JP2021135679A - 加工機状態推定システム、および加工機状態推定プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】環境変動による加工機の状態の推定精度の低下を抑止できる加工機状態推定システムを提供する。【解決手段】加工機の発生音を取得する音取得部と、加工機が含まれる領域の環境情報を取得する環境情報取得部と、発生音の入力と、加工機の状態の正解ラベルと、を教師データとして、環境情報ごとに予め学習された、複数の学習済みモデルのいずれかを、取得された環境情報に基づいて選択する選択部と、選択された学習済みモデルを用いて、取得された発生音に基づいて、加工機の状態を推定する推定部と、を有する。【選択図】図４

Description

本発明は、加工機状態推定システム、および加工機状態推定プログラムに関する。

部材の切断機等の加工機の稼働、非稼働、正常、および異常等の状態を検知する技術として、加工機が発する音に基づいて、稼働状態を分類または判定する技術が知られている。

下記特許文献１には次の先行技術が開示されている。装置の加工音を記録し、加工音の周波数を分析し、正常時の加工音と比較して異常が検出された場合、装置を緊急停止させる。

下記特許文献２には次の先行技術が開示されている。音センサーにより生産設備の加工に伴う音を検出し、検出される音の音量が規定の閾値を超える場合に、稼働を示す検出信号を出力する。

国際公開２００３／１００６７８号公報 特開２０１８−３２３９６号公報

しかし、音は温湿度等の環境条件によって変化する。そのため、検出された加工機の音によって一律に加工機の稼働状況を分類すると、環境条件の変動による音の変化に起因して、稼働状態が誤って判定される可能性がある。上記先行技術はこのような問題に対応できない。

本発明は、上述の問題を解決するためになされたものである。すなわち、環境変動による加工機の状態の推定精度の低下を抑止できる、加工機状態推定システム、および加工機状態推定プログラムを提供することを目的とする。

本発明の上記課題は、以下の手段によって解決される。

（１）加工機が発する発生音を取得する音取得部と、前記加工機が含まれる領域の環境情報を取得する環境情報取得部と、前記加工機が発する前記発生音の入力と、前記加工機の状態の正解ラベルと、を教師データとして、前記環境情報ごとに予め学習された、複数の学習済みモデルのいずれかを、前記環境情報取得部により取得された前記環境情報に基づいて選択する選択部と、前記選択部により選択された前記学習済みモデルを用いて、前記音取得部により取得された前記発生音に基づいて、前記加工機の状態を推定する推定部と、を有する加工機状態推定システム。

（２）前記環境情報は、温度、湿度、気圧、および天気の少なくとも１つを含む、上記（１）に記載の加工機状態推定システム。

（３）前記環境情報取得部は、前記環境情報を、ネットワーク経由での外部装置からの受信、およびセンサーによる検出、の少なくともいずれかにより取得する、上記（１）または（２）に記載の加工機状態推定システム。

（４）前記推定部による推定結果を視覚的に把握可能に表示する表示部をさらに有する、上記（１）〜（３）のいずれかに記載の加工機状態推定システム。

（５）前記環境情報取得部で取得された前記環境情報に対応する前記学習済みモデルが存在しない場合、前記推定部は、前記加工機の状態の推定を停止する、上記（１）〜（４）のいずれかに記載の加工機状態推定システム。

（６）ユーザーによる前記加工機の状態の推定の停止の指示を受け付ける受付部をさらに有し、前記推定部は、前記受付部により、前記加工機の状態の推定の停止の指示が受け付けられた場合、前記加工機の状態の推定を停止する、上記（１）〜（５）のいずれかに記載の加工機状態推定システム。

（７）加工機が発する発生音を取得する手順（ａ）と、前記加工機が含まれる領域の環境情報を取得する手順（ｂ）と、前記加工機が発する前記発生音の入力と、前記加工機の状態の正解ラベルと、を教師データとして、前記環境情報ごとに予め学習された、複数の学習済みモデルのいずれかを、前記手順（ｂ）において取得された前記環境情報に基づいて選択する手順（ｃ）と、前記手順（ｃ）において選択された前記学習済みモデルを用いて、前記手順（ａ）において取得された前記発生音に基づいて、前記加工機の状態を推定する手順（ｄ）と、をコンピューターに実行させるための加工機状態推定プログラム。

