JP2003014708A - 板の非破壊検査装置 - Google Patents
板の非破壊検査装置Info
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Abstract
の有無が判定できる非破壊検査装置を提供する。 【解決手段】 薄板10を保持する保持手段1と、薄板
10を周期信号により振動させる加振手段2と、薄板1
0から発生する振動音の音圧を検出する検出手段6と、
検出手段6により検出された信号を解析し、特徴量デー
タを求める算出手段7と、特徴量データより薄板10の
割れ状欠陥の有無を判定する判別手段8とにより板の非
破壊検査装置を構成する。
Description
置に関するものであり、特に、簡単な構造で、かつ高精
度に板の割れ状欠陥の有無が判定できる装置に関するも
のである。
えば特開平5−312792号公報に示すものがある。
本装置では、超音波振動子をアレイ状に配列し、電子走
査により超音波ビームを薄板に送信し、反射信号の振幅
値により薄板の割れ状欠陥の有無を検査している。
す装置では、送気孔と吸気孔を備えたテーブルの上に薄
板を載せて薄板の裏面にエアを送出して割れている薄板
を浮上させ、この状態でエアを吸気すると薄板が吸着せ
ずに真空度が上がらないことを利用して薄板が割れてい
るかを検査している。
装置において、特開平5−312792号公報に示すも
のでは、超音波アレイの大きさよりも大きな薄板を検査
対象とする場合、超音波アレイを移動させる必要があ
り、構造が複雑となる問題点があった。
すものでは、構造は簡単であるが、薄板に、完全に割れ
てはいないが小さな割れ状欠陥が有る場合、薄板が吸着
してしまうために割れ状欠陥の検出が困難であるといっ
た問題点があった。
ためになされたものであり、構造が簡単で、かつ高精度
に板の割れ状欠陥の有無が判定できる非破壊検査装置を
提供することを目的とする。
検査装置は、板を保持する保持手段と、上記板を周期信
号により振動させる加振手段と、上記板から発生する振
動音の音圧、または上記板の振動の少なくとも一方を検
出する検出手段と、上記検出手段により検出された信号
を入力し、この入力信号を解析して特徴量データを求め
る算出手段と、上記特徴量データより上記板の割れ状欠
陥の有無を判定する判別手段とを備えたものである。
を保持する保持手段と、上記板を周期信号により振動さ
せる加振手段と、上記板から発生する振動音の音圧、ま
たは上記板の振動の少なくとも一方を検出する検出手段
と、上記検出手段により検出された信号をフィルタ処理
して、上記信号より特定周波数帯域の信号を取り出すフ
ィルタ手段と、上記フィルタ手段により取り出された信
号を入力し、この入力信号を解析して特徴量データを求
める算出手段と、上記特徴量データより上記板の割れ状
欠陥の有無を判定する判別手段とを備えたものである。
記各装置において、加振手段が、板の共振周波数よりな
る周期信号、または板の共振周波数を含む周波数範囲で
周波数が変化する掃引周期信号のいずれかにより上記板
を振動させるものである。
記各装置において、加振手段が、板を保持する保持点以
外の1点から加振するものである。
記各装置において、加振手段が、板を保持する保持点と
同一の1点から加振するものである。
記各装置において、算出手段が、入力信号を時間周波数
解析して、単位時間毎の単位周波数成分の振幅よりなる
特徴量データを求めるものである。
記各装置において、算出手段が、入力信号を周波数解析
して、単位周波数毎の振幅よりなる特徴量データを求め
るものである。
記各装置において、算出手段が、入力信号を整流および
包絡線処理して、単位時間毎の振幅よりなる特徴量デー
タを求めるものである。
記各装置において、判別手段が、算出手段で得られた特
徴量データの一部を用いて板の割れ状欠陥の有無を判定
するものである。
施の形態1を図を用いて説明する。図1は本発明の実施
の形態1による板の非破壊検査装置の構成を上面及び側
面より見た図である。図において、10は検査対象の薄
板である。1は薄板10を保持する保持手段であり、例
えば、薄板10の角の1点H(保持点)に設けられる。
保持手段は例えば、エアチャックなどにより構成され、
保持手段を自動又は手動で移動させることにより保持位
置を変更できる機構となっている。
加振手段であり、例えば、薄板10の角の1点K(加振
点)に設けられる。上記加振手段2は、例えば、加振器
