(57)【要約】      （修正有）【課題】機器が多数である場合に、機器が設置された設備等の状況を従来に比して把握しやすくユーザに提示する機器データ処理装置及び機器データ処理方法を提供する。【解決手段】機器データ処理装置は、多数のセンサから得られた時系列データを取得しＳ１１、各時系列データを、相関が高いものが近接するように並び替えＳ１２、特徴量データに変換すべき時系列データがあれば、特徴量データに変換するＳ１４。その後、各時系列データを正規化するＳ１５。正規化した時系列データの各データ値を輝度値に変換し、Ｙ軸にセンサを割り当て、Ｘ軸に時刻を割り当てた座標空間に時系列データを展開して時系列データの画像化を行うＳ１６。得られた画像に対して２次元画像処理を施しＳ２、その画像を表示するＳ３。【選択図】図３
2015215709.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１座標軸に時刻を割り当て、前記第１座標軸と直交する第２座標軸に複数の機器を割り当てることによって規定された座標空間に、前記複数の機器のそれぞれから収集された複数の時系列データを、各時系列データの値に応じた輝度値で表示するための画像を生成する画像生成手段を備える機器データ処理装置であって、
前記画像生成手段は、前記複数の機器を相関するもの同士が近接するように前記第２座標軸に並べ、さらに前記時系列データのそれぞれを正規化して、前記画像を生成するように構成されており、
前記機器データ処理装置は、前記画像生成手段によって生成された前記画像における隣り合う時系列データのそれぞれ一部を含む領域について２次元画像処理を施す２次元画像処理手段と、
前記２次元画像処理手段による前記２次元画像処理によって得られた画像に基づく情報を表示する表示部と、
をさらに備える、
機器データ処理装置。
【請求項２】
前記２次元画像処理は、前記領域の輝度値の平均処理、中央値算出処理、又はバンドパスフィルタ処理である、
請求項１に記載の機器データ処理装置。
【請求項３】
前記画像生成手段は、少なくとも一部の機器から収集される時系列データに所定の変換処理を施して特徴量データを生成し、前記特徴量データを前記機器の時系列データとして、前記画像を生成するように構成されている、
請求項１又は２に記載の機器データ処理装置。
【請求項４】
前記画像生成手段は、前記特徴量データの生成に使用した時系列データと、前記特徴量データとを共に含む前記画像を生成するように構成されている、
請求項３に記載の機器データ処理装置。
【請求項５】
前記画像生成手段は、前記特徴量データの生成に使用した時系列データの値を、一の画素におけるＲ値、Ｇ値、又はＢ値の何れかとし、前記特徴量データの値を、前記一の画素におけるＲ値、Ｇ値、又はＢ値の他の何れかとして、画像を生成するように構成されている、
請求項４に記載の機器データ処理装置。
【請求項６】
前記所定の変換処理は、前記特徴量データとして、時系列データの区間平均値、区間標準偏差、区間最大値、又は区間最小値を算出する処理である、
請求項３乃至５の何れかに記載の機器データ処理装置。
【請求項７】
前記２次元画像処理手段による前記２次元画像処理によって得られた第１画像と、前記複数の機器から前記複数の時系列データが収集された状況とは異なる状況において前記複数の機器から収集された第２の時系列データを前記座標空間に表示するための画像に対して前記２次元画像処理が施された第２画像との比較処理を実行する比較手段をさらに備える、
請求項１乃至６の何れかに記載の機器データ処理装置。
【請求項８】
前記比較処理は、前記第１画像と前記第２画像との平均、差分、又はマハラノビス距離を算出する処理である、
請求項７に記載の機器データ処理装置。
【請求項９】
前記正規化は、前記機器から取得された時系列データの平均値をオフセットとし、前記時系列データの標準偏差をゲインとするものである、
請求項１乃至８の何れかに記載の機器データ処理装置。
【請求項１０】
第１座標軸に時刻を割り当て、前記第１座標軸と直交する第２座標軸に複数の機器を割り当てることによって規定された座標空間に、前記複数の機器のそれぞれから収集された複数の時系列データを、各時系列データの値に応じた輝度値で表示するための画像を生成するステップを有する機器データ処理方法であって、
前記生成するステップでは、前記複数の機器を相関するもの同士が近接するように前記第２座標軸に並べ、さらに前記時系列データのそれぞれを正規化して、前記画像を生成し、
生成された前記画像における隣り合う時系列データのそれぞれ一部を含む領域について２次元画像処理を施すステップと、
前記２次元画像処理によって得られた画像に基づく情報を表示するステップと、
をさらに有する、
