JP4632794B2 - 工業プロセスの品質管理方法 - Google Patents

Description

本発明は、工業プロセスの品質管理方法に関するもので、
工業プロセスについての１つ又はそれ以上の参照信号を用意する工程と、
前記工業プロセスの品質を示す１つ又はそれ以上の現実の信号を取得する工程と、
前記工業プロセスでの欠陥を識別するために、前記１つ又はそれ以上の参照信号と前記１つ又はそれ以上の現実の信号とを比較する工程とを備える。

工業プロセスでの欠陥を監視することは、工業製品の品質解析への影響力のため、ますます経済的な重要なものと考えられる。工業プロセス品質のオンラインで自動的な評価を得る可能性は、経済的な観点およびプロセス速度の立場の両方から多くの利点を提供する。望ましいシステム特性は、オンラインおよびリアルタイム処理と、生産での主要な欠陥を精度良く認識する能力に依存する。

現在、工業プロセス品質の認識および欠陥の識別についての問題点は、熟練スタッフにより、あるいは自動的な方法を用いてオフラインで実行される検査によって対処されている。自動的な方法は、センサによって上述した欠陥の幾つかだけを識別するが、これは決して満足すべきものではなく、しかも機械の異なるセッティングに対して敏感である。

工業プロセスでの品質を管理する方法およびシステムが知られており、例えば、レーザ溶接プロセス、特にシート金属の溶接の場合でのオンライン監視に適用されている。管理システムは、溶接エリアなどでの空隙率(porosity)、あるいは突き合せ溶接された薄いシート金属の場合には、シート金属の重なり合いや貧弱な接合に起因した欠陥の存在を評価することができる。

上記システムは、プロセス中に検出された信号と、良好な品質の溶接を示す１つ又はそれ以上の所定の参照信号との比較に関する品質管理を基礎としている。前記参照信号は、通常、２〜１０の数になるが、数多くの良品溶接サンプルからスタートするように用意される。明らかなように、前記手順モードは、参照信号の生成の際に、溶接の優秀性を認証できる熟練者の存在を暗示しており、時間に関して、時には材料廃棄（参照信号を得るのに必要なサンプルを作成するために使用される）に関する費用に関係する。幾つかの場合、欠陥性の溶接を示す予め用意された参照信号も存在するが、これは追加した問題および障害に関係している。

欧州特許出願ＥＰ−Ａ−１２７５４６４

本出願人名義で出願された欧州特許出願ＥＰ−Ａ−１２７５４６４から、フォトダイオードによって取得された信号をブロックに分割することが知られており、これは、溶接スポットによって放射される放射光を集めて、サンプリングされたブロックごとに信号の平均値(mean)を計算して、欠陥の存在を示すような、フォトダイオードのオフセットに等しいかそれより小さい値を持つブロックを判断する。前記方法は、参照信号の必要性を排除しているが、欠陥の極めて近似的な検出だけが可能である。

本発明の目的は、上述した全ての不具合を克服することである。

こうした目的を達成するため、本発明の対象は、工業プロセスの品質管理方法であって、冒頭で示した特徴を有するとともに、さらに、
前記参照信号から変換された信号を得る工程と、
前記現実の信号から変換された信号を得る工程と、
前記変換された参照信号および変換された現実の信号のエネルギーを計算する工程とを備え、
前記比較工程は、前記変換された参照信号および変換された現実の信号の前記エネルギーを相互に比較して、選択された周波数の数値に関して対応する時間−周波数分布を抽出する工程と、
前記時間−周波数分布のエネルギーを計算する工程と、
前記時間−周波数分布のエネルギーと閾値とを比較して、欠陥に関連したエネルギー値を識別する工程とを含む。

好ましい実施形態において、前記参照信号から変換された信号を得る工程および前記現実の信号から変換された信号を得る工程は、離散ウェーブレット変換(DWT: Discrete Wavelet Transform)の適用によるフィルタリング動作を含む。一方、前記変換された参照信号および変換された現実の信号の前記エネルギーを比較して、対応する時間−周波数分布を得る工程は、現実の信号の包絡線および正規化された信号の包絡線のフーリエ変換の共役(conjugate)を計算して、共役化され変換された現実の信号および共役化され変換された参照信号をそれぞれ得ることと、さらに、参照信号および現実の信号のエネルギーを比較して、現実の信号のエネルギーが参照信号のエネルギーより大きいときの周波数の数値を抽出することを含む。

