JP7087882B2 - 品質予測装置、品質予測方法、及び品質予測プログラム - Google Patents

Description

本発明は、品質予測装置、品質予測方法、及び品質予測プログラムに関する。

従来、生産ラインにおいて、作業者が関与する製品の品質は、その製品の完成後に評価されていた。そのため、製品が完成するまではその製品の品質は不明であるから、製品の品質を保証するために、基本的には、完成品の全数検査が行われていた。しかしながら、全数検査はコストがかかる。そこで、製品の品質を予測し、不良の発生が予測される場合に、対象の製品の検査を実施することが検討されている。これにより、製品の品質を保証しつつ、製品の品質を検査する件数を減らすことができるため、検査にかかるコストを抑えることができる。例えば、特許文献１では、作業者に関するカテゴリ、設備に関するカテゴリ、製造方法に関するカテゴリ及び作業環境に関するカテゴリにより分類された不良原因項目に基づいて、製造される製品の作業不良率等の品質を推定する方法が提案されている。

特開２００６－０７３０１４号公報

特許文献１で提案される方法によれば、各不良原因項目を適切に設定することで、生産ラインにおいて製造される製品の品質を予測することができる。しかしながら、不良原因項目が多岐にわたるため、各不良原因項目に関する情報を収集するのに手間がかかり、かつ各不良原因項目を適切に設定することが困難であった。そのため、特許文献１のような方法では、生産ラインで製造される製品の品質を簡易かつ適切に予測することが困難であるという問題点があった。

本発明は、一側面では、このような実情を鑑みてなされたものであり、その目的は、生産ラインで製造される製品の品質を簡易かつ適切に予測する技術を提供する。

本発明は、上述した課題を解決するために、以下の構成を採用する。

すなわち、本発明の一側面に係る品質予測装置は、生産ラインにおいて製品を製造する工程に含まれる作業を実行する作業者の姿勢に関する第１情報を取得する第１取得部と、前記作業者が前記作業に利用する工具の使用状態に関する第２情報を取得する第２取得部と、取得した前記第１情報により示される前記作業者の姿勢が所定の第１基準に適合する程度、及び取得した前記第２情報により示される前記工具の使用状態が所定の第２基準に適合する程度に応じて、前記作業を経て製造される製品の品質を予測する予測部と、前記製品の品質を予測した結果に関する情報を出力する出力部と、を備える。

本件発明者は、後述する実験により、製造される製品の品質は、作業者の姿勢及び工具の使用状態の両方に依存することを見出した。換言すると、作業者の姿勢が良く、かつ工具の使用状態が良いほど、製造される製品の品質が良い可能性が高く、作業者の姿勢が悪く、かつ工具の使用状態が悪いほど、製造される製品の品質が悪い可能性が高い、という知見を本件発明者は見出した。本発明の一側面に係る品質予測装置は、この知見に基づいて、生産ラインで製造される製品の品質を予測するように構成される。すなわち、当該構成に係る品質予測装置は、作業者の姿勢が所定の第１基準に適合する程度、及び工具の使用状態が所定の第２基準に適合する程度に応じて、その作業を経て製造される製品の品質を予測する。これにより、当該構成に係る品質予測装置は、作業者の姿勢及び工具の使用状態に関する僅か２種類の情報から、生産ラインで製造される製品の品質を簡易かつ適切に予測することができる。

なお、第１基準は、製造される製品の品質に対する作業者の姿勢の良し悪し（適否）を判定するために設けられる。作業者の姿勢は、作業者の身体の少なくとも一部の物理的な状態に基づいて評価されてよい。作業者の姿勢を評価するための１又は複数の指標には、例えば、身体部位の位置、身体部位の向き（角度）、複数の身体部位の位置関係、作業の対象となるワークと身体部位との位置関係又はこれらの組み合わせが用いられてよい。身体部位の位置は、例えば、頭部、胴部、腕部、手等の位置であってよい。身体部位の向きは、例えば、頭部、胴部、腕部、手等の向きであってよい。複数の身体部位の位置関係は、例えば、頭部と手との間の距離等から導出されてよい。ワークと身体部位との位置関係は、例えば、頭部とワークとの間の距離等から導出されてよい。身体部位は、作業者に装着される物（例えば、眼鏡、衣服等）を含んでよい。

一方、第２基準は、製造される製品の品質に対する工具の使用状態の良し悪し（適否）を判定するために設けられる。工具の使用状態は、作業時の工具の物理的な状態に基づいて評価されてよい。工具の使用状態を評価するための１又は複数の指標には、例えば、作業者に対する工具の位置、ワークに対する工具の位置、工具の傾き又はこれらの組み合わせが用いられてよい。作業者に対する工具の位置は、例えば、作業者の身体部位と工具との間の距離等から導出されてよい。ワークに対する工具の位置は、例えば、ワークの作業領域と工具との間の距離、ワークスペースにおける工具の位置等から導出されてよい。工具の傾きは、例えば、作業者の手に対する工具の角度、ワークに対する工具の角度等から導出されてよい。

作業者の姿勢及び工具の使用状態はそれぞれ、１又は複数のセンサにより適宜測定される。１又は複数のセンサは、例えば、カメラ、モーションキャプチャ又はこれらの組み合わせにより構成されてよい。カメラには、例えば、ＲＧＢ画像等の一般的なカメラ、深度画像を取得可能に構成された深度カメラ（距離カメラ、ステレオカメラ等）、サーモグラフィ画像を取得可能に構成されたサーモカメラ（赤外線カメラ等）等が用いられてよい。作業者の姿勢及び工具の使用状態それぞれが各基準に「適合する程度」は、それぞれの良し悪しを２つのレベル（良いか悪いか）で表されてもよいし、３つ以上のレベルで表されてもよい。各基準は、例えば、１又は複数の閾値により規定されてよい。閾値の次元は、作業者の姿勢及び工具の使用状態それぞれの指標の数に応じて適宜設定されてよい。１又は複数の閾値は、例えば、数値範囲の上限値、下限値、又はこれらの組み合わせで構成されてよい。この場合、１又は複数の閾値は、作業者の姿勢及び工具の使用状態それぞれの各基準に適合する程度を示すレベルに応じて数値範囲を設定することができる。これにより、作業者の姿勢及び工具の使用状態それぞれと１又は複数の閾値とを比較し、それぞれの属する数値範囲を特定することで、各基準に適合する程度を判定することができる。

上記一側面に係る品質予測装置において、前記作業者の姿勢は、前記作業者の頭部と前記工具を把持する手との位置関係から導出されてよい。また、前記工具の使用状態は、前記作業者に対する前記工具の位置、前記作業の対象となるワークに対する前記工具の位置、及び前記工具の傾きの少なくともいずれかを含んでよい。前記工具の傾きは、前記作業者の前記工具を把持する手に対する前記工具の角度から導出されてよい。当該構成によれば、生産ラインで製造される製品の品質を簡易かつ適切に予測することができる。

