JP5712086B2 - 検査装置、検査方法および検査プログラム - Google Patents

Description

本願は、検査装置、検査方法および検査プログラムを開示する。

物品を多数取り扱う設備では、トレイを用いた物品のハンドリングが行われている。トレイ上の物品の有無を検知する技術としては、例えば、図１０のように、物品１０２を載せるトレイ１０１の上にある発光部１１０から光を照射し、トレイ１０１の下にある受光部１１１の出力に基づいて物品１０２の有無を検知する透過型の光学式センサを用いたものや、自ら発光した光の反射光の有無を検知する受発光部１１２の出力に基づいて物品１０２の有無を検知する反射型の光学式センサを用いたものがある。

また、製品を取り扱うラインでは、このような光学式センサの他に、例えば、撮像画像を解析して品質を管理する技術も提案されている（例えば、特許文献１−２を参照）。

特開２００７−１７０９２６号公報 特開平８−８５９９号公報

光学式センサを用いる場合、微小な物品を検出できない場合があり、また、センサが各物品の位置に対応して設置されていると様々な形のトレイに対応することが難しい。また、トレイ全体を映した画像を解析すると、様々な形のトレイに容易に対応できるが、各物品の画像の映り具合がトレイ中の物品の位置に応じて異なり、映り具合が一様でない場合があるため、物品の認識精度が十分でない場合がある。このため、例えば、トレイ上に適正な物品が搭載されているか否かを判定する場合に、従来の画像解析技術では、トレイに誤った物品が載っていてもこれを検出できない虞がある。

そこで、本願は、様々な形のトレイに対応可能であり、且つ、トレイ上の物品の適否の検出精度が向上する検査装置、検査方法および検査プログラムを提供することを課題とする。

本願は、次のような装置を開示する。
物品を載せたトレイを検査する検査装置であって、
検査対象のトレイを映した検査画像のデータを取得すると、記憶媒体に格納されている画像のデータであって、物品を適正に載置したトレイを映した第一の画像のデータと、物品を載置していないトレイを映した第二の画像のデータとにアクセスして、前記第一の画像のデータに対する前記検査画像のデータの近似度と前記第二の画像のデータに対する前記検査画像のデータの近似度とをそれぞれ算出し、算出した各近似度に基づいて前記トレイに載っている物品の有無および適否の少なくとも何れかを判定する判定処理部を備える、
検査装置。

なお、本願は、上記検査装置が実行する処理を方法の側面から捉えた検査方法、及び、上記検査装置が実行する処理をコンピュータプログラムの側面から捉えた検査プログラム
を開示する。

上記検査装置、検査方法および検査プログラムであれば様々な形のトレイに対応可能であり、且つ、トレイ上の物品の適否の検出精度が向上する。

検査装置を備えた荷姿変換機の構成図である。 荷姿変換機を示した図である。 検査装置が実行する処理フロー図である。 検査画像データの比較処理の一例を示した図である。 各部位の近似度を示した第一のグラフである。 各部位の近似度を示した第二のグラフである。 判定条件を示した表である。 各近似度の関係を同一軸上に示した第一の図である。 各近似度の関係を同一軸上に示した第二の図である。 光学式センサを用いた従来例を示した図である。

以下、検査装置、検査方法および検査プログラムの実施形態について説明する。以下に示す実施形態は、検査装置、検査方法および検査プログラムの一態様を例示するものであり、検査装置、検査方法および検査プログラムの技術的範囲を以下の態様に限定するものではない。

実施形態に係る検査装置を備えた荷姿変換機の構成を図１に示す。検査装置１０は、図１に示すように、荷姿変換機２０に備わっており、ＣＰＵ（Central Processing Unit）
１１（本願でいう「判定処理部」の一例である）やメモリ１２、入出力インターフェース１３を有している。検査装置１０は、メモリ１２に記憶されているコンピュータプログラムをＣＰＵ１１が実行することにより、トレイ１に載置された物品３の検査を行う。ＣＰＵ１１が実行するコンピュータプログラムは、メモリ１２に予め記憶されていてもよいし、その他の不揮発性記憶媒体から読み出したものであってもよい。

検査装置１０は、物品３を多数載せたトレイ１を撮像したカメラ２１の画像データを解析し、トレイ１に載置された物品３の適否を検査する。このため、カメラ２１やトレイ１を収容するスペースは、周囲の光の影響を受けないように光を遮る部材で覆われており、照度の安定した内部照明で照らされている。照度の安定した照明としては、例えば、ＬＥＤ（Light Emitting Diode）照明）を挙げることができる。ＬＥＤ照明であれば、１年以上の長期に渡って使用し続けても、検査装置１０による検査の支障が出ない範囲内で照度を保つことができる。カメラ２１によって撮像されたトレイ１上の物品３は、アーム２２やハンド２３を制御する荷姿変換機２０のハンドリング装置２４によって他のトレイ２へ移し替えられる。なお、荷姿変換機２０には、各種の警告を行う警告灯２５や各種の情報を表示するディスプレイ２６が備わっている。

図２は、特定のトレイ１に載った物品を他のトレイ２へ移し替える荷姿変換機２０を示したものである。荷姿変換機２０は、図２に示すように、特定のトレイ１に載った物品を他のトレイ２へ移し替えるものである。しかしながら、検査装置１０は、このような荷姿変換機２０のみならず、例えば、出荷する製品を載せたトレイの出荷前検査や、その他、物品を多数載せたトレイを検査対象とするあらゆる場面に適用することができる。検査装置１０は、例えば、図１に示したように、カメラ２１の画像に基づいてアーム２２やハンド２３を制御するハンドリング装置２４を備える荷姿変換機２０に適用する場合であれば
、荷姿変換機２０のカメラ２１で取得した画像データを利用することにより、トレイ１に載置された物品３の適否を検査することが可能である。この場合、検査装置１０は、荷姿変換機２０に既設されている制御装置のコンピュータ等で代用してもよい。

検査装置１０は、メモリ１２にロードされたコンピュータプログラムを実行すると、トレイ１を検査する際の基準となる２つの画像データをメモリ１２に展開する。ここで、メモリ１２に展開する２つの画像データのうち何れか一の画像データは、物品３を載せたトレイ１全体を撮像した画像データであり、以下、物品有りマスタ画像データ（本願でいう「第一の画像のデータ」の一例である）という。また、２つの画像データのうち何れか他方の画像データは、物品３を載せていないトレイ１全体を撮像した画像データであり、以下、物品無しマスタ画像データ（本願でいう「第二の画像のデータ」の一例である）という。物品有りマスタ画像データおよび物品無しマスタ画像データは、検査する物品を載せるトレイ１および物品３の形状や色、大きさに応じてそれぞれ予め用意したものである。すなわち、物品有りマスタ画像データは、正規の物品３を正規の位置に全て正しく載せたトレイ１全体をカメラ２１で撮像した画像データである。また、物品無しマスタ画像データは、何も載せていないトレイ１全体をカメラ２１で撮像した画像データである。

以下、メモリ１２にロードされたコンピュータプログラムをＣＰＵ１１が実行すると開始される処理フローを、図３の処理フロー図に沿って説明する。ＣＰＵ１１は、コンピュータプログラムを実行すると、トレイ１の画像データ（以下、検査画像データという。本願でいう「検査画像のデータ」の一例である）がカメラ２１にあるか否かを判定する（Ｓ１０１）。ＣＰＵ１１は、例えば、カメラ２１から送られる撮像完了の旨の信号の有無を検知することで、画像データの有無を判定する。ＣＰＵ１１は、検査画像データがカメラ２１から送られていることを検知すると、カメラ２１の画像データを取得し、メモリ１２に格納する（Ｓ１０２）。

ＣＰＵ１１は、メモリ１２に格納されている検査画像データを、メモリ１２に格納されている物品有りマスタ画像データと物品無しマスタ画像データのそれぞれと比較する（Ｓ１０３）。検査画像データの比較処理の一例を図４に示す。

すなわち、ＣＰＵ１１は、物品３を載せる各部位７の検査画像データを、物品有りマスタ画像データおよび物品無しマスタ画像データのそれぞれと対比する。より詳細には、ＣＰＵ１１は、検査画像データ中に多数ある各部位７の画像データのうち特定の部位７の画像データについて、物品有りマスタ画像データ中に多数ある各部位７のうち対応する部位７の画像データに対する近似度と、物品無しマスタ画像データ中に多数ある各部位７のうち対応する部位７の画像データに対する近似度とをそれぞれ算出する。例えば、図４に示す例であれば、ＣＰＵ１１は、検査画像データ中に多数ある各部位７Ａ〜７Ｄの画像データのうち、例えば部位７Ａの画像データについては物品有りマスタ画像データの部位７Ａの画像データに対する近似度と、物品無しマスタ画像データの部位７Ａの画像データに対する近似度とをそれぞれ算出する。部位７Ｂ〜７Ｄについても部位７Ａと同様である。

なお、近似度を算出する際の要素は、物品を映した画像データの近似度を定量的に比較し得るものであれば如何なるものであっても良く、例えば、平均コントラスト、最大コントラスト、画像中の物品３の大きさ、色合い、輪郭の位置、或いはこれらの組合せなどを例示できる。平均コントラスト、最大コントラスト、画像中の物品３の大きさの３つの要素を用いる場合は、例えば、各要素が既定の閾値の範囲内に入っているか否かを判定し、何れの要素についても既定の閾値の範囲内に入っていれば両画像データは近似していると判定してもよいし、或いは、平均コントラストと最大コントラストの何れかが既定の閾値の範囲内に入っており、更に物品３の大きさが既定の閾値の範囲内に入っていれば量が増データは近似していると判定するようにしてもよい。検査画像データの対比は、トレイ１
の各部位７についてそれぞれ行なうため、例えば、トレイ１が物品３を１００個（１０行×１０列）搭載するものであれば、一つのトレイ１について各部位７で１回ずつ、合計１００回行なわれることになる。

なお、物品有りマスタ画像データおよび物品無しマスタ画像データのそれぞれと対比する際の検査画像データは、例えば、トレイ１に隣接して設けたマーカーが映っている位置を特定し、このマーカーに対する相対的な位置関係に基づいて、検査画像データからトレイ１の特定の部位７の画像データを切り出すようにしてもよい。この場合、マーカーは、トレイ１上でカメラ２１から撮像可能な位置で、且つ、物品３を搭載する部位７以外の位置であれば、何れの箇所に設けてもよい。例えば、マーカーは、トレイ１の外縁近傍に設けることで、カメラ２１とトレイ１との相対的な位置関係を画像データから特定する際に用いることができる。

ＣＰＵ１１は、算出した各部位７の検査画像データの近似度が、予め定められている閾値の範囲内であるか否かの判定を行う。すなわち、ＣＰＵ１１は、各部位７の検査画像データについて、物品有り検査画像データに対する近似度が既定の閾値の範囲内であれば「物品有り」と判定し、範囲外であれば「物品無し」と判定する。また、物品無し検査画像データに対する近似度が既定の閾値の範囲内であれば「物品無し」と判定し、範囲外であれば「物品有り」と判定する。閾値は、多数の画像データをそれぞれ解析することにより人為的に決定したものであってもよいし、検査結果の妥当性をオペレータが定期的に評価することで検査装置１０が自動的に学習し、自律的に決定したものであってもよい。

ＣＰＵ１１が実行する判定処理を、物品有りマスタ画像データおよび物品無しマスタ画像データが図４のように示されている場合を例に挙げて説明する。すなわち、検査画像データに示される画像に映るトレイ１の部位７Ｄには物品有りマスタ画像データに示される物品３と同じ物品３が載っているものの、トレイ１の部位７Ａには物品３と異なる物品４が載っているものとする。また、部位７Ｂには何も載っておらず、部位７Ｃには物品３と異なる物品５が載っているものとする。なお、物品４は、物品３の形態とは異なっているものの、物品５に比べて物品３により近似した形態を有しているものとする。

各部位７Ａ〜Ｄの近似度を示した第一のグラフを図５に示す。図５のグラフは、各画像データの近似度を視覚的に説明するため、例示的に横軸を画像データ比較の際の要素とし、縦軸を各要素の大きさとして示し、各画像データの近似度を同一横軸上に視覚的に表現したものである。しかし、各画像データの近似度を表す際は、このような概念に限定されるものではない。すなわち、各画像データの近似度は、例えば、画像データの特徴量を現したベクトルの方向や大きさ、その他、画像解析に用いられるあらゆる概念で表現してもよい。

図４に示した例の場合、部位７Ｂには何も載っていないので、部位７Ｂの検査画像データは物品無しマスタ画像データと似ており、部位７Ｂの検査画像データの特徴は、物品無しマスタ画像データの特徴に概ね一致することになる。また、部位７Ｄには正規の物品３が載っているため、部位７Ｄの検査画像データは物品有りマスタ画像データと似ており、部位７Ｄの検査画像データの特徴は、物品有りマスタ画像データの特徴に概ね一致することになる。

また、部位７Ａには正規の物品３と異なる形態を有する非正規の物品４が載っているので、部位７Ａの検査画像データは物品有りマスタ画像データに似ている点が多く、部位７Ａの検査画像データの特徴は、物品有りマスタ画像データの特徴に近いものとなる。部位７Ｃについても部位７Ａと同様であるが、部位７Ｃに載っている非正規の物品５は形態が物品４よりも物品３に近似していないため、部位７Ｃの検査画像データの特徴は、部位７
Ａの検査画像データの特徴に比べて、物品無しマスタ画像データの特徴に近いものとなる。

各部位７Ａ〜Ｄの近似度を示した第二のグラフを図６に示す。例えば、物品３が載る部位７と照明とカメラ２１との相対的な位置関係や、物品３の形態、物品３やトレイ１で反射する照明の反射光の強さなどに起因し、物品有りと判定される範囲の一部と物品無しと判定される範囲の一部とが、図６に示すように互いに重複している場合が考えられる。物品有りあるいは物品無しと判定される範囲の閾値がこのように設定されている場合、物品５を物品３と誤認することは無いものの、物品４を物品３と誤認することになる。

そこで、ＣＰＵ１１は、次に示すような判定条件に従い、各部位７の適否を判定する。図７は、ＣＰＵ１１が用いる判定条件を示した表である。図７に示す判定条件は、以下のような思想に基づいて規定されている。

すなわち、正しい物品を映した検査画像データは、物品有りマスタ画像データに一致あるいは近似するものの、物品無しマスタ画像データに近似することは無い。また、物品を載せていないトレイを映した検査画像データは、物品無しマスタ画像データに一致あるいは近似するものの、物品有りマスタ画像データに近似することは無い。

一方、誤った物品を映した検査画像データは、基本的に物品有りマスタ画像データに近似すると考えられるものの、例えば、物品が正規のものより小さい場合や、物品の色がトレイ１の色に近似しているような場合、算出される近似度は、物品無しマスタ画像データに近い結果を示すことになると考えられる。

そこで、ＣＰＵ１１は、このような正規の物品と判定され得る非正規品の誤認を減らすため、検査画像データの近似度が物品有りと判定される範囲内にあっても、物品無しと判定される範囲内にもある場合には、当該検査画像データに映る物品は正規品でない蓋然性が高いので非正規品とみなすことにしている。

ＣＰＵ１１は、このような思想に基づいて規定された図７の表に示す判定条件に従い、トレイ１の各部位７を判定する（Ｓ１０４）。例えば、図４で示した部位７Ｄであれば、正規の物品３が載っているので、物品有りマスタ画像データを基にした物品有り判定の結果は「有り」で、物品無しマスタ画像データを基にした物品無し判定の結果は「無し」であり、部位７Ｄの判定結果は「物品有り」となる。また、部位７Ｂであれば、何も載っていないので、物品有りマスタ画像データを基にした物品有り判定の結果は「無し」で、物品無しマスタ画像データを基にした物品無し判定の結果は「無し」であり、部位７Ｂの判定結果は「物品無し」となる。

また、部位７Ｃであれば、物品３と形態が異なる物品５が載っているので、物品有りマスタ画像データを基にした物品有り判定の結果は「無し」で、物品無しマスタ画像データを基にした物品無し判定の結果は「有り」であり、部位７Ｃの判定結果は「違う物品有り」となる。また、部位７Ａであれば、形態が物品５よりも物品３に近似している物品４が載っているので、物品有りマスタ画像データを基にした物品有り判定の結果は「有り」で、物品無しマスタ画像データを基にした物品無し判定の結果は「有り」であり、部位７Ａの判定結果は「違う物品有り」となる。

ＣＰＵ１１は、特定のトレイ１にある全ての部位７の何れにおいても、判定結果が「物品有り」であるか否かを確認する（Ｓ１０５）。ＣＰＵ１１は、全ての部位７において判定結果が「物品有り」であれば、当該トレイ１には物品３が適正に載っていることをディスプレイ２６に表示する（Ｓ１０６）。また、ＣＰＵ１１は、特定のトレイ１にある全て
の部位７のうち少なくとも何れかの部位７における判定結果が「違う物品有り」あるいは「物品無し」であった場合、警告灯２５を点灯し、或いはディスプレイ２６に警告表示するなどしてオペレータに異常を報知する（Ｓ１０７）。

ＣＰＵ１１は、上記一連の処理（Ｓ１０１〜Ｓ１０７）を、全てのトレイ１について処理を終えるまで、あるいはオペレータによる停止操作が行われるまで繰り返す。以上のように構成される検査装置１０であれば、カメラ２１で映したトレイ全体の画像データを使って検査を実行しているので、各部位７にセンサを設ける場合に比べて様々な形のトレイに対応可能であるにも関わらず、検査対象の物品を映した画像を比較しただけでは正規の物品と誤認し得るような非正規の物品を、検査対象の物品が映っていない画像を用いることで検出し得るので、トレイに載っている物品の適否の検出精度が高まる。

なお、上記実施形態に係る検査装置１０では、ＣＰＵ１１が、メモリ１２に展開した物品有りマスタ画像データおよび物品無しマスタ画像データを検査画像データと比較していた。しかし、ＣＰＵ１１が検査画像データと比較するデータは、正規の物品が載っている状態の画像の特徴量および物品が載っていない状態の画像の特徴量を示したデータであれば如何なるものであってもよい。すなわち、上記物品有りマスタ画像データおよび物品無しマスタ画像データは、例えば、各部位７の平均コントラスト、最大コントラスト、あるいは物品の面積といった画像の特徴量のみを示すデータであってもよい。なお、ここでいう特徴量とは、画像に映っている物品が規定の物品であるか否かを画像解析で判別するに際に有用な画像データの特徴的なパラメータであり、画像に映った物品の解析にあたって有用なもの、例えば、平均コントラストや最大コントラスト、物品の面積、輝度、色調等が挙げられる。

また、上記実施形態に係る検査装置１０では、ＣＰＵ１１が、各画像データの比較に際して、平均コントラストや最大コントラスト、物品の面積を用いていた。しかし、ＣＰＵ１１が比較に際して用いる画像データの特徴量は、検査装置１０に要求される検査精度に応じて取捨選択してもよい。また、上記実施形態に係る検査装置１０が比較する画像データは、白黒の画像データであってもよいし、或いはカラーの画像データであってもよい。

また、上記実施形態に係る検査装置１０は、物品の有無および適否について検査しているが、例えば、物品の有無と物品の適否の何れかのみを検査するものであってもよい。また、上記実施形態に係る検査装置１０は、複数の部位７（例えば、トレイ１の全ての部位７）について検査してもよいし、特定の部位７（例えば、複数ある部位７の何れか一または複数の部位７）について検査してもよいし、部位７が一つしか設けられていないトレイについて検査してもよい。

なお、上記実施形態に係る検査装置１０は、物品の適否の判定にあたり、物品有りマスタ画像データに対する検査画像データの近似度と、物品無しマスタ画像データに対する検査画像データの近似度との相関関係に基づき、不適と判定した物品の特徴を以下のように特定してもよい。

図８は各近似度の関係を同一軸上に示した第一の図であり、図９は各近似度の関係を同一軸上に示した第二の図である。図８および図９では、物品有りマスタ画像データに対する検査画像データの近似度を符号Ａと表示し、物品無しマスタ画像データに対する検査画像データの近似度を符号Ｂと表示している。

例えば、物品有りマスタ画像に映っている物品が正規の物品よりも小さいことにより、物品有りマスタ画像にトレイが多く映り込んでおり、検査画像データの特徴が物品無しマスタ画像データの特徴に近いような場合、検査画像データの特徴点は、例えば、図８に示
すように、物品有りマスタ画像データの特徴点よりもやや物品無しマスタ画像データの特徴点の側へ近い位置になる。

一方、例えば、物品有りマスタ画像に映っている物品が正規の物品よりも大きいことにより、物品有りマスタ画像に僅かに映り込んでいたトレイが、検査画像データではまったく映り込んでいないような場合、検査画像データの特徴点は、例えば、図９に示すように、物品有りマスタ画像データの特徴点よりも更に物品無しマスタ画像データの特徴点から離れた位置になる。

ここで、図８に示す符号Ａ，Ｂの矢印と、図９に示す符号Ａ，Ｂの矢印とを比較すると明らかなように、図８の例の場合と図９の例の場合とでは符号Ａ，Ｂで示す矢印の位置関係が置き換わることが判る。そこで、上記実施形態に係る検査装置１０は、例えば、物品有りマスタ画像データに対する検査画像データの近似度の正負を示す符号と、物品無しマスタ画像データに対する検査画像データの近似度の正負を示す符号とを比較することにより、非正規物品と判定された画像データの物品が如何なる特徴を有するものであるのかについて判別するようにしてもよい。

《コンピュータが読み取り可能な記録媒体》
コンピュータその他の機械、装置（以下、コンピュータ等）に上記いずれかの機能を実現させるプログラムをコンピュータ等が読み取り可能な記録媒体に記録することができる。そして、コンピュータ等に、この記録媒体のプログラムを読み込ませて実行させることにより、その機能を提供させることができる。

ここで、コンピュータ等が読み取り可能な記録媒体とは、データやプログラム等の情報を電気的、磁気的、光学的、機械的、または化学的作用によって蓄積し、コンピュータ等から読み取ることができる記録媒体をいう。このような記録媒体のうちコンピュータ等から取り外し可能なものとしては、例えばフレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、ＤＶＤ、ブルーレイディスク（ブルーレイは登録商標）、ＤＡＴ、８ｍｍテープ、フラッシュメモリなどのメモリカード等がある。また、コンピュータ等に固定された記録媒体としてハードディスクやＲＯＭ（リードオンリーメモリ）等がある。

１，２，１０１・・トレイ：３，４，５，１０２・・物品：７，７Ａ，７Ｂ，７Ｃ，７Ｄ・・部位：１０・・検査装置：１１・・ＣＰＵ：１２・・メモリ：１３・・入出力インターフェース：２０・・荷姿変換機：２１・・カメラ：２２・・アーム：２３・・ハンド：２４・・ハンドリング装置：２５・・警告灯：２６・・ディスプレイ：１１０・・発光部：１１１・・受光部：１１２・・受発光部

Claims (5)

1. 物品を載せたトレイを検査する検査装置であって、
   検査対象のトレイを映した検査画像のデータを取得すると、記憶媒体に格納されている画像のデータであって、物品を適正に載置したトレイを映した第一の画像のデータと、物品を載置していないトレイを映した第二の画像のデータとにアクセスして、前記第一の画像のデータに対する前記検査画像のデータの近似度と前記第二の画像のデータに対する前記検査画像のデータの近似度とをそれぞれ算出し、算出した各近似度に基づいて前記トレイに載っている物品の有無および適否の少なくとも何れかを判定する判定処理部を備え、
   前記判定処理部は、
   前記各近似度のうち何れか一方の近似度に基づく物品の有無の判定結果が、前記各近似度のうち何れか他方の近似度に基づく物品の有無の判定結果と相反する場合に、前記トレイに載っている物品が不適である旨を判定する、
   検査装置。
2. 前記判定処理部は、画像を比較する際に用いる画像の特徴量である平均コントラスト、最大コントラスト、及び画像中の物品の大きさの少なくとも何れかについて予め定められた閾値の条件に基づいて、算出した前記各近似度に基づく物品の有無および適否の少なくとも何れかの判定を行なう、
   請求項１に記載の検査装置。
3. 前記判定処理部は、前記トレイ中の部位毎に予め定められた前記閾値の条件に基づいて、算出した前記各近似度に基づく物品の有無および適否の少なくとも何れかの判定を行なう、
   請求項２に記載の検査装置。
4. 物品を載せたトレイを検査する検査方法であって、
   検査対象のトレイを映した検査画像のデータを取得すると、記憶媒体に格納されている画像のデータであって、物品を適正に載置したトレイを映した第一の画像のデータと、物品を載置していないトレイを映した第二の画像のデータとにアクセスして、前記第一の画像のデータに対する前記検査画像のデータの近似度と前記第二の画像のデータに対する前
   記検査画像のデータの近似度とをそれぞれ算出し、算出した各近似度に基づいて前記トレイに載っている物品の有無および適否の少なくとも何れかを判定する判定ステップを有し、
   前記判定ステップでは、
   前記各近似度のうち何れか一方の近似度に基づく物品の有無の判定結果が、前記各近似度のうち何れか他方の近似度に基づく物品の有無の判定結果と相反する場合に、前記トレイに載っている物品が不適である旨を判定する、
   検査方法。
5. 物品を載せたトレイを検査する検査プログラムであって、
   コンピュータに、
   検査対象のトレイを映した検査画像のデータを取得すると、記憶媒体に格納されている画像のデータであって、物品を適正に載置したトレイを映した第一の画像のデータと、物品を載置していないトレイを映した第二の画像のデータとにアクセスして、前記第一の画像のデータに対する前記検査画像のデータの近似度と前記第二の画像のデータに対する前記検査画像のデータの近似度とをそれぞれ算出し、算出した各近似度に基づいて前記トレイに載っている物品の有無および適否の少なくとも何れかを判定する判定ステップを実行させ、
   前記判定ステップでは、
   前記各近似度のうち何れか一方の近似度に基づく物品の有無の判定結果が、前記各近似度のうち何れか他方の近似度に基づく物品の有無の判定結果と相反する場合に、前記トレイに載っている物品が不適である旨を判定させる、
   検査プログラム。

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