JP2024056561A - 検査条件決定システム - Google Patents

Abstract

【課題】検査システムにおける検査条件を適切に決定できるようにする。
【解決手段】プロセッサ２０２を備え、検査対象についての検査システムの検査条件を決定する計算機２００において、プロセッサ２０２は、検査システムにおける検査についての、検査正解率、虚報率、検査時間、検査再現性、学習時間、装置コスト、運用コスト、装置ロバスト性、検査汎用性、寿命、組立容易さ、必要な組立精度、環境に対するロバスト性、メンテナンスの容易さ、認識処理の判断根拠の明瞭性、検出箇所の認識容易さ、のうちの少なくとも２つ以上の要素評価指標及び前記要素評価指標の目標に関するユーザ要求の入力を受け付け、ユーザ要求に基づいて、検査システムにおける検査についての複数の要素評価指標に基づく評価指標を作成し、複数の検査条件における検査結果について評価指標による評価を行い、複数の検査条件の中から適切な検査条件を決定するように構成する。
【選択図】図２

Description

本発明は、検査対象を検査する検査システムにおける検査条件を決定する技術に関する。

例えば、製造工程において製造された製品等を対象として外観検査する検査システムが知られている。

検査システムにおける検査条件を設定する方法としては、特許文献１には、対象が撮像される際の照明条件を規定する照明パラメータを変更できる光源によって前記対象を照明し、複数の照明パラメータでイメージセンサによって前記対象を撮像し、前記複数の照明パラメータに対応する撮像画像を取得し、前記対象は既知のラベルデータを有することと、前記撮像画像と、前記撮像画像に対応する前記照明パラメータを関連付けることによっ て得られた画像データセットに基づいて、可変照明パラメータで前記対象が照明されるときの前記対象の推定画像を生成することと、前記対象の前記可変照明パラメータに対応する前記推定画像と対応する前記ラベルデータを、前記機械学習モデルの学習に適用し、前記機械学習モデルの推定結果と前記対象の前記ラベルデータの比較結果に基づいて、前記照明パラメータと検査アルゴリズムパラメータの両方を同時に最適化することで、前記機械学習モデルの前記照明条件と前記検査アルゴリズムパラメータの両方を設定することと、を含むことを特徴とする対象を検査する際の照明条件を設定する方法が開示されている。

国際公開第２０１９／１７１１２１号

特許文献１に記載の技術では、検査正解率のみを考慮して、照明パラメータと検査アルゴリズムのパラメータの両方を同時に最適化することができる。

しかしながら、検査システムにおいては、検査正解率を考慮するだけで条件を決定することが好ましいとは限らない。

本発明は、上記事情に鑑みなされたものであり、その目的は、検査システムにおける検査条件を適切に決定することのできる技術を提供することにある。

上記目的を達成するため、一観点に係る検査条件決定システムは、プロセッサを備え、所定の検査対象についての検査システムの検査における検査条件を決定する検査条件決定システムであって、前記プロセッサは、前記検査システムにおける検査についての、検査正解率、虚報率、検査時間、検査再現性、学習時間、装置コスト、運用コスト、装置ロバスト性、検査汎用性、寿命、組立容易さ、必要な組立精度、環境に対するロバスト性、メンテナンスの容易さ、認識処理の判断根拠の明瞭性、検出箇所の認識容易さ、のうちの少なくとも２つ以上の要素評価指標及び前記要素評価指標の目標に関するユーザ要求の入力を受け付け、前記ユーザ要求に基づいて、前記検査システムにおける検査についての複数の要素評価指標に基づく評価指標を作成し、複数の検査条件における検査結果について前記評価指標による評価を行い、複数の検査条件の中から適切な検査条件を決定する。

本発明によれば、検査システムにおける検査条件を適切に決定することができる。

図１は、一実施形態に係る検査システムの全体構成図である。 図２は、一実施形態に係る検査条件を決定する計算機の構成図である。 図３は、一実施形態に係る検査条件を説明する図である。 図４は、一実施形態に係る第１の検査条件最適化処理のフローチャートである。 図５は、一実施形態に係る第２の検査条件最適化処理のフローチャートである。 図６は、一実施形態に係る光学モデル校正処理のフローチャートである。 図７は、一実施形態に係るＧＵＩ画面を示す図である。 図８は、一実施形態に係る検査領域分割時の検査条件を説明する図である。 図９は、一実施形態に係る検査画像の変化を説明する図である。 図１０は、一実施形態に係る検査条件再決定処理のフローチャートである。 図１１は、一実施形態に係る製造工程を説明する図である。

実施形態について、図面を参照して説明する。なお、以下に説明する実施形態は特許請求の範囲に係る発明を限定するものではなく、また実施形態の中で説明されている諸要素及びその組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。

図１は、第１実施形態に係る検査システムの全体構成図である。

検査システム１００は、照明１１０と、撮像センサ１２０と、ハンドリング機構１４０と、計算機１５０とを含む。照明１１０と計算機１５０とは、通信回線１１１を介して接続され、撮像センサ１２０と計算機１５０とは、通信回線１２１を介して接続され、ハンドリング機構１４０と計算機１５０とは、通信線１４１を介して接続されている。

照明１１０は、検査用の光を照射する。照明１１０により検査対象１３０に光が照射されると、検査対象１３０に存在する欠陥を顕在化することができる。

撮像センサ１２０は、検査対象１３０の画像（デジタル画像）を撮像する２次元カメラ等である。撮像センサ１２０は、検査対象１３０に存在する欠陥を撮像することができる。

ハンドリング機構１４０は、照明１１０及び撮像センサ１２０と、検査対象１３０との相対的な位置を変更する。ハンドリング機構１４０は、照明１１０及び撮像センサ１２０、又は、検査対象１３０との少なくとも一方を移動可能である。

計算機１５０は、メモリ１５１と、プロセッサ１５２と、入力装置１５３と、表示装置１５４とを備える。

メモリ１５１は、各種情報を記憶する記憶装置である。メモリ１５１は、例えばＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）やＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）などの不揮発性あるいは揮発性のメモリ媒体であってもよい。また、メモリ１５１は、例えばフラッシュメモリ、ハードディスク、又はＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）などの書き換え可能な記憶媒体であってもよく、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）メモリ、メモリカードなどであってもよい。

メモリ１５１は、認識プログラム１６１と、制御プログラム１６２とを格納する。認識プログラム１６１は、プロセッサ１５２に実行されることにより、撮像センサ１２０により撮像された画像（デジタルデータ）から欠陥を認識するため処理（認識処理）を行う。本実施形態では、認識プログラム１６１は、認識処理を実行する認識エンジンと、認識処理に使用するパラメータとの少なくとも一部を変更可能である。制御プログラム１６２は、プロセッサ１５２に実行されることにより、照明１１０、撮像センサ１２０、及びハンドリング機構１４０を検査条件に従って制御する。

