JPH075155A - 超音波自動疵種判別方法 - Google Patents
超音波自動疵種判別方法Info
- Publication number
- JPH075155A JPH075155A JP5171117A JP17111793A JPH075155A JP H075155 A JPH075155 A JP H075155A JP 5171117 A JP5171117 A JP 5171117A JP 17111793 A JP17111793 A JP 17111793A JP H075155 A JPH075155 A JP H075155A
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- JP
- Japan
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- waveform
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- circuit
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- Investigating Or Analyzing Materials By The Use Of Ultrasonic Waves (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 正確，且つ速やかに疵種を判別することが可
能な超音波自動疵種判別方法を提供する。 【構成】 被検査材１によるエコーは、探触子２を介し
てパルサレシーバ３にて受信し、Ａ／Ｄ変換ボード４に
てＡ／Ｄ変換した後、波形特徴量有無判定回路５へ与え
る。波形特徴量有無判定回路５は、波形Ｓ／Ｎ比を越え
たか否かを判定し、波形特徴量を‘有’と判定した場合
は、その波形の特徴量を採取し、波形特徴量測定回路７
を起動させて波形特徴量を抽出する。そして波形特徴量
測定回路７にて規定の演算を施した後、このデータをニ
ューロ回路８へ与える。ニューロ回路８には、疵種毎の
特徴量のデータが与えられており、このデータに基づい
てニューロ回路８へ与えられたデータを総合的に学習，
判断して疵種の判別を行う。
能な超音波自動疵種判別方法を提供する。 【構成】 被検査材１によるエコーは、探触子２を介し
てパルサレシーバ３にて受信し、Ａ／Ｄ変換ボード４に
てＡ／Ｄ変換した後、波形特徴量有無判定回路５へ与え
る。波形特徴量有無判定回路５は、波形Ｓ／Ｎ比を越え
たか否かを判定し、波形特徴量を‘有’と判定した場合
は、その波形の特徴量を採取し、波形特徴量測定回路７
を起動させて波形特徴量を抽出する。そして波形特徴量
測定回路７にて規定の演算を施した後、このデータをニ
ューロ回路８へ与える。ニューロ回路８には、疵種毎の
特徴量のデータが与えられており、このデータに基づい
てニューロ回路８へ与えられたデータを総合的に学習，
判断して疵種の判別を行う。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、超音波を使用して被検
査材の割れ又は介在物等を判別する超音波自動疵種判別
方法に関する。
査材の割れ又は介在物等を判別する超音波自動疵種判別
方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】鋼板等の被検査材の欠陥又は介在物の種
類を判別する従来の方法は、異なる複数の角度から、同
時又は連続的に超音波を伝播させ、これによるエコーの
振幅を、確認済みのエコー特性に基づいて評価すること
により行うものである。このエコー特性には、信号間
隔，信号継続時間等を用いている。
類を判別する従来の方法は、異なる複数の角度から、同
時又は連続的に超音波を伝播させ、これによるエコーの
振幅を、確認済みのエコー特性に基づいて評価すること
により行うものである。このエコー特性には、信号間
隔，信号継続時間等を用いている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら従来方法
では、１つの反射要因に対して、例えば０〜４５度及び
４５〜９０度の少なくとも２方向から探傷を行う必要が
あり、被検査材全面を検査する場合、検査時間が長くか
かるという問題があった。本発明は、斯かる事情に鑑み
てなされたものであり、中心周波数，ピーク周波数，立
ち上がり時間，立ち下がり時間，持続時間及び波高の特
