[发明专利]信息处理装置、信息处理方法、及存储介质

说明书

为了向用户呈现关于输入数据的确定结果以及确定结果的原因，提供了提取单元，被配置为从包括检查目标对象的图像中提取多个特征量；确定单元，被配置为基于提取出的特征量来确定检查目标对象的异常程度；以及图像生成单元，被配置为基于各个特征量相对于所确定的异常程度的贡献程度来生成表示检查目标对象中所包括的缺陷的缺陷显示图像。

技术领域

本发明涉及一种拾取对象的图像并且基于拾取的图像来确定对象是正常还是异常的方法。

背景技术

已经提出了一种设备，其中当输入诸如图像之类的信号并且通过鉴别器鉴别输入信号的属性等时，鉴别结果的原因被可视化并呈现给用户。例如，在自动外观检查领域，当通过使用包括检查目标的图像来确定检查目标是正常还是异常时，如果检查目标异常的确定结果以及针对上述确定的原因可以被提供，那么这种信息对于用户是有用的。即，当对应于异常原因的区域可以被可视化为图像时，用户可以直观地找出自动外观检查装置的确定参考。因而，当调整与检查相关的参数时并且当发现特定异常模式的出现次数以向生产线中的处理提供反馈作为执行修改的对策时，上述配置是有用的。

例如，PTL1公开了从通过在多个照明条件下拍摄检查目标对象而获得的多个图像来创建一个确定图像，并且通过使用该确定图像来执行正常/异常检查。关于由根据PTL 1的方法创建的确定图像，在检查目标对象被确定为异常的情况下，存在异常的区域与要可视化的其它正常区域被区分开，并且用户可以容易地理解哪个区域异常。

但是，根据PTL 1的确定图像的创建根据先前设置的期望的检查项被优化，并且难以应对复杂的检查或未识别的缺陷。

鉴于以上所述，PTL 2公开了一种从输入图像中提取先前选择的特征量并通过使用该特征量来确定其是正常还是异常而不生成如PTL 1中的确定图像的方法。根据这种方法，通过预先学习影响正常或异常鉴别的特征量而不生成确定图像，有可能准确地确定其是正常还是异常。

但是，即使采用如PTL 2中那样输出检查结果而不创建确定图像的方法，在一些情况下也期望执行对结果的分析。即，虽然正常/异常鉴别准确度在部件(part)的外观检查中极其重要，但是发现对应于附加信息(异常的类型、位置等)的异常原因并容易地掌握趋势在许多情况下对于用户来说也是有用的信息。根据PTL2中公开的方法，发生异常原因不被呈现给用户的问题。

引用列表

专利文献

PTL1：日本专利公开No.2010-175305

PTL2：日本专利公开No.2010-102690

发明内容

为了解决上述问题，根据本说明书的一方面的无缺陷产品检查装置包括例如提取单元，被配置为从包括检查目标对象的图像中提取多个特征量；确定单元，被配置为基于提取出的特征量来确定检查目标对象的异常程度；以及图像生成单元，被配置为基于各特征量相对于由确定单元确定的异常程度的贡献程度来生成表示检查目标对象中所包括的缺陷的缺陷显示图像。

此外，根据本说明书的一方面的信息处理装置包括例如提取单元，被配置为从包括检查目标对象的多个图像中提取多个特征量；确定单元，被配置为基于提取出的特征量来确定检查目标对象的异常程度；以及图像生成单元，被配置为通过基于各特征量相对于由确定单元确定的异常程度的贡献程度将多个图像彼此合成来生成强调和显示检查目标对象中所包括的缺陷的图像。

根据本说明书，可以向用户呈现关于输入数据的确定结果以及确定结果的原因。

从以下参考附图对实施例的描述，本发明的其它特征将变得清楚。

附图说明

[图1]图1图示了使用根据第一实施例的信息处理装置的检查系统的配置示例。

[图2]图2图示了根据第一实施例的显示装置的显示示例。