JP2007298307A - モジュール評価装置、モジュール評価方法、プログラム、および記録媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】モジュール別の品質管理を反映することができ、モジュール品質管理においてモジュール品質管理値を設定することができるモジュール評価装置、モジュール評価方法、プログラム、および記録媒体を提供する。
【解決手段】計算用データファイル１３と、データファイル１３を必要に応じてアクセスして、理想データ群に個別にランダムな誤差を与えて性能評価値を計算し、判定基準に基づいて合否判定を行う処理装置１６と、を有し、処理装置１６は、データ群の内1つ以上のデータによって形成されるモジュール系に対してランダムな誤差を与えて全体系とは別の性能評価値で合否判定し、合格したデータだけを全体系の性能評価用データとして使用して歩留まり計算を行う。
【選択図】図１

Description

本発明は、光学モジュール等のモジュール評価装置、モジュール評価方法、プログラム、および記録媒体に関し、特に、設計値に対して製造誤差が発生した場合の性能劣化を計算し、合否判定を行うことで製造歩留まりを予測し、適切な公差設定を支援する光学モジュール等のモジュール評価装置、モジュール評価方法、プログラム、および記録媒体に関するものである。

一般的に、複雑な系の設計パラメータの公差を設定することは困難であり、単一のパラメータ変動が性能に与える影響を解析し相対的に公差の大小を決めることはできたが公差の値は経験的に決められたり、試作で確認しながら決めることが多かった。
そして、モンテカルロ法の出現により設計パラメータにランダムな誤差を与えて性能の変動を統計的に計算することが可能になった（たとえば、特許文献１〜３参照）。

特許文献１には、光学設計ツールで設計式に基づいて設計した光学系の形状を変形解析ツールに入力し、機械的または熱的挙動を調べ、変形の仕方から、より最適な光学系の形状を探す場合、変形解析ツールのモデル化において、粗く生成されたモデルを設計式に基づいて補正し、補正されたモデルについて数値解析を行う光学特性解析システムが開示されている。

特許文献２には、欠陥数を乱数によって決定するモンテカルロ法による歩留まりシミュレータが開示されている。
このシミュレータは、欠陥から生じる不良の種類とその発生確率を保持する不良種テーブルと、各欠陥から生じる不良の種類を乱数によって決定する決定手段と、決定された不良を基に対象システムの歩留まりを求める演算手段と、を有している。

特許文献３には、複雑な関数演算を含む散乱の計算において、散乱確立テーブルと逐次計算を併用し各粒子各散乱機構についてテーブル参照が可能かどうかを判断し、可能なものは散乱確立テーブルを使用してテーブル参照計算を行い、不可能なものは関数演算を行うモンテカルロシミュレーション方法が開示されている。
特開平１１−１７５５７７号公報 特開平５−４０７６５号公報 特開平５−８９１６０号公報

しかし、製品設計はモジュール化されており、生産現場では各モジュールについて品質管理が行われ、モジュールを組み立てることで完成品に仕上げ、最終性能評価されることが多い。
よって、全パラメータを同時にランダムに変動させる単純なモンテカルロ法ではモジュール別の品質管理を反映することができない。加えてモジュール品質管理においてモジュール品質管理値を設定することも困難になる。

本発明は、モジュール別の品質管理を反映することができ、モジュール品質管理においてモジュール品質管理値を設定することができるモジュール評価装置、モジュール評価方法、プログラム、および記録媒体を提供することにある。

本発明の第１の観点のモジュール評価装置は、計算用データファイルと、前記計算用データファイルに必要に応じてアクセスして、理想データ群に個別にランダムな誤差を与えて性能評価値を計算し、判定基準に基づいて合否判定を行う処理装置と、を有し、前記処理装置は、前記理想データ群の内1つ以上のデータによって形成されるモジュール系に対してランダムな誤差を与えて全体系とは別の性能評価値で合否判定し、合格したデータだけを全体系の性能評価用データとして使用して歩留まり計算を行う。

好適には前記処理装置は、モジュール系にランダムな誤差を付加し、モジュール系以外は固定データであり、合成した全体系の性能評価値でモジュール系の合否判定を行う。

好適には、前記処理装置における歩留り計算は、モジュール選別計算と、完成品組立て歩留り計算の２段階で形成される。

好適には、前記処理装置は、前記モジュール選別計算においては、基準モジュールと選別モジュールの構成を指定し、基準モジュールはデータを固定し、選別モジュールは所定公差範囲、所定確率分布でパラメータを変動させ、基準モジュールと選別モジュールを組合せたデータを作成し性能計算を実行し、性能が合否判定基準を満たすか否かで選別データを分類して前記データファイルに保存し、前記完成品組立て歩留り計算においては、整数乱数を発生させて、分類番号に対応した選別データを前記データファイルから抽出し、選別モジュールデータと非選別モジュールデータを所定の順番で組合せて完成品データを作成し、完成品データに対して性能計算を実行し、完成品合否判定基準に基づいて歩留り計算を実行する。

本発明の第２の観点のモジュール評価方法は、理想データ群に個別にランダムな誤差を与えて性能評価値を計算し、判定基準に基づいて合否判定を行う処理ステップ、を有し、前記処理ステップは、前記データ群の内1つ以上のデータによって形成されるモジュール系に対してランダムな誤差を与えて全体系とは別の性能評価値で合否判定するステップと、合格したデータだけを全体系の性能評価用データとして使用して歩留まり計算を行うステップと、を含む。

好適には、前記処理ステップにおいて、モジュール系にランダムな誤差を付加し、モジュール系以外は固定データであり、合成した全体系の性能評価値でモジュール系の合否判定を行う。

本発明の第３の観点は、理想データ群に個別にランダムな誤差を与えて性能評価値を計算し、判定基準に基づいて合否判定を行う処理ステップ、を有し、前記処理ステップは、前記データ群の内1つ以上のデータによって形成されるモジュール系に対してランダムな誤差を与えて全体系とは別の性能評価値で合否判定するステップと、
合格したデータだけを全体系の性能評価用データとして使用して歩留まり計算を行うステップと、を含むモジュール評価方法をコンピュータに実行させるプログラムである。

本発明の第４の観点は、理想データ群に個別にランダムな誤差を与えて性能評価値を計算し、判定基準に基づいて合否判定を行う処理ステップ、を有し、前記処理ステップは、前記データ群の内1つ以上のデータによって形成されるモジュール系に対してランダムな誤差を与えて全体系とは別の性能評価値で合否判定するステップと、合格したデータだけを全体系の性能評価用データとして使用して歩留まり計算を行うステップと、を含むプログラムを記録した記録媒体である。

本発明によれば、モジュール別の品質管理を反映することができる。
また、モジュール品質管理においてモジュール品質管理値を設定することができる。

以下、本発明の実施形態を図面に関連付けて説明する。

図１は、本発明の実施形態に係るモジュール評価装置の一構成例を示すブロック図である。

本モジュール評価装置１０は、入力装置１１、ディスク制御装置１２、ディスク装置１３、ＬＣＤ等の表示装置１４、主記憶装置１５、および中央処理装置１６を有する。

入力装置１１は、キーボードやマウスでありプログラムを実行するためのコマンドを入力する装置である。
ディスク１３には、計算プログラム、設計データファイル、歩留り計算設定ファイル、選別後データファイルが保存され、ディスク制御装置１３を介して中央処理装置１６からアクセスされ、データが読み出されたり、書き込まれたりする。
ディスク１３から読み出されたデータは中央処理装置１６により主記憶装置１５に記録され計算プログラムで用いられる。
計算された結果は、中央処理装置１６によりディスク１３に保管されるとともに、表示装置１４に表示される。

図１のモジュール評価装置１０における中央処理装置１６は、モジュール（部品）にランダムな誤差を与えて製造歩留りを計算する機能を有し、個々のモジュール（部品）誤差がランダムに変化するのではなく、基準モジュール（部品）と組合せて性能評価して選別された部品だけを使用して組み立てられた完成品の製造歩留りを計算する機能を有している。

中央処理装置１６における歩留り計算は、（１）モジュール（部品）選別計算と（２）完成品組立て歩留り計算の２段階で構成される。

（１）中央処理装置１６における部品選別計算では、基準モジュール（部品）と選別モジュール（部品）の構成を指定する。基準モジュール（部品）はデータが固定され、選別モジュール（部品）は所定公差範囲、所定確率分布でパラメータが変動する。
中央処理装置１６は、基準モジュール（部品）と選別モジュール（部品）を組合せたデータを作成し性能計算を実行する。
中央処理装置１６は、性能が合否判定基準を満たすか否かで選別データを分類してディスク１３に保存する。保存されたデータには連番が与えられて、連番とデータは1対１に対応している。

（２）中央処理装置１６における完成品組立て歩留り計算では、整数乱数を発生させて、番号に対応した選別品データを保存先から抽出する。
選別品が複数存在する場合はそれぞれについてデータ抽出を行う。選別モジュール（部品）データと非選別モジュール（部品）データを所定の順番で組合せて完成品データを作成する。その際に組立て誤差を与えることもできる。
次に、中央処理装置１６は、完成品データに対して性能計算を実行し、完成品合否判定基準に基づいて歩留り計算を実行する。

たとえば、光学ユニットに搭載されるズームレンズのように、多群のモジュールで構成されるレンズ系において、個別のレンズ群について品質管理を行い、かつ、各群を組み立てて一つのレンズ系を構成する場合に、上述の歩留まり計算法が適用される。
上述したように、歩留まり計算において、（１）モジュール（部品）選別計算、（２）完成品組み立て計算、の２段階で構成される。
モジュール（部品）選別計算（１）においてデータは、固定値基準レンズ群と変動値選別レンズ群で構成される。選別レンズ群に対してランダムな誤差を与えて合否判定を行い合格データのみをディスク１３に保存する。
完成品組み立て歩留まり計算（２）においては、合格群データを無作為に抽出して組み合わせ、完成品として合否判定し、歩留まり計算する。

このレンズモジュールに対する具体的な歩留まり計算処理については実施例として後で詳述する。

ここでは、まず、モンテカルロ法に関連付けた歩留まり計算処理について説明する。

本実施形態においては、モンテカルロ法による歩留り計算を2段階に分けて実行する。

第1段階として、モンテカルロ法によりモジュールの合否判定を行い合格データだけを保存する。
たとえば、生産現場でモジュール合否判定を行う際に基準モジュール（部品）と組合せて完成品状態で性能評価をする場合がある。この場合は基準モジュール（部品）のデータは固定値とし、検査モジュールのデータをランダムに変動させてモジュールの合否判定を行う。

第2段階として、選別された各モジュールを合成して完成品データとする。その際にモジュール組立て誤差まで含める。
具体的には、選別されたモジュールデータにはデータを識別するための連番が与えられる。
プログラム上で各モジュールに対してランダムに番号を与えて、番号に対応するモジュールデータを抽出し合成する。
これにより、各モジュールを無作為に取り出して組み立てることに相当する。
中央処理装置１６は、合成データに関して合否判定を行うことで歩留りを計算することができる。

以下に例を挙げて説明する。

全体系データ X = { x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7,x8,x9 } 、全体系評価値 ：Φ
部分系データ1 X1 = { x1,x2,x3 } 、部分系1評価値：Φ1
部分系データ2 X2 = { x4,x5,x6 } 、部分系2評価値：Φ2
部分系データ3 X3 = { x7,x8,x9 } 、部分系3評価値：Φ3
全体系データ X = X1 + X2 + X3

全体系データX={ x1 ,〜, x9 }に対して、部分系データX1~X3を定義する。部分系データX１の各パラメータx1,x2,x3は公差内でランダムに変動するが、部分系評価値Φ１により合否判定されパラメータが制約を受ける。部分系データX2、X3についても同様である。

合否判定後のデータは以下のような形式でデータファイルであるディスク１３に保存される。

部分系X1については、
データ連番 データ
1 x1(1) , x2(1) , x3(1)
2 x1(2) , x2(2) , x3(2)
3 x1(3) , x2(3) , x3(3)
…
N x1(N) , x2(N) , x3(N)

部分系X2については、
データ連番 データ
1 x4(1) , x5(1) , x6(1)
2 x4(2) , x5(2) , x6(2)
3 x4(3) , x5(3) , x6(3)
…
N x4(N) , x5(N) , x6(N)

部分系X3については、
データ連番 データ
1 x7(1) , x8(1) , x9(1)
2 x7(2) , x8(2) , x9(2)
3 x7(3) , x8(3) , x9(3)
…
N x7(N) , x8(N) , x9(N)

上記のようなデータファイルが各部分系データに対して生成される。

全体系の歩留り計算においては、各部分系X1,2,3についてデータ番号をランダムに発生させる。
たとえば、X1については3、X2については8、X3については1が与えられた場合、全体系Xは以下のようになる。

X={ x1(3) , x2(3) , x3(3) , x4(8) , x5(8) , x6(8) , x7(1) , x8(1) , x9(1) }

この全体系データについて評価値Φを計算し合否判定を行うことで歩留り計算を行う。

既存の技術では部分系の評価値を与えることができず全パラメータをランダムに変動させていたが、本実施形態では、全体系の評価値とは別に部分系の評価値を与えることで、モジュール管理を行う、製造現場の実態により近い状態で歩留り計算を行うことができる。

＜実施例１＞
第1の実施例としてズームレンズの歩留り計算について説明する。

ズームレンズは複数のレンズ群が互いの間隔を変化させることで焦点距離を変えることができる。
たとえば、図２に示すように、３群ズームはバレルと呼ばれるレンズを保持するモジュール（部品）G1,G2,G3が３つ存在し互いに独立している。
各レンズ群は1枚以上のレンズで構成され、かつ3群全てが揃うことで結像し光学性能を評価することができる。

各レンズ群は別々の工場で生産される場合があり、その場合には各レンズ群を個別に品質管理する必要がある。
ただし各群単独では結像性能が悪いため単独管理は困難である。
そのため、たとえば、3群を生産する工場では基準になる1,2群を用意し生産した3群を基準群と結合して完成品状態にして検査することがある。
この場合、完成品の検査基準を満たすような3群の検査基準を決める必要がある。

第1、2群についても同様であり、各群のバラツキと完成品組立て誤差が合成されて完成品の性能が決まるため、各群品質管理基準と組立て精度が完成品の性能を大きく左右する。
本実施形態による計算手法を適用することで各群の品質管理基準と組立て精度を決めることができることを以下に説明する。

図３は、実施例１に示す、レンズ群データの選別計算フローチャートである。
図４は、実施例１に示す、レンズ群データ合成から合否判定までの計算フローチャートである。

ここでは第1群を例に挙げるが、その他の群についても同様なことを行う。
まず、図３に示すように、基準になる第２,3群のデータを設定する（ＳＴ１）。基準データは設計値あるいは、実際に製造した基準レンズ群の測定値でもよい。
続いて検査対象になる第1群の個々のレンズに対して物性値公差、加工公差、組込み公差を設定し、モンテカルロ法によりランダムな誤差を発生させて性能評価を行い合否判定する。
具体的には、焦点距離、バックフォーカス、ディストーション、MTFを算出し基準値と照合して合否判定する。
合格した場合は、データに連番を与えてデータファイルであるディスク１３に記録する（ＳＴ２）。
不合格の場合は不合格用のファイルに保存するか、もしくはデータを破棄する。
全てのレンズ群について同様の計算を行うことで、合格レンズ群データファイルが３つ生成される（ＳＴ３〜ＳＴ６）。
各データファイルには、群番号、レンズ群が完成品に組み込まれた場合の面番号、個々のデータの連番、面データが記録されている。

次に、図４に示すように、完成品歩留り計算を行う。
完成品データを作成するために各レンズ群のデータをデータファイルであるディスク１３から抽出する。
抽出するデータ番号を正の整数乱数を発生させることで決定する（ＳＴ１１，ＳＴ１２、ＳＴ１３，ＳＴ１４、ＳＴ１５，ＳＴ１６）。
これにより、データを無作為抽出することになる。

次にデータの合成を行う（ＳＴ１７）。この場合、組立て誤差としてレンズ群間隔誤差、レンズ群平行偏心、レンズ群チルトノ3種類を与える。データ合成後にバックフォーカスの調整を行い、評価値としての、焦点距離、バックフォーカス、ディストーション、MTFを計算し合否判定を行う（ＳＴ１８，ＳＴ１９）。
レンズ群データ抽出、データ合成、組立て誤差付加、バックフォーカス調整、合否判定の過程を繰り返すことにより歩留り計算を行う。

ズームレンズの場合、各群が移動することにより焦点距離を変動させて結像させるので移動量データに合わせて群内部データは変更せず、互いの群の間隔、偏心、チルトを変更して、異なるズームポジションの完成品データを生成して合否判定を行う。

＜実施例２＞
第2の実施例として非球面を含む単焦点レンズの歩留り計算について説明する。

単焦点レンズは、複数のレンズを一つのバレルで保持している。
第１実施例のズームレンズの用にレンズ群は複数ではないが、レンズ１枚を1つのレンズ群と考える。球面レンズの場合、面形状は曲率半径で表現されるため、面形状管理も曲率半径誤差で行われ、モンテカルロ法による歩留り計算においても曲率半径にランダム誤差を発生させる。

これに対し非球面レンズ面形状は次式で示すような多項式で表現される。

モンテカルロ法による歩留り計算においては多項式係数をランダムに変化させるが、製造現場で評価される値は設計値と実測値の形状誤差値である。
つまり、変動パラメータである多項式係数はなく形状誤差という別の評価値で非球面レンズとしての評価を行い製造誤差の合否判定を行っている。

このような場合に本発明による歩留り計算が有効になる。
図５は、実施例２に示す、非球面データ選別計算フローチャートである。
図６は、非球面形状誤差を示す図である。
図７は、実施例２に示す、餞別非球面データ合成から合否判定までの計算フローチャートである。

図５に示すように、非球面形状を部分系データとみなし、非球面形状多項式係数をランダムに変化させる。
多項式係数変動後に設計非球面形状と変動後非球面形状の誤差を算出する（ＳＴ２１、ＳＴ２４、ＳＴ２７）。
具体的には非球面式で表現されるZ方向の差異を誤差としその誤差に対して合否判定を行う（ＳＴ２２、ＳＴ２５、ＳＴ２８）。

図６に示すように、形状誤差は中心軸からの距離rによって変化するため、形状誤差判定基準を有効径内部の最大誤差で設定したり、ｒの値により区分し、区分ごとに形状誤差判定基準を設定することもある。
形状誤差判定後に、合格した非球面係数データに連番を与えてデータファイルに保存する（ＳＴ２３、ＳＴ２６、ＳＴ２９）。

全体系の歩留り計算時には、図７に示すように、乱数を発生させて非球面データ番号とし、データファイルからデータ番号に対応する連番を有するデータを抽出し全体系のデータに組み入れる（ＳＴ３１〜ＳＴ３６）。
非球面データ以外はデータ合成時にランダムに変動させて（ＳＴ３７）、非球面データと合成する（ＳＴ３８）。
このようにして、形状誤差で事前に選別された非球面データを用いて歩留り計算を行うことが可能になる（ＳＴ３９，ＳＴ４０）。

なお、以上詳細に説明した歩留まり計算によるモジュール評価方法は、上記手順に応じたプログラムとして形成し、ＣＰＵ等のコンピュータで実行するように構成することも可能である。
また、このようなプログラムは、半導体メモリ、磁気ディスク、光ディスク、フロッピー（登録商標）ディスク等の記録媒体、図１ではディスク１３に記録し、この記録媒体をセットしたコンピュータによりアクセスし上記プログラムを実行するように構成可能である。

本発明の実施形態に係るモジュール評価装置の一構成例を示すブロック図である。 実施例１に示す3群ズームレンズを模式的に示す図である。 実施例１に示す、レンズ群データの選別計算フローチャートである。 実施例１に示す、レンズ群データ合成から合否判定までの計算フローチャートである。 実施例２に示す、非球面データ選別計算フローチャートである。 非球面形状誤差を示す図である。 実施例２に示す、餞別非球面データ合成から合否判定までの計算フローチャートである。

符号の説明

１０・・・モジュール評価装置、１１・・・入力装置、１２・・・ディスク制御装置、１３・・・ディスク装置、１４・・・表示装置、１５・・・主記憶装置、１６・・・中央処理装置。

Claims (10)

1. 計算用データファイルと、
   前記計算用データファイルに必要に応じてアクセスして、理想データ群に個別にランダムな誤差を与えて性能評価値を計算し、判定基準に基づいて合否判定を行う処理装置と、を有し、
   前記処理装置は、前記理想データ群の内1つ以上のデータによって形成されるモジュール系に対してランダムな誤差を与えて全体系とは別の性能評価値で合否判定し、合格したデータだけを全体系の性能評価用データとして使用して歩留まり計算を行う
   モジュール評価装置。
2. 前記処理装置は、モジュール系にランダムな誤差を付加し、モジュール系以外は固定データであり、合成した全体系の性能評価値でモジュール系の合否判定を行う
   請求項1記載のモジュール評価装置。
3. 前記処理装置における歩留り計算は、モジュール選別計算と、完成品組立て歩留り計算の２段階で形成される
   請求項１または２記載のモジュール評価装置。
4. 前記処理装置は、
   前記モジュール選別計算においては、基準モジュールと選別モジュールの構成を指定し、基準モジュールはデータを固定し、選別モジュールは所定公差範囲、所定確率分布でパラメータを変動させ、基準モジュールと選別モジュールを組合せたデータを作成し性能計算を実行し、性能が合否判定基準を満たすか否かで選別データを分類して前記データファイルに保存し、
   前記完成品組立て歩留り計算においては、整数乱数を発生させて、分類番号に対応した選別データを前記データファイルから抽出し、選別モジュールデータと非選別モジュールデータを所定の順番で組合せて完成品データを作成し、完成品データに対して性能計算を実行し、完成品合否判定基準に基づいて歩留り計算を実行する
   請求項３記載のモジュール評価装置。
5. 理想データ群に個別にランダムな誤差を与えて性能評価値を計算し、判定基準に基づいて合否判定を行う処理ステップ、を有し、
   前記処理ステップは、
   前記データ群の内1つ以上のデータによって形成されるモジュール系に対してランダムな誤差を与えて全体系とは別の性能評価値で合否判定するステップと、
   合格したデータだけを全体系の性能評価用データとして使用して歩留まり計算を行うステップと、を含む
   モジュール評価方法。
6. 前記処理ステップにおいて、モジュール系にランダムな誤差を付加し、モジュール系以外は固定データであり、合成した全体系の性能評価値でモジュール系の合否判定を行う
   請求項５記載のモジュール評価方法。
7. 理想データ群に個別にランダムな誤差を与えて性能評価値を計算し、判定基準に基づいて合否判定を行う処理ステップ、を有し、
   前記処理ステップは、
   前記データ群の内1つ以上のデータによって形成されるモジュール系に対してランダムな誤差を与えて全体系とは別の性能評価値で合否判定するステップと、
   合格したデータだけを全体系の性能評価用データとして使用して歩留まり計算を行うステップと、を含む
   モジュール評価方法をコンピュータに実行させるプログラム。
8. 前記処理ステップにおいて、モジュール系にランダムな誤差を付加し、モジュール系以外は固定データであり、合成した全体系の性能評価値でモジュール系の合否判定を行う
   請求項７記載のプログラム。
9. 理想データ群に個別にランダムな誤差を与えて性能評価値を計算し、判定基準に基づいて合否判定を行う処理ステップ、を有し、
   前記処理ステップは、
   前記データ群の内1つ以上のデータによって形成されるモジュール系に対してランダムな誤差を与えて全体系とは別の性能評価値で合否判定するステップと、
   合格したデータだけを全体系の性能評価用データとして使用して歩留まり計算を行うステップと、を含む
   プログラムを記録した記録媒体。
10. 前記処理ステップにおいて、モジュール系にランダムな誤差を付加し、モジュール系以外は固定データであり、合成した全体系の性能評価値でモジュール系の合否判定を行う
    請求項９記載の記録媒体。

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