(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
測定用センサが対象物に投光するレーザ光の制御に関するパラメータを調整するパラメータ調整装置であって、
前記測定用センサが前記対象物から受光したレーザ光の受光量の波形データと前記波形データを取得したときの前記パラメータを示すデータとを含む学習データを用いた機械学習によって生成された学習済モデルに対して、前記測定用センサが前記対象物にレーザ光を投光した新たな状態において新たに取得した波形データを適用し、前記新たな状態において前記測定用センサを用いて前記対象物を測定可能な前記パラメータを算出するパラメータ算出部と、
前記パラメータ算出部が算出した前記パラメータを示すデータを出力するパラメータ出力部と、
を備えるパラメータ調整装置。
【請求項２】
前記パラメータは、前記測定用センサが投光するレーザ光の投光量を調整する領域を指定する投光量調整領域指定パラメータを含む、
請求項１に記載のパラメータ調整装置。
【請求項３】
前記パラメータは、前記測定用センサとして第１測定用センサと第２測定用センサとを用いるときに、一方の測定用センサが投光したレーザ光が他方の測定用センサの受光に干渉することを回避する干渉回避パラメータを含む、
請求項１又は２に記載のパラメータ調整装置。
【請求項４】
前記学習データを用いた機械学習によって前記学習済モデルを生成する学習済モデル生成部を更に備える、
請求項１から３の何れか１項に記載のパラメータ調整装置。
【請求項５】
前記学習済モデル生成部は、前記学習データに含まれる前記波形データからピーク波形を特定可能であり、前記ピーク波形が１つ特定された前記学習データの評価を高くする一方で前記ピーク波形が特定されない前記学習データ及び前記ピーク波形が複数特定された前記学習データの評価を低くして機械学習を行う、
請求項４に記載のパラメータ調整装置。
【請求項６】
前記パラメータ算出部は、前記新たな状態において取得される前記波形データから特定されるピーク波形が１つになると推測される前記パラメータを算出する、
請求項５に記載のパラメータ調整装置。
【請求項７】
測定用センサが対象物から受光したレーザ光の受光量の波形データに基づいて前記対象物を測定する状態において前記測定用センサが前記対象物に投光するレーザ光の制御に関するパラメータを設定して前記対象物を測定する前に、予め取得した前記波形データと前記波形データを取得したときの前記パラメータを示すデータとを含む学習データを用いた機械学習によって学習済モデルを生成する学習済モデル生成部、
を備える学習装置。
【請求項８】
測定用センサが対象物から受光したレーザ光の受光量の波形データと前記波形データを取得したときに前記測定用センサが前記対象物に投光したレーザ光の制御に関するパラメータを示すデータとを含む学習データを用いた機械学習によって学習済モデルを生成する学習済モデル生成部と、
前記学習済モデル生成部が生成した前記学習済モデルに対して、前記測定用センサが前記対象物にレーザ光を投光した新たな状態において新たに取得した波形データを適用し、前記新たな状態における前記パラメータを算出するパラメータ算出部と、
前記パラメータ算出部が算出した前記パラメータを前記測定用センサに設定するパラメータ設定部と、
前記パラメータ設定部が設定した前記パラメータで前記測定用センサを用いて取得した波形データに基づいて前記対象物を測定する測定部と、
を備える測定システム。
【請求項９】
測定用センサが対象物に投光するレーザ光の制御に関するパラメータを調整するパラメータ調整方法であって、
前記測定用センサが前記対象物から受光したレーザ光の受光量の波形データと前記波形データを取得したときの前記パラメータを示すデータとを含む学習データを用いた機械学習によって生成された学習済モデルに対して、新たな状態において新たに取得した波形データを適用し、前記新たな状態において前記測定用センサを用いて前記対象物を測定可能な前記パラメータを算出するパラメータ算出ステップと、
前記パラメータ算出ステップで算出した前記パラメータを示すデータを出力するパラメータ出力ステップと、
を行うパラメータ調整方法。
【請求項１０】
測定用センサが対象物に投光するレーザ光の制御に関するパラメータを調整するコンピュータを、
前記測定用センサが前記対象物から受光したレーザ光の受光量の波形データと前記波形データを取得したときの前記パラメータを示すデータとを含む学習データを用いた機械学習によって生成された学習済モデルに対して、新たな状態において新たに取得した波形データを適用し、前記新たな状態において前記測定用センサを用いて前記対象物を測定可能な前記パラメータを算出するパラメータ算出部、
前記パラメータ算出部が算出した前記パラメータを示すデータを出力するパラメータ出力部、
として機能させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、パラメータ調整装置、学習装置、測定システム、パラメータ調整方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
レーザ光を用いて対象物を測定するレーザ変位センサは、例えば、複数のセンサヘッドを用いて測定したり、透明の対象物を測定したりすると、レーザ光が干渉して受光量のピーク波形が本来一つとなるところ２つ以上存在してしまい、安定した測定結果が得られない虞がある。このため、使用者は、コンピュータ装置を含む情報処理システムを利用して、受光量の波形を分析した上で、レーザ光の干渉に関連するパラメータを調整している。【０００３】
このような情報処理システムの一例として、特許文献１には、撮像条件を設定可能な光学式変位計測システムが開示されている。特許文献１に記載の光学式変位計測システムは、予め設定された撮像パラメータとその撮像結果から適切な計測が可能となる撮像パラメータの信頼度を算出し、複数の撮像パラメータを信頼度の高い順に並べて表示し、ユーザに何れかの撮像パラメータを選択させている。【０００４】
また、このようなコンピュータ装置の一例として、特許文献２には、対象物の断面形状を示す２次元プロファイルを取得する変位計の制御パラメータを調整可能な検査装置が開示されている。特許文献２に記載の検査装置は、調整パラメータの一例としての画像マスクの形状及び領域を調整することで迷光又は受光量不足の影響を低減することが可能となっている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１６−１６１４７３号公報
【特許文献２】特開２０１５−１６３８４１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１に記載の光学式変位計測システム及び特許文献２に記載の検査装置は、使用者がパラメータを手動で設定しており、使用者の熟練度によってはパラメータを適切に設定できず、対象物を適切に測定できない虞がある。特に、特許文献１に記載の光学式変位計測システムは、使用者が予め設定しておいた複数種類の撮像パラメータからしか撮像パラメータを選択できない問題があり、使用者が最良の撮像パラメータを選択しても適切な計測ができない虞がある。また、特許文献２に記載の検査装置は、調整パラメータとしての画像マスクの形状及び領域を調整しても受光量自体を増加することができない問題があり、２次元プロファイルの取得に必要な受光量が不足する虞がある。【０００７】
本開示は、上述のような事情に鑑みてなされたものであり、対象物を適切に測定することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するため、本開示に係るパラメータ調整装置は、測定用センサが対象物に投光するレーザ光の制御に関するパラメータを調整するパラメータ調整装置である。パラメータ調整装置は、パラメータ算出部とパラメータ出力部とを備える。パラメータ算出部は、測定用センサが対象物から受光したレーザ光の受光量の波形データと波形データを取得したときのパラメータを示すデータとを含む学習データを用いた機械学習によって生成された学習済モデルに対して、測定用センサが対象物にレーザ光を投光した新たな状態において新たに取得した波形データを適用し、新たな状態において測定用センサを用いて対象物を測定可能なパラメータを算出する。パラメータ出力部は、パラメータ算出部が算出したパラメータを示すデータを出力する。
【発明の効果】
【０００９】
本開示によれば、波形データとパラメータを示すデータとを含む学習データを用いた機械学習によって生成された学習済モデルに対して、新たな状態において新たに取得した波形データを適用し、新たな状態において測定用センサを用いて対象物を測定可能なパラメータが算出、出力される。したがって、出力されたデータから特定されるパラメータで測定用センサを用いて対象物を測定することで、対象物を適切に測定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本開示の実施の形態に係る測定システムの機能構成を示す図
【図２】本実施の形態に係る測定装置、学習装置及びパラメータ調整装置のハードウェア構成を示すブロック図
【図３】本実施の形態に係るパラメータの例を示す図
【図４Ａ】本実施の形態に係る波形データの表示例１を示す図
【図４Ｂ】本実施の形態に係る波形データの表示例２を示す図
【図５Ａ】投光量調整領域を指定せずに投光量と測定中心を調整したときの説明図１
【図５Ｂ】投光量調整領域を指定せずに投光量と測定中心を調整したときの説明図２
【図５Ｃ】投光量調整領域を指定して投光量を調整したときの説明図
【図５Ｄ】干渉回避機能を有効にして投光量を調整したときの説明図
【図６Ａ】本実施の形態に係る測定の成功例１を示す図
【図６Ｂ】本実施の形態に係る測定の失敗例１を示す図
【図７Ａ】本実施の形態に係る測定の成功例２を示す図
【図７Ｂ】本実施の形態に係る測定の失敗例２を示す図
【図８Ａ】本実施の形態に係る測定の成功例３を示す図
【図８Ｂ】本実施の形態に係る測定の失敗例３を示す図
【図９】本実施の形態に係る測定結果表示画面の表示例を示す図
【図１０】本実施の形態に係る学習済モデル生成処理を示すフローチャート
【図１１】本実施の形態に係るパラメータ調整処理を示すフローチャート
【図１２】本実施の形態に係る測定処理を示すフローチャート
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下に、本開示を実施するための形態に係るパラメータ調整装置、学習装置、測定システム、パラメータ調整方法及びプログラムについて図面を参照して詳細に説明する。なお、図中同一または相当する部分には同じ符号を付す。
本開示の実施の形態に係る測定システムは、測定用センサを用いて対象物を測定するものである。また、本開示の実施の形態に係るパラメータ調整装置、パラメータ調整方法及びプログラムは、測定時に測定用センサが対象物に投光するレーザ光の制御に関するパラメータを調整するものである。また、本開示の実施の形態に係る学習装置は、パラメータ調整装置、パラメータ調整方法及びプログラムがパラメータを調整するために用いる学習済モデルを機械学習によって生成するものである。
【００１２】
図１は、本開示の実施の形態に係る測定システムの機能構成を示す図である。
本実施の形態に係る測定システム１００は、図１に示すように、対象物を測定するレーザ変位センサを含む測定装置２００を備える。ここで、レーザ変位センサとは、センサヘッドのレーザダイオードからレーザ光を発光し、対象物の反射光量を受光素子としてのＣＭＯＳセンサが受光することで測定するセンサであり、測定中心距離を基準として測定範囲内にて移動量の測定を行うセンサである。また、測定システム１００は、学習データを用いた機械学習によって学習済モデルを生成する学習装置３００、学習済モデルを記憶する学習済モデル記憶ＤＢ（DataBase）４００、測定時に学習済モデルを用いてパラメータを調整するパラメータ調整装置５００を備える。測定装置２００、学習装置３００、学習済モデル記憶ＤＢ４００、パラメータ調整装置５００は、図示しないＬＡＮ（Local Area Network）を介してデータの送受信が可能となっている。
【００１３】
測定装置２００は、対象物を測定する測定用センサ２１０、測定用センサ２１０のパラメータを設定するパラメータ設定部２２０、測定用センサ２１０が対象物から受光したレーザ光の受光量の波形データを生成する波形データ生成部２３０を備える。また、測定装置２００は、波形データに基づいて対象物を測定する測定部２４０、測定結果を表示する測定結果表示部２５０を備える。
【００１４】
学習装置３００は、学習データを取得する学習データ取得部３１０、取得した学習データを用いた機械学習によって学習済モデルを生成する学習済モデル生成部３２０を備える。
【００１５】
学習済モデル記憶ＤＢ４００は、学習済モデル生成部３２０が生成した学習済モデルを記憶する学習済モデル記憶部４１０を備える。
【００１６】
パラメータ調整装置５００は、波形データを取得する波形データ取得部５１０、学習済モデル記憶部４１０が記憶している学習済モデルに取得した波形データを適用してパラメータを算出するパラメータ算出部５２０、算出したパラメータを示すデータを出力するパラメータ出力部５３０を備える。
【００１７】
図２は本実施の形態に係る測定装置、学習装置及びパラメータ調整装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
図１に示す測定装置２００、学習装置３００及びパラメータ調整装置５００は、図２に示すハードウェアによって構成されている。測定装置２００は、制御部５１、主記憶部５２、外部記憶部５３、操作部５４、表示部５５、送受信部５６を備える。また、学習装置３００は、測定装置２００と同様に、制御部５１、主記憶部５２、外部記憶部５３、操作部５４、表示部５５、送受信部５６を備える。また、パラメータ調整装置５００は、測定装置２００、学習装置３００と同様に、制御部５１、主記憶部５２、外部記憶部５３、操作部５４、表示部５５、送受信部５６を備える。なお、図示は省略するが、学習済モデル記憶ＤＢ４００は、少なくとも外部記憶部５３を備える。
【００１８】
制御部５１は、制御プログラム５９に従って処理を実行する。制御部５１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）を備える。制御部５１は、制御プログラム５９に従って、測定装置２００が備えるパラメータ設定部２２０、波形データ生成部２３０、測定部２４０として機能する。例えば、制御部５１は、パラメータ設定部２２０が行うパラメータ設定ステップ、波形データ生成部２３０が行う波形データ生成ステップ、測定部２４０が行う測定ステップを実行する。また、制御部５１は、制御プログラム５９に従って、学習装置３００が備える学習データ取得部３１０、学習済モデル生成部３２０として機能する。例えば、制御部５１は、学習データ取得部３１０が行う学習データ取得ステップ、学習済モデル生成部３２０が行う学習済モデル生成ステップを実行する。また、制御部５１は、制御プログラム５９に従って、パラメータ調整装置５００が備える波形データ取得部５１０、パラメータ算出部５２０、パラメータ出力部５３０として機能する。例えば、制御部５１は、波形データ取得部５１０が行う波形データ取得ステップ、パラメータ算出部５２０が行うパラメータ算出ステップ、パラメータ出力部５３０が行うパラメータ出力ステップを実行する。
【００１９】
主記憶部５２は、制御プログラム５９をロードし、制御部５１の作業領域として用いられる。主記憶部５２は、ＲＡＭ（Random-Access Memory）を備える。
【００２０】
外部記憶部５３は、制御プログラム５９を予め記憶する。外部記憶部５３は、制御部５１の指示に従って、このプログラムが記憶するデータを制御部５１に供給し、制御部５１から供給されたデータを記憶する。外部記憶部５３は、フラッシュメモリ、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Dive）等の不揮発性メモリを備える。外部記憶部５３は学習済モデル記憶ＤＢ４００において学習済モデル記憶部４１０として機能する。
【００２１】
操作部５４は、入力情報を制御部５１に供給する。操作部５４は、キーボード、マウス、タッチパネル、操作ボタン等の情報入力部品を備える。操作部５４は、測定装置２００において測定用センサ２１０として機能する。
【００２２】
表示部５５は、操作部５４を介して入力された情報、制御部５１が出力した情報等を表示する。表示部５５は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、有機ＥＬ（Electro-Luminescence）ディスプレイ等の表示装置を備える。表示部５５は、測定装置２００において測定結果表示部２５０として機能する。
【００２３】
送受信部５６は、情報を送受信する。送受信部５６は、ネットワークに接続する網終端装置、無線通信装置等の情報通信部品を備える。
【００２４】
測定装置２００では、主記憶部５２、外部記憶部５３、操作部５４、表示部５５及び送受信部５６はいずれも内部バス５０を介して制御部５１に接続されている。また、学習装置３００では、測定装置２００と同様に、主記憶部５２、外部記憶部５３、操作部５４、表示部５５及び送受信部５６はいずれも内部バス５０を介して制御部５１に接続されている。また、パラメータ調整装置５００では、測定装置２００、学習装置３００と同様に、主記憶部５２、外部記憶部５３、操作部５４、表示部５５及び送受信部５６はいずれも内部バス５０を介して制御部５１に接続されている。
【００２５】
