JP2023527190A - 人工知能に基づいたプラズマ発生装置の動作異常感知システム及び方法 - Google Patents

Abstract

【課題】人工知能に基づいたプラズマ発生装置の動作異常感知システムを提供する。【解決手段】本開示の一実施例に係るプラズマ発生装置の動作異常感知システムは、プラズマビームが吐出されるように構成された一つ以上のノズル部を含むプラズマ発生装置と、前記一つ以上のノズル部により吐出されるプラズマビームのイメージデータを生成するカメラモジュールと、前記カメラモジュールから受信されたイメージデータに基づいて、前記プラズマ発生装置の動作異常の可否を感知及び判断し、前記動作異常の可否の判断結果により、前記プラズマ発生装置の動作を制御する制御装置と、を含む。【選択図】図１

Description

本発明は、人工知能に基づいたプラズマ発生装置の動作異常感知システムに関し、より詳しくは、プラズマ発生装置から噴射されるプラズマビームのイメージ又は映像を人工知能に基づいて分析して、プラズマビーム又はプラズマ発生装置の動作異常を感知するシステムに関する。

プラズマは、電子や中性粒子などのイオン化したガスであって、他の材料の表面と直接的に反応したり、弾性衝突により反応したりできる。プラズマ発生装置は、主に圧縮の空気が高周波数、高電圧の電荷と交差してプラズマを発生するように構成されたチューブを含む。最近は、低圧プラズマの代わりに大気圧プラズマ装置を用いる場合が増加している。大気圧プラズマは、大気圧状態の気体で原子又は分子から飛び出した電子に電気が流れながら発光する気体である。大気圧プラズマ装置の場合、低温工程により様々な材料及び基板に適用でき、専用容器や真空排気装置が不要になるため、処理速度が速くて経済的である。また、大気圧プラズマを用いた蒸着法を利用する場合、付着力が良くて蒸着温度が低くなるため、従来の表面処理工程、半導体工程及びディスプレイ工程において、高温加熱による変形や変性を低減できるなどのメリットを活用して、比較的多様な産業で使用されている。

プラズマは、表面処理工程、半導体工程及びディスプレイ工程などのように多様な産業分野で広く使用され得る。このような工程にプラズマ発生装置を使用する場合、安定したプラズマ処理工程の管理のために、被処理物に対するプラズマ処理状態又はプラズマ発生装置の動作状態をモニタリングすることが非常に重要である。しかしながら、従来のプラズマ発生装置の場合、プラズマ発生装置やその制御装置などに対する専門知識を保有した運営者や技術者でなければ、プラズマ発生装置の動作異常などを感知するのに困難があるため、動作状態の異常が適時に発見されないことにより、プラズマの発生装置の補修又は作業の遅延が発生し得るという問題点がある。

韓国登録特許第１０－０３０５９９５号公報

前述したような従来技術の問題点を解決するために、本開示のプラズマ発生装置の動作異常感知システムは、プラズマ生成装置で発生するプラズマビームのイメージ又は映像を人工知能に基づいて分析して、プラズマビーム又はプラズマ発生装置の動作異常を感知するシステムを提供する。

本開示の一実施例によれば、人工知能に基づいたプラズマ発生装置の動作異常感知システムは、プラズマビームが吐出されるように構成された一つ以上のノズル部を含むプラズマ発生装置と、前記一つ以上のノズル部により吐出されるプラズマビームのイメージデータを生成するカメラモジュールと、前記カメラモジュールから受信されたイメージデータに基づいて、前記プラズマ発生装置の動作異常の可否を感知及び判断し、前記動作異常の可否の判断結果により、前記プラズマ発生装置の動作を制御する制御装置と、を含む。

本開示の他の実施例によれば、人工知能に基づいたプラズマ発生装置の動作異常感知方法は、カメラにより、プラズマ発生装置の一つ以上のノズルから吐出されるプラズマビームを含むイメージデータを生成するステップと、制御装置により、前記生成されたイメージデータに基づいて前記プラズマビームを含む一つ以上の関心領域を設定するステップと、既定の正常動作状態のイメージデータに基づいて、前記生成されたイメージデータに含まれる前記プラズマビームの異常状態を判断するステップと、前記異常状態の判断結果により、前記プラズマ発生装置の動作を制御するステップと、を含む。

本開示の多様な実施例によれば、プラズマ発生装置から噴射される少なくとも一つのプラズマビームのイメージ又は映像を撮影し、撮影されたイメージと正常動作状態に対応するプラズマビームのイメージとを比較して、撮影されたイメージが正常範囲に該当するか否かを判別することで、プラズマビーム又はプラズマ発生装置の動作異常をモニタリング及び感知することができる。これにより、プラズマ発生装置の構成や動作に関する専門知識を保有した運営者がいなくても、簡便かつ效率的にプラズマ発生装置の動作異常を判別できる。

本開示の効果は、これに制限されず、言及されない他の効果等は、請求範囲の記載から当業者に明確に理解されるべきである。

本開示の実施例等は、以下の添付図面に基づいて説明される。ここで、類似の参照符号は類似の要素を示すが、これに限定されるものではない。
本開示の一実施例に係る大気圧プラズマ発生装置の動作異常感知システムの構成を示す図である。 本開示の他の実施例に係る大気圧プラズマ発生装置の動作異常感知システムの構成を示す図である。 本開示の一実施例に係る真空プラズマ発生装置の動作異常感知システムの構成を示す図である。 本開示の一実施例に係るプラズマビームのイメージデータに基づいてプラズマ発生装置の正常動作の可否を決定するように学習された人工神経網モデルを含むイメージ学習部の構成を示す図である。 本開示の一実施例に係るプラズマ発生装置の異常感知システムのために、ユーザ端末機のユーザインタフェースを介して、関心領域を選択及び関心領域の大きさを設定する例を示す図である。 本開示の一実施例に係るプラズマ発生装置の異常感知システムのために、ユーザ端末機のユーザインタフェースを介して、関心領域を選択及び関心領域の大きさを設定する他の例を示す図である。 本開示の一実施例に係るイメージデータ上に設定された関心領域内において、プラズマビームの異常感知を遂行する例を示す図である。 本開示の一実施例に係るプラズマビームのイメージデータ上の関心領域のうちで、正常範囲領域を複数の区域によって分析して、プラズマ発生装置の異常を認識又は感知する例を示す図である。 本開示の一実施例に係るプラズマビームのイメージデータ上の関心領域内において、既定の正常範囲領域及びプラズマビーム領域を比較して、プラズマ発生装置の異常を認識又は感知する例を示す図である。 本開示の一実施例に係るプラズマ発生装置の動作異常感知方法を示すフローチャートである。

＜発明の概要＞
一実施例によれば、前記制御装置は、カメラモジュールから受信されるイメージデータのヒストグラムに基づいて、既定の正常動作状態に対応するイメージデータのヒストグラムと比較して、プラズマ発生装置の動作異常の可否を判断する。

一実施例によれば、前記制御装置は、正常動作状態及び異常動作状態がラベル付けされたイメージデータに基づいて、プラズマビームの動作異常状態を判断するように学習されたイメージ学習部を含む。

一実施例によれば、前記制御装置は、前記イメージデータに基づいて前記プラズマビームが含まれる関心領域を設定し、前記設定された関心領域に基づいて前記プラズマ発生装置の動作異常の可否を感知及び判断する。

一実施例によれば、前記関心領域は、ユーザ端末機のディスプレイ上に表示されたユーザインタフェースを介して出力される前記イメージデータ上で設定可能であるように構成される。

