JP2013524463A

JP2013524463A - 力軌跡（ｓｉｇｎａｔｕｒｅ）を使用して品質合格基準を決定するための方法

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Publication number: JP2013524463A
Application number: JP2013503783A
Authority: JP
Inventors: ハンデル，ジェフリー・エム; ケイブン，ロバート・ダブリュー
Original assignee: デルファイ・テクノロジーズ・インコーポレーテッド
Priority date: 2010-04-09
Filing date: 2011-03-29
Publication date: 2013-06-17
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Abstract

要素の第１および第２の組に関して測定される力軌跡を使用して品質合格基準を決定する方法が提供される。第１の組は品質不良を有せず、第２の組は人為的な品質不良を有する。時点の初期部分集合の選択は、２つの組の力軌跡の力データの統計分析に基づく。品質合格基準は、マハラノビス距離（ＭＤ）値を使用して構築された品質閾値を含み、ＭＤ値は、２つの組の各要素に関する、選択された時点の初期部分集合における力データから生成される。決定済品質合格基準の出力は、力軌跡を有する要素を、品質不良を有しない要素の群、または人為的な品質不良などの品質不良を有する要素の群に分類するために、決定済品質閾値を使用するものである。
【選択図】図４

Description

関連出願
[0001]本出願は、本発明の共通の譲受人により所有される、「ＡＰＰＡＲＡＴＵＳＡＮＤＭＥＴＨＯＤＳＴＨＡＴＡＰＰＬＹＡＰＲＥＳＳＦＯＲＣＥＩＮＣＬＵＤＩＮＧＡＳＥＰＥＲＡＴＥＬＹＡＰＰＬＩＥＤＣＯＲＥＣＲＩＭＰＦＯＲＣＥ」という名称の２００９年６月３日に出願した、同時係属している米国特許出願第１２／４７７２３７号（整理番号ＤＰ−３１８３８０）に関連するものであり、これにより、その開示内容は、参照によりその全体が本明細書に組み込まれている。

[0002]本発明は、要素の力軌跡に関する品質合格基準を決定するための方法に関し、より具体的には、要素の２つの組の要素の力軌跡に従って時点の選択された部分集合から決定される品質閾値に関し、力軌跡を有する要素を、品質不良を有しない要素の群または品質不良を有する要素の群に分類するために使用される。

[0003]配線導体および端子に力を加えて、配線導体を端子に圧着することが知られている。圧着部分すなわち芯圧着部分要素を形成するのに必要な力は、芯圧着力である。芯圧着部分要素を形成する加えられた芯圧着力は、芯圧着力軌跡を有する。

[0004]圧着サイクル中に芯圧着力を加えた後、芯圧着部分要素の品質に関して一貫性があり、信頼できる品質判定を行うのが望ましい。１８ＡＷＧ未満のゲージがより小さい配線導体は、ゲージがより大きい配線導体の内部電気導体部分に含まれる同様の複数の撚線と比較して、低減した断面積を有する、配線導体の内部電気導体部分に複数の撚線を含む。１８ＡＷＧ未満の配線導体の内部電気導体部分の低減した断面積は、芯圧着部分内の撚線が欠落する品質不良を検出することをますます難しくする。電気導体部分を端子に接続して芯圧着部分要素を形成する準備をする際に、内部電気導体部分を露出させるために配線導体の配線剥取操作中に複数の撚線の１つまたは複数が切断されることにより、内部電気導体部分の複数の撚線内の撚線の欠落が生じる可能性がある。内部導体芯内の撚線の欠落は、配線導体の電気導体部分に品質不良が元々あったときにも、生じる可能性がある。複数の撚線から欠落した少なくとも１つの撚線の欠落という品質不良を有する未検定の芯圧着部分要素は、配線導体を端子に接続する芯圧着部分要素が形成され、後に製品用途に使用されるワイヤーハーネスになるとき、望ましくない下流品質悪化問題を起こす可能性がある。

[0005]したがって、必要なことは、品質不良を検出し、芯圧着部分要素を使用する下流の製品用途において不良の芯圧着部分要素が形成されない確率を増大させるために、芯圧着部分要素の品質評価を改善することである。芯圧着部分要素の品質不良を検出することは、端子が１８ＡＷＧ未満のサイズの配線導体に圧着される場合に特に望ましい。

[0006]配線導体を端子に接続する信頼できる芯圧着部分を形成する、加えられた芯圧着力軌跡の分析は、特に、対応する端子に接続される１８ＡＷＧ未満のサイズを有するより小さいゲージの配線導体に関して、芯圧着部分要素に含まれる配線導体撚線の欠落という品質不良を検出するための適当な品質指標であることがわかる。加えられた芯圧着力軌跡は、品質不良を有しない芯圧着部分に対する品質不良を有する芯圧着部分要素の適当な品質指標であるので、芯圧着力軌跡の品質を分析するのが望ましい。芯圧着部分要素を形成する加えられた芯圧着力軌跡の分析は、品質不良を有する可能性がある芯圧着部分要素、および品質不良を有しない可能性がある芯圧着部分要素の構築の際の正常なプロセス変動を検討するステップも含む。これは、芯圧着部分要素に関する品質判定を確実に一貫して行うのに重要である。

[0007]本発明の一態様によれば、要素に関して生成される力軌跡に関する品質合格基準を決定する方法が提供される。力軌跡は、要素の第１および第２の組から取得される。要素の第１の組は、品質不良を有せず、要素の第２の組は、人為的な品質不良を有する。要素の２つの組の力データは、力軌跡すなわち力軌跡曲線に従って、時間範囲内の複数の時点から時点の初期部分集合を選択するために統計的に分析される。単一のマハラノビス距離（ＭＤ）値は、２つの組の各要素に関して生成され、マハラノビス距離（ＭＤ）アルゴリズムへの入力は、時点の選択された初期部分集合における力軌跡からの力データである。初期品質閾値は、要素の２つの組に対応するＭＤ値の分布を評価することにより決定される。品質合格基準を決定する出力は、力軌跡を有する要素を、品質不良を有しない要素の群、または人為的な品質不良などの品質不良を有する要素の群に分類するために、決定された初期品質閾値を使用するものである。

[0008]本発明の別の態様によれば、芯圧着部分要素に関する決定された品質合格基準を使用し、力軌跡を有する新しく形成された芯圧着部分要素に関して品質判定を行う、配線導体を端子に接続するための形成プロセス方法が提供される。行われる品質判定は、芯圧着部分要素がその複数の撚線からの撚線の欠落を有しない合格品質、または芯圧着部分要素がその複数の撚線からの少なくとも１つの撚線の欠落を有する品質不良のいずれかである。

[0009]本発明のさらに別の態様によれば、要素に関して生成される力軌跡に関する品質合格基準を決定するためのコンピュータ読取可能命令を含む媒体が提供される。決定済品質合格基準の出力は、力軌跡を有する要素を、品質不良を有しない要素の群、または人為的な品質不良などの品質不良を有する要素の群に分類するために、時点の選択された初期部分集合を使用して決定された、決定済品質閾値を使用するものである。

[0010]添付の図面を参照して、本発明をさらに説明する。

[0011]芯圧着力軌跡を有する芯圧着部分要素を形成するために、芯圧着力として加えられる押圧力の斜視図であるが、芯圧着部分要素は、配線導体を端子に接続する。 [0012]図１の芯圧着部分要素を形成するために、芯圧着力により適用された単一の芯圧着力軌跡のグラフである。 [0013]本発明により、２つの組の各要素が図２の芯圧着力軌跡と同様の力軌跡を有する状態で、芯圧着部分要素の第１および第２の組から品質合格基準を決定するための方法ステップを示す流れ図である。 [0014]図２の芯圧着力軌跡を有する芯圧着部分要素を形成する、図１の芯圧着力として別個に加えられる押圧力を生成する押圧装置の断面図であるが、図示するように、押圧力は加えられていない。 [0015]図３の方法による、芯圧着部分要素の第１および第２の組、およびその詳細の局所図である。 [0016]ＭＤ値が混合した、プロットされたＭＤ値のグラフである。 [0017]時点の最適な部分集合を使用して構築される最適な品質閾値を決定するために、図３の方法からさらに限定された最適化作業を実行するための方法サブステップを示す流れ図である。 [0018]第２の群のＭＤ値が第１の群から離間する、プロットされたＭＤ値のグラフである。 [0019]図３の方法により、力データを統計的に分析するための所定の統計量に関する方法サブステップを示す流れ図である。 [0020]図７のサブステップからさらに限定された時点の最適な部分集合のロバストな品質を確実にするために、検証作業を実行する方法サブステップを示す流れ図である。 [0021]図３、７、および１０の方法による、決定済品質合格基準を使用する形成プロセス方法の流れ図である。

[0022]本発明の例示的な実施形態による、図１を参照すれば、端子１４内に配置された配線導体１２に押圧力１０を加え、導体１２を端子１４に圧着する。配線導体１２は、電気導体部分１６と、電気導体部分１６の周りの絶縁配線部分１８とを含む。押圧力１０の一部が、端子１４内に配置された配線導体１２の電気導体部分１６に芯圧着力２０として加えられ、芯圧着力２０が加えられた後、芯圧着部分要素２２を形成する。加えられた押圧力１０の一部は、端子１４内に配置された配線導体１２の絶縁配線部分１８にも絶縁部圧着力２６として加えられ、絶縁圧着部分要素２８を形成する。図１に示すように、芯圧着部分要素２２および絶縁圧着部分要素２８が形成される直前に、端子１４内に配置された電気導体部分１６および絶縁配線部分１８にそれぞれ、芯圧着力２０および絶縁部圧着力２６が加えられる。配線導体は、そのサイズに適合するサイズを有する端子と圧着されるのが好ましい。配線導体は、１８ＡＷＧ未満のサイズを有するのが好ましい。１８ＡＷＧのメートル法換算値は、０．８ｍｍ^２である。頭文字ＡＷＧは、米国ワイヤゲージ規格の略号であり、ワイヤゲージサイズを特定する手段である。

[0023]図１および２を参照すれば、芯圧着部分要素２２を形成する芯圧着力２０は、対応する芯圧着力軌跡曲線すなわち芯圧着力軌跡２４を有する。図２に示す芯圧着力軌跡２４は、力が増加していく芯圧着力軌跡の一部分を示す。芯圧着力軌跡曲線の相補的部分は、増加していく力の部分の直後に続く、力が減少していく芯圧着力軌跡曲線（図示せず）の一部分も含むことを当業者には理解されよう。電気導体部分１６は、編組線（図示せず）から形成することができる。編組線は、複数の個々の撚線（図示せず）から形成される。芯圧着部分要素２２は、複数の撚線中の撚線のすべてが、芯圧着部分要素２２内に含まれるとき、合格品質とすることができる。芯圧着部分要素２２は、複数の撚線内の少なくとも１つの撚線の欠落が芯圧着部分要素２２内にあるとき、品質不良とすることができる。図１に示す配線導体および端子は、単一の芯圧着部分要素および単一の絶縁圧着部分を示すが、本発明は、配線導体サイズおよび端子構造などの要素に応じて、複数の芯圧着部分要素および／または複数の絶縁圧着部分要素を含むことができる、様々な配線導体／端子要素に適用することができることを理解されたい。

[0024]加えられた芯圧着力軌跡曲線は、芯圧着部分要素内の合格品質または品質不良の適当な品質指標であるので、芯圧着部分要素を形成する芯圧着力軌跡曲線を分析するのが望ましい。

