WO2015162736A1 - 検査装置 - Google Patents

Abstract

　音又は振動を発生する装置の仕様毎に、最適な検査用のフィルタを複数のフィルタから決定して当該装置を検査することができる検査方法、検査装置、検査方法に使用するフィルタを決定することができるフィルタ決定方法、プログラム及びフィルタ決定装置を提供する。更に、特性を時間経過につれて変化させ得るフィルタを用いて、周波数が時間経過につれて変化する音又は振動を発生する装置を検査することができる検査方法及び検査装置を提供する。　検査対象の装置が発生した、周波数が時間経過につれて変化する音又は振動に係る信号を、特性を時間経過につれて変化させ得るフィルタを用いて処理して、前記装置を検査する。

Description

検査装置

　本願は、音又は振動を発生する装置を検査する検査方法、検査装置、検査方法に使用するフィルタを決定するフィルタ決定方法、プログラム及びフィルタ決定装置に関する。

　装置が発生する音又は振動から当該装置の異常を検出する技術がある。例えば、特許文献１には、スピーカが発生するびりつき音を検出して、当該スピーカの良否を判定する検出装置が記載されている。特許文献１に係る検出装置は、スピーカが発生した音に基づく信号から、予め最適化されたフィルタを用いてびりつき音の信号成分を抽出することにより、びりつき音を検出する。

特開平６－３１５１９７号公報

　しかしながら、特許文献１には、「予め最適化されたフィルタ」に関して具体的な説明が一切記載されていない。
　異常な装置が発生する音又は振動は、装置の仕様毎に異なる。そのため、様々な装置の良否を正確に判定するためには、仕様毎に最適化されたフィルタが必要である。しかし、装置の仕様毎にフィルタを予め最適化することは実用上困難である。

　本願は、かかる事情に鑑みてなされたものである。本願の目的は、音又は振動を発生する装置の仕様毎に、最適な検査用のフィルタを複数のフィルタから決定して当該装置を検査することができる検査方法、検査装置、検査方法に使用するフィルタを決定することができるフィルタ決定方法、プログラム及びフィルタ決定装置を提供することにある。
　更に、本願の目的は、特性を時間経過につれて変化させ得るフィルタを用いて、周波数が時間経過につれて変化する音又は振動を発生する装置を検査することができる検査方法及び検査装置を提供することにある。

　本願に係る検査方法は、検査対象の装置が発生した、周波数が時間経過につれて変化する音又は振動に係る信号を、特性を時間経過につれて変化させ得るフィルタを用いて処理して、前記装置を検査する。

　本願に係る検査方法は、検査対象の装置を検査するに先立ち、予め用意された装置の一又は複数の良品及び一又は複数の不良品夫々が発生した音又は振動に係る信号を複数のフィルタ各々で処理した複数の信号に基づいて、検査用のフィルタを決定しておき、決定した検査用のフィルタを用いて、検査対象の装置が発生した音又は振動に係る信号を処理し、処理した信号に基づいて、検査対象の装置の良否を判定することを特徴とする。

　本願に係る検査方法は、前記良品及び不良品夫々が発生した音又は振動に係る信号のレベル差を算出し、算出したレベル差に対応する信号を複数のフィルタ夫々で処理し、複数のフィルタ夫々で処理した信号に対応するレベル差のうち、最大のレベル差に対応するフィルタを検査用のフィルタと決定することを特徴とする。

　本願に係る検査方法は、前記良品及び複数の不良品夫々が発生した音又は振動に係る信号のレベル差を該複数の不良品毎に算出し、算出したレベル差に対応する信号を複数のフィルタ夫々で処理し、処理した信号に対応するレベル差の最大値を前記複数の不良品毎に算出し、複数のフィルタ夫々につき、前記複数の不良品毎に算出したレベル差の各最大値のうち、レベル差の最小値を選択し、複数のフィルタ夫々につき選択したレベル差の各最小値のうち、最大のレベル差に対応するフィルタを検査用のフィルタと決定することを特徴とする。

　本願に係る検査方法は、予め用意された複数の良品に係る信号から夫々算出された時間、周波数及びレベルの情報に基づく信号から、予め定められた間隔で画定された時間及び周波数毎に最大のレベルを各々抽出し、抽出した最大の各レベルを前記良品が発生した音又は振動に係る信号のレベルに設定し、設定した前記良品に係る信号のレベルに基づいて、レベル差の最大値を前記複数の不良品毎に算出することを特徴とする。

　本願に係る検査方法は、選択したレベル差の最小値が所定の値を超えた場合、レベル差の最小値の選択を終了し、前記所定の値を超えたレベル差の最小値に対応するフィルタを検査用のフィルタと決定することを特徴とする。

　本願に係る検査装置は、検査対象の装置が発生した、周波数が時間経過につれて変化する音又は振動に係る信号を、特性を時間経過につれて変化させ得るフィルタを用いて処理して、前記装置を検査する。

　本願に係る検査装置は、複数のフィルタを出力するフィルタ出力部と、予め用意された装置の一又は複数の良品及び一又は複数の不良品夫々が発生した音又は振動に係る信号に基づいて、前記フィルタ出力部が出力する複数のフィルタから検査用のフィルタを決定する決定部と、該決定部が決定した検査用のフィルタを用いて、検査対象の装置が発生した音又は振動に係る信号を処理する処理部と、該処理部が処理した信号に基づいて、検査対象の装置の良否を判定する判定部とを備えることを特徴とする。

　本願に係る検査装置は、前記良品に係る信号を記憶する良品信号記憶部と、該良品信号記憶部が記憶する良品に係る信号及び予め用意された前記不良品に係る信号のレベル差を算出するレベル差算出部と、前記フィルタ出力部が出力する複数のフィルタ夫々で、前記レベル差算出部が算出したレベル差に対応する信号を処理する信号処理部とを備え、前記決定部は、前記信号処理部が処理した信号に対応するレベル差のうち、最大のレベル差に対応するフィルタを検査用のフィルタと決定するようにしてあり、前記処理部が処理した信号及び所定の信号を比較する信号比較部を備え、前記判定部は前記信号比較部が比較した結果に基づいて、検査対象の装置の良否を判定するようにしてあることを特徴とする。

　本願に係る検査装置は、前記レベル差算出部は、前記良品及び複数の不良品夫々が発生した音又は振動に係る信号のレベル差を該複数の不良品毎に算出するようにしてあり、前記信号処理部は前記フィルタ出力部が出力する複数のフィルタ夫々で、前記レベル差算出部が前記複数の不良品毎に算出したレベル差に対応する信号を処理するようにしてあり、前記信号処理部が処理した信号に対応するレベル差の最大値を前記複数の不良品毎に算出する算出部と、前記フィルタ出力部が出力する複数のフィルタ夫々につき、前記算出部が前記複数の不良品毎に算出したレベル差の各最大値のうち、レベル差の最小値を選択する選択部とを備え、前記決定部は前記選択部が複数のフィルタ夫々につき選択したレベル差の各最小値のうち、最大のレベル差に対応するフィルタを検査用のフィルタと決定するようにしてあることを特徴とする。

　本願に係る検査装置は、前記選択部は、選択したレベル差の最小値が所定の値を超えた場合、レベル差の最小値の選択を終了するようにしてあり、前記決定部は前記所定の値を超えたレベル差の最小値に対応するフィルタを検査用のフィルタと決定するようにしてあることを特徴とする。

　本願に係るフィルタ決定方法は、周波数が時間経過につれて変化する音又は振動を発生する検査対象の装置を検査するために、特性を時間経過につれて変化させ得る複数のフィルタから検査用のフィルタを決定するフィルタ決定方法であって、予め用意された装置の良品及び一又は複数の不良品夫々が発生した音又は振動に係る信号のレベル差を該複数の不良品毎に算出し、算出したレベル差に対応する信号を複数のフィルタ夫々で処理し、処理した信号に対応するレベル差の最大値を前記一又は複数の不良品毎に算出し、複数のフィルタ夫々につき、前記一又は複数の不良品毎に算出したレベル差の各最大値のうち、レベル差の最小値を選択し、複数のフィルタ夫々につき選択したレベル差の各最小値のうち、最大のレベル差に対応するフィルタを検査用のフィルタと決定することを特徴とする。

　本願に係るプログラムは、周波数が時間経過につれて変化する音又は振動に係る信号に基づいて、特性を時間経過につれて変化させ得る複数のフィルタから一のフィルタを決定する処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、音又は振動に係る一の信号と、一又は複数の他の信号とのレベル差を該一又は複数の他の信号毎に算出し、特性を時間経過につれて変化させ得るフィルタを変更し、変更した複数のフィルタ夫々で、算出したレベル差に対応する信号を処理し、処理した信号に対応するレベル差の最大値を前記一又は複数の他の信号毎に算出し、複数のフィルタ夫々につき、前記一又は複数の他の信号毎に算出したレベル差の各最大値のうち、レベル差の最小値を選択し、複数のフィルタ夫々につき選択したレベル差の各最小値のうち、最大のレベル差に対応するフィルタを一のフィルタと決定する処理をコンピュータに実行させることを特徴とする。

　本願に係るフィルタ決定装置は、周波数が時間経過につれて変化する音又は振動を発生する検査対象の装置を検査する検査装置のために、特性を時間経過につれて変化させ得る複数のフィルタから検査用のフィルタを決定するフィルタ決定装置であって、複数のフィルタを出力するフィルタ出力部と、予め用意された装置の良品及び一又は複数の不良品夫々が発生した音又は振動に係る信号のレベル差を該複数の不良品毎に算出するレベル差算出部と、前記フィルタ出力部が出力する複数のフィルタ夫々で、前記レベル差算出部が算出したレベル差に対応する信号を処理する信号処理部と、該信号処理部が処理した信号に対応するレベル差の最大値を前記一又は複数の不良品毎に算出する算出部と、前記フィルタ出力部が出力する複数のフィルタ夫々につき、前記算出部が前記一又は複数の不良品毎に算出したレベル差の各最大値のうち、レベル差の最小値を選択する選択部と、該選択部が複数のフィルタ夫々につき選択したレベル差の各最小値のうち、最大のレベル差に対応するフィルタを検査用のフィルタと決定する決定部とを備えることを特徴とする。

　本願発明に係る検査方法、検査装置、フィルタ決定方法、プログラム及びフィルタ決定装置によれば、音又は振動を発生する装置の仕様毎に、最適な検査用のフィルタを複数のフィルタから決定して当該装置を検査することができる。更に、本願発明に係る検査方法及び検査装置によれば、特性を時間経過につれて変化させ得るフィルタを用いるので、周波数が時間経過につれて変化する音又は振動を発生する装置を音又は振動の変化に適用させて検査することができる。

本願に係る検査装置を備える検査システムのハードウェア構成例を示すブロック図である。 検査システムの動作の概要を示す説明図である。 フィルタ決定処理の概要手順の一例を示すフローチャートである。 検査処理の手順の一例を示すフローチャートである。 カットオフ周波数が高くなる変化の態様が時間経過につれて変化するフィルタの一例を示す説明図である。 時間経過につれてカットオフ周波数が低くなる部分を有するフィルタの一例を示す説明図である。 実施の形態２に係る検査システムの動作の概要を示す説明図である。 良品のスピーカについて算出されたスペクトログラムの一例である。 ある時点におけるレベルの周波数分布例を示す説明図である。 ある時点におけるレベルの積算値の周波数分布例を示す説明図である。 積算値ｇ（ｉ）（ｔ，ｆ）の３次元グラフ例である。 比ｏｖｅｒ（ｉｉ，ｔ，ｆ）の計算を概念的に示す説明図である。 図１２におけるｉｉ番目の不良品に係るｏｖｅｒ（ｉｉ，ｔ，ｆ）のグラフ上で、不良品を良品群から判別するフィルタのカットオフ周波数の時間変化を示すカーブを示す説明図である。 図１３をカットオフカーブＣに沿って切断した断面図である。 ｎ個の不良品の検出値Ｏｖｅｒ（ｉｉ，Ｃ）から、不良検出能力値Ｄ（Ｃ）を抽出する処理を概念的に示す説明図である。 パターン例を示す説明図である。 パターン例を示す説明図である。 パターン例を示す説明図である。 ａパターンからＤ（Ｃ）を求める処理のイメージを示す説明図である。 フィルタに関する演算範囲の制限を示す説明図である。 ｂパターンの形状を変更する処理のイメージを示す説明図である。 ｂパターンの各部分を順次変更する処理の手順の一例を示すフローチャートである。 ｂパターンにおける３つの部分Ｃ０、Ｃ１、Ｃ０１を示す説明図である。 パターン上の差分値を示す説明図である。 Ｃ０に対応するＯｖｅｒ０（ｉｉ，ｆ，ｍｉ）を算出する処理を示す説明図である。 Ｃ１に対応するＯｖｅｒ１（ｉｉ，ｆ，ｍｉ）を算出する処理を示す説明図である。 Ｃ０、Ｃ１及びＣ０１に対応するＯｖｅｒ（ｉｉ，Ｃｘ）から、最大値をＯｖｅｒ（ｉｉ，Ｃ）に設定するイメージを示す説明図である。 ｃパターンの形状を変更する処理のイメージを示す説明図である。 フィルタ決定処理の手順の一例を示すフローチャートである。 フィルタ決定処理の手順の一例を示すフローチャートである。

　本実施の形態に係る検査装置を、図面を参照して説明する。本実施の形態に係る検査装置は、音又は振動を発生する装置を検査して、当該装置の良否判定を実行する。以下、スピーカを検査対象の装置の例に挙げて、本実施の形態に係る検査装置を説明する。

　実施の形態１
　図１は、本願に係る検査装置を備える検査システムのハードウェア構成例を示すブロック図である。検査システムは、フィルタ決定装置２０、測定部３０、マイクロホン４０及び無響箱５０を含む。検査対象のスピーカ６０を検査する検査装置は、フィルタ決定装置２０及び測定部３０から構成されている。検査装置は、フィルタ決定装置２０を要部とする。

　フィルタ決定装置２０は、パーソナルコンピュータを用いてなる。フィルタ決定装置２０は、測定部３０に低周波数から高周波数に変化する正弦波のスイープ信号に対応するデータを出力する。フィルタ決定装置２０は、測定部３０からスピーカ６０が発生した音に対応する信号を入力する。フィルタ決定装置２０は、測定部３０から入力した信号に基づいて、各種処理を実行する。

　フィルタ決定装置２０は、ＣＰＵ２１、ＲＯＭ２２、ＲＡＭ２３、ハードディスク２４、ディスクドライブ２５、表示部２６、操作部２７、通信部２８及びＩ／Ｏ部２９を含む。

　ＣＰＵ２１は、プログラム２Ｐに記述された命令セットを実行するプロセッサである。ＲＯＭ２２は、フィルタ決定装置２０の起動時にＣＰＵ２１が実行するＢＩＯＳ等を記憶している。

　ＲＡＭ２３は、主記憶装置である。ハードディスク２４は、補助記憶装置である。ハードディスク２４は、測定部３０が増幅したスピーカ６０からの音の信号を記憶する。

　ディスクドライブ２５は、外部記憶媒体の光ディスク２ｄから情報を読み出し、光ディスク２ｄに情報を記録する。表示部２６は、画像を表示する表示装置である。操作部２７は、ユーザから各種の入力を受け付ける入力デバイスである。通信部２８は、ＬＡＮ１００とのインタフェースである。Ｉ／Ｏ部２９は、測定部３０とのインタフェースである。

　なお、ＣＰＵ２１は、ディスクドライブ２５を介して、プログラム２Ｐを光ディスク２ｄなどの可搬記憶媒体から読み込んでもよい。ＣＰＵ２１は、通信部２８を介して、プログラム２Ｐを他の情報処理装置又は記憶装置から読み込んでもよい。さらに、プログラム２Ｐを記憶したフラッシュメモリ等の半導体メモリ２ｍが、フィルタ決定装置２０内に実装されていてもよい。

　測定部３０は、スピーカ６０にスイープ信号を入力する。
　測定部３０は、Ｄ／Ａ変換器３１、パワーアンプ３２、計測増幅器３３及びＡ／Ｄ変換器３４を含む。Ｄ／Ａ変換器３１は、フィルタ決定装置２０から入力したデジタルのスイープ信号をアナログ信号に変換し、変換したアナログ信号をパワーアンプ３２に出力する。パワーアンプ３２は、Ｄ／Ａ変換器３１から変換されたアナログ信号を増幅する。パワーアンプ３２は、スイープ信号をスピーカ６０に出力する。

　無響箱５０は、高い遮音性と、吸音特性を持つ。スピーカ６０と対向する無響箱５０の上壁には、スピーカ６０が発生する音を内部に取り入れる開口が設けられている。マイクロホン４０は、無響箱５０の内部にスピーカ６０に正対するように設置されている。

　計測増幅器３３は、マイクロホン４０から出力されるアナログの信号のレベルを増幅させる。Ａ／Ｄ変換器３４は、計測増幅器３３が増幅した信号をデジタル信号に変換する。Ａ／Ｄ変換器３４は、変換したデジタル信号をフィルタ決定装置２０へ出力する。

　図２は、検査システムの動作の概要を示す説明図である。予め、複数のスピーカ６０について聴感テストを実施し、１つの良品と、複数の不良品とを、検査用のフィルタを決定するための処理対象のサンプルとして用意する。用意した１つのスピーカ６０を無響箱５０に取り付ける。フィルタ決定装置２０は、測定部３０のＤ／Ａ変換器３１へ、低い周波数（例えば１０Ｈｚ）から高い周波数（例えば２０ｋＨｚ）に一定速度で変化する正弦波のスイープ信号に対応するデータを入力する。スイープ時間は、例えば１．０秒である。スピーカ６０は、Ｄ／Ａ変換器３１及びパワーアンプ３２を介して、フィルタ決定装置２０から入力されたデータに対応するスイープ信号に対応する音を発生する。

　マイクロホン４０は、サンプル用のスピーカ６０が発生した音を受音する。マイクロホン４０は、計測増幅器３３及びＡ／Ｄ変換器３４を介して、信号をフィルタ決定装置２０に出力する。ＣＰＵ２１は、測定部３０から信号を入力する。ＣＰＵ２１は、入力した信号をサンプル用のスピーカ６０に係る良品／不良品の識別情報と対応付けてハードディスク２４に記憶する。検査システムは、同様の記憶処理を、用意した全てのサンプル用のスピーカ６０について繰り返す。

　ＣＰＵ２１は、ハードディスク２４に記憶した信号を、当該信号に対応するサンプル用のスピーカ６０に係る良品／不良品の識別情報と共に読み出す。ＣＰＵ２１は、読み出した信号から、時間、周波数、レベルの３次元からなるスペクトログラムを算出し、各時間における周波数毎に最大周波数から該周波数までの該時間におけるレベルの積算をする。図８はスペクトログラムの例、図９は、ある時点におけるスペクトログラムの断面、つまりレベルの周波数分布例を示し、図１０はその時点における最大周波数から該周波数までのレベルの積算をしたものを示している。すべての時間での積算グラフは図１１のようになる。図８～図１１の詳細は、実施の形態２で説明する。ＣＰＵ２１は、算出した積算グラフを良／不良の別と共にハードディスク２４に記憶する。ＣＰＵ２１は、この積算グラフ算出処理を、ハードディスク２４に記憶したサンプル用のスピーカ６０の信号全てについて繰り返す。

　一般的に不良品のスピーカ６０は、入力信号に対して主に高域で異常音を発生する。異常音は、入力信号の基本波、２次、３次…の高調波に比べて、レベルが小さい場合が多いく低次の高調波を取り除く事が必要になるため、原則として高次高調波を通過させるハイパスフィルタを用いる。あるサンプル用のスピーカ６０の信号をある時間にある周波数をカットオフ周波数に持つハイパスフィルタを通過させたレベルは、該スピーカ６０の前記積算グラフの該時間の該周波数でのレベルになる。
　本発明では、ＣＰＵ２１は、検査対象のスピーカ６０を良品と不良品と明確に判別するため、良品と不良品との間でレベル差が大きくなるように、音の信号を処理するフィルタを決定する。

　ＣＰＵ２１は、スイープ信号に応じたスピーカ６０からの信号にハイパスフィルタのカットオフ周波数を追従させるために、ハイパスフィルタのカットオフ周波数を動的に変化させる。つまり、ＣＰＵ２１が使用するフィルタは動的フィルタ１ｆといえる。動的フィルタ１ｆは、カットオフ周波数の時間変化で表される。図２において、動的フィルタ１ｆを示すグラフの横軸は時間、縦軸は周波数である。すなわち、動的フィルタ１ｆは、時間及び周波数を要素とする２次元上の曲線で表現できる。また、あるサンプル用のスピーカ６０の信号を該動的フィルタ１ｆで処理した結果のレベルグラフは、該スピーカ６０の前記積算グラフを該動的フィルタ１ｆの曲線で切断した切断面となる。

　ＣＰＵ２１は、動的フィルタ１ｆを用いて、サンプル用の良品／不良品の双方に共通する成分を処理する。ＣＰＵ２１は、サンプル用の良品及び不良品に係る処理後のレベル差に基づいて、検査対象のスピーカ６０を検査するためのフィルタを決定する。ＣＰＵ２１は、決定した動的フィルタ１ｆを用いて、検査対象のスピーカ６０を検査する。動的フィルタ１ｆはＣＰＵ２１で作成されるデジタルフィルタであるので、動的フィルタ１ｆのフィルタ特性はフィルタパラメータによって決定される。

　検査対象のスピーカ６０を検査するためのフィルタの決定処理について説明する。
　どのような特性変化のフィルタも許容されるのであれば、夫々の不良品の差分グラフの最大値の点の全てを通る曲線でフィルタを作ればよいが、実際には様々な制約があるのでそのようなフィルタを実現することは困難となる。フィルタの形状は、実際の検査ラインで利用可能な一定のパターンに限定して考える必要がある。一定のパターンのフィルタを複数ハードディスク２４に記憶しておく。本実施例でのパターンは、時間経過につれてカットオフ周波数が低周波数から高周波数へ連続的に変化する。また、パターンには、基本波又は低次数から高次数までの複数の高調波の周波数変化に夫々追従して変化する複数のパターンがある。
　なお、ＣＰＵ２１は、一定のパターンのフィルタをリアルタイムで複数生成し、生成した一定のパターンのフィルタ夫々を、以下の処理のために出力してもよい。

　ＣＰＵ２１は、用意されたフィルタから１つのフィルタを選択する。ＣＰＵ２１は、選択したフィルタでサンプル用の良品の積算グラフに対してフィルタ曲線で切断した切断面を取得する。該切断面は、該フィルタで良品をフィルタ処理したレベルグラフになる。

　ＣＰＵ２１は、選択したフィルタでサンプル用の複数の不良品の積算グラフをフィルタ曲線で切断した切断面を取得する。該切断面は、該フィルタで該不良品を処理したレベルグラフになる。図２に、処理後の良品及び不良品のレベルグラフ１ｇ、２ｇを、横軸を時間、縦軸をレベルとして、模式的に示す。
　なお、ＣＰＵ２１は、フィルタ処理をした良品のレベルグラフ１ｇを、ハードディスク２４に記憶しておいてもよい。

　ＣＰＵ２１は、処理した良品のレベルグラフと、１つの不良品のレベルグラフとの差分グラフの最大値を該不良品の該フィルタによる検出値として算出する。ＣＰＵ２１は、算出した検出値を不良品の識別情報と対応付けて、ハードディスク２４に記憶する。ＣＰＵ２１は、全てのサンプル用の不良品について、検出値を算出する処理を繰り返す。図２には、ハードディスク２４に記憶された検出値のリスト２００が示されている。検出値が大きいほど、不良品は良品から懸け離れていることになる。

　複数の不良品の間には、音出力特性にバラツキがある。検査対象のスピーカ６０を良品と不良品とを判別するフィルタは、サンプルとして用意した不良品の全てが不良品に判定されるフィルタである必要がある。そのためには、最も良品寄りの音出力特性を有する不良品に対応するレベル差を採用することが安全側に立ち、好ましい。

　そこで、ＣＰＵ２１は、リスト２００にある、全ての不良品夫々について算出した検出値から、最小値を該フィルタの不良検出能力値として抽出する。ＣＰＵ２１は、抽出した不良検出能力値を、選択したフィルタと対応付けてハードディスク２４にリスト３００として記憶する。ＣＰＵ２１は、各フィルタについて、リスト３００への不良検出能力値の記憶を繰り返す。

　ＣＰＵ２１は、予め用意したフィルタの全てを用いて不良検出能力値を計算し尽くした場合、ハードディスク２４にリスト３００として記憶した複数の不良検出能力値から、最大の値に対応するフィルタを、検査用のフィルタに決定する。あるいは、ＣＰＵ２１は、フィルタを変更して上記の処理途中で例えば利用者が良品と不良品の分離には充分と考える不良検出能力値以上の不良検出能力値を持つフィルタが見つかった場合、そのフィルタを、検査用のフィルタに決定してもよい。これにより、検査用のフィルタを決定する処理時間の短縮を図ることができる。

　図３は、フィルタ決定処理の概要手順の一例を示すフローチャートである。図３の手順では、複数の不良品に係る積算グラフの算出は予め終了しているものとしている。
　ＣＰＵ２１は、未処理のフィルタを選択する（ステップＳ１０１）。ＣＰＵ２１は、未処理の不良品の積算グラフを選択する（ステップＳ１０２）。ＣＰＵ２１は、良品及び不良品に係る積算グラフを、選択したフィルタで処理する（ステップＳ１０３）。ＣＰＵ２１は、処理した良品のレベルグラフと、不良品のレベルグラフとの差分グラフの最大値を該不良品の該フィルタによる検出値として算出する（ステップＳ１０４）。

　ＣＰＵ２１は、算出した検出値を不良品の識別情報と対応付けて、ハードディスク２４内のリスト２００に記憶する（ステップＳ１０５）。ＣＰＵ２１は、全ての不良品の積算グラフについて処理が終了したか否かを判定する（ステップＳ１０６）。ＣＰＵ２１は、全ての不良品の積算グラフについて処理が終了していないと判定した場合（ステップＳ１０６：ＮＯ）、ステップＳ１０２へ処理を戻す。ＣＰＵ２１は、全ての不良品の積算グラフについて処理が終了したと判定した場合（ステップＳ１０６：ＹＥＳ）、ハードディスク２４内のリスト２００に記憶した複数の検出値から最小値を該フィルタの不良検出能力値として抽出する（ステップＳ１０７）。ＣＰＵ２１は、抽出した不良検出能力値を、選択したフィルタと対応付けて、ハードディスク２４内のリスト３００に記憶する（ステップＳ１０８）。

　ＣＰＵ２１は、全てのフィルタについて処理が終了したか否かを判定する（ステップＳ１０９）。ＣＰＵ２１は、全てのフィルタについて処理が終了していないと判定した場合（ステップＳ１０９：ＮＯ）、ステップＳ１０１に処理を戻す。ＣＰＵ２１は、全てのフィルタについて処理が終了したと判定した場合（ステップＳ１０９：ＹＥＳ）、ハードディスク２４内のリスト３００に記憶した不良検出能力値から最大値を抽出する（ステップＳ１１０）。ＣＰＵ２１は、抽出した最大値に対応するフィルタを検査用のフィルタに決定し（ステップＳ１１１）、処理を終了する。

　次に、決定したフィルタを用いて、検査対象のスピーカ６０を検査する処理について説明する。
　検査員は、検査対象のスピーカ６０を、無響箱５０の上壁に取り付ける。検査員は、フィルタ決定装置２０を操作して、検査対象のスピーカ６０にスイープ信号に対応する音を発生させる。マイクロホン４０は、検査対象のスピーカ６０からの音を受音し、受音した音の信号を、測定部３０を介して、フィルタ決定装置２０へ出力する。フィルタ決定装置２０は、入力した信号及び検査用のフィルタに基づいて、検査対象のスピーカ６０を検査する。フィルタ決定装置２０は、検査対象のスピーカ６０を検査した結果を、例えば表示部２６に表示する。検査員は、検査対象のスピーカ６０を無響箱５０の上壁から取り外す。検査員は、表示部２６に表示された結果に応じて、検査対象のスピーカ６０を良品／不良品に分別する。以下、検査員は、上記の作業を繰り返す。
　なお、検査員が行なう作業は、自動化してもよいことは勿論である。

　図４は、検査処理の手順の一例を示すフローチャートである。
　ＣＰＵ２１は、測定部３０へスイープ信号に対応するデータを出力する（ステップＳ１）。ＣＰＵ２１は、測定部３０から検査対象のスピーカ６０が発生した音の信号を測定部３０から入力する（ステップＳ２）。ＣＰＵ２１は、入力した信号を、フィルタ決定処理で決定した検査用のフィルタでフィルタ処理する（ステップＳ３）。ＣＰＵ２１は、フィルタ処理した信号を、予め用意した検査基準データと比較する（ステップＳ４）。ＣＰＵ２１は、比較した結果に基づいて、検査対象のスピーカ６０が良品か否かを判定する（ステップＳ５）。

　ＣＰＵ２１は、判定結果を表示部２６に出力する（ステップＳ６）。ＣＰＵ２１は、上記の検査処理を繰り返すか否かの指示を操作部２７から受け付けたか否かを判定する（ステップＳ７）。ＣＰＵ２１は、上記の検査処理を繰り返す指示を操作部２７から受け付けたと判定した場合（ステップＳ７：ＹＥＳ）、ステップＳ１へ処理を戻す。ＣＰＵ２１は、上記の検査処理を繰り返す指示を操作部２７から受け付けなかった場合（ステップＳ７：ＮＯ）、処理を終了する。なお、ＣＰＵ２１が検査処理を繰り返す指示を操作部２７から受け付けなかった場合とは、ＣＰＵ２１が検査処理を停止する指示を受け付けた場合である。

　本実施の形態では、フィルタ決定装置２０は、スピーカ６０に低い周波数から高い周波数に変化するスイープ信号を入力している。しかし、フィルタ決定装置２０は、スピーカ６０に高い周波数から低い周波数に変化する逆スイープ信号を入力してもよい。

　本実施の形態では、フィルタ決定装置２０は、スピーカ６０にスイープ信号を入力している。しかし、フィルタ決定装置２０は、固定周波数の正弦波であり、周波数が切り替わるステップ正弦波をスピーカ６０に入力してもよい。かかる場合、周波数の時間変化は、単調増加又は単調減少でなくてもよい。あるいは、フィルタ決定装置２０は、複数の周波数を有する合成波をスピーカ６０に入力してもよい。

　本実施の形態に係る検査対象の装置は、外部から入力した信号に基づいて音を発生するスピーカ６０であった。しかし、検査対象の装置は、時間経過につれて周波数が変化する音又は振動を自ら発生する装置でもよい。当該検査対象の装置は、モータ、ギヤ・ベアリング等の回転部材、エレベータの乗車かご、コンプレッサ等である。

　検査用のフィルタを決定するために、予め用意しておくパターンは、カットオフ周波数が高くなる変化の態様が時間経過につれて変化するものを含んでもよい。
　図５は、カットオフ周波数が高くなる変化の態様が時間経過につれて変化するフィルタの一例を示す説明図である。なお、横軸の時間は、ミリ秒の対数である。カットオフ周波数は、最初、高次数の高調波の周波数変化に追従して変化し、途中から約一定周波数を維持する。その後、カットオフ周波数は、低次数の高調波側へ遷移するが、高調波の周波数変化からはずれている。図５に示すようなパターンのフィルタを複数用意しておく。

　検査用のフィルタを決定するために、予め用意しておくパターンは、カットオフ周波数が時間経過につれて単調に高くなるだけでなく、極大値及び極小値を有するように変化する部分を有するものを含んでもよい。
　図６は、時間経過につれてカットオフ周波数が低くなる部分を有するフィルタの一例を示す説明図である。なお、横軸の時間は、ミリ秒の対数である。図６のフィルタの場合、カットオフ周波数は、最初、高次数の高調波の周波数変化に追従して変化し、途中から高調波の周波数より低くなり、極大値及び極小値を有するように変化する。そのため、図６フィルタは、カットオフ周波数が時間経過につれて低くなる部分を有している。図６に示すようなパターンのフィルタを複数用意しておく。

　本実施の形態では、動的フィルタ1ｆはハイパスフィルタを採用している。しかし、動的フィルタ１ｆは、バンドパスフィルタ、櫛形フィルタ、ローパスフィルタ等でもよい。動的フィルタ１ｆは、特定の周波数をカットするノッチフィルタ、特定の帯域のレベルを上げるパラメトリックイコライザ等でもよい。動的フィルタ１ｆにより抽出される出力は、エンベロープ出力、クレストファクト出力等でもよい。フィルタの種類に応じて、積算グラフを作成する積算方法は変化する。

　実施の形態２
　実施の形態２は、良品及び不良品のスピーカ６０に係る信号のレベル差を算出してから、レベル差に対応する信号を複数の動的フィルタ１ｆでフィルタ処理し、検査用のフィルタを決定する形態に関する。
　なお、実施の形態２において、実施の形態１と同様である構成要素には同一の参照番号を付してその詳細な説明を省略する。

　図７は、実施の形態２に係る検査システムの動作の概要を示す説明図である。
　サンプル用のスピーカ６０に係る複数の良品及び複数の不良品へ、正弦波のログスイープ信号が入力される。正弦波のログスイープ信号は、周波数が指数関数的かつ連続的に時間変化する正弦波信号である。サンプル用のスピーカ６０が発生した音に係る信号がフィルタ決定装置２０に入力される。ＣＰＵ２１は、入力した信号をハードディスク２４に記憶する。

　ＣＰＵ２１は、ハードディスク２４に記憶した信号を、当該信号に対応するサンプル用のスピーカ６０に係る良品／不良品の識別情報と共に読み出す。ＣＰＵ２１は、読み出した信号から、時間、周波数、レベルの３次元からなるスペクトログラムを算出し、各時間における周波数毎に最大周波数から該周波数までの該時間におけるレベルの積算をする。図７に、良品及び不良品について夫々算出された積算グラフ１ｍ、２ｍが、横軸を時間、縦軸を周波数、高さ方向の軸をレベルとして、示されている。ＣＰＵ２１は、算出した積算グラフ１ｍ、２ｍを良／不良の別と共にハードディスク２４に記憶する。ＣＰＵ２１は、この積算グラフ算出処理を、ハードディスク２４に記憶したサンプル用のスピーカ６０の信号全てについて繰り返す。

　実施の形態１では、聴感テストにより選別した１つの良品のスピーカ６０における積算グラフ１ｍを良品の参照データとした。しかし、実施の形態２では、複数の良品のスピーカにおける積算グラフ１ｍから、良品を代表する参照データを算出する。
　図８は、良品のスピーカ６０について算出されたスペクトログラム１ｓの一例である。図８のスペクトログラム１ｓにおいて、横軸は時間ｔ、縦軸は周波数ｆ、紙面に対する垂直軸はレベルを夫々示している。なお、図８におけるレベルの大小は濃淡の違いで表現されている。図８の下部には、参考にフィルタ決定装置２０へ測定部３０から入力された信号波形が示されている。
　図９は、スペクトログラムのある時点におけるレベルの周波数分布例を示す説明図である。図９の横軸はレベル、縦軸は周波数ｆである。

　複数の良品を区別するためのインデックスをｉとした場合、スペクトログラム１ｓ上で離散的に分布する各時点／周波数での点（ｔ，ｆ）におけるレベルは、次の（１）式で表される。

　レベルＰ（ｉ）（ｔ，ｆ）は、２次元配列のデータである。
　ＣＰＵ２１は、各良品のスペクトログラム１ｓにおいて、夫々の時点で最高周波数ｆ _maxから複数の周波数の点夫々までのレベルの積算値を夫々算出して積算グラフを作成する。ある周波数の点まで積算されたレベルの積算値は、その周波数をカットオフ周波数とするハイパスフィルタの出力信号のレベルに対応する。
　積算値ｇ（ｉ）（ｔ，ｆ）は、次の（２）式で表される。

　図１０は、ある時点におけるレベルの積算値の周波数分布例を示す説明図である。図１０の横軸はレベル、縦軸は周波数である。図１０において、点線はレベル、実線はレベルの積算値を示している。すなわち、図１０における実線上の黒丸は、ある時点における最高周波数ｆ _maxからある周波数の点までのレベルの積算値を示している。積算値ｇ（ｉ）（ｔ，ｆ）は、２次元配列のデータである。
　図１１は、積算値ｇ（ｉ）（ｔ，ｆ）の３次元グラフ、つまり積算グラフの例である。図１１の縦軸は積算値、平面方向の軸は夫々時間ｔ及び周波数ｆである。

　複数の良品のスピーカ６０毎に算出したレベルの積算値ｇ（ｉ）（ｔ，ｆ）夫々から、各時点／周波数点（ｔ，ｆ）毎に最大値を夫々抽出する。抽出した最大値Ｇ（ｔ，ｆ）は、複数の良品全てについてのレベル積算値の最大値であり、良品を代表するレベル積算値１ｍである。
　検査対象のスピーカ６０を良品と不良品とに判別するフィルタは、サンプルとして用意した良品の全てが良品に判定されるフィルタである必要がある。そのためには、最も不良品寄りの音出力特性を有する良品に対応するレベルの最大値を採用することが安全側に立ち、好ましい。
　最大値Ｇ（ｔ，ｆ）は、次の（３）式で表される。

　複数の不良品のスペクトログラム２ｓから、良品と同様にレベルの積算値２ｍを算出する。複数の不良品を区別するためのインデックスをｉｉとした場合、スペクトログラム２ｓ上の各時点／周波数での点（ｔ，ｆ）におけるレベルは、次の（４）式で表される。

　各不良品のスペクトログラム２ｓから、ある時点における各周波数までのレベルの積算値を夫々算出する。積算値ｇ（ｉｉ）（ｔ，ｆ）は、次の（５）式で表される。

　次に、複数の良品から取得したレベル積算値の最大値Ｇ（ｔ，ｆ）に対する複数の不良品から取得したレベル積算値ｇ（ｉｉ）（ｔ，ｆ）との比ｏｖｅｒ（ｉｉ，ｔ，ｆ）を、複数の不良品毎に算出する。ｏｖｅｒ（ｉｉ，ｔ，ｆ）は、デシベル差分である。対数の減算が真数の除算に対応するように、比ｏｖｅｒ（ｉｉ，ｔ，ｆ）はレベル差に対応する。
　ｏｖｅｒ（ｉｉ，ｔ，ｆ）は、次の（６）式で表される。

　図１２は、比ｏｖｅｒ（ｉｉ，ｔ，ｆ）の計算を概念的に示す説明図である。図１２の左上に、良品に係るＧ（ｔ，ｆ）のグラフを示す。図１２の右上に、ｉｉ番目の不良品に係るｇ（ｉｉ）（ｔ，ｆ）を示す。良品と不良品とに係るレベルの差分を算出することは、比ｏｖｅｒ（ｉｉ，ｔ，ｆ）を計算することに対応する。図１２の下部に、ｉｉ番目の不良品に関するｏｖｅｒ（ｉｉ，ｔ，ｆ）のグラフを示す。

　ＣＰＵ２１は、良品のレベル積算値１ｍと、複数の不良品のレベル積算値２ｍ夫々との差分１ｄに対応するｏｖｅｒ（ｉｉ，ｔ，ｆ）を、複数の不良品毎に算出する。図７に示すように、ＣＰＵ２１は、複数の不良品毎に算出した積算値の差分グラフ１ｄを、予め用意した複数の動的フィルタ１ｆの曲線で順次切断処理する。該切断面は、該動的フィルタ１ｆで複数の良品を処理したときのレベルの最大値と該不良品を処理したレベルとのレベル差のグラフになる。

　図１３は、図１２におけるｉｉ番目の不良品に係るｏｖｅｒ（ｉｉ，ｔ，ｆ）のグラフ上で、不良品を良品群から判別するフィルタのカットオフ周波数の時間変化を示すカーブを示す説明図である。フィルタのカットオフ周波数は、時間ｔの経過に伴って変化していく。図１３におけるカットオフ周波数の変化は、図１２の下部におけるｏｖｅｒ（ｉｉ，ｔ，ｆ）のグラフの（ｔ，ｆ）平面上に、太線で示されている。ここで、不良品を良品群から判別するフィルタのカットオフ周波数の時間変化を示すカーブをカットオフカーブＣと呼ぶ。図１３では、カットオフカーブＣが太線で示されている。

　図１４は、図１３をカットオフカーブＣに沿って切断した断面図である。図１４の縦軸は、良品のレベル積算値の最大値Ｇ（ｔ，ｆ）と、ｉｉ番目の不良品のレベル積算値ｇ（ｉｉ）（ｔ，ｆ）との差分である。図１４の横軸は、周波数である。レベル積算値は最高周波数から周波数の点までのレベルの積算値であるため、図１４は、高周波数帯域を濾波するハイパスフィルタにより、良品と不良品との間において、フィルタ処理されたレベル積算値に係るレベル差を示している。図１４における矢印は、レベル差の最大値、つまり不良品（ｉｉ）の検出値を示している。カットオフカーブＣによる不良品（ｉｉ）の検出値Ｏｖｅｒ（ｉｉ，Ｃ）は、次の（７）式で表される。

　図７に戻り、説明を続ける。図７に、フィルタ処理後のレベル差１ｌが、縦軸をレベル、横軸を周波数として示されている。ＣＰＵ２１は、カットオフカーブＣによる検出値Ｏｖｅｒ（ｉｉ，Ｃ）を複数の不良品毎に算出する。ＣＰＵ２１は、複数の不良品毎に算出した各検出値を、不良品の識別情報と対応付けてハードディスク２４にリスト２００として書き込む。

　ＣＰＵ２１は、リスト２００に書き込んだ各検出値の最小値、つまり不良検出能力値を抽出する。
　図１５は、ｎ個の不良品の検出値Ｏｖｅｒ（ｉｉ，Ｃ）から、不良検出能力値Ｄ（Ｃ）を抽出する処理を概念的に示す説明図である。
　最小の検出値、すなわち不良検出能力値Ｄ（Ｃ）は、Ｄ（Ｃ）に対応するカットオフカーブＣで全ての良品の積算グラフ１ｍと、全ての不良品の積算グラフ２ｍとを切り分けることができる量である。不良検出能力値Ｄ（Ｃ）は、次の（８）式で表される。

　再び図７に戻り、説明を続ける。ＣＰＵ２１は、抽出した不良検出能力値Ｄ（Ｃ）を、フィルタの識別情報と対応付けて、ハードディスク２４にリスト３００として書き込む。ＣＰＵ２１は、予め用意した動的フィルタ１ｆを変更して、上記の処理を繰り返す。その結果、リスト３００には、用意した動的フィルタ１ｆの数だけ不良検出能力値Ｄ（Ｃ）が書き込まれる。
　ＣＰＵ２１は、予め用意した全ての動的フィルタ１ｆについて不良検出能力値Ｄ（Ｃ）の抽出処理が終了した場合、リスト３００に書き込まれた各不良検出能力値Ｄ（Ｃ）から、最大の不良検出能力値Ｄ（Ｃ）に対応するフィルタを検査用のフィルタと決定する。

　ＣＰＵ２１は、決定した検査用のフィルタで、検査対象のスピーカ６０を検査する。
　ＣＰＵ２１は、検査対象のスピーカ６０に係る信号を入力する。ＣＰＵ２１は、入力した信号を決定した検査用のフィルタでフィルタ処理する。ＣＰＵ２１は、フィルタ処理した検査対象のスピーカに係る信号と、予め用意した検査基準データとを比較する。ＣＰＵ２１は、比較結果に基づいて、検査対象のスピーカ６０の良否を判定する。

　なお、比ｏｖｅｒ（ｉｉ，ｔ，ｆ）は、フィルタ処理した検査対象のスピーカ６０に係るレベルが良品と不良品とのいずれに対応するか判定するための検査基準データの参考データとして利用することができる。

　実施の形態２では、複数の良品のスピーカ６０におけるスペクトログラム１ｓのレベル積算値から、良品を代表する参照データを求めた。しかし、実施の形態１と同様に、１つの良品のスピーカ６０におけるスペクトログラム１ｓを参照データとしてもよい。かかる場合、１つの良品に係る各時点／周波数での点（ｔ，ｆ）におけるレベル積算値を参照データとする。
　また、実施の形態１に、複数の良品のスピーカ６０におけるスペクトログラム１ｓのレベル積算値から、良品を代表する参照データを求める手法を適用してもよい。かかる場合、複数の良品毎に各時点／周波数での点（ｔ，ｆ）におけるレベルを求め、各点（ｔ，ｆ）毎に最大のレベルを参照データとする。

　実施の形態３
　実施の形態３は、最大の不良検出能力値Ｄ（Ｃ）を求めるまでの演算量を抑えて、スピーカ６０の検査に用いるフィルタを決定する形態に関する。不良検出能力値Ｄ（Ｃ）が最大となるフィルタを決定するため、予め用意した多くのパターンについて不良検出能力値Ｄ（Ｃ）を算出した場合、演算量が膨大になり、フィルタの決定が現実的でなくなる。そこで、実用性が高い３種類のパターンから検査用のフィルタを決定する。なお、フィルタを決定することは、カットオフカーブＣの形状を決定することに対応する。
　なお、実施の形態３において、実施の形態１、２と同様である構成要素には同一の参照番号を付してその詳細な説明を省略する。

　検査用のフィルタを決定するための動的フィルタ１ｆは、ハイパスフィルタである。動的フィルタ1ｆのカットオフ周波数は、スイープ信号を入力したスピーカ６０からの音に基づく信号の基本波又は高調波の周波数変化に追従して変化するものである。動的フィルタ1ｆのパラメータの１つは、基本波の周波数に対する高調波の周波数の倍率ｍである。

　図１６Ａ、図１６Ｂ及び図１６Ｃは、パターン例を示す説明図である。図１６Ａ、図１６Ｂ及び図１６Ｃ夫々における横軸は時間、縦軸は周波数である。図１６Ａ、図１６Ｂ及び図１６Ｃのパターンを便宜上ａパターン、ｂパターン及びｃパターンと呼ぶ。
　ａパターンの形状は、カットオフ周波数が次数ｍ＝一定整数値である高調波の周波数の時間変化と同一の形状である。

　ｂパターンの形状は、高次数の高調波に追随してカットオフ周波数が高くなり、その後より低次数の高調波に追随してカットオフ周波数が高くなる形状である。そして、ｂパターンの形状は、高次数の高調波からより低次数の高調波へ遷移する中間の周波数帯域で、カットオフ周波数が一定となる形状である。良品として判別されるスピーカ６０であっても、例えば、図８に示す良品のスペクトログラム１ｓにおいて、時間３６０ｍｓ～４８０ｍｓ、周波数１０ｋＨｚの付近に、複数の高調波で、その高周波数側における境界の周波数がほぼ一定に現れている。良品のスピーカ６０であっても、時間３６０ｍｓ～４８０ｍｓ、周波数１０ｋＨｚの付近における複数の高調波を許容する検査仕様がある場合、良品と不良品とに共通する信号を遮断するフィルタの形状は、ｂパターンの形状が合理的である。

　カットオフ周波数は、基本波の周波数が開始周波数から周波数ｆ０まで変化する間、次数ｍ０の高調波の周波数に追従する。カットオフ周波数は、中間の周波数帯域において、基本波の周波数が周波数ｆ０から周波数ｆ１（＞ｆ０）まで変化する間、一定周波数（ｆ０×ｍ０）を保つ。カットオフ周波数は、基本波の周波数が周波数ｆ１から終了周波数までの間、次数ｍ１（＜ｍ０）の高調波の周波数に追従する。なお、ｆ０×ｍ０＝ｆ１×ｍ１である。例えば、ｆ０＝５００Ｈｚ、ｍ０＝７次、ｆ１＝１７５０Ｈｚ、ｍ１＝２次である場合、５００Ｈｚ×７＝１７５０Ｈｚ×２である。

　ｃパターンは、ｂパターンの変形例である。ｃパターンの形状は、カットオフ周波数がｂパターンの周波数一定区間（基本波の周波数がｆ０からｆ１へ変化する区間）において一定ではなく、徐々に変化する形状である。中間の周波数帯域において、多少のノイズを発生してもよいという検査仕様のスピーカ６０の場合、ｂパターンよりもｃパターンの方が、良品と不良品との間の信号のレベル差がより大きくなることがある。そこで、ｃパターンの形状を考慮する。

　ｃパターンの場合、基本波の周波数がｆ０からｆ１へ変化する区間において、カットオフ周波数は単調増加する。時間軸と周波数軸とを有する図において、時間及び周波数を対数で表した場合、基本波の周波数がｆ０からｆ１へ変化する区間では、ｃパターンの形状は直線である。なお、ｆ０×ｍ０＜ｆ１×ｍ１である。例えば、例えば、ｆ０＝５００Ｈｚ、ｍ０＝７次、ｆ１＝３ｋＨｚ、ｍ１＝２次である場合、５００Ｈｚ×７＜３ｋＨｚ×２である。

　カットオフカーブＣの形状は、他にも多くのパターンが考えられる。しかし、処理が複雑になることと、スピーカ６０の異常音を検査する上では上記の３パターンで多くの場合最適化できることから、ここではカットオフカーブＣの形状をａ、ｂ及びｃパターンの３種類にとした。

　スピーカ６０は良品であっても、スピーカ６０における２次歪、３次歪等の低次歪はレベルが高い場合が多い。そのため、スピーカ６０の良否を検査するためのハイパスフィルタにおけるカットオフ周波数が追従する高調波の次数ｍは、あまり低いものは適さない。また、この次数ｍが高すぎても、ハイパスフィルタのカットオフ周波数が高くなりすぎるため、ハイパスフィルタは不良品のスピーカ６０が発生する異常音の周波数の信号を遮断してしまう。そこで、実施の形態３では、不良検出能力値Ｄ（Ｃ）の最大値を算出するまでの計算量を低減させるために、動的フィルタ１ｆのフィルタ係数を変化させるにあたり、変化させる動的フィルタ１ｆのカットオフ周波数が追従する高調波の次数ｍを予め一定の範囲に制限する。ここで、当該高調波における次数ｍの制限範囲の上限値及び下限値を夫々ｍ _max及びｍ _minとする。なお、ｍ _max及びｍ _minは、良品と不良品とを判別することができるカットオフカーブＣに対応する経験値である。

　計算量の低減のために、検査対象のスピーカ６０における良品と不良品とのバラツキも考慮して、１つのフィルタが良品のスペクトログラム１ｓと、不良品のスペクトログラム２ｓとを区別できるレベル差を、予め一定の範囲に制限する。ここで、レベル差の範囲の上限値及び下限値に対応する不良検出能力値Ｄ（Ｃ）を夫々Ｄ _max及びＤ _minとする。

　Ｄ _max及びＤ _minは、良品と不良品とを判別するレベル差の経験値である。例えば、レベル差が６～１０デシベルより大きい場合、良品と不良品とを判別することができることが判明している。そこで、Ｄ _maxとして例えば１５デシベルが設定され、Ｄ _minとして例えば６デシベルが設定される。

　次に、フィルタ決定処理について説明する。
　フィルタ決定処理の大きな流れとして、ＣＰＵ２１は、フィルタの形状を低周波数側から高周波数側へ向かって変化させて、不良検出能力値Ｄ（Ｃ）がＤ _maxを超えるフィルタを検査用のフィルタに決定する。その際、ＣＰＵ２１は、ａパターンからフィルタ決定処理を開始する。ＣＰＵ２１は、ａパターンについて算出したＤ（Ｃ）がＤ _maxを超えなかった場合、ｂパターンについてフィルタ決定処理を実行する。ＣＰＵ２１は、ｂパターンについて算出したＤ（Ｃ）がＤ _maxを超えなかった場合、ｃパターンについてフィルタ決定処理を実行する。

　ＣＰＵ２１は、Ｄ _max、Ｄ _min、ｍ _max及びｍ _minを受け付ける。ＣＰＵ２１は、変数Ｄ０にＤ _minを代入する。変数Ｄ０は、複数の不良品及び複数のフィルタについて夫々算出されたＤ（Ｃ）がより大きな値に更新される都度、その処理時点における最大のＤ（Ｃ）を保持する作業変数である。ＣＰＵ２１は、算出したＤ（Ｃ）が受け付けたＤ _maxを超えた場合、その時点でフィルタの検索を打ち切る。これにより、処理時間の短縮を図ることができる。

　図１７は、ａパターンからＤ（Ｃ）を求める処理のイメージを示す説明図である。
　ＣＰＵ２１は、ａパターンについて、次数ｍにｍ _minを設定してＤ（Ｃ）を算出する。つまり、ＣＰＵ２１は、サンプル用の各不良品ｉｉについてｏｖｅｒ（ｉｉ，ｔ，ｆ）平面上におけるｍ＝ｍ _minのパターン上のデータからＯｖｅｒ（ｉｉ，Ｃ）を求める。ＣＰＵ２１は、全ての不良品のＯｖｅｒ（ｉｉ，Ｃ）の中から最小値Ｄ（Ｃ）を抽出する。

　ＣＰＵ２１は、次数ｍを１だけインクリメントしたパターンについて同様に最小値Ｄ（Ｃ）を抽出する。ＣＰＵ２１は、抽出した最小値Ｄ（Ｃ）がＤ０より大きい場合、抽出した最小値Ｄ（Ｃ）をＤ０に代入する。ＣＰＵ２１は、同様の処理を次数ｍがｍ _maxになるまで繰り返す。ただし、ＣＰＵ２１は、処理の途中で、抽出した最小値Ｄ（Ｃ）がＤ _maxを超えた場合、検索を終了する。その時点で、ＣＰＵ２１は、ａパターンのフィルタからスピーカ６０を検査するフィルタを決定したことになる。

　ＣＰＵ２１は、ａパターンについて抽出した最小値Ｄ（Ｃ）がＤ _maxを超えなかった場合、ｂパターンについて検査用のフィルタの検索を行う。その際、ＣＰＵ２１は、フィルタに関する演算範囲を制限する処理を実行する。

　図１８は、フィルタに関する演算範囲の制限を示す説明図である。図１８に示す各図は、いずれもが横軸は時間、縦軸は周波数である。図１８の各図には、参考のためにスピーカ６０が発生した音に係る基本波の周波数時間変化曲線が破線で表示されている。図１８の上部の図には、ｎ個の不良品に関するｏｖｅｒ（ｉｉ，ｔ，ｆ）の分布が白抜き及び灰色の領域で示されている。白抜きの領域は、各不良品に関するｏｖｅｒ（ｉｉ，ｔ，ｆ）の値がａパターンにおけるフィルタ決定で得られたＤ０より大きい領域である。灰色の領域は、各不良品に関するｏｖｅｒ（ｉｉ，ｔ，ｆ）の値がａパターンにおけるフィルタ決定で得られたＤ０以下の領域である。白抜きの領域は、スピーカ６０が発生する異常音のレベルが大きい領域に対応する。

　図１８の下部の図には、ｎ個の不良品に関するｏｖｅｒ（ｉｉ，ｔ，ｆ）の分布を重畳したものに、フィルタに関する演算範囲を示す領域が示されている。図１８において、破線で示されている領域の外側は、良品と不良品との信号のレベル差が小さく、フィルタを決定するために、パターンの形状を変化させる必要がない領域である。従って、ＣＰＵ２１は、パターンの形状を変化させる場合、破線部分の外側を、フィルタを決定する演算処理から除外する。そのために、ＣＰＵ２１は、不良品に関するｏｖｅｒ（ｉｉ，ｔ，ｆ）の分布に基づいて、演算が制限される範囲を特定する次数ｍの範囲（ｍ_L，ｍ_H）と、カットオフ周波数の範囲（ｆｍａｘ，ｆｍｉｎ）を決定する。これにより、ＣＰＵ２１は、処理速度を向上させることができる。

　ＣＰＵ２１は、図１８に示した演算範囲の制限を実行した後、ｂパターンのフィルタについて検査用のフィルタ決定を行う。ｂパターンの形状は、次数ｍ０の高調波の部分、周波数一定区間の部分及び次数ｍ１の高調波の部分の各形状で決定される（図１６Ｂ参照）。ＣＰＵ２１は、これらの３つの部分を順次変更して、パターンの形状を動的に変化させる。次数ｍ０の高調波の部分は、基本波の周波数が最低周波数からｆ０まで変化する部分に対応する。周波数一定区間の部分は、基本波の周波数がｆ０からｆ１まで変化する部分に対応する。次数ｍ１の高調波の部分は、基本波の周波数がｆ１から最高周波数まで変化する部分に対応する。

　図１９は、ｂパターンの形状を変更する処理のイメージを示す説明図である。次数ｍ０の高調波の部分の形状は、当該高調波の次数で決定される。周波数一定区間の部分の形状は、一定周波数を示す線分の両端位置で決定される。当該線分の一端位置は、周波数ｆ０と、高調波の次数ｍ０とで決定される。当該線分の他端位置は、周波数ｆ１と、高調波の次数ｍ１とで決定される。次数ｍ１の高調波の部分の形状は、当該高調波の次数で決定される。よって、ｂパターンの形状は、次数ｍ０、周波数ｆ０、周波数ｆ１及び次数ｍ１で決定される。ｂパターンの場合、ｆ０×ｍ０＝ｆ１×ｍ１であることから、ｆ１はｆ０×ｍ０／ｍ１で求められる。従って、ｂパターンの形状は、次数ｍ０、周波数ｆ０及び次数ｍ１で決定される。

　次数ｍ０を変化させる範囲は、ｍ _min＋１からｍ _maxまでである。次数ｍ１を変化させる範囲は、ｍ _minからｍ０－１までである。ｆ０を変化させる範囲は、発生させた最低周波数から、不良品に関するレベル差に基づいて演算の制限範囲として求めたｆｍａｘまでである。ここでの最低周波数は、スピーカ６０の特性を考慮して、予め決められた周波数であり、例えば２０Ｈｚである。

　ｂパターンの各部分を変更する考え方を説明する。ｂパターンの各部分を変更する順序は、次数ｍ１の高調波の部分、周波数一定区間の部分、次数ｍ０の高調波の部分の順である。ＣＰＵ２１は、次数ｍ０、周波数ｆ０を固定して、次数ｍ１をｍ _minからｍ０－１まで変化させる。次にＣＰＵ２１は、周波数ｆ０を一定値Δｆだけ高くする。ＣＰＵ２１は、次数ｍ０、一定値Δｆだけ高くした周波数ｆ０を固定して、次数ｍ１をｍ _minからｍ０－１まで変化させる。次にＣＰＵ２１は、周波数ｆ０を更に一定値Δｆだけ高くして、次数ｍ１をｍ _minからｍ０－１まで変化させる。ＣＰＵ２１は周波数ｆ０がｆｍａｘに達した場合、次数ｍ０を１だけインクリメントして、ｍ _min＋２に設定する。そして、ＣＰＵ２１は、次数ｍ０、周波数ｆ０を固定して、次数ｍ１をｍ _minからｍ０－１まで変化させる。このように、ＣＰＵ２１は、次数ｍ１、周波数ｆ０、次数ｍ０をこの順で順次決められた範囲の中で変化させることにより、ｂパターンの形状を変更する。

　図２０は、ｂパターンの各部分を順次変更する処理の手順の一例を示すフローチャートである。
　ＣＰＵ２１は、次数ｍ０にｍ _min＋１を、周波数ｆ０に最低周波数を、次数ｍ１にｍ _minを代入する（ステップＳ２０１）。この場合、既にｍ１＝ｍ０－１なので、ＣＰＵ２１は、次に次数ｍ０にｍ _min＋２を、周波数ｆ０に最低周波数を、次数ｍ１にｍ _minを代入する（ステップＳ２０２）。ＣＰＵ２１は、次数ｍ１をインクリメントする（ステップＳ２０３）。ＣＰＵ２１は、ｍ１＝ｍ０－１か否かを判定する（ステップＳ２０４）。ＣＰＵ２１は、ｍ１＝ｍ０－１でないと判定した場合（ステップＳ２０４：ＮＯ）、ステップＳ２０３へ処理を戻す。ＣＰＵ２１は、ｍ１＝ｍ０－１であると判定した場合（ステップＳ２０４：ＹＥＳ）、次数ｍ１にｍ _minを代入する（ステップＳ２０５）。ＣＰＵ２１は、ｆ０にΔｆを加算する（ステップＳ２０６）。

　ＣＰＵ２１は、ｆ０＝ｆｍａｘか否かを判定する（ステップＳ２０７）。ＣＰＵ２１は、ｆ０＝ｆｍａｘでないと判定した場合（ステップＳ２０７：ＮＯ）、ステップＳ２０３へ処理を戻す。ＣＰＵ２１は、ｆ０＝ｆｍａｘであると判定した場合（ステップＳ２０７：ＹＥＳ）、周波数ｆ０に最低周波数を、次数ｍ１にｍ _minを代入する（ステップＳ２０８）。ＣＰＵ２１は、次数ｍ０をインクリメントする（ステップＳ２０９）。ＣＰＵ２１はｍ０＝ｍ _maxか否かを判定する（ステップＳ２１０）。ＣＰＵ２１は、ｍ０＝ｍ _maxでないと判定した場合（ステップＳ２１０：ＮＯ）、ステップＳ２０３へ処理を戻す。ＣＰＵ２１はｍ０＝ｍ _maxであると判定した場合（ステップＳ２１０：ＹＥＳ）、処理を終了する。

　なお、ＣＰＵ２１は、次数ｍ０、ｍ１を夫々変化させる範囲を、不良品に関するレベル差に基づいて求めた演算に係る次数の制限範囲（ｍ_L，ｍ_H）に制限する。また、ＣＰＵ２１は、ｆ０×ｍ０が変化する範囲を、不良品に関するレベル差に基づいて求めた演算に係るカットオフ周波数の制限範囲（ｆｍａｘ，ｆｍｉｎ）に制限する。

　ＣＰＵ２１がｂパターンについて最小値Ｄ（ｍ）を求める処理を説明する。ＣＰＵ２１は、ｂパターンのフィルタ（ｍ０，ｆ０，ｍ１，ｆ１）において、パターンを３つの部分Ｃ０、Ｃ１、Ｃ０１に分割する。
　図２１は、ｂパターンにおける３つの部分Ｃ０、Ｃ１、Ｃ０１を示す説明図である。Ｃ０は、基本波の周波数が最低周波数からｆ０まで変化する区間に対応する部分（次数ｍ０の高調波の部分）である。Ｃ１は、基本波の周波数がｆ１から最高周波数まで変化する区間に対応する部分（次数ｍ１の高調波の部分）である。Ｃ０１は、基本波の周波数がｆ０からｆ１まで変化する区間に対応する部分（周波数一定区間の部分）である。

　ＣＰＵ２１は、ａパターンにおけるフィルタ決定処理の段階で、次数ｍ_iの高調波に対応するパターン上の差分を算出する際、Ｃ０、Ｃ１に夫々対応するＯｖｅｒ０（ｉｉ，ｆ，ｍｉ）、Ｏｖｅｒ１（ｉｉ，ｆ，ｍｉ）を計算する（図１２参照）。ＣＰＵ２１は、計算したＯｖｅｒ０（ｉｉ，ｆ，ｍｉ）、Ｏｖｅｒ１（ｉｉ，ｆ，ｍｉ）を予めＲＡＭ２３に記憶しておく。

　図２２Ａは、パターン上の差分値を示す説明図である。図２２Ｂは、Ｃ０に対応するＯｖｅｒ０（ｉｉ，ｆ，ｍｉ）を算出する処理を示す説明図である。図２２Ｃは、Ｃ１に対応するＯｖｅｒ１（ｉｉ，ｆ，ｍｉ）を算出する処理を示す説明図である。図２２Ａ、図２２Ｂ及び図２２Ｃにおいて、夫々時間は左側から右側へ経過している。ＣＰＵ２１は、ａパターンにおけるフィルタ決定処理の段階で、Ｃ０に対応する最大値Ｏｖｅｒ０（ｉｉ，ｆ，ｍｉ）を、入力信号の周波数変化の開始から終了へ向かって順に差分値を比較して抽出しておく。ＣＰＵ２１は、ａパターンのフィルタ決定処理の段階で、Ｃ１に対応する最大値Ｏｖｅｒ１（ｉｉ，ｆ，ｍｉ）を、入力信号の周波数変化の終了から開始へ向かって順に差分値を比較して抽出しておく。

　ここで、ＣＰＵ２１は、不良品毎に、Ｃ０、Ｃ１、Ｃ０１の夫々について、Ｏｖｅｒ（ｉｉ，Ｃｘ）を求め、求めたＯｖｅｒ（ｉｉ，Ｃｘ）の最大値をＯｖｅｒ（ｉｉ，Ｃ）に設定する。Ｃｘは、Ｃ０、Ｃ１及びＣ０１のいずれかである。

　図２３は、Ｃ０、Ｃ１及びＣ０１に対応するＯｖｅｒ（ｉｉ，Ｃｘ）から、最大値をＯｖｅｒ（ｉｉ，Ｃ）に設定するイメージを示す説明図である。ＣＰＵ２１は、Ｃ０の区間では、Ｏｖｅｒ（ｉｉ，Ｃ０）に、ＲＡＭ２３に記憶したＯｖｅｒ０（ｉｉ，ｆ，ｍｉ）を代入する。ＣＰＵ２１は、Ｃ１の区間では、Ｏｖｅｒ（ｉｉ，Ｃ１）に、ＲＡＭ２３に記憶したＯｖｅｒ１（ｉｉ，ｆ，ｍｉ）を代入する。ＣＰＵ２１は、Ｃ０１の区間では、算出済みのｏｖｅｒ（ｉｉ，ｔ，Ｆ）のデータからＯｖｅｒ（ｉｉ，Ｃ０１）を求める。ＣＰＵ２１は、Ｏｖｅｒ（ｉｉ，Ｃ０）、Ｏｖｅｒ（ｉｉ，Ｃ１）及びＯｖｅｒ（ｉｉ，Ｃ０１）のうち、最大値をＯｖｅｒ（ｉｉ，Ｃ）に設定する。

　ＣＰＵ２１は、全ての不良品について最大値Ｏｖｅｒ（ｉｉ，Ｃ）を求め、求めた最大値Ｏｖｅｒ（ｉｉ，Ｃ）から、最小値を抽出してＤ（Ｃ）に設定する。ＣＰＵ２１は、抽出した最小値Ｄ（Ｃ）がＤ０より大きい場合、抽出した最小値Ｄ（Ｃ）をＤ０に代入して、Ｄ０を更新する。ＣＰＵ２１は、抽出した最小値Ｄ（Ｃ）がＤ０以下である場合、例えば次数ｍ１の高調波の部分についてｍ１を１つインクリメントすることにより、パターンの形状を変化させて、上記の処理を繰り返す。ただし、ＣＰＵ２１は、処理の途中で、抽出した最小値Ｄ（Ｃ）がＤ _maxを超えた場合、フィルタ決定処理を終了する。

　ＣＰＵ２１は、ｂパターンについて抽出した最小値Ｄ（Ｃ）の全てがＤ _maxを超えなかった場合、ｃパターンについてフィルタ決定処理を実行する。その際、ＣＰＵ２１は、ここまでの処理により算出した不良検出能力値の最大値であるＤ０に基づいて、図１８に示した演算範囲の制限を実行した後、ｃパターンについてフィルタ決定処理を実行する。

　図２４は、ｃパターンの形状を変更する処理のイメージを示す説明図である。
　ｃパターンの形状は、次数ｍ０の高調波の部分、周波数が徐々に高くなる部分及び次数ｍ１の高調波の部分の各形状で決定される（図１６Ｃ参照）。次数ｍ０の高調波の部分、周波数が徐々に高くなる部分及び次数ｍ１の高調波の部分は、夫々図２１のＣ０、Ｃ０１及びＣ１に対応する。そこで、図２４の時間軸には、参考にＣ０、Ｃ０１及びＣ１が添えられている。

　ＣＰＵ２１は、ｂパターンの場合と同様に、次数ｍ０、周波数ｆ０、次数ｍ１を順次変化させて、ｃパターンの形状を変化させる。ただし、ｃパターンの場合、周波数ｆ１は１つに定まらないため、ＣＰＵ２１は周波数ｆ１も順次変化させて、ｃパターンの形状を変化させる。周波数ｆ１を変化させる範囲は、発生させた最低周波数からｆｍａｘまでである。ここでの最低周波数は、スピーカ６０の特性を考慮して、予め決められた周波数であり、例えば２０Ｈｚである。ＣＰＵ２１は、周波数ｆ１、次数ｍ１、周波数ｆ０、次数ｍ０をこの順で順次決められた範囲の中で変化させることにより、ｃパターンの形状を変更する。
　ここでの周波数ｆ１の変化とは、周波数が徐々に高くなる部分（Ｃ０１に対応する）の他端点の位置を次数ｍ１の高調波に沿って、高周波数側へ変化させることに対応する。具体的には、ＣＰＵ２１は、ｆ１×ｍ１がｆ０×ｍ０に一定値を加算した値からｆｍａｘまで変化するように、他端点の位置を変化させる。

　ｃパターンの場合におけるＤ（Ｃ）の算出について説明する。
　ＣＰＵ２１は、ｂパターンの場合と同様に、ｃパターンを３つの部分Ｃ０、Ｃ１、Ｃ０１に分割する。ＣＰＵ２１は、Ｏｖｅｒ（ｉｉ，Ｃｘ）を求め、その最大値をＯｖｅｒ（ｉｉ、Ｃ）に設定する。

　ＣＰＵ２１は、全ての不良品について最大値Ｏｖｅｒ（ｉｉ，Ｃ）を求め、求めた最大値Ｏｖｅｒ（ｉｉ，Ｃ）から、最小値を抽出してＤ（Ｃ）に設定する。ＣＰＵ２１は、抽出した最小値Ｄ（Ｃ）がＤ０より大きい場合、抽出した最小値Ｄ（Ｃ）をＤ０に代入して、Ｄ０を更新する。ＣＰＵ２１は、抽出した最小値Ｄ（Ｃ）がＤ０以下である場合、ｃパターンの形状を変化させて、上記の処理を繰り返す。ただし、ＣＰＵ２１は、処理の途中で、抽出した最小値Ｄ（Ｃ）がＤ _maxを超えた場合、フィルタ決定処理を終了する。ＣＰＵ２１は、ａパターン、ｂパターン及びｃパターンの全てについて、Ｄ _maxを超える最小値Ｄ（Ｃ）が見つからなかった場合、ここまでの処理で不良検出能力値の最大値Ｄ０がＤ _minを超えているとき、最大値Ｄ０に対応するフィルタを検査用のフィルタと決定する。

　図２５及び図２６は、フィルタ決定処理の手順の一例を示すフローチャートである。
　ＣＰＵ２１は、Ｄ _max、Ｄ _min、ｍ _max及びｍ _minを受け付ける（ステップＳ３０１）。ＣＰＵ２１は、変数Ｄ０にＤ _minを代入する（ステップＳ３０２）。ＣＰＵ２１は、変数Ｐに１を代入する（ステップＳ３０３）。変数Ｐは、パターンを判別するためのフラグ変数である。変数Ｐには、ａパターンの場合には１、ｂパターンの場合には２、ｃパターンの場合には３が夫々代入される。

　ＣＰＵ２１は、Ｐ＝１か否かを判定する（ステップＳ３０４）。ＣＰＵ２１は、Ｐ＝１でないと判定した場合（ステップＳ３０４：ＮＯ）、Ｄ０に基づいて、フィルタに関する演算範囲を制限し（ステップＳ３０５）、ステップＳ３０６へ処理を進める。ステップＳ３０５において、ＣＰＵ２１は、演算範囲を特定する次数ｍの範囲（ｍ_L，ｍ_H）と、カットオフ周波数の範囲（ｆｍａｘ，ｆｍｉｎ）とを決定する。ＣＰＵ２１は、Ｐ＝１であると判定した場合（ステップＳ３０４：ＹＥＳ）、未処理の不良品（ｉｉ）についてＯｖｅｒ（ｉｉ、Ｃ）を算出する（ステップＳ３０６）。ＣＰＵ２１は、全ての不良品についてＯｖｅｒ（ｉｉ、Ｃ）を算出したか否かを判定する（ステップＳ３０７）。ＣＰＵ２１は、全ての不良品についてＯｖｅｒ（ｉｉ、Ｃ）を算出していないと判定した場合（ステップＳ３０７：ＮＯ）、ステップＳ３０６へ処理を戻す。

　ＣＰＵ２１は、全ての不良品についてＯｖｅｒ（ｉｉ、Ｃ）を算出したと判定した場合（ステップＳ３０７：ＹＥＳ）、Ｄ（Ｃ）を算出する（ステップＳ３０８）。ＣＰＵ２１は、Ｄ（Ｃ）＞Ｄ０か否かを判定する（ステップＳ３０９）。ＣＰＵ２１は、Ｄ（Ｃ）＞Ｄ０であると判定した場合（ステップＳ３０９：ＹＥＳ）、Ｄ０にＤ（Ｃ）を代入する（ステップＳ３１０）。ステップＳ３１０でＤ０に代入されたＤ（Ｃ）に対応するパターンは、検査用として決定されるフィルタの候補に対応する暫定パターンである。ＣＰＵ２１は、Ｄ（Ｃ）＞Ｄ０でないと判定した場合（ステップＳ３０９：ＮＯ）、ステップＳ３１３へ処理を進める。

　ＣＰＵ２１は、Ｄ（Ｃ）≧Ｄ _maxか否かを判定する（ステップＳ３１１）。ＣＰＵ２１は、Ｄ（Ｃ）≧Ｄ _maxであると判定した場合（ステップＳ３１１：ＹＥＳ）、Ｄ（Ｃ）に対応するフィルタのフィルタ係数を出力し（ステップＳ３１２）、処理を終了する。ＣＰＵ２１は、Ｄ（Ｃ）≧Ｄ _maxでないと判定した場合（ステップＳ３１１：ＮＯ）、処理中のフィルタパターンに含まれる全てのフィルタについて処理を実行したか否かを判定する（ステップＳ３１３）。ＣＰＵ２１は、全てのフィルタについて処理を実行していないと判定した場合（ステップＳ３１３：ＮＯ）、Ｐの値に応じて、パターンの形状を変更し（ステップＳ３１４）、ステップＳ３０６へ処理を戻す。

　ＣＰＵ２１は、処理中のフィルタパターンに含まれる全てのフィルタについて処理を実行したと判定した場合（ステップＳ３１３：ＹＥＳ）、Ｐ＝１か否かを判定する（ステップＳ３１５）。ＣＰＵ２２は、Ｐ＝１であると判定した場合（ステップＳ３１５：ＹＥＳ）、Ｐに２を代入し（ステップＳ３１６）、ステップＳ３０４へ処理を戻す。ＣＰＵ２１は、Ｐ＝１でないと判定した場合（ステップＳ３１５：ＮＯ）、Ｐ＝２か否かを判定する（ステップＳ３１７）。ＣＰＵ２１は、Ｐ＝２であると判定した場合（ステップＳ３１７：ＹＥＳ）、Ｐに３を代入し（ステップＳ３１８）、ステップＳ３０４へ処理を戻す。

ＣＰＵ２１は、Ｐ＝２でないと判定した場合（ステップＳ３１７：ＮＯ）、Ｄ０に暫定パターンに対応するＤ（Ｃ）が代入されているか否かを判定する（ステップＳ３１９）。ＣＰＵ２１は、Ｄ０に暫定パターンが代入されていると判定した場合（ステップＳ３１９：ＹＥＳ）、ステップＳ３１２に処理を進める。ＣＰＵ２１は、Ｄ０に暫定パターンに対応するＤ（Ｃ）が代入されていないと判定した場合（ステップＳ３１９：ＮＯ）、良品／不良品を分離可能なカットオフカーブＣはない旨を出力し（ステップＳ３２０）、処理を終了する。

　本実施の形態では、ＣＰＵ２１は、パターンについて算出したＤ（Ｃ）がＤ _maxを超えなかった場合、決定対象のフィルタをａパターンからｂパターンへ、更にはｂパターンからｃパターンへ変更している。しかし、ＣＰＵ２１は、ａパターンについて算出したＤ（Ｃ）がＤ _maxを超えなかった場合、ｂパターンへ移行せず、その時点のＤ０に対応するフィルタを検査用のフィルタと決定し、フィルタ決定処理を終了してもよい。同様に、ＣＰＵ２１は、ｂパターンについて算出したＤ（Ｃ）がＤ _maxを超えなかった場合、ｃパターンへ移行せず、その時点のＤ０に対応するフィルタを検査用のフィルタと決定し、フィルタ決定処理を終了してもよい。これにより、処理時間の短縮を図ることができる。

　本実施の形態では、ＣＰＵ２１は、フィルタに関する演算範囲を限定した。しかし、ＣＰＵ２１は、フィルタに関する演算範囲を限定せずに、ａパターンからｂパターンへ、ｂパターンからｃパターンへフィルタ決定処理の対象を変更してもよい。

　本願に係る検査装置によれば、音又は振動を発生する装置の仕様毎に、当該装置を検査するためのフィルタを決定することができる。
　ＣＰＵ２１は、フィルタを動的に変更する処理を繰り返すことにより、予め用意したスピーカ６０の良品及び不良品の間における信号のレベル差が最大となるフィルタを決定することができる。

　フィルタ決定装置２０によれば、最大の不良検出能力値Ｄ（Ｃ）を求めるまでの演算量を抑えることができる。
　フィルタ決定装置２０は、受け付けたＤ _max及びＤ _minの範囲内で、フィルタの決定を実行する。そのため、フィルタ決定装置２０は、計算するＤ（Ｃ）の数を低減することができる。また、フィルタ決定装置２０は、算出したＤ（Ｃ）がＤ _maxを超えた場合、その時点でフィルタの決定を終了し、Ｄ _maxを超えたＤ（Ｃ）に対応するフィルタを検査用のフィルタと決定する。これにより、フィルタ決定装置２０は、処理時間の短縮を図ることができる。

　フィルタ決定装置２０は、ａパターン、ｂパターン及びｃパターンの３パターン内でフィルタの決定処理を実行する。フィルタ決定装置２０は、限定したフィルタパターンの範囲内、かつ受け付けたｍ _max及びｍ _minの次数範囲内でパターンの形状を変更する。このような限定条件も演算量の低減に資する。更には、フィルタ決定装置２０は、ｂパターン及びｃパターンにおけるフィルタの決定において、Ｄ０に基づいて演算範囲を制限する。この演算範囲の制限も演算量を低減させることができる。

　開示された実施の形態は、全ての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上述の説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内での全ての変更が含まれることが意図される。

　各実施の形態で記載されている技術的特徴（構成要件）はお互いに組合せ可能であり、組み合わせすることにより、新しい技術的特徴を形成することができる。

　２０　フィルタ決定装置
　２１　ＣＰＵ
　２３　ＲＡＭ
　２９　Ｉ／Ｏ部
　２４　ハードディスク
　３０　測定部
　４０　マイクロホン
　５０　無響箱
　６０　スピーカ
　２Ｐ　プログラム

Claims (14)

1. 　検査対象の装置が発生した、周波数が時間経過につれて変化する音又は振動に係る信号を、特性を時間経過につれて変化させ得るフィルタを用いて処理して、前記装置を検査する検査方法。
2. 　検査対象の装置を検査するに先立ち、予め用意された装置の一又は複数の良品及び一又は複数の不良品夫々が発生した音又は振動に係る信号を複数のフィルタ各々で処理した複数の信号に基づいて、検査用のフィルタを決定しておき、
   　決定した検査用のフィルタを用いて、検査対象の装置が発生した音又は振動に係る信号を処理し、
   　処理した信号に基づいて、検査対象の装置の良否を判定する
   　ことを特徴とする請求項１に記載の検査方法。
3. 　前記良品及び不良品夫々が発生した音又は振動に係る信号のレベル差を算出し、
   　算出したレベル差に対応する信号を複数のフィルタ夫々で処理し、
   　複数のフィルタ夫々で処理した信号に対応するレベル差のうち、最大のレベル差に対応するフィルタを検査用のフィルタと決定する
   　ことを特徴とする請求項２に記載の検査方法。
4. 　前記良品及び複数の不良品夫々が発生した音又は振動に係る信号のレベル差を該複数の不良品毎に算出し、
   　算出したレベル差に対応する信号を複数のフィルタ夫々で処理し、
   　処理した信号に対応するレベル差の最大値を前記複数の不良品毎に算出し、
   　複数のフィルタ夫々につき、前記複数の不良品毎に算出したレベル差の各最大値のうち、レベル差の最小値を選択し、
   　複数のフィルタ夫々につき選択したレベル差の各最小値のうち、最大のレベル差に対応するフィルタを検査用のフィルタと決定する
   　ことを特徴とする請求項２又は請求項３に記載の検査方法。
5. 　予め用意された複数の良品に係る信号から夫々算出された時間、周波数及びレベルの情報に基づく信号から、予め定められた間隔で画定された時間及び周波数毎に最大のレベルを各々抽出し、
   　抽出した最大の各レベルを前記良品が発生した音又は振動に係る信号のレベルに設定し、
   　設定した前記良品に係る信号のレベルに基づいて、レベル差の最大値を前記複数の不良品毎に算出する
   　ことを特徴とする請求項４に記載の検査方法。
6. 　選択したレベル差の最小値が所定の値を超えた場合、レベル差の最小値の選択を終了し、
   　前記所定の値を超えたレベル差の最小値に対応するフィルタを検査用のフィルタと決定する
   　ことを特徴とする請求項４又は請求項５に記載の検査方法。
7. 　検査対象の装置が発生した、周波数が時間経過につれて変化する音又は振動に係る信号を、特性を時間経過につれて変化させ得るフィルタを用いて処理して、前記装置を検査する検査装置。
8. 　複数のフィルタを出力するフィルタ出力部と、
   　予め用意された装置の一又は複数の良品及び一又は複数の不良品夫々が発生した音又は振動に係る信号に基づいて、前記フィルタ出力部が出力する複数のフィルタから検査用のフィルタを決定する決定部と、
   　該決定部が決定した検査用のフィルタを用いて、検査対象の装置が発生した音又は振動に係る信号を処理する処理部と、
   　該処理部が処理した信号に基づいて、検査対象の装置の良否を判定する判定部と
   　を備える
   　ことを特徴とする請求項７に記載の検査装置。
9. 　前記良品に係る信号を記憶する良品信号記憶部と、
   　該良品信号記憶部が記憶する良品に係る信号及び予め用意された前記不良品に係る信号のレベル差を算出するレベル差算出部と、
   　前記フィルタ出力部が出力する複数のフィルタ夫々で、前記レベル差算出部が算出したレベル差に対応する信号を処理する信号処理部と
   　を備え、
   　前記決定部は、前記信号処理部が処理した信号に対応するレベル差のうち、最大のレベル差に対応するフィルタを検査用のフィルタと決定するようにしてあり、
   　前記処理部が処理した信号及び所定の信号を比較する信号比較部を備え、
   　前記判定部は前記信号比較部が比較した結果に基づいて、検査対象の装置の良否を判定するようにしてある
   　ことを特徴とする請求項８に記載の検査装置。
10. 　前記レベル差算出部は、前記良品及び複数の不良品夫々が発生した音又は振動に係る信号のレベル差を該複数の不良品毎に算出するようにしてあり、
    　前記信号処理部は前記フィルタ出力部が出力する複数のフィルタ夫々で、前記レベル差算出部が前記複数の不良品毎に算出したレベル差に対応する信号を処理するようにしてあり、
    　前記信号処理部が処理した信号に対応するレベル差の最大値を前記複数の不良品毎に算出する算出部と、
    　前記フィルタ出力部が出力する複数のフィルタ夫々につき、前記算出部が前記複数の不良品毎に算出したレベル差の各最大値のうち、レベル差の最小値を選択する選択部と
    　を備え、
    　前記決定部は前記選択部が複数のフィルタ夫々につき選択したレベル差の各最小値のうち、最大のレベル差に対応するフィルタを検査用のフィルタと決定するようにしてある
    　ことを特徴とする請求項９に記載の検査装置。
11. 　前記選択部は、選択したレベル差の最小値が所定の値を超えた場合、レベル差の最小値の選択を終了するようにしてあり、
    　前記決定部は前記所定の値を超えたレベル差の最小値に対応するフィルタを検査用のフィルタと決定するようにしてある
    　ことを特徴とする請求項１０に記載の検査装置。
12. 　周波数が時間経過につれて変化する音又は振動を発生する検査対象の装置を検査するために、特性を時間経過につれて変化させ得る複数のフィルタから検査用のフィルタを決定するフィルタ決定方法であって、
    　予め用意された装置の良品及び一又は複数の不良品夫々が発生した音又は振動に係る信号のレベル差を該複数の不良品毎に算出し、
    　算出したレベル差に対応する信号を複数のフィルタ夫々で処理し、
    　処理した信号に対応するレベル差の最大値を前記一又は複数の不良品毎に算出し、
    　複数のフィルタ夫々につき、前記一又は複数の不良品毎に算出したレベル差の各最大値のうち、レベル差の最小値を選択し、
    　複数のフィルタ夫々につき選択したレベル差の各最小値のうち、最大のレベル差に対応するフィルタを検査用のフィルタと決定する
    　ことを特徴とするフィルタ決定方法。
13. 　周波数が時間経過につれて変化する音又は振動に係る信号に基づいて、特性を時間経過につれて変化させ得る複数のフィルタから一のフィルタを決定する処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、
    　音又は振動に係る一の信号と、一又は複数の他の信号とのレベル差を該一又は複数の他の信号毎に算出し、
    　特性を時間経過につれて変化させ得るフィルタを変更し、
    　変更した複数のフィルタ夫々で、算出したレベル差に対応する信号を処理し、
    　処理した信号に対応するレベル差の最大値を前記一又は複数の他の信号毎に算出し、
    　複数のフィルタ夫々につき、前記一又は複数の他の信号毎に算出したレベル差の各最大値のうち、レベル差の最小値を選択し、
    　複数のフィルタ夫々につき選択したレベル差の各最小値のうち、最大のレベル差に対応するフィルタを一のフィルタと決定する
    　処理をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
14. 　周波数が時間経過につれて変化する音又は振動を発生する検査対象の装置を検査する検査装置のために、特性を時間経過につれて変化させ得る複数のフィルタから検査用のフィルタを決定するフィルタ決定装置であって、
    　複数のフィルタを出力するフィルタ出力部と、
    　予め用意された装置の良品及び一又は複数の不良品夫々が発生した音又は振動に係る信号のレベル差を該複数の不良品毎に算出するレベル差算出部と、
    　前記フィルタ出力部が出力する複数のフィルタ夫々で、前記レベル差算出部が算出したレベル差に対応する信号を処理する信号処理部と、
    　該信号処理部が処理した信号に対応するレベル差の最大値を前記一又は複数の不良品毎に算出する算出部と、
    　前記フィルタ出力部が出力する複数のフィルタ夫々につき、前記算出部が前記一又は複数の不良品毎に算出したレベル差の各最大値のうち、レベル差の最小値を選択する選択部と、
    　該選択部が複数のフィルタ夫々につき選択したレベル差の各最小値のうち、最大のレベル差に対応するフィルタを検査用のフィルタと決定する決定部と
    　を備える
    　ことを特徴とするフィルタ決定装置。

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