(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
記録担体におけるトラックを走査するための装置であって：
前記トラックを走査するためのヘッド；
少なくとも１つの走査信号を生成するために前記ヘッドに結合されたフロントエンドユニット；及び
前記走査信号において異常を検出するための検出ユニット；
を有する装置であり、
前記検出ユニットは、前記走査信号の平均値を計算するために備えられ、異常検出信号を与えるために閾値と前記平均値を比較し；
前記検出ユニットは、検出された異常の分類結果を生成するための分類手段を有し；
前記分類手段は、複数の所定の異常の分類に対応する複数の基準信号と前記走査信号を比較することにより前記の複数の所定の異常の分類において前記検出された異常を識別するために備えられている；
ことを特徴とする装置。
【請求項２】
請求項１に記載の装置であって、前記検出ユニットは、特に、所定数の前記走査信号のサンプルを加算することにより、所定のインタバルの間に前記平均値を計算するために備えられている、ことを特徴とする装置。
【請求項３】
請求項１に記載の装置であって、前記フロントエンドユニットは、特に、複数の検出セグメントからの信号を結合することにより、前記トラックにより反射された放射ビームからの放射量を表すミラー信号を前記走査信号として生成するための手段を有する、ことを特徴とする装置。
【請求項４】
請求項１に記載の装置であって、前記走査信号に依存して、前記ヘッドの走査要素又は前記ヘッドの位置を制御するための、及び、前記異常検出信号に依存して前記制御を調整するための、特に、異常の間に前記走査信号を遮るためのサーボユニットを有する、ことを特徴とする装置。
【請求項５】
請求項１に記載の装置であって、前記分類手段は、異常の間に前記走査信号の少なくとも１つの特性値を決定するために、及び、前記の複数の所定の異常の分類の対応する特性値と前記走査信号の少なくとも１つの特性値を比較するために備えられている、ことを特徴とする装置。
【請求項６】
請求項１に記載の装置であって、前記分類手段は、前記の特性値の比較について、多次元空間における距離を演算するために、特に、ユークリッド距離を演算するために備えられている、ことを特徴とする装置。
【請求項７】
請求項１に記載の装置であって、前記分類手段は、次のような特性値であって；
平均値；
持続時間；
ピーク値；及び
所定数の振幅帯における前記走査信号のサンプル値の分布；
の少なくとも１つを特性値として決定するために備えられている、ことを特徴とする装置。
【請求項８】
請求項１に記載の装置であって、前記分類手段は、前記異常検出信号が異常を示した後の分類時間において前記分類結果を実質的に生成するために備えられている、ことを特徴とする装置。
【請求項９】
請求項１に記載の装置であって、前記分類手段は、少なくとも所定の閾値により残りの異常の分類についての差分値より大きい差分を前記の異常の分類の１つについての前記比較が示すとすぐ、前記分類結果を生成するために備えられている、ことを特徴とする装置。
【請求項１０】
請求項４に記載の装置であって、前記サーボユニットは、前記分類結果に応じてまた、前記制御を調整するために、特に、より小さく乱す種類の異常の間に前記走査信号に応じて、前記制御を再開するために備えられている、ことを特徴とする装置。
【請求項１１】
記録担体におけるトラックを走査する方法であって：
少なくとも１つの走査信号を生成する段階；
前記走査信号の平均値を演算する段階；及び
異常検出信号を与えるために閾値と前記平均値を比較し、検出された異常を分類するする段階；
を有する方法であり、
前記分類手段は、複数の所定の異常の分類に対応する複数の基準信号と前記走査信号を比較することにより前記の複数の所定の異常の分類において前記検出された異常を識別するために備えられている；
ことを特徴とする方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、記録担体のトラックを走査する装置に関する。
【０００２】
本発明は、更に、記録担体のトラックを走査する方法に関する。
【背景技術】
【０００３】
データ記録及び検索システムにおいて、サーボループは、記録担体のトラックに対するヘッドの位置を制御するために適用される。走査信号は光ピックアップシステムの検出器からもたらされ、それに基づいて、サーボ制御信号は、ヘッド又はヘッドの素子を位置付けるためのアクチュエータを駆動するために生成される。しかしながら、サーボ信号の大きな乱れが、記録担体表面の損傷又は異物により生じることがある。そのような乱れを回避するために、走査信号における異常を検出するようになっている。
【０００４】
トラックを走査し、情報を読み出す装置については、国際公開第００／１７８７６号パンフレットに記載されている。その特許文献においては、所定の時間インタバルにおける下側エンベロープ信号値及び上側エンベロープ信号を決定することにより読み出し信号における乱れを検出する方法について記載されている。続く時間インタバルの間に、上側エンベロープ信号の値から下側エンベロープ信号の値を互いから減算することにより、差分値が計算される。乱れを検出するための既知の方法の問題点は、その検出が、トラックにおけるマスクにより読み出し信号のＨＦ変調量に基づいていることであり、そのＨＦ変調は、実質的に、多数の効果のために変動する。例えば、上側エンベロープ信号及び下側エンベロープ信号の計算は、ノイズスパイクは計算値に即座に影響を及ぼすため、信頼性が低くなり得る。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
それ故、本発明の目的は、ヘッドからの信号における乱れをより信頼性高く検出するための装置及び方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
このために、本発明に従って、記録担体のトラックを走査するための装置は、
トラックを走査するヘッドと、
少なくとも１つの走査信号を生成するためにヘッドに結合されたフロントエンドユニットと、
走査信号における異常を検出する検出ユニットと、
を有し、
検出器ユニットは、走査信号の平均値を計算し、異常検出信号を与えるために閾値に対してその平均値を比較する。閾値に対してその平均値を比較する効果は、予測値からの平均値の偏差を検出することにある。閾値は、例えば、平均値足す又は引く検出レベルの長期間の平均に基づくことが可能である。
【０００７】
本発明は又、下記の認識に基づいている。先行技術のシステムは、トラックにおけるマークによりもたらされるＨＦ変調信号の振幅をモニタリングすることによりデータ信号における異常検出を与える。驚いたことには、本発明者は、走査信号、特に、ＣＤ又はＤＶＤのような光ディスクからの走査信号についての異常の非常に良好で早い指標を与えることを見出した。走査信号の平均値は、ＨＦ変調における重大な変化が検出される前であっても、ディスクにおける損傷領域又は汚染領域の最初の部分で外れ始める。これは、ごく初期段階に、サーボ制御ループが、例えば、サーボエラー信号の入力を一時的に中断することにより、操作されることができる点で有利である。数マイクロ秒早く異常を検出することは、通常用いられるサーボループを調整するために適切である。早い調整は、そのようなサーボ制御ループにおける微分要素から通常得られる、大きいアクチュエータ駆動信号の生成を回避する。
【０００８】
本発明の装置の実施形態においては、検出ユニットは、特に、走査信号のサンプルの所定数を加算することにより、所定のインタバルの間に前記平均値を計算するために備えられている。所定のインタバルを用いることは、新しい信号値の到着時に平均値を容易に計算することができる優位性を有し、その平均値は信号における変化に対して即座に応じることができる。特に、多くの連続サンプルの信号値を簡単に加算することは、平均を表す値を生成する、演算的に容易な方法を与える。
【０００９】
本発明の装置の実施形態においては、フロントエンドユニットは、トラックにより反射された放射ビームからの放射量を表すミラー信号を走査信号として生成するための手段を有する。これは、好適には、利用可能な全ての検出器からの信号を有するミラー信号の平均値は、記録担体における損傷領域又は汚染領域を信頼性高く表すことができる、優位性を有する。
【００１０】
本発明の装置の実施形態は、走査信号に基づいてヘッドの走査要素又はヘッドの位置を制御するため、異常検出信号に基づいて前記制御を調整するためであって、特に、異常の間に走査信号を中断するためのサーボユニットを有する。これは、ディスクにおける損傷領域又は汚染領域の場合に、サーボ機能の乱れが減少することを優位性としている。本発明の装置の実施形態においては、検出ユニットは、複数の所定の異常の分類に対応する複数の基準信号と走査信号を比較することにより複数の所定の異常の分類間で検出された異常を識別することにより検出された異常の分類結果を得るための分類手段を有する。本発明の装置の実施形態においては、分類手段は、所定の異常分類の集合の対応する特性値と少なくとも１つの特性値を比較し、異常の間に走査信号の少なくとも１つの特性値を決定するために、備えられている。それらの対策は、異なる分類結果を異なる感応作用に対して用いることができ、例えば、異なる条件でサーボシステムを調整することができ、又は、ユーザに対して、特定のエラーメッセージ、例えば、‘ディスクをきれいにして下さい’を、表示することが可能である。
【００１１】
本発明の装置の実施形態においては、分類手段は、次の値の少なくとも１つを特性値として決定するために備えられている。即ち、それらの値は、平均値、期間、ピーク値、所定数の振幅帯における走査信号のサンプル値の分布等である。前記分布の計算は、信号形状の特徴を決定する、容易に演算可能な方法であることが認識される。
【００１２】
本発明の装置の実施形態においては、分類手段は、異常検出信号が異常を示した十分後の分類時間に分類結果を得るために備えられている。これは、早期の警告のために検出を最適化することができ、後に瞬時に乱れの種類を信頼性高く示すために分類を最適化することができる優位性を有している。
【００１３】
更に、本発明に従った装置の好適な実施形態については、更に、同時提出の特許請求の範囲に記載されている。
【００１４】
本発明の以上の及び他の特徴は、添付図面を参照して、以下に説明の例として述べる実施形態を参照することにより明らかとなり、理解することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
図１ａは、トラック９と中心孔とを有するディスク状記録担体１を示している。情報を表す記録された（記録されるようになっている）マークの集合の位置であるトラック９は、情報層における実質的に平行なトラックを有するターンの螺旋状パターンに従って配列される。記録担体は、光学的に読み取り可能であり、光ディスクと呼ばれ、そして記録可能な種類の情報層を有する。記録可能ディスクの例としては、ＣＤ−Ｒ及びＣＤ＝ＲＷ、ＤＶＤ＋ＲＷのようなＤＶＤの書き込み可能バージョン、並びにブルーレイディスク（ＢＤ）と呼ばれる青色レーザを使用する高密度書き込み可能光ディスクがある。ＤＶＤディスクについての更なる詳細は、参考文献ＥＣＭＡ−２６７：１２０ｍｍＤＶＤ−読み取り専用ディスク−（１９９７）に記載されている。情報は、例えば、相変化材料におけるピット、結晶質マーク又は非晶質マーク等のトラックに沿った光学的に検出可能なマークを備えることにより情報層に表される。記録可能な種類の記録担体のトラック９は、ブランクの記録担体の製造の間に備えられるプリエンボス型トラック構造により表される。トラック構造は、例えば、走査の間に、読み取り／書き込みヘッドがトラックを追跡することを可能にするプリグルーブ１４を有する。トラック構造は位置情報、例えば、アドレスを有する。
【００１６】
図１ｂは、透明基板１５が記録層１６と保護層１７とを備えている、記録可能な種類の記録担体１１の線ｂ−ｂに沿った断面図である。保護層１７は、例えば、記録層が０．６ｍｍの基板にあり、更なる０．６ｍｍの基板がその背面側に結合されているＤＶＤにおけるように、更なる基板層を有することが可能である。基板１５材料の凹部又は凸部として、若しくは周囲からの材料特性のずれとして、プレグルーブ１４を実施することが可能である。
【００１７】
