JP2016007800A - 異常検知システム、電子機器、異常検知方法およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 異常の検知精度を向上させることができるシステムや方法を提供する。【解決手段】 このシステムは、電子機器の異常を検知するためのシステムであり、電子機器が発する音を集音する集音手段と、集音手段により集音された音を分析し、分析結果から該音の特徴を表す特徴量データを生成する分析手段と、電子機器が発する音の特徴を表す学習データを記憶する記憶手段と、分析手段により生成された特徴量データと、記憶手段に記憶された学習データとを比較し、比較結果に基づき電子機器の異常を検出する検出手段と、ユーザからの指示を受け付ける入力手段と、入力手段が受け付けた指示に基づき、電子機器を動作させ、集音手段が集音し、分析手段が生成した該音の特徴を表す特徴量データにより、記憶手段に記憶された学習データを更新する更新手段とを含む。【選択図】 図４

Description

本発明は、電子機器の動作音に基づき異常を検知するシステム、そのシステムを備える電子機器、その検知方法およびその方法をコンピュータに実行させるためのプログラムに関する。

画像形成装置において、マイク等の集音手段により集音した音のデータと、予め用意しておいた騒音の正常値のデータとを比較して、異常を検知する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。

しかしながら、上記の予め用意しておくデータは、工場出荷時に一意に決められたデータであり、装置の経時変化や周囲環境に伴って変化する特性を考慮していないため、異常の検知精度が低いという問題があった。そこで、異常の検知精度を向上させることができるシステムや方法の提供が望まれている。

本発明は、上記課題に鑑み、電子機器の異常を検知するためのシステムであって、電子機器が発する音を集音する集音手段と、集音手段により集音された音を分析し、分析結果から該音の特徴を表す特徴量データを生成する分析手段と、電子機器が発する音の特徴を表す学習データを記憶する記憶手段と、分析手段により生成された特徴量データと、記憶手段に記憶された学習データとを比較し、比較結果に基づき電子機器の異常を検出する検出手段と、ユーザからの指示を受け付ける入力手段と、入力手段が受け付けた指示に基づき、電子機器を動作させ、集音手段が集音し、分析手段が生成した該音の特徴を表す特徴量データにより、記憶手段に記憶された学習データを更新する更新手段とを含む、異常検知システムが提供される。

本発明によれば、異常の検知精度を向上させることができる。

異常検知システムが搭載される電子機器の一例を示した図。 図１に示す電子機器に搭載される制御部のハードウェア構成を例示した図。 従来の異常検知システムの機能ブロック図。 図２に示すハードウェア構成により実現される本実施形態の異常検知システムの機能ブロック図。 各動作モードについて説明する図。 図５に示す正常音学習データ更新モードで実施される処理について説明する図。 図６に示すモードで集音された音の生データと特徴量データとを例示した図。 図６に示すモードで実施される処理の流れを示したフローチャート。 学習データと集音した音から得られた特徴量データとを比較した結果を例示した図。 保存されている特徴量データと、集音された音のデータとを比較した結果を例示した図。 図５に示す異常音学習データ更新モード（自動）で実施される処理について説明する図。 図５に示す異常音学習データ更新モード（手動）で実施される処理について説明する図。 図１１に示すモードで実施される処理の流れを示したフローチャート。 特徴量データと正常音データとを比較した結果と、その結果から新しく保存すべきデータとして生成した更新データとを示した図。

図１は、異常検知システムが搭載される電子機器の一例を示した図である。図１に示す電子機器は、画像形成装置であり、コピー機能、印刷機能、ファックス機能、スキャナ機能を備えるＭＦＰ(Multi-Function Peripheral)１０とされている。電子機器は、ＭＦＰ１０に限定されるものではなく、ＰＣ、プリンタ、スキャナ装置、ファックス装置、プロジェクタ、デジタルカメラ、電子黒板、テレビ、ブルーレイディスクレコーダ、ゲーム機等であってもよい。また、電子機器としては、これらの機器を２以上組み合わせたものであってもよい。

ＭＦＰ１０は、自動原稿送り装置(ADF)１１と、スキャナ装置１２と、プリンタ１３と、図示しない通信Ｉ／Ｆおよび制御部とを含んで構成される。制御部は、ＭＦＰ１０を制御し、上記ＡＤＦ１１やスキャナ装置１２等の各ユニットとともに各機能を実現する。通信Ｉ／Ｆは、ネットワークや電話回線等を介して他の機器との通信を行う。

ＡＤＦ１１は、図示しない原稿を供給するための原稿給紙トレイと、その原稿給紙トレイから原稿をピックアップするピックアップローラと、原稿を１枚ずつ分離し、供給する分離ローラと、原稿が排紙される原稿排紙トレイとを含んで構成される。このＡＤＦ１１の構成は一例であるので、これ以外の構成であってもよい。

