JP6985210B2 - 検査機能診断装置、検査機能診断方法及び検査機能診断プログラム - Google Patents

Description

本発明は、検査機能診断装置、検査機能保全確認方法及び検査機能保全確認プログラムに関する。

近年、食品、飲料等の生産ラインにおいて、製品の外観等を高速に検査する検査装置が普及している。検査装置は、製品を撮像した画像から特徴量を検出し、検出した特徴量を所定の閾値と比較することにより、製品に対する合否判定を行っている。しかしながら、例えば、画像を生成する際のパラメータが最適化されていない場合、不良品が多量に市場に出回る、良品が多量に廃棄される等の弊害が生ずる。また、パラメータの設定とは別に、カメラ等の光学系のずれ又はベルトコンベア等の駆動系の劣化が発生すると、検査精度は落ちる。そこで、検査装置とは別に、検査装置の機能を診断する診断装置もまた、近年普及している。

特許文献１の診断装置は、検査装置の光学系（カメラ、照明ヘッド等）に対する診断、検査装置の動作（不良品の排出装置等）に対する診断、及び、検査精度（画像から特徴量を判定する精度）に対する診断を独立的に行う。３種類の診断を独立的に行うのは、交互作用を捨象し、異常原因の特定を容易にするためである。特許文献２のパラメータ決定支援装置は、画像処理に使用されるパラメータ（特徴量検出のための諸条件）の組の候補から、実際の処理結果が期待される処理結果に一致するものを決定する。

特許第４９１８００３号明細書 特許第５５０９７７３号明細書

検査装置のユーザは、予防保全の観点から、検査装置が正常に稼働しているうちに、画像から取得される特徴量の変化の傾向を知りたいと考えている。そして、検査装置のユーザは、その傾向に基づき、特徴量に対して適用するべき閾値等の再設定を早めに行いたい、又は、検査装置の光学系、駆動系等の検査を行いたい、とのニーズを有する。さらに、検査装置のユーザは、閾値の妥当性又は有意な余裕度を簡易的にかつ統計的に検証したいとのニーズを有する。いずれのニーズも、生産ラインの稼働率の維持及び製品の品質保証を、高次元で両立したいとの要望に基づく。

しかしながら、特許文献１は、生産中に発生する特徴量の緩やかな変動までには言及していない。特許文献２は、最適なパラメータの組を度数分布等の統計的分析によって裏付けることまでには言及していない。
そこで、本発明は、画像から取得された特徴量の変化、及び、画像を生成する際に使用されるパラメータの妥当性を知ることを目的とする。

本発明の検査機能診断装置は、製品の画像から抽出された特徴量の経時的又は経数的グラフを作成し、前記特徴量に関する値と所定の基準値との大小関係に基づき、警報を出力する特徴量変化診断部と、画像元データから前記画像を生成する際に前記画像元データに対して適用されるパラメータの複数の候補を生成し、前記生成した複数の候補を、既存の前記画像元データに適用することによって前記画像を生成し、前記生成した画像の特徴量に所定の閾値を適用することによって前記製品の良／不良を判定し、前記製品の良／不良の判定を分離する分離度の大きさに基づいて前記生成した複数の候補のうちのある候補を特定し、前記特定した候補を見直し後の前記パラメータとして出力し、前記特定した候補と、現在運用中のパラメータとの差分に応じて、警報を出力するパラメータ妥当性診断部と、を備えること、を特徴とする。
その他の手段については、発明を実施するための形態のなかで説明する。

本発明によれば、画像から取得された特徴量の変化、及び、画像を生成する際に使用されるパラメータの妥当性を知ることができる。

製品の動き並びに検査装置及び検査機能診断装置の構成を説明する図である。 特徴量情報を説明する図である。 閾値・判定結果情報を説明する図である。 ヘッダ情報を説明する図である。 特徴量変化診断処理手順のフローチャートである。 特徴量推移グラフの一例である。 パラメータ妥当性診断処理手順のフローチャートである。 良／不良別ヒストグラムの一例である。 ラインごとの特徴量の推移の比較を説明する図である。

以降、本発明を実施するための形態（“本実施形態”という）を、図等を参照しながら詳細に説明する。本実施形態は、製品の生産ラインにおいて製品の検査を行う検査装置の機能を診断する検査機能診断装置の例である。なお、本発明は、特許文献１の診断装置をさらに発展させたものである。

（製品の動き）
図１に沿って、製品の動きを説明する。ベルトコンベア９は、製品３を図１の左から右の方向に搬送する。本実施形態の製品３は、飲料を収容する缶、樽、ビン等である。製品３が所定の位置に達すると、センサ７が製品３を検出する。すると、センサ７は、製品３を検出した旨の信号を検査装置１に送信する。検査装置１は、カメラ４に、シャッタを開く旨の指示を送信する。同時に、検査装置１は、照明電源６に、照明ヘッド５に対して電力を供給する旨の指示を送信する。すると、照明ヘッド５は、フラッシュ光を発光する。カメラ４は、フラッシュ光を照射された製品３の静止画像を取得する。検査装置１は、製品３の画像を参照し、製品が不良品であると判定した場合、排出装置８に、製品３をベルトコンベア９から排出する旨の指示を送信する。すると、排出装置８は、製品３を排出する。

（検査装置及び検査機能診断装置）
さらに図１に沿って、検査装置１及び検査機能診断装置２の構成を説明する。まず、検査装置１を説明する。検査装置１は、検査機能診断装置２が行う診断の対象となる。検査装置１は、一般的なコンピュータであり、中央制御装置１１、キーボード等の入力装置１２、ディスプレイ等の出力装置１３、主記憶装置１４、補助記憶装置１５及び通信装置１６を備える。これらは、バスで相互に接続されている。図１では、検査装置１が検査機能診断装置２と一体化されているが、このことについては後記する。

補助記憶装置１５は、特徴量情報３１、閾値・判定結果情報３２、画像元データ３３及び画像３４（いずれも詳細後記）を格納している。主記憶装置１４における起動制御部２１、Ａ／Ｄ変換部２２、特徴量抽出部２３、閾値設定部２４、判定部２５及び外部出力処理部２６は、プログラムである。中央制御装置１１は、これらのプログラムを補助記憶装置１５から読み出し主記憶装置１４にロードすることによって、それぞれのプログラムの機能を実現する。

