TW201820176A - 分類方法、分類模組及電腦程式產品 - Google Patents

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Abstract

一種分類方法、分類模組及電腦程式產品。分類方法包括以下步驟。首先，提供一分類模組，分類模組包括一深層類神經網路。然後，取得一待分類資料。然後，深層類神經網路自動擷取待分類資料之一特徵反應。然後，判斷待分類資料之特徵反應是否落在數筆學習資料的一界線範圍內，此些學習資料分屬於數個類別。然後，若待分類資料之特徵反應落在界線範圍內，深層類神經網路依據此些學習資料，判斷待分類資料所屬的類別。

Description

分類方法、分類模組及電腦程式產品
本揭露是有關於一種分類方法、分類模組及電腦程式產品。
習知對於待分類資料的分類方法通常是以自動光學檢測(Automated Optical Inspection,AOI)對產品擷取一影像，然後分析影像的特徵，以對影像進行瑕疵判斷或瑕疵分類。為了因應自動光學檢測的假警報率(false alarm)，通常會加入機器學習(machine learning)為主的瑕疵分類單元對影像進一步過篩。然，瑕疵分類單元在執行分類前，需要事先以大量人力進行人工分類。因此，如何減少人工分類工時是本技術領域業者努力目標之一。
因此，本揭露提出一種分類方法、分類模組及電腦程式產品，可改善習知問題。
根據本揭露之一實施例，提出一種分類方法。分類 方法包括以下步驟。提供一分類模組，分類模組包括一深層類神經網路(Deep Neural Network,DNN)；取得一待分類資料；深層類神經網路自動擷取待分類資料之一特徵反應；判斷待分類資料之特徵反應是否落在數筆學習資料的一界線範圍內，此些學習資料分屬於數個類別；以及，若待分類資料之特徵反應落在界線範圍內，深層類神經網路依據此些學習資料，判斷待分類資料所屬的類別。
根據本揭露之另一實施例，提出一種分類模組。分類模組包括一深層類神經網路及一判斷單元。深層類神經網路用以自動擷取一待分類資料之一特徵反應。判斷單元用以判斷待分類資料之特徵反應是否落在數筆學習資料的一界線範圍內，此些學習資料分屬於數個類別。若待分類資料之特徵反應落在界線範圍內，深層類神經網路依據此些學習資料，判斷待分類資料所屬的類別。
根據本揭露之另一實施例，提出一種電腦程式產品。電腦程式產品經由一處理器載入程式執行以下步驟。自動擷取一待分類資料之一特徵反應；判斷待分類資料之特徵反應是否落在數筆學習資料的一界線範圍內，其中此些學習資料分屬於數個類別；以及，若待分類資料之特徵反應落在界線範圍內，依據此些學習資料判斷待分類資料所屬的類別。
為了對本揭露之上述及其他方面有更佳的瞭解，下文特舉較佳實施例，並配合所附圖式，作詳細說明如下：
10‧‧‧分類系統
11‧‧‧待分類資料取得單元
12‧‧‧後處理站
100‧‧‧分類模組
110‧‧‧自動特徵擷取單元
120‧‧‧判斷單元
130‧‧‧訓練分類單元
140‧‧‧學習資料界線單元
C1‧‧‧類別
C11‧‧‧正常類
C11‧‧‧瑕疵類
D1‧‧‧資料庫
M1‧‧‧待分類資料
M2‧‧‧學習資料
100‧‧‧分類模組
S110、S120、S130、S140、S150、S155、S160、S165、S170、S175、S180、S210、S220、S230‧‧‧步驟
第1圖繪示依照本揭露一實施例之分類方法的流程圖。
第2圖繪示依照本揭露一實施例之分類系統的功能方塊圖。
第3圖繪示依照本揭露一實施例之深層類神經網路學習數筆學習資料的流程圖。
請參照第1圖，其繪示依照本揭露一實施例之分類方法的流程圖。
在步驟S110中，如第2圖所示，其繪示依照本揭露一實施例之分類系統10的功能方塊圖。提供一分類系統10。分類系統10包括待分類資料取得單元11、分類模組100及後處理站12。分類模組100包括自動特徵擷取單元110、判斷單元120、訓練分類單元130及學習資料界線單元140。自動特徵擷取單元110與訓練分類單元130可以由深層類神經網路(Deep Neural Network,DNN)實現。可採用多種網路架構實現深層類神經網路，例如有LeNet、AlexNet、VGG-Net、GoogleNet、ResNet及Wide residual network。本揭露實施例係以AlexNet為例說明。
此外，分類模組100可整合至一處理器(未繪示)中，然亦可獨立於處理器且受控於處理器。前述處理器例如是中央處理器或運算處理器。另外，分類模組100可以軟體或韌體形式實 現，也可以半導體電路或其它電路形式實現。
在步驟S120中，待分類資料取得單元11取得待分類資料M1。舉例來說，待分類資料取得單元11例如是自動光學檢測(Automated Optical Inspection,AOI)，其可擷取一產品的待分類資料M1，其中的產品例如是電路板、晶圓、顯示面板或其它適以在生產線上生產的任何產品，而待分類資料M1例如是該產品的影像。在生產線中，每個產品都可通過步驟S120~S180的流程進行瑕疵判斷及/或分類。
在步驟S130中，自動特徵擷取單元110自動擷取待分類資料M1的特徵反應。此特徵反應例如是待分類資料M1的特定特徵的反應程度。若待分類資料M1的特定特徵的特徵反應愈強，表示待分類資料M1具有該特定特徵的機率愈大。以特定特徵為瑕疵類的特徵(例如是元件錯位或錫膏偏移)舉例來說，若瑕疵特徵的特徵反應愈強，表示待分類資料M1具有瑕疵特徵的機率愈大。此外，待分類資料M1可具有一個或一個以上的特定特徵。分類模組100依據待分類資料M1的特定特徵判斷待分類資料M1的類別。
在步驟S140中，判斷單元120判斷待分類資料M1的特徵反應是否落在數筆學習資料M2的界線範圍內。此些學習資料M2可儲存在資料庫D1內，而資料庫D1可以儲存在判斷單元120或分類模組100的其它部件中，然亦可儲存在另外的記憶體內。本揭露實施例的類別C1係以二個為例說明，如正常類C11 及瑕疵類C12。全部學習資料M2分屬於數個類別C1，例如此些學習資料M2的一者或一些屬於正常類C11，而此些學習資料M2的其它者則屬於瑕疵類C12。在另一實施例中，類別C1的數量可以超過二個，且類別也不限於正常類及瑕疵類，也可以是其它種類的類別。類別C1可以視待分類資料M1的特性而定，本揭露實施例不加以限定。此外，各學習資料M2可具有一個或一個以上的特定特徵。
此外，屬於瑕疵類C1的學習資料M2的筆數足夠多，可提升對於瑕疵類C12的分類準確度。在一實施例中，屬於瑕疵類C12的學習資料M2的筆數與屬於正常類C11的學習資料M2的筆數大致上相等，如各為500筆。
若待分類資料M1的特徵反應落在界線範圍內，表示待分類資料M1屬於此些類別C1的其中一者，如屬於正常類C11與瑕疵類C12之一者，則進入步驟S150；若待分類資料M1的特徵反應落在界線範圍外，表示待分類資料M1不屬於此些學習資料M2的一者，因此無法判斷待分類資料M1的所屬類別，則進入步驟S175。
在步驟S150中，若待分類資料M1的特徵反應落在界線範圍內，訓練分類單元130可依據資料庫D1內的此些學習資料M2，判斷待分類資料M1的所屬類別C1，例如，判斷待分類資料M1是屬於正常類C11或瑕疵類C12。
在步驟S155中，訓練分類單元130判斷待分類資料 M1是否屬於數個類別C1的一再確認類別，如瑕疵類。若是，則進入步驟S160，在後處理站12對待分類資料M1以人工進行再確認。若否，表示待分類資料M1為非瑕疵類，進入步驟S165。在步驟S165中，由於待分類資料M1非屬於瑕疵類，在信任分類模組100的判斷結果下，分類模組100或人工可不對待分類資料M1進行後續處理。如此，可省去對此筆待分類資料M1的人工處理工時。
在步驟S160中，在後處理站12中，以人工再確認待分類資料M1是否確實屬於瑕疵類。經再確認後，無論待分類資料M1是否屬於瑕疵類，分類模組100都會對待分類資料M1貼標籤。本文的「貼標籤」意指：分類模組100依據人工的輸入，對待分類資料M1所做出的定義，例如，依據人工的輸入，對待分類資料M1進行類別設定義。然後，由於已貼標籤，無論待分類資料M1是否屬於瑕疵類，流程皆進入步驟S170。
在步驟S170中，學習資料界線單元140將待分類資料M1列為此些學習資料M2的一員。如此，可擴大學習資料M2的筆數，以降低人工對下一筆待分類資料M1進行人工分類的機率，進而減少人工分類工時。接著，分類方法可回到步驟S120，繼續對下一筆待分類資料M1進行分類。
