JP2019026435A - Information processor - Google Patents
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Abstract
Description
この発明は、搬送機構の不具合診断を行う情報処理装置に関する。 The present invention relates to an information processing apparatus that performs failure diagnosis of a transport mechanism.
搬送機構により搬送されるワークに対し、光電スイッチ、又は、赤外線温度センサを有するホットメルト塗布状態検査装置等の検出デバイスを用いた監視が広く行われている。例えば、ホットメルト塗布状態検査装置では、赤外線温度センサにより搬送機構上の検出領域での温度を計測し、当該温度からワークのスポット温度を検出することで、ワークの監視を行っている(例えば特許文献1参照)。 BACKGROUND ART Monitoring using a detection device such as a photoelectric switch or a hot-melt application state inspection apparatus having an infrared temperature sensor is widely performed on a workpiece conveyed by a conveyance mechanism. For example, in a hot melt application state inspection apparatus, the temperature of a detection region on a transport mechanism is measured by an infrared temperature sensor, and the spot temperature of the workpiece is detected from the temperature (for example, patents). Reference 1).
一方、搬送機構において、ワークの搬送自体は可能であるが、載置精度に影響が出るような不具合が生じる場合がある。この場合、従来の監視方法では不具合を検知できず、また、オペレータが目視で検知するのは困難であるという課題があった。 On the other hand, in the transport mechanism, the work itself can be transported, but there may be a problem that the placement accuracy is affected. In this case, there is a problem that the conventional monitoring method cannot detect a defect and is difficult for an operator to detect visually.
この発明は、上記のような課題を解決するためになされたもので、特別なセンサを追加せずに、搬送機構の載置精度に対する不具合を検知できる情報処理装置を提供することを目的としている。 This invention was made in order to solve the above problems, and it is an object of the present invention to provide an information processing apparatus capable of detecting a defect with respect to the placement accuracy of the transport mechanism without adding a special sensor. .
この発明に係る情報処理装置は、一定の周期で周回搬送する搬送機構により搬送される搬送対象の検出領域での有無又は状態を検出する検出デバイスにより検出された当該搬送対象に関するパラメータを、測定する判定指標測定部と、基準値と判定指標測定部により測定されたパラメータとの差が閾値を超えた場合に、基準外の発生を検出する基準外検出部と、基準外検出部により検出された基準外の発生周期が、搬送機構の周期と一致する場合に、当該搬送機構に不具合が発生している可能性があると判定する不具合判定部とを備えたことを特徴とする。 The information processing apparatus according to the present invention measures a parameter related to the transport target detected by a detection device that detects the presence or state of a transport target in a detection region transported by a transport mechanism that circulates at a constant cycle. When the difference between the determination index measurement unit and the parameter measured by the reference value and the determination index measurement unit exceeds the threshold, the detection is performed by the non-reference detection unit and the non-reference detection unit. And a failure determination unit that determines that there is a possibility that a failure has occurred in the transport mechanism when the non-reference generation cycle coincides with the cycle of the transport mechanism.
この発明によれば、上記のように構成したので、特別なセンサを追加せずに、搬送機構の載置精度に対する不具合を検知できる。 According to this invention, since it comprised as mentioned above, the malfunction with respect to the mounting precision of a conveyance mechanism can be detected, without adding a special sensor.
以下、この発明の実施の形態について図面を参照しながら詳細に説明する。
実施の形態1.
図1はこの発明の実施の形態1に係る情報処理装置1の構成例を示す図である。なお図1では、情報処理装置1に加え、光電スイッチ(検出デバイス)2も図示している。
情報処理装置1は、搬送機構10により搬送されるワーク(搬送対象)20の検出領域での有無を検出する光電スイッチ2を用い、搬送機構10におけるワーク20の載置精度に対する不具合を検知する。この情報処理装置1は、図1に示すように、周期記憶部101、判定指標測定部102、基準外検出部103、不具合判定部104、判定結果出力部105、不具合量推定部106、メンテナンス予測部107、予測結果出力部108、確信度評価部109及び評価結果出力部110を備えている。なお、情報処理装置1は、システムLSI等の処理回路や、メモリ等に記憶されたプログラムを実行するCPU等により実現される。
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
Embodiment 1 FIG.
FIG. 1 is a diagram showing a configuration example of an information processing apparatus 1 according to Embodiment 1 of the present invention. In FIG. 1, in addition to the information processing apparatus 1, a photoelectric switch (detection device) 2 is also illustrated.
