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TECHNISCHES GEBIET
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Die vorliegende Erfindung betrifft ein Prüfsystem zum Prüfen der Qualität von Produkten bei der Produktherstellung, ein Verfahren zum Verwalten von KI-Modelldaten und einen KI-Modelldatensatz.
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ALLGEMEINER STAND DER TECHNIK
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An einer Produktionslinie für Produkte sind in Zwischenschritten oder einem Abschlussschritt Prüfvorrichtungen für die Produkte angeordnet, die Mängel erkennen oder mangelhafte Produkte aussortieren. Eine Produktionslinie für mit Bauelementen bestückte Leiterplatten beispielsweise beinhaltet im Allgemeinen eine Vorrichtung, die Lötpaste auf eine gedruckte Leiterplatte druckt (Druckvorrichtung), eine Vorrichtung, die die mit Lötpaste bedruckte Leiterplatte mit einem Bauelement bestückt (Montagevorrichtung), und eine Vorrichtung, die die mit Bauelementen bestückte Leiterplatte erwärmt und die Bauelemente an die Leiterplatte lötet (Refluxvorrichtung). In einem Prüfsystem, das nach den einzelnen Produktionsvorrichtungen angeordnete Prüfvorrichtungen beinhaltet, wird eine Prüfung dessen durchgeführt, ob die Arbeiten an den einzelnen Produktionsvorrichtungen wie vorgesehen durchgeführt wurden. Bei dem Prüfsystem werden Informationen zu den Prüfergebnissen gesammelt und verwaltet, was es ermöglicht, angemessen und schnell auf Veränderungen der Mängelrate zu reagieren, und zu einer Erhöhung der Produktivität der Produktionslinie insgesamt beiträgt.
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Indem bei einem solchen Prüfsystem Prüfobjekte wie etwa die Produkte aufgenommen und diese Bilder in ein im Voraus trainiertes KI-Modell eingegeben werden, wird ein Schritt eingeführt, in dem die Qualität der Produkte geprüft wird. Bei einer Produktionslinie verändert sich die Qualität der in Massen produzierten Produkte unablässig, und wenn diese Veränderung stark ist, ist das KI-Modell nicht mehr in der Lage, die Qualität der Produkt korrekt zu beurteilen, weshalb es vermehrt zu einer übermäßigen Beurteilung als mangelhaft (Überbeurteilung) oder einer ungenügenden Beurteilung als mangelhaft (Unterbeurteilung) kommt. In diesem Fall muss das Kl-Modell unter Verwendung von Einlerndaten neu trainiert und ein an die Veränderung der Qualität angepasstes optimales KI-Modell benutzt werden.
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In dieser Hinsicht wurde eine Technik veröffentlicht, die durch Einlernen von Bildern mängelfreier Produkte und Bildern mangelhafter Produkte in ein Bildbeurteilungsmodell ein Modell erzeugt, das auch Daten, die bislang nicht vorhandene neuartige Merkmale aufweisen, angemessen beurteilt (siehe
JP 2020-107104 A ). Es steht jedoch zu befürchten, dass sich die Leistung eines Kl-Modells (= Überbeurteilungsrate, Unterbeurteilungsrate) nicht einfach durch mehr Einlerndaten verbessern lässt, sondern diese vielmehr zu einem Overfitting führen, bei dem sich eine Divergenz in den Merkmalen der Grundgesamtheiten von Einlerndaten und Testdaten ergibt.
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Das Overfitting kann auf verschiedenen Ebenen auftreten, und es liegen beispielsweise die folgenden Muster vor.
- (1) Für die Einlerndaten wird eine hohe Leistung erzielt, während für Testdaten, Verzeichnisdaten und Daten aus der tatsächlichen Massenproduktion keine hohe Leistung erzielt wird
- (2) Für die Einlerndaten und die Testdaten wird eine hohe Leistung erzielt, während für die Verzeichnisdaten und die Daten aus der tatsächlichen Massenproduktion keine hohe Leistung erzielt wird
- (3) Für die Einlerndaten, die Testdaten und die Verzeichnisdaten wird eine hohe Leistung erzielt, während für die Daten aus der tatsächlichen Massenproduktion keine hohe Leistung erzielt wird
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Aufgrund des Vorliegens einer Divergenz zwischen der Leistung in Bezug auf bestimmte Grundgesamtheiten und der Leistung in Bezug auf die vielfältigen Massenproduktionsdaten kommt es daher vor, dass das trainierte KI-Modell in der Massenproduktion nicht die vorgesehene Wirkung erzielen kann. Hinsichtlich dieses Problems wird daher zunehmend nach einem System verlangt, mit dem es möglich ist, zum Zeitpunkt der Massenproduktion ein geeigneteres KI-Modell auf die Produktionslinie anzuwenden.
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KURZDARSTELLUNG DER ERFINDUNG
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AUFGABE DER VORLIEGENDEN ERFINDUNG
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Die Erfindung wurde in Anbetracht der oben beschriebenen Umstände getätigt, und ihr liegt als Aufgabe zugrunde, eine Technik bereitzustellen, die es ermöglicht, auf einfachere Weise ein geeignetes KI-Modell auf eine Produktionslinie anzuwenden.
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MITTEL ZUM LÖSEN DER AUFGABE
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Zum Erfüllen der oben genannten Aufgabe wendet die Erfindung die folgenden Ausgestaltungen an. Ein Prüfsystem, das in einer Produktionslinie für Produkte unter Verwendung eines Kl-Modells eine Prüfung auf Grundlage von Bilddaten der Produkte ausführt, ist dadurch gekennzeichnet, dass es eine Verwaltungsinformationsanzeige aufweist, die Informationen anzeigt, die sich auf die Verwaltung von einem oder mehreren KI-Modellen beziehen, die für die Prüfung der Produkte verwendet werden, wobei die Verwaltungsinformationsanzeige Spezifikationsinformationen, die Spezifikationen des KI-Modells betreffen, und Leistungsinformationen anzeigen kann, die verschiedene Datentypen des KI-Modells betreffen, wobei die Leistungsinformationen Leistung in Bezug auf einen Modelltest des KI-Modells vor der Anwendung in der Massenproduktion und Leistung bei der Anwendung auf die Massenproduktion beinhalten.
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So erhält ein Benutzer einen Überblick über die Spezifikationsinformationen und die Leistungsinformationen des KI-Modells und kann für den Fall, dass eine Divergenz zwischen der Leistung in Bezug auf den Modelltest des KI-Modells vor der Anwendung in der Massenproduktion und der Leistung bei der Anwendung auf die Massenproduktion vorliegt, die Ursache dafür analysieren. Auch ist es möglich, auf einfachere Weise ein geeignetes KI-Modell auf die Produktionslinie anzuwenden, indem es möglich ist, das Kl-Modell gegen ein anderes Modell auszutauschen oder es nach dem Einlernen/Beurteilen neuer Bilddaten anzuwenden.
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In der Offenbarung kann die Verwaltungsinformationsanzeige als die Leistungsinformationen die Leistung in Bezug auf den Modelltest des KI-Modells vor der Anwendung in der Massenproduktion, die Leistung bei Anwendung auf die Massenproduktion und einen Zustand der Anwendung auf die Massenproduktion auf einem einzigen Bildschirm anzeigen. Infolgedessen ist es dem Benutzer möglich, durch Betrachten dieses einen Bildschirms zügig über die Vorgehensweise wie etwa Austausch, erneutes Trainieren des KI-Modells oder dergleichen zu entscheiden.
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In der Offenbarung kann der Modelltest des KI-Modells vor der Anwendung in der Massenproduktion wenigstens einen von einem Modelltest an den Testdaten und einem Modelltest an den Verzeichnisdaten beinhalten. Infolgedessen kann die Leistung hinsichtlich Schwankungen und je nach Zeitraum unterschiedlichen Daten rasch erfasst werden, was es ebenfalls ermöglicht, zügig über die Vorgehensweise wie etwa Austausch, erneutes Trainieren des KI-Modells oder dergleichen zu entscheiden.
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In der Offenbarung kann die Leistung einen Überbeurteilungsindex, der darauf beruht, wie viele mängelfreie Produkte aus einer Prüfung ohne Verwendung eines Kl-Modells das Kl-Modell als mangelhaft beurteilt, und einen Unterbeurteilungsindex beinhalten, der darauf beruht, wie viele mangelhafte Produkte (Bestückungsfehler) aus einer Prüfung ohne Verwendung eines KI-Modells das Kl-Modell als mängelfrei beurteilt. Infolgedessen lässt sich sofort erkennen, ob die Beurteilung durch das Kl-Modell zu streng oder zu lasch ist, und es ist möglich, die Eignung des Modells in Bezug auf etwaiges Auftreten von Overfitting zu beurteilen. Bei der Prüfung ohne Verwendung eines KI-Modells kann es sich dabei um eine Sichtprüfung handeln. Alternativ kann es sich um eine andere Prüfung mit einer Qualitätsbeurteilung von hoher Genauigkeit handeln. Im Falle einer hohen Beurteilungsgenauigkeit kann es sich beispielsweise um eine regelbasierte Prüfung handeln.
