JP5232561B2 - 品質検査方法 - Google Patents
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)、この因子を除去した上で(STEP35)、他の因子についてSTEP32以下の処理を実行する。そして、削除することでAICが減少する因子がなくなった段階で(STEP34でNO)、一連の処理を終了する。
Claims (2)
- ダイカスト鋳造による鋳造品の良否予測に基づいて該鋳造品の品質を検査する品質検査方法であって、
過去の鋳造品に関する鋳造条件および品質検査データをそれぞれ説明変数および目的変数とし、該説明変数と該目的変数の相関性に関する重回帰モデルを構築するモデル構築工程と、
構築された重回帰モデルに基づいて、前記説明変数とマハラノビスの平方距離により前記鋳造品が良品である確率(P1)と不良品である確率(P2)とを求め、これらの確率から該鋳造品の良否の予測精度を算出する予測精度算出工程と、
前記予測精度算出工程で算出した予測精度が所定値以上となるように、前記良品である確率と前記不良品である確率との確率差の大きさ(|P1−P2|)に対する判定閾値を設定する判定閾値設定工程と、
検査する新たな鋳造品が良品である確率と不良品である確率との確率差の大きさと前記判定閾値設定工程で設定された判定閾値との比較結果、および該良品である確率と該不良品である確率との比較結果により、該鋳造品が良品群と、不良品群と、該良品群と該不良品群のいずれにも属しない良否が不明な群のいずれの群に属するか予測する良否予測工程と、
前記良否予測工程で良品群および良否が不明な群に属すると予測された鋳造品の良否を検査する検査工程と、
前記良否予測工程で不良品群に属すると予測された鋳造品と、前記検査工程で不良品と判定された鋳造品とに対して、不良箇所の改良を施す改良処理工程と、
前記改良処理工程で不良箇所が改良された鋳造品の良否を再度判定する再検査工程とを備えることを特徴とする品質検査方法。 - 請求項1記載の品質検査方法であって、
前記良否予測工程は、前記新たな鋳造品に関する確率差の大きさが前記設定された判定閾値以上で、且つ該鋳造品が良品である確率が不良品である確率以下であった場合に、該鋳造品を前記不良品群に属すると予測し、その後、警報処理を行う警報処理工程が実行されることを特徴とする品質検査方法。
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