WO2018110337A1 - 波形解析装置、及び波形解析方法 - Google Patents

波形解析装置、及び波形解析方法 Download PDF

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Abstract

機械装置を構成する部品のうち、劣化した部品を特定することで、機械装置の故障による停止や動作中の破損事故を未然に防止し、且つ、効率の良い保守作業を行うことが出来る波形解析方法、波形解析装置を提供すること。波形解析装置３０は、機械装置の物理的現象を検出するセンサ２８から送信される信号を高速フーリエ変換する信号解析部３１と、信号解析部３１によって生成されるスペクトルデータからインパルス成分を抽出するインパルス抽出部３２と、インパルス抽出部３２によって抽出されたインパルス成分を含む波形データを表示する表示部３５と、表示部３５によって表示されたインパルス成分を含む波形のデータから、作業者によって入力部３６を介して選択された範囲の波形データを編集して、周波数と時間とインパルス成分の強度を表示するグラフを生成して表示部３５に表示するデータ編集部３３とを備える。

Description

波形解析装置、及び波形解析方法
本発明は、多関節ロボット等の機械装置の動作時に発生する振動や音といった物理的現象を信号波形として検出して、機械装置の状態を診断する解析装置及び解析方法に関するものである。特に、多関節ロボットの可動部分に備えられる軸受けや送りネジ機構、減速機等の回転機器やリニアガイドといった駆動機構の動作により発生する振動や音の信号波形を解析するための波形解析装置、及び、この信号波形を解析するための波形解析装置を用いた波形解析方法に関するものである。
従来から、機械装置を構成する部品の劣化を発見して、故障による停止や動作中の破損事故を未然に防止する方法や装置が考案されてきた。
例えば、特許文献１には、ロボットが発する音または振動、或いは構成部品の歪みといった物理的現象を検出するセンサをロボットに設け、このセンサが検出した値を、予め記憶させておいた基準値と比較し、検出した値が基準値以上であった場合に劣化信号を送信する判断手段が開示されている。また、この判断手段が送信する劣化検出信号に応答して、アラーム信号の発信やロボットの動作停止といった、所要の処理動作を実行する処理手段を備えるロボットの部品劣化検出装置が開示されている。
上記技術により、ロボットの故障による停止や動作中の破損事故を未然に防止することは可能になった。しかし、ロボットの異常を検出するために、事前に特定の箇所及び特定の原因で劣化が生じた場合の音を実測して多数登録しておく必要がある。この方法だと、例えば、新製品が発売された後、多数の劣化音を登録するまでに時間が掛かってしまい、発売から間の無いロボットの異常検出を行うことは難しい。
特開平２－２６２９９３号公報
本発明は上記課題に鑑みて考案されたものであり、機械装置を構成する部品のうち、劣化した部品を特定することで、機械装置の故障による停止や動作中の破損事故を未然に防止し、且つ、効率の良い保守作業を行うことが出来る検出方法、検出装置を提供することである。
上記課題を解決するために本発明の波形解析装置は、機械装置の動作時に発生する物理的現象を検出して、検出された信号の波形を解析する波形解析装置であって、前記物理的現象を検出するセンサから送信される前記信号を高速フーリエ変換する信号解析部と、前記信号解析部によって生成されるスペクトルデータからインパルス成分を抽出するインパルス抽出部と、前記インパルス抽出部によって抽出された前記インパルス成分を含む波形データを表示する表示部と、前記表示部によって表示された前記インパルス成分を含む前記波形のデータから、作業者によって入力部を介して選択された範囲の前記波形データを編集して、周波数と時間とインパルス成分の強度を表示するグラフを生成して前記表示部に表示するデータ編集部とを備えることを特徴としている。
機械装置の動作時に発生する物理的現象とは、振動や音、各構成部品の撓みといった現象のことを指す。不具合が発生している機械装置では、動作している最中の物理的現象を検出した波形の中にはインパルス波形が含まれる。そこで、上記構成とすることで、検出した波形データを解析して周波数と時間とインパルス成分の強度という３つの要素を表すグラフとして生成することで、不具合の発生を検知することが出来る。
また、本発明の波形解析装置は、前記データ編集部により生成された前記スペクトログラムから、前記機械装置の異常の有無を判定する判定部をさらに備えることを特徴としている。上記構成とすることで、波形解析装置は所定のしきい値を超える強度のインパルス成分が発生した場合には機械装置に異常があるとの警告を発することが可能となり、作業者による異常判定のバラつきを無くすことが出来る。さらに、作業者が判定に費やす時間を削減することが出来る。
