(57)【要約】【課題】グレイ品を良品と不良品とに完全に振り分けながらも、良品と不良品との誤判定の可能性を低減する。【解決手段】製品が発する音を信号入力部２に設けたマイクロホン２ａで電気信号に変換し、さらに特徴抽出部３において電気信号の周波数成分を特徴量として抽出する。良否判定部７に設けた学習済みの競合学習型ニューラルネットワーク１を用い、特徴量のカテゴリを、良品と不良品と良否の間のグレイ品とに分類する。グレイ品と判定された製品については、グレイ品選別部８で良品および不良品から分離し、グレイ品と判定された製品のみについて、良否判定部７とは別の方法で良否を再度判定する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
製品の状態を反映する電気信号が得られる信号入力部と、信号入力部で得られた電気信号から特徴量を抽出する特徴量抽出部と、特徴量抽出部で抽出された特徴量を用いて製品の状態を少なくとも良品と不良品と良否の間のグレイ品とに分類する良否判定部と、良否判定部においてグレイ品と判定された製品のみについて別方法で良否を再度判定するために良品および不良品とは別の工程に分離するグレイ品選別部とを備えることを特徴とする良否判定装置。
【請求項２】
前記信号入力部は、前記製品が発生する音を電気信号に変換するマイクロホンと前記製品が発生する振動を電気信号に変換する振動センサとの少なくとも一方を備え、前記特徴量抽出部は前記特徴量として前記信号入力部で得られた電気信号の周波数成分を抽出することを特徴とする請求項１記載の良否判定装置。
【請求項３】
前記良否判定部は、前記特徴量抽出部において抽出された特徴量を良品と不良品とグレイ品とに分類する競合学習型ニューラルネットワークを備えることを特徴とする請求項１または請求項２記載の良否判定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、製品の状態を反映する電気信号から抽出される特徴量を用いて製品の良否を判定する良否判定装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来から、生産工場などにおける製品の良否検査において、計測可能な仕様については計測器により計測しているが、計測器による計測以外に検査員の五感によるいわゆる官能検査も行われている。とくに、音響装置や楽器などでは官能検査は不可欠である。また、音響装置や楽器以外でも、製品を動作させたときに生じる音や振動、あるいは製品に外力（たとえば、打撃力）を作用させたときの音や振動などから、異常の有無を判断する場合にも用いられている。この種の官能検査では、製品の良否を検査員が判断する。
【０００３】
しかしながら、検査員による官能検査の判定結果には、個人差によるばらつきがあり、また一人の検査員であっても体調や疲労によるばらつきがある。この種の判定結果のばらつきを抑制するために、検査員による官能検査ではなく、製品の状態を反映する電気信号から特徴量を抽出し、ファジイ論理やニューラルネットワークを用いて特徴量を分類することにより、製品の良否を判定する技術が提案されている（たとえば、特許文献１参照）。
【０００４】
この種の良否判定の技術では、振動や音波（振動と音波とは検出するセンサが異なるが処理過程は同様であるから、以下では音波のみを対象として説明する。すなわち、「音波」というとき、とくに断りがなければ「音波と振動との少なくとも一方」の意味で用いる）をマイクロホンや振動センサによって電気信号に変換し、電気信号から抽出される特徴量に基づいて製品の良否を判定している。
【０００５】
特許文献１には、特徴量についてファジイ論理を用いて良品と不良品と中間グレードのグレイ品との３種類に分類し、グレイ品についてはデータを解析することによってグレイ品の幅を狭める旨の記載がある。
【特許文献１】特開平１１−１７３９０９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところで、特許文献１に記載の技術では、グレイ品についてデータの解析を行いグレイ品の幅を狭めているから、グレイ品の幅を狭めるほどグレイ品となる製品の数は減少すると考えられる。しかしながら、グレイ品の幅を狭めることは、良品を不良品と誤判定し、不良品を良品と誤判定する可能性を高めることになるから、グレイ品の幅を極限まで狭めることはできない。言い換えると、特許文献１に記載された技術では、グレイ品の幅を拡げると良品か不良品かに振り分けてしまうことができず、逆にグレイ品の幅を狭めて良品か不良品かに完全に振り分けることを可能にすると、良品と不良品とを誤判定するという問題が生じる。
【０００７】
本発明は上記事由に鑑みて為されたものであり、その目的は、グレイ品についても良品と不良品とに完全に振り分けることを可能としながらも、良品と不良品との誤判定の可能性を大幅に低減した良否判定装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
請求項１の発明は、製品の状態を反映する電気信号が得られる信号入力部と、信号入力部で得られた電気信号から特徴量を抽出する特徴量抽出部と、特徴量抽出部で抽出された特徴量を用いて製品の状態を少なくとも良品と不良品と良否の間のグレイ品とに分類する良否判定部と、良否判定部においてグレイ品と判定された製品のみについて別方法で良否を再度判定するために良品および不良品とは別の工程に分離するグレイ品選別部とを備えることを特徴とする。
【０００９】
この構成によれば、良否判定部において良品と不良品との間と判断されたグレイ品だけをグレイ品選別部で選別し、グレイ品選別部で選別されたグレイ品について良否判定部とは別方法で良否を再度判定するのであり、グレイ品選別部で選別されたグレイ品は良否判定部よりも分類精度の高い方法で良否判定を行うことになる。つまり、分類精度の高い方法による良否判定を全数に比較すると大幅に数の少ないグレイ品についてのみ行えばよいから、グレイ品選別部で選別されたグレイ品の分類作業の負担を少なくすることができる。言い換えると、良否を容易に分類することのできる製品については良否判定部で分類することによって検査対象とする製品の数を減少させ、良否判定部では良品と不良品とに分類することのできなかった少数の製品（グレイ品）についてのみ分類精度の高い判定方法で良否の判定を行うから、最終的には高い判定結果が得られるようにしながらも判定に要する負荷を軽減することができる。
【００１０】
請求項２の発明では、請求項１の発明において、前記信号入力部は、前記製品が発生する音を電気信号に変換するマイクロホンと前記製品が発生する振動を電気信号に変換する振動センサとの少なくとも一方を備え、前記特徴量抽出部は前記特徴量として前記信号入力部で得られた電気信号の周波数成分を抽出することを特徴とする。
【００１１】
この構成によれば、製品を動作させたときに発生する音と振動との少なくとも一方を用いて製品の良否を判定するから、音響製品や楽器の音質についてはもちろんのこと、警報などの報知音に関する異常音の有無、駆動源を内蔵した装置の動作音による装置の動作異常の有無などについて判定を行うことができる。また、周波数成分を特徴量に用いるから、フィルタバンクやフーリエ変換などの技術を用いて特徴量を抽出することができる。
【００１２】
請求項３の発明では、請求項１または請求項２の発明において、前記良否判定部は、前記特徴量抽出部において抽出された特徴量を良品と不良品とグレイ品とに分類する競合学習型ニューラルネットワークを備えることを特徴とする。
【００１３】
この構成によれば、良否判定部において良品と不良品とグレイ品との分類のために競合学習型ニューラルネットワークを用いるから、良品であるか不良品であるかが既知である特徴量を与えて学習させておくだけで、良品と不良品とグレイ品との分類を行うことが可能である。すなわち、ファジイ論理のようにあらかじめメンバシップ関数を人手によって設定する場合に比較すると、導入の際の省力化が可能になる。
【発明の効果】
【００１４】
本発明の構成によれば、良否判定を行って良品と不良品との間と判断されたグレイ品のみについて分類精度の高い方法で良否を再度判定することができるのであって、分類精度の高い方法による良否判定を全数に比較すると大幅に数の少ないグレイ品についてのみ行えばよいから、良否判定の難しいグレイ品に関する分類作業の負担を軽減することができるという利点がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下に説明する実施形態では、ブザー（たとえば、圧電ブザー）を鳴動させる報知装置を製品とし、ブザーの鳴動音について良品と不良品とを分類する場合について例示する。この場合の不良品とは、ブザー自身が不良であって明瞭な鳴動音が出力されない場合、ブザーの駆動回路が不良であって期待する鳴動音が出力されない場合、ブザーの取付方が不良であって他部材の共振により不要音が発生する場合などが考えられる。
【００１６】
また、本実施形態では、良品と不良品とグレイ品とを分類するために、ニューラルネットワークを用いる。ニューラルネットワークは、逐次処理型のコンピュータで適宜のアプリケーションプログラムを実行することにより実現する場合を想定しているが、専用のニューロコンピュータを用いることも可能である。ニューラルネットワークとしては、教師なし競合学習型ニューラルネットワークを用い、２次元のクラスタリングマップ（自己組織化マップ）を生成するのが望ましい。
【００１７】
また、ニューラルネットワークに代えて、従来構成と動揺にファジイ論理を用いて良否判定を行うことも可能である。ただし、ファジイ論理はメンバシップ関数をあらかじめ設定しておく必要があり、グレイ品について良品と不良品との分類を行った後に、その判定結果を反映させる作業に手間がかかる。一方、ニューラルネットワークを用いる場合には、追加学習を行うだけで分類精度を高めることができるので、グレイ品の判定結果を良否の判定に反映させるのが容易である。
【００１８】
以下に説明する良否判定装置において用いる競合学習型ニューラルネットワーク（以下、単に「ニューラルネット」という）１は、図２に示すように、入力層１１と出力層１２との２層構造を有している。このニューラルネット１は、入力層１１の各ニューロンＮ１と、出力層１２の各ニューロンＮ２とが相互に結合されており、出力層１２の各ニューロンＮ２には、入力層１１のニューロンＮ１と出力層１２のニューロンＮ２との間の重み係数を要素とする特徴ベクトルが対応付けられる。つまり、特徴ベクトルは、入力層１１のニューロンＮ１の個数分と同数の要素を持つ。
【００１９】
また、ニューラルネット１の出力層１２は、２次元のクラスタリングマップを形成する。ニューラルネット１には、学習モードと判定モードとがあり、学習モードにおいて、学習データの集合をニューラルネット１に入力することによりあらかじめ学習させ、学習モードにおいてクラスタリングマップを生成する。つまり、学習データをニューラルネット１に与えることにより、出力層１２の各ニューロンＮ２の特徴ベクトルが設定される。
【００２０】
学習モードでは、学習済みのニューラルネット１を出力層１２から入力層１１に向かって逆向きに動作させて出力層１２の各ニューロンＮ２ごとに入力層１１に与えたデータを推定し、推定したデータとのユークリッド距離がもっとも近い学習データのカテゴリを、出力層１２における当該ニューロンＮ２のカテゴリに用いる。言い換えると、出力層１２の各ニューロンＮ２のカテゴリには、各ニューロンの特徴ベクトルとのユークリッド距離が最小である学習データのカテゴリを用いる。これにより、出力層１２の各ニューロンＮ２のカテゴリには、学習データのカテゴリが反映される。また、多数（たとえば、１５０個）の学習データを与えると、属性の類似度の高いカテゴリがクラスタリングマップ上で近い位置に配置される。
【００２１】
したがって、出力層１２のニューロンＮ２のうち良品というカテゴリに属する学習データに対応して発火したニューロンＮ２は、クラスタリングマップ上で近い位置に集まりニューロンＮ２の集合からなるクラスタを形成する。同様にして、不良品というカテゴリに属する学習データに対応して発火したニューロンＮ２もクラスタを形成する。不良品には不良の種類に応じた種々の態様があるから、必要に応じて不良品の種類別にカテゴリを設定することができる。図３に学習済みのニューラルネット１における出力層１２の状態の一例を示す。図示例では出力層１２が６×６個のニューロンＮ２からなるクラスタリングマップを形成しており、領域Ｄ１のニューロンＮ２が良品のカテゴリに対応し、領域Ｄ２のニューロンＮ２が不良品のカテゴリに対応している。
【００２２】
ところで、判定モードでは、カテゴリを判定すべき入力データをニューラルネット１の入力層１１に与えると、出力層１２のニューロンＮ２のうち、特徴ベクトルと入力データとのユークリッド距離が最小であるニューロンＮ２が発火する。発火したニューロンＮ２が良品のカテゴリまたは不良品のカテゴリに含まれている場合には、入力データを良品または不良品のカテゴリに分類することができる。
【００２３】
一方、発火したニューロンＮ２が良品と不良品とのいずれにも含まれていない場合には、入力データのカテゴリを分類することができない。ただし、クラスタリングマップは２次元であるから、クラスタリングマップの上で、良品または不良品のカテゴリの周縁のニューロンＮ２と、発火したニューロンＮ２との距離（最小間隔）を求めることは可能である。この距離を発火したニューロンＮ２の各カテゴリへの帰属度に用いる。
【００２４】
すなわち、出力層１２のニューロンＮ２のうち各カテゴリに含まれていないニューロンＮ２については上記距離を求める。上記距離が大きくなるほど当該カテゴリに対する帰属度が小さくなるから、当該距離に対して適宜の閾値を設定することにより、各カテゴリに帰属するとみなす限界の距離を決める。この閾値は、隣接するカテゴリの距離よりもやや大きい程度に設定される。
【００２５】
判定モードでニューラルネット１に入力データを与えたときに、出力層１２のニューロンＮ２のうち、学習データを用いて設定したカテゴリに属していないニューロンＮ２が発火したとき、当該ニューロンＮ２と各カテゴリとの距離を求めて閾値と比較する。ここで、良品と不良品とのカテゴリからの距離がともに閾値以内であるときには、当該入力データは良品と不良品との間のグレイ品であると判定する。また、良品と不良品との少なくとも一方のカテゴリからの距離が閾値を超えているときには、どのカテゴリにも属さない未知カテゴリ品と判定する。つまり、良品と不良品とのカテゴリを設定しておくことにより、グレイ品と未知カテゴリ品とを含めた４種類の分類が可能になる。
【００２６】
なお、学習データによって、クラスタリングマップの上で良品と不良品との２種類のカテゴリのほかにもカテゴリが設定され、カテゴリが３種類以上設定されている場合であっても、良品のカテゴリは１種類であり、不良品のカテゴリが複数種類になるから、グレイ品および未知カテゴリ品は２種類のカテゴリが設定される場合と同様にして分類することができる。図３の例では、良品と不良品との領域Ｄ１，Ｄ２の間でハッチングを付与したニューロンＮ２がグレイ品に対応し、領域Ｄ１，Ｄ２の外でハッチングを付与していないニューロンＮ２が未知カテゴリ品に対応する。
【００２７】
本実施形態では、ブザーの鳴動音について良否を判定するから、図１に示すように、ブザーの鳴動音を検出して電気信号に変換するマイクロホン２ａを信号入力部２として設けている。信号入力部２は、人の五感に相当するものであり、良否判定を行う製品に応じて、振動センサ、マイクロホン、ＴＶカメラ、匂いセンサなどの各種のセンサを単独または組み合わせて用いる。信号入力部２では、良否判定を行う製品の状態を実時間で検出する構成以外に、あらかじめ検出され記録媒体に記録された電気信号を読み出す構成や、遠方で検出されネットワークを通して伝送された電気信号を読み取る構成を採用してもよい。
【００２８】
信号入力部２で得られた電気信号は、特徴量抽出部３に与えられ電気信号の特徴量が抽出される。信号入力部２のセンサとして振動センサ、マイクロホン、ＴＶカメラのように連続したアナログ信号を出力するものを用いる場合には、特徴量として、たとえば周波数成分の分布を用いる。周波数成分を抽出する場合には、特徴量抽出部３では、フーリエ変換を行ったりフィルタバンクを用いる。信号入力部２に設けたセンサからは通常はアナログ信号が出力され、特徴量抽出部３からはデジタル信号が出力される。したがって、通常は信号入力部２と特徴量抽出部３とのいずれかにおいてアナログ−デジタル変換を行う。なお、特徴量としては、必ずしも周波数成分を用いる必要はない。
【００２９】
特徴量抽出部３で抽出した特徴量は、上述したニューラルネット１の入力層１１に与えられる。ニューラルネット１の学習モードでは、カテゴリを設定した学習データが必要であるから、学習モードの前にまず学習データの収集を行う。すなわち、多数台の製品について信号入力部２から音を入力するとともに特徴量抽出部３で特徴量を抽出し、この特徴量を特徴量記憶部４に格納する。
【００３０】
また、学習データの収集と同時に、製品が発する音を検査員が聴き取り、良品か不良品かの判定を行って、良品と不良品とのカテゴリを特徴量記憶部４に記憶させる（カテゴリの入力にはキーボードのような適宜の装置を用いる）。ここで、カテゴリを分類する検査員は熟練者であることが要求されるが、学習データのデータ数が多ければ、カテゴリの分類は必ずしも完璧である必要はない。学習データの個数としては、たとえば良品について１００個、不良品について５０個などとすればよい。
【００３１】
上述のようにして特徴量記憶部４に必要数の学習データが格納されると、ニューラルネットワーク１を学習モードとし、特徴量記憶部４に格納されている特徴量を学習データとしてニューラルネット１に与える。多数の学習データをニューラルネット１に与えると、ニューラルネット１の出力層１２の各ニューロンＮ２の特徴ベクトルが次第に収束する。特徴量記憶部４に格納されているすべての学習データをニューラルネット１に与えた後には、出力層１２の各ニューロンＮ２ごとに入力層１１に与えられたデータを逆算して求め（つまり、ニューラルネット１を出力層１２から入力層１１に向かって逆向きに動作させることにより、入力層１１に与えられたデータを推定し）、学習データのうちで逆算により求めたデータとのユークリッド距離が最小になる学習データに設定されているカテゴリを、出力層１２における該当するニューロンＮ２のカテゴリとする。
【００３２】
上述のようにして出力層１２のニューロンＮ２にカテゴリを設定した後、特徴量記憶部４に格納されている学習データを、ニューラルネット１に再度入力する。このとき、学習データのカテゴリと出力結果のカテゴリとを比較し、同一カテゴリのすべての学習データに対する出力結果のカテゴリが１種類であれば、学習済みとする。一方、同一カテゴリのすべての学習データに対して出力結果のカテゴリが２種類以上あるときには、入力した学習データのカテゴリを確認し、カテゴリが一致しなかった学習データのカテゴリの変更、あるいは当該学習データの削除などを行い、学習データを修正する。なお、ニューラルネット１の学習の際に一部の学習データのカテゴリに誤りがあったとしても、学習データの全体から見て学習結果に影響を与えない程度の少数であれば再学習は必要ない。また、必要であれば、カテゴリを修正した後の学習データを用いて再学習を行うようにしてもよい。
【００３３】
上述の手順でニューラルネット１の学習を行った後には、判定モードに切り換えて製品の良否を判定することができる。すなわち、製品が発する音を信号入力部２により検出して電気信号に変換し、特徴量抽出部３により電気信号の特徴量を抽出する。信号入力部２で検出した電気信号は、デジタル信号に変換された後、原データ記憶部５に記憶される。原データ記憶部５には、すべての製品の電気信号を記憶することも可能であるが、この場合に膨大な記憶容量が要求されるから、たとえば、一定個数の製品、１日に製造した製品、ニューラルネット１によりグレイ品と判定された製品などのように制限を付けることが望ましい。
【００３４】
特徴量抽出部３において抽出された特徴量は、ニューラルネット１に対して入力データとして与えられカテゴリが分類される。すなわち、製品が発した音を用いて、製品の状態が良品か不良品かグレイ品か未知カテゴリ品かの分類がなされる。不良品に関しては、学習時に不良の種類のカテゴリが設定されていれば不良の種類まで分類することも可能であり、また未知カテゴリ品については分類を行わなくともよい。つまり、少なくとも良品と不良品とグレイ品との３種類の分類を行えばよい。
【００３５】
ニューラルネット１による分類結果は、出力層１２の各ニューロンＮ２のカテゴリに対応付けて出力部６から取り出される。つまり、出力部６からは少なくとも良品と不良品とグレイ品との別を出力する。このように、ニューラルネット１および出力部６は良否判定部７を構成する。良否判定部７には、学習データを記憶する特徴量記憶部４も含まれる。
【００３６】
出力部６から出力される分類結果は、図１に示すように、製品Ｘを製造するラインＬｎへの指示として与えられ、指示を与えられたラインＬｎでは良品と不良品とグレイ品とがそれぞれ分別される（図１では良品と不良品とを弁別する構成は省略している）。なお、ラインＬｎでは未知カテゴリ品を分別してもよいが、未知カテゴリ品はグレイ品として扱うようにしてもよい。グレイ品については、良品か不良品かが不明であるから、良否判定部７よりもさらに分類精度の高い方法で良品とするか不良品とするかが再判定される。
【００３７】
すなわち、ラインＬｎには、良否判定部７からの指示によってグレイ品Ｘ１を別の工程に分離するグレイ品選別部８が設けられる。グレイ品選別部８では、各グレイ品Ｘ１をそれぞれ識別可能な状態で分離するのが望ましい。また、上述した原データ記憶部５においては、一定期間（たとえば、１日）において、良否判定部７でグレイ品Ｘ１と判定された電気信号のみを残すようにし、各グレイ品Ｘ１と電気信号とを対応付けておけば、各グレイ品Ｘ１と当該グレイ品Ｘ１の電気信号とを比較することによりグレイ品Ｘ１の再判定を容易に行うことが可能になる。
【００３８】
たとえば、グレイ品Ｘ１から得られた電気信号の波形を検査員が観測したり、電気信号を再生した音について検査員が官能検査を行ったり、グレイ品Ｘ１の電気計測を個別に行ったりすることにより、グレイ品Ｘ１の良否を再判定することができる。再判定の検査員は、製品について全数の検査を行うのではなく、グレイ品Ｘ１についてのみ再判定を行えばよいから、官能検査を行う場合であっても全数検査に比較すれば、疲労度が大幅に少なくなり、官能検査による分類精度のばらつきが抑制される。また、グレイ品Ｘ１は、良品と不良品との境界付近の製品であり良品か不良品かの分類が難しい製品であるから、良否判定部７での分類結果のみに頼るのではなく、他の検査も併用することで精度のよい分類が可能になる。このように、グレイ品Ｘ１のみを再判定すれば、再判定において検査員が必要になるとしても、検査員に大きなマンパワーを必要とせず、たとえば、２４時間稼働しているラインであっても、昼間の一定時間にのみ検査員による作業を行うことで対応可能になる。
【００３９】
上述した動作を図４に簡単にまとめる。図４は判定モード以降の動作を示しているが、学習モードでは、製品が発する音を収集し、特徴量を抽出するとともに、検査員がカテゴリを付与して特徴量記憶部４に格納する。特徴量記憶部４に格納された特徴量が学習データとしてニューラルネット１に与えられ、学習データを用いてニューラルネット１にカテゴリが設定される。学習が終了すれば、ニューラルネット１による製品の良否判定が可能になる。
【００４０】
すなわち、ニューラルネット１は判定モードに切り換えられ、図４に示すように、製品から発する音が信号入力部２で電気信号に変換される（Ｓ１）。この電気信号は原データ記憶部５に記憶され（Ｓ２）、また、特徴量抽出部３において特徴量が抽出される（Ｓ３）。ステップＳ１〜Ｓ３が第１過程になる。
【００４１】
特徴量は、入力データとしてニューラルネット１の入力層１１に与えられ、特徴量のカテゴリが分類される（Ｓ４）。カテゴリが良品と不良品との間のグレイ品であるときには、グレイ品選別部８に指示を与えてグレイ品をラインＬｎから分離する（Ｓ５）。また、原データ記憶部５に記憶された電気信号のうちグレイ品に対応する電気信号を分離する（Ｓ６）。ここで、グレイ品の電気信号を分離する方法として、原データ記憶部５においてグレイ品に対応する電気信号のみを保存しておく場合を例示したが、原データ記憶部５に記憶された電気信号からグレイ品に対応する電気信号のみを別の記憶手段に転送することも可能である。ステップＳ４〜Ｓ６が第２過程になる。
【００４２】
次に、第３過程として、ニューラルネット１ではない別の分類精度の高い方法を用いてグレイ品についての良否判定を行い、グレイ品を良品と不良品とに分類する（Ｓ７）。
【００４３】
上述の手順を採用することによって、最終的には、すべての製品を良品と不良品とに分類することが可能になり、グレイ品や未知カテゴリ品が残らないようにすることが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００４４】
【図１】実施形態を示すブロック図である。
【図２】同上に用いる競合学習型ニューラルネットワークの概念図である。
【図３】同上におけるクラスタリングマップの概念図である。
【図４】同上の動作説明図である。
【符号の説明】
【００４５】
１  競合学習型ニューラルネットワーク（ニューラルネット）
２  信号入力部
２ａ  マイクロホン
３  特徴量抽出部
４  特徴量記憶部
５  原データ記憶部
６  出力部
７  良否判定部
８  グレイ品選別部
１１  入力層
１２  出力層
Ｎ１  ニューロン
Ｎ２  ニューロン
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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