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Die Erfindung betrifft die Überprüfung fotografischer Prozesse und insbesondere die
Anwendung multivariater statistischer Prozesssteuerungsverfahren auf diese
Prozesse.
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Die Steuerung eines Prozesses in vorgegebenen Grenzen ist an sich bekannt. Zu
diesem Zweck können statistische Prozesssteuerungsverfahren angewandt werden,
bei denen der Prozess ständig überwacht wird. Dazu eignen sich univariate
Prozesse, bei denen nur eine Variable des Prozesses überwacht wird, und
multivariate Prozesse, bei denen mehr als eine Variable überwacht wird. Multivariate
statistische Prozesssteuerungsverfahren eignen sich besonders gut für komplexe
Prozesse, bei denen eine große Anzahl von Variablen routinemäßig überwacht wird,
um den Zustand eines Prozesses zu bewerten. Einige der Variablen sind
möglicherweise nicht unabhängig und das Ausmaß, in dem sie korreliert sind, ist häufig
unbekannt. Solche Prozesse können mit herkömmlichen Steuerungsverfahren nicht
angemessen bewertet werden.
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Bei multivariaten statistischen Prozesssteuerungsverfahren kann ein als
Hotellingscher T²-Parameter bekannter Einzelparameter (Hotelling, H, (1931), The
Generalisation of Student's Ratio, Ann. Math. Statist., 2, Seite 360-378) mit Erfolg als
Indikator zur Bestimmung des aktuellen Zustands des Prozesses eingesetzt werden.
Dieser Parameter nutzt alle in den überwachten Variablen enthaltenen Informationen
und berücksichtigt außerdem etwaige Korrelationen zwischen diesen Informationen.
Der Zustand eines Prozesses wird anhand der Größe von T² bestimmt. Wenn T²
beispielsweise die 95%-Grenze überschreitet, verhält sich der Prozess wesentlich
anders als der Standard.
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Die zur Ableitung des T²-Parameters erforderliche Analyse schafft ein Verfahren zur
schnellen Bestimmung der Ursachen von Prozessfehlern. Zur Erleichterung der
Bedienung des Systems und als Hilfe bei häufig auftretenden Fehlern können dann
Korrekturrichtlinien entwickelt werden.
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Wie in JACKSON, J. E. (1991), A User's Guide to Principal Components, Seite 123-
141, Wiley, New York beschrieben, ist diese Technik in der Vergangenheit bereits
zur Überwachung eines fotografischen Erzeugnisses, nämlich eines
Schwarzweißfilms, eingesetzt worden. Bei dem dort beschriebenen Beispiel werden jedoch die
Schwärzungen aller 14 Stufen einer Reihe gestufter Belichtungen auf einem
Filmstreifen gemessen, der für den Gesamtbereich aller praktischen Belichtungen
repräsentativ sein soll. Zweck der Analyse war in diesem Fall die Bewertung der
Auswirkungen der Veränderlichkeit auf eine Kurve mit stetigem Verlauf, nämlich die
Schwärzungskurve.
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Photogrammatic Engineering and Remote Sensing, vol. 2, no. 6, Juni 1966, Falls
Church, Virginia, US, Seite 777-778, M. Nasu und J. M. Anderson "Statistical testing
procedures applied to analytical camera calibration of non-metric systems" offenbart
die Verwendung einer modifizierten Form der Hotellingschen T²-Statistik für einen
multivariaten Vergleich. Sie dient in diesem Fall zur Bewertung der Stabilität der
analytischen Kalibrierung zweier nichtmetrischer Kameras.
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Bei einem weiteren Beispiel wird zur Überwachung des Films, in diesem Fall eines
Farbfilms, über den normalen Bildaufnahmebereich eine ähnliche Belichtung
verwendet wie in der oben genannten Jackson-Veröffentlichung beschrieben. Im
Gegensatz zu dem dort beschriebenen Beispiel wurden jedoch in diesem Fall die
Schwärzungen nur weniger Belichtungsstufen für Steuerungszwecke eingesetzt, und
zwar nur drei Stufen in jeder Farbaufzeichnung. Eine dieser Stufen lag im Bereich
hoher Dichte der Kurve, eine weitere im Bereich geringer Dichte und eine dritte im
mittleren Abschnitt der Kurve.
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Die physikalische Deutung der Hautpkomponenten macht es möglich, einen Prozess
weitgehend anhand von Kontrollkarten der Hauptkomponenten zu überwachen.
Speziell die Hauptkomponenten-Kontrollkarte wird bei diesem Beispiel als eine
verbesserte Möglichkeit der Überwachung der Veränderlichkeit des Prozesses
angesehen. Im Einzelnen dienen dabei die verallgemeinerte T²-Statistik und die
Unterteilung von To², der Gesamtveränderlichkeit einer Untergruppe um ein Ziel oder
einen Gesamtmittelwert, in TD², ein Maß der Veränderlichkeit der Untergruppe um
ihren Mittelwert, und Tm², ein Maß für den Abstand des Mittelwerts der Untergruppe
vom Ziel, als Indikator dafür, dass eine Einzelbeobachtung bzw. die
Prozessveränderlichkeit nicht mehr beherrscht wird.
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Zur Realisierung einer Prozesssteuerung wird in der Regel die Schwärzungskurve
verwendet, wobei entweder Bandgrenzen festgelegt werden, in die die Kurve fallen
kann, oder mit univariaten Verfahren für jeden Parameter des Prozesses Grenzen
festgelegt werden. Dies lässt große Veränderungen der Schwärzungskurve zu, die
zu nicht annehmbaren Ergebnissen führen, wie z. B. hohe Lichtempfindlichkeit und
geringen Kontrast. Daraus ergibt sich eine nichtoptimierte Kombination von
Parametern mit nachteiligen Folgen für die Endergebnisse des zu steuernden Prozesses.
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Es war bisher schwierig, bei fotografischen Prozessen auftretende Probleme zu
erkennen. Dies gilt insbesondere für kritische Anwendungen, wie z. B. die Radiologie.
Besonders in der Radiologie hat es sich bisher aufgrund der Vielzahl der
Prozessvariablen als schwierig erwiesen, den Prozess für die Herstellung
medizinischer fotografischer Bilder zu beherrschen.
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Zusätzlich wurde die Verwendung multivariater statistischer
Prozesssteuerungsverfahren in der Vergangenheit vor allem durch den Mangel an geeigneter
Computertechnik erschwert.
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Technische Verbesserungen und die Verfügbarkeit von Computern in allen
Industriezweigen haben jedoch inzwischen die Voraussetzungen für die Anwendung
wirksamerer Verfahren, wie z. B. multivariater statistischer Prozesssteuerungsverfahren,
geschaffen. Dadurch ist es leichter geworden, Prozessprobleme, beispielsweise in
der Radiologie, zu erkennen. Mit multivariaten statistischen
Prozesssteuerungsverfahren lassen sich darüber hinaus unbeherrschte Prozesszustände besser erkennen
als mit den vorhandenen Verfahren.
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Der Erfindung liegt daher die Aufgabe zugrunde, ein verbessertes Verfahren zum
Überprüfen eines fotografischen Prozesses unter Verwendung des Hotellingschen
T²-Parameters als Teil eines multivariaten statistischen
Prozesssteuerungsverfahrens zu schaffen.
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Die Erfindung hat ferner die Aufgabe, einen T²-Algorithmus abzuleiten, mit dem der
T²-Parameter für einen fotografischen Prozess routinemäßig bestimmt werden kann.
Dieser Ansatz könnte dann Bestandteil der Steuerungssoftware für fotografische
Entwicklungsanlagen werden und serienmäßig in fotografischen
Entwicklungsabteilungen zur täglichen Überwachung der Prozessabläufe eingesetzt werden.
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Die Erfindung schafft unter anderem ein Verfahren zum Überprüfen und Steuern
eines fotografischen Prozesses unter Verwendung einer multivariaten statistischen
Prozesssteuerung der in Anspruch 1 definierten Art.
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Wenn der Parameter T² eine vorbestimmte Grenze überschreitet, wird der Beitrag
der Resultate zu diesem Parameterwert T² abgefragt, um zu bestimmen, welches
Resultat der Hauptverursacher ist. Das den Hauptverursacher bildende Resultat wird
weiter abgefragt, um abschätzen zu können, welche der überwachten Variablen von
Bedeutung ist.
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Die Reihe der überwachten Variablen umfasst vorzugsweise Grundschwärzung und
Schleier, Steigung, Maximaldichte (Dmax), relative Lichtempfindlichkeit, unteren
Schulterkontrast und oberen Schulterkontrast und alle sonstigen geeigneten
Variablen (beispielsweise den in EP-A-0 601 626 (Veröffentlichung der am 25.
November 1993 eingereichten Europäischen Patentanmeldung 93 203 291.5)
beschriebenen Belichtungsspielraum).
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T² und Qres überwachen unterschiedliche Prozesssteuerungsfehler, wobei T² die
systematische Veränderlichkeit des Modells und Qres die von dem Modell nicht
erfasste systematische nichtzufällige Veränderlichkeit abschätzt.
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Das erfindungsgemäße Verfahren liefert einfache Parameter, nämlich T² und Qres,
die für die alltägliche Steuerung fotografischer Prozesse eingesetzt werden können.
Das erfindungsgemäße Verfahren eignet sich besonders für Anwendungen in der
Radiologie, wo Abweichungen des Prozesses von der Schwärzungskurve kritisch
sein können. Ein weiterer Vorteil der Verwendung des Hotellingschen T²-Parameters
in der Prozesssteuerung besteht darin, dass dieser wichtige Informationen liefert, die
für eine wirksame Korrektur auftretender Steuerungsfehler herangezogen werden
können.
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Ein weiterer Vorteil des erfindungsgemäßen Verfahrens, insbesondere in der
Radiologie, besteht darin, dass es die Wahrscheinlichkeit, dass Röntgenbilder aufgrund
von Entwicklungsproblemen als Ausschuss ausgesondert werden müssen, und damit
auch die Notwendigkeit einer wiederholten unnötigen Bestrahlung der Patienten
verringert.
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Wenn dies gewünscht wird, kann das erfindungsgemäße Verfahren auf andere
Messgrößen, die die Qualität des Abbildungsmaterials, beispielsweise eines
Röntgenfilms, beeinflussen, erweitert werden.
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Das erfindungsgemäße Verfahren ist wirksamer und liefert bei der Entwicklung
fotografischen Materials bessere Ergebnisse als der herkömmliche univariate Ansatz.
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Die Überprüfung des Prozesses erfolgt mittels des T²-Parameters.
Korrekturrichtlinien bieten die Möglichkeit, Probleme einzugrenzen und mit minimalem Aufwand zu
korrigieren. In den für die Bestimmung von T² verwendeten Algorithmus können
möglicherweise Änderungen des fotografischen Materials, beispielsweise für Filme
oder Papiere, eingebaut werden.
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Das erfindungsgemäße Verfahren liefert eine Technik, die normalerweise für
fotografische Prozesse nicht verwendet wird und insbesondere für medizinische
Abbildungen bisher nicht eingesetzt worden ist. Außerdem sind die für die multivariate
statistische Prozesssteuerung vorgesehenen Parameter, nämlich Grundschwärzung und
Schleier, Steigung, Dmax, relative Lichtempfindlichkeit, unterer Schulterkontrast und
oberer Schulterkontrast, bisher nicht auf diese Weise gesteuert worden. Diese
Parameter werden in The Theory of the Photographic Process, Mees & James, Third
Edition, erschienen bei Macmillan, 1966 erörtert.
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Dazu ist zu bemerken, dass diese Parameter materialabhängig sind und dass für
jedes Material andere Ziele und Grenzen erforderlich sind. Mit dem
erfindungsgemäßen Verfahren kann bestimmt werden, ob eine Materialänderung stattgefunden
hat, ohne dass die notwendigen Justierungen für das jeweilige Material
vorgenommen wurden.
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Ein weiterer Vorteil besteht darin, dass das Ziel und die Grenzen für ein System für
alle überwachten Parameter bestimmt werden können. Außerdem kann jede
beliebige Einzelkontrollprüfung unverzüglich relativ zu den gewählten Grenzen bewertet
werden.
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Die Erfindung wird im Folgenden anhand eines in der Zeichnung dargestellten
bevorzugten Ausführungsbeispiels näher erläutert.
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Es zeigen:
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Fig. 1 die Schwärzungskurven für zwanzig Kontrollstreifen aus demselben
Filmpack,
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Fig. 2 eine Prüfkarte für Einzelmessungen der Grundschwärzung und des
Schleiers,
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Fig. 3 eine Verschiebungsbereichkarte für die in Fig. 2 dargestellten Messungen,
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Fig. 4 eine Prüfkarte für Einzelmessungen der Steigung,
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Fig. 5 eine Verschiebungsbereichkarte für die in Fig. 4 dargestellten Messungen,
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Fig. 6 eine Prüfkarte für Einzelmessungen der relativen Lichtempfindlichkeit,
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Fig. 7 eine Verschiebungsbereichkarte für die in Fig. 6 dargestellten Messungen,
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Fig. 8 eine Prüfkarte für Einzelmessungen von Dmax,
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Fig. 9 eine Verschiebungsbereichkarte für die in Fig. 8 dargestellten Messungen,
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Fig. 10 eine grafische Darstellung des Parameters T² für die einzelnen
Kontrollstreifen und
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Fig. 11 eine grafische Darstellung des Parameters Qres für die einzelnen
Kontrollstreifen.
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Zwanzig Kontrollstreifen aus demselben Filmpack wurden in Gruppen zu je vier in
fünf verschiedenen Entwicklungsgeräten bei vier verschiedenen
Brustdurchleuchtungseinrichtungen in Südengland entwickelt. Als Filmpack wurde ein
grünlichtempfindlicher schneller Film für Anwendungen in der Mammographie verwendet. Alle
Kontrollstreifen wurden in demselben Sensitometer belichtet. Fig. 1 zeigt die für die
zwanzig Kontrollstreifen erhaltenen Schwärzungskurven.
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Wie aus den Ergebnissen in Fig. 1 ersichtlich, fallen alle Kontrollstreifen in die
herkömmlichen Prozesssteuerungsgrenzen. Anhand früherer Filmpacks konnte ein
gute Entsprechung zwischen den an diesen Standorten verwendeten
Entwicklungsgeräten und Entwicklungsgeräten in Schweden nachgewiesen werden.
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Verschiedene Parameter werden aus den Kurven für diese Kontrollstreifen
routinemäßig extrahiert, nämlich Grundschwärzung und Schleier, Steigung, relative
Lichtempfindlichkeit, Dmax, Temperatur, DIN-Lichtempfindlichkeit, DIN-Steigung, unterer
Schulterkontrast und oberer Schulterkontrast usw. Eine genaue und effiziente
Bewertung einzelner Prüfkarten ist für diese Anzahl von Variablen besonders
deswegen schwierig, weil für jeden Parameter mehrere univariate Karten erzeugt
werden.
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Fig. 2 bis 9 zeigen typische Beispiele dieser Karten für vier Parameter, nämlich
Grundschwärzung und Schleier, Steigung, relative Lichtempfindlichkeit und Dmax. Fig.
2, 4, 6 und 8 zeigen jeweils die Prüfkarte für die Einzelmessungen. Die Mittelwert-
und 95%-Grenzen basieren dabei auf ±2a. Natürlich können je nach Anwendung
auch andere Grenzen verwendet werden.
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Fig. 3, 5, 7 und 9 zeigen die Verschiebungsbereichkarten für die Messungen unter
Zugrundelegung der Differenz zwischen jeweils zwei aufeinanderfolgenden
Messun
gen für Fig. 2, 4, 6 und 8. Die aus der Kurvenschar extrahierten Daten werden
anschließend einer Hauptkomponentenanalyse unterzogen.
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Die den Prozess kennzeichnenden Variablen sind in diesem Fall Grundschwärzung
und Schleier, Steigung, relative Lichtempfindlichkeit, Dmax, unterer Skalenkontrast
und oberer Skalenkontrast. Die erhaltenen Werte sind der nachstehend aufgeführten
Tabelle I zu entnehmen.
Tabelle I.
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Das Hauptkomponentenanalysemodell des Systems basiert auf einem Datensatz,
von dem bekannt ist, dass er die gesteuerten Bedingungen des Prozesses darstellt.
In diesem Fall wurden fünfzehn Kurven verwendet, sodass die fünf zusätzlichen
Kurven zur Validierung des Modells herangezogen werden konnten. Für ein
abschließendes Modell müssten Daten aus einer größeren Auswahl von Kontroll-
Standorten zur Verfügung stehen, um sicherzustellen, dass mit einer normalen
Population gearbeitet wird. Das Gesamtergebnis würde das Prozessverhalten an
allen Standorten in klar definierten Grenzen halten, bis eine zuordnungsbare
Ursache, beispielsweise eine Änderung des Filmtyps, die Betriebsbedingungen ändern
würde.
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Die Hauptkomponentenanalyse liefert einen Komponentensatz, der von einer
linearen Transformation der Ausgangsvariablen abgeleitet ist. Der Hauptunterschied
besteht darin, dass die neuen Komponenten unabhängig und orthogonal zueinander
sind. Durch Extraktion einer genügend großen Anzahl der neuen Komponenten wird
ein Modell gebildet, das einer wesentlichen Veränderlichkeit in den Ausgangsdaten
für einen Bezugsprozess oder ein Bezugssystem Rechnung trägt. Auf diese Weise
wird die Dimensionalität des Problems reduziert und tritt umso deutlicher in
Erscheinung, je größer die Anzahl der im Prozess ständig überwachten Variablen ist.
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In diesem Fall werden nur vier Hauptkomponenten benötigt, um 95% der
Veränderlichkeit im Ausgangsdatensatz zu berücksichtigen. Aus der Summe der Quadrate der
Resultate der einzelnen Hauptkomponenten des Modells wird dann der Hotellingsche
T²-Parameter abgeleitet, beispielsweise bei Anwendung auf einen neuen Satz
überwachter Variablen des Prozesses. Die 95%-Grenze für T² wird durch die Anzahl der
Komponenten im Modell, die Größe des Ausgangsdatensatzes und den in den
Statistical Methods, Seventh Edition, 1980,. G. W. Snedecor & W. G. Cochran, Iowa
State University Press, definierten Fisher F Variance Ratio Test bestimmt.
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Der Hotellingsche T²-Parameter für zwei Variable, nämlich x und y mit den
Mittelwerten und , den Standardabweichungen sx und sy und einer von der
Kovarianz sxy angezeigten Korrelation wird durch folgende Gleichung angegeben:
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und lässt sich mit Hilfe der Matrixschreibweise wie folgt problemlos auf n
Dimensionen erweitern:
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T² = [x - ]'S&supmin;¹ [x - ]
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wobei
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S die Kovarianzmatrix
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[x - ] die Matrix der auf Mittelwerte korrigierten Daten
bedeutet.
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In der Hauptkomponentenanalyse stellt T² lediglich die Summe der Quadrate der
gewichteten Resultate der Hauptkomponenten des Modells dar.
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Ein weiterer Parameter, Qres, wird ebenfalls errechnet. Qres ist eine gewichtete
Summe der Quadrate der Resultate der Hauptkomponenten, die nicht im Modell
eingeschlossen sind, und wird durch folgende Gleichung angegeben:
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Qres = (x - )' (x - )
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wobei
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x die Matrix der Daten und
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die Matrix der Schätzungen von x aus dem Modell
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bedeuten.
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Die Werte von T² und Qres werden für jede nachfolgende Situation berechnet und mit
den für das System festgelegten 95%-Grenzen verglichen. (Natürlich können für eine
bestimmte Anwendung statt der 95%-Grenze auch andere Grenzen festgelegt
werden). Wenn einer der Parameter die Grenzen überschreitet, hat in dem Prozess
eine wesentliche Veränderung stattgefunden, die die Ergebnisse, d. h. die Qualität
des Films, wahrscheinlich beeinträchtigt.
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Wenn beispielsweise der T²-Parameter die 95%-Grenze überschreitet, kann die
genaue Ursache rasch durch Prüfen des Beitrags zu den Resultaten ermittelt
werden, der den hohen Wert des T²-Parameters verursacht. Anhand des höchsten
Resultats wird dann abgeschätzt, welche der überwachten Variablen den
Steu
erungsfehler verursacht hat. Die bzw. jede überwachte Variable, die den
Steuerungsfehler verursacht, wird dann so verstellt, dass der Prozess mit den eingangs
erwähnten Korrekturrichtlinien wieder in einen beherrschbaren Zustand gebracht
wird.
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In den meisten Fällen überschreiten T² und Qres die Grenzen gleichzeitig. Wenn nur
Qres die Grenzen überschreitet, ist dies ein Anzeichen dafür, dass die Verteilung der
Veränderlichkeit im Prozess sich wesentlich geändert hat. Das hier beschriebene
Modell liefert dann für das System keine angemessenen Voraussagen mehr.
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Eine T²-Karte für dieses Beispiel ist in Fig. 10, eine Qres-Karte in Fig. 11 dargestellt.
Die ersten fünfzehn Messpunkte in Fig. 10 und 11 stellen jeweils die Daten dar, die
dem Hauptkomponentenanalysemodell zugrunde liegen. Diese bilden effektiv den
Trainings-Datensatz und werden dazu verwendet, das Bezugssystem zu definieren.
Die Parameter T² und Qres zeigen an, dass die Prozesse bezüglich der überwachten
Variablen beherrscht werden.
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Die nächsten fünf Punkte stellen den Validations-Datensatz dar, und werden effektiv
von den gleichen Quellen abgeleitet. Sie zeigen, dass das System an sich gut
beherrscht wird, wobei lediglich der Messpunkt 16 zwar bezüglich T² beherrscht wird
(Fig. 10), aber nicht bezüglich Qres (Fig. 11). Dieses Resultat zeigt, dass in der
Verteilung der Veränderlichkeit unter den Hauptkomponenten eine Verschiebung
stattgefunden hat.
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Um diese Position zu erreichen, werden alle Variablen normalisiert, d. h. so
transformiert, dass sie den Mittelwert null und die Varianz eins erhalten.
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Die Anwendung der Hauptkomponentenanalysetechnik ergibt für T² einen Wert, der
die Summe der Quadrate der Resultate der im Modell eingeschlossenen
Hauptkomponenten darstellt. Da es sich bei den für alle Hauptkomponenten im Modell
erfassten Datensätzen um eine lineare Transformation der normalisierten
Ausgangsvariablen handelt, wird für jeden dieser Datensätze ein Resultat abgeleitet.
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Wenn der T²-Term die 95%-Grenze überschreitet (wie in Fig. 10 dargestellt) und
damit einen unbeherrschten Prozesszustand anzeigt, kann durch Rückverfolgung
sehr leicht festgestellt werden, welche Variable (oder welche Variablen) zu diesem
Zustand beitragen, beispielsweise durch Bestimmung des größten Resultats, das zu
dem hohen Wert von T² beiträgt. Dieses Resultat wird dann in die Beiträge der
normalisierten Ausgangsvariablen unterteilt. Wenn dies grafisch erfolgt, werden die
Beiträge als Balkendiagramm angezeigt. Die Größe der einzelnen Balken stellt die
Beiträge der einzelnen Variablen zu dem jeweiligen Resultat dar. Die größten Balken
kennzeichnen die Variablen, die am meisten zu dem hohen Resultat und damit
indirekt zu T² beitragen. Für die Variablen, bei denen die Veränderlichkeit den
normalen Bereich überschritten und zu großen Beiträgen im Resultat und
anschließend zu dem unbeherrschten Prozesszustand geführt hat, werden dann
zuordnungsbare Ursachen ermittelt. Nach Beseitigung der zuordnungsbaren Ursache bzw.
zuordnungsbaren Ursachen sollte der Prozess zu einem beherrschten Zustand
zurückkehren.
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Mit den Beiträgen zu Qres kann ähnlich verfahren werden. Die beiden Terme werden
jedoch effektiv zur Überwachung zweier unterschiedlicher Prozessfehler verwendet.
So bewertet beispielsweise T² die nichtsystematische Veränderlichkeit im Modell,
während Qres nach einer von dem Modell nicht erfassten systematischen
nichtzufälligen Veränderlichkeit sucht.
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Die letzten fünf Punkte stellen neue Entwicklungsanlagen dar, in denen eine
systematische Veränderung stattgefunden hat. Da sowohl T² als auch Qres die Grenzen für
das System überschreiten, zeigen die Ergebnisse eindeutig einen weiteren
Prozessfehler an. In diesem Fall hat nicht nur eine Verschiebung in der Verteilung
der Veränderlichkeit stattgefunden, sondern es hat sich wahrscheinlich auch die
Korrelation zwischen den Variablen wesentlich geändert.
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Bei dem vorstehend beschriebenen Beispiel werden zum Überprüfen des Prozesses
die aus den einzelnen sensitometrischen Streifen extrahierten Daten einer
Hauptkomponentenanalyse unterzogen. Dabei wird angenommen, dass alle der
Hauptkomponentenanalyse zugrundeliegenden Parameter im Prozess die gleiche
Bedeutung haben.
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Bei weiteren Beispielen kann die Bedeutung bestimmter Parameter hinsichtlich des
Verhältnisses zu anderen Prozessreaktionen mit Hilfe des
Teilquadratsummenverfahrens hervorgehoben werden.
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Das Teilquadratsummenverfahren ist eine multivariate statistische Technik, die in
jeder anderen Hinsicht der Hauptkomponentenanalyse sehr verwandt ist. Für eine
effiziente und wirksame Erklärung der Ursachen eines Prozessfehlers können
dieselben Parameter, nämlich T² und Qres, von den Resultaten einer Analyse
abgeleitet werden.
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Die vorliegende Erfindung beschränkt sich nicht auf einen Farbfilmprozess oder die
Verwendung der für die auf Seite 2 der vorliegenden Beschreibung erwähnte Technik
benötigten Variablen. Sie stellt ein Verfahren der statistischen Prozesssteuerung dar,
das generell auf fotografische Prozesse anwendbar ist und mit beliebigen
Parametern verwirklicht werden kann, die auf irgendeiner Stufe im System protokolliert
sind. Als Parameter eignen sich die bei dem hier beschriebenen Beispiel von den
Kontrollstreifen abgelesenen Parameter, nämlich Grundschwärzung und Schleier
oder Dmax, ebenso wie Parameter, die nach herkömmlichen Verfahren oder dem in
der eingangs erwähnten Europäischen Patentanmeldung EP-A-0 601 626
beschriebenen Verfahren abgeleitet wurden, wie z. B. Steigung, relative
Lichtempfindlichkeit, unterer Skalenkontrast und oberer Skalenkontrast.
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Zusätzlich könnten auch dem fotografischen Prozess selbst zuzuordnende Variable,
wie z. B. die Hydrochinonkonzentration, die Bromidkonzentration, die Temperatur
und die Bewegung der Entwicklungslösungen, in die Analyse einbezogen werden.
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Die Erfindung wurde hier anhand von Filmmaterial für medizinische Abbildungen
beschrieben, eignet sich aber gleichermaßen für alle fotografischen
Abbildungssysteme, wie z. B. Negativ- und Umkehrsysteme, Schwarzweiß- und Farbsysteme, sowie
Papier-, Film- und Fotoplattensysteme.