JP2015114294A - Inspection apparatus of acoustic device and inspection method of acoustic device and inspection program of acoustic device - Google Patents
Inspection apparatus of acoustic device and inspection method of acoustic device and inspection program of acoustic device Download PDFInfo
- Publication number
- JP2015114294A JP2015114294A JP2013258811A JP2013258811A JP2015114294A JP 2015114294 A JP2015114294 A JP 2015114294A JP 2013258811 A JP2013258811 A JP 2013258811A JP 2013258811 A JP2013258811 A JP 2013258811A JP 2015114294 A JP2015114294 A JP 2015114294A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- frequency
- spectrum
- sound pressure
- normalized
- inspection
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Landscapes
- Measurement Of Mechanical Vibrations Or Ultrasonic Waves (AREA)
Abstract
Description
本発明は、音響装置の検査装置及び音響装置の検査方法並びに音響装置の検査プログラムに関する。 The present invention relates to an inspection apparatus for an acoustic device, an inspection method for an acoustic apparatus, and an inspection program for an acoustic apparatus.
基板などのワークに音声を出力する音響装置、例えばブザーを取り付ける製造工程では、ワークにブザーを取り付けた後で、ブザーの動作チェックを行っている。このとき、ブザーの筐体のカシメが弱かったり、ブザーとワークの固定が甘かったりすると、ブザー音の出力時に筐体やワークの間で共振が発生したり、筐体とワークの間の摩擦が生じたりして異音が発生することがある。 In a manufacturing process in which a buzzer is attached to an acoustic device that outputs sound to a work such as a substrate, the operation of the buzzer is checked after the buzzer is attached to the work. At this time, if the caulking of the buzzer housing is weak or the buzzer and the work are not fixed properly, resonance will occur between the housing and the work when the buzzer sound is output, or the friction between the housing and the work will be reduced. May cause abnormal noise.
ここで、異音の発生を調べる方法としては、製造ラインの試験工程で作業員が異音の有無を直接に聞いて判定することがあげられる。しかし、この方法では、異音の有無を作業者の感覚で判定することになるので客観性に欠けることがある。そこで、従来では、ブザーを鳴動させたときの音圧と振動を同時に測定することで、ブザー音を精度良く計測できるようにしている。例えば、音声の出力と同時に振動が生じる製品では、振動レベルが高い周波数で算出した音響放射係数を用いて他の周波数の音響放射係数を近似すると、音響放射係数を用いてブザーで発生した音を精度良く取得することが可能になる。 Here, as a method for examining the occurrence of abnormal noise, it is possible that an operator directly determines the presence or absence of abnormal noise in the production line testing process. However, this method may lack objectivity because the presence or absence of abnormal noise is determined by the operator's sense. Therefore, conventionally, the buzzer sound can be accurately measured by simultaneously measuring the sound pressure and vibration when the buzzer is sounded. For example, in a product that generates vibration at the same time as the output of sound, approximating the sound radiation coefficient of other frequencies using the sound radiation coefficient calculated at a frequency with a high vibration level, the sound generated by the buzzer using the sound radiation coefficient It becomes possible to acquire with high accuracy.
ところが、製品を大量に生産する製造ラインでは、製品をコンベア装置で搬送する際にコンベア装置の振動が製品に伝わって製品が振動することがある。また、工場の騒音、例えば、製品に付着したダストを除去するときに使用するエアーブローの動作音が音圧データとして集音されることがある。これらの音や振動は、ブザーで発生した音の測定精度を低下させる要因になる。そこで、製品からの音圧と振動を測定し、振動の大きさが閾値を越えたときや、製品の一部を駆動させたことに起因して振動が発生したことが明らかな場合には、そのときに発生した音を時系列の音圧データから取り除いて解析する。 However, in a production line that produces a large amount of products, when the products are conveyed by the conveyor device, the vibration of the conveyor device may be transmitted to the product and the product may vibrate. Further, factory noise, for example, air blow operation sound used when removing dust adhering to a product may be collected as sound pressure data. These sounds and vibrations are factors that reduce the measurement accuracy of the sound generated by the buzzer. Therefore, when the sound pressure and vibration from the product are measured and the magnitude of vibration exceeds the threshold value, or when it is clear that vibration has occurred due to driving a part of the product, The sound generated at that time is removed from the time-series sound pressure data and analyzed.
しかしながら、一定条件化で音圧データを取り除いてデータ解析を行うためには、振動の閾値を製品の種類毎に予め設定する必要があった。また、製品に個体差がある場合や、製造ラインの環境が変化した場合、複数の製造ラインがある場合に製造ライン毎に振動に偏差が生じる。このために、従来では、製造ライン毎に音圧及び振動を測定して閾値を設定する必要があり、作業効率が悪かった。
この発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、製品の種類や、製造ラインの環境が変化しても音響装置の試験を確実に行えるようにすることを目的とする。
However, in order to perform data analysis by removing sound pressure data under a certain condition, it is necessary to set a vibration threshold value for each type of product in advance. Further, when there are individual differences in products, when the environment of the production line changes, or when there are a plurality of production lines, a deviation occurs in the vibration for each production line. For this reason, conventionally, it is necessary to set the threshold value by measuring the sound pressure and vibration for each production line, and the work efficiency is poor.
The present invention has been made in view of such circumstances, and it is an object of the present invention to ensure that a test of an acoustic device can be performed even if the type of product or the environment of a production line changes.
