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公開番号2025031200
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-03-07
出願番号2023137255
出願日2023-08-25
発明の名称品質要因分析方法、製造方法、品質要因分析装置、および製造システム
出願人株式会社リコー
代理人個人,個人
主分類G06N 20/00 20190101AFI20250228BHJP(計算;計数)
要約【課題】物の品質の要因分析の精度を向上させる。
【解決手段】本発明の一実施形態に係る方法は、品質要因分析装置が実行する方法であって、製造された物の外観の画像を取得するステップと、前記画像を定量化した値を算出するステップと、前記物の製造条件を取得するステップと、前記物の製造条件を入力データ、前記画像を定量化した値を出力データ、として機械学習し、前記画像を定量化した値に対する前記物の製造条件に含まれる各変数の寄与度を算出するステップとを含む。
【選択図】図12
特許請求の範囲【請求項１】
品質要因分析装置が実行する方法であって、
製造された物の外観の画像を取得するステップと、
前記画像を定量化した値を算出するステップと、
前記物の製造条件を取得するステップと、
前記物の製造条件を入力データ、前記画像を定量化した値を出力データ、として機械学習し、前記画像を定量化した値に対する前記物の製造条件に含まれる各変数の寄与度を算出するステップと
を含む方法。
続きを表示（約 850 文字）【請求項２】
前記画像を定量化した値は、前記物の外観の不良を定量化した値である、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記機械学習は、回帰と、分類と、多変量統計的プロセス管理と、のいずれかの手法が用いられる、請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
前記画像を定量化した値に対する前記物の製造条件に含まれる各変数の寄与度に基づいて、最適な製造条件を決定するステップ
をさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記寄与度が高い変数を変更した製造条件を前記最適な製造条件として決定する、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
製造装置が、請求項４または５に記載の最適な製造条件により物を製造する方法。
【請求項７】
製造された物の外観の画像を取得する画像取得部と、
前記画像を定量化した値を算出する画像定量化部と、
前記物の製造条件を取得する製造条件取得部と、
前記物の製造条件を入力データ、前記画像を定量化した値を出力データ、として機械学習し、前記画像を定量化した値に対する前記物の製造条件に含まれる各変数の寄与度を算出する機械学習部と
を備えた品質要因分析装置。
【請求項８】
物を製造する製造装置と、前記物の外観を撮像する検査装置と、品質要因分析装置と、を含む製造システムであって、
前記品質要因分析装置は、
前記検査装置から、製造された物の外観の画像を取得する画像取得部と、
前記画像を定量化した値を算出する画像定量化部と、
前記製造装置から、前記物の製造条件を取得する製造条件取得部と、
前記物の製造条件を入力データ、前記画像を定量化した値を出力データ、として機械学習し、前記画像を定量化した値に対する前記物の製造条件に含まれる各変数の寄与度を算出する機械学習部と
を備えた製造システム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、品質要因分析方法、製造方法、品質要因分析装置、および製造システムに関する。
続きを表示（約 1,700 文字）【背景技術】
【０００２】
従来、物の製造において、物の品質を低下させている要因を分析することが知られている。このような物の品質の要因分析において、製造された物の品質の合否が、官能評価により判定されることがある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、官能評価では、主観的な要素が含まれるため定量的な判定が難しく、常に一定の判定をすることできなかったり、複数の人が判定をする場合には個人差が存在したりする。その結果、物の品質の要因分析の精度が低下してしまう。
【０００４】
そこで、本発明では、物の品質の要因分析の精度を向上させることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の一実施形態に係る方法は、品質要因分析装置が実行する方法であって、製造された物の外観の画像を取得するステップと、前記画像を定量化した値を算出するステップと、前記物の製造条件を取得するステップと、前記物の製造条件を入力データ、前記画像を定量化した値を出力データ、として機械学習し、前記画像を定量化した値に対する前記物の製造条件に含まれる各変数の寄与度を算出するステップとを含む。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、物の品質の要因分析の精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
本発明の一実施形態に係る全体の構成図である。
本発明の一実施形態に係る品質要因分析装置のハードウェア構成図である。
本発明の一実施形態に係る品質要因分析装置の機能ブロック図である。
本発明の一実施形態に係る製造装置の一例である。
本発明の一実施形態に係る検査装置の一例である。
本発明の一実施形態に係る画像の定量化について説明するための図である。
本発明の一実施形態に係る画像の定量化について説明するための図である。
本発明の一実施形態に係る画像を定量化した値と、物の外観の不良の官能評価の結果と、の関係を示す図である。
本発明の一実施形態に係る全体の処理の流れを説明するための図である。
本発明の一実施形態に係る製造条件に含まれる変数と寄与度の一例である。
本発明の一実施形態に係る製造条件を変更したときの画像を定量化した値の一例である。
本発明の一実施形態に係る物の外観の画像を定量化した値に対する物の製造条件に含まれる各変数の寄与度を算出する処理を示すフローチャートである。
本発明の一実施形態に係る物の外観の画像を定量化した値に対する物の製造条件に含まれる各変数の寄与度を算出する処理を示すシーケンス図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、図面を参照しながら、本発明の実施の形態を説明する。
【０００９】
＜全体構成＞
図１は、本発明の一実施形態に係る全体の構成図である。製造システム１は、品質要因分析装置１０と、検査装置２１と、製造装置２２と、を含む。なお、本明細書では、品質要因分析装置１０と検査装置２１と製造装置２２とを別々の装置として説明するが、品質要因分析装置１０と検査装置２１と製造装置２２とのうちの２つ以上を１つの装置で実装してもよい。
【００１０】
＜＜品質要因分析装置＞＞
品質要因分析装置１０は、製造装置２２が製造した物の品質の要因を分析する。具体的には、品質要因分析装置１０は、製造装置２２によって製造された物の外観の画像を取得して当該画像を定量化した値を算出する、および、物の製造条件を取得する。品質要因分析装置１０は、物の製造条件を入力データ、画像を定量化した値を出力データ、として機械学習し、画像を定量化した値に対する物の製造条件に含まれる各変数の寄与度を算出する。また、品質要因分析装置１０は、画像を定量化した値に対する物の製造条件に含まれる各変数の寄与度に基づいて、最適な製造条件を決定することができる。
（【００１１】以降は省略されています）

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