JP7451857B2

JP7451857B2 - 検査プログラム、検査装置及び検査方法

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Publication number: JP7451857B2
Application number: JP2020022553A
Authority: JP
Inventors: 強福趙; エムディインティサルチョウドリ; 実古林; 芳行宍戸
Original assignee: University of Aizu
Current assignee: University of Aizu
Priority date: 2020-02-13
Filing date: 2020-02-13
Publication date: 2024-03-19
Anticipated expiration: 2040-02-13
Also published as: JP2021128053A

Description

本発明は、検査プログラム、検査装置及び検査方法に関する。

一般的に、ものづくりの現場では、製造された全ての完成品に対して品質検査が行われる。具体的に、例えば、完成品が多数のセルからなるアレイである場合、品質検査を行う作業者（以下、単に作業者とも呼ぶ）は、例えば、目視によって各セルにおける欠陥の検知を行う（特許文献１乃至２及び非特許文献１を参照）。

特開２００３－１６７５２０号公報特開２００６－１７０８４１号公報

「ＣｏｍｐｕｔｅｒＶｉｓｉｏｎ－ｂａｓｅｄＦａｂｒｉｃＤｅｆｅｃｔＤｅｔｅｃｔｉｏｎ:ＡＳｕｒｖｅｙ」,ＡｊａｙＫｕｍａｒ

ここで、上記のような品質検査が目視によって行われる場合、製造された完成品の数等によっては、作業者の作業負担が膨大になる場合がある。

そこで、作業者は、例えば、必要な学習データを予め学習させた学習モデルを用いることにより、完成品に対する品質検査を自動的に行う場合がある。これにより、作業者は、品質検査に伴う作業負担を抑制することが可能になる。

しかしながら、上記のように生成された学習モデルは、汎用性が低い場合があり、幅広い種類の完成品に対する品質検査に適用することができない場合がある。

そこで、幅広い種類の完成品に対する品質検査を作業者の作業負担を抑制しながら行うことを可能とする検査プログラム、検査装置及び検査方法を提供することにある。

上記目的を達成するための本発明における検査プログラムは、検査対象に含まれる複数のセルごとに、各セルの特性を示すセル情報を算出し、前記複数のセルごとに、前記検査対象において各セルと近接する所定数の近接セルを特定し、前記複数のセルごとに、各セルと各セルに対応する前記所定数の近接セルのそれぞれとの前記セル情報についての類似度（例えば、相互相関の最大値）をそれぞれ算出し、前記複数のセルごとに、前記所定数の近接セルのうち、算出した前記類似度が第１条件を満たさない近接セルの数を特定し、前記複数のセルのうち、特定した前記数が第２条件を満たさないセルを特定し、特定した前記セルを示す情報を出力する、処理をコンピュータに実行させることを特徴とする。

また、上記目的を達成するための本発明における検査プログラムは、一つの態様では、所定時間内（例えば、１秒間）の動的データ（例えば、動画データ）を構成するフレームごとであって各フレームに含まれる前記複数のセルごとに、前記セル情報を算出する、ことを特徴とする。

また、上記目的を達成するための本発明における検査プログラムは、一つの態様では、前記複数のセルごとに、各セルの前記セル情報についての正規化因子（例えば、自己相関の最大値、ノルムまたはエネルギー等）を算出し、前記複数のセルごとに、各セルの前記セル情報についての前記正規化因子を用いることによって、各セルに対応する前記類似度のそれぞれを正規化し、前記近接セルの数を特定する処理では、前記複数のセルごとに、前記所定数の近接セルのうち、正規化した前記類似度が前記第１条件を満たさない近接セルの数を特定する。

また、上記目的を達成するための本発明における検査プログラムは、一つの態様では、前記類似度は、相互相関であり、前記正規化因子は、自己相関であり、前記複数のセルごとであって前記所定数の近接セルごとに、各セルと各近接セルとに対応する前記相互相関を、各セルの前記自己相関の最大値と各近接セルの前記自己相関の最大値とのうちの大きい方の値を用いて正規化する、ことを特徴とする。

また、上記目的を達成するための本発明における検査プログラムは、一つの態様では、前記複数のセルごとであって前記所定数の近接セルごとに、各セルと各近接セルとに対応する前記相互相関を、各セルの前記自己相関の最大値と各近接セルの前記自己相関の最大値とのうちの大きい方の値で除算する、ことを特徴とする。

また、上記目的を達成するための本発明における検査プログラムは、一つの態様では、前記複数のセルごとに、前記所定数の近接セルのうち、前記相互相関の最大値が閾値以下である近接セルの数を特定する、ことを特徴とする。

