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公開番号2024074289
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-05-30
出願番号2023196478
出願日2023-11-20
発明の名称試験測定装置及び試験測定のための機械学習の利用方法
出願人テクトロニクス・インコーポレイテッド,TEKTRONIX,INC.
代理人個人,個人
主分類G01R 13/20 20060101AFI20240523BHJP(測定;試験)
要約【課題】機械学習ネットワークをトレーニングするための、より効率の高いテンソル画像を作成する。
【解決手段】試験測定装置10は、波形データを受信するために被試験デバイス(DUT)30に接続されるポート14と、機械学習ネットワーク26への接続部と、1つ以上のプロセッサ12とを有する。プロセッサ12は、3次元(3D)テンソル画像に関する1つ以上の入力を受信し、3Dテンソル画像内に収まるように波形データをスケール調整し、3Dテンソル画像を構築し、3Dテンソル画像を機械学習ネットワーク26に送り、機械学習ネットワーク26から予測結果を受けるよう構成される。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項1】
試験測定装置であって、
該試験測定装置を被試験デバイス(DUT)に接続して波形データを受信できるようにするポートと、
機械学習ネットワークへの接続部と、
1つ以上のプロセッサとを具え、
該1つ以上のプロセッサが、
3次元(3D)テンソル画像に関する1つ以上の入力を受信する処理と、
上記3Dテンソル画像の大きさの範囲内に収まるように波形データをスケール調整する処理と、
上記1つ以上の入力に従って上記3Dテンソル画像を構築する処理と、
上記3Dテンソル画像を上記機械学習ネットワークに送信する処理と、
上記機械学習ネットワークから予測結果を受ける処理と
を上記1つ以上のプロセッサに行わせるプログラムを実行するよう構成される試験測定装置。
続きを表示(約 2,100 文字)【請求項2】
上記1つ以上のプロセッサに上記3Dテンソル画像を構築させるプログラムは、
基準パラメータの1セットそれぞれについて1つの3Dテンソル画像として3つの3Dテンソル画像を構築する処理と、
上記3つの3Dテンソル画像の夫々を赤-緑-青のカラー画像から成る別々のカラー・チャンネルに配置する処理と
を上記1つ以上のプロセッサに行わせる請求項1に記載の試験測定装置。
【請求項3】
上記3Dテンソル画像を構築する処理を上記1以上のプロセッサに行わせるプログラムは、
上記波形データが上記3Dテンソル画像で利用可能な幅よりも多くのサンプルを有する場合に、上記波形データを複数のセグメントに分割する処理と、
上記複数のセグメントの夫々を上記3Dテンソル画像中の複数の行の別々の行に、時間はx軸に沿って、上記複数の行はy軸に沿って、上記セグメント夫々の大きさはz軸に沿った状態で配置する処理と
を上記1つ以上のプロセッサに行わせるプログラムを含む請求項1に記載の試験測定装置。
【請求項4】
上記3Dテンソル画像を構築する処理を上記1以上のプロセッサに行わせるプログラムは、
Sパラメータの波形データである上記波形データを受信する処理と、
上記Sパラメータの波形データを実数波形と虚数波形に分離する処理と、
上記実数波形の夫々及び上記虚数波形の夫々を上記3Dテンソル画像の別々の行に、周波数はx軸に沿って、上記複数の行はy軸に沿って、上記波形夫々の大きさはz軸に沿った状態で配置する処理と
を上記1つ以上のプロセッサに行わせるプログラムを含む請求項1に記載の試験測定装置。
【請求項5】
上記実数波形の夫々及び上記虚数波形の夫々を別々の行に配置する処理を上記1以上のプロセッサに行わせるプログラムは、上記実数波形及び上記虚数波形の夫々を、上記機械学習ネットワーク中の内部ニューラル・ネットワーク畳み込みフィルタのサイズに基づいて、上記実数波形及び上記虚数波形の中の他方の波形から所定の行数だけ離して別々の行に配置する処理を上記1つ以上のプロセッサに行わせるプログラムを含む請求項4に記載の試験測定装置。
【請求項6】
上記3Dテンソル画像を構築する処理を上記1以上のプロセッサに行わせるプログラムは、
上記3Dテンソル画像に関する上記1つ以上の入力によって特定されるショート・パターン波形の複数の反復を捕捉する処理と、
上記ショート・パターン波形の上記反復の夫々を、x軸に沿った時間、y軸に沿った複数の行、z軸に沿った大きさを有する上記3Dテンソル画像の1つの行に配置して、行の間に空きのない複数の行から成るグループを形成する処理と
を上記1つ以上のプロセッサに行わせるプログラムを含む請求項1に記載の試験測定装置。
【請求項7】
1つ以上の被試験デバイス(DUT)から波形データを受信する処理と、
3次元(3D)テンソル画像に関する1つ以上の入力を受ける処理と、
上記3Dテンソル画像の大きさの範囲内に収まるように上記波形データをスケール調整する処理と、
上記1つ以上の入力に従って上記3Dテンソル画像を構築する処理と、
上記3Dテンソル画像を事前学習された機械学習ネットワークに送信する処理と、
上記機械学習ネットワークから予測結果を受信する処理と
を具える試験測定装置のための機械学習の利用方法。
【請求項8】
基準パラメータの1セットそれぞれについて1つの3Dテンソル画像として、3つの3Dテンソル画像を構築する処理と、
上記3つの3Dテンソル画像の夫々を赤-緑-青のカラー画像から成る別々のカラー・チャンネルに配置する処理と
を更に具える請求項7に記載の試験測定装置のための機械学習の利用方法。
【請求項9】
上記3Dテンソル画像を構築する処理は、
波形データが上記3Dテンソル画像の利用可能な幅よりも多くのサンプルを有する場合に、上記波形データを複数のセグメントに分割する処理と、
上記複数のセグメントの夫々を上記3Dテンソル画像中の複数の行の中の1つの行に、時間はx軸に沿って、上記複数の行はy軸に沿って、上記セグメント夫々の大きさはz軸に沿った状態で配置する処理と
を有する請求項7に記載の試験測定装置のための機械学習の利用方法。
【請求項10】
上記3Dテンソル画像を構築する処理は、
Sパラメータ波形データである上記波形データを受信する処理と、
上記Sパラメータ波形データ夫々の上記波形データを実数波形と虚数波形に分割する処理と、
上記実数波形の夫々及び上記虚数波形の夫々を上記3Dテンソル画像の別々の行に、周波数はx軸に沿って、上記複数の行はy軸に沿って、上記波形夫々の大きさはz軸に沿った状態で配置する処理と
を有する請求項7に記載の試験測定装置のための機械学習の利用方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【0001】
本開示は、試験測定システム及び方法、より詳細には、機械学習を利用する試験測定システムに関する。
続きを表示(約 2,700 文字)【背景技術】
【0002】
2022年5月18日に出願された米国特許出願第17/747,954号(特許文献1参照)、発明の名称「ショート・パターン波形データベースに基づく測定用機械学習」(以下、「'954出願」)は、ショート・パターン波形のデータベースから構築されたテンソル画像を、機械学習システムへの入力として利用することを説明している。'954出願の内容は、参照により、本開示に援用される。
【0003】
2023年5月19日に出願された米国特許出願第18/199,846号、発明の名称「機械学習を用いた自動キャビティ・フィルタ・チューニング」(以下「'846出願」)は、その内容が参照により本願に援用されるが、被試験デバイスの測定されたSパラメータのプロットから構築されたテンソル画像を機械学習システムへの入力として利用することを説明している。
【0004】
2022年7月29日に出願された米国特許出願第17/877,829号(特許文献2参照)、発明の名称「機械学習を用いた複合TDECQ測定及びトランスミッタ・チューニング」(以下、「'829出願」)は、その内容の全体が参照により本開示に援用されるが、機械学習コンポーネントを利用した試験システムについて記載しており、これは、例えば、光トランシーバやトランスミッタなどの被試験デバイス(DUT)の最適なチューニング・パラメータを予測するために使用できる。'829出願に記載の試験システムは、例えば、TDECQ測定など、DUTの性能測定値又は属性を予測するための機械学習コンポーネントも採用しても良い。どちらの予測セットも、トレーニング済みの深層学習ニューラル・ネットワークによって支援される。'829出願に記述された試験システムは、深層学習ネットワークへの入力として'954出願に記述されたテンソル画像などのテンソル画像を構築するためのテンソル画像ビルダを有していても良い。深層学習ネットワークは、ソフトウェア・アプリケーションのコンポーネントであってもよく、これは、本開示では、OptaML
TM
アプリケーション、OptaML
TM
Proアプリケーション又は単に「OptaML」若しくは「OptaML Pro」と言い換えて呼ぶことがある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0005】
米国特許出願公開第2022/0373598号明細書
米国特許出願公開第2023/0050303号明細書
特開2022-179459号公報
特開2023-026402号公報
【非特許文献】
【0006】
「resnet18 ResNet-18 畳み込みニューラル ネットワーク」、The MathWorks, Inc.、[online]、[2023年11月17日検索]、インターネット<https://jp.mathworks.com/help/deeplearning/ref/resnet18_ja_JP.html>
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0007】
上述のように、機械学習ネットワークは、光トランスミッタ(送信器)のチューニング・パラメータを予測し、TDECQ測定値を予測するために使用される。はるかに短いエンジニアリング時間でより正確な結果を得るには、機械学習ネットワークをトレーニングするための基準チューニング・パラメータやSパラメータ又はその他のタイプのデータを組み込んだ、より効率的なテンソル画像を作成することが望まれる。
【課題を解決するための手段】
【0008】
本開示技術の実施形態は、概して、3つのチャンネルの基準チューニング・パラメータ又はSパラメータ又は他のタイプのデータを組み込んだ、より高効率の3次元(3D)RGB画像テンソルを作成する方法を含む。RGB画像テンソルの以前の実現形態、例えば、'954出願及び'829出願で記述されたものでは、X対Y波形データに関する2次元画像を使用し、第3の次元は、ショート波形パターンを反復して重ねたもののヒストグラムであった。対照的に、本開示技術の実施形態は、多くのSパラメータ・ベクトルを単一の画像内に配置することを可能とし、これは、以前の実現形態では実現不可能であった。加えて、本開示技術の実施形態によれば、画像の幅よりも長い波形を画像内に配置することが可能になる。これが重要なのは、それぞれ244ピクセル×244ピクセル×256ピクセル(明るさ/強度レベル)の3つのカラー・チャンネルの画像空間サイズを持つResNet18などの事前学習済み(pretrained:事前トレーニング済み)ネットワークを転移学習で利用できることである。これは、業界最高性能のニューラル・ネットワークで波形を処理するという競争上の大きな優位性をもたらす重要な要素である。これにより、より正確な結果が得られ、これらの結果を達成するためのエンジニアリング時間が大幅に短縮される。
【0009】
概して、本開示技術の実施形態に従って作成されたテンソル画像は、多数の新規な特性を有する。これらには、被試験デバイス(DUT)の3つの異なる基準チューニングから生じる波形の3つのカラー・チャンネル、温度やノイズなどのパラメータを画像内の棒グラフとして表現すること、XYZ画像空間での波形の配置が含まれる。このとき、Xは、時間又は周波数を表し、Zは、データの大きさを表し、Yは、別の波形又はSパラメータ・ベクトルを表し、これは、行(row)の個数として表されることがある。
【0010】
その他の新しい特性としては、1つの画像で多数のSパラメータを表現すること、画像幅よりも長い波形を表現することがある。更に、データ・ベクトルの行(row)は、ニューラルネット相関フィルタの大きさ(demension)以上の最小間隔を有していても良いし、又は、波形セグメントが繰り返される場合には、ニューラルネット相関フィルタがこれら波形セグメントと重なるように、1の行間隔を有していても良い。この1の間隔は、どのような場合にも適用できる。更に、画像内の個々のカラー・チャンネルが、XY画像平面で互いに重なり合っていないショート・パターン(短いパターン)波形を多数含んでいても良い。
(【0011】以降は省略されています)

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