製品の品質検査における良否判定方法
【課題】従来の良否判定方法では検出できなかった微小な現象として現れる不良を捉えて、より精度良く製品の良否を判定することができる製品の良否判定方法を提供する。
【解決手段】品質検査対象のＡ／Ｔアッシー１１について、測定項目（１）〜（６）を測定し、測定項目ごとに測定値の良否を判定する複数の工程と、選択した二以上の測定項目（１）（２）（特性量Ａ・Ｂ）について、良品群における特性量Ａ・Ｂの組合せに係るマハラノビス平方距離（良品ＭＤ値）を算出して、良品ＭＤ値の正規分布に基づいて、特性量Ａ・Ｂの組合せに係る判定閾値（良品ＭＤ値の正規分布における３σを示す楕円）を算出する工程と、検査対象のＡ／Ｔアッシー１１に係る特性量Ａ・Ｂの組合せに係る特性量たるＭＤ値（検査対象ＭＤ値）を算出する工程と、特性量Ａ・Ｂの組合せに係る特性量の判定閾値に基づいて、検査対象ＭＤ値の良否を判定する工程と、を備える。
【解決手段】品質検査対象のＡ／Ｔアッシー１１について、測定項目（１）〜（６）を測定し、測定項目ごとに測定値の良否を判定する複数の工程と、選択した二以上の測定項目（１）（２）（特性量Ａ・Ｂ）について、良品群における特性量Ａ・Ｂの組合せに係るマハラノビス平方距離（良品ＭＤ値）を算出して、良品ＭＤ値の正規分布に基づいて、特性量Ａ・Ｂの組合せに係る判定閾値（良品ＭＤ値の正規分布における３σを示す楕円）を算出する工程と、検査対象のＡ／Ｔアッシー１１に係る特性量Ａ・Ｂの組合せに係る特性量たるＭＤ値（検査対象ＭＤ値）を算出する工程と、特性量Ａ・Ｂの組合せに係る特性量の判定閾値に基づいて、検査対象ＭＤ値の良否を判定する工程と、を備える。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、製品の品質検査における良否判定方法の技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、製品の良否を判定するための品質検査を、所謂テスター装置を用いて行うことが一般的に行われている。従来のテスター装置を用いた品質検査では、検査対象の製品について、不良の判定に有効な測定項目（特性量）を設定するとともに、設定した測定項目をテスター装置によって測定し、各測定項目の測定値が予め設定した基準値（上限閾値および下限閾値）を満たしているか否かによって、製品の良否を判定するのが一般的である。
【０００３】
ここで、従来のテスター装置を用いた品質検査について、図５および図６を用いて説明をする。
図５に示す如く、例えば、ある製品の品質検査において設定された測定項目が特性量Ａ・Ｂの２種類であった場合、特性量Ａの測定値が予め設定しておいた上限閾値および下限閾値の範囲にあるか否かを判定するとともに、特性量Ｂの測定値が予め設定しておいた上限閾値および下限閾値の範囲にあるか否か判定し、設定した特性量ごとにそれぞれ個別に判定するようにしている。
そして、各特性量Ａ・Ｂに対する個別の良否判定で「ＮＧ（不良）」の項目があれば、製品を不良品であると判定し、各特性量Ａ・Ｂに対する個別の良否判定が全て「ＯＫ（良）」であれば、製品を良品であると判定するようにしている。
【０００４】
また、従来のテスター装置による品質検査における上限閾値および下限閾値の設定方法は、図６に示すように、例えば、ある特性量Ａによって検出できる２種類の特定の不良がある場合に、まず、この各不良を有する製品の集合たる不良品群（ア）（イ）から特性量Ａの正規分布を算出する。そして、不良品群（ア）における特性量Ａの正規分布の上限値から特性量Ａの下限閾値を設定し、不良品群（イ）における特性量Ａの下限値から特性量Ａの上限閾値を設定するようにしている。
【０００５】
しかしながら、このような従来の上限閾値および下限閾値の設定方法に基づいて製品の良否判定を行うと、図６中に示す未知の不良を有する製品が存在する可能性のある範囲に包含される製品は全て良品と判断されるため、良品であると判定された製品の中に、未知の不良を有する製品が含まれてしまうという問題があり、上・下限閾値を狭く設定せざるを得なかった。このため従来、良品と不良品の判定精度をより向上させたいというニーズが存在していた。
【０００６】
そこで、このようなニーズに応えるべく、品質検査における良品・不良品の判定精度をより向上させるための技術が種々検討されており、例えば、以下に示す特許文献１にその技術が開示され公知となっている。
特許文献１に示された従来技術では、良品であるエンジンと不良品であるエンジンとから取得した特性量の度数分布から、良品であるエンジンを不良品であると判定する割合である過検出率と、不良品であるエンジンを良品であると判定する割合である見逃し率との実測値を算出する誤判別率実測値計算部と、過検出率と見逃し率との期待値を算出する誤判別率期待値計算部と、閾値の変化に応じた、算出された過検出率および見逃し率の実測値の変化を示すグラフと、算出された過検出率および見逃し率の予測値の変化を示すグラフとを表示する表示制御部とを備える検査装置によって、エンジンから特性量を取得し、この特性量に応じてこのエンジンが良品であるか否かを検査をするようにしている。
これにより、ユーザに対して検査対象物が正常であるか否かを確度よく判定できる閾値を設定するための情報を提供することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００７−１３９６２１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、特許文献１に示された従来技術では、検出しようとする不良が既知であり、かつ、当該不良を検出するのに適した特性量が明確である場合にのみ有効であり、不良を有する製品（不良品群）における特性量を予めデータベースとして登録しておく必要があり、良品および不良品の判定に用いる閾値の設定に多大な工数を要していた。また、未知（想定外）の不良が発生した場合には、良品および不良品の判定が精度良くできない可能性があった。
【０００９】
本発明は、係る現状の問題点を鑑みてなされたものであり、従来の良否判定方法では検出できなかった微小な現象として現れる不良を捉えて、より精度良く製品の良否を判定することができる製品の良否判定方法を提供することを課題としている。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の解決しようとする課題は以上の如くであり、次にこの課題を解決するための手段を説明する。
【００１１】