一実施例によれば、前記生成されたイメージデータに基づいて前記プラズマビームを含む一つ以上の関心領域を設定するステップは、ユーザ端末機のディスプレイ装置により関心領域の選択又は調節のためのユーザ入力を受信するステップと、前記ユーザ入力に基づいて、前記一つ以上の関心領域の一つの大きさを調節するステップとを含む。

一実施例によれば、前記既定の正常動作状態のイメージデータに基づいて、前記生成されたイメージデータに含まれる前記プラズマビームの異常状態を判断するステップは、正常動作状態又は異常動作状態がラベル付けされた複数のプラズマビームを含むイメージデータに基づいて、前記イメージデータに対する正常動作状態又は異常動作状態の確率値を算出するように人工神経網モデルを学習するステップと、前記人工神経網モデルにより、前記生成されたイメージデータに含まれる前記プラズマビームの異常状態を判断するステップとを含む。

一実施例によれば、前記既定の正常動作状態のイメージデータに基づいて、前記生成されたイメージデータに含まれる前記プラズマビームの異常状態を判断するステップは、前記既定の正常動作状態のイメージデータに基づいて、前記プラズマ発生装置の一つ以上のノズルの機械的な欠陥を判別するステップを含む。

＜発明の詳細な説明＞
以下、本開示の実施のための具体的な内容を添付図面に基づいて詳細に説明する。ただし、以下の説明では、本開示の要旨を不要に不明瞭にする恐れがある場合、公知の機能や構成に関する具体的な説明は省略する。

添付図面において、同一又は対応する構成要素には同一の参照符号が付与される。また、以下の実施例の説明において、同一又は対応する構成要素の重複記述は省略され得る。しかしながら、構成要素に関する記述が省略されても、そのような構成要素が、ある実施例に含まれないものと意図してはならない。

開示の実施例の利点及び特徴、そしてそれらを達成する方法は、添付図面に基づいて後述する実施例を参照すれば明確になる。しかしながら、本開示は、以下で開示される実施例に限定されず、互いに異なる多様な形態で具現化され得る。但し、本実施例は、本開示が完全になるようにし、本開示が属する技術分野における通常の知識を有した者に発明のカテゴリを正確に認識させるために提供されるだけである。

本明細書で使用される用語について簡略に説明し、開示の実施例について具体的に説明する。

本明細書で使用される用語は、本開示での機能を考慮しつつ、可能な限り現在広く使用される一般的な用語を選択したが、これは関連分野に従事する技術者の意図又は判例、新技術の出現などにより変化し得る。また、特定の場合は出願人が任意で選定した用語もあり得るが、これらの意味は当該発明の説明の部分において詳細に記載する。よって、本開示で使用される用語は、単純な用語の名称ではなく、その用語が有する意味と本開示の全般にわたった内容に基づいて定義されるべきである。

本明細書では、文脈上において明確に特定しない限り、単数の表現は複数の表現を含み、複数の表現は単数の表現を含むことができる。

本開示では、明細書の全般に渡り、ある部分がある構成要素を「含む」とする際、これは特に反対の記載がない限り、他の構成要素を除くものではなく、他の構成要素をさらに含むこともできることを意味する。

本明細書において、「Ａ及び／又はＢ」の記載は、Ａ又はＢ、或いは、Ａ及びＢを意味する。

本開示において、「イメージデータ」は、プラズマ発生装置のノズル部から吐出されるプラズマビームを含んで撮影されたイメージ又は映像を称することができる。

本開示において、「類似度」は、一般にイメージデータ間の特徴等の類似な程度を意味することができる。また、本開示において、類似度は、予め保存された正常動作状態のプラズマビームのイメージ、及び、現在動作中のプラズマ生成装置から吐出されるプラズマビームのイメージ間の特徴等の類似な程度を意味することができる。このようなイメージデータ間の類似度に基づいて算出されるスコアにより、プラズマ生成装置の正常動作の可否を判断できる。

本開示において、「プラズマ発生装置」は、プラズマビームが吐出されるように構成された少なくとも一つのノズル部を含む大気圧、火炎及び真空などの多様な方式を使用するプラズマ発生装置を称することができる。

図１は、本開示の一実施例に係る大気圧プラズマ発生装置の動作異常感知システム１００の構成を示す図である。図１に示すように、大気圧プラズマ発生装置の動作異常感知システム１００は、大気圧プラズマ発生装置１２０のプラズマビームを吐出するように構成された少なくとも一つのノズル部１４０と、ノズル部１４０を有する本体部１３０とを含むことができる。また、システム１００は、大気圧プラズマ発生装置１２０の動作異常を感知できるように、吐出されるプラズマビームを含むイメージを撮影又はキャプチャーするカメラモジュール１６０と、動作異常感知の結果に基づいて大気圧プラズマ発生装置１２０の動作を制御できる制御装置１８０とをさらに含むことができる。大気圧プラズマ発生装置１２０に設置された少なくとも一つのノズル部１４０は、制御装置１８０の制御によりプラズマビームが吐出されるように構成できる。カメラモジュール１６０は、各々のノズル部１４０により吐出されるプラズマビームが含まれる範囲１７０に対するイメージデータを生成できる。大気圧プラズマ発生装置１２０は、複数個のノズル部１４０を含むものと示したが、これに限定されず、１つのノズル部１４０だけを含むように構成することもできる。

制御装置１８０は、カメラモジュール１６０から受信されるイメージデータに基づいて、大気圧プラズマ発生装置１２０の動作異常の可否を感知及び判断できる。このような動作異常の可否の判断結果により、制御装置１８０は、大気圧プラズマ発生装置１２０を適切に制御して、プラズマビームの生成動作を開始又は停止したり、プラズマビームの強度を調節したりできる。このとき、制御装置１８０は、例えば、カメラモジュール１６０から受信されるイメージと、予め保存された正常動作状態に対応するイメージとを比較することで、プラズマ発生装置１２０の動作異常の可否を判断できる。また、制御装置１８０は、受信されるイメージに含まれたプラズマビームの大きさ、方向又は比率の少なくとも一つに基づいて、プラズマ発生装置の正常動作の可否を判断できるように学習された、人工知能に基づいたイメージ分析モデルを含むこともできる。

一実施例において、制御装置１８０による大気圧プラズマ発生装置１２０の動作異常感知は、カメラモジュール１６０から受信されたイメージデータ、及び、予め保存された正常動作状態のプラズマビームのイメージデータ間の類似度の判断により実行できる。一例として、制御装置１８０による大気圧プラズマ発生装置１２０の動作異常感知は、カメラモジュール１６０から受信されたイメージデータのヒストグラムと、予め保存された正常動作状態のプラズマビームのイメージデータのヒストグラムとの比較により実行できる。他の例として、制御装置１８０による大気圧プラズマ発生装置１２０の動作異常感知は、人工神経網に基づいたイメージ分析モデルにより、カメラモジュール１６０から受信されたイメージデータ上でのプラズマビームの特徴の識別又は認識により実行できる。

