(57)【要約】基準正常データ群（１１）の基準空間（３０）に対する、測定データ群のマハラノビス距離から判定し、異常であると判定した測定データ群を測定異常データ群とする第一判定部（１０１）と、基準正常データ群（１１）および測定異常データ群の独立成分分析による測定異常係数から設定する測定異常フィルタ（７１）にかけて補正基準正常データ群（４）および補正測定異常データ群（４３）とするフィルタ処理部（１０２）と、補正基準正常データ群（４）の補正基準空間（８０）に対する、補正測定異常データ群（４３）のマハラノビス距離から正常か異常かを判定する第二判定部（１０３）とを備える。
2017006792.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
良品ワークの測定により得た基準正常データ群に基づく基準空間に対する、被検査ワークの測定により得た測定データ群のマハラノビス距離から正常か異常かを判定し、異常であると判定した前記測定データ群を測定異常データ群とする第一判定工程と、
前記基準正常データ群および前記測定異常データ群を、特徴量を低減するフィルタにかけて補正基準正常データ群および補正測定異常データ群とするフィルタ処理工程と、
前記補正基準正常データ群に基づく補正基準空間に対する、前記補正測定異常データ群のマハラノビス距離から正常か異常かを判定する第二判定工程とを備えた検査方法であって、
前記フィルタは、前記基準正常データ群および前記測定異常データ群の独立成分分析による測定異常係数から設定する検査方法。
【請求項２】
前記フィルタ処理工程は、前記測定異常係数を含めた行列をＱＲ分解して得る行列による射影にて行う請求項１に記載の検査方法。
【請求項３】
前記フィルタ処理工程は、前記測定異常係数を指数関数の指数として得るベクトルによる除算にて行う請求項１に記載の検査方法。
【請求項４】
前記フィルタは、前記測定異常係数の絶対値の積分値があらかじめ設定された規定値よりも大きいもののみを選定する請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の検査方法。
【請求項５】
前記フィルタは、前記測定異常係数を２次元領域で表現し、前記測定異常係数の各点における単位円内に含まれる前記測定異常係数の合計値の絶対値についての全領域での積分値が、あらかじめ設定された規定値よりも大きいもののみを選定する請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の検査方法。
【請求項６】
良品ワークの測定により得た基準正常データ群に基づく基準空間に対する、被検査ワークの測定により得た測定データ群のマハラノビス距離から正常か異常かを判定し、異常であると判定した前記測定データ群を測定異常データ群とする第一判定部と、
前記基準正常データ群および前記測定異常データ群を、特徴量を低減するフィルタにかけて補正基準正常データ群および補正測定異常データ群とするフィルタ処理部と、
前記補正基準正常データ群に基づく補正基準空間に対する、前記補正測定異常データ群のマハラノビス距離から正常か異常かを判定する第二判定部とを備えた検査装置であって、
前記フィルタは、前記基準正常データ群および前記測定異常データ群の独立成分分析による測定異常係数から設定する検査装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、例えば振動検査や画像検査の工程における不良判定などに用いられる検査方法および検査装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来の検査方法は、正常または異常の判定を行う検査方法において、正常データに基づく基準空間を作成し、検査対象データの基準空間におけるマハラノビス距離と閾値との大小関係により、検査対象データの正常または異常であるかの判定を行うものである（例えば、特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００５−１２１６３９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来の検査方法および検査装置は、良品ワークの正常データに基づく基準空間を作成し、基準空間に対するマハラノビス距離と閾値との大小比較により検査対象データの正常または異常を判定するものであるが、マハラノビス距離は基準空間を作成する正常データとの近似度合いを示す指標であるため、正常または異常の２値化されずにグレーゾーンが存在する。そのため、閾値の設定が適切でないと誤判定が増加するという問題点があった。【０００５】