3と増幅器4と信号発生器5により構成され、定常的に
薄板10を加振するものである。本実施の形態における
信号発生器5は、薄板10の共振周波数を含む周波数範
囲で周波数が変化する掃引周期信号を発生し、薄板10
を共振させる機能を有する。
であり、薄板10から発生する振動音の音圧、または薄
板10の振動、または振動音の音圧と振動の両方を検出
する。検出手段6は、例えば、マイクロホン(薄板の振
動音の音圧を検出)やレーザドップラ振動計(薄板の振
動を非接触で検出)や加速度ピックアップセンサ(薄板
に直接取付けて薄板の振動を検出)などの変換器と、こ
の変換器に接続され、変換器の信号を増幅するためのア
ンプ回路と、このアンプ回路に接続され、アンプ回路の
信号の雑音の除去を行うフィルタ回路と、このフィルタ
回路に接続され、フィルタ回路の信号を取り込むA/D
変換回路とにより構成される。
析し、特徴量データを求める算出手段であり、例えば、
電子計算機搭載のCPUや、DSPなどが用いられる。
別を行い、薄板10の割れ状欠陥の有無を判定する判別
手段であり、例えば、ニューラルネットワークなどが用
いられる。
る板の非破壊検査装置を用いて板の割れ状欠陥の有無を
判定する方法を図2により説明する。先ず、薄板10を
保持手段1で固定する(ステップS1)。次に、加振手
段2により薄板10を振動させる(ステップS2)。こ
の時、共振周波数を含む周波数範囲(ここでは100〜
1000Hz)で周波数を変化させた掃引周期信号によ
り定常的に薄板10を加振することによって薄板10が
共振し、共振音が発生する。
音の音圧を検出し、検出された共振音信号を算出手段7
に取り込む(ステップS3)。次に、算出手段7に取り
込んだ共振音信号を解析し、特徴量データを求める(ス
テップS4)。本実施の形態において、特徴量データは
時間周波数解析の一手法としての短時間高速フーリエ変
換により得るものとする。即ち、特徴量データは単位時
間毎の単位周波数成分の振幅より構成されたものであ
る。
加振手段2のいずれか一方または両方の位置を変更する
かを判断する(ステップS5)。即ち、予め設定された
複数の保持点と加振点の組み合わせに対しての共振音を
検出し、それぞれの特徴量データを得ることを目的とし
て、保持手段1または加振手段2のいずれか一方または
両方の位置を変更する。保持手段1または加振手段2の
位置を変えて複数の特徴量データを得ることにより割れ
の有無判定の信頼性を上げることが可能となる。位置を
変更する場合、図2のステップS1に戻り、保持手段1
または加振手段2のいずれか一方または両方の位置を自
動または手動で変更し、固定する。以下ステップS2〜
S5の動作を繰り返す。予め設定された複数の保持点と
加振点の組み合わせに対しての共振音を全て検出し、位
置の変更が終了した場合は、得られた複数の特徴量デー
タを判別手段8に入力し、判別手段8において、薄板1
0の割れ状欠陥の有無を判定する(ステップS6)。判
別手段8は、例えばニューラルネットワークなどが用い
られ、このニューラルネットワークでは、割れ状欠陥の
無い薄板の特徴量データのパターンと、割れ状欠陥の有
る特徴量データのパターンが学習されている。
で検出された共振音信号と、算出手段7により算出され
た特徴量データについて説明する。ここでは、前述のよ
うに、薄板10は共振周波数を含む周波数範囲で周波数
変化させた掃引周期信号により加振されるものとする。
特徴量データは時間周波数解析の一手法としての短時間
高速フーリエ変換により得る。図3に割れ状欠陥の無い
薄板のデータ、また、図4に割れ状欠陥の有る薄板のデ
ータを示す。図3、図4において、図3(a)および図
4(a)は、それぞれ割れ状欠陥の無い場合と有る場合
の、検出手段6から出力される信号(共振音信号)であ
り、横軸は時間、縦軸は電圧である。図3(b)および
図4(b)は、それぞれ割れ状欠陥の無い場合と有る場
合の、算出手段7から出力される特徴量データであり、
横軸は時間、縦軸は周波数である。また、図3(b)お
よび図4(b)においては、単位時間毎の単位周波数成
分の振幅のレベルが色の濃淡で示され、白い色ほどレベ
ルが高く、黒い色ほどレベルが低いものとしている。図
3(b)および図4(b)より、短時間高速フーリエ変
換による得られる特徴量データがマトリックス状に得ら
れていることが確認できる。また、得られた特徴量デー
タは割れ状欠陥の無い場合と有る場合とで、パターンが
