CN102448626B - 产品分选装置及产品分选方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供不进行卸下测定工具等复杂操作就能用短时间操作来计算出产品的特性值离差的标准偏差和测定值离差的标准偏差的产品分选装置、产品分选方法和计算机程序。本发明所涉及的产品分选装置包括：测定部(1)、分选部(3)、假定标准偏差计算部(4)、再分选部(5)、不同等级推定个数计算部(6)、以及标准偏差计算部(7)。标准偏差计算部(7)将假定标准偏差的概率分布的变量进行变更，使得至少进行了一次重新分选后的属于多个等级中的至少一个等级的产品(10)的个数、与不同等级推定个数计算部(6)推定的属于该等级的产品(10)的推定个数大致一致，计算出变更后的变量作为产品(10)的特性值离差的标准偏差和测定值离差的标准偏差。

Description

产品分选装置及产品分选方法

技术领域

本发明涉及对产品进行分选的产品分选装置、产品分选方法和计算机程序。 

背景技术

产品在出厂前，测定表示规定特性的特性值，根据是否满足规定标准来分选为合格品和不合格品。利用产品分选装置，通过比较所测定的产品的特性值、和比产品标准(作为产品所要求的特性值)的条件要严格的检查标准，来进行产品分选。如果所测定的产品的特性值离差仅仅是产品本身的特性值离差，即使将检查标准规定成与产品标准相同的条件，也能利用产品分选装置正确地将产品分选为合格品或不合格品。 

然而，所测定的产品的特性值离差不仅仅为产品本身的特性值离差，而包含测定系统的测定值离差。因此，有可能在由产品分选装置分选为合格品的产品中包含着不合格品，或在分选为不合格品的产品中包含着合格品。在此，将不合格产品误分选为合格品的概率称作消费者风险，将合格产品误分选为不合格品的概率称作生产者风险。 

在非专利文献1和2中公开了计算出消费者风险和生产者风险的方法。在非专利文献1中公开了利用蒙特卡洛(日语：モンテカルロ；Monte Carlo)法计算出产品分选装置的消费者风险和生产者风险的方法。在非专利文献2中公开了利用二重积分并假设特性值离差和测定值离差的分布为正态分布、来计算出消费者风险和生产者风险的方法。 

现有技术文献 

非专利文献 

[非专利文献1]M.Dobbert的“理解测定风险(Understanding Measurement Risk)”，2007年8月发表于NCSL国际研讨会(NCSL  International Workshop and Symposium)。 

[非专利文献2]David.Deaver的“实用校准管理(Managing Calibration Confidence in the Real World)”，1995年发表于NCSL国际研讨会(NCSL International Workshop and Symposium)。 

发明内容

发明所要解决的技术问题 

可利用非专利文献1或2所公开的方法计算出消费者风险和生产者风险。然而，即使利用非专利文献1或2所公开的方法，也不能计算出产品本身的特性值离差、测定系统的测定值离差等。 

为了计算出测定系统的测定值离差，以往所使用的方法有：评价不确定性的方法；以及由涉及质量管理系统标准(ISO9001：2000)的汽车生产和相关服务零部件组织的固有要求事项(ISO/TS16949)规定的测定系统分析MSA(Measurement Systems Analysis)等。 

然而，评价不确定性的方法是将测定系统分为测定工具或传感器等产生不确定性的要素，对每一要素的不确定性进行评价，从而计算出作为整个测定系统的不确定性的测定值离差的标准偏差。因而，由于评价不确定性的方法需要针对每一要素的各种专门技术，并且需要长时间操作，因此难以应用到设置在生产线上的产品分选装置中。 

此外，在测定系统分析MSA方法中，由于利用GR&R(度量可靠性和重复性：Gage Repeatability and Reproducibility)方法来计算出测定值离差的标准偏差，因此，需要进行伴随测定工具卸下等操作的重复测定、和重新测定所有产品的特性值等，有劳务成本上升的问题。例如，在1分钟内分选1万个以电容器电容量作为特性值的电容器的产品分选装置中，卸下测定工具等操作变得尤其复杂，且为了计算出测定值离差的标准偏差而需要约2小时的操作，劳务成本上升。 

本发明是鉴于上述情形而完成的，目的在于提供不进行卸下测定工具等复杂操作就能用短时间操作来计算出产品的特性值离差的标准偏差和测定值离差的标准偏差的产品分选装置、产品分选方法和计算机程序。 

用于解决技术问题的技术方案 

用于实现上述目的的第一发明所涉及的产品分选装置包括：测定部，该测定部测定表示产品的规定特性的特性值；分选部，该分选部基于所测定的特性值，将所述产品分选到规定的多个等级；假定标准偏差计算部，该假定标准偏差计算部计算出所测定的特性值离差的标准偏差作为假定标准偏差；再分选部，该再分选部重新测定分选后的属于规定多个等级中的至少一个等级的所述产品的特性值，基于重新测定的特性值，将所述产品重新分选到所述规定的多个等级；不同等级推定个数计算部，该不同等级推定个数计算部基于将所述产品的特性值离差的标准偏差和测定值离差的标准偏差作为变量的所述假定标准偏差的概率分布，推定在至少进行了一次重新分选的情况下属于各等级的所述产品的个数并将其作为属于各等级的所述产品的推定个数而计算出；以及标准偏差计算部，该标准偏差计算部将所述假定标准偏差的概率分布的所述变量进行变更，使得进行了至少一次重新分选后的属于多个等级中的至少一个等级的所述产品的个数、与属于该等级的所述产品的推定个数大致一致，计算出变更后的变量作为所述产品的特性值离差的标准偏差和测定值离差的标准偏差。 

此外，第二发明所涉及的产品分选装置是在第一发明的产品分选装置中，所述规定的多个等级以规定对是否为合格品进行判定的特性值的上限值和下限值的规定的检查标准为基准来设定，所述再分选部重新分选特性值属于所述规定的检查标准的上限值以下、下限值以上的等级的所述产品，所述标准偏差计算部计算出使重新分选后的属于比所述规定的检查标准的上限值大的等级以及比所述规定的检查标准的下限值小的等级的所述产品的个数、与属于该等级的所述产品的推定个数大致一致的所述概率分布的变量作为所述产品的特性值离差的标准偏差和测定值离差的标准偏差。 

此外，第三发明所涉及的产品分选装置是在第一发明的产品分选装置中，所述规定的多个等级以规定对是否为合格品进行判定的特性值的上限值和下限值的规定的检查标准为基准来设定，所述再分选部重新分选特性值属于比所述规定的检查标准的上限值大的等级以及比所述规定的检查 标准的下限值小的等级的所述产品，所述标准偏差计算部计算出使重新分选后的属于比所述规定的检查标准的上限值大的等级以及比所述规定的检查标准的下限值小的等级的所述产品的个数、与属于该等级的所述产品的推定个数大致一致的所述概率分布的变量作为所述产品的特性值离差的标准偏差和测定值离差的标准偏差。 

此外，第四发明所涉及的产品分选装置是在第一至第三发明的任一个所涉及的产品分选装置中：所述不同等级推定个数计算部将所述产品的特性值离差的标准偏差的概率分布分成多个区间，假设各区间的概率分布遵循所述测定值离差的标准偏差的概率分布，推定属于各等级的所述产品的个数并将其作为属于各等级的所述产品的推定个数而计算出。 

用于实现上述目的的第五发明所涉及的产品分选方法包括：测定表示产品的规定特性的特性值的步骤；基于所测定的特性值、将所述产品分选到规定的多个等级的步骤；计算出所测定的特性值离差的标准偏差作为假定标准偏差的步骤；重新测定分选后的属于规定多个等级中至少一个等级的所述产品的特性值、基于重新测定的特性值将所述产品重新分选到所述规定的多个等级的步骤；基于将所述产品的特性值离差的标准偏差和测定值离差的标准偏差作为变量的所述假定标准偏差的概率分布、推定在至少进行了一次重新分选的情况下属于各等级的所述产品的个数并将其作为属于各等级的所述产品的推定个数而计算出的步骤；以及将所述假定标准偏差的概率分布的所述变量进行变更而使得进行了至少一次重新分选后的属于多个等级中的至少一个等级的所述产品的个数与属于该等级的所述产品的推定个数大致一致、计算出变更后的变量作为所述产品的特性值离差的标准偏差和测定值离差的标准偏差的步骤。 

此外，第六发明所涉及的产品分选方法是在第五发明的产品分选方法中，所述规定的多个等级以规定对是否为合格品进行判定的特性值的上限值和下限值的规定的检查标准为基准来设定，重新分选特性值属于所述规定的检查标准的上限值以下、下限值以上的等级的所述产品，计算出使重新分选后的属于比所述规定的检查标准的上限值大的等级以及比所述规定 的检查标准的下限值小的等级的所述产品的个数、与属于该等级的所述产品的推定个数大致一致的所述概率分布的变量作为所述产品的特性值离差的标准偏差和测定值离差的标准偏差。 

此外，第七发明所涉及的产品分选方法是在第五发明的产品分选方法中，所述规定的多个等级以规定对是否为合格品进行判定的特性值的上限值和下限值的规定的检查标准为基准来设定，重新分选特性值属于比所述规定的检查标准的上限值大的等级以及比所述规定的检查标准的下限值小的等级的所述产品，计算出使重新分选后的属于比所述规定的检查标准的上限值大的等级以及比所述规定的检查标准的下限值小的等级的所述产品的个数、与属于该等级的所述产品的推定个数大致一致的所述概率分布的变量作为所述产品的特性值离差的标准偏差和测定值离差的标准偏差。 

此外，第八发明所涉及的产品分选方法是在第五至第七发明的任一个所涉及的产品分选方法中，将所述产品的特性值离差的标准偏差的概率分布分成多个区间，假设各区间的概率分布遵循所述测定值离差的标准偏差的概率分布，推定属于各等级的所述产品的个数并将其作为属于各等级的所述产品的推定个数而计算出。 

接着，用于实现上述目的的第九发明所涉及的计算机程序是可在分选产品的产品分选装置中执行的计算机程序，该计算机程序使所述产品分选装置起到作为以下单元的作用：测定单元，该测定单元测定表示产品的规定特性的特性值；分选单元，该分选单元基于所测定的特性值，将所述产品分选到规定的多个等级；假定标准偏差计算单元，该假定标准偏差计算单元计算出所测定的特性值离差的标准偏差作为假定标准偏差；再分选单元，该再分选单元重新测定分选后的属于规定多个等级中的至少一个等级的所述产品的特性值，基于重新测定的特性值，将所述产品重新分选到所述规定的多个等级；不同等级推定个数计算单元，该不同等级推定个数计算单元基于将所述产品的特性值离差的标准偏差和测定值离差的标准偏差作为变量的所述假定标准偏差的概率分布，推定在至少进行了一次重新分选的情况下属于各等级的所述产品的个数并将其作为属于各等级的所述产 品的推定个数而计算出；以及标准偏差计算单元，该标准偏差计算单元将所述假定标准偏差的概率分布的所述变量进行变更，使得进行了至少一次重新分选后的属于多个等级中的至少一个等级的所述产品的个数、与属于该等级的所述产品的推定个数大致一致，计算出变更后的变量作为所述产品的特性值离差的标准偏差和测定值离差的标准偏差。 

此外，第十发明所涉及的计算机程序是在第九发明的计算机程序中，所述规定的多个等级以规定对是否为合格品进行判定的特性值的上限值和下限值的规定的检查标准为基准来设定，使所述再分选单元起到作为重新分选特性值属于所述规定的检查标准的上限值以下、下限值以上的等级的所述产品的单元的作用，使所述标准偏差计算单元起到作为计算出使重新分选后的属于比所述规定的检查标准的上限值大的等级以及比所述规定的检查标准的下限值小的等级的所述产品的个数、与属于该等级的所述产品的推定个数大致一致的所述概率分布的变量作为所述产品的特性值离差的标准偏差和测定值离差的标准偏差的单元的作用。 

此外，第十一发明所涉及的计算机程序是在第九发明的计算机程序中，所述规定的多个等级以规定对是否为合格品进行判定的特性值的上限值和下限值的规定的检查标准为基准来设定，使所述再分选单元起到作为重新分选特性值属于比所述规定的检查标准的上限值大的等级以及比所述规定的检查标准的下限值小的等级的所述产品的单元的作用使所述标准偏差计算单元起到作为计算出使重新分选后的属于比所述规定的检查标准的上限值大的等级以及比所述规定的检查标准的下限值小的等级的所述产品的个数、与属于该等级的所述产品的推定个数大致一致的所述概率分布的变量作为所述产品的特性值离差的标准偏差和测定值离差的标准偏差的单元的作用。 

此外，第十二发明所涉及的计算机程序是在第九至第十一发明的任一个所涉及的计算机程序中，使所述不同等级推定个数计算单元起到作为以下单元的作用：该单元将所述产品的特性值离差的标准偏差的概率分布分成多个区间，假设各区间的概率分布遵循所述测定值离差的标准偏差的概 率分布，推定属于各等级的所述产品的个数并将其作为属于各等级的所述产品的推定个数而计算出。 

在第一、第五、第九发明中，由于重新测定分选后的属于规定的多个等级中的至少一个等级的产品的特性值，基于重新测定的特性值，将产品重新分选到规定的多个等级，从而不必重新测定所有产品的特性值，不必进行如测定系统分析MSA方法那样的伴随测定工具卸下等操作的重复测定，因此能大幅缩短计算出测定值偏差的标准偏差的时间。此外，基于将产品的特性值离差的标准偏差和测定值离差的标准偏差作为变量的假定标准偏差的概率分布，推定属于各等级的产品的个数并将其作为属于各等级的产品的推定个数而计算出，将假定标准偏差的概率分布的变量进行变更，以使属于至少一个等级的产品的个数、与属于该等级的产品的推定个数大致一致，计算出变更后的变量作为产品的特性值离差的标准偏差和测定值离差的标准偏差，从而不必求解用数学方法难以求解的联立方程式，就能计算出产品的特性值离差的标准偏差和测定值离差的标准偏差。 

在第二、第六、第十发明中，由于重新分选特性值属于规定的检查标准的上限值以下、下限值以上的等级的产品，因此再次检查分选为合格品的属于该等级的产品，能够减小将不合格品误分选为合格品而出厂的概率。 

在第三、第七、第十一发明中，由于重新分选特性值属于比规定的检查标准的上限值大的等级以及比规定的检查标准的下限值小的等级的产品，因此再次检查分选为不合格品的属于该等级的产品，能降低将合格品误分选为不合格品的概率，能改善合格率。 

在第四、第八、第十二发明中，由于将产品的特性值离差的标准偏差的概率分布分成多个区间，假设各区间遵循测定值离差的标准偏差的概率分布，推定属于各等级的产品的个数并将其作为属于各等级的产品的推定个数而计算出，因此不必求解用数学方法难以求解的联立方程式，就能推定属于各等级的产品的个数。 

发明效果 

本发明所涉及的产品分选装置、产品分选方法和计算机程序中，利用 上述结构，不进行卸下测定工具等复杂操作就能用短时间计算出产品的特性值离差的标准偏差和测定值离差的标准偏差。 

附图说明

图1是表示本发明的实施方式1所涉及的产品分选装置的结构例的框图。 

图2是本发明的实施方式1所涉及的产品分选装置的功能框图。 

图3是本发明的实施方式1所涉及的产品分选装置的分选部将产品分选到多个等级的情况下的概率分布的示意图。 

图4是本发明的实施方式1所涉及的产品分选装置的再分选部将属于等级B的产品重新分选到多个等级的情况下的概率分布的示意图。 

图5是表示本发明的实施方式1所涉及的产品分选装置计算出特性值离差的标准偏差PV和测定值离差的标准偏差GRR的处理工序的流程图。 

图6是表示本发明的实施方式1所涉及的产品分选装置计算出特性值离差的标准偏差PV和测定值离差的标准偏差GRR的处理工序的流程图。 

图7是表示本发明的实施方式1所涉及的产品分选装置推定被分选到各等级的产品的个数的处理工序的流程图。 

图8是表示特性值离差的标准偏差PV的各区间的概率分布遵循测定值离差的标准偏差GRR1的概率分布的情形的示意图。 

图9是本发明的实施方式2所涉及的产品分选装置的再分选部将属于等级A、C的产品重新分选到多个等级的情况下的概率分布的示意图。 

图10是表示本发明的实施方式2所涉及的产品分选装置计算出特性值离差的标准偏差PV和测定值离差的标准偏差GRR的处理工序的流程图。 

具体实施方式

以下，利用附图，对本发明实施方式中的可计算出产品本身的特性值离差的标准偏差和测定系统的测定值离差的标准偏差的产品分选装置进行具体说明。当然以下实施方式不旨在将所记载的发明限制在权利要求范围内，在实施方式中进行说明的特征事项的所有组合不一定是解决方案的必要事项。 

在以下实施方式中，对向计算机系统导入计算机程序的产品分选装置进行了说明，然而如本领域技术人员所理解的那样，本发明是可作为能用计算机执行本发明的一部分的计算机程序来执行的。因而，本发明能采用称作产品分选装置的作为硬件的实施方式、作为软件的实施方式、或作为软件和硬件组合的实施方式。计算机程序可记录在硬盘、DVD、CD、光存储装置、磁存储装置等任意的能用计算机读取的记录介质中。 

(实施方式1) 

图1是表示本发明的实施方式1所涉及的产品分选装置的结构例的框图。本实施方式1所涉及的产品分选装置包括：测定表示产品的规定特性的特性值的测定部1；以及对所测定的特性值进行运算的运算处理部2。 

测定部1测定表示产品的规定特性的特性值。例如，在产品为陶瓷电容器的情况下，用测定部1测定作为产品特性值的电容器电容量。作为测定电容器电容量的测定部1的硬件结构，有LCR测量仪。 

运算处理部2至少由CPU(中央处理器)21、存储器22、存储装置23、I/O接口24、视频接口25、可移动型盘片驱动器26、测定接口27、以及连接上述硬件的内部总线28来构成。 

CPU 21经由内部总线28与运算处理部2的如上所述的各硬件部相连接，控制上述各硬件部的动作，并根据存储在存储装置23中的计算机程序230来执行各种软件功能。存储器22由SRAM、SDRAM等易失性存储器构成，在执行计算机程序230时展开加载模块，并存储执行计算机程序230时发生的临时数据等。 

存储装置23由内置的固定型存储装置(硬盘)、ROM等构成。存储在存储装置23中的计算机程序230从记录有程序和数据等信息的DVD、CD-ROM等可移动型记录介质90利用可移动型盘片驱动器26来下载，执行时从存储装置23向存储器22展开来执行。当然，也可以是从连接在网络上的外部计算机下载的计算机程序。 

测定接口27与内部总线28相连接，且与测定部1相连接，从而能在测定部1与运算处理部2之间收发所测定的特性值或控制信号等。 

I/O接口24与键盘241、鼠标242等数据输入介质相连接，接受数据输入。此外，视频接口25与CRT监视器、LCD等显示装置251相连接，显示规定图像。 

以下，对上述结构的产品分选装置的动作进行说明。图2是本发明的实施方式1所涉及的产品分选装置的功能框图。测定部1测定表示产品10的规定特性的特性值。 

分选部3基于测定部1所测定的特性值，将产品10分选到多个等级。分选产品10的等级例如以规定对产品10是否为合格品进行判定的特性值的上限值和下限值的规定的检查标准为基准来设定。另外，在本实施方式1中，对将检查标准和产品标准规定为同一条件的情况进行说明。图3是本发明的实施方式1所涉及的产品分选装置的分选部3将产品10分选到多个等级的情况下的概率分布的示意图。图3以产品10的特性值为横轴、以产品10的个数为纵轴来表示所测定的产品10的特性值的概率分布。所测定的产品10的特性值的概率分布成为正态分布。 

而且，在图3中，图示了以规定的检查标准规定的特性值的上限值和下限值。分选部3将比特性值的下限值小的范围作为等级A，将特性值的下限值以上、上限值以下的范围作为等级B，将比特性值的上限值大的范围作为等级C，来分选产品10。另外，基于检查标准将属于等级B的产品10判断为合格品，基于检查标准将属于等级A、C的产品10判断为不合格品。 

回到图2，假定标准偏差计算部4计算出测定的特性值离差的标准偏差作为假定标准偏差。另外，假定标准偏差计算部4能计算出假定标准偏差，还能计算出所测定的产品10的特性值平均值。另外，能基于测定的特性值，计算出假定标准偏差和平均值。然而，在本实施方式1所涉及的假定标准偏差计算部4中，不是从所测定的特性值计算出假定标准偏差或平均值，而是利用由分选部3分选后的属于多个等级中的至少一个等级(例如，等级B)的产品10的个数，从正态分布的累积分布函数的反函数计算出假定标准偏差和平均值。即，将所测定的产品10的特性值的概率分布视 作正态分布，获取属于等级A的产品10的个数，从而能够确定该概率分布，能求出假定标准偏差和平均值等。 

再分选部5用测定部1重新测定由分选部3分选的属于等级B的产品10的特性值，基于重新测定的特性值，将产品10重新分选到以与分选部3的检查标准相同的检查标准为基准来设定的多个等级。在此，在测定部1没有测定值的离差(测定值离差)的情况下，再分选部5重新测定属于等级B的产品10的特性值、并基于重新测定的特性值重新分选到多个等级的情况下，重新分选后的产品10始终全部属于等级B。另一方面，在存在测定值离差的情况下，再分选部5重新测定属于等级B的产品10的特性值、并基于重新测定的特性值重新分选到多个等级的情况下，重新分选后的产品10除了属于等级B，还会属于等级A、C。之所以通过重新分选产品10变成属于等级A、C，是由于存在以下两种情况：因测定值离差，在重新分选中将原本属于等级A、C的产品10误重新分选为属于等级B的产品10；或因测定值离差，通过重新分选原本属于等级B的产品10误重新分选为属于等级A、C的产品10。另外，由于在实际测定部1中必定存在测定值离差，因此，重新分选后的产品10除了属于等级B，还会属于等级A、C。 

利用附图，对再分选部5将属于等级B的产品10重新分选到多个等级的具体示例进行说明。图4是本发明的实施方式1所涉及的产品分选装置的再分选部5将属于等级B的产品10重新分选到多个等级的情况下的概率分布的示意图。图4中，也如图3那样，图示了以检查标准来规定的特性值的上限值和下限值。在图4中，示出在分选中属于等级B的产品10因测定部1的测定值离差重新分选到等级A、C的情形。具体而言，在图4中属于等级A的产品10是从等级B重新分选到等级A的产品。在图4中属于等级C的产品10是从等级B重新分选到等级C的产品。另外，在图4中属于等级B的产品10是从等级B重新分选到等级B的产品。 

例如，设重新分选的产品10是电容器电容量为1pF的电容器，在用测定部1测定3525个产品10的情况下，根据测定结果计算出的特性值平均值为1.0067pF，用假定标准偏差计算部4计算出的假定标准偏差为 0.02125pF。此外，在设检查标准的下限值为0.985pF、上限值为1.015pF的情况下，分选部在3525个产品10中将543个分选到等级A、将1758个分选到等级B、将1224个分选到等级C。 

再分选部5用测定部1对属于等级B的1758个产品10重新测定特性值，基于重新测定的特性值，重新分选到多个等级。根据利用再分选部5重新分选的结果，产品10中77个重新分选到等级A、1559个重新分选到等级B、122个重新分选到等级C。此时，重新分选后的属于等级A、C的199个(77个+122个)产品10的条件成为以下第一和第二条件的两种条件。第一条件是产品10确实为等级B(实际特性值在检查标准的上限值以下、下限值以上的范围内)，是被分选部3分选到等级B、被再分选部5重新分选到等级A、C的产品10。第二条件是产品10确实为等级A、C(实际特性值在比检查标准的上限值大的范围、或在比下限值小的范围内)，是被分选部3分选到等级B、被再分选部5重新分选到等级A、C的产品10。 

之所以存在被再分选部5重新分选到等级A、C的产品10，是因为如上所述，不仅存在产品本身的特性值的离差(特性值离差)，还存在测定值离差。假定标准偏差计算部4计算出测定部1测定的特性值离差的标准偏差作为假定标准偏差，利用假定标准偏差计算部4计算出的假定标准偏差TV能利用特性值离差的标准偏差PV、测定值离差的标准偏差GRR作为(数学式1)来表示。 

[数学式1] 

TV²＝PV²+GRR²

从(数学式1)可知，如果测定值离差的标准偏差GRR为0(零)，则假定标准偏差计算部4计算出的假定标准偏差TV和特性值离差的标准偏差PV相等。 

在测定值离差的标准偏差GRR不为0(零)的情况下，如果仅仅用假定标准偏差计算部4计算出假定标准偏差TV，则不能计算出特性值离差的 标准偏差PV、测定值离差的标准偏差GRR。因此，为了计算出特性值离差的标准偏差PV和测定值离差的标准偏差GRR，需要同时满足(数学式1)、以及满足上述第一和第二条件的产品10的个数。 

满足第一和第二条件的产品10的个数能通过求解在非专利文献2公开的消费者风险CR(数学式2)和生产者风险PR(数学式3)来求出，消费者风险CR(数学式2)是将实际不合格品因测定而分选为合格品的概率，生产者风险PR(数学式3)是将实际合格品因测定而分选为不合格品的概率。 

[数学式2] 

$\mathrm{CR}=\frac{1}{2\mathrm{\π}}\·\underset{-\∞}{\overset{-L}{\∫}}\underset{-R(t+k\·L)}{\overset{-R(t-k\·L)}{\∫}}{e}^{-\frac{{(t-u)}^2+{(s+v)}^2}{2}}\mathrm{ds\; dt}$

$+\frac{1}{2\mathrm{\π}}\·\underset{L}{\overset{\∞}{\∫}}\underset{-R(t+k\·L)}{\overset{-R(t-k\·L)}{\∫}}{e}^{-\frac{{(t-u)}^2+{(s-v)}^2}{2}}\mathrm{ds\; dt}$

[数学式3] 

$\mathrm{PR}=\frac{1}{2\mathrm{\π}}\·\underset{-L}{\overset{L}{\∫}}\underset{-\∞}{\overset{-R(t+k\·L)}{\∫}}{e}^{-\frac{{(t-u)}^2+{(s-v)}^2}{2}}\mathrm{ds\; dt}$

$+\frac{1}{2\mathrm{\π}}\·\underset{-L}{\overset{L}{\∫}}\underset{-R(t-k\·L)}{\overset{\∞}{\∫}}{e}^{-\frac{{(t-u)}^2+{(s-v)}^2}{2}}\mathrm{ds\; dt}$

