(57)【要約】【課題】  判定精度を向上させることができる学習装置、判定装置、学習方法、判定方法、学習プログラムおよび判定プログラムを提供する。【解決手段】  学習装置は、複数の機器に設けられたセンサから取得した学習用センサデータから、各機器についてそれぞれ確率分布を作成する確率分布作成部と、各確率分布同士の相違度を算出する相違度算出部と、前記相違度が閾値未満となる複数の確率分布を１つの確率分布に合成し、各確率分布に係数を掛け合わせたうえで足し合わせることで確率モデルを作成する確率モデル作成部と、前記確率モデルから異常判定用基準を作成する基準作成部と、を備える。【選択図】  図６
2020038485.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の機器に設けられたセンサから取得した学習用センサデータから、各機器についてそれぞれ確率分布を作成する確率分布作成部と、
各確率分布同士の相違度を算出する相違度算出部と、
前記相違度が閾値未満となる複数の確率分布を１つの確率分布に合成し、各確率分布に係数を掛け合わせたうえで足し合わせることで確率モデルを作成する確率モデル作成部と、
前記確率モデルから異常判定用基準を作成する基準作成部と、を備えることを特徴とする学習装置。
【請求項２】
前記相違度は、ＫＬダイバージェンスであることを特徴とする請求項１記載の学習装置。
【請求項３】
前記確率モデル作成部は、前記相違度の観測モデルを仮定し、ベイズ推論により前記相違度の分布を予測し、当該分布の統計量を前記閾値とすることを特徴とする請求項１または２に記載の学習装置。
【請求項４】
前記係数は、各機器についての前記確率分布をクラスタとして捉えた場合に、各クラスタのクラスタ所属確率であることを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載の学習装置。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれか一項に記載の学習装置によって作成された前記異常判定用基準と、機器に設けられたセンサから取得した判定用センサデータとの関係から、前記判定用センサデータに異常が生じているか否かを判定する判定部を備えることを特徴とする判定装置。
【請求項６】
確率分布作成部が、複数の機器に設けられたセンサから取得した学習用センサデータから、各機器についてそれぞれ確率分布を作成し、
相違度算出部が、各確率分布同士の相違度を算出し、
確率モデル作成部が、前記相違度が閾値未満となる複数の確率分布を１つの確率分布に合成し、各確率分布に係数を掛け合わせたうえで足し合わせることで確率モデルを作成し、
基準作成部が、前記確率モデルから異常判定用基準を作成することを特徴とする学習方法。
【請求項７】
請求項６に記載の学習方法によって作成された前記異常判定用基準と、機器に設けられたセンサから取得した判定用センサデータとの関係から、判定部が前記判定用センサデータに異常が生じているか否かを判定する、ことを特徴とする判定方法。
【請求項８】
コンピュータに、
複数の機器に設けられたセンサから取得した学習用センサデータから、各機器についてそれぞれ確率分布を作成する処理と、
各確率分布同士の相違度を算出する処理と、
前記相違度が閾値未満となる複数の確率分布を１つの確率分布に合成し、各確率分布に係数を掛け合わせたうえで足し合わせることで確率モデルを作成する処理と、
前記確率モデルから異常判定用基準を作成する処理と、を実行させることを特徴とする学習プログラム。
【請求項９】
コンピュータに、
請求項８に記載の学習プログラムによって作成された前記異常判定用基準と、機器に設けられたセンサから取得した判定用センサデータとの関係から、前記判定用センサデータに異常が生じているか否かを判定する処理、を実行させることを特徴とする判定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本件は、学習装置、判定装置、学習方法、判定方法、学習プログラムおよび判定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
異常判定用基準を用いて、作業装置等の機器に備わる各センサのセンサデータが異常状態であるか否かを判定する技術が開示されている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１１−１６４９５０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
