JP7281586B2 - 検査装置及び検査方法 - Google Patents

Description

本発明は、ワークの検査を行う検査装置及び検査方法の技術に関する。

従来、ワークの検査を行う検査装置の技術は公知となっている。例えば、特許文献１に記載の如くである。

特許文献１に記載の欠陥検査装置（検査装置）は、ロボット、ＣＣＤカメラ（撮像部）及び画像処理装置等を具備する。ロボットは、アームに取り付けられたＣＣＤカメラを、ワークの加工面に沿って移動可能に構成される。ＣＣＤカメラは、ロボットによる移動により、ワークの加工面を複数箇所で撮像する。画像処理装置は、ＣＣＤカメラの撮像結果に画像処理を施すことで撮像結果から欠陥部のみを抽出し、当該抽出結果に基づいて欠陥の有無を判定（ワークを検査）する。

特許文献１のような検査装置では、誤判定（例えば、本来不良品であるワークが良品と判定される等）が生じた場合、当該ワークを用いた製品に不具合が生じるおそれがある。このため、当該技術分野では、さらなる検査精度の向上が求められている。

特開２００６－２０８２５９号公報

本発明は、以上の如き状況を鑑みてなされたものであり、その解決しようとする課題は、精度よく良否判定を行うことが可能な検査装置及び検査方法を提供するものである。

本発明の解決しようとする課題は以上の如くであり、次にこの課題を解決するための手段を説明する。

即ち、請求項１においては、多軸ロボットにより構成され、ワークを移動させる移動部と、前記移動部により前記ワークが移動されることで、当該ワークに形成された孔部に当該孔部の一方側及び他方側から挿入可能であり、前記孔部に挿入された状態で、前記一方側及び前記他方側のそれぞれから当該孔部の所定の撮像箇所を撮像可能な撮像部と、学習済みの学習モデルに前記撮像部の撮像結果を入力することで、前記ワークの良否判定を行う判定部と、を具備し、前記移動部は、前記撮像部が前記孔部に挿入された状態で、前記撮像部の軸線を中心に前記ワークを回動させることが可能であるものである。

請求項２においては、前記撮像部は、上方から下方へ垂れ下がるように設けられるものである。

請求項３においては、前記孔部を撮像する補正用撮像部と、前記補正用撮像部の撮像結果に基づいて前記移動部による前記ワークの移動を補正する補正部と、をさらに具備するものである。

請求項４においては、前記補正用撮像部は、前記孔部の一方側からのみ前記孔部を撮像するものである。

請求項５においては、多軸ロボットにより構成された移動部によってワークを移動させる移動工程と、前記移動部により前記ワークを移動させることで、当該ワークに形成された孔部に当該孔部の一方側及び他方側から撮像部を挿通し、前記孔部に挿入された状態で、前記一方側及び前記他方側のそれぞれから当該孔部の所定の撮像箇所を前記撮像部により撮像する撮像工程と、学習済みの学習モデルに前記撮像部の撮像結果を入力することで、前記ワークの良否判定を行う判定工程と、を含み、前記撮像工程において、前記移動部は、前記撮像部が前記孔部に挿入された状態で、前記撮像部の軸線を中心に前記ワークを回動させることが可能であるものである。

本発明は、ワークの良否判定を精度よく行うことができる、という効果を奏する。

第一実施形態に係る検査装置の全体的な構成を示した概略平面図。 同じく、概略正面図。 同じく、ブロック図。 （ａ）ワークを示した正面図。（ｂ）Ａ－Ａ断面図。 （ａ）リフト部を示す拡大平面図。（ｂ）リフト部を示す拡大側面図。 （ａ）多軸ロボットを示す側面図。（ｂ）把持部を示す拡大図。 芯ずれ補正部を示す正面図。 干渉チェック部及び撮像部を示す正面図。 ディープニューラルネットワーク（以下、「ＤＮＮ」と称する）を示した説明図。 検査の手順を示すフローチャート。 （ａ）ワークを第一受け渡し位置まで移動させた状態を示す正面図。（ｂ）同じく、側面図。（ｃ）第一受け渡し位置におけるワークと第一ピン及び第二ピンを示す平面図。 ワークを位置決めした状態を示す平面断面図。 （ａ）第二受け渡し位置へ移動されたワークを示す正面図。（ｂ）変形部をワークの上方及び下方まで移動させた状態を示す正面図。（ｃ）把持部でワークを把持する様子を示す正面図。 （ａ）芯ずれ補正部のカメラで第一孔部を撮像した結果を示す図。（ｂ）位置ずれを補正した後で第一孔部を撮像した結果を示す図。 （ａ）撮像部でワークを撮像する前の状態を示す正面図。（ｂ）撮像部でワークを撮像する様子を示す断面図。 （ａ）ゲインの補正前にワークを撮像した結果を示す図。（ｂ）ゲインの補正後にワークを撮像した結果を示す図。 （ａ）第一孔部を第一ボアスコープで撮像した結果を示す図。（ｂ）図１７（ａ）に示すランド部を第二ボアスコープで撮像した結果を示す図。 （ａ）不良を撮像した結果を示す図。（ｂ）図１８（ａ）におけるヒートマップを示す図。 第二実施形態に係る検査装置を示したブロック図。 （ａ）第一ボアスコープで第一孔部を撮像する様子を示す断面図。（ｂ）良否判定ＤＮＮで良否判定を行う様子を示す説明図。 （ａ）再検査要否ＤＮＮの学習を行う様子を示す説明図。（ｂ）再検査要否ＤＮＮで再検査の判定を行う様子を示す説明図。 検査の手順を示すフローチャート。 （ａ）ヒートマップを示す図。（ｂ）再検査において第一孔部を撮像する様子を示す断面図。 第三実施形態に係る検査装置を示したブロック図。 （ａ）第一ボアスコープで第一孔部を撮像する様子を示す断面図。（ｂ）位置ずれＤＮＮの学習を行う様子を示す説明図。 検査の手順を示すフローチャート。 （ａ）位置ずれが発生した場合に、第一ボアスコープで第一孔部を撮像した結果を示す図。（ｂ）位置ずれを補正した結果を示す図。 第四実施形態に係る検査装置を示したブロック図。 （ａ）第一ボアスコープで第一孔部を撮像する様子を示す断面図。（ｂ）位置ずれ判定ＤＮＮ及び情報推定ＤＮＮの学習を行う様子を示す説明図。 判定処理を示すフローチャート。

以下では、図中の矢印Ｕ、矢印Ｄ、矢印Ｆ、矢印Ｂ、矢印Ｌ及び矢印Ｒで示した方向を、それぞれ上方向、下方向、前方向、後方向、左方向及び右方向と定義して説明を行う。

以下では、まず、図４を参照し、検査装置１の検査対象物となるワークＷの一例について説明する。

ワークＷは、例えば、バルブ装置（不図示）のハウジング等に用いられる。ワークＷは、本体部Ｗ１０及びフランジ部Ｗ２０を具備する。本体部Ｗ１０は、略直方体状に形成される。本体部Ｗ１０は、第一孔部Ｗ１１、第二孔部Ｗ１２、第三孔部Ｗ１３及び連通孔Ｗ１４を具備する。

第一孔部Ｗ１１は、バルブ装置のスプール（不図示）が設けられる孔である。第一孔部Ｗ１１は、本体部Ｗ１０を前後に貫通する。第一孔部Ｗ１１は、正面視略円状に形成される。第一孔部Ｗ１１は、本体部Ｗ１０の左右中央部に形成される。第一孔部Ｗ１１の前後両端部の内径は、前後中途部の内径よりも大きくなるように形成される。第一孔部Ｗ１１には、摺動部Ｗ１１ａ及びランド部Ｗ１１ｂが形成される。摺動部Ｗ１１ａは、上記スプールに対して摺動可能な部分である。摺動部Ｗ１１ａは、第一孔部Ｗ１１の前後中途部において一定の径を有するように形成される。ランド部Ｗ１１ｂは、第一孔部Ｗ１１の前後中途部において摺動部Ｗ１１ａよりも大径に形成される。

第二孔部Ｗ１２は、上記スプールが設けられる孔である。第二孔部Ｗ１２は、本体部Ｗ１０を前後に貫通する。第二孔部Ｗ１２は、第一孔部Ｗ１１（摺動部Ｗ１１ａ）よりも小さい内径を有する正面視略円状に形成される。第二孔部Ｗ１２は、第一孔部Ｗ１１の左方に形成される。第二孔部Ｗ１２には、第一孔部Ｗ１１と同様に、摺動部Ｗ１２ａ及びランド部Ｗ１２ｂが形成される。

第三孔部Ｗ１３は、上記スプールが設けられる孔である。第三孔部Ｗ１３は、本体部Ｗ１０を前後に貫通する。第三孔部Ｗ１３は、第二孔部Ｗ１２と略同一の内径を有する正面視略円状に形成される。第三孔部Ｗ１３は、第一孔部Ｗ１１の左上方に形成される。第三孔部Ｗ１３には、第一孔部Ｗ１１と同様に、摺動部及びランド部が形成される（不図示）。

連通孔Ｗ１４は、第一孔部Ｗ１１とワークＷの外部とを連通する孔である。連通孔Ｗ１４は、左右方向へ延びるように形成される。連通孔Ｗ１４は、前後に間隔をあけて複数（３つ）形成される。

フランジ部Ｗ２０は、板面を上下方向へ向けた略円板状に形成される。フランジ部Ｗ２０は、本体部Ｗ１０の下側に形成される。

検査装置１は、後述する撮像部７０により上記スプールとの摺動部分、すなわち第一孔部Ｗ１１、第二孔部Ｗ１２及び第三孔部Ｗ１３（以下、「第一孔部Ｗ１１等」と称する）を撮像し、ワークＷに不良が発生していないことを確認（検査）する。このように、第一孔部Ｗ１１等は、検査装置１の検査対象となる孔部（検査孔）となっている。検査装置１は、当該孔部に生じた不良として、例えば、バリ（余分な出っ張り）や異物残り（砂を落とす際に用いるショット玉等が残っていないか）等を確認する。

次に、図１から図９を参照し、第一実施形態に係る検査装置１の構成について説明する。検査装置１は、例えば、ワークＷの製造ライン等に設けられる。図１に示すように、検査装置１は、区画部材１０、搬送スライダ２０、昇降スライダ３０、多軸ロボット４０、芯ずれ補正部５０、干渉チェック部６０、撮像部７０、制御部８０及びＰＣ９０を具備する。

区画部材１０は、検査装置１の機器（搬送スライダ２０等）を囲むような柵状の部材である。区画部材１０の左前部には、ワークＷを区画部材１０の外側から内側へと投入するための投入口１１（開口部）が形成される。投入口１１には、ワークＷを載置可能なテーブル１２（図２参照）が設けられる。以下では、区画部材１０の内側の空間を「内部空間１３」と称する。

搬送スライダ２０は、ワークＷを投入口１１から後述する昇降スライダ３０へと搬送するためのものである。搬送スライダ２０は、内部空間１３の左前部において、投入口１１と隣接するように設けられる。図１及び図２に示すように、搬送スライダ２０は、搬送コンベア２１及び載置部２２を具備する。

搬送コンベア２１は、後述する載置部２２を移動可能なものである。搬送コンベア２１は、区画部材１０の投入口１１と昇降スライダ３０との間に亘るように設けられる。

載置部２２は、ワークＷを載置するための部分である。載置部２２は、搬送コンベア２１上に設けられ、搬送コンベア２１の駆動に伴って左右方向へ移動することができる。

上述の如く構成される搬送スライダ２０は、搬送コンベア２１の駆動によって、ワークＷ（載置部２２）を投入位置Ｐ１及び第一受け渡し位置Ｐ２へ移動させることができる。投入位置Ｐ１は、投入口１１から投入されたワークＷを載置部２２で受け取るための位置である。具体的には、投入位置Ｐ１は、ワークＷを投入口１１へ最も接近させた（搬送コンベア２１の左端部へ移動させた）位置である。第一受け渡し位置Ｐ２は、搬送スライダ２０と昇降スライダ３０との間でワークＷを受け渡す位置である。具体的には、第一受け渡し位置Ｐ２は、ワークＷを昇降スライダ３０へ最も接近させた（搬送コンベア２１の右端部へ移動させた）位置である。

昇降スライダ３０は、ワークＷを昇降するためのものである。昇降スライダ３０は、内部空間１３の右前部に設けられる。図２及び図５に示すように、昇降スライダ３０は、昇降コンベア３１、リフト部３２、第一ピン３３、第二ピン３４及びシリンダ３５を具備する。

昇降コンベア３１は、後述するリフト部３２を昇降可能なものである。昇降コンベア３１は、搬送スライダ２０（搬送コンベア２１）の右端部に固定される。

リフト部３２は、昇降コンベア３１の駆動に伴って昇降する部分である。リフト部３２の右部は、昇降コンベア３１に昇降可能に支持される。図５に示すように、リフト部３２には、凹部３２ａが形成される。

凹部３２ａは、リフト部３２の左側部において凹状に形成される部分である。凹部３２ａは、リフト部３２の左右中途部に形成される。凹部３２ａは、後述する多軸ロボット４０の把持部４５が進入可能となるように、ある程度の左右方向幅が確保されている。

第一ピン３３は、ワークＷの位置を決めるためのものである。第一ピン３３は、軸線方向を前後方向に向けて配置される。第一ピン３３は、凹部３２ａを挟んで前後一対設けられる。第一ピン３３の先端部は、ワークＷの第一孔部Ｗ１１に挿入可能なテーパ状に形成される（図１２参照）。第一ピン３３は、後述するシリンダ３５を介してリフト部３２に支持される。第一ピン３３は、シリンダ３５により駆動され、平面視において凹部３２ａに対して前後方向に進退するように構成される。

第二ピン３４は、ワークＷの回転を規制するためのものである。第二ピン３４は、軸線方向を左右方向に向け、凹部３２ａの右方に配置される。第二ピン３４は、ワークＷの連通孔Ｗ１４（図４参照）に挿入可能に形成される。第二ピン３４は、シリンダ（不図示）を介してリフト部３２に支持される。第二ピン３４は、前記シリンダにより駆動され、平面視において凹部３２ａに対して左右方向に進退するように構成される。

シリンダ３５は、第一ピン３３を左右方向へ移動させるためのものである。シリンダ３５は、リフト部３２の前部及び後部にそれぞれ固定される。前後のシリンダ３５は、前後一対の第一ピン３３を進退可能に構成される。

上述の如く構成される昇降コンベア３１は、第一ピン３３を第一孔部Ｗ１１に挿入することで（図１２参照）、ワークＷを位置決めすることができる。また、昇降コンベア３１は、第二ピン３４を連通孔Ｗ１４に挿入することで、ワークＷの回転を規制することができる。この状態でリフト部３２を昇降させることで、昇降コンベア３１は、ワークＷを上記第一受け渡し位置Ｐ２及び図２に示す第二受け渡し位置Ｐ３へ昇降させることができる。

第二受け渡し位置Ｐ３は、昇降スライダ３０と多軸ロボット４０との間でワークＷを受け渡す位置である。具体的には、第二受け渡し位置Ｐ３は、第一受け渡し位置Ｐ２から昇降コンベア３１の上端部へワークＷを上昇させた位置である。第二受け渡し位置Ｐ３と第一受け渡し位置Ｐ２との間隔は、ワークＷの上下幅（高さ）よりも大きくなるように設定される。

多軸ロボット４０は、ワークＷの移動及び姿勢の変更を行うためのものである。多軸ロボット４０は、平面視において、内部空間１３の略中央部に設けられる（図１参照）。図１及び図６に示すように、多軸ロボット４０は、台座部４１、旋回部４２、アーム４３、関節部４４及び把持部４５を具備する。

台座部４１は、後述する旋回部４２等を支持する部分である。旋回部４２は、台座部４１に載置され、後述するアーム４３や把持部４５等を旋回可能（上下方向を向く回動軸線を中心に回動可能）に設けられる。アーム４３及び関節部４４は、旋回部４２と把持部４５との間にそれぞれ複数設けられる。関節部４４は、２つのアーム４３を接続するように設けられ、アーム４３及び把持部４５を所定の回動軸線を中心に回動可能に構成される。

把持部４５は、ワークＷを把持する部分である。把持部４５は、固定部材４５ａ、可動部材４５ｂ及び変形部４５ｃを具備する。

固定部材４５ａは、アーム４３の端部に固定される略板状の部材である。固定部材４５ａは、図６（ｂ）に示す状態において、長手方向を上下方向に向けた正面視略矩形状に形成される。

可動部材４５ｂは、固定部材４５ａに対して上下方向に相対的に移動可能な部材である。可動部材４５ｂは、上下一対設けられる。上下一対の可動部材４５ｂは、所定の駆動源からの動力によって互いに近接離間（昇降）することができる。

変形部４５ｃは、変形可能な部材である。変形部４５ｃは、上下一対の可動部材４５ｂにそれぞれ設けられる。上下の変形部４５ｃは、互いに対向するように配置される。上側の変形部４５ｃは、左右に並んで２つ設けられる。変形部４５ｃには、無数の球体（ビーズ）が収容される。変形部４５ｃは、他の部材と接触した際に球体が適宜移動することで、接触したものの形状に沿って変形することができる。また、変形部４５ｃは、所定のポンプ（不図示）により真空引きする（内部の空気を吸引する）ことで、球体の移動を規制して、自身の形状を固定することができる。

上述の如く構成される多軸ロボット４０は、上下一対の可動部材４５ｂを互いに近接させて変形部４５ｃをワークＷに押し当てることで、変形部４５ｃをワークＷの形状に沿って変形させることができる。多軸ロボット４０は、この状態で変形部４５ｃを真空引きすることで、ワークＷを把持することができる（図７参照）。また、この状態で旋回部４２及び関節部４４を回動させることにより、多軸ロボット４０は、ワークＷの移動及び姿勢の変更を行うことができる。また、多軸ロボット４０は、ワークＷの把持とは反対の動作を行うことで、把持部４５で把持したワークＷを放す（把持を解除する）ことができる。

芯ずれ補正部５０は、撮像部７０とワークＷ（第一孔部Ｗ１１等）との位置ずれを演算し、ロボット座標を補正するためのものである。芯ずれ補正部５０は、多軸ロボット４０の左方に設けられる。図１及び図７に示すように、芯ずれ補正部５０は、カメラ５１、上側照明５２、下側照明５３及び処理部５４を具備する。

カメラ５１は、ワークＷを上方から撮像するものである。上側照明５２は、ワークＷに対して上方から光を照射するものである。上側照明５２は、カメラ５１を挟んで左右一対設けられる。下側照明５３は、ワークＷに対して下方から光を照射するものである。下側照明５３は、カメラ５１の下方に配置される。

処理部５４は、位置ずれの演算処理を行うものである。処理部５４は、カメラ５１と接続される。処理部５４には、カメラ５１の撮像結果Ｂ５１（図１４（ａ）参照）が入力される。処理部５４は、入力された撮像結果Ｂ５１に対して演算処理を行うことで、位置ずれを制御部８０へ出力することができる。なお、処理部５４の処理については後述する。

干渉チェック部６０は、後述する撮像部７０にワークＷの第一孔部Ｗ１１等が干渉（接触）しないことを確認するための部分である。干渉チェック部６０は、多軸ロボット４０の左後方に設けられる。図８に示すように、干渉チェック部６０は、取付部材６１、軸部材６２及びセンサ部６３を具備する。