[0025]図３および５により、要素上生成される力軌跡において品質合格基準１００を決定するための流れ図が示される。方法１００の１つのステップ１１０は、芯圧着部分要素の第１の組１２１および芯圧着部分要素の第２の組１２５を提供するものである。芯圧着部分要素の第１の組１２１は、品質不良を有せず、芯圧着部分要素の第２の組１２５は、人為的な（deliberate;換言すれば、意図的な）品質不良を有する。第１および第２の組の各芯圧着部分要素の構成体は、同じタイプの端子に圧着される同じサイズの配線導体および同じタイプの電線部分など、同様の特徴を有しており、同じタイプの芯圧着部分要素は、端子内に配置された電気導体部分とほぼ同じ位置に形成される。第１の組１２１は、第２の組１２５と同数の要素を有する。第１の組１２１は、少なくとも１５個の要素を含み、第２の組１２５は、少なくとも１５個の要素を含む。組１２１、１２５は、１５個の要素を含むのが好ましい。要素の第１の組１２１は、技術者または統計員などの本方法のユーザにより確認され、各芯圧着部分要素２２内に品質不良を有しない。本方法のユーザは、要素の第１の組１２１が電気導体部分１６の複数の撚線（図示せず）内の撚線の欠落を有しないことを保証する。それと対照的に、要素の第２の組１２５は、本方法のユーザにより適用され、確認される人為的な品質不良を有し、第２の組１２５内の各要素が不良となることを保証する。第２の組１２５内の各要素は、電気導体部分１６の複数の撚線（図示せず）内に少なくとも１つの撚線の欠落を有する。２つの組１２１、１２５のそれぞれの各電気導体部分１６の品質は、各芯圧着部分要素２２の形成の前の検査により確認することができる。例えば、第２の組１２５内の各要素に適用される人為的な品質不良は、第２の組１２５内の各配線導体に関して電気導体部分１６内の複数の撚線から１つの撚線を切り取ることにより形成することができる。

[0026]図１〜４を参照すれば、方法１００の次のステップ１１２は、２つの組１２１、１２５のそれぞれの各芯圧着部分要素２２に加えられる押圧力１０を生成するように構成された押圧装置１１５を提供するものである。押圧力１０の一部は、芯圧着力２０として別個に加えられ、２つの組１２１、１２５のそれぞれの各芯圧着部分要素２２に関して芯圧着力軌跡２４を生成する。このために役立つそうした１つの押圧装置は、２００９年６月３日に出願し、参照により本明細書に組み込まれている、同時係属中の米国特許出願第１２／４７７２３７号に記載されている。図４に示すように、同時係属中の米国特許出願第１２／４７７２３７号の押圧装置１１５は、端子１４内に配置された配線導体１２の電気導体部分１６に押圧力１０が加えられていない状態で示されている。

[0027]図３を参照すれば、方法１００の次のステップ１１４は、データ処理装置（図示せず）のメモリ（図示せず）内のマハラノビス距離（ＭＤ）共分散行列アルゴリズムを提供するものである。データ処理装置は、押圧装置に関連させる（換言すれば、結合する）ことができる。あるいは、データ処理装置は、独立したデータ処理装置とし、押圧装置から分離独立させることができる。データ処理装置は、ＭＤ共分散行列アルゴリズムを使用し、ＭＤアルゴリズムタイプの統計計算を処理するように構成されることを含めて、数学的統計処理のために構成されており、コンピュータ内に配置されたプロセッサ、データプロセッサ、もしくはマイクロコントローラ、または数学的統計計算を実行する能力を有する同様の装置を含むことができる。

[0028]図２〜５を参照すれば、方法１００の次のステップ１２２は、押圧装置１１５により生成された、第１および第２の組１２１、１２５内の各芯圧着部分要素２２に関する力データを有する力軌跡２４を測定するものである。各力軌跡２４は、その時間範囲１２６にわたる複数の時点１２４で測定される。２つの組１２１、１２５内の各要素に関する力軌跡２４の測定は、対応する力軌跡の第１および第２の族１３４、１３６を生成する。第１の組１２１内の要素からの力軌跡は、力軌跡の第１の族１３４を生成する。第２の組１２５内の要素からの力軌跡は、力軌跡の第２の族１３６を生成する。時間範囲１２６は、力軌跡が発生し、芯圧着部分要素を形成する時間として全体が規定される。時間範囲は、図２に示すように、力が増加していく力軌跡曲線の一部に沿うのが好ましい。力軌跡曲線の増加していく部分は、芯圧着部分要素をほぼ形成する。複数の時点１２４は、時間範囲１２６にわたる複数の時点１２４中の各時点間の一定の時間間隔での測定を含む。範囲１２６にわたる各時点間の時間間隔は、典型的には、押圧装置、および芯圧着部分要素を形成する力軌跡曲線を測定するソフトウェアの動作の関数である。芯圧着力部分要素を測定するソフトウェアは、典型的には、一定の時間間隔で力データを測定する。あるいは、力軌跡の測定は、時間範囲内の一定でない時間間隔で行うことができる。例えば、芯圧着部分要素を形成する力軌跡曲線の１つの時間範囲は、複数の時点中の各時点間の一定の時間間隔を約０．５ミリ秒として１００ミリ秒内で発生することができる。したがって、第１の組１２１に関して、１５個の芯圧着部分要素が提供および構成され、第２の組１２５に関して、１５個の芯圧着部分が提供および構成される。第１の組１２１に関して、１５個の測定された芯圧着力軌跡曲線が収集され、第２の組１２５に関して、１５個の測定された芯圧着力軌跡曲線が収集される。第１の組１２１内の芯圧着部分要素からの１５個の測定された力軌跡曲線は、測定された力軌跡曲線の第１の族１３４を形成する。第２の組１２５内の芯圧着部分要素からの１５個の測定された力軌跡曲線は、測定された力軌跡曲線の第２の族１３６を形成する。

[0029]図３および５を参照すれば、方法１００のさらに次のステップ１３８は、時間範囲１２６にわたる複数の時点１２４の各時点において、第１および第２のそれぞれの族１３４、１３６内の測定力軌跡に関する力データの所定の統計量（statistics）（図示せず）を構築するために、対応する力軌跡の第１および第２の族１３４、１３６を統計的に分析するものである。

[0030]方法１００の次のステップ１４０は、力軌跡の第１および第２の族１３４、１３６をそれぞれ統計的に分析するステップに基づいて、複数の時点１２４から、時点の初期（initial）部分集合１４２を選択するステップを含む。時点の選択された初期部分集合１４２は、時間範囲１２６にわたる複数の時点１２４の各時点における第１および第２の組１２１、１２５内の各要素の力軌跡曲線に関するユーザによる統計的な力データの評価に基づく。時点の初期部分集合１４２は、それが時間範囲１２６の複数の時点１２４にわたる力軌跡を十分代表するために互いに十分分離されることを確実にするように選択される。複数の時点１２４のうちの２つの連続する時点は、時点の初期部分集合１４２の代表には選択されないのが好ましい。複数の時点のうちの２つの連続する時点は、連続的に測定される力データの測定に伴う可能性がある望ましくないデータノイズを有する可能性がある。したがって、時点の初期部分集合のために選択される時点は、この望ましくないノイズ測定の可能性を避けるために、この時間範囲の複数の時点１２４内で十分離間する必要がある。時点の初期部分集合１２４はさらに、方法１００の評価ステップ１４６用のＭＤ値群のデータの所望の分布をもたらすように有効に選択される。所定の統計量は、時点の初期部分集合１４２の選択において有効であるが、それは、統計技術分野の当業者による時間範囲１２６の複数の時点１２４にわたる力データの統計的分析が、力データの異なるデータ群への分類を可能にし、時点の初期部分集合１４２の選択を容易にするからである。統計技術分野の当業者にとって、所定の統計量が、力軌跡の第１の群１３４の力データと力軌跡の第２の群１３６の力データとが分類されていることを示すところで、時点の初期部分集合１４２が選択される。時点の初期部分集合１４２はさらに、時点の最適な部分集合を決定するために最適化作業２００を提供するのに初期最適化基準（metric）値（図示せず）を確実に実現するように有効に選択される。

[0031]図３および６を参照すれば、方法１００の次のステップ１４４は、ＭＤアルゴリズム（図示せず）により、第１および第２の組１２１、１２５の各要素に関する単一のマハラノビス距離（ＭＤ）値をそれぞれ生成するステップを含む。時点の選択された初期部分集合１４２における第１および第２の組１２１、１２５内の各要素に関する力データは、ＭＤアルゴリズムに入力される。ＭＤアルゴリズムにより、第１の組１２１内の要素に関して生成されるＭＤ値出力は、第１のＭＤ値群１４８を形成し、第２の組１２５内の要素に関して生成されるＭＤ値は、第２のＭＤ値群１５０を形成する。ＭＤアルゴリズムは、統計処理制御産業でしばしば使用される、設定された基準共分散行列を使用する。当技術分野で理解されるように、ＭＤアルゴリズムを構成するのに使用される力データは、既知の「良好な部品」すなわち品質不良を有しない信頼できる芯圧着部分要素の基準群と、既知の「不良部品」すなわち人為的な品質不良を有する芯圧着部分要素の基準群とに基づく。ＭＤアルゴリズムは、最初に、変数として時点の初期部分集合を使用して基準ＭＤ共分散行列を生成することにより、構成または設定される。ＭＤアルゴリズム用の変数を決定する必要性は、統計分野で知られている。次に、時点の選択された初期部分集合における力データにおける第１の組（「良好な部品」）および第２の組（「不良部品」）内の各芯圧着部分要素に関するＭＤ値を方法１００のステップ１４４において計算するために、ＭＤ共分散行列が使用される。

[0032]図３および６を参照すれば、方法１００の次のステップ１４６は、本方法のユーザにより、第２のＭＤ値群１５０の第２のデータ分布に対して、第１のＭＤ値群１４８の第１のデータ分布を評価するものである。第１のＭＤ値群１４８および第２のＭＤ値群１５０は、対応する初期最適化基準値（図示せず）を有する初期品質基準ＭＤ族群１５２を形成する。最適化基準値は、第１のＭＤ値群のＭＤ値と第２のＭＤ値群のＭＤ値との間でどの程度分類されているかの指標である。例えば、最適化基準値は、２つのＭＤ値群のＭＤ値の平均値の差の、２つのＭＤ値群のＭＤ値の集積された（pooled）標準偏差に対する比率値とすることができる。比率値の増加は、２つのＭＤ値群の間がより区別または分類されることを示す。これは、それらのＭＤ値に基づいて、芯圧着部分要素の分類ミスをするリスクが少ない、２つのＭＤ値群を明確に区別する品質閾値の決定を可能にする。初期最適化基準値は、初期品質ＭＤ値群を使用して最適化基準値を構築するための開始点を提供する。本発明は、最適化基準値を決定するとき、この比率法のみに限定されないが、ＭＤ値を測定し、もしくは第１のＭＤ値群と第２のＭＤ値群との間でＭＤ値を分類することを定量化し、または力曲線の第１の族からの力データを、力曲線の第２の族から分類することを定量化する、任意の適当な方法を含むことができる。例えば、最適化基準値を決定する別の方法は、２つのＭＤ値群のＭＤ値の中央値の差の、２つのＭＤ値群のＭＤ値の集積された標準偏差に対する比率値を決定するためのものとすることができる。さらに別に、２つの群の範囲を標準偏差の代わりに使用することができる。さらに別に、Ｔｕｋｅｙのエンドカウント法も２つのＭＤ値群の間の分類に関する関連情報を提供することができる。

[0033]方法１００のさらに別のステップ１５４は、時点の選択された部分集合１４２における初期品質基準ＭＤ族群１５２を使用して、品質合格基準とすべき初期品質閾値を決定するものである。品質合格基準を決定する出力は、前記力軌跡を有する要素を、品質不良を有しない要素の群、または第２の組の要素の人為的な品質不良などの品質不良を有する要素の群１３６のいずれかに分類するために、決定された品質閾値を使用する。

[0034]図６および８を参照すれば、初期品質基準の決定は、第１のＭＤ族群の力データおよび第２のＭＤ族群の力データの分布と、第１のＭＤ族群と第２のＭＤ族群との間の力データの分離との比較に依存する。ユーザは、初期品質閾値を決定するために開始点として、人為的な品質不良を有する第２のＭＤ値群１５０に対して、品質不良を有しない第１のＭＤ値群１４８のデータの分布を評価する。

[0035]図６を参照すれば、第１のＭＤ値群のデータが、第２のＭＤ値群のデータとともにグラフ化されている。第１のＭＤ値群のデータは、第２のＭＤ値群のデータと混合１５２されている。ＭＤ値群データがともに分布しているので、特定の要素のＭＤ値が第１の群１４８または第２の群１５０に属しているかを決定するのは難しい。それと対照的に、図８を参照すれば、ＭＤ値群の値は、第１の群２５０と第２の群２６０との間ではっきりと異なる集合に分類されるのが望ましい。時点の初期部分集合は、ＭＤ値群１４８、１５０のグラフ化を可能にし、図６のグラフもしくは図８のグラフ、または図６および８のグラフの中間の別のグラフ表示を生成することができる。

[0036]図６において、時点の選択された部分集合が混合データ１５２を生成するとき、第１、すなわち初期の品質閾値は、第１の群１４８および第２の群１５０の混合ＭＤ値データ内のある点すなわち位置で選択することができる。混合ＭＤ値データ内の選択された初期品質閾値と同じ、またはその値の左に位置するＭＤ値データは、第１の群１４８からのものとみなされ、または判定される。選択された初期品質閾値の右に位置し、またはその値よりも大きいＭＤ値データは、第２の群１５０からのものとみなされ、または判定される。

[0037]第１および第２の群１４８、１５０を含む初期品質基準ＭＤ族群１５２内のＭＤ値がほとんど分類されていないので、選択された品質閾値にかかわらず、第２の群１５０からの芯圧着部分要素が、選択された品質閾値の左にＭＤ値を有し、第１の群１４８からのものと判定される可能性がある。さらに、第１の群１４８からの芯圧着部分要素が、選択された品質閾値の右にＭＤ値を有し、したがって、第２の群１５０からのものと判定される可能性がある。したがって、図６に示すグラフ化されたＭＤ値設定により、そのＭＤ値に基づいて要素を分類ミスする可能性が高い。品質閾値を選択することは、要素が実際は第２の群であるとき、その要素を第１の群であると判定する危険と、その逆の危険とのバランスである。品質閾値が集合の中央部分の左で選択されるとき、品質閾値は、より多くの要素が、選択された閾値の右で第２の群１５０内に配置されることを反映する。この判定は、統計分野で知られている、偽陽性すなわち第１種過誤の可能性を増大させる。第１種過誤があれば、より多くの要素が、第２の群１５０内にあると判定され、より多くの合格品質要素が、不良でないときに、不良と判定される可能性がある。

[0038]それと対照的に、品質閾値が集合の中央部分の右で選択されるとき、品質閾値は、より多くの芯圧着部分要素が、選択された品質閾値の左で第１の群１４８内にあることを反映する。これは、統計分野で第２種過誤として知られている過誤すなわち偽陰性として知られている。第２種過誤があれば、より多くの芯圧着部分要素が、第１の群１４８内にあるものと判定され、より多くの不良要素が、合格品質でないときに、合格品質と判定される可能性がある。

[0039]時点の選択された部分集合からの力軌跡データが、図８に示すように、ＭＤ値データのグループ化２４０をもたらすとき、第１の群２５０のＭＤ値データを第２の群２６０のＭＤ値データから分離するので、初期品質閾値を選択することは、図６のグラフほど複雑でない。第１の群２５０のＭＤ値群は異なる集合であり、第２の群２６０のＭＤ値群は異なる集合である。第１の群２５０の集合は、第２の群２６０の集合から分離される。図８のグラフの左部分の曲線は、第１の群２５０内のＭＤ値が、第２の群２６０からのＭＤ値を含まない異なる集合内にあることを示す。図８のグラフの右部分の曲線は、第２の群２６０内のＭＤ値が、第１の群２５０からのＭＤ値を含まない異なる集合内にあることを示す。閾値は、第１および第２の群２５０、２６０のすべてのＭＤ値が、ＭＤ値を誤った群に分類ミスすることなく、選択された品質閾値の左および右になるように、第１の群２５０の集合と第２の群２６０の集合との間で選択することができる。したがって、図８の異なる集合設定により選択された品質閾値は、要素を誤ったＭＤ値群に分類するリスクが極めて小さい。

[0040]統計分野で知られているように、初期品質閾値を選択するとき、ＭＤ値設定が、図６もしくは図８のものであっても、図６および８のＭＤ値設定の中間のものであっても、音響技術判定を使用することができるのが好ましい。特に図６のＭＤ値設定の場合、音響技術判定は、芯圧着部分要素が誤ったＭＤ値群でないとき、それらの要素が誤ったＭＤ値群内にあるとする判断ミスを、確実にしないように品質閾値が選択されることが所望される。あるいは、本明細書に上述したように、第１種のリスクと第２種のリスクとの間の最良のバランスをもたらす品質閾値を数学的に選択するのにＭＤ値群を評価するために、既知の最適統計モデルを使用することができる。

[0041]方法１００は、複数の撚線を含む内部電気導体部分を有する複数の配線サイズに使用することができるが、方法１００は、同様のサイズを有する結合端子に圧着される、１８ＡＷＧ未満のサイズを有するのが好ましい配線導体には極めて望ましい。さらにより好ましくは、方法１００は、複数の撚線を含む電気導体部分を有する２２ＡＷＧより小さい複数の配線導体サイズに使用することができる。

[0042]初期品質閾値ＭＤ族群は、方法１００の初期品質閾値を決定するのを助ける。品質不良を有しない芯圧着部分要素と、芯圧着部分要素の第２の組１２５に規定された人為的な品質不良などの品質不良を有する芯圧着部分要素とをより区別することができる品質合格基準をもたらす、時点の最適な部分集合における最適な品質閾値を決定するのが望ましい。

[0043]図２および７を参照すれば、時点の最適な部分集合を使用して構築される最適な品質閾値を決定するサブステップを有する、最適化作業２００を実行するための流れ図が提供される。最適化作業の目的は、適当な量の時間内に時点の最適な部分集合を取得することである。最適化基準値は、時点の後続の（subsequent）選択とともに次第に大きくなり、最終的に増加が止まる値である。最適な最適化基準値は、それ以上増加しない値とみなされる。最適な最適化基準値は、対応する最適な品質閾値が、要素を不適切に分類するリスクが低い状態で、第１の組に属する要素を第２の組に属する要素から正しく区別することを確実にできるようにする。

[0044]流れ図２００内の１つのサブステップ２１０は、時間範囲１２６にわたり複数の時点１２４から時点の少なくとも１つの後続の（subsequent）部分集合（図示せず）を無作為に選択するものである。時点の少なくとも１つの後続の部分集合は、データ処理装置により時間範囲内に時点を無作為に選択するために、既知の乱数発生器アルゴリズムを使用して選択することができる。あるいは、乱数発生と併せて、発見的数選択を使用することができる。例えば、当技術分野で知られている模擬アニーリングは、時点の少なくとも１つの部分集合を無作為に生成するために使用することができる。ＭＤアルゴリズムは、変数として時点の少なくとも１つの後続の部分集合を使用して基準ＭＤ共分散行列を生成することにより、構成または設定される。このＭＤアルゴリズムは、最適化作業のために生成される時点の少なくとも１つの後続の各部分集合に必要である。ＭＤアルゴリズム用の変数を決定する必要性は、統計技術分野で知られている。

[0045]流れ図２００の次のサブステップ２１２は、第１および第２の組１２１、１２５の各要素に関する単一のマハラノビス距離（ＭＤ）値をそれぞれ生成するものである。時点の少なくとも１つの後続の部分集合に対応する、第１および第２の組１２１、１２５内の各要素に関する力データが、ＭＤアルゴリズムに入力される。ＭＤアルゴリズムの出力は、少なくとも１つの後続の第１のＭＤ値群２５０を形成する第１の組の要素に関するＭＤ値、および少なくとも１つの後続の第２のＭＤ値群２６０を形成する第２の組の要素に関して生成されるＭＤ値を生成する。ＭＤアルゴリズムは、本明細書に上述したように、方法１００と同様の方式で使用されるが、時点の少なくとも１つの後続の部分集合に関する力データを伴う。ＭＤアルゴリズムに使用される基準ＭＤ共分散行列は、時点の少なくとも１つの後続の部分集合により設定される。

[0046]流れ図２００の次のサブステップ２１４は、ユーザにより、少なくとも１つの後続の第２のＭＤ値群のデータの第２の分布に対して、少なくとも１つの後続の第１のＭＤ値群のデータの第１の分布を評価するものである。少なくとも１つの後続の第１および第２のＭＤ値群２５０、２６０は、対応する少なくとも１つの後続の最適化基準値を含む、少なくとも１つの後続の品質基準ＭＤ族群２４０を形成する。値群の評価は、本明細書に上述した方法１００で説明したように、図６および８のグラフに適用した説明と同様である。最適化作業が実行されるとき、少なくとも１つの後続のＭＤ値群のデータの分布はしばしば、図６に示すグラフよりも図８に示すグラフにより近いようにみえる可能性がある。しかし、少なくとも１つの後続のＭＤ値群は、図６に示すグラフのようにみえる可能性がある。

[0047]流れ図２００の次のサブステップ２１６は、少なくとも１つの後続の最適化基準値を、初期最適化基準値および最適化作業により生成された前のすべての最適化基準値と比較し、最適な最適化基準値を決定し、時点の初期部分集合または時点の少なくとも１つの後続の部分集合いずれかを時点の最適な少なくとも１つの後続の部分集合に確実にするものである。「ｅｎｓｕｒｅ（確実にする）」は、実質的な意味で、適当な量の時間内に時点の許容できる最適な少なくとも１つの後続の部分集合を見出すものであることが理解できよう。数学的最適化の当業者は、試行することができる時点の少なくとも１つの後続の部分集合の可能な総数が極めて大きいとき、時点の最適な少なくとも１つの後続の部分集合を見出す方法が存在しない可能性があることを理解するであろう。例えば、１つの計算は、試行すべき時点の可能な少なくとも１つの後続の部分集合の量が１０^１５程度の可能性があることを示す。

[0048]最適化基準値は、本明細書に上述した比率により決定することができる。最適化作業を使用すれば、或る時点の少なくとも１つの後続の部分集合について、その（本明細書に上述した増加した比率値により代表される）少なくとも１つの後続の最適化基準値が、最適化作業により得られた時点の少なくとも１つの後続の部分集合を用いた前の少なくとも１つの後続のＭＤ値群間よりも大きい、少なくとも１つの後続のＭＤ値群間の分離を示すとき、または、時点の部分集合に構築されたＭＤ値群にわたって増加する分離を示すとき、当該時点の少なくとも１つの後続の部分集合は、時点の他の少なくとも１つの後続の部分集合または時点の初期部分集合よりも最適とみなすことができる。最適化作業２００は、最適な最適化基準値に対応する時点の最適な部分集合が構築されるまで、必要に応じて使用することができる。

[0049]流れ図２００の次のサブステップ２１８は、対応する時点の少なくとも１つの後続の部分集合において、少なくとも１つの後続の品質基準ＭＤ族群を使用して、少なくとも１つの後続の品質閾値を決定するものである。少なくとも１つの後続の品質閾値は、本明細書に上述した図６および８に適用する方法１００に説明するように決定することができる。

[0050]流れ図２００のさらに次のステップ２２０は、最適な最適化基準値に対応する時点の最適な部分集合を使用して構築された最適な品質閾値を決定するものである。最適な品質閾値および時点の最適な部分集合は、時点の初期部分集合を使用する初期品質閾値、または時点の少なくとも１つの後続の部分集合を使用する少なくとも１つの後続の品質閾値のいずれかである。最適な最適化基準値に対応する時点の最適な部分集合を使用して構築された最適な品質閾値の選択は、ＭＤ群のデータの分布に基づいており、ＭＤ群はしばしば、図８に示すものと同じである可能性がある。

[0051]図９を参照すれば、力軌跡曲線の第１および第２の族に関する構築された所定の統計量を使用して統計的に分析することは、流れ図３００に含まれるサブステップに示される。

[0052]流れ図３００の１つのサブステップ３０２は、時間範囲にわたる複数の時点の各時点において、データ処理装置により、力軌跡曲線の第１の族に関する第１の力平均および第１の標準偏差を決定するものである。

[0053]流れ図３００の次のサブステップ３０４は、時間範囲内の各時点において、データ処理装置により、力軌跡曲線の第２の族に関する第２の力平均および第２の標準偏差を決定するものである。

[0054]流れ図３００の次のサブステップ３０６は、時間範囲にわたる複数の時点の各時点において、データ処理装置により、力平均差分値を決定するものである。力平均差分値は、時間範囲にわたる複数の時点の各時点における第１の力平均と第２の力平均との差である。

[0055]流れ図３００の次のサブステップ３０８は、時間範囲にわたる複数の時点の各時点における力軌跡曲線の第１および第２のそれぞれの族に関して、（ｉ）力平均差分値、（ｉｉ）第１の標準偏差、および（ｉｉｉ）第２の標準偏差の少なくとも１つをユーザが評価するものである。

[0056]方法３００は、本明細書に上述した初期最適化基準値に関する大きい値を有する比率をもたらすであろう、各それぞれの時点における要素の２つの組１２１、１２５の平均の差および標準偏差に基づいた、時点の初期部分集合１４２のより適切または賢明な選択を可能にする。要素の２つの組に関する平均の差および標準偏差を使用することにより、力データがＭＤ値に変換されるとき、力軌跡が、品質不良を有しない要素の第１の組１２１を、人為的な品質不良を有する要素の第２の組１２５からどの程度区別することができるかを理解することができる。力曲線の第１の族と力曲線の第２の族との間における、力平均差分値および／または標準偏差の最大の差は、時点の初期部分集合内の時点の１つを選択するための開始点を示す。時点の初期部分集合内の他の時点の選択は、力平均差分値の他の連続的により小さくなる差を見ることに基づくことができる。時点の部分集合内の各時点は、初期品質閾値の決定に望ましくない影響を及ぼすデータノイズが時点の選択に悪影響を及ぼすのを防ぐために、選択された他の時点から十分有意義に離間させる必要がある。

[0057]図１０を参照すれば、検証作業４００は、時点の最適な部分集合を使用して構築された最適な品質閾値が十分ロバストな品質を有することを確実にするために使用される。検証作業の目的は、最適化作業による時点の最適な部分集合が、検証作業により生成される無作為の増分量だけ時点の最適な部分集合が偏位しても、大幅に変化しない最適化基準値を有することを確実にすることである。したがって、検証作業の目標は、時点の最適な部分集合に近い、時点の少なくとも１つの追加の無作為の部分集合を選択し、時点の少なくとも１つの追加の無作為の部分集合が、時点の他の少なくとも１つの追加の無作為の部分集合と同様の少なくとも１つの追加の最適化基準値または最適な最適化基準値を有するようにすることである。時点の最適な部分集合がロバストでないと検証作業が判定するとき、最適化作業は、時点の最適な新しい部分集合における新しい最適な品質閾値を決定するように再実行することができ、時点の最適な新しい部分集合における新しい最適な品質閾値は、検証作業により再検証することができる。

[0058]流れ図４００の１つのサブステップ４０４は、時点の少なくとも１つの追加の無作為の部分集合（図示せず）を選択するものであって、時点の少なくとも１つの追加の無作為の部分集合は、所定の最大時間増分値範囲（図示せず）内の無作為の増分量（図示せず）だけ、対応する時点の部分集合または時点の最適な少なくとも１つの後続の部分集合のいずれか１つにおける少なくとも１つの時点の値を変化させることにより、選択される。２つの組の力軌跡の力データは、時点の少なくとも１つの追加の無作為の部分集合に対応する。時点の少なくとも１つの追加の無作為の部分集合は、時点の初期部分集合１４２および時点の少なくとも１つの後続の部分集合（図示せず）、ならびに時点の最適な部分集合（図示せず）と同じ数の、複数の時点からの時点を含む。

[0059]方法４００の次のサブステップ４０８は、第１および第２の組１２１、１２５の各要素に関する単一のマハラノビス距離（ＭＤ）値をそれぞれ生成するものである。時点の少なくとも１つの追加の無作為の部分集合における第１および第２の組１２１、１２５内の各要素に関する力データは、ＭＤアルゴリズムに入力され、ＭＤアルゴリズムの出力は、少なくとも１つの追加の無作為の第１のＭＤ値群を形成する、第１の組の要素に関して生成されるＭＤ値、および少なくとも１つの追加の無作為の第２のＭＤ値群を形成する、第２の組の要素に関して生成されるＭＤ値である。ＭＤアルゴリズムは、本明細書に上述したように、方法１００と同様の方式で使用されるが、時点の少なくとも１つの追加の無作為の部分集合に関する力データを伴う。ＭＤアルゴリズムは、変数として時点の少なくとも１つの追加の無作為の部分集合を使用して基準ＭＤ共分散行列を生成することにより、構成または設定される。これは、検証作業のために生成される、時点の少なくとも１つの追加の無作為の各部分集合に必要である。ＭＤアルゴリズム用の変数を決定する必要性は、統計分野で知られている。

[0060]方法４００の次のステップ４１２は、少なくとも１つの追加の無作為の第２のＭＤ族群を生成するためにユーザにより、少なくとも１つの追加の無作為の第２のＭＤ値群のデータの第２の分布に対して、少なくとも１つの追加の無作為の第１のＭＤ値群のデータの第１の分布を評価するものであるが、少なくとも１つの追加の無作為の第１および第２のＭＤ値群は、対応する少なくとも１つの追加の無作為の最適化基準値を有する少なくとも１つの追加の無作為の品質基準ＭＤ族群を形成する。データの分布は、本明細書に上述した図６および８のグラフで方法１００に使用されるものと同様の方式で評価される。

[0061]方法４００の次のステップ４１４は、時点の対応する少なくとも１つの後続の部分集合における少なくとも１つの追加の無作為の品質基準ＭＤ族群を使用して、少なくとも１つの追加の無作為の品質閾値を決定するものである。

[0062]方法４００の次のステップ４１６は、少なくとも１つの追加の無作為の最適化基準値を、最適な最適化基準値および検証作業により生成された、前の少なくとも１つの追加の無作為の最適化基準値のすべてと比較し、時点の最適な部分集合が統計的にロバストであり、または統計的にロバストでないことを確実にするものである。最適な最適化基準値と検証作業により生成された少なくとも１つの追加の無作為のすべての最適化基準値との組合せの最大値および最小値が、ともに所定の量内であるとき、時点の最適な部分集合は、統計的にロバストである。最適な最適化基準値と検証作業により生成された少なくとも１つの追加の無作為のすべての最適化基準値との組合せの最大値および最小値が、ともに所定の量内でないとき、時点の最適な部分集合は、統計的にロバストでない。

[0063]方法４００の次のステップ４１８は、統計的にロバストである、時点の最適な部分集合を使用して構築された最適な品質閾値を決定するものである。最適な品質閾値および時点の最適な部分集合は、時点の部分集合が統計的にロバストであるとき、時点の最適な部分集合における最適な品質閾値であり、または、時点の少なくとも１つの追加の無作為の部分集合が統計的にロバストであるとき、時点の少なくとも１つの追加の無作為の部分集合を使用する少なくとも１つの追加の無作為の品質閾値である。時点の最適な部分集合および時点の少なくとも１つの追加の無作為の部分集合が、統計的にロバストでないとき、最適化作業を再実行し、検証作業により最適化作業を再検証する。

[0064]検証作業は、統計的にロバストな、時点の最適な部分集合に構築された最適な品質閾値を取得するのに必要なだけ使用することができる。所定の量は、最大値と最小値との間の百分率で測定されるのが好ましい。最大値と最小値との間の所定の量は、時点が統計的にロバストとみなされるには、５％以下とすることができるのが好ましい。所定の量は、所与の芯圧着部分要素に関して押圧装置により生成された力軌跡がどれくらい安定しているかの指標を提供しており、配線導体のサイズ、端子、および押圧設定などを含む、特定の押圧装置設定において見出される変化に依存する。あるいは、所定の量は、標準偏差、範囲、または分散、または力データの他の統計的な指標を使用して測定することができる。

[0065]時点の少なくとも１つの追加の無作為の部分集合が無作為の増分量だけ変化または偏位しても最適化基準値がはっきりと変化しないところで、統計的なロバスト性が定義される。無作為の増分量（図示せず）は、時点の部分集合、または時点の少なくとも１つの後続の部分集合内の特定の時点の上または下の１〜３個の時点増分となるように、所定の最大時間増分値範囲内で規定することができる。

[0066]時点の初期部分集合、時点の少なくとも１つの後続の部分集合、時点の最適な部分集合、時点の少なくとも１つの追加の無作為の部分集合を含む時点の部分集合のいずれも、それぞれ、複数の時点から選択された同数の時点を含む。時点の初期部分集合は、力軌跡曲線２４を正確に示すために、少なくとも１０個の選択された時点を含むのが好ましい。あるいは、時点の各それぞれの部分集合は、少なくとも１０個とは異なる、同数の時点を含むことができる。さらに別に、時点の各それぞれの部分集合は、互いに異なる数の時点を有することができる。

[0067]本発明のさらに別の例示的な実施形態では、図１１によれば、配線導体１２を端子１４に接続するための形成プロセス方法５００が示される。
[0068]方法５００の１つのステップ５０１は、芯圧着部分要素２２の芯圧着力軌跡２４に関する品質合格基準を決定するものである。品質合格基準は、時点の最適な部分集合を使用して構築された最適なプロセス品質閾値を含む。時点の最適なプロセス部分集合を使用して構築された最適なプロセス品質閾値は、第１、第２、または第３の品質閾値を含むことができる。第１の品質閾値は、時点の選択された初期部分集合１４２を使用して構築される。第２の品質閾値は、最適化作業により、時点の初期部分集合１４２に構築することができる。第２の品質閾値は、時点の初期部分集合１４２と異なる、時点の少なくとも１つの後続の部分集合に構築することもでき、時点の少なくとも１つの後続の部分集合は、最適化作業により構築される。第３の品質閾値は、統計的にロバストであるように、検証作業により構築された時点の初期部分集合１４２に構築することもできる。第３の品質閾値は、時点の初期部分集合１４２と異なる、時点の少なくとも１つの後続の部分集合に構築することもでき、時点の少なくとも１つの後続の部分集合は、統計的にロバストであるように、検証作業により構築される。第３の品質閾値は、時点の部分集合１４２および時点の少なくとも１つの後続の部分集合と異なる、時点の少なくとも１つの追加の無作為の部分集合にさらに構築することもでき、時点の少なくとも１つの追加の無作為の部分集合は、統計的にロバストであるように、検証作業により構築される。検証作業により構築された、時点の初期部分集合１４２または時点の少なくとも１つの後続の部分集合、または時点の少なくとも１つの追加の無作為の部分集合のいずれかが、統計的にロバストでないとき、最適化作業を再実行し、検証作業により最適化作業を再検証する。

[0069]方法５００の次のステップ５０２は、押圧装置１１５と結合するデータ処理装置を含む押圧装置１１５を提供するものである。データ処理装置は、押圧装置１１５と電気接続しており、押圧装置１１５に固定し、または押圧装置１１５から離して配置することができる。

[0070]方法５００の次のステップ５１０は、配線導体１２および端子１４を提供するものである。配線導体１２は、複数の撚線（図示せず）を含む内部電気導体部分１６を含む。

[0071]方法５００の次のステップ５１８は、端子１４内の配線導体１２の電気導体部分１６を押圧装置１１５に配置するものである。
[0072]方法５００の次のステップ５２２は、押圧装置１１５により押圧力１０を加えるものである。押圧力１０の一部は、芯圧着力軌跡２４を有する芯圧着部分要素２２を形成するために芯圧着力２０として別個に加えられる。芯圧着部分要素２４は、配線導体１２の電気導体部分１６を端子１４に接続する。

[0073]方法５００の次のステップ５２６は、データ処理装置により芯圧着力軌跡２４を検知し、検知された芯圧着力軌跡（図示せず）をデータ処理装置（図示せず）のメモリ（図示せず）に取り込むものである。

[0074]方法５００の次のステップ５３０は、芯圧着部分要素に関して生成される芯圧着力軌跡の、時間範囲１２６の複数の時点１２４内の少なくとも時点の最適なプロセス部分集合において、データ処理装置により検知された芯圧着力軌跡（図示せず）からの力データを収集するものである。

[0075]方法５００の次のステップ５３４は、検知された芯圧着力軌跡に関して、データ処理装置により、メモリ内に記憶されたＭＤアルゴリズムを用いて、単一のＭＤ値を生成するものである。検知された芯圧着力軌跡上に配置された、時点の最適なプロセス部分集合における力データは、データ処理装置によりＭＤアルゴリズムに入力される。

[0076]方法５００の次のステップ５３８は、データ処理装置により、時点の最適なプロセス部分集合における検知された芯圧着力軌跡に対応する生成された単一のＭＤ値を、メモリ内に記憶された最適なプロセス品質閾値と比較するものである。

[0077]方法５００のさらに次のステップ５４２は、生成された単一のＭＤ値を比較するステップに基づいて、芯圧着部分要素に関する品質判定を行うものであるが、芯圧着部分要素に関する品質判定は、合格品質または品質不良のいずれかである。合格品質は、生成された単一のＭＤ値が、メモリ内に記憶された最適なプロセス品質閾値と同じか、またはそれより小さく、芯圧着部分要素が、前記芯圧着部分要素内に配置された前記電気導体部分の前記複数の撚線内に撚線の欠落を有しない場合である。生成された単一のＭＤ値が、メモリ内に記憶された最適なプロセス品質閾値よりも大きく、前記芯圧着部分要素の品質不良が、芯圧着部分要素内に配置された電気導体部分の複数の撚線内に少なくとも１つの撚線の欠落であるとき、芯圧着部分要素は、品質不良である。

[0078]本発明のさらに別の実施形態による、図３、７、９、および１０を参照すれば、媒体は、複数の要素から選択された無作為の要素に関する力軌跡曲線の品質合格基準を決定するためのコンピュータ読取可能命令を含む。コンピュータ読取可能命令は、力軌跡曲線の品質合格基準を決定する方法１００を実行するようにデータ処理装置を構成するようにし、本明細書に上述した。コンピュータ読取可能命令は、流れ図２００による最適化作業、流れ図３００の検証作業、および流れ図４００による統計分析を実行するサブステップも含むようにすることもできる。品質合格基準を決定する方法１００、最適化作業を実行する方法２００、統計分析を行うために統計量を決定する方法３００、および検証作業を実行する方法４００の詳細は、本明細書に上述した。

[0079]任意の特定の理論に限定されないが、時点の初期部分集合、時点の少なくとも1つの後続の部分集合、時点の最適な部分集合、および時点の少なくとも１つの追加の無作為の部分集合を構築するために複数の時点から１０個の時点を選択することは、品質閾値を決定し、要素の品質を決定することを可能にする力軌跡曲線の本質を捕らえるのに有効であると考えられる。複数の時点から１０個未満の時点を選択することによっては、要素の品質を識別することができるように、力軌跡曲線の本質を捕らえることができない場合がある。１０個より多い時点を選択することは、芯圧着部分要素の品質の識別を可能にすることができるが、上述の時点の部分集合の１つの中の追加の時点を分析および選択するのに、追加の時間およびコストを必要とする可能性もある。

[0080]任意の特定の理論に限定されないが、要素の第１および第２の組を構築するのに、少なくとも１５個の要素を必要とすると考えられる。２つの組のそれぞれの中に少なくとも１５個の要素を選択することは、ＭＤ共分散行列を生成するのに必要な要素のばらつきをもたらすのに有効であり、ＭＤ共分散行列の演算が、要素の品質を識別するのに役立ち、要素の品質を識別できるほど大きくない決定された品質閾値に関する通常の形成工程変動を取り込むようにする。要素の２つの組に１５個よりも多い要素を有することにより、品質閾値を決定するのに、追加のコストおよび時間がかかる可能性がある。

[0081]本明細書に説明した方法のユーザは、どんな１個人にも限定されず、むしろ、知識が豊富で本発明の方法の動作を容易にするのに必要な情報をもたらすことができる、どんな個人も、グループも、会社なども包括的に含む。

[0082]統計分析ステップは、第２の群のＭＤ値データに対する第１の群のＭＤ値データの分布を理解するために任意の方法を使用することができる。例えば、１つの代替的な方法は、第１および第２の群のＭＤ値をプロットし、データの分布を理解するために、ユーザにデータを示すことである。別の代替的な方法は、力軌跡データの平均、力軌跡データの標準偏差などの他の統計的な指標の差を分析することである。

[0083]さらに別に、本発明は、単一の導体芯を有する配線に適用することができる。本明細書に説明した力軌跡分析は、導体芯に欠け傷または亀裂が生じたかどうかを判定するのに使用することができる。力軌跡分析は、芯圧着部分要素内に絶縁物または他の細片があるかどうかを判定するのに使用することができる。力軌跡分析は、配線が配線導体のある部分で小さい、局部絞り状態を配線導体が有するかどうかを理解するために使用することもできる。

[0084]別の代替的な実施形態では、絶縁芯圧着部分は、撚線の欠落、中実の導体芯の欠け傷または亀裂、絶縁圧着部分要素内の細片などに関して分析することができる。
[0085]本発明のさらに別の代替的な実施形態では、力軌跡分析は、力軌跡を測定することができる、圧着、型押し、打抜きなどの金属成形作業に使用することができる。本発明は、配線を剥ぎ取らずに、電気導体線と電気接触させるために接触要素を絶縁物中に配置する、絶縁配置式用途に使用することもできる。絶縁配置式を用いれば、絶縁物中の要素の配置および備わった接続品質が識別される、力軌跡を測定することができる。

[0086]したがって、本発明は、特に１８ＡＷＧ未満の配線導体のサイズにおいて、配線導体を端子に接続する芯圧着部分要素の品質不良を低減するのに使用される力軌跡の品質合格基準を確実に決定するための方法を提供する。芯圧着部分要素の力軌跡を特徴付ける、時間範囲内の複数の時点からの時点の選択された初期部分集合を使用することにより決定される初期品質閾値は、最適化作業によって、時点の最適な部分集合を構築することにより、さらに改善することができる。時点の最適な集合に構築された最適な品質閾値は、品質閾値を使用して、力軌跡を有する芯圧着部分要素の品質をより十分に決定することができる確率を増大させる。時点の最適な部分集合の統計的なロバスト性を確実にするために、時点の最適な部分集合に関して検証作業を実行することができる。統計的にロバストな時点の最適な部分集合を使用して構築された最適な品質閾値は、力軌跡を有する芯圧着部分要素の品質を判定することができる確率をさらに大きくする。第１および第２の組からの力差分値、または力データの標準偏差を使用する統計分析の使用は、初期品質閾値の決定の際に使用するための時点の部分集合の賢明な選択を可能にする。

[0087]本発明は、そのいくつかの実施形態によって図示し、説明してきたが、添付の特許請求の範囲により規定される本発明の技術的思想および範囲から逸脱することなく、形態および細部の様々な変更をその中で行うことができることが当業者には理解されよう。

[0088]本明細書にそうではないという明確な指示を行わなければ、特許請求の範囲に使用されるすべての用語は、当業者により理解される、それらの最も広い通常の意味およびそれらの適当な構成を与えられるものとする。具体的には、「ａ（１つの）」、「ｔｈｅ（その）」、「ｓａｉｄ（前記の）」などの単数冠詞の使用は、そうではないという明確な制限を特許請求の範囲が示さなければ、指示された要素の１つまたは複数を示すものとして読まれたい。

Claims

要素に関して生成される力軌跡に関する品質合格基準を決定する方法であって、前記方法は、
品質不良を有しない要素の第１の組、および人為的な品質不良を有する要素の第２の組を提供するステップと、
前記第１及び第２の組のそれぞれの各要素に関する力軌跡を生成するために、前記第１及び第２の組のそれぞれの各要素に加えられる力を生成する押圧装置を提供するステップと、
データ処理装置のメモリに配置されるマハラノビス距離（ＭＤ）アルゴリズムを提供するステップと、
前記押圧装置により生成される、前記第１および第２の組の各要素に関する力データを有する力軌跡を測定するステップであって、各力軌跡は、前記要素の第１の組に関する力軌跡の第１の族及び前記要素の第２の組に関する力軌跡の第２の族を生成するために、所定の時間範囲にわたる複数の時点で測定される、ステップと、
前記時間範囲にわたる前記複数の時点の各時点における前記第１および第２の族の測定された力軌跡の前記力データに関する所定の統計量を構築するために、力軌跡の前記第１および第２の族をそれぞれ統計的に分析するステップと、
力軌跡の前記第１および第２の族を統計的に分析するステップに基づいて、前記複数の時点から時点の初期部分集合を選択するステップと、
前記ＭＤアルゴリズムを用いて、前記時点の初期部分集合における前記第１および第２の組の各要素に関する力データを入力することにより、前記第１および第２の組の各要素に関して単一のマハラノビス距離（ＭＤ）値を生成するステップであって、前記第１の組の要素に関して生成されたＭＤ値は第１のＭＤ値群を形成し、前記第２の組の要素に関して生成されたＭＤ値は第２のＭＤ値群を形成する、ステップと、
前記第２のＭＤ値群のデータの第２の分布に対して、前記第１のＭＤ値群のデータの第１の分布を評価するステップであって、前記第１および第２のＭＤ値群は、対応する初期最適化基準値を有する初期品質基準ＭＤ族群を形成する、ステップと、
対応する前記時点の初期部分集合における前記初期品質基準ＭＤ族群を使用して、初期品質閾値を前記品質合格基準として決定するステップと
を含み、
前記品質合格基準を決定する出力は、前記力軌跡を有する前記要素を、
（ｉ）品質不良を有しない要素の群、および
（ｉｉ）前記人為的な品質不良などの品質不良を有する要素の群
の一方に分類するために、決定された前記初期品質閾値を使用する、方法。
前記方法のステップは、記載された順序で実行される、請求項１に記載の方法。
前記第１および第２の組は、同じ数の要素を含む、請求項１に記載の方法。
前記第１および第２の組は、それぞれ、少なくとも１５個の要素を含む、請求項３に記載の方法。
前記要素は、配線導体を端子に接続するために前記端子内に配置された前記配線導体から構成される芯圧着部分要素を含んでおり、前記配線導体は、電気導体部分と、前記電気導体部分の周りの絶縁部を有する絶縁配線部分とを含み、前記電気導体部分は、複数の撚線を含み、前記押圧装置により加えられた前記力の一部は、前記電気導体部分を前記端子に接続するために前記芯圧着部分要素を形成するように、前記電気導体部分に加えられた芯圧着力であり、前記芯圧着部分内に配置された前記電気導体部分が、前記複数の撚線からの撚線の欠落を有しないとき、前記芯圧着部分要素は品質不良を有せず、前記芯圧着部分要素内に配置された前記電気導体部分が、前記複数の撚線からの少なくとも１つの撚線の欠落を有するとき、前記電気導体部分の前記芯圧着部分要素は品質不良を有する、請求項１に記載の方法。
前記配線導体は、１８ＡＷＧ未満のサイズを有し、関連する前記端子に接続される、請求項５に記載の方法。
力軌跡の前記第１および第２の族のそれぞれを統計的に分析する前記ステップは、
前記データ処理装置により、前記時間範囲にわたる前記複数の時点の各時点において、力軌跡の前記第１の族に関する第１の力平均および第１の標準偏差を決定するサブステップと、
前記データ処理装置により、前記時間範囲内の各時点において、力軌跡の前記第２の族に関する第２の力平均および第２の標準偏差を決定するサブステップと、
前記データ処理装置により、前記時間範囲にわたる前記複数の時点の各時点において、力平均差分値を決定するサブステップであって、前記力平均差分値は、前記時間範囲にわたる前記複数の時点の各時点における前記第１の力平均と前記第２の力平均との差である、サブステップと、
前記時間範囲にわたる前記複数の時点の各時点における力軌跡の前記第１および第２の族のそれぞれに関して、
（ｉ）前記力平均差分値、
（ｉｉ）前記第１の標準偏差、および
（ｉｉｉ）前記第２の標準偏差
の少なくとも１つを評価するサブステップと
を有する前記所定の統計量をさらに含む、請求項１に記載の方法。
前記初期品質閾値を前記品質合格基準として決定する前記ステップは、最適化作業により決定された時点の最適な部分集合を使用して構築された最適な品質閾値を含む、時点の前記初期部分集合を使用して構築された前記初期品質閾値をさらに含み、前記最適化作業は、
前記時間範囲にわたる前記複数の時点から、時点の少なくとも１つの後続の部分集合を無作為に選択するサブステップと、
前記ＭＤアルゴリズムを用いて、時点の前記少なくとも１つの後続の部分集合における前記第１および第２の組の各要素に関する力データを入力することにより、前記第１および第２の組の各要素に関して単一のマハラノビス距離（ＭＤ）値を生成するサブステップであって、前記第１の組の要素に関して生成されたＭＤ値は少なくとも１つの後続の第１のＭＤ値群を形成し、前記第２の組の要素に関して生成されたＭＤ値は少なくとも１つの後続の第２のＭＤ値群を形成する、サブステップと、
前記少なくとも１つの後続の第２のＭＤ値群のデータの第２の分布に対して、前記少なくとも１つの後続の第１のＭＤ値群のデータの第１の分布を評価するサブステップであって、前記少なくとも１つの後続の第１および第２のＭＤ値群は、対応する少なくとも１つの後続の最適化基準値を有する、少なくとも１つの後続の品質基準ＭＤ族群を形成する、サブステップと、
時点の前記初期部分集合および時点の前記少なくとも１つの後続の部分集合の一方が時点の最適な部分集合となることを確実にする最適な最適化基準値を決定するために、前記少なくとも１つの後続の最適化基準値を、前記初期最適化基準値および前記最適化作業により生成された前の最適化基準値のすべてと比較するサブステップと、
対応する前記時点の少なくとも１つの後続の部分集合における前記少なくとも１つの後続の品質基準ＭＤ族群を使用して、少なくとも１つの後続の品質閾値を決定するサブステップと、
前記最適な最適化基準値と対応する、時点の前記最適な部分集合を使用して構築された前記最適な品質閾値を決定するサブステップであって、前記最適な品質閾値および時点の前記最適な部分集合は、
（ｉ）時点の前記初期部分集合を使用する前記初期品質閾値、および
（ｉｉ）時点の前記少なくとも１つの後続の部分集合を使用する前記少なくとも１つの後続の品質閾値
の一方である、サブステップと
を含む、請求項１に記載の方法。
時点の前記最適な部分集合を使用して構築された前記最適な品質閾値を決定する前記サブステップは、
時点の前記最適な部分集合の統計的なロバスト性を確実にする検証作業を実行するサブステップ
をさらに含み、前記検証作業は、
時点の少なくとも１つの追加の無作為の部分集合を選択するサブステップであって、時点の前記少なくとも１つの追加の無作為の部分集合は、所定の最大時間増分値範囲内の無作為の増分量だけ、時点の前記最適な部分集合の少なくとも１つの時点を変化させることにより選択され、前記第１及び第２の組の前記力軌跡の前記力データは、時点の前記少なくとも１つの追加の無作為の部分集合と対応する、サブステップと、
前記ＭＤアルゴリズムを用いて、時点の前記少なくとも１つの追加の無作為の部分集合における前記第１および第２の組の各要素に関する前記力データを入力することにより、前記第１および第２の組の各要素に関する単一のマハラノビス距離（ＭＤ）値を生成するサブステップであって、前記第１の組の要素に関して生成されたＭＤ値は少なくとも１つの追加の無作為の第１のＭＤ値群を形成し、前記第２の組の要素に関して生成されたＭＤ値は少なくとも１つの追加の無作為の第２のＭＤ値群を形成する、サブステップと、
前記少なくとも１つの追加の無作為の第２のＭＤ値群の前記データの第２の分布に対して、前記少なくとも１つの追加の無作為の第１のＭＤ値群の前記データの第１の分布を評価するサブステップであって、前記少なくとも１つの追加の無作為の第１のＭＤ値群および前記少なくとも１つの追加の無作為の第２のＭＤ値群は、対応する少なくとも１つの追加の無作為の最適化基準値を有する、少なくとも１つの追加の無作為の品質基準ＭＤ族群を形成する、サブステップと、
対応する前記時点の少なくとも１つの追加の無作為の部分集合における前記少なくとも１つの追加の無作為の品質基準ＭＤ族群を使用して、少なくとも１つの追加の無作為の品質閾値を決定するサブステップと、
時点の前記最適な部分集合が、
（ｉ）前記最適な最適化基準値と前記検証作業により生成された少なくとも１つの追加の無作為の最適化基準値のすべてとの組合せの最大値および最小値が、ともに所定の量内であるとき、統計的にロバストであること、ならびに
（ｉｉ）前記最適な最適化基準値と前記検証作業により生成された少なくとも１つの追加の無作為の最適化基準値のすべてとの組合せの最大値および最小値が、ともに所定の量内でないとき、統計的にロバストでないこと
の一方であることを確実にするために、前記少なくとも１つの追加の無作為の最適化基準値を、前記最適な最適化基準値および前記検証作業により生成された前の少なくとも１つの追加の無作為の最適化基準値のすべてと比較するサブステップと、
統計的にロバストな時点の前記最適な部分集合を使用して構築された前記最適な品質閾値を決定するサブステップであって、時点の前記最適な部分集合に構築された前記最適な品質閾値は、
（ｉ）統計的にロバストな、時点の前記最適な部分集合における前記最適な品質閾値、
（ｉｉ）統計的にロバストな、時点の前記少なくとも１つの追加の無作為の部分集合を使用する、前記少なくとも１つの追加の無作為の品質閾値、ならびに
（ｉｉｉ）時点の前記最適な部分集合および時点の前記少なくとも１つの追加の無作為の部分集合が統計的にロバストでないとき、前記最適化作業を再実行し、前記検証作業により前記最適化作業を再検証すること
の１つである、サブステップと
を含む、請求項８に記載の方法。
時点の前記初期部分集合、
時点の前記少なくとも１つの後続の部分集合、
時点の前記最適な部分集合、および
時点の前記少なくとも１つの追加の無作為の部分集合は、それぞれ、前記複数の時点から選択された同じ数の時点を含む、請求項９に記載の方法。
配線導体を端子に接続するための形成プロセス方法であって、前記方法は、
芯圧着部分要素の芯圧着力軌跡に関する品質合格基準を決定するステップであって、前記品質合格基準は、時点の最適なプロセス集合を使用して構築された最適なプロセス品質閾値を含み、前記最適なプロセス品質閾値および時点の前記最適なプロセス部分集合は、
（ｉ）時点の選択された初期部分集合を使用して構築された第１の品質閾値、
（ｉｉ）
（ａ）最適化作業により構築された時点の前記初期部分集合、および
（ｂ）最適化作業により構築された、時点の前記初期部分集合と異なる時点の少なくとも１つの後続の部分集合
の一方を使用して構築された第２の品質閾値、ならびに
（ｉｉｉ）
（ａ）統計的にロバストであるように検証作業により構築された、時点の前記初期部分集合、
（ｂ）統計的にロバストであるように前記検証作業により構築された、時点の前記初期部分集合と異なる時点の前記少なくとも１つの後続の部分集合、
（ｃ）統計的にロバストであるように前記検証作業により構築された、時点の前記初期部分集合および時点の前記少なくとも１つの後続の部分集合と異なる、時点の少なくとも１つの追加の無作為の部分集合、および
（ｄ）前記検証作業により構築された時点の前記初期部分集合、時点の前記少なくとも１つの後続の部分集合、および時点の前記少なくとも１つの追加の無作為の部分集合の少なくとも１つが、統計的にロバストでないとき、前記最適化作業を再実行し、前記検証作業により前記最適化作業を再検証すること
の１つを使用して構築された第３の品質閾値
の１つであり、時点の前記最適なプロセス集合を使用して構築された前記最適なプロセス品質閾値は、データ処理装置のメモリ内に記憶される、ステップと、
押圧装置に関連付けられた前記データ処理装置を含む前記押圧装置を提供するステップと、
前記配線導体および前記端子を提供するステップであって、前記配線導体は、複数の撚線を有する内部電気導体部分を含む、ステップと、
前記端子内の前記配線導体の前記電気導体部分を前記押圧装置に配置するステップと、
前記押圧装置により押圧力を加えるステップであって、前記押圧力の一部は、前記芯圧着力軌跡を有する前記芯圧着部分要素を形成するために芯圧着力として別個に加えられ、前記芯圧着部分要素は、前記配線導体の前記電気導体部分を前記端子に接続する、ステップと、
前記データ処理装置により前記芯圧着力軌跡を検知し、前記データ処理装置の前記メモリ内に検知された前記芯圧着力軌跡を取得する、ステップと
前記芯圧着部分要素に関して生成された前記芯圧着力軌跡の所定時間範囲内の複数の時点のうちの、少なくとも時点の前記最適なプロセス部分集合において、前記データ処理装置により、前記検知された芯圧着力軌跡から力データを収集するステップと、
前記検知された芯圧着力軌跡に関して、前記データ処理装置により、前記メモリ内に記憶されたマハラノビス距離（ＭＤ）アルゴリズムからの出力として単一のＭＤ値を生成するステップであって、前記検知された芯圧着力軌跡上に配置される、時点の前記最適なプロセス部分集合における前記力データが、前記データ処理装置により前記ＭＤアルゴリズムに入力される、ステップと、
時点の前記最適なプロセス部分集合における前記検知された芯圧着力軌跡に対応する、生成された前記単一のＭＤ値を、前記データ処理装置により前記メモリ内に記憶された前記最適なプロセス品質閾値と比較するステップと、
前記生成された単一のＭＤ値を比較する前記ステップに基づいて、前記芯圧着部分要素に関する品質判定を行うステップであって、前記芯圧着部分要素に関して行われる品質判定は、
（ｉ）前記生成された単一のＭＤ値が、前記メモリ内に記憶された前記最適なプロセス品質閾値と同じかまたはそれより小さい、合格品質であって、前記芯圧着部分要素の前記合格品質は、前記芯圧着部分要素内に配置された前記電気導体部分の前記複数の撚線からの撚線の欠落を有しない、合格品質、および
（ｉｉ）前記生成された単一のＭＤ値が、前記メモリ内に記憶された前記最適なプロセス品質閾値よりも大きい、品質不良であって、前記芯圧着部分要素の前記品質不良は、前記芯圧着部分要素内に配置された前記電気導体部分の前記複数の撚線からの少なくとも１つの撚線の欠落である、品質不良
の一方である、ステップと
を含む、配線導体を端子に接続するための形成プロセス方法。
前記方法の前記ステップは、記載された順序で実行される、請求項１１に記載の方法。
前記品質合格基準を決定する前記ステップは、
品質不良を有しない要素の第１の組、および人為的な品質不良を有する要素の第２の組を提供するサブステップと、
前記第１及び第２の組のそれぞれの各要素に関する力軌跡を生成するために、前記第１及び第２の組のそれぞれの各要素に加えられる力を生成する前記押圧装置を提供するサブステップと、
前記データ処理装置の前記メモリ内に配置されるマハラノビス距離（ＭＤ）アルゴリズムを提供するサブステップと、
前記押圧装置により生成された、前記第１および第２の組の各要素に関する力データを有する前記力軌跡を測定するサブステップであって、各力軌跡は、要素の前記第１の組に関する力軌跡の第１の族及び要素の前記第２の組に関する力軌跡の第２の族を生成するために、所定の時間範囲にわたる複数の時点において測定される、サブステップと、
前記時間範囲にわたる前記複数の時点の各時点における前記第１および第２の族の測定された前記力軌跡の前記力データに関する所定の統計量を構築するために、力軌跡の前記第１および第２の族を統計的に分析するサブステップと、
力軌跡の前記第１および第２の族を統計的に分析する前記ステップに基づいて、前記複数の時点から時点の前記初期部分集合を選択するサブステップと、
前記ＭＤアルゴリズムを用いて、時点の前記初期部分集合における前記第１および第２の組の各要素に関する前記力データを入力することにより、前記第１および第２の組の各要素に関する単一のマハラノビス距離（ＭＤ）値を生成するサブステップであって、前記第１の組の要素に関して生成されたＭＤ値は第１のＭＤ値群を形成し、前記第２の組の要素に関して生成されたＭＤ値は第２のＭＤ値群を形成する、サブステップと、
前記第２のＭＤ値群の前記データの第２の分布に対して、前記第１のＭＤ値群の前記データの第１の分布を評価するサブステップであって、前記第１および第２のＭＤ値群は、対応する初期最適化基準を有する初期品質基準ＭＤ族群を形成する、サブステップと、
対応する前記時点の初期部分集合における前記初期品質基準ＭＤ族群を使用して、前記品質合格基準となる前記初期品質閾値を決定するサブステップと、
を有する前記品質合格基準を決定するための方法をさらに含み、
前記品質合格基準の出力は、前記力軌跡曲線を有する前記要素を、
（ｉ）品質不良を有しない要素、および
（ｉｉ）前記人為的な品質不良などの品質不良を有する要素の一群
の一方に分類するために、決定された前記品質閾値を使用し、
前記初期品質閾値は、前記第１の品質閾値を含む、請求項１１に記載の方法。
前記初期品質閾値を決定するステップは、前記最適化作業により決定された時点の最適な部分集合を使用して構築された最適な品質閾値を含む、時点の前記初期部分集合を使用して構築された前記初期品質閾値をさらに含み、前記最適化作業は、
前記時間範囲にわたる前記複数の時点から、時点の前記少なくとも１つの後続の部分集合を無作為に選択するサブステップと、
前記ＭＤアルゴリズムを用いて、時点の前記少なくとも１つの後続の部分集合における前記第１および第２の組の各要素に関する前記力データを入力することにより、前記第１および第２の組の各要素に関する単一のマハラノビス距離（ＭＤ）値を生成するサブステップであって、前記第１の組の要素に関して生成されたＭＤ値は少なくとも１つの後続の第１のＭＤ値群を形成し、前記第２の組の要素に関して生成されたＭＤ値は少なくとも１つの後続の第２のＭＤ値群を形成する、サブステップと、
前記少なくとも１つの後続の第２のＭＤ値群の前記データの第２の分布に対して、前記少なくとも１つの後続の第１のＭＤ値群の前記データの第１の分布を評価するサブステップであって、前記少なくとも１つの後続の第１および第２のＭＤ値群は、対応する少なくとも１つの後続の最適化基準値を有する、少なくとも１つの後続の品質基準ＭＤ族群を形成する、サブステップと、
時点の前記初期部分集合および時点の前記少なくとも１つの後続の部分集合の一方が時点の最適な部分集合となることを確実にする最適な最適化基準値を決定するために、前記少なくとも１つの後続の最適化基準値を、前記初期最適化基準値および前記最適化作業により生成された前の最適化基準値のすべてと比較するサブステップと、
対応する前記時点の少なくとも１つの後続の部分集合における前記少なくとも１つの後続の品質基準ＭＤ族群を使用して、少なくとも１つの後続の品質閾値を決定するサブステップと、
前記最適な最適化基準値と対応する時点の前記最適な部分集合を使用して構築された前記最適な品質閾値を決定するサブステップであって、前記最適な品質閾値および時点の前記最適な部分集合は、
（ｉ）時点の前記初期部分集合を使用する前記初期品質閾値、および
（ｉｉ）時点の前記少なくとも１つの後続の部分集合を使用する前記少なくとも１つの後続の品質閾値
の一方である、サブステップと
を含んでおり、
前記少なくとも１つの後続の品質閾値は、前記第２の品質閾値を含む、請求項１３に記載の方法。
時点の前記最適な部分集合を使用して構築された前記最適な品質閾値を決定する前記サブステップは、
時点の前記最適な部分集合に関する統計的なロバスト性を確実にするために前記検証作業を実行するサブステップ
をさらに含み、前記検証作業は、
時点の少なくとも１つの追加の無作為の部分集合を選択するサブステップであって、時点の前記少なくとも１つの追加の無作為の部分集合は、所定の最大時間増分値範囲内の無作為の増分量だけ、時点の前記最適な部分集合の少なくとも１つの時点を変化させることにより選択され、前記第１及び第２の組の前記力軌跡の前記力データは、時点の前記少なくとも１つの追加の無作為の部分集合と対応する、サブステップと、
前記ＭＤアルゴリズムを用いて、時点の前記少なくとも１つの追加の無作為の部分集合における前記第１および第２の組の各要素に関する前記力データを入力することにより、前記第１および第２の組の各要素に関する単一のマハラノビス距離（ＭＤ）値を生成するサブステップであって、前記第１の組の要素に関して生成されたＭＤ値は少なくとも１つの追加の無作為の第１のＭＤ値群を形成し、前記第２の組の要素に関して生成されたＭＤ値は少なくとも１つの追加の無作為の第２のＭＤ値群を形成する、サブステップと、
前記少なくとも１つの追加の無作為の第２のＭＤ値群の前記データの第２の分布に対して、前記少なくとも１つの追加の無作為の第１のＭＤ値群の前記データの第１の分布を評価するサブステップであって、前記少なくとも１つの追加の無作為の第１のＭＤ値群および前記少なくとも１つの追加の無作為の第２のＭＤ値群は、対応する少なくとも１つの追加の無作為の最適化基準値を有する、少なくとも１つの追加の無作為の品質基準ＭＤ族群を形成する、サブステップと、
対応する前記時点の少なくとも１つの追加の無作為の部分集合における前記少なくとも１つの追加の無作為の品質基準ＭＤ族群を使用して、少なくとも１つの追加の無作為の品質閾値を決定するサブステップと、
時点の前記最適な部分集合が、
（ｉ）前記最適な最適化基準値と前記検証作業により生成された少なくとも１つの追加の無作為の最適化基準値のすべてとの組合せの最大値および最小値が、ともに所定の量内であるとき、統計的にロバストであること、ならびに
（ｉｉ）前記最適な最適化基準値と前記検証作業により生成された少なくとも１つの追加の無作為の最適化基準値のすべてとの組合せの最大値および最小値が、ともに所定の量内でないとき、統計的にロバストでないこと
の一方であることを確実にするために、前記少なくとも１つの追加の無作為の最適化基準値を、前記最適な最適化基準値および前記検証作業により生成された前の少なくとも１つの追加の無作為の最適化基準値のすべてと比較するサブステップと、
統計的にロバストな、時点の前記最適な部分集合を使用して構築された前記最適な品質閾値を決定するサブステップであって、時点の前記最適な部分集合に構築された前記最適な品質閾値は、
（ｉ）統計的にロバストな、時点の前記最適な部分集合における前記最適な品質閾値、
