人の感覚に基づく欠陥検査基準の簡便決定法及び装置

甲南大学 知能情報学部 知能情報学科

教授 中易秀敏

2008/10/10 新技術説明会 甲南大学 1

研究の背景

• 工業製品の欠陥検査には、欠陥有りと判定するための基準値が必要である。

• 基準値が、人間の知覚や感覚特性、さらには人間の感性や嗜好性などに基づくものの場合、例えば、表面の傷の大小とか、塗装状態とか、好き嫌いとかなどに依存する場合、工業製品が使用者に受け入れられるように、使用者の判断基準を加味して基準値を決める必要がある。

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検査員の個人差や体調、疲労、検査基準の変動、見落としなどを防ぐため、人間の知覚や感覚特性を効率的に抽出することが必要である。

心理物理と心理測定曲線

• 検査員が観察して検査試料（以下、試料）に欠陥があるかどうかを判断する反応は、知覚刺激を受けた人間の応答。

• 知覚刺激に対する応答は確率曲線となり、この曲線は心理測定曲線（Ｐｓｙｃｈｏｍｅｔｒｉｃ ｃｕｒｖｅ）と呼ばれる。

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Standardsample

Targetsample Strength of stimulus

P

x

x0 x

外観検査の画像処理

• 欠陥形状は楕円図形

• 図形属性を「長さ」，「形」，「グレースケール」

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FRP panel for sinking tank, Vf=30%

l1

l2

v

画像処理で得た欠陥図形の平均値

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Lengtha (mm)

Shape1－b／a

Grayscalec

s1 =14.83m1 =4.544

s2 =0.197m2 =0.639

s3 =0.422m3 =0.547Mean

S.D.

l1

l2

v

Length x1 = l1Shape x2 = 1－l2／l1Grayscale x3 = v

Attributes of artificial object

刺激強度の変化例 （長さの属性）

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j

x01

x1j

なお，この図中で描かれている刺激強度は，説明用として実際のものより強度を誇張して表示している．

恒常刺激法

• 試行回数中で被験者が比較試料の方が「強い」と感じた回数を試行回数で除した値を観測確率として得られる

• 観測確率の値を縦軸に，そのときの比較試料の刺激強度を横軸にプロットしたグラフから，被験者の心理測定曲線を統計的推定によって求める

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短い

標準試料 比較試料

長い

• 標準試料と比較試料の一対比較

• 標準試料の刺激強度は常に一定

• 比較試料は異なる刺激強度のものを数種類用意する

実験回数が多く，負担が大きい

ステアケース法

• 強いと判別した場合は予め設定した階差dだけ

比較刺激の強度を下げ，弱いと判別した場合はdだけ比較刺激の強度を上げて同様に被験

者へ呈示する．

• この操作を予め設定した試行回数Nまで繰り

返し行う．

• ステアケース法は判別結果に応じて次に提示される刺激強度が決定する点がランダム順の恒常刺激法との大きな違いである．

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実験回数を低減

ステアケース法の応用･利点

• 品質検査でよく用いられているステアケース法は恒常刺激法よりも試行回数を低減できることが見込まれる

問題点

• 知覚特性評価に応用した場合に，推定精度はどの程度か？

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簡便決定法及び装置

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装置と評価の流れ

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1. 資料作成2. 装置作成

3. 熟練検査員の反応記録

4. 心理測定曲線作成(ﾏｽﾀｰｶｰﾌﾞ)

自動検査装置の基準値設定

ステアケース法による記録データ解析

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Level i Strength of Stimulus ○ × ( fi )

0 0.6 1 0

1 0.611 4 1

2 0.622 5 4

3 0.633 12 5

4 0.644 9 13

5 0.655 4 10

6 0.666 2 4

7 0.677 5 2

8 0.688 2 5

9 0.699 0 2

Total 44 46

⎟⎠⎞

⎜⎝⎛ ±+= 5.0ˆ 0 C

Adsμ

⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛+

−= 029.062.1ˆ 2

2

CACBdσ

∑∑∑ === iii fCfiBifA ,, 2

[文献] Dixon，W.J. and Mood，A.M.，J.Amer.Stat.Assn.，Vol. 43，pp.109-126, 1948

実験回数の軽減

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Staircase n s 30 60 9020 30% 25% 21% 60% 50% 43% 90% 75% 64%25 24% 20% 17% 48% 40% 34% 72% 60% 51%

n r 30 20% 17% 14% 40% 33% 29% 60% 50% 43%Probit 35 17% 14% 12% 34% 29% 24% 51% 43% 37%

40 15% 13% 11% 30% 25% 21% 45% 38% 32%n d 5 6 7 5 6 7 5 6 7n s Number of trials on Staircase methodn r Number of replicate trials on Probit methodn d Number of stimuli degrees on Probit method

実験回数と精度

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LengthS.D.

Mean

Shape Grayscale

Length Shape Grayscale

Subject N =30 N =60 N =90A 18.50 18.42 18.41B 19.56 19.71 19.78C 19.81 19.81 19.81D 19.04 19.49 19.86E 17.26 17.17 17.10F 17.99 17.91 17.66G 20.18 20.07 20.10

Subject N =30 N =60 N =90A 0.683 0.686 0.683B 0.683 0.683 0.683C 0.683 0.683 0.683D 0.654 0.640 0.637E 0.594 0.608 0.612F 0.617 0.627 0.628G 0.632 0.630 0.630

Subject N =30 N =60 N =90A 0.586 0.586 0.587B 0.599 0.600 0.602C 0.588 0.592 0.595D 0.572 0.585 0.592E 0.531 0.534 0.536F 0.589 0.594 0.597G 0.582 0.586 0.585

Subject N =30 N =60 N =90A 0.963 0.879 0.758B 0.526 0.356 0.324C 0.027 0.027 0.027D 1.865 2.204 3.607E 0.879 0.584 0.695F 1.013 0.993 1.205G 1.988 1.296 1.159

Subject N =30 N =60 N =90A 0.006 0.011 0.022B 0.001 0.001 0.001C 0.001 0.001 0.001D 0.086 0.091 0.070E 0.055 0.068 0.066F 0.028 0.044 0.037G 0.023 0.013 0.010

Subject N =30 N =60 N =90A 0.020 0.019 0.014B 0.015 0.020 0.016C 0.022 0.019 0.018D 0.069 0.065 0.070E 0.036 0.036 0.031F 0.026 0.019 0.018G 0.030 0.035 0.032

実験結果 – 階段図

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(a) Size, SubjectA

17.78

18.36

18.94

19.52

20.1

20.68

21.26

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90

Trial number

Str

engt

h o

f st

imulu

s

(a) Length

(b) Shape, SubjectA

0.6330.6440.6550.6660.6770.6880.6990.71

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90

Trial number

Str

engt

h o

f st

imulu

s

(b) Shape

(c) Color density, SubjectA

0.553

0.565

0.577

0.589

0.601

0.613

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90

Trial number

Str

engt

h of

stim

ulus

(c) Grayscale

実験結果の比較 – 心理測定曲線，平均，変動係数

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Subject Cattribute mean CV(%) mean CV(%)

Probit method Staircase method

x1 18.42 3.1 18.99 4.0x2 0.689 1.8 0.672 3.3x3 0.571 1.2 0.587 2.4

実験結果の比較 – 心理測定曲線，平均，変動係数

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Subject Fattribute mean CV(%) mean CV(%)

Probit method Staircase method

x1 18.65 5.1 18.82 6.4x2 0.685 2.4 0.650 5.7x3 0.589 2.8 0.597 3.0

実験結果 –平均基準値での比較

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Sample size: 7

PSEattribute mean CV(%) mean CV(%)

Probit method Staircase method

x1 19.01 2.5 18.97 5.9x2 0.679 0.7 0.652 4.0x3 0.582 0.8 0.579 3.9

(a) Attribute 1:Length (x1)

(b) Attribute 2:Shape (x2)

(c) Attribute 3:Grayscale (x3)

Probit19.01

Staircase18.97

Probit0.679

Staircase0.652

Probit0.582

Staircase0.579

従来技術とその問題点

既知の欠陥の特徴を調べ，それらの特徴を検査画像から抽出する方法

⇒検査する欠陥のサイズや種類が豊富な場合には検査に時間を要する

正常部分の特徴を分析し，検査画像の特徴量との差を周波数領域等で比較する方法

⇒正常部分と同じような特徴をもつ欠陥は検出できない

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新技術の特徴･従来技術との比較

従来技術：人間の検査速度の最適化の研究や検査能力の限界に関する研究

⇒熟練者の不足を補うエキスパートシステムや人間の検査速度の最適化研究

●新技術：卓越した熟練技術者の匠の技を科学的に継承する

⇒人の知覚特性の正確な抽出と効率的計測装置の開発

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想定される用途

• 人間の五感など知覚特性に依存する工程の効率化･標準化

• 熟練技術者・熟練検査員などの経験･技などの継承･伝達

• 新人技術者･検査員の教育訓練並びに技量評価

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想定される業界

・ 製造業の検査部門・ 人の知覚・感覚に依存している工程の標準化・ 感性などの伝承･継承の必要な業界・ 人のスキルに基づく作業者の訓練･技量評価

実用化に向けた課題

• 実際の熟練技術者･検査員などがどのような知覚特性において研ぎ澄まされた技量を有しているかの発見

• 吸い上げた熟練技術者の知覚・感覚特性の転写

• 人間に依存した皇帝は標準化が難しく，その人独特の技量をどのように評価するかが鍵

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企業への期待

• 未解決の分野での，熟練者の知覚・感覚特性評価には企業の協力とノウハウの公開並びに熟練検査員の協力が必要

• 人の感覚の抽出は，いろんな特性を取り扱って評価法をより強力なものにしたい

• 人による工程を重視して，熟練技術者の技術を伝承する工程には本手法が有効

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本技術に関する知的財産権

• 発明の名称 ：検査基準決定方法、検査基準決定装置、

及び外観検査装置

• 出願番号 ：特願2006-169390：特開2007-333709• 出願人 ：甲南学園、滋賀大学

• 発明者 ：林秀彦、中易秀敏、中川稚央

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お問い合わせ先

甲南大学フロンティア研究推進機構

産官学連携コーディネーター

安田 耕三

TEL 078-435-2559

FAX 078-435-2324

E-mail officefront@center.konan-u.ac.jp