[发明专利]机器学习装置、检查装置以及机器学习方法

权利要求书

1.一种机器学习装置，生成用于机器学习的学习数据，其特征在于，

该机器学习装置具备：

图像输入部，其输入标记图像和与该标记图像对应的学习用图像，上述标记图像是对包含用仅在照射特定波长的光时能够看见的特殊涂料对表示缺陷的记号进行标记而得的记号的检查对象物，在由能够看见上述记号的波长的光进行照明的状态下拍摄而得到的图像，上述学习用图像是在由看不见上述记号的波长的光进行照明的状态下拍摄上述检查对象物而得到的图像；以及

生成部，其根据所输入的上述图像来生成上述学习数据，

在上述标记图像中没有上述记号的情况下，上述生成部生成由上述学习用图像和保持表示没有缺陷的无缺陷值的标签组成的学习数据，

在上述标记图像中有上述记号的情况下，上述生成部生成由上述学习用图像、从上述标记图像取得的缺陷的信息和保持表示有缺陷的有缺陷值的标签组成的学习数据。

2.根据权利要求1所述的机器学习装置，其特征在于，

表示上述缺陷的上述记号是根据上述缺陷的种类而不同的记号，

上述生成部生成包含上述学习用图像、通过上述记号表示的缺陷的种类以及保持上述有缺陷值的标签的学习数据。

3.根据权利要求2所述的机器学习装置，其特征在于，

上述缺陷中包括上述检查对象物的伤痕、污垢以及缺损。

4.根据权利要求2所述的机器学习装置，其特征在于，

上述不同的记号是反射光波长互不相同的记号。

5.一种检查装置，其特征在于，具备：

权利要求1～4中任意一项记载的机器学习装置；以及

存储部，其存储由上述机器学习装置生成的学习数据，

上述机器学习装置具备通过上述存储部所存储的学习数据进行了学习的学习部，该学习部根据上述图像输入部输入的上述检查对象物的图像来输出缺陷的判断结果。

6.一种机器学习方法，生成用于机器学习的学习数据，其特征在于，

该机器学习方法包括以下步骤：

对检查对象物进行检查，在发现缺陷时，在缺陷部位用仅在照射特定波长的光时能够看见的特殊涂料附加记号的步骤；

输入标记图像和与该标记图像对应的学习用图像的步骤，上述标记图像是在由能够看见上述记号的波长的光进行照明的状态下拍摄上述检查对象物而得到的图像，上述学习用图像是在由看不见上述记号的波长的光进行照明的状态下拍摄上述检查对象物而得到的图像；以及

根据输入的上述图像生成上述学习数据的步骤，

生成上述学习数据的步骤包括：

在上述标记图像中没有上述记号时，生成包含上述学习用图像和保持表示没有缺陷的无缺陷值的标签的学习数据的步骤；以及

在上述标记图像中有上述记号时，生成包含上述学习用图像、从上述标记图像取得的缺陷的信息和保持表示有缺陷的有缺陷值的标签的学习数据的步骤。