起動制御部２１は、センサ７から前記した信号を受信し、照明電源６及びカメラ４に前記した指示を送信する。Ａ／Ｄ変換部２２は、カメラ４が取得したアナログ画像をデジタル信号に変換する。カメラ４が元々デジタル画像を取得する場合、Ａ／Ｄ変換部２２は不要である。特徴量抽出部２３は、製品３の画像３４から特徴量を抽出する。閾値設定部２４は、特徴量に対して適用される閾値を検査装置１のユーザから受け付ける。判定部２５は、特徴量と閾値との大小関係に基づき、製品の良／不良を判定する。外部出力処理部２６は、判定結果に関するデータを外部記憶装置５１等に送信する。なお、端末装置５２は、外部記憶装置５１にアクセスし判定結果に関するデータを視聴・取得することができる。

次に、検査機能診断装置２を説明する。図１では、検査機能診断装置２は、検査装置１と一体化されている。しかしながら、検査機能診断装置２は、検査装置１と別の筺体となっていてもよい。そうすると、検査装置１が複数存在する場合、ユーザは、検査機能診断装置２をそれぞれの検査装置１に接続し替えることができる。

検査機能診断装置２は、プログラムとしての特徴量変化診断部４１、パラメータ妥当性診断部４２を自身の補助記憶装置（図示せず）に格納している。検査機能診断装置２は、これらのプログラムを補助記憶装置から読み出し、自身の主記憶装置（図示せず）にロードすることによって、それぞれのプログラムの機能を実現する。検査機能診断装置２は、警報基準値４５、特徴量推移グラフ４６、ヘッダ情報４７、及び、良／不良別ヒストグラム４８（いずれも詳細後記）を格納している。

（画像元データ、画像及びパラメータ）
カメラ４が被写体から取得する元々のデータは、画素位置及び画素値の組合せの集合である。本実施形態においては、この集合を“画像元データ”（図１の符号３３）と呼ぶ。検査装置１は、画像元データ３３から直接被写体の形状等を認識することはできない。そこで、検査装置１は、画像元データ３３から“エッジ”を検出する。エッジとは、製品の輪郭であり、エッジが検出されてはじめて、検査装置１は、製品の形状等を認識することができる。

検査装置１は、隣接する２つの画素値（又は輝度）を取得し、それらの間の差分がある値を超えた場合、その位置にエッジがあると判断する。又は、検査装置１は、隣接する画素値を順に参照して行き、画素値がある値を超えた場合、その位置にエッジがあると判断する。この値は、エッジ検出パラメータと呼ばれる。本実施形態では、エッジ検出パラメータに限らず、画像元データ３３から画像３４を生成する際に用いられる数値は“パラメータ”と呼ばれる。

（特徴量情報）
図２に沿って、特徴量情報３１を説明する。特徴量情報３１においては、画像ＩＤ（Identifier）欄１０１に記憶された画像ＩＤに関連付けて、時点欄１０２には時点が、パラメータ欄１０３にはパラメータが、特徴量欄１０４には各種の特徴量が記憶されている。
画像ＩＤ欄１０１の画像は、製品３を撮像した画像３４（図１）を一意に特定する識別子である。本実施形態では、１つの製品３に対して１つの画像元データ３３及び１つの画像３４が対応している。したがって、画像ＩＤは、製品３を一意に特定する識別子でもある。

時点欄１０２の時点は、カメラ４が製品３の画像を取得した時点の時分秒である。もちろん、年月日が時分秒に加わってもよい。本実施形態では、カメラ４が１秒ごとに１個の製品３を撮像できるように、製品３がベルトコンベア９上に並ぶ間隔、及び、ベルトコンベア９の速度が設定されている。
パラメータ欄１０３のパラメータは、前記したパラメータである。画像元データ３３に対して適用されるパラメータは、一般的には複数存在する。ここでは、検出対象となるエッジが３種類あり、それぞれに対して適用されるパラメータが３種類（小欄１０３ａ、１０３ｂ及び１０３ｃ）あるものとする。“*”は、同じ値を省略的に示している。“**”及び“***”についても同様である。

特徴量欄１０４は、中欄１０５〜１０９を有し、それぞれの中欄は、３つの小欄１０５ａ等を有している。一般に、特徴量とは、検査装置１が検査対象の製品の画像３４から取得できるデータのうち、ユーザがその製品の良／不良の判定に使用する任意のデータである。例えば、フランジ欄１０５の中心座標１０５ａは、製品３（缶）を上から見た場合の、外周（フランジ）の中心の座標値である。ここでの座標値は、カメラ４の画面の２次元座標系における座標値である。直径１０５ｂは、フランジの直径である。高さ１０５ｃは、フランジの高さである。カメラ３は、いわゆる３次元レーザスキャナのように、対象物からの距離も測定できるものとする。

同様に、ドーム欄１０６の中心座標１０６ａは、製品３を上から見た場合の、円形突起部（ドーム）の中心の座標値である。直径１０６ｂは、ドームの直径である。高さ１０６ｃは、ドームの高さである。

フランジ輝度欄１０７の最大１０７ａは、製品３を上から見た場合の、フランジにおける輝度のうちの最大値である。フランジは、肉厚を有する結果、ドーナツ状の輪となって画像３４に現れる。すると複数の画素に対応して、複数の輝度が定義される。最大１０７ａは、フランジにおける輝度のうちの最大値である。最小１０７ｂは、フランジにおける輝度のうちの最小値である。平均１０７ｃは、フランジにおける輝度の平均値である。

胴側面輝度欄１０８及びドーム輝度欄１０９も、フランジ輝度欄１０７と同様である。なお、カメラ４は、ミラー（図示せず）を使用して製品３の胴体側面を撮像している。図２の“＃”は、異なる数値を省略的に表している。図２の二重線１１０の直ぐ上の行の“１”、“２”及び“３”については後記する。
これら以外の特徴量の例として、製品の部分の画角（大きさを光軸からの角度で示したもの）、コントラスト、フォーカス等が挙げられる。

図３に沿って、閾値・判定結果情報３２を説明する。閾値・判定結果情報３２においては、画像ＩＤ欄１１１に関連付けて、閾値欄１１２には閾値が、判定結果欄１１３には判定結果が記憶されている。
画像ＩＤ欄１１１の画像ＩＤは、図２の画像ＩＤと同じである。
閾値欄１１２の閾値は、製品の良／不良を判定する目的で、図２の１５種類の特徴量のそれぞれに対して適用される閾値である。ユーザは、１５種類の特徴量のうちから、判定のために実際に使用する特徴量を指定し、指定した特徴量に適用する閾値を設定する。図３は、紙面の都合上、ユーザが設定した閾値を３種類だけ記載している。♭”は、異なる数値を省略的に表している。

判定結果欄１１３の判定結果は、製品に対する判定結果であり、“良”又は“不良”のいずれかである。“不良”は、指定された特徴量のうち、少なくとも１つが、その閾値が定める範囲に入らなかったことを示す。“良”は、指定された特徴量のすべてが、その閾値が定める範囲に入ったことを示す。

（閾値）
その閾値以上の特徴量を有する製品を“不良”と判定したい場合、上限閾値“○○以上”が適用される。その閾値以下の特徴量を有する製品を“不良”と判定したい場合、下限閾値“○○以下”が適用される。上限閾値及び下限閾値のうちいずれか一方が単独で使用されることもあるし、両方が同時に使用されることもある。

（警報基準値）
警報基準値（図１の符号４５）は、閾値と同様、製品の特徴量に対して適用されるが、閾値とは別の概念である。警報基準値４５は、不良品が発生する一歩手前でユーザに対して警報を出力するための値であり、閾値を基準として、やや甘めの値となっている。具体的には、上限閾値“○○以上”に対して、上限警報基準値“○○−α以上”が定義される。下限閾値“○○以下”に対して、下限警報基準値“○○＋β以下”が定義される。α及びβは、マージン（安全率）である。

（ヘッダ情報）
図４に沿って、ヘッダ情報４７を説明する。ヘッダ情報４７においては、画像ＩＤ欄１２１に記憶された画像ＩＤに関連付けて、製品名欄１２２には製品名が、顧客ＩＤ欄１２３には顧客ＩＤが、工場ＩＤ欄１２４には工場ＩＤが、ラインＩＤ欄１２５にはラインＩＤが、検査装置ＩＤ欄１２６には検査装置ＩＤが、カメラＩＤ欄１２７にはカメラＩＤが、累積運転時間欄１２８には累積運転時間が、累積検査個数欄１２９には累積検査個数が、製品情報欄１３０には製品情報が記憶されている。

画像ＩＤ欄１２１の画像ＩＤは、図２の画像ＩＤと同じである。
製品名欄１２２の製品名は、製品３の名称である。
顧客ＩＤ欄１２３の顧客ＩＤは、検査装置１のユーザを一意に特定する識別子である。
工場ＩＤ欄１２４の工場ＩＤは、製品３が製造された工場又は検査装置が配置されている工場を一意に特定する識別子である。
ラインＩＤ欄１２５のラインＩＤは、製品３の生産ラインを一意に特定する識別子である。

検査装置ＩＤ欄１２６の検査装置ＩＤは、検査装置１を一意に特定する識別子である。あるユーザは、複数の検査装置１を使用していることもある。
カメラＩＤ欄１２７のカメラＩＤは、カメラ４を一意に特定する識別子である。１台の検査装置１は、複数のカメラ４のうちの１台を交替して（切り替えて）接続することができる。

累積運転時間欄１２８の累積運転時間は、検査装置１が現在までに稼働した累積時間である。
累積検査個数欄１２９の累積検査個数は、検査装置１が現在までに検査した製品３の累積個数である。
製品情報欄１３０の製品情報は、製品３に関する任意の情報（液種、容器種、外装種、資材メーカ等）である。
図４の“＄”は、異なる数値又は文字を省略的に表している。

（処理手順）
以降で、処理手順を説明する。処理手順は２つ存在する。一方は、特徴量変化診断処理手順であり、そこでは、主として検査機能診断装置２の特徴量変化診断部４１が動作主体となる。他方は、パラメータ妥当性処理手順であり、そこでは、主として検査機能診断装置２のパラメータ妥当性診断部４２が動作主体となる。

（特徴量変化診断処理手順）
図５に沿って、特徴量変化診断処理手順を説明する。特徴量変化診断処理手順を開始する前提として、いま、検査装置１は、ベルトコンベア９上を搬送される製品３の画像を次から次へと取得しているとする。そして、製品３の種類は１つであるとする。したがって、製品から取得される特徴量は、すべての製品３について同じであることが期待される。

ステップＳ２０１において、検査機能診断装置２の特徴量変化診断部４１は、特徴量の指定を受け付ける。具体的には、特徴量変化診断部４１は、ユーザが入力装置１２を介して１又は複数の特徴量を指定するのを受け付ける。ここでは、フランジの直径（図２の小欄１０５ｂ）が指定されたとする。

ステップＳ２０２において、特徴量変化診断部４１は、特徴量を取得する。具体的には、特徴量変化診断部４１は、検査装置１の補助記憶装置１５に記憶されている特徴量情報３１（図２）から、特徴量としてフランジの直径（小欄１０５ｂ）を取得する。このとき、特徴量変化診断部４１は、特徴量情報３１にアクセスするまでもなく、特徴量抽出部２３から特徴量を直接取得してもよい。いずれにしても、特徴量変化診断部４１は、１秒ごとに１つの特徴量を取得することになる。そして、取得した特徴量が所定の数（例えば１５分に相当する９００個）になった時点でステップＳ２０３に進む。

ステップＳ２０３において、特徴量変化診断部４１は、特徴量の平均及び標準偏差を算出する。具体的には、特徴量変化診断部４１は、９００個のフランジの直径の平均μ及び標準偏差σを算出する。はずれ値及び測定誤差の影響を小さくするために、特徴量変化診断部４１は、移動平均及び移動標準偏差を算出してもよい。

特徴量変化診断部４１は、例えば、時点ｔ−１、時点ｔ及び時点ｔ＋１におけるフランジの直径の平均を、時点ｔのフランジの直径とし、９００時点のフランジの直径の平均を移動平均としてもよい。なお、より一般的には、時点“ｔ−ｍ、・・・、ｔ−１、ｔ、ｔ＋１、・・・、ｔ＋ｍ”におけるフランジの直径の平均を時点ｔのフランジの直径とし、９００時点のフランジの直径の平均を移動平均としてもよい。移動標準偏差についても同様である。以降では、平均及び移動平均を総称して平均μと呼び、標準偏差及び移動標準偏差を総称して標準偏差σと呼ぶ。

ステップＳ２０４において、特徴量変化診断部４１は、平均及び標準偏差を基準値と比較する。具体的には、第１に、特徴量変化診断部４１は、ステップＳ２０３において算出した平均μを、図１の警報基準値４５として記憶されている警報基準値μ_ｓと比較する。警報基準値μ_ｓは、ユーザが設定したものであってもよいし、前回の特徴量変化診断処理手順において取得された同種の製品についての平均であってもよい。後記する標準偏差σについても同様である。特徴量が警報基準値μ_ｓに該当する場合、特徴量変化診断部４１は、警報を出力する（詳細後記）。この警報は、ユーザが、現在設定されている閾値を見直す必要があることを示している。なお、特徴量が警報基準値に“該当する”とは、特徴量が上限警報基準値以上である、又は、下限警報基準値以下であることをまとめて表現している（以下で説明する標準偏差についても同様）。

第２に、特徴量変化診断部４１は、比較の結果として、“警報不要”又は“警報要”のいずれかを生成する。“警報不要”は、フランジの直径の平均μが警報基準値μ_ｓに該当しないことを示す。“警報要”は、フランジの直径の平均μが警報基準値μ_ｓに該当することを示す。
第３に、特徴量変化診断部４１は、ステップＳ２０３において算出した標準偏差σを、図１の警報基準値４５として記憶されている警報基準値σ_ｓと比較する。
第４に、特徴量変化診断部４１は、比較の結果として、“警報不要”又は“警報要”のいずれかを生成する。“警報不要”は、フランジの直径の標準偏差σが警報基準値σ_ｓに該当しないことを示す。“警報要”は、フランジの直径の標準偏差σが警報基準値σ_ｓに該当することを示す。

ステップＳ２０５において、特徴量変化診断部４１は、警報を出力する必要があるか否かを判断する。具体的には、特徴量変化診断部４１は、ステップＳ２０４の“第２”及び“第４”において、少なくとも１回“警報要”が生成された場合（ステップＳ２０５“Ｙｅｓ”）、ステップＳ２０６に進む。特徴量変化診断部４１は、それ以外の場合（ステップＳ２０５“Ｎｏ”）、ステップＳ２０７に進む。

ステップＳ２０６において、特徴量変化診断部４１は、警報を出力する。具体的には、特徴量変化診断部４１は、警報“フランジの直径の平均が許容範囲外にあります”及び／又は“フランジの直径の標準偏差が許容範囲外にあります”を、検査装置１の出力装置１３に文字又は音声で出力する。特徴量変化診断部４１は、検査機能診断装置２の出力装置（図示せず）に警報を出力してもよい（以下同様）。

このとき、特徴量変化診断部４１は、インタロックで生産ラインを停止してもよい。ただし、この場合、警報出力用の基準値“○○−α以上”等とは別に、生産ライン停止用の基準値“○○−α_２以上”等が設定されていることが望ましい。なお、例えば、α_２＜αと設定されておれば、特徴量変化診断部４１は、まず警報を出力し、その後、生産ラインを停止することになる。

ステップＳ２０７において、特徴量変化診断部４１は、特徴量の平均の増減及び標準偏差の増減を算出する。具体的には、第１に、特徴量変化診断部４１は、ステップＳ２０３において算出した９００個のフランジの直径の平均から、直前の１５分について算出された９００個のフランジの直径の平均を減算した増減Δμを算出する。
第２に、特徴量変化診断部４１は、ステップＳ２０３において算出した９００個のフランジの直径の標準偏差から、直前の１５分について算出された９００個のフランジの直径の標準偏差を減算した増減Δσを算出する。

ステップＳ２０８において、特徴量変化診断部４１は、平均の増減Δμ及び標準偏差の増減Δσを基準値と比較する。具体的には、第１に、特徴量変化診断部４１は、ステップＳ２０７の“第１”において算出した平均の増減Δμを警報基準値４５として記憶されている警報基準値Δμ_ｓと比較する。ここでの警報基準値Δμ_ｓは、ユーザが設定したものであってもよいし、前回の特徴量変化診断処理手順において取得された同種の製品についての平均の増減であってもよい。後記する標準偏差の増減Δσについても同様である。特徴量の増減が警報基準値Δμ_ｓに該当する場合、特徴量変化診断部４１は、警報を出力する（詳細後記）。この警報は、ユーザが、現在設定されている閾値を見直す必要があることを示している。

第２に、特徴量変化診断部４１は、比較の結果として、“警報不要”又は“警報要”のいずれかを生成する。“警報不要”は、フランジの直径の平均の増減Δμが警報基準値Δμ_ｓに該当しないことを示す。“警報要”は、フランジの直径の平均の増減Δμが警報基準値Δμ_ｓに該当することを示す。
第３に、特徴量変化診断部４１は、ステップＳ２０７の“第２”において算出した標準偏差の増減Δσを警報基準値４５として記憶されている警報基準値Δσ_ｓと比較する。
第４に、特徴量変化診断部４１は、比較の結果として、“警報不要”又は“警報要”のいずれかを生成する。“警報不要”は、フランジの直径の標準偏差の増減Δσが警報基準値Δσ_ｓに該当しないことを示す。“警報要”は、フランジの直径の標準偏差の増減Δσが警報基準値Δσ_ｓに該当することを示す。

ステップＳ２０９において、特徴量変化診断部４１は、警報を出力する必要があるか否かを判断する。具体的には、特徴量変化診断部４１は、ステップＳ２０８の“第２”及び“第４”において、少なくとも１回“警報要”が生成された場合（ステップＳ２０９“Ｙｅｓ”）、ステップＳ２１０に進む。特徴量変化診断部４１は、それ以外の場合（ステップＳ２０９“Ｎｏ”）、ステップＳ２１１に進む。

ステップＳ２１０において、特徴量変化診断部４１は、警報を出力する。具体的には、特徴量変化診断部４１は、警報“フランジの直径の平均の増減が許容範囲外にあります”及び／又は“フランジの直径の標準偏差の増減が許容範囲外にあります”を、検査装置１の出力装置１３に文字又は音声で出力する。前記と同様に、このとき、特徴量変化診断部４１は、インタロックで生産ラインを停止してもよい。

ステップＳ２１１において、特徴量変化診断部４１は、製品の検査が終了したか否かを判断する。具体的には、特徴量変化診断部４１は、検査装置１のセンサ７が所定の期間に亘って製品を検出しない場合（ステップＳ２１１“Ｙｅｓ”）、ステップＳ２１２に進む。特徴量変化診断部４１は、それ以外の場合（ステップＳ２１１“Ｎｏ”）、ステップＳ２０２に戻る。ステップＳ２１１“Ｎｏ”を経由した場合、特徴量変化診断部４１は、１５分（製品９００個）ごとに、ステップＳ２０２〜Ｓ２１０の処理を繰り返すことになる。

ステップＳ２１２において、特徴量変化診断部４１は、時系列の特徴量の変化を表示する。具体的には、特徴量変化診断部４１は、時系列又は本数系列の特徴量（フランジの直径）の変化を示す特徴量推移グラフ４６（図６）を、検査装置１の出力装置１３に表示する。図６の横軸は時間又は製品（缶）の本数であり、縦軸は特徴量である。折れ線グラフ５１は、特徴量の標準偏差σを示す。折れ線グラフ５２は、特徴量の平均μを示す。１時間あたり４本の棒グラフ５５は、１５分ごとのフランジの直径の分布を示す。棒グラフ５５の上辺５３は、１５分ごとのフランジの直径の最大値を示し、下辺５４は最小値を示す。

特徴量変化診断部４１は、特徴量推移グラフ４６を外部記憶装置５１に出力してもよい。その後、任意の端末装置５２は、特徴量推移グラフ４６を表示できるようになる。

図６の特徴量推移グラフ４６には、平均の警報基準値μ_ｓの上限５６ａ及び下限５６ｂ、並びに、標準偏差の警報基準値σ_ｓの上限５７ａ及び下限５７ｂを示す破線が示されている。図６によれば、最初の１時間において、標準偏差は下限警報基準値５７ｂよりも下にあったことになる。特徴量変化診断処理手順の説明に戻る。

ステップＳ２１３において、特徴量変化診断部４１は、特徴量の平均等を記憶する。具体的には、特徴量変化診断部４１は、ステップＳ２０３及びＳ２０７において算出した特徴量の平均、標準偏差、平均の増減及び標準偏差の増減を、任意の記憶装置に記憶する。その後、特徴量変化診断処理手順を終了する。

（記憶された特徴量の平均等の活用）
前記では、特徴量変化診断部４１は、特徴量の平均等をその警報基準値と比較した。このときの警報基準値は、前記したように、“○○−α以上”等のように、閾値を基準としていた。しかしながら、 特徴量変化診断部４１は、この例とは別に、前回の特徴量変化診断処理手順のステップＳ２１３において記憶した特徴量の平均等を、今回の処理の警報基準値としてもよい。

前記の特徴量変化診断処理手順は、缶資材を検査する例であった。しかしながら、他の検査であっても、予防保全（無駄バネ等の予防）が行えることは言うまでもない。例えば、製品に対する印字を検査する場合、文字列全体の撮像画素数、文字ごとの撮像画素数、文字と背景との輝度差を特徴量とすることにより、予防保全が図れる。さらに、印字ヘッドが複数存在する場合、どの印字ヘッドに問題があるかを診断することもできる。

（特徴量の類型）
図２の二重線１１０の直ぐ上の行の“１”、“２”及び“３”は、特徴量の類型である。
〈類型１〉フランジの中心座標等の標準偏差が増大した場合、ベルトコンベア９に異常（例えば、搬送ガイドの劣化、搬送バキューム圧力の不安定化、エンコーダの不具合）が発生している可能性が高い。フランジの中心座標等の平均が偏った場合、センサ７の位置又はカメラ４の位置がずれている可能性が高い。

〈類型２〉フランジの直径等の標準偏差が増大した場合、資材公差が変化していたり、ベルトコンベア９が浮き上がっていたりする可能性が高い。フランジの直径等の平均が偏った場合、カメラ４の昇降位置がずれていたり、ベルトコンベア９が摩耗していたりする可能性が高い。

〈類型３〉フランジ等の輝度が変化した場合、照明ヘッド５の照度又は資材である鋼材の公差が変化していたり、カメラ４のレンズ面の汚れに起因してコントラストが低下していたり、レンズの緩みに起因してフォーカスが外れていたりする可能性が高い。

（パラメータ妥当性診断処理手順）
図７に沿って、パラメータ妥当性診断処理手順を説明する。パラメータ妥当性診断処理手順を開始する前提として、いま、検査装置１は、一連の製品３の検査を終了し、特徴量情報３１のレコード、閾値・判定結果情報３２のレコード、画像元データ３３及び画像３４（図１）を、検査した製品３の数だけ記憶しているとする。そして、製品３の種類は１つであり、すべての製品のある特徴量について、同じ閾値が適用されていたとする。

ステップＳ３０１において、検査機能診断装置２のパラメータ妥当性診断部４２は、パラメータを選択する。具体的には、パラメータ妥当性診断部４２は、ユーザが入力装置１２を介して、図２の３種類のパラメータのうち１つを選択するのを受け付ける。ここでは、ここでは、フランジの外側を検出するためのパラメータである“エッジ検出１”が選択されたとする。

ステップＳ３０２において、パラメータ妥当性診断部４２は、運用されているパラメータを取得する。具体的には、パラメータ妥当性診断部４２は、特徴量情報３１（図２）のうち、例えば“エッジ検出１”欄１０３ａのパラメータ“*”を取得する。前記したように、ここで取得されるすべての“*”の値は同じである。ここで取得されたパラメータを“θ”とする。

ステップＳ３０３において、パラメータ妥当性診断部４２は、θをインクリメント又はデクリメントしてθ_ｍを生成する。具体的には、パラメータ妥当性診断部４２は、“θ_ｍ＝ｐ×ｑ×ｒ＋θ”を発生させる。ここで、“ｒ”は、パラメータのずらし幅である。“ｑ”は、ステップＳ３０３を経由した回数である。“ｐ”は、“ｑ”が偶数であるとき“＋１”となり、“ｑ”が奇数であるとき“−１”となる係数である。いま、仮にθ＝１０.０及びｒ＝０.１が成立するとする。すると、ステップＳ３０３を経由する都度、パラメータ妥当性診断部４２は、“θ_ｍ＝９.９，１０.２，９.７，１０.４，・・・”を生成することとなる。ユーザは、ｒの値を任意に設定することができる。

ステップＳ３０４において、パラメータ妥当性診断部４２は、画像元データ３３にθ_ｍを適用し、画像３４を生成する。具体的には、パラメータ妥当性診断部４２は、未処理の画像元データ３３に対してパラメータθ_ｍを適用し、エッジを検出する。この段階で、画像元データ３３は、そこから特徴量が検出できる画像３４となる。

ステップＳ３０５において、パラメータ妥当性診断部４２は、画像３４の特徴量に閾値を適用し、判定結果を取得する。具体的には、第１に、パラメータ妥当性診断部４２は、ステップＳ３０４において生成した画像３４の特徴量に対して、現在使用されている閾値を適用する。ここでの特徴量は、例えば、フランジの直径（図２の小欄１０５ｂ）である。
第２に、パラメータ妥当性診断部４２は、特徴量と閾値との大小関係に基づき、判定結果“良”又は“不良”を生成する。

ステップＳ３０６において、パラメータ妥当性診断部４２は、すべての画像元データ３３を取得したか否かを判断する。具体的には、パラメータ妥当性診断部４２は、未処理の画像元データ３３がない場合（ステップＳ３０６“Ｙｅｓ”）、ステップＳ３０７に進み、それ以外の場合（ステップＳ３０６“Ｎｏ”）、ステップＳ３０４に戻る。

ステップＳ３０６の“Ｙｅｓ”を経由した段階で、パラメータ妥当性診断部４２は、“（θ_ｍ，画像ＩＤ，判定結果）＝（９.９，Ｐ０００１，良），（９.９，Ｐ０００２，良），（９.９，Ｐ０００３，良），・・・”のようなデータを生成していることになる。

ステップＳ３０７において、パラメータ妥当性診断部４２は、画像元データ３３にθ_ｍを適用した画像３４に対する判定結果を、画像元データ３３にθを適用した画像３４に対する判定結果と比較する。具体的には、第１に、パラメータ妥当性診断部４２は、閾値・判定結果情報３２（図３）の閾値欄１１２ｂの“♭”及び判定結果欄１１３の“良”又は“不良”を使用して、以下のようなデータを生成する。
“（θ，画像ＩＤ，判定結果）＝（１０.０，Ｐ０００１，良），（１０.０，Ｐ０００２，良），（１０.０，Ｐ０００３，良），・・・”

第２に、パラメータ妥当性診断部４２は、画像ＩＤごとに判定結果を比較する。閾値妥当性診断部４２は、“（９.９，Ｐ０００１，良）”の“良”と“（１０.０，Ｐ０００１，良）”の“良”とを比較し、“（９.９，Ｐ０００２，良）”の“良”と“（１０.０，Ｐ０００２，良）”の“良”とを比較し、以下同様の比較をする。両者は、“良”同士で一致する場合もあり、“不良”同士で一致する場合もある。一方が“良”であるのに対し他方が“不良”であり、両者が一致しない場合もある。

ステップＳ３０８において、パラメータ妥当性診断部４２は、すべての判定結果が一致したか否かを判断する。具体的には、パラメータ妥当性診断部４２は、ステップＳ３０７の“第２”において、すべての画像ＩＤについて判定結果が一致した場合（ステップＳ３０８“Ｙｅｓ”）、ステップＳ３０９に進み、それ以外の場合（ステップＳ３０８“Ｎｏ”）、ステップＳ３０３に戻る。

ステップＳ３０９において、パラメータ妥当性診断部４２は、良／不良別ヒストグラム４８を作成する。具体的には、第１に、パラメータ妥当性診断部４２は、“（θ_ｍ，画像ＩＤ，特徴量，判定結果）”を生成する。ここでの特徴量は、当該閾値θ_ｍを適用した当該画像ＩＤの特徴量である。すると、例えば、“（θ_ｍ，画像ＩＤ，特徴量，判定結果）＝（９.９，Ｐ０００１，＃，良），（９.９，Ｐ０００２，＃，良），（９.９，Ｐ０００３，＃，良），・・・”のようなデータが生成される。このデータは、“（９.９，Ｐ０００８，＃，不良）”のようなデータも含んでいる。“（９.９，Ｐ０００８，＃，不良）”は、特徴量“＃”が“９.９”よりも大きく、その結果、画像“Ｐ００８”の製品が不良品と判定されるケースに対応している。

第２に、パラメータ妥当性診断部４２は、判定結果が“良”である特徴量のヒストグラム（度数分布曲線）６１及び判定結果が“不良”である特徴量のヒストグラム６２を作成する（図８参照）。このとき、これら２つのヒストグラム６１及び６２に対し、ラベル“θ_ｍ＝９.９”を付す。そして、ヒストグラム６１及び６２は、まとめて良／不良別ヒストグラム４８と呼ばれる。図８は、ここで作成された良／不良別ヒストグラム４８の例である。以降、ヒストグラム６１を単に“良ヒストグラム”と呼び、ヒストグラム６２を単に“不良ヒストグラム”と呼ぶ。

パラメータ妥当性診断部４２は、ステップＳ３０９の処理を、ステップＳ３０８“Ｙｅｓ”を経由した場合におけるすべてのθ_ｍについて繰り返す。すると、ラベル“θ_ｍ”が付された良ヒストグラム及び不良ヒストグラムの組が、多くのθ_ｍについて作成、蓄積される。

ステップＳ３１０において、パラメータ妥当性診断部４２は、判定結果別に平均及び標準偏差を算出する。具体的には、第１に、パラメータ妥当性診断部４２は、あるθ_ｍのラベルが付されている良ヒストグラムの平均μ_ｏｋ及び標準偏差σ_ｏｋを算出する。
第２に、パラメータ妥当性診断部４２は、当該θ_ｍのラベルが付されている不良ヒストグラムの平均μ_ｎｇ及び標準偏差σ_ｎｇを算出する。
第３に、パラメータ妥当性診断部４２は、良品上限（図８の符号６３）及び不良品下限（図８の符号６４）を算出する。

良品上限６３の算出式は、“良品上限＝μ_ｏｋ＋Ｎ×σ_ｏｋ”である。
不良品下限６４の算出式は、“不良品下限＝μ_ｎｇ−Ｍ×σ_ｎｇ”である。
さらに、閾値妥当性診断部４２は、“良／不良分離度＝不良品下限−良品上限”を算出する。いま、Ｎ≧４及びＭ≧３が成立しているとする。

パラメータ妥当性診断部４２がＮ＝４を採用するとき、無駄バネ率は３０ｐｐｍ（１００万本あたり３０本）となることがわかっている。また、パラメータ妥当性診断部４２がＭ＝３を採用するとき、不良検出率は９９.８％となることがわかっている。これらは、無駄バネ率及び不良検出率の現実的な限界に近い。

ステップＳ３１１において、パラメータ妥当性診断部４２は、生成したθ_ｍの数及び範囲が適当であるか否かを判断する。具体的には、パラメータ妥当性診断部４２は、ステップＳ３０３において生成したθ_ｍの数が所定の閾値より多く、かつ、θ_ｍの最大値及び最小値がθを中心とする所定の範囲のそれぞれ上限及び下限に達している場合（ステップＳ３１１“Ｙｅｓ”）、ステップＳ３１２に進む。パラメータ妥当性診断部４２は、それ以外の場合（ステップＳ３１１“Ｎｏ”）、ステップＳ３０３に戻る。

ステップＳ３１２において、パラメータ妥当性診断部４２は、分離度が最大のパラメータθ_ｍを推奨パラメータθ_ｒとして特定する。具体的には、パラメータ妥当性診断部４２は、良／不良分離度が最大になるような良ヒストグラム及び不良ヒストグラムの組に付されているラベルのθ_ｍを見直し後の推奨パラメータθ_ｒとして特定する。ここで、良／不良分離度が“最大”になることが唯一の条件ではない。パラメータ妥当性診断部４２は、良／不良分離度に基づいて、様々な方法で推奨パラメータθ_ｒを特定できる。例えば、パラメータ妥当性診断部４２は、良／不良分離度が大きい上位○個のθ_ｍのうち、現在のパラメータの値に最も近いものをθ_ｒとして特定してもよい。パラメータ妥当性診断部４２は、良／不良分離度が大きい上位○個のθ_ｍの平均値をθ_ｒとして特定してもよい。

ステップＳ３１３において、パラメータ妥当性診断部４２は、選択すべきパラメータが他にあるか否かを判断する。具体的には、第１に、パラメータ妥当性診断部４２は、出力装置１３に“選択すべきパラメータが他にありますか”という質問を表示し、ユーザが回答として“はい”又は“いいえ”を入力するのを促す。
第２に、パラメータ妥当性診断部４２は、“はい”が入力された場合（ステップＳ３１３“Ｙｅｓ”）、ステップＳ３０１に戻り、“いいえ”が入力された場合（ステップＳ３１３“Ｎｏ”）、ステップＳ３１４に進む。

ステップＳ３１４において、パラメータ妥当性診断部４２は、θとθ_ｒとの差分は充分に大きいか否かを判断する。具体的には、パラメータ妥当性診断部４２は、θとθ_ｒとの差分が所定の閾値より大きい場合（ステップＳ３１４“Ｙｅｓ”）、ステップＳ３１５に進み、それ以外の場合（ステップＳ３１４“Ｎｏ”）、ステップＳ３１６に進む。θ_ｒは、多次元のベクトルであり、θも同次元のベクトルである。パラメータ妥当性診断部４２は、θとθ_ｒとの差分として、多次元空間における両者の間のユークリッド距離を算出する。ここでは、パラメータ妥当性診断部４２は、現在のパラメータθに比して、推奨パラメータθ_ｒが大きく変わらないケースを除外している。

ステップＳ３１５において、パラメータ妥当性診断部４２は、警報を出力する。具体的には、パラメータ妥当性診断部４２は、警報“パラメータを見直すことを推奨します”を出力装置１３に文字又は音声で出力する。このとき、パラメータ妥当性診断部４２は、ベクトルθ及びベクトルθ_ｒを表示してもよい。

ステップＳ３１６において、パラメータ妥当性診断部４２は、θ及びθ_ｒを記憶する。具体的には、パラメータ妥当性診断部４２は、補助記憶装置１５に、ベクトルθ、ベクトルθ_ｒ及び両者の差分を記憶する。その後、パラメータ妥当性診断処理手順を終了する。

（ヘッダ情報の活用）
検査機能診断装置２がヘッダ情報４７（図４）を記憶していることによって、特徴量変化診断部４１は、例えば以下のような処理を行うことができる。
・特徴量変化診断部４１は、製品情報（図４の欄１３０）のうちの資材メーカをキーとして、特徴量情報３１を資材メーカごとに分割する。
・特徴量変化診断部４１は、分割された特徴量情報３１ごとに、特徴量変化診断処理手順（図５）を実行する。すると、特徴量変化診断部４１は、特徴量推移グラフ４６（図６）を、資材メーカごとに作成することができる。

・特徴量変化診断部４１は、これらの特徴量推移グラフ４６を比較することによって、特定の資材メーカについての特徴量推移グラフ４６だけが他とは異なる推移を示すことを検出することができる。例えば、メーカＡの特徴量が異常であれば、ユーザは、メーカＡに対して改善を促すことができる。
・特徴量変化診断部４１は、メーカＡについて、ある特徴量（例えば、缶に飲料を入れる前の資材検査における特徴量）の標準偏差と、他の特徴量（例えば、缶に飲料を入れた後の巻締検査における特徴量）の相関関係を検出することができる。すると、ユーザは、メーカＡに対して、さらに具体的な改善（巻締工程の精度向上等）を促すことができる。

特徴量変化診断部４１が特徴量情報３１を分割する基準は、任意である。前記の例の他にも、特徴量変化診断部４１は、ラインＩＤ（図４欄１２５）ごとに特徴量情報３１を分割することによって、“缶ライン”、“樽ライン”及び“ビンライン”の特徴量の推移を相互に比較しながら分析できる（図９参照）。

（本実施形態の効果）
本実施形態の検査機能診断装置の効果は以下の通りである。
（１）検査機能診断装置は、画像の特徴量の変化を出力することができる。
（２）検査機能診断装置は、画像元データから画像を生成する際のパラメータのうち、製品の良／不良を分離する分離度が最大であるものを出力できる。
（３）検査機能診断装置は、画像の特徴量の変化を、平均又は分散というわかり易い統計量の変化として出力できる。さらに、検査機能診断装置は、移動平均又は移動標準偏差を使用するので、ノイズに影響されにくい。
（４）検査機能診断装置は、画像の特徴量の変化を、時系列の増減として出力できる。
（５）検査機能診断装置は、画像の特徴量の変化を、前回の特徴量と比較できる。
（６）検査機能診断装置は、見直し後の推奨パラメータが、現行のパラメータと比して大きく変化する場合に限り、警報を出力できる。
（７）検査機能診断装置は、例えば、工場ごと、ラインごとに、特徴量の変化を比較できる。
（８）検査機能診断装置は、ヒストグラムを用いて分離度を算出するので、パラメータが製品の良／不良を判別する度合いがわかり易くなる。
（９）検査機能診断装置は、撮像位置、大きさ等の特徴量のうちから、ユーザにとって使用しやすいものを選択できる。

なお、本発明は前記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、前記した実施例は、本発明を分かり易く説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明したすべ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。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、前記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウエアで実現してもよい。また、前記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウエアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記録装置、又は、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。
また、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、製品上必ずしもすべての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆どすべての構成が相互に接続されていると考えてもよい。

１ 検査装置
２ 検査機能診断装置
３ 製品
４ カメラ
５ 照明ヘッド
６ 照明電源
７ センサ
８ 排出装置
１１ 中央制御装置
１２ 入力装置
１３ 出力装置
１４ 主記憶装置
１５ 補助記憶装置
１６ 通信装置
２１ 起動制御部
２２ Ａ／Ｄ変換部
２３ 特徴量抽出部
２４ 閾値設定部
２５ 判定部
２６ 外部出力処理部
３１ 特徴量情報
３２ 閾値・判定結果情報
３３ 画像元データ
３４ 画像
４１ 特徴量変化診断部
４２ パラメータ妥当性診断部
４５ 警報基準値
４６ 特徴量推移グラフ
４７ ヘッダ情報
４８ 良／不良別ヒストグラム

Claims (9)

1. 製品の画像から抽出された特徴量の経時的又は経数的グラフを作成し、
   前記特徴量に関する値と所定の基準値との大小関係に基づき、警報を出力する特徴量変化診断部と、
   画像元データから前記画像を生成する際に前記画像元データに対して適用されるパラメータの複数の候補を生成し、
   前記生成した複数の候補を、既存の前記画像元データに適用することによって前記画像を生成し、
   前記生成した画像の特徴量に所定の閾値を適用することによって前記製品の良／不良を判定し、
   前記製品の良／不良の判定を分離する分離度の大きさに基づいて前記生成した複数の候補のうちのある候補を特定し、
   前記特定した候補を見直し後の前記パラメータとして出力し、
   前記特定した候補と、現在運用中のパラメータとの差分に応じて、警報を出力するパラメータ妥当性診断部と、
   を備えること、
   を特徴とする検査機能診断装置。
2. 前記特徴量に関する値は、平均又は標準偏差を含み、
   前記平均は、移動平均を含み、
   前記標準偏差は、移動標準偏差を含むこと、
   を特徴とする請求項１に記載の検査機能診断装置。
3. 前記平均は、経時的又は経数的増減を含み、
   前記標準偏差は、経時的又は経数的増減を含むこと、
   を特徴とする請求項２に記載の検査機能診断装置。
4. 前記所定の基準値は、前記特徴量に関する値の前回の値を含むこと、
   を特徴とする請求項３に記載の検査機能診断装置。
5. 前記製品の画像がヘッダに関連付けて記憶されるヘッダ情報を格納する記憶部を備え、
   前記特徴量変化診断部は、
   前記ヘッダをキーとして製品群ごとに複数の前記経時的又は経数的グラフを作成すること、
   を特徴とする請求項４に記載の検査機能診断装置。
6. 前記パラメータ妥当性診断部は、
   前記製品が良品であるヒストグラム及び前記製品が不良品であるヒストグラムを使用して、前記分離度を算出すること、
   を特徴とする請求項５に記載の検査機能診断装置。
7. 前記特徴量は、
   撮像位置、大きさ、輝度、コントラスト及びフォーカスのうちのいずれかを含むこと、
   を特徴とする請求項６に記載の検査機能診断装置。
8. 検査機能診断装置の特徴量変化診断部は、
   製品の画像から抽出された特徴量の経時的又は経数的グラフを作成し、
   前記特徴量に関する値と所定の基準値との大小関係に基づき、警報を出力し、
   前記検査機能診断装置のパラメータ妥当性診断部は、
   画像元データから前記画像を生成する際に前記画像元データに対して適用されるパラメータの複数の候補を生成し、
   前記生成した複数の候補を、既存の前記画像元データに適用することによって前記画像を生成し、
   前記生成した画像の特徴量に所定の閾値を適用することによって前記製品の良／不良を判定し、
   前記製品の良／不良の判定を分離する分離度の大きさに基づいて前記生成した複数の候補のうちのある候補を特定し、
   前記特定した候補を見直し後の前記パラメータとして出力し、
   前記特定した候補と、現在運用中のパラメータとの差分に応じて、警報を出力すること、
   を特徴とする検査機能診断装置の検査機能診断方法。
9. 検査機能診断装置の特徴量変化診断部に対し、
   製品の画像から抽出された特徴量の経時的又は経数的グラフを作成し、
   前記特徴量に関する値と所定の基準値との大小関係に基づき、警報を出力する処理を実行させ、
   前記検査機能診断装置のパラメータ妥当性診断部に対し、
   画像元データから前記画像を生成する際に前記画像元データに対して適用されるパラメータの複数の候補を生成し、
   前記生成した複数の候補を、既存の前記画像元データに適用することによって前記画像を生成し、
   前記生成した画像の特徴量に所定の閾値を適用することによって前記製品の良／不良を判定し、
   前記製品の良／不良の判定を分離する分離度の大きさに基づいて前記生成した複数の候補のうちのある候補を特定し、
   前記特定した候補を見直し後の前記パラメータとして出力し、
   前記特定した候補と、現在運用中のパラメータとの差分に応じて、警報を出力する処理を実行させること、
   を特徴とする検査機能診断装置を機能させるための検査機能診断プログラム。

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