JP7102941B2 - 情報処理方法、情報処理装置、及びプログラム - Google Patents
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Description
図1は、情報処理装置のハードウエア構成の一例を示す概略構成図である。本実施形態の情報処理装置10は、製品の生産ラインの検査工程に用いられる。製品として、例えば転がり軸受の軌道輪のような部品の他に、複数の部品が組み立てられて得た組立品がある。組立品の例としては、例えばステアリング装置(電動パワーステアリング装置)及び転がり軸受である。
図2は、情報処理装置10のソフトウエア構成を示す図である。情報処理装置10は、前記機能部として、学習部21、演算部22、及び、判定部23を備える。前記のとおり、これら各機能部は、前記プログラムを実行することにより実現される。つまり、このプログラムは、コンピュータを、前記学習部21、前記演算部22、及び、前記判定部23として機能させるためのプログラムである。このプログラムは、各種記憶媒体に保存される。前記各機能部について説明する。
前記構成を備える情報処理装置10が行なう情報処理方法について図4により説明する。この情報処理方法では、まず、学習部21による機械学習(学習ステップ)が行われ、次に、機械学習の結果に基づいて、演算部22による演算(演算ステップ)及び判定部23による判定(判定ステップ)が行われる。
学習部21が行なう機械学習について説明する。不良1の不良品ラベルを教師ラベルとして用いて製品データ(不良1の不良品データ)を対象とした機械学習を行ない、不良品学習モデルM1を生成する(図4のステップS1)。この処理を、既知の不良の全てについて(n回)繰り返し個別に行なう。つまり、前記のような学習モデルの生成処理を、複数存在する不良の種別毎に行って、不良の種別毎の不良品学習モデルを生成する(図4のステップS2)。不良品ラベルを用いる前記機械学習とは別に、良品ラベルを教師ラベルとして用いて製品データ(良品データ)を対象とした機械学習を行ない、良品学習モデルを生成する(図4のステップS9)。この学習ステップにより、不良の種別毎の不良品学習モデル(つまり、n個の不良品学習モデル)と、一つの良品学習モデルとが生成される。図3において、ステップS1からステップS2を経てステップS9を行なう工程が、学習ステップである。なお、前記教師ラベルの抽出及び対応付けは、作業員によって行われる。
生産ラインにより製品が生産されると、例えばセンサ7(図1参照)によって、製品毎に製品データが取得される(ステップS11)。情報処理装置10(メモリ12又は記憶装置13)は、データ(データ群)を格納する記憶領域を有している。演算部22が一つの製品データを処理対象として取得すると、前記記憶領域が初期化される(ステップS12)。図4では、この記憶領域を「配列a[ ]」としており、以下の説明においても、この記憶領域を配列a[ ]とする。
以上のように、本実施形態の情報処理方法には、学習ステップと、演算ステップと、判定ステップとが含まれる。演算ステップ及び判定ステップが、製品データ毎に繰り返し実行される。
対象となる製品は、ステアリング装置及び転がり軸受以外であってもよく、様々な組立品及び機械部品が対象となる。また、製品データは、振動データ及び画像データ以外であってもよく、温度データ(温度変化データ)等であってもよい。前記実施形態では、入力データである製品データと出力データとの差を判定値として求め、この判定値を尤度に変換する場合について説明したが、尤度の算出については他の手段であってもよい。
21:学習部
22:演算部
23:判定部
Da:製品データ
M1、M2、M3:不良品学習モデル
Claims (8)
- 複数の部品が組み立てられて得た動作する組立品の製品データを処理する情報処理方法であって、
前記組立品の振動又は温度に関する良品データを対象とした教師ありの機械学習を行なって良品学習モデルを生成すると共に、前記組立品の振動又は温度に関する不良品データを対象とした教師ありの機械学習を不良の種別毎に行なって不良の種別毎の不良品学習モデルを生成する学習ステップと、
対象となる前記組立品の振動又は温度に関する製品データを入力データとして前記良品学習モデルを用いた演算により得られる出力データから、良品の尤度を求めると共に、前記組立品の振動又は温度に関する製品データを入力データとして前記不良品学習モデルを用いた演算により得られる出力データから、不良品の尤度を不良の種別毎に求め、更に、前記良品の尤度と良品の閾値との比較を行うと共に、不良の種別毎に前記不良品の尤度と不良品の閾値との比較を行う演算ステップと、
前記演算ステップにおいて求められた前記良品の尤度及び不良の種別毎の前記不良品の尤度が、前記比較の結果、尤度に関する所定の条件を満たす場合に、対象となる前記製品データは、未知の不良によるデータであると判定する判定ステップと、
を含み、
前記良品の尤度と比較する前記閾値と、前記不良品の尤度と比較する前記閾値とは異なり、前記不良の種別毎の前記閾値も異なる、
情報処理方法。 - 前記判定ステップにおいて、不良の種別毎に行った前記比較の結果、全ての前記不良品の尤度が前記不良品の閾値未満であり、かつ、良品の尤度が良品の閾値未満である場合、対象となる前記製品データは、未知の不良によるデータであると判定する、請求項1に記載の情報処理方法。
- 前記判定ステップにおいて、不良の種別毎に行った前記比較の結果、複数の不良の種別について前記不良品の尤度が前記不良品の閾値以上である場合、当該複数の不良の種別のうち、前記不良品の閾値との差が最も大きい不良の種別が、対象となる前記製品データの不良の種別であると判定する、請求項2に記載の情報処理方法。
- 前記判定ステップにおいて、不良の種別毎に行った前記比較の結果、一つの種別についての前記不良品の尤度が前記不良品の閾値以上である場合、対象となる前記製品データは、当該一つの種別の不良によるデータであると判定する、請求項2又は3に記載の情報処理方法。
- 前記判定ステップにおいて、不良の種別毎に行った前記比較の結果、全ての前記不良品の尤度が前記不良品の閾値未満であり、かつ、良品の尤度が良品の閾値以上である場合、対象となる前記製品データは、良品によるデータであると判定する、請求項2~4のいずれか一項に記載の情報処理方法。
- 前記判定ステップにおいて、不良の種別毎に求められた前記不良品の尤度が、尤度に関する前記所定の条件を満たすか否かを判定してから、前記良品の尤度が、尤度に関する前記所定の条件を満たすか否かを判定する、請求項1~5のいずれか一項に記載の情報処理方法。
- 複数の部品が組み立てられて得た動作する組立品の製品データを処理する情報処理装置であって、
前記組立品の振動又は温度に関する良品データを対象とした教師ありの機械学習を行なって良品学習モデルを生成すると共に、前記組立品の振動又は温度に関する不良品データを対象とした教師ありの機械学習を不良の種別毎に行なって不良の種別毎の不良品学習モデルを生成する学習部と、
対象となる前記組立品の振動又は温度に関する製品データを入力データとして前記良品学習モデルを用いた演算により得られる出力データから、良品の尤度を求めると共に、前記組立品の振動又は温度に関する製品データを入力データとして前記不良品学習モデルを用いた演算により得られる出力データから、不良品の尤度を不良の種別毎に求め、更に、前記良品の尤度と良品の閾値との比較を行うと共に、不良の種別毎に前記不良品の尤度と不良品の閾値との比較を行う演算部と、
前記演算部により求められた前記良品の尤度及び不良の種別毎の前記不良品の尤度が、前記比較の結果、尤度に関する所定の条件を満たす場合に、対象となる前記製品データは、未知の不良によるデータであると判定する判定部と、
を備え、
前記良品の尤度と比較する前記閾値と、前記不良品の尤度と比較する前記閾値とは異なり、前記不良の種別毎の前記閾値も異なる、
情報処理装置。 - 複数の部品が組み立てられて得た動作する組立品の製品データを処理するためのプログラムであって、
コンピュータを、
前記組立品の振動又は温度に関する良品データを対象とした教師ありの機械学習を行なって良品学習モデルを生成すると共に、前記組立品の振動又は温度に関する不良品データを対象とした教師ありの機械学習を不良の種別毎に行なって不良の種別毎の不良品学習モデルを生成する学習部、
対象となる前記組立品の振動又は温度に関する製品データを入力データとして前記良品学習モデルを用いた演算により得られる出力データから、良品の尤度を求めると共に、前記組立品の振動又は温度に関する製品データを入力データとして前記不良品学習モデルを用いた演算により得られる出力データから、不良品の尤度を不良の種別毎に求め、更に、前記良品の尤度と良品の閾値との比較を行うと共に、不良の種別毎に前記不良品の尤度と不良品の閾値との比較を行う演算部、
及び、
前記演算部により求められた前記良品の尤度及び不良の種別毎の前記不良品の尤度が、前記比較の結果、尤度に関する所定の条件を満たす場合に、対象となる前記製品データは、未知の不良によるデータであると判定する判定部、
として機能させ、
前記良品の尤度と比較する前記閾値と、前記不良品の尤度と比較する前記閾値とは異なり、前記不良の種別毎の前記閾値も異なる、
プログラム。
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