(57)【要約】【課題】生産システム内の所望のデータを逐次取得し、そのデータを解析することにより、生産システム内の異常発生を未然に防止したり、生産システムの改善点やユーザのニーズを抽出したりするための解析システムを提供する。【解決手段】  画像認識する対象物に対して作業を行うロボットを有する生産システム内の状況を解析する解析システムであって、１つ又は複数の生産システム内の所望のデータを時系列的に逐次取得するデータ取得手段と、データ取得手段によって取得されたデータを記憶する記憶手段と、記憶手段に記憶されているデータを用いて、機械学習を行うことにより解析情報を生成する解析手段と、を備える解析システム。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像認識する対象物に対して作業を行うロボットを有する生産システム内の状況を解析する解析システムであって、
１つ又は複数の生産システム内の所望のデータを時系列的に逐次取得するデータ取得手段と、
前記データ取得手段によって取得された前記データを記憶する記憶手段と、
前記記憶手段に記憶されている前記データを用いて、機械学習を行うことにより解析情報を生成する解析手段と、を備えることを特徴とする解析システム。
【請求項２】
前記解析手段によって生成された前記解析情報を用いて、前記生産システム内に改善事項が生じるか否かを判定する判定手段と、
前記判定手段によって前記生産システム内に前記改善事項が生じると判定された場合に、前記改善事項を提示する提示手段と、を備えることを特徴とする請求項１に記載の解析システム。
【請求項３】
前記データ取得手段は、前記画像認識する対象物を撮像して画像データを取得する画像データ取得手段を有しており、
前記記憶手段は、前記画像データ取得手段によって取得された前記画像データを記憶し、
前記解析手段は、前記記憶手段に記憶された前記画像データを用いて、前記解析情報を生成することを特徴とする請求項１又は２に記載の解析システム。
【請求項４】
前記データ取得手段は、前記生産システム内の温度データを取得する温度データ取得手段、前記システムの稼動経過時間を取得する経過時間取得手段、前記生産システム内の湿度データを取得する湿度データ取得手段、前記生産システム内の気圧データを取得する気圧データ取得手段、前記生産システム内の前記ロボットの動作データを取得するロボット動作データ取得手段、前記生産システム内に設けられる各設備の動作データを取得する設備動作データ取得手段、前記生産システム内の異常データを取得する異常データ取得手段の少なくともいずれかを有し、
前記記憶手段は、前記温度データ取得手段によって取得された前記温度データ、前記経過時間取得手段によって取得された前記稼動経過時間、前記湿度データ取得手段によって取得された前記湿度データ、前記気圧データ取得手段によって取得された前記気圧データ、前記ロボット動作データ取得手段によって取得された前記ロボットの動作データ、前記設備動作データ取得手段によって取得された前記各設備の動作データ、前記異常データ取得手段によって取得された前記異常データの少なくともいずれかを記憶し、
前記解析手段は、前記記憶手段に記憶された前記温度データ、前記稼動経過時間、前記湿度データ、前記気圧データ、前記ロボットの動作データ、前記各設備の動作データ、前記異常データの少なくともいずれかを用いて、前記解析情報を生成することを特徴とする請求項１又は２に記載の解析システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像認識する対象物に対して作業を行うロボットを有する生産システム内の状況を解析する解析システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
生産ラインにおいて、ロボットのハンド等により部品等に対して正確な操作を可能とするために、バラ積みにされた部品等を個々に認識し、各部品の位置及び姿勢を認識するための３次元物体認識装置が近年開発されている。
【０００３】