当然ながら、本発明の更なる対象は、上述した方法を実施する工業プロセスの品質管理システムであり、さらにはプロセッサなどのコンピュータのメモリに直接ロード可能である、対応のコンピュータ製品であり、該製品がコンピュータ上で実行された場合、本発明に係る方法を実施するためのソフトウエアのコード部を備える。

本発明の更なる特徴および利点は、単に非限定な例が掲載された添付図面を参照しつつ、確かな説明から明らかとなろう。

本発明に係る方法は、ここではレーザ溶接方法に関して例示する。このレーザ溶接方法は、本発明に係る工業プロセスの品質管理方法が適用可能である工業プロセスについての非限定な例の１つに過ぎない。

図１に関して、参照符号１は、レーザ溶接プロセスの品質を管理するためのシステムを全体として示す。この例は、レーザビームによって溶接される２つのシート金属２，３の場合に関する。符号４は、レンズ５を含む集光ヘッドを全体として示し、レーザ発生器（不図示）から到来するレーザビームが到達すると、レンズＬを通過した後、半反射ミラー６によって反射される。溶接エリアが放射する放射光Ｅは、半反射ミラー６を通過して、フォトダイオードで構成されたセンサ７によって検出され、センサ７は、送出信号をパーソナルコンピュータ９に取り付けられた電子制御処理ユニット８に出力することができる。

具体的な実施形態において、使用する半反射ミラー６は、直径２インチ、厚さ５ｍｍのＺｎＳｅからなるミラーである。センサ７は、１９０ｎｍ〜１１００ｎｍのスペクトル応答を有し、有効エリア１．１×１．１ｍｍ、石英(quartz)製の窓を持つフォトダイオードで構成される。

図２は、パーソナルコンピュータ９に取り付けられた電子制御処理ユニット８をより詳細に示す。前記処理ユニット８は、センサ７が出力した信号に作用するアンチエイリアシング(anti-aliasing)フィルタ１１を備える。アナログ−デジタル変換器が搭載された収集(acquisition)カード１２は、フィルタされた信号をサンプリングして、数値に変換する。この収集カード１２は、好ましくは、パーソナルコンピュータ９に直接取り付けられる。

具体的な実施形態の場合、収集カード１２は、５メガサンプル／秒の最大周波数をもつ型番ＰＣカードＮＩ６１１０Ｅのデータ収集カードである。

アンチエイリアシングフィルタ１１は、ローパスフィルタ（例えば、バターワース(Butterworth)ＩＩＲフィルタ）によって信号のフィルタリングを実行する。

パーソナルコンピュータ９では、本発明に従って品質管理方法が実施され、これは、フォトダイオード７を経由して得られる現実の信号Ｘ_ｒｅａｌと、前記パーソナルコンピュータ９に保存され、欠陥性の溶接を表す参照信号Ｘ_ｒｅｆとの比較に基づいている。

Ｘ_ｒｅｆ（ｔ）で表される参照信号は、収集周波数ｆ_ｓで取得されると、ナイキストの定理(Nyquist's theorem)に従ってｆ_ｓ／２の数値を持つ信号の周波数バンドに関連付けられる。一方、参照信号Ｘ_ｒｅｆ（ｔ）を得るためのサンプル数は、Ｎである。

図３は、参照信号Ｘ_ｒｅｆ（ｔ）に作用する動作を表すフローチャートを示す。

最初のステップ１００において、参照信号Ｘ_ｒｅｆ（ｔ）のフィルタリング動作は、離散ウェーブレット変換（ＤＷＴ）の適用によって実行される。ステップ１００からの出力では、バンド０：ｆ_ｓ／４でＮ／２個のサンプルを有する信号Ｘ_{ｒｅｆ＿ＤＷＴ}が得られる。

次に、ヒルベルト(Hilbert)変換動作が、ステップ１０１での信号Ｘ_{ｒｅｆ＿ＤＷＴ}に適用されて、Ｎ／２個のサンプルおよび負でない(null negative)周波数を有する複素解析信号Ｘ_{ｒｅｆ＿ＨＩＬ}が得られる。

正規化動作は、ステップ１０２で前記解析信号Ｘ_{ｒｅｆ＿ＨＩＬ}に適用され、正規化された信号Ｘ_{ｒｅｆ＿ｎｏｒｍ}を出力に生成する。

ステップ１０３で、この正規化信号Ｘ_{ｒｅｆ＿ｎｏｒｍ}に対して、Ｘ_{ｒｅｆ＿ｉｎｖ＿ｎｏｒｍ}で表される正規化信号の包絡線の計算動作が実行される。一方、ステップ１０４では、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）動作が正規化信号の包絡線Ｘ_{ｒｅｆ＿ｉｎｖ＿ｎｏｒｍ}に適用され、変換された包絡線Ｘ_{ｒｅｆ＿ｉｎｖ＿ｎｏｒｍ}が得られる。

最後に、ステップ１０５では、Ｅ_ｒｅｆで表される参照信号のエネルギーの計算動作が、次の関係式を適用することによって実行される。

現実の信号Ｘ_ｒｅａｌ（ｔ）に関して、これは収集周波数ｆ_ｓで取得され、そしてナイキストの定理に従って、ｆ_ｓ／２の数値を持つ信号の周波数バンドに関連付けられる。一方、現実の信号Ｘ_ｒｅａｌ（ｔ）を得るためのサンプル数は、Ｎである。

図４は、現実の信号Ｘ_ｒｅａｌ（ｔ）に作用する動作を表すフローチャートを示す。

具体的には、図４に示す最初のステップ２００では、現実の信号Ｘ_ｒｅａｌ（ｔ）のフィルタリング動作は、離散ウェーブレット変換（ＤＷＴ）の適用によって実行される。ステップ２００からの出力では、バンド０：ｆ_ｓ／４でＮ／２個のサンプルを有する信号Ｘ_{ｒｅａｌ＿ＤＷＴ}が得られる。

ステップ２１１では、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）動作が、この信号Ｘ_{ｒｅａｌ＿ＤＷＴ}に対して実行され、変換された信号ＦＦＴ_{＿ｒｅａｌ}が得られる。続いて、ステップ２１２では、正規化され、変換された正規化信号ＦＦＴ_{＿ｒｅａｌ＿ｎｏｒｍ}が得られる。

ステップ２５０では、平均周波数ｆ_０の計算動作が、次の関係式に従って、変換された正規化信号ＦＦＴ_{＿ｒｅａｌ＿ｎｏｒｍ}に対して実行される。

ステップ２５１では、次の関係式に従って、標準偏差Ｂの計算動作が実行される。

ステップ２５２では、下側バンドＦ＿Ｓｎ＝（ｆ_０−Ｂ／２）および上側バンドＦ＿Ｄｘ＝（ｆ_０＋Ｂ／２）が計算される。

これと並行して、ステップ２０１では、信号Ｘ_{ｒｅａｌ＿ＤＷＴ}に対してヒルベルト変換動作が適用され、Ｎ／２個のサンプルおよび負でない(null negative)周波数を有する複素解析信号Ｘ_{ｒｅａｌ＿ＨＩＬ}が得られる。

ステップ２０２では、正規化動作が、この解析信号Ｘ_{ｒｅａｌ＿ＨＩＬ}に適用され、正規化された信号Ｘ_{ｒｅａｌ＿ｎｏｒｍ}を出力に生成する。

この正規化信号Ｘ_{ｒｅａｌ＿ｎｏｒｍ}に対して、ステップ２０３で、Ｘ_{ｒｅａｌ＿ｉｎｖ＿ｎｏｒｍ}で表される正規化信号の包絡線の計算動作が実行される。一方、ステップ２０４では、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）動作が正規化信号の包絡線Ｘ_{ｒｅａｌ＿ｉｎｖ＿ｎｏｒｍ}に適用され、変換された包絡線Ｘ_{ｒｅａｌ＿ｉｎｖ＿ｎｏｒｍ}が得られる。

最後に、ステップ２０５では、Ｅ_ｒｅａｌで表される現実の信号のエネルギーの計算動作が、次の関係式を適用することによって実行される。

エネルギーＥ_ｒｅａｌ，Ｅ_ｒｅｆの計算動作は、ステップ２５２で計算された下側バンドＦ＿Ｓｎおよび上側バンドＦ＿Ｄｘの間で境界が定められたバンドで実行される。より詳細には、計算は、周波数ステップを考慮し、１ヘルツの例として、下記のように境界が定められたバンドで実行される。