上記問題点を解決する方法として、異常データを蓄積し、異常データに基づく基準空間を作成し、対象データの異常データに基づく基準空間におけるマハラノビス距離と、正常データに基づく基準空間におけるマハラノビス距離とを比較することで、異常モードを分類し、当該異常モードが発生しないように設計にフィードバックする方法が考えられる。【０００６】
しかし、ワークそのものが良品ワークであるにも関わらず、測定異常により異常データとなり、かつ、測定異常を除去することが困難な検査については、上記の方法で誤判定を低減させることが困難であるという問題点があった。【０００７】
また、発生頻度の少ない不良モードまたは今後発生する可能性のある未知の不良モードにおいては、異常データに基づく基準空間を作成し、閾値を設定すること自体が困難であるという問題点があった。【０００８】
この発明は上記のような課題を解決するためになされたものであり、測定異常による誤判定率を低減し、また、発生頻度の少ない不良モードまたは今後発生する可能性のある未知の不良モードの誤判定率を低減する検査方法および検査装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
この発明の検査方法は、
良品ワークの測定により得た基準正常データ群に基づく基準空間に対する、被検査ワークの測定により得た測定データ群のマハラノビス距離から正常か異常かを判定し、異常であると判定した前記測定データ群を測定異常データ群とする第一判定工程と、
前記基準正常データ群および前記測定異常データ群を、特徴量を低減するフィルタにかけて補正基準正常データ群および補正測定異常データ群とするフィルタ処理工程と、
前記補正基準正常データ群に基づく補正基準空間に対する、前記補正測定異常データ群のマハラノビス距離から正常か異常かを判定する第二判定工程とを備えた検査方法であって、
前記フィルタは、前記基準正常データ群および前記測定異常データ群の独立成分分析による測定異常係数から設定するものである。【００１０】
また、この発明の検査装置は、
良品ワークの測定により得た基準正常データ群に基づく基準空間に対する、被検査ワークの測定により得た測定データ群のマハラノビス距離から正常か異常かを判定し、異常であると判定した前記測定データ群を測定異常データ群とする第一判定部と、
前記基準正常データ群および前記測定異常データ群を、特徴量を低減するフィルタにかけて補正基準正常データ群および補正測定異常データ群とするフィルタ処理部と、
前記補正基準正常データ群に基づく補正基準空間に対する、前記補正測定異常データ群のマハラノビス距離から正常か異常かを判定する第二判定部とを備えた検査装置であって、
前記フィルタは、前記基準正常データ群および前記測定異常データ群の独立成分分析による測定異常係数から設定するものである。
【発明の効果】
【００１１】
この発明の検査方法および検査装置によれば、測定異常による誤判定率を低減し、また、発生頻度の少ない不良モードまたは今後発生する可能性のある未知の不良モードの誤判定率を低減することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】この発明の実施の形態１の検査方法を説明するための図である。
【図２】図１に示した検査方法を実行する検査装置の構成を示したブロック図である。
【図３】図１に示した検査方法を示したフローチャートである。
【図４】図１に示した検査方法を実施するための工程を示した図である。
【図５】図１に示した検査方法に用いるフィルタの作成の工程を示した図である。
【図６】図５に示した検査方法における独立成分分析の手順を示した図である。
【図７】本発明の実施の形態１における変数変換を説明するための図である。
【図８】図５に示した検査方法におけるフルランク行列の設定を説明するための図である。