環境情報ごとに、加工機の発生音の入力と加工機の状態の正解ラベルとに基づいて予め学習された学習済みモデルのうち、取得された環境情報に対応する学習済みモデルを用いて、加工機の発生音に基づいて加工機の状態を推定する。これにより、環境変動による加工機の状態の推定精度の低下を抑止できる。

加工機状態推定システムの構成を示す図である。 加工機状態推定システムに含まれる加工機状態推定装置のブロック図である。 制御部の機能ブロック図を示す図である。 加工機状態推定システムの動作を示すフローチャートである。

以下、図面を参照して、本発明の実施形態に係る加工機状態推定システム、および加工機状態推定プログラムについて説明する。なお、図面において、同一の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。また、図面の寸法比率は、説明の都合上誇張されており、実際の比率とは異なる場合がある。

図１は、加工機状態推定システム１０の構成を示す図である。図２は、加工機状態推定システム１０に含まれる加工機状態推定装置１００のブロック図である。図１においては、説明を簡単にするために、加工機状態推定システム１０の他に、加工機５００およびインターネット９００も併せて示されている。なお、加工機状態推定システム１０は加工機状態推定装置１００のみにより構成され得る。

加工機５００は、部材に対し何等かの加工が可能で、少なくとも稼働時に音を発する装置である。以下、加工機５００が発する発生音を「加工機発生音」とも称する。加工機５００には、例えば、部材の切断機が含まれる。

マイク２００は、加工機５００の発生音を検出し、電気信号に変換して加工機状態推定装置１００へ出力する。加工機状態推定装置１００は、ネットワーク９１０を介して、加工機５００の発生音をマイク２００から受信し得る。

温湿度計３００は、加工機５００が含まれる、一定の大きさの所定領域５１０内に設置される。温湿度計３００は、所定領域５１０の温度および湿度を検出して加工機状態推定装置１００へ出力する。加工機状態推定装置１００は、ネットワーク９１０を介して、所定領域５１０の温度および湿度を受信し得る。

加工機状態推定装置１００は、制御部１１０、記憶部１２０、通信部１３０、および操作表示部１４０を備える。これらの構成要素は、バスを介して互いに接続される。加工機状態推定装置１００は、例えばコンピューター端末により構成される。操作表示部１４０は受付部および表示部を構成する。

制御部１１０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、およびＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）等のメモリにより構成され、プログラムに従って加工機状態推定装置１００の各部の制御および演算処理を行う。制御部１１０の機能の詳細については後述する。

記憶部１２０は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｃ Ｄｒｉｖｅ）、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等により構成され、各種プログラムおよび各種データを記憶する。

通信部１３０は、ネットワーク９１０やインターネット９００を介して、外部の装置と通信するためのインターフェース回路（例えばＬＡＮカード等）である。

操作表示部１４０は、例えば、タッチパネル、液晶ディスプレイ、およびシグナルタワーにより構成される。操作表示部１４０は、ユーザーからの各種入力を受け付ける。操作表示部１４０は、加工機５００の状態を表示する。後述するように、操作表示部１４０は、制御部１１０により推定された、加工機５００の状態を、視覚的に把握可能に表示する。例えば、操作表示部１４０は、加工機５００の状態を、図形、色、またはグラフにより表示し得る。

制御部１１０の機能について説明する。

図３は、制御部１１０の機能ブロック図を示す図である。制御部１１０は、音取得部１１１、環境情報取得部１１２、選択部１１３、および推定部１１４として機能する。

音取得部１１１は、加工機発生音を、通信部１３０によりマイク２００から受信することで取得する。音取得部１１１は、取得した加工機発生音を周波数解析し、加工機発生音の周波数特性として加工機発生音を出力し得る。音取得部１１１は、加工機発生音の周波数特性を、周波数特性のグラフの画像データとして出力し得る。

