JP2020042668A - 検査装置及び機械学習方法 - Google Patents
検査装置及び機械学習方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2020042668A JP2020042668A JP2018170911A JP2018170911A JP2020042668A JP 2020042668 A JP2020042668 A JP 2020042668A JP 2018170911 A JP2018170911 A JP 2018170911A JP 2018170911 A JP2018170911 A JP 2018170911A JP 2020042668 A JP2020042668 A JP 2020042668A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- inspection
- learning model
- index
- learning
- machine learning
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000007689 inspection Methods 0.000 title claims abstract description 167
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 title claims abstract description 40
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims abstract description 41
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims abstract description 14
- 230000002950 deficient Effects 0.000 claims description 35
- 238000003754 machining Methods 0.000 claims description 5
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 4
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 claims description 3
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 claims 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 abstract 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 14
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 12
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 10
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 9
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 8
- 238000000034 method Methods 0.000 description 7
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 6
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 4
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 238000011179 visual inspection Methods 0.000 description 2
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 1
- 230000000630 rising effect Effects 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
- G06T7/0004—Industrial image inspection
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/08—Learning methods
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
- G06F17/10—Complex mathematical operations
- G06F17/18—Complex mathematical operations for evaluating statistical data, e.g. average values, frequency distributions, probability functions, regression analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/21—Design or setup of recognition systems or techniques; Extraction of features in feature space; Blind source separation
- G06F18/217—Validation; Performance evaluation; Active pattern learning techniques
- G06F18/2178—Validation; Performance evaluation; Active pattern learning techniques based on feedback of a supervisor
- G06F18/2185—Validation; Performance evaluation; Active pattern learning techniques based on feedback of a supervisor the supervisor being an automated module, e.g. intelligent oracle
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/24—Classification techniques
- G06F18/241—Classification techniques relating to the classification model, e.g. parametric or non-parametric approaches
- G06F18/2413—Classification techniques relating to the classification model, e.g. parametric or non-parametric approaches based on distances to training or reference patterns
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N20/00—Machine learning
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