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In der Offenbarung können die Leistungsinformationen ferner Prüfbilder aus dem Modelltest des KI-Modells vor der Anwendung in der Massenproduktion und aus der Massenproduktion, ein Ergebnis der Beurteilung der Qualität durch das KI-Modell für die Prüfbilder und einen KI-Ausgabewert für die Prüfbilder beinhalten. Infolgedessen kann festgestellt werden, wie das KI-Modell die einzelnen Prüfbilder beurteilt hat, was es ermöglicht, angemessen über die Vorgehensweise wie etwa Austausch, erneutes Trainieren des KI-Modells oder dergleichen zu entscheiden.
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In der Offenbarung können die Leistungsinformationen ferner ein Histogramm der KI-Ausgabewerte des KI-Modells für die Prüfbilder beinhalten. Auf auf diese Weise können Tendenzen in der Beurteilung der Prüfbild durch das KI-Modell auf einfachere Weise festgestellt werden.
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In der Offenbarung kann die Verwaltungsinformationsanzeige die Leistungsinformationen gesondert für jeweilige Prüfungsposten der Produkte anzeigen. Infolgedessen kann die erbrachte Leistung des KI-Modells für die einzelnen Prüfungsposten festgestellt werden, was es ermöglicht, zielgenau über die Vorgehensweise wie etwa Austausch, erneutes Trainieren des KI-Modells oder dergleichen zu entscheiden.
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In der Offenbarung kann die Verwaltungsinformationsanzeige die Anzeige der Spezifikationsinformationen und der Leistungsinformationen zwischen einer Anzeige nach Produktnummerngruppe der geprüften Produkte und einer zusammengefassten Anzeige für mehrere Produktnummerngruppen umschalten. Infolgedessen kann die Leistung des KI-Modells für die einzelnen Produktnummerngruppe genau festgestellt werden, während es zugleich möglich ist, auf einfachere Weise eine Verlegung oder Auswechselung des KI-Modells zwischen den Produktnummerngruppen zu überprüfen. Eine Produktnummerngruppe bezeichnet dabei eine Zusammenfassung von Produktnummern gleicher Größe oder ähnlicher Farbe. Da die Produktnummern in der Produktnummerngruppe mittels identischer Prüfstandards und Farbparameter geprüft werden, ist kein Einlernen mit den jeweiligen Produktnummern mehr erforderlich, wodurch ein effizienteres Einlernen ermöglicht wird.
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In der Offenbarung kann die Verwaltungsinformationsanzeige auf einem Anzeigebildschirm, der mehrere Produktnummerngruppen zusammengefasst anzeigt, eine Verarbeitung ausführen, bei der ein KI-Modell, das auf eine bestimmte Produktnummerngruppe angewandt wird, auf eine andere Produktnummerngruppe angewandt wird. Infolgedessen kann der Benutzer unter Betrachtung des Anzeigebildschirms der Verwaltungsinformationsanzeige sofort ein auf eine Produktnummerngruppe angewandtes KI-Modell auf eine andere Produktnummerngruppe anwenden.
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In der Offenbarung können die Spezifikationsinformationen wenigstens eins von Netzwerkinformationen des KI-Modells, Informationen zu den beim Einlernen verwendeten Einlerndaten und Losnummer des Kl-Modells beinhalten. Infolgedessen kann der Benutzer auf einfachere Weise die grundlegenden Informationen und die Herkunft des Kl-Modells feststellen.
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In der Offenbarung kann es sich bei einem Verfahren zum Verwalten von Kl-Modelldaten in einem Prüfsystem, das in einer Produktionslinie für Produkte unter Verwendung eines Kl-Modells eine Prüfung auf Grundlage von Bilddaten der Produkte ausführt, um ein Verfahren handeln, das dadurch gekennzeichnet ist, dass die KI-Modelldaten unter Verknüpfung mit Spezifikationsinformationen, die Spezifikationen der KI-Modelldaten betreffen, und Leistungsinformationen, die die Leistung in Bezug auf verschiedene Datentypen des KI-Modells betreffen, verwaltet werden, wobei die Leistungsinformationen Leistung in Bezug auf einen Modelltest des KI-Modells vor der Anwendung in der Massenproduktion und Leistung bei der Anwendung auf die Massenproduktion beinhalten. Verwalten schließt dabei neben dem speichernden Aufbewahren von Informationen beispielsweise das Durchführen einer Prüfung auf Grundlage von Bilddaten in Echtzeit und das Anzeigen von Leistungsinformationen in Bezug auf die Bilddaten ein.
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Bei der Offenbarung kann es sich auch um das Verfahren zum Verwalten von KI-Modelldaten handeln, das dadurch gekennzeichnet ist, dass der Modelltest des Kl-Modells vor der Anwendung in der Massenproduktion wenigstens einen von einem Modelltest an den Testdaten und einem Modelltest an den Verzeichnisdaten beinhaltet.
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Bei der Offenbarung kann es sich auch um das Verfahren zum Verwalten von KI-Modelldaten handeln, das dadurch gekennzeichnet ist, dass die Leistung einen Überbeurteilungsindex, der darauf beruht, wie viele mängelfreie Produkte aus einer Prüfung ohne Verwendung eines KI-Modells das Kl-Modell als mangelhaft beurteilt, und einen Unterbeurteilungsindex beinhaltet, der darauf beruht, wie viele mangelhafte Produkte aus einer Prüfung ohne Verwendung eines KI-Modells das Kl-Modell als mängelfrei beurteilt.
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Bei der Offenbarung kann es sich auch um das Verfahren zum Verwalten von KI-Modelldaten handeln, das dadurch gekennzeichnet ist, dass die Leistungsinformationen ferner Prüfbilder aus dem Modelltest des KI-Modells vor der Anwendung in der Massenproduktion und aus der Massenproduktion, ein Ergebnis der Beurteilung der Qualität durch das KI-Modell für die Prüfbilder und einen Kl-Ausgabewert für die Prüfbilder beinhalten.
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Bei der Offenbarung kann es sich auch um das Verfahren zum Verwalten von KI-Modelldaten handeln, das dadurch gekennzeichnet ist, dass die Spezifikationsinformationen wenigstens eins von Netzwerkinformationen des Kl-Modells, Informationen zu den beim Einlernen verwendeten Einlerndaten und Losnummer des KI-Modells beinhalten.
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Bei der Offenbarung kann es sich um einen KI-Modelldatensatz mit einem oder mehreren KI-Modelldatenelementen für ein Prüfsystem handeln, das in einer Produktionslinie für Produkte unter Verwendung eines Kl-Modells eine Prüfung auf Grundlage von Bilddaten der Produkte ausführt und dadurch gekennzeichnet ist, dass er Spezifikationsinformationen, die mit den KI-Modelldaten verknüpft sind und Spezifikationen der KI-Modelldaten betreffen, und Leistungsinformationen beinhaltet, die die Leistung in Bezug auf verschiedene Datentypen des KI-Modells betreffen, wobei die Leistungsinformationen jeweilige Prüfbilder und ein Ergebnis einer Beurteilung der Qualität der Prüfbilder durch das Kl-Modell beinhalten.
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Bei der Offenbarung kann es sich auch um den KI-Modelldatensatz handeln, der dadurch gekennzeichnet ist, dass die Leistung einen Überbeurteilungsindex, der darauf beruht, wie viele mängelfreie Produkte aus einer Prüfung ohne Verwendung eines KI-Modells das Kl-Modell als mangelhaft beurteilt, und einen Unterbeurteilungsindex beinhaltet, der darauf beruht, wie viele mangelhafte Produkte aus einer Prüfung ohne Verwendung eines KI-Modells das Kl-Modell als mängelfrei beurteilt.
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Bei der Offenbarung kann es sich auch um den KI-Modelldatensatz handeln, der dadurch gekennzeichnet ist, dass die Leistungsinformationen ferner einen Kl-Ausgabewert für die Prüfbilder beinhalten.
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Bei der Offenbarung kann es sich auch um den KI-Modelldatensatz handeln, der dadurch gekennzeichnet ist, dass die Spezifikationsinformationen wenigstens eins von Netzwerkinformationen des KI-Modells, Informationen zu den beim Einlernen verwendeten Einlerndaten und Chargennummer des Kl-Modells beinhalten.
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Die Erfindung kann durch Kombinieren der oben beschriebenen Ausgestaltungen und Verarbeitungen ausgestaltet sein, solange sich hieraus kein technischer Widerspruch ergibt.
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WIRKUNG DER ERFINDUNG
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Gemäß der Erfindung wird es ermöglicht, auf einfachere Weise ein geeignetes KI-Modell auf eine Produktionslinie anzuwenden.
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KURZBESCHREIBUNG DER FIGUREN
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- 1 zeigt eine schematische Konfigurationsansicht eines Prüfsystems gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung.
- 2 zeigt eine Ansicht, die charakteristische Eigenschaften von den Datenelementen Einlerndaten, Testdaten, Verzeichnisdaten und Massenproduktionsdaten veranschaulicht.
- 3 zeigt ein Ablaufdiagramm einer Verarbeitung unter Verwendung des Prüfsystems gemäß dem Ausführungsbeispiel der Erfindung.
- 4 zeigt eine Ansicht eines Funktionsblockschaubilds des Prüfsystems gemäß dem Ausführungsbeispiel der Erfindung.
- 5 zeigt eine zweite Ansicht eines Funktionsblockschaubilds des Prüfsystems gemäß dem Ausführungsbeispiel der Erfindung.
- 6 zeigt eine dritte Ansicht eines Funktionsblockschaubilds des Prüfsystems gemäß dem Ausführungsbeispiel der Erfindung.