プロセッサ１５２は、メモリ１５１に格納されているプログラムに従って各種処理を実行する。プロセッサ１５２は、例えば、マイクロプロセッサ、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、量子プロセッサ、又はその他の演算可能な半導体デバイスであってもよい。

入力装置１５３は、例えば、マウス、キーボード等であり、ユーザによる情報の入力を受け付ける。表示装置１５４は、例えば、ディスプレイであり、各種情報を含むユーザインターフェースを表示出力する。

検査システム１００においては、検査条件として、照明１１０による照明に関する条件（照明条件）、撮像センサ１２０による撮像に関する条件（撮像条件）、ハンドリング機構１４０による動作に関する条件（ハンドリング条件）の少なくとも一部の条件を変更可能である。照明条件は、例えば、照明種類、照明配置、照明強度、照明時間、点灯周期の少なくとも１つを含む。撮像条件は、撮像センサ種類、撮像センサ配置、絞り量、撮像時間、撮像周期の少なくとも１つを含む。ハンドリング条件は、ハンドリング機構の種類、位置姿勢、目標位置姿勢に至る軌道の少なくとも１つを含む。

次に、検査システム１００における最適な検査条件を決定する処理を行う計算機２００について説明する。

図２は、第１実施形態に係る検査条件を決定する計算機の構成図である。

計算機２００は、検査条件決定システムの一例であり、メモリ２０１と、プロセッサ２０２と、入力装置２０３と、表示装置２０４とを備える。計算機２００は、通信路を介してナレッジデータベース２２０に接続されている。本実施形態の計算機２００は、計算機１５０から検査画像を取得することができ、また、計算機１５０へ検査条件を送信することができる。

メモリ２０１は、各種情報を記憶する記憶装置である。メモリ２０１は、例えばＲＡＭやＲＯＭなどの不揮発性あるいは揮発性のメモリ媒体であってもよい。また、メモリ２０１は、例えばフラッシュメモリ、ハードディスク、又はＳＳＤなどの書き換え可能な記憶媒体であってもよく、ＵＳＢメモリ、メモリカードなどであってもよい。

メモリ２０１は、認識プログラム２１１と、検査条件最適化プログラム２１２と、光学シミュレーションプログラム２１３と、光学モデル校正プログラム２１４と、検査画像変化検知プログラム２１５と、複数台検査条件最適化プログラム２１６と、を格納する。

認識プログラム２１１は、プロセッサ２０２に実行されることにより、検査画像から欠陥を認識するため処理を行う。検査条件最適化プログラム２１２は、プロセッサ２０２に実行されることにより、ユーザ（顧客）から検査に対する要求（顧客要求：ユーザ要求）を受け付けて、顧客要求を満たす最適な検査条件を検出する処理（検査条件最適化処理）を行う。光学シミュレーションプログラム２１３は、プロセッサ２０２に実行されることにより、検査システム１００における検査対象に対する検査状態を再現可能な光学モデルを用いて、検査のシミュレーションを実行する。光学モデル校正プログラム２１４は、プロセッサ２０２に実行されることにより、光学モデルを校正する処理（光学モデル校正処理）を実行する。検査画像変化検知プログラム２１５は、プロセッサ２０２に実行されることにより、検査画像の変化を検知する処理を行う。複数台検査条件最適化プログラム２１６は、プロセッサ２０２に実行されることにより、複数台の検査システムを用いた製造工程における最適な検査条件を決定する処理を実行する。

プロセッサ２０２は、メモリ２０１に格納されているプログラムに従って各種処理を実行する。プロセッサ２０２は、例えば、マイクロプロセッサ、ＣＰＵ、ＧＰＵ、ＦＰＧＡ、量子プロセッサ、又はその他の演算可能な半導体デバイスであってもよい。

入力装置２０３は、例えば、マウス、キーボード等であり、ユーザによる情報の入力を受け付ける。表示装置２０４は、例えば、ディスプレイであり、各種情報を含むユーザインターフェースを表示出力する。

ナレッジデータベース２２０は、検査システム１００で検査した事例についての情報、例えば、検査対象の画像（検査画像）と、その時の検査条件との情報等を管理する。なお、ナレッジデータベース２２０を計算機２００の外部に設けているが、本発明はこれに限られず、計算機２００内に設けるようにしてもよい。

次に、検査条件最適化プログラム２１２が受け付ける顧客要求について説明する。

顧客要求は、検査正解率ｆ１と、虚報率ｆ２と、検査時間ｆ３と、検査再現性ｆ４と、学習時間ｆ５と、装置コストｆ６と、運用コストｆ７と、装置ロバスト性ｆ８と、検査汎用性ｆ９と、寿命ｆ１０と、組立容易さｆ１１と、必要な組立精度ｆ１２と、環境に対するロバスト性ｆ１３と、メンテナンスの容易さｆ１４と、認識処理の判断根拠の明瞭性ｆ１５と、検出箇所の認識容易さｆ１６との複数の要素評価指標を含む。

検査正解率ｆ１は、検査対象の数に対して、良品と不良品との認識が正しく行えた率である。ここで、良品を良品として認識した数をＴＮとし、不良品を不良品として認識した数をＴＰとし、良品を不良品と誤認した数をＦＰとし、不良品を良品と誤認した数をＦＮとすると、検査正解率ｆ１は、以下に示す式（１）と表すことができる。

虚報率ｆ２は、良品総数に対して、良品を不良品と誤認識した率である。虚報率ｆ２は、以下に示す式（２）と表すことができる。

ここで、検査の精度に関する指標として、検査正解率ｆ１と、虚報率ｆ２とを例に挙げたが、これに限られず、ＴＮ，ＴＰ，ＦＰ，ＦＮのいずれか複数を用いた別の指標を用いてもよい。

検査時間ｆ３は、検査に係る時間であり、例えば、ハンドリング機構１４０の移動時間、撮像センサ１２０の撮像時間、データの転送時間や、認識処理プログラムが欠陥を判定する時間の総和となる一つの検査対象の検査に要する時間であってもよい。

検査再現性ｆ４は、同じ検査対象を繰り返し検査した場合の検査の再現性である。

学習時間ｆ５は、認識プログラム１６１として学習型の検査アルゴリズムを用いる場合において学習に要する時間であり、認識プログラム１６１が学習型ではない検査アルゴリズムを用いる場合、例えば、画像の特徴量を閾値との比較で欠陥を検出する方法の場合には、０となる。

