JP4103884B2 - 異音検査方法及び異音検査装置 - Google Patents

Description

本発明は、検査対象から生じる被検査音に含まれる異音を検出して検査対象を検査する異音検査方法及び異音検査装置に関し、特に、検査対象の摺動部から生じる摩擦音に含まれる異音を検出して検査対象を検査する異音検査方法及び異音検査装置に関する。

検査対象が発生する音を採取して、採取された音に含まれる異音を検出して検査対象の異常状態を検査する異音検査は、様々な分野で広く行われている。
例えば、カーエアコンのそれぞれの空気吹出口において、吹出口が開状態なる位置と閉状態となる位置の間で開口部に沿って摺動し、空調空気を吹き出す吹出口を選択するフィルムシャッタのような摺動部を有する製品では、傷や付着物等によって、部品同士が摺動する際に異音を生じる。したがって、このような摺動部を有する製品については、摺動部が生じる異音を検出して部品の良否を判定する摩擦異音検査が行われている。

摩擦異音検査方法では、検査対象が発生した異音である摩擦音（被検査音）を検出する。この異音は連続する摩擦音であり、その音圧と継続時間との積（即ち音圧値の時間積分値）を求めることにより、検出または異常の有無についての評価を行うことが可能である。
しかし、このような異音検査が行われる工場内には、検査対象の周囲で動作する電動ドライバーの動作音やエアブロー音、または工場内放送などの外乱ノイズ（例えば工場内で発生する）が存在し、異音検出または評価に影響を生じていた。また、打撃音のような瞬間的な大きな音圧を有する雑音は、たとえ継続時間が短くてもその音圧との積は大きくなり、異音検出または評価に影響を生じていた。したがって、従来の摩擦異音検査は、外部から到来する外乱ノイズを遮断するために一般に防音ボックス内で行われていた。

なお、本発明に関して記載すべき先行技術文献はない。出願人が知っている先行技術が文献公知発明に係るものではないからである。

しかし、従来の防音ボックスを使用するには大きな設置スペースを必要とするため、例えば工場の製造ラインに構築するのは経済的ではない。

また、外乱ノイズの影響により不良品の誤検知が頻発すると、生産ラインの歩留まりが低下し、生産効率の低下とコストの増大を招くことになる。したがって、被検査音に含まれる摩擦音成分の有無を検出して検査結果を検証する必要がある。
さらに、被検査音信号に含まれる雑音成分を平滑化する手段として、移動平均フィルタやメディアンフィルタがあるが、被検査音である摩擦音に比べて非常に大きな雑音成分が入力された場合、これらフィルタでは雑音成分を十分に除去することができずＳＮ比が悪い。また、雑音成分を十分に除去するためにサンプル数を増加させると、演算量の増加に伴い演算時間が増加するなど不利を生じ、また雑音成分以外の音成分に対しても悪影響を及ぼす。

上記目的を鑑みて、異音検査に使用した被検査音を分析して、異音検査の検査結果を検証することが可能な、異音検査方法及び異音検査装置を提供することを目的とする。

また、本発明は被検査音である音信号に含まれる、音圧レベルが大きくかつ持続時間が短い外界ノイズを、少ない処理量で低減することにより、ノイズの少ない被検査音を使用して異音検査を行うことが可能な異音検査方法及び異音検査装置を提供することを目的とする。さらに、本発明は外乱ノイズを除去することにより良好なＳＮ比の被検査音を使用する異音検査方法及び異音検査装置を提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、本発明では、異音検査において不良と判定されたとき、異音検査に使用された被検査音信号を時間周波数信号に変換して、この時間周波数信号が所定強度以上となる時間周波数信号成分についてその特徴量を抽出し、この抽出された特徴量と既知の雑音成分について予め定められた基準特徴量とを比較し、該音信号に前記既知の雑音成分が含まれているか否かを判定して、前記行なわれた異音検査の正当性を検証することとする。

すなわち、本発明の第１形態に係る異音検査方法は、検査対象から生じる被検査音を採取した音信号を入力する音信号入力ステップと、この音信号に基づき検査対象の異音検査を行う異音検査ステップと、異音検査ステップにおいて不良と判定されたとき、異音検査ステップによる検査の正当性を検証する正当性検証ステップとを有し、さらに、この正当性検証ステップは、音信号を、時間周波数領域におけるこの音信号の信号強度を示す時間周波数信号に変換する信号変換ステップと、時間周波数信号が所定強度以上となる時間周波数信号成分についてその特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、音信号について抽出された特徴量と既知の雑音成分について予め定められた基準特徴量とを比較し、音信号に既知の雑音成分が含まれているか否かを判定する特徴量判定ステップと、を有し、特徴量判定ステップにて既知の雑音成分が含まれていると判定されたとき、異音検査ステップによる検査の正当性を否定する。

さらに、本発明の第２形態に係る異音検査装置は、検査対象から生じる被検査音を採取した音信号を入力する音信号入力手段と、音信号入力手段にて入力される音信号を記憶する音信号記憶手段と、音信号に基づき検査対象の異音検査を行う異音検査手段と、異音検査手段において不良と判定されたとき、異音検査手段による検査の正当性を検証する正当性検証手段とを備え、さらに正当性検証手段は、記憶手段に記憶される音信号を、時間周波数領域における音信号の信号強度を示す時間周波数信号に変換する信号変換手段と、時間周波数信号が所定強度以上となる時間周波数信号成分についてその特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、既知の雑音成分について予め定められる基準特徴量を記憶する特徴量記憶手段と、音信号について抽出された特徴量と、既知の雑音成分について予め定められた特徴量と、を比較し、音信号に既知の雑音成分が含まれているか否かを判定する特徴量手段と、を有し、特徴量判定手段にて既知の雑音成分が含まれていると判定されたとき、異音検査手段による検査の正当性を否定する。

さらに、音圧レベルが大きくかつ持続時間が短い外界ノイズを少ない処理量で低減するために、本発明では、入力される被検査音の音信号のうち、所定の音圧レベル以上の音信号であり、かつその存続時間が所定時間以下である音信号部分の信号値を低減する。

すなわち、本発明の第１形態に係る異音検査方法においては、前記異音検査ステップは、前記の音信号入力ステップにて入力される音信号のうち、その信号値の絶対値が所定の閾値以下となる信号区間が第１所定長以上連続しない信号区間であって、かつその区間長が第２所定長よりも短い信号区間を検出する信号区間検出ステップと、検出された信号区間の信号値を減衰する音信号低減ステップとを有し、音信号低減ステップにより信号値が減衰された前記音信号に基づき異音検査を行うこととしてよい。
または、異音検査ステップは、前記の音信号入力ステップにて入力される音信号のうち、その信号値の絶対値が所定の閾値以下となる信号区間が第１所定長以上連続しない信号区間であって、かつその区間長が第２所定長以上となる信号区間を検出する信号区間検出ステップと、入力される音信号のうち、検出された信号区間以外の信号区間の信号値を減衰する音信号低減ステップとを有し、音信号低減ステップにより信号値が減衰された音信号に基づき、異音検査を行うこととしてよい。
このような信号低減処理は、音信号入力ステップにて入力される音信号そのものに対して施してもよく、または音信号入力ステップにて入力される音信号を、複数の周波数帯域についての各周波数帯域信号に分割しておき、これら分割された各周波数帯域信号のそれぞれに対して施してもよい。

また、本発明の第２形態に係る異音検査装置においては、前記の異音検査手段は、音信号のうち、その信号値の絶対値が所定の閾値以下となる信号区間が第１所定長以上連続しない信号区間であって、かつその区間長が第２所定長よりも短い信号区間を検出する信号区間検出手段と、検出された前記信号区間の信号値を減衰する音信号低減手段と、を備え、音信号低減手段により信号値が減衰された音信号に基づき、異音検査を行うこととしてよい。
または、前記異音検査手段は、音信号のうちその信号値の絶対値が所定の閾値以下となる信号区間が第１所定長以上連続しない信号区間であって、かつその区間長が第２所定長以上となる信号区間を検出する信号区間検出手段と、音信号のうち、検出された信号区間以外の信号区間の信号値を減衰する音信号低減手段と、を備え、音信号低減手段により信号値が減衰された音信号に基づき、異音検査を行うこととしてよい。
このような信号低減処理は、音信号入力手段にて入力される音信号そのものに対して施してもよく、またはこの音信号を、複数の周波数帯域についての各周波数帯域信号に分割しておき、これら分割された各周波数帯域信号のそれぞれに対して施してもよく、異音検査手段は、そのための信号分割手段を備えることとしてよい。

さらに、本発明では外乱ノイズを除去することにより良好なＳＮ比の被検査音を実現するために、同じ被検査音を複数回採取してこれらを比較して同じタイミングで発生する音信号のみを抽出し、これを真正信号として使用する。これは、時間を隔てて複数回採取した被検査音内に、同一タイミングで同じ外乱ノイズが到来する確率は低いという経験則に基づき、複数回採取した被検査音の各音信号を「重ね合わせ」ることにより、その重複部分を真正信号として抽出し重複しない部分を外乱ノイズとして除去することを企図するものである。さらに本発明では、これら複数回採取した被検査音を複数の周波数帯域についての各周波数帯域信号に分割し、各音信号について同じ周波数帯域の周波数帯域信号同士を比較する。これにより、時間を隔てて複数回採取した各被検査音内に、異なる周波数帯域特性の雑音が同一タイミングで到来した場合においても雑音成分として識別可能とする。

すなわち、本発明の第１形態に係る異音検査方法においては、前記の音信号入力ステップは、同じ被検査音を複数回採取した各音信号のそれぞれを入力し、前記の異音検査ステップは、音信号入力ステップにて入力される各音信号のそれぞれを複数の周波数帯域についての各周波数帯域信号に分割する信号分割ステップと、複数回採取された各音信号について、同じ周波数帯域の周波数帯域信号同士を比較し、全ての音信号について周波数帯域信号が存在する信号区間を各周波数帯域ごとに検出する信号区間検出ステップと、複数回採取された音信号のいずれかに係る検出した信号区間に存在する周波数帯域信号を抽出する周波数帯域信号抽出ステップとを有し、周波数帯域信号抽出ステップにより抽出された前記周波数帯域信号に基づき異音検査を行うこととしてよい。

また、本発明の第２形態に係る異音検査装置においては、さらに検査対象から被検査音を発生させる被検査音発生手段と、被検査音発生手段による被検査音の発生と同期して前記被検査音を採取する音信号取得手段と、を備え、音信号入力手段は、同じ被検査音を複数回採取した各音信号のそれぞれを入力し、記憶手段は、前記各音信号をそれぞれ記憶し、異音検査手段は、記憶された各音信号のそれぞれを、複数の周波数帯域についての各周波数帯域信号に分割する信号分割手段と、複数回採取された各音信号について、同じ周波数帯域の周波数帯域信号同士を比較し、全ての音信号について周波数帯域信号が存在する信号区間を各周波数帯域ごとに検出する信号区間検出手段と、複数回採取された音信号のいずれかに係る、検出した信号区間に存在する周波数帯域信号を抽出する周波数帯域信号抽出手段とを備え、周波数帯域信号抽出手段により抽出された前記周波数帯域信号に基づき、異音検査を行うこととしてよい。

また、異音検査に使用したその雑音成分を低減した音信号やその周波数帯域信号そのものを使用して、異音検査の正当性を検証することとすることとしてもよい。上記のごとく異音検査の際に周波数帯域信号を使用する場合には、雑音成分が低減された前記各周波数帯域信号を合成して復元された音信号を異音検査の検証に使用してよい。
すなわち、本発明の第１形態に係る異音検査方法においては、検査対象から生じる被検査音を採取した音信号を入力する音信号入力ステップと、入力される音信号を、複数の周波数帯域についての各周波数帯域信号に分割する信号分割ステップと、各周波数帯域信号の雑音成分を低減する雑音成分低減ステップと、雑音成分低減ステップにより雑音成分を低減された各周波数帯域信号に基づき検査対象の異音検査を行う異音検査ステップと、異音検査ステップにおいて不良と判定されたとき、異音検査ステップによる検査の正当性を検証する正当性検証ステップとを有し、さらにこの正当性検証ステップは、雑音成分低減ステップにより雑音成分を低減された各周波数帯域信号を合成して音信号を復元する音信号復元ステップと、復元された音信号を、時間周波数領域における音信号の信号強度を示す時間周波数信号に変換する信号変換ステップと、時間周波数信号が所定強度以上となる時間周波数信号成分についてその特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、復元された音信号について抽出された特徴量と、既知の雑音成分について予め定められた基準特徴量と、を比較し、復元された音信号に既知の雑音成分が含まれているか否かを判定する特徴量判定ステップと、を有し、特徴量判定ステップにて既知の雑音成分が含まれていると判定されたとき、異音検査ステップによる検査の正当性を否定することとしてよい。

また、本発明の第２形態に係る異音検査装置においては、検査対象から生じる被検査音を採取した音信号を入力する音信号入力手段と、入力される音信号を、複数の周波数帯域についての各周波数帯域信号に分割する信号分割手段と、各周波数帯域信号の雑音成分を低減する雑音成分低減手段と、雑音成分低減手段により雑音成分を低減された各周波数帯域信号に基づき前記検査対象の異音検査を行う異音検査手段と、異音検査手段において不良と判定されたとき、異音検査手段による検査の正当性を検証する正当性検証手段とを備え、さらに正当性検証手段は、雑音成分低減手段により雑音成分を低減された各周波数帯域信号を合成して音信号を復元する音信号復元手段と、復元された音信号を、時間周波数領域における音信号の信号強度を示す時間周波数信号に変換する信号変換手段と、時間周波数信号が所定強度以上となる時間周波数信号成分についてその特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、既知の雑音成分について予め定められる基準特徴量を記憶する特徴量記憶手段と、復元された音信号について抽出された特徴量と、既知の雑音成分について予め定められた基準特徴量と、を比較し、復元された音信号に既知の雑音成分が含まれているか否かを判定する特徴量判定手段と、を備え、特徴量判定手段にて既知の雑音成分が含まれていると判定されたとき、異音検査手段による検査の正当性を否定することとしてよい。

異音検査の正当性に際して抽出される特徴量は、上記時間周波数信号が所定強度以上となる時間周波数平面の領域を画定し、この領域についての特徴量として抽出する。例えば、特徴量は、このように画定された領域の周波数帯域、周波数帯域幅、時間幅、及び／又は面積としてよい。また、抽出される特徴量は、例えば、画定された領域内の各点を変量とする回帰直線の傾き方向としてよく、さらにまた例えば、抽出される特徴量は、画定された領域の真円度としてもよい。
上記特徴量は、上記時間周波数信号が所定強度以上となる時間周波数平面の領域を画定し、この領域における上記時間周波数信号強度の積分値として抽出することとしてもよい。

既知の雑音成分について予め定められた基準特徴量は、雑音成分が持ちうる特徴量の範囲として定められることとしてよい。このとき被検査音にかかる音信号について抽出された特徴量と、既知の雑音成分について予め定められた基準特徴量との比較は、この音信号について抽出された特徴量が、既知の雑音成分について予め定められた基準特徴量の範囲にあるとき、音信号に既知の雑音成分が含まれていると判定することによって実行される。

本発明において、異音検査に使用した被検査音を分析して検査結果を検証することにより、外乱ノイズの影響による不良品の誤検知を防止し、生産ラインの歩留まり低下、生産効率低下及びコストの増大を防止することが可能となる。
また、入力される被検査音の音信号のうち、所定の音圧レベル以上の音信号であり、かつその存続時間が所定時間以下である音信号部分の信号値を低減することにより、飛躍的に少ない処理量で被検査音信号に含まれる雑音信号を低減することが可能となる。また、このように雑音が低減された被検査音を使用することにより、摩擦異音検査の検査結果の精度向上を図ることが可能となる。
さらに、同じ被検査音を複数回採取してこれらを比較して同じタイミングで発生する音信号のみを抽出しこれを真正信号として使用することにより、被検査音に含まれる外乱ノイズを除去して良好なＳＮ比で真正音信号を抽出することが可能となる。また、このように雑音が除去された被検査音を異音検査に使用することにより、その検査結果の精度向上を図ることが可能となる。

以下、添付する図面を参照して本発明の実施例を説明する。図１は、本実施例に係る異音検査装置の全体構成図である。以下の説明では、検査対象物の摺動部分を摺動させ、その際に検査対象が発生する摩擦音を採取して、採取された音に含まれる異音を検出して検査対象の異常状態を検査する異音検査装置を例示するが、本発明はこれに限定されることなく、種々の異音検査装置に適用可能である。

異音検査装置１は、検査対象物４の摺動部分を摺動させ、検査対象物４から被検査音である摩擦音を発生させる摺動部３と、摺動部３が検査対象物４の摺動部分を摺動させる時に生成するタイミング信号に同期して、摩擦音を採取しそのアナログ音信号を生成するマイク部２と、マイク部２により生成されたアナログ音信号を、所定の定格の入力信号に増幅する増幅器１１と、増幅器１１により増幅されたアナログ音信号を所定のサンプリング周期Δｔでサンプリングして、ディジタル音信号に変換するアナログディジタル変換器１２を備える。
なお、アナログディジタル変換器１２は、例えば入力アナログ音信号の各サンプリング周期Δｉ内の各時刻ｔｉ（ｉは自然数）における信号値をサンプリングして、これを量子化したディジタル信号値の列をディジタル音信号として出力するものであるとしてよい。

さらに異音検査装置１は、アナログディジタル変換器１２により変換された音信号のうちノイズ成分を低減し又は除去した音信号を抽出する、ディジタルフィルタ１３を備える。なお、ディジタルフィルタ１３は、ノイズ成分を低減し又は除去した音信号そのものを抽出して出力するように構成することとしてもよいが、後述するように音信号を複数の周波数帯域信号に分割した各周波数帯域信号を出力するように構成してもよい。

また、異音検査装置１は、ディジタルフィルタ１３により抽出された音信号又はその周波数帯域信号に基づいて、例えばその摩擦音の音圧レベルと存続時間の積（時間積分値）が大きいとき、異音（即ち対象物が不良である）と判断する判定器１４と、判定器１４の判定結果を表示する表示器１５と、判定器１４の判定により異音を検出したときにオペレータに警報を行う警報器１６などを備える。さらにまた、異音検査装置１は、判定器１４が異音と判定したとき判定器１４による検査の正当性を検証する検査結果検証器１７を備える。

図２（Ａ）は、図１のディジタルフィルタ１３の構成図である。ディジタルフィルタ１３は、前段のアナログディジタル変換器１２により変換された音信号を入力する入力端と処理済みの音信号を後段の判定器１４に出力する出力端とを有する演算器２１を備える。演算器２１は例えばディジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）などで構成される。
演算器２１のデータバス２２にはフィルタパラメータ記憶部２３と、原音記憶部２４と、作業領域用記憶部２５の各記憶部が接続され、演算器２１とデータの授受が可能である。なお、図２（Ａ）にはこれら記憶部を分割して記載したが、これらは単一の記憶素子をして実現してもよい。

フィルタパラメータ記憶部２３には、ディジタルフィルタ１３が動作するために演算器２１が使用する各種パラメータが記憶され、後述する所定の閾値Ｖｔ１及びＶｔ２並びに所定長Δｔ１、Δｔ２及びΔｔ３などのパラメータも、このフィルタパラメータ記憶部２３に記憶される。また、原音記憶部２４には、アナログディジタル変換器１２から逐次入力される音信号が、ディジタルフィルタ１３により処理されて判定器１４に逐次出力されるまで、一時的に記憶される。
作業領域用記憶部２５には、演算器２１がその動作のために使用する各変数が記憶される。後述のテーブル１〜５もこの作業領域用記憶部２５内に記憶される。

図２（Ｂ）は、図１の検査結果検証器１７の構成図である。検査結果検証器１７は、前段のアナログディジタル変換器１２により変換された音信号、または後述するディジタルフィルタ１３からの周波数帯域信号又は音信号、及び判定器１４からの判定結果信号を入力する入力端と、判定器１４の判定結果に対する検証結果信号を表示器１５及び警報機１６へ出力する出力端とを有する演算器３１を備える。演算器３１は例えばディジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）などで構成してよい。
演算器３１のデータバス３２には特徴量記憶部３３と、原音記憶部３４と、作業領域用記憶部３５と、の各記憶部が接続され、演算器３１とデータの授受が可能である。なお、図２（Ｂ）にはこれら記憶部を分割して記載したが、これらは単一の記憶素子をして実現してもよい。

特徴量記憶部３３には、後述のように既知の雑音成分について予め測定され又は定められた基準特徴量やその範囲が記憶される。この基準特徴量は検査結果検証器１７が判定器１４の判定結果を検証するために演算器３１に使用される。また、音信号記憶部３４は、アナログディジタル変換器１２から入力される音信号、又はディジタルフィルタ１３から入力される周波数帯域信号又は音信号を一時的に記憶することが可能である。
作業領域用記憶部３５には、演算器３１がその動作のために使用する各変数が記憶される。後述の時間周波数信号強度画像もこの作業領域用記憶部３５に記憶される。

なお、本説明では、ディジタルフィルタ１３、判定器１４及び検査結果検証器１７を個別のユニットに分けた構成としたが、これらを一体に構成してよく、前述のＤＳＰ、データ処理ユニット（ＤＰＵ）や中央処理ユニット（ＣＰＵ）とメモリ装置とを組み合わせて実現することが可能である。

なお、マイク部２は、本発明に係る異音検査装置の音信号入力手段及び音信号取得手段をなし、摺動部３は、本発明に係る異音検査装置の被検査音発生手段をなす。なお音信号入力手段は、実施例のようなマイク装置に限らず、例えば音声入力端子、メディア再生装置など音声信号の入力が可能な手段であれば好適に採用することが可能である。

さらに、原音記憶部２４及び音信号記憶部３４は、本発明に係る異音検査装置の記憶手段をなし、ディジタルフィルタ１３及び判定器１４は、本発明に係る異音検査手段をなし、検査結果検証部１７は、本発明に係る正当性検証手段をなし、演算器３１及び作業領域用記憶部３５は、本発明に係る異音検査装置及び音信号検査装置の信号変換手段及び特徴量抽出手段をなし、演算器３１は、本発明に係る異音検査装置及び音信号検査装置の特徴量判定手段をなし、演算器２１及び作業領域用記憶部２５は、本発明に係る異音検査装置の信号区間検出手段、音信号低減手段、周波数帯域信号低減手段及び周波数帯域信号抽出手段をなし、演算器２１は信号分割手段をなす。
また、ディジタルフィルタ１３は、本発明に係る異音検査装置の雑音成分低減手段をなし、演算器２１及び／又は演算器３１は本発明に係る異音検査装置の音信号復元手段をなす。

図３を参照して本発明の実施形態に係る異音検査方法の概略を説明する。図３は本発明の実施例に係る異音検査方法の全体フローチャートである。
まず、ステップＳ１において、摺動部３は、検査対象物４の摺動部分を摺動させて摩擦音を時間を隔てて複数回発生させ、ステップＳ２において、マイク部２は、これら摩擦音をそれぞれ採取し各アナログ音信号を生成し異音検査装置１内に入力する。このときマイク部２は、検査対象物４の摺動開始時に摺動部３が生成する開始タイミング信号及び摺動停止時に生成する停止タイミング信号を取り込んで、これらのタイミング信号に同期して被検査音の採取開始及び停止をそれぞれ行う。したがって、マイク部２が生成する各音信号に含まれる各回の各被検査音は、それぞれの音信号中の同じ時刻に存在する。

そして、これら複数回採取した各音信号は、増幅器１１により所定の定格の入力信号に増幅され、アナログディジタル変換器１２にてディジタル信号に変換されて、ディジタルフィルタ１３内の原音記憶部２４及び検査結果検証器１７の音信号記憶部３４に記憶される。なお、以下の説明において簡単のため摺動部３が被検査音を発生させる回数を２回とする。その後、ディジタルフィルタ１３内の原音記憶部２４に記憶された音信号は、ディジタルフィルタ１３によって後述のようにノイズ低減又はノイズ除去処理がなされて、判定器１４に入力される。

ステップＳ４において、判定器１４はディジタルフィルタ１３により抽出された音信号又はその周波数帯域信号に基づいてその摩擦音が異音であるか否か（即ち検査対象が良品であるか否か）を判断し、その摩擦音が正常であればステップＳ５へ進み良品であると決定して処理を終了する。一方その摩擦音が異音である（即ち検査対象が不良品である）と判断する場合には、その旨を示す検査結果信号を検査結果検証器１７に出力する。

ステップＳ６において、検査結果検証器１７は、音信号記憶部３４に記憶された音信号に既知の雑音成分が含まれているか否かを判定し、ステップＳ７において既知の雑音成分が含まれていると判定した場合、ステップＳ３の異音検査結果が正当ではないと判定して、ステップＳ９において検査対象が良品であると決定して処理を終了する。一方、ステップＳ７において既知の雑音成分が含まれていないと判定した場合、ステップＳ３の異音検査結果が正当であると判定して、ステップＳ８において検査対象が不良品であると決定して処理を終了する。

図３の正当性検証ステップ（Ｓ６）における検証方法を、図４〜図１２を参照して説明する。図４は、図３の正当性検証ステップ（Ｓ６）を実現するサブルーチンのフローチャートである。
ステップＳ２１において、演算器３１は、音信号記憶部３４に記憶された音信号を時間周波数領域における該音信号の信号強度分布である時間周波数信号に変換し、時間周波数信号画像を生成する。この変換には、例えば連続ウェーブレット変換を使用してよい。図５（Ａ）にこのように変換された時間周波数信号画像を示す。図５（Ａ）において横軸は時間変化を示し、縦軸は周波数変化を示す。また図５（Ａ）における明暗は信号強度を示し、明度が高い領域ほど信号強度が強いことを示す。作成された時間周波数信号画像は、検査結果検証器１７の作業領域用記憶部３５に記憶される。

ステップＳ２２において、演算器３１は、変換された時間周波数信号のうち異音検査に影響がない周波数帯域に係る信号成分を破棄する。具体的には作業領域用記憶部３５に記憶される時間周波数信号画像の所定の周波数帯域部分をマスキングする。その様子を図５（Ｂ）に示す。図５（Ｂ）では、時間周波数信号画像のうち上部分と下部分とがマスクされ、これらの部分の信号強度が０にセットされる。
ステップＳ２３において、演算器３１は、ステップＳ２２でマスク処理した時間周波数信号画像のオープニング処理（膨張処理）を行う。すなわち時間周波数信号画像のうち強度の高い領域をその周囲に膨張させ近接した複数の領域を融合する。このオープニング処理によりかすれ等により分離している領域を一つの領域として扱うことが可能となる。その様子を図５（Ｃ）に示す。

ステップＳ２４において、演算器３１は、所定の閾値以上の信号強度となる時間周波数領域を画定する。これらの領域を図６（Ａ）のハッチング部分に示す。さらにステップＳ２５において、これら画定された各領域のうち異音検査に影響を与えない小さな領域を消去し、残った領域についてラベルＡ１〜Ａ６を付与して各領域を識別する識別子とする。その様子を図６（Ｂ）に示す。
さらにステップＳ２６において、演算器３１は、ステップＳ２５にてラベルを付与した各領域Ａ１〜Ａ６のそれぞれについて特徴量を抽出する。この特徴量の例は、例えば図７（Ａ）に示すように当該領域４０が占める周波数帯域、周波数帯域幅Δｆ、時間幅Δｔや、当該領域４０の面積（ピクセル数）Ａ、方向及び真円度としてよい。

ここに、当該領域４０の真円度は、図７（Ｂ）に示すように当該領域４０の重心ＢＣから測定した各方位（ｉ）に関する、重心ＢＣ〜領域４０の境界の間の距離ｒ（ｉ）の偏差を算出することにより求めてよい。また、当該領域の方向は、この領域内の各点（各ピクセル）を変量とし、この領域の重心を通過する回帰直線の傾き方向として求めることとしてよく、最小二乗法により算出することとしてよい。このような方向は当該領域に対応する音信号の周波数の時間的変化を示す。図６（Ｃ）の各矢印は、それぞれの領域の方向を求めた様子を示している。

さらに特徴量は、図８に示すように、上記の時間周波数信号が所定強度Ｉ以上となる時間周波数平面の領域Ａを画定し、この領域Ａにおいて時間周波数信号強度を面積分して得られる積分値Ｖとしてもよい。

そして、ステップＳ２７において、演算器３１は、このように抽出された被検査音の特徴量と既知の雑音成分について予め定められた基準特徴量と、を比較し、音信号にこの既知の雑音成分が含まれているか否かを判定する。例えば、演算器３１は、音信号について抽出された特徴量が、既知の雑音成分について予め定められた基準特徴量の範囲にあるとき、音信号に既知の雑音成分が含まれていると判定する。

具体的には、ある既知の雑音成分の基準特徴量として周波数帯域がｆ１≦ 周波数ｆ ≦ ｆ２と定められている場合には、演算器３１は、被検査音の当該領域４０の周波数帯域ｆｓｂが、既知の雑音成分の所定の周波数帯域にあるとき、すなわち
ｆ１≦ ｆｓｂ ≦ ｆ２ （１）
を満たすとき、当該領域４０に既知の雑音成分が含まれていると判断し、反対に満たさないとき、当該領域４０に既知の雑音成分が含まれていないと判断する。

また、ある既知の雑音成分の基準特徴量として周波数帯域幅の範囲がｆｄｗ１≦ 周波数帯域幅ｆｗ ≦ ｆｄｗ２と定められている場合には、演算器３１は、被検査音の当該領域４０の周波数帯域幅ｆｓｗが、既知の雑音成分の所定の周波数幅の範囲にあるとき、すなわち
ｆｄｗ１ ≦ ｆｓｗ ≦ ｆｄｗ２ （２−１）
を満たすとき、当該領域４０に既知の雑音成分が含まれていると判断し、反対に満たさないとき、当該領域４０に既知の雑音成分が含まれていないと判断する。

また、ある既知の雑音成分の基準特徴量として周波数帯域幅の範囲が幅ｆｄｗ以上であると定められている場合には、演算器３１は、被検査音の当該領域４０の周波数帯域幅ｆｓｗが既知の雑音成分の帯域幅の範囲内にあるとき、すなわち
ｆｄｗ ≦ ｆｓｗ （２−２）
を満たすとき、当該領域４０に既知の雑音成分が含まれていると判断し、反対に満たさないとき、当該領域４０に既知の雑音成分が含まれていないと判断する。

さらに、この反対に、ある既知の雑音成分の基準特徴量として周波数帯域幅の範囲が幅ｆｄｗ以下であると定められている場合には、演算器３１は、被検査音の当該領域４０の周波数帯域幅ｆｓｗが、
ｆｄｗ ≧ ｆｓｗ （２−３）
を満たすとき、当該領域４０に既知の雑音成分が含まれていると判断し、反対に満たさないとき、当該領域４０に既知の雑音成分が含まれていないと判断する。

また、ある既知の雑音成分の基準特徴量として時間幅の範囲がｔｄｗ１≦ 時間幅ｔｗ ≦ ｔｄｗ２と定められている場合には、演算器３１は、被検査音の当該領域４０の時間幅ｔｓｗが、既知の雑音成分の所定の時間幅の範囲にあるとき、すなわち
ｔｄｗ１ ≦ ｔｓｗ ≦ ｔｄｗ２ （３−１）
を満たすとき、当該領域４０に既知の雑音成分が含まれていると判断し、反対に満たさないとき、当該領域４０に既知の雑音成分が含まれていないと判断する。

また、ある既知の雑音成分の基準特徴量として時間幅の範囲が幅ｔｄｗ以上であると定められている場合には、演算器３１は、被検査音の当該領域４０の時間幅ｔｓｗが既知の雑音成分の時間幅の範囲内にあるとき、すなわち
ｔｄｗ ≦ ｔｓｗ （３−２）
を満たすとき、当該領域４０に既知の雑音成分が含まれていると判断し、反対に満たさないとき、当該領域４０に既知の雑音成分が含まれていないと判断する。

さらに、この反対に、ある既知の雑音成分の基準特徴量として時間幅の範囲が幅ｔｄｗ以下であると定められている場合には、演算器３１は、被検査音の当該領域４０の時間幅ｆｓｗが、
ｆｄｗ ≧ ｆｓｗ （３−３）
を満たすとき、当該領域４０に既知の雑音成分が含まれていると判断し、反対に満たさないとき、当該領域４０に既知の雑音成分が含まれていないと判断する。

また、ある既知の雑音成分の基準特徴量として、その時間周波数信号が所定の閾値以上の信号強度となる時間周波数領域の面積の範囲が、Ａｄ１≦ 面積Ａ ≦ Ａｄ２と定められている場合には、演算器３１は、被検査音の当該領域４０の面積Ａｓが、既知の雑音成分に係る前記時間周波数領域の面積の範囲にあるとき、すなわち
Ａｄ１ ≦ Ａｓ ≦ Ａｄ２ （４−１）
を満たすとき、当該領域４０に既知の雑音成分が含まれていると判断し、反対に満たさないとき、当該領域４０に既知の雑音成分が含まれていないと判断する。

また、既知の雑音成分の基準特徴量として、前記時間周波数領域の面積の範囲が面積Ａｄ以上であると定められている場合には、演算器３１は、被検査音の当該領域４０の面積Ａｓが既知の雑音成分に係る前記時間周波数領域の面積の範囲内にあるとき、すなわち
Ａｄ ≦ Ａｓ （４−２）
を満たすとき、当該領域４０に既知の雑音成分が含まれていると判断し、反対に満たさないとき、当該領域４０に既知の雑音成分が含まれていないと判断する。

さらに、この反対に、既知の雑音成分の基準特徴量として、前記時間周波数領域の面積の範囲が面積Ａｄ以下であると定められている場合には、演算器３１は、被検査音の当該領域４０の時間幅Ａｓが、
Ａｄ ≧ Ａｓ （４−３）
を満たすとき、当該領域４０に既知の雑音成分が含まれていると判断し、反対に満たさないとき、当該領域４０に既知の雑音成分が含まれていないと判断する。

また、ある既知の雑音成分の基準特徴量として、その時間周波数信号が所定の閾値以上の信号強度となる時間周波数領域の方向が時間周波数平面の時間軸とのなす角度θの範囲が、θｄ１≦ 角度θ ≦ θｄ２と定められている場合には、演算器３１は、被検査音の当該領域４０の方向が前記時間軸となす角θｓが、既知の雑音成分に係る前記時間周波数領域の方向の範囲にあるとき、すなわち
θｄ１ ≦ θｓ ≦ θｄ２ （５−１）
を満たすとき、当該領域４０に既知の雑音成分が含まれていると判断し、反対に満たさないとき、当該領域４０に既知の雑音成分が含まれていないと判断する。

また、既知の雑音成分の基準特徴量として、前記時間周波数領域の前記時間軸とのなす角度θの範囲が角度θｄ以上であると定められている場合には、演算器３１は、被検査音の当該領域４０の方向が前記時間軸となす角度θｓが、既知の雑音成分に係る前記角度の範囲内にあるとき、すなわち
θｄ ≦ θｓ （５−２）
を満たすとき、当該領域４０に既知の雑音成分が含まれていると判断し、反対に満たさないとき、当該領域４０に既知の雑音成分が含まれていないと判断する。

さらに、この反対に、既知の雑音成分の基準特徴量として、前記時間周波数領域の前記時間軸となす角度θの範囲がθｄ以下であると定められている場合には、演算器３１は、被検査音の当該領域４０の方向が前記時間軸となす角度θｓが、
θｄ ≧ θｓ （５−３）
を満たすとき、当該領域４０に既知の雑音成分が含まれていると判断し、反対に満たさないとき、当該領域４０に既知の雑音成分が含まれていないと判断する。

また、ある既知の雑音成分の基準特徴量として、その時間周波数信号が所定の閾値以上の信号強度となる時間周波数領域の真円度Ｃの範囲が、Ｃｄ１≦ 角度Ｃ ≦ Ｃｄ２と定められている場合には、演算器３１は、被検査音の当該領域４０の真円度Ｃｓが、既知の雑音成分に係る前記時間周波数領域の真円度の範囲にあるとき、すなわち
Ｃｄ１ ≦ Ｃｓ ≦ Ｃ２ （６−１）
を満たすとき、当該領域４０に既知の雑音成分が含まれていると判断し、反対に満たさないとき、当該領域４０に既知の雑音成分が含まれていないと判断する。

また、既知の雑音成分の基準特徴量として、前記時間周波数領域の真円度の範囲がＣｄ以上であると定められている場合には、演算器３１は、被検査音の当該領域４０の真円度Ｃｓが、既知の雑音成分に係る前記角度の範囲内にあるとき、すなわち
Ｃｄ ≦ Ｃｓ （６−２）
を満たすとき、当該領域４０に既知の雑音成分が含まれていると判断し、反対に満たさないとき、当該領域４０に既知の雑音成分が含まれていないと判断する。

さらに、この反対に、既知の雑音成分の基準特徴量として、前記時間周波数領域の真円度Ｃの範囲がＣｄ以下であると定められている場合には、演算器３１は、被検査音の当該領域４０の真円度Ｃｄが、
Ｃｄ ≧ Ｃｓ （６−３）
を満たすとき、当該領域４０に既知の雑音成分が含まれていると判断し、反対に満たさないとき、当該領域４０に既知の雑音成分が含まれていないと判断する。

また、ある既知の雑音成分の基準特徴量として、その時間周波数信号が所定の閾値以上の信号強度となる時間周波数領域における時間周波数信号強度の積分値（体積）Ｖが、Ｖｄ１≦ 体積Ｖ ≦ Ｖｄ２と定められている場合には、演算器３１は、被検査音についてその時間周波数信号が所定の閾値以上の信号強度となる時間周波数領域における時間周波数信号強度の積分値（体積）Ｖｓが、既知の雑音成分に係る体積の範囲にあるとき、すなわち
Ｖｄ１ ≦ Ｖｓ ≦ Ｖｄ２ （７−１）
を満たすとき、当該領域４０に既知の雑音成分が含まれていると判断し、反対に満たさないとき、当該領域４０に既知の雑音成分が含まれていないと判断する。

また、既知の雑音成分の基準特徴量として、前記体積Ｖの範囲が体積Ｖｄ以上であると定められている場合には、演算器３１は、被検査音に係る前記体積Ｖｓが既知の雑音成分に係る前記体積の範囲内にあるとき、すなわち
Ｖｄ ≦ Ｖｓ （７−２）
を満たすとき、当該領域４０に既知の雑音成分が含まれていると判断し、反対に満たさないとき、当該領域４０に既知の雑音成分が含まれていないと判断する。

さらに、この反対に、既知の雑音成分の基準特徴量として、前記体積Ｖの範囲がＶｄ以下であると定められている場合には、演算器３１は被検査音の前記体積Ｖが、
Ｖｄ ≧ Ｖｓ （７−３）
を満たすとき、当該領域４０に既知の雑音成分が含まれていると判断し、反対に満たさないとき、当該領域４０に既知の雑音成分が含まれていないと判断する。

なお、これら既知の雑音成分の基準特徴量の範囲は、予め既知の雑音を多数採取して、この採取した雑音の音信号に、演算器３１が上記ステップＳ２１〜Ｓ２６を施すことにより得られた特徴量の範囲を求めて予め定め、前記特徴量記憶部３３に記憶されることとしてよい。

図９〜図１２に、このようにして得られた既知の雑音成分の基準特徴量と、その範囲の例示を示す。図９（Ａ）は電動ドライバー音を入力した音信号の時間周波数信号画像であり、図９（Ｂ）は図９（Ａ）の画像を所定の周波数帯域部分をマスキングした時間周波数信号画像であり、図９（Ｃ）は、図９（Ｂ）の画像に上記オープニング処理（膨張処理）を施した画像であり、図９（Ｄ）は、図９（Ｃ）の画像のうち所定の閾値以上の信号強度となる時間周波数領域を画定したものである。
図示するように電動ドライバー音に係る時間周波数信号のうち所定の閾値以上の信号強度となる時間周波数領域は非常に面積が小さい。したがって電動ドライバー音についての基準特徴量の範囲として、所定の面積Ａｄ以下であると定めてよい。

図１０（Ａ）はエアーブロー音を入力した音信号の時間周波数信号画像であり、図１０（Ｂ）は図１０（Ａ）の画像を所定の周波数帯域部分をマスキングした時間周波数信号画像であり、図１０（Ｃ）は、図１０（Ｂ）の画像に上記オープニング処理（膨張処理）を施した画像であり、図１０（Ｄ）は、図１０（Ｃ）の画像のうち所定の閾値以上の信号強度となる時間周波数領域を画定したものである。
図示するようにエアーブロー音に係る時間周波数信号のうち所定の閾値以上の信号強度となる時間周波数領域は面積が大きく、また真円度が大きい。したがってエアーブロー音についての基準特徴量の範囲として、所定の面積Ａｄ以上かつ所定の真円度Ｃｄ以上であると定めてよい。

図１１（Ａ）は工場内放送音を入力した音信号の時間周波数信号画像であり、図１１（Ｂ）は図１１（Ａ）の画像を所定の周波数帯域部分をマスキングした時間周波数信号画像であり、図１１（Ｃ）は、図１１（Ｂ）の画像に上記オープニング処理（膨張処理）を施した画像であり、図１１（Ｄ）は、図１１（Ｃ）の画像のうち所定の閾値以上の信号強度となる時間周波数領域を画定したものである。
図示するように工場内放送音に係る時間周波数信号のうち所定の閾値以上の信号強度となる時間周波数領域は面積が大きく、また係る領域の方向は時間軸と平行に近い。したがって工場内放送音についての基準特徴量の範囲として、所定の面積Ａｄ以上かつ方向Ａｓが水平（すなわち｜Ａｓ｜＜Ａｄ、又は｜１８０°ーＡｓ｜＜Ａｄ）であると定めてよい。

図１２は部品供給時のローラ音を入力した音信号の時間周波数信号画像に係る所定の閾値以上の信号強度となる時間周波数領域を画定したものである。
図示するように部品供給時のローラ音に係る時間周波数信号のうち所定の閾値以上の信号強度となる時間周波数領域は、周波数帯域幅が狭く、方向は時間軸に直角に近く、真円度は小さく、周波数帯域は高く、時間幅は狭い。かかるローラ音の基準特徴量の範囲として、それぞれ所定の周波数帯域幅ｆｄｗ以下、かつ真円度Ｃｄ以下、かつ周波数帯域ｆｄｂ以上、かつ時間幅ｔｄｗ以下、かつ方向Ａｓが垂直（すなわち｜９０°ーＡｓ｜＜Ａｄ、又は｜２７０°ーＡｓ｜＜Ａｄ）であると定めてよい。

また、上記体積Ｖを特徴量を使用する雑音成分には、例えば、フィルムシャッタの摺動時に撓んだフィルムシャッタが復元するときに生じる打撃音がある。かかる雑音は、音圧が高くその体積Ｖが大きくなる。したがって、かかる打撃音の基準特徴量の範囲として、所定の周波数帯域幅Ｖｄ以上であると定めてよい。

ステップＳ２７において、ステップＳ３の異音検査に使用された音信号について画定された各領域Ａ１〜Ａ６のそれぞれについて、既知の雑音成分を含むか否かを判定し、前記各領域Ａ１〜Ａ６のいずれかが既知の雑音成分を含むと判定した場合、ステップＳ３の異音検査結果が正当ではないと判定して、ステップＳ９において検査対象が良品であると決定する。
反対に、ステップＳ３の異音検査に使用された音信号について画定された各領域Ａ１〜Ａ６のいずれも既知の雑音成分を含まない場合には、ステップＳ３の異音検査結果が正当であると判定してステップＳ９において検査対象が不良品であると決定する。

続いて、ディジタルフィルタ１３及び判定器１４による図３の異音検査ステップ（Ｓ３）における異音検査方法を、図１３を参照して説明する。図１３は、図３の異音検査ステップ（Ｓ３）を実現するサブルーチンのフローチャートである。
異音検査ステップ（Ｓ３）は、図３の音信号入力ステップ（Ｓ２）にて入力される音信号を、複数の周波数帯域についての各周波数帯域信号に分割する信号分割ステップ（Ｓ３１）と、所定のレベル以上の信号強度を有し、かつその存続時間が所定時間以下となる周波数帯域信号（すなわちスパイク雑音成分）を低減するスパイク雑音低減処理ステップ（Ｓ３２）と、図３の音信号入力ステップ（Ｓ２）にて複数回採取した音信号の各周波数帯域成分を比較して同じタイミングかつ同じ周波数帯域で発生する周波数帯域信号のみを抽出しそれ以外の周波数帯域信号を除去する重ね合わせ雑音除去処理ステップ（Ｓ３３）と、ステップＳ３２及びＳ３３により雑音成分が低減及び除去された周波数帯域信号に基づき、判定器１４により図３の音信号入力ステップ（Ｓ２）にて入力される音信号が異音であるか否かを判定する異音判定ステップ（Ｓ３４）からなる。

ステップＳ３１において、ディジタルフィルタ１３内の演算器２１は原音記憶部２４に記憶された各音信号のそれぞれを、複数の周波数帯域についての各周波数帯域信号に分割する。演算器２１による各周波数帯域信号への各音信号の分割には、離散ウェーブレット変換を使用してよい。

次にステップＳ３２におけるスパイク雑音の低減方法を図１４（Ａ）〜（Ｄ）及び図１５（Ａ）〜（Ｅ）を参照して説明する。
図１４（Ａ）はスパイク雑音低減処理ステップ（Ｓ３２）の全体フローチャートである。スパイク雑音低減処理ステップは、基本的に閾値チェックステップ（Ｓ４１）と、連続性チェックステップ（Ｓ４２）と、区間長チェックステップ（Ｓ４３）と、信号減衰ステップ（Ｓ４４）とからなる。

閾値チェックステップ（Ｓ４１）では、図１３の信号分割ステップ（Ｓ３１）において分割された各周波数帯域信号のそれぞれについて、各周波数帯域信号のうち、信号レベルが所定の閾値レベルを超える信号部分の区間を選択する。
連続性チェックステップ（Ｓ４２）では、信号レベルが所定の閾値レベルを超えない信号部分についてその区間の区間長が所定長Δｔ１より短い場合、この区間も振幅が所定の閾値レベルを超える連続音の一部とみなして選択しステップ（Ｓ４１）で選択された区間と合成する。これにより振幅が所定の閾値レベルを超える連続音に係る信号部分の区間が選択される。

区間長チェックステップ（Ｓ４３）では、連続性チェックステップ（Ｓ４２）で選択された連続音信号部分のうち、その区間の区間長が所定長Δｔ２より短い区間を選択する。これにより、振幅が所定の閾値レベルを超えるが、その存続時間が所定長Δｔ２に対応する時間より短い連続音である雑音成分を選択することができる。
信号減衰ステップ（Ｓ４４）では、図１３の信号分割ステップ（Ｓ３１）において分割された各周波数帯域信号のうち、ステップＳ４３で選択した区間の信号値を減衰又は消去する。

図１４（Ａ）の各ステップＳ４１、Ｓ４２及びＳ４３の処理について、以下説明する。図１４（Ｂ）、図１４（Ｃ）及び図１４（Ｄ）は、図１４（Ａ）の各ステップＳ４１、Ｓ４２及びＳ４３を示す各サブルーチンを示す。
また、図１５（Ａ）は、図１３の信号分割ステップ（Ｓ３１）において分割された各周波数帯域信号のうちのある周波数帯域の周波数帯域信号のタイムチャートであり、図１５（Ｂ）〜（Ｄ）は、それぞれ図１５（Ａ）に示される周波数帯域信号に対して図１４（Ａ）のステップＳ４１、Ｓ４２及びＳ４３で行われる区間選択の状態を表す。

上述の通り、アナログディジタル変換器１２を経てディジタルフィルタ１３に入力されるディジタル音信号は、入力アナログ音信号の各サンプリング周期Δｉ内の各サンプリング時刻ｔｉ（ｉは自然数）における信号値をサンプリングして、これを量子化したディジタル信号値の列として与えられる。
そして、図１３のステップＳ３１で、これらディジタル変換された各音信号を各周波数帯域成分へと分割して生成された各周波数帯域信号もまた、図１５（Ａ）に示すように同様の形式のディジタル信号、すなわち各時刻ｔｉにおける当該周波数帯域における信号強度を示すディジタル信号値の列として与えられる。

図示するとおり、周波数帯域信号は、その各サンプリング時刻であるｔ３、ｔ５、ｔ８、ｔ１１、ｔ１４、ｔ１７、ｔ２０、ｔ２３、ｔ２６、ｔ２９、ｔ３２、ｔ３５、ｔ３８及びｔ４１において、ちょうどその絶対値が所定の第１閾値Ｖｔ１を超えた値をとる。ここに、第１閾値の例としてＶｔ１＝１００とする。

また、時刻ｔ２及びｔ４、時刻ｔ４及びｔ６、時刻ｔ７及びｔ９、時刻ｔ１０及びｔ１２、時刻ｔ１３及びｔ１５、時刻ｔ１６及びｔ１８、時刻ｔ１９及びｔ２１、時刻ｔ２２及びｔ２４、時刻ｔ２５及びｔ２７、時刻ｔ２８及びｔ３０、時刻ｔ３１及びｔ３３、時刻ｔ３４及びｔ３６、時刻ｔ３７及びｔ３９、時刻ｔ４０及びｔ４２は、それぞれ、時刻ｔ３、ｔ５、ｔ８、ｔ１１、ｔ１４、ｔ１７、ｔ２０、ｔ２３、ｔ２６、ｔ２９、ｔ３２、ｔ３５、ｔ３８及びｔ４１の前後のサンプリング周期内の時刻である。
入力信号のこれら各時刻と各時刻における信号値とを、下記表１の第１列と第２列とにそれぞれ示す。

図１４（Ａ）の閾値チェックステップＳ４１に対応する図１４（Ｂ）に示すサブルーチンでは、ステップＳ５１において、各時刻ｔｉについてその時刻ｔｉの信号値Ｖの絶対値が第１閾値Ｖｔ１を超えるとき、その時刻ｔｉを含むサンプリング周期Δｉ（以下単に「区間Δｉ」と記す）を選択する。選択された区間を図１５（Ｂ）に示す。
各時刻を含む区間Δｉの選択状態は、前記作業領域用記憶部２５に設けられた２値データテーブル１（以下単に「テーブル１」と記す）に記憶される。テーブル１の内容を、前記表１の第３列及び第４列に示す。
テーブル１は、区間Δｉと区間Δｉに対する選択状態とをそれぞれ記憶するテーブルであり、選択状態は状態「ＯＮ」で示され、被選択状態はＯＦＦで示される（後述する他のテーブルについても同様とする）。

図１５（Ａ）の例では、区間Δ３〜Δ５、Δ８〜Δ１１、Δ１４〜Δ１７、Δ２０〜Δ２３、Δ２６〜Δ２９、Δ３２〜Δ３５及びΔ３８〜Δ４１の区間で、信号値Ｖの絶対値が第１閾値Ｖｔ１を超えているためこれらの区間が選択される。

図１４（Ａ）の連続性チェックステップＳ４２に対応する図１４（Ｃ）に示すサブルーチンでは、ステップＳ５２において、各時刻ｔｉについてその時刻ｔｉの信号値Ｖの絶対値が第１閾値Ｖｔ１以下となる連続区間であって、かつその区間長が所定長Δｔ１より短い区間Δｉが選択される。

図１５（Ｂ）の例では、区間Δ６〜Δ７、Δ１２〜Δ１３、Δ１８〜Δ１９、Δ２４〜Δ２５、Δｔ３６〜Δ３７で、信号値が第１閾値Ｖｔ１以下でありかつその区間長が所定長Δｔ１より短いため選択される。一方で区間Δ３０〜Δ３１の区間でも信号値が第１閾値Ｖｔ１以下であるが区間長が所定長Δｔ１より長いため、ここでは選択されない。

その後ステップＳ５３において、ステップＳ５１及びＳ５２で選択された区間が合成されて選択される。そしてその選択状態は、前記作業領域用記憶部２５に設けられた２値データテーブル２（以下単に「テーブル２」と記す）に記憶される。
選択状態を図１５（Ｃ）に示し、テーブル２の内容を表１の第３列及び第５列に示す。

図１４（Ａ）の区間長チェックルーチンＳ４３に対応する図１４（Ｄ）に示すサブルーチンでは、ステップＳ５４において、前記ステップＳ５３で構成した区間のうち区間長がΔｔ２より短い区間を選択する。図１５（Ｃ）の例では、区間Δ３〜Δ２９の区間長はΔｔ２より長く、区間Δ３２〜Δ４１の区間長はΔｔ２より短い。したがって区間Δ３２〜Δ４１だけが選択される。選択状態は、前記作業領域用記憶部２５に設けられた２値データテーブル３（以下単に「テーブル３」と記す）に記憶される。選択状態を図１５（Ｄ）に示し、テーブル３の内容を表１の第３列及び第６列に示す。

以上ステップＳ５１〜Ｓ５４により、信号の振幅が所定の閾値レベルを超えるが、その存続時間が所定長Δｔ２に対応する時間より短い連続音を選択することができる。したがって所定長Δｔ１を周波数帯域信号の周波数に基づいて適切に選び、及びΔｔ２を被検査音について想定される最小持続時間に基づいて適切に選ぶことにより、存続時間が所定長Δｔ２より短い雑音成分を選択することが可能となり、これに続くステップＳ４４でこの雑音成分を減衰することができる。

また、区間長チェックルーチン４３に代えて、連続性チェックルーチンＳ４２で選択された連続信号部分のうち、その区間の区間長が所定長Δｔ２以上の区間を選択してから、選択状態と被選択状態を反転して作業領域用記憶部２５にテーブルとして記憶し（図４（Ｅ）参照）、続く信号減衰ステップＳ４４において、図１３の信号分割ステップ（Ｓ３１）において分割された各周波数帯域信号のうち選択した区間の信号値を減衰又は消去することとしてよい。
これは、異音検査対象とする摩擦音は、連続性チェックステップＳ４２で選択された連続音信号部分のうち、その区間の区間長が所定長Δｔ２以上の区間に含まれているため、この区間以外の区間ごと信号を減衰させることにより、これに含まれる雑音成分も減衰することが可能となるからである。

図１６（Ａ）〜図１６（Ｃ）及び図１７（Ａ）〜図１７（Ｅ）を参照して本発明に係る音信号処理方法の代替実施例を以下に説明する。
図１６（Ａ）は図１４（Ａ）に示す閾値チェックステップＳ４１に対応する代替実施例に係るサブルーチンのフローチャートであり、図１６（Ｂ）は図１４（Ａ）に示す連続性チェックステップＳ４２に対応する代替実施例に係るサブルーチンのフローチャートであり、図１６（Ｃ）は図１４（Ａ）に示す区間長チェックステップＳ４３に対応する代替実施例に係るサブルーチンのフローチャートである。

また、図１７（Ａ）は図１５（Ａ）と同じ周波数帯域信号のタイムチャートであり、図１７（Ｂ）〜（Ｄ）は、それぞれ入力された被検査音に対して図１６（Ａ）〜図１６（Ｃ）のフローチャートに示す処理で行われる区間選択の状態を表す。

図１６（Ａ）に示す閾値チェックルーチンＳ４１（Ｓ５５）では、演算器２１は、周波数帯域信号のうち、信号レベルの絶対値Ｖが所定の閾値レベルＶｔ１以下の信号部分の区間を選択する。すなわち各時刻ｔｉについてその時刻ｔｉの信号値Ｖの絶対値が第１閾値Ｖｔ１以下のとき、その時刻ｔｉを含むサンプリング周期（区間）Δｉを選択する。
図１７（Ａ）の例では、区間Δ１〜Δ２、Δ６〜Δ７、Δ１２〜Δ１３、Δ１８〜Δ１９、Δ２４〜Δ２５、Δ３０〜Δ３１、Δ３６〜Δ３７、及びΔ４２〜Δ４３の区間で、信号値Ｖの絶対値が第１閾値Ｖｔ１以下となり、これらの区間が選択される。選択された区間はテーブル１に記憶される。区間の選択状態を図１７（Ｂ）に示し、テーブル１の内容を表２の第３列及び第４列に示す。

図１６（Ｂ）に示す連続性チェックルーチンＳ４２（Ｓ５６）では、閾値チェックルーチンＳ４１で選択した区間のうち、その区間長が所定長Δｔ１以上の区間を選択する。これにより所定の閾値レベルより大きい連続音以外の信号部分の区間が選択される。
図１７（Ｂ）の例では、区間Δ１〜Δ２、Δ３０〜Δ３１、及びΔ４２〜Δ４３の区間長はΔｔ１より長く、これらの区間が選択される。
選択された区間はテーブル２に記憶される。区間の選択状態を図１７（Ｃ）に示し、テーブル２の内容を表２の第３列及び第５列に示す。

図１６（Ｃ）に示す区間長チェックルーチンＳ４３（Ｓ５７）では、連続性チェックルーチンＳ４２（Ｓ５６）で選択されない区間のうち、区間長が所定長Δｔ２より短い区間を選択する。これにより、周波数帯域信号の振幅レベルが所定の閾値レベルを超えるが、その存続時間が所定長Δｔ２に対応する時間より短い連続音である雑音成分を選択することができる。

図１７（Ｃ）の例では、区間Δ３〜Δ２９及びΔ３２〜Δ４１が連続性チェックルーチンＳ４２（Ｓ５６）で選択されなかったが、そのうち区間Δ３２〜Δ４１の区間長が所定長Δｔ２より短いので、区間Δ３２〜Δ４１が選択される。
選択された区間はテーブル３に記憶される。区間の選択状態を図１７（Ｄ）に示し、テーブル３の内容を表２の第３列及び第６列に示す。

以上ステップＳ５５、Ｓ５６、Ｓ５７によっても、振幅レベルが所定の閾値レベルを超えるが、その存続時間が所定長Δｔ２に対応する時間より短い連続音を選択することができる。

区間長チェックルーチンＳ４３（または、ステップＳ５７）に代えて、連続性チェックルーチンＳ４２（Ｓ５６）で選択されない区間のうち、区間長が所定長Δｔ２以上の区間を選択してから、選択状態と被選択状態を反転して作業領域用記憶部２５にテーブルとして記憶し（図６（Ｅ）参照）、続く信号減衰ルーチンＳ５４において、図１３の信号分割ステップ（Ｓ３１）において分割された各周波数帯域信号のうち選択した区間の信号値を減衰又は消去することとしてよい。

図１８に示すように、図３の異音検査ステップ（Ｓ３）は、信号分割ステップ（Ｓ３１）とスパイク雑音低減処理ステップ（Ｓ３２）の順序を入れ替えてもよい。すなわち、ディジタルフィルタ１３の演算器２１は、スパイク雑音低減処理ステップ（Ｓ３２）において、音信号入力ステップ（Ｓ２）にて入力され原音記憶部２４に記憶される音信号のうち、所定のレベル以上の音圧を有しかつその存続時間が所定時間以下となる音信号部分を低減したのち、係る音信号を信号分割ステップ（Ｓ３１）にて各周波数帯域信号に分割することとしてよい。

各周波数帯域信号のそれぞれと音信号とは同じ形式のディジタル信号に生成することが可能であり、よって音信号に対するスパイク雑音低減処理は、図１４〜図１７を参照して説明した各周波数帯域信号のそれぞれに対するスパイク雑音低減処理と同様に行うことが可能であるため、ここに説明を省略する。

次にステップＳ３３における重ね合わせ雑音除去処理方法を図１９〜図２４を参照して説明する。
図１９は、は重ね合わせ雑音除去処理ステップ（Ｓ３３）の全体フローチャートであり、図２０は、信号分割ステップ（Ｓ３１）により各周波数帯域信号に分割され、スパイク雑音低減処理ステップ（Ｓ３２）にてそれぞれスパイク雑音が低減された各周波数帯域信号の波形図を示す。ここに図２０（Ａ）は、第１回目に採取した音信号を各周波数帯域１〜６に分割した各周波数帯域信号の波形図を示し、図２０（Ｂ）は、第２回目に採取した音信号を各周波数帯域１〜６に分割した各周波数帯域信号の波形図を示す。

ステップＳ６１において、ディジタルフィルタ１３内の演算器２１は、後述に例示する方法によって、各音信号について同じ周波数帯域の周波数帯域信号同士を比較する。そして、２つの音信号の双方について周波数帯域信号が存在する信号区間（時間区間）を各帯域ごとに検出する。
図２０（Ａ）及び（Ｂ）に示す例では、周波数帯域２、４及び５のそれぞれの信号区間６１、６２及び６３には２つの音信号の双方について周波数帯域信号が存在するが、図２０（Ａ）に示す周波数帯域３、４及び５のそれぞれの信号区間６４、６５及び６５には、１回目に採取した音信号については周波数帯域信号が存在するが２回目に採取した音信号については周波数帯域信号が存在しない。

反対に、図２０（Ｂ）に示す周波数帯域１の信号区間７１、周波数帯域２の信号区間７２、周波数帯域３の信号区間７３〜７５、周波数帯域４の信号区間７６、周波数帯域５の信号区間７７及び７８、並びに周波数帯域６の信号区間７９には、２回目に採取した音信号については周波数帯域信号が存在するが１回目に採取した音信号については周波数帯域信号が存在しない。

ここで、各音信号に含まれる真正な各被検査音（摺動部３によって発生させた被検査音）はそれぞれの音信号中の同じ時刻に存在し、かつ両者は同じ周波数特性を持つので、真正な各被検査音は複数回取得された全ての音信号について、同時刻に同じ周波数帯に信号成分を含む。したがって、演算器２１は、これら２つの音信号の双方について周波数帯域信号が存在する周波数帯域２、４及び５のそれぞれの信号区間６１、６２及び６３を真正な被検査音を含む信号区間として検出する。

ステップＳ６２において、演算器２１は、ステップＳ６１で検出した各信号区間に存在する各周波数帯域信号のみを、前記２回採取された各音信号のいずれかから抽出する。これによりステップＳ６１で検出した信号区間以外の信号区間に存在する音信号（ノイズ成分）が除去される。このように抽出された周波数帯域信号を図２１に示す。演算器２１は、抽出した各周波数帯域信号を後段の判定器１４に出力することとしてもよく。またはこれら抽出した各周波数帯域信号を離散ウェーブレット逆変換によって音信号に合成（復元）して後段の判定器１４に出力することとしてもよい。
判定器１４は、図１３のステップＳ３４において、ディジタルフィルタ１３により抽出された周波数帯域信号又は復元された音信号に基づいて、例えばその摩擦音の音圧レベルと存続時間の積（時間積分値）が大きい場合には採取した被検査音が異音であると判定し、それ以外の場合には採取した被検査音が正常な摩擦音であると判定する。

図２２は、上記ステップＳ６１にて、各音信号について同じ周波数帯域の周波数帯域信号同士を比較するため方法の具体例を示すフローチャートである。図２３（Ａ）は、スパイク雑音低減処理ステップ（Ｓ３２）にてそれぞれスパイク雑音が低減された、ある周波数帯域における周波数帯域信号のタイムチャートである。

図２３（Ａ）に示すように、周波数帯域信号は、サンプリング時刻であるｔ３、ｔ５、ｔ８、ｔ１１、ｔ１４、ｔ１７、ｔ２０、ｔ２３、ｔ２６及びｔ２９において、その絶対値が所定の閾値Ｖｔ２を超えるものとする。なおＶｔ２＝１００として以下説明を続ける。なお、時刻ｔ３２〜ｔ４１における周波数帯域信号は、前段のスパイク雑音低減処理ステップ（Ｓ３２）によって、その信号値が低減されている。

また、時刻ｔ２及びｔ４、時刻ｔ４及びｔ６、時刻ｔ７及びｔ９、時刻ｔ１０及びｔ１２、時刻ｔ１３及びｔ１５、時刻ｔ１６及びｔ１８、時刻ｔ１９及びｔ２１、時刻ｔ２２及びｔ２４、時刻ｔ２５及びｔ２７、時刻ｔ２８及びｔ３０、時刻ｔ３１及びｔ３３、時刻ｔ３４及びｔ３６、時刻ｔ３７及びｔ３９、時刻ｔ４０及びｔ４２は、それぞれ、時刻ｔ３、ｔ５、ｔ８、ｔ１１、ｔ１４、ｔ１７、ｔ２０、ｔ２３、ｔ２６、ｔ２９、ｔ３２、ｔ３５、ｔ３８及びｔ４１の、前後のサンプリング時刻である。
これら各時刻と各時刻における周波数帯域信号の信号値とを、下記表３の第１列と第２列とにそれぞれ示す。

まず、図２２のステップＳ７１において、各音信号の各周波数帯域について、各サンプリング時刻ｔｉの周波数帯域信号の信号値Ｖの絶対値が閾値Ｖｔ２を超えるとき、そのサンプリング時刻ｔｉを含むサンプリング周期Δｉ（以下単に「区間Δｉ」と記す）を選択する。選択された区間を図２３（Ｂ）に示す。各区間Δｉの選択状態は、前記作業領域用記憶部２５に設けられた２値データテーブル４（以下単に「テーブル４」と記す）に記憶される。テーブル４の内容を、前記表３の第３列及び第４列に示す。

図２３（Ａ）の例では、区間Δ３〜Δ５、Δ８〜Δ１１、Δ１４〜Δ１７、Δ２０〜Δ２３及びΔ２６〜Δ２９の区間で、信号値Ｖの絶対値が閾値Ｖｔ２を超えており、これらの区間が選択される。

続くステップＳ７２において、各音信号の各周波数帯域について、周波数帯域信号Ｖの絶対値が閾値Ｖｔ２以下となる連続区間であって、かつその区間長が所定長Δｔ３より短い区間に含まれる区間Δｉを選択する。
図１３（Ｂ）の例では、区間Δ６〜Δ７、Δ１２〜Δ１３、Δ１８〜Δ１９、Δ２４〜Δ２５で、信号値の絶対値が閾値Ｖｔ２以下であり区間長がかつその所定長Δｔ３より短いため選択される。

その後ステップＳ７３において、各音信号の各周波数帯域毎に、ステップＳ７１及びＳ７２で選択された区間が合成される。そしてその選択状態は、前記作業領域用記憶部２５に設けられた２値データテーブル５（以下単に「テーブル５」と記す）に記憶される。
選択状態を図２３（Ｃ）に示し、テーブル５の内容を表３の第３列及び第５列に示す。

上記Ｓ７１〜Ｓ７３までの処理によって、テーブル５には、各音信号の各周波数帯域毎に、各周波数帯域信号の信号が存在する信号区間及び信号が存在しない信号区間とを、それぞれ「ＯＮ」及び「ＯＦＦ」の２値データで表現する区間選択データが形成される。上記Ｓ７１〜Ｓ７３までの処理を、それぞれ図２０（Ａ）及び図２０（Ｂ）に例示した２回の音信号に係る周波数帯域信号に適用した結果を図２４（Ａ）及び図２４（Ｂ）に示す。

そして、ステップＳ７４において、これら２回の音信号の同じ周波数帯域同士でステップＳ７３で合成した区間同士の論理積を求めることにより、図２４（Ｃ）に示すとおり２つの音信号の双方に周波数帯域信号が存在する信号区間を各帯域ごとに検出する。

図２５は、本発明の実施例に係る異音検査方法の代替例の全体フローチャートであり、図２６は図２５に対応して実行される異音検査ステップＳ３のフローチャートである。図２５に示す異音検査方法では、雑音成分を低減及び除去した周波数帯域信号を音信号に復元して、この復元された音信号に基づきステップＳ６の正当性検証を行う。
このため、ディジタルフィルタ１３内の演算器２１は、スパイク雑音低減処理ステップ（Ｓ３２）及び重ね合わせ雑音除去処理ステップ（Ｓ３３）を経た周波数帯域信号を離散ウェーブレット逆変換などにより音信号に復元して、検査結果検証器１７に出力することとしてよい。
または、ディジタルフィルタ１３はスパイク雑音低減処理ステップ（Ｓ３２）及び重ね合わせ雑音除去処理ステップ（Ｓ３３）を経た周波数帯域信号を検査結果検証器１７に出力し、検査結果検証器１７内の演算器３１は、この周波数帯域信号を音信号に復元することとしてよい。

そして、検査結果検証器１７内の演算器３１は、図４の信号変換ステップＳ２１において、復元された音信号を連続ウェーブレット変換などにより時間周波数信号に変換して、後段処理Ｓ２２〜Ｓ２７を実行して異音検査の正当性を検証することとしてよい。
なお、この代替実施例における検査結果検証器１７の検証方法は、図４を参照して上記説明した方法と同様であり、ディジタルフィルタ１３によるスパイク雑音低減処理方法は、図１４〜図１８を参照して上記説明した方法と同様であり、ディジタルフィルタ１３による重ね合わせ雑音除去処理方法は、図１９〜図２４を参照して上記説明した方法と同様であるため、ここに説明を省略する。

本発明は、検査対象から生じる被検査音に含まれる異音を検出して検査対象を検査する異音検査方法及び異音検査装置に利用可能であり、特に、検査対象の摺動部から生じる摩擦音に含まれる異音を検出して検査対象を検査する異音検査方法及び異音検査装置に利用可能である。

本発明の実施例に係る異音検査装置の全体構成図である。 （Ａ）は、図１のディジタルフィルタの構成図であり、（Ｂ）は、図１の検査結果検証器の構成図である。 本発明の実施例に係る異音検査方法の全体フローチャートである。 図３の正当性検証ステップ（Ｓ６）を実現するサブルーチンのフローチャートである。 図４の正当性検証ルーチンの説明図（その１）である。 図４の正当性検証ルーチンの説明図（その２）である。 時間周波数信号の特徴量を説明する図である。 時間周波数信号の特徴量である時間周波数信号強度の積分値を説明する図である。 電動ドライバー音について定められる特徴量を説明する図である。 エアーブロー音について定められる特徴量を説明する図である。 工場内放送音について定められる特徴量を説明する図である。 ローラー音について定められる特徴量を説明する図である。 図３の異音検査ステップ（Ｓ３）を実現するサブルーチンのフローチャートである。 スパイク雑音低減処理ステップ（Ｓ３２）フローチャートである。 図１４に示すフローチャートによるスパイク雑音低減方法の説明図である。 スパイク雑音低減処理ステップ（Ｓ３２）の代替例のフローチャートである。 図１６に示すフローチャートによるスパイク雑音低減方法の説明図である。 図１３に示す異音検査ステップの第１代替例のフローチャートである。 重ね合わせ雑音低減処理ステップ（Ｓ３３）フローチャートである。 （Ａ）は、第１回目に採取した音信号を各周波数帯域に分割した各周波数帯域信号の波形図を示し、（Ｂ）は、第２回目に採取した音信号を各周波数帯域に分割した各周波数帯域信号の波形図を示す。 図２０（Ａ）及び（Ｂ）に示す信号に基づき本発明により真正信号を抽出した波形図である。 図１９のフローチャートのステップＳ６１を実現するルーチンのフローチャートである。 図２２に示すフローチャートによる周波数帯域信号の処理方法の説明図である。 （Ａ）は図２３に示す方法により図２０（Ａ）に示す周波数帯域信号を処理した信号のタイムチャートであり、（Ｂ）は同様に図２０（Ｂ）に示す周波数帯域信号を処理した信号のタイムチャートであり、（Ｃ）は（Ａ）及び（Ｂ）に示す信号同士の論理積を得た信号のタイムチャートである。 本発明の実施例に係る異音検査方法の代替例の全体フローチャートである。 図１３に示す異音検査ステップの第２代替例のフローチャートである。

符号の説明

１ 異音検査装置
４ 検査対象
１３ ディジタルフィルタ
１７ 検査結果検証器
２１、３１ 演算器
２２、３２ データバス
２３、２４、２５、３３、３４、３５ 記憶部

Claims (52)

1. 検査対象から生じる被検査音を採取した音信号を入力する音信号入力ステップと、
   前記音信号に基づき前記検査対象の異音検査を行う異音検査ステップと、
   前記異音検査ステップにおいて不良と判定されたとき、前記異音検査ステップによる検査の正当性を検証する正当性検証ステップとを有する異音検査方法であって、
   前記正当性検証ステップは、
   前記音信号を、時間周波数領域における該音信号の信号強度を示す時間周波数信号に変換する信号変換ステップと、
   前記時間周波数信号が所定強度以上となる時間周波数信号成分についてその特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、
   前記音信号について抽出された前記特徴量と、既知の雑音成分について予め定められた基準特徴量と、を比較し、該音信号に前記既知の雑音成分が含まれているか否かを判定する特徴量判定ステップと、を有し、
   前記特徴量判定ステップにて前記既知の雑音成分が含まれていると判定されたとき、前記異音検査ステップによる検査の正当性を否定することを特徴とする異音検査方法。
2. 前記特徴量判定ステップは、前記音信号について抽出された前記特徴量が、既知の雑音成分について予め定められた基準特徴量の範囲にあるとき、該音信号に前記既知の雑音成分が含まれていると判定することを特徴とする請求項１に記載の異音検査方法。
3. 前記特徴量抽出ステップは、前記時間周波数信号が所定強度以上となる時間周波数平面の領域を画定し、この領域の特徴量を抽出することを特徴とする請求項１又は２に記載の異音検査方法。
4. 前記特徴量抽出ステップで抽出される特徴量は、画定された前記領域の周波数帯域及び／又は周波数帯域幅であることを特徴とする請求項３に記載の異音検査方法。
5. 前記特徴量抽出ステップで抽出される特徴量は、画定された前記領域の時間幅であることを特徴とする請求項３に記載の異音検査方法。
6. 前記特徴量抽出ステップで抽出される特徴量は、画定された前記領域の面積であることを特徴とする請求項３に記載の異音検査方法。
7. 前記特徴量抽出ステップで抽出される特徴量は、画定された前記領域内の各点を変量とする回帰直線の傾き方向であることを特徴とする請求項３に記載の異音検査方法。
8. 前記特徴量抽出ステップで抽出される特徴量は、画定された前記領域の真円度であることを特徴とする請求項３に記載の異音検査方法。
9. 前記特徴量抽出ステップは、前記時間周波数信号が所定強度以上となる時間周波数平面の領域を画定し、この領域における前記時間周波数信号強度の積分値を、前記特徴量として抽出することを特徴とする請求項１又は２に記載の異音検査方法。
10. 前記異音検査ステップは、
    前記音信号入力ステップにて入力される音信号のうち、その信号値の絶対値が所定の閾値以下となる信号区間が第１所定長以上連続しない信号区間であって、かつその区間長が第２所定長よりも短い信号区間を検出する信号区間検出ステップと、
    検出された前記信号区間の信号値を減衰する音信号低減ステップと、を有し、
    前記音信号低減ステップにより信号値が減衰された前記音信号に基づき、異音検査を行うことを特徴とする請求項１〜９のいずれか一項に記載の異音検査方法。
11. 前記異音検査ステップは、
    前記音信号入力ステップにて入力される音信号のうち、その信号値の絶対値が所定の閾値以下となる信号区間が第１所定長以上連続しない信号区間であって、かつその区間長が第２所定長以上となる信号区間を検出する信号区間検出ステップと、
    前記入力される音信号のうち、検出された前記信号区間以外の信号区間の信号値を減衰する音信号低減ステップと、を有し、
    前記音信号低減ステップにより信号値が減衰された前記音信号に基づき、異音検査を行うことを特徴とする請求項１〜９のいずれか一項に記載の異音検査方法。
12. 前記異音検査ステップは、
    前記音信号入力ステップにて入力される音信号を、複数の周波数帯域についての各周波数帯域信号に分割する信号分割ステップと、
    前記各周波数帯域信号のそれぞれについて、その信号値の絶対値が所定の閾値以下となる信号区間が第１所定長以上連続しない信号区間であって、かつその区間長が第２所定長よりも短い信号区間を検出する信号区間検出ステップと、
    前記各周波数帯域信号のそれぞれについて、検出された前記信号区間の信号値を減衰する周波数帯域信号低減ステップと、を有し、
    前記周波数帯域信号低減ステップにより信号値が減衰された前記各周波数帯域信号に基づき、異音検査を行うことを特徴とする請求項１〜９のいずれか一項に記載の異音検査方法。
13. 前記異音検査ステップは、
    前記音信号入力ステップにて入力される音信号を、複数の周波数帯域についての各周波数帯域信号に分割する信号分割ステップと、
    前記各周波数帯域信号のそれぞれについて、その信号値の絶対値が所定の閾値以下となる信号区間が第１所定長以上連続しない信号区間であって、かつその区間長が第２所定長以上となる信号区間を検出する信号区間検出ステップと、
    前記各周波数帯域信号のそれぞれについて、各周波数帯域信号のうち検出された前記信号区間以外の区間の信号値を減衰する周波数帯域信号低減ステップと、を有し、
    前記周波数帯域信号低減ステップにより信号値が減衰された前記各周波数帯域信号に基づき、異音検査を行うことを特徴とする請求項１〜９のいずれか一項に記載の異音検査方法。
14. 前記音信号入力ステップは、同じ被検査音を複数回採取した各音信号のそれぞれを入力し、
    前記異音検査ステップは、
    前記音信号入力ステップにて入力される各音信号のそれぞれを、複数の周波数帯域についての各周波数帯域信号に分割する信号分割ステップと、
    前記の複数回採取された各音信号について、同じ周波数帯域の前記周波数帯域信号同士を比較し、全ての前記音信号について周波数帯域信号が存在する信号区間を各周波数帯域ごとに検出する信号区間検出ステップと、
    前記複数回採取された音信号のいずれかに係る、前記の検出した信号区間に存在する周波数帯域信号を抽出する周波数帯域信号抽出ステップと、を有し
    前記周波数帯域信号抽出ステップにより抽出された前記周波数帯域信号に基づき、異音検査を行うことを特徴とする請求項１〜９のいずれか一項に記載の異音検査方法。
15. 検査対象から生じる被検査音を採取した音信号を入力する音信号入力ステップと、
    入力される前記音信号を、複数の周波数帯域についての各周波数帯域信号に分割する信号分割ステップと、
    前記各周波数帯域信号の雑音成分を低減する雑音成分低減ステップと、
    前記雑音成分低減ステップにより雑音成分を低減された前記各周波数帯域信号に基づき前記検査対象の異音検査を行う異音検査ステップと、
    前記異音検査ステップにおいて不良と判定されたとき、前記異音検査ステップによる検査の正当性を検証する正当性検証ステップとを有する異音検査方法であって、
    前記正当性検証ステップは、
    前記雑音成分低減ステップにより雑音成分を低減された前記各周波数帯域信号を合成して音信号を復元する音信号復元ステップと、
    復元された前記音信号を、時間周波数領域における該音信号の信号強度を示す時間周波数信号に変換する信号変換ステップと、
    前記時間周波数信号が所定強度以上となる時間周波数信号成分についてその特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、
    前記復元された音信号について抽出された前記特徴量と、既知の雑音成分について予め定められた基準特徴量と、を比較し、該復元された音信号に前記既知の雑音成分が含まれているか否かを判定する特徴量判定ステップと、を有し、
    前記特徴量判定ステップにて前記既知の雑音成分が含まれていると判定されたとき、前記異音検査ステップによる検査の正当性を否定することを特徴とする異音検査方法。
16. 前記特徴量判定ステップは、前記音信号について抽出された前記特徴量が、既知の雑音成分について予め定められた基準特徴量の範囲にあるとき、該音信号に前記既知の雑音成分が含まれていると判定することを特徴とする請求項１５に記載の異音検査方法。
17. 前記特徴量抽出ステップは、前記時間周波数信号が所定強度以上となる時間周波数平面の領域を画定し、この領域の特徴量を抽出することを特徴とする請求項１５又は１６に記載の異音検査方法。
18. 前記特徴量抽出ステップで抽出される特徴量は、画定された前記領域の周波数帯域及び／又は周波数帯域幅であることを特徴とする請求項１７に記載の異音検査方法。
19. 前記特徴量抽出ステップで抽出される特徴量は、画定された前記領域の時間幅であることを特徴とする請求項１７に記載の異音検査方法。
20. 前記特徴量抽出ステップで抽出される特徴量は、画定された前記領域の面積であることを特徴とする請求項１７に記載の異音検査方法。
21. 前記特徴量抽出ステップで抽出される特徴量は、画定された前記領域内の各点を変量とする回帰直線の傾き方向であることを特徴とする請求項１７に記載の異音検査方法。
22. 前記特徴量抽出ステップで抽出される特徴量は、画定された前記領域の真円度であることを特徴とする請求項１７に記載の異音検査方法。
23. 前記特徴量抽出ステップは、前記時間周波数信号が所定強度以上となる時間周波数平面の領域を画定し、この領域における前記時間周波数信号強度の積分値を、前記特徴量として抽出することを特徴とする請求項１５又は１６に記載の異音検査方法。
24. 前記雑音成分低減ステップは、
    前記各周波数帯域信号のそれぞれについて、その信号値の絶対値が所定の閾値以下となる信号区間が第１所定長以上連続しない信号区間であって、かつその区間長が第２所定長よりも短い信号区間を検出する信号区間検出ステップと、
    前記各周波数帯域信号のそれぞれについて、検出された前記信号区間の信号値を減衰する周波数帯域信号低減ステップと、
    を有することを特徴とする請求項１５〜２３のいずれか一項に記載の異音検査方法。
25. 前記雑音成分低減ステップは、
    前記各周波数帯域信号のそれぞれについて、その信号値の絶対値が所定の閾値以下となる信号区間が第１所定長以上連続しない信号区間であって、かつその区間長が第２所定長以上となる信号区間を検出する信号区間検出ステップと、
    前記各周波数帯域信号のそれぞれについて、各周波数帯域信号のうち検出された前記信号区間以外の区間の信号値を低減する周波数帯域信号低減ステップと、
    を有することを特徴とする請求項１５〜２３のいずれか一項に記載の異音検査方法。
26. 前記音信号入力ステップは、同じ被検査音を複数回採取した各音信号のそれぞれを入力し、
    前記信号分割ステップは、前記各音信号のそれぞれを、複数の周波数帯域についての各周波数帯域信号に分割し、
    前記雑音成分低減ステップは、
    前記の複数回採取された各音信号について、同じ周波数帯域の前記周波数帯域信号同士を比較し、全ての前記音信号について周波数帯域信号が存在する信号区間を各周波数帯域ごとに検出する信号区間検出ステップと、
    前記複数回採取された音信号のいずれかに係る、前記の検出した信号区間に存在する周波数帯域信号を抽出する周波数帯域信号抽出ステップと、
    を有することを特徴とする請求項１５〜２３のいずれか一項に記載の異音検査方法。
27. 検査対象から生じる被検査音を採取した音信号を入力する音信号入力手段と、
    前記音信号入力手段にて入力される前記音信号を記憶する音信号記憶手段と、
    前記音信号に基づき前記検査対象の異音検査を行う異音検査手段と、
    前記異音検査手段において不良と判定されたとき、前記異音検査手段による検査の正当性を検証する正当性検証手段とを備える異音検査装置であって、
    前記正当性検証手段は、
    前記記憶手段に記憶される前記音信号を、時間周波数領域における該音信号の信号強度を示す時間周波数信号に変換する信号変換手段と、
    前記時間周波数信号が所定強度以上となる時間周波数信号成分についてその特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
    既知の雑音成分について予め定められる基準特徴量を記憶する特徴量記憶手段と、
    前記音信号について抽出された前記特徴量と、既知の雑音成分について予め定められた基準特徴量と、を比較し、該音信号に前記既知の雑音成分が含まれているか否かを判定する特徴量手段と、を備え、
    前記特徴量判定手段にて前記既知の雑音成分が含まれていると判定されたとき、前記異音検査手段による検査の正当性を否定することを特徴とする異音検査装置。
28. 前記特徴量判定手段は、前記音信号について抽出された前記特徴量が、既知の雑音成分について予め定められた基準特徴量の範囲にあるとき、該音信号に前記既知の雑音成分が含まれていると判定することを特徴とする請求項２７に記載の異音検査装置。
29. 前記特徴量抽出手段は、前記時間周波数信号が所定強度以上となる時間周波数平面の領域を画定し、この領域の特徴量を抽出することを特徴とする請求項２７又は２８に記載の異音検査装置。
30. 前記特徴量抽出手段で抽出される特徴量は、画定された前記領域の周波数帯域及び／又は周波数帯域幅であることを特徴とする請求項２９に記載の異音検査装置。
31. 前記特徴量抽出手段で抽出される特徴量は、画定された前記領域の時間幅であることを特徴とする請求項２９に記載の異音検査装置。
32. 前記特徴量抽出手段で抽出される特徴量は、画定された前記領域の面積であることを特徴とする請求項２９に記載の異音検査装置。
33. 前記特徴量抽出手段で抽出される特徴量は、画定された前記領域内の各点を変量とする回帰直線の傾き方向であることを特徴とする請求項２９に記載の異音検査装置。
34. 前記特徴量抽出手段で抽出される特徴量は、画定された前記領域の真円度であることを特徴とする請求項２９に記載の異音検査装置。
35. 前記特徴量抽出手段は、前記時間周波数信号が所定強度以上となる時間周波数平面の領域を画定し、この領域における前記時間周波数信号強度の積分値を、前記特徴量として抽出することを特徴とする請求項２７又は２８に記載の異音検査装置。
36. 前記異音検査手段は、
    前記音信号のうち、その信号値の絶対値が所定の閾値以下となる信号区間が第１所定長以上連続しない信号区間であって、かつその区間長が第２所定長よりも短い信号区間を検出する信号区間検出手段と、
    検出された前記信号区間の信号値を減衰する音信号低減手段と、を備え、
    前記音信号低減手段により信号値が減衰された前記音信号に基づき、異音検査を行うことを特徴とする請求項２７〜３５のいずれか一項に記載の異音検査装置。
37. 前記異音検査手段は、
    前記音信号のうち、その信号値の絶対値が所定の閾値以下となる信号区間が第１所定長以上連続しない信号区間であって、かつその区間長が第２所定長以上となる信号区間を検出する信号区間検出手段と、
    前記音信号のうち、検出された前記信号区間以外の信号区間の信号値を減衰する音信号低減手段と、を備え、
    前記音信号低減手段により信号値が減衰された前記音信号に基づき、異音検査を行うことを特徴とする請求項２７〜３５のいずれか一項に記載の異音検査装置。
38. 前記異音検査手段は、
    前記音信号を、複数の周波数帯域についての各周波数帯域信号に分割する信号分割手段と、
    前記各周波数帯域信号のそれぞれについて、その信号値の絶対値が所定の閾値以下となる信号区間が第１所定長以上連続しない信号区間であって、かつその区間長が第２所定長よりも短い信号区間を検出する信号区間検出手段と、
    前記各周波数帯域信号のそれぞれについて、検出された前記信号区間の信号値を減衰する周波数帯域信号低減手段と、を備え、
    前記周波数帯域信号低減手段により信号値が減衰された前記各周波数帯域信号に基づき、異音検査を行うことを特徴とする請求項２７〜３５のいずれか一項に記載の異音検査装置。
39. 前記異音検査手段は、
    前記音信号を、複数の周波数帯域についての各周波数帯域信号に分割する信号分割手段と、
    前記各周波数帯域信号のそれぞれについて、その信号値の絶対値が所定の閾値以下となる信号区間が第１所定長以上連続しない信号区間であって、かつその区間長が第２所定長以上となる信号区間を検出する信号区間検出手段と、
    前記各周波数帯域信号のそれぞれについて、各周波数帯域信号のうち検出された前記信号区間以外の区間の信号値を減衰する周波数帯域信号低減手段と、を備え、
    前記周波数帯域信号低減手段により信号値が減衰された前記各周波数帯域信号に基づき、異音検査を行うことを特徴とする請求項２７〜３５のいずれか一項に記載の異音検査装置。
40. さらに、前記検査対象から被検査音を発生させる被検査音発生手段と、前記被検査音発生手段による被検査音の発生と同期して前記被検査音を採取する音信号取得手段と、を備え、
    前記音信号入力手段は、同じ被検査音を複数回採取した各音信号のそれぞれを入力し、
    前記記憶手段は、前記各音信号をそれぞれ記憶し、
    前記異音検査手段は、
    記憶された前記各音信号のそれぞれを、複数の周波数帯域についての各周波数帯域信号に分割する信号分割手段と、
    前記複数回採取された各音信号について、同じ周波数帯域の前記周波数帯域信号同士を比較し、全ての前記音信号について周波数帯域信号が存在する信号区間を各周波数帯域ごとに検出する信号区間検出手段と、
    前記複数回採取された音信号のいずれかに係る、前記の検出した信号区間に存在する周波数帯域信号を抽出する周波数帯域信号抽出手段と、を備え
    前記周波数帯域信号抽出手段により抽出された前記周波数帯域信号に基づき、異音検査を行うことを特徴とする請求項２７〜３５のいずれか一項に記載の異音検査装置。
41. 検査対象から生じる被検査音を採取した音信号を入力する音信号入力手段と、
    入力される前記音信号を、複数の周波数帯域についての各周波数帯域信号に分割する信号分割手段と、
    前記各周波数帯域信号の雑音成分を低減する雑音成分低減手段と、
    前記雑音成分低減手段により雑音成分を低減された前記各周波数帯域信号に基づき前記検査対象の異音検査を行う異音検査手段と、
    前記異音検査手段において不良と判定されたとき、前記異音検査手段による検査の正当性を検証する正当性検証手段とを備える異音検査装置であって、
    前記正当性検証手段は、
    前記雑音成分低減手段により雑音成分を低減された前記各周波数帯域信号を合成して音信号を復元する音信号復元手段と、
    復元された前記音信号を、時間周波数領域における該音信号の信号強度を示す時間周波数信号に変換する信号変換手段と、
    前記時間周波数信号が所定強度以上となる時間周波数信号成分についてその特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
    既知の雑音成分について予め定められる基準特徴量を記憶する特徴量記憶手段と、
    前記復元された音信号について抽出された前記特徴量と、既知の雑音成分について予め定められた基準特徴量と、を比較し、該復元された音信号に前記既知の雑音成分が含まれているか否かを判定する特徴量判定手段と、を備え、
    前記特徴量判定手段にて前記既知の雑音成分が含まれていると判定されたとき、前記異音検査手段による検査の正当性を否定することを特徴とする異音検査装置。
42. 前記特徴量判定手段は、前記音信号について抽出された前記特徴量が、既知の雑音成分について予め定められた基準特徴量の範囲にあるとき、該音信号に前記既知の雑音成分が含まれていると判定することを特徴とする請求項４１に記載の異音検査装置。
43. 前記特徴量抽出手段は、前記時間周波数信号が所定強度以上となる時間周波数平面の領域を画定し、この領域の特徴量を抽出することを特徴とする請求項４１又は４２に記載の異音検査装置。
44. 前記特徴量抽出手段で抽出される特徴量は、画定された前記領域の周波数帯域及び／又は周波数帯域幅であることを特徴とする請求項４３に記載の異音検査装置。
45. 前記特徴量抽出手段で抽出される特徴量は、画定された前記領域の時間幅であることを特徴とする請求項４３に記載の異音検査装置。
46. 前記特徴量抽出手段で抽出される特徴量は、画定された前記領域の面積であることを特徴とする請求項４３に記載の異音検査装置。
47. 前記特徴量抽出手段で抽出される特徴量は、画定された前記領域内の各点を変量とする回帰直線の傾き方向であることを特徴とする請求項４３に記載の異音検査装置。
48. 前記特徴量抽出手段で抽出される特徴量は、画定された前記領域の真円度であることを特徴とする請求項４３に記載の異音検査装置。
49. 前記特徴量抽出手段は、前記時間周波数信号が所定強度以上となる時間周波数平面の領域を画定し、この領域における前記時間周波数信号強度の積分値を、前記特徴量として抽出することを特徴とする請求項４１又は４２に記載の異音検査装置。
50. 前記雑音成分低減手段は、
    前記各周波数帯域信号のそれぞれについて、その信号値の絶対値が所定の閾値以下となる信号区間が第１所定長以上連続しない信号区間であって、かつその区間長が第２所定長よりも短い信号区間を検出する信号区間検出手段と、
    前記各周波数帯域信号のそれぞれについて、検出された前記信号区間の信号値を減衰する周波数帯域信号低減手段と、
    を備えることを特徴とする請求項４１〜４９のいずれか一項に記載の異音検査装置。
51. 前記雑音成分低減手段は、
    前記各周波数帯域信号のそれぞれについて、その信号値の絶対値が所定の閾値以下となる信号区間が第１所定長以上連続しない信号区間であって、かつその区間長が第２所定長以上となる信号区間を検出する信号区間検出手段と、
    前記各周波数帯域信号のそれぞれについて、各周波数帯域信号のうち前記検出された信号区間以外の区間の信号値を低減する周波数帯域信号低減手段と、
    を備えることを特徴とする請求項４１〜４９のいずれか一項に記載の異音検査装置。
52. さらに、前記検査対象から被検査音を発生させる被検査音発生手段と、前記被検査音発生手段による被検査音の発生と同期して前記被検査音を採取する音信号取得手段と、同じ被検査音を複数回採取され前記音信号入力手段に入力される各音信号をそれぞれ記憶する記憶手段と、を備え、
    前記信号分割手段は、記憶された前記各音信号のそれぞれを、複数の周波数帯域についての各周波数帯域信号に分割し、
    前記雑音成分低減手段は、
    前記の複数回採取された各音信号について、同じ周波数帯域の前記周波数帯域信号同士を比較し、全ての前記音信号について周波数帯域信号が存在する信号区間を各周波数帯域ごとに検出する信号区間検出手段と、
    前記複数回採取された音信号のいずれかに係る、前記の検出した信号区間に存在する周波数帯域信号を抽出する周波数帯域信号抽出手段と、
    を備えることを特徴とする請求項４１〜４９のいずれか一項に記載の異音検査装置。