特開 2024-114349 加工装置および電子部品の製造方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024114349

(43)【公開日】2024-08-23

(54)【発明の名称】加工装置および電子部品の製造方法

(51)【国際特許分類】

   B24B 49/10 20060101AFI20240816BHJP

   H01L 21/301 20060101ALI20240816BHJP

   B24B 27/06 20060101ALI20240816BHJP

   B24B 49/12 20060101ALI20240816BHJP

【ＦＩ】

B24B49/10

H01L21/78 F

B24B27/06 M

B24B49/12

【審査請求】未請求

【請求項の数】8

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023020054

(22)【出願日】2023-02-13

(71)【出願人】

【識別番号】000003067

【氏名又は名称】ＴＤＫ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110001494

【氏名又は名称】前田・鈴木国際特許弁理士法人

(72)【発明者】

【氏名】野中 篤裕

(72)【発明者】

【氏名】洞井 高志

(72)【発明者】

【氏名】北村 智子

【テーマコード（参考）】

3C034

3C158

5F063

【Ｆターム（参考）】

3C034AA07

3C034BB22

3C034BB32

3C034BB73

3C034BB92

3C034BB93

3C034CA22

3C034CA24

3C034DD10

3C034DD18

3C158AA03

3C158BA01

3C158BA09

3C158BB06

3C158BC02

3C158CB02

3C158CB03

3C158DA17

5F063AA48

5F063DD18

5F063DE12

5F063DE17

5F063DE23

5F063DE33

5F063DE38

(57)【要約】

【課題】欠陥につながるチッピング等に特徴的な振動を検出し、かつ、その振動発生時に回転ブレードが接触していたウエハ上の位置を精度よく特定できる加工装置等を提供する。
【解決手段】回転ブレードの駆動によって生じる振動を検出する第１センサと、前記第１センサとは異なり、前記回転ブレードの駆動によって生じる振動を検出する第２センサと、前記第２センサの検出結果から、前記回転ブレードの前記ワークに対する接触が始まる接触開始点に関する開始点情報を抽出する開始・途絶点情報抽出部と、前記開始点情報等と、前記第１センサの検出結果から、前記回転ブレードが前記ワークを加工している間に生じる所定の特徴的振動に関する特徴的振動情報を抽出するとともに、前記特徴的振動が生じた前記ワーク上の位置を特定する特徴的振動情報抽出部と、を有する加工装置。
【選択図】図６

【特許請求の範囲】

【請求項1】

回転ブレードと、
前記回転ブレードを駆動するブレード駆動軸と、
加工対象であるワークを載置するテーブルと、
前記回転ブレードと前記ワークとの相対位置を変化させる位置駆動機構と、
前記回転ブレードの駆動によって生じる振動を検出する第１センサと、
前記第１センサとは、検出方式、設置位置および測定周波数のうち少なくとも１つが異なり、前記回転ブレードの駆動によって生じる振動を検出する第２センサと、
前記第２センサの検出結果から、前記回転ブレードの前記ワークに対する接触が始まる接触開始点に関する開始点情報および前記回転ブレードの前記ワークに対する接触が途絶える接触途絶点に関する途絶点情報の少なくとも一方を抽出する開始・途絶点情報抽出部と、
前記開始点情報および前記途絶点情報の少なくとも一方と、前記第１センサの検出結果から、前記回転ブレードが前記ワークを加工している間に生じる所定の特徴的振動に関する特徴的振動情報を抽出するとともに、前記特徴的振動が生じた前記ワーク上の位置を特定する特徴的振動情報抽出部と、を有する加工装置。

【請求項2】

前記第２センサは、ＡＥセンサであることを特徴とする請求項１に記載の加工装置。

【請求項3】

前記第２センサは、前記テーブルに設けられていることを特徴とする請求項１に記載の加工装置。

【請求項4】

前記第１センサは、加速度センサであることを特徴とする請求項１に記載の加工装置。

【請求項5】

前記第１センサは、前記ブレード駆動軸または前記ブレード駆動軸を支持するブレード支持部に設けられている請求項１に記載の加工装置。

【請求項6】

前記回転ブレードによる前記ワークの加工痕を撮像し、加工痕画像データを取得する撮像手段と、
前記開始点情報および前記途絶点情報の少なくとも一方と、前記第１センサの検出結果と、前記加工痕画像データと、を用いて、加工後の前記ワークの前記加工痕における所定の形状的特徴が生じた際における前記第１センサの検出結果を特定し、前記形状的特徴が生じた際における前記第１センサの検出結果を前記特徴的振動の一つとして、前記特徴的振動情報を学習する機械学習部と、を有する請求項１に記載の加工装置。

【請求項7】

前記ワークを準備する工程と、
請求項１～６のいずれかに記載の加工装置により、前記ワークを加工する工程と、
前記特徴的振動情報抽出部が、前記特徴的振動を抽出するとともに、前記特徴的振動が生じた前記ワーク上の位置を特定する工程と、
加工後の前記ワークのうち、前記特徴的振動が生じた位置を含む部分を取り除く工程と、を有する電子部品の製造方法。

【請求項8】

前記ワークであって機械学習に用いる予備ワークを準備する工程と、
請求項６に記載の加工装置により、前記予備ワークを加工する工程と、
前記機械学習部が、加工後の前記予備ワークの加工痕における所定の形状的特徴が生じた際における前記第１センサの検出結果を特定し、前記形状的特徴が生じた際における前記第１センサの検出結果を前記特徴的振動の一つとして、前記特徴的振動情報を学習する工程と、
前記予備ワークとは別の前記ワークを準備する工程と、
前記加工装置により、前記ワークを加工する工程と、
前記特徴的振動情報抽出部が、前記特徴的振動を抽出するとともに、前記特徴的振動が生じた前記ワーク上の位置を特定する工程と、
加工後の前記ワークのうち、前記特徴的振動が生じた位置を含む部分を取り除く工程と、を有する電子部品の製造方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、加工装置および加工装置を用いる電子部品の製造方法に関する。

【背景技術】

【0002】

たとえば電子部品の原材料であるウエハや基板などについて、これを回転ブレードにより個片に切り出すなどの加工を行う技術が知られている。従来の加工装置による切断において、切削痕などの加工痕（カーフ）にチッピング（欠けを含む）が発生する場合がある。その原因としては、切削条件の不適合や砥石の摩耗、原材料の品質ばらつき等が考えられる。

【0003】

加工装置において、加工中に発生したチッピングを検出する方法としては、切断後のウエハ等を撮影し、画像データを解析する方法が考えられるが、加工中は切削水などがウエハ等にかけられているため、リアルタイムでの検出が難しく、生産効率の低下に繋がるなどの課題がある（特許文献１等参照）。

【0004】

一方、加工中に発生したチッピングなどをリアルタイムで検出する方法として、加工中の振動を検出および解析する方法が提案されている。チッピングなどの発生時において特徴的な振動を抽出することにより、切削水などの影響を排除して、チッピングなどをリアルタイムで検出することが可能である（特許文献２等参照）。

【0005】

しかしながら、加工中の振動を検出してチッピングを検出する従来の技術では、たとえ振動データからチッピング発生時に特徴的な振動を検出できたとしても、その振動発生時に正に回転ブレードが接触していたウエハ上の位置を特定する位置特定精度が不十分であるという課題を有する。その理由としては、ブレードの摩耗状態の変化、ウエハが設置されるテーブルとウエハとの位置関係が加工対象のウエハによって異なること、などが考えられる。そのため、ウエハが固定されるテーブルとブレード駆動軸との相対位置情報のみでは、位置特定精度が不十分であることが挙げられる。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0006】

【特許文献1】特開２０１５－２０５３８８号公報

【特許文献2】特開２０１９－２０６０７４号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0007】

本発明は、このような実状に鑑みてなされ、その目的は、欠陥につながるチッピング等に特徴的な振動を検出し、かつ、その振動発生時に回転ブレードが接触していたウエハ上の位置を精度よく特定できる加工装置等を提供する。

【課題を解決するための手段】

【0008】

上記目的を達成するために、本発明の加工装置は、
回転ブレードと、
前記回転ブレードを駆動するブレード駆動軸と、
加工対象であるワークを載置するテーブルと、
前記回転ブレードと前記ワークとの相対位置を変化させる位置駆動機構と、
前記回転ブレードの駆動によって生じる振動を検出する第１センサと、
前記第１センサとは、検出方式、設置位置および測定周波数のうち少なくとも１つが異なり、前記回転ブレードの駆動によって生じる振動を検出する第２センサと、
前記第２センサの検出結果から、前記回転ブレードの前記ワークに対する接触が始まる接触開始点に関する開始点情報および前記回転ブレードの前記ワークに対する接触が途絶える接触途絶点に関する途絶点情報の少なくとも一方を抽出する開始・途絶点情報抽出部と、
前記開始点情報および前記途絶点情報の少なくとも一方と、前記第１センサの検出結果から、前記回転ブレードが前記ワークを加工している間に生じる所定の特徴的振動に関する特徴的振動情報を抽出するとともに、前記特徴的振動が生じた前記ワーク上の位置を特定する特徴的振動情報抽出部と、を有する。

【0009】

本発明の加工装置は、回転ブレードの駆動によって生じる振動を検出する第１センサと第２センサとを有し、第２センサは、第１センサとは、検出方式、設置位置および測定周波数のうち少なくとも１つが異なる。本発明の発明者らは、振動を検出するセンサが１つである従来の加工装置において、チッピング発生時等に特徴的な振動を検出できるようにセンサの検出方式、設置位置および測定周波数等を最適化すると、そのセンサでは開始点情報や途絶点情報を精度よく抽出することが難しいという課題を見出した。また、本発明の発明者らは、振動を検出するセンサでありながら、第１センサとは検出方式、設置位置および測定周波数のうち少なくとも１つが異なる第２センサにより、開始点情報および途絶点情報を精度良く抽出できることを見出した。本発明に係る加工装置は、両センサの検出結果を用いて、第１センサの検出結果から抽出した特徴的振動が生じたワーク上の位置を、精度よく特定することができる。

【0010】

また、たとえば、前記第２センサは、ＡＥセンサであってもよい。

【0011】

第２センサの検出方式は特に限定されないが、たとえばＡＥセンサを第２センサとして用いることにより、開始点情報や途絶点情報を精度良く検出できる。

【0012】

また、たとえば、前記第２センサは、前記テーブルに設けられていてもよい。

【0013】

第２センサをテーブルに設けることにより、回転ブレードとワークの接触・非接触の違いによる振動を、発生源の近くで効果的に検出することができる。

【0014】

また、たとえば、前記第１センサは、加速度センサであってもよい。

【0015】

第１センサの検出方式は特に限定されないが、たとえば加速度センサを第１センサとして用いることにより、チッピング等の発生に伴う所定の特徴的振動を、精度よく検出することができる。

【0016】

また、たとえば、前記第１センサは、前記ブレード駆動軸または前記ブレード駆動軸を支持するブレード支持部に設けられてもよい。

【0017】

第１センサをブレード駆動軸またはブレード支持部に設けることにより、チッピング等の発生に伴い発生し、ブレードに対して強く伝わる所定の特徴的振動を、精度よく検出することができる。

【0018】

また、本発明に係る加工装置は、前記回転ブレードによる前記ワークの加工痕を撮像し、加工痕画像データを取得する撮像手段と、
前記開始点情報および前記途絶点情報の少なくとも一方と、前記第１センサの検出結果と、前記加工痕画像データと、を用いて、加工後の前記ワークの前記加工痕における所定の形状的特徴が生じた際における前記第１センサの検出結果を特定し、前記形状的特徴が生じた際における前記第１センサの検出結果を前記特徴的振動の一つとして、前記特徴的振動情報を学習する機械学習部と、を有してもよい。

【0019】

このような加工装置は、第２センサによって精度よく開始点情報および途絶点情報を検出できるため、加工痕データと第１センサの検出結果との位置合わせについても高精度に行うことができる。そのため、加工痕においてチッピング等の所定の形状的特徴と、その形状的特徴が生じた際における第１センサの検出結果との関係を、効果的に学習することができる。

【0020】

また、本発明の第１の観点に係る電子部品の製造方法は、前記ワークを準備する工程と、
いずれかに記載の加工装置により、前記ワークを加工する工程と、
前記特徴的振動情報抽出部が、前記特徴的振動を抽出するとともに、前記特徴的振動が生じた前記ワーク上の位置を特定する工程と、
加工後の前記ワークのうち、前記特徴的振動が生じた位置を含む部分を取り除く工程と、を有する。

【0021】

このような電子部品の製造方法によれば、チッピング等が発生した加工後のワークを効率的に除去し、良品率の向上および生産の効率化を達成できる。

【0022】

また、本発明の第２の観点に係る電子部品の製造方法では、前記ワークであって機械学習に用いる予備ワークを準備する工程と、
撮像手段を有する加工装置により、前記予備ワークを加工する工程と、
前記機械学習部が、加工後の前記予備ワークの加工痕における所定の形状的特徴が生じた際における前記第１センサの検出結果を特定し、前記形状的特徴が生じた際における前記第１センサの検出結果を前記特徴的振動の一つとして、前記特徴的振動情報を学習する工程と、
前記予備ワークとは別の前記ワークを準備する工程と、
前記加工装置により、前記ワークを加工する工程と、
前記特徴的振動情報抽出部が、前記特徴的振動を抽出するとともに、前記特徴的振動が生じた前記ワーク上の位置を特定する工程と、
加工後の前記ワークのうち、前記特徴的振動が生じた位置を含む部分を取り除く工程と、を有する。

【0023】

このような電子部品の製造方法によれば、形状的特徴の位置精度と機械学習によりチッピング等が発生したワーク上の位置検出精度を効果的に向上させ、本加工中にチッピング等が発生した加工後のワークを効率的に除去し、良品率の向上および生産の効率化を達成できる。