装置コストｆ６は、検査システム１００の構築に係る費用である。

運用コストｆ７は、検査システム１００を稼働するために係る費用である。運用コストｆ７には、検査システム１００の電気代やメンテナンス費用を含む。

装置ロバスト性ｆ８は、検査システム１００の故障のしにくさを表す指標である。

検査汎用性ｆ９は、検査システム１００において、様々な検査対象に適用できるかを表す指標である。

寿命ｆ１０は、検査システム１００の寿命である。

組立容易さｆ１１は、検査システム１００の組み立ての容易さを表す指標である。

必要な組立精度ｆ１２は、検査正解率などを達成するために求められる組立精度を表す指標である。必要な組立精度が高いほど、組立による誤差が検査正解率などに悪影響を与えるとともに、装置組み立てコストが上がる。

環境に対するロバスト性ｆ１３は、外交、温湿度変化、振動などの環境によって検査結果が変装しないか、検査システム１００が故障しないか等を表す指標である。

メンテナンスの容易さｆ１４は、検査システム１００の清掃、調整のしやすさを表す指標である。

認識処理の判断根拠の明瞭性ｆ１５は、検査システム１００の認識プログラム１６１が認識処理の判断根拠を説明できる認識プログラムであるかを表す指標である。一般的には、深層学習を使用した認識プログラムは判断根拠が乏しいことが多く、明瞭性が低くなる。

検出箇所の認識容易さｆ１６は、認識プログラム１６１が欠陥を検出した際に、画像のどの部分に欠陥があるかを認識できるかを表す指標である。なお、認識プログラム１６１の認識エンジンの種類によっては、画像のどの部分に欠陥があるかを認識できない場合があり、その場合には、認識容易さは低くなる。

顧客指標（ｆｉ（ｉ＝１～１６））の目標値は、例えば、ＧＵＩ画面９００（図７参照）によりユーザから入力を受け付けられるが、顧客指標の一部の要素評価指標の目標値には、定性的な指標が含まれる。そこで、本実施形態では、受け付けた顧客指標（ｆｉ（ｉ＝１～１６））を、定量化して比較可能な比較用顧客指標（ｇｉ（ｉ＝１～１６））に変換する。

そして、比較用顧客指標（ｇｉ（ｉ＝１～１６））に基づいて、式（３）に示すように複数の要素評価指標を含む指標Ｆｔａｒｇｅｔを生成し、最適化処理に用いる。

ここで、ｗｉは、各要素評価指標ｇｉに対応する重みである。ｗｉは、ＧＵＩ画面９００を介して入力を受け付けてもよく、また、ＧＵＩ画面９００を介してｗｉの再設定を受け付けてもよい。

図３は、第１実施形態に係る検査条件を説明する図である。

検査システム１００の検査条件は、照明に関する条件（照明条件）と、撮像に関する条件（撮像条件）と、ハンドリングに関する条件（ハンドリング条件）と、認識に関する条件（認識条件）とを含む。

照明条件は、照明種類、照明配置、照明強度、照明時間、点灯周期等の条件を含む。撮像条件は、撮像センサ種類、撮像センサ配置、絞り量、撮像時間、撮像周期等の条件を含む。ハンドリング条件は、ハンドリング機構種類、目標位置姿勢、目標位置姿勢に至る経路等の条件を含む。認識条件は、認識エンジン種類、認識処理パラメータ等の条件を含む。

本実施形態では、各条件は、図３に示す記号により表す。ここで、Ｔは、条件の対象となる対象物の種類を示す。Ｐは、対象の３次元位置と姿勢とを表す。Ｐは、例えば、３次元位置を示す（ｘ，ｙ，ｚ）と、姿勢を表す単位ベクトル（ｉ，ｊ，ｋ）とを組み合わせたベクトル（ｘ，ｙ，ｚ，ｉ，ｊ，ｋ）に対応する。Ｓは、対象に関わる周期を表す。Ｈは、対象に関わる時間を表す。Ｉは、照明強度（例えば、ワット）を表し、Ａは、撮像センサの絞り量（絞りの強さ、例えば、１～０の値）を表し、Ｋは、ハンドリング機構１４０の軌道（例えば、軌道における各位置の３次元座標と姿勢とのベクトル（ｘ，ｙ，ｚ，ｉ，ｊ，ｋ）の集合）を表し、Ｍは、認識処理のパラメータ（パラメータ値の集合）を表す。

アルファベットの右上の添え字（１）～（４）は、それぞれ、照明、撮像、ハンドリング、認識に関する値であることを表す。また、アルファベットの右下の添え字ｉは、同種のものの配置の数を表す。なお、Ｋについては、右下の添え字としてｉ，ｊを有し、ｉは、軌道の始点を示し、ｊは、軌道の終点を示す。また、認識に関するＴ，Ｍについては、右下の添え字としてｉ，ｌを有し、ｉは、撮像した画像の箇所を示し、ｌは、その画像に対して行った認識処理の番号を表す。

検査条件最適化プログラム２１２による検査条件最適化処理においては、指標Ｆｔａｒｇｅｔに基づいて、適切な検査条件（Ｔ，Ｐ，Ｓ，Ｈ，Ｉ，Ａ，Ｋ，Ｍ）の組み合わせを算出して出力することとなる。ここで、適切な検査条件としては、採用する指標により決まってくるが、例えば、指標Ｆｔａｒｇｅｔの値が最小、最大、極小、極大、所定の値を満たす、傾きが緩やかな（安定な）極大値、傾きが緩やかな極小値の何れかを満たす検査条件である。

次に、計算機２００による検査条件最適化処理の処理動作について説明する。

まず、検査システム１００による実際の検査結果に基づいて検査条件を最適化する検査条件最適化処理（第１の検査条件最適化処理）について説明する。

図４は、一実施形態に係る第１の検査条件最適化処理のフローチャートである。

検査条件最適化プログラム２１２（厳密には、検査条件最適化プログラム２１２を実行するプロセッサ２０２）は、ＧＵＩ画面９００を介して顧客要求に対応する顧客指標（ｆ１～ｆ１６）、各要素評価指標の目標値、及び各要素評価指標についての重みの設定を受け取る（Ｓ５０１）。

次いで、検査条件最適化プログラム２１２は、顧客指標（ｆ１～ｆ１６）に対応する比較用評価指標（ｇ１～ｇ１６）と、重みの設定と、に基づいて、処理に使用する評価指標（式（３））を作成し、各要素評価指標の目標値を比較用評価指標の目標値（比較用目標値）に変換する（Ｓ５０２）。

次いで、検査条件最適化プログラム２１２は、例えば、ＧＵＩ画面９００を介して、最適化処理における検査条件についての制約条件とする検討条件を受け取る（Ｓ５０３）。ここで、検討条件としては、例えば、検討する照明の種類、撮像センサの種類、ハンドリング機構の種類、認識エンジンの種類等がある。