上記一側面に係る品質予測装置において、前記作業は、はんだ付け、ネジ締め、ホットメルト接着剤の塗布、又は溶接であってよい。また、前記工具は、はんだごて、ドライバ、グルーガン、又は溶接棒であってよい。当該構成によれば、はんだ付け、ネジ締め、ホットメルト接着剤の塗布、又は溶接の品質を簡易且つ適切に予測することができる。

上記一側面に係る品質予測装置において、前記第１基準及び前記第２基準の少なくともいずれかは、前記作業者の属性に応じて設定されてよい。当該構成によれば、生産ラインで製造される製品の品質をより適切に予測することができる。なお、「属性」は、作業者の性質に関するものであれば、その種類は、特に限定されなくてもよく、実施の形態に応じて適宜選択されてよい。作業者の「属性」は、例えば、性別、身体的特徴、能力、業績（例えば、生産量）又はこれらの組み合わせであってよい。身体的特徴は、例えば、利き手、利き目、身長、肩幅、腕の長さ又はこれらの組み合わせであってよい。

上記各形態に係る品質予測装置の別の態様として、本発明の一側面は、以上の各構成を実現する情報処理方法であってもよいし、プログラムであってもよいし、このようなプログラムを記憶した、コンピュータ等が読み取り可能な記憶媒体であってもよい。ここで、コンピュータ等が読み取り可能な記憶媒体とは、プログラム等の情報を、電気的、磁気的、光学的、機械的、又は、化学的作用によって蓄積する媒体である。

例えば、本発明の一側面に係る品質予測方法は、コンピュータが、生産ラインにおいて製品を製造する工程に含まれる作業を実行する作業者の姿勢に関する第１情報を取得するステップと、前記作業者が前記作業に利用する工具の使用状態に関する第２情報を取得するステップと、取得した前記第１情報により示される前記作業者の姿勢が所定の第１基準に適合する程度、及び取得した前記第２情報により示される前記工具の使用状態が所定の第２基準に適合する程度に応じて、前記作業を経て製造される製品の品質を予測するステップと、前記製品の品質を予測した結果に関する情報を出力するステップと、を実行する、情報処理方法である。

また、例えば、本発明の一側面に係る品質予測プログラムは、コンピュータに、生産ラインにおいて製品を製造する工程に含まれる作業を実行する作業者の姿勢に関する第１情報を取得するステップと、前記作業者が前記作業に利用する工具の使用状態に関する第２情報を取得するステップと、取得した前記第１情報により示される前記作業者の姿勢が所定の第１基準に適合する程度、及び取得した前記第２情報により示される前記工具の使用状態が所定の第２基準に適合する程度に応じて、前記作業を経て製造される製品の品質を予測するステップと、前記製品の品質を予測した結果に関する情報を出力するステップと、を実行させるための、プログラムである。

本発明によれば、生産ラインで製造される製品の品質を簡易かつ適切に予測することができる。

図１は、本発明が適用される場面の一例を模式的に例示する。 図２は、実施の形態に係る品質予測装置のハードウェア構成の一例を模式的に例示する。 図３は、実施の形態に係る品質予測装置のソフトウェア構成の一例を模式的に例示する。 図４は、実施の形態に係る品質予測装置の処理手順の一例を例示する。 図５は、各クラスに属するサンプルのはんだ付けの品質を評価した結果を示す。 図６は、各クラスに属するサンプルのはんだ付けにかかった作業時間を測定した結果を示す。

以下、本発明の一側面に係る実施の形態（以下、「本実施形態」とも表記する）を、図面に基づいて説明する。ただし、以下で説明する本実施形態は、あらゆる点において本発明の例示に過ぎない。本発明の範囲を逸脱することなく種々の改良や変形を行うことができることは言うまでもない。つまり、本発明の実施にあたって、実施形態に応じた具体的構成が適宜採用されてもよい。なお、本実施形態において登場するデータを自然言語により説明しているが、より具体的には、コンピュータが認識可能な疑似言語、コマンド、パラメータ、マシン語等で指定される。

§１ 適用例
まず、図１を用いて、本発明が適用される場面の一例について説明する。図１は、本実施形態に係る品質予測装置１の適用場面の一例を模式的に例示する。

作業者Ｗは、生産ラインにおいて製品を製造する工程に含まれる作業を実行する。図１の例では、作業者Ｗは、製品を構成する１又は複数のパーツをパーツスペースＳ２から取得し、取得した１又は複数のパーツをワークとしてワークスペースＳ１に配置する。そして、作業者Ｗは、手に保持した工具Ｔを利用して、ワークスペースＳ１に配置したワークに対して作業を行う。ただし、作業者Ｗが作業を実行する形態は、このような例に限定されなくてもよく、実施の形態に応じて適宜決定されてよい。

本実施形態に係る品質予測装置１は、このような作業者Ｗが作業を実行している際に、製造される製品の品質を予測するように構成されたコンピュータである。具体的には、本実施形態に係る品質予測装置１は、作業者Ｗの姿勢に関する第１情報５１を取得する。また、品質予測装置１は、作業者Ｗが作業に利用する工具Ｔの使用状態に関する第２情報５２を取得する。

作業者Ｗの姿勢は、作業者Ｗの身体の少なくとも一部の物理的な状態に基づいて評価されてよい。作業者Ｗの姿勢を評価するための１又は複数の指標には、例えば、身体部位の位置、身体部位の向き（角度）、複数の身体部位の位置関係、作業の対象となるワークと身体部位との位置関係又はこれらの組み合わせが用いられてよい。身体部位の位置は、例えば、頭部、胴部、腕部、手等の位置であってよい。身体部位の向きは、例えば、頭部、胴部、腕部、手等の向きであってよい。複数の身体部位の位置関係は、例えば、頭部と手との間の距離等から導出されてよい。ワークと身体部位との位置関係は、例えば、頭部とワーク（又はワークスペースＳ１）との間の距離等から導出されてよい。身体部位は、作業者Ｗに装着される物（例えば、眼鏡、衣服等）を含んでよい。

また、工具Ｔの使用状態は、作業時の工具Ｔの物理的な状態に基づいて評価されてよい。工具Ｔの使用状態を評価するための１又は複数の指標には、例えば、作業者Ｗに対する工具Ｔの位置、ワークに対する工具Ｔの位置、工具Ｔの傾き又はこれらの組み合わせが用いられてよい。作業者Ｗに対する工具Ｔの位置は、例えば、作業者Ｗの身体部位と工具Ｔとの間の距離等から導出されてよい。ワークに対する工具Ｔの位置は、例えば、ワークの作業領域と工具Ｔとの間の距離、ワークスペースＳ１における工具Ｔの位置等から導出されてよい。工具Ｔの傾きは、例えば、作業者Ｗの手に対する工具Ｔの角度、ワークに対する工具Ｔの角度等から導出されてよい。