【図面の簡単な説明】

【0024】

【図1】図１は、本発明の一実施形態に係る加工装置としての切削装置の正面図である。

【図2】図２は、図１に示す加工装置の側面図である。

【図3】図３は、加工装置の情報処理部分を示すブロック図である。

【図4】図４は、図１および図２に示す加工装置における第１および第２センサの配置等を説明した模式図である。

【図5】図５は、図１等に示す加工装置における第２センサの検出結果とウエハの切断位置との対応関係を示す概念図である。

【図6】図６は、図４に示す第１センサの検出結果と第２センサの検出結果とを比較した概略図である。

【図7】図７は、加工装置によるウエハの切断経路を示す概念図である。

【図8】図８は、第２実施形態に係る加工装置の情報処理部分を示すブロック図である。

【図9】図９は、機械学習部でのデータ処理を表す概念図である。

【図10】図１０は、機械学習部における特徴的振動解析部で実施されるウインドウ処理の一例を示す概念図である。

【図11】図１１は、図１０に示すようなウインドウ処理されたデータから、波形の形状的特徴を抽出する計算処理を示す概念図である。

【図12】図１２は、機械学習部における特徴的振動解析部で実施されるウインドウ処理および振動変化データの生成処理の他の一例を示す概念図である。

【発明を実施するための形態】

【0025】

以下、本発明を、図面に示す実施形態に基づき説明する。

【0026】

第１実施形態
図１および図２は、本発明の一実施形態に係る加工装置２の正面図および側面図であり、図３は、加工装置２における情報処理部分を示すブロック図である。なお、図３等を用いて後ほど説明するように、第１実施形態に係る加工装置２では、加工装置２が有する撮像手段としてのカメラ３０およびカメラ３０によって取得される加工痕画像データを用いないため、加工装置２では、カメラ３０は必ずしも必要ではない。ただし、加工装置２では、ワーク９０の加工痕を撮像するカメラ３０（図８等を用いて第２実施形態に係る加工装置１０２において説明する。）や、ワーク９０のテーブル１２上の位置検出等のためのカメラなどを有していてもよい。

【0027】

加工装置２は、加工具としての回転ブレード４を有する。後述するように、回転ブレード４は、位置移動機構によりワーク９０に対して相対移動し、ワーク９０に接触してワーク９０を切削する加工具であり、砥石という場合もある。ただし、回転ブレード４としては、ワーク９０を切削するもののみには限定されず、ワーク９０を研削または研磨するものも、加工装置２における回転ブレード４に含まれる。

【0028】

加工装置２は、ブレード駆動軸６を有する。回転ブレード４の中心は、回転ブレード４を駆動するブレード駆動軸６に固定されており、回転ブレード４は、ブレード駆動軸６によりＹ軸回りに回転可能になっている。ブレード駆動軸６は、ブレード支持部８により保持してある。ブレード支持部８は、Ｚ軸移動機構としてのＺ軸レール２０によりＺ軸方向に移動可能に保持されている。

【0029】

加工装置２は、回転ブレード４とワーク９０との相対位置を変化させる位置駆動機構を有しており、位置駆動機構は、Ｚ軸駆動機構としてのＺ軸レール２０と、Ｙ軸駆動機構としてのＹ軸レール２２と、Ｘ軸駆動機構としてのＸ軸レール１６とで主に構成される。

【0030】

図１に示すように、Ｚ軸レール２０は、Ｙ軸移動機構としてのＹ軸レール２２によりＹ軸方向に移動可能に保持してある。Ｙ軸レール２２は、固定ベース１８において上方に延びる支柱に固定してある。なお、図１および図２に示す加工装置２とは異なり、他の実施形態に係る加工装置では、Ｚ軸レール２０に代えて、ブレード支持部８が、回転ブレード４をＹ軸方向に移動させるＹ軸移動機構として機能する場合がある。このような他の実施形態では、ブレード支持部８が、ブレード駆動軸６をＹ軸に沿って移動可能に支持する。

【0031】

固定ベース１８の上には、Ｘ軸移動機構として機能するＸ軸レール１６が、Ｘ軸方向に沿って配置して固定してある。Ｘ軸レール１６には、加工対象であるワーク９０を載置するテーブル１２が、Ｘ軸方向に移動自在に配置してある。テーブル１２の上には、ワーク９０と、ワーク９０とテーブル１２の間に配置されて切断前および切断後においてワーク９０をテーブル１２に固定するテープ１１が、着脱自在に設けられる。なお、図２に示すように、テーブル１２は、上側部分が下側部分に対してＺ軸回り（θ方向）に移動可能であってもよく、このようなテーブル１２によれば、ワーク９０のθ方向の回転姿勢を調整できる。

【0032】

テーブル１２の上表面には、ワーク９０およびテープ１１を着脱自在に保持するために、複数の真空吸着孔などが形成してあり、テーブル１２は、その上にワーク９０およびテープ１１を吸着保持可能になっている。なお、真空吸着以外の手段を用いて、テーブル１２の上に、ワーク９０およびテープ１１を着脱自在に保持してもよい。本実施形態では、Ｘ軸とＹ軸とＺ軸とは、相互に垂直であり、Ｙ軸が回転ブレード４の回転軸（ブレード駆動軸６の回転軸）と略一致し、Ｚ軸が上下方向に略一致する。

【0033】

本実施形態では、Ｘ軸レール１６が、テーブル１２をＸ軸方向に移動可能に保持してあり、テーブル１２、テープ１１およびワーク９０が、加工具としての回転ブレード４に対して、Ｘ軸方向に相対移動する。また、Ｙ軸レール２２が、Ｚ軸レール２０をＹ軸方向に移動可能に保持することで、Ｚ軸レール２０を介してＹ軸レール２２が保持するブレード駆動軸６および回転ブレード４は、テーブル１２上のワーク９０に対して、Ｙ軸方向に相対移動可能になっている。また、Ｚ軸レール２０が、ブレード支持部８を、Ｚ軸方向に移動可能に保持することで、ブレード駆動軸６および回転ブレード４は、テーブル１２上のワーク９０に対して、Ｚ軸方向に相対移動可能になっている。

【0034】

加工装置２によってワーク９０を加工する場合、回転ブレード４が、ブレード駆動軸６によりＹ軸の回りに回転する。さらに、Ｚ軸レール２０が、ブレード支持部８をＺ軸下方に移動させることで、回転する回転ブレード４の下端が、切断対象であるテープ１１およびワーク９０と同じ高さとなる。さらに、Ｘ軸レール１６が、テープ１１およびワーク９０が載置されるテーブル１２をＸ軸方向に移動させることで、テープ１１およびワーク９０は、回転する回転ブレード４に接触し、Ｘ軸方向に沿って切削されて切断される。

【0035】

なお、回転ブレード４は、ワーク９０については完全に切断するが、テープ１１については、テープ１１の上側部分のみを切断し、下側部分を切断しないように、切断時のＺ軸方向の位置（高さ）を調整される。したがって、回転ブレード４は、テープ１１の下のテーブル１２に対しては、直接接触しない。

【0036】

図１に示すように、加工装置２は、第１センサ４０と第２センサ７０を含む少なくとも２つの異なる振動検出センサを有する。第１センサ４０と第２センサ７０は、いずれも回転ブレード４の駆動によって生じる振動を検出する。回転ブレード４の駆動によって生じる振動には、回転ブレード４の駆動によるテープ１１およびワーク９０の加工・切断によって生じる振動や、回転ブレード４がワーク９０やテープ１１に接触する前後の振動などが含まれる。ここで、この接触する前後の振動としては、回転ブレード４がワーク９０やテープ１１に接触した瞬間に発生する直後の衝撃による振動、回転ブレード４がワーク９０やテープ１１から離間した直後に発生する衝撃による振動も含まれる。

【0037】

第１センサ４０は、ブレード駆動軸６またはブレード駆動軸６を支持するブレード支持部８に設けられている。第１センサ４０は、加工時においてチッピングなどのイレギュラーな加工が生じた場合において、そのイレギュラーな加工時に生じる特徴的振動を適切に検出する観点から、加工装置２における回転ブレード４およびブレード駆動軸６の近くに配置することが好ましい。ただし、第１センサ４０の設置位置は、図１および図２に示す位置のみには限定されず、ブレード駆動軸６やブレード支持部８とは異なる位置に設けられてもよい。

【0038】

第１センサ４０の検出方式としては特に限定されないが、たとえば第１センサ４０が加速度センサであることは、イレギュラーな加工時に生じる特徴的振動を適切に検出する観点から好ましい。また、第１センサ４０の最大測定周波数としては特に限定されないが、特徴的振動を適切に検出する観点から、たとえば１～３００ｋＨｚとすることが好ましく、たとえば１０～１００ｋＨｚとすることがさらに好ましい。

【0039】

第２センサ７０は、第１センサ４０と同じく回転ブレード４の駆動によって生じる振動を検出するが、第２センサ７０は、検出方式、設置位置および測定周波数のうち少なくとも１つが、第１センサ４０とは異なる。加工装置２が有する第２センサ７０は、テーブル１２に設けられている。第２センサ７０は、後に詳述するように、その結果から回転ブレード４のワーク９０に対する接触が始まる接触開始点Ｓ１（図５参照）に関する接触開始点情報等を好適に抽出する観点から、加工装置２におけるワーク９０の近くに配置することが好ましい。ただし、第２センサ７０の設置位置は、図１および図２に示す位置のみには限定されず、テーブル１２とは異なる位置に設けられてもよい。

【0040】

第２センサ７０の検出方式としては特に限定されないが、たとえば第２センサ７０が圧電素子等を用いたＡＥセンサであることは、第２センサ７０が、後述する接触開始点Ｓ１や接触途絶点Ｓ２を適切に検出する観点から好ましい。また、第２センサ７０の測定周波数としては特に限定されないが、特徴的振動を適切に検出する観点から、たとえば６０～３００ｋＨｚとすることが好ましく、たとえば８０～１５０ｋＨｚとすることがさらに好ましい。

【0041】

加工装置２の情報処理部分を示す図３から理解できるように、加工装置２は、第１センサ４０の検出結果等から、イレギュラーな加工時に生じる特徴的振動を検出する特徴的振動情報抽出部４８を有する。また、加工装置１０は、第２センサ７０の検出結果等から、回転ブレード４のワーク９０に対する接触が始まる接触開始点Ｓ１に関する開始点情報および回転ブレード４のワーク９０に対する接触が途絶える接触途絶点Ｓ２（図５参照）に関する途絶点情報の少なくとも一方を抽出する開始・途絶点情報抽出部７８を有する。

【0042】

また、図３に示す特徴的振動情報抽出部４８は、第１センサ４０の検出結果と、開始・途絶点情報抽出部７８によって抽出された開始点情報および途絶点情報の少なくとも一方とから、回転ブレード４がワーク９０を加工している間に生じる所定の特徴的振動に関する特徴的振動情報を抽出するとともに、特徴的振動が生じたワーク９０上の位置を特定する。ここで、特徴的振動情報として抽出される所定の特徴的振動には、たとえばワーク９０にチッピングが生じた際に生じる特徴的振動や、ワーク９０に割れが生じた際に生じる特徴的振動など、イレギュラーな加工時に生じる特徴的振動が含まれる。

【0043】

加工装置２は、図３に示す第１センサ４０、第２センサ７０、特徴的振動情報抽出部４８、開始・途絶点情報抽出部７８等が連携することにより、仮にワーク９０の加工中にチッピング等の加工不良が発生した場合、その加工不良が生じたワーク９０上の位置を、精度良く特定することができる。図４は、加工装置２における第１センサ４０および第２センサ７０の設置位置周辺と、第１センサ４０および第２センサ７０の検出結果の出力先などを模式的に表す概念図である。

【0044】

図４に示すように、加工装置２では、ワーク９０およびテープ１１を載置したテーブル１２が、ブレード支持部８が停止した状態で回転駆動される回転ブレード４に対して、回転ブレード４のＸ軸正方向側からＸ軸負方向に移動する。これにより、ワーク９０およびテープ１１は、切断前における回転ブレード４のＸ軸正方向側の位置から、回転ブレード４の下の位置を通過して、切断後における回転ブレード４のＸ軸負方向側の位置まで移動する。

【0045】

また、図７は、ワーク９０の加工装置２による切断位置（切断線）を模式的に表したものである。図７に示すように、ワーク９０は、多くの場合、１回だけでなく複数回（図７ではｎ回）切断される。このような切断は、加工装置２において、たとえば、図６に示すテーブル１２のＸ軸方向に関する往復移動と、回転ブレード４のＺ軸方向に関する往復移動およびＹ軸方向への移動を組み合わせることで実施される。なお、図７に示すように、ワーク９０が円形であるような場合は、各カットに応じてワーク９０のＸ軸方向の位置や、カット長さなどが異なる。

【0046】

ここで、加工装置２によるワーク９０の切断において、回転ブレード４がワーク９０を加工している間に生じる特徴的振動が生じたワーク９０上の位置を、第１センサ４０の検出結果のみから特定することには、困難性が伴う。その理由としては、ウエハが設置されるテーブルとウエハとの位置関係が加工対象のウエハによって異なることや加工中の微小な位置ずれなどが挙げられる。また、図７に示すようにワーク９０が円形等である場合には、１カットごとに切断長が変化するため、摩耗や振動による僅かな位置ずれが、他の誤差と重なることにより、大きな誤差に繋がりやすいことが挙げられる。

【0047】

さらに、発明者らは、第１センサ４０による検出結果から、特徴的振動情報だけでなく、開始点情報や途絶点情報等を併せて抽出することも試みた。しかしながら、第１センサ４０の検出結果は、図６（Ａ）に示すように、ワーク９０の加工中に生じる加工不良に伴う特徴的振動情報の抽出のために最適化されているため、これらとはモードが異なる開始点情報や途絶点情報の抽出には必ずしも適しておらず、第１センサ４０の検出結果から開始点情報や途絶点情報を抽出することは難しいとの分析結果を得た。また、第１センサ４０の検出結果には、周波数処理や統計処理およびそれらの解析結果を複合的に用いる機械学習などの高度かつ多角的な情報解析のための元データとして適していることが求められる。しかしながら、開始点情報や途絶点情報を得る元データとしては、より簡易な解析方法で精度よく情報が得られることが求められるため、１つのセンサによる検出結果から、要求される性質の異なる両方のデータを得ることは難しいことが判明した。

【0048】

そのため、加工装置２は、２つの異なる振動検出センサである第１センサ４０と第２センサ７０とを有し、第１センサ４０の検出結果と第２センサ７０の検出結果の使い方を区別することにより、上述した問題を解決することができた。以下、主に図３～図６を用いて、加工装置２による特徴的振動情報の抽出およびそのワーク９０上の位置特定の一例について、詳細に述べる。

【0049】

図１および図２に示す加工装置２によるワーク９０の加工は、ワーク９０を準備した後、テーブル１２に対してテープ１１およびワーク９０をセットして行われる。図３に示すように、加工装置２における第１センサ４０および第２センサ７０による検出結果は、それぞれ特徴的振動情報抽出部４８と開始・途絶点情報抽出部７８とに伝えられる。また、図４に示すように、特徴的振動情報抽出部４８および開始・途絶点情報抽出部７８は、加工装置２における固定ベース１８等に設けられてもよいが、固定ベース１８等に対してネットワーク等を介して接続するコンピュータシステム等によって実現されてもよい。

【0050】

なお、図３に示す特徴的振動情報抽出部４８および開始・途絶点情報抽出部７８を含む加工装置２の情報処理部分は、マイクロプロセッサ、記憶装置、表示装置および入力装置などを有するコンピュータシステムにより実現される。また、加工装置２の情報処理部分を実現するコンピュータシステムは、オンプレミス型、クラウド型のいずれであってもよく、オンプレミス型とクラウド型のハイブリッドであってもよい。

【0051】

図４に示すように、特徴的振動情報抽出部４８および開始・途絶点情報抽出部７８には、ワーク９０を加工する際における第１センサ４０および第２センサ７０による検出結果が、リアルタイムに伝えられる。本実施形態に係る加工装置２としては、第１センサ４０および第２センサ７０による検出結果を、特徴的振動情報抽出部４８および開始・途絶点情報抽出部７８にリアルタイムに伝えるものを例に挙げて説明を行う。ただし、加工装置２としてはこれのみには限定されず、たとえば、一度記憶装置に第１センサ４０および第２センサ７０の検出結果を記憶させ、記憶装置に蓄積した検出結果が、特徴的振動情報抽出部４８および開始・途絶点情報抽出部７８に入力されるものであってもよい。

【0052】

図３の右側に示す第２センサ７０は、図７に示すワーク９０の最初の切断（1cut)が始まる前の任意の時点で、回転ブレード４の駆動によって生じる振動の検出を開始する。また、第２センサ７０は、ワーク９０の最後の切断（ncut)が終了した後の任意の時点で、回転ブレード４の駆動によって生じる振動の検出を終了する。第２センサ７０は、最初の切断の開始前から最後の切断の終了後まで連続的に振動を検出してもよく、たとえば回転ブレード４がＺ軸方向に上昇しておりワーク９０に接触する可能性が無い状態では、一時的に振動の検出を停止してもよい。ただし、第２センサ７０は、各cutにおいて、少なくとも回転ブレード４がワーク９０に接触する直前から、そのcutを終えて回転ブレード４とワーク９０との接触が途切れる直後までは、連続的に振動を検出することが好ましい。

【0053】

図３に示すように、加工中において第２センサ７０で取得された検出結果は、開始・途絶点情報抽出部７８へ送られ、開始・途絶点情報抽出部７８が、第２センサ７０の検出結果である第２振動信号情報７２を取得する。さらに、開始・途絶点情報抽出部７８は、第２振動信号情報７２から、回転ブレード４のワーク９０に対する接触が始まる接触開始点Ｓ１に関する開始点情報７４および回転ブレード４のワーク９０に対する接触が途絶える接触途絶点Ｓ２に関する途絶点情報７６を抽出する（図５参照）。

【0054】

図５は、加工装置２において、ワーク９０をその中心を通る切断線に沿って切断した場合において、第２センサ７０で取得された第２振動信号情報７２の一例を、第２振動信号情報７２が取得された切断位置に対応させて表示した概念図である。図５からは、第２センサ７０による第２振動信号情報７２は、回転ブレード４がテープ１１に対して接触を開始する時点（テープ接触開始点Ｓ３）や、回転ブレード４がテープ１１から離れる時点（テープ接触途絶点Ｓ４）で、変化していることを認識できる。

【0055】

さらに、第２センサ７０による第２振動信号情報７２は、回転ブレード４のワーク９０に対する接触が始まる接触開始点Ｓ１において、他の部分とは異なる明瞭なピークが現れており、開始・途絶点情報抽出部７８は、このピークの位置（発生時）を開始点情報７４として抽出する。また、図５からは、第２センサ７０による第２振動信号情報７２は、回転ブレード４のワーク９０に対する接触が途絶える接触途絶点Ｓ２においても、接触開始点Ｓ１ほど明確ではないが、変化していることを認識できる。開始・途絶点情報抽出部７８は、接触途絶点Ｓ２における特徴的に表れる波形の位置を、途絶点情報７６として抽出できる。ただし、図５に示す例では、接触開始点Ｓ１において特に急峻な特徴的な波形が現れるため、開始・途絶点情報抽出部７８は、開始点情報７４と途絶点情報７６のうち、開始点情報７４のみを抽出してもよい。

【0056】

図３に示すように、開始・途絶点情報抽出部７８は、抽出した開始点情報７４等を、特徴的振動情報抽出部４８に送る。一方、加工中において第１センサ４０で取得された検出結果は、特徴的振動情報抽出部４８へ送られ、特徴的振動情報抽出部４８が、第１センサ４０の検出結果である第１振動信号情報４２を取得する。なお、第１センサ４０による第１振動信号情報４２の取得も、図５に示す第２センサ７０による第２振動信号情報７２の取得と同様に、ワーク９０の最初の切断（1cut)が始まる前の任意の時点から、ワーク９０の最後の切断（ncut)が終了した後の任意の時点まで、回転ブレード４の駆動によって生じる振動を検出する。

【0057】

図６は、第１センサ４０で取得された第１振動信号情報４２の一例（図６（Ａ）と、これに対応する第２振動信号情報７２（図６（Ｂ））とを、時間軸を揃えて表示した概念図である。なお、図６（Ｂ）に示す第２振動信号情報７２は、図５に示すものと同様である。図６（Ａ）に示す第１振動信号情報４２には、図６（Ｂ）に示す第２振動信号情報７２とは異なり、回転ブレード４がワーク９０に対して接触し始める接触開始点Ｓ１や、回転ブレード４がワーク９０に対する接触をやめる接触途絶点Ｓ２において、データを目視して認識できるような明確な変化が見られない。

【0058】

そこで、図３に示す特徴的振動情報抽出部４８は、開始・途絶点情報抽出部７８で抽出された開始点情報７４および途絶点情報７６の少なくとも一方を用いて、第１振動信号情報４２における接触開始点Ｓ１および接触途絶点Ｓ２の少なくとも一方を特定する（図３における「位置特定」）。たとえば、特徴的振動情報抽出部４８は、第１振動信号情報４２と、開始点情報７４と、第１センサ４０と第２センサ７０との同期情報を用いて、第２振動信号情報７２において接触開始点Ｓ１が抽出された時点と同時である第１振動信号情報４２上の位置を、第１振動信号情報４２における接触開始点Ｓ１であると位置特定することができる。

【0059】

また、特徴的振動情報抽出部４８は、第１振動信号情報４２における接触開始点Ｓ１を特定することにより、図６に示すテーブルの送り速度と、第１センサ４０の測定周波数から、第１振動信号情報４２における任意の測定点と、その測定点が取得された時点において、回転ブレード４がまさに加工しているワーク９０上の位置を、精度良く特定することができる。図３に示すように、特徴的振動情報抽出部４８は、第１振動信号情報４２における測定点とワーク９０上の位置との対応関係を特定したのち、第１振動信号情報４２から、回転ブレード４がワーク９０を加工している間に生じる所定の特徴的振動４５に関する特徴的振動情報（図６では第１振動信号情報４２における特徴的振動４５の位置のみを示す。）を抽出する。抽出される所定の特徴的振動４５とは、たとえばチッピングのような、ワーク９０の加工中に発生する可能性のある加工不良時に特徴的な振動などが挙げられる。

【0060】

特徴的振動情報抽出部４８による特徴的振動情報の抽出は、たとえば、加工装置２が比較データ記憶部５６に記憶する、チッピング時に生じる波形の形状的特徴と、第１振動信号情報４２に含まれる波形の形状的特徴とを比較することによって行うことができる。ここで、波形の形状的特徴には、図６（ａ）に示すような第１センサ４０によって取得された波形だけでなく、第１振動信号情報４２に対して周波数処理や統計処理などの各種処理を行った後にあらわれる波形の形状的特徴が含まれる。この際、特徴的振動情報抽出部４８は、比較の基準となる波形の形状的特徴を比較データ記憶部５６から読み出したり、抽出の対象となる第１振動信号情報４２に対して解析処理を行ったり、比較の基準となる波形と第１振動信号情報４２から抽出される波形の近似度を算出したりする。なお、波形の形状的特徴については、特に限定されないが、後述する第２実施形態において機械学習部１５０が抽出するものと同様とすることができる。

【0061】

図３に示す特徴的振動情報抽出部４８は、所定の特徴的振動４５に関する特徴的振動情報を、対象となる第１振動信号情報４２の中に発見した場合は、さらに、その特徴的振動４５が生じたワーク９０上の位置を特定する。特徴的振動情報抽出部４８によって抽出された特徴的振動情報および特徴的振動４５が生じたワーク９０上の位置などの情報は、不揮発メモリなどの結果記憶部５７などに記憶される。なお、加工装置２によるワーク９０の加工を行い、加工後のワーク９０を用いて電子部品を製造する場合は、必要に応じて、加工後のワーク９０の個片のうち、特徴的振動４５が生じたワーク９０上の位置に該当するものを、次の製造プロセスに用いる前に取り除くことができる。

【0062】

このような加工装置２によれば、第１センサ４０と第２センサ７０とで構成される互いに異なる複数の振動センサにより、チッピング等の加工不良が生じたワーク９０上の位置を、振動情報から適切に精度よく検出することができる。また、加工装置２は、チッピング等の加工不良の発生を、ワーク９０の顕微鏡画像等によって視覚的に確認しなくても、音響振動を含む振動情報から精度よく検出できるため、生産効率を高く保ちつつ、最終製品における不良品率を下げることができる。なお、図３に示すように、加工装置２の特徴的振動情報抽出部４８は、第１センサ４０の第１振動信号情報４２から特徴的振動情報を抽出する前に開始点の位置を特定したが、これとは異なり、第１振動信号情報４２から特徴的振動情報を抽出した後に、抽出した特徴的振動情報のワーク９０上の位置を、第２振動信号情報７２から抽出した開始点情報から特定してもよい。

【0063】

第２実施形態
図８は、第２実施形態に係る加工装置１０２の情報処理部分を示すブロック図である。加工装置１０２における情報処理部分以外の構成は、第１実施形態に係る加工装置２と同様である。すなわち、加工装置１０２は、図１および図２に示す加工装置２と同様の回転ブレード４やテーブル１２等を有する機械加工部分を有する一方、図８に示すような予備加工部２ａと、本加工部２ｂとを有する情報処理部分を有する。

【0064】

加工装置１０２における予備加工部２ａは、第１センサ４０による検出結果とワーク９０上に生じるチッピング等の加工不良との対応関係を学習する機械学習部１５０を有する。また、機械学習部１５０は、撮像手段としてのカメラ３０で取得されたワーク９０の画像データを解析する画像解析部１６０と、第１センサ４０による検出結果を解析する特徴的振動解析部１５２と、を有する。なお、加工装置１０２における本加工部２ｂは、図３に示す加工装置２の情報処理部分と同様である。

【0065】

加工装置１０２は、機械学習に用いる予備ワークを加工し、予備ワークの加工により取得した情報を予備加工部２ａで処理し、チッピング等の加工不良を第１センサ４０による検出結果から抽出するための比較データを取得し、比較データ記憶部５６に記憶する。さらに、加工装置１０２は、本加工用のワーク９０を準備し、予備加工で取得・更新された比較データを用いて、第１実施形態で述べたようにワーク９０の加工および加工不良の検出を行うことができる。

【0066】

なお、加工装置１０２において、予備ワークの加工に用いる回転ブレード４やテーブル１２の機械加工部分は、本加工のワーク９０に用いる回転ブレード４やテーブル１２の機械加工部分と同一（同じ装置）であってもよく、異なっていてもよい。また、機械学習に用いる予備ワークとしては、本加工のワーク９０と同様（同一の材質、形状）のものを用いてもよく、本加工のワーク９０とは異なる学習用に準備されたワークを用いてもよい。

【0067】

なお、加工装置１０２については、第１実施形態に係る加工装置２との相違点を中心に説明を行い、図８に示す本加工部２ｂなど、加工装置２との共通点は、説明を省略する。

【0068】

加工装置１０２のカメラ３０は、たとえば図１に示すように、ブレード支持部８に取り付けられ、回転ブレード４がワーク９０を加工した結果ワーク９０に形成される加工痕を、加工後または可能であればリアルタイムに撮像可能になっている。カメラ３０で撮像された加工痕の一次データである加工痕画像データは、図８に示すように、機械学習部１５０における画像解析部１６０に送られる。

【0069】

一方、加工装置１０２では、第１センサ４０の検出結果である第１振動信号情報４２は、図８に示す機械学習部１５０の特徴的振動解析部１５２に入力される。機械学習部１５０における第１振動信号情報４２の処理は、先述した特徴的振動情報抽出部４８での処理とは異なる。機械学習部１５０での処理は、後ほど詳述する。

【0070】

一方、第２センサ７０の検出結果である第２振動信号情報７２は、加工装置２と同様の開始・途絶点情報抽出部７８に入力され、開始・途絶点情報抽出部７８では、加工装置２で行われるのと同様の処理が、第２振動信号情報７２に対して行われる。すなわち、開始・途絶点情報抽出部７８は、第２振動信号情報７２から、開始点情報７４および途絶点情報７６のうち少なくとも一方を抽出し、機械学習部１５０に出力する。

【0071】

図９は、機械学習部１５０でのデータ処理を表す概念図であり、特に、図９（Ａ）および図９（Ｂ）は、機械学習部１５０の画像解析部１６０で行われる加工痕画像エータの画像解析処理を示す概念図である。図９（Ａ）は、カメラ３０から画像解析部１６０に送られる加工痕画像データ３２の一例を表す概念図である。図９（Ａ）に示すように、加工痕画像データ３２には、ワーク９０の切削方向（加工方向）に沿う加工痕の像が含まれる。