- 7 zeigt eine Ansicht, die eine Bildschirmanzeige für Einstellungen gemäß dem Ausführungsbeispiel der Erfindung veranschaulicht.
- 8 zeigt eine Ansicht, die ein Beispiel für einen Kl-Modellverwaltungsbildschirm gemäß dem Ausführungsbeispiel der Erfindung veranschaulicht.
- 9 zeigt eine Ansicht, die einen ersten Detailanzeigebildschirm gemäß dem Ausführungsbeispiel der Erfindung veranschaulicht.
- 10 zeigt Ansichten, die einen Anzeigebildschirm für eine Anzahl von Einlerndatensätzen gemäß dem Ausführungsbeispiel der Erfindung veranschaulichen.
- 11 zeigt eine Ansicht, die einen zweiten Detailanzeigebildschirm gemäß dem Ausführungsbeispiel der Erfindung veranschaulicht.
- 12 zeigt eine Ansicht, die einen vierten Detailanzeigebildschirm gemäß dem Ausführungsbeispiel der Erfindung veranschaulicht.
- 13 zeigt eine Ansicht, die einen Bildschirm zur umfassenden Kl-Modellverwaltung gemäß dem Ausführungsbeispiel der Erfindung veranschaulicht.
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AUSFÜHRUNGSFORM DER ERFINDUNG
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Anwendungsbeispiel
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Wie in 1 gezeigt, beinhaltet eine Produktionslinie 100, die ein Beispiel für ein Anwendungsobjekt der Erfindung ist, eine Lotdruckvorrichtung 100a, eine Vorrichtung 100b zum Prüfen nach dem Lotdruck, eine Montagegerät 100c, eine Vorrichtung 100d zum Prüfen nach der Montage, einen Refluxofen 100e und eine Vorrichtung 100f zum Prüfen nach dem Reflux. Die einzelnen Vorrichtungen der Produktionslinie 100 sind über ein Netzwerk wie etwa ein LAN mit einem Einlernendgerät 10 verbunden. Die Prüfvorrichtungen 100b, 100d, 100f prüfen am Ausgang des jeweiligen Vorgangs den Zustand der gedruckten Leiterplatte und erfassen automatisch, ob diese mangelhaft oder möglicherweise mangelhaft ist.
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Die Prüfung an den Prüfvorrichtungen der Produktionslinie 100 wird unter Verwendung eines im Voraus trainierten KI-Modells durchgeführt. Das KI-Modell wird unter Verwendung des Einlernendgeräts 10 im Voraus mithilfe von Einlerndaten trainiert. Anschließend wird seine Leistung auf Grundlage von Testdaten, Verzeichnisdaten und Massenproduktionsdaten bewertet.
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Dabei wird das KI-Modell anhand von Einlerndaten mit geringer Schwankung und engem Zeitraum der Daten trainiert, weshalb für die Massenproduktionsdaten mit ihrer starken Schwankung und ihrem breiten Zeitraum nicht ohne Weiteres eine ausreichende Leistung erzielt wird. In diesem Anwendungsbeispiel wird daher ermöglicht, dass ein Benutzer für mehrere KI-Modelle Spezifikationsinformationen zum Zeitpunkt der Erzeugung des KI-Modells und Leistungsinformationen dazu, welche Leistung in Bezug auf Testdaten, Verzeichnisdaten und Massenproduktionsdaten erzielt wurde, in einem Überblick überprüfen kann, wodurch auf einfachere Weise das am besten geeignete KI-Modell auf die Massenproduktion angewandt werden kann.
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In 8 ist ein Beispiel eines Kl-Modellverwaltungsbildschirms 21 des Anwendungsbeispiels gezeigt. Im Kl-Modellverwaltungsbildschirm 21 ist ein Kl-Benutzungsverlaufanzeigebereich 22 bereitgestellt. Der Kl-Benutzungsverlaufanzeigebereich 22 ist ein Bereich, in dem der Benutzungsverlauf der einzelnen Kl-Modelle in der Massenproduktion angezeigt wird. Am linken Ende 22b des Kl-Benutzungsverlaufanzeigebereichs 22 ist die Modellbezeichnung des in der Massenproduktion benutzten KI-Modell angegeben. In der Zeile mit den Modellbezeichnungen wird durch ein Säulendiagramm der Zeitraum angezeigt, in dem das jeweilige Modell benutzt wurde. Durch den Kl-Benutzungsverlaufanzeigebereich 22 können Verlaufsinformationen zu dem Zeitraum gezeigt werden, in dem die einzelnen Modelle für die Massenproduktion verwendet wurden.
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Der Kl-Modellverwaltungsbildschirm 21 weist außerdem auf der rechten Seite des Kl-Benutzungsverlaufanzeigebereichs 22 einen Leistungsanzeigebereich 23 auf. In einer linken Spalte 23a des Leistungsanzeigebereichs 23 wird die Leistung des Kl-Modells in Bezug auf Testdaten angezeigt. In einer rechten Spalte 23b des Leistungsanzeigebereichs 23 wird die Leistung des Kl-Modells in Bezug auf Verzeichnisdaten angezeigt. Genauer werden die Überbeurteilungsrate und die Unterbeurteilungsrate bei Benutzung der Testdaten und die Überbeurteilungsrate und die Unterbeurteilungsrate bei Benutzung der Verzeichnisdaten als Säulendiagramm angezeigt.
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Auf der Unterseite des Kl-Benutzungsverlaufanzeigebereichs 22 ist ein Massenproduktionsleistungsanzeigebereich 24 bereitgestellt. Der Massenproduktionsleistungsanzeigebereich 24 zeigt die Leistung in Bezug auf die Massenproduktionsdaten für die an den jeweiligen Betriebstagen im Kl-Benutzungsverlaufanzeigebereich 22 benutzten KI-Modelle. Genauer werden die Überbeurteilungsrate und die Unterbeurteilungsrate als Liniendiagramm gezeigt.
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Am rechten Ende des Kl-Modellverwaltungsbildschirms 21 ist in Entsprechung zur Modellbezeichnung des jeweiligen Kl-Modells eine Detailanzeigeschaltfläche 21 d bereitgestellt. Wird diese Detailanzeigeschaltfläche 21 d betätigt, so werden Detailinformationen des jeweiligen KI-Modells angezeigt. 9 zeigt ein Beispiel für einen ersten Detailanzeigebildschirm 31a, der bei Betätigung der Detailanzeigeschaltfläche 21 d angezeigt wird. Im ersten Detailanzeigebildschirm 31 a wird ein Anzeigemodusauswahlbereich 32 angezeigt, und in dem Anzeigemodusauswahlbereich 32 kann der Anzeigeinhalt des Detailanzeigebildschirms ausgewählt werden. In 9 sind grundlegende Informationen im Anzeigemodusauswahlbereich 32 ausgewählt. Daher ist der erste Detailanzeigebildschirm 31a ein Bildschirm, der grundlegende Informationen anzeigt.
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Wie in 9 gezeigt, ist im ersten Detailanzeigebildschirm 31a ein Anzeigebereich 33 für grundlegende Informationen bereitgestellt. In dem Anzeigebereich 33 für grundlegende Informationen werden Modellbezeichnung, Erzeugungsdatum, Bildgröße der geprüften Bilder, Bezeichnung des verwendeten Netzwerks, Bezeichnung der Einlerndaten, Erfassungszeitraum der Einlerndaten, Losnummer des geprüften Produkts und Kommentare für das betreffende KI-Modell angegeben.
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Auf diese Weise kann der Benutzer im Anwendungsbeispiel die grundlegenden Informationen des KI-Modells (Spezifikationsinformationen) und Leistungsinformationen dazu, welche Leistung in Tests und in der Massenproduktion erzielt wurde, auf einfache Weise zusammengefasst überprüfen. Dies ermöglicht es, eine Beurteilung, ob das auf die Massenproduktion angewandte KI-Modell geändert oder neu trainiert werden soll oder dergleichen, auf einfachere bzw. genauere Weise durchzuführen.
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Unter Bezugnahme auf die Figuren wird nachstehend eine Ausführungsform der Erfindung beschrieben. In den einzelnen Beispielen angegebene Konfigurationselemente sollen jedoch, soweit nicht anders angegeben, keinesfalls den Umfang der Erfindung einschränken.
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Ausführungsbeispiel
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1 zeigt eine Produktionslinie 100, die ein Beispiel für ein Anwendungsobjekt der Erfindung der Offenbarung ist. Wie oben beschrieben, beinhaltet die Produktionslinie 100 beispielsweise eine Lotdruckvorrichtung 100a, eine Vorrichtung 100b zum Prüfen nach dem Lotdruck, ein Montagegerät 100c, eine Vorrichtung 100d zum Prüfen nach der Montage, einen Refluxofen 100e und eine Vorrichtung 100f zum Prüfen nach dem Reflux. Die Lotdruckvorrichtung 100a ist eine Vorrichtung, die Lötpaste auf Elektroden auf der gedruckten Leiterplatte druckt. Das Montagegerät 100c ist eine Vorrichtung, die eine Vielzahl von elektronischen Bauelementen, mit denen die gedruckte Leiterplatte bestückt werden soll, auf der Lötpaste ablegt. Der Refluxofen 100e ist eine Erwärmungsvorrichtung zum Verlöten der auf der gedruckten Leiterplatte abgelegten elektronischen Bauelemente mit Leiterbahnen auf der Leiterplatte. Die Prüfvorrichtungen 100b, 100d, 100f prüfen am Ausgang des jeweiligen Vorgangs den Zustand der gedruckten Leiterplatte und erfassen automatisch, ob diese mangelhaft oder möglicherweise mangelhaft ist.
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Die Vorrichtung 100b zum Prüfen nach dem Lotdruck, die Vorrichtung 100d zum Prüfen nach der Montage und die Vorrichtung 100f zum Prüfen nach dem Reflux (im Folgenden auch zusammengefasst als Prüfvorrichtungen 30 bezeichnet) sind über ein Netzwerk wie etwa ein LAN mit einem Einlernendgerät 10 und einer Datenbank 20 (im Folgenden auch kurz als DB 20 bezeichnet) verbunden. Das Einlernendgerät 10 kann durch ein universelles Computersystem konfiguriert sein, das mit einer CPU (Prozessor), einer Hauptspeichervorrichtung (Speicher), einer Hilfsspeichervorrichtung (Festplatte oder dergleichen), einer Eingabevorrichtung (Tastatur, Maus, Steuereinrichtung, Touchpanel oder dergleichen) und einer Ausgabevorrichtung (Anzeige, Drucker, Lautsprecher oder dergleichen) und dergleichen ausgestattet ist. Alternativ kann es durch ein tragbares Computersystem wie etwa ein Tablet-Endgerät konfiguriert sein.
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Die Prüfung an den Prüfvorrichtungen 30 der Produktionslinie 100 wird unter Verwendung eines im Voraus trainierten eingelernten Kl-Modells (im Folgenden auch kurz als KI-Modell bezeichnet) durchgeführt. Das KI-Modell ist in der DB 20 abgelegt und wird für eine Prüfung durch eine nach Bedarf ausgewählte Prüfvorrichtung 30 benutzt. Das KI-Modell wird unter Verwendung des Einlernendgeräts 10 im Voraus auf Grundlage von Einlerndaten trainiert, derart, dass an den Prüfvorrichtungen 30 eine Beurteilung der Qualität der gedruckten Leiterplatten ermöglicht wird. Anschließend wird die Leistung des Kl-Modells auf Grundlage von Testdaten, Verzeichnisdaten und Massenproduktionsdaten bewertet.
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2A und 2B zeigen charakteristische Eigenschaften der Datenelemente Einlerndaten, Testdaten, Verzeichnisdaten und Massenproduktionsdaten. Die horizontale Achse in 2A und 2B ist der Zeitraum der Datensammlung und die vertikale Achse ist der Schwankungsbereich. Bei den Einlerndaten handelt es sich hier um Bilddaten, die zum Trainieren von KI verwendet werden und aus Daten der Massenproduktion aus einem extrem kurzen Zeitraum ausgewählt wurden, weshalb Zeitraum und Schwankung in einem engen Bereich liegen. Bei den Testdaten handelt es sich um Daten zum Testen des trainierten KI-Modells, die zwar von der Art und Weise der Datenerhebung abhängig sind, aber deren Zeitraum und Schwankung in der Regel in einem engen Bereich liegen. Bei den Verzeichnisdaten handelt es sich um Daten aus einem weiteren Bereich der Massenproduktionsdaten, die aus einer breiten Grundgesamtheit gesammelt werden, welche beispielsweise Daten zu Produkten aus unterschiedlichen Losen und an unterschiedlichen Standorten hergestellten Produkten beinhaltet. Die Massenproduktionsdaten sind im tatsächlichen Massenproduktionsverlauf erfasste Daten, deren Zeitraum und Schwankung in einem ausreichend breiten Bereich liegen. Hinsichtlich der Beziehung zwischen den Einlerndaten, den Testdaten und den Verzeichnisdaten liegen verschiedene Muster vor, wobei es wie in 2A gezeigt vorkommen kann, dass die Datenelemente voneinander unabhängig sind, oder, wie in 2B, dass ein Teil oder die Gesamtheit der Datenelemente einander überlappt, sodass etwa eine Überlappung zwischen den Einlerndaten und den Verzeichnisdaten, eine Überlappung zwischen den Testdaten und den Verzeichnisdaten oder dergleichen vorliegt.
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Da hier das KI-Modell zunächst unter Verwendung von Einlerndaten mit einem engen Schwankungsbereich und Zeitraum als Grundgesamtheit trainiert wird, wird bei der Prüfung in Bezug auf die Massenproduktionsdaten mit ihrem breiten Schwankungsbereich und Zeitraum nicht ohne Weiteres eine ausreichende Leistung erzielt. Für jede Prüfung gilt, dass erst dann vollkommen deutlich wird, welches Kl-Modell für sie geeignet ist, wenn dieses tatsächlich ausprobiert wird, weshalb es mitunter erforderlich ist, das KI-Modell zu ändern oder neu zu trainieren. Somit ist es nicht einfach, die Prüfgenauigkeit an einer Produktionslinie schnell zu erhöhen.
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In der Offenbarung wird es daher dem Benutzer ermöglicht, Spezifikationsinformationen, die den Zeitpunkt der Erzeugung und die Spezifikationen eines KI-Modells sowie die Art der für sein Training verwendeten Einlerndaten angeben, und Leistungsinformationen, die zeigen, welche Leistung in Bezug auf die Testdaten, die Verzeichnisdaten und die Massenproduktionsdaten erzielt wurde, in einem Überblick zu betrachten. Auf diese Weise kann das am besten geeignete KI-Modell auf einfachere Weise auf die Massenproduktion angewandt werden.
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Ein Beispiel eines Ablaufs einer Verarbeitung unter Verwendung eines Prüfsystems 1 der Offenbarung wird im Folgenden anhand des Ablaufdiagramms aus 3 beschrieben. Zu Beginn des Ablaufs wählt der Benutzer in Schritt S101 am Einlernendgerät 10 die Produktnummerngruppe der Bauteile aus, die einer Prüfung unter Verwendung eines KI-Modells unterzogen werden sollen. In Schritt S102 wird eine Prüflogik ausgewählt, die dem Inhalt von Mängeln entspricht, auf die unter Verwendung des KI-Modells geprüft werden soll. Daraufhin wird in Schritt S103 am Einlernendgerät 10 ein Kl-Modellverwaltungsbildschirm 21 (nachstehend beschrieben) angezeigt, der die Informationen zu dem KI-Modell anzeigt, das für die in Schritt S101 und Schritt S102 ausgewählte Produktnummerngruppe und Prüflogik verwendet wird.
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In Schritt S104 beurteilt der Benutzer unter Betrachtung des Kl-Modellverwaltungsbildschirms 21, ob ein neues KI-Modell erzeugt werden soll oder nicht. Wenn ein neues KI-Modell erzeugt werden soll, erfolgt ein Übergang zu Schritt S105 und es wird ein neues KI-Modell erzeugt. Wenn kein neues KI-Modell erzeugt werden soll, erfolgt ein Übergang zu Schritt S106.
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In Schritt S106 beurteilt der Benutzer als Nächstes, ob ein KI-Modell von außerhalb des Systems importiert werden soll. Wenn der Benutzer urteilt, dass ein Kl-Modell von außerhalb des Systems importiert werden soll, erfolgt ein Übergang zu Schritt S107 und es wird ein KI-Modell von außerhalb des Systems importiert. Wenn kein KI-Modell von außerhalb des Systems importiert werden soll, erfolgt ein Übergang zu Schritt S108.
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In Schritt S108 beurteilt der Benutzer, ob alle KI-Modelle in Bezug auf die Testdaten und die Verzeichnisdaten getestet werden sollen. Wenn der Benutzer urteilt, dass alle KI-Modelle getestet werden sollen, erfolgt ein Übergang zu Schritt S109. Wenn nicht alle KI-Modelle getestet werden sollen, erfolgt ein Übergang zu Schritt S112.
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In Schritt S109 werden alle auf dem Kl-Modellverwaltungsbildschirm 21 aufgeführten KI-Modelle in Bezug auf die Testdaten und die Verzeichnisdaten getestet. Wenn die Verarbeitung von Schritt S109 abgeschlossen ist, erfolgt ein Übergang zu Schritt S110. In Schritt S110 wird das Ergebnis des Tests in Bezug auf die Testdaten und die Verzeichnisdaten auf dem Kl-Modellverwaltungsbildschirm 21 angezeigt und das Testergebnis zusammen mit Datum und Uhrzeit gespeichert. Das zu diesem Zeitpunkt gespeicherte Testergebnis wird bei der nächsten Anzeige des Kl-Modellverwaltungsbildschirms in S103 angezeigt. In Schritt S111 beurteilt der Benutzer, ob das für die Massenproduktionsprüfung benutzte KI-Modell geändert werden soll oder nicht. Wenn er urteilt, dass das für die Massenproduktionsprüfung benutzte KI-Modell geändert werden soll, erfolgt ein Übergang zu Schritt S112 und das für die Massenproduktionsprüfung verwendete KI-Modell wird geändert. Wenn hingegen das für die Massenproduktionsprüfung benutzte Kl-Modell nicht geändert werden soll, erfolgt ein Übergang zu Schritt S113 und die Massenproduktionsprüfung wird ausgeführt. Wenn die Verarbeitung von Schritt S113 abgeschlossen ist, endet die Routine vorläufig.