性と欠陥面積とを採取し、これら特性に基づいてニュー
ロ回路にて反射要因の種類を判別することにより、１回
の全面検査のみで判別が可能な超音波自動疵種判別方法
を提供することを目的とする。
では、１つの反射要因に対して、例えば０〜４５度及び
４５〜９０度の少なくとも２方向から探傷を行う必要が
あり、被検査材全面を検査する場合、検査時間が長くか
かるという問題があった。本発明は、斯かる事情に鑑み
てなされたものであり、中心周波数，ピーク周波数，立
ち上がり時間，立ち下がり時間，持続時間及び波高の特
性と欠陥面積とを採取し、これら特性に基づいてニュー
ロ回路にて反射要因の種類を判別することにより、１回
の全面検査のみで判別が可能な超音波自動疵種判別方法
を提供することを目的とする。
【０００４】
【課題を解決するための手段】本発明に係る超音波自動
疵種判別方法は、超音波を使用して被検査材の表面の探
傷を実施し、欠陥，介在物等の反射要因によるエコーを
受信して、前記反射要因の種類を判別する超音波自動疵
種判別方法において、前記エコーの中心周波数，ピーク
周波数，立ち上がり時間，立ち下がり時間，持続時間及
び波高の特性と欠陥面積とを採取し、この採取した特性
を、予め反射要因毎の特性データが与えられているニュ
ーロ回路へ与えて、該ニューロ回路にて前記反射要因の
種類を判別することを特徴とする。
疵種判別方法は、超音波を使用して被検査材の表面の探
傷を実施し、欠陥，介在物等の反射要因によるエコーを
受信して、前記反射要因の種類を判別する超音波自動疵
種判別方法において、前記エコーの中心周波数，ピーク
周波数，立ち上がり時間，立ち下がり時間，持続時間及
び波高の特性と欠陥面積とを採取し、この採取した特性
を、予め反射要因毎の特性データが与えられているニュ
ーロ回路へ与えて、該ニューロ回路にて前記反射要因の
種類を判別することを特徴とする。
【０００５】
【作用】本発明にあっては、跳ね返り超音波（エコー）
の中心周波数，ピーク周波数，立ち上がり時間，立ち下
がり時間，持続時間及び波高の特性に基づきニューロ回
路にて反射要因の種類を判別することにより、１回の全
面検査のみで正確に被検査材全面の欠陥分布とその疵種
を判別することができ、検査時間も短縮される。また疑
似エコーとの弁別も自動的に行うことができる。
の中心周波数，ピーク周波数，立ち上がり時間，立ち下
がり時間，持続時間及び波高の特性に基づきニューロ回
路にて反射要因の種類を判別することにより、１回の全
面検査のみで正確に被検査材全面の欠陥分布とその疵種
を判別することができ、検査時間も短縮される。また疑
似エコーとの弁別も自動的に行うことができる。
【０００６】
【実施例】以下、本発明をその実施例を示す図面に基づ
き具体的に説明する。図１は、本発明に係る超音波自動
疵種判別方法の実施に使用する装置の構成を示すブロッ
ク図である。図中１は鋼板等の被検査材であり、この被
検査材１に対して超音波の入射角度が固定され、被検査
材１を探傷する探触子２が設置されている。この探触子
２には走査器10及びコントローラ11が接続されており、
被検査材全面の２次元走査とその探触子位置を検出する
ようになっている。被検査材１の表面から底面まで伝搬
され、その間における反射エコーは、探触子２を介して
パルサレシーバ３にて受信されるようになしてある。パ
ルサレシーバ３にて受信された信号は、Ａ／Ｄ変換ボー
ド４にてＡ／Ｄ変換され、波形特徴量有無判定回路５へ
送られて、波形特徴量の有無を判定されるようになして
ある。波形特徴量有無判定回路５では、デジタル的に波
形がＳ／Ｎ比を越えたか否かを判定し、波形特徴量を
‘有’又は‘無’と判定する。
き具体的に説明する。図１は、本発明に係る超音波自動
疵種判別方法の実施に使用する装置の構成を示すブロッ
ク図である。図中１は鋼板等の被検査材であり、この被
検査材１に対して超音波の入射角度が固定され、被検査
材１を探傷する探触子２が設置されている。この探触子
２には走査器10及びコントローラ11が接続されており、
被検査材全面の２次元走査とその探触子位置を検出する
ようになっている。被検査材１の表面から底面まで伝搬
され、その間における反射エコーは、探触子２を介して
パルサレシーバ３にて受信されるようになしてある。パ
ルサレシーバ３にて受信された信号は、Ａ／Ｄ変換ボー
ド４にてＡ／Ｄ変換され、波形特徴量有無判定回路５へ
送られて、波形特徴量の有無を判定されるようになして
ある。波形特徴量有無判定回路５では、デジタル的に波
形がＳ／Ｎ比を越えたか否かを判定し、波形特徴量を
