YokoHama Research, Inc.
株式会社 横浜総合研究所
技術紹介
＞適応学習型自動検査
画像検査の安定性を妨げる要因として、良品のばらつきやロット変動があります。
固有の形状やパターンを持ち、良品との比較で検査を行う手法の場合は、特に問題に
なってきます。
本適応学習型自動検査技術は、このような問題を以下の手法で解決するものです。
（１）自己学習による良品画像の自動合成
これは、良品サンプルからの平均値計算ではありません。
複数の検査画像から、良品画像を自動合成します。
欠陥が含まれていても、かまいません。
画像内に周期性のパタンがある場合は１画像から良品画像を合成可能です。
不良品が混じっていても、不良画素を自動検出して取り除いた上で良品画像を
自動合成（自己学習）するため、通常の良品登録や良品学習のような手間もかかりません。
（２）時系列的な適応学習
良品画像の自動合成は、毎回の検査の度にリアルタイムに更新され、常に最新の状態に適応します。
■半導体パタンウエハへの適用例：
■フィルタシートへの適用例：
原画像 フーリエ周波数解析 欠陥抽出画像
原画像 合成良品差分画像 欠陥抽出画像
