CN110073482A - 波形分析装置、及波形分析方法 - Google Patents

波形分析装置、及波形分析方法 Download PDF

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Abstract

提供一种波形分析方法、波形分析装置，其中，可通过指定构成机械装置的部件中的已劣化的部件，在今后防止机械装置的故障造成的停止、动作中的破损事故，并且可进行良好效率的维修作业。波形分析装置(30)包括：信号分析部(31)，其对从检测机械装置的物理的现象的传感器(28)而发送的信号进行高速傅里叶变换处理；脉冲抽取部(32)，其抽取从通过信号分析部(31)而形成的频谱数据中抽取脉冲成分；显示部(35)，其显示包括通过脉冲抽取部(32)而抽取的脉冲成分的波形数据；数据编辑部(33)，其根据通过显示部(35)而显示的包括脉冲成分的波形的数据，编辑通过作业人员经由输入部(36)而选择的范围的波形数据，形成表示频率和时间与脉冲成分的强度的曲线图，将其显示于显示部(35)中。

Description

波形分析装置、及波形分析方法
技术领域
本发明涉及分析装置和分析方法，在该分析装置和分析方法中，将在多关节机器人等的机械装置的动作时产生的振动、声音的物理的现象作为信号波形而检测，诊断机械装置的状态。本发明特别是涉及下述的波形分析装置、以及用于分析信号波形的采用波形分析装置的波形分析方法，该波形分析装置用于分析振动、声音的信号波形，该振动、声音由设置在多关节机器人的活动部分上的轴承或进给丝杠机构、减速器等的旋转装置、线性导向件的驱动机构的动作而产生。
背景技术
在过去，人们提出发现构成机械装置的部件的劣化，在今后防止故障造成的停止、动作中的破损事故的方法或装置。
比如，在专利文献1中，公开了一种判断机构，在该判断机构中，传感器设置于机器人上，该传感器检测机器人所发出的声音或振动、或结构部件的形变的物理的现象，将该传感器检测到的值与预先存储的基准值进行比较，在该已检测到的值大于等于基准值的场合，发送劣化信号。另外，公开有下述的机器人的部件劣化检测装置，该机器人的部件劣化检测装置包括处理机构，该处理机构响应于该判断机构所发送的劣化检测信号，进行警告信号的发送或机器人的动作停止的所需的处理动作。
通过上述技术，可在今后防止机器人的故障造成的停止、动作中的破损事故。但是，为了检测机器人的异常，必须要求事先实际地检测因指定的部位和指定的原因而产生劣化的场合的声音，对其进行许多登记。如果采用该方法，则比如，在出售新制品后，在登记多次的劣化声音之前，花费时间，难以进行从出售起的没有时间间隔的机器人的异常检测。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：JP特开平2—262993号公报
发明内容
发明要解决的课题
本发明是针对上述课题而提出的，本发明提供可通过指定构成机械装置的部件中的已劣化的部件，在今后防止机械装置的故障造成的停止或动作中的破损事故，并且可进行良好效率的维修作业的波形分析方法、波形分析装置。
用于解决课题的技术方案
为了解决上述课题，本发明的波形分析装置涉及检测在机械装置的动作时产生的物理的现象，分析已检测到的信号的波形的波形分析装置，其特征在于，该波形分析装置包括：
信号分析部，该信号分析部对从检测上述物理的现象的传感器而发送的上述信号进行高速傅里叶变换处理；脉冲抽取部，该脉冲抽取部抽取从通过上述信号分析部而形成的频谱数据中抽取脉冲成分；显示部，该显示部显示包括通过上述脉冲抽取部而抽取的上述脉冲成分的波形数据；数据编辑部，该数据编辑部根据通过上述显示部而显示的包括上述脉冲成分的上述波形的数据，编辑通过作业人员经由输入部而选择的范围的上述波形数据，形成表示频率和时间与脉冲成分的强度的曲线图，将其显示于显示部中。
在机械装置的动作时产生的物理的现象指振动或声音、各结构部件的挠曲的现象。在产生不好状况的机械装置中，在检测动作当中的物理的现象的波形中包括脉冲波形。于是，通过形成上述的方案，可通过分析已检测到的波形数据，形成表示频率和时间与脉冲成分的强度的3个要素的曲线图，检测不好状况的发生。
