JP6998243B2 - Impact test analyzer, impact test analysis system, impact test analysis method and program - Google Patents
Impact test analyzer, impact test analysis system, impact test analysis method and program Download PDFInfo
- Publication number
- JP6998243B2 JP6998243B2 JP2018042342A JP2018042342A JP6998243B2 JP 6998243 B2 JP6998243 B2 JP 6998243B2 JP 2018042342 A JP2018042342 A JP 2018042342A JP 2018042342 A JP2018042342 A JP 2018042342A JP 6998243 B2 JP6998243 B2 JP 6998243B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- load
- fracture surface
- displacement curve
- impact test
- image
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Landscapes
- Investigating Strength Of Materials By Application Of Mechanical Stress (AREA)
Description
本発明は、衝撃試験分析装置、衝撃試験分析システム、衝撃試験分析方法及びプログラムに関する。 The present invention relates to an impact test analyzer, an impact test analysis system, an impact test analysis method and a program.
計装化シャルピー衝撃試験機を用いてシャルピー衝撃試験を行うと、荷重変位曲線が得られる。荷重変位曲線の例を図5~6に示す。この荷重変位曲線において、接線の傾きが大きく変化する点(変化点)は、試験片に生じる破壊モードの変化と関係があることが知られている。この関係性を利用して、荷重変位曲線から各破壊モードに関係する変化点を特定し、特定された変化点における衝撃力を用いて、破壊靭性やき裂伝播停止靱性などの機械的特性を推定する手法が提案されている。 When the Charpy impact test is performed using an instrumented Charpy impact tester, a load displacement curve can be obtained. Examples of the load displacement curve are shown in FIGS. 5 to 6. In this load-displacement curve, it is known that the point (change point) where the slope of the tangent line changes significantly is related to the change in the fracture mode that occurs in the test piece. Using this relationship, the change points related to each fracture mode are identified from the load-displacement curve, and the impact force at the specified change points is used to estimate mechanical properties such as fracture toughness and crack propagation stop toughness. The method to do is proposed.
また、図5下図の荷重変位曲線とX軸、Y軸によって囲まれる領域のうち、例えば、不安定破壊発生時衝撃力を示す点(点P4)に基づいて区切られる領域の面積と、図3に示す破面画像における延性破面領域32の面積率の間には相関があることが知られている。
Further, among the regions surrounded by the load displacement curve in the lower figure of FIG. 5 and the X-axis and the Y-axis, for example, the area of the region divided based on the point (point P4) indicating the impact force at the time of unstable fracture, and FIG. It is known that there is a correlation between the area ratios of the ductile
関連する技術として、特許文献1には、シャルピー衝撃試験によって得られた荷重変位曲線から最大荷重と最大荷重までの変位を求め、試験後の試験片破面からき裂長さを測定し、これらの値から脆性破壊伝播停止性能を評価する方法が記載されている。 As a related technique, in Patent Document 1, the displacements from the load displacement curve obtained by the Charpy impact test to the maximum load and the maximum load are obtained, and the crack length is measured from the fracture surface of the test piece after the test, and these values are obtained. A method for evaluating brittle fracture propagation stop performance is described.
しかし、荷重変位曲線から破壊モードの変化点(図5下図の点P1~点P5)を特定する方法には明確な規定が無い。また、荷重変位曲線には変化点の特定を妨げるようなノイズが含まれていることが多い。その為、作業者のスキルや主観により、同じ荷重変位曲線であっても特定される変化点に違いが生じる可能性がある。このような理由から、機械的特性の根拠となる荷重変位曲線の変化点を特定する方法について、作業者の主観を排し、精度を向上させる方法が求められている。 However, there is no clear rule on the method of specifying the change point of the fracture mode (points P1 to P5 in the lower figure of FIG. 5) from the load displacement curve. In addition, the load-displacement curve often contains noise that hinders the identification of the change point. Therefore, depending on the skill and subjectivity of the operator, there is a possibility that the specified change points may differ even if the load displacement curve is the same. For this reason, there is a demand for a method of eliminating the subjectivity of the operator and improving the accuracy of the method of specifying the change point of the load displacement curve which is the basis of the mechanical characteristics.
そこでこの発明は、上述の課題を解決することのできる衝撃試験分析装置、衝撃試験分析システム、衝撃試験分析方法及びプログラムを提供することを目的としている。 Therefore, it is an object of the present invention to provide an impact test analyzer, an impact test analysis system, an impact test analysis method and a program capable of solving the above-mentioned problems.
本発明の一態様によれば、衝撃試験分析装置は、衝撃試験により得られた荷重と変位の関係を示す荷重変位曲線を取得する試験結果取得部と、前記衝撃試験の試験片の破面を撮影した破面画像を取得する画像取得部と、前記破面画像を解析して、互いに異なる特性を有する複数の画像領域を検出する画像解析部と、複数の前記画像領域それぞれが前記破面に占める面積の割合と前記荷重変位曲線および座標軸に囲まれた領域を前記荷重変位曲線における所定の変化点に基づいて区切ることにより形成された前記画像領域それぞれに対応する荷重変位特性領域の面積との関係を定めた第1推定モデルと、分析対象の前記荷重変位曲線と、分析対象の前記画像領域と、に基づいて、分析対象の前記荷重変位曲線および座標軸に囲まれた領域から前記荷重変位特性領域の面積を算出し、算出した前記荷重変位特性領域の面積に基づいて、前記変化点を算出する第1推定部と、を備える。 According to one aspect of the present invention, the impact test analyzer has a test result acquisition unit that acquires a load displacement curve showing the relationship between the load and displacement obtained by the impact test, and a fracture surface of the test piece of the impact test. An image acquisition unit that acquires a captured fracture surface image, an image analysis unit that analyzes the fracture surface image and detects a plurality of image regions having different characteristics from each other, and each of the plurality of image regions are on the fracture surface. The ratio of the area occupied and the area of the load displacement characteristic region corresponding to each of the image regions formed by dividing the region surrounded by the load displacement curve and the coordinate axes based on a predetermined change point in the load displacement curve. Based on the first estimation model that defines the relationship, the load-displacement curve to be analyzed, and the image area to be analyzed, the load-displacement characteristic from the area surrounded by the load-displacement curve and coordinate axes to be analyzed. It is provided with a first estimation unit that calculates the area of the region and calculates the change point based on the calculated area of the load displacement characteristic region.
本発明の一態様によれば、前記衝撃試験分析装置は、過去の衝撃試験により得られた前記荷重変位曲線と前記破面画像とに基づいて、前記画像領域のそれぞれが前記破面に占める面積の割合と前記荷重変位曲線および座標軸に囲まれた領域を前記変化点に基づいて区切ることにより形成された前記荷重変位特性領域の面積との関係を学習し前記第1推定モデルを作成する学習部、をさらに備える。 According to one aspect of the present invention, the impact test analyzer is based on the load displacement curve obtained by the past impact test and the fracture surface image, and the area occupied by each of the image regions in the fracture surface. A learning unit that learns the relationship between the ratio of , Further prepare.
