WO2023171663A1 - 解析装置、解析方法、およびプログラム - Google Patents

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WO2023171663A1
WO2023171663A1 PCT/JP2023/008558 JP2023008558W WO2023171663A1 WO 2023171663 A1 WO2023171663 A1 WO 2023171663A1 JP 2023008558 W JP2023008558 W JP 2023008558W WO 2023171663 A1 WO2023171663 A1 WO 2023171663A1
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vibration
image
analysis
noise
natural frequency
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晃久 岩崎
尚貴 後藤
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Mitsubishi Heavy Industries Ltd
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Mitsubishi Heavy Industries Ltd
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    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01H—MEASUREMENT OF MECHANICAL VIBRATIONS OR ULTRASONIC, SONIC OR INFRASONIC WAVES
    • G01H9/00—Measuring mechanical vibrations or ultrasonic, sonic or infrasonic waves by using radiation-sensitive means, e.g. optical means
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01H—MEASUREMENT OF MECHANICAL VIBRATIONS OR ULTRASONIC, SONIC OR INFRASONIC WAVES
    • G01H17/00—Measuring mechanical vibrations or ultrasonic, sonic or infrasonic waves, not provided for in the other groups of this subclass
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01H—MEASUREMENT OF MECHANICAL VIBRATIONS OR ULTRASONIC, SONIC OR INFRASONIC WAVES
    • G01H3/00—Measuring characteristics of vibrations by using a detector in a fluid
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/50—Image enhancement or restoration using two or more images, e.g. averaging or subtraction
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20212—Image combination
    • G06T2207/20221—Image fusion; Image merging

Definitions

  • the present disclosure relates to an analysis device, an analysis method, and a program.
  • This application claims priority based on Japanese Patent Application No. 2022-036498 filed in Japan on March 9, 2022, the contents of which are incorporated herein.
  • Patent Document 1 describes a technique for inspecting the state of a structure by measuring in-plane displacement of the structure from an image taken of the structure, such as a bridge.
  • a technology is being considered that measures the vibration state of the object to be inspected (position where vibration occurs, magnitude of vibration, etc.) from captured images.
  • the inspection target may generate noise due to vibration.
  • it is necessary to identify the vibrations that cause the noise.
  • the present disclosure has been made in view of such problems, and provides an analysis device, an analysis method, and a program that can visualize the correlation between vibration and noise of an object to be inspected.
  • the analysis device acquires vibration information including a time series of the vibration level of the inspection target and a distribution of vibration levels for each vibration frequency based on an image taken of the inspection target, a vibration image generation unit that generates a vibration image that visualizes the vibration level of each region of the inspection target on the image at a first natural frequency where the peak of the vibration level appears; and the inspection target that is recorded simultaneously with the image.
  • noise information including a time series of the sound pressure level of the noise generated from the inspection object and a distribution of the sound pressure level for each vibration frequency is acquired, and the sound pressure level for each of the areas on the image is obtained.
  • the apparatus includes an extraction unit that extracts a vibration frequency, and an analysis image generation unit that generates an analysis image in which the vibration image corresponding to the extracted first natural frequency and the sound source image are superimposed.
  • an analysis method acquires vibration information including a time series of the vibration level of the inspection object and a distribution of vibration levels for each vibration frequency based on an image taken of the inspection object, generating a vibration image that visualizes the vibration level of each area of the inspection target on the image at a first natural frequency where the peak of the vibration level appears; and audio recording data of the inspection target recorded simultaneously with the image.
  • Noise information including a time series of the sound pressure level of the noise generated from the inspection target and a distribution of the sound pressure level for each vibration frequency was obtained based on the above, and the sound pressure level for each region on the image was visualized.
  • a step of generating a sound source image a step of extracting a first natural frequency included within a predetermined range from a second natural frequency at which the peak of the sound pressure level of the noise appears, based on the vibration information and the noise information. and generating an analysis image in which the vibration image corresponding to the extracted first natural frequency and the sound source image are superimposed.
  • the program acquires vibration information including a time series of the vibration level of the inspection target and a distribution of vibration levels for each vibration frequency based on an image of the inspection target, and a step of generating a vibration image that visualizes the vibration level of each area of the inspection target on the image at a first natural frequency where a peak of the vibration level appears; and recording data of the inspection target recorded simultaneously with the image;
  • a sound source that visualizes the sound pressure level of each region on the image by acquiring noise information including a time series of the sound pressure level of the noise generated from the inspection target based on the sound pressure level and the distribution of the sound pressure level for each frequency.
  • a step of generating an image and a step of extracting a first natural frequency included within a predetermined range from a second natural frequency at which a peak of the sound pressure level of the noise appears, based on the vibration information and the noise information. and generating an analysis image in which the vibration image corresponding to the extracted first natural frequency and the sound source image are superimposed.
  • FIG. 1 is a diagram showing the overall configuration of an analysis system according to a first embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a functional configuration of an analysis device according to a first embodiment of the present disclosure. It is a flow chart which shows an example of processing of an analysis device concerning a 1st embodiment of this indication.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of a vibration image according to the first embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a sound source image according to the first embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 2 is a first diagram for explaining the functions of the analysis device according to the first embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 2 is a second diagram for explaining the functions of the analysis device according to the first embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 1 is a diagram showing the overall configuration of an analysis system according to a first embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a functional configuration of an analysis device according to a first embodiment of the present disclosure. It
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an example of an analysis image according to the first embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 3 is a first diagram for explaining the functions of an analysis device according to a second embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 7 is a second diagram for explaining the functions of the analysis device according to the second embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 7 is a first diagram for explaining the functions of an analysis device according to a third embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 7 is a second diagram for explaining the functions of the analysis device according to the third embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 1 is a diagram showing the overall configuration of an analysis system according to a first embodiment of the present disclosure.
  • the analysis system 1 is a system for measuring the vibration and noise of the inspection object 9 and outputting an analysis image that allows the identification of the source position of the noise and the visual confirmation of the mechanism (vibration, etc. that causes the noise).
  • the inspection object 9 is, for example, a rotating machine such as a motor or a gas turbine.
  • FIG. 1 shows an example in which the inspection object 9 is a rotating shaft of a rotating machine.
  • the inspection target 9 may be a rotor blade of a gas turbine or a structure such as a pipe.
  • the analysis system 1 includes a camera 2, a plurality of microphones 3, and an analysis device 10.
  • the camera 2 photographs the inspection object 9.
  • An image D1 (video) captured by the camera 2 is transmitted to the analysis device 10.
  • the plurality of microphones 3 each record the sound (noise) emitted by the test object 9. Recorded data D2 recorded by each microphone 3 is transmitted to the analysis device 10.
  • the analysis device 10 generates an analysis image that visualizes the state of vibration and noise of the inspection object 9 based on the image D1 and the recorded data D2.
  • FIG. 2 is a block diagram showing the functional configuration of the analysis device according to the first embodiment of the present disclosure.
  • the analysis device 10 includes a processor 11, a memory 12, a storage 13, a communication interface 14, a display device 15, and an input device 16.
  • the processor 11 functions as a vibration image generation section 110, a sound source image generation section 111, an extraction section 112, an analysis image generation section 113, and an estimation section 114 by operating according to a predetermined program.
  • the vibration image generation unit 110 acquires vibration information including a time series of vibration levels of the test object 9 and a distribution of vibration levels for each vibration frequency based on an image D1 of the test object 9. Furthermore, the vibration image generation unit 110 generates a vibration image that visualizes the vibration level of each region to be inspected on the image D1 at the first natural frequency where the peak of the vibration level appears.
  • the sound source image generation unit 111 generates a noise signal including a time series of the sound pressure level of the noise generated from the test object 9 and a distribution of the sound pressure level for each vibration frequency based on the recorded data D2 of the test object 9 recorded at the same time as the image D1. Get information. Further, the sound source image generation unit 111 generates a sound source image that visualizes the sound pressure level for each region on the image D1.
  • the extraction unit 112 Based on the vibration information and the noise information, the extraction unit 112 extracts a first natural frequency included within a predetermined range from the second natural frequency at which the peak of the sound pressure level of the noise appears.
  • the analysis image generation unit 113 generates an analysis image in which the vibration image corresponding to the first natural frequency extracted by the extraction unit 112 and the sound source image are superimposed.
  • the estimation unit 114 estimates vibrations that cause noise based on the analysis image.
  • the predetermined program executed by the processor 11 is stored in a computer-readable recording medium.
  • the computer-readable recording medium refers to a magnetic disk, a magneto-optical disk, a CD-ROM, a DVD-ROM, a semiconductor memory, and the like.
  • this computer program may be distributed to a computer via a communication line, and the computer receiving the distribution may execute the program.
  • this program may be for realizing some of the functions described above.
  • it may be a so-called difference file (difference program) that can realize the above-mentioned functions in combination with a program already recorded in the computer system.
  • the memory 12 has a memory area necessary for the operation of the processor 11.
  • the storage 13 is a so-called auxiliary storage device, and is, for example, an HDD (Hard Disk Drive), an SSD (Solid State Drive), or the like.
  • the communication interface 14 is an interface for transmitting and receiving various signals with external devices (camera 2, microphone 3, etc.).
  • the display device 15 is a display device that displays analysis images and the like, and is, for example, a liquid crystal display or an organic EL display.
  • the input device 16 is an input device that receives operations from the user of the analysis device 10, and is, for example, a general mouse, keyboard, touch sensor, or the like.
  • FIG. 3 is a flowchart illustrating an example of processing by the analysis device according to the first embodiment of the present disclosure.
  • the analysis device 10 generates an analysis image for analyzing the source position and cause of noise.
  • the vibration image generation unit 110 acquires vibration information based on the image D1 of the inspection object 9 captured by the camera 2 (step S10).
  • the vibration information includes a time series of vibration levels for each region (for example, for each pixel) on the image D1 and a distribution of vibration levels for each vibration frequency.
  • the vibration image generation unit 110 performs known image processing on the image D1 to obtain a vibration level representing the amount of displacement of the inspection object 9 at each pixel of the image D1.
  • the vibration image generation unit 110 also performs frequency analysis (for example, fast Fourier transform) on the time series of vibration levels to obtain a frequency spectrum representing the distribution of vibration levels for each vibration frequency.