従来、このような３次元物体認識装置では、例えば、３次元形状を有する認識対象物を所定方向からカメラで撮影した画像から認識対象物のエッジすなわち輪郭等の特徴を抽出し、撮影画像を構成する各画素について最も近いエッジまでの距離をそれぞれ計算し、認識対象物の輪郭形状を表わす３次元モデルを撮影画像上に射影して照合することにより認識対象物の位置姿勢を認識するもの等がある（例えば、特許文献１参照）。そして、生産ライン等においては、このように３次元物体認識装置によって得られた認識対象物の位置姿勢の情報に基づいて、ロボットコントローラ等によって認識対象物に対して正確な作業を行うようにロボットの動作が制御される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１０−２０５０９５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、ロボットや他のマニピュレータ等を有する生産システムの現場では、時々刻々と状況が変化する。具体的には、例えば、ロボットや他のマニピュレータ等の機器の消耗、治具の緩み、生産対象の変更、生産量の変化、環境（温度、外乱光、振動、ノイズ等）の変化といった様々な事柄が生産システムでは変化していくことが想定される。そして、このような様々な要因によって、生産システム内に異常が発生すると、生産が停止してしまう虞がある。また、生産システムの開発側では、生産システムを利用するそれぞれのユーザの操作状況、生産状況、稼動状況等に応じて、それぞれのユーザから様々な異なる要求がなされることがあるため、ユーザニーズの本質を取り入れた開発が困難であった。
【０００６】
本発明は、上記のような課題に鑑みてなされたものであって、生産システム内の所望のデータを逐次取得し、そのデータを解析することにより、生産システム内の異常発生を未然に防止したり、生産システムの改善点やユーザのニーズを抽出したりするための解析システム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】
【０００７】
上記目的を達成するために、本発明に係る解析システムは、画像認識する対象物に対して作業を行うロボットを有する生産システム内の状況を解析する解析システムであって、１つ又は複数の生産システム内の所望のデータを時系列的に逐次取得するデータ取得手段と、前記データ取得手段によって取得された前記データを記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶されている前記データを用いて、機械学習を行うことにより解析情報を生成する解析手段と、を備えることを特徴としている。
【０００８】
また、本発明に係る解析システムは、前記解析手段によって生成された前記解析情報を用いて、前記生産システム内に改善事項が生じるか否かを判定する判定手段と、前記判定手段によって前記生産システム内に前記改善事項が生じると判定された場合に、前記改善事項を提示する提示手段と、を備えることを特徴としている。尚、改善事項とは、例えば、生産システム内における異常や生産システムの改善を図るために必要となる設定等を含むものである。
【０００９】
また、本発明に係る解析システムは、前記データ取得手段が、前記画像認識する対象物を撮像して画像データを取得する画像データ取得手段を有しており、前記記憶手段は、前記画像データ取得手段によって取得された前記画像データを記憶し、前記解析手段は、前記記憶手段に記憶された前記画像データを用いて、前記解析情報を生成することを特徴としている。
【００１０】
また、本発明に係る解析システムは、前記データ取得手段が、前記生産システム内の温度データを取得する温度データ取得手段、前記システムの稼動経過時間を取得する経過時間取得手段、前記生産システム内の湿度データを取得する湿度データ取得手段、前記生産システム内の気圧データを取得する気圧データ取得手段、前記生産システム内の前記ロボットの動作データを取得するロボット動作データ取得手段、前記生産システム内に設けられる各設備の動作データを取得する設備動作データ取得手段、前記生産システム内の異常データを取得する異常データ取得手段の少なくともいずれかを有し、前記記憶手段は、前記温度データ取得手段によって取得された前記温度データ、前記経過時間取得手段によって取得された前記稼動経過時間、前記湿度データ取得手段によって取得された前記湿度データ、前記気圧データ取得手段によって取得された前記気圧データ、前記ロボット動作データ取得手段によって取得された前記ロボットの動作データ、前記設備動作データ取得手段によって取得された前記各設備の動作データ、前記異常データ取得手段によって取得された前記異常データの少なくともいずれかを記憶し、前記解析手段は、前記記憶手段に記憶された前記温度データ、前記稼動経過時間、前記湿度データ、前記気圧データ、前記ロボットの動作データ、前記各設備の動作データ、前記異常データの少なくともいずれかを用いて、前記解析情報を生成することを特徴としている。