(数学式2)和(数学式3)是在将产品10的特性值离差的概率分布和测定部1的测定值离差的概率分布作为正态分布的情况下，以利用产品10的特性值离差的标准偏差PV求出基准正态分布的产品10的特性值离差的概率密度函数、以及利用测定部1的测定值离差的标准偏差GRR求出基准正态分布的测定值离差的概率密度函数的二重积分形式来表达。式中，t表示相距产品10的特性值离差的概率分布中心的位置，s表示相距测定部 1的测定值离差的概率分布中心的位置，L表示产品标准的半幅值宽度(将产品10的产品标准的中心作为零点的情况下，从零点到产品10的产品标准的上限值或下限值为止的距离)，k·L表示检查标准的半幅值宽度(将产品10的检查标准的中心作为零点的情况下，从零点到产品10的检查标准的上限值或下限值为止的距离)，u表示产品10的特性值离差的概率分布偏离，v表示测定部1的测定值离差的概率分布偏离，R表示精度比(产品10的特性值离差的标准偏差PV除以测定部1的测定值离差的标准偏差GRR的值)。另外，本实施方式1所涉及的产品分选装置中，由于产品标准和检查标准为同一条件，因此k＝1。 

为了利用(数学式2)和(数学式3)计算出特性值离差的标准偏差PV和测定值离差的标准偏差GRR，必须求解满足第一条件和第二条件的(数学式2)和(数学式3)的二重积分公式与(数学式1)的联立方程式。然而，用数学方法求解该联立方程式较困难。 

因此，在本实施方式1所涉及的产品分选装置中，利用图2所示的不同等级推定个数计算部6和标准偏差计算部7，计算出同时满足(数学式1)、满足第一条件和第二条件的产品10的个数的产品10的特性值离差的标准偏差PV和测定值离差的标准偏差GRR。在此，不同等级推定个数计算部6基于将特性值离差的标准偏差PV和测定值离差的标准偏差GRR作为变量的假定标准偏差TV的概率分布，推定重新分选后的分别属于等级A、B、C的产品10的个数并将其作为属于各等级的产品10的推定个数而计算出。标准偏差计算部7将假定标准偏差TV的概率分布的变量进行变更，使得由再分选部5重新分选后的属于等级A、C的产品10的个数、与属于等级A、C的产品10的推定个数大致一致，计算出变更后的变量作为产品10的特性值离差的标准偏差PV和测定值离差的标准偏差GRR。 

具体而言，在本实施方式1所涉及的产品分选装置中，利用流程图对计算出特性值离差的标准偏差PV和测定值离差的标准偏差GRR的处理工序进行说明。图5和图6是表示本发明的实施方式1所涉及的产品分选装置计算出特性值离差的标准偏差PV和测定值离差的标准偏差GRR的处理 工序的流程图。 

运算处理部2的CPU 21获取由测定接口27接收的、测定部1测定的产品10的特性值(步骤S501)，基于获取的产品10的特性值，将产品10分选到图3所示的等级A、B、C(步骤S502)。CPU 21向测定部1发送指示信号以使重新测定分选到等级B的产品10的特性值(步骤S503)。接收指示信号的测定部1重新测定分选到等级B的产品10的特性值。CPU 21再次获取重新测定的产品10的特性值(步骤S504)，基于再次获取的特性值，将产品10重新分选到多个等级(步骤S505)，对重新分选后的属于各等级的产品10的个数进行计数(步骤S506)。 

CPU 21基于分选后的属于等级A、等级B、等级C中的至少一个等级的产品10的个数，确定测定部1测定的产品10的特性值的概率分布，计算出假定标准偏差TV或特性值平均值等(步骤S507)。 

CPU 21将测定值离差的标准偏差GRR设定为GRR1＝0.1TV(初始值)，将测定值离差的标准偏差GRR的变更宽度GRR2设定为GRR2＝(TV-GRR1)/10＝(TV-0.1TV)/10＝0.09TV(步骤S508)。 

CPU 21基于计算出的假定标准偏差TV、设定的测定值离差的标准偏差GRR1，设定特性值离差的标准偏差PV(步骤S509)，从所设定的特性值离差的标准偏差PV的概率分布，推定重新分选的情况下属于等级B的产品10的个数(步骤S610)。 

利用详细的流程图对步骤S610的处理工序进行说明。图7是表示本发明的实施方式1所涉及的产品分选装置推定被重新分选到各等级的情况下的产品10的个数的处理工序的流程图。CPU 21将计算出的假定标准偏差TV和所设定的测定值离差的标准偏差GRR1代入(数学式1)，设定特性值离差的标准偏差PV(步骤S701)。具体而言，特性值离差的标准偏差PV利用(数学式1)成为PV²＝TV²-GRR²，通过代入初始设定值GRR1＝0.1TV，能计算出作为PV²＝TV²-(0.1TV)²。 

CPU 21将设定的特性值离差的标准偏差PV的概率分布针对每一规定特性值分成多个区间，确定各区间的概率分布(步骤S702)。CPU 21作为 假设所确定的各区间的概率分布遵循测定值离差的标准偏差GRR1的概率分布来测定的结果(以下，为测定后)，计算出特性值离差的标准偏差PV的概率分布(步骤S703)。另外，利用附图，对假设各区间的概率分布遵循测定值离差的标准偏差GRR1的概率分布进行说明。图8是表示特性值离差的标准偏差PV的各区间的概率分布遵循测定值离差的标准偏差GRR1的概率分布的情形的示意图。如图8所示，特性值离差的标准偏差PV的概率分布分成多个区间61(图8中为9个)。例如，在特性值α到特性值β为止的区间61A中，存在特性值从特性值α到特性值β的产品10，但是不存在特性值比特性值α小或特性值比特性值β大的产品10。如果假设区间61A的测定后的概率分布62A遵循测定值离差的标准偏差GRR1的概率分布，则属于区间61A的产品10的各特性值将具有测定值离差，能将区间61A的概率分布62A视作测定后的概率分布62B。在测定后的概率分布62B中，还存在特性值比特性值α小或特性值比特性值β大的产品10。CPU 21通过将各区间61的概率分布视作测定后的概率分布，从而计算出测定后的特性值离差的标准偏差PV。 

CPU 21基于测定后的特性值离差的标准偏差PV的概率分布，推定属于等级B的产品10的个数(步骤S704)。如图8所示，由于将属于等级B的区间61A的概率分布62A视作测定后的概率分布62B，因此即使是属于区间61A的产品，测定后也存在属于等级A的产品10。此外，由于将属于等级A的区间61C的概率分布也视作测定后的概率分布62C，因此即使是属于区间61C的产品，还存在属于等级B的产品10。CPU 21分别将区间61A的概率分布62A和区间61C的概率分布视作测定后的概率分布62B和62C，通过对各区间61进行从测定后的概率分布62B减去不属于等级B的产品10、对测定后的概率分布62C加上属于等级B的产品10的处理，从而推定属于等级B的产品10的个数。另外，在实际使用程序中，为了提高精度，将等级A、B、C分别分成200个左右的区间来进行计算。 

回到图6，运算处理部2的CPU 21例如将等级A、B、C分别分成200个区间，针对测定属于各区间的产品10的特性值后落入等级B的每一概率 分布，将推定了个数的等级B的概率分布进一步分成多个区间，假设各区间的概率分布遵循测定值离差的标准偏差GRR1的概率分布，推定出重新分选等级B后的属于等级A、C的产品10的个数，计算出作为等级A、C的推定个数(步骤S611)。另外，关于假设推定了个数的等级B的各区间的概率分布遵循测定值离差的标准偏差GRR1的概率分布、以及从等级B的测定后的概率分布推定出属于等级A、C的产品10的个数，由于与对步骤S610进行了详细说明的图7所示的处理工序相同，因此省略其详细说明。 

CPU 21判断属于等级A、C的产品10的推定个数是否大于在步骤S505重新分选后的属于等级A、C的产品10的个数(步骤S612)。当CPU 21判断为推定个数是在步骤S505重新分选后的属于等级A、C的产品10的个数以下的情况下(步骤S612：否)，CPU 21使测定值离差的标准偏差GRR1递增变更宽度GRR2(步骤S613)，使处理回到步骤S610。具体而言，在步骤S613中，直到推定个数大于在步骤S505中重新分选后的属于等级A、C的产品10的个数为止，以变更宽度GRR2(0.09TV)来递增测定值离差的标准偏差GRR1，成为0.1TV+0.09TV、0.1TV+0.09TV+0.09TV、......。 

当CPU 21判断为推定个数大于在步骤S505重新分选后的属于等级A、C的产品10的个数的情况下(步骤S612：是)，CPU 21判断测定值离差的标准偏差GRR1是否为初始值(0.1TV)(步骤S614)。 

当CPU 21判断为测定值离差的标准偏差GRR1为初始值(0.1TV)的情况下(步骤S614：是)，由于测定值离差的标准偏差GRR小于GRR1，因此CPU 21将测定值离差的标准偏差GRR1设定为1/2(GRR1＝0.05TV)，将变更宽度GRR2也设定为1/2(0.045TV)(步骤S615)，使处理回到步骤S610。 

当CPU 21判断为测定值离差的标准偏差GRR1不是初始值(0.1TV)的情况下(步骤S614：否)，为了提高测定值离差的标准偏差GRR1的精度，CPU 21使测定值离差的标准偏差GRR1以变更宽度GRR2递减(步骤S616)。 

CPU 21对进行步骤S616的处理的次数进行计数(步骤S617)，判断计数的处理次数是否为5次以下(步骤S618)。当CPU 21判断为计数的处理次数为5次以下的情况下(步骤S618：是)，判断为测定值离差的标准偏差GRR1的精度还不够，CPU 21将变更宽度GRR2设定为1/4(步骤S619)，使处理回到步骤S610。当CPU 21判断为计数的处理次数大于5次的情况下(步骤S618：否)，判断为测定值离差的标准偏差GRR1的精度足够，CPU 21计算出将步骤S616的处理后的测定值离差的标准偏差GRR1增大1/2变更宽度GRR2的值作为测定值离差的标准偏差GRR(步骤S620)，并将计算出的测定值离差的标准偏差GRR和计算出的假定标准偏差TV代入(数学式1)，从而计算出特性值离差的标准偏差PV(步骤S621)。 

通过进行图5和图6所示的处理工序，在设上述产品10是电容器电容量为1pF的电容器的情况下(在该情况下，分选部3以下限值为0.985pF、上限值为1.015pF的检查标准，在3525个产品中将543个分选到等级A、将1758个分选到等级B、将1224个分选到等级C。而且，再分选部5将属于等级B的1758个产品10进行重新分选，结果产品10的77个被重新分选到等级A、1559个被重新分选到等级B、122个重新分选到等级C)，能计算出特性值平均值为1.0067pF、假定标准偏差TV为0.02125pF、特性值离差的标准偏差PV为0.02096pF、测定值离差的标准偏差GRR为0.00350pF。此外，在本实施方式1中，对将产品10分选或重新分选到等级A、B、C的三个等级的情形进行了说明，然而可将图8所示的属于等级B的区间61A或61D等视作1个等级(子等级)，从重新分选后的属于子等级的上限值以下、下限值以上的范围的产品10的个数、属于比子等级的下限值小的范围的产品10的个数、属于比子等级的上限值大的范围的产品10的个数，同样也能计算出上述特性值平均值、假定标准偏差TV、特性值离差的标准偏差PV、测定值离差的标准偏差GRR。 

另外，不限于如步骤S501至步骤S506所示那样基于由测定接口27接收的、由测定部1测定的产品10的特性值来分选或重新分选产品10，也 可不分选、重新分选产品10，而利用来自键盘241的输入等接受分选、重新分选产品10的结果。 

如上所述，在本实施方式1所涉及的产品分选装置中，由于将假定标准偏差TV的概率分布的变量进行变更，使得用再分选部5重新分选属于等级B的产品10后的属于等级A、C的产品10的个数、与基于将特性值离差的标准偏差PV和测定值离差的标准偏差GRR作为变量的假定标准偏差TV的概率分布来推定出的、重新分选后的属于等级A、C的产品10的推定个数大致一致，计算出变更后的变量作为特性值离差的标准偏差PV和测定值离差的标准偏差GRR，因此不必进行测定系统分析MSA方法中必不可少的重复测定就能计算出测定值离差的标准偏差GRR。 

此外，在本实施方式1所涉及的产品分选装置中，由于不必进行如测定系统分析MSA方法那样用于计算测定值离差的标准偏差GRR的重复测定，因此不需要重复测定所需的时间，且能以短时间计算出测定值离差的标准偏差GRR。尤其是在组合到生产线的检查工程的本实施方式1所涉及的产品分选装置中，如果使用测定系统分析MSA方法，则测定工具卸下等复杂操作要耗费时间，为了计算出测定值离差的标准偏差GRR而需要约2小时，然而如果利用本实施方式1所涉及的产品分选方法，则约5分钟就能计算出。 

此外，在本实施方式1所涉及的产品分选装置中，与测定系统分析MSA方法相比，由于通过测定大量产品10来计算出特性值离差的标准偏差PV和测定值离差的标准偏差GRR，因此精度显著提高。例如，在测定系统分析MSA方法中，是测定10个左右的产品10，然而在本实施方式1所涉及的产品分选装置中，用于测定1万个产品10，因此计算出的特性值离差的标准偏差PV和测定值离差的标准偏差GRR的精度与利用测定系统分析MSA方法计算出的相比，精度提高3倍左右。 

此外，在本实施方式1所涉及的产品分选装置中，由于重新测定分选为合格品的属于等级B的产品10的特性值，基于重新测定的特性值，重新分选到多个等级，因此能降低将不合格品误分选为合格品而出厂的概率。 

另外，在本实施方式1所涉及的产品分选装置中，不限于不同等级推定个数计算部6将特性值离差的标准偏差PV的概率分布分成多个区间、假设各区间的概率分布遵循测定值离差的标准偏差GRR的概率分布来推定属于各等级的产品10的个数、并计算出作为属于各等级的产品10的推定个数的情形，也可基于将特性值离差的标准偏差PV和测定值离差的标准偏差GRR作为变量的假定标准偏差TV的概率分布利用蒙特卡洛法生成产品10的特性值，来推定属于各等级的产品10的个数并计算出推定个数。 

(实施方式2) 

在本发明的实施方式1所涉及的产品分选装置中，对重新测定属于等级B的产品10的特性值、基于重新测定的特性值重新分选到多个等级来计算出特性值离差的标准偏差PV和测定值离差的标准偏差GRR的情形进行了说明。在本发明的实施方式2所涉及的产品分选装置中，对重新测定属于等级A、C的产品10的特性值、基于重新测定的特性值重新分选到多个等级来计算出特性值离差的标准偏差PV和测定值离差的标准偏差GRR的情形进行说明。因此，在表示本实施方式2所涉及的产品分选装置的结构例的框图和功能框图中，由于与实施方式1的图1和图2相同，因此省略其详细说明，并利用相同结构要素标号在以下进行说明。 

图2所示的分选部3基于测定部1中测定的特性值，如图3所示将产品10分别分选到多个等级A、B、C。再分选部5用测定部1重新测定由分选部3分选的属于等级A、C的产品10的特性值，基于重新测定的特性值，将产品10重新分选到以与分选部3的检查标准相同的检查标准为基准来设定的等级。 

利用附图，对再分选部5将属于等级A、C的产品10重新分选到多个等级的具体示例进行说明。图9是本发明的实施方式2所涉及的产品分选装置的再分选部5将属于等级A、C的产品10重新分选到多个等级的情况下的概率分布的示意图。图9中，也如图3那样，图示了以检查标准来规定的特性值的上限值和下限值。在图9中，示出在分选中属于等级A、C的产品10因测定部1的测定值离差重新分选到等级B的情形。具体而言， 在图9中属于等级A的产品10是从等级A重新分选到等级A的产品。在图9中属于等级C的产品10是从等级C重新分选到等级C的产品。另外，在图9中属于等级B的产品10是从等级A、C重新分选到等级B的产品。 

例如，设重新分选的产品10是电容器电容量为1pF的电容器，在测定部1测定3525个产品10的情况下，将检查标准的下限值作为0.985pF、上限值作为1.015pF的分选部3在3525个产品10中将543个分选到等级A、将1758个分选到等级B、将1224个分选到等级C。再分选部5用测定部1重新测定属于等级A、C的1767个(543个+1224个)产品10的特性值，基于重新测定的特性值，重新分选到多个等级。根据利用再分选部5重新分选的结果，产品10中465个重新分选到等级A、199个重新分选到等级B、1103个重新分选到等级C。此时，重新分选后的属于等级A、C的1568个(465个+1103个)产品10的条件成为以下第三和第四条件的两种条件。第三条件是产品10确实为等级B(实际特性值在检查标准的上限值以下、下限值以上的范围内)，是被分选部3分选到等级A、C、被再分选部5重新分选到等级A、C的产品10。第四条件是产品10确实为等级A、C(实际特性值在比检查标准的上限值大的范围、或在比下限值小的范围内)，是被分选部3分选到等级A、C、被再分选部5重新分选到等级A、C的产品10。 

在本实施方式2所涉及的产品分选装置中，利用图2所示的不同等级推定个数计算部6和标准偏差计算部7，计算出同时满足(数学式1)、满足第三条件和第四条件的产品10的个数的产品10的特性值离差的标准偏差PV和测定值离差的标准偏差GRR。在此，不同等级推定个数计算部6基于将特性值离差的标准偏差PV和测定值离差的标准偏差GRR作为变量的假定标准偏差TV的概率分布，推定重新分选后的分别属于等级A、B、C的产品10的个数并将其作为属于各等级的产品10的推定个数而计算出。标准偏差计算部7将假定标准偏差TV的概率分布的变量进行变更，使得由再分选部5重新分选后的属于等级A、C的产品10的个数、与属于等级A、C的产品10的推定个数大致一致，计算出变更后的变量作为产品10的 特性值离差的标准偏差PV和测定值离差的标准偏差GRR。 

具体而言，关于用不同等级推定个数计算部6和标准偏差计算部7进行的处理，在本实施方式2中也与实施方式1的处理相同，计算出特性值离差的标准偏差PV和测定值离差的标准偏差GRR。图10是表示本发明的实施方式2所涉及的产品分选装置计算出特性值离差的标准偏差PV和测定值离差的标准偏差GRR的处理工序的流程图。另外，本实施方式2所涉及的产品分选装置在计算出特性值离差的标准偏差PV和测定值离差的标准偏差GRR的处理工序中，与图5所示的实施方式1的步骤S501到步骤S509的处理工序相同。此外，图10所示的流程图除了步骤S1010和步骤S1011之外，由于与图6所示的实施方式1的流程图相同，因此省略其详细说明。 

代替步骤S610，CPU 21从设定的特性值离差的标准偏差PV的概率分布推定出重新分选的情况下属于等级A、C的产品10的个数(步骤S1010)。此外，代替步骤S611，CPU 21将推定出个数的等级A、C的概率分布进一步分成多个区间，假设各区间的概率分布遵循测定值离差的标准偏差GRR1的概率分布，推定出重新分选等级A、C后的属于等级A、C的产品10的个数，计算出作为等级A、C的推定个数(步骤S1011)。 

如上所述，在本实施方式2所涉及的产品分选装置中，由于将假定标准偏差TV的概率分布的变量进行变更，使得用再分选部5重新分选属于等级A、C的产品10后的属于等级A、C的产品10的个数、与基于将特性值离差的标准偏差PV和测定值离差的标准偏差GRR作为变量的假定标准偏差TV的概率分布来推定出的、重新分选后的属于等级A、C的产品10的推定个数大致一致，计算出变更后的变量作为特性值离差的标准偏差PV和测定值离差的标准偏差GRR，因此不必进行测定系统分析MSA方法中必不可少的重复测定就能计算出测定值离差的标准偏差GRR。 

此外，在本实施方式2所涉及的产品分选装置中，由于重新测定分选为不合格品的属于等级A、C的产品10的特性值，基于重新测定的特性值，重新分选到多个等级，因此能降低将合格品误分选为不合格品的概率，能改善合格率。 

此外，在本实施方式2中，对将产品10分选或重新分选到等级A、B、C的三个等级的情形进行了说明，然而可如图8所示将属于等级A的区间61C或属于等级C的区间61E等视作1个等级(子等级)，从重新分选后的属于子等级的上限值以下、下限值以上的范围的产品10的个数、属于比子等级的下限值小的范围的产品10的个数、属于比子等级的上限值大的范围的产品10的个数，同样也能计算出上述特性值平均值、假定标准偏差TV、特性值离差的标准偏差PV、测定值离差的标准偏差GRR。 