作業者Ｗの姿勢及び工具Ｔの使用状態はそれぞれ、１又は複数のセンサにより適宜測定されてよい。本実施形態では、作業者Ｗの姿勢及び工具Ｔの使用状態は、複数のマーカＭＡ及びカメラＣＡにより構成される光学式のモーションキャプチャにより測定される。各マーカＭＡは、例えば、作業者Ｗの身体部位（例えば、頭、手等）、工具Ｔの所定箇所（例えば、先端部）等に取り付けられる。本実施形態に係る品質予測装置１は、このモーションキャプチャの測定により得られた第１情報５１及び第２情報５２を取得する。

次に、本実施形態に係る品質予測装置１は、取得した第１情報５１により示される作業者Ｗの姿勢が所定の第１基準に適合する程度、及び取得した第２情報５２により示される工具Ｔの使用状態が所定の第２基準に適合する程度に応じて、作業を経て製造される製品の品質を予測する。そして、品質予測装置１は、製品の品質を予測した結果に関する情報を出力する。これにより、本実施形態に係る品質予測装置１は、作業者Ｗの姿勢及び工具Ｔの使用状態に関する僅か２種類の情報から、生産ラインで製造される製品の品質を簡易かつ適切に予測することができる。

なお、製造される製品の種類は、特に限定されなくてもよく、実施の形態に応じて適宜選択されてよい。製品は、例えば、電子部品、自動車部品、医薬品、食料品等であってよい。電子部品は、例えば、基盤、チップコンデンサ、液晶、リレーの巻線等であってよい。自動車部品は、例えば、コンロッド、シャフト、エンジンブロック、パワーウィンドウスイッチ、パネル等であってよい。作業者Ｗの作業の種類は、工具を利用するものであれば、特に限定されなくてもよく、実施の形態に応じて適宜選択されてよい。作業者Ｗの作業は、例えば、はんだ付け、ネジ締め、ホットメルト接着剤の塗布、又は溶接であってよい。工具Ｔの種類は、作業に利用されるものであれば、特に限定されなくてもよく、実施の形態に応じて適宜選択されてよい。工具Ｔは、例えば、はんだごて、ドライバ、グルーガン、又は溶接棒であってよい。

§２ 構成例
［ハードウェア構成］
次に、図２を用いて、本実施形態に係る品質予測装置１のハードウェア構成の一例について説明する。図２は、本実施形態に係る品質予測装置１のハードウェア構成の一例を模式的に例示する。

図２に示されるとおり、本実施形態に係る品質予測装置１は、制御部１１、記憶部１２、外部インタフェース１３、入力装置１４、出力装置１５、及びドライブ１６が電気的に接続されたコンピュータである。なお、図２では、外部インタフェースを「外部Ｉ／Ｆ」と記載している。

制御部１１は、ハードウェアプロセッサであるＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）等を含み、プログラム及び各種データに基づいて情報処理を実行するように構成される。記憶部１２は、メモリの一例であり、例えば、ハードディスクドライブ、ソリッドステートドライブ等で構成される。本実施形態では、記憶部１２は、品質予測プログラム８１等の各種情報を記憶する。品質予測プログラム８１は、作業者Ｗの作業を経て製造される製品の品質の予測に関する後述の情報処理（図４）を品質予測装置１に実行させるためのプログラムである。品質予測プログラム８１は、各情報処理の一連の命令を含む。詳細は後述する。

外部インタフェース１３は、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）ポート、専用ポート等であり、外部装置と接続するためのインタフェースである。外部インタフェース１３の種類及び数は、接続される外部装置の種類及び数に応じて適宜選択されてよい。本実施形態では、品質予測装置１は、外部インタフェース１３を介して、モーションキャプチャを構成するカメラＣＡに接続される。これにより、品質予測装置１は、モーションキャプチャの測定により得られた第１情報５１及び第２情報５２を取得することができる。

入力装置１４は、例えば、マウス、キーボード等の入力を行うための装置である。また、出力装置１５は、例えば、ディスプレイ、スピーカ等の出力を行うための装置である。オペレータは、入力装置１４及び出力装置１５を利用して、品質予測装置１を操作することができる。オペレータは、例えば、生産ラインの状況を監督する監督者等である。

ドライブ１６は、例えば、ＣＤ（Compact Disc）ドライブ、ＤＶＤドライブ等であり、記憶媒体９１に記憶されたプログラムを読み込むためのドライブ装置である。ドライブ１６の種類は、記憶媒体９１の種類に応じて適宜選択されてよい。上記品質予測プログラム８１は、この記憶媒体９１に記憶されていてもよい。

記憶媒体９１は、コンピュータその他装置、機械等が記憶されたプログラム等の情報を読み取り可能なように、当該プログラム等の情報を、電気的、磁気的、光学的、機械的又は化学的作用によって蓄積する媒体である。品質予測装置１は、この記憶媒体９１から、上記品質予測プログラム８１を取得してもよい。

ここで、図２では、記憶媒体９１の一例として、ＣＤ、ＤＶＤ等のディスク型の記憶媒体を例示している。しかしながら、記憶媒体９１の種類は、ディスク型に限定される訳ではなく、ディスク型以外であってもよい。ディスク型以外の記憶媒体として、例えば、フラッシュメモリ等の半導体メモリを挙げることができる。

なお、品質予測装置１の具体的なハードウェア構成に関して、実施形態に応じて、適宜、構成要素の省略、置換及び追加が可能である。例えば、制御部１１は、複数のハードウェアプロセッサを含んでもよい。ハードウェアプロセッサは、マイクロプロセッサ、ＦＰＧＡ（field-programmable gate array）等で構成されてもよい。記憶部１２は、制御部１１に含まれるＲＡＭ及びＲＯＭにより構成されてもよい。外部インタフェース１３、入力装置１４、及び出力装置１５、及びドライブ１６の少なくともいずれかは省略されてもよい。品質予測装置１は、ネットワークを介して外部装置とデータ通信するための通信インタフェースを備えてもよい。品質予測装置１は、複数台のコンピュータで構成されてもよい。この場合、各コンピュータのハードウェア構成は、一致していてもよいし、一致していなくてもよい。また、品質予測装置１は、提供されるサービス専用に設計された情報処理装置の他、汎用のサーバ装置、ＰＣ（Personal Computer）等であってもよい。

［ソフトウェア構成］
次に、図３を用いて、本実施形態に係る品質予測装置１のソフトウェア構成の一例について説明する。図３は、本実施形態に係る品質予測装置１のソフトウェア構成の一例を模式的に例示する。

