(57)【要約】      （修正有）【課題】機械装置を模倣することが容易な信号エミュレータ、信号エミュレータ用学習モデルの機械学習方法、信号エミュレータ用学習モデルの機械学習システムを提供する。【解決手段】第一モジュール１１０から出力された指示信号ＳＣ１、ＳＣ２に応じて応答信号ＳＲ１、ＳＲ２を出力する第二モジュールをエミュレートする信号エミュレータ１であって、第一モジュール１１０から指示信号ＳＣ１、ＳＣ２を受け付ける入出力部１２と、第二モジュールを模倣するように学習された信号エミュレータ用学習モデル１０に対して、指示信号ＳＣを示す指示情報ＤＣを入力し、信号エミュレータ用学習モデル１０から応答情報ＤＲ１、ＤＲ２を出力させる人工知能処理部１０とを備える。入出力部１２は、応答情報ＤＲに基づいて、応答信号ＳＲ１、ＳＲ２を第一モジュール１１０へ出力する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
第一モジュールから出力された指示信号に応じて前記第一モジュールへ応答信号を出力する第二モジュールをエミュレートする信号エミュレータであって、
前記第一モジュールから出力された指示信号を受け付ける入力部と、
前記第二モジュールを模倣するように学習された信号エミュレータ用学習モデルに対して、前記入力部によって受け付けられた前記指示信号を示す指示情報を入力し、前記信号エミュレータ用学習モデルから応答情報を出力させる人工知能処理部と、
前記応答情報に基づいて、前記第一モジュールが受付可能な応答信号を前記第一モジュールへ出力する出力部とを備える信号エミュレータ。
【請求項２】
前記信号エミュレータ用学習モデルは、前記応答情報と共に前記指示信号に対する前記応答信号の遅延時間を示す遅延情報を出力し、
前記出力部は、前記入力部によって前記指示信号が受け付けられてから前記遅延情報で示される遅延時間経過した場合、前記応答情報に応じて前記応答信号を出力する請求項１記載の信号エミュレータ。
【請求項３】
前記応答信号の信号波形を複数、それぞれの識別情報と対応付けて予め記憶する応答波形記憶部をさらに備え、
前記応答情報は、前記識別情報を示し、
前記出力部は、前記応答情報で示される識別情報に対応する信号波形を前記応答波形記憶部から読み出して、その信号波形に応じた信号を、前記応答信号として出力する請求項１記載の信号エミュレータ。
【請求項４】
請求項１記載の信号エミュレータにおける前記信号エミュレータ用学習モデルの機械学習方法であって、
（ａ）前記第一モジュールと前記第二モジュールとを連結して動作させる工程と、
（ｂ）前記第一モジュールと前記第二モジュールとの間で信号を伝達するための信号経路を監視し、前記第一モジュールから出力された指示信号と、前記第二モジュールから出力された応答信号とを検出し、前記指示信号を示す指示情報と前記応答信号を示す応答情報とを対応付けた組を、複数組、監視情報として監視情報記憶部に記憶させる工程と、
（ｃ）前記監視情報を教師データとしてニューラルネットワークの機械学習を実行する工程とを含む信号エミュレータ用学習モデルの機械学習方法。
【請求項５】
第一モジュールから出力された指示信号に応じて前記第一モジュールへ応答信号を出力する第二モジュールをエミュレートする信号エミュレータ用学習モデルの機械学習方法であって、
（ａ）前記第一モジュールと前記第二モジュールとを連結して動作させる工程と、
（ｂ）前記第一モジュールと前記第二モジュールとの間で信号を伝達するための信号経路を監視し、前記第一モジュールから出力された指示信号と、前記第二モジュールから出力された応答信号とを検出し、前記指示信号を示す指示情報と前記応答信号を示す応答情報とを対応付けた組を、複数組、監視情報として監視情報記憶部に記憶させる工程と、
（ｃ）前記監視情報を教師データとしてニューラルネットワークの機械学習を実行する工程とを含む信号エミュレータ用学習モデルの機械学習方法。
【請求項６】
前記（ｂ）工程は、さらに、前記指示信号が検出されてから前記応答信号が検出されるまでの遅延時間を計測し、前記各組は、前記指示情報、前記応答情報、及び前記遅延情報を対応付け、
前記（ｃ）工程は、前記各組の前記指示情報をニューラルネットワークに入力し、前記ニューラルネットワークからその指示情報と対応する応答情報とその遅延時間とを出力させるように、前記ニューラルネットワークの機械学習を実行する請求項４又は５に記載の信号エミュレータ用学習モデルの機械学習方法。
【請求項７】
前記（ｂ）工程は、さらに、前記検出された複数の応答信号の信号波形と、その各応答信号を識別する識別情報とを対応付けて応答波形記憶部に記憶させ、前記応答情報を前記識別情報とする請求項４又は５に記載の信号エミュレータ用学習モデルの機械学習方法。
【請求項８】
第一モジュールから出力された指示信号に応じて前記第一モジュールへ応答信号を出力する第二モジュールをエミュレートする信号エミュレータ用学習モデルの機械学習システムであって、
前記第一モジュールと前記第二モジュールとの間で信号を伝達するための信号経路を監視し、前記第一モジュールから出力された指示信号と、前記第二モジュールから出力された応答信号とを検出し、前記指示信号を示す指示情報と前記応答信号を示す応答情報とを対応付けた組を、複数組、監視情報として監視情報記憶部に出力する監視情報取得部と、
前記監視情報を教師データとしてニューラルネットワークの機械学習を実行する機械学習部とを含む信号エミュレータ用学習モデルの機械学習システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、主にソフトウェアの検証に用いられる信号エミュレータ、信号エミュレータ用学習モデルの機械学習方法、及び信号エミュレータ用学習モデルの機械学習システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、ソフトウェアのテストを行う際に、まだ作成されていない下位モジュールの代わりに動作する、いわゆるスタブを用いることが行われている（例えば、特許文献１参照。）。このようなスタブを用いることによって、上位モジュールからの要求に対して、未完成の下位モジュールの代わりにスタブが応答を返すことができる。その結果、まだ下位モジュールが作成されていなくても、上位モジュールのソフトウェアデバッグを行うことが可能となる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１２−１８６７５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、機械装置の制御を行う制御プログラムのデバッグを行う場合、制御プログラムで実際に機械装置を制御させ、その制御対象の機械装置に組み込まれたモータやシリンダ等のアクチュエータ、ヒータ、発光素子、サーボドライバや温調器等のコントローラ等に対して制御プログラムから指示信号を出力させ、制御対象から出力されたセンサ信号やコントローラの出力信号等に対する制御プログラムの挙動を確認する必要がある。
