JP4961161B2 - 検査装置 - Google Patents
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Description
(パーセプトロン)が開示されている。このようなニューラルネットワークを用いても画像からパターンの認識を行うことが出来ることは良く知られている。やはりこの場合も学習用入力信号と教師信号の組を予め与えておかなくてはならない。学習用入力信号と教師信号の組も本発明では教師データセットと呼ぶことにする。ニューラルネットワークを使ってパターン認識などを行うときには入力画像に対してノイズ除去などの前処理を行うこともあるが、ここでは前処理は学習(最適化)の対象外としている。
th2以下のときその座標には異物が存在しないと判断する。異物が安定的に検出できている状態であれば、どの画素値もth1とth2の間の値をとることはない。しかし、画像処理アルゴリズムが旨く最適化されていなければ、th1とth2の間の画素値を取る場合が出てくる。このように2つの閾値を定めて、誤認識検出部はこれらの閾値の間に画素値が存在する場合は誤認識の確立が高いと判断するという方法が考えられる。
499(1995))に示してあるようにプログラムを適当なタイミングで更新すればよい。また、画像処理アルゴリズムがFPGAで実装されている場合は新しい画像処理アルゴリズムの論理をメモリに書き込んでおき、画像処理アルゴリズムが動作していないタイミングで新しい画像処理アルゴリズムの論理に書き換えるようにしても良い。
「既定数」で指定した数を超えた場合に影響の少ない教師データセットを自動的に削除する。
Claims (14)
- 画像を取得し、その画像に対して画像処理を施す検査装置において、
第1の画像処理アルゴリズムを用いて画像処理を実行する画像処理部と、
前記第1の画像処理アルゴリズムによって処理された画像が、所定の条件を満たすか否かの判定を行う誤認識検出部と、
当該誤認識検出部による判定結果が所定の条件を満たさなかった場合に、当該所定の条件を満たさなかったと判定された画像に対して、相対的に前記画像を形成するために試料に照射されるビームの照射量が多い画像、或いは画像形成のための情報量が多い画像を改めて取得しなおす教師データ作成部と、
当該教師データ作成部にて取得しなおされた画像を目標画像として、画像処理アルゴリズムを最適化する画像処理最適化部と、
前記画像処理部の前記第1の画像処理アルゴリズムを当該画像処理最適化部によって最適化された第2の画像処理アルゴリズムに切り換える切換部を備えたことを特徴とする検査装置。 - 請求項1の検査装置において、
取得した画像に対する教師データを自動で生成し、教師データのデータベースに追加する機能を有し、教師データのデータベースに基づいて新たな画像処理アルゴリズムを生成することを特徴とする検査装置。 - 請求項2の検査装置において、
教師データを作成する際、撮影条件を変更して画像を取得しなおすことを特徴とする検査装置。 - 請求項2の検査装置において、
教師データを作成する際、現在の画像処理より高精度な画像処理を入力画像に施して教師データを作成することを特徴とする検査装置。 - 請求項2の検査装置において、
教師データベースのデータベースを複数持ち、取得した画像の撮像条件に係わる情報を基にどのデータベースに追加するかを決定することを特徴とする検査装置。 - 請求項2或いは請求項5の検査装置において、
教師データのデータベースの内容をユーザが確認する手段を有することを特徴とする検査装置。 - 請求項6の検査装置において、
教師データのデータベースにユーザが新たな教師データを追加したりすることが出来ることを特徴とした検査装置。 - 請求項6の検査装置において、
ユーザが教師データのデータベースを分離したり、統合したりすることが出来ることを特徴とした検査装置。 - 請求項2或いは請求項5の検査装置において、
教師データのデータベースから自動的に影響の少ない教師データを削除することを特徴とする検査装置。 - 画像を取得し、その画像に対して画像処理を施す検査方法において、
第1の画像処理アルゴリズムを用いて画像処理を実行し、前記第1の画像処理アルゴリズムによって処理された画像が、所定の条件を満たすか否かの判定を行い、当該判定結果が所定の条件を満たさなかった場合に、当該所定の条件を満たさなかったと判定された画像に対して、相対的に前記画像を形成するために試料に照射されるビームの照射量が多い画像、或いは画像形成のための情報量が多い画像を改めて取得しなおし、当該取得しなおされた画像を目標画像として、画像処理アルゴリズムを最適化し、前記第1の画像処理アルゴリズムを当該最適化された第2の画像処理アルゴリズムに切り換えることを特徴とする検査方法。 - 請求項10の検査方法において、
現在の画像処理アルゴリズムが導いた処理結果が誤っている可能性が高い場合、対応する入力画像を基に現在の画像処理アルゴリズムとは別の画像処理アルゴリズムを生成することを特徴とする検査方法。 - 請求項10の検査方法において、
取得した画像に対する教師データを自動で生成し、教師データのデータベースに追加する機能を有し、教師データのデータベースに基づいて新たな画像処理アルゴリズムを生成することを特徴とする検査方法。 - 画像を取得し、その画像に対して画像処理を施す検査装置において、
第1の画像処理アルゴリズムを用いて画像処理を実行する画像処理部と、
前記第1の画像処理アルゴリズムによって処理された画像が、所定の条件を満たすか否かの判定を行う誤認識検出部と、
当該誤認識検出部による判定結果が所定の条件を満たさなかった場合に、当該所定の条件を満たさなかったと判定された画像に対して、相対的に前記画像を形成するために試料に照射されるビームの照射量が多い画像、或いは画像形成のための情報量が多い画像を改めて取得しなおす教師データ作成部と、
当該教師データ作成部にて取得しなおされた画像を目標画像として、画像処理アルゴリズムを最適化する画像処理最適化部と、
前記画像処理部の前記第1の画像処理アルゴリズムを当該画像処理最適化部によって最適化された第2の画像処理アルゴリズムに切り換える切換部と、
前記教師データ作成部にて取得された目標画像を表示する表示手段を備えたことを特徴とする検査装置。 - 請求項13の検査装置において、
前記表示手段は画像処理を複数並列に行い、その結果を比較表示することを特徴とする検査装置。
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