次いで、検査条件最適化プログラム２１２は、検討条件に従って、検討すべき検査条件を決定し、検査システム１００を決定した検査条件（対象検査条件）に従った設定とする（Ｓ５０４）。なお、対象検査条件の中に検査システム１００自身が設定できない条件がある場合には、検査システム１００のユーザが設定するようにしてもよい。

次いで、検査条件最適化プログラム２１２は、検査システム１００により、所定の軌道（対象検査条件に軌道の条件があれば、その条件に対応する軌道）に従ってハンドリング機構１４０を駆動させ（Ｓ５０５）、対象検査条件に従って、検査対象１３０の画像を取得させる（Ｓ５０６）。

次いで、検査条件最適化プログラム２１２は、軌道のすべての移動を終了し、且つすべての撮像センサ１２０による撮像が終了したか否かを判定し（Ｓ５０７）、軌道のすべての移動を終了し、且つすべての撮像センサによる撮像が終了していない場合（Ｓ５０７：ＮＯ）には、処理をステップＳ５０５に進める。これにより、引き続いて軌道の移動及び撮像センサ１２０による撮像が行われることとなる。

一方、軌道のすべての移動を終了し、且つすべての撮像センサ１２０による撮像が終了した場合（Ｓ５０７：ＹＥＳ）には、検査条件最適化プログラム２１２は、認識プログラム２１１に、撮像された画像を用いて検査の性能を評価させ（Ｓ５０８）、その性能評価の結果等に基づいて、評価指標Ｆｔａｒｇｅｔを計算する（Ｓ５０９）。

次いで、検査条件最適化プログラム２１２は、検討条件のすべてに対応する検査条件についての評価指標を計算したか否かを判定し（Ｓ５１０）、検討条件のすべてに対応する検査条件についての評価指標の計算を行っていない場合（Ｓ５１０：ＮＯ）には、検査条件最適化プログラム２１２は、評価指標の計算を行っていない検討条件を含む検査条件を実行するために、処理をステップＳ５０４に進める。

一方、検討条件のすべてに対応する検査条件についての評価指標の計算を行った場合（Ｓ５１０：ＹＥＳ）には、検査条件最適化プログラム２１２は、複数の検査条件による評価指標の値に基づいて、最適な検査条件を決定し、決定した結果を出力（例えば、ＧＵＩ画面９００に表示）する（Ｓ５１１）。なお、ステップＳ５１１では、最適な検査条件を決定し、出力するようにしているが、これに限られず、所定の基準（例えば、評価指標の目標値を超えること）を満たす適切な検査条件を決定し、出力してもよい。

次に、検査システム１００における検査を光学モデルによりシミュレートした検査結果に基づいて検査条件を最適化する検査条件最適化処理（第２の検査条件最適化処理）について説明する。

図５は、一実施形態に係る第２の検査条件最適化処理のフローチャートである。

検査条件最適化プログラム２１２（厳密には、検査条件最適化プログラム２１２を実行するプロセッサ２０２）は、ＧＵＩ画面９００を介して顧客要求に対応する顧客指標（ｆ１～ｆ１６）、各要素評価指標の目標値、及び各要素評価指標についての重みの設定を受け取る（Ｓ６０１）。

次いで、検査条件最適化プログラム２１２は、顧客指標（ｆ１～ｆ１６）に対応する比較用評価指標（ｇ１～ｇ１６）と、重みの設定と、に基づいて、処理に使用する評価指標（式（３））を作成し、各要素評価指標の目標値を比較用評価指標の目標値（比較用目標値）に変換する（Ｓ６０２）。

次いで、検査条件最適化プログラム２１２は、例えば、ＧＵＩ画面９００を介して、最適化処理における検査条件についての制約条件とする検討条件を受け取る（Ｓ６０３）。ここで、検討条件としては、例えば、検討する照明の種類、撮像センサの種類、ハンドリング機構の種類、認識エンジンの種類等がある。

次いで、検査条件最適化プログラム２１２は、検討条件に従って、検討すべき検査条件を決定し、光学シミュレーションプログラム２１３は、検査対象１３０の形状モデル６０１（３次元形状モデル）と、検査対象１３０の表面性状６０２と、検査条件と、に基づいて、検査システム１００における検査対象１３０の検査の状態を表す光学モデルを作成する（Ｓ６０４）。

ここで、形状モデル６０１は、製品の設計情報である３Ｄ－ＣＡＤモデル、又は、３次元形状計測装置で測定した結果から作成したメッシュやＣＡＤデータである。形状モデル６０１は、例えば、計算機２００のメモリ２０１から取得してもよく、外部から受信してもよい。また、表面性状６０２は、ＢＲＤＦ（Ｂｉｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌ Ｒｅｆｌｅｃｔａｎｃｅ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）などで表現される、形状モデルに含まれない微小な凹凸と材料で決まる光の反射特性の情報（表面性状情報）であり、例えば、ユーザにより入力されてもよく、表面性状測定機で測定したデータであってもよい。表面性状６０２は、例えば、計算機２００のメモリ２０１から取得してもよく、外部から受信してもよい。

光学シミュレーションプログラム２１３は、所定の軌道（対象検査条件に軌道の条件があれば、その条件に対応する軌道）に従って光学モデル内の検査対象を移動し（Ｓ６０５）、光学モデルを用いて検査対象１３０について撮像されると推定される画像（推定画像）を生成する（Ｓ６０６）。

次いで、検査条件最適化プログラム２１２は、軌道のすべての移動を終了し、且つすべての撮像センサにより撮像されると推定される推定画像の生成が終了したか否かを判定し（Ｓ６０７）、軌道のすべての移動を終了し、且つすべての撮像センサによる推定画像の生成が終了していない場合（Ｓ６０７：ＮＯ）には、処理をステップＳ６０５に進める。これにより、引き続いて軌道の移動を行った場合の推定画像の生成が行われることとなる。

一方、軌道のすべての移動を終了し、且つすべての推定画像の生成が終了した場合（Ｓ６０７：ＹＥＳ）には、検査条件最適化プログラム２１２は、認識プログラム２１１に、推定画像を用いて検査の性能を評価させ（Ｓ６０８）、その性能評価の結果等に基づいて、評価指標Ｆｔａｒｇｅｔを計算する（Ｓ６０９）。

次いで、検査条件最適化プログラム２１２は、検討条件のすべてに対応する検査条件についての評価指標を計算したか否かを判定し（Ｓ６１０）、検討条件のすべてに対応する検査条件についての評価指標の計算を行っていない場合（Ｓ６１０：ＮＯ）には、検査条件最適化プログラム２１２は、評価指標の計算を行っていない検討条件を含む検査条件を実行するために、処理をステップＳ６０４に進める。

