(57)【要約】【課題】対象の状態をより精度良く判定できる特徴量を得ることができるコントローラ、システム、方法及びプログラムを提供する。【解決手段】コントローラ１０は、センサ２０により測定された、対象１００の状態を示す時系列の数値を取得する取得部１１と、時系列の数値から極値の候補を抽出する抽出部１２と、基準時点から極値の候補が生じるまでの時間を特徴量として抽出する特徴量抽出部１３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】
センサにより測定された、対象の状態を示す時系列の数値を取得する取得部と、
前記時系列の数値から極値の候補を抽出する抽出部と、
基準時点から前記極値の候補が生じるまでの時間を特徴量として抽出する特徴量抽出部と、
を備えるコントローラ。
【請求項２】
前記抽出部は、前記時系列の数値のうち連続する３つの数値が所定の大小関係を満たす場合に、前記３つの数値のうち中央の数値を前記極値の候補として抽出する、
請求項１に記載のコントローラ。
【請求項３】
前記特徴量抽出部により抽出された複数種類の特徴量の中から１又は複数の特徴量の選択を受け付ける選択部と、
前記１又は複数の特徴量に基づいて、前記対象の状態を判定する判定モデルを生成する生成部と、
をさらに備える請求項１又は２に記載のコントローラ。
【請求項４】
前記複数種類の特徴量と前記対象の状態の関係を、前記複数種類の特徴量について比較可能な態様で出力する出力部をさらに備える、
請求項３に記載のコントローラ。
【請求項５】
前記基準時点は、前記対象を制御する周期の開始時点である、
請求項１から４のいずれか一項に記載のコントローラ。
【請求項６】
対象の状態を示す時系列の数値を測定するセンサと、前記センサに接続されたコントローラと、を備えるシステムであって、
前記コントローラは、
前記時系列の数値を取得する取得部と、
前記時系列の数値から極値の候補を抽出する抽出部と、
基準時点から前記極値の候補が生じるまでの時間を特徴量として抽出する特徴量抽出部と、を有する、
システム。
【請求項７】
コントローラに、
センサにより測定された、対象の状態を示す時系列の数値を取得することと、
前記時系列の数値から極値の候補を抽出することと、
基準時点から前記極値の候補が生じるまでの時間を特徴量として抽出することと、
を実行させる方法。
【請求項８】
コントローラに、
センサにより測定された、対象の状態を示す時系列の数値を取得することと、
前記時系列の数値から極値の候補を抽出することと、
基準時点から前記極値の候補が生じるまでの時間を特徴量として抽出することと、
を実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コントローラ、システム、方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、センサにより測定された時系列の数値の平均値や標準偏差等の統計量を算出し、それらの値に基づいて対象の状態を判定するコントローラが用いられている。
【０００３】
例えば、下記特許文献１には、制御対象から取得されるデータから特徴量を生成し、特徴量と、記憶手段により記憶された特徴量の集合体との乖離度を取得し、乖離度と、しきい値とに基づいて、制御対象に生じる異常を検知する制御システムが記載されている。
【０００４】
また、下記特許文献２には、予測対象の計測値に第一の計算モデル及び第二の計算モデルを適用し、得られた複数のデータを合成して予測値とする予測システムが記載されている。
【０００５】
また、下記特許文献３には、時系列データ群に含まれる時系列データの値の時間経過に伴う推移の特徴を算出し、特定のラベルに対応する推移パターンと算出した推移の特徴の類似度を算出し、類似度に基づいて、特定のラベルを第一の特徴情報として時系列データ群と関連付けて記録し、複数の第一の特徴情報を抽出して、複数の第一の特徴情報に基づく第二の特徴情報を生成するデータ処理システムが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１８−１５９９８１号公報
【特許文献２】特開２０１８−１６３５１５号公報
【特許文献３】特許第５６７８６２０号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
上記特許文献１から３に記載のように、従来、センサにより測定された数値から様々な特徴量を抽出し、特徴量に基づいて対象の状態を判定する試みがされている。しかしながら、従来の特徴量では、対象の状態を精度良く判定できないことがある。
【０００８】
そこで、本発明は、対象の状態をより精度良く判定できる特徴量を得ることができるコントローラ、システム、方法及びプログラムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本開示の一態様に係るコントローラは、センサにより測定された、対象の状態を示す時系列の数値を取得する取得部と、時系列の数値から極値の候補を抽出する抽出部と、基準時点から極値の候補が生じるまでの時間を特徴量として抽出する特徴量抽出部と、を備える。
【００１０】
この態様によれば、基準時点から極値の候補が生じるまでの時間を特徴量として抽出することで、対象の状態をより精度良く判定できる特徴量を得ることができる。
【００１１】
上記態様において、抽出部は、時系列の数値のうち連続する３つの数値が所定の大小関係を満たす場合に、３つの数値のうち中央の数値を極値の候補として抽出してもよい。
【００１２】
この態様によれば、比較的負荷が軽い処理によって極値の候補を抽出することができ、特徴量の抽出を高速に行うことができる。
【００１３】
上記態様において、特徴量抽出部により抽出された複数種類の特徴量の中から１又は複数の特徴量の選択を受け付ける選択部と、１又は複数の特徴量に基づいて、対象の状態を判定する判定モデルを生成する生成部と、をさらに備えてもよい。
【００１４】
この態様によれば、対象の状態を判定するために有効となる１又は複数の特徴量を選択して、対象の状態をより精度良く判定できる判定モデルを生成することができる。
【００１５】
上記態様において、複数種類の特徴量と対象の状態の関係を、複数種類の特徴量について比較可能な態様で出力する出力部をさらに備えてもよい。
【００１６】
この態様によれば、対象の状態を判定するために有効となる１又は複数の特徴量を選択する際に、複数種類の特徴量と対象の状態の関係を比較して、より適切な特徴量をより効率的に選択できるようになる。
【００１７】
上記態様において、基準時点は、対象を制御する周期の開始時点であってもよい。
【００１８】
この態様によれば、対象を制御する周期毎に、対象の状態をより精度良く判定できる特徴量を得ることができる。
【００１９】
本開示の他の態様に係るシステムは、対象の状態を示す時系列の数値を測定するセンサと、センサに接続されたコントローラと、を備えるシステムであって、コントローラは、時系列の数値を取得する取得部と、時系列の数値から極値の候補を抽出する抽出部と、基準時点から極値の候補が生じるまでの時間を特徴量として抽出する特徴量抽出部と、を有する。
【００２０】
この態様によれば、基準時点から極値の候補が生じるまでの時間を特徴量として抽出することで、対象の状態をより精度良く判定できる特徴量を得ることができる。
【００２１】
本開示の他の態様に係る方法は、コントローラに、センサにより測定された、対象の状態を示す時系列の数値を取得することと、時系列の数値から極値の候補を抽出することと、基準時点から極値の候補が生じるまでの時間を特徴量として抽出することと、を実行させる。
【００２２】
この態様によれば、基準時点から極値の候補が生じるまでの時間を特徴量として抽出することで、対象の状態をより精度良く判定できる特徴量を得ることができる。
【００２３】
本開示の他の態様に係るプログラムは、コントローラに、センサにより測定された、対象の状態を示す時系列の数値を取得することと、時系列の数値から極値の候補を抽出することと、基準時点から極値の候補が生じるまでの時間を特徴量として抽出することと、を実行させる。
【００２４】
この態様によれば、基準時点から極値の候補が生じるまでの時間を特徴量として抽出することで、対象の状態をより精度良く判定できる特徴量を得ることができる。
【発明の効果】
【００２５】
本発明によれば、対象の状態をより精度良く判定できる特徴量を得ることができるコントローラ、システム、方法及びプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】本発明の実施形態に係るシステムの概要を示す図である。
【図２】本実施形態に係るコントローラの機能ブロックを示す図である。
【図３】本実施形態に係るコントローラにより取得される時系列の数値を示す図である。
【図４】本実施形態に係るコントローラにより抽出される複数種類の特徴量を示す図である。
【図５】本実施形態に係るコントローラにより出力される複数種類の特徴量と対象の状態を示す図である。
【図６】本実施形態に係るコントローラにより実行される判定モデル生成処理のフローチャートである。
【図７】本実施形態に係るコントローラにより実行される特徴量抽出処理のフローチャートである。
【図８】本実施形態に係るコントローラにより実行される判定処理のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
添付図面を参照して、本発明の実施形態について説明する。なお、各図において、同一の符号を付したものは、同一又は同様の構成を有する。
【００２８】
図１は、本発明の実施形態に係るシステム１の概要を示す図である。本実施形態に係るシステム１は、コントローラ１０、センサ２０、コンピュータ３０及び搬送装置５０を備える。コントローラ１０は、センサ２０、コンピュータ３０及び搬送装置５０に接続されており、センサ２０により測定された、対象１００の状態を示す時系列の数値を取得し、当該数値に基づいて対象１００の状態を判定する。コントローラ１０による判定結果は、コンピュータ３０に出力されたり、搬送装置５０の制御に用いられたりする。
【００２９】
本実施形態に係るコントローラ１０は、対象１００の状態を示す時系列の数値から極値の候補を抽出し、基準時点から極値の候補が生じるまでの時間を特徴量として抽出することで、対象１００の状態をより精度良く判定できる特徴量を得る。
【００３０】
センサ２０は、所定の物理量を測定するセンサであり、例えば、受光量に基づいて対象１００の有無を測定する光センサであったり、磁界の変化に基づいて対象１００の有無を測定する近接センサであったり、光を用いて対象１００までの距離を測定する測距センサであったり、搬送装置５０の状態を測定するセンサであったり、温度センサであったり、圧力センサであったりしてよい。
【００３１】
コンピュータ３０は、汎用のコンピュータであり、少なくともＣＰＵ（Central Processing Unit）等の演算装置と、メモリと、表示装置と、入力装置とを有する。コンピュータ３０は、コントローラ１０から受信した情報を表示したり、入力装置を介して入力された情報をコントローラ１０に送信したりする。
【００３２】
搬送装置５０は、対象１００を搬送する装置であり、例えばベルトコンベアやローラーコンベアであってよい。なお、搬送装置５０は、対象１００を操作する装置の一例であり、システム１には、搬送装置５０以外の装置が含まれてもよい。例えば、システム１には、対象１００を操作するロボットや、対象１００を製造する工作機械が含まれてもよい。その場合、ロボットや工作機械は、コントローラ１０によって制御されてよい。
【００３３】
図２は、本実施形態に係るコントローラ１０の機能ブロックを示す図である。コントローラ１０は、取得部１１、抽出部１２、特徴量抽出部１３、選択部１４、生成部１５、記憶部１６、判定部１７及び出力部１８を備える。
【００３４】
取得部１１は、センサ２０により測定された、対象１００の状態を示す時系列の数値を取得する。対象１００の状態を示す時系列の数値は、所定の時間間隔で取得されてもよいし、不定期に取得されてもよい。取得された時系列の数値は、記憶部１６に記憶されてもよい。
【００３５】
抽出部１２は、時系列の数値から極値の候補を抽出する。後に詳細に説明するように、抽出部１２は、時系列の数値のうち連続する３つの数値が所定の大小関係を満たす場合に、当該３つの数値のうち中央の数値を極値の候補として抽出してよい。これにより、比較的負荷が軽い処理によって極値の候補を抽出することができ、特徴量の抽出を高速に行うことができる。
【００３６】
特徴量抽出部１３は、基準時点から極値の候補が生じるまでの時間を特徴量として抽出する。ここで、基準時点は、対象１００を制御する周期の開始時点であってよい。対象１００を制御する周期は、例えば搬送装置５０によって対象１００を所定距離搬送する周期であったり、ロボットや工作機械によって対象１００を操作する周期であったりしてよい。対象１００を制御する周期の開始時点を基準時点とすることで、対象１００を制御する周期毎に、対象１００の状態をより精度良く判定できる特徴量を得ることができる。
【００３７】
特徴量抽出部１３は、基準時点から極値の候補が生じるまでの時間以外に、極値の候補の値を特徴量として抽出してもよい。また、特徴量抽出部１３は、対象１００を制御する一周期における時系列の数値の平均及び分散等の統計量を特徴量として抽出してもよい。
【００３８】
選択部１４は、特徴量抽出部１３により抽出された複数種類の特徴量の中から１又は複数の特徴量の選択を受け付ける。特徴量の選択は、コントローラ１０に備えられた入力部（不図示）を介して行われてもよいし、コンピュータ３０の入力装置を介して行われてもよい。
【００３９】
生成部１５は、選択された１又は複数の特徴量に基づいて、対象１００の状態を判定する判定モデル１６ａを生成する。生成部１５は、生成した判定モデル１６ａを記憶部１６に記憶するだけでなく、コンピュータ３０等の外部機器に出力してもよい。
【００４０】
記憶部１６は、少なくとも判定モデル１６ａを記憶する。判定モデル１６ａは、例えば、１又は複数の特徴量をそれぞれ閾値と比較して、１又は複数の特徴量と閾値の大小関係に基づいて、対象１００の状態を判定するモデルであってよい。もっとも、判定モデル１６ａは、１又は複数の特徴量に基づいて、対象１００の状態を判定する、ニューラルネットワーク等の学習モデルであってもよい。
【００４１】
判定部１７は、特徴量抽出部１３により抽出された特徴量に基づいて、判定モデル１６ａを用いて、対象１００の状態を判定する。なお、本実施形態では、判定部１７によって状態が判定される対象１００を搬送装置５０により搬送される物として例示しているが、判定部１７によって状態が判定される対象は、任意の物であってよく、搬送装置５０が対象であってもよいし、ロボットや工作機械が対象であってもよい。選択部１４及び生成部１５によって、対象１００の状態を判定するために有効となる１又は複数の特徴量を選択して、対象１００の状態をより精度良く判定する判定モデル１６ａを生成することができる。
【００４２】
出力部１８は、複数種類の特徴量と対象１００の状態の関係を、複数種類の特徴量について比較可能な態様で出力する。出力部１８は、例えば、複数種類の特徴量と対象１００の状態の関係を、複数種類の特徴量について比較可能な態様で、コンピュータ３０に出力する。出力部１８による出力例は、図５を用いて説明する。出力部１８によって、対象１００の状態を判定するために有効となる１又は複数の特徴量を選択する際に、複数種類の特徴量と対象１００の状態の関係を比較して、より適切な特徴量をより効率的に選択できるようになる。
【００４３】
図３は、本実施形態に係るコントローラ１０により取得される時系列の数値を示す図である。同図では、縦軸に時系列の数値の測定値を示し、横軸に経過時間を示している。
【００４４】
本例の時系列の数値は、第１区間Ｐ１、第２区間Ｐ２及び第３区間Ｐ３を含む。第１区間Ｐ１、第２区間Ｐ２及び第３区間Ｐ３は、例えば、搬送装置５０の制御周期に基づいて定められる区間であってよく、より一般的には、対象１００を制御する制御周期に基づいて定められる区間であってよい。
【００４５】
コントローラ１０は、後述する特徴量抽出処理によって、極値の第１候補Ｄ１、極値の第２候補Ｄ２及び極値の第３候補Ｄ３を抽出する。ここで、極値の第１候補Ｄ１は極大値であり、極値の第２候補Ｄ２は極小値であり、極値の第３候補Ｄ３は極大値である。
【００４６】
また、コントローラ１０は、後述する特徴量抽出処理によって、第１区間Ｐ１の開始時点から極値の第１候補Ｄ１が生じるまでの時間ｔ１と、第１区間Ｐ１の開始時点から極値の第２候補Ｄ２が生じるまでの時間ｔ２と、第１区間Ｐ１の開始時点から極値の第３候補Ｄ３が生じるまでの時間ｔ３と、を特徴量として抽出する。
【００４７】
コントローラ１０は、第２区間Ｐ２及び第３区間Ｐ３等、第１区間Ｐ１以外の区間についても、同様に特徴量の抽出を行う。
【００４８】
図４は、本実施形態に係るコントローラ１０により抽出される複数種類の特徴量を示す図である。同図では、複数種類の特徴量として、「極大値１」、「時間＿極大値１」、「極小値１」、「時間＿極大値１」、「極大値２」及び「時間＿極大値２」を示している。ここで、「極大値１」は、図３の極値の第１候補Ｄ１の値であり、「時間＿極大値１」は、時間ｔ１であり、「極小値１」は、極値の第２候補Ｄ２の値であり、「時間＿極大値１」は、時間ｔ２であり、「極大値２」は、極値の第３候補Ｄ３の値であり、「時間＿極大値２」は、時間ｔ３である。また、同図では、時系列の数値の区間（区切り）毎に、対象１００の検査結果を「良」又は「不良」によって示している。
【００４９】
本例の場合、第１区間Ｐ１（区切り１）について、「極大値１」は「１５．０」であり、「時間＿極大値１」は「１０．０」であり、「極小値１」は「４．３」であり、「時間＿極大値１」は「４０．０」であり、「極大値２」は「７．１」であり、「時間＿極大値２」は「８０．０」である。そして、第１区間Ｐ１（区切り１）について、対象１００の検査結果は「良」である。
【００５０】
また、第２区間Ｐ２（区切り２）について、「極大値１」は「１３．１」であり、「時間＿極大値１」は「１０．０」であり、「極小値１」は「４．０」であり、「時間＿極大値１」は「４０．０」であり、「極大値２」は「８．１」であり、「時間＿極大値２」は「８０．０」である。そして、第２区間Ｐ２（区切り２）について、対象１００の検査結果は「良」である。
【００５１】
また、第３区間Ｐ３（区切り３）について、「極大値１」は「１４．０」であり、「時間＿極大値１」は「１０．０」であり、「極小値１」は「４．３」であり、「時間＿極大値１」は「４０．０」であり、「極大値２」は「６．２」であり、「時間＿極大値２」は「８３．０」である。そして、第３区間Ｐ３（区切り３）について、対象１００の検査結果は「不良」である。
【００５２】
図５は、本実施形態に係るコントローラ１０により出力される複数種類の特徴量と対象１００の状態を示す図である。同図では、「極大値１」の特徴量と対象１００の状態の関係を示す第１画像ＤＰ１、「時間＿極大値１」の特徴量と対象１００の状態の関係を示す第２画像ＤＰ２、「極小値１」の特徴量と対象１００の状態の関係を示す第３画像ＤＰ３、「時間＿極小値１」の特徴量と対象１００の状態の関係を示す第４画像ＤＰ４、「極大値２」の特徴量と対象１００の状態の関係を示す第５画像ＤＰ５及び「時間＿極大値２」の特徴量と対象１００の状態の関係を示す第６画像ＤＰ６を示している。これの画像は、コンピュータ３０の表示装置に表示されてよいが、コントローラ１０が表示部を備える場合、コントローラ１０の表示部に表示されてもよい。
【００５３】
第１画像ＤＰ１から、「極大値１」の特徴量の大小によって、対象１００の良・不良を識別することはできないことが読み取れる。また、第２画像ＤＰ２から、「時間＿極大値１」の特徴量の大小によって、対象１００の良・不良を識別することはできないことが読み取れる。
【００５４】
同様に、第３画像ＤＰ３から、「極小値１」の特徴量の大小によって、対象１００の良・不良を識別することはできないことが読み取れる。また、第４画像ＤＰ４から、「時間＿極小値１」の特徴量の大小によって、対象１００の良・不良を識別することはできないことが読み取れる。
【００５５】
一方、第５画像ＤＰ５から、「極大値２」の特徴量の大小によって、対象１００の良・不良を識別することができることが読み取れる。また、第６画像ＤＰ６から、「時間＿極大値２」の特徴量の大小によって、対象１００の良・不良を識別することができることが読み取れる。
【００５６】
このように、複数種類の特徴量と対象１００の状態の関係を、複数種類の特徴量について比較可能な態様で出力することで、対象１００の状態を判定するために有効となる１又は複数の特徴量をより効率的に選択できるようになる。
【００５７】
図６は、本実施形態に係るコントローラ１０により実行される判定モデル生成処理のフローチャートである。はじめに、コントローラ１０は、対象１００の状態を示す時系列の数値を取得する（Ｓ１０）。コントローラ１０は、センサ２０から直接時系列の数値を取得してもよいし、記憶部１６に記憶された時系列の数値を取得してもよい。
【００５８】
次にコントローラ１０は、時系列の数値から特徴量を抽出する（Ｓ１１）。特徴量抽出処理（Ｓ１１）については、次図を用いて詳細に説明する。
【００５９】
その後、コントローラ１０は、時系列の数値全体について特徴量抽出処理を行ったか判定する（Ｓ１２）。全データについて処理を完了していない場合（Ｓ１２：ＮＯ）、コントローラ１０は、処理Ｓ１０及びＳ１１を繰り返す。
【００６０】
一方、全データについて処理を完了した場合（Ｓ１２：ＹＥＳ）、コントローラ１０は、複数種類の特徴量と対象１００の状態の関係を、複数種類の特徴量について比較可能な態様で出力する（Ｓ１３）。そして、コントローラ１０は、複数種類の特徴量の中から１又は複数の特徴量の選択を受け付ける（Ｓ１４）。
【００６１】
その後、コントローラ１０は、選択された１又は複数の特徴量に基づいて、対象１００の状態を判定する判定モデル１６ａを生成する。以上により、判定モデル生成処理が終了する。
【００６２】
図７は、本実施形態に係るコントローラ１０により実行される特徴量抽出処理のフローチャートである。同図では、図８の時系列の数値から特徴量を抽出する処理（Ｓ１１）の詳細を示している。
【００６３】
はじめに、コントローラ１０は、取得されたデータが、直前に取得されたデータと異なる区切りに属するデータであるか判定する（Ｓ１１１）。取得されたデータが、直前に取得されたデータと異なる区切りに属するデータである場合（Ｓ１１１：ＹＥＳ）、コントローラ１０は、区切りが変化した時刻を記憶する（Ｓ１１２）。区切りが変化した時刻は、最新のデータが取得された時刻、直前のデータが取得された時刻又は最新のデータが取得された時刻と直前のデータが取得された時刻の間の時刻であってよい。また、コントローラ１０は、カウンタをＮ＝０にリセットする（Ｓ１１３）。
【００６４】
その後、コントローラ１０は、「２つ前の測定値＜１つ前の測定値≧現在の測定値」を満たすか、すなわち２つ前の測定値が１つ前の測定値より小さく、かつ、１つ前の測定値が現在の測定値以上であるか判定する（Ｓ１１４）。これにより、時系列の数値が極大値の候補となるか否かが判定される。なお、コントローラ１０は、「２つ前の測定値≦１つ前の測定値＞現在の測定値」を満たすか否かを判定してもよい。
【００６５】
また、コントローラ１０は、「２つ前の測定値≧１つ前の測定値＜現在の測定値」を満たすか判定するか、「２つ前の測定値＞１つ前の測定値≦現在の測定値」を満たすか判定してよい。これにより、時系列の数値が極小値の候補となるか否かが判定される。
【００６６】
２つ前の測定値が１つ前の測定値より小さく、かつ、１つ前の測定値が現在の測定値以上である場合（Ｓ１１４：ＹＥＳ）（又は２つ前の測定値が１つ前の測定値より大きく、かつ、１つ前の測定値が現在の測定値以下である場合）、コントローラ１０は、カウンタＮをインクリメントする（Ｓ１１５）。そして、コントローラ１０は、１つ前の測定値をＮ番目の極値の候補とし、特徴量として抽出する（Ｓ１１６）。また、コントローラ１０は、極値の候補が生じた時刻を算出し、特徴量として抽出する（Ｓ１１７）。
【００６７】
ここで、コントローラ１０は、極大値の候補が生じた時刻を算出する場合、「２つ前の測定値＜１つ前の測定値≧現在の測定値」を満たした時刻と、「２つ前の測定値≦１つ前の測定値＞現在の測定値」を満たした時刻の平均を、極大値の候補が生じた時刻としてもよい。同様に、コントローラ１０は、極小値の候補が生じた時刻を算出する場合、「２つ前の測定値≧１つ前の測定値＜現在の測定値」を満たした時刻と、「２つ前の測定値＞１つ前の測定値≦現在の測定値」を満たした時刻の平均を、極小値の候補が生じた時刻としてもよい。以上により、特徴量抽出処理が終了する。
【００６８】
図８は、本実施形態に係るコントローラ１０により実行される判定処理のフローチャートである。はじめに、コントローラ１０は、対象１００の状態を示す時系列の数値を取得する（Ｓ２０）。コントローラ１０は、センサ２０から直接時系列の数値を取得してよい。
【００６９】
次に、コントローラ１０は、時系列の数値から特徴量を抽出する（Ｓ２１）。特徴量を抽出する処理（Ｓ２１）は、図７に示す処理と同様であってよい。
【００７０】
その後、コントローラ１０は、抽出された特徴量が、選択された特徴量であるか判定する（Ｓ２２）。なお、選択された特徴量とは、図６に示す処理Ｓ１４において選択された特徴量である。抽出された特徴量が、選択された特徴量でない場合（Ｓ２２：ＮＯ）、コントローラ１０は、時系列の数値の取得（Ｓ２０）、特徴量の抽出（Ｓ２１）及び選択された特徴量であるか否かの判定（Ｓ２２）を繰り返す。
【００７１】
抽出された特徴量が、選択された特徴量である場合（Ｓ２２：ＹＥＳ）、コントローラ１０は、特徴量に基づいて、判定モデル１６ａにより対象１００の状態を判定する（Ｓ２３）。その後、コントローラ１０は、コンピュータ３０等に対して判定結果を出力する（Ｓ２４）。
【００７２】
最後に、コントローラ１０は、処理を終了するか否かを判定し（Ｓ２５）、処理を終了しない場合（Ｓ２５：ＮＯ）、処理Ｓ２０〜Ｓ２４を繰り返す。一方、処理を終了する場合（Ｓ２５：ＹＥＳ）、判定処理が終了する。
【００７３】
以上説明した実施形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。実施形態が備える各要素並びにその配置、材料、条件、形状及びサイズ等は、例示したものに限定されるわけではなく適宜変更することができる。また、異なる実施形態で示した構成同士を部分的に置換し又は組み合わせることが可能である。
【００７４】
本実施形態における態様は、以下のような開示を含む。
【００７５】
［付記１］
センサ（２０）により測定された、対象の状態を示す時系列の数値を取得する取得部（１１）と、
前記時系列の数値から極値の候補を抽出する抽出部（１２）と、
基準時点から前記極値の候補が生じるまでの時間を特徴量として抽出する特徴量抽出部（１３）と、
を備えるコントローラ（１０）。
【００７６】
［付記２］
対象の状態を示す時系列の数値を測定するセンサ（２０）と、前記センサ（２０）に接続されたコントローラ（１０）と、を備えるシステムであって、
前記コントローラ（１０）は、
前記時系列の数値を取得する取得部（１１）と、
前記時系列の数値から極値の候補を抽出する抽出部（１２）と、
基準時点から前記極値の候補が生じるまでの時間を特徴量として抽出する特徴量抽出部（１３）と、を有する、
システム。
【００７７】
［付記３］
コントローラ（１０）に、
センサ（２０）により測定された、対象の状態を示す時系列の数値を取得することと、
前記時系列の数値から極値の候補を抽出することと、
基準時点から前記極値の候補が生じるまでの時間を特徴量として抽出することと、
を実行させる方法。
【００７８】
［付記４］
コントローラ（１０）に、
センサ（２０）により測定された、対象の状態を示す時系列の数値を取得することと、
前記時系列の数値から極値の候補を抽出することと、
基準時点から前記極値の候補が生じるまでの時間を特徴量として抽出することと、
を実行させるプログラム。
【符号の説明】
【００７９】
１…システム、１０…コントローラ、１１…取得部、１２…抽出部、１３…特徴量抽出部、１４…選択部、１５…生成部、１６…記憶部、１６ａ…判定モデル、１７…判定部、１８…出力部、２０…センサ、３０…コンピュータ、５０…搬送装置、１００…対象
【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】
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【図７】
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【図８】
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