JP2019086810A - Analysis system - Google Patents
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Abstract
Description
本発明の実施形態は、分析システムに関する。 Embodiments of the present invention relate to an analysis system.
製品、半製品、または中間品などの物品の製造現場では、これらの物品の検査が行われる。例えば、検査では、物品に異常が無いか確認される。または、検査では、物品が所定の仕様を満たしているかテストされる。検査によって不良と判定された物品は、製造ラインから除外されたり、当該物品に対して製造工程の一部が再度実施されたりする。 In the manufacturing site of articles such as products, semi-finished products, or intermediate articles, inspection of these articles is performed. For example, in an inspection, it is confirmed whether or not an item is abnormal. Alternatively, in the inspection, it is tested whether the article meets a predetermined specification. An article determined to be defective by inspection is excluded from the production line, or part of the production process is performed again on the article.
不良の物品が多いと、生産性が低下する。物品の生産性を改善するためには、検査結果に基づいて分析を行い、対策を実施することが有効である。そのため、検査結果に基づいて分析を実行可能な分析システムの開発が望まれている。 If there are many defective articles, productivity will be reduced. In order to improve the productivity of articles, it is effective to analyze based on the inspection results and implement measures. Therefore, development of an analysis system that can execute analysis based on test results is desired.
本発明が解決しようとする課題は、物品の検査結果に基づく分析を実行可能な分析システムを提供することである。 The problem to be solved by the present invention is to provide an analysis system capable of performing analysis based on the inspection result of an article.
実施形態に係る分析システムは、表示部と、入力部と、処理部と、出力部と、を含む。前記表示部は、第1物品の第1画像を表示させる。前記入力部は、前記第1画像の一部を選択する第1操作が入力される。前記第1操作は前記第1物品の品質に応じて行われる。前記処理部は、複数の前記第1画像のそれぞれについて、選択された前記一部の位置を取得する。前記出力部は、前記複数の位置に関する第1情報を出力する。 The analysis system according to the embodiment includes a display unit, an input unit, a processing unit, and an output unit. The display unit displays a first image of a first article. The input unit receives a first operation of selecting a part of the first image. The first operation is performed according to the quality of the first article. The processing unit acquires, for each of the plurality of first images, the position of the selected part. The output unit outputs first information on the plurality of positions.
以下に、本発明の各実施形態について図面を参照しつつ説明する。
なお、図面は模式的または概念的なものであり、各部分の厚みと幅との関係、部分間の大きさの比率などは、必ずしも現実のものと同一とは限らない。また、同じ部分を表す場合であっても、図面により互いの寸法や比率が異なって表される場合もある。
また、本願明細書と各図において、既に説明したものと同様の要素には同一の符号を付して詳細な説明は適宜省略する。
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
The drawings are schematic or conceptual, and the relationship between the thickness and width of each part, the ratio of sizes between parts, and the like are not necessarily the same as the actual ones. In addition, even in the case of representing the same portion, the dimensions and ratios may be different from one another depending on the drawings.
In the specification of the present application and the drawings, the same elements as those already described are denoted by the same reference numerals, and the detailed description will be appropriately omitted.
(第1実施形態)
図1は、第1実施形態に係る分析システムの構成を表すブロック図である。
図1に表したように、分析システム100は、第1記憶部10、処理部12、表示部14、入力部16、および出力部18を含む。この例では、分析システム100は、取得部20をさらに含む。
First Embodiment
FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of an analysis system according to the first embodiment.
As shown in FIG. 1, the
第1記憶部10は、第1物品の第1画像を記憶している。また、第1記憶部10は、第1画像上の各点の位置に関する情報を記憶している。例えば、第1画像は、複数のピクセルを含む。第1記憶部10は、それぞれのピクセルに対応する座標を記憶している。第1記憶部10は、例えば、ハードディスクドライブ(HDD)またはフラッシュメモリ等である。
The
第1物品は、例えば、製品を製造するための部材、原料、または中間品である。第1物品は、製品または半製品であっても良い。あるいは、第1物品は、据付作業や搬入作業などの対象であっても良い。第1画像は、例えば、写真、動画の一部、または第1物品を表す図面等である。 The first article is, for example, a member, a raw material, or an intermediate for producing a product. The first article may be a product or a semi-finished product. Alternatively, the first item may be a target such as an installation operation or a loading operation. The first image is, for example, a picture, a part of a moving image, or a drawing representing a first article.