一実施例において、人工神経網に基づいたイメージ分析モデルによる動作異常感知は、カメラモジュール１６０から受信されたイメージデータに含まれるプラズマビームの色、大きさ、比率及び／又は方向に応じて、プラズマビームの作動状態又は作動維持状態を判断することにより実行できる。例えば、大気圧プラズマ発生装置１２０の正常動作状態及び／又は異常動作状態がラベル付けされたプラズマビームのイメージデータ（すなわち、学習データ）に基づいて学習された、人工神経網に基づいたイメージ分析モデルが、カメラモジュール１６０から受信されたイメージデータに含まれるプラズマビームの色、大きさ、比率及び／又は方向に応じて、プラズマビームの作動状態又は動維持状態を判断することにより実行できる。一方、図１において、カメラモジュール１６０は、大気圧プラズマ発生装置１２０と別に設置されるものと示したが、これに限定されるものではない。例えば、カメラモジュール１６０は、大気圧プラズマ発生装置１２０の一側面に付着された形態で設置されることもできる。

前述した構成を有する大気圧プラズマ発生装置の動作異常感知システム１００は、プラズマ発生装置１２０から吐出されるプラズマビームの方向又は形態に基づいて、異常状態を検出できる。例えば、プラズマ発生装置１２０から吐出されるプラズマビームの方向又は形態は、当該装置に含まれたノズル及び／又は電極の摩耗により変更され得る。したがって、システム１００は、プラズマ発生装置１２０から吐出されるプラズマビームの方向又は形態に基づいて、当該装置に含まれたノズル及び／又は電極の摩耗などのような機械的な欠陥を検出することもできる。

図２は、本開示の他の実施例に係る大気圧プラズマ発生装置の動作異常感知システム２００の構成を示す図である。図２に示すように、大気圧プラズマ発生装置の動作異常感知システム２００は、大気圧プラズマ発生装置２２０のプラズマビームを吐出するように構成された少なくとも一つのノズル部２４０を含むことができる。また、大気圧プラズマ発生装置２２０の動作異常を感知できるように、吐出されるプラズマビームを含むイメージデータを撮影又はキャプチャーするカメラモジュール２６０と、動作異常感知の結果に基づいて大気圧プラズマ発生装置２２０の動作を制御できる制御装置２８０とを含むことができる。大気圧プラズマ発生装置２２０に設置された少なくとも一つのノズル部２４０は、制御装置２８０の制御によりプラズマビームが吐出されるように構成できる。

制御装置２８０は、カメラモジュール２６０からイメージデータを受信し、イメージデータの分析によって大気圧プラズマ発生装置２２０の動作異常の可否を判断できる。このような動作異常の可否の判断結果により、制御装置２８０は、大気圧プラズマ発生装置２２０を適切に制御して、プラズマビームの生成動作を開始又は停止したり、プラズマビームの強度を調節したりできる。このとき、制御装置２８０は、例えば、カメラモジュール２６０から受信されるイメージと、予め保存された正常動作状態に対応するイメージとを比較することで、プラズマ発生装置２２０の動作異常の可否を判断できる。付加的又は代替的に、動作異常の可否の判断結果により、制御装置２８０は、大気圧プラズマ発生装置２２０を適切に制御してノズル部２４０が付着されたロボットアームを被処理物２５０からその反対方向へ移動したり、ロボットアームを制御してノズル部２４０及び被処理物２５０間の距離を調節したりできる。

一実施例において、制御装置２８０による大気圧プラズマ発生装置２２０の動作異常感知は、カメラモジュール２６０から受信されたイメージデータ、及び、予め保存された正常動作状態のプラズマビームのイメージデータ間の類似度の判断により実行できる。例えば、制御装置２８０による大気圧プラズマ発生装置２２０の動作異常感知は、カメラモジュール２６０から受信されたイメージデータのヒストグラムと、予め保存された正常動作状態のプラズマビームのイメージデータのヒストグラムとの比較により実行できる。他の例において、制御装置２８０による大気圧プラズマ発生装置２２０の動作異常感知は、人工神経網に基づいたイメージ分析モデルにより、カメラモジュール２６０から受信されたイメージデータ上でのプラズマビームの特徴の識別又は認識により実行できる。

一実施例において、人工神経網に基づいたイメージ分析モデルによる動作異常感知は、カメラモジュール２６０から受信されたイメージデータに含まれるプラズマビームの色、大きさ、比率及び／又は方向に応じて、プラズマビームの作動状態又は作動維持状態を判断することにより実行できる。例えば、大気圧プラズマ発生装置２２０の正常動作状態及び／又は異常動作状態がラベル付けされたプラズマビームのイメージデータ（すなわち、学習データ）に基づいて学習された、人工神経網に基づいたイメージ分析モデルが、カメラモジュール２６０から受信されたイメージデータに含まれるプラズマビームの色、大きさ、比率及び／又は方向に応じて、プラズマビームの作動状態又は作動維持状態を判断することにより実行できる。一方、図２において、カメラモジュール２６０は、大気圧プラズマ発生装置２２０と別に設置されるものと示したが、これに限定されるものではない。例えば、カメラモジュール２６０は、大気圧プラズマ発生装置２２０の一側面に付着された形態で設置されることもできる。

図３は、本開示の一実施例に係る真空プラズマ発生装置の動作異常感知システム３００の構成を示す図である。図３に示すように、真空プラズマ発生装置の動作異常感知システム３００は、真空チャンバー３４０を有する真空プラズマ発生装置を含むことができる。また、真空プラズマ発生装置３２０の動作異常を感知できるように、真空チャンバー３４０内で被処理物に対して吐出されるプラズマビームを含むイメージを撮影又はキャプチャーするカメラモジュール３６０と、動作異常感知により真空プラズマ発生装置３２０を制御できるように構成された制御装置３８０とをさらに含むことができる。

真空プラズマ発生装置３２０に設置された真空チャンバー３４０は、内部に設置されたノズル部から吐出されるプラズマビームの状態を観察できるモニタリングウィンドウ３４２を含むことができる。また、真空チャンバー３４０内に設置された少なくとも一つのノズル部は、制御装置３８０の制御によりプラズマビームが吐出されるように構成できる。また、カメラモジュール３６０は、モニタリングウィンドウ３４２を介して、外部から見られるプラズマビームの状態（又は、真空プラズマ発生装置３２０の動作状態）に対するイメージデータを生成できる。

制御装置３８０は、カメラモジュール３６０からイメージデータを受信し、イメージデータの分析により真空プラズマ発生装置３２０の動作異常の可否を判断できる。このような動作異常の可否の判断結果により、制御装置３８０は、真空プラズマ発生装置３２０を適切に制御して、プラズマビームの生成動作を開始又は停止したり、プラズマビームの強度を調節したりできる。このとき、動作異常の可否は、例えば、カメラモジュール３６０から受信されるイメージと、予め保存された正常動作状態に対応するイメージとの比較により判断できる。

一実施例において、制御装置３８０による真空プラズマ発生装置３２０の動作異常感知は、カメラモジュール３６０から受信されたイメージデータ、及び、予め保存された正常動作状態のモニタリングウィンドウのイメージデータ間の類似度の判断により実行できる。例えば、制御装置３８０による真空プラズマ発生装置３２０の動作異常感知は、カメラモジュール３６０から受信されたイメージデータのヒストグラムと、予め保存された正常動作状態のモニタリングウィンドウ３４２又は真空チャンバー３４０内で吐出されるプラズマビームのイメージデータのヒストグラムとの比較により実行できる。他の例において、制御装置３８０による真空プラズマ発生装置３２０の動作異常感知は、人工神経網に基づいたイメージ分析モデルにより、カメラモジュール３６０から受信されたイメージデータ上でのプラズマビームの特徴の識別又は認識により実行できる。

