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    重庆时时彩在手机软件: 品质检查方法和品质检查装置.pdf

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    品质 检查 方法 装置
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    摘要
    申请专利号:

    CN201110127544.0

    申请日:

    2011.05.17

    公开号:

    CN102252749A

    公开日:

    2011.11.23

    当前法律状态:

    授权

    有效性:

    有权

    法律详情: 授权|||实质审查的生效IPC(主分类):G01H 17/00申请日:20110517|||公开
    IPC分类号: G01H17/00 主分类号: G01H17/00
    申请人: 松下电器产业株式会社
    发明人: 武智洋平; 大森丰
    地址: 日本大阪府
    优先权: 2010.05.17 JP 113688/2010
    专利代理机构: 永新专利商标代理有限公司 72002 代理人: 黄剑锋
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    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201110127544.0

    授权公告号:

    102252749B||||||

    法律状态公告日:

    2012.12.26|||2012.01.04|||2011.11.23

    法律状态类型:

    授权|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明的品质检查方法和品质检查装置,从音质方面评价作为工业产品的动作音之一的非稳定音,实现接近人的听觉检查的基于非稳定音的品质检查。用集音器(2)将合格品样品(8)的动作音变换为声波形数据,经由A/D变换机(3)取入计算机(5),变换为心理音响参数。再根据多个量的合格品样品的心理音响参数,利用合格品样品的数据偏差使虚拟合格品数据增加数量。根据合格品样品数据与虚拟合格品数据的心理音响参数,用统计方法算出预定值与判定掩蔽数据,生成预定值数据。用集音器(2)将被检工件(1)的动作音变换为声波形数据,经A/D变换机取入计算机,变换为心理音响参数后,按每心理音响参数与在先生成的预定值比较,实施异响判定。

    权利要求书

    1.一种品质检查方法,其中,
    从多个合格品样品中取得与作为检查对象的被检工件为同种的所述合
    格品样品的动作音,作为合格品声音信息,
    使用心理音响参数,将多个所述合格品声音信息进行数值化,作为对
    应于经过时间的合格品声音评价量,
    根据多个所述合格品声音评价量,决定判定用的预先设定的值,
    取得从所述被检工作发出的动作音,作为被检声音信息,
    将所述被检工件的所述被检声音信息进行数值化,作为对应于经过时
    间的被检声音评价量,
    根据对所述被检工件的所述被检声音评价量与决定的所述预先设定的
    值进行比较的结果,检查所述被检工件的品质。
    2.根据权利要求1所述的品质检查方法,其中,
    使用响度、粗糙度、噪度、变动强度、锐度中的至少一个作为所述心
    理音响参数。
    3.根据权利要求1所述的品质检查方法,其中,
    将下述声音评价量使用为从所述合格品样品得到的多个所述合格品声
    音评价量,决定所述判定用的预先设定的值,所述声音评价量是将从多个
    所述合格品声音评价量中以允许重复选择的随机提取来选择的一个所述合
    格品声音评价量、与将多个所述合格品声音评价量的标准偏差、0≤λX的
    随机系数λX以及具有平均为0、标准偏差为1的分布的正态随机数相乘而
    得到的值相加而得到的。
    4.根据权利要求1所述的品质检查方法,其中,
    从多个所述合格品声音评价量之中选择一个声音评价量,对该声音评
    价量,按每个时间序列点求出时间序列上邻接的合格品声音评价量的差分,
    对其他的所有所述合格品声音评价量,也同样按每个时间序列点求出时间
    序列上邻接的合格品声音评价量的差分,并求出所选择的一个所述合格品
    声音评价量的差分与其他合格品声音评价量的差分的有关时间序列点的合
    格品互相关函数,
    根据具有所述合格品互相关函数的最大值的排列位置的指标,在具有
    所述合格品互相关函数的最大值的排列位置的指标为正值时,将所述合格
    品声音评价量的有关时间序列的排列关系向时间序列的未来侧错位所述指
    标的绝对值的量,在具有所述合格品互相关函数的最大值的排列位置的指
    标为负值时,将所述合格品声音评价量的有关时间序列的排列关系向时间
    序列的过去侧错位所述指标的绝对值的量之后,
    在时间序列整体上求出所述合格品声音评价量的平均值,并决定基准
    波形,
    决定所述判定用的预先设定的值。
    5.根据权利要求1所述的品质检查方法,其中,
    按每个时间序列点,求出所述被检声音评价量和所述基准波形的、时
    间序列上邻接的声音评价量值的差分,并求出所述被检声音评价量的差分
    与所述基准波形的差分的有关时间序列点的被检互相关函数,
    根据具有所述被检互相关函数的最大值的排列位置的指标,在具有所
    述被检互相关函数的最大值的排列位置的指标为正值时,将被检声音评价
    量的有关时间序列的排列关系向时间序列的未来侧错位所述指标的绝对值
    的量,在具有所述被检互相关函数的最大值的排列位置的指标为负值时,
    将被检声音评价量的有关时间序列的排列关系向时间序列的过去侧错位所
    述指标的绝对值的量之后,
    根据对所述被检工件的所述被检声音评价量与决定的所述预先设定的
    值进行比较的结果,检查所述被检工件的品质。
    6.一种品质检查装置,其中,
    具备品质评价部,该品质评价部利用权利要求1至5中任一项所述的
    品质检查方法,评价所述被检工件的品质。

    说明书

    品质检查方法和品质检查装置

    技术领域

    本发明涉及一种动作中伴随声音的发生的工业产品(例如马达、压缩
    机、变换器或内置这些的产品、具有齿轮或凸轮、滑块等机械动作机构的
    产品)的品质检查方法。

    背景技术

    除了一部分之外,几乎所有的工业产品在动作时都或多或少伴随动作
    音的发生。这种动作音从电机等动力部件或压缩机等功能部件、变换器等
    电气部件、以及齿轮或凸轮、滑块等机械动作机构发出。在工业产品的批
    量生产工序中,在产品的组装途中或完成后实施利用所述动作音的产品的
    检查。

    作为工业产品发出的动作音,有稳定音和非稳定音。例如,作为设备
    的电机或压缩机等中由于线圈或转子或叶片、涡杆维持稳定的旋转状态,
    所以动作音维持一定的音质、音调、大小。将从这种工业产品发出的动作
    音称为稳定音。另一方面,光盘驱动器在盘的插入、排出动作时发出的动
    作音、或汽车导航仪的显示器在开闭动作时发出的动作音、照相机以电动
    进行变焦动作时发出的动作音等的音质、音调、大小根据工业产品的运动
    状态的变化而时时刻刻发生变化。将这种工业产品发出的动作音称为非稳
    定音。例如,汽车导航仪的显示器在动作开始前为无声状态,而一旦开始
    显示器打开动作,则汽车导航仪具备的马达或齿轮、凸轮发出动作音。汽
    车导航仪的显示器的打开动作开始时的动作音与停止的动作音多数情况下
    因齿轮的状态或马达旋转速度的变化而不同。因此,基于非稳定音的工业
    产品的品质评价比基于稳定音的工业产品的品质评价难。

    通常,在基于动作音进行工业产品的品质的评价时,虽然实施基于人
    的听觉的官能性检查,但此时的判断基准凭借检查员的感觉,因检查员不
    同而各不相同,难以定量评价工业产品的品质。另外,即便是同一检查员,
    也会因身体条件、周围的环境等而在判断基准上产生偏差,所以基于人的
    听觉的检查缺乏定量性。因此,尝试使基于动作音的工业产品的品质评价
    自动化。

    作为现有的基于工业产品发出的动作音的自动品质检查方法,有如下
    方法:对由噪音仪得到的每个频率的声压,设定预定值(阈值)来评价品
    质(例如参照专利文献1)。图25是表示专利文献1中记载的现有的基于动
    作音的工业产品的品质检查方法。

    如图25所示,现有的工业产品的检查在频率空间的各频带中分别设置
    判定参数来进行。

    专利文献1:日本特开2006126141号公报

    但是,在所述现有构成中,由于仅在频率空间设定预定值(图25中显
    示为“判定参数”),所以仅将工业产品发出的稳定音作为评价对象。因此,
    难以评价发出随时间经过而变化的非稳定音的工业产品的品质。

    另外,现有检查方法中,由于仅用物理声音的大小的指标即声压等级
    来评价品质,所以若声压等级在预定值以下,则评价为合格品。但是,有
    时即便声压等级为预定值以下也因音质而想处理为不合格,仅用声压等级
    难以有效判别工业产品的品质。

    发明内容

    本发明用于解决上述现有的问题,其目的在于提供一种基于注重于音
    质的声音的检查方法。

    为了实现上述目的,本发明的品质检查方法,其特征在于,从多个合
    格品样品中取得与作为检查对象的被检工件为同种的所述合格品样品的动
    作音,作为合格品声音信息,使用心理音响参数,将多个所述合格品声音
    信息进行数值化,作为对应于经过时间的合格品声音评价量,根据多个所
    述合格品声音评价量,决定判定用的要预先设定的值,取得从所述被检工
    作发出的动作音,作为被检声音信息,将所述被检工件的所述被检声音信
    息进行数值化,作为对应于经过时间的被检声音评价量,根据对所述被检
    工件的所述被检声音评价量与决定的所述预先设定的值进行比较而得到的
    结果,检查所述被检工件的品质。