なお、本発明の波形解析装置に接続され、機械装置の物理的現象を検出するセンサは、振動を検出する振動センサであることを特徴としている。また、本発明の波形解析装置に接続され、機械装置の物理的現象を検出するセンサは、振動を検出するマイクロフォンであることを特徴としている。また、機械装置は半導体ウエハを保持して搬送する搬送ロボットであることを特徴としている。さらに、本発明の波形解析装置を半導体製造システムに備えることも可能である。
本発明によれば、搬送ロボットが故障で停止してしまう前に修理を行うことが可能になり、生産ライン全体が停止してしまうといったトラブルを未然に防止することが出来る。さらに、搬送ロボットが保持するウエハが収納容器と接触するといったトラブルが発生した場合にも、この接触した際のインパルス成分の強度を算出することで、動作中のトラブルが発生したことを検知することが出来る。
図１は、半導体製造システム２の概略を示す断面図である。 図２は、搬送ロボット１の概略を示す断面図である。 図３は、半導体製造システム２を構成する装置であるＥＦＥＭ４を示す斜視図である。 図４は、搬送ロボット１の概略を示す平面図である。 図５は、本発明の一実施形態である波形解析装置３０の構成を示すブロック図である。 図６は、本発明の波形解析装置３０が行う波形解析処理の流れを示す図である。 図７は、搬送ロボット１の上リスト部に設置した振動センサが検出した振動データを表す波形である。 図８は、水平走行機構上に設置した振動センサが検出した振動データを表す波形である。 図９は、図７に示した振動のデータを高速フーリエ変換した後、スペクトログラムにしたものである。 図１０は、図８に示した振動のデータを高速フーリエ変換した後、スペクトログラムにしたものである。 図１１は、搬送ロボット１が動作中に発生する音を高速フーリエ変換した音響スペクトルである。 図１２は、衝突が発生した際の音響スペクトルをスペクトログラムにしたものである。
本発明の発明者は、軸受けや送りネジ機構といった駆動機構に劣化が生じていたり、何かに衝突したりした場合、動作中の振動や音といった物理的現象を検出した波形にはインパルス波形が含まれることに着目して、駆動機構の動作中に発する波形の中からこのインパルス波形を抽出する装置及び方法を考案した。理想的なインパルス波形は、限りなく短い時間だけ発生し、且つ、広範囲な周波数帯で一定の振幅を含む波形となることが知られている。発明者は、不具合が発生している機械装置の動作中に発生する物理的現象の波形の中に、比較的短時間だけ発生し、且つ、広範囲な周波数帯で一定の振幅を含むインパルス波形が存在することを発見した。さらに、不具合を有する搬送ロボットが動作している際に、このインパルス波形を含む波形は、正常な搬送ロボットの動作時の波形に比べどの周波数帯においても振幅が大きくなることを発見した。
そこで発明者は、機械装置の一つである搬送ロボットの動作中に検出した物理的現象の波形を解析してインパルス成分の有無を検出し、インパルス成分が発生していると認められた場合には、所定の動作時間内の波形をスペクトログラム化することでインパルス成分の発生頻度を検出して、搬送ロボットの各部品の劣化の度合を評価する装置、及び方法を考案した。
以下に、本発明の実施の形態について図を参照して詳細に説明する。まず、本発明が適用される例として、円盤状の基板である半導体ウエハＷを所定の場所に搬送する搬送ロボット１と、搬送ロボット１を備える半導体製造システム２について説明する。図１は半導体製造システム２の概略を示す断面図であり、図２は搬送ロボット１の概略を示す断面図、図３は半導体製造システム２を構成する装置であるＥＦＥＭ４を示す斜視図である。半導体製造システム２は、前の工程からＦＯＵＰ（Ｆｒｏｎｔ－Ｏｐｅｎｉｎｇ　Ｕｎｉｆｉｅｄ　Ｐｏｄ）３と呼ばれる密閉容器の内部に収納され運搬されてきた半導体ウエハＷを、大気雰囲気と真空雰囲気との中継室であるロードロック室に搬送するＥＦＥＭ（Ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ　Ｆｒｏｎｔ　Ｅｎｄ　Ｍｏｄｕｌｅ）４と、ロードロック室に搬送された半導体ウエハＷを受け取って、所定の雰囲気下でその表面に各種処理を施す処理装置５とから構成されている。
ＥＦＥＭ４は、ＦＯＵＰ３を載置してその蓋を開閉するロードポート６と、ＦＯＵＰ３の内部に収納された半導体ウエハＷを保持して所定の経路に沿って処理装置５へと搬送する搬送ロボット１とを備えている。
搬送ロボット１が配置されるＥＦＥＭ４の内部空間は、四方をフレーム１８とカバー１８´とから成る仕切り部材で囲まれていて、天井部分にはＦＦＵ（Ｆｕｎ　Ｆｉｌｔｅｒ　Ｕｎｉｔ）２３が搭載されている。ＦＦＵ２３は、ファンの回転によって導入してきた空気をフィルタによって清浄なクリーンエアとして濾過してＥＦＥＭ４内部に供給するもので、このＦＦＵ２３から供給されるクリーンエアのダウンフローよって、搬送ロボット１の動作により発生した塵埃はＥＦＥＭ４の外部へと排出されることとなり、ＥＦＥＭ４内部は常に清浄な雰囲気に維持されている。