一実施例において、人工神経網に基づいたイメージ分析モデルによる動作異常感知は、カメラモジュール３６０から受信されたイメージデータに含まれるプラズマビームの色、大きさ、比率及び／又は方向に応じて、プラズマビームの作動状態又は作動維持状態を判断することにより実行できる。例えば、真空プラズマ発生装置３２０の正常動作状態及び／又は異常動作状態がラベル付けされたプラズマビームのイメージデータ（すなわち、学習データ）に基づいて学習された、人工神経網に基づいたイメージ分析モデルが、カメラモジュール３６０から受信されたイメージデータに含まれるプラズマビームの色、大きさ、比率及び／又は方向に応じて、プラズマビームの作動状態又は作動維持状態を判断することにより実行できる。一方、図３において、カメラモジュール３６０は、真空プラズマ発生装置３２０又は真空チャンバー３４０と別に設置されるものと示したが、これに限定されるものではない。例えば、カメラモジュール３６０は、真空チャンバー３４０の内部又は外部の一側面に付着された形態で設置されることもできる。

４は、本開示の一実施例に係るプラズマビームのイメージデータに基づいてプラズマ発生装置の正常動作の可否を決定するように学習された人工神経網モデル４１２を含むイメージ学習部４１０の構成を示す図である。一実施例において、イメージ学習部は、図１乃至図３を参照して、前述した制御装置１８０、２８０、３８０に含まれることができる。

イメージ学習部４１０は、別途のサーバ又はストレージに保存されたプラズマ発生装置の正常動作状態及び異常動作状態がラベル付けされたプラズマビームのイメージデータを入力して、当該プラズマ発生装置の動作状態を決定するように学習された人工神経網モデル４１２を含むことができる。人工神経網モデル４１２は、プラズマビームのイメージデータ４０１を入力して、当該プラズマビームの特徴を分析して、正常動作状態４１３及び／又は異常動作状態４１６の確率を算出できる。

一実施例において、人工神経網モデル４１２は、外部のコンピューティング装置により学習、生成又はアップデートが行われ、イメージ学習部４１０にアップロードできる。

一実施例において、人工神経網モデル４１２は、プラズマ発生装置から吐出されるビームのイメージデータ４０１を入力して、正常動作状態４１３及び／又は異常動作状態４１６の確率又はスコア４１５、４１７を算出できる。例えば、人工神経網モデル４１２が正常動作状態４１３の確率値４１５が既定の閾値（０．５）を超過し、異常動作状態４１６の確率値４１７が既定の閾値（０．５）以下である場合、入力されたイメージデータ４０１に含まれたプラズマビームを吐出するプラズマ発生装置は、正常動作状態であると決定できる。

図５は、本開示の一実施例に係るプラズマ発生装置の動作異常感知システムのために、ユーザ端末機５０１のユーザインタフェースを介して、関心領域５２０を選択及び関心領域５２０の大きさを設定する例を示す図である。図に示すように、ユーザ端末機５０１は、動作５００において、プラズマ発生装置の動作異常感知システムに設置されたカメラモジュールにより撮影されるプラズマビームを含むイメージデータを受信して、ディスプレイを介して出力できる。この状態で、ユーザは、ユーザ端末機５０１に出力されるイメージ上に関心領域５２０の位置及び大きさを設定できる。すなわち、ユーザは、動作５００において、関心領域５２０をタッチ及びドラッグを介して生成したり、その位置をイメージ上の他の位置に変更したりできる。また、大きさ調節スクロール５１４を介して関心領域５２０の大きさを調節することもできる。このとき、一つ以上の関心領域５２０が、カメラモジュールを介して受信されたイメージデータ上で少なくとも一つのノズル部から吐出されるプラズマビームが含まれるように、指定又は設定できる。

このように、ユーザが、プラズマ発生装置の動作異常感知システムに有線又は無線ネットワークを介して連結されたユーザ端末機５０１のディスプレイに表示されたユーザインタフェースを利用して、カメラモジュールにより撮影されるプラズマビームを含むイメージデータ上で仮想の関心領域５２０を設定し、その位置を適切に変更できる。これにより、ユーザは、プラズマ発生装置に設置された一つ以上のノズル部から吐出されるプラズマビームの各々の位置に関心領域５２０を設定できる。また、適切な数及び範囲を有する関心領域５２０を設定することで、モニタリングが必要なノズル部から吐出されるプラズマビームの異常状態（例えば、プラズマビームの色、大きさ、比率及び／又は方向などに対する異常の可否）を感知し、異常状態感知によってプラズマ発生装置の制御が可能になり得る。

一実施例において、関心領域５２０の選択において、ユーザは、ユーザインタフェースに含まれる関心領域編集ボタン５１０をタッチし、受信されるイメージデータに含まれるプラズマビームをタッチして、当該プラズマビーム上に関心領域５２０を生成又は活性化できる。また、生成又は活性化した関心領域５２０の大きさは、大きさ調節スクロール５１４を利用して拡大及び縮小でき、選択及び大きさ調節を完了すると、確認ボタン５１２を利用して関心領域５２０の生成及び大きさ調節を完了できる。

一実施例において、前述した方法により生成又は設定された関心領域５２０に関する情報は、ユーザ端末機５０１からプラズマ生成装置の動作異常感知システムに転送できる。プラズマ生成装置の動作異常感知システムは、受信された関心領域５２０に関する情報に基づいて、カメラにより撮影されたイメージデータ上で関心領域５２０に対応するイメージデータに対する分析を実行することで、より効率的かつ正確な動作異常感知を実行できる。例えば、プラズマ生成装置の動作異常感知システムに含まれた制御装置は、カメラにより撮影されたイメージデータのうちで、関心領域５２０に対応する領域に含まれるプラズマビームの大きさ、方向又は比率の少なくとも一つに基づいて、プラズマ発生装置の正常動作の可否を判断できる。

図６は、本開示の一実施例に係るプラズマ発生装置の動作異常感知システムのために、ユーザ端末機６０１のユーザインタフェースを介して、関心領域６２０を選択及び関心領域６２０の大きさを設定する他の例を示す図である。図に示すように、図５と同様に、ユーザ端末機６０１は、動作６００において、プラズマ発生装置の動作異常感知システムに設置されたカメラモジュールにより撮影されるプラズマビームを含むイメージデータを受信して、ディスプレイを介して出力できる。この状態で、ユーザは、ユーザ端末機６０１に出力されるイメージ上に関心領域６２０の位置及び大きさを設定できる。すなわち、ユーザは、動作６００において、関心領域６２０をタッチ及びドラッグを介して生成したり、その位置をイメージ上の他の位置に変更したりできる。

一実施例において、ユーザが、関心領域６２０の大きさを調節する場合、関心領域６２０をタッチすると、大きさ調節が可能であるように活性化した関心領域６２１に変更され、大きさ調節ボタン６２２が表示され得る。このとき、ユーザは、大きさ調節ボタン６２２を選択及び移動して、活性化した関心領域６２１の各エッジの位置を変更することで、関心領域６２１の大きさを調整できる。

このように、ユーザが、プラズマ発生装置の動作異常感知システムに有線又は無線ネットワークを介して連結されたユーザ端末機６０１のディスプレイに表示されたユーザインタフェースを利用して、カメラモジュールにより撮影されるイメージデータ上で仮想の関心領域６２０を設定し、その位置を適切に変更できる。これにより、ユーザは、プラズマ発生装置に設置された一つ以上のノズル部から吐出されるプラズマビームの各々の位置に関心領域６２０を設定できる。また、適切な数及び範囲を有する関心領域６２０を設定することで、モニタリングが必要なノズル部から吐出されるプラズマビームの異常状態を感知し、異常状態感知によってプラズマ発生装置の制御が可能になり得る。

一方、図５及び図６では、イメージデータ上に表示されるプラズマビーム及び関心領域の個数を５つと示したが、これに限定されず、異なる数のプラズマビームに対する関心領域が設定されることもできる。

図７は、本開示の一実施例に係るイメージデータ７００上に設定された関心領域７１０、７２０、７３０内において、プラズマビームの異常感知を遂行する例を示す図である。例えば、図１に示すようなカメラモジュール１６０から受信されたプラズマビームが含まれる範囲１７０を撮影したイメージデータ７００上において、関心領域７１０、７２０、７３０は、プラズマ発生装置１２０に設置されたノズル部１４０の個数と同一又は類似に設定できる。図に示すように、イメージデータ７００上に設定された関心領域７１０、７２０、７３０内に位置したプラズマビームの大きさや方向などに基づいて異常状態を検出できる。

例えば、第１の関心領域７１０及び第３の関心領域７３０内に位置したプラズマビームの大きさ又は方向に基づいて、プラズマ発生装置が動作異常状態であると判断できる。また、第２の関心領域７２０内に位置したプラズマビームの大きさ又は方向に基づいて、プラズマ発生装置が動作正常状態であると判断できる。具体的には、図に示すように、第１の関心領域７１０内に位置したプラズマビームの大きさは、正常動作状態のプラズマビームの大きさよりも小さい場合であり得る。このとき、プラズマ発生装置に連結された制御装置は、第１の関心領域７１０内に位置したプラズマビームを吐出するノズル部が動作異常状態であると判断できる。また、第３の関心領域７３０内に位置したプラズマビームの方向は、正常動作状態のプラズマビームの方向と異なる場合であり得る。このとき、プラズマ発生装置に連結された制御装置は、第３の関心領域７３０内に位置したプラズマビームを吐出するノズル部が動作異常状態であると判断できる。

一実施例において、イメージデータ７００上に設定された関心領域７１０、７２０、７３０内に位置したプラズマビームの大きさや方向などに基づいて異常状態を検出する方法は、関心領域７１０、７２０、７３０に対応するプラズマビームのイメージデータのヒストグラムと、動作正常状態のプラズマビームのイメージデータのヒストグラムとの比較により実行できる。他の実施例において、イメージデータ７００上に設定された関心領域７１０、７２０、７３０内に位置したプラズマビームの大きさや方向などに基づいて異常状態を検出する方法は、プラズマビームの大きさや方向などに基づいて動作異常状態又は動作正常状態がラベル付けされたイメージデータに基づいてプラズマ発生装置の動作異常状態を判断するように学習された、人工神経網モデルにより実行されることもできる。一実施例において、図７は、プラズマ発生装置に無線又は有線ネットワークを介して連結されたユーザ端末機のディスプレイに表示されたイメージデータであり得る。このとき、動作異常状態のプラズマビームを含む第１の関心領域７１０及び第３の関心領域７３０は、動作正常状態のプラズマビームを含む第２の関心領域７２０と異なる色で表示できる。例えば、動作異常状態の関心領域７１０、７３０は第１の色で表示でき、正常動作状態の関心領域７２０は第２の色で表示できる。

図８は、本開示の一実施例に係るプラズマビームのイメージデータ上の関心領域８００のうちで、正常範囲領域８１０を複数の区域８０２、８０４、８０６、８０８によって分析して、プラズマ発生装置の異常を認識又は感知する例を示す図である。図に示すように、イメージデータは、プラズマ発生装置の動作異常感知システムに連結されたカメラモジュールにより撮影された少なくとも一つのプラズマビームを含むイメージ又は映像であり得る。イメージデータは、プラズマ発生装置から吐出されるプラズマビーム領域８２０が含まれる少なくとも一つの関心領域８００を含むことができる。図に示すように、関心領域８００は、正常範囲領域８１０及びプラズマビーム領域８２０を含むことができる。図４を参照すれば、正常範囲領域８１０は、イメージ学習部４１０又は人工神経網モデル４１２により既定の閾値を超過すると決定された正常動作状態の確率値を有するイメージデータに含まれたプラズマビームの領域であり得る。例えば、正常範囲領域８１０は、正常動作状態であると判断されたプラズマビームのイメージデータに対してプラズマビームに対応するオブジェクトの自動認識又はアウトライン感知のためのアルゴリズムを実行して決定できる。また、プラズマビーム領域８２０は、プラズマ発生装置から実際に吐出されるプラズマビームであって、カメラモジュールにより撮影されたイメージデータに含まれるプラズマビームに対応する領域であり得る。

一実施例において、図に示すように、関心領域８００は４つに分けられ、各々Ａ区域８０２、Ｂ区域８０４、Ｃ区域８０６、Ｄ区域８０８に分類できる。プラズマ発生装置に連結された制御装置（又は、イメージ学習部もしくは人工神経網モデル）は、カメラにより撮影されたイメージデータ上に含まれたプラズマビーム領域８２０が関心領域８００の各区域に設定される正常範囲領域８１０の一部にマッチングされるかどうかを分析して、プラズマ発生装置の動作異常の可否を判断できる。例えば、Ａ区域８０２及びＣ区域８０６では、吐出されるプラズマビーム領域８２０が正常範囲領域８１０と少なくとも一部重畳し、Ｂ区域８０４及びＤ区域８０８では、プラズマビーム領域８２０が正常範囲領域８１０と一部重畳すると同時に、その領域を逸脱すると判断できる。このように、Ｂ区域８０４及びＤ区域８０８において、プラズマビーム領域８２０が正常範囲領域８１０を少なくとも一部逸脱する場合、プラズマビームが正常状態の方向とは異なる一方向に吐出されると判断し、これにより、プラズマ発生装置が動作異常状態であると判断できる。付加的又は代替的に、各区域８０２、８０４、８０６、８０８において、プラズマビーム領域８２０が正常範囲領域８１０と一部重畳したり全体重畳したりすると同時に、その領域を逸脱する場合、プラズマビームの大きさが過小又は過大であると判断し、これにより、プラズマ発生装置が動作異常状態であると判断することもできる。

前述したようなイメージデータの関心領域８００の細部領域（区域）の設定と、各区域でのプラズマビーム領域８２０及び正常範囲領域８１０の重畳の可否とに関する情報は、制御装置に設置されたディスプレイ装置、または、制御装置にネットワークを介して連結されたユーザ端末機のディスプレイ装置により出力できる。一実施例において、図に示すように、正常範囲領域８１０は第１の色で表示でき、プラズマビーム領域８２０は第１の色と異なる第２の色で表示できる。このとき、プラズマビーム領域８２０が正常範囲領域８１０と重畳する領域は、第１の色及び第２の色とは異なる第３の色で表示することもできる。例えば、図に示すように、既定の正常範囲領域８１０は第１の色で表示でき、吐出されるプラズマビーム領域８２０は第２の色で表示できる。また、Ｂ区域８０４及びＤ区域８０８において、吐出されるプラズマビーム領域８２０が重畳する正常範囲領域８１０は、第３の色で表示できる。