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Funktionsblockschaubild
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4 zeigt ein Funktionsschaubild des Prüfsystems 1 der Offenbarung. Das Prüfsystem 1 beinhaltet das Einlernendgerät 10, die DB 20 und die Prüfvorrichtungen 30. Das Einlernendgerät 10 weist eine Kl-Modellerzeugungsinformationsanzeige 10a, die Informationen zu den beim Erzeugen des KI-Modells verwendeten Einlerndaten, dem Datum und der Uhrzeit der Erzeugung und dergleichen anzeigt, und eine Kl-Modellerzeugungseinheit 10b zum Erzeugen eines Kl-Modells auf. Außerdem weist das Einlernendgerät 10 eine Kl-Modellverwaltungsinformationsanzeige 10c, die dazu dient, Verlaufsinformationen bezüglich der Anwendung des KI-Modells auf die Massenproduktion und Leistungsinformationen in Bezug auf die Testdaten und die Massenproduktionsdaten anzuzeigen, und eine Kl-Modelltestverarbeitungseinheit 10d auf, die verschiedene Bilddaten an das KI-Modell bereitstellt und es testet. Die Kl-Modellverwaltungsinformationsanzeige 10c entspricht der Verwaltungsinformationsanzeige des Ausführungsbeispiels.
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Die DB 20 weist eine KI-Modellkorpus-/Schwellenwertablage 20a, in der der KI-Modellkorpus und Prüfungsschwellenwerte abgelegt sind, eine Kl-Modellverwaltungsinformationsablage 20b, in der Informationen zu den Einlerndaten, dem Datum und der Uhrzeit der Erzeugung und dergleichen abgelegt sind, bei denen es sich um die Spezifikationsinformationen des erzeugten KI-Modells handelt, und eine Massenproduktio nsergebnisinformationsablage 20c auf, in der Informationen zur Leistung der Massenproduktionsdaten abgelegt sind. Außerdem weist die DB 20 eine Einlerndatenbildablage 20d, in der die Bilddaten abgelegt sind, die zum Trainieren des KI-Modells verwendet werden, eine Testdatenbildablage 20e, in der die Bilddaten zum Testen des KI-Modells abgelegt sind, und eine Verzeichnisdatenbildablage 20f auf, in der die Bilddaten für den Verzeichnistest des KI-Modells abgelegt sind. In der Einlerndatenbildablage 20d, der Testdatenbildablage 20e und der Verzeichnisdatenbildablage 20f sind auch die Mängelarten (Mängelbezeichnungen) der Bilddaten abgelegt. Da die Unterbeurteilungsrate als Rate der Nichterkennung von Proben mit einer Mängelart berechnet wird, für die die Prüflogik gilt, werden Bilddaten für Mängelarten benötigt.
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Die Prüfvorrichtungen 30 weisen eine Massenproduktionsprüfeinheit 30a auf, die eine Prüfung unter Verwendung von Bilddaten aus der Massenproduktion durchführt.
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KI-Modell-Erzeugungsphase
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In 4 ist der Austausch von Informationen des Prüfsystems 1 während der Erzeugungsphase des KI-Modells mit Pfeilen veranschaulicht. In der KI-Modell-Erzeugungsphase werden zunächst aus der Einlerndatenbildablage 20d Einlerndaten zum Trainieren des Kl-Modells in die KI-Modellerzeugungseinheit 10b eingegeben. Dann wird durch Trainieren des Kl-Modells an der KI-Modellerzeugungseinheit 10b ein trainiertes KI-Modell erzeugt. Informationen zum erzeugten KI-Modell werden aus der KI-Modellerzeugungseinheit 10b in die Kl-Modellerzeugungsinformationsanzeige 10a eingegeben, und die Informationen zum erzeugten KI-Modell werden an der Kl-Modellerzeugungsinformationsanzeige 10a angezeigt. Dann gibt die Kl-Modellerzeugungsinformationsanzeige 10a das erzeugte KI-Modell in die Kl-Modellkorpus-/Schwellenwertablage 20a ein. Informationen zu den Einlerndaten, dem Datum und der Uhrzeit der Erzeugung und dergleichen für das erzeugte KI-Modell werden in die Kl-Modellverwaltungsinformationsablage 20b eingegeben. Die in die Kl-Modellverwaltungsinformationsablage 20b eingegebenen Informationen entsprechen den Spezifikationsinformationen des Ausführungsbeispiels und werden mit den Kl-Modelldaten verknüpft gespeichert.
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Kl-Modelltestphase
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Als Nächstes wird anhand von 5 der Austausch von Informationen des Prüfsystems 1 in der Kl-Modelltestphase beschrieben. In der Kl-Modelltestphase werden für den Modelltest benutzte Testdaten aus der Testdatenbildablage 20e in die Kl-Modelltestverarbeitungseinheit 10d eingegeben. Auch werden für den Modelltest benutzte Verzeichnisdaten aus der Verzeichnisdatenbildablage 20f in die Kl-Modelltestverarbeitungseinheit 10d eingegeben. Außerdem wird das KI-Modell, an dem der Modelltest ausgeführt werden soll, aus der KI-Modellkorpus-/Schwellenwertablage 20a in die Kl-Modelltestverarbeitungseinheit 10d eingegeben.
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Das Ergebnis des Modelltests an den Testdaten und den Verzeichnisdaten wird aus der KI-Modelltestverarbeitungseinheit 10d in die Kl-ModellVerwaltungsinformationsanzeige 10c eingegeben, und die Kl-ModellVerwaltungsinformationsanzeige 10c zeigt das Testergebnis an. Dabei werden die Informationen zu den Einlerndaten, dem Datum und der Uhrzeit der Erzeugung und dergleichen für das KI-Modell aus der Kl-Modellverwaltungsinformationsablage 20b an die KI-ModellVerwaltungsinformationsanzeige 10c gesendet und angezeigt. Außerdem wird die auf den Massenproduktionsergebnissen beruhende tatsächliche Leistung des Kl-Modells aus der Massenproduktio nsergebnisinformationsablage 20c in die Kl-ModellVerwaltungsinformationsanzeige 10c eingegeben und angezeigt.
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Massenproduktionsprüfungsphase
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Als Nächstes wird anhand von 6 der Austausch von Informationen des Prüfsystems 1 in der Massenproduktionsprüfungsphase beschrieben. In der Massenproduktionsprüfungsphase werden der ausgewählte KI-Modellkorpus und die Schwellenwerte für die Massenproduktionsprüfung aus der Kl-Modellkorpus-/Schwellenwertablage 20a der Datenbank 20 in die Prüfvorrichtungen 30 eingegeben. In der Massenproduktionsprüfeinheit 30a wird unter Benutzung des ausgewählten Kl-Modells eine Massenproduktionsprüfung ausgeführt. Die Ergebnisdaten der Massenproduktionsprüfung werden aus der Massenproduktionsprüfeinheit 30a in die Massenproduktionsergebnisinformationsablage 20c eingegeben. In der Massenproduktionsergebnisinformationsablage 20c werden die Ergebnisdaten der Massenproduktionsprüfung unter Verknüpfung mit dem benutzten KI-Modell gespeichert.
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Die in 7 gezeigte Anzeige ist eine Einstellungsbildschirmanzeige 11 zum Einstellen von Schwellenwerten für die Qualitätsbeurteilung der einzelnen Prüfungsposten für die Prüfung an den Prüfvorrichtungen 30. Unter diesen wird beispielsweise für den Prüfungsposten Benetzungsfähigkeit angezeigt, dass es sich um eine Prüfung mittels KI handelt. Durch Klicken auf eine Einstellungsschaltfläche 11a der KI-Prüfungslogik auf der rechten Seite des Schwellenwertanzeigefensters kann der nachstehend beschriebene Kl-Modellverwaltungsbildschirm 21 aufgerufen werden.
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In 8 ist ein Beispiel des durch die Kl-Modellverwaltungsinformationsanzeige 10c angezeigten Kl-Modellverwaltungsbildschirms 21 gezeigt. Am oberen Ende des Kl-Modellverwaltungsbildschirms 21 ist ein Prüflogikanzeigebereich 21 a angeordnet. Hier wird angegeben, für welchen Prüfungsposten der Kl-Modellverwaltungsbildschirm gilt. Im Beispiel aus 8 wird gezeigt, dass es sich um den Kl-Modellverwaltungsbildschirm für die Benetzungsfähigkeit des Lots handelt. Am linken Ende unter dem Prüflogikanzeigebereich 21 a des Kl-Modellverwaltungsbildschirms 21 ist ein Produktnummerngruppenanzeigebereich 21b bereitgestellt, der zeigt, ob es sich um ein KI-Modell für die Prüfung eines Bauelements handelt.
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In diesem Beispiel wird gezeigt, dass es sich um Verwaltungsinformationen für die Produktnummerngruppe R1005 handelt. Rechts vom Produktnummerngruppenanzeigebereich 21b ist ein Anzeigewechselschaltflächenbereich 21c bereitgestellt. Der Anzeigewechselschaltflächenbereich 21c zeigt eine Schaltfläche an, mit der zwischen einem Kl-Modellverwaltungsbildschirm nach Produktnummerngruppe und einem übergreifenden Kl-Modellverwaltungsbildschirm mit allen Produktnummerngruppen umgeschaltet werden kann. In diesem Beispiel ist die Spalte „Nach Produktnummerngruppe“ fett angezeigt, was zeigt, dass der Kl-Modellverwaltungsbildschirm nach Produktnummerngruppe ausgewählt ist.
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Im Kl-Modellverwaltungsbildschirm 21 ist ferner ein Kl-Benutzungsverlaufanzeigebereich 22 bereitgestellt. Der Kl-Benutzungsverlaufanzeigebereich 22 ist ein Bereich, in dem der Benutzungsverlauf der einzelnen Kl-Modelle in der Massenproduktion angezeigt wird. Am linken Ende 22b des Kl-Benutzungsverlaufanzeigebereichs 22 ist die Modellbezeichnung des in der Massenproduktion benutzten KI-Modell angegeben. In der Zeile mit den Modellbezeichnungen wird durch ein Säulendiagramm der Zeitraum angezeigt, in dem das jeweilige Modell benutzt wurde. In der Zeile am oberen Ende des Kl-Benutzungsverlauf-Anzeigebereichs 22 ist ein Datumsbereich 22a bereitgestellt, in dem das Datum der Benutzung des Kl-Modells angegeben ist. Durch diesen Kl-Benutzungsverlaufanzeigebereich 22 können Verlaufsinformationen zu dem Zeitraum gezeigt werden, in dem die einzelnen Modelle für die Massenproduktion verwendet wurden. Diese Verlaufsinformationen entsprechen im Ausführungsbeispiel dem Zustand der Anwendung auf die Massenproduktion. Durch Klicken auf die Schaltfläche in der Spalte „Modellbezeichnung“ am oberen linken Ende des KI-Benutzungsverlauf-Anzeigebereichs 22 wird ein Sortierungsmenü aufgerufen, in dem die Anzeigemethode des Kl-Benutzungsverlauf-Anzeigebereichs 22 ausgewählt werden kann. Beispielsweise werden nur KI-Modelle angezeigt, die bereits für die Massenproduktionsprüfung benutzt wurden, und es liegt eine Sortierungsfunktion vor, mit der diejenigen mit dem jüngsten Modellerzeugungsdatum oben angezeigt werden und dergleichen.
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Der Kl-Modellverwaltungsbildschirm 21 weist außerdem auf der rechten Seite des Kl-Benutzungsverlaufanzeigebereichs 22 einen Leistungsanzeigebereich 23 auf. In einer linken Spalte 23a des Leistungsanzeigebereichs 23 wird die Leistung des Kl-Modells in Bezug auf Testdaten angezeigt. In einer rechten Spalte 23b des Leistungsanzeigebereichs 23 wird die Leistung des Kl-Modells in Bezug auf Verzeichnisdaten angezeigt. Genauer werden die Überbeurteilungsrate und die Unterbeurteilungsrate bei Benutzung der Testdaten und die Überbeurteilungsrate und die Unterbeurteilungsrate bei Benutzung der Verzeichnisdaten als Säulendiagramm angezeigt. Die Leistungsdaten im Leistungsanzeigebereich 23 können während der Anzeige im Kl-Modellverwaltungsbildschirm 21 Ergebnisse eines in Echtzeit ausgeführten Tests oder Ergebnisse eines in der Vergangenheit durchgeführten Tests sein. Auf der Oberseite des Leistungsanzeigebereichs 23 werden Datum und Uhrzeit der Ausführung des Modelltests angezeigt. Die im Leistungsanzeigebereich 23 angezeigten Informationen entsprechen den Leistungsinformationen des Ausführungsbeispiels und entsprechen der Leistung in Bezug auf den Modelltest des KI-Modells vor der Anwendung in der Massenproduktion. Die Überbeurteilungsrate des Ausführungsbeispiels entspricht dem Überbeurteilungsindex und die Unterbeurteilungsrate entspricht dem Unterbeurteilungsindex.
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Auf der Unterseite des Kl-Benutzungsverlaufanzeigebereichs 22 ist ein Massenproduktionsleistungsanzeigebereich 24 bereitgestellt. Der Massenproduktionsleistungsanzeigebereich 24 zeigt die Leistung in Bezug auf die Massenproduktionsdaten für die an den jeweiligen Betriebstagen im Kl-Benutzungsverlaufanzeigebereich 22 benutzten KI-Modelle. Genauer werden die Überbeurteilungsrate und die Unterbeurteilungsrate als Liniendiagramm gezeigt. Die im Massenproduktiosleistungsanzeigebereich 24 angezeigten Informationen entsprechen den Leistungsinformationen des Ausführungsbeispiels und entsprechen der Leistung bei der Anwendung auf die Massenproduktion.
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Am rechten Ende des Kl-Modellverwaltungsbildschirms 21 ist in Entsprechung zur Modellbezeichnung des jeweiligen Kl-Modells eine Detailanzeigeschaltfläche 21d bereitgestellt. Wird diese Detailanzeigeschaltfläche 21d betätigt, so werden Detailinformationen des jeweiligen KI-Modells angezeigt. 9 zeigt ein Beispiel für einen ersten Detailanzeigebildschirm 31a, der bei Betätigung der Detailanzeigeschaltfläche 21d angezeigt wird. Im ersten Detailanzeigebildschirm 31a wird ein Anzeigemodusauswahlbereich 32 angezeigt, und in dem Anzeigemodusauswahlbereich 32 kann der Anzeigeinhalt des Detailanzeigebildschirms ausgewählt werden. In 9 sind grundlegende Informationen im Anzeigemodusauswahlbereich 32 ausgewählt. Daher ist der erste Detailanzeigebildschirm 31a ein Bildschirm, der grundlegende Informationen anzeigt.
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Wie in 9 gezeigt, ist im ersten Detailanzeigebildschirm 31a ein Anzeigebereich 33 für grundlegende Informationen bereitgestellt. In dem Anzeigebereich 33 für grundlegende Informationen werden Modellbezeichnung, Erzeugungsdatum, Bildgröße der geprüften Bilder, Bezeichnung des verwendeten Netzwerks, Bezeichnung der Einlerndaten, Erfassungszeitraum der Einlerndaten, Losnummer des geprüften Produkts und Kommentare für das betreffende KI-Modell angegeben. Im Ausführungsbeispiel entsprechen die im Anzeigebereich 33 für grundlegende Informationen angezeigten Informationen den Spezifikationsinformationen. In der Spalte mit der Bezeichnung der Einlerndaten im Anzeigebereich 33 für grundlegende Informationen aus 9 ist eine Detailschaltfläche 33a zum Zugreifen auf ausführlichere Informationen zu der Anzahl der zum Einlernen benutzten Einlerndatensätze bereitgestellt. Durch Klicken auf diese Detailschaltfläche ist es möglich, Informationen zu der Anzahl der zum Einlernen benutzten Einlerndatensätze für die einzelnen Produktnummern aufzurufen, wie in 10(a) und 10(b) gezeigt.
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10(a) ist ein Anzeigebildschirm 330 für die Anzahl von Einlerndatensätzen, der die beim Einlernen benutzte Anzahl von Einlerndatensätzen für jede Produktnummer anzeigt, wenn das Einlernen bei dem Einlernmodell in der Detailanzeige unüberwachtes Einlernen ist. In diesem Anzeigebildschirm 330 für die Anzahl von Einlerndatensätzen ist ein Bereich 330a für die Anzahl von Einlerndatensätzen bereitgestellt, in dem die beim Einlernen benutzte Anzahl von Einlerndatensätzen für jede Produktnummer als Liste angezeigt wird.
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Da hier das Trainieren des Einlernmodells ausschließlich mit Daten von mängelfreien Produkten möglich ist, handelt es sich bei der angezeigten Anzahl von Einlerndatensätzen um die Anzahl von Datensätzen für mängelfreie Produkte. Indem auf diese Weise in Form einer Liste dargestellt wird, wie viele Einlerndatensätze für jede Produktnummer benutzt wurden, lässt sich rasch überprüfen, ob Unausgewogenheiten in der Anzahl von Einlerndatensätzen für die einzelnen Produktnummern vorliegen, und ob die Anzahl von Einlerndatensätzen für die einzelnen Produktnummern ausreicht und dergleichen.
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Produktnummern, bei denen die Anzahl von Einlerndatensätzen im Bereich 330a für die Anzahl von Einlerndatensätzen extrem gering ist, können hervorgehoben angezeigt werden, etwa indem ihre Farbe zu Rot geändert wird. Im Beispiel von 10A ist bei Produktnummer D die Anzahl von Einlerndatensätzen extrem gering, weshalb die Möglichkeit besteht, dass das Einlernmodell für Produktnummer D keine ausreichende Leistung erbringt. Als Verfahren zum Hervorheben kann neben dem Ändern der Anzeigefarbe auch ein Verfahren zum Ändern der Zeichendicke oder der Zeichengröße, ein Verfahren des Änderns der Farbe der Listenspalte oder dergleichen angewandt werden. Als Bedingung zum Durchführen einer Hervorhebung lässt sich unter anderem beispielhaft anführen, dass in Bezug auf einen maximalen Wert der Anzahl von Einlerndatensätzen für eine jeweilige Produktnummer im Bereich 330a für die Anzahl von Einlerndatensätzen Daten nur bis zu einem festgelegten Prozentsatz oder darunter (beispielsweise 10 %) vorliegen.
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10(b) zeigt einen Anzeigebildschirm 331 für die Anzahl von Einlerndatensätzen, der die beim Einlernen benutzte Anzahl von Einlerndatensätzen für jede Produktnummer anzeigt, wenn das Einlernen des Einlernmodells in der Detailanzeige überwachtes Einlernen ist. In diesem Anzeigebildschirm 331 für die Anzahl von Einlerndatensätzen ist ein Bereich 331a für die Anzahl von Einlerndatensätzen bereitgestellt, in dem die beim Einlernen benutzte Anzahl von Einlerndatensätzen und Anzahl von Validierungsdatensätzen für jede Produktnummer angezeigt wird. In diesem Bereich 331a für die Anzahl von Einlerndatensätzen wird die Anzahl von Datensätzen für mängelfreie Produkte und die Anzahl von Datensätzen für mangelhafte Produkte jeweils separat für die Anzahl von Einlerndatensätzen und die Anzahl von Validierungsdatensätzen angezeigt.
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Beim überwachten Trainieren des Einlernmodells in der Detailanzeige ist es somit möglich, für jede Produktnummer nach der Anzahl von Datensätzen für mängelfreie Produkte und der Anzahl von Datensätzen für mangelhafte Produkte zu überprüfen, wie viele Einlerndatensätze und Validierungsdatensätze benutzt wurden, und so die Herkunft der Einlerndaten genauer zu überprüfen. Dabei ist es nicht zwingend erforderlich, die Anzahl von Validierungsdatensätzen anzuzeigen. Für die Anzahl von Validierungsdatensätzen kann neben den Daten beim Einlernen auch die Anzahl der Testdatensätze oder der Verzeichnisdatensätze angezeigt werden.
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Anhand von 11 wird nun ein zweiter Detailanzeigebildschirm 31b beschrieben, der angezeigt wird, wenn im Anzeigemodusauswahlbereich 32 „Ergebnisse des Modelltests an den Testdaten“ ausgewählt wird. In diesem zweiten Detailanzeigebildschirm 31b ist in der Mitte auf der Unterseite des Anzeigemodusauswahlbereichs 32 eine Testergebnisanzeige 34 angeordnet, die eine Tabelle mit Einzelheiten zu den Ergebnissen des Modelltests an den Testdaten ist.
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Am linken Ende der Testergebnisanzeige 34 ist die Art der für den Modelltest benutzten Bilddaten (also Bilddaten von mängelfreien Produkten, Bilddaten von mangelhaften Produkten, Bilddaten von geringfügig mangelhaften Produkten) gezeigt. Im oberen Bereich ist für die einzelnen Arten von Bilddaten die Anzahl der Beurteilungen durch das KI-Modell als mängelfrei, die Anzahl der Beurteilungen als mangelhaft, die Überbeurteilungsrate oder die Unterbeurteilungsrate angegeben. Im linken unteren Bereich des zweiten Detailanzeigebildschirms 31b ist ein Bildanzeigebereich 35 angeordnet, der zeigt, wie konkrete Bilddaten jeweils durch das KI-Modell beurteilt wurden.
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In diesem Bildanzeigebereich 35 werden am linken Ende die konkreten Bilddaten angezeigt, und in den einzelnen Spalten der betreffenden Bilddatenzeile werden Bilddaten, bei denen die Bilddaten in eine Wärmekarte umgewandelt wurden, eine Trennung in bestanden/nicht bestanden nach Sichtprüfung, das Beurteilungsergebnis des KI-Modells und der entsprechende KI-Ausgabewert angezeigt. Im rechten unteren Bereich des zweiten Detailanzeigebildschirms 31b ist ein Histogrammbereich 36 bereitgestellt, der ein Histogramm für die KI-Ausgabewerte bei Testen der einzelnen Testdaten zusammen mit einem Schwellenwert für bestanden/nicht bestanden anzeigt. Durch diesen zweiten Detailanzeigebildschirm 31b können die Testergebnisse des betreffenden KI-Modells im Detail überprüft werden.
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Ein dritter Detailanzeigebildschirm, der angezeigt wird, wenn im Anzeigemodusauswahlbereich 32 „Ergebnisse des Modelltests an den Verzeichnisdaten“ ausgewählt wird, weist grundsätzlich den gleichen Aufbau wie der zweite Detailanzeigebildschirm 31b auf, weshalb auf seine Beschreibung verzichtet wird.
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12 zeigt einen vierten Detailanzeigebildschirm 31c, der angezeigt wird, wenn im Anzeigemodusauswahlbereich 32 „Ergebnisse der Massenproduktion“ ausgewählt wird. Auch der Aufbau des vierten Detailanzeigebildschirms 31c gleicht grundsätzlich dem zweiten Detailanzeigebildschirm 31b, doch da es in diesem Beispiel um die Anwendung auf die Massenproduktion geht, unterscheidet er sich dadurch von dem zweiten Detailanzeigebildschirm 31b, dass ein Massenproduktionsinformationsbereich 37 bereitgestellt ist, in dem die Benutzungsdauer des Modells und die Kennung der geprüften Leiterplatten angezeigt werden.
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Unter vorübergehender Rückkehr zur Beschreibung von 8 sind im rechten unteren Bereich des Kl-Modellverwaltungsbildschirms 21 eine Modellerzeugungsschaltfläche 21e, eine Modelltestschaltfläche 21f, eine Importschaltfläche 21g und eine Modellanwendungsschaltfläche 21h bereitgestellt. Durch Klicken auf die Modellerzeugungsschaltfläche 21e kann die Erzeugung eines neuen KI-Modells gestartet werden. Durch Klicken auf die Modelltestschaltfläche 21f wird beispielsweise unter Verwendung der Testdaten oder der Verzeichnisdaten ein Test unter Verwendung eines bestimmten KI-Modells in Echtzeit ausgeführt. Durch Klicken auf die Importschaltfläche 21g kann ein neues KI-Modell von außerhalb importiert werden. Durch Klicken auf die Modellanwendungsschaltfläche 21h schließlich kann ein derzeit nicht auf die Massenproduktion angewandtes KI-Modell auf die Massenproduktion angewandt werden.
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Im Anzeigewechselschaltflächenbereich 21c kann neben der bereits beschriebenen Anzeige nach Produktnummerngruppe auch eine Gesamtanzeige ausgewählt werden. 13 zeigt einen Bildschirm 41 zur umfassenden Kl-Modellverwaltung, der bei Auswahl von „Gesamt“ im Anzeigewechselschaltflächenbereich 21c angezeigt wird. In diesem Bildschirm 41 zur umfassenden Kl-Modellverwaltung ist ein Anzeigebereich 45 für den Zustand der Produktnummerngruppen bereitgestellt, der den Zustand der Anwendung eines Kl-Modells auf die Produktnummerngruppen der Produktionslinie 100 zeigt. Am linken Ende 45a des Anzeigebereichs 45 für den Zustand der Produktnummerngruppen sind die Bezeichnungen der Produktnummerngruppen aufgereiht.
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Für die einzelnen Bauelemente der Produktnummerngruppen ist angegeben, ob die Prüfung per KI-Modell aktiviert ist, der Schwellenwert, die Bezeichnung des Kl-Modells und die Leistung des Kl-Modells in der Massenproduktion (Überbeurteilungsrate oder Unterbeurteilungsrate). Wenn kein KI-Modell definiert ist, löst dies einen Prüffehler aus, ungeachtet dessen, ob die Prüfung mittels KI aktiviert ist, weshalb es möglich ist, den Benutzer etwa durch Ändern der Farbe dieser Zeile zu warnen. In 13 ist die betreffende Zeile im Anzeigebereich 45 für den Zustand der Produktnummerngruppen schraffiert.
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Auf der rechten Seite der Zeilen der einzelnen Produktnummerngruppen des Anzeigebereichs 45 für den Zustand der Produktnummerngruppen ist eine Produktnummerngruppenausdehnungsschaltfläche 45b bereitgestellt, mit der durch eine einfache Bedienung ein KI-Modell mit guter Leistung auf eine andere Produktnummerngruppe ausgedehnt werden kann. Nach dem Klicken auf diese Schaltfläche kann durch Einstellen der Produktnummerngruppe, auf die die Ausdehnung erfolgen soll, das betreffende KI-Modell auf die andere Produktnummerngruppe ausgedehnt werden.
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Im obenstehenden Ausführungsbeispiel wurde das Beispiel der Anwendung auf die Produktionslinie 100 für bedruckte Leiterplatten beschrieben, doch ist die Erfindung selbstverständlich auch auf andere Arten von Produktionslinien anwendbar. Die Erfindung lässt sich als Datensatz auffassen, der die KI-Modelldaten, Spezifikationsinformationen, Leistungsinformationen beinhaltet und auf dem Kl-Modellverwaltungsbildschirm 21 und dem ersten Detailanzeigebildschirm 31a bis vierten Detailanzeigebildschirm 31c anzeigbar ist. Der Datensatz kann Prüfbilder, welche die Grundlage der Leistungsinformationen bilden, oder Prüfbilder beinhalten, die eine Echtzeitprüfung anhand der KI-Modelldaten ermöglichen.
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Zum Zweck des Vergleichs zwischen den Konfigurationselementen der Erfindung und der Konfiguration des Ausführungsbeispiels sind im Folgenden die Konfigurationselemente der Erfindung mit den Bezugszeichen aus den Figuren versehen.
