JP2023082567A - システムおよびプログラム - Google Patents

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Abstract

【課題】対象物の画像解析の目的に応じて注目領域のみの視認性を向上させる学習を行うことで、より適切な対象物の画像解析を支援することができる。【解決手段】 １以上のプロセッサと、１以上のメモリリソースと、を有するシステムであって、前記メモリリソースは、ＲＯＩ強調エンジンと、学習フェーズ実行プログラムと、画像処理フェーズ実行プログラムと、を記憶し、前記プロセッサは、前記学習フェーズ実行プログラムを実行することで、学習用の対象物を撮像した学習画像を用いて、画像処理の対象を撮像した処理画像の注目領域に対応するＲＯＩ（Ｒｅｇｉｏｎ Ｏｆ Ｉｎｔｅｒｅｓｔ）のみを強調したＲＯＩ強調学習画像を生成し、前記学習画像を入力した際、前記ＲＯＩ強調学習画像が生成されるように前記ＲＯＩ強調エンジンの内部パラメータを最適化するための学習を行う。【選択図】図１

Description

本発明は、システム、画像処理方法およびプログラムに関する。
例えば、機械、材料、食品、バイオ、医療等の分野においては、対象物を撮像して取得した画像を解析することで、観察、外観検査あるいは計測等が行われる。画像解析の際には、視認性の高い画像を用いることが望ましいため、従来から、対象物を高い解像度で撮像する等、撮像系による工夫や、画像処理によって視認性を向上させる方法が提案されている。
また、近年、深層ネットワークモデルの提案により機械学習の性能が飛躍的に向上しており、機械学習に基づく画像の視認性を向上させる手法が提案されている。例えば、特許文献１には、画像推定方法に関し、「記憶部と演算部を有するシステムの画像推定において、記憶部は、第１試料の第１領域の第１画像と、第１領域の第２画像とを顕微鏡で撮像し記憶する。演算部は、第１画像と第２画像とに基づいて、推定処理パラメータを推定し、第１試料又は第２試料の所望の領域について、第１撮像条件を用いた撮像された、第３画像を取得し、第３画像と推定処理パラメータとに基づいて、所望の領域に関する第４画像を推定する。推定処理パラメータの推定の時、演算部は、第１画像と学習中推定画像と、第２画像との差異を誤差として求め、誤差を予め設定したしきい値と比較することで、学習中推定処理パラメータを、推定処理パラメータとする契機を判断する。」と記載されている。
特開２０２０－１１３７６９号公報
特許文献１には、画質が劣化した画像と、高画質な画像と、のペアを学習データとして、劣化画像から高画質画像を推定するパラメータの学習方法が開示されている。かかる学習方法では、劣化画像の全体について高画質画像を推定する場合のパラメータを学習している。一方で、画像解析の目的によっては、画像の一部の注目領域についてのみ、その視認性を向上させたい場合がある。
例えば、対象物の観察においては、対象物の特定の部位や画像中の特定の位置についてのみ視認性を向上させた方が観察に適した画像となる場合がある。また、対象物の外観検査を行う場合は、不良部位以外の良品部位を不良として誤認識することを防止するため、不良部位についてのみ視認性を向上させることが求められる。また、対象物の特定の部位の計測を行う際は、計測対象となる部位の輪郭についてのみ視認性を向上させることが有効な場合がある。しかしながら、特許文献１に記載の技術では、注目領域のみの視認性を向上させることは考慮されていない。
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、対象物の画像解析の目的に応じて注目領域のみの視認性を向上させるための学習を行うことで、より適切な対象物の画像解析を支援することを目的とする。
本願は、上記課題の少なくとも一部を解決する手段を複数含んでいるが、その例を挙げるならば、以下のとおりである。上記の課題を解決する本発明の一態様に係るシステムは、１以上のプロセッサと、１以上のメモリリソースと、を有するシステムであって、前記メモリリソースは、ＲＯＩ強調エンジンと、学習フェーズ実行プログラムと、画像処理フェーズ実行プログラムと、を記憶し、前記プロセッサは、前記学習フェーズ実行プログラムを実行することで、学習用の対象物を撮像した学習画像を用いて、画像処理の対象を撮像した処理画像の注目領域に対応するＲＯＩ（Ｒｅｇｉｏｎ Ｏｆ Ｉｎｔｅｒｅｓｔ）のみを強調したＲＯＩ強調学習画像を生成し、前記学習画像を入力した際、前記ＲＯＩ強調学習画像が生成されるように前記ＲＯＩ強調エンジンの内部パラメータを最適化するための学習を行う。
本発明によれば、対象物の画像解析の目的に応じて注目領域のみの視認性を向上させる学習を行うことで、より適切な対象物の画像解析を支援することができる。
プロセッサシステムの概略構成の一例を示した図である。 第一実施形態に係る学習フェーズおよび画像処理フェーズの処理シーケンスの一例を示した図である。 対象物の設計データを用いてＲＯＩを指定する方法を説明するための図である。 ＲＯＩ、画像強調処理の種類および画像強調の度合いを指定するＧＵＩの一例を示した図である。 ２つのＲＯＩ強調エンジンに機械学習を行う処理シーケンスの一例を示した図である。 ＲＯＩ、画像強調処理の種類および画像強調の度合いを指定するＧＵＩの一例を示した図である。 第二実施形態に係る学習フェーズおよび画像処理フェーズの処理シーケンスの一例を示した図である。 基準画像との差分に基づいてＲＯＩを指定する方法を説明するための図である。 第三実施形態に係る学習フェーズおよび画像処理フェーズの処理シーケンスの一例を示した図である。 擬似不良を合成した領域に基づいてＲＯＩを指定する方法を説明するための図である。 処理画像と比較用画像とを用いた検査の対象物の良否判別に関する処理シーケンスを示した図である。 ２つのＲＯＩ強調エンジンに機械学習を行う処理シーケンスの一例を示した図である。 処理画像と比較用画像とを用いた検査の対象物の良否判別に関する処理シーケンスを示した図である。
以下、本発明の各実施形態について図面を用いて説明する。
＜第一実施形態＞
本実施形態に係るシステム（プロセッサシステム）は、対象物（被写体）を撮像した処理画像において、所定の注目領域であるＲＯＩ（Ｒｅｇｉｏｎ Ｏｆ Ｉｎｔｅｒｅｓｔ）のみが強調表示されるような画像処理を行うことで、ＲＯＩの視認性のみを向上させたＲＯＩ強調処理画像を出力するシステムである。
本システムは、学習画像を用いて、画像処理の対象を撮像した処理画像の注目領域に対応するＲＯＩのみを強調したＲＯＩ強調学習画像を生成し、学習画像を入力としてＲＯＩ強調学習画像を出力するようにＲＯＩ強調エンジンの機械学習を行う。
また、本システムは、対象物を撮像した処理画像をＲＯＩ強調エンジンに入力することで、処理画像におけるＲＯＩのみを強調したＲＯＩ強調処理画像を出力する。
その結果、本システムによれば、目的に適したＲＯＩのみを強調した画像を得ることができる。
なお、ＲＯＩ強調エンジンの機械学習を行う学習フェーズ、および、ＲＯＩ強調処理画像の出力を行う画像処理フェーズの詳細については後述する。
前述の通り、ＲＯＩとは、画像解析において、ユーザが注目する領域のことであり、画像解析の目的に応じて様々な領域が該当することになる。下記がＲＯＩの一例である。
＊（Ａ１）：不良（異物、傷）等の検出したいパターンが含まれる領域
＊（Ａ２）：形状輪郭（エッジ）等の認識したい部位、構造が含まれる領域
＊（Ａ３）：表面テクスチャ等の注視したい特定領域
＊（Ａ４）：陰影や材料、構造等によって暗い領域（暗部）やコントラストが低い領域
なお、ＲＯＩは、（Ａ１）～（Ａ４）に限定されるものではなく、画像解析の用途やユーザの指定に応じて任意の領域をＲＯＩとすることが可能である。
また、ＲＯＩ強調エンジンの機械学習を行う学習フェーズにおいては、（Ａ１）～（Ａ４）に例示したＲＯＩのみを強調し、その視認性を向上させたＲＯＩ強調学習画像を生成するために、ＲＯＩを特定する必要がある。一方で、ＲＯＩはユーザの解析目的に応じて異なるため、どのような領域を強調すべきかをＲＯＩ強調エンジン３１に指定することが必要となる。そのため、以下にＲＯＩの指定方法の一例を示す。
