JP7308314B1 - 検査装置、検査方法、学習済みモデル生成装置、検査用プログラム、および学習済みモデル生成用プログラム。 - Google Patents
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Abstract
Description
先ず、本願において開示される発明の代表的な実施の形態について概要を説明する。なお、以下の説明では、一例として、発明の構成要素に対応する図面上の参照符号を、括弧を付して記載している。
以下、本発明の実施の形態の具体例について図を参照して説明する。なお、以下の説明において、各実施の形態において共通する構成要素には同一の参照符号を付し、繰り返しの説明を省略する。
以下の説明において、各学習用測定データ34_1~34_nを区別しない場合には、単に、「学習用測定データ34」と表記する。
補正部24は、交流抵抗の測定値の推定値Rseに応じて、データ取得部21によって取得した直流抵抗の測定値Rdc4,Rdc2に基づいて交流抵抗の測定値Rsを補正し、補正した交流抵抗の測定値RsをDUTの交流抵抗の値Rsrとして出力する補正処理を行う。
この場合に、仮に、モデルg(Rdc4,Rdc2)を用いて2端子法による測定系に起因する抵抗成分Rcを算出し、算出した2端子法による測定系に起因する抵抗成分Rcを用いて交流抵抗の測定値Rs(第3測定値)を補正したとすると、誤った補正となり、適切に交流抵抗の値Rsrを求めることができないおそれがある。
判定部25は、補正部23から出力された検査対象のインダクタ素子の交流抵抗の値Rsrと、検査対象のインダクタ素子のインダクタンスの測定値Lとに基づいて、検査対象のインダクタ素子の性能を表す指標であるQ値(Q=ωL/Rsr)を算出する。
以上、本願発明者によってなされた発明を実施の形態に基づいて具体的に説明したが、本発明はそれに限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々変更可能であることは言うまでもない。
Claims (14)
- 4端子法によって測定した測定対象物の直流抵抗の第1測定値と、2端子法によって測定した前記測定対象物の直流抵抗の第2測定値と、2端子法によって測定した前記測定対象物の交流抵抗の第3測定値とを取得するデータ取得部と、
入力した前記第1測定値および前記第2測定値に基づいて前記第3測定値を算出するようにコンピュータを機能させるための学習済みモデルを記憶する記憶部と、
前記記憶部に記憶された前記学習済みモデルに基づいて、前記データ取得部によって取得した前記第1測定値および前記第2測定値に対応する前記第3測定値の推定値を算出する推定部と、を備え、
前記学習済みモデルは、前記第1測定値と前記第2測定値とを説明変数とし、2端子法による測定系に起因する抵抗成分の値を目的変数とする第1モデルと、前記第1測定値を説明変数とし、前記測定対象物に起因する抵抗成分の値を目的変数とする第2モデルとの和によって表される
検査装置。 - 請求項1に記載の検査装置において、
前記第3測定値の推定値に応じて、前記データ取得部によって取得した前記第1測定値および前記第2測定値に基づいて前記第3測定値を補正し、補正した第3測定値を前記測定対象物の交流抵抗の値として出力する補正処理を行う補正部を更に備える
検査装置。 - 請求項2に記載の検査装置において、
前記補正部は、前記データ取得部によって取得した前記第1測定値および前記第2測定値に基づいて前記第1モデルにしたがって前記2端子法による測定系に起因する抵抗成分を算出するとともに、前記補正処理として、前記2端子法による測定系に起因する抵抗成分に基づいて前記第3測定値を補正する
検査装置。 - 請求項3に記載の検査装置において、
前記第1モデルおよび前記第2モデルは、前記第1測定値および前記第2測定値に前記第3測定値を対応付けた一対のデータ対を機械学習することによって調整された学習済みパラメータを含む
検査装置。 - 請求項2乃至4の何れか一項に記載の検査装置において、
前記補正部は、前記推定部によって算出した前記第3測定値の推定値と前記データ取得部によって取得した前記第3測定値との誤差を算出し、前記誤差が閾値より小さい場合に、前記補正処理を行う
検査装置。 - 4端子法によって測定した測定対象物の直流抵抗の第1測定値と、2端子法によって測定した前記測定対象物の直流抵抗の第2測定値と、2端子法によって測定した前記測定対象物の交流抵抗の第3測定値とを取得するデータ取得部と、
前記第1測定値および前記第2測定値と前記第3測定値との対応関係を示す第1モデルを記憶する記憶部と、
前記記憶部に記憶された前記第1モデルに基づいて、前記データ取得部によって取得した前記第1測定値および前記第2測定値に対応する前記第3測定値の推定値を算出する推定部と、
前記推定部によって算出した前記第3測定値の推定値と前記データ取得部によって取得した前記第3測定値との誤差を算出し、前記誤差が閾値より小さい場合に、前記データ取得部によって取得した前記第1測定値および前記第2測定値に基づいて前記第3測定値を補正し、補正した第3測定値を前記測定対象物の交流抵抗の値として出力する補正処理を行う補正部と、を備える
検査装置。 - 請求項6に記載の検査装置において、
