(57)【要約】【課題】過学習を抑え、異常信号を適切に区別して信頼性の高い判定を行う。【解決手段】信号解析装置１は、被測定信号のデジタルデータを保管するデータ保管部４と、正常もしくは異常のラベルを付した教師データを保管する教師データ保管部１１と、教師データにより機械学習させ、データ保管部４に保管された被測定信号のデジタルデータと識別境界値との比較により被測定信号が正常か異常かを識別して識別結果を出力する複数の機械学習分類器５と、複数の機械学習分類器５の識別結果と判定閾値との比較により被測定信号が正常、異常、不確かの何れであるかを判定する判定部６とを備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
被測定信号のデジタルデータを保管するデータ保管部（４）と、
正常もしくは異常のラベルを付した教師データを保管する教師データ保管部（１１）と、
前記教師データにより機械学習させ、前記データ保管部に保管された前記被測定信号のデジタルデータと識別境界値との比較により前記被測定信号が正常か異常かを識別して識別結果を出力する複数の機械学習分類器（５）と、
前記複数の機械学習分類器の識別結果と判定閾値との比較により前記被測定信号が正常、異常、不確かの何れであるかを判定する判定部（６）とを備えたことを特徴とする信号解析装置。
【請求項２】
前記データ保管部（４）は、前記複数の機械学習分類器（５）の初期学習時に、正常もしくは異常のラベルを付した所定数の被測定信号のデジタルデータを保管し、
前記データ保管部に保管された前記所定数の被測定信号のデジタルデータをグルーピングして前記複数の機械学習分類器に分配するデータ分配部（２２）を備え、
前記複数の機械学習分類器は、前記データ分配部にて分配された前記被測定信号のデジタルデータのうち、正常のラベルが付された被測定信号のデジタルデータにより前記識別境界値を更新することを特徴とする請求項１に記載の信号解析装置。
【請求項３】
前記データ分配部（２２）は、前記データ保管部（４）に保管された前記所定数の被測定信号のデジタルデータをランダムにシャッフルした後にグルーピングして前記複数の機械学習分類器（５）に分配することを特徴とする請求項２に記載の信号解析装置。
【請求項４】
前記複数の機械学習分類器（５）は、前記不確かと判定された被測定信号のデジタルデータと対応する測定対象の該当箇所を目視検査したときの判断結果に基づいて正常のラベルが付された被測定信号のデジタルデータにより前記識別境界値を更新することを特徴とする請求項１〜３の何れかに記載の信号解析装置。
【請求項５】
被測定信号のデジタルデータを保管するステップと、
正常もしくは異常のラベルを付した教師データを保管するステップと、
複数の機械学習分類器（５）を用い、前記教師データにより機械学習させ、前記被測定信号のデジタルデータと識別境界値との比較により前記被測定信号が正常か異常かを識別して識別結果を出力するステップと、
前記複数の機械学習分類器の識別結果と判定閾値との比較により前記被測定信号が正常、異常、不確かの何れかであるかを判定するステップとを含むことを特徴とする信号解析方法。
【請求項６】
前記複数の機械学習分類器（５）の初期学習時に、正常もしくは異常のラベルを付した所定数の被測定信号のデジタルデータを保管するステップと、
前記所定数の被測定信号のデジタルデータをグルーピングして前記複数の機械学習分類器に分配するステップと、
前記分配された前記被測定信号のデジタルデータのうち、正常のラベルが付された被測定信号のデジタルデータにより前記複数の機械学習分類器の識別境界値を更新するステップとを含むことを特徴とする請求項５に記載の信号解析方法。
【請求項７】
前記所定数の被測定信号のデジタルデータをランダムにシャッフルした後にグルーピングして前記複数の機械学習分類器（５）に分配するステップを含むことを特徴とする請求項６に記載の信号解析方法。
【請求項８】
前記不確かと判定された被測定信号のデジタルデータと対応する測定対象の該当箇所を目視検査したときの判断結果に基づいて正常のラベルが付された被測定信号のデジタルデータにより前記複数の機械学習分類器（５）の識別境界値を更新するステップを含むことを特徴とする請求項５〜７の何れかに記載の信号解析方法。
