CN115244593A - 信息处理装置、信息处理方法及程序 - Google Patents

Abstract

本发明的目的在于，提供能够高效且高精度地判断路面、轨道、架线、加工机等的异常的信息处理装置。信息处理装置(10)包括:检测装置通信部(12)，获取因车辆(70)相对路面(R)一边接触一边移动而变化的物理量的检测信号；摄像装置控制部(41)，获取车辆(70)的图像信息；以及显示控制部(14)，将所述图像信息与基于检测信号决定的表示车辆(70)的异常可能性的得分对应地显示在显示器(106a)。

Description

信息处理装置、信息处理方法及程序

技术领域

本发明涉及信息处理装置、信息处理方法及程序。

背景技术

在专利文献1中，公开了一种检查车1，在道路上行驶的同时，用热红外摄像机3及可视光线摄像机4拍摄铺装面，用振动传感器5检测与铺装面状态相对应的车辆振动，用行驶音检测部6检测伴随车辆行驶产生的声音，用透水性检测部7检测铺装的透水性，用IC标签通信部8收集预先配置在道路周边的传感器的检测信息，用铺装面计测部9收集铺装面的形状。

在专利文献1中，公开了一种机床的异常诊断方法，设置检测第一、第二、第三伺服电机14、18、21的电流值的电流传感器31、32、33、检测主轴电机30的电机电流值的电流传感器34、检测主轴头22的前端振动的振动传感器35、拍摄由工具T加工的工件W的加工面的CCD相机47，将各种传感器31～35的检测结果、CCD相机47拍摄的加工面数据、NC控制部54设定的加工指令值(加工条件)从数据发送装置51发送到数据接收装置52，数据处理装置53进行异常诊断。

引文列表

专利文献

【专利文献1】日本专利第5014464号公报

【专利文献2】日本特开第二007-190628号公报

发明内容

技术问题

本发明的目的在于，提供能够高效且高精度地判断对象部的异常的信息处理装置、信息处理方法以及程序。

解决问题的方案

本发明涉及的信息处理装置包括:检测信息获取部，获取因移动体相对对象部一边接触一边移动而变化的物理量的检测信息；图像信息获取部，获取对象部的图像信息；以及显示控制部，将图像信息与基于检测信息决定的表示对象部异常的可能性的可能性信息对应地显示在显示部。

本发明的效果

按照本发明，可以提供能高效且高精度地判断对象部的异常的信息处理装置、信息处理方法以及程序。

附图说明

图1是表示本发明的实施形态涉及的异常检测系统的系统构成的一例的图。

图2是表示本实施形态涉及的车辆的图。

图3是表示信息处理装置的硬件构成一例的图。

图4是表示车辆的控制装置的硬件构成一例的图。

图5是表示本实施形态的异常检测系统的功能构成一例的图。

图6是表示本实施形态的信号处理部的详细的功能构成一例的图。

图7是表示本实施形态涉及的异常检测系统中的检测信号的存储处理一例的序列图。

图8是表示本实施形态涉及的条件信息管理表的一例的概念图。

图9是表示本实施形态涉及的信息处理装置中的对检测信号进行信号处理的一例的流程图。

图10A是表示正常动作时的检测信号的谱图的一例的图。

图10B是表示异常发生时的检测信号的谱图的一例的图。

图11是表示本实施形态涉及的检测信号管理表的一例的概念图。

图12是表示本实施形态涉及的信息处理装置中的对图像信息的处理的一例的流程图。

图13是表示本实施形态涉及的图像信息管理表的一例的概念图。

图14是表示本实施形态涉及的信息处理装置中的得分的显示处理以及模型信息的存储处理的一例的流程图。

图15是表示在本实施形态涉及的信息处理装置中显示的输出信号选择画面的一例的图。

图16是表示本实施形态涉及的信息处理装置中的显示选择处理的一例的流程图。

图17是表示在本实施形态涉及的信息处理装置中显示的显示选择画面的一例的图。

图18是表示在本实施形态涉及的显示选择画面上显示的图像信息一例的图。

图19是表示本实施形态涉及的模型信息管理表的一例的概念图。

图20是表示本实施形态的第一变形例涉及的信息处理装置中显示的显示选择画面的一例的图。

图21是表示在第一变形例涉及的显示选择画面上显示的图像信息的一例的图。

图22是表示在本实施形态的第二变形例涉及的信息处理装置中显示的显示选择画面的一例的图。

图23是表示本实施形态的第三变形例涉及的铁道车辆的图。

图24是表示第三变形例涉及的条件信息管理表的一例的概念图。

图25是表示在第三变形例涉及的信息处理装置显示的显示选择画面的一例的图。

图26是表示本实施形态的第四变形例涉及的铁道车辆的图。

图27是表示第四变形例涉及的条件信息管理表的一例的概念图。

图28是表示在第四变形例涉及的信息处理装置显示的显示选择画面的一例的图。

图29是表示本发明的第二实施形态涉及的异常检测系统的系统构成的一例的图。

图30是表示第二实施形态涉及的加工机的图。

图31是表示信息处理装置的硬件构成的一例的图。

图32是表示加工机的硬件构成的一例的图。

图33是表示第二实施形态涉及的异常检测系统的功能构成一例的图。

图34是表示第二实施形态涉及的信号处理部的详细的功能构成的一例的图。

图35是表示第二实施形态涉及的异常检测系统中的检测信号的存储处理的一例的序列图。

图36是表示第二实施形态涉及的条件信息管理表的一例的概念图。

图37是表示第二实施形态涉及的信息处理装置中对检测信号进行信号处理的一例的流程图。

图38A是表示正常动作时的检测信号的谱图的一例的图。

图38B是表示异常发生时的检测信号的谱图的一例的图。

图39是表示第二实施形态涉及的检测信号管理表的一例的概念图。

图40是表示第二实施形态涉及的信息处理装置中对图像信息的处理的一例的流程图。

图41是表示第二实施形态涉及的图像信息管理表的一例的概念图。

图42是表示第二实施形态涉及的信息处理装置中的得分的显示处理以及模型信息的存储处理的一例的流程图。

图43是表示在第二实施形态涉及的信息处理装置显示的输出信号选择画面的一例的图。

图44是表示第二实施形态涉及的信息处理装置中的显示选择处理的一例的流程图。

图45是表示在第二实施形态涉及的信息处理装置显示的显示选择画面的一例的图。

图46是表示第二实施形态涉及的模型信息管理表的一例的概念图。

图47是表示在第二实施形态的第一变形例涉及的信息处理装置显示的显示选择画面的一例的图。

图48是表示在第二实施形态的第二变形例涉及的信息处理装置显示的显示选择画面的一例的图。

具体实施形态

以下，一边参照附图一边说明用于实施本发明的形态。在附图说明中，对同一要素赋予同一符号，并省略重复的说明。

系统构成

图1是表示本发明的实施形态涉及的异常检测系统的系统构成的一例的图。本实施形态涉及的异常检测系统1A包括车辆70和信息处理系统5。信息处理系统5包括检测装置30、摄像装置40以及信息处理装置10。

车辆70是相对路面等的对象部一边接触一边移动的移动体的一例。检测装置30检测根据车辆70一边与路面接触一边移动而变化的物理量。摄像装置40是拍摄路面等的对象部的动态图像或静止画面的图像的摄像部的一例。

异常检测系统1A包括多个车辆70，也可以包括与多个车辆70对应的多个检测装置30、以及多个摄像装置40。

信息处理装置10是与车辆70可通信地连接、关于路面等的对象部进行异常诊断的诊断装置。信息处理装置10可以是安装有专用软件程序的通用PC(Personal Computer，个人计算机)。此外，信息处理装置10既可以由单一计算机构成，也可以由多个计算机构成。

信息处理装置10和车辆70可以以任何连接形式连接。例如，信息处理装置10和车辆70可以通过专用的连接线、有线LAN(局域网，Local Area Network)等的有线网络、或无线网络等连接。

检测装置30检测设置在车辆70的轮胎以及路面等因车辆70的移动过程中接触而产生的振动或声音等的物理量，是将检测到的物理量的信息作为检测信号(传感器数据)输出到信息处理装置10的传感器。检测装置30例如由麦克风、振动传感器、加速度传感器、或AE传感器等构成，检测例如振动或声音等的物理量的变化。

这些检测手段设置在轮胎的附近。设置方法有通过螺钉固定、通过磁铁固定、通过粘合剂粘接、或通过开孔加工等埋入其中的设置等的方法。检测装置30的个数可以任意。另外，既可以设有检测同一物理量的多个检测装置30，也可以设有检测相互不同的物理量的多个检测装置30。

在此，在信息处理装置10和检测装置30之间，可以根据需要设置对来自检测装置30的输出信号进行滤波的多种滤波器，或者选择滤波器的滤波器选择手段。

图2是表示本实施形态涉及的车辆的图。车辆70包括控制装置70A、轮胎50及检测装置30。车辆70包括配置成对车辆70的行进方向侧的路面R进行摄像的第一摄像装置40A、以及配置成从垂直方向对车辆70的后方的路面R进行摄像的第二摄像装置40B。轮胎50是对路面R等的对象部一边接触一边移动的移动部件的一例。

检测装置30既可以预先设置在车辆70上，或者也可以此后安装在车辆70上。

硬件构成

接下来，参照图3和图4，说明本实施形态中的信息处理装置10和车辆70的硬件构成。图3和图4所示的硬件构成在各实施形态中既可以具备同样的构成，也可以根据需要追加或删除构成要素。

信息处理装置的硬件构成

图3是表示本实施形态涉及的信息处理装置的硬件构成的一例的图。

信息处理装置10由计算机构成，如图23所示，包括CPU(中央处理单元，CentralProcessing Unit)101、ROM(只读存储器，Read Only Memory)102、RAM(随机存取存储器，Random Access Memory)103、HD(硬盘，Hard Disk)104、HDD(硬盘驱动器，Hard DiskDrive)控制器105、显示器I/F106以及通信I/F107。

其中，CPU101控制信息处理装置10整体的动作。ROM102存储IPL(初始程序调入，Initial Program Loader)等的用于驱动CPU101的程序。RAM103作为CPU101的工作区使用。HD104存储程序等的各种数据。HDD控制器105根据CPU101的控制，控制对HD104的各种数据的读出或写入。显示器I/F106是使显示器106a显示图像的电路。显示器106a是显示被摄体的图像和各种图标等的液晶和有机EL等的显示部的一种。通信I/F107是用于与车辆70等的外部装置进行通信的接口。通信I/F107例如是与TCP(传输控制协议，TransmissionControl Protocol)/IP(网际互连协议，Internet Protocol)对应的NIC(网络接口卡，Network Interface Card)等。

另外，信息处理装置10包括传感器I/F108、声音输入输出I/F109、输入I/F110、介质I/F111、DVD-RW(数字多功能可重写光盘，Digital Versatile Disk Rewritable)驱动器112。

传感器I/F108是通过包含在检测装置30中的传感器放大器302接收检测信号的接口。声音输入输出I/F109是根据CPU101的控制，在扬声器109a和麦克风109b之间处理声音信号的输入输出的电路。输入I/F110是用于使得规定的输入手段连接到信息处理装置10的接口。键盘110a是具有用于输入文字、数值、各种指示等的多个键的输入手段的一种。鼠标110b是进行各种指示的选择和执行、处理对象的选择、光标的移动等的输入手段的一种。代替键盘110a和鼠标110b，也可以将触摸屏等作为输入手段。介质I/F111控制对闪存等的记录介质111a的数据的读出或写入(存储)。DVD-RW驱动器112控制对作为可装卸记录介质一例的DVD-RW112a的各种数据的读出或写入。不限于DVD-RW，也可以是DVD-R等。另外，DVD-RW驱动器112也可以是对蓝光盘的各种数据的读出或写入进行控制的蓝光驱动器。

另外，信息处理装置10包括总线113。总线113是用于电连接CPU101等的各构成要素的地址总线和数据总线等。

存储有上述各程序的HD或CD-ROM等的记录介质，都可以作为程序产品(ProgramProduct)提供到国内或国外。

车辆硬件构成

图4是表示本实施形态涉及的车辆的控制装置的硬件构成的一例的图。

如图4所示，控制装置70A包括CPU701、ROM702、RAM703、显示器I/F704、通信I/F705、驱动电路706、声音输出I/F707、以及输入I/F708。

其中，CPU701控制上述控制装置70A整体的动作。ROM702存储IPL等的用于驱动CPU701的程序。RAM703作为CPU701的工作区使用。显示器I/F704是使显示器704a显示图像的电路。显示器704a是显示被摄体的图像和各种图标等的液晶和有机EL等的显示部的一种。

通信I/F705是用于与信息处理装置10等的外部装置进行通信的接口。通信I/F705例如是与TCP/IP对应的NIC等。

驱动电路706是控制电机706a的驱动的电路。电机706a驱动轮胎50。

声音输出I/F707是根据CPU701的控制，在扬声器707a和麦克风707b之间处理声音信号的输出的电路。输入I/F708是用于将规定的输入手段连接到控制装置70A的接口。键盘708a是具备用于输入文字、数值、各种指示等的多个键的输入手段的一种。鼠标708b是进行各种指示的选择和执行、处理对象的选择、光标的移动等的输入手段的一种。也可以代替键盘708a和鼠标708b，将触摸屏等作为输入手段。

另外，控制装置70A具备总线710。总线710是用于电连接CPU701等的各构成要素的地址总线和数据总线等。

另外，检测装置30包括传感器301和传感器放大器302，检测随着车辆70一边接触路面R一边移动而变化的振动或声音等的物理量。如上所述，传感器301检测车辆70的轮胎50和路面R因车辆70的移动过程中接触而产生的振动或声音等的物理量。传感器301基于检测到的物理量信息获取检测信号(传感器数据)。传感器301例如是麦克风、振动传感器、加速度传感器或AE传感器等。传感器放大器302调整传感器301的检测灵敏度等，并输出由传感器301检测出的检测信号。

功能构成

图5是表示本实施形态涉及的异常检测系统的功能构成的一例的图。

信息处理装置的功能构成

首先，对信息处理装置10的功能构成进行说明。通过信息处理装置10实现的功能包括收发部11、检测装置通信部12、受理部13、显示控制部14、声音控制部15、生成部16、信号处理部17、选择部18、判断部21、存储/读出部19、摄像装置控制部41以及存储部1000。

收发部11是与车辆70等的外部装置之间进行各种数据(或信息)的收发的功能。收发部11接收例如与车辆70的当前动作相关的处理信息(行驶信息)。收发部11主要通过图3所示的通信I/F107、以及在CPU101执行的程序等实现。收发部11是处理信息获取部的一例。

检测装置通信部12是在与检测装置30之间进行数据通信的功能。检测装置通信部12接收例如由检测装置30检测出的物理量相关的检测信号(传感器数据)。检测装置通信部12主要由在图3所示的CPU101执行的程序等实现。检测装置通信部12是获取检测信息的检测信息获取部的一例。另外，由检测装置通信部12接收的检测信号是与随着车辆70一边接触路面R一边移动而变化的物理量相关的检测信息的一例。

受理部13是受理对图3所示的键盘110a等的输入手段的用户输入的功能。受理部13例如根据对输出信号选择画面200(参照图15)的输入，受理输出项目的选择。受理部13主要由在图3所示的CPU101执行的程序等实现。

显示控制部14是使图3所示的显示器106a显示各种画面的功能。显示控制部14例如使显示器106a显示输出信号选择画面200(参照图15)。具体地说，显示控制部14例如通过起动/执行在OS中动作的软件应用程序，下载至少包含HTML(超级文本标记语言，HyperTextMarkup Language)、包含CSS(Cascading Style Sheets)或JAVA SCRIPT(注册商标)等的WebAPP(网络应用程序，WebApplication)。并且，显示控制部14使显示器106a显示由该WebAPP生成的各种图像数据。显示控制部14使显示器106a显示由包含例如XML(可扩展标记语言，Extensible Markup Language)、JSON(JavaScript Object Notation)或SOAP(Simple Object Access Protocol)形式等数据的HTML5生成的图像数据。显示控制部14主要由图3所示的显示器I/F106、以及在CPU101执行的程序等实现。

声音控制部15是从图3所示的扬声器109a输出声音信号的功能。声音控制部15设定从扬声器109a输出的检测信号，使所设定的检测信号从扬声器109a进行声音输出。声音控制部15主要由图3所示的声音输入输出I/F109、以及在CPU101执行的程序等实现。

生成部16是生成要在显示器106a显示的各种图像数据的功能。生成部16生成例如与要在显示器106a显示的输出信号选择画面200(参照图15)相关的图像数据。生成部16例如构思存储在存储部1000中的数据，生成用于显示被构思的数据的图像数据。所谓构思是解释用Web页描述用的语言(HTML、CSS或XML等)描述的数据、计算实际在画面上显示的文字和图像数据等的配置的处理。进而，生成部16在由收发部11接收处理信息的情况下，生成用于识别包含接收到的处理信息的条件信息的条件ID。生成部16主要由在图3所示的CPU101执行的程序等实现。