図２は、異常検出を有する走査装置を示している。その走査装置は記録担体１１におけるトラックを走査するための手段を備え、その手段は、制御ユニット２０と、トラックに対向するヘッド２２を位置付けるために、サーボユニット２５、ヘッド２２、記録担体１１を回転させる駆動ユニット２１と、を有する。ヘッド２２は、記録担体の情報層のトラック上の放射スポット２３に焦点合わせる光学素子を通して案内された放射ビーム２４を生成するために既知のタイプの光学システムを有する。放射ビーム２４は、例えば、レーザダイオードなどの放射ソースにより生成される。ヘッドは、前記ビームの光軸に沿って放射ビーム２４の焦点を移動させるためのフォーカシングアクチュエータ（図示せず）と、トラックの中心において径方向にスポット２３を微調整して位置付けるためのトラッキングアクチュエータとを有する。トラッキングアクチュエータは、光学素子を径方向に動かすためのコイルを有することが可能であり、又は、反射素子の角度を変えるためにまた、備えられることが可能である。フォーカシングアクチュエータ及びトラッキングアクチュエータはサーボユニット２５からのアクチュエータ信号により駆動される。読み取りに対して、情報層により反射された放射は、読み取り信号、トラッキングエラー信号及びフォーカシングエラー信号を含む種々の走査信号を生成するためにフロントエンドユニット３１に結合される検出器信号を生成するためにヘッド２２において、通常の種類の検出器であって、例えば、四象限ダイオードにより検出される。エラー信号は、前記トラッキングアックチュエータおよびフォーカシングアクチュエータを制御するためのサーボユニット２５に結合されている。読み取り信号は、情報を検索するために、復調器、デフォーマッタおよび出力ユニットを有する通常の種類の読み取り処理ユニット３０により処理される。
【００１８】
制御ユニット２０は情報の走査及び検索を制御し、ユーザから又はホストコンピュータからのコマンドを受信するために備えられている。制御ユニット２０は、装置内の他のユニットに、制御ライン２６であって、例えば、システムバスを介して接続されている。制御ユニット２０は、制御回路であって、例えば、マイクロプロセッサ、プログラムメモリ、及び、下で説明するような機能及び手法を実行するインタフェースを有する。制御ユニット２０はまた、論理回路のステートマシンとして実施されることが可能である。実施形態においては、制御ユニットは、下で説明するように、異常を検出及び／又は分類する機能を実行する。
【００１９】
本発明の装置は、次のように、走査信号における異常を検出するための検出ユニット３２を有する。異常検出信号３３は、異常が検出されるイベントにおいて生成する。検出のために、走査信号の平均値が演算される。平均値は、信号値のスライディング平均であることが可能である。平均値は、下で説明するような閾値であって、例えば、長期間平均値と比較される。閾値と計算された信号の平均値との差分が所定の検出レベルを超える場合、異常信号はアクティブ状態に設定される。実施例においては、検出ユニット３２は、所定のインタバルの間、平均値を演算する。インタバルは、共通期間の信号成分であって、例えば、トラックにおける最長マークより長くなるように選択される。実施形態においては、平均を表す値は、所定数の走査信号のサンプルを加算することにより演算される。そのような平均値信号におけるＤＣ成分は、閾値を設定するときに考慮されるようになっていることに留意されたい。
【００２０】
実施形態においては、フロントエンドユニット３１は、トラックにより反射された放射ビームからの放射量を表すミラー信号ＭＩＲＮを走査信号として生成するための幾つかの検出器からの信号を加える結合回路を有する。実施形態においては、結合回路は、すべての利用可能な検出器セグメントからの信号を結合する。
【００２１】
実施形態においては、サーボユニット２５は、異常検出信号３３がアクティブであるとき、サーボ制御機能を調整するためのユニットを有する。そのような調整は、アクチュエータ信号に作用し、例えば、異常の終了まで、実際の値を維持する。実施形態においては、走査信号からもたらされたエラー信号は、異常の間、中断され、即ち、０になる。又、サーボ制御ユニットは、エラー信号を異常まで外挿することに基づくアクチュエータ信号を与えるためのユニットを有する。実施形態においては、サーボユニット２５は、調整するために、下で説明するように、分類結果に対する入力を有する。調整の種類は、分類に基づいて選択され、例えば、より小さい乱れの種類の異常の間、通常のサーボ操作を再開する。
【００２２】
実施形態においては、検出ユニットは、検出された異常の分類結果を生成するための分類ユニット３４を有する。異常は、多くの分類の１つに対応する特定の種類であるように分類される。分類結果は、異常検出信号が異常を表した後の分類時間において生成される。それ故、ある時間の期間を処理のために利用することが可能である。少なくとも光ディスク走査信号に対しては、例えば、最尤推定器により乱れの特定の種類を直接検出することは、平均値偏差により異常を第１に検出し、次いで、その異常を分類することより著しく遅いことが観測された。
【００２３】
第１に、例えば、平均値、期間、ピーク値、所定数の振幅帯における走査信号のサンプル値の分布等の多くの特性値が、異常の間、走査信号について決定される。次いで、決定された特性値は、例えば、多次元空間における距離を演算することにより、所定の異常の分類の集合の対応する特性値と比較される。実施形態においては、異常分類の１つについての前記比較が、少なくとも所定の閾値だけ残りの異常分類に対する差分値より小さい差分を示すとすぐ、その分類結果が生成される。
【００２４】
実施形態においては、本発明の装置は、ある種類の記録担体に情報を記録するための手段であって、書き込み可能又は再書き込み可能な、例えば、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ＋ＲＷ又はＢＤである、手段を備えている。本発明の装置は、ヘッド２２を駆動するように書き込み信号を生成するために入力情報を処理する書き込み処理手段であって、入力ユニット２７を有する、手段と、フォーマッタ２８及び変調器２９を有する変調手段とを有する。情報を書き込むために、記録層に光学的に検出可能なマークを生成するように放射を制御する。それらのマークは、いずれの光学的に読み取り可能なフォームであって、例えば、色素、合金又は相変化材料のような材料に記録するときに得られる、それらの周囲とは異なる反射係数を有する領域のフォーム、又は、光磁気材料に記録するときに得られる、それらの周囲と異なる磁化方向を有する領域のフォームであることが可能である。
