(57)【要約】【課題】判定処理の高速化と判定精度の向上の両立を図ることが可能な振動波判定装置を提供する。【解決手段】対象物の作動時に生ずる振動波を検出入力する振動波入力手段２と、入力された振動波を検出情報として時系列に記憶する記憶手段５と、検出情報を周波数分離して所定の周波数帯域毎の第１の時系列信号を形成する離散ウエーブレット変換演算手段６と、第１の時系列信号に基いて、少なくとも対象物の所定作動状態を示す目的作動音が生じる時系列範囲を特定する領域特定手段９と、検出情報のうち、この領域特定手段９にて特定される時系列範囲内の検出情報を抽出し、連続的に周波数分離する連続ウエーブレット変換演算手段１１と、この演算手段１１により周波数分離した第２の時系列信号および第２の閾値に基いて対象物の状態を判定する判定手段１４とを備えたことを特徴とする。【選択図】　　　　図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象物の作動時に生ずる振動波を検出入力する振動波入力手段と、
入力された前記振動波を検出情報として時系列に記憶する記憶手段と、
前記検出情報を周波数分離して所定の周波数帯域毎の第１の時系列信号を形成する離散ウエーブレット変換演算手段と、
前記第１の時系列信号に基いて、少なくとも前記対象物の所定作動状態を示す目的作動音が生じる時系列範囲を特定する領域特定手段と、
前記検出情報のうち、この領域特定手段にて特定される前記時系列範囲内の検出情報を抽出し、連続的に周波数分離する連続ウエーブレット変換演算手段と、この連続ウエーブレット変換演算手段により周波数分離した第２の時系列信号および第２の閾値に基いて前記対象物の状態を判定する判定手段とを備えたことを特徴とする振動波判定装置。
【請求項２】
前記領域特定手段は、前記第１の時系列信号のうち予め定めた周波数帯域にある特定時系列信号および第１の閾値に基いて、前記目的作動音が生じる前記時系列範囲を特定することを特徴とする請求項１に記載の振動波判定装置。
【請求項３】
前記領域特定手段は、所定の周波数帯域毎の前記第１の時系列信号のレベルをそれぞれ補正する第１の補正器と、この第１の補正器に対し、予め設定した第１の補正量を与える第１のパラメータテーブルと、前記第１の時系列信号を前記第１の補正量により補正した時系列信号および前記第１の閾値に基いて、前記目的作動音が生じる前記時系列範囲を特定する第１の判定器とを有することを特徴とする請求項２に記載の振動波判定装置。
【請求項４】
前記第１の判定器は、前記目的作動音が生じる前記時系列範囲に加えて、前記目的作動音が生じる周波数帯域を特定することを特徴とする請求項３に記載の振動波判定装置。
【請求項５】
前記判定手段は、周波数帯域毎の前記第２の時系列信号のレベルをそれぞれ補正する第２の補正器と、この第２の補正器に対し、予め設定した第２の補正量を与える第２のパラメータテーブルと、前記第２の時系列信号を前記第２の補正量により補正した時系列信号および第２の閾値に基いて、前記対象物の状態を判定する第２の判定器とを有することを特徴とする請求項３または４に記載の振動波判定装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、例えば組付作動など対象物の作動時に生ずる振動波に基いて、対象物の状態、例えば嵌合状態を判定する振動波判定装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、例えば特開平１０−３００７３０号公報の実施形態３には、対象物をハンマーなどで軽くたたき、そのとき発生する音または振動をウエーブレット変換演算手段により周波数分離して、周波数帯域毎の時系列信号を形成し、この時系列信号の判定に基いて、対象物の内容の判別、構造物の割れの検査などを行う技術が記載されている。