信号处理部17是对由检测装置通信部12接收到的检测信号进行信号处理的功能。将在下文对信号处理部17进行详细说明。信号处理部17主要由在图3所示的CPU101执行的程序等实现。

选择部18是根据来自用户的信号输出请求、选择使声音输出的检测信号的功能。选择部18例如选择与由受理部13受理的信号输出请求中包含的输出项目数据所对应的条件信息相关联而存储的检测信号。选择部18主要由在图3所示的CPU101执行的程序等实现。

判断部21主要由在图3所示的CPU101的处理实现，是进行各种判断的功能。判断部21例如计算与由选择部18选择的多个检测信号相关的信号数据的差分。判断部21是异常判断部的一例。

摄像装置控制部41是在与包括第一摄像装置40A及第二摄像装置40B的摄像装置40之间进行控制信号及图像数据的通信的功能。摄像装置控制部41例如对摄像装置40发送摄像开始信号。另外，摄像装置控制部41是获取路面R的图像信息的图像信息获取部的一例，例如接收由摄像装置40拍摄的路面R的动态图像或静止画面的图像信息。摄像装置控制部41主要由在图3所示的CPU101执行的程序等实现。

存储/读出部19是使存储部1000存储各种数据或从存储部1000读出各种数据的功能。存储/读出部19主要由在图3所示的CPU101执行的程序等实现。存储部1000主要由图3所示的ROM102、HD104以及记录介质111a实现。

另外，在存储部1000中构筑条件信息管理DB1001、检测信号管理DB1003、模型信息管理DB1005、以及图像信息管理DB1007。其中，条件信息管理DB1001由后述的条件信息管理表构成。检测信号管理DB1003由后述的检测信号管理表构成。模型信息管理DB1005由后述的模型信息管理表构成。图像信息管理DB1007由后述的图像信息管理表构成。存储/读取部19是存储控制部的一个例子。

检测装置的功能构成

接下来，对检测装置30的功能构成进行说明。由检测装置30实现的功能包括装置连接部31和检测信号获取部32。

装置连接部31是将检测信号获取部32获取的检测信号发送到信息处理装置10的功能。装置连接部31主要由图4所示的传感器放大器302实现。

检测信号获取部32是检测车辆70因一边接触路面R一边移动而变化的振动或声音等的物理量、将物理量的信息作为检测信号获取的功能。检测信号获取部32主要由图4所示的传感器301实现。检测信号获取部32检测车辆70的轮胎50和路面R在车辆70的移动中因接触而产生的振动或声音等，将检测到的物理量的信息作为检测信息(传感器数据)获取。例如，当路面R发生裂纹等时，轮胎50和路面R接触时的声音发生变化。因此，检测信号获取部32使用麦克风等的传感器301检测音响数据，将与检测到的音响数据相关的检测信号通过装置连接部31发送到信息处理装置10。检测信号获取部32主要由图4所示的传感器301实现。

车辆的功能构成

其次，由车辆70的控制装置70A实现的功能包括收发部71、主控制部72、驱动控制部73、驱动部74、设定部75、受理部76、显示控制部77及声音控制部78。

收发部71是与信息处理装置10等的外部装置之间进行各种数据(或信息)的收发的功能。收发部71向信息处理装置10发送关于车辆70的当前动作的处理信息。收发部71主要由图4所示的通信I/F705、以及在CPU701执行的程序等实现。

主控制部72生成并输出用于控制驱动部74的动作的控制数据。另外，主控制部72将与车辆70的动作相关的处理信息输出到收发部71。主控制部72例如依次通过收发部71向信息处理装置10发送与当前的车辆70的动作对应的信息。主控制部72在车辆70行驶时，适当地变更驱动的驱动部74的种类或驱动部74的驱动状态(旋转数、转速等)。主控制部72在每次变更动作种类时，将与变更后的动作种类对应的信息通过收发部71依次发送到信息处理装置10。主控制部72主要由在图4所示的CPU701执行的程序等实现。

驱动控制部73是基于由主控制部72求出的控制数据、对驱动部74进行驱动控制的功能。驱动控制部73例如由图4所示的驱动电路706实现。驱动控制部73主要由图4所示的驱动电路706、以及由在CPU701执行的程序等实现。

驱动部74是成为由驱动控制部73进行驱动控制的对象的功能。驱动部74通过驱动控制部73的控制驱动轮胎50。驱动部74是由驱动控制部73进行驱动控制的致动器，主要由图4所示的电机706a等实现。驱动部74用于车辆70的行驶，只要成为控制对象，可以是任意的致动器。另外，驱动部74也可以具有两个以上。

设定部75是设定与车辆70的当前动作对应的条件信息的功能。设定部75主要由在图4所示的CPU701执行的程序等实现。

受理部76是受理对于图4所示的键盘708a等的输入手段的用户输入的功能。受理部76例如根据对于显示在显示器704a的输出信号选择画面200(参照图15)的输入，受理输出项目的选择。受理部76主要由图4所示的输入I/F708、以及在CPU701执行的程序等实现。

显示控制部77是使图4所示的显示器704a显示各种画面信息的功能。显示控制部77例如使显示器704a显示输出信号选择画面200(参照图15)。显示控制部77主要由图4所示的显示器I/F704、以及在CPU701执行的程序等实现。

声音控制部78是根据来自图4所示的CPU701的命令而实现、从扬声器707a输出声音信号的功能。声音控制部78设定从扬声器707a输出的检测信号，使所设定的检测信号从扬声器707a进行音响输出。声音控制部78主要由图4所示的声音输出I/F707、以及在CPU701执行的程序等实现。

图6是表示本实施形态涉及的信号处理部的详细的功能构成的一例的图。图6所示的信号处理部17包括放大处理部171、A/D转换部172、特征量提取部173、D/A转换部174以及得分计算部175。

放大处理部171是对由检测装置通信部12接收到的检测信号进行放大处理的功能。放大处理部171例如将由检测装置通信部12接收到的模拟信号放大为任意大小。另外，放大处理部171例如将由A/D转换部172转换的数字信号放大为任意大小。

A/D转换部172是进行将由放大处理部171放大处理的模拟信号转换为数字信号的处理的功能。

特征量提取部173是提取表示由检测装置通信部12接收到的检测信号的特征的特征量(特征信息)的功能。特征量只要是表示检测信号的特征的信息，可以是任何信息。例如，在检测信号是音响数据的情况下，特征量提取部173可以将能量、频谱、时间或MFCC(梅尔频率倒谱系数)等作为特征量提取。

D/A转换部174是进行将由放大处理部171放大处理的数字信号转换为模拟信号的处理的功能。

得分计算部175从特征量提取部173提取的检测信号的特征量(例如频谱)，计算作为表示路面R异常可能性的可能性信息的一例的得分。得分计算部175是决定表示路面R异常可能性的可能性信息的可能性信息决定部的一例。

检测信号的存储处理

图7是表示本实施形态涉及的异常检测系统中的检测信号的存储处理的一例的序列图。

在步骤S11中，控制装置70A的收发部71向构成信息处理系统5的信息处理装置10发送与当前的车辆70的动作相关的处理信息。具体地说，控制装置70A的设定部75在车辆70开始行驶时设定表示具体行驶内容的处理信息。处理信息如上所述，是按照车辆70的动作种类决定的信息。然后，收发部71将由设定部75设定的处理信息发送给信息处理装置10。由此，信息处理装置10的收发部11接收从控制装置70A发送来的处理信息(处理信息获取步骤的一例)。

在步骤S12中，信息处理装置10的生成部16生成用于识别包含由收发部11接收到的处理信息的条件信息的条件ID。

然后，在步骤S13中，存储/读出部19将由生成部16生成的条件ID和由收发部11接收到的处理信息关联起来的条件信息存储在条件信息管理DB1001中进行管理(存储控制步骤的一个例子)。此时，存储/读出部19也将对表示关联处理的处理信息赋予的关联ID存储在条件信息管理DB1001进行管理。条件信息管理DB1001对每个条件ID，将表示由车辆70执行的具体行驶处理内容的处理信息关联起来存储在条件信息管理表中进行管理。

在步骤S14中，构成信息处理系统5的检测装置30的检测信号获取部32检测车辆70因行驶而产生的振动或声音等的物理量。在此，检测信号获取部32检测车辆70因行驶而产生的声音，获取与检测到的声音相关的检测信号(音响信号)。

在步骤S15中，检测装置30的装置连接部31将在步骤S14中获取的检测信号发送给信息处理装置10。由此，信息处理装置10的检测装置通信部12接收从检测装置30发送的检测信号(检测信息获取步骤的一例)。

在步骤S16中，信息处理装置10的信号处理部17对由检测装置通信部12接收到的检测信号进行信号处理。

在步骤S17中，信息处理装置10的存储/读取部19将由信号处理部17处理的信号数据与从控制装置70A发送来的处理信息对应起来，存储在检测信号管理DB1003中(存储控制步骤的一例)。信息处理装置10按照步骤S12生成的每个条件ID，将步骤S11接收到的处理信息中包含的行驶时间数据、步骤S15接收到的检测信号相关的信号数据、由信号处理部17处理的信号数据(频率数据、得分数据)、以及步骤S11接收到的处理信息中包含的处理信息数据相关联地存储在检测信号管理表,进行管理。信息处理装置10也可以存储行驶距离数据以代替行驶时间数据，进行管理。

即，存储/读出部19与从控制装置70A发送的多个处理信息的各自处理信息对应，将多个特征量的各自特征量(频率数据)存储在检测信号管理DB1003中。

条件信息管理表

图8是表示本实施形态涉及的条件信息管理表的一例的概念图。在图5所示的存储部1000中，图7的步骤S13中说明的条件信息管理DB1001由图8所示的条件信息管理表构成。

图8所示的条件信息管理表用于按照车辆70执行的动作管理与车辆70的动作相关的处理信息。在条件信息管理表中，存储并管理按照每个条件ID的处理信息相关联的条件信息。条件ID是用于识别包含处理信息的条件信息的识别信息。处理信息是按照车辆70的动作种类规定的信息。如图8所示，在处理信息中包含车辆70行驶的道路名称、车辆70行驶的路面R的铺装材料的种类、以及车辆70的轮胎50的材质等的种类的信息。路面R的铺装材料的种类是对象部的种类的一例，轮胎50的材质等的种类是移动部件的种类的一例。

处理信息中包含的项目还可以包含表示用户对车辆70的操作履历信息、行驶开始日期及时刻、行驶时间(车辆70的移动时间的一例)、以及车辆70的行驶速度等的信息。还可以包含行驶距离(车辆70的移动距离的一例)，也可以包含行驶距离以代替行驶时间。包含行驶时间或行驶距离的行驶信息是移动信息的一例。

在条件信息管理表中，进一步将用于识别车辆70的动作中的关联动作(处理)的关联ID与条件信息关联地存储和管理。在条件信息管理表中包含的处理信息中，对表示关联处理的条件信息赋予相同的关联ID。在图8的例子中，对由条件ID“A000001”和条件ID“A00003”识别的处理信息赋予相同的关联ID“R001”。在此，所谓赋予关联ID的关联处理例如是在铺装材料和轮胎种类相同、道路名称不同等类似的条件下进行的处理。

接下来，参照图9至图10，说明对应于图7的步骤S16的信号处理部17对检测信号的处理。

图9是表示本实施形态涉及的信息处理装置中对检测信号进行信号处理的一例的流程图。

首先，在步骤S151中，信息处理装置10在由检测装置通信部12接收(获取)了检测信号的情况下，将处理转移到步骤S152。另一方面，信息处理装置10重复步骤S151的处理，直到由检测装置通信部12接收(获取)了检测信号为止。

在步骤S152中，信号处理部17的放大处理部171对由检测装置通信部12接收(获取)的检测信号进行放大处理，将检测信号放大到任意大小。在步骤S153中，信号处理部17的A/D转换部172将由放大处理部171放大的模拟信号转换为数字信号。

在步骤S154中，信号处理部17的特征量提取部173进行提取表示由A/D转换部172转换的数字信号的特征的特征量(特征信息)的处理(特征量提取步骤的一例)。具体地说，特征量提取部173提取由A/D转换部172转换的数字信号中包含的频谱。

在步骤S155中，信号处理部17的得分计算部175根据特征量提取部173提取的检测信号的特征量(例如频谱)计算表示路面R异常的可能性的得分。

具体地说，得分计算部175使用存储在存储部1000的模型信息管理DB1005中的表示正常数据的特征信息的模型信息，计算表示检测信息的特征信息正常的可能性的似然度，计算似然度的倒数作为得分。

得分计算部175可以阶段性地对得分进行排名来计算，也可以用0、1这两个值计算。另外，得分计算部175可以累积计算出的得分。

此外，得分计算部175可以使用模型信息管理DB1005中存储的表示异常数据的特征信息的模型信息，将表示检测信息的特征信息异常的可能性的似然度作为得分进行计算。

在此，关于对应于图9的步骤S154的车辆70行驶中检测出的检测信号的频率成分进行说明。

图10A表示车辆70在正常路面R上行驶时检测到的检测信号的频谱图，图10B表示车辆70在发生异常的路面R上行驶时检测到的检测信号的频谱图。如图10B所示，路面R发生异常时，频率成分出现在30000Hz附近。

并且，在图9的步骤S155所示的得分计算步骤中，例如，图10B所示的频谱图是表示异常数据的模型信息的情况下，根据特征量提取部173提取的检测信号的频谱图包含多少30000Hz附近的频率成分，计算表示检测信号的频谱图异常的可能性的似然度作为得分。

检测信号管理表

图11是表示本实施形态涉及的检测信号管理表的一例的概念图。在存储部1000中，图7的步骤S17中说明的检测信号管理DB1003由图11所示的检测信号管理表构成。

图11所示的检测信号管理表用于与从车辆70的控制装置70A发送来的处理信息对应地管理从检测装置30发送来的检测信号。在检测信号管理表中，按照每个条件ID，将从控制装置70A发送来的行驶时间数据、检测信号、由特征量提取部173提取的频率数据、由得分计算部175计算出的得分数据以及从控制装置70A发送来的各行驶时间的处理信息数据关联地存储和管理。条件ID是用于识别图8所示的条件信息管理表中包含的条件信息的识别信息。由此，按照每个条件ID，信号数据(检测信号)与关联数据(被处理的信号数据(频率数据、得分数据)、行驶时间数据以及各行驶时间的处理信息数据)关联地存储。在检测信号管理表中，也可以存储并管理行驶距离数据以及各行驶距离的处理信息数据，以代替行驶时间数据以及各行驶时间的处理信息数据。

图12是表示本实施形态涉及的信息处理装置中对图像信息的处理的一例的流程图。

信息处理装置10具备对路面R的图像进行摄像的摄像装置40，但在根据图像信息判断路面R的异常时，在效率方面存在课题。

即，为了根据图像信息进行异常判断，需要保存包括正常图像在内的庞大容量的图像信息，用于异常判断的图像处理的时间也花费庞大。

另一方面，为了提高基于图像信息的异常判断的效率而降低摄像装置40的摄像频度的情况下，担心无法获取表示关键的异常状态的图像，异常判断的精度降低。

本实施形态鉴于上述课题，其目的在于，提供一种能够高效且高精度地判断路面R的异常的信息处理装置10。

信息处理装置10的摄像装置控制部41判断由得分计算部175计算出的得分是否在阈值以上(步骤S21)。

摄像装置控制部41在步骤S21中判断为阈值以上时，对摄像装置40发送用于开始摄像的摄像开始信号(步骤S22，摄像控制步骤的一例)。即，摄像装置控制部41基于由检测信号计算出的得分，控制摄像装置40。另一方面，摄像装置控制部41在步骤S21中判断为不足阈值时，结束处理。

信息处理装置10可以在与得分计算部175计算出的得分无关的时刻使摄像装置40开始摄像，摄像装置控制部41在得分计算部175计算出的得分为阈值以上的情况下，可以延迟对摄像装置40发送用于结束摄像的摄像结束信号的时刻。

在步骤S22之后，摄像装置控制部41从摄像装置40获取摄像装置40拍摄的动态图像或静止图像的图像数据(步骤S23，图像信息获取步骤的一例)。

信息处理装置10的存储/读出部19将摄像装置控制部41获取的动态图像或静止图像的图像数据与从车辆70的控制装置70A发送的处理信息对应地存储在检测信号管理DB1003中(步骤S24)。

信息处理装置10按照由图7所示的步骤S12生成的每个条件ID，与步骤S11接收到的处理信息中包含的行驶时间相关联地，将动态图像或静止图像的图像数据存储在图像信息管理表中进行管理。信息处理装置10也可以存储并管理行驶距离数据，以代替行驶时间数据。

信息处理装置10的信号处理部17的得分计算部175从摄像装置控制部41获取的动态图像或静止图像的图像数据，计算表示路面R异常的可能性的作为第二可能性信息一例的第二得分(步骤S25)。

