WO2020166346A1 - 製造監視支援装置、製造監視支援方法及び製造監視支援プログラム - Google Patents

Abstract

本発明の製造監視支援装置（１）は、製品の見本から取得した３次元形状に基づき、製品が正常である場合の計算モデルを作成するモデル作成部（２１）と、作成した計算モデルに対して製品の異常部分の見本を付加することによって、製品が異常である場合の修正計算モデルを作成し、計算モデル及び修正計算モデルに対してシミュレーションを行うシミュレーション部（２２）と、計算モデルに対しシミュレーションを行った結果であるセンサの出力と、修正計算モデルに対しシミュレーションを行った結果であるセンサの出力との差分である異常指標に基づき、製品の製造工程を監視するための方法を決定し、決定した方法及び異常指標を出力装置に表示させる監視方法決定部（２３）と、を備えることを特徴とする。

Description

製造監視支援装置、製造監視支援方法及び製造監視支援プログラム

　本発明は、製造監視支援装置、製造監視支援方法及び製造監視支援プログラムに関する。

　例えばプラントを新設する場合、配管等の部材同士を溶接することによって全体としての構造物を製造する。溶接とは、複数の部材の接合部に所望の熱及び／又は力を加えて接合部を溶融させ、必要に応じ接合部に溶加剤を加えて固めることによって、複数の部材を、連続性を有する１つの部材とする製造工程である。プラントのような特注品に限らず、自動車部品のような量産品においても、溶接は不可欠な製造工程となっている。

　溶接は、部材の表面状態、部材同士の把持力、溶接電流等の諸条件のばらつきに起因して様々な異常が生じる工程である。そこで、溶接品質を管理する一環として、カメラ、圧力計、電流計等のセンサを使用して溶接作業を監視することが多い。この場合、どの種類のセンサをどの位置に配置しどのような物理量を計測するか、そして、異常の判定にどのような指標（閾値等）を使用するかという選択が、溶接品質に大きく関わってくる。このような選択を的確に行うには、多くの試行錯誤が必要になる。

　この試行錯誤を実物の部材を使用して行うことも可能である。しかしながら、コスト削減を目的としてコンピュータ上でシミュレーションすることが一般的である。シミュレーションに使用されるモデルは、例えば設計データから作成された、個々の部材及び完成品の計算モデルである。ところが、様々な条件下の現場で行われるという溶接の特性に起因して、現場で溶接された溶接形状が設計データから乖離することが多い。すると、完成品における僅かな異常（正常品との差分）を見逃してしまうことになる。

　引用文献１の特性値推定装置は、センサデータ及び未確定パラメータの確率分布から計算モデルを作成し、計算モデルによるシミュレーション結果がセンサデータと合致するまで、未確定パラメータの確率分布を修正する。

特開２０１８－４９３９０号公報

　特許文献１の特性値推定装置がシミュレーション対象としている計算モデルもまた、設計データに基づくものである。したがって、設計データと実物形状との差異が大きい場合が依然として残る。そこで、本発明は、製品の実物の形状に即して、製品の異常発見に資するセンサ位置等を提示することを目的とする。

　本発明の製造監視支援装置は、製品の見本から取得した３次元形状に基づき、製品が正常である場合の計算モデルを作成するモデル作成部と、作成した計算モデルに対して製品の異常部分の見本を付加することによって、製品が異常である場合の修正計算モデルを作成し、計算モデル及び修正計算モデルに対してシミュレーションを行うシミュレーション部と、計算モデルに対しシミュレーションを行った結果であるセンサの出力と、修正計算モデルに対しシミュレーションを行った結果であるセンサの出力との差分である異常指標に基づき、製品の製造工程を監視するための方法を決定し、決定した方法及び異常指標を出力装置に表示させる監視方法決定部と、を備えることを特徴とする。
　その他の手段については、発明を実施するための形態のなかで説明する。

　本発明によれば、製品の実物の形状に即して、製品の異常発見に資するセンサ位置等を提示することができる。

製造監視支援装置の構成等を説明する図である。 シミュレーションの例を示す図である。 異常状態情報を説明する図である。 センサ情報を説明する図である。 異常状態センサ出力情報を説明する図である。 正常状態センサ出力情報を説明する図である。 処理手順のフローチャートである。 計算モデルの作成方法を説明する図である。 処理手順のステップＳ２０４の詳細フローチャートである。 修正計算モデルの作成方法を説明する図である。 処理手順のステップＳ２０６の詳細フローチャートである。 案内画面の一例である。

　以降、本発明を実施するための形態（“本実施形態”という）を、図等を参照しながら詳細に説明する。本実施形態は、配管等の部材を溶接する例である。しかしながら、本発明は、部材に対して熱、力等を加えながらその部材を加工する他の例（折り曲げ、穿孔、切削、塗装、溶接以外の接着等）にも適用可能である。

（製造監視支援装置の構成）
　図１に沿って、製造監視支援装置１の構成等を説明する。製造監視支援装置１は、一般的なコンピュータであり、中央制御装置１１、キーボード、タッチパネル等の入力装置１２、ディスプレイ等の出力装置１３、主記憶装置１４、補助記憶装置１５及び通信装置１６を備える。これらは、バスで相互に接続されている。補助記憶装置１５は、異常状態情報３１、センサ情報３２、異常状態センサ出力情報３３及び正常状態センサ出力情報３４（いずれも詳細後記）を格納している。

　主記憶装置１４における、モデル作成部２１、シミュレーション部２２及び監視方法決定部２３は、プログラムである。以降において、“○○部は”と動作主体を記した場合、それは、中央制御部１１が補助記憶装置１５から“○○部”を読み出して主記憶装置１４にロードしたうえで、後記する処理を実行することを意味する。

　製造監視支援装置１は、有線又は無線のネットワーク２を介して、制御・記憶装置５と通信可能である。制御・記憶装置５は、溶接現場４に配置されているセンサ４５と接続されている。制御・記憶装置５は、形状計測室３ａに配置されているカメラ６、並びに、形状計測室３ｂに配置されているＸ線源８ａ、Ｘ線検出器８ｂ及び回転台９とも接続されている。

（形状計測室）
　形状計測室３ａでは、４台のカメラ６が、部材同士が溶接された後の完成品７（製品の見本）の周辺に配置されている。完成品７の溶接部分７ｂは、他の部分に比してやや盛り上がっている。カメラ６は、完成品７の外観形状の画像を取得し、取得した画像を制御・記憶装置５に送信する。すると、制御・記憶装置５は、カメラ６から受信した画像を使用して完成品７の３次元形状を再構築する。

　形状計測室３ｂでは、完成品７が回転台９上に載置されている。ここでも完成品７の溶接部分７ｂは、他の部分に比してやや盛り上がっている。回転台９が完成品７を３６０度回転させている間、Ｘ線源８ａは、完成品７に向けてＸ線を照射する。Ｘ線検出器８ｂは、完成品７を透過したＸ線を検出する。Ｘ線検出器８ｂは、検出画像を制御・装置５に送信する。回転台９は回転角度を制御・記憶装置５に送信する。すると、制御・記憶装置５は、Ｘ線検出器８ｂから受信した検出画像、及び、回転台９から受信した回転角度を使用して完成品７の３次元形状を再構築する。なお、Ｘ線源８ａ、Ｘ線検出器８ｂ及び回転台９は、Ｘ線ＣＴ（Computed Tomography）装置を構成する。

（溶接現場）
　溶接現場４では、溶接作業の対象となっている部材４１ａ及び４１ｂが縦方向に重ねられた上で電極４２ａ及び４２ｂに挟まれている。電極４２ａ及び４２ｂが大きな把持力を部材４１ａ及び４１ｂに対して及ぼしながら、高圧の電流をこれらに流す（製造工程の一例としての、抵抗溶接の溶接工程）。すると部材４１ａ及び４１ｂは溶接され、被検査品４４となる。被検査品４４には、周辺に比してやや盛り上がった溶接部分４３が残る。

　溶接現場４では、１又は複数のセンサ４５が被検査品４４を監視する。より具体的には、センサ４５は、被検査品４４の表面、内部、及び、近接した外部空間における任意の物理量を取得する。センサ４５の種類は、様々である。したがって、取得される物理量も様々であり、それらは、磁気、電流、温度、形状（変形又はゆがみ）等である。センサ４５と破線で結ばれている計測点●は、そのセンサ４５が物理量を計測する被検査品４４上の点である。

　コストの制約に起因して、実際に使用できるセンサ４５の個数は指定されている。作業空間の制約に起因して、センサ４５が配置され得る位置もまた、予め指定されている。センサ４５が配置され得る位置は、前記のように物理量を計測する被検査品４４上の点に対応しているので、センサ４５が配置される位置が決まれば、計測点も決まることになる。センサ４５の数を増やしても結果として意味のない計測点が増えるだけでは、費やされたコストが無駄になる。同じ数のセンサを使用する場合であっても、そのセンサの計測点が被検査品４４の品質（正常又は異常）を有意に示さなければ、やはり費やされたコストが無駄になる。必要最小限の個数のセンサ４５を、正常／異常の差分を最も大きく検出する的確な位置に配置することが重要である。

　本実施形態の製造監視支援装置１は、このような制約を課された溶接現場４におけるセンサの配置方法を、実物としての溶接現場４を使用することなく仮想的にシミュレーション（模擬）する。製造監視支援装置１は、シミュレーションの結果をユーザに対して表示し、必要に応じて、制御・記憶装置５を介して溶接現場４にフィードバックする。

　前記した完成品７及び被検査品４４は、形状、大きさ、材質が同じ同種の製品である。本実施形態は、説明のわかり易さのために、両者を呼び分けている。すなわち、シミュレーション用の計算モデル（詳細後記）を作成するための製品の見本は、“完成品”と呼ばれる。一方、シミュレーションの対象である製品、及び、実際の溶接現場においてセンサ４５によって監視される製品は、“被検査品”と呼ばれる。詳細は後記するが、完成品は溶接が正常に行われた“正常品”であることが前提になっている。

　形状計測室３ａにおけるカメラ６及び形状計測室３ｂにおけるＸ線検出器８ｂもまたセンサの一種であるともいえる。しかしながら、説明を単純にするため、本実施形態では、監視用のセンサ４５は、計算モデル作成用のカメラ６等を含まないものとする。

　図１の溶接現場４では、圧接（抵抗溶接）の例を説明した。しかしながら、溶接の種類は、他のものであってもよい。例えば、融接（アーク溶接等）の場合、一方の電極４２ａは、作業者又は作業ロボットが把持するトーチに接続されることになる（図示せず）。

（モデル作成部等の機能）
　本発明に対する理解を容易にするため、モデル作成部２１、シミュレーション部２２及び監視方法決定部２３の概略機能を初めに説明する。

　モデル作成部２１は、まず、カメラ６、Ｘ線検出器８ｂ等から、完成品の画像を取得する。モデル作成部２１は、カメラ６及びＸ線検出器８ｂ以外の他の機器から画像を取得してもよい。“他の機器”の例としては、３次元レーザスキャナ等が挙げられる。いずれの場合であっても、モデル作成部２１が設計データではなく、実物の完成品を撮像した結果である点描データ又はボクセルデータ等を取得することが本発明の特徴である。

　モデル作成部２１は、点描データ又はボクセルデータ等を、ソリッドモデルである計算モデルに変換する。ソリッドモデルとは、中空（張りぼて）でなはい中実のモデルである。つまり、本実施形態の計算モデルの数学的実体は、被検査品の表面の位置、表面の形状及び内側の領域が認識できるような、３変数（Ｘ、Ｙ及びＺ）を有する不等式の集合である。完成品は、正常品であることが前提となっている。したがって、計算モデルもまた、正常品を表している。

　シミュレーション部２２は、計算モデルに対して、予め別途用意されている異常状態情報を付加し、“修正計算モデル”とする。異常状態情報とは、例えば、被検査品のどの部分にどのような不具合（ブローホール、割れ等）が発生したかを示す情報（異常見本）である。

　シミュレーション部２２は、一般的な物理シミュレーションソフトウエアを、計算モデル及び修正計算モデルの両者に適用してシミュレーションを行う。シミュレーションとは、“（修正）計算モデルが表す被検査品に対してどのような外部要因（熱、力、電気、磁気等）が加わった場合、その被検査品のどの部分がどのような反応を示すか”を模擬するコンピュータ上の実験である。

　図２は、シミュレーションの例を示す図である。符号５１は、電磁気計算の例である。シミュレーション部２２は、修正計算モデル５１ｂに対し、溶接電流５１ｃを加え、修正計算モデルのある部分における電流分布５１ｄ及び修正計算モデルの近辺のある空間における磁場分布５１ｅを取得する。符号５２は、構造計算の例である。シミュレーション部２２は、修正計算モデル５２ｂに対し、把持力５２ｃを加え、修正計算モデルのある部分における変形及びひずみを取得する。符号５３は、熱及び光伝搬計算の例である。シミュレーション部２２は、修正計算モデル５３ｂに対し、熱又は光を加え、修正計算モデルのある部分の熱（温度）５３ｃ及び光（明度）５３ｄを取得する。

　シミュレーション部２２は、物理シミュレーションソフトウエアを計算モデルに対して適用した結果として、正常状態センサ出力情報を作成する。シミュレーション部２２は、同様の物理シミュレーションソフトウエアを修正計算モデルに対して適用した結果として、異常状態センサ出力情報を作成する。例えば、異常状態情報が溶接部分の“割れ”である場合、修正計算モデルは、計算モデルからその“割れ”部分の空間を削除した（中空にした）ものとなる。このような修正計算モデルに対し、シミュレーション上で力等を加えて行くと、計算モデルに対し同じ力等を加えて行く場合に比して、差分（不自然な変形、破断等）が生じるはずである。

　監視方法決定部２３は、同じ被検査品についての異常状態センサ出力情報と正常状態センサ出力情報との差分を算出する。当該差分は、センサ４５の種類及び位置によって変化する。そこで、監視方法決定部２３は、異常状態、センサの種類及び位置を様々に変化させたうえで差分を算出する。監視方法決定部２３は、差分からセンサに関するコストを減算した値が最大になるような、差分及びセンサの位置を、センサの種類ごとに決定し表示する。つまり、費やされるコストが小さい割に正常／異常の差分が大きくなるンサの位置を、異常状態ごと、センサの種類ごとに決定し表示する。

（異常状態情報）
　図３は、異常状態情報３１を説明する図である。異常状態情報３１においては、品種欄１０１に記憶された品種に関連付けて、異常状態欄１０２には異常状態が、位置欄１０３には位置が、溶接電流欄１０４には溶接電流が、把持力欄１０５には把持力が、重要度欄１０６には重要度が記憶されている。

　品種欄１０１の品種は、完成品の種類である。例えば、“品種Ａ”は、“肉厚が○ｃｍであり長さが○ｃｍであり外径が○ｃｍである鋼管を２本直列的に溶接した結果完成した製品”である。
　異常状態欄１０２の異常状態は、過去に実際に発生した異常な溶接結果の類型である。ここでの異常状態は、“ブローホール”、“融合不良”、“溶込不良”、“割れ”等であるが、他の異常状態が記憶されていてもよい。

　位置欄１０３の位置は、完成品に発生した異常状態の位置を示す３次元座標値である。異常状態は、完成品の表面で発生する場合もあるし、内部で発生することもある。また、その異常状態が点として発生する場合の他、線、面又は空間として発生する場合もある。この場合、その線等を定義する３変数（Ｘ，Ｙ，Ｘ）の方程式が記憶される。なお、“＃”は、異なる値を省略的に示している（他の欄及び他の図においても同様）。座標空間の原点は任意である。

　溶接電流欄１０４の溶接電流は、２つの部材間又は１つの部材とトーチとの間に加えられる溶接電流の電流値である。
　把持力欄１０５の把持力は、抵抗溶接の場合に、溶接される２の部材間に掛けられる力（圧力）である。
　重要度欄１０６の重要度は、異常状態の重要さを示す値である。重要度が大きい異常状態ほど、その品種に取ってより大きな注意が必要とされる。

　異常状態情報３１は、全体として、完成品に発生した過去の異常見本になっている。そして、例えば１行目のレコードは、“品種Ａに対して把持力＃を及ぼしながら溶接電流＃を流すと、[＃，＃，＃]の位置にブローホールが発生した”という事実を示す。つまり、溶接電流及び把持力は、異常が発生した条件（異常発生条件）である。

（センサ情報）
　図４は、センサ情報３２を説明する図である。センサ情報３２においては、センサ種類欄１１１に記憶されたセンサ種類に関連付けて、計測値欄１１２には計測値が、配置可能位置欄１１３には配置可能位置が、使用個数欄１１４には使用個数が、コスト欄１１５にはコストが記憶されている。

　センサ種類欄１１１のセンサ種類は、センサの種類である。センサは、溶接現場４（図１）において被検査品４４の任意の物理量を計測し得る任意の種類のセンサである。そして、センサ種類は、シミュレーションにおいて使用可能なセンサの種類でもある。
　計測値欄１１２の計測値は、そのセンサが計測する値が示す被検査品の特性（物理量）である。

　配置可能位置欄１１３の配置可能位置は、溶接現場４においてセンサ４５を配置することが可能な位置の３次元座標値である。配置可能位置は、複数存在し、線、面又は空間として定義される場合もある。センサ４５が被検査品４４に接した状態で、その接した箇所の物理量を計測する場合は、配置可能位置は、被検査品の表面のある位置を示すことになる。
　使用個数欄１１４の使用個数は、同時に使用されるセンサの数の最大値である。使用個数は、配置可能位置の数に等しい。
　コスト欄１１５のコストは、センサ１個当たりの価格である。

（異常状態センサ出力情報）
　図５は、異常状態センサ出力情報３３を説明する図である。異常状態センサ出力情報３３においては、品種欄１２１に記憶された品種に関連付けて、異常状態欄１２２には異常状態が、センサ種類欄１２３にはセンサ種類が、ボクセル情報欄１２４にはボクセル情報が記憶されている。

　品種欄１２１の品種は、図３の品種と同じである。
　異常状態欄１２２の異常状態は、図３の異常状態と同じである。
　センサ種類欄１２３のセンサ種類は、図４のセンサ種類と同じである。図５においては、１つの異常状態に少なくとも４つの同じセンサ種類が対応している。しかしながら、実際には必ずしもその必要はない。例えば、異常状態“ブローホール”に対して、センサ種類“ひずみゲージ”及び“電流計”のみが対応するように、ユーザは予め設定することができる。このとき、“品種Ａ”の“ブローホール”に対応するレコードは、レコード１２５ａ及び１２５ｂのみになる。ユーザが設定したこの異常状態とセンサ種類との関係を“実用限定関係”とも呼ぶ。

　ボクセル情報欄１２４のボクセル情報は、３次元空間内の位置ごとのセンサによる時系列計測値である。ここでのボクセル情報は、複数の“[Ｔ，Ｖ，Ｓ，♭]”の集合である。“Ｔ”は、時刻を示す。“Ｖ”は、ボクセルの位置（Ｘ，Ｙ，Ｚ）を示す３次元ベクトルである。“Ｓ”は、ある種類のセンサについて、ｎ個の配置可能位置から、２、３、・・・、ｍ（ｍ≦ｎ）個を選択する組合せであるセンサ配置を示す（詳細後記）。“♭”は、センサの計測値である。

（正常状態センサ出力情報）
　図６は、正常状態センサ出力情報３４を説明する図である。正常状態センサ出力情報３４においては、品種欄１３１に記憶された品種に関連付けて、センサ種類欄１３２にはセンサ種類が、ボクセル情報欄１３３にはボクセル情報が記憶されている。

　図６を図５と比較すれば明らかなように、正常状態センサ出力情報３４（図６）の構成は、異常状態センサ出力情報３３（図５）の構成から異常状態欄１２２を削除したものである。異常状態欄１２２が不要である理由は、図６では完成品が正常であることが前提になっているからである。図６の各欄の説明は、図５における同名の各欄の説明に準ずる。ただし、図６のボクセル情報は、正常品を示す計算モデルに対するシミュレーション結果である。

（処理手順）
　図７は、処理手順のフローチャートである。図７の説明の途中で適宜図８、図１０及び図１２を参照する。以降の処理手順では、説明の単純化のために、ある特定の品種（例えば“品種Ａ”）について、製造監視支援装置１が実行する処理の例を説明する。

　ステップＳ２０１において、製造監視支援装置１のモデル作成部２１は、完成品の形状を取得する。具体的には、モデル作成部２１は、制御・記憶装置５から完成品７の３次元の形状データを取得する。制御・記憶装置５は、カメラ６、Ｘ線検出器８ｂ等から予め完成品の形状データを取得したうえで蓄積しているものとする。この段階でモデル作成部２１が取得する形状データは、３次元の点描データ６１（図８）又はボクセルデータ（図示せず）である。

　ステップＳ２０２において、モデル作成部２１は、ポリゴンデータ６２（図８）を作成する。具体的には、モデル作成部２１は、以下の方法１又は２に従って、点描データ又はボクセルデータからポリゴンデータを作成する。

〈方法１〉ステップＳ２０１において取得した形状データが、カメラが取得した点描データである場合、モデル作成部２１は、測定点を線分（辺）で結びポリゴンデータを作成する。このとき、モデル作成部２１は、はずれ値（ノイズ）であると思われる測定点を削除してもよいし、冗長であると思われる測定点を間引きしてもよい。さらに、モデル作成部２１は、測定点を結ぶ辺の長さを所定の閾値以上としてもよい。ここでの測定点は、描画された点であり、計測点●（図１）とは別の概念である。

〈方法２〉ステップＳ２０１において取得した形状データが、Ｘ線ＣＴ装置が取得したボクセルデータである場合、モデル作成部２１は、各ボクセルの密度分布に基づき完成品内部と完成品外部を区別して、完成品の表面位置を算出する。そして、モデル作成部２１は、表面位置で画定される空間を多角形分割してポリゴンデータを作成する。

　ステップＳ２０３において、モデル作成部２１は、計算モデルを作成する。具体的には、モデル作成部２１は、ステップＳ２０２において作成したポリゴンデータから、平面、円柱、円錐等に近似する領域を検出し、領域ごとに表面の曲面形状を作成することによって、ソリッドモデルである計算モデル６３（図８）を作成する。

　ステップＳ２０４において、製造監視支援装置１のシミュレーション部２２は、第１のシミュレーションを実行する。ここで説明は一旦図７を離れ図９に移るが、処理は連続している。

（ステップＳ２０４の詳細）
　図９は、処理手順のステップＳ２０４の詳細フローチャートである。
　ステップＳ３０１において、製造監視支援装置１のシミュレーション部２２は、センサ情報３２（図４）を作成する。具体的には、第１に、シミュレーション部２２は、出力装置１３にセンサ情報３２を表示する。ここでのセンサ情報３２のすべての欄は、空欄となっている。
　第２に、シミュレーション部２２は、センサ情報３２の各行の各欄にユーザがデータを入力するのを受け付ける。

　ステップＳ３０２において、シミュレーション部２２は、異常状態を選択する。具体的には、第１に、シミュレーション部２２は、出力装置１３に異常状態情報３１（図３）を表示する。ここでの異常状態情報３１のすべての欄は、空欄となっている。
　第２に、シミュレーション部２２は、異常状態情報３１の各行の各欄にユーザがデータを入力するのを受け付ける。
　第３に、シミュレーション部２２は、異常状態情報３１から被検査品の品種に一致するレコードを抽出する。そして、シミュレーション部２２は、抽出したレコードのうち、未処理の任意の１本を取得する。ここで取得されたレコードは、“対象異常状態レコード”とも呼ばれる。

　ステップＳ３０３において、シミュレーション部２２は、修正計算モデルを作成する。具体的には、シミュレーション部２２は、対象異常状態レコードの異常状態（欄１０２）及び位置（欄１０３）の情報を用いて、ステップＳ２０３において作成した計算モデルを以下の方法１１又は１２に従って加工する。

〈方法１１〉シミュレーション部２２は、計算モデルから“ブローホール”又は“割れ”に相当する空間を削除する。なお、図１０は、修正計算モデルの作成方法（特に“割れ”に相当する空間を削除する方法）を説明する図である。
〈方法１２〉シミュレーション部２２は、計算モデルから融合不良又は溶込不良に相当する空間を削除又は付加する。つまり、シミュレーション部２２は、溶接部分が周囲に比して欠損している又は盛り上がっている様子を表現する。
　説明の便宜のため、ここでは対象異常状態レコードが図３の１行目のレコードであったとする。すると、シミュレーション部２２は、方法１１を適用することになる。

　ステップＳ３０４において、シミュレーション部２２は、計測値を選択する。具体的には、シミュレーション部２２は、センサ情報３２（図４）のレコードから、センサ種類が対象異常状態レコードの異常状態と実用限定関係にあるレコードを抽出し、さらに、抽出したレコードから未処理の任意の１本を取得する。ここで取得されたレコードは、“対象センサレコード”とも呼ばれる。説明の便宜のため、ここでは対象センサレコードが図４の１行目のレコードであったとする。そして、シミュレーション部２２は、ユーザが特に指示しない限り、対象センサレコードの計測値（この例では“磁場分布”）を選択する。そして、シミュレーション部２２は、磁場分布を計測するセンサ種類として、対応する“磁気センサ”を取得する。

　ここでのセンサ種類は、物理シミュレーションソフトウエアが仮想的に使用し、かつ、ユーザが溶接現場４（図１）においても実際に使用するセンサの種類である。同様に、ここでの計測値は、物理シミュレーションソフトウエアが仮想的に出力し、かつ、溶接現場４におけるセンサも実際に計測する計測値である。

　ステップＳ３０５において、シミュレーション部２２は、入力物理量を選択する。一般に物理シミュレーションソフトウエアは、任意の物理量（力、電流、熱等）を計算モデル（又は修正計算モデル）の任意の部分に及ぼし、その結果として、計算モデルの別の任意の部分から同じ又は異なる物理量を取得する。ここでの“入力物理量”とは、計算モデル（又は修正計算モデル）に及ぼす方の物理量である。

　具体的には、シミュレーション部２２は、出力装置１３に“入力物理量を指定してください”というメッセージを表示する。そして、シミュレーション部２２は、ユーザが２種類の入力物理量を入力するのを受け付ける。シミュレーション部２２は、ユーザが特に入力物理量を指定しない限り、対象異常状態レコードの欄１０４及び欄１０５に記憶されている物理量（この例では“溶接電流”及び“把持力”）が入力物理量として指定されたと看做す。

　ステップＳ３０６において、シミュレーション部２２は、センサ配置を取得する。センサ配置は、センサが配置される複数の位置の組合せである。いま、対象センサレコードの配置可能位置（欄１１３）の数がｎであり、使用個数（欄１１４）がｍ（ｍ≦ｎ）であったとする。このとき、センサ配置は、ｎ個の配置可能位置から、２個、３個、・・・、ｍ個を選択する組合せである。センサ配置の候補の総数は、“_ｎＣ_２＋_ｎＣ_３＋・・・＋_ｎＣ_ｍ”である。そこで、シミュレーション部２２は、センサ配置の“_ｎＣ_２＋_ｎＣ_３＋・・・＋_ｎＣ_ｍ”個の候補のうちから未処理の任意の１つを取得する。ここで取得されたセンサ配置は、“対象センサ配置”とも呼ばれる。

　ステップＳ３０７において、シミュレーション部２２は、修正計算モデルに対して入力物理量を加える。具体的には、第１に、シミュレーション部２２は、ソリッドモデルとしての修正計算モデルを、ユーザが視認できる程度の大きさの粒度を有する３次元のボクセルに分割する。このとき、シミュレーション部２２は、被検査品のうち、少なくとも異常状態を含み得る部分をボクセルに分割する。さらに、シミュレーション部２２は、被検査品の表面から離れた所定の外側部分を含めて、被検査品を３次元のボクセルで分割してもよい（空中の放熱、磁界等を模擬するため）。

　第２に、シミュレーション部２２は、ステップＳ３０５において選択した入力物理量を修正計算モデルの所定の部分に加え、その後も、その入力物理量を加え続ける。すると、物理シミュレーションソフトウエア（図示せず）は、３次元の各ボクセルごとに時系列の計測値を仮想的に模擬出力する。

　ステップＳ３０８において、シミュレーション部２２は、計測値を取得する。具体的には、シミュレーション部２２は、ステップＳ３０４において取得したセンサ種類のセンサをステップＳ３０６において取得したセンサ配置に配置することによって、分割されたボクセルごとに時系列で計測値を取得する。このときの計測値は、物理シミュレーションソフトウエアによる計算結果であり、そのデータ型式は、図５で示した“[Ｔ，Ｖ，Ｓ，♭]”である。

　ステップＳ３０９において、シミュレーション部２２は、未処理のセンサ配置があるか否かを判断する。具体的には、シミュレーション部２２は、未処理の対象センサ配置がある場合（ステップＳ３０９“Ｙｅｓ”）、ステップＳ３０６に戻り、それ以外の場合（ステップＳ３０９“Ｎｏ”）、ステップＳ３１０に進む。

　ステップＳ３１０において、シミュレーション部２２は、未処理の計測値があるか否かを判断する。具体的には、シミュレーション部２２は、未処理の対象センサレコードがある場合（ステップＳ３１０“Ｙｅｓ”）、ステップＳ３０４に戻り、それ以外の場合（ステップＳ３１０“Ｎｏ”）、ステップＳ３１１に進む。

　ステップＳ３１１において、シミュレーション部２２は、未処理の異常状態があるか否かを判断する。具体的には、シミュレーション部２２は、未処理の対象異常状態レコードがある場合（ステップＳ３１１“Ｙｅｓ”）、ステップＳ３０２に戻り、それ以外の場合（ステップＳ３１１“Ｎｏ”）、ステップＳ２０４を終了し、ステップＳ２０５（図７）に進む。

　結局、シミュレーション部２２は、ステップＳ３０８を経由する都度、ある異常状態、ある計測値（センサ種類）及びあるセンサ配置のもとで、ボクセルごとに時系列で計測値を取得することになる。そして、シミュレーション部２２は、ステップＳ３０２～Ｓ３１１の繰り返し処理を抜け出した時点で、異常状態センサ出力情報３３（図５）を作成するために必要な情報を取得していることになる。

　図７に戻って、ステップＳ２０５において、シミュレーション部２２は、異常状態センサ出力情報３３（図５）を作成する。具体的には、シミュレーション部２２は、ステップＳ３０８において取得したデータを、異常状態センサ出力情報３３のボクセル情報欄１２４に記憶する。

　ステップＳ２０６において、シミュレーション部２２は、第２のシミュレーションを実行する。ここで説明は再度図７を離れ図１１に移るが、処理は連続している。

（ステップＳ２０６の詳細）
　図１１は、処理手順のステップＳ２０６の詳細フローチャートである。
　ステップＳ４０１において、製造監視支援装置１のシミュレーション部２２は、計算モデルを取得する。具体的には、シミュレーション部２２は、ステップＳ２０３において作成した計算モデルを取得する。

　ステップＳ４０２～Ｓ４０８の処理は、図９のステップＳ３０４～３１０の処理に準じる。つまり、図１１のステップＳ４０２～Ｓ４０８の処理は、修正計算モデルではなく計算モデルを使用する処理であり、図９の処理から、異常状態を選択しその異常状態ごとに修正計算モデルを作成する“外側の繰り返しループ”を削除した処理である。なお、ステップＳ４０２～Ｓ４０８の処理において、シミュレーション部２２は、どの異常状態とも実用限定関係にないセンサ種類についての処理を省略する。シミュレーション部２２は、ステップＳ４０８“Ｎｏ”の後、ステップＳ２０６を終了し、ステップＳ２０７（図７）に進む。

　結局、シミュレーション部２２は、ステップＳ４０６を経由する都度、正常品について、ある計測値（センサ種類）及びあるセンサ配置のもとで、ボクセルごとに時系列で計測値を取得することになる。そして、シミュレーション部２２は、ステップＳ４０２～Ｓ４０８の繰り返し処理を抜け出した時点で、正常状態センサ出力情報３４（図６）を作成するために必要な情報を取得していることになる。

　図７に戻って、ステップＳ２０７において、シミュレーション部２２は、正常状態センサ出力情報３４（図６）を作成する。具体的には、シミュレーション部２２は、ステップＳ４０６において取得したデータを、正常状態センサ出力情報３４のボクセル情報欄１３３に記憶する。このとき、シミュレーション部２２は、品種欄１３１に例えば“品種Ａ”を記憶し、センサ種類欄１３２にセンサ種類を記憶することになるが、どの異常状態とも実用限定関係にないセンサ種類のレコードを作成することはない。

　以降は、製造監視支援装置１の監視方法決定部２３による処理である。そのうち、ステップＳ２０８～Ｓ２１０の処理の説明では、数式の説明を単純化するために、センサの種類ごとの繰り返し処理については言及していない。しかしながら、監視方法決定部２３は、ステップＳ２０８～Ｓ２１０の処理をすべてのセンサ種類（すなわち計測値の種類）ごとに繰り返している。

　ステップＳ２０８において、製造監視支援装置１の監視方法決定部２３は、センサ出力の差分を算出する。具体的には、監視方法決定部２３は、異常状態情報３１（図３）の重要度、異常状態センサ出力情報３３（図５）のボクセル情報、及び、正常状態センサ出力情報３４（図６）のボクセル情報に基づき、式１の差分Ｄ_ｉｋを算出する。

　式１において、“Ｅ”は、異常状態センサ出力情報３３のボクセル情報の計測値（図５の“♭”に相当）である。“Ｎ”は、正常状態センサ出力情報３４のボクセル情報の計測値（図６の“♭”に相当）である。“ｔ”は、時刻（図５及び図６の“Ｔ”に相当）である。“ｗ”は、異常状態情報３１の重要度である。“ｉ（ｉ＝１、２、・・・）”は、異常状態（ブローホール、融合不良、溶込不良、割れ、・・・）に付された番号である。“ｋ（ｋ＝１、２、・・・）” は、ボクセルの番号である。“ｍａｘ｜　｜”は、“｜　｜”内の最大値を取得する関数であり、“ｍａｘ”の下に添えられている“ｔ”は、ｔの値を変化させながら最大値を探索することを示す。

　結局、監視方法決定部２３は、時系列で計測値を観測し、修正計算モデルの出力（異常値）と計算モデルの出力（正常値）との差分が最大になった時点における当該差分を、異常状態ごと、かつ、ボクセルごとに取得することになる。

　ステップＳ２０９において、監視方法決定部２３は、最適なセンサ配置を決定する。具体的には、監視方法決定部２３は、センサ配置の候補、及び、ステップＳ２０８において算出した差分を、当該候補を変化させたうえで式２の右辺に代入し、左辺を最大化するようなセンサ配置Ｓを決定する。なお、式２は、最適化関数“Ｆ（Ｓ）”と呼ばれる。

　式２において、“Ｓ”はセンサ配置の個々の候補である。“ｃ”は、センサ配置Ｓを実現するためのコストを示す関数であり、センサ情報３２（図４）のコスト及びセンサ間の距離に基づき作成される。２つのセンサ間の距離が小さくなり過ぎないように、距離についての最小値がユーザによって設定されている。右側の和の記号“Σ”の下に“ｋはＳに属する”が、左側の和の記号“Σ”の下に“ｉ”が添えられている。このことは、“｜　｜”の中の第１項は、異常状態ごとに、センサによって計測値が測定される位置にあるボクセルにおける差分が合計された結果であることを示す。

　ステップＳ２１０において、監視方法決定部２３は、異常指標を決定する。具体的には、監視方法決定部２３は、最適化関数が最大化される場合の異常指標“Ｉ_ｉ（Ｓ）”を式３によって算出する。異常指標は、そのセンサ配置によって発見され得る異常の大きさを異常状態ごとに示している。

　ステップＳ２１１において、監視方法決定部２３は、センサ配置及び異常指標を表示する。具体的には、監視方法決定部２３は、案内画面７１（図１２）を出力装置１３に表示する。
　図１２は、案内画面７１の一例である。監視方法決定部２３は、推奨センサ配置欄７２に、配置可能位置７２ａ、及び、そのうち最適化関数を最大化するセンサ配置７２ｂを表示する。監視方法決定部２３は、ボクセル画像７３を表示する。図１２においては、紙面の都合上２次元の画像を記載したが、監視方法決定部２３は、３次元のボクセル画像を表示することができる。

　ボクセル画像７３は、図１２では３枚存在する。それぞれのボクセル画像は、シミュレーションにおける、個々のセンサの位置ごとに、又は、センサ種類ごとに取得されたものである。各ボクセル画像には、シミュレーションにおける計測値の差分の大きさを示す色彩等がボクセルごとに施されている。監視方法決定部２３は、ユーザの操作に応じて、これら３枚のボクセル画像７３を切り替えて表示する。

　監視方法決定部２３は、統合ボクセル画像７４を表示する。統合ボクセル画像７４は、３枚のボクセル画像７３を統合したもの（重ね合わせた和集合）である。ここでは、１種類のセンサ又は１個のセンサでは検出できない差分が表示されている。

　監視方法決定部２３は、ご案内欄７５を表示する。ご案内欄７５は、異常状態（欄７６）、センサ配置（欄７７）、センサ種類（欄７８）、計測値の種類（欄７９）及び差分（欄８０）を初期表示している。初期表示された情報は、異常指標（差分）を最大化する情報である。

　いま、ユーザがマウス等の入力装置１２で異常状態欄７６に触れたとする。すると、監視方法決定部２３は、異常状態を、“割れ→ブローホール→融合不良→溶込不良→割れ”のように遷移させ、欄７７～８０の情報を、遷移後の異常状態についての差分を最大にするものに切り替えて表示する。さらに、ユーザがマウス等の入力装置１２でセンサ種類欄７８に触れたとする。すると、監視方法決定部２３は、センサ種類を、“磁気センサ→ひずみゲージ→電流計→温度計→磁気センサ”のように遷移させ、欄７６、欄７７、欄７９及び欄８０の情報を、遷移後のセンサ種類についての差分を最大にするものに切り替えて表示する。

　さらに一般的には、監視方法決定部２３は、空白になっている欄７６～７９のうちの少なくとも１つにユーザが任意のデータを入力するのを受け付ける。すると、監視方法決定部２３は、入力されたデータを検索条件（制約条件）として、差分を最大にするような、入力データ以外のデータを各欄に表示する。監視方法決定部２３は、ご案内欄７５に表示した情報を、品種に関連付けて、制御・記憶装置５（図１）に送信する。すると、次回溶接現場４で当該品種の溶接工程が始まる際、異常検出等の精度が向上する。
　その後、処理手順を終了する。

（本実施形態の効果）
　本実施形態の製造監視支援装置の効果は以下の通りである。
（１）製造監視支援装置は、製品の形状に忠実な計算モデルを使用してシミュレーションすることによって、的確な製品の製造監視方法を提示することができる。
（２）製造監視支援装置は、溶接工程を監視することができる。
（３）製造監視支援装置は、カメラを使用して製品の形状に忠実な計算モデルを作成することができる。
（４）製造監視支援装置は、Ｘ線ＣＴ装置を使用して製品の形状に忠実な計算モデルを作成することができる。
（５）製造監視支援装置は、ユーザが異常見本を入力するのを受け付けることができる。
（６）製造監視支援装置は、ユーザがセンサの種類等を入力するのを受け付けることができる。
（７）製造監視支援装置は、最適なセンサ配置及びそのセンサ配置によって発見可能な異常の程度を表示することができる。
（８）製造監視支援装置は、発見可能な異常の程度とコストとのバランスを取ることができる。

　なお、本発明は前記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、前記した実施例は、本発明を分かり易く説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明したすべての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。

　また、前記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウエアで実現してもよい。また、前記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウエアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記録装置、又は、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。
　また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしもすべての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆どすべての構成が相互に接続されていると考えてもよい。

　１　　　製造監視支援装置
　２　　　ネットワーク
　３ａ、３ｂ　　形状計測室
　４　　　溶接現場
　５　　　制御・記憶装置
　６　　　カメラ
　７　　　完成品（製品の見本）
　８ａ　　Ｘ線源
　８ｂ　　Ｘ線検出器
　９　　　回転台
　１１　　中央制御装置
　１２　　入力装置
　１３　　出力装置
　１４　　主記憶装置
　１５　　補助記憶装置
　１６　　通信装置
　２１　　モデル作成部
　２２　　シミュレーション部
　２３　　監視方法決定部
　３１　　異常状態情報
　３２　　センサ情報
　３３　　異常状態センサ出力情報
　３４　　正常状態センサ出力情報
　４４　　被検査品
　４５　　センサ

Claims (10)

1. 　製品の見本から取得した３次元形状に基づき、前記製品が正常である場合の計算モデルを作成するモデル作成部と、
   　前記作成した計算モデルに対して前記製品の異常部分の見本を付加することによって、前記製品が異常である場合の修正計算モデルを作成し、
   　前記計算モデル及び前記修正計算モデルに対してシミュレーションを行うシミュレーション部と、
   　前記計算モデルに対しシミュレーションを行った結果であるセンサの出力と、前記修正計算モデルに対しシミュレーションを行った結果であるセンサの出力との差分である異常指標に基づき、前記製品の製造工程を監視するための方法を決定し、
   　前記決定した方法及び前記異常指標を出力装置に表示させる監視方法決定部と、
   　を備えることを特徴とする製造監視支援装置。
2. 　前記製品は、
   　複数の部材を溶接することによって製造されるものであり、
   　前記製造工程は、
   　溶接工程であること、
   　を特徴とする請求項１に記載の製造監視支援装置。
3. 　前記モデル作成部は、
   　１又は複数のカメラを使用して前記製品の表面形状を取得し、
   　前記取得した表面形状に基づき前記計算モデルを作成すること、
   　を特徴とする請求項１に記載の製造監視支援装置。
4. 　前記モデル作成部は、
   　Ｘ線ＣＴ装置を使用して前記製品の密度分布を取得し、
   　前記取得した密度分布に基づき前記計算モデルを作成すること、
   　を特徴とする請求項１に記載の製造監視支援装置。
5. 　前記シミュレーション部は、
   　前記製品の品種に関連付けて、前記製品の異常状態、異常位置、異常発生条件及び異常の重要度をユーザが入力するのを受け付け、前記受け付けた異常状態を前記異常部分の見本とすること、
   　を特徴とする請求項２に記載の製造監視支援装置。
6. 　前記シミュレーション部は、
   　前記センサの種類に関連付けて、前記センサの計測値、配置可能位置、使用個数及びコストをユーザが入力するのを受け付け、前記受け付けたセンサの種類を前記シミュレーションにおける前記センサの候補とすること、
   　を特徴とする請求項５に記載の製造監視支援装置。
7. 　前記監視方法決定部は、
   　前記決定した方法としてのセンサ配置、及び、当該センサ配置に対応する前記異常指標を前記出力装置に表示させること、
   　を特徴とする請求項６に記載の製造監視支援装置。
8. 　前記監視方法決定部は、
   　前記異常指標から前記コストを減算した差分を最大化するような前記センサ配置を決定すること、
   　を特徴とする請求項７に記載の製造監視支援装置。
9. 　製造監視支援装置のモデル作成部は、
   　製品の見本から取得した３次元形状に基づき、前記製品が正常である場合の計算モデルを作成し、
   　前記製造監視支援装置のシミュレーション部は、
   　前記作成した計算モデルに対して前記製品の異常部分の見本を付加することによって、前記製品が異常である場合の修正計算モデルを作成し、
   　前記計算モデル及び前記修正計算モデルに対してシミュレーションを行い、
   　前記製造監視支援装置の監視方法決定部は、
   　前記計算モデルに対しシミュレーションを行った結果であるセンサの出力と、前記修正計算モデルに対しシミュレーションを行った結果であるセンサの出力との差分である異常指標に基づき、前記製品の製造工程を監視するための方法を決定し、
   　前記決定した方法及び前記異常指標を出力装置に表示させること、
   　を特徴とする製造監視支援装置の製造監視支援方法。
10. 　製造監視支援装置のモデル作成部に対し、
    　製品の見本から取得した３次元形状に基づき、前記製品が正常である場合の計算モデルを作成する処理を実行させ、
    　前記製造監視支援装置のシミュレーション部に対し、
    　前記作成した計算モデルに対して前記製品の異常部分の見本を付加することによって、前記製品が異常である場合の修正計算モデルを作成し、
    　前記計算モデル及び前記修正計算モデルに対してシミュレーションを行う処理を実行させ、
    　前記製造監視支援装置の監視方法決定部に対し、
    　前記計算モデルに対しシミュレーションを行った結果であるセンサの出力と、前記修正計算モデルに対しシミュレーションを行った結果であるセンサの出力との差分である異常指標に基づき、前記製品の製造工程を監視するための方法を決定し、
    　前記決定した方法及び前記異常指標を出力装置に表示させる処理を実行させること、
    　を特徴とする製造監視支援装置を機能させるための製造監視支援プログラム。

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