    发明效果

    如上所述,根据本发明的品质检查方法,能够从音质方面评价动作音,
    以接近人的听觉检查的评价等级来检查产品的品质。

    附图说明

    图1是本发明实施方式1中的基于非稳定音的品质检查方法的流程图。

    图2是本发明实施方式1中的用于设定预定值的预定值决定方法的流
    程图。

    图3是声波形数据取得分析处理的流程图。

    图4是声波形数据时间偏移处理的流程图。

    图5是声波形数据预定值比较处理的流程图。

    图6是声波形数据预定值比较结果掩蔽处理的流程图。

    图7是异响判定处理的流程图。

    图8是合格品声波形数据取得分析处理的流程图。

    图9是合格品声波形数据时间偏移处理的流程图。

    图10是合格品声波形数据增加数量处理的流程图。

    图11是预定值决定方法的流程图。

    图12是掩蔽区域设定处理的流程图。

    图13是表示本发明实施方式1中用于实施品质检查方法的装置构成例
    的概略图。

    图14是表示声波形数据取得分析处理与合格品声波形数据取得分析
    处理中取得的声波形数据、部分声波形数据U(i)与部分声波形数据W(i)
    的关系图。

    图15是表示声波形数据时间偏移处理中相对时间差h=4时的心理音响
    参数排列的移位操作的图。

    图16是表示声波形数据时间偏移处理中相对时间差h=4时的心理音
    响参数排列的移位操作的图。

    图17是表示本发明实施方式1中用于实施预定值决定方法的装置构成
    例的概略图。

    图18是表示合格品声波形数据时间偏移处理中相对时间差h(Y)=4时
    的心理音响参数排列的移位操作的图。

    图19是表示合格品声波形数据时间偏移处理中相对时间差h(Y)=4
    时的心理音响参数排列的移位操作的图。

    图20是表示掩蔽区域设定处理中的掩蔽预定值Lmt与掩蔽基准值
    Lmb(i)的关系、以及基于Lmt的设定差异的掩蔽区域差异的图。

    图21是对有关响度值的实际合格品样品数据组的直方图与在合格品
    数据增加数量处理中增加数量的虚拟合格品数据组的直方图进行比较的
    图。

    图22是对有关锐度的实际合格品样品数据组的直方图与在合格品数
    据增加数量处理中增加数量的虚拟合格品数据组的直方图进行比较的图。

    图23是对有关粗糙度值的实际合格品样品数据组的直方图与在合格
    品数据增加数量处理中增加数量的虚拟合格品数据组的直方图进行比较的
    图。

    图24是对有关变动强度值的实际合格品样品数据组的直方图与在合
    格品数据增加数量处理中增加数量的虚拟合格品数据组的直方图进行比较
    的图。

    图25是表示专利文献1中记载的现有品质检查方法的图。

    图26是表示由软件实现的计算机的功能结构的框图。

    符号说明

    1??被检工件

    2??集音器

    3??A/D变换机

    4??驱动装置

    5??计算机

    6??显示器

    7??输入装置

    8??合格品样品

    9??合格品样品组

    具体实施方式

    以下,参照附图说明本发明的实施方式。

    (实施方式1)

    图1是表示本发明实施方式1中的基于非稳定音的品质检查方法的流
    程的流程图。

    图2是表示本发明实施方式1中的用于基于非稳定音的品质检查方法
    中的预定值决定方法的流程的流程图。

    另外,图13是表示本发明实施方式1中用于进行基于非稳定音的品质
    检查的装置构成例的概略图。

    另外,图17是表示本发明实施方式1中用于进行预定值决定的装置构
    成的概略图。

    此外,图17所示的装置的基本构成与图13一样,图17与图13中动
    作音的发生源不同。即,图13中记载的装置取得作为工业产品的被检工件
    1的动作音,作为动作音的发生源。另一方面,图17中记载的装置取得事
    先准备的合格品样品8的动作音。该合格品样品8是合格品样品组9中的
    任一个。合格品样品组9由与被检工件1为同种的工业产品、且为合格品
    工业产品的多个合格品样品8构成。

    本实施方式1中说明的基于非稳定音的品质检查方法是将图1、图2
    的流程图所示的方法结合的方法。另外,图1、图2的流程图所示的非稳定
    品质检查方法和预定值(阈值)决定方法通常由计算机5内构成的程序执
    行。

    在图13所示的装置中,来自被检工件1的声音由集音器2集音,由
    A/D变换机3进行模数变换之后,作为数字数据输入到计算机5中。并且,
    在与计算机5连接的显示器6中显示数据,由驱动装置4根据来自输入装
    置7的输入等,使被检工件1动作。

    另外,在图17所示的装置中,来自从合格品样品组9中提取的合格品
    样品8的声音由集音器2集音,由A/D变换机3进行模数变换之后,作为
    数字数据输入到计算机5中。并且,在与计算机5连接的显示器6中显示
    数据,由驱动装置4根据来自输入装置7的输入等,使合格品样品8动作。

    另外,计算机5只要可执行后述的处理的程度即可,构成计算机5的
    记录媒体、CPU、接口等的规格、显示器6的规格、输入装置7的规格也
    只要是可实现本实施方式1中说明的处理的结构,则当然不对特定构成做
    任何限定。另外,也可以代替计算机5而使用程序装置(sequencer)(注册商
    标)等的可进行逻辑控制或判断的设备。

    另外,集音器2只要是麦克风或加速度传感器、激光位移计等能够将
    被检工件1的动作音即音响振动变换为声波形信号的设备,则任何形式或
    方式皆可。

    图26中表示本实施方式1中由软件实现的计算机的功能结构的框图。
    图26中,计算机5具有与集音部11连接的数值化部16、与数值化部16
    连接的偏移部12、与偏移部12连接的预定值比较部13和增加数量部17、
    与预定值比较部连接的掩蔽处理部14、与掩蔽处理部14及显示器6连接的
    品质评价部15、与增加数量部17及预定值比较部13连接的预定值决定部
    18、与预定值决定部18及掩蔽处理部14连接的区域决定部19,作为功能
    结构。

    接着,说明图1所示的基于非稳定音的品质检查方法的概要。

    若步骤S0中开始检查处理,则首先在步骤S1中,由集音器2取得在
    驱动装置4的作用下动作的被检工件1发出的动作音,作为声波形信号,
    并由A/D变换机3变换为作为声音信息的声波形数据。集音器2和A/D变
    换机3作为取得声音信息的集音单元11发挥功能。

    并且,将声波形数据数值化,作为对应于经过时间的声音评价量即心
    理音响参数。该数值化通过计算机5的数值化部16的运算进行。

    接着,在步骤S2中,对步骤S1中得到的心理音响参数进行时间偏移
    处理,以取得与事先准备的基准波形数据的时间整合性。该时间偏移处理
    由偏移部12进行。

    接着,在步骤S3中,将步骤S2中适当进行了时间偏移处理后的心理
    音响参数与作为事先准备的预定值的预定值数据相比较。该比较处理由预
    定值比较部13进行。

    接着,在步骤S4中,为了从步骤S3中比较心理音响参数与预定值数
    据的结果的数据中仅提取判定所需的部分,使用事先准备的掩蔽数据,进
    行掩蔽处理。该掩蔽处理由掩蔽处理部14进行。

    接着,在步骤S5中,使用步骤S4中进行掩蔽处理后的与预定值数据
    比较的结果数据,实施步骤S1中取得的被检工件1的声波形数据是否是异
    响的判定。该判定处理由品质评价部15执行,在步骤S6中结束检查处理。

    另外,关于步骤S1到步骤S5的各步骤的更详细的处理的说明,在后
    面叙述。

    下面,说明图2所示的预定值决定方法的流程。

    在步骤S7中若开始预定值设定处理,则首先在步骤S8中,对事先准
    备的P个合格品样品8的全部以与步骤S1同样的工序取得声波形数据,算
    出心理音响参数。由此,得到P个量的心理音响参数。这些处理由集音部
    件11和数值化部16进行。

    接着,在步骤S9中,从在步骤S8中取得的对P个量的合格品样品8
    的心理音响参数中选择一个。将该心理音响参数视为基准波形数据。并且,
    以与步骤S2同样的过程对其他心理音响参数进行时间偏移处理,以便能取
    得与所述基准波形数据的时间整合性。该时间偏移处理由偏移部12进行。

    接着,在步骤S10中,对步骤S9中适当进行时间偏移处理而消除了
    时间轴上的错位的状态的对P个合格品样品8的心理音响参数进行统计处
    理,从而按各时刻的数据点,使样品数据的个数虚拟地增加Q个量。由此,
    进行在合格品样品8的个数较少的状况下也可容易地进行预定值决定的准
    备。该处理由增加数量部17进行。

    接着,在步骤S11中,根据步骤S10中增加的Q个虚拟样品数据与P
    个合格品样品8的心理音响参数,使用标准偏差法或最大最小法中的任一
    方法,决定用于判定动作音是否为异响的预定值(阈值)。该决定由预定值
    决定部18进行。

    接着,在步骤S12中,以在步骤S11中决定预定值的过程中求出的心
    理音响参数的平均值、最大值、上限预定值中的任一个为基准,限定声波
    形数据的判定部分,决定用于防止不必要的过检测的掩蔽处理所需的掩蔽
    区域。该决定由区域决定部19进行,在步骤S13中结束预定值设定处理。