また、上記目的を達成するための本発明における検査プログラムは、一つの態様では、前記セル情報を算出する処理と、前記類似度を算出する処理と、前記正規化因子を算出する処理と、前記正規化する処理と、前記近接セルの数を特定する処理とを、互いに異なる複数の前記所定時間の動的データごとに行い、さらに、前記複数のセルのうち、前記セルを特定する処理において特定された回数が閾値以上であるセルを特定し、前記回数が閾値以上であるセルを特定する処理で特定した前記セルを示す情報を出力する、ことを特徴とする。

また、上記目的を達成するための本発明における検査装置は、検査対象に含まれる複数のセルごとに、各セルの特性を示すセル情報を算出する検査情報算出部と、前記複数のセルごとに、前記検査対象において各セルと近接する所定数の近接セルを特定し、前記複数のセルごとに、各セルと前記所定数の近接セルのそれぞれとの前記セル情報についての類似度を算出し、前記複数のセルごとに、前記所定数の近接セルのうち、算出した前記類似度が第１条件を満たさない近接セルの数を特定し、前記複数のセルのうち、特定した前記数が第２条件を満たさないセルを特定する欠陥判定部と、特定した前記セルを示す情報を出力する検査結果出力部と、を有する、ことを特徴とする。

また、上記目的を達成するための本発明における検査方法は、検査対象に含まれる複数のセルごとに、各セルの特性を示すセル情報を算出し、前記複数のセルごとに、前記検査対象において各セルと近接する所定数の近接セルを特定し、前記複数のセルごとに、各セルと前記所定数の近接セルのそれぞれとの前記セル情報についての類似度を算出し、前記複数のセルごとに、前記所定数の近接セルのうち、算出した前記類似度が第１条件を満たさない近接セルの数を特定し、前記複数のセルのうち、特定した前記数が第２条件を満たさないセルを特定し、特定した前記セルを示す情報を出力する、処理をコンピュータに実行させることを特徴とする。

本発明における検査プログラム、検査装置及び検査方法によれば、幅広い種類の完成品に対する品質検査を作業者の作業負担を抑制しながら行うことが可能になる。

図１は、本発明の実施の形態における検査装置１の構成例を示す図である。図２は、アレイ２の具体例について説明する図である。図３は、ＬＥＤパターンの変化についての具体例を説明する図である。図４は、ＬＥＤパターンの変化についての具体例を説明する図である。図５は、ＬＥＤパターンの変化についての具体例を説明する図である。図６は、第１の実施の形態の概略における検査処理を説明する図である。図７は、第１の実施の形態における検査処理の詳細を説明するフローチャート図である。図８は、第１の実施の形態における検査処理の詳細を説明するフローチャート図である。図９は、第１の実施の形態における検査処理の詳細を説明するフローチャート図である。図１０は、セル情報ＣＩの具体例について説明する図である。図１１は、Ｓ２１の処理の具体例を説明する図である。図１２は、Ｓ２３及びＳ２４の処理の具体例を説明する図である。図１３は、Ｓ２３及びＳ２４の処理の具体例を説明する図である。図１４は、Ｓ２３及びＳ２４の処理の具体例を説明する図である。

以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。しかしながら、かかる実施の形態例が、本発明の技術的範囲を限定するものではない。

図１は、本発明の実施の形態における検査装置１の構成例を示す図である。検査装置１は、コンピュータ装置であって、例えば、汎用的なＰＣ（ＰｅｒｓｏｎａｌＣｏｍｐｕｔｅｒ）であってよい。また、検査装置１は、据置型、ノードブック型、タブレット型等の形態を問わない。

検査装置１は、汎用的なコンピュータ装置のハードウエア構成を有し、例えば、図１に示すように、プロセッサであるＣＰＵ１０１と、メモリ１０２と、インタフェース１０３と、記憶媒体１０４とを有する。各部は、バス１０５を介して互いに接続される。

記憶媒体１０４は、例えば、アレイに含まれるセルの欠陥有無を検査する処理（以下、検査処理とも呼ぶ）を行うためのプログラム（図示しない）を記憶するプログラム格納領域（図示しない）を有する。また、記憶媒体１０４は、例えば、検査処理を行う際に用いられる情報を記憶する記憶領域１１０を有する。なお、記憶媒体１０４は、例えば、ＨＤＤ（ＨａｒｄＤｉｓｋＤｒｉｖｅ）やＳＳＤ（ＳｏｋｉｄＳｔａｔｅＤｒｉｖｅ）であってよい。

ＣＰＵ１０１は、記憶媒体１０４（記憶領域１１０）からメモリ１０２にロードされたプログラムを実行して検査処理を行う。

また、インタフェース１０３は、例えば、作業者が操作を行う操作端末５と通信を行う。また、インタフェース１０３は、例えば、検査装置１に対して入力された検査対象（例えば、動画データ）を受け付ける。