図１に示す測定装置２００は、制御部５１が主記憶部５２、外部記憶部５３、操作部５４、表示部５５及び送受信部５６を資源として用いることによって、測定用センサ２１０、パラメータ設定部２２０、波形データ生成部２３０、測定部２４０、測定結果表示部２５０の機能を実現する。また、学習装置３００は、制御部５１が主記憶部５２、外部記憶部５３、操作部５４、表示部５５及び送受信部５６等を資源として用いることによって、学習データ取得部３１０、学習済モデル生成部３２０の機能を実現する。また、パラメータ調整装置５００は、制御部５１が主記憶部５２、外部記憶部５３、操作部５４、表示部５５及び送受信部５６等を資源として用いることによって、波形データ取得部５１０、パラメータ算出部５２０、パラメータ出力部５３０の機能を実現する。
【００２６】
図１に戻り、測定用センサ２１０は、例えば、三角測距方式で対象物までの距離、すなわち変位を測定するレーザ変位センサである。測定用センサ２１０は、第１測定用センサ２１１、第２測定用センサ２１２を備える。第１測定用センサ２１１は、図６Ａ、図６Ｂ、図７Ａ、図７Ｂ、図８Ａ、図８Ｂに示す第１センサヘッド２１１ａ、第１センサヘッド２１１ａを制御する図示しない第１センサヘッドコントローラを備える。また、第２測定用センサ２１２は、図６Ａ、図６Ｂ、図７Ａ、図７Ｂに示す第２センサヘッド２１２ａ、第２センサヘッド２１２ａを制御する図示しない第２センサヘッドコントローラを備える。なお、第１センサヘッドコントローラ及び第２センサヘッドコントローラは、例えば、ＰＬＣ（Programmable Logic Controller）である。なお、本実施の形態では、測定用センサ２１０の種類毎に第１センサヘッドコントローラ及び第２センサヘッドコントローラを備えているが、これに限定されず、例えば、測定用センサ２１０は、第１センサヘッド２１１ａ及び第２センサヘッド２１２ａの両方を制御するセンサヘッドコントローラを備えてもよい。
【００２７】
図３は、本実施の形態に係るパラメータの例を示す図である。
図１に戻り、パラメータ設定部２２０は、測定用センサ２１０のパラメータとして、例えば、図３に示す投光量調整領域指定パラメータ及び干渉回避パラメータを測定用センサ２１０の種類毎に設定する。すなわち、パラメータ設定部２２０は、第１測定用センサ２１１の投光量調整領域指定パラメータ及び干渉回避パラメータ、第２測定用センサ２１２の投光量調整領域指定パラメータ及び干渉回避パラメータを設定する。ここで、投光量調整領域指定パラメータとは、測定用センサ２１０が投光するレーザ光の投光量を調整する領域を指定するパラメータである。例えば、投光量調整領域指定パラメータには、少なくとも測定用センサ２１０の種類毎に、投光量を示す「投光量」、測定中心距離と対応する測定の中心位置を示す「測定中心位置」、測定の開始位置を示す「測定開始位置」、測定の終了位置を示す「測定終了位置」の項目に対応するパラメータが含まれる。また、干渉回避パラメータとは、一方の測定用センサが投光したレーザ光が他方の測定用センサの受光に干渉することを回避するパラメータである。例えば、干渉回避パラメータには、少なくとも測定用センサ２１０の種類毎に、測定時のサンプリング間隔を示す「サンプリング間隔」の項目に対応するパラメータが含まれる。
【００２８】
例えば、第１測定用センサ２１１は、投光量の値がＬＩ０１、測定中心位置の値がＣＴ０１、測定開始位置の値がＳＴ０１、測定終了位置の値がＥＤ０１、…、サンプリング間隔の値がＳＩ０１、…である。また、例えば、第２測定用センサ２１２は、投光量の値がＬＩ０２、測定中心位置の値がＣＴ０２、測定開始位置の値がＳＴ０２、測定終了位置の値がＥＤ０２、…、サンプリング間隔の値がＳＩ０２、…である。すなわち、パラメータ設定部２２０は、パラメータとして投光量、測定中心位置、測定開始位置、測定終了位置、サンプリング間隔等の値を測定用センサ２１０の種類毎に設定している。
【００２９】
図１に戻り、波形データ生成部２３０は、パラメータ設定部２２０が設定したパラメータで測定用センサ２１０が対象物にレーザ光を投光したときに測定用センサ２１０が対象物から受光したレーザ光の受光量の波形データを生成する。波形データ生成部２３０は、第１測定用センサ２１１の受光量の波形データと第２測定用センサ２１２の受光量の波形データとを生成する。
【００３０】
図４Ａは、本実施の形態に係る波形データの表示例１を示す図である。図４Ｂは、本実施の形態に係る波形データの表示例２を示す図である。
波形データ生成部２３０は、例えば、第１測定用センサ２１１が受光したレーザ光の受光量に基づいて、図４Ａ、図４Ｂに示す波形データを生成する。図４Ａ、図４Ｂに示す波形データは、縦軸が受光量、横軸が受光素子の結像位置を示す二次元グラフで表示されている。なお、図４Ａに示す波形データは、約２６０の位置に受光量が約６００のピーク波形が１つ発生している一方、図４Ｂに示す波形データは、約３００の位置に受光量が約８００のピーク波形だけでなく約４２０の位置に受光量が約３５０のピーク波形も発生している。なお、この場合において、対象物の実際の位置は、図４Ａに示す波形データのピーク波形が発生している約２６０の位置から特定される第１測定用センサ２１１から対象物までの距離に基づいて測定できる。
【００３１】
図５Ａは、投光量調整領域を指定せずに投光量と測定中心を調整したときの説明図１である。
なお、波形データ生成部２３０が生成する波形データは、上述したパラメータ設定部２２０が設定するパラメータによって調整することができる。例えば、図５Ａに示すように、約１６０の位置に受光量が約６００のピーク波形が発生している場合、投光量および測定中心位置を調整すれば、３００の位置に受光量が約６００のピーク波形を新たに生成でき、位置検出に適したピーク波形に調整できる。
【００３２】
図５Ｂは、投光量調整領域を指定せずに投光量と測定中心を調整したときの説明図２である。
しかしながら、例えば、図５Ｂに示すように、複数のピーク波形が発生している場合、何れのピーク波形に合わせて投光量および測定中心位置を調整するかが問題となる。例えば、図５Ｂに示すように、測定対象のピーク波形が３００の位置に発生しているにも関わらず、測定対象外のピーク波形も約１６０の位置に発生している場合について考える。この場合、例えば、測定対象が透明基板の表面である一方で測定対象外に金属の回路パターンがあれば、測定対象のピーク波形の約２００の受光量よりも測定対象外のピーク波形の４００の受光量のほうが大きくなる。このため、受光量の大きい測定対象外のピーク波形に合わせて調整され、図５Ｂに示すように、投光量および測定中心位置を調整して、３００の位置に受光量が約８００の測定対象外のピーク波形が新たに生成される問題がある。
【００３３】
図５Ｃは、投光量調整領域を指定して投光量を調整したときの説明図である。
これに対して、投光量調整領域指定パラメータが有効であれば、図５Ｃに示すように、測定開始位置から測定終了位置までの投光量調整領域を指定することで、例えば、測定対象外のピーク波形がマスキングされ、測定対象のピーク波形を投光量調整領域内に残して測定対象外のピーク波形を投光量調整領域外とすることができる。この場合、測定中心位置を調整せずに投光量のみを調整すれば、３００の位置に受光量が約６００の測定対象のピーク波形を新たに生成でき、位置検出に適したピーク波形に調整できる。
【００３４】
図５Ｄは、干渉回避機能を有効にして投光量を調整したときの説明図である。
また、例えば、第１測定用センサ２１１だけでなく第２測定用センサ２１２も用いて測定した結果、一方の測定用センサが投光したレーザ光が他方の測定用センサの受光に干渉することで複数のピーク波形が発生している場合がある。例えば、図５Ｄに示すように、測定対象のピーク波形が３００の位置に発生しているにも関わらず、測定対象外のピーク波形も約１６０の位置に発生している場合がある。これに対して、干渉回避パラメータが有効であれば、図５Ｄに示すように、一方の測定用センサのサンプリング間隔を他方の測定用センサのサンプリング間隔とずらすことで測定対象外のピーク波形が発生しなくなる。この状態で、測定中心位置を調整せずに投光量のみを調整すれば、３００の位置に受光量が約６００の測定対象のピーク波形を新たに生成でき、位置検出に適したピーク波形に調整できる。
【００３５】
図６Ａは、本実施の形態に係る測定の成功例１を示す図であり、図６Ｂは、本実施の形態に係る測定の失敗例１を示す図である。
測定部２４０は、波形データに基づいて対象物を測定する。例えば、測定部２４０は、図６Ａ、図６Ｂに示すように、対象物を上下方向で挟み込む位置に第１センサヘッド２１１ａ及び第２センサヘッド２１２ａが配置されているときに、第１測定用センサ２１１の受光量の波形データと第２測定用センサ２１２の受光量の波形データとに基づいて、対象物の厚さを測定する。
【００３６】
具体的には、まず、測定部２４０は、第１測定用センサ２１１の受光量の波形データのピーク波形が発生している位置、第１センサヘッド２１１ａの実際の測定位置等に基づいて対象物の上面の位置を特定する。次に、測定部２４０は、第２測定用センサ２１２の受光量の波形データのピーク波形が発生している位置、第２センサヘッド２１２ａの実際の測定位置等に基づいて対象物の下面の位置を特定する。そして、測定部２４０は、上面の位置と下面の位置との距離を算出することで対象物の厚さを測定する。