此外，學習資料界線單元140可針對新的學習資料M2決定全部學習資料M2的新的界線範圍。或者，學習資料界線單元140可以等到新的學習資料M2累積數筆後，再對全部的學 習資料M2決定新的界線範圍。後續對於待分類資料M1的特徵反應是否落在界線範圍內的判斷則以新的界線範圍為準。在一實施例中，學習資料界線單元140可採用例如是單類別支援向量機(one-class SVM)來實現。單類別支援向量機可採用多種演算法完成，例如是主成分分析(PCA)相關技術、自動編碼技術(autoencoder)、機率參數(比如Gaussian模型)及非參數化(比如Parzen window方法)相關技術、單類別支援向量機(one-class SVM)、支援向量域描述方法SVDD(support vector domain description)、以及最近鄰居法(Nearest Neighbor)。本揭露實施例的單類別支援向量機係以OC-SVMs為例說明。
回到步驟S140，若待分類資料M1的特徵反應落在界線範圍外，表示待分類資料M1不屬於此些學習資料M2的一者，因此無法判斷待分類資料M1的所屬類別，因此進入步驟S175。
在步驟S175中，以人工對待分類資料M1進行分類。例如，以人工判斷待分類資料M1的類別，如正常類C11或瑕疵類C12，然後分類模組100對待分類資料M1貼標籤，以將該類別設定給待分類資料M1。
在步驟S180中，學習資料界線單元140將待分類資料M1列為此些學習資料M2的一員。如此，可擴大學習資料M2的筆數，以降低人工對下一筆待分類資料M1進行人工分類的機率，進而減少人工分類工時。接著，分類方法可回到步驟S120， 繼續對下一筆待分類資料M1進行分類。
相似地，學習資料界線單元140可針對新的學習資料M2決定全部學習資料M2的新的界線範圍。或者，學習資料界線單元140可以等到新的學習資料M2累積數筆後，再對全部的學習資料M2決定新的界線範圍。後續對於待分類資料M1的特徵反應是否落在界線範圍內的判斷則以新的界線範圍為準。
請參照第3圖，其繪示依照本揭露一實施例之深層類神經網路學習數筆學習資料M2的流程圖。
在步驟S210中，深層類神經網路(自動特徵擷取單元110及訓練分類單元130)學習已知類別的學習資料M2的特徵反應。此些已知類別的學習資料M2例如是由待分類資料取得單元11取得，然後由人工先進行分類，再交由深層類神經網路學習。在重複步驟S210數次後，可獲得數筆學習資料M2個別的特徵反應。接著，在步驟S220中，若學習資料M2為最後一筆，則進入步驟S230；若否，則回到步驟S210，深層類神經網路繼續下一筆學習資料M2的特徵反應。在步驟S230中，學習資料界線單元140可採用例如是單類別支援向量機來決定此些學習資料M2的界線範圍。
如下表一所示，第1批資料為學習資料M2，第2~4批資料為待分類資料M1，其中第2批待分類資料M1、第3批待分類資料M1及第4批待分類資料M1的筆數皆為1000筆。由表一可知，在應用本揭露實施例之分類方法下，第2批資料只有769 筆需要人工分類，第3批資料只有721筆需要人工分類，而第4批資料只有703筆需要人工分類。以全部待分類資料M1(3000筆)來說，大約可減少26.9%的人工分類率，即，節省26.9%的人工分類工時。
進一步來說，本揭露實施例之判斷單元120及學習資料界線單元140是有別於深層類神經網路而設。詳言之，深層類神經網路本身並不具備判斷單元120及學習資料界線單元140的功能，因此單以深層類神經網路進行分類，需要對全部的待分類資料M1進行人工分類。由於本揭露實施例之分類方法包含判斷單元120及學習資料界線單元140，因此可減少人工分類的工時，提升整體的分類效率。
如下表二所示，第1批資料為1000筆學習資料M2，其採用第3圖之流程，由深層類神經網路(DNN)進行學習。第2~4批資料各為1000筆待分類資料M1，其係採用前述分類方法進行 分類。由表二可知，在第1+2批資料中，僅以深層類神經網路進行分類的查準率(Precision)、查全率(Recall)及F度量(F-measure)分別是94.99%、91%及92.95%，而搭配本揭露之判斷單元120及學習資料界線單元140的進行分類的查準率、查全率及F度量分別是95.19%、91%及93.05%，二者比較後差異不大。換言之，本揭露實施例之分類方法的查準率、查全率及F度量接近深層類神經網路的分類水準。第1+2+3批資料及第1+2+3+4批資料也有類似技術效果，於此不再贅述。
綜上所述，雖然本揭露已以較佳實施例揭露如上，然其並非用以限定本揭露。本揭露所屬技術領域中具有通常知識者，在不脫離本揭露之精神和範圍內，當可作各種之更動與潤 飾。因此，本揭露之保護範圍當視後附之申請專利範圍所界定者為準。

Claims (16)

  1. 一種分類方法，包括：提供一分類模組，該分類模組包括一深層類神經網路(Deep Neural Network,DNN)；取得一待分類資料；該深層類神經網路自動擷取該待分類資料之一特徵反應；判斷該待分類資料之該特徵反應是否落在複數筆學習資料的一界線範圍內，該些學習資料分屬於複數個類別；若該待分類資料之該特徵反應落在該界線範圍內，該深層類神經網路依據該些學習資料，判斷該待分類資料所屬的該類別。
  2. 如申請專利範圍第1項所述之分類方法，更包括：若該待分類資料之該特徵反應未落在該界線範圍內，對該分類資料進行分類。
  3. 如申請專利範圍第2項所述之分類方法，其中在對該待分類資料進行分類動作之步驟後，該分類方法更包括：將該待分類資料增列成該些學習資料之一員。
  4. 如申請專利範圍第1項所述之分類方法，其中該些類別包括一瑕疵類；於判斷該待分類資料所屬的該類別之步驟中包括： 判斷該待分類資料是否屬於該瑕疵類；該分類方法更包括：若該待分類資料屬於該瑕疵類，對該待分類資料進行再確認。
  5. 如申請專利範圍第4項所述之分類方法，更包括：若該待分類資料經再確認後確認屬於該瑕疵類，將該待分類資料增列成該些學習資料的一員。
  6. 如申請專利範圍第4項所述之分類方法，更包括：若該待分類資料經再確認後確認不屬於該瑕疵類，將該待分類資料增列成該些學習資料的一員。
  7. 如申請專利範圍第1項所述之分類方法，其中該待分類資料係影像。
  8. 如申請專利範圍第1項所述之分類方法，其中該些學習資料分屬於一瑕疵類及一正常類，該瑕疵類的該些學習資料的筆數與該正常類的該些學習資料的筆數係相等。
  9. 如申請專利範圍第1項所述之分類方法，其中在判斷該待分類資料之該特徵反應是否落在該界線範圍內之步驟前，該分 類方法更包括一學習過程，該學習過程包括：取得複數個該學習資料；該深層類神經網路學習該些學習資料個別之該特徵反應；以及決定該些學習資料的該界線範圍。
  10. 一種分類模組，包括：一深層類神經網路，用以自動擷取一待分類資料之一特徵反應；一判斷單元，用以判斷該待分類資料之該特徵反應是否落在複數筆學習資料的一界線範圍內，該些學習資料分屬於複數個類別；其中，若該待分類資料之該特徵反應落在該界線範圍內，該深層類神經網路依據該些學習資料，判斷該待分類資料所屬的該類別。
  11. 如申請專利範圍第10項所述之分類模組，更包括：一學習資料界線單元，用以將該待分類資料增列成該些學習資料之一員。
  12. 如申請專利範圍第10項所述之分類模組，其中該些類別包括一瑕疵類；該深層類神經網路更用以判斷該待分類資料是 否屬於該瑕疵類。
  13. 如申請專利範圍第10項所述之分類模組，其中該待分類資料係影像。
  14. 如申請專利範圍第10項所述之分類模組，其中該些學習資料分屬於一瑕疵類及一正常類，該瑕疵類的該些學習資料的筆數與該正常類的該些學習資料的筆數係相等。
  15. 如申請專利範圍第10項所述之分類模組，其中該深層類神經網路更用以學習該些學習資料個別之該特徵反應；該分類模組更包括：一學習資料界線單元，用以決定該些學習資料的該界線範圍。
  16. 一種電腦程式產品，經由一處理器載入該程式執行：自動擷取一待分類資料之一特徵反應；判斷該待分類資料之該特徵反應是否落在複數筆學習資料的一界線範圍內，其中該些學習資料分屬於複數個類別；以及若該待分類資料之該特徵反應落在該界線範圍內，依據該些學習資料判斷該待分類資料所屬的該類別。
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