JP4665719B2 - フィルタパラメータ設定装置、フィルタリング処理装置、フィルタパラメータ設定方法、作業時間計測システム、制御プログラム、および、記録媒体 - Google Patents

Description

本発明は、生産ラインの作業時間を計測するシステムに関するものであり、特に、手組みラインにおける作業時間を計測するシステムに関するものである。

近年、工場では、商品ライフサイクル短期化、ニーズの多様化に伴い、機械が自動で製品の加工・組み立てを行う自動化ラインではなく、人が手作業で加工・組み立て作業を行う手組みラインが増加している。

手組みラインの利点は、人の柔軟性を活かすことで、設備を簡素化する(作業台と治工具で済む)とともに、多品種少量の製品を短納期で生産できることにある。

手組みラインでは、製品の生産に必要な一連の作業が複数の工程に分割され、工程ごとに作業場所、作業手順が定められる。各工程には作業者が配置され、先頭工程から最終工程まですべての作業が順に実行されると製品が完成する。ライン全体に配置する作業者の人数や、一人の作業者が担当する工程の数には様々な形態が存在する。

一般に、工場では生産性の向上による競争力向上が至上命題であり、そのために生産効率の改善活動が行われる。工場の生産ラインの生産効率を改善するためには、現状の生産ラインの生産能力を定量的に把握することが重要である。

しかしながら、上述したように、近年増加している人の手作業で成り立つ手組みラインにおいて、その生産能力を直接定量化することは難しい。なぜなら、人の作業方法の良し悪しで生産ラインの生産能力が大きく左右されるが、人の作業方法は、作業を行う人それぞれに多種多様で、柔軟性に富んでおり、一様に定まっていないためである。このような手組みラインにおいては、作業時間を把握することによって、間接的に定量化を行うことが考えられる。

従来、生産ラインの作業時間を取得するための方法として以下のような方法がある。

１．特許文献１には、生産ライン上を流れるパレットの有無検知し、その検知時刻を用いて作業時間を取得する生産状況管理装置および方法が開示されている。

２．特許文献２には、生産設備へのロットの投入時刻および設備からのロットの排出時刻を取得して、作業時間を取得する工程履歴管理装置および方法が開示されている。
特許第3545921号公報（平成16年4月16日（2004.4.16）登録） 特開2004-157741号公報（平成16年6月3日（2004.6.3）公開）

しかしながら、特許文献１の方法では、ベルトコンベアラインでパレットの移動制御がされていることが前提であり、また、特許文献２の方法では、生産設備へ／からのロットの投入／排出が機械的に正確に行われることが前提となっている。すなわち、手組みラインにおいて、上述の特許文献１および２のような作業時間計測方法を適用することはできない。

具体的には、セル生産に代表される手組みラインの場合、製品の移動は、ベルトコンベアのような位置決め精度の高い自動運搬方法を採用せずに、作業者が手で行う。また、作業時間計測対象となるのは、作業者が手作業にて行う組み立て作業の開始/終了時刻である。設備の稼動開始/終了時刻が計測対象の場合のように、作業の開始／終了を検知するのが容易ではない。

つまり、特許文献１および２の方法においては、自動機からの「開始」「終了」という正しい信号を取得することが期待できるということが大前提である。したがって、一人一人動きの異なる作業者の動作から開始／終了時刻を検知する必要がある手組みラインにおいては、工程と工程の区切りを検知することが極めて困難なために、特許文献１および２の方法では、作業時間を計測することができないという問題が生じる。

本発明は、上記の問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、生産ラインにおける工程ごとの作業時間を計測するシステムにおいて、手組みラインの作業時間を簡便に計測することを可能にするフィルタパラメータ設定装置、フィルタリング処理装置、フィルタパラメータ設定方法、作業時間計測システム、制御プログラム、および、記録媒体を実現することにある。

本発明に係るフィルタパラメータ設定装置は、上記課題を解決するために、工程の作業場所において生じる物体の動き、または、作業場所に配置される電動設備の電源を監視して、工程における活動の有無を検知するセンサからのセンサ信号を取得するフィルタパラメータ設定装置において、取得したセンサ信号に含まれる、活動状態または非活動状態を形成する活動状態形成信号の特徴を数値化した特徴量を取得する特徴量取得手段と、上記取得した活動状態形成信号ごとの特徴量の類似度に基づき、上記活動状態形成信号を、クラスに分類するクラスタリング処理手段と、上記分類された各クラスを、除去対象の活動状態形成信号からなる除去対象クラス、または、除去対象でない活動状態形成信号からなる非除去対象クラスのいずれかに設定するクラス選択手段と、上記クラス選択手段の設定に応じて、上記分類された各クラスを、上記除去対象クラスと、上記非除去対象クラスとに判別するための判別条件を生成する判別条件生成手段とを備えていることを特徴としている。

上記構成によれば、フィルタパラメータ設定装置は、センサから取得したセンサ信号に適用するフィルタのパラメータを設定するために、まず、センサ信号に対してクラスタリング処理を行う。より詳細には、特徴量取得手段が、クラスタリング処理に用いる各活動状態形成信号の特徴量を取得する。特徴量とは、各活動状態形成信号が有する特徴を数値化したものである。

次に、クラスタリング処理手段は、取得した特徴量の類似度に基づいて、当該センサ信号に含まれる各活動状態形成信号を、クラスに分類する。より具体的なクラスタリング処理方法としては、例えば、各活動状態形成信号を特徴量に基づいて散布図にプロットする。そして、各活動状態形成信号のプロット位置の類似度、つまり、信号間の距離に基づいて、各活動状態形成信号をクラスに分類することなどが挙げられる。

続いて、クラス選択手段は、上記分類されたクラスを、上記クラスごとに、フィルタリング処理、すなわち、除去対象となる信号の集まりとしての除去対象クラスか、非除去対象クラスかに設定する。どのクラスをいずれのクラスに設定するかについては、例えば、ユーザの指示に基づいて行ってもよいし、クラス選択手段が有限個の候補の中からランダムに設定してもよい。

最後に、判別条件生成手段は、上述したクラスの設定に基づいて、上記除去対象クラスに属する活動状態形成信号と、上記非除去対象クラスに属する活動状態形成信号とを判別するための判別条件を生成する。上記判別条件としては、より具体的には、例えば、上述した散布図上であれば、プロットされた活動状態形成信号を、それぞれのクラスに分割することができるような、判別関数などが考えられる。

つまり、センサ信号に含まれる各活動状態形成信号を、クラス選択手段が除去対象クラス、非除去対象クラスに分割したときに、その分割方法を、再現するときに利用する判別条件を生成することができる。

ユーザは、上記判別条件を用いて特定された除去対象クラスの信号を除去した結果（フィルタリング結果）に満足すれば（すなわち、適正にノイズ信号が除去され、工程の作業開始と終了を示す作業信号が得られたと判断すれば）、その生成された判別条件を、当該センサ信号用のフィルタのパラメータとして設定すればよい。

センサ信号に含まれる多数の活動状態形成信号を１つ１つ吟味し、それらの中から工程の開始（終了）を示す信号とそうでない信号を判別することは、センサや作業工程を熟知した、熟練者でなくては困難な作業であり、また時間のかかる作業である。しかし、上記構成により、各活動状態形成信号を特徴によりまとめたクラスごとに、除去（ノイズ）信号を特定していくことができる。したがって、正しいフィルタパラメータを取得できるまでのプロセス（フィルタパラメータの調整、再調整の作業など）を簡素化できる。以上のことから、フィルタのパラメータ設定作業を、誰でも簡単に効率よく行えるようにすることができる。また、これ以後、上記センサ信号をフィルタリングするときに、上記で求めた判別条件を利用して、簡単にフィルタリング処理を行うことが可能となる。

以上のように、上記判別条件を利用すれば、ユーザは、誰でも簡単に、ノイズ信号を含むセンサ信号から、工程の開始（終了）信号のみで形成された作業信号を出力することができる。したがって、そのような作業信号を用いれば、作業時間を計測するのに必要な情報、すなわち、工程の開始時刻と終了時刻とを取得することが容易になる。結果として、手組みラインにおいて、手作業を検出することに起因するノイズ信号を含んだセンサ信号からでも、簡便に、工程に係る作業時間を算出することが可能となる。

なお、フィルタパラメータ設定装置にセンサ信号を供給するセンサとしては、光電センサなどの比較的安価で、設置の自由度が高いものを用いれば、生産設備を改装する必要もなく、導入コストを安価に抑えることができる。また、工程ごとの手作業の開始と終了を、センサからの信号のみで特定することが可能となり、作業者が個々に、作業の開始と終了のための入力作業を別途行う必要はなくなる。以上のことから、計測システム導入コストを安価におさえ、導入前の生産ラインの生産性を維持しつつ、手組みラインにおける作業時間を高い精度で算出し、自動で計測することが可能となる。

上記フィルタパラメータ設定装置は、さらに、上記クラス選択手段が除去対象クラスとして設定したクラスに属する活動状態形成信号を除去したセンサ信号を、結果信号としてユーザに提示するフィルタリング結果出力手段を備え、上記判別条件生成手段は、上記結果信号が、工程の開始信号および／または終了信号として妥当な非ノイズ信号のみからなる作業信号であると、ユーザによって判断された場合に、（１）上記除去対象クラスを、工程の開始信号および／または終了信号として妥当でない信号からなるノイズ信号クラスとして、（２）上記非除去対象クラスを、工程の開始信号および／または終了信号として妥当な信号からなる非ノイズ信号クラスとして、判別するための判別条件を生成することが好ましい。

上記構成によれば、クラス選択手段が、ランダムに、あるいは、ユーザが試しに選択した内容に応じて、各活動状態形成信号を除去対象クラスと非除去対象クラスとに分割した場合に、その分割方法が正しいかどうかをユーザが判断することができる。つまり、フィルタリング結果出力手段は、その分割方法に基づいてフィルタリングした仮のフィルタリング結果をユーザに提示する（プレビュー機能）。そして、その分割方法によって、ノイズ信号が適正にフィルタリングされているとユーザが判断したときに、上記判別条件生成手段は、上記で設定した除去対象クラスを、ノイズ信号クラスとして、また、非除去対象クラスを非ノイズ信号クラスとして判別するための判別条件を生成する。したがって、ユーザが正しいと判断した分割方法に基づく正しい判別条件のみを生成することができる。

以上のことから、ユーザは、上記フィルタリング結果を確認し、ノイズ信号が適切にフィルタリングされた作業信号を得られたか否かをフィルタパラメータ設定装置に指示するだけで、簡単に、フィルタパラメータを設定することが可能となる。

結果として、フィルタのパラメータ設定作業を、簡単に効率よく行えるようにすることができる。

上記フィルタパラメータ設定装置は、さらに、上記結果信号が、工程の開始信号および／または終了信号として妥当な非ノイズ信号のみからなる作業信号でないと、ユーザによって判断された場合に、上記クラス選択手段は、上記分類された各クラスにおける、除去対象クラスまたは非除去対象クラスの設定を変更し、上記フィルタリング結果出力手段は、上記変更によって、新たに除去対象クラスとして設定されたクラスに属する活動状態形成信号を除去したセンサ信号を、新たな結果信号としてユーザに提示することが好ましい。

上記構成によれば、フィルタリング結果出力手段が、上述したとおりに、上記クラス選択手段のクラス設定に応じて、除去対象クラスであると選択されたクラスに属する活動状態形成信号を、上記センサ信号から除去し、それを結果信号として出力する。

このとき、上記結果信号が、ユーザの満足の行く結果でなかった場合、上記クラス選択手段は、上記で行ったクラス設定とは異なるクラス設定を実行し、上記フィルタリング結果出力手段は、上記新たなクラス設定に基づくフィルタリング結果をユーザに再び提示する。

これにより、ユーザは、満足のいく結果を得られるまで、結果信号を確認することができる。

上記分割されたクラスを、除去対象クラス、または、非除去対象クラスのいずれかに設定するクラス設定の処理を、ユーザが手動で行う代わりに、装置が自動で行うことにより、フィルタパラメータ設定の処理をさらに自動化することができる。つまり、ユーザが満足するフィルタリング結果を得られるまで、上記クラス選択手段は、すべての組み合わせによるクラス設定を出力し続ける。

つまり、分類されるクラス数は有限個であり、それらのクラスは、除去対象クラス、または、非除去対象クラスのいずれかに設定される。よって、どのクラスを（非）除去クラスに設定するかの組み合わせも有限とおりとなる。したがって、フィルタリング結果出力手段は、これら有限個のすべてのクラス設定の組み合わせに基づいて、その組み合わせの数だけの、フィルタリング結果を出力することができる。

以上のことから、ユーザは、上記フィルタリング結果の中から、満足するフィルタリング結果、つまり、ノイズ信号が適切にフィルタリングされた作業信号を得られたフィルタリング結果をフィルタパラメータ設定装置に指示するだけで、簡単に、それを再現するための判別条件を取得することが可能となる。

結果として、フィルタのパラメータ設定作業を、自動化して誰でも簡単に効率よく行えるようにすることができる。

あるいは、上記フィルタパラメータ設定装置は、上記クラスタリング処理手段によって、クラスに分類された各活動状態形成信号を示すクラスタリング結果を、ユーザに提示するクラスタリング結果出力手段と、上記クラスタリング結果に含まれる上記各クラスが、ユーザによって、除去対象クラスまたは非除去対象クラスのいずれに設定されたかを示すクラス設定情報を受け付ける設定情報受付手段とをさらに備え、上記クラス選択手段は、上記クラス設定情報に基づいて、クラスの設定を実行してもよい。

上記構成によれば、上記クラスタリング結果出力手段は、上記クラスタリング処理手段が実行したクラスタリング処理の結果、つまり、各活動状態形成信号をクラスに分類したものを示す情報をユーザに提示する。次に、設定情報受付手段は、上記クラスタリング結果に含まれる上記各クラスが、ユーザによって、除去対象クラスまたは非除去対象クラスのいずれに設定されたかを示すクラス設定情報を受け付ける。

上記クラス選択手段は、上記クラス設定情報に基づいて、ユーザの設定どおりに、所定のクラスを除去対象クラスまたは非除去対象クラスに設定する。

これにより、除去対象クラス／非除去対象クラスのクラスの分割は、ユーザの指示にしたがい実行される。よって、ユーザが指定した分割方法を再現するための判別条件を生成することが可能となる。また、分類されたクラスごとにまとめられて各活動状態形成信号がユーザに提示されるので、ユーザは、除去対象（ノイズ）信号の特定作業を、活動状態形成信号１つ１つではなくクラスごとにまとめて行うことできる。結果として、正しいフィルタパラメータを取得できるまでのプロセス（フィルタパラメータの調整、再調整の作業など）を簡素化できる。以上のことから、フィルタのパラメータ設定作業を、誰でも簡単に効率よく行えるようにすることができる。

上記フィルタパラメータ設定装置は、さらに、取得したセンサ信号に含まれる活動状態形成信号の入力時刻が、ユーザが指定する工程の区切りの時刻と一致する活動状態形成信号を特定し、ティーチング信号として特定する同期制御手段を備え、上記クラスタリング処理手段は、上記ティーチング信号に対しては、ティーチング信号であることを示す情報を付加して、上記各活動状態形成信号をクラスに分類し、上記クラス選択手段は、各クラスにおける、上記ティーチング信号の含有数に基づいて、各クラスを、除去対象クラスまたは非除去対象クラスに設定してもよい。

ティーチングとは、ユーザが、あらかじめ工程の区切り、すなわち、工程の開始および／または終了時点について確認がとれている場合に、その時点を指定する情報を、当該フィルタパラメータ設定装置に入力することである。

上記構成によれば、ユーザからのティーチングによって、工程の区切りを特定できた、同期制御手段は、その工程の区切り時刻に、入力された活動状態形成信号をティーチング信号として特定する。ティーチング信号の入力時刻は、工程の区切り時刻に一致している。したがって、ティーチング信号とは、工程の開始信号および／または終了信号として妥当である信号、つまり、非ノイズ信号クラスに属する活動状態形成信号である信号を示す。

上記クラスタリング処理手段は、上記同期制御手段が特定したティーチング信号に対しては、ティーチング信号であることを示す情報を付加して、上記各活動状態形成信号をクラスに分類する。

よって、クラス選択手段は、どのクラスが（非）除去対象クラスであるかを選択する際に、上記情報を利用して、正確なクラス設定の処理をより正確に効率よく実行することが可能となる。

より具体的には、例えば、ティーチング信号をあらかじめ定めた数以上含有するクラスを非除去対象クラスとして選択することなどが考えられる。

あるいは、上記フィルタパラメータ設定装置は、取得したセンサ信号に含まれる活動状態形成信号の入力時刻が、ユーザが指定する工程の区切りの時刻と一致する活動状態形成信号を特定し、ティーチング信号として特定する同期制御手段を備え、上記クラスタリング結果出力手段は、上記ティーチング信号に対しては、ティーチング信号であることを示す情報を付加して、クラスタリング結果をユーザに提示してもよい。

上記構成によれば、上記クラスタリング処理手段は、上記同期制御手段が特定したティーチング信号を含むセンサ信号に対してクラスタリング処理を実行する。そして、クラスタリング結果、つまり、クラスに分類された各活動状態形成信号をユーザに提示する。このとき、クラスタリング処理手段は、ユーザが、どの活動状態形成信号がティーチング信号であるのかが視認できるよう、上記ティーチング信号に対して、ティーチング信号であることを示す情報を付加して、該クラスタリング結果を出力する。

ユーザは、これにより、どのクラスにティーチング信号が多く含まれているかということを確認することができ、正確なクラス設定をより効率よく行うことが可能となる。

なお、上記フィルタパラメータ設定装置の上記フィルタリング結果出力手段は、上記同期制御手段によってティーチング信号として特定された活動状態形成信号が、上記結果信号に含まれる場合に、該活動状態形成信号にティーチング信号であることを示す情報を付加して、上記結果信号をユーザに提示してもよい。

上記構成によれば、上記フィルタリング結果出力手段が出力するフィルタリング結果（除去対象クラスに含まれる活動状態形成信号が除去された後の結果信号）と、ユーザがあらかじめ工程の区切りとして指定した時点を示す情報とが同時にユーザに提示される。

これにより、ユーザは、ティーチング信号を手がかりにして、上記結果信号が、正しくノイズ信号だけが適切に除去された作業信号であるか否かを、容易に判断することができる。

上記フィルタパラメータ設定装置は、さらに、撮像部が工程の作業の様子を撮像して出力した作業動画を、撮像時刻と関連付けて記録する作業動画記録部と、上記作業動画記録部に記録された作業動画を再生してユーザに提示する動画再生手段と、上記作業動画再生中に、ユーザにより指定された工程の区切りのタイミングを示す指定信号を自装置に入力するための入力部とをさらに備え、上記同期制御手段は、上記作業動画と上記指定信号とを同期させて、指定信号が示すタイミングの撮像時刻を工程区切り時刻として取得し、センサ信号に含まれる活動状態形成信号の入力時刻が上記工程区切り時刻と一致する活動状態形成信号をティーチング信号として特定してもよい。

上記構成によれば、上記動画再生手段が再生する作業動画を見ながら、ユーザは、上記入力部を介して、どの時点が工程の区切りであるのかを、フィルタパラメータ設定装置に対して指定することができる。

上記同期制御手段は、ユーザからの入力と、作業動画とを同期させて、作業動画の撮像時刻から、ユーザが指定する工程の区切り時点の時刻を取得する。そして、この時刻と一致する時刻に入力された活動状態形成信号をティーチング信号として特定する。

これにより、ユーザは、作業動画を用いて、容易に、あらかじめ工程の区切り時点の確認をとることができ、その時点を簡単にティーチングすることができる。

さらに、
上記同期制御手段は、上記判別条件に基づいて除去対象と判定された活動状態形成信号をセンサ信号から除去した結果信号を参照して、該結果信号に含まれる活動状態形成信号の入力時刻を取得し、上記動画再生手段は、上記作業動画を再生するとともに、上記同期制御手段が取得した上記入力時刻に基づいて、上記結果信号に含まれる上記活動状態形成信号が示す活動状態または非活動状態を示す情報を、作業動画の撮像時刻に合わせてユーザに提示してもよい。

上記構成によれば、上記同期制御手段は、ノイズ信号として特定された信号が除去された後の結果信号と、上記作業動画とを同期させ、上記動画再生手段は、上記動画とともに、上記結果信号に含まれる上記活動状態形成信号が示す活動状態または非活動状態を示す情報を、作業動画の撮像時刻に合わせて同時にユーザに提示する。

これにより、ユーザは、作業動画と結果信号とを比較して、上記結果信号が、正しくノイズ信号だけが適切に除去された作業信号であるか否かを、容易に判断することができる。

また、上記動画再生手段は、上記活動状態形成信号の入力時刻と一致する撮像時刻の時点で作業動画の再生を停止できることが好ましい。

このようにすれば、ユーザは、作業動画と結果信号とを比較中に、一瞬で過ぎてしまう工程の区切りを見落とすことがなくなり、ユーザの結果確認作業の効率が向上する。

あるいは、作業動画再生しながらユーザがティーチングを行う場合にも適用できる。センサ信号の活動状態形成信号の入力時刻において、実際の工程の区切りが存在する可能性が高い。よって、活動状態形成信号の入力間隔ごとに作業動画静止させることにより、ティーチング作業時に、ユーザが工程の区切りを見落とす可能性を低減でき、正確に、工程の区切りのタイミングを装置に対して指定することができる。結果として、ユーザのティーチング作業の精度と効率とを向上させることが可能となる。

なお、上記特徴量取得手段は、活動状態形成信号の特徴量として、（１）当該活動状態形成信号がＯＮ信号、ＯＦＦ信号のいずれであるかを示す数値、（２）当該活動状態形成信号を含む同一センサ信号上において、当該活動状態形成信号の任意回前および／または任意回後に入力された活動状態形成信号との入力時間差を示す数値、および、（３）当該活動状態形成信号のセンサ信号とは異なるセンサ信号上において、当該活動状態形成信号の任意回前および／または任意回後に入力された活動状態形成信号との入力時間差を示す数値、の少なくとも１つを算出することが好ましい。

上記（１）の特徴量を用いれば、上記クラスタリング処理手段は、各活動状態形成信号を、ＯＮ信号か、ＯＦＦ信号かによって、クラスに分類することが容易になる。

上記（２）または（３）の特徴量を用いれば、各活動状態形成信号を、各活動状態形成信号の入力間隔によって、クラスに分類するこが容易になる。

これにより、信号の入力時間間隔によって、ノイズ信号を特定し除去する「間隔フィルタ」のフィルタ関数を導出することが可能となる。したがって、「間隔フィルタ」のフィルタパラメータを、誰でも、容易に設定することができる。

さらに、上記フィルタパラメータ設定装置は、取得するべき特徴量の種類と、取得した特徴量により分類された各クラスが、ノイズ信号または非ノイズ信号クラスのいずれであるのかを示すクラス情報とを、センサ信号の波形パターンに対応付けて記録する適用フィルタ記録部を備え、上記クラスタリング処理手段は、取得したセンサ信号の波形パターンに対応付けられている特徴量の類似度に基づいて、クラスの分類を実行し、上記クラス選択手段は、上記波形パターンに対応付けられているクラス情報に基づいて、上記分類されたクラスごとに、ノイズ信号かまたは非ノイズ信号クラスかを選択することが好ましい。

上記構成によれば、取得するべき特徴量の種類とクラス情報とを、センサ信号のノイズパターンに対応付けて適用フィルタ記録部に記録することで、過去のクラスタリング処理の過程を、フィルタパラメータ設定装置に学習させることができる。過去のクラスタリング処理の過程とは、分類されたクラスが、それぞれ、ノイズ信号クラス、非ノイズ信号クラスのいずれとして選択されたかを示す情報である。

つまり、すでにフィルタ関数を導出したことのあるセンサ信号と、同様のノイズパターンを有するセンサ信号についてフィルタパラメータを設定したい場合に、上記クラス選択手段は、上記適用フィルタ記録部を参照する。

これにより、上記クラス選択手段は、どのようなクラス設定の組み合わせから、正しいフィルタリング結果を得ることができるかを検出することが可能となり、結果として、上記判別条件生成手段が、所望のフィルタリング結果を効率よく得て、その時の判別条件を容易に生成することが可能となる。

あるいは、上記フィルタパラメータ設定装置は、取得するべき特徴量の種類と、取得した特徴量により分類された各クラスが、ノイズ信号または非ノイズ信号クラスのいずれであるのかを示すクラス情報とを、センサ信号の波形パターンに対応付けて記録する適用フィルタ記録部を備え、上記クラスタリング処理手段は、取得したセンサ信号の波形パターンに対応付けられている特徴量の類似度に基づいて、クラスの分類を実行し、上記クラスタリング結果出力手段は、上記クラスタリング結果を、上記波形パターンに対応付けられているクラス情報とともに出力してもよい。

上記構成によれば、すでにフィルタ関数を導出したことのあるセンサ信号と、同様のノイズパターンを有するセンサ信号についてフィルタパラメータを設定したい場合に、どのようなクラス選択の組み合わせから、正しいフィルタリング結果を得ることができるかを、ユーザに提示することができる。

以上のことから、ユーザは、所望のフィルタリング結果を効率よく得て、その時の判別条件からフィルタのパラメータを容易に設定することが可能となる。

本発明に係るフィルタリング処理装置は、上記課題を解決するために、工程の作業場所において生じる物体の動き、または、作業場所に配置される電動設備の電源を監視して、工程における活動の有無を検知するセンサからのセンサ信号を取得するフィルタリング処理装置において、取得したセンサ信号に含まれる、活動状態または非活動状態を形成する活動状態形成信号の中から、工程の開始信号および／または終了信号として妥当でない活動状態形成信号を、ノイズ信号として、判別条件に基づき特定し、上記特定したノイズ信号を、上記センサ信号から除去して、工程の開始信号および／または終了信号として妥当な活動状態形成信号のみからなる作業信号を生成するフィルタリング処理手段を備え、上記判別条件は、（１）上記活動状態形成信号の特徴を数値化した特徴量に基づき各活動状態形成信号をクラスに分類し、（２）上記分類されたクラスから、除去対象の活動状態形成信号からなる除去対象クラスを特定することによって、該特定された除去対象クラスを分離する関数として、導出されることを特徴としている。

上記構成によれば、上記フィルタリング処理手段は、各活動状態形成信号を、クラスター分析することによって得た判別条件を用いて、ノイズ信号を特定・除去して、工程の開始信号および／または終了信号として妥当な活動状態形成信号のみからなる作業信号を生成する。

以上のように、上記判別条件を利用すれば、ユーザは、誰でも簡単に、ノイズ信号を含むセンサ信号から、工程の開始（終了）信号のみで形成された作業信号を出力することができる。つまり、上記判別条件を利用して、センサ信号のフィルタリング処理を実行することが可能となる。

したがって、そのような作業信号を用いれば、作業時間を計測するのに必要な情報、すなわち、工程の開始時刻と終了時刻とを取得することが容易になる。結果として、手組みラインにおいて、手作業を検出することに起因するノイズ信号を含んだセンサ信号からでも、簡便に、工程に係る作業時間を算出することが可能となる。

本発明に係る作業時間計測システムは、上記課題を解決するために、工程の作業場所において生じる物体の動き、または、作業場所に配置される電動設備の電源を監視して、工程における活動の有無を検知してセンサ信号を生成するセンサと、上記センサ信号のノイズ信号を区分するための判別条件を生成する、上述のフィルタパラメータ設定装置と、上記フィルタパラメータ設定装置が生成した判別条件に基づき、上記センサ信号からノイズ信号である活動状態形成信号を除去して、工程の開始信号および／または終了信号として妥当な活動状態形成信号のみからなる作業信号を出力する、上述のフィルタリング処理装置と、上記フィルタリング処理装置が出力する作業信号に含まれる、工程の開始信号および／または終了信号の入力時刻から工程の開始および／または終了時刻を取得して、作業時間を算出する作業時間計測手段を備えている作業時間計測装置とを含むことを特徴としている。

上記構成によれば、フィルタパラメータ設定装置がパラメータを設定したフィルタを用いて、フィルタリング処理装置が、センサ信号のフィルタリングを行い、作業時間計測装置が、フィルタリングされた作業信号が示す、工程の開始時点と終了時点に基づいて、工程の作業時間を計測する。

これにより、手組みラインにおいて、手作業を検出することに起因するノイズ信号を含んだセンサ信号からでも、簡便に、工程に係る作業時間を算出することが可能な、作業時間計測システムを構築することが可能となる。

本発明に係るフィルタパラメータ設定方法は、上記課題を解決するために、工程の作業場所において生じる物体の動き、または、作業場所に配置される電動設備の電源を監視して、工程における活動の有無を検知するセンサからのセンサ信号を取得する第１ステップと、上記第１ステップにて取得したセンサ信号に含まれる、活動状態または非活動状態を形成する活動状態形成信号の特徴を数値化した特徴量を取得する第２ステップと、上記第２ステップにて取得した活動状態形成信号ごとの特徴量の類似度に基づき、上記活動状態形成信号を、クラスに分類する第３ステップと、上記第３ステップにて分類した各クラスを、除去対象の活動状態形成信号からなる除去対象クラス、または、除去対象でない活動状態形成信号からなる非除去対象クラスのいずれかに設定する第４ステップと、上記第４ステップでのクラスの設定に応じて、上記分類された各クラスを、上記除去対象クラスと、上記非除去対象クラスとに判別するための判別条件を生成する第５ステップとを含むことを特徴としている。

上記方法によれば、センサ信号に含まれるノイズ信号を特定するための判別条件を生成することができる。上記第４ステップにて行われたクラスの設定（除去対象／非除去対象クラスの分割）に基づいてノイズ信号を除去した結果（フィルタリング結果）が、ユーザによって適正と判断されれば、そのとき生成された判別条件を、当該センサ信号用のフィルタを定義するパラメータとして設定できる。

以上のことから、フィルタのパラメータ設定作業を、誰でも簡単に効率よく行えるようにすることができる。また、これ以後、上記センサ信号をフィルタリングするときに、上記判別条件を利用することが可能となる。

したがって、上記判別条件を利用すれば、ユーザは、誰でも簡単に、ノイズ信号を含むセンサ信号から、工程の開始（終了）信号のみで形成された作業信号を出力することができる。そして、そのような作業信号を用いれば、作業時間を計測するのに必要な情報、すなわち、工程の開始時刻と終了時刻とを取得することが容易になる。

結果として、手組みラインにおいて、手作業を検出することに起因するノイズ信号を含んだセンサ信号からでも、簡便に、工程に係る作業時間を算出することが可能となる。

なお、上記フィルタパラメータ設定装置または上記フィルタリング処理装置は、コンピュータによって実現してもよく、この場合には、コンピュータを上記各手段として動作させることにより上記フィルタパラメータ設定装置または上記フィルタリング処理装置をコンピュータにて実現させるフィルタパラメータ設定装置またはフィルタリング処理装置の制御プログラム、およびそれを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も、本発明の範疇に入る。

本発明に係るフィルタパラメータ設定装置は、取得したセンサ信号に含まれる、活動状態または非活動状態を形成する活動状態形成信号の特徴を数値化した特徴量を取得する特徴量取得手段と、上記取得した活動状態形成信号ごとの特徴量の類似度に基づき、上記活動状態形成信号を、クラスに分類するクラスタリング処理手段と、上記分類された各クラスを、除去対象の活動状態形成信号からなる除去対象クラス、または、除去対象でない活動状態形成信号からなる非除去対象クラスのいずれかに設定するクラス選択手段と、上記クラス選択手段の設定に応じて、上記分類された各クラスを、上記除去対象クラスと、上記非除去対象クラスとに判別するための判別条件を生成する判別条件生成手段とを備えている。これにより、フィルタのパラメータ設定作業を、誰でも簡単に効率よく行えるようにすることができる。また、これ以後、上記センサ信号をフィルタリングするときに、上記フィルタ関数を利用することが可能となる。

したがって、そのような作業信号を用いれば、作業時間を計測するのに必要な情報、すなわち、工程の開始時刻と終了時刻とを取得することが容易になる。

結果として、生産ラインにおける工程ごとの作業時間を計測するシステムにおいて、手組みラインの作業時間を簡便に計測することを可能にするという効果を奏する。

本発明の各実施形態について図面に基づいて説明すると以下の通りである。本実施形態では、一例として、４つの工程からなる手組み生産ラインを有する生産システムに適用される、作業時間自動計測システムについて説明する。

なお、以下では、説明の簡略化のため、一本の生産ラインを１つの作業監視装置で監視し、生産ラインの各工程に、作業者が一人ずつ配置される構成について説明する。

〔実施形態１〕
〔作業時間自動計測システムの概要〕
まず、本実施形態に係る作業時間自動計測システム（作業時間計測システム）１００が適用されるある製品の生産システム１について、図２に基づいて説明する。図２に示す例では、生産システム１は、作業者の手作業により製品を製造する４つの工程（Ａ〜Ｄ工程）を含む生産ラインと、上記各工程の作業を監視する作業監視装置２とを含む構成となっている。

Ａ工程、Ｂ工程、Ｃ工程、および、Ｄ工程は、生産システム１の製造対象物（ワーク）の流れの上流から下流に向けてこの順序で配置されており、ワークが先頭工程（Ａ工程）から最終工程（Ｄ工程）までを経て、すべての工程の作業が順に実行されると製品が完成する。この生産システム１では、ロット生産は行っていないこととする。したがって、１つのオーダに対して、１つのワークが工程を流れ、その１つのワークに対して１つの作業が工程ごとに実行され、全工程を経ると１つの製品が製造される。

さらに、生産システム１は、工程ごとに、作業者の作業を検知するための、センサ３ａ〜３ｄを備えている。また、Ａ〜Ｄ工程の各作業場所にそれぞれ撮像部４ａ〜４ｄを配置し、作業状況を撮像して、動画として記録する。または、作業監視装置２に撮像部４ｎを配置して、Ａ〜Ｄ工程の各作業場所を１つの撮像部で撮像してもよい。

なお、以下では、センサ３ａ〜３ｄ、および、撮像部４ｎ、撮像部４ａ〜４ｄを区別する必要のない場合には、それぞれ単に、センサ３、撮像部４と称する。

センサ３は、各工程における、作業者の実作業時間や、生産設備の実稼働時間を監視するものである。本実施形態では、各工程に１つ設置される。例えば、センサ３は、ワークの有無、治具の動き、指図書の有無、扉の開閉、電動設備の電源のＯＮ／ＯＦＦなどを検知し、ＯＮとＯＦＦの状態を表したセンサ信号を、作業監視装置２に出力する。

センサ３は、検知対象物の有無や、動きを検知し、ＯＮとＯＦＦの状態を表すセンサ信号を出力するものである。このセンサ信号に含まれるＯＮ信号とＯＦＦ信号とによって、各工程の活動状態が表される。センサ３が出力するセンサ信号は、作業監視装置２が、ＯＮとＯＦＦの状態を認識できるものであれば何でもよい。具体的なセンサ３の例としては、光電センサ、近接センサ、変位センサ、フォトマイクロセンサ、超音波センサ、圧力センサなど、ＯＮ／ＯＦＦ信号（活動状態形成信号）を出力するものがある。

本実施形態では、センサ３は、作業が行われているか否かを、図５（ａ）に示すようなＯＮ信号とＯＦＦ信号の出力を繰り返すことにより表す。本実施形態では、作業監視装置２は、ＯＮ信号が入力されると、次にＯＦＦ信号入力されるまでの間を、「作業実行状態」として認識し、逆にＯＦＦ信号が入力されて、次にＯＮ信号が入力されるまでの間を、「非作業実行状態」として認識するものとする。

上述の図５（ａ）に示すようなセンサ信号を受信した作業監視装置２では、該センサ信号を、ＯＮ信号（またはＯＦＦ信号）を検知した時刻とともに、例えば、図４（ａ）に示すタイムスタンプ、あるいは、図４（ｂ）に示すタイミングチャートなどとして記録する。これらの情報から、各工程の作業時間を算出するための、各工程の開始時間や終了時間を取得することができる。

なお、センサ３としては、上記例に限定されず、直接ＯＮ／ＯＦＦ信号を出力しないで、アナログ値を出力するセンサであっても、本発明の作業時間自動計測システム１００に用いることができる。この場合、センサ３は、閾値を設定し、例えば、閾値以上ならＯＮ信号、閾値以下であればＯＦＦ信号として出力するための機能を備えていればよい。あるいは、アナログ値によるセンサ信号を受信する作業監視装置２が、閾値にしたがってＯＮ／ＯＦＦ信号に変換する機能を備えていてもよい。

本実施形態では、センサ３に光電センサを用いる。光電センサは、比較的安価であり、既存の生産ライン上に、治工具の改造や変更を行うことなく設置することが可能であることから、低コストで導入できるというメリットがある。

撮像部４は、それぞれ、Ａ〜Ｄ工程の各作業場所における、作業状況を撮像して、動画として記録し、その記録した動画データを作業監視装置２に供給する。なお、全工程の作業場所が比較的狭く、１台の撮像部によって、全工程の作業状況を撮像することが可能な場合は、全工程を撮像可能な場所に撮像部を設置してもよい。また、全工程を撮像可能な場所に作業監視装置２が設置されている場合は、作業監視装置２自体に、上記生産ラインの全工程（Ａ〜Ｄ工程）の作業状況を撮像して動画として記録するための撮像部４ｎを設けてもよい。ここで記録された作業状況の動画は、上記センサ３より取得した各工程の開始時間や終了時間に関する情報が正しいか否かを確認するのに用いられる。このような動画を用いれば、センサ３の仕様や、当該生産工程に対して特別深い知識を有する熟練者でなくても、誰でも簡単に各工程の開始時間や終了時間を特定することが可能となり、作業時間計測の精度を向上させることができる。

作業監視装置２、センサ３、および、撮像部４は、通信回線によって互いに接続されることによって、無線あるいは、有線による通信ネットワークを形成している。これにより、センサ３は、検知したＯＮ／ＯＦＦ信号を、作業監視装置２に送信することができる。

なお、通信ネットワークとしては、送信元となる装置が自装置の情報を送信相手に送信可能な形態であればどのようなものでもよい。例えば、センサ３−作業監視装置２間は、赤外線やBluetooth（登録商標）などにより実現される無線ＬＡＮ（Local Area Network）、作業監視装置２−撮像部４間は、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）が形成される形態が想定される。

以上のように、作業監視装置２、センサ３、および、撮像部４とで、本発明に係る作業時間自動計測システム１００が構成されている。

なお、本実施形態では、各工程に作業者が一人配置され、それぞれの工程（Ａ〜Ｄ工程）ごとの作業場所と作業手順が定められている。また、それぞれの作業場所に作業台が設置されており、作業者が用いる製品の組み立て・製造に必要な治工具が配置されている。あるいは、作業者が操作する生産設備が設置されていてもよい。

また、本実施形態では、生産システム１の全工程は、作業者の手作業による手組みラインとしたが、生産設備によって、自動で組み立て・製造が行われる工程を含む生産システムにおいても、本発明の作業時間自動計測システム１００を適用することは可能である。

以上のように、センサ３により検知された、各工程の活動状況を監視した結果であるセンサ信号は、作業監視装置２に送られる。作業監視装置２は、受信したセンサ信号に含まれるノイズ信号を除去（フィルタリング処理）を行って、工程ごとに、手組みラインにおける作業を示す作業信号を出力する。ノイズ信号が含まれていない上記作業信号を用いることにより、生産システム１に係る実作業時間を正確に計測することが可能となる。

〔ノイズの発生要因〕
上記フィルタリング処理とは、光電センサなどによって、手組みラインの活動状態を監視する際に、実際の作業以外の活動が検知され、それがセンサ信号に表れてしまった場合に、そのＯＮ／ＯＦＦ信号のみをノイズ信号として除去する処理のことである。このようにノイズ信号を除去すれば、工程の開始と終了のみが反映されたセンサ信号（すなわち、作業信号）を取得することが可能となる。手組みラインをセンサ３で監視する場合に、ノイズ信号が発生する要因は、以下のとおりである。

（１）ワーク（作業対象物）の位置ずれ
ワークや指図書といった対象物の有無をセンサで検知する場合、作業者が対象物を置き直したり、対象物を動かしたりすることで、センサが、ワークが無いと検知してしまう。実際には作業していたにもかかわらず、ワークが無いと検知された部分が発生することになり、これがノイズ発生の要因となる。

（２）動作回数の変動（繰り返し回数が不明な作業）
例えば、圧着作業などの組み立て作業をセンサで検知する場合、作業者それぞれに動きやすいリズムがあったり、作業者の個性、あるいは、熟練度により圧着動作の回数が異なったりすることで、同じ組み立て作業でも、一様に作業時間帯を特定することができない。この、動作回数の変動がノイズ発生の要因となる。

（３）非対象物検知
光電センサの光軸上を、作業者の体の一部や、工具が通過することにより、それが、検知対象である「作業」による動きでなくとも、それを「作業」として検知してしまう。実際には作業をしていないのに、作業したと検知される部分が発生することになり、これがノイズ発生の要因となる。

〔間隔フィルタ〕
上述した要因により発生するノイズ信号によって、工程の開始（または、終了）信号を正確に特定することができず、作業時間を正確に計測できないという問題を生じる。そこで、本実施形態に係る作業監視装置２は、センサ信号に含まれるＯＮ／ＯＦＦ信号の入力間隔に着目して、ノイズ信号を特定するフィルタリング方法を採用する。以下、上記フィルタリング方法でノイズ信号を除去するために用いるフィルタを「間隔フィルタ」と称する。

間隔フィルタで、ノイズ信号を特定するために用いる判定条件（フィルタリング条件）は以下のとおりである。

１．センサＸによってＯＦＦ信号が入力された時点（あるいは、別のセンサＹから入力があった時点）を起点とし、該時点から次のＯＮ信号が入力された時点までの間隔が、ｘ秒以内である場合の、ＯＦＦ状態（非活動状態）の部分をノイズとみなす。

２．センサＸによってＯＮ信号が入力された時点（あるいは、別のセンサＹから入力があった時点）を起点とし、該時点から次のＯＦＦ信号が入力された時点までの間隔が、ｘ秒以内である場合の、ＯＮ状態（活動状態）の部分をノイズとみなす。

より具体的に、センサＸがある検査工程の検査機の扉の開閉を検知するように設置した場合を考える。センサＸは、扉が開いていることを検知してＯＦＦになり、扉が閉じていることを検知してＯＮになる。扉は検査をするたびに必ず閉められるが、扉が閉められるからといって検査が開始されるとは限らないため、単純に扉の開閉のみで、検査機の動作時刻とすることはできない。このような場合に、検査工程の直前に必ず行われる作業をセンサＹで検知し、センサＸに間隔フィルタを適用して、センサＹからの入力があった直後（ｘ秒以内）のセンサＸのＯＮ（ＯＦＦ）信号の入力のみを通すことで、検査のための作業以外で扉の開閉が行われることによって発生するノイズを除去できる。

間隔フィルタの効果を、図３を用いて説明すれば、以下のとおりである。

図３に示すセンサ信号（Ｓｉｇ１）と作業信号（Ｓｉｇ２）とを比較すると、ＯＮ信号が入力されてから次のＯＦＦ信号が入力されるまでの間隔が短い（例えばｘ秒以内の）ＯＮ／ＯＦＦ信号対が、ノイズ信号として除去されていることが分かる。このように信号入力時間間隔をパラメータとして設定し、特定の信号のみを除去するフィルタ（具体的には、例えば、「ＯＮ（ＯＦＦ）信号とＯＦＦ（ＯＮ）信号との間隔ｘ秒以内のものを除去する」というフィルタリング条件の情報）が、間隔フィルタである。

以上のことから、間隔フィルタを用いてフィルタリング処理を行うことにより、作業監視装置２は、センサ信号からノイズ信号を除去し、工程の開始／終了時刻を正確に取得することが可能な作業信号を出力できる。

さらに、本発明に係る作業監視装置２は、クラスター分析の手法を採用して、センサ信号に含まれるＯＮ／ＯＦＦ信号をノイズ／非ノイズ信号クラスに分類する（クラスタリング処理）。このクラスタリング処理により、フィルタを定義するための上述のパラメータ（例えば、「ｘ秒以内」というときの「ｘ」の値など）を、簡単に決定することができる。

上述したフィルタのパラメータは、作業環境の変化に応じて、変更する必要がある。なぜなら、センサ信号が検知するノイズ信号を含んだパルス波形は、作業環境の変化（作業者が変わることによって動作の仕方に変化が生じた、作業手順に変更が生じた、など）に応じて変化するので、同じパラメータで定義されたフィルタによって、うまくノイズ信号を除去できるとは限らないからである。

そこで、作業環境の変化に応じて、時間をかけることなく簡単にフィルタを定義できることが望まれる。本発明に係る作業監視装置２によれば、上述のクラスタリング処理を行うことにより、フィルタのパラメータ設定作業を、時間をかけずに行い、簡単にフィルタリング処理を実行することが可能となる。

以下、クラスタリング処理を用いてフィルタリング処理を行う作業監視装置２についてさらに詳しく説明する。

〔作業監視装置の構成１〕
図１は、本実施形態に係る作業監視装置２の要部構成を示すブロック図である。作業監視装置２は、図１に示すとおり、操作部５、受信部６、表示部７、制御部１０、記録部４０を備えた構成となっている。制御部１０は、さらに、入出力制御部１１、作業監視部１２を有しており、記録部４０は、さらに、センサ信号記録部４１、特徴量記録部４２、クラスタリング結果記録部４３、および、フィルタリング結果記録部４４を含んでいる。

なお、記録部４０は、適用フィルタ記録部４５を含んでいてもよい。適用フィルタ記録部４５については後述する。

操作部５は、ユーザからの指示入力、および情報入力などを受け付けるものであり、例えばキーボードやボタンなどのキー入力手段や、マウスなどのポインティングデバイスなどによって構成される。

受信部６は、作業時間自動計測システム１００（図２）において、他の装置からの送信データを受信するものである。受信部６は、例えば、センサ３からのセンサ信号、撮像部４から動画データなどを受信する。

表示部７は、作業監視装置２における各種処理結果を表示するものであり、例えば液晶表示装置、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）などの表示装置によって構成される。

上述の各部（操作部５、受信部６、表示部７）は、制御部１０が有する入出力制御部１１を介して、作業監視装置２の作業監視部１２または記録部４０と情報をやりとりする。入出力制御部１１は、操作部５あるいは受信部６からの入力情報を受け付けるとともに、表示部７に対して表示制御を行う。

制御部１０の入出力制御部１１は、作業監視装置２における情報の入出力を制御するものであり、操作受付部２１、クラスタリング結果表示制御部２２、および、フィルタリング結果表示制御部２３を備えている。

入出力制御部１１の操作受付部２１は、操作部５を介して作業監視装置２に入力されるユーザからの指示信号を受け付け、該指示信号を作業監視部１２の各部に供給するものである。クラスタリング結果表示制御部２２は、クラスタリング処理部３３の処理結果を表示部７に表示するための制御を行う。フィルタリング結果表示制御部２３は、フィルタリング処理部３６の処理結果を表示部７に表示するための制御を行う。

次に、図３を参照しながら、作業監視部１２の各部について詳細に説明する。

作業監視部１２は、作業監視装置２における、フィルタパラメータ設定処理およびフィルタリング処理を含む、工程の作業を監視するための各種処理を制御するものであり、特徴量選択部３１、特徴量計算部３２、クラスタリング処理部３３、クラス選択部３４、フィルタ関数導出部３５、フィルタリング処理部３６、および、フィルタリング結果出力部３７を備えている。

作業監視部１２の特徴量選択部３１は、例えば、図３に示すセンサ信号（Ｓｉｇ１）に含まれるＯＮ／ＯＦＦ信号が持つ複数種類の特徴の中から、どの特徴に基づいて特徴量を算出するのか、その算出方法（特徴量パターン）を選択するものである。ここでは、特徴量Ｘと特徴量Ｙとが選択されたものとする。

特徴量とは、ＯＮ／ＯＦＦ信号の特徴、つまり、信号の状態（「ＯＮ」信号か「ＯＦＦ」信号か）、ＯＮ／ＯＦＦ信号の入力時刻、他のＯＮ／ＯＦＦ信号との入力時間差などから、当該ＯＮ／ＯＦＦ信号の特徴を数値化したものである。この特徴量を用いて、各信号をグループ化することができる。

特徴量計算部３２は、選択された特徴量パターンに基づいて、各ＯＮ／ＯＦＦ信号の特徴量を算出するものである（図３のＳ２）。

クラスタリング処理部３３は、クラスター分析の手法を採用して、上記取得したＯＮ／ＯＦＦ信号ごとの特徴量の類似度に基づき、各ＯＮ／ＯＦＦ信号を、複数のクラスに分類するものである（Ｓ３）。特徴量Ｘと特徴量Ｙとに基づき、クラスタリング処理を行った場合のクラスタリング処理結果の一例を、図３のグラフ（Ｇｒｐｈ１）に示す。図３のグラフ（Ｇｒｐｈ１）の例によれば、センサ信号（Ｓｉｇ１）に含まれるＯＮ／ＯＦＦ信号（１〜８）は、第１のクラス（３、４、７、８）と、第２のクラス（１、２、５、６）とに分類される。

クラス選択部３４は、上記複数に分類したクラスの中から、（１）工程の開始信号および／または終了信号として妥当であるＯＮ／ＯＦＦ信号で構成される非ノイズ信号クラスと、（２）上記開始信号および／または終了信号として妥当でないＯＮ／ＯＦＦ信号で構成されるノイズ信号クラスとを選択するものである（Ｓ４）。

センサ信号において、工程の作業時間を算出する上で必要な情報は、工程が開始されたときに入力された上記開始信号と終了信号（ＯＮ／ＯＦＦ信号）との入力時刻のみである。したがって、それ以外の時点で入力されるＯＮ／ＯＦＦ信号は、ノイズ信号として除去しなければ、正確な作業時間を算出することができない。そこで、クラスター分析によって、ノイズ信号クラスを特定し、ノイズ信号クラスに属するＯＮ／ＯＦＦ信号（すなわち、特徴量から判断して、工程の開始（終了）信号としては妥当でない信号）をノイズ信号として判定することができる。

本実施形態では、クラスの選択は、ユーザによって行われるものとする。より具体的には、例えば、図３のグラフ（Ｇｒｐｈ１）などで表現されるクラスタリング結果が、クラスタリング結果表示制御部２２の制御によって、表示部７に表示される。ユーザは、それを視認し、各クラスの分布から、どれがノイズ信号クラス（あるいは、非ノイズ信号クラス）かを特定して、操作部５を用いて選択する。ユーザがどのクラスをノイズ信号クラス（または非ノイズ信号クラス）として選択したかを示す情報は、操作受付部２１（図１）を介して、クラス選択部３４に供給される。クラス選択部３４は、受け取った情報に基づいて、クラスタリング結果をフィルタ関数導出部３５およびフィルタリング処理部３６に供給する。

図３に示す例では、クラス選択部３４は、第１のクラス（３、４、７、８）をノイズ信号クラスとして、第２のクラス（１、２、５、６）を非ノイズ信号クラスとして特定し、このクラスタリング結果をフィルタ関数導出部３５およびフィルタリング処理部３６に供給する。

フィルタ関数導出部３５は、クラスタリング結果に基づき、ノイズ信号クラスと非ノイズ信号クラスとを分割するためのフィルタ関数（例えば、Ｇｒｐｈ１に示す関数Ｆ（ｎ））を導出するものである。

フィルタリング処理部３６は、クラスタリング結果に基づき、センサ信号のノイズ信号（ここでは、３、４、７、８）を特定して、それを除去するものである（Ｓ５）。

フィルタリング結果出力部３７は、上記フィルタ関数、および、ノイズ除去されたセンサ信号、すなわち、工程の開始／終了信号のみで構成される作業信号（Ｓｉｇ２）を、フィルタリング処理結果として出力するものである（Ｓ６）。

上述のとおり、フィルタリング処理を行うことにより、センサ信号（Ｓｉｇ１）からノイズ信号（３，４，７，８）が除去され、工程の開始（終了）信号（１，２，５，６）のみで構成される作業信号（Ｓｉｇ２）が出力される。このとき、上記センサ信号のノイズ信号を除去するために最適なフィルタのパラメータ、すなわち、上記フィルタ関数（Ｆ（ｎ））も得ることができる。

図３に示すセンサ信号（Ｓｉｇ１）と作業信号（Ｓｉｇ２）とを比較すると、ＯＮ信号が入力されてから次のＯＦＦ信号が入力されるまでの間隔が短いものが、ノイズ信号として除去される（間隔フィルタによるフィルタリング処理）。

以降は、上述で求めたフィルタ関数Ｆ（ｎ）をＳｉｇ１のようなセンサ信号に適用することにより、誰でも簡単に、Ｓｉｇ２のような作業信号を得ることができる。

次に、作業監視部１２が各種処理の実行時に、読み出し・書き込みなどを行うための記録部４０（図１）の詳細について説明する。

記録部４０のセンサ信号記録部４１は、センサ３（図２）から取得した、工程の活動状況を示すＯＮ／ＯＦＦ信号からなるセンサ信号（図３（Ｓｉｇ１））を記録するものである。センサ信号記録部４１に記録されるセンサ信号のデータは、例えば、図４（ａ）に示すタイムスタンプや、図４（ｂ）に示すタイミングチャートとして記録されている。なお、これらのタイムスタンプや、タイミングチャートは、作業監視結果としてユーザに提示されてもよい。この場合、ユーザの指示に応じて、作業監視部１２が、センサ信号記録部４１のデータを読み出し、読み出したデータを入出力制御部１１の制御下で表示部７に表示する。

特徴量記録部４２は、クラスター分析に利用するための、ＯＮ／ＯＦＦ信号の特徴を数値化した特徴量を算出するための、特徴量パターンを記録するものである。ＯＮ／ＯＦＦ信号は、さまざまな種類の特徴を有しているため、さまざまな種類の特徴量パターンが記録される。特徴量の例としては、当該ＯＮ／ＯＦＦ信号の前後に入力されたＯＮ／ＯＦＦ信号との入力時間差などが挙げられる。このような特徴量を用いれば、クラスタリング処理の段階において、前後の信号との入力時間差に、類似した特徴を持つＯＮ／ＯＦＦ信号同士が、同じクラスに分類される。

クラスタリング結果記録部４３は、クラスタリング処理部３３が、センサ信号に対して、ある特徴量に基づき実行したクラスター分析のクラスタリング結果を記録するものである。クラスタリング結果としては、例えば、図３のグラフ（Ｇｒｐｈ１）に示すように、選択された２つの特徴量をそれぞれ横軸と、縦軸とにとったグラフに、点で表されたＯＮ／ＯＦＦ信号を、それぞれの特徴量に基づいて、当該グラフにプロットして、類似度に基づきクラスに分類したものなどが挙げられる。同じセンサ信号に対して実行するクラスター分析でも、そのとき採用する特徴量が異なれば、クラスタリング結果は異なるので、１つのセンサ信号につき、選択された特徴量パターンの数だけ、クラスタリング結果が格納される。格納されたクラスタリング結果は、ユーザの指示に応じて、クラスタリング結果表示制御部２２によって読み出され、表示部７に表示させることができる。

フィルタリング結果記録部４４は、フィルタ関数導出部３５およびフィルタリング処理部３６が、上記クラスタリング結果に基づき、実行したフィルタリング処理の結果を記録するものである。フィルタリング結果としては、より具体的には、フィルタ関数導出部３５が生成するフィルタ関数と、フィルタリング処理部３６が生成する作業信号とが挙げられる。上記フィルタ関数は、フィルタ関数導出部３５が、上記クラスタリング結果に基づいて、当該センサ信号のＯＮ／ＯＦＦ信号を、ノイズ信号クラスと非ノイズ信号クラスに分割するために導出する。上記作業信号は、フィルタリング処理部３６が、センサ信号から、ノイズ信号を除去したものである。

そして、このフィルタ関数を、上記センサ信号と対応付けて記録しておけば、以後フィルタリング処理部３６は、そのフィルタ関数を用いて、当該センサ信号に関しては、即座にフィルタリング処理を行うことが可能となる。なお、フィルタリング結果記録部４４に記録されたフィルタリング結果は、ユーザの指示に応じて、フィルタリング結果表示制御部２３によって読み出され、表示部７に表示させることができる。

上記のセンサ信号記録部４１、特徴量記録部４２、クラスタリング結果記録部４３、および、フィルタリング結果記録部４４は、例えばハードディスク装置などの不揮発性の記録媒体によって実現される。

以下、センサ信号記録部４１に記録されるセンサ信号のデータ（タイムスタンプ／タイミングチャート）についてより詳細に説明する。

図４（ａ）は、センサ信号記録部４１に記録されるタイムスタンプの一例を示す図である。図４（ａ）に示すとおり、タイムスタンプ１８は、例えば、１つのセンサ３から入力された１つのＯＮ／ＯＦＦ信号につき１レコードが追加される、テーブル形式で記録される。タイムスタンプ１８の第１カラムＣ１には、そのＯＮ／ＯＦＦ信号をセンサ３が検出した日時の情報が格納されている。第２カラムＣ２には、そのＯＮ／ＯＦＦ信号が、どのセンサからのセンサ信号に含まれているのかを示す情報が格納されている。第３カラムＣ３には、ＯＮ／ＯＦＦ信号の区別（ＯＮ信号かＯＦＦ信号か）を示す情報が格納されている。

図４（ｂ）は、センサ信号記録部４１に記録されるタイミングチャートの一例を示す図である。タイミングチャート１９は、図２に示す生産システム１の作業を監視するセンサ３ａ〜３ｄから取得される、４つのセンサ信号を、時間の経過に沿って１つのプロットエリア９に表したものである。

センサ信号記録部４１に記録された、上記タイムスタンプ１８、または、タイミングチャート１９を参照することにより、作業監視装置２は、いつ、どのセンサの、どんな（ＯＮ／ＯＦＦ）信号が検知されたのかを認識することが可能となる。また、それらを表示部７に表示すれば、ユーザも同様にＯＮ／ＯＦＦ信号の入力タイミングを知ることができる。

なお、タイミングチャート１９は、複数のセンサからのセンサ信号をユーザが確認する場合に、複数の信号の流れを同時に時系列で確認することができるので、ユーザが、複数のセンサ信号について、直接分析を行う場合は、タイミングチャート１９を表示部７に出力できることが好ましい。これにより、ユーザは、各センサの仕様、センサの設置方針、注意事項などの知識を有している熟練者であれば、タイミングチャート１９にプロットされたセンサ信号のパルス波形を確認することによって、ノイズ信号と非ノイズ信号とを特定することができる。

〔特徴量の種類〕
以下、特徴量記録部４２に記録される、本実施形態に係る特徴量パターンについて説明する。

図５（ａ）は、作業監視装置２が、受信部６を介して、センサ３（図２）から取得するセンサ信号の例を示す図である。図５（ｂ）〜（ｄ）は、図５（ａ）に示すセンサ信号から、抽出可能な特徴量パターンの例を示す図である。

特徴量とは、上述したとおり、センサ信号に含まれるＯＮ／ＯＦＦ信号が有する特徴を数値化したものである。本実施形態では、特徴量パターンの例として、以下の３つのパターンを特徴量記録部４２に記録しているものとする。
（パターン１）当該信号の状態（「ＯＮ」信号か「ＯＦＦ」信号か）（図５（ｂ））
（パターン２）同一センサ信号において、当該ＯＮ／ＯＦＦ信号の、ｉ個前（および／または後）に入力された、信号との入力時間の差（図５（ｃ））
（パターン３）他のセンサ信号において、当該ＯＮ／ＯＦＦ信号の、ｉ個前（および／または後）に入力された、信号との入力時間の差（図５（ｄ））
なお、上述のｉは、任意の数字を表し、あらかじめ、特徴量記録部４２に格納されている。よって、パターン２、パターン３、と１つのパターンにまとめたが、ｉに入る数字の種類分だけ異なる特徴量パターンが存在してもよい。

（パターン１）
図５（ｂ）は、図５（ａ）のセンサ信号において、ＯＮ／ＯＦＦ信号の状態、すなわち、信号の「ＯＮ」か「ＯＦＦ」かの区別に着目した場合の特徴量の例を示す図である。特徴量選択部３１が、この特徴量パターンを選択すれば、信号が「ＯＮ」であるか「ＯＦＦ」であるかによって、信号クラスが分類される。

（パターン２）
図５（ｃ）は、図５（ａ）のセンサ信号において、当該ＯＮ／ＯＦＦ信号のｉ個前（後）に入力された同一センサ信号上のＯＮ／ＯＦＦ信号との入力時間差に着目した場合の特徴量の例を示す図である。特徴量選択部３１が選択した特徴量パターン２に基づき、特徴量計算部３２が、ＯＮ信号Ｐの特徴量を算出する。図５（ｃ）に示す例では、特徴量計算部３２が、信号Ｐの１つ前、１つ後、２つ前、２つ後に入力された信号との時間差を算出し、合計で４つの特徴量を取得することができる。

（パターン３）
図５（ｄ）は、図５（ａ）のセンサ信号において、当該ＯＮ／ＯＦＦ信号のｉ個前（後）に入力された他のセンサ信号上のＯＮ／ＯＦＦ信号との入力時間差に着目した場合の特徴量の例を示す図である。特徴量選択部３１が選択した特徴量パターン３に基づき、特徴量計算部３２が、ＯＮ信号Ｐの特徴量を算出する。図５（ｄ）に示す例では、特徴量計算部３２が、信号Ｐの１つ前、１つ後、２つ前、２つ後に入力された、他のセンサ信号のＯＮ／ＯＦＦ信号との時間差を算出し、合計で４つの特徴量を取得することができる。

なお、上述のパターンを組み合わせて特徴量を取得することも可能である。例えば、パターン１とパターン２とを組み合わせれば、『ｉ個前（後）に入力された、「ＯＮ（ＯＦＦ）」信号との時間差』などを特徴量として取得することが可能となる。

本実施形態では、パターン２に基づいて特徴量を取得し、クラスタリング処理によって間隔フィルタを実現する方法、および、当該間隔フィルタのパラメータ設定方法について説明する。より具体的には、図６に示すとおり、センサ信号６０に含まれるノイズ信号を除去して、作業信号６０ａを出力することを考える。センサ信号６０に含まれるＯＮ／ＯＦＦ信号は、１つ前および後に入力されたＯＮ／ＯＦＦ信号との入力時間差によって、以下の３つに分けられる。
（クラスＡ）
１つ前の信号との間隔は短いが、１つ後の信号との間隔は長い（図６のＯＮ／ＯＦＦ信号６１）。これは、工程の終了信号の特徴である。
（クラスＢ）
１つ前の信号との間隔が短く、１つ後の信号との間隔も短い（ＯＮ／ＯＦＦ信号６２）。これは、ノイズ信号の特徴である。
（クラスＣ）
１つ前の信号との間隔は長いが、１つ後の信号との間隔は短い（ＯＮ／ＯＦＦ信号６３）。これは、工程の開始信号の特徴である。

したがって、クラスター分析によってクラスＢのＯＮ／ＯＦＦ信号だけを分離させればよい。これにより、クラスＢに属するＯＮ／ＯＦＦ信号をノイズ信号として特定することができる。

図７は、図１の特徴量計算部３２が取得する特徴量の例を示す図である。特徴量計算部３２は、センサ信号に含まれるＯＮ／ＯＦＦ信号のそれぞれについて、当該ＯＮ／ＯＦＦ信号の１つ前の信号との入力時間差から特徴量Ｘを、１つ後の信号との入力時間差から特徴量Ｙを、それぞれ取得する。

〔クラスター分析〕
図７に示す特徴量をＯＮ／ＯＦＦ信号ごとに取得したクラスタリング処理部３３は、この２つの特徴量（Ｘ、Ｙ）を用いてクラスタリング処理を行う。

図８は、クラスタリング処理部３３が行うクラスタリング処理の結果（クラスタリング結果）を示す図である。図８に示すとおり、クラスタリング処理部３３は、まず、供給された上述の特徴量Ｘを横軸、特徴量Ｙを縦軸にとった２次元の散布図を作成し、図７に示すＯＮ／ＯＦＦ信号を、それぞれの特徴量に基づき、該散布図にプロットする。図８に示す１つの点が、１つのＯＮ／ＯＦＦ信号を示している。

次に、クラスタリング処理部３３は、プロットした点を、クラスター分析によって、いくつかのクラスに分類する。例えば、２点間の距離などから類似度を算出して、その類似度に基づき、各点が同じクラスに属するか、それぞれ違うクラスに属するかを判断していき、すべての点について分類を行う。本実施形態では、図８に示すとおり、各点（ＯＮ／ＯＦＦ信号）を、３つのクラスに分類し、このクラスタリング結果をユーザに提示する。

ユーザは、図８に示すクラスタリング結果を、表示部７で確認し、クラスタリング結果に表示された各クラスが、ノイズ信号／非ノイズ信号のいずれのクラスであるのかを判断して、操作部５を用いて選択する。

具体的には、第１クラス（実線枠内の点が属するクラス）は、１つ前の信号との時間差が短く、１つ後の信号との時間差が長いことから、上述のクラスＡに属する。したがって、第１クラスは、非ノイズ信号クラスであると、ユーザは判断できる。第２クラス（破線枠内の点が属するクラス）は、１つ前、後いずれの信号との時間差も短いことから、上述のクラスＢに属する。したがって、第２クラスは、ノイズ信号クラスであると、ユーザは判断できる。第３クラス（一点鎖線枠内の点が属するクラス）は、１つ前の信号との時間差が長く、１つ後の信号との時間差が短いことから、上述のクラスＣに属する。したがって、第３クラスは、非ノイズ信号クラスであると、ユーザは判断できる。

どのクラスがノイズ信号クラスか（あるいは、非ノイズ信号クラスか）を特定する情報は、操作部５を用いてユーザにより作業監視装置２に入力され、操作受付部２１を介して、クラス選択部３４に供給される。

クラス選択部３４は、供給された情報に基づき、第２クラスをノイズ信号クラスとして選択し、フィルタ関数導出部３５およびフィルタリング処理部３６に指示を送る。なお、第１クラス・第３クラスを非ノイズ信号クラスとして選択し、その情報をフィルタ関数導出部３５およびフィルタリング処理部３６に供給してもよい。この場合は、フィルタ関数導出部３５およびフィルタリング処理部３６が、非ノイズ信号クラスとして選択されなかった第２クラスをノイズ信号クラスとして特定する。

また、ユーザが操作部５を用いて、ノイズ信号クラス（非ノイズ信号クラス）を選択する方法としては、例えば、マウスなどで、所望のクラスを示す領域をクリックしたり、マウスなどを用いて、ドラッグすることで所望の領域を指定したり、また、対話形式によって所望のクラスを、作業監視装置２に入力するなどが考えられる。また、上述の例に限定されず、さまざまＧＵＩツールを利用して実現すればよい。

次に、フィルタ関数導出部３５は、クラス選択部３４の選択（どれが、ノイズ信号クラスか）に基づいてフィルタ関数を導出する。図９は、図８に示す３つのクラスのうち、第２クラスがノイズ信号クラスとして選択された場合に、フィルタ関数導出部３５が求めたフィルタ関数を同じ２次元の散布図にプロットした例を示す図である。フィルタ関数導出部３５は、第２クラス（クラスＢ）に属するＯＮ／ＯＦＦ信号と、他の非ノイズ信号をと分割する境界線となるように、フィルタ関数６４を導出する（例えば、ｙ＝−１．１１３０２ｘ＋１２００１３）。

なお、本実施形態では、ノイズ・非ノイズ信号クラスの境界が直線になっているが、フィルタ関数導出部３５が導出できる関数は、このように直線の関数には限定されない。フィルタ関数導出部３５は、クラスの境界が複雑な場合でも、非線形の関数を導出することが可能である。

最後に、フィルタリング処理部３６は、クラス選択部３４の選択（あるいは、すでに導出されたフィルタ関数６４）に基づいて、フィルタリング処理を行い、そのフィルタリング結果を、フィルタリング結果記録部４４に記録する。フィルタリング結果は、ノイズ信号クラスの点（ＯＮ／ＯＦＦ信号）を除去した散布図として記録してもよいし、それらのＯＮ／ＯＦＦ信号を、センサ信号から除去した、作業信号の波形として記録してもよいし、ノイズ信号として特定されたＯＮ／ＯＦＦ信号のレコードを削除したタイミングチャートとして記録してもよい。

図１０（ａ）は、フィルタリング処理前のクラスタリング結果の散布図（上段）およびセンサ信号（下段）を示す図であり、図１０（ｂ）は、フィルタリング処理により、図１０（ａ）のセンサ信号から、ノイズ信号として特定されたＯＮ／ＯＦＦ信号が除去された後の散布図（上段）および作業信号（下段）を示す図である。

図１０（ｂ）に示す散布図および作業信号は、フィルタリング結果としてフィルタリング結果記録部４４に記録される。フィルタリング結果出力部３７は、フィルタリング結果記録部４４に記録されるフィルタリング結果を、ユーザの指示に応じて読み出し、フィルタリング結果表示制御部２３は、このフィルタリング結果を、表示部７に表示させる。

これにより、フィルタリング処理を行った場合に、どのような結果になるか（つまり、どのような作業信号が出力されるか）を、ユーザがシミュレーションすることができる。

なお、このように導出されたフィルタ関数は、クラスＢのＯＮ／ＯＦＦ信号を除去するための間隔フィルタを定義するパラメータとして、フィルタリング結果記録部４４に記録されたり、表示部７に表示されたりしてもよい。これにより、以後、同じセンサの同じ設置環境（作業環境）下のセンサ信号に対しては、このフィルタ関数を利用することによって誰でも簡単にノイズ信号を特定して除去することが可能となる。

上記構成によれば、センサ信号記録部４１に記録されているセンサ信号に対して、最適なフィルタを適用するために、作業監視部１２が、センサ信号に対してクラスタリング処理を行う。より詳細には、特徴量計算部３２が、クラスタリング処理に用いる各ＯＮ／ＯＦＦ信号の特徴量を算出する。次に、クラスタリング処理部３３は、算出された特徴量に基づいて、散布図を作成し、当該センサ信号に含まれるＯＮ／ＯＦＦ信号をプロットする。そして、各ＯＮ／ＯＦＦ信号を、そのプロット位置の類似度に基づいて複数のクラスに分類する。

続いて、上述の複数のクラスから、ユーザの指示に応じて、ノイズ信号クラスが選択され、フィルタ関数導出部３５は、選択されたノイズ信号クラスに基づいて、当該ノイズ信号クラスに属するＯＮ／ＯＦＦ信号を除去するのに用いるフィルタ関数を導出する。フィルタリング結果出力部３７は、上記フィルタ関数に基づいて、ノイズが除去された作業信号をフィルタリング結果として出力する。

ユーザは、出力されたフィルタリング結果に満足すれば（すなわち、適正にノイズ信号が除去されていると判断すれば）、その導出されたフィルタ関数を、当該センサ信号用のフィルタを定義するパラメータとして設定し、利用することが可能となる。

以上のように求めたパラメータにより定義されたフィルタを、センサ信号に適用すれば、簡単に、工程の開始（終了）信号のみで形成された作業信号を出力することができ、そのような作業信号を用いることにより、手組みラインにおいても工程に係る作業時間を算出することが可能となる。

また、作業監視装置２にセンサ信号を供給するセンサ３としては、光電センサなどの比較的安価で、設置の自由度が高いものを用いれば、生産設備を改装する必要もなく、導入コストを安価に抑えることができる。また、工程ごとの手作業の開始と終了を、センサからの信号のみで特定することが可能となり、作業者が個々に、作業の開始と終了のための入力作業を別途行う必要はなくなる。以上のことから、計測システム導入コストを安価におさえ、導入前の生産ラインの生産性を維持しつつ、手組みラインにおける作業時間を高い精度で算出し、自動で計測することが可能となる。

さらに、本発明の作業監視装置２は、特徴量を用いてＯＮ／ＯＦＦ信号をクラスター分析にかけることによって、フィルタを定義するための最適なパラメータを容易に求めることが可能となる。具体的には、従来、例えば、間隔フィルタを作成するには、ノイズ信号を含むセンサ信号と、実際の工程の開始／終了時刻とを照らし合わせて、ノイズ信号だけを除去できる間隔の閾値（パラメータ）を特定する作業が必要である。このパラメータ設定の作業は、生産システム１における各工程での作業動作、センサの仕様、どのようなノイズが発生し得るかなどの知識を有する熟練者が、例えば、膨大な量のタイムスタンプ１８やタイミングチャート１９（図４）を見て、試行錯誤しながら、最適と思われるパラメータを特定することにより行われてきた。

しかし、本発明の作業監視装置２によれば、特徴量を用いてクラスタリング処理することにより、多数のＯＮ／ＯＦＦ信号からノイズ信号のみを短時間で誰でも簡単に特定することができる。また、作業監視装置２は、ノイズ信号が特定されることによって、フィルタ関数を導出するので、フィルタのパラメータが自動的に決定される。

以上のことから、時間をかけることなく誰でも簡単にフィルタを定義することが可能となり、作業環境の変化に応じて、パラメータの再設定を行う必要がある場合にも、熟練者に限らず誰でも即座に対応することが可能となる。

なお、本実施形態において、クラスター分析に利用するために選択される特徴量の数は、特徴量Ｘと特徴量Ｙの２つとしたが、これに限定されない。特徴量を選択する段階において、ユーザが操作部５を用いて、任意に（例えば、１つ、３つなど）選択することができる。例えば、特徴量が３つ選択された場合は、クラスタリング処理結果は、２次元ではなく、３次元のグラフによって表せばよい。また、クラスター分析の実行回数は、１回に限定されず、例えば、２つの特徴量を選択して、クラスター分析を行い、さらに、もう１つ別の特徴量について再度クラスター分析を行うことも可能である。この場合、上述の、３つの特徴量に基づく、３次元グラフによるクラスター分析の結果と略同様の結果を得ることができる。

図１８、１９に基づいて、クラスター分析を連続で２回実行する場合について説明する。

図１８（ａ）は、あるセンサが出力した（ノイズ信号を含む）センサ信号を示す図である。ここでは、１つの作業を示すパルスが、断続的な複数の短い動作で検出されてしまうことと、検知対象外の物体の単発の動きが検出されてしまうことによりノイズ信号Ｎが発生している。

図１８（ｂ）は、２つの特徴量を用いて、クラスタリング処理を行うことにより導出されたフィルタ関数で、フィルタリング処理を行った場合の結果信号を示す図である。２つの特徴量とは、上述の例（特徴量パターン２）に基づいて、ＯＮ／ＯＦＦ信号の１つ前の信号との入力時間差を特徴量Ｘ、１つ後の信号との入力時間差を特徴量Ｙとしたものである。

なお、結果信号とは、フィルタ関数導出部３５が導出したフィルタ関数に基づき、ノイズ信号クラスとして特定されたＯＮ／ＯＦＦ信号を、フィルタリング処理部３６がセンサ信号から除去した後の信号のことである。作業信号は、すべてのＯＮ／ＯＦＦ信号が非ノイズ信号であることが確定しているものであり、工程の開始／終了時点が正確に反映されている信号のことであるので、結果信号と作業信号とは区別する。結果信号を検証し、正しくフィルタリングが行われていると確認されたときに、結果信号は、作業信号として認められる。

図１８（ｂ）の結果信号において、上記検知対象外の物体の動きに起因するノイズ信号が、適正にフィルタリングされていない。これは、ＯＮ信号６８が、上述のクラスＣに属していると判定され、ＯＦＦ信号６９が、クラスＡに属すると判定されたため、ノイズ信号クラスに分類されなかったためである。

そこで、新たな特徴量パターンを選択して、別の特徴量を取得し、再度クラスタリング処理部３３がクラスタリング処理を行うことで、非ノイズ信号クラスに含まれるノイズ信号をふるい落とすことが可能となる。

図１８（ｃ）は、図１８（ｂ）の結果信号において、当該ＯＮ信号（ＯＮ信号６８）の２個後に入力された同一センサ信号上のＯＮ／ＯＦＦ信号との入力時間差に着目した場合（パターン２’）の特徴量Ｑと、当該ＯＦＦ信号（ＯＦＦ信号６９）の２個前に入力された同一センサ信号上のＯＮ／ＯＦＦ信号との入力時間差に着目した場合（パターン２”）の特徴量Ｚとを示す図である。

特徴量選択部３１は、上述の２つの特徴量パターン（パターン２’、パターン２”）を選択する。特徴量計算部３２は、除去できなかった単発のＯＮ信号およびＯＦＦ信号すべてについて、特徴量Ｑおよび特徴量Ｚをそれぞれ取得する。

図１９（ａ）は、図８の第３クラスに属するＯＮ／ＯＦＦ信号について、クラスタリング処理部３３が、特徴量Ｑ（２つ後との時間差）を用いて２回目のクラスタリング処理を行った場合のクラスタリング結果の散布図である。横軸は、２つ後のＯＮ／ＯＦＦ信号との入力時間差を示している。したがって、ユーザは、特徴量Ｑが一定値以上のＯＮ／ＯＦＦ信号は、ＯＮ信号６８と同じタイプのノイズ信号であるとして、クラス７１をノイズ信号クラスとして選択することができる。

図１９（ｂ）は、図８の第１クラスに属するＯＮ／ＯＦＦ信号について、クラスタリング処理部３３が、特徴量Ｚ（２つ前との時間差）を用いて２回目のクラスタリング処理を行った場合のクラスタリング結果の散布図である。横軸は、２つ前のＯＮ／ＯＦＦ信号との入力時間差を示している。したがって、ユーザは、特徴量Ｚが一定値以上のＯＮ／ＯＦＦ信号は、ＯＦＦ信号６９と同じタイプのノイズ信号であるとして、クラス７２をノイズ信号クラスとして選択することができる。

２回目のクラスタリング処理によって、ノイズ信号クラスとして選択された、クラス７１およびクラス７２のＯＮ／ＯＦＦ信号は、フィルタリング処理部３６によって除去される。単発で発生するノイズ信号が含まれていても、上記特徴量パターン２’、２”を用いてクラスタリング処理を実行することにより、正しくフィルタリングの処理を行うことが可能となる。

なお、作業監視装置２は、図１に示すとおり、さらに作業時間計測部２９を備えていてもよい。作業時間計測部２９は、作業信号から工程の開始信号の入力時刻と、終了信号の入力時刻とを取得し、取得した時刻の差から当該工程の作業時間を計測するためのものである。これにより、ノイズ信号の含まれない、正確な工程の作業開始と終了とを表す作業信号から、正確な作業時間を計測することが可能となる。

あるいは、作業時間自動計測システム１００において、作業監視装置２とは別の情報処理装置が作業時間計測部２９を備え、該情報処理装置と作業監視装置２とを通信可能に接続してもよい。作業監視装置２が出力する作業信号を用いて、上記情報処理装置が作業時間を計測するので、手組みラインにおいて正確な作業時間を計測できる作業時間自動計測システム１００を構築することが可能となる。

〔実施形態２〕
上記実施形態１では、特徴量選択部３１による特徴量パターンの選択、およびクラス選択部３４によるノイズ信号／非ノイズ信号クラスの選択は、ユーザの指示に基づいて行われる例について説明した。しかし、各々の選択肢が有限個である場合は、実施形態１における処理（フィルタリング結果の適否を判断するステップを除く）を、自動化することができる。本実施形態では、具体的には、特徴量選択部３１およびクラス選択部３４が、すべての選択肢の組み合わせを試して、ユーザが満足する結果が得られるまで、フィルタリング結果を順に提示する。

図１１は、本実施形態における作業監視装置２（図１）の処理の流れを示すフローチャートである。なお、図１１に示すＳ１０１〜Ｓ１１１までの各ステップは、Ｓ１０２とＳ１０６とが、ユーザではなく作業監視装置２によって自動で実行されることを除いては、実施形態１と同様である。

まず、図１の作業監視部１２は、フィルタリング処理の対象となるセンサ信号をセンサ信号記録部４１より取得する（Ｓ１０１）。特徴量選択部３１は、特徴量記録部４２を参照し、クラスタリング処理がまだ行われていない特徴量パターンを選択する（Ｓ１０２）。なお、このとき、選択した特徴量パターンに対応付けて、処理済みのフラグを立て、該フラグ情報を、例えば揮発性の記録媒体によって実現される一時記憶手段（図示せず）に記憶させる。特徴量計算部３２は、選択された特徴量パターンに基づいて、上記センサ信号から、ＯＮ／ＯＦＦ信号ごとに特徴量を算出（あるいは、取得）する（Ｓ１０３）。

続いて、クラスタリング処理部３３は、取得された特徴量に基づいて、上述のクラスタリング処理を実行し、散布図にプロットしたそれぞれのＯＮ／ＯＦＦ信号を、複数のクラスに分類する（Ｓ１０４）。このクラスタリング結果は、表示部７に出力されることによって、ユーザに提示されてもよい（Ｓ１０５）。

次に、クラス選択部３４は、Ｓ１０４におけるクラスタリング結果で出力された複数のクラスのうち、ノイズ信号クラスを選択する（Ｓ１０６）。このとき、クラス選択部３４は、出力された複数のクラスすべてが、ノイズ信号クラスか非ノイズ信号クラスかのいずれかとして特定されるすべての組み合わせを上記一時記憶手段に記憶させ、順にフィルタ関数導出部３５およびフィルタリング処理部３６に供給する。

フィルタ関数導出部３５は、クラス選択部３４が選択した組み合わせに基づいて、ノイズ信号クラスに属するＯＮ／ＯＦＦ信号を除去するためのフィルタ関数を導出する（Ｓ１０７）。続いて、フィルタリング処理部３６は、クラス選択部３４が選択した組み合わせ、あるいは、上記フィルタ関数に基づいて、ノイズ信号として特定されたＯＮ／ＯＦＦ信号をセンサ信号から除去する（フィルタリング処理）（Ｓ１０８）。なお、上記Ｓ１０７のフィルタ関数導出ステップと、Ｓ１０８のフィルタリング処理ステップとは、順序を入れ替えて実行してもよいし、あるいは、同時に実行してもよい。

最後に、フィルタリング結果出力部３７は、Ｓ１０８にて上記センサ信号から生成された、ノイズ信号を含まない作業信号を、フィルタリング結果として出力する（Ｓ１０９）。

ここで、ユーザは、上記出力されたフィルタリング結果（タイムスタンプ、タイミングチャート、あるいは、散布図いずれでもよい）を確認し、フィルタリング処理が適正に行われたか否かを判断する（Ｓ１１０）。ユーザは、上記フィルタリング結果で、正しくノイズ信号が除去されたと判断した場合は（Ｓ１１０においてＹＥＳ）、操作部５を介して、上記フィルタリング結果が適正である旨を、作業監視装置２に入力する。フィルタ関数導出部３５は、Ｓ１０７にて導出したフィルタ関数を、上記センサ信号に好適なフィルタのパラメータであるとして、上記センサ信号に対応付けてフィルタリング結果記録部４４に記録する（Ｓ１１１）。あるいは、ユーザがフィルタ関数を確認できるよう表示部７に出力してもよい。

一方、Ｓ１１０において、ユーザが、上記フィルタリング結果では、正しくノイズ信号が除去されていないと判断した場合は（Ｓ１１０においてＮＯ）、操作部５を介して、再処理の指示が作業監視装置２に入力される。再処理の指示が作業監視装置２に入力されると、まず、クラス選択部３４は、上記一時記憶手段に記憶させたクラス選択の組み合わせについて、フィルタリング処理が未処理のものがないかどうかを確認する（Ｓ１１２）。ここで、未処理の組み合わせが残っていると判定された場合は（Ｓ１１２においてＮＯ）、クラス選択部３４は、Ｓ１０６に戻り、以降の処理を繰り返す。また、すべての組み合わせが処理済みであると判定された場合は（Ｓ１１２においてＹＥＳ）、特徴量選択部３１は、上記一時記憶手段に記憶させた処理済みフラグを確認し、未処理の特徴量パターンがないかどうか確認する（Ｓ１１３）。ここで、未処理の特徴量パターンが残っていると判定された場合は（Ｓ１１３においてＮＯ）、特徴量選択部３１は、Ｓ１０２に戻り、未処理の特徴量パターンを選択して以降の処理を繰り返す。一方、すべての特徴量パターンにおいてクラスタリング処理、および、フィルタリング処理が終了した場合は（Ｓ１１３においてＹＥＳ）、このまま処理を終了する。この結果を受けて、ユーザは、作業監視装置２において、当該センサ信号に対して適正なフィルタリングを行うためのフィルタを設定することは不可能であるという結論に至ることができる。

このような結論が得られた場合、ユーザは、センサの設置位置、センサの仕様などを変更することを検討することができる。

上記方法によれば、ユーザが満足するフィルタリング結果を得られるまで、有限個の選択肢についてすべてのパターンに対して、クラスタリング処理およびフィルタリング処理が実行されるので、フィルタリング処理、および、フィルタのパラメータ設定作業を、自動化して誰でも簡単に効率よく行えるようにすることができる。

さらに、作業監視装置２は、図１に示すとおり、適用フィルタ記録部４５を備えていてもよい。適用フィルタ記録部４５は、センサ信号において取得するべき特徴量パターンの情報と、そのクラスタリング結果に対して、どのクラスがノイズ信号（非ノイズ信号）クラスであるのかを示した情報とを記録するものである。

上記の各情報は、ユーザが必要に応じて参照できるよう、表示部７に出力されてもよい。また、特徴量選択部３１（またはクラス選択部３４）が、特徴量パターンの選択（または、ノイズ信号クラスの選択）を行うときに、必要に応じて、適用フィルタ記録部４５を参照するようにしてもよい。

これにより、フィルタを適用したい上記センサ信号のノイズパターンが既知の場合に、これらの情報を利用して効率よくクラスタリング処理とフィルタリング処理とを実行し、フィルタに設定するパラメータを求めることが可能となる。

なお、Ｓ１１０において、満足した結果が得られない場合に、Ｓ１０３、Ｓ１０６のステップではなく、Ｓ１０７に戻り、ユーザが既出のフィルタ関数を微調整できるよう、操作部５を介して指示を入力できる構成としてもよい。この構成は、満足した結果が得られない原因が、特徴量パターンの選択違いや、クラスの選択違いに起因するものではなく、フィルタ関数の微妙な差によるものである（とユーザが判断した）場合に有効である。フィルタ関数導出部３５は、ユーザの指示に応じてＳ１０７に戻った場合は、操作受付部２１を介して入力される調整されたフィルタ関数を受け付ける。フィルタリング処理部３６は、新たに受け付けたフィルタ関数に基づいて、フィルタリング処理を行う。新たなフィルタリング結果は、表示部７に出力され、その結果にユーザが満足するまで繰り返される。これにより、より精度の高いフィルタ関数を簡単に設定することが可能となる。

〔実施形態３〕
上述の各実施形態では、センサ信号のノイズパターンが既知の場合に、効率よく正しいクラス選択を行うための構成および方法について述べた。本実施形態では、センサ信号が未知の場合でも、効率よく正しいクラス選択を行うための構成および方法について述べる。本実施形態では、センサ信号記録部４１に記録されるセンサ信号に含まれるＯＮ／ＯＦＦ信号のいくつかを、実際の工程での作業動作と照らしあわせ、工程の開始（終了）信号であると認められるＯＮ／ＯＦＦ信号をあらかじめ特定（ティーチング）しておく方法を採用する。

〔作業監視装置の構成３〕
図１２は、本実施形態に係る作業監視装置２の要部構成を示すブロック図である。なお、図１２の各構成要素に付された符号は、図１の各構成要素に付された符号に対応しており、同じ符号は、同じ構成要素を示している。したがって、上述の各実施形態ですでに説明した構成要素についての説明は繰り返さない。

図１２に示す作業監視装置２において、図１の作業監視装置２と異なる点は、指定タイミング入力部８をさらに備えている点、入出力制御部１１が、タイミング入力制御部２４を、作業監視部１２が、同期制御部３８を、それぞれ有している点、および、記録部４０にティーチング結果記録部４６が含まれている点である。

指定タイミング入力部８は、ユーザが、工程の作業の開始あるいは終了のタイミングを作業監視装置２に伝える（ティーチングする）ために使用される。具体的には、ユーザが生産システム１において、実際に作業している様子を観察しながら（あるいは作業者本人でもよい）、指定タイミング入力部８のスイッチやボタンなどを押下して、その押下時刻を作業監視装置２に入力することが考えられる。例えば、スイッチをＯＮにしたときが作業実行状態、ＯＦＦにしたときが非作業実行状態であると、あらかじめ定めておけば、ＯＦＦからＯＮに切り替わった時点を作業開始のタイミング、ＯＮからＯＦＦに切り替わった時点を作業終了のタイミングとして、作業監視装置２に伝達することが可能となる。あるいは、作業者本人が、バーコードリーダとしての指定タイミング入力部８を用いて作業開始／終了時にパーコードを読み取り、読み取ったデータを作業監視装置２に送信することによっても、作業開始（終了）時刻をティーチングすることが可能である。

なお、この指定タイミング入力部８の構成を、操作部５で実現してもよい。

例えば、ユーザが実際の作業を観察しなくとも、センサ信号記録部４１（図１２）に記録されているタイムスタンプ１８や、タイミングチャート１９（センサ信号の波形）など、センサ信号の情報を閲覧することにより、作業開始（終了）時点を指定できる場合は、操作部５を用いて、直接作業監視装置２に作業開始（終了）時刻を指定することが可能である。

タイミング入力制御部２４は、指定タイミング入力部８（操作部５）を介して入力される信号を受信し、信号が入力されたタイミング、あるいは、信号が指定する時刻を後段の同期制御部３８に伝達する。

同期制御部３８は、ユーザが指定する工程の区切りのタイミングと、作業の動作を検知したセンサ信号とを同期させるものである。具体的には、タイミング入力制御部２４から供給された、ユーザが工程の区切りとして指定する時刻と、センサ信号記録部４１に記録されたセンサ信号に含まれるＯＮ／ＯＦＦ信号の入力時刻とを比較し、ユーザの指定時刻と一致するＯＮ／ＯＦＦ信号を、工程の開始（終了）信号として特定する。

ティーチング結果記録部４６は、同期制御部３８によって、工程の開始（終了）信号として特定されたＯＮ／ＯＦＦ信号の情報を、ティーチング結果として記録するものである。図１３は、ティーチング結果記録部４６に記録されるティーチング結果の例を示す図である。ユーザによって、作業開始のタイミングとして「２００５年１月５日の８時４８分２５秒」が指定された場合、同期制御部３８は、センサ信号記録部４１のタイムスタンプ１８（図４（ａ））から、上記の時刻に入力されたＯＮ／ＯＦＦ信号を抽出する。そして、該ＯＮ／ＯＦＦ信号に関連付けて、ティーチング結果情報（すなわち、「開始（終了）信号」であることを示す情報）をタイムスタンプ１８ａに記録する。なお、同期制御部３８は、センサ信号記録部４１のタイムスタンプ１８にあらかじめ「ティーチング結果」を格納するための項目を設けている場合、このティーチング結果を、センサ信号記録部４１に書き込んでもよい。

あるいは、表示部７に表示されたタイミングチャート１９（図４（ｂ））を見たユーザが、プロットエリア９に表示されるＯＮ／ＯＦＦ信号を、操作部５を用いて選択することにより、ティーチングを行ってもよい。この場合、ティーチング結果のタイミングチャート１９ａを、ティーチング結果記録部４６に記録することができる。

次に、本実施形態における、作業監視部１２のクラスタリング処理について説明する。

本実施形態では、特徴量パターンの例として、上述の３つのパターンに加え、さらに、以下の特徴量パターンを特徴量記録部４２に記録している。すなわち、ＯＮ／ＯＦＦ信号が、工程の開始（終了）信号として指定されたか否か（パターン４）、である。特徴量選択部３１が、この特徴量パターンを選択すれば、ＯＮ／ＯＦＦ信号に関連付けられた上述の「ティーチング結果」の情報に応じて、ＯＮ／ＯＦＦ信号が分類される。

図１４は、上述の実施形態にて選択された特徴量パターンに加えて、上記パターン４が選択された場合に、クラスタリング処理部３３が出力するクラスタリング結果の散布図である。図１４に示すとおり、ティーチングによって、工程の開始（終了）信号としてあらかじめ指定されたＯＮ／ＯＦＦ信号（ティーチング信号）を、例えば、異なる色の点で散布図にプロットすることができる（ティーチング信号６５）。

このようにすれば、ユーザが、ノイズ信号（非ノイズ信号）クラスを選択するとき（実施形態１）に、ティーチング信号６５が多く含まれているクラスを、非ノイズ信号クラスとして、一目で見分けて選択できる。また、クラス選択部３４がクラス選択のすべての組み合わせを試す場合（実施形態２）においても、クラス選択部３４が、より正解の確率が高い組み合わせを判定して、確率の高い順にフィルタリング結果を提示することで、ユーザはより効率よく所望のフィルタリング結果を取得することが可能となる。

正解の確率の高い組み合わせを求めるには、以下に記載するとおり、いくつかの方法がある。

各ＯＮ／ＯＦＦ信号が散布図にプロットされ、複数のクラスに分類されたあと、クラス選択部３４は、ティーチング信号６５に着目する。分類された各クラスの特徴としては、（１）ノイズ信号が多くかたまっている、（２）非ノイズ信号が多くかたまっている、あるいは、（３）ノイズ・非ノイズ信号が満遍なく含まれているなどが挙げられる。

クラスタリング結果の最も理想的な形は、全体が２つのクラスに分類されて、片方のクラスにノイズ信号が全て包含され、もう片方のクラスに非ノイズ信号が包含されている状態のものであると考えられる。この観点から、クラス選択部３４は、クラス内が非ノイズ信号に比べて、ノイズ信号の比率が高いクラス、あるいはノイズ信号に比べて、非ノイズ信号の比率が高いクラスを持つクラスタリング結果は、正解の確率が高いと判定する。そして、そのようなクラスタリング結果の優先度（表示される順）を高く設定する。一方、ノイズ信号も非ノイズ信号も同程度の比率で混在しているクラスを持つクラスタリング結果は、正解の確率が低いとして、優先度を低く設定する。

あるいは、より詳細に、クラス内のティーチング信号の有無、１クラスあたりのティーチング信号数、１クラスの全信号数に対するティーチング信号６５の割合、全ティーチング信号数に対する、クラス別ティーチング信号含有率などに基づいて、分類されたクラスが、クラス選択部３４が、ノイズ信号クラスか、非ノイズ信号クラスかを予測してもよい。これにより、クラス選択部３４は、予測結果と合致するクラスタリング結果を正解である確率が最も高いと判定することができる。

図１４の例では、全ティーチング信号数６個、第１クラスのティーチング信号数３個、第２クラス０個、第３クラス３個であることから、ティーチング信号含有率は、第１クラスから順に、５０％：０％：５０％となる。ここで、あらかじめ閾値を例えば４０％と定めておく。これにより、クラス選択部３４は、上記閾値を上回るティーチング信号を有する、第１および第３クラスが非ノイズ信号クラスで、第２クラスがノイズ信号クラスであるという組み合わせが、正解である確率が最も高いと判定することができる。

なお、ティーチングにより作業の区切りとして指定したＯＮ／ＯＦＦ信号の数が多ければ多いほど、散布図に表示されるティーチング信号６５の数も多くなるので、ティーチング信号６５の分布に基づいたノイズ信号／非ノイズ信号の判定の信頼度は高くなる。

また、クラス選択部３４が、クラスタリング処理部３３によって導出されたティーチング信号６５の数が、クラス選択の指標として不十分だと判定した場合は、ティーチングを追加で行うよう、ユーザに入力を促す構成としてもよい。

クラス選択部３４またはユーザが行う、ノイズ信号／非ノイズ信号クラス選択の正解率を高める（正解である確率が最も高いクラスタリング結果から検証していく）ことにより、作業監視装置２における、フィルタリング処理およびフィルタのパラメータ設定作業の効率を上げることが可能となる。

〔実施形態４〕
本実施形態では、生産システム１における作業状況を撮像した動画データ（以下、作業動画と称する）を用いて、上述の、ユーザによる、ティーチングおよびフィルタリング結果確認作業を支援する構成について説明する。

〔作業監視装置の構成４〕
図１５は、本実施形態に係る作業監視装置２の要部構成を示すブロック図である。なお、図１５の各構成要素に付された符号は、図１２の各構成要素に付された符号に対応しており、同じ符号は、同じ構成要素を示している。したがって、上述の各実施形態ですでに説明した構成要素についての説明は繰り返さない。

図１５に示す作業監視装置２において、図１２の作業監視装置２と異なる点は、撮像部４をさらに備えている点、入出力制御部１１が、映像入出力制御部２５を、作業監視部１２が、動画再生部３９を、それぞれ有している点、および、記録部４０に作業動画記録部４７が含まれている点である。

撮像部４は、図２に示す生産システム１のＡ〜Ｄ工程の各作業場所における、作業状況を撮像するものであり、例えば、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）カメラなどによって実現される。

作業動画記録部４７は、撮像部４が撮像した作業動画を記録するものである。図２に示す撮像部４ａ〜４ｄのように、撮像部４が工程ごとに設置されている場合には、作業動画は、工程識別情報と関連付けて、撮像時刻情報とともに記録される。これにより、工程と時間とを指定して作業動画を読み出し、再生することができる。

映像入出力制御部２５は、上記撮像部４によって撮像して得られた撮像信号を受け付け、作業動画記録部４７に格納するものであり、また、作業動画記録部４７から読み出された作業動画を表示部７へ出力するものである。

動画再生部３９は、ユーザの操作部５からの指示に応じて、作業動画記録部４７から所望の作業動画を読み出し、映像入出力制御部２５および表示部７を介して、読み出した作業画像を再生し、ユーザに提示するものである。

上記構成により、撮像部４によって撮像した作業動画を、ユーザは、作業監視装置２の表示部７から確認することが可能となる。

〔適用例１−ティーチング〕
図１６は、作業動画を用いて、ユーザのティーチング作業を支援する場合の、同期制御部３８（図１５）の入出力データを説明する図である。

図１６に示す作業動画再生画面１３は、作業監視装置２の表示部７に表示される作業動画表示例を示している。本実施形態では、作業動画再生画面１３は、動画再生部３９によって再生された作業動画を表示するための作業動画表示領域１３ａと、動画再生部３９に対する操作を行ったり、作業動画の再生状況（再生されている時点の時刻、どの工程の作業動画であるか、などの情報）を確認したりするためのＧＵＩ表示領域１３ｂとを含んでいる。

ＧＵＩ表示領域１３ｂには、さらに、ユーザのティーチング作業を支援するためのコントロールツールが表示されている。

工程選択リスト１４は、ティーチングを行う対象となるセンサ信号を指定するためのものである。本実施形態では、図２に示す生産システム１において、Ｃ工程のセンサ３ｃのセンサ信号についてティーチングを行いたい場合は、工程選択リスト１４から「Ｃ工程」を選択すればよい。選択はユーザが操作部５を用いて行う。

開始終了指定リスト１５は、工程の開始信号／終了信号のいずれをティーチングするのかを選択するためのものである。工程の開始信号をティーチングしたい場合は、開始終了指定リスト１５から「開始」を選択する。

タイミング指定ボタン１６は、工程の区切りのタイミングを、作業監視装置２に伝達するためのものである。開始終了指定リスト１５から開始が選択されている場合を例として説明すると、ユーザは、作業動画表示領域１３ａに表示されるＣ工程の作業動画を確認しながら、作業が開始されたと判断した時点でこのタイミング指定ボタン１６を、操作部５を用いて選択する。

タイミング指定ボタン１６が選択されると、操作受付部２１を介して同期制御部３８に指示信号が入力される。同期制御部３８は、入力された指示信号に応じて、ユーザが指定するティーチング情報を取得する。ティーチング情報とは、１．ティーチング対象となるのはどのセンサか、２．開始／終了信号いずれのティーチングか、３．そのタイミングはいつか、の３つである。３つ目の情報は、上記タイミング指定ボタン１６が選択された時点での、上記作業動画の撮像時刻のことであり、動画再生部３９から取得できる。ここでは、具体例として、同期制御部３８が、「センサ３ｃ」、「開始信号」、「２００５／１／５ ８：４８：２５」の３つの情報からなるティーチング情報を取得したものとする。

次に、同期制御部３８は、センサ信号記録部４１に記録されるタイムスタンプ１８を参照し、「２００５／１／５ ８：４８：２５」に入力された、「センサ３ｃ」のＯＮ／ＯＦＦ信号を検索する。次に、該当するＯＮ／ＯＦＦ信号６６を抽出し、このＯＮ／ＯＦＦ信号６６が工程の開始信号であることを示す情報（ティーチング結果情報１７）を出力する。ティーチング結果情報１７は、実施形態３と同様、ＯＮ／ＯＦＦ信号６６に対応付けられ記録される。

ノイズ信号を含むセンサ信号のパルス波形やタイムスタンプを見るだけで、そこに含まれるどの信号が工程の開始／終了を示しているかを選び出すことは、時間がかかる上に、熟練者以外のユーザにとって困難な作業である。熟練者とは、例えば、生産システム１における各工程での作業動作、センサの仕様、どのようなノイズが発生し得るかなどの知識を有する者のことを指す。上記構成によれば、作業動画を確認することにより、誰でも簡単にティーチングの作業を行うことが可能となる。

〔適用例２−フィルタリング結果確認〕
図１７は、作業動画を用いて、ユーザのフィルタリング結果確認作業を支援する場合の、動画再生部３９（図１５）の入出力データを示す図である。

センサ３ｃのセンサ信号（以下、センサ信号ｃと称する）に対して、作業監視部１２の各部によって、フィルタのパラメータ（フィルタ関数ｃ）が導出されると、次に、そのフィルタ関数ｃをセンサ信号ｃに適用したときに正しくノイズ信号の除去が行えるのかどうかの確認作業が必要となる。

図１７に示す、フィルタリング結果２８は、フィルタリング処理部３６によって、上記フィルタ関数ｃに基づき、ノイズ信号クラスとして特定されたＯＮ／ＯＦＦ信号をセンサ信号から除去した後の結果信号を示す。フィルタリング結果２８は、フィルタリング結果記録部４４に記録されている。なお、図１７では、フィルタリング結果２８は、タイムスタンプとして表されているが、タイミングチャートとして記録されていてもよい。

まず、操作受付部２１が、センサ信号ｃのフィルタリング結果確認作業を開始する指示をユーザより受け付けると、同期制御部３８は、フィルタリング結果記録部４４からセンサ信号ｃの（すなわち、センサ３ｃに対応付けられた）の結果信号を抽出する。

次に、結果信号に含まれるＯＮ／ＯＦＦ信号の入力時刻と、センサ３ｃが撮像していたＣ工程の作業動画の撮像時刻とを同期させ、上記結果信号と上記作業動画が同時に出力されるよう、動画再生部３９を制御する。

動画再生部３９は、同期制御部３８の同期制御に基づいて、作業動画記録部４７から取得したＣ工程の作業画像と、センサ信号ｃの結果信号の情報とを映像入出力制御部２５に出力する。これにより、作業動画再生画面１３には、作業動画と結果信号の情報とが、時刻を一致させた状態で同時に表示される。

結果信号を示す情報の表示例としては、例えば、結果信号が「作業実行状態」を示している間だけ、作業実行状態を示すロゴマーク２６を表示させたり、結果信号のＯＮ／ＯＦＦ信号が入力された時刻の作業動画に、工程の開始（終了）時点であることを示すフィルタリング結果画像２７を重畳させたりすることが考えられる。また、一瞬の開始（終了）時点をユーザが見逃さないよう、例えば、その開始（終了）時点の前後１０秒間、ガイドとして、開始ポイントまで（から）の残り（経過）秒数を、フィルタリング結果画像２７として表示させてもよい。

これにより、作業動画とフィルタリング結果とを同時に表示部７に表示させることができるので、ユーザは、実際の作業の様子と、フィルタリング結果とを照らし合わせて、フィルタリング結果の適否を簡単に確認することができる。結果として、熟練者以外のユーザにとって困難な作業である結果確認作業を、誰でも簡単に行うことが可能となる。

なお、結果信号の情報の出力として、音声を出力することも考えられる。この場合、スピーカなどの音声出力手段（図示せず）を、ＯＮ／ＯＦＦ信号入力時点の作業動画が出力された時にのみ音を発するよう、制御すればよい。

さらに、このフィルタリング結果確認作業の効率化を図るために、動画再生部３９は、ユーザが所望する箇所の作業動画を即座に再生する機能を有していてもよい。ユーザが所望する箇所とはすなわち、ＯＮ／ＯＦＦ信号の入力時刻付近である。フィルタリング結果の適否を確認するために必要なことは、結果信号に含まれるＯＮ／ＯＦＦ信号の入力された時刻が、実際の工程の開始（終了）時刻と一致しているか否かを確認することである。よって、ユーザが確認作業を効率よく行うために、ＯＮ／ＯＦＦ信号の入力時刻付近の作業動画のみをユーザに提示すればよい。

例えば、ユーザが、図１７に示すフィルタリング結果２８から、ＯＮ／ＯＦＦ信号６７を指定すると、動画再生部３９は、ＯＮ／ＯＦＦ信号６７の入力時刻付近（例えば、前後１０秒）の作業動画を繰り返し再生する。これにより、ユーザは、所望のＯＮ／ＯＦＦ信号６７の入力時刻付近の作業動画を即座に確認することができ、効率よく結果確認作業を行うことが可能となる。

あるいは、再生中の作業動画が、ＯＮ／ＯＦＦ信号入力時点の度に自動で一時停止するように、動画再生部３９を制御してもよい。これにより、工程の区切りを見落とすことを防ぎ、効率よく結果確認作業を行うことができる。

以上のように、本発明の作業時間自動計測システム１００は、工程の作業場所において生じる物体の動き、または、作業場所に配置される電動設備の電源を監視して、工程における活動の有無を検知するセンサ３と、センサ３からのセンサ信号により、手組みラインにおける各工程の作業開始（終了）時間を高い精度で特定することが可能な作業監視装置２とを含んでいるので、作業の開始と終了を機械的に特定することが難しい手組みラインにおいて、作業時間をより高い精度で計測することが可能となる。

作業監視装置２は、センサ３から取得したＯＮ／ＯＦＦ信号の入力をそのまま用いるのではなく、クラスタリング処理を行うことによって、ノイズ信号を除去（フィルタリング処理）することで、手組みライン特有の作業のやり直しや作業者ごとの微妙な手順の違いによるセンサの入力波形のばらつきを吸収することができ、これまで不可能であった手組みラインにおける作業時間の常時自動計測が実現できる。

さらに、上記クラスタリング処理によって、ノイズ信号の特定、および、該ノイズ信号を除去するためのフィルタのパラメータを自動で求めることが可能となり、フィルタリング処理および、フィルタのパラメータ設定作業を、誰でも簡単に、かつ、迅速に行うことが可能となる。

なお、上述した各実施形態では、作業監視装置２が、フィルタリング処理部３６を備えて、フィルタ関数導出部３５が導出したフィルタ関数を用いてフィルタリング処理を行い、また、作業時間計測部２９を備えて、上記フィルタリング処理の結果出力された作業信号を用いて作業時間の算出を行う構成、すなわち、作業監視装置２が、フィルタリング処理装置および作業時間計測装置としても機能する構成とした。

しかし、本発明に係る作業時間自動計測システム１００は、上記構成に限定されない。

例えば、上記作業監視装置２が、フィルタリング処理部３６および作業時間計測部２９を備えていない構成の場合には、作業時間自動計測システムが、該作業監視装置２と、上記作業監視装置２が導出したフィルタ関数を用いてフィルタリング処理を行うための、フィルタリング処理部３６を備えたフィルタリング処理装置と、上記フィルタリング処理装置が出力した作業信号から工程開始・終了時刻を取得して作業時間を算出するための、作業時間計測部２９を備えた作業時間計測装置とを含むことにより、上記各実施形態に係る作業時間自動計測システム１００と略同様の効果が得られる。この場合は、上記作業監視装置２、上記フィルタリング処理装置、および、上記作業時間計測装置とは互いに通信可能なように接続されていればよい。

本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能である。すなわち、請求項に示した範囲で適宜変更した技術的手段を組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。

最後に、作業監視装置２の各ブロック、特に作業監視部１２のクラスタリング処理部３３およびフィルタ関数導出部３５は、ハードウェアロジックによって構成してもよいし、次のようにＣＰＵを用いてソフトウェアによって実現してもよい。

すなわち、作業監視装置２は、各機能を実現する制御プログラムの命令を実行するＣＰＵ（central processing unit）、上記プログラムを格納したＲＯＭ（read only memory）、上記プログラムを展開するＲＡＭ（random access memory）、上記プログラムおよび各種データを格納するメモリ等の記憶装置（記録媒体）などを備えている。そして、本発明の目的は、上述した機能を実現するソフトウェアである作業監視装置２の制御プログラムのプログラムコード（実行形式プログラム、中間コードプログラム、ソースプログラム）をコンピュータで読み取り可能に記録した記録媒体を、上記作業監視装置２に供給し、そのコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記録媒体に記録されているプログラムコードを読み出し実行することによっても、達成可能である。

上記記録媒体としては、例えば、磁気テープやカセットテープ等のテープ系、フロッピー（登録商標）ディスク／ハードディスク等の磁気ディスクやＣＤ−ＲＯＭ／ＭＯ／ＭＤ／ＤＶＤ／ＣＤ−Ｒ等の光ディスクを含むディスク系、ＩＣカード（メモリカードを含む）／光カード等のカード系、あるいはマスクＲＯＭ／ＥＰＲＯＭ／ＥＥＰＲＯＭ／フラッシュＲＯＭ等の半導体メモリ系などを用いることができる。

また、作業監視装置２を通信ネットワークと接続可能に構成し、上記プログラムコードを、通信ネットワークを介して供給してもよい。この通信ネットワークとしては、特に限定されず、例えば、インターネット、イントラネット、エキストラネット、ＬＡＮ、ＩＳＤＮ、ＶＡＮ、ＣＡＴＶ通信網、仮想専用網（virtual private network）、電話回線網、移動体通信網、衛星通信網等が利用可能である。また、通信ネットワークを構成する伝送媒体としては、特に限定されず、例えば、ＩＥＥＥ１３９４、ＵＳＢ、電力線搬送、ケーブルＴＶ回線、電話線、ＡＤＳＬ回線等の有線でも、ＩｒＤＡやリモコンのような赤外線、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、８０２．１１無線、ＨＤＲ、携帯電話網、衛星回線、地上波デジタル網等の無線でも利用可能である。なお、本発明は、上記プログラムコードが電子的な伝送で具現化された、搬送波に埋め込まれたコンピュータデータ信号の形態でも実現され得る。

本発明の作業時間自動計測システムは、導入コストを安価に抑え、より精度の高い作業監視処理を行うので、生産ラインにおいて、生産効率や進捗を把握する目的で行われる各工程の作業時間計測に好適に用いることができる。

本実施形態に係る作業監視装置の要部構成を示すブロック図である。 本実施形態に係る作業時間自動計測システムが適用される、生産システムの構成を示す図である。 本発明に係る作業監視装置が行う処理の概要を示す図である。 本実施形態に係る作業監視装置のセンサ信号記録部が記録するセンサ信号を示す図である。 （ａ）は、本実施形態に係る作業監視装置がセンサから取得するセンサ信号の例を示す図であり、（ｂ）〜（ｄ）は、（ａ）に示すセンサ信号から抽出可能な特徴量パターンの例を示す図である。 クラスタリング処理によって、分類されるクラスの種類を示す図である。 特徴量計算部が取得する特徴量の例を示す図である。 クラスタリング処理部が行うクラスタリング処理の結果を示す図である。 図８に示すクラスタリング結果に、フィルタ関数導出部が求めたフィルタ関数をプロットした例を示す図である。 （ａ）は、フィルタリング処理前のクラスタリング結果の散布図およびセンサ信号のパルス波形を示す図であり、（ｂ）は、フィルタリング処理後の散布図および作業信号のパルス波形を示す図である。 本発明の他の実施形態における作業監視装置の処理の流れを示すフローチャートである。 他の実施形態に係る作業監視装置の要部構成を示すブロック図である。 他の実施形態に係る作業監視装置のティーチング結果記録部に記録されるティーチング結果の例を示す図である。 クラスタリング処理部が行うクラスタリング処理の結果を示す図である。 他の実施形態に係る作業監視装置の要部構成を示すブロック図である。 作業動画を用いてユーザのティーチング作業を支援する場合の、同期制御部の入出力データを説明する図である。 作業動画を用いてユーザのフィルタリング結果確認作業を支援する場合の、動画再生部の入出力データを示す図である。 （ａ）は、フィルタリング処理前のセンサ信号を示す図であり、（ｂ）は、フィルタリング処理後の結果信号を示す図であり、（ｃ）は、（ｂ）の結果信号から抽出する、異なる特徴量を示す図である。 （ａ）は、図８に示す第３クラスのＯＮ／ＯＦＦ信号について、別の特徴量を用いた２回目のクラスタリング処理を行った場合のクラスタリング結果を示す図であり、（ｂ）は、図８に示す第１クラスのＯＮ／ＯＦＦ信号について、別の特徴量を用いて２回目のクラスタリング処理を行った場合のクラスタリング結果を示す図である。

符号の説明

１ 生産システム
２ 作業監視装置（フィルタパラメータ設定装置／フィルタリング処理装置／作業時間計測装置）
３ センサ
４ 撮像部
５ 操作部（入力部）
６ 受信部
７ 表示部
８ 指定タイミング入力部（入力部）
１０ 制御部
１１ 入出力制御部
１２ 作業監視部
２１ 操作受付部（設定情報受付手段）
２２ クラスタリング結果表示制御部（クラスタリング結果出力手段）
２３ フィルタリング結果表示制御部（フィルタリング結果出力手段）
２４ タイミング入力制御部
２５ 映像入出力制御部
２９ 作業時間計測部（作業時間計測手段）
３１ 特徴量選択部
３２ 特徴量計算部（特徴量取得手段）
３３ クラスタリング処理部（クラスタリング処理手段）
３４ クラス選択部（クラス選択手段）
３５ フィルタ関数導出部（判別条件生成手段）
３６ フィルタリング処理部（フィルタリング処理手段）
３７ フィルタリング結果出力部（フィルタリング結果出力手段）
３８ 同期制御部（同期制御手段）
３９ 動画再生部（動画再生手段）
４０ 記録部
４１ センサ信号記録部
４２ 特徴量記録部
４３ クラスタリング結果記録部
４４ フィルタリング結果記録部
４５ 適用フィルタ記録部
４６ ティーチング結果記録部
４７ 作業動画記録部
１００ 作業時間自動計測システム（作業時間計測システム）

Claims (18)

1. 工程の作業場所において生じる物体の動き、または、作業場所に配置される電動設備の電源を監視して、工程における活動の有無を検知するセンサからのセンサ信号を取得するフィルタパラメータ設定装置において、
   取得したセンサ信号に含まれる、活動状態または非活動状態を形成する活動状態形成信号の特徴を数値化した特徴量を取得する特徴量取得手段と、
   上記取得した活動状態形成信号ごとの特徴量の類似度に基づき、上記活動状態形成信号を、クラスに分類するクラスタリング処理手段と、
   上記分類された各クラスを、除去対象の活動状態形成信号からなる除去対象クラス、または、除去対象でない活動状態形成信号からなる非除去対象クラスのいずれかに設定するクラス選択手段と、
   上記クラス選択手段の設定に応じて、上記分類された各クラスを、上記除去対象クラスと、上記非除去対象クラスとに判別するための判別条件を生成する判別条件生成手段とを備えていることを特徴とするフィルタパラメータ設定装置。
2. 上記クラス選択手段が除去対象クラスとして設定したクラスに属する活動状態形成信号を除去したセンサ信号を、結果信号としてユーザに提示するフィルタリング結果出力手段を備え、
   上記判別条件生成手段は、
   上記結果信号が、工程の開始信号および／または終了信号として妥当な非ノイズ信号のみからなる作業信号であると、ユーザによって判断された場合に、
   （１）上記除去対象クラスを、工程の開始信号および／または終了信号として妥当でない信号からなるノイズ信号クラスとして、（２）上記非除去対象クラスを、工程の開始信号および／または終了信号として妥当な信号からなる非ノイズ信号クラスとして、判別するための判別条件を生成することを特徴とする、請求項１に記載のフィルタパラメータ設定装置。
3. 上記結果信号が、工程の開始信号および／または終了信号として妥当な非ノイズ信号のみからなる作業信号でないと、ユーザによって判断された場合に、
   上記クラス選択手段は、上記分類された各クラスにおける、除去対象クラスまたは非除去対象クラスの設定を変更し、
   上記フィルタリング結果出力手段は、上記変更によって、新たに除去対象クラスとして設定されたクラスに属する活動状態形成信号を除去したセンサ信号を、新たな結果信号としてユーザに提示することを特徴とする、請求項２に記載のフィルタパラメータ設定装置。
4. 上記クラスタリング処理手段によって、クラスに分類された各活動状態形成信号を示すクラスタリング結果を、ユーザに提示するクラスタリング結果出力手段と、
   上記クラスタリング結果に含まれる上記各クラスが、ユーザによって、除去対象クラスまたは非除去対象クラスのいずれに設定されたかを示すクラス設定情報を受け付ける設定情報受付手段とをさらに備え、
   上記クラス選択手段は、上記クラス設定情報に基づいて、クラスの設定を実行することを特徴とする、請求項１または２に記載のフィルタパラメータ設定装置。
5. 取得したセンサ信号に含まれる活動状態形成信号の入力時刻が、ユーザが指定する工程の区切りの時刻と一致する活動状態形成信号を特定し、ティーチング信号として特定する同期制御手段を備え、
   上記クラスタリング処理手段は、上記ティーチング信号に対しては、ティーチング信号であることを示す情報を付加して、上記各活動状態形成信号をクラスに分類し、
   上記クラス選択手段は、各クラスにおける、上記ティーチング信号の含有数に基づいて、各クラスを、除去対象クラスまたは非除去対象クラスに設定することを特徴とする、請求項１から３のいずれか１項に記載のフィルタパラメータ設定装置。
6. 取得したセンサ信号に含まれる活動状態形成信号の入力時刻が、ユーザが指定する工程の区切りの時刻と一致する活動状態形成信号を特定し、ティーチング信号として特定する同期制御手段を備え、
   上記クラスタリング結果出力手段は、上記ティーチング信号に対しては、ティーチング信号であることを示す情報を付加して、クラスタリング結果をユーザに提示することを特徴とする、請求項４に記載のフィルタパラメータ設定装置。
7. 上記フィルタリング結果出力手段は、上記同期制御手段によってティーチング信号として特定された活動状態形成信号が、上記結果信号に含まれる場合に、該活動状態形成信号にティーチング信号であることを示す情報を付加して、上記結果信号をユーザに提示することを特徴とする請求項５または６に記載のフィルタパラメータ設定装置。
8. 撮像部が工程の作業の様子を撮像して出力した作業動画を、撮像時刻と関連付けて記録する作業動画記録部と、
   上記作業動画記録部に記録された作業動画を再生してユーザに提示する動画再生手段と、
   上記作業動画再生中に、ユーザにより指定された工程の区切りのタイミングを示す指定信号を自装置に入力するための入力部とをさらに備え、
   上記同期制御手段は、上記作業動画と上記指定信号とを同期させて、指定信号が示すタイミングの撮像時刻を工程区切り時刻として取得し、センサ信号に含まれる活動状態形成信号の入力時刻が上記工程区切り時刻と一致する活動状態形成信号をティーチング信号として特定することを特徴とする請求項５から７のいずれか１項に記載のフィルタパラメータ設定装置。
9. 上記同期制御手段は、上記判別条件に基づいて除去対象と判定された活動状態形成信号をセンサ信号から除去した結果信号を参照して、該結果信号に含まれる活動状態形成信号の入力時刻を取得し、
   上記動画再生手段は、上記作業動画を再生するとともに、上記同期制御手段が取得した上記入力時刻に基づいて、上記結果信号に含まれる上記活動状態形成信号が示す活動状態または非活動状態を示す情報を、作業動画の撮像時刻に合わせてユーザに提示することを特徴とする請求項８に記載のフィルタパラメータ設定装置。
10. 上記動画再生手段は、上記活動状態形成信号の入力時刻と一致する撮像時刻の時点で作業動画の再生を停止することを特徴とする請求項８または９に記載のフィルタパラメータ設定装置。
11. 上記特徴量取得手段は、活動状態形成信号の特徴量として、
    （１）当該活動状態形成信号がＯＮ信号、ＯＦＦ信号のいずれであるかを示す数値、
    （２）当該活動状態形成信号を含む同一センサ信号上において、当該活動状態形成信号の任意回前および／または任意回後に入力された活動状態形成信号との入力時間差を示す数値、および、
    （３）当該活動状態形成信号のセンサ信号とは異なるセンサ信号上において、当該活動状態形成信号の任意回前および／または任意回後に入力された活動状態形成信号との入力時間差を示す数値、の少なくとも１つを算出することを特徴とする、請求項１から１０のいずれか１項に記載のフィルタパラメータ設定装置。
12. 取得するべき特徴量の種類と、取得した特徴量により分類された各クラスが、ノイズ信号または非ノイズ信号クラスのいずれであるのかを示すクラス情報とを、センサ信号の波形パターンに対応付けて記録する適用フィルタ記録部を備え、
    上記クラスタリング処理手段は、取得したセンサ信号の波形パターンに対応付けられている特徴量の類似度に基づいて、クラスの分類を実行し、
    上記クラス選択手段は、上記波形パターンに対応付けられているクラス情報に基づいて、上記分類されたクラスごとに、ノイズ信号かまたは非ノイズ信号クラスかを選択することを特徴とする、請求項１から３のいずれか１項に記載のフィルタパラメータ設定装置。
13. 取得するべき特徴量の種類と、取得した特徴量により分類された各クラスが、ノイズ信号または非ノイズ信号クラスのいずれであるのかを示すクラス情報とを、センサ信号の波形パターンに対応付けて記録する適用フィルタ記録部を備え、
    上記クラスタリング処理手段は、取得したセンサ信号の波形パターンに対応付けられている特徴量の類似度に基づいて、クラスの分類を実行し、
    上記クラスタリング結果出力手段は、上記クラスタリング結果を、上記波形パターンに対応付けられているクラス情報とともに出力することを特徴とする、請求項４に記載のフィルタパラメータ設定装置。
14. 工程の作業場所において生じる物体の動き、または、作業場所に配置される電動設備の電源を監視して、工程における活動の有無を検知するセンサからのセンサ信号を取得するフィルタリング処理装置において、
    取得したセンサ信号に含まれる、活動状態または非活動状態を形成する活動状態形成信号の中から、工程の開始信号および／または終了信号として妥当でない活動状態形成信号を、ノイズ信号として、判別条件に基づき特定し、
    上記特定したノイズ信号を、上記センサ信号から除去して、工程の開始信号および／または終了信号として妥当な活動状態形成信号のみからなる作業信号を生成するフィルタリング処理手段を備え、
    上記判別条件は、（１）上記活動状態形成信号の特徴を数値化した特徴量に基づき各活動状態形成信号をクラスに分類し、（２）上記分類されたクラスから、除去対象の活動状態形成信号からなる除去対象クラスを特定することによって、該特定された除去対象クラスを分離する関数として、導出されることを特徴とするフィルタリング処理装置。
15. 工程の作業場所において生じる物体の動き、または、作業場所に配置される電動設備の電源を監視して、工程における活動の有無を検知してセンサ信号を生成するセンサと、
    上記センサ信号のノイズ信号を区分するための判別条件を生成する、請求項１から１３のいずれか１項に記載のフィルタパラメータ設定装置と、
    上記フィルタパラメータ設定装置が生成した判別条件に基づき、上記センサ信号からノイズ信号である活動状態形成信号を除去して、工程の開始信号および／または終了信号として妥当な活動状態形成信号のみからなる作業信号を出力する、請求項１４に記載のフィルタリング処理装置と、
    上記フィルタリング処理装置が出力する作業信号に含まれる、工程の開始信号および／または終了信号の入力時刻から工程の開始および／または終了時刻を取得して、作業時間を算出する作業時間計測手段を備えている作業時間計測装置とを含むことを特徴とする作業時間計測システム。
16. 工程の作業場所において生じる物体の動き、または、作業場所に配置される電動設備の電源を監視して、工程における活動の有無を検知するセンサからのセンサ信号を取得する第１ステップと、
    上記第１ステップにて取得したセンサ信号に含まれる、活動状態または非活動状態を形成する活動状態形成信号の特徴を数値化した特徴量を取得する第２ステップと、
    上記第２ステップにて取得した活動状態形成信号ごとの特徴量の類似度に基づき、上記活動状態形成信号を、クラスに分類する第３ステップと、
    上記第３ステップにて分類した各クラスを、除去対象の活動状態形成信号からなる除去対象クラス、または、除去対象でない活動状態形成信号からなる非除去対象クラスのいずれかに設定する第４ステップと、
    上記第４ステップでのクラスの設定に応じて、上記分類された各クラスを、上記除去対象クラスと、上記非除去対象クラスとに判別するための判別条件を生成する第５ステップとを含むことを特徴とするフィルタパラメータ設定方法。
17. 請求項１から１３のいずれか１項に記載のフィルタパラメータ設定装置、または、請求項１４に記載のフィルタリング処理装置を動作させる制御プログラムであって、コンピュータを上記の各手段として機能させるための制御プログラム。
18. 請求項１７に記載の制御プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

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