取付部材６１は、区画部材１０内に設けられた長手部材Ａ１に取り付けられる略箱状の部材である。取付部材６１（干渉チェック部６０）は、長手部材Ａ１に固定され、移動不能に設けられる。

軸部材６２は、後述する撮像部７０（挿入部７１ｂ・７２ｂ・７３ｂ）を模した部材である。軸部材６２は、撮像部７０と概ね同一形状（略同一の外径及び長さ）に形成され、撮像部７０と概ね同一の姿勢となるように設けられる。具体的には、軸部材６２は、軸線方向を略上下方向に向けた略円柱状に形成される。軸部材６２の外径は、ワークＷの第一孔部Ｗ１１等の内径よりも小さくなるように形成される。軸部材６２は、取付部材６１から下方へ突出するように取付部材６１に固定される。

センサ部６３は、軸部材６２にワークＷの第一孔部Ｗ１１等が接触したことを検知するセンサ（例えば、近接スイッチ等）である。センサ部６３は、取付部材６１内に設けられる。

撮像部７０は、ワークＷの第一孔部Ｗ１１等を撮像するためのものである。図１及び図８に示すように、撮像部７０は、第一ボアスコープ７１、第二ボアスコープ７２及び第三ボアスコープ７３を具備する。

なお、第一ボアスコープ７１から第三ボアスコープ７３は、配置及び撮像方向Ｄ７１～Ｄ７３が異なる点を除いて互いに同様に構成される。このため、以下では、第一ボアスコープ７１を例に挙げて構成を説明し、第二ボアスコープ７２及び第三ボアスコープ７３については、第一ボアスコープ７１との相違点を中心に説明する。

第一ボアスコープ７１は、第一孔部Ｗ１１等の内側を撮像可能な機器である。第一ボアスコープ７１は、干渉チェック部６０の右方に設けられる。第一ボアスコープ７１は、取付部７１ａ、挿入部７１ｂ、光源７１ｃ及びカメラ７１ｄを具備する。

取付部７１ａは、長手部材Ａ１に取り付けられる略箱状の部材である。取付部７１ａ（第一ボアスコープ７１）は、長手部材Ａ１に固定され、移動不能に設けられる。

挿入部７１ｂは、第一孔部Ｗ１１等に挿入可能な略円筒状の部分である。挿入部７１ｂは、軸線方向を略上下方向に向けて配置される。挿入部７１ｂは、取付部７１ａから下方へ突出するように取付部７１ａに固定される。こうして、挿入部７１ｂは、上方から下方へ垂れ下がるように設けられる。挿入部７１ｂの外径は、ワークＷの第一孔部Ｗ１１等の内径よりも小さくなるように形成される。挿入部７１ｂの外径は、干渉チェック部６０の軸部材６２の外径よりも僅かに小さくなるように形成される。

光源７１ｃは、第一孔部Ｗ１１等の内側を照らす光（照明）を照射するためのものである。光源７１ｃは、取付部７１ａ内に設けられる。光源７１ｃから照射された光は、挿入部７１ｂの下端部から外部（下方、後述するカメラ７１ｄの撮像方向Ｄ７１と同一方向）へ照射される。光源７１ｃは、光の明るさを変更可能に構成される。

カメラ７１ｄは、第一孔部Ｗ１１等の内側を撮像するためのものである。カメラ７１ｄは、取付部７１ａ内に設けられる。カメラ７１ｄは、挿入部７１ｂ内のレンズを介して、挿入部７１ｂの先端（下端）から下方（撮像方向Ｄ７１）を撮像することができる。こうして、カメラ７１ｄは、挿入部７１ｂの軸線方向と平行な撮像方向Ｄ７１を撮像し、第一孔部Ｗ１１等を真っ直ぐに見た（直視した）画像を得ることができる。

第二ボアスコープ７２は、取付部７２ａ、挿入部７２ｂ、光源７２ｃ及びカメラ７２ｄを具備する。第二ボアスコープ７２は、第一ボアスコープ７１の右方に配置される。カメラ７２ｄは、挿入部７２ｂ内のレンズを介して、挿入部７２ｂの先端から斜め方向（撮像方向Ｄ７２）を撮像することができる。こうして、カメラ７２ｄは、挿入部７２ｂの軸線方向及び水平方向（軸線方向と直交する方向）に対して傾斜する撮像方向Ｄ７２を撮像し、第一孔部Ｗ１１等を斜めから見た画像を得ることができる。

第三ボアスコープ７３は、取付部７３ａ、挿入部７３ｂ、光源７３ｃ及びカメラ７３ｄを具備する。第三ボアスコープ７３は、第一ボアスコープ７１の右前方に配置される。カメラ７３ｄは、挿入部７３ｂ内のレンズを介して、挿入部７３ｂの先端から水平方向（撮像方向Ｄ７３）を撮像することができる。こうして、カメラ７３ｄは、挿入部７３ｂの軸線方向と直交する撮像方向Ｄ７３を撮像し、第一孔部Ｗ１１等を横から見た画像を得ることができる。

制御部８０は、検査装置１の機器（搬送スライダ２０等）を制御するものである。制御部８０は、区画部材１０の外側（右後側）に設けられる。図３に示すように、制御部８０は、搬送スライダ２０、昇降スライダ３０、多軸ロボット４０、芯ずれ補正部５０及び干渉チェック部６０と接続される。

制御部８０は、搬送スライダ２０に信号を送信することで、搬送コンベア２１の動作の開始及び停止やワークＷ（載置部２２）の移動方向等を制御することができる。

制御部８０は、昇降スライダ３０に信号を送信することで、昇降コンベア３１の動作の開始及び停止やリフト部３２の昇降方向やシリンダ３５（第一ピン３３及び第二ピン３４）の動作等を制御することができる。

制御部８０は、多軸ロボット４０に信号を送信することで、上述したワークＷの把持及び把持の解除を行ったり、旋回部４２及び関節部４４を回動させてワークＷ（把持部４５）の移動や姿勢の変更を行うことができる。

制御部８０は、芯ずれ補正部５０に信号を送信することで、カメラ５１による撮像や上側照明５２及び下側照明５３からの光の照射及び停止を行うことができる。また、制御部８０は、処理部５４から信号を受信することで、処理部５４での処理結果を取得することができる。

制御部８０は、干渉チェック部６０から信号を受信することで、センサ部６３の検知結果を取得することができる。

ＰＣ９０は、撮像部７０の撮像結果Ｂ７１・Ｂ７２（図１７参照）に基づいて第一孔部Ｗ１１等の良否判定を行うためのものである。ＰＣ９０は、区画部材１０の外側（左側）に設けられる（図１参照）。ＰＣ９０は、ＣＰＵ・ＧＰＵ等の演算装置やＨＤＤ等の記憶装置や液晶ディスプレイ等の表示装置を具備する。また、ＰＣ９０は、良否判定に関する機能（プログラム）として、補正部９１、良否判定部９２及び作成部９３を具備する。

補正部９１は、撮像部７０のゲイン（感度）を補正するためのものである。良否判定部９２は、ワークＷの良否判定を行うためのものである。補正部９１及び良否判定部９２の処理については後述する。

作成部９３は、後述するＤＮＮ１００が反応した度合いを示すヒートマップＨ（図１８（ｂ）参照）を作成するためのものである。

上述の如く構成されるＰＣ９０には、図９に示すように、ＤＮＮ１００が構築される。

ＤＮＮ１００は、人間の脳の神経回路の仕組みを模した情報処理モデルである。より詳細には、ＤＮＮ１００は、脳の神経細胞をモデル化したユニット１０１ａ・１０２ａ・１０３ａを互いに接続し、当該ユニット１０１ａ等の信号の受け渡しにより種々の情報処理を行うものである。ＤＮＮ１００は、入力層１０１、中間層（隠れ層）１０２、及び出力層１０３を具備する。

入力層１０１は、複数のユニット１０１ａを有する。入力層１０１のユニット１０１ａは、中間層１０２のユニット１０２ａと接続される。入力層１０１のユニット１０１ａは、入力された情報に対して演算処理を行って、中間層１０２（ユニット１０２ａ）へ情報を受け渡すことができる。

中間層１０２は、複数のユニット１０２ａを有する。中間層１０２は、入力層１０１と出力層１０３との間に複数設けられる。中間層１０２のユニット１０２ａは、入力側（入力層１０１側で隣接するユニット）から受け渡された情報に対して演算処理を行って、出力側（出力層１０３側で隣接するユニット）へ情報を受け渡すことができる。

出力層１０３は、複数のユニット１０３ａを有する。出力層１０３は、中間層１０２から受け渡された情報に対して演算処理を行って、その結果を出力することができる。

上述の如く構成されたＤＮＮ１００は、ワークＷの第一孔部Ｗ１１等を撮像部７０で撮像した結果と、良否判定の結果と、の関係を予め教師あり学習によって学習している。

より詳細には、ＤＮＮ１００は、良品と判定されるべきワークＷを撮像部７０で撮像した結果と、良否判定の結果が良品であること（答え）と、が入力層１０１に入力され、中間層１０２及び出力層１０３への情報の受け渡しが行われている。こうして、ＤＮＮ１００は、良品と判定するための第一孔部Ｗ１１等の特徴を学習している。また、ＤＮＮ１００は、不良品と判定されるべきワークＷについても、良品と同様に学習が行われている。

上述の如く構成されるＰＣ９０は、図３に示すように、撮像部７０及び制御部８０と接続される。

ＰＣ９０は、撮像部７０から信号を受信することで、撮像部７０の撮像結果Ｂ７１・Ｂ７２を取得することができる。ＤＮＮ１００は、当該撮像結果Ｂ７１・Ｂ７２が入力層１０１に入力されることで、良品及び不良品の確率を示すスコア（例えば、良品の確率が８０％であり、かつ不良品の確率が２０％等）と、良否判定の結果（例えば、ＯＫ又はＮＧとの結果）と、を出力することができる。

ＰＣ９０は、制御部８０との間で通信することで、制御に関する情報（例えば、ワークＷや機器の位置情報等）をやり取りすることができる。

以下では、図１、図２及び図１０を参照し、検査装置１によるワークＷの検査の概要について説明する。

まず、ワークＷが検査装置１（投入位置Ｐ１）にセットされる（ステップＳ１００）。

ワークＷがセットされると、搬送スライダ２０は、ワークＷを第一受け渡し位置Ｐ２へ搬送する（ステップＳ１１０）。

ワークＷの搬送が完了すると、昇降スライダ３０は、第一受け渡し位置Ｐ２でワークＷの位置決めを行う（ステップＳ１２０）。

ワークＷの位置決めが完了すると、第二受け渡し位置Ｐ３で昇降スライダ３０から多軸ロボット４０へワークＷを受け渡す（ステップＳ１３０）。

ワークＷの受け渡しが完了すると、多軸ロボット４０は、芯ずれ補正部５０が設けられる場所へワークＷを移動させる。その後、芯ずれ補正部５０は、第一孔部Ｗ１１等と撮像部７０との位置ずれからロボット座標を補正する（ステップＳ１４０）。

ロボット座標の補正が完了すると、多軸ロボット４０は、干渉チェック部６０が設けられる場所へワークＷを移動させる。その後、干渉チェック部６０は、第一孔部Ｗ１１等が撮像部７０と干渉しないことを事前に確認する（ステップＳ１５０）。

干渉の確認が完了すると、多軸ロボット４０は、第一ボアスコープ７１が設けられる場所へワークＷを移動させる。その後、補正部９１は、カメラ７１ｄのゲイン（感度）を補正する（ステップＳ１６０）。

ゲインの補正が完了すると、第一ボアスコープ７１は、補正後のゲインにより、第一孔部Ｗ１１等を撮像する（ステップＳ１７０）。なお、第一ボアスコープ７１で撮像する撮像箇所は、予め複数設定されている。第一ボアスコープ７１は、挿入部７１ｂが第一孔部Ｗ１１等に挿入された状態で、当該撮像箇所を撮像する（図１５（ｂ）参照）。

第一ボアスコープ７１での撮像が完了すると、多軸ロボット４０は、第二ボアスコープ７２が設けられる場所へワークＷを移動させる。第二ボアスコープ７２は、補正後のゲインにより、第一孔部Ｗ１１等を撮像する（ステップＳ１８０）。なお、第二ボアスコープ７２で撮像する撮像箇所は、予め複数設定されている。第二ボアスコープ７２は、挿入部７２ｂが第一孔部Ｗ１１等に挿入された状態で、当該撮像箇所を撮像する（図１５（ｂ）参照）。

第二ボアスコープ７２による撮像が完了すると、多軸ロボット４０、昇降スライダ３０及び搬送スライダ２０は、ワークＷを投入位置Ｐ１へと戻す（ステップＳ１９０）。

また、ＰＣ９０の良否判定部９２は、ワークＷを戻す動作と並行してワークＷの良否判定を行う（ステップＳ２００）。こうして、検査装置１による検査が完了する。なお、良否判定は、ワークＷを戻す動作と並行して行う必要はなく、第一孔部Ｗ１１等の撮像後に、任意のタイミングで行うことができる。

以下では、上述した検査の各ステップＳ１００～Ｓ１９０の詳細について説明する。

まず、図２及び図４を参照し、ステップＳ１００（ワークＷのセット）について説明する。ステップＳ１００においてワークＷは、投入口１１を介して区画部材１０内へ投入され、投入位置Ｐ１（搬送コンベア２１の左端部）で載置部２２に載置される。この際、ワークＷは、載置部２２に設けられた所定の位置決め部材により、連通孔Ｗ１４が右方を向くと共に、第一孔部Ｗ１１等が前後方向を向く姿勢で載置される。こうして、載置部２２は、投入口１１から投入されたワークＷを投入位置Ｐ１で受け取る。

次に、図１、図２及び図１１を参照し、ステップＳ１１０（ワークＷの搬送）について説明する。なお、図１１以降の図面においては、説明の便宜上、ワークＷの断面を適宜簡略化して記載している。

ステップＳ１１０において、搬送スライダ２０は、制御部８０からの信号により搬送コンベア２１が駆動され、載置部２２を右方へ移動させる。こうして、図１及び図２に示すように、搬送スライダ２０は、ワークＷを投入位置Ｐ１から第一受け渡し位置Ｐ２へ搬送する。この際、制御部８０からの信号により昇降コンベア３１が駆動され、図１１（ａ）に示すように、リフト部３２は、ワークＷと同じ高さ位置に配置される。これにより、図１１（ｂ）及び図１１（ｃ）に示すように、第一ピン３３は、ワークＷの第一孔部Ｗ１１と対向するように配置される。また、第二ピン３４は、連通孔Ｗ１４と対向するように配置される。このようにして、第一受け渡し位置Ｐ２では、第一ピン３３及び第二ピン３４を第一孔部Ｗ１１及び連通孔Ｗ１４へ挿入可能な状態となる。

次に、図１２を参照し、ステップＳ１２０（ワークＷの位置決め）について説明する。ステップＳ１２０において、制御部８０からの信号によりシリンダ３５が駆動され、第一ピン３３の先端部（テーパ状の部分、以下「テーパ部」と称する）は、第一孔部Ｗ１１に挿入される。より詳細には、テーパ部の先端が摺動部Ｗ１１ａに挿入される。また、当該テーパ部の中途部は、挿入時に摺動部Ｗ１１ａの端部に当接する。こうして第一ピン３３は、ワークＷをテーパ部の形状に倣うように移動させ、ワークＷを所定の位置で位置決めする。また、第二ピン３４は、連通孔Ｗ１４に挿入され、ワークＷの回転を規制する。

ここで、上述の如く、ワークＷは、鋳造によって製造される。第一ピン３３が挿入される第一孔部Ｗ１１は、鋳造において、中子により形成される。このように、中子で形成された第一孔部Ｗ１１は、ワークＷの中で比較的加工精度が高くなる。このような加工精度が高い部分（第一孔部Ｗ１１）でワークＷの位置決めを行うことで、昇降スライダ３０は、ワークＷを精度よく位置決めすることができる。

次に、図２及び図１３を参照し、ステップＳ１３０（受け渡し）について説明する。ステップＳ１３０においては、制御部８０の制御により、ワークＷの上昇、把持部４５による把持及び第一ピン３３等の引き抜きが行われ、昇降スライダ３０から多軸ロボット４０へとワークＷが受け渡される。

より詳細には、図２及び図１３（ａ）に示すように、ステップＳ１３０においてまず昇降コンベア３１が駆動され、昇降スライダ３０は、位置決めしたワークＷを第一受け渡し位置Ｐ２から第二受け渡し位置Ｐ３まで上昇させる。この際の上昇量は、ワークＷの上下幅（高さ）よりも大きく設定されている。こうして昇降スライダ３０は、ワークＷの上下幅よりも高い位置（第二受け渡し位置Ｐ３）までワークＷを持ち上げる。

次に、多軸ロボット４０は、図１３（ｂ）に示すように、把持部４５をリフト部３２の凹部３２ａへ進入させて変形部４５ｃとワークＷとを対向させる。その後、図１３（ｃ）に示すように、多軸ロボット４０は、上下一対の可動部材４５ｂを互いに接近させ、変形部４５ｃをワークＷに上下から押し当てる。多軸ロボット４０は、こうしてワークＷの外形に沿って変形させた変形部４５ｃを真空引きする（形状を固定する）ことで、ワークＷを把持する。さらに、上下一対の可動部材４５ｂの位置を押し当て状態から固定状態にする。

次に、第一ピン３３及び第二ピン３４は、第一孔部Ｗ１１及び連通孔Ｗ１４から引き抜かれる（図１１（ｃ）参照）。こうして第二受け渡し位置Ｐ３において、昇降スライダ３０から多軸ロボット４０へとワークＷが受け渡される。

上述の如く、ステップＳ１３０において、多軸ロボット４０は、変形部４５ｃを変形させてワークＷを把持する。これにより、複雑な形状のワークＷや外形にばらつきがあるワークＷに変形部４５ｃを密着させ、ワークＷを確実に把持することができる。また、ワークＷに異物が付着していたとしても、当該異物に沿うように変形部４５ｃを変形させて、多軸ロボット４０とワークＷとが位置ずれするのを防止することができる。

次に、図７及び図１４を参照し、ステップＳ１４０（ロボット座標の補正）について説明する。

上述の如く、第一ボアスコープ７１及び第二ボアスコープ７２は、挿入部７１ｂ・７２ｂが第一孔部Ｗ１１等に挿入された状態で撮像を行う（図１５（ｂ）参照）。このため、第一ボアスコープ７１及び第二ボアスコープ７２と第一孔部Ｗ１１等との位置がずれていたり、第一孔部Ｗ１１等の向きが上下方向（挿入部７１ｂ等の軸線方向）に対して傾いていた場合、ステップＳ１９０で良否判定を行い難くなる可能性がある。このような挿入部７１ｂ・７２ｂと第一孔部Ｗ１１等との芯ずれ（中心のずれ）による不具合を回避するために、芯ずれ補正部５０による補正（ステップＳ１４０）が行われる。以下、具体的に説明する。

ステップＳ１４０において多軸ロボット４０は、図７に示すように、第一孔部Ｗ１１等が上下方向を向くようにワークＷの姿勢を変更し、芯ずれ補正部５０のカメラ５１と下側照明５３との間に当該ワークＷを移動させる。こうして、カメラ５１の鉛直下方には、第一孔部Ｗ１１が配置されることとなる。上側照明５２及び下側照明５３は、当該第一孔部Ｗ１１に向けて光を照射する。カメラ５１は、こうして照らされた第一孔部Ｗ１１を撮像し、図１４（ａ）に示す撮像結果Ｂ５１を処理部５４に送信する。なお、図１４（ａ）には、処理部５４に送信された撮像結果Ｂ５１の一例を示している。

処理部５４は、撮像結果Ｂ５１を解析し、第一孔部Ｗ１１の手前側（カメラ５１に近い側）端部Ｃ１０の中心Ｃ１１の座標と、第一孔部Ｗ１１の奥側（カメラ５１から遠い側）端部Ｃ２０の中心Ｃ２１の座標と、を算出する。そして、処理部５４は、座標の算出結果に基づいて、撮像結果Ｂ５１（画像データ）の中心Ｐと第一孔部Ｗ１１の中心Ｃ１１・Ｃ２１との距離を算出する。また、処理部５４は、手前側端部Ｃ１０の中心Ｃ１１に対して奥側端部Ｃ２０の中心Ｃ２１がずれている方向（図１４（ａ）では左方）を算出する。

処理部５４は、こうして算出した距離及び方向に基づいて、撮像結果Ｂ５１の中心Ｐと第一孔部Ｗ１１の中心Ｃ１１・Ｃ２１とが一致するように（図１４（ｂ）に示す補正後の撮像結果Ｂ５１参照）、多軸ロボット４０を制御する。この際処理部５４は、手前側端部Ｃ１０の中心Ｃ１１と奥側端部Ｃ２０の中心Ｃ２１とが一致するような回動角度を算出し、当該算出結果を制御部８０へ出力する。制御部８０は、当該算出結果に基づいてワークＷを回動させる（多軸ロボット４０を制御する）ことで、第一孔部Ｗ１１の上下方向に対する傾き（角度）を補正する。また、処理部５４は、撮像結果Ｂ５１の中心Ｐに対して手前側端部Ｃ１０の中心Ｃ１１が一致するような方向及び移動量を算出し、当該算出結果を制御部８０へ出力する。制御部８０は、当該算出結果に基づいてワークＷを水平方向に移動させることで、第一孔部Ｗ１１の水平方向のずれを補正する。こうして芯ずれ補正部５０によるロボット座標の補正が完了する。

このように、芯ずれ補正部５０によれば、ワークＷが決まった位置（中心Ｐ・Ｃ１１・Ｃ２１が一致する位置）で決まった姿勢（第一孔部Ｗ１１が上下方向を向く姿勢）となるように、多軸ロボット４０を補正することができる。このように、芯ずれ補正部５０は、昇降スライダ３０から第一ボアスコープ７１が設けられる場所へワークＷを移動させる前にワークＷの位置等を補正する（ワークＷの移動を補正する）ことで、挿入部７１ｂ・７２ｂに対する第一孔部Ｗ１１等の位置ずれを抑制することができる。

次に、図８を参照し、ステップＳ１５０（干渉のチェック）について説明する。干渉チェック部６０は、第一ボアスコープ７１等の撮像（図１５（ｂ）参照）において挿入部７１ｂ・７２ｂと第一孔部Ｗ１１等とが接触しないことを、軸部材６２を用いて事前に確認する。以下、具体的に説明する。

ステップＳ１５０において多軸ロボット４０は、ワークＷを移動させ、図８に示す干渉チェック部６０の軸部材６２を第一孔部Ｗ１１に挿入する。このとき、多軸ロボット４０は、第一ボアスコープ７１での撮像（ステップＳ１７０）と同じようにワークＷを移動させる。具体的には、多軸ロボット４０は、第一孔部Ｗ１１が上下方向を向いたワークＷを上方へと移動させ、軸部材６２を第一孔部Ｗ１１に挿入する。

仮に軸部材６２と第一孔部Ｗ１１とが接触すると、センサ部６３が当該接触を検知して制御部８０へ検知結果を送信する。この場合、制御部８０は、検査を中断する。一方、軸部材６２と第一孔部Ｗ１１とが接触しなければセンサ部６３が接触を検知しないため、検査が中断されることはない。こうしてセンサ部６３が接触を検知しない場合、軸部材６２が第二孔部Ｗ１２、第三孔部Ｗ１３に順番に挿入される。干渉チェック部６０は、このようにして、第一孔部Ｗ１１等が挿入部７１ｂ・７２ｂを模した軸部材６２と接触しないことを確認する。

このように、干渉チェック部６０によれば、事前に（撮像部７０での撮像前に）、第一孔部Ｗ１１等が挿入部７１ｂ・７２ｂと干渉しないことを確認することができる。これにより、第一孔部Ｗ１１等と挿入部７１ｂ・７２ｂとの接触を確実に防止することができる。また、軸部材６２の外径は、挿入部７１ｂ・７２ｂの外径よりも大きくなるように形成されている。当該構成により、挿入部７１ｂ・７２ｂに対して必要以上に接近するワークＷを検出し、第一孔部Ｗ１１等と挿入部７１ｂ・７２ｂとの接触をより確実に防止することができる。

次に、図１５及び図１６を参照し、ステップＳ１６０（ゲインの補正）について説明する。

後述するように、第一ボアスコープ７１及び第二ボアスコープ７２は、第一孔部Ｗ１１等を撮像する際に、光源７１ｃから光を照射する。当該光の反射度合い（正反射の度合い）は、ワークＷの表面（鋳肌）状態等によって、ワークＷごとに異なる場合がある。したがって、例えば、図１６（ａ）に一例で示すように、光の反射度合いが高いワークＷを第一ボアスコープ７１で撮像すると、撮像結果Ｂ７１においてワークＷ（第一孔部Ｗ１１等）が明るく写ることとなる。一方、光の反射度合いが低いワークＷを撮像すると、ワークＷが暗く写ることとなる。

そこで、ＰＣ９０の補正部９１は、事前にワークＷごとにカメラ７１ｄのゲインを補正することで、どのワークＷを撮像したとしても、見え方が一定の画像（一定の明るさの画像）を取得できるようにしている。以下、具体的に説明する。

ステップＳ１６０において第一ボアスコープ７１は、最初の撮像箇所を撮像する。すなわち、図１５に示すように、多軸ロボット４０は、第一孔部Ｗ１１等が上下方向を向くようにワークＷの姿勢を変更し、第一ボアスコープ７１の下方から上方へとワークＷを移動させる。こうして多軸ロボット４０は、第一ボアスコープ７１の挿入部７１ｂを第一孔部Ｗ１１に挿入し、最初の撮像箇所を第一ボアスコープ７１で撮像可能な位置（撮像位置）へワークＷを移動させる。

第一ボアスコープ７１は、この状態で光源７１ｃから下方へ向けて光を照射し、カメラ７１ｄで最初の撮像箇所を撮像する。補正部９１には、こうして撮像された撮像結果Ｂ７１（図１６（ａ）に示すゲイン補正前の撮像結果）が入力される。

補正部９１は、入力された撮像結果Ｂ７１を解析し、予め定められた範囲Ｒ１（図１６（ａ）に破線で示す２つの円の間の範囲）の輝度を算出する。そして、補正部９１は、輝度の算出結果と記憶装置に記憶された比較値（基準となる画像の輝度）とを比較し、当該比較結果に基づいて補正係数を算出する。補正部９１は、当該補正係数を用いて（ゲインの値と補正係数との積を求める等して）、上記比較値に近い輝度で第一孔部Ｗ１１等を撮像できるように、カメラ７１ｄのゲインを補正する。

図１６（ａ）に示す補正前の撮像結果Ｂ７１は、上記比較値よりも輝度が高い（明るく写った）第一孔部Ｗ１１の撮像結果である。当該図１６（ａ）の撮像結果Ｂ７１を例に挙げると、補正部９１は、当該撮像結果Ｂ７１の範囲Ｒ１の輝度が上記比較値よりも高いと判断し、カメラ７１ｄのゲインを下げる。図１６（ｂ）に示す撮像結果Ｂ７１は、こうしてゲインを下げて第一孔部Ｗ１１を撮像した結果である。図１６（ｂ）に示すように、ゲインを下げることで第一孔部Ｗ１１を暗く写るように撮像可能となる。

このようにして補正部９１は、最初の撮像箇所の撮像結果からゲインの調整を行う。当該補正後のゲインにより、第一ボアスコープ７１及び第二ボアスコープ７２で全ての検査箇所の撮像が行われ、良否判定で用いられる撮像結果が取得される（ステップＳ１７０・Ｓ１８０）。

このように、補正部９１によれば、ワークＷの表面（鋳肌）状態（光の反射度合い）に応じてワークＷごとにゲインを補正して、第一孔部Ｗ１１等の明るさの均一化を図ることができる。これにより、撮像結果Ｂ７１で第一孔部Ｗ１１等を確認し易くなるため、良否判定を精度よく行うことができる。また、ＤＮＮ１００で学習を行う際に、明るさの異なる撮像結果（学習データ）を大量に準備しなくて済むため、学習作業の負担を低減することができる。

次に、図１５及び図１７（ａ）を参照し、ステップＳ１７０（第一ボアスコープ７１での撮像）について説明する。

上述の如く、ステップＳ１６０において、第一ボアスコープ７１は、多軸ロボット４０によるワークＷの移動により挿入部７１ｂが第一孔部Ｗ１１に挿入され、最初の撮像箇所を撮像可能となっている。このため、ステップＳ１７０においては、まず補正されたゲインにより、第一ボアスコープ７１で最初の撮像箇所を撮像する。

より詳細には、第一ボアスコープ７１は、光源７１ｃから下方へ向けて光を照射し、カメラ７１ｄで第一孔部Ｗ１１の内側（最初の撮像箇所）を撮像する。このとき、カメラ７１ｄは、撮像方向Ｄ７１、すなわち挿入部７１ｂの軸線方向を撮像する。こうして、第一ボアスコープ７１は、第一孔部Ｗ１１を真っ直ぐに見るように（直視するように）第一孔部Ｗ２１を撮像する。第一ボアスコープ７１は、照射する光の明るさを変えながら複数回最初の撮像箇所を撮像する。

第一ボアスコープ７１は、同一の撮像箇所で光の明るさを変えることで、第一孔部Ｗ１１の手前側が鮮明に写った画像や、奥側が鮮明に写った画像等、写り方の異なる複数の画像を、同一の撮像箇所で取得することができる。これにより、同一の撮像箇所からの撮像で第一孔部Ｗ１１の広い範囲を確認することができる。

第一ボアスコープ７１での最初の検査箇所での撮像が終了すると、多軸ロボット４０によりワークＷを上下方向へ移動させ、第一ボアスコープ７１は、次の検査箇所を撮像する。この際、照射する光の明るさを変えながら複数回撮像する。このようなワークＷの移動及び第一ボアスコープ７１の撮像が繰り返し行われ、第一孔部Ｗ１１の全ての撮像箇所が撮像される。

ステップＳ１７０において、第一孔部Ｗ１１の全ての撮像箇所の撮像が終了すると、多軸ロボット４０は、ワークＷを下方へ移動させ、挿入部７１ｂから第一ボアスコープ７１を抜き出す。その後、多軸ロボット４０は、ワークＷを上下反転させ、挿入部７１ｂを第一孔部Ｗ１１の反対側から挿入する。こうして、第一ボアスコープ７１は、第一孔部Ｗ１１への挿入方向を変えて全ての撮像箇所をもう一度撮像する。

ステップＳ１７０において、当該撮像が終了すると、多軸ロボット４０によりワークＷが移動され、挿入部７１ｂを第二孔部Ｗ１２、第三孔部Ｗ１３に順番に挿入する。第一ボアスコープ７１は、第一孔部Ｗ１１と同様に、第二孔部Ｗ１２、第三孔部Ｗ１３の撮像箇所を順番に撮像する。こうして第一ボアスコープ７１で撮像された全ての検査箇所の撮像結果（図１７（ａ）に一例で示す撮像結果Ｂ７１参照）は、ＰＣ９０へ送信される。

次に、図１５及び図１７（ｂ）を参照し、ステップＳ１８０（第二ボアスコープ７２での撮像）について説明する。

ステップＳ１８０において、多軸ロボット４０は、ステップＳ１７０と同様にワークＷを上方へと移動させ、第二ボアスコープ７２の挿入部７２ｂに第一孔部Ｗ１１を挿入する。

第二ボアスコープ７２は、この状態で光源７１ｃから斜め向きに光を照射し、カメラ７２ｄで第一孔部Ｗ１１の内側（撮像箇所）を撮像する。こうして、第二ボアスコープ７２は、撮像方向Ｄ７２、すなわち斜めから見るように第一孔部Ｗ１１を撮像する。第二ボアスコープ７２は、同じ撮像箇所において、このような撮像を照射する光の明るさを変えながら複数回撮像する。その後多軸ロボット４０は、挿入部７２ｂの軸線Ｌ７２を中心にワークＷを所定角度回動させ（図１５（ｂ）に示す回動方向Ｒ７２参照）、第二ボアスコープ７２に対して第一孔部Ｗ１１を周方向に移動させる。こうして軸線Ｌ７２を中心にワークＷを回動させことで、多軸ロボット４０は、挿入部７２ｂを第一孔部Ｗ１１等に挿入したままでワークＷを回動させることができ、第二ボアスコープ７２による撮像を速やかに行うことができる。第二ボアスコープ７２は、こうして回動された第一孔部Ｗ１１を光の明るさを変えながら複数回撮像する。

ステップＳ１８０において、第二ボアスコープ７２は、このような回動及び撮像により第一孔部Ｗ１１の撮像箇所の全周を撮像する。その後、多軸ロボット４０によりワークＷを上下方向へ移動させ、第二ボアスコープ７２は、次の検査箇所の全周を撮像するという動作を繰り返す。

ステップＳ１８０において、第二ボアスコープ７２は、第一孔部Ｗ１１の全ての撮像箇所の撮像が終了すると、ステップＳ１７０と同様に、第一孔部Ｗ１１への挿入方向を変えて第一孔部Ｗ１１の全ての撮像箇所をもう一度撮像する。

第二ボアスコープ７２は、当該撮像が終了すると、第一孔部Ｗ１１と同様に、第二孔部Ｗ１２及び第三孔部Ｗ１３を撮像する。こうして第二ボアスコープ７２で撮像された全ての検査箇所の撮像結果（図１７（ｂ）に一例で示す撮像結果Ｂ７２参照）は、ＰＣ９０へ送信される。

次に、図１及び図２を参照し、ステップＳ１９０（ワークＷを戻す動作）について説明する。

ステップＳ１９０において多軸ロボット４０は、第二ボアスコープ７２での撮像を終えたワークＷを第二受け渡し位置Ｐ３へ移動させ、把持部４５による把持を解除してワークＷを昇降スライダ３０へ受け渡す。昇降スライダ３０は、ワークＷを第一受け渡し位置Ｐ２へ下降させて搬送スライダ２０へ受け渡す。搬送スライダ２０は、第一受け渡し位置Ｐ２から投入位置Ｐ１へとワークＷを搬送する。こうして、ワークＷが投入口１１へ戻される。

次に、図９、図１７及び図１８を参照し、ステップＳ２００（ワークＷの良否判定）について説明する。ステップＳ２００において良否判定部９２は、ステップＳ１７０・Ｓ１８０で撮像された撮像結果Ｂ７１・Ｂ７２をＤＮＮ１００の入力層１０１に入力する。ＤＮＮ１００は、入力された撮像結果Ｂ７１・Ｂ７２からワークＷの特徴を抽出し、ワークＷが良品であるか不良品であるかを判定する。

例えば、ステップＳ１９０において、図１７に示すように、撮像結果Ｂ７１・Ｂ７２に不良が写っていない場合、ＤＮＮ１００は、ワークＷが良品である可能性が高いことを示すスコアと、良否判定の結果がＯＫであることを出力する。

一方、ステップＳ１９０において、図１８（ａ）に示すように、例えば撮像結果Ｂ７１にバリＢ７１ａ（不良）が写っている場合、ＤＮＮ１００は、当該バリＢ７１ａをワークＷの特徴として抽出する。そして、ＤＮＮ１００は、当該抽出結果に基づいてワークＷが不良品である確率が高いことを示すスコアと、良否判定の結果がＮＧであることを出力する。

また、ステップＳ１９０において、ＰＣ９０の作成部９３は、ＤＮＮ１００の反応度合いを示すヒートマップＨ（図１８（ｂ）参照）を作成する。当該ヒートマップＨは、ＤＮＮ１００が撮像結果Ｂ７１・Ｂ７２の中のどの部分に着目し（どの部分をワークＷの特徴として抽出し）、当該着目部分が判定結果にどの程度影響を与えたのかを可視化するものである。ヒートマップＨでは、撮像結果Ｂ７１・Ｂ７２に対し着目部分が色付けされる。また、ヒートマップＨでは、判定結果に与えた影響の度合いに応じて異なる色が付けられる。当該ヒートマップＨの作成後、ワークＷの良否判定が完了する。

以上のように、検査装置１においては、多軸ロボット４０へのワークＷの受け渡し（ステップＳ１３０）において、第一ピン３３で位置決めされたワークＷを把持部４５で把持している（図１２及び図１３参照）。これにより、把持部４５でワークＷを把持する位置がずれるのを抑制できる。当該ワークＷを撮像部７０へ移動させることで、撮像部７０（第一ボアスコープ７１等）と第一孔部Ｗ１１等との位置ずれを抑制できる。これにより、良否判定部９２で精度よく良否判定を行うことができる。

また、第一実施形態においては、撮像部７０ではなく、ワークＷを移動させて第一孔部Ｗ１１等を撮像している（ステップＳ１７０・Ｓ１８０）。これによれば、撮像部７０の移動に伴う不具合（例えば、カメラ７１ｄの故障等）の発生を防止することができる。

また、ステップＳ１７０・Ｓ１８０において、第一孔部Ｗ１１等を上下方向に向けた状態で、第一ボアスコープ７１及び第二ボアスコープ７２による撮像を行っている（図１５参照）。これにより、第一孔部Ｗ１１等の内側に付着した異物を外側へと落下させることができる。

また、ステップＳ１７０・Ｓ１８０において撮像方向Ｄ７１・Ｄ７２が異なる第一ボアスコープ７１及び第二ボアスコープ７２で第一孔部Ｗ１１等を撮像している。図１７は、当該第一ボアスコープ７１等で撮像された第一孔部Ｗ１１を示すもの（撮像結果）である。より詳細には、図１７（ａ）に示す撮像結果Ｂ７１は、第一ボアスコープ７１の撮像結果である。また、図１７（ｂ）に示す撮像結果Ｂ７２は、図１７（ａ）に示す第一孔部Ｗ１１を第二ボアスコープ７２で撮像した結果である。

図１７（ａ）示すように、第一ボアスコープ７１によって、第一孔部Ｗ１１を真っ直ぐに見るようにして、第一孔部Ｗ１１の全周を確認できる。また、図１７（ｂ）に示すように、第二ボアスコープ７２によって、第一孔部Ｗ１１の内周面の一部を斜めから確認できる。このように、異なる撮像方向Ｄ７１・Ｄ７２での撮像により、第一孔部Ｗ１１を異なる視点から検査して、良否判定を精度よく行うことが可能となる。