一方、検討条件のすべてに対応する検査条件についての評価指標の計算を行った場合（Ｓ６１０：ＹＥＳ）には、検査条件最適化プログラム２１２は、複数の検査条件による評価指標の値に基づいて、最適な検査条件を決定し、決定した結果を出力（例えば、ＧＵＩ画面９００に表示）する（Ｓ６１１）。なお、ステップＳ６１１では、最適な検査条件を決定し、出力するようにしているが、これに限られず、所定の基準（例えば、評価指標の目標値を超えること）を満たす適切な検査条件を決定し、出力してもよい。

なお、図４、図５に示す検査条件最適化処理では、検査条件を網羅的に変更して最適化を行うようにしていたが、最適化の方法はこれに限られない。例えば、実験計画法や、ベイズ最適化などの効率的な探索を行うようにしてもよい。例えば、装置構成に関する線形部分の条件（図３において、符号Ｔで表される条件）と、非線形部分（パラメータ）の条件とに分けて、最適条件を探索するＢｅｎｄｅｒｓ分解法を用いてもよい。また、ナレッジデータベース２２０の類似する事例に基づいて、照明種類や配置、認識エンジンの種類を限定してもよい。この時、類似する事例については、ユーザが見つけたものでもよく、機械学習された照合機能を用いて見つけられたものでもよい。

次に、光学モデルを校正する光学モデル校正処理について説明する。光学モデル校正成処理は、例えば、図５に示す第２の検査条件最適化処理の前に実行される。

図６は、一実施形態に係る光学モデル校正処理のフローチャートである。

光学モデル校正プログラム２１４（厳密には、光学モデル校正プログラム２１４を実行するプロセッサ２０２）は、ＧＵＩ画面を介してユーザから、校正に使用する検査システム１００の検査条件（例えば、検査システム１００の現在の検査条件）と、光学モデルの変更条件（例えば、検査対象の反射率の変更範囲（０．２～０．８等））と、を含む校正条件の設定を受け取る（Ｓ７０１）。

次いで、光学モデル校正プログラム２１４は、校正における評価指標（校正評価指標）を作成する（Ｓ７０２）。ここで、校正評価指標は、校正において比較する特徴量を組み合わせた関数であり、例えば、後述する推定画像と、取得画像とのピクセルごとの差分の平均値又は分散の和としてもよい。校正評価指標は、ユーザによる定義に従ってもよく、事例に基づいて選択あるいは生成してもよい。

次いで、光学モデル校正プログラム２１４は、光学モデルを用いて推定画像を取得する処理（Ｓ７１１～Ｓ７１４）と、検査システム１００により実際に画像を取得する処理（Ｓ７２１～Ｓ７２４）とを実行する。

光学モデルを用いて推定画像を取得する処理（Ｓ７１１～Ｓ７１４）では、まず、光学モデル校正プログラム２１４は、校正条件に基づいて検討すべき光学モデルの条件（例えば、検査対象の反射率の変更範囲内の所定の値）を決定し、光学シミュレーションプログラム２１３は、校正条件における設定条件と、決定された光学モデルの条件とに基づいて、検査システム１００における検査対象１３０の検査の状態を表す光学モデルを作成する（Ｓ７１１）。

光学シミュレーションプログラム２１３は、所定の軌道（対象検査条件に軌道の条件があれば、その条件に対応する軌道）に従って光学モデル内の検査対象を移動し（Ｓ７１２）、光学モデルを用いて検査対象１３０について撮像されると推定される画像（推定画像）を生成する（Ｓ７１３）。

次いで、光学モデル校正プログラム２１４は、軌道のすべての移動を終了し、且つすべての撮像センサにより撮像されると推定される推定画像の生成が終了したか否かを判定し（Ｓ７１４）、軌道のすべての移動を終了し、且つすべての撮像センサによる推定画像の生成が終了していない場合（Ｓ７１４：ＮＯ）には、処理をステップＳ７１２に進める。これにより、引き続いて軌道の移動を行った場合の推定画像の生成が行われることとなる。

一方、軌道のすべての移動を終了し、且つすべての推定画像の生成が終了した場合（Ｓ７１４：ＹＥＳ）には、光学モデル校正プログラム２１４は、処理をステップＳ７３１に処理を進める。

検査システム１００により実際に画像を取得する処理（Ｓ７２１～Ｓ７２４）では、まず、光学モデル校正プログラム２１４は、検査システム１００を校正条件に含まれる検査条件（対象検査条件）に従った設定とする（Ｓ７２１）。なお、対象検査条件の中に検査システム１００自身が設定できない条件がある場合には、検査システム１００のユーザが設定するようにしてもよい。

次いで、光学モデル校正プログラム２１４は、検査システム１００により、所定の軌道（対象検査条件に軌道の条件があれば、その条件に対応する軌道）に従ってハンドリング機構を駆動させ（Ｓ７２２）、対象検査条件に従って、検査対象１３０の画像（実画像）を取得させる（Ｓ７２３）。

次いで、光学モデル校正プログラム２１４は、軌道のすべての移動を終了し、且つすべての撮像センサによる撮像が終了したか否かを判定し（Ｓ７２４）、軌道のすべての移動を終了し、且つすべての撮像センサによる撮像が終了していない場合（Ｓ７２４：ＮＯ）には、処理をステップＳ７２２に進める。これにより、引き続いて軌道の移動及び撮像センサによる撮像が行われることとなる。

一方、軌道のすべての移動を終了し、且つすべての撮像センサによる撮像が終了した場合（Ｓ７２４：ＹＥＳ）には、光学モデル校正プログラム２１４は、処理をステップＳ７３１に進める。

ステップＳ７３１では、光学モデル校正プログラム２１４は、推定画像と実画像との特徴量を比較し、使用した光学モデルについての校正評価指標を算出する。

次いで、光学モデル校正プログラム２１４は、校正条件に含まれる変更条件に対応するすべての光学モデルについての変更が行われたか否かを判定する（Ｓ７３２）。

この結果、すべての光学モデルについての変更が行われていない場合（Ｓ７３２：ＮＯ）には、光学モデル校正プログラム２１４は、変更条件に基づいて光学モデルについての条件を変更し（Ｓ７３３）、処理をステップＳ７１１に進め、他の光学モデルについての推定画像を取得する処理を行う。

一方、すべての光学モデルについての変更が行われた場合（Ｓ７３２：ＹＥＳ）には、光学モデル校正プログラム２１４は、評価指標に基づいて、実際の検査対象についての検査を適切に表す光学モデルのパラメータ（例えば、検査対象の反射率）を特定し、光学モデルのパラメータを校正データとして出力する（Ｓ７３４）。ここで、検査を適切に表す光学モデルにパラメータは、採用する校正評価指標により決まってくるが、例えば、校正評価指標の値が最小、最大、極小、極大、所定の値を満たす、傾きが緩やかな（安定な）極大値、傾きが緩やかな極小値の何れかを満たすパラメータである。

なお、この後に図５に示す第２の検査条件最適化処理が実行されると、光学シミュレーションプログラム２１３は、校正データに基づいて光学モデルを生成することとなり、実際の検査システム１００における検査状態に即した光学モデルを生成して、高精度な推定画像を生成することができる。

次に、ＧＵＩ画面９００について説明する。

図７は、一実施形態に係るＧＵＩ画面を示す図である。

ＧＵＩ画面９００は、入力領域９１０と、出力領域９２０とを含む。入力領域９１０は、顧客要求入力領域９１１と、検討条件入力領域９１２と、重み入力領域９１３とを含む。

顧客要求入力領域９１１は、顧客要求を入力する領域であり、顧客要求の要素評価指標を示す記号と、要素評価指標の内容を示す顧客要求と、要素評価指標の目標値を入力する目標値とのフィールドを含む。ここで、目標値に不要を設定することにより、対応する要素評価指標を考慮しない評価指標に設定することができる。すなわち、式（３）において、対応する要素評価指標の値が考慮されないようにすることができる。

検討条件入力領域９１２は、検査システム１００における検査条件において検討すべき条件（検討条件）を入力する領域である。

重み入力領域９１３は、各要素評価指標の値に対する重み値を入力する領域である。なお、重み入力領域９１３においては、重み値と、重み値を固定値とするか変動値とさせるかの設定を入力することができる。

出力領域９２０には、処理結果リスト９２１が表示される。処理結果リスト９２１は、検査条件最適化処理で検出された適切な検査条件のエントリを含む。例えば、すべての要素評価指標の重みｗｉが固定値として入力された場合には、一つのエントリが表示され、要素評価指標の重みｗｉが変動値として入力された場合には、各要素評価指標の重みの組ごとに対応する適切な検査条件のエントリが表示される。

処理結果リスト９２１のエントリは、要素評価指標／重み９２１ａと、検査条件９２１ｂとのフィールドを含む。要素評価指標／重み９２１ａには、各要素評価指標についての値と、その要素評価指標に対する重みとの値が表示される。検査条件９２１ｂには、検査システム１００の各検査条件の値（検査条件情報）が格納される。

上記説明では、検査対象１３０を一体として検査を行う例を示したが、検査対象１３０は、形状や、表面性状によっては、検査対象の部分ごとに、適切な照明や撮像センサや認識プログラムが異なることが起こり得る。例えば、検査対象が鋳造品の一部を切削したものであれば、鋳肌面が残っている部分と、切削された部分とでは、表面性状が違い、画像的な特徴が大きく異なる。そのため、照明種類、照明角度、照明強度を変えたり、認識プログラムのパラメータを変えたりすることにより、検査成功率の向上につながる。

そこで、検査対象１３０の検査領域を複数の部分に分割して検査するようにしてもよい。以下に複数の検査領域に分割して検査する場合について説明する。

図８は、一実施形態に係る検査領域分割時の検査条件を説明する図である。なお、図８は、検査対象１３０を、上面の平面１３１と、円筒面１３２とに分割して検査する例であり、平面１３１は、照明１１０ａと撮像センサ１２０ａとで撮像し、円筒面１３２は、照明１１０ｂと撮像センサ１２０ｂとで撮像して検査する場合の例である。

検査システム１００の検査条件は、照明に関する条件（照明条件）と、撮像に関する条件（撮像条件）と、ハンドリングに関する条件（ハンドリング条件）と、認識に関する条件（認識条件）とを含む。

照明条件は、照明種類、照明配置、照明強度、照明時間、点灯周期等の条件を含む。撮像条件は、撮像センサ種類、撮像センサ配置、絞り量、撮像時間、撮像周期等の条件を含む。ハンドリング条件は、ハンドリング機構種類、目標位置姿勢、目標位置姿勢に至る経路等の条件を含む。認識条件は、認識エンジン種類、認識処理パラメータ等の条件を含む。

各条件は、図８に示す記号により表す。ここで、記号については、図３に示す記号との差異を説明する。

アルファベットの右下の添え字として、ｍが追加されている。ｍは、検査対象の面（検査対象領域）を表す番号である。本例では、検査対象の面が平面１３１である場合には、ｍは１とし、検査対象の面が円筒面１３２である場合には、ｍは２とする。

次に、検査対象１３０を複数の部分に分割して検査する場合における検査条件最適化処理について説明する。

まず、検査条件最適化プログラム２１２は、検査対象１３０を、検査対象１３０の加工条件に基づいて、複数の検査領域（部分検査領域）に分割する分割案を決定する（分割案決定ステップ）。

次いで、検査条件最適化プログラム２１２は、分割案における各検査領域のそれぞれを対象として、図４又は図５の検査条件最適化処理を実行し、最適な検査条件を決定するとともに、各検査領域の評価指標値を合計してこの分割時における全体の評価指標値（分割案評価指標値）を算出する（分割案評価指標算出ステップ）。

次いで、検査条件最適化プログラム２１２は、分割案決定ステップ及び分割案評価指標算出ステップを行うことにより、検査対象１３０についての複数の分割案における検査条件を決定するとともに、それぞれの分割案評価指標値を算出する。

次いで、検査条件最適化プログラム２１２は、複数の分割案の分割案評価指標に基づいて、所定の条件を満たす適切な（例えば、最適な）分割案及び検査条件を決定し、決定結果を出力する。

この処理によると、適切な検査対象１３０の分割案と、分割案における検査領域毎の適切な検査条件を決定することができる。

次いで、検査システム１００が対象とする検査対象の検査画像の時間経過に伴う変化について説明する。

図９は、一実施形態に係る検査画像の変化を説明する図である。図９（Ａ）は、検査対象を撮像する状態を示し、図９（Ｂ）は、検査システム１００の稼働開始直後における検査画像を示し、図９（Ｃ）は、検査システム１００の稼働からある程度の時間が経過した後の検査画像を示す。

検査システム１００においては、図９（Ａ）に示すように、検査対象１３０の上方から照明１１０を当てて、撮像センサ１２０により撮像するものとする。

検査システム１００の稼働開始直後においては、検査対象１３０の検査画像は、図９（Ｂ）に示すように、検査対象１３０を鮮明に撮像した状態となっている。

この後、検査システム１００の稼働を継続し、例えば、撮像センサ１２０のレンズに傷がついてしまった場合には、検査対象１３０の検査画像は、例えば、図９（Ｃ）に示すように、傷１０３１が移り込んでしまったりする場合がある。また、レンズに汚れ等が発生すると、全体的に画像が暗くなってしまう虞がある。また、検査対象１３０が同一の製品だったとしても、時間の経過に伴い、検査対象１３０の製造に使用する材質の変化等により、検査対象１３０の表面１０３２の色合いや明度が変わってしまう虞もある。

このような状態にあっては、検査システム１００における検査条件が、最適な検査条件でなくなっている可能性もある。

そこで、本実施形態に係る検査システム１００では、そのような場合に検査条件を再決定する処理（検査条件再決定処理）を行う。

図１０は、一実施形態に係る検査条件再決定処理のフローチャートである。

検査画像変化検知プログラム２１５は、検査画像における特徴量についての変動の許容値を受け取る（Ｓ１１０１）。ここで、特徴量は、検査画像又は検査画像の所定の領域における輝度平均や、輝度分散などの統計量としてもよい。また、許容値は、検査システム１００の運用開始時や、所定回数の検査を行う毎にユーザから受け取るようにしてもよい。また、許容値はデフォルトの値でもよい。

次いで、検査画像変化検知プログラム２１５は、検査システム１００で撮像されて蓄積されている検査対象についての検査画像に基づいて、画像の特徴量を算出する（Ｓ１１０２）。

次いで、検査画像変化検知プログラム２１５は、算出した特徴量が許容値を超えているか否かを判定する（Ｓ１１０３）。

この結果、算出した特徴値が許容値を超えている場合（Ｓ１１０３：ＹＥＳ）、検査画像変化検知プログラム２１５は、アラートを発し、検査条件最適化プログラム２１２を実行させることにより図４又は図５の検査条件最適化処理を実行させ（Ｓ１１０４）、検査画像変化検知プログラム２１５は、その結果を出力する（Ｓ１１０５）。なお、検査条件再決定処理において検査条件最適化処理を行う場合には、検査条件の中の照明種類、画像センサ種類、ハンドリング機構などの一部の検査条件を現在の状態に固定にしてもよい。このようにすると、検査システム１００のすでに利用している構成をそのまま利用できる検査条件とすることができ、検査システム１００の追加投資の発生を防止できる。

一方、算出した特徴値が許容値を超えていない場合（Ｓ１１０３：ＮＯ）、検査画像変化検知プログラム２１５は、検査条件最適化処理を実行することが必要ないとの結果を出力する（Ｓ１１０５）。

次に、計算機２００により、複数の加工工程と、複数の検査工程とを含む製造工程における各種条件の最適化を行う例を説明する。

図１１は、一実施形態に係る製造工程を説明する図である。

この製造工程は、検査工程１と、加工工程１と、検査工程２と、加工工程２と、検査工程３と、加工工程３と、検査工程４との工程を含む。検査工程１では、検査システム１００－１により受け入れられた素材についての検査が行われ、検査工程２では、検査システム１００－２により加工工程１で加工された加工品の検査が行われ、検査工程３では、検査システム１００－３により加工工程２で加工された加工品の検査が行われ、検査工程４では、検査システム１００－４により加工工程３で加工された加工品の検査が行われる。ここで、加工工程における製造に関する情報（製造情報）としての、工程能力をＡｋとし、歩留まりをＴｋとし、製造速度をＳｋとして、製造コストをＣｋとする。なお、ｋは、加工工程の工程の番号を表す。

この例における複数台検査条件最適化プログラム２１６による検査条件最適化処理を説明する。なお、ここでは、便宜的に、図３（図４）を参照し、複数台検査条件最適化プログラム２１６と検査条件最適化プログラム２１２との処理の差異について説明する。また、各加工工程についての工程能力Ａｋ、歩留まりＴｋ、製造コストＳｋ、製造コストＣｋは、わかっている又は想定されており、設定又は入力されているものとする。

ステップＳ５０１（Ｓ６０１）では、複数台検査条件最適化プログラム２１６は、ＧＵＩ画面を介して各検査システム１００における顧客要求に対応する顧客指標ｆｉｊ（ｉ＝１～１６，ｊは検査工程の工程番号であり、図１１の例では、ｊ＝１～４）、目標値、及び顧客要求の各要素評価指標についての重みの設定（Ｗｉｊ）を受け取る。また、複数台検査条件最適化プログラム２１６は、検査工程全体における顧客要求に対応する全体顧客指標Ｆｉ（ｉ＝１～１６）、目標値、及び全体顧客要求の各要素評価指標についての重みの設定（Ｗｉ）を受け取る。

ステップＳ５０２（Ｓ６０２）では、複数台検査条件最適化プログラム２１６は、顧客指標ｆｉｊ（ｉ＝１～１６，ｊ＝１～４）に対応する比較用評価指標ｇｉｊを求め、全体顧客指標Ｆｉ（ｉ＝１～１６）に対応する比較用評価指標Ｇｉを求め、検査工程と加工工程とを考慮した処理に使用する評価指標（式（４））を作成し、顧客指標及び全体顧客指標の目標値を比較用評価指標の目標値（比較用目標値）に変換する。

ここで、ｗａｋ，ｗｔｋ，ｗｓｋ，ｗｃｋは、それぞれ工程能力Ａｋ、歩留まりＴｋ、製造コストＳｋ、製造コストＣｋの重みである。なお、式（４）では、評価指標を、各加工工程の評価指標と、加工工程の製造状況の情報との線形和としていたが、本発明はこれに限られず、例えは、積としてもよく、各指標の逆数の和としてもよい。

ステップＳ５１１（Ｓ６１１）では、複数台検査条件最適化プログラム２１６は、複数の検査条件による評価指標（式（４））の値に基づいて、最適な検査条件を決定し、決定した結果を出力する。

この製造工程における条件の最適化を行う処理によると、検査工程に対する顧客要求と、加工工程の情報とをひとつの評価指標にまとめているので、製造工程全体において適切な検査条件を決定することができる。

なお、本発明は、上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、適宜変形して実施することが可能である。

例えば、上記実施形態では、最適な検査条件を決定するようにしていたが、本発明はこれに限られず、最適な検査条件に限らず、所定の条件を満たす検査条件を決定するようにしてもよい。

また、上記実施形態では、計算機２００に、図３及び図４の検査条件最適化処理を実行可能としていたが、いずれか一方の検査条件最適化処理のみを実行可能としてもよい。

また、上記実施形態では、計算機１５０と計算機２００とを別の計算機としていたが、例えば、計算機２００の機能を計算機１５０に組み込むようにしてもよい。

また、上記実施形態において、プロセッサが行っていた処理の一部又は全部を、ハードウェア回路で行うようにしてもよい。また、上記実施形態におけるプログラムは、プログラムソースからインストールされてよい。プログラムソースは、プログラム配布サーバ又は記録メディア（例えば可搬型の記録メディア）であってもよい。

１００…検査システム、１５０…計算機、２００…計算機、２０１…メモリ、２０２…プロセッサ、２０３…入力装置、２０４…表示装置、２１１…認識プログラム、２１２…検査条件最適化プログラム、２１３…光学シミュレーションプログラム、２１４…光学モデル校正プログラム、２１５…検査画像変化検知プログラム、２１６…複数台検査条件最適化プログラム

Claims (15)

1. プロセッサを備え、所定の検査対象についての検査システムの検査における検査条件を決定する検査条件決定システムであって、
   前記プロセッサは、
   前記検査システムにおける検査についての、検査正解率、虚報率、検査時間、検査再現性、学習時間、装置コスト、運用コスト、装置ロバスト性、検査汎用性、寿命、組立容易さ、必要な組立精度、環境に対するロバスト性、メンテナンスの容易さ、認識処理の判断根拠の明瞭性、検出箇所の認識容易さ、のうちの少なくとも２つ以上の要素評価指標及び前記要素評価指標の目標に関するユーザ要求の入力を受け付け、
   前記ユーザ要求に基づいて、前記検査システムにおける検査についての複数の要素評価指標に基づく評価指標を作成し、
   複数の検査条件における検査結果について前記評価指標による評価を行い、複数の検査条件の中から適切な検査条件を決定する
   検査条件決定システム。
2. 前記プロセッサは、
   前記決定された検査条件に関する検査条件情報を表示出力する
   請求項１に記載の検査条件決定システム。
3. 前記評価指標は、複数の前記要素評価指標の値を重みで調整して組み合わせた指標である
   請求項２に記載の検査条件決定システム。
4. 前記プロセッサは、
   前記重みを調整し、
   複数の検査条件における検査結果についての前記重みを調整した評価指標による評価を行い、複数の検査条件の中から適切な検査条件を決定し、
   検査条件と、前記検査条件に対応する要素評価指標の値とを表示する
   請求項３に記載の検査条件決定システム。
5. 前記重みの調整をユーザから受け付ける
   請求項４に記載の検査条件決定システム。
6. 前記検査システムは、前記検査対象に対して光を照射する照明と、前記検査対象を撮像する撮像センサと、前記検査対象と撮像センサとの相対的な位置を調整するハンドリング機構とを有し、
   前記検査条件は、
   照明種類、照明配置、照明強度、照明時間、点灯周期、撮像センサ種類、撮像センサ配置、絞り量、撮像時間、撮像周期、ハンドリング機構種類、目標位置姿勢、軌道、認識エンジン、及び認識処理パラメータの少なくとも一部である
   請求項１に記載の検査条件決定システム。
7. 前記検査条件は、撮像センサ種類、撮像センサ配置、絞り量、撮像時間、及び撮像周期の少なくとも一つと、ハンドリング機構種類、目標位置姿勢、及び軌道の少なくとも一つとを含む
   請求項６に記載の検査条件決定システム。
8. 前記検査システムは、前記検査対象に対して光を照射する照明と、前記検査対象を撮像する撮像センサと、を有し、
   前記プロセッサは、
   前記検査対象の３次元形状モデルと、前記検査対象の表面性状情報と、前記照明に関する検査条件と、前記撮像センサに関する検査条件と、に基づいて、前記検査対象についての検査状態に関する光学モデルを作成し、
   前記光学モデルに基づいて前記撮像センサにより撮像されると推定される推定画像を作成し、
   前記推定画像を用いた検査結果における前記評価指標による評価を行い、複数の検査条件の中から適切な検査条件を決定する
   請求項１に記載の検査条件決定システム。
9. 前記プロセッサは、
   前記３次元形状モデルと、前記表面性状情報との入力を受け付ける
   請求項８に記載の検査条件決定システム。
10. 前記プロセッサは、
    前記推定画像を作成した際と同じ検査条件で前記検査システムにより撮像された実画像を取得し、
    前記推定画像と前記実画像との特徴量を特定し、前記特徴量に基づいて前記光学モデルを校正する
    請求項８に記載の検査条件決定システム。
11. 前記プロセッサは、
    検査対象の検査領域を複数の部分検査領域に分割した複数の分割案を作成し、
    各分割案について、複数の部分検査領域について、複数の検査条件についての前記評価指標による評価を行い、複数の検査条件の中から適切な検査条件を決定し、
    複数の分割案の中から適切な分割案を決定する
    請求項１に記載の検査条件決定システム。
12. 前記プロセッサは、
    決定された検査条件により前記検査システムにより撮像された実画像を取得し、前記実画像による検査結果が、前記ユーザ要求の前記要素評価指標の目標を満たすか否かを判定し、目標を満たさない場合に、アラートを発し、複数の検査条件による新たな検査結果について前記評価指標による評価を行い、複数の検査条件の中から適切な検査条件を決定する
    請求項１に記載の検査条件決定システム。
13. 前記プロセッサは、
    決定された検査条件により前記検査システムにより撮像された複数の実画像を取得し、複数の前記実画像の特徴量が所定の許容値を超えるか否かを判定し、特徴量が許容値を超える場合に、アラートを発し、複数の検査条件による新たな検査結果について前記評価指標による評価を行い、複数の検査条件の中から適切な検査条件を決定する
    請求項１に記載の検査条件決定システム。
14. 前記プロセッサは、
    複数台の検査システムのそれぞれについて、前記ユーザ要求の入力を受け付け、
    前記ユーザ要求に基づいて、前記検査システムにおける検査についての複数の要素評価指標に基づく評価指標を作成し、複数の検査条件における検査結果について前記評価指標による評価を行い、複数の検査条件の中から適切な検査条件を決定する
    請求項１に記載の検査条件決定システム。
15. 複数台の検査システムは、製造工程における複数の検査工程において利用されており、
    前記プロセッサは、
    複数台の検査システム全体における検査についての、検査正解率、虚報率、検査時間、検査再現性、学習時間、装置コスト、運用コスト、装置ロバスト性、検査汎用性、寿命、組立容易さ、必要な組立精度、環境に対するロバスト性、メンテナンスの容易さ、認識処理の判断根拠の明瞭性、検出箇所の認識容易さ、のうちの少なくとも２つ以上の要素評価指標及び前記要素評価指標の目標に関するユーザ要求の入力を更に受け付け、
    前記製造工程の工程能力、歩留まり、製造速度、製造コストの中の少なくとも一つ以上の製造情報と、複数台の検査システム全体についての要素評価指標と、各検査システムに対する要素評価指標とに基づいて、前記製造工程における製造及び検査についての評価指標を作成し、複数の検査条件における検査結果及び製造状況について前記評価指標による評価を行い、複数の検査条件の中から適切な検査条件を決定する
    請求項１４に記載の検査条件決定システム。