- G06Q10/06393—Score-carding, benchmarking or key performance indicator [KPI] analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/04—Manufacturing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
- G06V10/77—Processing image or video features in feature spaces; using data integration or data reduction, e.g. principal component analysis [PCA] or independent component analysis [ICA] or self-organising maps [SOM]; Blind source separation
- G06V10/774—Generating sets of training patterns; Bootstrap methods, e.g. bagging or boosting
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
- G06V10/77—Processing image or video features in feature spaces; using data integration or data reduction, e.g. principal component analysis [PCA] or independent component analysis [ICA] or self-organising maps [SOM]; Blind source separation
- G06V10/776—Validation; Performance evaluation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20081—Training; Learning
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20084—Artificial neural networks [ANN]
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Economics (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Marketing (AREA)
Abstract
Description
図1は本発明の一実施形態による検査装置の要部を示す概略的なハードウェア構成図である。本実施形態の検査装置1は、工場における製品検査の現場に設置されたコンピュータとして実装することができる。また、検査装置1は、工場における製品検査の現場に設置されたコンピュータとネットワークを介して接続されたセルコンピュータ、ホストコンピュータ、エッジコンピュータ、クラウドサーバ等のコンピュータとして実装することが出来る。図1は、工場における製品検査の現場に設置されたコンピュータとして検査装置1を実装した場合の例を示している。
前処理部110が作成する状態データSは、少なくとも検査対象を撮像して得られた検査対象画像データS1を含む。検査対象画像データS1は、例えば検査結果を撮像して得られた画像を構成する画素値の配列データを用いて良い。
また、前処理部110が作成するラベルデータLは、少なくとも検査対象の検査結果のラベルを含む検査結果データL1を含む。検査結果データL1は、例えば作業者が検査対象を目視で検査した結果を示すラベルであって良い。
例えば、上記した実施形態では、外観検査による出荷可否判断の例を用いて検査装置1の説明をしているが、検査装置1は他の検査に対しても適宜適用することができ、例えば、工作機械での加工可能性を判断するための検査等にも適用することができる。この様な場合、検査装置は、対象とする機械の工作時における温度や振動、音等に基づいて工作機械の故障の度合いを示すスコア(スコアが低ければ工作機械の動作が良好、スコアが高ければ故障乃至故障に近い状態)を出力するものとして構成できる。この時、検査装置1が作成するROC曲線図の縦軸として不良機械正解率、横軸として良好可動機械不正解率を設定し、また、検査装置1が扱う検査指標としては、例えば異常なしと判断され加工に使用される工作機械群に含まれることが実用上許容され得る不良機械の率を表す限界不良加工率と、異常ありと判断されメンテナンスに回される工作機械の率を表す限界メンテナンス率を用いるようにすれば良い。このように各パラメータを設定することで、上記した実施形態で示したのと同様に、工作機械が故障しているかを診断する場面において用いる適切な学習モデルを容易に選択できるようになる。
3 撮像センサ
5 コンピュータ
7 ネットワーク
11 CPU
12 ROM
13 RAM
14 不揮発性メモリ
17,18,19,20 インタフェース
22 バス
23 インタフェース
70 表示装置
71 入力装置
100 データ取得部
110 前処理部
120 学習モデル評価指標算出部
130 検査指標取得部
140 指標値判定部
200 学習データ記憶部
300 機械学習装置
301 プロセッサ
302 ROM
303 RAM
304 不揮発性メモリ
305 バス
310 学習部
320 推定部
330 学習モデル記憶部
Claims (5)
- 検査対象の検査を行う検査装置において、
検査対象から取得された状態データと、該検査対象に係る検査結果を示すラベルデータとに基づいて機械学習を行うことで学習モデルを生成する機械学習装置と、
前記機械学習装置が生成した学習モデルに関する、学習モデルの評価に用いられる評価指標である学習モデル評価指標を算出する学習モデル評価指標算出部と、
前記検査において用いられる検査指標を取得する検査指標取得部と、
前記学習モデル評価指標と、前記検査指標とに基づいて、前記機械学習装置が生成した学習モデルが、前記検査指標を満足するか否かを判定し、該判定の結果を出力する指標値判定部と、
を備えた検査装置。 - 前記検査指標は、出荷される検査対象に含まれることが許容される不良品の率を表す限界不良品出荷率、検査対象の総数における検査ではじいた検査対象の率を表す限界再検査率である、
請求項1に記載の検査装置。 - 前記検査指標は、異常なしと判断され加工に使用される工作機械群に含まれることが許容されうる不良機械の率を表す限界不良加工率、異常ありと判断されメンテナンスに回される工作機械の率を表す限界メンテナンス率である、
請求項1に記載の検査装置。 - 指標値判定部は、前記機械学習装置が生成した学習モデルが、前記検査指標を満足するか否かを判定した場合、更に、前記学習モデルが前記検査指標を満足する条件を算出し、算出した前記学習モデルが前記検査指標を満足する条件を出力する、
請求項1〜3のいずれか1つに記載の検査装置。 - 検査対象から取得された状態データと、該検査対象に係る検査結果を示すラベルデータとに基づいて機械学習を行うことで学習モデルを生成する第1ステップと、
前記第1ステップで生成された学習モデルに関する、学習モデルの評価に用いられる評価指標である学習モデル評価指標を算出する第2ステップと、
検査において用いられる検査指標を取得する第3ステップと、
前記学習モデル評価指標と、前記検査指標とに基づいて、前記第1ステップで生成した学習モデルが、前記検査指標を満足するか否かを判定し、該判定の結果を出力する第4ステップと、
を備えた機械学習方法。