The information processing apparatus 1 uses the
なお、搬送機構10は、例えば図2に示すように、搬送路上にワーク20が載置され、一定の周期(搬送周期)で周回搬送する。以下では、搬送機構10はベルトを用いて周回搬送を行うものとするが、これに限らず、チェーンを用いてもよい。また図2に示す符号11は、搬送機構10の搬送路を分割した領域を示している。
For example, as illustrated in FIG. 2, the
光電スイッチ2は、搬送機構10の規定の位置に設置され、搬送機構10により搬送されるワーク20の検出領域での有無を検出する。すなわち、光電スイッチ2は、搬送路上の特定の検出領域に対して光を投光し、当該検出領域からの光を受光して光強度(光電流)を検出することで、当該検出領域でのワーク20の有無を検出する。以下では、ワーク20が不透明体である場合を想定し、光電スイッチ2が反射形の光電スイッチである場合を示す。
The
周期記憶部101は、搬送機構10による搬送周期を記憶する。周期記憶部101は、例えば、搬送周期として、搬送機構10が一周周回するまでに要する時間(周期時間)、又は、搬送機構10が一周周回するまでに光電スイッチ2により検出されるワーク20の個数(周期個数)を記憶する。この周期記憶部101は、HDD、DVD又はメモリ等によって構成される。
なお図1では、周期記憶部101が、情報処理装置1の内部に設けられた場合を示した。しかしながら、これに限らず、周期記憶部101は、情報処理装置1の外部に設けられてもよい。
The
Note that FIG. 1 shows a case where the
判定指標測定部102は、光電スイッチ2により検出されたワーク20に関するパラメータ(検出レベル関連情報)を判定指標として測定する。実施の形態1では、上記パラメータは、光電スイッチ2により検出されたワーク20からの反射光(光)の光強度である。
The determination
基準外検出部103は、基準値と判定指標測定部102により測定された光強度との差Xが閾値を超えた場合に、基準外の発生を検出する。
The
不具合判定部104は、基準外検出部103により検出された基準外の発生周期が、周期記憶部101に記憶されている搬送周期と一致(略一致の意味を含む)する場合に、搬送機構10に不具合が発生している可能性があると判定する。なお、不具合判定部104は、例えば、発生周期として、基準外検出部103により基準外の発生が検出された後、再度、基準外検出部103により基準外の発生が検出されるまでの時間(経過時間)、又は、基準外検出部103により基準外の発生が検出された後、再度、基準外検出部103により基準外の発生が検出されるまでに光電スイッチ2により検出されたワーク20の個数(経過個数)を用いる。
The
判定結果出力部105は、不具合判定部104による判定結果を外部に報知する。この際、判定結果出力部105は、例えば、不具合判定部104による判定結果を示す画面をモニタ(不図示)に表示し、又は、不具合判定部104により搬送機構10に不具合が発生している可能性があると判定された場合に音声をスピーカ(不図示)から出力する。
なお図1では、判定結果出力部105が、情報処理装置1の内部に設けられた場合を示した。しかしながら、これに限らず、判定結果出力部105は、情報処理装置1の外部に設けられてもよい。
The determination
In FIG. 1, the determination
不具合量推定部106は、不具合判定部104により搬送機構10に不具合が発生している可能性があると判定された場合に、基準外検出部103により得られた差Xに基づいて、搬送機構10の不具合量を推定する。
The defect
メンテナンス予測部107は、不具合量推定部106により推定された不具合量の変化が継続している場合に、当該不具合量の変化に基づいて、搬送機構10のメンテナンスが必要になる時期を予測する。
The maintenance predicting
予測結果出力部108は、メンテナンス予測部107による予測結果を外部に報知する。この際、予測結果出力部108は、例えば、メンテナンス予測部107による予測結果を示す画面をモニタに表示する。
なお図1では、予測結果出力部108が、情報処理装置1の内部に設けられた場合を示した。しかしながら、これに限らず、予測結果出力部108は、情報処理装置1の外部に設けられてもよい。
The prediction
FIG. 1 shows a case where the prediction
確信度評価部109は、不具合量推定部106により推定された不具合量が時間の経過に伴い単調に変化している場合に、搬送機構10の不具合が、劣化による不具合である確信度が高いと評価する。
The certainty
評価結果出力部110は、確信度評価部109による評価結果を外部に報知する。この際、評価結果出力部110は、例えば、確信度評価部109による評価結果を示す画面をモニタに表示する。
なお図1では、評価結果出力部110が、情報処理装置1の内部に設けられた場合を示した。しかしながら、これに限らず、評価結果出力部110は、情報処理装置1の外部に設けられてもよい。
The evaluation
In FIG. 1, the evaluation
また図1では、不具合量推定部106、メンテナンス予測部107、予測結果出力部108、確信度評価部109及び評価結果出力部110が情報処理装置1に設けられた場合を示した。しかしながら、不具合量推定部106、メンテナンス予測部107、予測結果出力部108、確信度評価部109及び評価結果出力部110は必須の構成ではなく、情報処理装置1から取除いてもよい。
Further, FIG. 1 shows a case where the defect
次に、上記のように構成された情報処理装置1の動作例について、図3を参照しながら説明する。
以下では、図2に示すように、搬送機構10の搬送路が12個の領域11に分割され、搬送路上の指定された位置に一定の時間間隔でワーク20が置かれるものとする。また、搬送路の一周の長さは1.2m(1200mm)であり、ベルトは10mm/秒の速度で移動するものとする。この場合、周期記憶部101は、搬送周期として周期時間を記憶する場合には120秒と記憶し、搬送周期として周期個数を記憶する場合には12個と記憶する。また、光電スイッチ2により検出されるワーク20からの反射光の光強度の基準値は10nA(ナノアンペア)と予め規定され、閾値は3nAと予め規定されているものとする。なお、上記基準値及び上記閾値は、光電スイッチ2によるワーク20の有無検出に伴う処理の都合等に応じて規定される。なお図2における符号201は光電スイッチ2に検出領域を介して対向配置されたリフレクタを示している。
Next, an operation example of the information processing apparatus 1 configured as described above will be described with reference to FIG.
In the following, as shown in FIG. 2, the conveyance path of the
情報処理装置1の動作例では、図3に示すように、まず、判定指標測定部102は、光電スイッチ2により検出されたワーク20からの反射光の光強度を判定指標として測定する(ステップST301)。なお、判定指標測定部102が1個のワーク20に対して光強度の測定を複数回行うことで、情報処理装置1の信頼性及び実用性が向上する。
In the operation example of the information processing apparatus 1, as shown in FIG. 3, first, the determination
次いで、基準外検出部103は、基準値と判定指標測定部102により測定された光強度との差Xが閾値を超えた場合に、基準外の発生を検出する(ステップST302)。例えば、判定指標測定部102により測定された光強度が6nAであった場合には基準値10nAとの差Xは4nAとなるため、閾値3nAを超え、基準外検出部103は基準外の発生を検出する。なお、判定指標測定部102が1個のワーク20に対して光強度の測定を複数回行った場合には、基準外検出部103は、その平均値、最大値、最小値又はそれらの組合わせ等を用いて基準値との差Xを算出する。
Next, the
図4に示すように、搬送機構10において、ベルトが劣化して搬送路上の特定の箇所(領域11)が傾くと、当該箇所に載置されたワーク20が傾く。また、搬送機構10において、搬送路上の特定の箇所に異物が存在する場合にも同様に、当該箇所に載置されたワーク20が傾く。
一方、図5Aに示すように、ワーク20に傾きが無い場合には、光電スイッチ2は適切なワーク位置で適切な反射光の光強度を検出できる。一方、図5Bに示すように、ワーク20に傾きが有る場合には、光電スイッチ2は不適切なワーク位置で不適切な反射光の光強度を検出することになる。この場合、ワーク20に傾きが無い場合とワーク20に傾きが有る場合とで、光強度が異なる。図5では、黒丸で示されるように、光電スイッチ2が1個のワーク20に対して光強度を5回検出した場合を示している。また図5では、ワーク20の色が明るい位置ほど、反射光の光強度が高くなることを示している。そこで、基準外検出部103が、基準値と判定指標測定部102による実際の測定値との差Xを算出し、当該差Xが閾値を超えたかを判定することで、基準外の発生(ワーク20の傾きの発生)を検出できる。
As shown in FIG. 4, in the
On the other hand, as shown in FIG. 5A, when the
次いで、不具合判定部104は、基準外検出部103により検出された基準外の発生周期が、周期記憶部101に記憶されている搬送周期と一致する場合に、搬送機構10に不具合が発生している可能性があると判定する(ステップST303)。例えば、基準外検出部103により基準外の発生が検出された後、再度、基準外検出部103により基準外の発生が検出されるまでの経過時間が約120秒(又は経過個数が12個)であったとする。この場合、周期記憶部101に記憶されている搬送周期と一致するため、搬送機構10がちょうど一周した際に基準外が再現されたと言え、ベルトの該当する箇所に不具合が発生している可能性があると判定できる。なお、経過時間が120秒(又は経過個数が12個)となる前に、別の原因による基準外の発生が検出される可能性もあるので、単純に最新の基準外と1つ前の基準外のみの処理ではない。
Next, the
次いで、判定結果出力部105は、不具合判定部104による判定結果を外部に報知する(ステップST304)。この際、判定結果出力部105は、例えば、不具合判定部104による判定結果を示す画面をモニタに表示し、又は、不具合判定部104により搬送機構10に不具合が発生している可能性があると判定された場合に音声をスピーカから出力することで、判定結果をオペレータが認識できるように外部に報知する。
Next, the determination
次いで、不具合量推定部106は、不具合判定部104により搬送機構10に不具合が発生している可能性があると判定された場合に、基準外検出部103により得られた差Xに基づいて、搬送機構10の不具合量を推定する(ステップST305)。不具合量推定部106は、例えば図6に示すような、ワーク20の傾きと反射特性(差X)との関係を示すテーブルを保持している。このテーブルはワーク20毎に作成される。そして、例えば、差Xが4nAであった場合、不具合量推定部106は、図6に示されるテーブルを参照し、ワーク20の傾き角(不具合量)が約7°であると推定する。
Next, the defect
次いで、メンテナンス予測部107は、不具合量推定部106により推定された不具合量の変化が継続している場合に、当該不具合量の変化に基づいて、搬送機構10のメンテナンスが必要になる時期を予測する(ステップST306)。例えば、不具合量が1週間で1°増えて8°になった場合、メンテナンスが必要になる不具合量が10°であれば、メンテナンス予測部107は、2週間後には搬送機構10におけるベルトの交換をするべきと予測する。
Next, when the change in the defect amount estimated by the defect
次いで、予測結果出力部108は、メンテナンス予測部107による予測結果を外部に報知する(ステップST307)。この際、予測結果出力部108は、例えば、メンテナンス予測部107による予測結果を示す画面をモニタに表示することで、予測結果をオペレータが認識できるように外部に報知する。上記の例では、予測結果出力部108はメンテナンス時期として「2週間後」とモニタに表示する。
Next, the prediction
