(57)【要約】【課題】熱処理の異常を検出できるようにする。【解決手段】熱板１の検出温度に基づく入力ベクトルとして、熱板１と被処理物であるワークとの間の推定距離をデータベース９に予め蓄積するとともに、前記入力ベクトルに対応させて、出力ベクトルとして、熱板１とワークとの間に介在させた異物サンプルの大きさをデータベース９に予め蓄積し、新たな要求点として、新たな入力ベクトルが与えられると、異物等推定部７では、蓄積されたデータベース９のベクトルに基づいて、出力ベクトルとして、熱板１とヘークとの間に介在されると想定される異物の大きさを推定し、これに基づいて、熱処理の異常の有無を判定部８で判定するようにしている。【選択図】図１
2008097910.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被処理物を、熱処理手段で熱処理する該熱処理における異常を検出する異常検出装置であって、
前記熱処理手段の検出温度に基づく入力ベクトルおよび該入力ベクトルに対応する出力ベクトルが予め格納されたデータベースのデータと、前記熱処理手段の検出温度に基づく新たな入力ベクトルとに基づいて、前記新たな入力ベクトルに対応する出力ベクトルを生成して熱処理の異常の有無を検出することを特徴とする異常検出装置。
【請求項２】
前記熱処理手段の検出温度に基づいて、前記新たな入力ベクトルを生成する入力ベクトル生成部と、該入力ベクトル生成部で生成される新たな入力ベクトルと前記データベースのデータとに基づいて、前記新たな入力ベクトルに対応する出力ベクトルを生成する出力ベクトル生成部と、生成した出力ベクトルに基づいて、熱処理の異常の有無を判定する判定部とを備える請求項１に記載の異常検出装置。
【請求項３】
前記判定部は、生成した出力ベクトルと閾値とを比較して熱処理の異常の有無を判定するものであり、前記閾値が、設定可能である請求項２に記載の異常検出装置。
【請求項４】
前記熱処理は、前記被処理物を、前記熱処理手段に接近させて行なうものである請求項１ないし３のいずれか１項に記載の異常検出装置。
【請求項５】
前記入力ベクトル生成部は、前記検出温度に基づいて、前記被処理物と前記熱処理手段との間の距離を、前記新たな入力ベクトルとして推定する請求項４に記載の異常検出装置。
【請求項６】
前記入力ベクトル生成部は、前記検出温度に基づいて、前記接近させた後の検出温度の変化幅または変化率を、前記新たな入力ベクトルとして算出する請求項４に記載の異常検出装置。
【請求項７】
前記出力ベクトル生成部は、前記被処理物と前記熱処理手段との間に介在すると想定される異物の大きさを、前記出力ベクトルとして推定する請求項５または６に記載の異常検出装置。
【請求項８】
前記熱処理手段は、前記被処理物が載置されて熱処理される熱板である請求項１ないし７のいずれか１項に記載の異常検出装置。
【請求項９】
前記出力ベクトル生成部は、前記熱板を加熱するヒータの電圧を、前記出力ベクトルとして推定する請求項８に記載の異常検出装置。
【請求項１０】
被処理物を、熱処理手段で熱処理する該熱処理における異常を検出する異常検出方法であって、
前記熱処理手段の検出温度に基づく入力ベクトルおよび該入力ベクトルに対応する出力ベクトルが格納されたデータベースを予め作成する作成ステップと、
前記データベースのデータと、前記熱処理手段の検出温度に基づく新たな入力ベクトルとに基づいて、前記新たな入力ベクトルに対応する出力ベクトルを生成して熱処理の異常の有無を検出する検出ステップと、
を含むことを特徴とする異常検出方法。
【請求項１１】
前記熱処理は、前記被処理物を、前記熱処理手段に接近させて行なうものである請求項１０に記載の異常検出方法。
【請求項１２】
前記作成ステップでは、前記被処理物と前記熱処理手段との間に、既知の大きさの異物サンプルを介在させて熱処理したときに、前記熱処理手段の検出温度に基づいて推定される前記被処理物と前記熱処理手段との間の距離を、前記入力ベクトルとして前記データベースに格納する請求項１１に記載の異常検出方法。
【請求項１３】
前記作成ステップでは、前記被処理物と前記熱処理手段との間に、既知の大きさの異物サンプルを介在させて熱処理したときの前記検出温度の変化幅または変化率を、前記入力ベクトルとして前記データベースに格納する請求項１１に記載の異常検出方法。
【請求項１４】
前記作成ステップでは、前記被処理物と前記熱処理手段との間に介在させた前記異物サンプルの大きさを、前記出力ベクトルとして前記データベースに格納する請求項１２または１３に記載の異常検出方法。
【請求項１５】
前記検出ステップでは、前記熱処理手段の検出温度に基づいて、新たな入力ベクトルを生成するステップと、生成される新たな入力ベクトルと前記データベースのデータとに基づいて、前記新たな入力ベクトルに対応する出力ベクトルを生成するステップと、生成した出力ベクトルに基づいて、熱処理の異常の有無を判定するステップとを含む請求項１０ないし１４のいずれか１項に記載の異常検出方法。
【請求項１６】
前記請求項１〜９のいずれか１項に記載の異常検出装置を備え、前記熱処理手段の温度を制御することを特徴とする温度調節器。
【請求項１７】
前記請求項１６に記載の温度調節器と、前記熱処理手段と、前記温度調節器の出力に基いて、前記熱処理手段を加熱および／または冷却する操作手段と、前記熱処理手段の温度を検出する温度検出手段とを備えることを特徴とする熱処理装置。
【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装置、異常を検出する方法、および、それを用いた温度調節器並びに熱処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、例えば、液晶装置の製造工程においては、ガラス基板等のワークを、設定温度に加熱した熱板に載置して所定時間の熱処理を行っている(例えば、特許文献１参照)。
【０００３】
かかる熱処理において、例えば、ワークと熱板との間に、異物などが介在したり、ワークが変形しているような場合、すなわち、ワークと熱板との間の距離が正常でない場合には、加熱処理が不完全となり、多量のワークを順番に熱処理するような製造工程では、熱処理が不完全な不良品が大量に発生することがある。