処理部12は、第1記憶部10を参照し、表示部14に第1物品の第1画像を表示させる。処理部12は、例えば、中央演算処理装置(CPU)およびメモリ等を含む。例えば、1つのコンピュータが、第1記憶部10および処理部12を含む。第1記憶部10を含むコンピュータは、処理部12を含むコンピュータと異なっていても良い。この場合、第1記憶部10は、例えば、処理部12を含むコンピュータとネットワークを介して接続されるファイルサーバ等である。
The
入力部16には、第1画像の一部を選択する第1操作が入力される。第1操作は、第1物品の品質に応じて行われる。例えば、第1物品の一部に不良が発見された場合、第1操作において、その不良箇所が選択される。不良は、例えば、部品の破損、部品の欠落、部品の位置ずれ、部品の動作不良、などを含む。第1物品が据付作業や搬入作業などの対象である場合、不良は、作業間違えが生じた部分などであっても良い。第1物品の一部(第1物品に含まれる部品)が優れている場合に、当該一部が選択されても良い。第1操作において、第1画像上の複数の箇所が選択されても良い。第1操作は、分析システム100の使用者により行われる。使用者は、例えば、第1物品の品質を検査する者や第1物品に関する工程を実施する作業者である。入力部16は、第1操作に応じた信号を処理部12に送る。
The
例えば、表示部14はディスプレイであり、入力部16はマウスおよびキーボードである。使用者は、マウスまたはキーボードを用いて、ディスプレイ上のカーソルを移動させ、第1画像の一部にカーソルを合わせて選択する。表示部14および入力部16の両方の機能を有するタッチパネルディスプレイが用いられても良い。この場合、使用者は、第1画像の一部を指やペンでタッチして選択する。
For example, the
処理部12は、第1記憶部10を参照し、選択された第1画像の一部の位置を取得する。当該位置は、例えば、座標で表される。第1画像中の第1物品が平面状または実質的に平面状で表される場合、当該位置は、例えば、2次元の座標で表される。当該位置は、3次元の座標で表されても良い。処理部12は、取得した位置を、例えば第1記憶部10に記憶する。
The
表示部14による第1画像の表示および入力部16への第1操作の入力は、複数の第1物品に対して実行される。このため、処理部12は、複数の第1物品について、複数の位置を取得する。処理部12は、複数の位置に関する第1情報を生成する。
The display of the first image by the
出力部18は、第1情報を可視化して出力する。出力部18は、例えば、ディスプレイである。出力部18はプリンタであり、印刷により第1情報が出力されても良い。出力部18はスピーカであり、音声により第1情報が出力されても良い。
1つのディスプレイが表示部14および出力部18として機能しても良い。表示部14、入力部16、および出力部18として機能するタッチパネルディスプレイが用いられても良い。このタッチパネルディスプレイが処理部12を含んでいても良いし、別の端末が処理部12として機能しても良い。例えば、処理部12は、タッチパネルディスプレイとネットワークを介して接続されるサーバである。
The
One display may function as the
取得部20は、第1物品を撮影する。取得部20は、例えば、カメラである。例えば、第1画像は、取得部20によって第1物品を予め撮影することで用意されるマスタ画像である。この場合、それぞれの第1物品に対して、毎回同じ第1画像(マスタ画像)が表示される。第1画像(マスタ画像)として、第1物品を表す図面が用いられる場合、取得部20は不要である。
The
それぞれの第1物品が取得部20により撮影されても良い。この場合、複数の第1画像は、互いに異なりうる。例えば、処理部12は、それぞれの第1画像において複数の第1特徴点を抽出する。処理部12は、複数の第1特徴点と、マスタ画像に含まれる複数の第2特徴点と、を比較する。処理部12は、複数の第1特徴点を、それぞれ複数の第2特徴点と重ね合わせることで、撮影された第1画像の各点の位置(座標)を求める。
Each first article may be photographed by the
以下で、分析システム100による分析方法の具体例を説明する。
図2および図3は、表示部の表示内容を例示する模式図である。
図4は、第1実施形態に係る分析システムの動作を表すフローチャートである。
Below, the specific example of the analysis method by the
2 and 3 are schematic views illustrating display contents of the display unit.
FIG. 4 is a flowchart showing the operation of the analysis system according to the first embodiment.
まず、表示部14に、図2(a)に表したように、第1物品G1の第1画像Pi1が表示される(ステップS1)。第1物品G1は、例えば、第1部品Co1、複数の第2部品Co2、複数の第3部品Co3、および第4部品Co4を含む。一例として、第1物品G1は、電子機器に用いられるユニットである。第1部品Co1は、例えば基板である。第2部品Co2、第3部品Co3、および第4部品Co4のそれぞれは、コンデンサ、抵抗、コイル、半導体チップなどの電子部品である。 First, as shown in FIG. 2A, the first image Pi1 of the first article G1 is displayed on the display unit 14 (step S1). The first article G1 includes, for example, a first part Co1, a plurality of second parts Co2, a plurality of third parts Co3 and a fourth part Co4. As an example, the first article G1 is a unit used for an electronic device. The first component Co1 is, for example, a substrate. Each of the second component Co2, the third component Co3, and the fourth component Co4 is an electronic component such as a capacitor, a resistor, a coil, or a semiconductor chip.