具体地说，得分计算部175使用存储在存储部1000的模型信息管理DB1005中的表示正常数据的模型信息，计算表示图像数据正常的可能性的似然度，计算似然度的倒数作为第二得分。

得分计算部175既可以阶段性地对第二得分标以等级，进行计算，也可以用0、1这两个值计算。

此外，得分计算部175可以使用模型信息管理DB1005中存储的表示异常数据的模型信息，将表示图像数据异常的可能性的似然度作为第二得分进行计算。

信息处理装置10的判断部21判断由得分计算部175计算出的第二得分是否在阈值以上(步骤S26)，判断为阈值以上的情况下，判断为路面R异常(步骤S27)。即，判断部21根据得分和表示基于图像信息决定的路面R异常的可能性的第二得分，判断路面R异常。

信息处理装置10在判断为路面R异常的情况下，使用显示器106a或扬声器109a等输出显示或声音警报。

如上所述，信息处理装置10包括获取由摄像装置40拍摄的路面R的图像信息的摄像装置控制部41，摄像装置控制部41基于检测信号控制摄像装置40。

由此，信息处理装置10能够基于检测信号决定获取路面R的图像信息的时刻，因此，能够高效地获取路面R的图像信息。

摄像装置控制部41根据基于检测信号决定的表示路面R异常可能性的得分控制摄像装置40。

由此，当基于得分路面R异常的可能性高时，信息处理装置10可以有效地获取路面R的图像信息。

信息处理装置10包括根据得分和图像信息判断路面R的异常的判断部21。具体地说，判断部21根据得分和表示基于图像信息决定的路面R的异常可能性的第二得分，判断路面R的异常。

如上所述，信息处理装置10能够高效率且高精度地判断路面R的异常。

图13是表示本实施形态涉及的图像信息管理表的一例的概念图。

在存储部1000中，图5中说明的图像信息管理DB1007由图13所示的图像信息管理表构成。

图13所示的图像信息管理表用于管理摄像装置控制部41获取的动态图像或静止图像的图像数据。

在图像信息管理表中，按照每个条件ID，将从车辆70的控制装置70A发送的行驶时间数据和动态图像或静止图像的图像数据关联地存储和管理。条件ID是用于识别图8所示的条件信息管理表中包含的条件信息的识别信息。在图像信息管理表中，也可以存储行驶距离数据进行管理，以代替行驶时间数据。

在此，图11所示的检测信号管理表按每个条件ID将信号数据(检测信号)、以及关联数据(处理后的信号数据(频率数据、得分数据)、行驶时间数据及每个行驶时间的处理信息数据)关联地进行存储，检测信号管理表存储管理的条件ID与图像信息管理表存储管理的条件ID通用。

因此，信息处理装置10通过同时具备图11所示的检测信号管理表和图13所示的图像信息管理表，按每个条件ID将动态图像或静止图像的图像数据、信号数据(检测信号)、以及关联数据(处理后的信号数据(频率数据、得分数据)、行驶时间数据及每个行驶时间的处理信息数据)关联地进行存储。

信号数据的显示处理及模型信息的存储处理

图14是表示本实施形态涉及的信息处理装置中的得分的显示处理以及模型信息的存储处理的一例的流程图。

在步骤S31中，信息处理装置10的显示控制部14使显示器106a显示输出信号选择画面200。具体地说，显示控制部14通过由受理部13受理对于显示器106a显示的规定的输入画面的输入，使输出信号选择画面200显示。

在步骤S32中，通过用户进行输出项目的输入，受理部13受理包含所输入的输出项目数据的信号选择请求。

在步骤S33中，信息处理装置10基于由受理部13受理的输出项目数据，执行得分的显示处理以及作为模型信息存储的信号数据的选择处理(选择步骤的一例)。

在步骤S34中，存储/读出部19将所选择的信号数据作为模型信息存储到模型信息管理DB1005中。

图15是表示在本实施形态涉及的信息处理装置显示的输出信号选择画面的一例的图。

图15是表示与图14所示的流程图的步骤S31以及步骤S32相对应的、显示在信息处理装置的输出信号选择画面的一例的图。图15所示的输出信号选择画面200是用于使用户选择作为要显示的得分以及模型信息而存储的信号数据的显示画面。在输出信号选择画面200中，包括:用于确定要显示的得分以及作为模型信息而存储的检测信号的输出项目选择区域210、用于显示得分的“显示”按钮225、以及在中止处理时按下的“取消”按钮203。

在此，在输出项目选择区域210中，能够选择包含在处理信息中的各种项目的数据。在输出项目选择区域210中，例如包含能够选择道路的道路选择区域211、能够选择铺装材料的铺装材料选择区域212、以及能够选择轮胎50的轮胎选择区域213。在图15的例子中，受理部13受理道路“R101”、铺装材料“沥青”、轮胎“A”的数据作为输出项目数据。与包含在输出项目选择区域210中的各选择区域相对应的项目不限于此，可以根据处理信息所示的项目进行适当追加变更。

并且，通过按下图15所示的“显示”按钮225，对在输出项目选择区域210中选择的信号数据进行显示处理。

在以上说明的图14及图15中，说明了在信息处理装置10显示输出信号选择画面200，使用户选择输出对象的检测信号的例子，但是也可以构成为使得在车辆70的控制装置70A显示输出信号选择画面200，使用户选择输出对象的检测信号。

图16是表示本实施形态涉及的信息处理装置中的显示选择处理的一例的流程图。图16是表示与图14所示的流程图的步骤S33对应的显示选择处理的一例的流程图。

在步骤S331中，选择部18在图8所示的条件信息管理表中存储的处理信息中，选择与通过图14所示的步骤S32受理的输出项目数据对应的处理信息。具体地说，存储/读出部19从条件信息管理DB1001读出条件信息管理表。然后，选择部18在读出的条件信息管理表中包含的条件信息中，选择包含与由受理部13受理的输出项目数据对应的处理信息的条件信息。在这种情况下，选择部18例如选择与在图15所示的输出项目选择区域210中输入的输出项目数据对应的处理信息即条件ID“A000001”的条件信息。

在步骤S332中，选择部18从图11所示的检测信号管理表中存储的数据中，选择与在步骤S331中选择的处理信息相关联的条件ID相同的条件ID相关联的信号数据以及关联数据。具体地说，存储/读出部19从检测信号管理DB1003中读出检测信号管理表。然后，选择部18从读出的检测信号管理表中包含的数据中，选择与所选择的条件信息中包含的条件ID相关联的信号数据以及关联数据。在这种情况下，选择部18例如选择与条件ID“A000001”相关联的信号数据以及关联数据。

在步骤S333中，选择部18从图13所示的图像信息管理表中存储的数据中，选择与在步骤S331中选择的处理信息相关联的条件ID相同的条件ID相关联的图像数据。具体地说，存储/读出部19从图像信息管理DB1007读出图像信息管理表。然后，选择部18从读出的图像信息管理表中包含的数据中，选择与所选择的条件信息中包含的条件ID相关联的图像数据。在这种情况下，选择部18例如选择与条件ID“A000001”相关联的图像数据。

在步骤S334中，信息处理装置10的显示控制部14使显示器106a显示信息显示选择画面250。然后，显示控制部14使在步骤S332中选择的信号数据及关联数据、以及在步骤S333中选择的图像数据通过条件ID对应地显示在信息显示选择画面250。

在步骤S335中，通过用户在信息显示选择画面250中选择区间，受理部13受理区间的选择(受理步骤的一例)。

在步骤S336中，选择部18从由步骤S332选择的信号数据及关联数据之中，选择与在步骤S335中选择的区间有关的信号数据及关联数据。

图17是表示在本实施形态涉及的信息处理装置显示的信息显示选择画面的一例的图。图18是表示在本实施形态涉及的显示选择画面显示的图像信息的一例的图。

图17是表示与图16所示的流程图的步骤S334以及步骤S335相对应的、在信息处理装置显示的信息显示选择画面的一例的图。图17所示的信息显示选择画面250是显示由选择部18选择的信号数据相关的检测信号的得分、用于选择检测信号的特定区间的显示画面。

用户通过确认信息显示选择画面250显示的得分，可以确认路面R异常的可能性，但为了实际判断异常，需要目视确认路面R，存在异常判断的精度方面的课题。

为了通过目视确认路面R，在信息显示选择画面250显示车辆70的图像数据，但是，从大量的图像数据中通过目视确认表示异常的图像数据很困难。于是，可以考虑信息处理装置10对图像数据进行图像处理来判断异常，这样的话，需要保存庞大容量的图像信息，通过图像处理来判断异常也很花费时间，因此，存在效率方面的课题。

本实施形态鉴于上述课题，其目的在于，提供一种能够高效且高精度地判断路面R的异常的信息处理装置10。

在信息显示选择画面250中，由选择部18选择的关联数据相关的行驶时间数据按照行驶时间顺序以用户能够确认的状态进行显示。

另外，在信息显示选择画面250中，作为与由选择部18选择的关联数据所涉及的特征量的一例的频谱图、得分数据、以及作为每行驶时间的处理信息数据的一例的用户操作履历数据，分别与行驶时间数据对应地、多个连续地以用户可确认的状态显示。另外，图像数据A与极大值的得分对应地、以用户可确认的状态显示。

即，显示控制部14在显示器106a的信息显示选择画面250多个地显示行驶时间、频谱、操作履历信息以及得分，同时，与多个行驶时间的各自行驶时间对应，在信息显示选择画面250显示多个频谱的各自频谱、多个操作履历信息的各操作履历信息、多个得分的各自得分以及图像信息(显示步骤的一例)。在图17的例子中，显示控制部14连接多个得分作为折线图显示，同时，与表示该多个得分的折线图的横轴方向的位置对应，显示图像信息。

另外，显示控制部14与多个得分之中的极大值的得分对应，使图像信息显示在信息显示选择画面250。在此，极大值的得分是在图12的步骤S21中说明的阈值以上的得分。

再有，在信息显示选择画面250，包含作为特定区间输入行驶时间区间的输入区域222、进行区间选择处理时按下的“OK”按钮251、以及中止区间选择处理时按下的“取消”按钮253。

如图17所示，在行驶时间1001～1250的得分中，行驶时间1230以后得分上升，行驶时间1250左右的得分最高。

在此，在信息显示选择画面250，与得分对应地显示路面R的图像数据A，用户可以确认与行驶时间1250附近的极大值的得分对应的路面R的图像数据A。

在图17的例子中，路面R的图像数据包含比通常多的裂纹，因此，用户能够判断得分变高的原因是裂纹引起。

即，通过确认得分和与得分对应的图像信息，能够高精度地判断路面R的异常。

图像数据不仅对应于极大值的得分显示，也可以对应于图12的步骤S21中说明的阀值以上的多个得分的全部显示。在这种情况下，如果同时显示全部的图像数据，则画面会变得复杂，因此，优选与多个得分的各自对应的图像数据之中只显示用鼠标等选择的得分对应的图像数据。另外，在得分变化大的情况下，也可以对应于变化前、变化后或变化前后的得分，显示图像数据。

再有，参照图17，表示从行驶时间为1001～1250的数据中选择正常数据的例子。若看作为得分数据一例的得分，则可知行驶时间为1001～1230的数据值低。若在系统上自动设定“自动地判断得分小的地方为正常”或“自动地判断周期小(例如1001～1105)的周期为正常”，则该区间可以作为正常数据被选择。

但是，若看行驶时间为1001～1105的区间的频率数据，可知在低频域产生噪音。另一方面，若看行驶时间为1105～1230的区间的频率数据，可知没有如行驶时间为1001～1105的区间那样出现低频域的噪音。

因此，用户可以合适地判断作为行驶时间1001～1230的一部分的行驶时间1105～1230区间的数据比行驶时间1001～1105区间的数据更适合作为正常数据。

再有，若看行驶时间为1001～1230的区间的用户操作履历，可知特殊模式的驾驶，例如反复频繁的速度变化。可知在特殊模式驾驶的实施区间中，产生上述低频噪声。由此，可以判断特殊模式驾驶的实施区间不适合作为正常数据的选择。因此，用户可以更恰当地判断没有实施特殊模式驾驶的行驶时间1105～1207适合作为正常数据。

然后，用户若在输入区域222中输入“1105～1207”，按下“OK”按钮251，则受理部13受理“行驶时间1105～1207”的选择。由此，能够将与作为行驶时间1001～1230的一部分的“行驶时间1105～1207”相对应的检测信号或频谱作为正常数据而合适地设定。

另外，受理部13受理的“行驶时间1105～1207”信息显示在输入区域222，因此，用户可以一边确认显示在输入区域222的内容，一边可靠地将与“行驶时间1105～1207”对应的检测信号或频谱设定为正常数据。

在上述说明中，若在输入区域222输入“1105～1207”并按下“OK”按钮251，则受理部13受理“行驶时间1105～1207”的选择，但也可以例如，在显示的频率数据、得分以及用户操作履历之中，用鼠标等选择“行驶时间1105～1207”的一部分并按下“OK”按钮251，受理部13受理“行驶时间1105～1207”的选择。

如上所述，信息处理装置10包括显示控制部14，该显示控制部14将表示基于检测信号决定的路面R的异常可能性的得分与图像信息对应地显示在显示器106a的信息显示选择画面250。

由此，用户通过确认与得分对应的图像信息，与仅确认得分的情况相比，能够高精度地判断路面R的异常。另外，与仅确认图像信息的情况相比，用户能够高效率地判断路面R的异常。即，用户通过本实施形态涉及的信息处理装置10，能够高效率且高精度地判断路面R的异常。

显示控制部14在信息显示选择画面250显示多个检测信号的频谱，同时，与多个行驶时间的各自行驶时间对应，在信息显示选择画面250显示多个频谱的各自的频谱。

由此，用户通过与多个得分的各自得分对应，确认多个行驶时间的各自行驶时间、多个频谱的各自频谱、图像信息，对于多个得分的各自得分，能高效且高精度地判断路面R的异常。

显示控制部14在信息显示选择画面250显示多个操作履历信息，同时，与多个行驶时间的各自行驶时间对应，在信息显示选择画面250显示多个操作履历信息的各自操作履历信息。

由此，用户通过与多个得分的各自得分对应，确认多个行驶时间的各自行驶时间、多个操作履历信息的各自操作履历信息、图像信息，对于多个得分的各自得分，能高效且高精度地判断路面R的异常。

信息处理装置10包括受理多个行驶时间中的一部分的多个行驶时间的输入的受理部13。

由此，用户在显示器106a确认得分以及与得分对应的图像信息，在此基础上，能够输入多个行驶时间中的一部分的多个行驶时间。因此，能够将与一部分的多个行驶时间的各自行驶时间对应的多个频谱的各自频谱合适地设定作为正常数据或异常数据。

信息处理装置10通过显示控制部14，将受理部13受理的一部分的多个行驶时间显示在信息显示选择画面250。由此，用户能够确认所输入的一部分的多个行驶时间，因此，能够可靠地将与一部分的多个行驶时间的各自行驶时间对应的多个频谱的各自频谱设定为正常数据或异常数据。

另外，如上所述，信息处理装置10包括使图像信息显示在显示器106a的信息显示选择画面250的显示控制部14，同时，如图12所示，包括获取由摄像装置40拍摄的路面R的图像信息的摄像装置控制部41，摄像装置控制部41基于检测信号，控制摄像装置40。

由此，信息处理装置10基于检测信号决定获取路面R的图像信息的时刻，因此，能够高效地获取路面R的图像信息。另外，用户通过在信息显示选择画面250确认图像信息，能够高精度地判断路面R的异常。即，用户通过本实施形态涉及的信息处理装置10，能够高效率且高精度地判断路面R的异常。

摄像装置控制部41根据基于检测信号决定的表示路面R异常可能性的得分控制摄像装置40。

由此，当基于得分路面R异常的可能性高时，信息处理装置10可以有效地获取路面R的图像信息。

显示控制部14使得分显示在信息显示选择画面250。由此，用户通过在信息显示选择画面250确认得分和图像信息，能够高精度地判断路面R的异常。

显示控制部14使图像信息与得分对应地显示在信息显示选择画面250上。由此，用户通过在信息显示选择画面250对应地确认得分和图像信息，能够高精度地判断路面R的异常。

图19是表示本实施形态涉及的模型信息管理表的一例的概念图。在存储部1000中，如图14的步骤S34中说明的那样，构筑由图19所示的模型信息管理表构成的模型信息管理DB1005。

在模型信息管理表中，通过存储/读出部19，按照每个关联ID，将行驶时间数据、检测信号、频率数据、得分数据分别关联地进行多个存储和管理。

并且，存储/读出部19存储并更新与由受理部13受理的多个行驶时间之中的一部分行驶时间的各自行驶时间对应的检测信号及频率数据。

在图19的例子中，作为关联ID“R001”的模型信息，与由图17中说明的受理部13受理的行驶时间数据1105～1207的行驶时间数据分别对应的检测信号、频率数据、得分数据关联地存储管理。由此，能够将与作为行驶时间1001～1230的一部分的行驶时间1105～1207对应的检测信号、频率数据、得分数据作为正常数据合适地存储。

