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公開番号2025112947
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-08-01
出願番号2024007526
出願日2024-01-22
発明の名称物品検査装置およびモデル更新システム
出願人アンリツ株式会社
代理人弁理士法人有我国際特許事務所
主分類G06T 7/00 20170101AFI20250725BHJP(計算;計数)
要約【課題】学習済みモデルの更新に伴う検査性能の悪化を定量的に把握できるようにして、学習済みモデルの更新に際して誤検出による歩留まり悪化を未然に確実に防止できる物品検査装置およびモデル更新システムを提供する。
【解決手段】物品Wの品質状態を検査するための検出信号を出力するセンサ23と、物品の移動中にセンサが出力する所定の検出信号に対して、予め学習により作成した学習済みモデルを適用して物品の品質状態を検査する検査部20と、を備えた物品検査装置であって、所定の媒体を介して学習済みモデルを更新する更新手段41と、学習済みモデルの学習に使用されていない検証用データセットを用いて学習済みモデルを評価する評価手段47と、評価手段による評価結果を、検証用データセットによる検査部での検査結果に関連する統計データ例えば物品が良品または不良品であることの検出率として出力する出力手段49とをさらに備えている。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
物品（Ｗ）の品質状態を検査するための検出信号を出力するセンサ（２３）と、
前記物品の移動中に前記センサが出力する所定の検出信号に対して、予め学習により作成した学習済みモデルを適用して物品の品質状態を検査する検査部（２０）と、を備えた物品検査装置であって、
所定の媒体を介して前記学習済みモデルを更新する更新手段（４１）と、
前記学習済みモデルの学習に使用されていない検証用データセットを用いて前記学習済みモデルを評価する評価手段（４７）と、
前記評価手段による評価結果を、前記検証用データセットによる前記検査部での検査結果に関連する統計データとして出力する出力手段（４９）と、をさらに備えたことを特徴とする物品検査装置。
続きを表示（約 850 文字）【請求項２】
前記学習済みモデルの学習に使用されていない複数の検証用データセットを記憶する記憶部（４６）をさらに備えたことを特徴とする請求項１に記載の物品検査装置。
【請求項３】
前記出力手段は、前記評価手段による評価結果を前記物品が良品または不良品であることの検出率相当の画面表示情報として出力することを特徴とする請求項１または２に記載の物品検査装置。
【請求項４】
前記更新手段により前記学習済みモデルが更新されるときに、前記評価手段が、前記検証用データセットを用いて前記学習済みモデルを自動検証することを特徴とする請求項１または２に記載の物品検査装置。
【請求項５】
前記評価手段の前記自動検証による評価結果が予め設定した評価基準外であることを条件に、該評価結果を記録する記録手段（４８）を有することを特徴とする請求項４に記載の物品検査装置。
【請求項６】
前記記憶部は、前記検証用データセットを更新可能に記憶することを特徴とする請求項２に記載の物品検査装置。
【請求項７】
物品の品質状態を検査するための検出信号を出力するセンサ（２３）と、前記物品の移動中に前記センサが出力する所定の検出信号に対して、予め学習により作成した学習済みモデルを適用して物品の品質状態を検査する検査部（２０）と、所定の媒体を介して前記学習済みモデルを更新する更新手段（３６）と、を備えた物品検査装置（１Ａ）に対して、データ通信可能に通信接続されるモデル更新システムであって、
前記学習済みモデルの学習に使用されていない検証用データセットを用いて前記学習済みモデルを前記更新手段による更新前および更新後にそれぞれ評価する評価手段（５７）と、
前記評価手段による評価結果を、前記検証用データセットによる前記検査部での検査結果に関連する統計データとして出力する出力手段（５９）と、を備えたことを特徴とするモデル更新システム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、物品検査装置およびモデル更新システムに関し、特に物品の品質状態に応じた検査画像やセンサ信号に対し学習済みモデルを適用してその物品の品質状態を検査する物品検査装置、および、その学習済みモデルの更新を支援するモデル更新システムに関する。
続きを表示（約 1,700 文字）【背景技術】
【０００２】
近時、物品の品質状態に応じた特徴量を含む検査画像やセンサ信号に対し機械学習済みのモデル、いわゆるＡＩ（人工知能）モデルを適用して、物品の品質状態を検査するようにした物品検査装置が知られている。
【０００３】
例えば、物品検査精度の向上を図るべく、入力系統が異なる複数の画像を各入力系統に応じた所定の撮像条件で撮像して、被検査物の複数の画像を組とする画像データを取得して画像記憶部に記憶させる一方、それに先立って、画像記憶部に記憶される被検査物の画像データと同じ撮像条件で取得された学習画像データを用いて機械学習させた検査判定用の学習済みモデルを作成しておき、その学習済みモデルにより、実検査時に取得される被検査物の画像データを画素ごとに処理して品質不良度合を求め、品質不良度合と予め設定した閾値とを比較して被検査物の品質状態を判定するようにしたものがある（例えば、特許文献１参照）。
【０００４】
また、学習対象品種に関する複数のエネルギー帯のＸ線画像データの学習結果を基に、所定のエネルギー帯のＸ線画像データに対応する他のエネルギー帯のＸ線画像データを疑似生成可能な疑似画像生成モデルを作成しておき、実検査時に取得される被検査物のＸ線画像データを基に疑似画像生成モデルにより他のエネルギー帯の疑似透過画像を作成し、実検査時に取得される所定エネルギー帯のＸ線画像データと疑似画像生成モデルにより作成される他のエネルギー帯の疑似透過画像とに基づいて、物品の品質状態を判定するものがある（例えば、特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
特開２０２３－１１４８２８号公報
特開２０２１－１４８４８６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上述のような物品検査装置にあっては、使用される学習済みモデル（以下、ＡＩモデルともいう）を更新、例えば検査対象物品の良品や不良品の教師画像データを増やして追加学習を行うことがあり、あるいは、学習済みモデルを構成するネットワーク層の増減やハイパーパラメータの変更等に伴って学習済みモデルを再学習させることがある。
【０００７】
しかし、追加学習や再学習により現在使用中のＡＩモデルよりも検査性能が悪化したり、追加学習した不良品は検出できるものの、学習前のＡＩモデルで高精度に検出できていた不良品の検出精度が低下したりすることがある。
【０００８】
そのため、実際の生産ラインでは、追加学習済みモデルを用いたテスト生産により検査対象品種の物品を数多く流して、追加学習済みモデルを性能評価することが必要になり、テスト生産による食品や包材のロスを招来してしまうという問題があった。
【０００９】
そこで、本発明は、学習済みモデルの更新に伴う検査性能の悪化を定量的に把握できるようにして、検査部の学習済みモデルの更新に際して誤検出による歩留まり悪化を未然に確実に防止できる物品検査装置を提供し、併せてそのモデル更新システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明に係る物品検査装置は、上記目的達成のため、（１）物品の品質状態を検査するための検出信号を出力するセンサと、前記物品の移動中に前記センサが出力する所定の検出信号に対して、予め学習により作成した学習済みモデルを適用して物品の品質状態を検査する検査部と、を備えた物品検査装置であって、所定の媒体を介して前記学習済みモデルを更新する更新手段と、前記学習済みモデルの学習に使用されていない検証用データセットを用いて前記学習済みモデルを評価する評価手段と、前記評価手段による評価結果を、前記検証用データセットによる前記検査部での検査結果に関連する統計データとして出力する出力手段と、をさらに備えたことを特徴とするものである。
（【００１１】以降は省略されています）

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