一実施例において、図に示すように、イメージデータ上において、関心領域８００は、正常範囲領域８１０及びプラズマビーム領域８２０を含み、ピクセル単位で表現できる。ピクセル単位で表現されるプラズマビーム領域８２０が、既定の正常範囲領域８１０と重畳するピクセル等の数又はその比率によってプラズマ発生装置の動作異常状態を感知できる。例えば、関心領域８００のうちで、正常範囲領域８１０の全体ピクセルからプラズマビーム領域８２０と重畳するピクセル等の数が、既定の比率（例えば、正常範囲領域８１０の８０％）以下である場合、プラズマ発生装置は動作異常状態であると判断できる。また、プラズマビーム領域８２０のピクセル等から正常範囲領域８１０と重畳していない（すなわち、その領域を逸脱する）ピクセル等の数が、既定の比率（例えば、正常範囲領域８１０の２０％）である場合、プラズマ発生装置は動作異常状態であると判断できる。

図９は、本開示の一実施例に係るプラズマビームのイメージデータ上の関心領域内において、既定の正常範囲領域９３０及びプラズマビーム領域９３２を比較して、プラズマ発生装置の異常を認識又は感知する例を示す図である。図に示すように、関心領域９００、９１０、９２０は、既定の正常範囲領域９３０及びカメラモジュールから受信されるイメージデータのプラズマビーム領域９３２を含むことができる。プラズマ発生装置に連結された制御装置は、イメージデータの関心領域９００、９１０、９２０において、プラズマビーム領域９３２及び既定の正常範囲領域９３０の比較により、プラズマビームの大きさ又は方向による異常作動状態を判断できる。

一実施例において、制御装置は、カメラモジュールで生成されたイメージデータのうち、プラズマビーム領域９３２が正常範囲領域９３０に含まれる場合、正常動作状態であると判断できる。反対に、制御装置は、カメラモジュールから受信されるイメージデータのうち、プラズマビーム領域９３２が正常範囲領域９３０に含まれない場合、異常動作状態であると判断できる。

一実施例において、第１の関心領域９００において、プラズマ発生装置から発生するプラズマビームは、正常動作状態であると判断できる。図に示すように、カメラモジュールから受信されるイメージデータのプラズマビーム領域９３２が、既定の正常範囲領域９３０内に含まれたり実質的に重畳したりする場合、正常動作状態であると判断できる。このとき、プラズマビーム領域９３２が、正常範囲領域９３０を逸脱する第１の異常範囲領域９３４を一部含んだり、正常範囲領域９３０内の第２の異常範囲領域９３５を含まなかったりする場合、異常作動状態であると判断できる。

一実施例において、第２の関心領域９１０及び第３の関心領域９２０において、プラズマ発生装置から発生するプラズマビームは、異常動作状態であると判断できる。異常範囲領域９３４、９３５は、正常範囲領域９３０の範囲を超過する第１の異常範囲領域９３４と、正常範囲領域９３０の範囲よりも小さい領域を有する第２の異常範囲領域９３５とに分けられる。一例として、第１の異常範囲領域９３４は、正常範囲領域９３０を逸脱した領域であって、プラズマビーム領域９３２が第１の異常範囲領域９３４に含まれる場合、プラズマビームの大きさ又は方向が正常範囲から逸脱して異常動作状態であると判断できる。反対に、プラズマビーム領域９３２が第１の異常範囲領域９３４に含まれなくて、第２の異常範囲領域９３５を含む場合（すなわち、プラズマビーム領域９３２が第１の異常範囲領域９３４及び第２の異常範囲領域９３５間に位置した場合）、正常動作状態であると判断することもできる。他の例として、関心領域９１０に表示された通り、第２の異常範囲領域９３５は、正常動作状態の場合、プラズマビーム領域９３２に含まれることができる。反対に、プラズマビーム領域９３２が第２の異常範囲領域９３５の全体と重畳していない場合、大きさ又は方向による異常作動状態であると判断できる。例えば、関心領域９１０において、プラズマビーム領域９３２が正常範囲領域９３０内には含まれるが、第２の異常範囲領域９３５と一部だけ重畳する場合、プラズマビームの大きさによる異常作動状態であると判断できる。他の例として、関心領域９２０において、プラズマビーム領域９３２に第２の異常範囲領域９３５の一部と重畳すると同時に、第１の異常範囲領域９３４の一部分とも重畳する場合、プラズマビームの方向による異常作動状態であると判断できる。

一実施例において、関心領域９００に示すように、プラズマビーム領域９３２が正常範囲領域９３０と全体的に重畳して正常動作状態であると判断される場合、第１の色で表示できる。これに対し、関心領域９１０、９２０に示すように、異常状態であると判断される場合、第１の色と異なる第２の色で表示できる。

図１０は、本開示の一実施例に係るプラズマ発生装置の動作異常感知方法を示すフローチャート１０００である。図に示すように、プラズマ発生装置の動作異常感知方法は、カメラにより、プラズマ発生装置のノズルから吐出されるプラズマビームを含むイメージデータを生成するステップ（Ｓ１０１０）により開始することができる。一実施例において、図１乃至図３を参照すれば、カメラモジュール１６０、２６０、３６０は、ノズル部１４０、２４０により吐出されるプラズマビーム又はモニタリングウィンドウ３４２を撮影して、イメージデータを生成できる。

続いて、制御装置により、生成されたイメージデータからプラズマビームを含む一つ以上の関心領域を設定するステップ（Ｓ１０３０）を実行できる。ここで、生成されたイメージデータからプラズマビームを含む一つ以上の関心領域を設定するステップ（Ｓ１０３０）は、ユーザ端末機のディスプレイ装置を介して関心領域の選択又は調節のためのユーザ入力を受信するステップと、ユーザ入力に基づいて、一つ以上の関心領域の一つの大きさを調節するステップとを含むことができる。

一実施例において、図５及び図６を参照すれば、ユーザは、動作５００、６００において、イメージデータ上の関心領域５２０、６２０をタッチ及びドラッグを介して生成したり、その位置をイメージデータ上の他の位置に変更したりできる。また、ユーザは、大きさ調節スクロール５１４又は大きさ調節ボタン６２２を利用して、関心領域５２０、６２１の大きさを調節することもできる。

その後、既定の正常動作状態のイメージデータに基づいて、生成されたイメージデータに含まれるプラズマビームの異常状態を判断するステップ（Ｓ１０５０）を実行できる。付加的に、既定の正常動作状態のイメージデータに基づいて、生成されたイメージデータに含まれるプラズマビームの異常状態を判断するステップ（Ｓ１０５０）は、正常動作状態又は異常動作状態がラベル付けされた複数のプラズマビームを含むイメージデータに基づいて、イメージデータに対する正常動作状態又は異常動作状態の確率値を算出するように人工神経網モデルを学習するステップと、人工神経網モデルにより、生成されたイメージデータに含まれるプラズマビームの異常状態を判断するステップとを含むことができる。

一実施例において、図１乃至図３を参照すれば、制御装置１８０、２８０、３８０によるプラズマ発生装置１２０、２２０、３２０の異常感知は、カメラモジュール１６０、２６０、３６０から受信されたイメージデータと、予め保存された正常動作状態のプラズマビーム又はモニタリングウィンドウ３４２のイメージデータとの類似度の判断により実行できる。

一実施例において、既定の正常動作状態のイメージデータに基づいて、生成されたイメージデータに含まれるプラズマビームの異常状態を判断するステップは、既定の正常動作状態のイメージデータに基づいて、プラズマ発生装置の一つ以上のノズルの機械的な欠陥を判別するステップを含むことができる。図１乃至図３を参照すれば、プラズマ発生装置１２０、２２０、３２０から吐出されるプラズマビームの方向又は形態は、当該装置に含まれたノズル及び／又は電極の摩耗により変更し得る。したがって、制御装置１８０、２８０、３８０は、プラズマ発生装置１２０、２２０、３２０から吐出されるプラズマビームの方向又は形態に基づいて、当該装置に含まれたノズル及び／又は電極の摩耗などのような機械的な欠陥を検出できる。