‘有’又は‘無’と判定する。
【０００７】この波形特徴量有無判定回路５にて波形特
徴量が‘無’と判定された場合は、データは保存されな
い。一方、波形特徴量有無判定回路５にて波形特徴量が
‘有’と判定された場合は、‘有’と判定した波形の特
徴量を採取し、波形特徴量抽出回路７を起動させること
により、６種の波形特徴量を抽出する。さらに波形特徴
量抽出回路７にて規定の演算を施した後、このデータを
ニューロ回路８へ与える。
徴量が‘無’と判定された場合は、データは保存されな
い。一方、波形特徴量有無判定回路５にて波形特徴量が
‘有’と判定された場合は、‘有’と判定した波形の特
徴量を採取し、波形特徴量抽出回路７を起動させること
により、６種の波形特徴量を抽出する。さらに波形特徴
量抽出回路７にて規定の演算を施した後、このデータを
ニューロ回路８へ与える。
【０００８】前記コントローラ11が検出する位置信号は
信号処理装置９へ与えられ、また図示しない装置からス
タート信号，トリガ信号も与えられるようになしてあ
る。そして波形特徴量有無判定回路５にて‘有’と判定
された場合にのみ、この信号処理装置９は起動し、前述
の信号に基づいて欠陥中央部を判定する処理を行い、こ
のデータ（欠陥面積，欠陥中央位置）をニューロ回路８
へ与えるようになしてある。具体的には波形特徴量有無
判定回路５にて‘有’と判定された場合、その位置情報
及び他の５つの波形特徴量データが信号処理装置９内の
メモリに記憶される。即ち被検査材全面の２次元走査が
終了した時点ではメモリ内の情報を書き込まれた位置分
布により欠陥面積及び欠陥中心位置の判定が行え、その
位置の波形特徴量データの抽出が可能となる。ニューロ
回路８は、このデータと前記波形特徴量抽出回路７から
のデータとから疵種を判断し、この結果はディスク６に
て保存されるようになしてある。
信号処理装置９へ与えられ、また図示しない装置からス
タート信号，トリガ信号も与えられるようになしてあ
る。そして波形特徴量有無判定回路５にて‘有’と判定
された場合にのみ、この信号処理装置９は起動し、前述
の信号に基づいて欠陥中央部を判定する処理を行い、こ
のデータ（欠陥面積，欠陥中央位置）をニューロ回路８
へ与えるようになしてある。具体的には波形特徴量有無
判定回路５にて‘有’と判定された場合、その位置情報
及び他の５つの波形特徴量データが信号処理装置９内の
メモリに記憶される。即ち被検査材全面の２次元走査が
終了した時点ではメモリ内の情報を書き込まれた位置分
布により欠陥面積及び欠陥中心位置の判定が行え、その
位置の波形特徴量データの抽出が可能となる。ニューロ
回路８は、このデータと前記波形特徴量抽出回路７から
のデータとから疵種を判断し、この結果はディスク６に
て保存されるようになしてある。
【０００９】上述の波形特徴量抽出回路７にて抽出され
る６種の波形特徴量を具体的に以下に挙げる。 １．ピークアンプリチュード（％） ２．立ち上がり時間（μｓｅｃ．） ３．立ち下がり時間（μｓｅｃ．） ４．エンベロープ長さ（μｓｅｃ．） ５．ピーク周波数（ＭHz） ６．中心周波数（ＭHz）
る６種の波形特徴量を具体的に以下に挙げる。 １．ピークアンプリチュード（％） ２．立ち上がり時間（μｓｅｃ．） ３．立ち下がり時間（μｓｅｃ．） ４．エンベロープ長さ（μｓｅｃ．） ５．ピーク周波数（ＭHz） ６．中心周波数（ＭHz）
【００１０】これら特徴量を以下のグラフを使用して説
明する。図２は、整流波形を、縦軸に受信信号強度、横
軸に時間を採って示すグラフである。前記「ピークアン
プリチュード」は、図２におけるピーク時の受信信号強
度である。図３は、波形エンベロープを、縦軸に受信信
号強度、横軸に時間を採って示すグラフである。前記
「立ち上がり時間」は、図３におけるａ点からｂ点まで
の時間（ｂ−ａ）であり、前記「立ち下がり時間」は、
図３におけるｃ点からｄ点までの時間（ｄ−ｃ）であ
る。前記「エンベロープ長さ」は、図３におけるａ点か
らｄ点までの時間（ｄ−ａ）である。
明する。図２は、整流波形を、縦軸に受信信号強度、横
軸に時間を採って示すグラフである。前記「ピークアン
プリチュード」は、図２におけるピーク時の受信信号強
度である。図３は、波形エンベロープを、縦軸に受信信
号強度、横軸に時間を採って示すグラフである。前記
「立ち上がり時間」は、図３におけるａ点からｂ点まで
の時間（ｂ−ａ）であり、前記「立ち下がり時間」は、
図３におけるｃ点からｄ点までの時間（ｄ−ｃ）であ
る。前記「エンベロープ長さ」は、図３におけるａ点か