機器データ処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の機器から出力された時系列データを処理する機器データ処理装置及び機器データ処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
工場等の設備には多数のセンサが設けられており、設備の状態を監視するためにこれらのセンサから出力されたデータが利用される。また、インターネット、又は社内ＬＡＮ等のエリアネットワークでは多数のネットワーク機器が相互に接続されており、ネットワークの状態を監視するために、これらのネットワーク機器から出力されるデータが利用される。このように、従来、多数の機器から出力されたデータを総合的に監視することが行われている。
【０００３】
特許文献１には、複数の機器から出力された時系列データを収集して、時系列データの時刻を第１の座標軸に、時系列データを得た機器を第２の座標軸に、それぞれ割り当てることで規定される表示領域に、時系列データの値に応じた輝度、色等で各時系列データをゾーン図の形式で表示する機器データ表示方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１２−１８５８９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１に記載されているように機器の数が１０数個程度の場合では問題とはならないが、機器の数が数十個以上になると、特許文献１のデータ表示では各時系列データの値の表示領域が非常に小さくなる（例えば１乃至数ピクセル）。このような小さな領域の輝度又は色を、人間が個々に認識することは通常困難である。したがって、特許文献１に記載されたデータ表示方法では、上記のような場合に設備又はネットワークの状態をユーザが把握することは困難であった。
【０００６】
本発明は斯かる事情に鑑みてなされたものであり、その主たる目的は、上記課題を解決することができる機器データ処理装置及び機器データ処理方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上述した課題を解決するために、本発明の一の態様の機器データ処理装置は、第１座標軸に時刻を割り当て、前記第１座標軸と直交する第２座標軸に複数の機器を割り当てることによって規定された座標空間に、前記複数の機器のそれぞれから収集された複数の時系列データを、各時系列データの値に応じた輝度値で表示するための画像を生成する画像生成手段を備える機器データ処理装置であって、前記画像生成手段は、前記複数の機器を相関するもの同士が近接するように前記第２座標軸に並べ、さらに前記時系列データのそれぞれを正規化して、前記画像を生成するように構成されており、前記機器データ処理装置は、前記画像生成手段によって生成された前記画像における隣り合う時系列データのそれぞれ一部を含む領域について２次元画像処理を施す２次元画像処理手段と、前記２次元画像処理手段による前記２次元画像処理によって得られた画像に基づく情報を表示する表示部と、をさらに備える。
【０００８】
この態様において、前記２次元画像処理は、前記領域の輝度値の平均処理、中央値算出処理、又はバンドパスフィルタ処理であってもよい。
【０００９】
また、上記態様において、前記画像生成手段は、少なくとも一部の機器から収集される時系列データに所定の変換処理を施して特徴量データを生成し、前記特徴量データを前記機器の時系列データとして、前記画像を生成するように構成されていてもよい。
【００１０】
また、上記態様において、前記画像生成手段は、前記特徴量データの生成に使用した時系列データと、前記特徴量データとを共に含む前記画像を生成するように構成されていてもよい。
【００１１】
また、上記態様において、前記画像生成手段は、前記特徴量データの生成に使用した時系列データの値を、一の画素におけるＲ値、Ｇ値、又はＢ値の何れかとし、前記特徴量データの値を、前記一の画素におけるＲ値、Ｇ値、又はＢ値の他の何れかとして、画像を生成するように構成されていてもよい。
【００１２】
また、上記態様において、前記所定の変換処理は、前記特徴量データとして、時系列データの区間平均値、区間標準偏差、区間最大値、又は区間最小値を算出する処理であってもよい。
【００１３】
また、上記態様において、前記機器データ処理装置は、前記２次元画像処理手段による前記２次元画像処理によって得られた第１画像と、前記複数の機器から前記複数の時系列データが収集された状況とは異なる状況において前記複数の機器から収集された第２の時系列データを前記座標空間に表示するための画像に対して前記２次元画像処理が施された第２画像との比較処理を実行する比較手段をさらに備えていてもよい。
【００１４】
また、上記態様において、前記比較処理は、前記第１画像と前記第２画像との平均、差分、又はマハラノビス距離を算出する処理であってもよい。