こうしてエネルギーＥ_ｒｅａｌ，Ｅ_ｒｅｆの計算動作は、２つのベクトル、即ち、参照信号のエネルギーベクトルEnergy_Ref_step(1,... k)および現実の信号のエネルギーベクトルEnergy_Real_step(1,... k)をそれぞれ生成する。これら両方ともｋ個の周波数の数値を含む。

続いて、図５のフローチャートに示すように、二次の時間−周波数分布の計算手順が実行される。これは、次の動作を含む。

符号３００に示すステップでは、現実の信号の包絡線の高速フーリエ変換（ＦＦＴ）Ｘ_{ｒｅａｌ＿ｉｎｖ＿ｎｏｒｍ}（ｆ）の共役および参照信号の包絡線の高速フーリエ変換（ＦＦＴ）Ｘ_{ｒｅｆ＿ｉｎｖ＿ｎｏｒｍ}（ｆ）の共役を計算して、共役化され変換された信号、即ち、共役化され変換された現実の信号Ｘ^＊ _{ｒｅａｌ＿ｉｎｖ＿ｎｏｒｍ}（ｆ）および共役化され変換された参照信号Ｘ^＊ _{ｒｅｆ＿ｉｎｖ＿ｎｏｒｍ}（ｆ）がそれぞれ得られる。

ステップ３０１では、参照信号のエネルギーベクトルEnergy_Ref_step(1,... k)および現実の信号のエネルギーベクトルEnergy_Real_step(1,... k)でそれぞれ表現される参照信号のエネルギーＥ_ｒｅａｌおよび現実の信号のエネルギーＥ_ｒｅｆを、これら２つのベクトルの各要素ｋごとに検討して、下記の判定基準を満足するか否かを評価する。

この動作は、図６のグラフを参照して理解することも可能である。このグラフは、参照信号のエネルギーＥ_ｒｅｆの振幅および現実の信号のエネルギーＥ_ｒｅａｌ（より太いライン）の振幅を周波数の関数として示している。

判定基準（５）を満足する場合、ステップ３０２において、前記判定基準（５）が確認された周波数の数値についての抽出動作を実行し、この数値はｆ＿ｅとして表示され、該条件を何回満足したかに応じて、最大でｋ個の周波数の数値ｆ＿ｅが得られる。図６は、判定基準（５）を満足する周波数の数値ｆ＿ｅに対応した領域を示す。

ステップ３０３において、行が、抽出された周波数の数値ｆ＿ｅで表わされ、列が、離散ウェーブレット変換（ＤＷＴ）動作２００から出力された信号のＮ／２個の時間的数値ｔ_１…ｔ_Ｎ／２で表わされるマトリクスＭを構築する。

ステップ３０４において、マトリクスＭの各行について、下記のマルジュノ−ヒル(Margenau-Hill)の関係を用いて、二次の時間−周波数分布を計算する。これらの分布は、参照信号についてはＴｆｄ_ｒｅｆで表わし、現実の信号についてはＴｆｄ_ｒｅａｌで表している。

そして、ステップ３０５において、参照信号および現実の信号の両方について、それぞれＥＴ_ｒｅｆおよびＥＴ_ｒｅａｌで表される時間の瞬間ごとの分布に関連したエネルギーを計算する。

そして、ステップ３０６において、参照信号の時間−周波数分布Ｔｆｄ_ｒｅｆについて、エネルギーの最大値ｍａｘ＿Ｔｆｄ_ｒｅｆを計算する。

最後に、欠陥の評価を得るために、ステップ３０７において、現実の信号の二次の時間−周波数分布Ｔｆｄ_ｒｅａｌのエネルギーＥＴ_ｒｅａｌについての各時間的数値が、エネルギーの最大値ｍａｘ＿Ｔｆｄ_ｒｅｆと比較される。

現実の信号の二次の時間−周波数分布Ｔｆｄ_ｒｅａｌのエネルギーの数値が、エネルギーの最大値ｍａｘ＿Ｔｆｄ_ｒｅｆより大きい場合、このことは時間座標上で欠陥が存在することを意味する。

