検査装置及びその検査装置における見直し時期の判定方法
【課題】 検査装置において特徴量演算の有効性を監視し、有効性の劣化を通知することで判定条件の再検討時期を自動通知し、判定条件見直しに要する作業量を削減することができる検査装置を提供すること
【解決手段】 検査対象物から発せられた音もしくは振動に基づく波形データを取得する入力部２１と、その取得した波形データから特徴量値を求める特徴量演算部２２と、その求めた特徴量値と閾値を比較し製品の良否判定を行なう良否判定部２３とを備え、特徴量演算部で求めた特徴量値と、良否判定部で求めた良否判定結果の少なくとも一方を時系列データとして保持し、その時系列データに基づく値（平均，分散等）を求める時系列データ演算部２４ａと、その基づく値とあらかじめ設定された設定値とを比較し、変化の有無を判断する時系列データ変化検出部２４ｂと、を備え、その比較結果から変動許容範囲を超えた場合に、特徴量の演算方法と、閾値の少なくとも一方の見直し時期であると判断し通知するようにした。
【解決手段】 検査対象物から発せられた音もしくは振動に基づく波形データを取得する入力部２１と、その取得した波形データから特徴量値を求める特徴量演算部２２と、その求めた特徴量値と閾値を比較し製品の良否判定を行なう良否判定部２３とを備え、特徴量演算部で求めた特徴量値と、良否判定部で求めた良否判定結果の少なくとも一方を時系列データとして保持し、その時系列データに基づく値（平均，分散等）を求める時系列データ演算部２４ａと、その基づく値とあらかじめ設定された設定値とを比較し、変化の有無を判断する時系列データ変化検出部２４ｂと、を備え、その比較結果から変動許容範囲を超えた場合に、特徴量の演算方法と、閾値の少なくとも一方の見直し時期であると判断し通知するようにした。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、検査対象物から発生する音や振動などの波形データに基づいて検査対象物の良品／不良品を判断する検査装置及びその検査装置における見直し時期の判定方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
製品の良否判定を行なう検査装置の１つとして、たとえば特許文献１に開示された「異常判定方法および装置」に関する発明のように、駆動部がある製品を実際に動作させ当該製品のから発生する音や、当該製品の振動に基づいて判定を行なう技術がある。
【０００３】
この検査装置は、製品の振動や製品から発する音等の波形データを取得し、その取得した波形データを特徴量化し、得られた特徴量値に対して閾値判定を行うことで実施されている。この特徴量化処理は、ＦＦＴなどの周波数領域での演算を行なったり、振幅などの時間領域での演算を行なったりすることで、複数の特徴量値を算出する。
【０００４】
ところで、算出される特徴量値は、演算対象が複数の波形データであったり１つの波形データであったりしても、演算対象部位を複数に分割してそれぞれの部位に対して演算を行ない、特徴量演算方法が複数あった場合には、組み合わせによりさらに膨大な量となる。この膨大な数の特徴量値より有効なものを選定するには、例えば、良品データから得られた特徴量値と不良品データから得られた特徴量値の分布より、統計演算もしくは散布図などでグラフ化して決定する。また選定された特徴量値に対する閾値の決定も良品・不良品の分布より統計演算により仮決定した後、実際のデータに対して適用させてみたシミュレーション結果から誤判定結果の発生度合いによって決定される。また、良品のみあるいは不良品のみといった一方のグループのデータに基づいて、使用する特徴量や特徴量値に対する閾値の決定を行なうこともある。
【０００５】
このようにして選定された特徴量演算方法と閾値は検査装置に判定ルールとして設定される。そして、検査装置では、設定された特徴量演算方法に従い特徴量値を算出して良否判定を行なうと共に、特徴量値と良否判定結果を製品の検査結果として記録する。
【０００６】
検査装置に設定された判定ルールは、適当なタイミングで修正する必要がある。すなわち、設計変更等により検査対象の製品の品質が変化した場合、今まで使用していた特徴量演算方法や閾値が適切でなくなることがあるからである。一方、検査装置と、判定ルールを作成する機器では必要とされるコンピュータの性能が異なることや、検査は２４時間連続稼働することなどから、通常は別のコンピュータで構成され、両者をネットワークを介して接続する。
【０００７】
そこで、従来は、定期的に判定ルールを作成する機器で検査装置に実装されている特徴量と閾値の有効性をチェックし、必要であれば特徴量の演算方法や閾値を変更して検査装置へフィードバックしている。
【特許文献１】特許３４８４６６５：異常判定方法および装置
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
定期的に判定ルールの有効性のチェックを実施しているため、仮に設定された特徴量演算方法や閾値の設定ルールが、監視している製品の良否判定に対して未だ有効な場合でも有効性のチェック作業を行なうことになり、作業性が悪い。しかも、そのチェック作業量は最初に特徴量演算方法の選定と閾値を決定した作業量と同等の工数が発生するため、無用なチェック作業の実施は可及的に抑制したいという要求がある。
