KR20060046060A - 지식 작성 지원 장치 및 표시 방법 - Google Patents

Abstract

과제

유저가 검사 장치에 최적의 특징량 및 또는 파라미터의 결정을 효율 좋게 행할 수 있는 지식 작성 지원 장치를 제공하는 것.

해결 수단

검사 대상으로부터 취득한 파형 데이터에 대해, 설정된 특징량과 파라미터의 소정의 조합에 대하여 특징량을 연산하여 구하여진 연산 결과를 취득한다. 계속해서, 그 취득한 연산 결과에 의거, 설정된 특징량 및 파라미터로 종축, 횡축을 취한 그래프를 표시 장치에 표시한다. 그래프상의 각 영역은 종축, 횡축의 조합마다 연산 결과에 대응한 농도로 나타난다. 농도로 나타냄으로써, 유저는 보다 농도가 짙은 영역을 간단하게 찾을 수 있고, 그 영역에 대응하는 특징량, 파라미터의 조합을 봄으로써, 검사 대상으로부터 취득한 파형 데이터에 있어서 최적인 특징량 및 파라미터의 조합 등의 조건을 용이하게 찾을 수 있다.

지식 작성, 지원

Description

지식 작성 지원 장치 및 표시 방법{KNOWLEDGE PREPARATION SUPPORT APPARATUS AND DISPLAY METHOD}

도 1은 본 발명의 알맞는 한 실시의 형태를 도시한 블록도.

도 2는 파형 데이터 입력 지시부에 의한 표시 화면의 일예를 도시한 도면.

도 3은 파형 데이터의 판독 화면, 보존 화면의 일예를 도시한 도면.

도 4는 연산 모드 전환부에 의한 표시 화면의 일예를 도시한 도면.

도 5는 축 항목 선택부에 의한 표시 화면의 일예를 도시한 도면.

도 6은 축 선택 패턴 설정부에 의한 표시 화면의 일예를 도시한 도면.

도 7은 축 선택 패턴 설정부에 의한 표시 화면의 일예를 도시한 도면.

도 8은 축 선택 패턴 설정부에 의한 표시 화면의 일예를 도시한 도면.

도 9는 연산 결과 표시부에 의한 표시 화면의 일예를 도시한 도면.

도 10은 연산 결과 표시부에 의한 표시 화면의 일예를 도시한 도면.

도 11은 특징량 연산부에서 행하여지는 비교 연산의 원리를 설명하는 도면.

도 12는 표시 화면의 일예를 도시한 도면.

도 13은 본 발명의 제 1 실시 형태의 주요부를 도시한 기능 블록도.

도 14는 그 제 1 실시 형태의 기능을 설명하는 순서도.

도 15는 그 제 1 실시 형태의 기능을 설명하는 순서도.

도 16은 본 발명의 제 2 실시 형태의 주요부를 도시한 기능 블록도.

도 17은 그 제 2 실시 형태의 기능을 설명하는 순서도.

도 18은 본 발명의 제 3 실시 형태의 기능을 주요부를 설명하는 순서도의 일부.

도 19는 본 발명의 제 3 실시 형태의 기능을 주요부를 설명하는 순서도의 일부.

도 20은 본 발명의 제 4 실시 형태의 주요부를 도시한 기능 블록도.

도 21은 본 발명의 제 5 실시 형태의 주요부를 도시한 기능 블록도.

도 22는 그 제 5 실시 형태의 기능을 설명하는 순서도.

도 23은 그 제 5 실시 형태의 기능을 설명하는 순서도.

도 24는 본 발명의 제 6 실시 형태의 주요부를 도시한 기능 블록도.

도 25는 그 제 6 실시 형태의 기능을 설명하는 순서도.

도 26은 그 제 6 실시 형태의 기능을 설명하는 순서도.

도 27은 본 실시 형태를 이용한 사용예를 설명하는 순서도.

(도면의 주요부분에 대한 부호의 설명)

10 : 지원 장치 11 : 파형 데이터 입력 지시부

12 : 연산 모드 전환부 13 : 축 항목 선택부

14 : 선택축 패턴 설정부 15 : 연산 결과 표시부

16 : 파형 데이터 입력부 17 : 기억 장치

18 : A/D 샘플링부 20 : 특징량 연산부

21 : 특징량 순차 연산부 22 : 특징량 비교 연산부

23 : 그룹 대표 특징량치 연산부

기술 분야

본 발명은, 지식 작성 지원 장치 및 표시 방법에 관한 것이다.

배경 기술

자동차나 가전제품 등에는, 모터가 조립된 회전기기가 매우 많이 사용되고 있다. 예를 들면 자동차를 예로 들어 보면, 엔진, 파워 스티어링, 파워 시트, 미션 그 밖의 도처에 회전기기가 실장되어 있다. 또한, 가전제품은 냉장고, 에어컨, 세탁기 그 밖에 각종의 제품이 있다. 이러한 회전기기가 실제로 가동한 경우, 모터 등의 회전에 수반하여 소리가 발생한다.

이러한 소리는, 정상적인 동작에 수반하여 필연적으로 발생하는 것도 있다면, 불량에 수반하여 발생하는 소리도 있다. 불량에 수반하는 이상음(異常音)의 발생 원인은 베어링의 이상, 내부의 이상 접촉, 언밸런스, 이물 혼입 등이 있다. 예를 들면, 기어 1회전에 대하여 한 번의 빈도로 이상음이 발생하는 원인은, 기어가 일그러짐, 이물의 물려 들어감, 스폿 상처, 모터 내부의 회전부와 고정부가 회전중 한 순간만 맞 비벼짐 등이 있다. 또한, 사람이 불쾌하다고 느끼는 소리는, 예를 들면 인간의 가청 범위인 20Hz부터 20kHz중에서 다양한 소리가 있다. 불쾌하다고 느 끼는 소리의 주파수의 일예로서는, 예를 들면 약 15kHz 정도의 것이 있다. 따라서, 이러한 소정의 주파수 성분의 소리가 발생하고 있는 경우도 이상음이 된다. 물론, 이상음은 이 주파수(15kHz)로 제한되지 않는다.

이러한 불량에 수반하는 소리는, 불쾌할 뿐만 아니라, 새로운 고장을 발생시킬 우려도 있다. 그래서, 그들 각 제품에 대한 품질 보증을 목적으로 하고, 생산 공장에서는, 통상 검사원에 의한 청각이나 촉각 등의 오감에 의지한 「관능 검사」를 행하고, 이상음의 유무의 판단을 행하고 있다. 구체적으로는, 귀로 듣거나, 손으로 만져서 진동을 확인하거나 함에 의해 행하고 있다. 여기서 관능 검사란, 인간의 감각 기관이 감지할 수 있는 속성을 인간의 감각 기관 그 자체에 의해 행하는 검사인 것이다 .

그런데, 수년전부터 자동차에 대한 음품질(音品質)의 요구가 급속히 높아져 오고 있다. 즉, 자동차 업계에서는 엔진, 미션, 파워 시트 등의 차량탑재 구동 파츠의 검사를 정량적으로 자동 검사하는 요구가 높아져 있고, 종래부터 행하여지고 있는 검사원에 의한 상기한 관능 검사와 같이 정성적이고 애매한 검사로는 그 요구에 응하는 품질을 얻을 수 없게 된다.

그래서, 이러한 문제를 해결하기 위해, 정량적이면서 명확한 기준에 의한 안정된 검사를 목적으로 한 이음(異音) 검사 장치가 개발되어 있다. 이 이음 검사 장치는 「관능 검사」 공정의 자동화를 목적으로 한 장치이고, 제품 구동부의 진동이나 소리를 센서로 측정하고, 그 아날로그 신호를 FFT 알고리즘 등을 응용한 주파수 해석 장치를 사용하여 주파수 성분을 조사하여 검사하는 것이다(특허 문헌 1). 아 날로그 신호의 해석은 그외에 밴드패스 필터를 응용한 것이라도 좋다.

이 특허 문헌 1에 개시된 기술을 간단하게 설명하면, FFT 알고리즘을 응용한 주파수 해석 장치는, 시간 영역 신호를 고속 푸리에 변환 알고리즘에 의해, 주파수 영역의 분석을 할 수 있다. 한편, 이상음의 주파수 영역도 어느 정도 정하여 있다. 따라서, 분석에 의해 추출된 주파수 성분중, 이상음의 발생 영역에 해당하는 성분을 추출할 수 있기 때문에, 이러한 추출한 성분의 특징량을 구한다. 그리고, 특징량으로부터 이상의 유무나 그 원인 등을 퍼지 추론 등을 이용하여 추정한다.

상기한 이음 검사 시스템에서는, 한 번 정한 기준에 따른 자동 판정을 할 수 있음과 함께 검사한 결과와, 그때의 파형 데이터를 이음 검사 시스템 내의 기억 장치에 보존할 수 있다.

상기한 바와 같은 이음 검사 시스템은, 검사를 실행할 때에 사용하는 최적의 특징량의 선택 및 특징량 연산용의 여러 파라미터의 선택을 행할 필요가 있다. 그러나, 이러한 특징량과 파라미터의 선택 처리는 사람이 직감과 경험에 의지하여 행하고 있는 것이 현재의 상태이다. 또한, 이와 같은 최적 파라미터를 탐색하는 처리의 자동화에 대해서는, 예를 들면 특허 문헌 2에 나타난 「유전적 알고리즘을 이용한 최적화 처리 방법 및 장치」가 있다. 이 특허 문헌 2에 개시되어 있는 계층화 유전적 알고리즘이나 병렬 유전적 알고리즘은, 유전적 알고리즘의 복잡한 최적화 문제에 있어서의 탐색 정밀도의 향상에 기여한다고 고려되고 있다.

[특허 문헌 1]

특개평11-173909호

[특허 문헌 2]

특개평9-44465호

특허 문헌 1 등에 개시된 종래의 이음 검사 시스템에서는, 이상의 유무에 대응하는 특징량을 추출하는 것 및 특징량을 연산하기 위한 파라미터의 선택은 사람이 직감과 경험에 의지하여 행하고 있다.

따라서 수천건을 초과하는 이상 판정 결과의 데이터로부터 이상의 유무와 그것에 대응하는 특징량 및 특징량을 연산하기 위해 이용하는 파라미터를 선택하는 것은, 경험과 직감이 요구될 뿐만 아니라, 매우 큰 공정수가 필요하고, 번잡하고 노력과 시간이 걸린다.

즉, 파형 해석을 행하는 경우, 각 파형의 특징을 나타내기 위해 다양한 방법으로 검사 대상의 파형을 특징량화 한다. 그리고, 하나의 특징량의 값을 얻음에 있어서서는 통상 몇 개인가의 파라미터가 있고, 이들의 설정을 변경함으로써 특징량의 값은 변화한다. 즉, 파라미터를 적절하게 설정하면, 파형 해석시에 그 파형의 특징이 특징량의 값으로서 현저하게 나타나 오기 때문에, 이들의 파라미터의 조정 작업을 행하는 것이 중요하다.

그런데 하나의 파라미터만으로도 설정 패턴은 많기 때문에, 설정을 차례대로 바꾸면서 특징량의 연산 결과를 비교하는 것은 상당히 어렵고 적절한 파라미터의 결정도 곤란하다. 또한 복수의 특징량의 어느 것에 가장 특징이 나타나 있는지를 확인하는 것도 파라미터와의 조합이 많아 곤란하기 때문에, 매우 큰 시간 및 노력 을 필요로 한다.

특히, 제조업에서는 신기종 생산 시작시부터 제조 품질의 단기에 체제 확립이 요구되기 때문에, 이음 검사 시스템에 있어서의 최적 파라미터를 조기에 결정할 필요가 있지만, 사람의 경험과 직감에 의거한 최적 파라미터의 결정에서는 시간이 걸려 버린다는 문제가 있다.

또한, 특허 문헌 2에 나타낸 바와 같은 계층형 유전적 알고리즘을 이음 검사 시스템의 최적 파라미터를 특정하는데 적용하는 것을 고려한 경우, 이하에 나타내는 문제가 생긴다. 즉, 계층 구조를 갖지 않는 유전적 알고리즘에서 조차, 유전적 알고리즘의 동작을 제어하는 파라미터의 설정은 시행착오적으로 행할 필요가 있다. 그와 같은 파라미터를 계층 구조로 쌓아올린 경우, 소망하는 결과를 얻기 위해서는, 상기 특징량이나 연산 파라미터를 사람 손으로 선택하는 것에 맞먹는 시행 착오가 또한 필요해진다.

또한, 유전적 알고리즘 자체의 제어가 복잡화하기 때문에, 파라미터 사이의 영향 정도에 따른 탐색 방법을 조립하는 것이 곤란해진다. 그 결과, 가령 특허 문헌 2의 방법을 이용하더라도, 단기간에 효율 좋게 최적의 파라미터를 구하는 것은 곤란하다.

또한, 유전적 알고리즘의 경우, 최종적으로 실제의 이음 검사 시스템에 사용하는 특징량이나 파라미터가 결정되었다고 하여도, 그것이 어떤 근거에 의거하여 결정되었는지를 알 수 없어, 최적의 특징량이나 파라미터로 되어 있는지의 여부 확인을 할 수 없다. 그 때문에, 가령 조건 설정의 최적화가 충분히 행하여져 있지 않 다면, 정확한 양부 판단을 행할 수 없지만, 결정된 특징량이나 파라미터를 믿고 이음 검사를 행하지 않을 수 없다.

본 발명은, 유저가 최적의 특징량 및 또는 파라미터를 찾고, 결정하는 것을 효율 좋게 행할 수 있고, 시각(視覺)에 의해 최적의 특징량 등의 조건을 확인할 수 있고, 또한, 정상시 파형과 이상시 파형이 어디가 어떻게 다른지를 유저에게 시각적으로 보여 이해시킬 수 있는 지식 작성 지원 장치 및 표시 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.

상기한 목적을 달성하기 위해, 본 발명에 관한 지원 장치는, 검사 대상으로부터 취득한 파형 데이터에 대해, 그 파형 데이터의 특징을 나타내는 특징량을 연산하여 얻어진 특징량 연산 결과에 의거하여, 검사 대상이 정상인지 이상인지의 판단을 행하는 검사 장치에 설정하는, 상기 판단에 유효한 특징량 및 그 특징량을 연산하기 위한 파라미터중 적어도 한쪽을 구하는 것을 지원하는 지원 장치를 전제로 한다.

그리고, 하나 이상의 특징량 및 하나 이상의 파라미터를 설정하는 설정 수단과,

주어진 파형 데이터에 대해, 상기 설정 수단에 의해 설정된 특징량과 파라미터의 소정의 조합에 관해 특징량을 연산하는 특징량 연산 수단과, 상기 특징량 연산 수단에서 얻어진 상기 소정의 조합에 관한 각각의 연산 결과에 의거하여, 상기 설정된 특징량 및 또는 상기 설정된 파라미터로 2개 이상의 축을 구성한 그래프를 표시하는 연산 결과 표시 수단을 구비하여 구성하였다. 상기 그래프는, 상기 연산 결과에 대응한 농도, 색, 높이, 크기의 어느 하나에 의해 구성되도록 할 수 있다.

상기 파형 데이터는, 비교하는 2개의 파형 데이터로 이루어지고, 상기 특징량 연산 수단은, 그 2개의 파형 데이터에 대해 각각 상기 소정의 조합에 관해 특징량 연산을 하여 연산 결과를 구함과 함께, 그 2개의 파형 데이터에 있어서의 동일한 상기 조합에 관한 연산 결과끼리를 비교 연산하는 기능을 가지며, 상기 연산 결과 표시 수단은, 그 비교 연산한 결과에 의거하여 상기 설정된 특징량 및 또는 상기 설정된 파라미터로 2개 이상의 축을 구성한 그래프를 표시할 수 있다.

상기 그래프는, 상기 연산 결과에 대응한 농도, 색, 높이, 크기의 어느 하나에 의해 구성되도록 할 수 있다.

상기 파형 데이터는, 동일한 그룹에 속하는 복수의 파형 데이터로 이루어지고,

상기 특징량 연산 수단은 그 복수의 파형 데이터에 대해 각각 상기 소정의 조합에 관해 특징량 연산을 하여 연산 결과를 구함과 함께, 그 복수의 파형 데이터에 있어서의 동일한 상기 조합에 관한 연산 결과에 의거하여, 상기 판단에 유효한 특징량 및 그 특징량을 연산하기 위한 파라미터중 적어도 한쪽을 구하는 기능을 구비하도록 할 수 있다.

또한, 본 발명에 관한 표시 방법은 검사 대상물로부터 취득한 파형 데이터에 대해, 그 파형 데이터의 특징을 나타내는 특징량을 연산하여 얻어진 특징량 연산 결과에 의거하여, 상기 검사 대상물이 정상인지 이상인지의 판단을 행하는 검사 장 치에 설정하는, 상기 판단에 유효한 특징량 및 그 특징량을 연산하기 위한 파라미터중 적어도 한쪽을 구하는 것을 지원하는 지원 장치의 표시 방법으로서, 하나 이상의 특징량 및 하나 이상의 파라미터를 설정하는 공정과, 상기 파형 데이터에 대해, 상기 설정된 특징량과 파라미터의 소정의 조합에 관해 특징량을 연산하여 구한 연산 결과를 취득하는 공정과, 그 취득한 상기 소정의 조합에 관한 각각의 연산 결과에 의거하여, 상기 특징량 또는 상기 파라미터로 2개 이상의 축을 구성한 그래프를 표시하는 공정을 포함하는 것이다. 상기 그래프는, 상기 연산 결과에 대응한 농도, 색, 높이, 크기의 어느 하나에 의해 표시하는 공정을 구비할 수도 있다.

본 발명에 의하면, 특징량 및 또는 파라미터로 2개 이상의 축을 구성하여, 특징량 연산 결과에 따른 그래프를 표시하도록 하였기 때문에 어느 특징량, 파라미터의 조합이 유효한지를 시각적으로 용이하게 이해할 수 있다. 따라서, 파형 데이터의 특징을 곧바로 파악할 수 있고, 복수 파형의 특징의 차이를 시각적으로 곧바로 파악할 수 있다.

본 발명에 있어서, 「파라미터」란, 주어진 파형 데이터의 특징량의 연산 결과에 영향을 줄 수 있는 연산 처리상의 설정 항목이다. 이 파라미터는 특징량과의 관계에 있어서 이하에 나타내는 2종류가 있다. 1번째는, 특징량을 연산하기 전에 계측 파형에 대해 실시하는 전처리를 위한 파라미터이다. 이 파라미터를 변경한 경우, 계측 파형이 같아도 특징량 연산을 행하는 처리부에 입력하는 파형이 변화한다. 이 전처리의 파라미터로서는, 필터의 정수(定數) 등이 있다. 즉, 주파수 필터의 상하 한치 등을 바꿈으로써 그 필터를 통과하는 주파수 성분이 다르기 때문에, 특징량을 연산하는 연산 처리부에 입력하는 파형이 다르다. 또한, 이 전처리의 파라미터로서는 필터의 정수 이외에도, 파형 변환 처리에 있어서의 포락선 처리의 평활화 데이터 개수 등 각종의 것이 있다.

2번째는, 특징량 연산 그 자체의 파라미터이다. 즉, 특징량 연산의 실행에 필요한 파라미터로서 이것에 의해 특징량 연산을 행하는 처리부에 입력되는 파형이 같아도 특징량의 연산 결과가 변화한다. 예를 들면, 특징량의 대상 주파수 범위 지정이나 특징량과 비교하는 임계치 등의 파라미터가 있다.

발명을 실시하기 위한 최선의 형태

우선, 본 발명의 실시 형태에서 특징량 및 파라미터를 설정하는 대상이 되는 이음 검사 장치를 간단하게 설명한다. 이음 검사 장치는 진동 센서 또는 음성 마이크로폰 등에서 취득한 파형 데이터에 대해 전처리를 행한 후, 소정의 복수의 특징량을 연산하고, 연산 결과로부터 유효한 것을 이용하여 양품/불량품/부정(不定)의 판단을 행하는 것을 기본 구성으로 한다. 그 전처리로서의 필터에는 밴드패스 필터, 로우패스 필터, 하이패스 필터 등 복수 종류 준비됨과 함께, 연산하는 특징량도 다수 준비된다.

검사 대상에 있어서 양부 판정을 하는데 유효한 전처리, 특징량 등은 거의 정해져 있고, 그다지 유효하지 않은 특징량을 연산하는 처리는 헛되게 되는 경우가 있다. 그래서, 본 실시 형태에서는 검사 대상에 적합한 특징량을 결정하기 위한 정보를 제공하는 기능을 구비하였다. 또한, 각 특징량은 연산 방식은 결정되어 있지만, 파라미터를 바꿈으로써 연산 결과 얻어지는 특징량의 값 나아가서는 판정 결과 도 변한다. 즉, 본래 유효한 특징량이라도 설정한 파라미터를 잘못하면 오판정을 할 우려가 있다. 그래서, 본 실시 형태의 지원 장치는 특징량과 파라미터의 적합한 조합을 용이하게 찾기 위한 정보를 제공하는 기능도 구비하고 있다. 그들 제공하는 정보는 시각적으로 용이하게 이해할 수 있고, 표시 장치 등에 컬러 표시, 3차원 표시 등을 이용하여 표시하고, 또한, 정확하게 적부(適否)를 판단하기 위해 구체적인 수치도 표시 가능하게 한다.

즉, 본 실시 형태의 지원 장치는 취득한 1 또는 복수의 샘플의 파형 데이터에 대해 미리 설정한 특징량, 파라미터의 조건에 의거하여 특징량을 연산하고, 얻어진 각각의 특징량 연산 결과 또는 그 특징량 연산 결과를 정규화한 값(이후, 평가치라고 한다)을 구한다. 그리고, 지원 장치는 얻어진 평가치에 의거한 정보를, 예를 들면 지원 장치의 표시 장치 등에 대해 2축(軸)의 직교 좌표계상에 표시하도록 하고 있다. 즉, 지원 장치는 표시 장치에 표시함에 앞서, 종축과 횡축에 대해 각각 특징량과 파라미터의 어느 하나를 할당한다. 지원 장치는 종축과 횡축의 각각의 특징량 또는 파라미터의 조합하에 특징량을 연산하고, 얻어진 평가치에 의거하여 좌표상에 표시를 한다. 종축과 횡축은 각각 특징량과 파라미터의 어느 것도 설정 가능하기 때문에, 특징량과 파라미터의 경우와, 특징량끼리의 경우와 파라미터끼리의 경우의 어느 조합도 가능하다. 그리고, 파라미터끼리의 경우 산출하는 특징량은 별도 설정한다.

도 1은, 본 발명의 알맞은 한 실시의 형태를 도시하고 있다. 도 1에 도시한 바와 같이 지원 장치(10)는 유저와의 사이의 입력 인터페이스로서, 파형 데이터 입 력 지시부(11), 연산 모드 전환부(12), 축(軸) 항목 선택부(13) 및 선택축(選擇軸) 패턴 설정부(14)를 구비하고 있다. 또한, 지원 장치(10)의 출력 인터페이스는, 특징량 연산부(20)에서 구한 연산 결과를 표시하는 연산 결과 표시부(15)를 구비하고 있다. 그들 입력 인터페이스 및 출력 인터페이스는 본 실시의 형태에서는 표시 장치의 표시 화면상에 소정의 레이아웃의 입출력 화면을 표시함에 의해 실현하고 있다.

또한, 지원 장치(10)는 입력 인터페이스로부터의 지시에 따라 특징량 연산을 행하는 특징량 연산부(20)와, 파형 데이터 입력 지시부(11)로부터의 지시에 따라 소망하는 파형 데이터를 특징량 연산부(20)에 주는 파형 데이터 입력부(16)와, 파형 데이터를 기억 보존하는 기억 장치(17)와, 파형 데이터를 취득하는 A/D 샘플링부(18)를 구비하고 있다. A/D 샘플링부(18)는 진동 센서 또는 음성 마이크로폰 등의 파형 신호 검출 수단에 접속되고, 이러한 파형 신호 검출 수단으로부터 주어지는 아날로그 파형 신호를 샘플링하여 디지털의 파형 데이터를 생성한다.

파형 데이터 입력 지시부(11)는 특징량, 파라미터 등의 조건을 결정하기 위해 특징량 연산부(20)에 주는 파형 데이터를 지정하는 것이다. 주는 파형 데이터로서는 기억 장치(17)에 격납된 기존의 파형 데이터와, 실제로 샘플링하여 수집한 파형 데이터가 있고, 어느 것을 사용하는지를 지시한다. 또한, 기억 장치(17)에 격납된 파형 데이터를 이용하는 경우에는 어느 파일의 파형 데이터를 사용하는지를 지시한다. 여기서 지정한 파형 데이터는 1개인 경우도 있다면, 복수개의 경우도 있다. 또한, 기억 장치(17)에는 예를 들면 양품의 그룹에 속하는 파형 데이터나, 불 량품의 그룹에 속하는 파형 데이터나, A제품에 관한 파형 데이터 등, 파형 데이터의 그룹도 입력할 수 있도록 되어 있다.

파형 데이터 입력부(16)는 수취한 지시에 따라 지정된 파형 데이터를 취득하고, 특징량 연산부(20)에 건네준다. 즉, 파형 데이터 입력부(16)는 파일명을 수취한 경우에는 기억 장치(17)에 액세스하고, 해당하는 파일명의 파형 데이터를 호출함과 함께 특징량 연산부(20)에 건네준다. 또한, 파형 데이터의 샘플링이 지정되었으면, AD 샘플링부(18)에 대해 샘플링 지시를 주고, AD 샘플링부(18)로부터 주어지는 샘플링 데이터를 취득하고, 취득한 샘플링 데이터를 파형 데이터로서 특징량 연산부(20)에 준다.

도 2는, 표시 장치의 화면상에 표시되는 파형 데이터 입력 지시부(11)의 입력 지시 화면의 일예를 도시하고 있다. 도시한 예에서는, 입력 지시 에어리어를 「파형입력1」과 「파형입력2」의 2개소 준비하고 있다. 2개의 입력 지시 에어리어는 같은 기능이고, 동일한 파형입력 에어리어를 이용하여 입력한 파형 데이터는 동일한 그룹을 구성하도록 한다. 즉, 본 실시의 형태에서는 예를 들면 양품과 불량품과 같이 2개의 그룹에 속하는 파형 데이터의 특징량의 차이를 용이하게 파악할 수 있도록 한다. 이로써, 「파형입력1」의 입력 지시 에어리어를 이용하여 양품의 파형 데이터의 취득을 행한 경우는 그룹1에 속하고, 「파형입력2」의 입력 지시 에어리어를 이용하여 불량품의 파형 데이터의 취득을 행한 경우는, 그룹2에 속한다고 하는 사용 방법으로 할 수 있도록 한다. 이와 같이 입력 지시 에어리어의 구분 사용에 의해 파형 데이터의 그룹의 지시도 할 수 있도록 되어 있다.

각 입력 지시 에어리어는 각각의 지시를 입력하기 위한 버튼 에어리어(11a, 11b, 11c)가 준비되어 있다. 구체적으로는 「데이터 수록」 버튼(11a)을 클릭하면, 파형 데이터 입력부(16)에 대해 파형 데이터의 샘플링을 지시한다. 「파일 판독」 버튼(11b)을 클릭하면, 도 3의 (a)에 도시한 파형 데이터 판독 화면을 표시하고, 판독하는 파일의 지정을 촉구한다. 이 파형 데이터 판독 화면에서 파일명이 지정되면, 보존처(保存先)의 어드레스·파일명이 파형 데이터 입력부(16)에 건네진다.

입력 지시 에어리어에는 파형 데이터 표시 에어리어(11d)가 마련되어 있다. 이 파형 데이터 표시 에어리어(11d)에는 파형 데이터 입력부(16)가 취득한 파형 데이터를 표시한다. 즉, A/D 샘플링부(18)로부터 취득하고, 샘플링한 파형 데이터나 기억 장치(17)로부터 판독한 파형 데이터가 표시된다. 이 파형 데이터 표시 에어리어(11d)에 표시된 파형 데이터는 「파일 보존」 버튼(11c)을 클릭함에 의해 기억 장치(17)에 격납할 수 있다. 즉, 「파일 보존」 버튼(11c)을 클릭하면, 도 3의 (b)에 도시한 파형 데이터 보존 화면이 표시된다. 그래서, 그 보존 화면의 좌란을 이용하여 보존처의 홀더를 지정함과 함께, 파일명을 기록한다. 그 상태에서 「보존」 버튼을 클릭함에 의해 파형 데이터 표시 에어리어(11d)에 표시되어 있던 파형 데이터가 해당하는 보존처에 격납된다. 이 기능은 통상 샘플링하여 수집한 파형 데이터를 기억 장치(17)에 격납하는 데 이용된다.

또한, 입력 지시 에어리어에는 파형 데이터 표시 에어리어(11d)의 오른편에 파형 리스트 표시 에어리어(11e)를 갖고 있다. 이 파형 리스트 표시 에어리어(11e)에는 각 입력 지시 에어리어를 이용하여 입력한 파형 데이터의 리스트가 표시된다. 이 리스트 표시된 중에서, 불필요한 파형 데이터를 선택한 상태에서 삭제 버튼(11f)을 클릭하면 리스트로부터 삭제된다.

구체적인 사용 방법은 후술하지만, 이 2개의 입력 지시 에어리어는 반드시 모든 실시 형태에서 사용하는 것은 아니고, 복수의 파형 데이터를 비교하는 경우에 이용한다. 따라서, 하나의 파형 데이터, 또는 하나의 그룹에 속하는 복수의 파형 데이터에 의거하여 특징량·파라미터 등의 조건을 구하는 경우에는, 한쪽의 입력 지시 에어리어만 이용하게 된다.

연산 모드 전환부(12)는 연산이나 표시를 하는 내용을 선택하는 것이다. 상술한 바와 같이 연산 대상의 파형 데이터는 2개의 그룹으로 나뉘어 있다. 그리고, 특징량 연산부(20)에 주는 파형 데이터는 어느 한쪽의 그룹에 속하는 것만이라도 좋고, 양쪽의 그룹에 속하는 것이라도 좋다. 그리고, 양쪽의 그룹에 속하는 파형 데이터에 의거하여 특징량을 연산한 경우, 그들의 연산 결과를 다시 비교 연산함에 의해 복수 파형의 특징의 차이를 용이하게 파악되도록 한다. 그 때문에, 연산 모드 전환부(12)에서는 2개의 그룹에 속하는 파형 데이터를 입력하는 경우에는 비교 연산의 종류도 지정한다. 선택된 연산 모드는 특징량 연산부(20)에 주어진다.

도 4는, 표시 장치의 표시 화면상에 표시되는 연산 모드 전환부(12)의 연산 모드 선택 화면의 일예를 도시하고 있다. 도시한 바와 같이 「파형1」, 「파형2」, 「비교」의 3개의 모드를 선택할 수 있도록 되어 있다. 여기서, 「파형1」을 선택하면, 입력 지시 에어리어에서의 「파형입력1」을 이용하여 입력된 파형 데이터에 의거하여 특징량 연산 등을 행하는 모드로 된다. 마찬가지로 「파형2」를 선택하 면, 입력 지시 에어리어에서의 「파형입력2」를 이용하여 입력된 파형 데이터에 의거하여 특징량 연산 등을 행하는 모드로 된다. 또한, 「비교」를 선택하면 입력 지시 에어리어에서의 「파형입력1」과 「파형입력2」을 각각 이용하여 입력된 2개의 그룹의 파형 데이터에 의거하여 특징량 연산 등을 행하는 모드로 된다. 이 경우는 「비교 연산 내용」을 풀다운 메뉴 방식으로 준비된 비교 연산의 리스트중에서 어느 하나를 선택한다.

축 항목 선택부(13)는, 연산 결과를 표시하는 직교 좌표계의 그래프의 종축과 횡축을 설정하는 것이다. 도 5는 표시 장치의 표시 화면상에 표시되는 축 항목 선택부(13)의 선택 화면의 일예를 도시하고 있다. 종축과 횡축은 각각 특징량과 파라미터가 선택 가능하다. 하나의 특징량에 대해 파라미터를 횡축, 종축 양쪽에 취하는 경우, 1단째의 「특징량 지정」의 항목란에 그 특징량을 지정한다. 이 란도 풀다운 메뉴 방식으로 준비되어 있는 중에서, 해당하는 특징량을 지정한다. 종축과 횡축의 적어도 한쪽이 특징량으로 설정되는 경우에는 이 「특징량 지정」은 도시한 바와 같이 「없음」이 선택된다.

2단째에서는 종축과 횡축의 각각에 관해 우선 대항목(大項目)으로 「파라미터」와 「특징량」의 어느 하나를 선택한다. 상세항목은 대항목의 선택 항목에 따라 선택 가능한 항목이 리스트되고, 선택할 수 있게 된다. 또한 3단째에서는 횡축, 종축이 모두 파라미터이며 게다가 동종의 상세항목인 경우에 횡축, 종축 사이에서 적용되는 연산식을 미리 준비된 것 중에서 선택한다. 이와 같이 하여 설정된 축 항목은 특징량 연산부(20)에 주어짐과 함께, 필요한 정보가 선택축 패턴 설정부(14) 에 주어진다.

선택축 패턴 설정부(14)는, 각 축에 할당하는 구체적인 정보를 설정한다. 즉, 특징량이라면, 선택 가능한 후보를 전부 표시하고, 연산하는 특징량을 선택한다. 선택된 특징량을 해당하는 축에 할당한다.

이 축 항목 선택부(13)에서 지정된 각 축의 항목의 정보는 특징량 연산부(20)에 주어짐과 함께 선택축 패턴 설정부(14)에도 주어진다. 이 선택축 패턴 설정부(14)는, 축 항목 선택부(13)에서 선택한 종축, 횡축의 항목인 특징량 또는 파라미터의 구체적인 내용을 설정하고, 특징량 연산부(20)에 제공한다. 즉, 특징량의 축의 경우에는 어느 특징량을 사용하는지를 선택하고, 파라미터의 축의 경우에는 상세항목에서 설정된 파라미터의 구체적인 수치 등을 설정한다.

도 6 내지 도 8은, 표시 장치의 표시 화면상에 표시되는 축 패턴 설정부(14)의 설정 화면의 일예를 도시하고 있다. 도 6은, 특징량에 관한 설정을 행하는 것으로, 사용 가능한 특징량을 표시하고, 예를 들면 포인팅 디바이스를 조작하고, 사용하는 특징량 앞에 마련된 네모진 체크란을 클릭하고, 체크 마크를 붙임에 의해 설정한다. 준비한 특징량으로서는, 예를 들면, RMS(실효치), 최대 진폭 레벨 등이 있다.

본 실시의 형태에서는, 도 6에 도시한 특징량 설정 화면에서 체크 마크를 붙임에 의해 특징량 연산부(20)에서 연산 처리하고, 그래프에 표시하는 특징량을 선택하도록 하였지만, 본 발명은 이것에 한하는 것은 아니고, 이러한 선택 화면에 의한 선택을 행하지 않고, 모든 특징량을 연산 대상으로 하여도 좋다.

도 7은, 파라미터로서 밴드패스 필터를 선택한 경우의 설정 화면의 일예이고, 31종류의 통과 대역을 파라미터로서 설정 가능하게 한다. 도시한 바와 같이, 각각의 통과 대역은 하한치와 상한치를 규정함에 의해 특정한다. 이 하한치와 상한치는 초기 상태에서 공란으로 하고, 전부를 유저가 입력하도록 하여도 좋지만, 특징이 나타나기 쉬운 주파수 영역은 어느 정도 알고 있기 때문에, 그들을 초기치의 세트로서 표시하도록 하여도 좋다. 또한, 도 7에서는 31종류의 파라미터의 전부에 대해 하한치와 상한치를 지정하여 일정한 주파수 범위의 통과 대역을 설정하도록 하였지만, 하나의 파라미터를 0으로부터 무한대와 같이 설정하고, 주파수에 의존하지 않는 특징량을 구하도록 설정할 수도 있다.

도 8은, 파라미터로서 데이터 사용 개수를 선택한 경우의 설정 화면이고, 31종류의 데이터 사용 개수를 설정할 수 있다. 이 예에서도, 상기한 밴드패스 필터에 있어서의 통과 대역과 마찬가지로 초기치로서 적당한 수치를 각 란에 표시하고, 필요에 따라 유저가 수정할 수 있도록 하여도 좋다. 이 데이터 사용 개수(N)는, 예를 들면, 특징량이 최대 진폭 레벨인 경우에 진폭이 큰 것부터 N개분의 데이터를 특징량으로서 추출하는 것 등에 이용된다.

또한, 도 6 내지 도 8에 도시한 바와 같이, 「설정 판독」 버튼과, 「설정 보존」 버튼을 준비하고, 작성한 특징량이나 파라미터의 패턴을 보존하거나, 과거에 작성하고 보존한 패턴을 판독하여 이용할 수도 있다. 이 패턴의 기억은 기억 장치(17)를 이용하여도 좋고, 별도의 기억 장치라도 좋다. 또한, 착탈 가능한 기록 매체를 이용하고, 그 기록 매체에 모델이 되는 특징량이나 파라미터의 패턴을 격납 하고, 그 격납된 패턴을 판독하여 이용할 수도 있다.

상기한 각종의 입력 인터페이스에 의해 설정된 조건에 따라 특징량 연산부(20)는 파형 데이터 입력부(16)로부터 주어진 파형 데이터에 대해 연산 처리를 하여 특징량 등을 구하고, 그 연산 결과를 연산 결과 표시부(15)에 건네준다. 또한, 특징량 연산부(20)의 구체적인 구성 및 기능은 후술한다.

연산 결과 표시부(15)는, 특징량 연산부(20)로부터 주어진 연산 결과에 의거하여, 결과 표시 그래프를 포함하는 연산 결과 표시 화면을 생성하고, 표시 장치의 소정 에어리어에 표시한다. 도 9는, 그 연산 결과 표시 화면의 일예를 도시한다. 연산 결과 표시 그래프(G1)는 종축, 횡축이, 축 항목 선택부(13)에서 선택된 특징량 또는 파라미터의 세트가 되고, 각 축마다 축 패턴 설정부(14)에서 설정된 값 또는 항목이 할당된 직교 좌표계의 그래프로 된다. 그래프상의 각 영역은 대응하는 종축, 횡축에 각각 할당된 조건으로 특징량이 연산되고, 특징량 연산 결과 또는 정규화된 특징량 연산 결과(이후, 평가치라고 한다)의 크기에 대응한 농담으로 나타난다. 도시한 예에서는 평가치가 클수록 색이 진해지도록 설정된다. 즉, 평가치의 최대부터 최소까지 복수 단계로 나누고, 구한 평가치가 최대의 범위에 속하는 경우에는, 그 영역은 흑색으로 되고, 최소의 범위에 속하는 경우에는 그 영역은 백색으로 된다.

이와 같이, 평가치의 대소를 농담으로 나타내고 있기 때문에, 유저는 농도가 진한 영역을 간단하게 찾을 수 있고, 그 영역에 대응하는 각각의 종축과 횡축의 값의 조합을 봄으로써 대상의 파형 데이터에 있어서 유효한 특징량·파라미터의 조합 등의 조건을 용이하게 찾을 수 있다.

또한, 종축 및 횡축에 따라 평행 이동하는 헤어 커서(C1, C2)도 준비된다. 이 헤어 커서(C1, C2)는 예를 들면 포인팅 디바이스를 조작하고, 한쪽의 헤어 커서상에 포인터를 맞추고 드래그한 상태로 이동함에 의해 단독으로 평행 이동시킬 수 있고, 2개의 헤어 커서의 교점 부분에 포인터를 합함과 함께 드래그한 상태로 이동함에 의해 2개의 헤어 커서를 동시에 평행 이동시킬 수 있다.

또한, 연산 결과 표시 그래프(G1)의 오른편 및 아래쪽에 각각 종축 그래프(G2), 횡축 그래프(G3)를 출력 표시한다. 이 종축 그래프(G2)는, 헤어 커서(C1)의 커서 위치의 그래프를 표시하고, 횡축 그래프(G3)는 헤어 커서(C2)의 커서 위치의 평가치를 그래프 표시한다. 이들의 종축, 횡축 그래프(G2, G3)는 연산 결과 표시 그래프(G1)의 각 영역의 농도와 대응시킨 농도로 표시함과 함께 평가치의 대소에 맞추어서 높이도 바꾸고 있다. 즉, 평가치가 큰 것일수록 그래프의 높이를 높게 한다. 높이를 비교함에 의해 보다 간단하게 큰 특징량을 찾을 수 있다. 이때의 각 막대 그래프의 높이이지만 농담에 맞추어 특징량이 같은 범위에 들어가는 것은 같은 높이로 하여도 좋고, 같은 범위라도 평가치에 맞추어 높이에 차이를 붙여도 좋다. 후자로 하면, 예를 들면 동일한 커서상에 있는 복수의 영역의 농도가 같아도, 평가치가 다르면 그 차이가 높이의 차로 나타나기 때문에, 어느 쪽이 보다 좋은 평가치인지를 용이하게 인식할 수 있다.

또한, 연산 결과 표시 그래프(G1)의 오른쪽 밑에는 평가치의 실제의 값을 표시하는 표시 영역(R)을 준비하고 있다. 이 표시 영역(R)에는 2개의 헤어 커서(C1, C2)의 교점에 해당하는 영역의 평가치가 표시된다. 이로써, 농담의 표시에서는 같아도 평가치를 봄으로써 확실히 보다 높은 평가치를 취하는 특징량 및 파라미터의 조합을 알 수 있다.

예를 들면, 도 9에서는 종축이 특징량이고, 횡축이 파라미터의 연산 결과 표시 그래프로 되어 있고, 예를 들면, 특징량D와 파라미터4의 조합의 영역이 큰 평가치로 되어 있다. 그래서, 이러한 조합을 실제의 이음 검사 시스템에서 특징량 연산을 한 때의 조건으로서 사용하는 후보로서 선택할 수 있다. 또한, 도 9의 예에서는 평가치가 최대로 되는 영역은 2개 있다. 즉, 상술한 특징량D와 파라미터4의 조합의 것과, 도 9중 2개의 헤어 커서(C1, C2)의 교점에 지적되어 있는 영역이 같은 농도로 표기되어 있다. 이러한 경우, 도 9, 도 10에 도시한 바와 같이 2개의 헤어 커서(C1, C2)를 적절히 이동시킴에 의해 평가치를 비교함으로써 어느 쪽이 보다 높은 평가치를 취하는 조합인지를 판단할 수 있다.

또한, 특징량 연산 결과는 정규화하면 좋다. 즉, 특징량의 종류에 의해 특징량 연산을 하여 구한 값의 최대치가 다른 것이 많이 있고, 다른 특징량의 평가치를 비교하기 위해서는 정규화하여 동일한 스케일로 변환한 상태에서 비교 처리를 행하는 편이 보다 정확한 판단을 행하기 때문이다.

또한, 본 실시의 형태에서는 특징량의 평가치의 대소를 농도로 나타냈지만, 색의 종류에 의해 표현하여도 좋고, 원의 반경의 대소 등 치수의 차에 의해 표현하여도 좋다. 물론, 각 영역에 각 특징량의 평가치를 수치로 표기하여도 좋다. 요컨대, 시각적으로 간단하게 평가치가 높은 조합을 인식할 수 있으면 좋다.

도 11은, 2개의 그룹에 속하는 파형 데이터에 의거한 특징량 연산 결과를 비교 연산한 경우의 예를 도시하고 있다. 도 1의 1(a), (b)에 도시한 바와 같이 각 파형 그룹마다 특징량 연산을 행하고, 연산 결과 표시 그래프(G1)에 상당하는 것을 작성한다. 그리고, 예를 들면 비교 연산이 차분(差分)을 구하는 것인 경우, 동일한 영역의 평가치의 차분을 연산함에 의해 최종적으로 도 11의 (c)에 도시한 바와 같은 연산 결과 표시 그래프(G1)가 구하여진다. 이로써, 그룹 사이에서 평가치의 차가 큰 조합이 한눈에 알기 때문에, 그룹을 식별하기 위한 특징량·파라미터 등으로서 적합한 것을 용이하게 구할 수 있다. 즉, 도시한 상태에서는 특징량D, 파라미터4의 것은 평가치로서는 큰 값을 나타내지만, 어느 쪽의 그룹에 속하는 파형 데이터라도 큰 값을 나타내기 때문에, 양 그룹을 식별하는 특징량, 파라미터 등의 조합으로서는 적합하지 않는 것을 알 수 있다.

도 12는, 지원 장치(10)의 표시 장치에 표시되는 표시 화면의 일예를 도시하고 있다. 이 표시 화면은, 상기한 각 입력 인터페이스, 출력 인터페이스의 개개의 표시 화면을 통합한 것에 대응한다. 도 12에 도시한 바와 같이, 상방 부분에 2개의 파형 데이터의 입력 지시 에어리어가 형성되어 있다. 이 예에서는, 하나의 입력 지시 에어리어에 2개의 파형 표시 에어리어를 구비하고 있다. 좌측의 파형 표시 에어리어는 파형 전체를 나타내고 있고, 우측의 파형 표시 에어리어는 좌측의 파형 표시 에어리어중의 일부를 시간축(횡축) 방향으로 확대해 나타내고 있다. 또한, 도 2에 도시한 파형 리스트 등은 표시하고 있지 않지만, 적절한 위치에 표시하도록 하여도 물론 좋다.

도 4에 도시한 연산 모드 설정용의 화면은 도 12에서는 중앙에 배치된 「분석 대상」의 란에 대응하고, 도 4의 「비교」 버튼과 「비교 연산 내용」이, 도 12에서는 가로 일렬로 나열한 레이아웃으로 하고 있다.

도 12의 아래쪽 우측에 배치된 「분석」, 「BPF」의 표제가 붙여져 있는 시트중 「BPF」를 선택하면, 도 7에 도시한 선택축 패턴 설정 화면이 표시된다. 이 도 12의 예에서는 특징량에 관해서는 준비한 것 전부를 구하도록 하였기 때문에, 도 8에 도시한 바와 같은 특징량에 관한 설정 화면은 준비되어 있지 않지만, 선택하는 경우는 예를 들면 이 시트에 겹쳐서 배치할 수 있다. 또한, 도 12의 아래쪽 좌측에는 연산 결과 표시 그래프 등이 표시되어 있다.

다음에, 특징량 연산부(20)의 구체적인 기능에 관해 설명한다. 도 13은, 특징량 연산부(20)의 제 1 실시 형태이고, 축 항목 선택부(13)에 의해 종축과 횡축이 각각 특징량과 파라미터로 설정되고, 연산 모드 전환부(12)에서는 「파형1」이나 「파형2」의 어느 하나가 선택됨과 함께 대응하는 입력 지시 에어리어를 이용하여 하나의 파형 데이터가 취득되고, 파형 데이터 입력부(16)를 통하여 그 하나의 파형 데이터가 특징량 연산부(20)에 주어진 경우이다. 특징량 연산부(20)는 주어진 파형 데이터에 대해 설정된 조건에 따라 특징량을 순차적으로 구하는 특징량 순차 연산부(21)를 구비하고 있다.

그리고, 이 제 1 실시 형태에서는 도 14에 도시한 순서도를 실행한다. 즉, 축 항목 선택부(13), 선택축 패턴 설정부(14)에서 설정된 파라미터의 세트와 특징량의 세트를 판독한다(S1). 일예로서는 특징량의 세트로서는 RMS, 최대 진폭 레벨 등이 있다. 또한, 파라미터 세트로서는 예를 들면 밴드패스 필터의 상하 한치의 조합이 있고, 13Hz - 18Hz, 20Hz - 28Hz, 25Hz - 35Hz 등이 주어진다. 계속해서 파형 데이터 입력부(16)로부터 처리 대상의 파형 데이터를 판독한다(S2). 또한, 이 S1의 스텝과 S2의 스텝은, 실행 순서는, 이 반대라도 좋다.

주어진 파형 데이터에 대해 S1의 처리를 실행하여 설정된 모든 파라미터와, 모든 특징량과의 조합에 관해 특징량 연산을 행한다(S3). 예를 들면, 파라미터가 상술한 바와 같이 밴드패스 필터의 통과 대역이라고 하면, S2의 스텝을 실행하여 판독된 파형 데이터에 대해 밴드패스 필터를 걸어서 통과한 주파수 성분에 대해 특징량 연산을 행한다. 특징량마다 평가치의 최대치로 정규화한다. 이로써, 각 특징량에서 유효한 파라미터가 보기 쉽게 된다. 이와 같이 정규화를 하는 것은, 유효 레인지가 작은 특징량의 평가치를 보기 쉽게 하기 위해서이기도 하다.

특징량 연산부(20)는 S3의 스텝을 실행하여 얻어진 평가치를 연산 결과 표시부(15)에 건네준다. 이로써, 연산 결과 표시부(15)는 특징량 연산 결과를 정리하여 표시한다(S4). 일예로서는 축 항목 설정부(13)가 횡축을 파라미터, 종축을 특징량으로 설정하였다고 하면, 도 9 등에 도시한 바와 같이 파라미터를 횡축, 특징량을 종축에 배치하고, 파라미터와 특징량의 조합으로 연산한 평가치의 크기를 농도로 표현하고 표시한다. 이 그래프의 표시 형태로서는 시각에 의해 평가치의 크기를 알 수 있으면 좋기 때문에 평가치의 크기에 맞추어서 색을 변경하도록 하여도 좋고, 나아가서는 3차원 그래프 등 여러 가지의 표현을 취할 수 있다. 이러한 표시 형태를 취함에 의해 판독한 파형 데이터에 대해 특징량마다 어느 주파수대에 어떤 평가 치가 나와 있는지를 한눈에 알 수 있다.

S3의 스텝은 특징량 순차 연산부(21)가 행한다. 구체적으로는 특징량 순차 연산부(21)가 도 15에 도시한 순서도를 실행한다. 즉, 우선, 파라미터의 세트중 최초의 것을 파라미터로 설정한다(S11). 그리고, 특징량의 세트중 1번째를 특징량으로 설정한다(S12). 이로써, 종축과 횡축에 관해 구체적인 조건이 각각 하나씩 설정된다.

계속해서, 취득한 파형 데이터에 대해 설정되어 있는 파라미터를 이용하여 설정되어 있는 특징량을 연산한다(S13). 이 특징량의 연산은 통상의 이음 검사 시스템 등에서 행하여지는 것과 마찬가지이다. 그리고, 특징량의 세트중의 최후의 특징량에 관해 연산하였는지의 여부를 판단하고(S14), S13에서 연산 처리한 것이 최후의 특징량이 아닌 경우에는 다음의 특징량을 설정하고(S15), S13으로 되돌아온다. 이로써, 다음의 특징량에 관해 연산하게 된다.

한편, S14의 분기 판단에서 Yes로 된 경우, S16의 분기 판단으로 진행하여, 파라미터의 세트중에서의 최후의 파라미터에 관해 연산하였는지의 여부를 판단한다(S16). 최후의 파라미터가 아닌 경우에는 다음의 파라미터를 설정하고(S17), S12로 되돌아온다. 이로써, 다음의 파라미터에 대해 특징량의 세트중 1번째로부터 순차적으로 특징량을 연산하게 된다. 그리고, S16의 분기 판단에서 Yes가 될 때까지, 상기한 처리 스텝을 반복하여 실행한다. 특징량과 파라미터의 모든 조합에 관해 특징량의 연산이 실행되었으면, S16의 분기 판단이 Yes로 되기 때문에, 도 14의 특징량 연산 처리(S3)가 종료된다.

도 16은, 축 항목 선택부(13)에 의해 종축과 횡축이 각각 파라미터로 설정되고, 연산 모드 전환부(12)에서는 「파형1」이나 「파형2」의 어느 하나가 선택됨과 함께 대응하는 입력 지시 에어리어를 이용하여 하나의 파형 데이터가 취득되고, 파형 데이터 입력부(16)를 통하여 그 하나의 파형 데이터가 특징량 연산부(20)에 주어진 경우이다. 특징량 연산부(20)는 주어진 파형 데이터에 대해 설정된 조건에 따라 특징량을 순차적으로 구하는 특징량 순차 연산부(21)를 구비하고 있다. 또한, 축 항목 선택부(13)를 이용하여 연산하는 특징량이 하나 선택된다.

이와 같이 파라미터가 2개 설정되는 경우, 파라미터1과 파라미터2는 어떤 특징량을 연산하는 경우에 필요한 다른 종류의 파라미터인 경우와, 같은 종류의 파라미터인 경우가 있다. 후자의 경우 파라미터1의 세트와 파라미터2의 세트의 내용은 같아도 좋고 달라도 좋다.

제 2 실시 형태로서 다른 종류의 파라미터를 2조 설정되는 예를 나타낸다.

예를 들면, 파라미터1의 세트가 데이터 사용 개수이고, 파라미터2의 세트가 밴드패스 필터의 상하한치의 조합인 경우가 있다. 그리고, 특징량은, 예를 들면 최대 진폭 레벨로 하고, 파라미터1 세트의 데이터 사용 개수(N)는 진폭이 큰 것부터 N개분을 특징량으로서 추출하도록 사용하는 것으로 한다.

이러한 경우, 특징량 순차 연산부(21)에서는 파형 데이터를 판독하면, 그 판독된 파형 데이터에 대해 밴드패스 필터 처리를 한 후 최대 진폭 레벨의 연산을 행한다. 이러한 연산은 파라미터1과 파라미터2의 조합의 수만큼 실시한다.

연산 결과 표시부(15)에서는 파라미터1을 횡축, 파라미터2를 종축에 배치하 고 파라미터의 조합에 의한 특징량의 평가치의 크기를 농도, 색 등에 대응시켜서 용이하게 이해할 수 있도록 표현한다. 이와 같이 하면, 판독한 파형 데이터에 대해 어느 주파수대에서 몇 개의 데이터 사용 개수일 때에 최대 진폭 레벨로 표시되는 특징이 크게 나와 있는지를 알 수 있다.

이 제 2 실시 형태에서의 전체의 처리 플로우는, 도 14와 기본적으로 같지만, S1의 처리가 설정하는 파라미터의 세트가 2세트로 되고, 특징량은 하나로 된다. 그리고, S3의 특징량 연산 처리가 도 17에 도시한 바와 같이 된다.

즉, 파라미터1의 세트중의 최초의 파라미터를 파라미터1로 설정하고(S21), 파라미터2의 세트중의 최초의 파라미터를 파라미터2로 설정한다(S22). 그리고, 설정되어 있는 파라미터1과 파라미터2를 이용하여 소정의 특징량을 연산한다(S23).

계속해서, 상기한 S23의 연산이 파라미터2의 세트중의 최후의 파라미터에 관해 연산한 것인지의 여부를 판단한다(S24). S23에서 연산 처리한 것이 파라미터2의 세트의 최후의 파라미터가 아닌 경우에는 다음의 파라미터를 새로운 파라미터2로 설정하고(S25), S23으로 되돌아온다. 이로써, 전회와 같은 파라미터1과 새롭게 설정한 파라미터2의 조합에 의거한 특징량 연산이 행하여진다.

한편, S24의 분기 판단에서 Yes로 된 경우, S26의 분기 판단으로 진행하여 파라미터1의 세트중에서의 최후의 파라미터에 관해 연산하였는지의 여부를 판단한다(S26). 최후의 파라미터가 아닌 경우에는 파라미터1의 세트중의 다음의 파라미터를 새로운 파라미터1로 설정하고(S27), S22로 되돌아온다. 이로써, 설정한 다음의 파라미터1에 대해 파라미터2의 세트중의 1번째와의 조합으로부터 순차적으로 특징 량을 연산하게 된다. 그리고, S26의 분기 판단에서 Yes가 될 때까지, 상기한 처리 스텝을 반복하여 실행한다. 파라미터1과 파라미터2의 모든 조합에 관해 소정의 특징량에 관한 연산이 실행되었으면, S26의 분기 판단이 Yes로 되기 때문에 도 17의 특징량 연산 처리(S3)가 종료된다.

제 3 실시 형태로서 같은 종류의 파라미터가 2조 설정된 경우를 나타낸다.

예를 들면, 파라미터1, 파라미터2의 세트가 모두 밴드패스 필터의 상하 한치의 조합인 경우가 있다. 이 경우의 특징량 순차 연산부(21)는 파형 데이터를 판독하고, 그 판독된 파형 데이터에 대해 각 주파수 상 하한에서 특정한 특징량 연산을 행하고, 파라미터1에 의거하여 구한 평가치와 파라미터2에 의거하여 구한 평가치를 이용하여 소정의 비교 연산을 한다. 이로써, 판독한 파형 데이터에 대해 어느 주파수대의 특징량의 비교 연산에서 특징이 크게 나와 있는지를 알 수 있다.

이 제 3 실시 형태에의 전체의 처리 플로우는, 도 14와 기본적으로 같지만, S1의 처리에서 설정하는 파라미터의 세트가 2세트로 되고, 특징량은 하나로 된다. 그리고, S3의 특징량 연산 처리가 도 18, 도 19에 도시한 바와 같이 된다.

즉, 우선 파라미터1의 세트에 관해 최초의 파라미터로부터 차례로 호출하여 파라미터1로 설정하고, 그 설정한 파라미터1을 이용하여 특정한 특징량을 연산한다. 이러한 처리를 반복하여 행함에 의해 파라미터1의 세트의 전부에 관해 주어진 파형 데이터의 특징량 연산을 실행한다(S31부터 S34). 파라미터 세트2에 관해서도 마찬가지로 하여 특징량 연산을 실행한다(S35부터 S38). 파라미터1의 세트와 파라미터2의 세트는 같은 파라미터의 세트라도 다른 파라미터의 세트라도 좋다.

계속해서, 파라미터1의 세트를 이용하여 연산한 평가치와, 파라미터2의 세트를 이용하여 구한 평가치의 모든 조합에 관해 미리 정한 비교 연산 처리를 행하고, 최종적인 연산 결과를 구한다(S39부터 S45). 구체적으로는 우선, 파라미터1의 세트로 구한 평가치중 최초의 것을 특징량 연산 결과1로 설정한다(S39). 또한, 파라미터의 세트2로 구한 평가치중 최초의 것을 특징량 연산 결과2로 설정한다(S40). 그리고, 특징량 연산 결과1와 특징량 연산 결과2를 비교 연산하여 최종적인 연산 결과를 구한다(S41).

상기한 S41의 연산 처리가, 파라미터의 세트2에서의 최후의 평가치를 사용하였는지의 여부를 판단하고(S42), 최후가 아닌 경우에는 파라미터의 세트2에서의 다음의 평가치를 특징량 연산 결과2로 설정하고(S43), S41로 되돌아온다. 이로써, 전회와 같은 특징량 연산 결과1과 새롭게 설정한 특징량 연산 결과2의 조합에 의거한 특징량 연산이 행하여진다. 그리고, S42의 분기 판단에서 Yes가 될 때까지 상기한 S41부터 S43의 처리 스텝을 반복하여 실행한다.

한편, S42의 분기 판단에서 Yes로 된 경우, S44의 분기 판단으로 진행하여, 파라미터1의 세트중에서의 최후의 특징량 연산 결과를 사용하였는지의 여부를 판단한다(S44). 최후의 평가치가 아닌 경우에는 파라미터의 세트1에서의 다음의 평가치를 특징량 연산 결과1로 설정하고(S45), S40으로 되돌아온다. 이로써, 설정한 다음의 특징량 연산 결과1에 대해 특징량 연산 결과2의 세트중의 1번째와의 조합으로부터 순차적으로 평가치를 비교 연산하게 된다. 그리고, S44의 분기 판단에서 Yes가 될 때까지, 상기한 처리 스텝을 반복하여 실행한다. 특징량 연산 결과1과 특징량 연산 결과2의 모든 조합에 관해 평가치의 비교 연산이 실행되었으면, S44의 분기 판단이 Yes로 되기 때문에 도 17의 특징량 연산 처리(S3)가 종료된다.

도 20은, 제 4 실시 형태를 도시한 것으로, 축 항목 선택부(13)에 의해 종축과 횡축이 각각 특징량으로 설정된다. 연산 모드 전환부(12)에서는 「파형1」이나 「파형2」의 어느 하나가 선택됨과 함께 대응하는 입력 지시 에어리어를 이용하여 하나의 파형 데이터가 취득되고, 파형 데이터 입력부(16)를 통하여 그 하나의 파형 데이터가 특징량 연산부(20)에 주어진 경우이다.

특징량 연산부(20)(특징량 순차 연산부(21))에서는 주어진 특징량1 및 특징량2의 양쪽을 이용하여 연산을 행한다. 그 연산의 일예로서는, 제 1 실시의 형태와 마찬가지로 특징량1의 세트를 구성하는 각 특징량을 구한다. 마찬가지로, 특징량2의 세트를 구성하는 각 특징량을 구한다. 그리고, 특징량1의 세트를 구성하는 각 특징량의 평가치와, 특징량2의 세트를 구성하는 각 특징량의 평가치의 모든 조합에 관해 미리 정한 축간 연산을 행한다.

연산 결과 표시부(15)에서는 특징량1을 횡축, 특징량2를 종축에 배치하고, 특징량의 조합의 축 사이 연산 결과의 크기를 농도, 색 등으로 표현한 그래프로 표시한다. 이로써, 파형 데이터에 대해 특징량의 비율의 차이를 비교하는데 사용할 수 있다.

도 21은, 제 5 실시 형태를 도시하고 있다. 상술한 각 실시 형태는 어느 것이나 하나의 파형 데이터에 의거하여 특징량을 구하였지만, 본 실시 형태에서는 2개의 파형 데이터를 특징량 연산부(20)에 주고, 그 2개의 파형 데이터를 식별하기 위해 적합한 특징량 등의 조건을 구하는 비교 기능을 구비하고 있다.

즉, 파형 데이터 입력부(16)로부터는, 예를 들면 양품과 불량품과 같이 비교 대상의 2개의 파형 데이터가 주어진다. 특징량 연산부(20)는 특징량 순차 연산부(21)에 더하여, 특징량 비교 연산부(22)를 구비하고 있다. 특징량 순차 연산부(21)는 각각의 파형 데이터에 대해 설정된 특징량과 파라미터의 모든 조합에 관해 특징량 연산을 행하는 것이다. 특징량 비교 연산부(22)는 특징량 순차 연산부(21)가 구한 2개의 파형 데이터의 평가치의 사이에서 특징량과 파라미터의 조합이 같은 것끼리를 비교 연산하는 것이다.

이 제 5 실시 형태에서의 지원 장치(10)는, 도 22에 도시한 순서도를 실행하는 기능을 갖는다. 즉, 축 항목 선택부(13), 선택축 패턴 설정부(14)에서 설정된 파라미터의 세트와 특징량의 세트를 판독한다(S51). 계속해서, 파형 데이터 입력부(16)로부터 처리 대상의 2개의 파형 데이터를 판독한다(S52). 또한, 이 S51의 스텝과 S52의 스텝은, 실행 순서는, 이 반대라도 좋다.

주어진 2개의 파형 데이터의 각각에 대해, S51의 처리를 실행하여 설정된 모든 파라미터와, 모든 특징량의 조합에 관하여, 특징량 연산을 행한다(S53). 예를 들면, 파라미터가 상술한 바와 같이 밴드패스 필터의 통과 대역이라고 하면, S52의 스텝을 실행하여 판독된 파형 데이터에 대해 밴드패스 필터를 걸어서 통과한 주파수 성분에 대해 특징량 연산을 행하다. 또한, 이 S53의 처리 스텝은 예를 들면, 특징량 순차 연산부(21)가 각 파형 데이터마다 도 15에 도시한 순서도를 실행함에 의해 행한다. 그리고, 특징량 순차 연산부(21)는 구한 특징량의 평가치를 다음 단의 특징량 비교 연산부(22)에 건네준다.

S54의 처리 스텝은, 특징량 비교 연산부(22)가 도 23에 도시하는 순서도를 실행함에 의해 행한다. 도 21에 도시하는 바와 같이 특징량과 파라미터가 각각 설정된 경우를 예로 설명한다. 우선, 파라미터의 세트중 최초의 파라미터를 특징량 비교연산부(22)에 설정한다(S61). 계속해서, 특징량의 세트중 최초의 특징량을 특징량 비교연산부(22)에 설정한다(S62).

계속해서, 설정된 파라미터와 특징량에 있어서 2개의 파형 데이터에 대하여 구한 평가치의 비교연산을 행한다(S63). 이 비교연산은 차를 구하거나 비를 구하는 등의 차이가 있는 파라미터, 특징량의 조합인지의 여부를 구하는데 적합한 연산이라면 각종의 것을 이용할 수 있다. 또한, 차를 취하는 경우는, 평가치의 정규화를 행함으로써 차가 있는 특징을 찾기 쉬워진다.

하나의 파라미터, 특징량의 조합에 대한 비교연산을 종료하면, 특징량의 세트중 최후의 특징량에 대하여 연산하였는지의 여부를 판단한다(S64). 그리고, 최후까지 연산하지 않은 경우에는 다음의 특징량을 설정하고(S65), S63으로 되돌아온다. 이로써, 파라미터의 세트중 설정된 파라미터에 대해, 특징량의 세트중 모든 특징량의 조합으로 비교연산이 실행되고, 2개의 파형 데이터의 평가치의 비교연산을 행할 수 있다.

S64의 분기 판단에서 Yes로 되면, S66으로 진행하고, 파라미터의 세트중 최후의 파라미터에 대하여 연산하였는지의 여부를 판단한다(S66). 그리고, 최후까지 연산하지 않은 경우에는 다음의 파라미터를 설정하고(S67), S62로 되돌아온다. 이 로써, 다음의 파라미터에 대해, 특징량 세트의 최초의 특징량과의 조합으로부터 순차 평가치의 비교연산을 하게 된다. 그리고, S66의 분기 판단에서 Yes로 될 때까지, 상기의 처리 스텝을 반복 실행하고, 도 22의 비교 연산 처리(S54)를 종료한다.

특징량 비교 연산부(22)는 S54의 스텝을 실행하여 얻어진 비교 연산 결과를 연산 결과 표시부(15)에 건네준다. 이로써, 연산 결과 표시부(15)는 비교 연산 결과를 정리하여 표시한다(S55). 일예로서는 도 11의 (c) 등에 도시한 바와 같이 2개의 파형 데이터중 동일한 파라미터와 특징량의 조합의 평가치의 차의 크기를 농도로 표현한 그래프를 표시한다. 이 그래프의 표시 형태로서는 시각에 의해 비교 연산 결과 수치의 크기를 알 수 있으면 좋기 때문에, 수치의 크기에 맞추어서 색을 변경하도록 하여도 좋고, 나아가서는 3차원 그래프로 하여도 좋고, 그 밖에 여러 가지의 표현을 취할 수 있다. 이러한 표시 형태를 취함에 의해 판독한 2개의 파형 데이터를 식별하는 특징량과 파라미터의 조합으로서 유효한 것이 어느 것인지를 한눈에 알 수 있다.

이 제 5 실시 형태에서는, 제 1 실시 형태와 마찬가지로 특징량과 파라미터를 1 세트씩 설정하였지만, 제 2부터 제 4 실시 형태와 같이 설정하는 항목은 각종의 조합이 가능하다.

도 24는 제 6 실시 형태를 도시한 것이다. 이 예에서는 축 항목 선택부(13)에 의해 종축과 횡축이 각각 특징량과 파라미터로 설정되고, 연산 모드 전환부(12)에서는 비교가 선택되어 있다. 이로써, 2개의 입력 지시 에어리어에서 각각 지정된 파형 데이터가 파형 데이터 입력부(16)로부터 주어진다. 그리고, 상술한 각 실시 형태는 하나 또는 비교하는 2개의 파형 데이터에 의거하여 연산 처리를 하였지만, 본 실시 형태에서는 2개의 그룹중 적어도 하나의 그룹에 속하는 파형 데이터를 복수개 이용하여, 그 그룹에 관한 특징량을 종합적으로 판단하도록 하고 있다.

그래서, 특징량 연산부(20)에는 특징량 순차 연산부(21)와 특징량 비교 연산부(22)에 더하여, 그룹 대표 특징량치 연산부(23)를 마련하였다. 특징량 순차 연산부(21)는 각 실시 형태와 마찬가지로 주어진 개개의 파형 데이터에 대해 설정된 모든 특징량과 파라미터의 조합에 관해 평가치를 구한다. 따라서, 하나의 그룹에 속하는 파형 데이터가 복수 존재하는 경우에는 파형마다 평가치가 연산하여 구하여지지만 그룹 대표 특징량치 연산부(23)가 각 특징량과 파라미터의 조합의 개개에 관해 그룹을 대표하는 대표 평가치를 구하고, 그 대표 평가치를 특징량 비교부(22)에 준다. 따라서, 특징량 비교부(22)에서는 특징량 연산부(20)에 주어지는 파형 데이터의 수에 관계없이 동일한 특징량과 파라미터의 조합에 관한 대표 특징량은 2개로 된다. 따라서, 상술한 각 실시의 형태와 마찬가지로 비교 연산을 실행한다.

이러한 구성의 본 실시 형태에서는 도 25에 도시한 순서도를 실시하는 기능을 갖는다. 즉, 축 항목 선택부(13), 선택축 패턴 설정부(14)에서 설정된 파라미터의 세트와 특징량의 세트를 판독한다(S71). 계속해서, 파형 데이터 입력부(16)로부터 처리 대상의 2개의 그룹에 속하는 파형 데이터를 판독한다(S72). 또한, 이 S71의 스텝과 S72의 스텝은, 실행 순서는, 이 반대라도 좋다.

주어진 2개의 그룹에 속하는 모든 파형 데이터의 각각에 대해 S71의 처리를 실행하여 설정된 모든 파라미터와, 모든 특징량의 조합에 관해 특징량 연산을 행한 다(S73). 예를 들면, 파라미터가 상술한 바와 같이 밴드패스 필터의 통과 대역이라고 하면, S72의 스텝을 실행하여 판독된 파형 데이터에 대해 밴드패스 필터를 걸어서 통과한 주파수 성분에 대해 특징량 연산을 행하다. 또한, 이 S73의 처리 스텝은 예를 들면, 특징량 순차 연산부(21)가 각 파형 데이터마다 도 15에 도시한 순서도를 실행함에 의해 행한다. 그리고, 특징량 순차 연산부(21)는 구한 평가치를 다음 단의 그룹 대표 특징량 연산부(23)에 건네준다.

계속해서, 각 그룹마다 모든 특징량에 대하여 대표치를 산출한다(S74). 이 처리는 그룹 대표 특징량치 연산부(23)가 행하고, 구체적으로는, 도 26에 도시한 순서도를 실행한다. 도 24에 도시하는 바와 같이 특징량과 파라미터가 각각 설정된 경우를 예로 설명한다. 먼저, 파라미터의 세트중 최초의 파라미터를 그룹 대표 특징량치 연산부(23)에 설정한다(S82). 계속해서 특징량의 세트중 최초의 특징량을 그룹대표 특징량치 연산부(23)에 설정한다(S82).

계속해서, 설정된 특징량과 파라미터의 조합에 있어서 그룹1에 속하는 모든 파형 데이터에 대하여 구한 평가치의 대표치를 연산한다(S83). 마찬가지로, 설정된 특징량과 파라미터의 조합(2)에 있어서 그룹2에 속하는 모든 파형 데이터에 대하여 구한 평가치의 대표치를 연산한다(S84).

각 평가치의 대표치는, 각 파형 그룹마다 동일한 특징량과 파라미터에 대하여 구한 평가치에 대한 평균치, 중앙치, 최소치, 최대치 등을 구함에 의해 산출한다. 예를 들면, 불량 데이터의 그룹에 대하여 구한 평가치가 작아지고, 양품 데이터의 그룹에 대하여 구한 평가치가 작아지는 특성을 갖는 경우에는, 불량 데이터의 그룹의 대표치는 평가치중 최소치를 선택하고, 양품 데이터의 그룹의 대표치는 평가치의 최대치를 선택함에 의해, 보다 확실하게 식별할 수 있는 특징량과 파라미터의 조합을 추출할 수 있다.

하나의 특징량과 파라미터의 조합에 대한 대표치를 구하였다면, 특징량의 세트중 최후의 특정량에 대해 대표치를 연산하였는지의 여부를 판단한다(S85). 그리고, 최후까지 대표치의 연산을 하지 않은 경우에는 다음의 특징량을 설정하고(S86), S83로 되돌아온다. 이로써, 파라미터의 세트 중에서 설정된 파라미터에 대하여 특징량의 세트중 모든 특징량과의 조합으로 대표치의 연산을 행할 수 있다.

S85의 분기 판단에서 Yes로 되면, S87에 진행하고, 파라미터의 세트중 최후의 파라미터에 대해 대표치를 연산하였는지의 여부를 판단한다(S87). 그리고, 최후까지 연산하지 않은 경우에는, 다음의 파라미터를 설정하고(S88), S82로 되돌아온다. 이로써, 다음의 파라미터에 대해, 특징량의 세트중 최초의 특징량과의 조합으로부터 순차 평가치의 대표치를 구하게 된다. 그리고, S87의 분기 판단에서 Yes로 될 때까지, 상기의 처리 스텝을 반복 실행하고, 도 25의 대표치 연산 처리(S74)를 종료한다.

그룹 대표 특징량 연산부(23)는 각 그룹의 각각의 특징량의 대표치가 구하여졌으면, 그 결과를 특징량 비교 연산부(22)에 건네준다. 그러면, 특징량 비교 연산부(22)는 제 5 실시 형태 등과 마찬가지의 비교 연산 처리를 행한다(S75). 특징량 비교 연산부(22)는 S75의 스텝을 실행하여 얻어진 비교 연산 결과를 연산 결과 표시부(15)에 건네준다. 이로써, 연산 결과 표시부(15)는 대표 평가치의 비교 연산 결과를 정리하여 표시한다(S76).

도 24에서는, 제 1 실시 형태를 기본으로 하고 있기 때문에, 특징량과 파라미터를 세트하도록 하였지만, 다른 실시 형태와 같이 「파라미터1, 파라미터2」를 설정하거나, 「특징량1, 특징량2」를 설정하거나 할 수도 있다. 또한, 어느 한쪽의 그룹은, 하나의 파형 데이터만 입력하도록 하여도 좋다. 또한, 이와 같이 대표치를 구하는 것은 제 1 실시 형태를 위시하여 하나의 그룹만의 특징량을 구한 경우에도 적용할 수 있다.

상술한 2개의 파형 데이터 또는 2개의 그룹의 파형 데이터 상호의 비교 기능을 구비한 지원 장치(10)에 있어서의 적절한 특징량·파라미터 등의 조건의 추출·조정을 하기 위해서는, 도 27에 도시한 순서도에 따라 처리를 행하면 좋다. 도 27은, 불량품(NG) 그룹과 양품(OK) 그룹 사이에서 적절한 특징량 등의 조건을 찾는 경우에 관해 나타내고 있지만, 양품, 불량품 이외에도 다른 그룹 사이에서 식별하기 위해 적절한 특징량 등의 조건을 찾는 경우에도 이용할 수 있음은 물론이다.

우선, NG 그룹과 OK 그룹의 파형 데이터에 대해 공통의 파라미터와 특징량의 조합으로 특징량 연산을 실행하고, 각각의 평가치 사이에서 비교 연산을 행하고, 연산 결과를 표시한다(S91). 이 처리는 제 5, 제 6 실시 형태의 장치를 가동함에 의해 실현한다.

다음에, 비교 연산 결과가 큰, 또는 크게 다른, 파라미터와 특징량의 조합을 상위(上位)로부터 소정수 선택한다(S92). 그 선택한 파라미터와 특징량의 조합을 고정하고, 다른 파라미터를 변화시켜서 재차 NG 그룹, OK 그룹의 파형 데이터에 대 해 특징량 연산을 실행하고, 각각의 평가치 사이에서 비교 연산하고, 연산 결과를 표시한다(S93). 그리고, 조합마다, 가장 비교 연산치가 커지는 다른 파라미터를 선택한다(S94). S94까지의 처리 스텝을 실행한 결과, 얻어진 가장 비교 연산 결과가 커지는 조합을 선택하고, 그것을 이음 검사 장치에서의 특징량 및 파라미터의 조건으로서 채용한다(S95).

구체적으로는, 우선 한편의 축을 특징량으로, 다른쪽의 축을 파라미터로 세트하여 비교 연산을 실행한 결과, 평가치가 높은 조합이 특징량a와 파라미터의 코드 번호가 23번, 특징량b와 파라미터 코드 번호가 27번 및 특징량b과 파라미터 코드 번호가 28번이라는 3조 추출되었다고 한다. 다음에 특징량=a와 파라미터=23을 고정하고, 특징량a에 관한 2종류의 파라미터A, 파라미터B를 특징량 연산부(20)에 주고, 파라미터A, 파라미터B를 각각 종축, 횡축으로 하여 특징량a에 관해 파라미터A, 파라미터B의 모든 조합에 관해 평가치를 구한다(S93). 그리고, 그 구한 평가치 중에서 최대의 것을 선택한다(S94). 특징량=b, 공통 파라미터=27이 조합 및 특징량b, 공통 파라미터=28의 조합에 관해서도 마찬가지로 파라미터A, 파라미터B의 모든 조합에 관한 평가치를 구하고(S93), 평가치 중에서 최대의 것을 선택한다. 이들 선택한 후보중에서 실제로 이음 검사 장치에 사용한 특징량 및 파라미터를 결정한다.

불량품 및 양품의 샘플의 파형 데이터를 상술한 각 실시 형태의 지식 작성 지원 장치에 줌으로써, 불량품의 파형과 양품의 파형을 식별하는데 적합한 특징량과 파라미터가 추출되고, 검사 장치에 있어서의 판정 조건이 결정된다. 이들의 특징량, 파라미터 및 판정 조건을, 제조 현장에서 제조되는 가공물의 양부 판정을 행 하는 이음 검사 장치에 등록한다. 이 검사 장치에 대한 등록 처리는, 예를 들면 조작원이 검사 장치의 입력 장치를 이용하여 매뉴얼 조작으로 입력함으로써 행한다. 또한, 지식 작성 지원 장치에서 작성되고, 기억 보존된 판정 조건을, 검사 장치에 대해 다운로드 등의 데이터 전송을 실행함으로써 행할 수도 있다. 상기한 것 외에, 각종의 방법에서 사용하는 특징량과 파라미터 등을 검사 장치에 등록한 후, 실제의 제조 라인에서 제조된 가공물로부터의 양부 판정 처리로 이행한다. 즉, 마이크로폰이나 진동 센서에 의해 가공물로부터 발생하는 소리나 진동 등의 파형 데이터를 취득하고, 검사 장치에 입력한다. 검사 장치에 입력된 파형 데이터는 등록된 파라미터나 특징량 등에 의거하여 연산 처리를 하고, 양부 판정을 행하고, 그 판정 결과를 출력한다.

본 발명에서는, 특징량 및 또는 파라미터로 2개 이상의 축을 구성하고, 특징량 연산 결과를 표시하도록 하였기 때문에, 어느 특징량, 파라미터의 조합이 유효한지를 시각적으로 용이하게 이해할 수 있기 때문에, 유저는 최적의 특징량 또는 파라미터를 찾고, 결정하는 것을 효율 좋게 행할 수 있다. 또한, 비교 대상의 2개 또는 2개 그룹의 파형 데이터에 대한 각각의 특징량 연산 결과의 비교 연산을 구하도록 한 경우에는, 예를 들면 정상시 파형과 이상시 파형이 어디가 어떻게 다른지를 유저에게 시각적으로 보여서 이해시킬 수 있다.

Claims (7)

1. 검사 대상으로부터 취득한 파형 데이터에 대해, 그 파형 데이터의 특징을 나타내는 특징량을 연산하여 얻어진 특징량 연산 결과에 의거하여, 상기 검사 대상이 정상인지 이상인지의 판단을 행하는 검사 장치에 설정하는, 상기 판단에 유효한 특징량 및 그 특징량을 연산하기 위한 파라미터중 적어도 한쪽을 구하는 것을 지원하는 지원 장치로서,

   하나 이상의 특징량 및 하나 이상의 파라미터를 설정하는 설정 수단과,

   주어진 파형 데이터에 대해, 상기 설정 수단에 의해 설정된 특징량과 파라미터의 소정의 조합에 관해 특징량을 연산하는 특징량 연산 수단과,

   상기 특징량 연산 수단에서 얻어진 상기 소정의 조합에 관한 각각의 연산 결과에 의거하여, 상기 설정된 특징량 및 또는 상기 설정된 파라미터로 2개 이상의 축을 구성한 그래프를 표시하는 연산 결과 표시 수단을 구비한 것을 특징으로 하는 지원 장치.
2. 제 1항에 있어서,

   상기 파형 데이터는, 비교하는 2개의 파형 데이터로 이루어지고,

   상기 특징량 연산 수단은, 그 2개의 파형 데이터에 대해 각각 상기 소정의 조합에 관하여 특징량 연산을 하여 연산 결과를 구함과 함께, 그 2개의 파형 데이터에 있어서의 동일한 상기 조합에 관한 연산 결과끼리를 비교 연산하는 기능을 가 지며,

   상기 연산 결과 표시 수단은, 그 비교 연산한 결과에 의거하여, 상기 설정된 특징량 및 또는 상기 설정된 파라미터로 2개 이상의 축을 구성한 그래프를 표시하는 것을 특징으로 하는 지원 장치.
3. 제 2항에 있어서,

   상기 그래프는, 상기 연산 결과에 대응한 농도, 색, 높이, 크기의 어느 하나에 의해 구성되는 것을 특징으로 하는 지원 장치.
4. 제 1항에 있어서,

   상기 파형 데이터는, 동일한 그룹에 속하는 복수의 파형 데이터로 이루어지고,

   상기 특징량 연산 수단은, 그 복수의 파형 데이터에 대해 각각 상기 소정의 조합에 관해 특징량 연산을 하여 연산 결과를 구함과 함께, 그 복수의 파형 데이터에 있어서의 동일한 상기 조합에 관한 연산 결과에 의거하여, 상기 판단에 유효한 특징량 및 그 특징량을 연산하기 위한 파라미터중 적어도 한쪽을 구하는 기능을 구비한 것을 특징으로 하는 지원 장치.
5. 제 4항에 있어서,

   상기 그래프는, 상기 연산 결과에 대응한 농도, 색, 높이, 크기의 어느 하나 에 의해 구성되는 것을 특징으로 하는 지원 장치.
6. 검사 대상물로부터 취득한 파형 데이터에 대해, 그 파형 데이터의 특징을 나타내는 특징량을 연산하여 얻어진 특징량 연산 결과에 의거하여, 상기 검사 대상물이 정상인지 이상인지의 판단을 행하는 검사 장치에 설정하는, 상기 판단에 유효한 특징량 및 그 특징량을 연산하기 위한 파라미터중 적어도 한쪽을 구하는 것을 지원하는 지원 장치의 표시 방법으로서,

   하나 이상의 특징량 및 하나 이상의 파라미터를 설정하는 공정과,

   상기 파형 데이터에 대해, 상기 설정된 특징량과 파라미터의 소정의 조합에 관해 특징량을 연산하여 구한 연산 결과를 취득하는 공정과,

   그 취득한 상기 소정의 조합에 관한 각각의 연산 결과에 의거하여, 상기 특징량 또는 상기 파라미터로 2개 이상의 축을 구성한 그래프를 표시하는 공정을 구비한 것을 특징으로 하는 지원 장치의 표시 방법.
7. 제 6항에 있어서,

   상기 그래프는, 상기 연산 결과에 대응한 농도, 색, 높이, 크기의 어느 하나에 의해 표시하는 공정을 또한 구비한 것을 특징으로 하는 지원 장치의 표시 방법.

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