    另外,关于步骤S8到步骤S12的每个步骤的更详细的处理的说明,
    在后面叙述。

    接着,对于在前面图1中说明的基于非稳定音的品质检查方法,对步
    骤S1到步骤S5的每个步骤进一步详细说明。

    首先,说明步骤S1的声波形数据取得分析处理。

    图3是详细表示步骤S1的声波形数据取得分析处理的流程图。

    在步骤S14中若开始声波形数据取得分析处理,则在步骤S15中,作
    为取得被检工件1的声波形数据的事先准备,设定声波形数据取得时间T、
    部分声波形取得时间Δt、时间窗幅度数k。

    这里,将声波形数据取得时间T设定得比被检工件1的动作音发生时
    间τ的长度足够长(例如将动作音发生时间τ前后各1秒设为余量区间,将
    动作音发生时间τ+2秒设为T)。另外,在后述的预定值(阈值)决定方法
    的程序中也可以设定T,所以这里原样使用在预定值决定方法的步骤中设
    定的T。

    关于部分声波形取得时间Δt、时间窗幅度数k的设定,也同样原样使
    用在预定值决定方法的步骤中设定的Δt、k。通常,对于Δt与k,为了计
    算机5的现实性能和后述的心理音响参数计算的方便,设定为Δt=1毫秒~2
    毫秒左右、k=100~2000左右。

    接着,在步骤S16中,将用于以Δt单位对所取得的声波形数据的累计
    数进行计数的变量i设定为0,并由计算机5开始取得声波形数据。

    接着,在步骤S17中,从计算机5经由驱动装置4向被检工件1发出
    动作开始指令。这里,被检工件1从驱动装置4接受动作开始指令后开始
    决定的动作,从被检工件1开始发生动作音。

    接着,在步骤S18中,由集音器2取得从被检工件1中伴随动作而发
    出的动作音,作为部分声波形数据U(i)。此时取得的声波形数据的时间幅
    度是部分声波形取得时间Δt。

    接着,在步骤S19中,将从当前最新的部分声波形数据U(i)起至回
    溯k?1个量的部分声波形数据U(i-1)、U(i-2)…U(i-k)为止按时间序列顺
    序追加到U(i)的过去时间侧,从而构成一个部分声波形数据W(i)。W
    (i)的时间幅度为k*Δt。这样,通过1次波形取得动作而由集音器2取
    得的声波形数据为时间幅度Δt,但为了计算后续的步骤中所需的数据,而
    能够得到时间幅度k*Δt的波形数据。其中,在i<k的情况下,由于不存在
    比检查动作开始时的部分声波形数据U(0)更位于过去的部分声波形数据,
    所以过去侧的部分声波形数据截止于U(0)。图14中图示了k=5时的i=0~12
    的U(i)与W(i)的波形取得范围??芍眎≥5时一边使时间幅度5Δt
    的时间窗错位一边取得声波形数据。

    接着,在步骤S20中,根据得到的部分声波形数据W(i),算出心理
    音响参数。这里,算出响度L(i)、噪度N(i)、锐度S(i)、粗糙度R(i)、
    变动强度F(i),作为心理音响参数。

    这里,所谓心理音响参数是为了解决以往在声音的评价中使用的声压
    等级的数值会表示与基于人的听觉的官能评价不同的结果的问题而设计的
    参数,被提倡为与人的听觉相关性较高的评价量。响度是表示以人的听觉
    感觉到的声音的大小的数值,噪度是表示人感觉到的声音的嘈杂度的数值,
    锐度是表示声音的金属感或高亢感的数值,粗糙度是表示声音的不光滑感
    或粗糙感的数值,变动强度是表示声音的起伏感或变动感的数值,特点是
    通过与非线性听觉的频率特性同等的处理来计算。关于这些心理音响参数
    的计算,在E.Zwicker著、山田由纪子译“心理音响学”中详细揭露。另外,
    关于响度的求法,由ISO532B标准化,关于噪度的求法,由ISO3891标准
    化。

    接着,在步骤S21中,按时间序列来排列步骤S20中得到的各个心理
    音响参数。心理音响参数的计算在步骤S20中按每个Δt实施,将各个心理
    音响参数值计算出用于以Δt单位对声波形数据的累计数进行计数的变量i
    的数量,所以按i的顺序排列存储各心理音响参数值。

    接着,在步骤S22中,根据用于以Δt单位对声波形数据的累计数进行
    计数的变量i的数量,判断声波形数据取得时间的累计是否达到声波形数
    据取得时间T,若声波形数据取得时间的累计未达到声波形数据取得时间
    T,则在步骤S23中将变量i加1后,再次从步骤S18开始继续处理。若声
    波形数据取得时间的累计达到声波形数据取得时间T,则结束声波形数据
    取得动作,前进到步骤S24。

    在步骤S24的时刻,得到通过反复执行步骤S21而生成的、相当于时
    间幅度T的心理音响参数的时间序列排列,在步骤S25中结束声波形数据
    取得分析处理。这里,若设各心理音响参数的时间序列排列的数据数量为n
    个,则为T=n*Δt。

    在工业产品中进行基于非稳定音的品质检查的情况下,假设如下状况,
    即有限时间内的被检工件的动作音为对象,被检工件的动作音发生某动作
    时间幅度τ。在本实施方式1中,在步骤S16中开始取得声波形数据,声波
    形数据取得时间T如上所述,被设定成与被检工件的动作时间τ相比具有
    足够大的余量(T>τ)。因此,通过适当地设定步骤S16和向被检工件1发出
    动作开始指令的步骤S17的执行时间间隔,能够在声波形数据取得时间T
    内在数据开头部分与数据末尾部分包含某种程度的无动作区间的状态下取
    得想要评价的被检工件1的动作音的声波形数据。

    下面,说明步骤S2的声波形数据时间偏移处理。图4是进一步详细表
    示步骤S2的声波形数据时间偏移处理的流程图。

    在步骤S26中若开始声波形数据时间偏移处理,则在步骤S27中,算
    出对步骤S1中取得的被检工件1的动作音的、响度值排列L(i)(i=0~n-1)
    的微分波形排列D(i)。D(i)由下述(式1)求出。

    D(i)=L(i)-L(i-1)????…(式1)

    其中,设L(-1)=L(0),在i=0时,D(0)=L(0)-L(-1)=L(0)-L(0)=0。
    D(i)是所谓的差分值的排列,但这里为了方便称为微分波形排列。

    接着,在步骤S28中,对于在后述的预定值决定方法的过程中设定的
    基准响度波形排列Lb(i)(i=0~n-1),也与步骤S27一样,算出微分波形
    排列Db(i)。Db(i)由下述(式2)求出。

    Db(i)=Lb(i)-Lb(i-1)????…(式2)

    其中,设Lb(-1)=Lb(0),在i=0时,
    Db(0)=Lb(0)-Lb(-1)=Lb(0)-Lb(0)=0。

    接着,在步骤S29中,算出步骤S27、S28中求出的微分波形排列D
    (i)与Db(i)的互相关函数φ(t)(-n+1≤t≤n-1)?;ハ喙睾?t)由下
    述(式3)求出。

    [算式1]

    φ ( t ) = Ψ [ D ( t ) , Db ( t ) ] = Σ j = - n + 1 n - 1 D ( j ) · Db ( j + t ) ]]>…(式3)

    (※其中,设在i<0、n-1<i时,D(i)=0,Db(i)=0)

    互相关函数φ(t)是评价微分波形排列D(i)与Db(i)的一致度的函
    数,t表示D(i)与Db(i)的时间相对错位量。当φ(t0)具有最大值时,
    意味着在将D(i)向时间轴的未来方向错位排列的指标t0时与Db(i)最
    一致。

    接着,在步骤S30中,求出步骤S29中算出的互相关函数φ(t)取最大
    值的数据指标t,将其设为相对时间差h。

    接着,在步骤S31中,使用步骤S30中求出的相对时间差h,对步骤
    S1中取得的所有的心理音响参数排列(响度:L(i)、噪度:N(i)、锐度:
    S(i)、粗糙度:R(i)、变动强度:F(i)(0≤i≤n-1))实施其以后的步骤
    S32、S33、S34的处理。图4中,省略单独记载对所有的心理音响参数的
    处理,为了表示是任一心理音响参数排列,用X(i)来表示任意的心理音
    响参数排列。因此,这里对5种心理音响参数分别实施步骤S31。

    在步骤S32中,若相对时间差h为0以上,则实施步骤S33的处理,
    在不是的情况下,在实施步骤S34的处理之后,在步骤S35中结束声波形
    数据时间偏移处理。

    在步骤S33中,将心理音响参数排列X(i)的值中的X(0)、X(1)…、
    X(n-h-1)的值保持排列顺序不变,移动到X(h)、X(h+1)…X(n-1)。此时,
    原本存储在X(h)、X(h+1)…X(n-1)中的值被覆盖。接着,将X(h)的值
    代入心理音响参数排列X(i)的值中的X(0)、X(1)…X(h-1)的值全部中。
    图15中以h=4的情况为例,示出步骤S33的操作过程的示意图。通过步骤
    S33的操作,进行将如图151所示按时间序列排列的心理音响参数排列X
    (i)的值如图15-2所示向指标i增加的方向错位h的操作。用如图15-3
    所示错位后的数据的端值即X(h)的值填埋通过该操作产生的空白数据
    X(0)、X(1)…X(h-1)。即,步骤S33的操作是将按时间序列排列的时间
    长度T=n*Δt的心理音响参数排列X(i)的数据向未来侧错位h*Δt、并用
    波形数据端的值来代表由此产生的过去侧时间数据的空白部分的操作。

