JP2020038945A - 実装システム、異常判断装置及び異常判断方法 - Google Patents

Abstract

【課題】異常が検出されたときの損失を抑制できる実装システムを提供する。【解決手段】実装システム１は、基板３００に部品を実装するための実装ラインにおいて使用される作業部２０と、作業部２０を移動させる移動機構３０と、実装に関する所定の作業内容を作業部２０に実行させるように移動機構３０を制御する制御部１１と、移動機構３０の異常の判断に用いられる特徴量を検出する検出部１２と、当該特徴量に基づいて異常の有無を判断する判断部１３と、判断部１３が異常があると判断した時点の作業部２０の作業内容を特定する特定部１４と、を備える。【選択図】図１

Description

本開示は、実装システム、異常判断装置及び異常判断方法に関する。

従来、基板への部品の実装を行うための実装機において、異常を検出する技術が開示されている（例えば特許文献１）。実装機に異常がある状態で実装が行われると、実装が行われた基板に不良が発生するおそれがあるが、異常が検出されたときに実装機を停止等することで、不良の発生を抑制できる。

特開平１１−１７５１５８号公報

量産工程等において実装機に異常が発生した場合、実装機がどのような作業をしているときに異常が発生したかを特定することは、実装機の修理又は異常の再発防止のために重要となる。しかし、実装機におけるある１つの構成（例えばサーボモータ等）そのものの故障については特定できたとしても、実装機がどのような作業をしているときにその故障が発生したかを特定することは難しい。また、当該１つの構成だけでなく、その他の構成へも異常の影響が及んでいるおそれもある。このため、不良の原因の特定に時間を要したり、生産中のロットの全数検査又は全数廃棄をしたりするなど、異常が検出されたときに時間的及びコスト的な損失が発生するという問題がある。

そこで、本開示は、異常が検出されたときの損失を抑制できる実装システム等を提供することを目的とする。

本開示の一態様に係る実装システムは、基板に部品を実装するための実装ラインにおいて使用される作業部と、前記作業部を移動させる移動機構と、前記実装に関する所定の作業内容を前記作業部に実行させるように前記移動機構を制御する制御部と、前記移動機構の異常の判断に用いられる特徴量を検出する検出部と、前記特徴量に基づいて前記異常の有無を判断する判断部と、前記判断部が前記異常があると判断した時点の前記作業部の作業内容を特定する特定部と、を備える。

なお、これらの包括的または具体的な側面は、システム、装置、方法、記録媒体、または、コンピュータプログラムで実現されてもよく、システム、装置、方法、記録媒体、および、コンピュータプログラムの任意な組み合わせで実現されてもよい。

本開示に係る実装システム等によれば、異常が検出されたときの損失を抑制できる。

図１は、実施の形態に係る実装システムの一例を示す構成図である。 図２は、実施の形態に係る異常判断装置の動作の一例を示すフローチャートである。 図３は、実施の形態に係る特定部の動作の具体例を説明するための図である。

本開示の実装システムは、基板に部品を実装するための実装ラインにおいて使用される作業部と、前記作業部を移動させる移動機構と、前記実装に関する所定の作業内容を前記作業部に実行させるように前記移動機構を制御する制御部と、前記移動機構の異常の判断に用いられる特徴量を検出する検出部と、前記特徴量に基づいて前記異常の有無を判断する判断部と、前記判断部が前記異常があると判断した時点の前記作業部の作業内容を特定する特定部と、を備える。

これによれば、作業部がどのような作業をしているときにモータ又はガイドレール等の移動機構に異常が発生したかを特定できるため、作業部の作業内容に関連する移動機構に異常があることがわかる。例えば、移動機構のどこに異常があるかを特定できる。移動機構における異常のある部分を特定できることから、当該部分を中心に、パラメータの調整等の修理を行うことで実装システムの修理に要する時間を抑制でき、また、生産中のロットの検査も当該部分に関連するものに限定することができる。したがって、異常が検出されたときの損失を抑制できる。

また、前記判断部は、前記移動機構の異常の判断に用いられる任意の特徴量を入力データとし、正常及び異常の少なくとも一方を正解データとして学習させた学習モデルと、前記検出部により検出された前記特徴量とに基づいて、前記異常の有無を判断してもよい。

例えば、モータ又はガイドレール等の移動機構の特徴量（トルク波形又は周波数特性）は、実装システムが設置される環境等に左右される。このため、移動機構の異常の判断のための判断基準を一律に定めることは難しく、熟練者等によって実装システムごとに最適な判断基準を設定する必要があり手間がかかる。これに対して本態様によれば、機械学習によって実装システムごとに判断基準を学習させることができるため、実装システムごとに最適な判断基準を容易に設定できる。