前記第1モデルは、前記第1測定値と前記第2測定値とを説明変数とし、2端子法による測定系に起因する抵抗成分の値を目的変数とする第2モデルと、前記第1測定値を説明変数とし、前記測定対象物に起因する抵抗成分の値を目的変数とする第3モデルとを含み、
前記補正部は、前記補正処理として、前記データ取得部によって取得した前記第1測定値および前記第2測定値に基づいて前記第2モデルにしたがって前記2端子法による測定系に起因する抵抗成分を算出するとともに当該2端子法による測定系に起因する抵抗成分に基づいて前記第3測定値を補正し、補正した第3測定値を前記測定対象物の交流抵抗の値として出力する
検査装置。 - 4端子法によって測定した測定対象物の直流抵抗の第1測定値、および2端子法によって測定した前記測定対象物の直流抵抗の第2測定値に、2端子法によって測定した前記測定対象物の交流抵抗の第3測定値を対応付けた学習用測定データを取得する学習用測定データ取得部と、
前記学習用測定データを機械学習することにより、前記第1測定値および前記第2測定値を含む入力データに基づいて前記第3測定値を算出するようにコンピュータを機能させるための学習済みモデルを生成する学習済みモデル生成部と、を備え、
前記学習済みモデルは、前記第1測定値と前記第2測定値とを説明変数とし、2端子法による測定系に起因する抵抗成分の値を目的変数とする第1回帰モデルと、前記第1測定値を説明変数とし、前記測定対象物に起因する抵抗成分の値を目的変数とする第2回帰モデルとの和によって表される
学習済みモデル生成装置。 - 請求項8に記載の学習済みモデル生成装置において、
前記学習済みモデル生成部は、前記学習用測定データを機械学習することにより、前記第1回帰モデルおよび前記第2回帰モデルの学習済みパラメータを調整する
学習済みモデル生成装置。 - 4端子法によって測定した測定対象物の直流抵抗の第1測定値と、2端子法によって測定した前記測定対象物の直流抵抗の第2測定値と、2端子法によって測定した前記測定対象物の交流抵抗の第3測定値とを取得する第1ステップと、
入力した前記第1測定値および前記第2測定値に基づいて前記第3測定値を推定するようにコンピュータを機能させるための学習済みモデルに基づいて、前記第1ステップによって取得した前記第1測定値および前記第2測定値に対応する前記第3測定値の推定値を算出する第2ステップと、
前記第3測定値の推定値に応じて、前記第1ステップにおいて取得した前記第1測定値および前記第2測定値に基づいて前記第3測定値を補正し、補正した第3測定値を前記測定対象物の交流抵抗の値として出力する第3ステップと、を含み、
前記学習済みモデルは、前記第1測定値と前記第2測定値とを説明変数とし、2端子法による測定系に起因する抵抗成分の値を目的変数とする第1モデルと、前記第1測定値を説明変数とし、前記測定対象物に起因する抵抗成分の値を目的変数とする第2モデルとの和によって表される
検査方法。 - 4端子法によって測定した測定対象物の直流抵抗の第1測定値と、2端子法によって測定した前記測定対象物の直流抵抗の第2測定値と、2端子法によって測定した前記測定対象物の交流抵抗の第3測定値とを取得する第1ステップと、
前記第1測定値および前記第2測定値と前記第3測定値との対応関係を示す第1モデルに基づいて、前記第1ステップにおいて取得した前記第1測定値および前記第2測定値に対応する前記第3測定値の推定値を算出する第2ステップと、
前記第2ステップにおいて算出した前記第3測定値の推定値と前記第1ステップにおいて取得した前記第3測定値との誤差を算出する第3ステップと、
前記誤差が閾値より小さい場合に、前記第1ステップにおいて取得した前記第1測定値および前記第2測定値に基づいて前記第3測定値を補正し、補正した第3測定値を前記測定対象物の交流抵抗の値として出力する第4ステップと、
前記誤差が前記閾値より大きい場合に、前記第1ステップにおいて取得した前記第3測定値を前記測定対象物の交流抵抗の値として出力する第5ステップと、を含む
検査方法。 - コンピュータに、請求項10または11に記載の検査方法における各ステップを実行させる
検査用プログラム。 - 4端子法によって測定した測定対象物の直流抵抗の第1測定値、および2端子法によって測定した前記測定対象物の直流抵抗の第2測定値に、2端子法によって測定した前記測定対象物の交流抵抗の第3測定値を対応付けた学習用測定データを取得する第1ステップと、
前記第1ステップにおいて取得した前記学習用測定データを機械学習することにより、前記第1測定値および前記第2測定値を含む入力データに基づいて前記第3測定値を算出するようにコンピュータを機能させるための学習済みモデルを生成する第2ステップと、
を含み、
前記学習済みモデルは、前記第1測定値と前記第2測定値とを説明変数とし、2端子法による測定系に起因する抵抗成分の値を目的変数とする第1モデルと、前記第1測定値を説明変数とし、前記測定対象物に起因する抵抗成分の値を目的変数とする第2モデルとの和によって表される
学習済みモデル生成方法。 - コンピュータに、請求項13に記載の学習済みモデル生成方法における各ステップを実行させる
学習済みモデル生成用プログラム。
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