최근 산업의 생산공정에서는 머신비전시스템을 통하여 제품의 품질특성치에 대한 정보를 이미지 데이터로 제공하는 경우가 많다. 따라서 산업과 의학 현장에서 이미지 데이터의 모니터링을 위해 관리도 절차의 필요성이 많이 대두되고 있다. 이미지 데이터를 모니터링하는 관리도 절차는 전통적으로 사용하는 관리도 절차와 유사한 점도 있지만, 데이터의 구조를 비롯하여 각 이미지에서 ROI를 설정하여 관리도 절차를 적용하는 등 서로 다른 점도 많이 있다. 이 논문에서는 생산공정에서 제공되는 이미지 데이터에 대해 관리도를 사용하는 절차를 소개하고, 이미지 또는 ROI 크기의 확대와 축소가 제품의 이상원인을 탐지하는데 어떠한 영향이 주는지를 모의실험을 통하여 알아보았고 각 관리도의 성능 또한 비교하였다.
In order to guarantee the process safety and prevent accidents, the deviations from normal operating conditions should be monitored and their root causes have to be identified as soon as possible. The statistical theories-based method among various fault diagnosis methods has been gaining popularity, due to simplicity and quickness. However, according to fault magnitudes, the scalar value generated by statistical methods can be changed and this point can lead to produce wrong information. To solve this difficulty, this work employs PCA (Principal Component Analysis) based method with qualitative information. In the case study of our previous study, the number of assumed faults is much smaller than that of process variables. In the case study of this study, the number of predefined faults is 19, while that of process variables is 6. It means that a fault diagnosis becomes more difficult and it is really hard to isolate a single fault with a small number of variables. The PCA model is constructed under normal operation data in order to get a loading vector and the data set of assumed faulty conditions is applied with PCA model. The significant changes on PC (Principal Components) axes are monitored with CUSUM (Cumulative Sum Control Chart) and recorded to make the information, which can be used to identify the types of fault.
In recent industry society, it is revealed that, as an increase in the use of automated manufacturing and process inspection technology, the data from mass production system exhibits some degrees of autocorrelation. The operation characteristics of traditional control charts developed under the independence assumption are adversely affected by the presence of serial correlation. Therefore, when autocorrelated construction contacted with time-series models explain, the time-series models are the Box-Jenkins forecast models which have been proposed as the best forecasting tool which allows for partitioning of variation into result from the autocorrelation structure and variation due to unusual but assignable causes. In this paper, for the AR(1) process of Box-Jenkins forecast models, when the constant term ξ are zero and different from zero, I want to analyze the sensitivity of (equation omitted), CUSUM and EWMA control chart for forecast residuals.
This paper presents an automated visual inspection system for the electronic parts manufacturing process. In this system, a statistical process control (SPC) method is integrated into the automated inspection method on a real time base. It shows how the collected data can be analyzed with the SPC to provide process information. Also presented are studies of subpixel image processing technology to improve the accuracy of parts measurements, and the cumulative-sum (CUSUM) control chart for fraction defectives. An application of the developed system to connector manufacturing process as a part of computer integrated manufacturing (CIM) is presented.
기하분포에 기초한 관리도는 불량품이 드물게 발생하는 고품질공정에서 불량률의 변화를 효율적으로 탐지할 수 있다고 알려져 있다. 이러한 관리도를 사용할 때 기본적인 가정은 관리상태일 때의 불량률이 알려져 있거나 또는 정확하게 추정되었다는 것이다. 그러나 고품질공정에서 불량률은 아주 작기 때문에 이를 정확하게 추정하기가 쉽지 않으며 또한 아주 큰 표본크기가 필요한 경우도 종종 발생한다. 일반적으로 제1국면에서 관리상태의 불량률을 추정할 때 최대우도추정량을 사용하지만, 이 논문에서는 베이즈추정량의 사용을 제안하였다. 베이즈추정량을 사용할 경우 실무자의 사전지식을 반영할 수 있으며 표본에 불량품이 발견되지 않을 경우 발생하는 최대우도추정량의 문제점을 해결할 수 있다는 장점이 있다. 기하 관리도와 기하누적합 관리도에서 베이즈추정량을 사용한 경우와 최대우도추정량을 사용한 경우를 비교한 결과, 표본의 크기가 크지 않은 경우 베이즈추정량을 사용하는 것의 효율이 더 좋음을 알 수 있었다.
DEXA는 골다공증 진단에 가장 많이 사용되는 표준 측정법이다. 현재 국내에서 운영되고 있는 DEXA 장치는 5,671대이다. 본 연구에서는 국내에서 설치 운영되고 있는 DEXA장비의 품질관리 실태를 조사하였다. 3,000개 기관을 대상으로 한 설문 조사에서 12.6%의 응답을 받아 그 결과를 분석하였다. 결과에서 77.5%가 일일 품질관리를 시행하고 있으나 Shewhart chart는 68.5%, CUSUM chart는 86.0%가 모르거나 사용하지 않는다고 답하여 정확한 품질관리가 되지 않는 것으로 조사되었다. 정확한 골밀도 검사는 환자의 골절의 위험도를 산정하기 위한 자료로 활용된다. 하지만 부적절한 검사는 오진을 유발할 가능성을 높여준다. 따라서 정확한 골밀도 검사를 위해서는 적절한 보조기구를 사용하고 장치의 품질관리를 반드시 시행하여 장치와 자세에 대한 오차를 줄이고 검사 의료진의 교육을 통해 오류 요인을 줄이는 것이 필수적이다.
원자력발전소에서 센서의 주기적 교정은 안전운전을 위해 꼭 필요하다. 그러나 실제 드리프트가 발생하여 교정을 요하는 센서는 약 2% 미만이다. 또한, 센서의 작동 상태를 매 핵연료 주기마다 수행하는 것은 고장 혹은 드리프트가 발생한 센서를 최대 18개월까지 감지하지 못한 채 운전할 위험이 있다. 원전의 안전운전 및 불필요한 교정을 줄이기 위해 센서의 상시 교정 감시가 필요하다. 이를 위해 주성분 분석과 Support Vector Regression(SVR)을 이용한 PCSVR 알고리즘을 개발하였고, 고리원전 3호기의 출력증발 데이터를 이용하여 검증하였다. 주성분분석은 선형변환을 통한 입력공간의 축소 및 노이즈 제거 효과를 나타내며, AASVR은 해석학적 및 기계학적 모델로 모델링하기 힘든 복잡계를 쉽게 나타낼 수 있는 장점이 있다. SVR의 세가지 파라미터는 반응표면분석법에 의해 최적화하였다. 센서의 고장탐지를 위해 모델 출력의 잔차를 슈하르트 관리도, EWMA, CUSUM 및 일반화우도비검정(GLRT)을 통해 그 결과를 비교하였다. 미세한 드리프트에 대해 CUSUM과 GLRT가 우수한 결과를 보였다. 개발된 알고리즘은 수출형 원전 APR1000 설계시 적용가능 할 것으로 판단된다.
Since it is really hard to construct process models based on prior process knowledges, various statistical approaches have been employed to build fault diagnosis models. However, the crucial drawback of these approaches is that the solutions may vary according to the fault magnitude, even if the same fault occurs. In this study, the parameter monitoring approach is suggested. When a fault occurs in a chemical process, this leads to trigger the change of a process model and the monitoring parameters of process models is able to provide the efficient fault diagnosis model. A few important variables are selected and their predictive models are constructed by partial least square (PLS) method. The Euclidean norms of parameters of PLS models are estimated and a fault diagnosis can be performed as comparing with parameters of PLS models based on normal operational conditions. To improve the monitoring performance, cumulative summation (CUSUM) control chart is employed and the changes of model parameters are recorded to identify the type of an unknown fault. To verify the efficacy of the proposed model, Tennessee Eastman (TE) process is tested and this model can be easily applied to other complex processes.
Double patterning technology (DPT) has been suggested as a promising candidates of the next generation lithography technology in FLASH and DRAM manufacturing in sub-40nm technology node. DPT enables to overcome the physical limitation of optical lithography, and it is expected to be continued as long as e-beam lithography takes place in manufacturing. Several different processes for DPT are currently available in practice, and they are litho-litho-etch (LLE), litho-etch-litho-etch (LELE), litho-freeze-litho-etch (LFLE), and self-aligned double patterning (SADP) [1]. The self-aligned approach is regarded as more suitable for mass production, but it requires precise control of sidewall space etch profile for the exact definition of hard mask layer. In this paper, we propose etch end point detection (EPD) in spacer etching to precisely control sidewall profile in SADP. Conventional etch EPD notify the end point after or on-set of a layer being etched is removed, but the EPD in spacer etch should land-off exactly after surface removal while the spacer is still remained. Precise control of real-time in-situ EPD may help to control the size of spacer to realize desired pattern geometry. To demonstrate the capability of spacer-etch EPD, we fabricated metal line structure on silicon dioxide layer and spacer deposition layer with silicon nitride. While blanket etch of the spacer layer takes place in inductively coupled plasma-reactive ion etching (ICP-RIE), in-situ monitoring of plasma chemistry is performed using optical emission spectroscopy (OES), and the acquired data is stored in a local computer. Through offline analysis of the acquired OES data with respect to etch gas and by-product chemistry, a representative EPD time traces signal is derived. We found that the SE-EPD is useful for precise control of spacer etching in DPT, and we are continuously developing real-time SE-EPD methodology employing cumulative sum (CUSUM) control chart [2].
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[게시일 2004년 10월 1일]
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