  • the vibration image generation unit 110 detects the first natural frequency at which the vibration level reaches its peak based on the frequency spectrum. Furthermore, the vibration image generation unit 110 generates a vibration image that visualizes the vibration level of each area on the image D1 at the first natural frequency (step S11).
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a vibration image according to the first embodiment of the present disclosure.
  • the vibration image generation unit 110 performs peak detection of the vibration level based on the frequency spectrum SP1 included in the vibration information D3 acquired from the image D1.
  • four peaks P1a, P1b, P1c, and P1d appear in the frequency spectrum SP1.
  • the frequencies f1a, f1b, f1c, and f1d corresponding to these peaks are the first natural frequencies indicating the vibration mode of the test object 9.
  • the vibration image generation unit 110 generates a vibration image D4 for each of the first natural frequencies f1a, f1b, f1c, and f1d.
  • the vibration image D4 is an image obtained by performing image processing (vibration amplification processing) on the image D1 to amplify the amount of displacement of each pixel by X times.
  • the vibration image generation unit 110 can visually confirm the vibration state (vibration level of each pixel) at each time even if minute vibrations that are difficult to detect with the naked eye occur in the inspection object 9. It is possible to obtain a vibration image.
  • the vibration image D4 may be a contour diagram representing the distribution of vibration levels at the first natural frequency. Furthermore, the vibration image D4 may be a vibration vector image in which a vector representing the direction and magnitude of vibration of each pixel at the first natural frequency is drawn.
  • the sound source image generation unit 111 acquires noise information based on the recording data D2 recorded by each of the plurality of microphones 3 (step S12).
  • the noise information includes a time series of sound pressure levels for each region (for each pixel) of the image D1 and a distribution of sound pressure levels for each frequency.
  • the sound source image generation unit 111 obtains a time series of the sound pressure level of the noise at each pixel on the image D1 based on the sound pressure difference, time difference, etc. of the noise recorded in each recording data.
  • the sound source image generation unit 111 also performs frequency analysis (for example, fast Fourier transform) on the time series of sound pressure levels to obtain a frequency spectrum representing the distribution of sound pressure levels for each frequency.
  • frequency analysis for example, fast Fourier transform
  • the recorded data D2 is recorded at the same time as the image D1. Further, a trigger signal indicating the analysis start timing may be recorded in the image D1 and the recorded data D2. In this case, the sound source image generation unit 111 synchronizes the image D1 and the recorded data D2 based on the trigger signal.
  • the sound source image generation unit 111 detects the second natural frequency at which the vibration level reaches its peak based on the frequency spectrum.
  • the sound source image generation unit 111 also generates a sound source image that visualizes the sound pressure level of each area on the image D1 at the second natural frequency (step S13).
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a sound source image according to the first embodiment of the present disclosure.
  • the sound source image generation unit 111 performs peak detection of the sound pressure level based on the frequency spectrum SP2 included in the noise information D5 acquired from the recorded data D2.
  • two peaks P2a and P2b appear in the frequency spectrum SP2.
  • the frequencies f2a and f2b corresponding to these peaks are the second natural frequencies related to the noise of the inspection object 9.
  • the sound source image generation unit 111 generates a sound source image D6 for each of the second natural frequencies f2a and f2b.
  • the sound source image D6 is, for example, a contour diagram representing the distribution of the sound pressure level at the second natural frequency.
  • the extraction unit 112 extracts natural frequencies that substantially match in the structural system and the acoustic system based on the vibration information D3 and the noise information D5. Specifically, the extraction unit 112 compares the frequency spectra SP1 and SP2 of vibration and noise, and extracts the natural frequency at which the peaks of both the vibration level and the sound pressure level appear (step S15).
  • FIG. 6 is a first diagram for explaining the functions of the analysis device according to the first embodiment of the present disclosure.
  • the first natural frequencies at which the vibration level peaks P1a to P1d appear are frequencies f1a to f1d.
  • the second natural frequencies at which the sound pressure level peaks P2a to P2b appear are frequencies f2a and f2b.
  • the extracting unit 112 extracts a first natural frequency included in a predetermined range from a second natural frequency of noise, from among the plurality of first natural frequencies of vibration, into a first natural frequency that is common to both the vibration level and the sound pressure level. Extract as frequency.
  • the predetermined range R centered on the second natural frequency f2b includes only one first natural frequency f1c where the peak P1c of the vibration level appears. In this case, the extraction unit 112 extracts the first natural frequency f1c.
  • FIG. 7 is a second diagram for explaining the functions of the analysis device according to the first embodiment of the present disclosure.
  • a plurality of vibration level peaks P1b, P1c, and P1d appear in a predetermined range R centered on the second natural frequency f2b.
  • the extraction unit 112 extracts a plurality of first natural frequencies f1b, f1c, and f1d corresponding to these peaks P1b, P1c, and P1d.
  • the extraction unit 112 determines that the noise indicated by this peak P2a has no correlation with vibrations (for example, it is a sound unrelated to vibrations such as wind noise), and 1. No natural frequency is extracted.
  • the analysis image generation unit 113 generates an analysis image in which the sound source image D6 is superimposed on the vibration image D4 corresponding to the first natural frequency extracted by the extraction unit 112 (step S15).
  • FIG. 8 is a diagram illustrating an example of an analysis image according to the first embodiment of the present disclosure. If there is only one first natural frequency extracted in step S14, the analytical image generation unit 113 generates one analytical image D7 in which the sound source image D6 is superimposed on the vibration image D4 corresponding to this first natural frequency. do. Further, as in the examples of FIGS. 7 and 8, when there are a plurality of first natural frequencies extracted in step S14, the analysis image generation unit 113 uses each vibration image D4 corresponding to the first natural frequency as a sound source image D6. A plurality of overlapping analysis images D7 are generated. Note that although the example in FIG. 8 shows an example in which a contour diagram is used as the vibration image D4, the present invention is not limited to this. In other embodiments, a vibration amplified image or a vibration vector image may be used as the vibration image D4.
  • the analysis image generation unit 113 displays the generated analysis image D7 on the display device 15.
  • the user of the analysis device 10 can refer to the analysis image D7 displayed on the display device 15 to confirm the source position of the noise and the vibration that causes the noise.
  • the analysis image generation unit 113 may display them side by side on the display device 15 so that they can be compared, or may switch between each analysis image D7 according to the operation of the user of the analysis device 10. may be displayed.
  • the analysis image generation unit 113 may also display information such as the frequency spectra SP1 and SP2 of vibration and noise, the first natural frequency used for the analysis image D7, and the second natural frequency, etc., along with the analysis image D7. good.
  • the position where the vibration of the first natural frequency f1b among the three first natural frequencies occurs substantially coincides with the sound source position of the noise (the position where the sound pressure level is maximum). . Further, the positions where vibrations of the other first natural frequencies f1c and f1d occur are far from the source position of the noise. Therefore, the user of the analysis device 10 can estimate that this noise is caused by the vibration of the first natural frequency f1b.
  • the analytical image generation unit 113 for example, for each of the plurality of vibrations represented by the first natural frequency extracted by the extraction unit 112, generates two points, one vibration and another vibration.
  • a correlation analysis of the vibration data between the two images may be performed, and the results of this analysis may be displayed together with the analysis image D7.
  • the user selects one or more vibrations that are estimated to be the cause of the noise by referring to the analysis result of the correlation analysis between the vibrations together with the analysis image D7. For example, in the analysis image D7 shown in FIG.
  • the vibration position of the first natural frequency f1b substantially coincides with the sound source position of the noise, and the correlation between the first natural frequency f1b and the first natural frequency f1c is is larger than a preset value.
  • the user estimates that two vibrations, the first natural frequency f1b and the first natural frequency f1c, are candidates for the cause of the noise based on the analysis image D7 and the analysis results of the correlation analysis. do.
  • the estimation of the cause of noise generation may be performed automatically by the analysis device 10 instead of being performed by the user visually observing the analysis image D7.
  • the estimating unit 114 compares the regions (pixels) where the sound pressure level and vibration level are maximum in each analysis image D7, and determines whether the vibration of the first natural frequency shown in each analysis image D7 is noise. Estimate whether this is the cause of the problem. If the distance between the region of the analysis image D7 where the sound pressure level is maximum (sound source position) and the region where the vibration level is the maximum (vibration position) is equal to or less than a threshold value, the estimation unit 114 determines that the analysis image D7 It is estimated that the vibration of the first natural frequency represented by is the cause of the noise.
  • the region where the sound pressure level is maximum is the region where the maximum value of the sound pressure level is detected, or the region where a value of up to X% (for example, 90%) from the maximum value of the sound pressure level is detected. .
  • the estimating section 114 may further estimate the vibration that causes the noise based on the analysis result.
  • the vibration position of the first natural frequency f1b substantially coincides with the sound source position of the noise, and the correlation between the first natural frequency f1b and the first natural frequency f1c is is larger than a preset value.
  • the estimation unit 114 determines that the two vibrations represented by the first natural frequency f1b and the first natural frequency f1c are the cause of the noise, based on the analysis image D7 and the analysis result of the correlation analysis. It may be assumed that it is a candidate. Thereby, when noise occurs at a position far from the vibration position, it is possible to prevent this vibration position from being excluded from candidates for the cause of the noise.
  • the estimation unit 114 displays on the display device 15 an analysis image D7 showing the vibration estimated to be the cause of the noise, along with the estimation result.
  • the estimation unit 114 determines that the distance between the sound source position and the vibration position is equal to or less than the threshold value for the plurality of analysis images D7, the estimation unit 114 considers the plurality of vibrations shown in the analysis images D7 as candidate causes of noise. It may be estimated as In this case, the estimation unit 114 may display the plurality of estimation results and the analysis image D7 on the display device 15 to prompt the user to confirm. By narrowing down the candidates and displaying them in this way, the user can reduce the effort of checking all the analysis images D7.
  • the analysis device 10 includes the vibration image generation unit 110 that generates the vibration image D4 that visualizes the vibration level of each region of the inspection object 9, and the sound pressure level of each region of the inspection object 9. a sound source image generation unit 111 that generates a sound source image D6 that visualizes the sound source image D6; an extraction unit 112 that extracts a first natural frequency where the peaks of vibration level and sound pressure level appear in common; It includes an analysis image generation unit 113 that generates an analysis image in which a corresponding vibration image D4 and a sound source image D6 are superimposed.
  • the analysis device 10 can provide the user with an analysis image D7 in which the correlation between the intensity of vibration and noise, the correlation between the vibration position and the sound source position of the noise, etc. can be visually recognized. I can do it. Further, since the user can easily estimate the vibration that causes the noise by referring to the analysis image D7, the user can take appropriate measures against the noise at an early stage.
  • the extracting unit 112 extracts a plurality of first natural frequencies included within a predetermined range from the second natural frequency
  • the analytical image generating unit 113 extracts a plurality of first natural frequencies included in a predetermined range from the second natural frequency
  • an analysis image generating unit 113 extracts a plurality of first natural frequencies that correspond to each of the plurality of first natural frequencies.
  • An analysis image D7 is generated.
  • the analysis device 10 can generate an analysis image D7 for each vibration mode.
  • the user can check the correlation between the vibration position and the source position of the noise using the analysis image D7.
  • the causative vibration can be estimated with high accuracy.
  • the analysis device 10 further includes an estimation unit 114 that automatically estimates vibrations that cause noise based on the analysis image D7.
  • the analysis device 10 can make the user recognize the vibration that is estimated to be the cause of the noise. Furthermore, even if a plurality of analysis images D7 are generated, the analysis device 10 allows the user to check all the analysis images D7 by presenting the analysis image D7 corresponding to the vibration estimated as the cause to the user. The effort can be reduced.
  • the estimation unit 114 estimates that the vibration of the first natural frequency shown in the analysis image D7 is the cause of the noise. Furthermore, if the distance between the vibration position and the sound source position in the analysis image D7 exceeds a threshold, the estimation unit 114 estimates that the vibration at the first natural frequency shown in the analysis image D7 is not the cause of the noise.
  • the analysis device 10 can accurately estimate whether the vibration in each analysis image D7 is the cause of the noise from the correlation between the vibration position shown in the analysis image and the sound source position.
  • the extraction unit 112 extracts the first natural frequency included within a predetermined range from the second natural frequency of noise.
  • the extraction unit 112 when the frequency that is a predetermined times (n times) the first natural frequency is included within a predetermined range from the second natural frequency, the extraction unit 112 according to the present embodiment extracts the first natural frequency from the second natural frequency. further extract.
  • FIG. 9 is a first diagram for explaining the functions of the analysis device according to the second embodiment of the present disclosure.
  • the inspection object 9 may collide with structures on both sides due to vibration and generate noise.
  • noise is generated twice during one period of vibration (one period of the first natural frequency). In other words, noise is generated at twice the frequency of the first natural frequency of vibration.
  • FIG. 10 is a second diagram for explaining the functions of the analysis device according to the second embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 10 shows frequency spectra SP1 and SP2 of the vibration and noise illustrated in FIG. 9.
  • a frequency f1c' that is twice the first natural frequency f1c at which the peak P1c appears is included within the predetermined range R of the second natural frequency f2b of the noise.
  • the extraction unit 112 extracts only the first natural frequency f1c as a natural frequency that has a correlation with the second natural frequency f2b of the noise.
  • the analysis device 10 can generate an analysis image D7 representing vibration candidates that cause noise.
  • the analysis image generation unit 113 when there are a plurality of first natural frequencies, the analysis image generation unit 113 generates a plurality of analysis images D7 in which the sound source image D6 is superimposed on each of the vibration images D4 corresponding to the first natural frequencies.
  • the analysis device 10 according to the second embodiment can generate an analysis image D7 representing candidates for vibrations that cause noise, taking into account the possibility that noise is generated at a period n times the frequency of vibrations. explained.
  • the analysis image generation unit 113 according to the present embodiment superimposes and displays the frequency spectra of vibration and noise used when creating the analysis image, and displays an analysis image related to the peak of the frequency spectrum specified by the user. Display.
  • FIG. 11 is a first diagram for explaining the functions of the analysis device according to the third embodiment of the present disclosure.
  • the analytical image generation unit 113 calculates vibrations included in the vibration information D3 acquired from the image D1, with the horizontal axis representing the frequency, the first vertical axis representing the vibration level, and the second vertical axis representing the sound pressure level.
  • a frequency spectrum obtained by overlapping the frequency spectrum SP3 of the noise information D5 obtained from the recording data D2 and the frequency spectrum SP4 of the noise included in the noise information D5 acquired from the recorded data D2 is displayed.
  • the display layout in FIG. 11 is an example, and the display layout is not limited to this.
  • the following two reasons can be considered for displaying a frequency spectrum with a wide frequency range by overlapping two frequency spectra.
  • vibration when the frequency is low, the amount of displacement of the inspection object is large, and it is easy to determine whether it is vibration. In the case of high frequencies, it may be difficult to determine vibration because the amount of displacement of the object to be inspected is small.
  • sound pressure in the case of low frequencies, as the wavelength becomes longer, it may be difficult to identify the location where the noise is generated. In the case of high frequencies, the wavelength is short, so it is easy to identify the location where the noise is occurring. That is, the lower the frequency of the inspection target, the easier it is to determine vibration, and the higher the frequency, the easier it is to identify the location where the noise is occurring.
  • the inspection object 9 may have a vibration level or sound pressure level peak in the ranges Y1 and Y2. As shown in FIG. 11, in an example according to the present embodiment, the peak of the sound pressure level is seen on the high frequency side (range Y2), and the peak of the vibration level is seen on the low frequency side (range Y1).
  • the analysis image generation unit 113 When generating the analysis image D7 (see FIG. 8), the analysis image generation unit 113 according to the present embodiment takes into consideration that peaks of vibration level or sound pressure level may exist in the ranges Y1 and Y2, and takes SP3 and SP4 into consideration. Display the frequency spectrum in a frequency range that includes and.
  • FIG. 12 is a second diagram for explaining the functions of the analysis device according to the third embodiment of the present disclosure.
  • the user specifies the peak of the vibration level or sound pressure level from the frequency spectrum displayed by the analysis image generation unit 113.
  • the analysis image generation unit 113 additionally displays an image related to the peak of the specified frequency spectrum together with the frequency spectrum.
  • the analysis image generation unit 113 superimposes the sound source image D6 at f4b on the vibration image D4 corresponding to this first natural frequency.
  • One additional image D7 is displayed.
  • the analysis image generation unit 113 additionally displays one analysis image D7 if there is an analysis image D7 related to the vibration image D4 corresponding to this first natural frequency f3e.
  • the analysis image generation unit 113 since there are a plurality of first natural frequencies extracted in step S14, the analysis image generation unit 113 generates a plurality of analysis images in which the sound source image D6 at f4d is superimposed on each vibration image D4 corresponding to the first natural frequency. Display D7 additionally.
  • the analysis image generation unit 113 When the peak P3h, P3i, or P3j of SP3 is specified, the analysis image generation unit 113 generates a plurality of analysis images D7 associated with each vibration image D4 corresponding to the first natural frequency (f3h, f3i, f3j), These analysis images D7 are additionally displayed.
  • the analysis image is generated.
  • the unit 113 additionally displays the vibration image D4. The same applies when P3d, P3f, and P3g are specified.
  • the analysis image D7 is not additionally displayed.
  • the analysis image generation unit 113 additionally displays the sound source image D6.
  • P4c, P4e, P4f, and P4g are specified.
  • the analysis device 10 multiplies a certain first natural frequency by n, and if the second natural frequency f4a falls within a predetermined range, the analysis device 10 calculates a certain first natural frequency and a second natural frequency f4a. It is possible to additionally display an analysis image D7 representing candidates for vibrations that cause noise related to. In that case, the user may set whether to display the analysis image D7 representing the candidate.
  • the analysis image generation unit 113 When an arbitrary natural frequency is specified in ranges Y1 and Y2 where the frequency spectra of SP3 and SP4 do not overlap, the analysis image generation unit 113 additionally displays the next image together with the frequency spectrum.
  • the analysis image generation unit 113 When the peak P3a or P3b of SP3 is specified, if the peak of SP4 does not exist in the range Y1, the analysis image generation unit 113 additionally displays the vibration image D4.
  • peak P4e, P4f, or P4g of SP4 is specified, if the peak of SP1 does not exist in range Y2, analysis image generation unit 113 additionally displays sound source image D6.
  • the peak of SP3 is within a predetermined range of one of the second natural frequencies as a result of multiplying the first natural frequency in the range Y1 by n. If the vibration is included in the first natural frequency and the second natural frequency, it is also possible to generate an analysis image D7 representing a candidate vibration that causes noise.
  • the analysis device 10 can provide the user with a frequency spectrum with a wide frequency range and an image related to the peak of the frequency spectrum.
  • the user can refer to images related to that peak and estimate the cause of the noise or vibration. .
  • the analysis device (10) calculates the time series of the vibration level of the test object (9) and the vibration level for each vibration frequency based on the image taken of the test object (9).
  • a generation unit (110) generates a time series of the sound pressure level of the noise generated from the inspection object (9) and a distribution of the sound pressure level for each vibration frequency based on the recorded data of the inspection object (9) recorded at the same time as the image.
  • a sound source image generation unit (111) that acquires noise information including noise information and generates a sound source image that visualizes the sound pressure level for each region on the image; an extraction unit (112) that extracts a first natural frequency included within a predetermined range from a second natural frequency that appears, and an analysis in which a vibration image corresponding to the extracted first natural frequency and a sound source image are superimposed.
  • An analysis image generation unit (113) that generates an image.
  • the analysis device can provide the user with an analysis image that allows the user to visually confirm the correlation between the intensity of vibration and noise, the correlation between the vibration position and the sound source position of the noise, etc. . Further, since the user can easily estimate the vibration that causes the noise by referring to the analysis image, the user can take appropriate measures against the noise at an early stage.
  • the extraction unit (112) includes a plurality of first natural frequencies included within a predetermined range from the second natural frequency.
  • the natural frequencies are extracted, and the analysis image generation section generates a plurality of analysis images corresponding to each of the plurality of first natural frequencies.
  • the analysis device can generate an analysis image for each vibration mode.
  • the user can check the correlation between the vibration position and the source position of the noise using the analysis image to check the cause of the noise. It is possible to estimate the vibration with high accuracy.
  • the extraction unit (112) has a frequency that is the first natural frequency multiplied by a predetermined value. If the first natural frequency is within a predetermined range from the second natural frequency, the first natural frequency is extracted.
  • the analysis device can generate an analysis image representing candidates for vibrations that cause noise, taking into account the possibility that noise will occur at a frequency that is a predetermined times the frequency of vibrations.
