特開 2025-28648 検査装置、方法、及びプログラム

(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】P2025028648

(43)【公開日】2025-03-03

(54)【発明の名称】検査装置、方法、及びプログラム

(51)【国際特許分類】

   G01N 29/04 20060101AFI20250221BHJP

   G01M 13/00 20190101ALI20250221BHJP

   G01N 29/12 20060101ALI20250221BHJP

   G01N 29/46 20060101ALI20250221BHJP

【ＦＩ】

G01N29/04

G01M13/00

G01N29/12

G01N29/46

【審査請求】未請求

【請求項の数】9

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023133592

(22)【出願日】2023-08-18

【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 令和５年１月３０日 東京工芸大学工学部工学科 卒業論文発表会にて公開 令和５年３月６日 Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ ｏｎ Ｌｉｆｅ Ｍｅｃｈａｔｒｏｎｉｃｓ ２０２３にて公開

(71)【出願人】

【識別番号】597040902

【氏名又は名称】学校法人東京工芸大学

(71)【出願人】

【識別番号】319009222

【氏名又は名称】オングリットホールディングス株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110001519

【氏名又は名称】弁理士法人太陽国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】森山 剛

(72)【発明者】

【氏名】森川 歩

【テーマコード（参考）】

2G024

2G047

【Ｆターム（参考）】

2G024AA03

2G024BA25

2G024CA13

2G024DA12

2G024FA04

2G024FA06

2G047AA05

2G047BA04

2G047BC04

2G047BC11

2G047CA03

2G047EA10

2G047GG10

2G047GG12

2G047GG32

2G047GG33

(57)【要約】

【課題】叩打による器具の検査において、器具の状態の判定精度を向上させる。
【解決手段】取得部３２が、支柱に灯具が接合された照明装置の予め定めた位置を叩打した際の照明装置の振動を示す信号を取得し、算出部３４が、取得された信号について、メル周波数ケプストラム係数を算出し、学習部３６が、照明装置の使用開始時からの経過期間、照明装置の状態、及び叩打位置で定まる条件毎に取得された学習用信号の各々について算出されたメル周波数ケプストラム係数の確率密度関数を条件毎に学習し、判定部４０が、取得された、条件が未知の検査用信号について、算出されたメル周波数ケプストラム係数と、学習された条件毎の確率密度関数とを比較して、検査用信号に対応する条件を判定する。
【選択図】図４

【特許請求の範囲】

【請求項1】

支柱に灯具が接合された器具の予め定めた位置を叩打した際の前記器具の振動を示す信号を取得する取得部と、
前記取得部により取得された信号について、メル周波数ケプストラム係数を算出する算出部と、
前記器具の使用開始時からの経過期間、前記器具の状態、及び叩打位置で定まる条件毎に取得された信号の各々について算出されたメル周波数ケプストラム係数の確率密度関数を前記条件毎に学習する学習部と、
前記取得部により取得された、前記条件が未知の信号について、前記算出部により算出されたメル周波数ケプストラム係数と、前記学習部により学習された前記条件毎の確率密度関数とを比較して、前記未知の信号に対応する条件を判定する判定部と、
を含む検査装置。

【請求項2】

前記叩打位置は、前記器具の予め定めた複数の位置のいずれかであり、
前記器具の状態は、前記器具に含まれる複数のボルトのうち緩みが生じているボルトの位置の組み合わせである、
請求項１に記載の検査装置。

【請求項3】

前記器具の状態は、前記支柱の腐食及び帯水の少なくとも一方の有無又は程度であり、
前記叩打位置は、地表から所定高さの前記支柱の位置である、
請求項１に記載の検査装置。

【請求項4】

前記算出部は、算出した第１次元数のメル周波数ケプストラム係数を主成分分析により、前記第１次元数よりも低次元の第２次元数の主成分得点に変換する請求項１～請求項３のいずれか１項に記載の検査装置。

【請求項5】

前記算出部は、前記取得部により取得された信号の減衰部を用いて、前記メル周波数ケプストラム係数を算出する請求項１～請求項３のいずれか１項に記載の検査装置。

【請求項6】

前記叩打位置を、前記灯具と前記支柱との接合部付近とする請求項１～請求項３のいずれか１項に記載の検査装置。

【請求項7】

前記器具は、道路の附属物である照明装置である請求項１～請求項３のいずれか１項に記載の検査装置。

【請求項8】

取得部が、支柱に灯具が接合された器具の予め定めた位置を叩打した際の前記器具の振動を示す信号を取得し、
算出部が、前記取得部により取得された信号について、メル周波数ケプストラム係数を算出し、
学習部が、前記器具の使用開始時からの経過期間、前記器具の状態、及び叩打位置で定まる条件毎に取得された信号の各々について算出されたメル周波数ケプストラム係数の確率密度関数を前記条件毎に学習し、
判定部が、前記取得部により取得された、前記条件が未知の信号について、前記算出部により算出されたメル周波数ケプストラム係数と、前記学習部により学習された前記条件毎の確率密度関数とを比較して、前記未知の信号に対応する条件を判定する、
検査方法。

【請求項9】

コンピュータを、
支柱に灯具が接合された器具の予め定めた位置を叩打した際の前記器具の振動を示す信号を取得する取得部、
前記取得部により取得された信号について、メル周波数ケプストラム係数を算出する算出部、
前記器具の使用開始時からの経過期間、前記器具の状態、及び叩打位置で定まる条件毎に取得された信号の各々について算出されたメル周波数ケプストラム係数の確率密度関数を前記条件毎に学習する学習部、並びに、
前記取得部により取得された、前記条件が未知の信号について、前記算出部により算出されたメル周波数ケプストラム係数と、前記学習部により学習された前記条件毎の確率密度関数とを比較して、前記未知の信号に対応する条件を判定する判定部
として機能させるための検査プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、検査装置、検査方法、及び検査プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来、道路や建物といった構造物を叩いた際の打音信号に基づいて、構造物に異常がないか否かを検査する打音検査が行われている。このような打音検査に関する技術が様々提案されている。

【0003】

例えば、ネジによる接合部を含む器具のいずれかの部位を叩いた場合の打音を示す打音信号を取得し、打音信号を周波数解析し、スペクトル平坦度を算出し、算出されたスペクトル平坦度と、予め定めた基準とを比較して、ネジの緩みの有無を予測した予測結果を出力する検査装置が提案されている（特許文献１参照）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２０２３－３８４３号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

本発明は、叩打による器具の検査において、器具の状態の判定精度を向上させることができる検査装置、方法、及びプログラムを提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

上記目的を達成するために、本発明に係る検査装置は、支柱に灯具が接合された器具の予め定めた位置を叩打した際の前記器具の振動を示す信号を取得する取得部と、前記取得部により取得された信号について、メル周波数ケプストラム係数を算出する算出部と、前記器具の使用開始時からの経過期間、前記器具の状態、及び叩打位置で定まる条件毎に取得された信号の各々について算出されたメル周波数ケプストラム係数の確率密度関数を前記条件毎に学習する学習部と、前記取得部により取得された、前記条件が未知の信号について、前記算出部により算出されたメル周波数ケプストラム係数と、前記学習部により学習された前記条件毎の確率密度関数とを比較して、前記未知の信号に対応する条件を判定する判定部と、を含んで構成される。

【0007】

本発明に係る検査装置によれば、取得部が、支柱に灯具が接合された器具の予め定めた位置を叩打した際の器具の振動を示す信号を取得し、算出部が、取得部により取得された信号について、メル周波数ケプストラム係数を算出し、学習部が、器具の使用開始時からの経過期間、器具の状態、及び叩打位置で定まる条件毎に取得された信号の各々について算出されたメル周波数ケプストラム係数の確率密度関数を条件毎に学習し、判定部が、取得部により取得された、条件が未知の信号について、算出部により算出されたメル周波数ケプストラム係数と、学習部により学習された条件毎の確率密度関数とを比較して、未知の信号に対応する条件を判定する。これにより、器具の状態の判定精度を向上させることができる。

【0008】

また、前記叩打位置は、前記器具の予め定めた複数の位置のいずれかであり、前記器具の状態は、前記器具に含まれる複数のボルトのうち緩みが生じているボルトの位置の組み合わせとしてよい。これにより、緩みが生じているボルトの位置を予測することができる。

【0009】

また、前記器具の状態は、前記支柱の腐食及び帯水の少なくとも一方の有無又は程度であり、前記叩打位置は、地表から所定高さの前記支柱の位置としてよい。これにより、腐食及び帯水の状態を予測することができる。

【0010】

また、前記算出部は、算出した第１次元数のメル周波数ケプストラム係数を主成分分析により、前記第１次元数よりも低次元の第２次元数の主成分得点に変換してもよい。これにより、判定処理の計算コストを削減することができると共に、判定精度をより向上させることができる。

【0011】

また、前記算出部は、前記取得部により取得された信号の減衰部を用いて、前記メル周波数ケプストラム係数を算出してもよい。これにより、器具の状態の判定精度をより向上させることができる。

【0012】

また、前記叩打位置を、前記灯具と前記支柱との接合部付近としてもよい。これにより、器具の状態の判定精度をより向上させることができる。

【0013】

また、前記器具は、道路の附属物である照明装置としてよい。

【0014】

また、本発明に係る検査方法は、取得部が、支柱に灯具が接合された器具の予め定めた位置を叩打した際の前記器具の振動を示す信号を取得し、算出部が、前記取得部により取得された信号について、メル周波数ケプストラム係数を算出し、学習部が、前記器具の使用開始時からの経過期間、前記器具の状態、及び叩打位置で定まる条件毎に取得された信号の各々について算出されたメル周波数ケプストラム係数の確率密度関数を前記条件毎に学習し、判定部が、前記取得部により取得された、前記条件が未知の信号について、前記算出部により算出されたメル周波数ケプストラム係数と、前記学習部により学習された前記条件毎の確率密度関数とを比較して、前記未知の信号に対応する条件を判定する方法である。

【0015】

また、本発明に係る検査プログラムは、コンピュータを、支柱に灯具が接合された器具の予め定めた位置を叩打した際の前記器具の振動を示す信号を取得する取得部、前記取得部により取得された信号について、メル周波数ケプストラム係数を算出する算出部、前記器具の使用開始時からの経過期間、前記器具の状態、及び叩打位置で定まる条件毎に取得された信号の各々について算出されたメル周波数ケプストラム係数の確率密度関数を前記条件毎に学習する学習部、並びに、前記取得部により取得された、前記条件が未知の信号について、前記算出部により算出されたメル周波数ケプストラム係数と、前記学習部により学習された前記条件毎の確率密度関数とを比較して、前記未知の信号に対応する条件を判定する判定部として機能させるためのプログラムである。

【発明の効果】

【0016】

本発明に係る検査装置、方法、及びプログラムによれば、叩打による器具の検査において、器具の状態の判定精度を向上させることができる。

【図面の簡単な説明】

【0017】

【図1】本実施形態の概略を説明するための図である。

【図2】灯具と支柱との接合部の一例を示す図である。

【図3】検査装置のハードウェア構成を示すブロック図である。

【図4】検査装置の機能構成の例を示すブロック図である。

【図5】緩んでいるボルトの位置の組み合わせのパターンの一例を示す図である。

【図6】叩打位置の一例を示す図である。

【図7】減衰部を説明するための図である。

【図8】ＭＦＣＣの主成分得点の分布を説明するための図である。

【図9】学習処理の流れを示すフローチャートである。

【図10】検査処理の流れを示すフローチャートである。

【図11】本実施形態の有意性を説明するための図である。

【図12】本実施形態の有意性を説明するための図である。

【発明を実施するための形態】

【0018】

以下、本発明の実施形態の一例を、図面を参照しつつ説明する。本実施形態では、道路附属物である照明装置の状態を検査する場合を例に説明する。

【0019】

図１を参照して、本実施形態の概略について説明する。本実施形態における検査では、照明装置５０のいずれかの部位を打診棒５２で叩打した際に、照明装置５０に生じる振動を示す信号を計測器５４で計測する。そして、計測された信号を検査装置１０で信号処理することにより、照明装置５０の状態を検査する。

【0020】

照明装置５０は、灯具５０Ａと支柱５０Ｂとを含み、灯具５０Ａは、複数のボルトにより支柱５０Ｂに接合されている。図２に、灯具５０Ａと支柱５０Ｂとの接合部の一例を示す。図２では、４つのボルトで灯具５０Ａと支柱５０Ｂとが接合される例を示している。以下では、灯具５０Ａの先端側（支柱５０Ｂから遠い側）の、灯具５０Ａ上面から見て右側のボルトの位置をＦＲ、同じく左側のボルトの位置をＦＬ、灯具５０Ａの支柱５０Ｂ側の右側のボルトの位置をＲＲ、同じく左側のボルトの位置をＲＬと表記する。

【0021】

計測器５４は、叩打により照明装置５０に生じる振動を検知する振動センサとしてよい。計測器５４として振動センサを用いることで、道路の騒音等がノイズとして計測信号に含まれることが抑制される。

【0022】

図３は、本実施形態に係る検査装置１０のハードウェア構成を示すブロック図である。図３に示すように、検査装置１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１２、メモリ１４、記憶装置１６、入力装置１８、出力装置２０、記憶媒体読取装置２２、通信Ｉ／Ｆ（Interface）２４、及び入出力Ｉ／Ｆ２６を有する。各構成は、バス２８を介して相互に通信可能に接続されている。

【0023】

記憶装置１６には、後述する学習処理及び検査処理を実行するための検査プログラムが格納されている。ＣＰＵ１２は、中央演算処理ユニットであり、各種プログラムを実行したり、各構成を制御したりする。すなわち、ＣＰＵ１２は、記憶装置１６からプログラムを読み出し、メモリ１４を作業領域としてプログラムを実行する。ＣＰＵ１２は、記憶装置１６に記憶されているプログラムに従って、上記各構成の制御及び各種の演算処理を行う。

【0024】

メモリ１４は、ＲＡＭ（Random Access Memory）により構成され、作業領域として一時的にプログラム及びデータを記憶する。記憶装置１６は、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）等により構成され、オペレーティングシステムを含む各種プログラム及び各種データを格納する。

【0025】

入力装置１８は、例えば、キーボードやマウス等の、各種の入力を行うための装置である。出力装置２０は、例えば、ディスプレイやプリンタ等の、各種の情報を出力するための装置である。出力装置２０として、タッチパネルディスプレイを採用することにより、入力装置１８として機能させてもよい。記憶媒体読取装置２２は、ＣＤ（Compact Disc）－ＲＯＭ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）－ＲＯＭ、ブルーレイディスク、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ等の各種の記憶媒体に記憶されたデータの読み込みや、記憶媒体に対するデータの書き込み等を行う。

【0026】

通信Ｉ／Ｆ２４は、他の機器と通信するためのインタフェースであり、例えば、イーサネット（登録商標）、ＦＤＤＩ又はＷｉ－Ｆｉ（登録商標）等の規格が用いられる。入出力Ｉ／Ｆ２６は、検査装置１０と周辺機器とを接続するためのインタフェースである。本実施形態では、入出力Ｉ／Ｆ２６を介して検査装置１０と計測器５４とが接続され、計測器５４で計測された信号が検査装置１０へ入力される。

【0027】

次に、本実施形態に係る検査装置１０の機能構成について説明する。図４は、検査装置１０の機能構成の例を示すブロック図である。図４に示すように、検査装置１０は、機能構成として、取得部３２と、算出部３４と、学習部３６と、判定部４０とを含む。各機能構成は、ＣＰＵ１２が記憶装置１６に記憶された検査プログラムを読み出し、メモリ１４に展開して実行することにより実現される。また、検査装置１０の所定の記憶領域には、確率密度関数ＤＢ（database）３８が記憶される。

【0028】

取得部３２は、計測器５４で計測された信号を取得する。以下では、条件毎の確率密度関数（詳細は後述）の学習のために取得される信号を「学習用信号」、検査対象の照明装置５０を叩打することにより取得される信号を「検査用信号」という。学習用信号と検査用信号とを区別なく説明する場合には、「計測信号」という。

【0029】

学習用信号は、照明装置５０の使用開始時からの経過期間、複数のボルトのうち緩みが生じているボルトの位置の組み合わせ、及び叩打位置で定まる条件の各々の下で照明装置５０を叩打することにより計測される信号である。本実施形態では、照明装置５０の使用開始時からの経過期間を、新品と老朽品との２通りとする。老朽品は、使用開始からの経過期間が所定年数（例えば、１０年）の照明装置５０である。

【0030】

また、緩みが生じているボルトの位置の組み合わせは、例えば、図５に示すように、ボルトの位置（ＦＬ、ＦＲ、ＲＬ、ＲＲ）の各々が締まっているか緩んでいるかを総当り的に組み合わせた各パターンとして定義しておく。図５の例では、「Ｘ」は、その位置のボルトが緩んでいることを表す。すなわち、図５の例では、パターン番号１の組み合わせ（以下、「パターン１」という。他のパターン番号についても同様）は、４つのボルト全てが締まっていることを表しており、パターン７は、４つのボルト全てが緩んでいることを表している。

【0031】

照明装置５０の状態として、ボルトの緩みを検査する場合、叩打位置は、例えば、図６に示すような位置を設定しておいてよい。図６の例では、Ａ～Ｄの４つの叩打位置を設定した例を示しており、Ａは灯具５０Ａの先端、Ｂは灯具５０Ａの中心、ＣはＢと灯具５０Ａの根元との間、Ｄは灯具５０Ａに接合する支柱５０Ｂの先端である。

【0032】

上記の例では、条件は、２×９×４＝７２通りとなる。なお、条件は上記の例に限定されない。例えば、使用開始時からの経過期間として、３段階以上の期間（例えば、０年、３年、６年、９年等）を設定してもよい。また、灯具５０Ａ内で電球を支えるボルトの位置も含めて５つのボルトのうち緩みが生じているボルトの位置の組み合わせである１１パターンを条件に含めるようにしてもよい。また、叩打位置として、灯具５０Ａの側面等の他の位置を含めるようにしてもよい。

【0033】

学習用信号は、各条件について、複数回の叩打による複数個の信号を含むものとする。例えば、１つの条件につき、複数段階の強度（例えば、弱、中、強の３段階）で複数回（例えば、５回ずつ）叩打する。この例の場合、条件毎に１５個の学習用信号が得られる。

【0034】

検査用信号は、照明装置５０を叩打することにより得られる計測信号であることは学習用信号と同様であるが、学習用信号とは異なり、上記の条件が未知の計測信号である。なお、条件のうち叩打位置は既知であってもよい。

【0035】

取得部３２は、取得した計測信号から減衰部を抽出する。計測信号において、特定の周波数帯域の信号の振動が減衰部に現れる。特定の周波数帯域は、上記の条件に応じた周波数であることが発明者らの実験により確認できた。したがって、減衰部の信号を用いて後段の処理を実行することで、照明装置５０の状態の判定精度をより向上させることができる。

【0036】

具体的には、図７に示すように、取得部３２は、叩打の瞬間から０～０．００５ｓの計測信号の部分を立ち上がり部とし、０．００５ｓ以降の計測信号の部分を減衰部として抽出する。取得部３２は、計測信号から抽出した減衰部の信号を算出部３４へ受け渡す。

【0037】

算出部３４は、取得部３２から受け渡された減衰部の信号について、メル周波数ケプストラム係数（ＭＦＣＣ：Mel-Frequency Cepstrum Coefficients）を算出する。具体的には、算出部３４は、減衰部の信号に対して短時間フーリエ変換を行い、周波数毎のパワースペクトルを算出する。算出部３４は、パワースペクトルに２０次元のメルフィルタバンクを乗算してメルパワースペクトルに変換する。算出部３４は、メルパワースペクトルを対数スペクトルに変換したのちに離散コサイン変換をかけてメルケプストラムを算出し、定常成分及び高ケフレンシー成分を除去することで、スペクトル包絡の特徴であるＭＦＣＣを算出する。ここでは、１２次元のＭＦＣＣを算出するものとする。

【0038】

算出部３４は、算出した１２次元のＭＦＣＣを主成分分析により、低次元（例えば、３次元）の主成分得点に変換する。算出部３４は、学習用信号の減衰部から算出したＭＦＣＣの主成分得点を学習部３６へ受け渡す。また、算出部３４は、検査用信号の減衰部から算出したＭＦＣＣの主成分得点を判定部４０へ受け渡す。

【0039】

第１次元数のメル周波数ケプストラム係数は、ボルトの緩み以外の要因による変動も含み得るが、第２次元数の主成分得点は、ボルトの緩みによる振動信号の変動以外の要因が次元圧縮によって削減される。すなわち、ＭＦＣＣの主成分得点を算出することで、ボルトの緩みによる変動を表す部分空間に解を拘束することができる。これにより、計算コストを削減することができると共に、判定部４０での判定精度をより向上させることができる。

【0040】

学習部３６は、算出部３４から受け渡された、学習用信号の減衰部から算出されたＭＦＣＣの主成分得点を条件毎に主成分空間に投影し、主成分空間における主成分得点の分布を表すモデルを学習する。図８に示すように、ＭＦＣＣの主成分得点の分布は、条件毎にクラスタを形成する。図８の例では、パターン２（ＲＬのみ締まっている）及び４（ＦＬのみ締まっている）を含む条件について、パターン１（全てのボルトが締まっている）を含む条件と比較して分布を示している。

【0041】

具体的には、学習部３６は、主成分得点を条件毎に主成分空間に投影し、主成分空間における主成分得点の分布に正規分布を当てはめて最尤推定を行い、下記（１）式に示す確率密度関数を条件毎に算出する。

【0042】

【数1】

【0043】

μ_ｉはｉ番目の条件のクラスタ中心（平均ベクトル）、Σ_ｉはｉ番目の条件の共分散行列（分布のばらつき）、ｄは主成分の次元数（ｄ＝３）である。また、ｘは検査用信号の減衰部の信号に対して算出されるＭＦＣＣの主成分得点、ｙ_ｉはｉ番目の条件に関する確率密度関数の値である。学習部３６は、条件毎に算出した確率密度関数を確率密度関数ＤＢ３８に記憶する。

【0044】

判定部４０は、算出部３４から受け渡された、検査用信号の減衰部から算出されたＭＦＣＣの主成分得点と、学習部３６により学習された条件毎の確率密度関数とを比較して、検査用信号に対応する条件を判定する。具体的には、判定部４０は、確率密度関数ＤＢ３８から各条件の確率密度関数を読み出す。そして、判定部４０は、算出部３４から受け渡された主成分得点を、（１）式のｘに代入することにより、条件毎に尤度ｙ_ｉを算出する。判定部４０は、尤度が最大となる条件を、検査用信号に対応する条件として判定する。これにより、検査用信号から、照明装置５０が新品か老朽品か、緩んでいるボルトの位置はどこかが予測される。なお、叩打位置については、確率密度分から予測してもよいし、検査用信号と共に叩打位置の情報を取得可能な場合には、取得した叩打位置を条件に含む確率密度分布との比較で、検査用信号に対応する条件を判定するようにしてもよい。判定部４０は、判定した条件を検査結果として出力する。

【0045】

次に、本実施形態に係る検査装置１０の作用について説明する。

【0046】

図９は、検査装置１０のＣＰＵ１２により実行される学習処理の流れを示すフローチャート、図１０は、検査装置１０のＣＰＵ１２により実行される検査処理の流れを示すフローチャートである。ＣＰＵ１２が記憶装置１６から検査プログラムを読み出して、メモリ１４に展開して実行することにより、ＣＰＵ１２が検査装置１０の各機能構成として機能し、学習処理及び検査処理の各々が実行される。なお、学習処理及び検査処理は、本発明の検査方法の一例である。

【0047】

まず、図９に示す学習処理について説明する。

【0048】

ステップＳ１０で、取得部３２が、計測器５４で条件毎に複数回計測された学習用信号を取得する。そして、取得部３２が、学習用信号の各々から減衰部を抽出する。次に、ステップＳ１２で、算出部３４が、学習用信号から抽出された減衰部の信号の各々について、例えば、１２次元のＭＦＣＣを算出する。次に、ステップＳ１４で、算出部３４が、算出した１２次元のＭＦＣＣを主成分分析により、例えば、３次元の主成分得点に変換する。

【0049】

次に、ステップＳ１６で、学習部３６が、学習用信号の減衰部から算出されたＭＦＣＣの主成分得点を条件毎に主成分空間に投影し、主成分空間における主成分得点の分布に正規分布を当てはめて最尤推定を行い、確率密度関数を条件毎に算出する。次に、ステップＳ１８で、学習部３６が、条件毎に算出した確率密度関数を確率密度関数ＤＢ３８に記憶し、学習処理は終了する。

【0050】

次に、図１０に示す検査処理について説明する。

【0051】

ステップＳ２０で、取得部３２が、計測器５４で計測された検査用信号を取得し、検査用信号から減衰部を抽出する。次に、ステップＳ２２で、算出部３４が、検査用信号から抽出された減衰部の信号について、例えば、１２次元のＭＦＣＣを算出する。次に、ステップＳ２４で、算出部３４が、算出した１２次元のＭＦＣＣを主成分分析により、例えば、３次元の主成分得点に変換する。

【0052】

次に、ステップＳ２６で、判定部４０が、確率密度関数ＤＢ３８から各条件の確率密度関数を読み出す。そして、判定部４０が、検査用信号の減衰部の信号から算出されたＭＦＣＣの主成分得点を、条件毎の確率密度関数に代入することにより、条件毎に尤度を算出し、尤度が最大となる条件を、検査用信号に対応する条件として判定する。次に、ステップＳ２８で、判定部４０が、判定した条件を検査結果として出力し、検査処理は終了する。

【0053】

以上説明したように、本実施形態に係る検査装置は、支柱に灯具が接合された器具の予め定めた位置を叩打した際の器具の振動を示す信号を取得し、取得された信号について、メル周波数ケプストラム係数を算出する。また、検査装置は、器具の使用開始時からの経過期間、器具の状態、及び叩打位置で定まる条件毎に取得された信号の各々について算出されたメル周波数ケプストラム係数の確率密度関数を条件毎に学習する。そして、取得された、条件が未知の信号について算出されたメル周波数ケプストラム係数と、学習された条件毎の確率密度関数とを比較して、未知の信号に対応する条件を判定する。これにより、器具の状態の判定精度を向上させることができる。

【0054】

ここで、計測信号の特徴量としてＭＦＣＣを用いることの有意性について説明する。

【0055】

図１１に、照明装置５０として、松下電工製道路照明灯具ＹＡ３４１９４Ｋ、打診棒５２として、テストハンマーＴＨ－４、計測器５４として、東陽テクニカ製三軸加速度計３５６Ａ０６を用いて行った本検査装置による判定精度の検証結果を示す。図１１では、全ての条件の各々についての検査用信号に対して、判定された条件が正解である検査用信号の割合である正解率を、叩打位置毎に示している。また、各叩打位置について、左側の棒グラフは、各条件について算出した尤度のうち１位の尤度に対応する条件が正解である場合の正解率、右側の棒グラフは、１位から３位までの尤度に対応する条件のいずれかが正解である場合の正解率である。なお、本検証では、照明装置５０の使用開始時からの経過期間（新品又は老朽品）、５つのボルトのうち緩みが生じているボルトの位置の組み合わせの１１パターン、及び４つの叩打位置をそれぞれ組み合わせた、２×１１×４＝８８通りの条件で検証を行った。

【0056】

図１１に示すように、灯具５０Ａと支柱５０Ｂとの接合部付近（特に支柱５０Ｂ側）での精度が高いことが分かった。また、図１２に示すように、叩打位置Ｃ及びＤでは、８８通りの条件において、ボルト緩みを検出漏れすることもなかった。

【0057】

なお、上記実施形態では、照明装置の状態として、ボルトが緩んでいる位置の組み合わせを判定する場合について説明したが、これに限定されない。例えば、支柱の腐食及び帯水の少なくとも一方の有無又は程度を照明装置の状態として判定するようにしてもよい。この場合、支柱に腐食又は帯水が生じている場合、生じていない場合、又は、腐食又は帯水の程度が段階的に異なる状態を条件に含めるようにすればよい。また、この場合、叩打位置は、地表から所定高さ（例えば、１５ｃｍ）の支柱の位置としてよい。また、確率密度関数ＤＢに、ボルトが緩んでいる位置の組み合わせを含む条件に対する確率密度関数群と、支柱の腐食及び帯水の少なくとも一方の有無又は程度を含む条件に対する確率密度関数群とを記憶しておいてもよい。そして、いずれかの確率密度関数群を選択的に利用するようにしてもよい。さらに、ボルトが緩んでいる位置の組み合わせと、支柱の腐食及び帯水の少なくとも一方の有無又は程度との両方を照明装置の状態として条件に含めるようにしてもよい。

【0058】

また、上記実施形態では、検査装置が１ユニットで構成されている例について説明したが、これに限定されない。例えば、叩打が高所での作業となる場合、高所へ検査装置を移動させる必要があり、検査装置を超軽量化することが求められる。そのため、検査装置に搭載するＣＰＵは、小型軽量のものを採用する必要があり、処理能力が限定される。そこで、高所において計測器５４で計測された信号（波形データ）を取得する検査装置１０Ａと、地上等で検査装置１０Ａから送信される信号を取得し学習及び検査の処理を実行する検査装置１０Ｂとの分散構成としてもよい。

【0059】

また、上記実施形態でＣＰＵがソフトウェア（プログラム）を読み込んで実行した学習処理及び検査処理を、ＣＰＵ以外の各種のプロセッサが実行してもよい。この場合のプロセッサとしては、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）等の製造後に回路構成を変更可能なＰＬＤ（Programmable Logic Device）、及びＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等の特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路等が例示される。また、学習処理及び検査処理を、これらの各種のプロセッサのうちの１つで実行してもよいし、同種又は異種の２つ以上のプロセッサの組み合わせ（例えば、複数のＦＰＧＡ、及びＣＰＵとＦＰＧＡとの組み合わせ等）で実行してもよい。また、これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構造は、より具体的には、半導体素子等の回路素子を組み合わせた電気回路である。

【0060】

また、上記実施形態では、検査プログラムが記憶装置に予め記憶（インストール）されている態様を説明したが、これに限定されない。プログラムは、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ（Digital Versatile Disc Read Only Memory）、及びＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ等の記録媒体に記録された形態で提供されてもよい。また、プログラムは、ネットワークを介して外部装置からダウンロードされる形態としてもよい。

【符号の説明】

【0061】

１０ 検査装置
１２ ＣＰＵ
１４ メモリ
１６ 記憶装置
１８ 入力装置
２０ 出力装置
２２ 記憶媒体読取装置
２４ 通信Ｉ／Ｆ
２６ 入出力Ｉ／Ｆ
２８ バス
３２ 取得部
３４ 算出部
３６ 学習部
３８ 確率密度関数ＤＢ
４０ 判定部
５０ 照明装置
５０Ａ 灯具
５０Ｂ 支柱
５２ 打診棒
５４ 計測器

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】