JP7627593B2 - 判定装置、締結装置、および、判定システム - Google Patents

Description

本発明は、判定装置、締結装置、および、判定システムに関する。

従来、インパクトドライバのような電動の工具が知られている（例えば、特許文献１参照）。
特許文献１ 特開２０２１－７９９９号公報

電動の工具においては、作業が完了したか否かを検出できることが好ましい。

上記課題を解決するために、本発明の第一の態様においては、締結具を締結する締結工具の動作を判定する判定装置を提供する。判定装置は、検知した音を電気信号に変換する音検知部を備えてよい。判定装置は、電気信号に基づいて、締結具の締結が終了したか否かを判定する判定部を備えてよい。

本発明の第二の態様においては、第一の態様に係る判定装置と、締結工具とを備える締結装置を提供する。

本発明の第三の態様においては、第一の態様に係る判定装置と、締結工具の使用者と対話する対話モジュールと、判定部における判定結果と、対話モジュールの対話データとを対応付けて記憶する対話記憶部とを備える判定システムを提供する。

なお、上記の発明の概要は、本発明の必要な特徴の全てを列挙したものではない。また、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。

本発明の一つの実施形態に係る締結装置２００の一例を示す模式図である。 締結装置２００により締結される締結具の一例を説明する図である。 判定装置２２０の構成例を示す図である。 判定モデルを生成する判定モデル学習装置３１０を説明する図である。 判定装置２２０の動作例を示すフローチャートである。 締結音の電気信号の波形の一例を示す図である。 判定モデル記憶部２６０が記憶する判定モデルの一例を示す図である。 判定モデル記憶部２６０が記憶する判定モデルの他の例を示す図である。 判定システム２３２の構成例を示す図である。 判定装置２２０の他の構成例を示す図である。 判定装置２２０の他の構成例を示す図である。 録音装置１００の他の構成例を示す図である。 ハイパスフィルタ１１０の構成例を示す回路図である。 アナログ信号の周波数スペクトルと、ハイパスフィルタ１１０の周波数特性の一例を示す図である。 アナログ信号に含まれる振動雑音の周波数スペクトルの例を示す図である。 ハイパスフィルタ１１０に入力されるアナログ信号の時間波形の一例を示す図である。 ハイパスフィルタ１１０が出力するアナログ信号の時間波形の一例を示す図である。 信号処理部１３０が重畳するデジタルノイズの一例を示す図である。 デジタルノイズが重畳されたデジタル信号の時間波形の一例を示す図である。 判定装置２２０の回路が搭載された回路基板３６０の一例を示す図である。

以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。

図１は、本発明の一つの実施形態に係る締結装置２００の一例を示す模式図である。締結装置２００は、ネジ、ボルト等の締結具を締結する。締結装置２００は、締結工具２１０と、判定装置２２０とを備える。締結工具２１０は、例えばインパクトドライバであるが、これに限定されない。締結工具２１０は、電力等のエネルギーで締結具を回転させて、締結具を締結する。

本例の締結工具２１０は、筐体２１１、接続部２１２、操作部２１３、把持部２１４および台座部２１５を備える。筐体２１１は、締結工具２１０の各部品を収容する。筐体２１１は、例えばモーター等の部品を収容する。

接続部２１２は、筐体２１１に設けられ、締結具に直接的または間接的に接続される。接続部２１２には、締結具の種類に応じて交換可能なアダプタが接続されてよい。接続部２１２は、モーター等により発生させた動力により締結具を回転させる。

操作部２１３は、締結装置２００の使用者により操作される。操作部２１３に対する操作に応じて、筐体２１１内のモーター等の部品が動作して、締結具を締結する。操作部２１３は、押下可能なトリガーであってよい。

把持部２１４は、締結動作時に、使用者により把持されるべき部分である。台座部２１５には、判定装置２２０が固定される。台座部２１５は、判定装置２２０との間で電気信号を入出力できる端子を有してよい。本例の台座部２１５は、把持部２１４の先端に設けられている。

判定装置２２０は、台座部２１５に固定されるケースを有してよい。ケース内には、締結工具２１０と電気的に接続される回路が収容される。ケース内には、締結工具２１０に電力を供給する電源が設けられてよい。

判定装置２２０は、締結工具２１０の動作を判定する。判定装置２２０は、締結工具２１０の締結動作時に検知された音に基づいて、締結具の締結が完了したか否かを判定する。判定装置２２０は、判定結果に基づいて、締結工具２１０の動作を制御してよい。例えば判定装置２２０は、締結具の締結が完了したと判定された場合に、締結工具２１０による締結動作を停止させてよい。判定装置２２０は、締結具を回転させるモーターを制御してよい。

図２は、締結装置２００により締結される締結具の一例を説明する図である。締結具は、建築物３００を構成する部材間を締結するのに用いられてよい。建築物３００は、例えば、基礎３０５、柱３０１および梁３０２を備える。基礎３０５は、地面に固定された部材である。基礎３０５は、コンクリートで形成されてよい。柱３０１は、一方の端部が地面または基礎３０５に固定される。柱３０１は、地面または基礎３０５に固定される固定部３０３を有してよい。梁３０２は、両方の端部が、地面または基礎３０５以外に固定される部材である。梁３０２の端部は、柱３０１または他の梁３０２に固定されてよい。および梁３０２は、鉄で形成されてよい。柱３０１および梁３０２は木材であってよく、他の材料で形成されていてもよい。

それぞれの部材は、締結具３０４により互いに固定されている。締結具３０４は、例えばボルトのように、回転することで締結される部材であってよい。建築物３００には、複数の箇所に締結具３０４が使用される。

図３は、判定装置２２０の構成例を示す図である。判定装置２２０は、録音装置１００および判定部２４０を備える。判定装置２２０は、動作制御部２５０および判定モデル記憶部２６０の少なくともいずれかを更に備えてよい。