【発明の効果】
【００１１】
本発明に係る解析システムによれば、データ取得手段によって時系列的に逐次取得した１つ又は複数の生産システム内の所望のデータを記憶手段に記憶し、この記憶手段に記憶されたデータを用いて、機械学習を行うことにより、所望のデータの関係性を示す解析情報を自動的に生成することができるので、この解析情報を活用することによって、生産システム内の異常発生を未然に防止したり、生産システムの改善点やユーザのニーズを抽出したりすることができる。
【００１２】
また、本発明に係る解析システムによれば、データ取得手段によって新たに取得されるデータと、解析手段によって生成された解析情報を用いて、生産システム内に改善事項が生じるか否かを判定手段によって判定し、生産システム内に改善事項が生じると判定された場合に、提示手段によって改善事項を提示するので、ユーザや生産システムの管理センター等は、生産システム内の改善事項を容易に把握することができる。これにより、ユーザや生産システムの管理センター等は、提示手段に提示された改善事項に基づいて、改善が必要とされる箇所の交換や修理、改修等を事前に行うことによって、未然に異常発生等を防いだり、生産システムの効率化等を図ることができる。また、異常が発生するとされる箇所の交換や修理を事前に行うことができず、異常が発生したような場合でも、異常の発生箇所を迅速に特定することができるで、被害を最小限に抑えることができる。
【００１３】
また、本発明に係る解析システムによれば、記憶手段は、３次元認識を行うために画像認識する対象物の画像データを取得する画像データ取得手段によって取得される画像データを記憶し、解析手段は、記憶手段に記憶された画像データを用いて、解析情報を生成するので、ユーザや生産システムの管理センター等は、画像データ特有の解析情報を得ることができ、この解析情報を活用することによって、生産システム内の改善事項等を把握することができる。
【００１４】
また、本発明に係る解析システムによれば、記憶手段は、温度データ取得手段によって取得された生産システム内の温度データ、経過時間取得手段によって取得された生産システムの稼動経過時間、湿度データ取得手段によって取得された生産システム内の湿度データ、気圧データ取得手段によって取得された生産システム内の気圧データ、ロボット動作データ取得手段によって取得された生産システム内のロボットの動作データ、設備動作データ取得手段によって取得された生産システム内の各設備の動作データ、異常データ取得手段によって取得された生産システム内の異常データの少なくともいずれかを記憶し、解析手段は、記憶手段に記憶された温度データ、稼動経過時間、湿度データ、気圧データ、ロボットの動作データ、各設備の動作データ、異常データの少なくともいずれかを用いて、前記解析情報を生成するので、ユーザや生産システムの管理センター等は、生産システム内の様々な関係性を示す特有の解析情報を得ることができ、この解析情報を活用することによって、生産システム内の改善事項等を把握することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の実施形態に係る解析システムの一例を示す概略模式図である。
【図２】本発明の実施形態に係る解析システムによる処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図３】本発明の実施形態に係る解析システムの他の一例を示す概略模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下に本発明の実施形態に係る解析システム１について、図面を参照しつつ説明する。解析システム１は、例えば、図１に示すように、画像認識する対象物であるワーク２に対して作業を行うロボット３を有する生産システム１００内の状況の解析を行うためのものであって、生産システム１００内に設けられる各種設備の一つであるコンベア４によって搬送されてくるトレー５にバラ積みにされているワーク２の画像データを取得するための画像データ取得部６（６ａ、６ｂ）と、生産システム１００内の温度データを取得する温度センサ（温度データ取得手段）７ａと、生産システム１００内の湿度データを取得する湿度センサ（湿度データ取得手段）７ｂと、生産システム１００内の気圧データを取得する気圧センサ（気圧データ取得手段）７ｃと、生産システム１００内の電磁ノイズを検出する電磁ノイズ検出センサ８と、生産システム１００内の振動を検出する振動センサ９と、詳しくは図示しないが、生産システム１００内に設けられる各種設備であるコンベア、ロボット、加工機、搬送機等の動作データを取得するための圧力センサ、光電センサ、画像センサ、力覚センサ、エンコーダ等のセンサである設備動作データ取得手段と、これらの設備動作データ取得手段に接続され、ロボット３の動作制御やコンベア４等の生産システム１００内に設けられる各種設備の動作制御を行ったり、設備動作データ取得手段から設備動作データ取得手段自身の故障等を示す異常データを取得する異常データ取得手段としても機能するロボットコントローラ２２及びＰＬＣ（プログラマブルコントローラ）２３と、これらの各種センサやロボットコントローラ２２、ＰＬＣ２３等によって取得されたそれぞれのデータ等を集めて記憶したり、それらのデータ等を用いて各種の演算等を行うためのコンピュータ１０とを備えている。
【００１７】
ロボット３は、ワーク２に対して所定の作業を行うためのものであって、図１に示すように、ワーク２に対して作業を行えるように、ワーク２がバラ積みされているトレー５が搬送されてくるコンベア４の近傍に配置されている。このロボット３は、生産システム１００内の床や壁等の設置面に固定される土台３１と、土台３１に対して基端が回転可能に連結されているロボットアーム部３２と、ロボットアーム部３２の先端に取り付けられ、ワークＷを把持するためのロボットハンド３３等を備えている。
【００１８】
ロボット３は、詳しくは図示しないが、それぞれの回転軸にサーボモータ及びそれぞれの回転位置を検出するエンコーダ等が設けられており、ロボットコントローラ２２から送られる制御信号に基づいて、それぞれのサーボモータが動作するように構成されている。尚、ワーク２に対して作業を行うロボット３は、これに限定されるものではなく、例えば、ロボットハンド３３として真空ポンプ等の吸引装置を用いてワーク２を吸着して保持するようなものであっても良い。
【００１９】
コンベア４は、生産システム１００内に設けられる各種設備の一つであって、例えば、図１に示すように、ベルト４１に載置されているトレー５をロボット３が作業可能な位置へと搬送するための搬送機構であり、詳しくは図示しないが、搬送ローラを回転させることによりベルト４１を搬送方向へと動作させるものである。このコンベア４では、例えば、搬送ローラの回転を検出するエンコーダ等が設けられており、ＰＬＣ２３から送られる制御信号に基づいて、搬送ローラの回転速度が調節されることによって、搬送速度が制御される。
【００２０】
また、コンベア４には、詳しくは図示しないが、ベルト４１が動作することにより搬送路上の所定の位置を通過するワーク２がバラ積みされているトレー５を検出する光電センサが設けられており、トレー５を検出した情報はコンピュータ１０やＰＬＣ２３へと送られ、ロボット３がワーク２に対して作業可能な位置にトレー５が来るようにコンベア４が制御される。尚、トレー５を検出する検出センサは、光電センサに限定されるものではなく、例えば、画像センサや力覚センサ等の他のセンサによってトレー５を検出するようにしても良い。また、搬送装置は、本実施形態のようなコンベア４に限定されるものではなく、ワーク２がバラ積みされているトレー５をロボット３が作業可能な位置に搬送することができるものであれば良く、例えば、トレーチェンジャー等であっても良い。
【００２１】
画像データ取得部６は、例えば、図１に示すように、コンベア４によって搬送されてくるトレー５にバラ積みにされているワーク２を異なる方向から撮像する２台のカメラ６ａ、６ｂであって、このカメラ６ａ、６ｂによって取得した画像データはコンピュータ１０へと送られる。尚、画像データ取得部６は、本実施形態に限定されるものではなく、例えば、レーザのワーク２による反射を用いてワーク２の表面の点の３次元座標を示す３次元点群を計測するもの等、ワーク２の位置姿勢を求めるために、ワーク２の各種画像やワーク２の表面の点の３次元座標を示す３次元点群を取得できるものであれば良く、従来公知のものを用いることができる。また、カメラの台数は、２台に限定されるものではなく、３台以上設けられていても良い。
【００２２】
コンピュータ１０は、図１に示すように、例えば、生産システム１００内のＬＡＮ上のサーバーとして設けられており、画像データ取得部６により取得された画像データ等を記憶する画像メモリ（記憶手段）１１と、ワーク２の認識を行うための処理プログラムや各種センサ等によって取得されたデータ等を用いて解析を行うための処理プログラム等を格納するハードディスク１２と、該ハードディスク１３から読み出された処理プログラムを一時記憶するＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ：記憶手段）１３と、この処理プログラムに従って３次元認識処理や解析処理等を行うＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１４と、画像メモリ１１に記憶された画像データ、ＣＰＵ１４によって求められた認識結果や解析結果等を提示するためのディスプレイ等によって構成される提示手段１５と、ユーザからの入力データを受け付けるためのマウスやキーボード等で構成される入力データ取得手段１６と、生産システム１００の稼働時間を取得する経過時間取得手段２０と、これら各部を互いに接続するシステムバス２１とを有している。尚、本実施形態では、ワーク２の認識を行う処理プログラムや各種センサ等によって取得されたデータ等を用いて解析を行うための処理プログラム等をハードディスク１２に格納している例を示しているが、これに代えて、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体（不図示）に格納しておき、この記録媒体から処理プログラムを読み出すように構成することも可能である。
【００２３】
３次元認識手段１７では、ロボット３がコンベア４によって搬送されてきたトレー５内にバラ積みされているワーク２に対して所定の作業を行うために、カメラ６ａ、６ｂによって取得した画像データを用いてワーク２の位置姿勢を求める。この３次元認識手段１７によるワーク２の位置姿勢を求めるための方法として、従来公知の方法を用いることができ、カメラ６ａ、６ｂによって取得した画像データや、３次元点群を用いて、例えば、特開２０１０−２０５０９５号公報、特開２０１１−１２９０８２号公報、特開２０１２−０２６９７４号公報等に開示されている位置姿勢を求める方法等を用いることができる。また、ロボットコントローラ２２は、所望のロボットプログラムに従って、３次元認識手段１７によって求められたワーク２の位置姿勢に基づいて、ロボット３を制御するための制御信号を生成し、ロボット３へと送信することにより、ロボット３の動作を制御する。また、ロボットコントローラ２２では、このようにロボット３の動作を制御するので、ロボット３の移動先の位置姿勢情報である動作データを取得して保持するロボット動作データ取得手段としての役割も果たすことができる。
【００２４】
ＰＬＣ２３は、例えば、生産システム１００内に設けられる各種設備の動作の制御を行うためのものであって、図１に示すように、例えば、コンベア４等に接続されている。ＰＬＣ２３では、例えば、コンピュータ１０から受信した制御信号に応じて、トレー５が搬送路上の所定の位置にいるかを検出して結果を出力するように、光電センサ（不図示）に指令を送って制御したり、ロボット３がワーク２に対して作業可能な位置にトレー５が来るように、コンベア４に指令を送って制御する。また、詳しくは図示しないが、このＰＬＣ２３が制御する各種瀬粒は、コンベア４に限定されるものではなく、ＰＬＣ２３は、生産システム１００に応じて、その他のワーク２に対して切断や組立等の加工を行うための加工機構等も制御するように構成されていても良い。
【００２５】
