JP2758260B2 - 欠陥検査装置 - Google Patents

欠陥検査装置

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Description

【発明の詳細な説明】 〔発明の目的〕 （産業上の利用分野） この発明は、鋼板やアルミニウム板などの帯状物の表
面を光電的に走査、撮像して表面の欠陥を調べる欠陥検
査装置に関し、特に、欠陥の種類や等級（程度）の判定
の情報処理をニューラルネットで行う技術に関する。
（従来の技術） 従来の一般的な欠陥検査装置では、欠陥の種類および
程度の判定は、抽出された欠陥の特徴量を統計的に処理
したり、枝分れロジックを用いて行われている。この判
定の情報処理にニューラルネットを導入する場合、安易
に思いつくのは第４図に示すシステム構成である。
第４図において、検出器１は、矢印７方向に搬送され
る帯状の検査対象５の表面を光電的に走査、撮像する。
特徴抽出回路２は、検出器１の画像信号から検査対象５
の表面欠陥６の特徴量を抽出する。
第１のニューラルネット３は、抽出された特徴量を入
力として欠陥の種類を判定し、種類別の出力KD1〜KDmの
いずれかを発する。第２のニューラルネット４は、抽出
された特徴量を入力として欠陥の程度（等級）を判定
し、等級別の出力GD1〜GDlのいずれかを出力する。第
１、第２のニューラルネット3,4の重みパラメータは学
習によって決まる。
（発明が解決しようとする課題） 第４図のようなシステム構成の場合、学習に非常に時
間がかかるし、欠陥の程度の判定が適切に行えないとい
う問題がある。
熟練した検査員が目視で検査する場合、欠陥の種類に
よって等級判定のしかたを微妙に変えているが、第４図
のシステムにはこのように種類判定と等級判定とを結び
つける要素がなく、適切な等級判定が行えない。
この発明は前述した従来の問題点に鑑みなされたもの
で、その目的は、ニューラルネットの学習の収束が速
く、かつ欠陥の種類ごとに適切に等級判定を行えるよう
にした欠陥検査装置を提供することにある。
〔発明の構成〕
（課題を解決するための手段） そこでこの発明では、特徴抽出回路で抽出した特徴量
を第１のニューラルネットに入力して欠陥の種類を判定
するように構成するとともに、前記の特徴量と第１のニ
ューラルネットの判定出力とを第２のニューラルネット
に入力して欠陥の等級を判定するように構成した。
（作用） 第２のニューラルネットによる欠陥の等級判定には、
欠陥の特徴量だけでなく、第１のニューラルネットによ
る欠陥の種類の判定結果が反映する。つまり、欠陥の種
類ごとに異なる基準で等級判定を行うことができる。
（実施例） 第１図は本発明の基本的な実施例の構成を示してい
る。矢印７方向に搬送される検査対象５の表面を検出器
１で撮像し、その画像信号から特徴抽出回路２にて欠陥
６の特徴量を抽出するという構成は従来と同じである。
第１のニューラルネット３は、特徴抽出回路２で抽出
された特徴量（X1〜Xn）を入力とし、欠陥の種類を判定
して出力（Y1〜Ym）を発する。
第２のニューラルネット４は、特徴抽出回路２で抽出
された特徴量（X1〜Xn）と、第１のニューラルネット３
からの欠陥種類の判定出力（Y1〜Ym）とを入力とし、欠
陥種類ごとに欠陥の等級を判定して出力（Z1〜Zl）を発
する。
第１および第２のニューラルネット3,4は複数個のニ
ューロンからなるネットワークで、各入力に対する重み
パラメータは学習により決定される。第２のニューラル
ネット４としてフィードバック機構を持たない最も単純
なニューラルネットを採用した実施例を第２図に示して
いる。第２図において、第１ニューロン４−１から第ｌ
ニューロン４−ｌまでの各々は第１のニューラルネット
３からの欠陥種類の判定出力によってそれぞれ発火する
ものである。
第３図は第２のニューラルネット４についての他の実
施例を示している。ここには各欠陥種類ごとに等級判定
を行うためのｍ個のニューラルネット40−１〜40−ｍが
含まれている。各ニューラルネット40−１〜40−ｍは特
徴量（X1〜Xn）を入力として等級判定を行い、グレード
１からグレードｌまでの出力を択一的に発する。
各ニューラルネット40−１〜40−ｍのグレード１の各
出力のうちの１つのみが出力スイッチS1で選択されて出
力GD1となる。グレード２の各出力のうちの１つが出力
スイッチS2で選択されて出力GD2となる。以下同様にし
て、グレードｌの各出力のうちの１つが出力スイッチSl
で選択されて出力GDlとなる。
そして、出力スイッチS1〜Slは第１のニューラルネッ
ト３からの種類判定出力（Y1〜Ym）を受けて、その種類
に対応してニューラルネット40−１〜40−ｍのうちの該
当のものの出力を選択するように切換えられる。つま
り、種類判定出力Y1（ｉ＝１〜ｍ）が入力された場合、
ニューラルネット40−ｉの出力が等級判定出力（GD1〜G
Dl）となる。
〔発明の効果〕
以上詳細に説明したように、この発明の欠陥検査装置
では、熟練者が目視で検査するのと同様に、欠陥の種類
に合わせた適切な基準でもって欠陥の等級を適切に判定
することができる。また、ニューラルネットの学習の収
束も速い。
【図面の簡単な説明】
第１図は本発明の第１実施例の構成図、第２図は第２実
施例の構成図、第３図は第３実施例の要部構成図、第４
図は従来例の構成図である。 ３……第１のニューラルネット ４……第２のニューラルネット ４−１〜４−ｌ……ニューロン 40−１〜40−ｍ……ニューラルネット

Claims (3)

    (57)【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】検査対象物の表面を光電的に走査して撮像
    する検出器と、この検出器の画像信号から欠陥の特徴量
    を抽出する特徴抽出回路と、抽出された特徴量を入力と
    して欠陥の種類を判定出力する第１のニューラルネット
    と、前記特徴量と第１のニューラルネットの出力とを入
    力として欠陥の等級を判定出力する第２のニューラルネ
    ットとを備えた欠陥検査装置。
  2. 【請求項２】請求項１に記載の欠陥検査装置において、
    第２のニューラルネットの第１層の各ニューロンに第１
    のニューラルネット出力を分配するように構成したこと
    を特徴とする欠陥検査装置。
  3. 【請求項３】請求項１に記載の欠陥検査装置において、
    第２のニューラルネットとして欠陥の種類ごとに等級を
    判定する複数個のニューラルネットを設け、第１のニュ
    ーラルネットの出力により前記複数個のニューラルネッ
    トを選択的に動作させるように構成したことを特徴とす
    る欠陥検査装置。
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