  • the analysis device (10) estimates vibrations that cause noise based on the analysis image.
  • the apparatus further includes a section (114).
  • the analysis device can make the user recognize vibrations that are presumed to be the cause of the noise.
  • the analysis device presents the user with the analysis image corresponding to the vibration estimated as the cause, thereby reducing the user's effort to check all the analysis images. be able to.
  • the estimating unit (114) determines the area where the sound pressure level is maximum and the vibration level in the analysis image. If the distance to the maximum region is less than or equal to the threshold, it is estimated that the vibration of the first natural frequency shown in the analysis image is the cause of the noise.
  • the analysis device can accurately estimate that the vibration in the analysis image is the cause of the noise from the correlation between the vibration position shown in the analysis image and the sound source position.
  • the estimating unit (114) determines a region where the sound pressure level is maximum in the analysis image; If the distance to the region where the vibration level is maximum exceeds a threshold value, it is estimated that the vibration of the first natural frequency shown in the analysis image is not the cause of the noise.
  • the analysis device can accurately estimate from the correlation between the vibration position shown in the analysis image and the sound source position that the vibration in this analysis image is not the cause of the noise.
  • the analysis image generation unit (113) generates frequency spectra of vibration and noise on the same axis. Overlay images to display images associated with the specified peaks in the frequency spectrum.
  • the analysis device can provide the user with a frequency spectrum with a wide frequency range and an image related to the peak of the frequency spectrum.
  • the inspection target may have a peak in vibration level or sound pressure level within a range where the frequency spectra of vibration and noise do not overlap. Even in a range where the frequency spectra of vibration and noise do not overlap, the user can refer to the frequency spectrum and an image related to the peak of the frequency spectrum and estimate the cause of the noise or vibration.
  • the analysis method includes a time series of the vibration level of the inspection object (9) and a vibration level of each vibration frequency based on images taken of the inspection object (9). a step of acquiring vibration information including distribution and generating a vibration image visualizing the vibration level of each region of the inspection target (9) on the image at the first natural frequency where the peak of the vibration level appears; Based on the recorded data of the test object (9) recorded at the same time, noise information including the time series of the sound pressure level of the noise generated from the test object (9) and the distribution of the sound pressure level for each vibration frequency is acquired, and an image is obtained.
  • the method includes a step of extracting one natural frequency, and a step of generating an analysis image in which a vibration image corresponding to the extracted first natural frequency and a sound source image are superimposed.
  • the program generates a time series of vibration levels of the inspection object (9) and a distribution of vibration levels for each vibration frequency based on images taken of the inspection object (9). and generating a vibration image that visualizes the vibration level of each region of the inspection target (9) on the image at the first natural frequency where the peak of the vibration level appears; Based on the recorded data of the inspection object (9), noise information including the time series of the sound pressure level of the noise generated from the inspection object (9) and the distribution of the sound pressure level for each vibration frequency is acquired, and the noise information is displayed on the image.
  • the analysis device is caused to execute a step of extracting a natural frequency and a step of generating an analysis image in which a vibration image corresponding to the extracted first natural frequency and a sound source image are superimposed.
  • the correlation between the sound source of the noise to be inspected and the vibration can be visualized.

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Abstract

解析装置は、検査対象を撮影した画像に基づいて、振動レベルのピークが現れる第１固有振動数における、画像上の検査対象の領域毎の振動レベルを可視化した振動画像を生成する振動画像生成部と、画像と同時に録音した検査対象の録音データに基づいて、画像上の領域毎の音圧レベルを可視化した音源画像を生成する音源画像生成部と、騒音の音圧レベルのピークが現れる第２固有振動数から所定範囲内に含まれる第１固有振動数を抽出する抽出部と、抽出した第１固有振動数に対応する振動画像と、音源画像とを重ねた解析画像を生成する解析画像生成部と、を備える。

Description

解析装置、解析方法、およびプログラム
　本開示は、解析装置、解析方法、およびプログラムに関する。
　本願は、２０２２年３月９日に、日本に出願された特願２０２２－０３６４９８号に基づき優先権を主張し、その内容をここに援用する。
　検査対象となる構造物、機械などを撮影した画像（映像）から、検査対象の状態を把握する技術が考えられている。例えば、特許文献１には、橋梁等の構造物を撮影した画像から構造物の面内変位を測定して、構造物の状態を点検する技術が記載されている。また、撮影した画像から、検査対象の振動状態（振動が生じている位置、振動の大きさなど）を計測する技術が考えられている。
国際公開第２０２０／２５５２３１号
　検査対象は、振動により騒音を生じる場合がある。騒音を抑制するための対策を適切に行うためには、騒音の原因となる振動を特定する必要がある。
　本開示は、このような課題に鑑みてなされたものであって、検査対象の振動および騒音の相関を可視化することができる解析装置、解析方法、およびプログラムを提供する。
　本開示の一態様によれば、解析装置は、検査対象を撮影した画像に基づいて前記検査対象の振動レベルの時系列、および振動数毎の振動レベルの分布を含む振動情報を取得して、前記振動レベルのピークが現れる第１固有振動数における、前記画像上の前記検査対象の領域毎の振動レベルを可視化した振動画像を生成する振動画像生成部と、前記画像と同時に録音した前記検査対象の録音データに基づいて前記検査対象から生じる騒音の音圧レベルの時系列、および振動数毎の音圧レベルの分布を含む騒音情報を取得して、前記画像上の前記領域毎の音圧レベルを可視化した音源画像を生成する音源画像生成部と、前記振動情報および前記騒音情報に基づいて、前記騒音の音圧レベルのピークが現れる第２固有振動数から所定範囲内に含まれる第１固有振動数を抽出する抽出部と、抽出した前記第１固有振動数に対応する前記振動画像と、前記音源画像とを重ねた解析画像を生成する解析画像生成部と、を備える。
　本開示の一態様によれば、解析方法は、検査対象を撮影した画像に基づいて前記検査対象の振動レベルの時系列、および振動数毎の振動レベルの分布を含む振動情報を取得して、前記振動レベルのピークが現れる第１固有振動数における、前記画像上の前記検査対象の領域毎の振動レベルを可視化した振動画像を生成するステップと、前記画像と同時に録音した前記検査対象の録音データに基づいて前記検査対象から生じる騒音の音圧レベルの時系列、および振動数毎の音圧レベルの分布を含む騒音情報を取得して、前記画像上の前記領域毎の音圧レベルを可視化した音源画像を生成するステップと、前記振動情報および前記騒音情報に基づいて、前記騒音の音圧レベルのピークが現れる第２固有振動数から所定範囲内に含まれる第１固有振動数を抽出するステップと、抽出した前記第１固有振動数に対応する前記振動画像と、前記音源画像とを重ねた解析画像を生成するステップと、を有する。
　本開示の一態様によれば、プログラムは、検査対象を撮影した画像に基づいて前記検査対象の振動レベルの時系列、および振動数毎の振動レベルの分布を含む振動情報を取得して、前記振動レベルのピークが現れる第１固有振動数における、前記画像上の前記検査対象の領域毎の振動レベルを可視化した振動画像を生成するステップと、前記画像と同時に録音した前記検査対象の録音データに基づいて前記検査対象から生じる騒音の音圧レベルの時系列、および振動数毎の音圧レベルの分布を含む騒音情報を取得して、前記画像上の前記領域毎の音圧レベルを可視化した音源画像を生成するステップと、前記振動情報および前記騒音情報に基づいて、前記騒音の音圧レベルのピークが現れる第２固有振動数から所定範囲内に含まれる第１固有振動数を抽出するステップと、抽出した前記第１固有振動数に対応する前記振動画像と、前記音源画像とを重ねた解析画像を生成するステップと、を解析装置に実行させる。
　本開示に係る解析装置、解析方法、およびプログラムによれば、検査対象の騒音の音源および振動の相関を可視化することができる。
本開示の第１の実施形態に係る解析システムの全体構成を示す図である。 本開示の第１の実施形態に係る解析装置の機能構成を示すブロック図である。 本開示の第１の実施形態に係る解析装置の処理の一例を示すフローチャートである。 本開示の第１の実施形態に係る振動画像の一例を示す図である。 本開示の第１の実施形態に係る音源画像の一例を示す図である。 本開示の第１の実施形態に係る解析装置の機能を説明するための第１の図である。 本開示の第１の実施形態に係る解析装置の機能を説明するための第２の図である。 本開示の第１の実施形態に係る解析画像の一例を示す図である。 本開示の第２の実施形態に係る解析装置の機能を説明するための第１の図である。 本開示の第２の実施形態に係る解析装置の機能を説明するための第２の図である。 本開示の第３の実施形態に係る解析装置の機能を説明するための第１の図である。 本開示の第３の実施形態に係る解析装置の機能を説明するための第２の図である。
＜第１の実施形態＞
　以下、本開示の第１の実施形態に係る解析システム１および解析装置１０について、図１～図８を参照しながら説明する。
（全体構成）
　図１は、本開示の第１の実施形態に係る解析システムの全体構成を示す図である。
　解析システム１は、検査対象９の振動および騒音を計測し、騒音の音源位置の特定およびメカニズム（騒音の原因となる振動等）を視覚的に確認可能な解析画像を出力するためのシステムである。検査対象９は、例えば、モータやガスタービンのような回転機械等である。図１には、検査対象９が回転機械の回転軸である例が示されている。また、他の実施形態では、検査対象９は、ガスタービンの回転翼であってもよいし、配管のような構造物であってもよい。
　図１に示すように、解析システム１は、カメラ２と、複数のマイクロホン３と、解析装置１０とを備える。
　カメラ２は、検査対象９を撮影する。カメラ２が撮影した画像Ｄ１（映像）は、解析装置１０に送信される。
　複数のマイクロホン３は、それぞれ、検査対象９が発する音（騒音）を録音する。各マイクロホン３が録音した録音データＤ２は、解析装置１０に送信される。
　解析装置１０は、画像Ｄ１および録音データＤ２に基づいて、検査対象９の振動および騒音の状態を可視化した解析画像を生成する。
（解析装置の機能構成）
　図２は、本開示の第１の実施形態に係る解析装置の機能構成を示すブロック図である。
　図２に示すように、解析装置１０は、プロセッサ１１と、メモリ１２と、ストレージ１３と、通信インタフェース１４と、表示装置１５と、入力装置１６とを備えている。
　プロセッサ１１は、所定のプログラムに従って動作することにより、振動画像生成部１１０、音源画像生成部１１１、抽出部１１２、解析画像生成部１１３、および推定部１１４としての機能を発揮する。
　振動画像生成部１１０は、検査対象９を撮影した画像Ｄ１に基づいて検査対象９の振動レベルの時系列、および振動数毎の振動レベルの分布を含む振動情報を取得する。また、振動画像生成部１１０は、振動レベルのピークが現れる第１固有振動数における、画像Ｄ１上の検査対象の領域毎の振動レベルを可視化した振動画像を生成する。
　音源画像生成部１１１は、画像Ｄ１と同時に録音した検査対象９の録音データＤ２に基づいて検査対象９から生じる騒音の音圧レベルの時系列、および振動数毎の音圧レベルの分布を含む騒音情報を取得する。また、音源画像生成部１１１は、画像Ｄ１上の領域毎の音圧レベルを可視化した音源画像を生成する。
　抽出部１１２は、振動情報および騒音情報に基づいて、騒音の音圧レベルのピークが現れる第２固有振動数から所定範囲内に含まれる第１固有振動数を抽出する。
　解析画像生成部１１３は、抽出部１１２が抽出した第１固有振動数に対応する振動画像と、音源画像とを重ねた解析画像を生成する。
　推定部１１４は、解析画像に基づいて、騒音の原因となる振動を推定する。
　なお、プロセッサ１１が実行する所定のプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶される。また、コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、半導体メモリ等をいう。また、このコンピュータプログラムを通信回線によってコンピュータに配信し、この配信を受けたコンピュータが当該プログラムを実行するようにしてもよい。さらに、このプログラムは、上述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。更に、上述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。
　メモリ１２は、プロセッサ１１の動作に必要なメモリ領域を有する。
　ストレージ１３は、いわゆる補助記憶装置であって、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）等である。
　通信インタフェース１４は、外部機器（カメラ２、マイクロホン３等）との間で各種信号の送受信を行うためのインタフェースである。
　表示装置１５は、解析画像等を表示する表示デバイスであって、例えば、液晶ディスプレイや有機ＥＬディスプレイなどである。
　入力装置１６は、解析装置１０のユーザの操作を受け付ける入力デバイスであって、例えば、一般的なマウス、キーボード、タッチセンサなどである。
（解析装置の処理フロー）
　図３は、本開示の第１の実施形態に係る解析装置の処理の一例を示すフローチャートである。
　以下、図３を参照しながら、解析装置１０が騒音の音源位置および原因を解析するための解析画像を生成する処理の一例について説明する。
まず、振動画像生成部１１０は、カメラ２が撮影した検査対象９の画像Ｄ１に基づいて、振動情報を取得する（ステップＳ１０）。振動情報は、画像Ｄ１上の領域毎（例えば、画素毎）の振動レベルの時系列と、振動数毎の振動レベルの分布とを含む。まず、振動画像生成部１１０は、画像Ｄ１に既知の画像処理を施すことにより、画像Ｄ１の各画素における検査対象９の変位量を表す振動レベルを取得する。また、振動画像生成部１１０は、振動レベルの時系列に対し周波数分析（例えば、高速フーリエ変換）を行い、振動数毎の振動レベルの分布を表す周波数スペクトルを求める。
　振動画像生成部１１０は、周波数スペクトルに基づいて、振動レベルがピークとなる第１固有振動数を検出する。また、振動画像生成部１１０は、第１固有振動数における、画像Ｄ１上の各領域の振動レベルを可視化した振動画像を生成する（ステップＳ１１）。
　図４は、本開示の第１の実施形態に係る振動画像の一例を示す図である。
　図４に示すように、振動画像生成部１１０は、画像Ｄ１から取得した振動情報Ｄ３に含まれる周波数スペクトルＳＰ１に基づいて、振動レベルのピーク検出を行う。図４の例では、周波数スペクトルＳＰ１には４つのピークＰ１ａ、Ｐ１ｂ、Ｐ１ｃ、Ｐ１ｄが現れている。これらピークに対応する振動数ｆ１ａ、ｆ１ｂ、ｆ１ｃ、ｆ１ｄが、検査対象９の振動モードを示す第１固有振動数である。また、振動画像生成部１１０は、第１固有振動数ｆ１ａ、ｆ１ｂ、ｆ１ｃ、ｆ１ｄそれぞれについて、振動画像Ｄ４を生成する。
　例えば、振動画像Ｄ４は、画像Ｄ１に対し、各画素の変位量をＸ倍に増幅する画像処理（振動増幅処理）を施した映像である。これにより、振動画像生成部１１０は、検査対象９に肉眼での検出が困難な微細な振動が生じている場合であっても、各時刻における振動の状態（各画素の振動レベル）を視認可能な振動画像を得ることができる。