以下、本実施形態に係る生産システム１００内での解析システム１の処理の一例について図面を参照しつつ説明する。解析システム１では、図２に示すように、生産システム１００内の各種の所望のデータを時系列的に逐次取得する（Ｓ１０１）。解析システム１では、入力データ取得手段１６によって、ユーザが入力した認識対象であるワーク２の３次元モデルデータを取得する。この３次元モデルデータは、例えば、ワーク２の３次元形状情報を含むものであって、３次元認識手段１７によってワーク２の位置姿勢を認識するために、ワーク２の輪郭形状を表わす３次元輪郭点データ及び表面形状を表わす３次元面点データ等を有しており、３次元ＣＡＤ等を利用して作成されるものである。このような３次元モデルデータは、ＲＡＭ１３等の記憶手段に記憶される。また、入力データ取得手段１６では、例えば、ユーザからの入力を受け付けたことに応じて、タイムスタンプを含むユーザの操作履歴情報を取得し、ＲＡＭ１３等の記憶手段へ記憶する。
【００２６】
また、解析システム１では、画像データ取得手段６によって、ワーク２を撮像した画像データを取得する。この画像データ取得手段６によって取得された画像データは、画像メモリ１１等の記憶手段に記憶される。また、解析システム１では、例えば、温度センサ７ａ、湿度センサ７ｂ、気圧センサ７ｃによって生産システム１００内の温度データ、湿度データ、気圧データを逐次取得し、電磁ノイズ検出器８によって生産システム１００内の電磁ノイズを逐次検出して取得し、振動センサ９によって生産システム１００内の振動を逐次検出して取得し、経過時間取得手段２０によって生産システム１００の稼動経過時間を取得し、設備動作データ取得手段によって生産システム１００内に設けられる各設備の動作データを取得し、更に設備動作データ取得手段に接続されるコントローラ２２やＰＬＣ２３によって設備動作データ取得手段自身の故障等を示す異常データを取得し、ロボットコントローラ２２によってロボット３の移動先の位置姿勢情報である動作データを取得する。これらの各種センサ、経過時間取得手段２０、コントローラ２２、及びＰＬＣ２３等によって取得されたそれぞれのデータは、ＲＡＭ１３等の記憶手段に逐次記憶される。尚、温度センサ７ａ、湿度センサ７ｂ、気圧センサ７ｃ、電磁ノイズ検出器８、振動センサ９等の設置場所及び個数は、特に限定されるものではなく、生産システム１００内の異なる場所に複数設けておくようにしても良い。
【００２７】
次に、解析システム１では、解析手段１８によって、Ｓ１０１で取得したそれぞれのデータを用いて、機械学習を行うことにより各種の解析情報を生成する（Ｓ１０２）。解析手段１８では、機械学習によって、例えば、それぞれのデータから有用な規則や生産システム１００内の異常検知等を行うための判定基準等となる解析情報を生成する。
【００２８】
本実施形態に係る解析手段１８では、例えば、所定期間中に入力データ取得手段１６によって逐次取得したワーク２の３次元モデルデータを用いて、ワーク２の形状に関する解析情報を生成する。これにより、ユーザが、どのような形状のワーク２に対して作業を行っているかの傾向を定量的な情報として把握することができる。また、解析手段１８では、更に入力データ取得手段１６によって取得したタイムスタンプを含むユーザの操作履歴情報を用いて、時間経過と生産量と生産対象物の形状特性との関係性を示す解析情報等を生成するようにしても良い。
【００２９】
また、解析手段１８では、例えば、画像データ取得手段６によって取得した画像データを用いて抽出したワーク２周辺の輝度値（明るさ）と、その輝度値の際にロボット３の動作エラーが発生したか否かの情報との関係性を示す解析情報を生成する。これにより、生産システム１００内の照明等の変化によってワーク２の周辺環境の明るさが変化することで、３次元認識手段１７によってワーク２の位置姿勢を正確に認識できずにロボット３がワーク２に対して正確な作業を行うことができない動作エラーが生じるか否かの判定基準となる解析情報を生成することができる。
【００３０】
また、解析手段１８では、温度センサ７ａによって取得した温度データと、経過時間取得手段によって取得した稼動経過時間とを用いて、生産システム１００内の温度と生産システム１００内に異常が生じる時間間隔との関係性を示す解析情報を生成する。具体的には、解析手段１８では、生産システム１００内に異常が生じた際の稼動経過時間と、その際の温度データとを用いて、機械学習を行うことにより生産システム１００内の温度と生産システム１００内に異常が生じる時間間隔との関係性を示す解析情報を生成する。これにより、温度データの変化や稼働時間によって生産システム１００内に異常が生じるか否かの判定基準となる解析情報を生成することができる。また、解析手段１８では、温度センサ７ａによって取得した温度データに代えて又は加えて、湿度センサ７ｂによって取得した湿度データや気圧センサ７ｃによって取得した気圧データを用いるようにしても良い。
【００３１】
また、解析手段１８では、例えば、電磁ノイズ検出器８によって取得した電磁ノイズデータと、その電磁ノイズデータの際に生産システム１００内に異常が発生したか否かの情報との関係性を示す解析情報を生成する。これにより、生産システム１００内の電磁ノイズの変化によって、生産システム１００内に異常が生じるか否かの判定基準となる解析情報を生成することができる。また、解析情報では、例えば、振動センサ９によって取得した振動データと、その振動データの際に生産システム１００内に異常が発生したか否かの情報との関係性を示す解析情報を生成する。これにより、生産システム１００内の振動の変化によって、生産システム１００内に異常が生じるか否かの判定基準となる解析情報を生成することができる。更に、解析システム１では、画像データ取得手段６によって生産システム１００内の治具を撮像した画像データを取得し、解析手段１８では、その治具の画像データと、経過時間取得手段によって取得した稼動経過時間とを用いて、時間経過と治具の緩み等の変化の関係性を示す解析情報を生成するようにしても良い。また、更に解析手段１８では、例えば、設備動作データ取得手段によって取得した生産システム１００内の各種設備の動作データ、コントローラ２２やＰＬＣ２３によって取得した設備動作データ取得手段自身の故障等を示す異常データ、ロボットコントローラ２２によって取得したロボット３の動作データ等を用いて、解析情報を生成するようにしても良い。また、このように解析手段１８によって生成されたそれぞれの解析情報は、ＲＡＭ１３等の記憶手段に記憶される。
【００３２】
そして、解析システム１では、例えば、解析手段１８によって生成された解析情報のうち、ユーザのニーズの抽出に活用することができそうなワーク２の形状に関する解析情報や時間経過と生産量と生産対象物の形状特性との関係性を示す解析情報等の解析結果を提示手段１５によって提示する（Ｓ１０３）。
【００３３】
また、解析システム１では、判定手段１９によって、各種のセンサ等によって新たに取得される各種データと、Ｓ１０２で生成した生産システム１００内に異常等の改善すべき事項が生じるか否かの判定基準となる解析情報を用いて、生産システム１００内に異常等の改善すべき事項が生じるか否かを判定する（Ｓ１０４）。本実施形態に係る判定手段１９では、例えば、画像データ取得手段６によって新たに取得される画像データと、解析手段１８によって生成されたワーク２周辺の明るさとロボット３の動作エラーとの関係性を示す解析情報を用いて、ロボット３の動作エラーが生じるか否かを判定する。また、判定手段１９では、温度センサ７ａによって新たに取得される温度データと、経過時間取得手段２０によって新たに取得される生産システム１００の稼動経過時間と、解析手段１８によって生成された生産システム１００内の温度と生産システム１００内に異常が生じる時間間隔との関係性を示す解析情報とを用いて、生産システム１００内に異常が生じるか否かを判定する。
【００３４】
また、判定手段１９では、電磁ノイズ検出器８によって新たに取得される電磁ノイズデータと、解析手段１８によって生成された電磁ノイズデータと生産システム１００内の異常発生との関係性を示す解析情報とを用いて、生産システム１００内に異常が生じるか否かを判定する。また、判定手段１９では、振動センサ９によって新たに取得される振動データと、解析手段１８によって生成された振動データと生産システム１００内の異常発生との関係性を示す解析情報とを用いて、生産システム１００内に異常が生じるか否かを判定する。
【００３５】
そして、解析システム１では、判定手段１９によって生産システム１００内に異常等の改善事項（ロボット３の動作エラーを含む）が生じると判定された場合には、その改善事項等の警告を提示手段１５によって提示する（Ｓ１０５）。これにより、ユーザや管理センター等に、事前に生産システム１００内に改善事項が生じる可能性を知らせることができるので、必要に応じてメンテナンス等を行うことによって、異常が生じることを未然に防いだり、生産システム１００の効率化等を図ることができる。
【００３６】
このように本発明に係る解析システム１では、生産システム１００内の所望のデータを逐次取得してＲＡＭ１３等の記憶手段に記憶し、この記憶手段に記憶されたそれぞれのデータを用いて、解析手段１８で機械学習を行うことにより、それぞれのデータの関係性を示す解析情報を自動的に生成することができるので、これらの解析情報を活用することによって、生産システム１００内の異常発生を未然に防止したり、ユーザのニーズを抽出したりすることが可能になる。
【００３７】
尚、生産システム１００内の各種の所望のデータは、これらのデータに限定されるものではなく、その他の従来公知のセンサ等を用いて、生産システム１００内に生じる可能性のある改善事項に関連するデータを取得するようにしても良い。また、本実施形態に係る解析システム１では、取得したデータをオンラインで自動的に解析手段１８に送る例を示しているが、これに限定されるものではなく、例えば、取得したデータを記憶手段に所定期間だけ記憶させておいた後に、それらのデータをオフラインで別のコンピュータ等に移行して、別のコンピュータ側で解析情報を生成するように構成しても良い。
【００３８】
また、本実施形態に係る解析システム１では、図１に示すように、１つの生産システム１００内に設けられており、その生産システム１００内の過去の時系列的に取得した種々のデータを用いて、コンピュータ１０が有する解析手段１８により解析情報を生成する例を示しているが、このような構成に限定されるものではなく、例えば、図３に示すように、解析システム１ａのコンピュータ１０ａを生産システム１００の外部のＷＡＮ上のサーバーとして設けておき、多数の異なるユーザの生産システム１００からそれぞれ時系列的に取得して集めたデータ（ビッグデータ）をコンピュータ１０ａの記憶手段で記憶し、それらのデータを用いて、コンピュータ１０ａの解析手段によって機械学習を行うことにより解析情報を生成し、各生産システム１００にその解析情報等の結果をサービスとして提供できるように構成しても良い。尚、図３では、コンピュータ１０ａが有する各部及び各生産システム１００内の構成については省略して図示している。また、解析システム１ａでは、更に各生産システム１００内のＬＡＮ上にも解析手段１８を有するコンピュータ１０を設けておくことにより、各コンピュータ１０の解析手段１８で生成された解析情報を各生産システム１００の外部のＷＡＮ上のサーバーとして設けられるコンピュータ１０ａへと転送し、それらの解析情報を用いて、コンピュータ１０ａの解析手段によって複合的な解析を行うこともできる。
【００３９】
尚、本発明の実施の形態は上述の形態に限るものではなく、本発明の思想の範囲を逸脱しない範囲で適宜変更することができる。
【産業上の利用可能性】
【００４０】
本発明に係る解析システムは、生産システム内の状況を解析し、生産システムに生じる異常を防止したり、生産システムの改善点やユーザのニーズを抽出したりするための技術として有効に利用することができる。
【符号の説明】
【００４１】
１、１ａ    解析システム
２          ワーク（画像認識する対象物）
３          ロボット
４          コンベア
６          画像データ取得部（画像データ取得手段）
７ａ        温度センサ
７ｂ        湿度センサ
７ｃ        気圧センサ
１１        画像メモリ（記憶手段）
１３        ＲＡＭ（記憶手段）
１５        提示手段
１６        入力データ取得手段
１８        解析手段
１９        判定手段
２０        経過時間取得手段
２２        ロボットコントローラ
２３        ＰＬＣ（プログラマブルコントローラ）
１００      生産システム
【図１】
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【図２】
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【図３】
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