らｄ点までの時間（ｄ−ａ）である。
【００１１】図４は、エネルギスペクトラムを、縦軸に
受信信号強度、横軸に周波数を採って示すグラフであ
る。前記「ピーク周波数」は、図４におけるｇ点の周波
数である。前記「中心周波数」は、ｆ点の周波数とｈ点
の周波数との平均値（（ｆ＋ｈ）／２）である。
受信信号強度、横軸に周波数を採って示すグラフであ
る。前記「ピーク周波数」は、図４におけるｇ点の周波
数である。前記「中心周波数」は、ｆ点の周波数とｈ点
の周波数との平均値（（ｆ＋ｈ）／２）である。
【００１２】次に上述の波形特徴量の特徴について述べ
る。超音波は、固いものから柔らかいものにぶつかる
と、位相が反転するという特性を有するため、割れ性欠
陥，気泡では、立ち上がり時間（２）と立ち下がり時間
（３）とがずれる傾向がある。介在物の場合はあまり変
わらないが、アルミナ系とマンガン系とではアルミナ系
の方が変化が大きいという特徴がある。中心周波数
（６）及びピーク周波数（５）は、介在物の場合低い周
波数にて強度が高く、気泡の場合はこれより高い周波数
にて強度が高くなる。介在物の中でもマンガン系のもの
は特に低い周波数にて強度が高くなる傾向がある。
る。超音波は、固いものから柔らかいものにぶつかる
と、位相が反転するという特性を有するため、割れ性欠
陥，気泡では、立ち上がり時間（２）と立ち下がり時間
（３）とがずれる傾向がある。介在物の場合はあまり変
わらないが、アルミナ系とマンガン系とではアルミナ系
の方が変化が大きいという特徴がある。中心周波数
（６）及びピーク周波数（５）は、介在物の場合低い周
波数にて強度が高く、気泡の場合はこれより高い周波数
にて強度が高くなる。介在物の中でもマンガン系のもの
は特に低い周波数にて強度が高くなる傾向がある。
【００１３】ピーク周波数及び持続時間（４．エンベロ
ープ長さ）は、欠陥長さに影響され、アルミナ系の介在
物の場合は長くなる傾向がある。これはアルミナ系は超
音波が通り易く、波長が小さいためである。エコーの最
高波高値と欠陥信号が現れる面積とは欠陥の向き及び形
状に影響される。面状割れ性欠陥は、面積が小さく、エ
コーの周波数高さは高い。また介在物は、面積が大き
く、エコーの周波数高さは低いという特徴がある。ピー
クアンプリチュード（１）は、欠陥面積及び形状に影響
され、平面状欠陥で高くなるという特徴がある。
ープ長さ）は、欠陥長さに影響され、アルミナ系の介在
物の場合は長くなる傾向がある。これはアルミナ系は超
音波が通り易く、波長が小さいためである。エコーの最
高波高値と欠陥信号が現れる面積とは欠陥の向き及び形
状に影響される。面状割れ性欠陥は、面積が小さく、エ
コーの周波数高さは高い。また介在物は、面積が大き
く、エコーの周波数高さは低いという特徴がある。ピー
クアンプリチュード（１）は、欠陥面積及び形状に影響
され、平面状欠陥で高くなるという特徴がある。
【００１４】これらのうち１つの情報で疵種を判定する
ことは困難であるため、以上の如き情報に基づいて検査
データをニューロ回路８にて総合的に学習，判断するこ
とにより、疵種を判定する。
ことは困難であるため、以上の如き情報に基づいて検査
データをニューロ回路８にて総合的に学習，判断するこ
とにより、疵種を判定する。
【００１５】本発明方法を使用し、異なる３種類の欠陥
（Ａｌ2 Ｏ3 ，ＭｎＯ2 ，割れ等）を判別した結果、疵
種的中率は８０％であり、サンプル数は４０であった。
また上述の介在物及び気泡を存在させて判別を行った結
果、疵種的中率は９０％であり、サンプル数は５０であ
った。このように本発明方法によると１角度からの測定
により正確に疵種を判別することが可能である。
（Ａｌ2 Ｏ3 ，ＭｎＯ2 ，割れ等）を判別した結果、疵
種的中率は８０％であり、サンプル数は４０であった。
また上述の介在物及び気泡を存在させて判別を行った結
果、疵種的中率は９０％であり、サンプル数は５０であ
った。このように本発明方法によると１角度からの測定
により正確に疵種を判別することが可能である。
【００１６】
【発明の効果】以上のように本発明に係る超音波自動疵
種判別方法は、中心周波数，ピーク周波数，立ち上がり
時間，立ち下がり時間，持続時間及び波高のエコー特性
に基づきニューロ回路にて反射要因の種類を判別するこ
とにより、１回の全面検査のみで速やかに、且つ正確に
疵種を判別することができる等、本発明は優れた効果を
奏する。
種判別方法は、中心周波数，ピーク周波数，立ち上がり
時間，立ち下がり時間，持続時間及び波高のエコー特性
