JP4728046B2

JP4728046B2 - 外観検査機の監視装置及びプログラム

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Publication number: JP4728046B2
Application number: JP2005161060A
Authority: JP
Inventors: 正朋舞田
Original assignee: Fujitsu Ltd
Current assignee: Fujitsu Ltd
Priority date: 2005-06-01
Filing date: 2005-06-01
Publication date: 2011-07-20
Anticipated expiration: 2025-06-01
Also published as: JP2006337132A

Description

本発明は、プリント基板に実装された部品実装部やはんだ付け部の外観検査（部品やはんだが正しく付いているか否かの検査）を行う検査機の監視装置及びプログラムに関連する。特に本装置は、検査結果をリアルタイムに監視して、プリント基板毎に作成され、検査時の良否判定等に使われる「検査データ」の適正性を判断する技術に関する。

ある製造物の製造品質の良不良を決める外観検査工程において、その良不良判定における判定基準が、検査人の官能に基づく曖昧としたものが多く、判定基準データの的確な設定が困難であり、その設定は外観自動検査工程の管理者の経験と感に頼る場合が多かった。また、この判定基準データは、不良品を良品と判定するいわゆる見逃し現象を完全になくすために出来る限り厳しく設定するのが通例であった。したがって、その判定情報には、真実の「不良」と偽の「不良」すなわち「良」の複数の検査対象事項の良否判定結果が混入されているのが一般的である。

適正な検査データとは、見逃し現象がなく、偽の「不良」が最小限に抑えられている検査データのことである。

従来、プリント基板の外観検査では、自動外観検査機が用いられ、検査機が不良と判定したものに対して再び人の目による目視検査が行われるのが一般的である。この際、検査機に使われる検査データは、「不良品の見逃しをなくすため、厳しく設定される」傾向がある。それ故、良品を不良品と判断する虚報が多発する傾向にあり、厳しすぎないように検査データを調整する必要がある。

図１２は検査データの調整の説明図である。図１２において、(1) 外観検査前の複数の部品がある。(2) この部品を外観検査機で厳しく試験する。(3) 外観検査後には、不良判定の部品と良品判定の部品ができる。この不良判定の部品は、目視検査が行われる。(4) この目視検査後にも不良判定の部品と良品判定の部品ができる。この不良判定の部品は修理に回される。良品判定の部品は、虚報となる。(5) この虚報数が多いと再検査工数が大きくなるので、できるだけ少なくする必要がある。このため、虚報数が多いと外観検査機の検査データの調整が行われる。

このように、検査データは不良品の見逃しが出ない範囲で、厳しすぎない程度に設定する必要がある。しかしながら、検査データは部品毎に調整する必要があり、さらに部品毎の部品識別限界が異なるため、許容される（適正な）虚報率は異なる（すなわち、認識率の悪い部品の虚報率を無理やり下げようとすると、見逃しが発生する）ことから、調整すべき部品を見極める必要があった。

従来技術では、目視検査後の虚報数から経験的に検査データ調整が必要な個所（部品）を見極めていた。このため、検査後の虚報数だけでは調整すべき部品を判断できなく、過去の経験が必要なものであった。

部品毎の適正な虚報率を経験的に判断とは、（例１）例えば、結果的に虚報率が高くても、もともと検査能力が低いので調整不要と判断する。（例２）結果的に虚報率が低くても、検査能力はもっと高いはずなので、要調整と判断する等がある。

また、目視検査後でないと検査データ調整ができないため、検査データ調整が非効率的となる。

目視検査前は、真の不良も含んでおり、虚報がどの程度発生しているのか分からない。そのため、検査データ調整は、目視検査後に行われ、データ調整のための再検査が必要となり、非効率的である。本来は検査中に問題のある箇所を見極めたいものであった。

図１３は従来の検査データ調整の説明図である。図１３において、(1) 外観検査前の複数の部品Ａ〜Ｄがある。(2) この部品Ａ〜Ｄを外観検査機で試験する。(3) 外観検査後には、部品毎に不良判定の部品と良品判定の部品ができる。ここで部品Ａ〜Ｄでは、それぞれ１０％が不良判定されたものとする。(4) この不良判定された１０％の部品に対して目視検査が行われる。(5) この目視検査後の良品判定の部品が虚報となる。