【０００５】
このような機械装置をユーザに対して出荷した後に、制御プログラムのバージョンアップや修正等を行う場合がある。しかしながら、機械装置が大規模なものであったり、カスタム仕様であるために同じ装置が一つしか存在しなかったりする場合には、機械装置が出荷先にしかなく、製造メーカに存在しないために制御プログラムのデバッグを行うことができないことがある。
【０００６】
そこで、上述のスタブのように、機械装置の入出力信号を模倣するエミュレータを用いて制御プログラムのデバッグを行うことが考えられる。しかしながら、機械装置のセンサやコントローラは、ソフトウェアモジュールのように予め設計された応答信号を出力するわけではなく、実際の機械動作の結果として信号を出力するため、エミュレータを構成することが難しい。
【０００７】
本発明の目的は、機械装置を模倣することが容易な信号エミュレータ、及びこれに用いられる信号エミュレータ用学習モデルの機械学習方法、信号エミュレータ用学習モデルの機械学習システムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明に係る信号エミュレータは、第一モジュールから出力された指示信号に応じて前記第一モジュールへ応答信号を出力する第二モジュールをエミュレートする信号エミュレータであって、前記第一モジュールから出力された指示信号を受け付ける入力部と、前記第二モジュールを模倣するように学習された信号エミュレータ用学習モデルに対して、前記入力部によって受け付けられた前記指示信号を示す指示情報を入力し、前記信号エミュレータ用学習モデルから応答情報を出力させる人工知能処理部と、前記応答情報に基づいて、前記第一モジュールが受付可能な応答信号を前記第一モジュールへ出力する出力部とを備える。
【０００９】
この構成によれば、第二モジュールを模倣するように学習された信号エミュレータ用学習モデルを用いることによって、第一モジュールから出力された指示信号を示す指示情報に対応する応答情報を出力させることができ、この応答情報に基づいて応答信号が第一モジュールへ出力される。従って、第二モジュールを構成する機械装置を模倣することが容易である。
【００１０】
また、前記信号エミュレータ用学習モデルは、前記応答情報と共に前記指示信号に対する前記応答信号の遅延時間を示す遅延情報を出力し、前記出力部は、前記入力部によって前記指示信号が受け付けられてから前記遅延情報で示される遅延時間経過した場合、前記応答情報に応じて前記応答信号を出力することが好ましい。
【００１１】
この構成によれば、信号エミュレータ用学習モデルが、応答情報と共に指示信号に対する応答信号の遅延時間を示す遅延情報を出力するように学習されている。そして、出力部は、入力部によって指示信号が受け付けられてから、信号エミュレータ用学習モデルが出力する遅延情報で示される遅延時間遅らせてから、応答信号を出力する。これにより、信号エミュレータは、第二モジュールの信号出力タイミングも含めて第二モジュールを模倣することができるので、模倣の精度が向上する。
【００１２】
また、前記応答信号の信号波形を複数、それぞれの識別情報と対応付けて予め記憶する応答波形記憶部をさらに備え、前記応答情報は、前記識別情報を示し、前記出力部は、前記応答情報で示される識別情報に対応する信号波形を前記応答波形記憶部から読み出して、その信号波形に応じた信号を、前記応答信号として出力することが好ましい。
【００１３】
この構成によれば、応答波形記憶部に、応答信号の信号波形が複数、それぞれの識別情報と対応付けて予め記憶されている。信号エミュレータ用学習モデルは、信号波形の識別情報を応答情報として出力する。そして、出力部は、その識別情報に対応する信号波形を応答波形記憶部から読み出してその信号波形の応答信号を第一モジュールへ出力する。これにより、信号エミュレータは、応答信号の信号波形も含めて第二モジュールを模倣することができるので、模倣の精度が向上する。
【００１４】
また、本発明に係る信号エミュレータ用学習モデルの機械学習方法は、上述の信号エミュレータにおける前記信号エミュレータ用学習モデルの機械学習方法であって、（ａ）前記第一モジュールと前記第二モジュールとを連結して動作させる工程と、（ｂ）前記第一モジュールと前記第二モジュールとの間で信号を伝達するための信号経路を監視し、前記第一モジュールから出力された指示信号と、前記第二モジュールから出力された応答信号とを検出し、前記指示信号を示す指示情報と前記応答信号を示す応答情報とを対応付けた組を、複数組、監視情報として監視情報記憶部に記憶させる工程と、（ｃ）前記監視情報を教師データとしてニューラルネットワークの機械学習を実行する工程とを含む。
【００１５】
また、本発明に係る信号エミュレータ用学習モデルの機械学習方法は、第一モジュールから出力された指示信号に応じて前記第一モジュールへ応答信号を出力する第二モジュールをエミュレートする信号エミュレータ用学習モデルの機械学習方法であって、（ａ）前記第一モジュールと前記第二モジュールとを連結して動作させる工程と、（ｂ）前記第一モジュールと前記第二モジュールとの間で信号を伝達するための信号経路を監視し、前記第一モジュールから出力された指示信号と、前記第二モジュールから出力された応答信号とを検出し、前記指示信号を示す指示情報と前記応答信号を示す応答情報とを対応付けた組を、複数組、監視情報として監視情報記憶部に記憶させる工程と、（ｃ）前記監視情報を教師データとしてニューラルネットワークの機械学習を実行する工程とを含む。