【０００９】
一方、従来の特徴量演算の有効性は、判定結果の誤判定率により判断されている。その結果、設計変更などにより、特徴量値がバラツキなく大きな値を出力するようになったような場合には誤判定率には変化が無いため、本来閾値の調整が必要なところ、それに気がつかずに見逃されて設定ルールの調整が行なえないおそれがある。
【００１０】
本発明は上記課題に鑑みて、検査装置において特徴量演算の有効性を監視し、有効性の劣化を通知することで判定条件の再検討時期を自動通知し、判定条件見直しに要する作業量を削減することができる検査装置及びその検査装置における見直し時期の判定方法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】
【００１１】
この発明による検査装置は、（１）検査対象物から発せられた音もしくは振動に基づく波形データを取得する手段と、その取得した波形データに対し、予め設定された演算方法により特徴量値を求める特徴量演算手段と、その特徴量算出手段で求めた特徴量値を予め設定された閾値と比較し製品の良否判定を行なう判定手段と、良否判定結果を出力する出力手段と、を備えた検査装置において、前記特徴量演算部で求めた特徴量値と、前記特徴量演算部で求めた特徴量値と、判定手段で求めた良否判定結果の少なくとも一方についての時系列データに基づく値を算出する時系列データ演算手段と、その時系列データ演算手段で求めた時系列データに基づく値と、あらかじめ設定された設定値とを比較する比較手段と、その比較手段の比較結果から設定値を超えた場合に、特徴量の演算方法と、閾値の少なくとも一方の見直し時期であると判断し通知する通知部と、を備えた。比較手段は、実施形態では時系列データ変化検出部２４ｂに対応する。この発明では、見直し時期が来たことを通知することができる。これにより、演算方法や閾値が有効に機能している間は見直し処理をしないで済むので、無駄なチェックを行なうことを可及的に抑制できる。
【００１２】
（２）通知部を介して通知する情報は、見直し時期であることに加え、見直す対象も含むようにするよい。見直す対象は、比較部で設定値を超えたと判定された特徴量値を算出するための演算方法や、その特徴量値の比較基準となる閾値とすることができる。
【００１３】
（３）時系列データに基づく値は、特徴量値の平均，分散，偏り，尖り度のいずれかを含むものとする。これらは１または複数の任意の組み合わせにより実施できる。図３に示すフローチャートでは、平均と分散を用いた例を示しているが、それ以外の組み合わせ或いはいずれかを単独で使用することができる。
【００１４】
（４）前記時系列データに基づく値は特徴量の分散を含み、算出された分散が予め設定された分散の変動許容範囲を超えて変化した場合に特徴量値を求める演算方法の見直し時期であると判断するようにできる。
【００１５】
（５）時系列データに基づく値は特徴量の平均と分散の両方を含み、算出された分散の変化が変動許容範囲内であって、算出された平均が予め設定された平均の変動許容範囲を超えて変化した場合に、閾値の見直し時期であると判断するようにできる。
【００１６】
（６）時系列データに基づく値は、良否判定結果の一定期間ごとの良品／不良品の比率であり、その比率が変動許容範囲を超えた場合に見直し時期であると判断するようにできる。
【００１７】
上記の（３）から（６）の発明によれば、見直し時期に来たことに加え、どの点を見直せばよいかについての情報も併せてくるので、チェック処理に要する労力が軽減され、短期間で見直しを行なうことができる。
【００１８】
本発明に係る検査装置における見直し時期の判定方法は、（７）検査対象物から発せられた音もしくは振動に基づく波形データを取得する手段と、その取得した波形データに対し、予め設定された演算方法により特徴量値を求める特徴量演算手段と、その特徴量算出手段で求めた特徴量値を予め設定された閾値と比較し製品の良否判定を行なう判定手段と、良否判定結果を出力する出力手段と、を備えた検査装置における見直し時期の判定方法であって、前記特徴量演算部で求めた特徴量値と、判定手段で求めた良否判定結果の少なくとも一方についての時系列データに基づく値を算出する処理と、その求めた時系列データに基づく値と、あらかじめ設定された設定値とを比較する比較処理と、その比較処理をして得られた比較結果が設定値を超えた場合に、特徴量の演算方法と、閾値の少なくとも一方の見直し時期がきたと判断して通知する処理、を実行するようにした。
【発明の効果】
【００１９】
本発明は、検査対象物の良否判定において設定された特徴量演算方法や閾値についての見直しが必要な時期を自動的に得ることができ、定期的に実施していた特徴量演算方法および閾値の見直し工数を削減することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
