제품에 대한 촬상이미지를 처리하는 하나 이상의 프로세싱부;상기 프로세싱부에서 처리된 촬상이미지의 특징점에 대한 기준 정보를 저장하고 자가학습을 위한 데이터 셋을 제공하는 데이터베이스부 및상기 데이터베이스부에 저장된 촬상이미지의 데이터 셋을 프로세싱부에서 재프로세싱 후 특징점을 추출하고 추출된 특징점으로부터 제품의 양/불을 판정하며 데이터베이스부에 기록된 양/불 정보와 비교하여 제품의 양/불을 판정하는 자가학습부를 포함하는 것을 특징으로 하는 자가학습 제품 검수장치.

제1항에 있어서, 상기 프로세싱부는,상기 촬상이미지를 통하여 상기 제품의 특징점을 생성하고,상기 촬상이미지의 복수의 단위 구역들 각각의 특징점에 대한 분포 정도와 상기 기준 정보를 통하여 상기 제품의 불량 여부를 도출하며,상기 복수의 단위 구역들 중 특징점의 밀도가 기준 구역 밀도값보다 작은 단위 구역을 제외하고,상기 복수의 단위 구역들 중 특징점의 밀도가 기준 구역 밀도값 이상인 단위 구역을 도출하여 상기 도출된 단위 구역의 특징점들을 통하여 상기 제품의 불량 여부를 도출하며,상기 도출된 단위 구역에 해당되는 기준 정보의 특징점을 상기 데이터베이스부로부터 읽어들이고,상기 도출된 단위 구역의 특징점과 상기 기준 정보의 특징점의 유사도를 계산하여 상기 도출된 단위 구역의 대표점을 도출하는 것을 특징으로 하는 자가학습 제품 검수장치.

제1항에 있어서,상기 자가학습부는 자가학습 프로세싱을 통해 새로운 데이터 셋을 생성하는 반복작업으로 자체 일관성 루프(self-consistent loop)를 이루면서 학습하는 것을 특징으로 하는 자가학습 제품 검수장치.