録音装置１００は、音検知部１０を含み、検知した音を記録する。音検知部１０は、検知した音をアナログの電気信号（単にアナログ信号と称する場合がある）に変換して出力する。音検知部１０は、例えばマイクロホンのように、音圧を検知して、音圧波形に応じたアナログ信号を出力する。

録音装置１００は、締結工具２１０の締結動作中の音を記録することが好ましい。録音装置１００は、操作部２１３が操作されたか否かにより、検知した音を記録するか否かを切り替えてよい。録音装置１００は、締結工具２１０が締結動作を開始してから、締結動作を終了するまでの音を記録してよい。音検知部１０も、操作部２１３の操作に応じて、音を検知するか否かを切り替えてよい。

判定部２４０は、音検知部１０が出力し、録音装置１００により記録された電気信号に基づいて、締結具３０４の締結が完了したか否かを判定する。判定部２４０は、予め作成された判定モデルを用いて、締結具３０４の締結が完了したか否かを判定してよい。判定モデルは、機械学習により作成されたモデルであってよく、設計者等により判定基準および判定アルゴリズムが作成されたモデルであってもよい。本例の判定装置２２０は、一つ以上の判定モデルを記憶した判定モデル記憶部２６０を有する。

締結具３０４の締結が完了しておらず、締結具３０４が小さいトルクで回転している状態と、締結具３０４の締結が完了して、締結具３０４に大きなトルクを加えても回転しない状態では、締結具３０４および締結工具２１０から発生する締結音が変化する。本例では、締結具３０４および締結工具２１０から発生する締結音に基づいて、締結具３０４の締結が完了したか否かを判定する。これにより、簡易な構成で、締結具３０４の締結状態を判定できる。

判定装置２２０は、締結具３０４の締結が完了していないにも関わらず、操作部２１３により締結工具２１０の締結動作が終了した場合、その旨を締結工具２１０の使用者に通知してよい。また、判定装置２２０は、締結が完了していない締結具３０４の識別情報を記録してもよい。締結具３０４の識別情報は、例えば建築物３００内において、締結具３０４が設けられている位置を示す情報を含む。

動作制御部２５０は、判定部２４０において締結が終了したと判定された場合に、締結工具２１０の動作を停止させる。動作制御部２５０は、締結が終了したと判定された場合に、操作部２１３の操作状態によらず、締結工具２１０の締結動作を停止させる。これにより、締結具３０４の締結を効率よく行える。

図４は、判定モデルを生成する判定モデル学習装置３１０を説明する図である。判定モデル学習装置３１０は、演算装置を含む。判定モデル学習装置３１０は、判定装置２２０に含まれてよく、判定装置２２０の外部に設けられたコンピュータであってもよい。

判定モデル学習装置３１０には、複数の教師データが入力され、教師データに基づいて判定モデルを生成する。本例の判定モデル学習装置３１０には、教師データとして、締結音データと、トルクデータとの組み合わせが入力される。

締結音データは、締結具３０４を締結したときの締結音のデータである。締結音データは、締結音の波形データであってよく、締結音の波形から抽出した特徴量データであってもよい。特徴量は、例えばピークの振幅、ピークの間隔、ピークの幅等を含んでよい。トルクデータは、締結後の締結具３０４の締付トルクを測定したデータである。締付トルクは、締結具３０４を締結方向とは逆方向に回転させ始めるのに要したトルクであってよい。トルクデータは、締付トルクが一定以上であるか否かを示すデータであってもよい。

判定モデル学習装置３１０は、教師データに基づいて、締結音データから締付トルクを推定する判定モデルを生成する。本例の判定モデルは、締結音の電気信号の特徴量データから、締結具３０４の締付トルクの値を推定する。例えば判定モデル学習装置３１０は、ランダムフォレスト回帰法により判定モデルを生成するが、機械学習の方法はこれに限定されない。

図５は、判定装置２２０の動作例を示すフローチャートである。まず、音検知部１０が締結音を取得する（Ｓ５０１）。録音装置１００は、音検知部１０が出力する電気信号における所定の周波数成分を抽出する（Ｓ５０２）。録音装置１００は、例えば２０ｋＨｚ以上の周波数帯の電気信号の成分を抽出してよい。

フィルタリング段階Ｓ５０２におけるカットオフ周波数は、人の音声を除去できる周波数であってよい。カットオフ周波数は、例えば４ｋＨｚ以上の周波数である。人の音声の主成分は、概ね２ｋＨｚ以下である。カットオフ周波数を４ｋＨｚ以上の周波数に設定することで、人の音声の大部分を除去できる。このため、音声に含まれ得る個人情報、機密情報を除去した音データを録音できる。また、カットオフ周波数は、例えば２０ｋＨｚ以下の周波数である。これにより、締結装置２００が動作したときに生じる締結音を録音できる。締結音は、例えばネジ、ボルト等の金属部品が、こすれ、または、ぶつかる音である。カットオフ周波数は、４ｋＨｚ以上、２０ｋＨｚ以下の範囲で変更可能であってよい。

次に、録音装置１００は、アナログの電気信号をデジタル信号に変換する（Ｓ５０３）。次に、判定部２４０は、デジタル信号波形の特徴量を抽出する（Ｓ５０４）。次に、判定部２４０は、抽出した特徴量と、所定の判定モデルを用いて、締結具３０４の状態を判定する（Ｓ５０５）。本例の判定部２４０は、２０ｋＨｚ以上の周波数帯のデジタル信号の成分に基づいて、締結具３０４の締結が終了したか否かを判定する。

判定段階Ｓ５０５において締結が終了したと判定した場合（Ｙ）、動作制御部５０６は、締結動作を停止させるための停止信号を、締結工具２１０に出力する（Ｓ５０６）。これにより、締結工具２１０の締結動作が完了する。また、判定段階Ｓ５０５において締結が完了していないと判定した場合（Ｎ）、Ｓ５０１からの処理を繰り返してよい。締結が完了していないにも関わらず、操作部２１３に対する操作により既に締結動作が終了している場合、判定部２４０は、この締結具３０４に対する締結は完了していない旨を使用者に通知してよく、メモリに記憶してもよい。この場合も、判定装置２２０は処理を終了する。

図６は、締結音の電気信号の波形の一例を示す図である。本例の締結工具２１０は、締結具３０４の締結時に連続した打撃音を発生するインパクトドライバである。電気信号波形は、打撃音に対応する複数のピーク６０１を有する。判定部２４０は、ピーク６０１の振幅Ｍ、幅Ｗ、および、ピーク６０１間の間隔Ｔの少なくとも一つを特徴量として抽出してよい。また、判定部２４０は、電気信号の周波数スペクトルにおいて、所定の帯域のパワーを特徴量として用いてもよい。判定部２４０は、複数の帯域のパワーを特徴量として用いてよい。例えば判定部２４０は、予め定められた帯域（例えば０ｋＨｚ－４８ｋＨｚ）のうちの全帯域のパワーと、複数の部分帯域（例えば、２０ｋＨｚ－３４ｋＨｚ、３４ｋＨｚ－４８ｋＨｚ）のパワーを特徴量として用いてよい。

また、判定部２４０は、デジタル信号に対して所定の窓関数を適用して、ＦＦＴにより周波数スペクトルを生成してよい。窓関数で示される窓の時間幅は、少なくとも一つの打撃音を含む期間である。窓の時間幅は、複数のピーク６０１を含んでもよい。窓の開始点ｔ１は、ピーク６０１の直後であってよく、ピーク６０１に対して所定の時間間隔を有する点であってもよい。図６における窓は方形であるが、他の形状の窓を用いてもよい。

図７は、判定モデル記憶部２６０が記憶する判定モデルの一例を示す図である。本例の判定モデル記憶部２６０は、締結対象の種類毎に異なる判定モデルを記憶する。締結対象とは、締結具３０４により締結される部材、または、締結される部材の組み合わせである。例えば図２の例では、締結対象として柱３０１、梁３０２、基礎３０５、および、これらの組み合わせが挙げられる。また、締結対象は、各部材における位置毎に異なっていてもよい。例えば、柱３０１の脚部（図２の固定部３０３）である柱脚と、柱３０１の頭部である柱頭は、異なる締結対象として扱ってよい。また、部材の用途が同一であっても、部材の材料が異なる場合には、異なる締結対象として扱ってよい。

締結対象の種類毎に、締結動作時の締結音は異なり得る。このため、判定部２４０が、締結対象の種類毎に異なる判定モデルを用いて締結具３０４の締結が終了したか否かを判定することで、締結具３０４の締結が完了したか否かを、より精度よく判定できる。判定モデル記憶部２６０は、締結対象の種類が判別できない場合に用いるべき、汎用の判定モデルを更に記憶してもよい。

判定モデル記憶部２６０は、締結具３０４の種類毎に、異なる判定モデルを記憶してもよい。締結具３０４の形状、大きさ、材料の少なくとも一つが異なる場合に、締結具３０４の種類が異なるとしてよい。

締結対象の種類、締結具３０４の種類は、使用者から判定装置２２０に指示されてよい。使用者は、音声によって当該指示を入力してよく、選択式のボタン等の他の方法により当該指示を入力してもよい。判定モデル学習装置３１０は、締結対象の種類、締結具３０４の種類毎に判定モデルを生成してよい。

図８は、判定モデル記憶部２６０が記憶する判定モデルの他の例を示す図である。本例の判定モデル記憶部２６０は、締結工具２１０の種類毎に異なる判定モデルを記憶する。動作時の締結音が異なる締結工具２１０を、異なる種類の締結工具２１０として扱ってよい。また、締結工具２１０のメーカー、および、締結工具２１０の商品名の少なくとも一方を、締結工具２１０の種類として用いてよい。判定モデル記憶部２６０は、締結工具２１０の種類が判別できない場合に用いる、汎用の判定モデルを更に記憶してもよい。判定モデル学習装置３１０は、締結工具２１０の種類毎に判定モデルを生成してよい。

締結工具２１０の種類は、判定装置２２０が検出してよい。判定装置２２０は、締結工具２１０が接続された場合に、締結工具２１０の種類を示す信号を受信してよい。締結工具２１０の種類毎に、締結動作時の締結音は異なり得る。このため、判定部２４０が、締結工具２１０の種類毎に異なる判定モデルを用いて締結具３０４の締結が終了したか否かを判定することで、締結具３０４の締結が完了したか否かを、より精度よく判定できる。

図９は、判定システム２３２の構成例を示す図である。判定システム２３２は、図１から図８において説明した判定装置２２０に加えて、対話モジュール３５０を更に備える。対話モジュール３５０は、判定装置２２０のケース外に設けられる。対話モジュール３５０は、締結工具２１０の使用者に携帯される装置である。対話モジュール３５０は、使用者に携帯される電話等の通信デバイスに組み込まれたソフトウェアであってもよい。

対話モジュール３５０は、締結工具２１０の使用者と対話形式で、情報を入出力する。対話モジュール３５０は、予め設定された質問および回答の音声を、使用者の音声に従って出力してよい。

本例の対話モジュール３５０は、締結具３０４の締結対象を示す使用者の音声を検出する。対話モジュール３５０は、締結具３０４の締結対象を問い合わせる質問を、使用者に出力してよい。

対話モジュール３５０は、締結具３０４の締結対象を示す情報を、判定部２４０に通知する。対話モジュール３５０は、近距離無線通信によって、当該情報を判定部２４０に送信してよい。判定部２４０は、当該情報に基づいて判定モデルを選択してよい。

図１０は、判定装置２２０の他の構成例を示す図である。本例の判定装置２２０は、図１から図９において説明したいずれかの構成に加えて、場所記憶部２７０を備える。他の構成は、図１から図９において説明した構成と同様である。また、判定装置２２０は、対話モジュール３５０と通信可能であってよい。

場所記憶部２７０は、判定部２４０により締結が完了したと判定された締結具３０４が、建築物３００のいずれの場所の締結具３０４であるかを記憶する。場所記憶部２７０には、建築物３００に含まれる全ての締結具３０４が予め登録されてよい。場所記憶部２７０は、それぞれの締結具３０４について、締結が完了したか否かを記憶する。場所記憶部２７０は、判定部２４０の判定結果に応じて、それぞれの締結具３０４の状態を更新してよい。場所記憶部２７０は、建築物３００の場所ごとに、締結されるべき締結具３０４の本数と、締結完了した締結具３０４の本数とを記憶してよい。

判定部２４０は、音検知部１０が検知した締結音が、いずれの締結具３０４の締結音であるかを、対話モジュール３５０からの情報に基づいて判定してよい。対話モジュール３５０は、締結工具２１０の使用者から、いずれの締結具３０４を締結するかを示す音声が入力されてよい。当該音声は、例えば締結具３０４の識別情報を含んでよく、締結具３０４が締結する部材の識別情報を含んでもよい。対話モジュール３５０は、締結具３０４または部材の識別情報を問い合わせる質問を、使用者に出力してよい。

判定部２４０は、場所記憶部２７０が記憶した情報に基づいて、まだ締結が完了していない締結具３０４を示す情報を、締結工具２１０の使用者に提示してよい。判定部２４０は、対話モジュール３５０を介して当該情報を提示してよく、他の方法で当該情報を提示してもよい。例えば判定部２４０は、使用者が携帯している表示デバイスに当該情報を表示させてよい。

場所記憶部２７０は、判定部２４０における判定結果と、対話モジュール３５０の対話データとを対応付けて記憶する対話記憶部として機能してもよい。場所記憶部２７０は、対話データのうち、いずれの締結具３０４を締結するかを示す情報を抽出して記憶してもよい。

図１１は、判定装置２２０の他の構成例を示す図である。本例の判定装置２２０は、図１から図１０において説明したいずれかの構成に加えて、姿勢検知部２８０を備える。他の構成は、図１から図１０において説明した構成と同様である。また、判定装置２２０は、対話モジュール３５０と通信可能であってよい。

姿勢検知部２８０は、締結具３０４を締結しているときの、締結工具２１０の姿勢を検知する。締結工具２１０の姿勢とは、接続部２１２が、いずれの方向を向いているかを示す３次元の情報であってよい。

判定部２４０は、締結具３０４を締結しているときの締結工具２１０の姿勢に基づいて、締結が終了したか否かを判定してよい。判定部２４０は、当該姿勢に基づいて、用いる判定モデルを選択してよく、特徴量を補正してもよい。

判定部２４０は、締結工具２１０の姿勢により、締結具３０４の締結対象を推定してよい。例えば、接続部２１２が下を向いている場合、判定部２４０は、固定部３０３を基礎３０５に締結していると判定してよい。判定部２４０は、推定した締結対象に基づいて、判定モデルを選択してよい。

また、締結工具２１０の姿勢により、締結工具２１０または締結具３０４から発生する締結音は変化し得る。例えば締結具３０４の下方から締結工具２１０が上向きに接続される場合と、締結具３０４の上方から締結工具２１０が下向きに接続される場合とでは、締結具３０４に印加される締結工具２１０の重みが変化する。このため、締結音も変化し得る。判定部２４０は、締結工具２１０の姿勢に基づいて、判定モデルを選択してよく、特徴量を補正してもよい。特徴量をどのように補正すべきかは、締結工具２１０の姿勢毎に測定した締結音の特徴量の相違に基づいて、予め決定してよい。

図１２は、録音装置１００の他の構成例を示す図である。本例の録音装置１００は、図１から図１１において説明した録音装置１００の構成に加えて、ハイパスフィルタ１１０、ＡＤ変換部１２０、信号処理部１３０、制御部１４０、通信部１５０および記憶媒体２０を備える。記憶媒体２０は、判定装置２２０の外部に設けられた装置であってもよい。記憶媒体２０は、音データに対して専用に設けられたメモリであってよく、他のデータも記憶するメモリであってもよい。

ハイパスフィルタ１１０は、音検知部１０が出力したアナログ信号に対して、所定のカットオフ周波数以下の成分を減衰させて出力する。カットオフ周波数は、人の音声を除去できる周波数であってよい。カットオフ周波数は、例えば４ｋＨｚ以上の周波数である。人の音声は、概ね１ｋＨｚ～４ｋＨｚである。カットオフ周波数を４ｋＨｚ以上の周波数に設定することで、人の音声の大部分を除去できる。このため、音声に含まれ得る個人情報、機密情報を除去した音データを録音できる。また、カットオフ周波数は、２０ｋＨｚ以下の周波数である。これにより、締結工具２１０が動作したときに生じる締結音を録音できる。締結音は、例えばネジ、ボルト等の金属部品が、こすれ、または、ぶつかる音である。カットオフ周波数は、４ｋＨｚ以上、２０ｋＨｚ以下の範囲で変更可能であってよい。

ＡＤ変換部１２０は、ハイパスフィルタ１１０が出力したアナログ信号を、所定のビット数のデジタル信号に変換する。ＡＤ変換部１２０は、所定の周期でアナログ信号をサンプリングして、時系列のデジタル信号を出力する。本例によれば、ＡＤ変換部１２０の前にハイパスフィルタ１１０が配置されている。このため、ＡＤ変換部１２０に入力されるアナログ信号の振幅を小さくできる。従って、デジタル信号におけるデジタル値の範囲を、比較的に小さい振幅に割り当てることができ、デジタル信号における振幅分解能を向上できる。このため、対象の信号を高精度に録音できる。

信号処理部１３０は、ＡＤ変換部１２０が出力するデジタル信号に対して所定の処理を行う。信号処理部１３０は、例えばデジタル信号に対して所定の演算を行い、デジタルフィルタ処理を行ってよい。信号処理部１３０は、デジタル信号に対して、ハイパスフィルタ１１０のカットオフ周波数以下の周波数成分を低減させてよい。これにより、人の音声をより確実に除去できる。

信号処理部１３０は、所定の処理を行ったデジタル信号を、判定部２４０に出力してよい。信号処理部１３０は、所定の処理を行ったデジタル信号を、記憶媒体２０に記憶してよい。また、信号処理部１３０は、所定の処理を行ったデジタル信号を、通信部１５０を介して、判定装置２２０の外部に送信してもよい。

制御部１４０は、信号処理部１３０の動作を制御する。制御部１４０は、信号処理部１３０のデジタルフィルタ処理におけるカットオフ周波数を調整してよい。制御部１４０は、信号処理部１３０を制御して、デジタル信号を記憶媒体２０に記憶させてよく、デジタル信号を外部に送信させてもよい。制御部１４０は、使用者等から入力される指示に応じて、信号処理部１３０の動作を制御してよい。

通信部１５０は、信号処理部１３０から指定された信号を外部に送信する。通信部１５０は、信号処理部１３０が処理したデジタル信号を、外部に送信してよい。通信部１５０は、デジタル信号を外部のサーバーに送信してよい。当該サーバーは、デジタル信号に含まれる音の情報を解析してよい。サーバーは、図４において説明した判定モデル学習装置３１０として機能してよい。本例によれば、通信部１５０が外部に送信するデジタル信号には、人の音声の情報がほとんど含まれない。このため、個人情報または機密情報の漏洩を防ぐことができる。

ハイパスフィルタ１１０は、次数およびカットオフ周波数等の特性が可変であってよい。制御部１４０は、ハイパスフィルタ１１０の特性を制御してよい。

例えば制御部１４０は、音検知部１０が出力するアナログ信号の振幅に応じて、ハイパスフィルタ１１０のカットオフ周波数を制御してよい。制御部１４０は、アナログ信号の振幅が大きいほど、カットオフ周波数を高く制御してよい。制御部１４０は、アナログ信号の振幅が大きいほど、ハイパスフィルタ１１０の次数を高く制御してよい。これにより、アナログ信号から除去される成分が増大するので、ＡＤ変換部１２０に入力されるアナログ信号の振幅を抑制できる。制御部１４０は、ＡＤ変換部１２０が出力するデジタル信号に応じて、ハイパスフィルタ１１０のカットオフ周波数または次数を制御してもよい。制御部１４０は、デジタル信号の値が飽和した（すなわち、デジタル信号が最大値となった）場合に、ハイパスフィルタ１１０のカットオフ周波数をより高い値に設定し、または、次数をより高い次数に設定してよい。これにより、デジタル信号の値が飽和することを抑制できる。

図１３は、ハイパスフィルタ１１０の構成例を示す回路図である。本例のハイパスフィルタ１１０は、入力部１１、第１コンデンサ１１１、第２コンデンサ１１２、コイル１１３、抵抗１１４、および、出力部１２１を備える。入力部１１は、音検知部１０からアナログ信号が入力される端子である。出力部１２１は、ＡＤ変換部１２０にアナログ信号を出力する端子である。

第１コンデンサ１１１および第２コンデンサ１１２は、入力部１１および出力部１２１の間に直列に設けられる。コイル１１３は、第２コンデンサ１１２および出力部１２１の接続ノードと、基準電位との間に設けられる。基準電位は、例えばグランド電位である。抵抗１１４は、第２コンデンサ１１２および出力部１２１の接続ノードと、基準電位との間に設けられる。コイル１１３と抵抗１１４は、互いに並列に設けられている。このような構成によりハイパスフィルタ１１０は、高周波成分を出力部１２１に通過させ、低周波成分をコイル１１３および抵抗１１４を介して基準電位に出力する。

ハイパスフィルタ１１０は、スイッチ１１５、スイッチ１１６、スイッチ１１７およびスイッチ１１８の少なくとも一つを備えてよい。スイッチ１１５は、第１コンデンサ１１１と並列に設けられ、第１コンデンサ１１１の両端を接続するか否かを切り替える。つまりスイッチ１１５は、入力部１１から伝送されたアナログ信号を、第１コンデンサ１１１に通過させるか、スイッチ１１５に迂回させるかを切り替える。

スイッチ１１６は、第２コンデンサ１１２と並列に設けられ、第２コンデンサ１１２の両端を接続するか否かを切り替える。つまりスイッチ１１６は、入力部１１から伝送されたアナログ信号を、第２コンデンサ１１２に通過させるか、スイッチ１１６に迂回させるかを切り替える。

スイッチ１１７は、コイル１１３と直列に設けられ、入力部１１から伝送されたアナログ信号の成分を、コイル１１３を介して基準電位に出力させるか否かを切り替える。スイッチ１１８は、抵抗１１４と直列に設けられ、入力部１１から伝送されたアナログ信号の成分を、抵抗１１４を介して基準電位に出力させるか否かを切り替える。

制御部１４０は、それぞれのスイッチを制御してよい。それぞれのスイッチを制御することで、ハイパスフィルタ１１０の次数およびカットオフ周波数を調整できる。図１３の例のハイパスフィルタ１１０は、コンデンサおよびスイッチの組み合わせを直列に２組備えている。他の例では、ハイパスフィルタ１１０は、コンデンサおよびスイッチの組み合わせを直列に３組以上備えてもよい。

第１コンデンサ１１１の容量をＣ１［Ｆ］、第２コンデンサ１１２の容量をＣ２［Ｆ］、コイル１１３の容量をＬ［Ｈ］、抵抗１１４の抵抗値をＲ［Ω］とする。それぞれのスイッチのオン抵抗、および、配線等における寄生成分は無視できるほど小さいとする。

スイッチ１１５およびスイッチ１１６がオン、スイッチ１１７およびスイッチ１１８がオフの場合、ハイパスフィルタ１１０はバイパスモードとなり、入力部１１から出力部１２１までの伝達関数は１となる。従って、アナログ信号の周波数特性は変化しない。

スイッチ１１５がオフ、スイッチ１１６がオン、スイッチ１１７がオフ、スイッチ１１８がオンの場合、ハイパスフィルタ１１０は一次フィルタとして機能し、カットオフ周波数ｆｃは下式となる。
ｆｃ＝１／（２π×（Ｃ１×Ｒ））

スイッチ１１５がオフ、スイッチ１１６がオン、スイッチ１１７がオン、スイッチ１１８がオフの場合、ハイパスフィルタ１１０は二次フィルタとして機能し、カットオフ周波数ｆｃは下式となる。
ｆｃ＝１／（２π×（Ｃ１×Ｌ）^０．５）

スイッチ１１５がオン、スイッチ１１６がオフ、スイッチ１１７がオフ、スイッチ１１８がオンの場合、ハイパスフィルタ１１０は一次フィルタとして機能し、カットオフ周波数ｆｃは下式となる。
ｆｃ＝１／（２π×（Ｃ２×Ｒ））

スイッチ１１５がオン、スイッチ１１６がオフ、スイッチ１１７がオン、スイッチ１１８がオフの場合、ハイパスフィルタ１１０は二次フィルタとして機能し、カットオフ周波数ｆｃは下式となる。
ｆｃ＝１／（２π×（Ｃ２×Ｌ）^０．５）

スイッチ１１５がオフ、スイッチ１１６がオフ、スイッチ１１７がオフ、スイッチ１１８がオンの場合、ハイパスフィルタ１１０は一次フィルタとして機能し、カットオフ周波数ｆｃは下式となる。ただし、Ｃ１とＣ２の直列合成容量をＣ３とする。
ｆｃ＝１／（２π×（Ｃ３×Ｒ））

スイッチ１１５がオフ、スイッチ１１６がオフ、スイッチ１１７がオン、スイッチ１１８がオフの場合、ハイパスフィルタ１１０は二次フィルタとして機能し、カットオフ周波数ｆｃは下式となる。
ｆｃ＝１／（２π×（Ｃ３×Ｌ）^０．５）

このように、各スイッチを制御することで、ハイパスフィルタ１１０の次数およびカットオフ周波数を制御できる。本例では、ハイパスフィルタ１１０がシングルエンド回路の例を説明したが、ハイパスフィルタ１１０は全作動回路であってもよい。ハイパスフィルタ１１０の具体的回路は本例に限定されない。

また、ハイパスフィルタ１１０は、図１３に示すように受動素子で構成され、増幅器等の能動素子を含まないことが好ましい。受動素子のみでハイパスフィルタ１１０を構成することで、ハイパスフィルタ１１０が出力するアナログ信号の振幅が増幅されることを防げる。このため、ＡＤ変換部１２０に入力するアナログ信号の振幅を抑制できる。

図１４は、アナログ信号の周波数スペクトルと、ハイパスフィルタ１１０の周波数特性の一例を示す図である。図１４における横軸は周波数を示し、縦軸はスペクトル強度を示す。本例のハイパスフィルタ１１０は、二次フィルタとして機能している。ハイパスフィルタ１１０のカットオフ周波数をｆｃとする。カットオフ周波数ｆｃは、ゲインが－６ｄＢとなる周波数である。

本例のアナログ信号は、録音対象である対象信号の周波数成分と、発話ノイズの周波数成分とを含む。本例の対象信号は、締結工具２１０または締結具３０４が発生する締結音である。本例の対象信号のスペクトルのピーク周波数は、２０ｋＨｚより大きい。発話ノイズは、人の音声によるノイズである。発話ノイズのスペクトルは、主に１ｋＨｚ～４ｋＨｚの帯域に分布している。発話ノイズのスペクトルのピーク周波数は、４ｋＨｚより小さい。

カットオフ周波数ｆｃは、発話ノイズのスペクトルのピーク周波数より高いことが好ましい。カットオフ周波数ｆｃは、４ｋＨｚ以上である。カットオフ周波数ｆｃは、発話ノイズのスペクトルの上端周波数より大きくてよい。例えばカットオフ周波数ｆｃは、１０ｋＨｚ以上であってもよい。ただし、カットオフ周波数ｆｃは、対象信号のピーク周波数より低いことが好ましい。例えばカットオフ周波数ｆｃは、２０ｋＨｚ以下である。対象信号のピーク周波数をｆ１、対話ノイズのピーク周波数をｆ２とする。カットオフ周波数ｆｃは、ピーク周波数ｆ１およびピーク周波数ｆ２の中間周波数に設定されてよく、中間周波数±５ｋＨｚの範囲内に設定されてよく、中間周波数±３ｋＨｚの範囲内に設定されてよく、中間周波数±１ｋＨｚの範囲内に設定されてもよい。これにより、対象信号の成分を残留させることと、発話ノイズの成分を除去することを両立しやすくなる。制御部１４０は、アナログ信号に含まれる発話ノイズ等のノイズ成分のピーク周波数と、対象信号のピーク周波数とに基づいて、ハイパスフィルタ１１０のカットオフ周波数ｆｃを設定してよい。制御部１４０は、ハイパスフィルタ１１０をバイパスモードに設定した状態でアナログ信号をＡＤ変換部１２０に入力し、信号処理部１３０に周波数スペクトルを解析させてよい。

発話ノイズは、使用者等の会話が含まれている。使用者の会話には、使用者自身または他人の個人情報、および、業務上の機密情報が含まれ得る。本例の録音装置１００によれば、このような個人情報および機密情報が含まれる発話ノイズを除去した信号を記録できる。

図１５は、アナログ信号に含まれる振動雑音の周波数スペクトルの例を示す図である。アナログ信号には、振動雑音成分に加えて、図１４に示した発話ノイズ成分および対象信号成分が含まれてよい。図１５では、発話ノイズ成分を省略している。

振動雑音は、例えば工具の振動により生じる音である。振動雑音のスペクトルは、主に１ｋＨｚ～３ｋＨｚに分布している。ハイパスフィルタ１１０のカットオフ周波数ｆｃを４ｋＨｚ以上に設定することで、振動雑音成分も除去できる。

図１６は、ハイパスフィルタ１１０に入力されるアナログ信号の時間波形の一例を示す図である。アナログ信号には、対象信号の成分と、発話ノイズ等のノイズ成分が含まれている。信号振幅はこれらの成分の和になるので、信号振幅が大きい。

図１７は、ハイパスフィルタ１１０が出力するアナログ信号の時間波形の一例を示す図である。当該アナログ信号からは、発話ノイズ等のノイズ成分が除去されている。このため、対象信号成分が周期的に観察され、また、全体的な振幅が小さくなっている。当該アナログ信号をＡＤ変換部１２０に入力するので、ＡＤ変換部１２０の各ビットを効率よく利用して、振幅方向の分解能を向上できる。

信号処理部１３０は、ＡＤ変換部１２０が出力するデジタル信号に対して所定の処理を行う。信号処理部１３０は、デジタル信号に対してデジタルフィルタ処理を行ってよい。当該デジタルフィルタは、通過帯域と阻止帯域との間の過渡領域において、ゲインが最小値から最大値まで直線的に変化する特性を有してよい。デジタルフィルタの境界周波数ｆｂは、ハイパスフィルタ１１０のカットオフ周波数ｆｃと一致していてよく、カットオフ周波数ｆｃより小さくてよく、大きくてもよい。

一例として、ハイパスフィルタ１１０の伝達関数ｇＡ（ｆ）は下式となる。
ｇＡ（ｆ）＝ｆ^２×（１＋（２π×（ｆ／ｆｃ））^２）
また、デジタルフィルタの伝達関数ｇＤ（ｆ）は下式となる。なお、過渡領域の帯域をｆｂ１～ｆｂ２とする。
ｆ＜ｆｂ１において、
ｇＤ（ｆ）＝１／Ａ ただし、Ａは設定される定数。
ｆ≧ｆｂ２において、
ｇｄ（ｆ）＝（１＋（２π×（ｆ／ｆｃ））^２）／ｆ^２

また信号処理部１３０は、ＡＤ変換部１２０が出力するデジタル信号に対して、デジタルノイズを重畳してもよい。信号処理部１３０は、発話ノイズの成分が解析できないように、発話ノイズの成分の周波数帯域の少なくとも一部に、デジタルノイズを重畳することが好ましい。

図１８は、信号処理部１３０が重畳するデジタルノイズの一例を示す図である。図１８においては、デジタルノイズが重畳されたデジタル信号の周波数スペクトルと、ハイパスフィルタ１１０の周波数特性を示している。デジタル信号には、デジタルノイズの成分と、対象信号の成分が含まれる。

信号処理部１３０は、ハイパスフィルタ１１０のカットオフ周波数ｆｃ以下の周波数帯域の少なくとも一部に、デジタルノイズを重畳する。信号処理部１３０は、カットオフ周波数ｆｃ以下の周波数帯の全体に、デジタルノイズを重畳してもよい。信号処理部１３０は、カットオフ周波数ｆｃよりも大きい周波数帯域にも、デジタルノイズを重畳してよい。例えば信号処理部１３０は、カットオフ周波数ｆｃと、対象信号のスペクトルのピーク周波数との間の帯域の少なくとも一部に、デジタルノイズを重畳してもよい。

信号処理部１３０は、発話ノイズのスペクトルのピーク周波数を含む帯域にデジタルノイズを重畳してよい。信号処理部１３０は、デジタルフィルタの過渡領域の下限周波数ｆｂ１以下の帯域にデジタルノイズを重畳してよく、上限周波数ｆｂ２以下の帯域にデジタルノイズを重畳してもよい。

信号処理部１３０は、１ｋＨｚ以上の帯域にデジタルノイズを重畳してよい。これにより、発話ノイズの帯域のほぼ全体にわたって、デジタルノイズを重畳できる。信号処理部１３０は、０．５ｋＨｚ以上の帯域にデジタルノイズを重畳してよく、０Ｈｚ以上の帯域にデジタルノイズを重畳してもよい。

デジタルノイズを重畳することで、記録するデジタル信号からは、発話ノイズの内容を解析することが困難となる。デジタルノイズは、いわゆるホワイトノイズであってよい。つまりデジタルノイズは、ノイズ重畳の対象となる帯域の全体にわたって、スペクトル強度がほぼ一定となるノイズであってよい。例えばデジタルノイズは、スペクトル強度の変動幅が、スペクトル強度の平均値の±３ｄＢの範囲内であってよい。信号処理部１３０は、デジタルノイズを重畳する前のデジタル信号を、判定部２４０に出力してよい。信号処理部１３０は、デジタルノイズを重畳した後のデジタル信号を、通信部１５０または記憶媒体２０に出力してよい。

図１９は、デジタルノイズが重畳されたデジタル信号の時間波形の一例を示す図である。本例の波形は、図１７に示した波形に対して、デジタルノイズ成分が重畳されている。デジタルノイズ成分の振幅は、対象信号成分の振幅より小さくてよく、大きくてもよい。

本例によれば、ＡＤ変換部１２０よりも後段においてデジタルノイズを重畳するので、ＡＤ変換部１２０に入力するアナログ信号の振幅は増大しない。そして、デジタルノイズを重畳することで、音声情報を秘匿化できる。通信部１５０は、音声情報が秘匿化された信号を外部に送信できる。また、記憶媒体２０は、音声情報が秘匿化された信号を記録できる。

図２０は、判定装置２２０の回路が搭載された回路基板３６０の一例を示す図である。回路基板３６０には、判定装置２２０以外の回路も設けられてよい。

回路基板３６０には、防振材３８０が設けられる。防振材３８０は、回路基板３６０よりも弾性率が低い材料で形成される。例えば防振材３８０は、シリコンゲルで形成されている。防振材３８０は、回路基板３６０と、回路基板３６０が収容される筐体の壁との間に配置されている。本例の防振材３８０は、回路基板３６０の一部分を周回するように設けられている。これにより、音検知部１０の振動を抑制して、アナログ信号における振動成分を抑制できる。

防振材３８０は、回路基板３６０に対して複数設けられてよい。また、防振材３８０は、複数の回路基板３６０に対して共通に設けられてもよい。本例では、複数の回路基板３６０が積層して設けられている。２つの回路基板３６０の間には、支持部３７０が配置されている。支持部３７０は、２つの回路基板３６０の間隔を規定する。支持部３７０は、回路基板３６０からの熱を外部に放出するヒートシンクとして機能してもよい。防振材３８０は、複数の回路基板３６０および支持部３７０を周回するように設けられてよい。

以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。

特許請求の範囲、明細書、および図面中において示した装置、システム、プログラム、および方法における動作、手順、ステップ、および段階等の各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」等と明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現しうることに留意すべきである。特許請求の範囲、明細書、および図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」等を用いて説明したとしても、この順で実施することが必須であることを意味するものではない。

１０・・・音検知部、１１・・・入力部、２０・・・記憶媒体、１００・・・録音装置、１１０・・・ハイパスフィルタ、１１１・・・第１コンデンサ、１１２・・・第２コンデンサ、１１３・・・コイル、１１４・・・抵抗、１１５・・・スイッチ、１１６・・・スイッチ、１１７・・・スイッチ、１１８・・・スイッチ、１２０・・・ＡＤ変換部、１２１・・・出力部、１３０・・・信号処理部、１４０・・・制御部、１５０・・・通信部、２００・・・締結装置、２１０・・・締結工具、２１１・・・筐体、２１２・・・接続部、２１３・・・操作部、２１４・・・把持部、２１５・・・台座部、２２０・・・判定装置、２３２・・・判定システム、２４０・・・判定部、２５０・・・動作制御部、２６０・・・判定モデル記憶部、２７０・・・場所記憶部、２８０・・・姿勢検知部、３００・・・建築物、３０１・・・柱、３０２・・・梁、３０３・・・固定部、３０４・・・締結具、３０５・・・基礎、３１０・・・判定モデル学習装置、３５０・・・対話モジュール、３６０・・・回路基板、３７０・・・支持部、３８０・・・防振材、６０１・・・ピーク

Claims (14)

1. 締結具を締結する締結工具の動作を判定する判定装置であって、
   検知した音を電気信号に変換する音検知部と、
   前記電気信号に基づいて、前記締結具の締結が終了したか否かを判定する判定部と
   を備え、
   前記判定部は、機械学習により生成された判定モデルを用いて前記締結具の締結が終了したか否かを判定し、
   前記判定モデルは、前記電気信号の特徴量データから前記締結具の締付トルクの値を推定し、
   前記判定部は、前記電気信号の周波数スペクトルを、前記電気信号の特徴量データとして前記判定モデルに入力する
   判定装置。
2. 前記判定部において締結が終了したと判定された場合に、前記締結工具の動作を停止させる動作制御部を更に備える
   請求項１に記載の判定装置。
3. 前記判定部は、２０ｋＨｚ以上の周波数帯の前記電気信号の成分に基づいて、前記締結が終了したか否かを判定する
   請求項１または２に記載の判定装置。
4. 前記締結工具は、前記締結具の締結時に連続した打撃音を発生し、
   前記判定部は、少なくとも一つの前記打撃音を含む期間の前記電気信号に基づいて、前記締結が終了したか否かを判定する
   請求項１から３のいずれか一項記載の判定装置。
5. 前記判定部は、前記締結具が締結する締結対象の種類に更に基づいて、前記締結が終了したか否かを判定する
   請求項１から４のいずれか一項に記載の判定装置。
6. 前記判定部は、前記締結具が締結する締結対象の種類毎に異なる前記判定モデルを用いて、前記締結具の締結が終了したか否かを判定する
   請求項４に記載の判定装置。
7. 前記判定部は、前記締結工具の種類に更に基づいて、前記締結が終了したか否かを判定する
   請求項１から６のいずれか一項に記載の判定装置。
8. 複数の前記判定モデルを記憶する判定モデル記憶部を更に備え、
   前記判定部は、前記締結具を締結しているときの前記締結工具の姿勢に基づいて、使用する前記判定モデルを選択する
   請求項１から７のいずれか一項に記載の判定装置。
9. 締結が完了した前記締結具が、建築物のいずれの場所の締結具であるかを記憶する場所記憶部を更に備える
   請求項１から８のいずれか一項に記載の判定装置。
10. 前記音検知部は、検知した音をアナログ信号に変換し、
    前記判定装置は、
    前記アナログ信号のカットオフ周波数以下の成分を減衰させるハイパスフィルタと、
    前記ハイパスフィルタを通過した前記アナログ信号を、デジタル信号に変換して、前記判定部に入力するＡＤ変換部と
    を更に備える請求項１から９のいずれか一項に記載の判定装置。
11. 前記カットオフ周波数が、４ｋＨｚ以上、２０ｋＨｚ以下である
    請求項１０に記載の判定装置。
12. 前記判定部は、前記電気信号に対してＦＦＴを行うことによって前記周波数スペクトルを生成する請求項１から１１のいずれか一項に記載の判定装置。
13. 請求項１から１２のいずれか一項に記載の判定装置と、
    前記締結工具と
    を備える締結装置。
14. 請求項１から１２のいずれか一項に記載の判定装置と、
    前記締結工具の使用者と対話する対話モジュールと、
    前記判定部における判定結果と、前記対話モジュールの対話データとを対応付けて記憶する対話記憶部と
    を備える判定システム。

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