JP2021144000A - 検査システム、検査装置、及び検査プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】不良品判定画像だけでなく良品判定画像も保存する場合に、有用な良品判定画像を可及的に保存し、かつ記憶容量および検査サイクルタイムへの影響を可及的に低減することのできる技術を提供する。【解決手段】検査システム１は、被検体を撮像する撮像部１０３と、撮像部により撮像された被検体が写る画像を記憶する記憶部２０と、画像に写る被検体が不良品か否かを判定する第１判定部１０４と、第１判定部による判定結果と、記憶部に記憶されている被検体に関する第１情報と、に基づいて、記憶部に画像を記憶させるか否かを判定する第２判定部１０６と、を備える。【選択図】図２

Description

本開示は、検査システム、検査装置、及び検査プログラムに関する。

可視光やX線をワークに照射してワークが写る画像を生成し、画像に写るワークが不良
品か否かを自動的に識別する検査技術が開発されている。また、例えば文献１-２では、
識別された画像を効率的に蓄積する技術が開示されている。

不良品を識別するための識別器を生成するために、教師データとして不良品が写る画像（以降、不良品判定画像という）を記憶装置に保存しておくことが考えられる。このような場合、不良品判定画像だけでは識別器のパラメータの設定を適切に行うことが困難と考えられる。また、識別器が良品と識別して出荷された製品が実は不良品であった場合、良品が写る画像（以降、良品判定画像という）が記憶装置に保存されていないため、不良品判定画像と良品判定画像とを比較することにより誤識別の要因を検証することは困難と考えられる。

そこで、不良品判定画像だけでなく良品判定画像も保存することが考えられる。しかし、製品のほとんどが良品であるようなケースではこのように不良品判定画像と良品判定画像とを記憶装置に保存する場合、膨大な保存容量が記憶装置に必要となることが考えられる。

国際公開第０２／０２３４８０号 特開２０１２−１７３０１７号公報

特許文献１では、良品判定画像は非可逆圧縮形式で、不良品判定画像は可逆圧縮形式でサーバに保存されている。このような技術によれば、良品判定画像のデータ量は削減されるため大量の画像を保存することができる。しかしながら、非可逆圧縮形式で保存された良品判定画像に写るワークの形状から撮像時の形状を再現する再現性は低下することが考えられる。よって、非可逆圧縮形式で保存された画像を教師データとして識別器のパラメータを正確にチューニングすることは困難と考えられる。また、特徴の少ないほぼ同一の良品判定画像が大量に保存されることが想定される。このような場合、保存された画像の有用性は低下するものと考えられる。

また、特許文献２では、欠陥の特徴量に応じて重要度が計算され、計算された重要度に従って画像をデータベースに転送する技術が開示されている。このような技術の場合、ネットワーク通信負荷や保存データ量が削減可能となると考えられる。また、有用な画像をデータベースに残すことが可能と考えられる。しかしながら、特許文献２に開示される技術の場合、重要度の判定処理が複雑になると検査機の処理負荷が増大することが考えられる。その結果、検査のサイクルタイムが長くなることが考えられる。そこで、検査機における判定処理の処理負荷を軽減するために、判定処理が検査機とは別のサーバで実行されることが考えられる。しかしながら、このような場合、検査機がサーバから判定処理の結果を得るまでは画像を検査機のメモリ上に保持し続ける必要があると考えられる。また、サーバから判定処理の結果を得るまで検査機において次のワークの検査を開始できないこ
とが考えられる。よって、検査のサイクルタイムの短縮は困難と考えられる。

本発明は、一側面では、このような実情に鑑みてなされたものであり、その目的は、不良品判定画像だけでなく良品判定画像も保存する場合に、有用な良品判定画像を可及的に保存し、かつ記憶容量および検査サイクルタイムへの影響を可及的に低減することのできる技術を提供することである。

すなわち本発明の一側面に係る検査システムは、被検体を撮像する撮像部と、前記撮像部により撮像された前記被検体が写る画像を記憶する記憶部と、前記画像に写る前記被検体が不良品か否かを判定する第１判定部と、前記第１判定部による判定結果と、前記記憶部に記憶されている前記被検体に関する第１情報と、に基づいて、前記記憶部に前記画像を記憶させるか否かを判定する第２判定部と、を備える、検査システムである。

ここで、第１情報は、検査装置単独では判断が困難な過去の情報、又は生産ラインのリアルタイムな情報を含む。また、第１情報は、過去に良品と判定された被検体の情報、及び過去に不良品と判定された被検体の情報のうちの少なくとも何れか一方の情報を含む。また、第１情報は、計測情報及び画像情報を含む。

当該構成によれば、記憶部に記憶させる画像を第２判定部によって判定して選別している。よって、画像が良品判定画像として有用であるか否かを判定する情報が第１情報に含まれている場合、有用な良品判定画像を記憶部に記憶させることができる。同様にして、画像が不良品判定画像として有用であるか否かを判定する情報が第１情報に含まれている場合、有用な不良品判定画像も選別して記憶部に記憶させることができる。また、記憶部の記憶容量へ及ぼす影響は低減される。また、当該構成が、検査機とサーバとを有する検査システムの場合、第２判定部による判定処理の少なくとも一部の処理をサーバにおいて実行すると、検査機における判定処理の負荷は低減される。よって、検査サイクルタイムへの影響は低減される。

上記一側面に係る検査システムにおいて、前記第２判定部は、前記第１判定部により前記被検体が良品と判定された場合、前記第１情報に基づいて前記記憶部に前記画像を記憶させるか否かを判定してもよい。

当該構成によれば、記憶部に記憶させる良品判定画像を第２判定部によって判定して選別している。よって、画像が良品判定画像として有用であるか否かを判定する情報が第１情報に含まれている場合、有用な良品判定画像を記憶部に記憶させることができる。

上記一側面に係る検査システムにおいて、前記第２判定部は、前記記憶部に記憶されている過去に検査された前記被検体に関する第１情報に基づいて前記記憶部に前記画像を記憶させるか否かを判定する判定アルゴリズムを有してもよい。

当該構成によれば、判定アルゴリズムが、画像が有用であるか否かを判定するアルゴリズムである場合、有用な画像を記憶部に記憶させることができる。

上記一側面に係る検査システムにおいて、前記第１情報は、前記第１判定部において過去に不良品と判定され、前記記憶部に記憶されている前記被検体に関する第２情報の分布と、前記第１情報の分布と、を区切る判定基準を含み、前記判定アルゴリズムは、判定対象の前記被検体に関する第３情報と前記判定基準との差分が所定値以下の場合に前記記憶部に前記画像を記憶させることを含んでもよい。

当該構成によれば、不良品判定画像に近い良品判定画像を記憶部に多く記憶させることができる。よって、記憶部に記憶される不良品判定画像及び良品判定画像を教師データとする識別器が生成され、第１判定部において識別器により画像に写る被検体が不良品か否かが識別される場合、不良品と良品との境界近傍の画像のサンプル数が多いため、識別器の精度は向上する。よって、不良品判定画像と良品判定画像とを判定する第１判定部の判定精度は向上する。また、識別器が良品と識別して出荷された製品が実は不良品であった場合、不良品判定画像に近い良品判定画像を確認することで、誤識別の要因を容易に検証することができる。このような構成は、有用な良品判定画像を記憶部に記憶させることができるといえる。

上記一側面に係る検査システムにおいて、前記判定アルゴリズムは、判定対象の前記被検体に関する第３情報が前記第１情報の分布の外れ値であるか否かを判定し、前記第３情報が前記外れ値である場合に、前記記憶部に前記画像を記憶させることを含んでもよい。

当該構成によれば、発生頻度の低い標準的ではない良品判定画像を記憶部に記憶させることができる。よって、発生頻度が高く標準的な良品判定画像からでは得ることが困難な希少な情報を多く得ることが可能となる。そして、希少な情報を画像に写る被検体が不良品か否かを判定することに役立てることで、第１判定部の検査精度を向上させることができる。

上記一側面に係る検査システムにおいて、前記判定アルゴリズムは、判定対象の前記被検体に関する第３情報が、前記第１情報の分布の中でサンプル数が第２所定値未満の領域に属する場合に、前記記憶部に前記画像を記憶させることを含んでもよい。

当該構成によれば、サンプル数の少ない良品画像を記憶部に記憶させることができる。よって、サンプル数の多い良品画像からでは得ることが困難な希少な情報を多く得ることが可能となる。そして、希少な情報を画像に写る被検体が不良品か否かを判定することに役立てることで、第１判定部の検査精度を向上させることができる。

上記一側面に係る検査システムにおいて、前記判定アルゴリズムは、前記画像と、過去に不良品と判定された前記被検体、あるいは過去に前記第１判定部により不良品か否かの判定において誤判定された前記被検体が写る第２画像と、の類似度を判定し、前記画像と前記第２画像とが類似していると判定された場合に、前記記憶部に前記画像を記憶させることを含んでもよい。

当該構成によれば、例外的に発生した画像を記憶部に記憶させることができる。そして、記憶させた第２画像と類似する画像を、画像に写る被検体が不良品か否かを判定することに役立てることで、第１判定部の検査精度を向上させることができる。

上記一側面に係る検査システムにおいて、前記判定アルゴリズムは、前記画像と、過去に良品と判定された前記被検体の検査に関する前記第１情報から推定される第３画像と、の類似度を判定し、前記画像と前記第３画像とが類似していないと判定された場合に、前記記憶部に前記画像を記憶させることを含んでもよい。

当該構成によれば、第１情報から推定される第３画像と類似していない例外的な画像を記憶部に記憶させることができる。そして、記憶させた第３画像と類似していない画像を、画像に写る被検体が不良品か否かを判定することに役立てることで、第１判定部の検査精度を向上させることができる。

上記一側面に係る検査システムにおいて、前記判定アルゴリズムを更新する判定アルゴ
リズム更新部を更に備えてもよい。

当該構成によれば、第２判定部による判定の精度を向上させることができる。また、判定アルゴリズムを含む第２判定部が検査機に設けられ、判定アルゴリズム更新部が検査機とは別のサーバに設けられる場合、検査機における判定アルゴリズムを更新する処理負荷は低減される。よって、判定アルゴリズムを更新する処理が実行されることで検査サイクルタイムに及ぼされる影響は低減される。

上記一側面に係る検査システムにおいて、前記記憶部により記憶される前記画像の記憶形式を設定する記憶形式設定部を更に備えてもよい。

当該構成によれば、良品判定画像の記憶形式を目的に応じて高品質あるいは低品質に設定することができる。よって、記憶部に記憶される画像のデータ量を削減することができる。よって、記憶部の記憶容量へ及ぼす影響は低減される。

上記一側面に係る検査システムにおいて、前記記憶部により記憶された前記画像を前記記憶部から削除する画像削除部を更に備えてもよい。

当該構成によれば、記憶部に記憶されている画像のデータ量を削減することができる。よって、記憶部の記憶容量へ及ぼす影響は低減される。

また、本発明は、一側面においては装置の側面から捉えることができる。すなわち、本発明の一側面に係る検査装置は、被検体を撮像する撮像部と、前記撮像部により撮像された前記被検体が写る画像に写る前記被検体が不良品か否かを判定する第１判定部と、前記第１判定部による判定結果と、前記被検体に関する第１情報と、に基づいて、前記画像の保存の要否を判定する第２判定部と、を備える。

また、本発明は、一側面においてはプログラムの側面から捉えることができる。すなわち、本発明の一側面に係る検査プログラムは、被検体を撮像する撮像ステップと、前記撮像ステップにおいて撮像された前記被検体が写る画像を記憶部に記憶する記憶ステップと、前記画像に写る前記被検体が不良品か否かを判定する第１判定ステップと、前記第１判定ステップにおける判定結果と、前記記憶部に記憶されている前記被検体に関する第１情報と、に基づいて、前記記憶部に前記画像を記憶させるか否かを判定する第２判定ステップと、を含む、検査プログラムである。

本開示によれば、不良品判定画像だけでなく良品判定画像も保存する場合に、有用な良品判定画像を可及的に保存し、かつ記憶容量および検査サイクルタイムへの影響を可及的に低減することのできる技術を提供することができる。

図１は、実施形態に係る検査システムの適用例を例示している。 図２は、実施形態に係る検査システムの概要を例示している。 図３は、検査機において実行される検査の処理フローの概要を示している。 図４は、画像保存要否判定部が、良品と判定されたワークが写る画像の保存が必要か否かを判定する場合の条件を図示している。 図５は、検査機とサーバによって実現される処理のフローチャートの一例を示している。 図６は、検査機とサーバによって実現される処理のフローチャートの別例を示している。 図７は、第１変形例に係る検査システムの概要を例示している。 図８は、第１変形例に係る検査機とサーバによって実現される処理のフローチャートの一例を示している。 図９は、第２変形例に係る検査システムの概要を例示している。 図１０は、第２変形例に係る検査機において実行される検査の処理フローの概要を示している。 図１１は、第２変形例に係る検査機とサーバによって実現される処理のフローチャートの一例を示している。 図１２は、第２変形例に係る検査機とサーバによって実現される処理のフローチャートの一例を示している。

§１ 適用例
図１は、本実施形態に係る検査システム１の適用例を例示している。検査システム１は、検査機１０と、サーバ２０と、を備える。検査機１０と、サーバ２０とは、ネットワーク（Ｎ）によって相互に接続される。

検査機１０では、検査対象のワークを撮像し、撮像された画像に写るワークが不良品であるか否かの判定が行われる。そして、検査機１０は、ワークが不良品である場合に撮像された不良品判定画像を保存する決定を行う。また、検査機１０では、ワークが不良品ではない場合であっても、撮像された良品判定画像を所定条件下で保存する決定を行う。

サーバ２０には、検査機１０において保存することが決定された画像が実際に保存される。また、サーバ２０には、検査機１０において実行された検査の結果情報も保存される。

このような検査システム１によれば、良品判定画像を選別して保存できる。よって、検査のために有用な良品判定画像を保存することができる。よって、検査機１０又はサーバ２０の記憶容量へ及ぼす影響は低減される。また、検査機１０におけるワークが不良品であるか否かの判定処理の少なくとも一部の処理がサーバ２０において実行される場合、検査機１０における判定処理の負荷は低減される。よって、検査サイクルタイムへの影響は低減される。

§２ 構成例
［システム概要］
図２は、本実施形態に係る検査システム１の概要を例示している。検査システム１は、検査機１０と、サーバ２０と、目視端末３０と、を備える。検査機１０と、サーバ２０と、目視端末３０とは、ネットワーク（Ｎ）によって相互に接続される。ネットワークは、例えばインターネット等の世界規模の公衆通信網であるＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、又はＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）を含む。また、ネットワークには、携帯電話等の電話通信網、ＷｉＦｉ（登録商標）等の無線通信網が含まれてもよい。

検査機１０では、検査対象のワークを撮像し、撮像された画像に写るワークが不良品であるか否かの判定が行われる。そして、検査機１０は、ワークが不良品と判定された場合に撮像された画像を保存する決定を行う。また、検査機１０では、ワークが良品と判定された場合であっても、所定条件下で撮像された画像を保存する決定を行う。

サーバ２０には、検査機１０において保存することが決定された画像が実際に保存される。また、サーバ２０には、検査機１０において実行された検査の結果情報も保存される
。

目視端末３０では、不良品であると判定されたワークが実際に不良品であるか否かをユーザに確認させるために、サーバ２０に保存されている不良品判定画像が表示される。

[検査機１０の構成]
次に、各装置のハードウエア構成及び機能構成を説明する。検査機１０は、ＣＰＵ等のプロセッサ、ＲＡＭやＲＯＭ等の主記憶装置、ＥＰＲＯＭ、ハードディスクドライブ等の補助記憶装置、撮像装置、及びＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ｃａｒｄ）や無線回路等の通信モジュールを有する。補助記憶装置には、オペレーティングシステム（ＯＳ）、各種プログラム、各種テーブル形式の情報等が格納されている。そして補助記憶装置に格納されたプログラムが主記憶装置の作業領域にロードされて実行されることで、後述する各構成部等が制御され所定の目的に合致した各機能を実現することができる。なお、補助記憶装置には、ワーク情報１０１が保存されている。ワーク情報１０１は、検査対象のワークのロット・品番・ベンダ等の情報を含む。

また、検査機１０は、制御部１０２を備える。制御部１０２は、ＣＰＵ等のプロセッサ、記憶装置、及び通信モジュールを含んで構成される。制御部１０２は、後述する各機能構成部の制御を行う。

また、検査機１０は、撮像部１０３を備える。撮像部１０３は、撮像装置を含んで構成される。撮像装置は、例えば可視光やＸ線をワークへ照射する。そして、ワークにおいて反射した可視光やＸ線を集め、ワークに関する画像を生成する。生成された画像は、例えばワークが写る一般的な２次元画像を含む。また、生成された画像は、例えばワークの高さ方向のプロファイル、又は被検体の３次元画像などデータ量が多い画像も含む。

また、検査機１０は、検査部１０４を備える。検査部１０４は、撮像部１０３により撮像された画像からワークを識別する。そして、識別されたワークが不良品か否かの判定を行う。ワークの識別及びワークが不良品であるか否かの判定には、例えば所定の画像処理による欠陥抽出手法が用いられる。なお、検査部１０４は、本開示の「第１判定部」の一例である。

また、検査機１０は、画像保存部１０５を備える。画像保存部１０５は、通信モジュールを含んで構成される。画像保存部１０５は、保存することが判定された画像をサーバ２０へ送信する。

また、検査機１０は、画像保存要否判定部１０６を備える。画像保存要否判定部１０６は、撮像部１０３により撮像された画像を保存するか否かを判定する（詳細は後述する）。なお、画像保存要否判定部１０６は、本開示の「第２判定部」の一例である。

また、検査機１０の記憶装置には、画像保存履歴１０７が保存される。画像保存履歴１０７は、過去に検査したワークの検査結果情報を含む。また、画像保存履歴１０７は、画像保存したか否かの記録情報を含む。

[サーバ２０の構成]
サーバ２０は、ＣＰＵ等のプロセッサ、ＲＡＭやＲＯＭ等の主記憶装置、ＥＰＲＯＭ、ハードディスクドライブ等の補助記憶装置、及びＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ｃａｒｄ）や無線回路等の通信モジュールを有するコンピュータである。補助記憶装置には、オペレーティングシステム（ＯＳ）、各種プログラム、各種テーブル形式の情報等が格納されている。そして補助記憶装置に格納されたプログラムが主記憶装置の作
業領域にロードされて実行されることで、各構成部等が制御され所定の目的に合致した各機能を実現することができる。

また、サーバ２０の補助記憶装置には、検査結果２０１が保存される。検査結果２０１は、検査機１０における検査においてワークが不良品あるいは良品と判定された場合の情報を含む。また、検査結果２０１は、検査機１０において一旦不良品と判定されたワークが写る不良品判定画像を目視により判定した結果情報を含む。また、検査結果２０１は、検査における所定の計測値、検査機１０のＩＤ（Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）、ワーク情報を含む。また、検査結果２０１は、不良品か否かの検査工程とは別の検査工程の検査結果も含む。また、これらの検査結果２０１は、ワークが不良品であるか否かに関わらず保存される。

また、サーバ２０の補助記憶装置には、画像２０２が保存される。画像２０２は、検査機１０の画像保存部１０５から送信された不良品判定画像及び良品判定画像を含む。なお、検査結果２０１及び画像２０２が保存されるサーバ２０の補助記憶装置は、本開示の「記憶部」の一例である。

[目視端末３０の構成]
目視端末３０は、ＣＰＵ等のプロセッサ、ＲＡＭやＲＯＭ等の主記憶装置、ＥＰＲＯＭ、ハードディスクドライブ等の補助記憶装置、表示装置、通信モジュールを有するコンピュータである。補助記憶装置には、オペレーティングシステム（ＯＳ）、各種プログラム、各種テーブル形式の情報等が格納されている。そして補助記憶装置に格納されたプログラムが主記憶装置の作業領域にロードされて実行されることで、各構成部等が制御され所定の目的に合致した各機能を実現することができる。

目視端末３０は、目視検査部３０１を備える。目視検査部３０１は、表示装置を含んで構成される。目視検査部３０１は、検査機１０で不良品と判定された不良品判定画像を表示装置に表示する。ユーザは、表示装置に表示される不良品判定画像を目視することにより、画像に写るワークが実際に不良品であるか否かを確認することができる。

また、目視端末３０は、画像読出し部３０２を備える。画像読出し部３０２は、通信モジュールを含んで構成される。画像読出し部３０２は、サーバ２０から不良品判定画像を取得する。そして、取得した不良品判定画像を目視検査部３０１に入力する。

（検査機１０における検査の処理フロー）
図３は、検査機１０において実行される検査の処理フローの概要を示している。

（Ｓ１０１）
ステップＳ１０１では、撮像部１０３が検査対象のワークを撮像する。

（Ｓ１０２）
ステップＳ１０２では、検査部１０４が、ステップＳ１０１において撮像された画像からワークを識別する。ここで、サーバ２０に保存されている不良品判定画像及び良品判定画像（後述する）を教師データとする識別器が予め生成されており、当該識別器によりワークは識別される。そして、検査部１０４は識別されたワークが不良品であるか否かを判定する。

（Ｓ１０３）
ステップＳ１０３では、ステップＳ１０２においてワークが不良品であると判定された場合、画像保存部１０５が、ワークが写る不良品判定画像をサーバ２０へ送信する。