【0072】

図８に示す画像解析部１６０は、たとえば、カメラ３０で撮像された一次データである加工痕画像データ３２（図９（Ａ））から、加工痕画像データ３２に対して画像解析を行うことにより、二次データを作り出すことができる。たとえば、画像解析部１６０は、図９（Ａ）に示す加工痕画像データ３２から、図９（Ｂ）に示す加工痕の時間変化に関連する加工痕変化データ３４を作り出す。加工痕変化データ３４は、切削方向に略垂直な切削幅（縦軸）と、切削の時間経過（横軸、切削方向の位置変化から換算）との関係を示すデータであり、図９（Ｂ）は、加工痕変化データ３４をグラフとして表示したものである。

【0073】

図９（Ａ）と図９（Ｂ）との比較から理解できるように、加工痕変化データ３４からは、切削幅が変化している位置およびその変化の大きさを、数値データとして抽出可能である。画像解析部１６０は、たとえば、図９（Ｂ）の中央に現れているような、切削幅が所定値を超えて大きく変化している部分を、ワーク９０に形成される加工痕における所定の形状的特徴として抽出することができる。加工装置１０２によるワーク９０に対する加工で発生する所定の形状的特徴の代表例としては、加工具としての回転ブレード４によるワーク９０の切削部のチッピングなどの加工不良が挙げられる。

【0074】

図８に示すように、機械学習部１５０における画像解析部１６０で検出された所定の形状的特徴に関する情報は、特徴的振動解析部１５２に送られる。

【0075】

図８に示す機械学習部１５０の特徴的振動解析部１５２には、第１センサ４０の検出結果である第１振動信号情報４２（図６（Ａ）参照）が伝えられる。また、特徴的振動解析部１５２には、開始・途絶点情報抽出部７８から、開始点情報７４および途絶点情報７６（図５参照）の少なくとも一方が伝えられる。すなわち、機械学習部１５０の特徴的振動解析部１５２には、開始・途絶点情報抽出部７８からの開始点情報７４等と、第１センサ４０からの第１振動信号情報４２と、画像解析部１６０で検出された加工痕の所定の形状的特徴に関する情報とが入力される。

【0076】

図８に示す特徴的振動解析部１５２は、開始点情報７４および途絶点情報７６の少なくとも一方（図６（Ｂ）参照）と、第１振動信号情報４２と、加工痕の所定の形状的特徴に関する情報（加工痕変化データ３４（図９（Ｂ）参照）とを用いて、加工後の予備ワークの加工痕における所定の形状的特徴が生じた際における第１振動信号情報４２を特定する。

【0077】

図９（Ｃ）は、第１センサ４０の検出結果に関する一次データである第１振動信号情報４２の一例を表す概念図であり、加工痕変化データ３４と時間軸（横軸）を揃えて表示してある。機械学習部１５０の特徴的振動解析部１５２では、まず、図３に示す特徴的振動情報抽出部４８と同様に、開始・途絶点情報抽出部７８で抽出された開始点情報７４および途絶点情報７６の少なくとも一方を用いて、第１振動信号情報４２における接触開始点Ｓ１および接触途絶点Ｓ２の少なくとも一方を特定する（図８における「位置特定」）。たとえば、特徴的振動解析部１５２は、第１振動信号情報４２と、開始点情報７４と、第１センサ４０と第２センサ７０との同期情報を用いて、第２振動信号情報７２において接触開始点Ｓ１が抽出された時点と同時である第１振動信号情報４２上の位置を、第１振動信号情報４２における接触開始点Ｓ１であると位置特定することができる（図６参照）。

【0078】

第１振動信号情報４２における接触開始点Ｓ１を特定することにより、機械学習部１５０は、図９に示すように、カメラ３０から取得した加工痕変化データ３４と、第１センサ４０から取得した第１振動信号情報４２との横軸（時間軸）を、正確に揃えることができる。この後、特徴的振動解析部１５２は、加工後の予備ワークの加工痕における所定の形状的特徴が生じた際における第１振動信号情報４２（図９（C）におけるｔ１～ｔ２）を特定する。

【0079】

さらに、特徴的振動解析部１５２は、加工痕変化データ３４における所定の形状的特徴が生じた際における第１振動信号情報４２（図９（C）におけるｔ１～ｔ２）を、加工痕における所定の形状的特徴が形成される際に生じる特徴的振動の一つとして抽出する。また、機械学習部１５０は、特徴的振動解析部１５２が抽出した特徴的振動に関する情報を、特徴的振動情報として比較データ記憶部５６に記憶することにより、ワーク９０上に生じる加工不良と第１センサ４０による検出結果との対応関係を学習することができる。

【0080】

また、特徴的振動解析部１５２は、第１センサ４０で検出された図９（Ｃ）に示す第１振動信号情報４２から、第１振動信号情報４２に対して解析および統計処理などを行うことにより、たとえば、図９（Ｄ）に示す振動の時間変化に関連する振動変化データ４４等の二次データを作り出すことができる。

【0081】

振動変化データ４４は、振動の一次データである第１振動信号情報４２に対して、特定の信号処理をすることで得られる。図９（Ｄ）は、特徴的振動解析部１５２で作り出された振動変化データ４４を示す概念図であり、信号の大きさを縦軸にとり、時間の経過を横軸にとり、振動変化データ４４をプロットしたグラフである。図９（Ｄ）に示す振動変化データ４４では、図９（Ｃ）に示す一次データより明確に、図９（Ｂ）に示す加工痕における所定の形状的特徴に対応する特徴的振動を抽出できる場合がある。

【0082】

すなわち、特徴的振動解析部１５２は、第１振動信号情報４２に対して行ったのと同様にして、加工後の予備ワークの加工痕における所定の形状的特徴が生じた際における振動変化データ４４（図９（Ｄ）におけるｔ１～ｔ２）を特定する。さらに、特徴的振動解析部１５２は、加工痕変化データ３４における所定の形状的特徴が生じた際における振動変化データ４４（図９（Ｄ）におけるｔ１～ｔ２）を、加工痕における所定の形状的特徴が形成される際に生じる特徴的振動の一つを見つけるための目印として抽出する。また、機械学習部１５０は、特徴的振動解析部１５２が抽出した振動変化データ４４に関する情報を、特徴的振動情報として比較データ記憶部５６に記憶する。

【0083】

また、特徴的振動解析部１５２は、加工痕において所定の形状的特徴が生じた際に取得される振動変化データ４４の値を複数収集し、それを統計的に処理することにより、本加工において、振動変化データ４４から特徴的振動を抽出するための閾値４６を算出することができる。たとえば、加工装置１０２は、図４（Ｄ）に示す振動変化データ４４が破線で示す閾値４６以上の場合には、回転ブレード４によるワーク９０の加工において、チッピングなどの加工不良（製品不良になる程度の加工不良）が発生していると判断できる。機械学習部１５０は、このような振動変化データ４４に関する閾値４６についても、特徴的振動情報として、比較データ記憶部５６に記憶することができる。

【0084】

このように、加工装置１０２では、図８に示す予備加工部２ａにおける機械学習部１５０が、カメラ３０、第１センサ４０および第２センサ７０の検出結果を用いて、チッピングなどの加工不良が生じた際における第１センサ４０の検出結果を特定し、これを、加工不良時に生じる特徴的振動の一つとして、特徴的振動情報を学習する。機械学習部１５０の学習結果は、比較データ記憶部５６に保存される。

【0085】

さらに、加工装置１０２では、図８に示す本加工部２ｂにより、図３に示す加工装置２と同様に、ワーク９０の加工および加工時に発生する不良ワークの抽出が行われる。加工装置１０２による本加工では、予備加工で使用したワークとは別のワーク９０を準備し、そのワーク９０を図１および図２に示すような加工装置１０２の機械加工部分により加工する。本加工部２ｂの特徴的振動情報抽出部４８は、機械学習部１５０の学習により更新された比較データ記憶部５６の情報を用いて、第１センサ４０の検出結果から加工不良時に生じる特徴的振動を抽出する。また、本加工部２ｂの特徴的振動情報抽出部４８は、特徴的振動が抽出されたワーク９０上の位置を特定し、必要に応じて、加工後のワーク９０から、特徴的振動が生じた位置を含む部分を取り除く。

【0086】

このような加工装置１０２では、図９に示すようにカメラ３０によるデータ３２、３４と、第１センサ４０によるデータ４２、４４との時間軸（または加工方向の位置）を、第１センサ４０とは異なる第２センサ７０によって接触開始点に関する開始点情報７４や接触途絶点に関する途絶点情報７６を検出してこれを用いることにより（図５および図６参照）、極めて高精度に揃えることができる。したがって、チッピングなどの加工不良が生じた際における第１センサ４０の検出結果を正確に特定することが可能であり、機械学習部１５０による学習効果を高めることができる。

【0087】

以上のように、本開示に係る加工装置２、１０２および加工装置２、１０２を用いる電子部品の製造方法について、複数の実施形態を挙げて説明をおこなったが、本開示の技術的範囲については、これらの実施形態のみには限定されない。たとえば、図３および図８に示す特徴的振動情報抽出部４８では、比較データ記憶部５６から読み出されるデータに応じて、第１振動信号情報４２に対して周波数処理や統計処理などの各種処理を行い、処理後のデータと比較データ記憶部５６から読み出されたデータとを比較して、特徴的振動情報を抽出してもよい。

【0088】

また、図９に示す例では、カメラ３０から取得した切削痕変化データ３４と、第１センサ４０から取得した第１振動信号情報４２との横軸を時間としているが、各データの横軸は、ワーク９０の加工方向（Ｘ軸方向）に沿う位置に置き換えることができ、また、各データの横軸を加工方向に沿う位置として、演算処理をおこなってもよい。また、加工装置２、１０２の特徴的振動解析部１５２や特徴的振動情報抽出部４８では、機械学習部１５０における機械学習を効果的に行うために、または、機械学習の学習結果を効果的に利用するために、第１振動信号情報４２に対してウインドウ処理が行われてもよい。

【0089】

図１０は、図８に示す加工装置１０２の機械学習部１５０における特徴的振動解析部１５２で実施されるウインドウ処理の一例を示す概念図である。図１０に示すように、特徴的振動解析部１５２では、第１センサ４０から取得した第１振動信号情報４２について、細かい時間領域（ウインドウ）に分けるウインドウ処理を行い、ウインドウごとに波形的特徴を抽出することができる。

【0090】

たとえば、図１０に示すように、特徴的振動解析部１５２は、第１振動信号情報４２における0.286ｍｍのデータを１ウインドウとして、１％（2.86μｍ）ずつ加工方向に位置をずらしながら（ウインドウのオーバーラップ率９９％）、ウインドウを設定する。さらに、特徴的振動解析部１５２は、各ウインドウについての波形の形状的特徴を抽出し、これらで振動変化データを構成することができる。

【0091】

図１１は、図１０に示すようなウインドウ処理されたデータから、波形の形状的特徴を抽出する計算処理を示す概念図である。図１１に示すように、特徴的振動解析部１５２は、各ウインドウについてウインドウの位置、波形の最大値、最小値、平均値、振幅、標準偏差、高速フーリエ変換の出力値などを抽出し、これらで振動変化データ１４４ａを構成することができる。

【0092】

図１２は、図８に示す加工装置１０２の機械学習部１５０における特徴的振動解析部１５２で実施されるウインドウ処理および振動変化データ１４４ｂの生成処理の他の一例を示す概念図である。図１２に示すように、特徴的振動解析部１５２では、第１センサ４０から取得した第１振動信号情報４２について、所定のバンド幅でフィルタリングを行うことで信号成分増幅波形とノイズ成分増幅波形を生成し、これらをウインドウ処理したのち比較することで、振動変化データ１４４ｂを抽出することができる。

【0093】

特徴的振動解析部１５２は、たとえば、回転ブレード４の回転周波数の整数倍の周波数について、所定のバンド幅でフィルタリングを行うことで、信号成分増幅波形を得ることができる。また、特徴的振動解析部１５２は、回転ブレード４の回転周波数の（（２ｎ＋１）／２）倍（ｎは整数）の周波数について、所定のバンド幅でフィルタリングを行うことで、ノイズ成分増幅波形を得ることができる。さらに、特徴的振動解析部１５２は、信号成分増幅波形とノイズ成分増幅波形をウインドウ処理し、各ウインドウについて信号成分増幅波形とノイズ成分増幅波形のエネルギーを算出し、２つの波形エネルギーの比と差分により、振動変化データ１４４ｂを構成する。

【0094】

また、図８に示す加工装置１０２の機械学習部１５０において、第１センサ４０の一次データおよび二次データから、加工不良に対応する特徴的振動を抽出する計算方法や、特徴的振動を抽出する計算方法の機械学習による最適化手法については、特に限定されない。たとえば、機械学習部１５０は、第１センサ４０の検出結果から算出される各ウインドウの特性値（図１１、図１２参照）と、カメラ３０の画像データ解析から得られるウインドウに対応する位置でのチッピング（所定の形状的特徴）発生の有無、若しくはそのウインドウとチッピング発生位置との距離との関係を、ランダムフォレストやディープラーニングなどの手法を用いて、学習することができる。

【0095】

また、加工装置１０２の別の機械学習部としては、第1センサ４０の一次データおよび二次データに加えて、第２センサ７０の検出結果等から得られる開始・途絶点情報抽出部７８のデータを、振動の特徴量として用いることも可能である。これによると、第1センサ４０の検出結果と第２センサの検出結果をそれぞれ振動情報として比較することによって、よりチッピングの検出精度を高めることが可能となる。

【符号の説明】

【0096】

２、１２０… 加工装置
２ａ…予備加工部
２ｂ…本加工部
４…回転ブレード（加工具）
６…ブレード駆動軸（駆動軸）
８…ブレード支持部
１１…テープ
１２…テーブル
１６…Ｘ軸レール（Ｘ軸移動機構）
１８…固定ベース
２０…Ｚ軸レール（Ｚ軸移動機構）
２２…Ｙ軸レール（Ｙ軸移動機構）
３０…カメラ（撮像手段）
３２…加工痕画像データ
３４…加工痕変化データ
４０…第１センサ
４２…第１振動信号情報
４４、１４４ａ、１４４ｂ…振動変化データ
４５…特徴的振動
４６…閾値
４８…特徴的振動情報抽出部
１５０… 機械学習部
１５２…特徴的振動解析部
５６…比較データ記憶部
５７…結果記憶部
１６０…画像解析部
７０…第２センサ
７２…第２振動信号情報
７４…開始点情報
７６…途絶点情報
７８…開始・途絶点情報抽出部
９０…ワーク

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】