［アレイの具体例］
次に、アレイ２の具体例について説明を行う。図２は、アレイ２の具体例について説明する図である。なお、以下、アレイ２がＬＥＤ（ＬｉｇｈｔＥｍｉｔｔｉｎｇＤｉｏｄｅ）の電光掲示板として機能する場合について説明を行う。

図２に示す例において、アレイ２には、横に３２個のセルＣＥが配置され、縦に１６個のセルＣＥが配置されている。すなわち、図２に示すアレイ２は、５１２個のセルＣＥ（ＬＥＤ）を有している。なお、図２に示す例は、全てのセルＣＥが第１の色（例えば、緑）であるＬＥＤパターンがアレイ２上に表示されている状態を示している。

そして、図２示すアレイ２上に表示されているＬＥＤパターンは、時間の経過とともに流動的に変化する。以下、ＬＥＤパターンの変化についての具体例を説明する。

［ＬＥＤパターンの変化についての具体例］
図３から図５は、ＬＥＤパターンの変化についての具体例を説明する図である。

アレイ２に含まれる各セルＣＥは、例えば、第１の色、第２の色（例えば、赤）及び第３の色（例えば、青）を含む模様が左側から流れてくるように、各フレームに対応するＬＥＤパターンを連続的に表示する。そして、例えば、図２に示す状態から１０フレームが経過した場合、各セルＣＥは、図３に示すＬＥＤパターンを表示する。さらに、例えば、図２に示す状態から２０フレームが経過した場合（図３に示す状態から１０フレームが経過した場合）、各セルＣＥは、図４に示すＬＥＤパターンを表示する。

その後、各セルＣＥは、例えば、第１の色、第２の色及び第３の色を含む模様が上側から流れてくるように、各フレームに対応するＬＥＤパターンを連続的に表示する。そして、例えば、図２に示す状態から３０フレームが経過した場合（図４に示す状態から１０フレームが経過した場合）、各セルＣＥは、図５に示すＬＥＤパターンを表示する。

そして、検査装置１は、例えば、図２等に示すアレイ２が表示したＬＥＤパターンをカメラ等の撮像装置（図示しない）を用いることによって撮像することで、品質検査の検査対象となる動画データを取得する。その後、検査装置１は、取得した動画データの解析を行うことによって、アレイ２についての品質検査を行う。

［第１の実施の形態の概略］
次に、第１の実施の形態の概略について説明する。図６は、第１の実施の形態の概略における検査処理を説明する図である。

初めに、検査装置１の検査対象入力部１１が被検査体（アレイ２）を撮影した動画データの入力を受け付けた場合、検査装置１の検査対象特定部１２は、入力を受け付けた動画データに映るアレイ２を特定する。

そして、検査装置１のセル情報算出部１３は、アレイ２に含まれるセルＣＥごとに、各セルの特性を示すセル情報を算出する。続いて、検査装置１の欠陥判定部１４は、アレイ２に含まれるセルＣＥごとに、各セルＣＥと各セルＣＥに近接するセルＣＥ（以下、近接セルＣＥとも呼ぶ）のそれぞれとのセル情報の類似度を用いることにより、各セルＣＥが欠陥を有するセル（以下、単に欠陥セルとも呼ぶ）であるか否かを判定する。その後、検査装置１の検査結果出力部１５は、欠陥セルであると判定されたセルＣＥを示す情報を出力する。

すなわち、検査装置１は、各セルＣＥと各セルＣＥに対応する近接セルＣＥとの対応関係に基づいて欠陥セルの特定を行う。

これにより、検査装置１は、機械学習等の手法を用いることなく、完成品の品質検査を行うことが可能になる。そのため、検査装置１は、完成品の種類の依らずに品質検査を行うことが可能になる。また、検査装置１は、品質検査の実施に伴う作業者の作業負担を抑制することが可能になる。

［第１の実施の形態の詳細］
次に、第１の実施の形態の詳細について説明する。図７から図９は、第１の実施の形態における検査処理の詳細を説明するフローチャート図である。また、図１０から図１５は、第１の実施の形態における検査処理の詳細を説明する図である。

検査装置１（検査対象入力部１１）は、検査処理の開始タイミングになった場合、図７に示すように、アレイ２を撮影した動画データの入力を受け付ける（Ｓ１１）。具体的に、検査装置１は、例えば、作業者が操作端末５を介して入力した動画データの入力を受け付ける。なお、入力を受け付ける動画データは、例えば、１０秒間（３００フレーム）の動画データであってよい。

そして、検査装置１（検査対象特定部１２）は、Ｓ１１の処理で入力を受け付けた動画データに映るアレイ２を特定する（Ｓ１２）。

具体的に、検査装置１は、例えば、アレイ２の外側四隅の座標を示す座標情報（図示しない）を記憶した記憶媒体１０４を参照し、アレイ２の外側四隅の座標（以下、第１の座標とも呼ぶ）を特定する。座標情報は、例えば、作業者によって予め記憶媒体１０４に記憶される情報であってよい。そして、記憶媒体１０４は、Ｓ１１の処理で入力を受け付けた動画データの各フレームに映るアレイ２の外側四隅の座標が第１の座標に対応するように、各フレームに対応する画像データに対して射影変換等の補正を行う。その後、検査装置１は、補正した画像データごとに、アレイ２に含まれる各セルＣＥの中心位置を算出する。

なお、検査装置１は、アレイ２に含まれる各セルＣＥの中心位置を含む複数の学習データを学習した学習モデルを用いることによって、各セルＣＥの中心位置の算出を行うものであってもよい。

続いて、検査装置１（セル情報算出部１３）は、Ｓ１１の処理で入力を受け付けた動画データのフレームを１つ特定する（Ｓ１３）。

そして、検査装置１（セル情報算出部１３）は、Ｓ１３の処理で特定したフレームにおけるアレイ２に含まれるセルＣＥごとに、各セルの特性を示すセル情報ＣＩを算出する（Ｓ１４）。

具体的に、検査装置１は、例えば、Ｓ１３の処理で特定したフレームに映るアレイ２に含まれるセルＣＥごとに、各セルＣＥの中心位置を中心とするｎ（ピクセル）×ｍ（ピクセル）の四角形の画像データを特定する。すなわち、検査装置１は、各セルＣＥの大きさに対応する画像データの特定を行う。そして、検査装置１は、各セルＣＥに対応する画像データの含まれるピクセルの平均画素値（例えば、赤、青及び緑のそれぞれの成分の平均値）をセル情報ＣＩとして算出する。

その後、Ｓ１３の処理において全てのフレームが特定済でない場合（Ｓ１５のＮＯ）、検査装置１は、Ｓ１３以降の処理を再度行う。

一方、Ｓ１３の処理において全てのフレームが特定済である場合（Ｓ１５のＹＥＳ）、検査装置１は、Ｓ２１以降の処理を行う。以下、セル情報ＣＩの具体例について説明を行う。

［セル情報の具体例］
図１０は、セル情報ＣＩの具体例について説明する図である。具体的に、図１０は、アレイ２に含まれる１つのセルＣＥに対応するセル情報ＣＩの具体例について説明する図である。なお、図１０示すグラフでは、横軸が時間（フレーム）を示しており、縦軸がセル情報ＣＩの値（平均画素値）を示している。また、図１０に示すグラフでは、セル情報ＣＩ１が赤に対応するセル情報ＣＩを示し、セル情報ＣＩ２が青に対応するセル情報ＣＩを示し、セル情報ＣＩ３が緑に対応するセル情報ＣＩを示している。

具体的、図１０に示すグラフでは、例えば、いずれの時間（フレーム）においてもセル情報ＣＩ１に対応する値がセル情報ＣＩ２に対応する値よりも高いことを示している。また、図１０に示すグラフでは、例えば、セル情報ＣＩ３に対応する値が時間の経過に伴ってセル情報ＣＩ２に対応する値及びセル情報ＣＩ３に対応する値よりも高くなることを示している。

図８に戻り、検査装置１（欠陥判定部１４）は、アレイ２に含まれるセルＣＥごとに、アレイ２において各セルＣＥと近接する所定数の近接セルＣＥを特定する（Ｓ２１）。具体的に、検査装置１は、例えば、各セルＣＥに対応する８つの近接セルＣＥを特定する。以下、Ｓ２１の処理の具体例について説明を行う。

［Ｓ２１の処理の具体例］
図１１は、Ｓ２１の処理の具体例を説明する図である。

図１１に示すアレイ２では、図２等で説明した場合と同様に、横に３２個のセルＣＥが配置され、かつ、縦に１６個のセルＣＥが配置されている。具体的に、図１１に示すアレイ２において、例えば、１段目には、セルＣＥ１からセルＣＥ３２までの３２個のセルＣＥが配置され、２段目には、セルＣＥ３３からセルＣＥ６４までの３２個のセルＣＥが配置されている。

そして、図１１に示す例において、例えば、セルＣＥ６６の周りには、セルＣＥ３３、セルＣＥ３４、セルＣＥ３５、セルＣＥ６５、セルＣＥ６７、セルＣＥ９７、セルＣＥ９８及びセルＣＥ９９の８個のセルＣＥが配置されている。そのため、検査装置１は、Ｓ２１の処理において、セルＣＥ６６の近接セルＣＥとして、例えば、セルＣＥ３３、セルＣＥ３４、セルＣＥ３５、セルＣＥ６５、セルＣＥ６７、セルＣＥ９７、セルＣＥ９８及びセルＣＥ９９を特定する。

同様に、図１１に示す例において、例えば、セルＣＥ３５の周りには、セルＣＥ２、セルＣＥ３、セルＣＥ４、セルＣＥ３４、セルＣＥ３６、セルＣＥ６６、セルＣＥ６７及びセルＣＥ６８の８個のセルＣＥが配置されている。そのため、検査装置１は、Ｓ２１の処理において、セルＣＥ３５の近接セルＣＥとして、例えば、セルＣＥ２、セルＣＥ３、セルＣＥ４、セルＣＥ３４、セルＣＥ３６、セルＣＥ６６、セルＣＥ６７及びセルＣＥ６８を特定する。

なお、図１１に示す例において、例えば、セルＣＥ１（アレイ２における端部に配置されたセルＣＥ）の周りには、セルＣＥ２、セルＣＥ３３及びセルＣＥ３４の３個のセルＣＥのみが配置されている。そのため、検査装置１は、この場合、セルＣＥ１の近接セルとして、例えば、セルＣＥ２、セルＣＥ３３及びセルＣＥ３４に加えて、セルＣＥ３、セルＣＥ３５、セルＣＥ６５、セルＣＥ６６及びセルＣＥ６７（すなわち、セルＣＥ２、セルＣＥ３３及びセルＣＥ３４の周りに配置されているセルＣＥ）を特定するものであってよい。

図８に戻り、検査装置１（欠陥判定部１４）は、Ｓ１４の処理で算出したセル情報ＣＩのうちの１つの種別に対応するセル情報ＣＩを特定する（Ｓ２２）。

具体的に、検査装置１は、例えば、図１０で説明したセル情報ＣＩ１、セル情報ＣＩ２及びセル情報ＣＩ３のうちの１つを特定する。

そして、検査装置１（欠陥判定部１４）は、アレイ２に含まれるセルＣＥごとに、各セルＣＥと各近接セルＣＥとのセル情報ＣＩについての相互相関の値をそれぞれ算出する（Ｓ２３）。すなわち、検査装置１は、アレイ２に含まれるセルＣＥごとであって各セルＣＥに対応する近接セルＣＥごとに、相互相関の値の算出をそれぞれ行う。

具体的に、検査装置１は、例えば、以下の式（１）に従うことによって、各セルＣＥと各近接セルＣＥとの相互関数の値を算出する。

上記の式（１）において、ｔは、Ｓ１１の処理で入力を受け付けた動画データを構成するフレームのいずれかに対応する時間を示す。また、式（１）において、δは、所定の時間を示し、例えば、３０（フレーム）に対応する時間を示す。また、式（１）において、Ｘ_１（τ）は、時間τにおけるセルＣＥのセル情報ＣＩを示し、Ｘ_２（τ＋ｔ）は、時間τ＋ｔにおける近接セルＣＥのセル情報ＣＩを示す。さらに、Ｓ（Ｘ_１（ｔ），Ｘ_２（ｔ））は、時間ｔからδが経過するまでの時間帯におけるセルＣＥと近接セルＣＥとの相互関数の最大値を示す。

すなわち、検査装置１は、Ｓ２３の処理において、比較的短時間（時間ｔからδが経過するまでの時間帯）における各セルＣＥのセル情報ＣＩと各近接セルＣＥのセル情報ＣＩとの相互相関関数の最大値を算出する。

続いて、検査装置１（欠陥判定部１４）は、アレイ２に含まれるセルＣＥごとに、各セルＣＥのセル情報ＣＩについての自己相関の値を算出する（Ｓ２４）。

具体的に、検査装置１は、例えば、上記の式（１）に従うことによって、各セルＣＥの自己相関を算出する。以下、Ｓ２３及びＳ２４の処理の具体例について説明を行う。

［Ｓ２３及びＳ２４の処理の具体例］
図１２から図１４は、Ｓ２３及びＳ２４の処理の具体例を説明する図である。具体的に、図１２から図１４は、Ｓ２３の処理で算出される相互相関の値及びＳ２４の処理で算出される自己相関の値が設定されるテーブルの具体例である。以下、各セルＣＥに対応するＳ２３及びＳ２４の処理が同じタイミングで行われるものとして説明を行う。

図１２等に示すテーブルは、横方向及び縦方向においてアレイ２に含まれるセルＣＥのそれぞれに対応する欄を有する。そして、図１２等に示すテーブルにおいて、横方向に対応する数字と縦方向に対応する数字とが同じ欄には、各セルＣＥの自己相関の値が設定され、横方向に対応する数字と縦方向に対応する数字とが異なる欄には、各セルＣＥと各近接セルＣＥとの相互相関の値が設定される。具体的に、セルＣＥ６６の自己相関の値は、横方向が「６６」であって縦方向が「６６」である欄に設定され、セルＣＥ６６とセルＣＥ３３との相互相関の値は、横方向が「６６」であって縦方向が「３３」である欄と、横方向が「３３」であって縦方向が「６６」である欄との両方に設定される。以下、セルＣＥ６６、セルＣＥ３５及びセルＣＥ６７の順でＳ２３及びＳ２４の処理が行われる場合について説明を行う。

例えば、セルＣＥ６６の自己相関の値が「４０」である場合、検査装置１は、図１２に示すように、横方向が「６６」であって縦方向が「６６」である欄に、「４０」を設定する。また、例えば、セルＣＥ６６と近接セルＣＥのそれぞれ（セルＣＥ３３、セルＣＥ３４、セルＣＥ３５、セルＣＥ６５、セルＣＥ６７、セルＣＥ９７、セルＣＥ９８及びセルＣＥ９９）との相互相関の値が「１５」、「９」、「１９」、「１２」、「７」、「５」、「２１」及び「１８」である場合、検査装置１は、図１２に示すように、横方向が「６６」であって縦方向が「３３」、「３４」、「３５」、「６５」、「６７」、「９７」、「９８」及び「９９」である欄のそれぞれに、「１５」、「９」、「１９」、「１２」、「７」、「５」、「２１」及び「１８」を設定し、さらに、横方向が「３３」、「３４」、「３５」、「６５」、「６７」、「９７」、「９８」及び「９９」であって縦方向が「６６」である欄のそれぞれに、「１５」、「９」、「１９」、「１２」、「７」、「５」、「２１」及び「１８」を設定する。

続いて、セルＣＥ３５の自己相関の値が「４７」である場合、検査装置１は、図１３に示すように、横方向が「３５」であって縦方向が「３５」である欄に、「４７」を設定する。また、例えば、セルＣＥ３５と近接セルＣＥのそれぞれ（セルＣＥ２、セルＣＥ３、セルＣＥ４、セルＣＥ３４、セルＣＥ３６、セルＣＥ６６、セルＣＥ６７及びセルＣＥ６８）との相互相関の値が「６」、「２４」、「２１」、「１４」、「１５」、「１９」、「５」及び「９」である場合、検査装置１は、図１３に示すように、横方向が「３５」であって縦方向が「２」、「３」、「４」、「３４」、「３６」、「６６」、「６７」及び「６８」である欄のそれぞれに、「６」、「２４」、「２１」、「１４」、「１５」、「１９」、「５」及び「９」を設定し、さらに、横方向が「２」、「３」、「４」、「３４」、「３６」、「６６」、「６７」及び「６８」であって縦方向が「３５」である欄のそれぞれに、「６」、「２４」、「２１」、「１４」、「１５」、「１９」、「５」及び「９」を設定する。

ここで、図１３の下線部分に示すように、横方向が「３５」であって縦方向が「６６」である欄及び横方向が「６６」であって縦方向が「３５」である欄のそれぞれには、図１２に示す段階において既に相互相関の値が設定されている。そのため、検査装置１は、この場合、横方向が「３５」であって縦方向が「６６」である欄及び横方向が「６６」であって縦方向が「３５」である欄のそれぞれに設定される相互相関の値の算出を省略することが可能になる。

さらに、セルＣＥ６７の自己相関の値が「５２」である場合、検査装置１は、図１４に示すように、横方向が「６７」であって縦方向が「６７」である欄に、「５２」を設定する。また、例えば、セルＣＥ６７と近接セルＣＥのそれぞれ（セルＣＥ３４、セルＣＥ３５、セルＣＥ３６、セルＣＥ６６、セルＣＥ６８、セルＣＥ９８、セルＣＥ９９及びセルＣＥ１００）との相互相関の値が「２１」、「５」、「１５」、「７」、「１１」、「１７」、「１１」及び「９」である場合、検査装置１は、図１４に示すように、横方向が「６７」であって縦方向が「３４」、「３５」、「３６」、「６６」、「６８」、「９８」、「９９」及び「１００」である欄のそれぞれに、「２１」、「５」、「１５」、「７」、「１１」、「１７」、「１１」及び「９」を設定し、さらに、横方向が「３４」、「３５」、「３６」、「６６」、「６８」、「９８」、「９９」及び「１００」であって縦方向が「６７」である欄のそれぞれに、「２１」、「５」、「１５」、「７」、「１１」、「１７」、「１１」及び「９」を設定する。

ここで、図１４の下線部分に示すように、横方向が「３５」であって縦方向が「６７」である欄、横方向が「６６」であって縦方向が「６７」である欄、横方向が「６７」であって縦方向が「３５」である欄及び横方向が「６７」であって縦方向が「６６」である欄のそれぞれには、図１３に示す段階において既に相互相関の値が設定されている。そのため、検査装置１は、この場合、横方向が「３５」であって縦方向が「６７」である欄、横方向が「６６」であって縦方向が「６７」である欄、横方向が「６７」であって縦方向が「３５」である欄及び横方向が「６７」であって縦方向が「６６」である欄のそれぞれに設定される相互相関の値の算出を省略することが可能になる。

すなわち、検査装置１は、順次算出される自己相関の値及び相互相関の値を図１２等に示すテーブルによって管理することで、同一の自己相関の値や相互相関の値の算出が重複して行われることを防止することが可能になる。そのため、検査装置１は、Ｓ２３及びＳ２４の処理の実行に伴う処理負担及び処理時間を短縮させることが可能になる。

図９に戻り、検査装置１（欠陥判定部１４）は、アレイ２に含まれるセルＣＥごとに、各セルＣＥの自己相関の値を用いて各セルＣＥに対応する相互相関の値を正規化する（Ｓ３１）。すなわち、検査装置１は、各セルＣＥの自己相関の値を正規化因子として用いることにより、各セルＣＥに対応する相互相関の値を正規化する。

具体的に、検査装置１は、Ｓ２３の処理で算出した相互相関の値ごとに、各相互相関の値を、各相互相関の値の算出に用いられた２つのセルＣＥに対応する自己相関の値のうちの大きい方で除算することによって正規化を行う。

なお、検査装置１は、Ｓ２３の処理で算出した相互相関の値ごとに、各相互相関の値の２乗を、各相互相関の値の算出に用いられた２つのセルに対応する自己相関の値の積で除算することによって正規化を行うものであってもよい。

そして、検査装置１（欠陥判定部１４）は、アレイ２に含まれるセルＣＥごとに、Ｓ２３の処理で算出した相互相関の値が第１条件を満たさない近接セルＣＥの数を特定する（Ｓ３２）。

具体的に、検査装置１は、例えば、アレイ２に含まれるセルＣＥごとに、Ｓ２３の処理で算出した相互相関の値が閾値（例えば、０．６）以下である近接セルＣＥの数を特定する。

続いて、検査装置（欠陥判定部１４）は、アレイ２に含まれる複数のセルのうち、Ｓ３１の処理で特定した数が第２条件を満たさないセルＣＥを特定する（Ｓ３３）。

具体的に、検査装置１は、例えば、アレイ２に含まれる複数のセルＣＥのうち、Ｓ３１の処理で特定した数が閾値（例えば、５）以上であるセルＣＥを特定する。

その後、Ｓ２２の処理において全てのセル情報ＣＩの特定が行われていない場合（Ｓ３４のＮＯ）、検査装置１は、Ｓ２２以降の処理を再度行う。

一方、Ｓ２２の処理において全てのセル情報ＣＩの特定が行われている場合（Ｓ３４のＹＥＳ）、検査装置１は、Ｓ３３の処理で特定したセルＣＥを示す情報を出力する（Ｓ３５）。

具体的に、検査装置１は、この場合、Ｓ２２の処理で特定した種別に対応するセル情報ＣＩごとに、Ｓ３３の処理で特定したセルＣＥを示す情報を出力する。

すなわち、あるセルＣＥが欠陥セルでない場合であっても、そのセルＣＥと近接セルＣＥとの相互相関の値に、第１条件を満たさないものが含まれている可能性がある。そのため、検査装置１は、第１条件を満たさない近接セルＣＥの数をセルＣＥごとに特定し、さらに、特定した近接セルＣＥの数が第２条件を満たさないセルＣＥを欠陥セルとして特定する。

これにより、検査装置１は、異常を有するセルＣＥ（欠陥セル）の検知を精度良く行うことが可能になる。

なお、検査装置１は、例えば、Ｓ１１の処理で入力を受け付けた動画データから、互いに異なる時間帯の複数の動画データ（例えば、含まれるフレームが１フレームずつ異なる複数の動画データ）をそれぞれ取得し、取得した複数の動画データごとに、Ｓ１２からＳ２４までの処理をそれぞれ実行するものであってもよい。そして、検査装置１は、アレイ２に含まれるセルＣＥごとに、複数の動画データごとに行われたＳ３３の処理において特定された回数を集計し、Ｓ３５の処理において、アレイ２に含まれるセルＣＥのうち、Ｓ３３の処理において特定された回数が閾値（例えば、１０回）を超えたセルＣＥを示す情報を出力するものであってもよい。

これにより、検査装置１は、アレイ２に含まれる各セルＣＥの品質検査の精度をより高めることが可能になる。

また、アレイ２は、例えば、センサーアレイやソーラーパネルであってもよい。そして、アレイ２がセンサーアレイである場合、検査装置１は、例えば、センサーアレイの感知強度をセル情報ＣＩとして用いるものであってもよい。また、アレイ２がソーラーパネルである場合、検査装置１は、例えば、ソーラーパネルの生成電力量をセル情報ＣＩとして用いるものであってもよい。

これにより、検査装置１は、アレイ２がセンサーアレイやソーラーパネルである場合であっても、本実施の形態における検査処理を行うことが可能になる。

１：検査装置
２：アレイ
５：操作端末
１０１：ＣＰＵ
１０２：メモリ
１０３：インタフェース
１０４：記憶媒体
１０５：バス
ＣＥ：セル
ＣＩ：センサ情報

Claims

検査対象に含まれる複数のセルごとに、各セルの特性を示すセル情報を算出し、
前記複数のセルごとに、前記検査対象において各セルと近接する所定数の近接セルを特定し、
前記複数のセルごとに、各セルと各セルに対応する前記所定数の近接セルのそれぞれとの前記セル情報についての類似度をそれぞれ算出し、
前記複数のセルごとに、前記所定数の近接セルのうち、算出した前記類似度が第１の閾値以下である近接セルの数を特定し、
前記複数のセルのうち、特定した前記数が第２の閾値以上であるセルを特定し、
特定した前記セルが欠陥セルであることを示す情報を出力する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする検査プログラム。
請求項１において、
前記類似度を算出する処理では、所定時間内の動的データを構成するフレームごとであって各フレームに含まれる前記複数のセルごとに、前記セル情報を算出する、
ことを特徴とする検査プログラム。
請求項２において、さらに、
前記複数のセルごとに、各セルの前記セル情報についての正規化因子を算出し、
前記複数のセルごとに、各セルの前記セル情報についての前記正規化因子を用いることによって、各セルに対応する前記類似度のそれぞれを正規化する、
処理をコンピュータに実行させ、
前記近接セルの数を特定する処理では、前記複数のセルごとに、前記所定数の近接セルのうち、正規化した前記類似度が前記第１の閾値以下である近接セルの数を特定する、
ことを特徴とする検査プログラム。
請求項３において、
前記類似度は、相互相関であり、
前記正規化因子は、自己相関であり、
前記正規化する処理では、前記複数のセルごとであって前記所定数の近接セルごとに、各セルと各近接セルとに対応する前記相互相関を、各セルの前記自己相関の最大値と各近接セルの前記自己相関の最大値とのうちの大きい方の値を用いて正規化する、
ことを特徴とする検査プログラム。
請求項４において、
前記正規化する処理では、前記複数のセルごとであって前記所定数の近接セルごとに、各セルと各近接セルとに対応する前記相互相関を、各セルの前記自己相関の最大値と各近接セルの前記自己相関の最大値とのうちの大きい方の値で除算する、
ことを特徴とする検査プログラム。
請求項４において、
前記近接セルの数を特定する処理では、前記複数のセルごとに、前記所定数の近接セルのうち、前記相互相関の最大値が閾値以下である近接セルの数を特定する、
ことを特徴とする検査プログラム。
請求項３において、
前記セル情報を算出する処理と、前記類似度を算出する処理と、前記正規化因子を算出する処理と、前記正規化する処理と、前記近接セルの数を特定する処理とを、互いに異なる複数の前記所定時間の動的データごとに行い、さらに、
前記複数のセルのうち、前記セルを特定する処理において特定された回数が閾値以上であるセルを特定する、
処理をコンピュータに実行させ、
前記出力する処理では、前記回数が閾値以上であるセルを特定する処理で特定した前記セルを示す情報を出力する、
ことを特徴とする検査プログラム。
検査対象に含まれる複数のセルごとに、各セルの特性を示すセル情報を算出する検査情報算出部と、
前記複数のセルごとに、前記検査対象において各セルと近接する所定数の近接セルを特定し、前記複数のセルごとに、各セルと前記所定数の近接セルのそれぞれとの前記セル情報についての類似度を算出し、前記複数のセルごとに、前記所定数の近接セルのうち、算出した前記類似度が第１の閾値以下である近接セルの数を特定し、前記複数のセルのうち、特定した前記数が第２の閾値以上であるセルを特定する欠陥判定部と、
特定した前記セルが欠陥セルであることを示す情報を出力する検査結果出力部と、を有する、
ことを特徴とする検査装置。
検査対象に含まれる複数のセルごとに、各セルの特性を示すセル情報を算出し、
前記複数のセルごとに、前記検査対象において各セルと近接する所定数の近接セルを特定し、
前記複数のセルごとに、各セルと前記所定数の近接セルのそれぞれとの前記セル情報についての類似度を算出し、
前記複数のセルごとに、前記所定数の近接セルのうち、算出した前記類似度が第１の閾値以下である近接セルの数を特定し、
前記複数のセルのうち、特定した前記数が第２の閾値以上であるセルを特定し、
特定した前記セルが欠陥セルであることを示す情報を出力する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする検査方法。