JP2020034974A - Image generation device, image generation and display system, and image generation method - Google Patents

Image generation device, image generation and display system, and image generation method Download PDF

Info

Publication number
JP2020034974A
JP2020034974A JP2018158171A JP2018158171A JP2020034974A JP 2020034974 A JP2020034974 A JP 2020034974A JP 2018158171 A JP2018158171 A JP 2018158171A JP 2018158171 A JP2018158171 A JP 2018158171A JP 2020034974 A JP2020034974 A JP 2020034974A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
abnormal
dimensional
dimensional model
image generation
relationship
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
Application number
JP2018158171A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP7216986B2 (en
Inventor
勝也 藤川
Katsuya Fujikawa
勝也 藤川
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Fujikawa Jushi kk
Original Assignee
Fujikawa Jushi kk
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Fujikawa Jushi kk filed Critical Fujikawa Jushi kk
Priority to JP2018158171A priority Critical patent/JP7216986B2/en
Publication of JP2020034974A publication Critical patent/JP2020034974A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP7216986B2 publication Critical patent/JP7216986B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
  • Numerical Control (AREA)

Abstract

To provide an image generation device, an image generation and display system, and an image generation method that can easily specify and display a place or a range where an abnormality occurs in a mechanical device including a plurality of components.SOLUTION: A plurality of abnormality sensors S01 to S05 are arranged on a mechanical device M. At the time of receiving an abnormality signal, on the basis of a matrix data that indicates the relationship between abnormal component(s) of one or more components causing an abnormal operation state that causes an abnormality signal and the abnormality signal generated by each of the plurality of abnormality sensors, an image generating device 2 connected to each of the plurality of abnormal sensors specifies a three-dimensional CAD data of the abnormal component related to the abnormality signal and generates a three-dimensional model image of the abnormal component based on the three-dimensional CAD data.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

本発明は三次元モデル画像を生成する画像生成装置、画像生成表示システム及び画像生成方法に関し、詳細には異常部品三次元モデル画像を生成することのできる画像生成装置、画像生成システム及び画像生成方法に関する。   The present invention relates to an image generation device, an image generation display system, and an image generation method for generating a three-dimensional model image, and more particularly, to an image generation device, an image generation system, and an image generation method capable of generating a three-dimensional model image of an abnormal part. About.

従来、機械装置における異常を検出する際に、当該機械装置の部品レイアウト上に、その異常が発生した部品に相当する箇所をハイライト表示させた画像を生成することにより、異常発生のアラーム画面を表示することのできる画像生成装置がある(特許文献1)。   Conventionally, when an abnormality is detected in a mechanical device, an image in which a portion corresponding to the component in which the abnormality has occurred is highlighted on a component layout of the mechanical device to generate an alarm screen indicating that the abnormality has occurred. There is an image generation device that can display the image (Patent Document 1).

前記の従来の画像生成装置において、機械装置の部品レイアウトは、当該機械装置を設計する際に作成された、部品の取り付け位置及び向きや部品間の配線に関わる情報を含むCADデータを流用して作成するため、前記のアラーム画面を容易に表示することができる。   In the above-described conventional image generating apparatus, the component layout of the mechanical device is based on CAD data including information relating to the mounting position and orientation of the component and wiring between components created when designing the mechanical device. Since the alarm screen is created, the alarm screen can be easily displayed.

そして、従来の画像生成装置が部品レイアウト上でこうした異常箇所をハイライト表示することにより、作業者は図面を参照することなく容易に異常の発生している位置を把握することができる。   Then, the conventional image generating apparatus highlights such an abnormal part on the component layout, so that the operator can easily grasp the position where the abnormality has occurred without referring to the drawing.

特開2017−68324号公報JP 2017-68324 A

従来の画像生成装置は、機械装置の部品レイアウト上で異常発生箇所をハイライト表示させたアラーム画面を表示する。   The conventional image generation device displays an alarm screen in which a location where an abnormality has occurred is highlighted on the component layout of the mechanical device.

ところで、機械装置の構造が複雑となり、数多くの立体的な部品や部材が組み合わさって当該機械装置を構成するとき、単に部品のレイアウトや配線を示す情報だけでは、異常の発生した箇所の縦、横及び奥行きから成る三次元的な位置や範囲を特定し、または、表示することが困難である。   By the way, when the structure of a mechanical device is complicated and a large number of three-dimensional parts and members are combined to configure the mechanical device, information on the layout and wiring of the parts alone is not sufficient for the vertical position of the location where the abnormality has occurred. It is difficult to specify or display a three-dimensional position or range consisting of horizontal and depth.

また、こうした部品や部材が重層的に組み合わさるとき、組み合わさった外側からでは異常の発生した箇所の特定及び表示が殊更に困難である。あるいは、例えば部品が円筒形状であり、異常箇所が内周面側に位置するときなどは、たとえ部品同士が組み合わさった状態でなくとも、その異常箇所を特定し、または、表示することが困難である。   In addition, when such parts and members are combined in a multilayered manner, it is particularly difficult to identify and display a location where an abnormality has occurred from outside the combined parts. Alternatively, for example, when the part has a cylindrical shape and the abnormal part is located on the inner peripheral surface side, it is difficult to identify or display the abnormal part even if the parts are not combined with each other. It is.

さらに、従来の前記アラーム画面が前記画像生成装置が備える表示処理手段によって表示されるため、前記画像生成装置が前記機械装置に付属して設置されているとき、操作者は、前記異常発生箇所を知るために前記機械装置の傍らに位置しなければならない。   Further, since the conventional alarm screen is displayed by the display processing means included in the image generating device, when the image generating device is attached to the mechanical device, the operator can determine the location where the abnormality has occurred. Must be beside the machinery to know.

本発明は、このような問題に鑑み、異常の発生する箇所や範囲を容易に特定し、かつ、表示することができ、しかも、前記アラーム画面を前記機械装置よりも遠く離れた遠隔地において見ることができる画像生成装置、画像生成表示システム及び画像生成方法の提供を目的とする。   The present invention has been made in view of such a problem, and it is possible to easily specify and display a place or a range where an abnormality occurs, and to view the alarm screen at a remote place farther than the mechanical device. It is an object of the present invention to provide an image generation apparatus, an image generation and display system, and an image generation method that can perform the above-described operations.

(1)本発明は複数の部品を含む機械装置に配設される複数の異常センサーに接続する通信手段と、該通信手段に接続する処理手段と、該処理装置に接続する記憶手段とを備え、前記記憶手段は、前記各異常センサーが発する異常信号とその異常信号を生じせしめる異常稼働状態の原因となる一又は複数の前記部品である異常部品との関係性である第1の関係性を行列データにより格納するネットワークデータベースと、前記各部品の三次元CADデータを格納する三次元CADデータベースとを記憶し、前記処理手段は、前記通信手段が前記異常信号を受信する際、前記行列データに基づき当該異常信号と関係する前記異常部品の三次元CADデータである異常部品CADデータを特定するとともに、前記異常部品CADデータに基づく異常部品三次元モデル画像を生成することを特徴とする画像生成装置を提供するものである。 (1) The present invention includes a communication unit connected to a plurality of abnormality sensors provided in a mechanical device including a plurality of components, a processing unit connected to the communication unit, and a storage unit connected to the processing device. The storage means stores a first relationship, which is a relationship between an abnormal signal generated by each of the abnormal sensors and one or a plurality of abnormal components which are the components that cause an abnormal operating state that causes the abnormal signal. A network database that stores the matrix data and a three-dimensional CAD database that stores the three-dimensional CAD data of each of the parts are stored, and the processing unit stores the matrix data when the communication unit receives the abnormal signal. Based on the abnormal component CAD data, the abnormal component CAD data, which is three-dimensional CAD data of the abnormal component related to the abnormal signal, is specified. There is provided an image generating apparatus and generating a component three-dimensional model image.

すなわち、本発明の画像生成装置は、前記各部品の三次元CADデータを格納するとともに、前記行列データに基づいて前記異常部品の三次元CADデータを特定するため、異常の発生する箇所の縦、横及び奥行きから成る三次元的な位置や範囲を容易に特定することができる。   That is, the image generating apparatus of the present invention stores the three-dimensional CAD data of each of the parts, and specifies the three-dimensional CAD data of the abnormal part based on the matrix data. It is possible to easily specify a three-dimensional position or range including the width and the depth.

しかも、本発明の画像生成装置は、異常信号の受信時に表示する画像として、前記三次元CADデータに基づく三次元モデル画像を生成するため、異常の発生する部品の縦、横及び奥行きから成る三次元的なモデル画像を表示させることができる。   In addition, the image generating apparatus of the present invention generates a three-dimensional model image based on the three-dimensional CAD data as an image to be displayed when an abnormal signal is received. The original model image can be displayed.

(2)また、前記ネットワークデータベースは、前記異常信号と、前記異常部品のうち当該異常信号を生じせしめる異常稼働状態の原因となる一又は複数の三次元領域である異常原因領域との関係性である第2の関係性を行列データにより格納し、前記処理手段は、前記異常部品のうち前記異常原因領域と前記異常原因領域でない三次元領域である正常領域とが区別して表示される前記異常部品三次元モデル画像を生成してもよい。 (2) In addition, the network database stores a relationship between the abnormal signal and an abnormal cause area which is one or a plurality of three-dimensional areas that cause an abnormal operation state of the abnormal component that causes the abnormal signal. A second relationship is stored as matrix data, and the processing unit is configured to display the abnormal component in which the abnormal cause area and the normal area that is a three-dimensional area that is not the abnormal cause area among the abnormal parts are displayed separately. A three-dimensional model image may be generated.

すなわち、前記異常信号と、前記異常部品のうち縦、横及び奥行きからなる三次元的な領域である三次元領域の前記異常原因領域との関係性を格納するため、前記異常原因領域の三次元的な位置や範囲を容易に特定することができ、かつ、三次元的なモデル画像を表示させることができる。   That is, in order to store the relationship between the abnormal signal and the abnormal cause area of the three-dimensional area which is a three-dimensional area including the vertical, horizontal, and depth of the abnormal part, Position and range can be easily specified, and a three-dimensional model image can be displayed.

(3)また、前記三次元CADデータに基づき、前記各部品のうち任意に範囲が指定される一又は複数の三次元領域の表示及び非表示を選択して前記異常部品三次元モデル画像を生成してもよい。 (3) In addition, based on the three-dimensional CAD data, display or non-display of one or a plurality of three-dimensional regions whose ranges are arbitrarily specified among the parts is selected to generate the abnormal part three-dimensional model image. May be.

すなわち、前記部品が重層的に組み合わさるときでも、前記異常部品以外の、一若しくは複数の部品又は縦、横及び奥行きから成る三次元的な領域である三次元領域を任意に非表示とすることにより、異常の発生する箇所や範囲の特定及び表示を容易に行うことができる。   That is, even when the components are combined in a multilayered manner, one or more components other than the abnormal component or a three-dimensional region that is a three-dimensional region including vertical, horizontal, and depth is arbitrarily hidden. Thereby, it is possible to easily specify and display the location or range where the abnormality occurs.

さらに、前記異常部品の一部の三次元領域を非表示とすることによっても、異常の発生した箇所や範囲の特定及び表示を容易に行うことができる。例えば異常部品が円筒形状であり、異常原因領域が内周面側に位置するときでも、前記円筒形状の中心軸方向のスリットを形成するように当該異常部品の一部の三次元領域を非表示とすることによって、隠れて見えなかった異常原因領域を容易に特定及び表示することができる。   Further, by hiding a part of the three-dimensional area of the abnormal component, it is possible to easily specify and display the location or range where the abnormality has occurred. For example, even when the abnormal part has a cylindrical shape and the abnormality cause area is located on the inner peripheral surface side, a part of the abnormal part is not displayed so as to form a slit in the central axis direction of the cylindrical shape. By doing so, it is possible to easily identify and display the abnormal cause area that is hidden and cannot be seen.

(4)本発明は複数の部品を含む機械装置に配設された複数の異常センサー、該複数の異常センサーに接続する通信手段、該通信手段に接続する処理手段及び該処理装置に接続する記憶手段を備える画像生成サーバ装置と、前記通信手段に通信回線を介して接続され、かつ、端末表示処理手段を備える外部端末装置とを含む画像生成表示システムであって、前記記憶手段は、前記各異常センサーが発する異常信号とその異常信号を生じせしめる異常稼働状態の原因となる一又は複数の前記部品である異常部品との関係性である第1の関係性を行列データにより格納するネットワークデータベースと、前記各部品の三次元CADデータを格納する三次元CADデータベースとを記憶し、前記処理手段は、前記通信手段が前記異常信号を受信する際、前記行列データに基づき当該異常信号と関係する前記異常部品の三次元CADデータである異常部品CADデータを特定するとともに、前記異常部品CADデータに基づく異常部品三次元モデル画像を生成し、前記端末表示処理手段は、前記外部端末装置が前記画像生成サーバ装置から受信する前記異常部品三次元モデル画像を表示することを特徴とする画像生成表示システムを提供するものである。 (4) The present invention provides a plurality of abnormality sensors provided in a mechanical device including a plurality of parts, communication means connected to the plurality of abnormality sensors, processing means connected to the communication means, and storage connected to the processing device. An image generation and display system comprising: an image generation server device having a unit; and an external terminal device connected to the communication unit via a communication line, and having a terminal display processing unit. A network database that stores, by matrix data, a first relationship that is a relationship between an abnormal signal generated by the abnormal sensor and one or more abnormal components that are the components that cause the abnormal operating state that causes the abnormal signal; And a three-dimensional CAD database storing three-dimensional CAD data of each of the parts, wherein the processing unit receives the abnormal signal by the communication unit. Identifying abnormal component CAD data, which is three-dimensional CAD data of the abnormal component related to the abnormal signal, based on the matrix data, generating an abnormal component three-dimensional model image based on the abnormal component CAD data, The display processing means provides an image generation and display system, wherein the external terminal device displays the abnormal component three-dimensional model image received from the image generation server device.

すなわち、本発明の画像生成表示システムは、前記各部品の三次元CADデータを格納するとともに、前記行列データに基づいて前記異常部品の三次元CADデータを特定するため、異常の発生する箇所の縦、横及び奥行きから成る三次元的な位置や範囲を容易に特定することができる。しかも、異常信号の受信時に、前記三次元CADデータに基づく三次元モデル画像を生成するため、異常の発生する部品の縦、横及び奥行きから成る三次元的なモデル画像を表示することができる。   That is, the image generation and display system of the present invention stores the three-dimensional CAD data of each of the parts and specifies the three-dimensional CAD data of the abnormal part based on the matrix data. , And a three-dimensional position or range consisting of width and depth can be easily specified. In addition, when the abnormal signal is received, a three-dimensional model image based on the three-dimensional CAD data is generated, so that a three-dimensional model image including the vertical, horizontal, and depth of the part where the abnormality occurs can be displayed.

さらに、前記異常部品三次元モデル画像が、前記画像生成サーバ装置と通信回線を介して接続される前記外部端末装置に表示されるため、操作者は、このような異常部品三次元モデル画像を前記機械装置の傍らで見る必要がなく、前記外部端末装置により前記機械装置から遠く離れた遠隔地において見ることができる。   Further, since the abnormal component three-dimensional model image is displayed on the external terminal device connected to the image generation server device via a communication line, the operator can display such an abnormal component three-dimensional model image. There is no need to view beside the mechanical device, and the external terminal device allows viewing at a remote place far from the mechanical device.

例えば、操作者が前記機械装置を設置してある工場の中央制御室や事務棟、その工場の外などに位置している時でも、手元の前記外部端末装置によって前記異常部品三次元モデル画像を容易に見ることができる。   For example, even when the operator is located in a central control room or an office building of a factory where the mechanical device is installed, outside the factory, or the like, the abnormal terminal 3D model image is obtained by the external terminal device at hand. You can easily see it.

(5)また、前記ネットワークデータベースは、前記異常信号と、前記異常部品のうち当該異常信号を生じせしめる異常稼働状態の原因となる一又は複数の三次元領域である異常原因領域との関係性である第2の関係性を行列データにより格納し、前記処理手段は、前記異常部品のうち前記異常原因領域と前記異常原因領域でない三次元領域である正常領域とが区別して表示される前記異常部品三次元モデル画像を生成してもよい。 (5) Further, the network database stores the relationship between the abnormal signal and an abnormal cause area which is one or a plurality of three-dimensional areas that cause an abnormal operation state of the abnormal part that causes the abnormal signal. A second relationship is stored as matrix data, and the processing unit is configured to display the abnormal component in which the abnormal cause area and the normal area that is a three-dimensional area that is not the abnormal cause area among the abnormal parts are displayed separately. A three-dimensional model image may be generated.

すなわち、前記異常信号と、前記異常部品のうち縦、横及び奥行きからなる三次元的な領域である三次元領域の前記異常原因領域との関係性を格納するため、前記異常原因領域の三次元的な位置や範囲を容易に特定することができ、かつ、三次元的なモデル画像を遠隔地において表示させることができる。   That is, in order to store the relationship between the abnormal signal and the abnormal cause area of the three-dimensional area which is a three-dimensional area including the vertical, horizontal, and depth of the abnormal part, Position and range can be easily specified, and a three-dimensional model image can be displayed at a remote place.

(6)また、前記三次元CADデータに基づき、前記各部品のうち任意に範囲が指定される一又は複数の三次元領域の表示及び非表示を選択して前記異常部品三次元モデル画像を生成してもよい。 (6) In addition, based on the three-dimensional CAD data, display or non-display of one or a plurality of three-dimensional areas whose ranges are arbitrarily specified among the respective parts is selected to generate the abnormal part three-dimensional model image. May be.

すなわち、前記部品が重層的に組み合わさるときでも、前記異常部品以外の、一若しくは複数の部品又は縦、横及び奥行きから成る三次元的な領域である三次元領域を任意に非表示とすることにより、異常の発生する箇所や範囲の特定及び表示を容易に行うことができる。   That is, even when the components are combined in a multilayered manner, one or more components other than the abnormal component or a three-dimensional region that is a three-dimensional region including vertical, horizontal, and depth is arbitrarily hidden. Thereby, it is possible to easily specify and display the location or range where the abnormality occurs.

さらに、前記異常部品の一部の三次元領域を非表示とすることによっても、異常の発生する箇所や範囲の特定及び表示を容易に行うことができる。   Furthermore, by hiding a part of the three-dimensional area of the abnormal part, it is possible to easily specify and display the location or range where the abnormality occurs.

(7)本発明は画像生成装置が備える記憶手段が、複数の部品を含む機械装置に配設された複数の異常センサーが発する異常信号とその異常信号を生じせしめる異常稼働状態の原因となる一又は複数の前記部品である異常部品との関係性である第1の関係性を行列データにより格納するネットワークデータベースと、前記各部品の三次元CADデータを格納する三次元CADデータベースとを記憶するデータベース記憶工程と、前記画像生成装置が備える通信手段が、前記異常センサーから前記異常信号を受信する異常信号受信工程と、前記記憶手段及び前記通信手段に接続する処理手段が、前記行列データに基づき当該異常信号と関係する前記異常部品の三次元CADデータである異常部品CADデータを特定するとともに、前記異常部品CADデータに基づく異常部品三次元モデル画像を生成する異常部品三次元モデル画像生成工程とを含むことを特徴とする画像生成方法を提供するものである。 (7) According to the present invention, the storage means provided in the image generating apparatus may cause an abnormal signal generated by a plurality of abnormal sensors provided in a mechanical device including a plurality of components and an abnormal operating state causing the abnormal signal. Alternatively, a database that stores a network database that stores a first relationship, which is a relationship with a plurality of abnormal components as the components, using matrix data, and a three-dimensional CAD database that stores three-dimensional CAD data of each of the components. A storing step, a communication unit included in the image generating apparatus, an abnormal signal receiving step of receiving the abnormal signal from the abnormal sensor, and a processing unit connected to the storage unit and the communication unit, based on the matrix data, Specifying abnormal component CAD data, which is three-dimensional CAD data of the abnormal component related to the abnormal signal, There is provided an image generation method characterized by including the abnormal component three-dimensional model image generating step of generating an abnormal component three-dimensional model image based on the AD data.

すなわち、本発明の画像生成方法により、前記各部品の三次元CADデータを格納するとともに、前記行列データに基づいて前記異常部品の三次元CADデータを特定するため、異常の発生する箇所の縦、横及び奥行きから成る三次元的な位置や範囲を容易に特定することができる。しかも、異常信号の受信時に、前記三次元CADデータに基づく三次元モデル画像を生成するため、異常の発生する部品の縦、横及び奥行きから成る三次元的なモデル画像を表示させることができる。   That is, according to the image generation method of the present invention, the three-dimensional CAD data of each component is stored, and the three-dimensional CAD data of the abnormal component is specified based on the matrix data. It is possible to easily specify a three-dimensional position or range including the width and the depth. In addition, when the abnormal signal is received, a three-dimensional model image based on the three-dimensional CAD data is generated, so that a three-dimensional model image composed of the vertical, horizontal, and depth of the part where the abnormality occurs can be displayed.

(8)また、前記データベース記憶工程は、前記異常信号と、前記異常部品のうち当該異常信号を生じせしめる異常稼働状態の原因となる一又は複数の三次元領域である異常原因領域との関係性である第2の関係性を行列データにより格納するネットワークデータベースを記憶する工程を含み、前記異常部品三次元モデル画像生成工程は、前記異常部品のうち前記異常原因領域と前記異常原因領域でない三次元領域である正常領域とが区別して表示される前記異常部品三次元モデル画像を生成する工程を含んでもよい。 (8) The database storing step may include a relationship between the abnormal signal and an abnormal cause area that is one or a plurality of three-dimensional areas that cause an abnormal operation state of the abnormal part that causes the abnormal signal. Storing a network database that stores the second relationship by matrix data, wherein the abnormal part three-dimensional model image generating step includes a step of generating a three-dimensional image of the abnormal part that is not the abnormal cause area and the abnormal cause area. The method may further include a step of generating the abnormal part three-dimensional model image in which the normal region, which is the region, is displayed separately.

すなわち、前記異常信号と、前記異常部品のうち縦、横及び奥行きからなる三次元的な領域である三次元領域の前記異常原因領域との関係性を格納するため、前記異常原因領域の三次元的な位置や範囲を容易に特定することができ、かつ、三次元的なモデル画像を表示させることができる。   That is, in order to store the relationship between the abnormal signal and the abnormal cause area of the three-dimensional area which is a three-dimensional area including the vertical, horizontal, and depth of the abnormal part, Position and range can be easily specified, and a three-dimensional model image can be displayed.

(9)また、前記各部品のうち一又は複数の三次元領域の範囲を任意に指定する範囲指定工程と、前記指定された範囲の表示及び非表示を選択する表示非表示選択工程とを含んでもよい。 (9) A range designating step of arbitrarily designating a range of one or a plurality of three-dimensional regions among the parts, and a display / non-display selecting step of selecting display / non-display of the designated range. May be.

すなわち、前記部品が重層的に組み合わさるときでも、前記異常部品以外の、一若しくは複数の部品又は縦、横及び奥行きから成る三次元的な領域である三次元領域を任意に非表示とすることにより、異常の発生する箇所や範囲の特定及び表示を容易に行うことができる。   That is, even when the components are combined in a multilayered manner, one or more components other than the abnormal component or a three-dimensional region that is a three-dimensional region including vertical, horizontal, and depth is arbitrarily hidden. Thereby, it is possible to easily specify and display the location or range where the abnormality occurs.

さらに、前記異常部品の一部の三次元領域を非表示とすることによっても、異常の発生する箇所や範囲の特定及び表示を容易に行うことができる。   Furthermore, by hiding a part of the three-dimensional area of the abnormal part, it is possible to easily specify and display the location or range where the abnormality occurs.

(10)本発明は複数の部品を含む機械装置と、該機械装置に配設される複数の監視センサーと、該監視センサーに接続する通信手段、人工知能を有するとともに、前記通信手段に接続する処理手段及び該処理装置に接続するとともに、前記機械装置の稼働情報を時刻とともにログデータにより格納するログデータベースを記憶する記憶手段を有する画像生成装置とを備え、前記各監視センサーは、前記機械装置の異常稼働状態を検知する時に異常信号を発し、前記稼働情報は、前記機械装置を稼働させる稼働回ごとの前記機械装置を操作するオペレーターの識別情報と、前記各監視センサーが発する前記機械装置の稼働状態を表す稼働状態情報と、前記異常信号を含む異常稼働状態情報とを含み、前記処理手段は、前記人工知能を学習させ、かつ、該学習によって得られる学習モデルに基づいて、前記異常信号が発生するまでの残り時間を推定するとともに、当該発生が推定される異常信号と関係する異常部品の三次元モデル画像である異常部品三次元モデル画像を生成することを特徴とする画像生成表示システムを提供するものである。 (10) The present invention has a mechanical device including a plurality of components, a plurality of monitoring sensors provided in the mechanical device, a communication unit connected to the monitoring sensor, and an artificial intelligence, and is connected to the communication unit. An image generation device connected to the processing device and a storage device for storing a log database that stores operation information of the mechanical device along with time as log data while being connected to the processing device, wherein each of the monitoring sensors includes the mechanical device. An abnormal signal is issued when detecting an abnormal operating state of the mechanical device, and the operating information is identification information of an operator who operates the mechanical device for each operation of operating the mechanical device, and an identification of the mechanical device issued by each of the monitoring sensors. Operating state information indicating an operating state, including abnormal operating state information including the abnormal signal, the processing means, learning the artificial intelligence Further, based on a learning model obtained by the learning, the remaining time until the occurrence of the abnormal signal is estimated, and the abnormal component which is a three-dimensional model image of the abnormal component related to the abnormal signal whose occurrence is estimated. An object of the present invention is to provide an image generation and display system characterized by generating a three-dimensional model image.

すなわち、本発明の画像生成表示システムにより、前記異常信号が発生するまでの残り時間が推定されるため、前記機械装置、前記画像生成装置、または、前記機械装置及び前記画像生成装置を保有する企業、機関等は、これから発生する異常に備えて交換用の部品を準備しておくなどの事前の対策を講じることができる。人工知能とは、「JIS X 0028 情報処理用語―人工知能―基本概念及びエキスパートシステム」により、一般に人間の知性と結び付けて考えられる、推論、学習などの機能を遂行する、機能単位の能力と定義される。   That is, since the remaining time until the occurrence of the abnormal signal is estimated by the image generation and display system of the present invention, the company that owns the mechanical device, the image generating device, or the mechanical device and the image generating device In addition, the organization or the like can take precautionary measures such as preparing replacement parts in preparation for an upcoming abnormality. Artificial intelligence is defined as the ability of functional units that perform functions such as reasoning and learning, which are generally considered in connection with human intelligence, according to "JIS X 0028 Information processing term-Artificial intelligence-Basic concept and expert system". Is done.

その上で、当該異常信号と関係する異常部品の三次元モデル画像である異常部品三次元モデル画像が生成されるため、異常の発生する箇所や範囲を容易に特定し、かつ、表示することができる。   In addition, since an abnormal part 3D model image, which is a 3D model image of the abnormal part related to the abnormal signal, is generated, it is possible to easily identify and display the location or range where the abnormality occurs. it can.

(11)本発明は複数の部品を含む機械装置と、該機械装置に配設される複数の監視センサーと、該監視センサーに接続する通信手段、多層式のニューラルネットを学習させるニューラルネット学習部を有するとともに前記通信手段に接続する処理手段、ならびに、該処理装置に接続するとともに、前記機械装置の稼働情報を時刻と共にログデータにより格納するログデータベース及び前記ニューラルネットを記憶する記憶手段を有する画像生成装置とを備え、前記各監視センサーは、前記機械装置の異常稼働状態を検知する時に異常信号を発し、前記稼働情報は、前記機械装置を稼働させる稼働回ごとの前記機械装置を操作するオペレーターの識別情報と、前記各監視センサーが発する前記機械装置の稼働状態を表す稼働状態情報と、前記異常信号を含む異常稼働状態情報とを含み、前記処理手段は、前記ニューラルネットに基づいて、前記異常信号が発生するまでの残り時間を推定するとともに、当該発生が推定される異常信号と関係する異常部品の三次元モデル画像である異常部品三次元モデル画像を生成することを特徴とする画像生成表示システムを提供するものである。 (11) The present invention provides a mechanical device including a plurality of components, a plurality of monitoring sensors provided in the mechanical device, communication means connected to the monitoring sensor, and a neural network learning unit for learning a multilayer neural network. An image having processing means connected to the communication means, and a log database connected to the processing device for storing operation information of the mechanical device with time and log data, and a storage means for storing the neural network A monitoring device, wherein each of the monitoring sensors issues an abnormal signal when detecting an abnormal operation state of the mechanical device, and the operation information is an operator who operates the mechanical device for each operation of operating the mechanical device. Identification information, operating state information indicating the operating state of the mechanical device emitted by each monitoring sensor, Abnormal processing information including a normal signal, the processing means estimates the remaining time until the occurrence of the abnormal signal based on the neural network, and relates to the abnormal signal whose occurrence is estimated. It is an object of the present invention to provide an image generation and display system that generates an abnormal part three-dimensional model image that is a three-dimensional model image of an abnormal part.

すなわち、本発明の画像生成表示システムにより、前記異常信号が発生するまでの残り時間が推定されるため、前記機械装置、前記画像生成装置、または、前記機械装置及び前記画像生成装置を保有する企業、機関等は、これから発生する異常に備えて交換用の部品を準備しておくなどの事前の対策を講じることができる。ニューラルネットワーク又はニューラルネットとは、「JIS X 0028 情報処理用語―人工知能―基本概念及びエキスパートシステム」により、原始的な処理要素が調整可能な重み付きリンクで結合されたネットワークであり、各要素が、複数のリンクからの入力値に非線形関数を適用して値を生成し、それを他の要素へ送信し、又は出力として提供するものと定義される。   That is, since the remaining time until the occurrence of the abnormal signal is estimated by the image generation and display system of the present invention, the company that owns the mechanical device, the image generating device, or the mechanical device and the image generating device In addition, the organization or the like can take precautionary measures such as preparing replacement parts in preparation for an upcoming abnormality. A neural network or a neural network is a network in which primitive processing elements are connected by an adjustable weighted link according to "JIS X 0028 Information processing term-Artificial intelligence-Basic concept and expert system", and each element is , Applying a non-linear function to input values from multiple links to generate a value and send it to other elements or provide it as output.

その上で、当該異常信号と関係する異常部品の三次元モデル画像である異常部品三次元モデル画像が生成されるため、異常の発生する箇所や範囲を容易に特定し、かつ、表示することができる。   In addition, since an abnormal part 3D model image, which is a 3D model image of the abnormal part related to the abnormal signal, is generated, it is possible to easily identify and display the location or range where the abnormality occurs. it can.

(12)また、前記記憶手段は、前記異常信号とその異常信号を生じせしめる異常稼働状態の原因となる一又は複数の前記部品である異常部品との関係性である第1の関係性を行列データにより格納するネットワークデータベースと、前記各部品の三次元CADデータを格納する三次元CADデータベースとを記憶し、前記処理手段は、前記行列データに基づき前記発生が推定される異常信号と関係する異常部品の三次元CADデータである異常部品CADデータを特定し、前記異常部品三次元モデル画像は、前記異常部品CADデータに基づいてもよい。 (12) In addition, the storage unit may form a matrix with a first relationship, which is a relationship between the abnormal signal and one or a plurality of abnormal components that cause the abnormal operation state that causes the abnormal signal. A network database storing data based on data; and a three-dimensional CAD database storing three-dimensional CAD data of each of the parts, wherein the processing means includes an abnormality related to an abnormality signal whose occurrence is estimated based on the matrix data. The abnormal component CAD data that is the three-dimensional CAD data of the component may be specified, and the abnormal component three-dimensional model image may be based on the abnormal component CAD data.

すなわち、前記各部品の三次元CADデータを格納するとともに、前記行列データに基づいて前記異常部品の三次元CADデータを特定するため、異常の発生する箇所の縦、横及び奥行きから成る三次元的な位置や範囲を容易に特定することができる。   That is, since the three-dimensional CAD data of each part is stored and the three-dimensional CAD data of the abnormal part is specified based on the matrix data, the three-dimensional CAD data including the length, width, and depth of the location where the abnormality occurs is specified. Position and range can be easily specified.

しかも、異常信号の受信時に表示する画像として、前記三次元CADデータに基づく三次元モデル画像を生成するため、異常の発生する部品の縦、横及び奥行きから成る三次元的なモデル画像を表示させることができる。   Moreover, since a three-dimensional model image based on the three-dimensional CAD data is generated as an image to be displayed when an abnormal signal is received, a three-dimensional model image including the vertical, horizontal, and depth of a component in which an abnormality occurs is displayed. be able to.

(13)また、前記ネットワークデータベースは、前記異常信号と、前記異常部品のうち当該異常信号を生じせしめる異常稼働状態の原因となる一又は複数の三次元領域である異常原因領域との関係性である第2の関係性を行列データにより格納し、前記処理手段は、前記異常部品のうち前記異常原因領域と前記異常原因領域でない三次元領域である正常領域とが区別して表示される前記異常部品三次元モデル画像を生成してもよい。 (13) Further, the network database stores the relationship between the abnormal signal and an abnormal cause area which is one or a plurality of three-dimensional areas that cause an abnormal operating state of the abnormal part that causes the abnormal signal. A second relationship is stored as matrix data, and the processing unit is configured to display the abnormal component in which the abnormal cause area and the normal area that is a three-dimensional area that is not the abnormal cause area among the abnormal parts are displayed separately. A three-dimensional model image may be generated.

すなわち、前記異常信号と、前記異常部品のうち縦、横及び奥行きからなる三次元的な領域である三次元領域の前記異常原因領域との関係性を格納するため、前記異常原因領域の三次元的な位置や範囲を容易に特定することができ、かつ、三次元的なモデル画像を表示させることができる。   That is, in order to store the relationship between the abnormal signal and the abnormal cause area of the three-dimensional area which is a three-dimensional area including the vertical, horizontal, and depth of the abnormal part, Position and range can be easily specified, and a three-dimensional model image can be displayed.

このように、本発明の画像生成装置、画像生成表示システム又は画像生成方法により、異常の発生する箇所や範囲を容易に特定し、かつ、表示することができる。   As described above, the image generation device, the image generation and display system, or the image generation method of the present invention can easily specify and display a location or a range where an abnormality occurs.

本発明の第1の実施形態における機能構成図である。FIG. 2 is a functional configuration diagram according to the first embodiment of the present invention. 本発明の第1の実施形態におけるネットワークデータベースNDB1である。It is a network database NDB1 in the first embodiment of the present invention. 本発明の第1の実施形態におけるフローチャートである。4 is a flowchart according to the first embodiment of the present invention. 本発明の第2の実施形態におけるネットワークデータベースNDB2である。It is a network database NDB2 in the second embodiment of the present invention. 本発明の第3の実施形態におけるネットワークデータベースNDB3である。It is a network database NDB3 in the third embodiment of the present invention. 本発明の第3の実施形態における異常部品P01を表す画像である。It is an image showing abnormal parts P01 in a third embodiment of the present invention. 本発明の第3の実施形態における正常部品及び異常部品P02を表す画像である。It is an image showing a normal part and an abnormal part P02 in the third embodiment of the present invention. 本発明の第3の実施形態における異常部品P02を表す画像である。It is an image showing abnormal parts P02 in a third embodiment of the present invention. 本発明の第3の実施形態におけるフローチャートである(1/2)。It is a flowchart in the 3rd Embodiment of this invention (1/2). 本発明の第3の実施形態におけるフローチャートである(1/2)。It is a flowchart in the 3rd Embodiment of this invention (1/2). 本発明の第4の実施形態におけるネットワークデータベースNDB4である。It is a network database NDB4 in the fourth embodiment of the present invention. 本発明の第5の実施形態におけるネットワークデータベースNDB5である。It is a network database NDB5 in the fifth embodiment of the present invention. 本発明の第6の実施形態における機能構成図である。It is a functional lineblock diagram in a 6th embodiment of the present invention. 本発明の第7の実施形態における機能構成図である。(a)は各機械装置Ma〜Mcが画像生成装置22の近くに所在する場合の機能構成図であり、(b)は各機械装置Ma〜Mc及び画像生成装置22が互いに離れて所在する場合の機能構成図である。It is a functional lineblock diagram in a 7th embodiment of the present invention. (A) is a functional configuration diagram in a case where each of the mechanical devices Ma to Mc is located near the image generation device 22, and (b) is a case where each of the mechanical devices Ma to Mc and the image generation device 22 are located apart from each other. FIG. 2 is a functional configuration diagram. 本発明の第7の実施形態におけるネットワークデータベースNDB6である。It is a network database NDB6 in the seventh embodiment of the present invention. 本発明の第7の実施形態におけるログデータベースLDBである。It is a log database LDB in the seventh embodiment of the present invention. 本発明の第7の実施形態における第1のニューラルネットNN1である。It is the first neural net NN1 in the seventh embodiment of the present invention. 本発明の第7の実施形態における異常部品P11を表す画像である。It is an image showing abnormal parts P11 in a 7th embodiment of the present invention.

図1〜図3は本発明の第1の実施形態を例示している。図1における1が画像生成表示システムである。   1 to 3 illustrate a first embodiment of the present invention. Reference numeral 1 in FIG. 1 denotes an image generation and display system.

画像生成表示システム1は、図1の機能構成図が示すように画像生成装置2を有する。   The image generation and display system 1 has an image generation device 2 as shown in the functional configuration diagram of FIG.

画像生成装置2は、複数の部品を含む機械装置Mに配設される複数の異常センサーSに接続する通信手段3と、通信手段3に接続する処理手段4と、処理手段4に接続する記憶手段5と、表示処理手段6とを備える。   The image generating device 2 includes a communication unit 3 connected to a plurality of abnormality sensors S provided in a mechanical device M including a plurality of components, a processing unit 4 connected to the communication unit 3, and a storage connected to the processing unit 4. Means 5 and display processing means 6.

ここで、機械装置Mはさまざまな種類の機械装置でよく、例えば、内閣府が機械受注統計調査において用いる大分類に従えば、原動機、重電機、電子・通信機械、産業機械、工作機械、鉄道車両、道路車両、航空機及び船舶を含む。以下においては、一例として、合成樹脂加工機械をはじめとする産業機械の場合について説明する。   Here, the mechanical device M may be various types of mechanical devices. For example, according to the major categories used by the Cabinet Office in the statistical survey on machinery orders, prime movers, heavy electric machines, electronic and communication machines, industrial machines, machine tools, railway machines Includes vehicles, road vehicles, aircraft and ships. Hereinafter, a case of an industrial machine such as a synthetic resin processing machine will be described as an example.

また、各部品はさまざまな種類の部品でよく、機械装置Mを構成する部分品であれば、機械部品や電子部品に限らず、構造の部分をなす材である部材、構造の外面をなす板である外板などをも含む。   Further, each part may be various kinds of parts, and if it is a part constituting the machine M, it is not limited to a mechanical part or an electronic part, but a member which is a part of the structure, a plate which forms an outer surface of the structure. And the outer plate.

さらに、各異常センサーSはさまざまな種類のセンサーでよく、温度、圧力、流量、光、磁気、音、振動、速度、加速度、電流、電圧などの物理量やそれらの変化量を検出する素子を含む。こうした異常センサーSによって閾値やその閾値に達するまでの経過時間、その閾値に達した回数のような所定の物理量、変化量、時間、回数等が検出されるときに発生される信号を異常信号という。このとき、一つの異常センサーが二種類以上の物理量、変化量、時間、回数等を検出してもよく、また、これに伴い二種類以上の異常信号を発生させてもよい。   Further, each abnormality sensor S may be various types of sensors, and includes elements for detecting physical quantities such as temperature, pressure, flow rate, light, magnetism, sound, vibration, speed, acceleration, current, voltage, and the like, and their changes. . A signal generated when a predetermined physical quantity such as a threshold value, an elapsed time until the threshold value is reached, the number of times the threshold value is reached, a change amount, time, the number of times, and the like are detected by the abnormal sensor S is referred to as an abnormal signal. . At this time, one abnormal sensor may detect two or more types of physical quantity, change amount, time, number of times, and the like, and may generate two or more types of abnormal signals accordingly.

通信手段3は、各異常センサーSと接続しこれらの異常信号を受信する。このとき、各異常センサーSから常に物理量、変化量等の信号を受信してもよく、また、各異常センサーSから発生される異常信号だけを受信してもよい。さらに、機械装置Mに、通信手段3が常に物理量、変化量等の信号を受信する異常センサーSと、異常信号のみを受信する異常センサーSとが併存して配設されていてもよい。   The communication means 3 is connected to each abnormal sensor S and receives these abnormal signals. At this time, a signal such as a physical quantity and a change amount may be always received from each abnormal sensor S, or only an abnormal signal generated from each abnormal sensor S may be received. Further, in the mechanical device M, an abnormal sensor S in which the communication unit 3 always receives a signal such as a physical quantity and a change amount, and an abnormal sensor S that receives only an abnormal signal may be provided.

常に物理量、変化量等の信号を受信する異常センサーSが配設されるときは、通信手段3が異常信号判別部3aを有する。異常信号判別部3aは、異常センサーSから受け取る物理量、変化量等の全ての信号から上で述べた異常信号に該当する信号を判別する。   When an abnormal sensor S that always receives a signal such as a physical quantity or a change amount is provided, the communication unit 3 includes an abnormal signal determination unit 3a. The abnormal signal determination unit 3a determines a signal corresponding to the above-described abnormal signal from all signals such as a physical quantity and a change amount received from the abnormal sensor S.

通信手段3が異常信号判別部3aを有するとき、通信手段3はネットワークデータベースNDBに書き込まれた異常信号を構成する閾値、その閾値に達するまでの経過時間、その閾値に達した回数の値等を次で述べる処理手段4から受け取る。そして、異常信号判別部3aは異常センサーSから受け取る信号と、これらのネットワークデータベースNDBに書き込まれた値とを対比して異常信号に該当する信号を判別する。   When the communication unit 3 includes the abnormal signal determination unit 3a, the communication unit 3 determines a threshold value of the abnormal signal written in the network database NDB, an elapsed time until the threshold value is reached, a value of the number of times the threshold value is reached, and the like. It is received from the processing means 4 described below. Then, the abnormal signal determination unit 3a determines a signal corresponding to the abnormal signal by comparing the signal received from the abnormal sensor S with the value written in the network database NDB.

処理手段4は、三次元CADデータ特定部4aと三次元モデル画像生成部4bとを有する。   The processing means 4 has a three-dimensional CAD data specifying part 4a and a three-dimensional model image generating part 4b.

三次元CADデータ特定部4aは、通信手段3が異常信号を受信する際、その異常信号と、以下で述べる記憶手段5から読み出すネットワークデータベースNDBとにより、当該異常信号を生じせしめる異常稼働状態の原因となる一又は複数の部品である異常部品Pを特定する。   When the communication unit 3 receives the abnormal signal, the three-dimensional CAD data specifying unit 4a uses the abnormal signal and the network database NDB read from the storage unit 5 described below to cause the abnormal operation state that causes the abnormal signal. An abnormal part P, which is one or more parts, is identified.

三次元モデル画像生成部4bは、このように特定された異常部品Pを表すための三次元CADデータである異常部品CADデータDpに基づく異常部品三次元モデル画像Ipを生成する。また、正常部品を表すための三次元CADデータである正常部品CADデータDrに基づく正常部品三次元モデル画像Ir及び機械装置M全体を表すための三次元CADデータである全体CADデータDmに基づく全体三次元モデル画像Imを生成することができる。さらに、これらのうちの二以上の三次元モデル画像が重ね合わせられた複合三次元モデル画像Iiを生成する。   The three-dimensional model image generation unit 4b generates the abnormal part three-dimensional model image Ip based on the abnormal part CAD data Dp that is the three-dimensional CAD data for representing the abnormal part P specified as described above. Further, a normal part three-dimensional model image Ir based on the normal part CAD data Dr that is three-dimensional CAD data for representing a normal part, and an entire part based on the whole CAD data Dm that is three-dimensional CAD data for representing the entire mechanical device M. A three-dimensional model image Im can be generated. Further, a composite three-dimensional model image Ii in which two or more three-dimensional model images are superimposed is generated.

ここで、三次元CADデータとは、縦、横及び奥行きから成る三次元の座標情報で構成されたCADデータをいう。   Here, the three-dimensional CAD data refers to CAD data composed of three-dimensional coordinate information including vertical, horizontal, and depth.

また、三次元モデルとは、三次元形状を表現した形状モデルをいう。日本工業規格JISB3401−1993『CAD用語』によれば、三次元モデルは、体積情報によるソリッドモデル、面情報によるサーフェスモデル、線情報によるワイヤーフレームモデルに分類できる。そして、三次元モデル画像とは、こうした三次元モデルが一定の表示面上に表された画像をいう。   The three-dimensional model is a shape model expressing a three-dimensional shape. According to Japanese Industrial Standards JIS B3401-1993 "CAD terms", three-dimensional models can be classified into solid models based on volume information, surface models based on surface information, and wireframe models based on line information. The three-dimensional model image is an image in which such a three-dimensional model is displayed on a certain display surface.

記憶手段5は、ネットワークデータベース記憶部5aと三次元CADデータベース記憶部5bとを有する。   The storage unit 5 has a network database storage unit 5a and a three-dimensional CAD database storage unit 5b.

ネットワークデータベース記憶部5aは、各異常センサーSが発する異常信号とその異常信号を生じせしめる異常稼働状態の原因となる一又は複数の異常部品Pとの関係性である第1の関係性を図2に示す行列データにより格納するネットワークデータベースNDB1を記憶する。   The network database storage unit 5a determines the first relationship between the abnormal signal generated by each abnormal sensor S and one or a plurality of abnormal components P that cause an abnormal operation state that causes the abnormal signal in FIG. The network database NDB1 stored by the matrix data shown in FIG.

図2のネットワークデータベースNDB1は、左端の列が示す4つの異常センサーS01〜S04と、中の列が示す、各異常センサーS01〜S04が発する異常信号と、右端の列が示すこれらの異常信号を生じせしめる異常稼働状態の原因となる異常部品P01,P02との関係性である第1の関係性を行列データにより格納するデータベースである。   The network database NDB1 of FIG. 2 stores the four abnormal sensors S01 to S04 indicated by the leftmost column, the abnormal signals generated by the abnormal sensors S01 to S04 indicated by the middle column, and these abnormal signals indicated by the rightmost column. This is a database that stores, using matrix data, a first relationship, which is a relationship with the abnormal components P01 and P02 that cause the abnormal operating state to occur.

異常センサーS01及びS02は温度を検出する素子を含むセンサーである。また、異常センサーS03及びS04は圧力を検出する素子を含むセンサーである。そして、各異常信号は、それぞれが検出されるときの閾値によって表される。   The abnormality sensors S01 and S02 are sensors including an element for detecting a temperature. The abnormality sensors S03 and S04 are sensors including elements for detecting pressure. Then, each abnormal signal is represented by a threshold value when each is detected.

例えば、ネットワークデータベースNDB1は、異常センサーS01が閾値である1000℃以上の温度を検出するとき、その異常信号を生じせしめる異常稼働状態の原因となる部品が異常部品P01であることの関係性である第1の関係性を格納している。同様に、異常センサーS02〜S04がそれぞれの閾値を検出するとき、各異常信号を生じせしめる異常稼働状態の原因となる部品が、それぞれ異常部品P01、異常部品P01及び異常部品P02であることの関係性である第1の関係性を格納している。   For example, when the abnormality sensor S01 detects a temperature equal to or higher than the threshold value of 1000 ° C., the network database NDB1 indicates a relationship that a component that causes an abnormal operation state that causes an abnormal signal is the abnormal component P01. The first relationship is stored. Similarly, when the abnormality sensors S02 to S04 detect the respective threshold values, the relationship between the abnormal components P01, the abnormal components P01, and the abnormal components P02 that cause the abnormal operation state that causes each abnormal signal is respectively detected. The first relationship is stored.

これらの第1の関係性により、画像生成装置2は、異常稼働状態毎に異常部品P01,P02を特定することができる。   With these first relationships, the image generation device 2 can specify the abnormal components P01 and P02 for each abnormal operation state.

三次元CADデータベース記憶部5bは、機械装置M全体の三次元CADデータと各部品のそれぞれの三次元CADデータとを格納する三次元CADデータベースTDB1を記憶する。   The three-dimensional CAD database storage unit 5b stores a three-dimensional CAD database TDB1 that stores three-dimensional CAD data of the entire mechanical device M and three-dimensional CAD data of each component.

三次元CADデータベースTDB1に格納される各部品の三次元CADデータは、その座標情報の基準となる縦方向、横方向及び奥行き方向のそれぞれの座標軸が全体CADデータDmの同じく座標軸と一致し、かつ、その座標情報が機械装置Mに組付けられた状態の座標情報と一致する。   In the three-dimensional CAD data of each part stored in the three-dimensional CAD database TDB1, the vertical, horizontal, and depth coordinate axes, which are the reference of the coordinate information, match the same coordinate axes of the entire CAD data Dm, and , And its coordinate information matches the coordinate information in a state where the mechanical device M is assembled.

そのため、一の三次元CADデータの座標情報と他の三次元CADデータの座標情報との関係は、縦方向、横方向及び奥行き方向のそれぞれの座標軸に対する実在の部品と機械装置Mとの、または、実在の部品どうしの相対的な位置関係を示す。例えば、異常部品P01,P02を表すための三次元CADデータである異常部品CADデータDp01,Dp02の座標情報と全体CADデータDmの座標情報との関係は、座標軸に対する実在の異常部品P01,P02と機械装置Mとの位置関係を示す。   Therefore, the relationship between the coordinate information of one three-dimensional CAD data and the coordinate information of another three-dimensional CAD data is based on the relationship between the actual part and the mechanical device M with respect to the respective coordinate axes in the vertical, horizontal, and depth directions, or Shows the relative positional relationship between real parts. For example, the relationship between the coordinate information of the abnormal parts CAD data Dp01 and Dp02, which are three-dimensional CAD data for representing the abnormal parts P01 and P02, and the coordinate information of the entire CAD data Dm is the same as that of the actual abnormal parts P01 and P02 with respect to the coordinate axes. 3 shows a positional relationship with a mechanical device M.

これにより三次元モデル画像生成部4bは、異常部品三次元モデル画像Ip01,Ip02を、正常部品三次元モデル画像Ir、他の異常部品三次元モデル画像Ip又は全体三次元モデル画像Imに重ね合わせる際、これらの位置関係を、実在の異常部品P01,P02と、正常部品、他の異常部品P又は機械装置Mとの位置関係と一致させることができる。その結果、三次元モデル画像生成部4bは、あたかも異常部品P01,P02が実在の異常部品P01,P02の組付け位置に組付けられているかのように表される複合三次元モデル画像Iiを生成することができる。   Accordingly, the 3D model image generation unit 4b superimposes the abnormal component 3D model images Ip01 and Ip02 on the normal component 3D model image Ir, another abnormal component 3D model image Ip, or the entire 3D model image Im. These positional relationships can be matched with the positional relationship between the actual abnormal parts P01 and P02 and the normal part, another abnormal part P or the mechanical device M. As a result, the three-dimensional model image generation unit 4b generates the composite three-dimensional model image Ii that is represented as if the abnormal parts P01 and P02 are mounted at the mounting position of the actual abnormal parts P01 and P02. can do.

なお、三次元CADデータベースTDBには、必ずしも全体CADデータDmが格納されている必要がなく、その場合は、各部品の三次元CADデータの座標情報の基準となる座標軸が一致していればよい。   Note that the entire CAD data Dm does not necessarily need to be stored in the three-dimensional CAD database TDB, and in that case, it is only necessary that the coordinate axes serving as references for the coordinate information of the three-dimensional CAD data of each part match. .

以下において、正常部品三次元モデル画像Ir、異常部品三次元モデル画像Ip、全体三次元モデル画像Im及び複合三次元モデル画像Iiを総称して、三次元モデル画像Ii,Im,Ip,Irという。   Hereinafter, the normal part three-dimensional model image Ir, the abnormal part three-dimensional model image Ip, the whole three-dimensional model image Im, and the composite three-dimensional model image Ii are collectively referred to as three-dimensional model images Ii, Im, Ip, and Ir.

さらに、三次元モデル画像生成部4bは、各三次元CADデータに基づき、機械装置Mに含まれる任意の一又は複数の部品の表示及び非表示を選択して三次元モデル画像Ii,Im,Ip,Irを生成することができる。   Further, the three-dimensional model image generation unit 4b selects display or non-display of any one or a plurality of parts included in the mechanical device M based on each of the three-dimensional CAD data, and selects the three-dimensional model images Ii, Im, Ip. , Ir.

これらの三次元CADデータとして、機械装置M及び各部品を製作、組立て、または、製作及び組立てする際に作成するCADデータを用いることができる。   As these three-dimensional CAD data, CAD data created at the time of manufacturing and assembling or manufacturing and assembling the mechanical device M and each part can be used.

こうして、画像生成装置2は、異常の発生した箇所の縦、横及び奥行きから成る三次元的な位置や範囲を容易に特定することができる。また、異常信号の受信時に表示する画像として、三次元CADデータDm,Dp,Drに基づく三次元モデル画像を生成するため、異常の発生した部品を含む縦、横及び奥行きから成る三次元モデル画像Ii,Im,Ip,Irを表示させることができる。   In this way, the image generation device 2 can easily specify the three-dimensional position and range including the length, width, and depth of the location where the abnormality has occurred. Further, in order to generate a three-dimensional model image based on the three-dimensional CAD data Dm, Dp, and Dr as an image to be displayed when an abnormal signal is received, a three-dimensional model image including a vertical, a horizontal, and a depth including an abnormal part is generated. Ii, Im, Ip, and Ir can be displayed.

また、画像生成装置2は、機械装置M全体の一部を構成する、異常の発生した箇所の縦、横及び奥行きから成る三次元的な位置や範囲を容易に特定することができる。さらに、異常信号の受信時に表示する画像として、三次元CADデータDm,Dp,Drに基づく三次元モデル画像を生成するため、機械装置M全体の一部として、異常の発生した部品を含む縦、横及び奥行きから成る三次元モデル画像Ii,Im,Ip,Irを表示させることができる。   In addition, the image generation device 2 can easily specify a three-dimensional position or range, which is a part of the entire mechanical device M, including the vertical, horizontal, and depth positions of the location where the abnormality has occurred. Further, in order to generate a three-dimensional model image based on the three-dimensional CAD data Dm, Dp, and Dr as an image to be displayed when an abnormal signal is received, as a part of the entire mechanical device M, a vertical image including an abnormal part, It is possible to display three-dimensional model images Ii, Im, Ip, Ir composed of horizontal and depth.

表示処理手段6は、表示面6aとアラーム部6bとを有する。表示処理手段6は、表示面6aが露出するように操作パネル(図示せず)に組み込まれる。この操作パネルは、操作者の目線の高さに配置されるとともに、機械装置Mと一体に構成される。   The display processing means 6 has a display surface 6a and an alarm unit 6b. The display processing means 6 is incorporated in an operation panel (not shown) so that the display surface 6a is exposed. The operation panel is arranged at the level of the line of sight of the operator and is configured integrally with the mechanical device M.

表示処理手段6は、通信手段3が異常信号を受信する時、処理手段4が生成する三次元モデル画像Ii,Im,Ip,Irを表示面6aに表示する。また、アラーム部6bによってアラーム音を鳴らして操作者の注意を喚起する。   When the communication means 3 receives the abnormal signal, the display processing means 6 displays the three-dimensional model images Ii, Im, Ip, Ir generated by the processing means 4 on the display surface 6a. In addition, the alarm unit 6b sounds an alarm sound to call attention of the operator.

さらに、表示処理手段6は操作部6cを有する。操作者は操作部6cにより機械装置Mの操作、三次元モデル画像Ii,Im,Ip,Irの加工などを行う。   Further, the display processing means 6 has an operation unit 6c. The operator operates the mechanical device M and processes the three-dimensional model images Ii, Im, Ip, Ir using the operation unit 6c.

操作部6cは、操作者が手指を用いて操作することができれば操作パネル上のキーボードやマウス、トラックボールでよく、また、表示面6a上のタッチパネルでもよい。   The operation unit 6c may be a keyboard, a mouse, or a trackball on an operation panel, or a touch panel on the display surface 6a, as long as the operator can operate with fingers.

このとき操作者は、複合三次元モデル画像Iiにおいて例えば異常部品三次元モデル画像Ip01が正常な部品の陰に隠れて見え難いとき、この正常な部品を表すための正常部品三次元CADデータDrに基づく正常部品三次元モデル画像Irの範囲を任意に指定する操作を行い、かつ、表示及び非表示のうちこの正常な部品を非表示とする選択を行う。   At this time, when, for example, the abnormal component three-dimensional model image Ip01 is hidden behind a normal component and is difficult to see in the composite three-dimensional model image Ii, the operator adds the normal component three-dimensional CAD data Dr for representing the normal component. An operation of arbitrarily specifying the range of the normal part three-dimensional model image Ir based on the selected part is performed, and a selection is made to hide the normal part from display and non-display.

これらにより操作者は、表示面6a上において異常部品三次元モデル画像Ip01を容易に観察することができ、かつ、機械装置M全体に占める異常部品P01の位置や範囲を容易に把握することができる。   With these, the operator can easily observe the abnormal component three-dimensional model image Ip01 on the display surface 6a, and can easily grasp the position and range of the abnormal component P01 in the entire mechanical device M. .

なお、画像生成装置2は機械装置Mと一体に構成されるだけでなく、別体に構成されていてもよい。さらに、記憶手段5、表示処理手段6、記憶手段5及び表示処理手段6、または、これらの一部が画像生成装置2の他の部分から離れて配置されていてもよい。   Note that the image generating device 2 may not only be configured integrally with the mechanical device M but also be configured separately. Further, the storage unit 5, the display processing unit 6, the storage unit 5 and the display processing unit 6, or a part of them may be arranged separately from other parts of the image generating apparatus 2.

ここで、操作者が機械装置Mの操作を開始した後に異常稼働状態が発生し、その異常稼働状態を解消するための処置を開始するまでの概略の流れを、図3に示すフローチャートに沿って説明する。   Here, a schematic flow from the start of the operation of the mechanical device M by the operator to the occurrence of the abnormal operation state and the start of the treatment for eliminating the abnormal operation state will be described with reference to the flowchart shown in FIG. explain.

図3に示すフローチャートは、本実施形態の画像生成方法S100を示し、データベース記憶工程S110と異常信号受信工程S120と三次元モデル画像生成工程S130と三次元モデル画像表示工程S140とを含む。ここで、三次元モデル画像生成工程S130を、異常部品三次元モデル画像生成工程と呼んでもよい。   The flowchart illustrated in FIG. 3 illustrates the image generation method S100 of the present embodiment, and includes a database storage step S110, an abnormal signal reception step S120, a three-dimensional model image generation step S130, and a three-dimensional model image display step S140. Here, the three-dimensional model image generation step S130 may be called an abnormal part three-dimensional model image generation step.

操作者が機械装置Mの操作を開始し、データベース記憶工程S110においてネットワークデータベースNDB1及び三次元CADデータベースTDB1が記憶手段5に記憶される。このとき、ネットワークデータベースNDB1は第1の関係性を行列データにより格納する。すなわち、データベース記憶工程S110は、第1の関係性を格納するネットワークデータベースNDB1の記憶工程S111を含んでいる。   The operator starts operation of the mechanical device M, and the network database NDB1 and the three-dimensional CAD database TDB1 are stored in the storage unit 5 in a database storage step S110. At this time, the network database NDB1 stores the first relationship using matrix data. That is, the database storage step S110 includes a storage step S111 of the network database NDB1 that stores the first relationship.

データベース記憶工程S110の後、機械装置Mの運転が開始される。その後、機械装置Mの異常稼働状態が発生する。   After the database storage step S110, the operation of the mechanical device M is started. Thereafter, an abnormal operation state of the mechanical device M occurs.

異常稼働状態の発生に伴い異常センサーS01〜S04が異常信号を発し、異常信号受信工程S120において通信手段3がこの異常信号を受信する。   The abnormal sensors S01 to S04 generate an abnormal signal with the occurrence of the abnormal operation state, and the communication unit 3 receives the abnormal signal in the abnormal signal receiving step S120.

通信手段3による異常信号の受信の後、三次元モデル画像生成工程S130において処理手段4により異常部品三次元モデル画像Ipをはじめとする三次元モデル画像Ii,Im,Ip,Irが生成される。   After the reception of the abnormal signal by the communication unit 3, in the three-dimensional model image generation step S130, the processing unit 4 generates three-dimensional model images Ii, Im, Ip, and Ir including the abnormal part three-dimensional model image Ip.

三次元モデル画像生成工程S130の後、三次元モデル画像Ii,Im,Ip,Irは三次元モデル画像表示工程S140において表示処理手段6によって表示される。このとき、アラーム工程S141においてアラーム音が鳴らされて操作者の注意が喚起される。すなわち、三次元モデル画像表示工程S140はアラーム工程S141を含んでいる。   After the three-dimensional model image generation step S130, the three-dimensional model images Ii, Im, Ip, Ir are displayed by the display processing means 6 in the three-dimensional model image display step S140. At this time, an alarm is sounded in the alarm step S141 to draw the operator's attention. That is, the three-dimensional model image display step S140 includes an alarm step S141.

またこのとき、範囲指定工程S142において、一部の部品の三次元モデル画像の範囲を任意に指定する操作を行うことができる。すわなち、三次元モデル画像表示工程S140は範囲指定工程S142を含んでいる。   At this time, in the range specifying step S142, an operation of arbitrarily specifying the range of the three-dimensional model image of some parts can be performed. That is, the three-dimensional model image display step S140 includes a range designation step S142.

さらに表示非表示選択工程S143において、この一部の部品を表示又は非表示とする選択を行うことができる。すわなち、三次元モデル画像表示工程S140は表示非表示選択工程S143を含んでいる。   Further, in the display / non-display selection step S143, it is possible to select whether to display or hide some of the components. That is, the three-dimensional model image display step S140 includes a display / non-display selection step S143.

三次元モデル画像表示工程S140の後、操作者は三次元モデル画像Ii,Im,Ip,Irを見た上で機械装置Mの該当する異常稼働状態を解消するための処置を開始する。例えば、機械装置Mの運転を停止して表示処理手段6に表示されている三次元モデル画像Ii,Im,Ip,Irを観察するとともに、表示されている異常部品三次元モデル画像Ip01,Ip02に相当する異常部品P01,P02を交換する。   After the three-dimensional model image display step S140, the operator views the three-dimensional model images Ii, Im, Ip, and Ir, and starts a process for eliminating the corresponding abnormal operation state of the mechanical device M. For example, the operation of the mechanical device M is stopped, and the three-dimensional model images Ii, Im, Ip, Ir displayed on the display processing means 6 are observed, and the abnormal part three-dimensional model images Ip01, Ip02 displayed are displayed. The corresponding abnormal parts P01 and P02 are replaced.

上で述べた三次元モデル画像生成工程S130においては、異常の発生した箇所の縦、横及び奥行きから成る三次元的な位置や範囲を容易に特定することができる。また、異常信号の受信時に表示する画像として、三次元CADデータDm,Dp,Drに基づく三次元モデル画像を生成するため、異常の発生した部品を含む縦、横及び奥行きから成る三次元的なモデル画像Ii,Im,Ip,Irを表示させることができる。   In the above-described three-dimensional model image generation step S130, it is possible to easily specify a three-dimensional position or range including the length, width, and depth of the location where the abnormality has occurred. In addition, in order to generate a three-dimensional model image based on the three-dimensional CAD data Dm, Dp, and Dr as an image to be displayed when an abnormal signal is received, a three-dimensional model including a vertical, a horizontal, and a depth including a component in which an abnormality has occurred is generated. The model images Ii, Im, Ip, Ir can be displayed.

また、三次元モデル画像生成工程S130においては、異常の発生した箇所の縦、横及び奥行きから成る三次元的な位置や範囲を容易に特定することができる。さらに、異常信号の受信時に表示する画像として、三次元CADデータDm,Dp,Drに基づく三次元モデル画像を生成するため、機械装置M全体の一部として、異常の発生した部品を含む縦、横及び奥行きから成る三次元的なモデル画像Ii,Im,Ip,Irを表示させることができる。   Further, in the three-dimensional model image generation step S130, it is possible to easily specify a three-dimensional position or range including the length, width, and depth of the location where the abnormality has occurred. Further, in order to generate a three-dimensional model image based on the three-dimensional CAD data Dm, Dp, and Dr as an image to be displayed when an abnormal signal is received, as a part of the entire mechanical device M, a vertical image including an abnormal part, It is possible to display three-dimensional model images Ii, Im, Ip, Ir composed of horizontal and depth.

これによって、例えば部品交換のため、異常部品P01,P02に関わる立体的な異常稼働状態を容易に把握し、また、異常部品P01,P02の三次元的な位置や範囲を容易に確認することができる。   Thereby, for example, in order to replace parts, it is possible to easily grasp the three-dimensional abnormal operation state relating to the abnormal parts P01 and P02, and easily confirm the three-dimensional position and range of the abnormal parts P01 and P02. it can.

さらに、一部非表示化工程S142においては、他の部品などの陰に隠れて見え難い異常部品P01,P02の異常部品三次元モデル画像Ip01,Ip02が容易に観察されるため、例えば部品交換のために、より確実に異常部品P01,P02の三次元的な位置や範囲を確認することができる。   Furthermore, in the partial non-displaying step S142, the abnormal component three-dimensional model images Ip01 and Ip02 of the abnormal components P01 and P02 which are hidden behind other components and are difficult to see are easily observed. Therefore, the three-dimensional position and range of the abnormal components P01 and P02 can be confirmed more reliably.

図4は、本発明の第2の実施形態を例示している。   FIG. 4 illustrates a second embodiment of the present invention.

各異常センサーSが発する異常信号とその異常信号を生じせしめる異常稼働状態の原因となる一又は複数の異常部品Pとの関係性である第1の関係性を図4に示す行列データにより格納するネットワークデータベースNDB2は、ネットワークデータベース記憶部5aに記憶される。   A first relationship, which is a relationship between an abnormal signal generated by each abnormal sensor S and one or a plurality of abnormal components P causing an abnormal operation state causing the abnormal signal, is stored by matrix data shown in FIG. The network database NDB2 is stored in the network database storage unit 5a.

図4に示すネットワークデータベースNDB2は、左端の列が示す第1の異常センサーS01と、その右側の列が示す、第1の異常センサーS01が発する第1の異常信号と、中の列が示す第2の異常センサーS05と、その右側の列が示す、第2の異常センサーS05が発する第2の異常信号と、右端の列が示す、第1の異常信号及び第2の異常信号とを同時に生じせしめる異常稼働状態の原因となる異常部品P01,P03との関係性である第1の関係性を行列データにより格納するデータベースである。   The network database NDB2 illustrated in FIG. 4 includes a first abnormality sensor S01 indicated by a leftmost column, a first abnormality signal generated by the first abnormality sensor S01 indicated by a rightmost column, and a first abnormality signal indicated by a middle column. The second abnormal sensor S05, the second abnormal signal generated by the second abnormal sensor S05 indicated by the right column thereof, and the first abnormal signal and the second abnormal signal indicated by the rightmost column are simultaneously generated. This is a database that stores a first relationship, which is a relationship with the abnormal components P01 and P03 that cause the abnormal operation state to be caused, by matrix data.

異常センサーS05は圧力を検出する素子を含むセンサーである。以上で述べた以外の構成は、第1の実施形態と共通とする。   The abnormality sensor S05 is a sensor including an element for detecting pressure. Configurations other than those described above are common to the first embodiment.

ネットワークNDB2は、第1の異常センサーS01が閾値である1000℃以上の温度を検出し、かつ、第2の異常センサーS05が閾値である1MPa以上の圧力を検出するとき、それらの異常信号を生じせしめる異常稼働状態の原因となる部品が異常部品P01及び異常部品P03であることの関係性である第1の関係性を格納している。   The network NDB2 generates those abnormal signals when the first abnormal sensor S01 detects a temperature equal to or higher than the threshold value of 1000 ° C. and the second abnormal sensor S05 detects a pressure equal to or higher than the threshold value of 1 MPa. The first relationship, which is the relationship between the abnormal component P01 and the abnormal component P03 that cause the abnormal operating state to be executed, is stored.

このように、異常稼働状態が第1の異常センサーの発する異常信号及び第2の異常センサーの発する異常信号のような二以上の異常信号が同時に発せられることによって把握されるため、より正確且つ詳細に異常稼働状態の原因となる異常部品Pを特定することができる。   As described above, since the abnormal operation state is grasped by simultaneously generating two or more abnormal signals such as the abnormal signal generated by the first abnormal sensor and the abnormal signal generated by the second abnormal sensor, more accurate and detailed information can be obtained. The abnormal component P causing the abnormal operation state can be specified.

なお、図4には示されていないが、第1の異常信号と第2の異常信号とが、例えば一定未満の秒数の間隔又は一定以上の秒数の間隔を空けて発せられる場合に所定の異常稼働状態が把握されるような第1の関係性を規定してもよい。このように時間の経過をも要件に加えることによって、さらに正確且つ詳細に異常稼働状態の原因となる異常部品Pを特定することができる。   Although not shown in FIG. 4, when the first abnormal signal and the second abnormal signal are emitted at intervals of, for example, less than a certain number of seconds or at least a certain number of seconds, The first relationship may be defined such that the abnormal operating state of the device is grasped. In this way, by adding the passage of time to the requirement, the abnormal component P causing the abnormal operation state can be specified more accurately and in detail.

図5〜図10は本発明の第3の実施形態を例示している。   5 to 10 illustrate a third embodiment of the present invention.

本実施形態において三次元CADデータ特定部4aは、通信手段3が異常信号を受信する際、その異常信号と、以下で述べる記憶手段5から読み出すネットワークデータベースNDBとにより、当該異常信号を生じせしめる異常稼働状態の原因となる一又は複数の部品である異常部品Pと、この異常部品Pのうち当該異常信号を生じせしめる異常稼働状態の原因となる一又は複数の三次元領域である異常原因領域Aとを特定する。   In the present embodiment, when the communication unit 3 receives an abnormal signal, the three-dimensional CAD data specifying unit 4a uses the abnormal signal and a network database NDB read out from the storage unit 5 described below to generate the abnormal signal. An abnormal component P that is one or more components that cause an operating state, and an abnormal cause area A that is one or a plurality of three-dimensional areas that cause the abnormal operating state that causes the abnormal signal among the abnormal components P And

三次元モデル画像生成部4bは、当該異常部品Pを表すための三次元CADデータである異常部品CADデータDpに基づき、異常部品Pのうち、上記のように特定された異常原因領域Aと、異常原因領域Aでない三次元領域である正常領域Rとが区別して表示される三次元モデル画像Ii,Im,Ip,Irを生成する。   Based on the abnormal component CAD data Dp that is the three-dimensional CAD data for representing the abnormal component P, the three-dimensional model image generation unit 4b includes, among the abnormal components P, the abnormality cause area A specified as described above, The three-dimensional model images Ii, Im, Ip, and Ir that are displayed so as to be distinguished from the normal region R, which is a three-dimensional region that is not the abnormal cause region A, are generated.

また、三次元モデル画像生成部4bは、各三次元CADデータDp,Dr,Dmに基づき、異常原因領域A又は正常領域Rの別に関わりなく、機械装置M全体、異常部品P又は正常部品のうち、一又は複数の三次元領域を任意に指定し、その三次元領域の表示・非表示を選択して三次元モデル画像Ii,Im,Ip,Irを生成することができる。   Further, the three-dimensional model image generation unit 4b, based on each of the three-dimensional CAD data Dp, Dr, and Dm, regardless of whether the abnormal cause area A or the normal area R is used, includes the entire mechanical device M, the abnormal part P, or the normal part. , One or a plurality of three-dimensional regions can be arbitrarily specified, and display / non-display of the three-dimensional region can be selected to generate three-dimensional model images Ii, Im, Ip, Ir.

ネットワークデータベース記憶部5aは、各異常センサーSが発する異常信号とその異常信号を生じせしめる異常稼働状態の原因となる一又は複数の異常部品Pとの関係性である第1の関係性と、この異常部品Pのうち当該異常信号とその異常信号を生じせしめる異常稼働状態の原因となる一又は複数の異常原因領域Aとの関係性である第2の関係性とを図5に示す行列データにより格納するネットワークデータベースNDB3を記憶する。   The network database storage unit 5a stores a first relationship, which is a relationship between an abnormal signal generated by each abnormal sensor S and one or a plurality of abnormal components P that cause an abnormal operating state that causes the abnormal signal, and The second relationship, which is the relationship between the abnormal signal among the abnormal components P and one or a plurality of abnormality cause areas A that cause the abnormal operation state causing the abnormal signal, is represented by matrix data shown in FIG. The network database NDB3 to be stored is stored.

図5のネットワークデータベースNDB3は、各異常センサーS01〜S04が発する異常信号と、これらの異常信号を生じせしめる異常稼働状態の原因となる異常部品P01,P02との関係性である第1の関係性を行列データにより格納するとともに、同じく各異常センサーS01〜S04が発する異常信号と、右端から二番目の列が示す、異常部品P01,P02のうちこれらの異常信号を生じせしめる異常稼働状態の原因となる異常原因領域A011,A012,A013,A021,A022との関係性である第2の関係性を行列データにより格納するデータベースである。   The network database NDB3 in FIG. 5 is a first relationship which is a relationship between the abnormal signals generated by the respective abnormal sensors S01 to S04 and the abnormal components P01 and P02 which cause the abnormal operation state causing these abnormal signals. Is stored in the form of matrix data, the abnormal signals similarly generated by the abnormal sensors S01 to S04, and the causes of the abnormal operating states that cause these abnormal signals among the abnormal components P01 and P02 indicated by the second column from the right end. This is a database that stores a second relationship, which is a relationship with the abnormal cause regions A011, A012, A013, A021, and A022, using matrix data.

例えば、ネットワークデータベースNDB3は、異常センサーS01が閾値である1000℃以上の温度を検出するとき、その異常信号を生じせしめる異常稼働状態の原因となる部品が異常部品P01であることの関係性である第1の関係性を格納している。同様に、異常センサーS02〜S04がそれぞれの閾値を検出するとき、各異常信号を生じせしめる異常稼働状態の原因となる部品が、それぞれ異常部品P01、異常部品P01及び異常部品P02であることの関係性である第1の関係性を格納している。   For example, when the abnormality sensor S01 detects a temperature equal to or higher than the threshold value of 1000 ° C., the network database NDB3 indicates a relationship that a component causing an abnormal operation state that causes an abnormal signal is the abnormal component P01. The first relationship is stored. Similarly, when the abnormality sensors S02 to S04 detect the respective threshold values, the relationship between the abnormal components P01, the abnormal components P01, and the abnormal components P02 that cause the abnormal operation state that causes each abnormal signal is respectively detected. The first relationship is stored.

また、ネットワークデータベースNDB3は、異常センサーS02が第1の閾値である100℃以上の温度を検出するとき、その異常信号を生じせしめる異常稼働状態の原因となる三次元領域が異常部品P01のうちの異常原因領域A013であることの関係性である第2の関係性と、第2の閾値である300℃以上の温度を検出するとき、その異常信号を生じせしめる異常稼働状態の原因となる三次元領域が異常部品P01のうちの異常原因領域A012及び異常原因領域A013であることの関係性である第2の関係性とを格納している。   Further, when the abnormality sensor S02 detects a temperature equal to or higher than 100 ° C. which is the first threshold, the network database NDB3 determines that the three-dimensional area that causes the abnormal operation state that causes the abnormal signal is included in the abnormal part P01. A second relationship, which is a relationship of being the abnormality cause area A013, and a three-dimensional which causes an abnormal operation state that generates an abnormal signal when detecting a temperature equal to or higher than 300 ° C., which is a second threshold value. The second relationship, which is the relationship between the regions that are the abnormal cause region A012 and the abnormal cause region A013 of the abnormal component P01, is stored.

同様に、異常センサーS01,S03,S04がそれぞれの閾値を検出するとき、各異常信号を生じせしめる異常稼働状態の原因となる三次元領域が、異常部品P01又は異常部品P02のうちのそれぞれ異常原因領域A011,異常原因領域A013,異常原因領域A021及び異常原因領域A022であることの関係性である第2の関係性を格納している。   Similarly, when the abnormality sensors S01, S03, and S04 detect the respective thresholds, the three-dimensional area that causes the abnormal operation state that causes each abnormal signal is caused by the abnormal cause of the abnormal component P01 or the abnormal component P02. A second relationship, which is a relationship between the area A011, the abnormal cause area A013, the abnormal cause area A021, and the abnormal cause area A022, is stored.

一例として、機械装置Mに含まれる円筒状の異常部品P01に、図6に示す画像例のような異常センサーS01及び異常センサーS02が配設されることとする。また、異常部品P01は、これらの異常センサーS01,S02の配設位置を含む縦断面に示されるような異常原因領域A011,A012,A013を含むこととする。   As an example, it is assumed that an abnormal sensor S01 and an abnormal sensor S02 as shown in the image example in FIG. 6 are arranged on a cylindrical abnormal component P01 included in the mechanical device M. Further, the abnormal part P01 includes abnormality cause areas A011, A012, and A013 as shown in a vertical section including the arrangement positions of these abnormality sensors S01 and S02.

このとき、ネットワークデータベースNDB3は、例えば異常センサーS02が第1の閾値である100℃以上の温度を検出し、かつ、その温度が300℃未満であるとき、異常稼働状態の原因となる三次元領域が異常原因領域A013だけであり、その一方で、例えば異常センサーS02が第2の閾値である300℃以上の温度を検出するとき、異常稼働状態の原因となる三次元領域が異常原因領域A013だけでなく異常原因領域A012にまで及ぶという第2の関係性を格納している。   At this time, for example, when the abnormality sensor S02 detects a temperature equal to or higher than 100 ° C., which is the first threshold, and the temperature is lower than 300 ° C., the network database NDB3 indicates a three-dimensional area that causes an abnormal operation state. Is only the abnormality cause area A013. On the other hand, for example, when the abnormality sensor S02 detects a temperature equal to or higher than the second threshold value of 300 ° C., the three-dimensional area that causes the abnormal operation state is only the abnormality cause area A013. But the second relationship that extends to the abnormal cause area A012.

このような第2の関係性により、画像生成装置2は、異常稼働状態毎に異常原因領域A011,A012,A013,A021,A022を特定することができる。   With such a second relationship, the image generation device 2 can specify the abnormality cause areas A011, A012, A013, A021, and A022 for each abnormal operation state.

そして三次元モデル画像生成部4bは、それぞれの異常部品P01,P02のうち、各異常原因領域A011,A012,A013,A021,A022及び正常領域Rが領域毎に区切られて表される三次元モデル画像Ii,Im,Ip,Irを生成することができる。あるいは、あたかも異常部品P01,P02が実在の異常部品P01,P02の機械装置Mにおける組付け位置に組付けられているかのように表すことができる。以上で述べた以外の構成は、第1の実施形態と共通とする。   Then, the three-dimensional model image generation unit 4b generates a three-dimensional model in which, among the abnormal parts P01 and P02, the abnormality cause areas A011, A012, A013, A021, and A022 and the normal area R are divided for each area. Images Ii, Im, Ip, and Ir can be generated. Alternatively, it can be expressed as if the abnormal components P01 and P02 are mounted at the mounting position of the actual abnormal components P01 and P02 in the mechanical device M. Configurations other than those described above are common to the first embodiment.

また、上記の画像例とは異なる例として、図7(a)に示す画像例のように、異常部品CADデータDpに基づく異常部品P02の異常部品三次元モデル画像Ip02と、異常部品P02に外嵌する円筒状の正常部品を表すための三次元CADデータである正常部品CADデータDrに基づく正常部品三次元モデル画像Irとが重ね合わされた複合三次元モデル画像I01が生成されたとき、中心線Cと直交する断面を境に画像の左側を表示し、かつ、右側を非表示とする選択を行い、新たに切断画像の複合三次元モデル画像である切断三次元モデル画像I02を生成することができる。切断三次元モデル画像I02を図7(b)の画像例に示す。   Further, as an example different from the above image example, as shown in an image example shown in FIG. 7A, an abnormal part 3D model image Ip02 of the abnormal part P02 based on the abnormal part CAD data Dp and an abnormal part P02 When a composite three-dimensional model image I01 is generated in which a normal part three-dimensional model image Ir based on normal part CAD data Dr, which is three-dimensional CAD data for representing a normal cylindrical part to be fitted, is generated, the center line is generated. It is possible to generate a cut three-dimensional model image I02, which is a composite three-dimensional model image of the cut image, by making a selection to display the left side of the image and to hide the right side of the image at a cross section orthogonal to C. it can. The cut three-dimensional model image I02 is shown in the image example of FIG.

このとき、図5のネットワークデータベースNDB3に示すように、異常センサーS04が第1の閾値である500kPa以上の圧力を検出し、この異常信号を生じせしめる異常稼働状態の原因となる三次元領域である異常原因領域A021が異常部品P02のうちに存在することが分かっていても、切断三次元モデル画像I02からでは、異常原因領域A021の占める位置や範囲を把握できない。   At this time, as shown in the network database NDB3 in FIG. 5, the abnormality sensor S04 detects a pressure equal to or higher than the first threshold value of 500 kPa, and is a three-dimensional area that causes an abnormal operation state that generates an abnormality signal. Even if it is known that the abnormal cause area A021 exists in the abnormal part P02, the position or range occupied by the abnormal cause area A021 cannot be grasped from the cut three-dimensional model image I02.

そこで操作者は、異常部品P02を表示し、かつ、正常部品を非表示とする選択を行い、異常部品P02のみの切断画像である異常部品切断三次元モデル画像I03を生成することができる。異常部品切断三次元モデル画像I03を図8(a)の画像例に示す。   Therefore, the operator can select to display the abnormal part P02 and hide the normal part, and generate an abnormal part cut three-dimensional model image I03 which is a cut image of only the abnormal part P02. The abnormal part cut three-dimensional model image I03 is shown in the image example of FIG.

しかし、このような異常部品切断三次元モデル画像I03からも、異常原因領域A021の占める位置や範囲を把握できないため、操作者は、異常部品P02のうち中心線C方向のスリットに相当する範囲の三次元領域を指定し、このスリット状の三次元領域を非表示とし、かつ、スリット状以外の範囲の三次元領域を表示する選択を行って、部分的に三次元領域を非表示とする部分非表示三次元モデル画像I04を生成することができる。部分非表示三次元モデル画像I04を図8(b)の画像例に示す。   However, even from such an abnormal part cut three-dimensional model image I03, the position and range occupied by the abnormality cause area A021 cannot be grasped. Specifying a three-dimensional area, hiding this slit-shaped three-dimensional area, and selecting to display a three-dimensional area in a range other than the slit-shaped area to partially hide the three-dimensional area The non-display three-dimensional model image I04 can be generated. The partially hidden three-dimensional model image I04 is shown in the image example of FIG.

これによって、これまで隠れて見えなかった異常原因領域A021を容易に観察することができ、かつ、機械装置M全体や異常部品P02に占める位置や範囲を容易に把握することができる。   As a result, it is possible to easily observe the abnormal cause area A021, which has been hidden and cannot be seen so far, and to easily grasp the position and range occupied by the entire mechanical device M and the abnormal part P02.

図9及び図10に示すフローチャートは、本実施形態の画像生成方法S200の例を示し、データベース記憶工程S210と異常信号受信工程S220と三次元モデル画像生成工程S230と三次元モデル画像表示工程S240とを含む。ここで、三次元モデル画像生成工程S230を、異常部品三次元モデル画像生成工程と呼んでもよい。   The flowcharts shown in FIGS. 9 and 10 show an example of the image generation method S200 of the present embodiment, and include a database storage step S210, an abnormal signal reception step S220, a three-dimensional model image generation step S230, and a three-dimensional model image display step S240. including. Here, the three-dimensional model image generation step S230 may be called an abnormal part three-dimensional model image generation step.

データベース記憶工程S210においてネットワークデータベースNDB3及び三次元CADデータベースTDB1が記憶手段5に記憶される。このとき、ネットワークデータベースNDB3は第1の関係性及び第2の関係性を行列データにより格納する。すなわち、データベース記憶工程S210は、第1の関係性及び第2の関係性を格納するネットワークデータベースNDB3の記憶工程S211を含んでいる。   In the database storage step S210, the network database NDB3 and the three-dimensional CAD database TDB1 are stored in the storage unit 5. At this time, the network database NDB3 stores the first relationship and the second relationship using matrix data. That is, the database storage step S210 includes a storage step S211 of the network database NDB3 that stores the first relationship and the second relationship.

機械装置Mの異常稼働状態が発生した後、異常信号受信工程S220を経て、三次元モデル画像生成工程S230に至る。ここでは、正常領域R及び異常原因領域Aが区切られて表示される三次元モデル画像Ii,Im,Ip,Irを生成することができる。すなわち、三次元モデル画像生成工程S230は正常領域および異常原因領域が区切られて表示される三次元モデル画像Ii,Im,Ip,Irの生成工程S231を含んでいる。   After the abnormal operation state of the mechanical device M occurs, the process proceeds to the three-dimensional model image generation step S230 through the abnormal signal receiving step S220. Here, it is possible to generate three-dimensional model images Ii, Im, Ip, and Ir in which the normal region R and the abnormal cause region A are displayed separately. That is, the three-dimensional model image generating step S230 includes a generating step S231 of the three-dimensional model images Ii, Im, Ip, and Ir in which the normal region and the abnormal cause region are displayed separately.

三次元モデル画像生成工程S230の後、三次元モデル画像表示工程S240に至る。三次元モデル画像表示工程S240に含まれる範囲指定工程S242においては、一部の部品の三次元モデル画像の範囲を任意に指定する操作を行うことができるだけでなく、各部品のうちでも、一部の三次元領域を任意に指定する操作を行うことができる。   After the three-dimensional model image generation step S230, the process proceeds to a three-dimensional model image display step S240. In the range specifying step S242 included in the three-dimensional model image display step S240, not only can the operation of arbitrarily specifying the range of the three-dimensional model image of some parts be performed, but also some of the parts The operation of arbitrarily designating the three-dimensional region can be performed.

また、三次元モデル画像表示工程S240に含まれる表示非表示選択工程S243においては、部品全体を表示又は非表示とする選択を行うことができるだけでなく、各部品のうちでも、指定された一部の三次元領域を表示又は非表示とする選択を行うことができる。   Further, in the display / non-display selection step S243 included in the three-dimensional model image display step S240, not only the selection to display or non-display the whole part can be performed, but also a part of Can be selected to display or hide the three-dimensional area of the image.

複合三次元モデル画像表示工程S240の後、操作者は三次元モデル画像Ii,Im,Ip,Irを見た上で機械装置Mの該当する異常稼働状態を解消するための処置を開始する。例えば、機械装置Mの運転を停止して表示処理手段6に表示されている三次元モデル画像Ii,Im,Ip,Irを観察するとともに、正常領域Rと区別して表示される異常原因領域A011,A012,A013,A021,A022を含む異常部品P01,P02を修理又は交換する。   After the composite three-dimensional model image display step S240, the operator views the three-dimensional model images Ii, Im, Ip, and Ir and starts a process for eliminating the corresponding abnormal operation state of the mechanical device M. For example, while the operation of the mechanical device M is stopped, the three-dimensional model images Ii, Im, Ip, and Ir displayed on the display processing unit 6 are observed, and the abnormality cause area A011, which is displayed separately from the normal area R, is displayed. Repair or replace the abnormal parts P01 and P02 including A012, A013, A021, and A022.

上で述べた三次元モデル画像生成工程S230においては、異常の発生した箇所の縦、横及び奥行きから成る三次元的な位置や範囲を容易に特定することができる。また、異常信号の受信時に表示する画像として、三次元CADデータDm,Dp,Drに基づく三次元モデル画像を生成するため、異常原因領域Aを含む縦、横及び奥行きから成る三次元モデル画像Ii,Im,Ip,Irを表示させることができる。   In the above-described three-dimensional model image generation step S230, it is possible to easily specify a three-dimensional position or range including the length, width, and depth of the location where the abnormality has occurred. Further, in order to generate a three-dimensional model image based on the three-dimensional CAD data Dm, Dp, and Dr as an image to be displayed when receiving the abnormal signal, the three-dimensional model image Ii including the vertical, horizontal, and depth including the abnormal cause area A is generated. , Im, Ip, and Ir.

また、三次元モデル画像生成工程S230においては、機械装置M全体の一部を構成する、異常の発生した箇所の縦、横及び奥行きから成る三次元的な位置や範囲を容易に特定することができる。さらに、異常信号の受信時に表示する画像として、三次元CADデータDm,Dp,Drに基づく三次元モデル画像を生成するため、異常原因領域Aを含む縦、横及び奥行きから成る三次元モデル画像Ii,Im,Ip,Irを表示させることができる。   Further, in the three-dimensional model image generation step S230, it is possible to easily specify a three-dimensional position or range, which constitutes a part of the entire mechanical device M, including the vertical, horizontal, and depth of the location where the abnormality has occurred. it can. Further, in order to generate a three-dimensional model image based on the three-dimensional CAD data Dm, Dp, and Dr as an image to be displayed when the abnormal signal is received, the three-dimensional model image Ii including the vertical, horizontal, and depth including the abnormal cause area A is generated. , Im, Ip, and Ir.

これによって、例えば異常部品P01の異常稼働状態を解消するため、図6の場合のように、異常原因領域A011,A012,A013に関わる立体的な異常稼働状態を容易に把握し、また、異常原因領域A011,A012,A013の三次元的な位置や範囲を容易に確認することができる。   Thereby, for example, in order to eliminate the abnormal operation state of the abnormal component P01, as shown in FIG. 6, the three-dimensional abnormal operation state relating to the abnormality cause areas A011, A012, and A013 is easily grasped, and The three-dimensional position and range of the areas A011, A012, and A013 can be easily confirmed.

さらに一部非表示化工程S242においては、図7及び図8の場合のように、例えば正常部品の陰に隠れて見難く、かつ、異常部品P02の別の三次元領域の陰に隠れて見難い異常原因領域A021が容易に観察されるため、異常部品P02の修理又は交換のために、より確実に異常原因領域A021の三次元的な位置や範囲を確認することができる。   Further, in the partial non-displaying step S242, as in the case of FIGS. 7 and 8, for example, it is difficult to see behind a normal part and hidden behind another three-dimensional area of the abnormal part P02. Since the difficult abnormality cause area A021 is easily observed, the three-dimensional position and range of the abnormality cause area A021 can be more reliably confirmed for repair or replacement of the abnormal part P02.

図11は本発明の第4の実施形態を例示している。   FIG. 11 illustrates a fourth embodiment of the present invention.

ネットワークデータベース記憶部5aは、各異常センサーSが発する異常信号とその異常信号を生じせしめる異常稼働状態の原因となる一又は複数の異常部品Pとの関係性である第1の関係性と、その異常信号とこの異常部品Pのうち当該異常信号を生じせしめる異常稼働状態の原因となる一又は複数の異常原因領域Aとの関係性である第2の関係性とを図11に示す行列データにより格納するネットワークデータベースNDB4を記憶する。   The network database storage unit 5a includes a first relationship, which is a relationship between an abnormal signal generated by each abnormal sensor S and one or a plurality of abnormal components P that cause an abnormal operation state that causes the abnormal signal, and An abnormal signal and a second relationship, which is a relationship between one or a plurality of abnormal cause areas A which cause the abnormal operation state which causes the abnormal signal among the abnormal components P, are represented by matrix data shown in FIG. The network database NDB4 to be stored is stored.

図11のネットワークデータベースNDB4は、異常センサーS01が発する異常信号と、この異常信号を生じせしめる異常稼働状態の原因となる異常部品P01との関係性である第1の関係性を行列データにより格納するとともに、同じく異常センサーS01が発する異常信号と、異常部品P01のうちこの異常信号を生じせしめる異常稼働状態の原因となる異常原因領域A011,A014との関係性である第2の関係性を行列データにより格納するデータベースである。以上で述べた以外の構成は第3の実施形態と共通とする。   The network database NDB4 in FIG. 11 stores, using matrix data, a first relationship that is a relationship between an abnormal signal generated by the abnormal sensor S01 and an abnormal component P01 that causes an abnormal operation state that causes the abnormal signal. In addition, the second relationship, which is the relationship between the abnormal signal generated by the abnormal sensor S01 and the abnormal cause areas A011 and A014 of the abnormal component P01 that cause the abnormal operation state that causes the abnormal signal, is represented by matrix data. Is a database stored by. Configurations other than those described above are common to the third embodiment.

例えば、温度センサーである異常センサーS01が運転開始後60分以内に800℃以上の温度を検出するとき、その異常信号を生じせしめる異常稼働状態の原因となる異常部品P01との関係性である第1の関係性を格納している。   For example, when the abnormal sensor S01, which is a temperature sensor, detects a temperature of 800 ° C. or higher within 60 minutes after the start of operation, the relationship with the abnormal component P01 that causes an abnormal operating state that causes an abnormal signal is generated. 1 is stored.

また、異常センサーS01が運転開始後60分以内に800℃以上の温度を検出するとき、その異常信号を生じせしめる異常稼働状態の原因となる三次元領域が異常部品P01のうちの異常原因領域A011及び異常原因領域A014であることの関係性である第2の関係性を格納している。   Further, when the abnormality sensor S01 detects a temperature of 800 ° C. or more within 60 minutes after the start of operation, a three-dimensional area that causes an abnormal operation state that causes an abnormal signal is generated in the abnormal cause area A011 of the abnormal part P01. And a second relationship, which is a relationship between being the abnormality cause area A014.

このように、異常信号が運転開始後の経過時間のような時間の経過を要因に含むことによって、より正確且つ詳細に異常稼働状態の原因となる異常部品P及び異常原因領域Aを特定することができる。   As described above, the abnormal signal includes the lapse of time such as the elapsed time after the start of operation as a factor, so that the abnormal component P and the abnormal cause area A that cause the abnormal operation state can be specified more accurately and in detail. Can be.

図12は本発明の第5の実施形態を例示している。   FIG. 12 illustrates a fifth embodiment of the present invention.

ネットワークデータベース記憶部5aは、各異常センサーSが発する異常信号とその異常信号を生じせしめる異常稼働状態の原因となる一又は複数の異常部品Pとの関係性である第1の関係性と、その異常信号とこの異常部品Pのうち当該異常信号を生じせしめる異常稼働状態の原因となる一又は複数の異常原因領域Aとの関係性である第2の関係性とを図12に示す行列データにより格納するネットワークデータベースNDB5を記憶する。   The network database storage unit 5a includes a first relationship, which is a relationship between an abnormal signal generated by each abnormal sensor S and one or a plurality of abnormal components P that cause an abnormal operation state that causes the abnormal signal, and The matrix data shown in FIG. 12 shows the abnormal signal and the second relationship which is the relationship between the abnormal component P and one or a plurality of abnormal cause areas A which cause the abnormal operating state causing the abnormal signal. The network database NDB5 to be stored is stored.

図12のネットワークデータベースNDB5は、異常センサーS01が発する異常信号と、この異常信号を生じせしめる異常稼働状態の原因となる異常部品P01との関係性である第1の関係性を行列データにより格納するとともに、同じく異常センサーS01が発する異常信号と、異常部品P01のうちこの異常信号を生じせしめる異常稼働状態の原因となる異常原因領域A011との関係性である第2の関係性を行列データにより格納するデータベースである。以上で述べた以外の構成は第3の実施形態と共通とする。   The network database NDB5 in FIG. 12 stores, using matrix data, a first relationship that is a relationship between an abnormal signal generated by the abnormal sensor S01 and an abnormal component P01 that causes the abnormal operation state that causes the abnormal signal. At the same time, the second relationship, which is the relationship between the abnormal signal generated by the abnormal sensor S01 and the abnormal cause area A011 of the abnormal component P01 which causes the abnormal operation state that causes the abnormal signal, is stored by matrix data. Database. Configurations other than those described above are common to the third embodiment.

例えば、異常センサーS01が500℃以上の温度を検出し、かつ、その検出状態が60秒以上継続しない場合であり、このような場合が3回以上生じるとき、その異常信号を生じせしめる異常稼働状態の原因となる異常部品P01との関係性である第1の関係性と、その異常信号を生じせしめる異常稼働状態の原因となる異常原因領域A011との関係性である第2の関係性とを格納している。   For example, when the abnormality sensor S01 detects a temperature of 500 ° C. or more and the detection state does not continue for 60 seconds or more. When such a case occurs three or more times, an abnormal operation state that causes an abnormality signal is generated. A first relationship that is a relationship with the abnormal component P01 that causes the abnormal condition and a second relationship that is a relationship with the abnormal cause area A011 that causes the abnormal operating state that causes the abnormal signal. Stored.

また、異常センサーS01が500℃以上の温度を検出し、かつ、その検出状態が60秒以上継続するとき、その異常信号を生じせしめる異常稼働状態の原因となる異常部品P01との関係性である第1の関係性と、その異常信号を生じせしめる異常稼働状態の原因となる異常原因領域A011との関係性である第2の関係性とを格納している。   Further, when the abnormality sensor S01 detects a temperature of 500 ° C. or more and the detection state continues for 60 seconds or more, the relationship with the abnormal component P01 which causes an abnormal operation state that causes the abnormal signal is generated. A first relationship and a second relationship, which is a relationship between an abnormal cause area A011 that causes an abnormal operation state that causes the abnormal signal, are stored.

このように、異常信号が1回の継続時間のような時間の経過や生じる回数を要因に含むことによって、より正確且つ詳細に異常稼働状態の原因となる異常部品P及び異常原因領域Aを特定することができる。   As described above, the abnormal signal P includes the lapse of time such as one continuous time or the number of times the abnormal signal occurs, so that the abnormal component P and the abnormal cause area A that cause the abnormal operation state can be specified more accurately and in detail. can do.

以上で述べた実施形態により、こうした異常信号、異常信号を生じせしめる異常稼働状態の原因となる異常原因領域A及び同じく異常部品Pの履歴である異常履歴を残すことが可能となる。異常履歴を蓄積することにより、その機械装置Mに生じがちな異常稼働状態や、その機械装置Mを特定の操作員が操作するときに生じがちな異常稼働状態を分析し、機械装置Mの改良、操作員の訓練などに生かすことが可能である。   According to the above-described embodiment, it is possible to leave such an abnormal signal, an abnormal cause area A that causes the abnormal operating state that causes the abnormal signal, and an abnormal history that is also the history of the abnormal component P. By accumulating the abnormality history, an abnormal operation state that is likely to occur in the machine M and an abnormal operation state that is likely to occur when a specific operator operates the machine M are analyzed to improve the machine M. It can be used for training of operators.

また、異常センサーSの配置、個数、種類等や、経過時間、継続時間、回数などの異常信号の要因を見直し、より正確且つ詳細な異常稼働状態の把握のための最適化を図ることが可能である。   In addition, it is possible to review the arrangement, number, type, etc. of the abnormal sensors S, factors of abnormal signals such as elapsed time, duration, number of times, etc., and to optimize for more accurate and detailed understanding of abnormal operating conditions. It is.

図13は本発明の第6の実施形態を例示している。図13における11が画像生成表示システムである。   FIG. 13 illustrates a sixth embodiment of the present invention. Reference numeral 11 in FIG. 13 denotes an image generation and display system.

画像生成表示システム11は、画像生成サーバ装置12と、画像生成サーバ装置12にインターネット、無線、電話回線等の通信回線を介して接続する外部端末装置17とを備える。外部端末装置17は、専用端末、PC(Personal Computer)、タブレット型端末、スマートフォン、携帯電話機、PDA(Personal Digital Assistant)等の情報処理端末装置である。   The image generation and display system 11 includes an image generation server device 12 and an external terminal device 17 that is connected to the image generation server device 12 via a communication line such as the Internet, wireless, or a telephone line. The external terminal device 17 is an information processing terminal device such as a dedicated terminal, a PC (Personal Computer), a tablet terminal, a smartphone, a mobile phone, a PDA (Personal Digital Assistant), and the like.

画像生成サーバ装置12は、複数の部品を含む機械装置Mに配設される複数の異常センサーSに接続する通信手段13と、通信手段13に接続する処理手段14と、処理手段14に接続する記憶手段15と、表示処理手段6とを備える。   The image generation server device 12 is connected to a communication unit 13 connected to a plurality of abnormality sensors S provided in a mechanical device M including a plurality of components, a processing unit 14 connected to the communication unit 13, and connected to the processing unit 14. A storage unit 15 and a display processing unit 6 are provided.

通信手段13は受信部13rと送信部13dとを有する。   The communication unit 13 has a receiving unit 13r and a transmitting unit 13d.

外部端末装置17は、受信部13r及び送信部13dとの間で通信回線を介してデータを送受信する端末受信部17r及び端末送信部17dと、端末受信部17r及び端末送信部17dに接続する端末処理手段18と、端末処理手段18に接続する端末表示処理手段19とを有する。   The external terminal device 17 includes a terminal receiving unit 17r and a terminal transmitting unit 17d that transmit and receive data to and from the receiving unit 13r and the transmitting unit 13d via a communication line, and a terminal connected to the terminal receiving unit 17r and the terminal transmitting unit 17d. It has a processing means 18 and a terminal display processing means 19 connected to the terminal processing means 18.

端末表示処理手段19は、端末表示面19aと端末アラーム部19bとを有する。   The terminal display processing means 19 has a terminal display surface 19a and a terminal alarm unit 19b.

端末表示処理手段19は、通信手段13が異常センサーSから異常信号を受信する時、処理手段14が生成する三次元モデル画像Ii,Im,Ip,Irを通信手段13を介して受け取り、端末表示面19aに表示する。また、端末アラーム部19bによってアラーム音を鳴らして操作者の注意を喚起する。   The terminal display processing means 19 receives the three-dimensional model images Ii, Im, Ip, Ir generated by the processing means 14 via the communication means 13 when the communication means 13 receives the abnormal signal from the abnormal sensor S, and displays the terminal display. It is displayed on the surface 19a. Further, the terminal alarm unit 19b sounds an alarm sound to call attention of the operator.

このとき、三次元モデル画像Ii,Im,Ip,Irが画像生成サーバ装置12の表示面16aと外部端末装置17の端末表示面19aとの両方に表示されるだけでなく、端末表示面19aにだけ表示されてもよい。また、アラーム音は端末アラーム部19bによってだけ鳴らされてもよい。   At this time, the three-dimensional model images Ii, Im, Ip, Ir are displayed not only on both the display surface 16a of the image generation server device 12 and the terminal display surface 19a of the external terminal device 17, but also on the terminal display surface 19a. May be displayed. Further, the alarm sound may be sounded only by the terminal alarm unit 19b.

さらに、端末表示処理手段19は端末操作部19cを有する。操作者は端末操作部19cにより機械装置Mの操作、三次元モデル画像Ii,Im,Ip,Irの加工などを行う。   Further, the terminal display processing means 19 has a terminal operation unit 19c. The operator operates the mechanical device M and processes the three-dimensional model images Ii, Im, Ip, Ir using the terminal operation unit 19c.

このとき、機械装置Mの操作や三次元モデル画像Ii,Im,Ip,Irの加工が画像生成サーバ装置12の操作部16cと外部端末装置の端末操作部19cとの両方から行うことが可能なだけでなく、端末操作部19cから行うことだけが可能であってもよい。   At this time, the operation of the mechanical device M and the processing of the three-dimensional model images Ii, Im, Ip, Ir can be performed from both the operation unit 16c of the image generation server device 12 and the terminal operation unit 19c of the external terminal device. Not only that, it may be possible to perform only from the terminal operation unit 19c.

端末操作部19cはタッチパネルにより構成される。また、操作者が手指を用いて操作することができればキーボードやマウス、トラックボールでもよい。以上で述べた以外の構成は第3の実施形態、第4の実施形態又は第5の実施形態と共通とする。   The terminal operation unit 19c is configured by a touch panel. Alternatively, a keyboard, a mouse, or a trackball may be used as long as the operator can operate with fingers. Configurations other than those described above are common to the third embodiment, the fourth embodiment, and the fifth embodiment.

このとき操作者は、三次元モデル画像Ii,Im,Ip,Irにおいて例えば図7及び図8の場合のように、異常原因領域A021が正常部品や異常部品P02の別の三次元領域の陰に隠れて見え難いとき、この異常原因領域A021を見え易くするための正常部品三次元CADデータDrに基づく正常部品三次元モデル画像Irを非表示とする選択を行い、また、異常部品P02のうち任意の範囲の三次元領域を指定するとともに、この三次元領域を非表示とする選択を行うことができる。   At this time, the operator sets the abnormal cause area A021 behind the three-dimensional area of the normal part or the abnormal part P02 in the three-dimensional model images Ii, Im, Ip, and Ir, for example, as in the cases of FIGS. When hidden and difficult to see, a selection is made to hide the normal part three-dimensional model image Ir based on the normal part three-dimensional CAD data Dr so as to make the abnormal cause area A021 easily visible. The user can specify a three-dimensional area in the range of, and select to hide the three-dimensional area.

これらにより操作者は、端末表示面19a上において異常原因領域A021を容易に観察することができ、かつ、異常部品P02又は機械装置M全体に占める異常原因領域A021の位置や範囲を容易に把握することができる。   With these, the operator can easily observe the abnormal cause area A021 on the terminal display surface 19a, and easily grasp the position and range of the abnormal cause area A021 in the abnormal part P02 or the entire machine M. be able to.

このように、三次元モデル画像Ii,Im,Ip,Irが画像生成サーバ装置12と通信回線を介して接続される外部端末装置17に表示されるため、操作者は、三次元モデル画像Ii,Im,Ip,Irを機械装置Mの傍らで見る必要がなく、外部端末装置17により機械装置Mから遠く離れた遠隔地において見ることができる。   As described above, since the three-dimensional model images Ii, Im, Ip, and Ir are displayed on the external terminal device 17 connected to the image generation server device 12 via the communication line, the operator can input the three-dimensional model images Ii, There is no need to see Im, Ip, and Ir beside the mechanical device M, and it is possible to see Im, Ip, and Ir at a remote place far from the mechanical device M by the external terminal device 17.

例えば、操作者が機械装置Mを設置してある工場の中央制御室や事務棟、その工場の外などに位置している時でも、手元の外部端末装置17によって三次元モデル画像Ii,Im,Ip,Irを容易に見ることができる。このような用途のため、外部端末装置17はインターネットに接続されたタブレット型端末やノート型PCのような携帯端末でもよく、また、インターネットに接続され、かつ、事務棟に置かれたデスクトップ型PCのような固定端末でもよい。   For example, even when the operator is located in the central control room or office building of a factory where the machine M is installed, outside the factory, or the like, the three-dimensional model images Ii, Im, Ip and Ir can be easily seen. For such a purpose, the external terminal device 17 may be a portable terminal such as a tablet terminal or a notebook PC connected to the Internet, or a desktop PC connected to the Internet and placed in an office building. A fixed terminal such as

また、操作者は三次元モデル画像Ii,Im,Ip,Irにおける部品や三次元領域の指定、表示又は非表示の選択などの操作を機械装置Mの傍らで行う必要がなく、外部端末装置17により機械装置Mから遠く離れた遠隔地において行うことができる。そして、このような遠隔地において異常部品Pや異常原因領域Aの位置や範囲を把握した後に、機械装置Mの下に駆けつけて異常部品Pの修理又は交換のような機械装置Mの異常稼働状態の解消のための処置を行うことが可能となる。   Further, the operator does not need to perform operations such as designation of parts and three-dimensional regions in the three-dimensional model images Ii, Im, Ip, and Ir, selection of display or non-display, beside the mechanical device M, and the external terminal device 17 does not need to be operated. Thus, it can be performed in a remote place far from the mechanical device M. Then, after grasping the position and range of the abnormal component P and the abnormal cause area A in such a remote place, rush below the mechanical device M to perform an abnormal operation state of the mechanical device M such as repair or replacement of the abnormal component P. Can be taken.

さらに、機械装置Mの異常稼働状態の種類によって、高温、高圧、発煙、蒸気の噴出、放射能汚染などの理由により直ぐに機械装置Mに近づくことが困難な場合であっても、操作者は、外部端末装置17を通じて、機械装置Mから離れた遠隔地において観察や操作を行うことが可能となる。   Further, depending on the type of the abnormal operation state of the machine M, even if it is difficult to immediately access the machine M due to high temperature, high pressure, smoke, steam emission, radioactive contamination, etc. Through the external terminal device 17, observation and operation can be performed in a remote place away from the mechanical device M.

図14〜図18は本発明の第7の実施形態を例示している。図14(a)における21が画像生成表示システムである。   14 to 18 illustrate a seventh embodiment of the present invention. In FIG. 14A, reference numeral 21 denotes an image generation and display system.

画像生成表示システム21は、複数の部品を含む三基の機械装置Ma〜Mcと画像生成装置22とを有する。各機械装置Ma〜Mcは画像生成装置22の近くに所在し、例えば、同一の工場内に所在する。   The image generation and display system 21 includes three mechanical devices Ma to Mc including a plurality of components and an image generation device 22. Each of the mechanical devices Ma to Mc is located near the image generating device 22, for example, in the same factory.

各機械装置Ma〜Mcには、第1の監視センサーS21,S31,S41、第2の監視センサーS22,S32,S42、第6の監視センサーS26,S36,S46、第7の監視センサーS27,S37,S47及び第8の監視センサーS28,S38,S48が配設されている。なお、第1の監視センサー及び第2の監視センサーは、それぞれ第1の異常センサー及び第2の異常センサーと呼んでもよい。   Each of the mechanical devices Ma to Mc includes a first monitoring sensor S21, S31, S41, a second monitoring sensor S22, S32, S42, a sixth monitoring sensor S26, S36, S46, and a seventh monitoring sensor S27, S37. , S47 and an eighth monitoring sensor S28, S38, S48. Note that the first monitoring sensor and the second monitoring sensor may be referred to as a first abnormality sensor and a second abnormality sensor, respectively.

さらに、各監視センサーSはさまざまな種類のセンサーでよく、温度、圧力、流量、光、磁気、音、振動、速度、加速度、電流、電圧などの物理量やそれらの変化量を検出する素子を含む。こうした監視センサーSによって閾値やその閾値に達するまでの経過時間、その閾値に達した回数のような所定の物理量、変化量、時間、回数等が検出されるときに発生される信号を稼働状態信号又は異常信号という。このとき、一つの監視センサーが二種類以上の物理量、変化量、時間、回数等を検出してもよく、また、これに伴い二種類以上の稼働状態信号又は異常信号を発生させてもよい。   Further, each monitoring sensor S may be various types of sensors, and includes elements for detecting physical quantities such as temperature, pressure, flow rate, light, magnetism, sound, vibration, speed, acceleration, current, voltage, and the like, and their changes. . A signal generated when such a monitoring sensor S detects a predetermined physical quantity such as a threshold value, an elapsed time until the threshold value is reached, and the number of times the threshold value is reached, a change amount, time, number of times, and the like is detected as an operating state signal. Or called an abnormal signal. At this time, one monitoring sensor may detect two or more types of physical quantity, change amount, time, number of times, and the like, and may generate two or more types of operating state signals or abnormal signals accordingly.

画像生成装置22は、各監視センサーS21〜S48に接続する通信手段23と、三次元CADデータ特定部24a、三次元モデル画像生成部24b及び多層式のニューラルネットNNを学習させるニューラルネット学習部24cを有するとともに、通信手段23に接続する処理手段24とを備える。   The image generating device 22 includes a communication unit 23 connected to each of the monitoring sensors S21 to S48, a three-dimensional CAD data specifying unit 24a, a three-dimensional model image generating unit 24b, and a neural network learning unit 24c for learning a multilayer neural network NN. And a processing unit 24 connected to the communication unit 23.

このとき、各機械装置Ma〜Mc及び画像生成装置22は互いに離れて所在してもよく、図14(b)に示すように通信手段23が受信部23rを有し、各監視センサーS21〜S48と受信部23rとがインターネット、無線、電話回線等の通信回線を介して接続してもよい。   At this time, each of the mechanical devices Ma to Mc and the image generating device 22 may be located apart from each other, and as shown in FIG. 14B, the communication unit 23 has a receiving unit 23r, and each of the monitoring sensors S21 to S48. And the receiving unit 23r may be connected via a communication line such as the Internet, wireless, or a telephone line.

また画像生成装置22は、処理手段24に接続するとともに、ニューラルネットNNと、各機械装置Ma〜Mcの稼働情報H,Sr,Siを時刻と共にログデータにより格納するログデータベースLDBとを記憶する記憶手段25を備える。記憶手段25は、ネットワークデータベース記憶部25aと三次元CADデータベース記憶部25bとログデータ記憶部25cと学習モデル記憶部25dとを有し、ログデータ記憶部25cがログデータベースLDBを記憶し、学習モデル記憶部25dがニューラルネットNNを記憶する。   The image generation device 22 is connected to the processing unit 24 and stores a neural network NN and a log database LDB that stores the operation information H, Sr, and Si of each of the mechanical devices Ma to Mc as time and log data. Means 25 are provided. The storage unit 25 has a network database storage unit 25a, a three-dimensional CAD database storage unit 25b, a log data storage unit 25c, and a learning model storage unit 25d. The log data storage unit 25c stores the log database LDB, and the learning model The storage unit 25d stores the neural network NN.

ところで、機械装置Mを保有する企業、機関等は、特開2017−68324号公報が公開する先行技術によって、異常が発生した後に異常発生のアラーム画面を表示することが可能であるのに対し、こうした異常の発生を予め推定し、これから発生する異常に備えて、交換用の部品を準備しておくなどの事前の対策を講じることができない。   By the way, according to the prior art disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2017-68324, a company, an institution, or the like that owns the mechanical device M can display an alarm screen indicating that an abnormality has occurred after an abnormality has occurred. It is not possible to pre-estimate the occurrence of such anomalies and take precautionary measures such as preparing replacement parts in preparation for the upcoming anomalies.

しかも、機械装置Mの構造が複雑となり、数多くの立体的な部品や部材が組み合わさって当該機械装置を構成するとき、上記の先行技術によって単に部品のレイアウトや配線を示す情報だけでは、異常の発生した箇所の縦、横及び奥行きから成る三次元的な位置や範囲を特定し、または、表示することが困難である。   In addition, the structure of the mechanical device M becomes complicated, and when the mechanical device is configured by combining a large number of three-dimensional parts and members, abnormalities are not obtained simply by the information indicating the layout and wiring of the components by the above-described prior art. It is difficult to identify or display a three-dimensional position or range consisting of the vertical, horizontal, and depth of the location where the error occurred.

さらに、こうした部品や部材が重層的に組み合わさるとき、組み合わさった外側からでは異常の発生した箇所の特定及び表示が殊更に困難である。あるいは、例えば部品が円筒形状であり、異常箇所が内周面側に位置するときなどは、たとえ部品同士が組み合わさった状態でなくとも、その異常箇所を特定し、または、表示することが困難である。   Further, when such parts and members are combined in a multilayered manner, it is particularly difficult to identify and display a place where an abnormality has occurred from outside the combined parts. Alternatively, for example, when the part has a cylindrical shape and the abnormal part is located on the inner peripheral surface side, it is difficult to identify or display the abnormal part even if the parts are not combined with each other. It is.

本実施形態は、こうした問題に鑑み、異常信号が発生するまでの残り時間を推定し、かつ、当該異常信号と関係する異常部品の三次元モデル画像である異常部品三次元モデル画像が生成されることにより、異常の発生する箇所や範囲を容易に特定し、かつ、表示することができる画像生成システムの提供を目的とする。   In view of such a problem, the present embodiment estimates the remaining time until an abnormal signal is generated, and generates an abnormal part 3D model image that is a 3D model image of an abnormal part related to the abnormal signal. Accordingly, it is an object of the present invention to provide an image generation system capable of easily specifying and displaying a location or a range in which an abnormality occurs.

図15のネットワークデータベースNDB6は、左端の列が示す2つの異常センサー(監視センサー)S21,S22と、中の列が示す、各異常センサーS21,S22が発する異常信号と、右端の列が示すこれらの異常信号を生じせしめる異常稼働状態の原因となる異常部品P11との関係性である第1の関係性を行列データにより格納するデータベースである。   The network database NDB6 in FIG. 15 includes two abnormal sensors (monitoring sensors) S21 and S22 indicated by the leftmost column, abnormal signals generated by the abnormal sensors S21 and S22 indicated by the middle column, and an abnormal signal indicated by the rightmost column. Is a database that stores a first relationship, which is a relationship with an abnormal component P11 that causes an abnormal operation state that causes an abnormal signal, by matrix data.

図16に示すログデータベースLDBの例であるログデータベースLDB1は、左端から右端の列にかけて、順に機械装置名、稼働回、オペレーター識別情報H、日時、稼働状態情報Sr及び異常稼働状態情報Siを示す。図16には、機械装置MaについてのログデータベースLDBが示されている。   A log database LDB1, which is an example of the log database LDB illustrated in FIG. 16, indicates a machine device name, operation times, operator identification information H, date and time, operation state information Sr, and abnormal operation state information Si in order from the leftmost column to the rightmost column. . FIG. 16 shows a log database LDB for the mechanical device Ma.

移動状態情報Srの欄には、それぞれの日時における機械装置Maの稼働状態を表すために、各監視センサーS26〜S28と、それぞれの監視センサーS26〜S28が発する稼働状態信号とが示される。また、異常稼働状態情報Siの欄には、同じく機械装置Maの異常稼働状態を表すために、その異常稼働状態を検知した第1の異常センサー(監視センサー)S21と、第1の異常センサーS21が発する異常信号とが示される。   In the column of the moving state information Sr, the respective monitoring sensors S26 to S28 and the operating state signals generated by the respective monitoring sensors S26 to S28 are shown to indicate the operating state of the mechanical device Ma at each date and time. In the column of the abnormal operation state information Si, a first abnormality sensor (monitoring sensor) S21 that detects the abnormal operation state and a first abnormality sensor S21 for indicating the abnormal operation state of the mechanical device Ma are also shown. And an abnormal signal generated by the.

例えば、稼働回第1回目において、第1のオペレーターH01が2018年7月20日の9時5分に機械装置Maの図示しないメインスイッチを入れたため、第6の監視センサーS26がそれを検知し、稼働状態信号「ON」を発した。次に、9時8分30秒に図示しない第1の駆動装置のスイッチを入れ、かつ、時速10mの速度で駆動させたため、第7の監視センサーS27がそれらを検知し、稼働状態信号「ON 10m/h」を発した。さらに、9時9分に図示しない第2の駆動装置のスイッチを入れ、かつ、時速10mの速度で駆動させたため、第8の監視センサーS28がそれらを検知し、稼働状態信号「ON 10m/h」を発した。   For example, in the first operation, the first operator H01 turns on the main switch (not shown) of the mechanical device Ma at 9:05 on July 20, 2018, and the sixth monitoring sensor S26 detects this. , An operation state signal “ON” was issued. Next, at 9:08:30, the first driving device (not shown) was turned on and driven at a speed of 10 m / h, so that the seventh monitoring sensor S27 detected them, and the operation state signal “ON” 10m / h ". Further, at 9:09, the second drive device (not shown) was turned on and driven at a speed of 10 m / h, so that the eighth monitoring sensor S28 detected them, and the operation state signal "ON 10 m / h" Issued.

その後、9時14分に至った時、第1の異常センサーS21が1000℃以上の温度を検知したため、異常信号「1000℃以上」を発した。   Thereafter, at 9:14, the first abnormality sensor S21 detected a temperature of 1000 ° C. or higher, and thus issued an abnormal signal “1000 ° C. or higher”.

そして、9時15分に第1の駆動装置のスイッチと第2の駆動装置のスイッチとを切ったため、第7及び第8の監視センサーS27,S28がそれらを検知し、何れも稼働状態信号「OFF」を発した。さらに、9時15分30秒にメインスイッチを切ったため、第6の監視センサーS26がそれを検知し、稼働状態信号「OFF」を発した。   Then, at 9:15, since the switch of the first drive device and the switch of the second drive device were turned off, the seventh and eighth monitoring sensors S27 and S28 detect them, and both of them have the operation state signal “ OFF ". Further, since the main switch was turned off at 9:15:30, the sixth monitoring sensor S26 detected this, and issued the operating state signal “OFF”.

11時30分以降については、第2のオペレーターH02による機械装置Maの操作により各監視センサーS26〜S28がそれぞれの稼働状態信号を発した。   After 11:30, each monitoring sensor S26 to S28 emits a respective operating state signal by the operation of the mechanical device Ma by the second operator H02.

ニューラルネット学習部24cはニューラルネットNNを学習させる。その上で、ニューラルネットNNを学習モデル記憶部25dに記憶させる。   The neural network learning unit 24c makes the neural network NN learn. Then, the neural network NN is stored in the learning model storage unit 25d.

ニューラルネットNNの例を図17に示す。ニューラルネット学習部24cは、例えば機械装置Maについて、図16のログデータベースLDB1からオペレーター識別情報Hが第1のオペレーターH01であるログデータを、図17に示す第1のニューラルネットNN1に入力する。   FIG. 17 shows an example of the neural network NN. The neural network learning unit 24c inputs the log data whose operator identification information H is the first operator H01 from the log database LDB1 of FIG. 16 to the first neural network NN1 shown in FIG. 17 for the machine Ma, for example.

第1のニューラルネットNN1は、階層構造を有するネットワークであり、図17の左側から順に入力層、中間層及び出力層の3つに分かれている。   The first neural network NN1 is a network having a hierarchical structure, and is divided into three layers, an input layer, an intermediate layer, and an output layer, from the left side in FIG.

中間層がn層から成り、第1のニューラルネットNN1はこの中間層に入力層及び出力層を加えたn+2層から成る多層式のニューラルネットである。   The intermediate layer is composed of n layers, and the first neural network NN1 is a multilayer neural network composed of n + 2 layers obtained by adding an input layer and an output layer to the intermediate layer.

入力層へは、例えば図17の上から順に、第6の監視センサーS26が「ON」を発してから第7の監視センサーS27が「ON」を発するまでの秒単位の時間である第1の入力値x1と、第7の監視センサーS27が発するm/h単位の速度である第2の入力値x2と、第6の監視センサーS26が「ON」を発してから第8の監視センサーS28が「ON」を発するまでの秒単位の時間である第3の入力値x3と、第8の監視センサーS28が発するm/h単位の速度である第4の入力値x4とが入力される。   To the input layer, for example, in order from the top in FIG. 17, the first time is a time in seconds from when the sixth monitoring sensor S26 emits “ON” to when the seventh monitoring sensor S27 emits “ON”. The input value x1, the second input value x2, which is the speed in m / h units generated by the seventh monitoring sensor S27, and the eighth monitoring sensor S28 after the sixth monitoring sensor S26 has turned ON. A third input value x3, which is a time in seconds until “ON” is issued, and a fourth input value x4, which is a speed in m / h that is emitted by the eighth monitoring sensor S28, are input.

中間層においては、これらの4つの入力値の例に対して、図17の最も左上に位置する中間層ニューロンである中間層ニューロン01aにおいて、第1〜第4の入力値x1〜x4のそれぞれに対応する4つの結合係数w1〜w4が設定される。中間層ニューロン01aは、出力値yaを出力する。出力値yaは連続値でもよく、また、0若しくは1でもよい。   In the hidden layer, in response to the example of these four input values, the hidden layer neuron 01a, which is the hidden layer neuron located at the upper left of FIG. 17, receives the first to fourth input values x1 to x4 respectively. Corresponding four coupling coefficients w1 to w4 are set. The intermediate layer neuron 01a outputs an output value ya. The output value ya may be a continuous value, or may be 0 or 1.

中間層ニューロン01aの一段下側に位置する中間層ニューロンである中間層ニューロン01bにおいても、中間層ニューロン01aと同様に第1〜第4の入力値x1〜x4のそれぞれに対応する4つの結合係数wが設定され、その出力値ybが出力される。その下側にも同様の中間層ニューロンが続く。   Similarly to the intermediate layer neuron 01a, the intermediate layer neuron 01b, which is an intermediate layer neuron located one step below the intermediate layer neuron 01a, has four coupling coefficients corresponding to the first to fourth input values x1 to x4, respectively. w is set, and the output value yb is output. Below that is a similar hidden neuron.

第1列目の各中間層ニューロン01mの一列前側に位置する中間層ニューロンである第2列目の中間層ニューロン02mにおいては、第1列目の各中間層ニューロン01mから出力される各出力値ymのそれぞれに対応する結合係数wが設定される。さらにその前側へ第n列まで同様の中間層ニューロンが配置される。   In an intermediate layer neuron 02m in the second column, which is an intermediate layer neuron located one row ahead of each intermediate layer neuron 01m in the first column, each output value output from each intermediate layer neuron 01m in the first column A coupling coefficient w corresponding to each of ym is set. Further, similar intermediate layer neurons are arranged up to the n-th row in front of the same.

こうして、縦横に配置される各中間層ニューロンによって中間層が形成される。   Thus, an intermediate layer is formed by each of the intermediate layer neurons arranged vertically and horizontally.

出力層からは、例えば第6の監視センサーS26が「ON」を発してから第1の異常センサーS21が1000℃以上の温度を検知して異常信号を発するまでの秒単位の時間である第1の出力値z1が出力される。   From the output layer, for example, the first time, which is the time in seconds from when the sixth monitoring sensor S26 emits “ON” to when the first abnormality sensor S21 detects a temperature of 1000 ° C. or more and issues an abnormality signal, Is output.

第1のニューラルネットNN1の学習は、ニューラルネット学習部24cが例えば前向き演算と後向き演算とを繰り返すことにより行う。ニューラルネット学習部24cは、機械装置Maの場合にログデータベースLDB1からオペレーターH01が操作するときの第1〜第4の入力値x1〜x4と第1の出力値z1を第1のニューラルネットNN1に入力する。例えば、稼働回第1回目については、第1の入力値x1として210を、第2の入力値x2として10を、第3の入力値x3として240を、第4の入力値x4として10を、第1の出力値z1として540をそれぞれ入力する。稼働回第1回目後についても、第1のオペレーターH01が操作するときの入力値及び出力値x1〜x4,z1を入力する。   The learning of the first neural network NN1 is performed by the neural network learning unit 24c repeating, for example, forward calculation and backward calculation. The neural network learning unit 24c converts the first to fourth input values x1 to x4 and the first output value z1 when the operator H01 operates from the log database LDB1 in the case of the mechanical device Ma into the first neural network NN1. input. For example, for the first operation time, 210 is used as the first input value x1, 10 is used as the second input value x2, 240 is used as the third input value x3, and 10 is used as the fourth input value x4. 540 is input as the first output value z1. After the first operation, the input values and output values x1 to x4, z1 when the first operator H01 operates are also input.

また、他の機械装置Mb,McがMaと同型機種の場合、機械装置Mb及び機械装置Mcの場合の第1のオペレーターH01が操作するときの入力値及び出力値x1〜x4,z1をも全て第1のニューラルネットNN1に入力する。   Further, when the other mechanical devices Mb and Mc are of the same model as Ma, the input values and the output values x1 to x4 and z1 when the first operator H01 operates in the case of the mechanical devices Mb and Mc are all changed. Input to the first neural network NN1.

このとき、上で述べたような、第1のオペレーターH01による機械装置Maの稼働回第1回目における第1の出力値z1である540は、同じく稼働回第1回目における各入力値x1〜x4に対応する教師出力である。そして、第1の出力値z1が540となるように各結合係数wを決定する。こうして決定された結合係数wを用いる前向き演算により入力値から出力値を求める。   At this time, as described above, the first output value z1 540 of the first operation of the mechanical device Ma by the first operator H01 is 540, which is the input value x1 to x4 of the first operation of the mechanical device Ma. Is the teacher output corresponding to. Then, each coupling coefficient w is determined such that the first output value z1 becomes 540. An output value is obtained from an input value by a forward operation using the coupling coefficient w determined in this way.

また、後向き演算により、前向き演算による出力値と教師出力との間の誤差が小さくなるように結合係数を修正する。例えば、前向き演算により得られた出力値と稼働回第1回目後の教師出力との差の2乗(2乗誤差E)が小さくなるように各結合係数wを繰り返し修正する。   Also, the coupling coefficient is corrected by the backward operation so that the error between the output value obtained by the forward operation and the teacher output is reduced. For example, each coupling coefficient w is repeatedly corrected so that the square (square error E) of the difference between the output value obtained by the forward calculation and the teacher output after the first operation is reduced.

こうして学習された第1のニューラルネットNN1が学習モデル記憶部25dに記憶される。   The first neural net NN1 thus learned is stored in the learning model storage unit 25d.

また、オペレーター識別情報Hが第2のオペレーターH02のログデータを図示しない第2のニューラルネットNN2に入力し、ニューラルネット学習部24cは、第1のニューラルネットNN1と同様に第2のニューラルネットNN2を学習する。こうして第2のニューラルネットNN2は学習された後、学習モデル記憶部25dに記憶される。   Further, the operator identification information H inputs the log data of the second operator H02 to a second neural network NN2 (not shown), and the neural network learning unit 24c outputs the second neural network NN2 in the same manner as the first neural network NN1. To learn. After learning the second neural net NN2 in this way, it is stored in the learning model storage unit 25d.

三次元CADデータ特定部24aは、例えば第1のオペレーターH01が機械装置Maのメインスイッチを入れた後、記憶手段25の学習モデル記憶部25dに記憶されている第1のニューラルネットNN1の入力層に、各監視センサーS26,S27,S28が発する稼働状態信号に基づく第1〜第4の入力値x1〜x4を入力する。   For example, after the first operator H01 turns on the main switch of the mechanical device Ma, the three-dimensional CAD data specifying unit 24a stores the input layer of the first neural network NN1 stored in the learning model storage unit 25d of the storage unit 25. , The first to fourth input values x1 to x4 based on the operation state signals generated by the monitoring sensors S26, S27, and S28 are input.

また、三次元CADデータ特定部24aは、第1のニューラルネットNN1を用いて出力された第1の出力値z1に従い、例えば第6の監視センサーS26が「ON」を発してから第1の異常センサーS21が1000℃以上の温度を検知して異常信号を発するまでの秒単位の時間を推定する。そして、第6の監視センサーS26が「ON」を発してから既に経過している秒単位の時間を差し引いて、推定時から第1の異常センサーS21が異常信号を発するまでの残りの秒単位の時間を計算して推定する。   In addition, the three-dimensional CAD data specifying unit 24a, in accordance with the first output value z1 output using the first neural network NN1, for example, outputs the first abnormality after the sixth monitoring sensor S26 emits “ON”. The time in seconds until the sensor S21 detects a temperature of 1000 ° C. or more and issues an abnormal signal is estimated. Then, the time in seconds that has elapsed since the sixth monitoring sensor S26 emits “ON” is subtracted, and the remaining seconds in units from the estimation time until the first abnormality sensor S21 issues an abnormality signal are subtracted. Calculate and estimate time.

例えば、第6の監視センサーS26が「ON」を発してから第1の異常センサーS21が異常信号を発するまでの時間が540秒と推定され、かつ、同じく「ON」を発してから既に300秒が経過しているときは、残りの時間が240秒と推定される。   For example, it is estimated that the time from when the sixth monitoring sensor S26 emits “ON” to when the first abnormal sensor S21 issues an abnormal signal is 540 seconds, and it is already 300 seconds after the “ON” is also emitted. Has elapsed, the remaining time is estimated to be 240 seconds.

さらに、三次元CADデータ特定部24aは、第1の異常センサーS21が異常信号を発することが推定される際、その異常信号と、図15に示すネットワークデータベースNDB6とにより、当該発生が推定される異常信号を生じせしめる異常稼働状態の原因となる異常部品P11を特定する。以上で述べた以外の構成は、第3の実施形態と共通とする。   Further, when it is estimated that the first abnormality sensor S21 emits an abnormal signal, the three-dimensional CAD data specifying unit 24a estimates the occurrence based on the abnormal signal and the network database NDB6 shown in FIG. An abnormal component P11 that causes an abnormal operation state that causes an abnormal signal is specified. Configurations other than those described above are common to the third embodiment.

三次元モデル画像生成部24bは、このように特定された異常部品Pを表すための三次元CADデータである異常部品CADデータDpに基づく異常部品三次元モデル画像Ipを生成する。また、正常部品を表すための三次元CADデータである正常部品CADデータDrに基づく正常部品三次元モデル画像Ir及び機械装置M全体を表すための三次元CADデータである全体CADデータDmに基づく全体三次元モデル画像Imを生成することができる。さらに、これらのうちの二以上の三次元モデル画像が重ね合わせられた複合三次元モデル画像Iiを生成することができる。   The three-dimensional model image generation unit 24b generates the abnormal part three-dimensional model image Ip based on the abnormal part CAD data Dp that is the three-dimensional CAD data for representing the abnormal part P specified in this way. Further, a normal part three-dimensional model image Ir based on the normal part CAD data Dr that is three-dimensional CAD data for representing a normal part, and an entire part based on the whole CAD data Dm that is three-dimensional CAD data for representing the entire mechanical device M. A three-dimensional model image Im can be generated. Further, it is possible to generate a composite three-dimensional model image Ii in which two or more three-dimensional model images are superimposed.

図18は、三次元モデル画像生成部24bによって生成される、発生が推定される異常信号と関係する異常部品P11を表すための三次元CADデータである異常部品CADデータDp11に基づく異常部品三次元モデル画像Ip11の画像例を示す。このとき、図18のように異常部品三次元モデル画像Ip11だけが表されるのでなく、正常部品三次元モデル画像Ir、他の異常部品三次元モデル画像Ip又は全体三次元モデル画像Imと重ね合わせられる複合三次元モデル画像Iiが表されてもよい。   FIG. 18 shows an abnormal part three-dimensional based on abnormal part CAD data Dp11, which is three-dimensional CAD data generated by the three-dimensional model image generation unit 24b and representing the abnormal part P11 related to the abnormal signal whose occurrence is estimated. 4 shows an image example of a model image Ip11. At this time, not only the abnormal part three-dimensional model image Ip11 is displayed as shown in FIG. 18 but also the normal part three-dimensional model image Ir, another abnormal part three-dimensional model image Ip, or the entire three-dimensional model image Im. A composite three-dimensional model image Ii may be represented.

図18の画像例では、異常部品三次元モデル画像Ip11が、三次元CADデータ特定部24aによって推定される第1の異常センサーS21が異常信号を発するまでの残りの時間についての「今から240秒後に異常信号が生じます。」という表示と共に示されている。   In the image example of FIG. 18, the abnormal component three-dimensional model image Ip11 is “240 seconds from now” on the remaining time until the first abnormal sensor S21 estimated by the three-dimensional CAD data specifying unit 24a issues an abnormal signal. An abnormal signal will occur later. "

また、操作者は、異常部品P11のうち中心線C方向のスリットに相当する範囲の三次元領域を指定し、このスリット状の三次元領域を非表示とし、かつ、スリット状以外の範囲の三次元領域を表示する選択を行って、部分的に三次元領域を非表示とする部分非表示三次元モデル画像を生成することができる。これによって、図18の画像例では見えなかった異常原因領域を容易に観察することができ、また、機械装置Ma全体や異常部品P11に占める位置や範囲を容易に把握することができる。   Further, the operator designates a three-dimensional area in a range corresponding to the slit in the direction of the center line C in the abnormal part P11, hides this slit-shaped three-dimensional area, and sets a tertiary area in a range other than the slit shape. By selecting to display the original region, a partially hidden three-dimensional model image that partially hides the three-dimensional region can be generated. Thereby, it is possible to easily observe the abnormal cause area which is not visible in the image example of FIG. 18, and to easily grasp the position and range occupied by the entire mechanical device Ma and the abnormal component P11.

このように、異常信号が発生するまでの残り時間が推定され、異常部品三次元モデル画像Ip11と共に図18の画像例のように表示されることによって、機械装置Ma、画像生成装置22、または、機械装置Ma及び画像生成装置22を保有する企業、機関等は異常部品P11の交換用の部品を準備しておくなどの事前の対策を講じることができる。   In this way, the remaining time until the occurrence of the abnormal signal is estimated and displayed together with the abnormal part three-dimensional model image Ip11 as shown in the image example of FIG. 18, so that the mechanical device Ma, the image generating device 22, or A company, an institution, or the like having the mechanical device Ma and the image generating device 22 can take a precautionary measure such as preparing a replacement part for the abnormal part P11.

また、異常信号の発生が推定される異常部品三次元モデル画像Ip11が、正常部品三次元モデル画像Ir、他の異常部品三次元モデル画像Ip又は全体三次元モデル画像Imと重ね合わせられて表されることや、異常原因領域が表されることにより、後に修理や交換を必要とする三次元的な位置や範囲を早期に把握することができる。   Further, the abnormal component three-dimensional model image Ip11 in which the occurrence of the abnormal signal is estimated is displayed so as to be superimposed on the normal component three-dimensional model image Ir, another abnormal component three-dimensional model image Ip, or the entire three-dimensional model image Im. That is, the three-dimensional position or range that needs to be repaired or replaced later can be grasped at an early stage.

さらに、異常信号が発生するまでの残り時間が推定され、表示されることによって、オペレーターHが駆動装置の駆動速度を落とす、作業を中断して機械装置Mのメインスイッチを切るなどによって異常信号の発生を未然に避けることができる場合もある。しかも、オペレーターHは異常信号が発生しないように稼働状態を調整する、稼働状態情報Srや異常稼働状態情報Siの履歴から異常信号が発生する原因を追究する、余裕をもって交換用の部品を準備するなどといった対策を講じることができる。   Further, the remaining time until the occurrence of the abnormal signal is estimated and displayed, so that the operator H lowers the driving speed of the driving device, interrupts the operation and turns off the main switch of the mechanical device M, and the like. In some cases, the occurrence can be avoided. Moreover, the operator H adjusts the operating state so that no abnormal signal is generated, investigates the cause of the abnormal signal from the history of the operating state information Sr and the abnormal operating state information Si, and prepares spare parts with a margin. Measures such as can be taken.

ニューラルネットNNは、オペレーターHごとに学習され、記憶されるため、異なるオペレーターHのログデータの影響を受けることなく、特定のオペレーターHの場合の異常信号が発生するまでの残り時間をより正確に推定することができる。   Since the neural network NN is learned and stored for each operator H, the remaining time until the occurrence of an abnormal signal for a specific operator H can be more accurately determined without being affected by log data of different operators H. Can be estimated.

企業、機関等が同型の機械装置Mを複数保有している場合、それらの機械装置Ma,Mb,Mcの入力値及び出力値x1〜x4,z1をも一つのニューラルネットNNに入力して学習させることができるため、結合係数wを修正する機会をより多く得ることができる。   When a company, an institution, or the like has a plurality of mechanical devices M of the same type, input values and output values x1 to x4, z1 of the mechanical devices Ma, Mb, Mc are also input to one neural network NN for learning. Therefore, more opportunities to correct the coupling coefficient w can be obtained.

図14(b)のように各機械装置Ma〜Mb及び画像生成装置22が離れて所在する場合は、各機械装置Ma〜Mcを画像生成装置22を保有する企業、機関等とは異なる企業、機関等が保有してもよい。   When each of the mechanical devices Ma to Mb and the image generating device 22 are located apart from each other as illustrated in FIG. 14B, each of the mechanical devices Ma to Mc is a company different from a company or an institution that owns the image generating device 22. It may be owned by an institution or the like.

なお、画像生成表示システム21が有する機械装置Mの基数は、図14の機能構成図の例に示す基数である三基に限られず、一基若しくは二基でもよく、かつ、四基以上でもよい。   The radix of the mechanical device M included in the image generation / display system 21 is not limited to three, which is the radix shown in the example of the functional configuration diagram in FIG. 14, but may be one or two, and may be four or more. .

また、オペレーターHの人数は、図16のログデータベースLDBの例に示す人数である二人に限られず、これより多くても、また、これよりも少なくてもよい。図16のログデータベースLDBの例には機械装置Maのログデータだけが入力されているが、機械装置Ma以外の機械装置Mのログデータが入力されていてもよい。   Further, the number of operators H is not limited to two, which is the number shown in the example of the log database LDB in FIG. 16, and may be more or less than this. In the example of the log database LDB of FIG. 16, only the log data of the mechanical device Ma is input, but log data of the mechanical device M other than the mechanical device Ma may be input.

さらに、三次元CADデータ特定部24aは、第1の出力値z1に従い、残りの時間を240秒と推定しているが、推定時間を一つに絞らずに、複数の推定値についての確率を示してもよい。この場合、三次元モデル画像生成部24bは、例えば「今から240秒後に異常信号が生じる確率は70%です。」のような表示を含む画像を生成してもよい。   Further, the three-dimensional CAD data specifying unit 24a estimates the remaining time to be 240 seconds according to the first output value z1, but does not limit the estimated time to one, and calculates the probabilities for a plurality of estimated values. May be shown. In this case, the three-dimensional model image generation unit 24b may generate an image including a display such as, for example, "the probability of occurrence of an abnormal signal after 240 seconds is 70%."

これらの表示とともに、アラーム部26bがアラーム音を鳴らして操作者の注意を喚起してもよい。   Along with these displays, the alarm unit 26b may sound an alarm sound to draw the operator's attention.

画像生成表示システム21が図13に示すような外部端末装置を有し、上で述べたような操作、表示、アラーム等がこの外部端末装置の端末表示処理手段によって行われてもよい。   The image generation and display system 21 may have an external terminal device as shown in FIG. 13, and the operations, displays, alarms and the like described above may be performed by the terminal display processing means of the external terminal device.

以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明はこれらの実施形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で様々の変更が可能である。   Although the embodiments of the present invention have been described above, the present invention is not limited to these embodiments, and various modifications can be made without departing from the spirit of the present invention.

例えば、機械装置Mは産業機械や工作機械のような単独の機械装置である必要はなく、複数の部品を含むものであれば、建築物や構造物を構成し、または、建築物や構造物に付属する機械装置であってもよい。   For example, the mechanical device M does not need to be a single mechanical device such as an industrial machine or a machine tool. If the mechanical device M includes a plurality of parts, it constitutes a building or a structure, or a building or a structure. May be a mechanical device attached to.

また、異常センサーSは温度、圧力等の物理量やそれらの変化量を検出する素子を含むセンサーである必要はなく、異常稼働状態によって異常信号を発するものであれば、例えば部品や部品の一部分の欠損を検知するセンサーでもよい。   Further, the abnormal sensor S does not need to be a sensor including an element for detecting a physical quantity such as temperature and pressure and an amount of change thereof, and if it generates an abnormal signal depending on an abnormal operation state, for example, a part or a part of the part may be used. A sensor for detecting loss may be used.

配設される異常センサーSの数は各実施形態において例示した数に限られることがなく、これらよりも多くてもよく、また、これらよりも少なくてもよい。第7の実施形態における監視センサーSの数についても同様である。   The number of abnormal sensors S provided is not limited to the number exemplified in each embodiment, and may be larger or smaller than these. The same applies to the number of monitoring sensors S in the seventh embodiment.

さらに、アラーム部6b,16b,26b又は端末アラーム部19bがアラーム音を鳴らす必要はなく、例えば、表示面6a,16a,26a又は端末表示面19aに表される三次元モデル画像Ii,Im,Ip,Irの点滅、色変化などにより操作者の注意を喚起する構成であってもよい。また、これらとアラーム音との組み合わせでもよい。   Further, it is not necessary for the alarm sections 6b, 16b, 26b or the terminal alarm section 19b to emit an alarm sound. For example, three-dimensional model images Ii, Im, Ip shown on the display surfaces 6a, 16a, 26a or the terminal display surface 19a. , Ir blinking, a color change, etc., to alert the operator. Also, a combination of these and an alarm sound may be used.

本発明は、異常部品三次元モデル画像を生成する画像生成装置に用いることができる。   INDUSTRIAL APPLICATION This invention can be used for the image generation apparatus which produces | generates a three-dimensional model image of an abnormal part.

1,11,21 画像生成表示システム
2 画像生成装置,12 画像生成サーバ装置,22 画像生成装置
3,13,23 通信手段
4,14,24 処理手段
5,15,25 記憶手段
6,16,26 表示処理手段
17 外部端末装置
18 端末処理手段
19 端末表示処理手段
M,Ma〜Mc 機械装置
S,S01〜S15 異常センサー
S21,S22,S31,S32,S41,S42 監視センサー(異常センサー)
S26〜S28,S36〜S38,S46〜S48 監視センサー
P,P01,P02,P11 異常部品
A,A011〜A022 異常原因領域
LDB,LDB1 ログデータベース
NDB,NDB1〜NDB6 ネットワークデータベース
NN,NN1 ニューラルネット
Dp,Dp01,Dp02 異常部品CADデータ(三次元CADデータ)
Dr 正常部品CADデータ(三次元CADデータ)
Dm 全体CADデータ(三次元CADデータ)
Ii 複合三次元モデル画像(三次元モデル画像)
Ip,Ip01,Ip02,Ip11 異常部品三次元モデル画像(三次元モデル画像)
Ir 正常部品三次元モデル画像(三次元モデル画像)
Im 全体三次元モデル画像(三次元モデル画像)
S100,S200 画像生成方法
S110,S210 データベース記憶工程
S120,S220 異常信号受信工程
S130,S230 三次元モデル画像生成工程(異常部品三次元モデル画像生成工程)
S140,S240 三次元モデル画像表示工程
1, 11, 21 Image generation and display system 2 Image generation device, 12 Image generation server device, 22 Image generation devices 3, 13, 23 Communication means 4, 14, 24 Processing means 5, 15, 25 Storage means 6, 16, 26 Display processing means 17 External terminal device 18 Terminal processing means 19 Terminal display processing means M, Ma to Mc Mechanical devices S, S01 to S15 Abnormal sensors S21, S22, S31, S32, S41, S42 Monitoring sensor (abnormal sensor)
S26 to S28, S36 to S38, S46 to S48 Monitoring sensors P, P01, P02, P11 Abnormal parts A, A011 to A022 Abnormal cause areas LDB, LDB1 Log database NDB, NDB1 to NDB6 Network database NN, NN1 Neural net Dp, Dp01 , Dp02 Abnormal part CAD data (3D CAD data)
Dr Normal part CAD data (3D CAD data)
Dm Whole CAD data (3D CAD data)
Ii Composite 3D model image (3D model image)
Ip, Ip01, Ip02, Ip11 Abnormal part 3D model image (3D model image)
Ir normal part 3D model image (3D model image)
Im Overall 3D model image (3D model image)
S100, S200 Image generation method S110, S210 Database storage step S120, S220 Abnormal signal receiving step S130, S230 Three-dimensional model image generation step (abnormal part three-dimensional model image generation step)
S140, S240 Three-dimensional model image display process

Claims (13)

複数の部品を含む機械装置に配設される複数の異常センサーに接続する通信手段と、該通信手段に接続する処理手段と、該処理装置に接続する記憶手段とを備え、
前記記憶手段は、前記各異常センサーが発する異常信号とその異常信号を生じせしめる異常稼働状態の原因となる一又は複数の前記部品である異常部品との関係性である第1の関係性を行列データにより格納するネットワークデータベースと、前記各部品の三次元CADデータを格納する三次元CADデータベースとを記憶し、
前記処理手段は、前記通信手段が前記異常信号を受信する際、前記行列データに基づき当該異常信号と関係する前記異常部品の三次元CADデータである異常部品CADデータを特定するとともに、前記異常部品CADデータに基づく異常部品三次元モデル画像を生成する
ことを特徴とする画像生成装置。
A communication unit connected to a plurality of abnormality sensors disposed in a mechanical device including a plurality of components, a processing unit connected to the communication unit, and a storage unit connected to the processing device;
The storage means is configured to matrix a first relationship, which is a relationship between an abnormal signal generated by each of the abnormal sensors and one or a plurality of abnormal components that cause the abnormal operation state that causes the abnormal signal. A network database for storing the data, and a three-dimensional CAD database for storing the three-dimensional CAD data of each component,
When the communication unit receives the abnormal signal, the processing unit specifies abnormal component CAD data that is three-dimensional CAD data of the abnormal component related to the abnormal signal based on the matrix data, and An image generating apparatus for generating a three-dimensional model image of an abnormal part based on CAD data.
前記ネットワークデータベースは、前記異常信号と、前記異常部品のうち当該異常信号を生じせしめる異常稼働状態の原因となる一又は複数の三次元領域である異常原因領域との関係性である第2の関係性を行列データにより格納し、
前記処理手段は、前記異常部品のうち前記異常原因領域と前記異常原因領域でない三次元領域である正常領域とが区別して表示される前記異常部品三次元モデル画像を生成する
ことを特徴とする請求項1に記載の画像生成装置。
The network database is a second relationship that is a relationship between the abnormal signal and an abnormal cause area that is one or a plurality of three-dimensional areas that cause an abnormal operation state of the abnormal component that causes the abnormal signal. Is stored by matrix data,
The processing unit generates the abnormal component three-dimensional model image in which the abnormal cause area and the normal area that is a three-dimensional area that is not the abnormal cause area among the abnormal parts are displayed in a distinguished manner. Item 2. The image generation device according to Item 1.
前記三次元CADデータに基づき、前記各部品のうち任意に範囲が指定される一又は複数の三次元領域の表示及び非表示を選択して前記異常部品三次元モデル画像を生成する
ことを特徴とする請求項1または2に記載の画像生成装置。
Generating an abnormal part three-dimensional model image by selecting display or non-display of one or a plurality of three-dimensional regions whose ranges are arbitrarily specified among the respective parts based on the three-dimensional CAD data. The image generation device according to claim 1 or 2, wherein
複数の部品を含む機械装置に配設された複数の異常センサー、該複数の異常センサーに接続する通信手段、該通信手段に接続する処理手段及び該処理装置に接続する記憶手段を備える画像生成サーバ装置と、前記通信手段に通信回線を介して接続され、かつ、端末表示処理手段を備える外部端末装置とを含む画像生成表示システムであって、
前記記憶手段は、前記各異常センサーが発する異常信号とその異常信号を生じせしめる異常稼働状態の原因となる一又は複数の前記部品である異常部品との関係性である第1の関係性を行列データにより格納するネットワークデータベースと、前記各部品の三次元CADデータを格納する三次元CADデータベースとを記憶し、
前記処理手段は、前記通信手段が前記異常信号を受信する際、前記行列データに基づき当該異常信号と関係する前記異常部品の三次元CADデータである異常部品CADデータを特定するとともに、前記異常部品CADデータに基づく異常部品三次元モデル画像を生成し、
前記端末表示処理手段は、前記外部端末装置が前記画像生成サーバ装置から受信する前記異常部品三次元モデル画像を表示する
ことを特徴とする画像生成表示システム。
An image generation server comprising: a plurality of abnormality sensors provided in a mechanical device including a plurality of components; a communication unit connected to the plurality of abnormality sensors; a processing unit connected to the communication unit; and a storage unit connected to the processing device. An image generation and display system including a device and an external terminal device connected to the communication unit via a communication line, and including a terminal display processing unit,
The storage means is configured to matrix a first relationship, which is a relationship between an abnormal signal generated by each of the abnormal sensors and one or a plurality of abnormal components that cause the abnormal operation state that causes the abnormal signal. A network database for storing the data, and a three-dimensional CAD database for storing the three-dimensional CAD data of each component,
When the communication unit receives the abnormal signal, the processing unit specifies abnormal component CAD data that is three-dimensional CAD data of the abnormal component related to the abnormal signal based on the matrix data, and Generate an abnormal part 3D model image based on CAD data,
The image generation display system, wherein the terminal display processing means displays the abnormal component three-dimensional model image received by the external terminal device from the image generation server device.
前記ネットワークデータベースは、前記異常信号と、前記異常部品のうち当該異常信号を生じせしめる異常稼働状態の原因となる一又は複数の三次元領域である異常原因領域との関係性である第2の関係性を行列データにより格納し、
前記処理手段は、前記異常部品のうち前記異常原因領域と前記異常原因領域でない三次元領域である正常領域とが区別して表示される前記異常部品三次元モデル画像を生成する
ことを特徴とする請求項4に記載の画像生成装置。
The network database is a second relationship that is a relationship between the abnormal signal and an abnormal cause area that is one or a plurality of three-dimensional areas that cause an abnormal operation state of the abnormal component that causes the abnormal signal. Is stored by matrix data,
The processing unit generates the abnormal component three-dimensional model image in which the abnormal cause area and the normal area that is a three-dimensional area that is not the abnormal cause area among the abnormal parts are displayed in a distinguished manner. Item 5. The image generation device according to Item 4.
前記三次元CADデータに基づき、前記各部品のうち任意に範囲が指定される一又は複数の三次元領域の表示及び非表示を選択して前記異常部品三次元モデル画像を生成する
ことを特徴とする請求項4または5に記載の画像生成表示システム。
Generating an abnormal part three-dimensional model image by selecting display or non-display of one or a plurality of three-dimensional regions whose ranges are arbitrarily specified among the respective parts based on the three-dimensional CAD data. The image generation and display system according to claim 4 or 5, wherein
画像生成装置が備える記憶手段が、複数の部品を含む機械装置に配設された複数の異常センサーが発する異常信号とその異常信号を生じせしめる異常稼働状態の原因となる一又は複数の前記部品である異常部品との関係性である第1の関係性を行列データにより格納するネットワークデータベースと、前記各部品の三次元CADデータを格納する三次元CADデータベースとを記憶するデータベース記憶工程と、
前記画像生成装置が備える通信手段が、前記異常センサーから前記異常信号を受信する異常信号受信工程と、
前記記憶手段及び前記通信手段に接続する処理手段が、前記行列データに基づき当該異常信号と関係する前記異常部品の三次元CADデータである異常部品CADデータを特定するとともに、前記異常部品CADデータに基づく異常部品三次元モデル画像を生成する異常部品三次元モデル画像生成工程とを含む
ことを特徴とする画像生成方法。
The storage means included in the image generating device is configured to store an abnormal signal generated by a plurality of abnormal sensors provided in a mechanical device including a plurality of components and one or a plurality of the components that cause an abnormal operation state that causes the abnormal signal. A database storage step of storing a network database that stores a first relationship that is a relationship with a certain abnormal component by matrix data, and a three-dimensional CAD database that stores three-dimensional CAD data of each of the components;
A communication unit included in the image generation device, an abnormal signal receiving step of receiving the abnormal signal from the abnormal sensor,
A processing unit connected to the storage unit and the communication unit specifies abnormal component CAD data, which is three-dimensional CAD data of the abnormal component related to the abnormal signal, based on the matrix data. An abnormal part three-dimensional model image generating step of generating an abnormal part three-dimensional model image based on the abnormal part three-dimensional model image.
前記データベース記憶工程は、前記異常信号と、前記異常部品のうち当該異常信号を生じせしめる異常稼働状態の原因となる一又は複数の三次元領域である異常原因領域との関係性である第2の関係性を行列データにより格納するネットワークデータベースを記憶する工程を含み、
前記異常部品三次元モデル画像生成工程は、前記異常部品のうち前記異常原因領域と前記異常原因領域でない三次元領域である正常領域とが区別して表示される前記異常部品三次元モデル画像を生成する工程を含む
ことを特徴とする請求項7に記載の画像生成方法。
The database storing step is a second relationship between the abnormal signal and an abnormal cause area that is one or a plurality of three-dimensional areas that cause an abnormal operation state that causes the abnormal signal among the abnormal parts. Storing a network database storing the relationships by matrix data,
The abnormal part three-dimensional model image generation step generates the abnormal part three-dimensional model image in which the abnormal cause area and the normal area that is a three-dimensional area other than the abnormal cause area among the abnormal parts are displayed in a distinguished manner. The method according to claim 7, comprising a step.
前記各部品のうち一又は複数の三次元領域の範囲を任意に指定する範囲指定工程と、前記指定された範囲の表示及び非表示を選択する表示非表示選択工程とを含む
ことを特徴とする請求項7または8に記載の画像生成方法。
A range specifying step of arbitrarily specifying a range of one or a plurality of three-dimensional regions among the parts; and a display / non-display selecting step of selecting display / non-display of the specified range. The image generation method according to claim 7.
複数の部品を含む機械装置と、
該機械装置に配設される複数の監視センサーと、
該監視センサーに接続する通信手段、人工知能を有するとともに、前記通信手段に接続する処理手段及び該処理装置に接続するとともに、前記機械装置の稼働情報を時刻とともにログデータにより格納するログデータベースを記憶する記憶手段を有する画像生成装置とを備え、
前記各監視センサーは、前記機械装置の異常稼働状態を検知する時に異常信号を発し、
前記稼働情報は、前記機械装置を稼働させる稼働回ごとの前記機械装置を操作するオペレーターの識別情報と、前記各監視センサーが発する前記機械装置の稼働状態を表す稼働状態情報と、前記異常信号を含む異常稼働状態情報とを含み、
前記処理手段は、前記人工知能を学習させ、かつ、該学習によって得られる学習モデルに基づいて、前記異常信号が発生するまでの残り時間を推定するとともに、当該発生が推定される異常信号と関係する異常部品の三次元モデル画像である異常部品三次元モデル画像を生成する
ことを特徴とする画像生成表示システム。
A mechanical device including a plurality of parts;
A plurality of monitoring sensors disposed on the mechanical device;
A communication unit connected to the monitoring sensor, a processing unit connected to the communication unit having artificial intelligence and a log database connected to the processing device and storing operation information of the machine device as log data along with time. An image generation device having a storage unit that performs
Each of the monitoring sensors emits an abnormal signal when detecting an abnormal operation state of the mechanical device,
The operation information is identification information of an operator who operates the mechanical device for each operation of operating the mechanical device, operating state information indicating the operating state of the mechanical device issued by each of the monitoring sensors, and the abnormal signal. Including abnormal operation status information,
The processing means learns the artificial intelligence, and estimates a remaining time until the occurrence of the abnormal signal based on a learning model obtained by the learning. An image generation and display system, which generates a three-dimensional model image of an abnormal part, which is a three-dimensional model image of the abnormal part that is generated.
複数の部品を含む機械装置と、
該機械装置に配設される複数の監視センサーと、
該監視センサーに接続する通信手段、多層式のニューラルネットを学習させるニューラルネット学習部を有するとともに前記通信手段に接続する処理手段、ならびに、該処理装置に接続するとともに、前記機械装置の稼働情報を時刻と共にログデータにより格納するログデータベース及び前記ニューラルネットを記憶する記憶手段を有する画像生成装置とを備え、
前記各監視センサーは、前記機械装置の異常稼働状態を検知する時に異常信号を発し、
前記稼働情報は、前記機械装置を稼働させる稼働回ごとの前記機械装置を操作するオペレーターの識別情報と、前記各監視センサーが発する前記機械装置の稼働状態を表す稼働状態情報と、前記異常信号を含む異常稼働状態情報とを含み、
前記処理手段は、前記ニューラルネットに基づいて、前記異常信号が発生するまでの残り時間を推定するとともに、当該発生が推定される異常信号と関係する異常部品の三次元モデル画像である異常部品三次元モデル画像を生成する
ことを特徴とする画像生成表示システム。
A mechanical device including a plurality of parts;
A plurality of monitoring sensors disposed on the mechanical device;
A communication unit connected to the monitoring sensor, a processing unit having a neural network learning unit that learns a multilayer neural network and connected to the communication unit, and a connection to the processing device, and operating information of the mechanical device. A log database that stores the log data together with the time, and an image generating apparatus having a storage unit that stores the neural network,
Each of the monitoring sensors emits an abnormal signal when detecting an abnormal operation state of the mechanical device,
The operation information is identification information of an operator who operates the mechanical device for each operation of operating the mechanical device, operating state information indicating the operating state of the mechanical device issued by each of the monitoring sensors, and the abnormal signal. Including abnormal operation status information,
The processing means estimates a remaining time until the occurrence of the abnormal signal based on the neural network, and outputs a three-dimensional model image of the abnormal part related to the abnormal signal whose occurrence is estimated. An image generation and display system for generating an original model image.
前記記憶手段は、前記異常信号とその異常信号を生じせしめる異常稼働状態の原因となる一又は複数の前記部品である異常部品との関係性である第1の関係性を行列データにより格納するネットワークデータベースと、前記各部品の三次元CADデータを格納する三次元CADデータベースとを記憶し、
前記処理手段は、前記行列データに基づき前記発生が推定される異常信号と関係する異常部品の三次元CADデータである異常部品CADデータを特定し、
前記異常部品三次元モデル画像は、前記異常部品CADデータに基づく
ことを特徴とする請求項11に記載の画像生成表示システム。
A network configured to store, using matrix data, a first relationship that is a relationship between the abnormal signal and one or a plurality of abnormal components that cause the abnormal operation state that causes the abnormal signal; A database and a three-dimensional CAD database for storing three-dimensional CAD data of each of the parts,
The processing means specifies abnormal component CAD data that is three-dimensional CAD data of an abnormal component related to the abnormal signal whose occurrence is estimated based on the matrix data,
The image generation and display system according to claim 11, wherein the abnormal part three-dimensional model image is based on the abnormal part CAD data.
前記ネットワークデータベースは、前記異常信号と、前記異常部品のうち当該異常信号を生じせしめる異常稼働状態の原因となる一又は複数の三次元領域である異常原因領域との関係性である第2の関係性を行列データにより格納し、
前記処理手段は、前記異常部品のうち前記異常原因領域と前記異常原因領域でない三次元領域である正常領域とが区別して表示される前記異常部品三次元モデル画像を生成する
ことを特徴とする請求項12に記載の画像生成表示システム。
The network database is a second relationship that is a relationship between the abnormal signal and an abnormal cause area that is one or a plurality of three-dimensional areas that cause an abnormal operation state of the abnormal component that causes the abnormal signal. Is stored by matrix data,
The processing unit generates the abnormal component three-dimensional model image in which the abnormal cause area and the normal area that is a three-dimensional area that is not the abnormal cause area among the abnormal parts are displayed in a distinguished manner. Item 13. The image generation and display system according to Item 12.
JP2018158171A 2018-08-27 2018-08-27 Image generation device, image generation display system and image generation method Active JP7216986B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2018158171A JP7216986B2 (en) 2018-08-27 2018-08-27 Image generation device, image generation display system and image generation method

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2018158171A JP7216986B2 (en) 2018-08-27 2018-08-27 Image generation device, image generation display system and image generation method

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2020034974A true JP2020034974A (en) 2020-03-05
JP7216986B2 JP7216986B2 (en) 2023-02-02

Family

ID=69668123

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2018158171A Active JP7216986B2 (en) 2018-08-27 2018-08-27 Image generation device, image generation display system and image generation method

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP7216986B2 (en)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111626542A (en) * 2020-04-01 2020-09-04 广州擎天实业有限公司 Big data-based detection method for generator excitation system
CN112633049A (en) * 2020-08-19 2021-04-09 中冶南方工程技术有限公司 System for monitoring working state of blast furnace tuyere
CN117193088A (en) * 2023-09-22 2023-12-08 珠海臻图信息技术有限公司 Industrial equipment monitoring method and device and server

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003295939A (en) * 2002-04-05 2003-10-17 Toshiba Corp Plant maintenance supporting system
JP2006107043A (en) * 2004-10-04 2006-04-20 Toyoda Mach Works Ltd Machine tool controller
JP2012168799A (en) * 2011-02-15 2012-09-06 Hitachi Ltd Plant monitoring device and plant monitoring method
JP2018092428A (en) * 2016-12-05 2018-06-14 ファナック株式会社 Machine tool and machine learning apparatus
JP2018097494A (en) * 2016-12-09 2018-06-21 Dmg森精機株式会社 Information processing method, information processing system and information processing apparatus

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003295939A (en) * 2002-04-05 2003-10-17 Toshiba Corp Plant maintenance supporting system
JP2006107043A (en) * 2004-10-04 2006-04-20 Toyoda Mach Works Ltd Machine tool controller
JP2012168799A (en) * 2011-02-15 2012-09-06 Hitachi Ltd Plant monitoring device and plant monitoring method
JP2018092428A (en) * 2016-12-05 2018-06-14 ファナック株式会社 Machine tool and machine learning apparatus
JP2018097494A (en) * 2016-12-09 2018-06-21 Dmg森精機株式会社 Information processing method, information processing system and information processing apparatus

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111626542A (en) * 2020-04-01 2020-09-04 广州擎天实业有限公司 Big data-based detection method for generator excitation system
CN111626542B (en) * 2020-04-01 2023-08-01 广州擎天实业有限公司 Big data-based detection method for generator excitation system
CN112633049A (en) * 2020-08-19 2021-04-09 中冶南方工程技术有限公司 System for monitoring working state of blast furnace tuyere
CN117193088A (en) * 2023-09-22 2023-12-08 珠海臻图信息技术有限公司 Industrial equipment monitoring method and device and server
CN117193088B (en) * 2023-09-22 2024-04-26 珠海臻图信息技术有限公司 Industrial equipment monitoring method and device and server

Also Published As

Publication number Publication date
JP7216986B2 (en) 2023-02-02

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11265513B2 (en) Virtual reality and augmented reality for industrial automation
US10535202B2 (en) Virtual reality and augmented reality for industrial automation
JP2020034974A (en) Image generation device, image generation and display system, and image generation method
US8473852B2 (en) Virtual world building operations center
KR101988776B1 (en) Digital twin ship system based on 3-demension modeling
US8195430B2 (en) Cognitive agent
CN100383780C (en) Machine management system and message server used for machine management
KR102196287B1 (en) System for smart plant broken diagnosis using artificial intelligence and vroken diagnosis using the method
US20220197257A1 (en) Control System and Operator Server for Establishing Dependencies between Process Objects
CN103026341A (en) Method and device for optical alert recognition
EP3762797B1 (en) Method and system for managing a technical installation
WO2012061254A2 (en) Relationship analysis engine
EP4073739A1 (en) An asset management system
CN113227922B (en) Method and system for controlling a process in a process plant
US20200159203A1 (en) Predicting leading indicators of an event
CN104050241A (en) Remote-operating accepting system, remote operating system and program
KR20160072812A (en) Case management linkage of updates, evidence, and triggers
WO2020031225A1 (en) Abnormality diagnosis device and abnormality diagnosis method
US11978013B2 (en) Global monitoring system for critical equipment performance evaluation
EP3748550A1 (en) Method for learning from data with label noise
AU2020227025A1 (en) An asset management system
EP4170446A1 (en) Industrial asset management
Zhao et al. Error Type, Risk, Performance, and Trust: Investigating the Different Impacts of false alarms and misses on Trust and Performance
US20210165723A1 (en) Graphical Indicator With History
JPWO2023002897A5 (en)

Legal Events

Date Code Title Description
A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20180830

RD04 Notification of resignation of power of attorney

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7424

Effective date: 20200311

A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20210824

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20220610

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20220621

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20220819

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20221025

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20221130

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: 20221227

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20230116

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 7216986

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150