JP7255517B2 - Nondestructive measurement method, nondestructive measurement system, nondestructive measurement program and recording medium - Google Patents
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Description
本発明は、非破壊測定技術に関し、例えば、電線の被覆層の厚さをX線で測定する技術に適用して有効な技術に関する。 TECHNICAL FIELD The present invention relates to a non-destructive measurement technique, and for example, to a technique effectively applied to a technique for measuring the thickness of a coating layer of an electric wire using X-rays.
特開2019-87399号公報(特許文献1)には、導体と、導体の外周に配置された難燃半導電層と、難燃半導電層の外周に配置された絶縁層と、絶縁層の外周に配置された難燃層とを備える絶縁電線が記載されている。 Japanese Patent Application Laid-Open No. 2019-87399 (Patent Document 1) discloses a conductor, a flame-retardant semi-conductive layer disposed on the outer periphery of the conductor, an insulating layer disposed on the outer periphery of the flame-retardant semi-conductive layer, and the insulating layer. An insulated wire with a flame-retardant layer arranged on the outer circumference is described.
破壊測定技術は、被測定物を物理的に破壊して測定する技術であり、一般的に測定精度は高いが被測定物を使用不能にしてしまう。これに対し、非破壊測定技術は、物理現象を使用して被測定物を破壊することなく測定する技術であり、被測定物を破壊しない点で優れているが、一般的に測定精度は破壊測定に比べて低い。 A destructive measurement technique is a technique for physically destroying an object to be measured, and although the measurement accuracy is generally high, it makes the object to be measured unusable. On the other hand, non-destructive measurement technology uses physical phenomena to measure the object without destroying it. Low compared to measurements.
このことから、被測定物を破壊しないで測定できる点で利用価値の大きな非破壊測定技術の測定精度を向上することが望まれている。 For this reason, it is desired to improve the measurement accuracy of the nondestructive measurement technique, which has great utility value in that it can measure without destroying the object to be measured.
本発明の目的は、非破壊測定技術の測定精度を向上することにある。 SUMMARY OF THE INVENTION It is an object of the present invention to improve the measurement accuracy of non-destructive measurement techniques.
その他の課題と新規な特徴は、本明細書の記述および添付図面から明らかになるであろう。 Other problems and novel features will become apparent from the description of the specification and the accompanying drawings.
一実施の形態における非破壊測定方法は、被測定物と同様にサンプル品を製造し、サンプル品の所定の物理量を破壊測定により測定し、測定に基づく基準データを取得する基準データ取得工程と、非破壊測定装置によって被測定物の所定の物理量と同種の物理量を測定することによりシグナルデータ群とノイズデータ群を含む測定データ群を取得する測定データ取得工程と、測定データ群から測定分布を取得する測定分布取得工程と、測定分布に対して、複数の確率密度分布を線形的に重ね合わせて構成される複合確率密度分布でフィッティングを行うことで複数の前記確率密度分布を取得する確率密度分布取得工程と、前記基準データに基づいて、複数の前記確率密度分布から前記シグナルデータ群に対応する確立密度分布を区別する区別工程と、区別工程で区別されたシグナルデータ群に対応する確率密度分布に基づいて、非破壊測定装置による被測定物の測定結果を取得する測定結果取得工程とを備える。 A non-destructive measurement method in one embodiment includes a reference data acquisition step of manufacturing a sample product in the same manner as the object to be measured, measuring a predetermined physical quantity of the sample product by destructive measurement, and acquiring reference data based on the measurement; A measurement data acquisition step of acquiring a measurement data group including a signal data group and a noise data group by measuring a physical quantity of the same kind as a predetermined physical quantity of an object to be measured by a nondestructive measurement device, and acquiring a measurement distribution from the measurement data group. and a probability density distribution for obtaining a plurality of probability density distributions by fitting a composite probability density distribution formed by linearly superimposing a plurality of probability density distributions on the measurement distribution. an acquiring step; a distinguishing step of distinguishing the probability density distribution corresponding to the signal data group from the plurality of probability density distributions based on the reference data; and a probability density distribution corresponding to the signal data group distinguished in the distinguishing step. and a measurement result acquisition step of acquiring the measurement result of the object to be measured by the nondestructive measurement device based on.
例えば、非破壊測定方法は、層の厚さを推定する層厚推定方法に使用され、測定分布取得工程は、層の層厚分布を取得し、測定結果取得工程は、層の厚さを取得する。 For example, the non-destructive measurement method is used for a layer thickness estimation method for estimating the layer thickness, the measurement distribution obtaining step obtains the layer thickness distribution of the layer, and the measurement result obtaining step obtains the layer thickness do.
なお、例えば、複数の前記確率密度分布は、ガウス分布である。 Note that, for example, the plurality of probability density distributions are Gaussian distributions.
一実施の形態における非破壊測定システムは、被測定物と同様に製造されたサンプル品の所定の物理量を破壊測定した結果に基づいて取得される基準データを入力する基準データ入力部と、非破壊測定装置によって被測定物の所定の物理量と同種の物理量を測定することによりシグナルデータ群とノイズデータ群を含む測定データ群を取得する測定データ取得部と、前記測定データ群から測定分布を取得する測定分布取得部と、前記測定分布に対して、複数の確率密度分布を線形的に重ね合わせて構成される複合確率密度分布でフィッティングを行うことで複数の前記確率密度分布を取得する確率密度分布取得部と、前記基準データに基づいて、複数の前記確率密度分布から前記シグナルデータ群に対応する確立密度分布を区別する区別部と、区別部で区別されたシグナルデータ群に対応する確率密度分布に基づいて、非破壊測定装置による被測定物の測定結果を取得する測定結果取得部とを備える。 A nondestructive measurement system according to one embodiment includes a reference data input unit for inputting reference data obtained based on the result of destructive measurement of a predetermined physical quantity of a sample product manufactured in the same manner as an object to be measured; a measurement data acquisition unit for acquiring a measurement data group including a signal data group and a noise data group by measuring a physical quantity of the same kind as a predetermined physical quantity of an object to be measured by a measurement device; and acquiring a measurement distribution from the measurement data group. A probability density distribution that acquires a plurality of probability density distributions by fitting a measured distribution acquisition unit with a composite probability density distribution configured by linearly superimposing a plurality of probability density distributions on the measured distribution. an acquiring unit, a distinguishing unit that distinguishes the probability density distribution corresponding to the signal data group from the plurality of probability density distributions based on the reference data, and a probability density distribution corresponding to the signal data group distinguished by the distinguishing unit. and a measurement result acquiring unit for acquiring the measurement result of the object to be measured by the nondestructive measuring device based on.
また、非破壊測定した測定データのデータ処理をコンピュータに実行させるための非破壊測定用プログラムは、被測定物と同様に製造されたサンプル品の所定の物理量を破壊測定した結果に基づいて取得される基準データと、非破壊測定装置によって被測定物の所定の物理量と同種の物理量を測定したシグナルデータ群とノイズデータ群を含む測定データ群とを入力する入力処理と、前記測定データ群から測定分布を取得する測定分布取得処理と、前記測定分布に対して、複数の確率密度分布を線形的に重ね合わせて構成される複合確率密度分布でフィッティングを行うことで複数の前記確率密度分布を取得する確率密度分布取得処理と、前記基準データに基づいて、複数の前記確率密度分布から前記シグナルデータ群に対応する確立密度分布を区別する区別処理と、区別処理で区別されたシグナルデータ群に対応する確率密度分布に基づいて、非破壊測定装置による被測定物の測定結果を取得する測定結果取得処理とを備える。 In addition, a nondestructive measurement program for causing a computer to execute data processing of measurement data obtained by nondestructive measurement is acquired based on the results of destructive measurement of predetermined physical quantities of sample products manufactured in the same manner as the object to be measured. and a measurement data group including a signal data group and a noise data group obtained by measuring a physical quantity of the same kind as a predetermined physical quantity of an object to be measured by a nondestructive measurement device, and measuring from the measurement data group A plurality of probability density distributions are obtained by performing a measured distribution obtaining process for obtaining a distribution, and fitting a composite probability density distribution formed by linearly superimposing a plurality of probability density distributions on the measured distribution. a probability density distribution acquisition process for obtaining a probability density distribution, a discrimination process for discriminating the probability density distribution corresponding to the signal data group from the plurality of the probability density distributions based on the reference data, and a signal data group discriminated by the discrimination process. measurement result acquisition processing for acquiring measurement results of the object to be measured by the nondestructive measurement device based on the probability density distribution.
この非破壊測定用プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録できる。 This nondestructive measurement program can be recorded on a computer-readable recording medium.
一実施の形態によれば、非破壊測定方法の測定精度を向上できる。 According to one embodiment, it is possible to improve the measurement accuracy of the nondestructive measurement method.
実施の形態を説明するための全図において、同一の部材には原則として同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。なお、図面をわかりやすくするために平面図であってもハッチングを付す場合がある。 In principle, the same members are denoted by the same reference numerals throughout the drawings for describing the embodiments, and repeated description thereof will be omitted. In order to make the drawing easier to understand, even a plan view may be hatched.
<実施の形態における基本思想>
本実施の形態における基本思想は、破壊測定の測定精度は高い一方、非破壊測定の測定精度は、破壊測定の測定精度よりも低いという知見に基づき、基準データに基づいて、非破壊測定装置によって被測定物を測定することにより得られるシグナルデータ群とノイズデータ群を含む測定データ群に含まれるシグナルデータ群を推定する思想である。これにより、本実施の形態における基本思想によれば、測定精度の高い破壊測定の測定結果を利用して、非破壊測定の測定精度を高めることができる。ここで、例えば、基準データは、被測定物と同様にサンプル品を製造して、このサンプル品の所定の物理量を破壊測定により測定し、この測定に基づいて取得される。この基準データとしては、破壊測定によって被測定物を測定することにより得られる測定データ群の平均値データなどを挙げることができる。
<Basic idea in the embodiment>
The basic concept of the present embodiment is based on the knowledge that while the measurement accuracy of destructive measurement is high, the measurement accuracy of nondestructive measurement is lower than that of destructive measurement. The idea is to estimate a signal data group included in a measurement data group including a signal data group and a noise data group obtained by measuring an object to be measured. Thus, according to the basic concept of the present embodiment, it is possible to improve the measurement accuracy of non-destructive measurement by using the measurement result of destructive measurement with high measurement accuracy. Here, for example, the reference data is obtained by manufacturing a sample product in the same manner as the object to be measured, measuring predetermined physical quantities of this sample product by destructive measurement, and obtaining the reference data based on this measurement. Examples of this reference data include average value data of a group of measurement data obtained by measuring an object to be measured by destructive measurement.
例えば、図1は、破壊測定で被測定物を複数回測定することにより得られる測定分布(測定データ群に対する頻度の分布)を模式的に示すグラフである。図1において、横軸は測定データを示している一方、縦軸は頻度を示している。図1に示すように、破壊測定は測定精度が高いため、例えば、真値を「A」とすると、複数回のそれぞれの測定データは、真値「A」からのばらつきが小さくなる。つまり、破壊測定によれば、真値「A」に近い測定結果を得ることができる。 For example, FIG. 1 is a graph schematically showing a measurement distribution (frequency distribution with respect to a measurement data group) obtained by measuring an object to be measured a plurality of times by destructive measurement. In FIG. 1, the horizontal axis indicates measured data, while the vertical axis indicates frequency. As shown in FIG. 1, since the destructive measurement has high measurement accuracy, for example, if the true value is "A", the variation from the true value "A" is small in each measurement data of a plurality of times. That is, according to the destructive measurement, a measurement result close to the true value "A" can be obtained.
これに対し、図2は、非破壊測定装置で被測定物を複数回測定することにより得られる測定分布(測定データ群に対する頻度の分布)と確率密度分布との関係を模式的に示すグラフである。図2においても、横軸は測定データを示している一方、縦軸は頻度(確率密度)を示している。図2に示すように、非破壊測定は破壊測定よりも測定精度が低いため、例えば、真値を「A」とすると、複数回の測定データ群は、真値「A」からのばらつきが大きくなる。この結果、非破壊測定によれば、真値「A」からのずれの大きい測定結果が得られることになる。具体的には、図2に示すように、非破壊測定によって得られた測定データ群からなる測定分布を「単一」の確率密度分布Pでフィッティングして、この「単一」の確率密度分布Pから平均値「X」を算出すると、この平均値「X」は、真値「A」から大幅にずれることになる。このことは、非破壊測定は破壊測定よりも測定精度が低いことを意味する。これは、非破壊測定では、ノイズデータ群の影響が大きく、ノイズデータ群によって測定分布のばらつきが大きくなる結果、測定精度が低くなることが原因であると考えられる。そこで、非破壊測定から得られた測定分布において、シグナルデータ群とノイズデータ群とを区別できれば、測定分布に含まれるシグナルデータ群に基づいて、平均値を算出することができると考えられる。この場合、平均値の算出には、ノイズデータ群による影響が除かれるため、ノイズデータ群の多い非破壊測定であっても、真値に近い平均値を算出することができる。つまり、破壊測定よりも測定精度の低い非破壊測定であっても、測定分布に含まれるシグナルデータ群とノイズデータ群とを区別することができれば、非破壊測定の測定精度を向上することができる。 On the other hand, FIG. 2 is a graph schematically showing the relationship between the measurement distribution (frequency distribution for the measurement data group) and the probability density distribution obtained by measuring the object to be measured multiple times with the nondestructive measurement device. be. In FIG. 2 as well, the horizontal axis indicates measured data, while the vertical axis indicates frequency (probability density). As shown in FIG. 2, nondestructive measurement has lower measurement accuracy than destructive measurement, so for example, if the true value is "A", the data group of multiple measurements has a large variation from the true value "A". Become. As a result, the non-destructive measurement yields measurement results that deviate greatly from the true value "A". Specifically, as shown in FIG. 2, a measurement distribution consisting of a group of measurement data obtained by non-destructive measurement is fitted with a “single” probability density distribution P, and this “single” probability density distribution When the average value "X" is calculated from P, this average value "X" deviates greatly from the true value "A". This means that non-destructive measurements are less accurate than destructive measurements. This is probably because the non-destructive measurement is greatly affected by the noise data group, and the noise data group causes a large variation in the measurement distribution, resulting in a decrease in the measurement accuracy. Therefore, if the signal data group and the noise data group can be distinguished from each other in the measurement distribution obtained from the non-destructive measurement, it is possible to calculate the average value based on the signal data group included in the measurement distribution. In this case, since the influence of the noise data group is removed from the calculation of the average value, an average value close to the true value can be calculated even in non-destructive measurement with many noise data groups. In other words, even in nondestructive measurement, which has lower measurement accuracy than destructive measurement, if it is possible to distinguish between the signal data group and the noise data group included in the measurement distribution, the measurement accuracy of the nondestructive measurement can be improved. .
この点に着目した技術的思想が本実施の形態における基本思想である。すなわち、本実施の形態における基本思想は、非破壊測定装置によって被測定物の所定の物理量を測定することによりシグナルデータ群とノイズデータ群を含む測定データ群を取得し、前記測定データ群から測定分布を取得し、前記測定分布に対して、複数の確率密度分布を線形的に重ね合わせて構成される複合確率密度分布でフィッティングを行うことで複数の前記確率密度分布を取得し、測定精度の高い破壊測定で被測定物を測定した測定結果に基づいて取得された基準データに基づいて、複数の前記確率密度分布から前記シグナルデータ群に対応する確立密度分布を区別し、区別された前記シグナルデータ群に対応する確率密度分布に基づいて、前記非破壊測定装置による前記被測定物の測定結果を取得することにある。
これにより、測定分布に含まれるシグナルデータ群とノイズデータ群とを区別することができ、例えば、以下に示す手法によって非破壊測定の測定精度を向上できる。
The technical idea focused on this point is the basic idea of the present embodiment. That is, the basic idea of the present embodiment is to acquire a measurement data group including a signal data group and a noise data group by measuring a predetermined physical quantity of an object to be measured by a nondestructive measurement device, and measure from the measurement data group. A plurality of probability density distributions are obtained by obtaining a distribution, and fitting a composite probability density distribution configured by linearly superimposing a plurality of probability density distributions on the measurement distribution to obtain a plurality of the probability density distributions, thereby improving the measurement accuracy. A probability density distribution corresponding to the signal data group is distinguished from the plurality of probability density distributions based on reference data obtained based on measurement results of measuring the object to be measured by high destructive measurement, and the differentiated signal The object is to acquire the measurement result of the object to be measured by the nondestructive measurement device based on the probability density distribution corresponding to the data group.
Thereby, the signal data group and the noise data group included in the measurement distribution can be distinguished, and the measurement accuracy of the nondestructive measurement can be improved, for example, by the method described below.
図3は、実施の形態による非破壊測定によれば測定精度を向上できる手法を説明するグラフである。 FIG. 3 is a graph explaining a technique for improving measurement accuracy by nondestructive measurement according to the embodiment.
図3において、横軸は測定データを示している一方、縦軸は頻度(確率密度)を示している。また、図3において、斜線が付された棒グラフは、ノイズデータ群をイメージとして示している一方、斜線が付されていない棒グラフは、シグナルデータ群をイメージとして示している。ノイズデータ群とシグナルデータ群の境界は、実際は明確にはなく、両者の境界領域において、お互い交じり合っている。 In FIG. 3, the horizontal axis indicates measured data, while the vertical axis indicates frequency (probability density). Also, in FIG. 3, the shaded bar graphs represent the noise data group as an image, while the non-slashed bar graphs represent the signal data group as an image. The boundary between the noise data group and the signal data group is actually not clear, and they intermingle in the boundary area between the two.
本実施の形態では、「単一」の確率密度分布で測定分布をフィッティングするのではなく、図3に示すように、「複数」の確率分布密度を重ね合わせて構成される複合確率密度分布で測定分布をフィッティングする。具体的に、本実施の形態では、図3に示す測定分布に対して、2つの確率密度分布を線形的に重ね合わせて構成される複合確率密度分布でフィッティングを行うことで第1確率密度分布P1と第2確率密度分布P2を取得する。 In this embodiment, instead of fitting the measurement distribution with a "single" probability density distribution, as shown in FIG. Fit the measurement distribution. Specifically, in the present embodiment, fitting is performed on the measurement distribution shown in FIG. Obtain P1 and a second probability density distribution P2.
例えば、平均値X1と分散値Y1を持つ第1のガウス分布と、平均値X2と分散値Y2を持つ第2のガウス分布と、それらを複合させた複合確立密度分布を準備し、各測定データ値における当該複合確立密度分布の頻度値と測定分布の頻度値との各誤差の累計値が最小となるX1、Y1、X2、Y2の値を求めることでフィッティングを行う。
その後、破壊測定から取得した基準データに基づき、第1確率密度分布P1をシグナルデータ群に対応する確立密度分布として区別し、第1確率密度分布P1に基づいて、非破壊測定の測定結果を取得する。つまり、本実施の形態では、測定分布に対してフィッティングした複合確立密度分布に含まれるシグナルデータ群に対応する第1確率密度分布P1から平均値「X1」を算出する。この場合、平均値「X1」は、ノイズデータ群の影響をほとんど受けない第1確率密度分布P1に基づいて算出されているので、真値「A」に近い測定結果を得ることができる。このように、本実施の形態では、非破壊測定においても測定精度を向上できることが理解される。
For example, prepare a first Gaussian distribution having an average value X1 and a variance value Y1, a second Gaussian distribution having an average value X2 and a variance value Y2, and a composite probability density distribution that combines them, and each measurement data Fitting is performed by determining the values of X1, Y1, X2, and Y2 that minimize the cumulative error between the frequency value of the composite probability density distribution and the frequency value of the measured distribution.
After that, based on the reference data obtained from the destructive measurement, the first probability density distribution P1 is distinguished as the probability density distribution corresponding to the signal data group, and the measurement result of the nondestructive measurement is obtained based on the first probability density distribution P1. do. That is, in the present embodiment, the average value "X1" is calculated from the first probability density distribution P1 corresponding to the signal data group included in the composite probability density distribution fitted to the measured distribution. In this case, since the average value "X1" is calculated based on the first probability density distribution P1 which is hardly affected by the noise data group, a measurement result close to the true value "A" can be obtained. As described above, it is understood that the measurement accuracy can be improved even in the non-destructive measurement in this embodiment.
本実施の形態では、シグナルデータ群に対応する第1確立密度分布P1とノイズデータ群に対応する第2確立密度分布P2との区別を行うため、被測定物と同様に製造されたサンプル品の所定の物理量を破壊測定した結果に基づいて取得される基準データを使用して、非破壊測定で得られた測定分布に含まれるシグナルデータ群に対応する第1確立密度分布P1を推定するという基本思想を採用している。 In this embodiment, the first probability density distribution P1 corresponding to the signal data group and the second probability density distribution P2 corresponding to the noise data group are distinguished. The basis of estimating the first probability density distribution P1 corresponding to the signal data group included in the measurement distribution obtained by nondestructive measurement using reference data obtained based on the results of destructive measurement of a predetermined physical quantity adopts ideas.
以下では、基本思想を実現するシグナルデータ群に対応する第1確立密度分布P1とノイズデータ群に対応する第2確立密度分布P2との区別手法を説明する。 A method of distinguishing between the first probability density distribution P1 corresponding to the signal data group and the second probability density distribution P2 corresponding to the noise data group, which realizes the basic idea, will be described below.
<<区別手法>>
基準データは、測定精度が高いため真値に近いと推定される。したがって、非破壊測定で得られた測定分布において、基準データの値に近い測定データはシグナルデータである可能性が高く、基準データから値の遠い測定データはノイズデータである可能性が高い。
<<distinction method>>
The reference data is estimated to be close to the true value due to high measurement accuracy. Therefore, in the measurement distribution obtained by nondestructive measurement, measurement data close to the reference data is likely to be signal data, and measurement data far from the reference data is likely to be noise data.
このことから、例えば、区別手法として、基準データの値と上記複合確立密度分布に含まれる各確率密度分布の平均値との間の差をパラメータとして、このパラメータが予め決定しているしきい値よりも小さい平均値をもつ確立密度分布に対応する測定データは、シグナルデータと判断する。言い換えれば、このパラメータが予め決定しているしきい値よりも大きい平均値をもつ確立密度分布に対応する測定データは、ノイズデータと判断する。このような区別手法によれば、本実施の形態における基本思想が具現化されて、非破壊測定で得られた測定分布におけるシグナルデータ群とノイズデータ群とを区別できる。 From this, for example, as a discrimination method, the difference between the value of the reference data and the average value of each probability density distribution included in the composite probability density distribution is used as a parameter, and the threshold value determined in advance by this parameter Measured data corresponding to a probability density distribution with an average value smaller than is judged as signal data. In other words, the measured data corresponding to the probability density distribution whose average value of this parameter is larger than the predetermined threshold value is judged as noise data. According to such a discrimination method, the basic concept of the present embodiment is embodied, and a signal data group and a noise data group in a measurement distribution obtained by nondestructive measurement can be distinguished.
なお、上述した区別手法は、機械学習を利用して実施することもできる。例えば、非破壊測定装置によって被測定物を測定することにより得られる非破壊測定データに被測定物の破壊測定で得られる破壊測定データを含めて「k-mean法」を適応することにより、非破壊測定データをノイズデータ群とシグナルデータ群とに区別することができる。 Note that the above-described discrimination method can also be implemented using machine learning. For example, by applying the "k-mean method" including destructive measurement data obtained by destructive measurement of the object to be measured to nondestructive measurement data obtained by measuring the object to be measured by a nondestructive measurement device, Destructive measurement data can be distinguished into noise data groups and signal data groups.
<非破壊測定システム>
次に、非破壊測定で得られた測定分布から精度の高い測定結果を出力する非破壊測定システムについて図面を参照しながら説明する。
<Nondestructive measurement system>
Next, a nondestructive measurement system that outputs highly accurate measurement results from a measurement distribution obtained by nondestructive measurement will be described with reference to the drawings.
図4は、本実施の形態における非破壊測定システムの構成例を示す図である。 FIG. 4 is a diagram showing a configuration example of a nondestructive measurement system according to this embodiment.
図4において、非破壊測定システムは、基準データ入力部20と、非破壊測定装置30と、データ処理装置22とを有する。そして、例えば、基準データ入力部20と非破壊測定装置30とデータ処理装置22は、ネットワーク31を介して接続されている。
4, the nondestructive measurement system has a reference
非破壊測定装置30は、物理現象を使用して被測定物を破壊することなく測定する装置であり、破壊測定装置よりも測定精度が低い。この非破壊測定装置30からは、シグナルデータ群とノイズデータ群との区別がされていない非破壊測定データ群がデータ処理装置22に出力される。また、基準データ入力部20は、被測定物と同様に製造されたサンプル品の所定の物理量を破壊測定により測定した結果に基づいて取得された基準データを入力するように構成されている。そして、基準データ入力部20からは、基準データがデータ処理装置22に出力される。
The
データ処理装置22は、入出力部と演算部と記憶部とを有し、非破壊測定装置30から出力された非破壊測定データ群を入力した後、例えば、基準データに基づいて上述した区別手法を実施することにより、非破壊測定データ群においてシグナルデータ群に対応する確立密度分布とノイズデータ群に対応する確立密度分布とを区別するように構成されている。その後、データ処理装置22は、区別したシグナルデータ群に対応する確立密度分布に基づいて、精度の高い測定結果を出力するように構成されている。
The
<データ処理装置の構成>
<<ハードウェア構成>>
以下では、まず、データ処理装置のハードウェア構成について説明する。
<Configuration of data processor>
<<Hardware configuration>>
First, the hardware configuration of the data processing device will be described below.
図5は、本実施の形態におけるデータ処理装置22のハードウェア構成の一例を示す図である。なお、図5に示す構成は、あくまでもデータ処理装置22のハードウェア構成の一例を示すものであり、データ処理装置22のハードウェア構成は、図5に記載されている構成に限らず、他の構成であってもよい。
FIG. 5 is a diagram showing an example of the hardware configuration of the
図5において、データ処理装置22は、プログラムを実行するCPU(Central Processing Unit)101を備えている。このCPU101は、バス113を介して、例えば、ROM(Read Only Memory)102、RAM(Random Access Memory)103、および、ハードディスク装置112と電気的に接続されており、これらのハードウェアデバイスを制御するように構成されている。
In FIG. 5, the
また、CPU101は、バス113を介して入力装置や出力装置とも接続されている。入力装置の一例としては、キーボード105、マウス106、通信ボード107、および、スキャナ111などを挙げることができる。一方、出力装置の一例としては、ディスプレイ104、通信ボード107、および、プリンタ110などを挙げることができる。さらに、CPU101は、例えば、リムーバルディスク装置108やCD/DVD-ROM装置109と接続されていてもよい。
The
データ処理装置22は、例えば、ネットワークと接続されていてもよい。例えば、データ処理装置22がネットワークを介して他の外部機器と接続されている場合、データ処理装置22の一部を構成する通信ボード107は、LAN(ローカルエリアネットワーク)、WAN(ワイドエリアネットワーク)やインターネットに接続されている。
The
RAM103は、揮発性メモリの一例であり、ROM102、リムーバルディスク装置108、CD/DVD-ROM装置109、ハードディスク装置112の記録媒体は、不揮発性メモリの一例である。これらの揮発性メモリや不揮発性メモリによって、データ処理装置22の記憶装置が構成される。
The
ハードディスク装置112には、例えば、オペレーティングシステム(OS)201、プログラム群202、ファイル群203が記憶されている。
The
プログラム群202に含まれるプログラムは、CPU101がオペレーティングシステム201を利用しながら実行する。また、RAM103には、CPU101に実行させるオペレーティングシステム201のプログラムやアプリケーションプログラムの少なくとも一部が一次的に格納されるとともに、CPU101による処理に必要な各種データが格納される。
Programs included in the
ROM102には、BIOS(Basic Input Output System)プログラムが記憶され、ハードディスク装置112には、ブートプログラムが記憶されている。データ処理装置22の起動時には、ROM102に記憶されているBIOSプログラムおよびハードディスク装置112に記憶されているブートプログラムが実行され、BIOSプログラムおよびブートプログラムにより、オペレーティングシステム201が起動される。
The
プログラム群202には、データ処理装置22の機能を実現するプログラムが記憶されており、このプログラムは、CPU101により読み出されて実行される。また、ファイル群203には、CPU101による処理の結果を示す情報、データ、信号値、変数値やパラメータがファイルの各項目として記憶されている。
The
ファイルは、ハードディスク装置112やメモリなどの記録媒体に記憶される。ハードディスク装置112やメモリなどの記録媒体に記憶された情報、データ、信号値、変数値やパラメータは、CPU101によりメインメモリやキャッシュメモリに読み出され、抽出・検索・参照・比較・演算・処理・編集・出力・印刷・表示に代表されるCPU101の動作に使用される。例えば、上述したCPU101の動作の間、情報、データ、信号値、変数値やパラメータは、メインメモリ、レジスタ、キャッシュメモリ、バッファメモリなどに一次的に記憶される。
The file is stored in a recording medium such as
データ処理装置22の機能は、ROM102に記憶されたファームウェアで実現されていてもよいし、あるいは、ソフトウェアのみ、素子・デバイス・基板・配線に代表されるハードウェアのみ、ソフトウェアとハードウェアとの組み合わせ、さらには、ファームウェアとの組み合わせで実現されていてもよい。ファームウェアとソフトウェアは、プログラムとして、ハードディスク装置112、リムーバルディスク、CD-ROM、DVD-ROMなどに代表される記録媒体に記憶される。プログラムは、CPU101により読み出されて実行される。すなわち、プログラムは、コンピュータをデータ処理装置22として機能させるものである。
The functions of the
このように、本実施の形態におけるデータ処理装置22は、処理装置であるCPU101、記憶装置であるハードディスク装置112やメモリ、入力装置であるキーボード105、マウス106、通信ボード107、出力装置であるディスプレイ104、プリンタ110、通信ボード107を備えるコンピュータである。そして、データ処理装置22の機能は、処理装置、記憶装置、入力装置、および、出力装置を利用して実現される。
As described above, the
<<機能ブロック構成>>
次に、データ処理装置22の機能ブロック構成について説明する。
<< Function block configuration >>
Next, the functional block configuration of the
図6は、データ処理装置22の機能ブロック構成を示す図である。
FIG. 6 is a diagram showing the functional block configuration of the
図6において、データ処理装置22は、入力部301と、測定分布取得部302と、確率密度分布取得部303と、区別部305と、測定結果取得部306と、出力部307と、データ記憶部308とを有する。
6, the
入力部301は、例えば、図4に示す非破壊測定装置30から出力されたシグナルデータ群とノイズデータ群とが区別されていない非破壊測定データ群をデータ処理装置22に入力できるように構成されており、測定分布取得部302は、入力部301を介して、非破壊測定データ群から構成される測定分布を取得するように構成されている。
The
確率密度分布取得部303は、フィッティング部304を有している。フィッティング部304は、測定分布取得部302で取得した測定分布に対して、複数の確率密度分布を線形的に重ね合わせて構成される複合確率密度分布でフィッティングするように構成されている。このとき、例えば、複数の確率密度分布は、例えば、ガウス分布(正規分布)とすることができる。なお、各確率密度分布を構成する各ガウス分布は、基本的に平均値(ピーク値)と分散値が異なる。
The probability density
区別部305は、図4に示す基準データ入力部20から出力された基準データを使用して、確率密度分布取得部303で取得した複合確率密度分布に含まれる複数の確率密度分布において、シグナルデータ群に対応する確立密度分布とノイズデータ群に対応する確立密度分布とを区別するように構成されている。
The
測定結果取得部306は、複合確率密度分布に含まれるシグナルデータ群に対応する確率密度分布に基づいて非破壊測定の測定結果(平均値)を取得するように構成されている。 The measurement result acquisition unit 306 is configured to acquire the measurement result (average value) of the nondestructive measurement based on the probability density distribution corresponding to the signal data group included in the composite probability density distribution.
出力部307は、確率密度分布取得部303の測定結果取得部306で取得された測定結果をデータ処理装置22から出力するように構成されている。
The
<データ処理方法>
本実施の形態におけるデータ処理装置22は、上記のように構成されており、以下に、データ処理方法について図面を参照しながら説明する。
<Data processing method>
The
図7は、本実施の形態におけるデータ処理方法の流れを説明するフローチャートである。 FIG. 7 is a flow chart for explaining the flow of the data processing method according to this embodiment.
図7において、まず、被測定物と同様に製造されたサンプル品の所定の物理量を破壊測定することにより基準データを取得する(S100)。非破壊測定装置(30)から非破壊測定による測定データ群が出力されると、データ処理装置(22)の入力部(301)を介して、データ処理装置(22)の測定分布取得部(302)は、測定データ群から測定分布を取得する(S101)。 In FIG. 7, first, reference data is obtained by destructively measuring a predetermined physical quantity of a sample product manufactured in the same manner as the object to be measured (S100). When the measurement data group by nondestructive measurement is output from the nondestructive measurement device (30), the measurement distribution acquisition unit (302) of the data processing device (22) is transmitted through the input unit (301) of the data processing device (22). ) acquires the measurement distribution from the measurement data group (S101).
次に、確率密度分布取得部(303)のフィッティング部(304)は、測定分布に対して、複数の確率密度分布を線形的に重ね合わせて構成される複合確率密度分布でフィッティングを行う。これにより、確率密度分布取得部(303)において、複数の確率密度分布が取得される(S102)。 Next, the fitting unit (304) of the probability density distribution acquisition unit (303) performs fitting to the measured distribution with a composite probability density distribution configured by linearly superimposing a plurality of probability density distributions. As a result, the probability density distribution acquisition unit (303) acquires a plurality of probability density distributions (S102).
続いて、データ処理装置(22)の区別部(305)は、基準データ入力部(20)から基準データを取得した後、この基準データに基づいて上述した区別手法を実施することにより、測定分布取得部(302)で取得された測定分布に対して、シグナルデータ群に対応する確率密度分布を区別する(S103)。すなわち、データ処理装置(22)の区別部(305)は、基準データを使用することにより、測定データ群をシグナルデータ群に対応する確率密度分布とノイズデータ群に対応する確率密度分布とに区別する。 Subsequently, the discrimination unit (305) of the data processing device (22) acquires the reference data from the reference data input unit (20), and then implements the above-described discrimination method based on this reference data to obtain the measurement distribution A probability density distribution corresponding to the signal data group is distinguished from the measurement distribution acquired by the acquisition unit (302) (S103). That is, the discrimination unit (305) of the data processing device (22) discriminates the measurement data group into a probability density distribution corresponding to the signal data group and a probability density distribution corresponding to the noise data group by using the reference data. do.
その後、測定結果取得部(306)は、複合確率密度分布に含まれるシグナルデータ群に対応する確率密度分布に基づいて、非破壊測定装置(30)による被測定物の測定結果を取得する(S104)。例えば、非破壊測定装置(30)による被測定物の測定結果としては、シグナルデータ群に対応する確率密度分布から算出される平均値を挙げることができる。そして、測定結果取得部(306)で取得された測定結果は、データ処理装置(22)の出力部(307)から出力される(S105)。 After that, the measurement result acquisition unit (306) acquires the measurement result of the object to be measured by the nondestructive measurement device (30) based on the probability density distribution corresponding to the signal data group included in the composite probability density distribution (S104 ). For example, the measurement result of the object to be measured by the nondestructive measurement device (30) can be an average value calculated from the probability density distribution corresponding to the signal data group. Then, the measurement result obtained by the measurement result obtaining unit (306) is output from the output unit (307) of the data processing device (22) (S105).
以上のようにして、本実施の形態におけるデータ処理方法が実現される。 As described above, the data processing method according to the present embodiment is realized.
<データ処理プログラム>
上述したデータ処理装置22で実施されるデータ処理方法は、データ処理をコンピュータに実行させるデータ処理プログラムにより実現することができる。
<Data processing program>
The data processing method performed by the
例えば、図5に示すコンピュータからなるデータ処理装置22において、ハードディスク装置112に記憶されているプログラム群202の1つとして、本実施の形態におけるデータ処理プログラムを導入することができる。そして、このデータ処理プログラムをデータ処理装置22であるコンピュータに実行させることにより、本実施の形態におけるデータ処理方法を実現することができる。
For example, in the
非破壊測定の測定結果に関するデータを作成するための各処理をコンピュータに実行させるためデータ処理プログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録して頒布することができる。記録媒体には、例えば、ハードディスクやフレキシブルディスクに代表される磁気記憶媒体、CD-ROMやDVD-ROMに代表される光学記憶媒体、ROMやEEPROMなどの不揮発性メモリに代表されるハードウェアデバイスなどが含まれる。 A data processing program for causing a computer to execute each process for creating data on the measurement results of nondestructive measurement can be recorded on a computer-readable recording medium and distributed. Examples of recording media include magnetic storage media such as hard disks and flexible disks, optical storage media such as CD-ROMs and DVD-ROMs, and hardware devices such as non-volatile memories such as ROMs and EEPROMs. is included.
<実施の形態における効果>
本実施の形態によれば、例えば、基準データを使用した区別方法によって、非破壊測定で取得した測定分布において、シグナルデータ群に対応する確率密度分布とノイズデータ群に対応する確率密度分布とを区別することができる。これにより、ノイズデータ群を除外したシグナルデータ群に対応する確率密度分布に基づいて測定結果を取得することができるので、非破壊測定における測定結果の精度を向上することができる。特に、本実施の形態では、測定精度の高い破壊測定から得られる基準データに基づいて非破壊測定に含まれるシグナルデータ群に対応する確率密度分布とノイズデータ群に対応する確率密度分布とを区別しているので、区別精度を高くすることができる。そして、本実施の形態によれば、信頼できるシグナルデータ群に対応する確率密度分布に基づいて、その平均値を測定結果として算出していることから、非破壊測定で得られた測定分布に不可避的に存在するノイズデータ群の悪影響を抑え、破壊測定の測定精度に匹敵する測定精度を非破壊測定で得ることができる。したがって、本実施の形態における技術的思想は、被測定物を破壊しないで測定できる非破壊測定の利点を得ながら、非破壊測定のウィークポイントである低い測定精度を破壊測定並みに向上できる点で優れた技術的思想ということができる。
<Effects of Embodiment>
According to the present embodiment, for example, a probability density distribution corresponding to the signal data group and a probability density distribution corresponding to the noise data group are distinguished from each other in the measurement distribution obtained by non-destructive measurement by a discrimination method using reference data. can be distinguished. As a result, measurement results can be obtained based on the probability density distribution corresponding to the signal data group excluding the noise data group, so the accuracy of the measurement results in nondestructive measurement can be improved. In particular, in the present embodiment, the probability density distribution corresponding to the signal data group and the probability density distribution corresponding to the noise data group included in the non-destructive measurement are distinguished based on the reference data obtained from the destructive measurement with high measurement accuracy. Since they are separated, it is possible to improve the accuracy of discrimination. According to the present embodiment, the average value is calculated as the measurement result based on the probability density distribution corresponding to the reliable signal data group. It is possible to suppress the adverse effects of noise data groups that exist in a non-destructive measurement, and to obtain measurement accuracy comparable to that of destructive measurement by non-destructive measurement. Therefore, the technical idea of the present embodiment is to improve the low measurement accuracy, which is a weak point of nondestructive measurement, to the level of destructive measurement while obtaining the advantage of nondestructive measurement that can measure without destroying the object to be measured. It can be said that this is an excellent technical idea.
このことから、本実施の形態における非破壊測定システムは、被測定物を破壊することができない生産ラインにも導入しながらも、高い測定精度で生産ラインを流れる被測定物(製品)の検査を実現できる。したがって、この非破壊測定システムによれば、被測定物(製品)の品質向上も図ることができる点で非常に優れている。 For this reason, the non-destructive measurement system according to the present embodiment can inspect objects (products) flowing through the production line with high measurement accuracy while introducing it into a production line in which the objects to be measured cannot be destroyed. realizable. Therefore, according to this nondestructive measurement system, it is very excellent in that it is possible to improve the quality of the object (product) to be measured.
<基本思想の適用例>
続いて、本実施の形態における基本思想を絶縁ケーブルの構成要素である被覆層の被覆厚さを測定する技術に適用する例について図面を参照しながら説明する。
<Application example of basic concept>
Next, an example in which the basic concept of the present embodiment is applied to a technique for measuring the coating thickness of a coating layer, which is a component of an insulated cable, will be described with reference to the drawings.
<<絶縁ケーブルの構成>>
図8は、絶縁ケーブルを模式的に示す図である。図8において、絶縁ケーブル40は、導体層41と、導体層41の外周を覆う難燃半導電層42と、難燃半導電層42の外周を覆う中間層43と、中間層43の外周を覆う難燃層44から構成されている。
<<Configuration of insulated cable>>
FIG. 8 is a diagram schematically showing an insulated cable. In FIG. 8, an
ここで、難燃半導電層42と中間層43と難燃層44は、絶縁ケーブル40の導体層41を被覆する被覆層として機能する。特に、難燃半導電層42と中間層43と難燃層44とを区別する必要がないときには、これらの層をまとめて被覆層と呼ぶことにする。
Here, the flame-
導体層41は、例えば、銅、銅合金、アルミニウム、アルミニウム合金などから構成されるが、導体層41の外周に錫やニッケルなどからなるめっき層を形成してもよい。
The
難燃半導電層42は、例えば、金属水酸化物を含む材料を導体層41の外周に押し出して形成される。この難燃半導電層42は、樹脂成分を含む難燃導電樹脂組成物から構成され、必要に応じて導電性フィラーや難燃性フィラーを含有するように構成される。
The flame-
難燃半導電層42を構成する樹脂成分としては、絶縁ケーブル40に求められる特性(伸びや強度)に応じて適宜選択することができる。例えば、難燃半導電層42を構成する樹脂成分として、塩化ビニル樹脂、フッ素樹脂、ポリエチレンなどのポリオレフィン樹脂、ポリイミド、ポリエーテルエーテルケトンなどを使用することができる。
The resin component constituting the flame-
難燃性フィラーとしては、難燃性を有し、かつ、有毒ガスを発生させないことからノンハロゲンフィラーが望ましく、例えば、金属水酸化物を使用することができる。 As the flame-retardant filler, a non-halogen filler is desirable because it is flame-retardant and does not generate toxic gas. For example, a metal hydroxide can be used.
導電性フィラーとしては、例えば、カーボンブラックやカーボンナノチューブを使用することができる。カーボンブラックとしては、例えば、ファーネスブラック、チャンネルブラック、アセチレンブラックまたはサーマルブラックなどを挙げることができる。 For example, carbon black or carbon nanotubes can be used as the conductive filler. Examples of carbon black include furnace black, channel black, acetylene black and thermal black.
中間層43は、例えば、絶縁樹脂組成物から構成されている。中間層43を構成する樹脂成分としては、例えば、ポリオレフィンやポリエチレンを使用することができる。
The
難燃層44は、例えば、難燃性フィラーを含む難燃樹脂組成物から構成され、難燃性フィラーを含む難燃樹脂組成物を中間層43の外周に押し出すことにより形成される。
The flame-
以上のようにして、絶縁ケーブル40が構成されている。
The
<<被覆層の被覆厚を測定する必要性>>
ここで、絶縁ケーブル40の被覆層は、設計値通りの被覆厚で形成する必要がある。なぜなら、被覆層の被覆厚が設計値から逸脱すると、絶縁ケーブル40の性能が低下するからである。具体的には、被覆層の被覆厚が設計値よりも薄くなると絶縁ケーブル40の電気的な絶縁特性が劣化する一方、被覆層の被覆厚が設計値よりも厚くなると絶縁ケーブル40が燃えやすくなる。したがって、絶縁ケーブル40の電気絶縁性と安全性とを両立する観点からは、絶縁ケーブル40を構成する被覆層の被覆厚さを設計値通りに形成することが重要となってくる。
<< Necessity to measure the coating thickness of the coating layer >>
Here, the coating layer of the
そこで、絶縁ケーブル40の製造工程では、押出中に被覆層の被覆厚を非破壊測定し、被覆厚が設計値から逸脱している場合には、成形条件(線速など)を調整して被覆層の被覆厚を制御することが行なわれている。これにより、絶縁ケーブル40を構成する被覆層の被覆厚さを設計値通りに形成できる可能性が高くなる。
Therefore, in the manufacturing process of the
<<X線による透過像を利用したケーブル被覆厚さ測定技術>>
この点に関し、絶縁ケーブル40を構成する被覆層の被覆厚を非破壊で測定する技術として、X線による透過像を利用したケーブル被覆厚さ測定技術がある。
<<Cable coating thickness measurement technology using transmission image by X-ray>>
Regarding this point, as a technique for non-destructively measuring the coating thickness of the coating layer constituting the
以下では、まず、このX線による透過像を利用したケーブル被覆厚さ測定技術について図面を参照しながら説明する。まず、X線による透過像を利用したケーブル被覆厚さ測定技術では、例えば、図8に示すように、絶縁ケーブル40の上方から絶縁ケーブル40にX線を照射して、絶縁ケーブル40を透過したX線をX線検出器で検出する。これにより、例えば、図9に示すようなX線透過像を取得することができる。 In the following, first, the technique of measuring the cable coating thickness using this X-ray transmission image will be described with reference to the drawings. First, in the cable coating thickness measurement technique using a transmitted X-ray image, for example, as shown in FIG. X-rays are detected by an X-ray detector. Thereby, for example, an X-ray transmission image as shown in FIG. 9 can be obtained.
次に、X線による透過像を利用したケーブル被覆厚さ測定技術では、X線透過像から複数のX線透過強度プロファイルを取得する。例えば、図9における位置X1・・・XNでのX線透過強度プロファイルを取得する。例えば、図10には、位置X1・・・XNでのX線透過強度プロファイル(合計でN枚のX線透過強度プロファイル)が示されている。 Next, in a cable coating thickness measurement technique using an X-ray transmission image, a plurality of X-ray transmission intensity profiles are acquired from the X-ray transmission image. For example, X-ray transmission intensity profiles at positions X 1 . . . X N in FIG. 9 are acquired. For example, FIG. 10 shows X-ray transmission intensity profiles at positions X 1 . . . X N (a total of N X-ray transmission intensity profiles).
ここで、X線透過強度プロファイルとは、ケーブル径方向におけるX線透過強度の波形である。X線透過強度は、透過する物体(被覆層)の密度と厚さに依存する。したがって、X線透過強度プロファイルを解析することにより、被覆層の厚さを測定することができる。具体的には、図10に示すX線透過強度プロファイルにおいて、測定したい被覆層の被覆厚に対応した強度ピーク点の相対距離と画素ピッチに基づいて、被覆層の被覆厚を測定することができる。これにより、X線による透過像を利用したケーブル被覆厚さ測定技術では、被覆層の被覆厚に関する測定分布を取得することができる。 Here, the X-ray transmission intensity profile is a waveform of X-ray transmission intensity in the radial direction of the cable. X-ray transmission intensity depends on the density and thickness of the object (coating layer) to be transmitted. Therefore, the thickness of the covering layer can be measured by analyzing the X-ray transmission intensity profile. Specifically, in the X-ray transmission intensity profile shown in FIG. 10, the coating thickness of the coating layer can be measured based on the relative distance of the intensity peak points corresponding to the coating thickness of the coating layer to be measured and the pixel pitch. . As a result, the cable coating thickness measurement technique using X-ray transmission images can acquire the measurement distribution of the coating thickness of the coating layer.
<<改善の余地>>
例えば、単層の被覆層を有する絶縁ケーブルに対して、X線による透過像を利用したケーブル被覆厚さ測定技術を適用して被覆層の被覆厚を測定する場合、被覆層と導体層との密度差が顕著であることから、層の密度に依存するX線透過強度が導体層と被覆層で大きく相違する。このため、X線による透過像を利用したケーブル被覆厚さ測定技術では、単層の被覆層における被覆厚の測定精度を比較的確保しやすくなる。
<<room for improvement>>
For example, for an insulated cable having a single-layer coating layer, when measuring the coating thickness of the coating layer by applying a cable coating thickness measurement technique using an X-ray transmission image, the thickness of the coating layer and the conductor layer Since the difference in density is remarkable, the X-ray transmission intensity depending on the density of the layer is greatly different between the conductor layer and the coating layer. Therefore, in the cable coating thickness measurement technique using the X-ray transmission image, it is relatively easy to ensure the measurement accuracy of the coating thickness in the single-layer coating layer.
これに対し、例えば、図8に示すように、被覆層が難燃半導電層42と中間層43と難燃層44との多層構造をしている場合、難燃半導電層42と中間層43と難燃層44との密度差が小さいことから、難燃半導電層42と中間層43と難燃層44におけるX線透過強度の差が小さくなる。したがって、特に、難燃半導電層42と難燃層44との挟まれた中間層43の厚さの測定精度が低くなることを本発明者は新規に見出した。
On the other hand, for example, as shown in FIG. Since the density difference between the flame-
例えば、図11は、X線による透過像を利用したケーブル被覆厚さ測定技術を使用することによって得られた中間層43の厚さの測定分布である。図11に示すように、中間層43の厚さの測定分布におけるばらつきが大きいことがわかる。このことは、X線による透過像を利用したケーブル被覆厚さ測定技術では、中間層43の厚さの測定精度が低いことを意味している。実際に、例えば、図11に示す測定分布に対して、図12に示すように、「単一」のガウス分布でフィッティングして平均値を算出すると、中間層43の厚さは、「93.61μm」となる。この「単一」のガウス分布でフィッティングして平均値を算出する技術を関連技術と呼ぶことにすると、関連技術で算出した中間層43の厚さは、実際の中間層43の厚さから大きくかけ離れている。
For example, FIG. 11 is a measured profile of the thickness of the
実際に、図13は、絶縁ケーブルを物理的に切断して断面観察することによって得られた中間層43の厚さの測定分布を示すグラフである。図13において、横軸は中間層43の厚さを示している一方、縦軸は確率分布を示している。図13に示す測定分布から中間層43の厚さの平均値は、「125.6±4.5μm」となることがわかる。そして、断面観察による測定精度は高いことを考慮すると、図12に示す関連技術で算出した中間層43の厚さは、実際の中間層43の厚さから大きくかけ離れていることがわかる。つまり、X線による透過像を利用したケーブル被覆厚さ測定技術を使用することによって得られた中間層43の厚さの測定分布に対して、関連技術におけるデータ処理方法(統計処理方法)を適用すると、実際の中間層43の厚さからかけ離れた測定結果が得られることがわかる。すなわち、関連技術におけるデータ処理方法は、X線による透過像を利用したケーブル被覆厚さ測定技術に適用して中間層43の厚さを測定することに関して、測定精度を向上させる観点から改善の余地が存在するのである。
In fact, FIG. 13 is a graph showing the measured distribution of the thickness of the
<<実施の形態における基本思想の適用>>
そこで、本実施の形態では、X線による透過像を利用したケーブル被覆厚さ測定技術を使用することによって得られた中間層43の厚さの測定分布に対して、本実施の形態における基本思想を適用する。
<<Application of Basic Concept in Embodiment>>
Therefore, in the present embodiment, the basic concept of the present embodiment is applied to the measurement distribution of the thickness of the
この場合、例えば、図13に示す断面観察による測定結果(破壊測定装置による測定結果)に基づいて、上述した「区別手法」を使用することにより、図11に示す中間層43の厚さの測定分布に対して、シグナルデータ群に対応する確率密度分布とノイズデータ群に対応する確率密度分布とを区別する。
In this case, for example, the thickness of the
具体的には、図14に示すように、中間層43の厚さの測定分布に対して、2つの確率密度分布を線形的に重ね合わせた複合確率密度分布(P1+P2)でフィッティングする。これにより、第1確率密度分布P1と第2確率密度分布P2とが取得される。測定精度の高い破壊測定で被測定物を測定した測定結果に基づいて取得された基準データに基づいて、2つの前記確率密度分布からシグナルデータ群に対応する確立密度分布として第1確率密度分布P1を選出し、選出した第1確率密度分布P1に基づいて、中間層43の厚さの平均値を算出すると、中間層43の厚さは、「125.0μm」となる。この測定結果は、断面観察によって得られた中間層43の厚さの平均値「125.6±4.5μm」に非常に近いことがわかる。
Specifically, as shown in FIG. 14, the measurement distribution of the thickness of the
以上のようにして、X線による透過像を利用したケーブル被覆厚さ測定技術を使用することによって得られた中間層43の厚さの測定分布に対して、本実施の形態における基本思想を適用することによって、中間層43の厚さの測定精度を向上できることがわかる。このように本実施の形態における基本思想は、被覆層が難燃半導電層42と中間層43と難燃層44との多層構造をしている絶縁ケーブル40の中間層43の厚さをX線による透過像を利用したケーブル被覆厚さ測定技術に適用することにより、関連技術では実現が困難であった測定精度の向上を図ることができる点で優れた有用性の高い技術的思想であることがわかる。
As described above, the basic concept of the present embodiment is applied to the measurement distribution of the thickness of the
以上、本発明者によってなされた発明をその実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は前記実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能であることは言うまでもない。 Although the invention made by the present inventor has been specifically described based on the embodiment, the invention is not limited to the above embodiment, and can be variously modified without departing from the gist of the invention. Needless to say.
例えば、前記実施の形態では、測定分布に対して、2つの確率密度分布を線形的に重ね合わせた複合確率密度分布でフィッティングする例について説明した。ただし、前記実施の形態における技術的思想は、これに限らず、例えば、3つ以上の確率密度分布を線形的に重ね合わせた複合確率密度分布でフィッティングする例にも適用することができる。 For example, in the above embodiment, an example of fitting a composite probability density distribution obtained by linearly superimposing two probability density distributions on a measured distribution has been described. However, the technical idea in the above embodiment is not limited to this, and can be applied to an example of fitting with a composite probability density distribution in which three or more probability density distributions are linearly superimposed.
また、前記実施の形態では、破壊測定から得られる基準データとして、破壊測定によって被測定物を測定することにより得られる測定データ群の平均値データを例に挙げて説明した。ただし、前記実施の形態における技術的思想は、これに限らず、例えば、破壊測定から得られる基準データ自体は、破壊測定で被測定物を測定することにより得られた破壊測定データ群であり、この破壊測定データ群をデータ処理装置に入力して、データ処理装置でこの破壊測定データ群から平均値データを算出するように構成してもよい。この場合、データ処理装置では、データ処理装置の内部で算出した平均値データに基づいて、シグナルデータ群に対応する確率密度分布とノイズデータ群に対応する確率密度分布との区別が行なわれる。 Further, in the above-described embodiments, average value data of a measurement data group obtained by measuring an object to be measured by destructive measurement has been described as an example of reference data obtained by destructive measurement. However, the technical idea in the above embodiment is not limited to this. This destructive measurement data group may be input to a data processing device, and the data processing device may be configured to calculate average value data from this destructive measurement data group. In this case, the data processor distinguishes between the probability density distribution corresponding to the signal data group and the probability density distribution corresponding to the noise data group based on the average value data calculated inside the data processor.
20 基準データ入力部
22 データ処理装置
30 非破壊測定装置
31 ネットワーク
40 絶縁ケーブル
41 導体層
42 難燃半導電層
43 中間層
44 難燃層
101 CPU
102 ROM
103 RAM
104 ディスプレイ
105 キーボード
106 マウス
107 通信ボード
108 リムーバルディスク装置
109 CD/DVD-ROM装置
110 プリンタ
111 スキャナ
112 ハードディスク装置
201 OS
202 プログラム群
203 ファイル群
301 入力部
302 測定分布取得部
303 確率密度分布取得部
304 フィッティング部
305 区別部
306 測定結果取得部
307 出力部
308 データ記憶部
20 reference
102 ROMs
103 RAM
202
Claims (6)
非破壊測定装置によって前記被測定物の前記所定の物理量と同種の物理量を測定することによりシグナルデータ群とノイズデータ群を含む測定データ群を取得する測定データ取得工程、
前記測定データ群から測定分布を取得する測定分布取得工程、
前記測定分布に対して、複数の確率密度分布を線形的に重ね合わせて構成される複合確率密度分布でフィッティングを行うことで複数の前記確率密度分布を取得する確率密度分布取得工程、
前記基準データに基づいて、複数の前記確率密度分布から前記シグナルデータ群に対応する確立密度分布を区別する区別工程、
前記区別工程で区別された前記シグナルデータ群に対応する確率密度分布に基づいて、前記非破壊測定装置による前記被測定物の測定結果を取得する測定結果取得工程、
を備える、非破壊測定方法。 A reference data acquisition step of manufacturing a sample product in the same manner as the object to be measured, measuring a predetermined physical quantity of the sample product by destructive measurement, and acquiring reference data based on the measurement;
a measurement data acquisition step of acquiring a measurement data group including a signal data group and a noise data group by measuring a physical quantity of the same type as the predetermined physical quantity of the object to be measured by a nondestructive measurement device;
a measurement distribution obtaining step of obtaining a measurement distribution from the measurement data group;
A probability density distribution obtaining step of obtaining a plurality of the probability density distributions by fitting the measured distribution with a composite probability density distribution configured by linearly superimposing a plurality of probability density distributions;
A discrimination step of discriminating a probability density distribution corresponding to the signal data group from a plurality of the probability density distributions based on the reference data;
A measurement result acquisition step of acquiring measurement results of the object to be measured by the nondestructive measurement device based on the probability density distribution corresponding to the signal data group distinguished in the discrimination step;
A non-destructive measurement method comprising:
前記非破壊測定方法は、層の厚さを推定する層厚推定方法に使用され、
前記測定分布取得工程は、前記層の層厚分布を取得し、
前記測定結果取得工程は、前記層の厚さを取得する、非破壊測定方法。 In the nondestructive measurement method according to claim 1,
The nondestructive measurement method is used for a layer thickness estimation method for estimating the thickness of a layer,
The measurement distribution obtaining step obtains a layer thickness distribution of the layer,
The measurement result acquisition step is a non-destructive measurement method for acquiring the thickness of the layer.
複数の前記確率密度分布は、ガウス分布である、非破壊測定方法。 In the nondestructive measurement method according to claim 2,
A nondestructive measurement method, wherein the plurality of probability density distributions are Gaussian distributions.
非破壊測定装置によって前記被測定物の前記所定の物理量と同種の物理量を測定することによりシグナルデータ群とノイズデータ群を含む測定データ群を取得する測定データ取得部と、
前記測定データ群から測定分布を取得する測定分布取得部と、
前記測定分布に対して、複数の確率密度分布を線形的に重ね合わせて構成される複合確率密度分布でフィッティングを行うことで複数の前記確率密度分布を取得する確率密度分布取得部と、
前記基準データに基づいて、複数の前記確率密度分布から前記シグナルデータ群に対応する確立密度分布を区別する区別部と、
前記区別部で区別された前記シグナルデータ群に対応する確率密度分布に基づいて、前記非破壊測定装置による前記被測定物の測定結果を取得する測定結果取得部と、
を備える、非破壊測定システム。 a reference data input unit for inputting reference data obtained based on the result of destructive measurement of a predetermined physical quantity of a sample product manufactured in the same manner as the object to be measured;
a measurement data acquisition unit that acquires a measurement data group including a signal data group and a noise data group by measuring a physical quantity of the same type as the predetermined physical quantity of the object to be measured by a nondestructive measurement device;
a measurement distribution acquisition unit that acquires a measurement distribution from the measurement data group;
a probability density distribution acquiring unit that acquires a plurality of the probability density distributions by performing fitting on the measured distribution with a composite probability density distribution configured by linearly superimposing a plurality of probability density distributions;
a distinguishing unit that distinguishes a probability density distribution corresponding to the signal data group from the plurality of probability density distributions based on the reference data;
a measurement result acquisition unit that acquires measurement results of the object to be measured by the nondestructive measurement device based on the probability density distribution corresponding to the signal data group distinguished by the discrimination unit;
A non-destructive measurement system, comprising:
被測定物と同様に製造されたサンプル品の所定の物理量を破壊測定した結果に基づいて取得される基準データと、非破壊測定装置によって前記被測定物の前記所定の物理量と同種の物理量を測定したシグナルデータ群とノイズデータ群を含む測定データ群とを入力する入力処理と、
前記測定データ群から測定分布を取得する測定分布取得処理と、
前記測定分布に対して、複数の確率密度分布を線形的に重ね合わせて構成される複合確率密度分布でフィッティングを行うことで複数の前記確率密度分布を取得する確率密度分布取得処理と、
前記基準データに基づいて、複数の前記確率密度分布から前記シグナルデータ群に対応する確立密度分布を区別する区別処理と、
前記区別処理で区別された前記シグナルデータ群に対応する確率密度分布に基づいて、前記非破壊測定装置による前記被測定物の測定結果を取得する測定結果取得処理と、
を備える、非破壊測定用プログラム。 A non-destructive measurement program for causing a computer to execute data processing of measurement data obtained by non-destructive measurement,
Reference data obtained based on the result of destructive measurement of a predetermined physical quantity of a sample product manufactured in the same manner as the object to be measured, and measurement of the same physical quantity as the predetermined physical quantity of the object to be measured by a non-destructive measuring device an input process for inputting a measured data group including a signal data group and a noise data group;
a measurement distribution acquisition process for acquiring a measurement distribution from the measurement data group;
A probability density distribution acquisition process for acquiring a plurality of the probability density distributions by performing fitting on the measured distribution with a composite probability density distribution configured by linearly superimposing a plurality of probability density distributions;
A discrimination process for distinguishing the probability density distribution corresponding to the signal data group from the plurality of probability density distributions based on the reference data;
a measurement result acquisition process for acquiring measurement results of the object to be measured by the nondestructive measurement device based on the probability density distribution corresponding to the signal data group distinguished by the discrimination process;
A program for nondestructive measurement.
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