入力部16に第1画像Pi1の一部を選択する第1操作が入力される(ステップS2)。この操作により、図2(b)に表したように、第1画像Pi1上の一部(点Po1)が選択される。この選択は、第1物品G1の品質に応じて行われる。品質に基づいて選択すべき点が無い場合、第1操作が行われなくても良い。入力部16には、さらに、第1操作とともに、コメント(操作の根拠)等が入力されても良い。
A first operation for selecting a part of the first image Pi1 is input to the input unit 16 (step S2). By this operation, as shown in FIG. 2B, a part (point Po1) on the first image Pi1 is selected. This selection is made according to the quality of the first article G1. If there is no point to be selected based on the quality, the first operation may not be performed. In addition to the first operation, a comment (ground of operation) or the like may be input to the
処理部12は、第1画像Pi1の一部(点Po1)の位置を取得する(ステップS3)。その後、n個の第1物品G1(n枚の第1画像Pi1)に対して、処理(ステップS1〜S3)が実行されたか判定される(ステップS4)。
The
ステップS4における判定がNOの場合、別の第1物品G1について、ステップS1〜S3が実行される。この結果、n個の第1物品G1についてステップS1〜S3が実行される。図2(c)に表した例では、複数の第1画像Pi1の1つについて、点Po1が選択され、複数の第1画像Pi1の別の1つについて、点Po2および点Po3が選択されている。 If the determination in step S4 is NO, steps S1 to S3 are executed for another first article G1. As a result, steps S1 to S3 are performed on the n first articles G1. In the example shown in FIG. 2C, the point Po1 is selected for one of the plurality of first images Pi1, and the point Po2 and the point Po3 are selected for another one of the plurality of first images Pi1. There is.
処理部12は、複数の位置に関する第1情報を生成する(ステップS5)。例えば、それぞれの位置が座標で表される場合、処理部12は、図2(d)に表したように複数の座標の分布を生成する。図2(d)において、横軸は、2次元の座標を表し、縦軸は、選択された回数を表す。第1情報は、例えば、この分布を含む。出力部18は、第1情報を出力する(ステップS6)。
The
または、処理部12は、第1画像Pi1に含まれる複数の点を複数のエリアに分割し、図3(a)に表したように、それぞれのエリアの選択された回数を表す分布を生成しても良い。
または、処理部12は、第1画像Pi1に含まれる複数の点を、X方向またはY方向において複数のエリアに分割し、図3(b)または図3(c)に表したように、それぞれのエリアの選択された回数を表す分布を生成しても良い。
図3(a)〜図3(c)において、横軸は、それぞれのエリアの位置を表し、縦軸は、選択された回数を表す。
Alternatively, the
Alternatively, the
In FIG. 3A to FIG. 3C, the horizontal axis represents the position of each area, and the vertical axis represents the number of times of selection.
処理部12は、さらに、第1情報を生成した際に、分析システム100の使用者や第1物品の製造工程を管理する者などの所定の送信先に向けて通知を発しても良い。通知は、例えば、メールの送信や所定の端末の画面上におけるポップアップ表示などで行われる。
Furthermore, when generating the first information, the
処理部12は、さらに、第1画像と、選択された第1画像の一部を指し示す情報と、を出力部18に送信しても良い。例えば、出力部18からは、複数の点が重ねて表示された第1画像が出力される。これら複数の点は、選択された第1画像の上記一部を示す。また、処理部12は、使用者から指定された日付において選択された点のみが第1画像上で表示されるように、出力部18に情報を送信しても良い。処理部12は、第1物品に含まれる特定の部品を選択する点のみが第1画像上で表示されるように、出力部18に情報を送信しても良い。
The
または、ステップS5において、処理部12は、複数の位置に基づき、複数の第1画像Pi1において選択された一部同士の距離を算出しても良い。この場合、例えば、第1情報は、複数の距離の一覧を含む。または、複数の距離を、所定の範囲ごとに分類し、それぞれの距離の範囲に該当する距離の数を出力しても良い。
Alternatively, in step S5, the
実施形態に係る分析システム100によれば、第1物品の検査等において、第1物品の品質に基づいて、使用者が第1画像の一部の選択を行う。複数の第1画像に対して選択が行われることで、選択された当該一部の位置が自動的に集計され、第1情報が生成される。使用者は、分析システム100から出力された第1情報を確認し、この第1情報に基づき第1物品や第1物品の製造工程について分析できる。
According to the
一例として、第1情報が図2(d)に表した分布を含む場合、使用者は、第1情報に基づき、品質に基づいて選択された回数が多い箇所を知ることができる。第1情報が図3(a)〜図3(c)のいずれかに表した分布を含む場合、使用者は、第1情報に基づき、品質に基づいて選択された回数が多いエリアを知ることができる。例えば、第1画像Pi1上で不良個所が選択される場合、使用者は、第1情報に基づき、不良が発生し易い箇所を知ることができる。この認識に基づき、不良個所に対応する部品を変更したり、部品の設計を変更することで、不良の発生を抑制できる。 As an example, in the case where the first information includes the distribution represented in FIG. 2D, the user can know, based on the first information, a part where the number of times selected based on the quality is high. In the case where the first information includes the distribution represented in any of FIG. 3A to FIG. 3C, the user is required to know, based on the first information, the area in which the number of times selected based on the quality is high. Can. For example, when a defective part is selected on the first image Pi1, the user can know the part where a defect is likely to occur based on the first information. Based on this recognition, the occurrence of defects can be suppressed by changing the parts corresponding to the defect points or changing the design of the parts.