部品Ａでは、目視検査後９％が虚報（不良は１％）となり、虚報が多すぎ外観検査機の検査データの調整が必要となる。部品Ｂでは、目視検査後９％が虚報となり、虚報が多いがこの部品Ｂは検査が難しいので、この虚報率は許容範囲となる。部品Ｃでは、目視検査後の１％が虚報となり、虚報はさほど多くないので、この虚報率は許容範囲となる。部品Ｄでは、目視検査後の１％が虚報となり、虚報はさほど多くないが通常はもっと少ないので外観検査機の検査データの調整が必要となる。

また、従来、外観自動検査手段において、複数の外観検査対象事項に対する再判定結果（目視検査）に基づいて判定基準データを再設定することが可能な手段を有する外観検査システムがあった。この外観検査システムは、再判定工程からの検査結果を基に外観検査機の検査データを自動調整するフィードバック工程をもつ。このため、構成上、必ず「再判定工程」→「フィードバック工程」→「外観検査」という流れで処理が行われる（特許文献１参照）。

また、従来、予め定められた検査方式により判定して不良率を演算し、演算された不良率のうち目視検査による不良率あるいは経験から決まる最適な不良率に最も近い値を示す判定値を選択設定して検査を行う検査方法があった（特許文献２参照）。
特開平１１−２５８１８０号公報特開２００１−２４２０８６号公報

前記従来のものは次のような課題があった。

再判定工程からの検査結果を基に外観検査機の検査データを自動調整するフィードバック工程をもつものは、検査データに問題があった場合でも、必ず一度は「外観検査工程」→「再判定工程」を通るため、検査データの修正が大幅に遅れてしまう。また、虚報の許容範囲が考慮されておらず、検査アルゴリズム上（検査特性上）、検査データ値の追い込みをすべきデータとそうでないデータの区別がつかない。このため、自動的にデータの調整を始めると、虚報の発生確率の高いデータは、検査データの閾値があまくなる傾向にあり、不良品を見逃してしまう課題があった。

また、演算された不良率のうち目視検査による不良率あるいは経験から決まる最適な不良率に最も近い値を示す判定値を選択設定して検査を行う検査方法は、外観検査前に実施される検査データ設定を容易化するものであり、リアルタイムに検査データの妥当性を確認できるものではなかった。

本発明は、このような従来の課題を解決し、外観検査中に不適切な検査データを検出し、目視検査前に、検査データの修正を行えるようにすることを目的とする。

図１は本発明の外観検査機の監視装置の構成要素の説明図である。図１中、１は自動外観検査機、２は検査結果データ、３は目視検査、４はデータ監視装置、１１は自動外観検査結果、１２は目視検査結果、２０は監視データ処理部２０、２１は監視データ部、２２は監視情報入出力部、３１は暫定虚報率算出部（虚報率算出手段）、３２は推定不良率推定虚報率算出部（推定虚報率算出手段）、３３は警報部品判断部（警報部品判断手段）、３４は暫定虚報率データ、３５は推定不良率推定虚報率データ、３６は監視結果表示部、３７は監視条件入力部である。

本発明は、上記従来の課題を解決するため、次のように構成した。

（１）：自動外観検査機１が良品を不良品と判断する割合である虚報率を算出する虚報率算出手段３１と、不適切な検査部品を警告する警報部品判断手段３３とを備え、前記虚報率算出手段３１で、ある監視期間の虚報率を算出し、前記警報部品判断手段３３で前記算出したある監視期間の虚報率が予め定められた推定虚報率より大きい場合、不適切な検査データであると警告する。このため、自動外観検査機の外観検査中に不適切な検査データが検出され、目視検査前に検査データの修正を行うことが可能となるため、虚報数が最適化され、目視検査の検査数を最小化できる。また、目視検査結果からフィードバックを受けての再調整をする必要がなくなり、迅速に検査データの再調整ができる。

（２）：前記（１）の外観検査機の監視装置において、一定期間の自動外観検査機１による検査結果と目視検査３とから前記推定虚報率を算出する推定虚報率算出手段３２を備える。このため、推定虚報率を容易に算出することができる。

（３）：前記（１）又は（２）の外観検査機の監視装置において、前記推定虚報率及び監視期間の虚報率は、同一部品形状ごとに算出される。このため、同一部品形状（検査項目）ごとに不適切な検査データであると警告することができる。