品質予測装置１の制御部１１は、記憶部１２に記憶された品質予測プログラム８１をＲＡＭに展開する。そして、制御部１１は、ＲＡＭに展開された品質予測プログラム８１をＣＰＵにより解釈及び実行して、品質予測プログラム８１に含まれる一連の命令に基づいて、各構成要素を制御する。これによって、図３に示されるとおり、本実施形態に係る品質予測装置１は、第１取得部１１１、第２取得部１１２、予測部１１３、及び出力部１１４をソフトウェアモジュールとして備えるコンピュータとして動作する。すなわち、本実施形態では、各ソフトウェアモジュールは、制御部１１（ＣＰＵ）により実現される。

第１取得部１１１は、生産ラインにおいて製品を製造する工程に含まれる作業を実行する作業者Ｗの姿勢に関する第１情報５１を取得する。第２取得部１１２は、作業者Ｗが作業に利用する工具Ｔの使用状態に関する第２情報５２を取得する。予測部１１３は、取得した第１情報５１により示される作業者Ｗの姿勢が所定の第１基準に適合する程度、及び取得した第２情報５２により示される工具Ｔの使用状態が所定の第２基準に適合する程度に応じて、作業を経て製造される製品の品質を予測する。出力部１１４は、製品の品質を予測した結果に関する情報を出力する。

品質予測装置１の各ソフトウェアモジュールに関しては後述する動作例で詳細に説明する。なお、本実施形態では、品質予測装置１の各ソフトウェアモジュールがいずれも汎用のＣＰＵによって実現される例について説明している。しかしながら、以上のソフトウェアモジュールの一部又は全部は、１又は複数の専用のプロセッサにより実現されてもよい。また、品質予測装置１のソフトウェア構成に関して、実施形態に応じて、適宜、ソフトウェアモジュールの省略、置換及び追加が行われてもよい。

§３ 動作例
次に、図４を用いて、本実施形態に係る品質予測装置１の動作例について説明する。図４は、本実施形態に係る品質予測装置１の処理手順の一例を示す。以下で説明する処理手順は、本発明の「品質予測方法」の一例である。ただし、以下で説明する処理手順は一例に過ぎず、各処理は可能な限り変更されてよい。また、以下で説明する処理手順について、実施の形態に応じて、適宜、ステップの省略、置換、及び追加が可能である。

（ステップＳ１０１及びＳ１０２）
ステップＳ１０１では、制御部１１は、第１取得部１１１として動作し、作業者Ｗの姿勢に関する第１情報５１を取得する。ステップＳ１０２では、制御部１１は、第２取得部１１２として動作し、作業者Ｗが作業に利用する工具Ｔの使用状態に関する第２情報５２を取得する。

作業者Ｗの姿勢及び工具Ｔの使用状態は、利用する指標及びセンサに応じて適宜測定されてよい。上記のとおり、作業者Ｗの姿勢は、例えば、身体部位の位置、身体部位の向き（角度）、複数の身体部位の位置関係、作業の対象となるワークと身体部位との位置関係又はこれらの組み合わせにより評価されてよい。また、工具Ｔの使用状態は、作業者Ｗに対する工具Ｔの位置、ワークに対する工具Ｔの位置、工具Ｔの傾き又はこれらの組み合わせにより評価されてよい。

本実施形態では、作業者Ｗの姿勢は、複数の身体部位の位置関係を含む。具体的には、作業者Ｗの姿勢は、作業者Ｗの頭部と工具Ｔを把持する手との位置関係から導出される。また、工具Ｔの使用状態は、作業者Ｗに対する工具Ｔの位置、ワークに対する工具Ｔの位置、及び工具Ｔの傾きの少なくともいずれかを含む。作業者Ｗに対する工具Ｔの位置は、作業者Ｗの頭部と工具Ｔとの位置関係から導出される。ワークに対する工具Ｔの位置は、ワークスペースＳ１における工具Ｔの位置から導出される。工具Ｔの傾きは、作業者Ｗの工具Ｔを把持する手に対する工具Ｔの角度から導出される。本実施形態では、制御部１１は、モーションキャプチャによりこれらの指標を測定することで、作業者Ｗの姿勢及び工具Ｔの使用状態を導出する。

具体例として、各マーカＭＡは、作業者Ｗの頭部、右手、左手、及び工具Ｔの先端部それぞれに取り付けられる。カメラＣＡは、作業者Ｗが作業を実行している間、各マーカＭＡの位置を追跡可能に適宜構成される。カメラＣＡの台数、配置場所、及び種類はそれぞれ、実施の形態に応じて適宜決定されてよい。制御部１１は、作業者Ｗが作業を実行している間にカメラＣＡにより撮影された撮影画像を取得する。撮影画像は、動画像であってもよいし、静止画像であってもよい。制御部１１は、撮影画像内において各マーカＭＡを検出し、検出結果に基づいて、各マーカＭＡの実空間における位置を算出する。これらの一連の処理には、パターンマッチング等の公知の画像処理が用いられてよい。そして、制御部１１は、各マーカＭＡの位置関係から作業者Ｗの姿勢及び工具Ｔの使用状態を導出する。

例えば、制御部１１は、作業者Ｗの頭部に取り付けられたマーカＭＡと工具Ｔを把持する手に取り付けられたマーカＭＡとの間の距離を算出することで、作業者Ｗの姿勢を導出することができる。また、制御部１１は、作業者Ｗの頭部に取り付けられたマーカＭＡと工具Ｔの先端部に取り付けられたマーカＭＡとの間の距離を算出することで、作業者Ｗに対する工具Ｔの位置を導出することができる。制御部１１は、工具Ｔの先端部に取り付けられたマーカＭＡのワークスペースＳ１に対する位置を算出することで、ワークに対する工具Ｔの位置を導出することができる。ワークスペースＳ１の範囲は、予め与えられていてもよいし、カメラＣＡにより撮影された撮影画像内で検出することで特定されてもよい。制御部１１は、作業者Ｗの工具Ｔを把持する手に取り付けられたマーカＭＡと工具Ｔの先端部に取り付けられたマーカＭＡとの位置関係から工具Ｔを把持する手に対する工具Ｔの角度を算出することで、工具Ｔの傾きを導出することができる。

これにより、本実施形態では、制御部１１は、作業者Ｗの頭部と工具Ｔを把持する手との間の距離により作業者Ｗの姿勢を示す第１情報５１を取得することができる。また、制御部１１は、作業者Ｗの頭部と工具Ｔとの間の距離、ワークスペースＳ１における工具Ｔの位置、及び工具Ｔを把持する手に対する工具Ｔの角度の少なくともいずれかにより工具Ｔの使用状態を示す第２情報５２を取得することができる。第１情報５１及び第２情報５２を取得すると、制御部１１は、次のステップＳ１０３に処理を進める。

なお、第１情報５１及び第２情報５２を取得する順序、すなわち、ステップＳ１０１及びＳ１０２を実行する順序は、特に限定されなくてもよく、実施の形態に応じて適宜決定されてよい。また、第１情報５１及び第２情報５２を取得する方法は、このような例に限定されなくてもよく、実施の形態に応じて適宜選択されてよい。例えば、作業者Ｗの姿勢及び工具Ｔの使用状態の上記導出処理は、品質予測装置１以外の他のコンピュータにより実行されてよい。この場合、制御部１１は、例えば、ネットワーク等を介して、他のコンピュータの演算結果を取得することで、第１情報５１及び第２情報５２を取得することができる。

（ステップＳ１０３）
ステップＳ１０３では、制御部１１は、予測部１１３として動作し、取得した第１情報５１により示される作業者Ｗの姿勢が所定の第１基準に適合する程度、及び取得した第２情報５２により示される工具Ｔの使用状態が所定の第２基準に適合する程度に応じて、作業を経て製造される製品の品質を予測する。

第１基準は、製造される製品の品質に対する作業者Ｗの姿勢の良し悪しを判定するために設けられる。第２基準は、製造される製品の品質に対する工具Ｔの使用状態の良し悪しを判定するために設けられる。作業者Ｗの姿勢及び工具Ｔの使用状態それぞれが各基準に適合する程度は、それぞれの良し悪しを２つのレベル（良いか悪いか）で表されてもよいし、３つ以上のレベルで表されてもよい。第１基準及び第２基準はそれぞれ、適合する程度の表現形態及びそれぞれの指標に応じて適宜設定されてよい。各基準は、例えば、１又は複数の閾値により規定されてよい。１又は複数の閾値は、例えば、数値範囲の上限値、下限値、又はこれらの組み合わせで構成されてよい。この場合、１又は複数の閾値は、作業者Ｗ及び工具Ｔの使用状態それぞれの各基準に適合する程度を示すレベルに応じて数値範囲を設定することができる。これにより、作業者Ｗ及び工具Ｔの使用状態それぞれと１又は複数の閾値とを比較し、それぞれの属する数値範囲を特定することで、各基準に適合する程度を判定することができる。

第１基準に基づいて作業者Ｗの姿勢が良いと判定され、かつ第２基準に基づいて工具Ｔの使用状態が良いと判定されるほど、制御部１１は、製造される製品の品質は良い可能性が高いと予測する。他方、第１基準に基づいて作業者Ｗの姿勢が悪いと判定され、かつ第２基準に基づいて工具Ｔの使用状態が悪いと判定されるほど、制御部１１は、製造される製品の品質は悪い可能性が高いと予測する。製品の品質は、２つのグレード（良いか悪いか）で表現されてもよいし、３つ以上のグレードで表現されてもよい。

具体例として、後述する実験の結果から次の知見が得られた。すなわち、熟練者及び初心者にはんだ付けを実行させている間に、頭部と工具を把持する手との間の距離、及び工具を把持する手に対する工具の角度を測定した。その結果、殆どのケースで、熟練者の距離は、１５ｃｍ～２０ｃｍであったのに対して、初心者の距離は、１０ｃｍ～１５ｃｍであった。また、殆どのケースで、熟練者の工具の角度は、４５度以下であったのに対して、初心者の工具の角度は、４５度以上であった。つまり、頭部と工具を把持する手との間の距離が長く、かつ工具を把持する手に対する工具の角度が小さいほど、はんだ付けの品質は良くなり、頭部と工具を把持する手との間の距離が短く、かつ工具を把持する手に対する工具の角度が大きいほど、はんだ付けの品質は悪くなる傾向がみられた。

そこで、本実施形態では、第１基準は、作業者Ｗの頭部と工具Ｔを把持する手との間の距離の良し悪しを判定するための閾値により規定されてよい。同様に、第２基準は、工具Ｔを把持する手に対する工具Ｔの角度の良し悪しを判定するための閾値により規定されてよい。

この場合、制御部１１は、第１情報５１により示される作業者Ｗの頭部と工具Ｔを把持する手との間の距離と第１基準の閾値とを比較することで、作業者Ｗの姿勢の良し悪しを判定することができる。例えば、制御部１１は、第１情報５１により示される距離が閾値以上である場合に、作業者Ｗの姿勢は良いと判定するのに対して、第１情報５１により示される距離が閾値未満である場合に、作業者Ｗの姿勢は悪いと判定してよい。

また、制御部１１は、第２情報５２により示される工具Ｔを把持する手に対する工具Ｔの角度と第２基準の閾値とを比較することで、工具Ｔの使用状態の良し悪しを判定することができる。例えば、制御部１１は、第２情報５２により示される角度が閾値以下である場合に、工具Ｔの使用状態は良いと判定するのに対して、第２情報５２により示される角度が閾値を超えている場合に、工具Ｔの使用状態は悪いと判定してよい。

これにより、作業者Ｗの姿勢及び工具Ｔの使用状態それぞれが各基準に適合する程度は、両方が良いと判定される第１クラス、作業者Ｗの姿勢が良く、工具Ｔの使用状態が悪いと判定される第２クラス、作業者Ｗの姿勢が悪く、工具Ｔの使用状態が良いと判定される第３クラス、両方が悪いと判定される第４クラスの４つのクラスに分類される。製品の品質の分類数は、このクラスの数と一致していてもよいし、一致していなくてもよい。制御部１１は、各クラスに応じて製品の品質を予測することができる。

例えば、製品の品質は、２つのグレードで表現されてもよい。この場合、第１クラスは、品質の良いグレードに対応付けられ、第４クラスは、品質の悪いグレードに対応付けられる。第２クラス及び第３クラスはそれぞれ、品質の良いグレードに対応付けられてもよいし、品質の悪いグレードに対応付けられてもよい。

また、例えば、製品の品質は、３つのグレードで表現されてもよい。この場合、第１クラスは、品質の最も良いグレードに対応付けられ、第４クラスは、品質の最も悪いグレードに対応付けられる。第２クラス及び第３クラスのいずれか一方は、中間のグレードに対応付けられる。第２クラス及び第３クラスのうちの他方は、３つのグレードのいずれに対応付けられてよい。

また、例えば、製品の品質は、４つのグレードで表現されてもよい。この場合、第１クラスは、品質の最も良いグレードに対応付けられ、第４クラスは、品質の最も悪いグレードに対応付けられる。第２クラス及び第３クラスのいずれか一方は、品質が２番目に良いグレードに対応付けられ、他方は、品質が３番目に良いグレードに対応付けられる。

以上のとおり、制御部１１は、各クラスに応じて製品の品質を予測することができる。製造される製品の品質を予測すると、制御部１１は、次のステップＳ１０４に処理を進める。

（ステップＳ１０４）
ステップＳ１０４では、制御部１１は、出力部１１４として動作し、製品の品質を予測した結果に関する情報を出力する。出力処理の内容は、特に限定されなくてもよく、実施の形態に応じて適宜選択されてよい。

例えば、制御部１１は、本ステップＳ１０４の処理として、製品の品質を予測した結果を出力装置１５に出力してもよい。また、製品の品質が悪いと予測した場合、制御部１１は、その製品の検査を実施するように促すメッセージを出力装置１５に出力してもよい。これにより、製造される製品の品質が悪いと予測されることを作業者Ｗ、監督者等に知らせることができる。

なお、情報の出力先は、出力装置１５に限られなくてもよく、実施の形態に応じて適宜選択されてよい。情報の出力先は、例えば、作業者Ｗ又は監督者の携帯するユーザ端末、作業者Ｗ又は監督者の近傍に配置された出力装置（ディスプレイ、スピーカ、表示灯）等であってよい。更に、製品の品質が悪いと予測した場合に、制御部１１は、上記メッセージと共に又は上記メッセージに代えて、作業者Ｗに対して作業の訓練を促すメッセージを出力してもよい。これにより、生産ラインの改善を図ることができる。

また、例えば、制御部１１は、本ステップＳ１０４の処理として、製品の品質を予測した結果を示す品質情報を生成し、製造される製品の属性を示す製品情報に生成した品質情報を付与してもよい。製品情報の構成は、実施の形態に応じて適宜決定されてよい。製品情報は、例えば、製品のロット番号、製造日時、製造に関わった作業者Ｗに関する情報（氏名、識別番号等）等を含んでよい。

この製品情報を生成する主体及び記憶先は、特に限定されなくてもよく、実施の形態に応じて適宜選択されてよい。製品情報は、品質予測装置１により生成されてもよいし、あるいは、他のコンピュータにより生成されてもよい。また、製品情報の記憶先は、例えば、制御部１１内のＲＡＭ、記憶部１２、外部記憶装置、記憶メディア又はこれらの組み合わせであってよい。記憶メディアは、例えば、ＣＤ、ＤＶＤ等であってよい。外部記憶装置は、例えば、ＮＡＳ（Network Attached Storage）等のデータサーバ、外部インタフェース１３を介して接続可能に構成された外付けの記憶装置等であってよい。

この場合、製品情報に付与された品質情報を参照することで、製品を製造する過程で得られた第１情報５１及び第２情報５２に基づいて製品の品質を予測した結果を知ることができる。この品質情報により示される予測結果を利用することで、製品の品質を保証しつつ、製品を検査する範囲を絞ることができる。例えば、品質が所定のグレード以下であると予測された製品を検査対象に指定するのに対して、品質が所定のグレードを超えていると予測された製品を検査対象から除外するようにしてもよい。これにより、製品の全数検査を実施するケースと比べて、製品の品質を検査する件数を減らしつつ、生産ラインで製造される製品の品質を保証することができる。

また、例えば、品質予測装置１は、生産ラインの動作を制御する制御装置（不図示）に接続されていてもよい。この場合、制御部１１は、製品の品質を予測した結果に関する情報として、生産ラインの動作に介入するための制御信号を制御装置に出力してもよい。具体例として、制御部１１は、品質を予測した結果に応じて、ベルトコンベアによる製品の搬送先を選択してもよい。これにより、品質が悪いと予測される製品と品質が良いと予測される製品とを別々の場所に搬送することができる。

製品の品質を予測した結果に関する情報の出力が完了すると、制御部１１は、本動作例に係る処理を終了する。

なお、上記ステップＳ１０１～Ｓ１０４の一連の処理を実行するタイミングは、特に限定されなくてもよく、実施の形態に応じて適宜選択されてよい。例えば、ステップＳ１０４において生産ラインの動作に介入する等、製品が完成する前に、品質を予測した結果を利用する場合、制御部１１は、作業者Ｗが作業の実行を開始してから製品が完成するまでの間に、上記ステップＳ１０１～Ｓ１０４の一連の処理を実行する。そうではない場合、制御部１１は、任意のタイミングで、上記ステップＳ１０１～Ｓ１０４の一連の処理を実行してよい。

また、製品の完成に複数の作業者Ｗが関与している場合、制御部１１は、上記ステップＳ１０１～Ｓ１０４の一連の処理を作業者Ｗ毎に実行してもよい。これにより、製品の品質の悪い箇所及び関連する作業を特定することができる。そのため、製品の全数検査を実施する場合でも、製品の品質を検査する箇所を絞ることができ、検査にかかるコストを低減することができる。

［特徴］
以上のとおり、本実施形態に係る品質予測装置１によれば、作業者Ｗの姿勢及び工具Ｔの使用状態に関する僅か２種類の情報から、生産ラインで製造される製品の品質を簡易かつ適切に予測することができる。また、製品の品質を予測した結果を利用することで、製品の品質を保証しつつ、製品の検査にかかるコストを抑えることができる。

§４ 変形例
以上、本発明の実施の形態を詳細に説明してきたが、前述までの説明はあらゆる点において本発明の例示に過ぎない。本発明の範囲を逸脱することなく種々の改良や変形を行うことができることは言うまでもない。例えば、以下のような変更が可能である。なお、以下では、上記実施形態と同様の構成要素に関しては同様の符号を用い、上記実施形態と同様の点については、適宜説明を省略した。以下の変形例は適宜組み合わせ可能である。

＜４．１＞
上記実施形態では、作業者Ｗの姿勢及び工具Ｔの使用状態の測定に光学式のモーションキャプチャが用いられている。しかしながら、モーションキャプチャの種類は、光学式に限定されなくてもよく、例えば、磁気式、機械式等であってよい。また、作業者Ｗの姿勢及び工具Ｔの使用状態を測定するためのセンサの種類は、モーションキャプチャに限定されなくてもよい。作業者Ｗの姿勢及び工具Ｔの使用状態の測定には、例えば、カメラ、モーションキャプチャ又はこれらの組み合わせが用いられてよい。カメラには、例えば、ＲＧＢ画像等の一般的なカメラ、深度画像を取得可能に構成された深度カメラ（距離カメラ、ステレオカメラ等）、サーモグラフィ画像を取得可能に構成されたサーモカメラ（赤外線カメラ等）等が用いられてよい。また、作業者Ｗの姿勢及び工具Ｔの使用状態の測定には、上記実施形態のように共通のセンサを用いるのではなく、異なるセンサが用いられてもよい。