他の一例として、処理部12は、図2(d)に表した分布を生成し、さらに、選択された回数が多い箇所同士の距離を算出しても良い。または、第1画像上で選択された回数が少ない場合、処理部12は、複数の第1画像Pi1において選択された一部同士の距離を算出しても良い。この場合、例えば、第1情報は、複数の当該距離の一覧を含む。第1画像Pi1上で不良個所が選択される場合に、算出された距離が近いと、特定の部品同士が近くに配されることで相互に悪影響を及ぼしていることや、特定の領域で不良が発生し易い構造になっていることが考えられる。
As another example, the
このように、第1実施形態に係る分析システム100を用いることで、第1物品の検査結果に基づいて効率的に分析することが可能となる。
As described above, by using the
図2(d)に表した分布は、選択された総回数が比較的多い場合に、有効である。図2(d)に表した分布によれば、品質に基づいて選択された回数が多い点を、より詳細に調べることが可能である。
図3(a)〜図3(c)に表した分布は、選択された総回数が比較的少ない場合に有効である。選択された総回数が少ない場合でも、エリアごとに選択された回数を集計することで、選択された回数が比較的多いエリアを発見し易くなるためである。
The distribution shown in FIG. 2D is effective when the total number of times selected is relatively large. According to the distribution shown in FIG. 2 (d), it is possible to investigate in more detail the points that are frequently selected based on the quality.
The distributions shown in FIG. 3A to FIG. 3C are effective when the total number of times selected is relatively small. This is because, even when the total number of times selected is small, by counting the number of times selected for each area, it becomes easy to find an area where the number of times selected is relatively large.
また、第1画像Piの一部を選択する際に、入力部16を用いて、付帯情報が入力されても良い。付帯情報は、例えば、選択の理由などである。第1画像Pi上で不良個所が選択される場合、付帯情報は、例えば、不良の具体的な種類である。
この場合、処理部12は、選択された第1画像Pi1の一部の位置および付帯情報が、過去に入力されたこれらの情報と一致する場合に、所定の送信先に向けて通知を発しても良い。また、処理部12は、これらの情報の一致が、所定期間内に予め設定された回数生じた場合に、所定の動作を実行しても良い。この動作は、例えば、第1物品の製造ラインの停止である。
Further, when selecting a part of the first image Pi, incidental information may be input using the
In this case, the
(第1変形例)
実施形態に係る分析システムは、以下で説明する動作を実行しても良い。
図5は、表示部の表示内容を例示する模式図である。
図6は、第1実施形態の第1変形例に係る分析システムの動作を表すフローチャートである。
(First modification)
The analysis system according to the embodiment may execute the operation described below.
FIG. 5 is a schematic view illustrating display contents of the display unit.
FIG. 6 is a flowchart showing the operation of the analysis system according to the first modification of the first embodiment.
まず、表示部14に、第1画像Pi1が表示される(ステップS10)。このとき、例えば図5(a)に表したように、表示部14に、入力欄EFがさらに表示される。使用者は、第1画像Pi1の一部を選択する前に、入力部16を用いて入力欄EFに部品の情報(例えば、部品の名称)を入力する(ステップS11)。
First, the first image Pi1 is displayed on the display unit 14 (step S10). At this time, as shown in FIG. 5A, for example, the input field EF is further displayed on the
第1物品G1の品質に応じて、第1画像Pi1の一部を選択する第1操作が入力される(ステップS12)。第1操作により、第1画像Pi1上で、入力欄EFに入力した部品情報に対応する少なくとも1つの部品が選択される。図5(b)に表した例では、第3部品Co3はコンデンサであり、第1画像Pi1上で複数の点Po1が複数のコンデンサに対応して選択されている。種類の異なる部品がさらに選択されても良い。その場合、上記操作の後に、入力欄EFに別の部品の情報を入力し、第1画像Pi1上で別の部品を選択する。これにより、選択された点と部品情報とが関連付けられる。 A first operation for selecting a part of the first image Pi1 is input according to the quality of the first article G1 (step S12). By the first operation, at least one component corresponding to the component information input to the input field EF is selected on the first image Pi1. In the example shown in FIG. 5B, the third component Co3 is a capacitor, and a plurality of points Po1 are selected corresponding to a plurality of capacitors on the first image Pi1. Different types of parts may also be selected. In that case, after the above operation, information of another part is input to the input field EF, and another part is selected on the first image Pi1. Thus, the selected point is associated with the part information.
ステップS13およびS14は、それぞれ、図4に表したステップS3およびS4と同様に実行される。これにより、図5(c)に表したように、n枚の複数の第1画像Pi1に対してステップS10〜S13が実行される。図5(c)に表した例では、別の第1画像Pi1において、半導体チップである第4部品Co4が複数選択されている。 Steps S13 and S14 are respectively executed in the same manner as steps S3 and S4 shown in FIG. Thus, as illustrated in FIG. 5C, steps S10 to S13 are performed on the n first images Pi1. In the example shown in FIG. 5C, a plurality of fourth components Co4 which are semiconductor chips are selected in another first image Pi1.
処理部12は、複数の位置に関する第1情報を生成する(ステップS15)。処理部12は、さらに、複数の第1画像Pi1について、複数の第1操作で選択された点の数を集計し、部品情報および集計の結果に基づく第2情報を生成する(ステップS16)。ステップS16は、ステップS15の前、またはステップS15と同時に実行されても良い。出力部18は、第1情報に加えて、第2情報を出力する(ステップS17)。第2情報は、例えば図5(d)に表したように、全ての選択点の数に対する、それぞれの部品の選択点の数の割合を含む。図5(d)の例では、さらに、それぞれの割合が部品情報と関連付けられて表示されている。処理部12は、さらに、上記割合が高い部品に対して選択された第1画像Pi1の一部を、第1画像Pi1上で表示させても良い。
The
第1変形例に係る分析システムによれば、部品の選択された回数が集計され、第1情報および部品情報と共に出力される。例えば、第1画像の一部の選択が部品の不良に基づいて入力される場合、使用者は、第1変形例に係る分析システムの出力から、不良の分布に加え、不良数が多い部品を知ることができる。このため、第1変形例に係る分析システムによれば、第1物品についてより詳細な分析が可能となる。 According to the analysis system of the first modification, the number of times of selection of parts is counted and output together with the first information and the parts information. For example, when the selection of a part of the first image is input based on a defect of a part, the user adds a part having a large number of defects to the distribution of the defect from the output of the analysis system according to the first modification. I can know. For this reason, according to the analysis system according to the first modification, more detailed analysis of the first article becomes possible.
(第2変形例)
図7は、第1実施形態の第2変形例に係る分析システムの構成を表すブロック図である。
図7に表したように、第1実施形態の第2変形例に係る分析システム110は、読取部22および第2記憶部24をさらに含む。
(2nd modification)
FIG. 7 is a block diagram showing the configuration of an analysis system according to a second modification of the first embodiment.
As shown in FIG. 7, the
読取部22は、第1物品G1に付された固有の識別情報を読み取る。例えば、第1物品G1には、バーコードが付される。この場合、読取部22は、バーコードリーダである。第1物品G1に、RFID(radio frequency identifier)タグが付されていても良い。この場合、読取部22は、RFIDリーダである。読取部22は、読み取った識別情報を、処理部12に送信する。
The
第2記憶部24は、第1物品G1に関する物品情報を記憶している。例えば、物品情報は、第1物品G1について、製造番号、製品種別、製品名称、製造日時などを含む。物品情報は、識別情報と関連付けられている。処理部12は、識別情報を受信すると、第2記憶部24を参照し、物品情報を取得する。第2記憶部24は、例えば、HDDまたはフラッシュメモリ等である。1つのHDDまたは1つのフラッシュメモリが、第1記憶部10および第2記憶部24として機能しても良い。
The
図8は、第1実施形態の第2変形例に係る分析システムの動作を表すフローチャートである。
読取部22を用いて、識別情報が読み取られる(ステップS20)。処理部12は、第2記憶部24を参照し、識別情報と関連付けられた物品情報を取得する(ステップS21)。例えば、ステップS22〜S24は、それぞれ、図4に表したステップS1〜S3と同様に実行される。出力部18は、選択された第1画像Pi1の一部の位置と、物品情報と、を出力する(ステップS25)。
FIG. 8 is a flowchart showing the operation of the analysis system according to the second modification of the first embodiment.
The identification information is read using the reading unit 22 (step S20). The
上記の動作において、n個の第1物品G1に対してステップS20〜S24が繰り返されても良い。この場合、複数の位置および複数の物品情報が取得される。出力部18は、例えば、複数の位置および複数の物品情報を出力する。出力部18は、当該複数の位置に関する第1情報および複数の物品情報を出力しても良い。
In the above operation, steps S20 to S24 may be repeated for the n first articles G1. In this case, a plurality of positions and a plurality of item information are acquired. The
図9は、出力部から出力される情報を例示する表である。
図9の表は、第1物品を製造するための複数の工程において、分析システム110を用いて分析された結果を表している。例えば、複数の工程は、第1組立工程〜第3組立工程および第1試験工程〜第3試験工程を含む。この例では、第1物品は、PC(パーソナルコンピュータ)である。各工程において第1物品G1に不良が発見された際に、不良の箇所が第1画像Pi1上で選択されている。
FIG. 9 is a table illustrating information output from the output unit.
The table in FIG. 9 represents the results analyzed using the
図9の表は、左側から、発生日、時刻、製造番号、製品種別、製品名称、工程名称、部品名称、座標、および備考を表している。発生日および時刻は、それぞれ、不良が発生した(発見された)日および時刻を表す。工程名称は、不良が発生した工程を表す。部品名称は、不良が在った部品の名称を表す。 The table in FIG. 9 represents, from the left, date of occurrence, time, serial number, product type, product name, process name, part name, coordinates, and remarks. The occurrence date and time represent the date and time when the failure occurred (discovered), respectively. The process name represents the process in which the failure occurred. The part name represents the name of the part in which the defect occurred.
位置と物品情報が出力されることで、位置と物品情報の相関が確認できる。これにより、より詳細な分析が可能となる。例えば、少数のロットに含まれる製造番号において不良の頻度が高い場合、それらのロットに対して実行された工程または作業者に原因がある可能性が高い。このような分析を行うことで、より具体的な不良の原因の特定または不良の予防が可能となる。また、図9に表したように、第1操作が入力された日付や時刻が出力されることで、日付や時刻と、不良と、の相関に基づいてさらに分析することが可能となる。 By outputting the position and the item information, the correlation between the position and the item information can be confirmed. This enables more detailed analysis. For example, if the failure frequency is high in the serial numbers included in a small number of lots, it is highly likely that the process or the worker performed for the lots is the cause. By performing such an analysis, it becomes possible to identify the cause of the failure more specifically or prevent the failure. Further, as shown in FIG. 9, by outputting the date and time when the first operation is input, it is possible to further analyze based on the correlation between the date and time and the defect.
(第3変形例)
図10は、第1実施形態の第3変形例に係る分析システムを説明するための模式図である。
第1物品は、例えば、第1部品に対して複数の工程を実施することにより製造される。一例として、第1部品は基板である。複数の工程により、基板の上に複数の部品が実装され、第1物品が製造される。
(Third modification)
FIG. 10 is a schematic view for explaining an analysis system according to a third modification of the first embodiment.
The first article is manufactured, for example, by performing a plurality of steps on the first part. As an example, the first component is a substrate. The plurality of parts are mounted on the substrate by the plurality of steps, and the first article is manufactured.
例えば、図10(a)〜図10(c)に表したように、第1部品Co1の上に、第2部品Co2、複数の第3部品Co3、および複数の第4部品Co4が順次実装され、第1物品G1が製造される。 For example, as shown in FIGS. 10A to 10C, the second part Co2, the plurality of third parts Co3 and the plurality of fourth parts Co4 are sequentially mounted on the first part Co1. , The first article G1 is manufactured.
第1記憶部10は、複数の処理領域を記憶している。複数の処理領域は、それぞれ、複数の工程と関連付けられている。複数の処理領域は、それぞれ、複数の工程において、第1部品Co1に対して処理が行われる領域に対応する。また、第1記憶部10は、それぞれの工程に関する工程情報を記憶している。工程情報は、例えば、工程を識別するための工程の名称または番号を含む。なお、ここでは、「処理」は、第1部品に対して実施される人または機械による作業および加工を含む。
The
図10(d)〜図10(f)には、複数の処理領域として領域R1〜R3が例示されている。図10(d)に表した領域R1は、図10(a)に表した工程において処理が行われる領域に対応する。図10(e)に表した領域R2は、図10(b)に表した工程において処理が行われる領域に対応する。図10(f)に表した領域R3は、図10(c)に表した工程において処理が行われる領域に対応する。 Regions R1 to R3 are illustrated as a plurality of processing regions in FIGS. 10 (d) to 10 (f). The region R1 shown in FIG. 10 (d) corresponds to the region where the process is performed in the step shown in FIG. 10 (a). The region R2 shown in FIG. 10 (e) corresponds to the region where the process is performed in the step shown in FIG. 10 (b). The region R3 shown in FIG. 10 (f) corresponds to the region where the process is performed in the step shown in FIG. 10 (c).
図11は、第1実施形態の第3変形例に係る分析システムの動作を表すフローチャートである。
ここでは、上記複数の工程の1つである第1工程が実施された後に、第3変形例に係る分析システムが用いられる場合を説明する。
FIG. 11 is a flowchart showing the operation of the analysis system according to the third modification of the first embodiment.
Here, the case where the analysis system according to the third modification is used after the first step which is one of the plurality of steps is performed will be described.
ステップS30〜S32は、それぞれ、図4に表したステップS1〜S3と同様に実行される。処理部12は、第1記憶部10を参照し、第1工程において第1部品に対して処理が行われる第1処理領域を取得する(ステップS33)。ステップS33は、ステップS30〜S32のいずれかと同時に実行されても良いし、ステップS30〜S32の前に実行されても良い。
Steps S30 to S32 are respectively executed in the same manner as steps S1 to S3 shown in FIG. The
処理部12は、第1処理領域が、選択された位置を含むか判定する(ステップS34)。第1処理領域が当該位置を含む場合、処理部12は、第1工程に関する工程情報を抽出する(ステップS35)。出力部18は、工程情報を出力する(ステップS36)。
The
一例として、図10(g)に表したように、複数の第1画像Pi1の1つにおいて、点Po1が入力される。点Po1は、図10(a)に表した工程で処理が行われる領域R1に含まれる。処理部12は、図10(a)に表した工程に関する工程情報を抽出する。
複数の第1画像Pi1の別の1つにおいては、点Po2が入力される。点Po2は、図10(b)に表した工程で処理が行われる領域R2に含まれる。処理部12は、図10(b)に表した工程に関する工程情報を抽出する。
As one example, as shown in FIG. 10G, the point Po1 is input in one of the plurality of first images Pi1. The point Po1 is included in the region R1 in which the process is performed in the process illustrated in FIG. The
A point Po2 is input in another one of the plurality of first images Pi1. The point Po2 is included in the region R2 in which the process is performed in the process illustrated in FIG. The
処理部12は、複数の工程に関する複数の処理領域と、位置と、を比較しても良い。例えば、処理部12は、第1処理領域と当該位置とを比較し、第2処理領域と当該位置とを比較する。第2処理領域は、第2工程において第1部品に対して処理が行われる領域に対応する。第1処理領域および第2処理領域が当該位置を含む場合、処理部12は、例えば、第1工程および第2工程に対応する2つの工程情報を抽出する。
The
複数の第1画像Pi1に対して、ステップS30〜S35が実行されても良い。この場合、処理部12は、より多くの当該位置を含む1つ以上の処理領域を抽出しても良い。例えば、処理部12は、当該1つ以上の処理領域と関連付けられた1つ以上の工程を抽出し、当該1つ以上の工程に関する1つ以上の工程情報を抽出する。
Steps S30 to S35 may be performed on the plurality of first images Pi1. In this case, the
第3変形例に係る分析システムによれば、選択された第1画像Pi1の一部と、工程と、の関連性が出力される。例えば、部品の不良に基づいて第1画像Pi1の一部が選択される場合、不良箇所を含む処理領域に対応する工程情報が出力される。従って、分析システムの使用者は、分析システムから出力される結果を確認することで、不良が発生した工程を推定できる。このため、第3変形例に係る分析システムによれば、より効率的な分析が可能となる。 According to the analysis system of the third modification, the association between a part of the selected first image Pi1 and the process is output. For example, when a part of the first image Pi1 is selected based on a defect of a part, process information corresponding to the processing area including the defect portion is output. Therefore, the user of the analysis system can estimate the process in which the failure occurred by confirming the result output from the analysis system. For this reason, according to the analysis system of the third modification, more efficient analysis is possible.
(第2実施形態)
図12は、第2実施形態に係る分析システムの構成を表すブロック図である。
図13は、第2実施形態に係る分析システムの動作を表すフローチャートである。
図14は、第1実施形態の第3変形例に係る分析システムを説明するための模式図である。
Second Embodiment
FIG. 12 is a block diagram showing the configuration of an analysis system according to the second embodiment.
FIG. 13 is a flowchart showing the operation of the analysis system according to the second embodiment.
FIG. 14 is a schematic view for explaining an analysis system according to a third modification of the first embodiment.
図12に表した第2実施形態に係る分析システム200は、例えば、図1に表した第1実施形態に係る分析システム100と同様の構成を含む。例えば、分析システム200は、第1物品G1が複数の同種の部品を含む場合に、それらの部品の数を集計し、製造に関する指標を得るために用いられる。
The
図13に表したステップS40およびS41は、例えば、図6に表したステップS10およびS11と同様に実行される。これにより、例えば図14(a)に表したように、入力欄EFに部品の情報(例えば、部品の名称)が入力される。その後、図14(b)に表したように、入力部16を用いて、第1画像Pi1上で複数の当該部品が選択される(ステップS42)。処理部12は、入力された複数の点Po1のそれぞれの位置を取得する(ステップS43)。
Steps S40 and S41 shown in FIG. 13 are performed, for example, in the same manner as steps S10 and S11 shown in FIG. As a result, for example, as shown in FIG. 14A, the information of the component (for example, the name of the component) is input to the input field EF. Thereafter, as shown in FIG. 14B, a plurality of parts are selected on the first image Pi1 using the input unit 16 (step S42). The
処理部12は、それぞれの位置(点Po1)同士の間の距離を算出する(ステップS44)。図14(c)に表した例では、距離d1〜距離d6の6つの距離が算出される。なお、図14(c)では、複数の点Po1近傍が拡大して表されている。出力部18は、この算出結果に基づく第1情報を出力する(ステップS45)。例えば、処理部12は、距離d1〜距離d6から、最小の距離を抽出する。出力部18は、この最小距離を含む第1情報を出力する。
The
第1物品G1が、複数の種類の部品を含む場合、それぞれの種類の部品に対して、上述したステップS40〜S45が行われても良い。 When the first article G1 includes a plurality of types of parts, the above-described steps S40 to S45 may be performed on each type of part.
一般的に、部品同士の間の距離が短いほど、製造は困難になる。例えば、他社の物品を分析する際に、部品同士の間の最小距離を求めることで、当該物品の製造の難易度、他社の技術水準などを知ることができる。また、他社の物品の価格をさらに考慮することで、製造難易度や技術水準と、価格と、の相関を知ることができる。 Generally, the smaller the distance between the parts, the more difficult it is to manufacture. For example, when analyzing articles of other companies, by obtaining the minimum distance between parts, it is possible to know the level of difficulty in manufacturing the articles, the technical level of the other companies, and the like. Also, by further considering the prices of other companies' articles, it is possible to know the correlation between the manufacturing difficulty level and the technical level, and the price.
第2実施形態に係る分析システム200を用いることで、物品に含まれる複数の部品を第1画像上で選択することで、部品同士の間の最小距離を自動的に得ることができる。従って、第2実施形態に係る分析システム200によれば、第1物品G1に基づく製造難易度や技術水準の分析を容易に行うことが可能となる。
By using the
処理部12は、さらに、第1画像Pi1から第1部品Co1の面積を算出しても良い。例えば、処理部12は、面積を部品数で割ることで、単位面積当たりの部品数(部品密度)を算出する。出力部18は、第1情報および部品密度を出力する。一般的に、部品密度が高いほど、製造は困難になる。部品密度を求めることで、最小距離と同様に、物品の製造の難易度、他社の技術水準などを知ることができる。
The
以上では、第1画像中の第1物品を選択する場合について説明したが、各実施形態に係る発明は、第1画像中の人物が選択される場合に適用されても良い。この場合、例えば、第1画像は、製造現場や作業現場などの全体を表す写真である。例えば、所定時間ごとに、繰り返し第1画像に含まれる人物を選択することで、当該現場の時間ごとの人数の分布が集計される。または、所定時間ごとに特定の人物が繰り返し選択することで、当該人物の動線分析が可能となる。 Although the case where the first article in the first image is selected has been described above, the invention according to each embodiment may be applied when a person in the first image is selected. In this case, for example, the first image is a photograph representing the entire production site or work site. For example, by repeatedly selecting a person included in the first image for each predetermined time, the distribution of the number of people for each time of the site is totaled. Alternatively, the flow line analysis of the person can be performed by repeatedly selecting a specific person every predetermined time.
以上、本発明のいくつかの実施形態を例示したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更などを行うことができる。これら実施形態やその変形例は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。また、前述の各実施形態は、相互に組み合わせて実施することができる。 While certain embodiments of the present invention have been illustrated, these embodiments have been presented by way of example only, and are not intended to limit the scope of the invention. These novel embodiments can be implemented in other various forms, and various omissions, replacements, changes, and the like can be made without departing from the scope of the invention. These embodiments and modifications thereof are included in the scope and the gist of the invention, and are included in the invention described in the claims and the equivalent scope thereof. In addition, the embodiments described above can be implemented in combination with each other.
10 第1記憶部、 12 処理部、 14 表示部、 16 入力部、 18 出力部、 20 取得部、 22 読取部、 24 第2記憶部、 100、110、200 分析システム、 Co1〜Co4 部品、 G1 第1物品、 Pi1 第1画像、 Po1〜Po3、PoX 点、 R1〜R3 領域
Claims (9)
前記第1画像の一部を選択する第1操作が入力される入力部であって、前記第1操作は前記第1物品の品質に応じて行われる、前記入力部と、
複数の前記第1画像のそれぞれについて、選択された前記一部の位置を取得する処理部と、
前記複数の位置に関する第1情報を出力する出力部と、
を備えた分析システム。 A display unit for displaying a first image of a first article;
An input unit to which a first operation to select a part of the first image is input, wherein the first operation is performed according to the quality of the first article;
A processing unit configured to obtain the selected position of each of the plurality of first images;
An output unit that outputs first information on the plurality of positions;
Analysis system equipped with.
前記出力部は、前記分布を含む前記第1情報を出力する請求項1記載の分析システム。 The processing unit generates a distribution of the plurality of positions;
The analysis system according to claim 1, wherein the output unit outputs the first information including the distribution.
前記処理部は、前記複数の第1画像について、複数の前記第1操作で選択された点の数を集計し、
前記出力部は、さらに、前記部品情報および集計された結果に基づく第2情報を出力する請求項1または2に記載の分析システム。 In the input unit, part information on parts included in the first article is further input,
The processing unit counts the number of points selected in the plurality of first operations for the plurality of first images,
The analysis system according to claim 1, wherein the output unit further outputs second information based on the part information and the aggregated result.
前記第1物品には、前記第1物品に関する物品情報と関連付けられた識別情報が付され、
前記読取部は、前記識別情報を読み取り可能であり、
前記出力部は、さらに、前記物品情報を出力する請求項1〜3のいずれか1つに記載の分析システム。 It further comprises a reading unit,
The first item is attached with identification information associated with item information on the first item,
The reading unit can read the identification information.
The analysis system according to any one of claims 1 to 3, wherein the output unit further outputs the article information.
前記第1画像の一部を選択する第1操作が入力される入力部と、
処理部と、
を備え、
前記第1物品を製造するための複数の工程は、第1部品に対して作業を行う第1工程を含み、
前記第1操作は、前記第1物品の品質に応じて行われ、
前記処理部は、
選択された前記一部の位置を取得し、
前記第1工程において前記第1部品に対して処理が行われる処理領域と、前記位置と、を比較し、
前記処理領域が前記位置を含む場合に、前記第1工程に関する工程情報を抽出する
分析システム。 A display unit for displaying a first image of a first article including the first part;
An input unit to which a first operation to select a part of the first image is input;
A processing unit,
Equipped with
The plurality of steps for manufacturing the first article includes a first step of performing an operation on a first part,
The first operation is performed according to the quality of the first article,
The processing unit is
Get the position of the selected part,
Comparing the position with the processing area in which processing is performed on the first part in the first step;
An analysis system that extracts process information related to the first process when the process area includes the position.
前記第1画像上の複数の点を選択する第1操作が入力される入力部と、
前記複数の点のそれぞれの位置を取得し、前記複数の点のそれぞれ同士の間の距離を算出する処理部と、
算出された結果に基づく第1情報を出力する出力部と、
を備えた分析システム。 A display unit for displaying a first image of a first article;
An input unit to which a first operation to select a plurality of points on the first image is input;
A processing unit that acquires the position of each of the plurality of points and calculates the distance between each of the plurality of points;
An output unit that outputs first information based on the calculated result;
Analysis system equipped with.
前記出力部は、前記最小距離を含む前記第1情報を出力する請求項6記載の分析システム。 The processing unit extracts a minimum distance from the plurality of distances.
The analysis system according to claim 6, wherein the output unit outputs the first information including the minimum distance.
前記第1画像から前記第1物品の面積を算出し、
前記面積を前記複数の点の数で割ることで部品密度を算出し、
前記出力部は、前記部品密度をさらに出力する請求項8記載の分析システム。 The processing unit further
Calculating an area of the first article from the first image;
The component density is calculated by dividing the area by the number of the plurality of points,
The analysis system according to claim 8, wherein the output unit further outputs the component density.
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