Priority Applications (4)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2018170911A JP6823025B2 (ja) | 2018-09-12 | 2018-09-12 | 検査装置及び機械学習方法 |
DE102019123801.3A DE102019123801A1 (de) | 2018-09-12 | 2019-09-05 | Prüfvorrichtung und Maschinenlernverfahren |
US16/566,884 US11682112B2 (en) | 2018-09-12 | 2019-09-11 | Inspection device and machine learning method |
CN201910865243.4A CN110895717A (zh) | 2018-09-12 | 2019-09-12 | 检查装置以及机器学习方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2018170911A JP6823025B2 (ja) | 2018-09-12 | 2018-09-12 | 検査装置及び機械学習方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2020042668A true JP2020042668A (ja) | 2020-03-19 |
JP6823025B2 JP6823025B2 (ja) | 2021-01-27 |
Family
ID=69621656
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2018170911A Active JP6823025B2 (ja) | 2018-09-12 | 2018-09-12 | 検査装置及び機械学習方法 |
Country Status (4)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US11682112B2 (ja) |
JP (1) | JP6823025B2 (ja) |
CN (1) | CN110895717A (ja) |
DE (1) | DE102019123801A1 (ja) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2022044673A1 (ja) * | 2020-08-27 | 2022-03-03 | マクセルフロンティア株式会社 | 画像処理装置、検査システムおよび検査方法 |
JP7442134B2 (ja) | 2020-04-07 | 2024-03-04 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | 部品実装方法及び部品実装システム |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
TWI806004B (zh) * | 2021-02-09 | 2023-06-21 | 麗臺科技股份有限公司 | 自動化視覺檢測的ai流程管理系統及方法 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002268742A (ja) * | 2001-03-08 | 2002-09-20 | Yamatake Sangyo Systems Co Ltd | 加工診断監視システム、加工診断監視装置、および加工診断監視プログラム |
JP2006293820A (ja) * | 2005-04-13 | 2006-10-26 | Sharp Corp | 外観検査装置、外観検査方法およびコンピュータを外観検査装置として機能させるためのプログラム |
CN101071076A (zh) * | 2006-05-09 | 2007-11-14 | 欧姆龙株式会社 | 检查装置及检查方法 |
JP2007327937A (ja) * | 2006-05-09 | 2007-12-20 | Omron Corp | 検査装置、検査方法、検査プログラムおよびそれを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体 |
JP2010211468A (ja) * | 2009-03-10 | 2010-09-24 | Toyota Central R&D Labs Inc | 学習モデル生成装置、対象物検出システム、及びプログラム |
JP2010249547A (ja) * | 2009-04-10 | 2010-11-04 | Denso Corp | 外観検査装置及び外観検査方法 |
Family Cites Families (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4580226A (en) * | 1984-04-06 | 1986-04-01 | Sanford H. Robbins | Random sampling system |
JP4227863B2 (ja) | 2003-08-04 | 2009-02-18 | 株式会社デンソー | 視覚検査装置の教示装置及び教示方法 |
TWI239470B (en) * | 2004-07-12 | 2005-09-11 | Quanta Comp Inc | Production information managing system and method |
US20110182495A1 (en) * | 2010-01-26 | 2011-07-28 | General Electric Company | System and method for automatic defect recognition of an inspection image |
JP2013015964A (ja) * | 2011-07-01 | 2013-01-24 | Ricoh Co Ltd | 合格率推定装置、合格率推定方法、プログラム |
JP5874398B2 (ja) | 2012-01-05 | 2016-03-02 | オムロン株式会社 | 画像検査装置の検査領域設定方法 |
US9053390B2 (en) * | 2012-08-14 | 2015-06-09 | Kla-Tencor Corporation | Automated inspection scenario generation |
JP6003783B2 (ja) * | 2013-04-11 | 2016-10-05 | トヨタ自動車株式会社 | 製品の品質検査方法 |
JP6246513B2 (ja) | 2013-07-16 | 2017-12-13 | 株式会社キーエンス | 三次元画像処理装置、三次元画像処理方法及び三次元画像処理プログラム並びにコンピュータで読み取り可能な記録媒体及び記録した機器 |
JP2017049974A (ja) | 2015-09-04 | 2017-03-09 | キヤノン株式会社 | 識別器生成装置、良否判定方法、およびプログラム |
JPWO2019239606A1 (ja) * | 2018-06-15 | 2020-06-25 | 三菱電機株式会社 | 工作機械の加工寸法予測装置、工作機械の加工寸法予測システム、工作機械の設備異常判定装置、工作機械の加工寸法予測方法及びプログラム |
-
2018
- 2018-09-12 JP JP2018170911A patent/JP6823025B2/ja active Active
-
2019
- 2019-09-05 DE DE102019123801.3A patent/DE102019123801A1/de active Pending
- 2019-09-11 US US16/566,884 patent/US11682112B2/en active Active
- 2019-09-12 CN CN201910865243.4A patent/CN110895717A/zh active Pending
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002268742A (ja) * | 2001-03-08 | 2002-09-20 | Yamatake Sangyo Systems Co Ltd | 加工診断監視システム、加工診断監視装置、および加工診断監視プログラム |
JP2006293820A (ja) * | 2005-04-13 | 2006-10-26 | Sharp Corp | 外観検査装置、外観検査方法およびコンピュータを外観検査装置として機能させるためのプログラム |
CN101071076A (zh) * | 2006-05-09 | 2007-11-14 | 欧姆龙株式会社 | 检查装置及检查方法 |
JP2007327937A (ja) * | 2006-05-09 | 2007-12-20 | Omron Corp | 検査装置、検査方法、検査プログラムおよびそれを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体 |
JP2010211468A (ja) * | 2009-03-10 | 2010-09-24 | Toyota Central R&D Labs Inc | 学習モデル生成装置、対象物検出システム、及びプログラム |
JP2010249547A (ja) * | 2009-04-10 | 2010-11-04 | Denso Corp | 外観検査装置及び外観検査方法 |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP7442134B2 (ja) | 2020-04-07 | 2024-03-04 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | 部品実装方法及び部品実装システム |
WO2022044673A1 (ja) * | 2020-08-27 | 2022-03-03 | マクセルフロンティア株式会社 | 画像処理装置、検査システムおよび検査方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US20200082225A1 (en) | 2020-03-12 |
DE102019123801A1 (de) | 2020-03-12 |
US11682112B2 (en) | 2023-06-20 |
JP6823025B2 (ja) | 2021-01-27 |
CN110895717A (zh) | 2020-03-20 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6795562B2 (ja) | 検査装置及び機械学習方法 | |
JP6560707B2 (ja) | 加工面品位評価装置 | |
US10997711B2 (en) | Appearance inspection device | |
JP6530779B2 (ja) | 加工不良要因推定装置 | |
JP6707920B2 (ja) | 画像処理装置、画像処理方法、およびプログラム | |
JP7455765B2 (ja) | 産業プロセスの品質監視 | |
JP6823025B2 (ja) | 検査装置及び機械学習方法 | |
WO2019176990A1 (ja) | 検査装置、画像識別装置、識別装置、検査方法、及び検査プログラム | |
US20210394247A1 (en) | Method and system for forming a stamped component using a stamping simulation model | |
CN113554645B (zh) | 基于wgan的工业异常检测方法和装置 | |
WO2019176988A1 (ja) | 検査システム、識別システム、及び識別器評価装置 | |
JP7440823B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム | |
JP6708695B2 (ja) | 検査装置 | |
KR20240064037A (ko) | 피로 테스트를 통해 물체의 표면 결함 및 브레이크 디스크의 크랙을 인공 지능에 의해 식별 및 특성화하는 방법 | |
US20200082281A1 (en) | Verification device | |
US20220074874A1 (en) | Computer-implemented method for analysing measurement data from a measurement of an object | |
JP7099296B2 (ja) | 評価方法、システム構築方法、及び評価システム | |
US20220198785A1 (en) | Inspection device and inspection method | |
JP2021086219A (ja) | 協調作業システム、解析収集装置および解析プログラム | |
CN110400389B (zh) | 获得同类型组件中重要特征的方法和对其组件分类的方法 | |
WO2024070189A1 (ja) | 要因分析装置及び要因分析方法 | |
JP2023084761A (ja) | 分析システム、分析方法、及びプログラム | |
KR20240020507A (ko) | 펄프몰드 제품의 불량 판정 및 그 방법 | |
CN118154539A (zh) | 一种孔探缺陷检测方法、设备及存储介质 | |
CZ34543U1 (cs) | Systém k provádění automatizované kontroly svarů |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20200210 |
|
A871 | Explanation of circumstances concerning accelerated examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A871 Effective date: 20200521 |
|
A975 | Report on accelerated examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971005 Effective date: 20200529 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20200908 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20201006 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20201125 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20201208 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20210107 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6823025 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |