JP4635967B2 - 時系列信号を用いた物品の良否判定装置及び良否判定方法 - Google Patents

Description

本発明は、時系列信号を用いた物品の良否判定装置及び良否判定方法に関するものであり、より詳しくは、物品の組み付け時に生じる組み付け音に基づいて、組み付けが正常に行われたか否かを判定する良否判定装置及び良否判定方法に関する。

従来より、複数の部品を組み付ける機構として、スナップフィット機構が広く採用されている。このようなスナップフィット機構を採用した組み立て品の製造時において、生産性を向上するために、組み付けが正常に行われたか否かを自動的且つ短時間で判定することが望ましい。そこで、組み付け時に発生する嵌合音を集音し、その嵌合音に基づいて自動判定を行う判定装置が開発されている（特許文献１参照）。

特許文献１に記載された判定装置は、組み立て品が複数のスナップフィット機構を有する場合、組み付け開始から全てのスナップフィット機構の嵌合が終了するまで集音を継続し、その後に判定を行う。一方、組み立て品または製造装置の構成によっては、全てのスナップフィット機構の組み付けが一定の時間内に行われず、組み立て品ごとに変動する場合がある。そこで、正常に組み付けが行われた組み立て品を誤って不良品と判定することを防止するため、集音時間を十分長く設定する必要がある。しかし、集音時間を長めに設定すると、それだけ判定に要する時間が長くなるという問題があった。

また、特許文献１に記載された判定装置は、集音した嵌合音を周波数解析し、特定周波数成分の音圧レベルと所定の閾値を比較することにより、良否判定を行う。しかし、組み立て品の部品組み付けの際に、部品を押圧する圧力が変動したり、組み立て品を構成する部品のロットばらつきなどにより、嵌合音の特性が変化する場合がある。同様に、製造環境（環境温度、湿度など）の変化によっても、その特性が変化する可能性がある。このような場合、予め設定された閾値が不適切となり、良品と不良品とを正確に区別できなくなるおそれがあった。

特開２００４−２４３５０１号公報

本発明は、上述した従来技術による問題点を解消することを可能とする良否判定装置及び良否判定方法を提供することを目的とする。

また本発明は、検査対象物品１個当たりの検査に要する平均的な検査時間を短縮可能な良否判定装置及び良否判定方法を提供することを目的とする。

さらに本発明は、環境変化あるいは部品のばらつきなどが生じる場合でも、検査対象物品である組み立て品の組み付けの良否を正確に判定できる良否判定装置及び良否判定方法を提供することを目的とする。

本発明の請求項１に記載の形態によれば、本発明に係る良否判定装置は、検査対象となる物品（２）から生じる時系列信号を、センサ部（１０、１１）で少なくとも一つ取得して、判定部（１９）における良否判定に使用する。判定部（１９）は、計時部（２０）で計時された所定時点からの経過時間が第１の期間となった時点で良否判定を行う。その良否判定の結果、物品を良品と判定できなかった場合、判定部（１９）は、経過時間が第２の期間になった時点で、再度良否判定を行う。
さらに、物品（２）は、複数の部品（１１０、１２０）からなり、時系列信号の少なくとも一つは、複数の部品（１１０、１２０）を組み付ける際に生じる音声信号であることが好ましい。
部品組み付け時の音声信号を用いることにより、組み付けが正常に行われたか否かを判定することができるので、部品組み付けが正常か否かに基づく物品の良否判定を正確に行うことができる。
さらに、センサ部は、部品（１１０、１２０）の組み付けの際に前記部品（１１０、１２０）同士の接触によって生じる接触圧を測定する接触圧検知センサ（１１）をさらに含み、時系列信号は、接触圧検知センサ（１１）によって取得される圧力信号を含み、判定部（１９）は、音声信号及び圧力信号に基づいて良否判定を行うことが好ましい。部品組み付けの際に生じる音声信号の変動要因も考慮されるので、より正確に検査対象物品の良否を判定することができる。

また、請求項４に記載のように、本発明に係る良否判定方法は、検査対象の物品（２）から生じる時系列信号を取得するステップ（Ｓ１０１）と、所定時点からの経過時間を計時し、経過時間が第１の期間に到達したか否か判定するステップ（Ｓ１０２）と、経過時間が第１の期間に到達した場合、時系列信号に基づいて物品の良否を判定する第１の良否判定ステップ（Ｓ１０４）と、経過時間が第２の期間に到達したか否か判定するステップ（Ｓ１０２）と、第１の良否判定ステップにおいて、物品（２）が良品と判定されず、且つ経過時間が第２の期間に到達した場合、時系列信号に基づいて再度その物品の良否を判定する第２の良否判定ステップ（Ｓ１０４）と、を有することを特徴とする。
さらに、物品（２）は、複数の部品（１１０、１２０）からなり、時系列信号の少なくとも一つは、複数の部品（１１０、１２０）を組み付ける際に生じる音声信号であることが好ましい。
部品組み付け時の音声信号を用いることにより、組み付けが正常に行われたか否かを判定することができるので、部品組み付けが正常か否かに基づく物品の良否判定を正確に行うことができる。
また時系列信号は、部品（１１０、１２０）の組み付けの際に部品（１１０、１２０）同士の接触によって生じる接触圧を測定した圧力信号を含み、第１及び第２の良否判定ステップ（Ｓ１０４）は、音声信号及び圧力信号に基づいて良否判定を行うことが好ましい。

比較的短期間に設定される第１の期間内で検査対象物の検査を終了できない場合にのみ、再度良否判定を行うことにより、検査対象の物品の１個あたりの検査に要する時間を平均的に短縮することが可能となる。

また請求項２に記載のように、本発明に係る良否判定装置において、判定部（１９）は、良品である物品について測定された第１の時系列信号と不良品である物品について測定された第２の時系列信号に基づいて、統計解析的手法により予め設定された判定基準を有し、その判定基準を用いて検査対象の物品（２）の良否を判定することが好ましい。

同様に、請求項５に記載のように、本発明に係る良否判定方法において、第１及び第２の判定ステップ（Ｓ１０４）は、良品である物品について測定された第１の時系列信号と不良品である物品について測定された第２の時系列信号に基づいて、統計解析的手法により予め設定された判定基準を用いて、物品（２）の良否を判定することが好ましい。
統計解析的手法を用いることにより、良品と不良品の識別境界が複雑な場合でも、正確に物品の良否を判定することができる。

さらに、請求項３に記載のように、本発明に係る良否判定装置は、音声信号から複数の周波数帯域ごとの時系列スペクトルを算出する周波数解析部（１７）を有し、判定部（１９）は、少なくとも複数の周波数帯域ごとの時系列スペクトルに基づいて良否判定を行うことが好ましい。
同様に、請求項６に記載のように、本発明に係る良否判定方法は、音声信号から複数の周波数帯域ごとの時系列スペクトルを算出するステップ（Ｓ１０３）をさらに有し、第１及び第２の判定ステップ（Ｓ１０４）は、少なくとも複数の周波数帯域ごとの時系列スペクトルに基づいて良否判定を行うことが好ましい。

複数の周波数帯域の時系列スペクトルをそれぞれ良否判定に使用することにより、部品のばらつきなどにより、組み付け時に発生する嵌合音の時系列スペクトルが変化する場合でも、正確に組み付けが正常に行われたか否かを判定することができる。

なお、上記各手段に付した括弧内の符号は、後述する実施形態に記載の具体的手段との対応関係を示す一例である。

以下、図面を参照しつつ本発明に係る良否判定装置の一実施形態について詳細に説明する。
本発明に係る良否判定装置は、複数のスナップフィット機構を有する組み立て品の組み付け時の嵌合音を比較的短時間集音した時点で良否判定を行い、良品と判定すると処理を終了し、良品と判定されなかった場合のみ、嵌合音の集音を継続し、再度判定を行うものである。したがって、短時間で組み付けが終了するものについては、短時間で判定を終了することができるので、１個当たりの検査に要する平均時間を短縮することができる。また、本発明に係る良否判定装置は、組み付け時の部品同士の接触圧など、嵌合音の変動要因となるパラメータも考慮して統計解析的に良否を判定するので、嵌合音が変動する場合であっても、正確に良否を判定することができる。

図１に、本発明に係る良否判定装置１の概略構成図を示す。
良否判定装置１は、マイクロフォン１０、接触圧検知センサ１１、増幅器１２、Ａ／Ｄ変換器１３、記憶部１４、操作表示部１５及び制御部１６を有する。そして、検査対象物である組み立て品２の組み付け時に発生する音をマイクロフォン１０で集音し、電気信号として取得する。その電気信号は、マイクロフォン１０と電気的に接続された増幅器１２で増幅される。さらに、その増幅された信号は、増幅器１２と電気的に接続されたＡ／Ｄ変換器１３によりアナログ信号からデジタル信号に変換される。そしてそのデジタル信号は、Ａ／Ｄ変換器１３と電気的に接続された制御部１６に送られる。同様に、接触圧検知センサ１１は、組み付け時に組み立て品２の部品同士が接触する際の接触圧を検知し、その圧力を増幅器１２及びＡ／Ｄ変換器１３を介してデジタル信号に変換して制御部１６に送る。制御部１６は、それらのデジタル信号を記憶部１４に記録するとともに、それらのデジタル信号に基づいて組み立て品２の良否を判定する。その良否判定結果は、操作表示部１５により表示される。

図２に、検査対象物である組み立て品２の概略図を示す。図２（ａ）は、組み立て品２の概略平面図である。また、図２（ｂ）〜図２（ｄ）は、それぞれ組み付け時の手順に沿って示した組み立て品２の概略側面図である。
図２（ａ）〜図２（ｄ）の各図に示すように、検査対象である組み立て品２は、二つの部品１１０及び１２０から構成される。部品１１０の中央部には、溝１０８が形成される。そして、部品１１０は溝１０８に沿って屈曲可能となっている。また、部品１１０の溝１０８を境界とした左側のＡ部と、右側のＢ部には、それぞれ３箇所ずつ下方に伸びた脚部が設けられており、各脚部には、嵌合孔１０１Ａ及び１０１Ｂが形成されている。一方、部品１２０には、各嵌合孔１０１Ａ及び１０１Ｂと対応する突起１０４Ａ及び１０４Ｂが形成されている。そして、これら各嵌合孔と対応する突起とで、部品１１０と部品１２０を組み付けるスナップフィット機構が構成される。

そして、組み立て品２の組み立て時には、図２（ｃ）に示すように、まず部品１１０のＡ部に設けられた嵌合孔１０１Ａと、部品１２０の対応する突起１０４Ａが嵌合される。その後、図２（ｄ）に示すように、部品１１０のＢ部に圧力が掛けられ、Ｂ部に設けられた嵌合孔１０１Ｂと、部品１２０の対応する突起１０４Ｂが嵌合される。
この組み付け時において、Ａ部及びＢ部のそれぞれを組み付ける時に嵌合音が発生する。しかし、Ａ部を組み付けてから、Ｂ部の組み付けが終わるまでのインターバル期間の長さは、組み付け時の様々な条件によって変動する。

以下、各部について詳細に説明する。
マイクロフォン１０は、組み立て品２の組み付けによって生じた嵌合音を集音し、その測定信号を時系列信号として出力するものである。本実施形態では、周波数帯域２０Ｈｚ〜２０ｋＨｚのコンデンサ型マイクロフォンを用いた。しかし、マイクロフォン１０としては、圧電型マイクロフォンなどの他の方式のマイクロフォンを使用してもよい。また、集音可能な音の周波数帯域も、上記に限られず、例えば１００Ｈｚ〜１８ｋＨｚのものを使用してもよい。マイクロフォンの方式、及び測定可能な周波数帯域は、検査対象物の種類、大きさ、スナップフィット機構の構造などによって、適宜最適なものを選択することが可能である。

接触圧検知センサ１１は、組み立て品２の部品１１０と部品１２０を組み付ける組み立て装置（図示せず）において、部品１１０を押圧する部材の先端などに設けられる。そして、部品１１０を部品１２０に組み付ける際に、部品１１０から受ける接触圧を検知する。接触圧検知センサ１１は、検知した接触圧を時系列の電気信号に変換し、増幅器１２に送る。

増幅器１２は、マイクロフォン１０及び接触圧検知センサ１１から取得した時系列信号を増幅して、Ａ／Ｄ変換器１３に出力する。そしてＡ／Ｄ変換器１３は、増幅された各時系列信号を、アナログデジタル変換して出力する。本実施形態では、Ａ／Ｄ変換器１３は、入力されたアナログ信号をサンプリング周波数４４．１ｋＨｚでサンプリングし、解像度１６ｂｉｔのデジタル信号として出力するものを使用した。なお、Ａ／Ｄ変換器は上記のものに限られず、異なるサンプリング周波数および解像度を有するものを使用してもよい。使用可能なサンプリング周波数としては、後述するスペクトルの強度レベルを調べる周波数帯域の２倍を超えればよい。また使用可能な解像度としては、各周波数帯域における信号値について、良品の場合と不良品の場合とを区別できる程度であればよい。例えば、Ａ／Ｄ変換器１３として、サンプリング周波数４８ｋＨｚ、解像度１２ｂｉｔのものを使用してもよい。さらに、増幅器１２は、複数の増幅器を有し、マイクロフォン１０からの時系列信号と接触圧検知センサ１１からの時系列信号とを別個の増幅器で増幅するようにしてもよい。同様に、Ａ／Ｄ変換器１３も、複数のＡ／Ｄ変換器を有し、マイクロフォン１０からの時系列信号と接触圧検知センサ１１からの時系列信号とを別個のＡ／Ｄ変換器でアナログ−デジタル変換するようにしてもよい。
デジタル化された測定信号は、制御部１６に送られる。

記憶部１４は、ハードディスクのような磁気記録媒体、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、フラッシュメモリのような半導体メモリ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−Ｒ／Ｗのような読み書き可能な光記録媒体からなる。記憶部１４は、制御部１６で使用されるプログラム、各種のパラメータ、閾値、また検査対象の組み立て品２の良否判定結果、マイクロフォン１０などで測定された時系列信号などを記憶する。

操作表示部１５は、操作者が操作を行い、又は良否判定結果などを表示するものであり、タッチパネル付き液晶ディスプレイなどで構成される。そして、操作表示部１５の画面に表示される操作ガイダンスに従って、測定者が画面上の所定の領域に触れることにより、操作表示部１５は、測定者が触れた領域に対応付けられた信号を制御部１６に送信する。また、制御部１６で、良否判定結果が得られると、その良否判定結果を表示して、操作者に知らせる。
なお、操作表示部１５は、ＣＲＴなど液晶ディスプレイ以外の表示用デバイスと、マウスなどのポインティングデバイスで構成してもよい。

制御部１６は、中央演算装置（ＣＰＵ）、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、及びＣＰＵに所定の動作をさせるプログラムなどで構成される。
図３に、制御部１６の機能ブロック図を示す。制御部１６は、周波数解析部１７、信号補正部１８、判定部１９及び計時部２０を有し、デジタル化された時系列信号に基づいて、組み立て品２の良否を判定する。なお、これらの各部は、ＣＰＵ上で動作するプログラムによる機能モジュールとして実装される。あるいは、各部の機能を実現する専用の演算回路で実装してもよい。

周波数解析部１７は、マイクロフォン１０から取得した音声の時系列信号について、複数の周波数帯域ごとに、時系列スペクトルを求める。
ここで、周波数解析部１７は、音声の時系列信号について、ウェーブレット変換に基づいて、計測開始からの経過時間の関数として、周波数帯域ごとの時系列信号のスペクトル強度を算出する。ウェーブレット変換は、周知のように以下の式に基づいて行われる。

ここでｈ（ｔ）は、測定開始からの経過時間ｔにおける、時系列信号の強度であり、関数Ψ（ｙ）は、マザーウェーブレットである。また、ａは周波数を決定するためのパラメータ、ｂは時間軸上の平行移動量を規定するパラメータである。

本実施形態では、マザーウェーブレットとして、ガボール関数を用いた。また、マザーウェーブレットの形状は、１次元配列ＭＷで規定し、記憶部１４に予め記憶させた。そして、周波数解析を行う際に記憶部１４から１次元配列ＭＷを読み込んで使用するようにした。

本実施形態では、２０Ｈｚから２０ｋＨｚまでを、対数で表して８等分した各周波数帯域ごとに、測定された音声信号の時系列スペクトルを算出する。なお、周波数帯域の区分は、上記に限られず、周波数帯域数を必要に応じて増減させてもよい。また、時系列スペクトルを算出する周波数帯域も、必要に応じて狭くしたり、広くしてもよい。
算出された各周波数帯域ごとの時系列スペクトルは、信号補正部１８へ送られる。

なお、本実施形態では、マザーウェーブレットとしてガボール関数を使用したが、ガボール関数の代わりに、メキシカンハット関数など、音声解析等の信号解析においてマザーウェーブレットとして使用される別の関数を使用してもよい。

信号補正部１８は、各周波数帯域ごとの時系列スペクトルに対して、組み立て品２の組み付け時に発生する嵌合音と無関係な音に関係する成分を減弱させる。そのために、予め組み立て品２の組み付けを行う組み付け装置（図示せず）の作動音と、組み立て品２の組み付け時の嵌合音を収集し、その周波数スペクトルを解析しておく。例えば、組み付け装置の作動音の周波数スペクトルが、２．８ｋＨｚ以下の周波数帯域で大きくなることが観測され、一方、嵌合音の周波数スペクトルが２．８ｋＨｚ以上の周波数帯域で大きくなることが観測される場合、信号補正部１８は、２．８ｋＨｚ以下の周波数帯域の時系列スペクトルを減弱させるような、ハイパスフィルタリング処理を行う。
信号補正された各時系列スペクトルは、判定部１９へ送られる。

判定部１９は、信号補正された各時系列スペクトル及び接触圧検知センサ１１から取得した圧力測定値に基づいて、組み立て品２の組み付けが正常に行われたか否か判定する。
図４（ａ）〜図４（ｅ）を用いて、部品１１０と部品１２０の接触圧と嵌合音の関係を説明する。図４（ａ）及び図４（ｂ）は、組み付け時における経過時間と圧力の関係を示すグラフであり、図４（ａ）は比較的圧力が大きい場合、図４（ｂ）は比較的圧力が小さい場合に相当する。なお、図４（ａ）及び図４（ｂ）において、横軸は経過時間ｔを表し、縦軸は圧力ｐを表す。図４（ａ）及び図４（ｂ）において、それぞれ点線で囲った領域３１、３２で、部品３と部品４のスナップフィット機構が嵌合される。

また、図４（ｃ）及び図４（ｄ）に、組み付け時に発生する音について、特定の周波数帯域における時系列スペクトルを示す。図４（ｃ）は、図４（ａ）に対応し、組み付け時の圧力が比較的大きい場合の時系列スペクトルを表す。また、図４（ｄ）は、図４（ｂ）に対応し、組み付け時の圧力が比較的小さい場合の時系列スペクトルを表す。図４（ｃ）及び図４（ｄ）の横軸は経過時間ｔを表し、縦軸は時系列スペクトルの振幅ｓ（音圧に相当）を表す。また、図４（ｃ）の領域３３は、図４（ａ）の領域３１と同じタイミングを表し、この期間の時系列スペクトルが、嵌合音に対応する。同様に、図４（ｄ）の領域３４は、図４（ｂ）の領域３２と同じタイミングを表し、この期間の時系列スペクトルが、嵌合音に対応する。図４（ｃ）及び図４（ｄ）から明らかなように、組み付け時の圧力が大きいと、発生する嵌合音の時系列スペクトルの振幅も大きくなる。

図４（ｅ）に、嵌合音の時系列スペクトルの振幅と組み付け時の圧力に関する組み立て装置２の良品と不良品の分布を概略的に表す。図４（ｅ）の横軸は、時系列スペクトルの振幅を嵌合音の発生期間にわたって積分した値Ｉｓを表し、縦軸は、組み付け時の圧力ｐを表す。また、図４（ｅ）において円形で示した各点３５は、組み立て品２の良品についての時系列スペクトル及び圧力を表し、四角形で示した各点３６は、組み立て品２の不良品についての時系列スペクトル及び圧力を表す。図４（ｅ）に示すように、組み付け時の圧力が変動する場合、組み立て品２の良否判定を嵌合音の時系列スペクトルの振幅のみに基づいて行うと、良否判定基準の境界線は線３７のようにグラフの縦軸に平行な直線となるため、良品と不良品を正確に区別できないことは明らかである。一方、組み立て品２の良否判定を圧力と時系列スペクトルの両方を考慮して行う場合、良否判定基準の境界線を、線３８のように画定することができるので、良品と不良品を正確に区別することが可能となる。

そこで、判定部１９は、組み付け時の嵌合音の時系列スペクトル及び圧力の測定値を、統計解析的手法により予め定められた良否判定基準と比較し、その判定基準よりも良品側であれば組み立て品２を良品と判定し、そうでなければ組み立て品２を不良品と判定する。なお、統計解析的手法としては、様々な方法を用いることができる。例えば、統計解析的手法として判別分析、主成分分析等を用い、線形的な判定基準を設定することができる。また、統計解析的手法としてニューラルネットワークやサポートベクトルマシンなどを用い、非線形な判定基準を設定することができる。

以下、これらの統計解析的手法を用いて良否判定基準を設定する例を説明する。まず、予め組み付け時の圧力を様々に変化させて組み立て品２の組み付けを行い、その時の圧力測定値及び嵌合音をデータとして収集する。

ここで、嵌合音に関しては、嵌合音が発生すると時系列スペクトルの振幅が大きくなる特定の周波数帯域に関して、組み付け開始後のある時点ｔ０から、一定期間経過後のｔ１まで、各周波数帯域ごとに時系列スペクトルの絶対値を積分する。そして、算出された各周波数帯域の時系列スペクトルの積分値（以下、スペクトル面積という）を、それぞれ判定基準設定のための入力パラメータとして使用する。また、組み付け時の圧力に関しては、上記ｔ０からｔ１までの期間の圧力測定値の平均値または最大値を判定基準設定のための入力パラメータとして使用する。
なお、ｔ０は、上記の特定の周波数帯域の何れかにおいて、時系列スペクトルの振幅が所定値を超えた時点とすることができる。あるいは、制御部１６が、組み立て装置から組み付け開始の制御信号を取得するように構成される場合、嵌合音と無関係な組み立て装置の作動音を除外するために、ｔ０をその組み付け開始の制御信号を受信した時点に基づいて決定してもよい。

また、データ収集を行った各組み立て品２について、入力パラメータである圧力測定値及び各周波数帯域のスペクトル面積と、その組み立て品２の良否判定結果を関連付ける（このときの良品か不良品かの判定は、目視観察などにより操作者が行う）。そして、収集したデータから、組み立て品２の全ての良品について、各入力パラメータの平均値を算出する。その各入力パラメータの平均値をそれぞれ要素とするベクトル値として表したものを良品平均値ベクトルＧavとする。同様に、収集したデータから、組み立て品２の全ての不良品について、各入力パラメータの平均値を算出する。その各入力パラメータの平均値をそれぞれ要素とするベクトル値として表したものを不良品平均値ベクトルＢavとする。

そして、良品平均値ベクトルＧａｖと不良品平均値ベクトルＢａｖを結ぶ直線と直交し、Ｇａｖ、Ｂａｖとそれぞれ等距離の位置にある面ｓ１を、良品と不良品の判定基準として設定する。この場合、検査対象物である組み立て品２について求めた入力パラメータの組をベクトルＶとすると、ベクトルＶが上記の面ｓ１に対して平均値ベクトルＧａｖ側に存在する場合、その組み立て品２は良品と判定される。

良否判定基準の別の例を示す。例えば、何れかの入力パラメータについて正規分布を仮定する。このとき、組み立て品２の良品と、組み立て品２の不良品とでその正規分布の分散が異なる場合には、上記の良品平均値ベクトルＧａｖと不良品平均値ベクトルＢａｖからのマハラノビス距離が等距離となる判別関数で表される面ｓ２を、判定基準とすることができる。このように判定基準を設定することにより、入力パラメータの分散が考慮されるので、より正確な良否判定基準を設定することが可能となる。

求められた判定基準は、各入力パラメータを変数とする判別関数で表される。その判別関数は、例えば、各入力パラメータを入力して得た出力値が判定値Ｄ（例えばＤ＝０）よりも大きい場合、組み立て品２は良品と判定され、逆に判定値Ｄ以下の場合には不良品と判定されるように設定する。

良否判定基準のさらに別の例として、３層構成のパーセプトロンモデルのニューラルネットワークや、サポートベクトルマシンなどのノンパラメトリック学習を利用して、良品と不良品の判定基準を設定してもよい。この場合、データ収集を行った組み立て品２に関する各入力パラメータの組を入力とし、その組み立て品２に対する良否判断結果（例えば、良品の場合‘１’、不良品の場合、‘−１’という値を良否判断結果とする）を出力とする教師データセットを作成する。そして、その教師データセットを、ニューラルネットワークやサポートベクトルなどの学習系に与えて、学習を行わせる。そして、入力パラメータの組のそれぞれに対して正しい出力が得られるようになるまで学習を繰り返す。このようにして学習された学習系を、良否判定基準とする。

これらのノンパラメトリック学習を利用した場合には、良品と不良品とをその入力パラメータ数の次元で線形分離できない場合であっても、良否判定を精度良く行える判定基準を設定することができる。

作成された判定基準を表す判別関数の各係数及び判定値Ｄや、ニューラルネットワークの結合荷重などは、予め記憶部１４に記憶される。そして、良否判定が実行される際、判定部１９により、これらの値が読み出されて使用される。

次に、良否判定実行時における、判定部１９の動作について説明する。
判定部１９は、計時部２０から判定実施許可信号の通知を受けると、上記のｔ０から、判定許可信号の通知を受けるまでの期間、接触圧検知センサ１１から取得された圧力測定値を読み込む。同様に、時間ｔ０からｔ１までの間で、マイクロフォン１０から取得した嵌合音のデジタル信号に基づいて求められた特定周波数帯域の時系列スペクトルから、スペクトル面積を算出する。なお、ｔ０から判定実施許可信号の通知までの期間は、上記の判定基準の作成時と同様に、Δｔ１に設定される。

そして、判定部１９は、判定基準として、上記の面ｓ１やｓ２に相当する判別関数が与えられている場合には、算出した圧力測定値や各スペクトル面積などの入力パラメータに基づいて、判別関数の出力値を計算する。その出力値が上記の判定値Ｄよりも大きい場合、組み立て品２を良品と判定する。一方出力値が上記の判定値Ｄ以下の場合、組み立て品２を良品でない可能性があると判定する。
あるいは、ニューラルネットワークなどの学習系が判定基準として与えられている場合には、判定部１９は、算出した圧力測定値や各スペクトル面積などの入力パラメータをその学習系に入力し、得られた出力値を調べる。その出力値が良品を表す値か、不良品を表す値よりも良品を表す値に近い場合、判定部１９は、組み立て品２を良品と判定し、そうでない場合、組み立て品２を良品でない可能性があると判定する。
判定部１９は、組み立て品２を良品と判定した場合、計時部２０に対して、計時停止信号を送信する。

ここで、上記のｔ０からｔ１までの期間Δｔ１を短く設定するほど、良否判定に要する時間を短縮することができる。しかし、上記において、図２を参照しつつ説明したように、本実施形態では、部品３のＡ部を嵌合させてから部品３のＢ部を嵌合させるので、Ａ部に設けられたスナップフィット機構の嵌合からＢ部に設けられたスナップフィット機構の嵌合までに若干のインターバルがあり、部品３または４のばらつき、部品３または４と組み立て装置の位置関係などで、そのインターバルが変動する場合がある。そのため、ｔ０からｔ１までの期間Δｔ１を短くし過ぎると、組み立て品２の組み立てが終了する前に良否判定を行ってしまい、本来、良品と判定すべきものまで不良品と判定してしまうおそれがある。

そこで、判定部１９は、１回目の良否判定において、組み立て品２を良品と判定できなかった場合、再度良否判定を実行する。すなわち、判定部１９は、後述するように、ｔ１の時点から、さらに期間Δｔ２経過後の時間ｔ２において、計時部２０より再度判定実施許可信号を受信すると、再度良否判定を実行する。
良否判定の再実行時において、判定部１９は、良否判定に使用する上記の圧力測定値及び各スペクトル面積を、ｔ１をｔ２と置き換えて再計算する。すなわち、圧力に関しては、時間ｔ０からｔ２までの期間における、圧力測定値の平均値または最大値を入力パラメータとする。また、スペクトル面積に関しては、積分期間をｔ０からｔ２として算出する。

入力パラメータの再算出が終了すると、判定部１９は、それらの入力パラメータを、再度判定基準に当てはめて、組み立て品２が良品か否か判定する。そして、上記と同様に、判定部１９は、入力パラメータに基づいて計算した判別関数の出力値が上記の判定値Ｄよりも大きい場合、あるいは、学習系の出力値が良品を表す値若しくはその値に近い場合、組み立て品２を良品と判定する。一方出力値が上記の判定値Ｄ以下の場合、あるいは、学習系の出力値が不良品を表す値若しくはその値に近い場合、組み立て品２を不良品と判定する。

なお、Δｔ１及びΔｔ２は、様々な基準で定めることができる。例えば、予め組み立て品２の所定個数（例えば１００個）組み付けを行って、その際の各組み立て品２について組み付けに要する時間（組み付け時間）を調べる。そして、組み付け時間が極端に長いもの、あるいは組み付け時間が長い方の所定割合（例えば、１割程度）のものを除いて、残りの組み立て品２の中で最も長い組み付け時間を、Δｔ１に設定する。また、上記の組み付けを行った所定個数の組み付け品２について、組み付け時間の最大値を求め、その最大値が（Δｔ１＋Δｔ２）となるように、Δｔ２を設定する。このようにΔｔ１、Δｔ２を設定することにより、ほとんどの組み立て品２については、短時間で良否判定を行うことができ、組み付け時間の長い一部のものについてのみ、再度判定を行うので、１個当たりの良否判定に要する時間の平均値を短くしつつ、全ての組み立て品２について、正確に良否判定を行うことができる。

さらに、判定部１９は、良否判定を３回以上繰り返すようにしてもよい。この場合、ｔ０から、最初の判定を行うｔ１までの期間Δｔ１を、より短い値に設定してもよい。例えば、Δｔ１を、上記のように所定個数の組み付けを行った場合において、１個当たりの組み付けに要する時間の平均値、あるいは、それよりも少ない時間に設定する。そして、２回目以降の判定についても、Δｔ１／５程度の短い周期で繰り返して実行することにより、１個の組み立て品の検査に要する時間の平均値をさらに短くすることができる。

計時部２０は、良否判定を行うタイミングを決定する。そのために、計時部２０は、時間ｔ０からの経過時間ｔを計時する。そして、良否判定を行うタイミングになると、判定部１９に対して判定実施を許可する判定実施許可信号を通知する。ここで、判定部１９が１回の検査において最大２回の良否判定を行う場合、計時部２０は、経過時間ｔが所定の時間Δｔ１となると、判定部１９に対して判定実施許可信号を通知する。
また計時部２０は、判定部１９が組み立て品２を良品と判定し、判定部１９より計時停止信号を受信すると計時を中止し、計時中の経過時間ｔを０に戻して初期化する。一方、計時停止信号を受信しない場合、計時部２０は、経過時間ｔが、Δｔ１からさらに時間Δｔ２が経過した時点で、判定部１９に対して判定実施許可信号を通知する。そして、計時部２０は、計時を停止し、経過時間ｔを初期化する。

また、判定部１９が、１回の検査で３回以上の良否判定を行う場合には、２回目の通知以降も、計時停止信号を受信するか、良否判定の判定可能回数だけ判定実施許可信号を通知するまで、所定間隔Δｔ２で判定実施許可信号の通知を繰り返す。

以下、本発明に係る良否判定装置１の動作について、図５及び図６に示した動作フローチャートを用いて説明する。なお、以下に説明する動作では、１回の検査で行われる良否判定回数は２回に限定していないが、良否判定回数が最大で２回の場合も、ステップＳ１０６の判定可能回数を２とすれば、同じ動作フローとなる。また、良否判定装置１の動作は、制御部１６に読み込まれたプログラムによって制御される。

図５に示されるように、検査が開始されると、制御部１６は、マイクロフォン１０及び接触圧検知センサ１１より時系列信号の取得を開始する（ステップＳ１０１）。一方、制御部１６の計時部２０は、測定開始後の所定の時点ｔ０からの経過時間ｔの計時を開始する。そして、計時部２０は、経過時間ｔが所定期間経過したか否か調べる（ステップＳ１０２）。経過時間ｔが、所定期間未満である場合、制御部１６は、制御をステップＳ１０２の前に戻す。一方、経過時間が、所定期間以上となった場合、制御部１６の周波数解析部１７は、マイクロフォン１０から取得されたデジタル音声信号を周波数解析し、複数の周波数帯域ごとの時系列スペクトルを求める（ステップＳ１０３）。さらに、信号補正部１８は、各時系列スペクトルを補正する。

その後、制御部１６の判定部１９は、特定の帯域の時系列スペクトルから算出したスペクトル面積及び接触圧検知センサ１１から取得した圧力測定値に基づいて、組み立て品２の良否判定を行う（ステップＳ１０４）。なお、良否判定は、上記の通り、判別分析などの統計解析的手法に基づいて行う。良否判定の結果、判定部１９が組み立て品２を良品と判定した場合、制御部１６は、操作表示部１５に対して組み立て品２が良品であることを示す信号を送信する（ステップＳ１０５）。そして、マイクロフォン１０及び接触圧検知センサ１１による測定を停止し（ステップＳ１０８）、検査を終了する。

一方、ステップＳ１０４において、組み立て品２が良品であると判定されなかった場合、判定部１６は、計時開始からの良否判定回数が、判定可能回数に到達したか否かを調べる（ステップＳ１０６）。そして、良否判定回数が判定可能回数に到達している場合、判定部１９は組み立て品２を不良品と判定し、制御部１６は、操作表示部１５に対して組み立て品２が不良品であることを示す信号を送信する（ステップＳ１０７）。そして、マイクロフォン１０及び接触圧検知センサ１１による測定を停止し（ステップＳ１０８）、検査を終了する。
また、ステップＳ１０６において、良否判定回数が判定可能回数に到達していない場合、制御部１６は、良否判定回数を１インクリメントし、制御をステップＳ１０２の前に戻す。そして、再度ステップＳ１０２以降の処理を繰り返す。

以上説明してきたように、本発明に係る良否判定装置１は、組み付け開始からの経過時間が少ない段階で組み付けの良否を判定し、その判定で良品と判定できなかったものについてのみ再度判定を行うので、多数の組み立て品の検査を行う場合に要する検査時間を短縮することができる。また、音声信号だけでなく、組み立て品の部品同士の接触圧も用いて統計解析的に良否を判定するので、組み付け時において、その接触圧が一定でない場合であっても、組み付けの良否を正確に判定することができる。

なお、本発明に係る良否判定装置は、上述した実施形態に限られるものではない。
例えば、上記の実施形態では、本発明に係る良否判定装置は、複数のスナップフィット機構を有する組み立て品の良品、不良品を判定するものとして記述されたが、本発明に係る良否判定装置は、一定期間にわたって所定の動作を行い、その動作において複数の音を生じるものの良否判定に用いることもできる。

また、上記の実施形態では、良否判定に使用する情報として、組み付け時の嵌合音の時系列スペクトルと組み立て品の部品を押圧する圧力を用いたが、使用できる情報はこれらに限られない。例えば、嵌合音が環境温度または環境湿度に依存して変化する場合には、良否判定装置に温度センサまたは湿度センサを取り付け、それらセンサから取得した温度情報または湿度情報を、圧力情報とともに、あるいは圧力情報の代わりに使用するようにしてもよい。

さらに、測定開始あるいは１回目の良否判定から、２回目以降の良否判定までの経過時間を、良否判定に使用する情報に加えてもよい。この場合、経過時間が長くなるほど、組み立て品は不良品である可能性が高くなると推定されるので、この経過時間を上記の統計解析の入力パラメータとして使用する代わりに、経過時間が長くなるほど良品と判定される率が減少するように判定基準を補正してもよい。

さらに、上記の実施形態では、音声信号と圧力信号に基づいて良否判定を行ったが、圧力信号を一定と扱うことができる場合、音声信号のみに基づいて良否判定を行うようにしてもよい。このような場合であっても、部品のロットばらつき等によって、組み付け時の嵌合音の周波数が変動するならば、上記と同様に、各周波数帯域のスペクトル信号を入力パラメータとした統計解析的手法に基づいて良否判定を行うことが好ましい。統計的解析手法を用いることにより、嵌合音の周波数変動を考慮した判定基準を設定することができるので、単純な閾値処理と比較して正確に良否判定を行うことができる。
なお、良否判定装置は、検査対象の組み立て品が不良品と判定された場合に、音声でその判定結果を報知する警報器をさらに有してもよい。

上記のように、本発明に係る良否判定装置は、本発明の範囲内で適宜最適化することができる。

本発明に係る良否判定装置の概略構成図である。 （ａ）は検査対象の組み立て品の概略平面図であり、（ｂ）〜（ｄ）は組み立て品の組み付け時の手順を示す概略側面図である。 制御部の機能ブロック図である。 組み立て品の組み付け時の圧力と嵌合音の関係を示し、（ａ）及び（ｂ）は、組み付け時の圧力を表すグラフであり、（ｃ）及び（ｄ）は嵌合音の時系列スペクトルを表すグラフであり、（ｅ）は、圧力測定値と時系列スペクトルに関する組み立て品の分布を表すグラフである。 本発明に係る良否判定装置の動作フローチャートである。

符号の説明

１ 良否判定装置
２ 組み立て品
１０ マイクロフォン（センサ部）
１１ 接触圧検知センサ（センサ部）
１２ 増幅器
１３ Ａ／Ｄ変換器
１４ 記憶部
１５ 操作表示部
１６ 制御部
１７ 周波数解析部
１８ 信号補正部
１９ 判定部
２０ 計時部
１１０、１２０ 部品

Claims (6)

1. 複数の部品（１１０、１２０）からなる物品（２）から生じる、該複数の部品（１１０、１２０）を組み付ける際に生じる音声信号を取得するマイクロフォン（１０）と、前記部品（１１０、１２０）の組み付けの際に前記部品（１１０、１２０）同士の接触によって生じる接触圧を測定して圧力信号を出力する接触圧検知センサ（１１）とを含み、前記音声信号と前記圧力信号を含む時系列信号を出力するセンサ部（１０、１１）と、
   所定時点からの経過時間を計時し、該経過時間が第１の期間及び該第１の期間より長い第２の期間になったことを通知する計時部（２０）と、
   前記計時部（２０）から経過時間が前記第１の期間となったことを通知されると、前記時系列信号に含まれる前記音声信号及び前記圧力信号に基づいて前記物品（２）の良否を判定し、且つ前記物品（２）が良品でないと判定した場合、前記計時部（２０）から経過時間が前記第２の期間となったことを通知されると、前記時系列信号に含まれる前記音声信号及び前記圧力信号に基づいて前記物品（２）の良否を再度判定する判定部（１９）と、
   を有することを特徴とする良否判定装置。
2. 前記判定部（１９）は、良品である物品について測定された第１の時系列信号と不良品である物品について測定された第２の時系列信号に基づいて、統計解析的手法により予め設定された判定基準を有し、該判定基準を用いて前記物品（２）の良否を判定する、請求項１に記載の良否判定装置。
3. 前記音声信号から複数の周波数帯域ごとの時系列スペクトルを算出する周波数解析部（１７）を有し、
   前記判定部（１９）は、少なくとも前記複数の周波数帯域ごとの時系列スペクトルに基づいて良否判定を行う、請求項１に記載の良否判定装置。
4. 物品（２）の良否判定方法であって、
   複数の部品（１１０、１２０）からなる物品（２）から生じる、該複数の部品（１１０、１２０）を組み付ける際に生じる音声信号と、前記部品（１１０、１２０）の組み付けの際に前記部品（１１０、１２０）同士の接触によって生じる接触圧を測定した圧力信号とを含む時系列信号を取得するステップ（Ｓ１０１）と、
   所定時点からの経過時間を計時し、該経過時間が第１の期間に到達したか否か判定するステップ（Ｓ１０２）と、
   前記経過時間が第１の期間に到達した場合、前記時系列信号に含まれる前記音声信号及び前記圧力信号に基づいて前記物品の良否を判定する第１の良否判定ステップ（Ｓ１０４）と、
   前記経過時間が第２の期間に到達したか否か判定するステップ（Ｓ１０２）と、
   前記第１の良否判定ステップにおいて、前記物品（２）が良品と判定されず、且つ前記経過時間が第２の期間に到達した場合、前記時系列信号に含まれる前記音声信号及び前記圧力信号に基づいて再度前記物品（２）の良否を判定する第２の良否判定ステップ（Ｓ１０４）と、
   を有することを特徴とする良否判定方法。
5. 前記第１及び前記第２の判定ステップ（Ｓ１０４）は、良品である物品について測定された第１の時系列信号と不良品である物品について測定された第２の時系列信号に基づいて、統計解析的手法により予め設定された判定基準を用いて、前記物品（２）の良否を判定する、請求項４に記載の良否判定方法。
6. 前記音声信号から複数の周波数帯域ごとの時系列スペクトルを算出するステップ（Ｓ１０３）をさらに有し、
   前記第１及び前記第２の判定ステップ（Ｓ１０４）は、少なくとも前記複数の周波数帯域ごとの時系列スペクトルに基づいて良否判定を行う、請求項４に記載の良否判定方法。

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