JP2000321176A - 異常検知方法および装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 人の感覚によらずにエンジンなどを正常か異
常かを判定できるようにする。 【解決手段】 異常検知装置１０は、マイクロホン１２
がエンジン２０のエンジン音を集音して特徴量抽出部１
４に入力する。この特徴量抽出部１４は、スペクトル解
析などによって特徴量を顕在化させ、種類識別部１６の
種類判定器２６(２６ａ〜２６ｎ)に入力する。各種類判
定器２６は、エンジン２０の種類に対応して設けてあっ
てニューラルネットワークからなり、特徴量抽出部１４
からの入力信号によって、エンジン２０が対応する種類
に属するか否かを判定する。異常検知部１８は、各種類
判定器２６の判定結果を調べ、いずれの種類判定器２６
もそのエンジンが対応する種類に属さないと判定したと
き、または２以上の種類判定器２６が対応する種類に属
すると判定したときに、エンジンを異常品であると判定
する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、不良品などの異常
な物品を検知する異常検知方法に係り、特に複数の品種
が混在して流れる製造ラインなどにおいて異常品を検知
するのに好適な異常検知方法および装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、自動車エンジンの組立工場におい
ては、エンジンを組み立てたのち、エンジンを回転させ
てその回転音を検査員が聞き、音感による官能試験によ
ってエンジンの良否、すなわちエンジンが正常に組み立
てられたか否かを判断している。そして、このエンジン
の試験は、エンジンをモータによって回転させるいわゆ
るコールド試験と、エンジンに燃料を供給してエンジン
を実際に運転するいわゆるファイアリング試験とがあ
り、近年は、自動車の運転状態に近いファイアリング試
験がコールド試験に代わって行なわれるようになってい
る。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかし、上記のファイ
アリング試験は、実際に燃料を燃焼してエンジンを運転
するために作業室内が大きな騒音に包まれるなど作業環
境が必ずしもよくない。また、作業者の音感による官能
試験であるため、エンジンの良否を判定するために多く
の経験を必要とするとともに、個人差による判定のばら
つきなどを生ずるおそれがあるし、作業疲れから検査ミ
スにつながる心配もある。さらに、自動車エンジンの組
立工場においては、各種の自動車に対応した複数種類の
エンジンが同一ラインに混在して流れる場合も多く、こ
れら各種のエンジンのエンジン音を聞き分けることも容
易でない。このため、エンジンを人の感覚によらずに良
否を判定できる方法、装置の開発が望まれている。

【０００４】一方、従来、複数種類の物品について良否
を判定する場合、一般にそれぞれの種類に対応した検査
装置に予め定めた基準値（例えば、長さ、重さ、光の強
さ、電圧等）を設定しておき、実際に物品から得らた計
測値（検出値）を基準値と比較して良否を判定するよう
にしているが、複数種類が混在している場合、検査装置
の設置台数が多くなって大きなコストがかかるととも
に、スペース的な問題を生ずる。また、複数種類の物品
が混在して流れる製造ラインなどにおいては、１台の検
査装置によってそれらの良否を検査する場合、各種類ご
との基準値と、この基準値に基づく複雑な良否判定プロ
グラムを検査装置に与えて検査することが考えられる。
しかし、この場合においては、新しい種類を追加したり
すると、プログラムを修正しなければならず、面倒であ
って対応するのに多くの時間を必要とする。

【０００５】本発明は、前記従来技術の欠点を解消する
ためになされたもので、人の感覚によらずにエンジンな
どを正常か異常かを判定できるようにすることを目的と
している。また、本発明は、複数種類の物品が混在して
いる場合に、それらを識別できるとともに、それらの中
の異常品を容易に検出できるようにすることを目的とし
ている。

【０００６】

【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
めに、本発明に係る異常検知方法は、特性の異なる複数
種類の検査対象物から種類を特定可能なデータを取得
し、このデータに基づいていずれの種類に属するかを判
断するとともに、いずれの種類にも属さないと判断した
場合、または２以上の種類に属すると判断した場合に、
前記検査対象物を異常であると判断することを特徴とし
ている