また、前記判断部は、マハラノビス距離を用いた計算手法に基づいて前記異常を判断してもよい。

これによれば、マハラノビス距離を用いることで、容易に移動機構の異常を判断できる。

また、前記判断部は、高速フーリエ変換を用いた計算手法に基づいて前記異常を判断してもよい。

これによれば、高速フーリエ変換を用いることで、容易に移動機構の異常を判断できる。

また、前記検出部は、前記移動機構のトルク値から前記特徴量を検出してもよい。

これによれば、移動機構のトルク値からトルク波形等の特徴量を検出できる。

また、前記検出部は、前記作業部が移動した際に発生する振動から前記特徴量を検出してもよい。

これによれば、当該振動から、作業部の振動の周波数特性等の特徴量又は作業部の振動により発生する音の周波数特性等の特徴量を検出できる。

また、前記判断部が前記異常があると判断した場合に、前記特定部が特定した当該判断の時点の作業内容に応じて、前記移動機構に印加する電流値を調整する調整部を更に備えていてもよい。

これによれば、移動機構の異常を抑制できる。

また、前記判断部が前記異常があると判断した場合に、前記特定部が特定した当該判断の時点の作業内容を出力する出力部を更に備えていてもよい。

これによれば、出力された作業内容をユーザ（サービスマンを含む）が確認できるため、ユーザに異常の対応をさせることができる。

また、前記移動機構は、前記作業部を移動させるための複数の軸を含み、前記検出部は、前記複数の軸のそれぞれごとに前記特徴量を検出し、前記判断部は、前記複数の軸のそれぞれごとに前記異常の有無を判断してもよい。

これによれば、実装システムには、一般的に複数の軸（ガイドレール等）が含まれることが多く、このような複数の軸のそれぞれごとに異常の有無を判断できることで、不良の原因の特定を容易にすることができ、つまりは、実装システムの修理に要する時間を効果的に抑制でき、また、生産中のロットの検査するものを効果的に限定できる。

また、前記作業内容は、前記作業部の位置に対応した作業内容を含んでいてもよい。

これによれば、異常が発生したときの、実装システムにおいて作業部が作業している位置を特定しやすくなる。

また、前記作業部は、基板へ部品の実装を行うための作業ヘッドであってもよい。

本開示の異常判断装置は、基板に部品を実装するための実装ラインにおいて使用される作業部を移動させる移動機構の異常の判断に用いられる特徴量を検出する検出部と、前記特徴量に基づいて前記異常の有無を判断する判断部と、前記判断部が前記異常があると判断した時点の前記作業部の作業内容を特定する特定部と、を備える。

これによれば、異常が検出されたときの損失を抑制できる異常判断装置を提供できる。

本開示の異常判断方法は、基板に部品を実装するための実装ラインにおいて使用される作業部を移動させる移動機構の異常の判断に用いられる特徴量を検出し、前記特徴量に基づいて前記異常の有無を判断し、前記異常があると判断した時点の前記作業部の作業内容を特定する。

これによれば、異常が検出されたときの損失を抑制できる異常判断方法を提供できる。

なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも包括的または具体的な例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、構成要素、構成要素の配置位置および接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本発明を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。また、各図は、模式図であり、必ずしも厳密に図示されたものではない。

また、明細書及び図面において、Ｘ軸、Ｙ軸及びＺ軸を用いて説明している。Ｘ軸、Ｙ軸及びＺ軸は、三次元直交座標系の三軸を示している。実施の形態では、例えば、Ｚ軸方向を鉛直方向とし、Ｚ軸に垂直な方向（ＸＹ平面に平行な方向）を水平方向としている。なお、Ｚ軸のプラス方向を鉛直下方としている。

（実施の形態）
以下、図１から図３を用いて実施の形態について説明する。

まず、実施の形態に係る実装システム１の全体構成について図１を用いて説明する。

図１は、実施の形態に係る実装システム１の一例を示す構成図である。なお、図１では、異常判断装置１０について、筺体等の物理的な構成の図示を省略し、プロセッサ等により実現される機能構成要素及びメモリに記憶される情報について示している。

実装システム１は、異常判断装置１０、実装機１００及びマイク２００を備える。実装システム１は、例えば、量産工程等において用いられるシステムであり、具体的には、実装ラインにおける実装機１００によって基板３００に部品を実装するためのシステムである。

基板３００は、部品が実装される基板であり、例えば、リジッド基板又はフレキシブル基板等のプリント基板である。

実装機１００は、基板３００に部品を実装するための装置であり、例えば、チップマウンタである。実装機１００は、例えば、作業部２０、移動機構３０、認識カメラ４０及び供給部５０を備える。

