(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検査対象物の発生音の音圧または振動のいずれか一方または両方の信号を取り出す検出手段と、上記検出手段にて取り出された信号を解析し複数の特徴量データを求める算出手段と、異常の有無が判断可能な上記被検査対象物と同一のものにて成るモデル対象物の発生音の上記複数の特徴量データと同一の種類の特徴量データを入力し、これら異常の有無が判断可能な各特徴量データと上記被検査対象物の発生音の特徴量データとの相関関係の比較から、上記被検査対象物の異常の有無を判断する識別手段と、上記モデル対象物の発生音の特徴量データを教師データとして作成する教師データ作成手段とを備え、上記識別手段を、ニューラルネットワークにて行い、上記ニューラルネットワークを、上記教師データ作成手段より入力した教師データおよび上記モデル対象物の異常の有無に基づき学習させて構築し、上記算出手段にて求められた複数の特徴量データを上記ニューラルネットワークにて処理し、被検査対象物の異常の有無を識別することを特徴とする異音検査装置。
【請求項２】
教師データが、良品のみのモデル対象物の特徴量データから構成される場合、識別手段において、被検査対象物の良または良でないことを識別することを特徴とする請求項１に記載の異音検査装置。
【請求項３】
教師データが、良品と、不良品の複数の種別とのそれぞれのモデル対象物の特徴量データから構成される場合、識別手段において、被検査対象物の良および不良の種別を識別することを特徴とする請求項１に記載の異音検査装置。
【請求項４】
算出手段は、検出手段より取り出した信号を時系列解析して、単位時間毎の複数の特徴量データを求めることを特徴とする請求項１ないし請求項３のいずれかに記載の異音検査装置。
【請求項５】
算出手段は、検出手段より取り出した信号を周波数解析して、単位周波数毎の振幅にて成る特徴量データを求めることを特徴とする請求項１ないし請求項３のいずれかに記載の異音検査装置。
【請求項６】
算出手段は、検出手段より取り出した信号を時間周波数解析して、単位時間毎の単位周波数成分の振幅にて成る特徴量データを求めることを特徴とする請求項１ないし請求項３のいずれかに記載の異音検査装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、ニューラルネットワークを用いることにより、複数の特徴量データから、被検査対象物の異常の有無を短時間にて識別することができる異音検査装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来の異音を検査する異音検査装置は、例えば、特開昭５８−１０８４１９号公報に記載された、振動検出機の出力を、複数の周波数帯域から成るフィルタにより、複数の周波数成分に分類し、各周波数の成分に対応して設けられたしきい値と、各周波数成分における最大ピーク値とを各周波数成分別に比較して異常識別を行っているものがある。
【０００３】
また、特開昭５８−２１９４２４号公報には、振動検出機により周波数スペクトルを算出し、特定の周波数スペクトルにおける振幅値としきい値とを比較してバランス不良やベアリング軸受等の良否の検査を行っている。
【０００４】
また、特開昭５９−９７０１６号公報、特開昭５９−９７０１７号公報、および、特開昭５９−１０９８３１号公報では、検査対象の振動または騒音から変換した周波数スペクトルと基準スペクトルとの差の偏差量としきい値との比較により異音を識別している。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
従来の各異音検出装置は、識別の基準となるしきい値の設定に時間がかかり、識別精度を向上させるために長い検討時間を要していた。また、特定の周波数成分のみを比較している場合、被検査帯域外の異常を見落とす可能性があり、精度向上の妨げになるという問題点が生じていた。
【０００６】
また、このことを解消するために多数の周波数成分を比較しようとすると、その各周波数成分において、それぞれしきい値を設定しなくては成らず、時間がかかる。また、各周波数成分の１つでもしきい値を越えていると、他の多くの周波数成分にたいして良と識別したとしても、不良と識別することとなり、所望の識別を行うことができないという問題点があった。
【０００７】
この発明は上記のような問題点を解消するためなされたもので、識別時間を短縮し、精度に優れた検出を行うことができる異音検査装置を提供することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