【０００７】また、上記異常検知方法を実施するための
異常検知装置は、特性の異なる複数種類の検査対象物か
ら種類を特定可能な物理量を検出する検出手段と、前記
各種類のそれぞれに対応して設けてあるとともに前記検
出手段の検出信号が入力し、この入力された検出信号を
ニューラルネットワークにより処理して前記検査対象物
が当該種類に属するか否かを判定する種類判定部と、こ
れら各種類判定部の判定結果が入力し、これらの判定結
果から前記検査対象物が前記各種類のいずれにも属さな
いと判断したとき、または２以上の種類に属すると判断
したときに、前記検査対象物を異常であると判定する異
常検知部と、を有することを特徴としている。

【０００８】

【作用】上記のごとく構成した本発明は、検査対象物の
種類を特定できるデータ、例えば自動車エンジンの運転
音(エンジン音)、あるいは顔料や染料、印刷インキなど
の反射光や透過光、さらには合金などを発光分光分析す
るときに発光させた際の光等を検出し、これらのデータ
に基づいて検査対象物の種類を特定する。そして、上記
のデータに基づいて検査対象物の種類を特定したとき
に、その検査対象物がいずれの種類にも属さない、また
は２以上の種類に属すると判断される場合には、その検
査対象物は正常でない異常品であると判断する。

【０００９】すなわち、例えば検査対象物が自動車や耕
運機、発電機などのエンジンである場合、排気量の大き
さや取り付けたバルブの大きさ、材質、エンジンの構造
などによってエンジンを駆動したときの音（音波スペク
トル）がエンジンの種類によって異なるので、エンジン
を駆動したときのエンジン音を予め調べてある正常なエ
ンジンの音と比較することにより種類を特定することが
できる。そして、検査対象となっているエンジンのエン
ジン音がどの種類にも属さないとき、または２以上の種
類に属すると判断したときは、正常なエンジンと異なる
音を発しているものと考えられ、異常品とみなすことが
できる。

【００１０】これにより、人の音感などによらずにエン
ジンの異常品を容易、確実に検出することができ、作業
者の負担を軽減できるとともに、個人差や疲労に伴う検
査ミスなどをなくすことができる。しかも、複数種類の
物品が混在して流れていたとしても、検査対象物を種類
ごとに識別できるとともに、不良品などの異常品を容
易、確実に選別することができる。

【００１１】なお、検査対象物の種類を識別する場合、
ニューラルネットワークを用いた種類識別部において行
なえば、音や光、振動のスペクトルなどの様に、単なる
基準値（閾値）との比較だけでは種類を特定することが
できないような物品に対しても確実に種類を特定するこ
とができ、異常品を確実に検出することができる。そし
て、異常検知部において各種類判定部の判定結果に基づ
いて検査対象の異常を検知するようにしているため、新
しい種類を追加した場合であっても、異常を検出するた
めのプログラムの書き換えや修正を行なう必要がなく、
容易に対応することがで生きる。

【００１２】

【発明の実施の形態】本発明の実施の形態に係る異常検
知方法および装置の好ましい実施の形態を、添付図面に
したがって詳細に説明する。図１は、本発明の実施の形
態に係る異常検知装置のブロック図を示したもので、自
動車エンジンの異常品を検知する場合に適用した例を示
している。図１において、異常検知装置１０は、検出手
段となるマイクロホン１２と、特徴量抽出部１４と、種
類識別部１６と、異常検知部１８とを主な構成要素とし
ている。マイクロホン１２は、検査対象物であるエンジ
ン２０の近傍に配置され、物理量であるエンジン２０が
発する音（音波）を集音して電気信号に変え、出力側に
接続してある増幅器２２に検出信号を出力する。

【００１３】増幅器２２の出力側には、規格化回路２４
が設けてある。この規格化回路２４は、増幅器２２から
入力した信号の最大値を一定の値（電圧）となるように
入力信号の全体を増幅し、出力側に接続してある特徴量
抽出部１４に出力する。特徴量抽出部１４は、例えばス
ペクトル解析やソナグラム解析により信号の成分を分析
することで特徴量を顕在化する。

【００１４】特徴量抽出部１４の出力側には、種類識別
部１６が接続してある。この種類識別部１６は、エンジ
ン２０の種類(クラス)に対応して複数の種類判定器（種
類判定部）２６（２６ａ〜２６ｎ）を有していて、これ
ら各種類判定器２６のそれぞれに特徴量抽出部１４の出
力信号が入力する。そして、各種類判定器２６は、ｎ種
類の例えば階層型のニューラルネットワークによって構
成してある。これらのニューラルネットワークは、対応
する種類の正常なエンジンを複数用いてエンジン音によ
る学習がさせてあって、特徴量抽出部１４からの入力信
号に基づいて対応する種類のエンジンであるか否かを判
定できるようになっている。また、種類判定器２６ａ〜
２６ｎの出力側には、異常検知部１８が設けてある。こ
の異常検知部１８は、詳細を後述するように、各種類判
定器２６の出力信号に基づいて、エンジン２０が正常品
（良品）であるか異常品（不良品）であるかを判定し、
判定結果を矢印２８のように図示しない表示装置やプリ
ンタ、記憶装置などに出力する。

【００１５】上記のごとく構成した実施形態の作用は、
次のとおりである。自動車エンジンを運転したときのエ
ンジン音は、エンジンの種類（例えば排気量や構造な
ど）によって、図２（１）、（２）に示したように音波
スペクトルが異なり、各周波数の音波が複合されること
により、そのエンジンに特有のエンジン音となる。そこ
で、それぞれの種類の正常なエンジンを運転したときの
エンジン音を、予めスペクトル解析やソナグラム解析を
用いて特徴量を顕在化させ、ニューラルネットワークで
構成した各種類判定器２６に与えて学習させことによ
り、各種類判定器には、対応する種類のエンジンに対す
るエンジン音の特徴が抽出されて記憶される。

【００１６】エンジン２０が正常品であるか異常品であ
るかを判別する場合、まず、エンジン２０を運転してエ
ンジン音を発生させ、その音をマイクロホン１２によっ
て集音して電気信号に変換する。マイクロホン１２が出
力した電気信号(検出信号)は、増幅器２２によって増幅
されたのち、規格化回路２４に与えられる。規格化回路
２４は、所定の時間（例えば１秒）内に入力した信号の
最大値を予め定めた大きさ（例えば「１」）とし、他の
信号を入力した信号の大きさに応じて最大値に対する比
に対応した大きさの信号にし、特徴量抽出部１４に送出
する。特徴量抽出部１４は、スペクトル解析またはソノ
グラム解析などによってエンジン音の特徴量を顕在化さ
せて出力する。

【００１７】特徴量抽出部１４の出力信号は、種類識別
部１６を構成している各種類判定器２６に入力する。ニ
ューラルネットワークからなる各種類判定器２６は、特
徴量抽出部１４が顕在化させた特徴量に基づいて、エン
ジン２０が学習した種類に属しているか否かを判定し、
その判定結果、例えば属していれば「１」を、属していな
ければ「０」を異常検知部１８に出力する。

【００１８】異常検知部１８は、各種類判定器２６ａ〜
２６ｎの判定結果を順次調べ、いずれか１つの種類判定
器２６が対応する種類に属する信号「１」を出力し、他の
すべての種類判定器２６が「０」を出力している場合、そ
のエンジン２０は正常品であると判断(判定)する。一
方、異常検知部１８は、すべての種類判定部２６が対応
する種類に属していないとして「０」を出力したときに
は、そのエンジンは異常品であると判断する。さらに、
異常検知部１８は、２以上の種類判定器２６が対応する
種類に属しているとして「１」を出力したときには、エン
ジン２０が同時に２つの種類に属することはないため、
異常品であると判定する。これらの判定結果は、図示し
ない表示装置やプリンタなどに送られる。

【００１９】このように、実施の形態においては、エン
ジン２０の種類ごとに設けたニューラルネットワークか
らなる種類判定器２６に対応するエンジン音の特徴を学
習、記憶させておくことにより、人の音感に頼った官能
試験によらずにエンジン２０の良否、すなわち正常品と
異常品とを識別でき、異常品を容易、確実に検知するこ
とができる。このため、作業者の個人差によるばらつき
や作業疲れによる検査ミスなどをなくすことができる。
しかも、各種類判定器２６は、対応する種類に属するか
否かだけを判断し、異常検知部１８が各種類判定器２６
の判定結果に基づいてエンジン２０の正常、異常を判定
するようにしているため、新しい種類のエンジンが加わ
ったとしても、それに対応した種類判定部を設けるだけ
でよく、プログラムの書き換えや修正などをする必要が
なく、容易、迅速に対応することができる。また、前記
実施形態においては、規格化回路２４によってマイクロ
ホン１２の出力信号の最大値を一定の値にするようにし
ているため、マイクロホン１２の設置位置などによる検
出信号の強さの変化に伴う種類判定器２６の判定結果へ
の影響を避けることができる。

【００２０】なお、前記実施の形態においては、規格化
回路２４においてマイクロホン１２の出力信号の最大値
を一定の値にするようにしているが、規格化回路２４を
省略してもよい。また、前記実施の形態においては、検
査対象物がエンジン２０である場合について説明した
が、検査対象は機械やプラントなどであってもよい。さ
らに、前記実施の形態においては、物理量が音波の強度
である場合について説明したが、例えば染料や顔料、さ
らにはインキなどの反射光や透過光をなどであってもよ
いし、合金などの発光分光分析用の発光させた光などで
あってもよいし、自動車や機械、プラントなどに衝撃を
与えてこれらの振動を検出して異常を検知するようにし
てもよい。

【００２１】

【発明の効果】以上に説明したように、本発明によれ
ば、検査対象物の種類を特定できるデータ、例えば自動
車エンジンの運転音(エンジン音)、あるいや顔料や染料
などの色、印刷インキなどの反射光や透過光、さらには
合金などを発光分光分析するときに発光させた際の光等
にに基づいて検査対象物の種類を特定し、その検査対象
物がいずれの種類にも属さない、または２以上の種類に
属すると判断される場合、その検査対象物は正常でない
異常品であると判断するようにしているため、人の音感
などによらずにエンジンの異常品を容易、確実に検出す
ることができ、作業者の負担を軽減できるとともに、個
人差や疲労に伴う検査ミスなどをなくすことができる。
しかも、複数種類の物品が混在して流れていたとして
も、検査対象物を種類ごとに識別できるとともに、不良
品などの異常品を容易、確実に選別することができる。

【００２２】そして、ニューラルネットワークを用いた
種類識別部に検査対象の種類の識別を行なえば、音や
光、振動のスペクトルなどの様に、単なる基準値（閾
値）との比較だけでは種類を特定することができないよ
うな物品に対しても確実に種類を特定することができ、
異常品を確実に検出することができる。そして、異常検
知部において各種類判定部の判定結果に基づいて検査対
象の異常を検知するようにしているため、新しい種類を
追加した場合であっても、異常を検出するためのプログ
ラムの書き換えや修正を行なう必要がなく、容易に対応
することがで生きる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施に形態にかかる異常検知装置のブ
ロック図である。

【図２】自動車エンジンのエンジン音の相違を説明する
図である。

【符号の説明】

１０ 異常検知装置 １２ 検出手段(マイクロホン) １４ 特徴量抽出部 １６ 種類識別部 １８ 異常検知部 ２０ 検査対象物(エンジン) ２６ａ〜２６ｎ 種類判定部

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 特性の異なる複数種類の検査対象物から
   種類を特定可能なデータを取得し、このデータに基づい
   ていずれの種類に属するかを判断するとともに、いずれ
   の種類にも属さないと判断した場合、または２以上の種
   類に属すると判断した場合に、前記検査対象物を異常で
   あると判断することを特徴とする異常検知方法。
2. 【請求項２】 特性の異なる複数種類の検査対象物から
   種類を特定可能な物理量を検出する検出手段と、 前記各種類のそれぞれに対応して設けてあるとともに前
   記検出手段の検出信号が入力し、この入力された検出信
   号をニューラルネットワークにより処理して前記検査対
   象物が当該種類に属するか否かを判定する種類判定部
   と、 これら各種類判定部の判定結果が入力し、これらの判定
   結果から前記検査対象物が前記各種類のいずれにも属さ
   ないと判断したとき、または２以上の種類に属すると判
   断したときに、前記検査対象物を異常であると判定する
   異常検知部と、 を有することを特徴とする異常検知装置。