【特許文献１】特開２００４−１３４７２３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明は、上述の点に鑑みて為されたものであって、熱処理の異常を検出できるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
（１）本発明の異常検出装置は、被処理物を、熱処理手段で熱処理する該熱処理における異常を検出する異常検出装置であって、前記熱処理手段の検出温度に基づく入力ベクトルおよび該入力ベクトルに対応する出力ベクトルが予め格納されたデータベースのデータと、前記熱処理手段の検出温度に基づく新たな入力ベクトルとに基づいて、前記新たな入力ベクトルに対応する出力ベクトルを生成して熱処理の異常の有無を検出するものである。
【０００６】
ここで、熱処理手段とは、熱板、熱処理炉、連続炉、包装機の熱圧着部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、冷却処理あるいは加熱冷却処理であってもよい。
【０００７】
熱処理は、被処理物全体を熱処理するものであってもよいし、被処理物の一部、例えば、被処理面のみを熱処理するものであってもよい。
【０００８】
熱処理は、前記被処理物を、前記熱処理手段に接近させて行うものであるのが好ましいが、前記被処理物を、前記熱処理手段に接触あるいは密着させて行なうものであってもよい。
【０００９】
また、前記被処理物を、前記熱処理手段に接近させて熱処理を行なう場合に、被処理物の一部が、前記熱処理手段に接触していてもよい。
【００１０】
入力ベクトルあるいは出力ベクトルとは、入力あるいは出力をベクトルで表現するものをいう。
【００１１】
入力ベクトルは、熱処理手段の検出温度に基づくものであり、例えば、被処理物の熱処理における検出温度の変化幅や変化率、あるいは、検出温度に基づいて推定される被処理物と熱処理手段との間の距離などであるのが好ましい。
【００１２】
また、出力ベクトルは、入力ベクトルに対応するものであって、熱処理手段の検出温度に関連するものであり、熱処理の異常検出に有効なものであるのが好ましく、例えば、被処理物と熱処理手段との間に介在していると想定される異物の大きさ、異物の位置、熱処理手段を加熱するヒータへの供給電圧、前記ヒータの抵抗や容量、ワークの初期温度、ワークの厚み、ワークの材質、ワークの欠損、熱処理手段に対するワークの位置ズレ量、ワークの反りなどであるのが好ましい。
【００１３】
データベースに予め格納する入力ベクトルおよび出力ベクトルは、実測値であるのが好ましいが、一部を、演算によって算出してもよい。
【００１４】
データベースの入力ベクトルおよび出力ベクトルの格納は、例えば、出力ベクトルとして、異物の大きさを用いる場合には、既知の大きさの異物サンプルを、被処理物と熱処理手段との間に介在させて被処理物を熱処理し、入力ベクトルとして、例えば、被処理物の熱処理における検出温度の変化幅や変化率を実測し、あるいは、実測した検出温度に基づいて被処理物と熱処理手段との間の推定距離を算出し、それら入力ベクトルおよび出力ベクトルとして異物サンプルの既知の大きさを対応させて格納するのが好ましい。
【００１５】
異物サンプルは、被処理物と熱処理手段との間に想定される異物のサンプル、例えば、金属片、毛髪、被処理物のかけら、糸くず、布、皮膚等であるのが好ましいが、異なる既知の大きさの異物サンプルを準備できない場合には、例えば、既知の大きさのセラミック片や金属片等を用いてもよい。
【００１６】
本発明の異常検出装置によると、熱処理手段の検出温度に基づく入力ベクトルと対応する出力ベクトルとを、データベースに予め蓄積し、新たな要求点として、新たな入力ベクトルが与えられると、蓄積されたデータベースのベクトルに基づいて、局所モデルとして要求点に対応する出力ベクトルを生成する、いわゆる、Ｊust‐Ｉn‐Ｔime（ＪＩＴ）法あるいはＭodel‐on‐Ｄemand（ＭＯＤ）法に基づいて、出力ベクトルを生成するので、この出力ベクトルとして、熱処理の異常検出に有効な情報、例えば、被処理物と熱処理手段との間に介在すると想定される異物の大きさ、熱処理手段を加熱するヒータ電圧などを用いることによって、異物の介在やヒータ電圧の異常などによる熱処理の異常を検出することができる。
【００１７】
（２）本発明の異常検出装置の一つの実施形態では、前記熱処理手段の検出温度に基づいて、前記新たな入力ベクトルを生成する入力ベクトル生成部と、該入力ベクトル生成部で生成される新たな入力ベクトルと前記データベースのデータとに基づいて、前記新たな入力ベクトルに対応する出力ベクトルを生成する出力ベクトル生成部と、生成した出力ベクトルに基づいて、熱処理の異常の有無を判定する判定部とを備えるようにしてもよい。
【００１８】
判定部は、出力ベクトルの値と閾値とを比較して熱処理の異常を判定するのが好ましい。
【００１９】
この実施形態によると、生成した出力ベクトルと閾値とを比較して熱処理の異常を検出するといったことが可能となる。
【００２０】
（３）上記（２）の実施形態では、前記判定部は、生成した出力ベクトルと閾値とを比較して熱処理の異常の有無を判定するものであり、前記閾値が、設定可能である。
【００２１】
この実施形態によると、ユーザが閾値を設定して検出感度を調整することができる。
【００２２】
（４）本発明の異常検出装置の他の実施形態では、前記熱処理は、前記被処理物を、前記熱処理手段に接近させて行なうようにしてもよい。
【００２３】
前記接近は、被処理物を、熱処理手段に対して移動させて行ってもよいし、熱処理手段を、被処理物に対して移動させて行ってもよく、あるいは、両者を移動させて行ってもよい。
【００２４】
この実施形態によると、被処理物を熱処理手段に接近させて行なう熱処理の異常を検出することができる。
【００２５】
（５）上記（４）の実施形態では、前記入力ベクトル生成部は、前記検出温度に基づいて、前記被処理物と前記熱処理手段との間の距離を、前記新たな入力ベクトルとして推定するようにしてもよい。
【００２６】
前記被処理物と前記熱処理手段との間の距離は、複数の点における距離、すなわち、熱処理手段の複数の各点と、各点に個別的に対応する被処理物の複数の各点との間の各距離であるのが好ましく、この各点は、熱処理手段の温度を検出する温度検出点に対応するのが好ましい。
【００２７】
この実施形態によると、被処理物と熱処理手段との間の距離を、入力ベクトルとして予めデータベースに蓄積し、入力ベクル生成部では、熱処理手段の検出温度に基づいて、要求点として新たな入力ベクトルを生成し、出力ベクトル生成部では、新たな入力ベクトルに対応する出力ベクトルを生成し、生成した出力ベクトルに基づいて、熱処理の異常の有無を判定することができる。
【００２８】
（６）上記（４）の実施形態では、前記入力ベクトル生成部は、前記検出温度に基づいて、前記接近させた後の検出温度の変化幅または変化率を、前記新たな入力ベクトルとして算出してもよい。
【００２９】
この実施形態によると、被処理物を熱処理手段に接近させた後の検出温度の変化幅または変化率を、入力ベクトルとして予めデータベースに蓄積し、入力ベクル生成部では、熱処理手段の検出温度に基づいて、要求点として新たな入力ベクトルを生成し、出力ベクトル生成部では、新たな入力ベクトルに対応する出力ベクトルを生成し、生成した出力ベクトルに基づいて、熱処理の異常の有無を判定することができる。
【００３０】
（７）上記（５）または（６）の実施形態では、前記出力ベクトル生成部は、前記被処理物と前記熱処理手段との間に介在すると想定される異物の大きさを、前記出力ベクトルとして推定してもよい。
【００３１】
この実施形態によると、前記被処理物と前記熱処理手段との間に、既知の大きさの異物サンプルを介在させて被処理物の熱処理を行い、被処理物と熱処理手段との間の距離、あるいは、前記接近させた後の検出温度の変化幅または変化率を計測し、入力ベクトルとして、被処理物と熱処理手段との間の距離、あるいは、前記接近させた後の検出温度の変化幅または変化率を、また、出力ベクトルとして、異物サンプルの大きさを予めデータベースに蓄積し、入力ベクル生成部では、熱処理手段の検出温度に基づいて、要求点として新たな入力ベクトルを生成し、出力ベクトル生成部では、新たな入力ベクトルに対応する出力ベクトルとして、前記被処理物と前記熱処理手段との間に介在すると想定される異物の大きさを生成し、生成した異物の大きさに基づいて、熱処理の異常の有無を判定することができる。
【００３２】
（８）本発明の異常検出装置の他の実施形態では、前記熱処理手段は、前記被処理物が載置されて熱処理される熱板としてもよい。
【００３３】
被処理物は、熱板に載置されて熱処理される基板などであるのが好ましく、異常検出装置には、熱板に載置されて熱処理される被処理物が熱板に接近するタイミングを示す信号が与えられるのが好ましい。
【００３４】
この実施形態によると、被処理物を熱板に載置して行なう熱処理の異常を検出することができる。
（９）上記（８）実施形態では、前記出力ベクトル生成部は、前記熱板を加熱するヒータの電圧を、前記出力ベクトルとして推定してもよい。
【００３５】
この実施形態によると、熱板を加熱するヒータ電圧の異常による熱処理の異常を検出することができる。
【００３６】
（１０）本発明の異常検出方法は、被処理物を、熱処理手段で熱処理する該熱処理における異常を検出する異常検出方法であって、前記熱処理手段の検出温度に基づく入力ベクトルおよび該入力ベクトルに対応する出力ベクトルが格納されたデータベースを予め作成する作成ステップと、前記データベースのデータと、前記熱処理手段の検出温度に基づく新たな前記入力ベクトルとに基づいて、前記新たな入力ベクトルに対応する前記出力ベクトルを生成して熱処理の異常の有無を検出する検出ステップとを含むものである。
【００３７】
本発明の異常検出方法によると、熱処理手段の検出温度に基づく入力ベクトルと対応する出力ベクトルとを格納したデータベースを予め作成し、新たな要求点として、新たな入力ベクトルが与えられると、蓄積されたデータベースのベクトルに基づいて、局所モデルとして要求点に対応する出力ベクトルを生成する、いわゆる、Ｊust‐Ｉn‐Ｔime（ＪＩＴ）法あるいはＭodel‐on‐Ｄemand（ＭＯＤ）法に基づいて、出力ベクトルを生成するので、この出力ベクトルとして、熱処理の異常検出に有効な情報、例えば、被処理物と熱処理手段との間に介在すると想定される異物の大きさ、熱処理手段を加熱するヒータ電圧などを用いることによって、異物の介在やヒータ電圧の異常などによる熱処理の異常を検出することができる。
【００３８】
（１１）本発明の異常検出方法の一つの実施形態では、前記熱処理は、前記被処理物を、前記熱処理手段に接近させて行なうようにしてもよい。
【００３９】
この実施形態によると、被処理物を熱処理手段に接近させて行なう熱処理の異常を検出することができる。
【００４０】
（１２）上記（１１）の実施形態においては、前記作成ステップでは、前記被処理物と前記熱処理手段との間に、既知の大きさの異物サンプルを介在させて熱処理したときに、前記熱処理手段の検出温度に基づいて推定される前記被処理物と前記熱処理手段との間の距離を、前記入力ベクトルとして前記データベースに格納してもよい。
【００４１】
この実施形態によると、熱処理手段の検出温度に基づく被処理物と熱処理手段との間の推定距離を、入力ベクトルとして格納したデータベースを予め作成し、熱処理手段の検出温度に基づいて、要求点として新たな入力ベクトルを生成し、この新たな入力ベクトルとデータベースのデータとに基づいて出力ベクトルを生成し、生成した出力ベクトルに基づいて、熱処理の異常の有無を判定することができる。
【００４２】
（１３）上記（１１）の実施形態においては、前記作成ステップでは、前記被処理物と前記熱処理手段との間に、既知の大きさの異物サンプルを介在させて熱処理したときの前記検出温度の変化幅または変化率を、前記入力ベクトルとして前記データベースに格納してもよい。
【００４３】
この実施形態によると、被処理物と熱処理手段との間に、既知の大きさの異物サンプルを介在させて熱処理したときの検出温度の変化幅または変化率を、入力ベクトルとして格納したデータベースを予め作成し、熱処理手段の検出温度に基づいて、要求点として新たな入力ベクトルを生成し、この新たな入力ベクトルとデータベースのデータとに基づいて出力ベクトルを生成し、生成した出力ベクトルに基づいて、熱処理の異常の有無を判定することができる。
【００４４】
（１４）上記（１２）または（１３）の実施形態においは、前記作成ステップでは、前記被処理物と前記熱処理手段との間に介在させた前記異物サンプルの大きさを、前記出力ベクトルとして前記データベースに格納してもよい。
【００４５】
この実施形態によると、前記被処理物と前記熱処理手段との間に、既知の大きさの異物サンプルを介在させて被処理物の熱処理を行い、被処理物と熱処理手段との間の距離、あるいは、前記接近させた後の検出温度の変化幅または変化率を計測し、入力ベクトルとして、被処理物と熱処理手段との間の距離、あるいは、前記接近させた後の検出温度の変化幅または変化率を、また、出力ベクトルとして、異物サンプルの大きさをデータベースに格納して予めデータベースを作成し、熱処理手段の検出温度に基づいて、要求点として新たな入力ベクトルを生成し、この新たな入力ベクトルとデータベースのデータとに基づいて、新たな入力ベクトルに対応する出力ベクトルとして、被処理物と熱処理手段との間に介在すると想定される異物の大きさを生成し、生成した異物の大きさに基づいて、熱処理の異常を検出できる。
【００４６】
（１５）本発明の異常検出方法の他の実施形態においては、前記検出ステップでは、前記熱処理手段の検出温度に基づいて、新たな前記入力ベクトルを生成するステップと、生成される新たな入力ベクトルと前記データベースのデータとに基づいて、前記新たな入力ベクトルに対応する出力ベクトルを生成するステップと、生成した出力ベクトルに基づいて、熱処理の異常の有無を判定するステップとを含むようにしてもよい。
【００４７】
この実施形態によると、生成した出力ベクトルと閾値とを比較して熱処理の異常を検出するといったことができる。
【００４８】
（１６）本発明の温度調節器は、本発明に係る異常検出装置を備え、前記熱処理手段の温度を制御するものである。
【００４９】
本発明の温度調節器によると、熱処理手段の温度を制御しつつ、熱処理の異常を検出することができる。
【００５０】
（１７）本発明の熱処理装置は、本発明に係る温度調節器と、前記熱処理手段と、前記温度調節器の出力に基いて、前記熱処理手段を加熱および／または冷却する操作手段と、前記熱処理手段の温度を検出する温度検出手段とを備えている。
【００５１】
本発明の熱処理装置によると、熱処理の異常を検出することができる。
【発明の効果】
【００５２】
本発明によれば、熱処理手段の検出温度に基づく入力ベクトルと対応する出力ベクトルとを、データベースに予め蓄積し、要求点として、新たな入力ベクトルが与えられると、蓄積されたデータベースのベクトルに基づいて、局所モデルとして要求点に対応する出力ベクトルを生成する、いわゆる、Ｊust‐Ｉn‐Ｔime（ＪＩＴ）法あるいはＭodel‐on‐Ｄemand（ＭＯＤ）法に基づいて、出力ベクトルを生成して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】
【００５３】
以下、本発明の実施の形態について、図面に基づいて詳細に説明する。
【００５４】
（実施の形態１）
図１は、本発明の一つの実施の形態に係る熱処理装置の概略構成図である。
【００５５】
この実施の形態では、被処理物としてのガラス基板などのワークを、熱処理手段としての熱板１に載置して熱処理する装置に適用して説明する。
【００５６】
この実施の形態では、ワークを加熱処理する熱板１の温度を、該熱板１の内部に設けられた温度センサ（図示せず）で検出して本発明に係る温度調節器２に入力し、温度調節器２では、設定されている目標温度(設定温度)ＳＰと、熱板１の検出温度ＰＶとの偏差に基づいて、温度制御手段としてのＰＩＤコントローラ３でＰＩＤ演算等を行って操作量を出力し、図示しないＳＳＲ等を介して熱板１に配設されている操作手段としてのヒータ(図示せず)の通電を制御して熱板１の温度を目標温度ＳＰになるように制御している。
【００５７】
この熱処理装置においては、図２の概略図に示すように、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、ガラス基板などのワーク４は、熱板１の表面上に設けられている図示しない複数の微小な突起状の支持部（スペーサ）によって一定距離ｄ離間した状態で支持されて熱処理される。
【００５８】
この実施の形態は、ワーク４が、熱板１に載置されて熱処理される際のワーク４と熱板１との間にゴミなどの異物が介在したり、あるいは、ヒータ電圧に異常が生じたりして熱処理の異常が生じたような場合に、それを検出できるように構成されている。
【００５９】
すなわち、この実施の形態では、図１に示すように、温度調節器２は、ワーク４を熱板１に載置した後の熱板１の検出温度ＰＶに基いて、熱処理の異常を検出する異常検出部５を備えている。
【００６０】
この実施の形態の異常検出部５は、熱板１の温度変化の傾きに基いて、ワーク４と熱板１との距離を推定する入力ベクトル生成部としての距離推定部６と、推定された距離に基いて、後述のように、データベース９のデータを用いてＪＩＴ（Ｊust‐Ｉn‐Ｔime）法によって異物の大きさ等を推定する出力ベクトル生成部としての異物等推定部７と、この異物等推定部７によって推定された異物の大きさ等と閾値とを比較して熱処理の異常の有無を判定する判定部８とを備えている。
【００６１】
距離推定部６には、後述のように、熱処理の全体を制御する上位装置からワーク４が熱板１に搭載されるタイミングに対応するタイミング信号が与えられる一方、ユーザによって設定される距離推定に必要な後述の設定情報ｔ１，Ａ等が与えられる。
【００６２】
ＰＩＤコントローラ３および異常検出部５等は、例えば、マイクロコンピュータによって構成される。
【００６３】
ここで、被処理物をワーク４とし、熱処理手段を熱板１として、図３に基いて、距離推定の基本的な考え方について説明する。
【００６４】
放射による熱移動の影響を考慮しなくてもよい程、ワーク４と熱板１とが接近している場合には、ワーク４と熱板１との間には、次のような関係が成立する。
【００６５】
なお、図３に示すように、ワーク４と熱板１との距離をｄ、ワーク４の温度をＴｗ、熱板１の温度をＴｈ、ワーク４の熱容量をＣｗ、熱板１の熱容量をＣｈ、両者間の熱抵抗をＲｈｗとする。
【００６６】
熱板１の温度変化の速さΔＴｈ(＝ｄＴｈ／ｄｔ)
∝(ワーク温度Ｔｗ−熱板温度Ｔｈ)／熱抵抗Ｒｈｗ
∝(ワーク温度Ｔｗ−熱板温度Ｔｈ)／距離ｄ
したがって、
距離ｄ∝(ワーク温度Ｔｗ−熱板温度Ｔｈ)／熱板の温度変化の速さΔＴｈ
距離ｄ＝ｋ×(ワーク温度Ｔｗ−熱板温度Ｔｈ)／熱板の温度変化の速さΔＴｈ
ここで、ワーク４を、熱板１に載置した瞬間のワーク４および熱板１の初期温度Ｔｗ０，Ｔｈ０が判っている場合、例えば、ワーク４と熱板１の初期温度が安定しているような場合には、(ワーク初期温度Ｔｗ０−熱板初期温度Ｔｈｗ)を、定数と見なし、ワーク４を熱板１に載置した瞬間の距離ｄは、次式で推定できることになる。
【００６７】
距離ｄ＝定数ｋ／熱板の温度変化の速さΔＴｈ(熱板の温度傾き)  ……(ａ)
この実施の形態では、熱板１の温度変化の速さΔＴｈを、熱板１の温度傾きとし、この熱板１の温度傾きを計測し、予め求めた定数ｋを用いてワーク４と熱板１との距離ｄを推定するようにしている。
【００６８】
なお、この定数ｋは、ワーク４と熱板１との距離ｄを、既知の距離に設定した状態で、熱処理を行なって熱板１の温度を計測し、熱板１の温度傾きを算出することによって、予め求めることができる。
【００６９】
図４は、ワーク４と熱板１との距離によって、熱板１の温度がどのように変化するかを示すものであり、目標温度ＳＰに加熱整定した状態の熱板１に対して、ワーク４を、過大な距離(一点鎖線)、正常な距離(実線)、過小な距離(破線)でそれぞれ載置して加熱処理した場合の熱板１の温度変化を示す図である。
【００７０】
この図４に示すように、ワーク４を、熱板１に対して正常な距離よりも大きい(過大な)距離で載置して熱処理した場合には、一点鎖線で示すように、正常な場合に比べて、ワーク４への熱量の移動が少なく、熱板１の温度低下は少ない。
【００７１】
これに対して、ワーク４を、熱板１に対して正常な距離よりも小さい(過小な)距離で載置して熱処理した場合には、破線で示すように、正常な場合に比べて、ワーク４への熱量の移動が多く、熱板１の温度低下が大きくなる。
【００７２】
このように、ワーク４と熱板１との距離に応じて、熱板１の温度低下の度合い、すなわち、熱板１の温度の傾きが変化し、上述の(ａ)式で説明したように、ワーク４と熱板１との距離は、熱板１の温度の傾きに応じて変化することが判る。
【００７３】
そこで、この実施の形態では、図５に示すように、ワーク４を熱板１に載置して熱処理を開始した後の第１の時点ｔ１から一定時間経過した第２の時点ｔ２における熱板１の温度をそれぞれ計測し、この一定の時間幅Ａに対する熱板１の温度変化幅Ｂ、すなわち、熱板１の温度傾き(＝Ｂ／Ａ)を算出するようにしている。
【００７４】
熱板１の温度を計測する点は、距離を推定したい点に可及的に近いのが好ましく、この実施形態では、熱板１の内部に配設された複数の温度センサによる各計測点、すなわち、各温度センサの上方の熱板１の表面と、対向するワーク４との間の距離を推定するものである。
【００７５】
図６は、この実施形態の熱板１の平面図であり、５つの温度センサ１０が、矩形の熱板１の中央と、４箇所の隅部寄りに配設されており、この実施形態では、５つの温度センサ１０の計測温度に基づいて、５つの点で熱板１と対向するワーク４との間の距離を推定するものである。
【００７６】
熱板１の温度傾きの算出は、熱板１の温度低下が生じた時点から最も温度が低下した時点までの期間の少なくとも一部の期間における熱板１の温度を用いて行うのが好ましい。
【００７７】
このようにして算出される熱板１の温度傾きと、予め求めた定数ｋとに基いて、上述の(ａ)式に従って距離ｄを推定するのである。
【００７８】
図１に示す温度調節器２では、熱処理の全体を制御する上位装置からワーク４が熱板１に搭載されるタイミングに対応するタイミング信号が与えられるように構成されており、このタイミング信号は、例えば、図５に示す時点ｔ３に対応する。
【００７９】
次に、図１に示す距離推定部６による距離推定の処理手順を説明する。
【００８０】
先ず、ワーク４を、熱板１で順番に熱処理するという実運用に先立って、上述の定数ｋや一定の時間幅Ａ等を決定するための処理を行う。
【００８１】
この処理では、ワーク４が、熱板１に対して正常な既知の距離となるように、ワーク４を、熱板１に載置して熱処理を行い、熱板１の温度を計測する。
【００８２】
ユーザは、計測された熱板１の温度波形に基いて、上述の図５のタイミング信号の時点ｔ３を基準に、第１の時点ｔ１および一定の時間幅Ａを、温度調節器２に設定するとともに、前記既知の距離を、温度調節器２に設定する。
【００８３】
温度調節器２の距離推定部６は、設定された第１の時点ｔ１および一定の時間幅Ａに基いて、計測された熱板１の温度傾きを算出し、さらに、設定された既知の距離を用いて、上述の定数ｋを算出して格納する。
【００８４】
以上のようにして温度調節器２の距離推定部６に、第１の時点ｔ１、一定の時間幅Ａおよび定数ｋが予め設定される。
【００８５】
次に、以上のようにして距離推定部６で推定される複数の点の推定距離に基づく異物等推定部７における異物の大きさ等の推定処理について説明する。
【００８６】
この実施形態では、情報ベクトルとシステム出力とを予め実測してデータベース９に蓄積しておき、距離推定部６から新たな情報ベクトルである要求点、すなわち、複数の推定距離が与えられると、蓄積されたデータベース９の情報ベクトルに基づいて、局所モデルとして要求点に対応するシステム出力を生成する、いわゆる、Ｊust‐Ｉn‐Ｔime（ＪＩＴ）法あるいはＭodel‐on‐Ｄemand（ＭＯＤ）法に基づいて、異物の大きさ等を推定するものである。
【００８７】
ここで、先ず、ＪＩＴモデリング法について説明する。
【００８８】
今、次式で表される離散時間非線形システムを考える。
【００８９】
ｙ＝ｆ（φ）＋ｅ        ……（１）      
ここで、ｙはシステム出力、ｆ（・）は非線形関数、ｅは観測雑音、φはシステムの状態を表しており、情報ベクトルと呼ぶこととする。情報ベクトルφは次式で定義される。
【００９０】
φ：＝［ｕ（１）、ｕ（２）、ｕ（３）…、ｕ（ｎｕ）］    ……（２）
ここで、ｕ（・）はシステム入力、ｎｕは入力の次数である。ＪＩＴモデリングでは、（２）式の情報ベクトルの形式でデータベースへの蓄積が行われる。また、出力ｙの予測値を得るために必要な情報ベクトルφを要求点ｑと呼ぶ。ＪＩＴモデリング法とは、この要求点に類似した情報ベクトルをデータベースから近傍として抽出し、局所モデルを構成する方法である。
【００９１】
この実施の形態では、以上のようなＪＩＴ法に基づいて、熱板１の温度情報に基づく推定距離から異物の大きさ等を推定するものである。
【００９２】
以下に、ＪＩＴ法のアルゴリズムを示す。
［ＳＴＥＰ１］  初期データベースの作成
本手法においては、実測によって初期データベースであるデータベース９を作成する。
【００９３】
図７は、この実施形態のデータベース９に蓄積されるデータの構成を示すものである。
【００９４】
この実施の形態では、データベース９には、入力ベクトルとしての情報ベクトルと、この情報ベクトルに対応するシステム出力ベクトルとからなるデータが、蓄積される。すなわち、１組の入力ベクトルである情報ベクトルに、１組のシステム出力ベクトルが対応している。
【００９５】
また、この実施形態では、情報ベクトルは、図８に示されるように、距離推定部６で推定された複数の推定距離ｄ１〜ｄｎｕからなり、システム出力ベクトルｙは、異物寸法、異物の位置のＸ座標、Ｙ座標、および、ヒータ電圧からなる。
【００９６】
以上のようなデータを蓄積した初期データベース９を作成するために、寸法が既知の、例えば、球状の異物サンプルを、熱板１の既知の位置に載置し、ワーク４を熱処理して距離推定部６で、上述の図６の５つの温度センサ１０の各検出点に個別的に対応する熱板１とワーク４との各距離をそれぞれ推定し、推定した５つの距離ｄ１〜ｄ５を、情報ベクトルとして、また、既知の異物サンプルの寸法、既知の異物サンプルの配置位置のＸ座標、Ｙ座標、および、既知のヒータ電圧をシステム出力ベクトルとしてデータベース９に蓄積する。
【００９７】
この実施形態では、球状の異物サンプルの寸法については、想定される異物に応じて任意に選択すればよく、例えば、直径、０．５ｍｍ、１ｍｍ、１．５ｍｍ、２ｍｍ…とすることができる。また、既知の寸法の異物サンプルの配置位置は、例えば、図９に示すように、矩形の熱板１上に、仮想の升目のいずれかの点に対応させて既知寸法の異物サンプル１１を配置したり、あるいは、図１０に示すように、矩形の熱板１上に、仮想の同心円状のいずれかの点に配置すればよく、配置位置は、図９のように、Ｘ，Ｙ座標で規定してもよいし、図１０に示すように、矩形の基板１上に、半径および角度からなる仮想の極座標で規定してもよい。なお、図９，図１０は、異物サンプルの配置例の一部を示しており、満遍なく配置して実測するのが好ましい。
【００９８】
以上のように、或る既知寸法（実測寸法）の異物サンプルを、熱板１の或る既知の位置（実測位置）に配置し、ワーク４を熱処理し、上述のようにして距離推定部６で推定した５点の推定距離を、情報ベクトルとしてデータベース９に蓄積するとともに、その既知寸法、既知の位置の座標およびヒータ電圧を、システム出力ベクトルとしてデータベース９に蓄積するという処理を、各配置位置および各異物寸法について行なってデータベース９を作成する。
【００９９】
なお、全て実測してもよいが、異物の配置位置が対称となるものについては、対称な配置位置について実測したデータを、コピーして用いてもよく、更に、実測したデータを補間して用いる、例えば、直径１．４ｍｍおよび１．８ｍｍの異物サンプルを用いた実測値から直径１．６ｍｍの異物サンプルを用いた場合の値を補間によって算出するようにしてもよい。
【０１００】
また、このように初期データベースを作成した後に、初期データベースと同様にして評価用データを取得し、この評価用データを用いて検出精度を評価したり、あるいは、判定部８の閾値の調整を行なうようにしてもよい。
【０１０１】
この評価用データは、初期データベースの作成の条件とは、異なる条件で取得するのが好ましい。例えば、初期データベース作成の際の異物の寸法が、１．５ｍｍ、２ｍｍ、３ｍｍ等であれば、評価用データは、異物の寸法を、例えば、１ｍｍ、２．５ｍｍ、４ｍｍといったように異ならせるものである。
【０１０２】
［ＳＴＥＰ２］  距離の計算、近傍の選択
次に、データベース９のデータを用いた距離の計算および近傍の選択について説明する。
【０１０３】
システム出力ｙの予測値を得るために必要な情報ベクトルを要求点ｑと呼ぶ。その要求点ｑとデータベース９に蓄えられている情報ベクトルとの距離を、次式の重みつきＬ１ノルムにより求める。
【０１０４】
【数１】
2008097910.tif 000003
【０１０５】
この距離が小さいものからｋ個のベクトルを近傍として選択する。
［ＳＴＥＰ３］  局所モデルの構成
続いて、ＳＴＥＰ２において選択された近傍に対して、以下で示される、重みつき局所線形平均法（ＬＷＡ）により局所モデルを構成する。
【０１０６】
【数２】
2008097910.tif 000004
【０１０７】
ここで、ｗｉは、近傍の第ｉサンプルに対応する重みであり、次式で与える。
【０１０８】
【数３】
2008097910.tif 000005
【０１０９】
式（４）によって、システム出力ｙが推定できる。
【０１１０】
以上のように、異物等推定部７は、新たな情報ベクトルである要求点が与えられることにより、該要求点に近い情報ベクトルをデータベース９から選択し、選択した情報ベクトルに基づいて、前記要求点に対応するシステム出力を生成するものである。
【０１１１】
すなわち、距離推定部６から５点の推定距離が、要求点である情報ベクトルとして与えられると、この情報ベクトルと、データベース９に蓄積されている情報ベクトルとの距離を、上述の(３)式の重みつきＬ１ノルムにより求め、この距離の小さいものからｋ個の情報ベクトルを近傍として選択する。
【０１１２】
そして、選択された近傍の情報ベクトルに対して、重みつき局所線形平均法により、システム出力である異物の寸法、異物の位置の座標およびヒータ電圧を求める。すなわち、選択された近傍のｋ個の情報ベクトルを用いて上述の(５)式に従って重みを決定し、この重みを、上述の(４)式に従って前記ｋ個の情報ベクトルに乗じて(加重平均して) システム出力を求めるのである。
【０１１３】
図１１は、データベース９に蓄積されているデータおよび要求点が与えられた場合の距離およびシステム出力の算出過程のデータの一部を示す図である。
【０１１４】
データベース９には、図１１のｃｈ１〜ｃｈ５の５点の推定距離（Ｇａｐ）が情報ベクトルφとして、また、既知（実測）の異物の配置位置に対応する角度および半径からなる座標、異物の寸法である高さ、ヒータ電圧からなるシステム出力ベクトルｙが蓄えられている。
【０１１５】
今、ｃｈ１〜ｃｈ５の推定距離が要求点として与えられると、データベース９に蓄積されている各情報ベクトルとの距離がそれぞれ算出され、この距離の小さいものを近傍として抽出する。図１１においては、Ｎｏ．７８のベクトルが要求点との距離が２番目に近く、近傍として抽出されている。
【０１１６】
これら抽出されたベクトルに対して、重み係数および加重平均用データを用いて重みつき局所線形平均法により、システム出力ベクトルｙの推定値として、異物の位置に対応する角度、半径、異物の高さ、および、ヒータ電圧を求めている。
【０１１７】
以上のようにして熱板１上に、ワーク４が載置されて熱処理される度に、距離推定部６によって距離を推定し、この推定距離を要求点として、異物等推定部７によって、異物寸法およびヒータ電圧等が推定され、この異物寸法またはヒータ電圧が、判定部８によって、予め定めた閾値とそれぞれ比較され、異物寸法が閾値以上であるとき、あるいは、ヒータ電圧が閾値で規定された正常範囲を外れたときには、熱処理の異常であると判定して検出信号を、例えば、上位装置に出力し、上位装置は、熱処理の異常を報知したり、熱処理を停止させるなどの適宜の措置をとることができる。
【０１１８】
この実施形態によれば、例えば、直径２ｍｍの既知の異物サンプルについて、出力ベクトルとして推定された異物高さは、２ｍｍ±０．３ｍｍとなり、精度よく検出できることが分かる。
【０１１９】
また、図１の距離推定部６では、図６に示される温度センサ１０が設置されている近傍の距離しか精度よく推定できないが、ＪＩＴ法による異物の大きさの推定は、温度センサ１０の近傍に限らず、精度よく行なえる。
【０１２０】
（実施の形態２）
図１２は、本発明の他の実施の形態に係る熱処理装置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。
【０１２１】
上述の実施形態では、距離推定部６で推定される距離を、情報ベクトルとしたけれども、この実施形態では、特徴量抽出部１２で抽出される熱板１の温度の変化量を情報ベクトルとしている。
【０１２２】
すなわち、この実施形態では、上述の図５に示される、ワーク４を熱板１に載置して熱処理を開始した後の第１の時点ｔ１から一定時間経過した第２の時点ｔ２までの熱板１の温度変化幅Ｂを情報ベクトルとしている。
【０１２３】
したがって、データベース９−１には、図１３に示すように、上述の実施形態１と同様に、異物サンプルを用いて５つの温度センサ１０によってそれぞれ測定された各点の温度変化幅Ｂが、情報ベクトルとして蓄積されるとともに、実施形態１と同様のシステム出力ベクトルが蓄積されている。
【０１２４】
この実施形態では、特徴量抽出部１２で抽出された５点の温度変化幅Ｂが、新たな情報ベクトルである要求点として、異物等推定部７−１に与えられると、異物等推定部７−１は、上述の実施形態１と同様に、要求点に近い情報ベクトルをデータベース９−１から選択し、選択した情報ベクトルに基づいて、要求点に対応するシステム出力である異物の寸法、異物の位置の座標およびヒータ電圧を求める。
【０１２５】
なお、情報ベクトルとし、熱板１の温度変化幅Ｂに代えて、図５に示す一定の時間幅Ａに対する熱板１の温度変化量幅、すなわち、熱板１の温度傾き(＝Ｂ／Ａ)を用いてよい。
【０１２６】
（その他の実施形態）
上述の各実施形態では、異常検出部５，５−１を、温度調節器２，２−１にそれぞれ内蔵させたけれども、本発明の他の実施形態として、異常検出部を、温度調節器とは分離して独立の異常検出装置として構成してもよい。
【０１２７】
上述の実施形態では、熱板１とワーク４との間に介在すると想定される異物の大きさを出力ベクトルとして推定したけれども、他の実施形態として、異物の大きさに代えて、ワーク４を、熱板１上で支持するための複数の突起状の支持部（スペーサ）の高さを出力ベクトルとし、熱板１の支持部（スペーサ）の高さの異常に起因する熱処理の異常を検出するようにしてもよい。この場合には、予め、支持部（スペーサ）の高さが異なる熱板１を用いてワークの熱処理をそれぞれ行い、上述の実施形態２と同様に、熱板１の温度変化量Ｂや変化率Ｂ／Ａなどを実測し、実測した温度変化量Ｂや変化率Ｂ／Ａなどを入力ベクトルとする一方、この入力ベクトルに対応させて熱板１の支持部（スペーサ）の高さを出力ベクトルとしてデータベースに格納して初期データベースを作成する。その後、実運用において、新たな入力ベクトルが与えられると、上述の実施形態と同様にして出力ベクトルである熱板の支持部（スペーサ）の高さを推定するものである。
【０１２８】
また、他の実施形態として、ワーク４の反りや熱板１の反りを、例えば、ワーク４と熱板１との間の最大の距離として推定してもよい。例えば、予め、反りの異なる複数のワーク４について、ワーク４と熱板１との間の最大距離をそれぞれ実測しておき、それらワーク４をそれぞれ熱処理して上述の実施形態２と同様に、熱板１の温度変化量Ｂや変化率Ｂ／Ａなどを実測し、実測した温度変化量Ｂや変化率Ｂ／Ａなどを入力ベクトルとする一方、この入力ベクトルに対応させてワーク４と熱板１との間の最大距離を出力ベクトルとしてデータベースに格納して初期データベースを作成する。その後、実運用において、新たな入力ベクトルが与えられると、上述の実施形態と同様にして出力ベクトルであるワークと熱板との最大距離を推定するものである。熱板１の反りについても同様に出力ベクトルとして推定することができる。
【０１２９】
ワーク４の初期温度が低いほど、熱処理の際の熱板１の温度の低下が大きくなる。そこで、他の実施形態として、出力ベクトルを、ワークの初期温度とし、ワークの初期温度の異常に起因する熱処理の異常を検出するようにしてもよい。この場合には、予め、ワークの初期温度を、例えば、１０℃、２０℃、３０℃といったように異ならせてそれぞれ熱処理を行い、上述の実施形態２と同様に、熱板１の温度変化量Ｂや変化率Ｂ／Ａなどを実測し、実測した温度変化量Ｂや変化率Ｂ／Ａなどを入力ベクトルとする一方、この入力ベクトルに対応させてワークの初期温度を出力ベクトルとしてデータベースに格納して初期データベースを作成する。その後、実運用において、新たな入力ベクトルが与えられると、上述の実施形態と同様にして出力ベクトルであるワークの初期温度を推定するものである。
【０１３０】
熱板１を加熱するヒータの抵抗や容量は経時変化し、ヒータに印加される電源電圧が、定電圧Ｖである場合、ヒータ容量（＝Ｖ２／Ｒ）は、ヒータ抵抗Ｒが増加すると、小さくなり、熱板１の温度の低下が大きくなる。そこで、他の実施形態として、出力ベクトルを、ヒータ抵抗やヒータ容量とし、ヒータの異常に起因する熱処理の異常を検出するようにしてもよい。この場合には、例えば、予め、正常なヒータ抵抗、例えば、１０Ωでワークの熱処理を行い、上述の実施形態２と同様に、熱板１の温度変化量Ｂや変化率Ｂ／Ａなどを実測し、更に、複数のチャンネルｃｈに対応する複数のヒータについて、各ｃｈ毎にヒータの抵抗を変えて、例えば、ヒータ抵抗を２０Ωとして熱処理し、熱板１の温度変化量Ｂや変化率Ｂ／Ａなどを実測し、それを各チャンネルｃｈ毎に行ない、実測した温度変化量Ｂや変化率Ｂ／Ａなどを入力ベクトルとする一方、この入力ベクトルに対応させてヒータ抵抗を出力ベクトルとしてデータベースに格納して初期データベースを作成する。その後、実運用において、新たな入力ベクトルが与えられると、上述の実施形態と同様にして出力ベクトルであるヒータの抵抗を推定するものである。
【０１３１】
ワーク４の熱板１への載置位置にズレが生じると、ズレによってワークの占める面積が小さくなった熱板部分の温度の低下が小さくなる。そこで、他の実施形態として、出力ベクトルを、ワークの位置ズレ量や位置ズレ方向とし、ワークの位置ズレに起因する熱処理の異常を検出するようにしてもよい。この場合には、予め、正常なワーク位置にワークを載置して熱処理を行い、上述の実施形態２と同様に、熱板１の温度変化量Ｂや変化率Ｂ／Ａなどを実測し、更に、想定されるズレによる様々なワークの載置位置で熱処理をそれぞれ行い、熱板１の温度変化量Ｂや変化率Ｂ／Ａなどを実測し、実測した温度変化量Ｂや変化率Ｂ／Ａなどを入力ベクトルとする一方、この入力ベクトルに対応させてワークの位置ズレ量および位置ズレ方向を出力ベクトルとしてデータベースに格納して初期データベースを作成する。その後、実運用において、新たな入力ベクトルが与えられると、上述の実施形態と同様にして出力ベクトルであるワークの位置ズレ量や位置ズレ方向を推定するものである。
【０１３２】
ワーク４の厚さやワークの比熱が大きくなると、ワークの熱容量が大きくなり、熱処理の際の熱板１の温度の下がり方が小さくなり、逆に、ワークに欠損や鬆（す）があると、ワークの熱容量が小さくなり、その部分の熱板１の温度の下がり方が大きくなる。そこで、他の実施形態として、出力ベクトルを、ワークの厚さ、ワークの材質、ワークの欠損、ワークの鬆（す）とし、ワークの異常に起因する熱処理の異常を検出するようにしてもよい。例えば、ワークの厚さを出力ベクトルとする場合には、予め、正常な厚さのワーク４を熱板１に載置して熱処理を行い、上述の実施形態２と同様に、熱板１の温度変化量Ｂや変化率Ｂ／Ａなどを実測し、更に、想定される様々な厚さのワークを載置して熱処理をそれぞれ行い、熱板１の温度変化量Ｂや変化率Ｂ／Ａなどをそれぞれ実測し、実測した温度変化量Ｂや変化率Ｂ／Ａなどを入力ベクトルとする一方、この入力ベクトルに対応させてワークの厚さを出力ベクトルとしてデータベースに格納して初期データベースを作成する。その後、実運用において、新たな入力ベクトルが与えられると、上述の実施形態と同様にして出力ベクトルであるワークの厚さを推定するものである。ワークの材質、ワークの欠損、ワークの鬆（す）についても基本的に同様であり、予め正常な場合のワークを熱処理したときの熱板の温度変化を実測し、想定される範囲で、出力ベクトルを変えて熱処理を行なって熱板の温度変化を実測し、実測した熱板の温度変化を入力ベクトルとし、この入力ベクトルとワークの材質等の出力ベクトルとを対応させてデータベースに格納して初期データベースを作成する。その後、実運用において、新たな入力ベクトルが与えられると、上述の実施形態と同様にして出力ベクトルであるワークの材質等を推定するものである。
【０１３３】
また、ワーク４の熱板１側の面に形成されている膜の厚さが大きい程、熱板１の温度の下がり方が小さくなる。そこで、出力ベクトルを、ワークに形成された膜厚とし、ワークの膜厚異常に起因する熱処理の異常を検出するようにしてもよい。この場合も上述と同様に、予め正常な膜厚のワークを熱処理したときの熱板の温度変化を実測し、想定される範囲で、膜厚の異なるワークをそれぞれ熱処理し、熱板の温度変化をそれぞれ実測し、実測した熱板の温度変化を入力ベクトルとし、この入力ベクトルと出力ベクトルであるワークの膜厚とを対応させてデータベースに格納して初期データベースを作成する。その後、実運用において、新たな入力ベクトルが与えられると、上述の実施形態と同様にして出力ベクトルであるワークの膜厚を推定するものである。
【産業上の利用可能性】
【０１３４】
本発明は、熱処理の異常検出に有用である。
【図面の簡単な説明】
【０１３５】
【図１】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。
【図２】ワークと熱板との位置関係を概略的に示す図である。
【図３】図１の実施の形態の距離推定の基本的な考え方を説明するための図である。
【図４】熱板の温度変化を示す図である。
【図５】熱板の温度傾きを示す図である。
【図６】熱板における温度センサの配置を示す平面図である。
【図７】データベースに格納されるデータの構成を示す図である。
【図８】図７のデータの構成例を示す図である。
【図９】熱板上における異物サンプルの配置例を示す平面図である。
【図１０】熱板上における異物サンプルの他の配置例を示す平面図である。
【図１１】データベースに蓄積されているデータおよび要求点が与えられた場合の距離およびシステム出力の算出過程のデータの例の一部を示す図である。
【図１２】本発明の他の実施形態の図１に対応する概略構成図である。
【図１３】図１２の実施形態のデータ構成例を示す図８に対応する図である。
【符号の説明】
【０１３６】
１  熱板                      ２，２−１  温度調節器    
３  ＰＩＤコントローラ        ４  ワーク（被処理物）
５，５−１  異常検出部        ９，９−１  データベース
７，７−１  異物等推定部      ８，８−１  判定部
【図１】
2008097910.tif 000006
【図２】
2008097910.tif 000007
【図３】
2008097910.tif 000008
【図４】
2008097910.tif 000009
【図５】
2008097910.tif 000010
【図６】
2008097910.tif 000011
【図７】
2008097910.tif 000012
【図８】
2008097910.tif 000013
【図９】
2008097910.tif 000014
【図１０】
2008097910.tif 000015
【図１１】
2008097910.tif 000016
【図１２】
2008097910.tif 000017
【図１３】
2008097910.tif 000018