在模型信息管理表中，也可以不存储行驶时间数据，而按照每个关联ID，将检测信号、频率数据、得分数据分别关联地按时间顺序存储多个数据并进行管理。另外，在模型信息管理表中，也可以不存储频率数据、得分数据，根据模型信息管理表中存储的检测信号，再次进行图9的步骤S154及步骤S155的处理，提取频率数据，计算得分数据。

如上所述，信息处理装置10包括存储/读出部19，该存储/读出部19将与由受理部13受理的一部分的多个行驶时间的各自行驶时间对应的多个频谱的各自频谱存储在存储部1000。

由此，能够将与一部分的多个行驶时间的各自行驶时间对应的多个频谱的各自频谱作为正常数据或异常数据合适地存储。

如图9所示，信息处理装置10包括得分计算部175，其基于存储部1000存储的多个频谱和表示由检测装置通信部12获取的检测信号的特征的频谱，决定得分。

在此，如图19所示，存储在存储部1000中的多个频谱得到更新，因此，信息处理装置10能够高精度地决定表示路面R异常可能性的得分。

图20是表示本实施形态的第一变形例涉及的信息处理装置显示的信息显示选择画面的一例的图。图21是表示本实施形态的第一变形例涉及的显示选择画面显示的图像信息的一例的图。

在信息显示选择画面250中，与图17相同，频谱图、得分数据以及用户操作履历数据分别与行驶时间数据对应地、多个连续地以用户能够确认的状态显示。另外，图像数据与极大值的得分对应地、以用户能够确认的状态显示。在图20的例子中，得分的极大值有2处，因此，与2处的极大值的得分的各自得分对应地，显示图像数据A、B。另外，图像数据A、B包括由第一摄像装置40A拍摄的车辆70的行进方向侧的路面R的图像数据A1、B1、以及由第二摄像装置40B从垂直方向拍摄的车辆70的后方的路面R的图像数据A2、B2。

即，显示控制部14使得分及图像信息在显示器106a的信息显示选择画面250上分别显示多个，同时，与多个得分的各自得分对应，使多个图像信息的各自图像信息显示在信息显示选择画面250。

图20显示从行驶时间801～900的数据中选择异常数据的例子。若看作为得分数据一例的得分，可知行驶时间840附近和行驶时间865以后的值高。若系统自动设定为“得分高的地方为正常”，则可以选择这两个区间作为异常数据。

但是，若看紧靠行驶时间840之前的频率数据，可知数据一时中断。另外，可知在行驶时间840附近，频率数据值的呈现也与以往相同。也就是说，由于频率数据中断导致表示频率数据变化的得分上升，因此，路面R发生异常的可能性低。

另一方面，行驶时间为865以后时，若看频率数据，可知异常振动出现在低频区，路面R发生异常的可能性高。由此，用户可以合适地判断，作为行驶时间801～900的一部分的行驶时间865～900的数据与行驶时间840附近的数据相比，更适合作为异常数据。

再有，若看紧靠行驶时间840之前的用户操作履历，可知电源处于断开→接通的状态。其紧接之后的得分高可以认为是由于暖机运行的影响。另一方面，行驶时间865以后，尽管没有用户特别操作的痕迹，但在频率数据中，异常振动出现在低频区，路面R发生某种异常的可能性高。由此，用户可以合适地判断，作为行驶时间801～900的一部分的行驶时间865～900的数据与行驶时间840附近的数据相比，更适合作为异常数据。

然后，用户通过比较与行驶时间840附近的极大值的得分对应的图像数据表示的路面R的状态和与行驶时间865以后的极大值的得分对应的图像数据表示的路面R的状态，可以从图像数据确认作为行驶时间801～900的一部分的行驶时间865～900的数据作为异常数据很合适。

即，通过确认得分和与得分对应的图像信息，能够高精度地判断路面R的异常。

在图20中，说明了使用行驶时间的例子，但是用行驶距离代替行驶时间场合也一样。

如上所述，显示控制部14使得分及图像信息在信息显示选择画面250分别显示多个，同时，与多个得分的各自得分对应，使多个图像信息的各自图像信息显示在信息显示选择画面250。

由此，用户通过与多个得分的各自得分对应，确认多个图像信息的各自图像信息，能够按照多个得分的各自得分，高精度地判断路面R的异常。

显示控制部14在信息显示选择画面250显示多个行驶时间，同时，与多个行驶时间的各自行驶时间对应，在信息显示选择画面250显示多个得分的各自得分和多个图像信息的各自的图像信息。

由此，用户通过与多个得分的各自得分对应，确认多个行驶时间的各自行驶时间和多个图像信息的各自图像信息，能够按照多个得分的各自得分，高精度地判断路面R的异常。

图22是表示在本实施形态的第二变形例涉及的信息处理装置显示的信息显示选择画面的一例的图。

在信息显示选择画面250，得分数据与行驶时间数据对应，多个连续地以用户可以确认的状态显示。另外，与图20相同，与2处的极大值的得分的各自得分对应，显示图像数据A、B，图像数据A、B包括由第一摄像装置40A拍摄的车辆70的行进方向侧的路面R的图像数据A1、B1和由第二摄像装置40B从垂直方向拍摄的车辆70的后方的路面R的图像数据A2、B2。

图22表示从行驶时间801～900中选择多个异常数据的示例。

若看作为得分数据的一例的得分，可知在行驶时间801～900之间的得分有2处变高。若系统自动设定为“得分高的地方为正常”，则可以选择该2个区间作为异常数据。

但是，在此，比较与这两处的得分对应的图像数据，有时可以判断为存在完全不同的倾向。在这种情况下，若将这两处不同的异常数据分别称为异常1、异常2，用户可以分别判断为不同的异常数据。

在图22中，说明了使用行驶时间的例子，但使用行驶距离代替行驶时间场合也一样。

图23是表示本实施形态的第三变形例涉及的铁道车辆的图。

铁道车辆70R是图2所示车辆70的变形例，包括控制装置70A、车轮50w、检测装置30以及配置成拍摄轨道r的摄像装置40。

铁道车辆70R是相对作为对象部一例的轨道r一边接触一边移动的移动体的一例。车轮50w是相对轨道r一边接触一边移动的移动部件的一例。检测装置30检测随着铁道车辆70R的车轮50w一边与轨道r接触一边移动而变化的物理量。摄像装置40是拍摄轨道r的动态图像或静止图像的摄像部的一例。

图24是表示第三变形例涉及的条件信息管理表的一例的概念图。

在图5所示的存储部1000中，图7的步骤S13中说明的条件信息管理DB1001由图24所示那样的条件信息管理表构成。

图24所示的条件信息管理表按照铁道车辆70R进行的各动作管理铁道车辆70R动作涉及的处理信息。在条件信息管理表中，按照每个条件ID，存储并管理处理信息相关联的条件信息。条件ID是用于识别包含处理信息的条件信息的识别信息。处理信息是按照铁道车辆70R的动作的种类决定的信息。如图24所示，在处理信息中，包含铁道车辆70R行驶的路线名称、铁道车辆70R行驶的轨道r的材质等的种类、以及车轮50w的材质等的车轮50w的种类的信息。轨道r的材质等的种类是对象部的种类的一例，车轮50w的材质等的种类是移动部件的种类的一例。

处理信息中包含的项目还可以包含用户对铁道车辆70R的操作履历信息、行驶开始日期时刻、行驶时间(铁道车辆70R的移动时间的一例)、以及表示铁道车辆70R的行驶速度等的信息。还可以包含行驶距离(铁道车辆70R的移动距离的一例)，也可以包含行驶距离，以代替行驶时间。包含行驶时间或行驶距离的行驶信息是移动信息的一例。

在条件信息管理表中，进一步将用于识别铁道车辆70R的动作之中的关联动作(处理)的关联ID关联地存储和管理。在条件信息管理表中包含的处理信息之中，对于表示关联处理的处理信息赋予相同的关联ID。在图24的例子中，对于由条件ID“A000001”和条件ID“A00003”识别的处理信息赋予相同的关联ID“R001”。在此，所谓赋予关联ID的关联处理是例如轨道种类和车轮种类相同、路线名称不同的处理。

图25是表示在第三变形例涉及的信息处理装置显示的显示选择画面的一例的图。

图25是表示与图16所示的流程图的步骤S334以及步骤S335相对应的、在信息处理装置中显示的信息显示选择画面的一例的图。图25所示的信息显示选择画面250是显示与由选择部18选择的信号数据相关的检测信号的得分、用于选择检测信号的特定区间的显示画面。

在信息显示选择画面250中，由选择部18选择的关联数据相关的行驶时间数据按照行驶时间顺序以用户能够确认的状态进行显示。

另外，在信息显示选择画面250，由选择部18选择的作为与关联数据相关的特征量的一例的频谱图、得分数据、以及作为每行驶时间的处理信息数据一例的用户操作履历数据分别与行驶时间数据对应，多个连续地以用户可确认的状态显示。另外，轨道r的图像数据A与极大值的得分对应，以用户可确认的状态显示。

即，显示控制部14在显示器106a的信息显示选择画面250多个地显示行驶时间、频谱、操作履历信息以及得分，同时，与多个行驶时间的各自行驶时间对应，在信息显示选择画面250显示多个频谱的各自频谱、多个操作履历信息的各自操作履历信息、多个得分的各自得分以及图像信息(显示步骤的一例)。

另外，显示控制部14对应于多个得分之中的极大值的得分，使图像信息显示在信息显示选择画面250。在此，极大值的得分是在图12的步骤S21中说明的阈值以上的得分。

再有，在信息显示选择画面250，包含作为特定区间输入行驶时间区间的输入区域222、进行区间选择处理时按下的“OK”按钮251、以及中止区间选择处理时按下的“取消”按钮253。

如上所述，信息处理装置10包括显示控制部14，该显示控制部14将基于检测信号决定的表示轨道r的异常可能性的得分与图像信息对应地显示在显示器106a的信息显示选择画面250。

由此，用户通过与得分对应地确认图像信息，与仅确认得分的情况相比，能够高精度地判断轨道r的异常。另外，与仅确认图像信息的情况相比，用户能够高效率地判断轨道r的异常。即，用户通过本实施形态涉及的信息处理装置10，能够高效率且高精度地判断轨道r的异常。

图26是表示本实施形态的第四变形例涉及的铁道车辆的图。

图26所示的铁道车辆70R是图23所示的铁道车辆70R的变形例，包括控制装置70A、受电弓50P、检测装置30以及配置成拍摄架线W的摄像装置40。

铁道车辆70R是相对作为对象部一例的架线W一边接触一边移动的移动体的一例。受电弓50P是相对架线W一边接触一边移动的移动部件的一例。检测装置30检测随着铁道车辆70R的受电弓50P一边与架线W接触一边移动而变化的物理量。摄像装置40是拍摄架线W的动态图像或静止图像的摄像部的一例。

图27是表示第四变形例涉及的条件信息管理表的一例的概念图。

在图5所示的存储部1000中，图7的步骤S13中说明的条件信息管理DB1001由图27所示那样的条件信息管理表构成。

图27所示的条件信息管理表用于按照铁道车辆70R所进行的各动作管理铁道车辆70R的动作所涉及的处理信息。在条件信息管理表中，按照每个条件ID存储及管理处理信息相关联的条件信息。条件ID是用于识别包含处理信息的条件信息的识别信息。处理信息是按照铁道车辆70R的动作种类决定的信息。如图24所示，在处理信息中，包含铁道车辆70R行驶的路线名称、架线W的材质等的种类、以及铁道车辆70R的受电弓50P的材质等的种类的信息。架线W的材质等的种类是对象部的种类的一例，受电弓50P的材质等的种类是移动部件的种类的一例。

处理信息中包含的项目还可以包含用户对铁道车辆70R的操作履历信息、行驶开始日期时刻、行驶时间(铁道车辆70R的移动时间的一例)、以及表示铁道车辆70R的行驶速度等的信息。还可以包含行驶距离(铁道车辆70R的移动距离的一例)，也可以包含行驶距离，以代替行驶时间。包含行驶时间或行驶距离的行驶信息是移动信息的一例。

在条件信息管理表中，进一步将用于识别铁道车辆70R的动作之中的关联动作(处理)的关联ID关联地存储和管理。关联ID是对包含在条件信息管理表中的处理信息之中表示关联处理的处理信息赋予相同的关联ID。在图27的例子中，对由条件ID“A000001”和条件ID“A00003”识别的处理信息赋予相同的关联ID“R001”。在此，所谓赋予关联ID的关联处理是例如架线种类和受电弓种类相同、路线名称不同的处理。

图28是表示在第四变形例涉及的信息处理装置显示的显示选择画面的一例的图。

图28是表示与图16所示的流程图的步骤S334以及步骤S335相对应的、显示在信息处理装置的信息显示选择画面的一例的图。图28所示的信息显示选择画面250是显示与由选择部18选择的信号数据相关的检测信号的得分、用于选择检测信号的特定区间的显示画面。

在信息显示选择画面250中，由选择部18选择的关联数据相关的行驶时间数据按照行驶时间顺序以用户能够确认的状态进行显示。

另外，在信息显示选择画面250中，作为由选择部18选择的关联数据相关联的特征量的一例的频谱图、得分数据、以及作为每行驶时间的处理信息数据一例的用户操作履历数据分别与行驶时间数据对应，多个连续地以用户可确认的状态显示。另外，架线W的图像数据A与极大值的得分对应，以用户可确认的状态显示。

即，显示控制部14在显示器106a的信息显示选择画面250多个地显示行驶时间、频谱、操作履历信息以及得分，同时，与多个行驶时间的各自行驶时间对应，在信息显示选择画面250显示多个频谱的各自频谱、多个操作履历信息的各自操作履历信息、多个得分的各自得分以及图像信息(显示步骤的一例)。

另外，显示控制部14对应于多个得分中的极大值的得分，使图像信息显示在信息显示选择画面250。在此，极大值的得分是在图12的步骤S21中说明的阈值以上的得分。

再有，在信息显示选择画面250中，包含作为特定区间输入行驶时间区间的输入区域222、进行区间选择处理时按下的“OK”按钮251、以及中止区间选择处理时按下的“取消”按钮253。

如上所述，信息处理装置10包括显示控制部14，该显示控制部14将基于检测信号决定的表示架线W异常可能性的得分与架线W的图像信息对应地显示在显示器106a的信息显示选择画面250。

由此，用户通过与得分对应地确认图像信息，与仅确认得分的情况相比，能够高精度地判断架线W的异常。另外，与仅确认图像信息的情况相比，用户能够高效率地判断架线W的异常。即，用户通过本实施形态涉及的信息处理装置10，能够高效率且高精度地判断架线W的异常。

总结

如上所述，本发明的一实施形态涉及的信息处理装置10包括:检测装置通信部12(检测信息获取部的一例)，获取车辆70及铁道车辆70R等的移动体相对于路面R、轨道r及架线W等的对象部一边接触一边移动而变化的物理量的检测信号(检测信息的一例)；摄像装置控制部41(图像信息获取部的一例)，获取路面R等的图像信息；以及显示控制部14，使得基于检测信号决定的路面R等的异常的可能性的得分(可能性信息的一例)和图像信息对应地显示在显示器106a(显示部的一例)。

由此，用户通过与得分对应地确认图像信息，与仅确认得分的情况相比，能够高精度地判断路面R等的异常。另外，与仅确认图像信息的情况相比，用户能够高效率地判断路面R等的异常。即，用户通过本实施形态涉及的信息处理装置10，能够高效率且高精度地判断路面R等的异常。

显示控制部14在显示器106a上分别多个地显示得分及图像信息，同时，与多个得分的各自得分对应，在显示器106a显示多个图像信息的各自图像信息。

由此，用户通过与多个得分的各自得分对应，确认多个图像信息的各自图像信息，能够按照多个得分的各自得分高效且高精度地判断路面R等的异常。

显示控制部14在显示器106a多个地显示表示车辆70等的行驶距离(移动距离的一例)或行驶时间(移动时间的一例)的行驶信息(移动信息的一例)，同时，与多个行驶信息的各自行驶信息对应，在显示器106a显示多个得分的各自得分和多个图像信息的各自图像信息。

由此，用户通过与多个得分的各自得分对应，确认多个行驶信息的各自行驶信息和多个图像信息的各自图像信息，按照多个得分的各自得分，能够高效且高精度地判断路面R等的异常。

显示控制部14在显示器106a多个地显示检测信号的频谱(表示检测信息的特征的特征信息的一例)，同时，与多个行驶信息的各自行驶信息对应，在显示器106a显示多个频谱的各自频谱。

由此，用户通过与多个得分的各自得分对应，确认多个行驶信息的各自行驶信息、多个频谱的各自频谱、多个图像信息的各自图像信息，按照多个得分的各自得分，能高精度地判断路面R等的异常。

信息处理装置10进一步包括收发部11(处理信息获取部的一例)，该收发部11获取表示用户对车辆70等的操作履历的操作履历信息(与移动体的动作相关的处理信息的一例)，显示控制部14在显示器106a上显示多个操作履历信息的同时，与多个行驶信息的各自行驶信息对应，使多个操作履历信息的各自操作履历信息显示在显示器106a上。

由此，用户通过与多个得分的各自得分对应，确认多个行驶信息的各自行驶信息、多个操作履历信息的各自操作履历信息、多个图像信息的各自图像信息，对多个得分的各自得分，能高效且高精度地判断路面R等的异常。

信息处理装置10包括受理多个行驶信息中的一部分的多个行驶信息的输入的受理部13。

由此，用户在显示器106a确认得分和与得分对应的图像信息，在此基础上，能够输入多个行驶信息中的一部分的多个行驶信息。因此，能够将与一部分的多个行驶信息的各自的行驶信息对应的多个检测信号或频谱的各自的检测信号或频谱作为正常数据或异常数据合适地设定。

信息处理装置10通过显示控制部14，将受理部13受理的一部分的多个行驶信息显示在显示器106a上。由此，用户能够确认所输入的一部分的多个行驶信息，因此，能够将与一部分的多个行驶信息的各自行驶信息对应的多个检测信号或频谱的各自检测信号或频谱可靠地设定为正常数据或异常数据。

信息处理装置10包括存储/读出部19(存储控制部的一例)，该存储/读出部19使得与在受理部13受理的一部分的多个行驶信息的各自行驶信息对应的多个频谱的各自频谱存储在存储部1000。

由此，能够将与一部分的多个行驶信息的各自行驶作信息对应的多个频谱的各自频谱作为正常数据或异常数据合适地存储。

信息处理装置10包括得分计算部175(得分决定部的一例)，该得分计算部175根据存储部1000存储的多个频谱以及表示由检测装置通信部12获取的检测信号的特征的频谱，决定得分。

由此，信息处理装置10能够高精度地决定表示路面R等的异常的可能性的得分。

另外，本发明的一实施形态涉及的信息处理装置10包括:检测装置通信部12(检测信息获取部的一例)，获取车辆70及铁道车辆70R等的移动体相对于路面R、轨道r及架线W等的对象部一边接触一边移动而变化的物理量的检测信号(检测信息的一例)；摄像装置控制部41(图像信息获取部的一例)，获取由摄像装置40(摄像部的一例)摄像的路面R等的图像信息；以及显示控制部14，其使图像信息在显示器106a(显示部的一例)显示，摄像装置控制部41基于检测信号控制摄像装置40。

由此，信息处理装置10基于检测信号决定获取路面R等的图像信息的时刻，因此，能够高效地获取路面R等的图像信息。另外，用户通过在显示器106a确认图像信息，能够高精度地判断路面R等的异常。即，用户通过本实施形态涉及的信息处理装置10，能够高效且高精度地判断路面R等的异常。

摄像装置控制部41根据基于检测信号决定的表示路面R等异常的可能性的得分(可能性信息的一例)控制摄像装置40。

由此，当基于得分路面R等异常的可能性高时，信息处理装置10能够高效地获取路面R等的图像信息。

显示控制部14使得分显示在显示器106a。由此，用户通过在显示器106a确认得分和图像信息，能够高效且高精度地判断路面R等的异常。

显示控制部14使图像信息与得分对应地显示在显示器106a。由此，用户通过在显示器106a对应地确认得分和图像信息，能够高效且高精度地判断路面R等的异常。

信息处理装置10包括基于得分和图像信息判断路面R等异常的判断部21(异常判断部的一例)。具体地说，判断部21根据得分以及基于图像信息决定的表示路面R等异常的可能性的第二得分(第二可能性信息的一例)，判断路面R等的异常。

由此，信息处理装置10能够高效且高精度地判断路面R等的异常。

系统构成

图29是表示本发明的第二实施形态涉及的异常检测系统的系统构成的一例的图。

第二实施形态涉及的异常检测系统1A包括加工机170以及信息处理系统5。信息处理系统5包括检测装置30、摄像装置40以及信息处理装置10。

加工机170是对工件进行处理(加工)的处理部的一例，处理部是对象部的一例。检测装置30检测根据加工机170的动作而变化的物理量。摄像装置40是对加工机170的动态图像或静止图像进行摄像的摄像部的一例。

异常检测系统1A包括多个加工机170，也可以包括与多个加工机170对应的多个检测装置30、以及多个摄像装置40。

信息处理装置10是与加工机170可通信地连接、对加工机170的动作进行异常诊断的诊断装置。信息处理装置10可以是安装有专用软件程序的通用PC(个人计算机，PersonalComputer)。另外，信息处理装置10既可以由单台计算机构成，也可以由多台计算机构成。

信息处理装置10和加工机170可以以任何连接形态连接。例如，信息处理装置10和加工机170可以通过专用的连接线、有线LAN(局域网，Local Area Network)等的有线网络、或无线网络等连接。

加工机170是使用工具对加工对象(工件)进行切削、磨削或研磨等加工的机床。处理部不限于加工机170，也可以是能够进行成为诊断对象的实际动作区间推定的机械，例如，组装机、测定机、检查机或清洗机等的机械也可以是处理部。另外，其中也包括包含离合器、齿轮等的作为动力源的发动机或包含电机的机械。而且，多个处理部不一定包含在不同的装置，也可以包含在一个装置(处理系统)内。

检测装置30是传感器，其对设置在加工机170的钻头、立铣刀、刀头或砂轮等的工具和加工对象在加工动作中接触而产生的振动或声音等、或者工具或加工机170自身产生的振动或声音等的物理量进行检测，将检测到的物理量的信息作为检测信号(传感器数据)输出到信息处理装置10。检测装置30例如由麦克风、振动传感器、加速度传感器或AE传感器等构成，检测例如振动或声音等物理量的变化。这些检测手段设置在钻头、立铣刀、刀头或砂轮等的产生机械振动的工具附近。检测装置30也可以不设置在工具侧，而设置在加工对象侧的设置台等。设置方法是通过螺钉固定、磁铁固定、粘接剂粘接、或者在处理部进行开孔加工等并埋入其中的设置等方法进行设置。另外，检测装置30可以相对加工机170不固定，也可以设置在加工机170的周围，使得能够检测由加工机170发出的振动或声音等物理量的变化。检测装置30的个数可以是任意的。另外，既可以设有检测同一物理量的多个检测装置30，也可以设有检测相互不同的物理量的多个检测装置30。

在此，在信息处理装置10和检测装置30之间，可以根据需要设置对来自检测装置30的输出信号进行滤波的多种滤波器，或者选择滤波器的滤波器选择手段。

图30是表示第二实施形态涉及的加工机的图。加工机170包括工具150以及检测装置30，在工具150的下方配置工件W。另外，摄像装置40配置在能够拍摄工具150以及工件W的图像的位置。由摄像装置40拍摄图像的工具150例如是钻头、铰刀、丝锥、立铣刀、端面铣刀、刀具。

检测装置30既可以预先设置在加工机170，或者也可以之后相对作为完成机械的加工机170安装。另外，检测装置30不限于设置在加工机170的附近，也可以设置在信息处理装置10侧。

摄像装置40能够拍摄工具150、工件W、工具150的主轴、工具150对工件W进行加工动作的整体范围、加工机170的内部整体等的动态图像或静态图像。由此，根据刀尖、整体、有无切屑等的工具150的图像，可知工具150的劣化、破损、切屑等的加工状态，根据工件W的加工状况的图像，可知成果物的质量状态。另外，根据加工机170整体的状况图像，可知异常时的机内环境，根据收纳工具150的转台图像，能够事先知道工具150的使用错误。并且，根据冷却液图像，可知冷却液是否恰当地接触工具150，冷却液是否耗尽，根据切屑图像，能够根据切屑形状和加工时的飞溅形态知道加工质量。

硬件构成

接下来，参照图31和图32，说明第二实施形态中的信息处理装置10和加工机170的硬件构成。图31和图32所示的硬件构成在各实施形态中既可以具备同样的构成，也可以根据需要追加或删除构成要素。

信息处理装置的硬件构成

图31是表示第二实施形态涉及的信息处理装置的硬件构成一例的图。

信息处理装置10由计算机构成，如图23所示，包括CPU(中央处理单元，CentralProcessing Unit)101、ROM(只读存储器，Read Only Memory)102、RAM(随机存取存储器，Random Access Memory)103、HD(硬盘，Hard Disk)104、HDD(硬盘驱动器，Hard DiskDrive)控制器105、显示器I/F106以及通信I/F107。

其中，CPU101控制信息处理装置10整体的动作。ROM102存储IPL(初始程序调入，Initial Program Loader)等的用于驱动CPU101的程序。RAM103作为CPU101的工作区使用。HD104存储程序等的各种数据。HDD控制器105根据CPU101的控制，控制对HD104的各种数据的读出或写入。显示器I/F106是使显示器106a显示图像的电路。显示器106a是显示被摄体的图像和各种图标等的液晶和有机EL等的显示部的一种。通信I/F107是用于与加工机170等的外部装置进行通信的接口。通信I/F107例如是与TCP(传输控制协议，TransmissionControl Protocol)/IP(网际互连协议，Internet Protocol)对应的NIC(网络接口卡，Network Interface Card)等。

另外，信息处理装置10包括传感器I/F108、声音输入输出I/F109、输入I/F110、介质I/F111、DVD-RW(数字多功能可重写光盘，Digital Versatile Disk Rewritable)驱动器112。

传感器I/F108是通过包含在检测装置30中的传感器放大器302接收检测信号的接口。声音输入输出I/F109是根据CPU101的控制，在扬声器109a和麦克风109b之间处理声音信号的输入输出的电路。输入I/F110是用于使得规定的输入手段连接到信息处理装置10的接口。键盘110a是具有用于输入文字、数值、各种指示等的多个键的输入手段的一种。鼠标110b是进行各种指示的选择和执行、处理对象的选择、光标的移动等的输入手段的一种。代替键盘708a和鼠标708b，也可以将触摸屏等作为输入手段。介质I/F111控制对闪存等的记录介质111a的数据的读出或写入(存储)。DVD-RW驱动器112控制对作为可装卸记录介质一例的DVD-RW112a的各种数据的读出或写入。不限于DVD-RW，也可以是DVD-R等。另外，DVD-RW驱动器112也可以是对蓝光盘的各种数据的读出或写入进行控制的蓝光驱动器。

另外，信息处理装置10包括总线113。总线113是用于电连接CPU101等的各构成要素的地址总线和数据总线等。

存储有上述各程序的HD或CD-ROM等的记录介质，都可以作为程序产品(ProgramProduct)提供到国内或国外。

加工机的硬件构成

图32是表示第二实施形态涉及的加工机的硬件构成一例的图。

如图32所示，加工机170包括CPU701、ROM702、RAM703、显示器I/F704、通信I/F705、驱动电路706、声音输出I/F707、输入I/F708以及传感器I/F709。

其中，CPU701控制加工机170整体的动作。ROM702存储IPL等的用于驱动CPU701的程序。RAM703作为CPU701的工作区使用。显示器I/F704是使图像显示在显示器704a的电路。显示器704a是显示被摄体的图像和各种图标等的液晶和有机EL等的显示部的一种。

通信I/F705是用于与信息处理装置10等的外部装置进行通信的接口。通信I/F705例如是与TCP/IP对应的NIC等。

驱动电路706是控制电机706a的驱动的电路。电机706a驱动用于加工的工具150。工具150包括钻头、铣刀、刀头、砂轮等，也包括放置加工对象并配合加工移动的工作台等。

声音输出I/F707是根据CPU701的控制，在扬声器707a和麦克风707b之间处理声音信号的输出的电路。输入I/F708是用于将规定的输入手段连接到加工机170的接口。键盘708a是具备用于输入文字、数值、各种指示等的多个键的输入手段的一种。鼠标708b是进行各种指示的选择和执行、处理对象的选择、光标的移动等的输入手段的一种。

另外，加工机170具备总线710。总线710是用于电连接CPU701等的各构成要素的地址总线和数据总线等。

另外，检测从加工机170输出的振动或声音等的物理量的检测装置30包括传感器301和传感器放大器302。如上所述，传感器301检测由设置在加工机170的工具150和加工对象在加工动作中因接触而产生的振动或声音等、或者由工具150或加工机170本身产生的振动或声音等的物理量。另外，传感器301获取基于检测到的物理量信息的检测信号(传感器数据)。传感器301例如是麦克风、振动传感器、加速度传感器或AE传感器等。传感器放大器302调整传感器301的检测灵敏度等，并输出由传感器301检测到的检测信号。

功能构成

图33是表示第二实施形态涉及的异常检测系统的功能构成一例的图。

信息处理装置的功能构成

首先，对信息处理装置10的功能构成进行说明。通过信息处理装置10实现的功能包括收发部11、检测装置通信部12、受理部13、显示控制部14、声音控制部15、生成部16、信号处理部17、选择部18、判断部21、存储/读出部19、摄像装置控制部41以及存储部1000。

收发部11是与加工机170等的外部装置之间进行各种数据(或信息)的收发的功能。收发部11接收例如与加工机170的当前动作相关的处理信息(行驶信息)。收发部11主要通过图31所示的通信I/F107、以及在CPU101执行的程序等实现。收发部11是处理信息获取部的一例。

检测装置通信部12是在与检测装置30之间进行数据通信的功能。检测装置通信部12接收例如由检测装置30检测出的物理量相关的检测信号(传感器数据)。检测装置通信部12主要由在图31所示的CPU101执行的程序等实现。检测装置通信部12是获取检测信息的检测信息获取部的一例。另外，由检测装置通信部12接收的检测信号是根据处理部的动作而变化的物理量相关的检测信息的一例。

受理部13是受理对图31所示的键盘110a等的输入手段的用户输入的功能。受理部13例如根据对输出信号选择画面200(参照图43)的输入，受理输出项目的选择。受理部13主要由在图31所示的CPU101执行的程序等实现。

显示控制部14是使图31所示的显示器106a显示各种画面的功能。显示控制部14例如使显示器106a显示输出信号选择画面200(参照图43)。具体地说，显示控制部14例如通过起动/执行在OS中动作的软件应用程序，下载至少包含HTML(超级文本标记语言，HyperTextMarkup Language)、包含CSS(Cascading Style Sheets)或JAVA SCRIPT(注册商标)等的WebAPP(网络应用程序，WebApplication)。并且，显示控制部14使显示器106a显示由该WebAPP生成的各种图像数据。显示控制部14使显示器106a显示由包含例如XML(可扩展标记语言，Extensible Markup Language)、JSON(JavaScript Object Notation)或SOAP(Simple Object Access Protocol)形式等数据的HTML5生成的图像数据。显示控制部14主要由图31所示的显示器I/F106、以及在CPU101执行的程序等实现。

声音控制部15是从图31所示的扬声器109a输出声音信号的功能。声音控制部15设定从扬声器109a输出的检测信号，使所设定的检测信号从扬声器109a进行声音输出。声音控制部15主要由图31所示的声音输入输出I/F109、以及在CPU101执行的程序等实现。

生成部16是生成要在显示器106a显示的各种图像数据的功能。生成部16生成例如与要在显示器106a显示的输出信号选择画面200(参照图43)相关的图像数据。生成部16例如构思存储在存储部1000中的数据，生成用于显示被构思的数据的图像数据。所谓构思是解释用Web页描述用的语言(HTML、CSS或XML等)描述的数据、计算实际在画面上显示的文字和图像数据等的配置的处理。进而，生成部16在由收发部11接收处理信息的情况下，生成用于识别包含接收到的处理信息的条件信息的条件ID。生成部16主要由在图31所示的CPU101执行的程序等实现。

信号处理部17是对由检测装置通信部12接收到的检测信号进行信号处理的功能。将在下文对信号处理部17进行详细说明。信号处理部17主要由在图31所示的CPU101执行的程序等实现。

选择部18是根据来自用户的信号输出请求、选择使声音输出的检测信号的功能。选择部18例如选择与由受理部13受理的信号输出请求中包含的输出项目数据所对应的条件信息相关联而存储的检测信号。选择部18主要由在图31所示的CPU101执行的程序等实现。

判断部21主要由在图31所示的CPU101的处理实现，是进行各种判断的功能。判断部21例如计算与由选择部18选择的多个检测信号相关的信号数据的差分。判断部21是异常判断部的一例。

摄像装置控制部41是在与包括第一摄像装置40A及第二摄像装置40B的摄像装置40之间进行控制信号及图像数据的通信的功能。摄像装置控制部41例如对摄像装置40发送摄像开始信号。另外，摄像装置控制部41是获取加工机170的图像信息的图像信息获取部的一例，例如接收由摄像装置40拍摄的加工机170的动态图像或静止画面的图像信息。摄像装置控制部41主要由在图31所示的CPU101执行的程序等实现。

存储/读出部19是使存储部1000存储各种数据或从存储部1000读出各种数据的功能。存储/读出部19主要由在图31所示的CPU101执行的程序等实现。存储部1000主要由图31所示的ROM102、HD104以及记录介质111a实现。

另外，在存储部1000中构筑条件信息管理DB1001、检测信号管理DB1003、模型信息管理DB1005、以及图像信息管理DB1007。其中，条件信息管理DB1001由后述的条件信息管理表构成。检测信号管理DB1003由后述的检测信号管理表构成。模型信息管理DB1005由后述的模型信息管理表构成。图像信息管理DB1007由后述的图像信息管理表构成。存储/读取部19是存储控制部的一个例子。

检测装置的功能构成

接下来，对检测装置30的功能构成进行说明。由检测装置30实现的功能包括装置连接部31和检测信号获取部32。

装置连接部31是将检测信号获取部32获取的检测信号发送到信息处理装置10的功能。装置连接部31主要由图32所示的传感器放大器302实现。

检测信号获取部32是检测根据加工机170的动作而变化的振动或声音等的物理量、并将物理量的信息作为检测信号获取的功能。检测信号获取部32主要由图32所示的传感器301实现。检测信号获取部32检测由设置在加工机170的钻头、立铣刀、刀头或砂轮等的工具150和加工对象在加工动作中因接触而产生的振动或声音等、或者由工具150或加工机170本身产生的振动或声音等的物理量，将检测到的物理量的信息作为检测信息(传感器数据)获取。例如，当加工中使用的工具150发生刀刃折断以及卷刃等时，加工时的声音发生变化。因此，检测信号获取部32用麦克风等的传感器301检测音响数据，将与检测到的音响数据相关的检测信号通过装置连接部31发送到信息处理装置10。检测信号获取部32主要由图32所示的传感器301实现。

加工机的功能构成

其次，由加工机170实现的功能包括收发部71、数值控制部72、驱动控制部73、驱动部74、设定部75、受理部76、显示控制部77以及声音控制部78。

收发部71是与信息处理装置10等的外部装置之间进行各种数据(或信息)的收发的功能。收发部71向信息处理装置10发送关于加工机170的当前动作的处理信息。收发部71主要由图32所示的通信I/F705、以及在CPU701执行的程序等实现。

数值控制部72是通过数值控制(NC:Numerical Control)执行驱动控制部73的加工的功能。例如，数值控制部72生成用于控制驱动部74的动作的数值控制数据输出。另外，数值控制部72将与加工机170的动作相关的处理信息输出到收发部71。数值控制部72例如依次通过收发部71向信息处理装置10发送与当前的加工机170的动作对应的上下文信息。数值控制部72在对加工对象加工时，根据加工的工序，变更驱动的驱动部74的种类或驱动部74的驱动状态(转数、旋转速度等)。数值控制部72在每次变更动作的种类时，将与变更后的动作的种类对应的上下文信息通过收发部71依次发送到信息处理装置10。数值控制部72主要由在图32所示的CPU701执行的程序等实现。

驱动控制部73是基于由数值控制部72求出的数值控制数据、对驱动部74进行驱动控制的功能。驱动控制部73例如由图32所示的驱动电路706实现。驱动控制部73主要由图32所示的驱动电路706、以及由在CPU701执行的程序等实现。

驱动部74是成为由驱动控制部73进行驱动控制的对象的功能。驱动部74通过驱动控制部73的控制驱动工具。驱动部74是由驱动控制部73进行驱动控制的致动器，主要由图23所示的电机706a等实现。驱动部74用于加工，只要成为数值控制对象，可以是任意的致动器。另外，驱动部74也可以具有两个以上。

设定部75是设定与加工机170的当前动作对应的条件信息的功能。设定部75主要由在图32所示的CPU701执行的程序等实现。

受理部76是受理对于图32所示的键盘708a等的输入手段的用户输入的功能。受理部76例如根据对于显示在显示器704a的输出信号选择画面200(参照图43)的输入，受理输出项目的选择。受理部76主要由图32所示的输入I/F708、以及在CPU701执行的程序等实现。

显示控制部77是使图32所示的显示器704a显示各种画面信息的功能。显示控制部77例如使显示器704a显示输出信号选择画面200(参照图43)。显示控制部77主要由图32所示的显示器I/F704、以及在CPU701执行的程序等实现。

声音控制部78是根据来自图32所示的CPU701的命令而实现、从扬声器707a输出声音信号的功能。声音控制部78设定从扬声器707a输出的检测信号，使所设定的检测信号从扬声器707a进行音响输出。声音控制部78主要由图32所示的声音输出I/F707、以及在CPU701执行的程序等实现。

图34是表示第二实施形态涉及的信号处理部的详细的功能构成的一例的图。图34所示的信号处理部17包括放大处理部171、A/D转换部172、特征量提取部173、D/A转换部174以及得分计算部175。

放大处理部171是对由检测装置通信部12接收到的检测信号进行放大处理的功能。放大处理部171例如将由检测装置通信部12接收到的模拟信号放大为任意大小。另外，放大处理部171例如将由A/D转换部172转换的数字信号放大为任意大小。

A/D转换部172是进行将由放大处理部171放大处理的模拟信号转换为数字信号的处理的功能。

特征量提取部173是提取表示由检测装置通信部12接收到的检测信号的特征的特征量(特征信息)的功能。特征量只要是表示检测信号的特征的信息，可以是任何信息。例如，在检测信号是音响数据的情况下，特征量提取部173可以将能量、频谱、时间或MFCC(梅尔频率倒谱系数)等作为特征量提取。

D/A转换部174是进行将由放大处理部171放大处理的数字信号转换为模拟信号的处理的功能。

得分计算部175从特征量提取部173提取的检测信号的特征量(例如频谱)，计算作为表示加工机170的异常可能性的可能性信息的一例的得分。得分计算部175是决定表示加工机170的异常可能性的可能性信息的可能性信息决定部的一例。

检测信号的存储处理

图35是表示第二实施形态涉及的异常检测系统中的检测信号的存储处理的一例的序列图。

在步骤S11中，加工机170的收发部71向构成信息处理系统5的信息处理装置10发送与当前的加工机170的动作相关的处理信息。具体地说，加工机170的设定部75在开始对被加工材料(加工对象)加工时，设定表示具体加工内容的处理信息。处理信息如上所述，是按照加工机170的动作种类规定的上下文信息。然后，收发部71将由设定部75设定的处理信息发送给信息处理装置10。由此，信息处理装置10的收发部11接收从加工机170发送来的处理信息(处理信息获取步骤的一例)。

在步骤S12中，信息处理装置10的生成部16生成用于识别包含由收发部11接收到的处理信息的条件信息的条件ID。

然后，在步骤S13中，存储/读出部19将由生成部16生成的条件ID和由收发部11接收到的处理信息关联起来的条件信息存储在条件信息管理DB1001中进行管理(存储控制步骤的一个例子)。此时，存储/读出部19也将对表示关联处理的处理信息赋予的关联ID存储在条件信息管理DB1001进行管理。条件信息管理DB1001对每个条件ID，将表示由加工机170执行的具体加工内容的处理信息关联起来存储在条件信息管理表中进行管理。

在步骤S14中，构成信息处理系统5的检测装置30的检测信号获取部32检测由加工机170产生的振动或声音等的物理量。在此，检测信号获取部32检测由加工机170产生的声音，并获取与检测到的声音相关的检测信号(音响信号)。

在步骤S15中，检测装置30的装置连接部31将在步骤S14中获取的检测信号发送给信息处理装置10。由此，信息处理装置10的检测装置通信部12接收从检测装置30发送的检测信号(检测信息获取步骤的一例)。

在步骤S16中，信息处理装置10的信号处理部17对由检测装置通信部12接收到的检测信号进行信号处理。

在步骤S17中，信息处理装置10的存储/读取部19将由信号处理部17处理的信号数据与从加工机170发送来的处理信息对应起来，存储在检测信号管理DB1003中(存储控制步骤的一例)。信息处理装置10按照步骤S12生成的每个条件ID，将步骤S11接收到的处理信息中包含的加工次数数据、步骤S15接收到的检测信号相关的信号数据、由信号处理部17处理的信号数据(频率数据、得分数据)、以及步骤S11接收到的处理信息中包含的处理信息数据相关联地存储在检测信号管理表,进行管理。信息处理装置10也可以存储加工时间数据以代替加工次数数据，进行管理。

即，存储/读出部19与从加工机170发送的多个处理信息的各自处理信息对应，将多个特征量的各自特征量(频率数据)存储在检测信号管理DB1003中。

条件信息管理表

图36是表示第二实施形态涉及的条件信息管理表的一例的概念图。在存储部1000中，图35的步骤S13中说明的条件信息管理DB1001由图36所示那样的条件信息管理表构成。

图36所示的条件信息管理表用于按照加工机170进行的每个动作管理与加工机170的动作相关的处理信息。在条件信息管理表中，存储并管理与每个条件ID的处理信息相关联的条件信息。条件ID是用于识别包含处理信息的条件信息的识别信息。处理信息是按照加工机170的动作的种类规定的上下文信息。如图36所示，在处理信息中，包含工具150的种类(工具150的识别信息)、使用加工机170的加工方法(加工种类)、从开始其动作起的累积作业次数、使用加工机170进行加工的被加工材料的信息。作为工具150的种类，例如有钻头、端铣刀、端面铣刀、球端铣刀、锪钻、镗刀、刀头、砂轮等。另外，作为加工方法，有切削、研磨。更详细地说，加工方法包括钻孔、通孔钻孔、锤击加工、槽加工、侧面加工、轮廓加工、成块加工、去毛刺等。再有，作为被加工材料，为合金、碳树脂、树脂材料等。更详细地说，被加工材料如图36所示，用S50C(日本工业标准(JIS))、FC250(日本工业标准(JIS))、S20CK(日本工业标准(JIS))等表示。

处理信息中包含的项目进一步包含用户对加工机170的操作履历信息、一次作业中包含的加工次数(加工机170的动作次数的一例)、加工机170的识别信息、工具150的直径及工具150的材质等的配置信息、以及表示工具150的动作状态的信息。其中，表示工具150的动作状态的信息中，例如包含用于表示从工具150相对被加工材料(加工对象)的进给动作到实际的加工处理结束为止的区间的接通/断开信号(“阶梯(ladder)信号”)等。另外，在处理信息包含的项目中，也可以包含表示从工具150(驱动部74)的使用开始起的累积使用时间、工具150(驱动部74)所涉及的负荷、工具150(驱动部74)的转速、工具150(驱动部74)的加工速度等的加工条件等的信息。再有，可以包含加工时间(加工机170的动作时间的一例)，也可以包含代替加工次数的加工时间。

在条件信息管理表中，进一步将用于识别加工机170的动作之中的关联动作(处理)的关联ID关联地存储和管理。在条件信息管理表中包含的处理信息之中，对于表示关联处理的处理信息赋予相同的关联ID。在图36的例子中，对于由条件ID“A000001”和条件ID“A000004”识别的处理信息赋予相同的关联ID“R001”，对于由条件ID“A000002”和条件ID“A000007”识别的处理信息赋予相同的关联ID“R002”。在此，所谓赋予关联ID的关联处理是例如工具的种类和被加工材料(加工对象)相同、作业次数不同的处理。赋予关联ID的处理不限于此，可以根据用户设定为了使得合适的多个处理对应，赋予关联ID。

接下来，参照图37至图38，说明对应于图35的步骤S16的信号处理部17对检测信号的处理。

图37是表示第二实施形态涉及的信息处理装置中对检测信号进行信号处理的一例的流程图。

首先，在步骤S151中，信息处理装置10在由检测装置通信部12接收(获取)了检测信号的情况下，将处理转移到步骤S152。另一方面，信息处理装置10重复步骤S151的处理，直到由检测装置通信部12接收(获取)了检测信号为止。

在步骤S152中，信号处理部17的放大处理部171对由检测装置通信部12接收(获取)的检测信号进行放大处理，将检测信号放大到任意大小。在步骤S153中，信号处理部17的A/D转换部172将由放大处理部171放大的模拟信号转换为数字信号。

在步骤S154中，信号处理部17的特征量提取部173进行提取表示由A/D转换部172转换的数字信号的特征的特征量(特征信息)的处理(特征量提取步骤的一例)。具体地说，特征量提取部173提取由A/D转换部172转换的数字信号中包含的频谱。

在步骤S155中，信号处理部17的得分计算部175根据特征量提取部173提取的检测信号的特征量(例如频谱)计算表示加工机170异常的可能性的得分。

具体地说，得分计算部175使用存储在存储部1000的模型信息管理DB1005中的表示正常数据的特征信息的模型信息，计算表示检测信息的特征信息正常的可能性的似然度，计算似然度的倒数作为得分。

得分计算部175可以阶段性地对得分进行排名来计算，也可以用0、1这两个值计算。另外，得分计算部175可以累积计算出的得分。

此外，得分计算部175可以使用模型信息管理DB1005中存储的表示异常数据的特征信息的模型信息，将表示检测信息的特征信息异常的可能性的似然度作为得分进行计算。

在此，关于对应于图37的步骤S154的加工机170的动作中检测出的检测信号的频率成分进行说明。

图38A表示在加工机170的加工动作中正常进行加工时检测到的检测信号的频谱图，图10B表示在加工机170的加工动作中发生异常时检测到的检测信号的频谱图。如图10B所示，加工机170的加工动作中发生异常时，频率成分出现在30000Hz附近。

并且，在图37的步骤S155所示的得分计算步骤中，例如，图38B所示的频谱图是表示异常数据的模型信息的情况下，根据特征量提取部173提取的检测信号的频谱图包含多少30000Hz附近的频率成分，计算表示检测信号的频谱图异常的可能性的似然度作为得分。

检测信号管理表

图39是表示第二实施形态涉及的检测信号管理表的一例的概念图。在存储部1000中，图35的步骤S17中说明的检测信号管理DB1003由图39所示的检测信号管理表构成。

图39所示的检测信号管理表用于与从加工机170发送来的处理信息对应地管理从检测装置30发送来的检测信号。在检测信号管理表中，按照每个条件ID，将从加工机170发送来的加工次数数据、检测信号、由特征量提取部173提取的频率数据、由得分计算部175计算出的得分数据以及从加工机170发送来的每次加工的处理信息数据关联地存储和管理。条件ID是用于识别图36所示的条件信息管理表中包含的条件信息的识别信息。由此，按照每个条件ID，信号数据(检测信号)与关联数据(被处理的信号数据(频率数据、得分数据)、加工次数数据以及每次加工的处理信息数据)关联地存储。在检测信号管理表中，也可以存储并管理加工时间数据以及每次加工的处理信息数据，以代替加工次数数据以及每次加工的处理信息数据。

图40是表示第二实施形态涉及的信息处理装置中对图像信息的处理的一例的流程图。

信息处理装置10包括对加工机170的图像进行摄像的摄像装置40，但根据图像信息判断加工机170的异常时，存在效率方面的课题。

即，为了根据图像信息进行异常判断，需要保存包括正常图像在内的大容量的图像信息，进行异常判断所需的图像处理时间也很长。另外，加工机场合，为了拍摄高精度的图像，为了去除冷却剂等的噪音，需要暂时停止加工机的动作，这也带来了生产效率方面的问题。

另一方面，为了提高基于图像信息的异常判断的效率而降低摄像装置40的摄像频度的情况下，担心无法获取表示关键的异常状态的图像，异常判断的精度降低。

在第二实施形态中，鉴于上述课题，其目的在于，提供一种能够高效且高精度地判断加工机170的异常的信息处理装置10。

信息处理装置10的摄像装置控制部41判断由得分计算部175计算出的得分是否在阈值以上(步骤S21)。

摄像装置控制部41在步骤S21中判断为阈值以上时，对摄像装置40发送用于开始摄像的摄像开始信号(步骤S22，摄像控制步骤的一例)。即，摄像装置控制部41基于由检测信号计算出的得分，控制摄像装置40。另一方面，摄像装置控制部41在步骤S21中判断为不足阈值时，结束处理。

信息处理装置10可以在与得分计算部175计算出的得分无关的时刻使摄像装置40开始摄像，摄像装置控制部41在得分计算部175计算出的得分为阈值以上的情况下，可以延迟对摄像装置40发送用于结束摄像的摄像结束信号的时刻。

在步骤S22之后，摄像装置控制部41从摄像装置40获取摄像装置40拍摄的动态图像或静止图像的图像数据(步骤S23，图像信息获取步骤的一例)。

信息处理装置10的存储/读出部19将摄像装置控制部41获取的动态图像或静止图像的图像数据与从加工机170发送的处理信息对应地存储在检测信号管理DB1003中(步骤S24)。

按照图35所示的步骤S12中生成的每个条件ID，信息处理装置10将动态图像或静止画面的图像数据与步骤S11接收到的处理信息中包含的加工次数数据关联地存储在图像信息管理表中并进行管理。信息处理装置10也可以存储并管理加工时间数据，以代替加工次数数据。

信息处理装置10的信号处理部17的得分计算部175根据摄像装置控制部41获取的动态图像或静止图像的图像数据，计算作为表示加工机170异常可能性的第二可能性信息的一例的第二得分(步骤S25)。

具体地说，得分计算部175使用存储在存储部1000的模型信息管理DB1005中的表示正常数据的模型信息，计算表示图像数据正常的可能性的似然度，计算似然度的倒数作为第二得分。

得分计算部175既可以阶段性地对第二得分标以等级，进行计算，也可以用0、1这两个值计算。

此外，得分计算部175可以使用模型信息管理DB1005中存储的表示异常数据的模型信息，将表示图像数据异常的可能性的似然度作为第二得分进行计算。

信息处理装置10的判断部21判断由得分计算部175计算出的第二得分是否在阈值以上(步骤S26)，判断为阈值以上的情况下，判断为加工机170异常(步骤S27)。即，判断部21根据得分和表示基于图像信息决定的表示加工机170的异常可能性的第二得分，判断加工机170的异常。

信息处理装置10在判断为加工机170异常的情况下，使用显示器106a或扬声器109a等输出显示或声音警报。

如上所述，信息处理装置10包括获取由摄像装置40拍摄的加工机170的图像信息的摄像装置控制部41，摄像装置控制部41基于检测信号控制摄像装置40。

由此，信息处理装置10能基于检测信号决定获取加工机170的图像信息的时刻，可以有效地获取加工机170的图像信息。

摄像装置控制部41根据基于检测信号决定的表示加工机170的异常可能性的得分来控制摄像装置40。

由此，信息处理装置10可以在基于得分加工机170异常可能性高时，高效地获取加工机170的图像信息。

信息处理装置10包括基于得分和图像信息判断加工机170的异常的判断部21。具体地说，判断部21根据得分和基于图像信息决定的表示加工机170的异常可能性的第二得分，判断加工机170的异常。

如上所述，信息处理装置10能够高效率且高精度地判断加工机170的异常。

图41是表示第二实施形态涉及的图像信息管理表的一例的概念图。

在存储部1000中，图33中说明的图像信息管理DB1007由图41所示的图像信息管理表构成。

图41所示的图像信息管理表用于管理摄像装置控制部41获取的动态图像或静止图像的图像数据。

在图像信息管理表中，按照每个条件ID，将从加工机170发送来的加工次数数据和动态图像或静止图像的图像数据关联地存储和管理。条件ID是用于识别图36所示的条件信息管理表中包含的条件信息的识别信息。在图像信息管理表中，也可以代替加工次数数据，存储并管理加工时间数据。

在此，图39所示的检测信号管理表按照每个条件ID，将信号数据(检测信号)和关联数据(已处理的信号数据(频率数据、得分数据)、加工次数数据以及每次加工的处理信息数据)关联地存储，检测信号管理表存储管理的条件ID与图像信息管理表存储管理的条件ID通用。

因此，信息处理装置10兼有图39所示的检测信号管理表和图41所示的图像信息管理表，按每个条件ID，将动态图像或静止图像的图像数据、信号数据(检测信号)、关联数据(已处理的信号数据(频率数据、得分数据)、加工次数数据及每次加工的处理信息数据)关联地存储。

信号数据的显示处理及模型信息的存储处理

图42是表示第二实施形态涉及的信息处理装置中的得分的显示处理以及模型信息的存储处理的一例的流程图。

在步骤S31中，信息处理装置10的显示控制部14使显示器106a显示输出信号选择画面200。具体地说，显示控制部14通过由受理部13受理对于显示器106a显示的规定的输入画面的输入，使输出信号选择画面200显示。

在步骤S32中，通过用户进行输出项目的输入，受理部13受理包含所输入的输出项目数据的信号选择请求。

在步骤S33中，信息处理装置10基于由受理部13受理的输出项目数据，执行得分的显示处理以及作为模型信息存储的信号数据的选择处理(选择步骤的一例)。

在步骤S34中，存储/读出部19将所选择的信号数据作为模型信息存储到模型信息管理DB1005中。

图43是表示在第二实施形态涉及的信息处理装置显示的输出信号选择画面的一例的图。

图43是表示与图42所示的流程图的步骤S31以及步骤S32相对应的、显示在信息处理装置的输出信号选择画面的一例的图。图43所示的输出信号选择画面200是用于使用户选择作为要显示的得分以及模型信息而存储的信号数据的显示画面。在输出信号选择画面200中，包括:用于确定要显示的得分以及作为模型信息而存储的检测信号的输出项目选择区域210、用于显示得分的“显示”按钮225、以及在中止处理时按下的“取消”按钮203。

在此，在输出项目选择区域210中，能够选择包含在处理信息中的各种项目的数据。在输出项目选择区域210中，例如包括能够选择工具150(驱动部74)的工具选择区域211、能够选择被加工材料(加工对象)的被加工材料选择区域212、能够选择加工方法的加工方法选择区域213、以及能够选择加工次数的加工次数选择区域214。在图43的例子中，受理部13作为输出项目信息，受理工具:“钻头(φ1mm)”、被加工材料:“FC250(日本工业标准(JIS))”、加工方法:“切削”、作业次数:“第一次”的数据。与包含在输出项目选择区域210中的各选择区域对应的项目不限于此，也可以根据处理信息所示的项目进行适当追加变更，也可以选择加工时间的数据受理，以代替加工次数的数据。

然后，通过按下图43所示的“显示”按钮225，对于在输出项目选择区域210中选择的信号数据进行显示处理。

在以上说明的图42和图43中，说明了在信息处理装置10显示输出信号选择画面200，使用户选择输出对象的检测信号的例子，但也可以构成为在加工机170显示输出信号选择画面200，使用户选择输出对象的检测信号。另外，在图42和图43中，说明了使用加工次数的例子，但用加工时间代替加工次数场合也相同。

图44是表示第二实施形态涉及的信息处理装置中的显示选择处理的一例的流程图。图44是表示与图42所示的流程图的步骤S33对应的显示选择处理的一例的流程图。

在步骤S331中，选择部18在图36所示的条件信息管理表中存储的处理信息中，选择与通过图42所示的步骤S32受理的输出项目数据对应的处理信息。具体地说，存储/读出部19从条件信息管理DB1001读出条件信息管理表。然后，选择部18在读出的条件信息管理表中包含的条件信息中，选择包含与由受理部13受理的输出项目数据对应的处理信息的条件信息。在这种情况下，选择部18例如选择与在图43所示的输出项目选择区域210中输入的输出项目数据对应的处理信息即条件ID“A000001”的条件信息。

在步骤S332中，选择部18从图39所示的检测信号管理表中存储的数据中，选择与在步骤S331中选择的处理信息相关联的条件ID相同的条件ID相关联的信号数据以及关联数据。具体地说，存储/读出部19从检测信号管理DB1003中读出检测信号管理表。然后，选择部18从读出的检测信号管理表中包含的数据中，选择与所选择的条件信息中包含的条件ID相关联的信号数据以及关联数据。在这种情况下，选择部18例如选择与条件ID“A000001”相关联的信号数据以及关联数据。

在步骤S333中，选择部18从图41所示的图像信息管理表中存储的数据中，选择与在步骤S331中选择的处理信息相关联的条件ID相同的条件ID相关联的图像数据。具体地说，存储/读出部19从图像信息管理DB1007读出图像信息管理表。然后，选择部18从读出的图像信息管理表中包含的数据中，选择与所选择的条件信息中包含的条件ID相关联的图像数据。在这种情况下，选择部18例如选择与条件ID“A000001”相关联的图像数据。

在步骤S334中，信息处理装置10的显示控制部14使显示器106a显示信息显示选择画面250。然后，显示控制部14使在步骤S332中选择的信号数据及关联数据、以及在步骤S333中选择的图像数据通过条件ID对应地显示在信息显示选择画面250。

在步骤S335中，通过用户在信息显示选择画面250中选择区间，受理部13受理区间的选择(受理步骤的一例)。

在步骤S336中，选择部18从由步骤S332选择的信号数据及关联数据之中，选择与在步骤S335中选择的区间有关的信号数据及关联数据。

图45是表示在第二实施形态涉及的信息处理装置显示的信息显示选择画面的一例的图。

图45是表示与图44所示的流程图的步骤S334以及步骤S335相对应的、在信息处理装置显示的信息显示选择画面的一例的图。图45所示的信息显示选择画面250是显示由选择部18选择的信号数据相关的检测信号的得分、用于选择检测信号的特定区间的显示画面。

用户通过确认信息显示选择画面250显示的得分，可以确认加工机170异常的可能性，但为了实际判断异常，需要目视确认工具等，存在异常判断的精度方面的课题。

为了通过目视确认工具等，在信息显示选择画面250显示加工机170的图像数据，但是，从大量的图像数据中通过目视确认表示异常的图像数据很困难。于是，可以考虑信息处理装置10对图像数据进行图像处理来判断异常，这样的话，需要保存庞大容量的图像信息，通过图像处理来判断异常也很花费时间，因此，存在效率方面的课题。

在第二实施形态中，鉴于上述课题，其目的在于，提供一种能够高效且高精度地判断加工机170的异常的信息处理装置10。

在信息显示选择画面250上，由选择部18选择的关联数据相关的加工次数数据按照加工次数顺序以用户可以确认的状态进行显示。

另外，在信息显示选择画面250，由选择部18选择的作为与关联数据相关的特征量的一例的频谱图、得分数据、以及作为每次加工的处理信息数据一例的用户操作履历数据分别与加工次数数据对应，多个连续地以用户可确认的状态显示。另外，图像数据A与极大值的得分对应，以用户可确认的状态显示。

即，显示控制部14在显示器106a的信息显示选择画面250多个地显示加工次数、频谱、操作履历信息以及得分，同时，与多个加工次数的各自加工次数对应，在信息显示选择画面250显示多个频谱的各自频谱、多个操作履历信息的各自操作履历信息、多个得分的各自得分以及图像信息(显示步骤的一例)。在图45的例子中，显示控制部14连接多个得分作为折线图显示，同时，与表示该多个得分的折线图的横轴方向的位置对应，显示图像信息。

另外，显示控制部14与多个得分之中的极大值的得分对应，使图像信息显示在信息显示选择画面250。在此，极大值的得分是在图40的步骤S21中说明的阈值以上的得分。

再有，在信息显示选择画面250，包含作为特定区间输入行驶时间区间的输入区域222、进行区间选择处理时按下的“OK”按钮251、以及中止区间选择处理时按下的“取消”按钮253。

如图45所示，加工次数1001～1250的得分中，加工次数1230以后，得分上升，加工次数1250附近的得分最高。

在此，在信息显示选择画面250，对应于得分，显示工具的图像数据A，用户可以确认与加工次数1250附近的极大值的得分对应的工具的图像数据A。

在图45的例子中，由于工具的图像数据中包含比通常量多的切屑，因此，用户能够判断得分变高的原因是切屑引起。

即，通过确认得分和与得分对应的图像信息，能够高精度地判断加工机170的异常。

图像数据不仅对应于极大值的得分显示，也可以对应于图40的步骤S21中说明的阀值以上的多个得分的全部显示。在这种情况下，如果同时显示全部的图像数据，则画面会变得复杂，因此，优选与多个得分的各自对应的图像数据之中只显示用鼠标等选择的得分对应的图像数据。另外，在得分变化大的情况下，也可以对应于变化前、变化后或变化前后的得分，显示图像数据。

再有，参照图45，显示从加工次数1001～1250的数据中选择正常数据的例子。若看作为得分数据一例的得分，则可知加工次数为1001～1230的数据值低。若在系统上自动设定“得分小的地方为正常”或“周期小(例如1001～1105)的周期为正常”，则该区间可以作为正常数据被选择。

但是，若看加工次数为1001～1230的区间的频率数据，可知在低频域产生噪音。另一方面，若看加工次数为1105～1207的区间的频率数据，可知没有如行驶时间为1001～1230的区间那样出现低频域的噪音。

因此，用户可以合适地判断作为加工次数1001～1250的一部分的加工次数1105～1207区间的数据比加工次数1001～1230区间的数据更适合作为正常数据。

再有，若看加工次数为1001～1230的区间的用户操作履历，可知实施过调。所谓“过调”是一时变更机床的进给速度的操作。可知在实施过调区间中产生上述低频噪声。可以认为这是由于改变了进给速度，产生了颤振等异常振动。由此，可以判断实施过调区间不适合作为正常数据选择。因此，用户可以更恰当地判断没有实施过调的加工次数1105～1207适合作为正常数据。

然后，用户若在输入区域222中输入“1105～1207”，按下“OK”按钮251，则受理部13受理“加工次数1105～1207”的选择。由此，能够将与作为加工次数1001～1230的一部分的“加工次数1105～1207”相对应的检测信号或频谱作为正常数据而合适地设定。

另外，受理部13受理的“加工次数1105～1207”的信息显示在输入区域222，因此，用户可以一边确认显示在输入区域222的内容，一边可靠地将与“加工次数1105～1207”对应的检测信号或频谱设定为正常数据。

在上述说明中，若在输入区域222中输入“1105～1207”并按下“OK”按钮251，则受理部13受理“加工次数1105～1207”的选择，但也可以例如从所显示的频率数据、得分以及用户操作履历之中用鼠标等选择“加工次数1105～1207”的部分，按下“OK”按钮251，受理部13受理“加工次数1105～1207”的选择。

如上所述，信息处理装置10包括显示控制部14，该显示控制部14将图像信息与基于检测信号决定的表示加工机170的异常可能性的得分对应地显示在显示器106a的信息显示选择画面250。

由此，用户通过与得分对应地确认图像信息，与仅确认得分的情况相比，能够高精度地判断加工机170的异常。另外，与仅确认图像信息的情况相比，用户能够高效率地判断加工机170的异常。即，用户通过第二实施形态涉及的信息处理装置10，能够高效率且高精度地判断加工机170的异常。

显示控制部14在信息显示选择画面250显示多个检测信号的频谱，同时与多个加工次数的各自加工次数对应，在信息显示选择画面250显示多个频谱的各自频谱。

由此，用户通过与多个得分的各自得分对应，确认多个加工次数的各自加工次数、多个频谱的各自频谱和图像信息，能够按照多个得分的各自得分，高效且高精度地判断加工机170的异常。

显示控制部14在信息显示选择画面250显示多个操作履历信息，同时，与多个加工次数的各自加工次数对应，在信息显示选择画面250显示多个操作履历信息的各自操作履历信息。

由此，用户通过与多个得分的各自得分对应，确认多个加工次数的各自加工次数、多个操作履历信息的各自操作履历信息、图像信息，能够按照多个得分的各得分，高效且高精度地判断加工机170的异常。

信息处理装置10包括受理多个加工次数中的一部分的多个加工次数的输入的受理部13。

由此，用户在显示器106a确认得分和与得分对应的图像信息，在此基础上，能够输入多个加工次数中的一部分的多个加工次数信息。因此，能够将与一部分的多个加工次数的各自加工次数对应的多个频谱的各自频谱合适地设定作为正常数据或异常数据。

信息处理装置10通过显示控制部14，将受理部13受理的一部分的多个加工次数显示在信息显示选择画面250。由此，用户能够确认所输入的一部分的多个加工次数，因此，能够将与一部分的多个加工次数的各自加工次数对应的多个频谱的各自频谱可靠地设定为正常数据或异常数据。

另外，如上所述，信息处理装置10包括使图像信息在显示器106a的信息显示选择画面250上显示的显示控制部14，同时，如图40所示，包括获取由摄像装置40拍摄的加工机170的图像信息的摄像装置控制部41，摄像装置控制部41基于检测信号控制摄像装置40。

由此，信息处理装置10基于检测信号决定获取加工机170的图像信息的时刻，因此，能够高效地获取加工机170的图像信息。另外，用户通过在信息显示选择画面250确认图像信息，能够高精度地判断加工机170的异常。即，用户通过第二实施形态涉及的信息处理装置10，能够高效率且高精度地判断加工机170的异常。

摄像装置控制部41根据基于检测信号决定的表示加工机170的异常可能性的得分来控制摄像装置40。

由此，信息处理装置10可以在基于得分加工机170异常的可能性高时，高效地获取加工机170的图像信息。

显示控制部14使得分显示在信息显示选择画面250上。由此，用户通过在信息显示选择画面250上确认得分和图像信息，能够高精度地判断加工机170的异常。

显示控制部14使图像信息与得分对应地显示在信息显示选择画面250。由此，用户通过在信息显示选择画面250上对应地确认得分和图像信息，能够高精度地判断加工机170的异常。

图46是表示第二实施形态涉及的模型信息管理表的一例的概念图。在存储部1000中，如图42的步骤S34中说明的那样，构筑由图46所示的模型信息管理表构成的模型信息管理DB1005。

在模型信息管理表中，通过存储/读出部19，按照每个关联ID，将加工次数数据、检测信号、频率数据、得分数据分别关联地多个存储并管理。

并且，存储/读出部19存储并更新与在受理部13受理的多个加工次数之中一部分的加工次数的各自加工次数对应的检测信号及频率数据。

在图46的例子中，作为关联ID“R001”的模型信息，将与在图45中说明的受理部13受理的加工次数数据1105～1207的各自加工次数数据对应的检测信号、频率数据、得分数据关联地存储管理。由此，能够将与作为加工次数1001～1230的一部分的加工次数1105～1207对应的检测信号、频率数据、得分数据作为正常数据合适地存储。

在模型信息管理表中，也可以不存储加工次数数据，按照每个关联ID，将检测信号、频率数据、得分数据分别关联地按时间序列顺序多个地存储并管理。另外，在模型信息管理表中，也可以不存储频率数据、得分数据，而根据在模型信息管理表中存储的检测信号，再次进行图37的步骤S154以及步骤S155的处理，提取频率数据，计算得分数据。

如上所述，信息处理装置10包括存储/读出部19，该存储/读出部19使存储部1000存储与由受理部13受理的一部分的多个加工次数的各自加工次数对应的多个频谱的各自频谱。

由此，能够将与一部分的多个加工次数的各自加工次数对应的多个频谱的各自频谱作为正常数据或异常数据而合适地存储。

如图37所示，信息处理装置10包括得分计算部175，基于存储部1000存储的多个频谱和表示由检测装置通信部12获取的检测信号的特征的频谱，决定得分。

在此，如图46所示，存储在存储部1000中的多个频谱被更新，因此，信息处理装置10能够高精度地决定表示加工机170的异常可能性的得分。

图47是表示在第二实施形态的第一变形例涉及的信息处理装置显示的信息显示选择画面的一例的图。

在信息显示选择画面250中，与图46相同，将频谱图、得分数据以及用户操作履历数据分别与加工次数数据对应，多个连续地以用户能够确认的状态显示。另外，图像数据与极大值的得分对应，以用户能够确认的状态显示。在图47的例子中，由于得分的极大值有2处，因此，与2处的极大值的得分的各自得分对应，显示图像数据A、B。另外，图像数据A、B包含工具整体的图像数据A1、B1和放大工具前端的图像数据A2、B2。

即，显示控制部14使得分及图像信息分别多个显示在显示器106a的信息显示选择画面250上，同时，与多个得分的各自得分对应，使多个图像信息的各自图像信息显示在信息显示选择画面250上。

图47表示从加工次数801～900的数据中选择异常数据的例子。若看作为得分数据的一例的得分，可知加工次数840附近和加工次数865以后的值高。若系统自动设定为“得分高的地方为正常”，则可以选择这两个区间作为异常数据。

但是，如果看紧靠加工次数840前的频率数据，可知数据一时中断。另外，在加工次数840附近，频率数据值的呈现也与以往相同。也就是说，频率数据中断为起因，表示频率数据变化的得分上升，因此，可以认为发生加工异常的可能性低。

另一方面，加工次数865以后，若观察频率数据，可知低频域存在异常振动，加工中发生某种异常的可能性高。由此，用户可以合适地判断，作为加工次数801～900的一部分的加工次数865～900的数据比加工次数840附近的数据适合作为异常数据。

再有，若看紧靠加工次数840之前的用户操作履历，可知电源处于断开→接通的状态。其紧接之后的得分高可以认为是由于机械的暖机运行的影响。另一方面，加工次数865以后，尽管没有用户特别操作的痕迹，但在频率数据中，异常振动出现在低频区，加工中发生某种异常的可能性高。由此，用户可以合适地判断，作为加工次数801～900的一部分的加工次数865～900的数据与加工次数840附近的数据相比，更适合作为异常数据。

然后，用户通过比较与加工次数840附近的极大值的得分对应的图像数据表示的工具的状态和与加工次数865以后的极大值的得分对应的图像数据表示的工具的状态，可以从图像数据确认作为加工次数801～900的一部分的加工次数865～900的数据作为异常数据很合适。

即，通过确认得分和与得分对应的图像信息，能够高精度地判断加工机170的异常。

在图47中，说明了使用加工次数的例子，但是用加工时间代替加工次数场合也一样。

如上所述，显示控制部14使得分及图像信息分别多个地显示在信息显示选择画面250上，同时，与多个得分的各自得分对应，使多个图像信息的各自图像信息显示在信息显示选择画面250上。

由此，用户通过与多个得分的各自得分对应，确认多个图像信息的各自图像信息，能够按照多个得分的各自得分，高精度地判断加工机170的异常。

显示控制部14在信息显示选择画面250上显示多个加工次数，同时，与多个加工次数的各自加工次数对应，在信息显示选择画面250上显示多个得分的各自得分和多个图像信息的各自图像信息。

由此，用户通过与多个得分的各自得分对应，确认多个加工次数的各自加工次数和多个图像信息的各自图像信息，能够按照多个得分的各自得分，高精度地判断加工机170的异常。

图48是表示在第二实施形态的第二变形例涉及的信息处理装置显示的信息显示选择画面的一例的图。

在信息显示选择画面250上，得分数据与加工次数数据对应，多个连续地以用户可确认的状态显示。另外，与图47相同，与2处的极大值的得分的各自得分对应，显示图像数据A、B，图像数据A、B包括工具整体的图像数据A1、B1和放大工具前端的图像数据A2、B2。

图48表示从加工次数801～900中选择多个异常数据的例子。

若看作为得分数据的一例的得分，可知在加工次数801～900之间的得分中，有2处变高。若系统自动设定“得分高的地方为正常”，则可以选择这2个区间作为异常数据。

但是，在此，比较与这两处的得分对应的图像数据，有时可以判断为存在完全不同的倾向。在这种情况下，将这两处不同的异常数据分别称为异常1、异常2，用户可以分别判断为不同的异常数据。

在图48中，说明了使用加工次数的例子，但用加工时间代替加工次数的情况也是一样的。

总结

如上所述，本发明的第二实施形态涉及的信息处理装置10包括:检测装置通信部12(检测信息获取部的一例)，获取因加工机170(对象部的一例)的动作而变化的物理量的检测信号(检测信息的一例)；摄像装置控制部41(图像信息获取部的一例)，获取加工机170的图像信息；以及显示控制部14，使得基于检测信号决定的表示加工机170的异常的可能性的得分(可能性信息的一例)和图像信息对应地显示在显示器106a(显示部的一例)。

由此，用户通过与得分对应地确认图像信息，与仅确认得分的情况相比，能够高精度地判断加工机170的异常。另外，与仅确认图像信息的情况相比，用户能够高效率地判断加工机170的异常。即，用户通过第二实施形态涉及的信息处理装置10，能够高效率且高精度地判断加工机170的异常。

显示控制部14在显示器106a上分别多个地显示得分及图像信息，同时，与多个得分的各自得分对应，在显示器106a显示多个图像信息的各自图像信息。

由此，用户通过与多个得分的各自得分对应，确认多个图像信息的各自图像信息，能够按照多个得分的各自得分高效且高精度地判断加工机170的异常。

显示控制部14在显示器106a多个地显示表示加工机170的动作次数或动作时间的动作信息，同时，与多个动作信息的各自动作信息对应，在显示器106a显示多个得分的各自得分和多个图像信息的各自图像信息。

由此，用户通过与多个得分的各自得分对应，确认多个动作信息的各自动作信息和多个图像信息的各自图像信息，按照多个得分的各自得分，能够高效且高精度地判断加工机170的异常。

显示控制部14在显示器106a多个地显示检测信号的频谱(表示检测信息的特征的特征信息的一例)，同时，与多个动作信息的各自动作信息对应，在显示器106a显示多个频谱的各自频谱。

由此，用户通过与多个得分的各得分对应，确认多个动作信息的各自动作信息、多个频谱的各自频谱、多个图像信息的各自图像信息，能够按照多个得分的各自得分，高精度地判断加工机170的异常。

信息处理装置10进一步包括收发部11(处理信息获取部的一例)，该收发部11获取表示用户对加工机170的操作履历的操作履历信息(与对象部的动作相关的处理信息的一例)，显示控制部14在显示器106a上显示多个操作履历信息的同时，与多个动作信息的各自动作信息对应，使多个操作履历信息的各自操作履历信息显示在显示器106a上。

由此，用户通过与多个得分的各自得分对应，确认多个动作信息的各自动作信息、多个操作履历信息的各自操作履历信息、多个图像信息的各自图像信息，对多个得分的各自得分，能高效且高精度地判断加工机170的异常。

信息处理装置10包括受理多个动作信息中的一部分的多个动作信息的输入的受理部13。

由此，用户在显示器106a确认得分和与得分对应的图像信息，在此基础上，能够输入多个动作信息中的一部分的多个动作信息。因此，能够将与一部分的多个动作信息的各自的动作信息对应的多个检测信号或频谱的各自的检测信号或频谱作为正常数据或异常数据合适地设定。

信息处理装置10通过显示控制部14，将受理部13受理的一部分的多个动作信息显示在显示器106a上。由此，用户能够确认所输入的一部分的多个动作信息，因此，能够将与一部分的多个动作信息的各自动作信息对应的多个检测信号或频谱的各自检测信号或频谱可靠地设定为正常数据或异常数据。

信息处理装置10包括存储/读出部19(存储控制部的一例)，该存储/读出部19使得与在受理部13受理的一部分的多个动作信息的各自动作信息对应的多个频谱的各自频谱存储在存储部1000。

由此，能够将与一部分的多个动作信息的各自动作信息对应的多个频谱的各自频谱作为正常数据或异常数据合适地存储。

信息处理装置10包括得分计算部175(得分决定部的一例)，其根据存储部1000存储的多个频谱和表示由检测装置通信部12获取的检测信号的特征的频谱，决定得分。

由此，信息处理装置10能够高精度地决定表示加工机170的异常可能性的得分。

另外，本发明的第二实施形态涉及的信息处理装置10包括:检测装置通信部12(检测信息获取部的一例)，获取根据加工机170(对象部的一例)的动作而变化的物理量的检测信号(检测信息的一例)；摄像装置控制部41(图像信息获取部的一例)，获取由摄像装置40(摄像部的一例)拍摄的加工机170的图像信息；显示控制部14，使图像信息显示在显示器106a(显示部的一例)上，摄像装置控制部41基于检测信号控制摄像装置40。

由此，信息处理装置10基于检测信号决定获取加工机170的图像信息的时刻，因此，能够高效地获取加工机170的图像信息。另外，用户通过在显示器106a上确认图像信息，能够高精度地判断加工机170的异常。即，用户通过第二实施形态涉及的信息处理装置10，能够高效且高精度地判断加工机170的异常。

摄像装置控制部41根据基于检测信号决定的表示加工机170的异常可能性的得分控制摄像装置40。

由此，当基于得分(可能性信息的一例)加工机170异常的可能性高时，信息处理装置10可以有效地获取加工机170的图像信息。

显示控制部14使得分显示在显示器106a上。由此，用户通过在显示器106a上确认得分和图像信息，能够高效且高精度地判断加工机170的异常。

显示控制部14使图像信息与得分对应地显示在显示器106a上。因此，用户通过在显示器106a上对应地确认得分和图像信息，能够高效且高精度地判断加工机170的异常。

信息处理装置10包括基于得分和图像信息判断加工机170的异常的判断部21(异常判断部的一例)。具体地说，判断部21根据得分以及基于图像信息决定的表示加工机170的异常的可能性的第二得分(第二可能性信息的一例)，判断加工机170的异常。

由此，信息处理装置10能够高效且高精度地判断加工机170的异常。

补充

各实施形态的功能可以通过用汇编器、C、C++、C#、Java(注册商标)等的传统编程语言或面向对象编程语言等描述的计算机可执行程序实现，用于执行各实施形态的功能的程序可以通过电信线路发布。

另外，用于执行各实施形态的功能的程序也可以存储在ROM、EEPROM(电可擦除只读存储器，Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory)、EPROM(可擦可编程只读存储器，Erasable Programmable Read-Only Memory)、闪存、软盘、CD(CompactDisc)-ROM、CD-RW(Re-Writable)、DVD-ROM、DVD-RAM、DVD-RW、蓝光光盘、SD卡、MO(Magneto-Optical disc)等的装置可读的记录介质中发布。

再有，各实施形态的功能的一部分或全部例如可以安装在FPGA(场可编译门阵列，Field Programmable Gate Array)等的可编程装置(PD)上，或者可以作为ASIC安装，为了在PD上实现各实施形态的功能，可以作为由下载到PD的用于生成电路构成数据(位流数据)、电路构成数据的HDL(Hardware Description Language)、VHDL(Very High SpeedIntegrated Circuits Hardware Description Language)、Verilog-HDL等记述的数据，通过记录介质发布。

以上对本发明的一实施形态涉及的信息处理装置、信息处理方法以及程序进行了说明，但是本发明并不限定于上述实施形态，其他的实施形态的追加、变更或者删除等，在本领域技术人员能够想到的范围内能够进行变更，在任何形态中只要能够起到本发明的作用/效果，都包含在本发明的范围内。

附图标记列表

1A 异常检测系统

5 信息处理系统

10 信息处理装置

11 收发部(处理信息获取部的一例)

12 检测装置通信部(检测信息获取部的一例)

18 选择部

19 存储/读出部(存储控制部的一例)

21 判断部(异常判断部的一例)

30 检测装置

40 摄像装置(摄像部的一例)

41 摄像装置控制部(图像信息获取部的一例)

170 加工机(对象部的一例)

70 车辆(移动体的一例)

70R 铁道车辆(移动体的一例)

R 路面(对象部的一例)

r 轨道(对象部的一例)

W 架线(对象部的一例)

106a 显示器(显示部的一例)

173 特征量提取部

175 得分计算部(可能性信息决定部的一例)

200 输出信号选择画面

250 信息显示选择画面

1000 存储部

Claims (13)

1.一种信息处理装置，其特征在于，包括:

检测信息获取部，获取因移动体相对对象部一边接触一边移动而变化的物理量的检测信息；

图像信息获取部，获取所述对象部的图像信息；以及

显示控制部，将所述图像信息与基于所述检测信息决定的表示所述对象部异常的可能性的可能性信息对应地显示在显示部。

2.根据权利要求1所述的信息处理装置，其特征在于:

所述显示控制部在所述显示部分别多个显示所述可能性信息及所述图像信息，同时，与所述多个可能性信息的各自的可能性信息对应，使所述多个图像信息的各自的图像信息显示在所述显示部。

3.根据权利要求2所述的信息处理装置，其特征在于:

所述显示控制部使所述显示部多个显示表示所述移动体的移动距离或移动时间的移动信息，同时，与所述多个移动信息的各自的移动信息对应，使所述多个可能性信息的各自的可能性信息和所述多个图像信息的各自的图像信息显示在所述显示部。

4.根据权利要求3所述的信息处理装置，其特征在于:

所述显示控制部使所述显示部多个显示表示所述检测信息的特征的特征信息，同时，与所述多个移动信息的各自的移动信息对应，使所述多个特征信息的各自的特征信息显示在所述显示部。

5.根据权利要求4所述的信息处理装置，其特征在于:

所述特征信息包括所述检测信息的频谱，

所述显示控制部与所述多个移动信息的各自的移动信息对应，使多个所述频谱的各自的频谱显示在所述显示部。

6.根据权利要求3～5中任一个所述的信息处理装置，其特征在于:

进一步包括处理信息获取部，获取与所述移动体的动作相关的处理信息，

所述显示控制部进一步使所述显示部多个显示所述处理信息，同时，与所述多个移动信息的各自的移动信息对应，使所述多个处理信息的各自的处理信息显示在所述显示部。

7.根据权利要求6所述的信息处理装置，其特征在于:

所述处理信息包括表示用户对所述移动体的操作履历的操作履历信息，

所述显示控制部使所述显示部多个显示所述操作履历信息，同时，与所述多个移动信息的各自的移动信息对应，使所述多个操作履历信息的各自的操作履历信息显示在所述显示部。

8.根据权利要求3～7中任一个所述的信息处理装置，其特征在于:

包括受理部，受理所述多个移动信息中的一部分的多个移动信息的输入。

9.根据权利要求8所述的信息处理装置，其特征在于:

所述显示控制部使所述受理部受理的所述一部分的多个移动信息显示在所述显示部。

10.根据权利要求8或9所述的信息处理装置，其特征在于:

包括存储控制部，使表示与在所述受理部受理的所述一部分的多个移动信息的各自的移动信息对应的所述检测信息的特征的特征信息存储在存储部。

11.根据权利要求10所述的信息处理装置，其特征在于:

包括可能性信息决定部，其根据所述存储部存储的所述特征信息以及由所述检测信息获取部获取的表示检测信息特征的特征信息，决定所述可能性信息。

12.一种信息处理方法，其特征在于，包括:

检测信息获取步骤，获取因移动体相对对象部一边接触一边移动而变化的物理量的检测信息；

图像信息获取步骤，获取所述对象部的图像信息；以及

显示步骤，将所述图像信息与基于所述检测信息决定的表示所述对象部异常的可能性的可能性信息对应地显示在显示部。

13.一种程序，使计算机执行权利要求12所述的信息处理方法。

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