機械学習を用いたプレス機の異常評価
田口 智之 *1

林 宏充 *1

桑山 健太 *2

Evaluation of Press Machine Anomalies using Machine Learning
Tomoyuki Taguchi，Hiromitsu Hayashi and Kenta Kuwayama

近年，コンピュータの性能向上やクラウドサービス等による膨大な計算リソースを獲得したことから，機械学習等のAI技術の本格的な活用が始まっている。本研究ではプレス機の音を対象とし，プレス機の異常を音から判断して数値化するAIモデルを開発した。開発したAIモデルの有効性を検証するために，プレス機の正常な状態と明確な異常が発生した状態の評価を実施した。その結果，プレス機に異常が発生する前後で異常値の分布に統計的に有意差があったことから，開発したAIモデルの有効性の確認ができた。

1 はじめに2 研究，実験方法

機械から異音が発生する原因の多くは機械及び部品

2-1 周波数解析の不良や異常であるが，わずかな音の変化から機械の2-1-1 プレス機の録音異常を検知することは，熟練の技術者の経験や勘が頼

プレス機の録音はTASCAM社製DR-70Dを使用した。図りであった。しかし，熟練の技術者の退職や労働人口

1に録音装置の概要を示す。プレス機天井部にはプレ減少により，技術の継承が困難となってきている。そス駆動用のモータがあり，センサをモータ台座部に直のため，熟練の技術者の知見をAIに学習させることで，接固定して録音した。録音はCD品質である，機械の異常を数値化し，個人の感覚に依存せず定量的44.1 kHz・16ビットで行った。

な判断が可能な仕組みを求めるニーズがある。
福岡県の工業統計調査（令和2年度） 1) によれば，金属製品製造業は県内製造業の中で食料品に次いで2位の事業所数（706）を占め，出荷額（5,679億円）も輸送機械，食料品，鉄鋼に次ぐ4位である。特に北九州地域では，主要な産業の１つとなっている。その金属製品製造においては，様々な機械加工を原材料に施図1

録音装置概要しており，その中でプレス加工は他の機械加工と比較
2-1-2 音声の周波数解析して生産性が高いとされている。そのため，プレス機の不具合が大きな生産性の低下に直結する。

音データはサイズが非常に大きく，計算機のリソー本研究では，機械学習の一種であるディープラーニ

スが限られていたため，音データをAIに直接学習させング（深層学習）により，プレス機から発生する音をることが困難であった。そこで，周波数解析により特異常値として可視化するAIモデル開発とその評価を行

徴的な情報を抽出し，その情報を画像化することでデった。AIの性能は学習させるデータに依存するため，ータ量を抑えることとした。

機械の様々な状態のデータを計測する必要がある。し周波数解析は，抽出した一定区間の音データに短時かし，工 場設備 の異常 発生 は稀であ り異常 な状態 も間フーリエ変換（STFT）処理を行った。STFTは音デー様々である。そこで，正常な音のみを学習する教師なタの区間の一部領域をオーバーラップさせながら窓関し学習により異常値を算出するAIモデル開発を行った。

数を掛けフーリエ変換を実行するアルゴリズムである。
周波数解析にはプログラミング言語の一種である
Python と ， そ の 言 語 の 数 値 計 算 ラ イ ブ ラ リ で あ る*1 機械電子研究所*2 株式会社山本工作所

SciPyを使用した。STFTのパラメータを表1に示す。

- 55 -表1

STFTパラメータ

2-2 AIモデル構築

項目値窓関数

カイザー窓（=4）2-2-1 AIモデルネットワーク
本研究では，教師なし学習の手法である
Autoencoder（自己符号化器）を用いた。Autoencoder

ウィンドウサイズ

16384

オーバーラップ数

15360

れたデータを一度圧縮し，重用な特徴量だけを残したモード

振幅

後，再度もとの次元に復元処理を行うアルゴリズムでとは，ニューラルネットワークの一種であり，入力さある。異常値は，本アルゴリズムにより得られた入出2-1-3 周波数解析結果の画像化力の差から算出する。

プレス機の音の低周波数領域は鋼材をプレスする際

AIモデルの構築および学習にはPythonと，その言語のインパクト音が支配的であり，異常音がプレス音にのディープラーニング用のライブラリであるKerasを紛れてしまうと考えた。そのため，周波数解析結果の使用した。AIモデルは，入力層が1層，中間層が13層，画像化は図2のように，インパクト音を除いた区間の出力層が1層の計15層で構成される。入力層と出力層

周 波 数 の 高 い ほ う か ら 1/8 の 区 間 （ 19.29375 kHz ～は128（縦）x 128（横）x 1（色）= 16384個である。

22.05 kHz）を抽出し正規化することで，グレースケ

図4にAIモデルネットワーク全体を示す。

ール画像を作成した。作成されたグレースケール画像を図3に示す。

図2

図3

周波数解析結果の画像化

周波数解析結果のグレースケール画像

図4- 56 -AIモデルネットワーク

2-2-2 AIモデルの学習

れ 0.0014，0.6419 であり，正常時から外れた程度がAIモデルのネットワークを使用して，正常な音の画大きいほど異常値が大きくなることが確認できた。

像データを学習させた。学習データ数は40000，最適化 関 数 は Adam 2) ， 損 失 関 数 は SSIM 3) （ StructuralSimilarity），バッチサイズは16，エポック数は100とした。また，画像化データは128（縦）x 128（横）にリサイズしたものを入力としている。
ここでSSIMとは，2つの画像の類似性を測定する手図6

正常音の入出力画像とその差分および二値化法の一種であり，人間が感じる2つの画像の違いを指標化したものである。数式を(1)に示す。

2𝜇𝑥 𝜇𝑦 + 𝑐1
2𝜇𝑥 + 𝜇𝑦2 + 𝑐1

𝑆𝑆𝐼𝑀 𝒙, 𝒚 =2𝜎𝑥𝑦 + 𝑐2𝜎𝑥2 + 𝜎𝑦2 + 𝑐2

1

(1)
図7

異常音の入出力画像とその差分および二値化

SSIMは図5の画像内の小領域毎に算出される。x，yは入力画像と出力画像の小領域の各画素を要素とする

3-2 異常値の時系列評価ベクトルである。また，x ，y は小領域内の画素値の鋼材をプレスした際に発生するインパクト音をトリ

平 均値 ，x ，y は同 小 領 域 内 の画 素 値 の標 準 偏 差 ，ガーとして，プレス機の異常値を算出する。異常が発xyはxとyの共分散，c 1，c 2 は定数であり，一般的な値生していない日（2019/12/13）の音データの異常値のであるc 1=0.01，c2=0.03とした。学習の際にはすべて時系列グラフを図 8 に示す。異常が発生していない場の小領域でSSIMを算出し，その平均値を損失関数とし合には，終日異常値が 0.05 未満で推移することが確て使用した。

認できた。
同様に異常が発生していない日（2020/1/20）の音データの異常値の時系列グラフを図 9 に示す。日中は異常値が 0.05 未満で推移しているが，18 時直前から異常値が上昇する結果が得られた。プレス機の稼働停止前に異常値が上昇する現象は，2020/1/20 のみでは図5SSIM の小領域なく頻発していることが確認された。いずれの場合にも，日中は異常値が 0.05 未満で推移している。

2-3 異常値の算出

2020/10/8 に実施したプレス機のメンテナンスに異常値は学習済みのAIモデルへ入力した画像と出力て，モータ台座部の 4 本のボルト全ての破断が確認さ画像から算出する。まず，入出力された画像の差分のれた。モータ台座部のボルトが破断されたと考えられ絶対値を取り，一定のしきい値で二値化画像を作成する期間中の日（2020/9/17）の異常値の時系列グラフる。次に，全画素数に対する白色画素数の割合で異常を図 10 に，破断したボルトを図 11 に示す。ボルトが値を算出する。今回は，しきい値を画素値の5 %であ破断されたと考えられる期間中は，日中の異常値がる12とした。

0.05 を大きく超えた数値で推移していることが確認された。この現象は，破断したボルトが交換されるま

3 結果と考察で続いた。このとき，異常の発生前後の 1 日間の異常3-1 構築した AI モデルによる異常値の算出

値の分布の p 値は p<0.001 となった。p 値とは，帰無図 6 および図 7 に正常時と異常時の音の入出力画像

仮説が正しい場合に，実際に観察された，あるいはそとその差分および二値化画像を示す。異常データは，れ以上の 2 群の差が観察される確率である。今回の結モータ台座締結部のボルトが破断した際のデータであ果では，統計的に有意に異常値が変化したといえるたる。このときの正常時と異常時の音の異常値はそれぞめ，開発した AI モデルの有効性を確認できた。

- 57 -図 11
図8

破断したボルト

正常時の時系列グラフ（2019/12/13）の状態は日々変化しているため，正常な状態も日々変化していると考えられる。そのため，正常な状態であるにもかかわらず AI にその状態を学習できていなかったために，プレス機の稼働停止前に異常値が大きい数値で推移した可能性も考えられる。一度 AI モデルを構築した後も正常データを継続的に学習し，AI の性能向上に務める必要がある。

4 まとめ
本研究では，プレス機の音を対象にAutoencoderを用いたプレス機の異常値を算出するAIモデルの開発と，
図9

正常時の時系列グラフ（2020/1/20）

開発したAIモデルの評価を行った。その結果，プレス機に異常が発生した際には継続的に異常値が0.05を超える値で推移したことから，開発したAIモデルの有効性の確認とプレス機の異常の可視化ができた。

5 参考文献1) 福岡県：福岡県

令和2年工業統計調査，福岡県(2021) （オンライン） ，https://ckan.opengovernmentdata.org/dataset/401000_kougyoutou
keityousa_r22) D. P. Kingma and J. L. Ba：Adam: a Method
for Stochastic Optimization，ICLR，2015
図 10

異常時の時系列グラフ（2020/9/17）

3) Paul Bergmann，Sindy Lowe，Michael Fauser，David Sattlegger，and Carsten Steger：

3-3 考察Improving Unsupervised Defect Segmentation

プレス機の稼働停止前に異常値が上昇する際の機械

by Applying Structural Similarity to

的な異常は判明できなかったが，人が知覚できていな

Autoencoders，arXiv:1807.02011(2019)

い異常が発生している可能性はある。また，メンテナンスによる部品の交換や部品の経年劣化等により機械- 58 -