【００２５】
光ディスクに記録するための情報の書き込み及び読み取り、フォーマット化、エラー補正及びチャネル符合化規則は、例えば、ＣＤ又はＤＶＤシステムの技術分野において知られている。実施形態においては、入力ユニット２７は、アナログオーディオ及び／又はビデオ、若しくは非圧縮のディジタルオーディオ／ビデオのような入力信号のための圧縮手段を有する。適切な圧縮手段は、ＭＰＥＧ規格におけるビデオについて表され、ＭＰＥＧ−１はＩＳＯ／ＩＥＣ１１１７２において規定され、そしてＭＰＥＧ−２はＩＳＯ／ＩＥＣ１３８１８において規定されている。入力信号は又、そのような規格に従って、既に符合化されている。
【００２６】
書き込み装置の実施形態においては、フロントエンドユニット３１および検出ユニット３２は、装置が書き込みモードにあるイベントにおいて平均値を比較するための異なる閾値及び／又は走査信号として異なる信号を設定するためのスイッチを有する。
【００２７】
検出及び分類機能の更なる実施形態については、図３乃至１１を参照して、下で説明する。
【００２８】
図３は２つの走査信号を示している。上方のトレース３８は高周波数信号であり、下方のトレース３９は、矢印３７により示されている領域におけるディスク検出により影響を受ける径方向エラー信号である。高品質の光ディスクを用いてなされる必要がある光ディスク駆動に対して、１つの特定の乱れのグループを識別することができることに留意する必要がある。この品質は、ユーザによるディスクの誤った又は不注意な操作のために著しく劣化し得る、又は、ディスクの製造がうまくいかなかったときには、品質は最初から悪い。ポリカーボネート基板において生じるスクラッチ、ゴミのスポット及び指紋、又は基板層に含まれる異常及び不純物が考えられる。それらのディスクに関連する現象はディスク欠陥と呼ばれ、それらの欠陥はディスクにおいて局在し、レーザビームの反射を曲げる。それ故、それらの現象はまた、ＨＦ及びサーボ信号の生成並びにそれらの信号に依存する駆動素子全ての挙動に影響を与える異常な光電子信号を結果的にもたらす。ＨＦ信号は、形成されたピットの幾何学的構成と、それらがディスクにおいて現れるシーケンスとにより更に影響を受ける。このピット／ランド構造における異常は種々の原因を有し、それ故、それらの異常は、ディスク欠陥と呼ばれる乱れの群からは除外される。用語、ディスク欠陥について、次のような定義が用いられる。即ち、ディスク欠陥は、ディスクの形状又は寸法及び情報トラックの幾何学的構成から予測できるものとは異なるトラック信号の挙動をもたらす光ディスク内又は上に局在する特徴である。例えば、偏心、チルト及びスキューのような現象はこの定義からは除外されることに留意されたい。ディスク欠陥は、例えば、ブラックドット、指紋及びスクラッチ等の標準的欠陥に基づく分類に副分割される。
【００２９】
光ディスクドライブは、情報トラックにおけるレーザスポットの正確な位置付けを確実にする、複数のサーボ制御器を備えている。正確なトラッキングのために、制御器は大きい位置エラーに対して強く応答する必要があり、それは高帯域制御器を用いることにより達成することができる。ディスク欠陥は又、ときどき、大きい位置エラーをもたらす。これらのエラーは信頼性が低いため、理想的には、制御器はそれらの全く応答する必要はなく、その制御器は低帯域制御器を意味する。より高性能な制御器を用いる場合でさえ、トラッキング現象を犠牲にすることなく、ディスク欠陥に関連するプレイアビリティを十分に改善することはできない。これは、単に、ディスク欠陥が生じるとすぐ、光電トラック信号が著しく曲がるためである。有効な走査信号は、規格化された径方向エラー及びフォーカスエラー（それぞれ、ＲＥＮ及びＦＥＮ）のような種々のサーボ信号、光検出器により受信された全量のレーザ光の尺度である規格化されたミラー信号（ＭＩＲＮ）、規格化されたチルト信号及びＨＦデータ信号である。実験から、ＭＩＲＮ及びＨＦ信号の挙動の両方は、生じるディスク欠陥との最も直接的な関連性を示すことが明らかになった。ＨＦ信号は、ディジタルデータを担持する高周波数成分を有する。この成分は、より低い周波数領域で生じるディスク欠陥の影響を調べるときのノイズとみなされる。ＭＩＲＮ信号の次には、ＲＥＮ信号及びＦＥＮ信号はレーザスポットの位置づけに直接含まれるため、それらの信号の挙動をモニタすることは有用である。ＲＥＮ信号及びＦＥＮ信号は、ディスク欠陥の発生の間は信頼性が低いことは明らかである。レーザスポット位置は閉ループ制御システムにより調整されることは、この不確実性を増大させる。それ故、これらの信号を解析するとき、注意を払う必要があり、ディスク欠陥の始まりを検出するために、それらの信号を用いることができる。サーボ制御の成功裏の調整は、必要な対策をとる時間に合わせて特定な乱れを検出する能力に依存する。欠陥の種類に関する情報が利用可能であるとき、最も適切なストラテジを選択することが更に可能になる。それ故、ディスク欠陥の検出及び最も関連する識別について、下で説明する。
【００３０】
ディスク欠陥の検出は、基本的に２つの仮定を調べる、即ち、所定の信号記録は、２つの仮定Ｈ０（欠陥がない）が真であるか又はＨ１（欠陥がある）が真であるかを決定する。オンライン検出は因果システムを意味する。これは、異常が生じる瞬間に正確にその異常を検出することは不可能であることを意味する。ある遅延Δｔは、ｔ=ｔｓ+Δｔにおける検出とｔ=ｔｓにおける異常の実際の発生との間に特有に存在する。検出システムの目的は、ここでは、異常が生じた後、できるだけ早く、変化を検出することであり、換言すれば、各々の瞬間に、たかだか１つの変化が先行する検出と現時点ｋの検出との間で検出される必要がある。検出の問題点は、分類又は識別を更に含む可能性があることに留意されたい。分類及び識別の両方の場合に、信号により表される動的システムの挙動は既知の種類の挙動と比較される。この比較に基づいて、所定のルールに従って、判定がなされる。検出のために、下で説明するように、挙動（信号）がどの分類に属すかを判定する分類又は識別の場合に、異常が存在するか否かという判定がなされる。検出のカップリング解除及びディスク欠陥の識別は、ディスク欠陥の異なる種類全てを検出することができる１つのアルゴリズムを意味する。これは迅速な欠陥識別の必要性を緩和し、それ故、識別精度を改善することができる。しかしながら、欠陥検出の間におけるフォールスアラームの確率は増加する。検出器は全ての欠陥を検出することができる必要があるため、その分解能は低下する。これは、ディスク欠陥を他の信号の乱れから区別することを困難にする。しかしながら、欠陥検出により開始された対策が、フォールスアラームの場合のドライブの適切な機能を危険にさらさないとき、検出器の低下した信頼性はあまり重要でないものとなる。
