(57)【要約】【課題】製造エリア内における異物の分布を適切に検出することができる異物監視装置および異物監視方法を提供する。【解決手段】異物監視装置１は、製造エリア内の複数の測定箇所における異物の数量を検出する異物検出部２と、検出の結果に基づいて、製造エリアにおける異物の数量の分布を表わす異物分布画像を作成する異物分布作成部３と、異物分布画像に基づいて、異物の数量が予め決められた閾値を超えている異常領域を検出する異常領域検出部４と、異常領域を通知する通知部５とを備える。【選択図】図１
2020060419.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
製造エリア内の複数の測定箇所における異物の数量を検出する異物検出部と、
前記検出の結果に基づいて、前記製造エリアにおける異物の数量の分布を表わす異物分布画像を作成する異物分布作成部と、
前記異物分布画像に基づいて、異物の数量が予め決められた閾値を超えている異常領域を検出する異常領域検出部と、
前記異常領域を通知する通知部とを備えた異物監視装置。
【請求項２】
前記異物検出部は、
前記複数の測定箇所に配置される複数のパーティクルカウンタを含む、
前記複数のパーティクルカウンタの各々は、大きさの区分ごとに異物の数量を検出する、請求項１記載の異物監視装置。
【請求項３】
前記異物検出部は、
前記複数の測定箇所に配置される複数の撮影装置と、
前記複数の撮影装置の各々で生成された撮影画像に基づいて、主要な色成分ごとに異物の数量を検出する画像処理部とを備える、請求項１記載の異物監視装置。
【請求項４】
前記異物検出部は、
前記複数の測定箇所に配置される複数の撮影装置と、
前記撮影装置で撮影された撮影画像を入力し、前記異物の種類を出力する学習済みのモデルを用いて、前記複数の撮影装置の各々で生成された撮影画像に含まれる異物の種類を判定する異物種類判定部とを備える、請求項１記載の異物監視装置。
【請求項５】
前記異物検出部は、さらに、
前記複数の撮影装置の各々で生成された撮影画像を二値化し、二値化された撮影画像に基づいて、前記判定された種類の異物の数量を検出する画像処理部を備える、請求項４記載の異物監視装置。
【請求項６】
前記異物分布作成部は、前記複数の測定箇所に対応する複数の異物数量推定分布を作成し、前記複数の異物数量推定分布の各々は、対応する測定箇所を中心とし、前記異物数量推定分布の中心における値が、対応する測定箇所の前記異物の数量である第１の値を示し、
前記異物分布作成部は、前記複数の異物数量推定分布を合成した合成分布を作成し、前記合成分布の値を前記異物分布画像の画素値とする、請求項１記載の異物監視装置。
【請求項７】
前記異物分布作成部は、前記複数の測定箇所における前記異物の数量の中の最大値が測定された第１の測定箇所を中心とする１つの異物数量推定分布を作成し、前記異物数量推定分布の中心における値が、前記第１の測定箇所の異物の数量である第１の値を示し、
前記異物分布作成部は、前記複数の測定箇所の各々における前記異物数量推定分布の値と、前記複数の測定箇所の各々における検出された前記異物の数量との差の２乗和が最小となるように、前記異物数量推定分布のパラメータを決定し、
前記決定されたパラメータを有する異物数量推定分布の値を前記異物分布画像の画素値とする、請求項１記載の異物監視装置。
【請求項８】
前記異物数量推定分布は、正規分布に前記第１の値が乗算された分布である、請求項６または７記載の異物監視装置。
【請求項９】
前記異物検出部は、前記製造エリア内の複数の測定箇所において、第１の位置で散布された標準異物の数量を検出し、
前記異物分布作成部は、前記検出の結果に基づいて、前記製造エリアにおける前記標準異物の数量の分布を表わす異物分布画像を作成し、
前記異物監視装置は、さらに、
前記第１の位置と、前記異物分布画像における前記標準異物の数量の分布に基づいて、前記標準異物の気流ベクトルを求める気流分析部を備えた、請求項１記載の異物監視装置。
【請求項１０】
前記異物監視装置は、さらに、
各々が前記製造エリアを移動可能な移動体に搭載されたビーコンが出力する位置情報と、前記位置情報の時刻とからなる複数のエリア内イベントデータの中から、前記異常領域が検出された時刻と前記異常領域の位置とに関連する１個以上のエリア内イベントデータを抽出する異常要因分析部を備えた、請求項１記載の異物監視装置。
【請求項１１】
前記異物監視装置は、さらに、
各々が前記製造エリアの扉の開閉動作を検出するセンサの信号によって得られる前記扉が閉じられた時刻または前記扉が開かれた時刻である複数のエリア内イベントデータの中から、前記異常領域が検出された時刻に関連するエリア内イベントデータを抽出する異常要因分析部を備えた、請求項１記載の異物監視装置。
【請求項１２】
前記異物監視装置は、さらに、
各々が前記製造エリアの移動体までの距離を検出するセンサが出力する距離情報と、前記距離情報の時刻とからなる複数のエリア内イベントデータの中から、前記異常領域が検出された時刻と、前記異常領域の位置とに関連する１個以上のエリア内イベントデータを抽出する異常要因分析部を備えた、請求項１記載の異物監視装置。
【請求項１３】
前記異物監視装置は、さらに、
前記製造エリアを撮影した複数のフレーム画像の中から、前記異常領域が検出された時刻と、前記異常領域の位置とに関連する１個以上のフレーム画像を抽出する異常要因分析部を備えた、請求項１記載の異物監視装置。
【請求項１４】
前記異物監視装置は、さらに、
各々が前記製造エリア内において製造される製品の製造工程および製品の良否を表わす複数の品質管理情報の中から、前記異常領域が検出された時刻と、前記異常領域の位置とに関連する品質管理情報を抽出する異常要因分析部を備えた、請求項１記載の異物監視装置。
【請求項１５】
製造エリア内の複数の測定箇所における異物の数量を検出するステップと、
前記検出の結果に基づいて、前記製造エリアにおける異物の数量の分布を表わす異物分布画像を作成するステップと、
前記異物分布画像に基づいて、異物の数量が予め決められた閾値を超えている異常領域を検出するステップと、
前記異常領域が検出されたことを通知するステップとを備えた異物監視方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、異物監視装置および異物監視方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
半導体の製造などにおいて、多くの工程が存在する。いずれかの工程において、異物が混入すると、製品の品質不良が生じる。
【０００３】
