信号処理におけるノイズ・雑音除去法と応用例

はじめに：信号処理とノイズ除去の重要性

信号処理は、現代の製造業において絶対に欠かすことのできない技術です。
自動化が進む工場や各種センサーが導入された設備、あるいはロボットによる制御など、すべての現場で精密なデータの取得と正確な判断が求められています。
しかし、現実の工場では理想的なデータだけが取得できるわけではありません。
どうしても、設備の振動、電磁波、周辺環境の変化などによって「ノイズ」「雑音」が信号に混入します。

このノイズを放置しておくと、検査機器の誤判断、不良品の流出、誤動作、最悪の場合には工場ラインの停止など、さまざまな重大トラブルにつながります。
だからこそ、ノイズ除去、すなわち「信号のクレンジング」が現場レベルで非常に重要なテーマとなるのです。

このコラムでは、信号処理の基本と代表的なノイズ除去手法、そして産業現場、それも「デジタル化の波に乗りきれない昭和的アナログ現場」での現実的応用例について、実体験を交えながら徹底解説します。

信号処理の現場：ノイズとは何か？

ノイズの発生源

製造現場で扱う信号には、さまざまなノイズが混入します。
例えば、温度センサーの信号に「工場内クレーンのモーターによる電磁ノイズ」がのることもあれば、圧力センサーに「バルブの微振動」が重なることもあります。
また、パワフルな溶接機の起動や近隣設備の大電流通電が、センサ配線を通じてノイズを伝えるケースもあります。
さらに、工場立地特有の「アース不良」から予想外の低周波ノイズが流れ込む例も珍しくありません。

本質的な課題

本来、信号処理の教科書では「ノイズはランダムな外来成分」として記述されています。
しかし現場では、ノイズが「設備更新時のコスト制約」「既存配線の流用」「アース工事の先送り」など、ヒューマン要因で慢性的に発生しているのが実情です。
つまり、ノイズ除去は単なる技術課題だけでなく、設計思想や現場コミュニケーション、経営判断も絡む重要テーマなのです。

代表的なノイズ除去手法

アナログフィルタによる除去

もっとも歴史のある手法が「アナログフィルタ回路」によるノイズ除去です。
ローパスフィルタ（LPF）を使えば、センサ出力の高周波成分（ノイズ）だけを取り除き、ゆっくりとした変化の信号成分だけを取り出すことができます。
製造現場の露出配線やボックス内の基板にコンデンサや抵抗を追加して対応するのが一般的です。

ただし、ノイズ除去効率を高めすぎると、肝心の信号のレスポンスまで遅れてしまい、リアルタイム性が損なわれる場合があります。
この「除去効率Vs応答速度」のトレードオフは現場責任者の腕の見せ所です。

デジタルフィルタによる高精度処理

近年は、PLCやマイコン上でソフトウェア的にデジタルフィルタ処理を施す事例が急増しています。
移動平均（Moving Average）や加重移動平均、さらにはカットオフ周波数を自由に設定できるFIR/IIRデジタルフィルタなど、選択肢は多様です。
たとえば、異常検知システムで突発的なセンサ異常値（スパイクノイズ）が現れたときにも、デジタル処理による異常値除去が効果的です。

この方式は、プログラム改修一つでフィルタ強度やパラメータ調整ができるため、設備更新時にも非常に柔軟です。
DX推進やスマートファクトリー志向の現場では、こうしたデジタルフィルタ導入が今後ますます本流になっていきます。

シールド・ツイストによる物理的対策

昭和的な工場現場に強く定着しているのが、配線ケーブルの「シールド＆ツイストペア化」です。
これは、配線自体をノイズから守る構造的工夫として、今なお大きな力を発揮します。
配線が長大になる大型プラントや多点計測システムでは、基本中の基本といえる対策法です。

こうしたアナログ的な手法は、デジタル化が進んだ現代でも「最後の砦」として絶対に軽視できません。

アース・グランドの適正化

非常に単純ですが、意外なほど効果が大きいのが「正しいアース工事」です。
現場のノイズトラブルは、多くが「アース不良」「アースループの無配慮」が根本原因となっています。
サプライヤーや協力会社を巻き込んだ現場の再設計や、「誰がアースを担当するのか」といった曖昧さを徹底排除することも、ノイズレス化への第一歩です。

ソフト・ハードの連携による多層防御

最新の工場自動化では、アナログ配線の工夫・デジタル処理・現場の運用ルールが「三位一体」でノイズ対策を実現しています。
どれか一つだけでは対応しきれないのが現実です。
とくに昭和から続く生産現場では、老朽化設備・多世代制御機器・手書き図面の混在など、「一筋縄ではいかないノイズ課題」に直面します。
そこで、複数手法を重ねる「多層防御」の思想が成果をあげています。

ノイズ除去の応用例：実践現場での事例紹介

製造ラインの異常検知システムでの応用

自動車部品工場での事例を紹介します。
搬送ラインの振動センサーにリフトの起動や周辺ラインの予期せぬ振動ノイズが毎日多発し、誤検知がラインストップを引き起こしていました。
現場では最初、単純なアナログフィルタのみで対応していましたが、ノイズ波形が長周期・短周期混在で、フィルタ性能に限界がありました。

解決策として、センサ配線を全てツイストペア・シールド線に変更し、条件の悪い区間には現場単独アースを新設。
さらに、ラインPLCで専用のデジタル移動平均処理を追加し、基準値逸脱判定に異常値除去ロジックを組み込みました。

これにより、誤検知が1/20に激減し、ライン停止損失が劇的に減少しました。
現場の「二重・三重の備え」が大きな成果をもたらした例です。

品質検査装置におけるノイズ対策

精密部品の寸法検査ラインでは、検査データと実測の乖離がノイズに起因するケースも多々あります。
特にアナログ的な測定器をデジタル変換して利用する場合、計測信号の直流オフセットや外乱ノイズの侵食を見逃してしまいがちです。

現場での取り組みとしては、測定治具自体のシールド強化、測定タイミングの厳密化、PLCプログラム内での異常値フラグ機能など、地道な対策でノイズ影響を極小化します。
また、日々の「基準器校正」や「ケーブルトレイ内整理」など、一見アナログ的な改善も実は非常に有効です。

産業AI・IoT時代のノイズ処理

近年は、「IoTセンサからの大容量データ」や「AIによる異常検知」といった新たなトレンドが現場にも広がりつつあります。
ここで一番重要なのは、「学習対象のデータ自体にノイズが混じっていないか」を理解した上で設計することです。
ノイズまじりの生データをAIに学習させると、かえって誤判断を量産することになりかねません。

AI開発部門と現場（バイヤーや経営層）が十分に対話し、ノイズ除去済みの前処理データを作ること。
これが今後ますます求められる現場力と言えるでしょう。