(57)【要約】【課題】  特徴量の数を大きくすることなく、隣接する標本線の間に存在する波形パターンの特徴の抽出等を行うことができる特徴抽出方法を提供することである。【解決手段】  選択した波形パターンデータについて、１本又は複数本の標本線を設定する第１ステップと、標本線上における変化量、存在量、存在量の最小値、存在量の最大値、波形パターンの開始点、波形パターンの終了点のうち一部又は全部を抽出する第２ステップと、標本線の各々を上方向及び／又は下方向にそれぞれ所定量移動させ、移動させた標本線上における変化量、存在量、存在量の最小値、存在量の最大値、波形パターンの開始点、又は波形パターンの終了点のうち一部又は全部を抽出する第３ステップとを含むことを特徴とする方法が提供される。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
波形パターンデータから、設備の診断・監視、又は製品の特性や外観検査のための特徴を抽出する方法であって、
着目する波形パターンの近傍の所定範囲における波形パターンデータを選択し、選択した波形パターンデータについて、１本又は複数本の標本線を設定する第１ステップと、
前記波形パターンデータと前記標本線とが交差する箇所の数によって定義される前記標本線上における変化量、
前記波形パターンデータが前記標本線より上に存在する範囲の水平方向長さの和によって定義される前記標本線上における存在量、
前記波形パターンデータが前記標本線より上に存在する範囲の水平方向長さのうち最小長さの箇所の長さによって定義される前記標本線上における存在量の最小値、
前記波形パターンデータが前記標本線より上に存在する範囲の水平方向長さのうち最大長さの箇所の長さによって定義される前記標本線上における存在量の最大値、
前記標本線の開始位置から、前記標本線上で最初に波形パターンデータが存在し始める位置までの長さによって定義される前記標本線上における波形パターンの開始点、
又は前記標本線の開始位置から、前記標本線上で波形パターンデータが終了する位置までの長さによって定義される前記標本線上における波形パターンの終了点、
のうち一部又は全部を抽出する第２ステップと、
前記標本線の各々を上方向及び／又は下方向にそれぞれ所定量移動させ、移動させた標本線上における変化量、存在量、存在量の最小値、存在量の最大値、波形パターンの開始点、又は波形パターンの終了点のうち一部又は全部を抽出する第３ステップと、
を含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記標本線の移動量が、各標本線ごとに異なることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
波形パターンデータから、設備の診断・監視、又は製品の特性や外観検査のための特徴を抽出するプログラムであって、
着目する波形パターンの近傍の所定範囲における波形パターンデータを選択し、選択した波形パターンデータについて、１本又は複数本の標本線を設定して記憶装置に格納するステップと、
前記波形パターンデータと前記標本線とが交差する箇所の数によって定義される前記標本線上における変化量、
前記波形パターンデータが前記標本線より上に存在する範囲の水平方向長さの和によって定義される前記標本線上における存在量、
前記波形パターンデータが前記標本線より上に存在する範囲の水平方向長さのうち最小長さの箇所の長さによって定義される前記標本線上における存在量の最小値、
前記波形パターンデータが前記標本線より上に存在する範囲の水平方向長さのうち最大長さの箇所の長さによって定義される前記標本線上における存在量の最大値、
前記標本線の開始位置から、前記標本線上で最初に波形パターンデータが存在し始める位置までの長さによって定義される前記標本線上における波形パターンの開始点、
又は前記標本線の開始位置から、前記標本線上で波形パターンデータが終了する位置までの長さによって定義される前記標本線上における波形パターンの終了点、
のうち一部又は全部を抽出して記憶装置に格納するステップと、
前記標本線の各々を上方向及び／又は下方向にそれぞれ所定量移動させ、移動させた標本線上における変化量、存在量、存在量の最小値、存在量の最大値、波形パターンの開始点、又は波形パターンの終了点のうち一部又は全部を抽出して記憶装置に格納するステップと、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項４】
前記標本線の移動量が、各標本線ごとに異なることを特徴とする請求項３に記載のコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、各種の波形データ（例えば、時系列で変化する計測値による波形パターンデータ、画像データから取り出した波形パターンデータ、スペクトル波形データなど）から、設備の診断・監視や製品の良品・不良品の検査のための特徴を抽出する方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
工業製品や食品製造設備、或いは発電設備等の各種設備には、モータ等の駆動機器、ポンプ、加熱機器等が配置されており、これらの設備全体や各構成機器の稼働状況を診断・監視するために、温度センサ、圧力センサ、流量センサ等が設置されている。そして、計測センサ毎に一定時間間隔で値が計測され、一般的にはその時々刻々の値がディスプレイに表示され、或いはコンピュータのデータベースに蓄積される。このようなデータは、隣接する時点における値を結ぶことによって、図５に示すように、波形パターンとして表され、各センサの計測値毎に、こうした波形パターンが得られるが、これらの波形パターンデータを基にして、設備全体及び／又は各構成機器の稼働状況を監視し、或いは今後の推移予測に利用することができる。
【０００３】
また、蛍光管のような製品は、スペクトル波形パターンによって、その特性を表すことができる。すなわち、蛍光管は、図６に示すように、波長ごとに光エネルギに大小があり、スペクトル波形によって蛍光管の発光特性が表される。このような蛍光管の発光特性は、良品か不良品かを判定する基準のひとつとして利用されており、例えば、登録されている良品のスペクトル波形群と同等か否かによって製品の良否が判定される。また、蛍光管の他にも、化学品や医薬品等の分野において、良品か不良品かの判定にスペクトル波形が利用されている。さらに、輝度情報のデータである画像データも、画像上の一定のライン上の輝度を観察すると、波形パターンデータとして取り扱うことができる（非特許文献２参照）。
【０００４】
こうした波形パターンデータを用いて、コンピュータで製造設備監視や製品検査などを行う場合、波形パターンから数値としての特徴量を抽出する必要がある。振動数や振幅等の特徴がよく知られており、さらに振動特性を周波数解析した結果を利用する方法等も利用されている。どのような特徴量を利用する場合であっても、設備監視や製品検査等の目的を達成するのに必要な情報を有する特徴量であることが望ましい。そして、抽出した特徴量を用いて、例えばニューラルネットワーク等の人工知能や統計解析手法を用いて、設備の監視や製品の検査を行う。
このような波形パターンデータからの特徴抽出方法については、例えば以下の特許文献や非特許文献に示されているが、以下にその概要を説明する。
【０００５】
【特許文献１】特許第３９９５５６９号公報
【非特許文献１】田口玄一，「音声のパターン認識」，品質工学，品質工学会，１９９５年１０月，第３巻，第５号，ｐ．３−７
【非特許文献２】手島昌一他，「マハラノビス・タグチ・システム法を適用した外観検査技術の研究」，品質工学，品質工学会，１９９７年１０月，第５巻，第５号，ｐ．３８−４５
【０００６】
図５に示した波形パターンに対して、図中において点線の矩形で示すような波形に着目し、特徴抽出を行う。すなわち、着目した波形において、ｘ軸すなわち水平方向に平行な横線（以下「標本線」という）を定義し、変化量、存在量などの特徴量を抽出する。
【０００７】
特徴量の各々について図７を参照して詳述すると、以下のとおりである。
或る標本線についての「変化量」とは、波形パターンデータと当該標本線とが交差する箇所の数によって定義される（従って、図７の標本線イについての変化量は、波形パターンデータと標本線イとの交差箇所がａ、ｂであるから、２となる）。
或る標本線についての「存在量」とは、当該標本線より上（即ち、ｙ軸方向に大きい側）に波形パターンデータが存在する範囲の水平方向の長さの和である（従って、図７の標本線イについての存在量は、ａ−ｂの長さとなる）。
或る標本線についての「存在量の最小値」とは、例えば図７の標本線ロにおける区間ｃ−ｄの長さである。すなわち、標本線ロでは、標本線上に波形が存在する個所はｃ−ｄとｅ−ｆであるが、そのうち最小長さの個所ｃ−ｄの長さが存在量の最小値となる。
また、図７の標本線ロについての「存在量の最大値」とは、区間ｅ−ｆの長さである。
「波形パターンの開始点」とは、標本線上で最初に波形が存在し始める位置、即ち、図７の標本線イについてはａ点であり、その値はｓ′−ａの長さとなり、図７の標本線ロについてはｃ点であり、その値はｓ−ｃの長さになる。
「波形パターンの終了点」とは、標本線上で波形が終了する位置、即ち、図７の標本線イについてはｂ点であり、その値はｓ′−ｂの長さとなり、図７の標本線ロについてはｆ点であり、その値はｓ−ｆの長さになる。
波形パターンデータに標本線を設定して、上述のような特徴量を抽出することにより、設備の診断や製品の検査に利用するための波形形状情報を有効に取り出すことができる。このような手法を、以下において「標本線を用いた方法」と呼ぶこととする。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、「標本線を用いた方法」には、以下のような課題がある。
例えば、標本線は、ｙ軸方向すなわち上下方向に間隔をおいて設定されるため、隣接する標本線の間に存在する波形パターンの特徴を抽出することができなかったり、標本線の設定位置によって、抽出される特徴量の値が大きく異なったりする場合がある。
【０００９】
図８は、図５の点線領域から取り出した波形パターンを示した図であるが、図８（ａ）と図８（ｂ）においてそれぞれ設定された４本の標本線Ｌ1 、Ｌ2 、Ｌ3 、Ｌ4 は、上下方向の間隔は等しいが、設定位置がやや異なり、図８（ｂ）の標本線の方が図８（ａ）の標本線よりも僅かに高い位置に設定されている。そのため、例えば、標本線Ｌ3 から抽出される変化量は、図８（ａ）では２であるのに対して、図８（ｂ）では１０となる。存在量を含めた他の特徴量の値も、図８（ａ）と図８（ｂ）とでは殆ど相違している。
【００１０】
すなわち、「標本線を用いた方法」では、標本線の上下方向の設定位置が相違すると、抽出される特徴量の値が大きく変化することがある。一般に、抽出した特徴量は、人工知能や統計的手法を用いたパターン認識システムに入力されるが、そのような場合、標本線Ｌ3 についての図８（ａ）における変化量２も図８（ｂ）における変化量１０も、両方とも“あり得る”値として入力される必要がある。すなわち、抽出される特徴量に、標本線の設定位置による偶然性が入りにくい、とり得る特徴量の範囲で網羅されるようにする対策が必要である。
このことは、波形をパターン認識で取り扱う場合には重要な事項であり、偶然によって「２という値しか取らない」等の誤った情報をパターン認識システムに与えることを防止することが必要である。
この課題を解決するために、標本線の数を増やすことも考えられるが、特徴量の数が膨大になるという問題がある。例えば標本線の数が１０本であり、各標本線について定義される特徴量が、変化量、存在量、開始点、および終了点の４種類であるとすると特徴量の数は４０（＝１０×４）となるが、仮に標本線の数が１００本であるとすると、特徴量の数は４００（＝１００×４）となる。そのため、抽出した特徴量をパターン認識に適用する場合に、パターン認識のための計算負荷がきわめて大きくなるという不都合が生ずる。
【００１１】
本発明は、このような事情に鑑みて案出されたものであって、上述のような従来技術における課題を克服した、波形パターンの特徴抽出方法及び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】
本願請求項１に記載の、波形パターンデータから、設備の診断・監視、又は製品の特性や外観検査のための特徴を抽出する方法は、着目する波形パターンの近傍の所定範囲における波形パターンデータを選択し、選択した波形パターンデータについて、１本又は複数本の標本線を設定する第１ステップと、前記波形パターンデータと前記標本線とが交差する箇所の数によって定義される前記標本線上における変化量、前記波形パターンデータが前記標本線より上に存在する範囲の水平方向長さの和によって定義される前記標本線上における存在量、前記波形パターンデータが前記標本線より上に存在する範囲の水平方向長さのうち最小長さの箇所の長さによって定義される前記標本線上における存在量の最小値、前記波形パターンデータが前記標本線より上に存在する範囲の水平方向長さのうち最大長さの箇所の長さによって定義される前記標本線上における存在量の最大値、前記標本線の開始位置から、前記標本線上で最初に波形パターンデータが存在し始める位置までの長さによって定義される前記標本線上における波形パターンの開始点、又は前記標本線の開始位置から、前記標本線上で波形パターンデータが終了する位置までの長さによって定義される前記標本線上における波形パターンの終了点、のうち一部又は全部を抽出する第２ステップと、前記標本線の各々を上方向及び／又は下方向にそれぞれ所定量移動させ、移動させた標本線上における変化量、存在量、存在量の最小値、存在量の最大値、波形パターンの開始点、又は波形パターンの終了点のうち一部又は全部を抽出する第３ステップとを含むことを特徴とするものである。
【００１３】
本願請求項２に記載の方法は、前記請求項１の方法において、前記標本線の移動量が、各標本線ごとに異なることを特徴とするものである。
【００１４】
本願請求項３に記載の、波形パターンデータから、設備の診断・監視、又は製品の特性や外観検査のための特徴を抽出するプログラムは、着目する波形パターンの近傍の所定範囲における波形パターンデータを選択し、選択した波形パターンデータについて、１本又は複数本の標本線を設定して記憶装置に格納するステップと、前記波形パターンデータと前記標本線とが交差する箇所の数によって定義される前記標本線上における変化量、前記波形パターンデータが前記標本線より上に存在する範囲の水平方向長さの和によって定義される前記標本線上における存在量、前記波形パターンデータが前記標本線より上に存在する範囲の水平方向長さのうち最小長さの箇所の長さによって定義される前記標本線上における存在量の最小値、前記波形パターンデータが前記標本線より上に存在する範囲の水平方向長さのうち最大長さの箇所の長さによって定義される前記標本線上における存在量の最大値、前記標本線の開始位置から、前記標本線上で最初に波形パターンデータが存在し始める位置までの長さによって定義される前記標本線上における波形パターンの開始点、又は前記標本線の開始位置から、前記標本線上で波形パターンデータが終了する位置までの長さによって定義される前記標本線上における波形パターンの終了点、のうち一部又は全部を抽出して記憶装置に格納するステップと、前記標本線の各々を上方向及び／又は下方向にそれぞれ所定量移動させ、移動させた標本線上における変化量、存在量、存在量の最小値、存在量の最大値、波形パターンの開始点、又は波形パターンの終了点のうち一部又は全部を抽出して記憶装置に格納するステップとをコンピュータに実行させることを特徴とするものである。
【００１５】
本願請求項４に記載のプログラムは、前記請求項３のプログラムにおいて、前記標本線の移動量が、各標本線ごとに異なることを特徴とするものである。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、計算負荷を大きくすることなしに、また標本線の設定位置の偶然性に影響されることなしに、波形パターンの特徴の抽出を実行することを可能にし、これにより設備の診断・監視や製品の良否の検査を的確に行うことが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
次に図面を参照して、本発明の好ましい実施の形態について詳細に説明する。図１は、本発明の方法を実現する手順の一例を示したフロー図である。図２に示す波形パターンデータを例にして説明するが、説明を簡単にするため、抽出する特徴量は“変化量”のみとする。
【００１８】
まず、着目する波形パターンの近傍の所定範囲における波形パターンデータを選択し、選択した波形パターンデータについて、１本又は複数本の標本線を設定する（第１ステップ）。次に、各標本線から特徴量（本例では、変化量）を抽出する（第２ステップ）。図２（ａ）では、波形パターンに対して、４本の標本線Ｌ1 、Ｌ2 、Ｌ3 、Ｌ4 が設定され、各標本線が波形パターンと交差する箇所、すなわち“変化量”は、図２（ａ）の表に示すように、＜２，４，２，１＞となる。
【００１９】
次に、ｎ通りの標本線の上下移動量の設定を行う（第３ステップ）。そして、移動させた標本線から変化量を抽出する。
【００２０】
例えば、上下移動量として「隣接する標本線の間隔の±１／２」の２通りを設定する。まず１通り目として、「隣接する標本線の間隔の＋１／２」の位置に、標本線を移動させる（図２（ｂ）参照）。移動後の標本線の新たな位置が、Ｌ1 '、Ｌ2 '、Ｌ3 '、Ｌ4 'として点線で図示されている。移動後の新たな標本線Ｌ1 '、Ｌ2 '、Ｌ3 '、Ｌ4 'についての変化量は、図２（ｂ）の表に示すように、＜２，４，１０，２＞となる。
【００２１】
第３ステップの２通り目として、「隣接する標本線の間隔の−１／２」の位置に、標本線を移動させる（図２（ｃ）参照）。移動後の標本線の新たな位置が、Ｌ1 ”、Ｌ2 ”、Ｌ3 ”、Ｌ4 ”として点線で図示されている。移動後の新たな標本線Ｌ1 ”、Ｌ2 ”、Ｌ3 ”、Ｌ4 ”についての変化量は、図２（ｃ）の表に示すように、＜４，１０，２，０＞となる。
【００２２】
第３ステップにおいて抽出された変化量は、認識システムに入力される。
【００２３】
以上の手順によって抽出された変化量を図３に示す。図３において、変化量（オリジナル）は、第２ステップにおいて抽出された変化量、変化量（上）は、第３ステップにおいて標本線を上方に移動させた場合における変化量、変化量（下）は、第３ステップにおいて標本線を下方に移動させた場合における変化量を表している。図３に示す変化量の値はそれぞれ異なっており、標本線の設定位置を固定した場合と比較して、標本線から抽出される変化量（特徴量）の偶然性は回避される。すなわち、例えば標本線Ｌ2 については、変化量として４又は１０のいずれも取り得るし、Ｌ3 については、変化量として２又は１０のいずれも取り得ることが分かる。
【００２４】
なお、上記方法で抽出された変化量の数自体は変化しない。すなわち、図３に示すように、変化量の数は、４本の標本線Ｌ1 、Ｌ2 、Ｌ3 、Ｌ4 から抽出される４個であり、標本線の移動位置ごとに、新たに４個の変化量が抽出される。換言すると、標本線を３つの位置に設定したことによって、サンプルの数が３倍になる。標本線の数を増やすと、変化量の数が増大するが、本発明の方法によれば、変化量の数は増大せずに、サンプルの数が増加する。したがって、抽出した変化量をパターン認識で処理する場合には、計算精度や計算時間の点で本発明の結果を利用するのが好ましい。
【００２５】
以上の説明では、標本線の上下移動量として「隣接する標本線の間隔の±１／２」の２通りを設定したが、これ以外の位置に設定することもできる。例えば、「隣接する標本線の間隔の＋１／３」の位置に標本線を移動させてもよい（図４参照）。図４の例の場合には、変化量は、＜２，４，６，１＞となる。この場合においても、上述のように、抽出される変化量の数自体は変化せず、サンプル数が移動量の分増加する。
【００２６】
また、以上の説明においては、各標本線の移動量は同じであるが、標本線ごとに異なる移動量を設定してもよい。
【００２７】
さらに、以上においては、変化量のみに関連して本発明の方法について説明したが、変化量以外の他の特徴量（例えば、存在量、存在量の最小値、存在量の最大値、波形パターンの開始点、波形パターンの終了点）についても、上述の方法を適用することができる。
【００２８】
次に、コンピュータに上述のステップ（第１ステップ〜第３ステップ）を実行させるためのプログラムについて説明する。本プログラムが実行されるコンピュータは、バスによって相互に接続されたＣＰＵ（中央処理装置）、メモリ、ハードディスク等の記憶装置、キーボード等の入力装置、表示装置、及び出力装置（いずれも図示せず）を有する一般的な形式のものでよいし、或いはマイクロチップ形式の処理装置等でもよい。
【００２９】
まず、入力装置によって入力された波形パターンがメモリに格納される。次いで、メモリに格納された波形パターンのうち、所定範囲における波形パターンデータが選択され、メモリに格納される。次いで、選択された波形パターンデータについて、ＣＰＵにおいて１本又は複数本の標本線が設定され、標本線が設定された波形パターンデータがメモリに格納される。次いで、各標本線から、変化量等の特徴量がＣＰＵにおいて計算・抽出され、このようにして抽出された特徴量がメモリに格納される。
【００３０】
次いで、メモリに格納された標本線が定められた波形パターンデータについて、ｎ通りの標本線の上下移動量の設定を行い、移動された標本線から、変化量等の特徴量がＣＰＵにおいて計算・抽出され、このようにして抽出された特徴量がメモリに格納される。
【００３１】
このようにして得られたデータは、出力装置等から、認識システムに入力される。
【００３２】
なお、上述の例では、データがメモリに格納されるものとして説明したが、データ量が多い場合には、ハードディスク等の大容量記憶装置に格納される。
【００３３】
本発明は、以上の発明の実施の形態に限定されることなく、特許請求の範囲に記載された発明の範囲内で、種々の変更が可能であり、それらも本発明の範囲内に包含されるものであることはいうまでもない。
【００３４】
例えば、前記実施の形態では、標本線は、水平な直線として示されているが、傾斜した直線、上方に凸の曲線、下方に凸の曲線、非平行線等、任意の線を使用してよい。
【図面の簡単な説明】
【００３５】
【図１】本発明の好ましい実施の形態に係る波形パターンの特徴抽出方法の構成を示したフロー図である。
【図２】図１の特徴抽出方法を説明するためのグラフである。
【図３】図１の特徴抽出方法によって得られた変化量を示した表である。
【図４】図１の特徴抽出方法を説明するための別のグラフである。
【図５】波形パターンの一例を示したグラフである。
【図６】スペクトル波形パターンの例を示したグラフである。
【図７】変化量等の特徴量を説明するためのグラフである。
【図８】標本線を用いた方法に関する課題を説明するためのグラフである。
【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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