JP6305252B2 - 目視検査技能向上支援システム及びこれを用いた目視検査技能向上支援方法並びに目視検査技能向上支援システム用プログラム - Google Patents

Description

本発明は、目視検査の検査員の検査技能向上を支援する目視検査技能向上支援システム、及びこれを用いた目視検査技能向上支援方法に関するものである。

近年、電子部品業界、家電業界、自動車業界、食品業界、家庭用品業界などの製品の各メーカーでは、製造した製品の不良品を工場や製造所などの生産拠点から出荷させないために、不良品検査として画像処理を用いた各種外観検査装置が導入されている。しかしながら、このような外観検査装置により各種製品を自動検査させるためには、その検査の条件出しや条件の設定が極めて煩雑であるという問題点があった。また、製品によっては良品と不良品の境目があいまいなものがあり、画像処理を用いて外観検査装置により自動で不良品検査するのに不向きな対象もあった。

一方、製品の出荷前に、あるいは製造過程の工程中に、製品の不良検査として目視検査が行われている。目視検査による不良品検査の利点は、教育や訓練により様々な製品や種々の検査に柔軟に対応できるとともに、熟練することにより高度な検査ができるようになることである。このような目視検査を実施できる検査員を教育あるいは訓練する方法としては、従来、オン・ザ・ジョブ・トレーニング（ＯＪＴ）やビデオ講義などが行われている。また、検査成績の記録を残し、その検査結果を目視検査の検査員にフィードバックすることで教育・訓練する場合もあった。

しかし、目視検査員に製品検査の教育や訓練を行って検査技能の向上を図るに際して、製造現場で実地訓練を行ったり、ビデオや実際の不良品サンプルを見せながら欠陥の具体的例を見せたりするだけでは、場当たり的になりやすく体系的な教育や訓練をしているとは言えなかった。また、このような教育や訓練を受けたとしても目視検査員の目視検査技能は属人性が高く、客観性があるとは言えなかった。その上、目視検査の教育や訓練をしたがどのタイミングで製造現場に検査員として投入すべきかの判断は、客観性が乏しいものという問題点もあった。さらに、教育や訓練の終了後は気が抜けてしまい、目視検査技能を維持することも難しく、教育や訓練を施す指導者も計画的にフォローしきれないという問題点もあった。

また、特許文献１には、被検査物の不良欠陥の画像や不良欠陥分類名称を含むデータ項目の集合からなる不良欠陥情報からなり、データ項目を検索キーとして検索、および不良欠陥毎に各データ項目を登録可能な不良欠陥データベースと、そのデータ項目もしくはその統計データを検索キーとして検索して該当する不良欠陥を表示するための検索表示手段、および目視検査中に見つけた不良欠陥の各データ項目を記録し前記不良欠陥データベースに追加するための不良欠陥登録手段からなる目視検査支援システムが開示されている。また、この目視検査支援システムによれば、限度見本のデータ項目を検索して表示することにより、良否判定に迷うような被検査物との比較を容易にすることができ、目視検査中に見つけた不良欠陥のデータ項目をすぐに登録することにより、あまり負担なく不良欠陥のデータ項目を収集できるとされている。（特許文献１の特許請求の範囲の請求項１、明細書の段落００１３、００１６、図面の図１等参照）。

しかし、特許文献１の目視検査支援システムは、限度見本を表示することにより、良否判定に迷うような被検査物との比較を容易にすることができるものの、前述の目視検査の問題点である目視検査員の技能向上を客観的に行うことや、目視検査技能の維持、計画的に教育や訓練を行うことが困難であるという問題点を解決することができるものではなかった。

特開２００６−３３７２３５号公報

そこで、本発明は、上述した問題に鑑みて案出されたものであり、その目的とするところは、目視検査員の被訓練者を効果的に教育・訓練して目視検査の技能向上を図り、被訓練者の技能習得を客観的に評価・判断することができ、かつ、目視検査技能の維持・向上や、計画的に検査員の教育や訓練を行うことが容易となる目視検査技能支援システム、及びこれを用いた目視検査技能支援方法を提供することにある。

請求項１に記載の目視検査技能向上支援システムは、被検査物の画像データなどの情報を記憶する記憶装置と、前記画像データなどの情報を表示する表示装置と、被検査物の良・不良の別などの前記画像データに関連する関連情報を入力する入力装置と、これらに接続されてこれらを制御する制御装置と、を備え、目視検査の検査員の技能向上を支援する目視検査技能向上支援システムであって、前記関連情報に基いて、前記記憶装置に記憶された画像データから所定の画像データを選択して前記表示装置に表示する画像選択表示手段と、この画像選択表示手段により選択表示された画像データにより示された被検査物の良・不良を目視検査の検査員の被訓練者が選択する良否選択手段と、を備えるとともに、前記記憶装置は、前記画像選択表示手段が選択した所定数量の前記画像データを被検査物の製造ラインにおける製品の流れる速度に応じた所定の時間毎に表示する一連のデータである番組として記憶しており、前記良否選択手段で前記被訓練者が選択した良・不良から、前記関連情報として記録された被検査物の良・不良の別に基づき正答又は誤答の判定に加え、前記関連情報の良・不良の別の情報が不良となっている場合、前記所定の時間内に良又は不良の何れも選択されなかった場合に「見逃し」と判定し、関連情報の良・不良の別の情報が良となっている場合、前記所定の時間内に良又は不良の何れも選択されなかった場合に「未検査」と判定して前記被訓練者の目視検査の技能を判定する技能判定手段を備えることを特徴とする。

請求項２に記載の目視検査技能向上支援システムは、被検査物の画像データなどの情報を記憶する記憶装置と、前記画像データなどの情報を表示する表示装置と、被検査物の良・不良の別などの前記画像データに関連する関連情報を入力する入力装置と、これらに接続されてこれらを制御する制御装置と、を備え、目視検査の検査員の技能向上を支援する目視検査技能向上支援システムであって、前記関連情報に基いて、前記記憶装置に記憶された画像データから所定の画像データを選択して前記表示装置に表示する画像選択表示手段と、この画像選択表示手段により選択表示された画像データにより示された被検査物の良・不良を目視検査の検査員の被訓練者が選択する良否選択手段と、を備えるとともに、前記良否選択手段で前記被訓練者が選択した良・不良から、前記関連情報として記録された被検査物の良・不良の別に基づき、前記被訓練者の目視検査の技能を判定する技能判定手段と、前記関連情報に基いて前記記憶装置に記憶された被検査物の画像データ同士を比較して被検査物の欠陥部分の画像を抽出する欠陥抽出手段を備えることを特徴とする。