即ち、請求項１においては、品質検査の対象たる製品について、複数の特性量を測定するとともに、前記複数の特性量の各測定結果に基づいて、特性量ごとに各測定結果の良否を判定する複数の特性量良否判定工程と、前記複数の特性量から選択した二以上の特性量について、良品であることが既知である複数の製品からなる良品群における、前記選択した二以上の特性量の組合せに係るマハラノビス平方距離を算出するとともに、算出した前記マハラノビス平方距離の正規分布に基づいて、前記良品群における前記選択した二以上の特性量の組合せに係る判定閾値を算出する組合せ判定閾値算出工程と、前記品質検査の対象たる製品における前記二以上の特性量の組合せに係るマハラノビス平方距離を算出する組合せ特性量算出工程と、前記組合せに係る判定閾値に基づいて、前記組合せ特性量算出工程における算出結果の良否を判定する組合せ特性量良否判定工程と、を備えるものである。
【発明の効果】
【００１２】
本発明の効果として、以下に示すような効果を奏する。
【００１３】
請求項１においては、未知の不良や、従来検出できなかった微小な現象として現れる不良を検出することが可能になり、製品検査において、良品および不良品の判定をより精度良く行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の一実施例に係る良否判定方法を適用するテスター装置の全体構成を示す模式図。
【図２】テスター装置による特性量の測定結果を示す模式図。
【図３】本発明の一実施例に係る良否判定方法の流れを示すフロー図。
【図４】本発明の一実施例に係る良否判定方法における判定閾値の設定状況を示す模式図。
【図５】従来の良否判定方法の流れを示すフロー図。
【図６】従来の良否判定方法における判定閾値の設定状況を示す模式図。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
次に、発明の実施の形態を説明する。
まず始めに、本発明の一実施例に係る良否判定方法を適用して品質検査を行うことができるテスター装置の全体構成について、図１を用いて説明をする。
【００１６】
図１に示す如く、本発明の一実施例に係る良否判定方法を適用して品質検査を行うことができるテスター装置の一例であるアッシーテスター１は、測定部２、制御部３、動力伝達部９、信号伝達部１０等を備える装置であって、自動車等に搭載される自動変速機（Ａｕｔｏｍａｔｉｃ Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ：Ａ／Ｔ）の主要な構成部品であって複数の部品を組み合わせてなるＡ／Ｔアッシー１１の品質検査を行うためのものである。
【００１７】
測定部２は、Ａ／Ｔアッシー１１の品質検査において設定される測定項目（特性量）の測定に必要な各種センサが接続されている。
例えば、Ａ／Ｔアッシー１１に対する品質検査において設定される測定項目は、シフト位置を「Ｎ」（ニュートラル）から「Ｄ」（ドライブ）へ変更したときにおける（１）反応速度（以下、タイムラグと呼ぶ）、（２）追従性（以下、シフトタイムと呼ぶ）、（３）ピークトルク値、（４）ボトムトルク値、（５）クラッチ係合開始時の油圧、（６）クラッチ係合終了時の油圧や、その他ギヤノイズ音圧等が挙げられる。
このため、アッシーテスター１の測定部２には、測定項目（１）〜（６）等を測定するために必要なトルクセンサ４、油圧センサ５、音圧センサ６等が接続されている。
【００１８】
制御部３は、各センサ４・５・６による測定結果（測定値）に基づいて、各種の演算を行うとともに、演算結果に基づいてＡ／Ｔアッシー１１の品質（製品の完成度）の良否を判定するための演算部７と、演算や判定に必要な各種の条件（例えば、Ａ／Ｔアッシー１１の仕様、閾値、良品群のデータ等）や演算結果を記憶しておくための記憶部８等を備えている。
【００１９】
動力伝達部９は、運転状態におけるＡ／Ｔアッシー１１の挙動を再現するために、模擬的な動力をＡ／Ｔアッシー１１に入力するための部位である。動力伝達部９は、制御部３に接続されており、制御部３からの指令に応じて、模擬的な動力をＡ／Ｔアッシー１１に入力することができる。
【００２０】
また信号伝達部１０は、運転状態におけるＡ／Ｔアッシー１１の挙動を再現するために、模擬的な信号をＡ／Ｔアッシー１１に入力するための部位である。信号伝達部１０は、制御部３に接続されており、制御部３からの模擬的な信号をＡ／Ｔアッシー１１に入力することができる。
【００２１】
尚、本実施例では、テスター装置として、Ａ／Ｔアッシー１１の品質検査に用いるアッシーテスター１を例示して説明を行うが、本発明に係る良否判定方法を適用するテスター装置の種類をアッシーテスターに限定するものではなく、また、テスター装置による検査対象製品をＡ／Ｔアッシーに限定するものでもない。つまり、本発明に係る良否判定方法は、種々の製品に対する品質検査に用いるテスター装置に広く適用することができる。
【００２２】
次に、アッシーテスター１を用いた品質検査の一連の流れについて、図２〜図４を用いて説明をする。
アッシーテスター１を用いた品質検査では、まず、Ａ／Ｔアッシー１１をアッシーテスター１の所定位置に配置するとともに、各センサ４・５・６や各伝達部９・１０等をＡ／Ｔアッシー１１の所定位置に配置あるいは接続等する。
【００２３】
そして、各伝達部９・１０から模擬的な動力および信号をＡ／Ｔアッシー１１に入力して、Ａ／Ｔアッシー１１の運転状態を再現しつつ、測定部２に接続される各センサ４・５・６によって、必要な測定項目を測定する。
そして、制御部３によって、図２に示すような測定結果を取得する。
【００２４】
図２に示す如く、取得した測定結果からは、前述した測定項目（１）〜（６）に係る情報等を取得することができる。
そして、この取得した測定結果の情報（測定値）に基づいて、制御部３の演算部７によって演算を行い、演算結果に基づいて、Ａ／Ｔアッシー１１の品質の良否を判定するようにしている。
また、この演算結果や良否判定結果等は、制御部３の記憶部８に記憶され、記憶部８には良品群のデータ等が蓄積される。
【００２５】
ここで、演算部７による一連の良否判定の流れについて、図３および図４を用いて説明する。
尚、本実施例では、複数の測定項目から２種類の特性量を選択し、この２種類の特性量を組合せて、良否判定を行う場合を例示して説明する。具体的には、Ａ／Ｔアッシー１１の良否判定に必要な測定項目（１）〜（６）のうち、（１）タイムラグ（以下、特性量Ａと呼ぶ）と、（２）シフトタイム（以下、特性量Ｂと呼ぶ）を選択して、良否判定を行う場合を例示する。
尚、本発明に係る良否判定方法において選択する特性量の組合せを限定するものではなく、また、組合せる特性量の数を２種類に限定するものでもない。
【００２６】
（特性量良否判定工程）
図３に示す如く、本発明の一実施例に係る良否判定方法では、演算部７によって、まず特性量Ａ（即ち、（１）タイムラグ）の測定値に係る個別の良否判定が行われる（ＳＴＥＰ−１）。良品か否かの判定は、特性量Ａの測定値が、特性量Ａに対する上限閾値および下限閾値の範囲に包含されるか否かによって判定される。
【００２７】
