講演情報
[5K2-OS-38a-02]光学製品の組立工程における高次元検査データに基づく異常要因推定
〇欧陽 和雅1、久保田 達也1、西野 峰之1、小池 千晶1、大坪 洋介1、大谷 直也1、杉山 将2 (1. 株式会社ニコン、2. 理化学研究所革新知能統合研究センター)
キーワード：
組立工程、不良要因検知、高次元データ、近似ベイズ計算、密度比推定
光学製品の組立工程では高精度な作業が要求されており、生産性向上のためには不具合発生時に異常要因を迅速に特定し、対策を講じることが求められている。しかし、検査で異常が検出された場合でも、その要因は前工程にあることが多く、対応するデータが取得されていないことから人の知見に依存しがちである。そのため、要因データが存在しない状況においても検査データのみから異常要因を推定できる手法が求められている。これまでに、シミュレーションを用いた近似ベイズ計算に基づく要因推定手法が提案されたが、光学製品の組立工程に見られるような高次元かつ少数のデータに対しては、推定結果が不安定になるという課題があった。本研究では、この手法を拡張し、ドメイン知識に基づく事前分布の導入、密度比推定の改善、感度行列の特異値分解による次元削減を行うことで、高次元の少数データに対しても高精度な異常要因推定を可能とし、計算安定性と計算効率の向上を実現した。光学製品の組立工程を模擬した人工データを用いて提案手法の性能を評価するとともに、実際の組立工程データへの適用を通じて、専門家の知見と整合する異常要因候補が得られることを示す。