また、ランド部Ｗ１１ｂは、表面（鋳肌）の状態により光に対する反射度合いがばらついて、撮像結果Ｂ７１・Ｂ７２においてランド部Ｗ１１ｂの見え方が変わる場合がある。このため、例えば、ランド部Ｗ１１ｂを撮像する方向によっては、ランド部Ｗ１１ｂが明るく写りすぎる等して、当該ランド部Ｗ１１ｂの形状を把握し難くなる可能性がある。このような場合においても、複数の撮像方向Ｄ７１・Ｄ７２での撮像により、見え方（明るさ）が異なる複数の画像（ランド部Ｗ１１ｂの撮像結果Ｂ７１・Ｂ７２）を得ることができる。これにより、反射度合いの影響を少なくし、良否判定を精度よく行うことができる。

また例えば、固定されたワークＷに対して撮像部７０（第一ボアスコープ７１等）を移動させて、第一孔部Ｗ１１等に撮像部７０を挿入して撮像を行う場合、撮像部７０の移動の自由度が制限されるため、ワークＷの表面構造によっては死角が発生し、撮像が困難となるおそれがある。これに対して本実施形態では、視野の異なるボアスコープ（第一ボアスコープ７１等）とワークＷを回動させる多軸ロボット４０を組み合わせることで、ワークＷの加工面（第一孔部Ｗ１１等の内側面）を死角なく撮像することができる。

また、第一ボアスコープ７１及び第二ボアスコープ７２は、第一孔部Ｗ１１等への挿入方向を変えて第一孔部Ｗ１１等を撮像している。こうして挿入方向を変えることで、一方の挿入方向からの撮像では見え難い部分や不良を、もう一方の挿入方向からの撮像で確認し易くすることができる。これにより、第一孔部Ｗ１１等に不良が発生しているか否かを詳細に検査することができ、良否判定を精度よく行うことが可能となる。

また、良否判定部９２は、ステップＳ１９０において、学習済みのＤＮＮ１００を用いてワークＷの良否判定を行っている。このような構成により、学習結果に基づいて撮像結果Ｂ７１・Ｂ７２からワークＷの特徴を抽出し、良否判定を精度よく行うことができる。特に、ＤＮＮ１００を用いることで、中間層１０２の数、すなわちユニット１０１ａ・１０２ａ・１０３ａ間での情報の受け渡し回数を増やし（図９参照）、ワークＷの特徴を細かく学習（抽出）することができる。このため、良否判定をより精度よく行うことができる。

なお、ステップＳ１７０・Ｓ１８０では、第一ボアスコープ７１及び第二ボアスコープ７２でワークＷを撮像したが、当該撮像に加えて第三ボアスコープ７３でワークＷを撮像してもよい。当該第三ボアスコープ７３での撮像結果を良否判定に用いることで、第一孔部Ｗ１１等を横向きに（撮像方向Ｄ７３から）撮像した結果を用いてワークＷを確認可能となる。これによって、第一孔部Ｗ１１等の形状をより詳細に把握することができるため、良否判定の精度を向上させることができる。

また、ステップＳ１９０において作成されるヒートマップＨを用いることで、良否判定の内容を検証し、利便性を向上させることができる。以下、図１８を例に挙げて説明する。

図１８（ａ）に示す撮像結果Ｂ７１には、バリＢ７１ａが写っている。この場合、上述の如く、ＤＮＮ１００が当該バリＢ７１ａを抽出し、良否判定の結果がＮＧとなる。

図１８（ｂ）は、当該ＮＧとなった判定において作成されたヒートマップＨを示すものである。ヒートマップＨでは、良否判定においてＤＮＮ１００がバリＢ７１ａを抽出した（バリＢ７１ａに反応した）ことから、バリＢ７１ａの一部と重複する範囲Ｈ１で比較的反応が高いことが示されている。また、範囲Ｈ１内の範囲Ｈ２が良否判定に特に大きな影響を与えたことから、ヒートマップＨでは、範囲Ｈ１内の範囲Ｈ２での反応が特に高いことが示されている。

良否判定の結果がＮＧであった場合等に作業者等がヒートマップＨの範囲Ｈ１・Ｈ２を確認すれば、第一孔部Ｗ１１等にバリＢ７１ａが発生していることを速やかに確認することができる。また、検査装置１の動作確認を行う場合等にヒートマップＨを確認すれば、ＤＮＮ１００がバリＢ７１ａを抽出していると推測でき、良否判定を良好に行っていることを確認することもできる。これによって、ＤＮＮ１００による良否判定の内容を検証可能となり、利便性を向上させることができる。

以上の如く、第一実施形態に係る検査装置１は、位置決めされたワークＷを把持し、複数の回動軸回りの回動動作によって前記ワークＷを第一の位置（図１５（ｂ）に示す撮像位置）へ移動させる多軸ロボット４０（移動部）と、前記第一の位置において、前記ワークＷに形成された第一孔部Ｗ１１等（検査孔）の情報を取得する撮像部７０（取得部）と、を具備するものである。

このように構成することにより、ワークＷを第一の位置へ精度よく移動させ、撮像部７０とワークＷとの位置が合った状態でワークＷを撮像し易くなる。これにより、精度よく良否判定を行うことができる。

また、前記検査装置１は、前記第一孔部Ｗ１１に挿入可能な第一ピン３３（挿入部）を有し、当該第一ピン３３を前記第一孔部Ｗ１１に挿入することで、前記ワークＷを位置決めして前記多軸ロボット４０へ受け渡す昇降スライダ３０（位置決め部）をさらに具備するものである。

このように構成することにより、ワークＷを精度よく位置決めし、より精度よく良否判定を行う。

また、前記検査装置１は、前記第一孔部Ｗ１１に前記第一ピン３３を挿入する第二の位置（第一受け渡し位置Ｐ２）まで、前記ワークＷを搬送する搬送スライダ２０（搬送部）をさらに具備するものである。

このように構成することにより、作業者の負担を低減できる。特に、第一実施形態に係る搬送スライダ２０は、投入口１１近傍（投入位置Ｐ１）から第二の位置へ搬送することができる。これにより、作業者の負担を効果的に低減できる。

また、前記昇降スライダ３０は、前記ワークＷを前記多軸ロボット４０へ受け渡す際に、前記第二の位置から前記ワークＷの高さよりも高い第三の位置（第二受け渡し位置Ｐ３）まで前記ワークＷを持ち上げるものである。

このように構成することにより、ワークＷを比較的高い第三の位置まで持ち上げて、多軸ロボット４０でワークＷを把持し易くすることができる。また、第一ピン３３等の締め具合の微調整を行い易くすることができる。また、ワークＷの持ち上げ時にエアをワークＷに吹き付けることで、当該ワークＷに付着した異物を取り除き易くなる。

また、前記撮像部７０は、前記第一孔部Ｗ１１等に挿入可能に形成され、前記多軸ロボット４０は、前記ワークＷを移動させることで、前記第一孔部Ｗ１１等に前記撮像部７０を挿入するものである。

このように構成することにより、撮像部７０の移動に伴う不具合（故障等）の発生を防止することができる。

また、前記多軸ロボット４０は、前記ワークＷを下方から上方へと移動させることで、前記第一孔部Ｗ１１等に前記撮像部７０を挿入するものである。

このように構成することにより、撮像部７０（挿入部７１ｂ・７２ｂ）の軸線方向が上下方向を向くこととなるため（図８参照）、撮像部７０の変形（自重によるたわみ等）を抑制することができる。

また、前記多軸ロボット４０は、前記ワークＷの外形に沿って変形させた変形部４５ｃにより前記ワークＷを把持するものである。

このように構成することにより、変形部４５ｃによりワークＷを把持し易くすることができる。

また、前記検査装置１は、学習済みのＤＮＮ１００（学習モデル）に撮像結果Ｂ７１・Ｂ７２（前記取得部の取得結果）を入力することで、前記ワークＷの良否判定を行う良否判定部９２（判定部）をさらに具備するものである。

このように構成することにより、ＤＮＮ１００で精度よく良否判定を行うことができる。

また、以上の如く、第一実施形態に係る検査方法は、位置決めされたワークＷを多軸ロボット４０（移動部）によって把持して所定位置へ移動させる移動工程（ステップＳ１３０・Ｓ１７０・Ｓ１８０）と、前記所定位置において、前記ワークＷに形成された第一孔部Ｗ１１等（検査孔）の情報を撮像部７０（取得部）によって取得する取得工程（ステップＳ１７０・Ｓ１８０）と、を含むものである。

このように構成することにより、撮像部７０で第一孔部Ｗ１１等の情報を取得し易くなる。

また、以上の如く、第一実施形態に係る検査装置１は、ワークＷを移動させる多軸ロボット４０（移動部）と、移動不能に設けられ、前記多軸ロボット４０により移動された前記ワークＷを撮像可能な撮像部７０（第一撮像部）と、を具備するものである。

このように構成することにより、撮像部７０ではなくワークＷを移動させ、撮像部７０の移動に伴う不具合（故障等）の発生を防止することができる。

また、前記撮像部７０は、前記ワークＷに形成された第一孔部Ｗ１１等（孔部）に挿入部７１ｂ・７２ｂが挿入された状態で当該第一孔部Ｗ１１等を撮像可能であると共に、撮像方向Ｄ７１・Ｄ７２が互いに異なる少なくとも２つのボアスコープ（第一ボアスコープ７１及び第二ボアスコープ７２）を具備するものである。

このように構成することにより、複数の視点から（撮像方向Ｄ７１・Ｄ７２を向けて）第一孔部Ｗ１１等を撮像した結果Ｂ７１・Ｂ７２（図１７参照）を用いて良否を判定可能となり、ワークＷの良否判定の精度を向上させることができる。また、少なくとも２つのボアスコープを用いることで、あるボアスコープ（例えば、第一ボアスコープ７１）が故障したとしても、他のボアスコープ（例えば、第二ボアスコープ７２）で第一孔部Ｗ１１等を継続して撮像できる。これにより、故障したボアスコープを交換するまでの間も検査装置１で検査したり、検査装置１を検査以外の用途（例えば、ＮＧと判定されたワークＷを確認する等の用途）に用いることができ、利便性を向上させることができる。

また、前記ボアスコープは、上方から下方へ垂れ下がるように設けられるものである。

このように構成することにより、ボアスコープ（挿入部７１ｂ・７２ｂ）の軸線方向が上下方向を向くこととなるため、ボアスコープの変形（自重によるたわみ等）を抑制することができる。また、ボアスコープに異物が付着するのを抑制することができる。

また、前記ボアスコープは、同じ場所で前記第一孔部Ｗ１１及び第二孔部Ｗ１２を照らす照明（光）の明るさを異ならせて、複数回前記第一孔部Ｗ１１及び第二孔部Ｗ１２を撮像するものである。

このように構成することにより、第一孔部Ｗ１１等の形状を広範囲に確認できるため、ワークＷの良否判定の精度を向上させることができる。

また、前記ボアスコープには、前記挿入部７１ｂの軸線方向（撮像方向Ｄ７１）を向いて前記第一孔部Ｗ１１等を撮像する第一ボアスコープ７１と、前記軸線方向及び前記軸線方向に対して直交する方向に対して傾斜する方向（撮像方向Ｄ７２）を向いて前記第一孔部Ｗ１１等を撮像する第二ボアスコープ７２と、が含まれるものである。

このように構成することにより、複数の視点から（撮像方向Ｄ７１・Ｄ７２を向けて）第一孔部Ｗ１１等を撮像した結果Ｂ７１・Ｂ７２（図１７参照）を用いて良否を判定可能となり、ワークＷの良否判定の精度を向上させることができる。

また、前記ボアスコープには、前記軸線方向に対して直交する方向（撮像方向Ｄ７３）を向いて前記第一孔部Ｗ１１等を撮像可能な第三ボアスコープ７３がさらに含まれるものである。

このように構成することにより、第一孔部Ｗ１１等の内側面の形状を詳細に把握することができるため、ワークＷの良否判定の精度を向上させることができる。

また、前記検査装置１は、前記ボアスコープを模した軸部材６２（試験体）をさらに具備し、前記多軸ロボット４０は、前記ワークＷを移動させることで、前記軸部材６２を前記第一孔部Ｗ１１等に挿入するものである。

このように構成することにより、ボアスコープが第一孔部Ｗ１１等に接触しないことを事前に確認することができる（ステップＳ１４０）。これにより、ボアスコープと第一孔部Ｗ１１等との接触を防止することができる。

また、前記多軸ロボット４０は、前記挿入部７２ｂの軸線Ｌ７２を中心に、前記ワークＷを回動させるものである。

このように構成することにより、第一孔部Ｗ１１等の撮像（周方向の位置を変えながらの撮像）を速やかに行うことができる。

また、検査装置１は、前記ワークＷに形成された第一孔部Ｗ１１等を撮像するカメラ５１（第二撮像部）と、前記カメラ５１の撮像結果Ｂ５１に基づいて、前記多軸ロボット４０による前記ワークＷの移動を補正する処理部５４（補正部）と、をさらに具備するものである。

このように構成することにより、撮像部７０に対する第一孔部Ｗ１１等の位置ずれを抑制することができる。

また、検査装置１は、学習済みのＤＮＮ１００（学習モデル）に前記撮像部７０の撮像結果Ｂ７１・Ｂ７２を入力することで、前記ワークＷの良否判定を行う良否判定部９２（判定部）をさらに具備するものである。

このように構成することにより、ＤＮＮ１００で精度よく良否判定を行うことができる。

また、以上の如く、第一実施形態に係る検査方法は、移動部（多軸ロボット４０）によってワークＷを移動させる移動工程と、前記多軸ロボット４０により移動された前記ワークＷを、移動不能に設けられた撮像部７０で撮像する撮像工程と、を含むものである（ステップＳ１７０・Ｓ１８０）。

このように構成することにより、撮像部７０の移動に伴う不具合（故障等）の発生を防止することができる。

また、以上の如く、第一実施形態に係る検査装置１は、ワークＷに形成された第一孔部Ｗ１１等（孔部）を撮像可能な撮像部７０と、学習済みのＤＮＮ１００（学習モデル）に前記撮像部７０の撮像結果Ｂ７１・Ｂ７２を入力することで、前記ワークＷの良否判定を行う良否判定部９２（判定部）と、を具備するものである。

このように構成することにより、ＤＮＮ１００で精度よく良否判定を行うことができる。

また、前記ＤＮＮ１００は、良品と判定されるべき前記ワークＷの前記第一孔部Ｗ１１等を前記撮像部７０で撮像した結果と、不良品と判定されるべき前記ワークＷの前記第一孔部Ｗ１１等を前記撮像部７０で撮像した結果と、をディープラーニングにより学習しているものである。

このように構成することにより、ＤＮＮ１００でワークＷの特徴を細かく抽出し、良否判定をより精度よく行うことができる。

また、検査装置１は、前記撮像部７０の撮像結果Ｂ７１・Ｂ７２に対して、前記ＤＮＮ１００が反応した度合いを示すヒートマップＨを作成する作成部９３をさらに具備するものである。

このように構成することにより、良否判定の内容を検証可能となり、利便性を向上させることができる。

また、前記撮像部７０には、前記第一孔部Ｗ１１等に挿入された状態で、自身の軸線方向（撮像方向Ｄ７１）を向いて前記第一孔部Ｗ１１等を撮像する第一ボアスコープ７１（第一撮像部）と、前記第一孔部Ｗ１１等に挿入された状態で、自身の軸線方向及び前記軸線方向に対して直交する方向に対して傾斜する方向（撮像方向Ｄ７２）を向いて前記第一孔部Ｗ１１等を撮像する第二ボアスコープ７２（第二撮像部）と、が含まれるものである。

このように構成することにより、複数の視点から（撮像方向Ｄ７１・Ｄ７２を向けて）第一孔部Ｗ１１等を撮像した結果Ｂ７１・Ｂ７２（図１７参照）を用いて良否を判定可能となり、良否判定をより精度よく行うことができる。

また、前記撮像部７０には、前記ワークＷの前記第一孔部Ｗ１１等に挿入された状態で、自身の軸線方向に対して直交する方向（撮像方向Ｄ７３）を向いて前記第一孔部Ｗ１１等を撮像可能な第三ボアスコープ７３（第三撮像部）がさらに含まれるものである。

このように構成することにより、第一孔部Ｗ１１等の内側面の形状を詳細に把握することができるため、良否判定をより精度よく行うことができる。

また、前記検査装置１は、前記撮像部７０の撮像結果Ｂ７１に基づいて、前記撮像部７０のゲインを前記ワークＷごとに補正する補正部９１をさらに具備するものである。

このように構成することにより、第一ボアスコープ７１及び第二ボアスコープ７２の撮像結果Ｂ７１・Ｂ７２（画像データ）で第一孔部Ｗ１１等を確認し易くなるため、良否判定をより精度よく行うことが可能となる。

また、以上の如く、第一実施形態に係る検査方法は、ワークＷに形成された第一孔部Ｗ１１等を撮像部７０により撮像する撮像工程（ステップＳ１７０・Ｓ１８０）と、学習済みのＤＮＮ１００（学習モデル）に前記撮像部７０の撮像結果Ｂ７１を入力することで、前記ワークＷの良否判定を行う判定工程（ステップＳ１９０）と、を含むものである。

このように構成することにより、ＤＮＮ１００で精度よく良否判定を行うことができる。

なお、第一実施形態に係る多軸ロボット４０は、移動部の実施の一形態である。
また、第一実施形態に係る第一孔部Ｗ１１等は、検査孔及び孔部の実施の一形態である。
また、第一実施形態に係る撮像部７０は、取得部及び第一撮像部の実施の一形態である。
また、第一実施形態に係る第一ピン３３は、挿入部の実施の一形態である。
また、第一実施形態に係る昇降スライダ３０は、位置決め部の実施の一形態である。
また、第一実施形態に係る搬送スライダ２０は、搬送部の実施の一形態である。
また、第一実施形態に係るＤＮＮ１００は、学習モデルの実施の一形態である。
また、第一実施形態に係る良否判定部９２は、判定部の実施の一形態である。
また、第一実施形態に係る軸部材６２は、試験体の実施の一形態である。
また、第一実施形態に係るカメラ５１は、ワークの移動の補正のため、孔部を撮像する第二撮像部の実施の一形態である。
また、第一実施形態に係る処理部５４は、ワークの移動を補正する補正部の実施の一形態である。
また、第一実施形態に係る第一ボアスコープ７１は、軸線方向を向いて孔部を撮像する第一撮像部の実施の一形態である。
また、第一実施形態に係る第二ボアスコープ７２は、軸線方向及び軸線方向に対して直交する方向に対して傾斜する方向を向いて孔部を撮像する第二撮像部の実施の一形態である。
また、第一実施形態に係る第三ボアスコープ７３は、軸線方向に対して直交する方向を向いて孔部を撮像可能な第三撮像部の実施の一形態である。

以上、本発明の第一実施形態を説明したが、本発明は上記構成に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された発明の範囲内で種々の変更が可能である。

例えば、検査装置１は、バルブ装置のハウジングに用いられるワークＷを検査したが、検査装置１の検査対象物の種類は、特に限定されるものではない。また、検査対象物は、必ずしも鋳造により製造された物である必要はなく、他の手法により製造された物でもよい。

また、第一実施形態においてＰＣ９０（補正部９１）は、ゲインを調整したが、これに限定されるものではなく、画像処理を行ってもよい。具体的には、ＰＣ９０は、第一孔部Ｗ１１を最初に撮像した結果Ｂ７１（図１６（ａ）参照）を解析し、輝度を補正するための補正値を算出する。そしてＰＣ９０は、当該補正値を用いて撮像結果Ｂ７１に対して画像処理（明るさを変更する処理やコントラストを調整する処理）を施す。また、ＰＣ９０は、２回目以降に撮像された結果についても補正値を用いて画像処理を行う。これにより、ＰＣ９０は、画像処理によって表面状態の違いに対応することができる。

