(57)【要約】      （修正有）【課題】より最適なカテゴリ数を決定できる評価システム、評価方法及び評価プログラムを提供する。【解決手段】複数の電気的信号についての特徴量ベクトルをそれぞれ計算する特徴量ベクトル計算部１２と、クラスタ分析法によりカテゴリ中心ベクトルをそれぞれ計算するクラスタ分析部１３と、電気的信号の数Ｎ、電気的信号の特徴量ベクトルｘｉ、カテゴリ数Ｋ、カテゴリｋの中心ベクトルｚｋ及び電気的信号の数ｎｋをパラメータとする評価指標（Ｆ）を計算する評価指標計算部１４と、評価指標（Ｆ）と、評価指標Ｆの前後差（ΔＦ）との比率である評価指標Ｆの相対前後差（ΔＦ／Ｆ）を計算する相対前後差計算部１５と、相対前後差（ΔＦ／Ｆ）が所定値より大きいか否かを比較し、所定値より大きい相対前後差（ΔＦ／Ｆ）に対応したカテゴリ数を適正カテゴリ数とする判定部１６とを備える。【選択図】図１
2019178959.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の電気的信号についての特徴量ベクトルをそれぞれ計算する特徴量ベクトル計算手段と、
複数のカテゴリ数について、クラスタ分析法によりカテゴリ中心ベクトルをそれぞれ計算するクラスタ分析手段と、
前記複数のカテゴリ数のそれぞれについて、電気的信号の数Ｎ、電気的信号の特徴量ベクトルｘｉ、カテゴリ数Ｋ、カテゴリｋの中心ベクトルｚｋ及び電気的信号の数ｎｋをパラメータとする評価指標（Ｆ）を計算する評価指標計算手段と、
前記複数のカテゴリ数のそれぞれについて、前記評価指標計算手段により計算された評価指標（Ｆ）と、評価指標Ｆの前後差（ΔＦ）との比率である評価指標Ｆの相対前後差（ΔＦ／Ｆ）を計算する相対前後差計算手段と、
前記複数のカテゴリ数のそれぞれについて、前記相対前後差計算手段により計算された相対前後差（ΔＦ／Ｆ）が所定値より大きいか否かをそれぞれ比較し、前記複数のカテゴリ数のうち前記所定値より大きい相対前後差（ΔＦ／Ｆ）に対応したカテゴリ数を適正カテゴリ数とする判定手段とを備えたことを特徴とする評価システム。
【請求項２】
評価指標（Ｆ）は、下記の（式１）で計算されるとともに、評価指標Ｆの前後差（ΔＦ）は、下記の（式２）で計算されることを特徴とする請求項１に記載の評価システム。
【数１】
2019178959.tif 000015
【数２】
2019178959.tif 000016
【請求項３】
複数の電気的信号についての特徴量ベクトルをそれぞれ計算する特徴量ベクトル計算ステップと、
複数のカテゴリ数について、クラスタ分析法によりカテゴリ中心ベクトルをそれぞれ計算するクラスタ分析ステップと、
前記複数のカテゴリ数のそれぞれについて、電気的信号の数Ｎ、電気的信号の特徴量ベクトルｘｉ、カテゴリ数Ｋ、カテゴリｋの中心ベクトルｚｋ及び電気的信号の数ｎｋをパラメータとする評価指標（Ｆ）を計算する評価指標計算ステップと、
前記複数のカテゴリ数のそれぞれについて、前記評価指標計算ステップにより計算された評価指標（Ｆ）と、評価指標Ｆの前後差（ΔＦ）との比率である評価指標Ｆの相対前後差（ΔＦ／Ｆ）を計算する相対前後差計算ステップと、
前記複数のカテゴリ数のそれぞれについて、前記相対前後差計算ステップにより計算された相対前後差（ΔＦ／Ｆ）が所定値より大きいか否かをそれぞれ比較し、前記複数のカテゴリ数のうち前記所定値より大きい相対前後差（ΔＦ／Ｆ）に対応したカテゴリ数を適正カテゴリ数とする判定ステップとを備えたことを特徴とする評価方法。
【請求項４】
評価指標（Ｆ）は、下記の（式１）で計算されるとともに、評価指標Ｆの前後差（ΔＦ）は、下記の（式２）で計算されることを特徴とする請求項３に記載の評価方法。
【数１】
2019178959.tif 000017
【数２】
2019178959.tif 000018
【請求項５】
