KR100831539B1 - 검사 기준 결정 지원 장치 - Google Patents

Abstract

이음 검사를 행하는 경우에 사용하는 특징량 및 또는 상기 특징량의 파라미터를 결정하는데 있어서, 양품과 불량품을 분리할 수 있는지 여부의 판단을 행하는 것을 과학적으로 설명할 수 있고, 분리할 수 있는 경우에는 유효한 특징량 등을 찾기 위한 정보를 제공할 수 있는 검사 기준 결정 지원 장치를 제공하는 것이다.

주어진 파형 데이터를 프레임 분할하고, 각 프레임에 대해, 특징량축과 주파수축으로 특징량을 기술한 매트릭스 형상의 데이터 구조로 이루어지는 프레임 프로파일을 구하는 프레임 프로파일 연산 수단과, 상기 프레임 프로파일 연산 수단에서 구한 동일 파형 데이터에 관한 복수의 상기 프레임 프로파일을 취득하고, 상기 복수의 프레임 프로파일로부터, 상기 파형 데이터에 관한 특징량축과 주파수축으로 특징량을 기술한 매트릭스 형상의 데이터 구조로 이루어지는 프로파일을 구하는 프로파일 연산 수단과, 상기 프로파일 연산 수단에서 구한 프로파일을 기억하는 기억 수단과, 상기 기억 수단에 격납된 복수의 프로파일에서의 상기 매트릭스 형상의 데이터 구조중 지정된 공통 위치의 특징량의 값에 대해 연산 처리를 행하는 공통 연산 수단을 구비하도록 구성하였다.

검사 기준 결정 지원 장치

Description

검사 기준 결정 지원 장치{SUPPORT APPARATUS FOR DETERMINING INSPECTION REFERENCE}

도 1은 본 발명의 알맞는 한 실시의 형태를 도시하는 블록도.

도 2는 제 1의 실시의 형태의 주요부를 도시하는 블록도.

도 3은 프로파일 시간 추이와 프로파일의 관계를 도시하는 도면.

도 4는 추이 정보를 설명하는 도면.

도 5는 프로파일 생성부의 내부 구성을 도시하는 블록도.

도 6은 표시 화면의 일례를 도시하는 도면.

도 7은 프로파일 히스토그램 표시부의 내부 구성을 도시하는 블록도.

도 8은 제 1의 실시의 형태의 장치 전체의 기능·작용을 설명하는 플로우 차트.

도 9는 제 2의 실시의 형태의 주요부를 도시하는 블록도.

도 10은 프로파일 시간 추이 표시부의 내부 구성을 도시하는 블록도.

도 11은 표시 화면의 일례를 도시하는 도면.

도 12는 프로파일 비교부의 내부 구성을 도시하는 블록도.

도 13은 표시 화면의 일례를 도시하는 도면.

도 14는 레이더 차트의 설명을 하는 도면.

도 15는 제 2의 실시의 형태의 장치 전체의 기능·작용을 설명하는 플로우 차트.

도 16은 제 3의 실시의 형태의 주요부를 도시하는 블록도.

도 17은 통계 프로파일을 설명하는 도면.

도 18은 통계 프로파일 생성부의 내부 구성을 도시하는 블록도.

도 19는 통계 프로파일 생성부의 내부 구성을 도시하는 블록도.

도 20은 프로파일 비교부의 내부 구성을 도시하는 블록도.

도 21은 지식 수수부의 기능을 설명하는 도면.

도 22는 제 3의 실시의 형태의 장치 전체의 기능·작용을 설명하는 플로우 차트.

도 23은 제 4의 실시의 형태의 주요부를 도시하는 블록도.

도 24는 제 4의 실시의 형태의 장치 전체의 기능·작용을 설명하는 플로우 차트.

도 25는 변형예를 설명하는 도면.

(도면의 주요부분에 대한 부호의 설명)

10 : 지원 장치

11 : 파형 데이터베이스

12 : 양부 판정 알고리즘 생성부

13 : 입력 장치

14 : 출력 장치

15 : 특징량 연산 파라미터 데이터베이스

21 : 프로파일 생성부

22 : 복수의 프로파일 히스토그램 표시부

23 : 표시항목 선택부

24 : 프로파일 시간 추이 표시부

25 : 프로파일 비교부

26 : 통계 프로파일 생성부

27 : 프로파일 비교부

28 : 지식 파일 수수부

30 : 지식 작성부

기술분야

본 발명은, 검사 기준 결정 지원 장치에 관한 것이다.

종래기술

자동차나 가전제품 등에는, 모터가 조립된 회전기기가 매우 많이 사용되고 있다. 예를 들면 자동차를 예로 들어 보면, 엔진, 파워 스티어링, 파워 시트, 미션 상기 밖의 도처에 회전기기가 실장되어 있다. 또한, 가전제품은, 냉장고, 에어컨, 세탁기 상기 밖에 각종의 제품이 있다. 이러한 회전기기가 실제로 가동한 경우, 모 터 등의 회전에 수반하여 음(音)이 발생한다.

이러한 음은, 정상적인 동작에 수반하여 필연적으로 발생하는 것도 있다면, 불량에 수반하여 발생하는 음도 있다. 불량에 수반하는 이상음(異常音)의 발생 원인은, 베어링의 이상, 내부의 이상 접촉, 언밸런스, 이물 혼입 등이 있다. 예를 들면, 기어 1회전에 대해 1번의 빈도로 이상음이 발생하는 원인은, 기어의 일그러짐, 이물이 물려들어감, 스폿 상처, 모터 내부의 회전부와 고정부가 회전중 한순간만 서로 스치는 등이 있다. 또한, 사람이 불쾌하다고 느끼는 음은, 예를 들면 인간의 가청 범위인 20Hz로부터 20kHz 중에서 다양한 음이 있다. 불쾌하다고 느끼는 음의 주파수의 일례로서는, 예를 들면 약 15kHz 정도의 것이 있다. 따라서, 이러한 소정의 주파수 성분의 음이 발생하고 있는 경우도 이상음이 된다. 물론, 이상음은 이 주파수(15kH)로 한하지 않는다.

이러한 불량에 수반하는 음은, 불쾌할 뿐만 아니라, 새로운 고장을 발생시킬 우려도 있다. 그래서, 그들 각 제품에 대한 품질보증을 목적으로 하여, 생산 공장에서는, 통상 검사원에 의한 청각이나 촉각 등의 오감에 의지한 「관능검사」를 행하여, 이상음 유무의 판단을 행하고 있다. 구체적으로는, 귀로 듣거나, 손으로 만져서 진동을 확인하거나 함에 의해 행하고 있다. 여기서 관능검사란, 인간의 감각기관이 감지할 수 있는 속성을 인간의 감각기관 상기 자체에 의해 행하는 검사인 것이다.

그런데, 몇년전부터 자동차에 대한 음 품질의 요구가 급속하게 높아져 오고 있다. 즉, 자동차 업계에서는, 엔진, 미션, 파워 시트 등의 차량탑재 구동 파츠의 검사를 정량적으로 자동 검사하는 니즈가 높아지고 있고, 종래로부터 행하여지고 있는 검사원에 의한 상기한 관능검사와 같이 정성적이고 애매한 검사로는 상기 니즈에 응할 수 있는 품질을 얻을 수 없게 되어 오고 있다.

그래서, 이러한 문제를 해결하기 위해, 정량적이고 명확한 기준에 의한 안정된 검사를 목적으로 한 이음(異音) 검사 장치가 개발되어 있다. 이 이음 검사 장치는, 「관능검사」 공정의 자동화를 목적으로 한 장치로서, 제품 구동부의 진동이나 음을 센서로 측정하고, 상기 아날로그 신호를 FFT 알고리즘 등을 응용한 주파수 해석 장치를 사용하여 주파수 성분을 조사하여 검사하는 것이다(특허 문헌 1). 아날로그 신호의 해석은, 그외에 밴드패스 필터를 응용한 것이라도 좋다.

이 특허 문헌1에 개시된 기술을 간단히 설명하면, FFT 알고리즘을 응용한 주파수 해석 장치는, 시간 영역 신호를 고속 푸리에 변환 알고리즘에 의해, 주파수 영역의 분석을 할 수 있다. 한편, 이상음의 주파수 영역도 어느 정도 정해져 있다. 따라서, 분석에 의해 추출된 주파수 성분중, 이상음의 발생 영역에 해당하는 성분을 추출할 수 있기 때문에, 이러한 추출한 성분의 특징량을 구한다. 그리고, 특징량으로부터 이상의 유무나 상기 원인 등을 퍼지 추론 등을 이용하여 추정하도록 하고 있다.

상기한 이음 검사 시스템에서는, 한번 정한 기준에 따른 자동 판정을 할 수 있음과 함께, 검사한 결과와, 그때의 파형 데이터를, 이음 검사 시스템 내의 기억 장치에 보존할 수 있다.

상기한 바와 같은 이음 검사 시스템은, 검사를 실행할 때에 사용하는 최적의 특징량의 선택 및 특징량 연산용의 여러 파라미터의 선택을 행할 필요가 있다. 그러나, 이러한 특징량과 파라미터의 선택 처리는, 사람이 직감과 경험에 의지하여 행하고 있는 것이 현재의 상태이다.

특허 문헌 1 : 특개평11-173909호

특허 문헌 1 등에 개시된 종래의 이음 검사 시스템에서는, 이상의 유무에 대응하는 특징량을 추출하는 것 및, 특징량을 연산하기 위한 파라미터의 선택은 사람이 직감과 경험에 의지하여 행하고 있다.

따라서, 수천건을 초과하는 이상 판정 결과의 데이터로부터 이상의 유무와 그것에 대응하는 특징량 및 특징량을 연산하기 위해 이용하는 파라미터를 선택하는 것은, 경험과 직감이 요구될 뿐만 아니라, 상당히 큰 공수가 필요하고, 번잡하고 시간과 노력이 든다.

즉, 파형 해석을 행하는 경우, 각 파형의 특징을 나타내기 위해 다양한 방법으로 검사 대상의 파형을 특징량화 한다. 그리고, 하나의 특징량 값을 얻을 때에는 통상 몇개인가의 파라미터가 있고, 이들의 설정을 변경한 것으로 특징량의 값은 변화한다. 즉, 파라미터를 적절하게 설정하면, 파형 해석시에, 상기 파형의 특징이 특징량의 값으로서, 현저하게 나타나 오기 때문에, 이들 파라미터의 조정 작업을 행하는 것이 중요하다.

그런데 하나의 파라미터만이라도 설정 패턴은 많기 때문에, 설정을 순서대로 바꾸면서 특징량의 연산 결과를 비교하는 것은 상당히 어렵고 적절한 파라미터의 결정도 곤란하다. 또한 복수의 특징량의 어느 것에 가장 특징이 나타나고 있는가를 확인하는 것도 파라미터와의 조합이 많고 곤란하기 때문에 매우 큰 시간 및 노력을 필요로 하고 있다.

이와 같이, 이음 검사 시스템에서 이용하는 특징량·파라미터의 수가 많고, 특징량 탐색·파라미터 튜닝이 번잡하고, 게다가, 이러한 특징량 탐색 등을 행하였다고 하여도, 정상(양품)과 이상(불량품)을 정밀도 좋게 분리할 수 있는 특징량 등을 결정할 수 없는 경우가 있다. 이러한 경우, 선택하는 특징량의 종류와, 파라미터 공간은 무한하기 때문에, 양(兩) 군(群)을 분리할 수 없는 원인이, (1) 데이터 분리 가능한 정보가 근본적으로 얻어지지 않는 것인지, (2) 무한한 파라미터 공간 중에서의 탐색이 충분하지 않은 것인지를 판단하는 것이 곤란하다.

따라서, 본질적으로 (1)의 케이스라도, 그것을 과학적으로 설득성을 가지고 설명을 할 수 없으면, 무한한 공간의 탐색을 하여, 쓸데없는 노력을 하여 버리는 경우가 있다.

본 발명은, 이음 검사를 행하는 경우에 사용하는 특징량 및 또는 상기 특징량의 파라미터를 결정하는데 있어서, 양품과 불량품을 분리할 수 있는지 여부의 판단을 행할 수 있고, 분리할 수 있는 경우에는, 유효한 특징량·파라미터를 구하기 위한 정보를 제공할 수 있는 지원 장치를 제공하는 것을 목적으로 한다.

상기한 목적을 달성하기 위해, 본 발명에 관한 지원 장치는, 검사 대상으로부터 취득한 파형 데이터에 대해, 상기 파형 데이터의 특징을 나타내는 특징량을 연산하여 얻어진 특징량 연산 결과에 의거하여, 상기 검사 대상이 정상인지 이상인 지의 판단을 행하는 검사 장치에 설정하는, 상기 판단에 유효한 특징량 및 특징량을 연산하기 위한 파라미터를 결정하기 위한 정보를 제공하는 지원 장치로서, 주어진 파형 데이터를 프레임 분할하고, 각 프레임에 대해, 특징량축과 주파수축으로 특징량을 기술한 매트릭스 형상의 데이터 구조로 이루어지는 프레임 프로파일을 구하는 프레임 프로파일 연산 수단과, 상기 프레임 프로파일 연산 수단에서 구한 동일 파형 데이터에 관한 복수의 상기 프레임 프로파일을 취득하고, 상기 복수의 프레임 프로파일로부터, 상기 파형 데이터에 관한 특징량축과 주파수축으로 특징량을 기술한 매트릭스 형상의 데이터 구조로 이루어지는 프로파일을 구하는 프로파일 연산 수단과, 상기 프로파일 연산 수단에서 구한 프로파일을 기억하는 기억 수단과, 상기 기억 수단에 격납된 복수의 파형 데이터의 프로파일에서의 상기 매트릭스 형상이 지정된 요소에 관한 특징량의 값을 취득함과 함께, 취득한 특징량 값의 히스토그램을 생성하고 출력하는 수단을 구비하여 구성하였다.

히스토그램을 표시함으로써, 동일한 그룹에 속하는 복수의 파형 데이터의 지정된 요소가 1군을 구성하고 있는지의 여부를 용이하게 이해할 수 있고, 1군을 구성하고 있는 경우에는, 상기 그룹을 인식하기 위해 적합한 유효한 요소(특징량과 주파수의 파라미터)라고 할 수 있다. 또한, 다수의 조합으로 이루어지는 정도의 요소도 1군를 구성하지 않는 경우에는, 해당 그룹을 인식하기 위한 적합한 요소가 없는 것을 과학적으로 설명할 수 있다.

또한, 다른 해결 수단으로서는, 검사 대상으로부터 취득한 파형 데이터에 대해, 상기 파형 데이터의 특징을 나타내는 특징량을 연산하여 얻어진 특징량 연산 결과에 의거하여, 상기 검사 대상이 정상인지 이상인지의 판단을 행하는 검사 장치에 설정하는, 상기 판단에 유효한 특징량 및 특징량을 연산하기 위한 파라미터를 결정하기 위한 정보를 제공하는 지원 장치로서, 주어진 파형 데이터를 프레임 분할하고, 각 프레임에 대해, 특징량축과 주파수축으로 특징량을 기술한 매트릭스 형상의 데이터 구조로 이루어지는 프레임 프로파일을 구하는 프레임 프로파일 연산 수단과, 상기 프레임 프로파일 연산 수단에서 구한 동일 파형 데이터에 관한 복수의 상기 프레임 프로파일을 취득하고, 상기 복수의 프레임 프로파일로부터, 상기 파형 데이터에 관한 특징량축과 주파수축으로 특징량을 기술한 매트릭스 형상의 데이터 구조로 이루어지는 프로파일을 구하는 프로파일 연산 수단과, 상기 프로파일 연산 수단에서 구한 프로파일을 기억하는 기억 수단과, 상기 기억 수단에 격납된 복수의 파형 데이터에 관한 프로파일을 동시에 표시하는 수단과, 상기 동시에 표시한 복수의 프로파일에서의 주파수축의 임의의 위치를 공통으로 지정한 지정 수단과, 상기 지정 수단에서 지정된 위치에 해당하는 각 프로파일의 특징량의 값을, 비교하여 표시하는 비교 표시수단을 구비하여 구성할 수도 있다. 이 경우에, 상기 비교 표시수단은, 레이더(rader) 차트를 생성하고 출력하는 것으로 할 수 있다.

복수의 프로파일을 동시에 표시함과 함께, 주파수축의 동일 위치의 정보(각 특징량의 값에 의거한 정보)를 비교하여 표시하기 위해, 동일한 그룹에 속하는 것이 가까운 값을 택하고, 다른 그룹에 속하는 것이 멀어지는 특징량·파라미터의 유무 및 존재하는 경우에는 구체적인 특징량·파라미터를 찾아낼 수 있다. 또한, 이와 같이 다수의 조합을 검토하여도 적절한 특징량·파라미터를 찾아낼 수 없는 경 우, 원래 양자를 분리할 수 없는 것을 과학적으로 설명할 수 있다.

또한, 다른 해결 수단으로서는, 검사 대상으로부터 취득한 파형 데이터에 대해, 상기 파형 데이터의 특징을 나타내는 특징량을 연산하여 얻어진 특징량 연산 결과에 의거하여, 상기 검사 대상이 정상인지 이상인지의 판단을 행하는 검사 장치에 설정하는, 상기 판단에 유효한 특징량 및 특징량을 연산하기 위한 파라미터를 결정하기 위한 정보를 제공하는 지원 장치로서, 주어진 파형 데이터를 프레임 분할하고, 각 프레임에 대해, 특징량축과 주파수축으로 특징량을 기술한 매트릭스 형상의 데이터 구조로 이루어지는 프레임 프로파일을 구하는 프레임 프로파일 연산 수단과, 상기 프레임 프로파일 연산 수단에서 구한 동일 파형 데이터에 관한 복수의 상기 프레임 프로파일을 취득하고, 상기 복수의 프레임 프로파일로부터, 상기 파형 데이터에 관한 특징량축과 주파수축으로 특징량을 기술한 매트릭스 형상의 데이터 구조로 이루어지는 프로파일을 구하는 프로파일 연산 수단과, 상기 프로파일 연산 수단에서 구한 프로파일을 기억하는 기억 수단과, 상기 기억 수단에 격납된 동일 그룹에 속하는 복수의 파형 데이터의 프로파일을 통계 처리하여 하나의 통계 프로파일을 생성하는 통계 프로파일 생성 수단과, 상기 통계 프로파일 생성 수단에서 생성된 통계 프로파일과, 상기 통계 프로필과 다른 그룹에 속하는 파형 데이터의 프로파일을 비교하는 프로파일 비교 수단을 구비하여 구성할 수 있다.

이와 같이 하면, 모아지는 샘플수가 다를 경우, 예를 들면, 양품의 샘플 데이터는 다수 모아서 통계 프로파일을 작성할 수 있는 것이지만, 불량품의 샘플수가 충분히 모아지지 않는 경우에는, 본 발명을 실행함으로써 양품과 불량품을 식별할 수 있는지의 판단을 과학적으로 설명하는 것이 가능해짐과 함께, 식별할 수 있는 경우에는, 구체적인 특징량·파라미터를 구하는 것도 가능하게 된다. 또한, 이와 같이 다수의 조합을 검토하여도 적절한 특징량·파라미터를 찾아낼 수 없는 경우, 원래 양자를 분리할 수 없는 것을 과학적으로 설명할 수 있다.

또한, 다른 해결 수단으로서는, 검사 대상으로부터 취득한 파형 데이터에 대해, 상기 파형 데이터의 특징을 나타내는 특징량을 연산하여 얻어진 특징량 연산 결과에 의거하여, 상기 검사 대상이 정상인지 이상인지의 판단을 행하는 검사 장치에 설정하는, 상기 판단에 유효한 특징량 및 특징량을 연산하기 위한 파라미터를 결정하기 위한 정보를 제공하는 지원 장치로서, 주어진 파형 데이터를 프레임 분할하고, 각 프레임에 대해, 특징량축과 주파수축으로 특징량을 기술한 매트릭스 형상의 데이터 구조로 이루어지는 프레임 프로파일을 구하는 프레임 프로파일 연산 수단과, 상기 프레임 프로파일 연산 수단에서 구한 동일 파형 데이터에 관한 복수의 상기 프레임 프로파일을 취득하고, 상기 복수의 프레임 프로파일로부터, 상기 파형 데이터에 관한 특징량축과 주파수축으로 특징량을 기술한 매트릭스 형상의 데이터 구조로 이루어지는 프로파일을 구하는 프로파일 연산 수단과, 상기 프로파일 연산 수단에서 구한 프로파일을 기억하는 기억 수단과, 상기 기억 수단에 격납된 동일 그룹에 속하는 복수의 파형 데이터의 프로파일을 통계 처리하여 하나의 통계 프로파일을 생성하는 통계 프로파일 생성 수단과, 상기 통계 프로파일 생성 수단에서 생성된 다른 그룹의 통계 프로파일을 비교하는 프로파일 비교 수단을 구비하여 구성할 수도 있다.

본 발명에 의하면, 양품과 불량품의 샘플 데이터가 함께 통계 프로필을 작성하는데 충분한 양만큼 수집할 수 있는 경우, 구별 가능한지의 여부나, 구별할 수 있는 경우에는 유효한 특징량·파라미터의 보다 정확한 판단을 행할 수 있고, 상기 결과로 과학적인 설득을 할 수 있다.

＊용어의 정의

<프레임 프로파일>

프레임 프로파일은, 파형의 특징량화(수치화)에 있어서, 특징량축과 주파수축으로 특징량을 매트릭스 형상으로 기술한 데이터 구조에서, 처리 대상의 파형 데이터로부터 추출한 1프레임에 대해 생성되는 것이다.

<프로파일>

프로파일이란, 하나의 파형 데이터에 관해, 주파수×특징량의 2차원 공간에 대해, 그때의 특징량치가 격납되어 있는 매트릭스인 것(이와 같이 하나의 파형의 특성을 정량적으로 나타낸 것)을 말한다. 동일 파형 데이터에 관해 얻어진 복수의 프레임 프로파일을 이용하여 생성된다.

<통계 프로파일>

통계 프로파일이란, 복수의 프로파일(하나의 프로파일은 1파형에 대응)을 통계 처리를 행하고, 그룹으로서의 프로파일의 성질을 기술하는 것이다.

우선, 본 발명의 실시 형태의 지원 장치를 이용하여 최종적으로 결정한 특징량 및 또는 파라미터를 설정하는 대상이 되는 이음 검사 장치를 간단히 설명한다. 이음 검사 장치는, 진동 센서 또는 음성 마이크로폰 등으로 취득한 파형 데이터에 대해 전처리를 행한 후, 소정의 복수의 특징량을 연산하고, 연산 결과로부터 유효한 것을 이용하여 양품/불량품/부정(不定)의 판단을 행하는 것을 기본 구성으로 하고 있다. 상기 전처리로서의 필터에는, 밴드 패스 필터, 저역 필터, 하이 패스 필터 등 복수종류 준비됨과 함께, 연산한 특징량도 다수 준비된다.

검사 대상에 있어서 양부 판정을 하는데 유효한 특징량은 존재하고 있고, 그다지 유효하지 않은 특징량 등을 연산하는 처리는 낭비가 되는 경우가 있다. 단, 유효한 특징량은, 검사 대상은 물론, 이상의 종류 등에 의해서도 다르고, 어느 검사 대상에 대해서도 만능인 특징량은 없다. 그래서, 본 실시 형태에서는 검사 대상에 적합한 특징량을 결정하기 위한 정보를 제공하는 기능을 구비하였다. 또한, 각 특징량은, 연산 방식은 결정되어 있지만, 파라미터를 바꿈으로서, 연산 결과 얻어지는 특징량의 값 나아가서는 판정 결과도 변한다. 즉, 본래 유효한 특징량이라도, 설정하는 파라미터를 잘못하면, 오판정을 할 우려가 있다. 따라서, 본 실시 형태의 지원 장치는, 특징량과 파라미터가 적합한 조합을 포괄적으로 찾기 위한 정보를 제공하는 기능을 구비하고 있다.

도 1은, 본 발명의 알맞는 한 실시의 형태를 도시하고 있다. 도 1에 도시하는 바와 같이, 지원 장치(10)는, 샘플 데이터를 격납하는 파형 데이터베이스(11)와, 상기 파형 데이터베이스(11)에 격납된 샘플 데이터(정상 데이터와 이상 데이터의 파형 데이터)에 의거하여, 검사 장치가 양부 판정을 행할 때에 사용하는 특징량이나 룰 등을 생성하는 양부 판정 알고리즘 생성부(12)와, 양부 판정 알고리즘 생 성부(12)에서 생성된 특징량 등을 격납하는 특징량 연산 파라미터 기억부(15)를 구비하고 있다. 또한, 이 지원 장치(10)는, 퍼스널 컴퓨터 등의 컴퓨터로 구성되고, 키보드, 마우스 등의 입력 장치(13)와, 표시 장치(14)를 구비하고 있다. 또한, 필요에 따라 외부 기억 장치를 구비하거나, 통신 기능을 구비하여 외부의 데이터베이스와 통신하고, 필요한 정보를 취득할 수 있다.

파형 데이터베이스(11)에 격납하는 파형 데이터는, 예를 들면, 실제의 관능검사를 행하는 것과 마찬가지로, 샘플품 등을 동작시킨 때에 생기는 음이나 진동을, 상기 샘플품 등에 접촉·근접 배치하는 마이크로폰, 가속도 픽업 등의 센서(3)로 취득하고(도시 생략하지만, 필요에 따라 증폭한다), AD 변환기(5)에서 디지털 데이터로 변경한 것을 기억하여도 좋고, 별도 준비한 다른 데이터베이스로부터 다운로드하여 격납하여도 좋다. 또한, 이 파형 데이터베이스(11)에는, 실제의 파형 데이터와, 상기 종류(정상 데이터와 이상 데이터의 구별)를 알 수 있도록 격납되어 있다. 즉, 각 파형 데이터와, 종류를 관련지어 격납하여도 좋고, 정상 데이터의 홀더와, 이상 데이터의 홀더를 나누고, 각 홀더마다 대응하는 파형 데이터를 격납하도록 하여도 좋다. 요컨대, 격납된 파형 데이터의 종류를 알 수 있도록 되어 있으면 좋다. 또한, 상기한 종류는, 예를 들면, 검사원이 실제로 센서(3)로 데이터 취득한 때에 검사원이 동시에 검사 대상물(샘플품)로부터 발생하는 음 등을 듣고 판단하거나, 일단 격납한 파형 데이터를 재생하고, 상기 재생한 음을 검사원이 듣고 판단한 결과를 격납하도록 하여도 좋고, 샘플 데이터를 취득하기 위한 검사 대상물이, 미리 양품인지 불량품인지의 구별이 붙어 있는 것인 경우에는, 미리 종류를 지 정하여 파형 데이터를 받아들임에 의해 자동적으로 종류와 파형 데이터의 관련지음을 행하도록 하여도 좋다.

도 2는, 양부 판정 알고리즘 생성부(12)의 내부 구조의 일례를 도시하고 있다. 본 실시의 형태에서는, 양품의 파형 데이터로 구성된 OK군의 편차를 조사하고, 이음 검사에 의거한 양부 판정을 할 수 있는지의 여부를 판단한 것이다. 양부 판정 알고리즘 생성부(12)는, 도 2에 도시하는 바와 같이, 프로파일 생성부(21)와, 복수의 프로파일 히스토그램 표시부(22)와, 표시항목 선택부(23)를 구비하고 있다.

여기서, 프로파일 생성부(21)에서 생성되는 프로파일이란, 예를 들면 도 3에 도시하는 바와 같이, 주파수×특징량의 2차원 공간에 대해, 그때의 특징량치가 격납되어 있는 매트릭스(이와 같이 하나의 파형의 특성을 정량적으로 나타낸 것)인 것을 말한다. 이 프로파일은, 도 4에 도시하는 바와 같이, 처리 대상의 파형 데이터중에서 선택·추출된 1프레임 단위로 작성된 프레임 프로파일(특징 매트릭스)의 시간 추이의 정보를 포함하는 것이다. 특징량축과 주파수축이 동일한 요소를 각 프레임마다 추출하고, 설정된 알고리즘으로 데이터 압축(스칼라량으로 변환)하고, 구한 스칼라량을, 상기 파형에 관한 프로파일을 구성하는 특징량축과 주파수축이 동일한 개소에 배치된다. 이것을 모든 요소에 관해 행함으로써, 해당 파형에 관한 프로파일이 작성된다. 도 4에 도시하는 바와 같이, 「프로파일 시간 추이」란, 프로파일을 구하는 과정에 상기 시간 변화의 정보를 포함한 것이다.

이 프로파일을 구성하는 각 요소를 구하기 위한 알고리즘은, 예를 들면, 평균치나, 피크 to 피크 등의 각종의 것을 이용할 수 있다. 어느 것을 사용하는지는, 미리 프로파일 생성부(21)에 초기치로서 설정하여도 좋고, 복수 설정하고 있는 경우에는, 입력 장치(13)를 조작하여 유저로부터 선택시키도록 하여도 좋고, 또한, 입력 장치(13)로부터 임의의 알고리즘을 등록하도록 하여도 좋다.

또한, 프로파일을 구성하는 종축의 특징량은, 미리 프로파일 생성부(21)에 등록한 모든 특징량을 설정하도록 하여도 좋고, 예를 들면 등록한 모든 특징량을 표시 장치(14)에 표시하고, 유저에게 선택시키도록 하여도 좋다. 또한 횡축의 주파수는, 파형 데이터의 특징량 연산을 행하는 대상이 되는 주파수대이다. 예를 들면, 밴드 패스 필터의 상하한치로 규정된다. 주파수축을 구성하는 f1, f2, ……는, 미리 주파수축의 파라미터 세트로서 준비된 것을 사용하여도 좋고, 유저가 입력 장치(13)를 조작하여 지정하도록 하여도 좋다. 이 파라미터 세트를 구성하는 주파수대는, 일부의 주파수 범위가 중복하고 있거나, 한쪽의 주파수대의 범위의 전부를 다른쪽의 주파수대가 포함하는 것을 설정하여도 좋다. 즉, 추출하는 주파수대(파라미터)와 특징량과의 조합에 의해, 양부 판정을 행하기 위한 유효한 특징량이 되거나, 유효하지 않은 특징량이 되거나 한다. 그래서, 다양한 주파수 범위의 것을 주파수축을 구성하는 요소(파라미터)에 설정하여 둠으로써, 적절한 조합을 찾아낼 수 있고, 가령, 다수의 주파수 범위를 준비해 둠으로써, 적절한 조합이 발견되지 않은 경우에는, 상기 특징량으로는 그룹을 인식할 수 없는(적절하지 않은) 것을 알 수 있다.

도 5는, 상술한 프로파일을 생성하는 프로파일 생성부(21)의 내부 구성을 도시하는 기능 블록도이다. 파형 데이터베이스(11)에 격납된 파형 데이터중, 입력 장 치(13)를 통하여 지정된 파형 데이터를 판독하는 판독부(21b)와, 상기 판독부(21b)에 의해 판독된 파형 데이터에 관한 프레임 프로파일(1프레임마다 프로파일의 요소에 대응하는 특징량을 구한 특징 매트릭스)을 산출하는 프레임 프로파일 연산부(21c)와, 상기 프레임 프로파일 연산부(21c)에서 구한 각 프레임의 프레임 프로파일의 시간 추이 정보를, 미리 설정된 파라미터(시간 추이 정보를 포함한 프로파일의 각 요소를 구하기 위한 알고리즘(피크 to 피크 등))에 따라 구하고, 처리 대상의 파형 데이터의 프로파일을 작성하는 프로파일 연산부(21d)와, 프로파일 연산부(21d)에서 구한 각 파형 데이터의 프로파일을 프로파일 데이터베이스(21g)에 격납하는 보존부(21f)를 구비하고 있다.

판독부(21b)는, 예를 들면, 파형 데이터베이스(11)에 액세스하고, 표시 장치(14)에 처리 가능(데이터베이스에 격납된)한 파형 데이터를 리스트 표시하고, 유저에게 선택을 촉구한다. 그리고, 입력 장치(13)를 통하여 지정된 파형 데이터의 파일명을 취득하고, 상기 파일명에 의거하여 파형 데이터베이스(11)로부터 대응하는 파형 데이터를 판독함과 함께, 프레임 프로파일 연산부(21c)에 건네준다. 또한, 파형 데이터베이스(11)에 격납된 파형 데이터는, 양품(OK 데이터)/불량품(NG 데이터)의 종류별이나, 워크의 종류 상기 밖에 각종의 정보가 관련지어져 등록되어 있기 때문에, 판독부(21b)는, 예를 들면, 입력 장치(13)로부터 지시에 따라, 파형 데이터베이스(11)에 격납된 각 파일에 관련지어진 상기한 정보를 참조하고, 양품만의 파형 데이터 등, 지정된 조건에 합치하는 파형 데이터만을 추출하고, 리스트 업할 수 있다. 또한 지정하는 파형 데이터는, 하나인 경우도 있다면, 복수개의 경우도 있다.

프레임 프로파일 연산부(21c)는, 취득한 파형 데이터에 대해 프레임 분할하고, 각 프레임마다, 도 3, 도 4에 도시하는 바와 같은 각 주파수대(f1, f2, f3, ……)에 관해, 지정된 특징량(A, B, ……)을 구하고, 연산 결과를 해당하는 개소에 등록한다. 이 연산 처리는, 통상의 이음 검사 장치에 있어서의 특징량 추출 처리와 같은 기능에 의해 실현할 수 있다. 즉, 이음 검사 장치는, 통상, 전처리로서 각종 필터를 이용하여 파형 데이터로부터 소망하는 주파수대역의 파형 데이터를 추출하고, 상기 추출한 필터 처리 후의 파형 데이터에 대해 설정된 특징량 연산을 행한다. 여기서는, 추출하는 주파수가 다방면에 미침과 함께, 각 주파수대역에 대해, 각각 설정된 특징량을 구하기 위해, 연산 처리 대상이 다수가 되는 것이지만, 하나하나의 각 요소를 구하는 특징량 연산은 기존의 기술을 이용할 수 있다. 특징량의 일례로서는, RMS(실효치), AMX(피크 to 피크), 평균치 등, 각종의 것이 있다.

또한, 각 프레임을 어떻게 취하는지는, 특징량 세트와 마찬가지로, 미리 프로파일 생성부(21)에 설정하여 두어도 좋고, 입력 장치(13)를 통하여 설정하도록 하여도 좋다. 설정 내용으로서는, 프레임 폭(1프레임의 시간)이나, 1프레임을 구성하는 데이터 사이즈나, 전후의 프레임의 중복의 정도(겹침 0을 포함함다) 등이 있다. 이 프레임을 어떻게 잘라내는지의 파라미터도 복수 설정하여 두고, 입력 장치(13)를 통하여 유저에게 설정시키거나, 미리 준비한(지원 장치가 기억 보존하고 있다) 파라미터의 값을 초기치로 하여, 적절히 변경하도록 하여도 좋다. 이와 같이 입력 장치(13)로부터의 파라미터 세트 등의 입력을 허용하는 경우에는, 당연한 일 이지만, 이러한 입력된 파라미터 세트나 특징량 세트가 프로파일 생성부(21)에 주어지도록 구성되고, 프로파일 생성부(21)는, 상기 주어진 파라미터·특징량에 의거하여 프레임 프로파일을 작성한다.

도 4로부터도 분명한 바와 같이, 프로파일 생성부(21)에서는, 하나의 파형 데이터에 대해 복수 프레임분의 프레임 프로파일이 작성된다. 그래서, 이들 복수분의 프레임 프로파일은, 소정의 일시 기억 수단(버퍼 메모리)에 격납한다. 이 일시 기억 수단은, 프레임 프로파일 연산부(21c)측에 갖게 하여 두고, 모든 프로파일 시간 추이의 정보를 생성하였으면, 일괄하여 프로파일 연산부(21d)에 보내도록 하여도 좋고, 프로파일 연산부(21d) 또는 외부의 기억 수단에 설정하고, 프레임 프로파일을 작성할 때마다, 상기 외부의 일시 기억 수단에 격납하도록 하여도 좋다.

프로파일 연산부(21d)는, 프레임 프로파일 연산부(21c)가 구한 하나의 파형 데이터에 대한 복수의 프레임 프로파일에 의거하여, 시간 추이 정보를 통합하여 하나의 프로파일을 작성하는 것이다(도 4의 처리를 실행한다). 이 프로파일 연산부(21d)는, 예를 들면, 특징량축의 x번째와 주파수축의 y번째를 처리 대상으로 하고, 각 프레임 프로파일에 관한 특징량축과 주파수축의 2차원 공간상의 좌표(x, y)의 특징량 값의 시간 추이 정보를 구하는 연산 처리(예를 들면, 피크 to 피크)를 실행하고, 상기 실행 결과를, 프로파일의 좌표(x, y)의 위치에 격납한다. 그리고, y=1에 관해 x=1로부터 X(X는, 설정된 특징량의 수)까지의 각 좌표에 관해 상기한 연산 처리(프로파일의 각 좌표(요소)의 치를 구하는 처리)를 실행함으로써, y=1의 열에 관한 프로파일을 구성하는 각 요소의 값이 구하여진다. 이와 같이 하여, y의 값을 1씩 잉크리먼트하면서, 상기한 연산 처리를 반복 실행함으로써, 프로파일의 주파수축이 1열씩 생성된다. 그리고, y=Y(Y는, 주파수축을 구성한 파라미터 수)가 될 때까지 상기한 연산 처리를 실행하면, 상기 파형 데이터의 프로파일을 구성하는 모든 요소에, 각 특징량(시간축 추이를 고려한 것)이 격납되고, 프로파일이 생성된다.

이 프로파일 연산부(21d)에서 구한 프로파일은, 보존부(21f)에 처리 대상의 파형 데이터의 정보와 관련지어 프로파일 데이터베이스(21g)에 격납된다. 이 때 관련짓는 파형 데이터의 정보는, 적어도, 양품(OK) 데이터인지 불량품(NG 데이터)인지의 구별과, 파형 데이터를 특정하기 위한 정보(파일명, ID 번호 등)를 포함하도록 한다.

복수의 프로파일 히스토그램 표시부(22)는, 복수의 파형 데이터의 프로파일중 표시항목 선택부(23)에서 선택된 표시항목에 관해, 히스토그램을 구하고, 표시 장치(13)에 표시하는 것이다. 입출력 이미지로서는, 도 6에 도시하는 바와 같이, 복수의 파형 데이터에 관한 복수의 프로파일 항목(특징량과, 주파수대의 조합 : 프로파일을 구성하는 각 요소에 대응)을 표시함과 함께, 상기 프로파일 항목의 각 값을 표 형식의 입력(선택) 화면(A)을 작성하고, 출력한다. 유저는, 히스토그램 표시시키고 싶은 프로파일 항목을 선택함으로써, 상기 선택된 프로파일 항목의 열을 구성하는 각 값의 히스토그램을 작성하고, 작성한 히스토그램(B)을 출력한다. 선택의 방법은, 표 계산 소프트에 있어서의 열의 지정과 같은 각종의 수법을 채택할 수 있다. 도 6에서는, 프로파일 항목(1)을 지정하고 있다. 또한, 입력 화면에 리스트 업 되는 파형은, 동일한 그룹(OK/NG)에 속하는 것이다.

이 히스토그램을 봄으로써, 상기 프로파일 항목의 편차 정도를 한눈에 인식할 수 있다. 즉, 군이 하나인 경우(특히, 피크가 높고·가파르고 퍼짐의 폭도 좁다)에는, 상기 그룹을 인식하는데 적절한 프로파일 항목이라고 할 수 있고, 상기 그룹의 컨트롤(그룹에 속하는지 여부의 판정)이 가능하게 된다. 역으로, 복수의 군으로 나누어져 있는(피크가 복수 있는) 경우나, 피크가 낮고 완만하며, 저변도 넓게 되어 있는 경우에는, 상기 그룹을 인식하는데 부적절한 프로파일 항목이라고 할 수 있고, 상기 그룹의 컨트롤(그룹에 속하는지 여부의 판정)이 곤란하게 된다.

도 7은, 상술한 히스토그램을 표시하는 복수의 프로파일 히스토그램 표시부(22)의 내부 구성을 도시하는 기능 블록도이다. 도 7에 도시하는 바와 같이, 프로파일 데이터베이스로부터, 소정의 파형 데이터(본 실시의 형태에서는 양품의 정상 데이터)의 프로파일을 취득하는 프로파일 취득부(22a)와, 상기 프로파일 취득부(22a)가 취득한 복수의 프로파일에 의거하여, 도 6에 도시하는 바와 같은 프로파일 항목의 지정 입력 화면을 생성하고, 표시 장치(14)에 표시하고, 지정되어 내용을 다음 단(段)의 히스토그램 작성·표시부(22c)에 보내는 표시항목 선택부(22b)를 갖고 있다.

프로파일 취득부(22a)는, 예를 들면 양품(정상 : OK)의 판정 결과를 갖는 파형 데이터의 프로파일을 취득한다. 상술한 바와 같이, 각 프로파일에는, 파형 데이터의 정보도 관련지어져 있기 때문에, 상기 정보의 하나인 판정 결과를 참조하고, OK의 프로파일만을 추출한다.

표시항목 선택부(22b)는, 지정된 표시항목에 해당하는 데이터를 추출하고, 히스토그램 작성·표시부(22c)에 건네준다. 예를 들면 도 6에 도시하는 예의 경우, 「프로파일 항목(1)」이 선택된 경우, 각 파형 데이터의 「프로파일 항목(1)」의 값을 추출하고, 추출한 데이터를 히스토그램 작성·표시부(22c)에 건네준다.

히스토그램 작성·표시부(22c)는, 받아들인 데이터에 의거하여 히스토그램을 작성하고, 작성한 히스토그램을 표시 장치(14)에 표시하는 것이다. 히스토그램을 작성하는 기능(알고리즘)은 공지의 것을 이용할 수 있기 때문에, 여기서는 생략한다.

도 8은, 본 실시의 형태의 기능(작용)을 도시하는 플로우 차트이다. 우선, 프로파일 생성부(21)를 가동시키고, 양품의 정상적인 파형 데이터에 의거하여, 각 파형 데이터의 프로파일을 작성하고, 프로파일 데이터베이스(21g)에 격납한다(S1). 뒤이어, 복수의 프로파일 히스토그램 표시부(22)를 가동시키고, 프로파일 데이터베이스(21g)에 격납된 양품(OK)에 관한 복수의 프로파일을 판독하고, 판독 데이터를 도 6에 도시하는 바와 같은 표 형식으로 표시한다(도 6의 A 참조). 그리고, 표시항목 선택부(23)로부터의 지시에 의하여 i번째의 항목을 선택한다. 또한, 이러한 처리는, 유저의 매뉴얼 조작에 의거한 입력을 대기하도록 하여도 좋고, i=1로부터 순번대로 i를 잉크리먼트하면서 자동적으로 선택하도록 하여도 좋다. 이 i번째의 항목이 선택되면, 상기 i번째의 항목에 관한 히스토그램을 생성하고, 상기 결과를 출력한다(도 6의 B 참조)(S2).

표시된 양품(OK)의 히스토그램이 1군으로 구성되어 있는지, 즉, 전체로서 피 크가 하나의 산(山)으로 되어 있는지를 판단한다(S3). 이러한 판단은, 히스토그램을 본 유저가 판단하고, 상기 판단 결과를 입력 장치(13)를 조작하여 행하도록 하고 있다. 1군으로 구성되어 있으면, 상기 그룹(이 경우는 양품)에 속하는지의 여부를 판별하기 위한 항목(특징량＋파라미터)으로서 유효하다고 추정할 수 있고, 역으로 산이 2개 있는 등 1군이 아닌 경우에는 상기 항목에 의거하여 판단할 수 없다고 할 수 있다. 그래서 상기한 처리 스탭 S3의 분기 판단에서 No로 된 경우에는, 상기 항목을 감시하는 것에 의미가 있는지의 여부를 판단하고(S4), 의미가 있는 경우에는, OK군을 컨트롤할 수 없다는 결정에 이른다. 또한, 상기 경우에는, 설계나 제조 공정, 주목 항목을 고침에 의해 대처하게 된다.

또한, 1군이 아닌 항목에 관한 감시하는 것에 의미가 없는 경우(S4에서 No)에는, 상기 항목을 무시하고(S5), i를 1 잉크리먼트(S6)하여 S2로 되돌아와 다음의 항목에 관한 히스토그램을 표시하고, 1군인지의 판단을 행한다.

한편, 표시한 히스토그램이 1군으로 구성되어 있는 경우(S3에서 Yes)에는, 모든 항목을 체크하였는지(i가 최대)의 여부를 판단한다(S7). 미(未) 체크의 항목이 있는 경우에는, 이 S7의 분기(分岐) 판단은 No로 되기 때문에, S6으로 건너뛰어, 다음 항목의 체크를 행한다. 이와 같이 하여, 모든 항목에 관한 히스토그램을 표시하고, 1군인지 여부의 체크를 하였으면(도중에, S4의 판단이 Yes가 되지 않는 한), S7의 분기 판단은 Yes가 되므로, 상술한 S3의 판단에 있어서 하나라도 1군으로 구성되는 항목이 있는지의 여부를 판단하고(S8), 하나라도 해당하는 항목이 있으면, 양품(OK군)을 컨트롤하여 제조할 수 있다고 할 수 있다. 또한, 하나도 해당 하는 항목이 없는(S8에서 No) 경우에는, OK군을 컨트롤할 수 없다고 판단된다.

또한 구체적인 처리 스탭의 기재는 생략하고 있지만, 단지 컨트롤할 수 있는지 여부의 판단만 행하면 좋은 경우에는, 예를 들면 S3에서 Yes가 된 경우에, 플래그를 내세우는 처리를 행하면, S8의 판단을 행하는데 있어서, 이러한 플래그를 체크하는 것만으로 간단하게 판단할 수 있다.

또한, 구체적인 항목까지 알 수 있는 경우에는, 각 항목마다 플래그를 마련하고, S3에서 Yes가 된 항목의 플래그를 세우거나, S3에서 Yes가 된 항목을 버퍼 메모리 등에 기억하도록 함으로써, 후에 간단하게 확인할 수 있다.

또한, 본 실시의 형태에서는, 예를 들어 하나 이상의 항목에서 1군인 것(S3에서 Yes)이라 하여도, 1군이 아닌 항목에 감시하는 것에 의미가 있는 중요한 것이 있는 경우에는, 컨트롤할 수 없다고 판단하도록 하였지만, 이러한 S4 판단은 없애도 좋다.

도 9는 본 발명의 제 2의 실시의 형태의 주요부를 도시하고 있다. 본 실시의 형태는, 양품의 정상 데이터(OK)와, 불량품의 이상 데이터(NG)가 각각 복수개씩 존재하는 경우에 분석 가능한지의 여부를 판정하는 것이다. 본 실시의 형태에서는, 양부 판정 알고리즘 생성부(12) 내에, 프로파일 생성부(21)와, 프로파일 시간 추이 표시부(24)와, 프로파일 비교부(25)를 구비하고 있다. 프로파일 생성부(21)는, 제 1의 실시의 형태에서 설명한 것과 같은 구성을 취한다.

프로파일 시간 추이 표시부(24)는, 프로파일 항목의 시간 추이 정보 취득부(24a)와, 프로파일의 1축의 파라미터 선택부(24b)와, 시간 추이 정보 작성·표시 부(24c)를 구비하고 있다. 프로파일 항목의 시간 추이 정보 취득부(24a)는, 프로파일 생성부(21)의 프레임 프로파일 연산부(21c)로부터, 지정한 파형 데이터의 각 프레임 프로파일의 정보, 즉, 프로파일 시간 추이 정보를 취득한다. 이것은, 예를 들면 제 1의 실시의 형태와 마찬가지로 프로파일 생성부(21)가, 주어진 파형 데이터에 관해 프로파일을 생성하는 도중의 데이터인 프레임 프로파일을 프로파일 생성부(21)로부터 취득하도록 구성함으로써 실현할 수 있다.

또한, 프로파일 시간 추이 표시부(24)는, 복수의 파형 데이터에 관해 실행하고, 표시할 수 있다. 즉, 복수의 파형 데이터분의 메모리를 가지며, 프로파일 항목의 시간 추이 정보 취득부(24a)는, 취득한 각 파형 데이터마다, 각각의 프레임 프로파일을 기억 수단에 격납한다.

프로파일의 1축의 파라미터 선택부(24b)는, 입력 장치를 통하여 지정된 프로파일의 1축중(여기서는, 주파수축)의 임의의 파라미터를 선택한다. 즉, 취득한 파형 데이터의 프레임 프로파일을 구성하는 각 요소중에서, 지정된 파라미터(항목)를 처리 대상의 데이터로 하고, 해당하는 데이터를 다음 단의 시간 추이 정보 작성·표시부(24c)에 건네준다. 상기한 지정·선택되는 파라미터는, 도 3에 있어서의 f1, f2, f3, …… 의 어느 하나이다. 지정의 방법은, 예를 들면, 표시 장치(14)에, 도 11에 도시하는 바와 같은 파라미터 입력 영역(R1)을 설정하고, 풀 다운 메뉴 방식에 의해, 파라미터를 지정시킨다. 이 풀 다운 메뉴 방식에서 리스트 업되는 항목은, 도 3에 있어서의 f1, f2, f3 등의 미리 설정된 파라미터(여기서는, 주파수 대역 : 밴드패스 필터의 상하한치)의 항목에 일치시키고 있다.

시간 추이 정보 작성·표시부(24c)는, 취득한 파라미터(주파수축의 하나의 항목)에 관한 소정의 특징량의 값을 시계열로 나열하여, 각 값을 꺾은 선 그래프를 작성하고, 표시 영역(R2)에 출력 표시한다. 도 11에 도시하는 바와 같이, 이 표시 레이아웃 예에서는, 4개의 표시 영역(R2)을 마련하고 있기 때문에, 최대 4개의 파형 데이터에 관해 시간 추이 정보를 표시할 수 있다.

이때 표시하는 특징량은, 예를 들면, 제 1의 실시의 형태에서 구한 양품을 1군으로 표현된 특징량(컨트롤 가능한 특징량)으로 하거나, 후술하는 프로파일 비교부(25)에서 구한 2개의 그룹을 분리하는데 적합한 특징량으로 하거나, 주파수축의 파라미터 설정과 마찬가지로, 임의의 특징량을 지정하도록 하거나, 모든 특징량을 순차적으로 설정하거나 하는 등, 각종의 설정 방식을 취할 수 있다.

프로파일 비교부(25)는, 복수의 프로파일을 대비하는 것이다. 예를 들면, 양품의 프로파일과, 불량품의 프로파일을 비교하여, 상위가 큰 파라미터를 찾아낼 수 있으면, 이러한 파라미터가 양부 판정을 할 때에 적합한 파라미터가 될 수 있다. 역으로, 특히 현저한 차가 보이지 않는 경우에는, 양품과 불량품을 분리·식별할 수 없는 것을 과학적으로 실증할 수 있다.

도 12에 도시하는 바와 같이, 이 프로파일 비교부(25)는, 프로파일 취득부(25a)와, 프로파일 표시부(25b)와, 프로파일의 1축의 파라미터 선택부(25c)와, 프로파일 항목 표시부(25d)를 구비하고 있다.

프로파일 취득부(25a)는, 프로파일 생성부(21)의 프로파일 연산부(21d)로부터, 지정한 파형 데이터의 프로파일의 정보를 취득한다. 이것은, 예를 들면 제 1의 실시의 형태와 마찬가지로 프로파일 생성부(21)가, 주어진 파형 데이터에 관해 프로파일을 생성하는 도중의 데이터인 프레임 프로파일을 프로파일 생성부(21)로부터 취득하도록 구성함으로써 실현할 수 있다. 또한, 프로파일 데이터베이스(21g)로부터 소정의 파형 데이터의 프로파일을 판독하여 취득할 수도 있다. 각종의 방법에 의해 취득한 프로파일은, 예를 들면 일시 기억 메모리에 기억 보존한다. 이 일시 기억 메모리에는, 복수의 파형 데이터의 프로파일을 기억 보존할 수 있다.

프로파일 표시부(25b)는, 프로파일 취득부(25a)가 취득한 프로파일을 표시 장치(14)의 프로파일 표시 영역(R3)에 출력 표시한다(도 13 참조). 프로파일 표시 영역(R3)은, 프로파일의 형식에 맞추어, 종축이 특징량축으로 횡축이 주파수축으로 이루어지는 매트릭스 형상(2차 평면)으로 하고 있다. 2차원 공간을 구획하는 각 요소(구획)는, 취득한 프로파일 데이터에 맞추고 있다. 그리고, 프로파일을 구성하는 각 요소는, 수치 데이터로 되어 있기 때문에, 이러한 수치를 그대로 표시하여도 좋고, 색의 종류나 색의 진함에 대응시켜 변환한 것을 표시하도록 하여도 좋다. 그와 같이 변환함으로써, 시각적·감각적으로 이해하기 쉬워진다. 즉, 동일한 그룹에 속하는 파형 데이터의 복수의 프로파일을 표시한 경우에, 동일한 요소(특징량축과 파라미터축의 위치(좌표)가 같은)의 색·농도 등이 가까운 경우에는, 상기 특징량과 파라미터의 조합은 상기 그룹을 인식하는데 적합한 것임을 알 수 있다. 역으로, 동일한 요소의 색·농도 등이 다른 경우에는, 상기 그룹을 인식하는데 적합하지 않는 것임을 알 수 있다. 한편, 다른 그룹에 속하는 파형 데이터의 복수의 프로파일을 표시한 경우에, 동일한 요소(특징량축과 파라미터 축의 위치(좌표)가 같은)의 색· 농도 등이 다른 경우에는, 상기 특징량과 파라미터의 조합은 2개의 그룹을 변별하는데도 적합한 것임을 알 수 있다. 역으로, 동일한 요소의 색·농도 등이 다른 경우에는, 2개의 그룹을 변별하는데 적합하지 않는 것임을 알 수 있다.

프로파일의 1축의 파라미터 선택부(25c)는, 입력 장치를 통하여 지정된 프로파일의 1축(여기서는, 주파수축)중의 임의의 파라미터를 선택한다. 즉, 취득한 파형 데이터의 프로파일을 구성하는 각 요소중에서, 지정된 파라미터(항목)를 처리 대상의 데이터로 한다. 구체적으로는, 도 13에 도시하는 바와 같이, 프로파일 표시 영역(R3)에 커서(CS)를 표시하고, 상기 커서(CS)가 나타내는 위치의 항목을 선택된 파라미터로 한다. 이 커서(CS)는, 입력 장치(13)(마우스 등)를 조작함으로써 횡축 방향으로 이동시킬 수 있음과 함께, 4개의 프로파일 표시 영역(R3)에 표시된 커서(CS)는, 연동하여 움직이도록 된다. 이로써, 4개의 프로파일 표시 영역(R3)에서는, 주파수축에 있어서 동일한 파라미터가 선택된다.

프로파일 항목 표시부(25d)는, 프로파일의 1축의 파라미터 선택부(25c)에서 선택된 파라미터에 관한 각 특징량의 값을 취득하고, 표시 장치(14)에 설정한 프로파일 항목 표시 영역(R4)에 표시한다. 본 실시 형태에서는, 각 프로파일을 커서(CS)의 축으로 끊었을 때의 프로파일 항목을 축에 취한 레이더 차트(도 14 참조)로 되어 있다. 커서(CS)의 위치를 바꿈으로써, 레이더 차트의 표시도, 도 14 (a), (b)에 도시하는 바와 같이 표시 상태가 변화한다.

도 14에서는, 도시의 편의상 하나의 프로파일에 관해 도시하였지만, 실제로는, 4개의 프로파일에 관한 레이더 차트를 겹쳐서 표시한다. 이로써, 커서(CS)로 지정된 파라미터(주파수 대역)의 특징량이 가까운 값을 취하고 있는지, 크게 다른 것인지를 한눈에 알 수 있다. 그리고, 커서(CS)를 이동함에 따라, 4개의 프로파일의 레이더 차트의 표시 상태도 변화하고, 각 특징량 값의 상이함과 동일함의 상태도 한눈에 알 수 있다. 따라서, 주파수축의 어느 항목(주파수축)으로 하였을 때, 다른 그룹에 속하는 특징량이 분리되고, 같은 그룹에 속하는 특징량이 가까운 값이 되는지를 용이하게 찾아낼 수 있다. 또한, 커서(CS)를 최초부터 최후까지 이동시키고도, 적절한 파라미터·특징량을 찾을 수 없다면, 양품과 불량품을 분리할 수 없음을 과학적으로 설명할 수 있다.

도 15는, 본 실시의 형태의 기능(작용)을 도시하는 플로우 차트이다. 우선, 프로파일 생성부(21)를 가동시키고, 파형 데이터베이스(11)로부터 양품의 정상적인 파형 데이터와 불량품의 이상한 파형 데이터를 각각 복수개씩 판독함과 함께, 각 파형 데이터의 프로파일을 작성한다. 작성된 프로파일은, 프로파일 비교부(25)에 건네지고, 작성 도중에 생성되는 프로파일 시간 추이 정보는, 프로파일 시간 추이 표시부(24)에 건네진다.

계속해서, 프로파일 비교부(25)가 가동하고, 유효 프로파일 후보는 있는지의 여부를 판단한다(S12). 즉, 프로파일 비교부(25)의 실행에 수반하여 표시되는 프로파일이나 레이더 차트를 보면서, 유효 프로파일 후보를 찾는다. 양품(OK)과 불량품(NG)을 분리할 수 있는 유효 프로파일이 찾을 수 없는 경우에는, OK/NG는 분리할 수 없다는 결론지음을 행한다. 본 실시의 형태에서는, 유효 프로파일인지 여부의 최종 판단은, 표시 화면을 본 유저가 행한다. 물론, 양품의 특징량의 값과, 불량품 의 특징량의 값을 비교하고, 미리 설정한 임계치 이상 떨어져 있고, 또한, 양품의 특징량의 값은 가까운지(일정한 범위 내에 수속된다)의 여부에 의해 프로파일 비교부에 자동적으로 판단시키도록 하여도 좋다.

유효 프로파일 후보가 존재하는 경우에는, 프로파일 시간 추이 표시부(25a)를 가동시키고, 유효 프로파일 후보의 OK와 NG의 추이 프로파일을 비교하고, 정말로 유효한지를 확인한다(S13). 이러한 확인에 대해서도, 표시 화면을 본 유저가 행한다. 물론, 유효 프로파일 후보에 관해, 양품과 불량품의 각각에 관해 시간 추이 정보(예를 들면, 피크 to 피크나, 평균치 등)를 산출하고, 양자의 차가 설정한 임계치 이상 떨어져 있고, 또한, 양품의 시간 추이 정보는 가까운지(일정한 범위 내에 수소된다)의 여부에 의해 프로파일 비교부에 자동적으로 판단시키도록 하여도 좋다. 그리고, 유효한 경우(ST13에서 Yes)에는, OK/NG는 분리할 수 있다는 결론 지음을 행하고, 유효하지 않은 경우(ST13에서 No)에는 OK/NG는 분리할 수 없다는 결론 지음을 행한다.

도 16은, 본 발명의 제 3의 실시의 형태의 주요부를 도시하고 있다. 본 실시의 형태는, 양품의 정상 데이터(OK)와, 불량품의 이상 데이터(NG)가 각각 다수개씩 존재하여 군을 구성하는 경우(제 2의 실시의 형태와 비교하여 샘플수가 많다)에, 각 군끼리를 비교하여 양자를 분리할 수 있는지의 여부를 판단함과 함께, 분리할 수 있는 경우에는 구체적인 판별 지식을 작성하는 것이다. 이 실시의 형태는, 예를 들면 제 2의 실시의 형태의 장치를 실행하고, S13의 판단에서 Yes가 된 경우에, 양품과 불량품의 각각의 샘플수(N)를 증가한 후에 실행하면 좋다. 물론, 제 2의 실시 의 형태의 장치를 이용하는 일 없이, 미리 다수(예를 들면 100부터 1000개)의 샘플 데이터를 수집하고, 본 실시의 형태를 실행하여도 좋지만, 사전에 제 2의 실시의 형태를 실행함으로써, OK/NG의 분리가 곤란하다고 판단된 경우에는, 필요없는 샘플 데이터를 수집할 필요가 없기 때문에 바람직하다.

구체적으로는, 통계 프로파일 생성부(26)와, 프로파일 비교부(27)와, 지식 파일 수수부(28)를 구비하고 있다. 통계 프로파일은, 도 17에 도시하는 바와 같이, 복수의 프로파일(하나의 프로파일은 1파형에 대응)을 통계 처리를 행하고, 그룹으로서의 프로파일의 성질을 기술하는 것이다. 매트릭스 형상으로 표현되는 것은 프로파일과 마찬가지이다.

도 18은, 상술한 통계 프로파일을 생성하는 통계 프로파일 생성부(26)의 내부 구성을 도시하는 기능 블록도이다. 파형 데이터베이스(11)에 격납된 파형 데이터중, 입력 장치(13)를 통하여 지정된 파형 데이터를 판독하는 판독부(26b)와, 상기 판독부(26b)에 의해 판독된 파형 데이터에 관한 프레임 프로파일(1프레임마다 프로파일의 요소에 대응하는 특징량을 구하는 특징 매트릭스)을 산출하는 프레임 프로파일 연산부(26c)와, 상기 프레임 프로파일 연산부(26c)에서 구한 각 프레임의 프레임 프로파일의 시간 추이 정보를, 미리 설정된 파라미터(시간 추이 정보를 포함한 프로파일의 각 요소를 구하기 위한 알고리즘(피크 to 피크 등))에 따라 구하고, 처리 대상의 파형 데이터의 프로파일을 작성하는 프로파일 연산부(26d)와, 프로파일 연산부(26d)에서 구한 각 파형 데이터의 프로파일로부터, 통계 프로파일을 구하는 통계 프로파일 연산부(26e)와, 통계 프로파일 연산부(21d)에서 구한 각 그 룹마다 통계 프로파일을 통계 프로파일 데이터베이스(26g)에 격납하는 보존부(26f)를 구비하고 있다. 통계 프로파일 연산부(26e) 이외의 각 처리부는, 도 5에 도시한 프로파일 생성부(21)의 각 처리부와 기본적으로 같기 때문에, 여기서는 설명을 생략한다.

또한, 도 4와 도 17를 비교하면 분명한 바와 같이, 프로파일 연산부(21d)(26d)의 처리 대상은, 동일 파형에 관한 복수의 프레임 프로파일(매트릭스 형상)이고, 프로파일 연산부(21d)(26d)는, 이 복수의 프로파일로부터 소정의 알고리즘에 따라 프로파일 시간 추이를 종합하여 1장의 매트릭스 형상의 프로파일을 생성하는 것에 대해, 통계 프로파일 연산부(26e)의 처리 대상은, 동일(양품/불량품) 그룹에 속하는 각 파형 데이터의 프로파일(매트릭스 형상)로서, 프로파일 연산부(21d)(26d)는, 이 복수의 프로파일에 대해 소정의 통계 처리를 행하여 1장의 매트릭스 형상의 통계 프로파일을 생성하는 것이다. 통계 처리로서, 최대, 최소, 평균 등을 산출할 수 있다.

따라서, 입력하는 데이터(프레임 프로파일/프로파일)와 출력하는 데이터(프로파일/통계 프로파일)가 다른 것이지만, 프로파일 연산부(26d)와, 통계 프로파일 연산부(26e)의 기능은 기본적으로 같은 것을 이용할 수 있다. 물론, 프로파일을 생성할 때에 사용하는 연산 처리(알고리즘)와, 통계 프로파일을 작성할 때의 연산 처리는, 같게 하여도 좋고, 다르게 하여도 좋다. 또한, 프로파일 연산부(26d)와 마찬가지로 복수의 파형 데이터에 관한 프로파일을 기억 보존하는 버퍼 메모리를 구비하고, 프로파일 연산부(26e)에서 연산 처리(26d)로부터 순서대로 주어지는 프로파 일을 그룹마다 격납하는 기능을 구비한다.

또한, 도 19에 도시하는 바와 같이, 통계 프로파일 생성부(26)는, 이미 프로파일이 작성되고, 프로파일 데이터베이스(21g)에 격납되어 있는 경우에는, 상기 프로파일 데이터베이스(21g)로부터 판독부(26b)에 의해, 소정의 프로파일을 판독하여 통계 프로파일 연산부(26e)에 주고, 통계 프로파일을 구하도록 하여도 좋다.

도 20은, 프로파일 비교부(27)의 내부 구성의 일례를 도시하고 있다. 이 프로파일 비교부(27)는, 통계 프로파일 취득부(27a)와, 통계 프로파일 표시부(27b)와, 통계 프로파일의 1축의 파라미터 선택부(27c)와, 통계 프로파일 항목 표시부(27d)를 구비하고 있다. 도 12와 비교하면 분명한 바와 같이, 처리 대상의 1장의 매트릭스 형상의 데이터가, 하나의 파형 데이터에 관한 프로파일 데이터는, 복수의 프로파일을 종합한 하나의 통계 프로파일 데이터와의 상위는 있지만, 어느것이나 1장의 매트릭스 형상의 데이터인 것에서는 공통되기 때문에, 각 처리부의 기능은 기본적으로 같은 것을 이용하여 구성할 수 있다. 따라서, 표시 화면도 도 13과 같은 구성을 채택할 수 있다.

도 21은, 지식 수수부(28)의 개념을 도시하고 있다. 양부 판정 알고리즘 생성부(12)는, 상술한 유효한 특징량과 파라미터의 조합의 유무 등을 판단하는 분석 기능과, 상기 분석 기능에 의해 유효한 특징량·파라미터에 의거하여 구체적인 양부 판정 알고리즘을 작성하는 지식 작성 기능을 구비하고 있다. 지식 수수부(28)는, 분석 기능에 의해 생성한 지식 정보를 지식 작성 기능측에 건네주는 것이다. 또한, 지식 작성 기능에 있어서의 지식 작성부(30)는, 종래 공지의 각종의 것을 이 용할 수 있기 때문에, 여기서는 설명을 생략한다.

도 22는, 본 실시의 형태의 기능(작용)을 도시하는 플로우 차트이다. 우선, 통계 프로파일 생성부(26)를 가동시켜, 파형 데이터베이스(11)로부터 양품의 정상적인 파형 데이터와 불량품의 이상한 파형 데이터를 각각 소정수(통계 처리 가능한 비교적 다수)씩 판독함과 함께, 각 파형 데이터의 통계 프로파일을 작성한다(S21). 작성된 통계 프로파일은, 프로파일 비교부(27)에 건네진다.

계속해서, 프로파일 비교부(27)가 가동하고, 유효 프로파일은 있는지의 여부를 판단한다(S22). 즉, 프로파일 비교부(27)의 실행에 수반하여 표시되는 프로파일이나 레이더 차트를 보면서, 유효 프로파일을 찾는다. 양품(OK)과 불량품(NG)을 분리할 수 있는 유효 프로파일이 찾을 수 없는 경우에는, OK/NG는 분리할 수 없다는 결론 지음을 행한다. 본 실시의 형태에서는, 유효 프로파일인지 여부의 최종 판단은, 표시 화면을 본 유저가 행한다. 물론, 양품의 특징량의 값과, 불량품의 특징량의 값을 비교하고, 미리 설정한 임계치 이상 떨어져 있고, 또한, 양품의 특징량의 값은 가까운지(일정한 범위 내에 수속된다)의 여부로부터 프로파일 비교부에 자동적으로 판단시키도록 하여도 좋다.

유효 프로파일이 존재한 경우에는, 파일 수수부(28)를 가동시키고, 검출한 유효 프로파일에 의거한 지식 파일을 지식 작성 기능에 건네준다(S23). 지식 작성 기능은, 취득한 지식에 의거하여 양부 판정 알고리즘을 작성하고, 처리를 종료한다(S24). 작성한 양부 판정 알고리즘은, 특징량 연산 파라미터 기억부(15)에 격납된다.

도 23은, 본 발명의 제 4의 실시의 형태를 도시하고 있다. 제 3의 실시의 형태에서는, 양품(OK)과 불량품(NG)의 양쪽의 샘플 데이터를 다수 모으고, 각각의 군에 의거하여 생성된 통계 프로파일끼리를 비교하도록 하였지만, 본 실시의 형태에서는, 양품(OK)군과, 불량품(NG)을 비교하도록 하고 있다. 즉, 양품의 샘플 데이터는 비교적 용이하게 모아지기 때문에, 통계 프로파일을 생성하는데 충분한 수로 할 수 있지만, 불량품의 데이터를 다수 모으는 것은 곤란한 경우가 있다. 이러한 경우에, 본 실시의 형태를 이용한다.

도 23에 도시하는 바와 같이, 다수의 양품의 파형 데이터에 의거하여 통계 프로파일을 생성하는 통계 프로파일 생성부(26)와, 불량품의 파형 데이터에 의거하여 상기 파형 데이터의 프로파일을 생성하는 프로파일 생성부(21)와, 각 생성부(26, 21)에서 구한 통계 프로파일과 프로파일을 비교하는 프로파일 비교부(27')와, 프로파일 비교부(27)에서 유효한 프로파일(특징량·파라미터)을 검출할 수 있었던 경우에, 상기 정보를 포함하는 지식 파일을 지식 작성 기능에 인도하는 지식 파일 수수부(28)를 구비하고 있다. 각 처리부는, 상술한 각 실시의 형태의 것과 같기 때문에, 여기서는 내부 구성의 구체적인 설명을 생략한다.

또한, 프로파일 비교부(27')는, 제 3의 실시의 형태에서는, 통계 프로파일끼리를 비교하도록 하였지만, 본 실시의 형태에서는, 통계 프로파일과 프로파일을 비교하는 점에서 상위하지만, 통계 프로파일도 프로파일도 모두 특징량축과 주파수축의 2차원 공간으로 이루어지는 매트릭스 형상으로 표현되기 때문에, 기본적으로 제 3의 실시의 형태의 프로파일 비교부(27)와 같은 구성으로 실현할 수 있다. 또한, 프로파일 비교부(27)는, 도 20에 도시하는 바와 같이, 전부가 통계 프로파일을 처리 대상으로 하고 있지만, 불량품(NG)에 관해서는, 프로파일을 취급함으로써 대응할 수 있다.

또한, 본 실시의 형태에서도 제 3의 실시의 형태와 마찬가지로, 예를 들면 제 2의 실시의 형태의 장치를 실행하고, S13의 판단에서 Yes가 된 경우에, 양품의 샘플수(N)를 증가한 후에 실행하면 좋다. 물론, 제 2의 실시의 형태의 장치를 이용하는 일 없이, 미리 양품에 관해 다수(예를 들면 100부터 1000개)의 샘플 데이터를 수집하고, 본 실시의 형태를 실행하여도 좋지만, 사전에 제 2의 실시의 형태를 실행함으로써, OK/NG의 분리가 곤란하다고 판단된 경우에는, 양품에 관한 필요없는 샘플 데이터를 수집할 필요가 없기 때문에 바람직하다.

도 24는, 본 실시의 형태의 기능(작용)을 도시하는 플로우 차트이다. 우선, 통계 프로파일 생성부(26), 프로파일 생성부(21)를 가동시키고, 파형 데이터베이스(11)로부터 양품의 정상적인 파형 데이터와 불량품의 이상한 파형 데이터를 각각 소정수(양품에 관해서는 통계 처리 가능한 비교적 다수이고, 불량품에 관해서는 1개)씩 판독함과 함께, 양품(OK)의 파형 데이터의 통계 프로파일과, 불량품(NG)의 프로파일을 작성한다(S31). 작성된 통계 프로파일, 프로파일은, 프로파일 비교부(27')에 건네진다.

계속해서, 프로파일 비교부(27')가 가동하고, 유효 프로파일은 있는지의 여부를 판단한다(S32). 즉, 프로파일 비교부(27')의 실행에 수반하여 표시되는 프로파일이나 레이더 차트를 보면서, 유효 프로파일을 찾는다. 양품(OK)과 불량품(NG) 을 분리할 수 있는 유효 프로파일이 찾을 수 없는 경우에는, OK/NG는 분리할 수 없다는 결론 지음을 행한다. 본 실시의 형태에서는, 유효 프로파일인지 여부의 최종 판단은, 표시 화면을 본 유저가 행한다. 물론, 양품의 특징량의 값과, 불량품의 특징량의 값을 비교하여, 미리 설정한 임계치 이상 떨어져 있고, 또한, 양품의 특징량의 값은 가까운지의 여부(일정한 범위 내에 수속된다)로부터 프로파일 비교부에 자동적으로 판단시키도록 하여도 좋다.

유효 프로파일이 존재하는 경우에는, 파일 수수부(28)를 가동시키고, 검출한 유효 프로파일에 의거한 지식 파일을 지식 작성 기능에 건네준다(S33). 지식 작성 기능은, 취득한 지식에 의거하여 양부 판정 알고리즘을 작성하고, 처리를 종료한다(S34). 작성한 양부 판정 알고리즘은, 특징량 연산 파라미터 기억부(15)에 격납된다.

또한, 제 3, 제 4의 실시의 형태에서는, 비교 대상의 프로파일(통계 프로파일)은, 원칙으로 하여 2개이다. 따라서 도 13에 도시하는 출력 레이아웃에서는, 프로파일 표시 영역(R3)을 4개 준비하였지만, 상기 중 2개소를 사용하게 된다.

또한, 프로파일 비교부는, 프로파일(통계 프로파일도 포함한다)끼리를 비교하고, 상기 상이함과 동일함을 알 수 있으면 좋기 때문에, 예를 들면, 도 13에 도시하는 레이더 차트를 마련하지 않아도 된다. 또한, 특히 제 3, 제 4의 실시의 형태와 같이, 비교 대조의 프로파일의 수가 2개인 경우에는, 상기 2개의 프로파일의 동일한 요소(특징량과 주파수 파라미터가 같은)끼리를 비교 연산(차분, 나눗셈 등)을 하고, 상기 결과를 연산 후의 프로파일 비교 데이터로서 표시하도록 하여도 좋 다. 그와 같이 하면, 특징량의 값이 가까운 경우에는, 차가 작기 때문에, 차분치는 작아지고, 나눗셈을 한 경우에는, 1에 가까운 값이 되지만, 특징량의 값이 떨어져 있는 경우에는, 차분치가 커지고, 나눗셈을 한 경우에는, 1로부터 떨어진 값(0에 가깝거나, 큰 값)이 된다. 그래서, 이러한 연산 결과를 프로파일과 마찬가지로 매트릭스로 표현하고, 연산 결과의 값에 따라 색을 바꾸거나, 농도를 바꾸어서 표시함으로써, 유효한 특징량과 파라미터의 조합이 있는지의 여부를 간단하게 이해할 수 있다. 환언하면, 이러한 매트릭스 형상으로 표현한 연산 결과를 보고, 유효 프로파일을 찾을 수 없었던 경우에는, OK/NG는 분리할 수 없다는 결론 지음을 행할 수 있다.

또한, 제 4의 실시의 형태와 같이, OK군과 하나의 NG를 비교하는 경우, 예를 들면 도 25에 도시하는 바와 같이, 양품(OK)군을 구성한 각 프로파일에 관해, 어떤 특징량과 주파수의 파라미터에 있어서의 도수분포(평균·분산)를 구하고, 동일한 특징량과 주파수의 파라미터에 있어서의 불량품(NG)의 프로파일의 특징량치를 구하고, 양자를 동일 그래프 상에 표시한다. 이로써, NG의 위치를 봄으로써, 분리할 수 있는지의 여부를 알 수 있다. 어느 특징량과 주파수의 파라미터의 조합을 보아도, 분리할 수 없으면, 분리 불능이라고 판단할 수 있다.

본 발명에서는, 이음 검사를 행하는 경우에 사용하는 특징량 및 또는 상기 특징량의 파라미터를 결정하는데 있어서, 양품과 불량품을 분리할 수 있는지 여부의 판단을 행할 수 있고, 상기 판단 결과를 과학적으로 설명할 수 있고, 분리할 수 있는 경우에는, 유효한 특징량·파라미터를 구하기 위한 정보를 제공할 수 있다.

Claims (7)

1. 삭제
2. 검사 대상으로부터 취득한 파형 데이터에 대해, 상기 파형 데이터의 특징을 나타내는 특징량을 연산하여 얻어진 특징량 연산 결과에 의거하여, 상기 검사 대상이 정상인지 이상인지의 판단을 행하는 검사 장치에 설정하는, 상기 판단에 유효한 특징량 및 특징량을 연산하기 위한 파라미터를 결정하기 위한 정보를 제공하는 검사 기준 결정 지원 장치에 있어서,

   주어진 파형 데이터를 프레임 분할하고, 각 프레임에 대해, 특징량축과 주파수축으로 특징량을 기술한 매트릭스 형상의 데이터 구조로 이루어지는 프레임 프로파일을 구하는 프레임 프로파일 연산 수단과,

   상기 프레임 프로파일 연산 수단에서 구한 동일 파형 데이터에 관한 복수의 상기 프레임 프로파일을 취득하고, 상기 복수의 프레임 프로파일로부터, 상기 파형 데이터에 관한 특징량축과 주파수축으로 특징량을 기술한 매트릭스 형상의 데이터 구조로 이루어지는 프로파일을 구하는 프로파일 연산 수단과,

   복수의 파형 데이터에 관해 상기 프로파일 연산 수단에서 구한 복수의 프로파일을 기억하는 기억 수단과,

   상기 기억 수단에 격납된 복수의 프로파일에서의 상기 매트릭스 형상의 데이터 구조중의 지정된 공통 위치의 특징량의 값에 대해 연산 처리를 행하는 공통 연산 수단을 구비하고,

   상기 공통 연산 수단은, 지정된 공통 위치의 특징량 값의 히스토그램을 생성하고 출력하는 것을 특징으로 하는 검사 장치의 검사 기준 결정 지원 장치.
3. 검사 대상으로부터 취득한 파형 데이터에 대해, 상기 파형 데이터의 특징을 나타내는 특징량을 연산하여 얻어진 특징량 연산 결과에 의거하여, 상기 검사 대상이 정상인지 이상인지의 판단을 행하는 검사 장치에 설정하는, 상기 판단에 유효한 특징량 및 특징량을 연산하기 위한 파라미터를 결정하기 위한 정보를 제공하는 검사 기준 결정 지원 장치에 있어서,

   주어진 파형 데이터를 프레임 분할하고, 각 프레임에 대해, 특징량축과 주파수축으로 특징량을 기술한 매트릭스 형상의 데이터 구조로 이루어지는 프레임 프로파일을 구하는 프레임 프로파일 연산 수단과,

   상기 프레임 프로파일 연산 수단에서 구한 동일 파형 데이터에 관한 복수의 상기 프레임 프로파일을 취득하고, 상기 복수의 프레임 프로파일로부터, 상기 파형 데이터에 관한 특징량축과 주파수축으로 특징량을 기술한 매트릭스 형상의 데이터 구조로 이루어지는 프로파일을 구하는 프로파일 연산 수단과,

   복수의 파형 데이터에 관해 상기 프로파일 연산 수단에서 구한 복수의 프로파일을 기억하는 기억 수단과,

   상기 기억 수단에 격납된 복수의 프로파일에서의 상기 매트릭스 형상의 데이터 구조중의 지정된 공통 위치의 특징량의 값에 대해 연산 처리를 행하는 공통 연산 수단을 구비하고,

   상기 기억 수단에 격납된 복수의 프로파일을 동시에 표시하는 수단과,

   상기 동시에 표시한 프로파일에서의 주파수축상의 위치를 공통으로 지정하는 수단을 또한 구비하고,

   상기 공통 연산 수단은, 지정된 공통 위치의 특징량의 값을 비교하여 표시하는 것을 특징으로 하는 검사 장치의 검사 기준 결정 지원 장치.
4. 제 3항에 있어서,

   상기 공통 연산 수단은, 지정된 공통 위치의 특징량의 값으로부터 레이더 차트를 생성하고 표시하는 것을 특징으로 하는 검사 장치의 검사 기준 결정 지원 장치.
5. 검사 대상으로부터 취득한 파형 데이터에 대해, 상기 파형 데이터의 특징을 나타내는 특징량을 연산하여 얻어진 특징량 연산 결과에 의거하여, 상기 검사 대상이 정상인지 이상인지의 판단을 행하는 검사 장치에 설정하는, 상기 판단에 유효한 특징량 및 특징량을 연산하기 위한 파라미터를 결정하기 위한 정보를 제공하는 검사 기준 결정 지원 장치에 있어서,

   주어진 파형 데이터를 프레임 분할하고, 각 프레임에 대해, 특징량축과 주파수축으로 특징량을 기술한 매트릭스 형상의 데이터 구조로 이루어지는 프레임 프로파일을 구하는 프레임 프로파일 연산 수단과,

   상기 프레임 프로파일 연산 수단에서 구한 동일 파형 데이터에 관한 복수의 상기 프레임 프로파일을 취득하고, 상기 복수의 프레임 프로파일로부터, 상기 파형 데이터에 관한 특징량축과 주파수축으로 특징량을 기술한 매트릭스 형상의 데이터 구조로 이루어지는 프로파일을 구하는 프로파일 연산 수단과,

   복수의 파형 데이터에 관해 상기 프로파일 연산 수단에서 구한 복수의 프로파일을 기억하는 기억 수단과,

   상기 기억 수단에 격납된 복수의 프로파일에서의 상기 매트릭스 형상의 데이터 구조중의 지정된 공통 위치의 특징량의 값에 대해 연산 처리를 행하는 공통 연산 수단을 구비하고,

   상기 공통 연산 수단은, 상기 기억 수단에 격납된 동일 그룹에 속하는 복수의 프로파일을 통계 처리하여 하나의 통계 프로파일을 생성하는 것을 특징으로 하는 검사 장치의 검사 기준 결정 지원 장치.
6. 제 5항에 있어서,

   상기 통계 프로파일과 다른 그룹에 속하는 파형 데이터의 프로파일을 비교하는 프로파일 비교 수단을 또한 구비한 것을 특징으로 하는 검사 장치의 검사 기준 결정 지원 장치.
7. 제 5항에 있어서,

   상기 통계 프로파일과 다른 그룹의 통계 프로파일을 비교하는 프로파일 비교 수단을 또한 구비한 것을 특징으로 하는 검사 장치의 검사 기준 결정 지원 장치.

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