なお、本明細書では、音と振動を総称して振動波という。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、上記公報では１つのウエーブレット変換演算手段を用いている。一般に対象物より生ずる振動波に基いてこの対象物の状態を判定する場合、振動波を精度良く捕らえようとすると連続ウエーブレット変換演算手段が必要である。しかし、この場合には非常に長い演算時間を要し、また演算用ハードウエアにも高性能が要求される。他方、演算速度の速い離散ウエーブレット変換演算手段を用いると、１／２階乗刻みの周波数帯域の情報となり、選択された周波数帯域の間となる中間周波数帯域の振動波の状態が分からないため、判定精度が低下する可能性がある。
【０００４】
本発明は、上記点に鑑みてなされたものであって、離散ウエーブレット変換演算手段と連続ウエーブレット変換演算手段とを組み合せることで、判定処理の高速化と判定精度の向上の両立を図ることが可能な振動波判定装置を提供することを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、請求項１ないし請求項５に記載の技術的手段を採用する。
請求項１記載の発明によれば、対象物の作動時に生ずる振動波を検出入力する振動波入力手段と、入力された振動波を検出情報として時系列に記憶する記憶手段と、検出情報を周波数分離して所定の周波数帯域毎の第１の時系列信号を形成する離散ウエーブレット変換演算手段と、第１の時系列信号に基いて、少なくとも対象物の所定作動状態を示す目的作動音が生じる時系列範囲を特定する領域特定手段と、検出情報のうち、この領域特定手段にて特定される時系列範囲内の検出情報を抽出し、連続的に周波数分離する連続ウエーブレット変換演算手段と、この連続ウエーブレット変換演算手段により周波数分離した第２の時系列信号および第２の閾値に基いて対象物の状態を判定する判定手段とを備えたことを特徴とする。
【０００６】
それにより、離散ウエーブレット変換演算手段を用いて対象物の状態を判定するのに必要な振動波の時系列範囲（つまり発生期間）を前もって特定でき、詳細分析する連続ウエーブレット変換演算手段による演算範囲を絞り込むことができるため、演算時間を抑えることができる。その結果として判定処理の高速化と判定精度の向上の両立を図ることが可能となる。
【０００７】
請求項２記載の発明によれば、領域特定手段は、第１の時系列信号のうち予め定めた周波数帯域にある特定時系列信号および第１の閾値に基いて、目的作動音が生じる時系列範囲を特定するようにしたことで、特定すべき領域とその音圧レベルを予め想定した上で時系列範囲を特定でき、効率的かつより正確に時系列範囲を抽出可能になる。
【０００８】
請求項３記載の発明によれば、領域特定手段は、所定の周波数帯域毎の第１の時系列信号のレベルをそれぞれ補正する第１の補正器と、この第１の補正器に対し、予め設定した第１の補正量を与える第１のパラメータテーブルと、第１の時系列信号を第１の補正量により補正した時系列信号および第１の閾値に基いて、目的作動音が生じる時系列範囲を特定する第１の判定器とを有するようにしたことで、請求項２の効果に加えて、判定処理の高速化が可能になる。
【０００９】
請求項４記載の発明によれば、第１の判定器は、目的作動音が生じる時系列範囲に加えて、目的作動音が生じる周波数帯域を特定することで、対象物の状態を判定するための領域をさらに絞り込め、後段の演算時間や判定処理の負担を軽減することが可能になる。
【００１０】
請求項５記載の発明によれば、判定手段は、周波数帯域毎の第２の時系列信号のレベルをそれぞれ補正する第２の補正器と、この第２の補正器に対し、予め設定した第２の補正量を与える第２のパラメータテーブルと、第２の時系列信号を第２の補正量により補正した時系列信号および第２の閾値に基いて、対象物の状態を判定する第２の判定器とを有することで、判定処理の高速化が可能になる。
【００１１】
【発明の実施の形態】
本発明の一実施形態について図を用いて説明する。
【００１２】
以下の説明では、対象物として製品の組付作業時に発生する組付音（嵌合音）を検出することにより製品の組付（嵌合）不良を判定する例について説明する。しかしながら、本発明の振動波判定装置１００は、この用途に限定されず、その他の用途にも適用可能である。また、音の代わりに振動の検出にも適用できる。
【００１３】
図１は、本発明の一実施形態におけるシステム構成を示す。
【００１４】
ここで、対象物１として本例では樹脂製品の自動組付、特に組付時に大きな音が生じる例として、図３に示すようなスナップフィット機構を用い、図示しない組付設備等により樹脂部品１０１の孔部１０２に樹脂部品１０３の嵌合用突部１０４を嵌合させて両樹脂部品１０１、１０３を組付ける作業工程からの音発生例を挙げている。図４（ａ）、（ｂ）は組付時に発生する振動波の一例であり、組付良否に応じて嵌合音の音圧レベルが変化することを示している。組付時の音発生の特徴として、組付設備等の動きに伴なう機械作動音と嵌合状況を伝える嵌合音（つまり判定したい目的作動音）とが発生し、両音は部品の組付スピード等の大きさに応じた音圧レベルを有すると共に、両音の音圧レベルは互いに相関して変化することである。
【００１５】
マイクロホン２は、振動波判定の対象物１に発生した振動を音波として検出して電気信号に変換する。マイクロホン２から入力された音圧の電気信号は、振動波判定装置１００の増幅器３に入力されて、Ａ／Ｄ変換器４に出力される。このＡ／Ｄ変換器４では音圧信号をデジタル信号に変換して、後段の記憶装置５に出力され記憶処理される。この記憶装置５は、Ａ／Ｄ変換器４より時間経過と共に順次出力されるデジタル音圧信号を時系列に記憶しておき、後で時系列範囲として発生時刻や発生タイミング、もしくは発生期間を特定可能にすることにより、その時の音圧信号を取出し可能で、かつその信号レベルが分かる形式で記憶してある。その記憶形式として、時間情報と音圧信号情報とを対にして記憶するか、もしくは記憶するメモリ位置や順序等により時系列関係が分かるようにして記憶するなど種々の形式がありえる。
【００１６】
離散ウエーブレット変換（Ｄｉｓｃｒｅｔｅ　Ｗａｖｅｌｅｔ　Ｔｒａｎｓｆｏｒｍで、以下ＤＷＴと記す）演算器６は、所定のタイミングにて記憶装置５に記憶されたデジタル音圧信号を取込み、この音圧信号を、予め設定された周波数帯域毎に分離し、第１の時系列信号Ｓ１に変換する。例えば音圧信号のサンプリング周波数が４４ＫＨｚの場合、１／２（２２ＫＨｚ）、１／４（１１ＫＨｚ）、１／８（５．５ＫＨｚ）のように１／２の階乗刻みの周波数帯域毎の時系列信号に変換することになる。一般にウエーブレット変換演算器は、基底関数（ウエーブレット関数）を拡大あるいは縮小することにより、音圧信号を各周波数の時系列信号に分離する演算器である。本例では、少なくとも組付音として１つ以上のスナップフィット機構より発生する目的作動音である嵌合音に合わせた周波数帯域が設定されている。なお、この周波数帯域は、対象とする嵌合音の特性に応じて１つまたは複数の周波数帯域の集合帯域からなる。
【００１７】
第１の補正器７は、領域特定手段の一部を構成し、所定の周波数帯域毎の第１の時系列信号Ｓ１を入力とする通常１つ以上の補正器７ａ、７ｂ、・・・の集合体である。各補正器７ａ、７ｂ・・・は、後述する第１のパラメータテーブル８から所定の周波数帯域毎に設定された補正量（もしくは補正係数）であるゲインＧ１（Ｇ１１、Ｇ１２、・・・）を受けて、周波数帯域毎に第１の時系列信号Ｓ１の重み付けを行う。これは予め想定した嵌合音以外の周波数帯域の時系列信号はノイズと見なしてレベルを下げ、他方、嵌合音の中でもノイズの少ない周波数帯域を増幅してＳ／Ｎ比を向上させるためである。
【００１８】
第１のパラメータテーブル８は、領域特定手段の一部を構成し、一例として図２（ａ）に示すようなテーブルを有し、周波数帯域ｆに応じて各補正器７ａ、７ｂ、・・・に与えるゲインＧ１（Ｇ１１、Ｇ１２、・・・）を調整し、後述する第１の判定器９の判定精度を向上させる。
【００１９】
第１の判定器９は、領域特定手段の一部を構成し、閾値Ｌ１等を用い、各補正器７ａ、７ｂ、・・・より得られる周波数帯域毎の時系列信号のレベルと発生期間を分析して、予め想定した嵌合音の発生範囲、つまり嵌合音の周波数帯域と発生期間（時系列範囲）をおおよそ特定する。その結果、第１の判定器９は後述する信号抽出器１０に両情報を出力し、信号抽出器１０は判定すべき嵌合音の発生期間（時系列範囲）に生じるデジタル音圧信号を記憶手段５より読出し、後段の連続ウエーブレット変換（Ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ　　Ｗａｖｅｌｅｔ　Ｔｒａｎｓｆｏｒｍで、以下ＣＷＴと記す）演算器１１に出力する。併せて判定すべき嵌合音の周波数帯域情報もＣＷＴ演算器１１に出力する。
【００２０】
ここで、ＣＷＴ演算器１１に与えるデジタル音圧信号の抽出要領について図５を用いて説明する。
【００２１】
図５中の（ａ）は記憶装置５に時系列に記憶されたデジタル音圧信号である。（ｂ）はＤＷＴ演算器６で１／２の階乗刻みの周波数帯域毎に周波数分離した第１の時系列信号Ｓ１である。音圧信号には予め想定された嵌合音の他に機械作動音や、設備周囲音等が含まれている。判定すべき嵌合音は通常は複数の周波数帯域の振動波の複合音であるため、ＤＷＴ演算器６で大まかに周波数分離しても、分離した周波数帯域のいずれかにおいて振動波の一部を捕らえることができる。そこで図５（ｂ）に示すようにＤＷＴ演算器６にて周波数分離した第１の時系列信号Ｓ１を、予め想定された嵌合音の周波数帯域情報を参考にして評価すれば、各期間に発生する音圧信号が嵌合音かまたは嵌合音以外かを識別できる。図５の例では、時間ｔ１〜ｔ２（時系列範囲Ｔ１）と時間ｔ５〜ｔ６（時系列範囲Ｔ３）の音圧信号には、予め想定された嵌合音の存在する周波数帯域に生じる時系列信号のレベルが高いため、嵌合音ありと判断できかつその嵌合音の発生範囲として、嵌合音の周波数帯域と発生期間（時系列範囲）を特定できる。他方、時間ｔ３〜ｔ４（時系列範囲Ｔ２）の音圧信号には、予め想定された嵌合音の存在する周波数帯域に生じる時系列信号のレベルが低く、他の周波数帯域に生じる時系列信号のレベルが高いため、これは嵌合音以外の音圧信号であることが識別できる。
【００２２】
ＣＷＴ演算器１１は、信号抽出器１０にて抽出された例えば図５中の発生期間（時系列範囲）Ｔ１、Ｔ３内のデジタル音圧信号を取込むと共に、判定すべき嵌合音の存在する周波数帯域の情報を取込む。そこで、嵌合音の発生範囲としてその周波数帯域と発生期間（時系列範囲）を特定した比較的狭い範囲においてＣＷＴ処理を行い、取込んだ音圧信号を、ＤＷＴ演算器６に比べると十分に細分化された周波数帯域毎に分離し、第２の時系列信号Ｓ２に変換する。
【００２３】
第２の補正器１２は、周波数帯域毎の第２の時系列信号Ｓ２を入力とする複数の補正器１２ａ、１２ｂ、・・・の集合体である。各補正器１２ａ、１２ｂ・・・は、後述する第２のパラメータテーブル１３から周波数帯域毎に設定された補正量（もしくは補正係数）であるゲインＧ２（Ｇ２０１、Ｇ２０２、・・・）を受けて、周波数帯域毎に第２の時系列信号Ｓ２の重み付けを行う。
【００２４】
第２のパラメータテーブル１３は、一例として図２（ｂ）に示すようなテーブルを有し、周波数帯域ｆに応じて各補正器１２ａ、１２ｂ、・・・に与えるゲインＧ２（Ｇ２０１、Ｇ２０２、・・・）を調整し、後述する第２の判定器１４の判定精度を向上させる。
【００２５】
第２の判定器１４には、補正された嵌合音信号と閾値Ｌ２が入力され、製品の組付（嵌合）良否の判定が行われる。判定方法の一例を挙げると、区分された複数の周波数帯域毎の嵌合音信号レベルの総和を求め、閾値Ｌと比較し、閾値Ｌ２以上であれば合格（嵌合良好）、閾値Ｌ２より小さければ不合格（嵌合不良あり）と判定する。
【００２６】
第２の判定器１４は、判定結果に基き、表示器１５に結果を表示させ、不合格の場合は警報器１２に出力し警報を発生させる。
【００２７】
次に、上記構成からなる振動波判定装置１００の判定フローをまとめると、図６のとおりである。図７は振動波のＣＷＴ信号波形図である。
【００２８】
装置１００に判定開始が指示されると、対象物１から発生する振動波（図５（ａ））を、マイクロホン２〜記憶装置５によりデジタル音圧信号として録音（ステップ２０１）する。ＤＷＴ演算器６では、このデジタル音圧信号を１／２階乗刻みの周波数帯域毎の時系列信号（図５（ｂ））に分離、抽出（ステップ２０２）する。図５の例では、デジタル音圧信号のサンプリング周波数を４４ＫＨｚとし、周波数帯域１１が１１〜２２ＫＨｚ、周波数帯域１０が５．５〜１１ＫＨｚ、周波数帯域９が２．８〜５．５ＫＨｚで嵌合音が顕著に現れている。また機械作動音は２．８ＫＨｚから下の周波数帯域で現れている。
【００２９】
次に第１の補正器７では第１のパラメータテーブル８からの補正量であるゲインＧ１を受けて、周波数帯域毎に第１の時系列信号Ｓ１の重み付けを行う。第１の判定器９により、この第１の時系列信号Ｓ１の音圧レベルとその発生期間を分析して、判定すべき嵌合音の発生範囲、つまり嵌合音の周波数帯域と発生期間（時系列範囲）をおおよそ特定する（ステップ２０３）。また第１の判定器９の出力に基いて、信号抽出器１０は記憶装置５に時系列に記憶されたデジタル音圧信号のうち、指定された発生期間Ｔ１、Ｔ３の音圧信号を抽出する（ステップ２０３）。
【００３０】
ＣＷＴ演算器１１は抽出された音圧信号を嵌合音の周波数帯域において細かく周波数分離し、図７に示すような第２の時系列信号Ｓ２を形成する（ステップ２０４）。第２の補正器１２は、第２のパラメータテーブル１３の補正量Ｇ２を受けて第２の時系列信号Ｓ２を適宜重み付け補正する（ステップ２０５）。この第２の時系列信号Ｓ２と閾値Ｌ２に基いて、第２の判定器１４では製品の組付（嵌合）良否を判定（ステップ２０６）する。閾値Ｌ以上であれば合格表示（嵌合良好）、閾値Ｌより小であれば不合格表示（嵌合不良あり）かつ警報出力を行う（ステップ２０７、２０８）ことになる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態のシステム構成を示す構成図である。
【図２】（ａ）、（ｂ）は図１のパラメータテーブル８、１３の各内容を示す図である。
【図３】図１の製品の組付工程の一部を示す図である。
【図４】図３の工程において検出される音圧波形を示す図である。
【図５】図１に示す振動波判定装置１００の信号波形図である。
【図６】図１に示す振動波判定装置１００の処理フローを示すフローチャートである。
【図７】図１に示すＣＷＴ演算器１１の信号波形図である。
【符号の説明】
１　対象物
２　マイクロホン（振動波入力手段）
５　記憶装置（記憶手段）
６　離散ウエーブレット変換（ＤＷＴ）演算器
７　第１の補正器（領域特定手段の一部）
８　第１のパラメータテーブル（領域特定手段の一部）
９　第１の判定器（領域特定手段の一部）
１０　信号抽出器
１１　連続ウエーブレット変換（ＣＷＴ）演算器
１２　第２の補正器
１３　第２のパラメータテーブル
１４　第２の判定器（判定手段）
１５　表示器
１６　警報器
【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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