（４）：前記（１）又は（２）の外観検査機の監視装置において、前記警報部品判断手段３３で、前記算出した監視期間の虚報率と前記予め定められた推定虚報率とを統計学の不適合品率に関する検定を利用して、不適切な検査データを警告する。このため、有意水準にてバラツキを考慮した不適切な検査データを適切に警告することができる。

本発明によれば次のような効果がある。

（１）：虚報率算出手段で、ある監視期間の虚報率を算出し、警報部品判断手段で前記算出したある監視期間の虚報率が予め定められた推定虚報率より大きい場合、不適切な検査データであると警告するため、外観検査中に不適切な検査データが検出され、目視検査前に検査データの修正を行うことが可能となるため、虚報数が最適化され、目視検査の検査数を最小化できる。また、目視検査結果からフィードバックを受けての再調整をする必要がなくなり、迅速に検査データの再調整ができる。

（２）：推定虚報率算出手段で、一定期間の自動外観検査機による検査結果と目視検査とから推定虚報率を算出するため、推定虚報率を容易に算出することができる。

（３）：推定虚報率及び監視期間の虚報率は、同一部品形状（検査項目）ごとに算出されるため、同一部品形状ごとに不適切な検査データであると警告することができる。

（４）：警報部品判断手段で、算出した監視期間の虚報率と予め定められた推定虚報率とを統計学の不適合品率に関する検定を利用して、不適切な検査データを警告するため、有意水準にてバラツキを考慮した不適切な検査データを適切に警告することができる。

（１）：外観検査機の監視装置の構成要素の説明
図１は外観検査機の監視装置の構成要素の説明図である。図１において、外観検査機の監視装置には、自動外観検査機１、検査結果データ２、目視検査３、データ監視装置４が設けてある。検査結果データ２には、自動外観検査結果１１と目視検査結果１２が設けてある。データ監視装置４には、監視データ処理部２０、監視データ部２１、監視情報入出力部２２が設けてある。監視データ処理部２０には、暫定虚報率算出部３１、推定不良率推定虚報率算出部３２、警報部品判断部３３が設けてある。監視データ部２１には、暫定虚報率データ３４、推定不良率推定虚報率データ３５が設けてある。監視情報入出力部２２には、監視結果表示部３６、監視条件入力部３７が設けてある。

自動外観検査機１は、プリント基板に搭載された部品やはんだの外観検査を自動で行う工程を備えた検査機である。検査結果データ２は、自動外観検査機１の検査結果や目視検査３の検査結果を格納する格納手段である。目視検査３は、人が目視により外観検査を行うもので、自動外観検査結果の不良部分を再検査、すなわち、虚報を含む検査結果を再検査して、真の不良を見つけ、修理するものである。データ監視装置４は、自動外観検査機１の検査データの監視を行うものである。

自動外観検査結果１１は、自動外観検査機１の各部品やはんだに対する外観検査結果を保存する格納手段である。この検査結果は厳しく検査される為に、多くの虚報（真の良品を不良と判定）を含むものである。目視検査結果１２は、自動外観検査結果の不良判定個所に対する再検査結果を保存する格納手段である。この目視検査結果と自動外観検査結果により、虚報率や不良率が計算できるものである。

監視データ処理部２０は、データ監視装置４で監視するデータの処理を行う処理手段である。監視データ部２１は、データ監視装置４で監視するデータの格納手段である。監視情報入出力部２２は、データ監視装置４で監視する情報の入出力手段である。

暫定虚報率算出部３１は、監視条件入力部３７より入力された暫定虚報率算出条件に基づき、自動外観検査結果１１の暫定不良率を同一部品形状（検査項目）毎に算出する処理手段である。推定不良率推定虚報率算出部３２は、監視条件入力部３７より入力された推定不良率・推定虚報率の算出条件に基づき、推定不良率と推定虚報率を同一部品形状毎に算出する処理手段である。警報部品判断部３３は、同一部品形状毎に、推定虚報率、暫定虚報率を比較して、統計的に差異が確認できる部品を判断する処理手段である。

暫定虚報率データ３４は、同一部品形状毎に計算された暫定虚報率を保存する格納手段（場所）である。推定不良率推定虚報率データ３５は、同一部品形状毎に計算された推定不良率と推定虚報率を保存する格納手段（場所）である。

監視結果表示部３６は、警報部品判断部３３で警報部品と判断された部品と検査データ等を表示する出力手段である。監視条件入力部３７は、暫定虚報率算出条件等を入力する入力手段である。