特許文献１には、クリーンルームの環境情報である異物の数量の情報をデータベース化し、各製造処理装置内と各製造処理装置周辺のクリーン度と、製品の品質との関係を求め、求められた関係に基づいて、品質監視または品質管理の基準を作成する方法が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１２−４７８７８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１では、パーティクルカウンタなどを使用してクリーンルーム内のクリーン度を計測しているが、クリーンルーム内における異物の分布を適切に検出することができない。
【０００６】
それゆえに、本発明の目的は、製造エリア内における異物の分布を適切に検出することができる異物監視装置および異物監視方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の異物監視装置は、製造エリア内の複数の測定箇所における異物の数量を検出する異物検出部と、検出の結果に基づいて、製造エリアにおける異物の数量の分布を表わす異物分布画像を作成する異物分布作成部と、異物分布画像に基づいて、異物の数量が予め決められた閾値を超えている異常領域を検出する異常領域検出部と、異常領域を通知する通知部とを備える。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、製造エリア内における異物の分布を適切に検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】実施の形態１の異物監視装置の構成を表わす図である。
【図２】実施の形態１の異物検出部２の構成を表す図である。
【図３】製造エリアを表わす図である。
【図４】実施の形態１の異物検出情報の例を表わす図である。
【図５】実施の形態１の正規分布の例を表わす図である。
【図６】実施の形態１の異物分布画像の例を表わす図である。
【図７】実施の形態１の異物監視装置１の動作手順を表わすフローチャートである。
【図８】実施の形態２の異物検出部２の構成を表す図である。
【図９】実施の形態２の異物の検出手順を表わすフローチャートである。
【図１０】撮影画像の例を表わす図である。
【図１１】実施の形態２の異物検出情報の例を表す図である。
【図１２】実施の形態３の異物検出部２の構成を表す図である。
【図１３】実施の形態３の異物種類判定モデルの学習手順を表わすフローチャートである。
【図１４】（ａ）〜（ｃ）は、撮影画像の例を表わす図である。
【図１５】実施の形態３の異物の検出手順を表わすフローチャートである。
【図１６】実施の形態３の異物検出情報の例を表わす図である。
【図１７】実施の形態４の正規分布の例を表わす図である。
【図１８】実施の形態４の異物分布画像の例を表わす図である。
【図１９】実施の形態５の異物監視装置１の構成を表わす図である。
【図２０】気流分析の手順を表わすフローチャートである。
【図２１】気流ベクトルを説明するための図である。
【図２２】実施の形態６の異物監視システム１００の構成を表わす図である。
【図２３】実施の形態６の異物監視システム１００の動作手順を表わすフローチャートである。
【図２４】異常領域に含まれる測定箇所ＲＡ１における異物の数量の時間変化を表わす図である。
【図２５】実施の形態６における抽出された１個以上のエリア内イベントデータが示すイベントを表わす図である。
【図２６】実施の形態７の異物監視システム２００の構成を表わす図である。
【図２７】異常領域に含まれる測定箇所ＲＡ１における異物の数量の時間変化を表わす図である。
【図２８】実施の形態７における抽出されたエリア内イベントデータが示すイベントを表わす図である。
【図２９】実施の形態８の異物監視システム３００の構成を表わす図である。
【図３０】異常領域に含まれる測定箇所ＲＡ１における異物の数量の時間変化を表わす図である。
【図３１】実施の形態８における抽出された１個以上のエリア内イベントデータが示すイベント表わす図である。
【図３２】実施の形態９の異物監視システム４００の構成を表わす図である。
【図３３】異常領域に含まれる測定箇所ＲＡ１における異物の数量の時間変化を表わす図である。
【図３４】実施の形態９における抽出されたフレーム画像を表わす図である。
【図３５】実施の形態１０の異物監視システム５００の構成を表わす図である。
【図３６】実施の形態１０の異物監視システム５００の動作手順を表わすフローチャートである。
【図３７】品質管理情報の例を表わす図である。
【図３８】異物監視装置１のハードウェア構成の一例を表わす図である。
【図３９】異物監視装置１のハードウェア構成の別の例を表わす図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面を参照して、実施の形態を説明する。
実施の形態１．
図１は、実施の形態１の異物監視装置の構成を表わす図である。
【００１１】
異物監視装置１は、異物検出部２と、異物分布作成部３と、異常領域検出部４と、通知部５とを備える。
【００１２】
異物検出部２は、製造エリア内の複数の測定箇所における異物の数量を検出する。
図２は、実施の形態１の異物検出部２の構成を表す図である。図３は、製造エリアを表わす図である。
【００１３】
図２に示すように、異物検出部２は、複数個のパーティクルカウンタＰＣ１〜ＰＣＮと、異物検出情報作成部５２とを備える。
【００１４】
パーティクルカウンタＰＣｉ（ｉ＝１〜Ｎ）は、異物のサイズの区分ごとに異物の数量をカウントする。たとえば、パーティクルカウンタＰＣｉは、0.1〜0.5μmの異物の数を10,000個、0.5〜1μmの異物の数を2,000個、1〜10μmの異物の数を15個のように、異物のサイズの区分ごとの数量を求める。
【００１５】
図３に示すように、パーティクルカウンタＰＣｉは、対応の測定箇所ＲＡｉに設置される。測定箇所ＲＡｉは、作業台ＷＲ１〜ＷＲ６上、床面、製造装置ＡＰ１〜ＡＰ５のいずれの近辺などである。測定箇所は、実際に製品に付着することによって、製品を不良にする異物が堆積している箇所、あるいは、微小な異物の数の変化が大きい箇所とするのが望ましい。
【００１６】
パーティクルカウンタＰＣｉによって検出可能な異物は、クリーンルーム内で管理されるような、気流中を舞っている微小異物、非クリーンルームの作業領域に堆積している繊維、樹脂クズ、または人由来の数μmを超える異物である。
【００１７】
パーティクルカウンタＰＣｉは、時間帯ごとおよび異物のサイズの区分ごとに、異物の数をカウントする。時間帯の幅は、たとえば、１分、または１０分などに設定することができる。
【００１８】
図４（ａ）〜（ｃ）は、実施の形態１の異物検出情報の例を表わす図である。
異物検出情報作成部５２は、図４（ａ）〜（ｃ）に示すように、各測定箇所における、各時間帯、各異物のサイズの区分における異物の数量を表わす異物検出情報を作成する。
【００１９】
図４（ａ）は、測定箇所ＲＡ１の異物検出情報である。図４（ｂ）は、測定箇所ＲＡ２における異物検出情報である。図４（ｃ）は、測定箇所ＲＡ３における異物検出情報である。
【００２０】
異物分布作成部３は、異物の数量の検出の結果に基づいて、製造エリアにおける異物の数量の分布を表わす異物分布画像を作成する。
【００２１】
異物分布作成部３は、異物検出情報に基づいて、時間帯および異物のサイズの区分ごとの異物の分布を表わす異物分布画像を生成する。すなわち、時間帯および異物のサイズの区分の１つのセットに対して、１つの異物分布画像が生成される。たとえば、時間帯Ｔ１および異物のサイズの区分Ｓ１の異物分布画像の画素の値は、その画素に対応する箇所の時間帯Ｔ１および異物のサイズの区分Ｓ１の異物の数量を表わす。
【００２２】
あるいは、異物分布作成部３は、異物検出情報に基づいて、異物のサイズの区分ごとの異物の分布を表わす異物分布画像を生成してもよい。すなわち、異物のサイズの区分に対して、１つの異物分布画像が生成される。たとえば、異物のサイズの区分Ｓ１の異物分布画像の画素の値は、その画素に対応する箇所のすべての時間帯における異物のサイズの区分Ｓ１の異物の数量の総和を表わす。
【００２３】
あるいは、異物分布作成部３は、異物検出情報に基づいて、時間帯ごとの異物の分布を表わす異物分布画像を生成してもよい。すなわち、時間帯ごとに、１つの異物分布画像が生成される。たとえば、時間帯Ｔ１の異物分布画像の画素の値は、その画素に対応する箇所の時間帯Ｔ１におけるすべての異物のサイズの区分の異物の数量の総和を表わす。
【００２４】
あるいは、異物分布作成部３は、異物検出情報に基づいて、すべての時間帯およびすべての時間帯の異物の分布を表わす異物分布画像を生成してもよい。すなわち、１つの異物分布画像が生成される。異物分布画像の画素の値は、その画素に対応する箇所のすべての時間におけるすべての異物のサイズの区分の異物の数量の総和を表わす。
【００２５】
実施の形態１では、異物分布作成部３は、各測定箇所を中心とする２次元の異物数量推定分布を作成する。異物分布作成部３は、作成されたすべての異物数量推定分布を合成することによって、製造エリア全体の異物分布画像を作成する。異物分布画像の１つの画素は、製造エリア全体を２次元の同一の大きさの区画に分割したときの１つの区画に対応する。異物分布画像の画素値は、すべての異物数量推定分布を合成した合成分布の値である。２次元の異物数量推定分布として、たとえば、以下の式に示すように、２次元の正規分布に測定箇所の異物数量が乗算された分布とすることができる。
【００２６】
【数１】
2020060419.tif 000003
【００２７】
ここで、製造エリアの一方向をＸ方向、Ｘ方向に垂直な方向をＹ方向とする。μX、μYは、測定箇所の位置を表わす。標準偏差σX、σYは、たとえば「１」とすることができる。Ｐは、測定箇所の異物数量である。
【００２８】
図５は、実施の形態１の異物数量推定分布の例を表わす図である。
測定箇所ＲＡ１の異物の数がＰ（ＲＡ１）の場合には、測定箇所ＲＡ１を中心とする異物数量推定分布Ｎ１が作成される。異物数量推定分布Ｎ１の測定箇所ＲＡ１における値は、Ｐ（ＲＡ１）となる。測定箇所ＲＡ２の異物の数がＰ（ＲＡ２）の場合に、測定箇所ＲＡ２を中心とする異物数量推定分布Ｎ２が作成される。異物数量推定分布Ｎ２の測定箇所ＲＡ２における値は、Ｐ（ＲＡ２）となる。測定箇所ＲＡ１と測定箇所ＲＡ２との２次元の距離をＤ（１，２）とする。
【００２９】
異物分布作成部３は、作成された異物数量推定分布Ｎ１と異物数量推定分布Ｎ２とを合成することによって、合成分布ＣＤを生成する。合成分布ＣＤの値が、異物分布画像の画素値となる。
【００３０】
図６は、実施の形態１の異物分布画像の例を表わす図である。
実施の形態１の異物分布の作成方法は、拡散性の低い特性を有するサイズが大きな異物に対して有効と考えられる。異物分布作成部３によって、異物分布が明らかになることによって、製品の品質不具合に影響する異物が、どの位置、およびどのタイミングで発生しているかを推測することができる。
【００３１】
異常領域検出部４は、作成された異物分布画像に基づいて、異物の数量が予め決められた閾値を超えている異常領域を検出する。すなわち、異常領域検出部４は、異物分布画像の画素のうち、閾値を超える画素値を有する１個以上の画素を抽出して、抽出した１個以上の画素を異常領域に設定する。閾値は、位置、時間帯、または異物のサイズの区分に応じて、異なる値を用いることもできる。
【００３２】
通知部５は、異常領域を通知する。たとえば、通知部５は、異物分布画像における異常領域を他の箇所と異なる色で表示装置に表示することができる。また、通知部５は、異常領域が検出された場合に、音またはアラームを発報するようにしてもよい。これによって、異物の数量の変化を周知することができるので、たとえば低品質の製造物が生成されるのを防止することができる。
【００３３】
図７は、実施の形態１の異物監視装置１の動作手順を表わすフローチャートである。
ステップＳ２０１において、異物検出部２は、製造エリア内の複数の測定箇所における異物の数量を検出する。
【００３４】
ステップＳ２０２において、異物分布作成部３は、異物の数量の検出の結果に基づいて、製造エリアにおける異物の数量の分布を表わす異物分布画像を作成する。
【００３５】
ステップＳ２０３において、異常領域検出部４は、作成された異物分布画像に基づいて、異物の数量が予め決められた閾値を超えている異常領域があるかどうかを判定する。異常領域が検出された場合に、処理がステップＳ２０４に進む。
【００３６】
ステップＳ２０４において、通知部５は、異常領域を通知する。
以上のように、本実施の形態によれば、製造エリアにおいて、異物サイズの区分ごとに異物の数量の分布を知ることができる。これにより、製品に影響を及ぼす異物のサイズを絞り込んだうえで、効果的に対策を行うことができる。
【００３７】
実施の形態２．
パーティクルカウンタＰＣｉで管理可能な異物サイズは通常５μｍ以下である。クリーンルーム以外の場所で行われる組立工程および基板実装工程では、それよりも大きい、殆ど空気中に舞わずに堆積する異物（以下、降下塵）を検出することは困難である。
【００３８】
実施の形態２では、降下塵を検出するために、カメラまたは顕微鏡などの撮影装置を用いる。
【００３９】
図８は、実施の形態２の異物検出部２の構成を表す図である。
図８に示すように、異物検出部２は、複数個の撮影装置ＩＭ１〜ＩＭＮと、画像処理部５３と、異物検出情報作成部６２とを備える。
【００４０】
撮影装置ＩＭｉ（ｉ〜１〜Ｎ）は、実施の形態１のパーティクルカウンタＰＣｉと同様に、測定箇所ＲＡｉに設置される。
【００４１】
図９は、実施の形態２の異物の検出手順を表わすフローチャートである。図１０は、撮影画像の例を表わす図である。図１１は、実施の形態２の異物検出情報の例を表す図である。
【００４２】
ステップＳ１０１において、複数個の撮影装置ＩＭ１〜ＩＭＮの各々は、設置されている測定箇所ＲＡｉ付近を撮影して、図１０に示すような撮影画像を生成する。撮影画像は、ＲＧＢ画像であるとする。
【００４３】
ステップＳ１０２において、画像処理部５３は、撮影画像の赤色成分の値（以下、Ｒ値）が閾値ＴＲを超える画素の集合ＣＲを特定する。画像処理部５３は、撮影画像の緑色成分の値（以下、Ｇ値）が閾値ＴＧを超える画素の集合ＣＧを特定する。画像処理部５３は、撮影画像の青色成分の値（以下、Ｂ値）が閾値ＴＢを超える画素の集合ＣＢを特定する。
【００４４】
ステップＳ１０３において、画像処理部５３は、画素の集合ＣＲに含まれる画素の数を赤色を主要色成分とする異物の数として算出する。画像処理部５３は、画素の集合ＣＧに含まれる画素の数を緑色を主要色成分とする異物の数として算出する。画像処理部５３は、画素の集合ＣＢに含まれる画素の数を青色を主要色成分とする異物の数として算出する。
【００４５】
ステップＳ１０４において、異物検出情報作成部６２は、図１１に示すような、各測定箇所における、各時間帯、各異物の主要色成分における異物の数量を表わす異物検出情報を作成する。図１１（ａ）は、測定箇所ＲＡ１の異物検出情報である。図１１（ｂ）は、測定箇所ＲＡ２における異物検出情報である。図１１（ｃ）は、測定箇所ＲＡ３における異物検出情報である。
【００４６】
以上のように、本実施の形態によれば、製造エリアにおいて、異物の主要色成分ごとに異物の数量の分布を知ることができる。
【００４７】
実施の形態３．
図１２は、実施の形態３の異物検出部２の構成を表す図である。
【００４８】
図１２に示すように、異物検出部２は、複数個の撮影装置ＩＭ１〜ＩＭＮと、画像処理部５４と、異物種類判定部９１と、異物検出情報作成部５９とを備える。
【００４９】
撮影装置ＩＭｉは、実施の形態１のパーティクルカウンタＰＣｉと同様に、測定箇所ＲＡｉに設置される。
【００５０】
画像処理部５４は、コンピュータなどで実現される。
図１３は、実施の形態３の異物種類判定モデルの学習手順を表わすフローチャートである。図１４（ａ）〜（ｃ）は、撮影画像の例を表わす図である。
【００５１】
ステップＳ５００において、ｉａ，ｉｂ，ｉｃが１に設定される。
ステップＳ５０１において、製造エリア内の複数個の撮影装置ＩＭ１〜ＩＭＮのうちの１つの撮影装置（以下、撮影装置ＩＭｋとする）の付近に種類αの異物αiaを発生させる。
【００５２】
ステップＳ５０２において、撮影装置ＩＭｋは、設置されている測定箇所付近を撮影して、図１４（ａ）に示すような、種類αの異物αiaが含まれる撮影画像を生成する。
【００５３】
ステップＳ５０３において、ｉａ＝ＮＡでない場合には、処理がステップＳ５０４に進む。ｉａ＝ＮＡの場合、処理がステップＳ５０５に進む。
【００５４】
ステップＳ５０４において、ｉａがインクリメントされて、処理がステップＳ５０１に戻る。
【００５５】
ステップＳ５０１〜Ｓ５０４によって、種類αの異物が発生したときのＮＡ個の撮影画像が生成される。
【００５６】
ステップＳ５０５において、撮影装置ＩＭｋの付近に種類βの異物βibを発生させる。
ステップＳ５０６において、撮影装置ＩＭｋは、設置されている測定箇所付近を撮影して、図１４（ｂ）に示すような、種類βの異物βibが含まれる撮影画像を生成する。
【００５７】
ステップＳ５０７において、ｉｂ＝ＮＢでない場合には、処理がステップＳ５０８に進む。ｉｂ＝ＮＢの場合、処理がステップＳ５０９に進む。
【００５８】
ステップＳ５０８において、ｉｂがインクリメントされて、処理がステップＳ５０５に戻る。
【００５９】
ステップＳ５０５〜Ｓ５０８によって、種類βの異物が発生したときのＮＢ個の撮影画像が生成される。
【００６０】
ステップＳ５０９において、撮影装置ＩＭｋの付近に種類γの異物γicを発生させる。
ステップＳ５１０において、撮影装置ＩＭｋは、設置されている測定箇所付近を撮影して、図１４（ｃ）に示すような、種類γの異物γicが含まれる撮影画像を生成する。
【００６１】
ステップＳ５１１において、ｉｃ＝ＮＣでない場合には、処理がステップＳ５１２に進む。ｉｃ＝ＮＣの場合、処理がステップＳ５１３に進む。
【００６２】
ステップＳ５１２において、ｉｃがインクリメントされて、処理がステップＳ５０９に戻る。
【００６３】
ステップＳ５０９〜Ｓ５１２によって、種類γの異物が発生したときのＮＣ個の撮影画像が生成される。
【００６４】
ステップＳ５１３において、異物種類判定部９１は、種類αの異物が発生したときのＮＡ個の撮影画像、種類βの異物が発生したときのＮＢ個の撮影画像、種類γの異物が発生したときのＮＣ個の撮影画像を用いて、入力を撮影画像、出力を異物の種類とするニューラルネットワークによる異物種類判定モデルを学習する。
【００６５】
図１５は、実施の形態３の異物の検出手順を表わすフローチャートである。図１６は、実施の形態３の異物検出情報の例を表わす図である。
【００６６】
ステップＳ６０１において、複数個の撮影装置ＩＭ１〜ＩＭＮの各々は、設置されている測定箇所付近を撮影して、撮影画像を生成する。
【００６７】
ステップＳ６０２において、異物種類判定部９１は、各撮影画像を学習済みの異物種類判定モデルのニューラルネットワークに入力して、ニューラルネットワークの出力から、異物の種類を判定する。
【００６８】
ステップＳ６０３において、画像処理部５４は、各撮影画像を二値化する。
ステップＳ６０４において、画像処理部５４は、二値化された各撮影画像の「１」の画素の数をカウントすることによって、判定された種類の異物の数を求める。
【００６９】
ステップＳ６０５において、異物検出情報作成部５９は、図１６に示すような、各測定箇所における、各時間帯、各異物の種類について、異物の数量を表わす異物検出情報を作成する。図１６（ａ）は、測定箇所ＲＡ１の異物検出情報である。図１６（ｂ）は、測定箇所ＲＡ２における異物検出情報である。図１６（ｃ）は、測定箇所ＲＡ３における異物検出情報である。
【００７０】
以上のように、本実施の形態によれば、製造エリアにおいて、異物の種類ごとに異物の数量の分布を知ることができる。
【００７１】
実施の形態４．
実施の形態４では、異物分布作成部３は、異物の数量が最大となる測定位置を中心とする２次元の異物数量推定分布を作成する。異物分布作成部３は、全ての測定箇所において、異物数量推定分布の値と実際の測定値との差の平方和が最小となるように、異物数量推定分布のパラメータを決定する。
【００７２】
２次元の異物数量推定分布として、たとえば、前述の式（１）に示すように、２次元の正規分布に第１の測定箇所の異物数量が乗算された分布とすることができる。第１の測定箇所は、複数の測定箇所の中で、異物数量が最大となる測定箇所である。
【００７３】
図１７は、実施の形態４の異物数量推定分布の例を表わす図である。
製造エリア内において、測定箇所ＲＡ１の異物の数が最大値Ｐ（ＲＡ１）とする。
【００７４】
測定箇所ＲＡ１を中心とする異物数量推定分布Ｎ１が作成される。測定箇所ＲＡ２の異物の数がＰ（ＲＡ２）、測定箇所ＲＡ３の異物の数がＰ（ＲＡ３）、測定箇所ＲＡ４の異物の数がＰ（ＲＡ４）とする。異物数量推定分布Ｎ１の測定箇所ＲＡ２における値をＧ（ＲＡ２）、異物数量推定分布Ｎ１の測定箇所ＲＡ３における値をＧ（ＲＡ３）、異物数量推定分布Ｎ１の測定箇所ＲＡ４における値をＧ（ＲＡ４）とする。以下の式（２）のＳが最小となるように、異物数量推定分布Ｎ１のパラメータを決定する。異物数量推定分布Ｎ１が、式（１）で示される場合、Ｓが最小となる標準偏差σｘ、σｙを求めることができる。
【００７５】
S={P(RB2)-G(RB2)}2+{P(RB3)-G(RB3)}2+{P(RB4)-G(RB4)}2・・・(2)
異物分布作成部３は、パラメータが決定された異物数量推定分布Ｎ１によって、製造エリア全体の異物分布画像を作成する。異物数量推定分布Ｎ１の値が、異物分布画像の画素値となる。
【００７６】
図１８は、実施の形態４の異物分布画像の例を表わす図である。
実施の形態４の異物分布の作成方法は、拡散性の高い特性を有するサイズが小さな異物に対して有効と考えられる。
【００７７】
なお、壁面等の障壁を設定しておくことで、その障壁を隔てた異物数量を表わす確率密度分布の値を０と見做すものとしてもよい。
【００７８】
実施の形態５．
図１９は、実施の形態５の異物監視装置１の構成を表わす図である。
【００７９】
異物監視装置１は、実施の形態１と同様に、異物検出部２と、異物分布作成部３と、異常領域検出部４と、通知部５とを備える。
【００８０】
異物監視装置１は、さらに気流分析部２１を備える。
気流分析部２１は、標準異物の散布位置と、異物分布画像における標準異物の数量の分布に基づいて、異物の気流ベクトルを求める。
【００８１】
図２０は、気流分析の手順を表わすフローチャートである。図２１は、気流ベクトルを説明するための図である。
【００８２】
ステップＳ３００において、標準異物を散布する。標準異物として、たとえば、青色のチョーク粉などを用いることができる。
【００８３】
ステップＳ３０１において、実施の形態１と同様にして、異物検出部２は、製造エリア内の複数の測定箇所における異物の数量を検出する。
【００８４】
ステップＳ３０２において、実施の形態１と同様にして、異物分布作成部３は、異物の数量の検出の結果に基づいて、製造エリアにおける異物の数量の分布を表わす異物分布画像を作成する。
【００８５】
ステップＳ３０３において、気流分析部２１は、異物分布画像において、標準異物を散布した位置ＯＲに対応する画素から各画素への第１の方向ベクトルＶＤ１を生成する。第１の方向ベクトルＶＤ１は、単位ベクトルとする。
【００８６】
ステップＳ３０４において、気流分析部２１は、異物分布画像の各画素において第２の方向ベクトルＶＤ２を生成する。第２の方向ベクトルＶＤ２は、単位ベクトルとする。すなわち、気流分析部２１は、画素Ｐと隣接する８つの画素のうち、画素Ｐの画素値と最も差異が大きい画素値を有する画素が、画素Ｑのときに、第２の方向ベクトルＶＤ２の方向を、画素Ｐと画素Ｑのうち画素値が大きい方の画素から画素値が小さい方の画素への方向とする。たとえば、画素（２，２）において、隣接する８つの画素のうち、画素（２，２）の画素値との差異が最も大きい画素値を有する画素が（１，１）であり、画素（１，１）の画素値の方が、画素（２，２）の画素値よりも大きい場合には、画素（１，１）から画素（２，２）へ向かう方向の第２の方向ベクトルＶＤ２が生成される。
【００８７】
ステップＳ３０５において、気流分析部２１は、異物分布画像の各画素における第１の方向ベクトルＶＤ１から第２の方向ベクトルＶＤ２を減算することによって、気流ベクトルＶＡを生成する。
【００８８】
通知部５は、異常領域検出部４によって検出された異常領域を表示装置に表示するとともに、気流分析部２１によって得られた気流ベクトルＶＡを表示することができる。
【００８９】
本実施の形態によれば、異常領域が気流ベクトルの方向、すなわち風下にあるか否かを分析することができる。
【００９０】
実施の形態６．
図２２は、実施の形態６の異物監視システム１００の構成を表わす図である。
【００９１】
異物監視システム１００は、異物監視装置１と、データ収集装置７０とを備える。
データ収集装置７０は、異物の数量の増加に関連する可能性のあるエリア内イベントデータを収集し、記憶する。実施の形態６では、移動体の位置変化を表わす情報をエリア内イベントデータとする。
【００９２】
データ収集装置７０は、複数個のビーコンＢＡ１〜ＢＡＮと、エリア内イベントデータ記憶部７２とを備える。
【００９３】
ビーコンＢＡｉ（ｉ＝１〜Ｎ）は、それぞれ自身を識別する識別情報と、自身の位置を表わす位置情報とを含む信号を送信する。ビーコンＢＡｉ（ｉ＝１〜Ｎ）は、移動体に搭載される。
【００９４】
エリア内イベントデータ記憶部７２は、複数のエリア内イベントデータを記憶する。各エリア内イベントデータは、ビーコンＢＡｉから送信される信号に含まれる識別情報と位置情報、およびその位置情報の時刻とから構成される。位置情報の時刻は、その位置情報が含まれるビーコンＢＡｉからの信号をデータ収集装置７０が受信した時刻である。
【００９５】
異物監視装置１は、実施の形態１と同様に、異物検出部２と、異物分布作成部３と、異常領域検出部４と、通知部５とを備える。
【００９６】
異物監視装置１は、さらに、異常要因分析部７１を備える。
異常要因分析部７１は、エリア内イベントデータ記憶部７２に記憶されている複数のエリア内イベントデータの中から、異常領域が検出された時刻と異常領域の位置とに関連する１個以上のエリア内イベントデータを抽出する。
【００９７】
図２３は、実施の形態６の異物監視システム１００の動作手順を表わすフローチャートである。
【００９８】
ステップＳ７０１において、異物検出部２は、実施の形態１と同様に、製造エリア内の複数の測定箇所における異物の数量を検出する。
【００９９】
ステップＳ７０２において、異物分布作成部３は、実施の形態１と同様に、異物の数量の検出の結果に基づいて、製造エリアにおける異物の数量の分布を表わす異物分布画像を作成する。
【０１００】
ステップＳ７０３において、異常領域検出部４は、実施の形態１と同様に、作成された異物分布画像に基づいて、異物の数量が予め決められた閾値を超えている異常領域があるかどうかを判定する。異常領域が検出された場合に、処理がステップＳ７０５に進む。
【０１０１】
ステップＳ７０４において、データ収集装置７０内のビーコンＢＡｉ（ｉ＝１〜Ｎ）は、それぞれ自身を識別する識別情報と、自身の位置を表わす位置情報とを含む信号を送信する。エリア内イベントデータ記憶部７２は、ビーコンＢＡｉから送信される信号に含まれる識別情報と位置情報、およびその位置情報の時刻とから構成されるエリア内イベントデータを記憶する。位置情報の時刻は、ビーコンＢＡｉからの信号を受信した時刻とする。
【０１０２】
ステップＳ７０５において、異常要因分析部７１は、データ収集装置７０内のエリア内イベントデータ記憶部７２に記憶されている複数のエリア内イベントデータの中から、異常領域が検出された時刻および異常領域の位置に関連するエリア内イベントデータを抽出する。たとえば、異常要因分析部７１は、複数のエリア内イベントデータの中から、異常領域が検出された時刻との差異がΔＴ以内および異常領域の位置との差異がΔＲ以内のエリア内イベントデータを抽出する。さらに、異常要因分析部７１は、抽出されたエリア内イベントデータに基づいて、異常要因を分析してもよい。
【０１０３】
ステップＳ７０６において、通知部５は、異常領域とともに、抽出されたエリア内イベントデータを通知する。たとえば、通知部５は、エリア内イベントデータに基づく画像を表示することとしてもよい。
【０１０４】
図２４は、異常領域に含まれる測定箇所ＲＡ１における異物の数量の時間変化を表わす図である。
【０１０５】
測定箇所ＲＡ１において、時刻ｔ１において、異物の数量が急激に増加し、その結果、異常領域であると判定されている。
【０１０６】
図２５は、実施の形態６における抽出された１個以上のエリア内イベントデータが示すイベントを表わす図である。
【０１０７】
図２５の例では、エリア内イベントデータは、時刻ｔ１において、ビーコンＢＡ１を有する移動体ＭＡ１の位置と、異常領域に含まれる測定箇所ＲＡ１との位置との差がΔＲ以内となったことを示している。
【０１０８】
異常要因分析部７１は、異常領域に含まれる測定箇所ＲＡ１において、異物の数量が増加した時刻ｔ１において、ビーコンＢＡ１を有する移動体が接近した時刻であるため、ビーコンＢＡ１を有する移動体の接近と、異物の数量の増加に関連があると推測することとしてもよい。
【０１０９】
通知部５は、たとえば、図２５に示すように、ビーコンＢＡ１を有する移動体が、時刻ｔ０〜時刻ｔ１において測定箇所ＲＡ１に接近し、時刻ｔ１〜時刻ｔ２において測定箇所ＲＡ１から離れていくことを表わす映像と、図２４に示すような異物の数量の時間変化を表すグラフとを表示してもよい。
【０１１０】
本実施の形態によれば、異物の数量が変動した場合に、異物の数量の変動に寄与した要因を提示することができる。これによって、たとえば、人または台車等の発塵源に対してその場からの退去を促したり、異物が混入する作業工程に対して中断を促したり、異物を発生させる行動を行っている作業者に正しい作業を行うように指導したりすることによって、製品の不良の発生を未然に防止することができる。
【０１１１】
実施の形態７．
図２６は、実施の形態７の異物監視システム２００の構成を表わす図である。
【０１１２】
異物監視システム２００は、異物監視装置１と、データ収集装置７０とを備える。
データ収集装置７０は、異物の数量の変動に関連する可能性のあるエリア内イベントデータを収集し、記憶する。実施の形態７では、扉の開閉を表わす情報をエリア内イベントデータとする。
【０１１３】
データ収集装置７０は、開閉センサＤＲと、エリア内イベントデータ記憶部７２とを備える。
【０１１４】
開閉センサＤＲは、扉ＴＳの開閉を検出する。開閉センサＤＲは、扉ＴＳが閉じたことを検出したときに、第１の検出信号を出力する。開閉センサＤＥは、扉ＴＳが開かれたことを検出したときに、第２の検出信号を出力する。
【０１１５】
エリア内イベントデータ記憶部７２は、複数のエリア内イベントデータを記憶する。各エリア内イベントデータは、扉ＴＳが閉じられた時刻、または扉ＴＳが開かれた時刻である。扉ＴＳが閉じられた時刻は、データ収集装置７０が第１の検出信号を受信した時刻とすることができる。扉ＴＳが開かれた時刻は、データ収集装置７０が第２の検出信号を受信した時刻とすることができる。
【０１１６】
異物監視装置１は、実施の形態１と同様に、異物検出部２と、異物分布作成部３と、異常領域検出部４と、通知部５とを備える。
【０１１７】
異物監視装置１は、さらに、異常要因分析部７１を備える。
異常要因分析部７１は、エリア内イベントデータ記憶部７２に記憶されている複数のエリア内イベントデータの中から異常領域が検出された時刻に関連するエリア内イベントデータを抽出する。
【０１１８】
図２７は、異常領域に含まれる測定箇所ＲＡ１における異物の数量の時間変化を表わす図である。
【０１１９】
測定箇所ＲＡ１において、時刻ｔ１において、異物の数量が急激に増加し、その結果、異常領域であると判定されている。
【０１２０】
図２８は、実施の形態７における抽出されたエリア内イベントデータが示すイベントを表わす図である。
【０１２１】
図２８の例では、エリア内イベントデータは、時刻ｔ１において、扉ＴＳが閉じた状態から開いた状態に変化したことを示されている。つまり、時刻ｔ１において、扉ＴＳを開く動作が開始されたことが示されている。
【０１２２】
異常要因分析部７１は、異常領域が含まれる測定箇所ＲＡ１において、異物の数量が増加した時刻ｔ１において、扉ＴＳを開く動作が開始された時刻であるため、扉ＴＳを開く動作と、異物の数量の増加に関連があると推測してもよい。
【０１２３】
実施の形態８．
図２９は、実施の形態８の異物監視システム３００の構成を表わす図である。
【０１２４】
異物監視システム３００は、異物監視装置１と、データ収集装置７０とを備える。
データ収集装置７０は、異物の数量の変動に関連する可能性のあるエリア内イベントデータを収集し、記憶する。実施の形態８では、移動体の位置変化を表わす情報をエリア内イベントデータとする。
【０１２５】
データ収集装置７０は、複数の距離センサＤＳ１〜ＤＳＮと、エリア内イベントデータ記憶部７２とを備える。
【０１２６】
距離センサＤＳｉ（ｉ＝１〜Ｎ）は、撮影装置またはパーティクルカウンタが設置される測定箇所ＲＡｉに設置される。
【０１２７】
距離センサＤＳｉは、移動体までの距離を検出し、移動体までの距離を表わす信号を出力する。
【０１２８】
エリア内イベントデータ記憶部７２は、複数のエリア内イベントデータを記憶する。エリア内イベントデータは、距離センサＤＳｉを識別する識別情報と、距離センサＤＳｉから移動体までの距離情報と、距離情報の時刻である。距離情報の時刻は、データ収集装置７０が距離センサＤＳｉから信号を受信した時刻とすることができる。
【０１２９】
異物監視装置１は、実施の形態１と同様に、異物検出部２と、異物分布作成部３と、異常領域検出部４と、通知部５とを備える。
【０１３０】
異物監視装置１は、さらに、異常要因分析部７１を備える。
異常要因分析部７１は、エリア内イベントデータ記憶部７２に記憶されている複数のエリア内イベントデータの中から、異常領域が検出された時刻と、異常領域の位置とに関連する１個以上のエリア内イベントデータを抽出する。
【０１３１】
図３０は、異常領域が含まれる測定箇所ＲＡ１における異物の数量の時間変化を表わす図である。
【０１３２】
測定箇所ＲＡ１において、時刻ｔ１において、異物の数量が急激に増加し、その結果、異常領域であると判定されている。
【０１３３】
図３１は、実施の形態８における抽出された１個以上のエリア内イベントデータが示すイベント表わす図である。
【０１３４】
図３１の例では、測定箇所ＲＡ１に距離センサＤＳ１が設置され、エリア内イベントデータは、時刻ｔ１において、移動体ＭＡ１の位置と、異常領域が含まれる測定箇所ＲＡ１との位置との差がΔＲ以内となったことを示している。
【０１３５】
異常要因分析部７１は、異常領域が含まれる測定箇所ＲＡ１において、異物の数量が増加した時刻ｔ１において、移動体ＭＡ１が接近した時刻であるため、移動体ＭＡ１の接近と、異物の数量の増加に関連があると推測してもよい。
【０１３６】
実施の形態９．
図３２は、実施の形態９の異物監視システム４００の構成を表わす図である。
【０１３７】
異物監視システム４００は、異物監視装置１と、データ収集装置７０とを備える。
データ収集装置７０は、異物の数量の変動に関連する可能性のあるフレーム画像を収集し、記憶する。実施の形態８では、作業者の動きを表わす画像がエリア内イベントデータである。
【０１３８】
データ収集装置７０は、複数のカメラＣＭ１〜ＣＭＮと、フレーム画像記憶部９２とを備える。
【０１３９】
カメラＣＭｉ（ｉ〜１〜Ｍ）は、設置されている周辺を撮影して、複数のフレーム画像からなる映像を生成する。
【０１４０】
フレーム画像記憶部９２は、カメラＣＭ１〜ＣＭＭで生成される映像に含まれる複数のフレーム画像およびそのフレーム画像の時刻を記憶する。
【０１４１】
異物監視装置１は、実施の形態１と同様に、異物検出部２と、異物分布作成部３と、異常領域検出部４と、通知部５とを備える。
【０１４２】
異物監視装置１は、さらに、異常要因分析部７１を備える。
異常要因分析部７１は、フレーム画像記憶部９２に記憶されている複数のフレーム画像の中から、異常領域が検出された時刻と、異常領域の位置とに関連する１個以上のフレーム画像を抽出する。
【０１４３】
図３３は、異常領域が含まれる測定箇所ＲＡ１における、異物の数量の時間変化を表わす図である。
【０１４４】
測定箇所ＲＡ１において、時刻ｔ１において、異物の数量が急激に増加し、その結果、異常領域であると判定されている。
【０１４５】
図３４は、実施の形態９における抽出されたフレーム画像を表わす図である。
異常要因分析部７１は、カメラＣＭ１〜ＣＭＮのうち、異常領域を撮影するカメラの映像に含まれる時刻ｔ１の前後のフレーム画像を抽出する。
【０１４６】
図３４の例では、抽出されたフレーム画像には、時刻ｔ１の前後において、異常領域が含まれる測定箇所ＲＡ１からΔＲ以内の箇所で、作業者ＰＡ１が通常とは異なる異常な動作をしたことが示されている。
【０１４７】
本実施の形態によれば、管理者は、異物の数量が増加したときに、作業者の動作に異常があったかどうかを分析することができる。
【０１４８】
実施の形態１０．
図３５は、実施の形態１０の異物監視システム５００の構成を表わす図である。
【０１４９】
異物監視システム５００は、異物監視装置１と、品質管理装置８０とを備える。
品質管理装置８０は、製造エリア内で製造される製品の生産工程および製品の良否を表わす品質管理情報を収集し、記憶する。
【０１５０】
品質管理装置８０は、情報入力部８３と、品質管理情報記憶部８２とを備える。
情報入力部８３は、管理者の操作などによって、製品の製造工程および製品の良否を表わす品質管理情報を入力する。
【０１５１】
品質管理情報記憶部８２は、情報入力部８３から入力された複数の品質管理情報を記憶する。
【０１５２】
異物監視装置１は、実施の形態１と同様に、異物検出部２と、異物分布作成部３と、異常領域検出部４と、通知部５とを備える。
【０１５３】
異物監視装置１は、さらに、異常要因分析部８１を備える。
異常要因分析部８１は、品質管理情報記憶部８２に記憶されている複数の品質管理情報の中から、異常領域が検出された時刻と、異常領域の位置とに関連する品質管理情報を抽出する。
【０１５４】
図３６は、実施の形態１０の異物監視システム５００の動作手順を表わすフローチャートである。
【０１５５】
ステップＳ８０１において、異物検出部２は、実施の形態１と同様に、製造エリア内の複数の測定箇所における異物の数量を検出する。
【０１５６】
ステップＳ８０２において、異物分布作成部３は、実施の形態１と同様に、異物の数量の検出の結果に基づいて、製造エリアにおける異物の数量の分布を表わす異物分布画像を作成する。
【０１５７】
ステップＳ８０３において、異常領域検出部４は、実施の形態１と同様に、作成された異物分布画像に基づいて、異物の数量が予め決められた閾値を超えている異常領域を検出する。
【０１５８】
ステップＳ８０４において、情報入力部８３は、製品の生産工程および製品の良否を表わす品質管理情報を入力する。品質管理情報記憶部８２は、情報入力部８３から入力された品質管理情報を記憶する。
【０１５９】
ステップＳ８０５において、異常要因分析部８１は、品質管理装置８０の品質管理情報記憶部８２に記憶されている複数の品質管理情報の中から、異常領域が検出された時刻および異常領域の位置に関連する品質管理情報を抽出する。さらに、異常要因分析部７１は、抽出された品質管理情報に基づいて、異常要因を分析してよい。
【０１６０】
ステップＳ８０６において、通知部５は、異常領域とともに、抽出された品質管理情報を通知する。通知部５は、抽出された品質管理情報に基づいて推定した異常原因を表示することとしてもよい。
【０１６１】
図３７は、品質管理情報の例を表わす図である。
図３７に示すように、品質管理情報は、製造番号、作業開始時刻、作業終了時刻、使用設備、使用治工具、作業者、材料のロット、部品のロット、製品の良否を含む。
【０１６２】
たとえば、２０１８年１０月１１日の１０：５０〜１１：００の時間帯ＴＡにおいて、異常領域Ａが検出されたとする。異常領域Ａは、使用設備ａ３に近い位置にあるとする。異常要因分析部８１は、図３７の品質管理情報の中から、時間帯ＴＡおよび使用設備ａ３が含まれる製造番号３の製品に関する品質管理情報を抽出する。
【０１６３】
さらに、異常要因分析部８１は、この品質管理情報において製造される製品が不良であることを確認し、使用設備ａ３、使用治工具ｂ３、作業者ｐ３、材料のロットｐ３、部品のロットＭ３の少なくとも１つが異常要因であると分析することとしてもよい。通知部５は、使用設備ａ３、使用治工具ｂ３、作業者ｐ３、材料のロットｐ３、部品のロットＭ３の少なくとも１つが異常要因である旨を表示装置に表示することとしてもよい。
【０１６４】
本実施の形態によれば、異物の数量が増加したときに、管理者は、異物の数量の増加に関連する品質管理情報を知ることができる。
【０１６５】
実施の形態１１．
図３８は、異物監視装置１のハードウェア構成の一例を表わす図である。
【０１６６】
異物検出情報作成部５２、６２または７２、異物分布作成部３、異常領域検出部４、画像処理部５３または５４、異物種類判定部９１、気流分析部２１、異常要因分析部７１または８１は、処理回路１２０によって構成される。処理回路は、専用のハードウェアであっても、メモリに格納されるプログラムを実行するＣＰＵ（Central Processing Unit、中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、プロセッサ、ＤＳＰともいう）であってもよい。
【０１６７】
処理回路１２０が専用のハードウェアの場合、処理回路１２０は、たとえば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、またはこれらを組み合わせたものとすることができる。
【０１６８】
異物検出情報作成部５２、６２または７２、異物分布作成部３、異常領域検出部４、画像処理部５３または５４、異物種類判定部９１、気流分析部２１、異常要因分析部７１または８１の各機能をそれぞれ対応の処理回路１２０によって実現することができる。あるいは、異物検出情報作成部５２、６２または７２、異物分布作成部３、異常領域検出部４、画像処理部５３または５４、異物種類判定部９１、気流分析部２１、異常要因分析部７１または８１の各機能をまとめて１つの処理回路１２０によって実現することができる。
【０１６９】
通知部５は、ディスプレイ１５０によって実現することができる。
図３９は、図３８の処理回路１２０の具体例を表わす図である。
【０１７０】
処理回路１２０が、プロセッサ１３０とメモリ１４０によって構成される。異物検出情報作成部５２、６２または７２、異物分布作成部３、異常領域検出部４、画像処理部５３または５４、異物種類判定部９１、気流分析部２１、異常要因分析部７１または８１の機能は、プロセッサ１３０と、ソフトウェア、ファームウエア、またはソフトウェアとファームウエアとの組み合わせによって実現される。ソフトウェアおよびファームウエアは、プログラムとして記述され、メモリ１４０に格納される。プロセッサ１３０は、メモリ１４０に記憶されたプログラムを実行することによって、各部の機能を実現する。このプログラムは、異物検出情報作成部５２、６２または７２、異物分布作成部３、異常領域検出部４、画像処理部５３または５４、異物種類判定部９１、気流分析部２１、異常要因分析部７１または８１の手順および方法をコンピュータに実行させるものであるともいえる。ここで、メモリとは、例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリー、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ等の、不揮発性または揮発性の半導体メモリ、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、ＤＶＤ等が該当する。
【０１７１】
なお、異物検出情報作成部５２、６２または７２、異物分布作成部３、異常領域検出部４、画像処理部５３または５４、異物種類判定部９１、気流分析部２１、異常要因分析部７１または８１の各機能について、一部を専用のハードウェアで実現し、他の一部をソフトウェアまたはファームウエアで実現するようにしてもよい。
【０１７２】
このように、処理回路１２０は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、またはこれらの組み合わせによって、上述の各機能を実現することができる。
【０１７３】
通知部５は、ディスプレイ１５０によって実現することができる。
また、データ収集装置７０におけるエリア内イベントデータ記憶部７２、およびフレーム画像記憶部９２、品質管理装置８０における品質管理情報記憶部８２は、メモリによって実現されるものとすることができる。品質管理装置８０における情報入力部８３は、キーボード、タッチパネル、マウスなどの入力装置によって実現されるものとすることができる。
【０１７４】
本発明は、上記の実施形態に限定されるものではなく、たとえば、以下のような変形例も含む。
【０１７５】
（１）異物数量推定分布
上記の実施の形態として、異物数量推定分布として正規分布をベースにしたが、これに限定されるものではなく、他の確率分布をベースにしてもよい。
【０１７６】
（２）２次元の異物数量推定分布
上記の実施形態では、２次元の異物数量推定布を用いたが、これに限定されるものではない。Ｘ軸についての異物数量推定分布と、Ｙ軸についての異物数量推定分布とを用いてもよい。
【０１７７】
（３）異物数量推定分布の合成
実施の形態１では、複数の異物数量推定分布を合成して、合成分布を得たが、複数の異物数量推定分布を単純に合成するのではなく、重み付き合成をするものとしてもよい。複数の測定箇所の間の距離が小さいときには、重みを小さくするものとしてもよい。
【０１７８】
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【符号の説明】
【０１７９】
１  異物監視装置、２  異物検出部、３  異物分布作成部、４  異常領域検出部、５  通知部、５２，５９，６２  異物検出情報作成部、５３，５４  画像処理部、７０  データ収集装置、７１，８１  異常要因分析部、７２  エリア内イベントデータ記憶部、８０  品質管理装置、８２  品質管理情報記憶部、８３  情報入力部、９１  異物種類判定部、９２  フレーム画像記憶部、１００，５００  異物監視システム、１２０  処理回路、１３０  プロセッサ、１４０  メモリ、１５０  ディスプレイ、１３００  バス、ＰＣ１〜ＰＣＮ  パーティクルカウンタ、ＩＭ１〜ＩＭＮ  撮影装置、ＢＡ１〜ＢＡＮ  ビーコン、ＤＳ１〜ＤＳＮ  距離センサ、ＣＭ１〜ＣＭＭ  カメラ、ＤＲ  開閉センサ、ＴＳ  扉、ＷＲ１〜ＷＲ６  作業台、ＡＰ１〜ＡＰ５  製造装置。
【図１】
2020060419.tif 000004
【図２】
2020060419.tif 000005
【図３】
2020060419.tif 000006
【図４】
2020060419.tif 000007
【図５】
2020060419.tif 000008
【図６】
2020060419.tif 000009
【図７】
2020060419.tif 000010
【図８】
2020060419.tif 000011
【図９】
2020060419.tif 000012
【図１０】
2020060419.tif 000013
【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【図３９】
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