最後に、異常状態の判断により、プラズマ発生装置の動作を制御するステップ（Ｓ１０７０）を実行できる。一実施例において、図１乃至図３を参照すれば、制御装置１８０、２８０、３８０は、カメラモジュール１６０、２６０、３６０から受信されるイメージデータに基づいて、プラズマ発生装置１２０、２２０、３２０の動作異常の可否を感知及び判断できる。このような動作異常の可否の判断結果により、制御装置１８０、２８０、３８０は、プラズマ発生装置１２０、２２０、３２０を適切に制御して、プラズマビームの生成動作を開始又は停止したり、プラズマビームの強度を調節したりできる。他の実施例において、図２を参照すれば、動作異常の可否の判断結果により、制御装置２８０は、大気圧プラズマ発生装置２２０を適切に制御してノズル部２４０が付着されたロボットアームを被処理物２５０からその反対方向へ移動したり、ロボットアームを制御してノズル部２４０及び被処理物２５０間の距離を調節したりできる。

一般に、本明細書で説明された人工知能に基づいたプラズマ発生装置の動作異常感知システム及び方法は、無線電話機、セルラー電話機、ラップトップコンピュータ、無線マルチメディアデバイス、無線通信ＰＣ（personal computer）カード、ＰＤＡ、外部モデムや内部モデム、無線チャンネルを介して通信するデバイスなどのような多様なタイプのデバイスを示すこともできる。デバイスは、アクセス端末機（access terminal、AT）、アクセスユニット、加入者ユニット、移動局、モバイルデバイス、モバイルユニット、モバイル電話機、モバイル、遠隔局、遠隔端末、遠隔ユニット、ユーザデバイス、ユーザ装備（user equipment）、携帯用装置などのような多様な名前を有することもできる。本明細書で説明する任意のデバイスは、命令及びデータを保存するためのメモリだけでなく、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア又はこれらの組合せを有することもできる。

本明細書で記述された技法等は多様な手段により具現化できる。例えば、このような技法は、ハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、若しくはこれらの組合せで具現化できる。本願の開示により説明された多様な例示的な論理的ブロック、モジュール、回路及びアルゴリズムステップは、電子ハードウェア、コンピュータソフトウェア、若しくは両方の組合せで具現化できることを、通常の技術者であれば理解できるはずである。ハードウェア及びソフトウェアのこのような相互の代替を明確に説明するために、多様な例示的な構成要素、ブロック、モジュール、回路及びステップが、それらの機能的観点から一般的に前述された。そのような機能が、ハードウェアとして具現化されるか、若しくは、ソフトウェアとして具現化されるかは、特定アプリケーション及び全体システムに付加される設計要求事項によって変化する。通常の技術者は、各々の特定アプリケーションのために多様な方式により説明された機能を具現化することもできるが、そのような具現化は本開示の範囲から逸脱するものと解釈してはならない。

ハードウェアの具現化において、技法の遂行に利用されるプロセッシングユニットは、一つ以上のＡＳＩＣ、ＤＳＰ、デジタル信号処理デバイス（digital signal processing devices DSPD）、プログラム可能な論理デバイス（programmable logic devices PLD）、フィールドプログラム可能なゲートアレイ（field programmable gate arrays FPGA）、プロセッサ、制御器、マイクロ制御器、マイクロプロセッサ、電子デバイス、本開示に説明された機能を遂行するように設計された他の電子ユニット、コンピュータ、若しくはこれらの組合せ内で具現化されることもできる。

したがって、本明細書の開示と関連付けられて説明された多様な例示的な論理ブロック、モジュール及び回路は、汎用プロセッサ、ＤＳＰ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡや他のプログラム可能な論理デバイス、離散ゲートやトランジスタロジック、離散ハードウェアコンポーネント、若しくは、本願に説明された機能を遂行するように設計されたもの等の任意の組合せで具現化又は遂行されることもできる。汎用プロセッサはマイクロプロセッサであり得るが、代替的に、プロセッサは、任意の従来のプロセッサ、制御器、マイクロ制御器、若しくは状態マシンであり得る。プロセッサは、また、コンピューティングデバイスの組合せ、例えば、ＤＳＰとマイクロプロセッサ、複数のマイクロプロセッサ、ＤＳＰコアと関連付けられる一つ以上のマイクロプロセッサ、若しくは任意の他の構成の組合せで具現化されることもできる。

ファームウェア及び／又はソフトウェアの具現化において、技法は、ＲＡＭ（random access memory）、ＲＯＭ（read-only memory）、ＮＶＲＡＭ（non-volatile random access memory）、ＰＲＯＭ（programmable read-only memory）、ＥＰＲＯＭ（erasable programmable read-only memory）、ＥＥＰＲＯＭ（electrically erasable PROM）、フラッシュメモリ、ＣＤ（compact disc）、磁気又は光学データストレージデバイスなどのようなコンピュータ読み取り可能な媒体上に保存された命令として具現化できる。命令は、一つ以上のプロセッサによって実行可能であり得、プロセッサが本開示に説明された機能の特定様態を遂行するようにできる。

ソフトウェアとして具現化される場合、前記技法は、一つ以上の命令又はコードとしてコンピュータ読み取り可能な媒体上に保存されたり、コンピュータ読み取り可能な媒体を介して転送されたりできる。コンピュータ読み取り可能な媒体は、ある場所から他の場所にコンピュータプログラムの転送を容易にする任意の媒体を含み、コンピュータ保存媒体及び通信媒体の両方を含む。保存媒体は、コンピュータによってアクセスできる任意の利用可能な媒体であり得る。非制限的な例として、このようなコンピュータ読み取り可能な媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ－ＲＯＭや他の光学ディスクストレージ、磁気ディスクストレージや他の磁気ストレージデバイス、若しくは、所望のプログラムコードを命令又はデータ構造の形態に移送又は保存するために使用されることができ、コンピュータによってアクセスできる任意の他の媒体を含むことができる。また、任意の接続がコンピュータ読み取り可能な媒体として適切に称することができる。

例えば、ソフトウェアが同軸ケーブル、光ファイバーケーブル、鉛線、デジタル加入者回線（ＤＳＬ）、又は、赤外線、無線及びマイクロ波のような無線技術を用いて、ウェブサイト、サーバ又は他の遠隔ソースから転送される場合、同軸ケーブル、光ファイバーケーブル、鉛線、デジタル加入者回線、又は、赤外線、無線及びマイクロ波などのような無線技術は、媒体の定義内に含まれる。本願で使用されたディスク（disk）及びディスク（disc）は、ＣＤ、レーザーディスク（登録商標）、光ディスク、ＤＶＤ（digital versatile disc）、フロッピーディスク及びブルーレイディスクを含み、ここで、通常、ディスク（disk）は磁気的にデータを再生するのに対し、ディスク（disc）はレーザーを用いて光学的にデータを再生する。前記組合せ等も、コンピュータ読み取り可能な媒体等の範囲内に含まれなければならない。

ソフトウェアモジュールは、ＲＡＭメモリ、フラッシュメモリ、ＲＯＭメモリ、ＥＰＲＯＭメモリ、ＥＥＰＲＯＭメモリ、レジスタ、ハードディスク、移動式ディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、又は、公知された任意の他の形態の保存媒体内に常駐することもできる。例示的な保存媒体は、プロセッサが保存媒体から情報を読み取る、或いは、保存媒体に情報を書き込むように、プロセッサに連結することができる。代替的に、保存媒体はプロセッサに統合されることもできる。プロセッサ及び保存媒体はＡＳＩＣ内に存在することもできる。ＡＳＩＣはユーザ端末内に存在することもできる。代替的に、プロセッサ及び保存媒体はユーザ端末で個別構成要素として存在することもできる。

本開示の前述した説明は、当業者らが本開示を実行又は利用できるようにするために提供される。本開示の多様な修正例が当業者らに容易に自明であり、本明細書に定義された一般の原理等は、本開示の趣旨又は範囲から逸脱しないと同時に、多様な変形例に適用できる。したがって、本開示は、本明細書に説明された例に制限されるように意図したものではなく、本明細書に開示された原理及び新規な特徴と一貫する最広の範囲が付与されるように意図されるものである。

前述した例示的な具現例が一つ以上の独立型コンピュータシステムで現在開示された主題の様態を活用するものとして言及できるが、本開示はこれに限定されず、ネットワークや分散コンピューティング環境のような任意のコンピューティング環境によって具現化できる。さらには、本開示における主題の様態は複数のプロセッシングチップや装置で具現化されることもでき、ストレージは複数の装置に亘って同様に影響を受ける場合もある。このような装置は、ＰＣ、ネットワークサーバ及び携帯用装置を含むこともできる。

本主題が構造的な特徴及び／又は方法論的な作用に特定の言語として説明されたが、添付の請求項等で定義された主題が、前述した特定の特徴又は作用に必ずしも制限されるものではないと理解されるべきである。むしろ、前述した特定の特徴及び作用は、請求項等を具現化する例示的な形態として説明される。

本明細書で言及された方法は、特定の実施例により説明されたが、コンピュータ読み取り可能な記録媒体にコンピュータ読み取り可能なコードとして具現化できる。コンピュータ読み取り可能な記録媒体は、コンピュータシステムにより読み取り可能なデータが保存される全ての種類の記録装置を含む。コンピュータ読み取り可能な記録媒体の例としは、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＣＤ－ＲＯＭ、磁気テープ、フロッピーディスク、光データストレージなどが挙げられる。また、コンピュータ読み取り可能な記録媒体は、ネットワークを介して連結されたコンピュータシステムに分散され、分散方式によりコンピュータ読み取り可能なコードが保存されて実行されることができる。そして、実施例を具現化するための機能的な（functional）プログラム、コード及びコードセグメントは、本発明が属する技術分野のプログラマー等により容易に推論できる。

本明細書では、本開示が一部の実施例によって説明されたが、本開示の発明が属する技術分野における通常の技術者が理解し得る本開示から逸脱しない範囲内で多様な変形や変更が可能である。また、そのような変形や変更は、本明細書に添付された特許請求の範囲内に属するものと理解されるべきである。

１００、２００、３００ プラズマ発生装置の動作異常感知システム
１２０、２２０、３２０ プラズマ発生装置
１３０ 本体部
１４０、２４０ ノズル部
３４０ 真空チャンバー
１６０、２６０、３６０ カメラモジュール
２５０ 被処理物
１７０ プラズマビームが含まれる範囲
１８０、２８０、３８０ 制御装置
３４２ モニタリングウィンドウ
４０１ イメージデータ
４１０ イメージ学習部
４１２ 人工神経網モデル
４１３ 正常範囲状態
４１５ スコア
５００、６００ 動作
５０１、６０１ ユーザ端末機
５１０、６１０ 関心領域編集ボタン
５１２、６１２ 確認ボタン
５１４ 大きさ調節スクロール
５２０、６２０ 関心領域
６２２ 大きさ調節ボタン
７００ イメージデータ
７１０ 第１の関心領域
７２０ 第２の関心領域
７３０ 第３の関心領域
８０２ Ａ区域
８０４ Ｂ区域
８０６ Ｃ区域
８０８ Ｄ区域
８１０ 正常範囲領域
８２０ プラズマビーム領域
９００、９１０、９２０ 関心領域
９３０ 正常作動領域
９３２ プラズマビーム領域
９３４、９３５ 異常範囲領域

Claims (9)

1. 人工知能に基づいたプラズマ発生装置の動作異常感知システムにおいて、
   プラズマビームが吐出されるように構成された一つ以上のノズル部を含むプラズマ発生装置と、
   前記一つ以上のノズル部により吐出されるプラズマビームのイメージデータを生成するカメラモジュールと、
   前記カメラモジュールから受信されたイメージデータに基づいて、前記プラズマ発生装置の動作異常の可否を感知及び判断し、前記動作異常の可否の判断結果により、前記プラズマ発生装置の動作を制御する制御装置と、を含む、システム。
2. 前記制御装置は、前記カメラモジュールから受信されるイメージデータのヒストグラムに基づいて、既定の正常動作状態に対応するイメージデータのヒストグラムと比較して、前記プラズマ発生装置の動作異常の可否を判断する、請求項１に記載のシステム。
3. 前記制御装置は、正常動作状態及び異常動作状態がラベル付けされるイメージデータに基づいて、プラズマビームの動作異常状態を判断するように学習されたイメージ学習部を含む、請求項１に記載のシステム。
4. 前記制御装置は、前記イメージデータに基づいて前記プラズマビームが含まれる関心領域を設定し、前記設定された関心領域に基づいて前記プラズマ発生装置の動作異常の可否を感知及び判断する、請求項１に記載のシステム。
5. 前記関心領域は、ユーザ端末機のディスプレイ上に表示されたユーザインタフェースを介して出力される前記イメージデータ上で設定可能であるように構成される、請求項４に記載のシステム。
6. 人工知能に基づいたプラズマ発生装置の動作異常感知方法において、
   カメラにより、プラズマ発生装置の一つ以上のノズルから吐出されるプラズマビームを含むイメージデータを生成するステップと、
   制御装置により、前記生成されたイメージデータに基づいて前記プラズマビームを含む一つ以上の関心領域を設定するステップと、
   既定の正常動作状態のイメージデータに基づいて、前記生成されたイメージデータに含まれる前記プラズマビームの異常状態を判断するステップと、
   前記異常状態の判断結果により、前記プラズマ発生装置の動作を制御するステップと、を含む、方法。
7. 前記生成されたイメージデータに基づいて前記プラズマビームを含む一つ以上の関心領域を設定するステップは、
   ユーザ端末機のディスプレイ装置により、関心領域の選択又は調節のためのユーザ入力を受信するステップと、
   前記ユーザ入力に基づいて、前記一つ以上の関心領域の一つの大きさを調節するステップと、を含む、請求項６に記載の方法。
8. 前記既定の正常動作状態のイメージデータに基づいて、前記生成されたイメージデータに含まれる前記プラズマビームの異常状態を判断するステップは、
   正常動作状態又は異常動作状態がラベル付けされた複数のプラズマビームを含むイメージデータに基づいて、前記イメージデータに対する正常動作状態又は異常動作状態の確率値を算出するように人工神経網モデルを学習するステップと、
   前記人工神経網モデルにより、前記生成されたイメージデータに含まれる前記プラズマビームの異常状態を判断するステップと、を含む、請求項６に記載の方法。
9. 前記既定の正常動作状態のイメージデータに基づいて、前記生成されたイメージデータに含まれる前記プラズマビームの異常状態を判断するステップは、
   前記既定の正常動作状態のイメージデータに基づいて、前記プラズマ発生装置の一つ以上のノズルの機械的な欠陥を判別するステップを含む、請求項１に記載の方法。

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