另外，在本实施方式2所涉及的产品分选装置中，也不限于不同等级推定个数计算部6将特性值离差的标准偏差PV的概率分布分成多个区间、假设各区间的概率分布遵循测定值离差的标准偏差GRR来推定属于各等级的产品10的个数并将其作为属于各等级的产品10的推定个数而计算出的情形，也可基于将特性值离差的标准偏差PV和测定值离差的标准偏差GRR作为变量的假定标准偏差TV的概率分布利用蒙特卡洛法生成产品10的特性值，来推定属于各等级的产品10的个数并计算出推定个数。 

标号说明 

1 测定部 

2 运算处理部 

3 分选部 

4 假定标准偏差计算部 

5 再分选部 

6 不同等级推定个数计算部 

7 标准偏差计算部 

10 产品 

21 CPU 

22 存储器 

23 存储装置 

24 I/O接口 

25 视频接口 

26 可移动型盘片驱动器 

27 测定接口 

28 内部总线 

90 可移动型记录介质 

230 计算机程序 

241 键盘 

242 鼠标 

251 显示装置 

Claims (8)

1.一种产品分选装置，其特征在于，包括：

测定部，该测定部测定表示产品的规定特性的特性值；

分选部，该分选部基于所测定的特性值，将所述产品分选到规定的多个等级；

假定标准偏差计算部，该假定标准偏差计算部计算出所测定的特性值离差的标准偏差作为假定标准偏差；

再分选部，该再分选部重新测定分选后的属于规定多个等级中的至少一个等级的所述产品的特性值，基于重新测定的特性值，将所述产品重新分选到所述规定的多个等级；

不同等级推定个数计算部，该不同等级推定个数计算部基于将所述产品的特性值离差的标准偏差和测定值离差的标准偏差作为变量的所述假定标准偏差的概率分布，推定在至少进行了一次重新分选的情况下属于各等级的所述产品的个数并将其作为属于各等级的所述产品的推定个数而计算出；以及

标准偏差计算部，该标准偏差计算部将所述假定标准偏差的概率分布的所述变量进行变更，使得进行了至少一次重新分选后的属于多个等级中的至少一个等级的所述产品的个数、与属于该等级的所述产品的推定个数大致一致，计算出变更后的变量作为所述产品的特性值离差的标准偏差和测定值离差的标准偏差。

2.如权利要求1所述的产品分选装置，其特征在于，所述规定的多个等级以规定检查标准为基准来设定，其中该规定检查标准对是否为合格品进行判定的特性值的上限值和下限值作规定，

所述再分选部重新分选特性值属于所述规定的检查标准的上限值以下、下限值以上的等级的所述产品，

所述标准偏差计算部计算出概率分布的变量作为所述产品的特性值离差的标准偏差和测定值离差的标准偏差，其中所述概率分布使重新分选后的属于比所述规定的检查标准的上限值大的等级以及比所述规定的检查标准的下限值小的等级的所述产品的个数、与属于该等级的所述产品的推定个数大致一致。

3.如权利要求1所述的产品分选装置，其特征在于，所述规定的多个等级以规定检查标准为基准来设定，其中该规定检查标准对是否为合格品进行判定的特性值的上限值和下限值作规定，

所述再分选部重新分选特性值属于比所述规定的检查标准的上限值大的等级以及比所述规定的检查标准的下限值小的等级的所述产品，

所述标准偏差计算部计算出概率分布的变量作为所述产品的特性值离差的标准偏差和测定值离差的标准偏差，其中所述概率分布使重新分选后的属于比所述规定的检查标准的上限值大的等级以及比所述规定的检查标准的下限值小的等级的所述产品的个数、与属于该等级的所述产品的推定个数大致一致。

4.如权利要求1至3的任一项所述的产品分选装置，其特征在于，所述不同等级推定个数计算部将所述产品的特性值离差的标准偏差的概率分布分成多个区间，假设各区间的概率分布遵循所述测定值离差的标准偏差的概率分布，推定属于各等级的所述产品的个数并将其作为属于各等级的所述产品的推定个数而计算出。

5.一种产品分选方法，其特征在于，包括：

测定表示产品的规定特性的特性值的步骤；

基于所测定的特性值、将所述产品分选到规定的多个等级的步骤；

计算出所测定的特性值离差的标准偏差作为假定标准偏差的步骤；

重新测定分选后的属于规定多个等级中的至少一个等级的所述产品的特性值、基于重新测定的特性值将所述产品重新分选到所述规定的多个等级的步骤；

基于将所述产品的特性值离差的标准偏差和测定值离差的标准偏差作为变量的所述假定标准偏差的概率分布、推定在至少进行了一次重新分选的情况下属于各等级的所述产品的个数并将其作为属于各等级的所述产品的推定个数而计算出的步骤；以及

将所述假定标准偏差的概率分布的所述变量进行变更而使得进行了至少一次重新分选后的属于多个等级中的至少一个等级的所述产品的个数、与属于该等级的所述产品的推定个数大致一致，计算出变更后的变量作为所述产品的特性值离差的标准偏差和测定值离差的标准偏差的步骤。

6.如权利要求5所述的产品分选方法，其特征在于，所述规定的多个等级以规定检查标准为基准来设定，其中该规定检查标准对是否为合格品进行判定的特性值的上限值和下限值作规定，

重新分选特性值属于所述规定的检查标准的上限值以下、下限值以上的等级的所述产品，

计算出概率分布的变量作为所述产品的特性值离差的标准偏差和测定值离差的标准偏差，其中所述概率分布使重新分选后的属于比所述规定的检查标准的上限值大的等级以及比所述规定的检查标准的下限值小的等级的所述产品的个数、与属于该等级的所述产品的推定个数大致一致。

7.如权利要求5所述的产品分选方法，其特征在于，所述规定的多个等级以规定检查标准为基准来设定，其中该规定检查标准对是否为合格品进行判定的特性值的上限值和下限值作规定，

重新分选特性值属于比所述规定的检查标准的上限值大的等级以及比所述规定的检查标准的下限值小的等级的所述产品，

计算出概率分布的变量作为所述产品的特性值离差的标准偏差和测定值离差的标准偏差，其中所述概率分布使重新分选后的属于比所述规定的检查标准的上限值大的等级以及比所述规定的检查标准的下限值小的等级的所述产品的个数、与属于该等级的所述产品的推定个数大致一致。

8.如权利要求5至7的任一项所述的产品分选方法，其特征在于，将所述产品的特性值离差的标准偏差的概率分布分成多个区间，假设各区间的概率分布遵循所述测定值离差的标准偏差的概率分布，推定属于各等级的所述产品的个数并将其作为属于各等级的所述产品的推定个数而计算出。

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