実施形態の一観点によれば、検査対象物から出力された音声の周波数スペクトルを振幅の最大値を使用して正規化する第1の正規化部と、前記検査対象物の周囲で発生した振動の周波数スペクトルを振幅の最大値を使用して正規化する第2の正規化部と、正規化した2つの周波数スペクトルの振幅を周波数毎に比べ、振幅が小さい方の値を選択する選択部と、前記選択部で選択したデータを使用して音圧の周波数スペクトルからなる検査用スペクトルを作成するスペクトル作成部と、前記検査用スペクトルのピーク高さから前記前記検査対象物から生じる異音の有無を判定する判定部と、を含むことを特徴とする音響装置の検査装置が実現される。 According to one aspect of the embodiment, the first normalization unit that normalizes the frequency spectrum of the sound output from the inspection object using the maximum value of the amplitude, and the vibration generated around the inspection object A second normalization unit that normalizes the frequency spectrum of the two using the maximum amplitude value, a selection unit that compares the normalized amplitudes of the two frequency spectra for each frequency, and selects a smaller amplitude value; A spectrum creation unit that creates a test spectrum consisting of a frequency spectrum of sound pressure using the data selected by the selection unit, and the presence or absence of abnormal noise generated from the test object from the peak height of the test spectrum An inspection device for an acoustic device, characterized by comprising:
また、実施形態の別の観点によれば、検査対象物から出力された音声の音圧データを取得し、前記音圧データと同時に前記検査対象物の周囲で発生した振動の振動データを取得し、前記音圧データの周波数スペクトルを振幅の最大値を使用して正規化し、前記振動データの周波数スペクトルを振幅の最大値を使用して正規化し、正規化した2つの周波数スペクトルの振幅を周波数毎に比べ、振幅が小さい方の値を取得し、前記検査対象物から生じる異音を検査する音圧の周波数スペクトルを作成することを特徴とする音響装置の検査方法が実現される。 Further, according to another aspect of the embodiment, the sound pressure data of the sound output from the inspection object is acquired, and vibration data of vibration generated around the inspection object is acquired simultaneously with the sound pressure data. The frequency spectrum of the sound pressure data is normalized using the maximum amplitude value, the frequency spectrum of the vibration data is normalized using the maximum amplitude value, and the amplitudes of the two normalized frequency spectra are As compared with the above, a method for inspecting an acoustic device is obtained, in which a value having a smaller amplitude is acquired and a frequency spectrum of sound pressure for inspecting abnormal noise generated from the inspection object is created.
さらに、実施形態の別の観点によれば、検査対象物から出力された音声の音圧データを取得し、前記音圧データと同時に前記検査対象物の周囲で発生した振動の振動データを取得し、前記音圧データの周波数スペクトルを振幅の最大値を使用して正規化し、前記振動データの周波数スペクトルを振幅の最大値を使用して正規化し、正規化した2つの周波数スペクトルの振幅を周波数毎に比べ、振幅が小さい方の値を取得し、前記検査対象物から生じる異音を検査する音圧の周波数スペクトルを作成する処理をコンピュータに実行させることを特徴とする音響装置の検査プログラムが実現される。 Furthermore, according to another aspect of the embodiment, the sound pressure data of the sound output from the inspection object is acquired, and vibration data of vibration generated around the inspection object is acquired simultaneously with the sound pressure data. The frequency spectrum of the sound pressure data is normalized using the maximum amplitude value, the frequency spectrum of the vibration data is normalized using the maximum amplitude value, and the amplitudes of the two normalized frequency spectra are Compared to the above, an acoustic apparatus inspection program is realized, wherein the computer executes a process of acquiring a value having a smaller amplitude and creating a frequency spectrum of sound pressure for inspecting the abnormal sound generated from the inspection object. Is done.
音圧データと振動データを直接に比較して外乱のノイズを除去することが可能になり、閾値を使用せずに外来ノイズの影響を除去した音響装置の検査が可能になる。 It is possible to directly remove the noise of disturbance by directly comparing the sound pressure data and the vibration data, and it is possible to inspect the acoustic apparatus from which the influence of the external noise is removed without using the threshold value.
発明の目的及び利点は、請求の範囲に具体的に記載された構成要素及び組み合わせによって実現され達成される。
前述の一般的な説明及び以下の詳細な説明は、典型例及び説明のためのものであって、本発明を限定するためのものではない。
The objects and advantages of the invention will be realized and attained by means of the elements and combinations particularly pointed out in the appended claims.
The foregoing general description and the following detailed description are exemplary and explanatory only and are not intended to limit the invention.
図1に製造ラインの概略構成を示す。
製造ライン1は、ワーク2を搬送するコンベア装置3を有すると共に、音響装置の検査装置4(以下、単に検査装置とする)が設けられている。検査装置4は、ワーク2に取り付けられたブザー5などの音響装置で発生した音を収集する集音装置であるマイクロフォン6と、ワーク2で発生した振動を検出する振動センサ7を有する。振動センサ7は、ワーク2に非接触で振動を計測できるタイプを使用することが好ましい。
FIG. 1 shows a schematic configuration of the production line.
The
検査装置4は、マイクロフォン6と振動センサ7で取得したデータを解析するデータ処理装置8を有する。データ処理装置8は、音圧データが入力される第1の入力回路11を有する。第1の入力回路11は、例えば、マイクロフォン6から出力されるアナログの音圧データをデジタル変換するA/D(Analog/digital)変換器を有する。第1の入力回路11の出力は、第1のフーリエ変換器12に接続されている。第1のフーリエ変換器12は、時系列の音圧データを高速フーリエ変換(FFT)して周波数スペクトルを作成する。第1のフーリエ変換器12の出力は、第1の正規化部13に接続されている。第1の正規化部13は、音圧データの周波数スペクトルの振幅の最大値が「1」になるように音圧データの周波数スペクトルを正規化する。
The inspection device 4 includes a data processing device 8 that analyzes data acquired by the microphone 6 and the vibration sensor 7. The data processing device 8 has a first input circuit 11 to which sound pressure data is input. The first input circuit 11 includes, for example, an A / D (Analog / digital) converter that digitally converts analog sound pressure data output from the microphone 6. The output of the first input circuit 11 is connected to the first Fourier transformer 12. The first Fourier transformer 12 creates a frequency spectrum by performing fast Fourier transform (FFT) on time-series sound pressure data. The output of the first Fourier transformer 12 is connected to the
また、データ処理装置8は、振動データが入力される第2の入力回路21を有する。第2の入力回路21は、例えば、振動センサ7から出力されるアナログの振動データをデジタル変換するA/D変換器を有する。第2の入力回路21の出力は、第2のフーリエ変換器22に接続されている。第2のフーリエ変換器22は、時系列の振動データを高速フーリエ変換して周波数スペクトルを作成する。第2のフーリエ変換器22の出力は、第2の正規化部23に接続されている。第2の正規化部23は、振動データの周波数スペクトルの振幅の最大値が「1」になるように振動データの周波数スペクトルを正規化する。
In addition, the data processing device 8 includes a
2つの正規化部13,23の出力は、最小値選択部25に接続されている。最小値選択部25は、2つの正規化された周波数スペクトルの振幅の最小値を所定の周波数ビン毎に選択し、振幅の最小値で構成された周波数スペクトル(再構築スペクトル)を構築する。最小値選択部25の出力は、スペクトル作成部である乗算器26に接続されている。乗算器26には、再構築スペクトルと、正規化された音圧データの周波数スペクトルとが入力され、音圧スペクトルが作成される。乗算器26には、判定部27に接続されている。判定部27は、音圧スペクトルのピーク位置やピーク高さに基づいて、ブザー5が正常に動作しているか決定し、ワーク2の良否を判定する。
The outputs of the two
なお、検査装置4のデータ処理装置8は、コンピュータに音響装置の検査プログラムを実行させることにより各部12,13,22,23,25〜27を実現するように構成しても良い。この場合のデータ処理装置8は、不図示の記憶装置に記憶させた音響装置の検査プログラムをCPU(Central Processing Unit)に展開することで各部12,13,22,23,25〜27の処理を実行させる。また、音響装置の検査プログラムは、データ処理装置8外に配置された不図示の記憶装置に保存され、必要に応じてデータ処理装置8に読み込んでも良い。
Note that the data processing device 8 of the inspection device 4 may be configured to realize the
ワーク2としては、例えば、情報端末や、携帯機器、家電製品など様々な製品があげられる。音響装置は、信号入力によって所定の音声を出力できるものであれば良く、ブザー5に限定されない。ブザー5は、例えば、複数のパーツを組み合わせた筐体を有し、筐体をワーク2に固定させることによってワーク2に取り付けられている。また、ブザー5の筐体は、1つのパーツから製造しても良い。ブザー5のワーク2への取り付けは、不図示の前工程で実施される。また、検査装置1の近くには、エアーブロー装置や、他の装置の動作音などの工場騒音の発生源31が配置されている。
Examples of the
次に、検査装置4を用いたワーク2の異音検査方法について説明する。
まず、ワーク2には、前工程でブザー5が取り付けられた後、コンベア装置3に搬入される。コンベア装置3上のワーク2が検査位置に到達したら、データ処理装置8又は他の不図示の制御装置の指令に基づいてブザー5が鳴動させられる。このときにブザー音と共にワーク2やブザー5に振動が発生する。以下において、ブザー音は、例えば、1kHzの周波数を有するものとする。また、エアーブロー音などの工場騒音が3kHzに発生しているものとする。また、コンベア装置3などに試験に悪影響を及ぼす振動は発生していない。
Next, an abnormal sound inspection method for the
First, the buzzer 5 is attached to the
図2のステップS101Aに示すように、検査装置4は、マイクロフォン6を使用してブザー音の音圧データを収集する。このとき、マイクロフォン6には、ブザー5から出力されるブザー音の他に、ブザー5やワーク2から生じる他の音や、工場騒音の発生源31などの異音も取り込まれる。ステップS102Aで、音圧データは、第1の入力回路11でデジタル変換され、第1のフーリエ変換器12で高速フーリエ変換されることによって周波数スペクトルに変換される。さらに、ステップS103Aでは、周波数スペクトルが第1の正規化部13において振幅の最大値が「1」となるように正規化される。これによって、例えば、図3に示すような音圧データの正規化スペクトルFS1が得られる。図3は、横軸が周波数、縦軸が振幅になっており、マイクロフォン6で集音した音圧の周波数変化を示している。音圧の振幅の正規化スペクトルFS1は、ブザー音の1kHzにピークを有する。正規化スペクトルFS1は、最大ピークである周波数1kHzのピークが最大値「1」になるように振幅が正規化されている。さらに、ブザー音の高調波に相当する2kHzと3kHzのそれぞれにもピークが発生している。3kHzのピークは、ブザー音の高調波のピークに異音のピークが重なることにより、振幅が大きくなっている。
As shown in step S <b> 101 </ b> A of FIG. 2, the inspection device 4 collects sound pressure data of a buzzer sound using the microphone 6. At this time, in addition to the buzzer sound output from the buzzer 5, other sounds generated from the buzzer 5 and the