こうして欠陥を適時に見つけ出すことが可能になる。

当然ながら、本発明の原理に偏見を抱くことなく、本発明の範囲を逸脱することなく、単に例として説明し図示したものに関して、構成の詳細および実施形態は広範に変化させることが可能である。

本発明に係る方法を実施するシステムを示すブロック図である。 図１のシステムの詳細を示す。 本発明に係る方法の動作を示すフローチャートである。 本発明に係る方法の動作を示すフローチャートである。 本発明に係る方法の動作を示すフローチャートである。 本発明に係る方法によって処理された量の線図である。

符号の説明

１ システム
２，３ シート金属
４ 集光ヘッド
５ レンズ
６ 半反射ミラー
７ センサ
８ 電子制御処理ユニット
９ パーソナルコンピュータ
１１ アンチエイリアシングフィルタ
１２ 収集カード

Claims (9)

1. 生産時の欠陥認識によって、工業プロセスの品質を管理する方法であって、
   前記工業プロセスによって生産される製品の１つ又はそれ以上の量を検出することによって、前記工業プロセスの品質を示す１つ又はそれ以上の現実の信号（Ｘ_ｒｅａｌ）を取得する工程と、
   前記１つ又はそれ以上の現実の信号（Ｘ _ｒｅａｌ ）に対応した、工業プロセスに関して良い品質のプロセスを示す１つ又はそれ以上の参照信号（Ｘ_ｒｅｆ）を用意する工程と、
   前記工業プロセスでの欠陥を識別するために、前記１つ又はそれ以上の参照信号（Ｘ_ｒｅｆ）と前記１つ又はそれ以上の現実の信号（Ｘ_ｒｅａｌ）とを比較する比較演算を行う工程とを備え、
   さらに、前記参照信号（Ｘ_ｒｅｆ）および前記現実の信号（Ｘ_ｒｅａｌ）をフィルタリングして、個々のフィルタされた参照信号（Ｘ _{ｒｅｆ＿ＤＷＴ} ）および現実の信号（Ｘ _{ｒｅａｌ＿ＤＷＴ} ）を得る工程と
   前記フィルタされた参照信号（Ｘ _{ｒｅｆ＿ＤＷＴ} ）に対してある変換を適用して、変換された信号（Ｘ_{ｒｅｆ＿ｉｎｖ＿ｎｏｒｍ}）を得る工程（１０１，１０２，１０３）と、
   前記フィルタされた現実の信号（Ｘ _{ｒｅａｌ＿ＤＷＴ} ）に対してある変換を適用して、変換された信号（Ｘ_{ｒｅａｌ＿ｉｎｖ＿ｎｏｒｍ}）を得る工程（２０１，２０２，２０３）と、
   前記変換された参照信号（Ｘ_{ｒｅｆ＿ｉｎｖ＿ｎｏｒｍ}）のエネルギー（Ｅ _ｒｅｆ ）のベクトル（Energy_Ref_step(1,... k)）および前記変換された現実の信号（Ｘ_{ｒｅａｌ＿ｉｎｖ＿ｎｏｒｍ}）のエネルギー（Ｅ _ｒｅａｌ ）のベクトル（Energy_Real_step(1,... k)）をそれぞれ計算する工程とを備え、両方のエネルギーベクトルはｋ個の周波数の数値を含むものであり、
   前記比較演算は、前記変換された参照信号（Ｘ_{ｒｅｆ＿ｉｎｖ＿ｎｏｒｍ}）および前記変換された現実の信号（Ｘ_{ｒｅａｌ＿ｉｎｖ＿ｎｏｒｍ}）の共役をそれぞれ計算し、現実の共役変換信号（Ｘ ^＊ _{ｒｅａｌ＿ｉｎｖ＿ｎｏｒｍ} ）および参照共役変換信号（Ｘ ^＊ _{ｒｅｆ＿ｉｎｖ＿ｎｏｒｍ} ）を得る工程（３００）と、