請求項３に記載の目視検査技能向上支援システムは、被検査物の画像データなどの情報を記憶する記憶装置と、前記画像データなどの情報を表示する表示装置と、被検査物の良・不良の別などの前記画像データに関連する関連情報を入力する入力装置と、これらに接続されてこれらを制御する制御装置と、を備え、目視検査の検査員の技能向上を支援する目視検査技能向上支援システムであって、前記関連情報に基いて、前記記憶装置に記憶された画像データから所定の画像データを選択して前記表示装置に表示する画像選択表示手段と、この画像選択表示手段により選択表示された画像データにより示された被検査物の良・不良を目視検査の検査員の被訓練者が選択する良否選択手段と、を備えるとともに、前記良否選択手段で前記被訓練者が選択した良・不良から、前記関連情報として記録された被検査物の良・不良の別に基づき、前記被訓練者の目視検査の技能を判定する技能判定手段と、前記記憶装置に記憶された被検査物の画像データから抽出された欠陥部分の画像データを加工する加工手段を備えることを特徴とする。

請求項４に記載の目視検査技能向上支援システムは、請求項１乃至３の何れかに記載の発明において、前記記憶装置は、前記技能判定手段で判定した結果を前記被訓練者毎に記憶することを特徴とする。

請求項５に記載の目視検査技能向上支援システムは、請求項１乃至４の何れかに記載の発明において、前記記憶装置に記憶された被検査物の画像データと、これらの画像データから抽出された欠陥部分の画像データと、を組み合わせて擬似サンプルを合成する画像合成手段を備えることを特徴とする。

請求項６に記載の目視検査技能向上支援システムは、請求項１乃至５の何れかに記載の発明において、前記記憶装置に記憶された被検査物の画像データと、これらの画像データから抽出された欠陥部分の画像データと、を組み合わせて擬似サンプルを合成する画像合成手段を備えることを特徴とする。

請求項７に記載の目視検査技能向上支援システムは、請求項１又は６に記載の発明において、前記関連情報と前記番組の画像データ数や表示される時間間隔に基いて前記番組に難易度を設定する難易度設定手段を備えることを特徴とする。

請求項８に記載の目視検査技能向上支援方法は、請求項１乃至７の何れかに記載の目視検査技能向上支援システムを用いて、前記表示装置に被検査物の画像データを表示しつつ前記被訓練者を教育・訓練することを特徴とする。

請求項９に記載の目視検査技能向上支援方法は、請求項８に記載の発明において、前記良否選択手段により、前記被訓練者が前記表示装置に表示された被検査物の画像データの良・不良を選択し、前記技能判定手段により、前記関連情報として記録された良・不良の別に基づき、前記選択から前記被訓練者の目視検査の技能を判定することを特徴とする。

請求項１０に記載の目視検査技能向上支援システム用プログラムは、請求項１乃至７の何れかに記載の目視検査技能向上支援システムにおいて、前記制御装置に、前記画像選択表示手段と、前記良否選択手段と、前記技能判定手段として機能させるための目視検査技能向上支援システム用プログラムであることを特徴とする。

請求項１〜１０に記載の発明によれば、目視検査員の被訓練者を効果的に教育・訓練して目視検査の技能向上を図ることができるとともに、被訓練者の目視検査の技能を判定する技能判定手段を備えているので、被訓練者の技能習得を客観的に評価・判断することができる。また、目視検査技能の維持・向上や、計画的に検査員の教育や訓練を行うことが容易となる。このため、目視検査員の能力のバラツキが少なくなり出荷される被検査物の品質が安定する。
それに加え、所定数量の前記画像データを被検査物の製造ラインにおける製品の流れる速度に応じた所定の時間毎に表示する一連のデータである番組として記憶しているので、製造ラインにおける製品の流れる速度に応じたテンポで表示される番組により目視検査員の被訓練者の教育・訓練を行うことができるので、実際の製造現場に近い状態で被訓練者の教育・訓練を行うことができる。また、製造現場で目視検査をすることが許される段階であるか否かの判断を容易かつ的確に行うことができる。また、製造現場の状況をビデオに撮るといった手間を省くことができるうえ、不良品の欠陥サンプルを効率よくビデオの中に納められないという問題も解決することができる。

特に、請求項２に記載の発明によれば、前記作用効果に加え、欠陥抽出手段を備えているので、オペレータが被検査物の画像データから欠陥部分の画像を抽出する時間を節約することができる。

特に、請求項３に記載の発明によれば、前記作用効果に加え、加工手段を備えているので、オペレータが欠陥部分の画像データを加工する時間を節約することができる。

特に、請求項４に記載の発明によれば、技能判定手段で判定した結果を前記被訓練者毎に記憶しているので、目視検査の被訓練者の技能向上の段階が個別に客観的かつ継続的に記録されているため、目視検査技能の維持・向上や、計画的に検査員の教育や訓練を行うことがさらに容易となる。
また技能判定手段で判定した結果を被訓練者毎に記憶しているので、被訓練者全員を総合的に比較することにより、そもそも目視検査が可能な検査項目であるのかどうかの判断も行うことができる。すなわち検査対象の欠陥が小さすぎる、複雑すぎる、薄すぎるなど、熟練したほとんどの被訓練者ができない検査項目であるならば目視検査対象から外すべきであると判断することもできる。

特に、請求項５に記載の発明によれば、擬似サンプルを合成する画像合成手段を備えているので、欠陥サンプルの収集に掛かる手間を省くことができるとともに、発生することが極めて稀な不良サンプルや複数の欠陥が混在する不良サンプルも容易に作成することができるため、目視検査の検査員の技能向上を飛躍的に図ることができる。
目視検査員の被訓練者に対し、教育・訓練する際に必要な不良品サンプルは、製造現場で体系的、段階的に集められるとは限らないが、請求項３に記載の発明によれば、たとえ、不良サンプルの数が少なくても採取したデータを画像合成手段により加工・合成することによって、不良サンプルを作成してデータベースなどの記憶手段に追加登録することができる。このため、十分な量の不良サンプルを使って効果的な教育・訓練を施すことができる。

特に、請求項６に記載の発明によれば、番組生成手段を備えているので、オペレータが、被訓練者の教育・訓練に必要か否かを判断し、不良品サンプルの画像を選択する労力と時間を節約することができる。

特に、請求項７に記載の発明によれば、難易度設定手段を備えているので、番組を見ながらオペレータが難易度を設定する時間を節約できるとともに、オペレータが複数いることにより個々の判断の違いから難易度の統一性が取れなくなるといったおそれが無くなる。

特に、請求項８に記載の発明によれば、被訓練者が目視検査員の脇に補助とし製造ラインで実地訓練する場合と相違して、質疑応答の時間を取ることができるとともに、製造ラインの歩留まりを悪化させるおそれもない。

特に、請求項９に記載の発明によれば、被訓練者の目視検査の技能に対して客観的な判断が可能となり、目視検査技能の維持・向上や、計画的に検査員の教育や訓練を行うことが容易となる。

特に、請求項１０に記載の発明によれば、一般的な制御装置を目視検査技能向上支援システムとして構築することができる。

本発明の実施の形態に係る目視検査技能向上支援システムの概略構成を示すブロック図である。 同上の目視検査技能向上支援システムの記憶装置に記憶されている画像と、その関連情報を示す情報テーブルである。 同上の目視検査技能向上支援システムのＣＰＵ機能を示すブロック図である。 同上の目視検査技能向上支援システムの技能判定手段の判定手順を示すフローチャートである。 同上の目視検査技能向上支援システムの記憶装置に記憶されている画像から抽出した画像と、その画像処理を示す情報テーブルである。 同上の目視検査技能向上支援システムの記憶装置に記憶されている画像から合成した擬似サンプルと、その画像処理情報を示す情報テーブルである。 同上の目視検査技能向上支援システムの記憶装置に記憶されている被訓練者毎の情報テーブルである。 同上の目視検査技能向上支援システムの記憶装置に記憶されている被訓練者の成績の推移を表すグラフである。 実施の形態に係る目視検査技能向上支援方法を示すフローチャートである。

以下、本発明に係る目視検査技能向上支援システム及びこれを用いた目視検査技能向上支援方法並びに目視検査技能向上支援システム用プログラムを実施するための一実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。

先ず、図１〜図８を用いて、本発明の実施形態に係る目視検査技能向上支援システム及び目視検査技能向上支援システム用プログラムについて説明する。

図１に示すように、実施の形態に係る目視検査技能向上支援システム１は、一般的なパソコンとその周辺機器からなり、工場等で生産される様々な製品の目視検査の検査員の技能向上を支援するシステムである。また、ユーザは、技能向上のために教育・訓練を受ける目視検査員である被訓練者、及び、このシステムを使用して被訓練者を技能向上のために教育・訓練するオペレータである。このオペレータは、被検査物の欠陥等を熟知している必要があるため、品質管理担当者又は熟練した目視検査員であることが好ましい。

この目視検査技能向上支援システム１は、制御装置であるパソコンなどの一般的なコンピュータ１０と、表示装置であるモニタ２と、入力装置であるキーボード３及びマウス４と、出力装置であるプリンタ５など、から構成されている。また、コンピュータ１０は、これらのモニタ２と、キーボード３と、マウス４と、プリンタ５などと、外部への出力端子及び外部からの入力端子を有したそれぞれ適宜なインターフェイスを介して、ＵＳＢケーブルなどの有線又は無線により接続されている。

また、このコンピュータ１０は、中央制御装置であるＣＰＵ１０ａと、いわゆる二次記憶装置であるハードディスク１０ｂと、を備えており、所定のプログラムがインストールされることで、後述の所定の手段として機能するものである。勿論、記憶装置は、コンピュータ１０内に備え付けられたハードディスク１０ｂに限られず、外部記憶装置であっても構わないし、半導体メモリを利用したソリッドステートドライブ（ＳＳＤ：Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）などの他方式の記憶装置であっても構わない。要するに、記憶装置は、一定期間情報を記憶することができるものであればよい。また、ハードディスク１０ｂは、パテーション等で、後述の手段や機能毎に領域が分割されていても良いし、コンピュータの内部、外部を問わず、複数のハードディスクから構成されていても構わない。

このハードディスク１０ｂには、デジタルカメラなどの撮影装置で撮影した被検査物の画像データが、図示しないインターフェイスを介して入力され、保存・記憶されている。さらに、ハードディスク１０ｂには、キーボード３及びマウス４を通じて、それぞれの画像データに関連する関連情報が付加され、保存・記憶されている。付加される関連情報は、図２に示すように、画像ＩＤ番号と、画像に加え、良・不良の別と、品質レベルと、欠陥名称と、種類と、長さ・大径と、太さ・小径と、濃淡と、色の情報である。なお、品質レベルとは、欠陥の大きさや色の濃淡などの違いに起因した発見し易さを段階的に数値化したものである。

次に、図３を用いて、目視検査技能向上支援システム１におけるコンピュータ１０の各機能について説明する。コンピュータ１０は、基本的な必須機能である画像選択表示手段１１と、良否選択手段１２と、技能判定手段１３と、その他の必須機能ではないユーザフレンドリーな機能である欠陥抽出手段１４と、加工手段１５と、画像合成手段１６と、番組生成手段１７と、難易度設定手段１８と、して機能する。

先ず、目視検査技能向上支援システム１の必須機能である画像選択表示手段１１と、良否選択手段１２と、技能判定手段１３について説明する。

（画像選択表示手段）
画像選択表示手段１１は、ハードディスク１０ｂに記憶された被検査物の複数の画像データの中から前述の関連情報に基いて所定の画像データを選択してモニタ２に表示する手段である。具体的には、例えば、不良サンプルを表示する場合には、画像選択表示手段１１として機能するコンピュータ１０のＣＰＵ１０ａは、ハードディスク１０ｂに記憶された関連情報のうち、良・不良の別に入力・記憶されている情報が不良となっている画像データの中から、乱数等を利用してアトランダムに、ある画像ＩＤ番号の画像データを選択し、その画像をモニタ２に表示するよう制御する。

（良否選択手段）
良否選択手段１２は、モニタ２に表示された画像データにより示された被検査物の良・不良を被訓練者が選択する手段である。具体的には、良否選択手段１２として機能するＣＰＵ１０ａは、画像選択表示手段１１で選択・表示された特定の画像ＩＤ番号の画像データとともに、良を示す良アイコンと不良を示す不良アイコンのそれぞれのアイコンをモニタ２に表示するよう制御する。

次に、モニタ２に表示された被検査物の画像を見た被訓練者は、マウス４等を利用して良アイコン又は不良アイコンの何れかのアイコンをクリックする。クリックされるとその信号に基いて、良否選択手段１２として機能するＣＰＵ１０ａは、何れのアイコンがクリックされたかをハードディスク１０ｂに記録するよう制御する。

また、ハードディスク１０ｂには、被訓練者のＩＤ番号など個人を特定する情報が記憶されており、良否選択手段１２として機能するＣＰＵ１０ａは、画像選択表示手段１１により表示された画像と、クリックされたアイコンとが、被訓練者毎にハードディスク１０ｂに記憶されるように制御する。

なお、モニタ２に表示される良アイコン等をクリックすることで画像データにより示された被検査物の良・不良を選択するのではなく、コンピュータ１０と有線又は無線により接続された専用スイッチを設け、この専用スイッチをスイッチングすることにより、良・不良を選択するようにしても構わない。

（技能判定手段）
技能判定手段１３は、良否選択手段１２で被訓練者が選択した良・不良、即ち、クリックしたアイコンから、関連情報としてハードディスク１０ｂに記録された被検査物の良・不良の別に基づき、被訓練者の選択が正答又は誤答であるかを判定し、被訓練者の目視検査の技能を判定する手段である。

具体的には、図４に示すように、画像選択表示手段１１で選択・表示された画像が示す被検査物が、不良品である場合、即ち、関連情報の良・不良の別の情報が不良となっている場合、技能判定手段１３として機能するＣＰＵ１０ａは、良アイコンがクリックされたときに誤答と判定し、不良アイコンがクリックされたときに正答と判定する。また、所定時間内に何れのアイコンもクリックされなかった場合は、「見逃し」と判定する。

また、画像選択表示手段１１で選択・表示された画像が示す被検査物が、良品である場合、即ち、関連情報の良・不良の別の情報が良となっている場合、技能判定手段１３として機能するＣＰＵ１０ａは、良アイコンがクリックされたときに正答と判定し、不良アイコンがクリックされたときに誤答と判定する。また、所定時間内に何れのアイコンもクリックされなかった場合は、「未検査」と判定する。

次に、目視検査技能向上支援システム１の必須機能ではないコンピュータ１０の各機能について説明する。コンピュータ１０の後述のこれらの機能は、通常オペレータが行う作業の代替機能であり、実施の形態に係る目視検査技能向上支援システム１では、所定のプログラムがインストールされることでコンピュータ１０が、オペレータの代わりに行ってオペレータの作業の手間を軽減するものである。

（欠陥抽出手段）
欠陥抽出手段１４は、関連情報の良・不良の別の情報が、良と入力・保存されている画像データと、不良と入力・保存されている画像データや新たにデジタルカメラ等から入力された画像データを比較して、欠陥部分の画像を抽出する手段である。

具体的には、欠陥抽出手段１４として機能するＣＰＵ１０ａは、図２に示す画像ＩＤ番号００００７の画像と比較して、図２に示す画像ＩＤ番号００００５の画像から被検査物の欠陥部分である亀裂画像を抽出し、図５に示す画像ＩＤ番号２０００５の抽出として、ハードディスク１０ｂに記憶する。

なお、被検査物の欠陥は、多岐に亘るため、オペレータが、抽出した欠陥部分の画像を確認・修正できるようになっていることが好ましい。また、コンピュータ１０により自動で行うのではなく、オペレータが、被検査物の画像データから欠陥部分をクリックするなどして切り出して抽出しても構わない。

（加工手段）
加工手段１５は、欠陥抽出手段１４で抽出した欠陥部分の画像データを加工する手段である。ここで、加工とは、拡大（膨張）、縮小、回転、明度調整（明るく、暗く）、境界線の線幅の調整（太く、細く）等の画像処理を施すことを指している。

具体的には、加工手段１５として機能するＣＰＵ１０ａは、図５に示すように、欠陥抽出手段１４で抽出した亀裂画像（異物画像）を拡大、縮小、所定角度回転、明度調整のため明るく、暗く、亀裂太さ（異物の境界線）を太く、細くしたうえ、それぞれの画像をハードディスク１０ｂに記憶する。勿論、コンピュータ１０により自動で行うのではなく、オペレータが、画像編集ソフト等を利用して抽出した欠陥画像に適宜画像処理を施しても構わない。

（画像合成手段）
画像合成手段１６は、良・不良の別の情報が良である被検査物の画像データと、加工手段１５で加工した欠陥画像の画像データを、ハードディスク１０ｂから読み出し、これらの画像を組み合わせて合成し、被検査物の不良サンプルとして擬似サンプルを生成する手段である。

具体的には、画像合成手段１６として機能するＣＰＵ１０ａは、例えば、図６に示すように、図２で示した良・不良の別の情報が、良である画像ＩＤ番号が００００７の画像を及び加工手段１５で回転加工した亀裂画像をハードディスク１０ｂからそれぞれ読み出し（呼び出し）たうえ、画像ＩＤ番号が００００７の画像を主画像として回転加工した亀裂画像を組み合わせて合成し、画像ＩＤ番号が３０１０５の画像データからなる擬似サンプルを生成する。

同様に、画像合成手段１６として機能するＣＰＵ１０ａは、図６に示すように、画像ＩＤ番号が００００７の画像を及び加工手段１５で縮小加工した異物画像をハードディスク１０ｂからそれぞれ読み出したうえ、画像ＩＤ番号が００００７の画像を主画像として縮小加工した異物画像を組み合わせて合成し、画像ＩＤ番号が３０１０６の画像データからなる擬似サンプルを生成する。

このように、画像合成手段１６は、良・不良の別の情報が良である被検査物の画像データを主画像として、ハードディスク１０ｂに記憶されている欠陥画像を加工した画像をアトランダムに組み合わせて、擬似サンプルを生成する。このため、不良サンプルを収集する手間を省くだけでなく、不良サンプルを合成する手間を省いて、容易に不良サンプルを生成することができる。

（番組生成手段）
番組生成手段１７は、画像選択表示手段１１が選択した所定数量の画像データを被検査物の目視検査の状況に応じた所定の時間間隔毎に表示する一連のデータである番組を自動で生成する手段である。なお、画像選択表示手段１１が選択可能な画像データには、画像合成手段１６で生成された擬似サンプルも含まれる。

具体的には、目視検査を行う製造ラインにおける検査物の目視検査の状況、例えば、ベルトコンベヤに１分間あたり１００個の製品が流れている場合は、１分間あたり１００個の画像データを表示するように、番組生成手段１７として機能するＣＰＵ１０ａが、画像選択表示手段１１でハードディスク１０ｂに記憶されている画像データをアトランダムに選択してモニタ２に表示するように制御する。また、良・不良の別の情報を参照することで、アトランダムに表示される画像の良・不良の割合を調整できるようにすると好ましい。

勿論、コンピュータ１０により自動で番組生成するのではなく、オペレータが、画像選択表示手段１１でモニタ２に選択表示された画像を見て、番組に入れるべき画像か否かを画像データが所望の画像数に達するまで、次々に判断してからなる番組を決定してもよい。

（難易度判定段）
難易度設定手段１８は、関連情報と番組の画像データの数や表示される時間間隔に基いて、番組に難易度を設定する手段である。具体的には、難易度設定手段１８として機能するＣＰＵ１０ａは、画像データの数が多く、表示される画像の時間間隔が短くなるに従って難易度が高くなるように設定されている。また、画像における欠陥の見にくさやその量によっても難易度が高くなるように設定されている。

勿論、コンピュータ１０により自動で番組に難易度を設定するのではなく、オペレータが、番組を見て、人為的に決定してもよい。但し、コンピュータ１０により自動で番組に難易度を設定することができれば、オペレータ等が、番組を見て難易度を設定する手間が省けるだけでなく、複数のオペレータの個人差がでることなく、客観的な判断により、難易度を設定することができる。

（データの保存）
次に、図７、図８を用いて、ハードディスク１０ｂに保存される情報について詳述する。図７に示すように、ハードディスク１０ｂには、技能判定手段１３の判定結果など被訓練者に関する情報が情報テーブルとして被訓練者毎に記憶されている。

図７に示す画像総数とは、番組の画像総数であり、正答数、誤答数、見逃し数、未検査数とは、技能判定手段１３で、正答、誤答、見逃し、又は未検査と判定した数であり、正答率、誤答率、見逃し率、未検査率とは、画像総数あたりの、正答、誤答、見逃し、又は未検査の数を百分率で表したものである。また、技能評価結果とは、難易度レベルと、正解率と、誤判定率と、見逃し率と、未検査率を総合評価したもので、たとえば１００を最高値として段階的に表したものである。

このように、被訓練者の技能のレベルを数値化することで、例えば、他者に指導することが許される指導者レベル、実製造現場で十分に目視検査者として業務を遂行できる実践レベル、実製造現場で目視検査を行うには十分といえない準備段階であるリフレッシュレベルなど、被訓練者の目視検査のレベルを客観的、定量的に把握することができる。

また、このように被訓練者の技能のレベルを数値化するとともに、被訓練者に関する情報が情報テーブルとして被訓練者毎に記憶されているので、図８に示すように、訓練日毎に各被訓練者の技能のレベルの推移を容易にグラフ化して把握することができ、被訓練者の技能習得を客観的に評価・判断することができる。また、目視検査技能の維持・向上や、計画的に検査員の教育や訓練を行うことが容易となる。このため、目視検査員の能力のバラツキが少なくなり出荷される被検査物の品質が安定する。

次に、前述の実施の形態に係る目視検査技能向上支援システム１を用いた本発明の実施の形態に係る目視検査技能向上支援方法について説明する。

（画像の取り込み、関連情報の付加工程）
従来は、目視検査員に目視検査の教育と訓練を行う際に、各製品の欠陥サンプルを保有する必要があり、これは現品であることから経時劣化をきたすという問題があった。この問題を解決する手段として、製品の欠陥サンプルを写真に撮り、これをアルバムのように貼り付けてマニュアル化したものが使われるようになっている。しかし、サンプルが増えるたびにこれら欠陥サンプルの写真を追加しなければならず、手間が掛かるという問題があった。また、このようなマニュアルは、物理的にかさばるため、取り扱いにくいという問題もあった。

そこで、本実施の形態に係る目視検査技能向上支援方法では、目視検査の教育と訓練において、製品の良品と不良品の現品を見せるのではなく、それら製品の良品と不良品の画像データをコンピュータ１０内のハードディスク１０ｂに保存し、これを利用して目視検査の教育・訓練を行う。

先ず、本実施の形態に係る目視検査技能向上支援方法では、デジタルカメラ等で撮影した被検査物の画像データを、インターフェイスを介して、コンピュータ１０内のハードディスク１０ｂに取り込む。次に、取り込んだ画像データの関連情報を、品質管理担当者又は熟練の目視検査員であるオペレータが入力手段を通じて付加・入力する。付加する画像データの関連情報は、前述のように、図２に示す画像ＩＤ番号と、画像データに加え、良・不良の別と、品質レベルと、欠陥名称と、種類と、長さ・大径と、太さ・小径と、濃淡と、色の情報である。

なお、不具合や欠陥のない被検査物の画像データを登録しておき、新たに取り込んだ被検査物の画像データの良・不良の別を、コンピュータ１０により自動で判別するようにしてもよい。しかし、背景技術で述べたように、検査の条件出しや条件の設定が極めて煩雑であるため、本実施の形態に係る目視検査技能向上支援方法では、熟練の目視検査員である目視検査技能向上支援システム１のオペレータが、画像データを見て、良・不良の別を判別し、その他の情報と合わせて入力するようにしている。

また、製造現場は日々変化しており、例えば、製品の材料、製造に関わる機械、製造方法、製造に関わる人員が変化すると製品の品質に影響する。この影響により製品に不良品が発生する可能性があり、いち早くこれを目視検査員全員に周知徹底させる必要がある。しかし、本実施の形態に係る目視検査技能向上支援方法では、このように画像データに関連情報を付加して記憶媒体に記憶・保存させておくことにより、デジタルカメラを用いて実際に発生した不良品を撮像し画像として取り込むことができるため、短期間の内に不良品を排除して出荷する製品の品質安定に貢献することができる。

（画像データの加工工程）
次に、図２、図３、図５等を用いて、画像データの加工工程について説明する。被訓練者に対して、製品の良品、不良品を判断するための教育や訓練を行う場合、欠陥の種類ごとに欠陥の大きさや欠陥のレベルの違うものを体系的に揃えることが必要である。しかし、教育と訓練を行うタイミングに合わせて製造現場から適切な不良サンプルが集まるとは限らないという問題があった。そのため、製造現場では、できるだけ多くの不良サンプルを長期間採取するということが行われているが、それでもなお必要とするサンプルが集まらないという問題があった。特に、複数の欠陥を有した不良品は発生することも稀であるため収集には時間と労力がかかっていた。

そこで、本実施の形態に係る目視検査技能向上支援方法では、前述の画像の取り込み、関連情報の付加工程で、ハードディスク１０ｂに保存した被検査物の画像データに、加工手段１５で加工を施すことにより、不良サンプルとして集められなかった欠陥を人工的に作り出す。先ず、この画像データの加工工程では、前述の画像の取り込み、関連情報の付加工程において入力・記憶された画像データを基に、欠陥部分の画像を欠陥抽出手段１４で抽出し、その抽出した画像を加工手段１５で加工する。

例えば、欠陥抽出手段１４により、図２に示す良・不良の別の情報が、良と入力された画像ＩＤ番号００００７の画像データ（又は予め被検査物の合格基準として登録した画像データ）と、新たに取り込んだ画像データと、を比較して欠陥部分の画像を抽出する。具体的には、図２に示す画像ＩＤ番号００００７の画像データ等と比較して、図２に示す画像ＩＤ番号００００５の画像データから被検査物の欠陥部分である図５に示す画像ＩＤ番号２０００５の亀裂画像を抽出し、図２に示す画像ＩＤ番号００００６の画像データから被検査物の欠陥部分である図５に示す画像ＩＤ番号２０００６の異物画像を抽出する。なお、被検査物の欠陥は、多岐に亘るため、前述の熟練の目視検査員であるオペレータが、抽出した欠陥部分の画像を確認・修正できるようにすると好ましい。

次に、図５に示すように、欠陥抽出手段１４により抽出した欠陥部分の画像に、加工手段１５で拡大、縮小、回転、明度調整、境界線の線幅の調整等の画像処理を施した上、その画像処理を施した欠陥部分の画像データをハードディスク１０ｂに記憶させて保存する。

（擬似サンプルの生成工程）
次に、図２、図３、図５、図６等を用いて、擬似サンプルの生成工程について説明する。本実施の形態に係る目視検査技能向上支援方法では、画像の取り込み、関連情報の付加工程及び画像データの加工工程でハードディスク１０ｂに保存された被検査物のそれぞれの画像データを前述の画像合成手段１６によって組み合わせて合成し、被検査物の欠陥サンプルとして擬似サンプルを生成する。

例えば、ハードディスク１０ｂに保存した図２に示す画像ＩＤ番号００００７の画像データと、加工手段１５で加工した図５に示す画像ＩＤ番号２０００５の画像データから抽出した亀裂画像を回転した回転画像と、を画像合成手段１６により合成する。すると図６に示す画像ＩＤ番号３０１０５の合成画像ができ上がる。同様に、図２で示した画像ＩＤ番号００００７の画像データと、加工手段１５で加工した図５に示す縮小画像を画像合成手段１６により合成したものが図６における画像ＩＤ番号３０１０６の合成画像である。これらの擬似サンプルも、ハードディスク１０ｂに保存される。

（番組の生成工程）
次に、図等を用いて、番組の生成工程について説明する。目視検査の教育と訓練では、実際の製造現場かそれに近い状態で行うのが理想であるから、製造現場に被訓練者を立ち会わせ指導するという実地訓練は一般的である。しかし、実際の製造現場で実地訓練を行う場合、良品と不良品を的確に判断できず歩留まりの悪化や品質上の問題を発生させる恐れがあった。そこで、製造現場の状況をビデオに撮りこれを被訓練者に見せて指導するという方法が取られるが、教育と訓練をさせたい不良品の欠陥を効率よくビデオの中に納められないという問題があった。このため多くの時間をかけてビデオ撮影を行わなければならないという問題もあった。

本実施の形態に係る目視検査技能向上支援方法では、以下のように番組を生成することにより直接ビデオを撮影しないで済むようにしている。すなわちハードディスク１０ｂに保存されたデジタルカメラ等から入力された被検査物の実際の画像データ及びハードディスク１０ｂに保存された擬似サンプルの中から前述の画像選択表示手段１１によりアトランダムに良・不良の割合が所定範囲となるように、指定した選択数になるまでモニタ２に表示する。これら指定した選択数に達した、表示された画像は、一連のファイルである番組としてハードディスク１０ｂに保存される。あるいは指定した選択数になるまで画像選択表示手段１１により、オペレータが、被訓練者の教育・訓練にふさわしい画像をマウス４等の操作により次々と選択し、一連のファイルである番組としてハードディスク１０ｂに保存してもよい。

このとき、指定した選択数の目安は、目視検査をする製造現場に製品が１分間あたりに流れる数に、教育や訓練のため擬似体験をさせる時間（分）を乗じたものである。例えば、製造ラインのベルトコンベヤに１分間あたり１００個の製品が流れている場合、１０分間の訓練をしたければ１００×１０＝１０００枚の画像を選択することになる。

（教育・訓練工程）
以上の工程により、目視検査技能向上支援システム１の準備工程は終了し、次に、目視検査技能向上支援システム１を用いて被訓練者を教育・訓練する。具体的には、モニタ２に画像選択表示手段１１で被検査物の画像データを表示しつつ被訓練者を教育・訓練する。

被訓練者は実際の製造現場で目視検査の実地訓練を受ける場合がある。しかし良品と不良品を的確に判断できず歩留まりの悪化や品質上の問題を発生させるという問題があった。そこで被訓練者は熟練した目視検査員の脇に補助としてつき、実際に製造された物を次々と判断し良品か不良品かの情報のみを表現するという方法が取られる。しかしこの方法では被訓練者が補助的立場であることから、本人が判断の表現をしきれなかった、実力を十分に発揮しているかどうかが不明であるという問題もあった。また実地訓練の場では実際に製品が製造され、搬送されているために被訓練者は品質についての質疑をしたくても、また指導者も製造現場であることからそれが難しいという問題もあった。この場合には一旦製造現場から離れてから詳しい説明を聞く、改めて教育と訓練を受けるという方法が取られる。しかしながら都度このような対応をしていては製造に支障をきたすという問題があった。

そこで、本実施の形態に係る目視検査技能向上支援方法では、前述のように画像選択表示手段１１で良品や不良品の画像を一つ一つ静止画として見せながら教育・訓練を行う方法と、前述のように、番組として製造現場と同じように良品と不良品の画像を連続的に順次動画のように切り替えて見せながら目視検査の教育・訓練を行う方法とが選択可能となっている。画像選択表示手段１１で静止画を見せて被訓練者を教育・訓練する場合は、一つ一つ画像を見ながら、被訓練者と指導者は製品の品質レベルについて教育と質疑応答をすることができるというメリットがある。

また、製造現場と同じように良品と不良品の画像を連続的に順次動画のように切り替えて見せながら目視検査の教育・訓練を行う方法の場合は、製造現場と同じように被訓練者に対し目視検査の擬似体験をさせることができる。これは製造現場のベルトコンベヤ上に流れる製品のようにモニタ２上では次々と良品と不良品が切り替わり上映されるからである。この映像を見た被訓練者は画像ごとに画像が次のものに切り替わる前にそれが良品であるか不良品であるかの判断をし、前述の良否選択手段１２でモニタ２に表示された画像データにより示された被検査物の良・不良を選択する。すると前述の図４で示したフローチャートに従って技能判定手段１３により、関連情報として記録された良・不良の別に基づき、被訓練者の技能が判定される。

さらに、被訓練者が複数いる場合、個人的能力の違いから目視検査技能のレベルがまちまちであるという問題がある。従来、製造現場ではそもそも目視検査技能のレベルを客観的に判定していないためこの問題は放置されていることが多かった。本実施の形態に係る目視検査技能向上支援方法では、目視検査技能向上支援システム１において、画像や番組の難易度が設定可能であるため、被訓練者のレベルに合わせて選択することにより訓練のレベルは簡単なものから高度なものへ段階的に構成できる。このため、被訓練者の能力に応じてどの段階からも訓練を始めることができる。

また、実際の製造現場では検査を続けてゆくうちに良品と不良品の堺があいまいになり判断に困ることがある。その時には不良サンプルを目視検査員の手の届くところに置いておきそれを見て確認する方法が取られる。するとその瞬間には目の前の実際の目視検査がおろそかになり不良品を見逃すまたは未検査になるという問題があった。熟練するとより小さいものまで目視検査ができるようになることがあるが、必要以上に小さいものまで検査する必要がないばかりか小さい欠陥ばかりに気を取られていると、逆に大きな欠陥を見逃すという失敗をすることもある。人間は機械と違いものを錯覚したり、先入観で判断したりすることがあるからである。製造現場において目視検査中にふと個人的に気がかりだったことが思い浮かんだり、周囲の環境の変化に対して気を取られたりすることもある。こんな時には注意が散漫になり不良品を見逃す、未検査になるという失敗をすることがある。しかし、本実施の形態に係る目視検査技能向上支援方法では、目視検査技能向上支援システム１の技能判定手段１３により未検査もチェック可能であるため、この点についての訓練も可能となる。

その上、良品、不良品についての判断は考えて行っているため、他の考えが頭をよぎるとそちらに影響されてしまうという人間の習性がある。本実施の形態に係る目視検査技能向上支援方法では、番組の上映する回数を設定することができるため、良品レベル、不良品レベルを繰り返し見て被訓練者の記憶に定着させることができ、判断は考えるのではなく反射的に行えるようになる。すると不良品の見逃しや未検査が減る。

さらに、製品の流れる速度が速い、一個当たりの検査時間が短いことにより見逃しや未検査が発生するという問題もある。解決方法は製造現場で経験を積むしかないとされるが、その期間中は不良品を見逃す、未検査になるというリスクを抱え続けることになる。本実施の形態に係る目視検査技能向上支援方法では、番組の画像の表示時間と画像が次々切り替わる時間を自由に設定することができるため、製造現場よりも検査スピード、判断スピードを早くすることができる。すると高速道路からインターチェンジを降り一般道路に出た瞬間自車のスピードが遅く感じられるインターチェンジ効果と言われるような現象があらわれ、製造現場での検査速度が遅く感じられるようになる。この状態になると目視検査員は目視検査に余裕が出、検査の正確性を上げることができるとともに自分の判断に自信を持てるようになり、ストレスや疲労感も減る。

（被訓練者の成績のデータ処理）
前述のように、目視検査技能向上支援システム１では、被訓練者に関する情報が情報テーブルとして被訓練者毎に記憶されているので、本実施の形態に係る目視検査技能向上支援方法では、訓練結果の成績の集計、時系列的な目視検査技能の推移、複数の被訓練者を対象とした目視検査訓練結果の成績の最低点、平均点、最高点などの分析、被検査物の良品、又は不良品の品質レベルに対する被訓練者の判定の難易度の分析を行うことが可能である。

従来では、目視検査員を製造現場に配置する場合、その人が目視検査の経験がない、又は検査対象についての経験が浅い時には数日間ないし数週間の目視検査教育・訓練を行う。そして一旦製造現場で目視検査を実地訓練させてみて経過を観察し、とくに問題が発生しないと認められればそのまま目視検査を続行するというようなやり方が見受けられる。すると製造現場では排斥すべき不良品を見逃す、または排斥してはいけない良品を排斥するといった問題が発生することがある。前者は不良品を流出させることになるので製造所としての信用が落ち、場合によっては事故につながる可能性もある。また後者は歩留まり率の低下を招き、原価アップにつながり利益を圧迫することになるので避けるべきである。このような問題が発生した場合には、製造現場に配置した目視検査員を一旦外し、再教育・再訓練をしてから製造現場に戻すということが行われる。しかし客観的に目視検査技能の評価がされているわけではないので再び同じ問題が発生するという心配が残る。

本実施の形態に係る目視検査技能向上支援方法では、予めどのレベルに達したら製造現場での実践にふさわしいかの数値を決めておけば、図８に示したように、被訓練者の目視検査のレベルを客観的、定量的に把握することができるので、被訓練者の誰を製造現場で目視検査員として配置できるかの判断ができる。誰がいつどの目視検査技能のレベルにいるかが分かり、実践レベルまたは指導者レベルであれば製造現場に配置でき、リフレッシュレベルであれば訓練を続ければよいことが分かる。指導者レベルとは、自分以外の目視検査被訓練者に対して目視検査の方法やノウハウなどを指導できる段階である。実践レベルとは、実際の製造現場で目視検査をすることが許される段階である。リフレッシュレベルとは、実際の製造現場で目視検査をする段階には至っておらずさらに訓練を要する段階である。このように被訓練者の技能を数値化することにより、目視検査員には能力のバラツキが少なくなり目視検査品質が安定する。

以上に述べた実施の形態に係る目視検査技能向上支援方法の一例をフローチャートにまとめたものが図９である。図９に示すように、実施の形態に係る目視検査技能向上支援方法によれば、目視検査訓練、番組の生成、画像データの蓄積、不良サンプルの生成など、目視検査の技能向上に関連する様々なことを行うことができ、被訓練者の技能習得を客観的に評価・判断することや、目視検査技能の維持・向上や、計画的に検査員の教育・訓練を行うことや、目視検査員の計画的配置を行うことが容易となる。

以上、本発明の実施の形態に係る目視検査技能向上支援システム及び目視検査技能向上支援方法等について詳細に説明したが、前述した又は図示した実施の形態は、何れも本発明を実施するにあたって具体化した一実施の形態を示したものに過ぎず、これらによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。

特に、コンピュータ１０は、ノート型コンピュータとしてもよい。また、良否選択手段１２としてモニタ２上に表示されたアイコンを被訓練者がマウス４を用いてクリックすることにより選択するものを例示したが、モニタ２をタッチパネルとし、アイコン等に被訓練者が直接タッチするようにしてもよい。

１ ：目視検査技能向上支援システム
１０ａ ：ＣＰＵ（中央制御装置）
１０ｂ ：ハードディスク（記憶装置）
１１ ：画像選択表示手段
１２ ：良否選択手段
１３ ：技能判定手段
１４ ：欠陥抽出手段
１５ ：加工手段
１６ ：画像合成手段
１７ ：番組生成手段
１８ ：難易度設定手段
２ ：モニタ（表示装置）
３ ：キーボード（入力装置）
４ ：マウス（入力装置）
５ ：プリンタ（出力装置）

Claims (10)

1. 被検査物の画像データなどの情報を記憶する記憶装置と、前記画像データなどの情報を表示する表示装置と、被検査物の良・不良の別などの前記画像データに関連する関連情報を入力する入力装置と、これらに接続されてこれらを制御する制御装置と、を備え、目視検査の検査員の技能向上を支援する目視検査技能向上支援システムであって、
   前記関連情報に基いて、前記記憶装置に記憶された画像データから所定の画像データを選択して前記表示装置に表示する画像選択表示手段と、この画像選択表示手段により選択表示された画像データにより示された被検査物の良・不良を目視検査の検査員の被訓練者が選択する良否選択手段と、を備えるとともに、
   前記記憶装置は、前記画像選択表示手段が選択した所定数量の前記画像データを被検査物の製造ラインにおける製品の流れる速度に応じた所定の時間毎に表示する一連のデータである番組として記憶しており、
   前記良否選択手段で前記被訓練者が選択した良・不良から、前記関連情報として記録された被検査物の良・不良の別に基づき正答又は誤答の判定に加え、前記関連情報の良・不良の別の情報が不良となっている場合、前記所定の時間内に良又は不良の何れも選択されなかった場合に「見逃し」と判定し、関連情報の良・不良の別の情報が良となっている場合、前記所定の時間内に良又は不良の何れも選択されなかった場合に「未検査」と判定して前記被訓練者の目視検査の技能を判定する技能判定手段を備えること
   を特徴とする目視検査技能向上支援システム。
2. 被検査物の画像データなどの情報を記憶する記憶装置と、前記画像データなどの情報を表示する表示装置と、被検査物の良・不良の別などの前記画像データに関連する関連情報を入力する入力装置と、これらに接続されてこれらを制御する制御装置と、を備え、目視検査の検査員の技能向上を支援する目視検査技能向上支援システムであって、
   前記関連情報に基いて、前記記憶装置に記憶された画像データから所定の画像データを選択して前記表示装置に表示する画像選択表示手段と、この画像選択表示手段により選択表示された画像データにより示された被検査物の良・不良を目視検査の検査員の被訓練者が選択する良否選択手段と、を備えるとともに、
   前記良否選択手段で前記被訓練者が選択した良・不良から、前記関連情報として記録された被検査物の良・不良の別に基づき、前記被訓練者の目視検査の技能を判定する技能判定手段と、
   前記関連情報に基いて前記記憶装置に記憶された被検査物の画像データ同士を比較して被検査物の欠陥部分の画像を抽出する欠陥抽出手段を備えること
   を特徴とする目視検査技能向上支援システム。
3. 被検査物の画像データなどの情報を記憶する記憶装置と、前記画像データなどの情報を表示する表示装置と、被検査物の良・不良の別などの前記画像データに関連する関連情報を入力する入力装置と、これらに接続されてこれらを制御する制御装置と、を備え、目視検査の検査員の技能向上を支援する目視検査技能向上支援システムであって、
   前記関連情報に基いて、前記記憶装置に記憶された画像データから所定の画像データを選択して前記表示装置に表示する画像選択表示手段と、この画像選択表示手段により選択表示された画像データにより示された被検査物の良・不良を目視検査の検査員の被訓練者が選択する良否選択手段と、を備えるとともに、
   前記良否選択手段で前記被訓練者が選択した良・不良から、前記関連情報として記録された被検査物の良・不良の別に基づき、前記被訓練者の目視検査の技能を判定する技能判定手段と、
   前記記憶装置に記憶された被検査物の画像データから抽出された欠陥部分の画像データを加工する加工手段を備えること
   を特徴とする目視検査技能向上支援システム。
4. 前記記憶装置は、前記技能判定手段で判定した結果を前記被訓練者毎に記憶すること
   を特徴とする請求項１乃至３の何れかに記載の目視検査技能向上支援システム。
5. 前記記憶装置に記憶された被検査物の画像データと、これらの画像データから抽出された欠陥部分の画像データと、を組み合わせて擬似サンプルを合成する画像合成手段を備えること
   を特徴とする請求項１乃至４の何れかに記載の目視検査技能向上支援システム。
6. 前記番組を自動で生成する番組生成手段を備えること
   を特徴とする請求項１に記載の目視検査技能向上支援システム。
7. 前記関連情報と前記番組の画像データ数や表示される時間間隔に基いて前記番組に難易度を設定する難易度設定手段を備えること
   を特徴とする請求項１又は６に記載の目視検査技能向上支援システム。
8. 請求項１乃至７の何れかに記載の目視検査技能向上支援システムを用いて、前記表示装置に被検査物の画像データを表示しつつ前記被訓練者を教育・訓練すること
   を特徴とする目視検査技能向上支援方法。
9. 前記良否選択手段により、前記被訓練者が前記表示装置に表示された被検査物の画像データの良・不良を選択し、前記技能判定手段により、前記関連情報として記録された良・不良の別に基づき、前記選択から前記被訓練者の目視検査の技能を判定すること
   を特徴とする請求項８に記載の目視検査技能向上支援方法。
10. 請求項１乃至７の何れかに記載の目視検査技能向上支援システムにおいて、前記制御装置に、前記画像選択表示手段と、前記良否選択手段と、前記技能判定手段として機能させるための目視検査技能向上支援システム用プログラム。