また、ステップS101Aの音圧データの取得と同時に、ステップS101Bにおいて、振動センサ7がワーク2やブザー5に生じた振動を取得する。ステップS102Bで、振動データは、第2の入力回路21でデジタル変換され、第2のフーリエ変換器22で高速フーリエ変換されることによって周波数スペクトルに変換される。さらに、ステップS103Bで、振動データは、第2の正規化部23において振幅の最大値が「1」となるように正規化される。これによって、例えば、図4に示すような振動データの正規化スペクトルFS2が得られる。図4は、横軸が周波数、縦軸が振幅になっており、振動センサ7で計測した振動の振幅の周波数変化を示している。振動の正規化スペクトルFS2は、ブザー音の1kHzにピークを有する。正規化スペクトルFS2は、最大ピークである周波数1kHzのピークが最大値「1」になるように振幅が正規化されている。さらに、ブザー音の高調波に相当する2kHzと3kHzのそれぞれにもピークが発生している。
Simultaneously with the acquisition of the sound pressure data in step S101A, the vibration sensor 7 acquires the vibration generated in the
ここで、2つの正規化スペクトルFS1,FS2について説明する。
ブザー5を鳴動させたときにブザー5の筐体が振動等すると、本来のブザー音に加えて異音が発生する。ブザー5の筐体が振動することから、振動センサ7にも振動波形が現れる。即ち、ブザー5の鳴動に伴って異音が発生した場合には、音圧データと振動データに同様の反応が現れる。例えば、図3及び図4の正規化スペクトルFS1,FS2では、ブザー5が1kHzで鳴動し、これに伴う高調波が2kHzと3kHzで発生している。2kHz及び3kHzの高調波を示すピークは、2つの正規化スペクトルFS1,FS2のそれぞれに発生している。
Here, the two normalized spectra FS1 and FS2 will be described.
If the casing of the buzzer 5 vibrates or the like when the buzzer 5 is sounded, abnormal noise is generated in addition to the original buzzer sound. Since the housing of the buzzer 5 vibrates, a vibration waveform also appears in the vibration sensor 7. That is, when an abnormal sound is generated as the buzzer 5 sounds, a similar reaction appears in the sound pressure data and the vibration data. For example, in the normalized spectra FS1 and FS2 of FIGS. 3 and 4, the buzzer 5 rings at 1 kHz, and the accompanying harmonics are generated at 2 kHz and 3 kHz. Peaks indicating harmonics of 2 kHz and 3 kHz are generated in each of the two normalized spectra FS1 and FS2.
また、エアーブロー音などの工場騒音が発生した場合には、工場騒音がマイクロフォン6に取り込まれて周波数スペクトルにピークが発生する。エアーブロー音が3kHzの周波数の騒音であった場合には、図3の音圧の正規化スペクトルのピークが、工場騒音に相当する音圧、例えば、15db程度高くなる。3kHzには、ブザー5の異音もピークを有するので、工場騒音と異音が重畳されたピークが大きくなっている。一方、エアーブローに伴う空気振動は、ワーク2などの個体を振動させるパワーはない。従って、エアーブロー音による振動データの変化は生じない。このため、図4の振動の正規化スペクトルFS1は、3kHzにブザー音に起因するピークのみが現れる。このことから、振動の正規化スペクトルFS2の3kHzのピーク高さは、音圧データの正規化スペクトルFS1に比べて低くなる。
Further, when factory noise such as air blow noise occurs, the factory noise is taken into the microphone 6 and a peak occurs in the frequency spectrum. When the air blow sound is a noise having a frequency of 3 kHz, the peak of the normalized spectrum of the sound pressure in FIG. 3 becomes higher than the sound pressure corresponding to the factory noise, for example, about 15 db. Since the abnormal sound of the buzzer 5 also has a peak at 3 kHz, the peak in which the factory noise and the abnormal noise are superimposed is large. On the other hand, the air vibration accompanying air blow has no power to vibrate an individual such as the
ここで、コンベア装置3に振動が発生したときには、その振動が振動センサ7で検出されることがある。この場合には、振動の正規化スペクトルFS2にコンベア装置3の振動に起因するピークが現れる。一方、コンベア装置3が振動しても音が発生しなければ、マイクロフォン6で収集する音圧データには影響が出ない。このために、音圧データの正規化スペクトルFS1にコンベア装置3の振動に起因するピークは発生しない。このように、音圧の正規化スペクトルFS1と、振動の正規化スペクトルFS2では、同じ測定対象からのデータを同時に取得した場合に、外来ノイズの発生源の種類に応じて一方の正規化スペクトルFS1,FS2のみに変動が生じる。 Here, when vibration is generated in the conveyor device 3, the vibration may be detected by the vibration sensor 7. In this case, a peak due to the vibration of the conveyor device 3 appears in the vibration normalization spectrum FS2. On the other hand, if no sound is generated even when the conveyor device 3 vibrates, the sound pressure data collected by the microphone 6 is not affected. For this reason, the peak resulting from the vibration of the conveyor apparatus 3 does not generate | occur | produce in the normalization spectrum FS1 of sound pressure data. As described above, in the normalization spectrum FS1 of sound pressure and the normalization spectrum FS2 of vibration, when data from the same measurement object are acquired at the same time, one of the normalization spectra FS1 depending on the type of the external noise source. , Fluctuation occurs only in FS2.
次に、図2のステップS104で、最小値選択部25で2つの正規化スペクトルFS1,FS2を比較し、最小値のみを抽出して再構築スペクトルを作成する。ここで、2つの正規化スペクトルFS1,FS2は、振幅の最大値の周波数がブザー音の周波数である1kHzであり、振幅の最大値となる1kHzのピーク値が「1」になるように正規化されているために直接比較することができる。2つの正規化スペクトルFS1,FS2の最小値を採用するのは、2つのスペクトルのうち、ピーク値が小さい方は、外来ノイズの影響を全く受けていないか、外来ノイズの影響を殆ど受けていないと考えられるためである。図3及び図4の正規化スペクトルFS1,FS2の例では、工場騒音の影響は、音圧の正規化スペクトルFS1のみに現れ、振動の正規化スペクトルFS2には現れない。従って、2つの正規化スペクトルFS1,FS2のうち、ピーク値が相対的に小さい振動の正規化スペクトルFS2のピーク値を採用すれば、工場騒音の影響を除去できる。また、コンベア装置3の振動に起因する外来ノイズが生じた場合、振動による外来ノイズの影響は、振動の周波数スペクトルFS2のみに現れ、音圧の周波数スペクトルFS1には現れない。従って、2つの正規化スペクトルFS1,FS2のうち、ピーク値が相対的に小さい音圧の正規化スペクトルFS1のピーク値を採用すれば、コンベア装置3の振動の影響を除去できる。
Next, in step S104 of FIG. 2, the minimum
さらに、ステップS105で、最小値選択部25が、2つの正規化スペクトルFS1,FS2の最小値のみを選択したスペクトル(再構築スペクトル)を構築する。この後、ステップS106で、音圧の正規化スペクトルFS1を用いて再構築スペクトルの縦軸を音圧レベルに変換する。これによって、工場騒音や外部の振動に起因するノイズが除去された音圧の周波数スペクトルが得られる。この後、ステップS107で、判定部27において、THD(Total Harmonic Distortion:全高周波歪み率)やdBc(基本波に対する高周波等の相対比率)を使用し、ブザー5や、ブザー5が取り付けられたワーク2の良否判断を行う。
Further, in step S105, the minimum
ここで、ステップS104の最小値選択処理と、ステップS105のスペクトル再構築処理の具体例について、図5のグラフと、図6の表、図7を参照して説明する。なお、図5は、2つの正規化スペクトルFS1,FS2を重ねて表示したものである。さらに、横軸の2700Hzから3300Hzまでの波形を抽出して拡大して示している。図6は、2つの正規化スペクトルFS1,FS2の周波数ビン毎の最小値を抽出した結果を示す。図7は、再構築スペクトルRF1を示し、下側部分は上側部分の周波数領域の一部を拡大して示している。そして、図5、図7においては、横軸が周波数を示し、縦軸が振幅を示す。 Here, a specific example of the minimum value selection process in step S104 and the spectrum reconstruction process in step S105 will be described with reference to the graph of FIG. 5, the table of FIG. 6, and FIG. FIG. 5 shows the two normalized spectra FS1 and FS2 superimposed on each other. Furthermore, the waveform from 2700 Hz to 3300 Hz on the horizontal axis is extracted and enlarged. FIG. 6 shows the result of extracting the minimum value for each frequency bin of the two normalized spectra FS1, FS2. FIG. 7 shows the reconstructed spectrum RF1, and the lower part shows an enlarged part of the frequency region of the upper part. 5 and 7, the horizontal axis indicates the frequency, and the vertical axis indicates the amplitude.
図5に示すように、2つの正規化スペクトルFS1,FS2を重ねて表示すると、周波数によっては正規化スペクトルFS1の振幅が大きいところと、正規化スペクトルFS2の振幅が大きいところがある。特に、周波数3000Hzでは、音圧の正規化スペクトルFS1の振幅が、振動の正規化スペクトルFS2の振幅より大きくなっている。これは、音圧の正規化スペクトルFS1には、ブザー音に加えて工場騒音がマイクロフォン6を通して収集されているためである。 As shown in FIG. 5, when the two normalized spectra FS1 and FS2 are displayed in an overlapping manner, depending on the frequency, there are a place where the amplitude of the normalized spectrum FS1 is large and a place where the amplitude of the normalized spectrum FS2 is large. In particular, at a frequency of 3000 Hz, the amplitude of the sound pressure normalized spectrum FS1 is larger than the amplitude of the vibration normalized spectrum FS2. This is because the factory noise is collected through the microphone 6 in addition to the buzzer sound in the sound pressure normalized spectrum FS1.
図6に示すように、最小値選択部25は、周波数ビンを10Hzとし、この範囲内の音圧と振動の振幅の最小値を抽出し、両者を比較する。例えば、2700Hzでは、音圧の振幅が−70であり、振動の振幅が−55である。従って、2700Hzでは、音圧の−70が選択される。同様に、3000Hzでは振動の−30が選択され、3010Hzでは振動の−35が選択される。そして、2つの正規化スペクトルFS1,FS2の最小値のみを採用して正規化スペクトルを再構築すると、図7に示すような、再構築スペクトルRF1が作成される。再構築スペクトルRF1では、3kHzは振幅が小さい振動の正規化スペクトルFS2の値が採用されるので、ピークに含まれる工場騒音の成分が取り除かれ、ブザー5からの音の成分のみが残る。
As shown in FIG. 6, the minimum
さらに、ステップS106の音圧スペクトルの作成処理と、ステップS107の判定処理の具体例について、図8を参照して説明する。図8は、検査用スペクトルである音圧の周波数スペクトルFS0の一例が示されている。図8の横軸は、周波数を示し、縦軸は音圧レベルを示す。
乗算器26が再構築スペクトルRF1と音圧の正規化スペクトルFS1に基づいて図8に示すような音圧の周波数スペクトルFS0を作成したら、判定部27が音圧の周波数スペクトルFS0に基づいて、ブザー5を評価する。判定処理には、例えば、THDや、dBcを用いる。例えば、THDは、基本波の実効値V1と、第2次高調波の実効値V2、第3の字高調波の実効値V3を用いて、以下のように算出できる。
Further, a specific example of the sound pressure spectrum creation process in step S106 and the determination process in step S107 will be described with reference to FIG. FIG. 8 shows an example of a frequency spectrum FS0 of sound pressure that is a spectrum for inspection. The horizontal axis in FIG. 8 indicates the frequency, and the vertical axis indicates the sound pressure level.
When the
THDの値が小さいほど、歪みが小さくなるので、THDの値が予め定められた閾値以下であれば、ブザー5及びワーク2は正常であると判定する。一方、THDの値が閾値を上回ったときには、ブザー5又はワーク2に異常があると判定する。
The smaller the THD value, the smaller the distortion. Therefore, if the THD value is equal to or less than a predetermined threshold, it is determined that the buzzer 5 and the
以上、説明したように、検査装置4は、音圧データと同時に振動データを取得し、2つのデータの周波数スペクトルを正規化したので、2種類の周波数スペクトルを直接比較することが可能になる。これによって、2つの周波数スペクトルの最小値を採用して検査用の周波数スペクトルを作成することが可能になり、外来ノイズを除去することが可能になる。閾値を使用せずに外来ノイズの影響を除去した音響装置の検査が可能になる。また、所定の周波数ビン毎に最小値を選択するようにしたので、情報の処理量を低減しつつ、外来ノイズを除去できる。 As described above, since the inspection device 4 acquires vibration data simultaneously with sound pressure data and normalizes the frequency spectra of the two data, it is possible to directly compare the two types of frequency spectra. This makes it possible to create a frequency spectrum for inspection by adopting the minimum value of the two frequency spectra, and to remove external noise. It is possible to inspect an audio device that eliminates the influence of external noise without using a threshold value. In addition, since the minimum value is selected for each predetermined frequency bin, external noise can be removed while reducing the amount of information processing.
ここで挙げた全ての例及び条件的表現は、発明者が技術促進に貢献した発明及び概念を読者が理解するのを助けるためのものであり、ここで具体的に挙げたそのような例及び条件に限定することなく解釈するものであり、また、明細書におけるそのような例の編成は本発明の優劣を示すこととは関係ない。本発明の実施形態を詳細に説明したが、本発明の精神及び範囲から逸脱することなく、それに対して種々の変更、置換及び変形を施すことができる。 All examples and conditional expressions given here are intended to help the reader understand the inventions and concepts that have contributed to the promotion of technology, and such examples and It is to be construed without being limited to the conditions, and the organization of such examples in the specification is not related to showing the superiority or inferiority of the present invention. While embodiments of the present invention have been described in detail, various changes, substitutions and variations can be made thereto without departing from the spirit and scope of the present invention.
2 ワーク
5 ブザー
4 検査装置
8 データ処理装置
12 第1の正規化部
22 第2の正規化部
25 最小値選択部
26 乗算器(スペクトル作成部)
27 判定部
FS0 音圧の周波数スペクトル(検査用スペクトル)
FS1,FS2 正規化スペクトル
2 Work 5 Buzzer 4 Inspection device 8 Data processing device 12
27 Determination part FS0 Frequency spectrum of sound pressure (spectrum for inspection)
FS1, FS2 normalized spectrum
Claims (5)
前記検査対象物の周囲で発生した振動の周波数スペクトルを振幅の最大値を使用して正規化する第2の正規化部と、
正規化した2つの周波数スペクトルの振幅を周波数毎に比べ、振幅が小さい方の値を選択する選択部と、
前記選択部で選択したデータを使用して音圧の周波数スペクトルからなる検査用スペクトルを作成するスペクトル作成部と、
前記検査用スペクトルのピーク高さから前記前記検査対象物から生じる異音の有無を判定する判定部と、
を含むことを特徴とする音響装置の検査装置。 A first normalization unit that normalizes the frequency spectrum of the sound output from the inspection object using the maximum value of amplitude;
A second normalization unit for normalizing a frequency spectrum of vibration generated around the inspection object using a maximum value of amplitude;
A selection unit that compares the normalized amplitudes of the two frequency spectra for each frequency and selects a smaller value of the amplitude;
A spectrum creation unit that creates a test spectrum consisting of a frequency spectrum of sound pressure using the data selected by the selection unit;
A determination unit for determining the presence or absence of abnormal noise generated from the inspection object from the peak height of the inspection spectrum;
An inspection apparatus for an acoustic device, comprising:
前記音圧データと同時に前記検査対象物の周囲で発生した振動の振動データを取得し、
前記音圧データの周波数スペクトルを振幅の最大値を使用して正規化し、
前記振動データの周波数スペクトルを振幅の最大値を使用して正規化し、
正規化した2つの周波数スペクトルの振幅を周波数毎に比べ、振幅が小さい方の値を取得し、前記検査対象物から生じる異音を検査する音圧の周波数スペクトルを作成することを特徴とする音響装置の検査方法。 Obtain the sound pressure data of the sound output from the inspection object,
Obtaining vibration data of vibrations generated around the inspection object simultaneously with the sound pressure data;
Normalize the frequency spectrum of the sound pressure data using the maximum amplitude,
Normalize the frequency spectrum of the vibration data using the maximum amplitude,
Compare the amplitudes of two normalized frequency spectra for each frequency, acquire the value with the smaller amplitude, and create a frequency spectrum of sound pressure that inspects the abnormal sound generated from the inspection object Device inspection method.
前記音圧データと同時に前記検査対象物の周囲で発生した振動の振動データを取得し、
前記音圧データの周波数スペクトルを振幅の最大値を使用して正規化し、
前記振動データの周波数スペクトルを振幅の最大値を使用して正規化し、
正規化した2つの周波数スペクトルの振幅を周波数毎に比べ、振幅が小さい方の値を取得し、前記検査対象物から生じる異音を検査する音圧の周波数スペクトルを作成する処理をコンピュータに実行させることを特徴とする音響装置の検査プログラム。 Obtain the sound pressure data of the sound output from the inspection object,
Obtaining vibration data of vibrations generated around the inspection object simultaneously with the sound pressure data;
Normalize the frequency spectrum of the sound pressure data using the maximum amplitude,
Normalize the frequency spectrum of the vibration data using the maximum amplitude,
Comparing the amplitudes of the two normalized frequency spectra for each frequency, obtaining a value with the smaller amplitude, and causing the computer to execute a process of creating a frequency spectrum of sound pressure for inspecting the abnormal sound generated from the inspection object An inspection program for an acoustic device.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2013258811A JP6281273B2 (en) | 2013-12-16 | 2013-12-16 | Acoustic device inspection apparatus, acoustic device inspection method, and acoustic device inspection program |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2013258811A JP6281273B2 (en) | 2013-12-16 | 2013-12-16 | Acoustic device inspection apparatus, acoustic device inspection method, and acoustic device inspection program |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2015114294A true JP2015114294A (en) | 2015-06-22 |
JP6281273B2 JP6281273B2 (en) | 2018-02-21 |
Family
ID=53528202
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2013258811A Active JP6281273B2 (en) | 2013-12-16 | 2013-12-16 | Acoustic device inspection apparatus, acoustic device inspection method, and acoustic device inspection program |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP6281273B2 (en) |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109085440A (en) * | 2018-09-25 | 2018-12-25 | 华南理工大学 | A kind of piezo electrical property automatic testing method |
JP2020046414A (en) * | 2018-09-13 | 2020-03-26 | 日本電気株式会社 | Acoustic characteristic measuring device, acoustic characteristic measuring method, and program |
JP2020148624A (en) * | 2019-03-13 | 2020-09-17 | 沖電気工業株式会社 | Signal processing device, program and method |
JP6995969B1 (en) | 2020-12-22 | 2022-01-17 | 株式会社クボタ | Diagnostic device for rotating equipment |
CN116105852A (en) * | 2022-12-23 | 2023-05-12 | 深圳市生态环境智能管控中心 | Intelligent noise superscript illegal evidence obtaining device |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2021124562A1 (en) | 2019-12-20 | 2021-06-24 | 三菱電機株式会社 | Outdoor unit of refrigeration cycle device |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS58108419A (en) * | 1981-12-23 | 1983-06-28 | Toshiba Corp | Abnormality inspection apparatus |
JP2003202260A (en) * | 2001-10-25 | 2003-07-18 | Hitachi Zosen Corp | Sound source identifying device, sudden event detecting device, and device for automatically recording sudden event |
JP2005315595A (en) * | 2004-04-27 | 2005-11-10 | Nissan Motor Co Ltd | Specifying device of abnormal sound generation source and specifying method for abnormal sound generation source |
JP2006023222A (en) * | 2004-07-09 | 2006-01-26 | Denso Corp | Abnormal sound inspection method, abnormal sound inspection apparatus, sound signal inspection method, and sound signal inspection apparatus |
JP2006133115A (en) * | 2004-11-08 | 2006-05-25 | Denso Corp | Unusual sound inspection method and unusual sound inspection apparatus |
JP2007057460A (en) * | 2005-08-26 | 2007-03-08 | Honda Motor Co Ltd | Device and method for analyzing vibration/sound pressure propagation characteristic |
US20070176759A1 (en) * | 2006-02-01 | 2007-08-02 | Zhong Zhang | Abnormality diagnosing method for sound or vibration and abnormality diagnosing apparatus for sound or vibration |
JP2009031063A (en) * | 2007-07-25 | 2009-02-12 | Fuji Heavy Ind Ltd | Abnormal noise generation timing specifying method and device |
-
2013
- 2013-12-16 JP JP2013258811A patent/JP6281273B2/en active Active
Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS58108419A (en) * | 1981-12-23 | 1983-06-28 | Toshiba Corp | Abnormality inspection apparatus |
JP2003202260A (en) * | 2001-10-25 | 2003-07-18 | Hitachi Zosen Corp | Sound source identifying device, sudden event detecting device, and device for automatically recording sudden event |
JP2005315595A (en) * | 2004-04-27 | 2005-11-10 | Nissan Motor Co Ltd | Specifying device of abnormal sound generation source and specifying method for abnormal sound generation source |
JP2006023222A (en) * | 2004-07-09 | 2006-01-26 | Denso Corp | Abnormal sound inspection method, abnormal sound inspection apparatus, sound signal inspection method, and sound signal inspection apparatus |
JP2006133115A (en) * | 2004-11-08 | 2006-05-25 | Denso Corp | Unusual sound inspection method and unusual sound inspection apparatus |
JP2007057460A (en) * | 2005-08-26 | 2007-03-08 | Honda Motor Co Ltd | Device and method for analyzing vibration/sound pressure propagation characteristic |
US20070176759A1 (en) * | 2006-02-01 | 2007-08-02 | Zhong Zhang | Abnormality diagnosing method for sound or vibration and abnormality diagnosing apparatus for sound or vibration |
JP2007205885A (en) * | 2006-02-01 | 2007-08-16 | Jtekt Corp | Method and apparatus for diagnosing sound or vibration abnormality |
JP2009031063A (en) * | 2007-07-25 | 2009-02-12 | Fuji Heavy Ind Ltd | Abnormal noise generation timing specifying method and device |
Cited By (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2020046414A (en) * | 2018-09-13 | 2020-03-26 | 日本電気株式会社 | Acoustic characteristic measuring device, acoustic characteristic measuring method, and program |
JP7215212B2 (en) | 2018-09-13 | 2023-01-31 | 日本電気株式会社 | Acoustic property measuring device, acoustic property measuring method, and program |
CN109085440A (en) * | 2018-09-25 | 2018-12-25 | 华南理工大学 | A kind of piezo electrical property automatic testing method |
CN109085440B (en) * | 2018-09-25 | 2020-04-28 | 华南理工大学 | Automatic detection method for electrical property of buzzer |
JP2020148624A (en) * | 2019-03-13 | 2020-09-17 | 沖電気工業株式会社 | Signal processing device, program and method |
JP6995969B1 (en) | 2020-12-22 | 2022-01-17 | 株式会社クボタ | Diagnostic device for rotating equipment |
JP2022098982A (en) * | 2020-12-22 | 2022-07-04 | 株式会社クボタ | Rotary apparatus diagnosing device |
CN116105852A (en) * | 2022-12-23 | 2023-05-12 | 深圳市生态环境智能管控中心 | Intelligent noise superscript illegal evidence obtaining device |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP6281273B2 (en) | 2018-02-21 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6281273B2 (en) | Acoustic device inspection apparatus, acoustic device inspection method, and acoustic device inspection program | |
US20240068864A1 (en) | Systems and methods for monitoring of mechanical and electrical machines | |
JP5743996B2 (en) | Automatic transmission abnormality determination device and abnormality determination method | |
JP2008292288A (en) | Bearing diagnostic device for reduction gear | |
JP2013221877A (en) | Abnormality inspection method and abnormality inspection device | |
JP6728808B2 (en) | Measuring and diagnosing device and measuring and diagnosing method | |
US20120219157A1 (en) | Monitoring apparatus and method | |
JP7181595B2 (en) | Inspection system, abnormality identification method | |
JP2019067197A (en) | Method for detecting trouble sign | |
JP2018112452A (en) | Device and method for partial discharge monitoring | |
JP2009257862A (en) | Method for diagnosing integrity in equipment such as rotary machine by sound signal | |
JPH01156627A (en) | Monitoring of acoustic radiation . | |
JP2011191181A (en) | Abnormality diagnostic system of rotary apparatus, abnormality diagnostic device of the same, and abnormality diagnosis method of the same | |
JP7407382B2 (en) | Sound data processing method, sound data processing device and program | |
JP2013030015A (en) | Soundness diagnosing device of rotating apparatus, method and program | |
JP2010266327A (en) | Facility diagnosis device and facility diagnosis method | |
JPH03269221A (en) | Abnormal-sound diagnostic apparatus for rotary equipment | |
JP5958932B2 (en) | Dynamic equipment condition monitoring system, method and program | |
KR20120121621A (en) | Diagnostic apparatus for vehicle, diagnostic method for vehicle and recording medium of the same diagnostic method | |
KR100484213B1 (en) | Apparatus for detecting defects of a complex machine | |
JPWO2015011791A1 (en) | Anomaly detection evaluation system | |
JP3693644B2 (en) | Equipment operating state acoustic monitoring method and equipment operating state acoustic monitoring apparatus | |
TW202045899A (en) | Analysis apparatus, analysis method, and non-transitory computer readable storage medium | |
JP2008185345A (en) | Vibration measuring method and device | |
JP2010203866A (en) | Device for detection of abnormal condition in apparatus |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20160905 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20170515 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20170606 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20170731 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20171226 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20180108 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6281273 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |