(57)【要約】  ウェブの検査およびこれに続く当該ウェブの一種以上の製品への加工を制御する技術を記載している。例えば、システムは撮像装置と、解析用コンピュータと、加工制御システムと、を含んでいる。撮像装置は、ウェブを撮像してデジタル情報を提供する。解析用コンピュータは、デジタル情報を処理して異常を含むウェブ上の領域を識別する。続いて加工制御システムは、デジタル情報を解析して、どの異常が複数の異なる製品における実際の欠陥を表わすかを決定する。加工制御システムは、各製品について少なくとも１個の製品選択パラメータの値を決定し、ウェブを加工すべく各々の決定された値に基づいて製品の一つを選択する。例証的な製品選択パラメータには、ウェブの使用率、生産される製品単位、推定売上または利益、工程時間、設備能力、および異なる製品に対する需要が含まれる。
2007517232.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ウェブの一連の部分を撮像してデジタル情報を提供するステップと、
前記デジタル情報を少なくとも一つの初期アルゴリズムにより処理して、異常を含む前記ウェブ上の領域を識別するステップと、
前記デジタル情報の少なくとも一部を複数の後続アルゴリズムにより解析して、複数の異なる製品向けの前記ウェブにおいてどの異常が実際の欠陥を表わすかを決定するステップと、
前記各製品について少なくとも１個の製品選択パラメータの値を決定するステップと、
前記各製品について決定された値に基づいて、前記製品の１種類を選択するステップと、
前記ウェブを前記選択された製品に加工するステップと、
を含む方法。
【請求項２】
値を決定するステップが、前記各製品について決定された実際の欠陥に基づいて前記各製品について決定された各々の値を計算するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
値を決定するステップが、前記各製品について決定された実際の欠陥に基づいて、前記各製品向けのウェブの使用率を計算するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
値を決定するステップが、
前記各製品について決定された実際の欠陥に基づいて、前記各製品向けに生産される部品の推定個数を計算するステップと、
前記計算された部品の個数に基づいて前記各製品の推定総販売額を計算するステップと、
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
値を決定するステップが、前記ウェブを前記各製品に加工するための工程時間を決定するステップを含み、
前記製品の１個を選択するステップが、前記ウェブの前記工程時間を最小化すべく製品を選択するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
値を決定するステップが、１個以上の加工拠点における設備の使用率を決定するステップを含み、
前記製品の１個を選択するステップが、前記決定された設備の使用率に基づいて製品を選択するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記各製品について第一の製品選択パラメータの値を決定するステップと、
前記各製品について第二の製品選択パラメータの値を決定するステップと、
前記各製品について前記決定された第一および第二の値に基づいて製品を選択するステップと、
を更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
値を決定するステップが、複数の製品選択パラメータの値を決定するステップを含み、前記方法が更に、
前記各製品について前記値の重み付き平均を計算するステップと、
前記計算された重み付き平均の各々に基づいて製品を選択するステップと、
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記製品の少なくとも２種類について前記ウェブの非重複領域を選択するステップと、
前記選択された非重複領域に基づいて合成欠陥マップを作成するステップと、
前記合成欠陥マップに基づいて加工計画を作成するステップと、
前記加工計画に従い前記ウェブを加工するステップと、
を更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記ウェブを加工するステップが、
前記決定された実際の欠陥および前記選択された製品に基づいて前記ウェブの加工計画を作成するステップと、
前記作成された加工計画に従い前記ウェブを加工するステップと、
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記少なくとも一つの後続アルゴリズムが、前記ウェブの少なくとも一部を品質分類すべく特徴付ける、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
ウェブの一連の部分を撮像してデジタル情報を提供する撮像装置と、
前記デジタル情報を初期アルゴリズムにより処理して、異常を含む前記ウェブ上の領域を識別する解析用コンピュータと、
前記デジタル情報の少なくとも一部を少なくとも一つの後続アルゴリズムにより解析して、複数の異なる製品向けの前記ウェブにおいてどの異常が実際の欠陥を表わすかを決定する加工制御システムと、
を含むシステムであって、
前記加工制御システムが、前記各製品について少なくとも１個の製品選択パラメータの値を決定して、前記各製品について決定された値に基づいて、前記ウェブを加工する前記製品の１種類を選択するシステム。
【請求項１３】
前記加工制御システムが、前記決定された実際の欠陥および前記選択された製品に基づいて前記ウェブの加工計画を作成する、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】
加工拠点内に配置されていて、前記加工制御システムとネットワークにより接続されている加工サーバを更に含むシステムであって、
前記加工制御システムが、前記加工拠点内に配置されている前記加工サーバへ前記加工計画を電子的に伝達する、請求項１３に記載のシステム。
【請求項１５】
前記加工サーバが、前記ウェブを前記選択された製品に加工する前記加工計画を表示する、請求項１４に記載のシステム。
【請求項１６】
前記加工サーバが、前記加工計画に従い前記加工内の工程ラインの設定を制御する、請求項１４に記載のシステム。
【請求項１７】
前記加工制御システムが、前記各製品について決定された実際の欠陥に基づいて、前記各製品について各々の値を計算する、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１８】
前記加工制御システムが、前記各製品向けの前記ウェブの推定使用率、前記各製品向けに生産される部品の推定個数、前記各製品の推定総販売額、前記ウェブを前記各製品に加工するための工程時間、または前記製品に関連付けられた１個以上の加工拠点における設備の使用率、のうち一つ以上を計算する、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１９】
前記加工制御システムが、複数の製品選択パラメータの値を決定し、前記各製品について前記値の重み付き平均を計算し、前記計算された重み付き平均の各々に基づいて製品を選択する、請求項１２に記載のシステム。
【請求項２０】
前記加工制御システムが、前記製品の少なくとも２種類について前記ウェブの非重複領域を選択して、前記選択された非重複領域に基づいて合成欠陥マップを作成する、請求項１２に記載のシステム。
【請求項２１】
前記解析用コンピュータが、前記初期アルゴリズムにより前記デジタル情報を処理して前記各々の識別された領域に対する前記デジタル情報の一部を抽出し、前記加工制御システムが、前記デジタル情報の抽出された部分を解析して複数の異なる製品における前記実際の欠陥を決定する、請求項１２に記載のシステム。
【請求項２２】
前記加工制御システムが、
複数のユーザー選択可能な製品選択パラメータの１個として前記製品選択パラメータを表示するユーザー・インターフェースを提示するユーザー・インターフェース・モジュールと、
加工制御規則の組を規定するデータを保存するデータベースと、
各製品に対して、加工制御規則を適用してユーザーが選択した前記製品選択パラメータの値を決定し、前記決定された値に基づいて製品を選択する加工制御エンジンと、
を含む、請求項１２に記載のシステム。
【請求項２３】
規則の組を規定するデータを保存するデータベースと、
解析機から異常情報、すなわち異常を含むウェブの領域を識別する異常情報を受信するインターフェースと、
前記異常情報に前記規則を適用して、複数の製品の各々に対して少なくとも１個の製品選択パラメータの値を決定する加工制御エンジンと、
を含む加工制御システムであって、
前記加工制御エンジンが、前記決定された値に基づいて、前記ウェブを加工する前記製品の１種類を選択する加工制御システム。
【請求項２４】