    在步骤S34中,将心理音响参数排列X(i)的值中的X(-h)、
    X(-h+1)…、X(n-1)的值保持排列顺序不变,移动到X(0)、X(1)…
    X(n+h-1)。此时,原本存储在X(0)、X(1)…X(n+h-1)中的值被覆盖。
    接着,将X(n+h-1)的值代入心理音响参数排列X(i)的值中的X(n+h)、
    X(n+h+1)…X(n-1)的值全部中。图16中以h=4的情况为例,示出步骤
    S34的操作过程的示意图。通过步骤S34的操作,将如图16-1所示按时间
    序列排列的心理音响参数排列X(i)的值如图16-2所示向指标i减少的方
    向错位-h,并用如图163所示错位后的数据的端值即X(n+h-1)的值填埋
    通过该错位操作产生的空白数据X(n+h)、X(n+h+1)…X(n-1)。即,步骤
    S34的操作是将按时间序列排列的时间长度T=n*Δt的心理音响参数排列X
    (i)的数据向过去侧错位-h*Δt、并用波形数据端的值来代表由此产生的
    过去侧时间数据的空白部分的操作。

    在步骤S27至步骤S33或步骤S34的操作中被时间偏移处理后的心理
    音响参数排列X(i)以由相同的n个点的数据串构成的基准响度波形排列
    Lb(i)为基准,对齐了声波形数据的时间定时,所以能够在相同时间轴上
    比较被检工件1发出的声音的声波形数据与事先准备的预定值的数据。

    下面,说明步骤S3的声波形数据预定值比较处理。图5是进一步详细
    表示步骤S3的声波形数据预定值比较处理的流程图。对步骤S2中被时间
    偏移处理后的所有的心理音响参数排列(响度:L(i)、噪度:N(i)、锐度:
    S(i)、粗糙度:R(i)、变动强度:F(i)(0≤i≤n-1))实施该声波形数据
    预定值比较处理。图5中,省略单独记载对所有的心理音响参数的处理,
    为了表示是任一心理音响参数排列,用X(i)来表示任意的心理音响参数
    排列。另外,关于在下面说明中使用的心理音响参数的上限预定值排列、
    下限预定值排列、判定排列,也同样记为Xtu(i)、Xtd(i)、Xj(i),但视
    为各排列名的X的部分根据各心理音响参数种类,置换为响度:L、噪度:
    N、锐度:S、粗糙度:R、变动强度:F。因此,这里,对5种心理音响参
    数分别实施步骤S37。

    在步骤S36中若开始声波形数据预定值比较处理,则首先实施所述步
    骤S37。接着,在步骤S38中,准备心理音响参数排列X(i)、以及与该心
    理音响参数种类对应的心理音响参数的上限预定值排列Xtu(i)、下限预定
    值排列Xtd(i)、判定排列Xj(i)(0≤i≤n-1)),以便能够参照。

    接着,在步骤S39中,将把各排列的时间序列位置指定为排列的指标
    的变量i设定为0。通过共同使用该变量i,能够使心理音响参数排列X(i)、
    心理音响参数的上限预定值排列Xtu(i)、下限预定值排列Xtd(i)、判定
    排列Xj(i)的时间序列位置对齐而处理。

    接着,在步骤S40中,检查心理音响参数值X(i)是否符合相同时间
    序列位置的上限预定值Xtu(i)以下且为下限预定值排列Xtd(i)以上的
    条件。若符合条件,则前进到步骤S41,将0代入相同时间序列位置的判
    定值Xj(i)中,若不符合条件,则前进到步骤S42,将1代入相同时间序
    列位置的判定值Xj(i)中。

    接着,在步骤S43中,将变量i加1,在步骤S44中比较变量i是否为
    n以上。若变量i为n以上,则由于对所有的时间序列数据结束了比较,所
    以前进到步骤S45,结束声波形数据预定值比较处理。若变量i小于n,则
    由于还未对所有时间序列数据结束比较,所以再次返回到步骤S40,重复
    同样的顺序。

    在步骤S37中,对时间序列的定时对齐的心理音响参数排列X(i)的
    各值进行如下处理:与事先设定的上限预定值、下限预定值比较,对于进
    入所述下限预定值以上、所述上限预定值以下的范围即预定值范围的点,
    向对应的时间序列点的判定值Xj(i)代入0,对于脱离预定值的点,向对
    应的时间序列点的判定值Xj(i)代入1。因此,判定排列Xj(i)表明在
    心理音响参数排列X(i)的哪个点脱离了预定值。

    接着,说明步骤S4的声波形数据预定值比较结果掩蔽处理。图6是进
    一步详细表示步骤S4的声波形数据预定值比较处理掩蔽处理的流程图。对
    反映了在步骤S3中进行声波形数据预定值比较处理的结果的、所有的心理
    音响参数排列的判定排列(响度判定排列:Lj(i)、噪度判定排列:Nj(i)、
    锐度判定排列:Sj(i)、粗糙度判定排列:Rj(i)、变动强度判定排列:Fj
    (i)(0≤i≤n-1))实施该声波形数据预定值比较结果掩蔽处理。图6中,
    省略按心理音响参数种类来记载对所有的判定排列的处理,为了表示是任
    一心理音响参数排列的判定排列,用Xj(i)来表示任意的心理音响参数排
    列的判定排列。另外,关于在下面说明中使用的对每个心理音响参数准备
    的掩蔽排列,也同样记为Xm(i),但视为各排列名的X的部分根据各心理
    音响参数种类,而置换为响度:L、噪度:N、锐度:S、粗糙度:R、变动
    强度:F。因此,这里,对5种心理音响参数分别实施步骤S47。

    在步骤S46中若开始声波形数据预定值比较结果掩蔽处理,则首先实
    施所述步骤S47。接着,在步骤S48中,准备心理音响参数排列的判定排
    列Xj(i)、以及对应于该心理音响参数种类的掩蔽排列Xm(i)(0≤i≤n-1),
    以便能够参照。掩蔽排列Xm(i)是在后述的预定值决定方法的过程中决
    定的排列,与判定排列Xj(i)中使用于判定的时间序列点对应的排列值被
    输入了1,与不使用于判定的时间序列点对应的排列值被输入了0。

    接着,在步骤S49中,将把各排列的时间序列位置指定为排列的指标
    的变量i设定为0。通过共同使用该变量i,能够使心理音响参数排列的判
    定排列Xj(i)与对应于该心理音响参数种类的掩蔽排列Xm(i)的时间序
    列位置对齐而处理。

    接着,在步骤S50中,将向判定排列值Xj(i)乘以掩蔽排列值Xm(i)
    而得到的结果再次代入判定排列值Xj(i)中。

    接着,在步骤S51中,将变量i加1。

    接着,在步骤S52中,比较变量i是否为n以上。若变量i小于n,则
    由于还未对所有的时间序列点结束掩蔽处理,所以返回到步骤S50,重复
    处理。若变量i为n以上,则由于对所有的时间序列点结束了掩蔽处理,
    所以前进到步骤S53,结束声波形数据预定值比较结果掩蔽处理。

    在步骤S47中,通过将包含了心理音响参数排列X(i)的判定结果的
    判定排列Xj(i)与掩蔽排列Xm(i)相乘,仅留下向掩蔽排列值中代入了
    1的部分的预定值脱离信息(向判定排列代入1的状态),所以能够仅留下判
    定结果的需要的部分。

    下面,说明步骤S5的异响判定处理。图7是进一步详细表示步骤S5
    的异响判定处理的流程图。

    在步骤S54中若开始异响判定处理,则在步骤S55中,判断响度判定
    排列Lj(i)(0≤i≤n-1)的值的总和是否等于0。若Lj(i)的总和等于0,
    则意味着就响度而言,脱离预定值的点一个都不存在,所以前进到步骤S57,
    判定为无响度异常,设响度判定值Ljj=0。在Lj(i)的总和不是0的情况
    下,意味着就响度而言,存在一个以上脱离了预定值的点,所以前进到步
    骤S56,判定为有响度异常,设响度判定值Ljj=1。

    接着,在步骤S58中,判断噪度判定排列Nj(i)(0≤i≤n-1)的值的
    总和是否等于0。若Nj(i)的总和等于0,则意味着就噪度而言,脱离预
    定值的点一个都不存在,所以前进到步骤S60,判定为无噪度异常,设噪
    度判定值Njj=0。在Nj(i)的总和不是0的情况下,意味着就噪度而言,
    存在一个以上脱离预定值的点,所以前进到步骤S59,判定为有噪度异常,
    设噪度判定值Njj=1。

    接着,在步骤S61中,判断锐度判定排列Sj(i)(0≤i≤n-1)的值的
    总和是否等于0。若Sj(i)的总和等于0,则意味着就锐度而言,脱离预
    定值的点一个都不存在,所以前进到步骤S63,判定为无锐度异常,设锐
    度判定值Sjj=0。在Sj(i)的总和不是0的情况下,意味着就锐度而言,
    存在一个以上脱离预定值的点,所以前进到步骤S62,判定为有锐度异常,
    设锐度判定值Sjj=1。

    接着,在步骤S64中,判断粗糙度判定排列Rj(i)(0≤i≤n-1)的值
    的总和是否等于0。若Rj(i)的总和等于0,则意味着就粗糙度而言,脱
    离预定值的点一个都不存在,所以前进到步骤S66,判定为无粗糙度异常,
    设粗糙度判定值Rjj=0。在Rj(i)的总和不是0的情况下,意味着就粗糙
    度而言,存在一个以上脱离预定值的点,所以前进到步骤S65,判定为有
    粗糙度异常,设粗糙度判定值Rjj=1。

    接着,在步骤S67中,判断变动强度判定排列Fj(i)(0≤i≤n-1)的
    值的总和是否等于0。若Fj(i)的总和等于0,则意味着就变动强度而言,
    脱离预定值的点一个都不存在,所以前进到步骤S69,判定为无变动强度
    异常,设变动强度判定值Fjj=0。在Fj(i)的总和不是0的情况下,意味
    着就变动强度而言,存在一个以上脱离预定值的点,所以前进到步骤S68,
    判定为有变动强度异常,设变动强度判定值Fjj=1。

    接着,在步骤S70中,根据前面求出的各个心理音响参数种类的判定
    值Ljj、Njj、Sjj、Rjj、Fjj,进行综合性异响判断。在该心理音响参数种类
    中确认出异常的情况下,向各判定值代入1,在未确认出异常的情况下,代
    入0,所以通过它们的组合来进行综合性判定。组合逻辑在后述的预定值决
    定方法的过程中设定,但通常在至少1种以上的判定值中存在“异?!迸?br />定的情况下,多数情况下将综合判定设为“有异响”。此时,作为合格品判
    定时应满足的条件式,设定为下述(式4)。

    (Lij+Njj+Sjj+Rjj+Fjj)=0????…(式4)

    该(式4)意味着当全部判定值的总和为0时,判定为“无异?!?,被检
    工件1被判断为合格品。另一方面,当不为0时,判定为“有异?!?,被检
    工件1被判断为不合格品。

    通过经以上过程,在步骤S71中,结束异响判定处理,能够判断被检
    工件1在动作时发出的声音是否异常,能够进行被检工件1是合格品还是
    不合格品的品质检查。

    下面,对在前面图2中说明的预定值决定方法,按步骤S8至步骤S12
    的每个步骤来进一步详细说明。

    首先,说明步骤S8的合格品声波形数据取得分析处理。图8是进一步
    详细表示步骤S8的合格品声波形数据取得分析处理的流程图。

    在步骤S72中若开始合格品声波形数据取得开始分析处理,则首先在
    步骤S73中,如图17所示,准备P个与被检工作1为相同品种产品、且事
    先已知为合格品的合格品样品8,作为合格品样品组9。P的数量越多,能
    够越稳定地算出预先设定的值(预定值),但现实中可准备的数量有限,作
    业者的劳力或负荷增大?;辜诤笫龅男槟庋肥菰黾邮康男Ч?,合
    格品样品组9的P只要至少20~50左右或其以上即可。

    作为取得这些合格品样品组9中包含的合格品样品8的声波形数据的
    事先准备,设定声波形数据取得时间T、部分声波形取得时间Δt、时间窗
    幅度数k。这里,将声波形数据取得时间T设定得比合格品样品的动作音
    发生时间τ的长度足够长(例如将动作音发生时间τ的前后各1秒设为余量
    区间,将动作音发生时间τ+2秒设为T)。这里设定的T在所述基于非稳定
    音的品质检查方法的步骤中也共同使用,从而将时间序列声波形数据的数
    据时间长度统一。关于部分声波形取得时间Δt、时间窗幅度数k的设定,
    也同样将本步骤中设定的Δt、k原样在基于非稳定音的品质检查方法的步
    骤中共同使用。通常,对于Δt与k,为了计算机5的现实性能与后述的心
    理音响参数计算的方便,以Δt=1毫秒~2毫秒、k=100~2000左右设定。

    接着,在步骤S74中,将用于赋予序号以使不与从合格品样品8取得
    的声波形数据重复的变量Y设定为1。由于准备有P个合格品样品8,所
    以1≤Y≤P。

    接着,在步骤S75中,从合格品样品组9中取出第Y个合格品样品8,
    设置在装置中。此时的合格品样品8的取出通常在P个中不重复,但例如
    对一个合格品样品取得两次数据等而从P个合格品样品组中取得2*P个声
    波形数据等重复也无妨。此时只要将步骤S76以后的P置换为实际的声波
    形数据数量而非合格品样品组9的个数即可。但是,在允许这样的重复数
    据取得的情况下,由于存在多个来自相同合格品样品的声波形数据,所以
    有可能减弱进行考虑了本来的目标的产品个体间的偏差的预定值决定的含
    义,故实施时需要注意。这里设为不重复取得数据、而从一个合格品样品8
    取得一个声音数据波形来进行说明。接着,将用于以Δt单位对取得的声波
    形数据的累计数进行计数的变量i设定为0,由计算机5开始取得声波形数
    据。

    接着,在步骤S76中,从计算机5经驱动装置4向合格品样品8发出
    动作开始指令。这里,作为合格品样品8的被检工件1从驱动装置4接受
    动作开始指令后开始被决定的动作,从合格品样品8中开始发生动作音。

    接着,在步骤S77中,由集音器2取得从合格品样品8伴随动作发出
    的动作音,作为部分声波形数据U(i,Y)。此时取得的声波形数据的时间
    幅度是部分声波形取得时间Δt。

    接着,在步骤S78中,将从当前最新的部分声波形数据U(i,Y)起至
    回溯k?1个量的部分声波形数据U(i-1,Y)、U(i-2,Y)…U(i-k,Y)为止
    按时间序列顺序追加到U(i,Y)的过去时间侧,从而构成一个部分声波形
    数据W(i,Y)。W(i,Y)的时间幅度为k*Δt。这样,通过1次波形取得动
    作而由集音器2取得的声波形数据为时间幅度Δt,但为了计算在后续步骤
    中所需的数据,能够得到时间幅度k*Δt的波形数据。其中,在i<k的情况
    下,不存在比检查动作开始时的部分声波形数据U(0,Y)更位于过去的部
    分声波形数据,所以过去侧的部分声波形数据截止于U(0,Y)。该步骤S78
    的操作与前面非稳定音评价过程的步骤S19和图14中说明的声波形数据操
    作一样。

    接着,在步骤S79中,根据得到的部分声波形数据W(i,Y),算出心
    理音响参数。关于心理音响参数及其计算,已在非稳定音评价过程的步骤
    S20的细节中说明,所以省略。

    接着,在步骤S80中,将步骤S79中得到的各个心理音响参数按时间
    序列排列。心理音响参数的计算在步骤S79中按每个Δt实施,各个心理音
    响参数值仅被计算出用于以Δt单位对声波形数据的累计数进行计数的变
    量i的数量,所以将各心理音响参数值按i的顺序排列存储。

    接着,在步骤S81中,根据用于以Δt单位对声波形数据的累计数进行
    计数的变量i的数量,判断声波形数据取得时间的累计是否达到了声波形
    数据取得时间T,若声波形数据取得时间的累计未达到声波形数据取得时
    间T,则在步骤S82中将变量i加1后,再次从步骤S77开始继续处理。若
    声波形数据取得时间的累计达到声波形数据取得时间T,则结束声波形数
    据取得动作,前进到步骤S83。

    在步骤S83的时刻,得到通过反复执行步骤S77至步骤S81来生成的、
    相当于时间幅度T的心理音响参数的时间序列排列。这里,设各心理音响
    参数的时间序列排列的数据数量为n个。因此有T=n*Δt。

    接着,在步骤S84中,比较Y是否为P以上。若Y小于P,则由于对
    合格品样品组9的全部合格品样品的声波形数据取得未结束,所以在步骤
    S85中将Y加1,返回步骤S75,重复处理。若Y为P以上,则由于对合
    格品样品组9的全部合格品样品的声波形数据取得结束,所以前进到步骤
    S86。

    在步骤S86的时刻,得到通过反复执行步骤S75至步骤S85来生成的、
    对合格品样品组9的P个量的心理音响参数的时间序列排列,在步骤S87
    中结束合格品声波形数据取得分析处理。

    如基于非稳定音的品质检查方法的细节中说明的那样,在步骤S75中
    开始取得声波形数据,声波形数据取得时间T被设定为与被检工件的动作
    时间幅度τ相比具有足够的余量(T>τ),所以通过适当设定步骤S75与向合
    格品样品8发出动作开始指令的步骤S76的执行时间间隔,能够在声波形
    数据取得时间T内在数据开头部分与数据末尾部分包含某种程度的无动作
    区间的状态下取得想要评价的合格品样品8的动作音的声波形数据。

    下面,说明步骤S9的合格品声波形数据时间偏移处理。图9是进一步
    详细表示步骤S9的合格品声波形数据时间偏移处理的流程图。

    步骤S88中若开始合格品声波形数据时间偏移处理,则首先在步骤S89
    中,从步骤S8中取得的P个量的合格品样品8的合格品声波形数据、心理
    音响参数中,选择一个(这里假设为第y个数据(1≤y≤P))适当的数据,
    复制该数据的响度值排列L(i,y)(0≤i≤n-1)的数据排列,将其设为基准
    响度波形排列Lb(i)。

    接着,在步骤S90中,对基准响度波形排列Lb(i)(i=0~n-1),与步
    骤S28中说明的一样,算出微分波形排列Db(i)。导出式也同样使用上述
    (式2)。

    接着,在步骤S91中,将用于指定序号的变量Y设定为1,所述序号
    是对按步骤S8中已取得的合格品样品组9中包含的P个合格品样品8的每
    个来取得的声波形数据、心理音响参数排列赋予的序号。

    接着,在步骤S92中,算出对响度值排列L(i,Y)(0≤i≤n-1)的微
    分波形排列D(i,Y)。D(i,Y)由下述(式5)求出。

    D(i,Y)=L(i,Y)-L(i-1,Y)????…(式5)

    其中,设L(-1,Y)=L(0,Y),i=0时,D(0,Y)=L(0,Y)-L(-1,
    Y)=L(0,Y)-L(0,Y)=0。

    接着,在步骤S93中,算出步骤S90、S92中求出的微分波形排列D(i,
    Y)与Db(i)的互相关函数φ(t,Y)(-n+1≤t≤n-1)?;ハ喙睾?t,Y)
    由下述(式6)求出。

    [算式2]

    φ ( t , Y ) = Ψ [ D ( t , Y ) , Db ( t ) ] = Σ j = - n + 1 n - 1 D ( j , Y ) · Db ( j + t ) ]]>…(式6)

    (※其中,设当i<0、n-1<i时,D(i,Y)=0,Db(i)=0)

    互相关函数φ(t,Y)是评价微分波形排列D(i,Y)与Db(i)的一致度
    的函数,t表示D(i,Y)与Db(i)的时间相对错位量。当φ(t0,Y)具有最
    大值时,意味着在将D(i,Y)向时间轴的未来方向错位排列的指标t0时与
    Db(i)最一致。

    接着,在步骤S94中,求出步骤S93中算出的互相关函数φ(t,Y)取
    最大值的数据指标t,将其设为相对时间差h(Y)。

    接着,在步骤95中,使用步骤S94中求出的相对时间差h(Y),对步
    骤S8中取得的所有的心理音响参数排列(响度:L(i,Y)、噪度:N(i,Y)、
    锐度:S(i,Y)、粗糙度:R(i,Y)、变动强度:F(i,Y)(0≤i≤n-1))实施
    其以后的步骤S96、S97、S98的处理。图9中,省略单独记载对所有的心
    理音响参数的处理,为了表示是任一心理音响参数排列,用X(i,Y)来表
    示任意的心理音响参数排列。因此,这里对5种心理音响参数分别实施步
    骤S95。

    在步骤S96中,若相对时间差h(Y)为0以上,则实施步骤S97的处理,
    在不是的情况下,实施步骤S98的处理。

    在步骤S97中,将心理音响参数排列X(i,Y)的值中的X(0,Y)、X(1,
    Y)…、X(n-h(Y)-1,Y)的值保持排列顺序不变,移动到X(h(Y),Y)、
    X(h(Y)+1,Y)…X(n-1,Y)。此时,原本存储在X(h(Y),Y)、X(h(Y)+1,
    Y)…X(n-1,Y)中的值被覆盖。接着,将X(h(Y),Y)的值代入心理音响
    参数排列X(i,Y)的值中的X(0,Y)、X(1,Y)…X(h(Y)-1,Y)的值全
    部中。图18中以h(Y)=4的情况为例,示出步骤S97的操作过程的示意图。
    通过步骤S97的操作,将图18-1所示按时间序列排列的心理音响参数排列
    X(i,Y)的值如图18-2所示向指标i增加的方向错位h(Y),用如图18-3
    所示错位后的数据的端值即X(h(Y),Y)的值填埋通过该错位操作产生的
    空白数据X(0,Y)、X(1,Y)…X(h(Y)-1,Y)。该步骤S97的操作是与
    前面说明的步骤S33同样的操作。

    在步骤S98中,将心理音响参数排列X(i,Y)的值中的X(-h(Y),Y)、
    X(-h(Y)+1,Y)…、X(n-1,Y)的值保持排列顺序不变,移动到X(0,Y)、
    X(1,Y)…X(n+h(Y)-1,Y)。此时,原本存储在X(0,Y)、X(1,Y)…
    X(n+h(Y)-1,Y)中的值被覆盖。接着,将X(n+h(Y)-1,Y)的值代入心理
    音响参数排列X(i,Y)的值中的X(n+h(Y),Y)、X(n+h(Y)+1,Y)…、
    X(n-1,Y)的值全部中。图19中以h(Y)=4的情况为例,示出步骤S98
    的操作过程的示意图。通过步骤S98的操作,将图191所示按时间序列排
    列的心理音响参数排列X(i,Y)的值如图192所示向指标i减少的方向错
    位-h(Y),并用如图193所示错位后的数据的端值即X(n+h(Y)-1,Y)的
    值填埋通过该错位操作所产生的空白数据X(n+h(Y),Y)、X(n+h(Y)+1,
    Y)…X(n-1,Y)。步骤S98的操作是与前面说明的步骤S34同样的操作。

    在接下来的步骤S99中,比较变量Y是否为P以上。若变量Y小于P,
    则由于对合格品样品组9的所有合格品样品的时间偏移处理未结束,所以
    在步骤S100中将Y加1,返回步骤S91,重复处理。若Y为P以上,则由
    于对合格品样品组9的所有合格品样品的时间偏移处理结束,所以前进到
    步骤S101,结束合格品声波形数据时间偏移处理。

    通过重复步骤S89至步骤S99或步骤S100的操作而从P个合格品样
    品组9取得并被时间偏移处理后的心理音响参数排列X(i,Y)(0≤i≤n-1)
    以由时间序列点数相同的n个点的时间序列数据串构成的基准响度波形排
    列Lb(i)为基准,声波形数据的时间定时对齐,所以能够在相同的时间轴
    上比较全部合格品样品8发出的声音的声波形数据与事先准备的预定值的
    数据。

    下面,说明步骤S10的合格品数据增加数量处理。图10是进一步详细
    表示步骤S10的合格品数据增加数量处理的流程图。对步骤S9中被时间偏
    移处理后的P个合格品样品组9中包含的合格品样品8的所有的心理音响
    参数排列(响度:L(i,Y)、噪度:N(i,Y)、锐度:S(i,Y)、粗糙度:R(i,
    Y)、变动强度:F(i,Y)(0≤i≤n-1,1≤Y≤P))实施该合格品数据增加数
    量处理。图10中,省略单独记载对全部种类心理音响参数的处理,为了表
    示是任一种类的心理音响参数排列,用X(i,Y)来表示任意的心理音响参
    数排列。另外,关于与后面说明中使用的各心理音响参数对应的虚拟合格
    品数据排列、标准偏差排列、随机噪声系数,也同样记为Xv(i,Z)、σX
    (i)、λX,但视为各排列名的X部分根据各心理音响参数种类,被置换为
    响度:L、噪度:N、锐度:S、粗糙度:R、变动强度:F。因此,步骤S103
    的各步骤中分别对5种心理音响参数实施。

    在步骤S102中若开始合格品数据增加数量处理,则在步骤S104中,
    设定增加数量样品个数Q、随机噪音系数λX。Q指定虚拟合格品数据所需
    的个数。在后述的预定值决定处理中,一并使用Q个虚拟合格品数据与之
    前已取得的合格品样品8的P个数据。就增加数量样品个数Q而言,考虑
    数据处理所需的时间和统计处理中一般所需的个数而适当选择,以使P+Q
    成为200~500左右。另外,随机噪音系数λX是决定在其以后的步骤中的处
    理中对虚拟合格品数据带来的人工偏差的程度的数值,若根据经验设定为
    0.2~0.5左右,则容易得到良好的虚拟合格品数据。通常,作为随机噪音系
    数,对所有心理音响参数设定相同的值,但考虑测定环境或提供的合格品
    样品8的个数等而对各个心理音响参数设定不同的值也无妨。

    在接着的步骤S105中,按每个特征量准备保存其后的步骤中生成的虚
    拟合格品数据的虚拟合格品数据排列Xv(i,Z)(0≤i≤n-1,1≤Z≤Q)。

    在接着的步骤S106中,将把各排列的时间序列位置指定为排列的指标
    的变量i设定为0。通过共同使用该变量i,能够使心理音响参数排列X(i,
    Y)、与虚拟合格品数据排列Xv(i,Z)、后述的标准偏差排列σX(i)的时
    间序列位置对齐来处理。

    在接着的步骤S107中,求出与已取得的合格品样品8的P个量的心
    理音响参数排列X(i,Y)(0≤i≤n-1,1≤Y≤P)的数据Y有关的标准偏差
    σX(i)。因为对各心理音响参数,按时间序列的每个点求出标准偏差,所
    以应注意不是对时间序列排列i的标准偏差、而是对合格品样品个数P的
    标准偏差。

    在接着的步骤S108中,将用于对生成了虚拟合格品数据的个数进行计
    数的变量q设定为1。

    在接着的步骤S109中,从样品序号Y(1≤Y≤P)中随机选择一个Y,
    该样品序号是对从已取得的P个合格品样品得到的数据设定的序号。在该
    合格品数据增加数量处理中,多次在步骤S109中随机选择样品序号Y,但
    设此时选择各样品序号Y的概率全部相等,允许重复选择。例如,即便在
    第1次随机选择中选择了Y=18,在第2次以后的随机选择中也可能再次选
    择Y=18。关于步骤S109的样品序号Y的随机选择,使用程序语言的随机
    数功能或硬件的随机数发生器等即可。

    在接着的步骤S110中,发生对响度的正态随机数r(q,L)。r(q,L)
    由下述(式7)求出。

    r(q,L)=NRnd[μ=0,σ=1]????…(式7)

    NRnd[μ,σ]是返回平均值为μ、标准偏差为σ的正态随机数的函数。
    程序语言或公知算法中可利用相当于NRnd[μ,σ]的功能。上述(式7)意
    味着取得1次具有平均为0、标准偏差为1的正态分布的正态随机数。

    在接着的步骤S111中,算出响度的虚拟合格品数据Lv(i,q)。Lv(i,
    q)由下述(式8)算出。

    Lv(i,q)=L(i,Y)+[λL*σL(i)*r(q,L)]????…(式8)

    之后,与步骤S110、S11的响度的情况同样,在步骤S112、S113中进
    行对噪度的正态随机数发生与虚拟合格品数据计算、在步骤S114、S115中
    进行对锐度的正态随机数发生与虚拟合格品数据计算、在步骤S116、S117
    中进行对粗糙度的正态随机数发生与虚拟合格品数据计算、在步骤S118、
    S119中计算对变动强度的正态随机数发生与虚拟合格品数据计算。

    在接着的步骤S120中,比较q是否为Q以上。若q小于Q,则由于
    虚拟合格品数据的生成数量未达到Q,所以在步骤S121中将q加1,返回
    步骤S109,重复处理。若q为Q以上,则由于虚拟合格品数据的生成数量
    达到了Q,所以前进到步骤S122。

    在接着的步骤S122中,比较i是否为n-1以上。若i小于n-1,则由
    于还未对所有时间序列点结束虚拟合格品数据增加数量处理,所以在步骤
    S123中对i加1后,返回到步骤S107,重复处理。若变量i为n+1以上,
    则由于对所有时间序列点结束了虚拟合格品数据增加数量处理,所以前进
    到步骤S124,结束虚拟合格品数据增加数量处理。

    通过该虚拟合格品数据增加数量处理,即便在仅能准备P个实物合格
    品样品8的状态下,也能够生成Q个虚拟合格品样品,所以例如如果相对
    于合格品样品个数P=20个,虚拟合格品样品个数Q=280个,则能够在整
    体有300个合格品数据的状态下前进到下一步骤S11。

    图21、图22、图23、图24是图示了将某个工业产品作为被检工件1
    来取得的声波形数据的相同时间序列点的响度值、锐度值、粗糙度值、变
    动强度值的度数分布的图。在各个图中,上图是针对353台量的被检工件1
    的声波形数据的图,下图是针对将按上图的取得数据的顺序从开头起20台
    量的数据看作从合格品样品组9中取得的数据、并结合了将333个量的虚
    拟合格品数据进行了增加数量处理的数据而得到的数据的图。设合格品样
    品数P=20、增加数量样品个数Q=333、随机噪音系数λX=0.5。标准偏差比
    从实际样品得到的集合稍大,但可知包含虚拟合格品数据的集合包括分布
    的倾向在内形成为与从实际样品得到的集合类似的集合。

    下面,说明步骤S11的预定值决定处理。图11是进一步详细表示步骤
    S11的合格品数据增加数量处理的流程图。对从P个合格品样品得到、且
    由步骤S9进行了时间偏移处理的各种心理音响参数排列(响度:L(i,Y)、
    噪度:N(i,Y)、锐度:S(i,Y)、粗糙度:R(i,Y)、变动强度:F(i,
    Y)(0≤i≤n-1,1≤Y≤P)、以及由步骤S10生成的Q个虚拟合格品数据的
    各种心理音响参数排列(响度:Lv(i,Z)、噪度:Nv(i,Z)、锐度:Sv(i,
    Z)、粗糙度:Rv(i,Z)、变动强度:Fv(i,Z)(0≤i≤n-1,1≤Z≤Q)实施
    该预定值决定处理。图11中,省略单独记载对全部心理音响参数的处理,
    为了表示是任一心理音响参数排列,用X(i,Y)、Xv(i,Z)来表示任意的
    心理音响参数排列。另外,关于在后面说明中使用的心理音响参数的上限
    预定值排列、下限预定值排列、平均值、最大值、标准偏差、上限预定值
    决定系数、下限预定值决定系数、上限预定值余量率、下限预定值余量率,
    也同样记为Xtu(i)、Xtd(i)、Xa(i)、Xmax(i)、Xmin(i)、θX(i)、
    guX、gdX、fuX、fdX,但视为各排列名的X的部分根据各心理音响参数
    种类,而被置换为响度:L、噪度:N、锐度:S、粗糙度:R、变动强度:
    F。因此,这里对5种心理音响参数分别实施步骤S126。

    在步骤S125中若开始预定值设定处理,则首先实施上述的步骤S126。
    在接着的步骤S127中,准备与要进行预定值决定的心理音响参数排列X(i,
    Y)、Xv(i,Z)的种类对应的上限预定值排列Xtu(i)、下限预定值排列
    Xtd(i)。

    在接着的步骤S128中,作为预定值决定方法选择标准偏差法与最大最
    小法之一。在标准偏差法的情况下前进到步骤S129,在最大最小法的情况
    下,前进到步骤S134。对各个方式分开进行说明。

    首先,从标准偏差法的情况开始说明。

    首先,在步骤S129中,分别设定上限预定值决定系数guX、下限预定
    值决定系数gdX。通常多数情况下guX、gdX设定相同的值,但是在想要
    以上下限改变判定基准等情况下,guX与gdX也可以设定不同的值。例如,
    在想要仅用上限预定值来判定的情况下,若将下限预定值决定系数设定为
    guX=20等足够大的值,则能够将下限预定值设定为充分能够忽视的低值,
    因此优选。若合格品数据与虚拟合格品样品数据呈现正态分布,则若设定
    guX=gdX=3,则设定为合格品的约99.8%包含于判定预定值内。但是,实
    际上合格品数据很少呈现严格的正态分布,所以若设定guX=gdX=3,则在
    进行基于实际的非稳定音的品质检查时容易倾向于过检测。作为现实性的
    设定,若选择guX=gdX=4~6左右,则容易得到好的结果。

    接着,在步骤S130中,将把各排列的时间序列位置指定为排列的指标
    的变量i设定为0。

    接着,在步骤S131中,根据心理音响参数排列X(i,Y)、Xv(i,
    Z)(1≤Y≤P,1≤Z≤Q)的全部(P+Q)个数据,求出平均值Xa(i)、标
    准偏差θX(i),算出上限预定值Xtu(i)、下限预定值Xtd(i)。Xtu(i)、
    Xtd(i)由下述(式9)、(式10)算出。

    Xtu(i)=Xa(i)+guX*θX(i)????…(式9)

    Xtd(i)=Xa(i)-gdX*θX(i)????…(式10)

    在接着的步骤S132中,比较变量i是否为n-1以上。若i小于n-1,
    则由于还未对所有的时间序列点结束预定值决定处理,所以在步骤S133中
    对i加1后,返回到步骤S131,重复处理。若i为n+1以上,则由于对所
    有的时间序列点结束了预定值决定处理,所以前进到步骤S139。

    下面说明最大最小法的情况。

    首先,在步骤S134中,设定上限预定值余量率fuX、下限预定值余量
    率fdX。通常多数情况下fuX、fdX设定相同的值,但是在想要以上下限改
    变判定基准等的情况下,fuX与fdX也可以设定不同的值。例如,在想要
    仅用上限预定值来判定的情况下,若将下限预定值余量率设定为fdX=5等
    足够大的值,则能够将下限预定值设定为充分能够忽视的低值,因此优选。
    关于具体的fuX、fdX的功能,将在后面叙述。

    在接着的步骤S135中,将把各排列的时间序列位置指定为排列的指标
    的变量i设定为0。

    在接着的步骤S136中,根据心理音响参数排列X(i,Y)、Xv(i,Z)
    (1≤Y≤P,1≤Z≤Q)的全部(P+Q)个数据,求出平均值Xa(i)、最大
    值Xmax(i)、最小值Xmin(i),算出上限预定值Xtu(i)、下限预定值
    Xtd(i)。Xtu(i)、Xtd(i)由下述(式11)、(式12)算出。

    Xtu(i)=Xmax(i)+fuX[Xmax(i)-Xa(i)]????…(式11)

    Xtd(i)=Xmin(i)+fdX[Xmin(i)-Xa(i)]????…(式12)

    从上述(式11)、(式12)可知,fuX、fdX是将从合格品数据、虚拟合
    格品样品数据的平均值Xa(i)至最大值Xmax(i)、最小值Xmin(i)为
    止的幅度乘以作为比例的fuX、fdX而得到的值相加,作为上限预定值、下
    限预定值。例如,若设某个时间序列点的响度平均值为2,最大值为4,最
    小值为0.8,fuX=0.05,fdX=0.1,则上限预定值Xtu(i)为将从最大值减
    去平均值后的2乘以0.05得到的0.1与最大值相加后的4.1,下限预定值
    Xtd(i)为将从最小值减去平均值后的-1.2乘以0.1得到的-0.12与最小值
    相加后的0.68。另外,在fuX、fdX均设定为0的情况下,合格品数据、虚
    拟合格品样品数据的最大值、最小值原样构成上限预定值、下限预定值。
    实际上若设定fuX=fdX=0,则在执行基于非稳定音的品质检查时容易倾向
    于过检测。作为现实的设定,若以fuX=fdX=0.05~0.2左右设定,则容易得
    到好的结果。

    在接着的步骤S137中,比较变量i是否为n-1以上。若i小于n-1,
    则由于还未对所有的时间序列点结束预定值决定处理,所以在步骤S138中
    对i加1后,返回到步骤S136,重复处理。若i为n+1以上,则由于对所
    有的时间序列点结束了预定值决定处理,所以前进到步骤S139。

    在移动到步骤S139之前的时刻,对所有时间序列点确定有关全部种类
    的心理音响参数的上限预定值排列Xtu(i)、下限预定值排列Xtd(i)。

    在接着的步骤S139中,将步骤S131或步骤S136中求出的响度平均
    值排列La(i)(0≤i≤n-1)再设定为基准响度排列Lb(i)(0≤i≤n-1),
    在步骤S140中结束预定值设定处理。

    下面,说明步骤S12的掩蔽区域设定处理。图12是进一步详细表示步
    骤S12的掩蔽区域设定处理的流程图。

    在步骤S141中若开始掩蔽区域设定处理,则首先在步骤S142中,参
    照根据所取得的(P+Q)个量的合格品声波形数据与虚拟合格品样品数据
    来算出的响度值排列L(i,Y)、Lv(i,Z)(0≤i≤n-1,1≤Y≤P,1≤Z≤Q)。

    在接着的步骤S143中,设定响度用掩蔽排列Lm(i)、掩蔽基准值排
    列Lmb(i)(0≤i≤n-1),将掩蔽基准值决定为根据L(i,Y)、Lv(i,Z)
    求出的最大值Lmax(i)、上限预定值Ltu(i)、平均值La(i)之一。

    在接着的步骤S144中,利用步骤S143中决定的预定值决定方法来决
    定接着进行的步骤。在将掩蔽基准值设为最大值的情况下,前进到步骤
    S145,在将掩蔽基准值设为上限预定值的情况下,前进到步骤S146,在将
    掩蔽基准值设为平均值的情况下,前进到步骤S147。

    在步骤S145中,根据响度值排列L(i,Y)、Lv(i,Z)(1≤Y≤P,
    1≤Z≤Q)求出最大值Lmax(i)(0≤i≤n-1),代入到掩蔽基准值排列Lmb
    (i)(0≤i≤n-1)。

    在步骤S146中,将在前面步骤S11的过程中求出的响度的上限预定值
    Ltu(i)(0≤i≤n-1)代入到掩蔽基准值排列Lmb(i)(0≤i≤n-1)。

    在接着的步骤S147中,根据响度值排列L(i,Y)、Lv(i,Z)(1≤Y≤P,
    1≤Z≤Q)求出平均值La(i)(0≤i≤n-1),代入到掩蔽基准值排列Lmb
    (i)(0≤i≤n-1)。

    在接着的步骤S148中,设定掩蔽预定值Lmt。将掩蔽预定值Lmt通
    过与在前面步骤S145、S146、S147中设定的掩蔽基准值排列Lmb(i)比
    较来决定。图20中示出Lmb(i)的例和Lmt的设定例。Lmb(i)因步骤
    S145、S146、S147的不同而存在多少差异,但由于均是响度值,所以表示
    声音的大小。

    图20中,Lmb(0)到Lmb(6)、Lmb(n-4)到Lmb(n-1)的范围与其以外
    的范围相比,响度值在下端附近且平坦,但可认为这种部分是从被检工件
    未发出动作音的无音部分,Lmb(7)到Lmb(n-5)的范围是发出某种动作音
    的有音部分。品质检查方法只要能根据从工业产品发出的动作音检查品质
    即可,所以不评价通过取得声波形数据而得到的波形整体、而仅限定为发
    出动作音的有音部分来评价,能够防止有关无音部分的异常过检测,实现
    稳定的检查。因此,对通过取得声波形数据而得到的波形进行隐藏不需要
    的无音部分的数据的掩蔽处理。在本实施方式1中,对Lmb(i)比Lmt
    小的时间序列部分设定用于掩蔽处理的掩蔽范围,所以若将掩蔽预定值设
    定为图20所示的Lmt3,则掩蔽范围变为范围3。同样,若将掩蔽预定值设
    定为Lmt2,则掩蔽范围变为范围2,若将掩蔽预定值设定为Lmt1,则由于
    不存在Lmb(i)比Lmt小的范围,所以将时间序列范围0≤i≤n-1整体设
    为评价对象。

    根据以上考察,为了仅适当评价从被检工件1发出的动作音,优选在
    图20的例中将掩蔽预定值设定为Lmt2。在实际的设定中,考虑在计算机5
    中组入如下功能:用曲线或表等图示如图20的例那样得到的Lmb(i)与
    要设定的Lmt的关系,以使操作者能够参考该关系来设定Lmt。

    在接着的步骤S149中,将把各排列的时间序列位置指定为排列指标的
    变量i设定为0。

    在接着的步骤S150中,比较Lmb(i)是否为Lmt以上。若Lmb(i)
    为Lmt以上,则前进到步骤S151,将1代入到响度用掩蔽排列Lm(i)。
    若Lmb(i)小于Lmt,则前进到步骤S152,将0代入到响度用掩蔽排列
    Lm(i)。这些操作意味着向掩蔽排列中代入1的时间序列点使用于评价,
    代入0的时间序列点不使用于评价。

    在接着的步骤S153中,比较变量i是否为n-1以上。若变量i小于n-1,
    则由于还未对所有的时间序列点结束掩蔽区域设定处理,所以在步骤S154
    中对i加1后,返回到步骤S150,重复处理。若i为n+1以上,则由于对
    所有的时间序列点结束了掩蔽区域设定处理,所以前进到步骤S155。

    在接着的步骤S155中,对响度以外的心理音响参数用的掩蔽排列Xm
    (i)(0≤i≤n-1)复制此前的过程中设定的响度用掩蔽排列Lm(i)
    (0≤i≤n-1)的值。该步骤S155是在响度以外的所有心理音响参数用的掩
    蔽排列中也暂时采用响度用掩蔽排列的操作。

    在接着的步骤S156中,根据需要变更各心理音响参数用的掩蔽排列
    Lm(i)、Nm(i)、Sm(i)、Rm(i)、Fm(i)(0≤i≤n-1)的数据。作为变
    更作业,向与作为检查对象的部分对应的掩蔽排列数据中代入1,向与不作
    为检查对象的部分对应的掩蔽排列数据中代入0。通常,将步骤S142到步
    骤S154的过程中设定的响度用掩蔽排列Lm(i)(0≤i≤n-1)也可以在步骤
    S155中用于所有心理音响参数用掩蔽排列,但根据检查状况或些许修正的
    必要性,可在本步骤中变更各心理音响参数用掩蔽排列Xm(i)。在不需要
    变更、修正的情况下,当然可以忽视本步骤。

    在接着的步骤S157中,进行在前面步骤S5内的步骤S70中说明的、
    根据每种心理音响参数的判定值Ljj、Njj、Sjj、Rjj、Fjj进行综合性异响判
    断的处理中所需的组合逻辑的设定。如步骤S70的说明中所述的那样,在
    该心理音响参数种类中确认出异常的情况下,向各判定值代入1,在未确认
    出异常的情况下,向各判定值代入0,但通常在至少1种以上的判定值中存
    在“异?!芭卸ǖ那榭鱿伦酆吓卸ㄎ坝幸煜臁钡那榭鼋隙?,所以此时采
    用上述(式4)作为合格品判定条件式,并将其设为组合逻辑。组合逻辑也可
    不是由上述(式4)这种算式表现,而是由判定值与AND、OR、XOR等全
    运算符的组合、或者如程序语言代码那样的条件分支等控制构造的组合来
    表现。并且,在步骤S158中结束掩蔽区域设定处理。

    另外,在本实施方式1中,为了将作为非稳定音的被检工件的动作音
    的状态进行数值化,使用心理音响参数,但也可以使用通常的声压等级。
    但是,此时不能进行音质面的数值化,所以成为现有的噪音仪音的大小尺
    度下的非稳定音评价。

    另外,在本实施方式1中,在步骤S1、步骤S8中一边取得来自被检
    工件1、合格品样品组9的声音数据,一边执行心理音响参数计算,但也可
    以使用数字录音等事先取得的声波形数据来执行步骤S1、S8。

    另外,在本实施方式1中,作为求出心理音响特征量的平均值时的处
    理,通常以相加平均为前提,但也可以使用相乘平均或调和平均、中央值
    等其他平均化手段。

    工业的实用性

    根据本发明的品质检查方法,能够从音质方面评价随时间经过变化的
    异响,决定难以获得异响不合格品的状态下的判定用的预定值,实现接近
    人的听觉检查的基于非稳定音的品质检查。因此,能够利用于需要动作音
    的检查的各种工业产品的批量生产工序中的在线实时异响检查的用途。

    关于本文
    本文标题:品质检查方法和品质检查装置.pdf
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