另外，本发明的波形分析装置的特征在于，还包括判断部，该判断部根据通过上述数据编辑部而形成的上述光谱图，判断上述机械装置的异常的有无。通过形成上述的方案，波形分析装置在发生超过规定的阈值的强度的脉冲成分的场合，可发出机械装置具有异常的警告，可消除作业人员的异常判断的不一致。另外，可削减作业人员在判断上花费的时间。
此外，其特征在于，与本发明的波形分析装置连接，检测机械装置的物理的现象的传感器为振动传感器，该振动传感器检测振动。另外，其特征在于，与本发明的波形分析装置连接，检测机械装置的物理的现象的传感器为检测振动的麦克风。另外，其特征在于，机械装置为保持而运送半导体晶片的运送机器人。还有，还可在半导体制造系统中，设置本发明的波形分析装置。
发明的效果
按照本发明，可在运送机器人因故障而停止之前进行修理，可在今后防止生产线整体停止的故障。另外，即使在产生运送机器人保持的晶片与接纳容器接触的故障的情况下，仍可通过计算该已接触时的脉冲成分的强度，检测发生动作中的故障的情况。
附图说明
图1为表示半导体制造系统2的概况结构的剖视图；
图2为表示运送机器人1的概况结构的剖视图；
图3为表示作为构成半导体制造系统2的装置的EFEM 4的立体图；
图4为表示运送机器人1的概况结构的俯视图；
图5为表示本发明的一个实施方式的波形分析装置30的结构的方框图；
图6为表示本发明的波形分析装置30所进行的波形分析处理的流程的图；
图7为表示设置于运送机器人1的上腕部上的振动传感器所检测到的振动数据的波形；
图8为表示设置于水平行走机构上的振动传感器所检测到的振动数据的波形；
图9为在对图7所示的振动的数据进行高速傅里叶变换处理后，形成光谱图的图；
图10为在对图8所示的振动的数据进行高速傅里叶变换处理后，形成光谱图的图；
图11为对运送机器人1在动作中产生的声音进行高速傅里叶变换处理的音响频谱；
图12为将产生碰撞时的音响频谱制成光谱图的图。
具体实施方式
本发明的发明人着眼于在称为轴承、进给丝杠机构的驱动机构产生劣化或某些碰撞的场合，在检测动作中的振动、声音的物理的现象的波形中包括脉冲波形的方面，提出了从在驱动机构的动作产生的波形中，抽取该脉冲波形的装置和方法。人们知道，理想的脉冲波形为以无限的短的时间而发生，并且在宽范围的频带中包括一定的振幅的波形。发明人发现，在不好状况的机械装置的动作中产生的物理的现象的波形中，存在以较短的时间而发生，并且以在宽范围的频带中包括一定的振幅的脉冲波形。另外发现，在具有不好状况的运送机器人动作时，在包括该脉冲波形的波形中，与正常的运送机器人的动作时的波形相比较，无论在什么样的频带，振幅均是大的。
于是，发明人提出了下述的装置和方法，其中，分析在作为机械装置的一种的运送机器人的动作中检测到的物理的现象的波形，检测脉冲成分的有无，在认定产生脉冲成分的场合，对规定的动作时间内的波形进行光谱图处理，由此，检测脉冲成分的发生频度，评价运送机器人的各部件的劣化的程度。
下面参照附图，具体地对本发明的实施方式进行说明。首先，对作为采用本发明的例子的运送机器人1和半导体制造系统2进行说明，该运送机器人1将作为圆盘状的衬底的半导体晶片W运送到规定的场所，该半导体制造系统2包括运送机器人1。图1为表示半导体制造系统2的概况结构的剖视图，图2为表示运送机器人1的概况结构的剖视图，图3为表示作为构成半导体制造系统2的装置的EFEM 4的立体图。半导体制造系统2由EFEM(EquipmentFront End Module，设备前端模块)4与处理装置5构成，该EFEM 4将从之前的步骤接纳而运送到称为FOUP(Front－Opening Unified Pod，前开式晶圆盒)3的密封容器的内部的半导体晶片W运送到作为大气气氛和真空气氛的中继室的加载锁定(ロードロック：load lock)室中，该处理装置5收取运送到加载锁定室中的半导体晶片W，在规定的气氛下，对其表面进行各种处理。