【００１５】
また、上記態様において、前記正規化は、前記機器から取得された時系列データの平均値をオフセットとし、前記時系列データの標準偏差をゲインとするものであってもよい。
【００１６】
また、本発明の一の態様の機器データ処理方法は、第１座標軸に時刻を割り当て、前記第１座標軸と直交する第２座標軸に複数の機器を割り当てることによって規定された座標空間に、前記複数の機器のそれぞれから収集された複数の時系列データを、各時系列データの値に応じた輝度値で表示するための画像を生成するステップを有する機器データ処理方法であって、前記生成するステップでは、前記複数の機器を相関するもの同士が近接するように前記第２座標軸に並べ、さらに前記時系列データのそれぞれを正規化して、前記画像を生成し、生成された前記画像における隣り合う時系列データのそれぞれ一部を含む領域について２次元画像処理を施すステップと、前記２次元画像処理によって得られた画像に基づく情報を表示するステップと、をさらに有する。
【発明の効果】
【００１７】
本発明に係る機器データ処理装置及び機器データ処理方法は、機器が多数である場合に、機器が設置された設備等の状況を従来に比して把握しやすい情報をユーザに提示することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】実施の形態１に係る機器データ処理装置が設置される圧延鋼板の製造設備の構成を示す模式図。
【図２】実施の形態１に係る機器データ処理装置の構成を示すブロック図。
【図３】実施の形態１に係る機器データ処理装置による画像処理の手順を示すフローチャート。
【図４】時系列データの画像化処理を説明する模式図。
【図５】実施の形態２に係る機器データ処理装置による画像処理の手順を示すフローチャート。
【図６】実施例１における画像生成処理において生成された画像の図。
【図７】実施例１における２次元画像処理によって得られた画像の図。
【図８】実施例１における比較処理によって得られた画像の図。
【図９】製造設備が正常な場合に収集された時系列データから実施例２における２次元画像処理によって得られた画像の図。
【図１０】製造設備に異常が生じている場合に収集された時系列データから実施例２における２次元画像処理によって得られた画像の図。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、本発明の好ましい実施の形態を、図面を参照しながら説明する。
【００２０】
（実施の形態１）
［機器データ処理装置の構成］
以下、圧延鋼板の製造設備に機器データ処理装置を設置した場合について説明する。図１は、本実施の形態に係る機器データ処理装置が設置される圧延鋼板の製造設備の構成を示す模式図である。
【００２１】
製造設備Ｆは、圧延鋼板をローラで搬送しながら成形するものであり、振動センサ２１、速度センサ２２、張力センサ２３、厚みセンサ２４、圧力センサ２５、温度センサ２６等のセンサが各所に設置されている。振動センサ２１は、圧延鋼板に加わる振動を検出するための機器であり、振動の大きさを示す時系列データを出力する。速度センサ２２は、圧延鋼板の搬送速度を検出するための機器であり、速度の大きさを示す時系列データを出力する。張力センサ２３は、圧延鋼板に生じる張力を検出するための機器であり、張力の大きさを示す時系列データを出力する。厚みセンサ２４は、搬送される圧延鋼板における所定位置を通過する部位の厚みを検出するための機器であり、厚みの大きさを示す時系列データを出力する。圧力センサ２５は、圧延鋼板に加わる圧力を検出するための機器であり、圧力の大きさを示す時系列データを出力する。温度センサ２６は、圧延鋼板の温度を検出するための機器であり、温度の大きさを示す時系列データを出力する。
【００２２】
製造設備Ｆには、機器データ処理装置１が設置されている。機器データ処理装置１は、振動センサ２１、速度センサ２２、張力センサ２３、厚みセンサ２４、圧力センサ２５、温度センサ２６等のセンサに接続されており、これらの機器から出力される時系列データを取り込み、後述するような処理を行うことによって、製造設備Ｆの状態を監視するための情報を表示するものである。
【００２３】
図２は、機器データ処理装置１の構成を示すブロック図である。機器データ処理装置１は、コンピュータ１０によって実現される。図２に示すように、コンピュータ１０は、本体１１と、表示部１３と、入力部１２とを備えている。本体１１は、ＣＰＵ１１１、ＲＯＭ１１２、ＲＡＭ１１３、ハードディスク１１５、読出装置１１４、入出力インタフェース１１６、画像出力インタフェース１１７、及び通信インタフェース１１８を備えており、ＣＰＵ１１１、ＲＯＭ１１２、ＲＡＭ１１３、ハードディスク１１５、読出装置１１４、入出力インタフェース１１６、画像出力インタフェース１１７、及び通信インタフェース１１８は、バスによって接続されている。