尚、特性量Ａに対する上限閾値および下限閾値は、Ａ／Ｔアッシー１１に係る不良のうち、特性量Ａにその不良の特徴が現れることが既知である不良を排除するための閾値であり、当該不良を有することが既知である不良品群から算出した特性量Ａの正規分布の上限値および下限値により設定することができる。このようにして設定した閾値の具体例が、図４に示す下限閾値Ｘ１および上限閾値Ｘ２である。
【００２８】
そして、特性量Ａの測定値が、図４に示す下限閾値Ｘ１と上限閾値Ｘ２によって規定される範囲内に包含されていれば、演算部７によって、特性量Ａに係る測定値は「ＯＫ」であると判定され、次なる判定に移行する。
【００２９】
一方、特性量Ａの測定値が、図４に示す下限閾値Ｘ１と上限閾値Ｘ２によって規定される範囲内に包含されていなければ、演算部７によって、特性量Ａに係る測定値は「ＮＧ」であると判定される。そしてこの段階で、演算部７によって、当該Ａ／Ｔアッシー１１を不良品とする最終的な判定がなされる。
【００３０】
図３に示す如く、特性量Ａの測定値に係る個別の良否判定（ＳＴＥＰ−１）が「ＯＫ」であれば、次に演算部７によって、特性量Ｂ（即ち、（２）シフトタイム）の測定値に係る個別の良否判定が行われる（ＳＴＥＰ−２）。良品か否かの判定は、特性量Ｂの測定値が、特性量Ｂに対する上限閾値および下限閾値の範囲に包含されるか否かによって判定される。
【００３１】
尚、特性量Ｂに対する下限閾値および上限閾値は、Ａ／Ｔアッシー１１に係る不良のうち、特性量Ｂにその不良の特徴が現れることが既知である不良を排除するための閾値であり、当該不良を有することが既知である不良品群から算出した特性量Ｂの正規分布の上限値および下限値により設定することができる。
このようにして設定した下限閾値および上限閾値の具体例が、図４に示す下限閾値Ｙ１および上限閾値Ｙ２である。
【００３２】
そして、特性量Ｂの測定値が、図４に示す下限閾値Ｙ１と上限閾値Ｙ２によって規定される範囲内に包含されていれば、演算部７によって、特性量Ｂに係る測定値は「ＯＫ」であると判定され、次なる判定に移行する。
【００３３】
一方、特性量Ｂの測定値が、図４に示す下限閾値Ｙ１と上限閾値Ｙ２によって規定される範囲内に包含されていなければ、演算部７によって、特性量Ａに係る測定値は「ＮＧ」であると判定される。そしてこの段階で、演算部７によって、当該Ａ／Ｔアッシー１１を不良品とする最終的な判定がなされる。
【００３４】
あるいは、演算部７による不良品の判定精度をより高めるために、各特性量Ａ・Ｂに対する上限閾値および下限閾値は、Ａ／Ｔアッシー１１の良品群のデータから算出した各特性量Ａ・Ｂの正規分布における３σの値に基づいて設定することも可能である。
このようにして設定した下限閾値および上限閾値の具体例が、図４に示す下限閾値Ｘ３・Ｙ３および上限閾値Ｘ４・Ｙ４である。
【００３５】
そして、各特性量Ａ・Ｂの測定値が、図４に示す下限閾値Ｘ３・Ｙ３と上限閾値Ｘ４・Ｙ４によって規定される範囲内に包含されていれば、演算部７によって、各特性量Ａ・Ｂに係る測定値は「ＯＫ」であると判定され、次なる判定に移行する。
【００３６】
また、各特性量Ａ・Ｂの測定値が、図４に示す下限閾値Ｘ３・Ｙ３と上限閾値Ｘ４・Ｙ４によって規定される範囲内に包含されていなければ、演算部７によって、各特性量Ａ・Ｂに係る測定値は「ＮＧ」であると判定される。そしてこの段階で、演算部７によって、当該Ａ／Ｔアッシー１１を不良品とする最終的な判定がなされる。
【００３７】
例えば、図４中に示す点Ｚ１となるＡ／Ｔアッシー１１は、従来判定閾値が下限閾値Ｘ１・Ｙ１および上限閾値Ｘ２・Ｙ２として設定されていた場合には良品として判定されていたものであるが、Ａ／Ｔアッシー１１の良品群のデータから算出した各特性量Ａ・Ｂの正規分布における３σの値に基づいて判定閾値を設定することにより、演算部７によって、不良品と判定することができ、より精度良く不良品を排除することが可能になる。
【００３８】
即ち、本発明の一実施例に係るＡ／Ｔアッシー１１の品質検査における良否判定方法は、特性量Ａ・Ｂごとに各測定結果（測定値）の良否を判定する複数の特性量良否判定工程（即ち、（ＳＴＥＰ−１）および（ＳＴＥＰ−２））を備えている。
【００３９】
図３に示す如く、特性量Ａの測定値に係る個別の良否判定（ＳＴＥＰ−１）と特性量Ｂの測定値に係る個別の良否判定（ＳＴＥＰ−２）が両方とも「ＯＫ」であれば、次に演算部７によって、特性量Ａ・Ｂの組合せに係る特性量による判定が行なわれる（ＳＴＥＰ−３）。言い換えれば、演算部７によって、特性量Ａと特性量Ｂの相関を考慮した特性量による判定が行われるということもできる。
【００４０】
（組合せ判定閾値算出工程）
特性量Ａ・Ｂの組合せに係る特性量による判定では、まず始めに、演算部７によって、良品群のＡ／Ｔアッシー１１のデータを用いて、特性量Ａ・Ｂの組合せに係るマハラノビス平方距離（以下、良品ＭＤ値と呼ぶ）を算出する。
【００４１】
複数の特性量の組合せに係る良品ＭＤ値は、以下に示す数式１によって算出することができる。尚、数式１中に示すｔ０・ｔ１・・・は、各特性量ｔ０・ｔ１・・・を表しており、各特性量ｔ０・ｔ１・・・の上にバー（横線）を付したものは、各特性量ｔ０・ｔ１・・・の平均値を表している。また、数式１中に示すσｔ０・σｔ１・・・は、各特性量ｔ０・ｔ１・・・の標準偏差を表している。さらに、右辺中央に配列した行列式は、各特性量ｔ０・ｔ１・・・の共分散行列の逆行列を表している。
【００４２】
【数１】
【００４３】
本実施例の場合、選択した特性量は特性量Ａおよび特性量Ｂの２種類であるため、具体的には以下に示す数式２によって、２種類の特性量Ａ・Ｂの組合せに係る良品ＭＤ値を求めることができる。
尚、数式２中に示すＡ・Ｂは、各特性量Ａ・Ｂを表しており、各特性量Ａ・Ｂの上にバーを付したものは各特性量Ａ・Ｂの平均値を表している。また、数式２中に示すσＡ・σＢは各特性量Ａ・Ｂの標準偏差を表している。さらに、右辺中央に配列した行列式は、各特性量Ａ・Ｂの共分散行列の逆行列を表している。
【００４４】
【数２】
【００４５】
ここで、図４に示すように、２種類の特性量Ａ・Ｂの組合せに係る良品ＭＤ値の正規分布は楕円状に表される。そして本実施例では、図４に特性量Ａ・Ｂの組合せに係る良品ＭＤ値の正規分布における１σ・２σ・３σを示す各楕円を表しており、このうち、３σを示す楕円を良品および不良品の判定閾値として用いるようにしている。
【００４６】
即ち、本発明の一実施例に係るＡ／Ｔアッシー１１の品質検査における良否判定方法は、良品群における特性量Ａ・Ｂの組合せに係る特性量たるマハラノビス平方距離（良品ＭＤ値）を算出するとともに、算出した良品ＭＤ値に基づいて、特性量Ａ・Ｂの組合せに係る判定閾値（即ち、３σを示す楕円）を算出する組合せ判定閾値算出工程を備えている。
【００４７】
（組合せ特性量算出工程）
そして、演算部７によって、検査対象製品たるＡ／Ｔアッシー１１の特性量Ａ・Ｂの測定結果から、特性量Ａ・Ｂの組合せに係るＭＤ値（以下、検査対象ＭＤ値と呼ぶ）を前記数式２に基づいて算出する、
【００４８】
即ち、本発明の一実施例に係るＡ／Ｔアッシー１１の品質検査における良否判定方法は、検査対象たるＡ／Ｔアッシー１１における特性量Ａ・Ｂの組合せに係る特性量たるマハラノビス平方距離（検査対象ＭＤ値）を算出する組合せ特性量算出工程を備えている。
【００４９】
（組合せ特性量良否判定工程）
そして、算出した検査対象ＭＤ値が、図４に示す良品ＭＤ値の正規分布における３σの楕円中に包含されるか否かに基づいて、演算部７によって、検査対象ＭＤ値の良否を判定する。
【００５０】
ここで、検査対象ＭＤ値が、図４に示す３σの楕円中に包含されていれば、演算部７によって、当該検査対象ＭＤ値に係る判定は「ＯＫ」であると判定される。そしてこの段階で、演算部７によって、Ａ／Ｔアッシー１１が良品であるとの最終的な判定がなされる。
【００５１】
一方ここで、検査対象ＭＤ値が、図４に示す３σの楕円中に包含されていなければ、演算部７によって、当該検査対象ＭＤ値に係る判定は「ＮＧ」であると判定される。そしてこの段階で、演算部７によって、Ａ／Ｔアッシー１１が不良品であるとの最終的な判定がなされる。
以上で、演算部７による一連の良否判定が終了する。
【００５２】
即ち、本発明の一実施例に係るＡ／Ｔアッシー１１の品質検査における良否判定方法は、良品群から算出した判定閾値（即ち、３σを示す楕円）に基づいて、検査対象たるＡ／Ｔアッシー１１の組合せに係る特性値（検査対象ＭＤ値）の良否を判定する組合せ特性量良否判定工程を備えている。
【００５３】
さらに具体的に説明すると、本実施例における特性量Ａである（１）タイムラグと、特性量Ｂである（２）シフトタイムとの相関からは、例えば油圧系の微小な異常（例えば、油圧油の微小な漏れに起因する変化）が捉えられることが予測される。
検査対象ＭＤ値が図４中に示す点Ｚ２となるＡ／Ｔアッシー１１は、従来の判定閾値Ｘ１〜Ｘ４およびＹ１〜Ｙ４では良品と判定されるものであるが、図４に示す３σの楕円中に包含されておらず、本実施例に係る良否判定方法によれば、不良品と判定されるものである。そして、このような点Ｚ２となるＡ／Ｔアッシー１１について、不良の有無を詳細に調査したところ、Ｏリングに微小なシール切れが生じている（即ち、油圧油の微小な漏れが認められる）不良を発見することができた。
尚、従来テスター装置を用いた品質検査において、このようなＯリングの微小なシール切れの不良を検出することは困難であった。
【００５４】
またその他にも、例えば（２）シフトタイムと（３）ピークトルクを組合せた判定を行うことにより、クラッチを構成するディスクとプレートの誤組み付け等も検出することが可能になる。従来、テスター装置を用いた品質検査において、このような誤組み付けの不良を検出することもまた困難であった。即ち、本発明の一実施例に係る良否判定方法では、特性量の組合せを変更することによって、テスター装置を用いた品質検査において、微小な現象として現れる様々な不良を検出することが可能になる。
【００５５】
このため、本発明の一実施例に係る良否判定方法によれば、従来は検出することができなかった微小な現象を捉えることが可能になり、従来不良品でありながら良品と判定されていたＡ／Ｔアッシー１１を、精度良く不良品と判定することが可能になる。
【００５６】
具体的には、本発明の一実施例に係る良否判定方法を適用することにより、従来不良品でありながら良品として判定されていた、図４中の点Ｚ１に示すＡ／Ｔアッシー１１であっても、アッシーテスター１によって、的確に不良品として判定することが可能になる。
【００５７】
またさらに、本発明の一実施例に係る良否判定方法を適用することにより、従来、各特性量Ａ・Ｂの正規分布における３σの値を判定閾値として設定した場合でも尚不良品でありながら良品として判定されていた、図４中の点Ｚ２に示すＡ／Ｔアッシー１１であっても、的確に不良品として判定することが可能になる。
【００５８】
即ち、本発明の一実施例に係る良否判定方法によれば、想定していないような未知の不良であっても、複数の特性量の組合せに係る特性量（検査対象ＭＤ値）が、良品群から算出した当該組合せに係る特性量（良品ＭＤ値）の正規分布の３σの範囲に包含されない事象として現れる特性を有する不良であれば、検出することが可能になる。
【００５９】
即ち、本発明の一実施例に係るＡ／Ｔアッシー１１の品質検査における良否判定方法は、品質検査の対象たるＡ／Ｔアッシー１１について、複数の特性量（即ち、測定項目（１）〜（６））を測定するとともに、測定項目（１）〜（６）の各測定結果に基づいて、特性量ごとに各測定結果の良否を判定する複数の特性量良否判定工程である（ＳＴＥＰ−１）および（ＳＴＥＰ−２）と、測定項目（１）〜（６）から選択した二以上の測定項目（１）（２）（即ち、特性量Ａ・Ｂ）について、良品であることが既知である複数のＡ／Ｔアッシー１１からなる良品群における、特性量Ａ・Ｂの組合せに係るマハラノビス平方距離（良品ＭＤ値）を算出するとともに、算出した良品ＭＤ値に基づいて、特性量Ａ・Ｂの組合せに係る判定閾値（即ち、３σを示す楕円）を算出する組合せ判定閾値算出工程と、Ａ／Ｔアッシー１１における特性量Ａ・Ｂの組合せに係るＭＤ値（検査対象ＭＤ値）を算出する組合せ特性量算出工程と、良品ＭＤ値の正規分布における３σを示す楕円に基づいて、検査対象ＭＤ値の良否を判定する組合せ特性量良否判定工程（ＳＴＥＰ−３）と、を備えるものである。
これにより、想定していない不良や、従来検出できなかった微小な現象として現れる不良を検出することが可能になり、製品検査において、良品および不良品の判定をより精度良く行うことができる。
【００６０】
尚、本実施例では、図３に示すように、特性量Ａに係る判定、特性量Ｂに係る判定、特性量Ａ・Ｂの組合せに係る特性量による判定、の順に判定を行うロジックとなっているが、例えば、各特性量Ａ・Ｂの個別の判定（個別判定）に先立って、特性量Ａ・Ｂの組合せに係る特性量による判定（組合せ判定）を行うロジックとしてもよく、個別判定と組合せ判定の順序は自由に変更することができる。
あるいは、個別判定を省略して、組合せ判定のみを行うロジックとすることも可能である。
【符号の説明】
【００６１】
１ アッシーテスター
２ 測定部
３ 制御部
７ 演算部
８ 記憶部
１１ Ａ／Ｔアッシー（検査対象製品）
【技術分野】
【０００１】
本発明は、製品の品質検査における良否判定方法の技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、製品の良否を判定するための品質検査を、所謂テスター装置を用いて行うことが一般的に行われている。従来のテスター装置を用いた品質検査では、検査対象の製品について、不良の判定に有効な測定項目（特性量）を設定するとともに、設定した測定項目をテスター装置によって測定し、各測定項目の測定値が予め設定した基準値（上限閾値および下限閾値）を満たしているか否かによって、製品の良否を判定するのが一般的である。
【０００３】
ここで、従来のテスター装置を用いた品質検査について、図５および図６を用いて説明をする。
図５に示す如く、例えば、ある製品の品質検査において設定された測定項目が特性量Ａ・Ｂの２種類であった場合、特性量Ａの測定値が予め設定しておいた上限閾値および下限閾値の範囲にあるか否かを判定するとともに、特性量Ｂの測定値が予め設定しておいた上限閾値および下限閾値の範囲にあるか否か判定し、設定した特性量ごとにそれぞれ個別に判定するようにしている。
そして、各特性量Ａ・Ｂに対する個別の良否判定で「ＮＧ（不良）」の項目があれば、製品を不良品であると判定し、各特性量Ａ・Ｂに対する個別の良否判定が全て「ＯＫ（良）」であれば、製品を良品であると判定するようにしている。
【０００４】
また、従来のテスター装置による品質検査における上限閾値および下限閾値の設定方法は、図６に示すように、例えば、ある特性量Ａによって検出できる２種類の特定の不良がある場合に、まず、この各不良を有する製品の集合たる不良品群（ア）（イ）から特性量Ａの正規分布を算出する。そして、不良品群（ア）における特性量Ａの正規分布の上限値から特性量Ａの下限閾値を設定し、不良品群（イ）における特性量Ａの下限値から特性量Ａの上限閾値を設定するようにしている。
【０００５】
しかしながら、このような従来の上限閾値および下限閾値の設定方法に基づいて製品の良否判定を行うと、図６中に示す未知の不良を有する製品が存在する可能性のある範囲に包含される製品は全て良品と判断されるため、良品であると判定された製品の中に、未知の不良を有する製品が含まれてしまうという問題があり、上・下限閾値を狭く設定せざるを得なかった。このため従来、良品と不良品の判定精度をより向上させたいというニーズが存在していた。
【０００６】
そこで、このようなニーズに応えるべく、品質検査における良品・不良品の判定精度をより向上させるための技術が種々検討されており、例えば、以下に示す特許文献１にその技術が開示され公知となっている。
特許文献１に示された従来技術では、良品であるエンジンと不良品であるエンジンとから取得した特性量の度数分布から、良品であるエンジンを不良品であると判定する割合である過検出率と、不良品であるエンジンを良品であると判定する割合である見逃し率との実測値を算出する誤判別率実測値計算部と、過検出率と見逃し率との期待値を算出する誤判別率期待値計算部と、閾値の変化に応じた、算出された過検出率および見逃し率の実測値の変化を示すグラフと、算出された過検出率および見逃し率の予測値の変化を示すグラフとを表示する表示制御部とを備える検査装置によって、エンジンから特性量を取得し、この特性量に応じてこのエンジンが良品であるか否かを検査をするようにしている。
これにより、ユーザに対して検査対象物が正常であるか否かを確度よく判定できる閾値を設定するための情報を提供することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００７−１３９６２１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、特許文献１に示された従来技術では、検出しようとする不良が既知であり、かつ、当該不良を検出するのに適した特性量が明確である場合にのみ有効であり、不良を有する製品（不良品群）における特性量を予めデータベースとして登録しておく必要があり、良品および不良品の判定に用いる閾値の設定に多大な工数を要していた。また、未知（想定外）の不良が発生した場合には、良品および不良品の判定が精度良くできない可能性があった。
【０００９】
本発明は、係る現状の問題点を鑑みてなされたものであり、従来の良否判定方法では検出できなかった微小な現象として現れる不良を捉えて、より精度良く製品の良否を判定することができる製品の良否判定方法を提供することを課題としている。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の解決しようとする課題は以上の如くであり、次にこの課題を解決するための手段を説明する。
【００１１】
即ち、請求項１においては、品質検査の対象たる製品について、複数の特性量を測定するとともに、前記複数の特性量の各測定結果に基づいて、特性量ごとに各測定結果の良否を判定する複数の特性量良否判定工程と、前記複数の特性量から選択した二以上の特性量について、良品であることが既知である複数の製品からなる良品群における、前記選択した二以上の特性量の組合せに係るマハラノビス平方距離を算出するとともに、算出した前記マハラノビス平方距離の正規分布に基づいて、前記良品群における前記選択した二以上の特性量の組合せに係る判定閾値を算出する組合せ判定閾値算出工程と、前記品質検査の対象たる製品における前記二以上の特性量の組合せに係るマハラノビス平方距離を算出する組合せ特性量算出工程と、前記組合せに係る判定閾値に基づいて、前記組合せ特性量算出工程における算出結果の良否を判定する組合せ特性量良否判定工程と、を備えるものである。
【発明の効果】
【００１２】
本発明の効果として、以下に示すような効果を奏する。
【００１３】
請求項１においては、未知の不良や、従来検出できなかった微小な現象として現れる不良を検出することが可能になり、製品検査において、良品および不良品の判定をより精度良く行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の一実施例に係る良否判定方法を適用するテスター装置の全体構成を示す模式図。
【図２】テスター装置による特性量の測定結果を示す模式図。
【図３】本発明の一実施例に係る良否判定方法の流れを示すフロー図。
【図４】本発明の一実施例に係る良否判定方法における判定閾値の設定状況を示す模式図。
【図５】従来の良否判定方法の流れを示すフロー図。
【図６】従来の良否判定方法における判定閾値の設定状況を示す模式図。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
次に、発明の実施の形態を説明する。
まず始めに、本発明の一実施例に係る良否判定方法を適用して品質検査を行うことができるテスター装置の全体構成について、図１を用いて説明をする。
【００１６】
図１に示す如く、本発明の一実施例に係る良否判定方法を適用して品質検査を行うことができるテスター装置の一例であるアッシーテスター１は、測定部２、制御部３、動力伝達部９、信号伝達部１０等を備える装置であって、自動車等に搭載される自動変速機（Ａｕｔｏｍａｔｉｃ Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ：Ａ／Ｔ）の主要な構成部品であって複数の部品を組み合わせてなるＡ／Ｔアッシー１１の品質検査を行うためのものである。
【００１７】
測定部２は、Ａ／Ｔアッシー１１の品質検査において設定される測定項目（特性量）の測定に必要な各種センサが接続されている。