   前記変換された参照信号（Ｘ_{ｒｅｆ＿ｉｎｖ＿ｎｏｒｍ}）のエネルギー（Ｅ _ｒｅｆ ）のベクトル（Energy_Ref_step(1,... k)）および前記変換された現実の信号（Ｘ_{ｒｅａｌ＿ｉｎｖ＿ｎｏｒｍ}）のエネルギー（Ｅ _ｒｅａｌ ）のベクトル（Energy_Real_step(1,... k)）を相互に比較して、前記比較に基づいて前記ｋ個の周波数の数値の中から、ある周波数の数値（ｆ＿ｅ）を選択し、選択された周波数の数値（ｆ＿ｅ）に関して対応する時間−周波数分布（Ｔｆｄ_ｒｅｆ，Ｔｆｄ_ｒｅａｌ）を抽出する工程（３０１）とを含み、
   前記選択された周波数の数値（ｆ＿ｅ）に関して対応する時間−周波数分布（Ｔｆｄ _ｒｅｆ ，Ｔｆｄ _ｒｅａｌ ）の前記抽出は、参照信号のエネルギー（Energy_Ref_step(1,... k)）および現実の信号のエネルギー（Energy_Real_step(1,... k)）を互いに比較して、現実の信号のエネルギー（Energy_Real_step(1,... k)）が参照信号のエネルギー（Energy_Ref_step(1,... k)）より大きい周波数の数値（ｆ＿ｅ）を抽出すること（３０２）によって、前記比較に基づいて前記ｋ個の周波数の数値の中から周波数の数値（ｆ＿ｅ）を選択することと、
   行が、前記抽出された周波数の数値（ｆ＿ｅ）で表わされ、列が、フィルタリング演算（２００）から得られた信号（Ｘ _{ｒｅａｌ＿ＤＷＴ} ）の時間的数値（ｔ_１…ｔ_Ｎ／２）で表わされるマトリクス（Ｍ）を構築すること（３０３）と、
   フィルタされた現実の信号（Ｘ _{ｒｅａｌ＿ＤＷＴ} ）と現実の共役変換信号（Ｘ ^＊ _{ｒｅａｌ＿ｉｎｖ＿ｎｏｒｍ} ）との積、またはフィルタされた参照信号（Ｘ _{ｒｅｆ＿ＤＷＴ} ）と参照共役変換信号（Ｘ ^＊ _{ｒｅｆ＿ｉｎｖ＿ｎｏｒｍ} ）との積をそれぞれ計算することによってマルジュノ−ヒル(Margenau-Hill)の関係を適用し、前記マトリクス（Ｍ）の各行について、二次の時間−周波数分布を参照信号（Ｔｆｄ_ｒｅｆ）および現実の信号（Ｔｆｄ_ｒｅａｌ）について計算すること（３０４）とを含み、
   さらに、各時刻において現実の信号および参照信号に関して前記時間−周波数分布（Ｔｆｄ_ｒｅｆ，Ｔｆｄ_ｒｅａｌ）のエネルギー（ＥＴ_ｒｅｆ，ＥＴ_ｒｅａｌ）を計算し（３０５）、参照信号に関して時間−周波数分布のエネルギーの最大値（ｍａｘ＿Ｔｆｄ _ｒｅｆ ）を計算し（３０６）、前記エネルギーの最大値（ｍａｘ＿Ｔｆｄ _ｒｅｆ ）を閾値として用いて（３０７）、
   前記閾値（ｍａｘ＿Ｔｆｄ _ｒｅｆ ）と、現実の信号に関する前記時間−周波数分布のエネルギー（ＥＴ _ｒｅａｌ ）の各時間的数値とを比較して（３０７）、欠陥に関連した現実の信号（Ｔｆｄ _ｒｅａｌ ）でのエネルギー値および前記欠陥の対応する時間座標を識別する工程とを含むことを特徴とする工業プロセスの品質管理方法。
2. 前記フィルタリング動作（１００，２００）は、離散ウェーブレット変換（ＤＷＴ）の適用によって行うことを特徴とする請求項１記載の工業プロセスの品質管理方法。
3. 前記参照信号（Ｘ_ｒｅｆ）から変換された信号（Ｘ_{ｒｅｆ＿ｉｎｖ＿ｎｏｒｍ}）を得て、前記現実の信号（Ｘ_ｒｅａｌ）から変換された信号（Ｘ_{ｒｅａｌ＿ｉｎｖ＿ｎｏｒｍ}）を得る工程は、さらに、参照信号（Ｘ_ｒｅｆ）および現実の信号（Ｘ_ｒｅａｌ）の両方に適用される動作を備え、
   該動作は、ヒルベルト変換を、フィルタリング動作（１００，２００）から得られた信号（Ｘ_{ｒｅａｌ＿ＤＷＴ}，Ｘ_{ｒｅｆ＿ＤＷＴ}）に適用し（１０１，２０１）、
   ヒルベルト変換動作から得られた信号（Ｘ_{ｒｅｆ＿ＨＩＬ}，Ｘ_{ｒｅａｌ＿ＨＩＬ}）を正規化して、正規化された信号（Ｘ _{ｒｅｆ＿ｎｏｒｍ} ，Ｘ _{ｒｅａｌ＿ｎｏｒｍ} ）を取得し（１０２，２０２）、
   正規化された信号（Ｘ_{ｒｅｆ＿ｎｏｒｍ}，Ｘ_{ｒｅａｌ＿ｎｏｒｍ}）の包絡線を計算し（１０３，２０３）、
   高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を、正規化された信号（Ｘ_{ｒｅｆ＿ｉｎｖ＿ｎｏｒｍ}，Ｘ_{ｒｅａｌ＿ｉｎｖ＿ｎｏｒｍ}）の前記包絡線に適用して、前記変換された参照信号（Ｘ_{ｒｅｆ＿ｉｎｖ＿ｎｏｒｍ}）および前記変換された現実の信号（Ｘ_{ｒｅａｌ＿ｉｎｖ＿ｎｏｒｍ}）をそれぞれ得ることを特徴とする請求項２記載の工業プロセスの品質管理方法。
4. 離散ウェーブレット変換（ＤＷＴ）の適用によるフィルタリング動作（１００，２００）から得られた現実の信号（Ｘ_{ｒｅａｌ＿ＤＷＴ}）に対して、フーリエ変換動作を実行して、第２の変換された信号（ＦＦＴ_{＿ｒｅａｌ}）を得て、そして、前記第２の変換された信号（ＦＦＴ_{＿ｒｅａｌ}）を正規化して、第２の変換された正規化信号（ＦＦＴ_{＿ｒｅａｌ＿ｎｏｒｍ}）を得ることを特徴とする請求項２または３記載の工業プロセスの品質管理方法。
5. 第２の変換された正規化信号（ＦＦＴ_{＿ｒｅａｌ＿ｎｏｒｍ}）を処理して（２５０，２５１，２５２）、現実の信号（Ｘ_ｒｅａｌ）のスペクトルを表現する数値セット（Ｂ，Ｆ＿Ｓｎ，Ｆ＿Ｄｘ）を得ることを特徴とする請求項４記載の工業プロセスの品質管理方法。
6. 現実の信号（Ｘ_ｒｅａｌ）のスペクトルを表現する前記数値セット（Ｂ，Ｆ＿Ｓｎ，Ｆ＿Ｄｘ）の少なくとも一部を用いて、前記変換された参照信号（Ｘ_{ｒｅｆ＿ｉｎｖ＿ｎｏｒｍ}）および前記変換された現実の信号（Ｘ_{ｒｅａｌ＿ｉｎｖ＿ｎｏｒｍ}）の前記エネルギー（Ｅ_ｒｅａｌ，Ｅ_ｒｅｆ）をそれぞれ計算することを特徴とする請求項５記載の工業プロセスの品質管理方法。
7. １つ又はそれ以上のプロセスパラメータを検出するためのセンサ手段（７）と、
   前記センサ手段（７）が出力する信号を処理するための電子制御処理ユニット（８，９）とを備え、
   前記センサ手段（７）が出力する信号を処理するための電子制御処理ユニット（８，９）は、請求項１〜６のいずれかに記載の工業プロセスの品質管理方法を実行することを特徴とする工業プロセスの品質管理システム。
8. 前記工業プロセスは、レーザ溶接プロセスであることを特徴とする請求項７記載の工業プロセスの品質管理システム。
9. コンピュータのメモリに直接ロード可能であって、コンピュータ上で実行された場合、請求項１〜６のいずれかに記載の工業プロセスの品質管理方法を実行するソフトウエアコードを含むコンピュータプログラム製品。

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