本発明の一態様によれば、前記画像解析部は、画素の輝度に基づいて、延性破面、脆性破面、せん断破面のそれぞれに相当する前記画像領域を検出する。 According to one aspect of the present invention, the image analysis unit detects the image region corresponding to each of the ductile fracture surface, the brittle fracture surface, and the shear fracture surface based on the brightness of the pixel.
本発明の一態様によれば、前記変化点は、不安定破壊発生時衝撃力に対応する点である。 According to one aspect of the present invention, the change point corresponds to the impact force at the time of unstable fracture occurrence.
本発明の一態様によれば、前記変化点は、き裂伝播停止時衝撃力に対応する点である。 According to one aspect of the present invention, the change point corresponds to the impact force at the time of stopping the crack propagation.
本発明の一態様によれば、前記衝撃試験分析装置は、前記荷重変位曲線の形状と前記荷重変位曲線における前記変化点の位置の組み合わせを定めた第2推定モデルと、分析対象の前記荷重変位曲線と、に基づいて、分析対象の前記荷重変位曲線から前記変化点を推定する第2推定部と、前記第2推定部による推定結果に基づいて、前記第1推定部による推定の要否を判定する推定要否判定部と、をさらに備える。 According to one aspect of the present invention, the impact test analyzer has a second estimation model that defines a combination of the shape of the load displacement curve and the position of the change point in the load displacement curve, and the load displacement to be analyzed. Based on the curve, the second estimation unit that estimates the change point from the load displacement curve to be analyzed, and the estimation result by the second estimation unit, the necessity of estimation by the first estimation unit is determined. It further includes an estimation necessity determination unit for determination.
本発明の一態様によれば、衝撃試験分析システムは、シャルピー衝撃試験機と、前記シャルピー衝撃試験の試験片を撮影するカメラと、上記の衝撃試験分析装置と、を備える。 According to one aspect of the present invention, the impact test analysis system includes a Charpy impact tester, a camera for photographing the test piece of the Charpy impact test, and the impact test analyzer.
本発明の一態様によれば、衝撃試験分析方法は、衝撃試験により得られた荷重と変位の関係を示す荷重変位曲線を取得するステップと、前記衝撃試験の試験片の破面を撮影した破面画像を取得するステップと、前記破面画像を解析して、互いに異なる特性を有する複数の画像領域を検出するステップと、複数の前記画像領域それぞれが前記破面に占める面積の割合と前記荷重変位曲線および座標軸に囲まれた領域を前記荷重変位曲線における所定の変化点に基づいて区切ることにより形成された前記画像領域それぞれに対応する荷重変位特性領域の面積との関係を定めた第1推定モデルと、分析対象の前記荷重変位曲線と、分析対象の前記画像領域と、に基づいて、分析対象の前記荷重変位曲線および座標軸に囲まれた領域から前記荷重変位特性領域の面積を算出し、算出した前記荷重変位特性領域の面積に基づいて、前記変化点を算出するステップと、を有する。 According to one aspect of the present invention, the impact test analysis method includes a step of acquiring a load displacement curve showing the relationship between the load and the displacement obtained by the impact test, and a fracture in which the fracture surface of the test piece of the impact test is photographed. A step of acquiring a surface image, a step of analyzing the fracture surface image to detect a plurality of image regions having different characteristics from each other, a ratio of the area occupied by each of the plurality of image regions to the fracture surface, and the load. The first estimation that defines the relationship with the area of the load displacement characteristic region corresponding to each of the image regions formed by dividing the region surrounded by the displacement curve and the coordinate axes based on a predetermined change point in the load displacement curve. Based on the model, the load-displacement curve to be analyzed, and the image area to be analyzed, the area of the load-displacement characteristic region is calculated from the area surrounded by the load-displacement curve and the coordinate axes to be analyzed. It has a step of calculating the change point based on the calculated area of the load displacement characteristic region.
本発明の一態様によれば、プログラムは、コンピュータを、衝撃試験により得られた荷重と変位の関係を示す荷重変位曲線を取得する手段、前記衝撃試験の試験片の破面を撮影した破面画像を取得する手段、前記破面画像を解析して、互いに異なる特性を有する複数の画像領域を検出する手段、複数の前記画像領域それぞれが前記破面に占める面積の割合と前記荷重変位曲線および座標軸に囲まれた領域を前記荷重変位曲線における所定の変化点に基づいて区切ることにより形成された前記画像領域それぞれに対応する荷重変位特性領域の面積との関係を定めた第1推定モデルと、分析対象の前記荷重変位曲線と、分析対象の前記画像領域と、に基づいて、分析対象の前記荷重変位曲線および座標軸に囲まれた領域から前記荷重変位特性領域の面積を算出し、算出した前記荷重変位特性領域の面積に基づいて、前記変化点を算出する手段、として機能させる。 According to one aspect of the present invention, the program is a means for obtaining a load displacement curve showing the relationship between the load and the displacement obtained by the impact test, and the fracture surface obtained by photographing the fracture surface of the test piece of the impact test. Means for acquiring an image, means for analyzing a fracture surface image to detect a plurality of image regions having different characteristics, a ratio of an area occupied by each of the plurality of image regions to the fracture surface, a load displacement curve, and the like. A first estimation model that defines the relationship with the area of the load displacement characteristic region corresponding to each of the image regions formed by dividing the region surrounded by the coordinate axes based on a predetermined change point in the load displacement curve. Based on the load-displacement curve to be analyzed and the image area to be analyzed, the area of the load-displacement characteristic region is calculated from the area surrounded by the load-displacement curve and the coordinate axes to be analyzed. It functions as a means for calculating the change point based on the area of the load displacement characteristic region.
本発明の衝撃試験分析装置、衝撃試験分析システム、衝撃試験分析方法及びプログラムによれば、シャルピー衝撃試験によって得られる荷重変位曲線から精度良く機械的特性を推定することができる。 According to the impact test analyzer, impact test analysis system, impact test analysis method and program of the present invention, the mechanical characteristics can be estimated accurately from the load displacement curve obtained by the Charpy impact test.
<第一実施形態>
以下、本発明の第一実施形態による衝撃試験分析方法を図1~図7を参照して説明する。図1は、本発明の各実施形態による衝撃試験分析システムのブロック図である。
図2は、本発明の各実施形態における試験方法と破面画像の撮影方法を説明する図である。
図1に示すように衝撃試験分析システムは、計装化シャルピー衝撃試験機1と、カメラ2と、衝撃試験分析装置10とを含む。
衝撃試験分析装置10は、計装化シャルピー衝撃試験機1による試験の結果得られる荷重変位曲線に現れる変化点を推定するために用いる装置である。衝撃試験分析装置10は、CPU(Central Processing Unit)等を備えるコンピュータである。変化点は、試験片に生じる機械的特性(破壊モード)の変化と関係することが知られており、変化点を推定することができると、その変化点に対応する荷重(衝撃力)に基づいて、様々な方法により機械的特性を算出することができる。
<First Embodiment>
Hereinafter, the impact test analysis method according to the first embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 1 to 7. FIG. 1 is a block diagram of an impact test analysis system according to each embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a diagram illustrating a test method and a method of photographing a fracture surface image in each embodiment of the present invention.
As shown in FIG. 1, the impact test analysis system includes an instrumented Charpy impact tester 1, a
The
計装化シャルピー衝撃試験機1は、図2の左図に示すように、試験片20にハンマー3によって荷重を加える。ハンマー3にはひずみセンサなどが取り付けられており、計装化シャルピー衝撃試験機1は、試験片20にハンマー3によって荷重を加えた時のひずみを計測し、衝撃力と変位を推定することで図5~6で例示する荷重変位曲線を出力する。
The instrumentation Charpy impact tester 1 applies a load to the
衝撃試験を行うと、図2右図に示すように試験片20が破壊され、試験片20は試験片20aと試験片20bに分断される。カメラ2は、試験片20aまたは試験片20bの破面を撮影する。カメラ2には、例えば、光学顕微鏡や電子顕微鏡を用いることができる。例えば、試験片20aを撮影する場合、カメラ2は、図2の右図の矢印方向から試験片20aの破面を撮影する。カメラ2は、撮影した破面の画像(破面画像)を衝撃試験分析装置10へ出力する。
When the impact test is performed, the
次に衝撃試験分析装置10の機能について説明する。図1に示すように衝撃試験分析装置10は、試験結果取得部11と、画像取得部12と、画像解析部13と、学習部14と、推定要否判定部15と、第1推定部16と、第2推定部17と、入出力部18と、記憶部19と、を備える。
試験結果取得部11は、計装化シャルピー衝撃試験機1が出力した荷重変位曲線を取得する。
画像取得部12は、カメラ2が撮影した試験片20aなどの破面画像を取得する。
画像解析部13は、破面画像を解析して、互いに異なる特性を有する複数の画像領域を検出する。ここで、破面画像の解析について図3を用いて説明する。
Next, the function of the
The test result
The
The
図3は、本発明の第一実施形態における破面画像の一例を示す図である。
図3に示すように破面画像30は、切欠き部領域31、延性破面領域32、脆性破面領域33、せん断破面領域34を含む。切欠き部領域31、延性破面領域32、脆性破面領域33、せん断破面領域34の各々は、互いに異なる輝度の画素によって構成されており、各画像領域31~34に対応する輝度の範囲は予め設定されている。従って、画像解析部13は、画像解析処理により、破面画像30を同程度の輝度を有する画像領域ごとに分割する。画像解析部13は、分割後の各画像領域と各画像領域31~34とを、予め記憶部19に記録されている切欠き部、延性破面、脆性破面、せん断破面の各々と対応付けられた輝度の範囲を示す情報を参照して対応付ける。これにより、画像解析部13は、複数の画像領域(切欠き部領域31、延性破面領域32、脆性破面領域33、せん断破面領域34)を検出する。なお、ここでは、輝度に基づいて複数の画像領域を検出することとしたが、例えば、輝度だけではなく、色や画像に写る破面の表面の状態(例えば、所定の大きさの粒状が写っているなど)により各画像領域を検出してもよい。また、輝度等の特性について、機械学習を用いてその閾値や範囲などを算出してもよい。
FIG. 3 is a diagram showing an example of a fracture surface image according to the first embodiment of the present invention.
As shown in FIG. 3, the
学習部14は、複数の画像領域それぞれが破面画像30に占める面積の割合と荷重変位曲線および座標軸(X軸とY軸)に囲まれた領域を変化点P4、P5に基づいて区切ることにより形成される領域(荷重変位特性領域とよぶ)の面積との関係を定めた第1推定モデルを作成する。(A1)まず、学習部14は、画像解析部13による解析結果に基づいて、画像領域の面積率を算出する。例えば、学習部14は、延性破面領域32について、画像における延性破面領域32の部分の面積が破面画像30全体の面積に対する割合を算出する。破面画像30全体の面積とは、例えば、延性破面領域32、脆性破面領域33、せん断破面領域34の各々の部分の面積の合計である。学習部14は、延性破面領域32と、脆性破面領域33と、せん断破面領域34とについてそれぞれの面積率を算出する。学習部14は、算出した各面積率を記憶部19に記録する。
(A2)また、学習部14は、荷重変位特性領域の面積を算出する。ここで、図4を用いて荷重変位特性領域について説明する。
The
(A2) Further, the
図4は、本発明の第一実施形態における荷重変位特性領域を説明する図である。
学習部14は、荷重変位曲線L1とX軸、Y軸で囲まれた領域を、変化点P4を通りX軸に垂直な線L4と、変化点P5を通りX軸に垂直な線L5で分割する。荷重変位曲線L1とX軸、Y軸、線L4で囲まれた範囲が荷重変位特性領域r1である。荷重変位曲線L1とX軸、線L4、線L5で囲まれた縦長の部分が荷重変位特性領域r2である。荷重変位曲線L1とX軸、線L5で囲まれた横長の部分が荷重変位特性領域r3である。学習部14は、荷重変位曲線L1と変化点P4、P5の座標情報に基づいて、荷重変位特性領域r1~r3に分割し、荷重変位特性領域r1~r3それぞれの面積を算出する。ここで、変化点P4、P5の座標情報は、荷重変位曲線L1と共に与えられる。つまり、荷重変位曲線L1および変化点P4、P5は教師データとして与えられ、学習部14は、教師データとして与えられる荷重変位曲線L1および変化点P4、P5を正解として、荷重変位特性領域r1~r3の面積を算出する。学習部14は、算出した荷重変位特性領域r1~r3の面積を記憶部19に記録する。
FIG. 4 is a diagram illustrating a load displacement characteristic region according to the first embodiment of the present invention.
