか否か」を判断する。一方、評価スコアが閾値Ａ未満であり且つ閾値Ｂ以上の場合（つまり、評価スコアが極端に大きくも小さくもない中程度の範囲（規定範囲）に属する場合）には、ユーザによる選択撮像画像の確認を行う。これにより判断工数の削減を達成しつつも、曖昧なケースにおいてはユーザに確認することにより、判断ミスとなることを避けることが可能となる。

［第５の実施形態］
本実施形態では、選択撮像画像の特徴量Ａおよび特徴量Ｂが、同じ用途に利用される特徴量の種別のグループに属するのかを否かを判断することで、選択撮像画像が良品のネジの画像であるのか不良品のネジの画像であるのかを判断する。

様々な特徴量（種別）を、同じ用途に利用される特徴量の種別のグループごとに分けた場合におけるそれぞれのグループに属する特徴量を示すテーブル情報（グループ情報）の構成例を図１３に示す。図１３の例では、「ネジ山の欠け検出グループ」には特徴量Ａ、Ｂ、Ｅ、Ｘが属しており、これは、「ネジ山の欠け」を検出するために利用可能な特徴量のグループには、特徴量Ａ、Ｂ、Ｅ、Ｘが属していることを示している。また図１３の例では、「ネジ山のバリ検出グループ」には特徴量Ｃ、Ｄ、Ｙが属しており、これは、「ネジ山のバリ」を検出するために利用可能な特徴量のグループには、特徴量Ｃ，Ｄ，Ｙが属していることを示している。

このようなグループ情報は、例えば設計時に何らかの計算によって生成してもよいし、設計者が決定するものでも構わない。あるいは、良否検査の実施により、生成や変更がされる形でも構わない。また、このようなグループ情報は、例えば、外部記憶装置２０６に登録されている。

本実施形態では、ステップＳ４１０において、図５のフローチャートに従った処理の代わりに、図１２のフローチャートに従った処理を行う。ステップＳ１２０１では、判定部３０６は、グループ情報を外部記憶装置２０６から取得し、選択撮像画像の特徴量Ａと特徴量Ｂとが同じグループの特徴量としてグループ情報に登録されているか否かを判断する。

この判断の結果、選択撮像画像の特徴量Ａと特徴量Ｂとが同じグループの特徴量としてグループ情報に登録されている場合には、処理はステップＳ５０２に進む。一方、選択撮像画像の特徴量Ａと特徴量Ｂとが同じグループの特徴量としてグループ情報に登録されていない場合には、処理はステップＳ５０３に進む。

同じグループの特徴量である場合、ある特徴量の観点で良品ではないと判定されたデータは、別の特徴量でも良品ではない可能性が高い。この考えに基づき、同じグループにおいては、ユーザに確認を行わずに判断を行うことが可能となり、確認に要する工数を削減すること可能となる。

［第６の実施形態］
本実施形態では、ステップＳ４１０において、図５のフローチャートに従った処理の代わりに、図１４のフローチャートに従った処理を行う。図１４のフローチャートでは、「特徴量Ａと特徴量Ｂとの間の類似度」ではなく「特徴量Ａの画像座標と特徴量Ｂの画像座標との間の距離」に基づいて、ステップＳ５０２の処理を行うのか、ステップＳ５０３の処理を行うのかを判断する。

ステップＳ１４０１では、判定部３０６は、テーブル情報Ａにおいて選択撮像画像のデータＩＤに対応する画像座標（反応位置）と、テーブル情報Ｂにおいて選択撮像画像のデータＩＤに対応する画像座標（反応位置）と、の間の距離を求める。例えば、選択撮像画像のデータＩＤが「３」であるとする。このとき、テーブル情報Ａにおいて選択撮像画像のデータＩＤ＝３に対応する画像座標（２１５，２１６）と、テーブル情報Ｂにおいて選択撮像画像のデータＩＤ＝３に対応する画像座標（２１０，２２６）と、の間の距離「１１．２」を求める。

そして判定部３０６は、求めた距離が閾値未満であるか否かを判断する。この判断の結果、求めた距離が閾値未満であれば、処理はステップＳ５０２に進み、求めた距離が閾値以上であれば、処理はステップＳ５０３に進む。

異なる特徴量の画像座標が近い場合、それらの特徴量は画像上の同じ事象に反応しており、特徴量としての関連性が高いと考えることができる。この考えに基づき、特徴量の画像座標が近いものは、ユーザに確認を行わずに判断を行うことが可能となり、確認に要する工数を削減すること可能となる。

［第７の実施形態］
撮像画像、良品情報Ａ、良品情報Ｂ、テーブル情報Ａ、テーブル情報Ｂなどのデータの取得元は外部記憶装置２０６に限らず、例えば、Ｉ／Ｆ２０７を介して外部の装置から取得しても良い。

また、撮像画像、良品情報Ａ、良品情報Ｂ、を、上記の情報処理装置を含む複数の端末装置がアクセス可能なネットワーク上のサーバ装置に登録しておいて、それぞれの端末装置が共有するようにしても良い。この場合、それぞれの端末装置がサーバ装置にアクセスして上記の実施形態において説明したような各処理を行って良品情報Ａや良品情報Ｂのフラグの値を編集することができる。

また、上記の実施形態では説明を簡単にするために、２種類の特徴量（特徴量Ａ、特徴量Ｂ）を用いた。しかし、特徴量の種類は２種類に限らず、３種類以上の特徴量Ｃ１，Ｃ２，…を用いても構わない。その場合、特徴量Ｂについて行った処理を、特徴量Ｃ１，Ｃ２，…のそれぞれについて行えばよい。

また、上記の実施形態では、撮像画像としてネジを撮像した画像を利用したが、ネジ以外のオブジェクトを撮像した画像であっても良い。また、撮像画像は、規定の特徴量のデータとして有効であるのか無効であるのかを判断する判断対象（対象データ）の一例に過ぎず、音声などの他の種類のデータであっても良い。

また上記の情報処理装置は、ＰＣ（パーソナルコンピュータ）、タブレット型端末装置、スマートフォンなどのコンピュータ装置であっても良いし、オブジェクトを撮像して該オブジェクトの撮像画像を取得する撮像装置に組み込まれる装置であっても良い。

また、上記の各実施形態では様々なケースを説明しており、ケースによっては上記の全ての処理が必須であるとは限らない。そのため、ケースによっては一部の処理を適宜省略しても構わない。なお、以上の各実施形態の一部若しくは全部を適宜組み合わせて使用しても構わない。また、以上の各実施形態の一部若しくは全部を選択的に使用しても構わない。

（その他の実施形態）
本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。

３０１：データ取得部 ３０２：計算部 ３０３：計算部 ３０４：検出部 ３０５：確認部 ３０６：判定部

Claims (13)

1. それぞれのデータの第１の特徴量を取得する取得手段と、
   前記それぞれのデータのうち所定範囲外となった第１の特徴量を求めたデータを対象データとし、該対象データの第１の特徴量を無効とする旨のユーザ指示を受けたことに応じて、該対象データの第１の特徴量を無効とすると共に、該対象データの第２の特徴量を有効とするか無効とするかを判断する判断手段と
   を備えることを特徴とする情報処理装置。
2. 前記判断手段は、
   前記対象データの第１の特徴量を無効とする旨のユーザ指示を受けると、前記第１の特徴量の種別と前記第２の特徴量の種別との関連の度合いが閾値以上であれば、前記対象データの第２の特徴量を無効とし、前記度合いが閾値未満であれば、前記対象データの第２の特徴量を有効とすることを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記判断手段は、
   前記対象データの第１の特徴量を無効とする旨のユーザ指示を受けると、前記それぞれのデータの第１の特徴量と前記それぞれのデータの第２の特徴量とに基づく類似度が閾値以上であれば、前記対象データの第２の特徴量を無効とし、前記類似度が閾値未満であれば、前記対象データの第２の特徴量を有効とすることを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
4. 前記判断手段は、
   前記対象データの第１の特徴量を無効とする旨のユーザ指示を受けると、前記対象データが、前記それぞれのデータの第２の特徴量のうち所定範囲外となった第２の特徴量のデータであれば、前記対象データの第２の特徴量を無効とし、前記対象データが、前記それぞれのデータの第２の特徴量のうち所定範囲外となった第２の特徴量のデータでなければ、前記対象データの第２の特徴量を有効とすることを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
5. 前記判断手段は、
   前記対象データの第１の特徴量を無効とする旨のユーザ指示を受けると、前記第１の特徴量と前記第２の特徴量との類似度と、前記第２の特徴量の分布における前記対象データの第２の特徴量の外れの度合いと、に基づいて、該対象データの第２の特徴量を有効とするか無効とするかを判断することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
6. 前記判断手段は、
   前記第１の特徴量と前記第２の特徴量との類似度と、前記第２の特徴量の分布における前記対象データの第２の特徴量の外れの度合いと、に基づく評価スコアが規定範囲に属する場合には、該対象データの第２の特徴量を有効とするか無効とするかのユーザ指示を受け付けることを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
7. 前記判断手段は、
   前記対象データの第１の特徴量を無効とする旨のユーザ指示を受けると、前記第１の特徴量の種別と前記第２の特徴量の種別とが、同じ用途に利用される特徴量の種別である場合には、前記対象データの第２の特徴量を無効とし、前記第１の特徴量の種別と前記第２の特徴量の種別とが、同じ用途に利用される特徴量の種別ではない場合には、前記対象データの第２の特徴量を有効とすることを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
8. 前記判断手段は、
   前記対象データの第１の特徴量を無効とする旨のユーザ指示を受けると、前記対象データにおける第１の特徴量の位置と前記対象データにおける第２の特徴量の位置との間の距離が閾値未満である場合には、前記対象データの第２の特徴量を無効とし、前記距離が閾値以上である場合には、前記対象データの第２の特徴量を有効とすることを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
9. 前記判断手段は、
   前記対象データの第１の特徴量を有効とするか無効とするかのユーザ指示を受け付けることを特徴とする請求項１乃至８のいずれか１項に記載の情報処理装置。
10. 複数のデータのそれぞれに対して第１の特徴量を取得する取得手段と、
    前記取得手段が取得した複数の第１の特徴量のうち、該第１の特徴量の値が所定範囲外となる一部の第１の特徴量について、ユーザが無効とするか否かの判断をするための表示を表示手段に行わせ、ユーザが無効とする旨の判断をした第１の特徴量を無効とし、且つ前記一部の第１の特徴量が前記所定範囲外となる対象データの第２の特徴量を無効とするか否かの判断をユーザが行うための表示を前記表示手段に行わせる制御手段と
    を備えることを特徴とする情報処理装置。
11. 情報処理装置が行う情報処理方法であって、
    前記情報処理装置の取得手段が、それぞれのデータの第１の特徴量を取得する取得工程と、
    前記情報処理装置の判断手段が、前記それぞれのデータのうち所定範囲外となった第１の特徴量を求めたデータを対象データとし、該対象データの第１の特徴量を無効とする旨のユーザ指示を受けたことに応じて、該対象データの第１の特徴量を無効とすると共に、該対象データの第２の特徴量を有効とするか無効とするかを判断する判断工程と
    を備えることを特徴とする情報処理方法。
12. 情報処理装置が行う情報処理方法であって、
    前記情報処理装置の取得手段が、複数のデータのそれぞれに対して第１の特徴量を取得する取得工程と、
    前記情報処理装置の制御手段が、前記取得工程で取得した複数の第１の特徴量のうち、該第１の特徴量の値が所定範囲外となる一部の第１の特徴量について、ユーザが無効とするか否かの判断をするための表示を表示手段に行わせ、ユーザが無効とする旨の判断をした第１の特徴量を無効とし、且つ前記一部の第１の特徴量が前記所定範囲外となる対象データの第２の特徴量を無効とするか否かの判断をユーザが行うための表示を前記表示手段に行わせる制御工程と
    を備えることを特徴とする情報処理方法。
13. コンピュータを、請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の情報処理装置の各手段として機能させるためのコンピュータプログラム。

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