JP6795562B2 - 検査装置及び機械学習方法 - Google Patents
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Description
図1は本発明の一実施形態による検査装置の要部を示す概略的なハードウェア構成図である。本実施形態の検査装置1は、工場における製品検査の現場に設置されたコンピュータとして実装することができる。また、検査装置1は、工場における製品検査の現場に設置されたコンピュータとネットワークを介して接続されたセルコンピュータ、ホストコンピュータ、エッジコンピュータ、クラウドサーバ等のコンピュータとして実装することが出来る。図1は、工場における製品検査の現場に設置されたコンピュータとして検査装置1を実装した場合の例を示している。
前処理部110が作成する状態データSは、少なくとも検査対象を撮像して得られた検査対象画像データS1を含む。検査対象画像データS1は、例えば検査結果を撮像して得られた画像を構成する画素値の配列データを用いて良い。
また、前処理部110が作成するラベルデータLは、少なくとも検査対象の検査結果のラベルを含む検査結果データL1を含む。検査結果データL1は、例えば作業者が検査対象を目視で検査した結果を示すラベルであって良い。
例えば、上記した実施形態では、外観検査による出荷可否判断の例を用いて検査装置1の説明をしているが、検査装置1は他の検査に対しても適宜適用することができ、例えば、工作機械での加工可能性を判断するための検査等にも適用することができる。この様な場合、検査装置は、対象とする機械の工作時における温度や振動、音等に基づいて工作機械の故障の度合いを示すスコア(スコアが低ければ工作機械の動作が良好、スコアが高ければ故障乃至故障に近い状態)を出力するものとして構成できる。この時、検査装置1が作成するROC曲線図の縦軸として不良機械正解率、横軸として良好可動機械不正解率を設定し、また、検査装置1が扱う検査指標としては、例えば異常なしと判断され加工に使用される工作機械群に含まれることが実用上許容され得る不良機械の率を表す限界不良加工率と、異常ありと判断されメンテナンスに回される工作機械の率を表す限界メンテナンス率を用いるようにすれば良い。このように各パラメータを設定することで、上記した実施形態で示したのと同様に、工作機械が故障しているかを診断する場面において用いる適切な学習モデルを容易に選択できるようになる。
3 撮像センサ
5 コンピュータ
7 ネットワーク
11 CPU
12 ROM
13 RAM
14 不揮発性メモリ
17,18,19,20 インタフェース
22 バス
23 インタフェース
70 表示装置
71 入力装置
100 データ取得部
110 前処理部
120 学習モデル評価指標算出部
130 検査指標取得部
140 学習モデル選択部
200 学習データ記憶部
300 機械学習装置
301 プロセッサ
302 ROM
303 RAM
304 不揮発性メモリ
305 バス
310 学習部
320 推定部
330 学習モデル記憶部
Claims (5)
- 検査対象の検査を行う検査装置において、
検査対象から取得された状態データと、該検査対象に係る検査結果を示すラベルデータとに基づいて機械学習を行うことで学習モデルを生成する機械学習装置と、
前記機械学習装置が生成した学習モデルに関する、学習モデルの評価に用いられる評価指標である学習モデル評価指標を算出する学習モデル評価指標算出部と、
前記検査において用いられる検査指標を取得する検査指標取得部と、
前記機械学習装置が生成した学習モデルについて、前記学習モデル評価指標と、前記検査指標とを比較可能に表示し、作業者による学習モデルの選択を受け付け、該選択の結果を出力する学習モデル選択部と、
を備えた検査装置。 - 前記学習モデル評価指標は、前記機械学習装置が生成した学習モデルのROC曲線であり、前記検査指標は、出荷される検査対象に含まれることが許容される不良品の率を表す限界不良品出荷率、検査対象の総数における検査ではじいた検査対象の率を表す限界再検査率である、
請求項1に記載の検査装置。 - 前記学習モデル評価指標は、前記機械学習装置が生成した学習モデルのROC曲線であり、前記検査指標は、異常なしと判断され加工に使用される工作機械群に含まれることが許容されうる不良機械の率を表す限界不良加工率、異常ありと判断されメンテナンスに回される工作機械の率を表す限界メンテナンス率である、
請求項1に記載の検査装置。 - 前記学習モデル選択部は、前記学習モデルが前記検査指標を満足する条件を算出し、算出した前記学習モデルが前記検査指標を満足する条件を出力する、
請求項1〜3のいずれか1つに記載の検査装置。 - 検査対象から取得された状態データと、該検査対象に係る検査結果を示すラベルデータとに基づいて機械学習を行うことで学習モデルを生成する第1ステップと、
前記第1ステップで生成された学習モデルに関する、学習モデルの評価に用いられる評価指標である学習モデル評価指標を算出する第2ステップと、
検査において用いられる検査指標を取得する第3ステップと、
前記第1ステップで生成された学習モデルについて、前記学習モデル評価指標と、前記検査指標とを比較可能に表示し、作業者による学習モデルの選択を受け付け、該選択の結果を出力する第4ステップと、
を備えた機械学習方法。
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