以下の参考文によると、SOART法とは何ですか？
本発明はRTマルチ法を改造して、外観検査の自動化に使用した方法に関するものです。以下、本発明の名称をSOART法と称します。
AOI(Automatic Optical Inspection)機はPCBなどの「転写性の高い製品」の外観検査に普及しています。その主要な考え方は標準と計測画像を比較し、差異を検出することです(図１)。
一方、タグチメソッドのＭＴＳ(マハラノビス・タグチ・システム)は従来のＡＯＩ機では検出できない特殊な不良事象の検査に適用されています（図2）。その考え方は、良品情報群のパターン情報を「単位空間」として分散共分散行列を計算し、単位空間からの距離を計測します。その距離をしきい値を比較し、異常の判定をします（図3）。MTSは単に数値処理の枠組みであり、外観検査に適用するための「特徴量エンジニアリング(Feature-Engineering)」の手法は特別には提案されていません。
近年のディープラーニング技術の進歩により、画像判別の精度が飛躍的に向上してきました。その中でも、CNN（畳み込みニューラルネットワーク）は有力な手法とされています。しかし、CNNは計算量が膨大で、学習コストも高い手法です。自動運転などの汎用用途であればともかく、工場の特定の製品に対応したシステムに使用するにはコストとメリットが釣り合わないケースが多いと思われます。
多くのAOI機では光源には非常に厳格な管理をしています。光源を厳密に管理しないと、異常判定に必要な高精度の2D、3D情報を得られないためです (図5)。
しかし、製造現場の人間によって行われる外観検査はそれほど厳密に管理されたものではありません。技術上、コスト上、もしくはその他の制約により、ほとんどの製品は精密に固定し光源を管理することができません。その一例として、ワイヤーハーネスを示します(図6)。
外観検査で検出されるべき不良事象のモードは極めて多く、それを検出するための検査ノウハウは異なります。そのため、現場で、現物を使って自動検査システムを学習させることは時間とコストが非常に多くかかります。
しかし、検査作業は製品に価値を付加しないプロセスなので、経営的には可能な限りのコストダウンが必要です。ほとんどの自動機械は1980年代に開発されたプリセット型のPLC(programable logic controller)を使っているので、それに相当する計算機で検査できるのが最適です。図7は、2020年現在に産業界で広く普及しているワンボードコンピュータであるRaspberry PiやArduinoで作った市販PLCの例です。
ワンボードコンピューターは安価だけでなく低消費電力でもあるため、自動検査に適用できればコストダウンが可能です。
SOART法ではタグチメソッドの一つであるRTマルチ法を改造し、畳み込みRT法とマハラノビス距離を併用して特徴量を計算します。ここで、RT法は多変量分析において、標準ベクトル量と計測ベクトル量を比較して、画像の回転量を示す感度とひずみを示すSN比という２つのメトリックスを出力します（図8）。図９にSOART法のフロー図をしめします。
SOART法のSN比はマンハッタン距離を使っています。従来のRT法ではユーグリッド距離を使っています。コンピュータプログラムを使う場合、マンハッタン距離とユーグリッド距離を使ってもプログラミングの手間や計算時間は同じですし、認識精度はマンハッタン距離の方が高くなります。ユーグリッド距離はデータの二乗和を使っているので少数の大きな値があると、それにメトリックスが引っ張られます。一方、マンハッタン距離は絶対値和を使用しているので、小さな値をもつ特徴量に対してもメトリックスが反応します。
SOART法のRTメトリックス計算の第1段階では感度の代わりに「データ体積比」を出力します。これは材料力学の考え方を導入しています。標準ベクトルと計測ベクトルを比較したときに得られた差異を全ひずみとした場合、全ひずみは「体積が変化するひずみ（体積比）」と「体積が変化しないひずみ（せん断ひずみ）」に分けることができるのです。
画像データにおいて体積比が変わるときは、「色（明るさ）が変わる場合」と「（図形の）大きさが変わる場合」があります（図12）。事例実験の結果を図13に示します。
RTメトリックス計算の第2段階では畳み込みを使用します。ここで、畳み込みにはユーザーが任意に採用した部品を適用します。ここでは、ベンド系（4種）、ライン系（2種）、データム系（2種）を定義しました（図14、図15）。データム系の部品は合成して使用します。
RTマルチ法は、画像（データ）をサブデータに分割し、各々のサブデータから下位のRTメトリックスを計算し、それらのメトリックスを再度統合して上位のRTメトリックスを算出する手法です（図16）。
従来のRTマルチ法の考え方には本質的な問題があります。RT法で出力される感度メトリックスは画像の回転を示します。分割したサブ画像Aの感度（回転量）と同様に分割した画像Bの感度は必然的に同じ大きさになります。つまり、画像におけるマルチ法のメトリックスには無駄があるのです。そこで、下位RTメトリックスの計算において、感度メトリックスの代わりに画像の明るさと大きさに反応する体積比メトリックスを採用しました。
SOART法は精密さを必要としない、比較的簡単な外観検査全般に使用することができます。従来の手法よりも、ハードウェアのスペック要求レベルが低く、必要な学習データ量がすくなくなります。そのため、従来の手法よりも導入コストが著しく安くなります。
さらに、SOART法はメトリックスを使用して判別をしているために抽象化が可能です。つまり、現物のかわりにデジタル・ツインを使用しても、かなり高い精度の学習ができます（図31）。非常に簡単なシステムで製品異常を検出しているので、場合によっては検出精度が若干低くなる可能性があります。ただし、人間による目視検査の信頼性がそれほど高くない（図32）ので、導入コストとのバランスを勘案して導入を決定する必要があるでしょう。
SOART法はThe state of the art Recognition Taguchi法（RT法の最新版）の略称です。タグチメソッドの一つであるRT法がアイデアの元にはなっていますが、すでにタグチメソッドから離れている概念が多いため、タグチメソッドとは異なる手法と考えるべきと思います。
SOART法とは、RTマルチ法を改造して、外観検査の自動化に使用した方法である。SOART法では、畳み込みRT法とマハラノビス距離を併用して特徴量を計算し、タグチメソッドの一つであるRTマルチ法の略称である。RT法は多変量分析において、標準ベクトル量と計測ベクトル量を比較して、画像の回転量を示す感度とひずみを示すSN比という２つのメトリックスを出力する。SOART法は、比較的簡単な外観検査全般に使用することができ、従来の手法よりも、ハードウェアのスペック要求レベルが低く、必要な学習データ量が少なくなるため、導入コストが著しく安くなる。