異常判定用基準は、各センサのセンサデータを学習データとして用いることにより、機械学習等によって作成することができる。しかしながら、機器ごとにセンサデータの分布に相違が生じ得ることから、新機器を導入した際に、旧機器で学習した異常判定用基準を適用しようとすると判定精度が低下するおそれがある。
【０００５】
１つの側面では、本発明は、判定精度を向上させることができる学習装置、判定装置、学習方法、判定方法、学習プログラムおよび判定プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
１つの態様では、学習装置は、複数の機器に設けられたセンサから取得した学習用センサデータから、各機器についてそれぞれ確率分布を作成する確率分布作成部と、各確率分布同士の相違度を算出する相違度算出部と、前記相違度が閾値未満となる複数の確率分布を１つの確率分布に合成し、各確率分布に係数を掛け合わせたうえで足し合わせることで確率モデルを作成する確率モデル作成部と、前記確率モデルから異常判定用基準を作成する基準作成部と、を備える。
【０００７】
他の態様では、判定装置は、上記学習装置によって作成された前記異常判定用基準と、機器に設けられたセンサから取得した判定用センサデータとの関係から、前記判定用センサデータに異常が生じているか否かを判定する判定部を備える。
【発明の効果】
【０００８】
判定精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】実施例１に係る作業装置の全体構成を説明するための図である。
【図２】（ａ）は異常検知モデルの作成を例示する図であり、（ｂ）は異常判定について例示する図である。
【図３】（ａ）〜（ｃ）は、機器から得られたセンサデータの確率分布および相関構造を例示する図である。
【図４】混合モデルの作成について例示する図である。
【図５】混合モデルの作成について例示する図である。
【図６】実施例に係る混合モデルの作成について例示する図である。
【図７】学習装置が実行する学習処理を表すフローチャートを例示する図である。
【図８】判定装置による判定処理を表すフローチャートを例示する図である。
【図９】（ａ）は学習装置および判定装置のハードウェア構成を例示するブロック図であり、（ｂ）は変形例にかかる作業システムについて例示する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面を参照しつつ、実施例について説明する。
【実施例１】
【００１１】
図１は、実施例１に係る作業装置１００の全体構成を説明するための図である。図１で例示するように、作業装置１００は、機器１０、コントローラ２０、カメラ３０、学習装置４０、判定装置５０などを備える。
【００１２】
機器１０は、製造ラインなどで用いられる作業ロボットであり、ロボットハンド１１などを備える。ロボットハンド１１は、作業対象物に対して所定の作業を行う装置である。センサ１２は、ロボットハンド１１の力、変位等を検出するセンサであり、一例として、歪ゲージ、力覚センサ、加速度センサなどである。本実施例においては、センサ１２は、複数設けられている。それにより、複数のセンシング結果（センサデータ）が得られる。コントローラ２０は、所定のタイミングで機器１０に作業指示を行う制御装置である。カメラ３０は、機器１０の作業画像を取得する画像センサであり、主として作業対象物（ワークなど）の画像を取得する。カメラ３０は、複数備わっていてもよい。
【００１３】
学習装置４０は、学習用センサデータから確率分布を作成することで、異常判定用基準を作成する。異常判定用基準の作成は、大別して、統計データモデルの推定と、異常度の設定と、異常判定しきい値の設定とに分けられる。学習装置４０は、センサデータ格納部４１、確率分布作成部４２、類似度算出部４３、混合モデル作成部４４、異常度設定部４５、閾値設定部４６などとして機能する。
【００１４】
判定装置５０は、判定用センサデータを取得した後に、異常判定用基準との差異（乖離度）から、設定した異常度の定義に基づき異常度を計算する。判定装置５０は、判定用閾値を用いて異常判定を行う。判定装置５０は、センサデータ格納部５１、異常度算出部５２、判定部５３などとして機能する。
【００１５】
ここで、異常判定用基準の作成（学習）および異常判定の一例について説明する。図２（ａ）は、異常判定用基準の作成を例示する図である。図２（ａ）では、Ｇａｕｓｓｉａｎ  Ｇｒａｐｈｉｃａｌ  Ｍｏｄｅｌ（ＧＭ）を用いている。図２（ａ）で例示するように、複数のセンサから学習用センサデータが得られているものとする。図２（ａ）の例では、６つのセンサから、Ｘ１〜Ｘ６のセンサデータが得られている。これらのセンサデータから、分散共分散行列Σ−１を求める。次に、Ｌ１正則化により、分散共分散行列を下記式（１）に従って、スパース化する。スパース化とは、重要でない行列要素をゼロとするものである。下記式（１）においてλ｜｜Σ−１｜｜は、正則化項である。スパース化により、各センサのデータ同士の相関構造が得られる。この相関構造は、異常が生じていない場合の正常モデルとして用いることができる。したがって、当該相関構造からのセンサデータの乖離度を計算することで、異常度を計算することができるようになる。ここで、「μ」は、平均を表し、「Ｄ」はセンサ数を表す。
【数１】
2020038485.tif 000003
【００１６】
図２（ｂ）は、異常判定について例示する図である。図２（ｂ）で例示するように、複数のセンサから判定用のセンサデータが得られている。当該判定用のセンサデータにおいて、比較対象の相関構造を抽出する。抽出された相関構造と学習済み相関構造との相違度が大きいほど、異常度（異常スコア）が大きくなる。例えば、判定装置５０は、この異常スコアの累積値が異常判定用閾値を超えた場合に、異常が生じていると判定する。
【００１７】
ここで、学習用センサデータから作成された確率分布について説明する。図３（ａ）は、機器１から得られたセンサデータの確率分布１を例示する図である。図３（ａ）では、センサデータに含まれる複数のセンサ値（センサ値１およびセンサ値２）の確率分布１が例示されている。また、確率分布１から学習した相関構造１が例示されている。図３（ｂ）は、機器２から得られたセンサデータの確率分布２と、確率分布２から学習した相関構造２とを例示する図である。図３（ｃ）は、機器Ｋから得られたセンサデータの確率分布Ｋと、確率分布Ｋから学習した相関構造Ｋとを例示する図である。各相関構造から、異常判定用基準が作成されることになる。なお、ここで、各機器は、同種の機器であって、製品番号などが異なる機器である。例えば、各機器は、同じ設計・仕様で製造された作業ロボットなどのことである。
【００１８】
各機器は、同様の作業を行うものの、異なる機器である。したがって、図３（ａ）〜図３（ｃ）で例示するように、機器ごとに異なる確率分布が得られ、機器ごとに異なる相関構造が得られている。したがって、機器ごとに、異なる異常判定用基準が作成されることになる。しかしながら、例えば、新機器を導入した際に、旧機器で学習した異常判定用基準を適用できることが好ましい。そこで、機器１で学習した異常判定用基準を、機器２等にも適用できることが好ましい。しかしながら、機器１で作成した異常判定用基準を機器２に適用しても、確率分布が異なっているため、誤検知が発生するおそれがある。
【００１９】
そこで、図４で例示するように、全ての確率分布（確率分布１〜確率分布Ｋ）を足し合わせて、得られた確率分布から相関構造を学習し、得られた相関構造から異常判定用モデル（混合モデル）を作成することが考えられる。しかしながら、この場合、確率分布が広範囲に広がるため、ぼやけたものになる。それにより、相関構造も特徴が無いものとなる。その結果、異常判定精度が低下するおそれがある。
【００２０】
そこで、図５で例示するように、各確率分布をクラスタとして捉え、各クラスタにクラスタ所属確率を係数として掛け合わせ、得られたものを足し合わせることで混合モデルを得ることが考えられる。機器ｉの確率分布は、下記式（２）で表すことができる。なお、母集団全体のうち、クラスタＡに所属する割合ｐ（Ａ）をクラスタＡのクラスタ所属確率とする。別名、混合比率ともいう。
【数２】
2020038485.tif 000004
【００２１】
確率分布ｉのクラスタ所属確率は、πｉと表すことができる。例えば、確率分布１に対してはクラスタ所属確率π１を乗算し、確率分布２に対してはクラスタ所属確率π２を乗算していく。得られる確率分布は、下記式（３）のように表すことができる。なお、下記式（３）の「θ」は、下記式（４）のように表すことができる。
【数３】
2020038485.tif 000005
【数４】
2020038485.tif 000006
【００２２】
この場合、クラスタ所属確率で重み付けを行うことができるため、図４の場合と比較すると異常判定精度の低下が抑制される。しかしながら、この場合、全ての機器について学習することになるため、学習コストが高くなってしまう。そこで、学習コストを下げようとすると、１クラスタに対してのセンサデータ数を減らすことになる。この場合、異常判定精度が低下するおそれがある。
【００２３】
そこで、本実施例においては、図６で例示するように、ＫＬダイバージェンスなどの、２つの確率分布の相違度を表す指標を用いて、当該２つの確率分布の類似度を算出する。ＫＬダイバージェンスは、下記式（５）のように表すことができる。このＫＬダイバージェンスが小さいほど両者が似ていることになる。そこで、ＫＬダイバージェンスが閾値ε未満であれば、当該２つの確率分布を１つに合成して１つのクラスタとする。それにより、クラスタ数を減らすことができる。例えば、ＫＬダイバージェンスが閾値ε未満となるものを全て１つのクラスタとすることで、クラスタ数を最小限に減らすことができるようになる。１つのクラスタとしてまとめられた確率分布は、下記式（６）で表すことができる。クラスタ数が低減された混合モデルは、下記式（７）で表すことができる。
【数５】
2020038485.tif 000007
【数６】
2020038485.tif 000008
【数７】
2020038485.tif 000009
【００２４】
ここで、閾値εを決定する１つの手法について説明する。例えば、相違度（ＫＬダイバージェンス）に対する観測モデルｐ（ｘ｜λ）を仮定し、ベイズ推論により相違度の予測分布を推定することで、相違度のしきい値εを推定する。下記式（８）で表されるＫＬダイバージェンスは、正値である。そこで、観測モデルを指数分布Ｅｘｐｏとし、事前分布をガンマ分布（Ｇａｍ）と仮定し、予測分布を計算する。観測モデルは、下記式（９）で表すことができる。事前分布は、下記式（１０）で表すことができる。「ａ」および「ｂ」は、それぞれガンマ分布の分布形状を決定するハイパーパラメータを表す。ここで、ガンマ分布と呼ばれる確率分布は下記式（１１）のように定義される。Γ(・)はガンマ関数とした。
【数８】
2020038485.tif 000010
【数９】
2020038485.tif 000011
【数１０】
2020038485.tif 000012
【数１１】
2020038485.tif 000013
【００２５】
ベイズの定理により、事後分布は、下記式（１２）で表すことができる。
【数１２】
2020038485.tif 000014
【００２６】
事後分布と観測モデルとから、ＫＬダイバージェンスは、下記式（１３）で表すことができる。
【数１３】
2020038485.tif 000015
【００２７】
下記式（１４）の統計量（例えば、標準偏差、平均値、中央値など）を相違度の閾値εに指定することで、閾値εを決定することができる。なお、ＰａｒＩＩは、第２種パレート分布のことである。
【数１４】
2020038485.tif 000016
【００２８】
（学習処理）
図７は、学習装置４０が実行する学習処理を表すフローチャートを例示する図である。図７で例示するように、確率分布作成部４２は、センサデータ格納部４１から、機器１の学習用センサデータＸ１を取得する（ステップＳ１）。なお、学習用センサデータＸｉは、｛ｘｉ１，…ｘｉＭ｝である。「ｉ」は機器番号を表す。「Ｍ」はデータ数である。「ｘｉｊ」はＤ次元ベクトルであり、「Ｄ」はセンサ数である。
【００２９】
次に、確率分布作成部４２は、学習用センサデータＸ１から、下記式（１５）で表す正規分布を確率分布として導出する（ステップＳ２）。
【数１５】
2020038485.tif 000017
【００３０】
次に、確率分布作成部４２は、ステップＳ２で導出されたＬ１正則化項を導入し、下記式（１６）で表す疎性の精度行列を導出する（ステップＳ３）。
【数１６】
2020038485.tif 000018
【００３１】
次に、確率分布作成部４２は、新規の機器を追加学習するか否かを判定する（ステップＳ４）。未学習の新たな機器の学習用センサデータが蓄積されていれば、ステップＳ４で「Ｙｅｓ」と判定される。ステップＳ４で「Ｙｅｓ」と判定された場合、ｉ＝ｉ＋１を算出することで、機器番号ｉを１つ増やす（ステップＳ５）。
【００３２】
次に、確率分布作成部４２は、センサデータ格納部４１から、機器ｉの学習用センサデータＸｉを取得する（ステップＳ６）。次に、確率分布作成部４２は、学習用センサデータＸｉから、下記式（１７）で表す正規分布を確率分布として導出する（ステップＳ７）。
【数１７】
2020038485.tif 000019
【００３３】
次に、類似度算出部４３は、ステップＳ７で導出された正規分布と、ｉ−１番目までの正規分布（下記式（１８））とのＫＬダイバージェンスを計算する（ステップＳ８）。
【数１８】
2020038485.tif 000020
【００３４】
次に、類似度算出部４３は、下記式（１９）で表すＫＬダイバージェンスの事後分布を計算する（ステップＳ９）。
【数１９】
2020038485.tif 000021
【００３５】
次に、類似度算出部４３は、下記式（２０）で表すＫＬダイバージェンスの予測分布を計算する（ステップＳ１０）。ここで、ＫＬダイバージェンスの値ｙｉは、スカラーである。Ｙ＝｛ｙ１，…ｙｉ｝は、ベクトルである。
【数２０】
2020038485.tif 000022
【００３６】
次に、類似度算出部４３は、ステップＳ１０で計算した予測分布を用いて、閾値εを更新する（ステップＳ１１）。次に、類似度算出部４３は、下記式（２１）が成立するか否かを判定する（ステップＳ１２）。
【数２１】
2020038485.tif 000023
【００３７】
ステップＳ１２で「Ｙｅｓ」と判定された場合、混合モデル作成部４４は、学習用センサデータＸｉをクラスタｊに組み入れる（ステップＳ１３）。重複は許可される。次に、混合モデル作成部４４は、学習用センサデータを追加したクラスタｊに対して、下記式（２２）で表す疎性の精度行列を導出する（ステップＳ１４）。その後、ステップＳ４から再度実行される。
【数２２】
2020038485.tif 000024
【００３８】
ステップＳ１２で「Ｎｏ」と判定された場合、混合モデル作成部４４は、学習用センサデータＸｉを新規クラスタｉとする（ステップＳ１５）。次に、混合モデル作成部４４は、新規クラスタｉに対して、下記式（２３）で表す疎性の精度行列を導出する（ステップＳ１６）。その後、ステップＳ４から再度実行される。
【数２３】
2020038485.tif 000025
【００３９】
ステップＳ４で「Ｎｏ」と判定された場合、全てのクラスタの作成が完了したことになる。そこで、混合モデル作成部４４は、下記式（２４）で表す混合モデル（確率モデル）を導出する（ステップＳ１７）。次に、異常度設定部４５は、異常度として設定する。異常度は、混合モデルとセンサデータとの乖離度が大きくなるほど大きくなるパラメータである。閾値設定部４６は、当該定義に基づいて、異常スコアａ（ｘ）＝ｌｎｐ（ｘ｜θ）を計算する（ステップＳ１８）。計算された異常スコアａ（ｘ）は、異常判定用閾値として用いることができる。以上の処理により、フローチャートが終了する。
【数２４】
2020038485.tif 000026
【００４０】
本実施例によれば、複数の機器１０に設けられたセンサ１２から取得した学習用センサデータから、各機器１０についてそれぞれ確率分布が作成される。次に、各確率分布同士の相違度が算出される。相違度が閾値未満となる複数の確率分布を１つの確率分布に合成され、各確率分布に係数を掛け合わせたうえで足し合わせることで混合モデル（確率モデル）が作成される。この確率モデルから異常判定用基準（異常判定用閾値）が作成される。この構成によれば、新たな機器を導入しようとする場合に、判定精度の低下が抑制される。また、混合モデルを作成する際のクラスタ数を減らすことができる。それにより、コストを低下させることができる。クラスタ数を減らすことができれば、１クラスタに対するセンサデータを少なくしなくてもよいため、判定精度が向上する。
【００４１】
ＫＬダイバージェンスを用いることで、確率分布同士の相違度を算出することができる。相違度の観測モデルを仮定し、ベイズ推論により相違度の分布を予測し、当該分布の統計量を値とすることで精度の高い閾値を算出することができる。
【００４２】
なお、上記例では、類似度を表す指標の一例としてＫＬダイバージェンスを用いたが、それに限られない。例えば、ＪＳ（Ｊｅｎｓｅｎ  Ｓｈａｎｎｏｎ）ダイバージェンス、Ｈｉｓｔｇｒａｍ  Ｉｎｔｅｒｓｅｃｔｉｏｎ、Ｌｐノルム（ｐは正の整数）、Ｌ０ノルムなどを用いてもよい。
【００４３】
（判定処理）
図８は、判定装置５０による判定処理を表すフローチャートを例示する図である。図８で例示するように、異常度算出部５２は、センサデータ格納部５１に格納されている判定用センサデータを取得する（ステップＳ２１）。次に、判定部５３は、学習処理によって得られた異常判定用モデルを用いて、異常度を算出する（ステップＳ２２）。
【００４４】
判定部５３は、異常度の積算値が閾値を超えたか否かを判定する（ステップＳ２３）。ステップＳ２３で「Ｎｏ」と判定された場合、ステップＳ２２が再度実行される。ステップＳ２３で「Ｙｅｓ」と判定された場合、判定部５３は、異常に係る情報を出力する（ステップＳ２４）。
【００４５】
本実施例によれば、学習処理によって得られた異常判定用閾値を用いることで、判定用センサデータに対する判定精度が向上する。
【００４６】
図９（ａ）は、学習装置４０および判定装置５０のハードウェア構成を例示するブロック図である。図９（ａ）を参照して、学習装置４０および判定装置５０は、ＣＰＵ１０１、ＲＡＭ１０２、記憶装置１０３、表示装置１０４等を備える。ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１０１は、中央演算処理装置である。
【００４７】
ＣＰＵ１０１は、１以上のコアを含む。ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）１０２は、ＣＰＵ１０１が実行するプログラム、ＣＰＵ１０１が処理するデータなどを一時的に記憶する揮発性メモリである。記憶装置１０３は、不揮発性記憶装置である。記憶装置１０３として、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリなどのソリッド・ステート・ドライブ（ＳＳＤ）、ハードディスクドライブに駆動されるハードディスクなどを用いることができる。記憶装置１０３は、学習プログラムおよび判定プログラムを記憶している。表示装置１０４は、液晶ディスプレイ、エレクトロルミネッセンスパネルなどであり、学習処理の結果、判定処理の結果などを表示する。なお、本実施例においては学習装置４０および判定装置５０の各部は、プログラムの実行によって実現されているが、専用の回路などのハードウェアを用いてもよい。
【００４８】
（変形例２）
図９（ｂ）は、変形例２にかかる作業システムについて例示する図である。上記各例においては、学習装置４０および判定装置５０は、センサ１２からセンサデータを取得し、カメラ３０から画像を取得している。これに対して、学習装置４０および判定装置５０の機能を有するサーバ２０２が、インターネットなどの電気通信回線２０１を通じてセンサ１２からセンサデータを取得し、カメラ３０から画像を取得してもよい。
【００４９】
上記各例において、確率分布作成部４２が、複数の機器に設けられたセンサから取得した学習用センサデータから、各機器についてそれぞれ確率分布を作成する確率分布作成部の一例として機能する。類似度算出部４３が、各確率分布同士の相違度を算出する相違度算出部の一例として機能する。混合モデル作成部４４が、前記相違度が閾値未満となる複数の確率分布を１つの確率分布に合成し、各確率分布に係数を掛け合わせたうえで足し合わせることで確率モデルを作成する確率モデル作成部の一例として機能する。異常度設定部４５および閾値設定部４６が、前記確率モデルから異常判定用基準を作成する基準作成部の一例として機能する。判定部５３が、前記異常判定用基準と、機器に設けられたセンサから取得した判定用センサデータとの関係から、前記判定用センサデータに異常が生じているか否かを判定する判定部の一例として機能する。
【００５０】
以上、本発明の実施例について詳述したが、本発明は係る特定の実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
【符号の説明】
【００５１】
１０  機器
１１  ロボットハンド
２０  コントローラ
３０  カメラ
４０  学習装置
４１  センサデータ格納部
４２  確率分布作成部
４３  類似度算出部
４４  混合モデル作成部
４５  異常度設定部
４６  閾値設定部
５０  判定装置
５１  センサデータ格納部
５２  異常度算出部
５３  判定部
１００  作業装置
【図１】
2020038485.tif 000027
【図２】
2020038485.tif 000028
【図３】
2020038485.tif 000029
【図４】
2020038485.tif 000030
【図５】
2020038485.tif 000031
【図６】
2020038485.tif 000032
【図７】
2020038485.tif 000033
【図８】
2020038485.tif 000034
【図９】
2020038485.tif 000035