なお、本実施の形態では、測定部２４０は、対象物の厚さを測定したが、これに限定されず、例えば、対象物の変位量、すなわち対象物までの距離を測定してもよい。また、例えば、対象物の高さ、幅等の物理量を測定してもよい。
【００３７】
ここで、測定部２４０による対象物の測定例について説明する。まず、図６Ａに示す対象物の一例としてワーク６００の厚さを測定する場合について考える。なお、ワーク６００とは、上面及び下面を有する平面板状の物体である。ワーク６００は、上方の第１センサヘッド２１１ａから投光されて上面で反射したレーザ光がそのまま第１センサヘッド２１１ａで受光されるとともに、下方の第２センサヘッド２１２ａから投光されて下面で反射したレーザ光がそのまま第２センサヘッド２１２ａで受光される物体である。この場合、第１センサヘッド２１１ａ及び第２センサヘッド２１２ａにおけるレーザ光の結像位置及び受光量の分布が安定し、波形データ生成部２３０は、図４Ａに示す、ピーク波形が１つ発生している波形データを生成することができ、測定部２４０は、安定してワーク６００の厚さを測定できる。
【００３８】
一方、図６Ｂに示す対象物の一例としての染み込みワーク６０１の厚さを測定する場合について考える。なお、染み込みワーク６０１とは、ワーク６００と同様に上面及び下面を有する平面板状の物体である一方でワーク６００とは異なり投光されたレーザ光が投光面から内部に染み込む材質で生成された物体である。この場合、例えば、図６Ａに示すように、上方の第１センサヘッド２１１ａからレーザ光を投光すると上面で一部のレーザ光が反射する一方で残りのレーザ光が内部に染み込み、染み込んだレーザ光が下面の下方の第２センサヘッド２１２ａで受光される虞がある。このため、下方の第２センサヘッド２１２ａから投光されて下面で反射したレーザ光に染み込んだレーザ光が干渉する虞がある。この結果、第１センサヘッド２１１ａ及び第２センサヘッド２１２ａにおけるレーザ光の結像位置及び受光量の分布が不安定になり、波形データ生成部２３０は、図４Ｂ、図５Ｄに示す、ピーク波形が複数発生している波形データを生成してしまい、測定部２４０は、染み込みワーク６０１の厚さを測定できない虞がある。よって、安定して染み込みワーク６０１の厚さを測定するためには、少なくとも、第１センサヘッド２１１ａ及び第２センサヘッド２１２ａから投光されたレーザ光について、一方の測定用センサが投光したレーザ光が他方の測定用センサの受光に干渉することを回避する必要があり、干渉回避パラメータを適切な値に調整する必要がある。また、第１センサヘッド２１１ａ及び第２センサヘッド２１２ａにおけるレーザ光の受光量を安定させるため、投光量調整領域指定パラメータの「投光量」の値を適切な値に調整してもよい。
【００３９】
図７Ａは、本実施の形態に係る測定の成功例２を示す図であり、図７Ｂは、本実施の形態に係る測定の失敗例２を示す図である。
また、図７Ａに示すワーク６００の上面の変位量を上方に第１センサヘッド２１１ａ及び第２センサヘッド２１２ａを並べて設置して測定する場合について考える。この場合であっても、第１センサヘッド２１１ａから投光されて上面で反射したレーザ光がそのまま第１センサヘッド２１１ａで受光されるとともに、第２センサヘッド２１２ａから投光されて上面の異なる位置で反射したレーザ光がそのまま第２センサヘッド２１２ａで受光される。このため、第１センサヘッド２１１ａ及び第２センサヘッド２１２ａにおけるレーザ光の結像位置及び受光量の分布が安定し、波形データ生成部２３０は、図４Ａに示す、ピーク波形が１つ発生している波形データを生成することができ、測定部２４０は、安定してワーク６００の上面の変位量を測定できる。
【００４０】
一方、図７Ｂに示す対象物の一例としての散乱ワーク６０２の上面の変位量を測定する場合について考える。なお、散乱ワーク６０２とは、ワーク６００と同様に上面及び下面を有する平面板状の物体である一方でワーク６００とは異なり上面に微細な凹凸が形成された物体である。この場合、例えば、図７Ａに示すように、上方の第１センサヘッド２１１ａからレーザ光を投光すると上面でレーザ光が乱反射して散乱し、散乱したレーザ光の一部が第２センサヘッド２１２ａで受光される虞がある。このため、第１センサヘッド２１１ａの近傍で第２センサヘッド２１２ａから投光されて下面で反射したレーザ光に散乱したレーザ光が干渉する虞がある。この結果、図６Ｂに示す場合と同様に、測定部２４０は、散乱ワーク６０２の上面の変位量を測定できない虞がある。よって、安定して散乱ワーク６０２の上面の変位量を測定するためには、図６Ｂに示す場合と同様に、少なくとも、第１センサヘッド２１１ａ及び第２センサヘッド２１２ａから投光されたレーザ光について、一方の測定用センサが投光したレーザ光が他方の測定用センサの受光に干渉することを回避する必要があり、干渉回避パラメータを適切な値に調整する必要がある。また、第１センサヘッド２１１ａ及び第２センサヘッド２１２ａにおけるレーザ光の結像位置及び受光量の分布を安定させるため、投光量調整領域指定パラメータの「投光量」、「測定中心位置」、「測定開始位置」、「測定終了位置」の値を適切な値に調整してもよい。
【００４１】
図８Ａは、本実施の形態に係る測定の成功例３を示す図であり、図８Ｂは、本実施の形態に係る測定の失敗例３を示す図である。
また、図８Ａに示す透明ワーク６０３の上面及び下面の変位量を第１測定用センサのみで測定する場合について考える。なお、透明ワーク６０３は、上面及び下面を有する平面板状の透明の物体である。この場合、第１センサヘッド２１１ａから投光されて上面で反射したレーザ光が第１センサヘッド２１１ａで受光されるとともに、透過して下面で反射したレーザ光も第１センサヘッド２１１ａで受光される。このとき、図８Ａに示すように、上面から反射したレーザ光の方向と下面から反射したレーザ光の方向とが異なり、第１センサヘッド２１１ａにおけるレーザ光の結像位置が異なることになる。このため、第１センサヘッド２１１ａにおけるレーザ光の結像位置及び受光量の分布が安定し、波形データ生成部２３０は、図示は省略するが、最大のピーク波形が２つ発生している波形データを生成することができ、測定部２４０は、波形データに基づいて安定して透明ワーク６０３の上面及び下面の変位量を測定できる。
【００４２】
一方、図８Ｂに示す反射板６０４が下面に固定された透明ワーク６０３の上面及び下面の変位量を第１測定用センサのみで測定する場合について考える。この場合、透過して反射板６０４で反射した一部のレーザ光が第１センサヘッド２１１ａで受光されるとともに残りのレーザ光が上面、反射板６０４の順に反射してから第１センサヘッド２１１ａで受光される可能性がある。このとき、図８Ｂに示すように、上面と反射板６０４との間で複数回反射したレーザ光の方向は、上面でのみ反射したレーザ光の方向、及び、反射板６０４でのみ反射したレーザ光の方向と異なり、第１センサヘッド２１１ａにおけるレーザ光の結像位置が全て異なることになる。このため、第１センサヘッド２１１ａにおけるレーザ光の結像位置及び受光量の分布が不安定になり、波形データ生成部２３０は、図示は省略するが、ピーク波形が３つ以上発生している波形データを生成してしまい、測定部２４０は、波形データに基づいて安定して透明ワーク６０３の上面及び下面の変位量を測定できない虞がある。よって、安定して透明ワーク６０３の上面及び下面の変位量を測定するためには、少なくとも、投光量調整領域指定パラメータの「投光量」、「測定中心位置」、「測定開始位置」、「測定終了位置」の値を適切な値に調整する必要がある。
【００４３】
以上説明したとおり、測定部２４０が安定して対象物を測定するためには、測定する対象物の特徴に対応してパラメータに調整する必要がある。このため、本実施の形態における測定システム１００は、測定装置２００とデータの送受信が可能な学習装置３００、学習済モデル記憶ＤＢ４００、パラメータ調整装置５００を共働させて、測定装置２００において設定されるパラメータを調整している。
【００４４】
図９は、本実施の形態に係る測定結果表示画面の表示例を示す図である。
測定結果表示部２５０は、例えば、図９に示す測定結果表示画面を表示することで、測定部２４０が測定した測定結果を表示する。図９に示す測定結果表示画面には、例えば、「対象物」、「厚さ」との項目の名称を示す文字画像と、「Ｐ０１」、「Ｔ０１」との項目の値を示す文字画像とが表示される。
なお、本実施の形態では、測定結果表示部２５０は、測定結果表示画面において対象物の厚さを表示したが、これに限定されず、例えば、測定部２４０が対象物の変位量、高さ、幅等の物理量を測定したときには測定結果としてこれらの物理量を表示してもよい。
【００４５】
学習データ取得部３１０は、学習データとして、波形データ生成部２３０が生成した波形データと、波形データ生成部２３０が波形データを生成したときにパラメータ設定部２２０が設定していたパラメータを示すデータとを取得する。具体的には、学習データ取得部３１０は、第１測定用センサ２１１の受光量の波形データと波形データを取得したときの第１測定用センサ２１１の投光量調整領域指定パラメータ及び干渉回避パラメータを示すデータとを含む学習データを取得する。また、学習データ取得部３１０は、第２測定用センサ２１２の受光量の波形データと波形データを取得したときの第２測定用センサ２１２の投光量調整領域指定パラメータ及び干渉回避パラメータを示すデータとを含む学習データを取得する。すなわち、学習データ取得部３１０は、波形データと波形データを取得したときのパラメータを示すデータとを含む学習データを測定用センサ２１０の種類毎に取得している。
【００４６】
学習済モデル生成部３２０は、学習データ取得部３１０が取得した学習データを用いた機械学習によって学習済モデルを生成する。学習済モデル生成部３２０は、波形データと波形データを取得したときのパラメータを示すデータとを含む学習データに基づいて、新たな波形データを取得した新たな状態において測定用センサ２１０を用いて対象物を測定可能なパラメータを推測することが可能となる学習済モデルを生成する。
【００４７】
学習済モデル生成部３２０は、機械学習として公知の強化学習（Reinforcement Learning）のアルゴリズムの一例であるＱ学習（Q-learning）を用いて学習済モデルを生成する。ここで、強化学習とは、ある環境内における行動主体であるエージェントが環境のパラメータである現在の状態を観測して取るべき行動を決定する機械学習である。強化学習では、エージェントの行動により環境が動的に変化し、エージェントには環境の変化に応じて報酬が与えられる。そして、強化学習では、エージェントがこれを繰り返し、一連の行動を通じて報酬が最も多く得られる行動方針が学習される。
【００４８】
また、Ｑ学習では、報酬が最も多く得られる行動方針として行動価値関数に基づく行動価値が算出される。ここで、時刻ｔにおける環境の状態をｓｔ、時刻ｔにおける行動をａｔ、行動ａｔによって変化した状態をｓｔ＋１、状態がｓｔからｓｔ＋１に変化することによって得られる報酬をｒｔ＋１、割引率をγ、学習係数をαとし、０＜γ≦１，０＜α≦１が成立するものとする。そして、行動価値関数をＱ（ｓｔ，ａｔ）とした場合、行動価値関数Ｑ（ｓｔ，ａｔ）の一般的な更新式は以下の数１で示される。
【００４９】
【数１】
0006779426.tif 000002
【００５０】
また、Ｑ学習では、行動価値をＱとした場合、時刻ｔ＋１における最も価値の高い行動ａｔ＋１の行動価値Ｑが、時刻ｔにおいて実行された行動ａｔの行動価値Ｑよりも大きければ行動価値Ｑを大きくし、行動ａｔ＋１の行動価値Ｑが行動ａｔの行動価値Ｑよりも小さければ行動価値Ｑを小さくする。換言すれば、Ｑ学習では、時刻ｔにおける行動ａｔの行動価値Ｑを、時刻ｔ＋１における最良の行動価値に近づけるために、行動価値関数Ｑ（ｓｔ，ａｔ）を更新する。その結果、ある環境内における最良の行動価値Ｑが、それ以前の環境における行動価値Ｑに順次伝播していく。
【００５１】
学習済モデル生成部３２０は、学習データに含まれる波形データに基づく値を状態ｓｔに当てはめるとともに、学習データに含まれるパラメータを示すデータに基づく値を行動ａｔに当てはめることで、Ｑ学習を用いて学習済モデルを生成する。なお、波形データに基づく値の状態ｓｔへの当てはめについては任意の当てはめが可能である。例えば、第１測定用センサ２１１の受光量の波形データに含まれる位置毎の受光量の数値をｗａ１，ｗａ２，…，ｗａｎ、第２測定用センサ２１２の受光量の波形データに含まれる位置毎の受光量の数値をｗｂ１，ｗｂ２，…，ｗｂｎ、予め定められた定数をｕａ１，ｕａ２，…，ｕａｎ，ｕｂ１，ｕｂ２，…，ｕｂｎとする。このとき、状態ｓｔについて、ｓｔ＝ｕａ１×ｗａ１＋ｕａ２×ｗａ２＋…＋ｕａｎ×ｗａｎ＋ｕｂ１×ｗｂ１＋ｕｂ２×ｗｂ２＋…＋ｕｂｎ×ｗｂｎが成立してもよい。
【００５２】
また、パラメータを示すデータに基づく値の行動ａｔへの当てはめについては、行動価値関数Ｑ（ｓｔ，ａｔ）と状態ｓｔとに基づいて行動ａｔを算出可能であり且つ行動ａｔに基づいて投光量調整領域指定パラメータ及び干渉回避パラメータの値が算出可能である限りにおいて任意の当てはめが可能である。例えば、予め定められた定数をｖａ１，ｖａ２，ｖａ３，ｖｂ４，…，ｖａｎ，…，ｖｂ１，ｖｂ２，ｖｂ３，ｖｂ４，…，ｖｂｎ，…とする。このとき、行動ａｔについて、ａｔ＝ｖａ１×ＬＩ０１＋ｖａ２×ＣＴ０１＋ｖａ３×ＳＴ０１＋ｖａ４×ＥＤ０１＋…＋ｖａｎ×ＳＩ０１＋…＋ｖｂ１×ＬＩ０２＋ｖｂ２×ＣＴ０１＋ｖｂ３×ＳＴ０２＋ｖｂ４×ＥＤ０２＋…＋ｖｂｎ×ＳＩ０１＋…が成立してもよい。なお、この場合、行動ａｔから図３に示す投光量の値ＬＩ０１，ＬＩ０２、測定中心位置の値ＣＴ０１，ＣＴ０２、測定開始位置の値ＳＴ０１，ＳＴ０２、測定終了位置の値ＥＤ０１，ＥＤ０２、…、サンプリング間隔の値ＳＩ０１，ＳＩ０２、…が測定用センサ２１０の種類毎に算出可能とするために定数ｖａ１，ｖａ２，ｖａ３，ｖａ４，…，ｖａｎ，…，ｖｂ１，ｖｂ２，ｖｂ３，ｖｂ４，…，ｖｂｎ，…を設定する必要がある。
【００５３】
図１に戻り、学習済モデル生成部３２０は、報酬ｒｔ＋１を算出する報酬算出部３２１、行動価値関数Ｑ（ｓｔ，ａｔ）を更新する関数更新部３２２を備える。
【００５４】
報酬算出部３２１は、学習データに含まれる測定用センサ２１０の種類毎の波形データとパラメータを示すデータから特定される測定用センサ２１０の種類毎の投光量調整領域指定パラメータの値及び干渉回避パラメータの値に基づいて報酬ｒｔ＋１を算出する。報酬算出部３２１は、波形データにおいて発生しているピーク波形の数に基づいて報酬ｒｔ＋１を計算する。具体的には、報酬算出部３２１は、ピーク波形の数が１つの場合には報酬ｒｔ＋１を増大し、例えば、＋１の報酬を与える一方、ピーク波形の数が０または２つ以上の場合には報酬ｒｔ＋１を減少し、例えば、−１の報酬を与える。
【００５５】
関数更新部３２２は、報酬算出部３２１が算出した報酬ｒｔ＋１に基づいて、波形データが入力された新たな状態における投光量調整エリア指定パラメータ及び干渉防止パラメータの値を決定するための関数である行動価値関数Ｑ（ｓｔ，ａｔ）を更新する。また、関数更新部３２２は、行動価値関数Ｑ（ｓｔ，ａｔ）を示すデータを学習済モデルとして学習済モデル記憶ＤＢ４００に出力して学習済モデル記憶部４１０に記憶させる。
【００５６】
学習済モデル生成部３２０は、学習データ取得部３１０が測定装置２００から学習データを取得する度に、報酬ｒｔ＋１の算出と行動価値関数Ｑ（ｓｔ，ａｔ）の更新とを繰り返している。また、学習済モデル生成部３２０は、上述した数１に示す更新式で行動価値関数Ｑ（ｓｔ，ａｔ）を更新する度に、更新した行動価値関数Ｑ（ｓｔ，ａｔ）を生成した学習済モデルとして学習済モデル記憶ＤＢ４００に出力し、学習済モデル記憶部４１０に記憶させている。
【００５７】
波形データ取得部５１０は、波形データ生成部２３０が生成した波形データを取得する。具体的には、波形データ取得部５１０は、測定用センサ２１０の種類毎に受光量の波形データを取得する。例えば、波形データ取得部５１０は、測定用センサ２１０の種類毎の位置毎の受光量の数値を含む波形データを新たに取得する。
【００５８】
パラメータ算出部５２０は、学習済モデル記憶部４１０が記憶している学習済モデルに対して波形データ取得部５１０が取得した波形データを適用してパラメータを算出する。パラメータ算出部５２０は、新たな状態において取得される波形データから特定されるピーク波形が１つになると推測されるパラメータを算出する。具体的には、まず、パラメータ算出部５２０は、学習済モデル記憶部４１０が記憶している学習済モデル、すなわち、行動価値関数Ｑ（ｓｔ，ａｔ）を取得する。次に、パラメータ算出部５２０は、新たに取得した波形データに含まれる測定用センサ２１０の種類毎の位置毎の受光量の数値から新たな状態ｓｔを算出する。そして、パラメータ算出部５２０は、行動価値関数Ｑ（ｓｔ，ａｔ）及び新たな状態ｓｔに基づいて最良の行動ａｔを算出し、行動ａｔに基づいて投光量の値、測定中心位置の値、測定開始位置の値、測定終了位置の値、…、サンプリング間隔の値、…を測定用センサ２１０の種類毎に算出する。
【００５９】
パラメータ出力部５３０は、パラメータ算出部５２０が算出したパラメータを示すデータを測定装置２００に出力する。このとき、測定装置２００のパラメータ設定部２２０は、パラメータ出力部５３０から出力されたデータから特定されるパラメータに設定を更新する。
【００６０】
図１０は、本実施の形態に係る学習済モデル生成処理を示すフローチャートである。
次に、図１０に示すフローチャートを用いて学習装置３００が学習済モデルを生成する動作について説明する。先ず、図１０に示すように、学習データ取得部３１０は、測定装置２００から学習データを取得する（ステップＳ１０１）。例えば、学習データ取得部３１０は、図３に示す波形データに含まれる位置毎の受光量の数値ｗａ１，ｗａ２，…，ｗａｎ，ｗｂ１，ｗｂ２，…，ｗｂｎ、投光量の値ＬＩ０１，ＬＩ０２、測定中心位置の値ＣＴ０１，ＣＴ０２、測定開始位置の値ＳＴ０１，ＳＴ０２、測定終了位置の値ＥＤ０１，ＥＤ０２、…、サンプリング間隔の値ＳＩ０１，ＳＩ０２、…を測定用センサ２１０の種類毎に取得する。
【００６１】
学習データ取得後、報酬算出部３２１は、取得した学習データに含まれる波形データに基づいて報酬ｒｔ＋１を算出する（ステップＳ１０２）。例えば、報酬算出部３２１は、位置毎の受光量の数値ｗａ１，ｗａ２，…，ｗａｎ，ｗｂ１，ｗｂ２，…，ｗｂｎからピーク波形の数を測定用センサ２１０の種類毎に算出する。そして、報酬算出部３２１は、ピーク波形の数が１つの場合には報酬ｒｔ＋１に＋１の報酬を与えて増大させる一方、ピーク波形の数が０または２つ以上の場合には報酬ｒｔ＋１に−１の報酬を与えて減少させる。
【００６２】
報酬算出後、関数更新部３２２は、算出した報酬ｒｔ＋１に基づいて行動価値関数Ｑ（ｓｔ，ａｔ）を更新する（ステップＳ１０３）。例えば、関数更新部３２２は、受光量の数値ｗａ１，ｗａ２，…，ｗａｎ，ｗｂ１，ｗｂ２，…，ｗｂｎから状態ｓｔを算出するとともに、投光量の値ＬＩ０１，ＬＩ０２、測定中心位置の値ＣＴ０１，ＣＴ０２、測定開始位置の値ＳＴ０１，ＳＴ０２、測定終了位置の値ＥＤ０１，ＥＤ０２、…、サンプリング間隔の値ＳＩ０１，ＳＩ０２、…から行動ａｔを算出する。そして、関数更新部３２２は、上述した数１に示す更新式で行動価値関数Ｑ（ｓｔ，ａｔ）を更新する。関数更新後、学習済モデル生成部３２０は、更新された行動価値関数Ｑ（ｓｔ，ａｔ）に基づく学習済モデルを学習済モデル記憶ＤＢ４００に出力して学習済モデル記憶部４１０に記憶させ（ステップＳ１０４）、学習済モデル生成処理を終了する。
【００６３】
図１１は、本実施の形態に係るパラメータ調整処理を示すフローチャートである。
次に、図１１に示すフローチャートを用いてパラメータ調整装置５００がパラメータを調整する動作について説明する。先ず、図１１に示すように、波形データ取得部５１０は、測定装置２００から波形データを取得する（ステップＳ２０１）。例えば、波形データ取得部５１０は、測定用センサ２１０の種類毎の位置毎の受光量の数値を含む波形データを新たに取得する。
【００６４】
波形データ取得後、パラメータ算出部５２０は、学習済モデル記憶部４１０が記憶している学習済モデルに波形データ取得部５１０が取得した波形データを適用してパラメータを算出する（ステップＳ２０２）。例えば、パラメータ算出部５２０は、学習済モデル記憶部４１０が記憶している行動価値関数Ｑ（ｓｔ，ａｔ）を取得し、新たに取得した波形データに含まれる測定用センサ２１０の種類毎の位置毎の受光量の数値から新たな状態ｓｔを算出する。そして、パラメータ算出部５２０は、行動価値関数Ｑ（ｓｔ，ａｔ）及び新たな状態ｓｔに基づいて最良の行動ａｔを算出し、行動ａｔに基づいて投光量の値、測定中心位置の値、測定開始位置の値、測定終了位置の値、…、サンプリング間隔の値、…を測定用センサ２１０の種類毎に算出する。パラメータ算出後、パラメータ出力部５３０は、算出したパラメータを示すデータを測定装置２００に出力し（ステップＳ２０３）、パラメータ設定部２２０に出力されたデータから特定されたパラメータに設定を更新させてパラメータ調整処理を終了する。
【００６５】
図１２は、本実施の形態に係る測定処理を示すフローチャートである。
次に、図１２に示すフローチャートを用いて測定装置２００が対象物を測定する動作について説明する。先ず、図１２に示すように、パラメータ設定部２２０は、測定用センサ２１０のパラメータとして任意の値を設定する（ステップＳ３０１）。パラメータ設定後、波形データ生成部２３０は、設定されたパラメータで測定用センサ２１０が対象物にレーザ光を投光したときに測定用センサ２１０が対象物から受光したレーザ光の受光量の波形データを生成する（ステップＳ３０２）。このとき、図示は省略するが、波形データ生成部２３０は、生成した波形データをパラメータ調整装置５００に出力する。
【００６６】
波形データ出力後、パラメータ設定部２２０は、パラメータ調整装置５００から生成した波形データに基づく調整済のパラメータを示すデータを取得したか否かを判定する（ステップＳ３０３）。パラメータ設定部２２０は、パラメータを示すデータを取得していない場合（ステップＳ３０３；Ｎ）、パラメータを示すデータを取得するまでステップＳ３０３の処理を繰り返し、パラメータを示すデータを取得した場合（ステップＳ３０３；Ｙ）、取得したデータから特定されるパラメータに設定を更新する（ステップＳ３０４）。パラメータ設定更新後、波形データ生成部２３０は、設定更新されたパラメータで測定用センサ２１０の受光量の波形データを生成する（ステップＳ３０５）。波形データ生成後、測定部２４０は、生成された波形データに基づいて対象物を測定し（ステップＳ３０６）、測定結果表示部２５０は、測定結果表示画面で測定結果を表示し（ステップＳ３０７）、測定処理を終了する。
【００６７】
以上説明したように、本実施の形態に係る測定システム１００によれば、学習済モデル記憶部４１０は、学習済モデル生成部３２０が生成した学習済モデルを記憶する。また、パラメータ算出部５２０は、学習済モデル記憶部４１０が記憶している学習済モデルに対して波形データ取得部５１０が取得した新たな波形データを適用して新たな状態において測定用センサ２１０を用いて対象物を測定可能なパラメータを算出する。そして、パラメータ出力部５３０は、パラメータ算出部５２０が算出したパラメータを示すデータを測定装置２００に出力する。
このようにすることで、測定システム１００は、パラメータ調整装置５００から出力されたデータから特定されるパラメータで測定用センサ２１０を用いて対象物を適切に測定することができる。
【００６８】
特に、本実施の形態に係る測定システム１００によれば、学習済モデル生成部３２０は、測定用センサ２１０の受光量の波形データと波形データを取得したときのパラメータを示すデータとを含む学習データを用いた機械学習によって学習済モデルを生成する。
このようにすることで、測定システム１００は、学習装置３００が生成した学習済モデルを用いて算出されたパラメータで測定用センサ２１０を用いて対象物を適切に測定することができる。
【００６９】
ここで、従来公知の測定システムでは、使用者がパラメータを手動で選択、設定しており、波形データに基づいて対象物を適切に測定可能となるまで人力で波形データとパラメータとの関係性を分析する必要があった。
これに対して、本実施の形態に係る測定システム１００では、学習装置３００が測定装置２００から波形データと波形データを取得したときのパラメータを示すデータを含む学習データを自動的に取得し、取得した学習データを用いた機械学習によって学習済モデルを自動的に生成する。また、測定システム１００では、パラメータ調整装置５００が測定装置２００から新たな波形データを自動的に取得し、取得した波形データを学習済モデルに適用して調整されたパラメータを自動的に算出して測定装置２００に出力し、測定装置２００が自動的に調整されたパラメータに設定を更新する。
したがって、測定システム１００は、従来公知の測定システムにおいて手動で調整していたパラメータを自動的に調整でき、調整されたパラメータで測定装置２００が対象物を適切に測定できるので、従来公知の測定システムよりも使用者の作業負荷や作業時間を低減できる。
【００７０】
また、本実施の形態に係る測定システム１００によれば、パラメータには、投光量調整領域指定パラメータが含まれている。そして、測定システム１００は、パラメータ調整装置５００が投光量調整領域指定パラメータを調整することで、図４Ｂ、図５Ｃに示すように、測定対象外のピーク波形が特定されることを回避する。
このようにすることで、測定システム１００は、調整された投光量調整領域指定パラメータを設定して対象物を測定しない測定システムよりも対象物を測定し易くなる。また、このようにすることで、測定システム１００は、投光量調整領域を自動的に指定することができ、測定システムの使用者が手動で投光量調整領域を指定しなくても測定対象のピーク波形が特定される波形データから対象物を適切に測定することができる。
【００７１】
特に、本実施の形態に係る測定システム１００によれば、投光量調整領域指定パラメータには、「投光量」、「測定中心位置」、「測定開始位置」、「測定終了位置」の項目に対応するパラメータが含まれる。
このようにすることで、測定システム１００は、投光量自体を指定できない測定システム、投光量を調整する領域を指定できない測定システムよりも対象物の測定に必要な受光量が不足することを低減でき、対象物を測定し易くなる。
【００７２】
なお、本実施の形態では、投光量調整領域指定パラメータには、「投光量」、「測定中心位置」、「測定開始位置」、「測定終了位置」の項目に対応するパラメータが含まれているが、投光量を調整する領域を指定する限りにおいてこれに限定されない。例えば、投光量調整領域指定パラメータにレーザ光を投光する角度を示す「投光角度」が含まれてもよい。
なお、本実施の形態のように、対象物を測定し易くするために、パラメータに投光量調整領域指定パラメータが含まれていることが好ましいが、調整することで対象物を測定可能なパラメータである限りにおいてこれに限定されない。例えば、パラメータに第１測定用センサ２１１及び第２測定用センサ２１２の干渉回避パラメータが含まれる一方で投光量調整領域指定パラメータが含まれなくてもよい。
【００７３】
また、本実施の形態に係る測定システム１００によれば、パラメータには、第１測定用センサ２１１及び第２測定用センサ２１２の干渉回避パラメータが含まれている。そして、測定システム１００は、パラメータ調整装置５００が干渉回避パラメータを調整することで、図６Ｂ、図７Ｂに示すように、第１測定用センサ２１１が投光したレーザ光が第２測定用センサ２１２の受光に干渉することを回避するとともに、第２測定用センサ２１２が投光したレーザ光が第１測定用センサ２１１の受光に干渉することも回避する。
このようにすることで、測定システム１００は、調整された干渉回避パラメータを設定して対象物を測定しない測定システムよりも対象物を測定し易くなる。また、このようにすることで、測定システム１００は、干渉回避機能を自動的に有効にすることができ、測定システムの使用者が手動で干渉回避機能を有効にしなくても測定対象のピーク波形が特定される波形データから対象物を適切に測定することができる。
【００７４】
特に、本実施の形態に係る測定システム１００によれば、干渉回避パラメータには、測定用センサ２１０の種類毎の「サンプリング間隔」の項目に対応するパラメータが含まれる。
このようにすることで、測定システム１００は、サンプリング間隔を指定できない測定システムよりも、第１測定用センサ２１１及び第２測定用センサ２１２のレーザ光について、一方の測定用センサが投光したレーザ光が他方の測定用センサの受光に干渉することを回避し易くなり、対象物を測定し易くなる。
【００７５】
なお、本実施の形態では、干渉回避パラメータには、測定用センサ２１０の種類毎の「サンプリング間隔」の項目に対応するパラメータが含まれているが、一方の測定用センサが投光したレーザ光が他方の測定用センサの受光に干渉することを回避可能である限りにおいてこれに限定されない。例えば、干渉回避パラメータに測定用センサ２１０の種類毎のレーザ光を投光する角度を示す「投光角度」、測定用センサ２１０の種類毎の測定時の移動速度を示す「移動速度」等が含まれてもよい。
なお、本実施の形態のように、対象物を測定し易くするために、パラメータに第１測定用センサ２１１及び第２測定用センサ２１２の干渉回避パラメータが含まれていることが好ましいが、調整することで対象物を測定可能なパラメータである限りにおいてこれに限定されない。例えば、パラメータに投光量調整領域指定パラメータのみが含まれる一方で第１測定用センサ２１１及び第２測定用センサ２１２の干渉回避パラメータが含まれなくてもよい。
【００７６】
また、本実施の形態に係る測定システム１００によれば、学習済モデル生成部３２０は、学習データに含まれる波形データからピーク波形を特定可能である。また、報酬算出部３２１は、ピーク波形が１つ特定された学習データの評価を高くする一方でピーク波形が特定されない学習データ及びピーク波形が複数特定された学習データの評価を低くして報酬ｒｔ＋１の算出を行っている。
このようにすることで、測定システム１００は、パラメータ算出部５２０は、学習済モデル生成部３２０が生成した学習済モデルに対して取得した新たな波形データを適用したときに、新たな状態においてピーク波形が１つ特定される波形データを取得したときのパラメータを算出し易くなる。この結果、測定システム１００は、ピーク波形が１つ特定された学習データの評価を高くしない測定システム、ピーク波形が特定されない学習データ及びピーク波形が複数特定された学習データの評価を低くしない測定システムよりも測定用センサ２１０を用いて対象物を測定し易くなる。
【００７７】
なお、本実施の形態のように、対象物を測定し易くするために、報酬算出部３２１は、ピーク波形が１つ特定された学習データの評価を高くするとともにピーク波形が特定されない学習データ及びピーク波形が複数特定された学習データの評価を低くすることが好ましいが、これに限定されない。例えば、報酬算出部３２１は、ピーク波形が複数特定された学習データであっても、最大のピーク波形の受光量の最大値とその他のピーク波形の受光量の最大値との差分値が予め定められた閾値を超えていれば当該学習データの評価を高くしてもよい。また、例えば、報酬算出部３２１は、ピーク波形が複数特定された学習データであっても、最大のピーク波形の受光量の最大値が予め定められた範囲内の数値になる一方でその他のピーク波形の受光量の最大値が範囲外の数値になれば当該学習データの評価を高くしてもよい。
【００７８】
また、本実施の形態に係る測定システム１００によれば、パラメータ算出部５２０は、学習済モデル生成部３２０が生成した学習済モデルを用いて新たな状態において取得される波形データから特定されるピーク波形が１つになると推測されるパラメータを算出する。
このようにすることで、測定システム１００は、学習済モデルを用いて新たな状態において取得される波形データから特定されるピーク波形が１つになると推測されるパラメータを算出しない測定システムよりも測定用センサ２１０を用いて対象物を測定し易くなる。
【００７９】
なお、本実施の形態のように、対象物を測定し易くするために、パラメータ算出部５２０は、新たに取得する波形データから特定されるピーク波形が１つになると推測されるパラメータを算出することが好ましいが、対象物を測定可能なパラメータが算出される限りにおいてこれに限定されない。例えば、パラメータ算出部５２０は、新たに取得する波形データから特定されるピーク波形が複数特定されても、最大のピーク波形の受光量の最大値とその他のピーク波形の受光量の最大値との差分値が予め定められた閾値を超えると推測されるパラメータを算出してもよい。また、例えば、パラメータ算出部５２０は、新たに取得する波形データから特定されるピーク波形が複数特定されたとしても、最大のピーク波形の受光量の最大値が予め定められた範囲内の数値になる一方でその他のピーク波形の受光量の最大値が範囲外の数値になると推測されるパラメータを算出してもよい。
【００８０】
なお、本実施の形態では、学習済モデル生成部３２０は、強化学習のアルゴリズムの一例としてのＱ学習を用いて学習済モデルを生成したが、これに限定されず、他の強化学習のアルゴリズムを用いて学習済モデルを生成してもよい。例えば、学習済モデル生成部３２０は、ＴＤ学習（TD-learning）を用いて学習済モデルを生成してもよい。また、学習済モデル生成部３２０は、強化学習のアルゴリズムを用いて学習済モデルを生成したが、これに限定されず、例えば、教師あり学習、教師なし学習の公知のアルゴリズムを用いて学習済モデルを生成してもよい。また、例えば、深層学習（Deep Learning）、ニューラルネットワーク、遺伝的プログラミング、機能論理プログラミング、サポートベクターマシン等の公知の学習アルゴリズムを用いて学習済モデルを生成してもよい。
【００８１】
なお、本実施の形態では、測定装置２００、学習装置３００、学習済モデル記憶ＤＢ４００、パラメータ調整装置５００は、ＬＡＮを介してデータの送受信を可能としたが、データの送受信の構成についてはこれに限定されない。例えば、測定装置２００、学習装置３００、学習済モデル記憶ＤＢ４００、パラメータ調整装置５００を互いに接続する通信ケーブルを介してデータの送受信を可能としてもよい。また、例えば、測定装置２００、学習装置３００、学習済モデル記憶ＤＢ４００、パラメータ調整装置５００は、インターネットを介してデータの送受信を可能としてもよい。この場合、例えば、学習装置３００、学習済モデル記憶ＤＢ４００、パラメータ調整装置５００は、所謂クラウドサーバとして機能してもよく、測定装置２００から取得した学習データに基づいて機械学習によって学習済モデルを生成、記憶するとともに、測定装置２００から新たに取得した波形データに基づいて調整されたパラメータを出力してもよい。
【００８２】
なお、本実施の形態では、学習装置３００が学習済モデル生成部３２０を備えているが、これに限定されず、パラメータ調整装置５００が学習済モデル生成部３２０を備えてもよい。すなわち、パラメータ調整装置５００が学習データ取得部３１０と学習済モデル生成部３２０とを備え、パラメータ調整装置５００において図１０に示す学習済モデル生成処理を実行してもよい。
【００８３】
なお、本実施の形態では、測定装置２００、学習装置３００、学習済モデル記憶ＤＢ４００、パラメータ調整装置５００は別個の装置としたが、これに限定されず、一体の装置であってもよい。すなわち、測定システム１００は、測定装置２００が測定用センサ２１０、パラメータ設定部２２０、波形データ生成部２３０、測定部２４０、測定結果表示部２５０を備えるだけでなく、学習データ取得部３１０、学習済モデル生成部３２０、学習済モデル記憶部４１０、波形データ取得部５１０、パラメータ算出部５２０、パラメータ出力部５３０を備えてもよい。また、例えば、学習装置３００、学習済モデル記憶ＤＢ４００、パラメータ調整装置５００をクラウドサーバとする場合には、これらの装置のみが一体の装置であってもよい。すなわち、クラウドサーバは、学習データ取得部３１０、学習済モデル生成部３２０、学習済モデル記憶部４１０、波形データ取得部５１０、パラメータ算出部５２０、パラメータ出力部５３０を備えてもよい。
【００８４】
なお、本実施の形態のように、学習データ取得部３１０は、測定装置２００から学習データを取得することが好ましいが、学習データが波形データと波形データを生成したときのパラメータを示すデータとを含む限りにおいてこれに限定されない。例えば、測定装置２００とは異なる測定装置から波形データと波形データを生成したときの測定用センサのパラメータを示すデータとを含む学習データを取得してもよい。すなわち、学習装置３００は、測定システム１００とは異なる測定装置又は測定システムから学習データを取得し、取得した学習データを用いた機械学習によって学習済モデルを生成してもよい。よって、測定システム１００は、他の測定システムで予め生成していた学習済モデルを用いて測定装置２００で用いられるパラメータをパラメータ調整装置５００で調整してもよい。この場合であっても、測定装置２００が対象物を適切に測定するために、学習装置３００は、測定装置２００から新たな学習データを取得して予め生成していた学習済モデルを更新することが好ましい。
【００８５】
なお、本実施の形態では、測定装置２００は、第１測定用センサ２１１及び第２測定用センサ２１２の２種類の測定用センサ２１０を備えているが、これに限定されず、測定用センサ２１０は、１種類であってもよく、３種類以上であってもよい。なお、測定用センサ２１０が３種類以上の場合、図６Ａ、図６Ｂに示すように、同一の領域内に複数の測定用センサを設置してもよく、図７Ａ、図７Ｂに示すように、異なる領域にも測定用センサを設置してもよい。なお、測定用センサ２１０が１種類の場合、学習装置３００は、１種類の測定用センサ２１０についての学習用データを用いた機械学習によって学習済モデルを生成し、パラメータ調整装置５００は、生成された学習済モデルに新たに取得した波形データを適用して１種類の測定用センサ２１０のパラメータを算出すればよい。また、ｎを３以上の任意の整数としたとき、測定用センサ２１０がｎ種類の場合、学習装置３００は、ｎ種類の測定用センサ２１０についての学習用データを用いた機械学習によって学習済モデルを生成し、パラメータ調整装置５００は、生成された学習済モデルに新たに取得した波形データを適用してｎ種類の測定用センサ２１０のパラメータを算出すればよい。
【００８６】
なお、本実施の形態のように、測定装置２００が対象物を測定するときに使用する測定用センサ２１０の数は変化しないことが好ましいが、これに限定されず、測定装置２００が対象物を測定するときに使用する測定用センサ２１０の数を増加させたり減少させたりすることも可能である。測定用センサ２１０の数が減少する場合、測定装置２００は、パラメータ調整装置５００から出力されたパラメータのうち使用しなくなった測定用センサのパラメータを使用しなければよい。一方、測定用センサ２１０の数が増加する場合、測定装置２００は、新たに追加された測定用センサについての学習データを学習装置３００に取得させて新たな学習済モデルを生成させるとともに、新たに追加された測定用センサを用いて新たに取得した波形データをパラメータ調整装置５００に取得させて新たな学習済モデルを用いて調整されたパラメータを出力させる必要がある。
【００８７】
なお、本実施の形態では、学習装置３００が学習データを新たに取得する度に学習済モデルを更新しており、学習済モデルを更新するときに取得した学習データを記憶していないが、取得した学習データを記憶してもよい。例えば、学習装置３００は、学習データ取得部３１０がこれまでに取得した全ての学習データを記憶する学習データ記憶部を備えてもよい。この場合、学習データ記憶部は、例えば、測定用センサ２１０の種類毎の学習データを取得した日時データとともに記憶しておく必要がある。
【００８８】
なお、制御部５１、主記憶部５２、外部記憶部５３、操作部５４、表示部５５、送受信部５６、内部バス５０等を備える測定装置２００、学習装置３００及びパラメータ調整装置５００の処理を行う中心となる部分は、専用のシステムによらず、通常のコンピュータシステムを用いて実現可能である。例えば、前記の動作を実行するためのコンピュータプログラムを、コンピュータが読み取り可能な記録媒体、例えば、フレキシブルディスク、ＤＶＤ−ＲＯＭ（Read-Only Memory）等に格納して配布し、当該コンピュータプログラムをコンピュータにインストールすることにより、上記の処理を実行する測定装置２００、学習装置３００及びパラメータ調整装置５００を構成してもよい。また、通信ネットワーク上のサーバ装置が有する記憶装置に当該コンピュータプログラムを格納しておき、通常のコンピュータシステムがダウンロードすることで測定装置２００、学習装置３００及びパラメータ調整装置５００を構成してもよい。
【００８９】
また、測定システム１００の機能を、ＯＳ（オペレーティングシステム）とアプリケーションプログラムの分担により実現する場合、または、ＯＳとアプリケーションプログラムとの協働により実現する場合には、アプリケーションプログラム部分のみを記録媒体や記憶装置に格納してもよい。
【００９０】
また、搬送波にコンピュータプログラムを重畳し、通信ネットワークを介して提供することも可能である。例えば、通信ネットワーク上の掲示板（BBS, Bulletin Board System）に前記コンピュータプログラムを掲示し、ネットワークを介して前記コンピュータプログラムを提供してもよい。そして、このコンピュータプログラムを起動し、ＯＳの制御下で、他のアプリケーションプログラムと同様に実行することにより、前記の処理を実行してもよい。
【００９１】
本開示は、本開示の広義の精神と範囲を逸脱することなく、様々な実施形態及び変形が可能とされるものである。また、上述した実施形態は、本開示を説明するためのものであり、本開示の範囲を限定するものではない。つまり、本開示の範囲は、実施形態ではなく、請求の範囲によって示される。そして、請求の範囲内及びそれと同等の開示の意義の範囲内で施される様々な変形が、本開示の範囲内とみなされる。
【符号の説明】
【００９２】
５０  内部バス、５１  制御部、５２  主記憶部、５３  外部記憶部、５４  操作部、５５  表示部、５６  送受信部、５９  制御プログラム、１００  測定システム、２００  測定装置、２１０  測定用センサ、２１１  第１測定用センサ、２１１ａ  第１センサヘッド、２１２  第２測定用センサ、２１２ａ  第２センサヘッド、２２０  パラメータ設定部、２３０  波形データ生成部、２４０  測定部、２５０  測定結果表示部、３００  学習装置、３１０  学習データ取得部、３２０  学習済モデル生成部、３２１  報酬算出部、３２２  関数更新部、４００  学習済モデル記憶ＤＢ、４１０  学習済モデル記憶部、５００  パラメータ調整装置、５１０  波形データ取得部、５２０  パラメータ算出部、５３０  パラメータ出力部、６００  ワーク、６０１  染み込みワーク、６０２  散乱ワーク、６０３  透明ワーク、６０４  反射板。
【要約】
パラメータ調整装置（５００）は、測定用センサ（２１０）が対象物に投光するレーザ光の制御に関するパラメータを調整する。パラメータ算出部（５２０）は、測定用センサ（２１０）の受光量の波形データと波形データを取得したときのパラメータを示すデータとを含む学習データを用いた機械学習によって生成された学習済モデルに対して、新たな状態において新たに取得した波形データを適用し、新たな状態において測定用センサ（２１０）を用いて対象物を測定可能なパラメータを算出する。パラメータ出力部（５３０）は、パラメータ算出部（５２０）が算出したパラメータを示すデータを出力する。【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図５Ｃ】
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【図５Ｄ】
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【図６Ａ】
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【図６Ｂ】
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【図７Ａ】
0006779426.tif 000014
【図７Ｂ】
0006779426.tif 000015
【図８Ａ】
0006779426.tif 000016
【図８Ｂ】
0006779426.tif 000017
【図９】
0006779426.tif 000018
【図１０】
0006779426.tif 000019
【図１１】
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【図１２】
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