　また、振動画像Ｄ４は、第１固有振動数における振動レベルの分布を表すコンター図であってもよい。さらに、振動画像Ｄ４は、第１固有振動数における各画素の振動の向きおよび大きさを表すベクトルを描画した振動ベクトル画像であってもよい。
　音源画像生成部１１１は、複数のマイクロホン３それぞれが録音した録音データＤ２に基づいて、騒音情報を取得する（ステップＳ１２）。騒音情報は、画像Ｄ１の領域毎（画素毎）の音圧レベルの時系列と、振動数毎の音圧レベルの分布とを含む。具体的には、音源画像生成部１１１は、各録音データに記録された騒音の音圧差、時間差などに基づいて、画像Ｄ１上の各画素における騒音の音圧レベルの時系列を取得する。また、音源画像生成部１１１は、音圧レベルの時系列に対し周波数分析（例えば、高速フーリエ変換）を行い、振動数毎の音圧レベルの分布を表す周波数スペクトルを求める。
　なお、録音データＤ２は、画像Ｄ１と同時に録音されたものである。また、画像Ｄ１および録音データＤ２には、解析開始タイミングを示すトリガ信号が記録されていてもよい。この場合、音源画像生成部１１１は、トリガ信号に基づいて画像Ｄ１と録音データＤ２を同期する。
　音源画像生成部１１１は、周波数スペクトルに基づいて、振動レベルがピークとなる第２固有振動数を検出する。また、音源画像生成部１１１は、第２固有振動数における、画像Ｄ１上の各領域の音圧レベルを可視化した音源画像を生成する（ステップＳ１３）。
　図５は、本開示の第１の実施形態に係る音源画像の一例を示す図である。
　図５に示すように、音源画像生成部１１１は、録音データＤ２から取得した騒音情報Ｄ５に含まれる周波数スペクトルＳＰ２に基づいて、音圧レベルのピーク検出を行う。図５の例では、周波数スペクトルＳＰ２には２つのピークＰ２ａ、Ｐ２ｂが現れている。これらピークに対応する振動数ｆ２ａ、ｆ２ｂが、検査対象９の騒音に関する第２固有振動数である。また、音源画像生成部１１１は、第２固有振動数ｆ２ａ、ｆ２ｂそれぞれについて、音源画像Ｄ６を生成する。音源画像Ｄ６は、例えば、第２固有振動数における音圧レベルの分布を表すコンター図である。
　次に、抽出部１１２は、振動情報Ｄ３および騒音情報Ｄ５に基づいて、構造系および音響系とで略一致する固有振動数を抽出する。具体的には、抽出部１１２は、振動および騒音の周波数スペクトルＳＰ１、ＳＰ２を比較して、振動レベルおよび音圧レベルの両方のピークが現れる固有振動数を抽出する（ステップＳ１５）。
　図６は、本開示の第１の実施形態に係る解析装置の機能を説明するための第１の図である。
　図６に例示する振動の周波数スペクトルＳＰ１によれば、振動レベルのピークＰ１ａ～Ｐ１ｄが現れる第１固有振動数は振動数ｆ１ａ～ｆ１ｄである。また、図６に例示する騒音の周波数スペクトルＳＰ２によれば、音圧レベルのピークＰ２ａ～Ｐ２ｂが現れる第２固有振動数は振動数ｆ２ａ、ｆ２ｂである。抽出部１１２は、振動の複数の第１固有振動数のうち、騒音の第２固有振動数から所定範囲に含まれる第１固有振動数を、振動レベルおよび音圧レベルが共通して大きくなる固有振動数として抽出する。図６の例では、第２固有振動数ｆ２ｂを中心とした所定範囲Ｒに、振動レベルのピークＰ１ｃが現れる第１固有振動数ｆ１ｃが１つのみ含まれている。この場合、抽出部１１２は、第１固有振動数ｆ１ｃを抽出する。
　図７は、本開示の第１の実施形態に係る解析装置の機能を説明するための第２の図である。
　図７の例では、第２固有振動数ｆ２ｂを中心とした所定範囲Ｒに、複数の振動レベルのピークＰ１ｂ、Ｐ１ｃ、Ｐ１ｄが現れる。この場合、抽出部１１２は、これらピークＰ１ｂ、Ｐ１ｃ、Ｐ１ｄに対応する複数の第１固有振動数ｆ１ｂ、ｆ１ｃ、ｆ１ｄを抽出する。
　また、図６および図７の例では、音圧レベルのピークＰ２ａが現れる第２固有振動数ｆ２ａから所定範囲内には、振動レベルのピークが現れていない。この場合、抽出部１１２は、このピークＰ２ａで示される騒音は振動との相関がない（例えば、風切音など振動に関係しない音である）と判断し、この第２固有振動数ｆ２ａに対する第１固有振動数の抽出を行わない。
　次に、解析画像生成部１１３は、抽出部１１２が抽出した第１固有振動数に対応する振動画像Ｄ４に音源画像Ｄ６を重ねた解析画像を生成する（ステップＳ１５）。
　図８は、本開示の第１の実施形態に係る解析画像の一例を示す図である。
　ステップＳ１４で抽出した第１固有振動数が１つのみである場合、解析画像生成部１１３はこの第１固有振動数に対応する振動画像Ｄ４に音源画像Ｄ６を重ねた解析画像Ｄ７を１つ生成する。また、図７および図８の例のように、ステップＳ１４で抽出した第１固有振動数が複数ある場合、解析画像生成部１１３は第１固有振動数に対応する振動画像Ｄ４それぞれに音源画像Ｄ６を重ねた複数の解析画像Ｄ７を生成する。なお、図８の例では、振動画像Ｄ４としてコンター図を用いる例が示されているが、これに限られることはない。他の実施形態では、振動画像Ｄ４として、振動増幅映像または振動ベクトル画像を用いてもよい。
　解析画像生成部１１３は、生成した解析画像Ｄ７を表示装置１５に表示する。解析装置１０のユーザは、表示装置１５に表示された解析画像Ｄ７を参照して、騒音の音源位置、および騒音の原因となる振動を確認することができる。解析画像生成部１１３は、複数の解析画像Ｄ７を生成した場合、これらを見比べられるように表示装置１５に並べて表示してもよいし、解析装置１０のユーザの操作に従い、各解析画像Ｄ７を切り替えて表示してもよい。また、解析画像生成部１１３は、解析画像Ｄ７とともに、振動および騒音の周波数スペクトルＳＰ１、ＳＰ２や、解析画像Ｄ７に用いた第１固有振動数、第２固有振動数等の情報を表示してもよい。
　図７の例のように、第２固有振動数ｆ２ｂと近い第１固有振動数ｆ１ｂ、ｆ１ｃ、ｆ１ｄが複数ある場合、どの第１固有振動数の振動（振動モード）が、第２固有振動数ｆ２ｂで示される騒音の原因であるのかを特定することが困難である。しかしながら、図８に示すように、第１固有振動数ｆ１ｂ、ｆ１ｃ、ｆ１ｄそれぞれの振動画像Ｄ４に、音源画像Ｄ６を重ねることにより、各振動モードによる振動が生じている位置と、騒音の音源位置との比較が容易となる。図８の例では、３つの第１固有振動数のうち、第１固有振動数ｆ１ｂの振動が生じる位置と、騒音の音源位置（音圧レベルが最大となる位置）とが略一致している。また、他の第１固有振動数ｆ１ｃ、ｆ１ｄの振動が生じる位置は、騒音の音源位置から離れている。このため、解析装置１０のユーザは、この騒音は第１固有振動数ｆ１ｂの振動が原因であると推定することができる。
　また、振動位置（振動発生源）から他の場所へ振動が伝搬して、振動位置から離れた場所から騒音が生じるケースもある。このようなケースを考慮して、解析画像生成部１１３は、例えば、抽出部１１２が抽出した第１固有振動数で表される複数の振動それぞれについて、一の振動と他の振動との２点間の振動データの相関分析を行い、この分析結果を解析画像Ｄ７とともに表示してもよい。ユーザは、解析画像Ｄ７とともに、各振動間の相関分析の分析結果を参照して、騒音の原因と推定される振動を、１つまたは複数、選択する。例えば、図８に示す解析画像Ｄ７において、第１固有振動数ｆ１ｂの振動位置は、騒音の音源位置と略一致しており、且つ、第１固有振動数ｆ１ｂおよび第１固有振動数ｆ１ｃの相関が、予め設定した値よりも大きいとする。この場合、ユーザは、この解析画像Ｄ７と、相関分析の分析結果とに基づいて、第１固有振動数ｆ１ｂおよび第１固有振動数ｆ１ｃの２つの振動が、騒音の原因の候補であると推定する。
　また、騒音の発生原因の推定は、ユーザが解析画像Ｄ７を目視して行うのではなく、解析装置１０が自動的に行ってもよい。具体的には、推定部１１４は、各解析画像Ｄ７の音圧レベルおよび振動レベルが最大となる領域（画素）を比較して、各解析画像Ｄ７で示される第１固有振動数の振動が騒音の原因であるか否かを推定する。推定部１１４は、解析画像Ｄ７の音圧レベルが最大となる領域（音源位置）と、振動レベルが最大となる領域（振動位置）との間の距離が閾値以下である場合、この解析画像Ｄ７で示される第１固有振動数の振動が騒音の原因であると推定する。一方、音源位置および振動位置の間の距離が閾値を超える場合、この解析画像Ｄ７で示される振動は騒音の原因ではないと推定する。音圧レベルが最大となる領域とは、音圧レベルの最大値が検出された領域、または、音圧レベルの最大値からＸ％（例えば、９０％）までの値が検出された領域である。振動レベルが最大となる領域についても同様である。
　また、推定部１１４は、解析画像生成部１１３が各振動の他の振動との相関分析を行っている場合、この分析結果に基づいて騒音の原因となる振動をさらに推定してもよい。例えば、図８に示す解析画像Ｄ７において、第１固有振動数ｆ１ｂの振動位置は、騒音の音源位置と略一致しており、且つ、第１固有振動数ｆ１ｂおよび第１固有振動数ｆ１ｃの相関が、予め設定した値よりも大きいとする。この場合、推定部１１４は、この解析画像Ｄ７と、相関分析の分析結果とに基づいて、第１固有振動数ｆ１ｂおよび第１固有振動数ｆ１ｃで表される２つの振動が、騒音の原因の候補であると推定してもよい。これにより、振動位置から離れた位置で騒音が生じる場合に、この振動位置を騒音の原因の候補から除外してしまうことを抑制することができる。
　推定部１１４は、推定結果とともに、騒音の原因であると推定した振動を示す解析画像Ｄ７を表示装置１５に表示する。
　なお、推定部１１４は、複数の解析画像Ｄ７について、音源位置と振動位置との間の距離が閾値以下であると判断した場合、これら解析画像Ｄ７で示される複数の振動を、騒音の原因候補として推定してもよい。この場合、推定部１１４は、複数の推定結果および解析画像Ｄ７を表示装置１５に表示して、ユーザに確認を促すようにしてもよい。このように候補を絞り込んで表示することにより、ユーザは全ての解析画像Ｄ７を確認する手間を低減することができる。
（作用、効果）
　以上のように、本実施形態に係る解析装置１０は、検査対象９の領域毎の振動レベルを可視化した振動画像Ｄ４を生成する振動画像生成部１１０と、検査対象９の領域毎の音圧レベルを可視化した音源画像Ｄ６を生成する音源画像生成部１１１と、振動レベルおよび音圧レベルのピークが共通して現れる第１固有振動数を抽出する抽出部１１２と、抽出した第１固有振動数に対応する振動画像Ｄ４と、音源画像Ｄ６とを重ねた解析画像を生成する解析画像生成部１１３と、を備える。
　このような構成を有していることにより、解析装置１０は、振動および騒音の強さの相関や、振動位置および騒音の音源位置の相関などを視認可能な解析画像Ｄ７をユーザに提供することができる。また、ユーザは、解析画像Ｄ７を参照して騒音の原因となる振動を容易に推定することができるので、騒音に対する適切な対応を早期に行うことができる。
　また、抽出部１１２は、第２固有振動数から所定範囲内に含まれる複数の第１固有振動数を抽出し、解析画像生成部１１３は、複数の第１固有振動数それぞれに対応する複数の解析画像Ｄ７を生成する。
　このようにすることで、解析装置１０は、騒音の第２固有振動数に近い振動モード（第１固有振動数）が複数ある場合に、各振動モードの解析画像Ｄ７を生成することができる。また、ユーザは、固有振動数から騒音の原因となる振動を一つに絞り込めない場合であっても、解析画像Ｄ７で振動位置と騒音の音源位置との相関を確認することにより、騒音の原因となる振動を精度よく推定することができる。
　また、解析装置１０は、解析画像Ｄ７に基づいて、騒音の原因となる振動を自動的に推定する推定部１１４をさらに備えている。
　このようにすることで、解析装置１０は、騒音の原因と推定される振動をユーザに認識させることができる。また、解析装置１０は、解析画像Ｄ７が複数生成された場合であっても、原因として推定した振動に対応する解析画像Ｄ７をユーザに提示することにより、ユーザが全ての解析画像Ｄ７を確認する手間を低減することができる。
　また、推定部１１４は、解析画像Ｄ７における振動位置と音源位置との距離が閾値以下である場合、この解析画像Ｄ７で示される第１固有振動数の振動が騒音の原因であると推定する。さらに、推定部１１４は、解析画像Ｄ７における振動位置と音源位置との距離が閾値を超える場合、この解析画像Ｄ７で示される第１固有振動数の振動が騒音の原因ではないと推定する。
　このようにすることで、解析装置１０は、解析画像で示される振動位置と音源位置の相関から、各解析画像Ｄ７の振動が騒音の原因であるか否かを精度よく推定することができる。
＜第２の実施形態＞
　次に、本開示の第２の実施形態に係る解析システム１および解析装置１０について、図９～図１０を参照しながら説明する。
　第１の実施形態と共通の構成要素には同一の符号を付して詳細説明を省略する。
　第１の実施形態では、抽出部１１２が騒音の第２固有振動数から所定範囲内に含まれる第１固有振動数を抽出する態様について説明した。これに対し、本実施形態に係る抽出部１１２は、第１固有振動数の所定倍（ｎ倍）の振動数が第２固有振動数から所定範囲内に含まれる場合、この第１固有振動数をさらに抽出する。
　図９は、本開示の第２の実施形態に係る解析装置の機能を説明するための第１の図である。
　図９に示すように、検査対象９は、振動により両側の構造物に衝突して騒音を発生する場合がある。このとき、振動の１周期（第１固有振動数の１周期）の間に、騒音が２回発生する。つまり、振動の第１固有振動数に対して、２倍の振動数で騒音が発生する。
　図１０は、本開示の第２の実施形態に係る解析装置の機能を説明するための第２の図である。
　図１０には、図９に例示した振動および騒音を周波数スペクトルＳＰ１、ＳＰ２が示されている。図１０の例では、振動レベルの複数のピークのうち、ピークＰ１ｃが現れる第１固有振動数ｆ１ｃの２倍の振動数ｆ１ｃ´が、騒音の第２固有振動数ｆ２ｂの所定範囲Ｒ内に含まれるとする。また、他の第１固有振動数ｆ１ａ、ｆ１ｂ、ｆ１ｄは、ｎ倍しても第２固有振動数の所定範囲Ｒ内に含まれないとする。この場合、抽出部１１２は、第１固有振動数ｆ１ｃのみを騒音の第２固有振動数ｆ２ｂに相関がある固有振動数として抽出する。
　このようにすることで、解析装置１０は、騒音の原因となる振動の候補を表す解析画像Ｄ７を生成することができる。
＜第３の実施形態＞
　次に、本開示の第３の実施形態に係る解析システム１および解析装置１０について、図１１～図１２を参照しながら説明する。
　第１の実施形態と共通の構成要素には同一の符号を付して詳細説明を省略する。
　第１の実施形態では、第１固有振動数に対応する振動画像Ｄ４に音源画像Ｄ６を重ねた解析画像Ｄ７を１つ生成することを説明した。また、第１固有振動数が複数ある場合、解析画像生成部１１３は第１固有振動数に対応する振動画像Ｄ４それぞれに音源画像Ｄ６を重ねた複数の解析画像Ｄ７を生成することを説明した。
　第２の実施形態に係る解析装置１０は、振動のｎ倍の周期で騒音が発生する可能性を考慮して、騒音の原因となる振動の候補を表す解析画像Ｄ７を生成することができることを説明した。
　これらに対し、本実施形態に係る解析画像生成部１１３は、解析画像を作成する際に用いた振動および騒音の周波数スペクトルを重ねて表示し、ユーザが指定した周波数スペクトルのピークに関連した解析画像を表示する。
　図１１は、本開示の第３の実施形態に係る解析装置の機能を説明するための第１の図である。
　解析画像生成部１１３は、図１１に示すように、横軸を振動数とし、第一縦軸を振動レベル、第二縦軸を音圧レベルとして画像Ｄ１から取得した振動情報Ｄ３に含まれる振動の周波数スペクトルＳＰ３、録音データＤ２から取得した騒音情報Ｄ５に含まれる騒音の周波数スペクトルＳＰ４を重ねた周波数スペクトルを表示する。なお、図１１の表示レイアウトは一例であり、これに限定するものではない。
　２つの周波数スペクトルを重ね、周波数レンジを広くした周波数スペクトルを表示することには下記２点の理由が考えうる。
　振動に関しては、低い周波数の場合には検査対象の変位量が大きく、振動の判断を行いやすい。高い周波数の場合、検査対象の変位量が小さいため、振動の判断がしにくいことがある。
　音圧に関しては、低い周波数の場合には波長が長くなるにつれ、騒音の発生箇所が特定しにくいことがある。高い周波数の場合、波長が短いため騒音の発生箇所が特定しやすい。
　すなわち、検査対象は低い周波数であるほど振動の判断をしやすく、高い周波数であるほど騒音の発生箇所を特定しやすい。
　このように、振動と音圧との検出可能な範囲が異なるため、図１１に示す範囲Ｙ１、Ｙ２のように、各周波数スペクトルの各領域によっては、振動の周波数スペクトルあるいは騒音の周波数スペクトルどちらかの情報が不足している場合も考えうる。
　例えば、Ｙ１は振動の周波数スペクトルＳＰ３が存在し、騒音の周波数スペクトルＳＰ４の情報が不足している。
　例えば、Ｙ２は騒音の周波数スペクトルＳＰ４が存在し、振動の周波数スペクトルＳＰ３の情報が不足している。
　これにより、振動の周波数スペクトルＳＰ３、騒音の周波数スペクトルＳＰ４の周波数スペクトルが重複した範囲Ｚより外の周波数レンジ（範囲Ｙ１、Ｙ２と示す）であっても、振動または騒音の発生箇所の特定ができることが好ましい。
　検査対象９は、範囲Ｙ１、Ｙ２に振動レベルあるいは音圧レベルのピークを持つ可能性がある。図１１に示すように、本実施形態に係る一例では、高い周波数側（範囲Ｙ２）に音圧レベルのピーク、低い周波数側（範囲Ｙ１）に振動レベルのピークが見られる。
　本実施形態に係る解析画像生成部１１３は、解析画像Ｄ７（図８参照）を生成する際、範囲Ｙ１、Ｙ２に振動レベルあるいは音圧レベルのピークが存在しうることを考慮し、ＳＰ３とＳＰ４とを含む周波数レンジで周波数スペクトルを表示する。
　図１２は、本開示の第３の実施形態に係る解析装置の機能を説明するための第２の図である。
　ユーザは、解析画像生成部１１３が表示した周波数スペクトルから、振動レベルもしくは音圧レベルのピークを指定する。解析画像生成部１１３は、指定された周波数スペクトルのピークに関連した画像を周波数スペクトルと併せて追加表示する。
　例えば、ＳＰ３、ＳＰ４の周波数スペクトルが重複した範囲Ｚにて、ＳＰ４のピークＰ４ｂを指定した場合、第２固有振動数ｆ４ｂを中心とした所定範囲Ｓに、振動レベルのピークＰ３ｅが現れる第１固有振動数ｆ３ｅが１つのみ含まれている。この場合、ステップＳ１４で抽出した第１固有振動数が１つのみであるため、解析画像生成部１１３はこの第１固有振動数に対応する振動画像Ｄ４にｆ４ｂでの音源画像Ｄ６を重ねた解析画像Ｄ７を１つ追加で表示する。
　ＳＰ３のピークＰ３ｅを指定した場合、解析画像生成部１１３はこの第１固有振動数ｆ３ｅに対応する振動画像Ｄ４に関連した解析画像Ｄ７があれば、解析画像Ｄ７を１つ追加で表示する。
　同様に、ＳＰ１、ＳＰ２の周波数スペクトルが重複した範囲Ｚにて、ＳＰ４のピークＰ４ｄを指定した場合、第２固有振動数ｆ４ｄを中心とした所定範囲Ｔに、振動レベルのピーク（Ｐ３ｈ、Ｐ３ｉ、Ｐ３ｊ）が現れる第１固有振動数ｆ３ｈ、ｆ３ｉ、ｆ３ｊが存在する。この場合、ステップＳ１４で抽出した第１固有振動数が複数あるため、解析画像生成部１１３は第１固有振動数に対応する振動画像Ｄ４それぞれにｆ４ｄでの音源画像Ｄ６を重ねた複数の解析画像Ｄ７を追加で表示する。
　ＳＰ３のピークＰ３ｈ、Ｐ３ｉあるいはＰ３ｊを指定した場合、解析画像生成部１１３は第１固有振動数（ｆ３ｈ、ｆ３ｉ、ｆ３ｊ）に対応する振動画像Ｄ４それぞれに関連した複数の解析画像Ｄ７があれば、それら解析画像Ｄ７を追加で表示する。
　また、ＳＰ３、ＳＰ４の周波数スペクトルが重複した範囲Ｚにて、ＳＰ３のピークＰ３ｃを指定した場合、第１固有振動数ｆ３ｃに対応する振動画像Ｄ４に関連した解析画像Ｄ７がなければ、解析画像生成部１１３は振動画像Ｄ４を追加で表示する。
　Ｐ３ｄ、Ｐ３ｆ、Ｐ３ｇを指定した場合も同様である。
　また、ＳＰ３、ＳＰ４の周波数スペクトルが重複した範囲Ｚにて、ＳＰ４のピークＰ４ａを指定した場合、第２固有振動数ｆ４ａを中心とした所定範囲内に、振動レベルのピークがなければ、解析画像Ｄ７は追加で表示されない。解析画像生成部１１３は音源画像Ｄ６を追加で表示する。
　Ｐ４ｃ、Ｐ４ｅ、Ｐ４ｆ、Ｐ４ｇを指定した場合も同様である。
　また、解析装置１０は、とある第１固有振動数をｎ倍し、第２固有振動数ｆ４ａの所定範囲内に含まれた場合、とある第１固有振動数と第２固有振動数ｆ４ａとに関連した騒音の原因となる振動の候補を表す解析画像Ｄ７を追加で表示することができる。その場合、候補を表す解析画像Ｄ７を表示するかはユーザが設定してもよい。
　ＳＰ３、ＳＰ４の周波数スペクトルが重複しない範囲Ｙ１、Ｙ２にて、任意の固有振動数を指定した場合、解析画像生成部１１３は、次の画像を周波数スペクトルと併せて追加表示する。
　ＳＰ３のピークＰ３ａもしくはＰ３ｂを指定した場合、ＳＰ４のピークが範囲Ｙ１に存在しなければ、解析画像生成部１１３は振動画像Ｄ４を追加で表示する。
　ＳＰ４のピークＰ４ｅ、Ｐ４ｆ、あるいはＰ４ｇを指定した場合、ＳＰ１のピークが範囲Ｙ２に存在しなければ、解析画像生成部１１３は音源画像Ｄ６を追加で表示する。
　また、本実施形態に係る一例では、周波数レンジを広く表示することで、ＳＰ３のピークが範囲Ｙ１に存在する第１固有振動数をｎ倍した結果、第２固有振動数いずれかの所定範囲内に含まれた場合、第１固有振動数と第２固有振動数とに関連した、騒音の原因となる振動の候補を表す解析画像Ｄ７を生成することもできる。
　このようにすることで、解析装置１０は、周波数レンジを広くした周波数スペクトルと、周波数スペクトルのピークに関連した画像をユーザに提供することができる。ユーザは振動および騒音の周波数スペクトルが重複しない範囲で、振動レベルあるいは音圧レベルのピークが見られた際に、そのピークに関連した画像を参照し、騒音または振動の原因を推定することができる。
　以上のとおり、本開示に係るいくつかの実施形態を説明したが、これら全ての実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することを意図していない。これらの実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これらの実施形態及びその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
＜付記＞
　上述の実施形態に記載の解析装置、解析方法、およびプログラムは、例えば以下のように把握される。
（１）本開示の第１の態様によれば、解析装置（１０）は、検査対象（９）を撮影した画像に基づいて検査対象（９）の振動レベルの時系列、および振動数毎の振動レベルの分布を含む振動情報を取得して、振動レベルのピークが現れる第１固有振動数における、画像上の検査対象（９）の領域毎の振動レベルを可視化した振動画像を生成する振動画像生成部（１１０）と、画像と同時に録音した検査対象（９）の録音データに基づいて検査対象（９）から生じる騒音の音圧レベルの時系列、および振動数毎の音圧レベルの分布を含む騒音情報を取得して、画像上の領域毎の音圧レベルを可視化した音源画像を生成する音源画像生成部（１１１）と、振動情報および騒音情報に基づいて、騒音の音圧レベルのピークが現れる第２固有振動数から所定範囲内に含まれる第１固有振動数を抽出する抽出部（１１２）と、抽出した第１固有振動数に対応する振動画像と、音源画像とを重ねた解析画像を生成する解析画像生成部（１１３）と、を備える。
　このような構成を有していることにより、解析装置は、振動および騒音の強さの相関や、振動位置および騒音の音源位置の相関などを視認可能な解析画像をユーザに提供することができる。また、ユーザは、解析画像を参照して騒音の原因となる振動を容易に推定することができるので、騒音に対する適切な対応を早期に行うことができる。
（２）本開示の第２の態様によれば、第１の態様に係る解析装置（１０）において、抽出部（１１２）は、第２固有振動数から所定範囲内に含まれる複数の第１固有振動数を抽出し、解析画像生成部は、複数の第１固有振動数それぞれに対応する複数の解析画像を生成する。
　このようにすることで、解析装置は、騒音の第２固有振動数に近い振動モード（第１固有振動数）が複数ある場合に、各振動モードの解析画像を生成することができる。また、ユーザは、固有振動数から騒音の原因となる振動を一つに絞り込めない場合であっても、解析画像で振動位置と騒音の音源位置との相関を確認することにより、騒音の原因となる振動を精度よく推定することができる。
（３）本開示の第３の態様によれば、第１または第２の態様に係る解析装置（１０）において、抽出部（１１２）は、第１固有振動数を所定倍した振動数が、第２固有振動数から所定範囲内に含まれる場合、当該第１固有振動数を抽出する。
　このようにすることで、解析装置は、振動の所定倍の周期で騒音が発生する可能性を考慮して、騒音の原因となる振動の候補を表す解析画像を生成することができる。
（４）本開示の第４の態様によれば、第１から第３の何れか一の態様に係る解析装置（１０）は、解析画像に基づいて、騒音の原因となる振動を推定する推定部（１１４）をさらに備える。
　このようにすることで、解析装置は、騒音の原因と推定される振動をユーザに認識させることができる。また、解析装置は、解析画像が複数生成された場合であっても、原因として推定した振動に対応する解析画像をユーザに提示することにより、ユーザが全ての解析画像を確認する手間を低減することができる。
（５）本開示の第５の態様によれば、第４の態様に係る解析装置（１０）において、推定部（１１４）は、解析画像において音圧レベルが最大となる領域と、振動レベルが最大となる領域との間の距離が閾値以下である場合、当該解析画像で示される第１固有振動数の振動が騒音の原因であると推定する。
　このようにすることで、解析装置は、解析画像で示される振動位置と音源位置の相関から、この解析画像の振動が騒音の原因であることを精度よく推定することができる。
（６）本開示の第６の態様によれば、第４または第５の態様に係る解析装置（１０）において、推定部（１１４）は、解析画像において音圧レベルが最大となる領域と、振動レベルが最大となる領域との間の距離が閾値を超える場合、当該解析画像で示される第１固有振動数の振動が騒音の原因ではないと推定する。
　このようにすることで、解析装置は、解析画像で示される振動位置と音源位置の相関から、この解析画像の振動が騒音の原因ではないことを精度よく推定することができる。
（７）本開示の第７の態様によれば、第１または第６の様態に係る解析装置（１０）において、解析画像生成部（１１３）は、振動および騒音の周波数スペクトルを同一軸上で重ねて表示し、指定した周波数スペクトルのピークに関連した画像を表示する。
　このようにすることで、解析装置は、周波数レンジを広くした周波数スペクトルと、周波数スペクトルのピークに関連した画像をユーザに提供することができる。また、検査対象は振動および騒音の周波数スペクトルが重複しない範囲で、振動レベルあるいは音圧レベルのピークを持つ可能性がある。ユーザは、振動および騒音の周波数スペクトルが重複しない範囲でも周波数スペクトルとその周波数スペクトルのピークに関連した画像を参照し、騒音または振動の原因を推定することができる。
（８）本開示の第８の態様によれば、解析方法は、検査対象（９）を撮影した画像に基づいて検査対象（９）の振動レベルの時系列、および振動数毎の振動レベルの分布を含む振動情報を取得して、振動レベルのピークが現れる第１固有振動数における、画像上の検査対象（９）の領域毎の振動レベルを可視化した振動画像を生成するステップと、画像と同時に録音した検査対象（９）の録音データに基づいて検査対象（９）から生じる騒音の音圧レベルの時系列、および振動数毎の音圧レベルの分布を含む騒音情報を取得して、画像上の領域毎の音圧レベルを可視化した音源画像を生成するステップと、振動情報および騒音情報に基づいて、騒音の音圧レベルのピークが現れる第２固有振動数から所定範囲内に含まれる第１固有振動数を抽出するステップと、抽出した第１固有振動数に対応する振動画像と、音源画像とを重ねた解析画像を生成するステップと、を有する。
（９）本開示の第９の態様によれば、プログラムは、検査対象（９）を撮影した画像に基づいて検査対象（９）の振動レベルの時系列、および振動数毎の振動レベルの分布を含む振動情報を取得して、振動レベルのピークが現れる第１固有振動数における、画像上の検査対象（９）の領域毎の振動レベルを可視化した振動画像を生成するステップと、画像と同時に録音した検査対象（９）の録音データに基づいて検査対象（９）から生じる騒音の音圧レベルの時系列、および振動数毎の音圧レベルの分布を含む騒音情報を取得して、画像上の領域毎の音圧レベルを可視化した音源画像を生成するステップと、振動情報および騒音情報に基づいて、騒音の音圧レベルのピークが現れる第２固有振動数から所定範囲内に含まれる第１固有振動数を抽出するステップと、抽出した第１固有振動数に対応する振動画像と、音源画像とを重ねた解析画像を生成するステップと、を解析装置に実行させる。
　上述の一様態によれば、検査対象の騒音の音源および振動の相関を可視化することができる。
　１　解析システム
　２　カメラ
　３　マイクロホン
　９　検査対象
　１０　解析装置
　１１　プロセッサ
　１１０　振動画像生成部
　１１１　音源画像生成部
　１１２　抽出部
　１１３　解析画像生成部
　１１４　推定部
　１２　メモリ
　１３　ストレージ
　１４　通信インタフェース
　１５　表示装置
　１６　入力装置

Claims (9)

  1. 　検査対象を撮影した画像に基づいて前記検査対象の振動レベルの時系列、および振動数毎の振動レベルの分布を含む振動情報を取得して、前記振動レベルのピークが現れる第１固有振動数における、前記画像上の前記検査対象の領域毎の振動レベルを可視化した振動画像を生成する振動画像生成部と、
    　前記画像と同時に録音した前記検査対象の録音データに基づいて前記検査対象から生じる騒音の音圧レベルの時系列、および振動数毎の音圧レベルの分布を含む騒音情報を取得して、前記画像上の前記領域毎の音圧レベルを可視化した音源画像を生成する音源画像生成部と、
    　前記振動情報および前記騒音情報に基づいて、前記騒音の音圧レベルのピークが現れる第２固有振動数から所定範囲内に含まれる第１固有振動数を抽出する抽出部と、
    　抽出した前記第１固有振動数に対応する前記振動画像と、前記音源画像とを重ねた解析画像を生成する解析画像生成部と、
    　を備える解析装置。
  2. 　前記抽出部は、前記第２固有振動数から所定範囲内に含まれる複数の前記第１固有振動数を抽出し、
    　前記解析画像生成部は、複数の前記第１固有振動数それぞれに対応する複数の前記解析画像を生成する、
    　請求項１に記載の解析装置。
  3. 　前記抽出部は、前記第１固有振動数を所定倍した振動数が、前記第２固有振動数から所定範囲内に含まれる場合、当該第１固有振動数を抽出する、
    　請求項１または２に記載の解析装置。
  4. 　前記解析画像に基づいて、前記騒音の原因となる振動を推定する推定部をさらに備える、
    　請求項１から３の何れか一項に記載の解析装置。
  5. 　前記推定部は、前記解析画像において前記音圧レベルが最大となる領域と、前記振動レベルが最大となる領域との間の距離が閾値以下である場合、当該解析画像で示される第１固有振動数の振動が前記騒音の原因であると推定する、
    　請求項４に記載の解析装置。
  6. 　前記推定部は、前記解析画像において前記音圧レベルが最大となる領域と、前記振動レベルが最大となる領域との間の距離が閾値を超える場合、当該解析画像で示される第１固有振動数の振動が前記騒音の原因ではないと推定する、
    　請求項４または５に記載の解析装置。
  7. 　前記解析画像生成部は、振動および騒音の周波数スペクトルを同一軸上で重ねて表示し、指定した前記周波数スペクトルのピークに関連した画像を表示する、
    　請求項１または６に記載の解析装置。
  8. 　検査対象を撮影した画像に基づいて前記検査対象の振動レベルの時系列、および振動数毎の振動レベルの分布を含む振動情報を取得して、前記振動レベルのピークが現れる第１固有振動数における、前記画像上の前記検査対象の領域毎の振動レベルを可視化した振動画像を生成するステップと、
    　前記画像と同時に録音した前記検査対象の録音データに基づいて前記検査対象から生じる騒音の音圧レベルの時系列、および振動数毎の音圧レベルの分布を含む騒音情報を取得して、前記画像上の前記領域毎の音圧レベルを可視化した音源画像を生成するステップと、
    　前記振動情報および前記騒音情報に基づいて、前記騒音の音圧レベルのピークが現れる第２固有振動数から所定範囲内に含まれる第１固有振動数を抽出するステップと、
    　抽出した前記第１固有振動数に対応する前記振動画像と、前記音源画像とを重ねた解析画像を生成するステップと、
    　を有する解析方法。
  9. 　検査対象を撮影した画像に基づいて前記検査対象の振動レベルの時系列、および振動数毎の振動レベルの分布を含む振動情報を取得して、前記振動レベルのピークが現れる第１固有振動数における、前記画像上の前記検査対象の領域毎の振動レベルを可視化した振動画像を生成するステップと、
    　前記画像と同時に録音した前記検査対象の録音データに基づいて前記検査対象から生じる騒音の音圧レベルの時系列、および振動数毎の音圧レベルの分布を含む騒音情報を取得して、前記画像上の前記領域毎の音圧レベルを可視化した音源画像を生成するステップと、
    　前記振動情報および前記騒音情報に基づいて、前記騒音の音圧レベルのピークが現れる第２固有振動数から所定範囲内に含まれる第１固有振動数を抽出するステップと、
    　抽出した前記第１固有振動数に対応する前記振動画像と、前記音源画像とを重ねた解析画像を生成するステップと、
    　を解析装置に実行させるプログラム。
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