JP2019101540A - 設備診断装置、設備診断方法、プログラム - Google Patents
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Abstract
Description
本発明では、このように撮影画像から抽出した欠陥領域の特徴量を用いることで、機械学習を適用して欠陥を精度よく分類することが可能となる。
本発明では、発生数の多い不良種についてのメンテナンス情報を表示させることで、製造設備のメンテナンスを効率よく行い、製品に生じる欠陥を大きく削減することができる。
図1は本発明の実施形態に係る設備診断装置5を含む設備診断システム1を示す図である。この設備診断システム1は、オフセット枚葉印刷機100のメンテナンスを行うためのメンテナンス情報を作業者に提示するものであり、検査装置3、設備診断装置5、モニター6等を有する。
表示部34は例えば液晶ディスプレイ等である。
通信制御部35はネットワーク等を介した通信を媒介する通信インタフェースであり、設備診断装置5、カメラ20等との間で通信を行う。
バス36は、検査装置3の各部間の制御信号、データ信号等の授受を媒介する経路である。
次に、本発明の実施形態に係る設備診断方法について、欠陥検査を行い欠陥画像の記録を行うまでの流れ、欠陥を不良種に分類し不良種に応じたメンテナンス情報を表示するまでの流れに分けて説明する。
図4は欠陥検査と欠陥画像の記録の手順について説明するフローチャートである。図の各ステップは検査装置3の制御部31が実行する処理である。
図6は欠陥の分類とメンテナンス情報の表示の手順について説明するフローチャートである。図の各ステップは設備診断装置5の制御部51が実行する処理である。
3:検査装置
5:設備診断装置
6:モニター
20:カメラ
30:欠陥画像
40:良品画像
50:データ
60:表示画面
100:オフセット枚葉印刷機
301:欠陥領域
Claims (5)
- 製造設備で製造される検査対象の撮影画像から検出された欠陥を、機械学習の結果による判別式を用いて不良種に分類する分類手段と、
不良種と前記製造設備のメンテナンス情報の関係を示すデータに基づいて、前記不良種に対応する前記製造設備のメンテナンス情報をモニターに表示させる表示手段と、
を有する設備診断装置。 - 前記分類手段は、前記撮影画像から抽出された欠陥領域の特徴量により、不良種への分類を行うことを特徴とする請求項1記載の設備診断装置。
- 前記表示手段は、前記不良種ごとの欠陥の発生数を基準値と比較し、当該発生数が基準値を上回る不良種についてのメンテナンス情報を表示させることを特徴とする請求項1または請求項2記載の設備診断装置。
- コンピュータが、
製造設備で製造される検査対象の撮影画像から検出された欠陥を、機械学習の結果による判別式を用いて不良種に分類するステップと、
不良種と前記製造設備のメンテナンス情報の関係を示すデータに基づいて、前記不良種に対応する前記製造設備のメンテナンス情報をモニターに表示させるステップと、
を実行することを特徴とする設備診断方法。 - コンピュータを、
製造設備で製造される検査対象の撮影画像から検出された欠陥を、機械学習の結果による判別式を用いて不良種に分類する分類手段と、
不良種と前記製造設備のメンテナンス情報の関係を示すデータに基づいて、前記不良種に対応する前記製造設備のメンテナンス情報をモニターに表示させる表示手段と、
を有する設備診断装置として機能させるためのプログラム。
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JP2017228964A JP2019101540A (ja) | 2017-11-29 | 2017-11-29 | 設備診断装置、設備診断方法、プログラム |
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- 2017-11-29 JP JP2017228964A patent/JP2019101540A/ja active Pending
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