異音検査装置：周波数スペクトルを統計解析し、その特徴を基にパターン認識技術で判定

　StaVaTesterIW（スタバテスタ・アイ・ダブリュー）は、加振された部品の振動のスペクトル、または稼働中の機械から生じる音や振動のスペクトルを統計的に解析して、製品の良否検査を自動的に行う装置です。ものづくり現場での傷などの目視検査や耳による検査を自動化することができます。

異音検査装置

　一般に、機械などから発生する音や振動などの特徴は、そのスペクトルやソナグラムグラム（声紋）などに明瞭に現れることが知られており、検査ワークのスペクトルを良品のスペクトルと比較すれば、検査ワークの良否が簡単にわかります。しかし、スペクトルは周波数成分の数が数百から数千になるため、従来は、このような大量の特徴量を基に自動的に検査ワークの良否を判断する方法はありませんでした。

 そこで、StaVaTesterIWは、スペクトルの標準化変量を基にする新しい類似度計算方法により、このような大量の特徴量を直接比較することを可能にしました（標準化変量と類似度は以後ご説明します）。このため、機械の音や振動の微妙な違いを検出することが可能になり、検査ワークの良否を精度よく自動検査することが可能になりました。

　これによって、エンジンなどの良否の検査や内部欠陥の検査などに適用できます。

　なお、この技術はこれまで行ってきた以下の検査技術を基礎として高度化したものです。

境界学習型ＮＮによる検査・診断.pdf

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　StaVaTesterIWを導入することにより、以下の効果が得られます。

１）高速な異音検査・異常振動検査が可能です（検査時間1秒）。

２）高精度な異音検査・異常振動検査が可能です。統計解析により良品範囲を定義します。

３）客観的な検査データが得られます。波形とそのＦＦＴ（フーリエ変換）スペクトルを保存することができます。

４）安定した検査が可能です。

５）検査に熟練を必要としません。

６）前工程の評価が可能です。

　なお、科学的な検査を行うことで聴覚による検査では検出できなかった欠陥を検出した例が複数あります。これによって、製品の品質の向上につながっています。このように異音検査は科学的な方法が優位なため、異音検査の自動化により品質の向上と生産コストの低減を図ることをお勧めします。

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　StaVaTesterIWは次の検査・診断に使用できます。

�T　製品検査

　　１）プレス品の割れや減肉などの検査

　　２）薄肉シリンダーの目視検査の自動化

　　３）深絞り品の目視検査の自動化

　　４）内部欠陥の検査

　　５）自動車エンジンやギア、モーターなどの機械製品の検査

　　６）パソコンやハードディスクなどの電気製品の検査

　　７）その他、音や振動の特徴を基に良否を判定することができる検査

�U　設備診断

　　１）設備機械の状態診断

　　２）その他、音や振動の特徴を基に良否を診断することができる状態診断

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　StaVaTesterIWは次の特長を持っています。

１）品質評価が可能です。

　　　検査ワークの品質を０から１の間の実数値で評価します。値が大きいほど品質が高い

　　　ことを示します。

２）検査精度が高い。

　　　検査ワークの音や振動のスペクトル強度の標準化変量を基に検査するため、高い検査

　　　精度があります。

２）検査レシピが簡単に作成できます。

　　　データ収集とＦＦＴ（高速フーリエ変換）の初歩的な知識しか必要としません。

３）検査レシピが素早く作成できます。

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　　機械部品の傷検査の例を示します。下図左のステンレス板の傷の有無によるスペクトルの違いを基に傷の有無を検査する例です。

　板を加振し、その振動を計測します。計測結果のスペクトルを下図右に示します。上の図は振動波形です。青く示した部分のスペクトルを下の部分に示しています。赤い線は良品の平均スペクトルです。黒い線は検査ワークのスペクトルです。両者類似していますが、違いが見られます。この違いが大きいと傷の有無の検査ができます。なお、下の方に示した青い線は両者の差をデシベル表示したものです。広い周波数範囲にわたって違いが見られます。

　これまで、自動車のドアの割れ検出やアルミ製シリンダの表面及び内部欠陥、セラミックス製品の内部欠陥、深絞り品の内部欠陥などの振動特性を分析しています。また、検査ワークに応じた各種の加振方法と計測方法を適切に選択することや、振動の基礎知識と上記欠陥検査を通して得た豊富なノウハウを保有しています。

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  ○ StaVaTesterIW
　　
　１）受動型（StaVaTesterIWP）
　　　　製品の稼働音・振動を計測し、そのスペクトルを基に製品の良否を検査する装置です。
　　　　エンジン、ギア、モーター、パソコン、ハードディスクドライブなどの検査に使用できます。 

２）能動型（StaVaTesterIWA）
　　　　機械部品などを加振し、その時の部品の振動スペクトルを基に部品の良否を検査する
　　　装置です。  

３）設備監視（StaVaTesterMW）
　　　　機器の発生する振動や音のスペクトルを監視して機器の状態を監視します。機械設備
　　や工作機の状態を監視します。

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　StaVaTesterIWの基本仕様は以下の通りです。

検査時間

　１秒　（計測＋分析＋判定：分析と判定には時間はほとんどどかかりません）

検査レシピ作成時間

　数分から数十分程度　（除くデータ収集）

周波数範囲

　０．１〜１００kHz　（周波数範囲は使用するセンサに依存します）

アナライザ

　ウィンドウズパソコン

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　StaVaTesterIWでは、異音検査・異常振動検査を次のように行います。

１）マイクや振動センサを使用して検査ワークの音や振動を計測します。

２）ＦＦＴ（高速フーリエ変換）により、波形のスペクトルを計算し、周波数毎に標準化変量（後述）を計算します。

３）波形の標準化変量を基に類似度計算（後述）を行い、その値がしきい値以上のときにＯＫ、未満のときにＮＧと診断します。

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　StaVaTesterIWで使用する標準化変量は、検査ワークのスペクトル強度と良品の平均スペクトル強度の差を良品のスペクトル強度の標準偏差で割った値と定義されます。

　標準化変量という用語はなじみの薄い統計量ですが、実際には検査でよく使われています。例えば、このワークの重さは良品の重さの平均±３σの間に入っているから良品と判断するといった検査がよく行われています。この時の±３が標準化変量です。そこで、スペクトルでも同様に、ある周波数の標準化変量値が小さいか大きいかでその周波数成分の良否が判断できます。

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　スペクトルでは多数の標準化変量があるため、標準化変量によって周波数ごとの良否が分かっても、検査ワークの良否を判断することはできません。そこで、全周波数の標準化変量を総合して品質を定量化します。これまでは総合判断が不可能なため、標準化変量を使用する自動化装置が実現できませんでした。

　StaVaTesterIWでは、新しい類似度計算式を使用することによりワークの良否を判断できるようになりました。

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　StaVaTesterの使用手順は以下のようになります。

１）データ収集と検査可否の検討

２）検査レシピ作成と性能検討

３）検査

１）データ収集と検査可否の検討では、マイクや加速度ピックアップなどを使用してStavatesterのデータ収集機能により検査対象の音や振動の波形を収集します。サンプリング周波数と計測時間などを指定すれば簡単に行えます。次に、収集した波形のスペクトルを計算し、良品と不良品で違いがあるかどうかを確認します。これもStaVaTesterの機能を使用すると多数のスペクトルが簡単に比較できるため、良否による違いが簡単に確認できます。

２）検査レシピ作成と性能検討では、良品データの指定や検査周波数範囲、検査時間帯などを設定し、パラメータ調整ボタンをクリックすると、数秒から1分程度で検査レシピが作成されます。検査レシピが作成されたら、別の波形で検査性能を調査し、検査レシピが実際に使用できるかどうかを検討します。

３）検査では、作成した検査レシピを使用して検査ボタンをクリックすると検査が実行され、検査結果が表示されます。

　以上のように、StaVaTesterを使用すれば短時間に簡単に検査レシピを作成することができます。

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異音検査装置の導入手順は以下の通りです。

�@検査可能性の検討

　御社製品の自動検査が可能かどうかを簡単に検討します。

　検査対象機器の良品データ15〜30と不良品データを対象として検討します。検査対象機器の音又は振動を計測頂きデータをお送り頂くか、検査対象機器をお送り頂ければ当方にて検査可能性について検討し、その結果を報告致します。

�A実用性の検討

　�@の検討の結果、実用できる可能性がある場合、実際に使用できるかどうかを検討します。このため、多数のデータを対象に検査可能性を検討します。

　弊社デモ機をお貸出し致しますので、お客様にて実用性を検討して頂きます。必要であれば、ご支援致します。デモ機お貸出し期間は2週間程度です。

�B実機導入

　実用性があると判断できる場合は、実機を製作致します。

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