異なっており、このパターンの違いを認識することで、
割れ状欠陥の有無を判別することが可能であることが解
る。具体的には、例えば、ニューラルネットワークを利
用し、予め割れ状欠陥の有無に対応した特徴量データを
ニューラルネットワークに入力して特徴量データのパタ
ーンを学習させておき、この学習されたニューラルネッ
トワークに算出手段7で算出された特徴量データを入力
させることにより、薄板10の割れ状欠陥の有無を判定
する。
は、薄板10は矩形の薄板で示したが、これに限られる
ことはなく、例えば、円形の薄板でもよい。
おいては、保持手段1は薄板10の角の1点Hに設けた
が、これに限られることはなく、いずれの場所でもよ
い。また、2点以上で保持してもよい。
おいては、加振手段2は薄板10の角の1点Kに設けた
が、これに限られることはなく、いずれの場所でもよ
い。
おいては、保持手段1と加振手段2は各々、別々に位置
させたが、これに限られることはなく、同一の場所でも
よい。この場合、加振手段が保持手段を兼ね備える機構
を有するものとなる。
いては、加振手段2は加振器3と増幅器4と信号発生器
5により構成されるものとしたが、これに限られること
はなく、周期信号により板を定常的に加振できる機構で
あればよい。また、上記実施の形態1においては、加振
手段2は共振周波数を含む周波数範囲で周波数を変化さ
せた掃引周期信号により加振するものとしたが、これに
限られることはなく、共振周波数よりなる周期信号で加
振してもよい。また、検出手段6に入力される信号強度
は小さくなるが、検出手段の感度が良ければ、加振手段
2は共振周波数を含まない周期信号で薄板を加振するも
のであってもよい。
おいて、検出手段6は、変換器とアンプ回路とアンプ回
路の信号の雑音の除去を行うフィルタ回路とA/D変換
回路とにより構成され、この検出手段6からの信号を直
接、算出手段7で解析していたが、これに限られること
はなく、例えば、検出手段6により検出された信号を、
フィルタ処理して、単一あるいは複数の特定周波数帯域
の信号を取り出し、取り出された特定周波数帯域の信号
を解析するようにしてもよい。図5および図6は、割れ
状欠陥の無い場合と有る場合において、それぞれ上記フ
ィルタ手段として2000〜8000Hzの信号のみ通
過させるフィルタを用いた時のフィルタよりの出力信号
を示す。横軸は時間、縦軸は電圧を示している。なお、
加振手段2における掃引周期信号は100〜1000H
zとする。割れ状欠陥の無い場合(図5)は、薄板から
発生する振動音は掃引周期信号とほぼ同じ周波数の振動
音を示すため、2000〜8000Hzの周波数帯域を
通過させるフィルタで上記振動音はカットされる。その
結果、図5に示すように、出力はほぼ零となる。一方、
割れ状欠陥が有る場合(図6)は、割れにより掃引周期
信号と無関係な異常信号が薄板より発生し、振動音の周
波数帯域は広がるために、上記フィルタを通過する振動
音が生じ、出力信号は図6に示すように、零で無くな
り、異常信号が強調されて出力される。このようにフィ
ルタを用いて異常信号を強調した後に信号の解析を行う
ことにより、より信頼性ある結果が得られる。
手段として2000〜8000Hzの信号のみ通過させ
るフィルタを用いた場合を示したが、この周波数帯域に
限らず、加振手段2における周期信号の周波数を除いた
周波数帯域であれば、異常信号を強調する効果がある。
なお、薄板から発生する振動音は割れの有無に拘わらず
加振周波数と同じ周波数、及び2倍の周波数成分が支配
的となるものが多いことから、フィルタ手段における周
波数帯域は、望ましくは最大加振周波数の2倍の周波数
を下限とする範囲が好ましい。
おいては、算出手段7の例として、時間周波数解析によ
るデータを特徴量データとして用いる場合を示したが、
これに限られることはなく、例えば、周波数解析による
単位周波数毎の振幅データを特徴量データとしてもよ
い。実施の形態8における特徴量データを図7および図
8に示す。図7は割れ状欠陥の無い薄板のデータ、図8
は割れ状欠陥の有る薄板のデータであり、横軸に周波
数、縦軸にスペクトルパワーを示している。得られた特
徴量データは割れ状欠陥の無い場合と有る場合とで、パ
ターンが異なっており、2000Hz以上の周波数で、
割れ状欠陥が有る場合には割れ状欠陥が無い場合に比
べ、スペクトルパワーが大きくなっており、実施の形態
1と同様に、このような特徴量データのパターンの違い
を認識することで、割れ状欠陥の有無を判別することが
可能であることが解る。
記実施の形態1および8に示すものの他、例えば、整流
および包絡線処理による単位時間毎の振幅データを特徴
量データとしてもよい。実施の形態9における特徴量デ
ータを図9および図10に示す。図9は割れ状欠陥の無
い薄板のデータ、図10は割れ状欠陥の有る薄板のデー
タであり、本実施の形態では検出手段6により検出され
た信号を、フィルタ処理して異常信号を強調した後に、
整流および包絡線処理により信号の解析を行ったもので
ある。図9(a)および図10(a)は実施の形態7と
同様、検出手段6で検出された共振音信号をフィルタ処
理して異常信号の特徴を強調した信号であり、図9
(b)および図10(b)はこれら各信号を整流および
包絡線処理し、各特徴量データとしたものである。図9
および図10において、横軸は時間、縦軸は電圧を示し
ている。なお、ここで、フィルタ処理は、最大掃引周波
数の2倍を下限遮断周波数としたハイパスフィルタによ
り行っている。図9(b)と図10(b)とを比較する
と、得られた特徴量データは割れ状欠陥の無い場合と有
る場合とで、パターンが異なっており、実施の形態1と
同様に、このような特徴量データのパターンの違いを認
識することで、割れ状欠陥の有無を判別することが可能
であることが解る。
においては、算出手段7において得られた特徴量データ
を判別手段8に直接入力するものを示したが、算出手段
7で得られた特徴量データから、パターンの差が顕著な
所定の大きさの領域、例えば図3(b)および図4
(b)の白丸で示す領域を抽出し、判別手段8に入力す
るようにしてもよい。ただし、この場合、例えばニュー
ラルネットワークには同じ領域に対する特徴量データが
学習されているものとする。なお、通常、パターンの差
が顕著な上記領域は、共振周波数近傍で薄板が加振され
ている場合となる。図3(b)および図4(b)では掃
引周期信号が共振周波数となる時間近傍でパターンの差
が顕著になる。このようにすることにより、高速、かつ
高精度に薄板の割れ状欠陥の有無を判定することが可能
となる。
においては、判別手段8としてニューラルネットワーク
を用いたものを示したが、これに限られることはなく、
例えば、各特徴量毎にしきい値を設けて、得られた特徴
量データがこのしきい値を超えるか否かで割れ状欠陥の
有無を判定させてもよい。あるいは、マハラノビスの距
離を用いて、割れ状欠陥の無い特徴量データによる基準
空間を構築し、検査対象の特徴量データの基準空間から
の距離の大小で割れ状欠陥の有無を判定させてもよい。
装置は、板を保持する保持手段と、上記板を周期信号に
より振動させる加振手段と、上記板から発生する振動音
の音圧、または上記板の振動の少なくとも一方を検出す
る検出手段と、上記検出手段により検出された信号を入
力し、この入力信号を解析して特徴量データを求める算
出手段と、上記特徴量データより上記板の割れ状欠陥の
有無を判定する判別手段とを備えたので、構造が簡単
で、かつ高精度に板の割れ状欠陥の有無を判定すること
が可能となる。
を保持する保持手段と、上記板を周期信号により振動さ
せる加振手段と、上記板から発生する振動音の音圧、ま
たは上記板の振動の少なくとも一方を検出する検出手段
と、上記検出手段により検出された信号をフィルタ処理
して、上記信号より特定周波数帯域の信号を取り出すフ
ィルタ手段と、上記フィルタ手段により取り出された信
号を入力し、この入力信号を解析して特徴量データを求
める算出手段と、上記特徴量データより上記板の割れ状
欠陥の有無を判定する判別手段とを備えたので、判別手
段による処理が容易となる効果がある。
記各装置において、加振手段が、板の共振周波数よりな
る周期信号、または板の共振周波数を含む周波数範囲で
周波数が変化する掃引周期信号のいずれかにより上記板
を振動させるので、板を共振させる機能を有するため、
高精度に板の割れ状欠陥の有無を判定することが可能と
なる。
記各装置において、加振手段が、板を保持する保持点以
外の1点から加振するので、高精度に板の割れ状欠陥の
有無を判定することが可能となる。
記各装置において、加振手段が、板を保持する保持点と
同一の1点から加振するので、装置構成が簡単となる効
果がある。
記各装置において、算出手段が、入力信号を時間周波数
解析して、単位時間毎の単位周波数成分の振幅よりなる
特徴量データを求めるので、高精度に板の割れ状欠陥の
有無を判定することが可能となる。
記各装置において、算出手段が、入力信号を周波数解析
して、単位周波数毎の振幅よりなる特徴量データを求め
るので、判別手段による処理が容易となる効果がある。
記各装置において、算出手段が、入力信号を整流および
包絡線処理して、単位時間毎の振幅よりなる特徴量デー
タを求めるので、判別手段による処理が容易となる効果
がある。
記各装置において、判別手段が、算出手段で得られた特
徴量データの一部を用いて板の割れ状欠陥の有無を判定
するので、高速に板の割れ状欠陥の有無を判定すること
が可能となる。
査装置の構成を示す図である。
検査方法を示すフローチャート図である。
置において得られる割れ状欠陥の無い薄板のデータを示
す図である。
置において得られる割れ状欠陥の有る薄板のデータを示
す図である。
置において得られる割れ状欠陥の無い薄板のデータを示
す図である。
置において得られる割れ状欠陥の有る薄板のデータを示
す図である。
置において得られる割れ状欠陥の無い薄板のデータを示
す図である。
置において得られる割れ状欠陥の有る薄板のデータを示
す図である。
置において得られる割れ状欠陥の無い薄板のデータを示
す図である。
装置において得られる割れ状欠陥の有る薄板のデータを
示す図である。
器、5 信号発生器、6検出手段、7 算出手段、8
判別手段、10 薄板、H 保持点、K 加振点。
Claims (9)
- 【請求項1】 板を保持する保持手段と、上記板を周期
信号により振動させる加振手段と、上記板から発生する
振動音の音圧、または上記板の振動の少なくとも一方を
検出する検出手段と、上記検出手段により検出された信
号を入力し、この入力信号を解析して特徴量データを求
める算出手段と、上記特徴量データより上記板の割れ状
欠陥の有無を判定する判別手段とを備えた板の非破壊検
査装置。 - 【請求項2】 板を保持する保持手段と、上記板を周期
信号により振動させる加振手段と、上記板から発生する
振動音の音圧、または上記板の振動の少なくとも一方を
検出する検出手段と、上記検出手段により検出された信
号をフィルタ処理して、上記信号より特定周波数帯域の
信号を取り出すフィルタ手段と、上記フィルタ手段によ
り取り出された信号を入力し、この入力信号を解析して
特徴量データを求める算出手段と、上記特徴量データよ
り上記板の割れ状欠陥の有無を判定する判別手段とを備
えた板の非破壊検査装置。 - 【請求項3】 加振手段は、板の共振周波数よりなる周
期信号、または板の共振周波数を含む周波数範囲で周波
数が変化する掃引周期信号のいずれかにより上記板を振
動させることを特徴とする請求項1または2記載の板の
非破壊検査装置。 - 【請求項4】 加振手段は、板を保持する保持点以外の
1点から加振することを特徴とする請求項1または2記
載の板の非破壊検査装置。 - 【請求項5】 加振手段は、板を保持する保持点と同一
の1点から加振することを特徴とする請求項1または2
記載の板の非破壊検査装置。 - 【請求項6】 算出手段は、入力信号を時間周波数解析
して、単位時間毎の単位周波数成分の振幅よりなる特徴
量データを求めることを特徴とする請求項1または2記
載の板の非破壊検査装置。 - 【請求項7】 算出手段は、入力信号を周波数解析し
て、単位周波数毎の振幅よりなる特徴量データを求める
ことを特徴とする請求項1または2記載の板の非破壊検
査装置。 - 【請求項8】 算出手段は、入力信号を整流および包絡
線処理して、単位時間毎の振幅よりなる特徴量データを
求めることを特徴とする請求項1または2記載の板の非
破壊検査装置。 - 【請求項9】 判別手段は、算出手段で得られた特徴量
データの一部を用いて板の割れ状欠陥の有無を判定する
ことを特徴とする請求項1または2記載の板の非破壊検
査装置。
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Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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Publication Number | Publication Date |
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