（２）：検査結果を反映させる構成要素群の説明
図２は一般的な外観検査の構成の説明図である。図２において、一般的な外観検査の構成には、自動外観検査機１、検査結果データ２、目視検査３、自動外観検査結果１１、目視検査結果１２がある。

一般的な外観検査では、自動外観検査機１を用いて、部品やはんだの検査を行う工程と、この検査結果を検査結果データ２に自動外観検査結果１１として格納する。この検査結果は厳しく検査されるために、多くの虚報（真の良品を不良と判定）を含むものである。このため、自動外観検査結果の不良部分を目視検査３により再検査する。これは虚報を含む検査結果を再検査して、真の不良を見つけて修理する。この目視検査の結果は、自動外観検査結果の不良判定個所に対する再検査結果を検査結果データ２に目視検査結果１２として保存する。この目視検査結果と自動外観検査結果により、虚報率や不良率が計算できる。

（参考例）
不良率：目視検査の不良個所÷検査対象個所 ※一般的には数十ppm （10/1,000,000）
虚報率：自動外観検査の不良（虚報）個所÷検査対象個所 ※一般的には数千ppm （1,000/1,000,000 ）

図３は外観検査工程フローである。以下、図３のフローの処理Ｓ１〜５に従って説明する。

Ｓ１：自動外観検査機１により、部品やはんだの検査を行い、検査結果を自動外観検査結果１１として検査結果データ２に格納し、処理Ｓ２に移る。

Ｓ２：自動外観検査機１では、検査結果で不良の有無を判断する。この判断で不良が無い場合は次の工程に移り、不良が有る場合は処理Ｓ３に移る。

Ｓ３：自動外観検査機１の検査結果で不良判定個所に対して目視検査（再検査）を行い、検査結果を目視検査結果１２として検査結果データ２に格納し、処理Ｓ４に移る。

Ｓ４：目視検査の結果で不良の有無を判断する。この判断で不良が無い場合は次の工程に移り、不良が有る場合は処理Ｓ５に移る。

Ｓ５：目視検査の結果で不良が有る場合、不良の個所の修理を行い次の工程に移る。

図４は外観／目視検査結果の説明図である。図４において、自動外観検査機１による外観検査結果と目視検査による目視検査結果を表にしたものである。この表には、製造番号、実装位置（部品名）、検査項目、部品種、外観検査結果、目視検査結果がある。ここで例えば、製造番号「１」は１つのプリント板であり、このプリント板の実装位置（部品名）「Ｒ２５」、「Ｉ１２３」、「Ｃ５０」の検査が行われたことを示している。そして、製造番号「１」の実装位置（部品名）「Ｉ１２３」は、外観検査結果は「不良」であるが、再検査である目視検査結果では「合格」となっている。

（３）：推定不良率と推定虚報率の算出の説明
図５は推定不良率と推定虚報率を算出する構成の説明図である。図５において、目視検査の検査結果から、リアルタイムに推定不良率及び推定虚報率を算出する構成要素群を示している。推定不良率と推定虚報率を算出する構成には、目視検査結果１２、推定不良率推定虚報率算出部３２、推定不良率推定虚報率データ３５、監視条件入力部３７が設けてある。

推定不良率と推定虚報率を算出するには、自動外観検査機１による自動外観検査結果の不良判定個所に対する目視検査結果１２（再検査結果；虚報を含まないものとする）と監視条件入力部３７からの推定不良率及び推定虚報率の算出条件を推定不良率推定虚報率算出部３２へ入力する。推定不良率推定虚報率算出部３２では、監視条件入力部３７より入力された推定不良率及び推定虚報率の算出条件に基づき、推定不良率と推定虚報率を算出し、推定不良率推定虚報率データ３５として監視データ部２１に格納される。

・推定不良率、推定虚報率の計算方法（同一部品形状毎に計算される）の説明
推定不良率＝推定対象区間内の不良数÷推定対象区間内の検査対象数
推定虚報率＝推定対象区間内の虚報数÷推定対象区間内の検査対象数
ここで推定対象区間（監視条件入力部３７で入力された期間内もしくは部品数内に検査された部品）は、例えば、１週間、10,000個等である（後述の暫定虚報率の監視対象区間より長い）。

図６は推定不良率と推定虚報率の算出フローである。以下、図６のフローの処理Ｓ１１〜１５に従って説明する。

Ｓ１１：自動外観検査結果の不良判定個所に対する目視検査結果（再検査結果）を目視検査結果１２として検査結果データ２に登録し、処理Ｓ１２に移る。

Ｓ１２：推定不良率推定虚報率算出部３２では、目視検査の対象が監視条件入力部３７から入力された推定区間（この例では２ヶ月）内のものかどうかを確認する。この確認で推定区間外の場合はこの処理を終了し、推定区間内の場合は処理Ｓ１３に移る。

Ｓ１３：推定不良率推定虚報率算出部３２では、推定区間内の不良数、虚報数、試験数により、推定不良率と推定虚報率を算出し、推定不良率及び推定虚報率のデータとして監視データ部２１に格納し、この処理を終了する。

図７は推定不良率／推定虚報率結果の説明図である。図７において、目視検査結果（再検査結果）より推定不良率と推定虚報率を求めた結果を表にしたものである。この表には、部品種、試験項目、試験数、不良数、不良率（推定不良率）（単位はＰＰＭ；百万分率）、虚報数、虚報率（推定虚報率）がある。この表の例では、推定期間は２ヶ月、推定不良率は不良数÷試験数で計算し、推定虚報率は虚報数÷試験数で計算した。

（４）：自動外観検査中の検査結果に基づき暫定虚報率を算出する説明
図８は暫定虚報率を算出する構成の説明図である。図８において、自動外観検査中の検査結果に基づきリアルタイムに暫定虚報率を算出する構成要素群を示している。暫定虚報率を算出する構成には、自動外観検査結果１１、暫定虚報率算出部３１、暫定虚報率データ３４、監視条件入力部３７が設けてある。

一般的に、自動外観検査機による検査の虚報率（数）は変化が大きいが、不良率は大く変化しない。このため監視区間の暫定虚報率を算出する。暫定虚報率を算出するには、暫定虚報率算出部３１で、監視条件入力部３７より入力された暫定虚報率算出条件に基づき、自動検査機１の各部品やはんだに対する検査結果（虚報を含む）である自動外観検査結果１１の暫定虚報率を算出する。この算出したデータは、暫定虚報率データ３４として監視データ部２１に格納される（同一部品形状毎に計算された暫定虚報率を保存する）。

この暫定虚報率の計算方法（同一部品形状毎に計算される）は、次の通りである。
暫定虚報率＝（監視不良数−監視試験数×推定不良率）÷監視試験数

なお、監視対象区間（監視条件入力部３７で入力された期間内もしくは部品数内に検査された部品）は、例えば１日、1000個とされる。これは推定不良率、推定虚報率の監視対象区間（推定対象区間）よりも短い期間又は部品数になる。また、自動外観検査の不良判定数は、虚報を含んでいるため、真の不良数のおよそ100 倍になる。

（５）：不適正な部品を警告する場合の説明
図９は不適正な部品を警告する構成の説明図である。図９において、算出された各種不良率や虚報率から、リアルタイムに不適正な部品を警告する構成である。この構成には、警報部品判断部３３、暫定虚報率データ３４、推定不良率推定虚報率データ３５、監視結果表示部３６が設けてある。

不適正な部品の警告は、警報部品判断部３３で、同一部品形状毎に計算された推定不良率推定虚報率データ３５の推定虚報率と同一部品形状毎に計算された暫定虚報率データ３４の暫定虚報率を比較して、統計的に差異が確認できる部品を判断する。この判断で、警報部品と判断された部品と検査データを監視結果表示部３６に表示する。

なお、推定虚報率と暫定虚報率の比較は、後述の統計学（不適合品率に関する検定と推定）を利用して行うことができる。

（６）：異常検査データの監視フローの説明
図１０は異常検査データ監視フローである。以下、図１０のフローの処理Ｓ２１〜２６に従って説明する。

Ｓ２１：自動外観検査機１による不良判定個所に対する検査結果を自動外観検査結果１１として検査結果データ２に登録し、処理Ｓ２２に移る。

Ｓ２２：暫定虚報率算出部３１では、検査の対象が監視条件入力部３７から入力された監視区間内のものかどうかを確認する。この確認で監視区間外の場合はこの処理を終了し、監視区間内の場合は処理Ｓ２３に移る。

Ｓ２３：暫定虚報率算出部３１では、自動外観検査結果１１と推定不良率（図６参照）により、監視区間内の不良数、虚報数の推定を行い、推定不良数、推定虚報数、暫定虚報数（率）を監視データ部２１に格納し、処理Ｓ２４に移る。

