(57)【要約】【課題】入力された波形信号に対し正確に歪みの有無・良否判定を行うことのできる波形検査装置を提供すること【解決手段】入力されたスイープ波形信号に基づく波形の所定期間の波形を抽出する波形抽出部１３と、そこで抽出された波形に対し、ＦＦＴ処理をするＦＦＴ部１４と、得られたＦＦＴ波形の所定周波数範囲に対して回帰直線の決定係数ｒ２を求め、その決定係数に基づく情報を特徴量として求める特徴量演算部１５と、その求めた特徴量をもとに正常，異常を判定する判定部１６を備えて構成した。【選択図】        図２
2004212223.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力されたスイープ波形信号に基づく波形信号に対してＦＦＴ処理を行うＦＦＴ処理手段と、
ＦＦＴ処理されて生成されたＦＦＴ波形の所定周波数範囲に対して回帰直線を求め、その回帰直線に対する適合度に基づく情報を特徴量として求める特徴量演算手段と、
前記求めた特徴量をもとに正常，異常を判定する判定手段を備えたことを特徴とする波形検査装置。
【請求項２】
入力されたスイープ波形信号に基づく波形信号に対してＦＦＴ処理を行うＦＦＴ処理手段と、
ＦＦＴ処理されて生成されたＦＦＴ波形の各周波数の微分値を求めるとともに、求めた微分値のばらつきの度合いを特徴量として求める特徴量演算手段と、
前記求めた特徴量をもとに正常，異常を判定する判定手段を備えたことを特徴とする波形検査装置。
【請求項３】
前記ＦＦＴ処理は、前記スイープ波形信号のピーク位置から所定量ずらした位置から一定期間の部分に対して行うことを特徴とする請求項１または２に記載の波形検査装置。
【請求項４】
入力されたスイープ波形信号に基づく波形信号のうち、平坦な領域に対してＦＦＴ処理を行うＦＦＴ処理手段と、
ＦＦＴ処理されて生成されたＦＦＴ波形の所定周波数範囲に対し、周波数の増加に伴いずれ量が大きくなる補正値を加算して得られる補正ＦＦＴ波形に対して回帰直線を求め、その回帰直線に対する適合度に基づく情報を特徴量として求める特徴量演算手段と、
前記求めた特徴量をもとに正常，異常を判定する判定手段を備えたことを特徴とする波形検査装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、波形検査装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
自動車や家電製品などには、モータが組み込まれた回転機器が非常に多く用いられている。例えば自動車を例にとってみると、エンジン，パワーステアリング，パワーシート，ミッションその他の至る所に回転機器が実装されている。また、家電製品では、冷蔵庫，エアコン，洗濯機その他各種の製品がある。そして、係る回転機器が実際に稼働すると、モータ等の回転に伴って音が発生する。
【０００３】
係る音は、正常な動作に伴い必然的に発生するものもあれば、不良に伴い発生する音もある。その不良に伴う異常音の一例としては、ベアリングの異常，内部の異常接触，アンバランス，異物混入などがある。より具体的には、ギヤ１回転について１度の頻度で発生するギヤ欠け，異物かみ込み，スポット傷，モータ内部の回転部と固定部が回転中の一瞬だけこすれ合うような異常音がある。また、人が不快と感じる音としては、例えば人間が聞こえる２０Ｈｚから２０ｋＨｚの中で様々な音があり、例えば約１５ｋＨｚ程度のものがある。そして、係る所定の周波数成分の音が発生している場合も異常音となる。もちろん、異常音はこの周波数に限られない。
【０００４】
係る不良に伴う音は、不快であるばかりでなく、さらなる故障を発生させるおそれもある。そこで、それら各製品に対する品質保証を目的とし、生産工場においては、通常検査員による聴覚や触覚などの五感に頼った「官能検査」を行ない、異常音の有無の判断を行っている。具体的には、耳で聞いたり、手で触って振動を確認したりすることによって行っている。なお、官能検査は、官能検査用語
ＪＩＳ  Ｚ８１４４により定義されている。
【０００５】
