JP2014232450A - データ処理装置およびデータ処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】時系列に発生する多量のデータの中から、比較したいデータを精度良く、容易に抽出することすることが可能なデータ処理装置およびデータ処理方法を提供する。
【解決手段】データ処理装置４０は、入力される時系列に発生する多量のデータを格納する記憶部４４と、記憶部４４に蓄積されたデータの中から基準となる動作パターンのテンプレートと、このテンプレートに類似する比較パターンとをそれぞれ抽出するパターン抽出部４５と、を有し、パターン抽出部４５は、記憶部に記憶されたデータの中からテンプレートを作成するテンプレート作成部４５１と、記憶部に記憶されたデータの中から選択された比較パターンと、テンプレートとの類似度を取得する類似度取得部４５３と、類似度取得部により取得した類似度に基づいて、テンプレートと類似動作パターンとなる比較パターンを抽出して格納する比較パターン抽出部４５４と、を含む。
【選択図】図２

Description

本発明は、時系列に発生する多量のデータを処理するデータ処理装置およびデータ処理方法に関するものである。

時系列に発生する多量のデータを処理するデータ処理方法は、たとえば、産業用ロボットの故障診断方法に利用されている（特許文献１参照）。

一般に、産業用ロボットの故障診断方法では、サーボモータを駆動源とする産業用ロボットのデータを収集して抽出し、所定の処理を行い、そのデータを用いて産業用ロボットの経年変化を監視している。

具体的には、機械的な部分である機構部の経年変化を監視するために、たとえば、カセット内に収納されている半導体ウェハ等を産業用ロボットのハンドで搬入、搬出する動作等のように、ある決められた動作を定期的に実行させて、そのときのデータを取得し、導入当初の基準データと比較して異常であれば警報を発するシステムとして構成されている。

特開２００７−１７２１５０号公報

しかしながら、従来は、基準データの収集動作を通常の生産動作とは別に用意して実行している。そのため、通常の生産運転と速度などの動作条件、動作パターンなど異なるので、経年変化として捉える解析も正確でない。
すなわち、時系列に発生する多量のデータの中から、動作条件、環境条件、動作パターン等の前提条件が基準となる動作パターンのデータと同じ比較したいデータを精度良く、容易に抽出することが困難であった。

本発明の目的は、時系列に発生する多量のデータの中から、比較したいデータを精度良く、容易に抽出することが可能なデータ処理装置およびデータ処理方法を提供することにある。

本発明の第１の観点は、時系列に発生する多量のデータを収集して処理するデータ処理装置であって、入力される前記データを格納する記憶部と、前記記憶部に蓄積された前記データの中から、基準となる動作パターンのテンプレートと、当該テンプレートに類似する比較パターンとをそれぞれ抽出するパターン抽出部と、を有し、前記パターン抽出部は、前記データの中から前記テンプレートを作成するテンプレート作成部と、前記データの中から選択された比較パターンと、前記テンプレートとの類似度を取得する類似度取得部と、前記類似度取得部により取得した類似度に基づいて、前記テンプレートと類似動作パターンとなる比較パターンを抽出して格納する比較パターン抽出部と、を含む。

このデータ処理装置によれば、時系列に発生する多量のデータの中から、比較したいデータを精度良く、容易に抽出することすることができる。

本発明は、前記パターン抽出部の前記類似度判別部は、前記テンプレートと前記比較パターン間の相関値に基づいて前記類似度を判別するように構成してもよい。

この構成によれば、類似度を相関値を用いて求めることで、式が高次で複雑な式でないことから、処理時間が短くてよく、高い処理能力を持ったコンピュータでなくともよく、汎用性に優れている。

本発明は、前記時系列に発生するデータは、産業用ロボットを動作制御するために入力される指令データと、当該指令データに基づいて動作した前記産業用ロボットから出力されるサーボデータとを含み、前記テンプレートおよび前記比較パターンは前記指令データの中から作成され、前記パターン抽出部は、前記テンプレートおよび前記比較パターンの前記対応するデータを比較する構成にしてもよい。
好適には、前記サーボデータは、トルクデータを含み、前記パターン抽出部は、前記テンプレートおよび前記比較パターンの対応する前記トルクデータを比較する。

この構成によれば、既存技術では同じ入力条件に設定することが難しいという問題があったが、本構成によれば、同じ入力条件（テンプレートと動作パターン）が同じであるという前提で、このサーボデータを比較することに利点がある。

本発明の第２の観点は、系列に発生する多量のデータを収集して処理するデータ処理方法であって、入力される前記データを記憶部に格納する記憶ステップと、前記記憶部に蓄積された前記データの中から、基準となる動作パターンのテンプレートと、当該テンプレートに類似する比較パターンとをそれぞれ抽出するパターン抽出ステップと、を有し、前記パターン抽出ステップは、前記データの中から前記テンプレートを作成するテンプレート作成ステップと、前記データの中から選択された比較パターンと、前記テンプレートとの類似度を取得する類似度取得ステップと、前記類似度取得ステップにより取得した類似度に基づいて、前記テンプレートと類似動作パターンとなる比較パターンを抽出して格納する比較パターン抽出ステップと、を含む。

本発明によれば、時系列に発生する多量のデータの中から、動作条件、環境条件、動作パターン等の前提条件が基準データと同じ比較したいデータを精度良く、容易に抽出することが可能となる。

本発明の実施形態に係るロボット情報処理システムの概要を示す図である。 本実施形態に係るデータ処理装置の構成例を示すブロック図である。 本実施形態に係るデータ処理装置におけるコントローラからの取得データの記憶部への蓄積の一例を示す図である。 動作テンプレートの作成の一例を示す図である。 本実施形態に係るデータ処理装置においてテンプレートを作成する場合のロボット本体のハンドの動作例を示す図である。 ロボット本体におけるハンドと搬送対象物のストッカを対応付けて示す図である 図５に対応するハンドの動作をハンドとストッカを用いて具体的に示す図である。 本実施形態に係るデータ処理装置の類似度として相関値を用いた場合の比較パターンのサーチ方法を説明するための図である。 図８中の丸部分の動作をグラフ化して示す図である。 本実施形態に係るロボット情報処理システムの全体の動作を説明するためのフローチャートである。

以下、本発明の実施形態を図面に関連付けて説明する。
以下の実施形態においては、産業機械として産業用ロボットを動作制御するために入力される指令データおよび指令データに基づいて動作した産業用ロボットから出力されるサーボデータを収集するデータ処理装置を含むロボット情報処理システムを例に説明する。

図１は、本発明の実施形態に係るロボット情報処理システムの概要を示すブロック図である。

本ロボット情報処理システム１０は、図１に示すように、ロボット本体２０、ロボット本体２０の動作を制御するコントローラ３０、およびデータ処理装置４０を含んで構成されている。

［ロボット本体およびコントローラの構成および機能］
本実施形態において、ロボット本体２０およびコントローラ３０により、たとえば半導体ウェハや液晶表示パネル用ガラス基板（以下、半導体ウェハ等とする）を搬送する産業用ロボット５０として構成される。
コントローラ３０は、ロボット本体２０の動作を制御し、ロボット本体２０の通常の生産での入力データとしての指令データ（位置や速度）と出力データとしてのサーボデータ（トルクや偏差など）をデータ処理装置４０に時系列に出力する。
すなわち、指令データおよびサーボデータは時系列に発生する多量のデータである。さらに、入力データとしての指令データ（位置や速度）はプログラム等によって作成されるデータであり、経年変化の影響を受けないデータである。
一方、出力データとしてのサーボデータ（トルクや偏差など）は産業用ロボットを構成する機械的な部分である機構部等の経年変化を受けやすいデータである。

本形態のコントローラ３０は、後述するが、産業用ロボット５０のロボットアーム２０ＡＲＭの駆動源としてサーボモータを使用しており、コントローラ３０から指令データをサーボモータに出力し、サーボモータに取り付けられているエンコーダから出力されるサーボデータとしての検出値をフィードバックさせて、サーボモータの回転位置などを目標値（指令データ）に一致させることにより、目標値（指令データ）の変化に追従させている。

ロボット本体２０は、ロボット基台２１、アーム基軸部２２、第１アーム部２３、第２アーム部２４、およびたとえばハンド２５を有する。

ロボット本体２０において、ロボット基台２１には、図中に設定した直交座標系のＺ軸方向（図では上下方向）に延びるアーム基軸部２２が昇降および回転自在に配置されている。

アーム基軸部２２の上端部には、第１アーム部２３の基端部が固定されている。
第１アーム部２３の先端部には、第２アーム部２４の基端部が回転自在に取り付けられている。
第２アーム部２４の先端部には、搬送対象物である半導体ウェハ等を保持して搬送するハンド２５が回転自在に配置されている。

このハンド２５は、たとえば半導体ウェハ等の搬送対象物がその上に載置されるように構成される。
ハンド２５は、その上に載置された半導体ウェハ等の搬送対象物を解放可能に保持することができるように形成されている。

第２アーム部２４は、その基端部にて、第１アーム部２３の先端部に回転自在に設けられた第２アーム回転軸２６に固定的に取り付けられている。
ハンド２５は、その基端部にて、第２アーム部２４の先端部に回転自在に配置されたハンド（Ｈａｎｄ）軸２７に固定的に取り付けられている。

このようにロボット本体２０のロボットアーム２０ＡＲＭは、アーム基軸部２２、第１アーム部２３、第２アーム部２４、ハンド２５、第２アーム回転軸２６、およびハンド軸２７を含んでいる。
この種のロボットアーム２０ＡＲＭは、スカラ型水平多関節アームと呼ばれ、ロボットの制御部としてのコントローラ３０によりロボットアーム２０ＡＲＭの動作を制御することにより、ハンド２５をＸ軸、Ｙ軸、およびＺ軸方向の所望の位置まで移動するが可能である。

ロボット本体２０は、第１アーム部２３を回転駆動する第１アーム駆動部２０１、第２アーム部２４を回転駆動する第２アーム駆動部２０２、ハンド軸２７を回転駆動するハンド軸駆動部２０３、およびアーム基軸部２２をＺ軸方向に昇降駆動する昇降駆動部２０４を有している。

第１アーム駆動部２０１は、ロボット基台２１の内部空間に配置され、エンコーダを内蔵するサーボモータおよびその動力伝達機構を含む。
第２アーム駆動部２０２は、第１アーム部２３の内部空間に配置され、エンコーダを内蔵するサーボモータおおよびその動力伝達機構を含む。
ハンド軸駆動部２０３は、第２アーム部２４の内部空間に配置され、エンコーダを内蔵するサーボモータおよびその動力伝達機構を含む。

動力伝達機構には、たとえば減速機を備え、サーボモータの動力が減速機の入力側に伝達され、そのトルクが予め定める増幅比で増幅され、その回転速度が予め定める減速比で減速されて、減速機の出力側から出力される。
このようにして減速機の出力側から出力された動力によって、アーム基軸部２２、第２アーム回転軸２６、およびハンド軸２７のそれぞれが回転駆動される。これにより、第１アーム部２３、第２アーム部２４、およびハンド２５のそれぞれが回転駆動される。

昇降駆動部２０４は、ロボット基台２１の内部に配置されており、角変位量を調整可能なモータを用いたボールねじ機構によって実現される。
たとえば、昇降駆動部２０４は、ボールネジと、このボールネジに螺合される螺合体と、ボールネジを回転駆動するモータと、を含み、螺合体にアーム基軸部２２が固定される。昇降駆動部２０４のモータには、エンコーダを内蔵するサーボモータが用いられる。

このような構成を有するロボット本体２０においては、第１アーム駆動部２０１によってアーム基軸部２２がロボット基台２１に対して回転軸線ＲＸ１周りに回転駆動される。
これにより、第１アーム部２３が、ロボット基台２１に対して回転軸線ＲＸ１周りに回転駆動される。

第２アーム駆動部２０２によって、第２アーム回転軸２６が、第１アーム部２３に対して回転軸線ＲＸ２周りに回転駆動される。
これにより、第２アーム部２４が、第１アーム部２３に対して回転軸線ＲＸ２周りに回転駆動される。

ハンド軸駆動部２０３によって、ハンド軸２７が、第２アーム部２４に対して回転軸線ＲＸ３周りに回転駆動される。
これにより、ハンド２５が、第２アーム部２４に対して回転軸線ＲＸ３周りに回転駆動される。

ロボット本体２０では、基本的に、通常の生産動作において、第１アーム駆動部２０１、第２アーム駆動部２０２、ハンド軸駆動部２０３、および昇降駆動部２０４の各サーボモータは、コントローラ３０により入力される位置または速度指令に応じて駆動され、トルクや偏差などのサーボデータがコントローラ３０に時系列に出力される。

コントローラ３０は、制御対象の第１アーム駆動部２０１、第２アーム駆動部２０２、ハンド軸駆動部２０３、および昇降駆動部２０４に対して位置または速度指令を出力し、各駆動部のサーボモータのエンコーダから、各サーボモータの角度位置を取得することによって、各駆動部をフィードバック制御する。
これにより、ハンド２５を目的位置に精度良く位置合わせすることが可能となる。

コントローラ３０は、通常の生産動作でのロボット本体２０のサーボ系駆動源（サーボモータ）の駆動制御に関する情報である指令（位置または速度）およびサーボデータ（トルク、偏差など）の時系列に発生する多量のデータＳ３０をデータ処理装置４０に出力する。
ここで、指令データとしての位置データ(または速度データ)は、産業用ロボット５０を動作制御するために入力される入力データであり、コントローラ３０からロボット本体２０の対応する駆動部に出力されるデータである。サーボデータは、指令データに基づいて動作制御する産業用ロボット５０から出力される出力データであり、ロボット本体２０の駆動部からコントローラ３０に出力されるデータである。
コントローラ３０は、指令データとしての位置データ(または速度データ)および出力データとしてのサーボデータ（トルク、偏差など）を、ロボット本体２０の通常の生産動作にあわせてデータ処理装置としてのＣＰＣ４０に出力できるように構成されている。
なお、本実施形態では、コントローラ３０から上記した位置データ(または速度データ)およびサーボデータ（トルク、偏差など）を時系列に出力するようにしている。

コントローラ３０は、たとえばＣＰＵ(Central Processing Unit)３１およびメモリ３２を含んで構成される。
ＣＰＵ３１は、メモリ３２に格納される動作プログラムを実行してロボット本体２０を制御する。
メモリ３２には、ロボット本体２０の動作を制御するための教示点に関するデータ（位置データ）を格納することもでき、メモリ３２に格納された教示点に関するデータに基づいて、ハンド２５が所定の位置へと動かされる。
また、メモリ３２には、ハンド２５の形状・寸法に関するデータ、ハンド２５に保持された半導体ウェハ等の形状・寸法に関するデータも格納される。

以上、ロボット本体２０およびコントローラ３０の構成および機能について説明した。
次に、本実施形態に係るデータ処理装置の構成および機能について詳細に説明する。

［データ処理装置の構成および機能］
本実施形態に係るデータ処理装置４０は、コントローラ３０からロボット本体２０の通常の生産動作にあわせて出力される、サーボ系駆動源の駆動制御に関する情報である位置データ(または速度データ)およびサーボデータ（トルク、偏差など）を収集して所定の処理を施し、たとえば時系列に発生する多量のデータの中から、動作条件、環境条件、動作パターン等の前提条件が基準データと略同じ比較したいデータを精度良く、容易に抽出する機能を有する。

本実施形態に係るデータ処理装置４０は、基本的に、コントローラ３０から入力される時系列に発生する多量のデータに所定の処理を実施しており、位置データ (または速度データ)およびサーボデータを格納する記憶部、および記憶部に蓄積されたデータの中から基準となる動作パターンのテンプレート（基準データ）と、このテンプレートに類似する比較パターン（比較したいデータ）とを抽出するパターン抽出部と、を含んで構成される。

データ処理装置４０のパターン抽出部は、時系列に発生する多量のデータの中で、入力データとしての指令データ、すなわち、位置データ(または速度データ)に基づいて、基準データとしての動作パターンのテンプレートを作成する機能と、時系列に発生する多量のデータの中から選択された比較したいデータとしての比較パターンと、作成したテンプレートとの類似度を取得する類似度取得機能と、取得した類似度に基づいて、テンプレートと類似動作パターンとなる比較パターンを抽出して格納する比較パターン抽出機能と、を含む。

パターン抽出部の類似度判別機能は、たとえばテンプレートと比較パターン間の相関値に基づいて類似度を判別する。
このように、類似度を相関値を用いて求めることで、式が高次で複雑な式でないことから、処理時間が短くてよく、高い処理能力を持ったコンピュータでなくともよく、汎用性に優れている。

本実施形態においては、時系列に発生する多量のデータは、産業用ロボット本体２０を動作制御するために入力される指令データと、指令に基づいて動作した産業用ロボット本体２０からの出力データとを含み、テンプレートおよび比較パターンは指令データの中から作成される。
そして、パターン抽出部は、テンプレートおよび比較パターンの対応するデータを比較する。
後述するように、テンプレートおよび比較パターンには、それぞれ対応するサーボデータが関連付けされており、パターン抽出部は、テンプレートおよび比較パターンの対応するサーボデータを比較する。すなわち、本実施形態では、テンプレートと比較パターンに対応するサーボデータを比較することで、経年変化の影響を数値化することが可能となっている。
サーボデータは、たとえばトルクデータを含み、パターン抽出部は、テンプレートおよび比較パターンの対応するトルクデータを比較する。

図２は、本実施形態に係るデータ処理装置の構成例を示すブロック図である。
図２のデータ処理装置４０は、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）等により構成され、制御部４１、入力部４２、出力部４３、記憶部４４、パターン抽出部４５を有している。

制御部４１は、ＣＰＵおよびＲＯＭ，ＲＡＭ、外部記憶装置などの各種メモリを含んで構成され、各部の制御、データの一時的な格納制御、データの転送制御等を行う。

入力部４２は、キーボードやマウスなどによりユーザが入力した情報を受信し、受信した情報を制御部４１に供給する。また、ロボット本体２０から出力されたデータも制御部４１によりここで受信して記憶部４４に送られる。

出力部４３は、ＣＲＴ(Cathode Ray Tube)やＬＣＤ(Liquid Crystal Display device)などのディスプレイへの表示を行ったり、プリンタによる印刷を行う。

記憶部４４は、各種設定データ（プログラム等）、時系列に発生する多量のデータである、産業用ロボット本体２０に供給された入力データ（位置、速度指令）、また産業用ロボット本体２０から出力される出力データとしてのサーボデータ（トルクデータ、偏差データ等）、および比較した結果のデータを記憶する。

パターン抽出部４５は、産業用ロボット本体２０に供給された入力データ（位置指令、速度指令）からテンプレートを作成するとともに、動作条件、環境条件、動作パターン等の前提条件がテンプレート（基準データ）と略同一の動作パターン（比較パターン）を抽出する。
このパターン抽出部４５は、テンプレート作成部４５１、比較（動作）パターン作成部４５２、類似度取得部４５３、および比較パターン抽出部（比較部）４５４を有する。

テンプレート作成部４５１は、記憶部４４に蓄積された時系列に発生する多量のデータの中から基準となる動作パターンのテンプレートを作成する。
比較パターン作成部４５２は、時系列に発生する多量のデータの中から、作成されたテンプレートと比較する対象としての比較パターン（動作パターン）を作成する。

類似度取得部４５３は、時系列に発生する多量のデータから選択された比較パターンと、テンプレートとの類似度を取得する。
ここで、上述しているように、テンプレートおよび比較パターン（動作パターン）は、入力データとしての指令（位置や速度）はプログラム等によって作成されるデータであり、経年変化の影響を受けないデータである。したがって、テンプレートと比較パターン（動作パターン）は、動作条件、環境条件、動作パターン等の前提条件が略一致していると考えられる。
比較パターン抽出部４５４は、類似度取得部４５３により取得した類似度に基づいて、テンプレートと類似動作パターンとなる比較パターンを抽出して、たとえば制御部４１の制御の下、記憶部４４に格納する。

次に、このパターン抽出部４５における動作パターンのテンプレート化と略同一の動作パターンである比較パターンを抽出する処理を、データ例に関連付けて説明する。
ここでは、テンプレートと比較パターン間の相関値に基づいて類似度を判別する処理を例に説明する。

図３は、本実施形態に係るデータ処理装置におけるコントローラからの取得データの記憶部への蓄積の一例を示す図である。
図４は、動作テンプレートの作成の一例を示す図である。

［コントローラからの取得データの蓄積］
データ処理装置４０は、コントローラ３０から取得した位置指令とトルクデータを、図３に示すような形態で記憶部４４に蓄積する。
図３には、データを収集した時刻、各時刻ごとの入力データとしての位置指令パルス、位置指令パルスに対応する出力データとしての出力トルクが明記されている。位置指令パルスは、各モータに取り付けられているエンコーダの出力数（パルス数）で示している。また、トルクデータは電流相当値であり、モータへ供給する電流値に比例する内部制御値である。
図３の例では、約２０ｍｓｅｃ単位での取得している位置指令、トルクデータの一部を抜粋したものである。
なお、Ｈａｎｄ、Ｚ、ＴＨ….はロボットの動作軸の名称に対応しており、たとえば動作軸Ｈａｎｄは図１のハンド軸２７に相当し、動作軸ＺはＺ軸方向に昇降駆動されるアーム基軸部２２のアーム基軸に相当する。また、動作軸ＴＨは、たとえば図１の第２アーム回転軸２６に相当する。

［動作テンプレートの登録］
データ処理装置４０のパターン抽出部４５は、テンプレート作成部４５１において記憶部４４に蓄積されている過去からのサーボデータ変化を確認（チェック）したい軸の位置指令（または速度指令）の連続したデータの固まりを、たとえば図４に示すようなテンプレートＴＭＰとして選択する。
具体的には、テンプレートＴＭＰは、産業用ロボット５０が初めて生産に供されるときは試運転が完了した時点、または産業用ロボットの動力伝達機構に修理や部品交換が施されときは通常運転が可能になった時点でもデータの中から作成される。換言すれば、動力伝達機構等に経年劣化が進行していないときに基準データを取得する。このように、基準データは、経年劣化が進んでいなければ、いつの時点で取得しても良いので、基準データ取得段階は厳密に定める必要はない。
図４において、横軸は時間を示し、縦軸はハンド２５の移動距離を相対的な値として示している。
図４は、あくまでも一例であって、図３のＨａｎｄ軸の位置指令パルスで連続しデータかたまりを動作テンプレートＴＭＰとして登録したもので、それを分かりやすくするためにグラフ表示したものである。

図５は、本実施形態に係るデータ処理装置においてテンプレートを作成する場合のロボット本体のハンドの動作例を示す図である。
図６は、ロボット本体におけるハンドと半導体ウェハ等（搬送対象物）を格納するストッカを対応付けて示す図である。
図７は、図５に対応するハンドの動作をハンドとストッカを用いて具体的に示す図である。
図６および図７において、６０は半導体ウェハ等（搬送対象物）を格納するストッカを、７０は搬送対象物の一例では半導体ウェハ等を示している。また、図７において、６１はストッカ６０内に形成されている複数の載置棚のある一の棚を示している。
なお、図７は、ロボットが半導体ウェハ等をストッカから搬出する動作を示している。ハンドのＺ軸方向、図では下から上に向かって移動する動作を含む。

図５において、ステップＳＴ１〜ＳＴ４は図４のテンプレートのグラフに付した符号ＳＴ１〜ＳＴ４に対応している。
ステップＳＴ１で、第１の位置ＰＴ１にあるハンド２５をストッカ６０の方向に延ばしを開始して、図７（Ａ）に示すように、搬送すべき半導体ウェハ７０等を保持できる第２の位置ＰＴ２に水平移動させる。この状態がステップＳＴ２である。
次に、図７（Ｂ）に示すように、第２の位置ＰＴ２においてハンド２５で半導体ウェハ７０等の下面部を吸着等の方法で保持し、図７（Ｃ）に示すように、第２の位置ＰＴ２でＺ軸方向にアーム基軸部２２の上昇（垂直移動）を開始する。
そして、ステップＳＴ３において、図７（Ｃ）に示すように、Ｚ軸方向の第３の位置ＰＴ３で上昇を完了する。
次いで、ハンド２５をストッカ６０から離れる方向に水平移動させ、第４の位置ＰＴ４まで戻して、一連の動作が完了する。

［比較したい日時のデータ範囲から上記動作テンプレートと同じものをサーチ］
次に、比較したい日時のデータ範囲から上記動作テンプレートと同じ動作パターン（比較パターン）をサーチする。

図８は、本実施形態に係るデータ処理装置の類似度として相関値を用いた場合の比較パターンのサーチ方法を説明するための図である。
この例では、動作テンプレートの位置指令パルスと対象となるデータ範囲の中の位置指令パルス間の相関値をとる。
切り出す方法の一つの例として相関値をグラフ化したものが図８である。
この中からできるだけ相関値が０．９９９以上のものを抽出する（図８中符号Ａで示す丸部分）。
なお、相関値が０．９９９以上のものを抽出することにしているのは、図６に示すように、産業ロボット５０およびハンド２５とストッカ６０に形成された載置棚６１との関係は、各棚ごとに異なっている。また、図示していないが、ストッカ６０は複数のストッカが配置されているため、産業用ロボット５０と各ストッカとの位置関係も異なっている。このような違いが、図８に示すような相関値の違いとなって生じている。

［切り出した動作］
図９は、図８中の丸部分の動作をグラフ化して示す図である。
図９の比較パターンと図４の動作テンプレートとを比較すると、両者は実質的にまったく同じ動作（略同一の動作）あるいは類似の動作とみなすことができる。

［テンプレートと抽出した（切り出した）動作パターンのトルクデータを比較］
上述したように、動作テンプレートと抽出した一致する動作パターン（比較パターン）のサーボデータ、たとえばトルクデータを比較する。
これにより、たとえばロボット本体２０のサーボ系駆動部のいわゆる経年変化を確認（チェック）することが可能である。
換言すれば、期間の開いた同じ動作パターンが抽出できたので、その間のトルクデータを比較することにより、経年変化を確認（チェック）する。
なお、比較方法は、特許文献１に記載された方法等、種々の方法を採用可能である。

すなわち、上述したテンプレートと動作パターンには、それぞれ、対応するデータ（本実施形態ではサーボデータとしてのトルクデータ）が関連付けされている。
従来は、同じ入力条件に設定することが難しいという問題があったが、本実施形態によれば、同じ入力条件（テンプレートと動作パターン）が同じであるという前提で、このサーボデータを比較することに利点がある。

このように、本実施形態では、上記したとおり、位置指令におけるテンプレートと動作パターンとが同一であることによって、入力条件が同じとなる。そのときのロボットからの出力、すなわち、サーボデータを比較することで、ロボットの経年変化を確認することが可能となり、故障診断を行うことが可能となる。
具体的には、ロボットの経年変化によって、たとえば、モータ、軸受等の寿命、劣化等が生じるが、同じ入力条件（位置指令）に対して、ロボット本体の出力（サーボデータ）を比較することで、出力差を調べて、各部品の寿命や交換時期等を判断することが可能となる。

［ロボット情報処理システムの全体の動作］
図１０は、本実施形態に係るロボット情報処理システムの全体の動作を説明するためのフローチャートである。
次に、上記構成を有するロボット情報処理システムの全体の動作をデータ処理装置４０の動作を中心に、図１０のフローチャートに関連付けて説明する。

本実施形態のロボット情報処理システム１０においては、通常の生産動作での産業用ロボットから指令（ロボットに入力するデータ）とサーボデータ（ロボットから出力されるデータ）を取得することが可能である。
作業用ロボットの通常の生産動作において（ステップＳＴ１１）、コントローラ３０がサーボ系駆動源の駆動制御に関する情報である指令およびサーボデータをデータＳ３０としてデータ処理装置４０へ出力する（ステップＳＴ１２）。
これにより、データ処理装置４０は、入力される指令およびサーボデータを、たとえば約２０ｍｓｅｃ単位で収集し、収集したデータを記憶部４４に蓄積する（ステップＳＴ１３、ＳＴ１４）。

たとえば、対象としている産業用ロボットは、たとえば図６および図７に示すように、半導体ウェハを収容するストッカ６０と対向する位置関係にあり、ロボットのハンド２５が半導体ウェハをストッカ６０内に搬入し、またはストッカから搬出する動作を行う。
図７に示す動作をロボットは、図６に示すストッカ内の各段に対して処理するが、１つまたは複数配置されたストッカの位置や各ストッカのロボットとの位置関係等により、ロボットのハンドの位置が微妙に異なってくる。
具体的には、図４等に示す動作パターンの縦軸の値が微妙に異なってくる。
そのために、本実施形態に係るデータ処理装置４０では、時系列に発生する多量（膨大）のデータの中から、微妙に異なる動作パターンと略同一の動作パターン（実施形態では相関値が０．９９９）を取り出すことを、精度良く、容易に短時間で処理することを可能とする。

具体的には、データ処理装置４０は、時系列に発生する多量のデータの中から、参照または基準となる動作パターンであるテンプレートを作成する（ステップＳＴ１５）。
次に、データ処理装置４０は、上記した多量のデータの中から、作成したテンプレートと略同一の動作パターンである比較パターンを類似度（たとえば相関値）を取得して抽出する（ステップＳＴ１６）。
すなわち、テンプレートと選択した比較パターンとが略一致するか否かを判別し（ステップＳＴ１７）、一致する場合には（ステップＳＴ１７のＹｅｓ）、その一致する比較パターンを抽出し（ステップＳＴ１８）、記憶部４４に格納する（ステップＳＴ１９）。
ステップＳＴ１７において、テンプレートと選択した比較パターンとが略一致しないと判別した場合には（ステップＳＴ１７のＮｏ）、ステップＳＴ１６の処理に戻る。
なお、テンプレートや動作パターン（比較パターン）の作成は、繰り返し実行される。

そして、たとえば抽出した比較パターンとテンプレートとした動作パターン間のサーボデータを比較し（ステップＳＴ２０）、経年変化を確認する（ステップＳＴ２１）。

以上説明したように、本実施形態のデータ処理装置を含むロボット情報処理システム１０は以下の構成を有する。
位置データ(または速度データ) およびサーボデータ（トルク、偏差など）を常時出力できるコントローラ３０を有し、データ処理装置４０は、時系列に発生する多量のデータを収集、保存、蓄積する。
データ処理装置４０は、所望する動作パターン、たとえば経年変化を確認した動作パターンを位置指令(または、速度指令)を使用してテンプレート（基準データ）とする。
データ処理装置４０は、テンプレートにて過去の蓄積された位置指令（または速度指令）と類似度を取得し、一致する（類似度の高い）動作パターンを抽出する。
そして、任意ではあるが、抽出した動作パターンとの動作パターンのテンプレート間のサーボデータを比較し経年変化を確認（チェック）する。

その結果、本実施形態のデータ処理装置４０によれば、過去と現在の任意の動作パターン間で、それに付随するトルクデータ、偏差データなどが解析可能になる。産業用ロボットの場合の生産運転は繰り返し動作が基本なので経時的に必ず同じ動作がある。
たとえば、図５および図７に示すような動作を、ストッカ６０の複数の載置棚６１の各棚ごと、また、複数のストッカに対して実施する。また、図５および図７では、ストッカ６０に格納された半導体ウェハ７０等を搬出する動作であるが、逆に、ハンド２５を用いて、半導体ウェハ７０等をストッカ６０の載置棚６１の所定の棚に搬入する動作がある。

速度パターンのテンプレートは単動作、位置パターンのテンプレートでは組み合わせ動作の抽出が可能になり、また、各軸の複数のテンプレートを使用すれば、長い動作パターン同士の比較も可能になり、任意の動作パターンでの比較が可能である。
具体的には、本実施形態では、産業用ロボット５０の動作は図５および図７に示す動作であるので、テンプレートおよび動作パターンとしてのパターンは、位置指令としての位置データを採用している。すなわち、図４および図９に示すような単純な台形形状である。
産業用ロボット５０の動作が複雑な場合には、位置パターンで表した場合には単純な台形形状ではなく、複雑な形状となる場合がある。このような場合には、１つの動作、すなわち、図５（図７）のステップＳＴ１の動作だけを用いて、速度指令としての速度データを用いてもよい。すなわち、ステップＳＴ１の動作を速度指令で考えると、停止した状態から所定の動作になるまで加速されることで速度が増加し、その後、一定の速度、さらに、動作を停止させるために速度を減少させて、速度がゼロとなり、所定の位置で停止することになる。この動作を速度と位置と時間との関係でグラフ化すれば、図４および図９と同じような単純な台形形状で表すことが可能となる。

また、この機能を利用すればエラーが発生したときの動作パターンもテンプレートにして、過去にさかのぼって同じ動作パターンを抽出し、サーボデータの変化の比較が可能になり、エラー要因がサーボ系に関係するか判断できる。

また、本データ処理装置によれば、エラー発生時の動作パターンをテンプレートにして過去の同じ動作からサーボデータが変化していないか確認できる。この結果、エラー要因が機構部を含めたサーボ系に起因するものかどうか判断できる。
たとえば、サーボ系のエラーが発生したときにその時点までに蓄積していた位置（または速度）データからエラーが発生した動作パターンをテンプレート化する。
そのテンプレートから過去にさかのぼって同じ動作パターンを抽出する。過去の同じ動作パターンのサーボデータとエラーが発生した動作パターンのサーボデータと比較してエラー要因がサーボに起因するものかチェックする。
産業用ロボットではサイクルタイムの把握が求められる場合が多いがこの機能を応用するとサイクルタイムが自動的に導き出すことができる。
サイクルタイムの動作パターンをテンプレートとして登録する。
過去の動作パターンをサーチして同じ動作パターンを抽出してサイクルタイムを算出する。

以上説明したように、本実施形態のデータ処理装置４０によれば、時系列に発生する多量のデータを収集して処理するデータ処理装置４０は、入力される多量のデータを格納する記憶部４４と、記憶部４４に蓄積されたデータの中から、基準となる動作パターンのテンプレートと、テンプレートに類似する比較パターンとをそれぞれ抽出するパターン抽出部４５と、を有する。そして、パターン抽出部４４は、記憶されたデータの中からテンプレートを作成するテンプレート作成部４５１と、記憶されたデータの中から選択された比較パターンと、テンプレートとの類似度を取得する類似度取得部４５３と、類似度取得部４５３により取得した類似度に基づいて、テンプレートと類似動作パターンとなる比較パターンを抽出して格納する比較パターン抽出部４５４と、を含む。
その結果、本実施形態のデータ処理装置によれば、時系列に発生する多量のデータの中から、比較したいデータを精度良く、容易に抽出することすることができる。

また、本実施形態のデータ処理装置４０は、パターン抽出部４５の類似度判別部４５３は、テンプレートと比較パターン間の相関値に基づいて類似度を判別するように構成される。
この構成を有することにより、本実施形態のデータ処理装置４０によれば、類似度を相関値を用いて求めることで、式が高次で複雑な式でないことから、処理時間が短くてよく、高い処理能力を持ったコンピュータでなくともよく、汎用性に優れているという利点がある。

また、本実施形態のデータ処理装置４０は、時系列に発生するデータは、産業用ロボット５０を動作制御するために入力される指令と、この指令に基づいて動作した産業用ロボット５０からの出力データとを含み、テンプレートおよび比較パターンは指令データの中から作成される。そして、パターン抽出部４５は、テンプレートおよび比較パターンの対応するデータを比較するように構成される。
サーボデータは、トルクデータを含み、パターン抽出部４５は、テンプレートおよび比較パターンの対応するトルクデータを比較する。

この構成を有することにより、本実施形態のデータ処理装置４０によれば、既存技術では同じ入力条件に設定することが難しいという問題があったが、本構成によれば、同じ入力条件（テンプレートと動作パターン）が同じであるという前提で、このサーボデータを比較することに利点がある。
換言すれば、本構成を有するデータ処理装置４０によれば、以下の効果を得ることができる。
（１）既存技術のようにサーボ関係の経年変化を見るために、基礎データ取得動作のような通常の生産動作とは異なる動作を用意する必要が無い。
（２）生産動作そのもののトルクデータを検査するので、実データに即した解析が可能である。
（３）この任意の特定動作のテンプレート機能により以下のようなことが可能である。
・生産中にエラーが突然発生したときに、そのときの動作パターンをテンプレートにして過去のデータをサーチし、正常時のトルクデータと比較でき、サーボ系が要因か判断できる。
・特定の動作で音がなるような症状が確認できたときに、そのときの動作パターンをテンプレートにして過去の動作パターンを抽出して、過去のトルクデータと比較し、機構系に変化がないか判断できる。
（４）サイクルを表すテンプレートを登録しておことにより、サイクルタイムの経年変化が把握できる。

なお、以上詳細に説明した方法は、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。
本実施形態では、テンプレートとして、経年劣化が進行していない時点の動作を選択したが、これに限定されるものではない。たとえば、本実施形態に示すように、テンプレート作成部４５１において記憶部４４に蓄積されている過去からのサーボデータ変化を確認（チェック）したい軸の位置指令（または速度指令）の連続したデータの固まりをテンプレートとしてもよい。
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、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。

１０・・・ロボット情報処理システム、２０・・・ロボット本体、２１・・・、３０・・・コントローラ、４０・・・データ処理装置、４１・・・制御部、４２・・・入力部、４３・・・出力部、４４・・・記憶部、４５・・・パターン抽出部、４５１・・・テンプレート作成部、４５２・・・比較（動作）パターン作成部、４５３・・・類似度取得部（類似度演算部）、４５４・・・比較パターン抽出部（比較部）。

Claims (8)

1. 時系列に発生する多量のデータを収集して処理するデータ処理装置であって、
   入力される前記データを格納する記憶部と、
   前記記憶部に蓄積された前記データの中から、基準となる動作パターンのテンプレートと、当該テンプレートに類似する比較パターンとをそれぞれ抽出するパターン抽出部と、を有し、
   前記パターン抽出部は、
   前記データの中から前記テンプレートを作成するテンプレート作成部と、
   前記データの中から選択された比較パターンと、前記テンプレートとの類似度を取得する類似度取得部と、
   前記類似度取得部により取得した類似度に基づいて、前記テンプレートと類似動作パターンとなる比較パターンを抽出して格納する比較パターン抽出部と、を含む
   データ処理装置。
2. 前記パターン抽出部の前記類似度取得部は、
   前記テンプレートと前記比較パターン間の相関値に基づいて前記類似度を判別する
   請求項１記載のデータ処理装置。
3. 前記時系列に発生するデータは、産業用ロボットを動作制御するために入力される指令データと、当該指令データに基づいて動作した前記産業用ロボットから出力されるサーボデータとを含み、
   前記テンプレートおよび前記比較パターンは前記指令データの中から作成され、
   前記パターン抽出部は、
   前記テンプレートおよび前記比較パターンの前記対応するデータを比較する
   請求項１または２記載のデータ処理装置。
4. 前記サーボデータは、トルクデータを含み、
   前記パターン抽出部は、
   前記テンプレートおよび前記比較パターンの対応する前記トルクデータを比較する
   請求項３記載のデータ処理装置。
5. 時系列に発生する多量のデータを収集して処理するデータ処理方法であって、
   入力される前記データを記憶部に格納する記憶ステップと、
   前記記憶部に蓄積された前記データの中から、基準となる動作パターンのテンプレートと、当該テンプレートに類似する比較パターンとをそれぞれ抽出するパターン抽出ステップと、を有し、
   前記パターン抽出ステップは、
   前記データの中から前記テンプレートを作成するテンプレート作成ステップと、
   前記データの中から選択された比較パターンと、前記テンプレートとの類似度を取得する類似度取得ステップと、
   前記類似度取得ステップにより取得した類似度に基づいて、前記テンプレートと類似動作パターンとなる比較パターンを抽出して格納する比較パターン抽出ステップと、を含む
   データ処理方法。
6. 前記類似度取得ステップにおいては、
   前記テンプレートと前記比較パターン間の相関値に基づいて前記類似度を判別する
   請求項５記載のデータ処理方法。
7. 前記時系列に発生するデータは、産業用ロボットを動作制御するために入力される指令データと、当該指令データに基づいて動作した前記産業用ロボットから出力されるサーボデータとを含み、
   前記テンプレートおよび前記比較パターンは前記指令データの中から作成され、
   前記パターン抽出ステップにおいては、
   前記テンプレートおよび前記比較パターンの前記対応するデータを比較する
   請求項５または６記載のデータ処理方法。
8. 前記サーボデータは、トルクデータを含み、
   前記パターン抽出ステップにおいては、
   前記テンプレートおよび前記比較パターンの対応する前記トルクデータを比較する
   請求項７記載のデータ処理方法。

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