【００１６】
また、本発明に係る信号エミュレータ用学習モデルの機械学習システムは、第一モジュールから出力された指示信号に応じて前記第一モジュールへ応答信号を出力する第二モジュールをエミュレートする信号エミュレータ用学習モデルの機械学習システムであって、前記第一モジュールと前記第二モジュールとの間で信号を伝達するための信号経路を監視し、前記第一モジュールから出力された指示信号と、前記第二モジュールから出力された応答信号とを検出し、前記指示信号を示す指示情報と前記応答信号を示す応答情報とを対応付けた組を、複数組、監視情報として監視情報記憶部に出力する監視情報取得部と、前記監視情報を教師データとしてニューラルネットワークの機械学習を実行する機械学習部とを含む。
【００１７】
これらの方法及びシステムによれば、第一モジュールと第二モジュールとからなる装置を実際に動作させて指示信号と応答信号とを監視し、その監視結果に基づきニューラルネットワークを機械学習させることによって、上述の信号エミュレータ用学習モデルを動作させるための信号エミュレータ用学習モデルを学習させることができる。
【００１８】
また、前記（ｂ）工程は、さらに、前記指示信号が検出されてから前記応答信号が検出されるまでの遅延時間を計測し、前記各組は、前記指示情報、前記応答情報、及び前記遅延情報を対応付け、前記（ｃ）工程は、前記各組の前記指示情報をニューラルネットワークに入力し、前記ニューラルネットワークからその指示情報と対応する応答情報とその遅延時間とを出力させるように、前記ニューラルネットワークの機械学習を実行することが好ましい。
【００１９】
この構成によれば、指示信号に対する応答信号の遅延時間を含めてニューラルネットワークを機械学習することができるので、信号エミュレータ用学習モデルを用いた信号エミュレータによる第二モジュールの模倣の精度が向上する。
【００２０】
また、前記（ｂ）工程は、さらに、前記検出された複数の応答信号の信号波形と、その各応答信号を識別する識別情報とを対応付けて応答波形記憶部に記憶させ、前記応答情報を前記識別情報とすることが好ましい。
【００２１】
この構成によれば、指示信号に対する応答信号の信号波形を含めてニューラルネットワークを機械学習することができるので、信号エミュレータ用学習モデルを用いた信号エミュレータによる第二モジュールの模倣の精度が向上する。
【発明の効果】
【００２２】
このような構成の信号エミュレータ、及びこれに用いられる信号エミュレータ用学習モデルの機械学習方法、信号エミュレータ用学習モデルの機械学習システムによれば、機械装置を模倣することが容易となる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本発明に係る信号エミュレータの適用対象となる基板検査装置の電気的構成の一例を示すブロック図である。
【図２】本発明の第一実施形態に係る信号エミュレータの構成の一例を示すブロック図である。
【図３】信号エミュレータ用学習モデルとして用いられるニューラルネットワークの一例を示す説明図である。
【図４】本発明の第一実施形態に係る信号エミュレータ用学習モデルの機械学習方法を用いる機械学習システムの一例を示すブロック図である。
【図５】図４に示す機械学習システムによる信号エミュレータ用学習モデルの機械学習方法の一例を示すフローチャートである。
【図６】図４に示す機械学習システムによる信号エミュレータ用学習モデルの機械学習方法の一例を示すフローチャートである。
【図７】指示信号と応答信号との一例を示す信号波形図である。
【図８】図２に示す信号エミュレータの動作の一例を示すフローチャートである。
【図９】本発明の第二実施形態に係る信号エミュレータの構成の一例を示すブロック図である。
【図１０】本発明の第二実施形態に係る機械学習方法を用いる機械学習システムの構成の一例を示すブロック図である。
【図１１】図１０に示す機械学習システムの動作の一例を示すフローチャートである。
【図１２】図１０に示す機械学習システムの動作の一例を示すフローチャートである。
【図１３】図９、図１０に示す応答波形記憶部に記憶された信号波形の一例を示す説明図である。
【図１４】図９、図１０に示すニューラルネットワークの一例を示す説明図である。
【図１５】図９に示す信号エミュレータの動作の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
以下、本発明に係る実施形態を図面に基づいて説明する。なお、各図において同一の符号を付した構成は、同一の構成であることを示し、その説明を省略する。図１は、基板を検査する基板検査装置１００の電気的構成の一例を示すブロック図である。基板検査装置１００は、本発明の第一及び第二実施形態に係る信号エミュレータの適用対象となる機械装置の一例に相当している。
【００２５】
図１に示す基板検査装置１００は、第一モジュール１１０と、第二モジュール１２０とを備えている。第一モジュール１１０は、例えば、制御部１１１、表示部１１２、及び操作部１１３を含む。第二モジュール１２０は、例えば、基板搬送用モータ１２１、基板検出センサ１２２、モータドライバ１２３、及びプローブ駆動用モータ１２４を備えている。
【００２６】
なお、第一モジュール及び第二モジュールは、基板検査装置１００の構成要素に限らない。第一モジュールが第二モジュールへ指示信号を出力し、第二モジュールが指示信号に応じて応答信号を出力するものであればよい。
【００２７】
第一モジュール１１０と第二モジュール１２０との間は信号経路Ｌ１，Ｌ２，・・・によって接続されている。この信号経路Ｌ１，Ｌ２，・・・によって、指示信号ＳＣ１，ＳＣ２，・・・および応答情報ＤＲ１，ＤＲ２，・・・の送受信が行われる。信号経路Ｌ１，Ｌ２，・・・を総称して、信号経路Ｌと称する。
【００２８】
表示部１１２は、例えば液晶表示装置等の表示装置である。操作部１１３は、例えばキーボード等の操作入力装置である。表示部１１２と操作部１１３とは、例えばタッチパネルディスプレイによって、一体に構成されていてもよい。
【００２９】
