| 講演名 | 2021-12-03 ［チュートリアル講演］良否判定と状態診断のためのAutoencoderを用いた異常音検知の検討 須藤 隆(東芝), 鹿仁島 康裕(東芝), 柳橋 宏行(東芝), |
|---|---|
| PDFダウンロードページ |  PDFダウンロードページへ |
| 抄録(和) | 量産ラインにおける製品製造時の良否検査や生産設備に対する機器保全において，検査対象から発生する動作音を検査員や保守員が耳で聞いて，経験や勘を頼りに良否判定や状態診断を行っている．これらの聴感検査を省人化および高精度化するために，音響センサ(マイクロフォン)とエッジデバイスで音信号を取得し，オートエンコーダを用いた教師なし学習によって良否判定や状態診断を行う異常音検知が研究されている．異常音検知の問題設定は，2種類の検知目的と2種類の動作音の組み合わせによって4パターンに大別できる．検知目的は，製品製造時の良否判定における突発的な異常の検知と生産設備の状態診断における経年劣化の早期検知がある．動作音は定常動作音と非定常動作音がある．本稿では，動作音が非定常音である異常音検知において，精度向上と処理量低減を両立させるために，トリガ検知とテンプレートマッチング検知を用いて音信号から動作区間を検出するセグメンテーション手法を導入した畳み込みオートエンコーダを紹介する．また，経年劣化を検知目的とした異常音検知において，劣化音に対する検知精度向上とノイズへの頑健性を両立させるために，劣化音を正常音から離す学習を変分オートエンコーダに適用した手法を紹介する． |
| 抄録(英) | In the quality inspection of the product manufacture in a mass-production line or the apparatus preservation for production facility, the inspectors or maintenance staff hear with their ears a sound of operation which occurs from a subject of inspection, and quality judging or state diagnosis is performed to depend on experience or intuition. To save manpower and improve the accuracy of the inspection, anomalous sound detection which performs quality judging or state diagnosis by unsupervised learning using autoencoder which inputted the sound signal acquired by acoustic sensor (microphone) and edge device is studied. The combination of two kinds of objective of detection and two kinds of sound of operation can divide roughly the problem setup of anomalous sound detection into four patterns. Two kinds of objective of detection are detection of sudden anomaly in quality judging of the product manufacture and early detection of deterioration in state diagnosis of production facility. Two kinds of sound of operation are stationary operational sound and non-stationary operational sound. In a quality judging for non-stationary operational sound, this lecture introduces a convolutional autoencoder with a segmentation method that detects the section in which the device operates from the sound signal using trigger detection and template matching detection to improve an accuracy and reduce computational load. In addition, this lecture introduces a noise-robust learning method of distinguishing between deterioration-related sounds and normal sounds for a variational autoencoder to early detect deterioration trends of operating sound. |
| キーワード(和) | 異常音検知 / オートエンコーダ / 突発異常 / 経年劣化 / セグメンテーション |
| キーワード(英) | anomalous sound detection / autoencoder / detection of sudden anomaly / detection of deterioration / segmentation |
| 資料番号 | SIS2021-25 |
| 発行日 | 2021-11-26 (SIS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SIS |
|---|---|
| 開催期間 | 2021/12/3(から1日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | スマートパーソナルシステム,一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 末竹 規哲(山口大) |
| 委員長氏名（英） | Noriaki Suetake(Yamaguchi Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 木村 誠聡(神奈川工科大) / 笹岡 直人(鳥取大) |
| 副委員長氏名（英） | Tomoaki Kimura(Kanagawa Inst. of Tech.) / Naoto Sasaoka(Tottori Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 坂東 幸浩(NTT) / 三澤 秀明(宇部高専) |
| 幹事氏名（英） | Yukihiro Bandoh(NTT) / Hideaki Misawa(National Inst. of Tech., Ube College) |
| 幹事補佐氏名（和） | 吉田 壮(関西大学) / 眞壁 義明(神奈川工科大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Soh Yoshida(Kansai Univ.) / Yoshiaki Makabe(Kanagawa Inst. of Tech.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Smart Info-Media Systems |
|---|---|
| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ［チュートリアル講演］良否判定と状態診断のためのAutoencoderを用いた異常音検知の検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | [Tutorial Lecture] A study of anomalous sound detection using autoencoder for quality determination and condition diagnosis |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 異常音検知 / anomalous sound detection |
| キーワード(2)（和/英） | オートエンコーダ / autoencoder |
| キーワード(3)（和/英） | 突発異常 / detection of sudden anomaly |
| キーワード(4)（和/英） | 経年劣化 / detection of deterioration |
| キーワード(5)（和/英） | セグメンテーション / segmentation |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 須藤 隆 / Takashi Sudo |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 株式会社東芝(略称：東芝) Toshiba Corporation(略称：Toshiba) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 鹿仁島 康裕 / Yasuhiro Kanishima |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 株式会社東芝(略称：東芝) Toshiba Corporation(略称：Toshiba) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 柳橋 宏行 / Hiroyuki Yanagihashi |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 株式会社東芝(略称：東芝) Toshiba Corporation(略称：Toshiba) |
| 発表年月日 | 2021-12-03 |
| 資料番号 | SIS2021-25 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | SIS-284 |
| ページ範囲 | pp.20-25(SIS), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-11-26 (SIS) |