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Anhang 1
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Ein Prüfsystem (1), das in einer Produktionslinie (100) für Produkte unter Verwendung eines Kl-Modells eine Prüfung auf Grundlage von Bilddaten der Produkte ausführt, ist dadurch gekennzeichnet, dass es eine Verwaltungsinformationsanzeige (10c) aufweist, die Informationen anzeigt, die sich auf die Verwaltung von einem oder mehreren KI-Modellen beziehen, die für die Prüfung der Produkte verwendet werden, wobei die Verwaltungsinformationsanzeige (10c) Spezifikationsinformationen, die Spezifikationen des KI-Modells betreffen, und Leistungsinformationen anzeigen kann, die verschiedene Datentypen des KI-Modells betreffen, wobei die Leistungsinformationen Leistung in Bezug auf einen Modelltest des KI-Modells vor der Anwendung in der Massenproduktion und Leistung bei der Anwendung auf die Massenproduktion beinhalten.
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Anhang 2
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Prüfsystem nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die Verwaltungsinformationsanzeige (10c) als die Leistungsinformationen die Leistung in Bezug auf den Modelltest des KI-Modells vor der Anwendung in der Massenproduktion, die Leistung bei Anwendung auf die Massenproduktion und einen Zustand der Anwendung auf die Massenproduktion auf einem einzigen Bildschirm anzeigt.
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Anhang 3
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Prüfsystem nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass der Modelltest des KI-Modells vor der Anwendung in der Massenproduktion wenigstens einen von einem Modelltest an den Testdaten und einem Modelltest an den Verzeichnisdaten beinhaltet.
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Anhang 4
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Prüfsystem nach einem der Ansprüche 1 bis 3, dadurch gekennzeichnet, dass die Leistung einen Überbeurteilungsindex, der darauf beruht, wie viele mängelfreie Produkte aus einer Prüfung ohne Verwendung eines KI-Modells das Kl-Modell als mangelhaft beurteilt, und einen Unterbeurteilungsindex beinhaltet, der darauf beruht, wie viele mangelhafte Produkte aus einer Prüfung ohne Verwendung eines KI-Modells das Kl-Modell als mängelfrei beurteilt.
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Anhang 5
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Prüfsystem nach einem der Ansprüche 1 bis 4, dadurch gekennzeichnet, dass die Leistungsinformationen ferner Prüfbilder aus dem Modelltest des KI-Modells vor der Anwendung in der Massenproduktion und aus der Massenproduktion, ein Ergebnis der Beurteilung der Qualität durch das KI-Modell für die Prüfbilder und einen Kl-Ausgabewert für die Prüfbilder beinhalten.
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Anhang 6
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Prüfsystem nach Anspruch 5, dadurch gekennzeichnet, dass die Leistungsinformationen ferner ein Histogramm der KI-Ausgabewerte des KI-Modells für die Prüfbilder beinhalten.
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Anhang 7
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Prüfsystem nach einem der Ansprüche 1 bis 6, dadurch gekennzeichnet, dass die Verwaltungsinformationsanzeige (10c) die Leistungsinformationen gesondert für jeweilige Prüfungsposten der Produkte anzeigt.
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Anhang 8
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Prüfsystem nach einem der Ansprüche 1 bis 7, dadurch gekennzeichnet, dass die Verwaltungsinformationsanzeige (10c) die Anzeige der Spezifikationsinformationen und der Leistungsinformationen zwischen einer Anzeige nach Produktnummerngruppe der geprüften Produkte und einer zusammengefassten Anzeige für mehrere Produktnummerngruppen umschaltet.
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Anhang 9
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Prüfsystem nach Anspruch 8, dadurch gekennzeichnet, dass die Verwaltungsinformationsanzeige (10c) auf einem Anzeigebildschirm, der mehrere Produktnummerngruppen zusammengefasst anzeigt, eine Verarbeitung ausführt, bei der ein KI-Modell, das auf eine bestimmte Produktnummerngruppe angewandt wird, auf eine andere Produktnummerngruppe angewandt wird.
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Anhang 10
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Prüfsystem nach einem der Ansprüche 1 bis 9, dadurch gekennzeichnet, dass die Spezifikationsinformationen wenigstens eins von Netzwerkinformationen des Kl-Modells, Informationen zu den beim Einlernen verwendeten Einlerndaten und Losnummer des KI-Modells beinhalten.
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Anhang 11
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Ein Verfahren zum Verwalten von KI-Modelldaten in einem Prüfsystem, das in einer Produktionslinie (100) für Produkte unter Verwendung eines Kl-Modells eine Prüfung auf Grundlage von Bilddaten der Produkte ausführt, ist dadurch gekennzeichnet, dass die KI-Modelldaten unter Verknüpfung mit Spezifikationsinformationen, die Spezifikationen der KI-Modelldaten betreffen, und Leistungsinformationen, die die Leistung in Bezug auf verschiedene Datentypen des Kl-Modells betreffen, verwaltet, wobei die Leistungsinformationen Leistung in Bezug auf einen Modelltest des KI-Modells vor der Anwendung in der Massenproduktion und Leistung bei der Anwendung auf die Massenproduktion beinhalten.
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Anhang 12
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Verfahren zum Verwalten von KI-Modelldaten nach Anspruch 11, dadurch gekennzeichnet, dass der Modelltest des KI-Modells vor der Anwendung in der Massenproduktion wenigstens einen von einem Modelltest an den Testdaten und einem Modelltest an den Verzeichnisdaten beinhaltet.
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Anhang 13
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Verfahren zum Verwalten von KI-Modelldaten nach Anspruch 11 oder 12, dadurch gekennzeichnet, dass die Leistung einen Überbeurteilungsindex, der darauf beruht, wie viele mängelfreie Produkte aus einer Prüfung ohne Verwendung eines Kl-Modells das Kl-Modell als mangelhaft beurteilt, und einen Unterbeurteilungsindex beinhaltet, der darauf beruht, wie viele mangelhafte Produkte aus einer Prüfung ohne Verwendung eines KI-Modells das Kl-Modell als mängelfrei beurteilt.
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Anhang 14
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Verfahren zum Verwalten von KI-Modelldaten nach einem der Ansprüche 11 bis 13, dadurch gekennzeichnet, dass die Leistungsinformationen ferner Prüfbilder aus dem Modelltest des KI-Modells vor der Anwendung in der Massenproduktion und aus der Massenproduktion, ein Ergebnis der Beurteilung der Qualität durch das KI-Modell für die Prüfbilder und einen KI-Ausgabewert für die Prüfbilder beinhalten.
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Anhang 15
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Verfahren zum Verwalten von KI-Modelldaten nach einem der Ansprüche 11 bis 14, dadurch gekennzeichnet, dass die Spezifikationsinformationen wenigstens eins von Netzwerkinformationen des KI-Modells, Informationen zu den beim Einlernen verwendeten Einlerndaten und Losnummer des KI-Modells beinhalten.
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Anhang 16
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Ein KI-Modelldatensatz mit einem oder mehreren KI-Modelldatenelementen für ein Prüfsystem, das in einer Produktionslinie (100) für Produkte unter Verwendung eines Kl-Modells eine Prüfung auf Grundlage von Bilddaten der Produkte ausführt, ist dadurch gekennzeichnet, dass er Spezifikationsinformationen, die mit den
KI-Modelldaten verknüpft sind und Spezifikationen der KI-Modelldaten betreffen, und Leistungsinformationen beinhaltet, die die Leistung in Bezug auf verschiedene Datentypen des KI-Modells betreffen, wobei die Leistungsinformationen jeweilige Prüfbilder und ein Ergebnis einer Beurteilung der Qualität der Prüfbilder durch das Kl-Modell beinhalten.
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Anhang 17
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KI-Modelldatensatz nach Anspruch 16, dadurch gekennzeichnet, dass die Leistung einen Überbeurteilungsindex, der darauf beruht, wie viele mängelfreie Produkte aus einer Prüfung ohne Verwendung eines KI-Modells das Kl-Modell als mangelhaft beurteilt, und einen Unterbeurteilungsindex beinhaltet, der darauf beruht, wie viele mangelhafte Produkte aus einer Prüfung ohne Verwendung eines KI-Modells das Kl-Modell als mängelfrei beurteilt.
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Anhang 18
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KI-Modelldatensatz nach Anspruch 17, dadurch gekennzeichnet, dass die Leistungsinformationen ferner einen KI-Ausgabewert für die Prüfbilder beinhalten.
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Anhang 19
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KI-Modelldatensatz nach einem der Ansprüche 16 bis 18, dadurch gekennzeichnet, dass die Spezifikationsinformationen wenigstens eins von Netzwerkinformationen des KI-Modells, Informationen zu den beim Einlernen verwendeten Einlerndaten und Losnummer des KI-Modells beinhalten.
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ERLÄUTERUNG DER BEZUGSZEICHEN
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- 1
- Prüfsystem
- 10
- Einlernendgerät
- 10c
- KI-Modellverwaltungsinformationsanzeige
- 10d
- KI-Modelltestverarbeitungseinheit
- 20
- DB
- 21
- Kl-Modellverwaltungsbildschirm
- 30
- Prüfvorrichtung
- 31a
- erster Detailanzeigebildschirm
- 31b
- zweiter Detailanzeigebildschirm
- 31c
- vierter Detailanzeigebildschirm
- 41
- Bildschirm zur umfassenden Kl-Modellverwaltung
- 100
- Produktionslinie
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ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur
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