(57)【要約】【課題】異常な被検査対象のデータが正常と判断されることなく過検出を抑制することができる官能検査基準設定プログラムを提供する。【解決手段】ＣＰＵ６は、官能検査の基準として予め設定された単位空間の中心からの距離が第１基準値以上である被検査対象の第１データと、予め設定された異常パターンを示す被検査対象の第２データと、をＲＡＭ５から収集する。その後、ＣＰＵ６は、第１データ追加前に作成された単位空間の中心と第２データとの間の距離と、第１データ追加後に作成された単位空間の中心と第２データとの間の距離との差を算出し、これらの差が第２基準値以下となる場合、第１データ追加後に作成された単位空間を、官能検査の基準として再設定する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
正常パターンを示す複数の被検査対象のデータ群から構成される単位空間を官能検査の基準として設定する、コンピュータに読取り可能な官能検査基準設定プログラムであって、当該プログラムは、コンピュータによって、
前記官能検査の基準として予め設定された単位空間の中心からの距離が第１基準値以上である被検査対象の第１データと、予め設定された異常パターンを示す被検査対象の第２データと、を収集する収集ステップと、
前記第１データ追加前に作成された単位空間の中心と前記第２データとの間の距離と、前記第１データ追加後に作成された単位空間の中心と前記第２データとの間の距離との差を算出する算出ステップと、
前記差が第２基準値以下となる場合、前記第１データ追加後に作成された単位空間を、前記官能検査の基準として再設定する再設定ステップと、
を実行させることを特徴とする官能検査基準設定プログラム。
【請求項２】
前記収集ステップは、複数の前記第１データを収集し、
前記算出ステップ及び前記再設定ステップを、前記複数の第１データの各々について、前記前記官能検査の基準として予め設定された単位空間の中心からの距離が短い順に前記コンピュータによって実行させる請求項１に記載の官能検査プログラム。
【請求項３】
前記官能検査が異音検査である請求項１又は２に記載の官能検査プログラム。
【請求項４】
前記第１データ及び前記第２データが、音波形のレベルの時間変化及び周波数変化を示すデータを有する請求項３に記載の官能検査プログラム。
【請求項５】
正常パターンを示す複数の被検査対象のデータ群から構成される単位空間を異音検査の基準として設定する、コンピュータに読取り可能な異音検査基準設定プログラムであって、当該プログラムは、コンピュータによって、
レベルの時間変化を示す音波形データを抽出するステップと、
レベルの時間変化を示す少なくとも二つの周波数帯域の音波形データを前記音波形データから生成するステップと、
前記少なくとも二つの周波数帯域の音波形データの各々に対し、音波形の特徴を数値化し、数値化した音波形の特徴に基づいて単位空間を設定するステップと、
を実行させることを特徴とする異音検査基準設定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、正常パターンを示す複数の被検査対象のデータ群から構成される単位空間を官能検査の基準として設定する、コンピュータに読取り可能な官能検査基準設定プログラムに関する。
【０００２】
また、本発明は、正常パターンを示す複数の被検査対象のデータ群から構成される単位空間を異音検査の基準として設定する、コンピュータに読取り可能な異音検査基準設定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００３】
官能検査では、被検査対象の官能データを検知し、検知した官能データの特徴を数値化し、数値化した官能データの特徴と異常パターンを示す被検査対象のデータの特徴との間でパターンマッチングを行うことによって、被検査対象に異常があるか否かを検査している。このような官能検査として、例えば、車載用ＤＶＤデッキの製造ラインにおける車載用ＤＶＤデッキに対するディスクの挿入及び排出動作等の作動音の異音検査を挙げることができる。
【０００４】
しかしながら、このようなパターンマッチングを行う場合、数値化した官能データの特徴が異常パターンを示す被検査対象のデータの特徴と一致しないときには被検査対象が正常であると判断される。したがって、将来発生する可能性がある未知の異常が被検査対象に発生した場合には、被検査対象の異常を検出することができず、このような事態が発生する確率を小さくするために、異常パターンを示す被検査対象のデータの個数が甚大（例えば、数百個）になるという不都合がある。
【０００５】
このような不都合を解消するために、パターンマッチングの代わりにＭＴ(Maharanobis Taguchi)法を用いた官能検査を行うことが提案されている（例えば、特許文献１，２）。ＭＴ法を用いた官能検査を行う場合、図１に示すように、正常パターンを示す複数の被検査対象のデータ群から構成される単位空間Ｓを官能検査の基準として設定し、点ａに示すように単位空間Ｓの中心Ｏと被検査対象のデータとの間の距離（マハラノビス距離。以下、「ＭＤ値」と称する。）がしきい値Ｔｈを超えない場合には被検査対象が正常であると判断し、点ｂに示すようにＭＤ値がしきい値Ｔｈを超える場合には被検査対象が異常であると判断する。したがって、単位空間Ｓは、複数の正常な被検査対象のデータ群から構成される正常な被検査対象のパターンの集団となる。
【０００６】
ＭＤ値は、以下の式で定義される。
【０００７】
【数１】
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【０００８】
このようにＭＴ法を用いた官能検査を行うことによって、ＭＤ値を用いるだけで被検査対象が異常であるか否か定量的に判断することができる。また、異常パターンを示す被検査対象のデータの特徴を用いて被検査対象の異常を検出しないので、将来発生する可能性がある未知の異常も検出することができる。
【０００９】
官能検査として異音検査を行うためにＭＴ法を用いる場合、単位空間及び式（１）の作成並びに式（１）で算出されたＭＤ値に対するしきい値の設定が必要である。ＭＤ値を計算するためには、以下の（ａ）〜（ｆ）の手順が実行される。
（ａ）正常な音波形を、単位空間を生成するためのデータとして収集し、被検査対象が正常であるか否かを区別しうる特徴量を、収集したデータから複数（例えば、２００個）取り出す。ここで、特徴量とは、音波形の特徴を数値化したものであり、レベル、波形の面積等を上げることができる。
（ｂ）各特徴量の平均値ｍと標準偏差σを計算する。
（ｃ）各特徴量のデータ群をｍ＝０及びσ＝１となるように規準化する。
（ｄ）規準化されたデータの相関行列Ｒを求める。
（ｅ）相関行列Ｒの逆行列を計算し、式（１）に代入する。
（ｆ）被検査対象の音データを取得し、特徴量を抽出し、式（１）からＭＤ値を計算する。
【００１０】
上記（ａ）〜（ｅ）の手順は、コンピュータによってオフラインで実行される。この場合、ＭＤ値に対するしきい値が、正常パターンを示す被検査対象のＭＤ値と異常パターンを示す被検査対象のＭＤ値との間に設定される。上記手順（ｆ）は、コンピュータによって製造ラインで実行される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１１】
【特許文献１】特開２００６−２５８５３５号公報
【特許文献２】特開２００９−２７６１４６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
しかしながら、単位空間として設定したデータ群とは異なる特徴を有する正常な被検査対象のデータは、図１において点ｃで示すようにＭＤ値がしきい値Ｔｈより大きくなる。したがって、単位空間として設定したデータ群とは異なる特徴を有する正常な被検査対象のデータは、正常であるにもかかわらず官能検査において異常であると判断される（過検出）。
【００１３】
車載用ＤＶＤデッキの製造ラインにおける車載用ＤＶＤデッキに対するディスクの挿入及び排出動作等の作動音の異音検査の場合、車載用ＤＶＤデッキの作動音は、車載用ＤＶＤデッキの各構成要素のロットのばらつきや組み付け状態により微妙に変化し、これらの変化が単位空間を用いた検査では正常であるか否かの判断に反映されないため、過検出が生じる。
【００１４】
このような過検出を抑制するために、しきい値を小さくし、単位空間として設定したデータ群とは異なる特徴を有する正常な被検査対象のデータも正常であると判断されるようにすることが考えられる。しかしながら、しきい値を小さくした場合、異常な被検査対象のデータも正常であると判断される可能性がある。
【００１５】
一方、異音検査において特徴量として音波形の特徴を数値化する場合、レベル（振幅）の時間変化を示す波形又は周波数の時間変化を示す波形が用いられている。例えば、通常の間欠音や突発音は、レベル（振幅）の時間変化を示す波形を用いて検出することができ、音色の違いは、周波数の時間変化を示す波形を用いて検出することができる。
【００１６】
しかしながら、甲高い間欠音や突発音のようにレベル（振幅）の時間変化と周波数の時間変化を対応付けなければ検出することができない異音が存在する。レベル（振幅）の時間変化と周波数の時間変化を対応付けは、レベル（振幅）の時間変化を示す波形と周波数の時間変化を示す波形の両方を用いたとしても困難である。したがって、異音検査において特徴量として音波形の特徴を数値化する場合、レベル（振幅）の時間変化と周波数の時間変化を対応付けなければ検出することができない異音が生じた異常な被検査対象のデータも正常であると判断される可能性がある。
【００１７】
本発明の目的は、異常な被検査対象のデータが正常と判断されることなく過検出を抑制することができる官能検査基準設定プログラム及び異音検査基準設定プログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１８】
本発明による官能検査基準設定プログラムは、正常パターンを示す複数の被検査対象のデータ群から構成される単位空間を官能検査の基準として設定する、コンピュータに読取り可能な官能検査基準設定プログラムであって、当該プログラムは、コンピュータによって、前記官能検査の基準として予め設定された単位空間の中心からの距離が第１基準値以上である被検査対象の第１データと、予め設定された異常パターンを示す被検査対象の第２データと、を収集する収集ステップと、前記第１データ追加前に作成された単位空間の中心と前記第２データとの間の距離と、前記第１データ追加後に作成された単位空間の中心と前記第２データとの間の距離との差を算出する算出ステップと、前記差が第２基準値以下となる場合、前記第１データ追加後に作成された単位空間を、前記官能検査の基準として再設定する再設定ステップと、を実行させることを特徴とする。
【００１９】
本発明による異音検査基準設定プログラムは、正常パターンを示す複数の被検査対象のデータ群から構成される単位空間を異音検査の基準として設定する、コンピュータに読取り可能な異音検査基準設定プログラムであって、当該プログラムは、コンピュータによって、レベルの時間変化を示す音波形データを抽出するステップと、レベルの時間変化を示す少なくとも二つの周波数帯域の音波形データを前記音波形データから生成するステップと、前記少なくとも二つの周波数帯域の音波形データの各々に対し、音波形の特徴を数値化し、数値化した音波形の特徴に基づいて単位空間を設定するステップと、を実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２０】
本発明による官能検査基準設定プログラムによれば、第１データ追加前に作成された単位空間の中心と第２データとの間の距離と、第１データ追加後に作成された単位空間の中心と第２データとの間の距離との差を算出し、差が第２基準値以下となる場合、第１データ追加後に作成された単位空間を、官能検査の基準として再設定する。これによって、正常であるにもかかわらず異常であると判断された第１データのみを追加した新規の単位空間を官能検査の基準として再設定することができるので、官能検査において、異常な被検査対象のデータが正常と判断されることなく過検出を抑制することができる。
【００２１】
本発明による異音検査基準設定プログラムによれば、レベルの時間変化を示す少なくとも二つの帯域の音波形データを音波形データから生成し、少なくとも二つの帯域の音波形データの各々に対し、音波形の特徴を数値化し、数値化した音波形の特徴に基づいて単位空間を設定している。これによって、レベル（振幅）の時間変化と周波数の時間変化を対応付けた特徴量を設定することができ、レベル（振幅）の時間変化と周波数の時間変化を対応付けなければ検出することができない異音が生じたとしても、被検査対象の異常を検出することができる。したがって、異音検査において、異常な被検査対象のデータが正常と判断されることがなくなる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】ＭＴ法を説明するための図である。
【図２】本発明によるプログラムを実行するコンピュータのブロック図である。
【図３】本発明による異音検査基準設定プログラムを実行するための単位空間設定フローチャートである。
【図４】図３の官能データ検知で得られる実際の作動音の波形の一例を示す図である。
【図５】図３のデータ群構成で得られる被検査対象のデータ群の一例を示す図である。
【図６】図３の特徴数値化で行われる特徴数値化フローチャートである。
【図７】図６の作動音抽出で得られる作動音の波形の一例を示す図である。
【図８】図６の各帯域抽出で得られる作動音の各帯域の波形の一例を示す図である。
【図９】図６のマトリックス化及び数値化を説明するための図である。
【図１０】図６のデータセット作成で得られるデータセットの一例を示す図である。
【図１１】本発明による官能検査基準設定プログラムの実行の前段階で行われるデータ収集フローチャートである。
【図１２Ａ】本発明による官能検査基準設定プログラムを実行するための新規単位空間設定フローチャートである。
【図１２Ｂ】本発明による官能検査基準設定プログラムを実行するための新規単位空間設定フローチャートである。
【図１３】本発明による官能検査基準設定プログラムの実行後に実行される官能検査フローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
以下、本発明による実施の形態を、図面を参照して詳細に説明する。なお、本発明の技術的範囲はこれらの実施の形態に限定されず、特許請求の範囲に記載された発明とその均等物に及ぶ。また、本発明の趣旨を逸脱しない範囲において種々の変更を付加した形態で実施することも可能である。
【００２４】
以下の説明では、特に説明しない限り官能検査が異音検査である場合について説明するが、特徴量を適切に設定することによって、異音検査以外の官能検査にも本発明を適用することができる。
【００２５】
図２は、本発明によるプログラムを実行するコンピュータのブロック図である。インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１は、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）のようなコンピュータ２に設けられたメモリカード２の差込口、いわゆるスロット部を構成する。Ｉ／Ｆ１は、メモリカード３に記録された、後に説明する被検査対象のＮＧデータ及び予め設定された異常パターンを示す被検査対象のデータ等をコンピュータ２側に転送する。
【００２６】
ＲＡＭ４は、コンピュータ２により各種処理等を行う際に一時的にデータ（例えば、予め設定された異常パターンを示す被検査対象のデータ）を記憶するために利用される。ＲＡＭ４には、例えばＳＤＲＡＭが用いられる。ＲＯＭ５は、各部の制御やデータ演算処理のプログラムとして機能する後に説明する各種プログラム等を記憶する。ＲＯＭ５には、例えば、ＥＥＰＲＯＭ、強誘電体メモリ等が用いられる。
【００２７】
ＣＰＵ６は、制御装置として動作し、マイクロコンピュータ等により構成される。ＣＰＵ６は、ＲＯＭ５に記憶された各種プログラムに基づき、コンピュータ２の各部の制御やデータ演算処理等を実行する。
【００２８】
操作部７は、キーボード、マウス等から構成され、ユーザがコンピュータ２を操作する場合に、ＣＰＵ６への操作入力を行うための手段として利用する。表示部８は、液晶表示装置等から構成され、各種情報等を適宜表示するために利用される。カード情報記録部９は、ハードディスク等の記録媒体によって構成され、メモリカード３に記録された後に説明するＮＧデータ、予め設定された異常パターンを示す被検査対象のデータ、単位空間のデータ等を記録するために利用される。
【００２９】
マイクロホン１０は、車載用ＤＶＤデッキのような被検査対象（図示せず）の作動音を取り込むために、被検査対象が配置される防音箱（図示せず）の内部上方に配設され、アンプ１１及びＡ／Ｄ変換器を介してＣＰＵ６に接続されている。
【００３０】
図３は、本発明による異音検査基準設定プログラムを実行するための単位空間設定フローチャートである。図３に示すフローチャートは、主にコンピュータ２のＣＰＵ６がＲＯＭ５に格納された異音検査基準設定プログラムに従ってコンピュータ２の各構成要素と共同することによって、例えば、製造ラインで実行される。
【００３１】
先ず、ステップＳ１において、ＣＰＵ６は、官能データとしての異音データを検知するために、防音箱に配置された被検査対象（図示せず）の作動音を、マイクロホン１０、アンプ１１及びＡ／Ｄ変換器を介して取り込み、音波形データをバンドバスフィルタ（図示せず）でフィルタリング処理を行い、外部音成分が除去された作動音波形が抽出される。ステップＳ１で抽出した作動音波形は、図４に示すような振幅の時間変化を示す音波形データとなる。なお、バンドパスフィルタ（図示せず）としては、例えば、５００Ｈｚ以下の音を除去するフィルタを使用する。また、被検査対象（図示せず）の作動音は、被検査対象（図示せず）を異音検査のために作動させる駆動信号に基づいて作動させる。
【００３２】
次に、ステップＳ２において、ＣＰＵ６は、ステップＳ１で得られた音波形の特徴を数値化する。なお、ステップＳ２で行われる音波形の特徴の数値化は、後に詳細に説明する。次に、ステップＳ３において、正常パターンを示す複数の被検査対象のデータ群から構成される単位空間を構成するための十分なデータ数を取得したか否か判断する。十分なデータ数を取得していないと判断した場合、更にデータを取得するためにステップＳ１に戻り、十分なデータ数を取得したと判断した場合、ステップＳ４において、ＣＰＵ６は、これまで取得したデータに基づいて、単位空間を設定するためのデータ群を構成する。データ群の一例を図５に示す。図５において、サンプルＡ、サンプルＢ、サンプルＣ．．．サンプルＮは、ステップＳ１及びステップＳ２で得られる各データに対応する。
【００３３】
ステップＳ４でデータ群を構成した後、ステップＳ５において、ＣＰＵＳ５は、ステップＳ４で構成されたデータ群に基づいて単位空間及びしきい値を設定し、設定した単位空間及びしきい値をＲＡＭ４に格納し、本ルーチンを終了する。なお、しきい値は、例えば、後に説明する予め設定された異常パターンを示す被検査対象の複数のデータのＭＤ値のうちの最も小さい値のＭＤ値に設定する。
【００３４】
図６は、図３の特徴数値化で行われる特徴数値化フローチャートである。図６に示すフローチャートは、主にコンピュータ２のＣＰＵ６がＲＯＭ５に格納された特徴数値化プログラムに従ってコンピュータ２の各構成要素と共同することによって、例えば、製造ラインで実行される。
【００３５】
先ず、ステップＳ１１において、ＣＰＵ６は、ステップＳ１で得られた音波形データからトリガレベルを超えた部分を抽出する。ステップＳ１１で抽出した作動音波形は、図７に示すような振幅の時間変化を示す音波形データとなる。
【００３６】
次に、ステップＳ１２において、ＣＰＵ６は、ステップＳ１１で抽出した波形に対して、５００〜２０００Ｈｚの低音域波形を抽出する第１バンドパスフィルタ、３０００〜６０００Ｈｚの中音域波形を抽出する第２バンドパスフィルタ、及び、６０００〜１３０００Ｈｚの高音域波形を抽出する第３バンドパスフィルタ（いずれも図示せず）を用いて、音波形の低音域波形、中音域波形及び高音域波形をそれぞれ生成する。音波形の低音域波形の一例を図８Ａに示し、音波形の中音域波形の一例を図８Ｂに示し、音波形の高音域波形の一例を図８Ｃに示す。図８Ａ〜Ｃに示すように、音波形の低音域波形、中音域波形及び高音域波形はそれぞれ、振幅の二乗平均の時間変化を示す音波形データとなる。なお、音波形の低音域波形、中音域波形及び高音域波形をそれぞれ生成する場合について説明したが、ステップＳ１２において少なくとも二つの周波数帯域（例えば、低音域及び高音域）の音波形データを生成すればよい。
【００３７】
次に、ステップＳ１３において、ＣＰＵ６は、ステップＳ１２で生成した音波形の低域波形、中域波形及び高域波形のそれぞれについてマトリックス化を行う。このようなマトリックス化は、図９に示すように、ステップＳ１２で生成された波形のグラフをｍ×ｎ個のブロックに細分することによって行われる。
【００３８】
次に、ステップＳ１４において、ＣＰＵ６は、ステップＳ１３のマトリックス化で生成されたブロックに占める波形と横軸とによって囲まれた面積（波形の面積）を計算する。次に、ステップＳ１５において、ＣＰＵ６は、ステップＳ１４で計算された面積に基づいてデータセットを作成し、本ルーチンを終了する。
【００３９】
ステップＳ１４のデータセット作成で得られるデータセットの一例を図１０に示す。図１０において、サンプル＊＊は、ステップＳ１及びステップＳ２で得られるデータに対応し、Ａ（１，１）．．．Ａ（ｎ，ｍ），Ｂ（１，１）．．．Ｂ（ｎ，ｍ），Ｃ（１，１）．．．Ｃ（ｎ，ｍ）は、ステップＳ１４で計算された面積にそれぞれ対応する。なお、図５のサンプルＡ、サンプルＢ、サンプルＣ．．．サンプルＮの各々が図１０のサンプル＊＊に対応し、図５の特徴量１、特徴量２．．．特徴量Ｎが図１０のＡ（１，１）．．．Ａ（ｎ，ｍ），Ｂ（１，１）．．．Ｂ（ｎ，ｍ），Ｃ（１，１）．．．Ｃ（ｎ，ｍ）の一部又は全部に対応する。
【００４０】
図３及び図６に示すフローチャートによれば、振幅の二乗平均の時間変化を示す三つの帯域の音波形データを音波形データから生成し、三つの帯域の音波形データの各々に対し、音波形の特徴を数値化し、数値化した音波形の特徴に基づいて単位空間を設定している。これによって、レベル（振幅）の時間変化と周波数の時間変化を対応付けた特徴量を設定することができ、レベル（振幅）の時間変化と周波数の時間変化を対応付けなければ検出することができない異音が生じたとしても、被検査対象の異常を検出することができる。したがって、異音検査において、異常な被検査対象のデータが正常と判断されることがなくなる。
【００４１】
図１１は、本発明による官能検査基準設定プログラムの実行の前段階で行われるデータ収集フローチャートである。図１１に示すフローチャートは、主にコンピュータ２のＣＰＵ６がＲＯＭ５に格納された特徴数値化プログラムに従ってコンピュータ２の各構成要素と共同することによって、例えば、製造ラインで実行される。
【００４２】
先ず、ステップＳ２１において、ＣＰＵ６は、被検査対象の官能データを検知する。官能検査として異音検査を行う場合には、図３のステップＳ１と同様な処理が実行され、異音検査以外の官能検査を行う場合には、従来の官能データ検知処理が実行される。
【００４３】
次に、ステップＳ２２において、ＣＰＵ６は、検知した官能データの特徴を数値化する。官能検査として異音検査を行う場合には、図３のステップＳ２と同様な処理が実行され、異音検査以外の官能検査を行う場合には、従来の官能データの特徴の数値化処理が実行される。
【００４４】
次に、ステップＳ２３において、ＣＰＵ６は、正常パターンを示す複数の被検査対象のデータ群から構成される単位空間の中心と検知された官能データとの間の距離（ＭＤ値）を算出する。次に、ステップＳ２４において、ＣＰＵ６は、ステップＳ２３で算出したＭＤ値が第１基準値としてのしきい値以上であるか否か判断する。官能検査として異音検査を行う場合には、図３のステップＳ５で設定された単位空間及びしきい値を使用し、異音検査以外の官能検査を行う場合には、従来の方法で設定された単位空間及びしきい値を使用する。
【００４５】
ＭＤ値がしきい値以上である場合、被検査対象が異常であると判断し、ステップＳ２６において、ＣＰＵ６は、特徴量を数値化した官能データ及びそのＭＤ値をＮＧデータとしてＲＡＭ４に格納し、それに対し、ＭＤ値がしきい値未満である場合、被検査対象が正常であると判断し、ステップＳ２７において、ＣＰＵ６は、特徴量を数値化した官能データ及びそのＭＤ値をＯＫデータとしてＲＡＭ４に格納する。
【００４６】
ステップＳ２６又はステップＳ２７の後、ＣＰＵ６は、後に行われる官能検査基準設定プログラムで使用されるＮＧデータが十分にそろったか否か判断する。ここで設定されるＮＧデータの数は、例えば、１０〜２０個となるが、設定されるＮＧデータの数を１個にすることもできる。
【００４７】
十分なＮＧデータの数がそろったと判断した場合、ＣＰＵ６は、ＮＧデータのみを収集したデータ群を構成し、構成されたデータ群をＲＡＭ４に格納し、本ルーチンを終了する。それに対し、十分なＮＧデータの数がそろっていないと判断した場合、更にデータを取得するためにステップＳ２１に戻る。
【００４８】
図１２Ａ及び図１２Ｂは、本発明による官能検査基準設定プログラムを実行するための新規単位空間設定フローチャートである。図１２Ａ及び図１２Ｂに示すフローチャートは、主にコンピュータ２のＣＰＵ６がＲＯＭ５に格納された官能検査基準設定プログラムに従ってコンピュータ２の各構成要素と共同することによって、例えば、オフラインで実行される。図１２Ａ及び図１２Ｂに示すフローチャートをオフラインで実行する場合、図２に示すコンピュータ２において、マイクロホン１０、アンプ１１及びＡ／Ｄ変換器１２はＣＰＵ６に接続されていない。
【００４９】
先ず、ステップＳ３１において、ＣＰＵ６は、図１１のステップＳ２８で収集されたＮＧデータと、予め設定された異常パターンを示す被検査対象のデータとを、単位空間のデータとともに収集する。このような収集は、図３の単位空間設定フローチャート、図６の特徴数値化フローチャート及び図１１のデータ収集フローチャートがコンピュータ２によって既に実行されている場合には、ＮＧデータ、予め設定された異常パターンを示す被検査対象のデータ及び単位空間のデータを格納したＲＡＭ４から収集し、これらのフローチャートが別のコンピュータによって実行されている場合には、は、ハードディスク等の記録媒体によって構成され、メモリカード３に記録されたＮＧデータ、予め設定された異常パターンを示す被検査対象のデータ及び単位空間のデータを記録したカード情報記録部９から収集する。
【００５０】
次に、ステップＳ３２において、ＣＰＵ６は、予め設定された異常パターンを示す非検査対象のデータの数が十分な個数（例えば、数十個）であるか否か判断する。予め設定された異常パターンを示す非検査対象のデータの数が十分な個数でない場合、後に行われる官能検査において将来発生する可能性がある未知の異常がある被検査対象を判別できなくなる確率が高くなるので、ステップＳ３３において、ＣＰＵは、ＮＧデータを正常パターンのデータとしてＲＡＭ４に格納し、新規の単位空間を設定することなく本ルーチンを終了する。
【００５１】
それに対し、予め設定された異常パターンを示す非検査対象のデータの数が十分な個数である場合、ステップＳ３４において、ＣＰＵ６は、ＮＧデータをＭＤ値の小さい順に並べ替える。次に、ステップＳ３５において、ＣＰＵ６は、最も小さいＭＤ値を有するＮＧデータを追加した単位空間を作成する。
【００５２】
次に、ステップＳ３６において、ＮＧデータ追加前の単位空間の中心と異常データとの間の距離及びＮＧデータ追加後の単位空間の中心と異常データとの間の距離並びにこれらの距離の差を、予め設定された異常パターンを示す非検査対象のデータの全てについて算出する。
【００５３】
次に、ステップＳ３７において、ＣＰＵ６は、ステップＳ３６で算出した距離の差が第２基準値としての所定の値より大きいか否か判断する。この判断は、予め設定された異常パターンを示す非検査対象のデータの全てについて行う。予め設定された異常パターンを示す非検査対象のデータの全てについてステップＳ３６で算出した距離の差が第２基準値以下である場合、ＣＰＵ６は、ＮＧデータが正常な被検査対象のデータであると判断し、ＮＧデータ追加後の単位空間のデータをＲＡＭ４に格納する。このような判断は、正常な非検査対象のデータの特徴はばらつきも小さく特徴が類似しているために正常な非検査対象のデータを単位空間に追加してもＭＤ値が変化しないという単位空間の特性を利用したものである。
【００５４】
それに対し、予め設定された異常パターンを示す非検査対象のデータの少なくとも一つについてステップＳ３６で算出した距離の差が第２基準値より大きい場合、ＣＰＵ６は、ＮＧデータが異常な被検査対象のデータであると判断し、ＮＧデータ追加後の単位空間のデータをＲＡＭ４に格納する。
【００５５】
ステップＳ３７及びステップＳ３８の後、ステップＳ３９において、ＣＰＵ６は、全てのＮＧデータを単位空間に追加したか否か、すなわち、全てのＮＧデータについてステップＳ３７の判断を行ったか否か判断する。全てのＮＧデータを単位空間に追加していない場合、全てのＮＧデータについてステップＳ３７の判断を行うためにステップＳ３５に戻る。ステップＳ３９からステップＳ３５に進んだ場合、ＣＰＵ６は、ステップＳ３７の判断を行っていないＮＧデータのうちの最も小さいＭＤ値を有するＮＧデータを追加した単位空間を作成する。ステップＳ３７をＭＤ値の小さい順に実行する、すなわち、ＭＤ値の小さい順にＮＧデータを単位空間に追加する理由は、追加するデータのＭＤ値が小さくなるに従って単位空間が変化する確率が小さくなるからである。
【００５６】
それに対し、全てのＮＧデータを単位空間に追加した場合、ステップＳ４０において、ＣＰＵ６は、除外されたＮＧデータがあるか否か、すなわち、ステップＳ３７からステップＳ３８に進んだＮＧデータがあるか否か判断する。除外されたＮＧデータがない場合、ステップＳ４１において、ＣＰＵ６は、全てのＮＧデータを追加した単位空間を設定し、設定した単位空間のデータをＲＡＭ４に格納し、本ルーチンを終了する。
【００５７】
それに対し、除外されたＮＧデータがある場合、ステップＳ４２において、ＣＰＵ６は、ステップＳ３８で除外されたＮＧデータの全てについて、ステップＳ３８で除外されたＮＧデータを除く全てのＮＧデータを追加した単位空間の中心とステップＳ３８で除外されたＮＧデータとの間の距離（ＭＤ値）を算出する。
【００５８】
次に、ステップＳ４３において、ＣＰＵ６は、後に行われる官能検査で用いる異常パターンとして用いるために、ステップＳ４２で算出したＭＤ値がしきい値より小さくなるＮＤデータを抽出する。
【００５９】
次に、ステップＳ４４において、ＣＰＵ６は、ステップＳ４３で抽出されたＮＧデータの数が所定の数（例えば、１０）より少なく、かつ、過検出率が所定の値（例えば、２％）以下であるか否か判断する。なお、過検出率は、図１１のステップＳ２６でＲＡＭ４に格納されたＯＫデータの数と図１１のステップＳ２５でＲＡＭ４に格納されたＮＧデータの数の和で単位空間に追加されたＮＧデータの数を除算したものとなる。ＮＧデータの数が所定の数以上又は過検出率が所定の値を超える場合、ステップＳ３１で収集した単位空間が官能検査で用いるのに適切でないため、ステップＳ４５において、ＣＰＵ６は、単位空間を設定するための特徴量を見直す。ステップＳ４５の特徴の見直しでは、例えば、データ数の増大、特徴量の種類の増大、特徴量の種類の変更等を行われる。
【００６０】
次に、ステップＳ４６において、ＣＰＵ４６は、見直された特徴量に基づいて単位空間を再設定し、その後、ステップＳ３５に進む。ステップＳ４６は、官能検査として異音検査を行う場合には、図３の単位空間設定フローチャートと同様な処理が実行され、異音検査以外の官能検査を行う場合には、従来の単位空間設定処理が実行される。
【００６１】
ステップＳ４４でＮＧデータの数が所定の数（例えば、１０）より少なく、かつ、過検出率が所定の値（例えば、２％）以下であると判断した場合、ステップＳ４７において、ＣＰＵ６は、ステップＳ３８で除外されたＮＧデータを除く全てのＮＧデータを追加した単位空間を新規の単位空間と設定し、設定された新規の単位空間のデータをＲＡＭ４に格納する。次に、ステップＳ４８において、ＣＰＵ６は、ステップＳ４２で算出したＭＤ値がしきい値より小さくなるＮＤデータを異常パターンのデータとして設定し、設定された異常パターンのデータをＲＡＭ４に格納する。
【００６２】
図１２Ａ及び図１２Ｂの新規単位空間設定プログラムによれば、除外されたＮＧデータを除く全てのＮＧデータを追加した単位空間を官能検査の基準として再設定することによって、正常であるにもかかわらず異常であると判断したＮＧデータのみを追加した新規の単位空間を官能検査の基準として再設定することができる。これによって、正常であるにもかかわらずＮＧデータと判断されたデータが正常であると判断されるように単位空間が適切に広がっていくので、後に説明する官能検査において、異常な被検査対象のデータが正常と判断されることなく過検出を抑制することができる。
【００６３】
図１３は、本発明による官能検査基準設定プログラムの実行後に実行される官能検査フローチャートである。図１３に示すフローチャートは、主にコンピュータ２のＣＰＵ６がＲＯＭ５に格納された特徴数値化プログラムに従ってコンピュータ２の各構成要素と共同することによって、例えば、製造ラインで実行される。
【００６４】
先ず、ステップＳ５１において、ＣＰＵ６は、被検査対象の官能データを検知する。官能検査として異音検査を行う場合には、図３のステップＳ１と同様な処理が実行され、異音検査以外の官能検査を行う場合には、従来の官能データ検知処理が実行される。
【００６５】
次に、ステップＳ５２において、ＣＰＵ６は、検知した官能データの特徴を数値化する。官能検査として異音検査を行う場合には、図３のステップＳ２と同様な処理が実行され、異音検査以外の官能検査を行う場合には、従来の官能データの特徴の数値化処理が実行される。
【００６６】
次に、ステップＳ５３において、ＣＰＵ６は、検知した官能データが図１２ＡのステップＳ３３で設定された正常パターンと一致するか否か判断する。正常パターンと一致しないと判断した場合、ステップＳ５４において、ＣＰＵ６は、図１２ＢのステップＳ４１又はステップＳ４７で設定された単位空間の中心と検知された官能データとの間の距離（ＭＤ値）を算出する。次に、ステップＳ５５において、ＣＰＵ６は、ステップＳ５４で算出したＭＤ値がしきい値以上であるか否か判断する。官能検査として異音検査を行う場合には、図３のステップＳ５で設定されたしきい値を使用し、異音検査以外の官能検査を行う場合には、従来の方法で設定された単位空間及びしきい値を使用する。
【００６７】
ＭＤ値がしきい値以上である場合、被検査対象が異常であると判断し、ステップＳ５６において、ＣＰＵ６は、特徴量を数値化した官能データをＮＧデータとしてＲＡＭ４に格納する。それに対し、ＭＤ値がしきい値未満である場合、ステップＳ５６において、ＣＰＵ６は、検知した官能データが図１２ＢのステップＳ４８で設定された異常パターンと一致するか否か判断する。ステップＳ５６の判断によって検出困難な被検査対象の異常を検出することができる。異常パターンと一致すると判断した場合、ステップＳ５６に進む。
【００６８】
ステップＳ５３で正常パターンと一致すると判断し又はステップＳ５６で異常パターンと一致しないと判断した場合、ＣＰＵ６は、被検査対象が正常であると判断し、ステップＳ５７において、ＣＰＵ６は、特徴量を数値化した官能データをＯＫデータとしてＲＡＭ４に格納する。
【００６９】
ステップＳ５６又はステップＳ５７の後、ＣＰＵ６は、全ての被検査対象に対して官能検査が行われたか否か判断する。全ての被検査対象に対して官能検査が行われたと判断した場合、ＣＰＵ６は、本ルーチンを終了する。それに対し、全ての被検査対象に対して官能検査が行われていないと判断した場合、全ての被検査対象に対して官能検査を行うためにステップＳ５１に戻る。
【符号の説明】
【００７０】
１    インターフェイス（Ｉ／Ｆ）
２    コンピュータ
３    メモリカード
４    ＲＡＭ
５    ＲＯＭ
６    ＣＰＵ
７    操作部
８    表示部
９    カード情報記録部
１０    マイクロホン
１１    アンプ
１２    Ａ／Ｄ変換器
【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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【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１２Ａ】
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【図１２Ｂ】
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【図１３】
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