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公開番号2024122329
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-09-09
出願番号2023029811
出願日2023-02-28
発明の名称異常検知装置、処理装置、異常検知方法及びプログラム
出願人株式会社東芝
代理人弁理士法人酒井国際特許事務所
主分類G06F 11/07 20060101AFI20240902BHJP(計算;計数)
要約【課題】より多くの異常をより精度よく検知する。
【解決手段】実施形態の異常検知装置は、パラメータセット記憶部と検知部と情報入力部と処理部とを備える。パラメータセット記憶部は、少なくとも1つの対象データの異常の検知に用いられる複数のパラメータセットを記憶する。検知部は、前記複数のパラメータセットから選択された少なくとも1つのパラメータセットを用いて、前記少なくとも1つの対象データの異常を検知し、少なくとも1つの検知結果を取得する。情報入力部は、少なくとも1つの前記検知結果に対する教示情報の入力を受ける。処理部は、前記教示情報に基づいて、前記パラメータセットの更新、追加及び削除の少なくとも1つを行う。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
少なくとも１つの対象データの異常の検知に用いられる複数のパラメータセットを記憶するパラメータセット記憶部と、
前記複数のパラメータセットから選択された少なくとも１つのパラメータセットを用いて、前記少なくとも１つの対象データの異常を検知し、少なくとも１つの検知結果を取得する検知部と、
少なくとも１つの前記検知結果に対する教示情報の入力を受ける情報入力部と、
前記教示情報に基づいて、前記パラメータセットの更新、追加及び削除の少なくとも１つを行う処理部と、
を備える異常検知装置。
続きを表示（約 1,200 文字）【請求項２】
前記処理部は、更新条件を満たす場合、所定のスコア関数に基づいてパラメータセットのスコアを計算し、前記パラメータセットの更新前と、前記パラメータセットの更新後とで、前記スコアの変化が第１の閾値より小さく、かつ、前記パラメータセットの更新後のスコアが第２の閾値より小さい場合、前記パラメータセットを削除する、
請求項１に記載の異常検知装置。
【請求項３】
前記教示情報を記憶するデータ記憶部を更に備え、
前記更新条件は、前記データ記憶部に記憶された前記教示情報の数が一定数以上増加したことである、
請求項２に記載の異常検知装置。
【請求項４】
前記処理部は、追加条件を満たした場合、前記異常の未検知を抑制するために、正常と検知された対象データを、再度検知するための新たなパラメータセットを追加する、
請求項２に記載の異常検知装置。
【請求項５】
前記処理部は、追加条件を満たした場合、前記異常の過検知を抑制するために、異常と判定された対象データを、再度検知するための新たなパラメータセットを追加する、
請求項２に記載の異常検知装置。
【請求項６】
前記追加条件は、前記パラメータセットの更新前と、前記パラメータセットの更新後とで、前記スコアの変化が第１の閾値より小さく、かつ、前記パラメータセットの更新後のスコアが第２の閾値以上の場合である、
請求項４又は５に記載の異常検知装置。
【請求項７】
前記パラメータセット記憶部は、前記複数のパラメータセットの関係を示す木構造モデルによって、前記複数のパラメータセットを記憶し、
前記検知部は、前記木構造モデルに基づいて選択された少なくとも１つのパラメータセットを用いて、前記少なくとも１つの対象データの異常を検知する、
請求項１に記載の異常検知装置。
【請求項８】
前記検知部は、前記木構造モデルにおいて、親ノードのパラメータセットで正常と検知され、かつ、前記親ノードの子ノードのパラメータセットで異常と検知された対象データの検知結果に対する教示情報の教示優先度をより高く決定する、
請求項７に記載の異常検知装置。
【請求項９】
前記検知部は、前記木構造モデルにおいて、親ノードのパラメータセットで異常と検知され、かつ、前記親ノードの子ノードのパラメータセットで正常と検知された対象データの検知結果に対する教示情報の教示優先度をより高く決定する、
請求項７に記載の異常検知装置。
【請求項１０】
前記情報入力部は、前記対象データの検知結果を前記教示優先度に従って表示し、表示された前記対象データの検知結果に対する教示情報の入力を受け付ける、
請求項８又は９に記載の異常検知装置。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は異常検知装置、処理装置、異常検知方法及びプログラムに関する。
続きを表示（約 1,700 文字）【背景技術】
【０００２】
作業の状況を監視し、異常を判定する異常判定装置が従来から知られている。例えば、異常判定装置による判定結果が正しいか否かを、ユーザが教示することにより、異常判定アルゴリズムを更新する技術が従来から知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
国際公開２０２０－０２６３４４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら従来の技術では、より多くの異常をより精度よく検知することが難しかった。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
実施形態の異常検知装置は、パラメータセット記憶部と検知部と情報入力部と処理部とを備える。パラメータセット記憶部は、少なくとも１つの対象データの異常の検知に用いられる複数のパラメータセットを記憶する。検知部は、前記複数のパラメータセットから選択された少なくとも１つのパラメータセットを用いて、前記少なくとも１つの対象データの異常を検知し、少なくとも１つの検知結果を取得する。情報入力部は、少なくとも１つの前記検知結果に対する教示情報の入力を受ける。処理部は、前記教示情報に基づいて、前記パラメータセットの更新、追加及び削除の少なくとも１つを行う。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
異常検知装置の概略構成の一例を示すブロック図。
第１実施形態の異常検知装置の構成の一例を示すブロック図。
第１実施形態のパラメータセット記憶部に記憶される複数のパラメータセットの一例を示す図。
第１実施形態の検知部による最終的な検知結果の一例を示す図。
第１実施形態の異常検知方法のメインフローの一例を示すフローチャート。
第１実施形態の処理部の動作例を示すフローチャート。
第１実施形態の情報入力部の動作例を示すフローチャート。
第２実施形態の異常検知装置の構成の一例を示すブロック図。
第２実施形態のパラメータセット記憶部に記憶される複数のパラメータセットの一例を示す図。
第２実施形態の木構造モデルにおける検知結果の一例。
第２実施形態の処理部の動作例を示すフローチャート。
第３実施形態の異常検知装置の構成の一例を示すブロック図。
第３実施形態の表示情報の一例（更新確認の場合）を示す図。
第３実施形態の表示情報の一例（削除確認の場合）を示す図。
第１乃至第３実施形態の異常検知装置のハードウェア構成の一例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
以下に添付図面を参照して、異常検知装置、処理装置、異常検知方法及びプログラムの実施形態を詳細に説明する。
【０００８】
判定アルゴリズム（例えば、様々な関数、及び、様々なパラメータがまとめられたデータ）の数は限られており、全ての異常を精度よく検知できない可能性があるという問題がある。また、ユーザの教示について全ての異常判定結果を正しいか否か教示するのはコストが高いという問題があり、異常と判定された結果のみを教示する場合は正常と判定される異常データが収集できず未検知が抑制できないという問題がある。
【０００９】
はじめに、このような問題を解決する異常検知装置の概略構成について説明する。
【００１０】
［概略構成の一例］
図１は、異常検知装置１００の概略構成の一例を示すブロック図である。異常検知装置１００は、対象データを示す信号の入力を受け付け、対象データの異常の有無を検知する。異常検知装置１００は信号を出力する装置の中に配置されていても、信号を出力する装置の外に配置されていても構わない。図１に示すように、異常検知装置１００は、入力部１０１、パラメータセット記憶部１０２、検知部１０３、データ記憶部１０４、情報入力部１０５及び処理部１０６を備える。
（【００１１】以降は省略されています）

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