EFEM 4包括加载端口6，该加载端口6装载FOUP 3，使其盖实现开闭；运送机器人1，该运送机器人1保持接纳于FOUP 3的内部的半导体晶片W，沿规定的线路，将半导体晶片W运送给处理装置5。
设置有运送机器人1的EFEM 4的内部空间的四周由分隔部件包围，该分隔部件由支架18和外罩18’构成，在顶板部分设置FFU(Fun Filter Unit，风机过滤单元)23。FFU 23通过过滤器，将通过风扇的旋转而导入的空气作为清洁的清洁空气而过滤，将其供给到EFEM 4的内部，通过从该FFU 23而供给的清洁空气的向下流动，通过运送机器人1的动作而产生的灰尘排到EFEM 4的外部，EFEM 4的内部在平时维持清洁的气氛中。
本实施方式所采用的运送机器人1为所谓的双臂的标量型机器人，该运送机器人1的基座9经由托架7’而固定于水平行走机构7的移动件上，该水平行走机构7使运送机器人1在水平面内，于直线方向而移动。水平行走机构7由在图中没有示出的一对导轨、相同的在图中没有示出的进给丝杠机构与行走驱动电动机8构成，该对导轨在水平面内的规定方向，对运送机器人1进行导向，该进给丝杠机构相对该导轨而平行地设置，该行走驱动电动机8用于旋转驱动该进给丝杠机构的丝杠。另外，在行走驱动电动机8、进给丝杠机构上，设置用于顺利地使驱动用的轴部件旋转的轴承，此外，在导轨上设置滚珠护圈，该滚珠护圈用于减少在导轨上滑动的滑动块的滑动阻力。其被称为该轴承或滚珠护圈的摩擦降低部件因长期的动作而发生磨耗或涂敷于其内部的油脂的劣化发展，构成动作中的振动发生的原因。
此外，本实施方式所采用的运送机器人1包括：基座9；筒体10，该筒体10具有可相对基座9而升降和旋转运动的结构；一对臂体11、12，该对臂体11、12具有伴随筒体10，可相对基座9而升降和旋转运动的结构。筒体10经由托架26而支承于安装在基座9上的升降机构24所具有的导轨24a的移动件上，相对基座9而进行升降移动。升降机构24由导轨24a、在图中没有示出的进给丝杠机构与升降驱动电动机25构成，该导轨24a在竖直方向，对运送机器人1进行导向，该进给丝杠机构相对该导轨而平行地设置，该升降驱动电动机25用于旋转驱动该进给丝杠机构中的丝杠。此外，筒体10经由轴承27，可旋转地安装于托架26上。还有，在筒体10的下部，设置旋转驱动电动机13和减速器14，该旋转驱动电动机13和减速器14固定于托架26上，相对基座9，使筒体10旋转运动。通过旋转驱动电动机13的动作，筒体10以在竖直方向延伸的中心轴C1为旋转中心，在水平面内进行旋转动作。在这里，在升降机构24所具有的升降驱动电动机25或进给丝杠机构、旋转驱动电动机13上，设置在图中没有示出的轴承，该轴承用于顺利地使驱动用的轴部件旋转。另外，在导轨24a上设置滚珠护圈，该滚珠护圈用于减少在导轨上滑动的滑动块的滑动阻力。该轴承27或滚珠护圈的摩擦降低部件因长期的动作而发生磨耗，或涂敷于其内部的油脂的劣化发展，构成动作中的振动发生的原因。
在筒体10的上部，左右对称地设置一对臂体11、12，从图面看而设置于右侧的臂体11由下臂11a和上臂11b以及上指状部21构成。下臂11a的一端经由轴承，可旋转地安装于筒体10上，下臂11a为以在竖直方向延伸的中心轴C2为旋转中心，可相对筒体10，在水平面内旋转的结构。下臂11a通过设置于对筒体10的内部的臂驱动电动机15而旋转驱动。更具体地说，形成臂驱动电动机15与减速器16连接，从该减速器16而突出的输出轴17固定于下臂11a的一端的结构，臂驱动电动机15的输出轴的旋转通过该减速器16减速到规定的转数，然后传递给下臂11a。
另外，在下臂11a的另一端设置滑轮19b，该滑轮19b和上臂11b的一端一体地固定。滑轮19b经由轴承，可旋转地安装于下臂11a上，由此，滑轮19b和上臂11b可以在竖直方向延伸的中心轴C3为旋转中心，相对下臂11a，在水平面内，一体地旋转。另外，在下臂11a的一端，设置固定于主体10上的滑轮19a，在该滑轮19a和设置于下臂11a的另一端的滑轮19b之间，跨设有同步带20a.
