最初に、良品画像を15枚、不良品画像を2枚撮影します。
次に、以下の項目を検査ソフトで設定します。
１）位置合わせ方法の選択
位置合わせ方法には「自動位置合わせ」、「手動2点位置合わせ」、「ワーク位置合わせ」があります。写真の場合は画像のパターンが複雑なため、自動位置合わせとしました。一般的には「手動2点位置合わせ」を使用します。「手動2点位置合わせ」の場合は位置合わせに適正と思われる2つの範囲を指定します。
位置合わせを行うための移動範囲を水平と垂直方向は31画素、回転角度は±1度としました。
２）検査レシピ作成用良品画像と不良品画像の選択
検査レシピの作成に使用する良品画像や不良品画像はできる限り多く使用することが必要ですが、ここでは簡便のために良品画像10枚、不良品画像1枚としました。
下図のように、良品画像10枚の一部を使用して良品の統計計算を行い、良品画像の残りと不良品画像を使用してパラメータ調整を行います。
３）統計計算（良品の定義）に使用する良品の画像枚数
検査レシピ作成用に選択した良品画像の一部を良品の統計量（各画素の明暗の平均値と標準偏差）を計算するために使用します。ここでは8枚使用することにしました。
StaVaTesterでは、良品に類似しているか類似していないかを基準にして検査するため、不良品の定義は必要ありません。
４）良否比
検査レシピ作成に使用した良品の中の最小類似度と不良品画像の中の最大類似度の比を良否比としています。ここでは、10としました。
５）判定閾値
良否を判定するための閾値です。検査ワークの類似度がこの値以上であればOK、この値より小さければNGと判定することになります。ここでは、0.3としました。
