TW202213599A - 波形解析裝置及波形解析方法 - Google Patents

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Abstract

本發明的目的在於防範因機械裝置的故障造成的停止和動作中的損壞事故於未然。 本發明的波形解析裝置200係具備：感測器部203，其係檢測物理現象；離散傅立葉轉換部208，其係將自感測器部203所發送的檢測信號進行離散傅立葉轉換；後段的加權部209，其係針對藉由離散傅立葉轉換部208而生成的各頻率的振幅，超過預定的上限值者係設為前述預定的上限值；及累積部210，其係將藉由後段的加權部209進行加權過後的各頻率的振幅進行加算。操作員控制台100係將預定的上限值設定給波形解析裝置200。

Description

波形解析裝置及波形解析方法
本發明係有關對搬送被搬送物的多關節的搬送機器人(robot)和沿導引軌道搬送被搬送物的行進機構等機械裝置動作時產生的振動、聲音、電磁波等物理現象，以檢測物理現象的感測器(以下，稱為物理感測器(sensor))的信號波形的形式檢測出，而診斷機械裝置的狀態之解析裝置及解析方法。具體而言，有關對因多關節機器人的可動部分配置的軸承和進給螺桿機構、減速機等旋轉機器和線性導引件(linear guide)等驅動機構的動作而產生的振動和聲音的信號波形進行解析之用的波形解析裝置及波形解析方法。
習知技術中，已研創出發現構成機械裝置的機械要素的劣化，防範因故障造成的停止和動作中的損壞事故於未然的方法和裝置。例如，下述之專利文獻1係揭示一種判斷手段，係設置檢測機械裝置發出的聲音或振動、或者機械要素的形變等物理現象的物理感測器，將該物理感測器所檢測出的值與已預先記憶好的基準值進行比較，當所檢測出的值為基準值以上時，發送劣化信號。此外，揭示一種機器人的零件劣化檢測裝置，係具備處理手段，該處理手段係回應上述判斷手段發送的劣化檢測信號而執行警告(alarm)信號的發送和機械裝置的動作停止等必要的處理動作。
此外，在下述之專利文獻2係提出一種解析裝置，構成為在發生不良情形的機械裝置所發出的物理感測器的輸出波形中，機械裝置的劣化的發生和機械要素彼此的碰撞以脈衝(impulse)波形的形式含在物理感測器的檢測信號中，捕捉該脈衝波形而發現故障。 [先前技術文獻] [專利文獻]
專利文獻1：日本特開平2-262993號公報 專利文獻2：國際專利公開WO2018/110337A1號公報
[發明欲解決之課題]
依據前述專利文獻1的發明，為了檢測機械裝置的異常，係必須事先進行實測，先將劣化發生時產生的實際的各種劣化聲音先登錄好。就該方法而言，有事先調查各種劣化聲音進行登錄要耗費相當的時間才能完成的問題點。
另一方面，在前述專利文獻2中係欲捕捉脈衝波形而非劣化聲音。劣化聲音係因機械要素振動而產生的波，係具有機械要素固有的頻率。關於劣化聲音，相應於機械要素的狀態，能產生各種頻率的劣化聲音。因此，只要能捕捉不具特定頻率的脈衝波形，則就算沒有如前述專利文獻1預先收集各種劣化聲音，仍能夠進行不良情形的檢測。
另外，在機械要素的碰撞當中係包括一旦碰撞後便分離的「擦撞」。此外，關於發生機械要素彼此擦撞的情形，可想到原本以潤滑油潤滑的機械要素的潤滑耗盡時和因變形造成碰撞時等情形。例如為，當在軸承滾珠(bearing ball)於局部存在潤滑油耗盡的部位時，該部位發生擦撞的情形。起因於該擦撞反覆發生而造成的故障會在較短時間內發生。
已知理想的脈衝波形係僅發生無限短的時間，且在廣範圍的頻率帶含有一定的振幅。因此，當在物理感測器的檢測信號含有脈衝波形時進行傅立葉轉換(Fourier Transform)，則信號位準(level)在全部的頻率理應一樣地增大。在前述專利文獻2中，對透過實驗而得的傅立葉轉換的資料(data)進行評價的結果，在比較低的頻率，由脈衝波形引起的信號位準的增加係埋沒在量測對象本身具有的頻率當中，無法明確地觀測到。有鑒於此，在前述專利文獻2的發明中，係構成為由作業員手動設定量測對象所產生的各種振動中機械裝置通常較少讓其產生的頻率帶，在該特定頻率帶的範圍進行加算。結果，由於在機械要素彼此擦撞時瞬間產生的脈衝波形在所設定的頻率範圍也具有頻譜(spectrum)，故藉由在該範圍累積，變得比在特定頻率的範圍產生的因固有振動而產生的頻率的頻譜更突顯。
在前述專利文獻2中，係藉由傅立葉轉換而以不論在哪個頻率皆存在頻譜的脈衝波形作為對象來進行故障檢測，故解決針對因機械裝置異常等而產生的劣化聲音預先知曉各種資訊而預先將與該些劣化聲音對應的頻率設定在故障檢測器側的前述專利文獻1的問題。然而，變成必須設定量測對象本身通常不發出的頻率範圍，故依然留下故障檢測係依存於檢測對象的機械裝置的課題。此外，供更加正確地捕捉最一開始的脈衝波形以進行分析之用的解析裝置的構成亦有改良的必要。
本發明係鑒於上述課題而研創，目的在於提供不論機械裝置通常產生的振動和劣化聲音具有什麼樣的頻率，使其影響降低，高精度地僅對因脈衝而產生的波形進行解析之手法，無需依存於機械裝置，而防範因機械裝置的故障造成的停止和動作中的損壞事故於未然，且進行效率佳的保養作業。 [用以解決課題之手段]
為了解決上述課題，本發明的波形解析裝置係檢測機械裝置動作時發生的物理現象，對檢測信號進行解析之波形解析裝置； 前述波形解析裝係具備： 感測器部，係檢測前述物理現象； 離散傅立葉轉換部，係將自前述感測器部所發送的檢測信號進行離散傅立葉轉換； 後段的加權部，係針對藉由前述離散傅立葉轉換部而生成的各頻率的振幅，超過預定的上限值者係設為前述預定的上限值；及 累積部，係將藉由前述後段的加權部進行加權過後的各頻率的振幅進行加算。 [發明之效果]
依據本發明，具有無需預先知道對什麼樣的頻率具有振幅的固有振動會發生之效果。亦即，當進行離散傅立葉轉換，脈衝便被分解成複數個頻率，故各者的大小係相應於資料數n而比原本的脈衝的大小更小。另一方面，因機械裝置的固有振動而形成的波形係具有特定的頻率，即使進行離散傅立葉轉換，該特定頻率的振幅仍大致原封不動地呈現大的值。固有振動係無關於故障的有無皆有發生的可能性，此外亦或有因共振而增大，藉由無論在哪個頻率皆限制在上限值，使固有振動的影響縮小。
[用以實施發明的形態]
理想的脈衝波形、亦即δ函數形式的脈衝波形係在0的寬度具有無限大的能量(energy)，咸認為雖然存在數學模型(model)，但在物理上並不存在。然而，在本說明書中，將機械要素彼此擦撞時產生的非連續的波形稱為脈衝(impulse)。
在機械要素受到碰撞時，物理感測器係觀測如圖2A所示的典型的衰減波形。如上述的衰減波形係能夠解釋為，在碰撞施加到機械要素的瞬間，非連續的波形突如地產生，接著因機械要素的構造而產生某特定的固有頻率的波形。在本發明中，係構成為將如上述的由物理感測器所觀測到的檢測信號當中的最一開始的部分(非連續性地產生的波形)視為脈衝而試圖捕捉該脈衝。此外，針對跟在脈衝後面的衰減波形，係視為在某特定的頻率振動的部分而有別。例如，以前述專利文獻1來說，該振動的部分係能夠解釋為相當於劣化聲音。
以物理感測器觀測的脈衝並非如理想的脈衝是在0的寬度具有無限大的能量。但因為係非連續性地產生的波形，故在藉由傅立葉轉換進行頻率分析時，理應分析為跨廣頻率而具有頻譜。
在本實施例的波形解析裝置中，係使用數位(digital)技術進行公知的離散傅立葉轉換(Discrete Fourier Transform；DFT)。離散傅立葉轉換係使用AD轉換器對從物理感測器檢測出的電信號所組成的連續的波以一定間隔進行取樣而得的n個連續的取樣資料。此處，因為在能夠藉由傅立葉轉換演算法(algorithm)進行高速運算方面有利，故n係採用2的乘冪，若設取樣頻率為fs，則藉由離散傅立葉轉換，分解成n/2個(Δf、2Δf、…、(n/2)Δf)頻率與直流成分。其中，Δf=fs/n。在圖2B中，在藉由某取樣頻率fs而取得n個資料時，當設檢測出如圖2B所示在n個中僅1個取樣資料呈現有意義之資料的脈衝波形，則藉由進行離散傅立葉轉換，能夠對各頻率算出大致一定的振幅。
在本實施例的波形解析裝置中，係進行求取該振幅累積值的運算。就「累積」的手法而言，可求取圖2B中以斜線所示部分的面積，亦可將各頻率的振幅加總。另外，針對累積部的輸出，當稱為「振幅」時，係包括相當於振幅的平方值的功率頻譜(power spectrum)、及取功率頻譜的平方根而得者即線性頻譜(linear spectrum)。
此外，對第1個至第n個的取樣資料進行離散傅立葉轉換，對接著的第n+1個至第2n個的取樣資料並不進行離散傅立葉轉換，在本實施例的波形解析裝置中，為了精度佳地捕捉脈衝成分，在第1個至第n個的取樣資料後，係使用第1+k個至第n+k個取樣資料進行離散傅立葉轉換。另外，此處，k為1至n/16的數值，最佳為k=1。此外，在本實施例的波形解析裝置中，n較佳為採用256以上的2的乘冪的數值。這是因為當n=256時，頻率能夠分解成128個，足以對脈衝進行量測，而若n的值太小，便會難以對脈衝進行量測之故。
在圖1中，本實施例的波形解析裝置200係設置在機械裝置內，係具備有：感測器部(物理感測器)203，係量測作為量測對象的機械要素的物理現象；運算部201，係以閘陣列(gate array)和微處理器(microprocessor)構成；及遠端(remote)側通信部202，係藉由無線方式進行資料的發送/接收。波形解析裝置200係與操作員控制台100連接。操作員控制台100係具有監視器(monitor)與輸入裝置的一般的一體型的電腦(computer)(所謂的筆記型電腦(notebook computer))，此外具備能夠與遠端側通信部202進行無線通信的本體側通信部102。
在圖1中係將運算部201分拆成功能性方塊(block)來顯示。運算部201係具備：控制(control)部204、移位存放(shift store)部205、前段的加權部207、離散傅立葉轉換部208、後段的加權部209、及累積部210。控制部204係對移位存放部205按每個取樣週期(1/fs)提供時序(timing)信號t1，移位存放部205係對來自感測器部的信號波形進行取樣。移位存放部205係具備n段的記憶部206，按每個取樣週期將資料依序送至下一段。移位存放部205係復將n段的記憶部206所記憶的取樣資料以並列的方式輸出。此外，從位在移位存放部205中央的記憶部206係輸出取樣資料送至控制部204。之所以採用位在中央的記憶部206係因為該資料有可能藉由後文說明的前段的加權部207獲得最重的加權之故。控制部204係具有記憶體(memory)211，係具有比移位存放部205能夠保持的取樣資料量更大的記憶區域，能夠保持跨數小時的資料。此外，取樣資料係進行覆寫而持續性地更新。只要有來自操作員控制台100的要求，便能夠轉送所記憶的取樣資料。
前段的加權部207係從移位存放部205以並列的方式收到取樣資料，對各取樣資料進行適當的加權，將各個取樣資料以並列的方式移交至離散傅立葉轉換部208。
前段的加權部207係預先從控制部收到加權資料W。加權資料W係所謂的稱為「窗函數」者，係具有在各取樣資料乘上加權的功能。於圖3A顯示窗函數的一例。窗函數係設計成在某有限區間以外成為0的函數，且為中央凸起的山型的加權。針對1至n的取樣資料，提高與中央位置的取樣資料對應的加權，降低兩端的加權。藉由設置前段的加權部，能夠回避在感測器部檢測具有非常長之週期的波形時產生的問題。該問題係能夠說明如下。例如，當設定取樣頻率fs=2KHz、資料數n=256時，時間窗長度n/fs為128msec。假如藉由感測器部檢測具有128msec附近之週期的波形，此時，1週期沒有收在128msec的範圍，造成不連續。當存在如上述的不連續的取樣資料，便檢測成脈衝。藉由前段的加權部，能夠避免如上述的問題。若不預設如上述具有長週期的波形，則亦可不設置前段的加權部207而將移位存放部205與離散傅立葉轉換部208直接相連。
離散傅立葉轉換部208係收到時序信號t2，計算n/2個(Δf、2Δf、…、(n/2)Δf)的頻率成分與直流成分予以輸出。時序信號t2係產生在取樣週期(1/fs)的r倍(r為正整數)的週期(稱之為運算週期CL)。亦即，由控制部204指示以與取樣週期(1/fs)相同的週期(r=1的情況)進行離散傅立葉轉換部208的運算或以比較慢的週期(r=n/16的情況)進行或者以兩者間的任一時序進行。
後段的加權部209係從離散傅立葉轉換部208以並列的方式收到各頻率成分及直流成分的振幅，進行適當的加權後將各振幅送至累積部210。累積部210係將各振幅加算，將之作為振幅累積值送至控制部204。振幅累積值係按每個運算週期CL將新的值送至控制部204。
後段的加權部209係從控制部204預先收到加權資料FL。加權資料FL係對從離散傅立葉轉換部208得到的振幅進行加權。在圖3B、3C、3D顯示加權的型態(pattern)。
圖3B係針對預定高度以上的振幅係限制上限值的加權資料。稱之為「上限權重(weight)」。上限值亦可按每個頻率規定，而在本實施例中，最大值係作為各頻率共通的上限值而限制在p0。當進行離散傅立葉轉換，脈衝便被分解成複數個頻率，故各者的大小係相應於資料數n而比原本的脈衝的大小更小。另一方面，因機械裝置的固有振動而形成的波形係具有特定的頻率，即使進行離散傅立葉轉換，該特定頻率的振幅仍大致原封不動地呈現大的值。固有振動係無關於故障的有無皆有發生的可能性，此外亦或有因共振而增大。藉由無論在哪個頻率皆限制上限值，無需預先知道對什麼樣的頻率具有振幅的固有振動會發生。
圖3C係除了圖3B的「上限權重」之外，還減算相應於頻率而變更的加權，當變為負值時，設為0。稱之為「減算權重」。在該減算權重中，從直流成分0到某頻率mΔf為止的斜率與從頻率mΔf到頻率(n/2)Δf為止的斜率係被變更。設從直流成分0到mΔf為止的斜率為((p2-p1)/m)，設從頻率mΔf到頻率(n/2)Δf為止的斜率為((p3-p2)/(n-m))。另外，在圖3C所示的例子中，p1=p2，在低頻率係將減算值設為一定。
在圖3D中係從直流成分0到mΔf為止的斜率係與圖3C相同，但從頻率mΔf起係在到頻率(n/2)Δf的途中將減算的權重資料設為0。「減算權重」係將伴隨機器的作動而常態性地在背景(back ground)產生的各頻率的振幅減去者，係依存於機器。
在圖3C、圖3D中，例如，當設某頻率的振幅為px，則只要px比p0大，該頻率的振幅便藉由「上限權重」而限制為p0，此外，減算達藉由「減算權重」而決定的數值或者設為0。
「上限權重」係亦可不是p0之一定值(斜率0)，亦可具有正負斜率。此外，同樣地，「減算權重」亦可斜率不是在p2的一處改變，亦可為在複數處改變，但依據發明人的實驗得知，「上限權重」及「減算權重」係單純的型態為佳。加權資料FL係從控制部204對後段的加權部209設定。藉由設置後段的加權部209，能夠使檢測脈衝的精度提升。
感測器部203係檢測振動、聲音、電磁波等物理現象的感測器，對以類比(analog)形式得到的檢測值施行A/D轉換而轉成數位值予以輸出。咸知類比感測器係具有響應頻率。一般而言，響應頻率係指以直流時作為100%而降至約70%(嚴格來說是1/√2)的頻率。圖2C係就一例而言顯示感測器部的特性。另一方面，關於取樣頻率fs，為了捕捉脈衝的短暫的波形，係設定成比響應頻率高的頻率。但若採用太高的取樣頻率，信號衰減便強烈，故而有無法進行正確運算的可能性。因此，取樣頻率fs係採用響應頻率的2倍左右為佳。
圖4係顯示操作員控制台100與波形解析裝置200的動作之流程圖，圖4A係設定初始值的設定流程，圖4B係檢測物理現象時的檢測流程。
在圖4A中，操作者係使用操作員控制台100對波形解析裝置200設定初始值。在波形解析裝置200係為了檢測振動、聲音、電磁波等物理現象，而具備有符合該用途之功能的感測器部203。振動的頻率比聲音的頻率低。當為檢測振動的感測器部203時係使用數KHz的取樣頻率，當為檢測聲音的感測器部203時係使用數10KHz的取樣頻率。在本實施例中，考量成本(cost)，各波形解析裝置200的運算部201係利用具有共通構成的構件。運算週期CL與取樣週期係較佳為相同，但解析的是聲音時，或有藉由離散傅立葉轉換進行計算的能力跟不上的情形。波形解析裝置200係構成為能夠將運算週期CL與取樣週期個別設定，而構成為能夠將運算週期CL選擇為比取樣週期慢的值。
在設定流程中，對各波形解析裝置200進行設定。在操作員控制台100係首先輸入各波形解析裝置200是搭載在哪個地方的位置資訊。位置資訊係與各種量測對象例如軸承建立有對應關係。接著，對特定的波形解析裝置200，由操作者輸入取樣頻率fs、運算等的參數(parameter)。此外，亦輸入是否使用加權資料W。此外，為了將加權資料FL予以特定，指定p0、p1、p2、p3時的頻率。據此，製作由各頻率的加權資料組成的加權資料FL。另外，在圖3D的例中係指定振幅成為0的頻率。此外，透過操作員控制台100設定該波形解析裝置200的對振幅累積值的臨限值。如上述而輸入的各種參數係透過本體側通信部102，在添加將該波形解析裝置200予以特定出的資訊後發送至波形解析裝置200。此外，在操作員控制台100中係反覆進行該處理而對各波形解析裝置200發送參數。在波形解析裝置200中，當判斷透過遠端側通信部202接收到的資訊是要給自身的參數的設定，根據所接收到的資訊所含的參數，控制部204便將所取得的臨限值設定為自身的臨限值，此外，控制部204便在前段的加權部207、後段的加權部209設定加權資料W、FL，此外，產生時序信號t1、t2。
接著，在檢測流程中，波形解析裝置200係取得根據時序信號t1、t2而得的累積部210的振幅累積值，判定振幅累積值是否超過臨限值。當超過臨限值時係判定為發生狀況(trouble)，在該判定結果添加將該波形解析裝置200予以特定出的資訊，透過遠端側通信部202發送。此外，波形解析裝置200係針對從移位存放部205輸出至記憶體211的取樣資料，標記(marking)發生狀況時前後數分鐘間的資料而設定成不覆寫。記憶體211的資料係於之後應操作員控制台100的要求而讀出。操作員控制台100係當從波形解析裝置200接收到發生狀況，便在監視器上顯示該波形解析裝置200搭載在的地方發生異常。
屬於個人電腦(personal computer)的操作員控制台100係能夠以儲存在自身的軟體(software)，同波形解析裝置200一樣地對下述的一連串步驟(step)進行批次(batch)處理：(1)將波形解析裝置200的從移位存放部205送到控制部204的取樣資料從記憶體211讀出、(2)對錯開達1個或r個取樣週期的n個檢測信號進行藉由加權資料W進行加權、(3)使用n個檢測信號進行離散傅立葉轉換、(4)對所取得的振幅進行藉由加權資料FL進行的加權、(5)求取振幅累積值、(6)進行藉由臨限值進行的判定。在操作員控制台100側亦能夠將在波形解析裝置200發生的事重現，而例如能夠在檢測出異常時，將得到了什麼樣的離散傅立葉轉換結果顯示在監視器上進行解析。
[適用例] 以下，針對將波形解析裝置適用至具備搬送機器人的半導體製造系統2的例子進行說明。以下，在本實施例中的設定係如同下述。另外，針對電磁波的檢測並未進行。
檢測對象：振動 取樣週期：500μsec(fs：2KHz) 運算週期CL：500μsec(2KHz) 資料數n：256個(500μsec×256=128msec) 頻率範圍(n/2)Δf：1KHz 頻率解析度Δf：7.8125Hz
檢測對象：聲音 取樣週期：25μsec(fs：40KHz) 運算週期CL：150μsec(r=6) 資料數n：256個(6.4msec) 頻率範圍(n/2)Δf：20KHz 頻率解析度Δf：156.25Hz
在半導體製造系統2中，係在處理部於預定的環境下對半導體晶圓的表面施行各種處理。在處理部之前係存在負載鎖定(load lock)室，進行大氣環境與真空環境之間的中繼。將收容在FOUP(Front-Opening Unified Pod；前開式晶圓傳送盒)的半導體晶圓移交至負載鎖定室的處理係以圖5所示的搬送裝置的一形態即EFEM(Equipment Front End Module；設備前端模組)4進行。
EFEM 4、14係在其內部具備有：裝載埠(load port)6，係在其背側載置FOUP，進行其蓋的開閉；及搬送機器人3，係將收納在FOUP內部的半導體晶圓取出，送入負載鎖定室。
圖5所示的EFEM 4所具備的搬送機器人3係搭載於行進機構7，行進機構7係使搬送機器人3(被搬送物)在水平面內於直線方向上移動。行進機構7係以下述元件構成：未圖示的一對導引軌道，其係在水平面內的預定的方向導引搬送機器人3；同樣未圖示的進給螺桿機構，其係相對於該導引軌道平行地配設；及行進驅動馬達(motor)8，其係對該進給螺桿機構的螺桿軸進行旋轉驅動之用。另外，在行進驅動馬達8和進給螺桿機構係具備使驅動用的軸構件順暢地旋轉之用的軸承，此外，在導引軌道係具備降低在軌道上滑動移動的滑移(slide)方塊的滑動阻力之用的滾珠保持器(ball retainer)。該些軸承和滾珠保持器等減摩擦構件係因跨長期間的動作而使得磨耗和塗布在內部的潤滑脂(grease)的劣化加劇，成為動作中的振動發生的原因。在行進機構7係以與作為量測對象的該些減摩擦構件各者近接的方式搭載有波形解析裝置28(僅圖示1個作為代表)。波形解析裝置28的感測器部係檢測振動的加速度感測器。
搬送機器人3係以左右對稱的方式具備一對臂(arm)體11、12，臂體11係透過軸承而以能夠旋轉的方式安裝在軀幹10，構成為能夠在水平面內旋轉。在臂體11、12的前端係透過軸承而設有指狀部(finger)21、22。此外，臂體11係具有多關節，能夠以將指狀部21朝向預定的方向的狀態進行伸縮動作，能夠將指狀部21上支承的半導體晶圓(被搬送物)搬送至預定的位置。臂體12亦具有多關節，能夠以將指狀部22朝向預定的方向的狀態進行伸縮動作，能夠將指狀部22上支承的半導體晶圓搬送至預定的位置。
指狀部21、22係藉由臂體11、12的伸縮動作而各自獨立地進退移動。此外，在圖5中係以對作為量測對象的指狀部21的軸承近接的方式搭載有波形解析裝置29。波形解析裝置29係針對搬送機器人3的其他量測對象亦有設置，未全部圖示出。波形解析裝置29亦同波形解析裝置28一樣具備加速度感測器作為感測器部203。
就搬送機器人3中的量測對象而言，有交叉滾子軸承(crossed roller bearing)和徑向軸承(radial bearing)等。該些軸承係例如在臂體11、12中係支承徑向荷重(radial load)和抗推荷重(thrust load)、軸的力矩荷重(moment load)，因長期的使用而劣化、損壞。
EFEM 4的內部空間係以由框架(frame)18與罩殼(cover)19構成的區隔構件將四周圍起，在EFEM 4的頂板部分係搭載有FFU(Fun Filter Unit；風扇過濾器單元)23。FFU 23係將藉由風扇的旋轉而導入的空氣藉由過濾器(filter)過濾後成為潔淨空氣(clean air)供給至EFEM 4內部，藉由該從FFU 23供給的潔淨空氣的降流(down flow)，使得因搬送機器人3的動作而產生的塵埃係排出至EFEM 4的外部，EFEM 4內部係始終維持潔淨的環境。以對風扇的軸承近接的方式搭載有波形解析裝置30。攝像機(video camera)37係配置在EFEM 4的內部潔淨空間，常時拍攝搬送機器人3和其他機械裝置的動作，將該圖像作為錄像資料記錄在硬碟(hard disk)和記憶體等未圖示的記錄裝置。
在EFEM 4的內部係固定有以因搬送機器人3的動作而產生的聲音作為量測對象的波形解析裝置38，係構成為在搬送機器人3動作的期間，常時檢測因搬送機器人3的動作而產生的聲音。波形解析裝置38所具備的感測器部203係麥克風(microphone)。除了機械要素彼此的接觸聲音外，亦設想搭載在指狀部21、22的半導體晶圓於搬送中與樹脂製管和配線纜線(cable)或者金屬接觸。聲音係不挑設置場所就能夠取得的資訊，故以聲音作為量測對象的波形解析裝置38適合用在壟罩(cover)廣範圍。要是在藉由波形解析裝置38而得的振幅累積值檢測出異常，就將前後數分鐘間由攝像機37記錄到的圖像資料保存至記憶裝置不予覆寫。藉由構成為上述構成，在發生晶圓的接觸和碰撞等有可能使品質大幅降低的異常時，作業人員係能夠即刻掌握發生了異常一事。此外，藉由確認所保存的圖像資料，亦能夠掌握發生了什麼樣的異常，能夠在短時間內解決狀況。
[量測結果] 圖6係波形解析裝置30針對風扇的軸承量測振動的例子。圖6A係顯示正常時，圖6B係顯示異常時。關於異常，係實驗性地設定稍微發生擦撞。在圖6中，橫軸為時間。波形h1、h3係表示來自感測器部的量測信號(未處理過的波形)。此外，波形h2、h4係從累積部得到的振幅累積值。另外，對波形解析裝置30的設定係前文中列出的針對振動的取樣週期、資料數，就設定在前段的加權部207的加權資料W而言使用窗函數。此外，在後段的加權部209並沒有設定加權資料FL，累積部係將以離散傅立葉轉換部算出的各頻率直接加算。
觀察圖6B的波形h3，可觀察到頻率整體相對於圖6A的波形h1變得紊亂的樣子。在此狀態係無法辨別是否有固有振動發生而變得紊亂、是否有脈衝產生。另一方面，觀察圖6B的波形h4，振幅累積值整體相對於圖6A的波形h2有增加的傾向，可知有脈衝亦即非連續的振動產生。在圖中係顯示一定的臨限值Th1。觀察圖6B，有將近10秒超過臨限值Th1。能夠類推是軸承打滑(slip)而發生不連續的振動。如上述的打滑若長時間擱置不管，軸承會磨耗而導致故障。
圖7係顯示藉由操作員控制台的軟體進行批次處理而求得的離散傅立葉轉換的結果。圖7A係正常時的各頻率成分的振幅的描繪(plot)h5，圖7B係異常時的各頻率的振幅的描繪h6。在異常時，不論是在哪個頻率成分皆能夠觀察到振幅增加的樣子。
圖8係顯示對從以聲音作為量測對象的波形解析裝置38而來的檢測信號進行離散傅立葉轉換後的結果。實驗性地令半導體晶圓與半導體製造系統2的構成零件發生接觸，檢測聲音。圖8的離散傅立葉轉換的結果係將試驗性地令管、配線、金屬部接觸半導體晶圓而藉由波形解析裝置38取得的檢測信號，並藉由操作員控制台的軟體進行批次處理而求得的結果。就加權資料W而言係使用窗函數，沒有設定加權資料FL。另外，為了檢測聲音，波形解析裝置38的感測器部使用麥克風。
圖8A係沒有發生接觸時的離散傅立葉轉換的結果，圖8B係與管發生接觸時的離散傅立葉轉換的結果，圖8C係與配線發生接觸時的離散傅立葉轉換的結果，圖8D係與金屬部發生接觸時的離散傅立葉轉換的結果。各結果皆同樣是發生接觸時橫跨全頻率而在廣範圍檢測出大的振幅，顯示發生了不連續的振動。因此，即使是樹脂製構件的管、配線纜線等柔軟的物體仍同金屬部一樣，在振幅累積值上係與非接觸時呈現明確的不同，藉由臨限值設定，能夠檢測出異常。
圖9係檢測令半導體晶圓接觸FOUP時的振動(非聲音)時的例子。此例亦是藉由操作員控制台的軟體進行批次處理而求得。就加權資料W而言使用窗函數，就加權資料FL而言使用圖9A所示的加權資料FL。
圖9B、圖9C係顯示作為正常時的離散傅立葉轉換的結果所得到的各頻率成分的振幅的描繪h7與振幅累積值h8。圖9D、圖9E係顯示作為異常時的離散傅立葉轉換的結果所得到的各頻率成分的振幅的描繪h9與振幅累積值h10。在圖9B與圖9D係將以加權資料FL進行加權的範圍重疊顯示。比較圖9C與圖9E，在振幅累積值上係與非接觸時呈現明確的不同，藉由設定臨限值Th2(圖9E)，能夠檢測出異常。另外，在圖9D中係出現具有超出以加權資料FL進行加權之範圍的振幅之頻率。有些是在圖9B未觀察到的峰值(peak)(例如，圖9D中的pk)，因此推測是因機械要素的共振造成了振幅增加。如上述的峰值係與振幅會在廣範圍均一地產生的脈衝不同。藉由加權資料FL，能夠將由具有大的振幅的特定的頻率造成的影響減小。
在上述實施例中，波形解析裝置與操作員控制台係藉由無線方式互相進行通信，但亦可採用有線方式進行。此外，若運算部201的處理能力高，則亦可在1個波形解析裝置中，藉由1個運算部201即時對檢測如振動與聲音、聲音與電磁波等檢測複數種物理現象的感測器進行應對。此時，例如亦可採用按每個感測器部設置移位存放部、前段的加權部、後段的加權部，而控制部與離散傅立葉轉換部則共用等構成。
在上述中，就搭載實施例的波形解析裝置的搬送裝置的例子而言係例示了EFEM 4。EFEM 4係將搬送機器人3搭載於行進機構7而使之在水平面內於直線方向上移動的搬送裝置，但亦可搭載至其他構成的搬送裝置。就其他搬送裝置的例子而言，於圖10顯示EFEM 14。處理部5係在預定的環境下對半導體晶圓的表面施行各種處理。在處理部之前係存在負載鎖定室9，進行大氣環境與真空環境之間的中繼。EFEM 14係同EFEM 4一樣進行將收容在FOUP 20的半導體晶圓移交至負載鎖定室9的處理。EFEM 14所具備的搬送機器人13係在其基台24是固定在EFEM 14的地板的框架18這點上不同於EFEM 4。搬送機器人13係至少具備：第1臂15，係基端以相對於基台24旋轉自如的方式配置；第2臂16，係基端以旋轉自如的方式配置在第1臂15的前端；及上下指狀部17a、17b，係各自的基端以旋轉自如的方式配置在第2臂16的前端。第1臂15、第2臂16、上下指狀部17a、17b係具備使各者個別進行旋轉動作的未圖示的驅動馬達與減速機，藉由該些第1臂15、第2臂16、上下指狀部17a、17b進行同步內插動作，搬送機器人13係即使沒有行進機構7仍能夠將以上下指狀部17a、17b支承的半導體晶圓搬送至預定的位置。
在圖10中係以對作為量測對象的指狀部17a、17b的軸承近接的方式搭載有波形解析裝置29。波形解析裝置29係針對搬送機器人13的其他量測對象亦有設置，未全部圖示出。此外，在EFEM 14的頂板部分係搭載有FFU 23，藉由該從FFU 23供給的潔淨空氣的降流，使得因搬送機器人13的動作而產生的塵埃係排出至EFEM 14的外部，EFEM 14內部係始終維持潔淨的環境。以對風扇的軸承近接的方式搭載有波形解析裝置30。攝像機37係配置在EFEM 14的內部潔淨空間，常時拍攝搬送機器人13和其他機械裝置的動作，將該圖像作為錄像資料記錄在硬碟和記憶體等未圖示的記錄裝置。
在EFEM 14的內部係固定有對因搬送機器人13的動作而產生的聲音進行檢測之以聲音為量測對象的波形解析裝置38，係構成為在搬送機器人13動作的期間，常時檢測因搬送機器人3的動作而產生的聲音。波形解析裝置38所具備的感測器部203係麥克風。此外，要是在藉由波形解析裝置38而得的振幅累積值檢測出異常，就將前後數分鐘間由攝像機37記錄到的圖像資料保存至記憶裝置不予覆寫。藉由構成為上述構成，在發生晶圓的接觸和碰撞等有可能使品質大幅降低的異常時，作業人員係能夠即刻掌握發生了異常一事。此外，藉由確認所保存的圖像資料，亦能夠掌握發生了什麼樣的異常，能夠在短時間內解決狀況。
2:半導體製造系統 3,13:搬送機器人 4,14:EFEM 5:處理部 6:裝載埠 7:行進機構 8:行進驅動馬達 9:負載鎖定室 10:軀幹 11,12:臂體 15:第1臂 16:第2臂 17a,17b:上下指狀部 18:框架 19:罩殼 20:FOUP 21,22:指狀部 23:FFU 24:基台 28,29,30,38,200:波形解析裝置 37:攝像機 100:操作員控制台 102:本體側通信部 201:運算部 202:遠端側通信部 203:感測器部 204:控制部 205:移位存放部 206:記憶部 207:前段的加權部 208:離散傅立葉轉換部 209:後段的加權部 210:累積部 211:記憶體
圖1係顯示波形解析裝置之圖。 圖2係說明脈衝之圖，圖2A係顯示衰減波形之圖，圖2B係說明脈衝的傅立葉轉換之圖，圖2C係顯示感測器部的特性與取樣(sampling)頻率的關係之圖。 圖3係顯示加權資料之圖，圖3A係顯示加權資料W，圖3B至圖3D係顯示加權資料FL。 圖4係顯示操作員控制台(operator console)與波形解析裝置的動作之流程圖(flowchart)，圖4A係設定初始值的設定流程，圖4B係檢測物理現象時的檢測流程。 圖5係顯示構成半導體製造系統(system)的裝置即EFEM(Equipment Front End Module；設備前端模組)之立體圖。 圖6係針對風扇(fan)軸承量測振動之例。圖6A係顯示正常時、圖6B係異常時的振動。 圖7係顯示離散傅立葉轉換的結果之圖，圖7A係顯示正常時、圖7B係顯示異常時的各頻率的振幅。 圖8係顯示以聲音作為量測對象的離散傅立葉轉換的結果之圖，圖8A係顯示沒有發生接觸時的離散傅立葉轉換的結果，圖8B係顯示與管(tube)接觸時的離散傅立葉轉換的結果，圖8C係顯示與配線接觸時的離散傅立葉轉換的結果，圖8D係顯示與金屬部接觸時的離散傅立葉轉換的結果。 圖9係顯示檢測令半導體晶圓(wafer)發生接觸時的振動的例子之圖，圖9A係所使用的加權資料FL，圖9B及圖9C係正常時的結果，圖9D及圖9E係異常時的結果，依序分別顯示離散傅立葉轉換的結果與振幅累積值。 圖10係顯示適用在其他EFEM的例子之圖。
3:搬送機器人
4:EFEM
6:裝載埠
7:行進機構
8:行進驅動馬達
9:負載鎖定室
10:軀幹
11,12:臂體
18:框架
19:罩殼
21,22:指狀部
23:FFU
28,29,30,38:波形解析裝置
37:攝像機

Claims (11)

  1. 一種波形解析裝置，其係檢測機械裝置動作時發生的物理現象，對檢測信號進行解析； 其特徵在於具備： 感測器部，其係檢測前述物理現象； 離散傅立葉轉換部，其係將自前述感測器部所發送的檢測信號進行離散傅立葉轉換； 後段的加權部，其係針對藉由前述離散傅立葉轉換部而生成的各頻率的振幅，超過預定的上限值者係設為前述預定的上限值；及 累積部，其係累積藉由前述後段的加權部進行加權過後的各頻率的振幅。
  2. 如請求項1之波形解析裝置，其中前述離散傅立葉轉換部係將從前述感測器部藉由預定的取樣週期而取得的n個連續的檢測信號每次錯開r個進行離散傅立葉轉換； 此處，r為1至n/16的整數，n為256以上的2的乘冪。
  3. 如請求項1之波形解析裝置，其具備前段的加權部，其係對前述n個檢測信號，進行藉由窗函數進行的加權。
  4. 如請求項1之波形解析裝置，其中前述後段的加權部係對藉由前述離散傅立葉轉換部而生成的各頻率的振幅進行下述加權，即，減算相應於頻率而變更的加權，當變為負值時，設為0。
  5. 如請求項1之波形解析裝置，其中當藉由前述累積部加算得的加算值超過預定的臨限值時，檢測出發生異常。
  6. 如請求項1之波形解析裝置，其中前述預定的上限值係藉由操作員控制台進行設定。
  7. 一種搬送機器人，其係具備臂體、透過軸承而設在前述臂體的前端，搭載被搬送物的指狀部、及對在前述指狀部發生的物理現象的檢測信號進行運算的波形解析裝置； 其特徵在於，前述波形解析裝置係具備： 感測器部，其係檢測前述物理現象； 離散傅立葉轉換部，其係將自前述感測器部所發送的檢測信號進行離散傅立葉轉換； 後段的加權部，其係針對藉由前述離散傅立葉轉換部而生成的各頻率的振幅，超過預定的上限值者係設為前述預定的上限值；及 累積部，其係累積藉由前述後段的加權部進行加權過後的各頻率的振幅。
  8. 一種行進機構，其係具備導引軌道、沿前述導引軌道搬送被搬送物的行進驅動馬達、及對在前述導引軌道發生的物理現象的檢測信號進行運算的波形解析裝置； 其特徵在於，前述波形解析裝置係具備： 感測器部，其係檢測前述物理現象； 離散傅立葉轉換部，其係將自前述感測器部所發送的檢測信號進行離散傅立葉轉換； 後段的加權部，其係針對藉由前述離散傅立葉轉換部而生成的各頻率的振幅，超過預定的上限值者係設為前述預定的上限值；及 累積部，其係累積藉由前述後段的加權部進行加權過後的各頻率的振幅。
  9. 一種搬送裝置，其特徵在於具備如請求項7之搬送機器人。
  10. 一種搬送裝置，其係具備如請求項7之搬送機器人及如請求項8之行進機構； 其特徵在於，前述行進機構係沿前述導引軌道搬送前述搬送機器人。
  11. 一種波形解析方法，其係藉由物理感測器檢測機械裝置動作時發生的物理現象，並將所檢測出的信號的波形解析； 其特徵在於，前述波形解析方法係含有下述步驟： 對前述物理感測器的檢測信號進行離散傅立葉轉換之步驟； 針對藉由前述離散傅立葉轉換而生成的各頻率的振幅進行下述加權，即，超過預定的上限值者係設為前述預定的上限值之步驟；及 將進行前述加權過後的各頻率的振幅進行加算之步驟。
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