此外，在上臂11b的一端的内部设置滑轮19c，在该滑轮19c和设置于上臂11b的另一端的滑轮19d之间，跨设有同步带20b。滑轮19c固定于立设在下臂11a的一端上的圆柱状的轴的前端部上。另外，设置于上臂11b的另一端上的滑轮19d经由轴承，可旋转地安装于立设在上臂11b的一端上的圆柱状的轴上，此外，在滑轮19d的顶面上，固定有支承部21a，该支承部21a用于固定在顶面指示半导体晶片W的上指状部21。此外，滑轮19a和滑轮19b、以及滑轮19d和滑轮19c按照直径比分别为2∶1的方式构成。由此，如果臂驱动电动机15的旋转经由减速器16传递给下臂11a，则以在竖直方向延伸的中心轴C2为旋转中心而对下臂11a进行旋转驱动。接着，与该下臂11a的旋转联动，上臂11b以中心轴C3为旋转中心，以下臂11a的旋转角度的2倍的角度，并且在与下臂11a的旋转方向相反的方向进行旋转。
通过上述方案，借助臂驱动电动机15的动作，上下臂11a、11b以各中心轴C2、C3为旋转中心，分别在相反方向进行旋转，臂体11可在上指状部21朝向规定的方向的状态，进行伸缩动作，可将支承于上指状部21的半导体晶片W运送到规定的位置。另外，由于对于运送机器人1所具有的另一个臂体12的结构，除了上下指状部21、22的结构以外，其它的方面与臂体11的结构相同，构成臂体11的上下臂11a、11b、与构成臂体12的上下臂12a、12b为左右对称的结构，并且以相同的动作原理而进行动作，故在这里，省略对臂体12的说明。
上下指状部21、22通过臂体11、12的伸缩动作，分别在图2的纸面的靠近自己侧和里面侧，独立地进行进退移动。在这里，为了将相互的碰撞间隔开，上指状部21和下指状部22以在上下方向按照规定的间隔而间隔开的方式设置。此外，上指状部21的支承部21a和下指状部22的支承部22a为通过真空的吸力而支承半导体晶片W的部件，上下指状部21、22按照各支承部21a、22a从顶面看，设置于同一位置的方式构成。另外，构成上指状部21的上腕部21b呈大致U字的形状，以便避免在进行进退移动时，与下指状部22的支承部22a所支承的半导体晶片W的碰撞。另外，构成下指状部22的下腕部22b设置于支承部22a的下方，并且以不对上指状部21造成妨碍的方式设置。
像上述那样，各滑轮19a、19b、19c、19d分别为可相对上下臂11a、11b或各轴而旋转的结构。在这里，为了可使各滑轮19a、19b、19c、19d旋转，在各滑轮和上下指状部11a、11b或各轴之间设置轴承。另外，设置于运送机器人1上的各轴承采用具有支承上下臂11a、11b造成的径向荷载或推力荷载、轴的力矩荷载的强度的交叉滚子轴承或径向轴承。这些轴承均因长期的使用而劣化或破损，由此必须更换。另外，轴承也用于各电动机8、13、15、15’或减速器14、16、16’的内部，它们的劣化或破损造成的更换也是必须要求的。在这样的轴承的劣化中，在破损之前多表现出振动、异常声音的征兆。另外，还具有伴随长期的使用，因固定各部件的螺钉的松弛或部件的劣化，产生振动或异常声音的情况。按照本发明的波形分析装置30，通过分析这样的振动、异常声音的物理的现象，修理已劣化的部位，由此可预防运送机器人1的故障造成的事故。
下面对本发明的波形分析方法和波形分析装置30进行说明。图5为表示本发明的一个实施方式的波形分析装置30的结构的方框图。波形分析装置30由在图中没有示出的电源供给部、对从传感器28而发送的信号进行放大的信号放大部29、对该经过放大的信号进行分析的信号分析部31、脉冲抽取部32与数据编辑部33构成，另外形成可与存储部34、显示部35、输入部36连接的结构。本发明所采用的传感器28可检测由振动、声音、电磁波的检查对象动作而产生的物理的现象，可将其作为电信号而发送。另外，与本实施方式的波形分析装置30连接的振动传感器28、28’包括加速度计，该加速度计固定于被检测物上，检测通过该被检测物的动作而产生的加速度。另外，振动传感器28固定于水平行走机构7上，振动传感器28’固定于运送机器人1的上腕部21b上。参照图4。振动传感器28、28’检测伴随运送机器人1和水平行走机构7的动作而产生的加速度，检测针对相互正交的X轴、Y轴、Z轴方向中的规定的2个轴的加速度。另外，本实施方式的振动传感器28、28’以检测X方向和Z方向的加速度的方式设置。
信号放大部29对从振动传感器28、28’而发送的信号进行放大，将其发送给信号分析部31。信号分析部31接收从信号放大部29而发送的信号，将该信号变换为数字信号，另外，通过滤波电路去除信号的噪音成分，然后，以形成横轴为时间，纵轴为加速度的曲线图的方式，将其发送给显示部35。参照图7、图8。此外，对去除了噪音成分的信号逐次地进行傅里叶高速变换处理，形成频谱数据，已形成的谱数据发送给显示部35和脉冲抽取部32。参照图9、图10。另外，这些数据在规定的时刻，还发送给存储部34，进行保存。此外，在本实施方式中，按照在波形分析装置30的内部设置信号放大部29、A/D转换器的方式构成，但是并不限于此，也可按照在振动传感器28、28’的内部具有信号放大部29或A/D转换器的方式构成。通过在振动传感器28、28’的内部设置信号放大部29、A/D转换器，可简化波形分析装置30的结构。另外，从振动传感器28而发送的信号为经过放大处理的信号，可将侵入从振动传感器28到波形分析装置30，传递信号的缆线的内部的噪音的影响抑制在较低的程度。
脉冲抽取部32在根据通过信号分析部31而形成的频谱数据，将故障或碰撞造成的脉冲成分的频率数据变换为绝对值后，计算该脉冲成分的频带的总量。数据编辑部33将通过脉冲抽取部32而计算的脉冲成分的总和编辑成频率为横轴，脉冲成分的发生时间为纵轴的光谱图，将其显示于显示部35中。参照图9、图10。通过本实施方式的数据编辑部33而编辑的光谱图表明：脉冲成分的强度通过画面的亮度而表示，越是亮度高的部分，脉冲部分的强度越高，越是亮度低的部分，脉冲部分的强度越低。另外，除了通过画面的亮度而表示脉冲成分的强度以外，也可按照下述的方式构成，该方式为：对应于发生密度，改变而表示色彩的彩色度。
存储部34存储从传感器而发送的数据、信号分析部31、脉冲抽取部32计算的数据或数据编辑部33形成的光谱图。显示部35为监视器，其显示信号分析部31所形成的频谱数据、数据编辑部33所形成的光谱图，作业人员观看在该显示部35中显示的波形，指定形成光谱图的范围，或确认已形成的光谱图。另外，在本实施方式的显示部35中，按照光谱图中的脉冲成分的强度通过画面的强度而表示的方式构成，通过画面上的小圆点的亮度，表示脉冲成分的强度。
输入部36为键盘、鼠标、跟踪球的输入机构，作业人员采用它，以便向波形分析装置30发送指令。另外，存储部34、显示部35、输入部36也可设置于波形分析装置30的主体中，还可按照与主体分离的方式设置。此外，也可包括判断部39，该判断部39根据通过脉冲抽取部32而计算的脉冲的数据，进行是否发生异常的判断。判断部39在以存储于存储部34中的阈值为基准，在已编辑的数据中，脉冲成分超过阈值而产生的场合，在显示部35中显示警告，催促作业人员进行修理作业。另外，最好，对正常的状态的机械装置所产生的物理的现象中包括的脉冲成分的强度，与产生异常的机械装置所产生的脉冲成分的强度进行比较，确定阈值。
下面对本发明的波形分析装置30所进行的信号的处理工序进行说明。图6为表示本发明的波形分析装置30所进行的波形分析处理的流程的图。在这里，波形分析装置30分析下述场合的通过运送机器人1的动作而产生的振动，在该场合，运送机器人1将半导体晶片W从FOUP 3运送给作为中继室的加载锁定室。另外，运送机器人1的各驱动部的动作速度为运送机器人1所进行的通常的运送动作的速度，为了检测振动，不必要求设定特别的速度。
首先，作业人员在规定的场所设置振动传感器28、28’。接着，对半导体制造系统2进行操作，将进行所希望的运送动作的指令发送给运送机器人1。振动传感器28、28’开始由运送机器人1进行运送动作时的各驱动机构而产生的振动的检测(步骤S101)。像前述的那样，与本实施方式的波形分析装置30连接的振动传感器28、28’分别固定于水平行走机构7和运送机器人1的上腕部21b上。参照图4。
将通过振动传感器28、28’而检测的振动变换为电信号，经过变换处理的电信号通过信号放大部29而进行放大，然后发送给信号分析部31。接着，电信号通过信号分析部31，借助A/D转换器而变换为数字信号，去除信号的噪音成分(步骤S102)。此外，去除了噪音成分的信号作为横轴为时间轴、纵轴为加速度的振动频谱，显示于显示部35中(步骤S103)。另外，已计算的数据发送给存储部34，进行记录。
接着，信号分析部31将去除了噪音成分的时间序列的振动数据中的超过规定的振幅的上限的数据按照近似值而取为上限值，接着，从振幅值中扣除下限值，然后逐次地对振动数据进行高速傅里叶变换(FFT)处理，形成频率频谱数据(步骤S104)。另外，通过进行从该振幅值中扣除下限值的作业，比如，伴随在设置有运送机器人1的EFEM 4中设置的FFU等的运送机器人1以外的机器的动作的背景振动从该振动数据中去除。另外，信号分析部31将经过高速傅里叶变换处理的振动数据显示于显示部35中，将其保存于存储部34中(步骤S105)。
接着，作业人员从在于显示部35中显示的高速傅里叶变换处理后的频谱数据中指定任意的频带的范围(步骤S106)。如果指定范围，则脉冲抽取部32在根据该已指定的范围的频谱数据，将各频率数据变换为绝对值后，计算该脉冲成分的频带的总量(步骤S107)。可通过相对上述的经过高速傅里叶变换处理的数据，计算规定的频带的各频率数据的振幅值的总和，抽取脉冲成分。在这里，在所显示的波形中突出的部分表示脉冲部分的强度，其表明该突出部分越大，驱动机构的不好状况造成的动作中的振动越大。参照图7(b)、图8(b)。
通过脉冲抽取部32而计算的脉冲数据发送给数据编辑部33。数据编辑部33将已接收的数据编辑成通过频率、时间、脉冲的强度的3个要素表示的可视化数据，将其显示于显示部35中(步骤S108)。另外，经过编辑的可视化数据保存于存储部34中。另外，本实施方式的数据编辑部33将从脉冲抽取部32而发送的脉冲数据编辑成光谱图数据，对其进行显示。脉冲波形发散地存在于宽的频带中。于是，这些发散于宽的频带中的成分作为光谱图数据而显示，在该光谱图数据中，横轴为频率，纵轴为时间，通过亮度而表示脉冲强度，由此，作业人员可通过观看显示部35，识别不好状况的有无。参照图9、图10。另外，本实施方式的数据编辑部33将脉冲数据编辑成光谱图，但是，不限于光谱图数据。比如，可显示气泡图、等高线曲线图、瀑布图的频率、时间、频谱强度的3个要素。
下面对振动传感器28、28’检测到的振动的频谱数据与数据编辑部33形成的光谱图进行说明。图7为设置于上腕部21b上的振动传感器28’检测到的振动波形，图8为设置于水平行走机构7上的振动传感器28检测到的振动波形。在任何的场合，纵轴为加速度(G)、横轴为时间(ms)。另外，任何的图中的图(a)均表示正常状态下的动作时的波形，图(b)为在于水平行走机构7的轴承中产生不好状况的状态下的动作时的曲线图。这些频谱数据表示运送机器人1的动作中的全部数据中的约0.5秒间的波形。此外，在各曲线图中，示出2条折线，其表示振动传感器28、28’检测到的X轴方向的振动和Z轴方向的振动。
对于图7和图8中的任意的图，与正常的状态的波形(a)相比较，在异常发生时的波形(b)的场合，具有脉冲成分的突出的波形大量地出现。另外，对于图8(b)的曲线图，与图7(b)的曲线图相比较，大量地包含较短的周期的锐角的波形。其是两个振动传感器28、28’距振动发生源的间距的不同、与从振动源到检测点之间的结构物的振动传递率的不同造成的。另外，可知道，在任何的场合，与(a)相比较，在(b)的场合，检测振幅大的振动。但是，还具有每个装置的个体差异或FFU 23或处理装置5的驱动机构产生的振动传递的情况，在单纯地比较这样的振动波形的方法的场合，进行正确的异常的检测这一点难以有大变化。但是，像在下面而描述的那样，通过借助本发明的算法，抽取而显示在振动波形中包含的脉冲成分，作业人员容易识别异常的发生。
下面对本发明的算法中的对脉冲数据进行可视化处理的编辑方法进行说明。图9、图10为在对运送机器人1的动作中的振动数据进行高速傅里叶变换处理后，计算各频率的振幅值的总和，形成光谱图的图。图9为对图7所示的振动的数据进行高速傅里叶变换处理后，进行光谱图化处理的图，图10为在对图8所示的驱动的数据进行高速傅里叶变换处理后，进行光谱图化处理的图。另外，在任意的图中，图(a)为正常的状态下的动作时的数据，图(b)为在于轴承中产生不好状况的状态下的动作时的数据。在各图中，横轴为振动数据的频率，纵轴为时间，表示该频带的振动的发生的时间的合计，各图表明在画面上，亮度越高，振动的发生频度越高。另外，图(a)、图(b)均为2级结构的图，但是，其目的在于分别地表示振动传感器28、28’的各检测方向的值。
在图9、图10中均可确认，在正常的状态的数据(a)的场合，产生具有到1kHz的较低频率的振动，超过1kH的频率的脉冲成分几乎不发生。相对该情况，在不好情况发生时的数据(b)的场合，虽然发生具有到1kHz的较低频率的脉冲成分，但是，仍可确认在超过1kHz的频率的全部区域，产生振动。由于像前述的那样，具有脉冲成分在频带的全部区域而产生的特征，故如果观看图9(b)、图10(b)的光谱图，则可把握驱动机构产生不好状况的情况。可预测，像这样，在已分析的频带的全部区域，振动的发生频度越高，各驱动机构所具有的部件发生故障的可能性越高。
在上述实施方式中，对通过检测运送机器人1在动作中产生的振动，依照上述的算法，分析该分析数据，预测异常的有无的方法进行说明，但是，本发明不限于此。除了振动以外，比如，可通过检测运送机器人1在动作中产生的声音，按照上述的顺序分析该检测数据，预测异常的有无。根据需要，如果为在动作中产生的物理的现象中的可作为波形数据而检测的现象，则无论为什么样的物理的现象，仍可分析。另外，本发明的信号波形分析装置还可适用于预测机械装置的异常的有无的目的以外的场合。
下面对涉及本发明的波形分析装置的第2实施方式进行说明。近年，设置有视频摄像头37的半导体制造系统2在增加。本实施方式所采用的视频摄像头37设置于EFEM 4的内部清洁空间中，在平时对运送机器人1或其它的机械装置的动作进行摄影，将该图像作为录像数据记录于硬盘或存储器的在图中没有示出的记录装置中。另外，在作为运送机器人1的驱动源的电动机8、13、15上，连接控制各电动机的在图中没有示出的驱动器，在机械装置上施加与其它结构物的碰撞或多余的负荷时，驱动器作为异常而检测，紧急停止运送机器人1，防止故障的扩大。另外，作业人员在运送机器人1因故障而紧急停止时，播放已记录的图像，指定异常发生部位，由此，可以良好的效率而进行修复作业。
但是，由于对于该动画数据，数据量大，记录装置的容量也受到限制，故旧的动画数据依次被新拍摄的动画数据而改写、删除。另外，驱动器作为异常而检测的是产生较大的碰撞的场合，比如，在作为被运送物的晶片W和作为运送方的FOU3的壁摩擦的程度较小的冲击的场合，驱动器没有作为异常而检测。其结果是，在与FOU3接触的晶片W的表面上附着在接触时产生的灰尘，在附着该灰尘的部分上，没有电路布图、形成不良品。
此外，由于通过设置于机械装置中的摄像机37而拍摄的图像的数据依次改写为新的图像数据，故发生异常时的图像数据在发觉不良品时，已改写为新的图像数据的情况也不少。由此，即使在于检查的阶段，发觉不良品发生的异常的情况下，仍处于突然阻止不良的原因这一点也是极困难的状态。于是，采用本发明的信号波形分析装置，马上检测这样的微小的碰撞等的异常这一点从制品的质量管理和合格率的提高的方面来说，可发挥大的效果。
在本实施方式中，检测通过运送机器人1的动作而发生的声音的麦克风38固定于EFEM 4的内部，在运送机器人1动作的期间，在平时检测通过运送机器人1的动作而产生的声音。另外，按照下述方式，构成波形分析装置30的控制程序，该方式为：如果波形分析装置30从声音的信号中分析脉冲成分，则将异常发生信号发送给摄像机37的控制程序，向显示部35通知发生了异常。另外，摄像机37的控制程序按照下述的方式构成，该方式为：在从波形分析装置30接收异常发生信号的场合，不改写在其前后数分钟的期间记录的图像数据，而对其进行保存。通过形成上述方案，在发生晶片W的接触或碰撞的具有大大降低质量的可能性的异常时，作业人员马上可把握发生异常的情况。另外，可通过确认已保存的图像数据，无论发生什么样的异常，仍可把握，可在短时间而消除故障。