次いで、確信度評価部109は、不具合量推定部106により推定された不具合量が時間の経過に伴い単調に変化している場合に、搬送機構10の不具合が、劣化による不具合である確信度が高いと評価する(ステップST308)。例えば、不具合量が7°,7.5°,8°,8.5°のように単調に変化している場合は、計測ミス等ではないと考えられるので、確信度評価部109は確信度が高いと評価する。
Next, the certainty
次いで、評価結果出力部110は、確信度評価部109による評価結果を外部に報知する(ステップST309)。この際、評価結果出力部110は、例えば、確信度評価部109による評価結果を示す画面をモニタに表示することで、評価結果をオペレータが認識できるように外部に報知する。上記の例では、評価結果出力部110は「高確信度」とモニタに表示する。
Next, the evaluation
ここで、搬送路上の指定された位置にワーク20を置いて搬送する搬送機構10は、工場等で実用されており、その多くは、搬送機構10が一定の周期で周回搬送するように構成されている。そして、光電スイッチ2により検出されたワーク20からの反射光の光強度(又は光強度に対応する物理量である光電流)に、搬送機構10の搬送周期とほぼ同期して何らかのずれが生じている場合、搬送機構10の載置状態に不具合(ベルトの傾き等)が生じている可能性が高い(偶発的なものではない)と考えられる。
そこで、実施の形態1に係る情報処理装置1のように、光電スイッチ2により検出されたワーク20からの反射光の光強度を測定し、搬送機構10の搬送周期と比較することで、搬送機構10の不具合(ベルトの傾き等の有無及びおよその位置)を検知できる。また、実施の形態1に係る情報処理装置1では、搬送機構10の周期性という合理的な情報を用いることで、僅かな変化であっても高い信頼性を持って搬送機構10の不具合を検知できる。
Here, the
Therefore, like the information processing apparatus 1 according to the first embodiment, the light intensity of the reflected light from the
また、光電スイッチ2により検出されたワーク20からの反射光の光強度と搬送機構10の搬送周期を用いることで、搬送機構10におけるベルトの傾き具合等自体の推定又は傾き具合等の予測も可能である。
そして、実施の形態1に係る情報処理装置1のように、不具合量を推定し、メンテナンス時期を予測することで、搬送機構10におけるベルトのメンテナンス(交換)の必要性やメンテナンス時期の予測を、オペレータに提示できる。
Further, by using the light intensity of the reflected light from the
Then, as in the information processing apparatus 1 according to the first embodiment, the necessity of maintenance (replacement) of the belt in the
また、実施の形態1に係る情報処理装置1では、不具合量が概ね単調な変化(大きくなったり小さくなったりしていない)である場合に、特に同一の原因による累積的な不具合であることの確信度が高いと判断できる。 Further, in the information processing apparatus 1 according to the first embodiment, when the defect amount is a substantially monotonous change (not increasing or decreasing), it is particularly a cumulative defect due to the same cause. It can be judged that the certainty level is high.
以上の構成及び処理により、搬送機構10の不具合検出及び不具合予測が実現できる。
なお、メンテナンス予測部107の予測処理については、考えられる範囲でシンプルなものを例示したが、不具合量の変化が不規則(複雑)な場合は、周知の数理的手法等により適宜高度化すればよい。近年の動向であれば、IoT(Internet of Things)プラットフォーム上に実装されたAI(Artificial Intelligence)機能を適用するということも考えられる。
With the above-described configuration and processing, failure detection and failure prediction of the
Note that the prediction process of the
以上のように、この実施の形態1によれば、一定の周期で周回搬送する搬送機構10により搬送されるワーク20の検出領域での有無を検出する光電スイッチ2により検出されたワーク20からの光の光強度を、測定する判定指標測定部102と、基準値と判定指標測定部102により測定された光強度との差Xが閾値を超えた場合に、基準外の発生を検出する基準外検出部103と、基準外検出部103により検出された基準外の発生周期が、搬送機構10の周期と一致する場合に、当該搬送機構10に不具合が発生している可能性があると判定する不具合判定部104とを備えたので、特別なセンサを追加せずに、搬送機構10の載置精度に対する不具合を検知できる。
As described above, according to the first embodiment, from the
なお上記では、光電スイッチ2として、反射形の光電スイッチを用いた場合を示した。しかしながら、これに限らず、搬送対象が透明体である場合等には、光電スイッチ2として透過形の光電スイッチを用いることができる。
In the above description, a case where a reflective photoelectric switch is used as the
実施の形態2.