環境情報取得部１１２は、加工機が含まれる所定領域５１０の環境情報（以下、「加工機環境情報」と称する）を、通信部１３０により受信することで取得する。環境情報には、所定領域５１０の温度、湿度、気圧、および天気の少なくとも１つが含まれる。環境情報は、具体的には、例えば、温度と湿度の組合せ、ならびに、温度、湿度、気圧、および天気の組合せ等が考えられる。環境情報取得部１１２は、所定領域５１０の温度および湿度を、通信部１３０により温湿度計３００から受信することで取得する。環境情報取得部１１２は、環境情報を提供するサービス機関から、インターネット９００を介して情報を受信することで、所定領域５１０の温度および湿度を取得してもよい。環境情報取得部１１２は、加工機５００のＧＰＳ機能等を利用して、所定領域５１０の気圧および天気を、環境情報を提供するサービス機関から、インターネット９００を介して情報を受信することで取得し得る。

選択部１１３は、環境情報ごとに予め学習された、ニューラルネットワークの複数の学習済みモデルのいずれかを、環境情報取得部１１２により取得された環境情報に基づいて選択する。すなわち、選択部１１３は、環境情報取得部１１２により取得された環境情報に対応する学習済みモデルを選択する。複数の学習済みモデルは、それぞれ、加工機発生音の入力と、加工機の状態の正解ラベルと、を教師データとして、環境情報ごとに予め学習されている。すなわち、１つの環境情報の環境における加工機発生音と、当該加工機発生音の発生時の加工機の状態の正解ラベルと、を用いた教師あり学習により、１つの環境情報に対応する１つの学習済みモデルが生成される。学習済みモデルは、それぞれ学習時に教師データとして用いた、加工機発生音の発生時の環境に対応する環境情報と紐づけられて予め記憶部１２０に記憶される。図３の例においては、環境情報ごとに予め学習された複数の学習済みモデルＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ．．．のうち、環境情報取得部１１２により取得された環境情報に対応する学習済みモデルＢが選択されている。

推定部１１４は、選択部１１３により選択された学習済みモデルを用いて、音取得部１１１により取得された加工機発生音に基づいて、加工機５００の状態を推定して出力する。加工機５００の状態には、例えば、停止、稼働、正常、異常、異常の度合、および１日の稼働時間帯が含まれる。例えば、稼働には、加工機５００が切断機の場合、切断動作や部材送付動作が含まれる。学習済みモデルによる加工機５００の状態の推定は、具体的には、次のようになされ得る。学習済みモデルは、畳み込み演算により、加工機発生音の周波数特性の画像から特徴ベクトルを抽出し、特徴空間における特徴ベクトルが、加工機５００の各状態に対応する範囲のいずれに属するかを判定することで、加工機５００の状態を推定する。推定部１１４は、環境情報取得部１１２により取得された環境情報に対応する学習済みモデルを用いて、音取得部１１１により取得された加工機発生音に基づいて加工機５００の状態を推定する。これにより、加工機発生音の発生時の環境情報と同様の（または類似する）環境で予め学習された学習済みモデルを用いて加工機５００の状態を推定することで、環境変動による加工機５００の状態の推定精度の低下を抑止できる。

加工機５００が含まれる所定領域５１０の環境が加工機発生音に与える影響について説明する。

音の速度Ｖは、下記式で与えられる。

Ｖ≒Ｖ_０（１＋０．００１８３ｔ）（１＋３／１６・Ｐ’／Ｐ）
Ｖ_０：静止乾燥空気中での音速、ｔ：気温、Ｐ：気圧、Ｐ’：水蒸気による分圧
上記式によれば、音の速度Ｖは、温度、湿度、および気圧の影響を受けることがわかる。

音の大きさＩは、下記式で与えられる。

Ｉ＝ｐｖ（ｐ：圧力、ｖ：粒子速度）
上記式によれば、音の大きさＩは、気圧の影響を受けることがわかる。

このように、マイク２００で検出される加工機発生音は、加工機５００が含まれる領域の温度、湿度、および気圧等の影響を受ける。

実施形態によれば、このような、加工機５００が含まれる領域の温度、湿度、および気圧等の影響を回避できるため、上述したように、環境変動による加工機５００の状態の推定精度の低下を抑止できる。

加工機状態推定システム１０の動作について説明する。

図５は、加工機状態推定システム１０の動作を示すフローチャートである。本フローチャートは、プログラムに従い、加工機状態推定装置１００の制御部１１０により実行される。

制御部１１０は、加工機環境情報を取得する（Ｓ１０１）。

制御部１１０は、ステップＳ１０１において取得された加工機環境情報に対応する学習済みモデルがあるかどうか判断する（Ｓ１０２）。制御部１１０は、各学習済みモデルに紐づけられた環境情報を記憶部１２０において検索することで、加工機環境情報に対応する学習済みモデルがあるかどうか判断し得る。

制御部１１０は、加工機環境情報に対応する学習済みモデルがないと判断したときは（Ｓ１０１：ＮＯ）、加工機５００の状態の推定を停止する（Ｓ１０９）。

制御部１１０は、加工機環境情報に対応する学習済みモデルがあると判断したときは（Ｓ１０１：ＹＥＳ）、ステップＳ１０１において取得された加工機環境情報に対応する学習済みモデルを選択する（Ｓ１０３）。

制御部１１０は、加工機発生音を取得する（Ｓ１０４）。

制御部１１０は、ステップＳ１０３において選択された学習済みモデルを用いて、ステップＳ１０４で取得された加工機発生音に基づいて加工機５００の状態を推定する（Ｓ１０５）。

制御部１１０は、ステップＳ１０５において推定された、加工機５００の状態の推定結果を、操作表示部１４０により、視覚的に把握可能に表示する（Ｓ１０６）。例えば、加工機５００の状態に含まれる、稼働、正常停止、および、異常停止が色としてシグナルタワーにより表示され得る。また、加工機５００の状態に含まれる、１日の稼働時間帯が、棒グラフ等により表示され得る。

制御部１１０は、所定の時間が経過したかどうか判断する（Ｓ１０７）。所定の時間は、加工機５００が含まれる領域の通常の時間的な環境変動により、加工機５００の状態の推定に用いる学習済みモデルを変更する必要があると想定される時間として、任意に設定され得る。例えば、所定の時間は、昼と夜の環境変動を考慮して１２時間とされ得る。なお、ステップＳ１０６に代えて、環境変動を常時モニターして、所定の環境変動があったかどうか判断するステップを実行してもよい。例えば、降雨等の発生を常時モニターしておき、降雨等が発生したかどうか判断するステップをステップＳ１０６に代えて実行してもよい。

制御部１１０は、所定の時間が経過したと判断した場合は（Ｓ１０７；ＹＥＳ）、ステップＳ１０１に戻り、処理を継続する。これにより、現在の環境情報に対応する学習済みモデルが選択され、選択された学習モデルを用いて加工機５００の状態が推定される。

制御部１１０は、所定の時間は経過していないと判断した場合は（Ｓ１０７：ＮＯ）、ユーザーによる、加工機５００の状態の推定の停止指示があるかどうか判断する（Ｓ１０８）。加工機５００の状態の推定の停止指示は、ユーザーにより、操作表示部１４０に入力され得る。

制御部１１０は、加工機５００の状態の推定の停止指示がないと判断した場合は（Ｓ１０８：ＮＯ）、ステップＳ１０４に戻り、処理を継続する。

制御部１１０は、加工機５００の状態の推定の停止指示があると判断した場合は（Ｓ１０８：ＹＥＳ）、加工機５００の状態の推定を停止する（Ｓ１０９）。

実施形態は、以下の効果を奏する。

環境情報ごとに、加工機の発生音の入力と加工機の状態の正解ラベルとに基づいて予め学習された学習済みモデルのうち、取得された環境情報に対応する学習済みモデルを用いて、加工機の発生音に基づいて加工機の状態を推定する。これにより、環境変動による加工機の状態の推定精度の低下を抑止できる。

さらに、環境情報に、温度、湿度、気圧、および天気の少なくとも１つを含める。これにより、効果的に環境変動による加工機の状態の推定精度の低下を抑止できる。

さらに、環境情報を、ネットワーク経由での外部装置からの受信、およびセンサーによる検出、の少なくともいずれかにより取得する。これにより、実施環境に応じて柔軟に、環境変動による加工機の状態の推定精度の低下を抑止できる。

さらに、加工機の状態の推定結果を視覚的に把握可能に表示する。これにより、速やかかつ簡単に加工機の状態の把握ができる。

さらに、取得した環境情報に対応する学習済みモデルが存在しない場合、加工機の状態の推定を停止する。これにより、不適当な学習済みモデルを使用することによる、加工機の状態の誤検知を抑止できる。

さらに、ユーザーによる前記加工機の状態の推定の停止の指示を受け付けた場合、加工機の状態の推定を停止する。これにより、ユーザーの判断で、柔軟に加工機の状態の推定を停止できる。

以上に説明した加工機状態推定システム、および加工機状態推定プログラムは、上述の実施形態の特徴を説明するにあたって主要構成を説明したのであって、上述の構成に限られず、特許請求の範囲内において、種々改変することができる。また、一般的な加工機状態推定システムが備える構成を排除するものではない。

例えば、上述したフローチャートは、一部のステップを省略してもよく、他のステップが追加されてもよい。また各ステップの一部は同時に実行されてもよく、一つのステップが複数のステップに分割されて実行されてもよい。特に、ステップＳ１０１とステップＳ１０４は同時に実行されることで、加工機の状態の推定精度を向上できる。

また、上述した画像処理システムにおける各種処理を行う手段および方法は、専用のハードウェア回路、またはプログラムされたコンピューターのいずれによっても実現することが可能である。上記プログラムは、例えば、ＵＳＢメモリやＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）−ＲＯＭ等のコンピューター読み取り可能な記録媒体によって提供されてもよいし、インターネット等のネットワークを介してオンラインで提供されてもよい。この場合、コンピューター読み取り可能な記録媒体に記録されたプログラムは、通常、ハードディスク等の記憶部に転送され記憶される。また、上記プログラムは、単独のアプリケーションソフトとして提供されてもよいし、一機能としてその検出部等の装置のソフトウエアに組み込まれてもよい。

１０ 加工機状態推定システム、
１００ 加工機状態推定装置、
１１０ 制御部、
１１１ 音取得部、
１１２ 環境情報取得部、
１１３ 選択部、
１１４ 推定部、
１２０ 記憶部、
１３０ 通信部、
１４０ 表示部、
２００ マイク、
３００ 温湿度計、
５００ 加工機、
９００ インターネット、
９１０ ネットワーク。

Claims (7)

1. 加工機が発する発生音を取得する音取得部と、
   前記加工機が含まれる領域の環境情報を取得する環境情報取得部と、
   前記加工機が発する前記発生音の入力と、前記加工機の状態の正解ラベルと、を教師データとして、前記環境情報ごとに予め学習された、複数の学習済みモデルのいずれかを、前記環境情報取得部により取得された前記環境情報に基づいて選択する選択部と、
   前記選択部により選択された前記学習済みモデルを用いて、前記音取得部により取得された前記発生音に基づいて、前記加工機の状態を推定する推定部と、
   を有する加工機状態推定システム。
2. 前記環境情報は、温度、湿度、気圧、および天気の少なくとも１つを含む、請求項１に記載の加工機状態推定システム。
3. 前記環境情報取得部は、前記環境情報を、ネットワーク経由での外部装置からの受信、およびセンサーによる検出、の少なくともいずれかにより取得する、請求項１または２に記載の加工機状態推定システム。
4. 前記推定部による推定結果を視覚的に把握可能に表示する表示部をさらに有する、請求項１〜３のいずれか一項に記載の加工機状態推定システム。
5. 前記環境情報取得部で取得された前記環境情報に対応する前記学習済みモデルが存在しない場合、前記推定部は、前記加工機の状態の推定を停止する、請求項１〜４のいずれか一項に記載の加工機状態推定システム。
6. ユーザーによる前記加工機の状態の推定の停止の指示を受け付ける受付部をさらに有し、
   前記推定部は、前記受付部により、前記加工機の状態の推定の停止の指示が受け付けられた場合、前記加工機の状態の推定を停止する、請求項１〜５のいずれか一項に記載の加工機状態推定システム。
7. 加工機が発する発生音を取得する手順（ａ）と、
   前記加工機が含まれる領域の環境情報を取得する手順（ｂ）と、
   前記加工機が発する前記発生音の入力と、前記加工機の状態の正解ラベルと、を教師データとして、前記環境情報ごとに予め学習された、複数の学習済みモデルのいずれかを、前記手順（ｂ）において取得された前記環境情報に基づいて選択する手順（ｃ）と、
   前記手順（ｃ）において選択された前記学習済みモデルを用いて、前記手順（ａ）において取得された前記発生音に基づいて、前記加工機の状態を推定する手順（ｄ）と、
   をコンピューターに実行させるための加工機状態推定プログラム。
   

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