画像処理アルゴリズムを適用して、前記異なる製品向けの前記ウェブにおいてどの異常が実際の欠陥を表わすかを決定する複数の欠陥処理モジュールを更に含む、請求項２３に記載の加工制御システム。
【請求項２５】
前記データベースが、前記ウェブを加工することができる前記各製品を規定する製品データを保存する、請求項２３の加工制御システム。
【請求項２６】
前記製品データが、前記各製品の単位当たりの推定売上、前記各製品の単位当たり推定収入、ウェブロールを各製品へ加工するのに要する推定加工時間、各製品の業界需要の現在の水準を指定するデータを保存しており、
前記加工エンジンが前記規則を適用する際に前記製品データを利用する、請求項２５に記載の加工制御システム。
【請求項２７】
プロセッサに指示して、
規則の組を規定するデータを保存させ、
製造工場内に配置されている解析機から異常情報、すなわち異常を含むウェブの領域を識別する異常情報を受信させ、
前記規則を前記異常情報に適用して、複数の製品の各々に対して少なくとも１個の製品選択パラメータの値を決定させ、そして
前記決定された値に基づいて前記ウェブを加工する前記製品の１種類を選択させる、命令を含んでいるコンピュータ可読媒体。
【請求項２８】
前記命令が、前記プロセッサに指示して、前記各製品に対する前記ウェブの推定使用率、前記各製品向けに生産される部品の推定個数、前記各製品の推定総販売額、前記各製品それぞれへの前記ウェブの加工に要する工程時間、あるいは前記製品に関連付けられた１個以上の加工拠点における設備使用率の１つ以上を計算させる、請求項２７のコンピュータ可読媒体。
【請求項２９】
前記命令が前記プロセッサに指示して、
前記決定された実際の欠陥および前記選択された製品に基づいて、前記ウェブの加工計画を作成させ、
前記加工計画を加工拠点に伝達して前記ウェブの加工を制御させ、
加工のため前記加工拠点へ前記ウェブを出荷する旨の出荷命令を出力させる、請求項２７に記載のコンピュータ可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はシステムの自動検査に関し、より具体的には、ウェブの光学的検査に関する。
【背景技術】
【０００２】
移動するウェブ材を解析するための検査システムは、近代的な製造工程において必須であることがわかっている。金属加工、紙、不織布、およびフィルム等の広範な産業では、製品保証およびオンライン工程監視の両面から、これらの検査システムに依存している。産業界における主要な問題の一つは、現在の製造工程に追随するために必要とされる極めて高いデータ処理速度に関係している。商業的に競争力のある幅、通常用いられるウェブ速度、および通常必要とされるピクセル・サイズを有するウェブ用に、検査システムには毎秒数十ないし数百メガバイトのデータ取得速度が要求される。このようなデータ速度で画像を処理して欠陥の検知を正確に行なうことは永続的な課題である。
【０００３】
当分野ではこのジレンマに対し、画像処理を極めて簡単なアルゴリズムに限定することにより、検知アルゴリズムの範囲および複雑さを限定することにより、および各々がデータストリームの一部に作用する特注電子ハードウェアまたは専用プリプロセッサを組み込んだ特注検査システム・アーキテクチャを用いることにより応えてきた。このようなシステムは、移動するウェブの検査に要求されるデータ速度を実現することはできるものの、新規な製造工程およびウェブ材にシステムを適合させることは極めて困難である。また、処理アルゴリズムは、専用処理モジュールの能力に制約される。最後に、画像処理アルゴリズムが複雑になるにつれて、要求される処理の実行に必要なハードウェアの管理が急激に困難になる。
【０００４】
製造業では、製品を「ジャストインタイム」に生産できることの重要性が、在庫圧縮という明らかな利点と合わせて認識されている。しかし、この目標を実現するには往々にして、製造業者が、多様な製品の加工を迅速に行なえるシステムおよび装置の開発に注力しなければならない。製品の迅速な加工は、移動するウェブの光学検査技術が現在必要とする専用の信号処理ハードウェアとは相容れない。
【０００５】
所与の製品が後で多くの用途に利用され、その多くの用途で各々異なる品質水準が要求されるような場合に、別のジレンマが生じる。問題は、製造期間中は、どの品質水準が要求されるかが不明な点である。従って、現在の技術は、抽出された欠陥の空間特徴に基づいて、各種の欠陥分類技術を用いて欠陥を検知した後で品質水準の等級付けを試みる。これは、異なる品質要求に対する欠陥水準同士に顕著な相違がある場合には時として十分であるが、欠陥同士のより微妙な相違に対応して異なる画像処理や欠陥抽出アルゴリズムが必要なより厳密な状況には適していない。このように、分類するために欠陥が抽出されるまで待ったならば、情報が失われて分類が不可能になる。
【発明の開示】
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は移動するウェブの自動検査技術に関する。検査システムは、例えば、光学的取得装置を用いてウェブの異常情報を取得し、第一の、通常は荒削りなアルゴリズムを用いて予備検査を実行する。異常を含むウェブの領域に関する画像情報が後続する処理のために保存されるが、その際に、異常のあるものは欠陥であるが多くの場合は「偽陽性」、すなわち欠陥ではない異常である可能性を受容している。実際、ウェブを特定の製品用途に使用する場合、ある異常領域は最終的に欠陥として分類されるが、ウェブを別の用途で使用する場合には欠陥でないと見なされる可能性がある。
【０００７】
原異常情報は、都合の良い時間、たとえ検査済みのウェブがロールに巻き取られた後で利用できない場合であっても、再検討して完全に解析することができる。その結果、ウェブの表面全体に詳細な解析を施す場合よりも、検査中のウェブの移動速度をはるかに速めることができる。
【０００８】
更に、加工の決定をオフラインで、且つ多くの要因に基づいて行なうことができる。加工制御システムは、続いて原画像情報を再検討して、異常から本当の欠陥を効果的に分離すべく、画像情報に対し各種のより詳細な画像処理および欠陥抽出アルゴリズムのうち少なくとも一つを施す。加工制御システムは欠陥情報を用いて、１個以上の製品選択パラメータに基づいてウェブを最終的に製品に加工する仕方を制御する。
【０００９】
特に、加工制御システムは、ウェブに基づく多くの候補製品、すなわちウェブを加工することができる製品に関する欠陥情報を生成すべく画像処理および欠陥抽出アルゴリズムを適用する。加工制御システムは次いで、ウェブの最大使用率等の選択されたパラメータをどの製品が最も良く達成するかを識別する。加工選択処理に影響を及ぼすべく利用される製品選択パラメータの別の例として、生産する単位製品、生産する製品の推定売上または利益、ウェブの加工に要する工程時間、現時点での各工程ラインの設備能力、現時点での異なる製品に対する需要やその他のパラメータがある。
【００１０】
一実施形態における方法は、ウェブの一連の部分を撮像してデジタル情報を提供し、少なくとも一つの初期アルゴリズムによりデジタル情報を処理して、異常を含むウェブ上の領域を識別するステップを含んでいる。本方法は更に、複数の後続アルゴリズムによりデジタル情報の少なくとも一部を解析して、複数の異なる製品向けのウェブにおいてどの異常が実際の欠陥を表わすかを決定するステップと、各製品について少なくとも１個の製品選択パラメータの値を決定するステップと、各製品について決定された値に基づいて１種類の製品を選択するステップと、選択された製品にウェブを加工するステップとを含んでいる。
【００１１】
別の実施形態におけるシステムは、撮像装置と、解析用コンピュータと、加工制御システムと、を含んでいる。撮像装置は、ウェブの一連の部分を撮像してデジタル情報を提供する。解析用コンピュータは、初期アルゴリズムによりデジタル情報を処理して、異常を含むウェブ上の領域を識別する。加工制御システムは、少なくとも一つの後続アルゴリズムにより少なくとも一部のデジタル情報を解析して、複数の異なる製品向けのウェブにおいてどの異常が実際の欠陥を表わすかを決定する。更に、加工制御システムは、各製品について少なくとも１個の製品選択パラメータの値を決定し、各製品について各々決定された値に基づいてウェブを加工する１種類の製品を選択する。
【００１２】
別の実施形態における加工制御システムは、規則の組を規定するデータを保存するデータベース、および解析機から異常情報を受信するインターフェースを含んでおり、異常情報は、異常を含むウェブの領域を識別する。加工制御システムは、異常情報に当該規則を適用して、複数の製品の各々について少なくとも１個の製品選択パラメータの値を決定する加工制御エンジンを更に含んでいる。加工制御エンジンは、決定された値に基づいてウェブを加工する１種類の製品を選択する。
【００１３】
別の実施形態におけるコンピュータ可読媒体は、プロセッサに対し、規則の組を規定するデータを保存させ、製造作業面内に配置された解析機から異常情報を受信する命令を含んでおり、ここに、異常情報は異常を含むウェブの領域を識別するものである。当該命令は更に、プロセッサに対し、異常情報に当該規則を適用させて、複数の製品の各々について少なくとも１個の製品選択パラメータの値を決定させ、決定された値に基づいてウェブを加工する１種類の製品を選択する。