【請求項９】
コンピュータを、
被測定信号のデジタルデータを保管するデータ保管部（４）と、
正常もしくは異常のラベルを付した教師データを保管する教師データ保管部（１１）と、
前記教師データにより機械学習させ、前記データ保管部に保管された前記被測定信号のデジタルデータと識別境界値との比較により前記被測定信号が正常か異常かを識別して識別結果を出力する複数の機械学習分類器（５）と、
前記複数の機械学習分類器の識別結果と判定閾値との比較により前記被測定信号が正常、異常、不確かの何れかであるかを判定する判定部（６）として機能させることを特徴とする信号解析プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えばマイク、振動センサ、光学センサなどの各種センサで観測した信号を解析する信号解析装置及び信号解析方法並びに信号解析プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば機械の振動や動作音、ベルトコンベアの振動、ベアリングの磨耗などの機器の異常を検知するにあたって、例えばマイク、振動センサ、光学センサなどの各種センサで観測した波形を分析し、その変化から異常を検知する場合には、電気的または機械的の高速過渡現象から低速繰り返し現象まで幅広い信号の解析が必要である。
【０００３】
例えば電子部品の不良検査を行う場合には、まず測定対象の３次元変位分布を画像化したり、カメラなどを使って画像データに変換する。そして、取得した画像データに対して画像処理を行い、対象箇所の特徴量を閾値判定することで不良などの検出を行っていた。しかし、閾値による判定では、閾値を厳しめに設定すると過検出が多くなり、歩留り悪化や再チェックが必要になったり後工程が増加してしまう。一方、閾値を緩くすると、未検出が発生し不良品が流出する恐れがあり、閾値設定による判定だけでは運用が困難なケースがある。
【０００４】
また、装置で取得したデータをデジタル化して信号処理を行い、コンピュータで自動検査する場合もある。しかし、コンピュータによる自動検査では、（１）個体差があり、数値で定義できない、（２）微妙な測定条件の違いなどでエラーが起こりやすい、（３）対象物の大きさ、形状の違いにより、相対的な被検査領域の大きさが異なり、単一の処理では困難である、といったように、信号処理のアルゴリズムを組み合わせても、自動化できない対象が多く、できても精度が低い場合がある。
【０００５】
このため、上述したようなケースの場合、検査員が測定結果を目視で検査して最終的な判断を行っている。目視検査の場合、検査項目・条件が変わっても柔軟に対応可能であり、なんとなくの違いも経験により検査可能などのメリットがある。しかし、その反面、人や体調・環境によって判断基準がずれるという問題があり、熟練検査員のノウハウ継承が難しく、少子高齢化による人手不足などの課題もあり自動化が望まれる。
【０００６】
そこで、従来、自動化を実現する目的で機械学習を用いた手法が例えば下記特許文献１のように提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２０１６−１７３７８２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、上述した特許文献１のような機械学習を用いた場合、多量の教師用データが入手できればよいが、データが不十分な場合には誤検出を起こす場合がある。
【０００９】
機械学習を使用する際の主な課題としては、データが少量だったりデータの偏りが大きいと、信頼のおける性能が出しにくい。その対策としては、正しくデータの水増し、データ収集方法の検討、転移学習などを行う必要がある。また、データにある種のノイズが加わると、想定外の判断をするというセキュリティ上の問題もある。例えばアドバーサリアル・エグザンプル、トレーニングセット・ポイズニングなどが機械学習ベースの画像認識技術に対する攻撃手法として知られている。
【００１０】
そして、特に異常検出の分野では、そもそも異常のデータの頻度が少ないため十分な教師データが得られないことが多い。したがって、学習が不十分になり、学習に用いられていない特徴を持つデータが入力された場合に誤検出を起こす場合があった。
【００１１】
そこで、本発明は上記問題点に鑑みてなされたものであって、過学習を抑え、異常信号を適切に区別して信頼性の高い判定を行うことができる信号解析装置及び信号解析方法並びに信号解析プログラムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上記目的を達成するため、本発明の請求項１に記載された信号解析装置は、被測定信号のデジタルデータを保管するデータ保管部４と、
正常もしくは異常のラベルを付した教師データを保管する教師データ保管部１１と、
前記教師データにより機械学習させ、前記データ保管部に保管された前記被測定信号のデジタルデータと識別境界値との比較により前記被測定信号が正常か異常かを識別して識別結果を出力する複数の機械学習分類器５と、
前記複数の機械学習分類器の識別結果と判定閾値との比較により前記被測定信号が正常、異常、不確かの何れであるかを判定する判定部６とを備えたことを特徴とする。
【００１３】
請求項２に記載された信号解析装置は、請求項１の信号解析装置において、
前記データ保管部４は、前記複数の機械学習分類器５の初期学習時に、正常もしくは異常のラベルを付した所定数の被測定信号のデジタルデータを保管し、
前記データ保管部に保管された前記所定数の被測定信号のデジタルデータをグルーピングして前記複数の機械学習分類器に分配するデータ分配部２２を備え、
前記複数の機械学習分類器は、前記データ分配部にて分配された前記被測定信号のデジタルデータのうち、正常のラベルが付された被測定信号のデジタルデータにより前記識別境界値を更新することを特徴とする。
【００１４】
請求項３に記載された信号解析装置は、請求項２の信号解析装置において、
前記データ分配部２２は、前記データ保管部４に保管された前記所定数の被測定信号のデジタルデータをランダムにシャッフルした後にグルーピングして前記複数の機械学習分類器５に分配することを特徴とする。
【００１５】
請求項４に記載された信号解析装置は、請求項１〜３の何れかの信号解析装置において、
前記複数の機械学習分類器５は、前記不確かと判定された被測定信号のデジタルデータと対応する測定対象の該当箇所を目視検査したときの判断結果に基づいて正常のラベルが付された被測定信号のデジタルデータにより前記識別境界値を更新することを特徴とする。
【００１６】
請求項５に記載された信号解析方法は、被測定信号のデジタルデータを保管するステップと、
正常もしくは異常のラベルを付した教師データを保管するステップと、
複数の機械学習分類器５を用い、前記教師データにより機械学習させ、前記被測定信号のデジタルデータと識別境界値との比較により前記被測定信号が正常か異常かを識別して識別結果を出力するステップと、
前記複数の機械学習分類器の識別結果と判定閾値との比較により前記被測定信号が正常、異常、不確かの何れであるかを判定するステップとを含むことを特徴とする。
【００１７】
請求項６に記載された信号解析方法は、請求項５の信号解析方法において、
前記複数の機械学習分類器５の初期学習時に、正常もしくは異常のラベルを付した所定数の被測定信号のデジタルデータを保管するステップと、
前記所定数の被測定信号のデジタルデータをグルーピングして前記複数の機械学習分類器に分配するステップと、
前記分配された前記被測定信号のデジタルデータのうち、正常のラベルが付された被測定信号のデジタルデータにより前記複数の機械学習分類器の識別境界値を更新するステップとを含むことを特徴とする。
【００１８】
請求項７に記載された信号解析方法は、請求項６の信号解析方法において、
前記所定数の被測定信号のデジタルデータをランダムにシャッフルした後にグルーピングして前記複数の機械学習分類器５に分配するステップを含むことを特徴とする。
【００１９】
請求項８に記載された信号解析方法は、請求項５〜７の何れかの信号解析方法において、
前記不確かと判定された被測定信号のデジタルデータと対応する測定対象の該当箇所を目視検査したときの判断結果に基づいて正常のラベルが付された被測定信号のデジタルデータにより前記複数の機械学習分類器５の識別境界値を更新するステップを含むことを特徴とする。
【００２０】
請求項９に記載された信号解析プログラムは、コンピュータを、