＊（Ｂ１）ＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）等を用いてユーザが設定
＊（Ｂ２）基準画像を用いて差分を取り、差分値に基づいて設定
＊（Ｂ３）画像セグメンテーションにより得られる分割領域に基づいて設定
＊（Ｂ４）対象物の設計データと画像とのマッチングにより対応関係を取得し、設計データ上で設定した領域に基づいて設定
＊（Ｂ５）画像処理を適用した領域に基づいて設定
なお、ＲＯＩの指定方法は（Ｂ１）～（Ｂ５）に限定されるものではなく、自動、手動を含めて様々な方法で指定することが可能である。
また、（Ｂ１）、（Ｂ２）、（Ｂ４）および（Ｂ５）について、以下の各実施形態で詳細に説明する。なお、（Ｂ３）の指定方法は、例えば学習画像に示される物が複数の部位に分割することができる場合には各分割領域に対してＲＯＩを指定する方法である。また、（Ｂ３）の指定方法には、例えば学習画像を複数等分し、その中の分割領域をＲＯＩに指定する方法も含まれる。
以下、本システムの構成および本実施形態に係る処理の詳細について、図１～６を用いて説明する。
＜プロセッサシステム（本システム）１００の構成＞
図１は、プロセッサシステム１００の概略構成の一例を示した図である。図示するように、本システム１００は、例えば通信ケーブルや所定の通信網（例えば、インターネット、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）あるいはＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）など）により撮像装置１０と相互通信可能に接続されている。
＜＜撮像装置１０の詳細＞＞
撮像装置１０は、対象物（被写体）の表面あるいは内部のデジタル画像やデジタル映像を撮像可能な撮像装置１０である。具体的には、撮像装置１０は、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）カメラ、光学顕微鏡、荷電粒子顕微鏡、超音波検査装置およびＸ線検査装置等である。撮像装置１０は、対象物を撮像し、撮像画像をプロセッサシステム１００に出力（または送信）する。なお、本システム１００には、複数の撮像装置１０が接続されていても良い。
＜＜プロセッサシステム１００の詳細＞＞
プロセッサシステム１００は、メモリリソースに格納された各種プログラムをプロセッサ２０が読み込むことにより、学習フェーズおよび画像処理フェーズの処理を実行する。
なお、プロセッサシステム１００は、例えばパーソナルコンピュータ、タブレット端末、スマートフォン、サーバ計算機およびクラウドサーバなどの計算機であり、少なくともこれら計算機を１つ以上含むシステムである。
具体的には、プロセッサシステム１００は、プロセッサ２０と、メモリリソース３０と、ＮＩ（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ｄｅｖｉｃｅ）４０と、ＵＩ（Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ｄｅｖｉｃｅ）５０と、を有している。
プロセッサ２０は、メモリリソース３０に格納されている各種プログラムを読み込んで、各プログラムに対応する処理を実行する演算装置である。なお、プロセッサ２０は、マイクロプロセッサ、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、あるいはその他の演算できる半導体デバイス等が一例として挙げられる。
メモリリソース３０は、各種情報を記憶する記憶装置である。具体的には、メモリリソース３０は、例えばＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）やＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）などの不揮発性あるいは揮発性の記憶媒体である。なお、メモリリソースは、例えばフラッシュメモリ、ハードディスクあるいはＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）などの書き換え可能な記憶媒体や、ＵＳＢ（ＵＮＩ４０ｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）メモリ、メモリカードおよびハードディスクであっても良い。
ＮＩ４０は、外部装置との間で情報通信を行う通信装置である。ＮＩ４０は、例えばＬＡＮやインターネットなど所定の通信網を介して外部装置（例えば、撮像装置１０）との間で情報通信を行う。なお、以下で特に言及しない場合、プロセッサシステム１００と撮像装置１０との情報通信は、ＮＩ４０を介して実行されているものとする。
ＵＩ５０は、ユーザ（オペレーター）の指示をプロセッサシステム１００に出力する入力装置、および、プロセッサシステム１００で生成した情報等を出力する出力装置である。入力装置には、例えばキーボード、タッチパネル、マウスなどのポインティングデバイスや、マイクロフォンのような音声入力装置などがある。
また、出力装置には、例えばディスプレイ、プリンター、音声合成装置などがある。なお、以下で特に言及しない場合は、プロセッサシステム１００に対するユーザの操作（例えば、情報の入力、出力および処理の実行指示など）は、ＵＩ５０を介して実行されているものとする。
また、本システム１００の各構成、機能、処理手段等は、それらの一部または全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現しても良い。また、本システム１００は、各機能の一部または全部を、ソフトウェアにより実現することもできるし、ソフトウェアとハードウェアとの協働により実現することもできる。また、本システム１００は、固定的な回路を有するハードウェアを用いても良いし、少なくとも一部の回路を変更可能なハードウェアを用いてもよい。
また、本システム１００は、各プログラムにより実現される機能や処理の一部または全部をユーザ（オペレータ）が実施することで、システムを実現することもできる。
なお、以下で説明するメモリリソース３０内の各ＤＢ（データベース）は、データを格納できる領域であれば、ファイル等やデータベース以外のデータ構造であっても良い。
＜＜ＲＯＩ強調エンジン３１＞＞
ＲＯＩ強調エンジン３１は、例えばＣＮＮ（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）に代表される深層ニューラルネットワークである。なお、ＲＯＩ強調エンジン３１は、機械学習型の深層ニューラルネットワークに限定されるものではなく、例えばルールベース型のエンジンを用いることもできる。
ＲＯＩ強調エンジン３１は、学習フェーズにおいて機械学習を行う。具体的には、ＲＯＩ強調エンジン３１は、学習画像を入力した際、学習画像の指定されたＲＯＩのみに画像強調処理（例えば、コントラスト強調処理、ヒストグラム平坦化処理および輪郭強調処理など）を行ったＲＯＩ強調学習画像を出力するように、内部パラメータを最適化する。
また、ＲＯＩ強調エンジン３１は、画像処理フェーズにおいて、対象物の撮像画像（以下、処理画像という場合がある）が入力された際、ＲＯＩのみを強調したＲＯＩ強調処理画像を生成し、これを出力する。
なお、ＲＯＩ強調エンジン３１にニューラルネットワークを用いた場合、かかるエンジンの内部パラメータには、例えばニューラルネットワークのネットワーク構造、活性化関数、学習率や学習の終了条件等のハイパーパラメータ、ネットワークのノード間の重み（結合係数）およびバイアス等のモデルパラメータなどが含まれる。
また、ＲＯＩ強調エンジン３１にルールベース型のエンジンを用いた場合、かかるエンジンの内部パラメータには、各種画像処理のフィルタ係数、判定しきい値等の画像処理パラメータなどが含まれる。
なお、ＲＯＩ強調エンジン３１には、機械学習型エンジンと、ルールベース型エンジンと、が併用されても良い。
＜＜学習画像ＤＢ３２＞＞
学習画像ＤＢ３２は、学習フェーズにおける機械学習に用いられる学習画像が格納されているデータベースである。学習画像ＤＢ３２は、学習画像を予め格納していても良く、あるいは、学習フェーズにおいて撮像装置１０により学習画像が撮像された場合、かかる学習画像を格納しても良い。
＜＜処理画像ＤＢ３３＞＞