【００３１】
図４は検出器のモデルを示している。遷移機構４２は、観測空間４３に所定のソース４１についての仮定をマッピングする。このマッピングは、検出が適合する必要がある基準から得られる。有効な仮定の選択は、マッピング結果に判定ルール４４を適用することによりなされる。ここで説明する判定方法は、入力としてＭＩＲＮ信号を用いる。検出器のタスクは、基準信号ｙｃ（ｋ）により表される、欠陥の影響がその入力において存在するかどうかを検出することである。第１に、ディスク欠陥検出の問題についての２つの対応する仮定Ｈ０及びＨ１を規定する。ヌル仮定Ｈ０は、ディスク欠陥が存在せず、ディスク欠陥が存在するときに、Ｈ１が真であることを表す。それら２つの仮定の下で、ＭＩＲＮ信号の観測は、
Ｈ０：ｙ（ｔｓ＋ｋ）＝ｙｎ（ｔｓ＋ｋ）
Ｈ１：ｙ（ｔｓ＋ｋ）＝ｙｎ（ｔｓ＋ｋ）＋ｙｃ（ｋ）
であり、ここで、ｋ＝１，２，．．．，Ｎは検出ウィンドウｙ（ｔｓ）＝（ｙ（ｔｓ＋１），ｙ（ｔｓ＋２），．．．，ｙ（ｔｓ＋Ｎ）を決定する。信号ｙｃ（ｋ）は基準信号を表し、ｔｓは欠陥到達時間である。ＭＩＲＮ信号及び欠陥信号の観測は、共にソース４１と呼ばれる。２つの仮定に添付されるものは、２つの条件付き確率密度Ｐｙ（ｔｓ）｜Ｈ０（ｙ｜Ｈ０）及びＰｙ（ｔｓ）｜Ｈ１（ｙ｜Ｈ１）である。それらの確率密度は、実際の観測ｙｓが与えられる場合に、Ｈ０及びＨ１のそれぞれにおける変化を規定する。２つの仮定のうちのどちらが真であるかを判定するために、判定ルールが必要である。そのようなルールに対して要求されることは、そのルールが所定の判定時間に対して判定の信頼性を最大化することである。換言すれば、そのルールは、所定レベルの信頼性に対して、検出時間を最小化する必要がある。フォールスアラームの確率及び失敗した検出の確率は、検出時間に直接関連するか、又は、所定のサンプリング時間、検出ウィンドウのサイズを伴う検出時間に関連することが前提とされる。そのような状況において、尤度比テストはそれらの基準に関連する最適な判定ルールを提供する。その尤度比は、
（Ｐｙ（ｔｓ）｜Ｈ１（ｙ｜Ｈ１））／（Ｐｙ（ｔｓ）｜Ｈ０（ｙ｜Ｈ０））＞Ｈ１≦Ｈ０η
で表され、ここで、左辺の比が閾値ηより大きいとき、Ｈ１は受け入れられる。そうでない場合、Ｈ１は拒否され、それは欠陥が検出されなかったこと表す。尤度比は確率的な遷移機構４２を表す一方、閾値の比較は図４における判定ルール４４である。簡単化のために、標準的で影響を受けないＭＩＲＮ信号は、分散λを有する、無相関な、ゼロ平均確率論的プロセス（ガウスホワイトノイズ）である。その場合、ディスク欠陥の存在に対する尤度比テストは、
【００３２】
【数１】
0004145873.tif 000002
で表され、この式を、単純な離散時間ＦＩＲフィルタのフォームで表さすことができる。検出器は、それ故、
【００３３】
【数２】
0004145873.tif 000003
で表され、ここで、ＴＨは新しい閾値を表す。影響を受けないＭＩＲＮ信号をガウスホワイトノイズにより表される仮定は非常に現実的なものではない。より現実的な表示は、準安定ＭＩＲＮ信号に対するノイズのカラーリングを組み込むことにより得られる。閾値ＴＨの選択及び検出ウィンドウサイズＮは、検出速度及び信頼性の要求に依存する。これらの要求は、例えば、ディスク欠陥の間に用いられる制御ストラテジ、データ復号化及びエラー補正アルゴリズムのような光ディスクドライブの他の要素に依存する。
【００３４】
図５は、平均値を演算するためのＦＩＲフィルタを示している。信号サンプルは入力部５１に供給される。適切な数のセクションは、サンプルを遅延させ、上記の最後の式に与えられているような閾値と比較されるようになっている出力平均値５２に達するように前結果にそれらのサンプルを加える。ＦＩＲフィルタは最大尤度検出器のコアを構成する。基本的に、そのフィルタの出力は、仮定された欠陥基準信号のＮ個の対応するサンプルと入力信号のＮ個のサンプルとの乗算である。検出ウィンドウにおける基準信号ｙｃ（ｋ）の傾きは、ＦＩＲフィルタの応答の振幅を決定する特徴であることが観測される。
【００３５】
図６は検出モデルを示している。曲線６２は、検出された欠陥に基づく基準信号を表している。欠陥は、無限大の傾きを有する基準信号６１によりモデル化されている。図５を用いて上で説明したように、‘ブロック形状’の基準信号６１は、高信頼性検出についてのモデルを提供する。対応する閾値がそれに応じて調整される限り、この‘ブロック形状’の欠陥モデルの振幅を、任意に選択することができる。
【００３６】
そのブロック形状の検出信号が１に等しいとして選択されるとき、ＦＩＲフィルタの出力は、入ってくるＭＩＲＮ信号のＮ個のサンプルの単純加算に減少されることに留意されたい。
【００３７】
ディスク欠陥の種類についてのタイムリーな認識、即ち、光ディスクドライブの影響は、システムに関してディスク欠陥の影響を削除するために、制御ストラテジ及び他の対策を選択又は調整することを可能にする。ディスク欠陥により影響を受ける信号のパラメトリックモデルは利用可能でないため、例えば、Ｋａｌｍａｎフィルタのような推定モデルを、ディスク欠陥を識別するために用いることはできない。既知の欠陥信号のデータベースと新しい信号を比較することによるディスク欠陥の識別は、そのデータベースが十分な測定を有している限り、この問題を解決する。膨大な数の有効なディスク欠陥が与えられる場合、この方法の実行可能性は、記憶されているデータを検索するアルゴリズムの速度及びデータベースについての利用可能なメモリにより制限される。基準信号を有するデータベースのサイズは、全体のデータの集合における大きいグループの欠陥信号を各々が表す限定された分類数を識別することにより減少させることができる。
【００３８】
欠陥が検出された後、前に開始されたように、生じた欠陥を分類するために、分離アルゴリズムが必要である。各々がディスク欠陥の種類を表す基準信号の集合と欠陥信号を比較することにより、この分類を実行することができる。この比較を実行するための適切な選択はＭＩＲＮ信号である。欠陥フィルタが欠陥を検出するとすぐ、入力ＭＩＲＮ信号のための特性ベクトルｐが構成される。このベクトルは、平均値、期間、絶対ピーク値及び幾つかの所定の振幅帯におけるサンプル数に対する評価を有する。検出時間において、信号のＮ個のサンプルのみが利用可能であるが、各々の新しいサンプルに対して、更なる情報が利用可能となり、それ故、種々の特性についての評価は更に正確になる。基準信号に対して、Ｐｃにより表される特性マトリクス又はルックアップテーブルを、オフラインで決定することができる。そのようなマトリクスの各々の行ｎであって、ｎ＝１，２，３，．．．は、対応する基準信号のＮ＋ｎ−１個の第１サンプルに対して特性ベクトルを維持する。各々の時間において、例えば、入力信号の特性ベクトルｐとクラス基準信号すべての特性ベクトルとの間のユークリッド距離を、ｋ個の距離について演算することができる。利用可能なサンプル数が十分多いとき、これらの距離の１つは十分小さくなり、対応する基準信号と入力欠陥信号との間の強い類似度を示す。この類似度を認識することにより、欠陥の間の初期段階に、即ち、欠陥の終了前に、オンラインで、生じたディスク欠陥を識別する。
【００３９】
検出及び分類アルゴリズムに対して、ＭＩＲＮ信号のオフセットキャンセルが必要であることに留意する必要がある。いずれの乱れにより影響を受けないとき、ＭＩＲＮ信号の平均値を演算することによりオフセットを決定することができる。固定数の影響を受けないサンプルから必要なオフセット値を演算することができ、それは継続して更新される。更に、例えば、ドライブの初期化シーケンスの間に決定される良好な書記のオフセット値が利用可能である必要がある。
【００４０】
書き込み装置の実施形態においては、検出器はレーザパワーの調整に適合されなければならない。光ディスクドライブが書き込みモードから読み取りモードに、又はその逆にスイッチングされるとき、レーザは高パワーと低パワーとの間でスイッチングされる。このような調整は、欠陥検出器が不正確に反応を示すＭＩＲＮ信号レベルにおける重大な変化の原因となる。このような現象に対処する簡単な方法は、レーザパワーの調整がなされるときはいつでも、短い時間の期間の間に欠陥検出器の出力を無視することである。
【００４１】
図７は、信号マッピングのために用いられる欠陥信号の特性を示している。オンライン分類アルゴリズムに対する基準信号はディスク欠陥の種々のクラスを表す。それらの異なるディスク欠陥のクラスに対する分類プロセスは、概略的には次のようである。即ち、欠陥データ信号を収集する段階及び前処理（フィルタリング及びＤＣオフセット除去）、信号マッピング（限定された特性の集合の抽出）、クラスタリング（類似する信号特性を用いるグループの識別）、クラスのモデル化（１つの記述信号を用いて各々のクラスタにおける信号を記述することによるディスク欠陥の分類）がある。
【００４２】
欠陥データの集合の信号マッピングは次のようである。多次元特性空間にデータ信号をマッピングする、図７において示すような信号特性を有するベクトルが、決定される。第１の特性は、ディスク欠陥信号の平均値（μｙ）７１である。この値は、標準的なディスクより比較的大きい及び小さい欠陥の間で区別するために、特に有用である。標準的なディスクより比較的小さいブラックドットに対して、平均値は０より小さく、その平均値はホワイトドットに対して正である。第２の特性は期間（Ｎ）７２であって、その期間は、測定している装置のサンプリング時間が既知のとき、測定されたサンプルの数により表される。第３の特性は、ディスク欠陥信号のピーク値（ｍａｘ｜ｙ｜）７３である。ディスク欠陥全てについての値の間で公平な比較を行うために、絶対ピーク値をとる。そうでなければ、ホワイトドットに対するピーク値は、ブラックドットに対するピーク値より常に大きい。これは、焦点が標準的な状態に比べて異なる信号の挙動の下にあるため、好ましくない。最終的に、信号は、破線により示されている振幅帯(Δｙ)７４の固定数に分割され、各々の帯の範囲内に含まれるサンプル数をカウントする。各々の振幅帯に対して得られた値により、特徴的なパラメータの集合が完了する。これらの信号の特徴全ては同じオーダーの大きさにある値をもたらすとは限らない。従って、信号特性のバランスのよい集合を得るために、重み係数を全てのパラメータに対して加える。
【００４３】
クラスタリング及びクラスのモデル化のプロセスについては文献において周知である。クラスター化は、種々の種類の欠陥の測定信号の集合に基づいており、特性のベクトルをもたらす特性値を決定し、これらのベクトル間の相互の距離を決定することにより特性のベクトルをクラスタリングする。上記の信号マッピングを用いて、Ｌ個のｍ次元の特性ベクトルｐｒ＝（ｆ１（ｙｒ），ｆ２（ｙｒ），．．．，ｆｍ（ｙｒ）），ｒ＝１，２，．．．，Ｌを構成することができる。類似度の幾何学的解釈を直接用いるクラスタリング法は、集積的な階層的クラスタリングである。このクラスタリング法に対する入力は、所謂、相違度エンティティツーエンティティマトリクス（ｄｉｓｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ  ｅｎｔｔｉｔｙ−ｔｏ−ｅｎｔｉｔｙ  ｍａｔｒｉｘ）であり、ここで、各々のエンティティは、Ｓｈ（ｈはＨの中にある）表される、単一クラスタ又はシングルトンとみなされる。Ｈはクラスタラベル全ての集合であり、各々のｈは１つのクラスタに一意に関連付けられることに留意されたい。Ｌ個のオブジェクトの集積的な階層的クラスタリングに対して、集合Ｈは２Ｌ−１個のラベルを保持し、ここで、第１のＬ個の要素はオリジナルのエンティティ又はシングルトンに対応する。データ集合における全てのオブジェクトの対の間の距離を演算することにより、マッピングされたデータポイントから、相違度マトリクスを容易に導き出すことができる。ベクトル距離についての種々の定義であって、次のような定義を利用することが可能である。即ち、
ユークリッド距離
ｄｒｓ＝（（ｐｓ−ｐｒ）（ｐｓ−ｐｒ）Ｔ）１／２
シティブロック距離
【００４４】
【数３】
0004145873.tif 000004
及び（最も一般的な表示法）Ｍｉｎｋｏｗｓｋｉメトリック
【００４５】
【数４】
0004145873.tif 000005