ところで、係る検査員の五感に頼った官能検査では、熟練した技術を要するばかりでなく、判定結果に個人差や時間による変化などのばらつきが大きい。さらには、判定結果のデータ化，数値化が難しく管理も困難となるという問題がある。そこで、係る問題を解決するため、定量的かつ明確な基準による安定した検査を目的とした異音検査装置がある。この異音検査システムは、「官能検査」工程の自動化を目的とした装置であり、製品駆動部の振動や音をセンサで測定し、そのアナログ信号をＦＦＴアルゴリズムなどを応用した周波数解析装置を使って周波数成分を調べて検査するものである（特許文献１，２，３）。アナログ信号の解析は、他にバンドパスフィルタを応用したものでもよい。
【０００６】
この特許文献１〜３に開示された技術を簡単に説明すると、ＦＦＴアルゴリズムを応用した周波数解析装置は、時間領域信号を高速フーリエ変換アルゴリズムにより、周波数領域の分析をすることができる。一方、異常音の周波数領域もある程度決まっている。従って、分析により抽出された周波数成分のうち、異常音の発生領域に該当する成分を抽出することができるので、係る抽出した成分の特徴量を求める。そして、特徴量から異常の有無やその原因などをファジィ推論などを用いて推定するようにしている。
【０００７】
上記した異音検査システムでは、一度定めた基準に従った自動判定ができるとともに、検査した結果（実績）と、そのときの波形データを、異音検査システム内の記憶装置に保存することができる。
【０００８】
【特許文献１】
特開平１１−１７３９５６号
【特許文献２】
特開平１１−１７３９０９号
【特許文献３】
特開２００１−９１４１４号
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
上記した従来の装置では、モータ，エンジンなどの回転機器から発する異音の検査は比較的正しく行うことができる。しかし、例えばスピーカの品質検査のように、スイープ信号をスピーカに与え、スピーカから出力される音に歪みがあるか否かを判断するものに対し上記の異音検査システムを適用すると、正確な判定を行うことができなかった。
【００１０】
つまり、スピーカ品質検査等に用いられるスイープ音は、低周波数から高周波数まで徐々に周波数を変化させたものであり、係る音をマイクで検出し、ＦＦＴ変換を行うと実施の形態でも説明するように連続した特異な形状波形となる。従って、従来の所定の周波数のスペクトルが不連続に出現することを前提としたシステムの特徴量では、良否判断ができなかった。そのため、スピーカ品質検査等では、依然として検査員の五感に頼った検査が主流となり、判定結果に個人差や時間による変化などのばらつきが大きい。
【００１１】
この発明は、検査対象がスイープ信号であっても正確に歪みの有無・良否判定を行うことのできる波形検査装置を提供することを目的とする。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
この発明による波形検査装置は、入力されたスイープ波形信号に基づく波形信号に対してＦＦＴ処理を行うＦＦＴ処理手段と、ＦＦＴ処理されて生成されたＦＦＴ波形の所定周波数範囲に対して回帰直線を求め、その回帰直線に対する適合度に基づく情報を特徴量として求める特徴量演算手段と、前記求めた特徴量をもとに正常，異常を判定する判定手段を備えて構成する。適合度は、実施の形態では、決定係数ｒ２に対応するが、ＦＦＴ波形を構成する各データの回帰直線からのずれの程度，ばらつきを求めるものがあれば、決定係数以外でも良い。
【００１３】
また、別の解決手段としては、入力されたスイープ波形信号に基づく波形信号に対してＦＦＴ処理を行うＦＦＴ処理手段と、ＦＦＴ処理されて生成されたＦＦＴ波形の各周波数の微分値を求めるとともに、求めた微分値のばらつきの度合いを特徴量として求める特徴量演算手段と、前記求めた特徴量をもとに正常，異常を判定する判定手段を備えて構成することもできる。微分値のばらつきは、実施の形態ではピーク−ピーク値により求めたが、本発明はこれに限ることはなく、分散その他各種のものを用いることができる。
【００１４】