The
(A3)次に学習部14は、(A1)の面積率と(A2)の荷重変位特性領域の面積との関係を学習する。(A3-1)具体的には、学習部14は、延性破面領域32の面積率と荷重変位特性領域r1の面積の比(延性比と呼ぶ)を計算する。同様に学習部14は、脆性破面領域33の面積率と荷重変位特性領域r2の面積の比(脆性比と呼ぶ)を計算し、せん断破面領域34の面積率と荷重変位特性領域r3の面積の比(せん断比と呼ぶ)を計算する。(A3-2)学習部14は、同じ材質の試験片20に対する複数の試験結果から得られた破面画像と荷重変位曲線を取得して、(A1)、(A2)、(A3-1)の処理を繰り返し、延性比、脆性比、せん断比の計算結果を記憶部19に多数記録する。あるいは、学習部14は、それぞれの試験結果から得られた、延性破面領域32の面積率と荷重変位特性領域r1等の値を記憶部19に記録する。(A3-3)学習部14は、多数蓄積された延性比、脆性比、せん断比の計算結果からそれぞれの関係を学習し、第1推定モデルを作成する。例えば、学習部14は、多数蓄積された延性比から延性破面領域32の面積率と荷重変位特性領域r1面積の関係を学習する。最も単純な例として、学習部14は、多数蓄積された延性比の平均値を計算して、その平均値を、延性破面領域32の面積率と荷重変位特性領域r1面積についての第1推定モデルとする。また、例えば、学習部14は、多数蓄積された延性破面領域32の面積率と荷重変位特性領域r1から近似直線を求めたり、所定の統計的手法や機械学習によって両者の関係(延性比)を算出したりする。学習部14は、同様に、脆性破面領域33の面積率と荷重変位特性領域r2の面積比の関係(脆性比)、せん断破面領域34の面積率と荷重変位特性領域r3の面積の関係(せん断比)を算出する。第1推定モデル19aは、算出されたこれら3つの関係を規定した情報含む。学習部14は、第1推定モデル19aを記憶部19に記録する。
(A3) Next, the
推定要否判定部15は、第2推定部17による推定結果に基づいて、第1推定部16による推定の要否を判定する。推定要否判定部15の処理については図8(第二実施形態)を用いて説明する。
The estimation
第1推定部16は、第1推定モデル19aと、分析対象の試験片20についてシャルピー衝撃試験を行った結果得られた荷重変位曲線と、分析対象の試験片20aなどについて画像解析部13が検出した複数の画像領域(延性破面領域32等)に基づいて、図5の点P4~P5に相当する変化点を推定する。
(B1)まず、第1推定部16は、上記の(A1)と同様の処理を行って、延性破面領域32と、脆性破面領域33と、せん断破面領域34とについて面積率を算出する。第1推定部16は、算出した面積率を記憶部19に記録する。
(B2)次に、第1推定部16は、(B1)の結果および第1推定モデル19aを用いて、分析対象の試験片20についてシャルピー衝撃試験を行った結果得られた荷重変位曲線における変化点P4~P5に相当する変化点の座標情報を推定する。まず、第1推定部16は、(B1)の結果および第1推定モデル19aを用いて、荷重変位特性領域r1~r3の面積を算出する。例えば、第1推定モデル19aには、学習後の延性比が規定されている。(B1)の結果、分析対象の試験片20aの延性破面領域32の面積率が分かっているので、第1推定部16は、この面積率と延性比から、荷重変位特性領域r1の面積を算出することができる。第1推定部16は、同様にして、荷重変位特性領域r2の面積、荷重変位特性領域r3の面積を算出する。
In the
(B1) First, the
(B2) Next, the
(B3)次に第1推定部16は、算出した荷重変位特性領域r1~r3の面積を、分析対象の試験片についての荷重変位曲線に当てはめて、点P4、P5を算出する。例えば、図4において、第1推定部16は、Y軸を基準として、荷重変位曲線L1とX軸、Y軸と、線L4で囲まれた部分の面積が算出した荷重変位特性領域r1となるような線L4を算出する。つまり、線L4をx座標の値が0となる位置からX軸の正方向に移動させながら、荷重変位曲線L1とX軸、Y軸と、線L4で囲まれた部分の面積が荷重変位特性領域r1となるときの線L4のx座標を算出する。次に第1推定部16は、この線L4と荷重変位曲線L1の交点を算出する。この交点が変化点P4である。次に第1推定部16は、算出した線L4を基準として、同様の処理を行い荷重変位曲線L1とX軸、線L4、線L5で囲まれた部分の面積が荷重変位特性領域r2となるような線L5を算出する。そして、第1推定部16は、算出した線L5と荷重変位曲線L1の交点(変化点P5)を算出する。
(B3) Next, the
あるいは、第1推定部16は、荷重変位曲線L1とX軸の交点を通るX軸に垂直な線H1を基準に変化点P4,P5を算出しても良い。例えば、第1推定部16は、線H1を基準として線L5をX軸の負の方向へ移動させていき、荷重変位曲線L1とX軸と、線L5で囲まれた部分の面積が荷重変位特性領域r3となるときの線L5を算出して、変化点P5を算出する。続いて第1推定部16は、線L5を基準として線L4をX軸の負の方向へ移動させていき、荷重変位曲線L1とX軸と、線L5、線L4で囲まれた部分の面積が荷重変位特性領域r2となるときの線L4を算出して変化点P4を算出する。第1推定部16は、算出した変化点P4、P5の座標情報を、分析対象の荷重変位曲線における変化点P4、P5の推定値として出力する。
Alternatively, the
第2推定部17は、第2推定モデル19bと、分析対象の試験片20についてシャルピー衝撃試験を行った結果得られた荷重変位曲線とに基づいて、図5の点P4~P5に相当する変化点を推定する。第2推定モデル19bは、ノイズが少なく点P1~点P5の座標が明確であるような荷重変位曲線と、その荷重変位曲線における点P1~点P5の座標情報とを組み合わせた情報である。例えば、第2推定部17は、第2推定モデル19bが有するノイズが少ない荷重変位曲線と、分析対象の荷重変位曲線とを比較して、両者の類似度が所定範囲内となる第2推定モデル19bが有する荷重変位曲線を選択する。そして、第2推定モデル19bが有する荷重変位曲線について設定された変化点P4、変化点P5の座標情報に相当する点を、分析対象の荷重変位曲線上で特定する。例えば、第2推定部17は、分析対象の荷重変位曲線の接線の傾きが所定以上変化する点のうち、点P4と最も近い点であって、2つの点の距離が所定の範囲内の点を、分析対象の荷重変位曲線における変化点P4に相当する点として推定する。変化点P5についても同様である。第2推定部17は、相当する点として推定した点の座標情報を、分析対象の荷重変位曲線における変化点P4、P5の推定値として出力する。
The
入出力部18は、衝撃試験分析装置10に対するユーザからの情報の入力を受け付ける。また、第1推定部16や第2推定部17による推定結果の出力を行う。
記憶部19は、種々のデータを記憶する。例えば、記憶部19は、第1推定モデル19aや第2推定モデル19bを記憶する。また、記憶部19は、過去にシャルピー衝撃試験を行った際に得られた破面画像や荷重変位曲線を記憶する。
The input /
The
次に荷重変位曲線の点P1~点P5について説明する。
図5は、荷重変位曲線の一例を示す第1の図である。図6は、荷重変位曲線の一例を示す第2の図である。
図5の上図は、比較的ノイズが少なく変化点の特定がし易い荷重変位曲線の例である。従来の方法では、分析を行う作業者が、図5の上図に対してノイズ除去を行って、図5下図の曲線L2を生成する。そして、作業者は、曲線L2の接線の傾きが変わる点を特定し、点P1~点P5を特定する。ここで、変位量の少ない方から順に点P1は、降伏衝撃力に対応する点である。点P2は、延性き裂発生時衝撃力に対応する点である。点P3は、最大衝撃力に対応する点である。点P4は、不安定破壊発生時衝撃力に対応する点である。点P5は、き裂伝播停止時衝撃力に対応する点である。上記のとおり、本実施形態では、第1推定部16および第2推定部17は、不安定破壊発生時衝撃力に対応する点P4と、き裂伝播停止時衝撃力に対応する点P5の座標情報を推定する。
Next, points P1 to P5 of the load displacement curve will be described.
FIG. 5 is a first diagram showing an example of a load displacement curve. FIG. 6 is a second diagram showing an example of a load displacement curve.
