JP6033718B2

JP6033718B2 - 音検査方法

Info

Publication number: JP6033718B2
Application number: JP2013060012A
Authority: JP
Inventors: 唯周藤
Original assignee: Honda Motor Co Ltd
Current assignee: Honda Motor Co Ltd
Priority date: 2013-03-22
Filing date: 2013-03-22
Publication date: 2016-11-30
Anticipated expiration: 2033-03-22
Also published as: JP2014185902A

Description

本発明は、作動音、特に走行音に擬した擬似音の有無を検査する音検査方法に関する。

車両の多くは内燃機関を駆動源として走行する。走行中は内燃機関から発生する音（いわゆるエンジン音）が周囲に放出される。歩行者は、この音により車両の接近を認識することができる。

一方、電気自動車は、電動機を駆動源とし、この電動機の運転音はエンジン音より格段に小さく、歩行者に聞こえないことがある。
対策として、車両搭載のスピーカーから、警告作動音や接近通報音と呼ばれる擬似音（以下、作動音と記す。）を発することが推奨される。

作動音の有無を検査する技術は各種提案されてきた（例えば、特許文献１（請求項１）参照。）。すなわち、音響データをフレームに分割し、フレーム毎に周波数変換を行い、微分係数を算出し、微分係数の度数分布に基づいて音声フレームを判定するものである。特許文献１の技術は、検査対象の音響データが主となる環境、すなわち外部の騒音が侵入しない環境下で実施される。

外部の騒音が侵入する環境として、組立ラインを検討する。
車両組立工場では、組立ライン中で、諸検査の１つとして車両から所定の作動音が発生するか否かの作動検査がなされる。組立ラインでは、組立工具が発する音や作業員が発する音が満ちており、このような環境下では、特許文献１の装置では検査が困難である。

しかし、検査の効率化を考えると、他の検査と一括して組立ラインで音検査が実施されることが望まれる。
そこで、騒音が大きな環境においても、作動音の検査が行える技術が求められる。

特開２０１０−３９０５９公報

本発明は、騒音が大きな環境においても、作動音の検査が行える技術を提供することを課題とする。

本発明者らは、課題を解決するために次の実験を行った。
図１（ａ）に示すように、周波数が１９２５Ｈｚで、音圧が８４ｄＢ（マイク位置）の作動音を使用する。
図１（ｂ）は作業員が発する話声などの音であって、１９２５Ｈｚ付近では４０〜６０ｄＢの騒音が計測された。
図１（ｃ）は工場暗騒音であって、１９２５Ｈｚ付近では４０〜５０ｄＢの騒音が計測された。なお、工場暗騒音は、無人ではあるが、空調機、その他諸々の設備、機器が作動している状態での騒音であって、稼働中の最低音圧である。

図１（ａ）〜（ｃ）を合成した状態で、音圧を計測した。
図２で、横軸は時間、縦軸は音圧であり、横軸の途中で作動音を吹鳴させた。しかし、通常のＦＦＴ（高速フーリエ変換）解析における音圧レベルでは、作動音の有無は識別は難しかった。

そこで、本発明者らは図１（ａ）〜（ｃ）において、横軸の周波数を検討することにした。（ｂ）の作業者音及び（ｃ）の暗騒音は、規則性が無く、広い範囲の周波数の音が発せられる。
一方、（ａ）の作動音は、人工音であるため、周波数に規則性がある。作動音が複数の周波数を合成した合成音であっても、人工音である限り、周波数の最大値（以下、ピーク周波数と記す。）は変わらない。

そこで、図２で作動音吹鳴の末期近傍における音圧を、周波数変換し、さらにピーク周波数を調べてみた。調べた結果を、図３に示す。
図３に示すように、作動音吹鳴領域ではピーク周波数がほぼ一定であり、それ以外の領域では、ピーク周波数が上下に振れた。この振れは、「分散」という指標で定量的に評価することができる。
詳細は、後述するが、作動音吹鳴領域での分散は、１００以下である。
一方、それ以外の領域の領域での分散は２０００以上である。
５００又は１０００を閾値にとることにより、この閾値以下であれば作動音が吹鳴されていると判定できる。

以上の知見から次に述べる発明を完成することに成功した。
請求項１に係る発明は、騒音下で作動音が吹鳴されているか否かを判定する音検査方法であって、
音源から前記作動音を吹鳴させる工程と、
前記音源から所定距離離れた箇所に設けられるマイクロフォンで音を記録する工程と、
記録した音に対して高速フーリエ変換解析を行い周波数毎の音圧データを算出する工程と、
所望の範囲の周波数での最も音圧が大きな周波数を時刻毎に抽出する工程と、
抽出された時刻毎の周波数の値に対して分散値を計算する工程と、
計算された分散値が閾値以下であるときに、前記作動音が吹鳴されていると判定する判定工程とからなることを特徴とする。

請求項１に係る発明によれば、騒音が大きな環境においても、作動音の検査が行える。すなわち、音検査のために、車両を静かな場所へ移動する必要が無く、検査の一環として他の検査と平行して音検査が実施でき、生産性の低下を防止することができる。

作動音、作業者が発する音及び暗騒音の個々の音圧を示すグラフである。作動音、作業者が発する音及び暗騒音を合成した音の音圧を示すグラフである。ピーク周波数の波形図である。本発明に係る検査装置の原理図である。マイクロフォンで記録した音の音圧を示すグラフである。高速フーリエ変換解析を行った音圧データのグラフである。ピーク周波数の求め方を説明する図である。ピーク周波数の波形図である。分散の変化を示すグラフである。

本発明の実施の形態を添付図に基づいて以下に説明する。

図４に示すように音検査装置１０は、マイクロフォン１１と、このマイクロフォン１１で集めた音を記録し、処理し、判定する処理部１２と、判定結果を照光表示する合否表示ランプ１３とからなる。
マイクロフォン１１は、車両１４に車載されたスピーカ１５から発せられる作動音と、工場暗騒音と、作業者が発する音を合成してなる環境音を収録する。

処理部１２の作用を次に詳しく説明する。
マイクロフォン１１で収録した音の音圧は、図５に示すとおりである。横軸の途中で一定時間Ｔｔｉｍｅだけ作動音を吹鳴させたものである。Ｔｔｉｍｅ範囲外は、工場暗騒音と、作業者が発する音との合成音の音圧が示される。このグラフでは作動音吹鳴の有無が判断できない。Ｔｔｉｍｅは、仮に２０秒とする。

そこで、記録した音を、ＦＦＴ（高速フーリエ変換）解析することで、周波数毎の音圧データを算出する。
具体例として、図６に示すように横軸が周波数で、縦軸が音圧であるグラフを、１秒ごとに１枚描く。Ｔｔｉｍｅの２０秒に、比較検討のための１０秒を加えた３０秒分のグラフＧ１〜Ｇｎを、３０枚描く。

次に、作動音の周波数が１９２５Ｈｚの場合、前後の周波数を加えた１８００〜２２００Ｈｚの範囲に着目する。
図７（ａ）は、グラフＧ１の要部拡大図であり、１８００〜２２００Ｈｚの範囲において、音圧がピーク（最大）であるときの周波数、すなわちピーク周波数はｐｇ１であった。同様に、（ｂ）において、グラフＧ２でのピーク周波数はｐｇ２であり、グラフＧｎでのピーク周波数はｐｇｎであった。

ピーク周波数ｐｇ１〜ｐｇｎをプロットすると図８のグラフが得られた。
吹鳴範囲Ｔｔｉｍｅでは、ピーク周波数は１９２５Ｈｚ付近に収まり、Ｔｔｉｍｅの後ではピーク周波数が上下に振れた。
ただし、暗騒音が予定より大きいなどの要因でｐｇ１、ｐｇ２付近と、ｐｇｎ付近のピーク周波数の大きさに差がないことは、大いにあり得ることなので、ＦＦＴの音圧での判定は適当でない。ＦＦＴの音圧での判定に代わる手法が求められる。

代わる手法の一つとして、変動を検出することが考えられる。そこで、振れの程度を定量的に解析するために、「分散」を計算する。
先ず、Ｇ１〜Ｇ５を１グループとする。このグループにはｐｇ１〜ｐｇ５の５個のデータが存在する。このデータ群に対して次のように平均を求め分散Ｖを計算する。

１番から５番に基づいて計算したので、平均値をａｖｅ．ｐｇ１．５とし、分散をＶ１．５と表示した。
次に、１秒ずらして、Ｇ２〜Ｇ６を１グループとし、平均値ａｖｅ．ｐｇ２．６と、分散をＶ２．６を求める。

さらに、Ｇ３〜Ｇ７を１グループとし、平均値ａｖｅ．ｐｇ３．７と、分散をＶ３．７を求める。
以上の計算をＧｎまで繰り返す。
図８から明らかなように、Ｔｔｉｍｅ範囲内では上下の振れが小さいため、分散がごく小さいことが予想される。Ｔｔｉｍｅ範囲外では振れが大きいため、分散が大きくなることが予想される。

得られた分散Ｖ１．５、Ｖ２．６、Ｖ３．７・・・・をプロットすると図９のグラフが得られた。
Ｔｔｉｍｅの末期では、Ｔｔｉｍｅ範囲内のｐｇと範囲外のｐｇとを１グループとして分散を求めたため、徐々に分散が大きくなる。

説明を簡単にするために計算のメッシュを１秒としたが、メッシュを細かくし、その上で５個ずつグルーピングすると、図９において、Ｔｔｉｍｅの末期も分散は０に近似する。

分散は、差を２乗しているため、振れの程度を強調させる。例えば、分散１０００を閾値とすると、Ｔｔｉｍｅ範囲内（作動音吹鳴）の分散は閾値より、遥かに小さくなり、Ｔｔｉｍｅ範囲外（作動音非吹鳴）の分散は閾値より、遥かに大きくなり、両者をより明確に区別することができる。

以上を整理すると、本発明は次の通りになる。
図４にて、音源（スピーカ１５）から作動音を吹鳴させる工程と、音源から所定距離離れた箇所に設けられるマイクロフォン１１で音を記録する工程とを実施する。記録した形態の一例が図５に示される。

次に、記録した音に対して高速フーリエ変換解析を行い周波数毎の音圧データを算出する工程を実施し、例えば図６を得る。
続いて、所望の範囲の周波数（例えば１８００〜２２００Ｈｚ）での最も音圧が大きな周波数を時刻毎に抽出する工程を実施し、例えば図７に基づいて図８を得る。

次に、抽出された時刻毎の周波数の値に対して分散値を計算する工程を実施する。例えば、図９が得られる。
図９にて、分散値が閾値（例えば１０００）以下であるときに、作動音が吹鳴されていると判定する判定工程を実施する。
判定結果に基づいて、合否表示ランプ１３を選択的に表示すればよい。

以上により、暗騒音や作業者の発する音が満ちている組立ラインであっても、作動音の有無を検査することができる。

尚、本発明は、電動車両や、いわゆるハイブリッド型車両の音検査に好適であるが、その他の用途や、一般の車両の音検査に適用することは差し支えない。

本発明は、電動車両やハイブリッド型車両の音検査に好適である。

１０…音検査装置、１１…マイクロフォン、１２…処理部、１５…作動音を吹鳴するスピーカ。

Claims

騒音下で作動音が吹鳴されているか否かを判定する音検査方法であって、
音源から前記作動音を吹鳴させる工程と、
前記音源から所定距離離れた箇所に設けられるマイクロフォンで音を記録する工程と、
記録した音に対して高速フーリエ変換解析を行い周波数毎の音圧データを算出する工程と、
所望の範囲の周波数での最も音圧が大きな周波数を時刻毎に抽出する工程と、
抽出された時刻毎の周波数の値に対して分散値を計算する工程と、
計算された分散値が閾値以下であるときに、前記作動音が吹鳴されていると判定する判定工程とからなることを特徴とする音検査方法。