JP2006171184A - 技能評価システムおよび技能評価方法 - Google Patents

Abstract

【課題】作業者個々の技能が重要視される様々な作業について、その作業を行う作業者の習熟レベルを容易かつ客観的に評価できる技能評価システムおよび技能評価方法を提供する。
【解決手段】作業の技能を修得する必要がある作業者の技能水準を評価する装置において、評価の対象となる技能が必要とされる作業に関連した作業の状態を測定し定量的な挙動データおよび作業状態データから得られる特定の有意なパターンと、あらかじめ構築された模範的なデータおよびそのデータ範囲・パターンに関する情報を記憶するパターン記憶装置１６が記憶する模範的なデータのパターンとを比較した結果から得られる指標を評価結果として提示する技能評価結果提示装置１９とを具備する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、作業者の技能水準を客観的に評価する技能評価システムおよび技能評価方法に関する。

従来、特殊作業で必要とされる熟練技能を習得するためには、科学的かつ統一的な訓練手段はなく、専門家の能力に依存する部分は大きい。一般的には、その分野の専門家であるトレーナー、コーチ、インストラクターなどが学習者を個別的に指導している。かかる事情から、従来の技能評価システムは、作業者の作業時間を測定し、時間を管理して技能習得を図るべき作業ポイントを明確化し、効率化を図るものが大半である。

例えば、特許文献１に記載されるように、作業者の作業所要時間を測定し、作業者の実作業時間の合計である全実作業時間とを比較し、全実作業時間が全標準作業時間を超過したとき、各作業工程において実作業時間が標準作業時間を超過した作業工程を検出して作業者の作業習熟度を評価し、その評価結果を習熟度データベースに記録する装置がある。
特開２００１−１６６６７９号公報

しかしながら、上述した特許文献１にあるような作業習熟支援装置にあっては、作業のモニタリングの粒度が粗く、作業者一人一人の技能にまで踏み込んだ分析を行うことは困難であった。また、特殊作業を対象とした熟練技能の修得のためには、上述の特許文献１に開示されるような時間による分析結果の提示だけでは十分とはいえなかった。従って、作業者一人一人の挙動や作業の特徴をより詳細に分析し、その特徴について作業者自身が理解可能な形で提示することが必要不可欠であると考えられる。

一方、人間による作業は、自動機械やロボットに比べて作業対象の形状などの作業条件の変化に対する柔軟な対応が可能であるが、作業品質の安定性や作業能率の点で大きく劣るといった点が指摘されている。

他方、訓練中あるいは施工作業中作業者本人が行なった作業の状況が、これら教育プログラムや熟練者の作業に見られる客観的特徴と比べてどのような特徴を有しており、またそれをどのように修正していくことが望ましいかという指針を客観的・定量的に把握することは従来まったく困難であり、自分の癖、性癖や特徴というものを認識することは既存の訓練システム並びに教育プログラムにおいても実現は不可能であった。

従来、これらの情報の取得・分析は心理学分野が主に研究の対象としていたという背景もあり、研究機関の一室等、測定機器、測定環境の標準化には非常に適当かつ理想的ではあるが実際の作業が行われる現場とはまったく条件・環境の異なる状況において行われることが通常であった。このような測定条件の理想化は、測定装置が大型化したり、作業環境そのものの温度・湿度をはじめとする各種測定条件が測定機器にとって必ずしも所定の測定精度を再現するのに不適当なものであったりすることに起因していると考えることができる。

すなわち、従来の作業環境ではその作業状態をオンラインで監視したり、作業を情報提供等で支援したりするような適用例はなく、作業を監視した結果に基づき，作業者の技量を評価する方法として応用する事例は、作業に応じて変化する作業項目の選択といった問題や、作業環境を阻害せずに計測する装置が知られておらず、従来から困難であると考えられてきた。

本発明は、上述した事情に鑑みてなされたものであり、作業者個々の技能が重要視される様々な作業について、作業を詳細に分析し、定量的な分析結果に基づき、その作業を行う作業者の習熟レベルを容易かつ客観的に評価するともに、作業者自身の習熟レベルを他の作業者の習熟レベルと定量的に比較可能な技能評価システムおよび技能評価方法を提供することを目的とする。

また、他の目的としては、多次元的な作業の特徴を一次元化して作業者に理解しやすい形で表現し提示することにある。

本発明に係る技能評価システムは、上述した課題を解決するため、請求項１に記載したように、作業の技能を修得する必要がある作業者の技能水準を評価する装置において、評価の対象となる技能が必要とされる作業に関連した作業の状態を測定し定量的な挙動データおよび作業状態データとして検出する作業測定検出手段と、前記挙動データおよび作業状態データから必要な時系列信号を抽出し処理する信号処理手段と、前記信号処理手段が、信号処理を行った結果から特定の有意なパターンを抽出するパターン特徴抽出手段と、あらかじめ構築された模範的なデータおよびそのデータ範囲・パターンに関する情報を記憶するパターン記憶手段と、前記パターン記憶手段が記憶する模範的なデータのパターンと前記特徴抽出手段が抽出した当該作業者のパターンとを比較するパターン比較手段と、前記パターン比較手段が比較した結果から少なくとも１つ以上の特徴量を選択的に表現する特徴表現手段と、前記特徴表現手段が表現し得る多次元の特徴量を一次元化した指標を評価結果として提示する技能評価結果提示手段とを具備することを特徴とする。

本発明に係る技能評価方法は、上述した課題を解決するため、請求項８に記載したように、作業の技能を修得する必要がある作業者の技能水準を評価する方法であり、評価の対象となる技能が必要とされる作業に関連した作業の状態を測定し定量的な挙動データおよび作業状態データを検出して収録する挙動・作業状態データ検出収録ステップと、この挙動・作業状態データ検出収録ステップで検出された挙動データおよび作業状態データから必要な時系列信号を抽出し処理する信号処理ステップと、この信号処理ステップで信号処理を行った結果から特定の有意なパターンを抽出する特徴抽出ステップと、あらかじめ構築された模範的なデータのパターンと前記特徴抽出ステップで抽出された当該作業者のパターンとを比較するパターン比較ステップと、このパターン比較ステップでの比較結果から少なくとも１つ以上の特徴量を選択的に表現する特徴表現ステップおよびこの特徴表現ステップで表現し得る多次元の特徴量を一次元化した指標を評価結果として提示する技能評価結果提示ステップの少なくとも何れかの処理ステップを行い、その結果を提示する結果提示ステップとを具備することを特徴とする。

本発明に係る技能評価システムおよび技能評価方法によれば、作業者個々の技能が重要視される様々な作業について、作業を詳細に分析し、定量的な分析結果に基づき、その作業を行う作業者の習熟レベルを容易かつ客観的に評価するともに、作業者自身の習熟レベルを他の作業者の習熟レベルと定量的に比較することができる。

また、多次元的な作業の特徴を一次元化して表現し提示することができるので、作業者やインストラクタ等に多次元的な作業の特徴をより容易に理解することができる。さらに、多次元的な作業の特徴を一次元化して表現し提示するので、当該技能を修得していない者であっても、作業者の当該技能の評価結果を明確に判断できる。

以下、本発明に係る技能評価システムおよび技能評価方法の実施例について、添付の図面を参照して説明する。

図１は、本発明に係る技能評価システムの一実施例である技能評価システム１０について構成を概略的に表した構成概略図である。

技能評価システム１０とは、当該作業を行う作業者が必要とされる技能をどの程度習得しているかを評価するための装置である。すなわち、技能評価システム１０は、作業者の技能水準がどのレベルにあるのかを客観的に評価する装置である。

図１に示すように、技能評価システム１０は、評価の対象となる作業が行われる際に、当該作業を行う環境（以下、作業環境とする）や作業自体に関するデータ（以下、作業状態データとする）および作業者の作業中の挙動に関するデータ（以下、挙動データとする）を測定・検出する作業測定検出手段としての作業測定・検出装置１３と、作業測定・検出装置１３が測定・検出した作業状態データおよび挙動データから、それぞれ、必要な時系列信号を抽出して信号処理する信号処理手段としての信号処理装置１４と、信号処理後の時系列信号から特定の有意なパターンを抽出するパターン特徴抽出手段としてのパターン特徴抽出装置１５と、あらかじめ構築された模範的なデータやそのデータ範囲・パターンに関する情報を記憶するパターン記憶手段としてのパターン記憶装置１６と、パターン記憶装置１６に記憶されたデータ・パターンと当該作業者によるパターンを比較するパターン比較手段としてのパターン比較装置１７と、パターン比較装置１７の比較結果から特徴量を表現する特徴表現手段としての特徴表現装置１８と、特徴表現装置１８が表現し得る多次元（複数）の特徴量を一次元化して得られる指標を当該作業者の技能評価結果として提示する技能評価結果提示手段としての技能評価結果提示装置１９とを具備する。

次に、技能評価システム１０が具備する各装置１３〜１９の構成をより具体的に説明する。なお、後述する図２〜図９の説明は、技能評価システム１０が評価する対象作業を手溶接作業とした場合の例である。

図２に、技能評価システム１０における作業測定・検出装置１３の一実施例の構成を概略的に表した構成概略図を示す。

技能評価システム１０における作業測定・検出装置１３は、定量的な作業状態データおよび挙動データを測定・検出するための装置であり、単一または複数の時系列信号を同期的に測定、検出および収録する機能を有する。

また、作業測定・検出装置１３は、単一または複数の時系列信号を同期的に測定、検出および収録する機能を用いて、評価の対象となる技能で必要とされる作業に関連した作業の状態を測定し定量的な挙動データおよび作業状態データとして検出する挙動・作業状態データ検出収録ステップを行う。

ところで、作業測定・検出装置１３の上記機能は、例えば、時系列信号を測定・検出するセンシングデバイス等のセンサ類が有するセンシング機能と、単一または複数の時系列信号の同期化する信号同期化機能と、同期化された信号を収録する信号収録機能とを備えることで実現することができる。つまり、作業測定・検出装置１３は、センシング機能を有するセンサ類と、信号同期化機能および信号収録機能を有する信号同期化・収録手段とを備える構成とすることで、単一または複数の時系列信号を同期的に測定、検出および収録することができる。

より具体的に説明すれば、作業測定・検出装置１３は、図２に示すように、センサ類としてのＣＣＤカメラ２１、ジャイロセンサ２２、加速度センサ２３、モーションセンサ２４および温度センサ２５と、ＣＣＤカメラ２１、ジャイロセンサ２２、加速度センサ２３、モーションセンサ２４および温度センサ２５の各々から得られるアナログ信号をデジタル信号に変換するＡＤ変換手段としてのＡＤ変換装置２６と、複数のデジタル信号を同期信号として並列的に収録可能な信号同期化・収録手段としての多チャンネルマルチプレクサ２７と、手溶接作業用の溶接用制御器２９とを備える。

ＣＣＤカメラ２１は、作業者の挙動、作業環境および作業自体の状況を視覚的に捉えた映像情報、すなわち、視覚的な作業状態データおよび挙動データを検出する。検出された映像情報は、デジタル信号として出力され、多チャンネルマルチプレクサ２７へ入力される。

なお、ＣＣＤカメラ２１の個数や仕様（例えば、画素数、焦点距離、動作温度、その他）は、評価対象となる作業の性質に応じて適宜選択して構わない。

例えば、作業の状況を計測する目的でＣＣＤカメラ２１を使用する場合、三次元的な座標をカメラ視野内の相対的な位置関係から算出する処理を目的として同じ対象を別な方位から測定したり、相互に異なる視野角に配置して作業の進行に伴う作業者や作業位置の変化に対応し、測定対象を持続的に捕捉し続けたり、巨視的な作業者挙動と微視的な作業状態の推移の把握を目的として倍率が異なるカメラを複数使用したりすることが想定でき、ＣＣＤカメラ２１の使用方法に制限や制約はない。

ジャイロセンサ２２、加速度センサ２３およびモーションセンサ２４は、作業者の作業中の姿勢や作業対象との相対的な位置関係に関する三次元情報を検出するための装置である。検出された三次元情報は、デジタル信号として出力され、多チャンネルマルチプレクサ２７へ入力される。

温度センサ２５は、作業環境および作業自体の状況を物体の温度という観点から捉えるべく、作業に関わる物体（例えば、溶接対象物）の温度情報を作業状態データおよび挙動データとして検出する。検出された温度情報は、デジタル信号として出力され、多チャンネルマルチプレクサ２７へ入力される。

なお、ジャイロセンサ２２、加速度センサ２３、モーションセンサ２４および温度センサ２５は、検知した情報をデジタル信号として出力する方式（デジタル式）およびアナログ信号として出力する方式（アナログ式）のいずれを採用しても構わないが、アナログ式を採用する場合には、ＡＤ変換装置２６を用いてセンサ出力をＡＤ変換した後に多チャンネルマルチプレクサ２７へ入力する必要がある。

また、作業測定・検出装置１３が備えるセンサ類２１〜２５は、実験室などでの特殊な条件を除き、ＣＣＤカメラ２１等の非接触式のセンシングデバイスを主に活用することが望ましい。センサ類２１〜２５が接触式のセンシングデバイスの場合、実際の作業において、センサ類自体が作業遂行の阻害要因となるためである。

ＡＤ変換装置２６は、作業において使用する装置の状態のモニタリング信号として得られるアナログ信号をデジタル信号に変換する。なお、ＡＤ変換装置２６に入力されるアナログ信号の数は、単数であるか複数であるかを問わず対応できるものとする。

また、ＡＤ変換装置２６は、並列的にアナログ信号を変換できる装置を前提としたが、入力されるアナログ信号が単数の場合しか対応できない装置であっても構わない。但し、この場合、デジタル信号に変換したいアナログ信号の数と同数のＡＤ変換装置２６を用意する必要がある。

多チャンネルマルチプレクサ２７は、複数のデジタル信号を同期信号として並列的に収録する機能を有する。多チャンネルマルチプレクサ２７が収録したデジタル信号は、図１に示すように、信号処理装置１４に入力される。なお、多チャンネルマルチプレクサ２７は、センサ類２１〜２５の少なくともいずれかと一体的に構成されても構わない。

溶接用制御器２９は、手溶接作業に使用するトーチ運棒へ電源を供給するとともに制御を行う。また、溶接用制御器２９がトーチ運棒を制御する制御情報は、作業者の挙動、作業環境および作業自体の状況を把握する上で参考となる情報と考えられる。そこで、トーチ運棒を制御するための制御情報、すなわち、溶接用制御器２９から出力される制御信号（アナログ信号）は、ＡＤ変換装置２６を経由してデジタル信号に変換された後、多チャンネルマルチプレクサ２７へ入力される。

このように構成される作業測定・検出装置１３では、単一または複数の時系列信号を同期的に測定、検出および収録する機能が実現され、挙動・作業状態データ検出収録ステップを行うことができる。

作業測定・検出装置１３が行う挙動・作業状態データ検出収録ステップとしては、まず、溶接プロセスにおける温度を含む金属の溶融現象のモニタリングとともに溶接士のトーチ運棒挙動や溶融池周辺の注視点の挙動の計測・検出を複数のＣＣＤカメラ２１が行う。また、溶接士の持つトーチ運棒の相対的な挙動および姿勢の変化の計測・検出をジャイロセンサ２２、加速度センサ２３およびモーションセンサ２４が行い、溶融池（およびその周辺）の温度の計測を温度センサ２５が行う。さらに、溶接用制御器２９から制御信号（アナログ信号）が、ＡＤ変換装置２６に入力され、ＡＤ変換装置２６は、入力された制御信号をアナログ信号からデジタル信号に変換する。

続いて、ＣＣＤカメラ２１と、ジャイロセンサ２２、加速度センサ２３およびモーションセンサ２４と、温度センサ２５は、測定・検出した各種情報（デジタル信号）を多チャンネルマルチプレクサ２７に送信する。また、ＡＤ変換装置２６は、ＡＤ変換後の制御信号（デジタル信号）を多チャンネルマルチプレクサ２７に送信する。

続いて、デジタル信号を受信した多チャンネルマルチプレクサ２７は、受信したデジタル信号、すなわち、センサ類２１〜２５が測定・検出した各種情報およびＡＤ変換後の制御信号を、同期信号として並列的に収録する。多チャンネルマルチプレクサ２７が、センサ類２１〜２５が測定・検出した各種情報およびＡＤ変換後の制御信号を同期信号として並列的に収録し終えると、挙動・作業状態データ検出収録ステップを完了する。

挙動・作業状態データ検出収録ステップを完了した作業測定・検出装置１３は、多チャンネルマルチプレクサ２７が収録した信号を作業状態データおよび挙動データとして図１に示す信号処理装置１４へ送信する。

なお、作業測定・検出装置１３は、必ずしも、図２に示すものに限定されるものではない。つまり、ＣＣＤカメラ２１、ジャイロセンサ２２、加速度センサ２３、モーションセンサ２４、温度センサ２５、ＡＤ変換装置２６および多チャンネルマルチプレクサ２７を備えている必要はなく、例えば、単一あるいは複数の時系列信号を同期的に測定・検出可能な測定・検出装置同士あるいはＣＣＤカメラ２１と時系列信号の測定装置を組み合わせて同期測定・検出を行うことを排除するものではない。

また、ＣＣＤカメラ２１を複数組み合わせて利用し、作業測定・検出装置１３の後段に配置する特徴抽出手段１８において対応する演算処理を施すように構成すれば、三次元モーションセンサ２４のような動きに関する情報を非接触で測定・検出することも可能となる。

さらに、感度が赤外領域までの範囲をカバーするＣＣＤカメラ２１を用意すれば、温度分布をモニタリングできる。すなわち、ＣＣＤカメラ２１が温度センサ２５を兼ねることができる。

一方、作業測定・検出装置１３における同期的測定に関しても、例えば、アナログ信号とデジタル信号の混在またはデジタルサンプリング周期の設定方法に関しても、サンプリング周期は測定装置の性能に応じて様々なものが入手可能であるが、これらについて、全ての測定結果が常に同期して動作している必要はない。例えば、絶対時間が別個測定されていれば、映像の場合はフレーム間、信号の場合はサンプリング点間の線形・非線形内挿・補間処理により模擬的な同期測定の実現が可能である。

また、手溶接作業では、例えば、プロセスとしては高速度カメラ等を用いた詳細解析や信号の高速サンプリングが必要な一方、他方で作業者の挙動計測など人間の目で把握可能な数十〜１００Ｈｚ程度の比較的遅いサンプリングで十分というように、速い現象と遅い現象が混在する場合などが想定されるため、このような速い現象と遅い現象が混在する状況下においても、作業測定・検出装置１３は、データ収録を行い得るか懸念される。

しかしながら、高速のサンプリング周期（速い側）を他方のサンプリング周期（遅い側）の倍数とすることで、基本的には、速い側のサンプリングに使用されるクロックを用いて、速い側および遅い側のサンプリングを同期して行うことができるため、速い現象と遅い現象が混在する場合であっても、問題なくデータを収録することができる。

技能評価システム１０における信号処理装置１４は、作業測定・検出装置１３が検出した挙動データおよび作業状態データから評価対象となる作業の技能を評価するうえで必要な時系列信号（以下、技能評価用信号とする）を抽出し処理する機能（以下、信号処理機能とする）を有する。また、信号処理装置１４は、信号処理機能を用いて、作業測定・検出装置１３から受信した挙動データおよび作業状態データから必要な時系列信号を抽出し信号処理する信号処理ステップを行う。

信号処理装置１４が行う信号処理の方法については、信号の条件や目的・用途に応じてこれまでに考案・提唱されてきた統計的な信号処理手法をはじめとする様々な手法を適用することができる。

信号処理装置１４が行う信号処理の方法について基本的な考え方としては、ＣＣＤカメラ２１等で収録された映像信号、すなわち、二次元データとして得られた映像情報の場合、画像処理により特定の物理量を映像から抽出する処理を行う。その際、視野角や方位角に応じ、撮影された対象物の大きさ・動きの範囲などの物理量に関しては、測定された画像内部の仮想的な空間内での変位や座標を実空間上における物理的な次元を有する数値に換算・変換する処理（以下、測定データ換算処理とする）が必要となる。

例えば、特定の視野角で固定された図２中のＣＣＤカメラ２１において、基準となる実寸法がＭである物体が収録された画像上においてｍピクセルに相当する長さを有していた、と仮定すると、画像上での長さｌの物体の実寸長Ｌは、以下の数式１に示すように表すことができる。

数式１に一例として示される測定データ換算処理は、非常に初歩的な処理であるが、信号解析における前処理プロセスとして重要である。信号処理装置１４が行う信号処理には、上記のような測定データ換算処理も包含される。

図３（図３（Ａ）および図３（Ｂ）の両図）は、技能評価システム１０における信号処理装置１４の信号処理内容を概説した説明図である。より詳細には、図３（Ａ）が、手溶接作業において形成される溶融池３１の周辺画像（以下、溶融池周辺画像とする）３２を概略的に表した概略図、図３（Ｂ）が、時間とトーチ運棒（トーチ電極先端３３）の位置との関係を表した相関図である。

技能を評価する対象となる作業が手溶接作業の場合、信号処理装置１４が行う信号処理ステップでは、図３（Ａ）に示すような溶接作業者の溶接施工作業において形成される溶融池周辺画像３２の映像信号（作業状態データ）からトーチ電極先端３３の位置や母材の開先エッジ３４の位置を検出し、その母材に対するトーチ電極先端位置の時間的な変化を実寸に換算する。すると、トーチ運棒（トーチ電極先端３３）の位置の時間的な変化が求まり、トーチ運棒の位置に関する時系列信号（技能評価用信号）が抽出される。

図３（Ｂ）では、横軸を時間とし、縦軸を開先中心線３５からの変位（トーチ運棒の位置の一例）としており、時間の経過とともにトーチ運棒の位置が開先中心線３５に対してどのように変位したか、すなわち、トーチ運棒の挙動を把握することができる。

このようにして、作業測定・検出装置１３から受信した挙動データおよび作業状態データに基づき、技能評価用信号を抽出し終えると、信号処理ステップは完了する。信号処理装置１４が挙動データおよび作業状態データから抽出した技能評価用信号は、パターン特徴抽出装置１５に送信される。

技能評価システム１０におけるパターン特徴抽出装置１５は、信号処理装置１４が信号処理した結果得られた技能評価用信号から特定の有意なパターンを抽出するパターン特徴抽出処理を行う機能（パターン特徴抽出機能）を有する。また、パターン特徴抽出装置１５は、パターン特徴抽出機能を利用して、受信した技能評価用信号から特定の有意なパターンを抽出するパターン特徴抽出ステップを行う。

パターン特徴抽出装置１５は、技能評価用信号から特定の有意なパターンを抽出するにあたり、挙動データおよび作業状態データが、比較的定常状態を保持している状況下で測定されたものであれば、例えば、データ分布（技能評価用信号の一例）から平均値や分散値といった基本的な統計量を算出することで、有意なパターンを抽出する。

一方、基本的な統計量の算出は、挙動データおよび作業状態データが、比較的定常状態を保持している状況下で測定されていることを前提としているため、条件が変化し続ける作業や当該作業から得られる非定常状態を対象とする場合別の処理手法が必要となる。非定常状態を対象とした処理手法としては、例えば、周波数空間上での周波数スペクトル算出処理による非定常成分の除去や信号の非定常性の度合いを測るためのフラクタル次元の算出といった処理手法を適用する。

また、測定された物理量と作業プロセスの物理的モデルをともに用いることにより、直接測定されていない他の物理量を定量的に推定するといった処理もパターン抽出の過程において可能である。

図４（図４（Ａ）および図４（Ｂ）の両図）および図５（図４（Ａ）および図４（Ｂ）の両図）は、技能評価システム１０におけるパターン特徴抽出装置１５のパターン特徴抽出処理の内容を概説した説明図である。

より詳細には、図４（Ａ）が、時間と手溶接作業中におけるトーチ運棒の電圧レベルとの関係を表した相関図、図４（Ｂ）が、図４（Ａ）に示す時系列データから得られる度数分布を表した度数分布図である。また、図５（Ａ）は、トーチ運棒位置の時間推移を表す相関図（図３（Ｂ）に相当）であり、図５（Ｂ）は、図５（Ａ）に示す波形の一部分を拡大して表した部分拡大図である。

技能を評価する対象となる作業が手溶接作業の場合、パターン特徴抽出装置１５が行うパターン特徴抽出ステップでは、まず、有意なパターンの一つを抽出するべく、図４（Ａ）に示すような溶接施工中の電圧レベル（溶接電源電圧）の時系列データ（技能評価用信号）から図４（Ｂ）に示すような度数分布を求める。続いて、得られた電圧レベルの度数分布から平均値Ｖａおよび変動幅ＦＲを算出する。

一方で、パターン特徴抽出装置１５は、他の有意なパターンの一つを抽出するべく、図５（Ａ）に示すようなトーチ運棒位置に関する時系列データからトーチ運棒の１周期あたりの運棒周期Ｔと運棒振幅Ａを求め、運棒周期Ｔおよび運棒振幅Ａについての平均値と変動の幅を求め、トーチ運棒の挙動に関するパターンとして抽出する。

パターン特徴抽出装置１５が抽出すべき有意なパターンを全て抽出し終えると、パターン特徴抽出ステップは完了する。そして、パターン特徴抽出装置１５は、パターン特徴抽出処理を行った結果をパターン特徴信号としてパターン記憶装置１６およびパターン比較装置１７へ送信する。

なお、パターン特徴抽出装置１５が抽出する有意なパターンは、説明したパターンに限定されない。すなわち、様々な時系列データから抽出されるのは、平均値と変動幅に限られない。また、手溶接作業の場合であっても、技能評価用信号の種類は、上述した溶接施工中の電圧レベルの時系列データおよびトーチ運棒位置に関する時系列データに限定されない。

技能評価システム１０におけるパターン記憶装置１６は、電子情報を記録し、保存する機能（記憶機能）を有する。パターン記憶装置１６は、記憶機能を用いて、模範的データやそのデータ範囲・パターンを記憶し保持することができる。

パターン記憶装置１６に保持されるパターンは、作業測定・検出装置１３におけるセンサ類２１〜２５によって、あらかじめ測定・検出された時系列情報などの模範的データやモデルである。例えば、ＣＣＤカメラ２１が撮影した動画映像のデータが該当する。

また、パターン記憶装置１６は、獲得されたデータを模範的パターンとして記憶する装置として機能を果たすだけでなく、作業者の訓練や作業状況の確認、過去の作業評価結果履歴の確認・問い合わせに対する回答となるデータを保持するものである。

具体的には作業中に作業測定・検出装置１３によって測定されたデータは後段の信号処理装置１４、パターン特徴抽出装置１５による分析処理の結果得られる一連の作業に関する特徴を表す数値データと数値指標に対応したデータの構造や種類（モデルにより生成されたデータあるいは規範的技能を有する熟練作業者を対象に取得されたデータの別）といった属性値とともに計算機の記憶媒体などに記録されていき、パターン記憶装置１６上のデータベースとして利用されるものである。

なお、記憶されたパターンの検索・呼び出しについては上記の属性値に基づいて行われるものとし、取り出されたデータは特徴表現装置１８によって表現できる形式に随時加工され、再利用することができる。

技能評価システム１０におけるパターン比較装置１７は、記憶されたデータ・パターンと当該作業者によるパターンとを比較する機能（パターン比較機能）を有する。また、パターン比較装置１７は、パターン比較機能を用いて、記憶されたデータ・パターンと当該作業者によるパターンとを比較するパターン比較ステップを行う。

パターン比較装置１７は、少なくとも１以上のパターン比較処理部を備えており、各パターン比較処理部がそれぞれ所定のパターン比較方法を用いてパターン比較ステップを行う。

パターン比較装置１７が採用するパターン比較方法としては、幾つか考えられるが、基本的な一例としては、呼び出された記憶パターンと当該作業者による作業パターンとを同一図面上に表して比較する方法が挙げられる。すなわち、横軸を時間、縦軸を各特徴パターン絶対値とした時系列データとして比較する方法（以下、絶対値比較方法とする）である。

なお、同一図面上に表して比較する方法についても、幾つかの方法があるが、いずれの方法を採用しても構わない。例えば、横軸は時間のまま、縦軸の模範的パターンを基準とした差分データを基準として比較する方法（以下、差分検出比較方法とする）を採用しても良い。

一方、他のパターン比較方法としては、レーダーチャートによるパターン比較プロットのように、複数の次元の異なる数値データの組を簡便かつ効果的に比較する方法がある。また、レーダーチャートによるパターン比較プロット以外にも、複数の特徴量により表現される施工挙動を１つのプロットとして表現する方法があり、これらの方法についても適用することができる。

例えば、当該作業者のパターン特徴量を模範的パターンにより規格化する方法、より具体的には、模範的パターンの示す数値により当該作業者の示すパターン数値を除算することで、当該作業者の特徴量を表現し比較する方法（以下、規格化比較方法とする）を適用することもできる。当該作業者のパターン特徴量を模範的パターンにより規格化した場合、当該作業者の特徴量は、基準となる模範的パターンより大きい場合には１より大なる値、同じ数値の場合には１、小さい場合には１より小なる値で表される。従って、縦軸の次元が異なる複数の特徴量を１を基準とした数値軸上に並列に表記することが可能となる。

また、他のパターン比較方法としては、特徴量の分布を示す指標である平均値や分散値、歪度や扁平度といった統計的指標のほか特徴量が変化する範囲の最大・最小値あるいはデータの変化における変動範囲（最大値−最小値）を重要な特徴量として規定し、必要に応じて上記平均値などの基準となる数値データにより規格化し、パラメータの安定性を表現する特徴量を導入し比較する方法（以下、安定性評価比較方法とする）が挙げられる。さらに、データがある値の周囲に分布していれば、変動範囲を示すパラメータとして変動範囲以外に分散値あるいは標準偏差の値を採用することも可能である。上記パラメータには、パターンおよびこのパターンに含まれる少なくとも１以上の特徴量などが該当する。

なお、図１において詳細には図示していないが、パターン比較装置１７は、上述したパターン比較方法を適宜選択してパターン比較ステップを行い得るように、絶対値比較方法を用いてパターン比較を行う絶対値比較処理部と、差分検出比較方法を用いてパターン比較を行う差分検出比較手段としての差分検出比較処理部と、規格化比較方法を用いてパターン比較を行う規格化手段としての規格化比較処理部と、安定性評価比較方法を用いてパターン比較を行う安定性評価手段としての安定性評価処理部とを備える。

なお、パターン比較装置１７は、必ずしも、絶対値比較処理部、差分検出比較処理部、規格化比較処理部および安定性評価処理部を全て備えている必要は無く、少なくともいずれかのパターン比較処理部を備えていれば良い。

パターン比較装置１７がパターン比較ステップを行い、呼び出された記憶パターンと当該作業者による作業特徴パターンとの比較を終えると、パターン比較ステップは完了する。そして、パターン比較装置１７は、比較結果に関するデータを特徴表現装置１８に送信する。

技能評価システム１０における特徴表現装置１８は、パターン比較装置１７が比較した結果から少なくとも１つ以上の特徴量を選択して表現する機能（特徴表現機能）を有する。表現したい特徴量の選択は、特徴表現装置１８がユーザからの入力指示を受け付けることにより行うことができる。

また、特徴表現装置１８は、特徴表現機能を用いて、パターン比較装置１７が比較した結果から幾つかある特徴表現方法の少なくとも１つを採用することで、少なくとも１つ以上の特徴量を選択的に表現する特徴表現ステップを行う。

特徴表現装置１８が採用する特徴表現方法は幾つか考えられるが、基本的には、パターン比較装置１７が採用したパターン比較方法に応じて比較結果を表現する。特徴表現方法の一例としては、パターン比較装置１７が比較した結果が基準となる模範的データ・パターンと当該作業者のパターンが単一の指標により表現されている場合であれば、横軸を時間に、該当する物理量を縦軸として、該当する物理量の変化の様子を模範的データ・パターンおよび当該作業者のパターンのそれぞれを併記する方法がある。

図６は、技能評価システム１０における特徴表現装置１８が単一の特徴量（指標）について模範的データ・パターンである熟練者の作業パターンと当該作業者のパターンとを併記した一例を説明する説明図である。

図６では、横軸を時間、縦軸を単一の特徴量である施行方向（方向を角度で提示）として、熟練者および作業者の作業進行に伴う施工方向をそれぞれ追跡して比較している。図６によれば、作業者が熟練者よりも常時低い値を示していることなどから作業の姿勢等を含めた作業方法に関する比較と把握を容易に行い得る。

また、他の特徴表現方法としては、横軸に当該作業者と模範的データの別を示し、それぞれのパターンの中央値または平均値を縦軸に点またはバーチャートとして表現する方法がある。上記平均値の算出方法についても緩やかに変化する非定常性が認められる場合であれば、特定の時間軸上のデータ範囲に対して平均値や中央値を求め、そのデータ範囲を逐次移動して平均値等を算出し、移動平均のプロットによりパラメータの推移の様子を代表させることも可能である。

さらに、他の特徴表現方法としては、非定常信号そのものを１つの作業パターンの発現と解釈し、ある再現性を持っている場合において、複数の取得されたデータのパターン推移の組み合わせとして多次元空間上での状態遷移軌跡を追跡する方法などが考えられる。

より具体的には、熟練技能者の挙動と比較対象となる当該作業者の挙動や作業における物理的な状態の変化の過程を測定したときに、複数の異なる時系列データが得られたとする。例えば、多次元特徴量の複数の特徴パラメータの中から、特にその差異が顕著あるいは評価される技量に対する感度の大きなパラメータを選定し、一次元ないし三次元の空間を設定し、その空間内での時間的推移に伴う空間上の軌跡により表現する。

このような多次元空間上における状態遷移軌跡の追跡する方法などを採用することは、統計的特徴量での表現が困難な種類の技能特徴を表現する方法として有効である。

図７は、技能評価システム１０における特徴表現装置１８が複数の特徴量（指標）について模範的データ・パターンである熟練者の作業パターンと当該作業者のパターンとを併記した一例を説明する説明図である。

図７に示されるプロットは、多次元特徴量のレーダーチャート比較プロットである。多次元特徴量のレーダーチャート比較プロットは、複数の特徴量を多角形形状のパターンとして表現することができることから、通常、人間が行う作業プロセスを単一の物理量の比較のみでは比較することが難しいと考えられる場合に有効である。

図７によれば、複数の特徴量、すなわち、技量パラメータ１から技量パラメータ７までの７つの特徴量について、数値化されており、熟練者と作業者の間でどの特徴量に差異が顕著かという情報を容易に判別・把握することができる。

一方、特徴表現装置１８は、プロセスの分析評価が十分に行われていない作業など、特徴の定量的な表現が困難な場合においては、図８に示すように、複数のＣＣＤカメラ２１を用いて同時収録した複数（図８においては４つ）の動画像４０ａ〜４０ｄを同時再生して特徴表現装置１８の表示部４１に表示することもできる。作業者や作業者を指導するインストラクタが、表示部４１に表示される動画像４０ａ〜４０ｄを見るだけでも、一定の効果を発揮できる。特に、作業中の様子を小型の測定デバイスを用いて詳細に記録し、再生することで従来のように作業を阻害しない遠隔位置からの映像記録だけでは困難であった作業の可視化と作業技能の認識の共有化を図ることができる。

上述した特徴表現方法の少なくとも１つを採用して、少なくとも１つ以上の特徴量を選択的に表現し終えると特徴表現ステップは完了する。

技能評価システム１０における技能評価結果提示装置１９は、提示内容選択手段としての提示内容選択部と、提示特徴量自動選択手段としての特定特徴量自動選択提示処理部および特定特徴量手動選択提示処理部と、技能スコア算出手段としての技能スコア算出部とを備える。

技能評価結果提示装置１９の提示内容選択部は、技能の評価結果を提示する際に、提示する特徴量の表現方法を選択する機能（特徴量表現方法選択機能）および提示する特徴量を選択する機能（特徴量選択機能）を有する。

特定特徴量自動選択提示処理部は、当該作業者のパターンと模範的データ・パターンとを比較した結果、両パターンの差が特に顕著である特徴量を優先的に提示する処理を自動的に行う機能（特定特徴量自動優先提示機能）を有する。例えば、特定特徴量自動選択提示処理部は、両パターンの差がもっとも顕著な特徴量を自動的に選択して提示することができる。また、特定特徴量自動選択提示処理部が提示する特徴量の数は、１つに限られず、選択数の設定を更新するにより、もっとも顕著な特徴量について上位複数個を提示することもできる。

特定特徴量手動選択提示処理部は、当該作業者のパターンと模範的データ・パターンとを比較した結果、両パターンのうち任意の特徴量を選択して提示する処理を行う機能（特定特徴量手動選択提示機能）を有する。従って、特定特徴量手動選択提示処理部は、ユーザから特徴量選択要求が入力されると、選択要求のあった特徴量を選択して提示することができる。

技能スコア算出部は、特徴表現装置１８がその表示部４１に表現し得る多次元の特徴量を一次元化して得られる指標を評価結果として提示する機能（多次元特徴量一次元化機能）を有する。

このように構成される評価結果提示装置１９では、当該作業者のパターンと模範的データ・パターンとを比較した結果、両パターンの差が特に顕著である特徴量を優先的かつ自動的に選択して提示することができる。また、作業者や作業者を指導するインストラクタといったユーザの見たい特徴量の選択要求を受け付けると、受け付けた選択要求の内容に従って、評価結果提示装置１９の表示部４３に技能の評価結果を表示することができる。さらに、特徴表現装置１８がその表示部４１に表現し得る多次元の特徴量を一次元化して得られる指標を技能スコアとして算出することができる。

一方、技能評価結果提示装置１９は、多次元特徴量一次元化機能を用いて、特徴表現装置１８が表現し得る多次元の特徴量を一次元化して得られる指標を評価結果として提示する技能評価結果提示ステップを行う。

図９は、技能評価結果提示装置１９の表示部４３に提示される技能評価結果の一例を説明する説明図である。

技能評価結果提示装置１９の表示部４３に表示される技能評価結果は、例えば、作業特徴量の時系列データプロット４６と、作業特徴量の時系列データプロット４６から得られるパターン特徴を指標とした作業特徴量のレーダーチャート４７，４８と、作業特徴量の時系列データプロット４６から得られる多次元（複数）のパターン特徴を一次元化して得られる数値、すなわち、作業技量スコア４９とを有する。

図９に示す技能評価結果の一例では、作業特徴量の絶対値を表示したレーダーチャート４７および作業特徴量のばらつき（相対値）を表示したレーダーチャート４８を画面の中央部に配置し、その周辺に複数の作業特徴量の時系列データプロット４６を配置している。また、画面中央上部には作業技量スコア４９を配置している。もちろん、提示されるチャートやプロットの種類、個数およびその配置は任意であり、図９に示すものに限定されない。

次に、技能評価結果提示装置１９が作業者の技量を点数化するための方法、すなわち、多次元の特徴量を一次元の指標として表現するための方法について述べる。

一次元技量指標（作業技量スコアＳ）の算出は、複数の特徴パラメータの線形重ね合わせにより行う。技量スコアＳ算出時において、あらかじめ抽出された時系列データから手本となる作業者に関するデータ、すなわち、模範データの特徴量がＱ項目あり、手本となる作業者の違いや試行回数により合計Ｎ組の作業データが得られているものとする。

上記前提のもと、技量スコアＳの算出は、まず、Ｑ項目ある特徴量（特徴パラメータ）の中から技量評価に有効と認められる特徴パラメータをＫ項目選択し、選択された特徴パラメータＸ_ij（i=1,2,…,K ; j=1,2,…,N）に対して平均値μ_i、変動幅σ_ｉを求める。平均値μ_iおよび変動幅σ_ｉは、以下の数式２により求めることができる。

なお、変動幅σ_ｉについては、通常の統計的な標準偏差を求める式、すなわち、以下の数式３により求めても良い。

平均値μ_iおよび変動幅σ_ｉが求まると、続いて平均値μ_iおよび変動幅σ_ｉを用いて、特徴パラメータＸ_ijを統計的手法により規格化する。ここで、特徴パラメータＸ_ijを規格化した規格化特徴パラメータx_ijは、以下の数式４により求めることができる。

続いて、相関行列Ｒおよび相関行列Ｒの逆行列Ｒ^−１（＝Ａとする）を求める。相関行列Ｒおよび相関行列Ｒの逆行列Ａは、以下の数式５により求めることができる。

次に、技量の評価対象となる作業者のデータについて、模範データの場合と同様にＱ項目の特徴量（特徴パラメータ）の中から技量評価に有効と認められる特徴パラメータをＫ項目選択し、選択された特徴パラメータＹ_i（i=1,2,…,K）に対して平均値μ_iおよび変動幅σ_ｉで規格化し、以下の数式６を用いて一次元技量指標、すなわち、作業技量スコアＳを求める。

上述した数式２〜数式６を用いて、技能評価結果提示装置１９が作業技量スコアＳを算出し、評価結果として技能評価結果提示装置１９の表示部４３に提示すると、技能評価結果提示ステップを完了する。算出された作業技量スコアＳは、例えば、図９に示すように、時系列データおよび抽出された指標の少なくともいずれかと併せて提示される。

このように、技能評価結果提示装置１９は、特定特徴量自動優先提示機能および特定特徴量自動選択提示機能を有することで、作業者の技能レベルや癖、学習の嗜好に応じて適応的に情報を加工して提供することができる。すなわち、作業者の作業改善を促す効果を持たせるような提示を行うことができる。

また、単一の特徴量相互の信号レベル・特徴レベルなどの表現方法により、作業の終了後に処理結果を作業者に提示することができるので、作業を詳細かつ綿密に測定したデータに基づく客観的な技能評価結果を提供することができる。

なお、実施の形態において、技能評価システム１０は、特徴表現装置１８および技能評価結果提示装置１９が別個独立の装置として記載されているが、同一の表示装置を用いて構成されていても良い。つまり、表示部４１と表示部４３とは同一であっても差し支えない。また、一の装置（例えば、パターン特徴抽出装置１５）が他の装置（例えば、パターン比較装置１７）を包含していても差し支えない。

本発明に係る技能評価システムおよび技能評価方法によれば、技能を評価した結果を、作業のプロセスにおいて測定された一連の物理的なデータの処理により獲得するので、従来の主観的な作業遂行技能の修得プロセスを客観化することができる。

また、本発明に係る技能評価システムでは、技能評価結果提示装置１９が特定特徴量自動優先提示機能および特定特徴量自動選択提示機能を有するので、作業者の技能レベルや癖、学習の嗜好に応じて適応的に情報を加工して提供することができ、従来よりも効率的に技能を修得できると考えられる上、技能の評価結果についても相互比較が容易となる。

さらに、技能の評価結果について相互比較が容易化することで、たとえ、技能未修得の管理者であっても技能の修得過程が明確となり、装置導入の効果についても容易に把握することができる。

このような効果を得られる結果、作業者の技量が生産物の品質を左右する分野、例えば、手工業製品の製造分野において、品質の安定化、作業訓練の効率向上、および技能習得に要する期間の短縮化に貢献することができる。

本発明に係る技能評価システムの構成概略図。 本発明に係る技能評価システムにおける作業測定・検出装置の構成例を概略的に表した構成概略図。 本発明に係る技能評価システムにおける信号処理装置の信号処理内容を概説した説明図であり、図３（Ａ）は、手溶接作業において形成される溶融池の周辺画像を概略的に表した概略図、図３（Ｂ）は、時間とトーチ運棒の位置との関係を表した相関図。 本発明に係る技能評価システムにおけるパターン特徴抽出装置のパターン特徴抽出処理の内容を概説した説明図であり、図４（Ａ）は、時間と手溶接作業中におけるトーチ運棒の電圧レベルとの関係を表した相関図、図４（Ｂ）は、図４（Ａ）に示す時系列データから得られる度数分布を表した度数分布図。 本発明に係る技能評価システムにおけるパターン特徴抽出装置のパターン特徴抽出処理の内容を概説した説明図であり、図５（Ａ）は、トーチ運棒位置の時間推移を表す相関図（図３（Ｂ）に相当）、図５（Ｂ）は、図５（Ａ）に示す波形の一部分を拡大して表した部分拡大図。 本発明に係る技能評価システムにおける特徴表現装置が単一の特徴量について模範的データ・パターンと当該作業者のパターンとを併記した一例を説明する説明図。 本発明に係る技能評価システムにおける特徴表現装置が複数の特徴量について模範的データ・パターンと当該作業者のパターンとを併記した一例を説明する説明図。 本発明に係る技能評価システムにおける特徴表現装置の表示部にＣＣＤカメラで収録した複数の動画を再生表示する一例を表す説明図。 本発明に係る技能評価システムにおける技能評価結果提示装置がその表示部に提示する技能評価結果の一例を説明する説明図。

符号の説明

１０ 技能評価システム
１３ 作業測定・検出装置（作業測定検出手段）
１４ 信号処理装置（信号処理手段）
１５ パターン特徴抽出装置（パターン特徴抽出手段）
１６ パターン記憶装置（パターン記憶手段）
１７ パターン比較装置（パターン比較手段）
１８ 特徴表現装置（特徴表現手段）
１９ 技能評価結果提示装置（技能評価結果提示手段）
２１ ＣＣＤカメラ
２２ ジャイロセンサ
２３ 加速度センサ
２４ モーションセンサ
２５ 温度センサ
２６ ＡＤ変換装置
２７ 多チャンネルマルチプレクサ
２９ 溶接用制御器
３１ 溶融池
３２ 溶融池周辺画像
３３ トーチ電極先端
３４ 母材の開先エッジ
３５ 開先中心線
４０ａ, ４０ｂ,４０ｃ, ４０ｄ 動画像
４１ 特徴表現装置の表示部
４３ 技能評価結果提示装置の表示部
４６ 時系列データプロット
４７ レーダーチャート（絶対値表示）
４８ レーダーチャート（相対値表示）
４９ 作業技量スコア

Claims (8)

1. 作業の技能を修得する必要がある作業者の技能水準を評価する装置において、
   評価の対象となる技能が必要とされる作業に関連した作業の状態を測定し定量的な挙動データおよび作業状態データとして検出する作業測定検出手段と、
   前記挙動データおよび作業状態データから必要な時系列信号を抽出し処理する信号処理手段と、
   前記信号処理手段が、信号処理を行った結果から特定の有意なパターンを抽出するパターン特徴抽出手段と、
   あらかじめ構築された模範的なデータおよびそのデータ範囲・パターンに関する情報を記憶するパターン記憶手段と、
   前記パターン記憶手段が記憶する模範的なデータのパターンと前記特徴抽出手段が抽出した当該作業者のパターンとを比較するパターン比較手段と、
   前記パターン比較手段が比較した結果から少なくとも１つ以上の特徴量を選択的に表現する特徴表現手段と、
   前記特徴表現手段が表現し得る多次元の特徴量を一次元化して得られる指標を評価結果として提示する技能評価結果提示手段とを具備することを特徴とする技能評価システム。
2. 前記パターン比較手段は、前記特徴抽出手段が抽出した当該作業者のパターンと模範的なデータのパターンとの差分を検出し比較する差分検出比較手段を備えることを特徴とする請求項１記載の技能評価システム。
3. 前記パターン比較手段は、模範的なデータのパターンを基準として当該作業者による作業の特徴を統計的に規格化する規格化手段を備えることを特徴とする請求項１記載の技能評価システム。
4. 前記パターン比較手段は、前記特徴抽出手段が抽出した当該作業者のパターンおよびこのパターンに含まれる特徴量の少なくとも一方の安定性を評価する安定性評価手段を備えることを特徴とする請求項１記載の技能評価システム。
5. 前記技能評価結果提示手段は、複数の特徴量の中から一部の特徴量を選択し、特徴抽出を行なったもとの信号を信号処理結果とともに表示する提示内容選択手段を備えることを特徴とする請求項１記載の技能評価システム。
6. 前記技能評価結果提示手段は、当該作業者による作業の特徴に基づき、もっとも模範的なデータやパターンからかけ離れた結果を示す特徴量を自動的に選択し、当該作業者に提示する提示特徴量自動選択手段を備えることを特徴とする請求項１記載の技能評価システム。
7. 前記技能評価結果提示手段は、前記特徴表現手段が表現し得る多次元の特徴量を一次元化して得られる指標を技能スコアとして算出する技能スコア算出手段を備えることを特徴とする請求項１記載の技能評価システム。
8. 作業の技能を修得する必要がある作業者の技能水準を評価する方法であり、
   評価の対象となる技能が必要とされる作業に関連した作業の状態を測定し定量的な挙動データおよび作業状態データを検出して収録する挙動・作業状態データ検出収録ステップと、
   この挙動・作業状態データ検出収録ステップで検出された挙動データおよび作業状態データから必要な時系列信号を抽出し処理する信号処理ステップと、
   この信号処理ステップで信号処理を行った結果から特定の有意なパターンを抽出する特徴抽出ステップと、
   あらかじめ構築された模範的なデータのパターンと前記特徴抽出ステップで抽出された当該作業者のパターンとを比較するパターン比較ステップと、
   このパターン比較ステップでの比較結果から少なくとも１つ以上の特徴量を選択的に表現する特徴表現ステップおよびこの特徴表現ステップで表現し得る多次元の特徴量を一次元化した指標を評価結果として提示する技能評価結果提示ステップの少なくとも何れかの処理ステップを行い、その結果を提示する結果提示ステップとを具備することを特徴とする技能評価方法。

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