そして、上記した各発明において、ＦＦＴ処理は、前記スイープ波形信号のピーク位置から所定量ずらした位置から一定期間の部分に対して行うことができる。なお、所定量ずらすとは、正方向と負方向のいずれも含まれる。
【００１５】
さらに別の実施の形態としては、入力されたスイープ波形信号に基づく波形信号のうち、平坦な領域に対してＦＦＴ処理を行うＦＦＴ処理手段と、ＦＦＴ処理されて生成されたＦＦＴ波形の所定周波数範囲に対し、周波数の増加に伴いずれ量が大きくなる補正値を加算して得られる補正ＦＦＴ波形に対して回帰直線を求め、その回帰直線に対する適合度に基づく情報を特徴量として求める特徴量演算手段と、前記求めた特徴量をもとに正常，異常を判定する判定手段を備えて構成することもできる。補正値は、実施の形態では、ずらし量ｋに対応する。実施の形態では、ｋを正とし、徐々に上昇させるようにしたが、負の値を採ってももちろん良い。
【００１６】
スイープ信号に対するＦＦＴ波形の場合、各周波数に値が存在するため、連続した波形となる。正常な場合には、なだらかに変化し、その変化量はほぼ一定となるが、歪みを生じるとその歪み部分で変化量が大きくなる。
【００１７】
そこで、ＦＦＴ波形に対して回帰直線を求めると、正常な場合には、各データは回帰直線付近に存在するが、不良・異常の場合には、歪み部分で回帰直線から大きくずれる。従って、回帰直線の適合度（決定係数）を求めることで、良否判定をすることができる。これが、第１の発明であり、第１の実施の形態により実現される。
【００１８】
但し、回帰直線の傾きが小さくなると、たとえ正常であっても、適合度がばらつくので、補正を行い回帰直線を強制的に傾かせることにより、正しく判定することができる。これが第３の発明であり、第３の実施の形態により実現されている。
【００１９】
また、上記したように、歪みを生じている部分でＦＦＴ波形の変化が大きいので、ＦＦＴ波形の微分を求め、その微分値のばらつきが大きいほどひずみが生じていて、不良・異常であるといえる。
【００２０】
【発明の実施の形態】
図１，図２は、本発明の第１の実施の形態を示している。図１に示すように、低周波数から高周波数に連続的に徐々に変化させたスイープ信号を生成するスイープ信号発生器１の出力をスピーカ２に入力する。スイープ信号は、好ましくはｓｉｎ波形であって、一定振幅のまま波長が連続的に短く変化してゆくような波形信号がよい。これにより、スピーカ２からは、低周波数（低音）から徐々に周波数が高くなる（高音になる）スイープ音が出力される。
【００２１】
このスピーカ２から発生される音をマイク３で収集するとともに、アンプ４で信号レベルを増幅後、検査装置１０に入力する。この検査装置１０にて、スイープ音に歪みがあるか否かの良否判定を行う。
【００２２】
検査装置１０は、図２に示すように、アンプ４を介して増幅されたアナログのスイープ信号をデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換部１１と、Ａ／Ｄ変換部１１から出力される信号からノイズ成分等の不要な成分を除去するフィルタ処理部１２と、フィルタ処理後の波形から、所定期間（１フレーム：約０．１秒）の波形を抽出する波形抽出部１３と、波形抽出部１３で抽出された波形に対し、時間領域信号を高速フーリエ変換アルゴリズムにより、周波数領域の分析を行うＦＦＴ部１４と、ＦＦＴ部１４で生成されたＦＦＴ波形から所定の特徴量を算出する特徴量演算部１５と、特徴量演算部１５にて抽出された特徴量に基づいて良否判定を行う判定部１６とを備えている。この検査装置１０は、例えばパソコンに上記各種の機能を組み込むことで実現できる。そして、Ａ／Ｄ変換部１１は、パソコンにすでに実装されているものがあればそれを利用することができる。そして、その他の機能を備えたソフトウエアプログラム（アプリケーション）をパソコンにインストールすることにより構成することができる。また、それら全てをソフトウェアで実現するのではなく、一部をハードウエアで実現することももちろんできる。
【００２３】
次に、各部の機能を説明する。但し、Ａ／Ｄ変換部１１並びにＦＦＴ部１４における内部処理アルゴリズムは、従来公知のものであるとともに、パラメータの調整等もないので、その詳細な説明を省略する。
【００２４】
まず、フィルタ処理部１２は、本実施の形態ではバンドパスフィルタにより構成し、例えば５００から１５００Ｈｚの周波数範囲を通過させるようにしている。これにより、例えば図３に示すような入力波形は、図４に示すような波形に変換される。なお、フィルタ処理部１２のパラメータとなる通過帯域の上限値並びに下限値は、検査装置１０に設けた入力装置（図示せず）を介して変更可能としている。
【００２５】
図３および図４で示すグラフについて説明すると、どちらのグラフも縦軸が入力波形の電圧であり（つまり波形信号の振幅である。換言すると信号の強さである）、横軸が時間である。図３について言うと、例えば、ｔ＝３０００の時刻あたりからスピーカに１０Ｈｚの信号を与えられ、その後徐々に周波数をあげてゆき、ｔ＝４０００付近で５００Ｈｚ，ｔ＝６５００付近で１５００Ｈｚ，ｔ＝１５０００付近で５０ｋＨｚの信号が与えられていたとする。その結果、図３のように、ｔ＝４０００付近からスピーカから音が鳴り始めてｔ＝１１０００付近で音が出なくなったことが分かる。この図３は、スピーカの音再生特性を表していると言える。
【００２６】
波形抽出部１３は、フィルタ通過後の全体波形から分析対象となる部分的な波形を抽出する機能をもつ。これは、検査対象のスピーカが良品か不良品かを検査するのに、検査しやすいように適切な部分だけを抜き出すためのものである。図４でいうと、ｔの幅で図示した部分を検査対象とするべく抽出するのである。この抽出する領域は、良品と不良品との差が出る部分を予め解析しておき、その差が出る部分を含む領域と決めておく。ここでの例は、図６で説明するが、スピーカが８００Ｈｚ〜９００Ｈｚで異音を発する可能性があると事前分析で傾向を把握しているので、その周辺の特性を検査することが良／不良の判別に適していると言える。そこで、スピーカが異音を再生する可能性がある期間を含む波形を抽出する。そして、スピーカが８００Ｈｚ〜９００Ｈｚを音再生している期間を含めようとすると、特性グラフのピーク値Ｐから少し後から取り込めばよいということが、特性上で分かっている。よって、図４で示しているピーク値Ｐを発した少し後から期間ｔの波形を抽出すればよいと事前に分かっているので、その部分の波形を取り込むように、波形抽出部の抽出する領域の規定値として、開始位置として「α」、期間を「ｔ」と決定しておく。実際には、図４上では、開始位置αは時刻４６００、ｔは３００（実際値は０．１秒程度）と設定する。この設定は、例えば歪みが生じやすい周波数（異音が発生する可能性がある周波数帯）がわかっている場合には、その周波数がフレームの中央に来るような中央位置αとし、その前期間ｔ１，後期間ｔ２（つまり前後の期間）を取り込むようにしてもよい。また、歪みの発生位置が予めわかっていないような場合には、良品／不良品のサンプルデータなどがあれば、それに基づいてαを変えながら判定処理を行い、判定結果の正確度が基準に達するように調整することにより決定することができる。
【００２７】
ＦＦＴ部１４は、波形抽出部１３で抽出した波形をフーリエ変換処理するものである。つまり、図４中の期間ｔの部分の波形をフーリエ変換し、図６のようにするものである。この図６の横軸は周波数であり、これは正にスピーカが再生している音の周波数を示している。縦軸は、スピーカの再生音の振幅であり、音の強さである。
【００２８】
特徴量演算部１５は、図５に示すフローチャートを実施する機能を有する。このフローチャートは、パラメータ設定時の学習機能と、実際の不良判定（検査）時に行う機能をあわせて示している。
【００２９】
まず、取得したＦＦＴ波形に対する中心周波数を設定する（ＳＴ１）。すなわち、ＦＦＴ波形の一例を示すと、図６に示すようになっている。ここで、図６（ａ）が良品のＦＦＴ波形であり、図６（ｂ）が不良品のＦＦＴ波形である。なお、図６における縦軸がスペクトルパワーであり（つまり、スピーカの再生音の強さ、換言すると波形振幅である）、横軸が周波数である。
【００３０】
図６から明らかなように、いずれのＦＦＴ波形も、周波数が高くなるにつれて、一旦上昇し、その後下降する連続した山形の波形となっており、良品のＦＦＴ波形は下降する際の一定区間がほぼ線形となっているのに対し、不良品のＦＦＴ波形は、上記一定区間で歪み（図の例では窪み）が生じている。具体的に言うと、周波数８２０Ｈｚあたりを中心にその前後１０Ｈｚ（８１０Ｈｚ〜８３０Ｈｚあたり）の音再生特性が良品と異なっていることが分かる。なお、ここで示す特性グラフの縦軸は振幅（再生音の強さ）であり、良品と比べてグラフ上では窪んでいるが、人間の耳には異音または不快に聞こえるのである。
【００３１】
そこで、上記した一定区間の中間になるような周波数を中心周波数に設定する。具体的には、例えば図６に示したＦＦＴ波形を表示装置に出力させ、ユーザが中心周波数を決定し、数値で入力するようにしてもよいし、図示するように縦軸方向に伸びるガイドバーを重ねて表示し、入力装置を操作してガイドバーを左右に移動し、所定位置で決定することにより、中心周波数を設定することもできる。さらには、予め歪みが生じる周波数がわかっている場合には、その値を中心周波数に設定することができる。なお、本実施の形態では、中心周波数を９００Ｈｚに設定している。
【００３２】
次に、計算に使用するデータ数を決定する（ＳＴ２）。本実施の形態では、中心周波数ｆに対して、前後等幅としているため、入力装置を介して「β」を代入し、これを受けて「ｆ−β」と「ｆ＋β」を算出することにより、前後幅を決定する。このとき入力するβが調整パラメータとなる。
【００３３】
そして、「ｆ−β」〜「ｆ＋β」の範囲内のデータに対し、横軸（周波数）Ｘ：横軸（周波数）とＹ：縦軸（パワースペクトル）を下記式に代入し、回帰直線の決定係数ｒ２を算出する（ＳＴ３）。
【００３４】
【数１】
2004212223.tif 000003
【００３５】
決定係数ｒ２は、回帰直線の適合度を示し、０以上１以下の値をとる。そして、ｒ２＝１が完全な適合を意味する。従って、図６（ａ）に示す良品のＦＦＴ波形のように、周波数が増加するにつれてパワースペクトルがほぼ直線状に下降している場合には、ｒ２は１に近い値をとり、図６（ｂ）に示す不良品のＦＦＴ波形のように、歪んだ箇所があると、ｒ２は１から離れた値となる。
【００３６】
そこで、ステップ３で求めた良品と不良品のｒ２が、両者を弁別できるだけ差があるか否かを判断する（ＳＴ４）。そして、弁別できるほど差がない場合には、ステップ２に戻り、βの値を変更し、前後幅の再設定を行う。
【００３７】
そして、ステップ４の分岐判断でＹｅｓとなると、求めた決定係数ｒ２を特徴量値に変換する（ＳＴ５）。つまり、上記したように、決定係数は、良品の方が１に近い大きい値をとるが、本実施の形態では、他の特徴量（説明を省略）との関係から良品の場合の特徴量値の数値が小さく、不良品の場合が大きくなるようにしているので、それにあわせるべく決定係数を下記の変換式により特徴量値に変換する。
特徴量値＝１０００−（ｒ２×１０００）
そして、求めた特徴量を出力する（ＳＴ６）。図６のＦＦＴ波形の場合の特徴量としては、例えば図７に示すようになり、良品と不良品とを確実に弁別できる。
【００３８】
なお、図５に示すフローチャートの各処理ステップのうち、ステップ５における変換は、上記したものに限ることはなく、例えば、単に決定係数ｒ２に所定の定数を乗算したりする他、各種の変換を行うことが可能となる。さらに、決定係数をそのまま用いる場合には、ステップ５の処理自体をなくしてもよい。
【００３９】
また、ステップ４の分岐判断は、学習機能の時に実行され、調整によりステップ２で行った前後幅が決定され、実際の検査時においては、中心周波数や前後幅を初期設定値として持ち、特徴量演算部１５における実際の処理は、ステップ３，５，６を実行するようになる。
【００４０】
判定部１６は、特徴量演算部１５から出力された特徴量に基づいて判定処理を行うもので、例えば閾値処理により良否判定を行うことができる。また、特徴量が複数種出力される場合には、それらを総合的に判断することももちろんできる。
【００４１】
特徴量演算部１５の処理アルゴリズムとしては、上記した第１の実施の形態のものに限ることはなく、各種の変更実施が可能である。例えば、第２の実施の形態である図８に示すフローチャートを実施する機能にすることができる。このフローチャートも、学習機能を含んだものである。
【００４２】
まず、取得したＦＦＴ波形を微分する（ＳＴ１１）。すなわち、上記したように良品の場合のＦＦＴ波形は、ほぼ直線状となっているため、変形量のばらつきは小さい。これに対し、不良品の場合のＦＦＴ波形は、歪み・窪みがあるため、変化量のばらつきが大きくなる。そこで、微分値に基づいて特徴量を抽出するようにした。そして、係る処理を実行することにより、例えば、図６（ａ），（ｂ）に示すＦＦＴ波形は、それぞれ図９（ａ），（ｂ）に示すようになる。この図９における横軸は周波数、縦軸はスピーカの音再生のスペクトルパワーの微分値である。
【００４３】
次に、取得したＦＦＴ波形の微分波形に対する中心周波数を設定する（ＳＴ１２）。この中心周波数も、上記した実施の形態と同様に、入力装置を操作してパラメータとして設定する。つまり、予め歪みが生じる周波数がわかっている場合には、その値を中心周波数に設定することができる。なお、本実施の形態では、中心周波数を９００Ｈｚに設定している。また、本実施の形態では、不良品の場合にＦＦＴ波形が下降している区間に対して歪みが発生するので、例えば図９に示した微分波形を表示装置に出力させるとともに、それをみて全体として微分値が負になっている区間における適当な位置を中心周波数に決定する。そして、決定した値を数値で入力するようにしてもよいし、図示するように縦軸方向に伸びるガイドバーを重ねて表示し、入力装置を操作してガイドバーを左右に移動し、所定位置で決定することにより、中心周波数を設定することもできる。
【００４４】
次に、計算に使用するデータ数を決定する（ＳＴ１３）。本実施の形態では、中心周波数ｆ１に対して、前後等幅としているため、入力装置を介して「γ」を代入し、これを受けて「ｆ１−γ」と「ｆ１＋γ」を算出することにより、前後幅を決定する。このとき入力するγが調整パラメータとなる。
【００４５】
そして、「ｆ１−γ」〜「ｆ１＋γ」の対象範囲におけるピーク−ピーク値を求める（ＳＴ１４）。すなわち、上記したように良品の場合のＦＦＴ波形の微分値のばらつきは小さいが、不良品の場合のＦＦＴ波形の微分値は、歪み・窪み部分で正負が生じ、変化量のばらつきが大きくなる。従って、ピーク−ピーク値は、良品ほど小さく、不良品ほど大きくなる。
【００４６】
そこで、ステップ１４で求めたピーク−ピーク値が、良品と不良品を弁別できるだけ差があるか否かを判断する（ＳＴ１５）。そして、弁別できるほど差がない場合には、ステップ１３に戻り、γの値を変更し、前後幅の再設定を行う。
【００４７】
そして、ステップ１５の分岐判断でＹｅｓとなると、ステップ１４で求めたピーク−ピーク値を特徴量して出力する（ＳＴ１６）。図９のＦＦＴ波形の微分波形に対する特徴量としては、例えば図１０に示すようになり、良品と不良品とを確実に弁別できる。
【００４８】
なお、図８に示すフローチャートでは、ピーク−ピーク値をそのまま特徴量として使用したが、図５に示したフローチャートのステップ５と同様に、適宜の変換処理をしてももちろんよい。
【００４９】
また、ステップ１５の分岐判断は、学習機能の時に実行され、調整によりステップ１３で行った前後幅が決定され、実際の検査時においては、中心周波数や前後幅を初期設定値として持ち、特徴量演算部１５における実際の処理は、ステップ１１，１４，１６を実行するようになる。なお、その他の構成並びに作用効果は、上記した第１の実施の形態と同様であるので、その詳細な説明を省略する。
【００５０】
図１１以降は、第３の実施の形態の要部を示している。上記した各実施の形態では、いずれも、波形データのピーク付近のデータを抽出し、それに基づいて各処理を行うようにしたが、本実施の形態では、それと相違して、高周波帯域を検査対象範囲としている。従って、波形抽出部１３は、良品サンプルにおける平坦な領域（図３中、Ｒ参照）を抽出する。なお、この様に抽出する周波数帯域が異なることから、フィルタ処理部１２における上限値，下限値も適宜変更するのはもちろんである。
【００５１】
そして、このように平坦部分について波形抽出された波形に対し、ＦＦＴ部１４でＦＦＴ処理すると、図１２に示すＦＦＴ波形が得られる。図１２（ａ）が良品についてのＦＦＴ波形であり、図１２（ｂ）が不良品についてのＦＦＴ波形である。
【００５２】
特徴量演算部１５は、図１１に示すフローチャートを実施する機能を有する。すなわち、まず良品サンプルにおけるＦＦＴ波形の平坦部を対象範囲に設定する（ＳＴ２１）。
【００５３】
よく知られているように、回帰直線の決定係数ｒ２は、フラット（傾きがない）な波形では、ばらつくため、良品と不良品の判定が行いにくい。そこで、データのずらし量ｋを設定する（ＳＴ２２）。このずらし量ｋは、傾きであり、周波数が大きくなるにつれて、実際のデータに対し、徐々に大きな値を加算するようにした。つまり、本来であれば、回帰直線は、Ｘ軸に平行になるところ、ずらし量ｋの傾きを持った直線となる（図１３参照）。
【００５４】
次いで、ずらしデータに対して、回帰直線の決定係数ｒ２を計算する（ＳＴ２３）。そして、良品のｒ２が１に近いかを判断する（ＳＴ２４）。実際には、閾値を設け、閾値以上の場合にはＹｅｓと判断するようにする。そして、１から離れている場合には、ずらし量ｋが十分ではなかったと判断し、ステップ２２に戻り再度ずらし量の設定を行う。
【００５５】
また、良品についてのｒ２が１に近い場合には、良品と不良品のｒ２に差があるか否かを判断する。両者を弁別できるに十分な差がない場合には、ステップ２２に戻り、再度ずらし量を設定する。
【００５６】
そして、ステップ２４とステップ２５のいずれもが、Ｙｅｓの場合に、そのときのずらし量ｋを正規のものに設定し、求めた決定係数ｒ２を特徴量値に変換する（ＳＴ２６）。この変換処理は、図５に示したステップ５と同様であるので、その詳細な説明を省略する。
【００５７】
そして、求めた特徴量を出力する（ＳＴ２７）。図１２のＦＦＴ波形の場合の特徴量としては、例えば図１４に示すようになり、良品と不良品とを確実に弁別できる。なお、その他の構成並びに作用効果は、上記した各実施の形態と同様であるので、その詳細な説明を省略する。
【００５８】
【発明の効果】
以上のように、この発明では、ＦＦＴ波形に対して回帰直線の決定係数などの適合度を求めたり、ＦＦＴ波形の微分値を求めることにより、ＦＦＴ波形に含まれる歪みの有無・程度を特徴量として抽出することができ、入力された波形信号に対し正確に歪みの有無・良否判定を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施の形態を示す図である。
【図２】本発明の第１の実施の形態を示す図である。
【図３】入力されたスイープ信号の一例を示す波形図である。
【図４】フィルタ処理後のスイープ信号を示す波形図である。
【図５】特徴量演算部の機能を示すフローチャートである。
【図６】作用を説明する図である。
【図７】抽出された特徴量値の一例を示す図である。
【図８】第２の実施の形態の要部となる特徴量演算部の機能を示すフローチャートである。
【図９】作用を説明する図である。
【図１０】抽出された特徴量値の一例を示す図である。
【図１１】第３の実施の形態の要部となる特徴量演算部の機能を示すフローチャートである。
【図１２】作用を説明する図である。
【図１３】作用を説明する図である。
【図１４】抽出された特徴量値の一例を示す図である。
【符号の説明】
１０  検査装置
１１  Ａ／Ｄ変換部
１２  フィルタ処理部
１３  波形抽出部
１４  ＦＦＴ部
１５  特徴量演算部
１６  判定部
【図１】
2004212223.tif 000004
【図２】
2004212223.tif 000005
【図３】
2004212223.tif 000006
【図４】
2004212223.tif 000007
【図５】
2004212223.tif 000008
【図６】
2004212223.tif 000009
【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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