に基づきニューロ回路にて反射要因の種類を判別するこ
とにより、１回の全面検査のみで速やかに、且つ正確に
疵種を判別することができる等、本発明は優れた効果を
奏する。
【図１】本発明に係る超音波自動疵種判別方法の実施に
使用する装置構成を示すブロック図である。
使用する装置構成を示すブロック図である。
【図２】整流波形を示すグラフである。
【図３】波形エンベロープを示すグラフである。
【図４】エネルギスペクトラムを示すグラフである。
１ 被検査材 ２ 探触子 ３ パルサレシーバ ４ Ａ／Ｄ変換ボード ５ 波形特徴量有無判定回路 ６ ディスク ７ 波形特徴量抽出回路 ８ ニューロ回路 ９ 信号処理装置 10 走査器 11 コントローラ
Claims (1)
- 【請求項１】 超音波を使用して被検査材の表面の探傷
を実施し、割れ，介在物等の反射要因による反射エコー
を受信して、前記反射要因の種類を判別する超音波自動
疵種判別方法において、前記エコーの中心周波数，ピー
ク周波数，立ち上がり時間，立ち下がり時間，持続時間
及び波高の特性と欠陥面積とを採取し、この採取した特
性を、予め反射要因毎の特性データが与えられているニ
ューロ回路へ与えて、該ニューロ回路にて前記反射要因
の種類を判別することを特徴とする超音波自動疵種判別
方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5171117A JPH075155A (ja) | 1993-06-16 | 1993-06-16 | 超音波自動疵種判別方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5171117A JPH075155A (ja) | 1993-06-16 | 1993-06-16 | 超音波自動疵種判別方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH075155A true JPH075155A (ja) | 1995-01-10 |
Family
ID=15917297
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5171117A Pending JPH075155A (ja) | 1993-06-16 | 1993-06-16 | 超音波自動疵種判別方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH075155A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2004177168A (ja) * | 2002-11-25 | 2004-06-24 | Sanyo Special Steel Co Ltd | 水浸超音波探傷による鋼中介在物検出評価方法 |
| JP2009541765A (ja) * | 2006-06-30 | 2009-11-26 | ヴイ・アンド・エム・フランス | 特に作製中または完成状態におけるパイプ用の非破壊検査 |
| WO2022234957A1 (ko) * | 2021-05-03 | 2022-11-10 | 한국표준과학연구원 | 딥러닝을 이용한 초음파 비파괴 검사방법 및 시스템과 이에 사용되는 오토 인코더 기반의 예측모델 학습방법 |
-
1993
- 1993-06-16 JP JP5171117A patent/JPH075155A/ja active Pending
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2004177168A (ja) * | 2002-11-25 | 2004-06-24 | Sanyo Special Steel Co Ltd | 水浸超音波探傷による鋼中介在物検出評価方法 |
| JP2009541765A (ja) * | 2006-06-30 | 2009-11-26 | ヴイ・アンド・エム・フランス | 特に作製中または完成状態におけるパイプ用の非破壊検査 |
| WO2022234957A1 (ko) * | 2021-05-03 | 2022-11-10 | 한국표준과학연구원 | 딥러닝을 이용한 초음파 비파괴 검사방법 및 시스템과 이에 사용되는 오토 인코더 기반의 예측모델 학습방법 |
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