コンピュータに読み込まれることにより、当該コンピュータを、
複数の電気的信号についての特徴量ベクトルをそれぞれ計算する特徴量ベクトル計算手段、
複数のカテゴリ数について、クラスタ分析法によりカテゴリ中心ベクトルをそれぞれ計算するクラスタ分析手段、
前記複数のカテゴリ数のそれぞれについて、電気的信号の数Ｎ、電気的信号の特徴量ベクトルｘｉ、カテゴリ数Ｋ、カテゴリｋの中心ベクトルｚｋ及び電気的信号の数ｎｋをパラメータとする評価指標（Ｆ）を計算する評価指標計算手段、
前記複数のカテゴリ数のそれぞれについて、前記評価指標計算手段により計算された評価指標（Ｆ）と、評価指標Ｆの前後差（ΔＦ）との比率である評価指標Ｆの相対前後差（ΔＦ／Ｆ）を計算する相対前後差計算手段、
前記複数のカテゴリ数のそれぞれについて、前記相対前後差計算手段により計算された相対前後差（ΔＦ／Ｆ）が所定値より大きいか否かをそれぞれ比較し、前記複数のカテゴリ数のうち前記所定値より大きい相対前後差（ΔＦ／Ｆ）に対応したカテゴリ数を適正カテゴリ数とする判定手段として機能させることを特徴とする評価プログラム。
【請求項６】
評価指標（Ｆ）は、下記の（式１）で計算されるとともに、評価指標Ｆの前後差（ΔＦ）は、下記の（式２）で計算されることを特徴とする請求項５に記載の評価プログラム。
【数１】
2019178959.tif 000019
【数２】
2019178959.tif 000020
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えばクラスタリングにおいて指定されるカテゴリ数を評価する評価システム、評価方法及び評価プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
製品組立工程や部品の圧造工程において、製造装置等に取り付けた振動検出センサにより検出された振動波形データに基づいて、組立後の製品や部品を圧造する工具等の状態が正常か異常かを判別する検査が行われることがある。例えば、ねじの圧造工程において、ねじを圧造により製造する製造装置に取り付けた振動検出センサにより検出された振動波形データに基づいて、作業者により、工具に割れがあるか否かの検査が行われる。この工具検査方法では、振動波形データに基づいて工具の割れを判別する必要があり、作業者の専門知識や熟練が必要である。
【０００３】
これに対し、従来から、複数の要素からなる集合の中から類似する要素を見つけ出して、いくつかの部分集合に分割するクラスタリングが知られている。クラスタリングには、階層的クラスタリングと非階層的クラスタリングとがあり、代表的な非階層的クラスタリングとして、k-meansやFuzzy c-means法がある。上述した非階層的クラスタリングにおいては、カテゴリ数を指定する必要がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００１−２５６２４４
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
振動検出センサにより検出された振動波形データについてのクラスタリングが適切に行われるのであれば、正常状態（工具に割れがない状態）の振動波形データと異常状態（工具に割れがある状態）の振動波形データとを設定することにより、振動検出センサにより検出された振動波形データに基づいて、工具に割れがあるか否かを自動的に判別することが可能となる。振動波形データについてのクラスタリングが適切に行われるには、指定するカテゴリ数が最適である必要がある。従来から、カテゴリ数を評価する方法として、Ｐｓｅｕｄｏ  Ｆを評価指標として使用する方法がある。この評価方法では、カテゴリ数を種々変化させ、カテゴリ数ごとの評価指標Ｆを計算し、評価指標Ｆが最大となるカテゴリ数が、指定するカテゴリ数として最適であると考えられてきた。しかしながら、振動波形データについてのクラスタリングにおいては、評価指標Ｆが最大となるカテゴリ数が必ずしも最適であるとは限らない。
【０００６】
本発明は、より最適なカテゴリ数を決定できる評価システム、評価方法及び評価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】
【０００７】
本発明は、かかる目的を達成するために、次のような手段を講じたものである。
【０００８】
すなわち、本発明に係る評価システムは、
複数の電気的信号についての特徴量ベクトルをそれぞれ計算する特徴量ベクトル計算手段と、
複数のカテゴリ数について、クラスタ分析法によりカテゴリ中心ベクトルをそれぞれ計算するクラスタ分析手段と、
前記複数のカテゴリ数のそれぞれについて、電気的信号の数Ｎ、電気的信号の特徴量ベクトルｘｉ、カテゴリ数Ｋ、カテゴリｋの中心ベクトルｚｋ及び電気的信号の数ｎｋをパラメータとする評価指標（Ｆ）を計算する評価指標計算手段と、
前記複数のカテゴリ数のそれぞれについて、前記評価指標計算手段により計算された評価指標（Ｆ）と、評価指標Ｆの前後差（ΔＦ）との比率である評価指標Ｆの相対前後差（ΔＦ／Ｆ）を計算する相対前後差計算手段と、
前記複数のカテゴリ数のそれぞれについて、前記相対前後差計算手段により計算された相対前後差（ΔＦ／Ｆ）が所定値より大きいか否かをそれぞれ比較し、前記複数のカテゴリ数のうち前記所定値より大きい相対前後差（ΔＦ／Ｆ）に対応したカテゴリ数を適正カテゴリ数とする判定手段とを備えたことを特徴とする。
【０００９】
本発明に係る評価システムにおいて、
評価指標（Ｆ）は、下記の（式１）で計算されるとともに、評価指標Ｆの前後差（ΔＦ）は、下記の（式２）で計算されることを特徴とする。
【数１】
2019178959.tif 000003
【数２】
2019178959.tif 000004
【００１０】
本発明に係る評価方法は、
複数の電気的信号についての特徴量ベクトルをそれぞれ計算する特徴量ベクトル計算ステップと、
複数のカテゴリ数について、クラスタ分析法によりカテゴリ中心ベクトルをそれぞれ計算するクラスタ分析ステップと、
前記複数のカテゴリ数のそれぞれについて、電気的信号の数Ｎ、電気的信号の特徴量ベクトルｘｉ、カテゴリ数Ｋ、カテゴリｋの中心ベクトルｚｋ及び電気的信号の数ｎｋをパラメータとする評価指標（Ｆ）を計算する評価指標計算ステップと、
前記複数のカテゴリ数のそれぞれについて、前記評価指標計算ステップにより計算された評価指標（Ｆ）と、評価指標Ｆの前後差（ΔＦ）との比率である評価指標Ｆの相対前後差（ΔＦ／Ｆ）を計算する相対前後差計算ステップと、
前記複数のカテゴリ数のそれぞれについて、前記相対前後差計算ステップにより計算された相対前後差（ΔＦ／Ｆ）が所定値より大きいか否かをそれぞれ比較し、前記複数のカテゴリ数のうち前記所定値より大きい相対前後差（ΔＦ／Ｆ）に対応したカテゴリ数を適正カテゴリ数とする判定ステップとを備えたことを特徴とする。
【００１１】
本発明に係る評価方法において、
評価指標（Ｆ）は、下記の（式１）で計算されるとともに、評価指標Ｆの前後差（ΔＦ）は、下記の（式２）で計算されることを特徴とする。
【数１】
2019178959.tif 000005
【数２】
2019178959.tif 000006
【００１２】
本発明に係る評価プログラムは、
コンピュータに読み込まれることにより、当該コンピュータを、
複数の電気的信号についての特徴量ベクトルをそれぞれ計算する特徴量ベクトル計算手段、
複数のカテゴリ数について、クラスタ分析法によりカテゴリ中心ベクトルをそれぞれ計算するクラスタ分析手段、
前記複数のカテゴリ数のそれぞれについて、電気的信号の数Ｎ、電気的信号の特徴量ベクトルｘｉ、カテゴリ数Ｋ、カテゴリｋの中心ベクトルｚｋ及び電気的信号の数ｎｋをパラメータとする評価指標（Ｆ）を計算する評価指標計算手段、