Ｓ２４：警報部品判断部３３では、推定虚報率、暫定虚報数、推定虚報数等により、監視区間の虚報率差異検定を行い、検定結果を検査結果データ２等の格納手段に格納し、処理Ｓ２５に移る。

Ｓ２５：警報部品判断部３３では、虚報率差異検定で差異が無い場合はこの処理を終了し、差異が有る場合は処理Ｓ２６に移る。

Ｓ２６：監視結果表示部３６で、異常検査データを表示し、この処理を終了する。

なお、監視条件入力部３７からは、監視区間（＜推定区間）、不良数推定のための信頼係数、虚報率差異検定のための有意水準等が入力される。

（７）：差異検定結果の説明
例として、監視区間２時間とし、虚報率差異検定のための有意水準を１％とすると、次のようにして差異検定を行うことができる。

推定不良数＝監視試験数×推定不良率
推定虚報数＝監視試験数×推定虚報率
暫定虚報数＝監視不良数−推定不良数
差異検定（１％有意水準時）
（暫定虚報数−推定虚報数）÷〔推定虚報数×（１−推定虚報率）〕^1/2＞ 2.33 の場合差異ありと判断する。

図１１は差異検定結果の説明図である。図１１において、差異検定結果を表で示したものである。この表には、部品種、試験項目、監視試験数、監視不良数、推定不良数、推定虚報数、暫定虚報数、差異検定が設けてある。この差異検定では、自動外観検査機１の部品種「Ｎｏ.1」の実装検査は「ＮＧ」であるが、はんだ検査では「ＯＫ」であることを示している。この差異検定で「ＮＧ」の場合は、自動外観検査機１の検査データの修正が行われる。

なお、上記の例では、暫定虚報数を算出して自動外観検査機１の監視を行う説明をしたが、監視データ処理部２０に暫定不良数（率）算出部を備え、暫定不良数（＝監視不良数−推定虚報数）を算出し、この暫定不良数と推定不良数を比較して差異検定を行い自動外観検査機１の監視を行うこともできる。

（８）：統計学の「不適合品率に関する検定と推定」の利用の説明
不適合品率に関する検定と推定とは、従来の母不適合品率に対する現状の母不適合品率に違いがあるかどうかを判断する為の検定と推定である。下記はその例を示すものである。

［目視検査から算出される推定不良率／推定虚報率］・・・推定不良率推定虚報率算出部３２で算出する。

推定不良率（従来の母不良率）＝推定サンプル中の不良数÷推定サンプル数（過去２ヶ月※推定（監視）条件）
推定虚報率（従来の母虚報率）＝推定サンプル中の虚報数÷推定サンプル数（過去 2ヶ月※推定（監視）条件）
［外観検査から算出される暫定虚報率］・・・暫定虚報率算出部３１で算出する。

推定不良数＝暫定サンプル数×推定不良率（過去２日※監視条件）
推定虚報数＝暫定サンプル数×推定虚報率（過去２日※監視条件）
暫定虚報率（現状の母虚報率）＝（暫定サンプル中の不良数−推定不良数）÷暫定サンプル数

［暫定虚報率に関する検定と推定］
仮定Ｈ₀ ：現状の虚報率は従来の虚報率と変わらない
Ｈ₁ ：現状の虚報率は従来の虚報率より高い（片側検定）
有意水準５％（※監視条件）にて検定
Ｕ₀＝（暫定虚報数−暫定サンプル数×推定虚報率）÷〔暫定サンプル数×推定虚報率×（１−推定虚報率）〕^1/2
｜Ｕ₀｜＞Ｕ_0.95（=1.64 ）の場合、Ｈ₀ が棄却される。つまり、現状の虚報率は従来の虚報率と比べ、異常（バラツキを考慮した上での）な虚報数となっていると判断される。

以上説明したように、従来、問題のある検査データを、虚報数を確認しながら経験的に判断する必要があったが、この経験が不要となった。また、自動外観検査機の外観検査中に不適切な検査データが検出されるため、目視検査前に、検査データの修正を行うことが可能となった。そのため、虚報数が最適化され、目視検査の検査数を最小化できる。更に、目視検査から結果フィードバックを受けての再調整をする必要がなくなり、迅速に検査データの再調整ができるようになった。

（９）：プログラムインストールの説明
監視データ処理部２０、監視情報入出力部２２、暫定虚報率算出部（暫定虚報率算出手段）３１、推定不良率推定虚報率算出部（推定虚報率算出手段）３２、警報部品判断部（警報部品判断手段）３３、監視結果表示部（出力手段）３６、監視条件入力部（入力手段）３７等はプログラムで構成でき、主制御部（ＣＰＵ）が実行するものであり、主記憶に格納されているものである。このプログラムは、コンピュータで処理されるものである。このコンピュータは、主制御部、主記憶、ファイル装置、表示装置等の出力装置、入力装置などのハードウェアで構成されている。

このコンピュータに、本発明のプログラムをインストールする。このインストールは、フロッピィ、光磁気ディスク等の可搬型の記録（記憶）媒体に、これらのプログラムを記憶させておき、コンピュータが備えている記録媒体に対して、アクセスするためのドライブ装置を介して、或いは、ＬＡＮ等のネットワークを介して、コンピュータに設けられたファイル装置にインストールされる。

これにより、虚報数が最適化され、目視検査の検査数を最小化でき、また、目視検査結果からフィードバックを受けての再調整をする必要がなく、迅速に検査データの再調整ができる外観検査機の監視装置を容易に提供することができる。

本発明の外観検査機の監視装置の構成要素の説明図である。本発明の一般的な外観検査の構成の説明図である。本発明の外観検査工程フローである。本発明の外観／目視検査結果の説明図である。本発明の推定不良率と推定虚報率を算出する構成の説明図である。本発明の推定不良率と推定虚報率の算出フローである。本発明の推定不良率／推定虚報率結果の説明図である。本発明の暫定虚報率を算出する構成の説明図である。本発明の不適正な部品を警告する構成の説明図である。本発明の異常検査データ監視フローである。本発明の差異検定結果の説明図である。従来の検査データの調整の説明図である。従来の検査データ調整の説明図である。

符号の説明

１自動外観検査機
２検査結果データ
３目視検査
４データ監視装置
１１自動外観検査結果
１２目視検査結果
２０監視データ処理部
２１監視データ部
２２監視情報入出力部
３１暫定虚報率算出部（虚報率算出手段）
３２推定不良率推定虚報率算出部（推定虚報率算出手段）
３３警報部品判断部（警報部品判断手段）
３４暫定虚報率データ
３５推定不良率推定虚報率データ
３６監視結果表示部
３７監視条件入力部

Claims

自動外観検査機が良品を不良品と判断する割合である虚報率を算出する虚報率算出手段と、
不適切な検査部品を警告する警報部品判断手段とを備え、
前記虚報率算出手段で、ある監視期間の虚報率である暫定虚報率を次の式
暫定虚報率＝（ある監視期間の自動外観検査機による不良数−ある監視期間の自動外観検査機による試験数×予め定められた推定虚報率）÷ある監視期間の自動外観検査機による試験数
で算出し、
前記警報部品判断手段で前記算出した暫定虚報率が予め定められた推定虚報率より大きい場合、不適切な検査データであると警告することを特徴とした外観検査機の監視装置。
一定期間の外観検査機による検査結果と目視検査とから前記推定虚報率を算出する推定虚報率算出手段を備えることを特徴とした請求項１記載の外観検査機の監視装置。
前記推定虚報率及び前記監視期間の暫定虚報率は、同一部品形状ごとに算出されたものであることを特徴とした請求項１又は２記載の外観検査機の監視装置。
前記警報部品判断手段で、前記算出した監視期間の暫定虚報率と前記予め定められた推定虚報率とを予め定められた監視条件である有意水準にて検定を行う統計学の不適合品率に関する検定を利用して、不適切な検査データを警告することを特徴とした請求項１〜３のいずれかに記載の外観検査機の監視装置。
自動外観検査機が良品を不良品と判断する割合である虚報率を、ある監視期間の暫定虚報率として次の式
暫定虚報率＝（ある監視期間の自動外観検査機による不良数−ある監視期間の自動外観検査機による試験数×予め定められた推定虚報率）÷ある監視期間の自動外観検査機による試験数
で算出する虚報率算出手段と、
前記虚報率算出手段で算出した暫定虚報率が予め定められた推定虚報率より大きい場合、不適切な検査データであると警告する警報部品判断手段として、コンピュータを機能させるためのプログラム。