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公開番号2024130335
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-09-30
出願番号2023040000
出願日2023-03-14
発明の名称制御装置、制御方法およびプログラム
出願人オムロン株式会社
代理人弁理士法人深見特許事務所
主分類G05B 23/02 20060101AFI20240920BHJP(制御;調整)
要約【課題】製造設備において発生し得る異常をより正確に検知する技術を提供する。
【解決手段】制御装置は、製造設備を制御するための制御プログラムを実行する実行部と、製造設備に配置されたカメラにより撮像された第1の画像データと、実行部が保持するデータである第1の設備データとを統合モデルに入力して、異常を検知する検知部とを含む。統合モデルは、第1の画像データが入力される第1の学習済モデルと、第1の設備データが入力される第2の学習済モデルと、第1の学習済モデルの推論結果と第2の学習済モデルの推論結果とを含む複数の推論結果を統合する統合部とを含む。
【選択図】図14
特許請求の範囲【請求項１】
製造設備を制御するための制御プログラムを実行する実行部と、
前記製造設備に配置されたカメラにより撮像された第１の画像データと、前記実行部が保持するデータである第１の設備データとを統合モデルに入力して、異常を検知する検知部とを備え、
前記統合モデルは、
前記第１の画像データが入力される第１の学習済モデルと、
前記第１の設備データが入力される第２の学習済モデルと、
前記第１の学習済モデルの推論結果と前記第２の学習済モデルの推論結果とを含む複数の推論結果を統合する統合部とを備える、制御装置。
続きを表示（約 980 文字）【請求項２】
前記統合部は、前記複数の推論結果を平均化する処理と、前記複数の推論結果の多数決をとる処理と、前記複数の推論結果の重み付け平均を算出する処理とのうち、少なくとも１つを実行する、請求項１に記載の制御装置。
【請求項３】
前記統合部は、前記第１の画像データとは異なるカメラにより撮像された第２の画像データが入力される第３の学習済モデルと、前記実行部が保持する前記第１の設備データとは異なる第２の設備データが入力される第４の学習済モデルとのうち少なくとも一方をさらに備える、請求項１または２に記載の制御装置。
【請求項４】
前記第１の画像データおよび前記第１の設備データは、前記製造設備に存在する要因間の因果関係を示す因果関係グラフに対する要因の選択に応じて決定される、請求項１または２に記載の制御装置。
【請求項５】
コンピュータが実行する制御方法であって、
制御プログラムに従って製造設備を制御することと、
前記製造設備に配置されたカメラにより撮像された第１の画像データと、前記製造設備の制御に用いられるデータである第１の設備データとを統合モデルに入力して、異常を検知することとを備え、
前記統合モデルは、
前記第１の画像データが入力される第１の学習済モデルと、
前記第１の設備データが入力される第２の学習済モデルと、
前記第１の学習済モデルの推論結果と前記第２の学習済モデルの推論結果とを含む複数の推論結果を統合する統合部とを備える、制御方法。
【請求項６】
プログラムであって、制御装置のコンピュータに、
製造設備を制御することと、
前記製造設備に配置されたカメラにより撮像された第１の画像データと、前記製造設備の制御に用いられるデータである第１の設備データとを統合モデルに入力して、異常を検知することとを実行させ、
前記統合モデルは、
前記第１の画像データが入力される第１の学習済モデルと、
前記第１の設備データが入力される第２の学習済モデルと、
前記第１の学習済モデルの推論結果と前記第２の学習済モデルの推論結果とを含む複数の推論結果を統合する統合部とを備える、プログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、制御装置、制御方法およびプログラムに関する。
続きを表示（約 1,200 文字）【背景技術】
【０００２】
生産現場においては、異常を確実かつ早期に検知したいというニーズがある。
【０００３】
例えば、特開２０１０－１９１５５６号公報（特許文献１）は、観測データの異常を検知するための正常事例の学習データを取捨選択して精度をあげる学習データの生成方法により、ユーザ負荷を軽減し、さらに早期に異常を高感度に検知することが可能な異常検知方法を開示する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０１０－１９１５５６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述の先行技術は、多次元時系列信号から特徴量を抽出する異常検知方法を開示するが、多次元時系列信号だけでは、異常を検知するための情報が潜在的に不足している可能性もある。
【０００６】
本発明は、製造設備において発生し得る異常をより正確に検知する技術を提供することを一つの目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一例に従う制御装置は、製造設備を制御するための制御プログラムを実行する実行部と、製造設備に配置されたカメラにより撮像された第１の画像データと、実行部が保持するデータである第１の設備データとを統合モデルに入力して、異常を検知する検知部とを含む。統合モデルは、第１の画像データが入力される第１の学習済モデルと、第１の設備データが入力される第２の学習済モデルと、第１の学習済モデルの推論結果と第２の学習済モデルの推論結果とを含む複数の推論結果を統合する統合部とを含む。
【０００８】
この構成によれば、画像データを学習済モデルに入力して算出される推論結果と、設備データを学習済モデルに入力して算出される推論結果とを統合して、最終的な推論結果を決定できるので、多面的に異常の有無を検知できる。その結果、異常検知の精度を高めることができる。
【０００９】
統合部は、複数の推論結果を平均化する処理と、複数の推論結果の多数決をとる処理と、複数の推論結果の重み付け平均を算出する処理とのうち、少なくとも１つを実行してもよい。この構成によれば、複数の推論結果から最終的な推論結果を決定できる。
【００１０】
統合部は、第１の画像データとは異なるカメラにより撮像された第２の画像データが入力される第３の学習済モデルと、実行部が保持する第１の設備データとは異なる第２の設備データが入力される第４の学習済モデルとのうち少なくとも一方をさらに含んでもよい。この構成によれば、画像データまたは設備データについて多様性を向上できるので、異常検知の精度を高めることができる。
（【００１１】以降は省略されています）

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