【図９】図８に示したフルランク行列を用いた図５に示した検査方法におけるＱＲ分解を示した図である。
【図１０】図５に示した検査方法におけるフィルタ選定を説明するための図である。
【図１１】この発明の実施の形態２の検査方法におけるフィルタ選定を説明するための図である。
【図１２】この発明の実施の形態３の検査方法に用いるフィルタの作成の工程を示した図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
実施の形態１．
以下、本願発明の実施の形態について説明する。
まず、一般的な被検査ワークの検査方法について説明する。被検査ワークを製造する製造ラインにおける検査方法として、技術者が被検査ワークの状態を五感によって感じ取り良否判定する官能検査がある。例えば、被検査ワークの振動を耳で聞いたり、振動を手で触ったりして判定を行うというものである。しかし、官能検査の場合、人件費がかかり、技術者の体調によって左右されるため、安定した判定を行うことが困難である。
【００１４】
また、安定した判定基準の確立のみならず、技術者の育成のコスト削減、検査工程の自動化のため、官能検査を機械による自動検査に置き換える需要が高まってきている。機械による自動検査方法は、例えば、被検査ワークの振動または音をセンサによって波形データとして取り込み、得られた波形データを数値解析することにより良否判定を行う。例えば、被検査ワークとして回転機を検査する場合であれば、検査における異常データはベアリングの傷や回転体の芯ぶれなど多種の原因によって生じる。そして、これら異常の種類によって良品ワークの波形データとは異なる周波数に異常データが現れる。
【００１５】
製造ラインにおいては、限られた検査時間の中で判定を行う必要があるため、すべての異常データに対して判定を行い、分類することは不可能である。更に、発生する頻度が少ない異常データについては測定データを蓄積すること自体が困難であるため、適切な閾値を設定することが困難である。更に、今後発生する可能性がある未知の異常データについては、閾値を設定することさえできない。
【００１６】
技術者による官能検査であれば、上記発生頻度の少ない異常データについても複数の正常データから構成される正常データ群との違いから異常判定を行うことは可能であるが、先にも示したように、安定した判定を行うことは困難である。また、他の検査方法として、波形データをフーリエ変換し、特定の周波数における数値が基準値の中に含まれるかによって良否判定するという方法があるが、未知の異常データの場合どこの周波数に特徴が現れるか不明であるため、複数の周波数を同時に注目する必要がある。しかし、フーリエ変換後のすべてに周波数に基準値を設定するのは困難である。また、閾値の設定に多くのデータを必要とし適切な値を設定することは困難である。
【００１７】
上記のような問題を解決する方法として、良品ワークを測定した正常データ群に基づく基準空間を作成し、被検査ワークを測定した測定データ群とのマハラノビス距離をもとめる方法が知られている。マハラノビス距離は基準空間に含まれるデータとの近似度合いを示す指標であるため、異常データの種類によらず、正常データと異常データとを判別することができる。
【００１８】
しかし、良品ワークであるにもかかわらず、測定異常によって正常データ群とは異なる傾向を示すデータが得られた場合、不良ワークと判定されることがある。例えば、センサによる振動データの測定の際に被検査ワークを載せている台が揺れ、センサがその揺れを拾ってしまうという場合がある。他にも、被検査ワークそのものの振動に異常がなくとも、センサの取り付け面の汚れや寸法によるセンサの位置ずれにより異常データとする場合がある。このような測定異常は除去することが困難であることも多く、良品ワークを不良ワークと誤判定する原因となっている。
【００１９】
本発明においてはこのような測定異常の影響について特徴量を低減するフィルタにてフィルタ処理を行うことで、良品ワークを不良ワークと誤判定を低減し、判定率を向上することを目的としている。また、前記フィルタ処理は、不良ワークの異常データに対しての影響はほとんどなく、異常ワークと誤判定される正常ワークのマハラノビス距離のみを小さくする。よって、閾値を厳しく設定することで不良ワークの誤判定を低減させることができる。すなわち、発生頻度の少ない異常データや今後発生する可能性のある未知の異常データについても誤判定を低減させることができるものである。
【００２０】
以下、図に基づいて実施の形態１の検査方法について説明する。図１はこの発明の実施の形態１における検査方法を示す工程図である。図２は図１に示した検査方法を実行する検査装置の構成を示したブロック図である。図３は図１に示した検査方法を示したフローチャートである。図４は図１に示した検査方法に用いるフィルタを作成するためのデータ準備の工程を示した図である。図５は図１に示した検査方法に用いるフィルタの作成の工程を示した図である。
【００２１】
図６は図５に示した検査方法のフィルタの作成における独立成分分析の手順を示した図である。図７は本発明の実施の形態１における変数変換を説明するための図である。図８は図５に示した検査方法におけるフルランク行列の設定を説明するための図である。図９は図８に示したフルランク行列を用いた図５に示した検査方法におけるＱＲ分解を示した図である。図１０は図５に示した検査方法におけるフィルタ選定を説明するための図である。
【００２２】
図２において、検査装置１００は、第一判定部１０１と、フィルタ処理部１０２と、第二判定部１０３とから構成されている。図１に示すように、検査装置１００は、あらかじめ良品であると判定されている複数の良品ワークを基準良品ワーク群１と、被検査ワークとしての良品ワーク群Ａ２００、良品ワーク群Ｂ３００、不良ワーク群４００との検査を行うものである。
【００２３】
第一判定部１０１は、基準良品ワーク群１の測定１０により得た基準正常データ群１１に基づく基準空間３０に対する、被検査ワークの測定により得た測定データ群（正常データ群Ａ１２０、測定異常データ群１３０、および不良データ群１４０）のマハラノビス距離から正常か異常かの第一判定７２を行い、異常であると判定した測定データ群（測定異常データ群１３０、および不良データ群１４０）を測定異常データ群とする。
【００２４】
フィルタ処理部１０２は、基準正常データ群１１および測定異常データ群（測定異常データ群１３０、および不良データ群１４０）を、特徴量を低減するフィルタとしての測定異常フィルタ７１にかけるフィルタ処理を行い、補正基準正常データ群４１および補正測定異常データ群（補正測定異常データ群４３、および、補正不良データ群４４）とする。第二判定部１０３は、補正基準正常データ群４１に基づく補正基準空間８０に対する、補正測定異常データ群（補正測定異常データ群４３、および、補正不良データ群４４）のマハラノビス距離から正常か異常かの第二判定７３を行う。
【００２５】
次に、上記のように構成された実施の形態１の検査装置１００のフィルタ処理部１０２にて用いられるフィルタとしての測定異常フィルタ７１の作成について説明する。まず、データ準備の手順を図４に基づいて説明する。あらかじめ良品であると判定されている複数の良品ワークを基準良品ワーク群１とする。また、検査するための被検査ワークとして、良品ワーク群Ａ２と、良品ワーク群Ｂ３と、不良ワーク群４とが存在するものとする。良品ワーク群Ａ２は、１回の測定にて良品であると判定されるワーク群である。良品ワーク群Ｂ３は、１回の測定にて異常であると判定される。そして、２回目の再測定にて良品であると判定されるワーク群である。不良ワーク群４は、複数回の測定を行ったとしても異常であると判定されるワーク群である。
【００２６】
そして、これらワーク群１、２、３、４の検査を行うための測定１０を行う。これら基準良品ワーク群１、良品ワーク群Ａ２、良品ワーク群Ｂ３、および、不良ワーク群４の測定結果が、それぞれ基準正常データ群１１、正常データ群Ａ１２、測定異常データ群１３、および、不良データ群１４であるとする（但し、この段階で、正常、測定異常、不良が判定されているものではない。また、このことは以下の実施の形態の説明においても同様であるため、その説明は適宜省略する。）。
【００２７】
次に、基準正常データ群１１を用いて基準空間３０を生成する。次に、基準空間３０に対する各データ群１２、１３、１４のマハラノビス距離をそれぞれもとめる。そして、各マハラノビス距離と、あらかじめ設定された第一閾値とを比較する第一判定７２を行う。そして、正常データ群Ａ１２は第一閾値内であるため、良品と判定される。また、測定異常データ群１３および不良データ群１４は第一閾値から外れているため、不良と判定される。
【００２８】
次に、良品ワーク群Ｂ３および不良ワーク群４に対して、再び検査を行うための再測定１０Ａを行う。尚、この再測定１０Ａの測定方法は、先に示した測定１０と同様であるが、測定異常とならないために、先に示した、被検査ワークを載せている台が揺れることを防止するなど、何らかの対処により行ったものである。これら良品ワーク群Ｂ３、および、不良ワーク群４の測定結果が、それぞれ正常データ群Ｂ２３、および、不良データ群２４となる。
【００２９】
次に、先に作成された基準空間３０に対する各データ群２３、２４のマハラノビス距離をそれぞれもとめる。そして、各マハラノビス距離と、上記第一閾値とを比較する再第一判定７２Ａを行う。そして、正常データ群Ｂ２３は第一閾値内であるため、良品と判定される。また、不良データ群２４は第一閾値から外れているため、不良と判定される。
【００３０】
以上に示したようにして得られた、良否判定に用いる基準空間３０を生成するための基準良品ワーク群１の測定結果の基準正常データ群１１と、測定１０において不良判定、かつ、再測定１０Ａにおいて良品判定される良品ワーク群Ｂ３の測定１０における測定結果の測定異常データ群１３とを用いてフィルタの作成を行う。また、測定１０において不良判定、かつ、再測定１０Ａにおいて不良判定されるワークの測定１０における測定結果の不良データ群１４を追加してフィルタ選定を行う。
【００３１】
次に、図４に示すようにして得られた各データ群１１、１３、１４を用いたフィルタの作成の手順を図５に基づいて説明する。まず、基準正常データ群１１と、測定異常データ群１３とを用いて、独立成分分析４０を行う。この独立成分分析４０を図６に基づいて説明する。まず、図６（Ａ）に示すように、ｉ個の基準正常データ群１１と、ｊ個の測定異常データ群１３とを軸数ｍで独立成分分析４０を行う。ここでは、ｉ個の基準正常データ群１１と、ｊ個の測定異常データ群１３とを構成する列ベクトルはそれぞれｎ次元である。
【００３２】
そして、独立成分分析４０によって、独立成分分析４０前後の変数の線形結合の関係を示す係数群からなる混合行列５０と、基準正常独立成分得点３１と、測定異常独立成分得点３３とが得られる。混合行列５０の次元はｍ×ｎであり、基準正常独立成分得点３１と、測定異常独立成分得点３３とを構成する列ベクトルはそれぞれｍ次元である。
【００３３】
すなわち、独立成分得点は１データにつき、独立成分分析４０を行う際の軸数ｍだけ、測定異常係数としての測定異常軸係数６１を得ることができる（混合行列５０の各行が、それぞれ測定異常軸係数６１に相当する）。そして、図６（Ｂ）に示すように、この混合行列５０をｋ個の不良データ群１４に左からかけることで不良独立成分得点３４が得られる。
【００３４】
次に、実施の形態１におけるフィルタ処理される場合の各データ群１１、１３、１４の変数変換について図７に基づいて説明する。尚、ここでは便宜上、３次元の場合について説明する。これら、基準正常データ群１１、測定異常データ群１３、不良データ群１４の変数ｆ１、ｆ２、ｆ３は、混合行列５０によって変数ｇ１、ｇ２、ｇ３に変数変換されるものである。そして、基準正常独立成分得点３１、測定異常独立成分得点３３、不良独立成分得点３４の変数は変数ｇ１、ｇ２、ｇ３（図７（Ａ））とする。
【００３５】
そして、測定異常独立成分得点３３と不良独立成分得点３４とを比較すると、測定異常独立成分得点３３が不良独立成分得点３４と同等以上の値となる変数であるｇ１すなわち測定異常軸６０が存在する。よって、混合行列５０の行ベクトルのうち、測定異常軸６０における各変数の線形結合の係数を示す測定異常軸係数６１は測定異常データ群１３が原点に対して、測定異常軸６０方向に分布するということを示す（図７（Ｂ））。
【００３６】
そして、測定異常軸６０に直交する軸群ｈ２、ｈ３である測定異常軸直交軸６２に対して射影することで測定異常独立成分得点３３のみを原点に近付けることができる（図７（Ｃ））。結果として、測定異常データ群１３のマハラノビス距離のみを小さくすることができる。
【００３７】
このことをふまえて、次のＱＲ分解について説明する。測定異常軸６０に直行する軸群をもとめる方法としてＱＲ分解の利用が考えられる。ＱＲ分解は、行列を正規直交行列Ｑと上三角行列Ｒとの積の形に分解するものであり、単純な連立方程式を解くアルゴリズムによってもとめられる。
【００３８】
すなわち、測定異常軸６０の係数である測定異常軸係数６１を列に含む正規直交行列Ｑを作ることができれば、正規直交行列Ｑの他の列が測定異常軸係数６１と直交する。そして、正規直交行列Ｑがフルランクである必要があるため、フルランク行列６３を生成する必要がある。そこでまず、フルランク行列６３を生成する方法について図８に基づいて説明する。
【００３９】
まず、基準正常データ群１１の次元をｎとすると、ｎ次元の単位行列６４を生成する（図８（Ａ）。次に、測定異常軸係数６１のｌ番目が０でないとすると、単位行列６４のｌ列目を測定異常軸係数６１に置き換える。ここでは、先にもとめた、図６（Ａ）に示す混合行列５０の一行目を、ｌ列目に置き換える例を示す（図８（Ｂ））。そして、置き換えたｌ列目を、一列目に移動させた行列がフルランク行列６３（Ｂ）となる（図８（Ｃ））。
【００４０】
次に、このフルランク行列６３（Ｂ）を用いたＱＲ分解について図９に基づいて説明する。まず、フルランク行列６３をＱＲ分解７０すると、正規直交行列Ｑである正規直交行列６５の一列目は測定異常軸係数６１の定数倍であり、一列目以外の列ベクトルは測定異常軸係数６１に直交する。すなわち、正規直交行列６５の一列目以外の列ベクトルは、複数の測定異常軸直交軸係数６２Ａから成る測定異常軸直交軸群６２０である。
【００４１】
ｎ次元データの右から正規直交行列６５をかけることは、先に示した、測定異常軸６０および測定異常軸直交軸６２にｎ次元データを射影することと同じである。このため、基準正常データ群１１、測定異常データ群１３、不良データ群１４の右から正規直交行列６５をかけることでフィルタ処理することとなる。よって、この正規直交行列６５が本実施の形態１における測定異常フィルタ７１に相当する。
【００４２】
しかしながら、測定異常軸６０の方向に不良データ群１４が分布している可能性も考えられる。その場合、不良データ群１４のマハラノビス距離を小さくしてしまうこととなる。そして、結果として不良データ群１４を測定異常データ群１３として扱うことになるため、不良データ群１４のマハラノビス距離が小さくならないように測定異常軸係数６１を選定する必要がある。そこで、基準正常データ群１１、測定異常データ群１３、不良データ群１４の右から正規直交行列６５をかけたものを、補正基準正常データ群４１、補正測定異常データ群４３、補正不良データ群４４とする。
【００４３】
そして、補正基準正常データ群４１により生成した補正基準空間８０に対して、補正測定異常データ群４３、補正不良データ群４４のマハラノビス距離である、補正測定異常マハラノビス距離５３、および、補正不良マハラノビス距離５４をそれぞれもとめる。そして、補正測定異常マハラノビス距離５３が補正不良マハラノビス距離５４に対して小さくなれば、測定異常フィルタ７１の効果がある。よって、測定異常軸係数６１の選択が適切であり、この際にもとめられた測定異常フィルタ７１が有効であるとしてフィルタ選定９０にて選定される。
【００４４】
これに対し、補正測定異常マハラノビス距離５３が補正不良マハラノビス距離５４に対して小さくならなければ、測定異常フィルタ７１の効果がない。よって、測定異常軸係数６１の選択が適切でないとしてフィルタ選定９０にて選定される。よって、このような場合には、混合行列５０の別の行ベクトルを選択し、再度、ＱＲ分解７０により別の測定異常フィルタ７１を生成して上記に示した動作を繰り返す。
【００４５】
そして、このように選定された測定異常フィルタ７１の、更なるフィルタ選定９０について、図１０を用いて説明する。まず、測定異常軸係数６１は、例えば電気ノイズが基準正常データ群１１に含まれる場合、電気ノイズを示すこともある（図１０（Ｂ））。したがって測定異常フィルタ７１の効果があった場合でも、電気ノイズのように再現性のない測定異常の場合、上記に示したように測定異常軸係数６１を設定しても測定異常フィルタ７１の効果が得られない。
【００４６】
また、図１０（Ａ）に示すように、測定異常軸係数６１は正であれば測定異常データ群１３が元の変数において値が大きいという傾向があり、負であれば小さいという傾向を示す。また、０であれば元の変数からの影響はないということを示している。一般的に電気ノイズのように不規則な周波数において特徴が現れるような測定異常を除けば、測定異常の特徴は特定の周波数領域に集中して現れる。
【００４７】
すなわち、測定異常軸係数６１の絶対値を変数について積分した値があらかじめ設定された規定値より小さければ図１０（Ｂ）に示すような電気ノイズによるものであるとして測定異常フィルタ７１として適切ではないとして選定される。また、積分した値があらかじめ設定された規定値より大きければ図１０（Ａ）に示すように測定異常によるものであると測定異常フィルタ７１として適切であるとして選定される。このようにして各測定異常フィルタ７１を更に選定する。
【００４８】
次に、上記のようにして選定された測定異常フィルタ７１を用いた検査装置１００における検査方法について図１から図３に基づいて説明する。まず、検査装置１００は、先に示した基準良品ワーク群１と、被検査ワークとしての良品ワーク群Ａ２００、良品ワーク群Ｂ３００、不良ワーク群４００との検査を行うものである。但し、この時点において、各ワーク群が良品であるか不良品であるかは判定されていないものであり、便宜上示したものである。
【００４９】
そして、各ワーク群１、２００、３００、４００の測定１０を行う。これら測定１０により、基準良品ワーク群１からは基準正常データ群１１が得られる。そして、良品ワーク群Ａ２００、良品ワーク群Ｂ３００、不良ワーク群４００の測定１０により得た測定データ群は、正常データ群Ａ１２０、測定異常データ群１３０、不良データ群１４０として得られる。そして、第一判定部１０１は、基準正常データ群１１に基づいて基準空間３０を設定する。
【００５０】
次に、この基準空間３０に対する、正常データ群Ａ１２０、測定異常データ群１３０、および、不良データ群１４０のマハラノビス距離をそれぞれ算出する（図３のステップＳＴ１）。次に、これら各マハラノビス距離とあらかじめ設定された第一閾値とを比較して、正常データ群Ａ１２０、測定異常データ群１３０、および、不良データ群１４０が正常か異常かを第一判定７２を行う（図３のステップＳＴ２）。
【００５１】
ここでは、正常データ群Ａ１２０が正常であると判定される（ＹＥＳ）。よって、当該正常データ群Ａ１２０、これ以降の判定は行われず、正常であると判定される（図３のステップＳＴ６）。また、測定異常データ群１３０、および、不良データ群１４０が異常であると判定される（ＮＯ）。よって、これらデータ群１３０、１４０は以後の判定にすすむ。そして、異常であると判定した測定データ群を測定異常データ群１３０とする。ここでは不良データ群１４０も測定異常データ群に相当する。
【００５２】
次に、フィルタ処理部１０２は、基準正常データ群１１および測定異常データ群としての測定異常データ群１３０と不良データ群１４０とを、測定異常フィルタ７１にかけてフィルタ処理し、補正基準正常データ群４１および補正測定異常データ群４３とする（図３のステップＳＴ３）。ここでは、補正不良データ群４４も補正測定異常データ群に相当する。
【００５３】
次に、第二判定部１０３は、補正基準正常データ群４１に基づいて補正基準空間８０を設定する。そして、この補正基準空間８０に対する補正測定異常データ群４３、および、補正不良データ群４４のマハラノビス距離をそれぞれ算出する（図３のステップＳＴ４）。次に、これら各マハラノビス距離とあらかじめ設定された第二閾値とを比較して、補正測定異常データ群４３、および、補正不良データ群４４が正常か異常かの第二判定７３を行う（図３のステップＳＴ５）。
【００５４】
ここでは、補正測定異常データ群４３が正常であると判定され（図３のステップＳＴ６）、補正不良データ群４４が異常であると判定される（図３のステップＳＴ７）。以上の結果から、良品ワーク群Ａ２００、および、良品ワーク群Ｂ３００は正常であると判定され、不良ワーク群４００は異常であると判定された。よって、測定異常のデータを含む良品ワーク群Ｂ３００の測定結果を用いる場合であっても、正常であるとして判定することが可能となる。
【００５５】
上記のように構成された実施の形態１の検査方法および検査装置によれば、第一判定部において異常判定された測定異常データ群および不良データ群に対して測定異常フィルタのフィルタ処理を行い、補正基準空間におけるマハラノビス距離をもとめ、第二判定を行うため、第一判定において異常判定される測定異常データ群は第二判定において正常と判定されるため、誤判定率を低減することができる。
【００５６】
また、発生頻度の少ない不良データまたは今後発生する可能性のある未知の不良データは、第一判定における第一閾値を従来の場合より厳しくすることで異常であると判定することが容易となる。よって、誤判定率が低減する。
【００５７】
また、測定異常フィルタは測定異常データ群のみに影響し、不良データ群に影響する可能性は低いため、不良データ群が測定異常フィルタにより第二判定において正常判定される可能性は低い。
【００５８】
また、測定異常係数の絶対値の積分値があらかじめ設定された規定値よりも大きいもののみを選定するため、電気ノイズのように再現性のない異常を低減するフィルタの作成を避けることで、誤判定率を低減するのに有効なフィルタのみを作成できる。
【００５９】
実施の形態２．
図１１はこの発明の実施の形態２における検査方法および検査装置のフィルタの選定を説明するための図である。本実施の形態２においては、上記実施の形態１と異なるフィルタの選定についてのみ説明する。本実施の形態２においては、画像検査により、測定異常軸係数６１を２次元領域で表した場合について説明する。
【００６０】
測定異常を示す特徴量は、特定の領域に集中する傾向がある。このため、測定異常軸係数６１を２次元領域で表した際に、測定異常軸係数６１が正であるもの、負であるものは特定の領域に集中する。すなわち、測定異常軸係数６１の各点において、単位円内に含まれる測定異常軸係数６１の合計値の絶対値を、全領域において積分した値は、特定の領域に集中した係数（測定異常の場合（図１１（Ａ）））のほうが、電気ノイズ（図１１（Ｂ））の場合より大きくなる。よって、これらを利用し、あらかじめ設定された規定値と比較することで、上記実施の形態１と同様にフィルタの選定を行う。
【００６１】
上記のように行われた実施の形態２の検査方法によれば、上記実施の形態１と同様に、画像検査において、電気ノイズのように再現性のない異常を低減するフィルタを除くことで、誤判定率を低減するのに有効なフィルタのみを作成できる。
【００６２】
実施の形態３．
図１２はこの発明の実施の形態３における検査方法におけるフィルタの作成を示した図である。本実施の形態３においては、上記各実施の形態と異なるフィルタの作成箇所について説明する。上記実施の形態１に示したように、ＱＲ分解によってもとめたフィルタはｎ×ｎ次元の行列であるため、製造ラインにおいて運用する際に、演算時間がかかってしまいタクトタイムに収まらないという場合が生じる場合が考えられる。
【００６３】
そこで、本実施の形態３においては、測定異常軸係数６１は正であれば測定異常データ群１３が元の変数において値が大きいという傾向があり、負であれば小さいという傾向を示すということを利用して、測定異常軸係数６１を指数関数の指数とすることで、フィルタとしてのフィルタ係数６７を近似的にもとめる（図１２（Ａ））。そして、測定異常データ群１３をフィルタ係数６７にてフィルタ処理し、補正測定異常データ群４３とする（図１２（Ｂ））。これ以外の方法は、上記各実施の形態と同様であるため、その説明は適宜省略する。
【００６４】
すなわち、指数が正であれば１より大きいので除算することで、測定異常データ群１３を小さく補正することができ、指数が負であれば、１より小さいので除算することで測定異常データ群１３を大きく補正することができる。
【００６５】
上記のように行われた実施の形態３の検査方法によれば、フィルタはｎ次元の列ベクトルであるため、ＱＲ分解でもとめたフィルタよりも演算時間を短縮することができる。
【００６６】
尚、本発明は、その発明の範囲内において、各実施の形態を自由に組み合わせたり、各実施の形態を適宜、変形、省略することが可能である。
【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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【国際調査報告】
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