【００１４】
本発明は、一つ以上の利点をもたらす。例えば、後続する解析のために異常情報を取得して保存することにより、用途固有の欠陥検知方法を適用できるため、欠陥検知能力を向上させることができる。更に、本技術により所与のロールまたはウェブの加工決定を個以上のパラメータ、例えばウェブまたは製品の歩留まり、売上、利益、現在の工程ライン能力、現在の製品需要やその他のパラメータに基づいて行なうことができる。
【００１５】
本発明の一つ以上の実施形態の詳細を、添付の図面および以下の記述により開示する。本発明の他の特徴、目的、および利点は、記述および図面、並びに特許請求の範囲から明らかになる。
【００１６】
定義
本発明の目的を達成するために、本出願で使用する以下の用語を以下の通りに定義する。
「ウェブ」とは、一方向へ固定された寸法を有し、これと直交する方向へ所定の、または未定の長さを有する材料のシートを意味する。
「連続的」とは、画像が単一のラインの連なりにより、またはセンサ要素（ピクセル）の単一の行に光学的にマッピングされるウェブの領域により形成されることを意味する。
「ピクセル」とは、１個以上のデジタル値により表現される画素を意味する。
「ブロブ」とは、バイナリ画像内で連結したピクセルの集合を意味する。
「欠陥」とは、製品における望ましくない事象を意味する。
「異常」または「異常群」とは、正常な製品からの逸脱であって、その特徴と重大性に応じて欠陥であるかまたは欠陥ではないものを意味する。
「グレイスケール」とは、複数の可能な値、例えば２５６個のデジタル値を有するピクセル群を意味する。
「２値化」とは、ピクセルをバイナリ値に変換する演算である。
「フィルタ」とは、入力画像を所望の出力画像への数学的変換であり、フィルタは通常、画像内で望まれる特性のコントラストを強調するために用いる。
「用途固有の」とは、ウェブの意図する利用に基いて要件、例えば等級水準を規定することを意味する。
「歩留まり」は、材料の百分率、製品の単位数量やその他何らかの方法で表わされるウェブの使用率を表現する。
「基準マーク」とは、ウェブ上の特定の物理的位置を規定すべく用いられる基準点または表記である。
「製品」とは、ウェブから生産される個々のシート（部品とも呼ぶ）であり、例えば携帯電話のディスプレイまたはテレビ画面用の長方形フィルムのシートである。
「加工」とは、ウェブを物理的に切断して製品にする工程である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
図１は、加工制御システム４がウェブ材の加工を制御する大域的ネットワーク環境２を示すブロック図である。より具体的には、ウェブ製造工場６Ａ〜６Ｎは、ウェブ材をウェブロール１０の形状で生産して出荷する製造拠点を表わす。ウェブ製造工場６Ａ〜６Ｎは、地理的に分散していてもよい。
【００１８】
製造されたウェブ材は、一方向へ固定された寸法を有し、これに直交する方向へ所定または未定の長さを有する任意のシート状の材料も含んでいてよい。ウェブ材の例として、金属、紙、織布、不織布、ガラス、ポリマーフィルム、フレキシブル回路、またはこれらの組合せが含まれるがこれに限定されない。金属は、鉄またはアルミニウム等の材料を含んでいてよい。織布には、一般に各種の布地が含まれる。不織布には、紙、フィルタ媒体、または絶縁材料等の材料が含まれる。フィルムには、例えば、ラミネートおよびコーティング処理フィルムを含む透明および不透明なポリマーフィルムが含まれる。
【００１９】
多くの用途向けに、ウェブロール１０のウェブ材にはコーティングが施されており、これらは一般にベース・ウェブ材の露出面に施されている。コーティングの例として、接着剤、光学密度コーティング、低接着性裏面コーティング、金属コーティング、光学活性コーティング、導電性または非導電性コーティング、あるいはこれらの組合せが含まれる。コーティングは、ウェブ材の少なくとも一部にまたはベースとなるウェブ材の表面全体を覆うように施されていてよい。更に、ウェブ材はパターン化されていても、あるいはパターン化されていなくてもよい。
【００２０】
ウェブロール１０は加工拠点８Ａ〜８Ｎへ出荷される。これらの拠点は異なる国に地理的に分散していてもよい。加工拠点８Ａ〜８Ｎ（「加工拠点８」）は、各ウェブロール１０を一種以上の製品に加工する。具体的には、加工拠点８の各々は、所与のウェブロール１０のウェブを、製品１２Ａ〜１２Ｎとして示す多くの個別シート、個別部品、または多数のウェブロールに物理的に切断する１個以上の工程ラインを含んでいる。一例として、加工拠点８Ａは、フィルムのウェブロール１０を最終用途向けに、個々のシートに加工することができる。同様に、ウェブ材の他の形状は、顧客１４Ａ〜１４Ｎが意図する用途に応じて、異なる形状や大きさの製品１２に加工することができる。各々の加工拠点８は異なる種類のウェブロール１０を受け入れることができ、各々の加工拠点は加工拠点の位置および顧客１４の特定のニーズに応じて異なる製品１２を生産することができる。
【００２１】
本明細書で詳述するように、各々のウェブ製造工場６は、生成されたウェブの異常情報を取得する一つ以上の検査システム（図１に示さない）を含んでいる。ウェブ製造工場６の検査システムは、第一の、通常は余り洗練されていないアルゴリズムを用いて製造過程で生じた異常を識別し、異常のあるものは欠陥であると判明するものの、多くは「偽陽性」すなわち欠陥ではない異常であり得る可能性を受容しながら、ウェブの予備検査を実行する。実際に、製品１２は、品質水準とも呼ばれる異なる等級水準を有し、製造異常に対して異なる許容度を有する。その結果、異常領域のあるものは、対応するウェブロール１０が特定の製品１２に加工された場合は最終的に欠陥として分類されるが、ウェブロールが異なる製品に加工された場合には欠陥ではないとされる。
【００２２】
ウェブ製造工場６は、後続の処理のため、異常を含むウェブの領域に関する画像情報をネットワーク９を介して加工制御システム４へ伝達する。加工制御システム４は、用途固有のすなわち製品１２に固有の一種以上の欠陥検知アルゴリズムを適用する。加工制御システム４は、解析に基づいて、自動的または半自動的に、製品１２のうちどれが特定のウェブロール１０がウェブの最大歩留まり（すなわち使用率）を達成できるかを決定する。加工制御システム４はこの決定に基づいて、ウェブを選択された製品に加工する際に利用すべく、各々のウェブロール１０の加工計画すなわちウェブロール処理用に規定された命令を作成して、ネットワーク９を介して加工計画をしかるべき加工拠点８へ伝達する。
【００２３】
加工制御システム４は、各々のウェブロール１０の加工計画を作成する際に、歩留に加えて、またはこれとは独立に、別の製品選択パラメータを考慮してもよい。例えば、加工制御システム４は、異なる製品１２向けの各ウェブロール１０により生産される単位の個数を考慮してもよい。加工計画を作成する際に加工制御システム４が考慮できる他の製品選択パラメータの例として、各々の候補製品１２についてウェブロールにより得られる売上または利益の推定値、異なる製品の各々についてウェブを加工するために要する処理時間、加工拠点８内の各々の工程ラインにおける現在の設備能力、製品１２の各々の現在の需要水準および他のパラメータが含まれる。
【００２４】
特定の実施形態において、加工制御システム４は、個々の加工拠点８に対してこのような決定を行なうことができる。換言すれば、加工制御システム４は、各々の加工拠点８へ送る予定のウェブロールを識別して、当該個々の加工拠点に関連付けられた製品１２に基づいて加工計画を作成することができる。例えば、加工制御システム４は、加工拠点８Ａへ送る予定のウェブロールを識別して、加工拠点８Ａにより生産される製品１２Ａに基づいてウェブロールの歩留まりを最大化すべく加工計画を作成することができる。
【００２５】
あるいは、加工制御システム４は、加工拠点８へ出荷する前にウェブロール１０の加工計画を作成することができる。その結果、加工制御システム４は、ウェブロール１０の対応する加工計画を作成する際に、潜在的に利用可能な製品１２の全てを考慮することができる。このように、加工制御システム４は、例えば、各々のウェブロール１０の歩留まりを最大化すべく、潜在的に利用可能な製品１２の全てを考慮することができる。この構成では、加工制御システム４は加工計画を作成し、各々のウェブロール１０が出荷される特定の加工拠点８を識別する命令を出力する。
【００２６】
いくつかの実施形態において、加工制御システム４は、ウェブロール１０に対して各々の加工拠点８を選択する際に他のパラメータを考慮する。このようなパラメータは、各々の加工拠点８における製品１２の現在の在庫水準、顧客１４からの最近の受注、各々の加工拠点８に関連付けられた出荷時間およびコスト、利用可能な出荷方法およびその他のパラメータを含むがこれに限定されない。
【００２７】
このように、加工制御システム４は、ウェブ製造工場６から受信した異常情報に用途固有の欠陥検知アルゴリズムを適用し、１個以上のパラメータに基づいてウェブロール１０を最終的に製品１２に加工するよう指示する。以下に示すように、これらの要素はユーザー選択可能であってよく、重み付け関数やその他の技術を用いて独立にまたは集合的に適用することができる。
【００２８】
図２は、図１の６Ａウェブ製造工場の例証的な実施形態を示すブロック図である。本実施形態においては、連続的に移動しているウェブ２０の区間が２個の支持ロール２２、２４の間に配置されている。
【００２９】
画像取得装置２６Ａ〜２６Ｎが連続的に移動するウェブ２０に近接して配置されている。画像取得装置２６は、連続的に移動するウェブ２０の一連の部分を走査して画像データを取得する。取得用コンピュータ２７は、画像取得装置２６から画像データを収集し、予備解析のために画像データを解析用コンピュータ２８へ送信する。
【００３０】
画像取得装置２６は、移動するウェブ２０の一連の部分を読み込んで、デジタル・データ・ストリームの形式で出力を提供することが可能な従来の撮像装置であってよい。図２に示すように、撮像装置２６は直接デジタル・データ・ストリームを提供するカメラであっても、あるいはアナログ／デジタル変換器を追加したアナログ・カメラであってもよい。例えばレーザスキャナ等の他のセンサを撮像装置として用いてもよい。ウェブの一連の部分は、データが連続する単一ライン群により取得されたことを示す。単一ライン群は連続的に移動するウェブの領域で、センサ要素またはピクセルの単一の行に光学的にマッピングするものを含んでいる。画像の取得に適した装置の例として、カリフォルニア州サニーヴェール（Ｓｕｎｎｙｖａｌｅ，Ｃａｌｉｆ．）のパーキン・エルマー社（Ｐｅｒｋｉｎ  Ｅｌｍｅｒ）のＭｏｄｅｌ＃ＬＤ２１、カナダ、オンタリオ州、ウォータールー（Ｗａｔｅｒｌｏｏ，Ｏｎｔａｒｉｏ，Ｃａｎａｄａ）のダルサ社（Ｄａｌｓａ）のＰｉｒａｎｈａ  Ｍｏｄｅｌｓ、あるいはニュージャージー州トタワ（Ｔｏｔａｗａ，Ｎ．Ｊ．）のトンプソン−ＣＳＦ社（Ｔｈｏｍｐｓｏｎ−ＣＳＦ）のＭｏｄｅｌ＃ＴＨ７８Ｈ１５等のライン走査カメラが含まれる。その他の例として、アナログ／デジタル変換器と組み合わせた、ドイツ、ミュンヘン（Ｍｕｎｉｃｈ，Ｇｅｒｍａｎｙ）のサーフェイス・インスペクション・システムズ（Ｓｕｒｆａｃｅ  Ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍｓ）ＧｍｂＨのレーザスキャナが含まれる。
【００３１】
画像は、画像の取得を支援する光学アセンブリの利用を通じて、任意に取得することができる。これらのアセンブリは、カメラのいずれの一部でもあっても、あるいはカメラとは別のものであってもよい。光学アセンブリは、撮像処理を行なう間、反射光、透過光、または透過反射光を利用する。反射光は多くの場合、例えば、表層かき傷等、ウェブ表面の変形により生じた欠陥の検知に適している。
【００３２】
バーコード・コントローラ３０は、バーコード・リーダー２９を制御してウェブ２０からのロールおよび位置情報を入力する。バーコード・コントローラ３０は、ロールおよび位置情報を解析用コンピュータ２８へ伝達する。
【００３３】
解析用コンピュータ２８は、取得用コンピュータ２７からの画像ストリームを処理する。解析用コンピュータ２８は、に一種以上の初期アルゴリズムによりデジタル情報を処理して、最終的に欠陥と見なされ得る異常を含むウェブ２０の任意の領域を識別する異常情報を生成する。各々の識別された異常に対して、解析用コンピュータ２８は画像データから、異常および恐らくはウェブ２０の周囲部分を包含する画素データを含む異常画像を抽出する。
【００３４】
解析用コンピュータ２８は、ロール情報、位置情報、および異常情報をデータベース３２内に保存する。データベース３２は、データ保存ファイルまたは１個以上のデータベース・サーバ上で稼動している１個以上のデータベース管理システム（ＤＢＭＳ）を含む多くの異なる形式の任意のものにより実装されていてよい。データベース管理システムは例えば、関係型（ＲＤＢＭＳ）、階層型（ＨＤＢＭＳ）、多次元（ＭＤＢＭＳ）、オブジェクト指向（ＯＤＢＭＳまたはＯＯＤＢＭＳ）、あるいはオブジェクト関係型（ＯＲＤＢＭＳ）データベース管理システムであってよい。一例として、データベース３２はマイクロソフト社のＳＱＬ  Ｓｅｒｖｅｒ（登録商標）により提供される関係型データベースとして実装されている。
【００３５】
解析用コンピュータ２８は、ロール情報と共に異常情報および各々の部分画像を、後続するオフラインによる詳細解析のために加工制御システム４へ伝達する。例えば、情報は解析用コンピュータ２８と加工制御システム４の間でデータベース同期化により伝達されてもよい。
【００３６】
図３は、ウェブ製造工場６Ａの例証的な動作を示すフロー図である。最初に、画像取得装置２６および取得用コンピュータ２７が、移動するウェブ２０から画像データを取得する（４０）。画像データは、例えばデジタル・ビデオ・カメラによりデジタル的に形成されても、あるいはデジタル情報に加工されてもよい（４２）。いずれの場合、取得用コンピュータ２７は、解析用コンピュータ２８へデジタル画像情報のストリームを出力する（４４）。
【００３７】
解析用コンピュータ２８は、異常を含むウェブ領域を識別すべく、初期異常検知アルゴリズムを適用する（４６）。いくつかの好都合な実施形態において、初期異常検知アルゴリズムは、たとえ移動するウェブ２０のライン速度が速くても、汎用計算装置によりリアルタイムに実行できるよう、極めて高速である。その結果、異常を含むと識別された領域のあるものは「偽陽性」を含んでいる場合がある。たとえ多くの偽陽性が出現するにせよ、初期アルゴリズムは好適には、「見逃し」すなわち真の欠陥が異常として検知されないことが極めて稀であるように設計されている。
【００３８】
初期異常検知アルゴリズムが適用されたならば、解析用コンピュータ２８は、識別された領域に関する異常データを集めて、データベース３２内に当該異常データを保存する（４８）。このデータは通常、ウェブ内における異常の開始位置および識別された各々の領域に対応するピクセル領域を含んでいる。この処理を行なう間、解析用コンピュータ２８は、異常を含む各々の識別された領域に対する画像データの部分を抽出する（５０）。具体的には、加工制御システム４による更により高度な解析を行なうために、原デジタル画像情報の一部だけを抽出すればよい。識別された領域は通常、例えば、バイト単位のファイル・サイズ等の任意の好都合な尺度で表わすデジタル情報よりも少なくとも１桁小さい情報を含んでいる。いくつかの用途において、本発明は実際にデータ量が３〜１２桁の範囲で削減されることを示した。
【００３９】
抽出された異常画像は、データベース３２またはファイル・サーバ（図示せず）に保存され（５２）、続いて異常およびロール情報と共に加工制御システム４へ伝達されてよい（５４）。あるいは、ロール情報、異常情報、および異常画像は、加工制御システム４へ直接転送されて処理されてもよい。
【００４０】
図４は、加工制御システム４の例証的な実施形態をより詳細に示すブロック図である。例証的な実施形態において、アプリケーション・サーバ５８はソフトウェア・モジュール６１の動作環境を提供する。ソフトウェア・モジュールには、複数の欠陥処理モジュール６０Ａ〜６０Ｍ、ユーザー・インターフェース・モジュール６２、および加工制御エンジン６４が含まれている。
【００４１】
ソフトウェア・モジュール６１は、データベース７０と対話してデータ７２にアクセスする。データ７２には、異常データ７２Ａ、ロール・データ７２Ｂ、画像データ７２Ｃ、製品データ７２Ｄ、加工拠点データ７２Ｅ、欠陥マップ７２Ｆ、合成欠陥マップ７２Ｇ、加工制御規則７２Ｈ、および加工計画７２Ｉが含まれていてよい。
【００４２】
データベース７０は、１個以上のデータベース・サーバで稼動しているデータ保存ファイルまたは１個以上のデータベース管理システム（ＤＢＭＳ）を含む多くの異なる形式の任意のものにより実装されていてよい。一例として、データベース３２はマイクロソフト社のＳＱＬ  Ｓｅｒｖｅｒ（登録商標）により提供される関係型データベースとして実装されている。
【００４３】
異常データ７２Ａ、ロール・データ７２Ｂ、および画像データ７２Ｃは、ウェブ製造工場６（図１）から受信したロール情報、異常情報、および各々の異常画像を表わす。製品データ７２Ｄは、製品１２（図１）に関連付けられたデータを表わす。より具体的には、製品データ７２Ｄは、各々の加工拠点８により生産可能な製品１２の各種類を規定する。各製品１２に対して、製品データ７２Ｄは、所与のウェブロール１０が特定の製品の品質要求を満たすか否かを決定するために必要な１個以上の欠陥処理モジュール６０を指定する。換言すれば、製品データ７２Ｄは、各製品１２について異常データ７２Ａおよび画像データ７２Ｃを解析するために用いる１個以上の欠陥処理モジュール６０を指定する。
【００４４】
また、製品データ７２Ｄは製品１２に関連する他の情報を保存し、これを加工制御システム４がウェブロール１０に対して加工拠点８を選択して加工計画を作成する際に利用できる。例えば、製品データ７２Ｄは更に、各製品１２の単位当たりの推定売上を指定するデータを含んでいてよい。製品データ７２Ｄはまた、各製品１２の単位当たり推定収入、ウェブロールの各製品への加工に要する推定加工時間、各製品の業界需要の現在の水準、あるいは加工計画の選択に役立つ他のデータを含んでいてよい。
【００４５】
加工拠点データ７２Ｅは、加工拠点８に関連付けられたデータを表わす。例えば、加工拠点データ７２Ｅは、加工拠点８の各々について拠点位置、工程ラインの数、および各工程ラインの現在利用可能な能力を保存することができる。加工拠点データ７２Ｅは他のデータを保存することができ、当該データには各加工拠点８における各製品１２の現在の在庫水準、各加工拠点へのウェブロールの出荷に関連付けられた出荷コスト、各加工拠点で利用可能な出荷オプション、各加工拠点で受信した顧客１４からの現在の注文情報、各加工拠点にとっての新規または好適な顧客を指定するデータ、および加工計画の選択に役立ち得る他のデータが含まれるがこれに限定されない。
【００４６】
以下に詳述するように、欠陥処理モジュール６０は、異なる製品１２についてどの異常が実際の欠陥と見なされるかを指定する欠陥マップ７２Ｆを出力する。換言すれば、各々の欠陥マップ７２Ｆは、特定のウェブロール１０および特定の製品１２に対応する。各々の欠陥マップ７２Ｆは、対応する製品１２の製品固有の要件に基づいて、特定のウェブロール１０の特定の欠陥位置を指定する。
【００４７】
加工制御エンジン６４は、加工制御規則７２Ｈに従い欠陥マップ７２Ｆを解析してウェブロール１０の各々について用いる最終的な加工を選択する。例えば、加工制御エンジン６４は欠陥マップ７２Ｆを解析して、どの製品１２により特定のウェブロール１０がウェブの最大歩留まり（すなわち使用率）を達成できるかを決定することができる。加工制御規則７２Ｈは、加工制御エンジン６４が欠陥マップ７２Ｆを処理する際に考慮すべき１個以上のパラメータ、例えばウェブ材の使用量、異なる製品１２向けに各々のウェブロール１０により生産される個数、各候補製品１２についてウェブロールにより得られる売上または利益の推定値、各々の異なる製品向けにウェブを加工するのに要する工程時間、加工拠点１０内の各工程ラインの現在の設備能力、各製品１２の現在の需要の水準、および他のパラメータを指定する。
【００４８】
処理を行なう間、加工制御エンジン６４は、特定のウェブロール１０が複数の製品１２に加工されたならば最適に利用できる（例えば、最大歩留まりを達成できる）と決定する場合がある。換言すれば、加工制御エンジン６４は、ウェブの第一部分を第一の製品向けに加工し、第二の部分を異なる製品向けに加工した場合に最適に利用されるものと決定する場合がある。この場合、加工制御エンジン６４は、当該部分を加工する予定である対応製品に基づいて、ウェブの各部分内の欠陥位置を指定する「合成」欠陥マップ７２Ｇを作成する。加工制御エンジン６４は、２個以上の欠陥マップ７２Ｆの部分を継ぎ合わせることにより合成欠陥マップを作成して、ウェブ全体について完全な合成欠陥マップを形成することができる。
【００４９】
所与のウェブロール１０について特定の製品または製品の組を選択したならば、加工制御エンジン６４は、各々の加工計画７２Ｉを作成する。各々の加工計画７２Ｉは、各々のウェブロールを処理すべく正確な命令を提供する。より具体的には、各々の加工計画７２Ｉは、ウェブを個々の製品シートに物理的に切断すべく工程レーンの構成を規定する。加工制御システム４は、各々の宛先加工拠点８への各ウェブロール１０の出荷を指示する出荷命令を出力する。更に、加工制御システム４は、ウェブロールを選択された製品に加工すべく、ネットワーク９を介してしかるべき加工拠点８へ加工計画を伝達する。
【００５０】
ユーザー・インターフェース・モジュール６２は、加工制御エンジン６４が使用するパラメータをユーザーが構成できるようにするインターフェースを提供する。例えば、以下に示すように、ユーザー・インターフェース・モジュール６２により、ユーザーが加工制御エンジン６４に対し、最大ウェブ使用率、生産された単位数量、推定売上、推定利益、設備能力、現在の需要の水準および／または他のパラメータ、のうち一つ以上を考慮するよう指示することができる。
【００５１】
図５は、ユーザーが加工制御エンジン６４を設定すべく対話するユーザー・インターフェース・モジュール６２により提示される例証的なユーザー・インターフェース８０である。例証的なインターフェース８０は、ウェブロール用にユーザーが一意の識別子を入力するための入力機構８２を含んでいる。ロールを選択する他の仕組み、例えばドロップダウン・メニュー、検索機能、最近製造されたロールの選択可能なリスト等を用いてもよい。
【００５２】
また、ユーザー・インターフェース８０は、推奨される加工計画を作成する際に加工制御エンジン６４が考慮すべき１個以上の製品選択パラメータを、ユーザーが選択できるようにする複数の入力機構８６〜９４を提供する。この例では、ユーザー・インターフェース８０は、加工制御エンジン６４に対し、選択されたウェブロールについてウェブ使用率の最適化を求める加工計画を選択するよう指示する第一の入力選択機構８６を含んでいる。入力機構８８は、加工制御エンジン６４に対し、選択されたウェブロールから生産される部品の数を最大化するように指示する。同様に、入力機構９０、９２は加工制御エンジン６４に対し、選択されたウェブロールから得られる売上および利益を最大化するように指示する。入力機構９４は、加工制御エンジン６４に対し、選択されたウェブロールについて工程時間を最小化する加工計画を選択するよう指示する。１個以上のパラメータを選択したならば、ユーザーは、ＳＵＢＭＩＴボタン９８を選択し、加工制御システム４に対して欠陥処理モジュール６０を用いて選択されたウェブロールを処理するよう指示し、これに続いて加工制御エンジン６４による解析および加工計画の選択が行なわれる。
【００５３】
このように、ユーザー・インターフェース８０は、ユーザーが１個以上のパラメータに基づいて加工制御エンジン６４を設定できる方法の簡便な説明を提供する。ユーザー・インターフェース８０はユーザーに対し、入力機構８６〜９４のうち一つ且つ唯一つを選択するよう求める場合がある。特定の実施形態において、ユーザー・インターフェース８０は、ユーザーが最小限のウェブの使用率を規定できる入力機構９６を含んでいる。これは、ユーザーが利益等の最大化したい基本パラメータを選択しながら、最低使用率を満たすことを望んでいる状況で利点が得られる。
【００５４】
図６は、ユーザー・インターフェース・モジュール６２が提示する例証的な他のユーザー・インターフェース１００を示す。本実施形態において、例証的なインターフェース１００は、各パラメータについてユーザーが各々の重み付け関数を入力するための入力機構１０２〜１１０を含んでいる。具体的には、入力機構１０２は各々のパラメータについてユーザーが０〜１００の範囲で重み付け関数を入力できるようにする。ここで、０は加工制御エンジン６４に対しパラメータを除外するよう指示し、１００は可能性が最大の重みを表わす。
【００５５】
欠陥処理モジュール６０は、ユーザーがＳＵＢＭＩＴボタン１１２を選択した場合に、選択されたウェブロールの異常データを解析し、続いて加工制御エンジン６４により解析および加工計画の選択を行なう。
【００５６】
所与のウェブロール１０に対する加工計画を選択する際に、加工制御エンジン６４は、非ゼロの重みを有する各々のパラメータについて各候補製品１２の欠陥マップ７２Ｆを解析することができる。図６の例において、加工制御エンジン６４は、欠陥マップ７２Ｆおよび製品データ７２Ｄを解析して、各々の候補製品についてウェブ使用率、生産される部品の数、得られる利益、および工程時間を計算する。以下に詳述するように、加工制御エンジン６４は次いで、各製品の各パラメータについて計算された結果を正規化し、次いで正規化された結果から重み付け値を計算することができる。最後に、制御エンジン６４は、重み付け値の関数（例えば合計）として加工計画を選択する。ウェブロール１０の加工計画を選択する際に加工制御システム４が複数のパラメータを用いるような他の技術を利用してもよい。
【００５７】
図７は、加工制御システム４による異常情報の処理をより詳細に示すフロー図である。特に、図７は、欠陥処理モジュール６０による異常データ７２Ａおよび画像データ７２Ｃの処理を示す。
【００５８】
加工制御システム４は、簡単な第一の検知アルゴリズムを用いて、ウェブ製造工場６に配置された解析用コンピュータ２８により最初にウェブ２０から抽出された画像１４４、１４６等の画像および異常データを受信する。
【００５９】
図７に示すように、欠陥処理モジュール６０は、製品１２用に、最大Ｎ種の異なる要件１５０の必要に応じて、「Ｍ」個の異なるアルゴリズム（図７にＡ1〜Ａm１５８で示す）を適用する。図７の相互参照表１５２を用いて、要件１５０と欠陥処理モジュール６０の間のマッピングを示す。具体的には、相互参照表１５２は、所与の要件１５０に対して各々の異常が欠陥であるか擬陽性であるかの決定にどの欠陥処理モジュール６０を利用しているかを示す。
【００６０】
いくつかの実施形態において、多くのより簡単なアルゴリズムが並行して好都合に用いられている。特に、後続の欠陥処理モジュール６０の少なくとも１個が、各々の異常と組合せ閾値−ピクセル・サイズ基準との比較を含むアルゴリズムを適用すれば好都合なことが多い。例えば、光学フィルム等の実際の使用に際して、面積が大きい場合、目標と明度値の差異がごく僅かしかない異常は受容できず、たとえ面積が極めて小さい場合でも、明度の目標値との差異が大きい異常も受容できない。
【００６１】
さらに、欠陥処理モジュール６０が適用するアルゴリズムは、近隣平均化、近隣ランク付け、コントラスト拡張、各種の単項および２項画像操作、ラプラシアン・フィルタ等のデジタル・フィルタリング、ソーベル演算子、高域通過フィルタリングおよび低域通過フィルタリング、テクスチャ解析、フラクタル解析、フーリエ処理およびウェーブレット変換等の周波数処理、畳み込み、形態素処理、閾値化、連結成分解析、ブロブ処理、ブロブ分類またはこれらの組合せを含むがこれに限定されない、極めて複雑な画像処理および欠陥抽出を組み込んでいてよい。欠陥検知の所望の精度水準を達成すべく、特定のウェブおよび欠陥種類に基づく他のアルゴリズムを適用してもよい。
【００６２】
Ｎ種の製品要件１５０の各々は、個々の欠陥処理アルゴリズム１５８の選択された組合せを用いて実現することができる。これらのアルゴリズムは、極めて簡単な閾値および最小限のブロブ処理を用いても、あるいは空間フィルタ、形態素演算、周波数フィルタ、ウェーブレット処理または他の任意の公知の画像処理アルゴリズム等のより複雑なアルゴリズムを用いてもよい。この例証的な相互参照表１５２において、製品要件Ｒ1はアルゴリズムＡ2、Ａ4、およびＡMの組合せを用い、その各々をどの異常がＲ1における実際の欠陥であるかを決定すべく全ての異常画像に適用する。大多数の好都合な実施形態において、単純なＯＲ論理、すなわちＡ2、Ａ4、およびＡMのいずれかが当該異常を実際の欠陥として指摘したならば、ウェブ２０の当該部分は製品要件Ｒ1を満たさない。指定された用途において、製品要件１５０が満たされているか否かの決定に後続のアルゴリズム１５８の指摘を組み合わせた論理は単純なＯＲ論理よりも複雑であってよい。同様に、製品要件Ｒ2は、Ａ2、Ａ3、およびＡ4等を用いる。このように、Ｒ2における欠陥として識別された異常は、Ｒ1における欠陥と類似している場合も、あるいは大幅に異なっている場合もある。
【００６３】
相互参照表１５２を用いてどの異常が実際の欠陥であると見なされるかを決定した後で、加工制御エンジン６４は、当該ロールの各種の製品要件に対応する実際の欠陥位置の欠陥マップ７２Ｆを形式化する。ある状況において、加工制御エンジン６４は、欠陥マップ７２Ｆの１個以上の部分を継ぎ合わせることにより１個以上の合成欠陥マップ７２Ｇを作成することができる。この図に示す例において、加工制御エンジン６４は、第一の製品要件向けに欠陥マップから継ぎ合わせた第一の部分１６０（ＭＡＰ−Ｒ１）および第二の製品要件向けに欠陥マップから継ぎ合わせた第二の部分１６２（ＭＡＰ−Ｒ２）を有する合成マップ７２Ｇ作成する。このように、加工制御エンジン６４は、ウェブの特定部分が異なる製品に加工されるならば当該ウェブが最適に利用できるものと決定することができる。これが実現すれば、必要な記憶媒体を最小限に抑えるべく部分画像情報を廃棄できる場合が多い。
【００６４】
欠陥処理モジュール６０により適用される画像処理および異常検知アルゴリズムの後続の適用の更なる詳細は、本明細書に全文を引用している同一出願人による、同時係属の米国特許出願第１０／６６９，１９７号明細書（２００３年４月２４日出願、代理人整理番号５８６９５ＵＳ００２）「自動化されたウェブ検査装置および方法（ＡＰＰＡＲＡＴＵＳ  ＡＮＤ  ＭＥＴＨＯＤ  ＦＯＲ  ＡＵＴＯＭＡＴＥＤ  ＷＥＢ  ＩＮＳＰＥＣＴＩＯＮ）」に記載されている。
【００６５】
図８〜１５は、加工制御エンジン６４が加工規則７２Ｈを適用して、ウェブ材の使用、生産単位数、売上、利益、工程時間、設備能力、製品需要およびその他のパラメータ等の１個以上のユーザー設定可能なパラメータに基づいて加工計画７２Ｉを作成する各種の例証的な実施形態を示すフロー図である。
【００６６】
図８は、加工制御エンジン６４がウェブ使用率を最大化すべく所与のウェブロール１０向けに加工計画７２Ｉを選択する一つの例証的な方法を示すフロー図である。最初に、加工制御エンジン６４は、ウェブロール１０を加工できる一組の候補製品１２を識別する（２００）。上述のように、ウェブロールが特定の加工拠点８へ出荷済み、または現在出荷中である場合、加工制御エンジン６４は当該ウェブロールが適した特定の加工拠点に関連付けられた１種類以上の製品を選択する。あるいは、考慮対象のウェブロールが未だ出荷されていない場合、加工制御システム４は当該ウェブロールが適した製品１２の全てを選択することができる。
【００６７】
加工制御エンジン６４はデータベース７０の製品データ７２Ｄにアクセスして、適当な製品の識別された組の製品要件を識別し、識別した要件に基づいて１個以上の欠陥処理モジュール６０を選択する（２０２）。
【００６８】
次に、加工制御エンジン６４は、選択された欠陥処理モジュール６０を起動し、ウェブ製造工場６から受信した異常データ７２Ａおよび画像データ７２Ｃに各々の欠陥検知アルゴリズムを適用して各々の製品要件について欠陥情報を定式化する。加工制御エンジン６４は、欠陥処理モジュール６０が識別した欠陥に基づいて欠陥マップ７２Ｆを作成する（２０４）。
【００６９】
図８の例において、加工制御エンジン６４は欠陥マップの最初の一つを選択し（２０６）、当該マップを解析して、使用した材料の百分率、使用した実際の面積、または他の好都合な尺度で当該ウェブの歩留まりを計算する（２０８）。加工制御エンジン６４は、各々の欠陥マップに対してこの処理を繰り返す（２１０、２１２）。
【００７０】
加工制御エンジン６４は次いで、当該ウェブロールの最大歩留まりが得られる製品を選択する（２１４）。加工制御エンジン６４は、選択された製品に関連付けられた欠陥マップを識別して、選択された欠陥マップに従って加工計画７２Ｉを作成する（２１６）。
【００７１】
加工制御エンジン６４は更に、加工計画を適当な加工拠点８に伝達して、当該加工拠点へ特定のウェブロール１０を出荷する旨の出荷命令を出力（例：表示または印刷）することができる（２１８）。
【００７２】
図９は、加工制御エンジン６４が、当該ウェブロールから生産される部品の数を最大化すべく所与のウェブロール１０に対する加工計画７２Ｉを作成する例証的な方法を示すフロー図である。上述のように、加工制御エンジン６４は、ウェブロール１０を加工することができる候補製品１２の組を識別し、欠陥検知アルゴリズムを適用すべく１個以上の欠陥処理モジュール６０を選択的に起動して当該ウェブロールの欠陥マップ７２Ｆを作成する（２２０〜２２４）。
【００７３】
図９の例証的な方法において、加工制御エンジン６４は、欠陥マップの最初の一つを選択し（２２６）、当該マップを解析して各製品向けに生産可能な部品の総数を計算する（２２８）。加工制御エンジン６４は、各々の欠陥マップについてこの処理を繰り返す（２３０、２３２）。
【００７４】
加工制御エンジン６４は次いで、ウェブロールにより生産される部品の最大数が得られる製品を選択する（２３４）。例えば、欠陥の特定の位置に基づいて、より小さい寸法の製品（例えば携帯電話ディスプレイ用のフィルム）に対して、より大きな寸法の製品（例えばコンピュータ画面用のフィルム）を実現できる部品は殆どないであろう。
【００７５】
加工制御エンジン６４は、選択された製品に基づいて加工計画７２Ｉを作成し、当該加工計画を適当な加工拠点８に伝達して、当該加工拠点へ特定のウェブロール１０を出荷する旨の出荷命令を出力（例：表示または印刷）する（２３６〜２３８）。
【００７６】
図１０は、加工制御エンジン６４が、当該ウェブロールから得られる総単位販売数量を最大化すべく所与のウェブロール１０に対する加工計画７２Ｉを作成する例証的な方法を示すフロー図である。上述のように、加工制御エンジン６４は、ウェブロール１０を加工することができる候補製品１２の組を識別し、欠陥検知アルゴリズムを適用すべく１個以上の欠陥処理モジュール６０を選択的に起動して当該ウェブロールの欠陥マップ７２Ｆを作成する（２５０〜２５４）。
【００７７】
次に、加工制御エンジン６４は、欠陥マップの最初の一つを選択し（２５６）、当該マップを解析して各製品向けに生産可能な部品の総数を計算する（２５７）。次に、加工制御エンジン６４は製品データ７２Ｄにアクセスして、特定の製品の単位当たり推定販売価格を照会する。加工制御エンジン６４は、推定した販売価格に基づいて、当該ウェブロールが当該製品に加工されたならば当該ウェブロールから得られる総推定販売額（例えばドルで）を計算する（２５８）。加工制御エンジン６４は、各々の欠陥マップについてこの処理を繰り返す（２６０、２６２）。
【００７８】
加工制御エンジン６４は次いで、当該ウェブロールについて最大の販売実績、すなわち売上が得られる製品を選択する（２６４）。例えば、特定の部品は、市場要因により他の部品に比べてより高いプレミアム価格が付く場合がある。この例証的な実施形態において、加工制御エンジン６４は、ウェブロールの最大使用率は達成しないにも拘らず、他の適切な製品よりも高い販売額が得られると期待される製品を選択することができる。
【００７９】
加工制御エンジン６４は、選択された製品に基づいて加工計画７２Ｉを作成し、当該加工計画を適当な加工拠点８に伝達して、当該加工拠点へ特定のウェブロール１０を出荷する旨の出荷命令を出力（例：表示または印刷）する（２６６〜２６８）。
【００８０】
図１１は、加工制御エンジン６４が、当該ウェブロールから得られる総利益を最大化すべく所与のウェブロール１０に対して加工計画７２Ｉを作成する例証的な方法を示すフロー図である。上述のように、加工制御エンジン６４は、ウェブロール１０を加工することができる候補製品１２の組を識別し、欠陥検知アルゴリズムを適用すべく１個以上の欠陥処理モジュール６０を選択的に起動して当該ウェブロールの欠陥マップ７２Ｆを作成する（２７０〜２７４）。
【００８１】
加工制御エンジン６４は次いで、欠陥マップの最初の一つを選択し（２７６）、当該マップを解析して各製品向けに生産可能な部品の総数を計算する（２７７）。次に、加工制御エンジン６４は製品データ７２Ｄにアクセスして、特定の製品の推定販売価格および単位当たり推定コストを照会する。加工制御エンジン６４は、推定した販売価格およびコストに基づいて、当該ウェブロールが当該製品に加工されたならば当該ウェブロールから得られる推定総利益を計算する（２７８）。加工制御エンジン６４は、各々の欠陥マップについてこの処理を繰り返す（２８０、２８２）。
【００８２】
加工制御エンジン６４は次いで、当該ウェブロールに対して最大利益をもたらす製品を選択する（２８４）。加工制御エンジン６４は、選択された製品に基づいて加工計画７２Ｉを作成し、当該加工計画を適当な加工拠点８に伝達して、当該加工拠点へ特定のウェブロール１０を出荷する旨の出荷命令を出力（例：表示または印刷）する（２８６〜２８８）。
【００８３】
図１２は、加工制御エンジン６４が工程時間を最小化しながら、要求される最小限の歩留まりを達成すべく、所与のウェブロール１０の加工計画７２Ｉを作成する例証的な方法を示すフロー図である。上述のように、加工制御エンジン６４は、ウェブロール１０を加工することができる候補製品１２の組を識別し、欠陥検知アルゴリズムを適用すべく１個以上の欠陥処理モジュール６０を選択的に起動して当該ウェブロールの欠陥マップ７２Ｆを作成する（３００〜３０４）。
【００８４】
次に、加工制御エンジン６４は、欠陥マップの最初の一つを選択し（３０６）、当該マップを解析して各製品について得られる歩留まりを、使用する材料の百分率、使用する実際の面積、あるいは他の好都合な尺度のいずれかにより計算する（３０８）。加工制御エンジン６４は、各々の欠陥マップについてこの処理を繰り返す（３１０、３１２）。
【００８５】
加工制御エンジン６４は次いで、推定された歩留まりに従い製品をランク付けして（３１４）、所定の最小歩留まりを達成する製品だけを含む製品の部分集合を選択する（３１６）。次に、加工制御エンジン６４は、製品データ７２Ｄで指定された工程時間に従い製品の部分集合にランク付けする（３１８）。加工制御エンジン６４は次いで、推定された工程時間（３２０）が最短である製品の部分集合から製品を選択する。加工制御エンジン６４は、選択された製品に基づいて加工計画７２Ｉを作成し、適当な加工拠点８へ加工計画を伝達して、加工拠点に対し特定のウェブロール１０を出荷する旨の出荷命令を出力（例：表示または印刷）する（３２２〜３２４）。このように、加工制御エンジン６４は、加工拠点８におけるウェブの加工時間を最小化（すなわち、スループットを最大化）しながら、受容可能な歩留まり水準を達成すべくウェブロール１０の加工計画７２Ｉを規定する。
【００８６】
図１３は、加工制御エンジン６４が、加工拠点８における工程ラインの使用率を最大化し、且つ当該ウェブロールに要求された最小歩留まりを達成すべく所与のウェブロール１０の加工計画７２Ｉを作成する例証的な方法を示すフロー図である。上述のように、加工制御エンジン６４は、ウェブロール１０を加工することができる候補製品１２の組を識別し、欠陥検知アルゴリズムを適用すべく一種以上の欠陥処理モジュール６０を選択的に起動して当該ウェブロールの欠陥マップ７２Ｆを作成する（３４０〜３４４）。
【００８７】
次に、加工制御エンジン６４は、欠陥マップの最初の一つを選択し（３４６）、当該マップを解析して各製品について得られる歩留まりを、使用する材料の百分率、使用する実際の面積、あるいは他の好都合な尺度のいずれかにより計算する（３４８）。加工制御エンジン６４は、各々の欠陥マップについてこの処理を繰り返す（３５０、３５２）。
【００８８】
加工制御エンジン６４は次いで、推定された歩留まりに従い製品をランク付けして（３５４）、所定の最小歩留まりを達成する製品だけを含む製品の部分集合を選択する（３５６）。次に、加工制御エンジン６４は、加工拠点データ７２Ｅにアクセスして製品の部分集合の加工に適した加工拠点８の工程ラインの組を決定する。加工制御エンジン６４は、現在未使用の設備能力に従い、識別された工程ラインをランク付けする（３５８）。加工制御エンジン６４は次いで、未使用の設備能力（３６０）が最大である工程ラインに対応する製品の部分集合から製品を選択する。加工制御エンジン６４は、選択された製品に基づいて加工計画７２Ｉを作成し、適当な加工拠点８へ加工計画を伝達して、加工拠点に対し特定のウェブロール１０を出荷する旨の出荷命令を出力（例：表示または印刷）する（３６２〜３６４）。このように、加工制御エンジン６４は、加工拠点８の工程ラインの使用率を最大化しながら、受容可能な歩留まり水準を達成すべくウェブロール１０の加工計画７２Ｉを規定する。
【００８９】
図１４は、加工制御エンジン６４が、ウェブロールの使用率を最大化すべくウェブロールを２種以上の製品に加工する合成欠陥マップに基づいて、所与のウェブロール１０の加工計画７２Ｉを作成する例証的な方法を示すフロー図である。上述のように、加工制御エンジン６４は、ウェブロール１０を加工することができる候補製品１２の組を識別し、欠陥検知アルゴリズムを適用すべく一種以上の欠陥処理モジュール６０を選択的に起動して当該ウェブロールの欠陥マップ７２Ｆを作成する（３８０〜３８４）。
【００９０】
次に、加工制御エンジン６４は、欠陥マップを解析して歩留まりに基づいてマップ上の領域を規定する（３８６）。例えば、図７に示すように、加工制御エンジン６４は解析に基づいて、欠陥マップ群の一つにおいて第一の製品の歩留まりが比較的高くなる第一の領域と、異なる製品マップにおいて第二の製品の歩留まりが高くなる第二の非重複領域を規定することができる。
【００９１】
加工制御エンジン６４は、推定された歩留まりに基づいて非重複領域をランク付けして選択し（３９０）、に非重複領域を継ぎ合わせて合成欠陥マップを形成することにより合成欠陥マップ７２Ｇを作成する（３９２）。このように、加工制御エンジン６４は、ウェブの特定部分が異なる製品に加工されたならばウェブが最適に利用されるものと判定することができる。
【００９２】
加工制御エンジン６４は、合成欠陥マップに基づいて加工計画７２Ｉを作成し、適当な加工拠点８へ加工計画を伝達して、加工拠点に特定のウェブロール１０を出荷する旨の出荷命令を出力（例：表示または印刷）する（３６２〜３６４）。このように、加工制御エンジン６４は、ウェブロールの使用率を最大化すべくウェブロールを２種以上の製品に加工するウェブロール１０の加工計画７２Ｉを規定する。
【００９３】
図１５は、加工制御エンジン６４が、複数の設定可能なパラメータの重み付き平均に基づいて、所与のウェブロール１０の加工計画７２Ｉを作成する例証的な方法を示すフロー図である。加工制御エンジン６４は、ウェブロール１０を加工することができる候補製品１２の組を識別し、欠陥検知アルゴリズムを適用すべく一種以上の欠陥処理モジュール６０を選択的に起動して当該ウェブロールの欠陥マップ７２Ｆを作成する（４００〜４０４）。
【００９４】
次に、加工制御エンジン６４は、上述の技術の任意のものを用いて、ウェブの使用率、部品の歩留まり、利益、販売額、工程能力、工程時間、または各製品の他のパラメータ等指定されたパラメータを計算する（４０６）。加工制御エンジン６４は次いで、各々のパラメータを共通の範囲、例えば０〜１００に正規化する（４０８）。
【００９５】
加工制御エンジン６４は次いで、図６に示すように、ユーザー設定可能な重み付けに従い各々のパラメータを調整して（４１０）、各製品の重み付き総平均を計算する（４１２）。加工制御エンジン６４は、パラメータの最大重み付き平均に対応する製品を選択し（４１４）、各々の欠陥マップに基づいて、選択された製品の加工計画７２Ｉを作成する（４１６）。
【００９６】
加工制御エンジン６４は、適当な加工拠点８へ加工計画を伝達し、加工拠点に特定のウェブロール１０を出荷する旨の出荷命令を出力（例：表示または印刷）する（４１８）。このように、加工制御エンジン６４は、保存されている画像異常情報に基づいてウェブロールを製品に加工するための加工計画７２Ｉを規定する際に、複数のパラメータを考慮することができる。
【００９７】
図１６は、加工拠点８Ａの一実施形態を示すブロック図である。この例証的な実施形態において、加工拠点８Ａは、加工のために装填および準備完了しているウェブロール１０Ａを含んでいる。
【００９８】
加工サーバ５０８は、加工制御システム４から加工マップを受信し、当該加工マップをデータベース５０６に保存する。ロール１０Ａからバーコードが読み込まれて、加工サーバ５０８に特定のウェブ５０３を指示することにより、加工サーバがデータベース５０６にアクセスして対応する加工マップを取り出すことができる。バーコードは、ウェブ５０３が移動すべく配置された際に入力装置５００により、あるいは装填前に携帯バーコード装置により読み込まれてよい。
【００９９】
加工サーバ５０８が加工計画を表示することにより、作業者が加工装置５０４を設定することができる。具体的には、加工装置５０４は、加工計画に従ってウェブ５０３を多数の個別シート（すなわち製品１２Ａ）に物理的に切断すべく設定される。
【０１００】
ウェブ５０３がマーキング動作の間にシステムを通過する際に、入力装置５００がバーコードを読んで、関連付けられた基準マークが定期的に検知される。バーコードと基準マークの組合せにより、加工計画において識別された欠陥にウェブ５０３の物理的な位置を正確に合わせることが可能になる。規則的な再位置合わせは、進行中の位置合わせの精度を保証する。当業者であれば、従来の物理的な座標変換技術による再位置合わせを実施することができる。ウェブ５０３が加工マップに位置合わせされたならば、特定の欠陥の物理的な位置がわかる。
【０１０１】
欠陥がウェブマーカー５０２の下を通過する際に、欠陥を視覚的に識別すべくウェブ５０３にマークが施される。具体的には、加工サーバ５０８はウェブマーカー５０２に対し一連の命令を出力し、ウェブマーカーは次いでウェブ５０３に位置特定マークを施す。本発明の多くの用途において、ウェブマーカー５０２は、各々の加工計画に従いウェブ５０３内の欠陥の上に、または隣接して、位置特定マークを配置する。しかし、いくつかの特定用途では、位置特定マーカーは、それらが位置を識別する異常から所定の仕方で間隔を置いて配置される。ウェブマーカー５０２は、例えば、各々が一連のジェットノズルを有する一連のインクジェット・モジュールを含んでいてよい。
【０１０２】
マークの種類、および欠陥の上または近くにあるマークの正確な位置は、ウェブ材、欠陥分類、欠陥への対処に必要なウェブ処理、およびウェブの意図された最終用途に基づいて選択することができる。配列されたインクマーカーの場合、欠陥がウェブの長さ方向に装置を通過する際に、マーカーはそれらのウェブの幅位置に応じて好適に噴射される。この方法により、生産速度が毎分１５０フィートを超える高速ウェブに対して１ｍｍ未満のマーク付け精度が規則的に得られた。しかし、毎分１０００メートルを超える、より高速のウェブも本発明の能力の範囲内にある。
【０１０３】
加工サーバ５０８は、加工計画に従い随時ウェブ５０３の加工を停止することにより、加工装置５０４の再設定が可能である。例えば、同等のウェブ５０３を異なる製品に加工する場合、加工サーバ５０８は、第一の製品が生産された後で加工過程を停止して、後続の製品向けに加工装置５０４を再設定できるようにする。例えば、切断装置およびその他の機構の位置決めを、第二の製品の生産における必要に応じて再設定することができる。
【０１０４】
図１７は、例えば、最大歩留まりやその他の設定可能なパラメータを達成すべく加工計画に従いウェブを処理する際に、図１６の加工拠点８Ａ等の加工拠点の例証的な動作を示すフロー図である。
【０１０５】
最初に、加工サーバ５０８は、加工制御システム４からロール情報および加工計画を受信して保存する（５２０）。これは、ウェブロールを受信する前または後のどちらでもよい。例えば、加工サーバ５０８は、物理的なウェブロールが加工拠点に到着する数週間前に特定のウェブロールのロール情報および加工計画を受信することができる。あるいは、加工サーバ５０８は、既に加工拠点における在庫に保存されたウェブロールのロール情報および加工計画を受信することができる。
【０１０６】
次に、加工サーバ５０８は、加工対象である特定のウェブロールのバーコード情報を受信することにより、加工サーバ５０８がデータベース５０６にアクセスして対応する加工マップを取り出す（５２２）。上記の通り、図１７に示すようにバーコードは、装填の前に（例：携帯バーコード装置により）読み込まれても、あるいは加工のためにウェブ５０３が装填されて準備完了になった後で入力装置５００により読み込まれてもよい。
【０１０７】
加工サーバ５０８は加工計画を表示して、作業者が加工計画に従いウェブ５０３を多数の個別シート（すなわち製品１２Ａ）に物理的に切断すべく加工装置５０４を設定することができる（５２６）。あるいは、加工装置５０４は、加工計画に従い自動化または半自動化すべく設定することができる。
【０１０８】
加工装置５０４が設定されたならば、ウェブ５０３は移動させられて、入力装置５００がバーコードを読んで、関連付けられた基準のマークを検知し（５２８）、欠陥のある製品の視覚的認識を支援すべくウェブマーカー５０２を用いてウェブ５０３に視覚的にマーク付けする（５３０）。加工装置５０４は受信したウェブ５０３を加工して、製品１２Ａを形成する（５３２）。
【０１０９】
加工計画の任意の時点で、加工サーバ５０８は、計画により再設定が求められているものと決定することができる（５３４）。その場合、加工サーバ５０８は、加工装置５０４の再設定を指示する（５３６）。この処理は、加工計画１２Ａに従いウェブ５０３の全てが一種以上の製品に加工されるまで続く（５３８）。
【０１１０】
本発明の各種の実施形態について述べてきた。これらおよび他の実施形態は添付の特許請求の範囲内に含まれる。
【図面の簡単な説明】
【０１１１】
【図１】加工制御システムが本発明に従ってウェブ材の加工を制御する大域的ネットワーク環境を示すブロック図である。
【図２】ウェブ製造工場の例証的な実施形態を示すブロック図である。
【図３】ウェブ製造工場の例証的な動作を示すフロー図である。
【図４】加工制御システムの例証的な実施形態を示すブロック図である。
【図５】ユーザーが加工制御システムを設定すべく対話するユーザー・インターフェース・モジュールが示すユーザー・インターフェースの例である。
【図６】ユーザー・インターフェース・モジュールが示す別のユーザー・インターフェースの例を提示する。
【図７】加工制御システムによる異常情報の例証的な処理を示すフロー図である。
【図８】ウェブの使用率を最大化すべく加工制御エンジンが所与のウェブロールに対して加工計画を作成する一つの例証的な方法を示すフロー図である。
【図９】ウェブロールから生産される部品の個数を最大化すべく加工制御エンジンが加工計画を作成する例証的な方法を示すフロー図である。
【図１０】ウェブロールから得られる総単位販売数量を最大化すべく加工制御エンジンが所与のウェブロールに対して加工計画を作成する例証的な方法を示すフロー図である。
【図１１】ウェブロールから得られる総利益を最大化すべく加工制御エンジンが加工計画を作成する例証的な方法を示すフロー図である。
【図１２】ウェブロールの工程時間を最小化しながら、規定された最小歩留まりを達成すべく加工制御エンジンが加工計画を作成する例証的な方法を示すフロー図である。
【図１３】１個以上の加工拠点における工程ラインの使用率を最大化しながら、ウェブロールの規定された最小歩留まりを達成すべく加工制御エンジンが加工計画を作成する例証的な方法を示すフロー図である。
【図１４】ウェブロールの使用率を最大化すべくウェブロールを２種以上の製品に加工するために合成欠陥マップに基づいて加工制御エンジンが加工計画を作成する例証的な方法を示すフロー図である。
【図１５】複数の設定可能パラメータの重み付き平均に基づいて、加工制御エンジンが所与のウェブロールに対して加工計画を作成する例証的な方法を示すフロー図である。
【図１６】加工拠点の一実施形態を示すブロック図である。
【図１７】最大歩留まりやその他の設定可能パラメータを達成すべく加工計画に従ってウェブを処理する際の加工拠点の例証的な動作を示すフロー図である。
【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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【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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【国際調査報告】
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