スキャナ装置１２は、ＡＤＦ１１により上部を原稿が移動される透明なコンタクトガラスと、コンタクトガラスを通して原稿に光を照射する光源と、原稿からの光を受光し、電気信号に変換する光電変換素子とを含んで構成される。スキャナ装置１２は、光源と光電変換素子との間に、原稿から反射した光を適切に光電変換素子へ導くために、複数の反射ミラーや集光レンズを備える。また、スキャナ装置１２は、光電変換素子から出力される電気信号をデジタルデータに変換するためのＡ／Ｄコンバータを備えることができる。ここでは、スキャナ装置１２を原稿に反射した光を受光し、それを電気信号に変換する反射型のスキャナ装置を例示したが、原稿を透過した光を電気信号に変換する透過型のスキャナ装置であってもよい。

プリンタ１３は、図１では電子写真方式のプリンタとされている。なお、プリンタ１３は、電子写真方式に限定されるものではなく、インクジェット方式等であってもよい。電子写真方式のプリンタ１３は、書き込みユニット１４と、感光体ドラム１５と、現像ユニット１６と、搬送ベルト１７と、定着ユニット１８とを含んで構成される。ここでは、これらのユニットのみを備えているが、その他に、搬送ベルト１７上に供給するための用紙を収納する給紙トレイ、その用紙を１枚ずつ給紙する給紙ローラ、定着ユニット１８から排紙される用紙を積載する排紙トレイを備えることができる。また、各種センサや両面印刷するために用紙を反転させる反転ユニット等を備えることができる。

書き込みユニット１４は、例えば、スキャナ装置１２により読み取られ、図示しない画像処理手段により画像処理され、出力された画像情報に基づき、書き込み光を感光体ドラム１５の表面に照射して、その表面に肉眼では見えない静電潜像を形成する。このため、感光体ドラム１５は、図示しない帯電ユニットにより予め帯電される。現像ユニット１６は、感光体ドラム１５の表面にトナーを付着させ、その感光体ドラム１５の表面に肉眼で見ることができる顕像（トナー像）を形成する。

用紙は、図示しない給紙トレイから給紙ローラにより搬送ベルト１７上に供給される。そして、搬送ベルト１７は、用紙を感光体ドラム１５へ向けて搬送するが、図示しないレジストローラ対によりその搬送するタイミングが調整される。感光体ドラム１５の表面に形成されたトナー像は、搬送された用紙に図示しない転写ユニットにより転写される。搬送ベルト１７は、トナー像が転写された用紙を定着ユニット１８へ搬送する。定着ユニット１８は、熱および圧力を加えて、トナー像を用紙に定着させる。搬送ベルト１７は、トナー像が定着された用紙を搬送し、図示しない排紙トレイへ排紙する。

図２は、上記の制御部のハードウェア構成を例示した図である。制御部は、ＣＰＵ２０と、ＲＡＭ２１と、ＲＯＭ２２と、ＨＤＤ２３と、ＮＶＲＡＭ２４とを含んで構成される。ＣＰＵ２０は、ＭＦＰ１０全体の制御を行い、ＲＡＭ２１は、ＣＰＵ２０の作業空間として使用される。ＲＯＭ２２は、ブートプログラムやファームウェア等を記憶する。ＨＤＤ２３は、ＯＳや各機能を実現するためのアプリケーションやそれらアプリケーションが利用するデータ等を記憶する。ＮＶＲＡＭ２４は、各種の設定情報を記憶する。

制御部は、コントローラ２５として構成され、このコントローラ２５に、操作パネル２６、スキャナ装置１２やプリンタ１３、通信Ｉ／Ｆとしてのモデム２７やネットワークＩ／Ｆ２８、メディアドライブ２９等が接続される。操作パネル２６は、タッチパネルとされ、ユーザからの入力を受け付ける入力装置や、入力された情報、ＭＦＰ１０の動作状況やエラー情報等を表示する表示装置として機能する。

モデム２７は、電話回線に接続し、ファックス送受信を実現する。ネットワークＩ／Ｆ２８は、インターネット等のネットワークに接続し、ネットワークを介した通信を実現する。メディアドライブ２９は、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、ＳＤカード等に記録されたプログラムやデータを読み取り、また、それらへの書き込みを行うユニットである。

ＭＦＰ１０は、ＡＤＦ１１、スキャナ装置１２、プリンタ１３といった複数のユニットを備え、各ユニットは、ユーザが使用する機能に応じて動作するので、動作音が発生する。例えば、原稿をコピーする場合は、ＡＤＦ１１、スキャナ装置１２、プリンタ１３の全部が動作するため、これら全部の動作音が発生する。原稿をスキャンする場合は、ＡＤＦ１１、スキャナ装置１２が動作するため、これら２つのユニットの動作音が発生する。こういった動作音は、正常に動作している場合と、異常が発生した場合とでは異なることから、異常を検知するための指標として用いることができる。そこで、ＭＦＰ１０は、この動作音を集音するためのマイク３０等の集音装置を備えている。

この集音装置により集音された音から異常を検知するために、ＨＤＤ２３には、この異常を検知するための異常検知システムを実現するプログラムが記憶される。このプログラムは、ＣＰＵ２０によりＨＤＤ２３から読み出され、実行されて、異常検知システムを構成する各機能部を実現する。本実施形態の異常検知システムが備える機能について説明する前に、従来から知られている異常検知システムが備える機能について簡単に説明しておく。

図３は、従来の異常検知システムの機能ブロック図である。異常検知システム３１は、集音データ保存部３２と、集音データ分析部３３と、学習データ保存部３４と、異常検知部３５と、集音部３６とを備え、操作部３７、ネットワーク３８と他の機器３９とに接続されている。集音部３６は、複数のマイク４０〜４２と、アンプ４３とを備えている。マイク４０〜４２は、１つもしくは２つであってもよいし、４つ以上であってもよい。また、アンプ４３は、必要に応じて設けることができる。

複数のマイク４０〜４２は、各方向から音を集音するために、各方向に向けて配設され、ＭＦＰが動作することにより発する動作音を集音し、アンプ４３へ入力する。アンプ４３は、入力された動作音を増幅し、集音データ保存部３２へ送り、動作音データとして保存させる。集音データ分析部３３は、集音データ保存部３２に保存された動作音データを取り出し、周波数分析やウェーブレット分析等を用いてその音の特徴を表す特徴量データを生成する。

音は、様々な周波数の正弦波を組み合わせて作られている。このため、音は、様々な周波数の正弦波に分解することができ、その分解するための手法が、上記の周波数分析やウェーブレット分析等である。周波数分析には、高速フーリエ(FFT)変換を行うための複素関数を用いることができ、ウェーブレット分析には、ウェーブレット関数を用いることができる。これらの関数は、よく知られた関数であるため、ここでは詳述しない。分解して得られた各周波数の正弦波をその音の特徴として抽出することができ、その特徴を表すデータが特徴量データとされる。したがって、特徴量データは、どの周波数の音の成分が多く、どの周波数の音の成分が少ないかを表すデータとされる。

集音データ分析部３３は、特徴量データを異常検知部３５へ出力する。学習データ保存部３４は、予め用意しておいた、ＭＦＰ１０に異常が発生していない正常に動作しているときの動作音の特徴量データを保存している。このため、異常検知部３５は、集音データ分析部３３から入力された特徴量データと、学習データ保存部３４に保存された特徴量データとを比較し、異常かどうかを判断し、異常を検知する。また、異常検知部３５は、判断結果を、操作部３７へ送信して表示させ、また、ネットワーク３８に接続される機器や、ＭＦＰとケーブルで接続される他の機器３９に通知する。ユーザは、表示された結果を見て、異常が発生していないこと、あるいは異常が発生したことを知ることができる。

従来の異常検知システム３１は、予め用意しておいた正常に動作しているときの動作音の特徴量データのみを学習データ保存部３４に保存し、その学習データ保存部３４にデータを追加したり、保存されているデータを更新したりすることはできない。ＭＦＰ１０は、その使用により動作音も経時的に変化し、設置する環境によっても集音される動作音は変化する。従来の異常検知システム３１では、このような変化に対応することができないため、正常に動作しているにもかかわらず、異常を検知してしまうことが多くなり、その結果、検知精度は低くなっている。

そこで、本実施形態では、従来の異常検知システム３１の構成に、検知精度を向上させるための機能部を追加する。図４は、本実施形態の異常検知システムの機能ブロック図である。本実施形態の異常検知システム５０は、従来と同様、集音手段としてのマイク５１〜５３と、アンプ５４とを含む集音部５５と、集音データ保存部５６と、集音データ分析部５７と、学習データ保存部５８と、異常検知部５９とを備える。それに加えて、異常検知システム５０は、入力手段としてのユーザＩ／Ｆ部６０と、更新手段としてのデータ更新制御部６１とを備える。ちなみに、集音データ分析部５７は、分析手段として機能し、学習データ保存部５８は、記憶手段として機能し、異常検知部５９は、検知手段として機能する。

異常検知システム５０には、図示しない操作部、ネットワーク、その他の機器が接続されていてもよい。集音部５５、集音データ保存部５６、集音データ分析部５７、学習データ保存部５８、異常検知部５９は、図３に示す集音部３６、集音データ保存部３２、集音データ分析部３３、学習データ保存部３４、異常検知部３５と同様の機能であるため、説明を省略する。

ユーザＩ／Ｆ部６０は、ユーザから、正常に動作しているときの動作音の特徴量データ（正常音データ）を更新するモードと、異常が発生したときの動作音の特徴量データ（異常音データ）を更新するモードのいずれでデータを更新するかの指示を受け付ける。ユーザＩ／Ｆ部６０は、そのモードの指示を受け付けると、集音部５５に対してＭＦＰ１０の動作音を集音するように指示する。また、ユーザＩ／Ｆ部６０は、データ更新制御部６１に対してＭＦＰ１０に所定の動作を実行させ、集音部５５が集音し、集音データ分析部５７が生成した特徴量データで学習データ保存部５８に保存されているデータを更新するように指示する。

学習データ保存部５８には、正常音データと異常音データの両方が保存されているため、ユーザからのモードの指示に応じて、いずれのデータを更新すべきかを判断することができる。一方のモードが終了した後、他方のモードを指示し、両方のデータを更新することも可能である。このように両方のデータを更新するほうが、異常検知の精度を大幅に向上させることができるが、いずれか一方のデータを更新するだけでも、従来に比較して充分に異常検知の精度を向上させることができる。

データ更新制御部６１は、学習データ保存部５８に保存されたデータの更新に限らず、未だ保存されていない新たなデータを保存することも可能である。例えば、ＡＤＦを実装していないＭＦＰに、新しいユニットとしてそのＡＤＦを追加して実装した場合、このような新たなデータを保存することができる。その追加したユニットの異常を検知するためである。

上記のモードとしては、図５に示すように、３つのモードを備えることができる。具体的には、正常音学習データ更新モードと２つの異常音学習データ更新モードである。正常音学習データ更新モードは、正常に動作しているときの動作音を集音し、その集音した音を分析し、特徴量データを生成してそのデータで更新するモードである。２つの異常音学習データ更新モードは、その自動モードと手動モードであり、異常が発生したときの特徴量データを生成してそのデータで更新するモードである。自動モードは、予め登録されている異常音データにおける動作音に近い動作音を擬似的に発生させ、それを集音するモードである。一方、手動モードは、実際に異常が発生したときの動作音を集音するモードである。以下、自動モードは、異常音学習データ更新モード（自動）で示し、手動モードは、異常音学習データ更新モード（手動）で示す。

正常音学習データ更新モードおよび異常音学習データ更新モード（手動）では、既に登録されている正常音データおよび異常音データを更新する場合と、まだ登録されていないために、生成した正常音データおよび異常音データを新たに登録する場合とがある。

以下、各モードで実施される詳細な処理について説明する。最初に、図６を参照して、正常音学習データ更新モードで実施される処理について説明する。データ更新制御部６１は、データ出力手段としての更新用動作モード制御部６２と、更新データ保存部６３と、比較手段としてのデータ比較部６４と、判断手段としての比較結果判定部６５とを含んで構成される。ユーザＩ／Ｆ部６０は、ユーザから正常音学習データ更新モードでデータを更新する指示を受け付けると、そのモードでデータを更新する処理を実施するように指示を出す。この指示は、集音部５５とデータ更新制御部６１とに対して出される。

集音部５５は、その指示を受け付けると、複数のマイク５１〜５３およびアンプ５４を起動し、集音するための準備を行う。データ更新制御部６１は、その指示を受け付けると、更新用動作モード制御部６２が、ＭＦＰ１０を動作させるための動作モード制御データを生成して出力する。ＭＦＰ１０は、スキャン、印刷、紙搬送の有無、モノクロ／カラー等、機能により動作音が異なることから、各機能を順に動作させ、各機能に対応したユニットを動作させることができる。なお、ユーザがどの機能のデータを更新するかを指示し、その機能に対応したユニットのみを動作させてもよい。

ＭＦＰ１０は、更新用動作モード制御部６２が出力した動作モード制御データに基づき、ＭＦＰ１０を動作させる。そして、集音部５５が、その動作音を集音する。集音部５５は、集音した音を、集音データ保存部５６に保存する。集音データ分析部５７は、集音データ保存部５６に保存されたデータを取り出し、分析し、その分析結果から音の特徴を表す特徴量データを生成する。そして、集音データ分析部５７は、その生成した特徴量データをデータ更新制御部６１に渡す。

集音データ分析部５７が、集音データ保存部５６から取り出した生の音データと、生成した特徴量データとを、図７に例示する。生の音データは、図７（ａ）に示すような時間に対する電圧をプロットしたデータであり、そのデータ形式は、例えばｗａｖ形式である。ここでは、電圧としているが、音圧であってもよい。これに対し、特徴量データは、図７（ｂ）に示すような周波数に対する電圧振幅をプロットした、ＦＦＴ等の処理によって周波数軸に変換した後、１６〜３２次元程度に圧縮したデータである。この特徴量データが、更新データ保存部６３に一時的に保存される。

再び図６を参照して、生の音データは、集音部５５と、集音データ保存部５６、集音データ分析部５７で扱われ、特徴量データは、集音データ分析部５７、学習データ保存部５８、異常検知部５９、データ更新制御部６１で扱われる。データ比較部６４は、更新データ保存部６３に保存された特徴量データを取り出し、また、学習データ保存部５８から正常音データを取り出す。正常音データは、例えば、機能を識別するための機能識別情報とともに記憶される。更新用動作モード制御部６２は、例えば、機能に基づき、順に動作させるユニットを決定し、そのユニットを動作させるための動作モード制御データを生成する。このため、データ比較部６４は、その機能の機能識別情報に基づき、学習データ保存部５８から対応する正常音データを取り出すことができる。ここでは、対応付ける情報として、機能識別情報としたが、これに限られるものではない。なお、１つの機能しかない場合は、機能識別情報を対応付けなくてよい。

データ比較部６４は、取り出した特徴量データの数値と正常音データの数値とを比較する。すなわち、周波数毎にその振幅の値を比較する。データ比較部６４は、比較のために、各周波数につき変化量を求める。変化量は、更新データ保存部６３に保存された特徴量データの音の特徴と、学習データ保存部５８に保存された正常音データの音の特徴との差であり、具体的にはその特徴量データの数値からその正常音データの数値を減算した値の絶対値である。これを各周波数、すなわち各次元につき算出する。

比較結果判定部６５は、すべての次元において算出された変化量が、予め定められた閾値以下であるかどうかを判定する。比較結果判定部６５は、閾値以下であれば、経時変化による変化と判定し、その範囲外であれば、何らかの異常が発生したと判定する。この判定に使用される閾値は、予め試験を行う等して適切な値を決定し、その決定した値とすることができる。なお、この閾値は、ユーザが任意に設定することができる。比較結果判定部６５は、経時変化による変化と判定した場合、学習データ保存部５８に保存された正常音データを更新すると判断する。比較結果判定部６５は、何らかの異常が発生したと判定した場合、学習データ保存部５８に保存された正常音データは更新しないと判断する。

データ更新制御部６１は、比較結果判定部６５が更新すると判断した場合、更新データ保存部６３から取り出した特徴量データで、学習データ保存部５８に保存された正常音データを上書きして更新する。経時変化が生じた後の現在の特徴量データを保存することで、経時変化による変化を加味したデータで異常を検出することができるため、その検知精度を向上させることができるからである。一方、データ更新制御部６１は、比較結果判定部６５が更新しないと判断した場合、学習データ保存部５８に保存された正常音データの更新は行わない。このときに得られた特徴量データは、正常に動作しているときに得られた特徴量データではないからである。

図８に示すフローチャートを参照して、この正常音学習データ更新モードでの処理を詳細に説明する。ステップ８００からこの処理を開始し、ステップ８０５では、ユーザＩ／Ｆ部６０がユーザから更新用動作モードの指示を受け付ける。ここでは、正常音学習データ更新モードでデータを更新する指示を受け付ける。そして、ユーザＩ／Ｆ部６０がその指示を集音部５５およびデータ更新制御部６１に出力する。

ステップ８１０では、データ更新制御部６１がその指示を更新用動作モード制御部６２に与え、ＭＦＰ１０を動作させるための動作モード制御データを出力する。ステップ８１５では、ＭＦＰ１０が動作モード制御データに基づき動作する。

ステップ８２０では、集音部５５が、ＭＦＰ１０が動作した場合の動作音を集音する。そして、集音部５５は、集音データ保存部５６に生の音データとして一時的に保存する。ステップ８２５では、集音データ分析部５７が、集音データ保存部５６から保存された生の音データを取り出し、その音データを分析し、その分析結果からその音の特徴を表す特徴量データを生成する。そして、集音データ分析部５７は、生成した特徴量データを更新データ保存部６３に保存する。

ステップ８３０では、データ比較部６４が、更新データ保存部６３に保存された特徴量データを取り出し、学習データ保存部５８から正常音データを取り出す。そして、データ比較部６４は、これら２つのデータを比較する。ステップ８３５では、比較結果判定部６５が、比較結果に基づき、経時変化による変化かどうかを判定し、その判定結果から学習データを更新すべきか否かを判断する。更新すべきと判断した場合、ステップ８４０へ進み、データ更新制御部６１が学習データ保存部５８に保存された正常音データを、更新データ保存部６３に保存された特徴量データにより更新する。これに対し、更新すべきではないと判断した場合、ステップ８４５へ進み、学習データ保存部５８に保存された正常音データは更新せずにそのまま維持する。これらの判断が終了したところで、ステップ８５０へ進み、このモードでの処理を終了する。

具体的な例をもって説明すると、学習データ保存部５８に保存された正常音データが、図９（ａ）に示すデータであり、更新データ保存部６３に保存された特徴量データが、図９（ｂ）に示すデータであったとする。データ比較部６４では、これらを重ね合わせて図９（ｃ）に示すようなデータを生成する。そして、その差分をとり、図９（ｄ）に示すようなデータを生成する。比較結果判定部６５は、すべての次元においてその差分である変化量が閾値以下であるかどうかを判断する。図９（ｄ）では、すべての次元において変化量が破線で示される閾値以下である。このため、比較結果判定部６５は、経時変化による変化と判定する。そして、比較結果判定部６５は、学習データ保存部５８に保存された正常音データを更新すべきと判断する。データ更新制御部６１は、この判断結果から、学習データ保存部５８に保存された正常音データを、更新データ保存部６３に保存された特徴量データで上書きして更新する。

学習データ保存部５８に保存された正常音データが、図１０（ａ）に示すデータで、更新データ保存部６３に保存された特徴量データが、図１０（ｂ）に示すデータであった場合について考える。データ比較部６４では、これらを重ね合わせて図１０（ｃ）に示すデータを生成する。そして、その差分をとり、図１０（ｄ）に示すようなデータを生成する。比較結果判定部６５は、すべての次元において変化量が閾値以下であるかどうかを判断する。図１０（ｄ）では、一部の次元において変化量が破線で示される閾値を超えているため、経時変化による変化以外と判定する。このため、比較結果判定部６５は、学習データ保存部５８に保存された正常音データを更新すべきでないと判断する。データ更新制御部６１は、この判断結果から、学習データ保存部５８に保存された正常音データについては更新しない。

次に、図１１を参照して、異常音学習データ更新モード（自動）で実施される処理について説明する。このモードでは、データ更新制御部６１は、更新用動作モード制御部６２と、更新データ保存部６３とのみが動作する。このため、データ比較部６４、比較結果判定部６５は図示していない。ユーザＩ／Ｆ部６０は、ユーザから異常音学習データ更新モード（自動）の指示を受け付けると、そのモードでデータを更新する処理を実施するように指示を出す。この指示は、集音部５５およびデータ更新制御部６１に対して出される。

集音部５５は、その指示を受け付けると、複数のマイク５１〜５３およびアンプ５４を起動し、集音するための準備を行う。データ更新制御部６１は、その指示を受け付けると、更新用動作モード制御部６２が、擬似的に異常音を発生させるようにＭＦＰ１０を動作させる動作モード制御データを生成して出力する。例えば、スキャンの場合のスキャン速度を上下させたり、印刷の場合の搬送ベルトの速度を上下させたりして、擬似的に異常音を発生させる。これらの操作は一例であり、これに限定されるものではない。

ＭＦＰ１０は、この動作モード制御データに基づき動作を開始する。集音部５５は、その動作音を集音する。このときに集音される音は、異常音に属するもののみである。集音部５５は、集音した音を、集音データ保存部５６に保存する。集音データ分析部５７は、集音データ保存部５６に保存されたデータを取り出し、分析して特徴量データを生成する。そして、集音データ分析部５７は、その生成した特徴量データをデータ更新制御部６１に渡す。

このモードでは、実際に発生した音を集音するのではなく、擬似的に発生させた音を集音し、それを登録するため、データ比較部６４によるデータの比較は行わない。このため、データ更新制御部６１は、更新データ保存部６３に保存された特徴量データで、学習データ保存部５８に保存された正常音データを上書きして更新する。

最後に、図１２を参照して、異常音学習データ更新モード（手動）で実施される処理について説明する。実際には、ＭＦＰ１０の個体特性や設置環境に応じて、同じ異常でも特性が微妙に異なることが想定される。この微妙に異なる特性を、装置毎に特徴量化し、装置に合わせた学習データを生成して保存できれば、異常検知の精度をより向上させることができる。このモードは、実際にＭＦＰ１０を動作させ、集音部５５で集音する手動方式であるため、集音した音には、狙いの音だけではなく、余分な音も一緒に集音されてしまう。異常音が発生したときにこのモードを指示してデータを更新するため、狙いの異常音だけではなく、余分な音として正常音も一緒に集音されてしまう。

そこで、余分な音である正常音を無視し、異常音のみを特徴量として扱うようにする。そのため、データ更新制御部６１は、更新用動作モード制御部６２と、更新データ保存部６３と、特徴量データ生成部６６とを含んで構成することができる。ユーザＩ／Ｆ部６０は、ユーザから異常音学習データ更新モード（手動）でデータを更新する入力を受け付けると、そのモードでデータを更新する処理を実施するように指示を出す。この指示は、集音部５５とデータ更新制御部６１とに対して出される。

集音部５５は、その指示を受け付けると、複数のマイク５１〜５３およびアンプ５４を起動し、集音するための準備を行う。データ更新制御部６１は、その指示を受け付けると、更新用動作モード制御部６２が、ＭＦＰ１０を動作させるための動作モード制御データを生成して出力する。この場合の制御データは、その動作を継続させるためのデータである。

ＭＦＰ１０は、この制御データに基づき動作し、集音部５５により、その動作音を集音させる。このときに集音される音は、異常音と正常音とを含むデータである。集音部５５は、集音した音を、集音データ保存部５６に保存する。集音データ分析部５７は、集音データ保存部５６に保存されたデータを取り出し、分析し、分析結果から特徴量データを生成する。そして、集音データ分析部５７は、その生成した特徴量データをデータ更新制御部６１に渡す。

データ更新制御部６１に渡された特徴量データは、更新データ保存部６３に保存される。特徴量データ生成部６６は、更新データ保存部６３に保存された特徴量データと、学習データ保存部５８に保存された正常音データとを取り出し、それらを比較する。特徴量データ生成部６６は、特徴量データと正常音データとの差の部分を、異常音の特徴量とし、その部分の特徴量のデータを更新データとして生成する。データ更新制御部６１は、生成した更新データで、学習データ保存部５８に保存されている異常音データを上書きして更新する。

図１３に示すフローチャートを参照して、この異常音学習データ更新モード（手動）での処理を詳細に説明する。ステップ１３００からこの処理を開始し、ステップ１３０５では、ユーザＩ／Ｆ部６０がユーザから更新用動作モードの指示を受け付ける。ここでは、異常音学習データ更新モード（手動）でデータを更新する指示を受け付ける。そして、ユーザＩ／Ｆ部６０がその指示を集音部５５およびデータ更新制御部６１に出力する。

ステップ１３１０では、データ更新制御部６１がその指示を更新用動作モード制御部６２に与え、ＭＦＰ１０を動作させるために動作モード制御データを出力する。このモードでは、集音の開始と終了を手動で指示する。ステップ１３１５では、ＭＦＰ１０が動作モード制御データに基づき動作し、異常音を発生させる。ステップ１３２０では、集音部５５が、その音を集音する。集音部５５は、集音データ保存部５６に生の音データとして一時的に保存する。

ステップ１３２５では、集音データ分析部５７が、集音データ保存部５６から保存された生の音データを取り出し、その音データを分析してその音の特徴を抽出し、抽出した音の特徴に基づき、特徴量データを生成する。そして、集音データ分析部５７は、生成した特徴量データを更新データ保存部６３に保存する。この特徴量データは、異常音および正常音の両方を含むものである。

ステップ１３３０では、特徴量データ生成部６６が、更新データ保存部６３に保存された特徴量データを取り出し、学習データ保存部５８に保存された正常音データを取り出し、これらのデータを比較し、上記の差の部分を異常音の特徴量として更新データを生成する。ステップ１３３５では、データ更新制御部６１が、特徴量データ生成部６６が生成した更新データで、学習データ保存部５８に保存された異常音データを上書きして更新する。データの更新が終了したところで、ステップ１３４０へ進み、この処理を終了する。

具体的な例をもって説明すると、更新データ保存部６３に保存された特徴量データが、図１４（ａ）に示すデータであり、学習データ保存部５８に保存された正常音データが、図１４（ｂ）に示すデータであったとする。特徴量データ生成部６６は、これらを重ね合わせて図１４（ｃ）に示すデータを生成する。そして、その差の部分、すなわち図１４（ｄ）に示す部分を異常音のみの特徴量データとして生成する。特徴量データ生成部６６は、この生成した特徴量データを更新データとし、その更新データをデータ更新制御部６１に渡す。データ更新制御部６１は、学習データ保存部５８に保存された異常音データを、この更新データにより上書きして更新する。

以上に説明してきたように、本発明は、学習データ保存部５８に保存された学習データを、経時変化による変化や設置環境に応じて更新し、更新後の学習データを使用して異常を検知することができるので、その検知精度を向上させることができる。また、正常音データのみならず、異常音データも使用して判断を行うことができ、これら両方のデータを更新することができるので、その検知精度をさらに高めることができる。

これまで本発明を、異常検知システム、電子機器、異常検知方法およびプログラムとして上述した実施の形態をもって説明してきたが、本発明は上述した実施の形態に限定されるものではない。したがって、他の実施の形態、追加、変更、削除など、当業者が想到することができる範囲内で変更することができ、いずれの態様においても本発明の作用・効果を奏する限り、本発明の範囲に含まれるものである。このため、上記のプログラムが記録された記録媒体等も提供することができるものである。

１０…ＭＦＰ、１１…ＡＤＦ、１２…スキャナ装置、１３…プリンタ、１４…書き込みユニット、１５…感光体ドラム、１６…現像ユニット、１７…搬送ベルト、１８…定着ユニット、２０…ＣＰＵ、２１…ＲＡＭ、２２…ＲＯＭ、２３…ＨＤＤ、２４…ＮＶＲＡＭ、２５…コントローラ、２６…操作パネル、２７…モデム、２８…ネットワークＩ／Ｆ、２９…メディアドライブ、３０…マイク、３１…異常検知システム、３２…集音データ保存部、３３…集音データ分析部、３４…学習データ保存部、３５…異常検知部、３６…集音部、３７…操作部、３８…ネットワーク、３９…機器、４０〜４２…マイク、４３…アンプ、５０…異常検知システム、５１〜５３…マイク、５４…アンプ、５５…集音部、５６…集音データ保存部、５７…集音データ分析部、５８…学習データ保存部、５９…異常検知部、６０…ユーザＩ／Ｆ部、６１…データ更新制御部、６２…更新用動作モード制御部、６３…更新データ保存部、６４…データ比較部、６５…比較結果判定部、６６…特徴量データ生成部

特開２０１０−０５４５５８号公報

Claims (8)

1. 電子機器の異常を検知するためのシステムであって、
   前記電子機器が発する音を集音する集音手段と、
   前記集音手段により集音された音を分析し、分析結果から該音の特徴を表す特徴量データを生成する分析手段と、
   前記電子機器が発する音の特徴を表す学習データを記憶する記憶手段と、
   前記分析手段により生成された前記特徴量データと、前記記憶手段に記憶された前記学習データとを比較し、比較結果に基づき前記電子機器の異常を検知する検知手段と、
   ユーザからの指示を受け付ける入力手段と、
   前記入力手段が受け付けた指示に基づき、前記電子機器を動作させ、前記集音手段が集音し、前記分析手段が生成した該音の特徴を表す特徴量データにより、前記記憶手段に記憶された前記学習データを更新する更新手段とを含む、異常検知システム。
2. 前記記憶手段は、前記学習データとして、前記電子機器に異常が発生していない正常に動作しているときの該電子機器が発する正常音の特徴を表す正常音データと、前記電子機器に異常が発生したときの該電子機器が発する異常音の特徴を表す異常音データとを記憶し、
   前記更新手段は、前記電子機器を正常に動作させるための制御データを該電子機器に対して出力するデータ出力手段と、前記データ出力手段により出力された前記制御データに基づき、前記電子機器が動作し、前記集音手段が集音し、前記分析手段が生成した前記特徴量データと、前記記憶手段に記憶された前記正常音データとを比較し、比較結果を出力する比較手段と、前記比較手段から出力された前記比較結果に基づき、前記記憶手段に記憶された前記正常音データを前記特徴量データにより更新するか否かを判断する判断手段とを含む、請求項１に記載の異常検知システム。
3. 前記比較手段は、前記特徴量データと前記正常音データが有する音の特徴の差である変化量を前記比較結果として出力し、前記判断手段は、前記比較手段から出力された前記変化量が閾値以下であるか否かに応じて判断する、請求項２に記載の異常検知システム。
4. 前記記憶手段は、前記特徴量データとして、前記電子機器に異常が発生していない正常に動作しているときの該電子機器が発する正常音の特徴を表す正常音データと、前記電子機器に異常が発生したときの該電子機器が発する異常音の特徴を表す異常音データとを記憶し、
   前記更新手段は、前記電子機器に異常を発生させるための制御データを該電子機器に対して出力するデータ出力手段を含み、前記記憶手段に記憶された前記異常音データを、前記データ出力手段により出力された前記制御データに基づき、前記電子機器が動作し、前記集音手段が集音し、前記分析手段が生成した前記特徴量データにより更新する、請求項１に記載の異常検知システム。
5. 前記記憶手段は、前記特徴量データとして、前記電子機器に異常が発生していない正常に動作しているときの該電子機器が発する正常音の特徴を表す正常音データと、前記電子機器に異常が発生したときの該電子機器が発する異常音の特徴を表す異常音データとを記憶し、
   前記更新手段は、前記電子機器に異常を発生させるための制御データを該電子機器に対して出力するデータ出力手段と、前記データ出力手段により出力された前記制御データに基づき、前記電子機器が動作し、前記集音手段が集音し、前記分析手段が生成した前記特徴量データと、前記記憶手段に記憶された前記正常音データとを用い、前記記憶手段に記憶された前記異常音データを更新するための更新データを生成するデータ生成手段とを含む、請求項１に記載の異常検知システム。
6. 請求項１〜５のいずれか１項に記載の異常検知システムを備える電子機器。
7. 電子機器の異常を検知するための異常検知システムにより実行される異常検知方法であって、前記異常検知システムは、前記電子機器が発する音の特徴を表す学習データを記憶する記憶手段を含み、
   ユーザからの指示を入力手段により受け付けるステップと、
   前記入力手段が受け付けた前記指示に基づき、更新手段が前記電子機器を動作させるステップと、
   前記電子機器が発する音を集音手段により集音するステップと、
   前記集音手段により集音された前記音を分析手段により分析し、分析結果から該音の特徴を表す特徴量データを生成するステップと、
   前記入力手段が受け付けた前記指示に基づき、前記更新手段が前記記憶手段に記憶された前記学習データを、前記分析手段が生成した前記特徴量データにより更新するステップと、
   前記更新するステップ後に、異常検知手段が、前記集音手段により集音され、前記分析手段により生成された特徴量データと、前記記憶手段に記憶された更新後の学習データとを比較し、比較結果に基づき前記電子機器の異常を検知するステップとを含む、異常検知方法。
8. 請求項７に記載の異常検知方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。