実施の形態1では、検出デバイスとして光電スイッチ2を用いた場合を示した。それに対し、実施の形態2では、検出デバイスとして温度検出装置4を用いた場合を示す。
図7はこの発明の実施の形態2に係る情報処理装置3の構成例を示す図である。なお図7では、情報処理装置3に加え、温度検出装置4も図示している。
情報処理装置3は、搬送機構10により搬送されるワーク(搬送対象)20の検出領域での状態を検出する温度検出装置4を用い、搬送機構10におけるワーク20の載置精度に対する不具合を検知する。この情報処理装置3は、図7に示すように、周期記憶部301、判定指標測定部302、基準外検出部303、不具合判定部304、判定結果出力部305、不具合量推定部306、メンテナンス予測部307、予測結果出力部308、確信度評価部309及び評価結果出力部310を備えている。なお、情報処理装置3は、システムLSI等の処理回路や、メモリ等に記憶されたプログラムを実行するCPU等により実現される。
In Embodiment 1, the case where the
FIG. 7 is a diagram showing a configuration example of the
The
なお、搬送機構10の構成は実施の形態1と同様であり、その説明を省略する。また、ワーク20は、ホットメルト接着剤等の高温部材が塗布されているものとする。
Note that the configuration of the
温度検出装置4は、搬送機構10の規定の位置に設置され、搬送機構10により搬送されるワーク20の検出領域での状態を検出する。すなわち、温度検出装置4は、赤外線温度センサ等の熱画像計測装置により搬送路上の特定の検出領域での温度を計測し、当該温度からワーク20の状態としてスポット温度を検出する。この温度検出装置4としては、例えば特許文献1に開示されたホットメルト塗布状態検査装置を用いることができる。
The temperature detection device 4 is installed at a predetermined position of the
周期記憶部301は、搬送機構10による搬送周期を記憶する。周期記憶部301は、例えば、搬送周期として、搬送機構10が一周周回するまでに要する時間(周期時間)、又は、搬送機構10が一周周回するまでに温度検出装置4によりスポット温度が検出されるワーク20の個数(周期個数)を記憶する。この周期記憶部301は、HDD、DVD又はメモリ等によって構成される。
なお図7では、周期記憶部301が、情報処理装置3の内部に設けられた場合を示した。しかしながら、これに限らず、周期記憶部301は、情報処理装置3の外部に設けられてもよい。
The
Note that FIG. 7 shows a case where the
判定指標測定部302は、温度検出装置4により検出されたワーク20に関するパラメータ(検出レベル関連情報)を判定指標として測定する。実施の形態2では、上記パラメータは、温度検出装置4により検出されたワーク20のスポット温度である。
The determination
基準外検出部303は、基準値と判定指標測定部302により測定されたスポット温度との差Yが閾値を超えた場合に、基準外の発生を検出する。
The
不具合判定部304は、基準外検出部303により検出された基準外の発生周期が、周期記憶部301に記憶されている搬送周期と一致(略一致の意味を含む)する場合に、搬送機構10に不具合が発生している可能性があると判定する。なお、不具合判定部304は、例えば、発生周期として、基準外検出部303により基準外の発生が検出された後、再度、基準外検出部303により基準外の発生が検出されるまでの時間(経過時間)、又は、基準外検出部303により基準外の発生が検出された後、再度、基準外検出部303により基準外の発生が検出されるまでに温度検出装置4によりスポット温度が検出されたワーク20の個数(経過個数)を用いる。
The
判定結果出力部305は、不具合判定部304による判定結果を外部に報知する。この際、判定結果出力部305は、例えば、不具合判定部304による判定結果を示す画面をモニタ(不図示)に表示し、又は、不具合判定部304により搬送機構10に不具合が発生している可能性があると判定された場合に音声をスピーカ(不図示)から出力する。
なお図7では、判定結果出力部305が、情報処理装置3の内部に設けられた場合を示した。しかしながら、これに限らず、判定結果出力部305は、情報処理装置3の外部に設けられてもよい。
The determination
FIG. 7 shows a case where the determination
不具合量推定部306は、不具合判定部304により搬送機構10に不具合が発生している可能性があると判定された場合に、基準外検出部303により得られた差Yに基づいて、搬送機構10の不具合量を推定する。
The defect
メンテナンス予測部307は、不具合量推定部306により推定された不具合量の変化が継続している場合に、当該不具合量の変化に基づいて、搬送機構10のメンテナンスが必要になる時期を予測する。
When the change in the defect amount estimated by the defect
予測結果出力部308は、メンテナンス予測部307による予測結果を外部に報知する。この際、予測結果出力部308は、例えば、メンテナンス予測部307による予測結果を示す画面をモニタに表示する。
なお図7では、予測結果出力部308が、情報処理装置3の内部に設けられた場合を示した。しかしながら、これに限らず、予測結果出力部308は、情報処理装置3の外部に設けられてもよい。
The prediction
FIG. 7 shows a case where the prediction
確信度評価部309は、不具合量推定部306により推定された不具合量が時間の経過に伴い単調に変化している場合に、搬送機構10の不具合が、劣化による不具合である確信度が高いと評価する。
The certainty
評価結果出力部310は、確信度評価部309による評価結果を外部に報知する。この際、評価結果出力部310は、例えば、確信度評価部309による評価結果を示す画面をモニタに表示する。
なお図7では、評価結果出力部310が、情報処理装置3の内部に設けられた場合を示した。しかしながら、これに限らず、評価結果出力部310は、情報処理装置3の外部に設けられてもよい。
The evaluation
FIG. 7 shows a case where the evaluation
また図7では、不具合量推定部306、メンテナンス予測部307、予測結果出力部308、確信度評価部309及び評価結果出力部310が情報処理装置3に設けられた場合を示した。しかしながら、不具合量推定部306、メンテナンス予測部307、予測結果出力部308、確信度評価部309及び評価結果出力部310は必須の構成ではなく、情報処理装置3から取除いてもよい。
Further, FIG. 7 illustrates a case where the
次に、上記のように構成された情報処理装置3の動作例について、図8を参照しながら説明する。
以下では、図2と同様に、搬送機構10の搬送路が12個の領域11に分割され、搬送路上の指定された位置に一定の時間間隔でワーク20が置かれるものとする。また、搬送路の一周の長さは1.2m(1200mm)であり、ベルトは10mm/秒の速度で移動するものとする。この場合、周期記憶部301は、搬送周期として周期時間を記憶する場合には120秒と記憶し、搬送周期として周期個数を記憶する場合には12個と記憶する。また、温度検出装置4により検出されるワーク20のスポット温度の基準値は80℃と予め規定され、閾値は4℃と予め規定されているものとする。なお、上記基準値及び上記閾値は、温度検出装置4によるワーク20の状態検出に伴う処理の都合等に応じて規定される。
Next, an operation example of the
In the following, as in FIG. 2, it is assumed that the conveyance path of the
情報処理装置3の動作例では、図8に示すように、まず、判定指標測定部302は、温度検出装置4により検出されたワーク20のスポット温度を判定指標として測定する(ステップST801)。なお、判定指標測定部302が1個のワーク20に対してスポット温度の測定を複数回行うことで、情報処理装置3の信頼性及び実用性が向上する。
In the operation example of the
次いで、基準外検出部303は、基準値と判定指標測定部302により測定されたスポット温度との差Yが閾値を超えた場合に、基準外の発生を検出する(ステップST802)。例えば、判定指標測定部302により測定されたスポット温度が75℃であった場合には基準値80℃との差Yは5℃となるため、閾値4℃を超え、基準外検出部303は基準外の発生を検出する。なお、判定指標測定部302が1個のワーク20に対してスポット温度の測定を複数回行った場合には、基準外検出部303は、その平均値、最大値、最小値又はそれらの組合わせ等を用いて基準値との差Xを算出する。
Next, the
図4に示すように、搬送機構10において、ベルトが劣化して搬送路上の特定の箇所(領域11)が傾くと、当該箇所に載置されたワーク20が傾く。また、搬送機構10において、搬送路上の特定の箇所に異物が存在する場合にも同様に、当該箇所に載置されたワーク20が傾く。
一方、ワーク20に傾きが無い場合には、温度検出装置4は適切なワーク位置で適切なスポット温度を検出できる。一方、ワーク20に傾きが有る場合には、温度検出装置4は不適切なワーク位置で不適切なスポット温度を検出することになる。この場合、ワーク20に傾きが無い場合とワーク20に傾きが有る場合とで、スポット温度が異なる。そこで、基準外検出部303が、基準値と判定指標測定部302による実際の測定値との差Yを算出し、当該差Yが閾値を超えたかを判定することで、基準外の発生(ワーク20の傾きの発生)を検出できる。
As shown in FIG. 4, in the
On the other hand, when the
次いで、不具合判定部304は、基準外検出部303により検出された基準外の発生周期が、周期記憶部301に記憶されている搬送周期と一致する場合に、搬送機構10に不具合が発生している可能性があると判定する(ステップST803)。例えば、基準外検出部303により基準外の発生が検出された後、再度、基準外検出部303により基準外の発生が検出されるまでの経過時間が約120秒(又は経過個数が12個)であったとする。この場合、周期記憶部301に記憶されている搬送周期と一致するため、搬送機構10がちょうど一周した際に基準外が再現されたと言え、ベルトの該当する箇所に不具合が発生している可能性があると判定できる。なお、経過時間が120秒(又は経過個数が12個)となる前に、別の原因による基準外の発生が検出される可能性もあるので、単純に最新の基準外と1個前の基準外のみの処理ではない。
Next, the
次いで、判定結果出力部305は、不具合判定部304による判定結果を外部に報知する(ステップST804)。この際、判定結果出力部305は、例えば、不具合判定部304による判定結果を示す画面をモニタに表示し、又は、不具合判定部304により搬送機構10に不具合が発生している可能性があると判定された場合に音声をスピーカから出力することで、判定結果をオペレータが認識できるように外部に報知する。
Next, the determination
次いで、不具合量推定部306は、不具合判定部304により搬送機構10に不具合が発生している可能性があると判定された場合に、基準外検出部303により得られた差Yに基づいて、搬送機構10の不具合量を推定する(ステップST805)。不具合量推定部306は、ワーク20の傾きと温度特性(差Y)との関係を示すテーブルを保持している。このテーブルはワーク20毎に作成される。そして、例えば、差Yが5℃であった場合、不具合量推定部306は、上記のテーブルを参照し、ワーク20の傾き角(不具合量)が約7.0°であると推定する。
Next, the defect
次いで、メンテナンス予測部307は、不具合量推定部306により推定された不具合量の変化が継続している場合に、当該不具合量の変化に基づいて、搬送機構10のメンテナンスが必要になる時期を予測する(ステップST806)。例えば、不具合量が1週間で1°増えて8°になった場合、メンテナンスが必要になる不具合量が10°であれば、メンテナンス予測部307は、2週間後には搬送機構10におけるベルトの交換をするべきと予測する。
Next, when the change in the defect amount estimated by the defect
次いで、予測結果出力部308は、メンテナンス予測部307による予測結果を外部に報知する(ステップST807)。この際、予測結果出力部308は、例えば、メンテナンス予測部307による予測結果を示す画面をモニタに表示することで、予測結果をオペレータが認識できるように外部に報知する。上記の例では、予測結果出力部308はメンテナンス時期として「2週間後」とモニタに表示する。
Next, the prediction
次いで、確信度評価部309は、不具合量推定部306により推定された不具合量が時間の経過に伴い単調に変化している場合に、搬送機構10の不具合が、劣化による不具合である確信度が高いと評価する(ステップST808)。例えば、不具合量が7°,7.5°,8°,8.5°のように単調に変化している場合は、計測ミス等ではないと考えられるので、確信度評価部309は確信度が高いと評価する。
Subsequently, the certainty
次いで、評価結果出力部310は、確信度評価部309による評価結果を外部に報知する(ステップST809)。この際、評価結果出力部310は、例えば、確信度評価部309による評価結果を示す画面をモニタに表示することで、評価結果をオペレータが認識できるように外部に報知する。上記の例では、評価結果出力部310は「高確信度」とモニタに表示する。
Next, the evaluation
ここで、搬送路上の指定された位置にワーク20を置いて搬送する搬送機構10は、工場等で実用されており、その多くは、搬送機構10が一定の周期で周回搬送するように構成されている。そして、温度検出装置4により検出されたワーク20のスポット温度に、搬送機構10の搬送周期とほぼ同期して何らかのずれが生じている場合、搬送機構10の載置状態に不具合(ベルトの傾き等)が生じている可能性が高い(偶発的なものではない)と考えられる。
そこで、実施の形態2に係る情報処理装置3のように、温度検出装置4により検出されたワーク20のスポット温度を測定し、搬送機構10の搬送周期と比較することで、搬送機構10の不具合(ベルトの傾き等の有無及びおよその位置)を検知できる。また、実施の形態2に係る情報処理装置3では、搬送機構10の周期性という合理的な情報を用いることで、僅かな変化であっても高い信頼性を持って搬送機構10の不具合を検知できる。
Here, the
Therefore, as in the
また、温度検出装置4により検出されたワーク20のスポット温度と搬送機構10の搬送周期を用いることで、搬送機構10におけるベルトの傾き具合等自体の推定又は傾き具合の予測も可能である。
そこで、実施の形態2に係る情報処理装置3のように、不具合量を推定し、メンテナンス時期を予測することで、搬送機構10におけるベルトのメンテナンス(交換)の必要性やメンテナンス時期の予測を、オペレータに提示できる。
Further, by using the spot temperature of the
Therefore, as in the
また、実施の形態2に係る情報処理装置3では、不具合量が概ね単調な変化(大きくなったり小さくなったりしていない)である場合に、特に同一の原因による累積的な不具合であることの確信度が高いと判断できる。
Further, in the
以上の構成及び処理により、搬送機構10の不具合検出及び不具合予測が実現できる。
なお、メンテナンス予測部307の予測処理については、考えられる範囲でシンプルなものを例示したが、不具合量の変化が不規則(複雑)な場合は、周知の数理的手法等により適宜高度化すればよい。近年の動向であれば、IoTプラットフォーム上に実装されたAI機能を適用するということも考えられる。
With the above-described configuration and processing, failure detection and failure prediction of the
The prediction process of the
以上のように、この実施の形態2によれば、一定の周期で周回搬送する搬送機構10により搬送されるワーク20の検出領域での状態を検出する温度検出装置4により検出されたワーク20のスポット温度を、測定する判定指標測定部302と、基準値と判定指標測定部302により測定されたスポット温度との差Yが閾値を超えた場合に、基準外の発生を検出する基準外検出部303と、基準外検出部303により検出された基準外の発生周期が、搬送機構10の周期と一致する場合に、当該搬送機構10に不具合が発生している可能性があると判定する不具合判定部304とを備えたので、特別なセンサを追加せずに、搬送機構10の載置精度に対する不具合を検知できる。
As described above, according to the second embodiment, the
実施の形態1では、検出デバイスとして、搬送機構10により搬送されるワーク20の検出領域での有無を検出する光電スイッチ2を用いた場合を示した。また、実施の形態2では、検出デバイスとして、搬送機構10により搬送されるワーク20の検出領域での状態を検出する温度検出装置4を用いた場合を示した。しかしながら、検出デバイスはこれらに限らず、ワーク20の傾きに応じて値が変化するパラメータ(検出レベル関連情報)を検出する検出デバイスであればよい。
In Embodiment 1, the case where the
なお、本願発明はその発明の範囲内において、各実施の形態の自由な組み合わせ、あるいは各実施の形態の任意の構成要素の変形、もしくは各実施の形態において任意の構成要素の省略が可能である。 In the present invention, within the scope of the invention, any combination of the embodiments, or any modification of any component in each embodiment, or omission of any component in each embodiment is possible. .
1 情報処理装置
2 光電スイッチ(検出デバイス)
3 情報処理装置
4 温度検出装置(検出デバイス)
10 搬送機構
11 領域
20 ワーク(搬送対象)
101 周期記憶部
102 判定指標測定部
103 基準外検出部
104 不具合判定部
105 判定結果出力部
106 不具合量推定部
107 メンテナンス予測部
108 予測結果出力部
109 確信度評価部
110 評価結果出力部
201 リフレクタ
301 周期記憶部
302 判定指標測定部
303 基準外検出部
304 不具合判定部
305 判定結果出力部
306 不具合量推定部
307 メンテナンス予測部
308 予測結果出力部
309 確信度評価部
310 評価結果出力部
1
3 Information processing device 4 Temperature detection device (detection device)
10
DESCRIPTION OF
Claims (5)
基準値と前記判定指標測定部により測定されたパラメータとの差が閾値を超えた場合に、基準外の発生を検出する基準外検出部と、
前記基準外検出部により検出された基準外の発生周期が、前記搬送機構の前記周期と一致する場合に、当該搬送機構に不具合が発生している可能性があると判定する不具合判定部と
を備えた情報処理装置。 A determination index measuring unit that measures a parameter related to the transport target detected by a detection device that detects the presence or state of a transport target in a detection region transported by a transport mechanism that circulates at a constant cycle; and
When the difference between the reference value and the parameter measured by the determination index measurement unit exceeds a threshold value, a non-reference detection unit that detects occurrence of non-reference,
A failure determination unit that determines that a failure may occur in the transport mechanism when a non-reference generation cycle detected by the non-reference detection unit matches the cycle of the transport mechanism; Information processing apparatus provided.
前記不具合量推定部により推定された不具合量の変化が継続している場合に、当該不具合量の変化に基づいて、前記搬送機構のメンテナンス時期を予測するメンテナンス予測部とを備えた
ことを特徴とする請求項1記載の情報処理装置。 A defect that estimates a defect amount of the transport mechanism based on the difference obtained by the non-reference detection unit when it is determined by the defect determination unit that there is a possibility that a defect has occurred in the transport mechanism. A quantity estimation unit;
A maintenance prediction unit that predicts a maintenance timing of the transport mechanism based on the change in the defect amount when the defect amount estimated by the defect amount estimation unit continues. The information processing apparatus according to claim 1.
ことを特徴とする請求項2記載の情報処理装置。 A belief evaluation unit that evaluates a high degree of certainty that a defect due to deterioration has occurred in the transport mechanism when the amount of defect estimated by the defect amount estimation unit changes monotonously over time; The information processing apparatus according to claim 2, further comprising:
前記パラメータは、前記光電スイッチにより検出される前記搬送対象からの光の光強度である
ことを特徴とする請求項1から請求項3のうちの何れか1項記載の情報処理装置。 The detection device is a photoelectric switch that detects the presence or absence of the conveyance target by detecting the light intensity of light from the detection region,
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 3, wherein the parameter is light intensity of light from the conveyance target detected by the photoelectric switch.
前記パラメータは、前記温度検出装置により検出される前記搬送対象のスポット温度である
ことを特徴とする請求項1から請求項3のうちの何れか1項記載の情報処理装置。 The detection device is a temperature detection device that measures the temperature of the detection region and detects a spot temperature as the state of the conveyance target from the temperature,
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 3, wherein the parameter is a spot temperature of the conveyance target detected by the temperature detection apparatus.
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Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0741139A (en) * | 1993-06-22 | 1995-02-10 | Meidensha Corp | Method for detecting abnormality in long distance transport conveyer apparatus |
JPH09200734A (en) * | 1996-01-12 | 1997-07-31 | Fuji Photo Film Co Ltd | Monitoring device |
JPH09329669A (en) * | 1996-06-11 | 1997-12-22 | Omron Corp | Optical detecting method, photodetector, and photoreceptor for transparent object, and method for pouring liquid into transparent container by using the method or devices |
JP2015027919A (en) * | 2014-10-28 | 2015-02-12 | 三菱重工食品包装機械株式会社 | Method and device for detecting amount of accumulation of conveyor |
JP2016020244A (en) * | 2014-07-11 | 2016-02-04 | 新明和工業株式会社 | Conveying equipment, and monitoring method for the same |
-
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Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0741139A (en) * | 1993-06-22 | 1995-02-10 | Meidensha Corp | Method for detecting abnormality in long distance transport conveyer apparatus |
JPH09200734A (en) * | 1996-01-12 | 1997-07-31 | Fuji Photo Film Co Ltd | Monitoring device |
JPH09329669A (en) * | 1996-06-11 | 1997-12-22 | Omron Corp | Optical detecting method, photodetector, and photoreceptor for transparent object, and method for pouring liquid into transparent container by using the method or devices |
JP2016020244A (en) * | 2014-07-11 | 2016-02-04 | 新明和工業株式会社 | Conveying equipment, and monitoring method for the same |
JP2015027919A (en) * | 2014-10-28 | 2015-02-12 | 三菱重工食品包装機械株式会社 | Method and device for detecting amount of accumulation of conveyor |
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