制御部１１１は、例えば所定の演算処理を実行するＣＰＵ（Central Processing Unit）、データを一時的に記憶するＲＡＭ（Random Access Memory）、制御プログラム１１４等を記憶する不揮発性の記憶装置、及びこれらの周辺回路等を備えて構成された、いわゆるマイクロコンピュータである。制御部１１１は、例えばＰＬＣ（Programmable Logic Controller）を含んでいてもよい。
【００３０】
制御部１１１は、制御プログラム１１４を実行することによって、基板検査装置１００の動作を制御する。
【００３１】
第二モジュール１２０は、基板検査装置１００の機構部分に相当している。基板搬送用モータ１２１は、検査対象の基板を、検査位置まで搬送する搬送機構を駆動するモータである。基板搬送用モータ１２１は、例えば指示信号ＳＣ１に応じて回転駆動する。基板検出センサ１２２は、搬送機構によって搬送された基板が、検査位置に配置されたときに、基板の検出信号を応答信号ＳＲ１として出力する光センサである。
【００３２】
プローブ駆動用モータ１２４は、プローブを移動させて基板に接触させる駆動機構を駆動させるモータである。モータドライバ１２３は、プローブ駆動用モータ１２４の動作を制御するコントローラである。モータドライバ１２３は、例えば指示信号ＳＣ２に応じてプローブ駆動用モータ１２４を駆動させると共に、受信した指示信号ＳＣ２に対する応答信号ＳＲ２を出力する。
【００３３】
制御部１１１は、制御プログラム１１４を実行することによって、例えばユーザによる操作部１１３の操作に応じて指示信号ＳＣ１を出力し、基板搬送用モータ１２１を駆動させて基板を搬送させ、応答信号ＳＲ１を受信したら、検査位置に基板が配置されたと判断してモータドライバ１２３へ指示信号ＳＣ２を出力し、モータドライバ１２３からの応答信号ＳＲ２を受信する。
【００３４】
このように、制御部１１１は、第二モジュール１２０に対して指示信号ＳＣ１，ＳＣ２，・・・を出力し、その信号に応答して第二モジュール１２０から出力される応答信号ＳＲ１，ＳＲ２，・・・を受信することによって処理を進行していく。従って、制御プログラム１１４をデバックする場合には、通常、第一モジュール１１０と第二モジュール１２０とを接続して動作させる必要がある。以下、指示信号ＳＣ１，ＳＣ２，・・・を総称して指示信号ＳＣと称し、応答信号ＳＲ１，ＳＲ２，・・・を総称して応答信号ＳＲと称する。
（第一実施形態）
【００３５】
図２は、本発明の第一実施形態に係る信号エミュレータの構成の一例を示すブロック図である。図２に示す信号エミュレータ１は、第二モジュール１２０を模倣することによって、第二モジュール１２０が無くても制御プログラム１１４をデバック可能にする。図２は、第一モジュール１１０に、第二モジュール１２０の代わりに信号エミュレータ１が接続された状態を示している。
【００３６】
図２に示す信号エミュレータ１は、人工知能処理部１１と、入出力部１２（入力部、出力部）とを備えている。入出力部１２は、入力部及び出力部の一例に相当している。人工知能処理部１１は、信号エミュレータ用学習モデル１０を含む。
【００３７】
入出力部１２は、第一モジュール１１０から出力された指示信号ＳＣ１，ＳＣ２，・・・を受け付けて、受け付けられた各指示信号を表す指示情報ＤＣ１，ＤＣ２，・・・を人工知能処理部１１へ出力する。以下、指示情報ＤＣ１，ＤＣ２，・・・を総称して指示情報ＤＣと称する。また、入出力部１２は、図略のタイマ回路等によって、各指示信号ＳＣが受け付けられた後の経過時間を、それぞれ計時する。
【００３８】
人工知能処理部１１は、例えば所定の演算処理を実行するＣＰＵ、データを一時的に記憶するＲＡＭ、信号エミュレータ用学習モデル１０や所定のプログラム等を記憶する不揮発性の記憶装置、及びこれらの周辺回路等を備えて構成された、いわゆるマイクロコンピュータである。人工知能処理部１１は、人工知能の演算に適したＡＩ（Artificial Intelligence）チップ等の、人工知能用処理回路を備えていてもよい。
【００３９】
人工知能処理部１１は、指示情報ＤＣ１，ＤＣ２，・・・を信号エミュレータ用学習モデル１０へ入力し、信号エミュレータ用学習モデル１０から応答情報ＤＲ１，ＤＲ２，・・・と、遅延情報ＤＤ１，ＤＤ２，・・・とを出力させる。以下、応答情報ＤＲ１，ＤＲ２，・・・を総称して応答情報ＤＲと称し、遅延情報ＤＤ１，ＤＤ２，・・・を総称して遅延情報ＤＤと称する。
【００４０】
入出力部１２は、信号エミュレータ用学習モデル１０から出力された応答情報ＤＲと遅延情報ＤＤとに基づいて、応答情報ＤＲに対応する指示信号ＳＣが受け付けられてから遅延情報ＤＤで示される遅延時間経過したとき、応答情報ＤＲに応じた応答信号ＳＲを第一モジュール１１０へ出力する。
【００４１】
信号エミュレータ用学習モデル１０は、例えば、ニューラルネットワークとして機能する人工知能プログラムと、そのニューラルネットワークのニューロンに対して学習された重み情報とが組み合わされて構成されている。信号エミュレータ用学習モデル１０は、例えば後述する信号エミュレータ用学習モデルの機械学習方法によって生成することができる。上記人工知能プログラムには、ニューラルネットワークとして機能する、プログラムに準ずる実行可能な形式を有するデータ構造のものを含む。
【００４２】
信号エミュレータ用学習モデル１０は、ＡＩチップ等の人工知能用処理回路によって構成されるニューラルネットワークと、学習で得られた重み情報とによって構成されていてもよい。その場合、記憶装置には、重み情報のみが記憶されていてもよい。そして、人工知能処理部１１が記憶装置に記憶された重み情報を読み出して、ニューラルネットワークに設定することによって、信号エミュレータ用学習モデル１０が構成されるようにしてもよい。
【００４３】
図３は、信号エミュレータ用学習モデル１０として用いられるニューラルネットワークの一例を示す説明図である。図３に示すニューラルネットワーク３は、例えば入力層３１、中間層３２、及び出力層３３を含む、多層パーセプトロンとされている。なお、ニューラルネットワーク３として、中間層３２の出力を入力層３１に入力する、いわゆるリカレントニューラルネットワーク（ＲＮＮ：Recurrent Neural Network）を用いてもよい。ニューラルネットワーク３としてリカレントニューラルネットワークを用いることによって、時間変化を学習することが可能となる。
【００４４】
入力層３１及び中間層３２のニューロン数は、第一モジュール１１０から出力される指示信号ＳＣ（指示情報ＤＣ）の数と同じにされている。出力層３３には、各指示情報ＤＣに対応する応答情報ＤＲと遅延情報ＤＤとを出力するニューロンが設けられている。なお、ニューラルネットワークの層数や各層のニューロン数は、適宜設定すればよく、図３に示す例に限らない。
【００４５】
入力層３１の各ニューロンには、各指示情報ＤＣが入力される。指示情報ＤＣは、指示信号ＳＣを１，０の二値で表したデータであってもよく、指示信号ＳＣをコード化したデータであってもよい。応答情報ＤＲは、応答信号ＳＲを１，０の二値で表したデータであってもよく、応答信号ＳＲをコード化したデータであってもよい。遅延情報ＤＤは、指示信号ＳＣが受信されてから応答信号ＳＲを送信するまでの遅延時間を示すデータである。
【００４６】
図３に示す例では、各指示情報ＤＣが、入力層３１の全てのニューロンに入力される。入力層３１の各ニューロンの出力は、それぞれ、中間層３２の全てのニューロンに入力され、中間層３２の各ニューロンの出力は、それぞれ、出力層３３の全てのニューロンに入力される。図３では、ニューロン及び結線の記載を部分的に省略している。
【００４７】
各ニューロンへの入力に対しては、それぞれ重みｗが設定される。出力層３３以外のニューロンの活性化関数としては、例えばＲｅＬＵ（Rectified Linear Unit：正規化線形関数、ランプ関数）として知られている関数を用いることができる。ＲｅＬＵは、ｙ＝φ（ｘ）＝ｘ （ｘ＞０）、ｙ＝φ（ｘ）＝０ （ｘ＜０）のように表される関数である。
【００４８】
出力層３３のニューロンの活性化関数としては、例えばｙ＝φ（ｘ）＝ｘのような関数を用いることができる。
【００４９】
図４は、本発明の第一実施形態に係る信号エミュレータ用学習モデルの機械学習方法を用いる機械学習システム２の一例を示すブロック図である。図４では、第一モジュール１１０と第二モジュール１２０とが連結されて動作可能にされた基板検査装置１００と、機械学習システム２とが、接続された状態を示している。
【００５０】
図４に示す機械学習システム２は、例えば所定の演算処理を実行するＣＰＵ、データを一時的に記憶するＲＡＭ、信号エミュレータ用学習モデル１０や所定のプログラム等を記憶したり、監視情報記憶部２２として用いられたりする不揮発性の記憶装置、及びこれらの周辺回路等を備えて構成された、いわゆるコンピュータシステムである。機械学習システム２は、人工知能の演算に適したＡＩチップ等の、人工知能用処理回路を備えていてもよい。
【００５１】
機械学習システム２は、信号エミュレータ用学習モデル１０を備え、例えば記憶装置に記憶されたプログラムを実行することによって、監視情報取得部２１、及び機械学習部２３として機能する。
【００５２】
なお、機械学習システム２は、必ずしも一体に構成された装置で有る必要はなく、機械学習システム２の各部が複数の装置に分散されて構成されていてもよい。また、機械学習システム２は、信号エミュレータ１と一体に構成されていてもよい。すなわち、信号エミュレータ１が、機械学習システム２の構成を含んでいてもよい。
【００５３】
監視情報取得部２１は、第一モジュール１１０と第二モジュール１２０との間で信号を伝達するための信号経路Ｌを監視し、第一モジュール１１０から出力された指示信号ＳＣと、第二モジュールから出力された応答信号ＳＲとを検出し、指示信号ＳＣに対する応答信号ＳＲの遅延時間Ｔｄを計測し、指示信号ＳＣ、応答信号ＳＲ、及び遅延時間Ｔｄを表す指示情報ＤＣ、応答情報ＤＲ、及び遅延情報ＤＤを対応付けた組を、複数組、監視情報として監視情報記憶部２２に記憶させる。
【００５４】
機械学習部２３は、監視情報記憶部２２に記憶された監視情報を教師データとして、各組の指示情報ＤＣをニューラルネットワーク３に入力し、ニューラルネットワーク３からその指示情報ＤＣと対応する応答情報ＤＲとその遅延時間Ｔｄを示す遅延情報ＤＤとを出力させるように、ニューラルネットワーク３の機械学習を実行する。
【００５５】
ニューラルネットワーク３の機械学習には、例えば、誤差逆伝播法（バックプロパゲーション）、Boot Strap法、Feedback Alignment法、Synthetic Gradient法、Target Prop法等の、種々の学習方式を用いることができる。
【００５６】
図５、図６は、図４に示す機械学習システム２による信号エミュレータ用学習モデルの機械学習方法の一例を示すフローチャートである。以下のフローチャートにおいて、同一の処理には同一のステップ番号を付してその説明を省略する。図７は、指示信号と応答信号との一例を示す信号波形図である。
【００５７】
作業者は、基板検査装置１００の信号経路Ｌを機械学習システム２に接続し、基板検査装置１００を動作させる（工程（ａ））。そうすると、例えば図７に示すように、第一モジュール１１０から指示信号ＳＣが出力され、指示信号ＳＣに応じて第二モジュール１２０から応答信号ＳＲが出力される。
【００５８】
監視情報取得部２１は、信号経路Ｌを監視し、指示信号ＳＣ及び応答信号ＳＲの組を複数検出する（ステップＳ１）。監視情報取得部２１は、指示信号ＳＣ及び応答信号ＳＲを検出する際に、指示信号ＳＣに対する応答信号ＳＲの遅延時間Ｔｄを計測する（ステップＳ２）。
【００５９】
次に、監視情報取得部２１は、指示信号ＳＣ、応答信号ＳＲ、及び遅延時間Ｔｄを表す、指示情報ＤＣ、応答情報ＤＲ、及び遅延情報ＤＤを対応付けた組を、複数、ここではＮ組、監視情報として監視情報記憶部２２に記憶させる（ステップＳ３）。ステップＳ１〜Ｓ３は、工程（ｂ）の一例に相当している。
【００６０】
ここで、監視情報には、正常時の指示情報ＤＣ、応答情報ＤＲ、及び遅延情報ＤＤの組と、異常時の指示情報ＤＣ、応答情報ＤＲ、及び遅延情報ＤＤの組とが含まれていることが好ましい。
【００６１】
次に、機械学習部２３は、Ｎ組のデータの中から、例えばランダムに任意の組数のデータ、例えばＮ／２組のデータを教師データとして選択し、残りのデータ、例えば残りのＮ／２組のデータを評価データとして選択する（ステップＳ４）。
【００６２】
次に、まだ学習していない教師データの中から、指示情報ＤＣｉ、応答情報ＤＲｉ、及び遅延情報ＤＤｉの組を学習対象として選択し（ステップＳ５）、教師データの指示情報ＤＣｉを、ニューラルネットワーク３の入力層３１における、指示情報ＤＣｉに対応するニューロンへ入力し（ステップＳ６）、ニューラルネットワーク３を実行する（ステップＳ７）。
【００６３】
次に、機械学習部２３は、出力層３３から出力された応答情報ＤＲｉ及び遅延情報ＤＤｉと、教師データの応答情報ＤＲｉ及び遅延情報ＤＤｉとの差異を減少させるように、例えば誤差逆伝播法等の学習方法によって、各ニューロンの各入力に対応する重みｗを調節する（ステップＳ８）。
【００６４】
次に、機械学習部２３は、全ての教師データの学習が終了したか否かをチェックし（ステップＳ９）、まだ学習していないデータがあれば（ステップＳ９でＮＯ）、残りの教師データを学習するべくステップＳ５〜Ｓ９を繰り返し、全ての教師データが学習済であれば（ステップＳ９でＹＥＳ）、学習結果を評価するべくステップＳ１１へ移行する。
【００６５】
次に、ステップＳ１１において、機械学習部２３は、まだ評価していない評価データの中から、指示情報ＤＣｉ、応答情報ＤＲｉ、及び遅延情報ＤＤｉの組を評価対象として選択し（ステップＳ１１）、評価データの指示情報ＤＣｉを、ニューラルネットワーク３の入力層３１における、指示情報ＤＣｉに対応するニューロンへ入力し（ステップＳ１２）、ニューラルネットワーク３を実行する（ステップＳ１３）。
【００６６】
次に、機械学習部２３は、出力層３３から出力された応答情報ＤＲｉ及び遅延情報ＤＤｉと、評価データの応答情報ＤＲｉ及び遅延情報ＤＤｉとを比較することにより評価する（ステップＳ１４）。
【００６７】
そして、比較結果が一致しなければ（ステップＳ１５でＮＯ）、ステップＳ４〜Ｓ９の機械学習が不充分であると考えられるから、機械学習部２３は、Ｎ組のデータの中から、ステップＳ４とは異なる選び方で新たな任意の組数のデータ、例えばＮ／２組のデータを教師データとして選択し、残りのデータ、例えばＮ／２組のデータを評価データとして選択し（ステップＳ１６）、再びステップＳ５以降の処理を繰り返す。
【００６８】
一方、比較結果が一致すれば（ステップＳ１５でＹＥＳ）、機械学習部２３は、全ての評価データの評価が終了したか否かをチェックし（ステップＳ１７）、まだ評価していないデータがあれば（ステップＳ１７でＮＯ）、残りの評価データを評価するべくステップＳ１１〜Ｓ１７を繰り返し、全ての評価データが評価済であれば（ステップＳ１７でＹＥＳ）ニューラルネットワーク３の学習が終了したことになるから、機械学習を終了する。これにより、学習済の信号エミュレータ用学習モデル１０が、機械学習システム２の記憶装置に記憶されたことになる。ステップＳ４〜Ｓ１７は、工程（ｃ）の一例に相当している。
【００６９】
以上、ステップＳ１〜Ｓ１７の処理により、信号エミュレータ用学習モデル１０を機械学習することができる。なお、一つの指示信号ＳＣに対して一つの応答信号ＳＲが出力される例を示したが、複数の指示信号ＳＣに対して複数の応答信号ＳＲが出力されてもよく、一つの指示信号ＳＣに対して複数の応答信号ＳＲが出力されてもよく、複数の指示信号ＳＣに対して一つの応答信号ＳＲが出力されてもよい。また、必ずしもステップＳ１１〜Ｓ１７を実行する必要はなく、ステップＳ９で全ての教師データが学習済であれば（ステップＳ９でＹＥＳ）、そこで学習を終了してもよい。
【００７０】
このようにして得られた信号エミュレータ用学習モデル１０、又は信号エミュレータ用学習モデル１０の重み情報を、例えば図略の通信回路を用いて信号エミュレータ１へ送信することにより信号エミュレータ１に記憶させてもよく、例えば図略の記憶媒体に記憶させ、信号エミュレータ１によってその記憶媒体から信号エミュレータ用学習モデル１０又はその重み情報を読み出させ、その信号エミュレータ用学習モデル１０又は重み情報を信号エミュレータ１に記憶させてもよい。
【００７１】
機械学習システム２で用いられるニューラルネットワーク３の構造と、信号エミュレータ１が備える人工知能用処理回路や人工知能プログラムによって構成されるニューラルネットワーク３の構造とを同一構造とすれば、あるいは、機械学習システム２と信号エミュレータ１とで同一のニューラルネットワーク３を用いる構成とすれば、機械学習システム２での学習で得られる信号エミュレータ用学習モデル１０の重み情報のみを信号エミュレータ１に記憶させ、その重み情報を信号エミュレータ１のニューラルネットワーク３と組み合わせることによって、機械学習方法で学習された信号エミュレータ用学習モデル１０を信号エミュレータ１において再現することができる。このようにして再現された学習済モデルを信号エミュレータ用学習モデル１０としてもよい。
【００７２】
基板検査装置１００の製造メーカは、例えば基板検査装置１００の出荷時に、基板検査装置１００を実際に動作させて学習させた信号エミュレータ用学習モデル１０、又はその重み情報を、サーバ装置や記憶媒体等に記憶させて保管しておく。そして、例えばプログラムのアップデート等のために制御プログラム１１４に新機能を追加したり、改造したりした際に、保管していた信号エミュレータ用学習モデル１０、又はその重み情報を信号エミュレータ１に読み込ませればよい。そして、第二モジュール１２０の代わりに信号エミュレータ１を第一モジュール１１０に接続することによって、第二モジュール１２０が無くても、制御プログラム１１４のデバッグを行うことが可能になる。
【００７３】
次に、図２に示す信号エミュレータ１の動作について説明する。図８は、図２に示す信号エミュレータ１の動作の一例を示すフローチャートである。まず、作業者が、図２に示すように第一モジュール１１０の信号経路Ｌに信号エミュレータ１を取り付けて、第一モジュール１１０を動作させ、制御部１１１によって制御プログラム１１４を実行させる。
【００７４】
入出力部１２は、信号経路Ｌを監視する。そして、指示信号ＳＣを検出すると（ステップＳ２１）、入出力部１２は、指示信号ＳＣから指示情報ＤＣを生成し、信号エミュレータ用学習モデル１０へ出力する（ステップＳ２２）。また、入出力部１２は、指示信号ＳＣが検出された後の経過時間を計時する（ステップＳ２３）。
【００７５】
人工知能処理部１１は、信号エミュレータ用学習モデル１０を実行する（ステップＳ２４）。そうすると、信号エミュレータ用学習モデル１０から、指示情報ＤＣに応じた応答情報ＤＲ、及び遅延情報ＤＤが入出力部１２へ出力される（ステップＳ２５）。
【００７６】
次に、入出力部１２は、出力された指示情報ＤＣに対応する指示信号ＳＣが検出されてから、遅延情報ＤＤで示される遅延時間Ｔｄが経過したタイミングで、応答情報ＤＲで示される応答信号ＳＲを第一モジュール１１０へ出力し（ステップＳ２６）、以後、ステップＳ２１〜Ｓ２６を繰り返す。
【００７７】
これにより、信号エミュレータ１は、第一モジュール１１０から出力された指示信号ＳＣに対し、図７に示すような、第二モジュール１２０が出力する応答信号ＳＲと同様の信号を第一モジュール１１０へ出力することができる。従って、信号エミュレータ１は、第二モジュール１２０を模倣することができる。
【００７８】
また、基板検査装置１００を実際に動作させ、機械学習システム２によって信号エミュレータ用学習モデル１０を機械学習させることによって、信号エミュレータ１による第二モジュール１２０の模倣が可能となるので、信号エミュレータ１は、第二モジュール１２０等の機械装置を模倣することが容易である。
（第二実施形態）
【００７９】
図９は、本発明の第二実施形態に係る信号エミュレータ１ａの構成の一例を示すブロック図である。図１０は、本発明の第二実施形態に係る機械学習方法を用いる機械学習システム２ａの構成の一例を示すブロック図である。
【００８０】
図９に示す信号エミュレータ１ａは、信号エミュレータ１とは、人工知能処理部１１ａ及び入出力部１２ａが、応答情報ＤＲ及び遅延情報ＤＤの代わりに信号波形の波形番号ＩＤ（識別情報）を用いる点、信号エミュレータ用学習モデル１０の代わりに信号エミュレータ用学習モデル１０ａを用いる点、及び応答波形記憶部１３をさらに備える点が異なる。
【００８１】
図１０に示す機械学習システム２ａは、機械学習システム２とは、信号エミュレータ用学習モデル１０の代わりに信号エミュレータ用学習モデル１０ａを用いる点、監視情報取得部２１ａ、監視情報記憶部２２ａ、及び機械学習部２３ａが応答情報ＤＲ及び遅延情報ＤＤの代わりに信号波形の波形番号ＩＤを用いる点、及び応答波形記憶部１３をさらに備える点が異なる。波形番号ＩＤ（識別情報）は、応答情報の一例に相当している。
【００８２】
また、信号エミュレータ用学習モデル１０ａは、信号エミュレータ用学習モデル１０とは、ニューラルネットワーク３の代わりにニューラルネットワーク３ａを用いる点でことなる。ニューラルネットワーク３ａは、ニューラルネットワーク３とは、応答情報ＤＲ及び遅延情報ＤＤの代わりに波形番号ＩＤを出力する点でことなる。
【００８３】
その他の点については信号エミュレータ１及び機械学習システム２と同様に構成されているのでその説明を省略し、以下、信号エミュレータ１ａ及び機械学習システム２ａの特徴的な点について説明する。
【００８４】
図１１、図１２は、図１０に示す機械学習システム２ａの動作の一例を示すフローチャートである。監視情報取得部２１ａは、信号経路Ｌを監視し、指示信号ＳＣ及び応答信号ＳＲの組を複数検出する（ステップＳ１）。監視情報取得部２１ａは、検出された応答信号ＳＲの信号波形に波形番号ＩＤを付与して応答波形記憶部１３に記憶する（ステップＳ２ａ）。
【００８５】
図１３は、図９、図１０に示す応答波形記憶部１３に記憶された信号波形の一例を示す説明図である。各信号波形には、ＩＤ１，ＩＤ２・・・の波形番号が対応付けられている。監視情報取得部２１ａは、例えば、応答信号ＳＲを所定時間の間、一定のサンプリング間隔でサンプリングすることによって、応答信号ＳＲの信号波形を取得することができる。
【００８６】
次に、監視情報取得部２１ａは、指示信号ＳＣを表す指示情報ＤＣと、波形番号ＩＤとを対応付けた組を、複数、ここではＮ組、監視情報として監視情報記憶部２２に記憶させる（ステップＳ３ａ）。ステップＳ１〜Ｓ３ａは、工程（ｂ）の一例に相当している。
【００８７】
ここで、監視情報には、正常時の指示情報ＤＣ及び波形番号ＩＤの組と、異常時の指示情報ＤＣ及び波形番号ＩＤの組とが含まれていることが好ましい。
【００８８】
次に、機械学習部２３ａは、ステップＳ４を実行し、まだ学習していない教師データの中から、まだ学習していない教師データの中から、指示情報ＤＣｉと波形番号ＩＤｉの組を学習対象として選択し（ステップＳ５ａ）、教師データの指示情報ＤＣｉを、ニューラルネットワーク３ａの入力層３１における、指示情報ＤＣｉに対応するニューロンへ入力し（ステップＳ６ａ）、ニューラルネットワーク３ａを実行する（ステップＳ７ａ）。
【００８９】
図１４は、図９、図１０に示すニューラルネットワーク３ａの一例を示す説明図である。図１４に示すニューラルネットワーク３ａは、図３に示すニューラルネットワーク３とは、出力層３３ａのニューロンが、波形番号ＩＤに対応して設けられている点でことなる。出力層３３ａのニューロンがオンした場合、そのオンしたニューロンに対応する波形番号ＩＤが、信号エミュレータ用学習モデル１０ａの出力となる。
【００９０】
次に、機械学習部２３ａは、信号エミュレータ用学習モデル１０ａから出力された波形番号ＩＤｉと、教師データの波形番号ＩＤｉとの差異を減少させるように、例えば誤差逆伝播法等の学習方法によって、各ニューロンの各入力に対応する重みｗを調節する（ステップＳ８ａ）。
【００９１】
次に、機械学習部２３ａは、全ての教師データの学習が終了したか否かをチェックし（ステップＳ９）、まだ学習していないデータがあれば（ステップＳ９でＮＯ）、残りの教師データを学習するべくステップＳ５ａ〜Ｓ９を繰り返し、全ての教師データが学習済であれば（ステップＳ９でＹＥＳ）、学習結果を評価するべくステップＳ１１ａへ移行する。
【００９２】
次に、ステップＳ１１ａにおいて、機械学習部２３ａは、まだ評価していない評価データの中から、指示情報ＤＣｉと波形番号ＩＤｉの組を評価対象として選択し（ステップＳ１１ａ）、評価データの指示情報ＤＣｉを、ニューラルネットワーク３ａの入力層３１における、指示情報ＤＣｉに対応するニューロンへ入力し（ステップＳ１２ａ）、ニューラルネットワーク３ａを実行する（ステップＳ１３ａ）。
【００９３】
次に、機械学習部２３ａは、出力層３３から出力された波形番号ＩＤｉと、評価データの波形番号ＩＤｉとを比較することにより評価する（ステップＳ１４ａ）。
【００９４】
そして、比較結果が一致しなければ（ステップＳ１５でＮＯ）、ステップＳ４〜Ｓ９の機械学習が不充分であると考えられるから、機械学習部２３ａは、Ｎ組のデータの中から、ステップＳ４とは異なる選び方で新たな任意の組数のデータ、例えばＮ／２組のデータを教師データとして選択し、残りのデータ、例えばＮ／２組のデータを評価データとして選択し（ステップＳ１６）、再びステップＳ５ａ以降の処理を繰り返す。
【００９５】
一方、比較結果が一致すれば（ステップＳ１５でＹＥＳ）、機械学習部２３ａは、全ての評価データの評価が終了したか否かをチェックし（ステップＳ１７）、まだ評価していないデータがあれば（ステップＳ１７でＮＯ）、残りの評価データを評価するべくステップＳ１１ａ〜Ｓ１７を繰り返し、全ての評価データが評価済であれば（ステップＳ１７でＹＥＳ）ニューラルネットワーク３ａの学習が終了したことになるから、機械学習を終了する。これにより、学習済の信号エミュレータ用学習モデル１０ａが、機械学習システム２の記憶装置に記憶されたことになる。ステップＳ４〜Ｓ１７は、工程（ｃ）の一例に相当している。
【００９６】
以上、図１１、図１２に示すステップＳ１〜Ｓ１７の処理により、信号エミュレータ用学習モデル１０ａを機械学習することができる。
【００９７】
次に、図９に示す信号エミュレータ１ａの動作について説明する。図１５は、図９に示す信号エミュレータ１ａの動作の一例を示すフローチャートである。まず、作業者が、図９に示すように第一モジュール１１０の信号経路Ｌに信号エミュレータ１ａを取り付けて、第一モジュール１１０を動作させ、制御部１１１によって制御プログラム１１４を実行させる。また、応答波形記憶部１３には、ステップＳ２ａで記憶された信号波形が記憶されている。入出力部１２ａは、応答波形記憶部１３に記憶された信号波形を示すデータから、その信号波形の信号を生成するシグナルジェネレータを備えている。
【００９８】
入出力部１２ａは、信号経路Ｌを監視する。そして、指示信号ＳＣを検出すると（ステップＳ２１）、入出力部１２ａは、指示信号ＳＣから指示情報ＤＣを生成し、信号エミュレータ用学習モデル１０ａへ出力する（ステップＳ２２ａ）。
【００９９】
人工知能処理部１１ａは、信号エミュレータ用学習モデル１０ａを実行する（ステップＳ２４ａ）。そうすると、信号エミュレータ用学習モデル１０ａから、指示情報ＤＣに応じた波形番号ＩＤが応答情報として入出力部１２ａへ出力される（ステップＳ２５ａ）。
【０１００】
次に、入出力部１２ａは、応答情報として出力された波形番号ＩＤの信号波形を、応答波形記憶部１３から読み出す（ステップＳ２７）。そして、入出力部１２ａは、読み出された信号波形の応答信号ＳＲを生成し、その応答信号ＳＲを信号経路Ｌへ出力する（ステップＳ２６ａ）。以後、ステップＳ２１〜Ｓ２６ａを繰り返す。
【０１０１】
これにより、信号エミュレータ１ａは、第一モジュール１１０から出力された指示信号ＳＣに対し、図７に示すような、第二モジュール１２０が出力する応答信号ＳＲと同様の信号を第一モジュール１１０へ出力することができる。従って、信号エミュレータ１ａは、第二モジュール１２０を模倣することができる。
【０１０２】
また、基板検査装置１００を実際に動作させ、機械学習システム２ａによって信号エミュレータ用学習モデル１０ａを機械学習させると共に波形番号ＩＤと対応付けた信号波形を取得することによって、信号エミュレータ１ａによる第二モジュール１２０の模倣が可能となるので、信号エミュレータ１ａは、第二モジュール１２０等の機械装置を模倣することが容易である。
【０１０３】
なお、機械学習システム２ａは、必ずしも一体に構成された装置で有る必要はなく、機械学習システム２ａの各部が複数の装置に分散されて構成されていてもよい。また、機械学習システム２ａは、信号エミュレータ１ａと一体に構成されていてもよい。すなわち、信号エミュレータ１ａが、機械学習システム２ａの構成を含んでいてもよい。
【符号の説明】
【０１０４】
１，１ａ    信号エミュレータ
２，２ａ    機械学習システム
３，３ａ    ニューラルネットワーク
１０，１０ａ      信号エミュレータ用学習モデル
１１，１１ａ      人工知能処理部
１２，１２ａ      入出力部（入力部、出力部）
１３  応答波形記憶部
２１，２１ａ      監視情報取得部
２２，２２ａ      監視情報記憶部
２３，２３ａ      機械学習部
３１  入力層
３２  中間層
３３，３３ａ      出力層
１００      基板検査装置
１１０      第一モジュール
１１１      制御部
１１２      表示部
１１３      操作部
１１４      制御プログラム
１２０      第二モジュール
１２１      基板搬送用モータ
１２２      基板検出センサ
１２３      モータドライバ
１２４      プローブ駆動用モータ
ＤＣ，ＤＣ１，ＤＣ２，・・・  指示情報
ＤＤ，ＤＤ１，ＤＤ２，・・・  遅延情報
ＤＲ，ＤＲ１，ＤＲ２，・・・  応答情報
ＩＤ  波形番号（識別情報）
Ｌ，Ｌ１，Ｌ２，・・・  信号経路
ＳＣ，ＳＣ１，ＳＣ２    指示信号
ＳＲ，ＳＲ１，ＳＲ２    応答信号
Ｔｄ  遅延時間
【図１】
2019179427.tif 000003
【図２】
2019179427.tif 000004
【図３】
2019179427.tif 000005
【図４】
2019179427.tif 000006
【図５】
2019179427.tif 000007
【図６】
2019179427.tif 000008
【図７】
2019179427.tif 000009
【図８】
2019179427.tif 000010
【図９】
2019179427.tif 000011
【図１０】
2019179427.tif 000012
【図１１】
2019179427.tif 000013
【図１２】
2019179427.tif 000014
【図１３】
2019179427.tif 000015
【図１４】
2019179427.tif 000016
【図１５】
2019179427.tif 000017