图11为检测运送机器人1在动作中产生的声音的麦克风38固定于EFEM 4的内部，检测作为在运送机器人1的动作中产生的物理的现象的声音，进行了傅里叶变换处理的声音频谱。更具体地说，图11(a)为分析正常地运送晶片W的状态的EFEM 4的内部的声音的图，图11(b)为分析在运送机器人1将晶片W运送到FOU3的内部时，FOUP 3的侧壁与晶片W接触时的EFEM 4的内部的声音的图。另外，图12为通过本发明的信号波形分析方法，对图11(b)所示的产生碰撞时的音响频谱进行光谱图化处理的图。
如果对图11(a)和图11(b)进行比较，虽然看上去为基本相同的波形，但是，与图11(a)相比较，在图11(b)的场合，以约10dB的程度的较高值而变迁。此是作为脉冲波的特征的因以相同程度而包含全部的频率成分这一点而造成的，其可通过在晶片W和FOUP3接触时产生的成分由麦克风38而检测的方式发现。另外，在图12中，明确地表示存在于所谓的频带中的脉冲成分。由于该情况，通过检测而分析晶片W和FOUP 3的接触的非常小的声音，可识别接触造成的脉冲波的存在，故可触发脉冲波的存在，可进行异常发生警告的发送与摄像机37的图像数据的保存。另外，在本实施方式中，为了检测运送机器人1的动作声音，采用麦克风38，但是除此以外，也可通过音响传感器而检测动作声音。另外，还可形成在运送机器人1的上下指状部21、22上安装振动传感器28、28’，代替动作声音而检测振动的结构。

Claims (7)

1.一种波形分析装置，该波形分析装置检测在机械装置的动作时产生的物理的现象，分析已检测到的信号的波形，其特征在于，该波形分析装置包括：
信号分析部，该信号分析部对从检测上述物理的现象的传感器而发送的上述信号进行高速傅里叶变换处理；
脉冲抽取部，该脉冲抽取部抽取从通过上述信号分析部而形成的频谱数据中抽取脉冲成分；
显示部，该显示部显示包括通过上述脉冲抽取部而抽取的上述脉冲成分的波形数据；
数据编辑部，该数据编辑部根据通过上述显示部而显示的包括上述脉冲成分的上述波形的数据，编辑通过作业人员经由输入部而选择的范围的上述波形的数据，形成表示频率和时间与脉冲成分的强度的曲线图，将其显示于显示部中。
2.根据权利要求1所述的波形分析装置，其特征在于，还包括判断部，该判断部根据通过上述数据编辑部而形成的上述光谱图，判断上述机械装置的异常的有无。
3.根据权利要求1或2所述的波形分析装置，其特征在于，上述传感器为振动传感器，该振动传感器检测在上述机械装置动作时产生的振动。
4.根据权利要求1或2所述的波形分析装置，其特征在于，上述传感器为麦克风，其检测在上述机械装置动作时产生的动作声音。
5.根据权利要求1～4中的任何一项所述的波形分析装置，其特征在于，上述机械装置为保持而运送半导体晶片的运送机器人。
6.一种半导体制造系统，其特征在于，该半导体制造系统包括权利要求1～5中的任何一项所述的波形分析装置。
7.一种波形分析方法，其特征在于，在检测在机械装置的动作时产生的物理的现象，分析已检测到的信号的波形的波形分析装置中，该方法包括：
信号分析步骤，在该步骤中，对从检测上述物理的现象的传感器而发送的上述信号进行高速傅里叶变换处理；
脉冲抽取步骤，在该步骤中，从通过上述信号分析步骤而形成的频谱数据中，抽取脉冲成分；
显示步骤，在该步骤中，在显示部中显示包括通过上述脉冲抽取步骤而抽取的上述脉冲成分的波形；
选择步骤，在该步骤中，根据通过上述显示步骤而显示的包括上述脉冲成分的上述波形的数据中，作业人员经由输入部从上述波形的数据中选择范围；
曲线图编辑步骤，在该步骤中，对通过上述选择步骤而选择的范围的上述波形的数据进行编辑，编辑表示频率和时间与脉冲成分的强度的曲线图，将其显示于上述显示部中。
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