処理画像ＤＢ３３は、画像処理フェーズの実行時に撮像装置１０により撮像された対象物の処理画像を格納するデータベースである。
＜＜その他情報ＤＢ３４＞＞
その他情報ＤＢ３４は、学習フェーズおよび画像処理フェーズで用いられる種々の情報を格納するデータベースでる。例えば、その他情報ＤＢ３４には、ＲＯＩの指定方法（Ｂ４）で用いられる対象物の設計データが格納されている。また、その他情報ＤＢ３４には、例えばＲＯＩの指定方法（Ｂ５）で用いられる擬似不良に関する情報が格納されている。
＜＜ＧＵＩ実行プログラム３５＞＞
ＧＵＩ実行プログラム３５は、ＵＩ５０（この場合、ディスプレイ）に出力される所定の画面情報を生成し、ＵＩ５０（この場合、キーボードやマウスなどのポインティングデバイス）を介して、情報の入力や処理の実行指示などをユーザから受け付けるプログラムである。具体的には、ＧＵＩ実行プログラム３５は、ＲＯＩの指定等を受け付ける画面情報を生成し、ディスプレイに出力する。また、ＧＵＩ実行プログラム３５は、ＵＩ５０を介して、ユーザからＲＯＩの指定やその他情報の入力を受け付ける。
＜＜学習フェーズ実行プログラム３６＞＞
学習フェーズ実行プログラム３６は、学習フェーズにおける様々な処理を実行するプログラムである。具体的には、学習フェーズ実行プログラム３６は、学習画像を学習画像ＤＢ３２から取得し、ＲＯＩのみに画像強調処理を行ったＲＯＩ強調学習画像を生成する。また、学習フェーズ実行プログラム３６は、学習画像をＲＯＩ強調エンジン３１に入力し、ＲＯＩ強調学習画像が出力されるようにＲＯＩ強調エンジン３１の機械学習を行う。
＜＜画像処理フェーズ実行プログラム３７＞＞
画像処理フェーズ実行プログラム３７は、画像処理フェーズに関する様々な処理を実行するプログラムである。具体的には、画像処理フェーズ実行プログラム３７は、処理画像ＤＢ３３から対象物の処理画像を取得し、これをＲＯＩ強調エンジン３１に入力することで、ＲＯＩのみが強調されたＲＯＩ強調処理画像を取得する。
以上、プロセッサシステム１００の詳細について説明した。
＜学習フェーズおよび画像処理フェーズの詳細＞
図２は、学習フェーズおよび画像処理フェーズの処理シーケンスの一例を示した図である。
学習フェーズでは、ＲＯＩ強調エンジン３１の機械学習が行われる。なお、学習フェーズは、例えばユーザがＵＩ５０を介してプロセッサシステム１００に学習フェーズの実行指示を行った場合など、所定のタイミングで開始される。
学習フェーズが開始されると、プロセッサシステム１００は、学習フェーズ実行プログラム３６を実行する。学習フェーズ実行プログラム３６は、学習用対象物１１０を撮像した学習画像１２０を学習画像ＤＢ３２から取得する（ステップＳ１０）。なお、学習フェーズ実行プログラム３６は、ＮＩ４０を介して、学習用対象物１１０の学習画像１２０を撮像するための指示を撮像装置１０に出力し、撮像装置１０により撮像された対象物の学習画像１２０を学習画像ＤＢ３２から取得しても良い。
次に、学習フェーズ実行プログラム３６は、ＲＯＩ強調エンジン３１の機械学習を実行する（ステップＳ２０）。具体的には、学習フェーズ実行プログラム３６は、ＲＯＩを指定する（ステップＳ２１）。
ここで、ＲＯＩの指定に関し、ＣＡＤ（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ－Ａｉｄｅｄ Ｄｅｓｉｇｎ）等で与えられる対象物の設計データを用いる方法（前述のＢ４に該当するＲＯＩの指定方法）について説明する。
図３は、対象物の設計データを用いてＲＯＩを指定する方法を説明するための図である。本方法は、学習画像１２０と設計データ１６０とをマッチングさせ、設計データ１６０上の設定領域に学習画像１２０がマッチングされた領域１６２をＲＯＩ１２１に指定するものである。
具体的には、学習フェーズ実行プログラム３６は、例えばその他情報ＤＢ３４から対象物の設計データを取得する。なお、図示する設計データの破線１６１は、対象物の設計形状の輪郭線を示している。
また、学習フェーズ実行プログラム３６は、設計データと、学習画像１２０との各々の特徴点に基づいて設計データ１６０上に学習画像１２０をマッチングする。そして、学習フェーズ実行プログラム３６は、学習画像１２０がマッチングされた設計データ１６０上の領域（図３では、学習画像１２０がマッチングされた領域１６２）をＲＯＩ１２１に決定し、かかる領域１６２をＲＯＩ１２１に指定する。
次に、学習フェーズ実行プログラム３６は、指定したＲＯＩ１２１に基づくＲＯＩ強調学習画像を生成する（ステップＳ０２２）。具体的には、学習フェーズ実行プログラム３６は、指定したＲＯＩ１２１にコントラスト強調処理等の画像強調処理を行うことで、ＲＯＩ１２１のみを強調したＲＯＩ強調学習画像を生成する。なお、図３に示す例では、設計データ１６０上に学習画像１２０がマッチングされた領域１６２のみが強調された設定領域１６３がＲＯＩ強調学習画像として生成されることになる。なお、設定領域１６３は、ＵＩ５０を介してユーザにより設定されれば良く、あるいは、所定のルールに従って設定されても良い。
次に、学習フェーズ実行プログラム３６は、学習画像１２０とＲＯＩ強調学習画像とを用いてＲＯＩ強調エンジン３１の機械学習を行う（ステップＳ０２３）。具体的には、学習フェーズ実行プログラム３６は、学習画像１２０を入力した際、生成されたＲＯＩ強調学習画像が出力されるように、ＲＯＩ強調エンジン３１の内部パラメータを最適化するための機械学習を行う。
なお、学習フェーズでは、複数（例えば、１０個～１００個）の学習画像を用いてステップＳ１０～ステップＳ２３の処理を繰り返し実行することで、ＲＯＩ強調エンジン３１の機械学習が行われる。また、後述の実施形態において説明するＲＯＩ強調エンジン３１についても、機械学習は、学習フェーズを複数回行うことで実施されているものとする。
次に、画像処理フェーズについて説明する。画像処理フェーズでは、対象物１３０を撮像した処理画像１４０を用いて、ＲＯＩ１２１に対応する処理画像１４０中のＲＯＩのみが強調されたＲＯＩ強調処理画像が出力される。なお、画像処理フェーズは、例えばユーザがＵＩ５０を介してプロセッサシステム１００に画像処理フェーズの実行指示を出力した場合など、所定のタイミングで開始される。
画像処理フェーズが開始されると、プロセッサシステム１００は、画像処理フェーズ実行プログラム３７を実行する。画像処理フェーズ実行プログラム３７は、対象物１３０を撮像した処理画像（図３の例では、設計データ上の設定領域１６３に対応する対象物１３０の画像）を処理画像ＤＢから取得する（ステップＳ３０）。なお、画像処理フェーズ実行プログラム３７は、ＮＩ４０を介して、対象物１３０の処理画像を撮像するための指示を撮像装置１０に出力し、撮像装置１０により撮像された対象物の処理画像を処理画像ＤＢ３３から取得しても良い。
次に、画像処理フェーズ実行プログラム３７は、ＲＯＩ強調エンジン３１を用いて、ＲＯＩのみが強調されたＲＯＩ強調処理画像を取得する（ステップＳ４０）。具体的には、画像処理フェーズ実行プログラム３７により処理画像１４０が入力されると、ＲＯＩ強調エンジン３１は、学習フェーズで学習したＲＯＩ（図３の例では、領域１２１）に対応するＲＯＩを処理画像から特定する（ステップＳ４１）。
また、ＲＯＩ強調エンジン３１は、特定したＲＯＩのみを強調する画像処理を行い、ＲＯＩ強調処理画像１５０を生成する（ステップＳ４２）する。また、画像処理フェーズ実行プログラム３７は、ＲＯＩ強調エンジン３１から出力されたＲＯＩ強調処理画像１５０を取得する。なお、図３に示す例では、設計データ上の設定領域１６３に対応する対象物１３０の画像（処理画像）の中で、領域１６２のＲＯＩ１２１に対応するＲＯＩのみが強調されたＲＯＩ強調処理画像１５０が出力されることになる。
このように、本システム１００によれば、対象物の画像解析の目的に応じて注目領域（ＲＯＩ）のみが強調表示されるように画像処理を行うことで、ＲＯＩの視認性のみを向上させたＲＯＩ強調処理画像を取得することができる。その結果、対象物の画像解析をより適切に行うことができる。
特に、ＲＯＩの指定方法に設計データによるマッチング方法を用いた場合、設計データ上に学習画像を自動的にマッチングすることができるため、複数の学習画像を用いたＲＯＩ強調エンジン３１の機械学習を効率的かつ容易に行うことができる。
また、このような機械学習を行ったＲＯＩ強調エンジン３１に処理画像が入力された場合、対象物の撮像範囲や撮像位置のずれなどの影響を受け難く、処理画像から精度良くＲＯＩが特定され、ＲＯＩのみが強調されたＲＯＩ強調処理画像が生成される。
次に、ステップＳ２１におけるＲＯＩの指定に関し、ＧＵＩを用いてユーザが学習画像中のＲＯＩ、画像強調処理の種類および画像強調の度合いを指定する方法（前述のＢ１に該当するＲＯＩの指定方法）について説明する。
前述の通り、ＲＯＩの対象は様々であるため、目的に応じて、高い自由度でＲＯＩを指定できることが求められる。また、画像強調処理の種類としては、コントラスト強調処理、ヒストグラム平坦化処理、輪郭強調処理を例に挙げたが、これらも目的に応じて、高い自由度でその種類を指定できることが望ましい。さらに、画像解析の目的によっては、画像強調の度合いが弱い方が良い場合もあれば、強い方が良い場合もあるため、高い自由度でその度合いを指定できることが望ましい。
そこで、以下で説明するＲＯＩの指定方法では、ＲＯＩ、画像強調処理の種類および画像強調の度合いを、ＧＵＩを介してユーザが指定する。これにより、対象物の画像解析の目的に応じたＲＯＩ強調処理画像を得ることが可能となる。
図４は、ＲＯＩ、画像強調処理の種類および画像強調の度合いを指定するＧＵＩ１７０の一例を示した図である。図示するように、ＧＵＩ１７０には、学習画像を選択する画像ＩＤ選択ボタン１７１と、選択された学習画像が表示される領域１７２と、ＧＵＩを介してユーザにより指定されたＲＯＩが表示される領域１７３と、ＲＯＩのみを強調したＲＯＩ強調学習画像が表示される領域１７４と、画像強調処理の種類を指定する領域１７５と、画像強調の度合いを指定する領域１７６と、が表示されている。
かかるＧＵＩの表示にあたり、プロセッサ２０は、ＧＵＩ実行プログラム３５を読み込む。そして、ＧＵＩ実行プログラム３５は、図４に示す所定のＧＵＩ１７０を生成し、ディスプレイであるＵＩ５０に出力する。
また、ＧＵＩ実行プログラム３５は、ディスプレイに表示したＧＵＩ１７０を介して、ＲＯＩ、画像強調処理の種類および画像強調の度合いについて、ユーザからの指定を受け付ける。なお、ユーザは、キーボードやマウスなどのポインティングデバイスであるＵＩ５０を用いて、例えば学習画像の画像ＩＤを選択する。ＧＵＩ実行プログラム３５は、画像ＩＤを示す入力情報を取得すると、学習画像ＤＢ３２から対応するＩＤの学習画像を取得し、ＧＵＩ１７０の領域１７２に表示する（ステップＳ１０）。
また、ユーザがＵＩ５０を用いてＧＵＩ１７０に表示された学習画像の中で、ＲＯＩに指定する箇所１７７を選択（図４の例では、部分１７７をなぞったり、矩形等の枠で囲むなど）すると、ＧＵＩ実行プログラム３５は、かかる入力情報に基づき、指定されたＲＯＩ１７７を領域１７３に表示する（ステップＳ２１）。なお、図４の例では、領域１７３の白い画素部分がユーザによって指定されたＲＯＩを示している。
また、ユーザがＵＩ５０を用いてＧＵＩ１７０に表示された画像強調処理の種類および画像強調の度合いを指定すると、学習フェーズ実行プログラム３６は、ＧＵＩ実行プログラム３５を介してかかる入力情報を取得し、ＲＯＩ１７７に対して指定された画像強調の度合いであって、指定された種類の画像強調処理を行うことで、ＲＯＩ強調学習画像を生成する（ステップＳ２２）。また、ＧＵＩ実行プログラム３５は、学習フェーズ実行プログラム３６により生成されたＲＯＩ強調学習画像をＧＵＩの領域１７４に表示する。
なお、学習フェーズ実行プログラム３６は、このように生成したＲＯＩ強調学習画像を用いて、ＲＯＩ強調エンジン３１の機械学習を行う（ステップＳ２３）。
また、画像処理フェーズにおいて、このような機械学習が行われたＲＯＩ強調エンジン３１に処理画像が入力されると、学習フェーズで指定されたＲＯＩについてのみ、指定された画像強調の度合いであって、指定された種類の画像強調処理が行われたＲＯＩ強調処理画像が出力される（ステップＳ３０、Ｓ４０）。すなわち、ＲＯＩ強調エンジンによる画像処理を経て出力されるＲＯＩ強調処理画像は、例えば図４の領域１７４に表示されているＲＯＩ強調学習画像のようなものとなる。
なお、学習フェーズおよび画像処理フェーズの他の処理については前述と同様のため、詳細な説明は省略する。
このように、本システム１００によれば、ＧＵＩを用いて、高い自由度で画像解析の目的に応じたＲＯＩ、画像強調処理の種類および画像強調の度合いを指定することができる。これにより、対象物の画像解析の目的に応じたＲＯＩ強調処理画像を得ることが可能となる。
次に、複数のＲＯＩ強調エンジン３１に機械学習を行い、それら複数のＲＯＩ強調エンジン３１を用いて相互に異なるＲＯＩ強調処理画像を出力する場合について説明する。本システム１００は、学習フェーズにおいて、ＲＯＩ、画像強調処理の種類または画像強調の度合いのうち、少なくともいずれか一つが異なるＲＯＩ強調学習画像を出力するように複数のＲＯＩ強調エンジン３１の機械学習を行う。また、本システム１００では、画像処理フェーズにおいて、それら複数のＲＯＩ強調エンジン３１がＲＯＩ、画像強調処理の種類または画像強調の度合いのうち、少なくともいずれか一つが異なるＲＯＩ強調処理画像を出力する。
前述の通り、ＲＯＩ強調エンジン３１の機械学習にあたり、ＲＯＩ、画像強調処理の種類および画像強調の度合いを目的に応じて指定することが望ましい場合がある。また、対象物の画像解析においては、単一のＲＯＩや画像強調処理の種類等ではなく、複数種類のＲＯＩや画像強調処理の種類等を適用した画像を用いるのが望ましい場合もある。
そこで、本システム１００は、複数のＲＯＩ強調エンジン３１の機械学習を行い、それら複数のＲＯＩ強調エンジン３１を用いてＲＯＩ、画像強調処理の種類または画像強調の度合いのうち、少なくともいずれか一つが異なる複数種類のＲＯＩ強調処理画像を取得する。
図５は、学習フェーズにおいて２つのＲＯＩ強調エンジンＥ１、Ｅ２に機械学習を行う処理シーケンスの一例を示した図である。学習フェーズ実行プログラム３６は、学習画像ＤＢ３２から取得した学習画像１２０について、ＧＵＩ実行プログラム３５を介して、ＲＯＩの指定や、画像強調処理の種類および画像強調の度合いの指定をユーザから受け付ける（ステップＳ２１）。また、学習フェーズ実行プログラム３６は、ＧＵＩ実行プログラム３５を介して取得したＲＯＩ等についての入力情報を用いて、ＲＯＩ強調学習画像を生成し（ステップＳ２２）、学習画像１２０およびＲＯＩ強調学習画像１８１、１８４を用いて、ＲＯＩ強調エンジンＥ１、Ｅ２の機械学習を行う（ステップＳ２３）。
図６は、ＲＯＩ、画像強調処理の種類および画像強調の度合いを指定するＧＵＩ１９０の一例を示した図である。図示するように、ＧＵＩの上段１９１がＲＯＩ強調エンジンＥ１に対応する領域であり、下段１９２がＲＯＩ強調エンジンＥ２に対応する領域である。また、ＧＵＩ１９０には、機械学習を行うＲＯＩ強調エンジンをさらに追加する場合に押下を受け付ける追加ボタン１９３が表示されている。なお、図６に示すＧＵＩ１９０の基本的構成は図４のＧＵＩ１７０と同様のため、詳細な説明は省略する。
図６に示す例では、ＧＵＩ実行プログラム３５は、ＲＯＩ、画像強調処理の種類および画像強調の度合いの指定をユーザから受け付ける（ステップＳ２１）。具体的には、ＧＵＩ実行プログラム３５は、ＲＯＩ強調エンジンＥ１に対して、学習画像の部分１８０をＲＯＩとして指定し、画像強調処理の種類として「輪郭」を指定し、画像強調の度合いとして「強」を指定する入力情報を取得する。
また、ＧＵＩ実行プログラム３５は、ＲＯＩ強調エンジンＥ２に対して、学習画像の部分１８３をＲＯＩとして指定し、画像強調処理の種類として「コントラスト」を指定し、画像強調の度合いとして「強」を指定する入力情報を取得する。
また、ＧＵＩ実行プログラム３５は、かかる入力情報に基づき、指定されたＲＯＩをＲＯＩ強調エンジンＥ１、Ｅ２の各々に対応する領域１７２に各々表示する。
また、学習フェーズ実行プログラム３６は、各々のＲＯＩに対して指定された画像強調の度合いであって、指定された種類の画像強調処理を行うことで、ＲＯＩ強調エンジンＥ１、Ｅ２に対応するＲＯＩ強調学習画像１８１、１８４を生成する（ステップＳ２２）。また、ＧＵＩ実行プログラム３５は、学習フェーズ実行プログラム３６により生成されたＲＯＩ強調学習画像１８１、１８４をＧＵＩ１９０のＲＯＩ強調エンジンＥ１、Ｅ２の各々に対応する領域１７４に各々表示する。
なお、学習フェーズ実行プログラム３６は、このように生成されたＲＯＩ強調学習画像１８１、１８４を用いて、ＲＯＩ強調エンジンＥ１、Ｅ２の機械学習を行う（ステップＳ２３）。具体的には、学習フェーズ実行プログラム３６は、学習画像１２０が入力されると、生成されたＲＯＩ強調学習画像１８１が生成されるようにＲＯＩ強調エンジンＥ１の機械学習を行う。同様に、学習フェーズ実行プログラム３６は、学習画像１２０が入力されると、生成されたＲＯＩ強調学習画像１８４が生成されるようにＲＯＩ強調エンジンＥ２の機械学習を行う。
なお、画像処理フェーズでは、処理画像がＲＯＩ強調エンジンＥ１に入力されると、学習フェーズで指定されたＲＯＩについてのみ、指定された画像強調の度合い（この場合、「強」）であって、指定された種類の画像強調処理（この場合、「輪郭強調処理」）が行われたＲＯＩ強調処理画像が出力されることになる。
また、処理画像がＲＯＩ強調エンジンＥ２に入力されると、学習フェーズで指定されたＲＯＩについてのみ、指定された画像強調の度合い（この場合、「強」）であって、指定された種類の画像強調処理（この場合、「コントラスト強調処理」）が行われたＲＯＩ強調処理画像が出力されることになる。
このように、本システム１００によれば、複数種類のＲＯＩ、画像強調処理の種類および画像強調度合いを適用し、複数種類のＲＯＩ強調画像を取得することが可能となり、対象物の画像解析をより適切に行うことが可能となる。
＜第二実施形態＞
次に、第二実施形態について説明する。本実施形態に係るシステム１００は、学習フェーズにおいて、学習良品画像と学習不良品画像とを用いて差分画像を生成し、差分画像に基づいてＲＯＩを指定する。また、本システム１００は、指定したＲＯＩを強調したＲＯＩ強調学習画像を生成し、学習不良品画像が入力されると、ＲＯＩ強調学習画像が出力されるようにＲＯＩ強調エンジン３１の機械学習を行う。
また、本実施形態に係るシステムは、画像処理フェーズにおいて、ＲＯＩ強調エンジン３１に処理画像を入力することでＲＯＩを強調した比較用画像を生成し、処理画像と比較用画像とを比較することで、対象物が良品か不良品かを判定（良否判別）する。
従来の良否判別は、画像による外観検査の多くが検査員の目視判断により行われていた。一方で、大量生産や品質向上への要求増大に伴い、検査コストならびに検査員の負荷が増大している。また、人間の感覚に基づく官能検査には、特に高い経験やスキルが求められる上、検査員によって評価値が異なったり、検査の度に結果が異なるといった属人性や再現性も課題となる。
このような検査のコスト、スキル、属人性等の課題に対し、検査の自動化が強く求められている。そこで、例えば第一実施形態で説明した方法によって欠陥部分をＲＯＩとして指定すれば、欠陥が強調された画像が得られるため、容易に検査が可能となる。
一方で、学習フェーズにおいてユーザがＧＵＩを用いて欠陥を指定する場合、人的負荷が大きい。特に、ＲＯＩ強調エンジン３１として機械学習型のエンジンを用いる場合、一般的には大量の学習画像が必要となるため、それら全ての学習画像の欠陥に対してＧＵＩを用いてＲＯＩを指定すると、時間的負担が大きくなる。
そこで、本実施形態に係るシステムは、学習良品画像である基準画像と学習不良品画像とを用いて算出した差分画像を用いて、ＲＯＩを自動で指定する方法（前述のＢ２に該当するＲＯＩの指定方法）を提供する。
なお、第一実施形態と同一の対象および処理については、同一の符号を付して詳細な説明は省略する。
＜学習フェーズおよび画像処理フェーズの詳細＞
図７は、本実施形態に係る学習フェーズおよび画像処理フェーズの処理シーケンスの一例を示した図である。
学習フェーズが開始されると、学習フェーズ実行プログラム３６は、学習用良品２００および学習用不良品２０１の各々を撮像した学習良品画像２０３と学習不良品画像２０４とを各々、学習画像ＤＢ３２から取得する（ステップＳ５０）。
なお、学習フェーズ実行プログラム３６は、ＮＩ４０を介して、学習用良品２００および学習用不良品２０１の画像を撮像するための指示を撮像装置１０に出力し、撮像装置１０により撮像された学習良品画像２０３および学習不良品画像２０４を学習画像ＤＢ３２から取得しても良い
次に、学習フェーズ実行プログラム３６は、学習良品画像２０３と学習不良品画像２０４とを用いて、ＲＯＩ強調エンジン３１の機械学習を行う（ステップＳ６０）。具体的には、学習フェーズ実行プログラム３６は、学習良品画像２０３を基準画像とし、学習不良品画像２０４における不良の可能性が高い部分であるＲＯＩを指定する。
ここで、ＲＯＩの指定に関し、基準画像を用いて差分を取り、差分値に基づいてＲＯＩを指定する方法（前述のＢ２に該当するＲＯＩの指定方法）について説明する。
図８は、基準画像との差分に基づいてＲＯＩを指定する方法を説明するための図である。本方法は、学習良品画像との差分値が大きい領域を不良の可能性が高いＲＯＩに指定するものである。
具体的には、学習フェーズ実行プログラム３６は、学習良品画像２０３と学習不良品画像２０４との位置合わせを行い、学習良品画像２０３を基準として学習良品画像２０３と学習不良品画像２０４との差分画像２１４を生成する（ステップＳ６１）。また、学習フェーズ実行プログラム３６は、差分画像２１４の画素値すなわち差分値が予め設定したしきい値よりも大きい領域（図８の部分２１５）をＲＯＩ２１６に指定する。
図７に戻って説明する。次に、学習フェーズ実行プログラム３６は、指定したＲＯＩ２１６に基づくＲＯＩ強調学習画像を生成する（ステップＳ６３）。具体的には、学習フェーズ実行プログラム３６は、学習不良品画像２０４の中で、指定したＲＯＩ２１６にコントラスト強調処理等の画像強調処理を行うことで、ＲＯＩ２１６のみを強調したＲＯＩ強調学習画像を生成する。
次に、学習フェーズ実行プログラム３６は、ＲＯＩ強調エンジン３１の機械学習を行う（ステップＳ６４）。具体的には、学習フェーズ実行プログラム３６は、学習不良品画像２０４を入力した際、生成されたＲＯＩ強調学習画像が出力されるように、ＲＯＩ強調エンジン３１の内部パラメータを最適化するための機械学習を行う。
次に、画像処理フェーズについて説明する。画像処理フェーズでは、対象物２１０を撮像した処理画像２１１から比較用画像（ＲＯＩ強調処理画像）２１２を生成（推定）することで不良の可能性が高い領域（ＲＯＩ）を強調した画像を生成する。また、画像処理フェーズでは、処理画像２１１と比較用画像２１２とを比較することで、対象物が良品か不良品かを判別する。
画像処理フェーズが開始されると、画像処理フェーズ実行プログラム３７は、検査の対象物２１０を撮像した処理画像２１１を処理画像ＤＢ３３から取得する（ステップＳ７０）。
次に、画像処理フェーズ実行プログラム３７は、ＲＯＩ強調エンジン３１を用いて、ＲＯＩのみが強調されたＲＯＩ強調処理画像である比較用画像２１２を取得する（ステップＳ８０）。具体的には、画像処理フェーズ実行プログラム３７によりＲＯＩ強調エンジン３１に処理画像２１１が入力されると、ＲＯＩ強調エンジン３１は、処理画像中のＲＯＩを特定する（ステップＳ８１）。
また、ＲＯＩ強調エンジン３１は、特定したＲＯＩのみを強調する画像処理を行うことで、ＲＯＩ強調処理画像である比較用画像２１２を生成し（ステップＳ８２）、これを出力する。
次に、画像処理フェーズ実行プログラム３７は、処理画像２１１と比較用画像２１２とを用いて、両画像を比較することで、検査の対象物２１０が良品か不良品かを判定（良否判別）する（ステップＳ９０）。具体的には、画像処理フェーズ実行プログラム３７は、処理画像２１１と比較用画像２１２との差分画像を生成し、差分画像の画素値が予め設定されたしきい値よりも大きい箇所がある場合、対象物が不良であると判定する。
なお、画像処理フェーズ実行プログラム３７は、検査の対象物２１０が不良であると判定した場合、例えばＮＩ４０を介して、所定の外部装置に処理画像（不良品画像）２１１を出力し、検査員に不良品画像の確認（ステップＳ１００）を促す等の処理を行っても良い。
このように、本システム１００によれば、基準画像との差分に基づき不良品画像から自動でＲＯＩを指定することができ、ＲＯＩ強調エンジンの機械学習を効率的に実行することができる。また、本システム１００によれば、処理画像とＲＯＩが強調された比較用画像との差分に基づき、検査の対象物について良否判別を行うことができる。その結果、検査のコスト、スキル、属人性等の課題に対し、検査の自動化を実現することができる。
＜第三実施形態＞
次に、第三実施形態について説明する。本実施形態に係るシステムは、学習フェーズにおいて、学習良品画像に擬似不良を合成することで擬似不良画像を生成し、擬似不良を合成した領域をＲＯＩに指定する。また、本システム１００は、擬似不良画像のＲＯＩを強調したＲＯＩ強調学習画像を生成し、擬似不良画像が入力されると、ＲＯＩ強調学習画像が出力されるようにＲＯＩ強調エンジン３１の機械学習を行う。
また、本実施形態に係るシステムは、画像処理フェーズにおいて、ＲＯＩ強調エンジン３１に処理画像を入力することでＲＯＩを強調した比較用画像を生成し、処理画像と比較用画像とを比較検査することで、対象物が良品か不良品かを判定（良否判別）する。
第二実施形態に係るシステムは、学習不良品画像を用いてＲＯＩ強調エンジン３１の機械学習などを行ったが、対象物の不良品の画像を収集するには多大なコストを要するという課題がある。
そのため、良品の画像のみを用いてＲＯＩ強調エンジン３１の機械学習を行い、対象物が良品か不良品かを判別できることが望ましい。なお、良品の画像を用いて、不良品の画像が入力されると良品の画像を出力するニューラルネットワークの学習方法が知られている。しかしながら、この方法では、傷や色ムラといった不良部位の輝度値が良品と近い不良に関しては、良品の画像を正しく出力できても、不良を含む画像と良品画像との比較検査では、差分値が小さいため、不良を精度良く検出することが困難という課題がある。
そこで、本実施形態に係るシステムは、画像処理により傷や色ムラといった不良部位の輝度値が良品と近い擬似不良を合成した領域に基づいてＲＯＩを指定する方法（前述のＢ５に該当するＲＯＩの指定方法）を提供する。
なお、前述の実施形態と同一の対象および処理については、同一の符号を付して詳細な説明は省略する。
＜学習フェーズおよび画像処理フェーズの詳細＞
図９は、本実施形態に係る学習フェーズおよび画像処理フェーズの処理シーケンスの一例を示した図である。
学習フェーズが開始されると、学習フェーズ実行プログラム３６は、学習用良品２００を撮像した学習良品画像２０３を学習画像ＤＢ３２から取得する。
次に、学習フェーズ実行プログラム３６は、ＲＯＩ強調エンジン３１の機械学習を行う（ステップＳ１２０）。具体的には、学習フェーズ実行プログラム３６は、学習良品画像２０３に擬似不良を合成する（ステップＳ１２１）。より具体的には、学習フェーズ実行プログラム３６は、傷や色ムラといった不良部位の輝度値が良品と近い擬似不良を学習良品画像に合成する。
次に、学習フェーズ実行プログラム３６は、擬似不良を合成した領域をＲＯＩに指定する（ステップＳ１２２）。
ここで、ＲＯＩの指定に関し、画像処理により傷や色ムラといった不良部位の輝度値が良品と近い擬似不良を合成した領域に基づいてＲＯＩを指定する方法（前述のＢ５に該当するＲＯＩの指定方法）について説明する。
図１０は、擬似不良を合成した領域に基づいてＲＯＩを指定する方法を説明するための図である。本方法は、擬似不良を合成した領域をＲＯＩに指定するものである。
具体的には、学習フェーズ実行プログラム３６は、学習良品画像２０３上の所定位置に傷や色ムラといった不良部位の輝度値が良品と近い擬似不良２２４を合成し（ステップＳ１２１）、擬似不良画像２２５を生成する。また、学習フェーズ実行プログラム３６は、擬似不良２２４を合成した領域をＲＯＩ２２６に指定する（ステップＳ１２２）。
図９に戻って説明する。次に、学習フェーズ実行プログラム３６は、指定したＲＯＩ２２６に基づくＲＯＩ強調学習画像を生成する（ステップＳ１２３）。具体的には、学習フェーズ実行プログラム３６は、擬似不良画像２２５の中で、指定したＲＯＩ２２６すなわち合成した擬似不良２２４の部分にコントラスト強調処理等の画像強調処理を行うことで、ＲＯＩ２２６のみを強調したＲＯＩ強調学習画像を生成する。
次に、学習フェーズ実行プログラム３６は、ＲＯＩ強調エンジン３１の機械学習を行う（ステップＳ１２４）。具体的には、学習フェーズ実行プログラム３６は、擬似不良画像２２５が入力されると、生成したＲＯＩ強調学習画像が出力されるように、ＲＯＩ強調エンジン３１の内部パラメータを最適化するための機械学習を行う。
次に、画像処理フェーズについて説明する。画像処理フェーズでは、処理画像から比較用画像（ＲＯＩ強調処理画像）を生成（推定）し、処理画像と比較用画像とを比較（検査）することで、対象物が良品か不良品かを判別する。なお、ステップＳ１３０、ステップＳ１４０～ステップＳ１４２およびステップＳ１６０は第二実施形態に係るステップＳ７０、ステップＳ８０～ステップＳ８２およびステップＳ１００と同様の処理であるため、詳細な説明は省略する。
ステップＳ１５０では、画像処理フェーズ実行プログラム３７は、処理画像２２１と比較用画像２２２とを用いて、両画像を比較することで、検査の対象物２２０が良品か不良品かを判定（判別）する。
ここで、図１１を用いて、処理画像２２１と比較用画像２２２とを用いた検査の対象物２２０の良否判定について説明する。
図１１は、処理画像２２１と比較用画像２２２とを用いた検査の対象物２２０の良否判別に関する処理シーケンスを示した図である。図示するように、ステップＳ１３０で取得された処理画像２２１には、比較的大きな異物や欠損を示す部位２２７と、傷や色ムラといった輝度値が良品と近い不良を示す部位２２８と、が含まれている。
このような処理画像２２１を用いて、画像処理フェーズ実行プログラム３７は、ＲＯＩ強調処理画像である比較用画像２２２を生成する。具体的には、画像処理フェーズ実行プログラム３７は、かかる処理画像２２１をＲＯＩ強調エンジン３１に入力することで、ＲＯＩ強調エンジン３１から出力されるＲＯＩ強調処理画像を取得し、これを比較用画像２２２とする。
なお、ＲＯＩ強調エンジン３１は、輝度値が良品と近い不良の領域をＲＯＩに指定して機械学習を行っているため、かかるＲＯＩ強調エンジン３１に処理画像２２１が入力された場合には、傷や色ムラといった不良部位の輝度値が良品と近い不良の領域２２８のみが強調されたＲＯＩ強調処理画像（比較用画像２２２）が出力される。一方で、異物や欠損などの比較的大きな不良の領域２２７については、学習良品画像２０３のような画像が出力されるため、比較用画像２２２にはかかる異物等を示す部位は示されない。
次に、画像処理フェーズ実行プログラム３７は、処理画像２２１と比較用画像２２２とを用いて、両画像を比較することで、検査の対象物２２０が良品か不良品かを判定（判別）する。具体的には、画像処理フェーズ実行プログラム３７は、処理画像２２１と比較用画像２２２との差分画像２２９を生成する（ステップＳ１５１）。また、画像処理フェーズ実行プログラム３７は、予め設定したしきい値に基づいて、差分画像に二値化処理を行う（ステップＳ１５２）ことで、二値化画像２３０を生成する。
なお、図示するように、差分画像２２９は、処理画像２２１と比較用画像２２２との差分に基づき生成されるため、異物や欠損を示す部位２２７と、傷や色ムラといった輝度値が良品と近い不良部位を強調したＲＯＩ２２８と、が含まれることになる。また、このような差分画像２２９に対して二値化処理が行われると、画素値がしきい値よりも高い領域である領域（図１１の例では、異物等を示す部位２２７およびＲＯＩ２２８に相当する箇所）が白色で示され、しきい値よりも低い他の領域が黒色で示されることになる。
画像処理フェーズ実行プログラム３７は、かかる二値化画像２３０を参照し、予め設定されたしきい値よりも大きい箇所すなわち白色で示されている部分を検出した場合、対象物が不良であると判定する。
このように、本システム１００によれば、傷や色ムラといった不良部位の輝度値が良品と近い擬似不良を合成した不良品画像を用いてＲＯＩ強調エンジンの機械学習を行うことで、傷や色ムラを含む画像がＲＯＩ強調エンジンに入力されると、傷や色ムラの領域が強調されたＲＯＩ強調処理画像を出力するようにしている。これにより、本システム１００は、輝度値が良品と近い不良について検査で検出することが可能となる。
また、ＲＯＩ強調エンジンの機械学習で擬似不良を合成していない良品部位については、良品画像と同じになるようにＲＯＩ強調エンジンの学習が行われるため、検査の際に、異物や欠損などの比較的大きな不良を含む画像がＲＯＩ強調エンジンに入力されると、異物や欠損などを含む領域については、不良を含まない良品のような画像がＲＯＩ強調処理画像として出力される。一方で、本システム１００は、処理画像と比較用画像とを用いた差分画像を生成し、差分画像に二値化処理を行うことで、異物や欠損などの比較的大きな不良についても同様に検出することができる。
＜第四実施形態＞
次に、第四実施形態について説明する。本実施形態に係るシステム１００は、学習フェーズにおいて、相互に異なる擬似不良を合成した領域をＲＯＩに指定し、画像強調処理の種類および画像強調の度合いが相互に異なるＲＯＩ強調学習画像を出力するように、複数のＲＯＩ強調エンジン３１に機械学習を行う。具体的には、本システム１００は、相互に異なる擬似不良を学習良品画像に合成した複数の擬似不良画像を生成し、擬似不良を合成した領域をＲＯＩに指定する。また、本システム１００は、各々の擬似不良画像のＲＯＩを、相互に異なる画像強調処理の種類および画像強調の度合いで強調した複数のＲＯＩ強調学習画像を生成する。また、本システム１００は、複数のＲＯＩ強調エンジン３１を用いて、かかるＲＯＩ強調エンジン３１ごとに対応する擬似不良画像が入力されると、対応する各ＲＯＩ強調学習画像が出力されるように、複数のＲＯＩ強調エンジン３１の機械学習を行う。
また、本実施形態に係るシステム１００は、画像処理フェーズにおいて、複数のＲＯＩ強調エンジン３１に処理画像を入力することで、各々のＲＯＩ強調エンジン３１がＲＯＩを強調した比較用画像を出力し、処理画像と各ＲＯＩ強調エンジン３１から出力された複数の比較用画像とを比較することで、対象物が良品か不良品かを判定（良否判別）する。
第三実施形態では、学習フェーズにおいて、単一のＲＯＩ、画像強調処理の種類および画像強調の度合いを擬似不良画像に適用することでＲＯＩ強調学習画像を生成し、擬似不良画像とＲＯＩ強調学習画像とを用いてＲＯＩ強調エンジン３１の学習を行う方法について説明した。一方で、ＲＯＩの種類によっては、単一ではなく相互に異なる画像強調処理の種類や画像強調の度合いで強調したＲＯＩ強調処理画像を用いることで、検査の精度を向上させることができる場合がある。
そのため、本実施形態に係るシステムは、ＲＯＩ、画像強調処理の種類および画像強調の度合いが相互に異なるＲＯＩ強調学習画像を出力するように、複数のＲＯＩ強調エンジン３１の機械学習を行い、検査の際に、複数のＲＯＩ強調エンジン３１が出力した複数種類のＲＯＩ強調処理画像を用いることで、より高精度に対象物の良否判別を行う。
なお、前述の実施形態と同一の対象および処理については、同一の符号を付して詳細な説明は省略する。
＜学習フェーズおよび画像処理フェーズの詳細＞
図１２は、学習フェーズにおいて２つのＲＯＩ強調エンジンＥ３、Ｅ４に機械学習を行う処理シーケンスの一例を示した図である。学習フェーズ実行プログラム３６は、学習画像ＤＢ３２から学習良品画像２０３を取得し（ステップＳ１１０）、かかる学習良品画像に第一の擬似不良２３１を合成することで（ステップＳ１２１）、第一の擬似不良画像２３２を生成する。また、学習フェーズ実行プログラム３６は、第一の擬似不良２３１を合成した領域をＲＯＩ２３３に指定する（ステップＳ１２２）。
また、学習フェーズ実行プログラム３６は、指定したＲＯＩ２３３に基づく第一のＲＯＩ強調学習画像２３４を生成する（ステップＳ１２３）。具体的には、学習フェーズ実行プログラム３６は、第一の画像強調の種類および画像強調の度合いによる画像処理を行うことでＲＯＩ２３３を強調した第一のＲＯＩ強調学習画像２３４を生成する。
次に、学習フェーズ実行プログラム３６は、第一の擬似不良２３１を合成した第一の擬似不良画像２３２を入力として、第一のＲＯＩ強調学習画像２３４が出力されるように、ＲＯＩ強調エンジンＥ３の機械学習を行う（ステップＳ１２４）。
また、学習フェーズ実行プログラム３６は、同様の方法により、ＲＯＩ強調エンジンＥ２の機械学習を行う。具体的には、学習フェーズ実行プログラム３６は、学習画像ＤＢ３２から学習良品画像２０３を取得し（ステップＳ１１０）、かかる学習良品画像に、第一の擬似不良とは異なる第二の擬似不良２３５を合成することで（ステップＳ１２１）、第二の擬似不良画像２３６を生成する。また、学習フェーズ実行プログラム３６は、第二の擬似不良２３５を合成した領域をＲＯＩ２３７に指定する（ステップＳ１２２）。
また、学習フェーズ実行プログラム３６は、指定したＲＯＩ２３７に基づく第二のＲＯＩ強調学習画像２３８を生成する（ステップＳ１２３）。具体的には、学習フェーズ実行プログラム３６は、第一の画像強調の種類および画像強調の度合いとは異なる第二の画像強調の種類および画像強調の度合いによる画像処理を行うことでＲＯＩ２３７を強調した第二のＲＯＩ強調学習画像２３８を生成する。
次に、学習フェーズ実行プログラム３６は、第二の擬似不良２３５を合成した第二の擬似不良画像２３６を入力として、第二のＲＯＩ強調学習画像２３８が出力されるように、ＲＯＩ強調エンジンＥ４の機械学習を行う（ステップＳ１２４）。
なお、このような第一の画像強調の種類および画像強調の度合い、および、第二の画像強調の種類および画像強調の度合いは、例えば図６に示すＧＵＩを用いてユーザから指定を受け付けても良く、あるいは、予め設定されているものを用いても良い。
次に、画像処理フェーズについて説明する。画像処理フェーズでは、ＲＯＩ強調エンジンＥ３、Ｅ４の各々について、処理画像２２１から比較用画像（ＲＯＩ強調処理画像）２２２を生成（推定）し、処理画像２２１と比較用画像２２２とを比較することで、検査の対象物２２０が良品か不良品かを判別する。なお、かかる処理は、第三実施形態の画像処理フェーズと同様の処理となる。
ここで、図１３を用いて、処理画像２２１と比較用画像２２２とを用いた検査の対象物２２０の良否判定について説明する。
図１３は、処理画像２２１と比較用画像２２２とを用いた検査の対象物２２０の良否判別に関する処理シーケンスを示した図である。図示するように、ステップＳ１３０で取得された処理画像２２１には、第一の不良２４０と、第二の不良２４１と、が含まれている。画像処理フェーズ実行プログラム３７は、処理画像２２１をＲＯＩ強調エンジンＥ３に入力することで、ＲＯＩのみが強調されたＲＯＩ強調処理画像を取得し（ステップＳ１４０）、これを比較用画像２２２ｍとする。
また、画像処理フェーズ実行プログラム３７は、処理画像２２１を用いた対象物２２０の良否判定を行う。具体的には、画像処理フェーズ実行プログラム３７は、処理画像２２１と比較用画像２２２ｍとの差分画像２２９ｍを生成し（ステップＳ１５１）、予め設定したしきい値に基づいて、差分画像に二値化処理を行うことで（ステップＳ１５２）、二値化画像２３０ｍを生成する。
なお、画像処理フェーズ実行プログラム３７は、ＲＯＩ強調エンジンＥ３を用いた処理と同様の処理を行うことにより、ＲＯＩ強調エンジンＥ４を用いて、二値化画像２３０ｎを生成する。
そして、画像処理フェーズ実行プログラム３７は、かかる二値化画像２３０ｍ、２３０ｎを参照し、少なくとも一方の二値化画像に予め設定されたしきい値よりも大きい箇所すなわち白色で示されている部分を検出した場合、対象物２２０が不良であると判定する。なお、ステップＳ１６０の処理は前述と同様のため、詳細な説明は省略する。
このように、本システム１００によれば、相互に異なる画像強調の種類および画像強調の度合いにより生成した複数のＲＯＩ強調処理画像を用いて不良等に関する検査を行うことができる。そのため、本システム１００によれば、ＲＯＩの種類に応じた適切なＲＯＩ強調処理画像を生成することができ、検査の精度を向上させることができる。
なお、前述の実施形態は、同一の事業者がプロセッサシステム１００を用いた学習フェーズおよび画像処理フェーズを実施する場合と、学習フェーズのみを実施する事業者と画像処理フェーズ（すなわち、機械学習後のＲＯＩ強調エンジン３１を用いて画像処理を行うフェーズ）のみを実施する事業者とが異なる場合と、の両方を含むものである。
また、本発明は上記した実施形態および変形例に限定されるものではなく、同一の技術的思想の範囲内において様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。
また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。例えば、各実施形態におけるＲＯＩの指定方法を異なる実施形態において用いても良い。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加、削除、置換をすることが可能である。
また、上記説明では、制御線や情報線は、説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えて良い。
１００・・・プロセッサシステム、２０・・・プロセッサ、３０・・・メモリリソース、３１・・・ＲＯＩ強調エンジン、３２・・・学習画像ＤＢ、３３・・・処理画像ＤＢ、３４・・・その他情報ＤＢ、３５・・・ＧＵＩ実行プログラム、３６・・・学習フェーズ実行プログラム、３７・・・画像処理フェーズ実行プログラム、４０・・・ＮＩ（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ｄｅｖｉｃｅ）、５０・・・ＵＩ（Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ｄｅｖｉｃｅ）、１０・・・撮像装置
本発明は、システムおよびプログラムに関する。


Claims (14)

  1. １以上のプロセッサと、１以上のメモリリソースと、を有するシステムであって、
    前記メモリリソースは、
    ＲＯＩ強調エンジンと、学習フェーズ実行プログラムと、を記憶し、
    前記プロセッサは、前記学習フェーズ実行プログラムを実行することで、
    学習用の対象物を撮像した学習画像を用いて、画像処理の対象を撮像した処理画像の注目領域に対応するＲＯＩ（Ｒｅｇｉｏｎ Ｏｆ Ｉｎｔｅｒｅｓｔ）のみを強調したＲＯＩ強調学習画像を生成し、
    前記学習画像を入力した際、前記ＲＯＩ強調学習画像が生成されるように前記ＲＯＩ強調エンジンの内部パラメータを最適化するための学習を行う
    ことを特徴とするシステム。
  2. 請求項１に記載のシステムであって、
    前記メモリリソースは、画像処理フェーズ実行プログラムをさらに記憶し、
    前記プロセッサは、前記画像処理フェーズ実行プログラムを実行することで、
    前記処理画像を前記ＲＯＩ強調エンジンに入力し、当該ＲＯＩ強調エンジンから出力される前記ＲＯＩのみが強調されたＲＯＩ強調処理画像を取得する
    ことを特徴とするシステム。
  3. 請求項１に記載のシステムであって、
    前記メモリリソースは、
    ＧＵＩ実行プログラムをさらに記憶し、
    前記プロセッサは、前記ＧＵＩ実行プログラムを実行することで、
    前記ＲＯＩ強調エンジンの学習を行う学習フェーズにおいて、前記学習画像における前記ＲＯＩと、前記ＲＯＩに対して行う画像強調処理の種類および画像強調の度合いと、の指定を受け付ける画面情報を出力し、
    前記プロセッサは、学習フェーズ実行プログラムを実行することで、
    指定された前記ＲＯＩに対し、指定された画像強調の度合いであって、指定された種類の画像強調処理を行うことで、前記ＲＯＩ強調学習画像を生成する
    ことを特徴とするシステム。
  4. 請求項３に記載のシステムであって、
    前記プロセッサは、前記学習フェーズ実行プログラムを実行することで、
    前記ＲＯＩ、前記画像強調処理の種類および前記画像強調の度合いのうち、少なくとも一つが異なる前記ＲＯＩ強調学習画像を出力するように、複数の前記ＲＯＩ強調エンジンに対して前記学習を行う
    ことを特徴とするシステム。
  5. 請求項１に記載のシステムであって、
    前記プロセッサは、前記学習フェーズ実行プログラムを実行することで、
    前記学習画像であって、学習良品を撮像した学習良品画像および学習不良品を撮像した学習不良品画像の差分画像に基づき指定される前記ＲＯＩを強調した前記ＲＯＩ強調学習画像を生成する
    ことを特徴とするシステム。
  6. 請求項５に記載のシステムであって、
    前記メモリリソースは、画像処理フェーズ実行プログラムをさらに記憶し、
    前記プロセッサは、前記画像処理フェーズ実行プログラムを実行することで、
    前記処理画像と、当該処理画像を前記ＲＯＩ強調エンジンに入力することで得られる前記ＲＯＩのみが強調されたＲＯＩ強調処理画像である比較用画像と、を比較することにより、前記対象物が良品か不良品かを判別する
    ことを特徴とするシステム。
  7. 請求項１に記載のシステムであって、
    前記プロセッサは、前記学習フェーズ実行プログラムを実行することで、
    前記学習画像であって、学習良品を撮像した学習良品画像に、擬似不良を合成した領域を前記ＲＯＩとする前記ＲＯＩ強調学習画像を生成する
    ことを特徴とするシステム。
  8. 請求項７に記載のシステムであって、
    前記メモリリソースは、画像処理フェーズ実行プログラムをさらに記憶し、
    前記プロセッサは、前記画像処理フェーズ実行プログラムを実行することで、
    前記処理画像と、当該処理画像を前記ＲＯＩ強調エンジンに入力することで得られる前記ＲＯＩのみが強調されたＲＯＩ強調処理画像である比較用画像と、を比較することにより、前記対象物が良品か不良品かを判別する
    ことを特徴とするシステム。
  9. 請求項８に記載のシステムであって、
    前記プロセッサは、前記画像処理フェーズ実行プログラムを実行することで、
    前記処理画像および前記比較用画像の差分画像に二値化処理を行って生成した二値化画像を用いて、前記対象物が良品か不良品かを判別する
    ことを特徴とするシステム。
  10. 請求項７に記載のシステムであって、
    前記プロセッサは、前記学習フェーズ実行プログラムを実行することで、
    相互に異なる前記擬似不良を合成した領域を前記ＲＯＩに指定し、前記ＲＯＩに対して行う画像強調処理の種類および画像強調の度合いが相互に異なる前記ＲＯＩ強調学習画像を出力するように、複数の前記ＲＯＩ強調エンジンに対して前記学習を行う
    ことを特徴とするシステム。
  11. １以上のプロセッサと、１以上のメモリリソースと、を有するシステムが行う画像処理方法であって、
    前記プロセッサは、
    学習用の対象物を撮像した学習画像を用いて、画像処理の対象を撮像した処理画像の注目領域に対応するＲＯＩ（Ｒｅｇｉｏｎ Ｏｆ Ｉｎｔｅｒｅｓｔ）のみを強調したＲＯＩ強調学習画像を生成するステップと、
    前記学習画像を入力した際、前記ＲＯＩ強調学習画像が生成されるようにＲＯＩ強調エンジンの内部パラメータを最適化するための学習ステップと、行う
    ことを特徴とする画像処理方法。
  12. 請求項１１に記載の画像処理方法であって、
    前記プロセッサは、
    前記処理画像を前記ＲＯＩ強調エンジンに入力し、当該ＲＯＩ強調エンジンから出力される前記ＲＯＩのみが強調されたＲＯＩ強調処理画像を取得するステップをさらに行う
    ことを特徴とする画像処理方法。
  13. １以上のプロセッサと、１以上のメモリリソースと、を有するシステムの前記プロセッサが前記メモリリソースから読み込んで実行するプログラムであって、
    前記プロセッサが実行する学習フェーズ実行プログラムは、
    学習用の対象物を撮像した学習画像を用いて、画像処理の対象を撮像した処理画像の注目領域に対応するＲＯＩ（Ｒｅｇｉｏｎ Ｏｆ Ｉｎｔｅｒｅｓｔ）のみを強調したＲＯＩ強調学習画像を生成し、
    前記学習画像を入力した際、前記ＲＯＩ強調学習画像が生成されるようにＲＯＩ強調エンジンの内部パラメータを最適化するための学習を行う
    ことを特徴とするプログラム。
  14. 請求項１３に記載のプログラムであって、
    前記プロセッサが実行する画像処理フェーズ実行プログラムは、
    前記処理画像を前記ＲＯＩ強調エンジンに入力し、当該ＲＯＩ強調エンジンから出力される前記ＲＯＩのみが強調されたＲＯＩ強調処理画像を取得する
    ことを特徴とするプログラム。
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