図１は、検査装置の一実施形態を示している。検査装置１０は、振動センサやマイクロフォン等のセンサ１からの入力信号を受け取り、良否判定をする。この検査装置１０は、入力側にＡＤ変換部１１を備え、そこにおいて入力されてきたアナログ波形データを、デジタルの波形データに変換する。
【００２１】
この波形データは、ＣＰＵ１２に取り込まれ、記憶手段１５に格納された判定ルールに従い良否判定がされると共に、その判定結が通知部１４に出力される。この通知部１４は、検査装置１０を構成するコンピュータのモニタであったり、電子メール通信その他の通信機能であったりする。また、記憶手段１５に格納された特徴量演算方法や閾値などの判定ルールは、判定処理の開始に先立ちＣＰＵ１２に読み出される。
【００２２】
更に、ＣＰＵ１２は、収集した波形データや求めた特徴量値並びに判定結果を、データ蓄積装置１３に格納する。この検査装置は、パーソナルコンピュータに必要なアプリケーションプログラム（ソフトウェア）をインストールすることで実現される。また、記憶手段１５やデータ蓄積装置１３は、パーソナルコンピュータが保有するメモリ，各種の記憶装置を用いることができる。もちろん、外付けの記憶装置を利用しても良い。
【００２３】
ＣＰＵ１２は、図２に示すようなソフトウェア（アプリケーションプログラム）を備えている。ＣＰＵ１２は、波形データ入力部２１と、特徴量演算部２２と、良否判定部２３と、時系列データ算出部２４と、を備えている。波形データ入力部２１は、ＡＤ変換部１１から与えられるデジタルの波形データを取得し、次段の特徴量演算部２２に渡すものである。ＡＤ変換部１１からは、時々刻々とサンプリングされたデジタル値が出力されるため、波形データ入力部２１は、その時々刻々と出力されるデジタル値を時系列に記憶保持することで、波形データを取得する。
【００２４】
特徴量演算部２２は、特徴量演算処理部２２ａと、特徴量演算方法記憶部２２ｂを備える。特徴量演算方法記憶部２２ｂは、ＦＦＴなどの周波数領域での演算や、振幅などの時間領域での演算などの良否判定を行なう際に使用する特徴量演算方法を記憶保持するものである。特徴量演算処理部２２ａは、その特徴量演算方法記憶部２２ｂに格納されたアルゴリズムに従い、与えられた波形データに対して特徴量演算処理を実行し、特徴量値を求めるものである。
【００２５】
良否判定部２３は、閾値判定処理部２３ａと、閾値記憶部２３ｂと、を備える。閾値記憶部２３ｂは、特徴量演算部２２にて求められる各種の特徴量値についての比較基準となる閾値を記憶保持する。閾値判定処理部２３ａは、特徴量演算部２２から与えられた各種の特徴量値に対し、それぞれ対応する閾値（閾値記憶部２３ｂから読み出す）と比較し、良否判定を行なう。
【００２６】
これら各記憶部２２ｂ，２３ｂに格納される特徴量演算方法や閾値の設定ルールは、外部の設定ルール作成装置により作成され、本検査装置１０にダウンロードされる。上記の特徴量演算処理をし、良否判定を行なうアルゴリズムは、上述したものに限られることなく、各種のものを適用することができる。
【００２７】
時系列データ算出部２４は、時系列データ演算部２４ａと時系列データ変化検出部２４ｂと、を備えている。時系列データ演算部２４ａは、予め設定された複数の特徴量演算方法毎に予め設定された期間（時間或いは検査数）における特徴量値の平均と分散並びに良品／不良品の比率を算出する。
【００２８】
時系列データ変化検出部２４ｂは、時系列データ演算部２４ａで算出した各特徴量値の平均並びに分散と、それに対応する平均に対する基準値並びに分散の基準値とを比較し、その比較結果が一定の範囲（設定値：変動許容範囲）内であるか否かの判定を行なう。比較は、例えば基準値との差分や比率などの単純な四則演算により求めた値が一定の範囲内か否かを判断することにより行なえるし、それ以外の方法も採れる。さらに、時系列データ変化検出部２４ｂは、良品／不良品の比率が過去の比率と比べて一定量以上変化を検出したか否かを判断する。
【００２９】
時系列データ算出部２４（時系列データ変化検出部２４ｂ）は、比較処理した結果、所定の範囲（変動許容範囲）を超えたものが検出された場合もしくは、良品／不良品の比率に変化を検出した場合に、特徴量演算方法、閾値、もしくは特徴量演算方法と閾値の両方の見直し時期であると判断する。
【００３０】
係る時系列データ算出部２４の機能は、図３に示すフローチャートを実行するものである。図において、処理ステップＳ１，Ｓ４，Ｓ７の各算出処理が時系列データ演算部２４ａの機能であり、他の処理ステップが時系列データ変化検出部２４ｂの機能である。
【００３１】
通知部は、見直し時期と判断された場合に、予め設定された通知先（表示装置，電子メール等）にその旨を通知する。このとき、どの分岐判断に基づく通知か、すなわち、平均が変動許容範囲を超えたのか、分散が変動許容範囲を超えたのか、あるいは比率の変化があったのか、並びにどの特徴量について変動許容範囲が越えたかをあわせて通知する。これにより、ユーザは見直し対象の特徴量（特徴量演算方法，閾値）を知ることができ、見直し処理が短時間で行なえる。
【００３２】
