JP2022131559A - 検査システムおよび検査プログラム - Google Patents
検査システムおよび検査プログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP2022131559A JP2022131559A JP2021030563A JP2021030563A JP2022131559A JP 2022131559 A JP2022131559 A JP 2022131559A JP 2021030563 A JP2021030563 A JP 2021030563A JP 2021030563 A JP2021030563 A JP 2021030563A JP 2022131559 A JP2022131559 A JP 2022131559A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- inspection
- image
- partial
- partial image
- captured image
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000007689 inspection Methods 0.000 title claims abstract description 102
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 claims abstract description 31
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims abstract description 13
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims abstract description 7
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 19
- 230000007704 transition Effects 0.000 claims description 2
- 238000000034 method Methods 0.000 abstract description 19
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 230000008569 process Effects 0.000 description 6
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 5
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 4
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 4
- PXFBZOLANLWPMH-UHFFFAOYSA-N 16-Epiaffinine Natural products C1C(C2=CC=CC=C2N2)=C2C(=O)CC2C(=CC)CN(C)C1C2CO PXFBZOLANLWPMH-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 2
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 2
- 238000003709 image segmentation Methods 0.000 description 2
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 2
- 239000000047 product Substances 0.000 description 2
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 2
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 239000006227 byproduct Substances 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 230000002950 deficient Effects 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000002349 favourable effect Effects 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 238000010191 image analysis Methods 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 238000012706 support-vector machine Methods 0.000 description 1
- 239000013598 vector Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
Description
2 カメラ
3 位置補正部
4 部分画像生成部
5 特徴量抽出部
6 判定部
6a 機械学習モデル
7 学習処理部
8 記憶部
9 画面生成部
Claims (10)
- 検査システムにおいて、
既知の検査対象を撮像した撮像画像において、前記検査対象が表されている対象領域が所定の基準位置に合うように補正する位置補正部と、
前記補正された撮像画像を細分化して、複数の部分画像を生成する部分画像生成部と、
部分画像毎に割り当てられた複数の機械学習モデルを有し、特定の部分画像に関するデータを、当該特定の部分画像に対応するいずれかの機械学習モデルに入力することによって、検査結果を部分画像毎に出力する判定部と
を有することを特徴とする検査システム。 - 前記部分画像毎に出力された前記検査結果に基づいて、前記撮像画面の座標系において、前記部分画像のサイズ相当の分解能で検査の良否を示す検査結果画面を生成する画面生成部をさらに有することを特徴とする請求項1に記載された検査システム。
- 前記部分画像生成部は、前記撮像画像における前記対象領域のみを判定対象として、前記補正された撮像画像を細分化することを特徴とする請求項1に記載された検査システム。
- 前記部分画像生成部は、互いに隣り合った部分画像が部分的にオーバーラップするように、前記補正された撮像画像を細分化することを特徴とする請求項1に記載された検査システム。
- 前記部分画像のサイズ相当の学習データを用いて、前記複数の機械学習モデルのそれぞれの学習を個別に行う学習処理部をさらに有することを特徴とする請求項1から4のいずれかに記載された検査システム。
- 検査プログラムにおいて、
既知の検査対象が被写体として撮像され、かつ、前記検査対象が表されている対象領域が所定の基準位置に合うことが保証された撮像画像を細分化して、複数の部分画像を生成する第1のステップと、
前記複数の部分画像のいずれかを処理対象とし、当該部分画像に関するデータを、当該部分画像に割り当てられた機械学習モデルに入力することによって、当該部分画像の検査結果を出力する第2のステップと、
前記処理対象の移行に応じて、適用する機械学習モデルを変えながら、前記複数の部分画像の全ての処理が終了するまで、上記第2のステップを繰り返す第3のステップと
を有する処理をコンピュータに実行させることを特徴とする検査プログラム。 - 前記部分画像毎に出力された前記検査結果に基づいて、前記撮像画面の座標系において、前記部分画像のサイズ相当の分解能で検査の良否を示す検査結果画面を生成する第4のステップをさらに有する処理をコンピュータに実行させることを特徴とする請求項6に記載された検査プログラム。
- 前記第1のステップは、前記撮像画像における前記対象領域のみを判定対象として、前記補正された撮像画像を細分化することを特徴とする請求項6に記載された検査プログラム。
- 前記第1のステップは、互いに隣り合った部分画像が部分的にオーバーラップするように、前記補正された撮像画像を細分化することを特徴とする請求項6に記載された検査プログラム。
- 前記部分画像のサイズ相当の学習データを用いて、前記複数の機械学習モデルのそれぞれの学習を個別に行う第5のステップをさらに有する処理をコンピュータに実行させることを特徴とする請求項6から9のいずれかに記載された検査プログラム。
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2021030563A JP7345764B2 (ja) | 2021-02-26 | 2021-02-26 | 検査システムおよび検査プログラム |
PCT/JP2022/004634 WO2022181304A1 (ja) | 2021-02-26 | 2022-02-07 | 検査システムおよび検査プログラム |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2021030563A JP7345764B2 (ja) | 2021-02-26 | 2021-02-26 | 検査システムおよび検査プログラム |
Publications (3)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2022131559A true JP2022131559A (ja) | 2022-09-07 |
JP2022131559A5 JP2022131559A5 (ja) | 2023-03-13 |
JP7345764B2 JP7345764B2 (ja) | 2023-09-19 |
Family
ID=83048250
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2021030563A Active JP7345764B2 (ja) | 2021-02-26 | 2021-02-26 | 検査システムおよび検査プログラム |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP7345764B2 (ja) |
WO (1) | WO2022181304A1 (ja) |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2008139201A (ja) * | 2006-12-04 | 2008-06-19 | Tokyo Electron Ltd | 欠陥検出装置、欠陥検出方法、情報処理装置、情報処理方法及びそのプログラム |
JP2016024651A (ja) * | 2014-07-22 | 2016-02-08 | 沖電気工業株式会社 | 状態判定システム、状態判定方法及びプログラム |
JP2018017673A (ja) * | 2016-07-29 | 2018-02-01 | 富士フイルム株式会社 | 印刷物検査装置、印刷物検査方法及びプログラム |
-
2021
- 2021-02-26 JP JP2021030563A patent/JP7345764B2/ja active Active
-
2022
- 2022-02-07 WO PCT/JP2022/004634 patent/WO2022181304A1/ja unknown
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2008139201A (ja) * | 2006-12-04 | 2008-06-19 | Tokyo Electron Ltd | 欠陥検出装置、欠陥検出方法、情報処理装置、情報処理方法及びそのプログラム |
JP2016024651A (ja) * | 2014-07-22 | 2016-02-08 | 沖電気工業株式会社 | 状態判定システム、状態判定方法及びプログラム |
JP2018017673A (ja) * | 2016-07-29 | 2018-02-01 | 富士フイルム株式会社 | 印刷物検査装置、印刷物検査方法及びプログラム |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP7345764B2 (ja) | 2023-09-19 |
WO2022181304A1 (ja) | 2022-09-01 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN110866891B (zh) | 图像识别装置、图像识别方法及存储介质 | |
JP7004145B2 (ja) | 欠陥検査装置、欠陥検査方法、及びそのプログラム | |
US20220067523A1 (en) | Method of deep learining-based examination of a semiconductor specimen and system thereof | |
US10964004B2 (en) | Automated optical inspection method using deep learning and apparatus, computer program for performing the method, computer-readable storage medium storing the computer program, and deep learning system thereof | |
US11836967B2 (en) | Method and device for small sample defect classification and computing equipment | |
JP2020106467A (ja) | 欠陥検査装置、欠陥検査方法、及びそのプログラム | |
CN113807378B (zh) | 训练数据增量方法、电子装置与计算机可读记录介质 | |
TWI669519B (zh) | 電路板瑕疵篩選方法及其裝置與電腦可讀取記錄媒體 | |
JP6908019B2 (ja) | 画像生成装置及び外観検査装置 | |
JP5075070B2 (ja) | 教師データ作成方法、並びに、画像分類方法および画像分類装置 | |
WO2014103617A1 (ja) | 位置合せ装置、欠陥検査装置、位置合せ方法、及び制御プログラム | |
WO2022181304A1 (ja) | 検査システムおよび検査プログラム | |
CN113781449A (zh) | 一种基于多尺度特征融合的纺织品瑕疵分类方法 | |
KR20230036650A (ko) | 영상 패치 기반의 불량 검출 시스템 및 방법 | |
CN117474916B (zh) | 一种图像检测方法、电子设备及存储介质 | |
CN112926437B (zh) | 检测方法及装置、检测设备和存储介质 | |
US20230316492A1 (en) | Teacher data generating method and generating device | |
JP7446697B2 (ja) | 教師データ作成方法及び作成装置 | |
US20230316484A1 (en) | Inspection device | |
US20230077332A1 (en) | Defect Inspection System and Defect Inspection Method | |
Sun et al. | Further development of adaptable automated visual inspection—part I: concept and scheme | |
Voronin et al. | Preprocessing and improving image quality for identifying elements simple shape in machine vision system to automated industrial machines | |
Aydin et al. | An Improved Unsupervised Convolutional Neural Networks for Detection of Steel Wire Defects | |
CN118038454A (zh) | 一种基于专有大模型的晶圆缺陷根因分析方法及装置 | |
CN117576056A (zh) | 一种基于深度学习的螺母焊接检测识别方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20230303 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20230303 |
|
A871 | Explanation of circumstances concerning accelerated examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A871 Effective date: 20230303 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20230414 |
|
A601 | Written request for extension of time |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601 Effective date: 20230608 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20230628 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20230814 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20230828 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7345764 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |