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公開番号2025100210
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-07-03
出願番号2023217409
出願日2023-12-22
発明の名称検査管理システム、検査管理装置、教師データ生成方法、及びプログラム
出願人オムロン株式会社
代理人弁理士法人秀和特許事務所
主分類G05B 19/418 20060101AFI20250626BHJP(制御;調整)
要約【課題】複数の製造工程を有する製品の製造ラインにおける中間検査に用いる検査モデルの精度を高くすることができる教師データを生成可能な技術を提供する。
【解決手段】製品の製造に係る複数の製造工程を有し、複数の工程に対応する複数の製造装置、及び製品を撮影した画像に基づいて検査を行う検査装置を有する製造ラインにおいて用いられる検査管理システムであって、製造工程において一以上の中間製造工程に係る中間検査のそれぞれで用いられた画像と、該製品の最終製造工程に係る最終検査の結果である最終検査結果を用いて、中間検査のそれぞれに応じた検査モデルのために用いる教師データを生成する教師データ生成手段、を有する、検査管理システム。
【選択図】図2
特許請求の範囲【請求項１】
製品の製造に係る複数の製造工程を有し、前記複数の工程に対応する複数の製造装置、及び前記製品を撮影した画像に基づいて検査を行う検査装置を有する製造ラインにおいて用いられる検査管理システムであって、
前記製造工程において一以上の中間製造工程に係る中間検査のそれぞれで用いられた前記画像と、該製品の最終製造工程に係る最終検査の結果である最終検査結果を用いて、前記中間検査のそれぞれに応じた検査モデルのために用いる教師データを生成する教師データ生成手段、を有する、
検査管理システム。
続きを表示（約 1,400 文字）【請求項２】
前記教師データ生成手段は、
前記最終検査結果が良品判定である場合には、前記教師データ生成の対象となる前記中間検査に用いられた前記画像に良品の正解ラベルを付与し、
前記最終検査結果が不良判定である場合には、前記教師データ生成の対象となる前記中間検査に用いられた前記画像に不良の正解ラベルを付与する、
ことを特徴とする、請求項１に記載の検査管理システム。
【請求項３】
前記教師データ生成手段は、
前記中間検査の結果が不良である場合において前記製品に対してリペアが行われたか否かのリペア有無情報を取得し、
前記教師データ生成の対象となる前記中間検査後の前記製品に対してリペアが行われた旨の情報がある場合には、当該リペアが行われた前記製品の前記画像を前記教師データに用いないことを決定する、
ことを特徴とする、請求項１に記載の検査管理システム。
【請求項４】
前記教師データ生成手段が生成した前記教師データの確認及び修正をユーザーが行うための第１ユーザーインターフェースを少なくとも表示する表示手段と、
ユーザーの操作入力を受け付ける入力手段と、をさらに有する、
ことを特徴とする、請求項１に記載の検査管理システム。
【請求項５】
前記第１ユーザーインターフェースは、一の前記製品に対する各製造工程での前記検査に用いられた前記画像をすべて一覧で示す表示を含む、
ことを特徴とする、請求項４に記載の検査管理システム。
【請求項６】
前記教師データに対して、前記教師データの確認及び修正をユーザーが行うことを補助する分類を行う、分類手段をさらに有する、
ことを特徴とする、請求項１に記載の検査管理システム。
【請求項７】
生成された前記教師データの検索を行うための第２ユーザーインターフェースを少なくとも表示する表示手段と、
ユーザーの操作入力を受け付ける入力手段と、をさらに有する、
ことを特徴とする、請求項６に記載の検査管理システム。
【請求項８】
前記第２ユーザーインターフェースは、少なくとも前記検査モデルが適用される検査プログラムごとに、前記検査モデルに用いることができる前記教師データの数量を前記分類ごとの数量がわかるように示すグラフ表示を含む、
ことを特徴とする、請求項７に記載の検査管理システム。
【請求項９】
前記グラフ表示は、少なくとも前記検査プログラムにおいて特定される不良の種類に応
じて前記教師データを絞り込んで表示可能であり、
前記第２ユーザーインターフェースは、絞り込んで表示された前記教師データに係る前記画像を表示する領域を含む、
ことを特徴とする、請求項８に記載の検査管理システム。
【請求項１０】
前記中間検査には、プログラムによる自動検査、及び検査員の目視判定による目視検査が含まれ、
前記分類手段は、分類対象となる教師データに係る前記画像を用いて行われた前記自動検査の結果及び／又は前記目視検査の結果、並びに対応する前記最終検査の結果、の組み合わせに応じて予め設定される分類ラベルを、前記分類対象となる教師データに付与する、
ことを特徴とする、請求項６に記載の検査管理システム。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、検査管理システム、検査管理装置、教師データ生成方法、及びプログラムに関する。
続きを表示（約 2,000 文字）【背景技術】
【０００２】
製品の製造ラインでは、ラインの中間工程や最終工程に製品の検査装置を配置し、製品を撮影した画像を用いた検査により不良の検出や不良品の仕分けなどが行われている。例えば、部品実装基板の製造ラインにおいては一般的に、プリント配線基板にクリームはんだを印刷する工程（印刷工程）、クリームはんだが印刷された基板に部品を実装する工程（マウント工程）、部品実装後の基板を加熱して部品を基板にはんだ付けする工程（リフロー工程）が含まれ、各工程後に画像検査を行うことが公知となっている（例えば、特許文献１～３など）。
【０００３】
また、上記の各工程（特に中間工程）後の検査に当たり、検査モデル（学習済みの推論モデルだけでなく、ルールベースの良否判定プログラムなどを含む。以下同様。）を用いて自動検査を行うことも考えられる。ただし、検査モデルの精度が低ければ、実際には良品であるものを検査において不良品としてしまう見過ぎや、実際には不良品であるものを良品としてしまう見逃しが発生するため、各工程で適切に良・不良の判定を行うことができるように検査モデルの学習（ルールベースの場合はルール作成。以下同様。）を行う必要がある。
【０００４】
この点、従来は中間工程（例えば、部品実装基板の製造ラインでは印刷工程、マウント工程のいずれか）での自動検査において良品と判定された製品の画像に対しては良品の正解ラベルを付与し、自動検査において不良と判定された製品の画像に対してはオペレータが目視による再検査を行った結果を正解ラベルとして付与することで、対象となる中間検査用の検査モデルのために用いる教師データが作成されていた。なお、以下では中間検査において用いられた製品の画像を、中間検査画像、或いはサンプル画像などともいう。
【０００５】
本来であれば、中間検査（目視検査を含む）で良品と判定され最終検査で実不良製品となった（目視検査においても不良と判定された）製品は、中間検査で不良判定するのが適切であるが、従来の手法によると当該製品のサンプル画像は中間工程における良品の教師データとされていた。また、同様に、中間検査で不良と判定され最終検査で良品となった製品は、中間検査で良品判定するのが適切であるが、従来の手法によると当該製品のサンプル画像は中間工程における不良品の教師データとされていた。
【０００６】
即ち、従来の手法においては、検査モデルの生成のために用いる教師データに、誤った正解ラベルが付与された不適切なデータが混在し、精度の高い検査モデルを生成することが困難という問題があった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
特開２０１４－１３５４２５号公報
特開２０２２－１１１６５９号公報
特開２０２１－００２５７３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明は上記実情に鑑みてなされたものであり、複数の製造工程を有する製品の製造ラインにおける中間検査に用いる検査モデルの精度を高くすることができる教師データを生成可能な技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
前記の目的を達成するために、本発明は以下の構成を採用する。即ち、
製品の製造に係る複数の製造工程を有し、前記複数の工程に対応する複数の製造装置、及び前記製品を撮影した画像に基づいて検査を行う検査装置を有する製造ラインにおいて用いられる検査管理システムであって、
前記製造工程において一以上の中間製造工程に係る中間検査のそれぞれで用いられた前記画像と、該製品の最終製造工程に係る最終検査の結果である最終検査結果を用いて、前記中間検査のそれぞれに応じた検査モデルのために用いる教師データを生成する教師データ生成手段、を有する検査管理システム、である。
【００１０】
なお、本明細書において「中間製造工程」とは最終の製造工程以外の製造工程を意味し、最先の製造工程も含む。また「中間検査」は、最終製品未満の中間品に対する検査であり、最先に行われる検査も含む。また、「検査」には、プログラムによる自動検査に限らずオペレータによる目視検査も含む。また、本明細書において単に「製品」といった場合には、製造工程の全ての段階における製品を指し、最終製品も中間品も含む意味に用いる。また、「検査モデル」とは、機械学習・手動学習による学習済みの推論モデル（いわゆるＡＩ）だけでなく、ルールベースの良否判定プログラムなども含む。即ち、「検査モデルのために用いる」には、推論モデルの学習用データセットとして用いることも、ルールベースのルール構築のための参照用データとして用いることも含まれる。
（【００１１】以降は省略されています）

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