（ｉｉ）統計的にロバストな、時点の前記少なくとも１つの追加の無作為の部分集合を使用する、前記少なくとも１つの追加の無作為の品質閾値、ならびに
（ｉｉｉ）時点の前記最適な部分集合および時点の前記少なくとも１つの追加の無作為の部分集合が統計的にロバストでないとき、前記最適化作業を再実行し、前記検証作業により前記最適化作業を再検証すること
の１つである、サブステップと
を含んでおり、
前記第３の品質閾値は、統計的にロバストな、時点の前記最適な部分集合の構築に関する前記最適な品質閾値を含む、請求項１４に記載の方法。
力軌跡の前記第１および第２の族を統計的に分析する前記ステップは、
前記第１のデータ処理装置により、前記所定の時間範囲にわたる前記複数の時点の各時点において、力軌跡の前記第１の族に関する第１の力平均および第１の標準偏差を決定するサブステップと、
前記第１のデータ処理装置により、前記所定の時間範囲内の各時点において、力軌跡の前記第２の族に関する第２の力平均および第２の標準偏差を決定するサブステップと、
前記第１のデータ処理装置により、前記所定の時間範囲にわたる前記複数の時点の各時点において、力平均差分値を決定するサブステップであって、前記力平均差分値は、前記所定の時間範囲にわたる前記複数の時点の各時点における前記第１の力平均と前記第２の力平均との差である、サブステップと、
前記所定の時間範囲にわたる前記複数の時点の各時点における力軌跡の前記第１および第２の族に関して、
（ｉ）前記力平均差分値、
（ｉｉ）前記第１の標準偏差、および
（ｉｉｉ）前記第２の標準偏差
の少なくとも１つをユーザが評価するサブステップと
を有する前記所定の統計量をさらに含む、請求項１３に記載の方法。
前記配線導体は、１８ＡＷＧ未満のサイズを有し、関連する前記端子に接続される、請求項１１に記載の方法。
所定の方法を実行するためにデータ処理装置を設定するようになされた、要素の力軌跡に関する品質合格基準を決定するためのコンピュータ読取可能命令を含む媒体であって、前記方法は、
品質不良を有しない要素の第１の組および人為的な品質不良を有する要素の第２の組を提供するステップと、
前記第１及び第２の組のそれぞれの各要素に関する力軌跡を生成するために、前記第１及び第２の組のそれぞれの各要素に加えられる力を生成する押圧装置を提供するステップと、
データ処理装置のメモリ内に配置されるマハラノビス距離（ＭＤ）アルゴリズムを提供するステップと、
前記押圧装置により生成される、前記第１および第２の組の各要素に関する力データを有する前記力軌跡を測定するステップであって、各力軌跡は、要素の前記第１の組に関する力軌跡の第１の族及び要素の前記第２の組に関する力軌跡の第２の族を生成するために、所定の時間範囲にわたる複数の時点において測定される、ステップと、
前記時間範囲にわたる前記複数の時点の各時点における第１および第２のそれぞれの族内の測定された力軌跡の前記力データに関する所定の統計量を構築するために、力軌跡の前記第１および第２の族を統計的に分析するステップと、
力軌跡の前記第１および第２の族を統計的に分析するステップに基づいて、前記複数の時点から時点の初期部分集合を選択するステップと、
前記ＭＤアルゴリズムを用いて、時点の前記初期部分集合における前記第１および第２の組の各要素に関する前記力データを入力することにより、前記第１および第２の組の各要素に関する単一のマハラノビス距離（ＭＤ）値を生成するステップであって、前記第１の組の要素に関して生成されたＭＤ値は第１のＭＤ値群を形成し、前記第２の組の要素に関して生成されたＭＤ値は第２のＭＤ値群を形成する、ステップと、
前記第２のＭＤ値群の前記データの第２の分布に対して、前記第１のＭＤ値群の前記データの第１の分布を評価するステップであって、前記第１および第２のＭＤ値群は、対応する初期最適化基準を有する初期品質基準ＭＤ族群を形成する、ステップと、
対応する前記時点の初期部分集合における前記初期品質基準ＭＤ族群を使用して、初期品質閾値を前記品質合格基準として決定するステップと
を含み、
前記品質合格基準を決定する出力は、前記力軌跡を有する前記要素を、
（ｉ）品質不良を有しない要素の群、および
（ｉｉ）前記人為的な品質不良などの品質不良を有する要素の群
の一方に分類するために、決定された前記品質閾値を使用する、媒体。
前記初期品質閾値を決定する前記ステップは、最適化作業により決定された時点の最適な部分集合を使用して構築された最適な品質閾値を含む、時点の前記初期部分集合を使用して構築された前記初期品質閾値をさらに含み、前記最適化作業は、
前記時間範囲にわたる前記複数の時点から、時点の少なくとも１つの後続の部分集合を無作為に選択するサブステップと、
前記ＭＤアルゴリズムを用いて、時点の前記少なくとも１つの後続の部分集合における前記第１および第２の組の各要素に関する前記力データを入力することにより、前記第１および第２の組の各要素に関する単一のマハラノビス距離（ＭＤ）値を生成するサブステップであって、前記第１の組の要素に関して生成されたＭＤ値は少なくとも１つの後続の第１のＭＤ値群を形成し、前記第２の組の要素に関して生成されたＭＤ値は少なくとも１つの後続の第２のＭＤ値群を形成する、サブステップと、
前記少なくとも１つの後続の第２のＭＤ値群の前記データの第２の分布に対して、前記少なくとも１つの後続の第１のＭＤ値群の前記データの第１の分布を評価するサブステップであって、前記少なくとも１つの後続の第１および第２のＭＤ値群は、対応する少なくとも１つの後続の最適化基準値を有する、少なくとも１つの後続の品質基準ＭＤ族群を形成する、サブステップと、
時点の前記初期部分集合および時点の前記少なくとも１つの後続の部分集合の一方が時点の最適な部分集合となることを確実にする最適な最適化基準値を決定するために、前記少なくとも１つの後続の最適化基準値を、前記初期最適化基準値および前記最適化作業により生成された前の最適化基準値のすべてと比較するサブステップと、
前記対応する時点の少なくとも１つの後続の部分集合における前記少なくとも１つの後続の品質基準ＭＤ族群を使用して、少なくとも１つの後続の品質閾値を決定するサブステップと、
前記最適な最適化基準値と対応する、時点の前記最適な部分集合を使用して構築された前記最適な品質閾値を決定するサブステップであって、前記最適な品質閾値および時点の前記最適な部分集合は、
（ｉ）時点の前記初期部分集合を使用する前記初期品質閾値、および
（ｉｉ）時点の前記少なくとも１つの後続の部分集合を使用する前記少なくとも１つの後続の品質閾値
の一方である、サブステップと
を含む、請求項１８に記載の媒体。
時点の前記最適な部分集合を使用して構築された前記最適な品質閾値を決定する前記サブステップは、
時点の前記最適な部分集合の統計的なロバスト性を確実にする検証作業を実行するサブステップ
をさらに含み、前記検証作業は、
時点の少なくとも１つの追加の無作為の部分集合を選択するサブステップであって、時点の前記少なくとも１つの追加の無作為の部分集合は、所定の最大時間増分値範囲内の無作為の増分量だけ、時点の前記最適な部分集合の少なくとも１つの時点を変化させることにより選択され、前記第１及び第２の組の前記力軌跡の前記力データは、時点の前記少なくとも１つの追加の無作為の部分集合と対応する、サブステップと、
前記ＭＤアルゴリズムを用いて、時点の前記少なくとも１つの追加の無作為の部分集合における前記第１および第２の組の各要素に関する前記力データを入力することにより、前記第１および第２の組の各要素に関する単一のマハラノビス距離（ＭＤ）値を生成するサブステップであって、前記第１の組の要素に関して生成されたＭＤ値は少なくとも１つの追加の無作為の第１のＭＤ値群を形成し、前記第２の組の要素に関して生成されたＭＤ値は少なくとも１つの追加の無作為の第２のＭＤ値群を形成する、サブステップと、
前記少なくとも１つの追加の無作為の第２のＭＤ値群の前記データの第２の分布に対して、前記少なくとも１つの追加の無作為の第１のＭＤ値群の前記データの第１の分布を評価するサブステップであって、前記少なくとも１つの追加の無作為の第１のＭＤ値群および前記少なくとも１つの追加の無作為の第２のＭＤ値群は、対応する少なくとも１つの追加の無作為の最適化基準値を有する、少なくとも１つの追加の無作為の品質基準ＭＤ族群を形成する、サブステップと、
前記対応する時点の少なくとも１つの追加の無作為の部分集合における前記少なくとも１つの追加の無作為の品質基準ＭＤ族群を使用して、少なくとも１つの追加の無作為の品質閾値を決定するサブステップと、
時点の前記最適な部分集合が、
（ｉ）前記最適な最適化基準値と前記検証作業により生成された少なくとも１つの追加の無作為の最適化基準値のすべてとの組合せの最大値および最小値が、ともに所定の量内であるとき、統計的にロバストであること、ならびに
（ｉｉ）前記最適な最適化基準値と前記検証作業により生成された少なくとも１つの追加の無作為の最適化基準値のすべてとの組合せの最大値および最小値が、ともに所定の量内でないとき、統計的にロバストでないこと
の一方であることを確実にするために、前記少なくとも１つの追加の無作為の最適化基準値を、前記最適な最適化基準値および前記検証作業により生成された前の少なくとも１つの追加の無作為の最適化基準値のすべてと比較するサブステップと、
統計的にロバストな、時点の前記最適な部分集合を使用して構築された前記最適な品質閾値を決定するサブステップであって、時点の前記最適な部分集合に構築された前記最適な品質閾値は、
（ｉ）統計的にロバストな、時点の前記最適な部分集合における前記最適な品質閾値、
（ｉｉ）統計的にロバストな、時点の前記少なくとも１つの追加の無作為の部分集合を使用する、前記少なくとも１つの追加の無作為の品質閾値、ならびに
（ｉｉｉ）時点の前記最適な部分集合および時点の前記少なくとも１つの追加の無作為の部分集合が統計的にロバストでないとき、前記最適化作業を再実行し、前記検証作業により前記最適化作業を再検証すること
の１つである、サブステップと
を含む、請求項１９に記載の媒体。
力軌跡の前記第１および第２の族を統計的に分析する前記ステップは、
前記データ処理装置により、前記時間範囲にわたる前記複数の時点の各時点において、力軌跡の前記第１の族に関する第１の力平均および第１の標準偏差を決定するサブステップと、
前記データ処理装置により、前記時間範囲内の各時点において、力軌跡の前記第２の族に関する第２の力平均および第２の標準偏差を決定するサブステップと、
前記データ処理装置により、前記時間範囲にわたる前記複数の時点の各時点において、力平均差分値を決定するサブステップであって、前記力平均差分値は、前記時間範囲にわたる前記複数の時点の各時点における前記第１の力平均と前記第２の力平均との差である、サブステップと、
前記時間範囲にわたる前記複数の時点の各時点における力軌跡の前記第１および第２のの族に関して、
（ｉ）前記力平均差分値、
（ｉｉ）前記第１の標準偏差、および
（ｉｉｉ）前記第２の標準偏差
の少なくとも１つを評価するサブステップと
を有する前記所定の統計量をさらに含む、請求項１８に記載の媒体。
前記要素は、加えられる芯圧着力から形成された芯圧着部分要素であり、前記芯圧着部分要素は、端子内に配置された配線導体の電気導体部分を含み、前記芯圧着部分要素は、加えられる芯圧着力が加えられた後、前記電気導体部分を前記端子に電気的かつ機械的に接続するように構成され、前記配線導体は、１８ＡＷＧ未満のサイズを有し、関連する前記端子に接続される、請求項１８に記載の媒体。