前記複数のカテゴリ数のそれぞれについて、前記評価指標計算手段により計算された評価指標（Ｆ）と、評価指標Ｆの前後差（ΔＦ）との比率である評価指標Ｆの相対前後差（ΔＦ／Ｆ）を計算する相対前後差計算手段、
前記複数のカテゴリ数のそれぞれについて、前記相対前後差計算手段により計算された相対前後差（ΔＦ／Ｆ）が所定値より大きいか否かをそれぞれ比較し、前記複数のカテゴリ数のうち前記所定値より大きい相対前後差（ΔＦ／Ｆ）に対応したカテゴリ数を適正カテゴリ数とする判定手段として機能させることを特徴とする。
【００１３】
本発明に係る評価プログラムにおいて、
評価指標（Ｆ）は、下記の（式１）で計算されるとともに、評価指標Ｆの前後差（ΔＦ）は、下記の（式２）で計算されることを特徴とする。
【数１】
2019178959.tif 000007
【数２】
2019178959.tif 000008
【発明の効果】
【００１４】
以上、本発明によれば、従来の評価方法において評価指標Ｆが最大となるカテゴリ数が最適とされてきたのに対し、例えば振動波形データについてのクラスタリングのように、評価指標Ｆが最大となるカテゴリ数が必ずしも最適でない場合に、評価指標Ｆが最大となるカテゴリ数以外の適正カテゴリ数を指定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の実施形態に係る評価システムの構成を示した図である。
【図２】図１の評価システムの動作を説明する図である。
【図３】複数のカテゴリ数についての評価指標（Ｆ）、評価指標Ｆの前後差（ΔＦ）、評価指標Ｆの相対前後差（ΔＦ／Ｆ）の変化を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、本発明の実施形態の評価システム、評価方法及び評価プログラムについて、図面を参照して説明する。
【００１７】
（全体構成）
本発明の実施形態に係る評価システムは、図１に示すように、振動検出センサ１と、振動検出センサ１が接続された評価装置２を備える。
【００１８】
振動検出センサ１は、振動波形データを検出するものであり、ねじの圧造工程において、ねじを圧造する製造装置に取り付けられる。振動検出センサ１は、工具に割れがあるか否かの検査を行うための振動波形データを検出し、振動波形データは評価装置２に供給される。ここで、振動検出センサ１は、圧電式、ストレンゲージ式、電磁式など任意の方式ものを使用することができる。
【００１９】
評価装置２は、図２に示す制御部１０によって制御される。制御部１０は、ＣＰＵ、メモリ及びインターフェースを含む通常のマイクロコンピュータを主体として構成されるもので、メモリに記憶されている評価プログラムに従い所定の演算、処理を行って、周辺ハードウェアとの協働の下に、上記の振動検出センサ１から取り込んだ振動波形データに基づいて、カテゴリ数の評価を行う。
【００２０】
制御部１０には、振動波形データ記憶部１１と、特徴量ベクトル計算部１２と、クラスタ分析部１３と、評価指標計算部１４と、相対前後差計算部１５と、判定部１６とを有している。制御部１０には、振動検出センサ１が接続される。
【００２１】
振動波形データ記憶部１１は、振動検出センサ１から供給された振動波形データを記憶する。
【００２２】
特徴量ベクトル計算部１２は、振動波形データ記憶部１１に記憶された複数の振動波形データについての特徴量ベクトルをそれぞれ計算する。
【００２３】
クラスタ分析部１３は、複数のカテゴリ数について、クラスタ分析法によりカテゴリ中心ベクトルをそれぞれ計算する。本実施形態では、複数のカテゴリ数として、２以上で且つ指定数ｎ（例えば１５）以下の整数が設定されている。クラスタ分析法として、目的関数Jを最小化する手法であるFuzzy c-means法が使用される。
【００２４】
【数３】
2019178959.tif 000009
但し、ｘｉは振動波形データの特徴量ベクトル、ｚｋは各カテゴリｋの中心ベクトル（以下、カテゴリ中心ベクトルという）、ｕｋｉは振動波形データｉの各カテゴリｋへの帰属度である。すなわち、添え字のｉは振動波形データの識別、ｋはカテゴリの識別を表す。
【００２５】
まず、帰属度ｕｋｉを初期化する。
【数４】
2019178959.tif 000010
【００２６】
帰属度ｕｋｉを用いて、カテゴリ中心ベクトルｚｋを下記の式で計算する。但し、ｑは２である。
【数５】
2019178959.tif 000011
【００２７】
カテゴリ中心ベクトルｚｋを用いて振動波形データｉの各カテゴリｋへの帰属度ｕｋｉを下記の式で更新する。但し、ｑは２である。
【数６】
2019178959.tif 000012
【００２８】
ここで、カテゴリ中心ベクトルｚｋ、及び、振動波形データｉのカテゴリｋへの帰属度ｕｋｉの計算を繰り返し、全てのカテゴリの中心が変化しなければ終了する。
【００２９】
評価指標計算部１４は、複数のカテゴリ数について、クラスタ分析部１３により計算されたカテゴリ中心ベクトルｚｋに基づいて、評価指標（Ｆ）を計算する。
【００３０】
＜評価指標（Ｆ）＞
本実施形態において、評価指標Ｆは、Ｐｓｅｕｄｏ  Ｆであり、下記の式により計算される。
【数１】
2019178959.tif 000013
但し、ｘｉは電気的信号の特徴量ベクトル、ｚｋはカテゴリ中心ベクトル、Ｎは電気的信号の数、ｎｋは電気的信号の数、Ｋはカテゴリ数
【００３１】
本実施形態では、上述したように、複数のカテゴリ数として、２以上で且つ指定数ｎ（例えば１５）以下の整数が設定されていることから、カテゴリ数を２から指定数ｎまで変化させて、各カテゴリ数について、評価指標（Ｆ）が計算される。
【００３２】
相対前後差計算部１５は、複数のカテゴリ数について、評価指標計算部１４により計算された評価指標（Ｆ）に基づいて、評価指標（Ｆ）と、評価指標Ｆの前後差（ΔＦ）との比率である評価指標Ｆの相対前後差（ΔＦ／Ｆ）をそれぞれ計算する。なお、複数のカテゴリ数として、２以上で且つ指定数ｎ（例えば１５）以下の整数が設定されているとき、相対前後差計算部１５では、２以上で且つ指定数ｎ−１（例えば１４）のカテゴリ数についての評価指標Ｆの前後差（ΔＦ）、及び、評価指標Ｆの相対前後差（ΔＦ／Ｆ）が計算される。また、複数のカテゴリ数として指定数ｎ（例えば１５）のカテゴリ数についての評価指標Ｆの前後差（△Ｆ）、及び、評価指標Ｆの相対前後差（△Ｆ／Ｆ）も計算される。
【００３３】
＜評価指標Ｆの前後差（ΔＦ）＞
評価指標Ｆの前後差（ΔＦ）とは、各カテゴリ数についての評価指標（Ｆ）の前後のカテゴリ数についての評価指標（Ｆ）に対する変化度である。したがって、評価指標Ｆの前後差（ΔＦ）は、下記の式により計算される。
【数７】
2019178959.tif 000014
【００３４】
＜評価指標Ｆの相対前後差（ΔＦ／Ｆ）＞
評価指標Ｆの相対前後差（ΔＦ／Ｆ）とは、各カテゴリ数について、評価指標Ｆの前後差（ΔＦ）の評価指標（Ｆ）に対する比率である。したがって、各カテゴリ数についての評価指標Ｆの相対前後差（ΔＦ／Ｆ）は、評価指標Ｆの前後差（ΔＦ）をそのカテゴリ数についての評価指標（Ｆ）により除算することにより計算される。
【００３５】
判定部１６は、相対前後差計算部１５により計算された相対前後差（ΔＦ／Ｆ）が所定値より大きいか否かを比較し、複数のカテゴリ数のうち所定値より大きい相対前後差（ΔＦ／Ｆ）に対応したカテゴリ数を適正カテゴリ数に判定し、適正カテゴリ数と判定されたカテゴリ数を記憶する。したがって、判定部１６は、各カテゴリ数についての相対前後差が適正か否かを判断するための所定値を記憶する。所定値は、０より大きい値であり且つ１以下の値であり、本実施形態では、例えば、図３（ｃ）に示す破線に一致する０．３を所定値としている。
【００３６】
本実施形態の評価システムの動作について、図２に基づいて説明する。
【００３７】
（ステップＳ１）
ねじの圧造工程において、振動波形センサ１により、ねじを圧造する際の振動波形データが検出される。本実施形態の評価システムでは、多数の振動波形データを使用して、カテゴリ数の評価を行うことから、多数のねじを圧造する際の振動波形データが、振動検出センサ１により検出される。
【００３８】
（ステップＳ２）
振動波形センサ１により検出された振動波形データが、評価装置２の振動波形データ記憶部１１に記憶される。本実施形態では、多数のねじを圧造する際に振動検出センサ１により検出された振動波形データが振動波形データ記憶部１１に記憶されるが、１つのねじを圧造する度に、１つの振動波形データが振動波形データ記憶部１１に記憶されてもよいし、多数のねじを圧造した後、多数の振動波形データが振動波形データ記憶部１１にまとめて記憶されてもよい。
【００３９】
（ステップＳ３）
特徴量ベクトル計算部１２により、振動波形データ記憶部１１に記憶された各振動波形データの特徴量ベクトルが計算される。
【００４０】
（ステップＳ４）
クラスタ分析部１３により、複数のカテゴリ数について、帰属度及びカテゴリ中心ベクトルが計算される。本実施形態では、振動波形データ記憶部１１に記憶された各振動波形データについて、カテゴリ数が２であるとして、帰属度及びカテゴリ中心ベクトルの計算が開始される。
【００４１】
（ステップＳ５）
評価指標計算部１４により、カテゴリ数が２であるとして計算された帰属度及びカテゴリ中心ベクトルに基づいて、評価指標（Ｆ）が計算される。
【００４２】
（ステップＳ６）
カテゴリ数が２であるか否かが判断される。カテゴリ数が２である場合、ステップＳ１１に進んで、カテゴリ数を１だけ増加させた後、ステップＳ４に戻る。ステップＳ６において、カテゴリ数が２でない場合、ステップＳ７に進む。
【００４３】
（ステップＳ７）
相対前後差計算部１５により、ステップＳ７に進んだときのカテゴリ数が３以上且つ指定数ｎより１だけ小さい数以下である場合、ステップＳ７に進んだときのカテゴリ数より１だけ小さいカテゴリ数について、評価指標の前後差（ΔＦ）と、評価指標の相対前後差（ΔＦ/Ｆ）とが計算される。ステップＳ７に進んだときのカテゴリ数が指定数ｎ（例えば１５）である場合、ステップＳ７に進んだときのカテゴリ数より１だけ小さいカテゴリ数（例えば１４）と、指定数ｎ（例えば１５）のカテゴリ数について、評価指標の前後差（ΔＦ）と、評価指標の相対前後差（ΔＦ/Ｆ）とが計算される。
【００４４】
（ステップＳ８、Ｓ９）
ステップＳ８において、ステップＳ７において計算された評価指標の相対前後差（ΔＦ/Ｆ）が所定値より大きいか否かが比較され、評価指標の相対前後差（ΔＦ/Ｆ）が所定値より大きい場合、そのカテゴリ数を適正カテゴリ数と判定して、ステップＳ９に進む。ステップＳ９において、所定値より大きい評価指標の相対前後差（ΔＦ/Ｆ）に対応したカテゴリ数を、適正カテゴリ数として記憶して、ステップＳ１０に進む。ステップＳ８において、評価指標の相対前後差（ΔＦ/Ｆ）が所定値以下の場合、ステップＳ１０に進む。
【００４５】
（ステップＳ１０、Ｓ１１）
ステップＳ１０において、カテゴリ数が指定数ｎ（例えば１５）より小さいか否かが判断される。カテゴリ数が指定数ｎより小さい場合、ステップＳ１１において、カテゴリ数を１だけ増加させた後、ステップＳ４に戻る。したがって、ステップＳ４において、１だけ増加させたカテゴリ数について、帰属度及びカテゴリ中心ベクトルが計算された後、ステップＳ５において評価指標（Ｆ）が計算される。ステップＳ１０において、カテゴリ数が指定数ｎ以上である場合、処理を終了する。
【００４６】
以上のようにして、２から指定数ｎまでの各カテゴリ数について、評価指標（Ｆ）、評価指標の前後差（ΔＦ）及び評価指標の相対前後差（ΔＦ/Ｆ）が計算される。図３（ａ）は、２から指定数までの各カテゴリ数について、評価指標（Ｆ）の変化が図示されているが、評価指標（Ｆ）は、カテゴリ数が７であるときに最大となる。図３（ｂ）は、２から指定数ｎまでの各カテゴリ数について、評価指標の前後差（ΔＦ）の変化が図示されているが、カテゴリ数が７であるときに最大となり、カテゴリ数が３であるとき比較的大きい。ここで、カテゴリ数が７であるときの評価指標（Ｆ）と、カテゴリ数が３であるときの評価指標（Ｆ）とは全く異なることから、相対的な評価指標の前後差（ΔＦ）を計算して比較する。
【００４７】
図３（ｃ）は、２から指定数ｎまでの各カテゴリ数について、評価指標の相対前後差（ΔＦ/Ｆ）の変化が図示されている。図３（ｃ）では、カテゴリ数が適正カテゴリ数か否かを判定するための所定値（０．３）が破線で図示されている。カテゴリ数が３、７であるときの評価指標の相対前後差（ΔＦ/Ｆ）が所定値より大きい。図３（ｃ）に示すように、カテゴリ数が３であるときの評価指標の相対前後差（ΔＦ/Ｆ）は、カテゴリ数が７であるときの評価指標の相対前後差（ΔＦ/Ｆ）よりは小さいが、依然として比較的大きい。したがって、カテゴリ数が３、７を、適正カテゴリ数とすることができる。
【００４８】
本実施形態の評価システム、評価方法及び評価プログラムでは、従来の評価方法において評価指標Ｆが最大となるカテゴリ数が最適とされてきたのに対し、振動波形データについてのクラスタリングのように、評価指標Ｆが最大となるカテゴリ数が必ずしも最適でない場合に、評価指標Ｆが最大となるカテゴリ数以外の適正カテゴリ数を決定することができる。
【００４９】
以上説明したように、本実施形態の評価システム、評価方法及び評価プログラムにおいて、適正カテゴリ数が決定されると、振動波形データについてのクラスタリングが適切に行われることから、工具の検査装置に対し、適正カテゴリ数に基づいて、正常状態（工具に割れがない状態）の振動波形データと異常状態（工具に割れがある状態）の振動波形データとを設定することにより、振動検出センサ１により検出された振動波形データに基づいて、工具に割れがあるか否かを自動的に判別することが可能となる。
【００５０】
以上、本発明の一実施形態を説明したが、各部の具体的な構成は上述した実施形態のみに限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で種々変形が可能である。
【００５１】
上記実施形態では、電気的信号が振動波形データであったが、電気的信号は振動波形データに限られない。上記実施形態では、クラスタ分析法として、Fuzzy c-means法が使用されたが、例えばk-means法などの非階層的クラスタリングが使用されてよいし、階層的クラスタリングが使用されてよい。上記実施形態では、評価指標として、Ｐｓｅｕｄｏ  Ｆを使用したが、Ｐｓｅｕｄｏ  Ｆに限られない。したがって、評価指標として、電気的信号の数Ｎ、電気的信号の特徴量ベクトルｘｉ、カテゴリ数Ｋ、カテゴリｋの中心ベクトルｚｋ及び電気的信号の数ｎｋをパラメータとする評価指標を使用することにより、本発明の効果が得られる。評価指標Ｆの前後差（ΔＦ）の計算方法は、上記実施形態の計算方法に限られない。
【符号の説明】
【００５２】
１  振動検出センサ
２  評価装置
１１  振動波形データ記憶部
１２  特徴量ベクトル計算部
１３  クラスタ分析部
１４  評価指標計算部
１５  相対前後差計算部
１６  判定部
【図１】
2019178959.tif 000021
【図２】
2019178959.tif 000022
【図３】
2019178959.tif 000023