この発明に係る請求項１の異音検査装置は、被検査対象物の発生音の音圧または振動のいずれか一方または両方の信号を取り出す検出手段と、検出手段にて取り出された信号を解析し複数の特徴量データを求める算出手段と、異常の有無が判断可能な被検査対象物と同一のものにて成るモデル対象物の発生音の複数の特徴量データと同一の種類の特徴量データを入力し、これら異常の有無が判断可能な各特徴量データと被検査対象物の発生音の特徴量データとの相関関係の比較から、被検査対象物の異常の有無を判断する識別手段と、モデル対象物の発生音の特徴量データを教師データとして作成する教師データ作成手段を備え、識別手段を、ニューラルネットワークにて行い、ニューラルネットワークを、教師データ作成手段より入力した教師データおよびモデル対象物の異常の有無に基づき学習させて構築し、算出手段にて求められた複数の特徴量データをニューラルネットワークにて処理し、被検査対象物の異常の有無を識別するものである。
【０００９】
また、この発明に係る請求項２の異音検査装置は、請求項１において、教師データが、良品のみのモデル対象物の特徴量データから構成される場合、識別手段において、被検査対象物の良または良でないことを識別するものである。
【００１０】
また、この発明に係る請求項３の異音検査装置は、請求項１において、教師データが、良品と、不良品の複数の種別とのそれぞれのモデル対象物の特徴量データから構成される場合、識別手段において、被検査対象物の良および不良の種別を識別するものである。
【００１１】
また、この発明に係る請求項４の異音検査装置は、請求項１ないし請求項３のいずれかにおいて、算出手段は、検出手段より取り出した信号を時系列解析して、単位時間毎の複数の特徴量データを求めるものである。
【００１２】
また、この発明に係る請求項５の異音検査装置は、請求項１ないし請求項３のいずれかにおいて、算出手段は、検出手段より取り出した信号を周波数解析して、単位周波数毎の振幅にて成る特徴量データを求めるものである。
【００１３】
また、この発明に係る請求項６の異音検査装置は、請求項１ないし請求項３のいずれかにおいて、算出手段は、検出手段より取り出した信号を時間周波数解析して、単位時間毎の単位周波数成分の振幅にて成る特徴量データを求めるものである。
【００１４】
【発明の実施の形態】
実施の形態１．
以下、この発明の実施の形態を図について説明する。図１はこの発明の実施の形態１の異音検査装置の構成を示す図である。図において、１は被検査対象物としての例えば回転機、２はこの回転機１の発生音を検出するための検出手段で、例えば、回転機１の発生音の音圧または振動の一方または両方のデータを電気信号に変換する変換器３、例えばマイクロホンまたは振動加速度ピックアップ等を用いて形成している。
【００１５】
そして、この変換器３に接続され、変換器３の信号を増幅するためのアンプ４と、このアンプ４に接続され、このアンプ４の信号の雑音の除去および複数の周波数成分に信号の分離を行うフィルタ５と、このフィルタ５に接続され、このフィルタ５の信号を取り込むＡ／Ｄ変換器６とにて成る。
【００１６】
７はこの検出手段２にて検出された信号を解析し、複数の特徴量データを求める算出手段で、例えば電子計算機搭載のＣＰＵや、ＤＳＰ（ディジタル・シグナル・プロセッサ）などが用いられる。８は教師データ作成手段で、異常の有無が判断可能な被検査対象物と同一のものにて成るモデル対象物としての、モデル回転機を使用し、その発生音を検出して上述した特徴量データと同一の種類の特徴量データを取り出し、教師データとして作成する。
【００１７】
９はこの教師データ作成手段８より入力した教師データおよびモデル対象物の異常の有無に基づき学習させて構築されるニューラルネットワークにて、算出手段７にて求められた特徴量データを識別し、回転機１の異常の有無の識別結果を出力する識別手段である。
【００１８】
上記のように構成された実施の形態１の異音検査装置の動作について図２ないし図５を交えて説明する。まず、被検査対象物の発生音の識別を実行する前に、異常の有無が判断可能な被検査対象物と同一のものにて成るモデル回転機から教師データを作成し、識別手段９に学習させておく必要がある。
【００１９】
この動作を、図２に基づいて説明する。まず、異常の有無が判断可能な分類済みのモデル回転機を動作させて準備をする（図２のステップＳ１）。次に、回転機１の発生音の音圧または振動の一方または両方の信号を検出手段２を用いて取り込む（図２のステップＳ２）。次に、この信号から算出手段７を用いて複数の特徴量データを算出する（図２のステップＳ３）。
【００２０】
次に、教師データ作成手段８を用いて、この特徴量データ（尚、特徴量データの具体例については後述する）から教師データを作成する（図２のステップＳ４）。この場合、例えば特徴量データが取り得る下限値を０と、上限値を１として特徴量データを正規化し、教師データとして作成している。
【００２１】
次に、教師データ数が所望の数Ｎ（ここで言う所望の数Ｎとは、必要とする識別の精度に基づき決定されている。教師データの数Ｎが大きくなると、識別の精度が上がると考えられる。しかし、教師データを多く作成するためには時間を要するため、必要とする精度に応じて決定すればよい。）に達しているか否かを判断し（図２のステップＳ５）、達していなければ、再び図２のステップＳ１にもどり、別のモデルと成る回転機１を用いて、上記と同様の動作を繰り返す。
【００２２】
また、教師データ数が所望の数Ｎに達していれば、この教師データを識別手段９に送信し、この教師データおよびモデル回転機の異常の有無に基づき学習させて構築されるニューラルネットワークを備えた識別手段９を設けておく（図２のステップＳ６）。
【００２３】
次に、本来の目的である被検査対象物の異常の有無の識別を行う動作に移る。この動作について、図３を用いて説明する。まず、被検査対象物である回転機１を動作させて準備する（図３のステップＳ７）。次に、回転機１の発生音を検出手段２により検出し、発生音の信号を取り込む（図３のステップＳ８）。
【００２４】
次に、算出手段７にて、この信号の複数の特徴量データを算出する（図３のステップＳ９）。この際、特徴量データが取り得る下限値を０、上限値を１として特徴量データを正規化する。次に、識別手段９にて、この正規化された特徴量データを用いて、ニューラルネットワークにて発生音と学習済みの教師データとの相関関係を判断して、発生音の識別を行う（図３のステップＳ１０）。このように相関関係を判断するようにしているため、それぞれの特徴量データに対応する、しきい値をそれぞれ設定する必要がない。
【００２５】
次に、教師データが複数または単数のいずれの分類のデータにて成るかを判断する（図３のステップＳ１１）。ここで言う分類とは、回転機１の良、不良、または、不良の種類、または、不良による異常箇所の種類の分類のことを指し、予め識別手段９が、モデル回転機を用いて得た教師データの分類の数に対応している。
【００２６】
例えば、モデル回転機の教師データが、異常がない良のみのデータの１分類のデータにて成るような場合は、分類が１というように判断される。また、モデル回転機の教師データが、異常がない良のデータ、および不良のデータからの２分類のデータにて成るような場合は、分類が２というように判断される。さらに、不良の複数の種類のデータにて成る場合や、不良による異常箇所の種類のデータにて成る場合などを備える場合が考えられる。
【００２７】
次に、分類数が１と判断された場合、すなわちここでは先に記載したように良品のみのデータが、ニューラルネットワークにて学習されている場合は、このニューラルネットワークにて良に対する評価点が得られることとなる（ここでいうニューラルネットワークの評価点とは、小さい点数ほどその分類に近似していることをあらわすものとする）。そして、この評価点により回転機１が良または良でない（ここでは不良として判断するものと設定する）と識別する（図３のステップＳ１２）。
【００２８】
この評価の一例としては、例えば良と判断する評価点のしきい値を設定し、得られた評価点がしきい値より大きい場合は不良と、また評価点がしきい値以下の場合は良と判断するようにすればよい。
【００２９】
また、分類数が２以上と判断された場合、すなわちここでは先に記載したよう良、不良、不良の種類、不良による異常箇所の種類などのデータが、ニューラルネットワークにて学習されている場合は、このニューラルネットワークにてそれぞれの分類に対する評価点が得られることとなる。そして、これら各分類の評価点の内、最小評価点の分類を識別する（図３のステップＳ１３）。そして、その分類により回転機１の、良、不良、不良の種類、または不良による異常箇所の種類などを識別することとなる。
【００３０】
ここで実際の回転機１の発生音の検出手段２における信号および、この信号の特徴量データの解析について説明する。まず、ここでは特徴量データを時間周波数解析の一手法としてのウェーブレット解析により得ることとする。図４には良品のデータ、また、図５には不良品のデータを示す。そして、図４（ａ）および図５（ａ）に検出手段２の信号を、そしてこれら各信号をウェーブレット解析し各特徴量データとしたものを図４（ｂ）および図５（ｂ）にそれぞれ示す。
【００３１】
図４（ａ）および図５（ａ）のグラフは、横軸に時間、縦軸に電圧を示している。また、図４（ｂ）および図５（ｂ）のグラフは、横軸に時間、縦軸に周波数を示しており、ウェーブレット解析によるデータがマトリックス状に得られていることが確認できる。そして、このマトリックス状に得られている単位時間毎の単位周波数成分の振幅のレベルは、色の濃淡で示され、白い色ほどレベルが高く、黒い色ほどレベルが低いものとしている。
【００３２】
そして、このようにして得られたデータを正規化し特徴量データとして算出手段７は算出している。そして、識別手段９はこのようにして得られたマトリックス状の多数の全ての特徴量データを判断の対象とする。この場合実際には、図４（ｂ）に示したデータを良のデータの分類と、図５（ｂ）に示したデータを不良のデータの分類として学習しておき、被検査対象物の発生音のデータとこれらデータとの相関関係を判断し、近似している方のデータに類似していると判断し、発生音の良、不良を判断し、被検査対象物の異常の有無を識別することとなる。
【００３３】
上記のように形成された実施の形態１の異音検査装置によれば、複数の特徴量データから被検査対象物の異常の有無の識別を、特徴量データ毎のしきい値を設定することなく行うことが可能となり、所望の判定を短時間にて行うことが可能となる。また、良品のデータのみでも、しきい値を設定する必要がないため被検査対象物の異常の有無を判断することができる。また、教師データの種類によっては、不良の種類、不良による異常箇所の種類を識別することが可能となる。
【００３４】
また、マトリックス状のように多数の特徴量データを判断するのは、従来の方法においては、それぞれの特徴量データに対してしきい値を設ける必要があり、設定時間に多大な時間を要し、現実的には不可能であったものの、発明のようにニューラルネットワークにより判断するようにすれば、それぞれの特徴量データに対してしきい値を設ける必要がなく、かつ、短時間にて所望の判断を行うことが可能となる。
【００３５】
また、上記実施の形態１においては、識別手段９をニューラルネットワークにて行う場合を示したが、これに限られることはなく、他の方法において、異常の有無の判断可能な複数の特徴量データと、被検査対象物の複数の特徴量データとの相関関係が判断できるようなものであれば、被検査対象物の異常の有無の判断を、特徴量データ毎にしきい値を設定することなく判断することができることは言うまでもない。
【００３６】
また、上記実施の形態１においては、時間周波数解析によるデータを特徴量データとしたが、これに限られることはなく、時系列解析により、例えば、単位時間毎の周波数成分の標準偏差、ピーク数、および、変動幅など複数の特徴量データを特徴量データとして解析するようにしてよい。次に、この場合の解析結果の一例を示す。
【００３７】
例えば、図４（ａ）および図５（ａ）に示した検出手段２により得られた信号が音圧を示している場合、単位時間を０．２ｓｅｃとすると、この単位時間毎の音圧の標準偏差、ピーク数、および、変動幅など複数の特徴量データは、図６に示すように求められる。そして、これらデータを特徴量データとして、上記実施の形態１と同様に判断するようにすれば、上記実施の形態１と同様の効果を奏することは言うまでもない。
【００３８】
また、他の解析方法として、周波数解析により、単位周波数毎の振幅を特徴量データとして解析するようにしてもよく、この場合、特徴量データは例えば、高速フーリエ変換または１／３オクターブ解析を用いることにより、単位周波数毎のスペクトル振幅として求めればよい。この場合の解析結果の一例を示す。
【００３９】
例えば、図４（ａ）および図５（ａ）に示した検出手段２により得られた信号を、単位周波数毎の、スペクトル振幅を複数の特徴量データとして求めると、良のデータが図７（ａ）に、また、不良のデータが図７（ｂ）に示すように求められる。そして、これらデータを特徴量データとして、上記実施の形態１と同様に判断するようにすれば、上記実施の形態１と同様の効果を奏することは言うまでもない。
【００４０】
なお、上記実施の形態１においては特に示さなかったが、発生音の音圧および振動を検出する手段として、例えば電流検出器または超音波検出器など、発生音の音圧および振動の特徴を検出できるものであれば、いずれのものを用いるようにしても良いことは言うまでもない。
【００４１】
また、上記実施の形態１においては検出手段２としてフィルタ５を備えたものを示したが、これに限られることはなく、フィルタ５を備えてなくても良いことは言うまでもない。
【００４２】
【発明の効果】
以上のように、この発明の請求項１によれば、被検査対象物の発生音の音圧または振動のいずれか一方または両方の信号を取り出す検出手段と、検出手段にて取り出された信号を解析し複数の特徴量データを求める算出手段と、異常の有無が判断可能な被検査対象物と同一のものにて成るモデル対象物の発生音の複数の特徴量データと同一の種類の特徴量データを入力し、これら異常の有無が判断可能な各特徴量データと被検査対象物の発生音の特徴量データとの相関関係の比較から、被検査対象物の異常の有無を判断する識別手段と、モデル対象物の発生音の特徴量データを教師データとして作成する教師データ作成手段を備え、識別手段を、ニューラルネットワークにて行い、ニューラルネットワークを、教師データ作成手段より入力した教師データおよびモデル対象物の異常の有無に基づき学習させて構築し、算出手段にて求められた複数の特徴量データをニューラルネットワークにて処理し、被検査対象物の異常の有無を識別するので、複数の特徴量データからの総合的な判断により被検査対象物の異常の有無を判断することができる異音検査装置を得ることが可能となり、かつ、多数の特徴量データを短時間にて処理することができる異音検査装置を得ることが可能となる。
【００４３】
また、この発明の請求項２によれば、請求項１において、教師データが、良品のみのモデル対象物の特徴量データから構成される場合、識別手段において、被検査対象物の良または良でないことを識別するので、良品のみの特徴量データにて被検査対象物の異常の有無の判断を行うことができる異音検査装置を得ることが可能となる。
【００４４】
また、この発明の請求項３によれば、請求項１において、教師データが、良品と、不良品の複数の種別とのそれぞれのモデル対象物の特徴量データから構成される場合、識別手段において、被検査対象物の良および不良の種別を識別するので、良以外の、不良の種別を判断することができる異音検査装置を得ることが可能となる。
【００４５】
また、この発明の請求項４によれば、請求項１ないし請求項３のいずれかにおいて、算出手段は、検出手段より取り出した信号を時系列解析して、単位時間毎の複数の特徴量データを求めるので、所望の識別を行うことができる異音検査装置を得ることが可能となる。
【００４６】
また、この発明の請求項５によれば、請求項１ないし請求項３のいずれかにおいて、算出手段は、検出手段より取り出した信号を周波数解析して、単位周波数毎の振幅にて成る特徴量データを求めるので、所望の識別を行うことができる異音検査装置を得ることが可能となる。
【００４７】
また、この発明の請求項６によれば、請求項１ないし請求項３のいずれかにおいて、算出手段は、検出手段より取り出した信号を時間周波数解析して、単位時間毎の単位周波数成分の振幅にて成る特徴量データを求めるので、精度に優れた異常識別を行うことができる異音検査装置を得ることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の実施の形態１による異音検査装置の構成を示した図である。
【図２】図１に示した異音検査装置の動作のフローチャートを示した図である。
【図３】図１に示した異音検査装置の動作のフローチャートを示した図である。
【図４】この発明の実施の形態１による良品のデータを示した図である。
【図５】この発明の実施の形態１による不良品のデータを示した図である。
【図６】この発明の実施の形態１によるデータを、時系列解析によるデータとして示した図である。
【図７】この発明の実施の形態１によるデータを、周波数解析によるデータとして示した図である。
【符号の説明】
１  回転機、２  検出手段、７  算出手段、８  教師データ作成手段、９  識別手段。
【図１】
0003594477.tif 000002
【図２】
0003594477.tif 000003
【図３】
0003594477.tif 000004
【図４】
0003594477.tif 000005
【図５】
0003594477.tif 000006
【図６】
0003594477.tif 000007
【図７】
0003594477.tif 000008