以上の如く、検査装置１は、前記撮像部７０の撮像結果Ｂ７１・Ｂ７２に対して画像処理を行うＰＣ９０（処理部）をさらに具備するものである。

このように構成することにより、撮像結果Ｂ７１・Ｂ７２で第一孔部Ｗ１１等を確認し易くなるため、良否判定をより精度よく行うことが可能となる。

なお、上述した画像処理を行うＰＣ９０は、処理部の実施の一形態である。

なお、ＰＣ９０は、ワークＷの良否判定を実施可能であれば、その他の構成は特に限定されるものではない。したがって、ＰＣ９０は、必ずしもゲインの調整や画像処理を行う必要はない。また、ＰＣ９０は、ヒートマップＨを作成しなくてもよい。

また、検査装置１は、検査においてワークＷを移動させるものとしたが、これに限定されるものではない。例えば、撮像部７０を別途移動させてワークＷを撮像してもよい。

また、多軸ロボット４０は、変形部４５ｃでワークＷを把持するものとしたが、これに限定されるものではなく、変形不能な部材をワークＷに押し当ててワークＷを把持してもよい。

また、多軸ロボット４０は、第二ボアスコープ７２による撮像時に、挿入部７２ｂを第一孔部Ｗ１１等に挿入したままでワークＷを回動させたが、これに限定されるものではない。例えば、多軸ロボット４０は、挿入部７２ｂを第一孔部Ｗ１１等から抜き出してワークＷを回動させてもよい。この場合、挿入部７２ｂの軸線とは異なる方向を中心にワークＷを回動させても、第一孔部Ｗ１１等と挿入部７２ｂとの接触を防止することができる。

また、昇降スライダ３０は、第一孔部Ｗ１１に第一ピン３３を挿入することでワークＷを位置決めしたが（図１２参照）、ワークＷを位置決めする手法は、これに限定されるものではない。例えば、昇降スライダ３０は、第二孔部Ｗ１２や第三孔部Ｗ１３に第一ピン３３を挿入することでワークＷを位置決めしてもよい。また、昇降スライダ３０は、必ずしもピンを孔部に挿入して位置決めを行う必要はなく、例えば、ワークＷの側面に所定の部材を押し当てることでワークＷを位置決めしてもよい。

また、昇降スライダ３０は、第一受け渡し位置Ｐ２からワークＷの高さよりも高い第二受け渡し位置Ｐ３までワークＷを持ち上げたが（図２参照）、ワークＷを持ち上げる高さは特に限定されるものではなく、任意の高さに持ち上げてよい。

また、軸部材６２の外径は、撮像部７０（挿入部７１ｂ等）の外径よりも大きく形成されたが（図８参照）、軸部材６２の形状は、撮像部７０とワークＷとの接触を確認可能となる程度に、形状や姿勢が撮像部７０と近いものであればよい。したがって、軸部材６２は、例えば、挿入部７１ｂ等と同一の外径を有していてもよい。

また、第一ボアスコープ７１から第三ボアスコープ７３の挿入部７１ｂ・７２ｂ・７３ｂは、上方から下方へ垂れ下がるように設けられたが（図８参照）、挿入部７１ｂ等の姿勢はこれに限定されるものではなく、任意の姿勢とすることができる。例えば、挿入部７１ｂ等は、軸線方向を水平方向に向けた姿勢であってもよい。この場合、多軸ロボット４０は、水平方向に沿ってワークＷを移動させ、第一孔部Ｗ１１に挿入部７１ｂ等を挿入する。

また、撮像部７０は、検査において２つのボアスコープ（第一ボアスコープ７１及び第二ボアスコープ７２）で第一孔部Ｗ１１等を撮像したが（ステップＳ１７０・Ｓ１８０）、撮像に用いるボアスコープの数は、特に限定されるものではない。例えば、撮像部７０は、第一ボアスコープ７１のみで第一孔部Ｗ１１等を撮像してもよい。

また、第一ボアスコープ７１及び第二ボアスコープ７２は、同じ箇所で光の明るさを変えて複数回撮像を行ったが、これに限定されるものではなく、例えば、明るさを変えずに１回だけ撮像を行ってもよい。

また、ＰＣ９０は、ＤＮＮ１００を用いて良否判定を行ったが、良否判定を行う手法は特に限定されるものではない。例えば、ＰＣ９０は、中間層１０２が１つのニューラルネットワークを用いて良否判定を行ってもよい。また、ＰＣ９０は、ニューラルネットワークではなく、予め撮像された基準画像を用いて良否判定を行ってもよい。この場合、ＰＣ９０は、例えば、基準画像と撮像部７０の撮像結果Ｂ７１・Ｂ７２との差異を抽出し、当該抽出結果に基づいて良否判定を行うことができる。

また、ＤＮＮ１００は、教師あり学習により学習されるものとしたが、学習の手法は特に限定されるものではなく、例えば、教師なし学習等により学習されるものであってもよい。

また、検査装置１は、ワークＷを撮像して良否判定可能であれば、その他の構成は特に限定されるものではない。したがって、検査装置１は、必ずしも搬送スライダ２０（図２参照）、芯ずれ補正部５０（図７参照）及び干渉チェック部６０（図８参照）を具備する必要はない。

また、ＰＣ９０は、ワークＷごとにゲインを調整したが、これに限定されるものではなく、例えば、ワークＷの製造ロットごとに、ゲインを調整してもよい。以下、具体的に説明する。

ワークＷは、鋳造によって製造される場合、例えば、取鍋ごとに異なる製造ロットが付与される。ＰＣ９０は、こうして付与された製造ロットのワークＷを初めて検査する場合に、ステップＳ１７０・Ｓ１８０で撮像した結果に基づいて、製造ロットに応じたワークＷの特徴（例えば、光の反射度合いやワークＷの色等）を抽出する。また、ＰＣ９０は、当該ワークＷの良否判定（ステップＳ１９０）において不良が抽出された場合、当該不良の種類（バリや異物残り等の種類）及び抽出箇所を前記特徴として抽出する。

ＰＣ９０は、こうして抽出した前記特徴に基づいて、製造ロットごとにゲインを調整する。例えば、ＰＣ９０は、ある製造ロットの最初に検査を行ったワークＷから、比較的明るい色であるとの特徴を抽出した場合、その後行われる同じ製造ロットのワークＷの検査では、撮像部７０のゲインを低くする。

また、ＰＣ９０は、製造ロットごとに（特徴に応じて）、ゲインではなく、ワークＷの判定条件（判定に関するパラメータ）を変更してもよい。なお、ワークＷの判定条件とは、良否判定（ステップＳ１９０）において用いられる値や演算処理の内容であり、より具体的にはＤＮＮ１００による計算処理の内容である。ＰＣ９０には、製造ロットごとに判定条件を変更可能となるように、複数のＤＮＮ１００が構築される。複数のＤＮＮ１００は、上述のような特徴（光の反射度合いやワークＷの色等）の異なるワークＷを用いて学習が行われ、その特徴（ひいては、製造ロット）に応じた良否判定を実行可能に構成される。

ＰＣ９０は、判定条件を変更する場合、製造ロットごとに最初に再検査の対象となるワークＷの特徴（色や不良の抽出箇所等）に基づいて、複数のＤＮＮ１００のうち、どのＤＮＮ１００を用いるのかを決定する。ＰＣ９０は、こうして製造ロットごとに判定条件（ＤＮＮ１００）を変更し、ワークＷの良否判定を行う。

以上の如く、前記ワークＷは、鋳造によって製造され、前記検査装置１は、前記ワークＷの製造ロットごとに前記ワークＷの特徴を抽出するＰＣ９０（抽出部）と、前記抽出結果に基づいて、前記撮像部７０の撮像に関するパラメータ又は前記良否判定部９２の判定に関するパラメータの少なくともいずれか一方を、前記製造ロットごとに調整するＰＣ９０（調整部）と、をさらに具備するものである。

このように構成することにより、製造ロットに応じて撮像に関するパラメータ（ゲイン）又は判定に関するパラメータ（ＤＮＮ１００）の最適化を図ることができ、良否判定をより精度よく行うことが可能となる。

なお、上述した製造ロットごとに撮像条件等を調整するＰＣ９０は、抽出部及び調整部の実施の一形態である。

次に、図１９から図２３を参照し、第二実施形態に係る検査装置２０１及び検査方法について説明する。

第二実施形態に係る検査装置２０１は、ワークＷを再検査するか否かを判定する点で、第一実施形態に係る検査装置１と大きく相違する。まず、再検査について説明する。

撮像部７０で撮像された第一孔部Ｗ１１等の写り方等によっては、第一実施形態で説明したワークＷの良否判定（ステップＳ２００）が精度よく行われないことが想定される。このような場合に再検査を行って、良否判定が困難なワークＷや、良品と判定されたとしても念のため所定箇所を再確認した方がよいワークＷについて、詳細に検査することが望ましい。

第二実施形態に係る検査装置２０１は、このような再検査が必要なワークＷ（良否判定が困難なワークＷ等）を抽出して再検査を実施可能に構成されている。以下、具体的に説明する。なお、第一実施形態に係る検査装置１と同様に構成される部材については、第一実施形態と同一の符号を付し、その説明を省略する。

図１９に示す第二実施形態に係る検査装置２０１は、ＰＣ２９０の構成が第一実施形態に係るＰＣ９０（図３参照）の構成と相違する。ＰＣ２９０は、補正部２９１、良否判定部２９２、作成部２９３及び再検査判定部２９４を具備する。

補正部２９１は、撮像部７０のゲイン（感度）を補正するためのものであり、第一実施形態に係る補正部９１と同様に構成される。良否判定部２９２は、ワークＷの良否判定を行うためのものであり、第一実施形態に係る良否判定部９２と同様に構成される。作成部２９３は、後述する再検査要否ＤＮＮ２９７が反応した度合いを示すヒートマップＨ２９３（図２３（ａ）参照）を作成するためのものである。

再検査判定部２９４は、再検査するか否かを判定するためのものである。再検査判定部２９４の処理については後述する。

上述の如く構成されるＰＣ２９０には、入力層、複数の中間層及び出力層を具備するＤＮＮ（図９参照）が複数構築される。具体的には、ＰＣ２９０には、良否判定ＤＮＮ２９６、再検査要否ＤＮＮ２９７及び撮像条件ＤＮＮ２９８が構築される。

良否判定ＤＮＮ２９６は、ワークＷの良否判定を行うためのものであり、第一実施形態に係るＤＮＮ１００と同様に構成される。すなわち、良否判定ＤＮＮ２９６は、第一孔部Ｗ１１等（撮像箇所）を撮像部７０で撮像した結果Ｂ２７１（図２０参照）と、良否判定の結果との関係を予め学習している。図２０（ｂ）に示すように、良否判定ＤＮＮ２９６は、撮像部７０での撮像結果Ｂ２７１が入力されると、良品及び不良品の確率を示す良否判定スコアＳ２９６と、良品及び不良品の判定結果Ｒ２９６とを出力することができる。良否判定スコアＳ２９６は、１００％を母数にして、良品（良否判定がＯＫ）の確率及び不良品（良否判定がＮＧ）の確率がそれぞれ出力される。例えば、良品の確率が８０％、不良品の確率が２０％等と出力される。判定結果Ｒ２９６は、良品の確率及び不良品の確率に基づいて、ＯＫ又はＮＧとの判定結果が出力される。

ここで、例えば、再検査が必要なワークＷの撮像結果Ｂ２７１には、再検査で詳細を確認すべき部分、すなわち不良や良否判定が困難な部分等が写っていることから、良否判定スコアＳ２９６が低くなる（例えば、良品の確率が３０％、不良品の確率が７０％）。一方、再検査が不要なワークＷ、例えば明らかに良品であるワークＷの撮像結果Ｂ２７１には、不良等が写っていないことから、良否判定スコアＳ２９６が高い値（例えば、良品の確率が１００％、不良品の確率が０％）となる。このように、良否判定ＤＮＮ２９６で入出力される撮像結果Ｂ２７１及び良否判定スコアＳ２９６は、上述した再検査の要否と関連性の深い情報となる。

再検査要否ＤＮＮ２９７は、ワークＷを再検査するか否かを判定するためのものである。上述の如く、撮像結果Ｂ２７１及び良否判定スコアＳ２９６は、再検査の要否と関係している。そこで、再検査要否ＤＮＮ２９７は、撮像結果Ｂ２７１と、良否判定スコアＳ２９６と、再検査の判定結果と、の関係を予め教師あり学習によって学習し、ワークＷを再検査するか否かを判定可能に構成されている。

具体的には、図２１（ａ）に示すように、再検査が必要なワークＷの撮像結果Ｂ２７１及び良否判定スコアＳ２９６を含む学習データＡ２００と、再検査する必要があること（答え）とを再検査要否ＤＮＮ２９７（入力層）に入力し、出力側へ情報を受け渡す。これにより、再検査要否ＤＮＮ２９７に再検査が必要なワークＷの特徴を学習させている。図２１（ｂ）に示すように、再検査要否ＤＮＮ２９７は、撮像結果Ｂ２７１及び良否判定スコアＳ２９６が入力されると、当該撮像結果Ｂ２７１から良否判定スコアＳ２９６に影響を与えた不良等の特徴を抽出し、再検査が必要であることを判定可能となっている。

また、再検査要否ＤＮＮ２９７は、再検査が不要なワークＷについても、再検査が必要なワークＷと同様に学習データＡ２００による学習を行なっている。ここで、再検査が不要なワークＷとは、検査結果（良否判定）が明確なワークＷであり、例えば明らかに不良がないワークＷ（良否判定スコアＳ２９６がある程度高いワーク）や、明らかに不良があるワークＷ（良否判定スコアＳ２９６がある程度低いワーク）等である。学習済みの再検査要否ＤＮＮ２９７は、入力された撮像結果Ｂ２７１から不良の有無等を特徴として抽出し、再検査が不要であることを判定可能となっている。

図１９に示す撮像条件ＤＮＮ２９８は、再検査時における撮像部７０の撮像条件（撮像に関するパラメータ）を決定するために用いられる。撮像条件とは、ワークＷ（撮像箇所）をどのように撮像するのかを決めるための条件であり、具体的には、ゲイン、撮像方向及び第一孔部Ｗ１１等へ照射する光の明るさ等である。

ここで、再検査時には、不良等の確認すべき箇所が適切に撮像できる最適な撮像条件（ゲイン等）で第一孔部Ｗ１１等を撮像することが望ましい。このような撮像条件は、撮像結果Ｂ２７１ごとに異なるものとなる。そこで、撮像条件ＤＮＮ２９８は、再検査時の最適な撮像条件を撮像結果Ｂ２７１ごとに決定可能となるように、撮像結果Ｂ２７１と最適な撮像条件との関係を予め教師あり学習（図２１（ａ）参照）によって学習している。

具体的には、再検査が必要なワークＷの撮像結果Ｂ２７１と、当該撮像結果Ｂ２７１に対して適切な撮像条件（答え）とを撮像条件ＤＮＮ２９８（入力層）に入力し、出力側へ情報を受け渡す。これにより、撮像結果Ｂ２７１に応じた最適な撮像条件を撮像条件ＤＮＮ２９８に学習させている。学習済みの撮像条件ＤＮＮ２９８は、撮像結果Ｂ２７１が入力されると、当該撮像結果Ｂ２７１から撮像条件を決定するのに必要な情報、具体的には不良の種類やワークＷの色や撮像方向等を特徴として抽出し、最適な撮像条件を出力可能となっている。

以下では、検査装置２０１によるワークＷの検査の流れについて説明する。

図２２に示すように、検査装置２０１（制御部８０）は、第一実施形態で説明したステップＳ１００～Ｓ１８０を行う。すなわち、検査装置２０１は、セットされたワークＷを多軸ロボット４０によって撮像部７０で撮像可能な位置（撮像位置）へ移動させ、撮像部７０で当該ワークＷの第一孔部Ｗ１１等（撮像箇所）を撮像する。

その後、良否判定部２９２は、第一実施形態で説明したステップＳ２００によりワークＷの良否判定を行う。このとき、図２０（ｂ）に示すように、良否判定ＤＮＮ２９６には、ステップＳ１７０・Ｓ１８０で取得された撮像結果Ｂ２７１が入力される。良否判定ＤＮＮ２９６は、当該撮像結果Ｂ２７１に基づいて、良品及び不良品の判定結果Ｒ２９６及び良否判定スコアＳ２９６を出力する。

図２２に示すように、ワークＷの良否判定を行った後で、再検査判定部２９４は、良否判定スコアＳ２９６が所定の閾値以上であるか（例えば、良品の確率が８０％であるか）否かを判定する（ステップＳ２１０）。仮に良否判定スコアＳ２９６が所定の閾値以上である場合（ステップＳ２１０：Ｙｅｓ）、第一実施形態で説明したステップＳ１９０によりワークＷが投入位置Ｐ１（図１参照）へ戻されて検査装置２０１による検査が終了する。こうして、検査装置２０１は、良否判定スコアＳ２９６が高いワークＷ、すなわち明らかに良品で再検査の必要性が低いワークＷについては、再検査を行わない。

一方、良否判定スコアＳ２９６が所定の閾値未満である場合（ステップＳ２１０：Ｎｏ）、再検査判定部２９４は、再検査要否ＤＮＮ２９７を用いてワークＷを再検査するか否かを判定する（ステップＳ２２０）。こうして、再検査判定部２９４は、良否判定スコアＳ２９６が低いワークＷ、すなわち良否判定が困難なワークＷや、良品と判定されたとしても念のため所定箇所を確認すべきワークＷ等（再検査が必要なワークＷ）を抽出することができる。このとき、作成部２９３は、再検査要否ＤＮＮ２９７が反応した度合いを示すヒートマップＨ２９３を作成する。

再検査判定部２９４で再検査が不要であると判定された場合（ステップＳ２２０：Ｎｏ）、ワークＷが投入位置Ｐ１へ戻されて検査装置２０１による検査が終了する（ステップＳ１９０）。こうして、検査装置２０１は、再検査が不要なワークＷ、例えば再検査する必要がないほど明らかな不良があるワークＷ等について、再検査を行わない。

一方、再検査が必要である場合（ステップＳ２２０：Ｙｅｓ）、再検査判定部２９４は、撮像条件ＤＮＮ２９８を用いて再検査時における撮像条件を決定する（ステップＳ２３０）。

検査装置２０１は、こうして決定された撮像条件に基づいて、ワークＷの再検査を行う（ステップＳ２４０）。すなわち、多軸ロボット４０は、再検査が必要と判定された撮像箇所を撮像部７０で撮像可能となるようにワークＷを移動する。また、撮像部７０は、ステップＳ２４０で決定された撮像条件でワークＷを撮像する。この際、撮像部７０は、上記撮像条件に含まれる撮像方向に対応するボアスコープで撮像する。例えば、撮像方向が下方である場合に第一ボアスコープ７１（撮像方向Ｄ７１）で、撮像方向が斜め方向である場合に第二ボアスコープ７２（撮像方向Ｄ７２）で、撮像方向が横方向である場合に第三ボアスコープ７３（撮像方向Ｄ７３）で撮像する（図８参照）。良否判定部２９２（良否判定ＤＮＮ２９６）は、こうして撮像された結果に基づいて良否判定（再検査）を行う。

以下では、上述した検査装置２０１による検査（ステップＳ１００～Ｓ２４０）の具体例について説明する。なお、以下では、図２０（ａ）に示すバリＢ２７１ａが原因で再検査が行われる場合を例に挙げて具体例を説明する。

撮像部７０は、ワークＷの第一孔部Ｗ１１等を撮像する（図２０（ａ）参照、ステップＳ１００～Ｓ１８０）。こうして撮像された第一ボアスコープ７１の撮像結果Ｂ２７１には、図２０（ｂ）に示すように、バリＢ２７１ａが写ったものが含まれる。

再検査判定部２９４は、撮像結果Ｂ２７１を良否判定ＤＮＮ２９６に入力して良否判定を行う（ステップＳ２００）。良否判定ＤＮＮ２９６は、撮像結果Ｂ２７１からバリＢ２７１ａ（特徴）を抽出し、良否判定スコアＳ２９６等を出力する。当該良否判定スコアＳ２９６は、良品である確率が上記閾値よりも低いＸ％となっている（ステップＳ２１０：Ｎｏ）。

この場合、図２１（ｂ）に示すように、再検査判定部２９４は、再検査要否ＤＮＮ２９７に撮像結果Ｂ２７１（良否判定で用いられた撮像結果）及び良否判定スコアＳ２９６を入力し、再検査を行うか否かを判定する（ステップＳ２２０）。再検査要否ＤＮＮ２９７は、撮像結果Ｂ２７１からバリＢ２７１ａ等の特徴を抽出し、再検査の必要があるとの判定結果Ｒ２９７を出力する。また、作成部２９３は、図２３（ａ）に示すように、バリＢ２７１ａが判定結果Ｒ２９７に大きな影響を与えた（再検査要否ＤＮＮ２９７が高い反応を示した）ことを示すヒートマップＨ２９３を作成する。

そして、再検査判定部２９４は、撮像条件ＤＮＮ２９８に撮像結果Ｂ２７１（良否判定で用いられた撮像結果）を入力し、撮像条件を決定する（ステップＳ２３０）。このとき、撮像条件ＤＮＮ２９８は、撮像結果Ｂ２７１から撮像条件を決定するのに必要な情報（特徴）を抽出する。具体的には、バリＢ２７１ａ、ワークＷの色及び撮像方向Ｄ７１等の情報を抽出する。撮像条件ＤＮＮ２９８は、当該抽出結果に基づいて撮像結果Ｂ２７１について適切な撮像条件を出力する。こうして、撮像条件ＤＮＮ２９８は、例えば、撮像方向を斜め方向（撮像方向Ｄ７２）とするように、撮像条件を出力する。

図２３（ｂ）に示すように、検査装置２０１は、ステップＳ２３０で決定された撮像条件に基づいて再検査を行う（ステップＳ２４０）。すなわち、検査装置２０１は、制御部８０により多軸ロボット４０を制御して第二ボアスコープ７２の挿入部７２ｂに第一孔部Ｗ１１を挿入し、第二ボアスコープ７２を用いて斜め向きに（撮像方向Ｄ７２を向いて）バリＢ２７１ａを含む所定の撮像箇所を撮像する。良否判定部２９２は、こうして撮像された結果に基づいてワークＷを良否判定する。

このように、上述した再検査では、バリＢ２７１ａを重点的に検査することができる。また、再検査では、バリＢ２７１ａを確認し易い撮像条件（適切な撮像方向Ｄ７２）によって撮像し、再検査時の良否判定を精度よく行うことができる。

また、再検査判定部２９４は、再検査要否ＤＮＮ２９７を用いて再検査を行うか否か判定することで（ステップＳ２２０）、撮像結果Ｂ２７１等から再検査の要否を決める特徴、例えば、バリＢ２７１ａ等を抽出し、再検査の必要があるワークＷを精度よく抽出することができる。このようにして抽出されたワークＷに対して再検査を実施することで、製品の品質の向上を図ることができる。

また、再検査判定部２９４は、良否判定スコアＳ２９６と閾値との比較を行って、良否判定スコアＳ２９６が高いワークＷについて、再検査の判定を行わないようにしている（ステップＳ２１０：Ｙｅｓ、ステップＳ１９０）。これにより、再検査の必要性が明らかに低いワークＷについて、再検査要否ＤＮＮ２９７での判定を行わないようにして、ＰＣ２９０にかかる負荷の低減を図ることができる。

以上の如く、第二実施形態に係る検査装置２０１は、撮像部７０によりワークＷを撮像し、前記撮像部７０の撮像結果Ｂ２７１に基づいて前記ワークＷの良否判定を行うことで、前記ワークＷを検査する制御部８０及び良否判定部２９２（検査部）と、学習済みの再検査要否ＤＮＮ２９７（第一学習モデル）を用いて、前記制御部８０及び良否判定部２９２により前記ワークＷの再検査を行うか否かを判定する再検査判定部２９４（判定部）と、を具備するものである。

このように構成することにより、再検査する必要があるワークＷを精度よく抽出することができる。

また、前記良否判定部２９２は、前記ワークＷの良否判定において、前記ワークＷが良品であるか否かの可能性を示すスコア（良否判定スコアＳ２９６）を出力し、前記再検査要否ＤＮＮ２９７は、前記撮像部７０の撮像結果Ｂ２７１及び前記スコアと、前記再検査を行うか否かと、の関係を学習しているものである。

このように構成することにより、撮像結果Ｂ２７１等から特徴を抽出し、再検査する必要があるワークＷをより精度よく抽出することができる。

また、前記ＰＣ２９０は、前記再検査時における前記撮像部７０の撮像に関するパラメータ（撮像条件）を、当該再検査より前の撮像結果Ｂ２７１（ステップＳ１７０・Ｓ１８０での撮像結果）に基づいて決定するものである（ステップＳ２３０）。

このように構成することにより、再検査時における撮像に関するパラメータの最適化を図ることができる。例えば、再検査時に良否判定し易い方向からワークＷを撮像可能となり（図２３（ｂ）参照）、ワークＷの良否判定をより精度よく行うことができる。

また、前記再検査判定部２９４は、前記撮像部７０の撮像結果Ｂ２７１と前記パラメータとの関係を学習した撮像条件ＤＮＮ２９８（第二学習モデル）を用いて前記パラメータを決定するものである（ステップＳ２３０）。

このように構成することにより、撮像結果Ｂ２７１から特徴を抽出し、当該特徴に応じて撮像に関するパラメータをより最適なものにすることができる。

また、前記撮像部７０には、前記ワークＷに形成された第一孔部Ｗ１１等（孔部）に挿入された状態で、自身の軸線方向（撮像方向Ｄ７１）を向いて前記第一孔部Ｗ１１等を撮像する第一ボアスコープ７１（第一撮像部）と、前記第一孔部Ｗ１１等に挿入された状態で、自身の軸線方向及び前記軸線方向に対して直交する方向に対して傾斜する方向（撮像方向Ｄ７２）を向いて前記第一孔部Ｗ１１等を撮像する第二ボアスコープ７２（第二撮像部）と、が含まれるものである。

このように構成することにより、複数の視点（撮像方向Ｄ７１・Ｄ７２）から第一孔部Ｗ１１等を撮像した結果Ｂ２７１を用いて良否を判定可能となり、再検査におけるワークＷの良否判定をより精度よく行うことができる。

また、前記撮像部７０には、前記再検査において前記第一孔部Ｗ１１等に挿入され、前記軸線方向に対して直交する方向（撮像方向Ｄ７３）を向いて前記第一孔部Ｗ１１等を撮像する第三ボアスコープ７３（第三撮像部）がさらに含まれるものである。

このように構成することにより、再検査において、第三ボアスコープ７３の撮像結果により第一孔部Ｗ１１等の内側面の形状をより詳細に把握することができるため、再検査におけるワークＷの良否判定をより精度よく行うことができる。

また、以上の如く、第二実施形態に係る検査方法は、撮像部７０によりワークＷを撮像し、前記撮像部７０の撮像結果Ｂ２７１に基づいて良否判定部２９２により前記ワークＷの良否判定を行うことで、前記ワークＷを検査する検査工程（ステップＳ１７０・Ｓ１８０・Ｓ２００）と、学習済みの再検査要否ＤＮＮ２９７（学習モデル）を用いて、前記検査工程をもう一度行うか否かを決定する決定工程（ステップＳ２２０）と、を含むものである。

このように構成することにより、再検査する必要があるワークＷを精度よく抽出することができる。

なお、第二実施形態に係る制御部８０及び良否判定部２９２は、検査部の実施の一形態である。
また、第二実施形態に係る再検査判定部２９４は、判定部の実施の一形態である。
また、第二実施形態に係る再検査要否ＤＮＮ２９７は、第一学習モデル及び学習モデルの実施の一形態である。
また、第二実施形態に係る撮像条件ＤＮＮ２９８は、第二学習モデルの実施の一形態である。
また、第二実施形態に係る第一孔部Ｗ１１等は、孔部の実施の一形態である。
また、第二実施形態に係る第一ボアスコープ７１は、第一撮像部の実施の一形態である。
また、第二実施形態に係る第二ボアスコープ７２は、第二撮像部の実施の一形態である。
また、第二実施形態に係る第三ボアスコープ７３は、第三撮像部の実施の一形態である。

以上、本発明の第二実施形態を説明したが、本発明は上記構成に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された発明の範囲内で種々の変更が可能である。

例えば、再検査判定部２９４は、良品である確率が高いワークＷについて再検査の判定を行わないものとしたが（ステップＳ２１０：Ｙｅｓ、ステップＳ１９０）、これに限定されるものではなく全てのワークＷに対して再検査の判定を行ってもよい。

また、良否判定ＤＮＮ２９６は、良品の確率及び不良品の確率（良否判定スコアＳ２９６）、並びに判定結果Ｒ２９６を出力したが、良否判定ＤＮＮ２９６が出力する情報は特に限定されるものではない。例えば、良否判定ＤＮＮ２９６は、良品の確率のみを出力してもよい。この場合、良否判定部２９２や再検査判定部２９４等が良品の確率の出力結果に基づいてワークＷの良否や再検査の要否を適宜判定することができる。

また、再検査要否ＤＮＮ２９７及び撮像条件ＤＮＮ２９８は、教師あり学習（図２１（ａ）参照）により学習されるものとしたが、学習の手法は特に限定されるものではなく、例えば、教師なし学習等により学習されるものであってもよい。

また、再検査要否ＤＮＮ２９７は、撮像結果Ｂ２７１、良否判定スコアＳ２９６及び再検査の判定結果の関係を学習したが、再検査するか否かを判定可能であれば、再検査要否ＤＮＮ２９７の学習内容は、特に限定されるものではない。また、再検査の判定を行う学習モデルは、中間層が複数設けられたＤＮＮである必要はなく、例えば、中間層が１つのニューラルネットワークであってもよい。

また、再検査判定部２９４は、撮像条件ＤＮＮ２９８を用いて再検査時の撮像部７０の撮像条件を決定したが（ステップＳ２３０）、撮像条件を決定する手法は特に限定されるものではない。例えば、必ずしもＤＮＮを用いる必要はなく、再検査前に撮像された撮像結果Ｂ２７１の色情報（例えば、輝度等）に基づいて撮像条件を決定してもよい。

また、再検査で撮像するワークＷの位置は、予め定められた撮像箇所に限るものではなく、任意に変更することができる。以下、図２３（ａ）を参照して具体的に説明する。

図２３（ａ）は、バリＢ２７１ａが原因で再検査の必要があると判定された場合のヒートマップＨ２９３を示すものである。当該ヒートマップＨ２９３では、バリＢ２７１ａを含む範囲Ｈ２９３ａ・Ｈ２９３ｂの反応が高くなっている。再検査判定部２９４は、ヒートマップＨ２９３を解析し、反応の高い範囲Ｈ２９３ａ・Ｈ２９３ｂ、すなわちバリＢ２７１ａが鮮明に撮像できる位置から当該バリＢ２７１ａを撮像する。このようにして得られた画像について、上述の場合と同様に良否判定ＤＮＮ２９６による良否判定を行ったり、作業者が目視で良否判定を行ったりすることができる。

このように、前記検査装置２０１は、前記撮像部７０の撮像結果Ｂ２７１に対して、前記再検査要否ＤＮＮ２９７が反応した度合いを示すヒートマップＨ２９３を作成する作成部２９３をさらに具備し、前記再検査判定部２９４は、前記ヒートマップＨ２９３に基づいて、前記再検査時における前記ワークＷの撮像部分を決定するものである。

このような構成により、不良である可能性が高い部分（例えば、バリＢ２７１ａ等）を重点的に検査することができる。

また、再検査判定部２９４は、ステップＳ１７０・Ｓ１８０での撮像結果Ｂ２７１に基づいて撮像条件を決定したが（ステップＳ２３０）、撮像条件の決定に用いる情報は、特に限定されるものではない。例えば、再検査判定部２９４は、ワークＷの製造ロットを利用して撮像条件を決定してもよい。以下、具体的に説明する。

ワークＷは、鋳造によって製造される場合、例えば、取鍋ごとに異なる製造ロットが付与される。ＰＣ２９０は、こうして付与された製造ロットのワークＷを初めて検査する場合に、ステップＳ１７０・Ｓ１８０で撮像した結果に基づいて、製造ロットに応じたワークＷの特徴（例えば、光の反射度合いやワークＷの色等）を抽出する。また、ＰＣ２９０は、当該ワークＷの良否判定（ステップＳ２００）において不良が抽出された場合、当該不良の種類（バリや異物残り等の種類）及び抽出箇所を前記特徴として抽出する。

ＰＣ２９０は、こうして抽出した前記特徴に基づいて、製造ロットごとに撮像条件を決定する。例えば、ＰＣ２９０は、ある製造ロットの最初に検査を行ったワークＷから、比較的明るい色であるとの特徴を抽出した場合、その後行われる同じ製造ロットのワークＷの再検査では、撮像部７０から照射する光を暗くする。

また、ＰＣ２９０は、製造ロットごとに（特徴に応じて）再検査時におけるワークＷの判定条件（判定に関するパラメータ）を変更してもよい。なお、ワークＷの判定条件とは、良否判定（ステップＳ２００）において用いられる値や演算処理の内容であり、より具体的には良否判定ＤＮＮ２９６による計算処理の内容である。ＰＣ２９０には、製造ロットごとに判定条件を変更可能となるように、複数の良否判定ＤＮＮ２９６が構築される。複数の良否判定ＤＮＮ２９６は、上述のような特徴（光の反射度合いやワークＷの色等）の異なるワークＷを用いて学習が行われ、その特徴（ひいては、製造ロット）に応じた良否判定を実行可能に構成される。

ＰＣ２９０は、判定条件を変更する場合、製造ロットごとに最初に再検査の対象となるワークＷの特徴（色や不良の抽出箇所等）に基づいて、複数の良否判定ＤＮＮ２９６のうち、どの良否判定ＤＮＮ２９６を再検査で用いるのかを決定する。ＰＣ２９０は、こうして製造ロットごとに判定条件（良否判定ＤＮＮ２９６）を変更し、ワークＷの再検査を行う。

以上の如く、前記ワークＷは、鋳造によって製造され、前記検査装置２０１は、前記ワークＷの製造ロットごとに前記ワークＷの特徴を抽出するＰＣ２９０（抽出部）と、前記抽出結果に基づいて、前記再検査における前記撮像部７０の撮像に関するパラメータ又は前記再検査判定部２９４の判定に関するパラメータの少なくともいずれか一方を、前記製造ロットごとに調整するＰＣ２９０（調整部）と、をさらに具備するものである。

このように構成することにより、製造ロットに応じて再検査におけるパラメータの最適化を図ることができ、ワークＷの良否判定をより精度よく行うことができる。

なお、上述した製造ロットごとにパラメータを調整するＰＣ２９０は、抽出部及び調整部の実施の一形態である。

次に、図２４から図２７を参照し、第三実施形態に係る検査装置３０１及び検査方法について説明する。

第三実施形態に係る検査装置３０１は、検査時に生じる機器（多軸ロボット４０や撮像部７０等）の位置ずれを検知する点で、第一実施形態に係る検査装置１と大きく相違する。まず、検査時に生じる機器の位置ずれについて説明する。

第一実施形態で説明したワークＷの検査（ステップＳ１００～Ｓ２００）を長期間行った場合等には、各機器の相対的な位置が徐々にずれるおそれがある。図２７（ａ）は、機器の位置ずれが生じた状態で第一孔部Ｗ１１を撮像した結果Ｂ３７１（第一ボアスコープ７１での撮像結果）の一例を示したものである。機器の位置ずれが大きくなった場合には、図２７（ａ）に示す撮像結果Ｂ３７１（画像データ）の中心Ｐ３７１に対して第一孔部Ｗ１１等の中心Ｃ３１１の位置が大きくずれ、良否判定の精度が悪化する可能性がある。

そこで、第三実施形態に係る検査装置３０１は、ワークＷの検査を行うのに加えて、上述した機器の位置ずれを検知可能に構成されている。以下、具体的に説明する。なお、第一実施形態に係る検査装置１と同様に構成される部材については、第一実施形態と同一の符号を付し、その説明を省略する。

図２４に示す第三実施形態に係る検査装置３０１は、制御部３８０及びＰＣ３９０の構成が第一実施形態に係るＰＣ９０（図３参照）の構成と相違する。制御部３８０は、調整部３８１を具備する。

調整部３８１は、機器の位置ずれを調整するためのものである。調整部３８１の処理については後述する。

ＰＣ３９０は、補正部３９１、良否判定部３９２、作成部３９３及び検知部３９４を具備する。

補正部３９１は、撮像部７０のゲイン（感度）を補正するためのものであり、第一実施形態に係る補正部９１と同様に構成される。良否判定部３９２は、ワークＷの良否判定を行うためのものであり、第一実施形態に係る良否判定部９２と同様に構成される。作成部３９３は、後述する良否判定ＤＮＮ３９６が反応した度合いを示すヒートマップＨ（図１８（ｂ）参照）を作成するためのものであり、第一実施形態に係る作成部９３と同様に構成される。

検知部３９４は、検査装置３０１の機器（多軸ロボット４０及び撮像部７０等）の位置ずれが発生していることを検知するためのものである。検知部３９４の処理については後述する。

上述の如く構成されるＰＣ３９０には、入力層、複数の中間層及び出力層を具備するＤＮＮ（図９参照）が複数構築される。具体的には、ＰＣ３９０には、良否判定ＤＮＮ３９６及び位置ずれ検知ＤＮＮ３９７が構築される。

良否判定ＤＮＮ３９６は、ワークＷの良否判定を行うためのものであり、第一実施形態に係るＤＮＮ１００と同様に構成される。すなわち、良否判定ＤＮＮ３９６は、第一孔部Ｗ１１等（撮像箇所）を撮像部７０で撮像した結果Ｂ３７１（図２７参照）と、良否判定の結果との関係を予め学習している。良否判定ＤＮＮ３９６は、撮像部７０での撮像結果Ｂ３７１が入力されると、良品及び不良品の確率を示すスコアと、良品及び不良品の判定結果とを出力することができる（図２０（ｂ）参照）。

位置ずれ検知ＤＮＮ３９７は、機器の位置ずれを検知するためのものである。位置ずれ検知ＤＮＮ３９７は、機器の位置ずれの傾向に基づいて、位置ずれを検知可能に構成される。

具体的には、検査が継続して行われて機器の位置ずれが徐々に大きくなると、図２７（ａ）に示す撮像結果Ｂ３７１の中心Ｐ３７１と第一孔部Ｗ１１等の中心Ｃ３１１との間の距離Ｌ３１１が徐々に大きくなる。そこで、位置ずれ検知ＤＮＮ３９７は、このような機器の位置ずれの傾向（距離Ｌ３１１の変動）を抽出可能となるように、予め所定の学習を行っている。例えば、図２５に示すように、複数のワークＷについて所定の撮像箇所を撮像した結果Ｂ３７１（例えば、直近数十回の検査で所定の撮像箇所を撮像した図２５（ｂ）に示す学習データＡ３００）と、位置ずれの有無（答え）とを位置ずれ検知ＤＮＮ３９７（入力層）に入力し、出力側へ情報を受け渡す。これにより、位置ずれ検知ＤＮＮ３９７は、直近数十回の検査で撮像された撮像結果Ｂ３７１から位置ずれの傾向（距離Ｌ３１１の変動）を抽出し、位置ずれの有無を判定可能となっている。なお、本実施形態において、位置ずれの有無は、距離Ｌ３１１（図２７（ａ）参照）が所定の閾値を超えたかどうかで区別している。すなわち、距離Ｌ３１１が検査に支障がない程度に小さい（所定の閾値以下である）場合、位置ずれは発生していないとみなしている。一方、距離Ｌ３１１が大きい（所定の閾値を超えた）場合、位置ずれが発生しているとみなしている。

以下では、検査装置３０１によるワークＷの検査の流れについて説明する。

図２６に示すように、検査装置３０１（制御部３８０）は、第一実施形態で説明したステップＳ１００～Ｓ１８０を行う。すなわち、検査装置３０１は、セットされたワークＷを多軸ロボット４０によって撮像部７０で撮像可能な位置（撮像位置）へ移動させ、撮像部７０で当該ワークＷの第一孔部Ｗ１１等（検査箇所）を撮像する（図２５（ａ）参照）。

撮像部７０での撮像が完了すると、検知部３９４は、位置ずれ検知ＤＮＮ３９７を用いて機器の位置ずれの有無を検知する（ステップＳ３１０）。仮に位置ずれを検知しなかった場合（ステップＳ３１０：Ｎｏ）、第一実施形態で説明したステップＳ１９０・Ｓ２００により、ワークＷが投入位置Ｐ１（図１参照）へ戻されると共に、良否判定部３９２によるワークＷの良否判定が行われる。

一方、ステップＳ３１０において位置ずれを検知した場合（ステップＳ３１０：Ｙｅｓ）、検知部３９４は、撮像結果Ｂ３７１に基づいて位置ずれの向き及びズレ量を算出する（ステップＳ３２０）。検知部３９４は、当該算出結果をＰＣ３９０の表示装置（液晶ディスプレイ等）に出力すると共に、調整部３８１へ信号を送信して算出結果を通知する。

位置ずれの向き等を算出すると、調整部３８１は、検知部３９４の算出結果に基づいて位置ずれ（ロボット座標）を調整する（ステップＳ３３０）。

位置ずれの調整が完了すると、撮像部７０は、ステップＳ１７０・Ｓ１８０と同様にワークＷの撮像を行う（ステップＳ３４０）。

こうして、制御部３８０及び良否判定部３９２は、位置ずれ調整後の撮像結果Ｂ３７１に基づいてワークＷを良否判定すると共に、ワークＷを投入位置Ｐ１へ戻す（ステップＳ３１０：Ｎｏ、ステップＳ１９０・Ｓ２００）。

以下では、図２７を参照し、上述した位置ずれの検知及び補正（ステップＳ３１０～Ｓ３３０）についての具体例を説明する。

上述の如く、図２７（ａ）は、機器の位置ずれが生じた状態で第一孔部Ｗ１１を撮像した結果Ｂ３７１（第一ボアスコープ７１での撮像結果）である。図２７（ａ）に示すように、位置ずれが生じると、第一孔部Ｗ１１の中心Ｃ３１１は、撮像結果Ｂ３７１の中心Ｐ３７１に対してずれる。また、機器の位置ずれが徐々に大きくなると、中心Ｐ３７１・Ｃ３１１の距離Ｌ３１１は、徐々に大きくなる。

ステップＳ３１０（位置ずれの検知）において、検知部３９４は、直近数十回の検査で第一孔部Ｗ１１を撮像した結果Ｂ３７１を位置ずれ検知ＤＮＮ３９７に入力し、このような距離Ｌ３１１の増加、すなわち位置ずれの傾向を確認する。位置ずれ検知ＤＮＮ３９７は、位置ずれの傾向を抽出し、位置ずれの有無を判定する。例えば、位置ずれ検知ＤＮＮ３９７は、位置ずれの傾向から、ズレ量が大きい（良否判定に影響がある程度に大きい）と判断した場合に、位置ずれがあるとの判定結果を出力する（ステップＳ３１０：Ｙｅｓ）。

この場合、検知部３９４は、ステップＳ３２０において、今回（直近のステップＳ１７０・Ｓ１８０）の検査で撮像された撮像結果Ｂ３７１を解析し、第一孔部Ｗ１１の中心Ｃ３１１の座標を算出する。そして、検知部３９４は、座標の算出結果に基づいて、撮像結果Ｂ３７１の中心Ｐ３７１と第一孔部Ｗ１１の中心Ｃ３１１との距離Ｌ３１１を算出する。また、検知部３９４は、撮像結果Ｂ３７１の中心Ｐ３７１に対して第一孔部Ｗ１１の中心Ｃ３１１がずれている方向（ズレの向き、図２７（ａ）では左方）を算出する。検知部３９４は、こうして算出した位置ずれの向き及び距離Ｌ３１１を、表示装置に出力する。こうして検知部３９４は、位置ずれの向き等の算出結果を作業者等へ報知する。

その後、調整部３８１は、位置ずれの向き及びズレ量の算出結果に基づいて、撮像結果Ｂ３７１の中心Ｐ３７１と第一孔部Ｗ１１の中心Ｃ３１１が一致するように多軸ロボット４０を制御する（図２７（ｂ）参照、ステップＳ３３０）。こうして調整部３８１は、ロボット座標を補正して機器の位置ずれを調整（補正）する。このようにして、検知部３９４及び調整部３８１による位置ずれの検知及び調整の処理が完了する。

このように、検知部３９４は、ワークＷの良否判定に用いられる撮像結果Ｂ３７１を用いて機器の位置ずれを検知することができる。これにより、検査を中断することなく位置ずれを検知可能となり、作業性を向上させることができる。特に本実施形態では、単純な位置ずれの量（距離Ｌ３１１（図２７（ａ）参照））ではなく、位置ずれの変化の傾向から位置ずれの有無を判断しているため、より適切なタイミングで位置ずれの調整（ステップＳ３３０）を行うことができる。

また、検知部３９４は、ゲイン補正後（ステップＳ１６０後）の撮像結果Ｂ３７１を用いて位置ずれを検知している。これにより、検知部３９４は、第一孔部Ｗ１１を確認し易い（ゲイン補正後の）撮像結果Ｂ３７１を用いて、位置ずれを精度よく検知することができる。また、検知部３９４は、第一孔部Ｗ１１の中心Ｃ３１１を精度よく算出できるため、位置ずれの向き及びズレ量を精度よく算出することができる。

また、良否判定部３９２は、位置ずれ調整後にワークＷを撮像した結果Ｂ３７１等に基づいて良否判定を行う（ステップＳ３３０・Ｓ３４０・Ｓ２００）。これにより、良否判定部３９２は、良否判定の精度を向上させることができる。

以上の如く、第三実施形態に係る検査装置３０１は、ワークＷを撮像位置へ移動させる多軸ロボット４０（移動部）と、前記撮像位置において前記ワークＷを撮像部７０で撮像し、当該撮像結果Ｂ３７１に基づいて前記ワークＷを良否判定することで前記ワークＷを検査する制御部３８０及び良否判定部３９２（検査部）と、前記撮像部７０で撮像された複数の前記ワークＷの撮像結果Ｂ３７１に基づいて、前記撮像部７０及び前記ワークＷの位置ずれを検知する検知部３９４と、を具備するものである。

このように構成することにより、機器の位置ずれを検知することができる。また、検査を中断することなく位置ずれを検知可能となり、作業性を向上させることができる。

また、前記検知部３９４は、複数の前記ワークＷの撮像結果Ｂ３７１及び前記位置ずれの関係を学習した位置ずれ検知ＤＮＮ３９７（学習モデル）を用いて位置ずれを検知するものである。

このように構成することにより、精度よく位置ずれを検知することができる。

また、前記検知部３９４は、前記位置ずれを検知した場合に（ステップＳ３１０：Ｙｅｓ）、前記撮像結果Ｂ３７１に基づいて前記位置ずれの向き及びズレ量を算出し、当該算出結果を報知するものである（ステップＳ３２０）。

このように構成することにより、検知部３９４からの報知結果に基づいて作業者等が位置ずれの向き及びズレ量を把握できるため、位置ずれを元に戻す作業（メンテナンス作業）を短時間で行うことができる。

また、前記検査装置３０１は、前記位置ずれの向き及び前記ズレ量の算出結果に基づいて前記位置ずれを調整する調整部３８１をさらに具備するものである。

このように構成することにより、ワークＷと撮像部７０との位置を合わせてワークＷを撮像可能となり（ステップＳ３３０・Ｓ３４０）、良否判定の精度を向上させることができる。

また、前記撮像部７０の撮像結果Ｂ３７１に基づいて、前記撮像部７０のゲインを前記ワークＷごとに補正する補正部３９１（第二補正部）をさらに具備し、前記検知部３９４は、前記補正部３９１で補正されたゲインで前記ワークＷを撮像した結果に基づいて、前記位置ずれを検知するものである。

このように構成することにより、撮像結果Ｂ３７１でワークＷを確認し易くなるため、位置ずれを精度よく検知することができる。

また、以上の如く、第三実施形態に係る検査方法は、撮像部７０でワークＷを撮像し、当該撮像結果Ｂ３７１に基づいて前記ワークＷを良否判定部３９２（判定部）で良否判定することで前記ワークＷを検査する検査工程（ステップＳ１７０～Ｓ２００）と、前記撮像部７０で撮像された複数の前記ワークＷの撮像結果Ｂ３７１に基づいて、前記撮像部７０及び前記ワークＷの位置ずれを検知する検知工程（ステップＳ３１０）と、を含むものである。

このように構成することにより、機器の位置ずれを検知することができる。

なお、第三実施形態に係る多軸ロボット４０は、移動部の実施の一形態である。
また、第三実施形態に係る制御部３８０及び良否判定部３９２は、検査部の実施の一形態である。
また、第三実施形態に係る位置ずれ検知ＤＮＮ３９７は、学習モデルの実施の一形態である。
また、第三実施形態に係る補正部３９１は、第二補正部の実施の一形態である。
また、第三実施形態に係る良否判定部３９２は、判定部の実施の一形態である。

以上、本発明の第三実施形態を説明したが、本発明は上記構成に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された発明の範囲内で種々の変更が可能である。

例えば、位置ずれ検知ＤＮＮ３９７は、教師あり学習により学習されるものとしたが（図２５（ｂ）参照）、学習の手法は特に限定されるものではなく、例えば、教師なし学習等により学習されるものであってもよい。

また、検知部３９４は、位置ずれ検知ＤＮＮ３９７を用いて位置ずれを検知したが、位置ずれを検知する手法は特に限定されるものではない。例えば、検知部３９４は、中間層が１つのニューラルネットワークを用いて位置ずれを検知してもよい。また、検知部３９４は、ニューラルネットワークではなく、予め撮像された基準画像を用いて位置ずれを検知してもよい。この場合、検知部３９４は、例えば、基準画像と撮像結果Ｂ３７１との差異を抽出し、当該抽出結果に基づいて位置ずれを検知することができる。

また、ＰＣ３９０（検知部３９４）は、撮像結果Ｂ３７１に基づいて位置ずれの向き及びズレ量を算出したが（図２７（ａ）参照）、位置ずれの向き等を算出する手法は、特に限定されるものではない。ＰＣ３９０は、例えば、撮像結果Ｂ３７１に加えて、製造ロットを利用して位置ずれの向き等を算出してもよい。以下、具体的に説明する。

ワークＷは、鋳造によって製造される場合、例えば、取鍋ごとに異なる製造ロットが付与される。ＰＣ３９０は、こうして付与された製造ロットのワークＷを初めて検査する場合に、ステップＳ１７０・Ｓ１８０で撮像した結果に基づいて、製造ロットに応じたワークＷの特徴（例えば、撮像結果Ｂ３７１の中心Ｐ３７１及び第一孔部Ｗ１１の中心Ｃ３１１の位置関係等）を抽出する。

ＰＣ３９０は、こうして抽出した前記特徴に基づいて、製造ロットごとに位置ずれの向き等を補正する。例えば、ＰＣ３９０は、ある製造ロットの最初に検査を行ったワークＷから、第一孔部Ｗ１１の中心Ｃ３１１が撮像結果Ｂ３７１の中心Ｐ３７１に対して所定方向に所定距離ずれているとの特徴を抽出した場合、その後行われる同じ製造ロットのワークＷの検査では、当該特徴に基づいてステップＳ３２０で算出した位置ずれの向き及びズレ量を補正する。

以上の如く、前記ワークＷは、鋳造によって製造され、前記検査装置３０１は、前記ワークＷの製造ロットごとに前記ワークＷの特徴を抽出するＰＣ３９０（抽出部）と、前記抽出結果に基づいて、前記位置ずれの向き及びズレ量の算出結果を前記製造ロットごとに補正するＰＣ３９０（第一補正部）と、をさらに具備するものである。

このように構成することにより、位置ずれの向き及びズレ量を精度よく算出することができる。

なお、上述した製造ロットごとに位置ずれの向き等を調整するＰＣ３９０は、抽出部及び第一補正部の実施の一形態である。

なお、ＰＣ３９０は、必ずしも位置ずれの向き及びズレ量を算出する必要はない。例えば、位置ずれの有無だけを検知し（ステップＳ３１０）、その旨を作業者に報知することも可能である。報知を受けた作業者は、機器を点検して位置ずれの向き等を確認することができる。また、ＰＣ３９０は、必ずしもゲインを補正する補正部３９１を具備する必要はない。また、制御部３８０は、必ずしも調整部３８１を具備する必要はない。例えば、作業者が手作業にてゲインや位置ずれを補正（調整）することも可能である。

次に、図２８から図３０を参照し、第四実施形態に係る検査装置４０１及び検査方法について説明する。

第四実施形態に係る検査装置４０１は、多軸ロボット４０及び撮像部７０等の機器が揺れた場合に機器の位置ずれが発生しているかを判定する点で、第一実施形態に係る検査装置１と大きく相違する。まず、揺れに起因する機器の位置ずれについて説明する。

例えば地震等の比較的大きな揺れが生じた場合、多軸ロボット４０等の各機器の位置ずれが生じるおそれがある。この状態でワークＷの検査を行うと、撮像部７０の撮像結果Ｂ４７１の中心に対して第一孔部Ｗ１１等の中心の位置が大きくずれ（図２７（ａ）参照）、良否判定の精度が悪化する可能性がある。

そこで、第四実施形態に係る検査装置４０１は、ワークＷの検査を行うのに加えて、上述した揺れに起因する機器の位置ずれを検知可能に構成されている。以下、具体的に説明する。なお、第一実施形態に係る検査装置１と同様に構成される部材については、第一実施形態と同一の符号を付し、その説明を省略する。

図２８に示す第四実施形態に係る検査装置４０１は、加速度センサ５００を具備する点と、ＰＣ４９０の構成が異なる点とで第一実施形態に係る検査装置１（図３参照）と相違する。

図２８に示す加速度センサ５００は、機器に対する揺れを検知するためのものである。加速度センサ５００は、区画部材１０（図１参照）の所定箇所等に設けられる。加速度センサ５００は、揺れの大きさ及び方向をそれぞれ検知することができる。加速度センサ５００は、制御部８０と接続され、揺れの検知結果Ｂ５００を制御部８０へ送信することができる。また、加速度センサ５００は、制御部８０を介して揺れの検知結果Ｂ５００をＰＣ４９０へ送信することができる。

ＰＣ４９０は、補正部４９１、良否判定部４９２、作成部４９３、位置ずれ判定部４９４及び推定部４９５を具備する。

補正部４９１は、撮像部７０のゲイン（感度）を補正するためのものであり、第一実施形態に係る補正部９１と同様に構成される。良否判定部４９２は、ワークＷの良否判定を行うためのものであり、第一実施形態に係る良否判定部９２と同様に構成される。作成部４９３は、後述する良否判定ＤＮＮ４９７が反応した度合いを示すヒートマップＨ（図２３（ａ）参照）を作成するためのものであり、第一実施形態に係る作成部９３と同様に構成される。

位置ずれ判定部４９４は、機器の位置ずれが発生しているか否かを判定するためのものである。位置ずれ判定部４９４の処理については後述する。

推定部４９５は、位置ずれに関する情報を推定するためのものである。位置ずれに関する情報とは、位置ずれがどのように発生しているのかを示すための情報であり、具体的には、位置ずれが生じた機器、ズレの向き及びズレ量等である。推定部４９５の処理については後述する。

上述の如く構成されるＰＣ４９０には、入力層、複数の中間層及び出力層を具備するＤＮＮ（図９参照）が複数構築される。具体的には、ＰＣ４９０には、良否判定ＤＮＮ４９７、位置ずれ判定ＤＮＮ４９８及び情報推定ＤＮＮ４９９が構築される。

良否判定ＤＮＮ４９７は、ワークＷの良否判定を行うためのものであり、第一実施形態に係るＤＮＮ１００と同様に構成される。すなわち、良否判定ＤＮＮ４９７は、第一孔部Ｗ１１等（撮像箇所）を撮像部７０で撮像した結果Ｂ４７１（図２９（ａ）参照）と、良否判定の結果との関係を予め学習している。また、良否判定ＤＮＮ４９７は、撮像部７０での撮像結果Ｂ４７１が入力されると、良品及び不良品の確率を示すスコアと、良品及び不良品の判定結果とを出力することができる（図２０（ｂ）参照）。

位置ずれ判定ＤＮＮ４９８は、揺れが発生した場合に機器の位置ずれが発生しているか否かを判定するためのものである。上述の如く、機器の位置ずれが発生すると、撮像結果Ｂ４７１の中心に対して第一孔部Ｗ１１等の中心がずれる。この際、揺れの特徴（方向、大きさ等）と機器の位置ずれ（方向、大きさ等）には相関関係があると考えられる。そこで、位置ずれ判定ＤＮＮ４９８は、このような揺れの特徴から、機器の位置ずれを検知可能となるように、適宜学習が行われている。

より詳細には、図２９に示すように、加速度センサ５００の検知結果Ｂ５００（揺れの方向や大きさ）及び撮像結果Ｂ４７１（例えば、第一孔部Ｗ１１の最初の撮像箇所の撮像結果）を含む学習データＡ４００と、位置ずれの有無（答え）とを位置ずれ判定ＤＮＮ４９８に入力し、出力側へ情報を受け渡す。これにより、位置ずれ判定ＤＮＮ４９８は、揺れの検知結果Ｂ５００及び撮像結果Ｂ４７１（揺れが収まった後の撮像結果）から位置ずれの傾向（揺れる方向に応じた中心のずれ等）を抽出し、位置ずれが発生しているか否か判定可能となっている。

情報推定ＤＮＮ４９９は、上述した位置ずれに関する情報（位置ずれが生じた機器等）を推定するためのものである。情報推定ＤＮＮ４９９は、揺れ方に着目し、位置ずれに関する情報を推定可能に構成される。以下、具体的に説明する。

揺れの特徴（方向、大きさ等）と位置ずれが生じる機器（その揺れに対してどの機器でどのような位置ずれが発生し易いか）には相関関係があると考えられる。例えば、第一ボアスコープ７１等は、上方から下方へ垂れ下がるように設けられているため（図２９（ａ）参照）、横に揺れた場合に位置ずれが生じ易いものと考えられる。そこで、情報推定ＤＮＮ４９９は、このような揺れ方に応じた機器の位置ずれの傾向（ずれ易い機器等の特徴）を抽出可能となるように、適宜学習が行われている。具体的には、上述した学習データＡ４００及び位置ずれに関する情報（答え）を情報推定ＤＮＮ４９９（入力層）に入力し、出力側へ情報を受け渡す（図２９（ｂ）参照）。これにより、情報推定ＤＮＮ４９９は、揺れ方に応じた機器の位置ずれの傾向（揺れ易い機器等）を抽出し、位置ずれに関する情報を推定可能となっている。

上述の如く構成される検査装置４０１は、加速度センサ５００が揺れを検知した場合に、図３０に示すような判定処理を行う。以下、判定処理について説明する。

判定処理は、機器の位置ずれが発生しているか否かを判定するための処理である。判定処理は、加速度センサ５００が所定の閾値を超える大きさの揺れを検知した場合に行われる。また、判定処理は、ワークＷの検査（第一実施形態で説明したステップＳ１００～Ｓ２００）に割り込む形で行われる。

加速度センサ５００が揺れを検知すると、制御部８０は、当該揺れが収まるまで（加速度センサ５００が揺れを検知しなくなるまで）、搬送スライダ２０、昇降スライダ３０、多軸ロボット４０、芯ずれ補正部５０、干渉チェック部６０及び撮像部７０の動作を一時的に停止させる（ステップＳ４１０）。

揺れが収まると、制御部８０は、撮像部７０でのワークＷの撮像を再開する（ステップＳ４２０）。このとき、制御部８０は、上述したステップＳ１００～Ｓ２００のうち、良否判定（ステップＳ２００）以外の処理を再開する。すなわち、制御部８０は、第一実施形態で説明したワークＷの搬送（ステップＳ１１０）や補正部４９１でのゲインの補正（ステップＳ１６０）等を行う。そして、制御部８０は、多軸ロボット４０等によってワークＷを撮像可能な位置（撮像位置、図２９（ａ）参照）まで移動して撮像部７０でワークＷを撮像し、ワークＷを投入位置Ｐ１（図１参照）へ戻す（ステップＳ１９０）。

このように、ステップＳ４２０において、良否判定部４９２は、制御部８０からの指示に基づいてワークＷの良否判定を保留する。また、位置ずれ判定部４９４は、制御部８０からの指示に基づいて保留されたワークＷの数（以下、「保留数」と称する）を集計する。

その後、位置ずれ判定部４９４は、位置ずれ判定ＤＮＮ４９８を用いて位置ずれの有無を判定する（ステップＳ４３０）。このとき、位置ずれ判定部４９４は、揺れの検知結果Ｂ５００及びステップＳ４２０で撮像した撮像結果Ｂ４７１を位置ずれ判定ＤＮＮ４９８に入力する。位置ずれ判定ＤＮＮ４９８は、入力された撮像結果Ｂ４７１から上述した位置ずれの傾向（揺れの方向に応じた中心のずれ等）を抽出し、位置ずれが発生しているか否かの判定結果を出力する。

また、ステップＳ４３０において、推定部４９５は、情報推定ＤＮＮ４９９を用いて位置ずれに関する情報、すなわち位置ずれが生じた機器、ズレ量及びズレの向き等を推定する。このとき、推定部４９５は、揺れの検知結果Ｂ５００及びステップＳ４２０で撮像した撮像結果Ｂ４７１を情報推定ＤＮＮ４９９に入力し、位置ずれに関する情報を推定する。

位置ずれを判定後に、ＰＣ４９０は、表示装置に位置ずれの判定結果を出力し、作業者等へ報知する（ステップＳ４４０）。また、ＰＣ４９０は、位置ずれに関する情報の推定結果や良否判定を保留していることも表示装置に出力する。

作業者は、当該報知を受けた場合、表示装置に示された位置ずれの判定結果等を確認し、各機器の点検や調整を行うことができる。作業者は、各機器の点検等を行い、良否判定が再開できると判断すれば、制御部８０に設けられた入力装置を適宜操作して、良否判定を再開するように指示を出す（ステップＳ４５０：Ｙｅｓ）。これによって良否判定が保留されていたワークＷの良否判定が良否判定部４９２によって行われ、その後、引き続きワークＷの検査（ステップＳ１００～Ｓ２００）が行われる。

一方、作業者から所定時間指示がない場合（ステップＳ４５０：Ｎｏ）、位置ずれ判定部４９４は、保留数が所定の閾値（例えば、１０個）を超えたか否かを確認する（ステップＳ４７０）。仮に保留数が所定の閾値以下である場合（ステップＳ４７０：Ｎｏ）、引き続き撮像部７０でのワークＷの撮像が行われ、保留数が増加する。そして、位置ずれ判定部４９４は、作業者からの指示を待つ（ステップＳ４２０～Ｓ４４０）。

一方、位置ずれ判定部４９４は、保留数が所定の閾値を超えた場合に（ステップＳ４７０：Ｙｅｓ）、ステップＳ４３０で推定した各ワークＷのズレ量が所定の閾値未満であるか否かを確認する（ステップＳ４８０）。各ワークＷのズレ量が所定の閾値未満である場合（ステップＳ４８０：Ｙｅｓ）、制御部８０は、良否判定部４９２による良否判定を再開させる（ステップＳ４６０）。こうして、揺れが生じてもズレ量が少ない、すなわち良否判定の精度が悪化しないと考えられる場合には、作業者の指示を受けることなくワークＷの検査を再開させる。

一方、ズレ量が所定の閾値以上である場合（ステップＳ４８０：Ｎｏ）、制御部８０は、搬送スライダ２０等の動作を停止する（ステップＳ４９０）。また、制御部８０は、所定の表示部に動作を停止した旨のメッセージや位置ずれに関する情報等を表示させると共にスピーカから警告音を出力させ、動作を停止したことを作業者に報知する。こうして判定処理が終了する。

このように、判定処理では、機器等が揺れた場合に位置ずれが発生しているかを確認することができる（ステップＳ４３０）。これにより、位置ずれが発生した場合に、当該位置ずれに速やかに対応可能となる（ステップＳ４５０～Ｓ４９０）。

また、位置ずれ判定部４９４は、ゲイン補正後（ステップＳ１６０後）の撮像結果Ｂ４７１を用いて機器の位置ずれを判定している。これにより、位置ずれ判定部４９４は、第一孔部Ｗ１１を確認し易い（ゲイン補正後の）撮像結果Ｂ４７１を用いて、位置ずれを精度よく判定することができる。また、推定部４９５は、ゲイン補正後の撮像結果Ｂ４７１を用いることで、位置ずれに関する情報を推定し易くなる。

以上の如く、第四実施形態に係る検査装置４０１は、ワークＷを所定位置へ移動させる多軸ロボット４０（移動部）と、前記所定位置に移動された前記ワークＷを撮像する撮像部７０と、前記撮像部７０の撮像結果Ｂ４７１に基づいて前記ワークＷの良否判定を行う良否判定部４９２（第一判定部）と、前記多軸ロボット４０及び前記撮像部７０を含む機器に対する揺れを検知する加速度センサ５００（検知部）と、前記加速度センサ５００が揺れを検知した場合に前記ワークＷを前記撮像部７０で撮像した結果に基づいて、前記機器の位置ずれが発生しているか否かを判定する位置ずれ判定部４９４（第二判定部）と、を具備するものである。

このように構成することにより、加速度センサ５００が揺れを検知した場合に機器の位置ずれを確認できる。

また、前記位置ずれ判定部４９４は、前記撮像結果Ｂ４７１及び前記機器の位置ずれの関係を学習した位置ずれ判定ＤＮＮ４９８（第一学習モデル）を用いて位置ずれが発生しているか否かを判定するものである。

このように構成することにより、撮像結果Ｂ４７１から位置ずれの特徴を抽出し、精度よく位置ずれを判定することができる。

また、前記位置ずれ判定部４９４は、前記ワークＷに形成された第一孔部Ｗ１１（孔部）を前記撮像部７０で撮像した結果Ｂ４７１に基づいて、前記機器の位置ずれが発生しているか否かを判定するものである（ステップＳ４２０～Ｓ４４０）。

このように構成することにより、良否判定すべきワークＷを用いて位置ずれを判定することができ、利便性を向上させることができる。

また、前記多軸ロボット４０、前記撮像部７０、前記良否判定部４９２及び前記位置ずれ判定部４９４の動作を制御する制御部８０をさらに具備し、前記制御部８０は、前記加速度センサ５００が揺れを検知した場合に、前記良否判定部４９２による前記ワークＷの良否判定を保留すると共に、前記位置ずれ判定部４９４により前記機器の位置ずれが発生しているか否かを判定するものである（ステップＳ４２０～Ｓ４４０）。

このように構成することにより、位置ずれが生じた状態でワークＷの良否判定の結果が出るのを防止して、良否判定の精度が悪化するのを抑制することができる。

また、前記制御部８０は、良否判定が保留された前記ワークＷの数が所定数に達した場合に（ステップＳ４７０：Ｙｅｓ）、前記多軸ロボット４０、前記撮像部７０及び前記良否判定部４９２の動作を停止させるものである（ステップＳ４９０）。

このように構成することにより、良否判定を保留するワークＷの数が過剰に多くなるのを防止することができる。

また、前記位置ずれ判定部４９４は、前記撮像部７０の撮像結果Ｂ４７１に基づいて前記機器のズレ量を算出し（ステップＳ４３０）、前記制御部８０は、良否判定が保留された前記ワークＷの数が所定数に達しても、前記機器のズレ量の算出結果が所定の閾値未満である場合（ステップＳ４７０：Ｙｅｓ、ステップＳ４８０：Ｙｅｓ）、前記良否判定部４９２による前記ワークＷの良否判定を再開させるものである（ステップＳ４６０）。

このように構成することにより、位置ずれが比較的小さい（所定の閾値未満である）場合に、ワークＷの良否判定をスムーズに再開させることができる。

また、前記位置ずれ判定部４９４は、前記撮像部７０の撮像結果Ｂ４７１及び前記加速度センサ５００の検知結果Ｂ５００に基づいて、前記機器の位置ずれが発生しているか否かを判定するものである。

このように構成することにより、撮像結果Ｂ４７１に加えて揺れの検知結果Ｂ５００を用いることで、精度よく位置ずれを検知することができる。

また、前記加速度センサ５００の検知結果Ｂ５００に基づいて、位置ずれが生じた前記機器、ズレの向き及びズレ量を含む位置ずれに関する情報を推定する推定部４９５をさらに具備するものである。

このように構成することにより、どの機器がどの程度位置ずれしているのか判断する情報（位置ずれに関する情報）を作業者等へ提供できるため、位置ずれを元に戻す作業を短時間で行うことができる。

また、前記推定部４９５は、前記加速度センサ５００の検知結果Ｂ５００及び前記位置ずれに関する情報の関係を学習した情報推定ＤＮＮ４９９（第二学習モデル）を用いて、前記位置ずれに関する情報を推定するものである。

このように構成することにより、検知結果Ｂ５００から特徴を抽出し、位置ずれに関する情報を精度よく推定することができる。

また、前記撮像部７０の撮像結果Ｂ４７１に基づいて、前記ワークＷを撮像する際の前記撮像部７０のゲインを補正する補正部４９１をさらに具備し、前記位置ずれ判定部４９４は、前記補正部４９１で補正されたゲインで撮像された結果に基づいて位置ずれが発生しているか否かを判定するものである（ステップＳ４２０～Ｓ４４０）。

このように構成することにより、撮像結果Ｂ４７１でワークＷを確認し易くなるため、位置ずれが発生しているか否かを精度よく判定することができる。

また、以上の如く、第四実施形態に係る検査方法は、多軸ロボット４０によりワークＷを所定位置へ移動させる移動工程（ステップＳ１００～Ｓ１８０）と、前記所定位置に移動された前記ワークＷを撮像部７０で撮像する撮像工程（ステップＳ１７０・Ｓ１８０）と、前記撮像部７０の撮像結果Ｂ４７１に基づいて、良否判定部４９２（第一判定部）により前記ワークＷの良否判定を行う第一判定工程（ステップＳ２００）と、前記多軸ロボット４０及び前記撮像部７０を含む機器に対する揺れを加速度センサ５００により検知する検知工程と、前記検知工程で揺れを検知した場合に前記ワークＷを前記撮像部７０で撮像した結果に基づいて、前記機器の位置ずれが発生しているか否かを位置ずれ判定部４９４（第二判定部）により判定する第二判定工程（ステップＳ４３０）と、を含むものである。

このように構成することにより、加速度センサ５００が揺れを検知した場合に機器の位置ずれを確認できる。

なお、第四実施形態に係る多軸ロボット４０は、移動部の実施の一形態である。
また、第四実施形態に係る良否判定部４９２は、第一判定部の実施の一形態である。
また、第四実施形態に係る加速度センサ５００は、検知部の実施の一形態である。
また、第四実施形態に係る位置ずれ判定部４９４は、第二判定部の実施の一形態である。
また、第四実施形態に係る位置ずれ判定ＤＮＮ４９８は、第一学習モデルの実施の一形態である。
また、第四実施形態に係る情報推定ＤＮＮ４９９は、第二学習モデルの実施の一形態である。

以上、本発明の第四実施形態を説明したが、本発明は上記構成に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された発明の範囲内で種々の変更が可能である。

例えば、ＰＣ４９４は、個別に用意した２つのＤＮＮ（位置ずれ判定ＤＮＮ４９８及び情報推定ＤＮＮ４９９）を用いて、位置ずれの判定及び位置ずれに関する情報の推定をそれぞれ個別に行ったが、これに限定されるものではなく、共通のＤＮＮを用いて位置ずれの判定及び位置ずれに関する情報の推定を併せて行ってもよい。

また、位置ずれ判定部４９４は、位置ずれ判定ＤＮＮ４９８を用いて位置ずれを判定したが（ステップＳ４３０）、位置ずれを判定する手法は特に限定されるものではない。例えば、位置ずれ判定部４９４は、中間層が１つのニューラルネットワークを用いて位置ずれを判定してもよい。また、位置ずれ判定部４９４は、ニューラルネットワークではなく、予め撮像された基準画像を用いて位置ずれを検知してもよい。この場合、位置ずれ判定部４９４は、例えば、基準画像と撮像結果Ｂ４７１との差異を抽出し、当該抽出結果に基づいて位置ずれを検知することができる。

また、推定部４９５は、情報推定ＤＮＮ４９９を用いて位置ずれに関する情報を推定したが（ステップＳ４３０）、位置ずれに関する情報を推定する手法は特に限定されるものではない。例えば、推定部４９５は、中間層が１つのニューラルネットワークを用いて位置ずれに関する情報を推定してもよい。また、推定部４９５は、ニューラルネットワークではなく、予め撮像された基準画像を用いて位置ずれに関する情報を推定してもよい。この場合、推定部４９５は、例えば、基準画像と撮像結果Ｂ４７１との差異を抽出し、当該抽出結果に基づいて位置ずれに関する情報を推定することができる。

また、ＰＣ４９４は、位置ずれを判定可能であれば、その他の構成は特に限定されるものではない。したがって、ＰＣ４９４は、必ずしもゲインを補正する補正部４９１及び位置ずれに関する情報を推定する推定部４９５を具備しなくてもよい。

また、位置ずれ判定部４９４は、良否判定されるワークＷを用いて位置ずれを判定したが、位置ずれの判定時に撮像する対象は、必ずしも良否判定されるワークＷである必要はない。例えば、位置ずれ判定部４９４は、多軸ロボット４０を調整（ティーチング）する際の基準となるワークＷ（基準物）を撮像して、位置ずれを判定してもよい。

以上の如く、前記位置ずれ判定部４９４は、前記機器の位置ずれの判定の基準となる基準物を前記撮像部７０で撮像した結果に基づいて、前記機器の位置ずれが発生しているか否かを判定するものである。

このように構成することにより、精度よく位置ずれを判定することができる。

また、判定処理においては、保留数が所定の閾値を超えた場合にズレ量の確認等を行ったが（ステップＳ４７０：Ｙｅｓ、ステップＳ４８０）、保留数が所定の閾値を超えた場合の処理は特に限定されるものではない。例えば、保留数が所定の閾値を超えた場合に（ステップＳ４７０：Ｙｅｓ）、ズレ量の大小に関わらず、動作を停止させてもよい。

１ 検査装置
７０ 撮像部
９２ 良否判定部
１００ ＤＮＮ（学習モデル）
Ｂ７１・Ｂ７２ 撮像結果
Ｗ ワーク
Ｗ１１ 第一孔部（孔部）
Ｗ１２ 第二孔部（孔部）
Ｗ１３ 第三孔部（孔部）

Claims (5)

1. 多軸ロボットにより構成され、ワークを移動させる移動部と、
   前記移動部により前記ワークが移動されることで、当該ワークに形成された孔部に当該孔部の一方側及び他方側から挿入可能であり、前記孔部に挿入された状態で、前記一方側及び前記他方側のそれぞれから当該孔部の所定の撮像箇所を撮像可能な撮像部と、
   学習済みの学習モデルに前記撮像部の撮像結果を入力することで、前記ワークの良否判定を行う判定部と、
   を具備し、
   前記移動部は、前記撮像部が前記孔部に挿入された状態で、前記撮像部の軸線を中心に前記ワークを回動させることが可能である、
   検査装置。
2. 前記撮像部は、
   上方から下方へ垂れ下がるように設けられる、
   請求項１に記載の検査装置。
3. 前記孔部を撮像する補正用撮像部と、
   前記補正用撮像部の撮像結果に基づいて前記移動部による前記ワークの移動を補正する補正部と、
   をさらに具備する、
   請求項１又は請求項２に記載の検査装置。
4. 前記補正用撮像部は、
   前記孔部の一方側からのみ前記孔部を撮像する、
   請求項３に記載の検査装置。
5. 多軸ロボットにより構成された移動部によってワークを移動させる移動工程と、
   前記移動部により前記ワークを移動させることで、当該ワークに形成された孔部に当該孔部の一方側及び他方側から撮像部を挿通し、前記孔部に挿入された状態で、前記一方側及び前記他方側のそれぞれから当該孔部の所定の撮像箇所を前記撮像部により撮像する撮像工程と、
   学習済みの学習モデルに前記撮像部の撮像結果を入力することで、前記ワークの良否判定を行う判定工程と、
   を含み、
   前記撮像工程において、前記移動部は、前記撮像部が前記孔部に挿入された状態で、前記撮像部の軸線を中心に前記ワークを回動させることが可能である、
   検査方法。

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