作業部２０は、基板３００に部品を実装するための実装ラインにおいて使用される構成である。作業部２０は、具体的には、基板３００に実装される部品を吸着する吸着ノズルを有する作業ヘッドである。作業部２０は、Ｘ、Ｙ、Ｚ軸方向に移動可能であり、基板３００、認識カメラ４０及び供給部５０の上方を移動する。例えば、作業部２０は、供給部５０上に移動して供給部５０から供給される部品を吸着ノズルによって吸着し、その後基板３００上へ移動して、吸着した部品を基板３００における所定の実装位置へ置くことで当該部品を基板３００に実装する。図１では、作業部２０をＺ軸方向へ移動させるための構成及び吸着ヘッドをＺ軸周りに回転させる構成等の図示を省略している。

なお、作業部２０は、基板３００に部品を実装するための実装ラインにおいて使用される構成であれば、作業ヘッドに限らない。例えば、作業部２０は、基板３００に部品を実装するための実装ラインにおいて使用される、基板３００を搬送する搬送ベルト等であってもよい。また、作業部２０は、実装機１００に備えられている必要はない。作業部２０は、例えば、実装機１００ととも実装ラインを構成する機器であってもよく、具体的には、基板３００に半田を印刷する半田印刷機に備えられるものであってもよいし、部品の実装状態を検査する検査機に備えられるものであってもよい。

移動機構３０は、作業部２０を移動させる構成であり、例えば、作業部２０を移動させるためのモータ、モータドライバ及びガイドレール等を含む。ガイドレールには、作業部２０が取り付けられ、モータによる駆動力によって作業部２０がガイドレール上を移動する。なお、ガイドレールを軸とも呼ぶ。図１には、移動機構３０として、Ｘ軸モータドライバ３１、Ｙ軸モータドライバ３２、Ｘ軸ガイドレール３３及びＹ軸ガイドレール３４が示される。なお、作業部２０が基板３００に実装される部品を吸着する吸着ノズルを有する作業ヘッドの場合には、移動機構３０は、吸着ノズルを昇降させるための軸や回転させるための軸を含む。作業ヘッドにノズルが複数備えられる場合は、それぞれのノズルに対応した軸が必要となるので、移動機構３０が数十個の軸を含むことになる。図１では簡略化して１つのＸ軸ガイドレール３３及び１組のＹ軸ガイドレール３４、並びに、これらに対応したＸ軸モータドライバ３１及びＹ軸モータドライバ３２のみを示している。

Ｙ軸ガイドレール３４は、Ｙ軸方向に沿って左右一対に設けられており、例えば、左右一対のＹ軸ガイドレール３４には、左右一対のＹ軸ガイドレール３４に架け渡された状態でＹ軸ガイドレール３４に沿って移動可能なＹ軸スライダ（図示せず）が設けられる。Ｘ軸ガイドレール３３は、例えばＹ軸スライダに取り付けられ、Ｘ軸ガイドレール３３自体がＹ軸方向へ移動可能となっている。Ｘ軸ガイドレール３３には、Ｘ軸ガイドレール３３に沿って移動可能なＸ軸スライダ（図示せず）が設けられる。作業部２０は、例えばＸ軸スライダに取り付けられる。Ｘ軸モータドライバ３１は、Ｘ軸ガイドレール３３においてＸ軸スライダを移動させるためのモータの駆動源であり、Ｙ軸モータドライバ３２は、Ｙ軸ガイドレール３４においてＹ軸スライダを移動させるためのモータの駆動源である。Ｘ軸スライダ及びＹ軸スライダの移動によって、作業部２０を任意の位置に移動させることができる。なお、図示していないが、上述した数十個の軸に対応して、このようなガイドレール及びモータドライバがそれぞれ設けられる。

認識カメラ４０は、作業部２０の吸着ノズルに吸着された部品を撮像するためのカメラである。認識カメラ４０により、吸着ノズルに誤った部品が吸着されているか否か、又は、部品が正しく吸着できているか否か等を認識することができ、部品の実装精度を高めることができる。

供給部５０は、部品を作業部２０に供給するための構成であり、例えば、テープフィーダである。供給部５０には、リール状にまとめられた部品（チップ部品）がセットされており、部品の自動供給が可能となっている。

マイク２００は、移動機構３０の異常に伴い発生する異音を集音するためのマイクである。マイク２００は、集音した音を音信号（電気信号）に変換して異常判断装置１０に出力する。例えば、マイク２００は、各スライダがガイドレール上を移動する際に発生する異音をそれぞれ集音するために、各ガイドレールの周辺に配置される。

異常判断装置１０は、作業部２０の移動を制御したり、移動機構３０の異常の有無を判断したりする機能を有するコンピュータである。異常判断装置１０は、制御部１１、検出部１２、判断部１３、特定部１４、調整部１５、出力部１６及び学習モデル１７を備える。異常判断装置１０は、プロセッサ（マイクロプロセッサ）、ユーザインタフェース、通信インタフェース及びメモリ等を含むコンピュータである。ユーザインタフェースは、例えば、ディスプレイ、キーボード、タッチパネル等の入出力装置を含む。メモリは、ＲＯＭ、ＲＡＭ等であり、プロセッサにより実行される制御プログラム（コンピュータプログラム）を記憶することができる。プロセッサが、制御プログラムに従って動作することにより、制御部１１、検出部１２、判断部１３、特定部１４、調整部１５及び出力部１６が実現される。なお、異常判断装置１０は、１つのメモリを有していてもよく、また、複数のメモリを有していてもよい。また、メモリには、学習モデル１７が記憶されている。

異常判断装置１０は、例えば、実装機１００と一体に設けられていてもよいし、別体に設けられていてもよい。例えば、異常判断装置１０は、サーバ装置等であってもよい。

制御部１１は、実装に関する所定の作業内容を作業部２０に実行させるように移動機構３０を制御する。具体的には、制御部１１は、制御プログラムを実行することにより通信インタフェースを介して移動機構３０を制御する。より具体的には、制御部１１は、Ｘ軸モータドライバ３１へＸ軸スライダを移動させるための駆動信号を出力し、Ｙ軸モータドライバ３２へＹ軸スライダを移動させるための駆動信号を出力する。また、制御部１１は、作業部２０へ部品を吸着させたり基板３００上へ部品を実装させたりするための制御信号を出力する。これにより、制御部１１は、実装に関する所定の作業内容として、作業部２０の移動、部品の供給、部品の実装等の作業内容を作業部２０に実行させることができる。

異常判断装置１０は、作業部２０へ所定の作業内容を実行させる機能だけでなく、移動機構３０の異常の有無の判断し、移動機構３０の異常時の作業部２０の作業内容を特定する機能も有する。異常判断装置１０は、移動機構３０の異常時の作業部２０の作業内容を特定する機能を実現するための機能構成要素として検出部１２、判断部１３及び特定部１４を備える。検出部１２、判断部１３及び特定部１４については、図２を用いながら説明する。

図２は、実施の形態に係る異常判断装置１０の動作の一例を示すフローチャートである。図２では、異常判断装置１０が備える構成要素のうちの特に検出部１２、判断部１３及び特定部１４の動作について示している。

まず、検出部１２は、移動機構３０の異常の判断に用いられる特徴量を検出する（ステップＳ１１）。

例えば、検出部１２は、移動機構３０（例えばモータドライバ）のトルク値から特徴量を検出する。当該特徴量は、例えばトルク波形に基づく数値である。トルク波形は、モータが正常なときと異常なときとで異なる波形となるため、モータの正常及び異常を特徴量として数値化が可能となる。

また、例えば、検出部１２は、作業部２０が移動機構３０（例えばガイドレール）上を移動した際に発生する移動機構３０の振動から特徴量を検出する。当該特徴量は、例えばマイク２００で集音された、当該振動により発生する音の音信号の周波数特性に基づく数値である。当該音信号の周波数特性は、ガイドレールが正常なときと異常なときとで異なる特性となるため、ガイドレールの正常及び異常を特徴量として数値化が可能となる。なお、実装システム１は、マイク２００の代わりに、若しくは、マイク２００に加えて、ガイドレールに取り付けられた振動センサ又は歪みセンサを備えていてもよい。この場合、当該特徴量は、振動センサ又は歪みセンサにより検知された、当該振動の周波数特性であってもよい。この場合であっても、当該振動の周波数特性は、ガイドレールが正常なときと異常なときとで異なる特性となるため、ガイドレールの正常及び異常を特徴量として数値化が可能となる。

移動機構３０は、例えば、作業部２０を移動させるための複数の軸（ガイドレール）を含み、検出部１２は、複数の軸のそれぞれごとに特徴量を検出する。例えば、マイク２００が複数の軸のそれぞれごとに設けられていてもよく、また、振動センサ又は歪みセンサが複数の軸のそれぞれごとに設けられていてもよい。

判断部１３は、検出部１２が検出した特徴量に基づいて移動機構３０の異常の有無を判断する（ステップＳ１２）。判断部１３は、例えば、移動機構３０に含まれる複数の軸のそれぞれごとに異常の有無を判断する。実装システム１には、一般的に複数の軸（ガイドレール等）が含まれることが多く、このような複数の軸のそれぞれごとに異常の有無を判断できることで、不良の原因の特定を容易にすることができ、つまりは、実装システム１の修理に要する時間を効果的に抑制でき、また、生産中のロットの検査するものを効果的に限定できる。

また、例えば、判断部１３は、移動機構３０の異常の判断に用いられる任意の特徴量を入力データとし、正常及び異常の少なくとも一方を正解データとして学習させた学習モデル１７と、検出部１２により検出された特徴量とに基づいて、移動機構３０の異常の有無を判断する。例えば、学習モデル１７は、ニューラルネットワーク等であり、誤差逆伝播法（ＢＰ：ＢａｃｋＰｒｏｐａｇａｔｉｏｎ）等を用いて学習が行われる。特徴量は、例えば、トルク波形に基づく数値、及び、音信号等の周波数特性に基づく数値で表され、一例としては０から１までの数値となる。例えば、トルク波形及び周波数特性は、マハラノビス距離を用いた計算手法に基づいて０から１までの数値に変換される。また、例えば、トルク波形及び周波数特性は、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を用いた計算手法に基づいて０から１までの数値に変換される。学習モデル１７に学習させる際に、トルク波形及び周波数特性を入力データとしてそのまま学習モデル１７に入力して学習させることもできるが、マハラノビス距離又はＦＦＴを用いてトルク波形及び周波数特性を例えば０から１までの数値に変換して学習モデル１７に入力することで、効率的に学習を進めることができるようになる。つまり、マハラノビス距離又はＦＦＴを用いることで、容易に移動機構３０の異常を判断できるようになる。なお、トルク波形又は周波数特性を数値化するためのこれらの計算手法は一例であり、その他の計算手法が用いられてもよい。以下、一例として、正常時のトルク波形を学習させる場合について説明する。

まず、正常だとわかっているトルク波形を数多く（例えば数百パターン）準備する。そして、準備したこれらのトルク波形を例えばマハラノビス距離又はＦＦＴを用いた計算手法を用いていったん０から１までの数値に変換した後、これらの数値を入力データとして学習モデル１７に入力していき、正解が「正常」となるように学習モデル１７に学習させる。これにより、学習が完了した学習モデル１７に、正常か否かが未知であるトルク波形を数値化したものを入力した場合に、当該未知のトルク波形が正常時のトルク波形であるときには、学習モデル１７から正解として正常を示す情報が出力されるようになる。異常時のトルク波形を学習させる場合についても同様に学習モデル１７に学習させることができる。

なお、正常時及び異常時のいずれか一方のトルク波形のみを学習させるだけでもよい。特に、正常時のトルク波形のみを学習させるだけでもよい。異常時のトルク波形等のデータを数多く準備することは難しいためである。例えば、正常時のトルク波形のみを学習させた場合に、学習が完了した学習モデル１７に正常か否かが未知であるトルク波形を数値化したものを入力したときに、当該未知のトルク波形が異常時のトルク波形であるときには、正常時の傾向から外れているとして、学習モデル１７から正解として異常を示す情報を出力させることができる。

周波数特性について学習させる場合についても同様に学習モデル１７に学習させることができる。

また、学習モデル１７に学習させる際に用いる入力データは、例えば、実装システム１が設置される環境において取得されたものである。モータ又はガイドレール等の移動機構３０の特徴量（トルク波形又は周波数特性）は、実装システム１が設置される環境等に左右されることから、実装システム１が実際に使用される環境におけるものであることが好ましいためである。

本実施の形態では、例えば、学習モデル１７から正常時には正常を示す情報として「０」が出力され、異常時には異常を示す情報として「１」が出力されるように、学習モデル１７に学習させる。なお、正常又は異常を示す情報としてのこれらの数値は一例であり、正常又は異常を示す情報は、これらの数値に限定されるものでない。

上述したように、モータ又はガイドレール等の移動機構３０の特徴量（トルク波形又は周波数特性）は、実装システム１が設置される環境等に左右される。このため、移動機構３０の異常の判断のための判断基準を一律に定めることは難しく、熟練者等によって実装システム１ごとに最適な判断基準を設定する必要があり手間がかかる。これに対して本態様によれば、機械学習によって実装システム１ごとに判断基準を学習させることができるため、実装システム１ごとに最適な判断基準を容易に設定できる。

なお、移動機構３０の異常の有無の判断について、学習モデル１７を用いて行われたが、学習モデル１７が用いられなくてもよい。例えば、モータのトルク波形又はガイドレールの振動、当該振動から発生する音の周波数特性は、異常か否かによってその特徴が異なってくるため、当該トルク波形又は当該周波数特性から異常の有無の判断が行われてもよい。その際に、マハラノビス距離を用いた計算手法に基づいて異常が判断されてもよいし、ＦＦＴを用いた計算手法に基づいて異常が判断されてもよい。