（Ｓ１０４）
ステップＳ１０４では、ステップＳ１０２においてワークが良品と判定された場合、画像保存要否判定部１０６が良品と判定されたワークが写る画像の保存が必要か否かを判定する（詳細は後述する）。そして、画像の保存が必要と判定された場合、ステップＳ１０３へ進む。

（Ｓ１０５）
ステップＳ１０５では、制御部１０２が検査結果情報をサーバ２０へ送信する。

（Ｓ１０６）
ステップＳ１０６では、制御部１０２が、検査結果情報を画像保存履歴として記憶装置に保存する。また、制御部１０２は、画像を保存したか否かに関する記録を画像保存履歴として記憶装置に保存する。また、制御部１０２は、画像保存履歴がすでに記憶装置に保存されている場合は、保存されている記憶装置を更新する。

図４は、ステップＳ１０４において画像保存要否判定部１０６が、良品と判定されたワークが写る画像の保存が必要か否かを判定する場合の条件を図示している。画像保存要否判定部１０６は、例えば以下の５通りの判定条件を有し、これらの判定条件のうち何れか一つが当てはまる場合に良品判定画像の保存が必要と判定する。

（１）過去に不良品と判定されたワークの検査において計測された計測値の分布（本発明の「第１情報のうちの計測情報」の一例）と、過去に良品と判定されたワークの検査において計測された計測値の分布（本発明の「第２情報」の一例）とを区切る判定基準と、検査対象のワークの検査において計測された計測値（本発明の「第３情報」の一例）と、の差分が規定値（本発明の「第１所定値」の一例）以下である場合
（２）検査において計測された計測値（本発明の「第１情報のうちの計測情報」の一例）が、過去に良品と判定されたワークの検査における計測値の分布（本発明の「第１情報のうちの計測情報」の一例）の端Ｎ％に属する（本発明の「外れ値」の一例）場合
（３）過去に良品と判定されたワークの検査における計測値の分布（本発明の「第１情報のうちの計測情報」の一例）をＮ領域に分けた時に、検査において計測された計測値（本発明の「第３情報」の一例）が、サンプリング数が規定値（本発明の「第２所定値」の一例）に満たない領域に属する場合
（４）検査対象のワークが写る画像と、過去に不良品と判定されたワーク、あるいは過去に誤判定されたワークが写る画像（本発明の「第２画像」の一例）とが類似している場合
（５）検査対象のワークが写る画像と、過去に良品と判定されたワークの検査における計測値（本発明の「第１情報」の一例）から推定される画像（本発明の「第３画像」の一例）と、が類似していない場合

上記の（１）の条件を課すことにより、不良品に近いグレーゾーンの良品が写る画像が保存される。

また、（２）の条件を課すことにより、良品である場合の計測値の分布の外れ値に相当するワークとして画像が保存される。

また、（３）の条件を課すことにより、過去に良品と判定されたワークの検査における計測値の分布からみてサンプリング数が少ない領域の画像が保存される。

また、（４）の条件を課すことにより、イレギュラーな画像が保存される。なお、誤判
定されたワークとは、検査機１０がステップＳ１０２において不良と判定したが、目視端末３０に表示された画像をユーザが目視で検査することにより良品であると確認されたワークである。また、画像の類似度判定には、公知の機械学習手法が利用される。

また、（５）の条件を課すことにより、イレギュラーな画像が保存される。なお、画像の類似度判定には、例えば公知の機械学習手法が利用される。

又は、画像保存要否判定部１０６は、上記の（１）−（５）の条件以外にも、過去の検査情報やワークの生産ラインのリアルタイムな情報（本発明の「第１情報」の一例）を利用し、単体の検査機１０における情報のみでは判断が困難な良品判定画像について、保存が必要か否かを判定してもよい。このような保存判定に利用される本発明の「第１情報」の一例としては、複数の計測項目毎の計測値の分布情報が挙げられる。また、本発明の「第１情報」の一例としては、複数の計測項目の組み合わせ（ＡＮＤ／ＯＲ）による分布情報が挙げられる。また、本発明の「第１情報」の一例としては、複数の計測項目の組み合わせ（ＡＮＤ／ＯＲ）による分布と、目視結果との関係性の情報が挙げられる。また、本発明の「第１情報」の一例としては、過去のワークの生産状況を考慮した分布情報（１週間／１ヶ月／半年／１年／３年ごとの分布等）が挙げられる。また、本発明の「第１情報」の一例としては、ワークの生産ライン毎及び検査機１０毎の分布情報が挙げられる。また、本発明の「第１情報」の一例としては、ワークの生産ロットが切り替え直後か否か、あるいは生産ロットの切り替えから一定期間たった後か否かの情報が挙げられる。また、本発明の「第１情報」の一例としては、ワークの生産ラインの４Ｍ変動の変化（他の設備からの得た情報を含む）があった直後か否か、あるいは４Ｍ変動がない時か否かの情報が挙げられる。また、本発明の「第１情報」の一例としては、サーバ２０の補助記憶装置に保存されている過去に撮像されたワークが写る画像、又は当該画像から抽出した特徴量（上述の（４）の類似度の判定に用いる）が挙げられる。

（検査システム１の処理フロー）
次に、検査機１０とサーバ２０によって実現される処理の一例を説明する。図５は、検査機１０とサーバ２０によって実現される処理のフローチャートの一例を示している。図５に示される例は、検査対象のワークが不良品と判定される場合のフローチャートを例示している。

（Ｓ１００１）
ステップＳ１００１では、検査機１０の撮像部１０３が検査対象のワークを撮像する。

（Ｓ１００２）
ステップＳ１００２では、検査機１０の検査部１０４が、ステップＳ１００１において撮像された画像からワークを識別する。そして、検査部１０４は、識別されたワークが不良品であると判定する。

（Ｓ１００３）
ステップＳ１００３では、検査機１０の画像保存部１０５が、ステップＳ１００２において不良品であると判定されたワークが写る不良品判定画像をサーバ２０へ送信する。そして、サーバ２０においては、不良品判定画像が検査機１０から受信される。そして、サーバ２０の記憶装置に不良品判定画像が保存される。

（Ｓ１００４）
ステップＳ１００４では、検査機１０の制御部１０２がサーバ２０に検査結果情報を送信する。そして、サーバ２０においては、検査結果情報が検査機１０から受信される。そして、サーバ２０においては、検査結果情報が記憶装置に保存される。

（Ｓ１００５）
ステップＳ１００５では、検査機１０の制御部１０２が検査結果情報を画像保存履歴として記憶装置に保存する。また、制御部１０２は、画像を保存したことに関する記録を画像保存履歴として記憶装置に保存する。また、制御部１０２は、画像保存履歴がすでに記憶装置に保存されている場合は、保存されている画像保存履歴を更新する。

また、図６は、検査機１０とサーバ２０によって実現される処理のフローチャートの別例を示している。図６に示される例は、検査対象のワークが良品と判定される場合のフローチャートを例示している。

（Ｓ１１０１）
ステップＳ１１０１では、検査機１０の撮像部１０３が検査対象のワークを撮像する。

（Ｓ１１０２）
ステップＳ１１０２では、検査機１０の検査部１０４が、ステップＳ１１０１において撮像された画像からワークを識別する。そして、検査部１０４は、識別されたワークを良品と判定する。

（Ｓ１１０３）
ステップＳ１１０３では、検査機１０の画像保存要否判定部１０６が、ステップＳ１１０２において良品と判定されたワークが写る画像の保存が必要か否かを判定する。判定条件には、図４に示されるような条件のうちの少なくとも何れかひとつが適用される。ここでは、画像保存要否判定部１０６が画像の保存が必要と判定したものとする。

（Ｓ１１０４）
ステップＳ１１０４では、検査機１０の画像保存部１０５が、ステップＳ１１０２において良品と判定されたワークが写る良品判定画像をサーバ２０へ送信する。そして、サーバ２０においては、良品判定画像が検査機１０から受信される。そして、サーバ２０の記憶装置に良品判定画像が保存される。

その後、上述したステップＳ１００４−ステップＳ１００５の処理が実行される。すなわち、検査機１０の制御部１０２がサーバ２０に検査結果情報を送信し、サーバ２０においては検査結果情報が記憶装置に保存される。また、検査機１０の制御部１０２が検査結果情報、及び画像を保存したことに関する記録を画像保存履歴として記憶装置に保存する。また、制御部１０２は、画像保存履歴がすでに記憶装置に保存されている場合は、保存されている画像保存履歴を更新する。

［作用・効果］
上記のような検査システム１によれば、サーバ２０の記憶装置に記憶させる良品判定画像を検査部１０４は選別している（ステップＳ１０４）。ここで、検査部１０４がサーバ２０の記憶装置へ記憶させるか否かの条件の一つとして、（１）過去に不良品と判定されたワークの検査において計測された計測値の分布、及び過去に良品と判定されたワークの検査において計測された計測値の分布を区切る判定基準と、検査対象のワークの検査において計測された計測値と、の差分が規定値以下であることが示されている。このような条件が課されることにより、不良品判定画像に近い良品判定画像を記憶装置に多く記憶させることができる。よって、不良品と良品との境界近傍の画像のサンプル数が多く記憶されるため、これらの画像を教師データとする識別器であって、ステップＳ１０２において撮像画像に写るワークが不良品か否かを判定する時に使用される識別器の精度は向上する。また、識別器が良品と識別して出荷された製品が実は不良品であった場合、不良品判定画
像に近い良品判定画像を確認することで、誤識別の要因を容易に検証することができる。このような検査システム１は、有用な良品判定画像をサーバ２０の記憶装置に記憶させているといえる。

また、検査部１０４がサーバ２０の記憶装置へ記憶させるか否かの条件の一つとして、（２）検査において計測された計測値が、過去に良品と判定されたワークの検査における計測値の分布の端Ｎ％に属することが示されている。このような条件が課されることにより、サンプル数の少ない良品判定画像をサーバ２０の記憶装置に記憶させることができる。よって、サンプル数の多い良品判定画像からでは得ることが困難な希少な情報を多く得ることが可能となる。そして、このような情報をステップＳ１０２におけるワークの不良品か否かの判定に役立てることで、検査精度を向上させることができる。

また、検査部１０４がサーバ２０の記憶装置へ記憶させるか否かの条件の一つとして、（３）過去に良品と判定されたワークの検査における計測値の分布をＮ領域に分けた時に、検査において計測された計測値が、サンプリング数が規定値に満たない領域に属する場合が示されている。このような条件が課されることにより、サンプル数の少ない良品判定画像をサーバ２０の記憶装置に記憶させることができる。よって、サンプル数の多い良品判定画像からでは得ることが困難な希少な情報を多く得ることが可能となる。そして、このような情報をステップＳ１０２におけるワークの不良品か否かの判定に役立てることで、検査精度を向上させることができる。

また、検査部１０４がサーバ２０の記憶装置へ記憶させるか否かの条件の一つとして、（４）検査対象のワークが写る画像と、過去に不良品と判定されたワーク、あるいは過去に誤判定されたワークが写る画像とが類似している場合が示されている。このような条件が課されることにより、誤判定されやすい良品判定画像を記憶装置に多く記憶させることができる。よって、これらの画像を教師データとする識別器であって、ステップＳ１０２において撮像画像に写るワークが不良品か否かを判定する時に使用される識別器の精度は向上する。

また、検査部１０４がサーバ２０の記憶装置へ記憶させるか否かの条件の一つとして、（５）検査対象のワークが写る画像と、過去に良品と判定されたワークの検査における計測値から推定される画像と、が類似していない場合が示されている。このような条件が課されることにより、過去のデータから得ることが困難な希少な情報を多く得ることが可能となる。そして、このような情報をステップＳ１０２におけるワークの不良品か否かの判定に役立てることで、検査精度を向上させることができる。

また、上記のような検査システム１によれば、不良品判定画像及び良品判定画像は、サーバ２０の記憶装置に保存される。よって、検査機１０の記憶装置の記憶容量へ及ぼす影響は低減される。

なお、上記の実施形態において、Ｓ１０２でワークが不良品であると判定された場合、サーバ２０の補助記憶装置に保存する不良品画像を選別してもよい。このような判定処理が実行されることにより、検査精度を向上させるための有益な不良品画像が優先的に保存される。

また、上記の実施形態において、サーバ２０の補助記憶装置に保存されている検査結果２０１及び画像２０２の情報のうちの少なくとも一部が検査機１０の記憶装置に保存されていてもよい。

§３ 変形例
以上、本発明の実施の形態を詳細に説明してきたが、前述までの説明はあらゆる点において本発明の例示に過ぎない。本発明の範囲を逸脱することなく種々の改良や変形を行うことができることは言うまでもない。例えば、以下のような変更が可能である。なお、以下では、上記実施形態と同様の構成要素に関しては同様の符号を用い、上記実施形態と同様の点については、適宜説明を省略した。以下の変形例は適宜組み合わせ可能である。

＜３．１＞
［システム概要］
図７は、変形例に係る検査システム１Ａの概要を例示している。検査システム１Ａは、複数の検査機１０Ａと、サーバ２０Ａと、目視端末３０と、を備える。複数の検査機１０Ａと、サーバ２０Ａと、目視端末３０とは、ネットワーク（Ｎ）によって相互に接続される。

変形例に係る検査システム１Ａでは、サーバ２０Ａにおいて、複数の検査機１０Ａ、及び複数の生産ラインに関するデータが保存される。そして、検査機１０Ａの画像保存要否判定部１０６Ａが良品判定画像を保存するか否かを判定する際に使用する判定アルゴリズムを更新するか否かの判断が当該データに基づいて実行される。

より詳細には、サーバ２０Ａの記憶装置には工程情報２０４が保存される。工程情報２０４は、例えば複数の検査機１０Ａ、及び複数の生産ラインに関するデータである。すなわち、工程情報２０４は、各ワークの生産時の情報、印刷機ＩＤ、マウンタＩＤ、オペレータＩＤ、及び保全作業履歴などを含む。

また、サーバ２０Ａは、判定アルゴリズム更新部２０５を備える。判定アルゴリズム更新部２０５は、図４に示される判定条件を含む判定アルゴリズムを工程情報２０４に基づいて更新するか否かを判断する。そして、判定アルゴリズムを更新する必要があると判定された場合、判定アルゴリズム更新部２０５が実際に判定アルゴリズムの更新を行う。なお、判定アルゴリズムの更新処理は、例えば統計値の算出・画像類似度算出エンジンのための機械学習といった負荷が比較的重い処理を含む。

ここで、判定アルゴリズム更新部２０５が、判定アルゴリズムの更新が必要であると判断する場合は、例えば過去に良品と判定されたワークの検査における計測値の分布が前回の判定アルゴリズムの更新時から変動している場合である。このような場合、判定アルゴリズム更新部２０５は、検査対象のワークの計測値がどの範囲であれば保存するかを示すパラメータを更新する。

また、更新が必要であると判断される場合は、例えばワークの生産ロットが切り替わった直後の場合である。また、例えば保全作業の直後、あるいはワークに搭載する部品を別メーカの製品に切り替えた直後の場合も更新が必要であると判断される。このような場合、判定アルゴリズム更新部２０５は、所定期間に良品判定画像をすべて保存するように判定アルゴリズムを更新する。又は、判定アルゴリズム更新部２０５は、良品判定画像のサンプリング率をあげるように判定アルゴリズムを更新する。

また、例えば画像保存要否判定部１０６Ａが、（４）検査対象のワークが写る画像と、過去に不良品と判定されたワーク、あるいは過去に誤判定されたワークが写る画像とが類似している場合、又は（５）検査対象のワークが写る画像と、過去に良品と判定されたワークの検査における計測値から推定される画像と、が類似していない場合に、良品判定画像を保存すると判定する判定アルゴリズムを使用する場合、（４）又は（５）における類似度判定を行う機械学習手法が更新された場合に、判定アルゴリズムの更新が必要であると判断される。このような場合、判定アルゴリズム更新部２０５は、判定アルゴリズムに
含まれる既存の機械学習手法を新たな機械学習手法に置き換える処理を行う。

また、変形例に係る検査システム１Ａにおいては、画像保存履歴２０３がサーバ２０Ａの記憶装置に保存される。よって、複数の検査機１０Ａにおける検査結果情報、及び画像を保存したことに関する記録情報はサーバ２０Ａに集約される。

（検査システム１Ａの処理フロー）
次に、検査機１０Ａとサーバ２０Ａによって実現される処理の一例を説明する。図８は、検査機１０Ａとサーバ２０Ａによって実現される処理のフローチャートの一例を示している。

（Ｓ２００１）
ステップＳ１００１では、検査対象のワークの検査前に判定アルゴリズムの更新の要否を検査機１０Ａの画像保存要否判定部１０６Ａがサーバ２０Ａの判定アルゴリズム更新部２０５に問い合わせる。

（Ｓ２００２）
ステップＳ２００２では、ステップＳ２００１において検査機１０Ａの画像保存要否判定部１０６Ａからの問い合わせを判定アルゴリズム更新部２０５が受信すると、判定アルゴリズム更新部２０５が判定アルゴリズムの更新が必要か否かを判定する。

（Ｓ２００３）
ステップＳ２００３では、ステップＳ２００２において判定アルゴリズムの更新が必要と判定された場合、判定アルゴリズム更新部２０５が判定アルゴリズムの更新を行う。そして、更新された判定アルゴリズムは、サーバ２０Ａの判定アルゴリズム更新部２０５から検査機１０Ａの画像保存要否判定部１０６Ａに送信される。一方、ステップＳ２００２において判定アルゴリズムの更新が必要ではないと判定された場合、更新が不要であることを示す信号がサーバ２０Ａの判定アルゴリズム更新部２０５から検査機１０Ａの画像保存要否判定部１０６Ａに送信される。

上記のような処理が実行された後、検査対象のワークの検査が実行される。すなわち、ステップＳ１００１あるいはステップＳ１１０１以降の処理が実行される。なお、検査システム１Ａでは、検査機１０の画像保存履歴１０７に相当する画像保存履歴２０３がサーバ２０Ａの記憶装置に保存される。よって、ステップＳ１００５において、検査機１０Ａの制御部１０２が、検査結果情報、及び画像を保存したことに関する記録をサーバ２０Ａに送信する。そして、サーバ２０Ａにおいて、受信した情報は画像保存履歴２０３として記憶装置に保存される。

［作用・効果］
上記のような検査システム１Ａによれば、検査機１０Ａにおいて撮像画像を保存するか否かの判定を行う（ステップＳ１０４）際に使用される判定アルゴリズムが、サーバ２０Ａにおいて更新され得る。よって、ステップＳ１０４における判定の精度を向上させることができる。

また、上記のような検査システム１Ａによれば、処理負荷が比較的重い判定アルゴリズムの更新は、サーバ２０Ａにおいて実行されている。そして、更新された判定アルゴリズムは検査機１０Ａに送信され、検査機１０Ａにおいて撮像画像を保存するか否かの判定に使用されている。よって、検査機１０Ａにおける判定処理（ステップＳ１０４）の負荷は低減される。よって、検査サイクルタイムへの影響は低減される。

＜３．２＞
［システム概要］
図９は、変形例に係る検査システム１Ｂの概要を例示している。検査システム１Ｂは、複数の検査機１０Ｂと、サーバ２０Ｂと、目視端末３０と、を備える。複数の検査機１０Ｂと、サーバ２０Ｂと、目視端末３０とは、ネットワーク（Ｎ）によって相互に接続される。

変形例に係る検査システム１Ｂでは、検査機１０Ｂにおける画像保存要否判定部１０６Ｂは、検査対象のワークが写る画像を保存するか否かを判定する場合に、検査プログラムのチューニング用に当該画像が必要か否かを判定する。また、画像保存要否判定部１０６Ｂは、検査対象のワークが写る画像を保存するか否かを判定する場合に、ワークのトレーサビリティを高めるために、画像を長期保存するか否かを判定する。また、画像保存要否判定部１０６Ｂは、目視作業者の判定作業を支援する目的で、目視端末３０の表示装置に良品例を表示するために良品画像を保存するか否かを判定する。

そして、検査機１０Ｂは、保存品質判定部１０８を備える。保存品質判定部１０８は、画像保存要否判定部１０６Ｂによって画像が検査プログラムのチューニング用に必要であると判定された場合、画像を可逆フォーマットで保存することを決定する。このような判断により、画像は高品質でサーバ２０Ｂの記憶装置に保存されることになる。また、保存品質判定部１０８は、画像保存要否判定部１０６Ｂによって画像を長期保存すると判定された場合、画像を非可逆フォーマットで保存することを決定する。このような判断により、画像は低品質で長期間にわたってサーバ２０Ｂの記憶装置に保存されることになる。また、目視端末３０の表示装置に表示される良品画像は、低品質であっても目視作業者の判定作業に及ぼす影響は小さいと考えられる。そこで、画像保存要否判定部１０６Ｂによって目視作業者の支援目的で画像を保存すると判定された場合、保存品質判定部１０８は画像を非可逆フォーマットで保存することを決定する。このような判断により、画像は低品質でサーバ２０Ｂの記憶装置に保存されることになる。なお、保存品質判定部１０８は、本発明の「記憶形式設定部」の一例である。

また、サーバ２０Ｂは、画像削除要否判定部２０７を備える。画像削除要否判定部２０７は、サーバ２０Ｂの記憶装置に保存されているワークが写る画像を削除するか否かの判定を行う。そして、不要と判定された画像を画像削除要否判定部２０７は削除する。なお、画像削除要否判定部２０７は、本発明の「画像削除部」の一例である。

より詳細には、複数の検査機１０Ｂから画像がサーバ２０Ｂに収集された結果、適量を超えて類似度の高い画像が重複して記憶装置に保存されている場合、画像削除要否判定部２０７は該画像を削除する。又は、最新の画像を優先的に保存するために、画像削除要否判定部２０７は最新画像と入れ替えで古い画像を削除する。又は、ワークのトレーサビリティを高めるために長期保存していた画像が、所定期間を経過した場合に、画像削除要否判定部２０７は当該画像を削除する。又は、検査機１０Ｂの設定が変更となった場合、変更以前の撮像条件により撮像された画像を画像削除要否判定部２０７は削除する。又は、すでに採用していないメーカのワークが写った画像を画像削除要否判定部２０７は削除する。

さらに、画像削除要否判定部２０７は、画像保存時の第１情報に加えて、下記のような保存時以降の情報を加味して画像を削除するか否かを判定してもよい。ここで、保存時以降の情報は、例えばサーバ２０の補助記憶装置に保存される画像２０２が目視端末３０の目視検査部３０１により目視端末の表示装置に表示され、表示された画像をユーザが目視確認した結果情報を含む。また、保存時以降の情報は、例えばサーバ２０に保存する良品画像の選別（Ｓ１０４）時点までのワークの生産状況を考慮した分布情報を含む。また、
保存時以降の情報は、例えばワークの生産ライン毎、又は検査機１０Ｂ毎の所定の分布情報を含む。また、保存時以降の情報は、例えばワークの生産ロットの分布情報を含む。また、保存時以降の情報は、例えば対象の部品の生産状況の情報（使用されなくなった部品のデータは削除対象にする）を含む。

（検査機１０Ｂにおける検査の処理フロー）
図１０は、検査機１０Ｂにおいて実行される検査の処理フローの概要を示している。図１０に示される処理フローは、図３に示される検査機１０の処理フローに加えて、追加の処理が実行される。すなわち、ステップＳ１０２において撮像画像に写るワークが不良品と判定された場合、あるいはステップＳ１０２においてワークが良品と判定されたが、ステップＳ１０４において画像保存要否判定部１０６Ｂが画像の保存が必要と判定した場合、ステップＳ３０１の処理として保存品質判定部１０８が画像の保存品質を決定する。その後、ステップＳ１０５以降の処理が実行される。なお、検査システム１Ｂでは、画像保存履歴２０３は、検査機１０Ｂからサーバ２０Ｂに送信され、サーバ２０Ｂの記憶装置に保存される（Ｓ１０６Ｂ）。

（検査システム１Ｂの処理フロー１）
次に、検査機１０Ｂとサーバ２０Ｂによって実現される処理の一例を説明する。図１１は、検査機１０Ｂとサーバ２０Ｂによって実現される処理のフローチャートの一例を示している。図１１に示される例は、検査対象のワークが不良品と判定される場合のフローチャートを例示している。

（Ｓ３００１）
ステップＳ３００１では、検査機１０Ｂの撮像部１０３が検査対象のワークを撮像する。

（Ｓ３００２）
ステップＳ３００２では、検査機１０Ｂの検査部１０４が、ステップＳ３００１において撮像された画像からワークを識別する。そして、検査部１０４は、識別されたワークが不良品であると判定する。

（Ｓ３００３）
ステップＳ３００３では、ステップＳ３００２において不良品と判定されたワークが写る不良品判定画像の保存品質を保存品質判定部１０８が決定する。

（Ｓ３００４）
ステップＳ３００４では、検査機１０Ｂの画像保存部１０５が、ステップＳ３００３において保存品質が決定された不良品判定画像を保存品質情報と共にサーバ２０Ｂへ送信する。そして、サーバ２０Ｂにおいては、不良品判定画像及び保存品質情報が検査機１０から受信される。そして、サーバ２０Ｂの記憶装置に不良品判定画像が、検査機１０Ｂの保存品質判定部１０８が決定したフォーマットで保存される。

（Ｓ３００５）
ステップＳ３００５では、サーバ２０Ｂの補助記憶装置に保存されるワークが写る画像を削除する必要があるか否かを画像削除要否判定部２０７が判定する。そして、画像を削除する必要があると判定された場合、画像削除要否判定部２０７は不要な画像を削除する。本ステップでは、画像削除要否判定部２０７は画像を削除する必要があると判定したものとし、不要な画像が削除される例を示している。

（Ｓ３００６）
ステップＳ３００６においては、検査機１０Ｂの制御部１０２がサーバ２０Ｂに検査結果情報を送信する。そして、サーバ２０Ｂにおいては、検査結果情報がサーバ２０Ｂの記憶装置に保存される。

（Ｓ３００７）
ステップＳ３００７においては、検査機１０Ｂの制御部１０２が検査結果情報、及び画像を保存したことに関する記録情報をサーバ２０Ｂに送信する。そして、サーバ２０Ｂにおいては、検査結果情報及び画像を保存したことに関する記録情報は、画像保存履歴２０３として補助記憶装置に保存される。

（検査システム１Ｂの処理フロー２）
また、図１２は、検査機１０Ｂとサーバ２０Ｂによって実現される処理のフローチャートの一例を示している。図１２に示される例は、検査対象のワークが良品と判定される場合のフローチャートを例示している。

（Ｓ３１０１）
ステップＳ３１０１では、検査機１０Ｂの撮像部１０３が検査対象のワークを撮像する。

（Ｓ３１０２）
ステップＳ３１０２では、検査機１０Ｂの検査部１０４が、ステップＳ３１０１において撮像された画像からワークを識別する。そして、検査部１０４は、識別されたワークが良品と判定する。

（Ｓ３１０３）
ステップＳ３１０３では、検査機１０Ｂの画像保存要否判定部１０６Ｂが、ステップＳ１１０２において良品と判定されたワークが写る画像の保存が必要か否かを判定する。ここでは、画像保存要否判定部が画像の保存が必要と判定したものとする。

（Ｓ３１０４）
ステップＳ３１０４では、ステップＳ３１０２において良品と判定されたワークが写る良品判定画像の保存品質を保存品質判定部１０８が決定する。

（Ｓ３１０５）
ステップＳ３１０５では、検査機１０Ｂの画像保存部１０５が、ステップＳ３１０３において良品と判定されたワークが写る良品判定画像をサーバ２０Ｂへ送信する。そして、サーバ２０Ｂにおいては、良品判定画像が検査機１０Ｂから受信される。そして、サーバ２０Ｂの補助記憶装置に良品判定画像が保存される。

その後、上述したステップＳ３００５−ステップＳ３００７の処理と同様の処理が実行される。すなわち、サーバ２０Ｂにおいては、画像削除要否判定部２０７が記憶装置に保存されるワークが写る画像を削除する必要があるか否かを判定する。そして、画像を削除する必要があると判定された場合、画像削除要否判定部２０７は判定した画像を削除する。また、検査機１０Ｂの制御部１０２がサーバ２０Ｂに検査結果情報を送信し、サーバ２０Ｂにおいては検査結果情報が記憶装置に保存される。また、検査機１０Ｂの制御部１０２が検査結果情報、及び画像を保存したことに関する記録情報をサーバ２０Ｂに送信する。そして、サーバ２０Ｂにおいては、検査結果情報及び画像を保存したことに関する記録情報は、画像保存履歴２０３として記憶装置に保存される。

［作用・効果］
上記のような検査システム１Ｂによれば、検査対象のワークが写る画像を保存するか否かを判定する場合に、検査プログラムのチューニング用に当該画像が必要か否かを画像保存要否判定部１０６Ｂが判定している。そして、検査プログラムのチューニング用に当該画像が必要と判定された場合に、画像を可逆フォーマットで保存することを決定している。このような判断により、画像は高品質でサーバ２０Ｂの記憶装置に保存されることになる。よって、検査プログラムのチューニングの精度は向上する。

また、画像保存要否判定部１０６Ｂは、検査対象のワークが写る画像を保存するか否かを判定する場合に、ワークのトレーサビリティを高めるために、画像を長期保存するか否かを判定する。そして、画像を長期保存する必要があると判定された場合に、画像を非可逆フォーマットで保存することを決定している。このような判断により、画像は低品質で長期間にわたってサーバ２０Ｂの記憶装置に保存されることになるが、保存される画像のデータ量の増大は抑制される。よって、サーバ２０の記憶装置に及ぼす影響は低減される。

また、画像保存要否判定部１０６Ｂが目視作業者の支援目的で画像を保存すると判定した場合、保存品質判定部１０８は画像を非可逆フォーマットで保存することを決定している。このような判断により、画像は低品質でサーバ２０Ｂの記憶装置に保存される。よって、サーバ２０Ｂの記憶装置に保存されるデータ量の増大は抑制される。よって、サーバ２０Ｂの記憶装置に及ぼす影響は低減される。

また、上記のような検査システム１Ｂによれば、適量を超えて類似度の高い画像が重複して記憶装置に保存されている場合、画像削除要否判定部２０７は該画像を削除している。又は、最新の画像を優先的に保存するために、画像削除要否判定部２０７は最新画像と入れ替えで古い画像を削除している。又は、ワークのトレーサビリティを高めるために長期保存していた画像が、所定期間を経過した場合に、画像削除要否判定部２０７は当該画像を削除している。又は、検査機１０Ｂの設定が変更となった場合、変更以前の撮像条件により撮像された画像を画像削除要否判定部２０７は削除している。又は、すでに採用していないメーカのワークが写った画像を画像削除要否判定部２０７は削除している。よって、記憶装置に記憶されている画像のデータ量を削減することができる。よって、サーバ２０Ｂの記憶装置の記憶容量へ及ぼす影響は低減される。

以上で開示した実施形態や変形例はそれぞれ組み合わせる事ができる。

１、１Ａ、１Ｂ ：検査システム
１０、１０Ａ、１０Ｂ ：検査機
２０、２０Ａ、２０Ｂ ：サーバ
３０ ：目視端末
１０１ ：ワーク情報
１０２ ：制御部
１０３ ：撮像部
１０４ ：検査部
１０５ ：画像保存部
１０６、１０６Ａ、１０６Ｂ ：画像保存要否判定部
１０７、２０３ ：画像保存履歴
１０８ ：保存品質判定部
２０１ ：検査結果
２０２ ：画像
２０４ ：工程情報
２０５ ：判定アルゴリズム更新部
２０７ ：画像削除要否判定部
３０１ ：目視検査部
３０２ ：画像読出し部

Claims (13)

1. 被検体を撮像する撮像部と、
   前記撮像部により撮像された前記被検体が写る画像を記憶する記憶部と、
   前記画像に写る前記被検体が不良品か否かを判定する第１判定部と、
   前記第１判定部による判定結果と、前記記憶部に記憶されている前記被検体に関する第１情報と、に基づいて、前記記憶部に前記画像を記憶させるか否かを判定する第２判定部と、を備える、
   検査システム。
2. 前記第２判定部は、前記第１判定部により前記被検体が良品と判定された場合、前記第１情報に基づいて前記記憶部に前記画像を記憶させるか否かを判定する、
   請求項１に記載の検査システム。
3. 前記第２判定部は、前記記憶部に記憶されている過去に検査された前記被検体に関する第１情報に基づいて前記記憶部に前記画像を記憶させるか否かを判定する判定アルゴリズムを有する、
   請求項１又は２に記載の検査システム。
4. 前記第１情報は、前記第１判定部において過去に不良品と判定され、前記記憶部に記憶されている前記被検体に関する第２情報の分布と、前記第１情報の分布と、を区切る判定基準を含み、
   前記判定アルゴリズムは、判定対象の前記被検体に関する第３情報と前記判定基準との差分が所定値以下の場合に前記記憶部に前記画像を記憶させることを含む、
   請求項３に記載の検査システム。
5. 前記判定アルゴリズムは、判定対象の前記被検体に関する第３情報が前記第１情報の分布の外れ値であるか否かを判定し、前記第３情報が前記外れ値である場合に、前記記憶部に前記画像を記憶させることを含む、
   請求項３に記載の検査システム。
6. 前記判定アルゴリズムは、判定対象の前記被検体に関する第３情報が、前記第１情報の分布の中でサンプル数が第２所定値未満の領域に属する場合に、前記記憶部に前記画像を記憶させることを含む、
   請求項３に記載の検査システム。
7. 前記判定アルゴリズムは、前記画像と、過去に不良品と判定された前記被検体、あるいは過去に前記第１判定部により不良品か否かの判定において誤判定された前記被検体が写る第２画像と、の類似度を判定し、前記画像と前記第２画像とが類似していると判定された場合に、前記記憶部に前記画像を記憶させることを含む、
   請求項３に記載の検査システム。
8. 前記判定アルゴリズムは、前記画像と、過去に良品と判定された前記被検体の検査に関する前記第１情報から推定される第３画像と、の類似度を判定し、前記画像と前記第３画像とが類似していないと判定された場合に、前記記憶部に前記画像を記憶させることを含む、
   請求項３に記載の検査システム。
9. 前記判定アルゴリズムを更新する判定アルゴリズム更新部を更に備える、
   請求項３から８のうちいずれか一項に記載の検査システム。
10. 前記記憶部により記憶される前記画像の記憶形式を設定する記憶形式設定部を更に備える、
    請求項１から９のうちいずれか一項に記載の検査システム。
11. 前記記憶部により記憶された前記画像を前記記憶部から削除する画像削除部を更に備える、
    請求項１から１０のうちいずれか一項に記載の検査システム。
12. 被検体を撮像する撮像部と、
    前記撮像部により撮像された前記被検体が写る画像に写る前記被検体が不良品か否かを判定する第１判定部と、
    前記第１判定部による判定結果と、前記被検体に関する第１情報と、に基づいて、前記画像の保存の要否を判定する第２判定部と、を備える、
    検査装置。
13. 被検体を撮像する撮像ステップと、
    前記撮像ステップにおいて撮像された前記被検体が写る画像を記憶部に記憶する記憶ステップと、
    前記画像に写る前記被検体が不良品か否かを判定する第１判定ステップと、
    前記第１判定ステップにおける判定結果と、前記記憶部に記憶されている前記被検体に関する第１情報と、に基づいて、前記記憶部に前記画像を記憶させるか否かを判定する第２判定ステップと、を含む、
    検査プログラム。

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