である。指数ｒ及びｓは、対応するクラスタに対するラベルを表す。好ましい距離尺度はユークリッド距離であり、通常、｜ｐｓ−ｐｒ｜で表される。上記の距離尺度を用いると、相違度マトリクスＤ＝［ｄｒｓ］（ｒ，ｓ＝１，２，．．．，Ｌ）を構築することができる。Ｄは対称的であり、その主対角線の要素は０である。利用可能な相違度マトリクスを用いると、クラスタリングアルゴリズムの主段階は次のようである。即ち、
段階１  ：  相違マトリクスにおいて最小値ｄ（ｒ＊，ｓ＊）（ｒ＊≠ｓ＊）を見つけ、マージされたクラスタ
【００４６】
【数５】
0004145873.tif 000006
を生成する。
段階２：  相違度マトリクスを
ｄ（ｒ，ｓ）＝Ｆ（｛Ｓｒ｝，｛Ｓｓ｝，ｌｒ，ｌｓ）
として定義される相違度を用いて、行ｒ＊及び列ｓ＊に対する１つの新しい行（及び列）で置き換えることにより相違度マトリクスを変換する。ここで、
【００４７】
【数６】
0004145873.tif 000007
である。Ｆは固定相異性関数であり、ｌｒ，ｌｓはクラスタＳｒ及びＳｓ｝それぞれにおけるオブジェクトの数を規定する。得られたクラスタの数が２より大きい場合、段階１に進み、そうでなければ終了する。
【００４８】
関数Ｆは、マージされたクラスタ間の相違度を規定する。これらのクラスタは２つ以上のオブジェクトを有することができるため、ここでは、上記のような距離の手段を用いることができない。クラスタ間距離又は相違度を定義するための幾つかの方法について、次のように提供する。
最も近い（単一リンケージ）は２つのクラスタＳｒ及びＳｓにおけるオブジェクト間の最小距離を用いる。
【００４９】
ｄ（ｒ，ｓ）＝ｍｉｎ｜ｐｓｊ−ｐｒｉ｜，ｉ∈（１，．．．，ｌｒ），ｊ∈（１，．．．，ｌｓ）
最も遠い（完全リンケージ)は２つのクラスタにおけるオブジェクト間の最大距離を用いる。
【００５０】
ｄ（ｒ，ｓ）＝ｍａｘ｜ｐｓｊ−ｐｒｉ｜，ｉ∈（１，．．．，ｌｒ），ｊ∈（１，．．．，ｌｓ）
平均リンケージは２つのクラスタＳｒ及びＳｓにおけるオブジェクトのペア全ての間の平均距離を用いる。
【００５１】
【数７】
0004145873.tif 000008
重心リンケージは２つのグループＳｒ及びＳｓの重心の間の距離を用いる。
【００５２】
【数８】
0004145873.tif 000009
【００５３】
【数９】
0004145873.tif 000010
ｐｓについても同様に定義する。
【００５４】
ワード（ｗａｒｄ）リンケージは２乗の増分合計、即ち、次式のような、クラスタＳｒ及びＳｓをマージした結果としての、グループ内の合計の総和における増分を用いる。
【００５５】
ｄ（ｒ，ｓ）＝ｌｒｌｓｄｃ２（ｒ，ｓ）／（ｌｒ＋ｌｓ）
ここで、ｄｃ２（ｒ，ｓ）は重心リンケージにおいて定義されたクラスタＳｒ及びＳｓ間の距離の２乗である。リンケージ法は全て、うまく構造化されたデータに適用されるとき、同様の又は殆ど同様の結果を与える。データの構造が、幾らか隠されているか又は複雑であるとき、それらの方法は全く異なる結果を与え得る。後者の場合、単一リンケージ法及び完全リンケージ法は、‘自然’のクラスタが内部では結合的であり、同時に、他のクラスタからは分離されなければならないという、一般的に受け入れられる要求の２つの極端を表す。単一リンケージクラスタは分離されているが、非常に複雑な連鎖式で非結合的な形状を有することができる。対象的に、完全リンケージクラスタは、非常に結合的であり、全く分離されないことが可能である。他の３つの方法は、得られるクラスタの結合及び分離の間のトレードオフをもたらす。集積的な階層的クラスタリング法の結果は、階層的クラスタツリー又はデンドログラムとして図表的に表される。
【００５６】
図８は、集積的な階層的アルゴリズムが得られたデンドログラムを示している。上記の種々のオプションから、ユークリッド距離尺度及びワードリンケージ法を選択する。ユークリッド距離尺度は、演算が簡単であり、幾何学的解釈が単純であるために選択した。ワードリンケージ法は、クラスタ結合及び分離の間の良好なトレードオフを提供するために選択した。類似する方法に比較して、ワードリンケージは、対応する欠陥信号の解析及び物理的解釈に基づいて、最も論理的なクラスタリングをもたらす。そのグラフにおいて、水平軸における数字はオリジナルのシングルトンの指数を表し、それらはリーフノードと呼ばれる。インテリアノードと呼ばれる接続水平ラインはオブジェクト間のリンクを表す。垂直リンクラインの高さは連結されたオブジェクト間の距離を表す。クラスタツリーのこのグラフィック表示を用いて、適切な数のクラスタＣを、デンドログラムにおける水平ライン８１を描くことにより決定する。このラインより下で結合されるリーフノード（エンティティを表す）全ては１つの特定のクラスタに属する。基準測定の集合に対するクラスタリングプロセスの最終結果は、しかしながら、非一貫性を有することがある。一例は、小さい信号振幅変動のための指紋信号の分離である。期間特性に対する適切な重みの選択により、この非一貫性を回避することができる。他の例は、同じくラスタにおけるブラックドット及びホワイトドットの組合せである。平均値特性に対する重み係数の選択はこの非一貫性を取り除く。
【００５７】
クラスタリングの結果、適切な数の欠陥クラスが得られ、それらは次の表のように要約される。
【００５８】
【表１】
0004145873.tif 000011
この方法の最終段階は、各々のクラスタに対してクラスモデルと呼ばれる単一の意味を生成する。問題は、クラスタに属す信号全てを適切に表す代表信号（又は、クラスモデル）を導き出すことである。必然的に、個々の信号に対する意味の正確さと全体のクラスタに対する一般的変動との間においてトレードオフがなされる必要がある。このタスクのための単純な方法は、ある基準に従って、データを近似する、クラスタにおける時系列の関数、を適合させることである。この方法の重要な問題は、適切な基準の選択及び関数の一般形についての選択である。基準は、適合された関数とデータポイントとの間のエラーの２乗の合計である。この基準を用いる方法は、通常、最小２乗（ＬＳ）法と呼ばれる。好ましくは、関数とモデル構造は、それらを生成するシステムに信号を関連付ける（物理）法則に基づくことである。そのような構造が利用可能でないとき、より一般的な構造が用いられなければならない。そのような一般的な関数構造は、複素指数関数又は正弦関数の合計と用いてデータを近似するフーリエ解析及びプロニー解析である。他の可能性は、多項式又はスプライン関数を用いてデータを近似することである。各々のディスク欠陥クラスタに対して意味のある信号を得るために、最小２乗多項式適合法を適用する。この目的のために、１５次（ｎ＝１５）の多項式はクラスタの信号により適合され、その多項式は十分正確であることが分かる。しかしながら、適合された関数の性質のために、オリジナルの時系列において存在しなかった、ある小さい変動が、得られた信号において観測される。特に、欠陥信号のエッジにおいて、これらの変動は、オンライン検出又は分類に対して欠陥クラス信号を用いるとき、重要になる。その目的のために、信号の開始及び終了領域は、できるだけ正確に認識されなければならない。更なる正確さを所望される領域において適合された信号の傾きに関する要求を与える可能性をスプライン関数が提供するために、スプライン関数を用いるフィッティングルーチンを適用することにより、これを解決することが可能である。各々のクラスに対するクラスモデルは、上記のように、特性値のベクトルに対してマッピングされる。最終的に、分類ユニットにおいて、距離尺度は、特性値のベクトルと検出された異常の特性値のベクトルとの間で決定される。
【００５９】
図９は、決定されたクラスモデルと共に、各々のクラスタに含まれるデータ信号を示している。図９は、クラスタリングされたディスク欠陥信号に対する多変量１５次多項式フィッティングを示している。６つのクラス
【００６０】
【数１０】
0004145873.tif 000012
に対するディスク欠陥信号を細い曲線で示す一方、フィッティングされたクラスモデルを太い線で示している。
【００６１】
図１０は欠陥検出及び分類ユニットを示している。入力部９１において、モニタリングされる走査信号、例えば、上記のようなＭＩＲＮ信号のサンプルが入力される。フィルタユニット９２においては、例えば、有限インパルス応答（ＦＩＲ）、即ち、信号のモニタリング期間についての平均値が演算される。モニタリング期間は、フォールスアラームの許容速度において初期の警告を提供するために選択される。フィルタユニット９２の実施については、上で、図５において与えている。前記期間平均値（ＦＩＲｕと呼ぶ）は、異常検出信号（ｄｅｆｏと呼ぶ）を生成するために検出閾値平均値を比較することにより異常を検出する閾値検出器９３に与えられる。異常検出信号は、分類プロセスを開始するために種々の特性値ユニットに結合される。平均値ユニット９４は全欠陥に対する第１特性値を演算する。そのユニットは、開始の値ｕ０としてユニット９２において既に決定された検出（ＦＩＲｕ）に先立って第１期間の平均値を受信する。持続時間ユニット９５は、サンプルをカウントすることにより検出された欠陥の第２特性値を演算する。最大値ユニット９６は、欠陥の間に欠陥の第３特性値を演算する。信号メモリ９７は、前記最大値に対して開始値を決定するための最大値ユニット９６に対して有効であるモニタリング期間の間、走査信号の前のサンプルを保存する。振幅分布ユニット９８は、欠陥の間に信号の残りの特性値を演算し、又、信号メモリ９７から前のサンプルを受信する。その分布ユニット９８の出力は、ｂｉｎ０，ｂｉｎ１，．．．，ｂｉｎ１０と呼ばれる信号値帯に対する特性値である。多重化ユニット９９においては、特性値全てが現在、検出されている欠陥を表すベクトルに結合される。ユークリッド距離ユニット１００においては、所定のクラスモデルベクトルまでの距離が演算される。各々のクラスに対する出力は、クラス決定ユニット１０２に得られたベクトルを供給する最終多重化ユニット１０１に与えられる。このユニットは、どのクラスが最も小さい距離を有するかを示し、それ故、分類を提供する。
【００６２】
図１１は分類プロセスを示している。垂直方向に、決定された距離の値が与えられ、水平方向に、サンプル数、即ち、実際の時間が与えられる。検出は略サンプル８０において生じ、
【００６３】
【数１１】
0004145873.tif 000013
でマーキングされた曲線はそれぞれのクラスに対する距離演算を示している。曲線Ｓ４は小さい距離を示す一方、端クラスの曲線はより大きい距離を示している。略サンプル１２０において、欠陥がクラスＳ４に属すという決定がなされる。
【００６４】
本発明は、光ディスクデータストラテジを用いる実施形態により主に説明したが、本発明は又、例えば、光カード、磁気ディスク、若しくは、要素のトラッキング又は位置制御を必要とするサーボ制御システムのいずれの他の種類のような他の記録担体に対して適切である。この明細書においては、表現は、請求項に記載した要素又は段階以外の要素又は段階を排除するものではない。要素の単数表現は、そのような要素の複数の存在を排除するものではない。本発明は、ハードウェア及びソフトウェアの両方により実施することができる。更に、本発明の請求範囲は上記の実施形態に限定されず、本発明は、上記の各々の及び全ての新規な特徴又は特徴の組み合わせを包含するものである。
【図面の簡単な説明】
【００６５】
【図１ａ】記録担体の平面図である。
【図１ｂ】記録担体の断面図である。
【図２】異常検出を有する走査装置を示す図である。
【図３】２つの走査信号を示す図である。
【図４】検出器モデルを示す図である。
【図５】平均値を計算するためのＦＩＲフィルタを示す図である。
【図６】欠陥モデルを示す図である。
【図７】信号マッピングに用いられる欠陥信号の特性を示す図である。
【図８】集積的な階層的アルゴリズムを用いて得られたデンドログラムを示す図である。
【図９】決定されたクラスモデルと共に各々のクラスタに含まれるデータ信号を示す図である。
【図１０】欠陥検出及び分類ユニットを示す図である。
【図１１】分類プロセスを示す図である。
【図１ａ】
0004145873.tif 000014
【図１ｂ】
0004145873.tif 000015
【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】
0004145873.tif 000020
【図７】
0004145873.tif 000021
【図８】
0004145873.tif 000022
【図９】
0004145873.tif 000023
【図１０】
0004145873.tif 000024
【図１１】
0004145873.tif 000025