＜４．２＞
上記実施形態において、第１基準及び第２基準の少なくともいずれかは、作業者Ｗの属性に応じて設定されてもよい。つまり、第１基準及び第２基準の少なくともいずれかは、作業者Ｗの属性に応じて選択可能に複数設定されてもよい。

この場合、上記ステップＳ１０３では、制御部１１は、作業者Ｗの属性を示す属性情報を適宜取得する。属性情報の記憶先は、特に限定されなくてもよく、実施の形態に応じて適宜選択されてよい。属性情報の記憶先は、例えば、制御部１１内のＲＡＭ、記憶部１２、外部記憶装置、記憶メディア又はこれらの組み合わせであってよい。また、作業者Ｗの属性は、作業者Ｗの性質に関するものであれば、その種類は、特に限定されなくてもよく、実施の形態に応じて適宜選択されてよい。作業者Ｗの属性は、例えば、性別、身体的特徴、能力、業績（例えば、生産量）又はこれらの組み合わせであってよい。身体的特徴は、例えば、利き手、利き目、身長、肩幅、腕の長さ又はこれらの組み合わせであってよい。

次に、制御部１１は、取得した属性情報を参照し、作業者Ｗの属性に応じて、設定された複数の基準のうちから品質の予測に使用する基準を選択する。制御部１１は、選択した基準を利用して、作業者Ｗの姿勢又は工具Ｔの使用状態の良し悪しを判定する。例えば、作業者Ｗの身長の大小に応じて、２つの第１基準が設定されていると想定する。この場合には、制御部１１は、作業者Ｗの身長が閾値以上であるか否かを判定する。作業者Ｗの身長が閾値以上である場合には、制御部１１は、２つの第１基準のうち、身長が大きいことに応じて設定された第１基準を選択する。一方、そうではない場合、制御部１１は、２つの第１基準のうちの他方の第１基準を選択する。選択後、制御部１１は、選択した第１基準を利用して、作業者Ｗの姿勢の良し悪しを判定する。

そして、制御部１１は、評価の結果、すなわち、作業者Ｗの姿勢が所定の第１基準に適合する程度、及び工具Ｔの使用状態が所定の第２基準に適合する程度に応じて、製造される製品の品質を予測する。これにより、上記ステップＳ１０３では、作業者Ｗの属性に応じて、作業者Ｗの姿勢及び工具Ｔの使用状態の少なくともいずれかを適切に評価することができる。よって、本変形例によれば、製造される製品の品質より適切に予測することができる。

§５ 実験
次に、作業者Ｗの姿勢及び工具Ｔの使用状態から製品の品質を予測可能であることを確認するために行った実験の内容について説明する。すなわち、１６人の被験者を集めて、各被験者にはんだ付けを実行させた。被験者の属性は、以下のとおりであった。

＜被験者の属性＞
・被験者の内訳：熟練者７名（男性３名、女性４名）
初心者９名（男性７名、女性２名）
・熟練者の条件：（１）はんだ付けスキルの認定書を有する
（２）１年以上の作業経験を有する
・利き手：全員右利き

製品に対してはんだ付けにかかった作業時間を測定すると共に、市販のモーションキャプチャにより、各被験者の姿勢及び工具（はんだごて）の使用状態を測定した。具体的には、被験者の頭部（眼鏡）、右手の甲、左手の甲、及び工具の後端側の先端部にそれぞれマーカを取り付け、各被験者がはんだ付けを行っている間の各部の位置を追跡した。そして、頭部のマーカと工具を把持した右手の甲のマーカとの間の距離（以下、「頭部と右手との間の距離」とも記載する）を算出することで、各被験者の姿勢を導出した。また、工具を把持した右手の甲のマーカと工具の先端部のマーカとの位置関係から工具の角度（以下、「右手と工具との間の角度」とも記載する）を算出することで、各被験者の工具の使用状態を導出した。

各熟練者には、はんだ付けの試行を１０回実行させて、３回目から１０回目までの８回分の測定データを分析対象として取得した。一方、各初心者には、はんだ付けの試行を１１回実行させて、３回目から１１回目までの９回分の測定データを分析対象として取得した。合計１３７回分の測定データのうち、１２回分の測定データは、欠陥を含んでいたため分析対象から除外し、合計１２５回分の測定データを分析した。各試行では、最大６個の製品を作製させた。これにより、１２５回分の測定データから、熟練者については、１８４個分のサンプルデータを取得し、初心者については、３０２個分のサンプルデータを取得した。

ある熟練者のサンプルデータとある被験者のサンプルデータとを分析することで、次の知見を得ることができた。すなわち、熟練者及び初心者について、各サンプルデータから、頭部と右手との間の距離及び右手と工具との間の角度をそれぞれ算出した。その結果、殆どのケースで、熟練者の距離は、１５ｃｍ～２０ｃｍであったのに対して、初心者の距離は、１０ｃｍ～１５ｃｍであった。また、殆どのケースで、熟練者の工具の角度は、４５度以下であったのに対して、初心者の工具の角度は、４５度以上であった。特に、はんだ付けにかかった時間が短いほど、頭部と右手との間の距離は長く、かつ右手と工具との間の角度は小さくなる傾向がみられた。一方、はんだ付けにかかった時間が長いほど、頭部と右手との間の距離は短く、かつ右手と工具との間の角度は大きくなる傾向がみられた。

そこで、第１基準の閾値を１４．０２ｃｍに設定し、第２基準の閾値を４５．０度に設定して、各サンプルにおける被験者の姿勢及び工具の使用状態それぞれの良し悪しを判定した。つまり、サンプルにおいて、頭部と右手との間の距離が１４．０２ｃｍを超えている場合に、そのサンプルにおける被験者の姿勢は良いと判定した。一方、頭部と右手との間の距離が１４．０２ｃｍ以下である場合には、そのサンプルにおける被験者の姿勢は悪いと判定した。また、サンプルにおいて、右手と工具との間の角度が４５．０度を超えている場合に、そのサンプルにおける工具の使用状態は悪いと判定した。他方、右手と工具との間の角度が４５．０度以下である場合には、そのサンプルにおける工具の使用状態は良いと判定した。これにより、作業者の姿勢及び工具の使用状態それぞれが各基準に適合する程度を、両方が悪いと判定される第１クラス、作業者の姿勢が良く、かつ工具の使用状態が悪いと判定される第２クラス、作業者の姿勢が悪く、かつ工具の使用状態が良いと判定される第３クラス、及び両方が良いと判定される第４クラスの４つのクラスに分類した。