図４は、時系列変化の一例を示している。各図において求めた特徴量値が閾値以上の場合に不良と判断するものである。図４（ａ）は、特徴量値のバラツキ度合いは同じだが、値が大きくなった場合を示している。この例の場合、バラツキなく大きな値が出力されるようになったため、分散の基準値は超えないものの平均の基準値を超えることになる（分岐判断Ｓ２でＹｅｓ）。これに伴い閾値の値を変更するか（閾値を大きくするか）の再検討が必要となる。
【００３３】
図４（ｂ）は、図４（ａ）とは逆に特徴量値のバラツキ度合いは同じだが、値が小さくなった場合を示している。この場合、バラツキなく小さな値が出力されるようになったため、分散の基準値は超えないものの平均の基準値を超える（変動量が大きい）ことになる（分岐判断Ｓ２でＹｅｓ）。これに伴い閾値の値を変更するか（閾値を小さくするか）の再検討が必要となる。
【００３４】
図４（ｃ）は、特徴量値のバラツキ度合いが大きくなった場合を示している（分岐判断Ｓ５がＹｅｓ）。この場合、品質バラツキが発生し始めたことが考えられ、このような特徴量演算方法を判定ルールとして採用してよいか再検討が必要となる。
【００３５】
図（ｄ）は、図４（ｃ）とは逆に特徴量値のバラツキ度合いが小さくなった場合を示している。この場合、品質バラツキが発生しなくなり、閾値以下で安定した値となった特徴量であり、良品／不良品を識別する特徴量として適切でなくなったものが考えられる。このような特徴量演算方法を判定ルールとして監視し続ける必要があるか再検討が必要となる。
【００３６】
上記の（ａ）〜（ｄ）のいずれのタイプかを判断し、再検討すべき内容を合わせて通知する機能を付加するとなお良い。
【００３７】
上記の実施形態では、時系列データとして平均と分散を用いたが、一方のみを用いるようにしても良いし、他の要素を用いることもできる。他の要素としては、例えば、偏りや尖り度等がある。
【００３８】
本実施形態において、上記の時系列データに基づく見直しの可否の判定処理は、予め設定された検査件数もしくは期間で行なうことができる。もちろん、任意のタイミングで見直しの可否について判定することを妨げない。
【図面の簡単な説明】
【００３９】
【図１】本発明の好適な実施形態である検査装置の一例を示す図である。
【図２】ＣＰＵで実現されるソフトウェア構成図の一例である。
【図３】ＣＰＵの機能を示すフローチャートであれる。
【図４】時系列データの状態と見直し対象の関係を示す図である。
【符号の説明】
【００４０】
１０ 検査装置
１１ Ａ／Ｄ変換部
１２ ＣＰＵ
１３ データ蓄積部
１４ 通知部
１５ 記憶部
２１ 波形データ入力部
２２ 特徴量演算部
２３ 良否判定部
２４ 時系列データ算出部
【技術分野】
【０００１】
この発明は、検査対象物から発生する音や振動などの波形データに基づいて検査対象物の良品／不良品を判断する検査装置及びその検査装置における見直し時期の判定方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
製品の良否判定を行なう検査装置の１つとして、たとえば特許文献１に開示された「異常判定方法および装置」に関する発明のように、駆動部がある製品を実際に動作させ当該製品のから発生する音や、当該製品の振動に基づいて判定を行なう技術がある。
【０００３】
この検査装置は、製品の振動や製品から発する音等の波形データを取得し、その取得した波形データを特徴量化し、得られた特徴量値に対して閾値判定を行うことで実施されている。この特徴量化処理は、ＦＦＴなどの周波数領域での演算を行なったり、振幅などの時間領域での演算を行なったりすることで、複数の特徴量値を算出する。
【０００４】
ところで、算出される特徴量値は、演算対象が複数の波形データであったり１つの波形データであったりしても、演算対象部位を複数に分割してそれぞれの部位に対して演算を行ない、特徴量演算方法が複数あった場合には、組み合わせによりさらに膨大な量となる。この膨大な数の特徴量値より有効なものを選定するには、例えば、良品データから得られた特徴量値と不良品データから得られた特徴量値の分布より、統計演算もしくは散布図などでグラフ化して決定する。また選定された特徴量値に対する閾値の決定も良品・不良品の分布より統計演算により仮決定した後、実際のデータに対して適用させてみたシミュレーション結果から誤判定結果の発生度合いによって決定される。また、良品のみあるいは不良品のみといった一方のグループのデータに基づいて、使用する特徴量や特徴量値に対する閾値の決定を行なうこともある。
【０００５】
このようにして選定された特徴量演算方法と閾値は検査装置に判定ルールとして設定される。そして、検査装置では、設定された特徴量演算方法に従い特徴量値を算出して良否判定を行なうと共に、特徴量値と良否判定結果を製品の検査結果として記録する。
【０００６】
検査装置に設定された判定ルールは、適当なタイミングで修正する必要がある。すなわち、設計変更等により検査対象の製品の品質が変化した場合、今まで使用していた特徴量演算方法や閾値が適切でなくなることがあるからである。一方、検査装置と、判定ルールを作成する機器では必要とされるコンピュータの性能が異なることや、検査は２４時間連続稼働することなどから、通常は別のコンピュータで構成され、両者をネットワークを介して接続する。
【０００７】
そこで、従来は、定期的に判定ルールを作成する機器で検査装置に実装されている特徴量と閾値の有効性をチェックし、必要であれば特徴量の演算方法や閾値を変更して検査装置へフィードバックしている。
【特許文献１】特許３４８４６６５：異常判定方法および装置
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
定期的に判定ルールの有効性のチェックを実施しているため、仮に設定された特徴量演算方法や閾値の設定ルールが、監視している製品の良否判定に対して未だ有効な場合でも有効性のチェック作業を行なうことになり、作業性が悪い。しかも、そのチェック作業量は最初に特徴量演算方法の選定と閾値を決定した作業量と同等の工数が発生するため、無用なチェック作業の実施は可及的に抑制したいという要求がある。
【０００９】
一方、従来の特徴量演算の有効性は、判定結果の誤判定率により判断されている。その結果、設計変更などにより、特徴量値がバラツキなく大きな値を出力するようになったような場合には誤判定率には変化が無いため、本来閾値の調整が必要なところ、それに気がつかずに見逃されて設定ルールの調整が行なえないおそれがある。
【００１０】
本発明は上記課題に鑑みて、検査装置において特徴量演算の有効性を監視し、有効性の劣化を通知することで判定条件の再検討時期を自動通知し、判定条件見直しに要する作業量を削減することができる検査装置及びその検査装置における見直し時期の判定方法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】
【００１１】
この発明による検査装置は、（１）検査対象物から発せられた音もしくは振動に基づく波形データを取得する手段と、その取得した波形データに対し、予め設定された演算方法により特徴量値を求める特徴量演算手段と、その特徴量算出手段で求めた特徴量値を予め設定された閾値と比較し製品の良否判定を行なう判定手段と、良否判定結果を出力する出力手段と、を備えた検査装置において、前記特徴量演算部で求めた特徴量値と、前記特徴量演算部で求めた特徴量値と、判定手段で求めた良否判定結果の少なくとも一方についての時系列データに基づく値を算出する時系列データ演算手段と、その時系列データ演算手段で求めた時系列データに基づく値と、あらかじめ設定された設定値とを比較する比較手段と、その比較手段の比較結果から設定値を超えた場合に、特徴量の演算方法と、閾値の少なくとも一方の見直し時期であると判断し通知する通知部と、を備えた。比較手段は、実施形態では時系列データ変化検出部２４ｂに対応する。この発明では、見直し時期が来たことを通知することができる。これにより、演算方法や閾値が有効に機能している間は見直し処理をしないで済むので、無駄なチェックを行なうことを可及的に抑制できる。
【００１２】
（２）通知部を介して通知する情報は、見直し時期であることに加え、見直す対象も含むようにするよい。見直す対象は、比較部で設定値を超えたと判定された特徴量値を算出するための演算方法や、その特徴量値の比較基準となる閾値とすることができる。
【００１３】
（３）時系列データに基づく値は、特徴量値の平均，分散，偏り，尖り度のいずれかを含むものとする。これらは１または複数の任意の組み合わせにより実施できる。図３に示すフローチャートでは、平均と分散を用いた例を示しているが、それ以外の組み合わせ或いはいずれかを単独で使用することができる。
【００１４】
（４）前記時系列データに基づく値は特徴量の分散を含み、算出された分散が予め設定された分散の変動許容範囲を超えて変化した場合に特徴量値を求める演算方法の見直し時期であると判断するようにできる。
【００１５】
（５）時系列データに基づく値は特徴量の平均と分散の両方を含み、算出された分散の変化が変動許容範囲内であって、算出された平均が予め設定された平均の変動許容範囲を超えて変化した場合に、閾値の見直し時期であると判断するようにできる。
【００１６】
（６）時系列データに基づく値は、良否判定結果の一定期間ごとの良品／不良品の比率であり、その比率が変動許容範囲を超えた場合に見直し時期であると判断するようにできる。
【００１７】
上記の（３）から（６）の発明によれば、見直し時期に来たことに加え、どの点を見直せばよいかについての情報も併せてくるので、チェック処理に要する労力が軽減され、短期間で見直しを行なうことができる。
【００１８】
本発明に係る検査装置における見直し時期の判定方法は、（７）検査対象物から発せられた音もしくは振動に基づく波形データを取得する手段と、その取得した波形データに対し、予め設定された演算方法により特徴量値を求める特徴量演算手段と、その特徴量算出手段で求めた特徴量値を予め設定された閾値と比較し製品の良否判定を行なう判定手段と、良否判定結果を出力する出力手段と、を備えた検査装置における見直し時期の判定方法であって、前記特徴量演算部で求めた特徴量値と、判定手段で求めた良否判定結果の少なくとも一方についての時系列データに基づく値を算出する処理と、その求めた時系列データに基づく値と、あらかじめ設定された設定値とを比較する比較処理と、その比較処理をして得られた比較結果が設定値を超えた場合に、特徴量の演算方法と、閾値の少なくとも一方の見直し時期がきたと判断して通知する処理、を実行するようにした。
【発明の効果】
【００１９】
本発明は、検査対象物の良否判定において設定された特徴量演算方法や閾値についての見直しが必要な時期を自動的に得ることができ、定期的に実施していた特徴量演算方法および閾値の見直し工数を削減することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
図１は、検査装置の一実施形態を示している。検査装置１０は、振動センサやマイクロフォン等のセンサ１からの入力信号を受け取り、良否判定をする。この検査装置１０は、入力側にＡＤ変換部１１を備え、そこにおいて入力されてきたアナログ波形データを、デジタルの波形データに変換する。
【００２１】
この波形データは、ＣＰＵ１２に取り込まれ、記憶手段１５に格納された判定ルールに従い良否判定がされると共に、その判定結が通知部１４に出力される。この通知部１４は、検査装置１０を構成するコンピュータのモニタであったり、電子メール通信その他の通信機能であったりする。また、記憶手段１５に格納された特徴量演算方法や閾値などの判定ルールは、判定処理の開始に先立ちＣＰＵ１２に読み出される。
【００２２】
更に、ＣＰＵ１２は、収集した波形データや求めた特徴量値並びに判定結果を、データ蓄積装置１３に格納する。この検査装置は、パーソナルコンピュータに必要なアプリケーションプログラム（ソフトウェア）をインストールすることで実現される。また、記憶手段１５やデータ蓄積装置１３は、パーソナルコンピュータが保有するメモリ，各種の記憶装置を用いることができる。もちろん、外付けの記憶装置を利用しても良い。
【００２３】
ＣＰＵ１２は、図２に示すようなソフトウェア（アプリケーションプログラム）を備えている。ＣＰＵ１２は、波形データ入力部２１と、特徴量演算部２２と、良否判定部２３と、時系列データ算出部２４と、を備えている。波形データ入力部２１は、ＡＤ変換部１１から与えられるデジタルの波形データを取得し、次段の特徴量演算部２２に渡すものである。ＡＤ変換部１１からは、時々刻々とサンプリングされたデジタル値が出力されるため、波形データ入力部２１は、その時々刻々と出力されるデジタル値を時系列に記憶保持することで、波形データを取得する。
【００２４】
特徴量演算部２２は、特徴量演算処理部２２ａと、特徴量演算方法記憶部２２ｂを備える。特徴量演算方法記憶部２２ｂは、ＦＦＴなどの周波数領域での演算や、振幅などの時間領域での演算などの良否判定を行なう際に使用する特徴量演算方法を記憶保持するものである。特徴量演算処理部２２ａは、その特徴量演算方法記憶部２２ｂに格納されたアルゴリズムに従い、与えられた波形データに対して特徴量演算処理を実行し、特徴量値を求めるものである。
【００２５】
良否判定部２３は、閾値判定処理部２３ａと、閾値記憶部２３ｂと、を備える。閾値記憶部２３ｂは、特徴量演算部２２にて求められる各種の特徴量値についての比較基準となる閾値を記憶保持する。閾値判定処理部２３ａは、特徴量演算部２２から与えられた各種の特徴量値に対し、それぞれ対応する閾値（閾値記憶部２３ｂから読み出す）と比較し、良否判定を行なう。
【００２６】
これら各記憶部２２ｂ，２３ｂに格納される特徴量演算方法や閾値の設定ルールは、外部の設定ルール作成装置により作成され、本検査装置１０にダウンロードされる。上記の特徴量演算処理をし、良否判定を行なうアルゴリズムは、上述したものに限られることなく、各種のものを適用することができる。
【００２７】
時系列データ算出部２４は、時系列データ演算部２４ａと時系列データ変化検出部２４ｂと、を備えている。時系列データ演算部２４ａは、予め設定された複数の特徴量演算方法毎に予め設定された期間（時間或いは検査数）における特徴量値の平均と分散並びに良品／不良品の比率を算出する。
【００２８】
時系列データ変化検出部２４ｂは、時系列データ演算部２４ａで算出した各特徴量値の平均並びに分散と、それに対応する平均に対する基準値並びに分散の基準値とを比較し、その比較結果が一定の範囲（設定値：変動許容範囲）内であるか否かの判定を行なう。比較は、例えば基準値との差分や比率などの単純な四則演算により求めた値が一定の範囲内か否かを判断することにより行なえるし、それ以外の方法も採れる。さらに、時系列データ変化検出部２４ｂは、良品／不良品の比率が過去の比率と比べて一定量以上変化を検出したか否かを判断する。
【００２９】
時系列データ算出部２４（時系列データ変化検出部２４ｂ）は、比較処理した結果、所定の範囲（変動許容範囲）を超えたものが検出された場合もしくは、良品／不良品の比率に変化を検出した場合に、特徴量演算方法、閾値、もしくは特徴量演算方法と閾値の両方の見直し時期であると判断する。
【００３０】
係る時系列データ算出部２４の機能は、図３に示すフローチャートを実行するものである。図において、処理ステップＳ１，Ｓ４，Ｓ７の各算出処理が時系列データ演算部２４ａの機能であり、他の処理ステップが時系列データ変化検出部２４ｂの機能である。
【００３１】
通知部は、見直し時期と判断された場合に、予め設定された通知先（表示装置，電子メール等）にその旨を通知する。このとき、どの分岐判断に基づく通知か、すなわち、平均が変動許容範囲を超えたのか、分散が変動許容範囲を超えたのか、あるいは比率の変化があったのか、並びにどの特徴量について変動許容範囲が越えたかをあわせて通知する。これにより、ユーザは見直し対象の特徴量（特徴量演算方法，閾値）を知ることができ、見直し処理が短時間で行なえる。
【００３２】
図４は、時系列変化の一例を示している。各図において求めた特徴量値が閾値以上の場合に不良と判断するものである。図４（ａ）は、特徴量値のバラツキ度合いは同じだが、値が大きくなった場合を示している。この例の場合、バラツキなく大きな値が出力されるようになったため、分散の基準値は超えないものの平均の基準値を超えることになる（分岐判断Ｓ２でＹｅｓ）。これに伴い閾値の値を変更するか（閾値を大きくするか）の再検討が必要となる。
【００３３】
図４（ｂ）は、図４（ａ）とは逆に特徴量値のバラツキ度合いは同じだが、値が小さくなった場合を示している。この場合、バラツキなく小さな値が出力されるようになったため、分散の基準値は超えないものの平均の基準値を超える（変動量が大きい）ことになる（分岐判断Ｓ２でＹｅｓ）。これに伴い閾値の値を変更するか（閾値を小さくするか）の再検討が必要となる。
【００３４】
図４（ｃ）は、特徴量値のバラツキ度合いが大きくなった場合を示している（分岐判断Ｓ５がＹｅｓ）。この場合、品質バラツキが発生し始めたことが考えられ、このような特徴量演算方法を判定ルールとして採用してよいか再検討が必要となる。
【００３５】
図（ｄ）は、図４（ｃ）とは逆に特徴量値のバラツキ度合いが小さくなった場合を示している。この場合、品質バラツキが発生しなくなり、閾値以下で安定した値となった特徴量であり、良品／不良品を識別する特徴量として適切でなくなったものが考えられる。このような特徴量演算方法を判定ルールとして監視し続ける必要があるか再検討が必要となる。
【００３６】
上記の（ａ）〜（ｄ）のいずれのタイプかを判断し、再検討すべき内容を合わせて通知する機能を付加するとなお良い。
【００３７】
上記の実施形態では、時系列データとして平均と分散を用いたが、一方のみを用いるようにしても良いし、他の要素を用いることもできる。他の要素としては、例えば、偏りや尖り度等がある。
【００３８】
本実施形態において、上記の時系列データに基づく見直しの可否の判定処理は、予め設定された検査件数もしくは期間で行なうことができる。もちろん、任意のタイミングで見直しの可否について判定することを妨げない。
【図面の簡単な説明】
【００３９】
【図１】本発明の好適な実施形態である検査装置の一例を示す図である。
【図２】ＣＰＵで実現されるソフトウェア構成図の一例である。
【図３】ＣＰＵの機能を示すフローチャートであれる。
【図４】時系列データの状態と見直し対象の関係を示す図である。
【符号の説明】
【００４０】
１０ 検査装置
１１ Ａ／Ｄ変換部
１２ ＣＰＵ
１３ データ蓄積部
１４ 通知部
１５ 記憶部
２１ 波形データ入力部
２２ 特徴量演算部
２３ 良否判定部
２４ 時系列データ算出部
【特許請求の範囲】
【請求項１】
検査対象物から発せられた音もしくは振動に基づく波形データを取得する手段と、
その取得した波形データに対し、予め設定された演算方法により特徴量値を求める特徴量演算手段と、
その特徴量算出手段で求めた特徴量値を予め設定された閾値と比較し製品の良否判定を行なう判定手段と、
良否判定結果を出力する出力手段と、を備えた検査装置において、
前記特徴量演算部で求めた特徴量値と、判定手段で求めた良否判定結果の少なくとも一方についての時系列データに基づく値を算出する時系列データ演算手段と、
その時系列データ演算手段で求めた時系列データに基づく値と、あらかじめ設定された設定値とを比較する比較手段と、
その比較部の比較結果から設定値を超えた場合に、特徴量の演算方法と、閾値の少なくとも一方の見直し時期であると判断し通知する通知手段と、
を備えた検査装置。
【請求項２】
前記通知手段を介して通知する情報は、前記見直し時期であることに加え、見直す対象も含むことを特徴とする請求項１に記載の検査装置。
【請求項３】
前記時系列データに基づく値は、特徴量値の平均，分散，偏り，尖り度のいずれかを含むものであることを特徴とする請求項１または２に記載の検査装置。
【請求項４】
前記時系列データに基づく値は特徴量の分散を含み、
算出された分散が予め設定された分散の変動許容範囲を超えて変化した場合に特徴量値を求める演算方法の見直し時期であると判断する請求項１または２に記載の検査装置。
【請求項５】
前記時系列データに基づく値は特徴量の平均と分散の両方を含み、
算出された分散の変化が変動許容範囲内であって、算出された平均が予め設定された平均の変動許容範囲を超えて変化した場合に、閾値の見直し時期であると判断する請求項１または２に記載の検査装置。
【請求項６】
前記時系列データに基づく値は、良否判定結果の一定期間ごとの良品／不良品の比率であり、
その比率が変動許容範囲を超えた場合に見直し時期であると判断する請求項１に記載の検査装置。
【請求項７】
検査対象物から発せられた音もしくは振動に基づく波形データを取得する手段と、
その取得した波形データに対し、予め設定された演算方法により特徴量値を求める特徴量演算手段と、
その特徴量算出手段で求めた特徴量値を予め設定された閾値と比較し製品の良否判定を行なう判定手段と、
良否判定結果を出力する出力手段と、を備えた検査装置における見直し時期の判定方法であって、
前記特徴量演算部で求めた特徴量値と、判定手段で求めた良否判定結果の少なくとも一方についての時系列データに基づく値を算出する処理と、
その求めた時系列データに基づく値と、あらかじめ設定された設定値とを比較する比較処理と、
その比較処理をして得られた比較結果が設定値を超えた場合に、特徴量の演算方法と、閾値の少なくとも一方の見直し時期がきたと判断して通知する処理、
を実行することを特徴とする検査装置における見直し時期の判定方法。
【請求項１】
検査対象物から発せられた音もしくは振動に基づく波形データを取得する手段と、
その取得した波形データに対し、予め設定された演算方法により特徴量値を求める特徴量演算手段と、
その特徴量算出手段で求めた特徴量値を予め設定された閾値と比較し製品の良否判定を行なう判定手段と、
良否判定結果を出力する出力手段と、を備えた検査装置において、
前記特徴量演算部で求めた特徴量値と、判定手段で求めた良否判定結果の少なくとも一方についての時系列データに基づく値を算出する時系列データ演算手段と、
その時系列データ演算手段で求めた時系列データに基づく値と、あらかじめ設定された設定値とを比較する比較手段と、
その比較部の比較結果から設定値を超えた場合に、特徴量の演算方法と、閾値の少なくとも一方の見直し時期であると判断し通知する通知手段と、
を備えた検査装置。
【請求項２】
前記通知手段を介して通知する情報は、前記見直し時期であることに加え、見直す対象も含むことを特徴とする請求項１に記載の検査装置。
【請求項３】
前記時系列データに基づく値は、特徴量値の平均，分散，偏り，尖り度のいずれかを含むものであることを特徴とする請求項１または２に記載の検査装置。
【請求項４】
前記時系列データに基づく値は特徴量の分散を含み、
算出された分散が予め設定された分散の変動許容範囲を超えて変化した場合に特徴量値を求める演算方法の見直し時期であると判断する請求項１または２に記載の検査装置。
【請求項５】
前記時系列データに基づく値は特徴量の平均と分散の両方を含み、
算出された分散の変化が変動許容範囲内であって、算出された平均が予め設定された平均の変動許容範囲を超えて変化した場合に、閾値の見直し時期であると判断する請求項１または２に記載の検査装置。
【請求項６】
前記時系列データに基づく値は、良否判定結果の一定期間ごとの良品／不良品の比率であり、
その比率が変動許容範囲を超えた場合に見直し時期であると判断する請求項１に記載の検査装置。
【請求項７】
検査対象物から発せられた音もしくは振動に基づく波形データを取得する手段と、
その取得した波形データに対し、予め設定された演算方法により特徴量値を求める特徴量演算手段と、
その特徴量算出手段で求めた特徴量値を予め設定された閾値と比較し製品の良否判定を行なう判定手段と、
良否判定結果を出力する出力手段と、を備えた検査装置における見直し時期の判定方法であって、
前記特徴量演算部で求めた特徴量値と、判定手段で求めた良否判定結果の少なくとも一方についての時系列データに基づく値を算出する処理と、
その求めた時系列データに基づく値と、あらかじめ設定された設定値とを比較する比較処理と、
その比較処理をして得られた比較結果が設定値を超えた場合に、特徴量の演算方法と、閾値の少なくとも一方の見直し時期がきたと判断して通知する処理、
を実行することを特徴とする検査装置における見直し時期の判定方法。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図２】
【図３】
【図４】
【公開番号】特開２００８−２２４５１９（Ｐ２００８−２２４５１９Ａ）
【公開日】平成２０年９月２５日（２００８．９．２５）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００７−６５２３８（Ｐ２００７−６５２３８）
【出願日】平成１９年３月１４日（２００７．３．１４）
【出願人】（０００００２９４５）オムロン株式会社 (3,542)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２０年９月２５日（２００８．９．２５）
【国際特許分類】
【出願日】平成１９年３月１４日（２００７．３．１４）
【出願人】（０００００２９４５）オムロン株式会社 (3,542)
【Ｆターム（参考）】
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