被測定信号のデジタルデータを保管するデータ保管部４と、
正常もしくは異常のラベルを付した教師データを保管する教師データ保管部１１と、
前記教師データにより機械学習させ、前記データ保管部に保管された前記被測定信号のデジタルデータと識別境界値との比較により前記被測定信号が正常か異常かを識別して識別結果を出力する複数の機械学習分類器５と、
前記複数の機械学習分類器の識別結果と判定閾値との比較により前記被測定信号が正常、異常、不確かの何れであるかを判定する判定部６として機能させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２１】
本発明によれば、複数の機械学習分類器の識別結果と判定閾値との比較により正常／異常の判別が付かない被測定信号に対しては不確かと判定することができ、被測定信号を不用意に正常または異常と判定することがなく、信頼性の高い判定が行える。これにより、異常、変化の現象が少ない場合であっても、過学習を抑え、異常信号を適切に区別して高精度な信号解析を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本発明に係る信号解析装置のブロック構成図である。
【図２】機械学習分類器の内部構成を示す図である。
【図３】初期学習時の信号解析装置のブロック構成図である。
【図４】初期学習時の処理を示すフローチャートである。
【図５】運用時の処理を示すフローチャートである。
【図６】判定方法の一例を示すフローチャートである。
【図７】被測定信号を不確か（不定）と判定する一例を示す説明図である。
【図８】識別境界値（閾値）更新の処理を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
以下、本発明を実施するための形態について、添付した図面を参照しながら詳細に説明する。
【００２４】
本発明は、観測した波形を分析して、変化・異常を検出するシステムにて、学習データが少ない場合でも過学習を抑え、異常信号を適切に区別して高精度な信号解析を行う信号解析装置及び信号解析方法並びに信号解析プログラムを提供するものである。
【００２５】
図１に示すように、信号解析装置１は、運用時に、信号入力部２、Ａ／Ｄ変換部３、データ保管部４、機械学習分類器５、判定部６、表示部７、記憶部８、ラベル付与部９、チューニング用データ保管部１０、教師データ保管部１１、分類器更新部１２を備えて概略構成される。
【００２６】
信号入力部２は、例えばマイク、振動センサ、光学センサ等の各種センサからのアナログ信号を被測定信号として入力してＡ／Ｄ変換部３に出力する。
【００２７】
なお、本実施の形態における被測定信号は、例えば正弦波や方形波のような規則的な信号だけでなく、突発的な機械振動、雷サージ、騒音等の信号、不規則な雑音、歪等の信号を含む。
【００２８】
Ａ／Ｄ変換部３は、信号入力部２から入力される被測定信号をデジタルデータに変換してデータ保管部４に出力する。
【００２９】
データ保管部４は、Ａ／Ｄ変換部３にてＡ／Ｄ変換された被測定信号のデジタルデータを保管する。
【００３０】
機械学習分類器５は、複数の機械学習分類器５−１，５−２，…，５−ｎで構成され、例えばサポートベクトルマシン（support vector machine;SVM）、ニューラルネットワーク（neural network）、畳み込みニューラルネットワーク（convolutional neural network）等が用いられる。
【００３１】
複数の機械学習分類器５−１，５−２，…，５−ｎは、データ保管部４に保管された被測定信号のデジタルデータに応じて識別境界値（閾値）を設定する機能を有する。
【００３２】
各機械学習分類器５−１，５−２，…，５−ｎは、図２に示すように、コンピュータに学習能力を持たせるための方法論である機械学習により、データ保管部４から並列入力される被測定信号のデジタルデータから機械学習演算部５ａにて識別関数により尤度を出力し、この尤度と予め設定された識別境界値とを分類部５ｂにて比較して被測定信号のデジタルデータが「正常」か「異常」かを識別し、識別結果を判定部６に出力する。
【００３３】
判定部６は、複数の機械学習分類器５−１，５−２，…，５−ｎからの識別結果と予め設定される判定閾値（正常判定閾値、異常判定閾値）との比較により被測定信号のデジタルデータが「正常」、「異常」、「不確か（不定）」の何れであるかを判定し、その判定結果を出力する。
【００３４】
また、判定部６は、学習が不十分であったり、データに偏りがあるなどにより、被測定信号のデジタルデータが不確か（不定）であると判定すると、判定結果とともにアラーム信号を表示部７に出力する。
【００３５】
表示部７は、例えば液晶ディスプレイやＥＬディスプレイ等の表示器で構成され、判定部６による判定結果を表示画面上に表示する。また、表示部７は、判定部６から判定結果とともにアラーム信号が入力されると、不確か（不定）と判定された被測定信号のデジタルデータが存在する旨を表示画面上に表示（例えばメッセージ表示）する。
【００３６】
記憶部８は、判定部６にて被測定信号のデジタルデータが不確か（不定）であると判定されたときの被測定信号のデジタルデータを保存する。
【００３７】
ラベル付与部９は、記憶部８に保存された不確か（不定）であると判定された被測定信号のデジタルデータと対応する測定対象の該当箇所の判断結果に基づいて「正常」もしくは「異常」のラベルを付す。このとき、不確か（不定）であると判定された被測定物のデジタルデータと対応する測定対象の該当箇所は、従来通り人間（検査員）の目視検査によって「正常」もしくは「異常」の判断が行われる。例えば被測定信号のデジタルデータが２次元平面画像であって、位置座標（ｘ１，ｙ１）の被測定信号のデジタルデータが不確か（不定）であると判定されて記憶部８に保存された場合には、位置座標（ｘ１，ｙ１）と対応する測定対象の該当箇所を検査員が直接目視確認して「異常」と判断すれば、その被測定信号のデジタルデータに「異常」のラベルを付す。
【００３８】
チューニング用データ保管部１０は、ラベル付与部９にて「正常」もしくは「異常」のラベルが付された被測定信号のデジタルデータをチューニング用データとしてメモリに保管する。
【００３９】
教師データ保管部１１は、複数の機械学習分類器５−１，５−２，…，５−ｎをそれぞれ更新するためのメモリを有する。教師データ保管部１１は、チューニング用データ保管部１０に保管された「正常」もしくは「異常」のラベルを付した被測定信号のデジタルデータを教師データとして保管する。
【００４０】
分類器更新部１２は、教師データ保管部１１に保管された教師データのうち、「正常」のラベルを付した教師データを用いて複数の機械学習分類器５−１，５−２，…，５−ｎそれぞれの識別境界値（閾値）を更新する。
【００４１】
次に、図３は本発明に係る信号解析装置の初期学習時の構成を示している。なお、図３において、図１と同一の構成要素には同一番号を付して説明する。
【００４２】
図３に示すように、信号解析装置１は、初期学習時の構成として、信号入力部２、Ａ／Ｄ変換部３、データ保管部４、複数の機械学習分類器５（５−１，５−２，…５−ｎ）、複数の分類器更新部１２（１２−１，１２−２，…，１２−ｎ）、ラベル付与部２１、データ分配部２２を備える。
【００４３】
信号入力部２は、予め「正常」もしくは「異常」が判っている各種センサからのアナログ信号を被測定信号として入力してＡ／Ｄ変換部３に出力する。
【００４４】
Ａ／Ｄ変換部３は、信号入力部２から入力される被測定信号をデジタルデータに変換してデータ保管部４に出力する。
【００４５】
データ保管部４は、Ａ／Ｄ変換部３にてＡ／Ｄ変換された被測定信号のデジタルデータを逐次保管する。その際、データ保管部４は、複数の機械学習分類器５−１，５−２，…５−ｎそれぞれが識別境界値（閾値）を設定するために必要な所定数（例えば５０００個）の被測定物のデジタルデータを保管する。
【００４６】
ラベル付与部２１は、データ保管部４に保管された所定数（例えば５０００個）の被測定信号のデジタルデータに対して「正常」もしくは「異常」のラベルを付す。
【００４７】
データ分配部２２は、ラベル付与部２１にて「正常」もしくは「異常」のラベルが付された所定数の被測定信号のデジタルデータを機械学習分類器５の数に分けてグルーピングし、グルーピングした被測定信号のデジタルデータを複数の機械学習分類器５−１，５−２，…５−ｎに分配する。
【００４８】
例えばラベル付与部２１にて「正常」もしくは「異常」のラベルが付された被測定信号のデジタルデータが５０００個、機械学習分類器５が５個の場合には、１０００個の被測定信号のデジタルデータを５つのグループに分けてグルーピングする。そして、５つのグループに分けられた１０００個の被測定信号のデジタルデータを５個の機械学習分類器５に分配する。
【００４９】
なお、データ分配部２２は、ラベル付与部２１にて「正常」もしくは「異常」のラベルが付された所定数の被測定信号のデジタルデータをランダムにシャッフルした後、機械学習分類器５の数に分けてグルーピングしてもよい。これにより、「異常」のラベルが付された被測定信号のデジタルデータを複数の機械学習分類器５−１，５−２，…５−ｎにランダムに振り分けることができる。
【００５０】
複数の分類器更新部１２−１，１２−２，…，１２−ｎは、複数の機械学習分類器５−１，５−２，…，５−ｎと１対１で対応して設けられる。各分類器更新部１２−１，１２−２，…，１２−ｎは、データ分配部２２にて分配される被測定信号のデジタルデータのうち、「正常」のラベルが付された被測定信号のデジタルデータ（学習用データ）を用いて対応する機械学習分類器５の識別境界値（閾値）を更新する。
【００５１】
複数の分類器５−１，５−２，…，５−ｎは、複数の分類器更新部１２−１，１２−２，…，１２−ｎと１対１で対応して設けられる。各分類器５−１，５−２，…，５−ｎは、対応する分類器更新部１２−１，１２−２，…，１２−ｎによって識別境界値（閾値）が更新される。
【００５２】
次に、上記のように構成される信号解析装置１による初期学習時の処理、運用時の処理、境界識別値（閾値）更新の処理について図４〜図８を参照しながら説明する。
【００５３】
［初期学習時の処理］
図４を参照しながら初期学習時の処理について説明する。初期学習時には、予め「正常」もしくは「異常」が判っている各種センサのアナログ信号が被測定信号として信号入力部２に入力される（ＳＴ１）。
【００５４】
次に、Ａ／Ｄ変換部３は、信号入力部２に被測定信号が入力されると、この被測定信号をデジタルデータに変換してデータ保管部４に出力する（ＳＴ２）。続いて、データ保管部４は、Ａ／Ｄ変換部３にてＡ／Ｄ変換された被測定信号のデジタルデータを逐次保管する（ＳＴ３）。
【００５５】
次に、ラベル付与部２１は、所定数（例えば５０００個）の被測定信号のデジタルデータがデータ保管部４に保管されると、保管されたデジタルデータに「正常」もしくは「異常」のラベルを付す（ＳＴ４）。
【００５６】
次に、データ分配部２２は、「正常」もしくは「異常」のラベルが付された所定数の被測定信号のデジタルデータを機械学習分類器５の数に分けてグルーピングし、グルーピングした被測定信号のデジタルデータを複数の機械学習分類器５−１，５−２，…５−ｎに分配する（ＳＴ５）。
【００５７】
そして、各分類器５−１，５−２，…，５−ｎは、対応する分類器更新部１２−１，１２−２，…，１２−ｎにより、データ分配部２２から分配された被測定信号のデジタルデータのうち、「正常」のラベルが付された被測定信号のデジタルデータを用いて識別境界値（閾値）が更新設定される（ＳＴ６）。
【００５８】
［運用時の処理］
図５を参照しながら運用時の処理について説明する。運用時には、信号入力部２に対し、各種センサからのアナログ信号が被測定信号として入力される（ＳＴ１１）。
【００５９】
次に、Ａ／Ｄ変換部３は、信号入力部２に被測定信号が入力されると、この被測定信号をデジタルデータに変換してデータ保管部４に出力する（ＳＴ１２）。続いて、データ保管部４は、Ａ／Ｄ変換部３にてＡ／Ｄ変換された被測定信号のデジタルデータを保管する（ＳＴ１３）。このデータ保管部４に保管された被測定信号のデジタルデータは、複数の機械学習分類器５−１，５−２，…，５−ｎに並列入力される。
【００６０】
そして、複数の機械学習分類器５−１，５−２，…，５−ｎは、データ保管部４から入力される被測定信号のデジタルデータと識別境界値（閾値）とを比較して被測定信号のデジタルデータが「正常」か「異常」かを識別して識別結果を判定部６に出力する（ＳＴ１４）。
【００６１】
次に、判定部６は、複数の機械学習分類器５−１，５−２，…，５−ｎからの識別結果と判定閾値とを比較して被測定信号のデジタルデータが「正常」、「異常」、「不確か（不定）」の何れであるかを判定する（ＳＴ１５）。
【００６２】
さらに判定方法の一例について図６のフローチャートを参照しながら説明する。判定部６は、複数の機械学習分類器５−１，５−２，…，５−ｎの識別結果と判定閾値とを比較する（ＳＴ２１）。そして、「正常」の確率が０．８（正常判定閾値）より大きいか否かを判別する（ＳＴ２２）。「正常」の確率が０．８より大きいと判別すると（ＳＴ２２−Ｙｅｓ）、そのときの被測定信号のデジタルデータを「正常」と判定する（ＳＴ２３）。これに対し、複数の機械学習分類器５−１，５−２，…，５−ｎの識別結果から「正常」の確率が０．８より大きくないと判別すると（ＳＴ２２−Ｎｏ）、複数の機械学習分類器５−１，５−２，…，５−ｎの識別結果から「異常」の確率が０．８（異常判定閾値）より大きいか否かを判別する（ＳＴ２４）。
【００６３】
なお、図６のフローチャートにおいて、判定部６は、複数の機械学習分類器５−１，５−２，…，５−ｎの識別結果が入力されると、「正常」の確率と正常判定値との比較、「異常」の確率と異常判定値との比較の順番に判別を行っているが、「異常」の確率と異常判定値との比較、「正常」の確率と正常判定値との比較の順番に判別を行ってもよい。
【００６４】
そして、複数の機械学習分類器５−１，５−２，…，５−ｎの識別結果から「異常」の確率が０．８より大きいと判別すると（ＳＴ２４−Ｙｅｓ）、そのときの被測定信号のデジタルデータを「異常」と判定する（ＳＴ２５）。これに対し、複数の機械学習分類器５−１，５−２，…，５−ｎの識別結果から「異常」の確率が０．８より大きくないと判別すると（ＳＴ２４−Ｎｏ）、そのときの被測定信号のデジタルデータを「不確か（不定）」と判定する（ＳＴ２６）。
【００６５】
さらに具体例として、判定部６が「不確か（不定）」と判定する一例について図７を参照しながら説明する。図７に示すように、機械学習分類器５が１０個の機械学習分類器５（５−１，５−２，…，５−１０）で構成される場合、５個の機械学習分類器５−１，５−２，５−５，５−８，５−９から識別結果として「正常」が出力され、５個の機械学習分類器５−３，５−４，５−６，５−７，５−１０から識別結果として「異常」が出力されると、これらの識別結果から「正常」の確率と「異常」の確率が何れも０．５で等しく同じ割合（５０％）であり、「正常」とも「異常」とも判別がつかず、「正常」＞０．８、「異常」＞０．８の何れの条件も満たさないため、判定部６は「不確か（不定）」と判定する。
【００６６】
なお、上述した説明では、「正常」と判定するための正常判定閾値と「異常」と判定するための異常判定閾値とを同じ値の０．８としているが、この値に限定されるものではなく、判定対象とする被測定信号に応じて正常判定閾値と異常判定閾値とを同じ値に限らず適宜個別に設定することができる。
【００６７】
そして、表示部７は、判定部６から判定結果やアラーム信号が入力されると、表示画面上に判定結果や「不確か（不定）」と判定された被測定信号のデジタルデータが存在する旨を表示画面上にメッセージ表示する（ＳＴ１６）。
【００６８】
［識別境界値（閾値）更新の処理］
図８を参照しながら識別境界値（閾値）更新の処理について説明する。上述した運用時の処理において、判定部６が被測定信号のデジタルデータを「不確か（不定）」と判定すると、その被測定信号のデジタルデータが記憶部８に保存される（ＳＴ３１）。
【００６９】
その後、検査員は、記憶部８に保存された「不確か（不定）」の被測定信号のデジタルデータと対応する測定対象の該当箇所を目視検査により「正常」もしくは「異常」の判断を行う（ＳＴ３２）。そして、ラベル付与部９は、検査員の目視検査による判断結果に基づき、「不確か（不定）」と判定された被測定信号のデジタルデータに「正常」もしくは「異常」のラベルを付す（ＳＴ３３）。
【００７０】
次に、チューニング用データ保管部１０は、ラベル付与部９にて「正常」もしくは「異常」のラベルが付された被測定信号のデジタルデータをチューニング用データとしてメモリに保管する（ＳＴ３４）。
【００７１】
次に、教師データ保管部１１は、チューニング用データ保管部１０に保管されたチューニング用データ、すなわち、「正常」もしくは「異常」のラベルを付した被測定信号のデジタルデータを教師データとして保管する（ＳＴ３５）。
【００７２】
次に、分類器更新部１２は、教師データ保管部１１に保管された教師データのうち、「正常」のラベルを付した教師データを用いて複数の機械学習分類器５−１，５−２，…，５−ｎそれぞれの識別境界値（閾値）を更新する（ＳＴ３６）。
【００７３】
ところで、上述した実施の形態において、図１および図３では、各種センサから信号入力部２に入力される被測定信号（アナログ信号）をＡ／Ｄ変換部３にてデジタルデータに変換する構成としているが、被測定信号のデジタルデータが信号入力部２に入力される場合には、Ａ／Ｄ変換部３の構成を省くことができる。
【００７４】
また、信号解析装置１が備える構成要素（信号入力部２、Ａ／Ｄ変換部３、データ保管部４、機械学習分類器５、判定部６、表示部７、記憶部８、ラベル付与部９、チューニング用データ保管部１０、教師データ保管部１１、分類器更新部１２）は、演算処理装置、記憶装置などを備えたコンピュータで構成し、各構成要素の処理がプログラムによって実行されるものとしてもよい。
【００７５】
このように、本実施の形態では、複数の機械学習分類器を用いて機械学習を行い、複数の機械学習分類器の識別結果と判定閾値との比較により被測定信号が「正常」、「異常」、「不確か（不定）」の何れかであると判定する。これにより、複数の機械学習分類器の識別結果が判定閾値を満たさず、「正常」と「異常」の判別が付かない被測定信号に対しては「不確か（不定）」と判定するので、被測定信号を不用意に「正常」または「異常」と判定することがない。そして、機械学習分類器の学習が不十分だったり、データに偏りがあるなどにより判定結果が「不確か（不定）」である場合には、アラーム出力により例えばメッセージ表示することで人間（検査員）に判断をゆだねて自動判定を行わないようにする。その結果、専門家でも白黒つけがたいケースであったり、あるいは学習データが不十分で認識精度に不安がある場合には信頼度を低くし、十分に学習済みのデータに関しては信頼度の高い判定結果を出力することが可能となる。
【００７６】
そして、「不確か（不定）」と判定された信頼度の低いデータに関しては、従来通り人間による目視検査を行い、その結果を学習データとして保管し、再度学習を行うことで、運用しながら信頼度を向上させることが可能となる。
【００７７】
これにより、判定結果が品質などに重大な意味を持つアプリケーションや少ない訓練データセットで学習したモデルを使う場合においてでも、信頼性の高い判定結果を出力することができる。
【００７８】
したがって、機械学習を用いる場合、そもそも異常、変化の現象自体が少なく、過学習（少ないデータにモデルが依存してしまう）で、判定を間違うケースが多いのに対し、このような場合でも、本実施の形態によれば、過学習を抑え、異常信号を適切に区別して信頼性の高い判定による高精度な信号解析を行うことができる。
【００７９】
以上、本発明に係る信号解析装置及び信号解析方法並びに信号解析プログラムの最良の形態について説明したが、この形態による記述および図面により本発明が限定されることはない。すなわち、この形態に基づいて当業者等によりなされる他の形態、実施例および運用技術などはすべて本発明の範疇に含まれることは勿論である。
【符号の説明】
【００８０】
１  信号解析装置
２  信号入力部
３  Ａ／Ｄ変換部
４  データ保管部
５（５−１，５−２，…，５−ｎ）  機械学習分類器
５ａ  機械学習演算部
５ｂ  分類部
６  判定部
７  表示部
８  記憶部
９  ラベル付与部
１０  チューニング用データ保管部
１１  教師データ保管部
１２（１２−１，１２−２，…，１２−ｎ）  分類器更新部
２１  ラベル付与部
２２  データ分配部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
2020030138.tif 000008
【図７】
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【図８】
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