特定部１４は、判断部１３が移動機構３０に異常があると判断した時点の作業部２０の作業内容を特定する（ステップＳ１３）。制御部１１は、制御プログラムに従って動作しており、特定部１４は、制御部１１が実行中の制御プログラムの内容に基づいて作業部２０の作業内容を特定できる。例えば、異常判断装置１０が有するメモリに制御プログラムの内容と作業部２０の作業内容とが対応付けられたテーブルが記憶されており、特定部１４は、判断部１３が移動機構３０に異常があると判断したタイミングに制御部１１が実行した制御プログラムの内容を当該テーブルに照合することで、当該タイミングでの作業部２０の作業内容を特定できる。また、特定部１４は、例えば、複数の軸のうちのいずれの軸に対応したモータを用いて作業部２０を移動させているかがわかるため、特定した作業内容が、複数の軸のうちのいずれの軸を作業部２０が移動しているときのものかがわかる。

なお、異常判断装置１０が有するメモリに、作業部２０を移動させるためのモータに取り付けられたエンコーダ（位置センサ）の出力と作業部２０の作業内容とが対応付けられたテーブルが記憶されていてもよく、特定部１４は、当該テーブルを参照して作業部２０の作業内容を特定してもよい。

ここで、特定部１４の動作の具体例について、図３を用いて説明する。

図３は、実施の形態に係る特定部１４の動作の具体例を説明するための図である。図３では、学習モデル１７として、ニューラルネットワークを模式的に示している。学習モデル１７は、正常時又は異常時のモータのトルク波形及び音信号の周波数特性について、学習が完了したものであり、各ノードでのバイアスが学習により最適化されている。

判断部１３は、検出部１２に検出されたモータのトルク波形についての特徴量及び音信号の周波数特性についての特徴量を、学習が完了した学習モデル１７に入力する。トルク波形及び音信号のいずれかに異常があれば、学習モデル１７から異常を示す情報「１」が出力され、トルク波形及び音信号のいずれもが正常であれば、学習モデル１７から正常を示す情報「０」が出力される。判断部１３は、学習モデル１７から出力された正常又は異常を示す情報を特定部１４へ出力する。

特定部１４は、制御部１１が実行中の制御プログラムの内容に基づいて作業部２０の作業内容を特定する。例えば、作業内容は、作業部２０の位置に対応した作業内容を含む。具体的には、作業内容は、供給部５０上という位置に対応した部品供給中という作業内容、認識カメラ４０上という位置に対応した認識中という作業内容、基板３００のＹ軸方向プラス側という位置に対応した手前実装中という作業内容、及び、基板３００のＹ軸方向マイナス側という位置に対応した奥側実装中という作業内容を含む。これにより、異常が発生したときの、実装システム１において作業部２０が作業している位置を特定しやすくなる。また、これらの位置に対応した作業内容には、予め所定の数値が対応付けられている。例えば、停止中という作業内容には０．０、部品供給中という作業内容には０．２、認識中という作業内容には０．４、手前実装中という作業内容には０．６、奥側実装中という作業内容には０．８が対応付けられている。なお、これらの数値は一例であり、位置に対応した作業内容に対応付けられる所定の数値は、これらの数値に限定されるものではない。

特定部１４は、学習モデル１７から出力された正常又は異常を示す情報（数値）と、作業部２０の作業内容に対応付けられた数値とを加算し、判断部１３が移動機構３０に異常があると判断した時点の作業部２０の作業内容を加算値に基づいて特定する。例えば、学習モデル１７から正常を示す情報「０」が出力された場合、作業部２０の作業内容が停止中、部品供給中、認識中、手前実装中及び奥側実装中のいずれであっても、加算値は１．０未満となる。この場合、特定部１４は、移動機構３０に異常がなく特定するものがないため、例えば何もしない。

例えば、学習モデル１７から異常を示す情報「１」が出力された場合に、作業内容がＹ軸方向に作業部２０を移動させながら奥側実装中のときには、加算値は１．８となる。この場合、特定部１４は、判断部１３が移動機構３０に異常があると判断した時点の作業部２０の作業内容として、Ｙ軸ガイドレール３４を用いて作業部２０が移動しながら基板３００の奥側を実装中という作業内容を特定する。したがって、特定部１４は、Ｙ軸ガイドレール３４のＹ軸方向マイナス側に異常（例えば歪み又は擦り減り等）があることがわかる。

このように、作業部２０がどのような作業をしているときにモータ又はガイドレール等の移動機構３０に異常が発生したかを特定できるため、作業部２０の作業内容に関連する移動機構３０に異常があることがわかる。例えば、移動機構３０のどこに異常があるかを特定できる。移動機構３０における異常のある部分を特定できることから、当該部分を中心にパラメータの調整等の修理を行うことで実装システム１の修理に要する時間を抑制でき、また、生産中のロットの検査も当該部分に関連するものに限定することができる。したがって、異常が検出されたときの損失を抑制できる。

調整部１５は、判断部１３が移動機構３０に異常があると判断した場合に、特定部１４が特定した当該判断の時点の作業内容に応じて、移動機構３０（モータ等）に印加する電流値を調整する。例えば、特定部１４が、Ｙ軸ガイドレール３４を用いて作業部２０が移動しながら基板３００の奥側を実装中という作業内容を特定した場合、調整部１５は、作業部２０が当該奥側を移動する際に、判断部１３が移動機構３０に異常がないと判断するように、Ｙ軸ガイドレール３４に対応するモータに印加する電流値を調整する。具体的には、調整部１５は、判断部１３の判断結果を逐次確認しながら、当該モータに印加する電流値を少しずつ大きくしたり小さくしたりすることで、判断部１３が移動機構３０に異常がないと判断するように当該モータに印加する電流値を調整する。これにより、移動機構３０の異常を抑制できる。

出力部１６は、判断部１３が移動機構３０に異常があると判断した場合に、特定部１４が特定した当該異常の判断の時点の作業内容を出力する。例えば、出力部１６は、当該異常の判断の時点の作業内容を異常判断装置１０が備えるユーザインタフェース（例えばディスプレイ等）に出力する。これにより、ユーザ（サービスマンを含む）は、当該異常の判断の時点の作業内容を例えばディスプレイ等を介して確認できるため、ユーザに異常の対応をさせることができる。例えば、ユーザにガイドレールに取り付けられたメカボルトの締め直し等をさせることができる。なお、当該異常の判断の時点の作業内容の出力先は、ディスプレイ等に限らず、例えばユーザの携帯端末や実装システム１を管理するコンピュータ（サーバ装置）等であってもよい。

（その他の実施の形態）
以上、本開示の実装システム１及び異常判断装置１０について、実施の形態に基づいて説明したが、本開示は、上記実施の形態に限定されるものではない。本開示の趣旨を逸脱しない限り、当業者が思いつく各種変形を本実施の形態に施したもの、及び、異なる実施の形態における構成要素を組み合わせて構築される形態も、本開示の範囲内に含まれる。

例えば、上記実施の形態では、異常判断装置１０は、調整部１５を備えたが、備えていなくてもよい。

また、例えば、上記実施の形態では、異常判断装置１０は、出力部１６を備えたが、備えていなくてもよい。

また、例えば、本開示は、実装システム１及び異常判断装置１０として実現できるだけでなく、実装システム１及び異常判断装置１０を構成する各構成要素が行うステップ（処理）を含む異常判断方法として実現できる。

具体的には、異常判断方法では、図２に示されるように、基板３００に部品を実装するための実装ラインにおいて使用される作業部２０を移動させる移動機構３０の異常の判断に用いられる特徴量を検出し（ステップＳ１１）、当該特徴量に基づいて移動機構３０の異常の有無を判断し（ステップＳ１２）、移動機構３０に異常があると判断した時点の作業部２０の作業内容を特定する（ステップＳ１３）。

また、例えば、それらのステップは、コンピュータ（コンピュータシステム）によって実行されてもよい。そして、本開示は、それらの方法に含まれるステップを、コンピュータに実行させるためのプログラムとして実現できる。さらに、本開示は、そのプログラムを記録したＣＤ−ＲＯＭ等である非一時的なコンピュータ読み取り可能な記録媒体として実現できる。

例えば、本開示が、プログラム（ソフトウェア）で実現される場合には、コンピュータのＣＰＵ、メモリおよび入出力回路等のハードウェア資源を利用してプログラムが実行されることによって、各ステップが実行される。つまり、ＣＰＵがデータをメモリまたは入出力回路等から取得して演算したり、演算結果をメモリまたは入出力回路等に出力したりすることによって、各ステップが実行される。

また、上記実施の形態の実装システム１及び異常判断装置１０に含まれる複数の構成要素は、それぞれ、専用または汎用の回路として実現されてもよい。これらの構成要素は、１つの回路として実現されてもよいし、複数の回路として実現されてもよい。

また、上記実施の形態の実装システム１及び異常判断装置１０に含まれる複数の構成要素は、集積回路（ＩＣ：Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）であるＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）として実現されてもよい。これらの構成要素は、個別に１チップ化されてもよいし、一部または全てを含むように１チップ化されてもよい。ＬＳＩは、集積度の違いにより、システムＬＳＩ、スーパーＬＳＩまたはウルトラＬＳＩと呼称される場合がある。

また、集積回路はＬＳＩに限られず、専用回路または汎用プロセッサで実現されてもよい。プログラム可能なＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、または、ＬＳＩ内部の回路セルの接続および設定が再構成可能なリコンフィギュラブル・プロセッサが、利用されてもよい。

さらに、半導体技術の進歩または派生する別技術によりＬＳＩに置き換わる集積回路化の技術が登場すれば、当然、その技術を用いて、実装システム１及び異常判断装置１０に含まれる各構成要素の集積回路化が行われてもよい。

その他、実施の形態に対して当業者が思いつく各種変形を施して得られる形態や、本開示の趣旨を逸脱しない範囲で各実施の形態における構成要素および機能を任意に組み合わせることで実現される形態も本開示に含まれる。

本開示は、例えば、基板に部品を実装するための実装ラインにおいて使用される装置等に利用できる。

１ 実装システム
１０ 異常判断装置
１１ 制御部
１２ 検出部
１３ 判断部
１４ 特定部
１５ 調整部
１６ 出力部
１７ 学習モデル
２０ 作業部
３０ 移動機構
３１ Ｘ軸モータドライバ
３２ Ｙ軸モータドライバ
３３ Ｘ軸ガイドレール
３４ Ｙ軸ガイドレール
４０ 認識カメラ
５０ 供給部
１００ 実装機
２００ マイク
３００ 基板

Claims (13)

1. 基板に部品を実装するための実装ラインにおいて使用される作業部と、
   前記作業部を移動させる移動機構と、
   前記実装に関する所定の作業内容を前記作業部に実行させるように前記移動機構を制御する制御部と、
   前記移動機構の異常の判断に用いられる特徴量を検出する検出部と、
   前記特徴量に基づいて前記異常の有無を判断する判断部と、
   前記判断部が前記異常があると判断した時点の前記作業部の作業内容を特定する特定部と、を備える
   実装システム。
2. 前記判断部は、前記移動機構の異常の判断に用いられる任意の特徴量を入力データとし、正常及び異常の少なくとも一方を正解データとして学習させた学習モデルと、前記検出部により検出された前記特徴量とに基づいて、前記異常の有無を判断する
   請求項１に記載の実装システム。
3. 前記判断部は、マハラノビス距離を用いた計算手法に基づいて前記異常を判断する
   請求項１又は２に記載の実装システム。
4. 前記判断部は、高速フーリエ変換を用いた計算手法に基づいて前記異常を判断する
   請求項１又は２に記載の実装システム。
5. 前記検出部は、前記移動機構のトルク値から前記特徴量を検出する
   請求項１〜４のいずれか１項に記載の実装システム。
6. 前記検出部は、前記作業部が移動した際に発生する振動から前記特徴量を検出する
   請求項１〜５のいずれか１項に記載の実装システム。
7. 前記判断部が前記異常があると判断した場合に、前記特定部が特定した当該判断の時点の作業内容に応じて、前記移動機構に印加する電流値を調整する調整部を更に備える
   請求項１〜６のいずれか１項に記載の実装システム。
8. 前記判断部が前記異常があると判断した場合に、前記特定部が特定した当該判断の時点の作業内容を出力する出力部を更に備える
   請求項１〜７のいずれか１項に記載の実装システム。
9. 前記移動機構は、前記作業部を移動させるための複数の軸を含み、
   前記検出部は、前記複数の軸のそれぞれごとに前記特徴量を検出し、
   前記判断部は、前記複数の軸のそれぞれごとに前記異常の有無を判断する
   請求項１〜８のいずれか１項に記載の実装システム。
10. 前記作業内容は、前記作業部の位置に対応した作業内容を含む
    請求項１〜９のいずれか１項に記載の実装システム。
11. 前記作業部は、基板へ部品の実装を行うための作業ヘッドである
    請求項１〜１０のいずれか１項に記載の実装システム。
12. 基板に部品を実装するための実装ラインにおいて使用される作業部を移動させる移動機構の異常の判断に用いられる特徴量を検出する検出部と、
    前記特徴量に基づいて前記異常の有無を判断する判断部と、
    前記判断部が前記異常があると判断した時点の前記作業部の作業内容を特定する特定部と、を備える
    異常判断装置。
13. 基板に部品を実装するための実装ラインにおいて使用される作業部を移動させる移動機構の異常の判断に用いられる特徴量を検出し、
    前記特徴量に基づいて前記異常の有無を判断し、
    前記異常があると判断した時点の前記作業部の作業内容を特定する
    異常判断方法。

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