The upper figure of FIG. 5 is an example of a load displacement curve with relatively little noise and easy identification of a change point. In the conventional method, the operator performing the analysis performs noise removal on the upper figure of FIG. 5 to generate the curve L2 in the lower figure of FIG. Then, the operator identifies the point where the inclination of the tangent line of the curve L2 changes, and identifies the points P1 to P5. Here, the points P1 correspond to the yield impact force in order from the one with the smallest displacement amount. The point P2 corresponds to the impact force at the time of ductile crack generation. The point P3 is a point corresponding to the maximum impact force. The point P4 corresponds to the impact force at the time of unstable fracture. The point P5 corresponds to the impact force when the crack propagation is stopped. As described above, in the present embodiment, the
図5に例示するような荷重変位曲線であれば、従来の方法であっても、作業者の主観が入り込む余地が無く、正確な点P1~点P5を特定できる可能性が高い。しかし、図6に示すような荷重変位曲線の場合、従来の方法では、点P1~点P5の特定が難しくなる。図6に従来の方法では変化点の特定が難しい荷重変位曲線の例を示す。図6の上図は、ノイズと変化点の区別が難しく、図6の下図は、変位量が小さい部分の波形に乱れがあって変化点の特定が難しい。これに対し、本実施形態の方法によれば、分析対象の試験片20a等の破面画像に基づく延性破面領域32、脆性破面領域33、せん断破面領域34の面積率と、第1推定モデル19aに基づいて、分析対象の荷重変位曲線における荷重変位特性領域r1~r3の面積を算出することができ、その面積に基づいて、点P4、P5を推定するので、荷重変位曲線の形状やノイズの状態の影響を直接的に受けることなく点P4、P5を推定することができる。これにより、分析を行う作業者の主観を排除して精度を向上し、また、点P4、P5の特定に必要な手間を軽減することができる。
With the load-displacement curve as illustrated in FIG. 5, even with the conventional method, there is no room for the subjectivity of the operator to enter, and there is a high possibility that accurate points P1 to P5 can be specified. However, in the case of the load displacement curve as shown in FIG. 6, it is difficult to specify the points P1 to P5 by the conventional method. FIG. 6 shows an example of a load displacement curve whose change point is difficult to identify by the conventional method. In the upper figure of FIG. 6, it is difficult to distinguish between noise and the change point, and in the lower figure of FIG. 6, it is difficult to identify the change point because the waveform of the portion where the displacement amount is small is disturbed. On the other hand, according to the method of the present embodiment, the area ratio of the ductile
次に本実施形態の分析処理の流れについて説明を行う。
図7は、本発明の第一実施形態による分析処理の一例を示すフローチャートである。
前提として、ある材質の試験片20に対して、過去にシャルピー衝撃試験を行ったときに得られた荷重変位曲線と、その荷重変位曲線における点P1~点P5(少なくとも点P4と点P5)の座標情報、破面画像の情報が存在する。これらは、点P1~点P5の座標情報を正解とする教師ありの学習データである。
Next, the flow of the analysis process of this embodiment will be described.
FIG. 7 is a flowchart showing an example of the analysis process according to the first embodiment of the present invention.
As a premise, the load displacement curve obtained when the Charpy impact test was performed on the
まず、作業者が、学習データを衝撃試験分析装置10に入力する。試験結果取得部11は、学習データに含まれる教師ありの荷重変位曲線を取得し、記憶部19に記録する。画像取得部12は、学習データに含まれる破面画像を取得し、記憶部19に記録する(ステップS11)。
First, the operator inputs the learning data to the
次に画像解析部13が破面画像から切欠き部領域31、延性破面領域32、脆性破面領域33、せん断破面領域34を検出する。次に学習部14が、上記の(A1)~(A3)の処理を行って第1推定モデル19aを作成する(ステップS12)。学習部14は、第1推定モデル19aを記憶部19に記録する。
Next, the
次に作業員が計装化シャルピー衝撃試験機1で分析対象の試験片20に対する衝撃試験を行い、カメラ2で破面画像を撮影する。作業員は、分析対象の試験片20についての荷重変位曲線と破面画像を衝撃試験分析装置10に入力する。試験結果取得部11は、分析対象の荷重変位曲線を取得し、記憶部19に記録する。画像取得部12は、分析対象の破面画像を取得し、記憶部19に記録する(ステップS13)。
Next, the worker performs an impact test on the
次に第1推定部16が、上記の(B1)~(B3)の処理を行って、分析対象データについて変化点P4,P5の座標情報を推定する(ステップS14)。第1推定部16は分析対象の荷重変位曲線と変化点P4,P5の座標情報とを対応付けて記憶部19に記録する。第1推定部16は推定した座標情報を入出力部18に出力する。次に入出力部18が、変化点P4,P5の座標情報をディスプレイに表示する(ステップS15)。
Next, the
ここで作業員は、第1推定部16による推定結果が正しいかどうかを判断し、適切でなければ、正しい座標情報を衝撃試験分析装置10に入力する。入出力部18は、この修正情報の入力を受付け、分析対象の荷重変位曲線と対応付けて記憶部19に記録(上書き)する(ステップS16)。
Here, the worker determines whether or not the estimation result by the
次に作業者が、必要に応じて第1推定モデル19aの更新を指示する信号を、衝撃試験分析装置10に入力する。すると、学習部14は、今回分析した荷重変位曲線、変化点P4,P5の座標情報、破面画像を学習データに加えて、第1推定モデル19aを更新する(ステップS17)。学習部14は、更新した第1推定モデル19aを記憶部19に記録する。特にステップS16で修正情報が入力された場合などは、第1推定モデル19aが未成熟である可能性があるが、所与の学習データに分析対象データを加えることで、学習データの数を増加させることができ、より多くの学習データを用いて第1推定モデル19aの更新することで、第1推定モデル19aの精度・信頼性を高めることが期待できる。
Next, the operator inputs a signal instructing the update of the first estimation model 19a to the
本実施形態によれば、作業者の主観を排除して精度良く、また短時間で変化点P4,P5を推定することができる。これにより、効率的に試験片20の機械的特性(破壊靭性値、き裂伝播停止靭性)を推定することができる。
According to this embodiment, it is possible to estimate the change points P4 and P5 with high accuracy and in a short time by excluding the subjectivity of the operator. Thereby, the mechanical properties (fracture toughness value, crack propagation stopping toughness) of the
<第二実施形態>
第一実施形態では、同じ材質の試験片20であれば、破面画像の延性破面領域32の面積率と荷重変位特性領域r1の面積、脆性破面領域33の面積率と荷重変位特性領域r2の面積、せん断破面領域34の面積率と荷重変位特性領域r3の面積の間にそれぞれ一定の関係があることに基づいて、変化点P4、P5の推定を行った。しかし、図5で例示したように、第1推定部16の推定に依らずとも、変化点P4、P5の推定が可能である場合が存在する。第二実施形態では、このような荷重変位曲線が得られた場合には、破面画像を用いることなく変化点の推定を行う。
<Second embodiment>
In the first embodiment, if the
図8は、本発明の第二実施形態による分析処理の一例を示すフローチャートである。
まず、作業者が、学習データを衝撃試験分析装置10に入力する。試験結果取得部11は、学習データに含まれる教師ありの荷重変位曲線を取得し、記憶部19に記録する。画像取得部12は、学習データに含まれる破面画像を取得し、記憶部19に記録する(ステップS21)。次に学習部14が、図7のステップS12と同様にして第1推定モデル19aを作成し(ステップS22)、記憶部19に記録する。次に学習部14が荷重変位曲線と点P1~点P5の座標情報を対応付けることによって第2推定モデル19bを作成し、記憶部19に記録する(ステップS23)。
FIG. 8 is a flowchart showing an example of the analysis process according to the second embodiment of the present invention.
First, the operator inputs the learning data to the
次に作業員が計装化シャルピー衝撃試験機1で分析対象の試験片20に対する衝撃試験を行い、カメラ2で破面画像を撮影する。作業員は、分析対象の試験片20についての荷重変位曲線のみを衝撃試験分析装置10に入力する。試験結果取得部11は、分析対象の荷重変位曲線を取得し、記憶部19に記録する(ステップS24)。
Next, the worker performs an impact test on the
次に第2推定部17が、第2推定モデル19bに基づいて変化点を推定する(ステップS25)。例えば、第2推定部17は、分析対象の荷重変位曲線と第2推定モデル19bが有する複数の荷重変位曲線とを比較し、類似度や相関係数が最も高いものを選択する。そして、選択された第2推定モデル19bの荷重変位曲線における変化点P4、P5の座標に相当する点の座標を、分析対象の荷重変位曲線に対して算出し、それらの点を変化点P4、P5の推定値とする。次に推定要否判定部15は、第1推定モデルによる推定が必要かどうかを判定する(ステップS26)。例えば、推定要否判定部15は、第2推定部17が、分析対象の荷重変位曲線に対して、類似度が高い第2推定モデル19bの荷重変位曲線における変化点P4、P5に相当する点を推定できた場合は、第1推定モデルによる推定は不要と判定する。一方、例えば、類似する荷重変位曲線が存在しない場合や、類似度が高い第2推定モデル19bの荷重変位曲線における変化点P4、P5に相当する点の周辺での接線の傾きの変化が少ない場合、推定要否判定部15は、第1推定モデルによる推定が必要と判定する。
Next, the
第1推定モデルによる推定が必要な場合(ステップS26;Yes)、入出力部18が破面画像の入力を促すメッセージを表示する。これに対し、作業員は、分析対象の破面画像を衝撃試験分析装置10に入力する。画像取得部12は、分析対象の破面画像を取得し、記憶部19に記録する(ステップS30)。次に第1推定部16が、ステップS14と同様にして、変化点P4、P5の推定を行う(ステップS31)。
When estimation by the first estimation model is required (step S26; Yes), the input /
次に入出力部18が推定結果を出力する(ステップS27)。第1推定モデル19aによる推定が不要な場合(ステップS26;No)、入出力部18は、第2推定部17による推定結果を表示する。第1推定モデルによる推定を行った場合、入出力部18は、第1推定部16による推定結果を表示する。
Next, the input /
次に作業員は、第一実施形態と同様に推定結果が正しいかどうかを判断し、適切でなければ、正しい座標情報を衝撃試験分析装置10に入力する。入出力部18は、この修正情報の入力を受付け、変化点P4、P5の修正された座標情報を分析対象の荷重変位曲線と対応付けて記憶部19に記録(上書き)する(ステップS28)。
Next, the worker determines whether or not the estimation result is correct as in the first embodiment, and if not, inputs the correct coordinate information to the
次に作業者は、必要に応じて第1推定モデル19a、第2推定モデル19bの更新を指示する信号を衝撃試験分析装置10に入力する。学習部14は、今回分析した荷重変位曲線、変化点P4,P5の座標情報、破面画像を学習データに加えて、第1推定モデル19aおよび第2推定モデル19bを更新する(ステップS29)。学習部14は、更新した第1推定モデル19a、第2推定モデル19bを記憶部19に記録する。例えば、第1推定部16による推定を行わなかった場合、今回の分析対象の荷重変位曲線が学習データとして望ましい(純度が高い)データであるとして、通常より高い重み付けを行って第1推定モデル19aを更新するようにしてもよい。これにより、第1推定モデル19aの精度を向上させることができる可能性がある。
Next, the operator inputs a signal instructing the update of the first estimation model 19a and the second estimation model 19b to the
本実施形態によれば、第一実施形態の効果に加え、入力データの簡略化による作業の効率化を図ることができる。また、衝撃試験分析装置10の処理負荷を低減することができる。また、ノイズが少なく純度の高い様々な波形の荷重変位曲線を、第2推定モデル19bとして蓄積することで、将来的に破面画像の解析を必要とせずに変化点P4、P5の推定を行う割合を高め、より高速かつ手間をかけることなく変化点P4、P5の推定を行うことができるようになる。
According to this embodiment, in addition to the effect of the first embodiment, it is possible to improve the efficiency of work by simplifying the input data. Further, the processing load of the
図9は、本発明の各実施形態における制御装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
コンピュータ900は、CPU901、主記憶装置902、補助記憶装置903、入出力インタフェース904、通信インタフェース905を備える例えばPC(Personal Computer)やサーバ端末装置である。上述の衝撃試験分析装置10は、コンピュータ900に実装される。そして、上述した各処理部の動作は、プログラムの形式で補助記憶装置903に記憶されている。CPU901は、プログラムを補助記憶装置903から読み出して主記憶装置902に展開し、当該プログラムに従って上記処理を実行する。また、CPU901は、プログラムに従って、記憶部19に対応する記憶領域を主記憶装置902に確保する。また、CPU901は、プログラムに従って、処理中のデータを記憶する記憶領域を補助記憶装置903に確保する。なお、コンピュータ900は、CPU901に代えて、又は、CPU901に加えて、GPU(Graphics Processing Unit)などのプロセッサを備えていてもよい。その場合、上述した各処理部の動作はGPU等により実行されてもよい。
FIG. 9 is a diagram showing an example of the hardware configuration of the control device according to each embodiment of the present invention.
The
なお、少なくとも1つの実施形態において、補助記憶装置903は、一時的でない有形の媒体の一例である。一時的でない有形の媒体の他の例としては、入出力インタフェース904を介して接続される磁気ディスク、光磁気ディスク、CD-ROM、DVD-ROM、半導体メモリ等が挙げられる。また、このプログラムが通信回線によってコンピュータ900に配信される場合、配信を受けたコンピュータ900が当該プログラムを主記憶装置902に展開し、上記処理を実行しても良い。また、当該プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、当該プログラムは、前述した機能を補助記憶装置903に既に記憶されている他のプログラムとの組み合わせで実現するもの、いわゆる差分ファイル(差分プログラム)であっても良い。
In at least one embodiment, the
試験結果取得部11、画像取得部12、画像解析部13、学習部14、推定要否判定部15、第1推定部16、第2推定部17、入出力部18の全て又は一部は、LSI(Large Scale Integration)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、PLD(Programmable Logic Device)、FPGA(Field-Programmable Gate Array)等のハードウェアを用いて実現されてもよい。
All or part of the test
その他、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、上記した実施の形態における構成要素を周知の構成要素に置き換えることは適宜可能である。また、この発明の技術範囲は上記の実施形態に限られるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲において種々の変更を加えることが可能である。 In addition, it is possible to replace the components in the above-described embodiment with well-known components as appropriate without departing from the spirit of the present invention. Further, the technical scope of the present invention is not limited to the above-described embodiment, and various modifications can be made without departing from the spirit of the present invention.
1・・・計装化シャルピー衝撃試験機
2・・・カメラ
3・・・ハンマー
10・・・衝撃試験分析装置
11・・・試験結果取得部
12・・・画像取得部
13・・・画像解析部
14・・・学習部
15・・・推定要否判定部
16・・・第1推定部
17・・・第2推定部
18・・・入出力部
19・・・記憶部
1 ... Instrumentation
Claims (9)
前記衝撃試験の試験片の破面を撮影した破面画像を取得する画像取得部と、
前記破面画像を解析して、互いに異なる特性を有する複数の画像領域を検出する画像解析部と、
複数の前記画像領域それぞれが前記破面に占める面積の割合と前記荷重変位曲線および座標軸に囲まれた領域を前記荷重変位曲線における所定の変化点に基づいて区切ることにより形成された前記画像領域それぞれに対応する荷重変位特性領域の面積との関係を定めた第1推定モデルと、分析対象の前記荷重変位曲線と、分析対象の前記画像領域と、に基づいて、分析対象の前記荷重変位曲線および座標軸に囲まれた領域から前記荷重変位特性領域の面積を算出し、算出した前記荷重変位特性領域の面積に基づいて、前記変化点を算出する第1推定部と、
を備える衝撃試験分析装置。 A test result acquisition unit that acquires a load-displacement curve showing the relationship between the load and displacement obtained by the impact test, and
An image acquisition unit that acquires a fracture surface image obtained by photographing the fracture surface of the test piece of the impact test, and
An image analysis unit that analyzes the fracture surface image and detects a plurality of image regions having different characteristics from each other.
Each of the image regions formed by dividing the ratio of the area occupied by each of the plurality of image regions to the fracture surface and the region surrounded by the load-displacement curve and the coordinate axes based on predetermined change points in the load-displacement curve. Based on the first estimation model that defines the relationship with the area of the load displacement characteristic region corresponding to, the load displacement curve of the analysis target, and the image region of the analysis target, the load displacement curve and the analysis target are analyzed. A first estimation unit that calculates the area of the load-displacement characteristic region from the area surrounded by the coordinate axes and calculates the change point based on the calculated area of the load-displacement characteristic region.
Impact test analyzer.
をさらに備える請求項1に記載の衝撃試験分析装置。 Based on the load-displacement curve and the fracture surface image obtained by the past impact test, the ratio of the area occupied by each of the image regions to the fracture surface and the region surrounded by the load-displacement curve and the coordinate axes are described. A learning unit that learns the relationship with the area of the load-displacement characteristic region formed by dividing based on the change point and creates the first estimation model.
The impact test analyzer according to claim 1.
請求項1または請求項2に記載の衝撃試験分析装置。 The image analysis unit detects the image region corresponding to each of the ductile fracture surface, the brittle fracture surface, and the shear fracture surface based on the brightness of the pixel.
The impact test analyzer according to claim 1 or 2.
請求項1から請求項3の何れか1項に記載の衝撃試験分析装置。 The change point corresponds to the impact force at the time of unstable fracture.
The impact test analyzer according to any one of claims 1 to 3.
請求項1から請求項4の何れか1項に記載の衝撃試験分析装置。 The change point corresponds to the impact force when the crack propagation is stopped.
The impact test analyzer according to any one of claims 1 to 4.
前記第2推定部による推定結果に基づいて、前記第1推定部による推定の要否を判定する推定要否判定部と、
をさらに備える請求項1から請求項5の何れか1項に記載の衝撃試験分析装置。 Based on the second estimation model that defines the combination of the shape of the load-displacement curve and the position of the change point in the load-displacement curve, and the load-displacement curve to be analyzed, the load-displacement curve to be analyzed is described. The second estimation part that estimates the change point and
Based on the estimation result by the second estimation unit, the estimation necessity determination unit that determines the necessity of estimation by the first estimation unit, and the estimation necessity determination unit.
The impact test analyzer according to any one of claims 1 to 5, further comprising.
シャルピー衝撃試験の試験片を撮影するカメラと、
請求項1から請求項6の何れか1項に記載の衝撃試験分析装置と、
を備える衝撃試験分析システム。 Charpy impact tester and
A camera that shoots the test piece of the Charpy impact test,
The impact test analyzer according to any one of claims 1 to 6.
Impact test analysis system.
前記衝撃試験の試験片の破面を撮影した破面画像を取得するステップと、
前記破面画像を解析して、互いに異なる特性を有する複数の画像領域を検出するステップと、
複数の前記画像領域それぞれが前記破面に占める面積の割合と前記荷重変位曲線および座標軸に囲まれた領域を前記荷重変位曲線における所定の変化点に基づいて区切ることにより形成された前記画像領域それぞれに対応する荷重変位特性領域の面積との関係を定めた第1推定モデルと、分析対象の前記荷重変位曲線と、分析対象の前記画像領域と、に基づいて、分析対象の前記荷重変位曲線および座標軸に囲まれた領域から前記荷重変位特性領域の面積を算出し、算出した前記荷重変位特性領域の面積に基づいて、前記変化点を算出するステップと、
を有する衝撃試験分析方法。 A step to obtain a load-displacement curve showing the relationship between the load and displacement obtained by the impact test, and
The step of acquiring a fracture surface image obtained by photographing the fracture surface of the test piece of the impact test, and
A step of analyzing the fracture surface image to detect a plurality of image regions having different characteristics from each other.
Each of the image regions formed by dividing the ratio of the area occupied by each of the plurality of image regions to the fracture surface and the region surrounded by the load-displacement curve and the coordinate axes based on predetermined change points in the load-displacement curve. Based on the first estimation model that defines the relationship with the area of the load displacement characteristic region corresponding to, the load displacement curve of the analysis target, and the image region of the analysis target, the load displacement curve and the analysis target are analyzed. A step of calculating the area of the load-displacement characteristic region from the area surrounded by the coordinate axes and calculating the change point based on the calculated area of the load-displacement characteristic region.
Impact test analysis method.
衝撃試験により得られた荷重と変位の関係を示す荷重変位曲線を取得する手段、
前記衝撃試験の試験片の破面を撮影した破面画像を取得する手段、
前記破面画像を解析して、互いに異なる特性を有する複数の画像領域を検出する手段、
複数の前記画像領域それぞれが前記破面に占める面積の割合と前記荷重変位曲線および座標軸に囲まれた領域を前記荷重変位曲線における所定の変化点に基づいて区切ることにより形成された前記画像領域それぞれに対応する荷重変位特性領域の面積との関係を定めた第1推定モデルと、分析対象の前記荷重変位曲線と、分析対象の前記画像領域と、に基づいて、分析対象の前記荷重変位曲線および座標軸に囲まれた領域から前記荷重変位特性領域の面積を算出し、算出した前記荷重変位特性領域の面積に基づいて、前記変化点を算出する手段、
として機能させるためのプログラム。 Computer,
A means for obtaining a load-displacement curve showing the relationship between load and displacement obtained by an impact test,
A means for acquiring a fracture surface image obtained by photographing the fracture surface of the test piece of the impact test,
A means for analyzing a fracture surface image to detect a plurality of image regions having different characteristics from each other.
Each of the image regions formed by dividing the ratio of the area occupied by each of the plurality of image regions to the fracture surface and the region surrounded by the load-displacement curve and the coordinate axes based on predetermined change points in the load-displacement curve. Based on the first estimation model that defines the relationship with the area of the load displacement characteristic region corresponding to, the load displacement curve of the analysis target, and the image region of the analysis target, the load displacement curve and the analysis target are analyzed. A means for calculating the area of the load-displacement characteristic region from a region surrounded by coordinate axes and calculating the change point based on the calculated area of the load-displacement characteristic region.
A program to function as.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2018042342A JP6998243B2 (en) | 2018-03-08 | 2018-03-08 | Impact test analyzer, impact test analysis system, impact test analysis method and program |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2018042342A JP6998243B2 (en) | 2018-03-08 | 2018-03-08 | Impact test analyzer, impact test analysis system, impact test analysis method and program |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2019158423A JP2019158423A (en) | 2019-09-19 |
JP6998243B2 true JP6998243B2 (en) | 2022-01-18 |
Family
ID=67993856
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2018042342A Active JP6998243B2 (en) | 2018-03-08 | 2018-03-08 | Impact test analyzer, impact test analysis system, impact test analysis method and program |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP6998243B2 (en) |
Families Citing this family (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2021012570A (en) * | 2019-07-08 | 2021-02-04 | 株式会社日立製作所 | Fracture surface analysis device and fracture surface analysis method |
CN111141776B (en) * | 2020-01-21 | 2023-04-07 | 鞍钢股份有限公司 | Method for judging fiber rate of 9Ni steel fracture |
JP7147802B2 (en) * | 2020-03-16 | 2022-10-05 | Jfeスチール株式会社 | Determination device and determination method for steel fracture surface |
WO2021229745A1 (en) * | 2020-05-14 | 2021-11-18 | ポリプラスチックス株式会社 | Fractured surface analysis device, trained model generation device, fractured surface analysis method, fractured surface analysis program, and trained model |
CN111707566B (en) * | 2020-06-24 | 2023-07-07 | 太原理工大学 | Experimental system for researching dynamic response of structure under impact load and application method |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1815168A (en) | 2006-02-14 | 2006-08-09 | 钢铁研究总院 | Dynamic fracture-mechanics testing system |
CN101782527A (en) | 2010-03-11 | 2010-07-21 | 北京纳***仪器有限公司 | Full-automatic fracture image analyzer |
WO2014208072A1 (en) | 2013-06-26 | 2014-12-31 | Jfeスチール株式会社 | Method for evaluating brittle fracture propagation arrestability of thick steel plate |
JP2016031314A (en) | 2014-07-29 | 2016-03-07 | 新日鐵住金株式会社 | Prediction method and device of ductile brittle fracture characteristic of member made of thin steel sheet, program therefor and recording medium |
Family Cites Families (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS61155724A (en) * | 1984-12-27 | 1986-07-15 | Kawasaki Steel Corp | Fracture rate measuring apparatus for charpy test piece |
JPS6222049A (en) * | 1985-07-23 | 1987-01-30 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | Method for measuring degree of embrittlement |
JPH0765954B2 (en) * | 1986-10-30 | 1995-07-19 | ジャパンセンサー株式会社 | Dynamic characteristic measuring device using instrumented Charpy tester |
US4864867A (en) * | 1988-01-19 | 1989-09-12 | Battelle Development Corporation | Determining fracture mode transition behavior of solid materials using miniature specimens |
JPH01270639A (en) * | 1988-04-22 | 1989-10-27 | Toshiba Corp | Apparatus for measuring embrittlement |
KR101731070B1 (en) * | 2015-06-30 | 2017-05-11 | 안동대학교 산학협력단 | Drop-weight type instrumented Charpy impact tester |
-
2018
- 2018-03-08 JP JP2018042342A patent/JP6998243B2/en active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1815168A (en) | 2006-02-14 | 2006-08-09 | 钢铁研究总院 | Dynamic fracture-mechanics testing system |
CN101782527A (en) | 2010-03-11 | 2010-07-21 | 北京纳***仪器有限公司 | Full-automatic fracture image analyzer |
WO2014208072A1 (en) | 2013-06-26 | 2014-12-31 | Jfeスチール株式会社 | Method for evaluating brittle fracture propagation arrestability of thick steel plate |
JP2016031314A (en) | 2014-07-29 | 2016-03-07 | 新日鐵住金株式会社 | Prediction method and device of ductile brittle fracture characteristic of member made of thin steel sheet, program therefor and recording medium |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2019158423A (en) | 2019-09-19 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6998243B2 (en) | Impact test analyzer, impact test analysis system, impact test analysis method and program | |
JP6186834B2 (en) | Target tracking device and target tracking program | |
US20060029276A1 (en) | Object image detecting apparatus, face image detecting program and face image detecting method | |
JP4130820B2 (en) | Face center position detection apparatus and method, and program | |
US20210271913A1 (en) | Information processing apparatus, information processing method, and storage medium | |
JPWO2007105359A1 (en) | Image processing apparatus, image processing program, electronic camera, and image processing method for image analysis of lateral chromatic aberration | |
CN102930559B (en) | The method of image procossing and device | |
WO2017221965A1 (en) | State assessing device, state assessing method, and storage medium for storing program | |
US10643338B2 (en) | Object detection device and object detection method | |
JP7312026B2 (en) | Image processing device, image processing method and program | |
JP5100688B2 (en) | Object detection apparatus and program | |
TWI383335B (en) | 3-dimensional recursive motion estimation system and method thereof | |
JP3733057B2 (en) | Operation analysis apparatus in manufacturing process, method thereof, and computer-readable storage medium | |
WO2013132836A1 (en) | Object detection device, object detection method, and object detection program | |
TWI402479B (en) | Depth detection method and system using thereof | |
JP6388507B2 (en) | Image processing device | |
KR102129916B1 (en) | Apparatus and method for analyzing an image including event information | |
JP2007510994A (en) | Object tracking in video images | |
JPWO2021130978A1 (en) | Motion analysis system and motion analysis program | |
US20210304417A1 (en) | Observation device and observation method | |
US11954865B2 (en) | Image processing apparatus, image processing method, and storage medium for foreground extraction | |
JP2007156954A (en) | Reliability table creation method, optical flow estimation method, reliability table creation device, optical flow estimation device, and program | |
JPWO2016142965A1 (en) | Video processing apparatus, video processing method, and recording medium for storing video processing program | |
JP2007018269A (en) | Movement probability calculation method in video, movement probability map calculation method in video, change detection method, and program | |
CN109672818B (en) | Method and device for adjusting image quality |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20201210 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20210907 |
|
A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20211006 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20211130 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20211220 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6998243 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |