特開 2022-154180 検査方法、および、プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2022154180

(43)【公開日】2022-10-13

(54)【発明の名称】検査方法、および、プログラム

(51)【国際特許分類】

   G01N 29/12 20060101AFI20221005BHJP

   G01M 99/00 20110101ALI20221005BHJP

   G01H 17/00 20060101ALI20221005BHJP

【ＦＩ】

G01N29/12

G01M99/00 A

G01H17/00 A

【審査請求】未請求

【請求項の数】8

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2021057086

(22)【出願日】2021-03-30

【新規性喪失の例外の表示】特許法第３０条第２項適用申請有り 日本音響学会２０２１年春季研究発表会予稿集、発行日 ２０２１年３月１２日

(71)【出願人】

【識別番号】000000011

【氏名又は名称】株式会社アイシン

(74)【代理人】

【識別番号】110002147

【氏名又は名称】弁理士法人酒井国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】宗戸 俊樹

(72)【発明者】

【氏名】高部 晃好

(72)【発明者】

【氏名】田村 健太

(72)【発明者】

【氏名】甲斐 直登

(72)【発明者】

【氏名】伊藤 秀浩

(72)【発明者】

【氏名】西浦 敬信

(72)【発明者】

【氏名】王 浩南

【テーマコード（参考）】

2G024

2G047

2G064

【Ｆターム（参考）】

2G024AD03

2G024BA27

2G024CA13

2G024FA04

2G024FA06

2G024FA11

2G047AA05

2G047AC05

2G047BA04

2G047BC03

2G047BC04

2G047BC07

2G047GD02

2G064AA11

2G064AB01

2G064AB02

2G064AB13

2G064AB22

2G064BA02

2G064BD02

2G064CC02

2G064CC41

2G064CC42

2G064CC43

2G064DD02

(57)【要約】

【課題】検査対象物から発生した異音の大きさが小さい場合でもその異音を高精度に検出する。
【解決手段】実施形態の検査方法は、例えば、検査対象物の作動音または振動を検出して得られた波形データを取得する取得ステップと、前記波形データに対して短時間フーリエ変換を行って複素数スペクトログラムを生成する生成ステップと、前記複素数スペクトログラムに基づいて所定の位相特徴量を算出する第１の算出ステップと、前記位相特徴量に基づいて異常成分の大きさを算出する第２の算出ステップと、を含む。
【選択図】図２

【特許請求の範囲】

【請求項1】

検査対象物の作動音または振動を検出して得られた波形データを取得する取得ステップと、
前記波形データに対して短時間フーリエ変換を行って複素数スペクトログラムを生成する生成ステップと、
前記複素数スペクトログラムに基づいて所定の位相特徴量を算出する第１の算出ステップと、
前記位相特徴量に基づいて異常成分の大きさを算出する第２の算出ステップと、を含む検査方法。

【請求項2】

前記取得ステップと前記生成ステップの間に、前記波形データに対して、前記短時間フーリエ変換の前処理としての帯域制限処理を行う帯域制限処理ステップを、さらに含む、請求項１に記載の検査方法。

【請求項3】

前記第１の算出ステップは、前記複素数スペクトログラムにおける実部と虚部に基づいて前記位相特徴量を算出し、
前記検査方法は、前記第１の算出ステップの後に、
前記位相特徴量を周波数方向に微分演算して群遅延を算出する第３の算出ステップと、
前記群遅延に平滑化フィルタ処理を行うフィルタ処理ステップと、をさらに含み、
前記フィルタ処理ステップの後に、前記第２の算出ステップは、前記平滑化フィルタ処理をされた前記群遅延に基づいて前記異常成分の大きさを算出する、請求項１に記載の検査方法。

【請求項4】

前記異常成分の大きさが第１の閾値よりも大きい場合に、前記検査対象物に異常があると判定する判定ステップを、さらに含む請求項２または請求項３に記載の検査方法。

【請求項5】

前記第１の算出ステップは、前記複素数スペクトログラムの位相を瞬時周波数に基づいて変換することによって前記位相特徴量を算出し、
前記第２の算出ステップは、前記位相特徴量を時間方向に微分演算して前記異常成分の大きさを算出する、請求項１に記載の検査方法。

【請求項6】

前記第２の算出ステップは、前記微分演算した後に、所定時間におけるパワースペクトルをパワースペクトル最大値で除算する補正処理を行う、請求項５に記載の検査方法。

【請求項7】

前記異常成分の大きさが第２の閾値よりも大きい場合に、前記検査対象物に異常があると判定する判定ステップを、さらに含む請求項６に記載の検査方法。

【請求項8】

コンピュータに、
検査対象物の作動音または振動を検出して得られた波形データを取得する取得ステップと、
前記波形データに対して短時間フーリエ変換を行って複素数スペクトログラムを生成する生成ステップと、
前記複素数スペクトログラムに基づいて所定の位相特徴量を算出する第１の算出ステップと、
前記位相特徴量に基づいて異常成分の大きさを算出する第２の算出ステップと、を実行させるためのプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、検査方法、および、プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来から、モータなどの作動部分を有する検査対象物に関して、作動音や振動の波形データを取得し、その波形データに基づいて検査対象物に異常があるか否かを検査する技術がある。その場合、例えば、波高率と呼ばれる指標や、ＦＦＴ（Fast Fourier Transform）等による周波数分析結果等を検査に用いる。これらの技術によれば、例えば、検査対象物から大きな異音が発生した場合に、その異音を検出し、検査対象物に異常があると判定できる。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２００２－７１４４７号公報

【特許文献2】特開２００３－２１４９４３号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

しかしながら、上述の従来技術は、検査対象物から発生する異音の大きさが小さいと異音の検出が困難になるという問題がある。

【0005】

そこで、本発明の課題の一つは、検査対象物から発生した異音の大きさが小さい場合でもその異音を高精度に検出することができる検査方法、および、プログラムを実現することである。

【課題を解決するための手段】

【0006】

実施形態の検査方法は、例えば、検査対象物の作動音または振動を検出して得られた波形データを取得する取得ステップと、前記波形データに対して短時間フーリエ変換を行って複素数スペクトログラムを生成する生成ステップと、前記複素数スペクトログラムに基づいて所定の位相特徴量を算出する第１の算出ステップと、前記位相特徴量に基づいて異常成分の大きさを算出する第２の算出ステップと、を含む。
このような構成により、例えば、上述の位相特徴量から算出した異常成分の大きさを用いることで、検査対象物の作動部分から発生した異音の大きさが小さい場合でもその異音を高精度に検出することができる。

【0007】

また、前記検査方法では、例えば、前記取得ステップと前記生成ステップの間に、前記波形データに対して、前記短時間フーリエ変換の前処理としての帯域制限処理を行う帯域制限処理ステップを、さらに含む。
このような構成により、例えば、波形データに対して短時間フーリエ変換の前処理としての帯域制限処理を行うことで、異音の検出精度をさらに向上できる。

【0008】

また、前記検査方法では、例えば、前記第１の算出ステップは、前記複素数スペクトログラムにおける実部と虚部に基づいて前記位相特徴量を算出し、前記第２の算出ステップは、前記位相特徴量を周波数方向に微分演算して群遅延を算出した後に、前記群遅延に平滑化フィルタ処理を行い、前記平滑化フィルタ処理をされた前記群遅延に基づいて前記異常成分の大きさを算出する。
このような構成により、例えば、具体的に、位相特徴量を周波数方向に微分演算して群遅延を算出した後に、群遅延に平滑化フィルタ処理を行い、平滑化フィルタ処理をされた群遅延に基づいて異常成分の大きさを算出するという手法によって、高精度な異音検出を実現できる。

【0009】

また、前記検査方法では、例えば、前記異常成分の大きさが第１の閾値よりも大きい場合に、前記検査対象物に異常があると判定する判定ステップを、さらに含む。
このような構成により、例えば、工場出荷時等の所定のタイミングで、検査対象物である製品の異常を判定することができる。

【0010】

また、前記検査方法では、例えば、前記第１の算出ステップは、前記複素数スペクトログラムの位相を瞬時周波数に基づいて変換することによって前記位相特徴量を算出し、前記第２の算出ステップは、前記位相特徴量を時間方向に微分演算して前記異常成分の大きさを算出する。
このような構成により、例えば、具体的に、複素数スペクトログラムの位相を瞬時周波数に基づいて変換することによって位相特徴量を算出し、その位相特徴量を時間方向に微分演算して異常成分の大きさを算出するという手法によって、高精度な異音検出を実現できる。

【0011】

また、前記検査方法では、例えば、前記第２の算出ステップは、前記微分演算した後に、所定時間におけるパワースペクトルをパワースペクトル最大値で除算する補正処理を行う。
このような構成により、例えば、上述の補正処理を行うことで、異音に対応する異常成分の大きさが顕著になり、異音の検出精度をさらに向上できる。

【0012】

また、前記検査方法では、例えば、前記異常成分の大きさが第２の閾値よりも大きい場合に、前記検査対象物に異常があると判定する判定ステップを、さらに含む。
このような構成により、例えば、工場出荷時等の所定のタイミングで、検査対象物である製品の異常を判定することができる。

【0013】

また、実施形態のプログラムは、コンピュータに、検査対象物の作動音または振動を検出して得られた波形データを取得する取得ステップと、前記波形データに対して短時間フーリエ変換を行って複素数スペクトログラムを生成する生成ステップと、前記複素数スペクトログラムに基づいて所定の位相特徴量を算出する第１の算出ステップと、前記位相特徴量に基づいて異常成分の大きさを算出する第２の算出ステップと、を実行させるためのプログラムである。
このような構成により、例えば、コンピュータに上述の各ステップを実行させることができる。

【図面の簡単な説明】

【0014】

【図1】図１は、第１実施形態の検査システムの全体構成図である。

【図2】図２は、第１実施形態の情報処理装置による処理を示すフローチャートである。

【図3】図３は、図２のステップＳ７の処理の詳細を示すフローチャートである。

【図4】図４は、図２のステップＳ８の処理の詳細を示すフローチャートである。

【図5】図５は、第１実施形態における異音成分の強度レベルの経時変化の様子を示すグラフである。

【図6】図６は、第２実施形態の情報処理装置による処理を示すフローチャートである。

【図7】図７は、第２実施形態における（ａ）位相特徴量と（ｂ）ipctv特徴量と（ｃ）パワースペクトル補正後のipctv特徴量とのそれぞれの経時変化の様子を示すグラフである。

【発明を実施するための形態】

【0015】

以下、本発明の例示的な実施形態（第１実施形態、第２実施形態）が開示される。以下に示される実施形態の構成、ならびに当該構成によってもたらされる作用および効果は、一例である。本発明は、以下の実施形態に開示される構成以外によっても実現可能である。また、本発明によれば、構成によって得られる種々の効果（派生的な効果も含む）のうち少なくとも一つを得ることが可能である。

【0016】

（第１実施形態）
まず、検査対象物の例と従来の検査手法について説明する。検査対象物は、一例として、モータなどの作動部分を有する自動車部品である。一部の自動車部品では、作動時に、継続時間が非常に短い突破的な異音（短パルス異音）を発生させる。この異音は製造ラインにおいて数値化し難いため、これまで、例えば、官能検査員の聴感を基に検出していた。

【0017】

また、波高率と呼ばれる指標や、ＦＦＴ（Fast Fourier Transform）等による周波数分析結果等を用いて検査することもできる。しかしながら、これらの従来技術は、検査対象物から発生する異音の大きさが小さいと異音の検出が困難になるという問題がある。

【0018】

そこで、以下では、官能検査員に頼らず、また、検査対象物から発生した異音の大きさが小さい場合でもその異音を高精度に検出することができる技術について説明する。

【0019】

図１は、第１実施形態の検査システムＳの全体構成図である。検査システムＳは、検査装置１と、収音装置２と、制御装置３と、を備える。

【0020】

検査装置１は、内部に収容する検査対象物４やマイク５を外部音から遮蔽する防音設備（防音室など）である。マイク５は、近傍に配置された検査対象物４から発生する音を検出し、波形データを出力する。

【0021】

制御装置３は、検査対象物４に対して接続され、検査対象物４の作動部分の動作を制御する。制御装置３は、例えば、ＰＬＣ（Programmable Logic Controller）である。

【0022】

収音装置２は、データロガー６と、情報処理装置７と、を備える。データロガー６は、マイク５から入力した波形データを一時的に記憶する。

【0023】

情報処理装置７は、例えば、コンピュータ装置であり、記憶部７１と、入力部７２と、出力部７３と、通信部７４と、処理部７５と、を備える。

【0024】

記憶部７１は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）などの各種記憶装置によって構成され、各種プログラム、各種データを記憶する。

【0025】

入力部７２は、ユーザが情報を入力する手段であって、例えば、キーボード、マウス、タッチパネル等である。

【0026】

出力部７３は、情報を出力する手段であって、例えば、表示装置や音声出力装置である。表示装置は、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等である。音声出力装置は、例えば、スピーカである。

【0027】

通信部７４は、外部装置（制御装置３、データロガー６等）との通信を行うための通信インタフェースである。

【0028】

処理部７５は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）によって構成され、記憶部７１に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、各機能部を実現する。処理部７５は、機能部として、取得部７５１と、前処理部７５２と、生成部７５３と、算出部７５４と、フィルタ処理部７５５と、判定部７５６と、制御部７５７と、を備える。なお、各機能部の一部または全部は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）を含む回路等のハードウェアによって構成されてもよい。

【0029】

取得部７５１は、外部装置（制御装置３、データロガー６等）から各種情報を取得する。取得部７５１は、例えば、データロガー６から、検査対象物４の作動音に関する波形データを取得する。なお、本実施形態において、「作動音」とは、正常な作動音だけの場合と、正常な作動音と異音が合わせられている場合とがある。

【0030】

前処理部７５２は、波形データに対して、短時間フーリエ変換の前処理として、帯域制限処理等を行う。

【0031】

生成部７５３は、前処理が行われた波形データに対して短時間フーリエ変換を行って複素数スペクトログラムを生成する（詳細は後述）。

【0032】

算出部７５４は、複素数スペクトログラムに基づいて所定の位相特徴量を算出する第１の算出ステップと、その位相特徴量に基づいて異音成分の強度レベル（異常成分の大きさの一例）を算出する第２の算出ステップと、を行う。

【0033】

算出部７５４は、第１の算出ステップとして、例えば、複素数スペクトログラムにおける実部と虚部に基づいて位相特徴量を算出する（詳細は後述）。

【0034】

また、算出部７５４は、第１の算出ステップの後に、位相特徴量を周波数方向に微分演算して群遅延を算出する第３の算出ステップを実行する（詳細は後述）。その場合、異音成分を引き立たせるために、フィルタ処理部７５５は、群遅延に平滑化フィルタ処理を行うフィルタ処理ステップを行う（詳細は後述）。その後、算出部７５４は、第２の算出ステップとして、平滑化フィルタ処理後の群遅延に基づいて異音成分の強度レベルを算出する（詳細は後述）。

【0035】

判定部７５６は、異音成分の強度レベルが第１の閾値よりも大きい場合に、検査対象物４に異常があると判定する（詳細は後述）。

【0036】

制御部７５７は、各部７５１～７５６が実行する処理以外の処理を実行する。制御部７５７は、例えば、検査対象物４の検査時に、検査対象物４を作動させるために制御装置３を制御する。

【0037】

図２は、第１実施形態の情報処理装置７による処理を示すフローチャートである。まず、ステップＳ１において、取得部７５１は、データロガー６から、検査対象物４の作動音に関する波形データを取得する。

【0038】

次に、ステップＳ２において、前処理部７５２は、波形データに対して、短時間フーリエ変換の前処理として、帯域制限処理等を行う。

【0039】

次に、ステップＳ３において、生成部７５３は、前処理が行われた波形データに対して短時間フーリエ変換を行って複素数スペクトログラムを生成する。

【0040】

次に、ステップＳ４において、算出部７５４は、複素数スペクトログラムにおける実部と虚部に基づいて所定の位相特徴量を算出する。位相特徴量は、例えば、Φ（ｋ，ｌ）と表すことができる。ｋは周波数インデックス数である。ｌは時間インデックス数である。位相特徴量は、さらに具体的には、例えば、複素数平面において、複素数スペクトログラムにおける実部と虚部に対応する点と原点とを結ぶ線と、実数軸の正方向と、のなす角度である。

【0041】

次に、ステップＳ５において、算出部７５４は、位相特徴量を周波数方向に微分演算して群遅延を算出する。群遅延τ（ｋ，ｌ）は、例えば、以下の式（１）の通りである。なお、∇_ｋ（・）は周波数方向の微分作用素を表す。
τ（ｋ，ｌ）＝ｃｏｓ（－∇_ｋΦ（ｋ，ｌ）） ・・・式（１）

【0042】

次に、ステップＳ６において、フィルタ処理部７５５は、群遅延に平滑化フィルタ処理を行う。平滑化フィルタ処理後の群遅延τ′は、以下の式（２）の通りである。
τ′＝Gaussian（τ） ・・・式（２）

【0043】

次に、ステップＳ７において、算出部７５４は、平滑化フィルタ処理後の群遅延τ′に基づいて異音成分の強度レベルを算出する。

【0044】

ここで、図３は、図２のステップＳ７の処理の詳細を示すフローチャートである。まず、ステップＳ７１において、算出部７５４は、群遅延τ′を入力する。

【0045】

次に、ステップＳ７２において、算出部７５４は、周波数インデックスｉと、時間インデッインデックスｊとを０に初期化する。また、算出部７５４は、時間インデックス数ｌの長さの１次元配列であるＦを用意（宣言）する。

【0046】

次に、ステップＳ７３において、算出部７５４は、ステップＳ７９でＮｏであった後の処理として、ｉと、回数カウントパラメータのｃｏｕｎｔを０に初期化する。

【0047】

次に、ステップＳ７４において、算出部７５４は、τ’（i，j）が閾値αよりも大きいか否かを判定し、Ｙｅｓの場合はステップＳ７５に進み、Ｎｏの場合はステップＳ７６に進む。閾値αは、事前に設定しておく。

【0048】

ステップＳ７５において、算出部７５４は、ｃｏｕｎｔをインクリメント（１増加）する。

【0049】

ステップＳ７６において、算出部７５４は、ｉをインクリメント（１増加）する。

【0050】

次に、ステップＳ７７において、算出部７５４は、ｉがｋに達したか否かを判定し、Ｙｅｓの場合はステップＳ７８に進み、Ｎｏの場合はステップＳ７４に戻る。

【0051】

ステップＳ７８において、算出部７５４は、ｃｏｕｎｔの値をＦ［ｊ］に代入するとともに、ｊをインクリメント（１増加）する。

【0052】

次に、ステップＳ７９において、算出部７５４は、ｊがｌに達したか否かを判定し、Ｙｅｓの場合はステップＳ７の処理を終了し、Ｎｏの場合はステップＳ７３に戻る。このようにして、１次元配列Ｆを作成できる。

【0053】

図２に戻って、ステップＳ７の後、ステップＳ８において、判定部７５６は、異音成分の強度レベルが第１の閾値よりも大きい場合に、検査対象物４に異常があると判定する。ここで、図４は、図２のステップＳ８の処理の詳細を示すフローチャートである。

【0054】

ステップＳ８１において、判定部７５６は、１次元配列Ｆを入力する。

【0055】

次に、ステップＳ８２において、判定部７５６は、ｊを０に初期化する。

【0056】

次に、ステップＳ８３において、判定部７５６は、Ｆ［ｊ］がβ（第１の閾値）よりも大きいか否かを判定し、Ｙｅｓの場合はステップＳ８７に進み、Ｎｏの場合はステップＳ８４に進む。

【0057】

ステップＳ８７において、判定部７５６は、異常と判定し、ステップＳ８の処理を終了する。つまり、Ｆ［ｊ］の値が１つでも閾値βを超えている場合、異常と判定する。

【0058】

ステップＳ８４において、判定部７５６は、ｊをインクリメント（１増加）する。

【0059】

次に、ステップＳ８５において、判定部７５６は、ｊがｌに達したか否かを判定し、Ｙｅｓの場合はステップＳ８６に進み、Ｎｏの場合はステップＳ８３に戻る。

【0060】

ステップＳ８６において、判定部７５６は、正常と判定し、ステップＳ８の処理を終了する。つまり、Ｆ［ｊ］の値がすべて閾値β以下の場合、正常と判定する。

【0061】

次に、図５は、第１実施形態における異音成分の強度レベルの経時変化の様子を示すグラフである。検査対象物４が正常な作動音だけを発生させている場合、強度レベルが０．１以下の範囲で推移する。そして、検査対象物４が正常な作動音に加えて異音も発生させた場合（時間が３．６程度の時点）、強度レベルが０．４程度まで上昇する。したがって、閾値を例えば０．２程度に設定しておけば、正常な作動音を異常と判定することなく、異音だけを検出できる。そして、波形データの振幅ではなく、上述の位相特徴量に基づいて異音成分の強度レベルを算出しているので、異音の大きさが小さくても高精度に検出できる。

【0062】

このように、第１実施形態の検査システムＳによれば、上述の位相特徴量から算出した異音成分の強度レベルを用いることで、検査対象物４から発生した異音の大きさが小さい場合でもその異音を高精度に検出することができる。

【0063】

詳細には、以下の通りである。検査対象物４から発生する正常な作動音は、安定したリズムを有していると考えられる。また、作動音に関する波形データは連続的であるが、情報処理装置７で短時間フーリエ変換を行う場合、離散時間信号を用いて波形データを時間方向に離散的に扱う。そして、波形データに関して上述の処理を行った場合、正常な作動音に関しては上述の強度レベルが低くなり、異音に関しては上述の強度レベルが高くなる。よって、検査対象物４から発生した異音の大きさが小さい場合でもその異音を高精度に検出することができる。

【0064】

また、波形データに対して短時間フーリエ変換の前処理としての帯域制限処理を行うことで、異音の検出精度をさらに向上できる。

【0065】

また、具体的に、位相特徴量を周波数方向に微分演算して群遅延を算出した後に、群遅延に平滑化フィルタ処理を行い、平滑化フィルタ処理をされた群遅延に基づいて異常成分の大きさを算出するという手法によって、高精度な異音検出を実現できる。

【0066】

そして、例えば、工場出荷時等の所定のタイミングで、検査対象物４である製品の異常を判定することができる。

【0067】

また、小さな異音だけでなく、検査対象物４の正常な作動音の振幅の分布のばらつきの中に埋もれる異音や、検査対象物４の正常な作動音の周波数分析（ＦＦＴの各周波数のパワー成分）の分布のばらつきの中に埋もれる異音であっても、高精度に検出できる。

【0068】

特に、近年、自動車において車両の電動化が進み、車室内が静かになったことで、自動車部品の作動音や異音に関する要求レベルが上がっているため、上述の第１実施形態の技術は非常に有用である。

【0069】

（第２実施形態）
次に、第２実施形態について説明する。第１実施形態と同様の事項については、重複する説明を適宜省略する。第１実施形態と比べて、図１の構成のうち、情報処理装置７の処理部７５において、フィルタ処理部７５５は不使用で、算出部７５４と、判定部７５６の処理内容が異なる。

【0070】

算出部７５４は、生成部７５３が生成した複素数スペクトログラムに基づいて所定の位相特徴量を算出する第１の算出ステップと、その位相特徴量に基づいて異音成分の強度レベル（異常成分の大きさの一例）を算出する第２の算出ステップと、を行う。

【0071】

算出部７５４は、第１の算出ステップとして、複素数スペクトログラムの位相を瞬時周波数に基づいて変換することによって位相特徴量を算出する。また、算出部７５４は、第２の算出ステップとして、位相特徴量を時間方向に微分演算して異音成分の強度レベルを算出する。また、算出部７５４は、第２の算出ステップとして、上述の微分演算した後に、所定時間におけるパワースペクトルをパワースペクトル最大値で除算する補正処理を行ってもよい。

【0072】

判定部７５６は、異音成分の強度レベルが第２の閾値よりも大きい場合に、検査対象物に異常があると判定する判定ステップを実行する。

【0073】

図６は、第２実施形態の情報処理装置７による処理を示すフローチャートである。ステップＳ１～Ｓ３は、図２のステップＳ１～Ｓ３と同様である。

【0074】

ステップＳ３の後、ステップＳ１１において、算出部７５４は、複素数スペクトログラムの位相を瞬時周波数に基づいて変換することによって位相特徴量を算出する。ここで、変換とは、例えば、複素数平面で座標を回転させる処理に相当する処理である。

【0075】

次に、ステップＳ１２において、算出部７５４は、位相特徴量を時間方向に微分演算してから、所定時間におけるパワースペクトルをパワースペクトル最大値で除算する補正処理を行って、異音成分の強度レベルを算出する。

【0076】

この補正処理を行わない場合、例えば、複素数スペクトログラムをＦ（ｋ，ｌ）とし、瞬時周波数をＥ_ipcとすると、微分演算後の位相特徴量ｖ（ｋ，ｌ）（以下、「ipctv特徴量」ともいう。）は、以下の式（３）の通りである。
ｖ（ｋ，ｌ）＝｜∇_ｌＥ_ipcＦ（ｋ，ｌ）｜ ・・・式（３）

【0077】

また、上述の補正処理を行う場合、微分演算後の位相特徴量ｖ（ｋ，ｌ）（以下、「パワースペクトル補正後のipctv特徴量」ともいう。）は、以下の式（４）の通りである。
ｖ（ｋ，ｌ）＝｛｜Ｆ（ｋ，ｌ）｜／（ｍａｘ（Ｆ（ｋ，ｌ））｝×
｜∇_ｌＥ_ipcＦ（ｋ，ｌ）｜ ・・・式（４）

【0078】

次に、ステップＳ１３において、判定部７５６は、異音成分の強度レベルが第２の閾値よりも大きい場合に、検査対象物４に異常があると判定する。

【0079】

次に、図７は、第２実施形態における（ａ）位相特徴量と、（ｂ）ipctv特徴量と、（ｃ）パワースペクトル補正後のipctv特徴量と、のそれぞれの経時変化の様子を示すグラフである。ここでは、時間が１．２程度の時点と１．８程度の時点で、異音が発生している。

【0080】

（ａ）位相特徴量と（ｂ）ipctv特徴量において、異音時の値が他の時点の値よりも少し大きくなっている。また、（ｃ）パワースペクトル補正後のipctv特徴量においては、異音時の値が他の時点の値よりもさらに顕著に大きくなっている。したがって、パワースペクトル補正後のipctv特徴量を用いることで、特に異音の検出精度を向上させることができることがわかる。

【0081】

このように、第２実施形態の検査システムＳによれば、具体的に、複素数スペクトログラムの位相を瞬時周波数に基づいて変換することによって位相特徴量を算出し、その位相特徴量を時間方向に微分演算して異常成分の大きさを算出するという手法によって、高精度な異音検出を実現できる。

【0082】

また、例えば、上述の補正処理を行うことで、異音に対応する異音成分の強度レベルが顕著になり、異音の検出精度をさらに向上できる。

【0083】

そして、例えば、工場出荷時等の所定のタイミングで、検査対象物４である製品の異常を判定することができる。

【0084】

なお、情報処理装置７で実行される上記処理を実行するためのプログラムは、インストール可能な形式または実行可能な形式のファイルでＣＤ－ＲＯＭ、ＣＤ－Ｒ、メモリカード、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）、フレキシブルディスク（ＦＤ）等のコンピュータで読み取り可能な記憶媒体に記憶されてコンピュータプログラムプロダクトとして提供されるようにしてもよい。また、当該プログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するようにしてもよい。また、当該プログラムを、インターネット等のネットワーク経由で提供または配布するようにしてもよい。

【0085】

以上、本発明の実施形態を説明したが、上記実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。この新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。この実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

【0086】

例えば、検査対象物４は、自動車部品に限定されず、作動部分を有する物体であれば他の物体であってもよい。

【0087】

また、検査に使用するデータは、検査対象物４の作動音を検出して得られた波形データに限定されず、ほかに、検査対象物４の振動を検出して得られた波形データであってもよい。

【符号の説明】

【0088】

１…検査装置、２…収音装置、３…制御装置、４…検査対象物、５…マイク、６…データロガー、７…情報処理装置、７１…記憶部、７２…入力部、７３…出力部、７４…通信部、７５…処理部、７５１…取得部、７５２…前処理部、７５３…生成部、７５４…算出部、７５５…フィルタ処理部、７５６…判定部、７５７…制御部、Ｓ…検査システム

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】