本実施形態で使用される搬送ロボット１は、所謂ダブルアームのスカラ型ロボットであり、この搬送ロボット１の基台９は、搬送ロボット１を水平面内で直線方向に移動させる水平走行機構７の移動子にブラケット７´を介して固定されている。水平走行機構７は、搬送ロボット１を水平面内の所定の方向に案内する不図示の一対のガイドレールと、このガイドレールに対して平行に配設された同じく不図示の送りネジ機構と、この送りネジ機構のネジ軸を回転駆動するための走行駆動モータ８とで構成されている。なお、走行駆動モータ８や送りねじ機構には駆動用の軸部材を円滑に回転させるための軸受けが備えられており、また、ガイドレールにはレール上を摺動移動するスライドブロックの摺動抵抗を低減するためのボールリテーナが備えられている。これらの軸受けやボールリテーナといった摩擦低減部材は、長期間にわたる動作により摩耗や、内部に塗布されたグリスの劣化が進行して、動作中の振動発生の原因となる。
また、本実施形態で使用される搬送ロボット１は、基台９と、基台９に対して昇降及び回転移動可能な構成の胴体１０と、胴体１０とともに基台９に対して昇降及び回転移動可能な構成の一対のアーム体１１、１２とを備えている。胴体１０は、基台９に取り付けられた昇降機構２４が備えるガイドレール２４ａの移動子にブラケット２６を介して支持され、基台９に対して昇降移動する。昇降機構２４は、搬送ロボット１を鉛直方向に案内するガイドレール２４ａと、このガイドレールに対して平行に配設された不図示の送りネジ機構と、この送りネジ機構のネジ軸を回転駆動するための昇降駆動モータ２５とで構成されている。さらに胴体１０は、ブラケット２６に対して軸受け２７を介して回転可能に取り付けられている。また胴体１０の下部には、ブラケット２６に固定され、基台９に対して胴体１０を回転移動させる回転駆動モータ１３と減速機１４が備えられていて、回転駆動モータ１３の作動により胴体１０が鉛直方向に延在する中心軸Ｃ１を回転中心として水平面内で回転動作する。ここで、昇降機構２４が備える昇降駆動モータ２５や送りねじ機構、回転駆動モータ１３には、駆動用の軸部材を円滑に回転させるための不図示の軸受けが備えられており、また、ガイドレール２４ａにはレール上を摺動移動するスライドブロックの摺動抵抗を低減するためのボールリテーナが備えられている。これらの軸受け２７やボールリテーナといった摩擦低減部材は、長期間にわたる動作により摩耗や、内部に塗布されたグリスの劣化が進行して、動作中の振動発生の原因となる。
胴体１０の上部には一対のアーム体１１、１２が左右対称に備えられていて、図面視して右側に配置されるアーム体１１は、下アーム１１ａと上アーム１１ｂと上フィンガ２１とで構成されている。下アーム１１ａの一端は、胴体１０に軸受けを介して回転可能に取り付けられていて、下アーム１１ａは、鉛直方向に延在する中心軸Ｃ２を回転中心として、胴体１０に対して水平面内で回転可能な構成となっている。下アーム１１ａは胴体１０内に配置されるアーム駆動モータ１５によって回転駆動される。より詳しくは、アーム駆動モータ１５は減速機１６に連結されており、この減速機１６から突出する出力軸１７が下アーム１１ａの一端に固定される構造となっていて、アーム駆動モータ１５の出力軸の回転は、この減速機１６によって、所定の回転数に減速されて下アーム１１ａに伝達される。
また、下アーム１１ａの他端にはプーリ１９ｂが配置されていて、このプーリ１９ｂと上アーム１１ｂの一端とが一体的に固定されている。プーリ１９ｂは下アーム１１ａに軸受けを介して回転可能に取り付けられていて、これにより、プーリ１９ｂと上アーム１１ｂとは鉛直方向に延在する中心軸Ｃ３を回転中心として、下アーム１１ａに対して水平面内で一体的に回転することが可能になっている。また、下アーム１１ａの一端には胴体１０と固定されたプーリ１９ａが配置されていて、このプーリ１９ａと下アーム１１ａの他端に配置されるプーリ１９ｂとの間にはタイミングベルト２０ａが架け渡されている。
また、上アーム１１ｂの一端の内部にはプーリ１９ｃが配置されていて、このプーリ１９ｃと上アームの他端に配置されるプーリ１９ｄとの間にはタイミングベルト２０ｂが架け渡されている。プーリ１９ｃは下アーム１１ａの一端に立設された円柱状のシャフトの先端部に固定されている。さらに、上アーム１１ｂの他端に配置されるプーリ１９ｄは、上アーム１１ｂの一端に立設する円柱状のシャフトに軸受けを介して回転可能に取り付けられていて、また、プーリ１９ｄの上面には、半導体ウエハＷを上面に指示する上フィンガ２１を固定するための支持部２１ａが固定されている。なお、プーリ１９ａとプーリ１９ｂ、及びプーリ１９ｄとプーリ１９ｃは、直径比がそれぞれ２：１となるように構成されている。これにより、アーム駆動モータ１５の回転が減速機１６を介して下アーム１１ａに伝達されると、下アーム１１ａが鉛直方向に延在する中心軸Ｃ２を回転中心として回転駆動される。そして、この下アーム１１ａの回転に連動して、上アーム１１ｂが中心軸Ｃ３を回転中心として下アーム１１ａの回転角度の２倍の角度であり、且つ、下アーム１１ａの回転方向とは逆の方向に回転することとなる。
上記構成により、アーム駆動モータ１５の作動により上下アーム１１ａ、１１ｂが各中心軸Ｃ２、Ｃ３を回転中心にしてそれぞれ反対方向に回転して、アーム体１１は、上フィンガ２１を所定の方向に向けた状態で伸縮動作することが可能になり、上フィンガ２１上に支持する半導体ウエハＷを所定の位置まで搬送することが出来る。なお、搬送ロボット１が備えるもう一つのアーム体１２の構成は、上下フィンガ２１、２２の構成以外はアーム体１１のものと同様のものであり、アーム体１１を構成する上下アーム１１ａ、１１ｂと、アーム体１２を構成する上下アーム１２ａ、１２ｂとは左右対称の構成であり、且つ、同様の動作原理で動作するため、ここではアーム体１２についての説明は省略する。
上下フィンガ２１、２２は、アーム体１１、１２の伸縮動作により図２の紙面の手前側と裏面側にそれぞれ独立して進退移動する。ここで、上フィンガ２１と下フィンガ２２とは、互いの衝突をさけるために、上下方向に所定の間隔を空けて配置される。また、上フィンガ２１の支持部２１ａと下フィンガ２２の支持部２２ａとは半導体ウエハＷを真空の吸着力によって支持する部材であり、上下フィンガ２１、２２は、各支持部２１ａ、２２ａが上面視して同一の位置に配置されるように構成されている。さらに、上フィンガ２１を構成する上リスト部２１ｂは、進退移動する際に下フィンガ２２の支持部２２ａが支持する半導体ウエハＷとの衝突を避けるために、略Ｕ字型の形状をしている。また、下フィンガ２２を構成する下リスト部２２ｂは、支持部２２ａの下方に配置され、且つ、上フィンガ２１に干渉しないように配置されている。
上述したように、各プーリ１９ａ、１９ｂ、１９ｃ、１９ｄは、それぞれ上下アーム１１ａ、１１ｂ、もしくは各シャフトに対して回転可能な構成となっている。ここで、各プーリ１９ａ、１９ｂ、１９ｃ、１９ｄを回転可能とするために、各プーリと上下アーム１１ａ、１１ｂ、もしくは各シャフトとの間には、軸受けが配置されている。また、搬送ロボット１に配置される各軸受けは、上下アーム１１ａ、１１ｂに起因するラジアル荷重やスラスト荷重、軸のモーメント荷重を支持する強度を有するクロスローラ軸受けやラジアル軸受けが使用されている。これら軸受けも長期の使用により劣化したり破損したりすることで、交換が必要になる。さらに、各モータ８、１３、１５、１５´や減速機１４、１６、１６´の内部にも軸受けが使用されていて、これらの劣化や破損による交換も必要となる。こういった軸受けの劣化には、破損する前に振動や異音といった兆候が表れることが多い。さらに、長期間の使用により、各部品を固定しているネジの緩みや部品の劣化により振動や異音が発生する場合もある。本発明の波形解析装置３０であればこういった振動や異音といった物理的現象を解析して劣化した箇所を修理することで、搬送ロボット１の故障によるトラブルを予防することが出来る。
次に、本発明の波形解析方法と波形解析装置３０について説明する。図５は本発明の一実施形態である波形解析装置３０の構成を示すブロック図である。波形解析装置３０は、不図示の電源供給部と、センサ２８から送信される信号を増幅する信号増幅部２９と、この増幅された信号を解析する信号解析部３１と、インパルス抽出部３２と、データ編集部３３とで構成され、さらに記憶部３４、表示部３５、入力部３６と接続可能な構成となっている。本発明で使用されるセンサ２８は、振動や音、電磁波といった検査対象が動作することにより発生する物理的現象を検出して電気信号として送信できるものであればよい。なお、本実施形態の波形解析装置３０と接続されている振動センサ２８、２８´は、被検出物に固定され、その被検出物の動作により発生する加速度を検出する加速度計を備えている。また、振動センサ２８は水平走行機構７に固定され、振動センサ２８´は搬送ロボット１の上リスト部２１ｂに固定されている。図４を参照。振動センサ２８、２８´は搬送ロボット１と水平走行機構７の動作に伴って発生する加速度を検出するもので、互いに直交するＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸方向のうちの所定の２つの軸についての加速度を検出する。なお、本実施形態の振動センサ２８、２８´は、Ｘ方向とＺ方向の加速度を検出するように設置されている。
信号増幅部２９は、振動センサ２８、２８´から送信される信号を増幅して信号解析部３１に送信する。信号解析部３１は、信号増幅部２９から送信された信号を受信して、その信号をデジタル信号に変換して、さらに、フィルタ回路によって信号のノイズ成分を除去した後、横軸を時間、縦軸を加速度とするグラフにして、表示部３５に送信する。図７、図８を参照。さらに、ノイズ成分を除去した信号を逐次高速フーリエ変換して、周波数スペクトルデータを生成し、生成された周波数スペクトルデータは表示部３５とインパルス抽出部３２に送信される。図９、図１０を参照。また、これらのデータは所定のタイミングで記憶部３４へも送信されて保存される。なお、本実施形態では、波形解析装置３０の内部に信号増幅部２９やＡ／Ｄコンバータを備えるように構成されているが、これに限定されることはなく、振動センサ２８、２８´の内部に信号増幅部２９やＡ／Ｄコンバータを備えるように構成してもよい。振動センサ２８、２８´に信号増幅部２９やＡ／Ｄコンバータを備えることにより、波形解析装置３０の構成を簡略化することが可能になる。また、振動センサ２８から送信される信号が増幅処理されたものとなり、振動センサ２８から波形解析装置３０まで信号を伝達するケーブル内に侵入するノイズによる悪影響を低く抑えることが出来る。
インパルス抽出部３２は、信号解析部３１で生成したスペクトルデータから、故障や衝突に起因するインパルス成分の周波数データを絶対値に変換した後、そのインパルス成分の周波数帯における総量を算出する。データ編集部３３は、インパルス抽出部３２によって算出されたインパルス成分の総和を、周波数を横軸に、インパルス成分の発生時間を縦軸にしたスペクトログラムに編集して、表示部３５に表示する。図９、図１０を参照。本実施形態のデータ編集部３３によって編集されたスペクトログラムは、インパルス成分の強度が画面の明度によって表現されていて、明度が高い部分ほどインパルス成分の強度が高く、明度が低い部分ほどインパルス成分の強度が低いことを表している。なお、インパルス成分の強度を画面の明度で表現する以外にも、例えば発生密度に対応して色彩の彩度を変えて表現するように構成してもよい。
記憶部３４は、センサから送信されたデータや、信号解析部３１やインパルス抽出部３２が算出したデータや、データ編集部３３が生成したスペクトログラムを記憶する。表示部３５は、信号解析部３１が生成するスペクトルデータやデータ編集部３３が生成するスペクトログラムを表示するモニターであり、作業者はこの表示部３５に表示される波形を見てスペクトログラムを生成する範囲を指定したり、生成されたスペクトログラムを確認したりする。なお、本実施形態の表示部３５では、スペクトログラムにおけるインパルス成分の強度は画面の明度によって表現されるように構成されていて、インパルス成分の強度が画面上のドットの明るさによって表示される。
入力部３６は、キーボードやマウス、トラックボールといった入力手段であって、作業者が波形解析装置３０に指令を送信するために使用される。なお、記憶部３４や表示部３５、入力部３６は波形解析装置３０の本体に備えるようにしても良いし、本体と分離して備えるようにしても良い。また、インパルス抽出部３２で算出されるインパルスのデータから、異常が発生しているか否かの判定を行う判定部３９を備えても良い。判定部３９は、記憶部３４に記憶された閾値を基準にして、編集したデータの中でインパルス成分がしきい値を超えて発生した場合には、表示部３５に警告を表示して作業者に修理作業を促す。なお、しきい値は、正常な状態の機械装置が発する物理的現象に含まれるインパルス成分の強度と、異常が発生している機械装置が発するインパルス成分の強度とを比較して決定されるのが望ましい。
次に、本発明の波形解析装置３０が行う信号の処理手順について説明する。図６は本発明の波形解析装置３０が行う波形解析処理の流れを示す図である。ここで、波形解析装置３０は搬送ロボット１が半導体ウエハＷをＦＯＵＰ３から中継室であるロードロック室へと搬送する際の、搬送ロボット１の動作により発生する振動を解析する。なお、搬送ロボット１の各駆動部の動作スピードは、搬送ロボット１が行う通常の搬送動作のスピードであり、振動検出のために特別なスピード設定をする必要は無い。
まず、作業者が振動センサ２８、２８´を所定の場所に設置する。次に、半導体製造システム２を操作して、搬送ロボット１に所望の搬送動作を行う指令を送信する。振動センサ２８、２８´は、搬送ロボット１が搬送動作を行っている際の各駆動機構から発生した振動の検出を開始する（ステップＳ１０１）。前述したように、本実施形態の波形解析装置３０と接続される振動センサ２８、２８´は、それぞれ水平走行機構７と搬送ロボット１の上リスト部２１ｂに固定されている。図４を参照。
振動センサ２８、２８´によって検出された振動は電気信号に変換され、変換された電気信号は信号増幅部２９によって増幅された後、信号解析部３１へと送信される。そして、電気信号は信号解析部３１によってＡ／Ｄコンバータによりデジタル信号に変換され、信号のノイズ成分が除去される（ステップＳ１０２）。また、ノイズ成分が除去された信号は横軸を時間軸、縦軸を加速度とする振動スペクトルとして表示部３５に表示される（ステップ１０３）。また、算出されたデータは記憶部３４に送信されて記録される。
次に信号解析部３１は、ノイズ成分が除去された時系列の振動データのうち、所定の振幅の上限を超えたものは上限値に丸めて、次に、振幅値から下限値を減算した後、振動データを逐次高速フーリエ変換（ＦＦＴ）して周波数スペクトルデータを生成する（ステップＳ１０４）。なお、この振幅値から下限値を減算する作業を行うことで、例えば、搬送ロボット１が配置されるＥＦＥＭ４に備えられたＦＦＵ等の搬送ロボット１以外の機器の作動に伴うバックグラウンド振動が当該振動データから除去される。また、信号解析部３１は、高速フーリエ変換された振動データを表示部３５に表示して、記憶部３４に保存する（ステップＳ１０５）。
次に、作業者は表示部３５に表示された高速フーリエ変換後の周波数スペクトルデータから、任意の周波数帯の範囲を指定する（ステップＳ１０６）。範囲が指定されると、インパルス抽出部３２はこの指定された範囲の周波数スペクトルデータから各周波数データを絶対値に変換した後、そのインパルス成分の周波数帯における総量を算出する（ステップＳ１０７）。この、高速フーリエ変換したデータに対して、所定の周波数帯における各周波数データの振幅値の総和を算出することで、インパルス成分を抽出することが出来る。ここで、表示される波形の中で突出している部分がインパルス成分の強度を表していて、この突出部分が大きいほど、駆動機構の不具合による動作中の振動が大きいことを示している。図７（ｂ）、図８（ｂ）を参照。
インパルス抽出部３２で算出されたインパルスデータは、データ編集部３３に送られる。データ編集部３３は、受信したデータを周波数、時間、インパルスの強度の３つの要素で表現する可視化データに編集して表示部３５に表示する（ステップＳ１０８）。また、編集された可視化データは記憶部３４に保存される。なお、本実施形態のデータ編集部３３は、インパルス抽出部３２から送信されたインパルスデータをスペクトログラムデータに編集して表示する。インパルス波形は広い周波数帯に分散して存在している。そこで、これら広い周波数帯に分散した成分を、横軸を周波数、縦軸を時間、インパルス強度を明度で表示するスペクトログラムデータとして表示することで、作業者は表示部３５を見ることで不具合の有無を認識することが出来る。図９、図１０を参照。なお、本実施形態のデータ編集部３３はインパルスデータをスペクトログラムに編集しているが、スペクトログラムデータに限定することは無い。例えば、バブルチャートや等高線グラフ、ウォーターフォールグラフといった周波数、時間、スペクトル強度の３つの要素を表示できるものであればよい。
次に、振動センサ２８、２８´が検出した振動のスペクトルデータと、データ編集部３３が生成したスペクトログラムについて説明する。図７は、上リスト部２１ｂに設置した振動センサ２８´が検出した振動波形であり、図８は、水平走行機構７上に設置した振動センサ２８が検出した振動波形である。どちらも、縦軸を加速度（Ｇ）とし、横軸を時間（ｍｓ）としている。また、どちらの図も（ａ）は正常な状態での動作時の波形であり、（ｂ）は水平走行機構７の軸受けに不具合が発生している状態での動作時のグラフである。これらのスペクトルデータは、搬送ロボット１の動作中の全データのうち、約０．５秒間の波形を表示している。また、各グラフには２本の折れ線が表示されているが、これは、振動センサ２８、２８´が検出したＸ軸方向の振動とＺ軸方向の振動を表している。
図７と図８のいずれも、正常な状態の波形（ａ）と比べて、異常発生時の波形（ｂ）ではインパルス成分を有する突出した波形が多く出現している。また、図８（ｂ）のグラフは、図７（ｂ）のグラフに比べて短い周期での鋭角な波形が多く含まれている。これは、両振動センサ２８、２８´の振動発生源からの離間距離の違いと、振動源から検出点までの間の構造物の振動伝達率の違いによるものである。また、いずれも（ａ）に比べて（ｂ）の方が振幅の大きい振動を検出していることが分かる。しかしながら、装置ごとの個体差やＦＦＵ２３や処理装置５の駆動機構が発生する振動が伝達している場合もあるので、こういった振動波形を単純に比較する方法では、正確な異常の検出を行うことは大変難しいものとなる。しかしながら、以下に説明するように、本発明のアルゴリズムによって振動波形の中に含まれるインパルス成分を抽出して表示することで、作業者は容易に異常の発生を認識することが可能になる。
次に、本発明のアルゴリズムのうち、インパルスデータを可視化する編集方法について説明する。図９、図１０は、搬送ロボット１の動作中の振動データを高速フーリエ変換した後、各周波数の振幅値の総和を算出してスペクトログラムにしたものである。図９は、図７に示した振動のデータを高速フーリエ変換した後スペクトログラム化したものであり、図１０は、図８に示した振動のデータを高速フーリエ変換した後スペクトログラム化したものである。また、どちらの図においても（ａ）は正常な状態での動作時のデータであり、（ｂ）は軸受けに不具合が発生している状態での動作時のデータである。各図は、横軸を振動データの周波数とし、縦軸を時間として、その周波数帯の振動の発生した時間の合計が表示されるものであり、画面上で明度が高くなるほど振動の発生頻度が高いことを示している。また、（ａ）（ｂ）ともに２段構成の図になっているが、これは、振動センサ２８、２８´の各検出方向に関する値を個別に表示しているためである。
図９、図１０ともに、正常な状態のデータ（ａ）では１ｋＨｚまでの比較的低い周波数を有する振動が発生していて、１ｋＨｚを超える周波数のインパルス成分はほとんど発生していないことが確認出来る。それに対して、不具合発生時のデータ（ｂ）では、１ｋＨＺまでの比較的低い周波数を有するインパルス成分が発生しているものの、１ｋＨＺを超える周波数の全域にわたって振動が発生していることが確認出来る。前述したように、インパルス成分は周波数帯の全域にわたって発生する特徴を有しているので、図９（ｂ）、図１０（ｂ）のスペクトログラムを見れば、駆動機構に不具合が発生していることが把握出来る。このように、解析した周波数帯の全域において振動の発生頻度が高くなるほど、各駆動機構が備える部品で故障が発生している可能性が高いことが予測できる。
上記実施形態では、搬送ロボット１が動作中に発生する振動を検出して、その検出データを上述したアルゴリズムに沿って解析することで異常の有無を予測する方法を説明したが、本発明はこれに限定されることは無い。振動以外にも、例えば、搬送ロボット１が動作中に発する音を検出して、その検出データを上述した手順に沿って解析することで異常の有無を予測することが出来る。要するに、動作中に発生する物理的現象のうち、波形データとして検出できるものであればどのような物理的現象であっても解析可能である。さらに本発明の信号波形解析装置は、機械装置の異常の有無を予測する目的以外にも適用することが可能である。
次に、本発明の波形解析装置に関する第二の実施形態について説明する。近年、ビデオカメラ３７が備えられている半導体製造システム２が増えてきている。本実施形態で使用されるビデオカメラ３７はＥＦＥＭ４の内部清浄空間に配置されていて、搬送ロボット１やその他の機械装置の動作を常時撮影して、その画像を録画データとしてハードディスクやメモリーといった不図示の記録装置に記録している。また、搬送ロボット１の駆動源であるモータ８、１３、１５には各モータを制御する不図示のドライバが接続されていて、機械装置が他の構造物との衝突や過剰な負荷が掛かった際にはドライバが異常として検知して、搬送ロボット１を緊急停止させてトラブルの拡大を防止している。そして、作業者は、搬送ロボット１がトラブルで非常停止した際には、記録された画像を再生して異常発生箇所を特定することで、修復作業を効率良く進めることが出来る。
しかしながら、この動画データはデータ量が大きく記録装置の容量も限られているので、古い動画データは、順次新しく撮影した動画データに上書きされて消去される。また、ドライバが異常として検知するのは比較的大きな衝撃が発生する場合であり、例えば被搬送物であるウエハＷと搬送先であるＦＯＵＰ３の壁とが擦れた程度の比較的小さな衝撃の場合には、ドライバが異常として検知しないことがある。その結果、ＦＯＵＰ３と接触したウエハＷには、接触した際に発生した塵埃が表面に付着して、その塵埃が付着した部分には回路パターンが形成されず、不良品となってしまうのである。
さらに、機械装置に備えられたビデオカメラ３７で撮影した画像のデータは順次新しい画像データに上書きされていくので、異常が発生した時の画像データは、不良品が発覚した時には既に新しい画像データに上書きされているといったことも少なくない。そのため、検査の段階で不良品発生の異常が発覚したとしても、不良の原因を突き止めることは極めて困難な状態になってしまうのである。そこで、本発明の信号波形解析装置を使用して、こういった微小な衝突等の異常を即座に検知することは、製品の品質管理と歩留まりの向上という面から大きな効果を発揮することが出来る。
本実施形態では、搬送ロボット１の動作によって発生する音を検出するマイクロフォン３８をＥＦＥＭ４の内部に固定して、搬送ロボット１が動作している間は、搬送ロボット１の動作によって生じる音を常時検出するようにする。そして、波形解析装置３０が音の信号の中からインパルス成分を検出したら、ビデオカメラ３７の制御プログラムに異常発生信号を送信して、表示部３５に異常が発生したことを通知するように波形解析装置３０の制御プログラムを構成する。また、ビデオカメラ３７の制御プログラムを、波形解析装置３０から異常発生信号を受信した場合、その前後数分間に記録された画像データを上書きすることなく保存しておく様にプログラムを構成する。上記構成とすることで、ウエハＷの接触や衝突といった品質を大きく低下させる可能性のある異常が発生した際に、作業者は即座に異常が発生したことを把握出来る。さらに、保存された画像データを確認することで、どういった異常が発生したかも把握することが可能になり、短時間でトラブルを解消することが可能になる。
図１１は搬送ロボット１が動作中に発生する音を検出するマイクロフォン３８をＥＦＥＭ４の内部に固定して、搬送ロボット１の動作中に発生する物理的現象である音を検出して、高速フーリエ変換した音声スペクトルである。より詳しくは、図１１（ａ）は正常にウエハＷを搬送している状態のＥＦＥＭ４の内部の音を解析したものであり、図１１（ｂ）は搬送ロボット１がウエハＷをＦＯＵＰ３の内部に搬送する際に、ＦＯＵＰ３の側壁とウエハＷとが接触した際のＥＦＥＭ４の内部の音を解析したものである。また、図１２は図１１（ｂ）に表した衝突が発生した際の音響スペクトルを、本発明の信号波形解析方法でスペクトログラム化したものである。
図１１の（ａ）と（ｂ）を比較すると、略同様の波形に見えるが、（ａ）に比べて（ｂ）の方が約１０ｄＢほど高い値で推移している。これは、インパルス波の特徴である、全ての周波数成分を同じだけ含むことに起因するものであり、ウエハＷとＦＯＵＰ３とが接触した際に発生したものをマイクロフォン３８が検出することで発見できたものである。また、図１２には、あらゆる周波数帯に存在するインパルス成分が明確に表示されている。このことから、ウエハＷとＦＯＵＰ３の接触という非常に微小な音を検出して解析することで、接触に起因するインパルス波の存在が認識出来るので、このインパルス波の存在をトリガーにして、異常発生アラームの送信と、ビデオカメラ３７の画像データの保存を行うことが出来る。なお、本実施形態では、搬送ロボット１の動作音を検出するためにマイクロフォン３８を用いたが、これ以外に、音響センサで動作音を検出してもよい。さらに、搬送ロボット１の上下フィンガ２１、２２に振動センサ２８、２８´を取付け、動作音の代わりに、振動を検出する構成としてもよい。

 

Claims (7)

  1. 機械装置の動作時に発生する物理的現象を検出して、検出された信号の波形を解析する波形解析装置であって、
    前記物理的現象を検出するセンサから送信される前記信号を高速フーリエ変換する信号解析部と、
    前記信号解析部によって生成されるスペクトルデータからインパルス成分を抽出するインパルス抽出部と、
    前記インパルス抽出部によって抽出された前記インパルス成分を含む波形データを表示する表示部と、
    前記表示部によって表示された前記インパルス成分を含む前記波形のデータから、作業者によって入力部を介して選択された範囲の前記波形のデータを編集して、周波数と時間とインパルス成分の強度を表示するグラフを生成して前記表示部に表示するデータ編集部と、を備えることを特徴とする波形解析装置。
  2. 請求項１に記載の波形解析装置であって、前記データ編集部により生成された前記スペクトログラムから、前記機械装置の異常の有無を判定する判定部をさらに備えることを特徴とする波形解析装置。
  3. 前記センサは、前記機械装置が動作する際に発生する振動を検出する振動センサである、ことを特徴とする請求項１もしくは請求項２のいずれか１項に記載の波形解析装置。
  4. 前記センサは、前記機械装置が動作する際に発生する動作音を検出するマイクロフォンであることを特徴とする請求項１もしくは請求項２のいずれか１項に記載の波形解析装置。
  5. 前記機械装置は、半導体ウエハを保持して搬送する搬送ロボットであることを特徴とする請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の波形解析装置。
  6. 請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の波形解析装置を備えることを特徴とする半導体製造システム。
  7. 機械装置の動作時に発生する物理的現象を検出して、検出された信号の波形を解析する波形解析装置であって、
    前記物理的現象を検出するセンサから送信される前記信号を高速フーリエ変換する信号解析ステップと、
    前記信号解析ステップによって生成されるスペクトルデータからインパルス成分を抽出するインパルス抽出ステップと、
    前記インパルス抽出ステップによって抽出された前記インパルス成分を含む波形を表示部に表示する表示ステップと、
    前記表示ステップによって表示された前記インパルス成分を含む前記波形のデータから、作業者が入力部を介して前記波形のデータから範囲を選択する選択ステップと、
    前記選択ステップで選択された範囲の前記波形のデータを編集して、周波数と時間とインパルス成分の強度を表示するグラフを編集して、前記表示部に表示するグラフ編集ステップと、を備えることを特徴とする波形解析方法。

     
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