例えば、Ａ／Ｔアッシー１１に対する品質検査において設定される測定項目は、シフト位置を「Ｎ」（ニュートラル）から「Ｄ」（ドライブ）へ変更したときにおける（１）反応速度（以下、タイムラグと呼ぶ）、（２）追従性（以下、シフトタイムと呼ぶ）、（３）ピークトルク値、（４）ボトムトルク値、（５）クラッチ係合開始時の油圧、（６）クラッチ係合終了時の油圧や、その他ギヤノイズ音圧等が挙げられる。
このため、アッシーテスター１の測定部２には、測定項目（１）〜（６）等を測定するために必要なトルクセンサ４、油圧センサ５、音圧センサ６等が接続されている。
【００１８】
制御部３は、各センサ４・５・６による測定結果（測定値）に基づいて、各種の演算を行うとともに、演算結果に基づいてＡ／Ｔアッシー１１の品質（製品の完成度）の良否を判定するための演算部７と、演算や判定に必要な各種の条件（例えば、Ａ／Ｔアッシー１１の仕様、閾値、良品群のデータ等）や演算結果を記憶しておくための記憶部８等を備えている。
【００１９】
動力伝達部９は、運転状態におけるＡ／Ｔアッシー１１の挙動を再現するために、模擬的な動力をＡ／Ｔアッシー１１に入力するための部位である。動力伝達部９は、制御部３に接続されており、制御部３からの指令に応じて、模擬的な動力をＡ／Ｔアッシー１１に入力することができる。
【００２０】
また信号伝達部１０は、運転状態におけるＡ／Ｔアッシー１１の挙動を再現するために、模擬的な信号をＡ／Ｔアッシー１１に入力するための部位である。信号伝達部１０は、制御部３に接続されており、制御部３からの模擬的な信号をＡ／Ｔアッシー１１に入力することができる。
【００２１】
尚、本実施例では、テスター装置として、Ａ／Ｔアッシー１１の品質検査に用いるアッシーテスター１を例示して説明を行うが、本発明に係る良否判定方法を適用するテスター装置の種類をアッシーテスターに限定するものではなく、また、テスター装置による検査対象製品をＡ／Ｔアッシーに限定するものでもない。つまり、本発明に係る良否判定方法は、種々の製品に対する品質検査に用いるテスター装置に広く適用することができる。
【００２２】
次に、アッシーテスター１を用いた品質検査の一連の流れについて、図２〜図４を用いて説明をする。
アッシーテスター１を用いた品質検査では、まず、Ａ／Ｔアッシー１１をアッシーテスター１の所定位置に配置するとともに、各センサ４・５・６や各伝達部９・１０等をＡ／Ｔアッシー１１の所定位置に配置あるいは接続等する。
【００２３】
そして、各伝達部９・１０から模擬的な動力および信号をＡ／Ｔアッシー１１に入力して、Ａ／Ｔアッシー１１の運転状態を再現しつつ、測定部２に接続される各センサ４・５・６によって、必要な測定項目を測定する。
そして、制御部３によって、図２に示すような測定結果を取得する。
【００２４】
図２に示す如く、取得した測定結果からは、前述した測定項目（１）〜（６）に係る情報等を取得することができる。
そして、この取得した測定結果の情報（測定値）に基づいて、制御部３の演算部７によって演算を行い、演算結果に基づいて、Ａ／Ｔアッシー１１の品質の良否を判定するようにしている。
また、この演算結果や良否判定結果等は、制御部３の記憶部８に記憶され、記憶部８には良品群のデータ等が蓄積される。
【００２５】
ここで、演算部７による一連の良否判定の流れについて、図３および図４を用いて説明する。
尚、本実施例では、複数の測定項目から２種類の特性量を選択し、この２種類の特性量を組合せて、良否判定を行う場合を例示して説明する。具体的には、Ａ／Ｔアッシー１１の良否判定に必要な測定項目（１）〜（６）のうち、（１）タイムラグ（以下、特性量Ａと呼ぶ）と、（２）シフトタイム（以下、特性量Ｂと呼ぶ）を選択して、良否判定を行う場合を例示する。
尚、本発明に係る良否判定方法において選択する特性量の組合せを限定するものではなく、また、組合せる特性量の数を２種類に限定するものでもない。
【００２６】
（特性量良否判定工程）
図３に示す如く、本発明の一実施例に係る良否判定方法では、演算部７によって、まず特性量Ａ（即ち、（１）タイムラグ）の測定値に係る個別の良否判定が行われる（ＳＴＥＰ−１）。良品か否かの判定は、特性量Ａの測定値が、特性量Ａに対する上限閾値および下限閾値の範囲に包含されるか否かによって判定される。
【００２７】
尚、特性量Ａに対する上限閾値および下限閾値は、Ａ／Ｔアッシー１１に係る不良のうち、特性量Ａにその不良の特徴が現れることが既知である不良を排除するための閾値であり、当該不良を有することが既知である不良品群から算出した特性量Ａの正規分布の上限値および下限値により設定することができる。このようにして設定した閾値の具体例が、図４に示す下限閾値Ｘ１および上限閾値Ｘ２である。
【００２８】
そして、特性量Ａの測定値が、図４に示す下限閾値Ｘ１と上限閾値Ｘ２によって規定される範囲内に包含されていれば、演算部７によって、特性量Ａに係る測定値は「ＯＫ」であると判定され、次なる判定に移行する。
【００２９】
一方、特性量Ａの測定値が、図４に示す下限閾値Ｘ１と上限閾値Ｘ２によって規定される範囲内に包含されていなければ、演算部７によって、特性量Ａに係る測定値は「ＮＧ」であると判定される。そしてこの段階で、演算部７によって、当該Ａ／Ｔアッシー１１を不良品とする最終的な判定がなされる。
【００３０】
図３に示す如く、特性量Ａの測定値に係る個別の良否判定（ＳＴＥＰ−１）が「ＯＫ」であれば、次に演算部７によって、特性量Ｂ（即ち、（２）シフトタイム）の測定値に係る個別の良否判定が行われる（ＳＴＥＰ−２）。良品か否かの判定は、特性量Ｂの測定値が、特性量Ｂに対する上限閾値および下限閾値の範囲に包含されるか否かによって判定される。
【００３１】
尚、特性量Ｂに対する下限閾値および上限閾値は、Ａ／Ｔアッシー１１に係る不良のうち、特性量Ｂにその不良の特徴が現れることが既知である不良を排除するための閾値であり、当該不良を有することが既知である不良品群から算出した特性量Ｂの正規分布の上限値および下限値により設定することができる。
このようにして設定した下限閾値および上限閾値の具体例が、図４に示す下限閾値Ｙ１および上限閾値Ｙ２である。
【００３２】
そして、特性量Ｂの測定値が、図４に示す下限閾値Ｙ１と上限閾値Ｙ２によって規定される範囲内に包含されていれば、演算部７によって、特性量Ｂに係る測定値は「ＯＫ」であると判定され、次なる判定に移行する。
【００３３】
一方、特性量Ｂの測定値が、図４に示す下限閾値Ｙ１と上限閾値Ｙ２によって規定される範囲内に包含されていなければ、演算部７によって、特性量Ａに係る測定値は「ＮＧ」であると判定される。そしてこの段階で、演算部７によって、当該Ａ／Ｔアッシー１１を不良品とする最終的な判定がなされる。
【００３４】
あるいは、演算部７による不良品の判定精度をより高めるために、各特性量Ａ・Ｂに対する上限閾値および下限閾値は、Ａ／Ｔアッシー１１の良品群のデータから算出した各特性量Ａ・Ｂの正規分布における３σの値に基づいて設定することも可能である。
このようにして設定した下限閾値および上限閾値の具体例が、図４に示す下限閾値Ｘ３・Ｙ３および上限閾値Ｘ４・Ｙ４である。
【００３５】
そして、各特性量Ａ・Ｂの測定値が、図４に示す下限閾値Ｘ３・Ｙ３と上限閾値Ｘ４・Ｙ４によって規定される範囲内に包含されていれば、演算部７によって、各特性量Ａ・Ｂに係る測定値は「ＯＫ」であると判定され、次なる判定に移行する。
【００３６】
また、各特性量Ａ・Ｂの測定値が、図４に示す下限閾値Ｘ３・Ｙ３と上限閾値Ｘ４・Ｙ４によって規定される範囲内に包含されていなければ、演算部７によって、各特性量Ａ・Ｂに係る測定値は「ＮＧ」であると判定される。そしてこの段階で、演算部７によって、当該Ａ／Ｔアッシー１１を不良品とする最終的な判定がなされる。
【００３７】
例えば、図４中に示す点Ｚ１となるＡ／Ｔアッシー１１は、従来判定閾値が下限閾値Ｘ１・Ｙ１および上限閾値Ｘ２・Ｙ２として設定されていた場合には良品として判定されていたものであるが、Ａ／Ｔアッシー１１の良品群のデータから算出した各特性量Ａ・Ｂの正規分布における３σの値に基づいて判定閾値を設定することにより、演算部７によって、不良品と判定することができ、より精度良く不良品を排除することが可能になる。
【００３８】
即ち、本発明の一実施例に係るＡ／Ｔアッシー１１の品質検査における良否判定方法は、特性量Ａ・Ｂごとに各測定結果（測定値）の良否を判定する複数の特性量良否判定工程（即ち、（ＳＴＥＰ−１）および（ＳＴＥＰ−２））を備えている。
【００３９】
図３に示す如く、特性量Ａの測定値に係る個別の良否判定（ＳＴＥＰ−１）と特性量Ｂの測定値に係る個別の良否判定（ＳＴＥＰ−２）が両方とも「ＯＫ」であれば、次に演算部７によって、特性量Ａ・Ｂの組合せに係る特性量による判定が行なわれる（ＳＴＥＰ−３）。言い換えれば、演算部７によって、特性量Ａと特性量Ｂの相関を考慮した特性量による判定が行われるということもできる。
【００４０】
（組合せ判定閾値算出工程）
特性量Ａ・Ｂの組合せに係る特性量による判定では、まず始めに、演算部７によって、良品群のＡ／Ｔアッシー１１のデータを用いて、特性量Ａ・Ｂの組合せに係るマハラノビス平方距離（以下、良品ＭＤ値と呼ぶ）を算出する。
【００４１】
複数の特性量の組合せに係る良品ＭＤ値は、以下に示す数式１によって算出することができる。尚、数式１中に示すｔ０・ｔ１・・・は、各特性量ｔ０・ｔ１・・・を表しており、各特性量ｔ０・ｔ１・・・の上にバー（横線）を付したものは、各特性量ｔ０・ｔ１・・・の平均値を表している。また、数式１中に示すσｔ０・σｔ１・・・は、各特性量ｔ０・ｔ１・・・の標準偏差を表している。さらに、右辺中央に配列した行列式は、各特性量ｔ０・ｔ１・・・の共分散行列の逆行列を表している。
【００４２】
【数１】
【００４３】
本実施例の場合、選択した特性量は特性量Ａおよび特性量Ｂの２種類であるため、具体的には以下に示す数式２によって、２種類の特性量Ａ・Ｂの組合せに係る良品ＭＤ値を求めることができる。
尚、数式２中に示すＡ・Ｂは、各特性量Ａ・Ｂを表しており、各特性量Ａ・Ｂの上にバーを付したものは各特性量Ａ・Ｂの平均値を表している。また、数式２中に示すσＡ・σＢは各特性量Ａ・Ｂの標準偏差を表している。さらに、右辺中央に配列した行列式は、各特性量Ａ・Ｂの共分散行列の逆行列を表している。
【００４４】
【数２】
【００４５】
ここで、図４に示すように、２種類の特性量Ａ・Ｂの組合せに係る良品ＭＤ値の正規分布は楕円状に表される。そして本実施例では、図４に特性量Ａ・Ｂの組合せに係る良品ＭＤ値の正規分布における１σ・２σ・３σを示す各楕円を表しており、このうち、３σを示す楕円を良品および不良品の判定閾値として用いるようにしている。
【００４６】
即ち、本発明の一実施例に係るＡ／Ｔアッシー１１の品質検査における良否判定方法は、良品群における特性量Ａ・Ｂの組合せに係る特性量たるマハラノビス平方距離（良品ＭＤ値）を算出するとともに、算出した良品ＭＤ値に基づいて、特性量Ａ・Ｂの組合せに係る判定閾値（即ち、３σを示す楕円）を算出する組合せ判定閾値算出工程を備えている。
【００４７】
（組合せ特性量算出工程）
そして、演算部７によって、検査対象製品たるＡ／Ｔアッシー１１の特性量Ａ・Ｂの測定結果から、特性量Ａ・Ｂの組合せに係るＭＤ値（以下、検査対象ＭＤ値と呼ぶ）を前記数式２に基づいて算出する、
【００４８】
即ち、本発明の一実施例に係るＡ／Ｔアッシー１１の品質検査における良否判定方法は、検査対象たるＡ／Ｔアッシー１１における特性量Ａ・Ｂの組合せに係る特性量たるマハラノビス平方距離（検査対象ＭＤ値）を算出する組合せ特性量算出工程を備えている。
【００４９】
（組合せ特性量良否判定工程）
そして、算出した検査対象ＭＤ値が、図４に示す良品ＭＤ値の正規分布における３σの楕円中に包含されるか否かに基づいて、演算部７によって、検査対象ＭＤ値の良否を判定する。
【００５０】
ここで、検査対象ＭＤ値が、図４に示す３σの楕円中に包含されていれば、演算部７によって、当該検査対象ＭＤ値に係る判定は「ＯＫ」であると判定される。そしてこの段階で、演算部７によって、Ａ／Ｔアッシー１１が良品であるとの最終的な判定がなされる。
【００５１】
一方ここで、検査対象ＭＤ値が、図４に示す３σの楕円中に包含されていなければ、演算部７によって、当該検査対象ＭＤ値に係る判定は「ＮＧ」であると判定される。そしてこの段階で、演算部７によって、Ａ／Ｔアッシー１１が不良品であるとの最終的な判定がなされる。
以上で、演算部７による一連の良否判定が終了する。
【００５２】
即ち、本発明の一実施例に係るＡ／Ｔアッシー１１の品質検査における良否判定方法は、良品群から算出した判定閾値（即ち、３σを示す楕円）に基づいて、検査対象たるＡ／Ｔアッシー１１の組合せに係る特性値（検査対象ＭＤ値）の良否を判定する組合せ特性量良否判定工程を備えている。
【００５３】
さらに具体的に説明すると、本実施例における特性量Ａである（１）タイムラグと、特性量Ｂである（２）シフトタイムとの相関からは、例えば油圧系の微小な異常（例えば、油圧油の微小な漏れに起因する変化）が捉えられることが予測される。
検査対象ＭＤ値が図４中に示す点Ｚ２となるＡ／Ｔアッシー１１は、従来の判定閾値Ｘ１〜Ｘ４およびＹ１〜Ｙ４では良品と判定されるものであるが、図４に示す３σの楕円中に包含されておらず、本実施例に係る良否判定方法によれば、不良品と判定されるものである。そして、このような点Ｚ２となるＡ／Ｔアッシー１１について、不良の有無を詳細に調査したところ、Ｏリングに微小なシール切れが生じている（即ち、油圧油の微小な漏れが認められる）不良を発見することができた。
尚、従来テスター装置を用いた品質検査において、このようなＯリングの微小なシール切れの不良を検出することは困難であった。
【００５４】
またその他にも、例えば（２）シフトタイムと（３）ピークトルクを組合せた判定を行うことにより、クラッチを構成するディスクとプレートの誤組み付け等も検出することが可能になる。従来、テスター装置を用いた品質検査において、このような誤組み付けの不良を検出することもまた困難であった。即ち、本発明の一実施例に係る良否判定方法では、特性量の組合せを変更することによって、テスター装置を用いた品質検査において、微小な現象として現れる様々な不良を検出することが可能になる。
【００５５】
このため、本発明の一実施例に係る良否判定方法によれば、従来は検出することができなかった微小な現象を捉えることが可能になり、従来不良品でありながら良品と判定されていたＡ／Ｔアッシー１１を、精度良く不良品と判定することが可能になる。
【００５６】
具体的には、本発明の一実施例に係る良否判定方法を適用することにより、従来不良品でありながら良品として判定されていた、図４中の点Ｚ１に示すＡ／Ｔアッシー１１であっても、アッシーテスター１によって、的確に不良品として判定することが可能になる。
【００５７】
またさらに、本発明の一実施例に係る良否判定方法を適用することにより、従来、各特性量Ａ・Ｂの正規分布における３σの値を判定閾値として設定した場合でも尚不良品でありながら良品として判定されていた、図４中の点Ｚ２に示すＡ／Ｔアッシー１１であっても、的確に不良品として判定することが可能になる。
【００５８】
即ち、本発明の一実施例に係る良否判定方法によれば、想定していないような未知の不良であっても、複数の特性量の組合せに係る特性量（検査対象ＭＤ値）が、良品群から算出した当該組合せに係る特性量（良品ＭＤ値）の正規分布の３σの範囲に包含されない事象として現れる特性を有する不良であれば、検出することが可能になる。
【００５９】
即ち、本発明の一実施例に係るＡ／Ｔアッシー１１の品質検査における良否判定方法は、品質検査の対象たるＡ／Ｔアッシー１１について、複数の特性量（即ち、測定項目（１）〜（６））を測定するとともに、測定項目（１）〜（６）の各測定結果に基づいて、特性量ごとに各測定結果の良否を判定する複数の特性量良否判定工程である（ＳＴＥＰ−１）および（ＳＴＥＰ−２）と、測定項目（１）〜（６）から選択した二以上の測定項目（１）（２）（即ち、特性量Ａ・Ｂ）について、良品であることが既知である複数のＡ／Ｔアッシー１１からなる良品群における、特性量Ａ・Ｂの組合せに係るマハラノビス平方距離（良品ＭＤ値）を算出するとともに、算出した良品ＭＤ値に基づいて、特性量Ａ・Ｂの組合せに係る判定閾値（即ち、３σを示す楕円）を算出する組合せ判定閾値算出工程と、Ａ／Ｔアッシー１１における特性量Ａ・Ｂの組合せに係るＭＤ値（検査対象ＭＤ値）を算出する組合せ特性量算出工程と、良品ＭＤ値の正規分布における３σを示す楕円に基づいて、検査対象ＭＤ値の良否を判定する組合せ特性量良否判定工程（ＳＴＥＰ−３）と、を備えるものである。
これにより、想定していない不良や、従来検出できなかった微小な現象として現れる不良を検出することが可能になり、製品検査において、良品および不良品の判定をより精度良く行うことができる。
【００６０】
尚、本実施例では、図３に示すように、特性量Ａに係る判定、特性量Ｂに係る判定、特性量Ａ・Ｂの組合せに係る特性量による判定、の順に判定を行うロジックとなっているが、例えば、各特性量Ａ・Ｂの個別の判定（個別判定）に先立って、特性量Ａ・Ｂの組合せに係る特性量による判定（組合せ判定）を行うロジックとしてもよく、個別判定と組合せ判定の順序は自由に変更することができる。
あるいは、個別判定を省略して、組合せ判定のみを行うロジックとすることも可能である。
【符号の説明】
【００６１】
１ アッシーテスター
２ 測定部
３ 制御部
７ 演算部
８ 記憶部
１１ Ａ／Ｔアッシー（検査対象製品）
【特許請求の範囲】
【請求項１】
品質検査の対象たる製品について、複数の特性量を測定するとともに、
前記複数の特性量の各測定結果に基づいて、
特性量ごとに各測定結果の良否を判定する複数の特性量良否判定工程と、
前記複数の特性量から選択した二以上の特性量について、
良品であることが既知である複数の製品からなる良品群における、前記選択した二以上の特性量の組合せに係るマハラノビス平方距離を算出するとともに、算出した前記マハラノビス平方距離の正規分布に基づいて、前記良品群における前記選択した二以上の特性量の組合せに係る判定閾値を算出する組合せ判定閾値算出工程と、
前記品質検査の対象たる製品における前記二以上の特性量の組合せに係るマハラノビス平方距離を算出する組合せ特性量算出工程と、
前記組合せに係る判定閾値に基づいて、
前記組合せ特性量算出工程における算出結果の良否を判定する組合せ特性量良否判定工程と、
を備える、
ことを特徴とする製品の品質検査における良否判定方法。
【請求項１】
品質検査の対象たる製品について、複数の特性量を測定するとともに、
前記複数の特性量の各測定結果に基づいて、
特性量ごとに各測定結果の良否を判定する複数の特性量良否判定工程と、
前記複数の特性量から選択した二以上の特性量について、
良品であることが既知である複数の製品からなる良品群における、前記選択した二以上の特性量の組合せに係るマハラノビス平方距離を算出するとともに、算出した前記マハラノビス平方距離の正規分布に基づいて、前記良品群における前記選択した二以上の特性量の組合せに係る判定閾値を算出する組合せ判定閾値算出工程と、
前記品質検査の対象たる製品における前記二以上の特性量の組合せに係るマハラノビス平方距離を算出する組合せ特性量算出工程と、
前記組合せに係る判定閾値に基づいて、
前記組合せ特性量算出工程における算出結果の良否を判定する組合せ特性量良否判定工程と、
を備える、
ことを特徴とする製品の品質検査における良否判定方法。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【公開番号】特開２０１１−６９６６０（Ｐ２０１１−６９６６０Ａ）
【公開日】平成２３年４月７日（２０１１．４．７）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００９−２１９３２５（Ｐ２００９−２１９３２５）
【出願日】平成２１年９月２４日（２００９．９．２４）
【出願人】（０００００３２０７）トヨタ自動車株式会社 (59,920)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２３年４月７日（２０１１．４．７）
【国際特許分類】
【出願日】平成２１年９月２４日（２００９．９．２４）
【出願人】（０００００３２０７）トヨタ自動車株式会社 (59,920)
【Ｆターム（参考）】
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