更に、各サンプルにおけるはんだ付けの品質を画像解析により評価した。具体的には、１８箇所のはんだの量に基づいて、はんだ付けの品質を４つのグレードで評価した。各箇所におけるはんだの量が極めて少なく、はんだ付けの品質が最も悪い状態をグレードＡと評価した。各箇所におけるはんだの量が少なく、はんだ付けの品質が２番目に悪い状態をグレードＢと評価した。各箇所におけるはんだの量が適切であり、はんだ付けの品質が良い状態をグレードＣと評価した。各箇所におけるはんだの量が更に適切であり、はんだ付けの品質が更に良い状態をグレードＤと評価した。

図５は、各クラスに属するサンプルのはんだ付けの品質を評価した結果を示す。また、図６は、各クラスに属するサンプルのはんだ付けにかかった作業時間を測定した結果を示す。図５に示されるとおり、第１クラスに属する場合に、品質の悪いはんだ付けの発生確率が１３．５８％であり最も高かった。第２クラスに属する場合には、品質の悪いはんだ付けの発生確率が２．１６％であった。第３クラスに属する場合には、品質の悪いはんだ付けの発生確率が１．０２％であった。第４クラスに属する場合に、品質の悪いはんだ付けの発生確率が０．９２％であり最も低かった。つまり、作業者の姿勢及び工具の使用状態が改善すると、はんだ付けの品質も良くなることが分かった。また、図６に示されるとおり、はんだ付けにかかる作業時間は、第１クラスに属する場合が最も長く、第２クラス及び第３クラスに属する場合が同程度であり、第４クラスに属する場合が最も短かった。つまり、作業者の姿勢及び工具の使用状態が改善すると、はんだ付けにかかる作業時間も改善されることが分かった。したがって、これらの結果により、作業者の作業を経て製造される製品の品質は、作業者の姿勢及び工具の使用状態の両方に依存することが分かった。つまり、作業者の姿勢及び工具の使用状態の良し悪しから製品の品質を予測可能であることが分かった。

１…品質予測装置、
１１…制御部、１２…記憶部、１３…外部インタフェース、
１４…入力装置、１５…出力装置、１６…ドライブ、
１１１…第１取得部、１１２…第２取得部、
１１３…予測部、１１４…出力部、
５１…第１情報、５２…第２情報、
８１…品質予測プログラム、
９１…記憶媒体、
Ｓ１…ワークスペース、Ｓ２…パーツスペース、
ＣＡ…カメラ、Ｗ…作業者、Ｔ…工具

Claims (8)

1. 生産ラインにおいて製品を製造する工程に含まれる作業を実行する作業者の姿勢に関する第１情報を取得する第１取得部と、
   前記作業者が前記作業に利用する工具の使用状態に関する第２情報を取得する第２取得部と、
   取得した前記第１情報により示される前記作業者の姿勢を、１又は複数の閾値により規定された所定の第１基準と比較し、前記作業者の姿勢が前記第１基準において属する範囲を特定することで判定される、前記作業者の姿勢の、前記所定の第１基準に適合する程度、及び取得した前記第２情報により示される前記工具の使用状態を、１又は複数の閾値により規定された所定の第２基準と比較し、前記工具の使用状態が前記第２基準において属する範囲を特定することで判定される、前記工具の使用状態の、前記所定の第２基準に適合する程度に応じて、前記作業者の姿勢の、前記所定の第１基準に適合する程度が高く、かつ、前記工具の使用状態の、前記所定の第２基準に適合する程度が高いほど、前記作業を経て製造される製品の品質が良いと予測する予測部と、
   前記製品の品質を予測した結果に関する情報を出力する出力部と、
   を備える、
   品質予測装置。
2. 前記作業者の姿勢は、前記作業者の頭部と前記工具を把持する手との位置関係から導出される、
   請求項１に記載の品質予測装置。
3. 前記工具の使用状態は、前記作業者に対する前記工具の位置、前記作業の対象となるワークに対する前記工具の位置、及び前記工具の傾きの少なくともいずれかを含む、
   請求項１又は２に記載の品質予測装置。
4. 前記工具の傾きは、前記作業者の前記工具を把持する手に対する前記工具の角度から導出される、
   請求項３に記載の品質予測装置。
5. 前記作業は、はんだ付け、ネジ締め、ホットメルト接着剤の塗布、又は溶接であり、
   前記工具は、はんだごて、ドライバ、グルーガン、又は溶接棒である、
   請求項１から４のいずれか１項に記載の品質予測装置。
6. 前記第１基準及び前記第２基準の少なくともいずれかは、前記作業者の属性に応じて設定される、
   請求項１から５のいずれか１項に記載の品質予測装置。
7. コンピュータが、
   生産ラインにおいて製品を製造する工程に含まれる作業を実行する作業者の姿勢に関する第１情報を取得するステップと、
   前記作業者が前記作業に利用する工具の使用状態に関する第２情報を取得するステップと、
   取得した前記第１情報により示される前記作業者の姿勢を、１又は複数の閾値により規定された所定の第１基準と比較し、前記作業者の姿勢が前記第１基準において属する範囲を特定することで判定される、前記作業者の姿勢の、前記所定の第１基準に適合する程度、及び取得した前記第２情報により示される前記工具の使用状態を、１又は複数の閾値により規定された所定の第２基準と比較し、前記工具の使用状態が前記第２基準において属する範囲を特定することで判定される、前記工具の使用状態の、前記所定の第２基準に適合する程度に応じて、前記作業者の姿勢の、前記所定の第１基準に適合する程度が高く、かつ、前記工具の使用状態の、前記所定の第２基準に適合する程度が高いほど、前記作業を経て製造される製品の品質が良いと予測するステップと、
   前記製品の品質を予測した結果に関する情報を出力するステップと、
   を実行する、
   品質予測方法。
8. コンピュータに、
   生産ラインにおいて製品を製造する工程に含まれる作業を実行する作業者の姿勢に関する第１情報を取得するステップと、
   前記作業者が前記作業に利用する工具の使用状態に関する第２情報を取得するステップと、
   取得した前記第１情報により示される前記作業者の姿勢を、１又は複数の閾値により規定された所定の第１基準と比較し、前記作業者の姿勢が前記第１基準において属する範囲を特定することで判定される、前記作業者の姿勢の、前記所定の第１基準に適合する程度、及び取得した前記第２情報により示される前記工具の使用状態を、１又は複数の閾値により規定された所定の第２基準と比較し、前記工具の使用状態が前記第２基準において属する範囲を特定することで判定される、前記工具の使用状態の、前記所定の第２基準に適合する程度に応じて、前記作業者の姿勢の、前記所定の第１基準に適合する程度が高く、かつ、前記工具の使用状態の、前記所定の第２基準に適合する程度が高いほど、前記作業を経て製造される製品の品質が良いと予測するステップと、
   前記製品の品質を予測した結果に関する情報を出力するステップと、
   を実行させるための、
   品質予測プログラム。
   

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