JP7255517B2

JP7255517B2 - Nondestructive measurement method, nondestructive measurement system, nondestructive measurement program and recording medium

Info

Publication number: JP7255517B2
Application number: JP2020028979A
Authority: JP
Inventors: 弘樹渡邉; 雅文加賀
Original assignee: PROTERIAL, LTD.
Current assignee: PROTERIAL, LTD.
Priority date: 2019-12-13
Filing date: 2020-02-25
Publication date: 2023-04-11
Anticipated expiration: 2040-02-25
Also published as: JP2021096214A

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.

特開２０１９－８７３９９号公報JP 2019-87399 A

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.

破壊測定での測定分布を模式的に示すグラフである。4 is a graph schematically showing a measurement distribution in destructive measurement; 非破壊測定での測定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。4 is a graph schematically showing the relationship between measurement distribution and probability density distribution in nondestructive measurement; 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。7 is a graph for explaining a technique for improving measurement accuracy by nondestructive measurement according to the embodiment; 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。It is a figure which shows the structural example of the nondestructive measurement system in embodiment. データ処理装置のハードウェア構成の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the hardware constitutions of a data processing apparatus. データ処理装置の機能ブロック構成を示す図である。It is a figure which shows the functional block structure of a data processor. 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。It is a flowchart explaining the flow of a data processing method. 絶縁ケーブルを模式的に示す図である。It is a figure which shows an insulated cable typically. Ｘ線透過像の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of an X-ray transmission image. Ｎ枚のＸ線透過強度プロファイルを示す図である。It is a figure which shows the X-ray transmission intensity profile of N sheets. 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の厚さの測定分布である。Fig. 3 is a measured distribution of interlayer thickness obtained by using a cable coating thickness measurement technique utilizing X-ray transmission imaging; 関連技術におけるデータ処理方法を説明する図である。It is a figure explaining the data processing method in related technology. 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の厚さの測定分布を示すグラフである。4 is a graph showing the measured distribution of the intermediate layer thickness obtained by physically cutting the insulated cable and observing the cross section. 基本思想におけるデータ処理方法を説明する図である。It is a figure explaining the data processing method in a basic idea.

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 data input section 20, a nondestructive measurement device 30, and a data processing device 22. As shown in FIG. For example, the reference data input unit 20, the nondestructive measurement device 30, and the data processing device 22 are connected via a network 31. FIG.

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 nondestructive measuring device 30 is a device that uses physical phenomena to measure an object without destroying it, and has lower measurement accuracy than a destructive measuring device. The nondestructive measurement device 30 outputs to the data processing device 22 a nondestructive measurement data group in which a signal data group and a noise data group are not distinguished. The reference data input unit 20 is configured to input reference data obtained based on the result of measuring a predetermined physical quantity of a sample product manufactured in the same manner as the object to be measured by destructive measurement. Then, the reference data is output from the reference data input unit 20 to the data processing device 22 .

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 data processing device 22 has an input/output unit, a calculation unit, and a storage unit. is configured to distinguish between the probability density distribution corresponding to the signal data group and the probability density distribution corresponding to the noise data group in the nondestructive measurement data group. After that, the data processing device 22 is configured to output a highly accurate measurement result based on the probability density distribution corresponding to the differentiated signal data group.

＜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 data processing device 22 according to this embodiment. The configuration shown in FIG. 5 is merely an example of the hardware configuration of the data processing device 22, and the hardware configuration of the data processing device 22 is not limited to the configuration shown in FIG. It may be a configuration.

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 data processing device 22 includes a CPU (Central Processing Unit) 101 that executes programs. The CPU 101 is electrically connected to, for example, a ROM (Read Only Memory) 102, a RAM (Random Access Memory) 103, and a hard disk device 112 via a bus 113, and controls these hardware devices. is configured as

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 CPU 101 is also connected to an input device and an output device via a bus 113 . Examples of input devices include keyboard 105, mouse 106, communication board 107, scanner 111, and the like. On the other hand, examples of output devices include the display 104, communication board 107, printer 110, and the like. Furthermore, the CPU 101 may be connected to a removable disk device 108 or a CD/DVD-ROM device 109, for example.

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 data processing device 22 may be connected to a network, for example. For example, when the data processing device 22 is connected to other external devices via a network, the communication board 107 forming part of the data processing device 22 can be connected to a LAN (Local Area Network), a WAN (Wide Area Network). or connected to the Internet.

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 RAM 103 is an example of volatile memory, and the recording media of the ROM 102, removable disk device 108, CD/DVD-ROM device 109, and hard disk device 112 are examples of non-volatile memory. A storage device of the data processing device 22 is configured by these volatile memories and non-volatile memories.

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 hard disk device 112 stores, for example, an operating system (OS) 201, a program group 202, and a file group 203. FIG.

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 program group 202 are executed by the CPU 101 using the operating system 201 . In addition, the RAM 103 temporarily stores at least part of the programs of the operating system 201 and application programs to be executed by the CPU 101 , and also stores various data necessary for processing by the CPU 101 .

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 ROM 102 stores a BIOS (Basic Input Output System) program, and the hard disk device 112 stores a boot program. When the data processing device 22 is started, the BIOS program stored in the ROM 102 and the boot program stored in the hard disk device 112 are executed, and the operating system 201 is started by the BIOS program and the boot program.

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 program group 202 stores programs for realizing the functions of the data processing device 22, and the programs are read and executed by the CPU 101. FIG. In the file group 203, information, data, signal values, variable values, and parameters indicating the results of processing by the CPU 101 are stored as file items.

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 hard disk device 112 or memory. Information, data, signal values, variable values, and parameters stored in a recording medium such as the hard disk drive 112 or memory are read by the CPU 101 into the main memory or cache memory, and extracted, searched, referenced, compared, calculated, processed, and processed. It is used for operations of the CPU 101 represented by editing, output, printing, and display. For example, during the operations of the CPU 101 described above, information, data, signal values, variable values and parameters are temporarily stored in main memory, registers, cache memory, buffer memory, or the like.

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 data processing device 22 may be realized by firmware stored in the ROM 102, or only software, only hardware represented by elements, devices, substrates, and wiring, or a combination of software and hardware. Furthermore, it may be implemented in combination with firmware. Firmware and software are stored as programs in recording media such as the hard disk device 112, removable discs, CD-ROMs, and DVD-ROMs. The program is read and executed by the CPU 101 . That is, the program causes the computer to function as the data processing device 22 .

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 data processing device 22 in this embodiment includes the CPU 101 as a processing device, the hard disk device 112 and memory as storage devices, the keyboard 105 and mouse 106 as input devices, the communication board 107, and the display as output devices. 104 , a printer 110 and a communication board 107 . The functions of the data processing device 22 are implemented using a processing device, a storage device, an input device, and an output device.

＜＜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 data processing device 22 will be described.

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 data processing device 22. As shown in FIG.

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 data processing device 22 includes an input unit 301, a measurement distribution acquisition unit 302, a probability density distribution acquisition unit 303, a discrimination unit 305, a measurement result acquisition unit 306, an output unit 307, and a data storage unit. 308.

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 input unit 301 is configured so as to input, for example, a group of non-destructive measurement data in which a group of signal data and a group of noise data output from the non-destructive measurement device 30 shown in FIG. The measurement distribution acquisition unit 302 is configured to acquire, via the input unit 301, a measurement distribution composed of a group of non-destructive measurement data.

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 distribution acquisition unit 303 has a fitting unit 304 . The fitting unit 304 is configured to fit the measurement distribution acquired by the measurement distribution acquisition unit 302 with a composite probability density distribution configured by linearly superimposing a plurality of probability density distributions. At this time, for example, the plurality of probability density distributions can be Gaussian distributions (normal distributions). Each Gaussian distribution constituting each probability density distribution basically has a different average value (peak value) and variance value.

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 discrimination unit 305 uses the reference data output from the reference data input unit 20 shown in FIG. It is configured to distinguish between probability density distributions corresponding to clusters and probability density distributions corresponding to noisy data clusters.

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 output unit 307 is configured to output the measurement result obtained by the measurement result obtaining unit 306 of the probability density distribution obtaining unit 303 from the data processing device 22 .

＜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 data processing device 22 in this embodiment is configured as described above, and the data processing method will be described below with reference to the drawings.

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 data processing device 22 described above can be implemented by a data processing program that causes a computer to perform data processing.

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 data processing device 22 consisting of a computer shown in FIG. The data processing method according to the present embodiment can be realized by causing the computer, which is the data processing device 22, to execute this data processing program.

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 insulated cable 40 includes a conductor layer 41, a flame-retardant semi-conductive layer 42 covering the outer circumference of the conductor layer 41, an intermediate layer 43 covering the outer circumference of the flame-retardant semi-conductive layer 42, and an outer circumference of the intermediate layer 43. It is composed of a flame-retardant layer 44 that covers it.

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-retardant semi-conductive layer 42 , the intermediate layer 43 and the flame-retardant layer 44 function as covering layers covering the conductor layer 41 of the insulated cable 40 . In particular, when it is not necessary to distinguish between the flame-retardant semi-conductive layer 42, the intermediate layer 43, and the flame-retardant layer 44, these layers are collectively referred to as coating layers.

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 conductor layer 41 is made of, for example, copper, a copper alloy, aluminum, an aluminum alloy, or the like, but a plated layer made of tin, nickel, or the like may be formed on the outer circumference of the conductor layer 41 .

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-retardant semi-conductive layer 42 is formed, for example, by extruding a material containing metal hydroxide onto the outer periphery of the conductor layer 41 . The flame-retardant semi-conductive layer 42 is composed of a flame-retardant conductive resin composition containing a resin component, and is configured to contain conductive fillers and flame-retardant fillers as necessary.

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-retardant semi-conductive layer 42 can be appropriately selected according to the properties (elongation and strength) required for the insulated cable 40 . For example, vinyl chloride resin, fluororesin, polyolefin resin such as polyethylene, polyimide, polyether ether ketone, and the like can be used as the resin component constituting the flame-retardant semi-conductive layer 42 .

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 intermediate layer 43 is made of, for example, an insulating resin composition. As the resin component forming the intermediate layer 43, for example, polyolefin or polyethylene can be used.

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-retardant layer 44 is made of, for example, a flame-retardant resin composition containing a flame-retardant filler, and is formed by extruding the flame-retardant resin composition containing the flame-retardant filler to the outer circumference of the intermediate layer 43 .

以上のようにして、絶縁ケーブル４０が構成されている。 The insulated cable 40 is configured as described above.

＜＜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 insulated cable 40 must be formed with a coating thickness as designed. This is because if the coating thickness of the coating layer deviates from the design value, the performance of the insulated cable 40 is degraded. Specifically, when the coating thickness of the coating layer is thinner than the design value, the electrical insulation characteristics of the insulated cable 40 are deteriorated, whereas when the coating thickness of the coating layer is thicker than the design value, the insulated cable 40 becomes flammable. . Therefore, from the viewpoint of achieving both electrical insulation and safety of the insulated cable 40, it is important to form the coating thickness of the coating layer constituting the insulated cable 40 according to the designed value.

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 insulated cable 40, the coating thickness of the coating layer is nondestructively measured during extrusion, and if the coating thickness deviates from the design value, the molding conditions (linear speed, etc.) are adjusted to Controlling the coating thickness of the layers is practiced. This increases the possibility that the coating thickness of the coating layer constituting the insulated cable 40 can be formed as designed.

＜＜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 insulated cable 40, there is a cable coating thickness measurement technique using an X-ray transmission image.

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・・・Ｘ_N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・・・Ｘ_N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-retardant layer 43 and the flame-retardant layer 44 is small, the difference in X-ray transmission intensity between the flame-retardant semi-conductive layer 42, the intermediate layer 43, and the flame-retardant layer 44 is small. Therefore, the present inventor has newly found that the measurement accuracy of the thickness of the intermediate layer 43 sandwiched between the flame-retardant semi-conductive layer 42 and the flame-retardant layer 44 is particularly low.

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 intermediate layer 43 obtained by using the X-ray transmission imaging cable coating thickness measurement technique. As shown in FIG. 11, it can be seen that the measurement distribution of the thickness of the intermediate layer 43 varies greatly. This means that the measurement accuracy of the thickness of the intermediate layer 43 is low in the cable coating thickness measurement technique using the X-ray transmission image. Actually, for example, when the measurement distribution shown in FIG. 11 is fitted with a "single" Gaussian distribution as shown in FIG. 12 to calculate the average value, the thickness of the intermediate layer 43 is "93. 61 μm”. If the technique of calculating the average value by fitting with this "single" Gaussian distribution is called the related technique, the thickness of the intermediate layer 43 calculated by the related technique is larger than the actual thickness of the intermediate layer 43. Far away.

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 intermediate layer 43 obtained by physically cutting the insulated cable and observing the cross section. In FIG. 13, the horizontal axis indicates the thickness of the intermediate layer 43, while the vertical axis indicates the probability distribution. It can be seen from the measurement distribution shown in FIG. 13 that the average value of the thickness of the intermediate layer 43 is "125.6±4.5 μm". Considering that the measurement accuracy by cross-sectional observation is high, the thickness of the intermediate layer 43 calculated by the related art shown in FIG. 12 is far from the actual thickness of the intermediate layer 43 . That is, the data processing method (statistical processing method) in the related art is applied to the measurement distribution of the thickness of the intermediate layer 43 obtained by using the cable coating thickness measurement technology using the X-ray transmission image. As a result, it can be seen that a measurement result far from the actual thickness of the intermediate layer 43 is obtained. That is, the data processing method in the related art has room for improvement from the viewpoint of improving the measurement accuracy in measuring the thickness of the intermediate layer 43 by applying it to the cable coating thickness measurement technique using the X-ray transmission image. exists.

＜＜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 intermediate layer 43 obtained by using the cable coating thickness measurement technique using the X-ray transmission image. apply.

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 intermediate layer 43 shown in FIG. For distributions, a distinction is made between probability density distributions corresponding to signal data groups and probability density distributions corresponding to noise data groups.

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 intermediate layer 43 is fitted with a composite probability density distribution (P1+P2) obtained by linearly overlapping two probability density distributions. Thereby, the first probability density distribution P1 and the second probability density distribution P2 are obtained. A first probability density distribution P1 as a probability density distribution corresponding to the signal data group from the two probability density distributions based on the reference data acquired based on the measurement result of measuring the object to be measured by destructive measurement with high measurement accuracy. is selected, and the average value of the thickness of the intermediate layer 43 is calculated based on the selected first probability density distribution P1, the thickness of the intermediate layer 43 is "125.0 μm". It can be seen that this measurement result is very close to the average thickness of the intermediate layer 43 of 125.6±4.5 μm obtained by cross-sectional observation.

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 intermediate layer 43 obtained by using the cable coating thickness measurement technique using the X-ray transmission image. By doing so, it can be seen that the measurement accuracy of the thickness of the intermediate layer 43 can be improved. As described above, the basic concept of the present embodiment is that the thickness of the intermediate layer 43 of the insulated cable 40, which has a multi-layered structure of the flame-retardant semi-conductive layer 42, the intermediate layer 43, and the flame-retardant layer 44, is X. It is an excellent and highly useful technical idea in that it is possible to improve measurement accuracy, which has been difficult to achieve with related technologies, by applying it to cable coating thickness measurement technology that uses transmission images of lines. I understand.

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
１０１ＣＰＵ
１０２ＲＯＭ
１０３ＲＡＭ
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
１０９ＣＤ／ＤＶＤ－ＲＯＭ装置
１１０プリンタ
１１１スキャナ
１１２ハードディスク装置
２０１ＯＳ
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 data input unit 22 data processor 30 nondestructive measurement device 31 network 40 insulated cable 41 conductor layer 42 flame-retardant semi-conductive layer 43 intermediate layer 44 flame-retardant layer 101 CPU
102 ROMs
103 RAM
104 Display 105 Keyboard 106 Mouse 107 Communication Board 108 Removable Disk Device 109 CD/DVD-ROM Device 110 Printer 111 Scanner 112 Hard Disk Device 201 OS
202 program group 203 file group 301 input unit 302 measurement distribution acquisition unit 303 probability density distribution acquisition unit 304 fitting unit 305 discrimination unit 306 measurement result acquisition unit 307 output unit 308 data storage unit

Claims

被測定物と同様にサンプル品を製造し、当該サンプル品の所定の物理量を破壊測定により測定し、当該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、
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:

請求項１に記載の非破壊測定方法において、
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.

請求項２に記載の非破壊測定方法において、
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.

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:

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であって、
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.

請求項５に記載の非破壊測定用プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。 A computer-readable recording medium on which the nondestructive measurement program according to claim 5 is recorded.