(57)【要約】  【課題】  被処理物を熱処理手段で熱処理する際の熱処理の異常を、被処理物にセンサを設けることなく直ちに検出できるようにする。  【解決手段】  予め複数回の正常な熱処理における熱板１の温度をそれぞれ計測し、得られた温度データから特徴量を抽出してマハラノビス空間（基準空間）１３を作成しておき、判定対象となる本来の熱処理を開始し、この熱処理における熱板１の温度を計測し、得られた温度データから特徴量を抽出し、抽出した特徴量を用いて前記マハラノビス空間におけるマハラノビス距離を算出し、予め定めた閾値９と比較することによって、熱処理の異常の有無を判定するようにしている。【選択図】        図１
2006073602.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被処理物を熱処理する熱処理における異常を検出する方法であって、
前記被処理物を熱処理する熱処理手段の少なくとも温度を計測して特徴量を抽出する抽出ステップと、
抽出した特徴量を用いて、予め作成された基準空間における距離を算出する算出ステップと、
算出した距離と予め定めた閾値とを比較して異常の有無を判定する判定ステップと、
を含むことを特徴とする熱処理の異常検出方法。
【請求項２】
前記基準空間は、正常な熱処理状態で抽出された前記特徴量に基づいて、予め作成されることを特徴とする請求項１に記載の熱処理の異常検出方法。
【請求項３】
前記基準空間が、マハラノビス空間であり、前記距離が、マハラノビス距離であることを特徴とする請求項１または２に記載の熱処理の異常検出方法。
【請求項４】
前記特徴量は、前記被処理物が前記熱処理手段によって熱処理を開始されて終了するまでの少なくともいずれかの時点の温度を含むことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の熱処理の異常検出方法。
【請求項５】
計測する前記温度は、前記熱処理手段の複数箇所の温度であることを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の熱処理の異常検出方法。
【請求項６】
前記特徴量は、計測した温度を加工したデータあることを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の熱処理の異常検出方法。
【請求項７】
前記熱処理手段は、前記被処理物が載置される熱板であることを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の熱処理の異常検出方法。
【請求項８】
被処理物を熱処理する熱処理における異常を検出する装置であって、
前記被処理物を熱処理する熱処理手段の温度を計測する温度センサの出力から特徴量を抽出する抽出手段と、
特徴量に基づく基準空間のデータが格納された記憶手段と、
抽出した特徴量および前記記憶手段のデータに基づいて、基準空間における距離を算出する算出手段と、
算出した距離と予め定めた閾値とを比較して異常の有無を判定する判定手段と、
を含むことを特徴とする熱処理の異常検出装置。
【請求項９】
前記基準空間は、正常な熱処理状態で抽出された前記特徴量に基づいて、予め作成されたマハラノビス空間であり、前記距離が、マハラノビス距離であることを特徴とする請求項８に記載の熱処理の異常検出装置。
【請求項１０】
前記熱処理手段は、前記被処理物が載置される熱板であり、
前記特徴量は、前記被処理物が前記熱処理手段によって熱処理を開始されて終了するまでの少なくともいずれかの時点の温度を含むことを特徴とする請求項８または９に記載の熱処理の異常検出装置。
【請求項１１】
前記請求項８〜１０のいずれか１項に記載の熱処理の異常検出装置を備えることを特徴とする温度調節器。
【請求項１２】
被処理物を熱処理する熱処理における異常を検出するプログラムであって、
前記被処理物を熱処理する熱処理手段の少なくとも温度を計測して特徴量を抽出する抽出ステップと、
抽出した特徴量を用いて、予め作成された基準空間における距離を算出する算出ステップと、
算出した距離と予め定めた閾値とを比較して異常の有無を判定する判定ステップとを、
コンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、加熱処理や冷却処理などの熱処理における異常を検出する方法、検出装置、それを用いた温度調節器およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、例えば、ウェハなどのワーク（被処理物）を、熱板に載置して熱処理するような製造装置（例えば、特許文献１参照）においては、例えば、熱板上にゴミ等の異物が存在すると、熱板上でワークが僅かに傾いた状態で熱処理されることになり、順番にワークを熱板に載置して熱処理するような製造装置では、熱処理が不完全な不良品が大量に発生し、熱処理後の検査工程でそれが発見されることになる。
【０００３】
このため、熱板上におけるワークの僅かな傾きなどに起因する熱処理の異常を、検査工程を経ることなく、直ちに検出できるようにすることが望まれるが、ワークは、製品となるものであって、しかも、極めて多数が熱処理されるものであるために、ワーク自体に温度センサ等を設けて熱処理の異常を検出することは困難である。
【特許文献１】特開平１１−１０９３５２
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
したがって、本発明が解決すべき課題は、被処理物にセンサ等を設けることなく、熱処理の異常を検出できるようにすることである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明では、上記目的を達成するために、次のように構成している。
【０００６】
すなわち、本発明の熱処理における異常検出方法は、被処理物を熱処理する熱処理における異常を検出する方法であって、前記被処理物を熱処理する熱処理手段の少なくとも温度を計測して特徴量を抽出する抽出ステップと、抽出した特徴量を用いて、予め作成された基準空間における距離を算出する算出ステップと、算出した距離と予め定めた閾値とを比較して異常の有無を判定する判定ステップと、を含むものである。
【０００７】
ここで、熱処理手段とは、熱板、熱処理炉などの被処理物を熱処理するものをいい、加熱処理に限らず、冷却処理であってもよい。
【０００８】
特徴量とは、熱処理の異常を検出するために用いる量をいい、少なくとも計測される熱処理手段の時系列の温度データから抽出される量をいい、この特徴量は、複数であるのが好ましく、熱処理の状態をよく表す量であるのが好ましい。
【０００９】
なお、この特徴量は、熱処理手段の温度に限らず、例えば、熱処理手段を温度制御する温度調節器の熱処理手段に対する操作量から抽出してもよい。
【００１０】
基準空間とは、基準となるデータ群、例えば、正常な熱処理に対応するデータ群から作成される空間をいい、この基準空間は、基準となるデータ群を表現するものであって、特徴量がｎ個であれば、ｎ次元の空間となる。
【００１１】
また、基準空間における距離は、基準となるデータ群との類似性の度合いを示すものであり、基準空間における基準点、例えば、中心点からの距離であるのが好ましい。
【００１２】
予め定めた閾値を、修正・変更できるようにしてもよい。
【００１３】
本発明によると、熱処理状態の特徴がよく表れる熱処理手段の温度を計測して特徴量を抽出し、抽出した特徴量を用いて、予め作成した基準空間における距離を算出し、算出した距離と閾値とを比較して熱処理の異常の有無を判定するので、被処理物にセンサ等を設けることなく、熱処理の異常を検出することができる。
【００１４】
本発明の好ましい実施態様においては、前記基準空間は、正常な熱処理状態で抽出された前記特徴量に基づいて、予め作成されるものである。
【００１５】
この基準空間の作成においては、特徴量を抽出する正常な熱処理状態の温度のデータが多ければ多いほど好ましい。
【００１６】
この実施態様によると、算出ステップで算出される距離は、正常な熱処理状態からのずれ、すなわち、異常の度合いに対応したものとなるので、この距離を、予め定めた閾値と比較することによって、熱処理の異常を検出できることになる。
【００１７】
本発明の一実施態様においては、前記基準空間が、マハラノビス空間であり、前記距離が、マハラノビス距離である。
【００１８】
この実施態様によると、複数の特徴量の相関を考慮したマハラノビス距離を算出し、閾値と比較して異常の有無を判定するので、熱処理の異常を正確に検出できることになる。
【００１９】
本発明の他の実施態様においては、前記特徴量は、前記被処理物が前記熱処理手段によって熱処理を開始されて終了するまでの少なくともいずれかの時点の温度を含むものである。
【００２０】
熱処理を開始されて終了するまでの少なくともいずれかの時点としては、例えば、温度が最小となる時点、温度が最大となる時点、温度の変化が最も急激な時点、温度が変化し始める時点、温度が元の設定温度に復帰する時点などがある。
【００２１】
なお、特徴量として、或る時点、例えば、熱処理を開始した時点から前記各時点に達するまでの時間を、計測される時系列の温度データから抽出して用いるようにしてもよい。
【００２２】
この実施態様によると、被処理物の熱処理状態の特徴がよく表れる熱処理の開始から終了までの少なくともいずれかの時点の温度を特徴量とするので、正確に熱処理の異常を検出できることになる。
【００２３】
本発明の更に他の実施態様においては、計測する前記温度は、前記熱処理手段の複数箇所の温度である。
【００２４】
このように複数個所の温度を計測するので、特徴量として、複数個所の温度の平均値や複数個所の温度差（温度のばらつき）などを用いるのが好ましい。
【００２５】
この実施態様によると、熱処理手段の複数個所の温度を計測して特徴量を抽出するので、熱処理の異常を、より正確に検出できることになる。
【００２６】
本発明の好ましい実施態様においては、前記特徴量は、計測した温度を加工したデータである。
【００２７】
ここで、加工とは、計測した温度のデータに対して、統計処理あるいは信号処理を施すことをいい、統計処理とは、平均値、最大値、最小値、分散、中央値、総和などを求める処理をいい、信号処理とは、微分、積分（積算）、極大値、極小値、定数倍などの処理をいう。
【００２８】
この実施態様によると、熱処理状態の特徴をより表すように、計測した温度のデータを加工して特徴量としているので、熱処理の異常を、一層正確に検出できることになる。
【００２９】
本発明の他の実施態様においては、前記熱処理手段は、前記被処理物が載置される熱板である。
【００３０】
この実施態様によると、被処理物が熱板に載置された熱処理される際の熱処理の異常、例えば、被処理物と熱板との間に異物が介在して被処理物が傾いた状態で熱処理されるような熱処理の異常を検出することができる。
【００３１】
本発明の熱処理の異常検出装置は、 被処理物を熱処理する熱処理における異常を検出する装置であって、前記被処理物を熱処理する熱処理手段の温度を計測する温度センサの出力から特徴量を抽出する抽出手段と、特徴量に基づく基準空間のデータが格納された記憶手段と、抽出した特徴量および前記記憶手段のデータに基づいて、基準空間における距離を算出する算出手段と、算出した距離と予め定めた閾値とを比較して異常の有無を判定する判定手段とを含むものである。
【００３２】
前記基準空間は、正常な熱処理状態で抽出された前記特徴量に基づいて、予め作成されたマハラノビス空間であり、前記距離が、マハラノビス距離であるのが好ましい。
【００３３】
前記熱処理手段は、前記被処理物が載置される熱板であり、前記特徴量は、前記被処理物が前記熱処理手段によって熱処理を開始されて終了するまでの少なくともいずれかの時点の温度を含むのが好ましい。
【００３４】
予め定めた閾値を、修正・変更できる手段を設けてもよい。
【００３５】
上記構成によると、熱処理状態の特徴がよく表れる熱処理手段の温度を計測して特徴量を抽出し、抽出した特徴量を用いて、予め作成した基準空間における距離を算出し、算出した距離と閾値とを比較して熱処理の異常の有無を判定するので、被処理物にセンサ等を設けることなく、熱処理の異常を正確に検出することができる。
【００３６】
本発明の温度調節器は、本発明の熱処理の異常検出装置を備えるものである。
【００３７】
この温度調節器は、熱処理手段の温度を制御するものであるのが好ましい。
【００３８】
上記構成によると、熱処理手段の温度を制御しながら、熱処理手段による熱処理の異常を検出できることになる。
【００３９】
本発明のプログラムは、被処理物を熱処理する熱処理における異常を検出するプログラムであって、前記被処理物を熱処理する熱処理手段の少なくとも温度を計測して特徴量を抽出する抽出ステップと、抽出した特徴量を用いて、予め作成された基準空間における距離を算出する算出ステップと、算出した距離と予め定めた閾値とを比較して異常の有無を判定する判定ステップとを、コンピュータに実行させるものである。
【００４０】
本発明によると、プログラムを、コンピュータに実行させることにより、熱処理状態の特徴がよく表れる熱処理手段の温度から特徴量を抽出し、抽出した特徴量を用いて、予め作成した基準空間における距離を算出し、算出した距離と閾値とを比較して熱処理の異常の有無を判定するので、熱処理の異常を検出することができる。
【００４１】
なお、本発明のプログラムは、コンピュータに読み取り可能な記録媒体、例えばフレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ等に記録してもよい。
【発明の効果】
【００４２】
本発明によれば、熱処理状態の特徴がよく表れる熱処理手段の温度から特徴量を抽出し、抽出した特徴量を用いて、予め作成した基準空間における距離を算出し、算出した距離と閾値とを比較して熱処理の異常の有無を判定するので、被処理物にセンサ等を設けることなく、熱処理の異常を検出することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４３】
以下、本発明の実施の形態について、図面に基づいて説明する。
【００４４】
（実施の形態１）
図１は、本発明の一つの実施の形態に係る異常検出装置を備えるシステムの概略構成図である。
【００４５】
このシステムは、被処理物としてのウェハなどのワークを、加熱処理する熱板１と、この熱板１の温度を制御する温度調節器２と、熱板１における加熱処理の異常を検出する異常検出装置３とを備えており、ウェハを加熱処理する工程、例えば、酸化・拡散、アニール処理、露光、プラズマＣＶＤ、エッチングやアッシング工程などに適用できるものである。
【００４６】
図２（ａ）に示すように、熱板１で熱処理されるワーク４は、図示しない搬送供給手段によって自動的に熱板１に載置されて順番に熱処理されるものであり、正常な状態では、熱板１に対して、ウェハなどのワーク４は、その一部が、図示しない支持部で支持されることによって、一定距離ｄ離間して載置されるか、あるいは、密着して載置される。なお、この図２では、熱板１とワーク４との間隔を分かりやすくするために、拡大して概略的に示している。
【００４７】
温度調節器２は、図示しない上位機器や設定部から設定された設定温度と、熱板１に配設された複数（図２では３つ）の温度センサ５ａ〜５ｃからの検出温度との偏差に基づいて、熱板１に配設された図示しない３つのヒータの通電を制御して熱板１の温度を設定温度に制御するものであり、この例では、３チャンネルの温度制御を行なうものである。
【００４８】
この実施の形態は、ワーク４が、自動的に熱板１に順番に載置されて熱処理される製造工程に適用されるものであり、ワーク４が熱板１に載置されて熱処理される際の異常、例えば、図２（ｂ）に示すように、熱板１上にゴミ等の異物６が存在して、ワーク４が前記異物６によって傾斜した状態で熱板１上に載置されて熱処理されたような場合に、それを検出できるように次のようにしている。
【００４９】
すなわち、この実施の形態では、マハラノビス田口システム（ＭＴＳ）を用いて熱処理の異常を検出するものであり、予め複数回の正常な熱処理における熱板１の温度をそれぞれ計測し、得られた温度データから特徴量を抽出してマハラノビス空間（基準空間）を設定しておき、判定対象となる本来の熱処理を開始し、この熱処理における熱板の温度を計測し、得られた温度データから特徴量を抽出し、抽出した特徴量を用いて前記マハラノビス空間におけるマハラノビス距離を算出し、予め定めた閾値と比較することによって、熱処理の異常の有無を判定するものである。
【００５０】
このため、熱処理の異常を検出する異常検出装置３は、図１に示すように、計測された熱板１の温度から特徴量を抽出演算する特徴量抽出部７と、正常状態の熱処理によって計測された温度から抽出した特徴量に基づいて、マハラノビス空間である基準空間を作成する基準空間作成部８と、この基準空間作成部８で作成された基準空間に基づいて、異常の有無の判定の基準となる閾値が設定格納された閾値記憶部９と、判定対象となる本来の熱処理によって計測された温度データから抽出した特徴量と基準空間とに基づいて、マハラノビス距離を演算する演算部１０と、この演算部１０によって演算されたマハラノビス距離と閾値とを比較してマハラノビス距離が閾値よりも大きいときに、異常と判定して対応する判定出力を与える判定部１１とを備えている。
【００５１】
この判定部１１によって、異常と判定されたときには、図示しない警報手段を作動させて報知するようにしてもよいし、上位機器に判定信号を出力して熱処理を停止させるようにしてもよい。
【００５２】
基準空間作成部８は、正常状態の熱処理によって計測された温度から抽出した特徴量に基づいて、基準データおよび基準データに基く基準空間（マハラノビス空間）を演算する基準データ演算部１２と、演算された基準空間１３が格納された記憶部とを備えている。
【００５３】
この実施の形態では、特徴量抽出部７、基準空間作成部８、演算部１０、判定部１１および閾値記憶部９は、例えば、マイクロコンピュータによって構成され、このマイクロコンピュータのＲＯＭに格納されている本発明に係るプログラムを実行することにより、熱処理の異常を検出するものであり、基準空間１３は、マイクロコンピュータのＲＡＭ上に構成される。
【００５４】
この実施の形態では、基準空間（マハラノビス空間）を設定するとともに、異常の有無の判定基準となる閾値を得るために、予め正常な状態での熱処理を複数回行ない、各回における熱板１の温度をそれぞれ計測し、得られた温度データから特徴量を抽出して基準空間１３を作成する。この正常な状態での熱処理の回数は、多ければ多いほど好ましい。
【００５５】
ここで、計測した熱板１の温度から抽出する特徴量について、説明する。
【００５６】
ワーク４を、熱板１に載置して順番に熱処理する場合に、図２（ａ）に示すように、正常な状態で熱処理するときと、図２（ｂ）に示すように、例えば、ゴミ等の異物６がワーク４と熱板１との間に介在してワーク４が傾いた異常な状態で熱処理するときとの熱板１の複数の箇所、この図２では、３箇所の温度を各温度センサ５ａ〜５ｃで計測すると、それぞれ図３（ａ），（ｂ）のように変化する。
【００５７】
なお、図３において、横軸の経過時間（分）が０の時点が、ワーク４が熱板１に載置されて熱処理が開始される時点を示している。
【００５８】
また、かかる時点に対応するタイミング信号（図示せず）が、ワーク４の搬送供給を含む熱処理の全体を制御する図示しない上位機器から異常検出装置３に与えられる。
【００５９】
図３に示すように、設定温度、例えば、７０℃に制御されている熱板１に、ワーク４が載置されると、ワーク４に熱板１の熱が奪われるために、熱板１の温度が低下し、その後、元の設定温度に復帰することになる。
【００６０】
ワーク４が傾いた異常な状態では、図２（ｂ）に示すように、ワーク４と熱板１との距離が、例えば、ｄ１，ｄ２のように各個所によって大きく異なることになり、このため、図３（ｂ）に示すように、図３（ａ）の正常時に比べて、距離が離れている箇所では、矢符Ａで示すように温度の低下が小さくなることになる。
【００６１】
そこで、この実施の形態では、熱板１の温度を計測し、例えば、次のような特徴量を抽出して異常を検出するものである。
【００６２】
（ａ）ワーク４を熱板１に載置して熱処理を開始してから熱処理が終了するまでにおける熱板１の温度の最小値（複数チャンネルの各チャンネル毎の最小値であってもよいし、複数チャンネルの内の最小値であってもよい）
（ｂ）ワーク４を熱板１に載置して熱処理を開始してから熱処理が終了して元の設定温度に復帰するまでにおける熱板１の温度の最大値（複数チャンネルの各チャンネル毎の最大値であってもよいし、複数チャンネルの内の最大値であってもよい）
（ｃ）ワーク４を熱板１に載置して熱処理を開始して一定時間後、例えば、図３の例では、温度が変化している時点、例えば、２分、３分、４分後の熱板１の複数チャンネルの温度の平均値
（ｄ）ワーク４を熱板１に載置して熱処理を開始して一定時間後、例えば、図３の例では、温度が変化している時点、例えば、２分、３分、４分後の熱板１の複数チャンネルの温度の内の最大値と最小値との差（温度のばらつき）
（ｅ）ワーク４を熱板１に載置して熱処理を開始してから熱板１の温度が最小となるまでの時間（複数チャンネルの各チャンネル毎にそれぞれ最小となる時間であってもよいし、複数チャンネルの内で最小となる時間であってもよい）
（ｆ）ワーク４を熱板１に載置して熱処理を開始してから熱板１の温度が元の設定温度に復帰するのまでの時間
（ｇ）ワーク４を熱板１に載置して熱処理を開始してから一定時間、例えば、図３の例では、例えば、１０分経過後までにおける熱板１の複数箇所、例えば、対角線上に位置する２箇所の温度差の積分値
上述の図３に示すように、ワーク４が傾いた異常な状態では、熱板１の温度の最小値が変化するので、これら特徴量の内、（ａ）ワーク４を載置して熱処理を開始してから熱処理が終了するまでにおける熱板１の温度の最小値、（ｃ）熱処理を開始してから３分後の熱板１の複数チャンネルの温度の平均値、（ｄ）熱処理を開始して３分後の熱板１の複チャンネルの温度の内の最大値と最小値との差（温度のばらつき）の特徴量を用いるのが好ましく、また、特徴量の数としては、例えば、３つ以上が好ましい。
【００６３】
なお、特徴量は、上述の（ａ）〜（ｇ）に限らず、ワークの種類や熱板の種類等に応じて、熱処理の状態をよく表す量を特徴量とすればよい。
【００６４】
次に、基準空間の作成および閾値の設定について、説明する。
（１）正常時の測定データの収集
マハラノビスの基準空間を構築するのに必要なデータとして、できるだけ多くの正常状態での熱処理における熱板１の温度の測定データサンプルを収集する。
【００６５】
また、それぞれの特徴量１〜ｋについて、図４に示すように、平均値ｍ１〜ｍｋと標準偏差σ１〜σｋを求める。
（２）測定データの基準化
正常な状態での熱処理における測定データに対して、基準化処理を行う。多変量データは、項目毎に単位が異なるため、項目毎の標準偏差平均値により基準化を行なう。
【００６６】
基準化データは、次式のように、平均を引いて標準偏差で割った値で表される。
【００６７】
ｙｊｋ＝（Ｙｊｋ−ｍｋ）／σｋ        ｊ＝１，２，３…ｎ
図５に基準化されたデータを示す。
（３）マハラノビスの基準空間の構築
基準化されたデータから、ピアソンの積率相関係数（相関係数）ｒの行列Ｒを構築する。
【００６８】
相関係数は、対象の２つの変数の共分散を、これらの標準偏差の積で割った値で表される。例えば、変数ｘ，ｙのデータがｎ組あるとき、下記の数１で表される。
【００６９】
（ｘ１，ｙ１），（ｘ２，ｙ２），…，（ｘｎ，ｙｎ）
【００７０】
【数１】
2006073602.tif 000003
図６にこの相関係数行列Ｒの例を示す。
【００７１】
次に、マハラノビスの基準空間（マハラノビス空間）を構築する。
【００７２】
マハラノビスの基準空間は、基準化データの相関係数行列の逆行列Ｒ−１で表される。
【００７３】
すなわち、マハラノビスの基準空間
＝相関係数行列の逆行列Ｒ−１
図７に相関係数行列の逆行列Ｒ−１の例を示す。
【００７４】
（４）マハラノビス距離の計算
基準化された測定データを用いて、図８に示すように、それぞれのマハラノビス距離を求める。
【００７５】
マハラノビス距離Ｄ２は、次式で求められる。
【００７６】
Ｄ２＝ｙ・Ｒ−１・ｙｔ／ｋ
ここで、
Ｒ−１：基準データ行列の相関係数の逆行列（基準空間）
ｙｔ：基準データ行列の転置行列
すなわち、
【００７７】
【数２】
2006073602.tif 000004
ｋ：変数の個数
（５）閾値の設定
複数の正常状態の測定データから、基準空間を用いて、各サンプルのマハラノビス距離を求める。
【００７８】
例えば、図９に示す正常状態のサンプル１〜１９のマハラノビス距離の一覧から、正常状態と異常状態との境界である閾値を設定する。
【００７９】
この閾値は、異常検出装置３の閾値記憶部９に図示しない設定部から予め設定入力するようにしてもよいし、正常状態のマハラノビス距離から自動的に算出するようにしてもよい。自動的に算出する場合には、例えば、最大のマハラノビス距離に一定値を加えた値としてもよいし、最大のマハラノビス距離に定数を乗じた値としてもよい。
【００８０】
また、この閾値は、ユーザが、上述の設定部などから修正・変更できるようにしてもよく、更に、新たに得られた正常な熱処理状態のデータに基いて更新するようにしてもよい。
【００８１】
図１０は、この実施の形態の動作説明に供するフローチャートであり、同図（ａ）は基準空間（マハラノビス空間）の作成および閾値の設定までの処理を示し、同図（ｂ）は本来の熱処理開始後の異常検出の処理を示している。
【００８２】
先ず、正常時の熱処理における熱板１の温度の測定値を入力し（ステップｎ１）、特徴量を算出し（ステップｎ２）、正常データが他にもあるか否かを判断し（ステップｎ３）、他にもある場合には、ステップｎ１に戻り、ない場合には、上述のようにして、基準データおよび基準データに基く基準空間を算出し（ステップｎ４）、基準空間１３の記憶部に出力する一方（ステップｎ５）、マハラノビス距離を算出し（ステップｎ６）、閾値を算出し（ステップｎ７）、算出した閾値を閾値記憶部９に格納して終了する。
【００８３】
次に、判定対象となる本来の熱処理を開始し、熱板１の温度の測定値を入力し（ステップｎ９）、特徴量を算出し（ステップｎ１０）、記憶部の基準空間１３を入力し（ステップｎ１１）、マハラノビス距離を算出し（ステップｎ１２）、閾値記憶部９から閾値を入力し（ステップｎ１３）、算出したマハラノビス距離が閾値を越えるか否かを判断し（ステップｎ１４）、越えるときには、熱処理が異常であると判定して「ＮＧ」の判定出力を出力し（ステップｎ１５）、越えないときには、熱処理が正常であると判定して「ＯＫ」の判定出力を出力し（ステップｎ１６）、終了する。
【００８４】
以上のように、熱処理の状態を示す熱板１の温度を計測して特徴量を抽出し、予め正常な熱処理によって得られた特徴量に基くマハラノビス空間におけるマハラノビス距離を算出し、算出したマハラノビス距離と閾値とを比較して熱処理の異常の有無を判定するので、ワーク４が熱板１に対して傾いた状態で熱処理されるような異常な熱処理を、ワーク４にセンサ等を設けることなく、比較的簡単な構成で、しかも、熱処理後のワーク４の検査工程を経ることなく、直ちに検出することができる。
【００８５】
また、正常な熱処理状態からのずれ、すなわち、異常の度合いを、基準空間における距離として表すので、正常な場合と異常な場合との距離の差が大きく表れ、閾値との比較による判定が行い易いものとなり、これによって、熱処理異常の検出もれ、あるいは、正常な熱処理を異常とする誤判定を有効に回避することができる。
【００８６】
さらに、異常検出装置３によって、機械的に熱処理の異常を検出できるので、人間が煩雑な監視作業を行って熱処理の異常を検出する必要がなく、自動的に、かつ、正確に熱処理の異常を検出できることになる。
【００８７】
特に、熱処理の状態をよく表す特徴量、例えば、熱処理の開始によって、熱板１の温度が低下して最小値に達するまでの時点における複数チャンネルの温度の平均値、複数チャンネルの温度の内の最大の温度差、あるいは、温度の最小値などを特徴量とすることにより、熱処理の異常を精度高く検出することができる。
【００８８】
図１１は、上述の図２（ｂ）に示す異物６のサイズ（μｍ）とマハラノビス距離との関係を示す図である。
【００８９】
この図１１では、特徴量として、ワーク４を載置して熱処理を開始してから熱処理が終了するまでにおける熱板１の温度の最小値、熱処理を開始してから３分後の熱板１の複数チャンネルの温度の平均値、熱処理を開始して３分後の熱板１の複数チャンネルの温度の内の最大値と最小値との差（温度のばらつき）を用いている。
【００９０】
この図１１に示すように、異物のサイズが０、すなわち、異物が存在しない正常な熱処理では、マハラノビス距離が閾値を下回っているのに対して、異物のサイズが、１００μｍ〜６００μｍと大きくなるにつれて、マハラノビス距離が閾値を大きく越えていき、異物の存在による熱処理の異常を検出することができる。
【００９１】
（実施の形態２）
図１２は、本発明の一つの実施の形態に係る温度調節器を備えるシステムの概略構成図であり、上述の図１に対応する部分には、同一の参照符号を付す。
【００９２】
この実施の形態の温度調節器２ａは、設定温度ＳＰと、熱板１に配設された温度センサからの検出温度との偏差に基づいて、熱板１に配設された図示しないヒータの通電を制御するための操作量を出力するＰＩＤ制御部１４を備えるとともに、上述の異常検出装置３の機能を内蔵したものである。
【００９３】
すなわち、この温度調節器２ａは、計測された熱板１の温度から特徴量を抽出演算する特徴量抽出部７と、正常状態の熱処理によって計測された温度から抽出した特徴量に基づいて、マハラノビス空間である基準空間を作成する基準空間作成部８と、この基準空間作成部８で作成された基準空間に基づいて、異常の有無の判定の基準となる閾値が設定格納された閾値記憶部９と、判定対象となる本来の熱処理によって計測された温度から抽出した特徴量と基準空間１３とに基づいて、マハラノビス距離を演算する演算部１０と、この演算部１０によって演算されたマハラノビス距離と閾値とを比較してマハラノビス距離が閾値よりも大きいときに、異常と判定して対応する判定出力を与える判定部１１とを備えている。
【００９４】
かかる温度調節器２ａによれば、熱板１の温度を制御する一方、熱板１によるワーク４の熱処理の異常を直ちに検出できることになる。
【００９５】
（その他の実施の形態）
本発明の他の実施の形態として、熱板１の温度を制御する温度調節器の操作量を計測し、操作量から特徴量を抽出するようにしてもよい。この場合、特徴量としては、例えば、熱処理を開始してから熱処理を終了するまでにおける操作量の最大値、最小値、熱処理を開始してから操作量が最大値、最小値になるまでの時間、熱処理を開始してから一定時間が経過するまでの操作量の積分値などを用いることができる。
【００９６】
上述の実施の形態では、複数チャンネルの温度制御に適用して説明したけれども、本発明は、１チャンネルにも適用できるのは勿論である。
【産業上の利用可能性】
【００９７】
本発明は、例えば、ワークを熱板で熱処理するような熱処理における異常の検出に有用である。
【図面の簡単な説明】
【００９８】
【図１】本発明の一つの実施の形態に係る異常検出装置を備えるシステムの概略構成図である。
【図２】正常な状態と異常な状態における熱板とワークとの位置関係を概略的に示す図である。
【図３】図２に対応する熱板の温度変化を示す図である。
【図４】測定データを示す図である。
【図５】基準化されたデータを示す図である。
【図６】相関係数行列の例を示す図である。
【図７】マハラノビスの基準空間である相関係数行列の逆行列を示す図である。
【図８】基準化された測定データおよびマハラノビス距離を示す図である。
【図９】正常状態のサンプルのマハラノビス距離を示す図である。
【図１０】本発明の実施の形態の動作説明に供するフローチャートである。
【図１１】異物のサイズ（μｍ）とマハラノビス距離との関係を示す図である。
【図１２】本発明の一つの実施の形態に係る温度調節器を備えるシステムの概略構成図である。
【符号の説明】
【００９９】
１  熱板                    ２，２ａ  温度調節器    
３  異常検出装置            ４  ワーク（被処理物）
５ａ〜５ｃ  温度センサ      ６  異物
７  特徴量抽出部            ８  基準空間作成部
９  閾値記憶部              １０  演算部
１１  判定部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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