(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
診断対象の映像を撮像する撮像手段と、
前記映像に基づいて前記診断対象の動作パターンを識別する動作パターン識別手段と、
前記診断対象から到来する音を集音する集音手段と、
識別された前記動作パターンと同期して集音された前記音のパターンを前記動作パターンに対応する動作音として識別する動作音識別手段と、
前記動作パターンに対応する前記動作音のデータを機械学習して、前記動作パターンにおける前記動作音の基準となる基準動作音を学習する基準動作音学習手段と
を有することを特徴とする異常音判定基準作成装置。
【請求項２】
前記診断対象が繰り返し動作を行っている場合に、
前記基準動作音学習手段が、
前記基準動作音を、前記繰り返し動作の所定回数分学習する
ことを特徴とする請求項１に記載の異常音判定基準作成装置。
【請求項３】
前記映像に異物の侵入があった場合に、
前記基準動作音学習手段が、前記基準動作音の学習を中断する
ことを特徴とする請求項１または２のいずれか一項に記載の異常音判定基準作成装置。
【請求項４】
前記基準動作音を、
音波形の、基準時刻からの相対時間または周波数の少なくとも一方を次元とする多次元ベクトルで表記する
ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載の異常音判定基準作成装置。
【請求項５】
請求項１乃至４のいずれか一項に記載の異常音判定基準作成装置と、
異常音判定手段と
を有し、
前記異常音判定手段が、
前記異常音判定基準作成装置が作成した前記基準動作音と前記診断対象の前記動作音とを比較して前記動作音が異常であるか判定する
ことを特徴とする異常音検知装置。
【請求項６】
前記映像に異物の侵入があった場合に、
前記動作音の異常の判定を中断する
ことを特徴とする請求項５に記載の異常音検知装置。
【請求項７】
前記基準動作音および前記動作音を、
音波形の基準時刻からの相対時間または周波数の少なくとも一方を次元とする多次元ベクトルで表記し、
前記動作音の異常の判定を、多次元空間内における前記基準動作音に対応するベクトルと前記動作音に対応するベクトルとの距離に基づいて行う
ことを特徴とする請求項５または６のいずれか一項に記載の異常音検知装置。
【請求項８】
診断対象の映像を撮像し、
前記映像に基づいて前記診断対象の動作パターンを識別し、
前記診断対象から到来する音を集音し、
識別された前記動作パターンと同期して集音された前記音のパターンを前記動作パターンに対応する動作音として識別し、
前記動作パターンに対応する前記動作音のデータを機械学習して、前記動作パターンにおける前記動作音の基準となる基準動作音を学習する
ことを特徴とする異常音判定基準作成方法。
【請求項９】
診断対象の映像を撮像し、
前記映像に基づいて前記診断対象の動作パターンを識別し、
前記診断対象から到来する音を集音し、
識別された前記動作パターンと同期して集音された前記音のパターンを前記動作パターンに対応する動作音として識別し、
前記動作パターンに対応する前記動作音のデータを機械学習して、前記動作パターンにおける前記動作音の基準となる基準動作音を学習し、
前記基準動作音と前記診断対象の前記動作音とを比較して前記動作音が異常であるか判定する
ことを特徴とする異常音検知方法。
【請求項１０】
診断対象の映像を撮像手段に撮像させるステップと、
前記映像に基づいて前記診断対象の動作パターンを識別するステップと、
前記診断対象から到来する音を集音手段に集音させるステップと、
識別された前記動作パターンと同期して集音された前記音のパターンを前記動作パターンに対応する動作音として識別するステップと、
前記動作パターンに対応する前記動作音のデータを機械学習して、前記動作パターンにおける前記動作音の基準となる基準動作音を学習するステップと、
前記基準動作音と前記診断対象の前記動作音とを比較して前記動作音が異常であるか判定するステップと
をコンピュータに実行させる異常音検知プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、異常音判定基準作成装置および異常音検知装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
工場や発電所などで動作する機器などを診断する技術として、機器が発する音に基づいて異常性を検知する方法が知られている。近年、工場やプラントで稼働している各種の装置類とりわけ生産設備は、故障による遅滞が生産性並びにコストに影響を与え許容されない。そして、時には復旧する為に莫大な費用を必要とする場合があり故障を予知する、あるいは速やかに解決することが求められている。【０００３】
そこで、工場や発電所などで動作する機器などを診断する技術として、機器が発する音に基づいて異常性を診断する方法が知られている。【０００４】
例えば特許文献１では、集音した音を解析して、異常音が発生した場合に、原因を推定する技術が開示されている。この技術では、基準となる原因別の異常音を予め登録しておき、集音した音を、基準となる原因別の異常音と比較して、異常の検知および原因の推定を行っている。具体的には、音を時間と周波数とを次元とする多次元ベクトルで表し、集音した音のベクトルと、予め登録した異常音のベクトルとの原因別基準空間内での距離を算出して、距離が近ければ当該原因の異常が発生したと推定する。【０００５】
特許文献２には、音と画像の両方を用いて異常を検知する異常監視装置が開示されている。異常監視装置は、複数の被監視物の異常の音声情報のスペクトル分析結果を登録した異常音データベースを備えている。そして、集音した音のスペクトル分析結果と、基準となる登録済みの異常音のスペクトル分析結果とを比較して異常音を検知する。また、画像については、画像を２値化して被監視物のエッジ検出を行う。そして被監視物の面積の変動あるいはエッジの移動を閾値と比較して、異常を検知する。さらに、画像変動の特徴と異常音の特徴との組み合わせから、異常の種類を推定することも試みている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００４−２０５２１５号公報
【特許文献２】特開平０９−０９７３９２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、特許文献１に記載の技術では、既知の異常音の解析結果を基準として異常を検出しているため、初期設定に相当量の時間と労力を費やさなければならないという問題があった。これは、診断に先立って、基準となる膨大な量の評価項目、それぞれに対して閾値を設定する必要があったためである。【０００８】
また特許文献２に記載の技術にも、未知の異常音を検出することができないという問題があった。これは、異常音の判定基準として、既知の異常音のスペクトル分析結果を用いていたためである。また、画像からの異常判定では、未知の異常にも対応可能であったが、被監視物画像の変動について、異常を判定する基準となる閾値を設定する必要があった。一般的に、この閾値は被監視物によって異なるため、被監視物に応じて個々に設定する必要があり、設定に時間と労力を要していた。また、閾値の設定が不適切であると誤検知が多くなるという問題もあった。そして、基準となる閾値を客観的に定める手順が無く、人間の経験と勘を頼りに定めていたため、異常の検出精度が人に依存してしまうという問題もあった。【０００９】
本発明は上述の課題を解決するために考案されたものであり、未知の異常音の検出が可能であり、検出精度が高い異常音判定基準を作成する異常音判定基準作成装置を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記の課題を解決するため、本発明の異常音判定基準作成装置は、撮像手段と、動作パターン識別手段と、集音手段と、動作音パターン識別手段と、基準動作音学習手段とを有している。動作識別手段は、撮像手段が撮影した診断対象物の映像に基づいて診断対象の動作パターンを識別して記憶する。動作音識別手段は、動作パターン識別手段によって識別された動作パターンと、その動作パターンに同期して集音された音のパターンを識別し、当該動作パターンに対応する動作音として記憶する。基準動作音学習手段は、記憶された動作音について、各動作パターンに対応する動作音を機械学習し、当該動作パターンに対応する基準動作音を作成して記憶する。
【発明の効果】
【００１１】
本発明の効果は、未知の異常音の検出が可能であり、検出精度が高い異常音判定基準を作成する異常音判定基準作成装置を提供できることである。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】第１の実施形態の異常音判定基準作成装置を示すブロック図である。
【図２】第２の実施形態の異常音判定基準作成装置を示すブロック図である。
【図３】第２の実施形態の基準動作音の機械学習を説明するための模式図である。
【図４】第２の実施形態の機械学習における動作パターンと動作音パターンの対応を示す模式図である。
【図５】第２の実施形態の基準動作音の機械学習動作を示すフローチャートである。
【図６】第３の実施形態の異常音検知装置を示すブロック図である。
【図７】第３の実施形態の異常音検知装置の構成例を示すブロック図である。
【図８】第３の実施形態の異常音検知動作を示すフローチャートである。
【図９】第４の実施形態の異常音判定基準作成装置を示すブロック図である。
【図１０】第４の実施形態の異常音判定動作を説明するための模式図である。
【図１１】第４の実施形態の異常音判定における動作パターンと動作音パターンの対応を示す模式図である。
【図１２】第５の実施形態の異常音検知装置を示すブロック図である。
【図１３】第５の実施形態の異常音検知動作を説明するための模式図である。
【図１４】第５の実施形態の異常音判定における動作パターンと動作音パターンの対応を示す模式図である。
【図１５】第５の実施形態の異常音検知動作を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、図面を参照しながら、本発明の実施形態を詳細に説明する。但し、以下に述べる実施形態には、本発明を実施するために技術的に好ましい限定がされているが、発明の範囲を以下に限定するものではない。なお各図面の同様の構成要素には同じ番号を付し、説明を省略する場合がある。
【００１４】
（第１の実施形態）
図１は、本実施形態の異常音判定基準作成装置を示すブロック図である。異常音判定基準作成装置は、撮像手段１と、動作パターン識別手段２と、集音手段３と、動作音識別手段４と、基準動作音学習手段５とを有している。
【００１５】
撮像手段１は診断対象の映像を撮影する。
【００１６】
動作識別手段２は、撮像手段１が撮影した映像に基づいて診断対象の動作パターンを識別して記憶する。
【００１７】
集音手段３は、診断対象から到来する音を集音する。
【００１８】
動作音識別手段４は、動作パターン識別手段２によって識別された動作パターンと、その動作パターンに同期して集音された音のパターンを識別し、当該動作パターンに対応する動作音として記憶する。
【００１９】
基準動作音学習手段５は、記憶された動作音について、各動作パターンに対応する動作音を機械学習し、当該動作パターンに対応する基準動作音を作成して記憶する。この基準動作音は、当該動作パターンが観測された時の動作音が正常音であるか異常音であるか判定する基準となる。
【００２０】
以上の構成とすることにより、異常音の特徴が未知であっても、診断対象の動作パターンに対応した動作音の判定基準を作成することができる。
【００２１】
（第２の実施形態）
図２は、本実施形態の異常音判定基準作成装置１００を示すブロック図である。異常音判定基準作成装置１００は、診断対象２００を撮影するカメラ１１０と、診断対象から到来する音を集音するマイク１２０とを有する。また、動作パターン識別部１３０と、Ａ／Ｄ変換器１４０と、動作音識別部１５０と、データベース１６０と、基準動作音学習部１７０とを有する。ここで、Ａ／ＤはＡｎａｌｏｇ／Ｄｉｇｉｔａｌの略である。データベース１６０は、識別された動作パターンを記憶する動作パターン記憶部１６１と、動作パターンに対応する動作音を記憶する動作音記憶部１６２と、基準動作音を記憶する基準動作音記憶部１６３とを有する。
【００２２】
動作パターン識別部１３０は、カメラ１１０が撮影した映像から動作パターンを識別する。動作パターンの識別方法は任意であるが、例えば、映像から抽出した特徴点の動きを表す特徴ベクトルを用いて行うことができる。特徴ベクトルの成分は、例えば、所定期間における各特徴点のｘ、ｙ、ｚ方向の移動量とすることができる。この特徴ベクトルは動作の微分に相当するので、特徴ベクトルを時系列に足していくことで動作を表すことができる。そして特徴ベクトルの時系列の配列に法則性がある場合に、その配列を動作パターンとして識別することができる。動作パターン識別部１３０は、識別した動作パターンを動作パターン記憶部１６１に記憶する。なお、以降の説明ではデータベースのことをＤＢと略記する場合がある。
【００２３】
Ａ／Ｄ変換器１４０は、マイク１２０で集音された音をデジタル信号に変換する。動作音識別部１５０は、このデジタル信号を受信し、動作パターン識別部１３０が識別した動作パターンと同期する音のパターンを識別する。そして、この音のパターンを当該動作パターンに紐づく動作音として動作音記憶部１６２に記憶する。動作音（音パターン）の識別方法は任意であるが、例えば、動作パターンに同期する音の特徴ベクトルとして表すことで行うことができる。この場合、例えば、動作パターンに同期する期間を所定ステップに分割した時刻の刻みを設定し、各時刻における音の強度を成分とする特徴ベクトルを生成することができる。また、動作パターンに同期する期間における周波数分解（フーリエ変換）を行って、標本とする周波数毎の音圧を成分とする特徴ベクトルを用いることも可能である。このようにして生成した動作音の特徴ベクトルと、動作パターンとの関係に規則性があれば、その動作音を動作パターンに対応する基準動作音とすることができる。
【００２４】
基準動作音学習部１７０は、動作パターンに対応する基準動作音を機械学習する。具体的には、例えば、まず、映像から識別される動作パターンに同期して集音される動作音の計測を、所定期間あるいは所定回数行う。次いで、収集された動作音のデータを統計的に処理することにより、当該動作パターンに対応する基準動作音を機械学習する。基準動作音として、動作音の基準値や許容限界値などを設定することができる。機械学習の方法は任意であるが、例えば、自己組織化マップ法や、ｋ近傍法などを用いることができる。そして、学習された基準動作音を基準動作音記憶部１６３に記憶する。
【００２５】
なお、異常音判定基準作成装置１００のハードウェアは、例えば、カメラ１１０、マイク１２０、Ａ／Ｄ変換器１４０と、コンピュータと、記憶装置とで構成することができる。この時、例えば、動作パターン識別部１３０、動作音識別部１５０、基準動作音学習部１７０をコンピュータに実装し、データベース１６０を記憶装置に実装することができる。
【００２６】
図３は、基準動作音の機械学習を説明するための模式図である。図３に示すように、カメラ１１０が診断対象２００の映像を撮影し、マイク１２０が診断対象から到来する音を集音する。ここでは例として、診断対象が工場内で稼働する設備である場面を想定している。映像内の要素には、設備２０１、２０２、２０３、・・・が含まれるものとしている。図４には、これらの設備の動作パターンを模式的に示すグラフと、動作パターンに同期する動作音パターンを表すグラフとを描いている。そして、基準動作音学習手段１７０が動作パターンと動作音との組み合わせを機械学習する様子を模式的に描いている。ここでは、多くの設備がそうであるように、周期的に同じ動作を繰り返す例を示している。
【００２７】
図５は、基準動作音の学習動作を表すフローチャートである。まず学習を行う計測期間または計測回数を設定する（Ｓ１）。例えば工場の設備などの稼働状態を連続で監視する場合は、設備などが繰り返し同じ動作をするので、所定動作の回数で設定すると良い。そこで、ここでは、回数で設定するものとして説明する。ただし、所定期間で設定しても良い。機械学習の開始に当たり、まず計測回数Ｎをリセットする。すなわちＮ＝０とする（Ｓ２）。
【００２８】
次に、学習用データを収集する為に、カメラ１１０による診断対象の撮影をスタートする（Ｓ３）。次いで撮影した映像から、診断対象の動作パターンを識別する（Ｓ４）。映像の撮影と並行して、マイク１２０による集音を開始する（Ｓ５）。続いて集音した音のパターンを識別する（Ｓ６）。次に、識別した動作パターンに同期する音のパターンを、当該動作パターンにおける動作音のデータとしてデータベース（ＤＢ）に記録する（Ｓ７）。記録したら、計測回数Ｎに１を足して、Ｎ＝Ｎ＋１とする（Ｓ８）。ここで、更新したＮが所定回数Ｋ未満であれば（Ｓ９＿Ｙｅｓ）、Ｓ３とＳ５に戻り、映像と音の計測を繰り返す。一方、Ｎ＝Ｋとなった場合（Ｓ９＿Ｎｏ）、識別された各動作パターンに対応する動作音のデータを統計的に処理する機械学習を行い、各動作パターンに対応する基準動作音を生成する（Ｓ１０）。そして各基準動作音をＤＢに記録する（Ｓ１１）。
【００２９】
以上説明したように、本実施形態によれば、予め異常音の特徴を設定することなく、異常音の判定基準となる基準動作音を生成することができる。このため未知の異常音に対しても、これを検出することが可能な異常音判定基準を作成することができる。
【００３０】
（第３の実施形態）
図６は本実施形態の異常音検知装置を示すブロック図である。異常音検知装置は、第１の実施形態の異常音判定基準作成装置と、動作音異常判定手段６とから構成される。
【００３１】
動作音異常判定手段６は、動作パターン識別手段２が識別した動作パターンが、記憶済みのものであった場合に、当該動作パターンに対応する基準動作音を参照する。そして、動作音識別手段４が識別した現在の動作音と、基準動作音とを比較する。ここで、現在の動作音と基準動作音との差が所定値以上であった場合は、異常音と判定する。現在の動作音と基準動作音との差は、例えば特徴ベクトルのベクトル空間における距離として算出することができる。この場合、現在の動作音を表すベクトルと、基準動作音を表すベクトルとの距離が閾値以上なら異常音と判定し、閾値未満であれば正常と判定する。
【００３２】
図７は異常音検知装置の具体的な構成例を示すブロック図である。異常音検知装置１０００は、第２の実施形態と同様の異常音判定基準作成装置１００と、動作音異常判定部３００とを有する。また、出力部４００を有していても良い。
【００３３】
動作音異常判定部３００は、動作パターン識別部が識別した動作パターンを監視する。そして、監視中の現在の動作パターンが、動作パターン記憶部１６１に記憶された既存動作パターンと一致するか判定する。ここで、一致すると判定した場合には、当該既存動作音に対応する基準動作音を参照する。次に、動作音識別部１５０が識別した現在の動作音と基準動作音とを比較する。両者の差が所定値以上であった場合は、現在の動作音が異常であると判定する。一方、所定値未満であった場合は正常と判定する。現在の動作音と基準動作音の差は、既述の通り、例えば、それぞれを表す特徴ベクトルのベクトル空間内での距離として算出することができる。
【００３４】
出力部４００は、動作音異常判定部３００の判定結果を、表示装置やスピーカーなどの出力装置に対して出力する。
【００３５】
次に、異常音検知装置１０００の動作について説明する。図８は、この動作を示すフローチャートである。まずカメラ１１０が診断対象２００の映像を撮影す0る（Ｓ１０１）。次に動作パターン識別部１３０が、撮影された映像における動作パターンを識別する（Ｓ１０２）。動作音異常判定部３００は、識別した動作パターンがＤＢ（データベース）に記憶されたものであるか判定する（Ｓ１０３）。ここで識別した動作パターンがＤＢに記憶されていないものであった場合は（Ｓ１０３＿Ｎｏ）、当該動作パターンを、対応する動作音と組み合わせて、新たな動作パターンおよび動作音としてＤＢに記憶する（Ｓ１０４）。
【００３６】
一方、識別した動作パターンが、ＤＢに記憶されている既知の動作パターンだった場合は（Ｓ１０３＿Ｙｅｓ）、対応する基準動作音を参照する（Ｓ１０５）。そして現在の動作音と基準動作音とを比較して、その差が閾値以上であった場合は（Ｓ１０６＿Ｙｅｓ）、異常音と判定する（Ｓ１０７）。一方、差が閾値未満であった場合は（Ｓ１０６＿Ｎｏ）、正常音と判定する（Ｓ１０８）。なお、正常音と判定した場合は、当該動作音を機械学習のデータに加えて、基準動作音を更新するようにしても良い。
【００３７】
以上説明したように、本実施形態では、実測された動作パターンと動作音とに基づいて生成した異常音判定基準を用いて、異常音を検知しているため、未知の異常音も検知することができる。また、動作パターンごとに異常音判定基準を設定しているため、誤検知が少なく、検出精度の高い異常音検知が可能となる。
【００３８】
（第４の実施形態）
図９は、本実施形態の異常音判定基準作成装置１０１を示すブロック図である。異常音判定基準作成装置１０１は、第２の実施形態の構成に加えて、基準動作音学習部１７０が異物侵入判断部１７１を有している。
【００３９】
異物侵入判断部１７１は、動作パターン識別部１３０が識別した映像、すなわち監視中の映像に異物の侵入が含まれるか否かを判断する。具体的には、映像中に新たな特徴点が発生した場合に、これを検出して、「異物侵入有り」と判断する。それ以外の場合は、「異物侵入無し」と判断して、その結果を基準動作音学習部１７０に出力する。
【００４０】
基準動作音学習部１７０は、「異物侵入有り」の入力を受けた場合、基準動作音の学習を中断する。そして、この時に計測された音のパターンを、異常音検知の環境に異物が侵入した原因による「異常ではない動作音」として、当該動作パターンと対応付けて、異常ではない動作音記憶部１６４に記録する。
【００４１】
一方、「異物侵入無し」の入力を受けた場合は、動作パターンと動作音の組み合わせの学習を継続する。
【００４２】
図１０は、「異物侵入有り」の状況を示す模式図である。診断対象２００としては、図３と同様の工場内の設備を想定している。図１０に例示した映像では、設備２０１、２０２、２０３、・・・に加えて、異物５００が映り込んでいる。異物５００は、例えば、荷物を持って移動している人である。
【００４３】
このような異物、例えば、監視エリアへの人の立ち入りや、物品搬送などの異物によって生じる音は、設備本来の異常音とは区別したい音である。このため、本実施形態では、異物が検出された場合に、動作パターンに対応する基準動作音の機械学習を中断する。具体的には、動作識別部１３０が識別した映像で、それまでは存在しなかった異物の特徴点が検出され、異物侵入判断部１７１が「異物侵入有り」と判定する。そして、基準動作音学習部１７０は、異物５００が検出されている間、動作音の学習を中断する。図１０の例における機械学習について、図１１に設備動作パターンと動作音パターンとの対応を模式的に示す。図１１は、時刻ｔ１からｔ２の間に異物が検出され、その間、設備動作パターンと動作音パターンの学習を中断することを示している。
【００４４】
上記のように、本実施形態では、診断対象とは無関係に発生する音を除外して、基準動作音を学習することができる。このため、異常音が、診断対象に起因する異常音なのか、環境変化に起因した自明な異常音なのかを自動で識別することが可能な、異常音判定基準を設定することができる。
【００４５】
（第５の実施形態）
第４の実施形態の異常音判定基準作成装置を用いて、異常音検知装置を構成することができる。この異常音検知装置では、異物侵入があった場合に、基準動作音の機械学習を中断する点が、第３の実施形態とは異なっている。また、以下に説明する例では、異物侵入があった場合に異常音の検知も中断する。
【００４６】
図１２は、本実施形態の異常音検知装置１００１を示すブロック図である。異常音検知装置１００１は、第４の実施形態の異常音判定基準作成装置１０１と、動作音異常判定部３００と、出力部４００とを備えている。
【００４７】
異常音検知装置１００１は、図１０のように異物侵入があった場合は、異常音検知を中断する。そして、この時に計測された音のパターンを、診断対象に異物が侵入した原因による「異常ではない動作音」として、異物の動作パターンと組み合わせてデータベース１６０に記録する。一方、異物侵入の無い場合は、異常音検知を継続する。この異常音検知の様子を、模式的に描いた図を、図１３に示す。図１３では診断対象２００の映像に異物が検出されていない。このような場合、取得された動作音が基準動作音と所定値以上異なっていれば、異常音が検知される。図１４に、この検知動作を模式的に示す。図１４の例では、設備動作パターンが同じパターンを周期的に繰り返しているのに対し、時刻ｔ１から時刻ｔ２の間に、他と異なる動作音パターンが発生している。このような場合に、異常音検知装置１００１は、異常音を検知する。そして、出力部から異常音検知結果を出力することにより、アラームを立てることができる。
【００４８】
図１５は、異常音検知装置１００１の異常音検知動作を示すフローチャートである。まず動作パターンを識別する（Ｓ２０１）。第３の実施形態で説明したように、Ｓ２０１は、映像の撮影と、映像中の動作パターンの識別を含む処理である。並行して動作音を識別する（Ｓ２０２）。動作音の識別は、既述の通り、集音と、Ａ／Ｄ変換と、音パターンの識別を含む処理である。ここで異物の侵入があるか判定し（Ｓ２０３）、異物侵入が有った場合は（Ｓ２０３＿Ｙｅｓ）、異常判定動作を中断する。そして、異物侵入の動作パターンに対応する動作音を「異常ではない動作音」としてＤＢに記録する（Ｓ２０４）。一方、異物侵入が無かった場合は（Ｓ２０３＿Ｎｏ）、異常判定を継続する。そして、現在の動作音と基準動作音との差が閾値以上だった場合は、異常音と判定する（Ｓ２０６）。一方、現在の動作音と基準動作音との差が閾値未満だった場合は（Ｓ２０５＿Ｎｏ）、動作パターン記憶部１６１と動作音記憶部１６２にそれぞれ動作パターンと動作音とを記憶する（Ｓ２０７）。なお、ここで記憶する動作音は、正常時の動作音なので、基準動作音の学習に資するものである。データの記憶後、Ｓ２０１、Ｓ２０２に戻り、異常音の診断を継続する。
【００４９】
以上の動作により、異物侵入によるイレギュラーな状態の時の動作音を診断対象から除外することができる。すなわち、診断対象以外で発生する無関係な音を除外し、異常音診断の精度を向上することができる。その結果、診断対象から発生する異常音の誤検出を抑制し検出精度の向上を図ることができる。
【００５０】
上述した第１乃至第５の実施形態の処理を、コンピュータに実行させるプログラムおよび該プログラムを格納した記録媒体も本発明の範囲に含む。記録媒体としては、例えば、磁気ディスク、磁気テープ、光ディスク、光磁気ディスク、半導体メモリ、などを用いることができる。
【００５１】
以上、上述した実施形態を模範的な例として本発明を説明した。しかしながら、本発明は、上述した実施形態には限定されない。即ち、本発明は、本発明のスコープ内において、当業者が理解し得る様々な態様を適用することができる。
【００５２】
この出願は、２０１８年２月１６日に出願された日本出願特願２０１８−０２６１６９を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【符号の説明】
【００５３】
１    撮像手段
２    動作パターン識別手段
３    集音手段
４    動作音識別手段
５    基準動作音学習手段
６    動作音異常判定手段
１００、１０１    異常音判定基準作成装置
１１０    カメラ
１２０    マイク
１３０    動作パターン識別部
１４０    Ａ／Ｄ変換器
１５０    動作音識別部
１６０    データベース
１６１    動作パターン記憶部
１６２    動作音記憶部
１６３    基準動作音記憶部
１６４    異常ではない動作音記憶部
１７０    基準動作音学習部
１７１    異物侵入判断部
２００    診断対象
３００    動作音異常判定部
４００    出力部
５００    異物
１０００、１００１    異常音検知装置
【図１】
0006856167.tif 000002
【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１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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