【００２４】
ＣＰＵ１１１は、ＲＡＭ１１３にロードされたコンピュータプログラムを実行することが可能である。そして、機器データ処理用のコンピュータプログラムである機器データ処理プログラム１１０を当該ＣＰＵ１１１が実行することにより、コンピュータ１０が機器データ処理装置１として機能する。
【００２５】
ＲＯＭ１１２は、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、又はＥＥＰＲＯＭ等によって構成されており、ＣＰＵ１１１に実行されるコンピュータプログラム及びこれに用いるデータ等が記録されている。
【００２６】
ＲＡＭ１１３は、ＳＲＡＭまたはＤＲＡＭ等によって構成されている。ＲＡＭ１１３は、ハードディスク１１５に記録されている機器データ処理プログラム１１０の読み出しに用いられる。また、ＣＰＵ１１１がコンピュータプログラムを実行するときに、ＣＰＵ１１１の作業領域として利用される。
【００２７】
ハードディスク１１５は、オペレーティングシステム及びアプリケーションプログラム等、ＣＰＵ１１１に実行させるための種々のコンピュータプログラム及び当該コンピュータプログラムの実行に用いられるデータがインストールされている。機器データ処理プログラム１１０も、このハードディスク１１５にインストールされている。
【００２８】
ハードディスク１１５には、例えば米マイクロソフト社が製造販売するWindows（登録商標）等のオペレーティングシステムがインストールされている。以下の説明においては、本実施の形態に係る機器データ処理プログラム１１０は当該オペレーティングシステム上で動作するものとしている。
【００２９】
入出力インタフェース１１６は、例えばUSB，IEEE1394，又はRS-232C等のシリアルインタフェース、SCSI，IDE，又は IEEE1284等のパラレルインタフェース、及びＤ／Ａ変換器、Ａ／Ｄ変換器等からなるアナログインタフェース等から構成されている。入出力インタフェース１１６には、キーボード及びマウスからなる入力部１２が接続されており、ユーザが当該入力部１２を使用することにより、コンピュータ１０にデータを入力することが可能である。
【００３０】
画像出力インタフェース１１７は、ＬＣＤまたはＣＲＴ等で構成された表示部１３に接続されており、ＣＰＵ１１１から与えられた画像データに応じた映像信号を表示部１３に出力するようになっている。表示部１３は、入力された映像信号にしたがって、画像（画面）を表示する。
【００３１】
通信インタフェース１１８は、外部の機器とデータ通信するためのものである。通信インタフェース１１８には、振動センサ２１、速度センサ２２、張力センサ２３、厚みセンサ２４、圧力センサ２５、温度センサ２６等のセンサが接続されており、これらのセンサから出力された時系列データが通信インタフェース１１８によって取り込まれる。
【００３２】
［機器データ処理装置の動作］
以下、本実施の形態に係る機器データ処理装置１の動作について説明する。
【００３３】
図３は、本実施の形態に係る機器データ処理装置１による画像処理の手順を示すフローチャートである。
【００３４】
製造設備Ｆでは、圧延鋼板の製造工程において、振動センサ２１、速度センサ２２、張力センサ２３、厚みセンサ２４、圧力センサ２５、温度センサ２６等の各種のセンサによって製造設備Ｆの状態に応じたデータが取得される。これらのセンサのデータは、時系列データとして各センサから出力される。センサから出力された時系列データは、機器データ処理装置１に与えられる。
【００３５】
機器データ処理装置１は、以下のような機器データ処理を実行し、製造設備Ｆの状態を監視するための情報をユーザに提示する。
【００３６】
ＣＰＵ１１１は、機器データ処理を開始すると、画像生成処理を実行する（ステップＳ１）。画像生成処理Ｓ１には、以下に説明するステップＳ１１乃至Ｓ１６の処理が含まれる。
【００３７】
まず、ＣＰＵ１１１は、各センサから出力された時系列データを取得する（ステップＳ１１）。各センサは、通信インタフェース１１８の複数のチャンネルに個別に対応付けられており、センサから出力される時系列データは、対応するチャンネルに与えられる。
【００３８】
次に、ＣＰＵ１１１は、上記のようにして受け付けた複数の時系列データを並び替える（ステップＳ１２）。この処理では、相関度の高い時系列データ同士が近接するようにして、並び替えが行われる。相関度に基づく時系列データの順番は、時系列データの相互相関を計算し、その数値が高いもの同士が近接し、数値が低いもの同士が離れるように定めてもよいし、ユーザが各センサで検出される物理量の意味を考慮して、関連の強いもの同士が近接し、関連の弱いもの同士が離れるように定めてもよい。まず、同種のセンサの時系列データは近接するように並び替えられる。例えば、速度センサが複数ある場合、これらの速度センサの時系列データは近接して並べられる。また、センサの種別は異なるが、検出される物理量の特徴が近似する場合にも、これらのセンサの時系列データは近接して並べられる。例えば、圧延鋼板の搬送速度が大きい程、振動が強くなるような場合、搬送速度と振動との間には強い関連性が存在する。このため、振動センサ２１の時系列データと速度センサ２２の時系列データとが近接するように並び替えられる。また、製造設備Ｆでの異なる部位での搬送速度の差により、圧延鋼板に張力が生じるような場合、搬送速度と張力との間には強い関連性が存在する。このため、速度センサ２２の時系列データと張力センサ２３の時系列データとが近接するように並び替えられる。また、振動と圧力鋼板の温度との間には、強い関連性が存在しない。このため、振動センサ２１の時系列データと温度センサ２５の時系列データとは離れるように並び替えられる。このようにして、時系列データの並び替えが行われる。
【００３９】
次に、ＣＰＵ１１１は、時系列データのうち、特徴量データに変換すべきものが存在するか否かを判定する（ステップＳ１３）。特徴量データに変換する時系列データは、対話形式でユーザからが入力して指定したり、予め特徴量データに変換する時系列データを設定しておいたりすればよい。
【００４０】
時系列データそのものを監視したとしても、そのデータが示す意味が理解できない場合がある。例えば、振動の時系列データを監視しても、製造設備Ｆがどのような状態であるのかは理解しにくい。このような場合に、特徴量データが用いられる。例えば、特徴量データとして振幅の区間最大値を使用すれば、区間毎にどの程度の大きさの振動があったのかが分かるので、異常な大きさの振動がどの区間で生じたか等、製造設備Ｆの状態が容易に理解される。特徴量データとしては、区間平均値、区間標準偏差、区間最小値、区間最大値等を利用することが可能であり、時系列データの特性に応じて、どのような特徴量データとするかを定めればよい。
【００４１】
ステップＳ１３において特徴量データに変換すべき時系列データが存在する場合には（ステップＳ１３においてＹＥＳ）、ＣＰＵ１１１は、時系列データを特徴量データに変換する（ステップＳ１４）。得られた特徴量データは、時系列データとして後の処理に供される。ステップＳ１４の処理の後、ＣＰＵ１１１はステップＳ１５に処理を移す。
【００４２】
他方、ステップＳ１３において特徴量データに変換すべき時系列データが存在しない場合には（ステップＳ１３においてＮＯ）、ＣＰＵ１１１は、そのままステップＳ１５に処理を移す。
【００４３】
ステップＳ１５において、ＣＰＵ１１１は、各時系列データを正規化する（ステップＳ１５）。後の処理において各センサの出力値から画像を生成するため、生成する画像のビット深度に合わせてセンサの出力値が正規化される。ステップＳ１５では、各時系列データに対して平均値と標準偏差とを算出し、平均値をオフセットとし、標準偏差をゲインとして正規化が行われる。この平均値及び標準偏差は、処理対象の時系列データから算出されたものでなくてもよい。例えば、事前に取得された時系列データのサンプルから平均値及び標準偏差を算出しておき、これらをオフセット及びゲインとすることも可能である。
【００４４】
また、上記以外にも、平均値、標準偏差をある単位毎にまとめることも可能である。例えば、製造設備Ｆでは、製造する圧延鋼板の品種毎に運転条件が異なるため、品種毎に平均値及び標準偏差を算出し、オフセット及びゲインを設定することも可能である。
【００４５】
さらに、平均値及び標準偏差のそれぞれは、１つの時系列データに対して単一の値である必要はない。時刻についての移動平均又は区間平均、区間標準偏差を算出し、これらを正規化のオフセット及びゲインとすることも可能である。
【００４６】
次にＣＰＵ１１１は、時系列データを画像化する（ステップＳ１６）。図４は、時系列データの画像化処理を説明する模式図である。この処理では、横軸（Ｘ座標軸）を時刻とし、縦軸（Ｙ座標軸）をセンサとしたＸＹ座標空間に、時系列データが展開される。このとき、Ｙ座標軸には、ステップＳ１２で設定された並び順でセンサが並べられる。
【００４７】
ＸＹ座標空間において各センサに割り当てられる領域は、時系列データの数（以下、「データ系列数」という）に応じて設定すればよい。例えば、データ系列数が１００以上あるような場合には、１つの時系列データに対して１つの画素列、即ち、幅が１画素のＹ方向に長い領域を割り当てることができる。また、データ系列数が数十個の場合には、１つの時系列データに対して、幅が複数画素のＹ方向に長い領域を割り当てることができる。
【００４８】
また、時系列データの１つのデータ値に対応する領域（つまり、１つのデータ値に対応するＸ軸方向の長さ）は、時系列データに含まれるデータ値の数に応じて設定すればよい。例えば、データ値の数が１００以上あるような場合には、１つのデータ値に対してＸ方向に１画素分の長さを有する領域を割り当てることができる。また、データ値の数が数十個の場合には、１つのデータ値に対してＸ方向に複数画素分の長さを有する領域を割り当てることができる。
【００４９】
また、各時系列データは、各時刻でのデータ値（信号レベル）が同値の輝度値に変換される。例えば、ある時刻における正規化されたデータ値が１２５である場合、その時刻における輝度値が１２５とされる。このようにして、ＸＹ座標空間の各座標に輝度値が割り当てられていく。
【００５０】
また、時系列データから特徴量データを算出している場合、元の時系列データを使用してもよいし、使用しなくてもよい。元の時系列データと特徴量データとの両方を使用する場合、Ｙ方向に延びた２つの領域のうちの１つを元の時系列データに割り当て、他の１つを特徴量データに割り当てることも可能であるし、１つの領域に元の時系列データ及び特徴量データの両方を割り当てることも可能である。例えば、１つの画素列に元の時系列データ及び特徴量データの両方を割り当てる場合には、ＲＧＢ値の何れか１つに元の時系列データに割り当て、他の１つに特徴量データを割り当てればよい。このようにすることで、元の時系列データと特徴量データとの関係の変化を色彩で示すことが可能となる。例えば、そのセンサの出力値が正常な場合には赤色が強く出るのに対して、出力値が異常となると青色が強く出る等である。
【００５１】
上記のような画像生成処理Ｓ１によって画像が生成されると、ＣＰＵ１１１は、得られた画像に対して２次元画像処理を施す（ステップＳ２）。
【００５２】
製造工程において各センサから得られた時系列データを観測する際には、物理的に正確な意味よりも、正常な状態と異常な状態とを見分けやすくすることが重要な場合がある。また、人間の目では各画素の輝度を個別に認識することは困難である。つまり、ある程度の画素の塊でなければ認識することはできない。このため、画像に対して２次元画像処理を実行し、人間の目に認識しやすい画像とすることが有効である。
【００５３】
通常、物理的な正しさを重視して、センサ毎にの出力信号に対する信号処理が行われる。これに対して、ステップＳ２の処理では、複数のセンサの時系列データが一括して処理される。しかし、このような処理を実行することで、各時系列データが示す物理量が変化して、物理的な正しさが損なわれてしまうと、観測には適さない画像となってしまう。この点において、ステップＳ２の処理対象とされる画像に含まれる画素列（時系列データ）は関連性の強いものが近接し、関連性の弱いものが離れている。このような画像においては、複数の画素列を一括して処理する２次元画像処理を適用しても、ある程度は物理的な正しさが損なわれることがない。
【００５４】
しかも、処理後の画像は、近接するセンサの信号値同士の関係を反映したものとなる。例えば、搬送速度と張力との間に強い相関がある場合、これらの時系列データは似通った時間的変化を示すこととなるはずである。そこで画像に２次元画像処理を施すことで、これらの時系列データの関係をより強固にし、複数の画素における輝度値の大まかな傾向を反映した結果が得られる。つまり、２次元画像処理により、各時系列データの巨視的変化を人間の目に捉えやすくした画像を得ることが可能となる。
【００５５】
かかる２次元画像処理には、所定サイズの領域に対する平均処理、差分処理、中央値算出処理、バンドパスフィルタ処理などのフィルタ処理を採用することが可能である。
【００５６】
次にＣＰＵ１１１は、上記のような２次元画像処理が適用されることにより得られた画像を表示部１３に表示させ（ステップＳ３）、機器データ処理を終了する。このとき、２次元画像処理後の画像を解析した結果、製造設備Ｆの異常、又は特定の状態を示す情報が得られている場合に、これらの情報を前記画像と共に出力することも可能である。
【００５７】
（実施の形態２）
［機器データ処理装置の構成］
本実施の形態に係る機器データ処理装置の構成は、実施の形態１に係る機器データ処理装置の構成と同様であるので、同一構成要素については同一符号を付し、その説明を省略する。
【００５８】
［機器データ処理装置の動作］
図５は、本実施の形態に係る機器データ処理装置による画像処理の手順を示すフローチャートである。ステップＳ１，Ｓ１１乃至Ｓ１６、及びＳ２については、実施の形態１において説明した各ステップの内容と同様であるので、その説明を省略する。
【００５９】
本実施の形態に係る機器データ処理装置のＣＰＵ１１１は、２次元画像処理Ｓ２を行った後の画像（以下、「第１画像」という）を、当該第１画像の生成に使用された時系列データよりも前に取得された時系列データから生成された２次元画像処理後の画像（以下、「第２画像」という）と比較する処理を行う（ステップＳ２１）。この処理では、第１画像と第２画像との同一座標の輝度値の平均処理を行うことができる。また、平均処理ではなく、差分処理を用いることも可能であるし、ある条件下で取得された画像群、例えば正常操業時の画像群などから基準空間を作成してマハラノビス距離を求める処理とすることも可能である。
【００６０】
ステップＳ２１において、長期間を隔てた第１画像と第２画像とを比較することで、以前（第２画像の作成に用いられた時系列データが取得された時刻）での製造設備Ｆの状態と現在（第１画像の作成に用いられた時系列データが取得された時刻）での製造設備Ｆの状態とを比較した結果を得ることができる。例えば、製造設備Ｆが正常な状態における第２画像を取得しておけば、製造設備Ｆが正常な状態における第１画像との差は小さい一方、製造設備Ｆが異常な状態における第１画像との差は大きくなる。このため、製造設備Ｆが正常な場合と異常な場合とでは、ステップＳ２１において得られる画像が顕著に異なるものとなる。よって、正常又は異常の判定を容易に行うことが可能となる。
【００６１】
なお、第２画像として、過去の複数の時点において取得された２次元画像処理後の画像の平均画像を用いることも可能である。
【００６２】
上記の比較処理Ｓ２１の後、ＣＰＵ１１１は、比較処理の結果得られた画像を表示部１３に表示させ（ステップＳ２２）、機器データ処理を終了する。このとき、比較処理により得られた画像を解析した結果、製造設備Ｆの異常、又は特定の状態を示す情報が得られている場合に、これらの情報を前記画像と共に出力することも可能である。
【００６３】
（実施例１）
上記実施の形態２に係る機器データ処理装置の実施例を以下に説明する。センサにおける検出信号をサンプリング周期０．１秒で２７秒間サンプリングして時系列データを取得した。データ系列数は１００である。かかる時系列データは、製造設備Ｆに異常が生じているときに収集されたものである。時系列データの並び順については、オペレータが相関の高いもの同士を近接するようにマニュアル設定した。
【００６４】
正規化処理では、圧延鋼板の品種毎に平均値及び標準偏差を求めたものを、オフセット及びゲインとして設定した。また、画像化処理では、時系列データの１つのデータ値に１画素を対応させた。２次元画像処理では、５×５の平滑化フィルタを用いた。また、比較処理では、過去の複数の時点において得られた２次元画像処理後の画像の平均画像を第２画像として、第１画像と第２画像との差分画像を取得した。第２画像としては、過去の複数の時点（何れも製造設備が正常）において取得された２次元画像処理後の画像の平均画像を用いた。
【００６５】
図６は、本実施例における画像生成処理Ｓ１において生成された画像の図であり、図７は、本実施例における２次元画像処理によって得られた画像の図であり、図８は、本実施例における比較処理によって得られた画像の図である。
【００６６】
図６に示す画像からは、Ｙ軸方向に複数のスジが延びていることが把握できる程度である。したがって、この画像から、製造設備Ｆの状態を判断することは困難である。
【００６７】
一方、図７に示す画像では、画像のＹ軸方向両端部分、即ち、時系列データのサンプリング初期及び終期において、その他の部分よりも輝度値が低くなっている。この現象は、製造設備Ｆが正常な状態におけるものについても認められた。つまり、この現象からは製造設備Ｆの正常、異常を判断することはできないことが分かった。
【００６８】
また、図７の画像左端付近には、Ｘ軸方向に短く延びる線が認められ、画像下端部の２カ所において周囲よりも輝度値の高い部分が認められる。この現象は、製造設備Ｆの正常時には認められなかった。したがって、上記現象は、製造設備Ｆの異常による物理量の変化によって生じたものであることが分かる。つまり、上記現象が認められる場合には、製造設備Ｆに異常が生じていると判断することが可能である。
【００６９】
図８に示す画像を用いると、さらに製造設備Ｆの状態を明確に把握することができる。この画像では、大部分において輝度値が低くなっている。この部分は、正常時に得られた第２画像との差異がほとんどない部分である。また、画像左端部分にＸ軸方向に短く延びる高輝度値の複数の線が現れており、画像下端部の４カ所において周囲よりも輝度値の高い部分が現れている。これらの高輝度値の部分は、正常時に得られた第２画像との差異が大きい部分であり、製造設備Ｆの異常に起因して生じたものである。したがって、比較処理によって得られた画像に高輝度値の部分が認められる場合には、製造設備Ｆに何らかの異常が生じていると判断することができる。
【００７０】
（実施例２）
上記実施の形態１に係る機器データ処理装置の実施例を以下に説明する。センサにおける検出信号をサンプリング周期０．１秒で２７秒間サンプリングして時系列データを取得した。データ系列数は１００である。本実施例では、時系列データとして、製造設備Ｆが正常であるときに収集されたものと、製造設備Ｆに異常が生じているときに収集されたものとの２種類を用いた。時系列データの並び順については、オペレータが相関の高いもの同士を近接するようにマニュアル設定した。
【００７１】
正規化処理については、実施例１と同様とした。また、本実施例では、一部の時系列データから特徴量データ（区間平均値、区間標準偏差）を算出し、元の時系列データを特徴量データに代替した。また、２次元画像処理では、３×３の平滑化フィルタを用いた。
【００７２】
図９は、製造設備Ｆが正常な場合に収集された時系列データから本実施例における２次元画像処理によって得られた画像の図であり、図１０は、製造設備Ｆに異常が生じている場合に収集された時系列データから本実施例における２次元画像処理によって得られた画像の図である。
【００７３】
正常時に得られた画像と比較すると、異常時に得られた画像では、図において左上隅部分が全体的に輝度が低く、また、Ｙ軸方向中央より下部において、輝度の変化が大きいことが分かる。これらの相違は、製造設備Ｆの異常に起因して生じたものである。したがって、上記のようにして得られた画像を用いることで、製造設備Ｆの状態を視覚的に把握することが可能であることが分かる。
【００７４】
（その他の実施の形態）
なお、上述した実施の形態１及び２においては、時系列データの正規化処理の後に、特徴量データの算出を行う構成について述べたが、これに限定されるものではない。特徴量データの算出を行った後、正規化処理を行う構成とすることも可能である。
【００７５】
また、上述した実施の形態２においては、比較処理を行う構成について述べたが、この比較処理の後、特徴化処理を行う構成とすることも可能である。この特徴化処理として、比較処理によって得られた画像からブロブ分析による形状特徴量を算出し、輝度値がある閾値を超えた領域の形状から製造設備Ｆの状態を分類する処理を用いることも可能であるし、ＳＩＦＴ(Scale Invariant Feature Transform)、ＨＯＧ（Histogram of Oriented Gradients)、ＬＢＰ(Local Binary Pattern)等の画像認識処理を用いることも可能である。
【００７６】
また、上述した実施の形態１においては、２次元画像処理によって得られた画像を表示部１３に表示する構成について述べ、実施の形態２においては、比較処理によって得られた画像を表示部１３に表示する構成について述べたが、これらに限定されるものではない。２次元画像処理によって得られた画像ではなく、２次元画像処理によって得られた画像を解析し、解析により得られた製造設備Ｆの状態を示す情報を表示する構成とすることも可能である。また、比較処理によって得られた画像ではなく、比較処理によって得られた画像を解析し、解析により得られた製造設備Ｆの状態を示す情報を表示する構成とすることも可能である。また、２次元画像処理によって得られた画像と比較処理によって得られた画像の両方を表示する構成としてもよい。
【００７７】
また、上述した実施の形態においては、機器データ処理プログラムをＣＰＵで実行することで、センサから出力された時系列データの処理を実行する構成について述べたが、これに限定されるものではない。上記と同様の処理を実行可能なＡＳＩＣ(Application Specific Integrated Circuit)又はＦＰＧＡ(Field-Programmable Gate Array)によって、時系列データを処理する構成とすることも可能である。
【産業上の利用可能性】
【００７８】
本発明の機器データ処理装置及び機器データ処理方法は、複数の機器から出力された時系列データを処理する機器データ処理装置及び機器データ処理方法として有用である。
【符号の説明】
【００７９】
１  機器データ処理装置
１０  コンピュータ
１１  本体
１２  入力部
１３  表示部
１１０  機器データ処理プログラム
１１１  ＣＰＵ
１１５  ハードディスク
１１６  入出力インタフェース
１１７  画像出力インタフェース
１１８  通信インタフェース
【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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【図９】
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【図１０】
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