JP6948547B2 - プログラム、情報処理システム、及び情報処理方法 - Google Patents
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Description
図2は、実施形態に係る情報処理装置10のハードウェア構成例を示す図である。図2の情報処理装置10は、それぞれバスBで相互に接続されているドライブ装置100、補助記憶装置102、メモリ装置103、CPU104、インタフェース装置105、表示装置106、及び入力装置107等を有する。
情報処理装置10での処理を実現する情報処理プログラムは、記録媒体101によって提供される。情報処理プログラムを記録した記録媒体101がドライブ装置100にセットされると、情報処理プログラムが記録媒体101からドライブ装置100を介して補助記憶装置102にインストールされる。但し、情報処理プログラムのインストールは必ずしも記録媒体101より行う必要はなく、ネットワークを介して他のコンピュータよりダウンロードするようにしてもよい。補助記憶装置102は、インストールされた情報処理プログラムを格納すると共に、必要なファイルやデータ等を格納する。
メモリ装置103は、プログラムの起動指示があった場合に、補助記憶装置102からプログラムを読み出して格納する。CPU104は、メモリ装置103に格納されたプログラムに従って情報処理装置10に係る機能を実現する。インタフェース装置105は、ネットワークに接続するためのインタフェースとして用いられる。表示装置106はプログラムによるGUI(Graphical User Interface)等を表示する。入力装置107はタッチパネル及びボタン等で構成され、様々な操作指示を入力させるために用いられる。
次に、図3を参照し、情報処理装置10の機能構成について説明する。図3は、実施形態に係る情報処理装置10の機能ブロック図の一例を示す図である。情報処理装置10は、取得部12、検出部13、重畳部14、及び分析部15を有する。これら各部は、情報処理装置10にインストールされた1以上のプログラムが、情報処理装置10のCPU104に実行させる処理により実現される。
次に、図4を参照して、情報処理装置10の処理について説明する。図4は、実施形態に係る情報処理装置10の処理の一例を示すフローチャートである。
製品が、例えば、半導体チップのような平面的な物体の場合、重畳部14は、各カメラ20の画像から検出された欠点データに含まれる座標のデータを、各カメラ20のカメラ位置に応じて座標変換し、カメラ位置に依らない共通の座標軸上のデータとし、重ね合わせてもよい。これにより、分析部15は、カメラID、及び製造番号毎に、各欠点データを重ねて分析する代わりに、製造番号毎に、各欠点データを重ねて分析することができる。
(付記1)
コンピュータに、
複数の製品の各々の画像において、複数の検出アルゴリズムのそれぞれにより検出された欠点の領域を示すデータを取得する処理と、
各製品の画像について、前記検出アルゴリズム毎に取得された各欠点の領域を重ねる処理と、
前記各製品の各欠点の領域の重なりのパターンに基づいて、前記各製品の欠点の類似性を分析する処理と、
を実行させるプログラム。
(付記2)
前記重ねる処理は、前記複数の検出アルゴリズムにより検出された各欠点に、前記複数の検出アルゴリズムに応じた重み付けを行い、各欠点の領域を重ねる、
付記1記載のプログラム。
(付記3)
前記分析する処理は、製品の各位置における、各欠点の重なり度をクラスタリングし、類似する欠点を有する各製品を、同一のクラスタに分類する、
付記2記載のプログラム。
(付記4)
前記分析する処理は、同一のクラスタに分類した製品に応じて、当該製品に欠点を生じさせる可能性がある製造工程のチェックを促すメッセージを表示させる、
付記1乃至3のいずれか一項に記載のプログラム。
(付記5)
複数の製品の各々の画像において、複数の検出アルゴリズムのそれぞれにより検出された欠点の領域を示すデータを取得する取得部と、
各製品の画像について、前記検出アルゴリズム毎に取得された各欠点の領域を重ねる重畳部と、
前記各製品の各欠点の領域の重なりのパターンに基づいて、前記各製品の欠点の類似性を分析する分析部と、
を備える情報処理システム。
(付記6)
情報処理システムが、
複数の製品の各々の画像において、複数の検出アルゴリズムのそれぞれにより検出された欠点の領域を示すデータを取得する処理と、
各製品の画像について、前記検出アルゴリズム毎に取得された各欠点の領域を重ねる処理と、
前記各製品の各欠点の領域の重なりのパターンに基づいて、前記各製品の欠点の類似性を分析する処理と、
を実行する情報処理方法。
10 情報処理装置
111 欠点データ記憶部
112 分析データ記憶部
113 分析結果記憶部
12 取得部
13 検出部
14 重畳部
15 分析部
Claims (6)
- コンピュータに、
複数の製品の各々の画像において、複数の検出アルゴリズムのそれぞれにより検出された欠点の領域を示すデータを取得する処理と、
各製品の画像について、前記検出アルゴリズム毎に取得された各欠点の領域を、前記製品ごとに重ねる処理と、
前記複数の製品を、欠点の領域の重なりのパターンの類似性に基づいて分類する処理と、
を実行させるプログラム。 - 前記重ねる処理は、前記複数の検出アルゴリズムにより検出された各欠点に、前記複数の検出アルゴリズムに応じた重み付けを行い、各欠点の領域を重ねる、
請求項1記載のプログラム。 - 前記重ねる処理は、製品の各位置における、各欠点の重なり度を前記製品ごとに求め、
前記重さねる処理は、前記製品ごとの前記重なり度をクラスタリングし、類似する欠点を有する各製品を、同一のクラスタに分類する、
請求項2記載のプログラム。 - 前記分類する処理は、同一のクラスタに分類した製品に応じて、当該製品に欠点を生じさせる可能性がある製造工程のチェックを促すメッセージを表示させる、
請求項3に記載のプログラム。 - 複数の製品の各々の画像において、複数の検出アルゴリズムのそれぞれにより検出された欠点の領域を示すデータを取得する取得部と、
各製品の画像について、前記検出アルゴリズム毎に取得された各欠点の領域を、前記製品ごとに重ねる重畳部と、
前記複数の製品を、欠点の領域の重なりのパターンの類似性に基づいて分類する分類部と、
を備える情報処理システム。 - 情報処理システムが、
複数の製品の各々の画像において、複数の検出アルゴリズムのそれぞれにより検出された欠点の領域を示すデータを取得する処理と、
各製品の画像について、前記検出アルゴリズム毎に取得された各欠点の領域を、前記製品ごとに重ねる処理と、
前記複数の製品を、欠点の領域の重なりのパターンの類似性に基づいて分類する処理と、
を実行する情報処理方法。
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JP2017065163A JP6948547B2 (ja) | 2017-03-29 | 2017-03-29 | プログラム、情報処理システム、及び情報処理方法 |
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Publication Number | Publication Date |
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JP2018169710A JP2018169710A (ja) | 2018-11-01 |
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JP2017065163A Active JP6948547B2 (ja) | 2017-03-29 | 2017-03-29 | プログラム、情報処理システム、及び情報処理方法 |
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