JP4573036B2 - 検査装置および検査方法 - Google Patents
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- G06F18/2411—Classification techniques relating to the classification model, e.g. parametric or non-parametric approaches based on the proximity to a decision surface, e.g. support vector machines
Description
各処理部の機能・構造の詳細な説明をする前に、本実施形態における異常検出アルゴリズムを説明する。
ここで、マハラノビス距離とは、以下の式で表される、平均ベクトルを原点に、分散共分散行列つまり変数の相関を考慮した距離を示すスカラ値である。
ここで、n個のd次元データx={x1,……,xd}の集合をサンプルデータとしたとき、SVMによる判別関数は以下のように表される。
11 波形データベース
12 異常検出モデル生成部
13 特徴量抽出部
14 異常検出部
14a 次元圧縮部
14b SVM処理部
14c MTS処理部
15 判定部
16 使用モデル選択部
17 特徴量パラメータデータベース
18 異常検出モデルデータベース
19 ファジィルールデータベース
Claims (12)
- 入力された検査対象の計測データに対して特徴量を抽出し、抽出した特徴量に基づいて状態を判定する検査装置を用いた検査方法であって、
前記検査装置は、良品から得られた正常データに基づくモデルに従って異常判定を実行するもので、パラメトリック判別モデルにより異常判定する機能と、ノンパラメトリック判別モデルにより異常判定をする機能を備え、
取得できるサンプルデータが十分でない、あるいは、特徴空間における良品の分布形状が不安定であることにより、正常領域の形状の推定精度が不十分な状態の調整段階では、検査対象の計測データに対し、前記パラメトリック判別モデルにより異常判定する機能と、前記ノンパラメトリック判別モデルにより異常判定をする機能を共に実行し、両者の判定結果に基づいて最終の異常判定を行ない、
取得できるサンプルデータは十分であり、良品の分布や正常領域の形状が安定している状態の安定段階では、検査対象の計測データに対し、前記パラメトリック判別モデルにより異常判定する機能のみに基づいて良否判定を実行することを特徴とする検査方法。 - 入力された検査対象の計測データに対して特徴量を抽出し、抽出した特徴量に基づいて状態を判定する検査装置を用いた検査方法であって、
前記検査装置は、良品から得られた正常データに基づくモデルに従って異常判定を実行するもので、パラメトリック判別モデルにより異常判定する機能と、ノンパラメトリック判別モデルにより異常判定をする機能を備え、
取得できるサンプルデータが少なく、特徴空間における良品の分布や正常領域の形状が推定できない初期段階では、検査対象の計測データに対し、前記ノンパラメトリック判別モデルにより異常判定する機能のみに基づいて異常判定を行ない、
取得できるサンプルデータが十分でない、あるいは、特徴空間における良品の分布形状が不安定であることにより、正常領域の形状の推定精度が不十分な状態の調整段階では、検査対象の計測データに対し、前記パラメトリック判別モデルにより異常判定する機能と、前記ノンパラメトリック判別モデルにより異常判定をする機能を共に実行し、両者の判定結果に基づいて最終の異常判定を行ない、
取得できるサンプルデータは十分であり、良品の分布や正常領域の形状が安定している状態の安定段階では、検査対象の計測データに対し、前記パラメトリック判別モデルにより異常判定する機能のみに基づいて良否判定を実行することを特徴とする検査方法。 - 前記初期段階から前記調整段階への移行は、収集したサンプルの数が、少なくとも特徴量の数より多くなった場合に実行するようにしたことを特徴とする請求項2に記載の検査方法。
- 前記調整段階から前記安定段階への移行は、前記調整段階における前記ノンパラメトリック判別モデルによる異常判定結果と、前記パラメトリック判別モデルによる異常判定結果が一致する割合が一定以上になった場合に行なうことを特徴とする請求項1から3のいずれか1項に記載の検査方法。
- 前記調整段階において、前記ノンパラメトリック判別モデルによる異常判定結果と、前記パラメトリック判別モデルによる異常判定結果とが相違する場合、前記検査装置は、人による判断結果の入力を待ち、入力された判断結果をその検査対象の計測データについての最終の異常判定結果とすることを特徴とする請求項1から4のいずれか1項に記載の検査方法。
- 前記パラメトリック判別モデルにより異常判定する機能は、MTS(マハラノビス・タグチ・システム)を用い、前記ノンパラメトリック判別モデルにより異常判定をする機能は、1クラスSVM(サポートベクタマシン)を用いることを特徴とする請求項1から5のいずれか1項に記載の検査方法。
- 入力された検査対象の計測データに対して特徴量を抽出し、抽出した特徴量に基づいて状態を判定する検査装置であって、
良品から得られた正常の計測データに基づいて生成されたモデルに従って異常判定を実行するもので、パラメトリック判別モデルにより異常判定する機能と、ノンパラメトリック判別モデルにより異常判定をする機能を備え、
前記パラメトリック判別モデルによる異常判定する機能と、前記ノンパラメトリック判別モデルにより異常判定する機能は、一方または両方を同時に実行可能とすると共に、その実行を制御する制御手段を備え、
その制御手段は、
取得できるサンプルデータが十分でない、あるいは、特徴空間における良品の分布形状が不安定であることにより、正常領域の形状の推定精度が不十分な状態の調整段階では、検査対象の計測データに対し、前記パラメトリック判別モデルにより異常判定する機能と、前記ノンパラメトリック判別モデルにより異常判定をする機能を共に実行させ、両者の判定結果に基づいて最終の異常判定を行なうように制御し、
取得できるサンプルデータは十分であり、良品の分布や正常領域の形状が安定している状態の安定段階では、検査対象の計測データに対し、前記パラメトリック判別モデルにより異常判定する機能のみに基づいて異常判定を実行させるように制御することを特徴とする検査装置。 - 前記制御手段は、取得できるサンプルデータが少なく、特徴空間における良品の分布や正常領域の形状が推定できない初期段階では、検査対象の計測データに対し、前記ノンパラメトリック判別モデルにより異常判定する機能のみに基づいて異常判定を実行させるように制御する機能をさらに備えたことを特徴とする請求項7に記載の検査装置。
- 良品から得られた正常の計測データに基づいて異常検出のためのモデルを作成するモデル生成手段を備え、
前記パラメトリック判別モデルによる異常判定する機能と、前記ノンパラメトリック判別モデルにより異常判定する機能は、前記モデル生成手段により生成されたモデルに基づいて異常判定を行なうことを特徴とする請求項7または8に記載の検査装置。 - 前記モデル生成手段がモデルを生成する際に使用する前記正常の計測データは、検査対象の計測データが良品と判断された場合の当該計測データも含むものであることを特徴とする請求項9に記載の検査装置。
- 前記調整段階において、前記ノンパラメトリック判別モデルによる異常判定結果と、前記パラメトリック判別モデルによる異常判定結果とが相違する場合、人による判断結果の入力を受け付けるための入力画面を表示する機能と、
その入力画面に基づき入力された判断結果をその検査対象の計測データについての最終の異常判定結果とする機能を備えたことを特徴とする請求項7から10のいずれか1項に記載の検査装置。 - 前記パラメトリック判別モデルにより異常判定する機能は、MTS(マハラノビス・タグチ・システム)を用い、前記ノンパラメトリック判別モデルにより異常判定をする機能は、1クラスSVM(サポートベクタマシン)を用いることを特徴とする請求項7から11のいずれか1項に記載の検査装置。
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