JP2007183231A - 渦電流探傷信号処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 欠陥部の自動識別や欠陥形状の正確な復元をおこない得る渦電流探傷信号処理方法を提供する。
【解決手段】 検査対象物の探傷位置ごとの渦電流探傷信号からなる多次元空間のベクトルデータから教示された欠陥部及び非欠陥部のデータに基づいて、欠陥部と非欠陥部を識別する判別境界を算出するステップと、前記判別境界に直交する法線ベクトルに前記ベクトルデータを射影して、探傷位置ごとの振幅値に変換し、所定の閾値以上の領域を欠陥部とするステップとを備える、非破壊検査のための渦電流探傷信号処理方法。
【選択図】図３

Description

本発明は、検査対象物表面の金属組織内部の自然欠陥を非破壊で外部から計測するための渦電流探傷信号処理方法に関する。

渦電流探傷装置は、検査対象物表面の金属組織内部の自然欠陥を非破壊で外部から計測するために使用される。同装置は、検査対象物の金属片表面に高周波数の電流を流す送信コイルを置き、送信コイルが発生する磁場によって金属片表面に渦電流を発生させる。渦電流によって変化する磁場の応答を、同装置の同じコイル（送受信共用）又は別の受信コイルによって計測する。金属片に欠陥があると、発生する渦電流が変わり、受信コイルの応答が変化（振幅の変化及び位相の変化）する。この応答は一般的に、Ｘ−Ｙ空間で表現され、Ｘ振幅、Ｙ振幅と定義される。なお、本明細書において、自然欠陥とは、構造物の製造時や供用状態で自然に発生する溶接割れ、応力腐食割れ、および疲労割れ等をいう。

実際の非破壊検査においては、この送受信コイル（以下、「渦電流探傷プローブ」という。）を金属材料からなる構造物で通常２次元走査（欠陥の長手を基準にして、欠陥平行又は欠陥直交方向の走査）し、２次元空間のベクトルデータとして計測・表示する。以下、このようにして得られた表示をＣスコープと称する。
また、プローブを一定方向に走査した際のＸ振幅及びＹ振幅の変化をＸ−Ｙ平面にプロットし、そのプロットを結んで波形を得る。以下、この波形をリサージュ波形という。

従来の技術は、このＣスコープを、Ｘ振幅若しくはＹ振幅、又は全振幅（ｓｑｒｔ（Ｘ＊Ｘ＋Ｙ＊Ｙ））というスカラー量のいずれかで代表させて濃淡図で画像表現し、その形状から欠陥の有無を判定する。
しかしながら、実際は、金属材質の変化や溶接部の存在などの原因により、単一のスカラー量のみから欠陥の有無を判定することは難しい。そのため、リサージュ波形のパターンから欠陥か否かを判定しているのが実状である。この欠陥のパターンは、あらかじめ準備した既知の長さ及び深さを有する人工欠陥（ＥＤＭスリット）をもった校正用試験片から得られるリサージュ波形を参考にして、それに類似したパターンのリサージュ波形を持つ部分を欠陥と判定する。一例として、文献「Ａ．Ｄｏｇａｎｄｚｉｃ ＆ Ｐ．Ｘｉａｎｇ、”Ａ Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ Ｍｏｄｅｌ ｆｏｒ Ｅｄｄｙ−Ｃｕｒｒｅｎｔ Ｓｉｇｎａｌｓ ｆｒｏｍ Ｇｅｎｅｒａｔｏｒ Ｔｕｂｅｓ”，Ｒｅｖｉｅｗ ｏｆ Ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅ Ｎｏｎｄｅｓｔｒｕｃｔｉｖｅ Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ，Ｖｏｌ．２３，ｐ．６０５−６１２（２００４）」では、欠陥部から得られる信号を統計モデルで表現し、その統計モデルに基づいて欠陥の有無を判定している。なお、本明細書において、人工欠陥とは、金属片に加工装置等を用いて人工的に作成した模擬亀裂であって、その長さ、深さ、幅が既知の欠陥をいう。
Ａ．ドガンジック及びＰ．キング（Ａ．Ｄｏｇａｎｄｚｉｃ ＆ Ｐ．Ｘｉａｎｇ）共著、「定量的非破壊評価に関するレビュー誌（Ｒｅｖｉｅｗ ｏｆ Ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅ Ｎｏｎｄｅｓｔｒｕｃｔｉｖｅ Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ； 論文タイトル：蒸気発生器から得られる渦電流信号の統計モデル（Ａ Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ Ｍｏｄｅｌ ｆｏｒ Ｅｄｄｙ−Ｃｕｒｒｅｎｔ Ｓｉｇｎａｌｓ ｆｒｏｍ Ｇｅｎｅｒａｔｏｒ Ｔｕｂｅｓ）」，Ｖｏｌ．２３，２００４年，ｐ．６０５−６１２

しかしながら、欠陥から得られる信号の統計分布は、欠陥の形状やプローブの特性により異なるため、普遍的な形で使うのは難しい。したがって、より客観的な渦電流探傷信号処理方法を提供することが課題となる。

もう一つの課題は、渦電流探傷プローブがある範囲の大きさを持っているため、欠陥がプローブの大きさに依存して空間的に広がった形で計測されてしまう点である。このことは、プローブの点応答関数（Ｐｏｉｎｔ Ｓｐｒｅａｄ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ（ＰＳＦ））又は線応答関数（Ｌｉｎｅ Ｓｐｒｅａｄ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ（ＬＳＰ））に応じて、欠陥幅や長さが広がって計測されることを意味する。
このような不正確性を補正し元の欠陥形状を復元計測する方法として、デコンボルーション（Ｄｅｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ）と呼ばれる方法がある。コンボルーション（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ；畳み込み積分）が欠陥形状に空間応答関数を掛け算処理した形で得られるのに対して、デコンボルーション処理は、微分処理に対応するような逆行列演算が必要である。したがって、デコンボルーションは一般的に、演算が難しいとされている。

一例として、文献「Ｐ．Ｘｉａｎｇ、ｅｔ．ａｌ．，“Ａｕｔｏｍａｔｅｄ Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ Ｒｏｔａｔｉｎｇ Ｐｒｏｂｅ Ｍｕｌｔｉ−Ｆｒｅｑｕａｎｃｙ Ｅｄｄｙ Ｃｕｒｒｅｎｔ Ｄａｔａ Ｆｒｏｍ Ｓｔｅａｍ Ｇｅｎｅｒａｔｏｒ Ｔｕｂｅｓ”，Ｉｎｔｌ．Ｊ．Ａｐｐｌｉｅｄ Ｅｌｅｃｔｒｏｍａｇｎｅｔｉｃｓ ＆ Ｍｅｃｈａｎｉｃ，Ｖｏｌ．１２（３／４），ｐ．１５１−１６４（２００１）」では、Ｂｌｉｎｄ Ｄｅｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎという手法を導入し、計測された二次元空間ベクトルデータから、空間応答関数と元の欠陥形状の両方を同時に推定する方法が提案されている。しかしながら、実際の観測ノイズで汚れたデータから空間応答関数と元の欠陥形状の両方を同時に推定することは、実用的な観点からは困難であるというのが一般的な見方である。また、得られた空間応答関数も、真の値と比べると誤差が大きくなり、実用的ではない。

さらに、空間応答関数はＰＳＦ、ＬＳＦという形で定義されているが、渦電流探傷における問題は、ＰＳＦの加算がＬＳＦにはならないという点にある。実際、点状の欠陥から得られる空間応答関数の実測値を足し合わせても、線状の欠陥から得られる空間応等関数の実測値にはならない。その理由は、渦電流の発生が欠陥形状に大きく依存し、線状欠陥の中央部と端部では応答特性が異なるからである。このため、欠陥の形状を考慮した空間応答関数を定義する必要がある。ここで、本願明細書において、空間応答関数とは線応答関数や点応答関数を包含した一般的概念としている。

したがって、本発明の目的は、欠陥部の自動識別や欠陥形状の正確な復元をおこない得る渦電流探傷信号処理方法を提供することである。
［課題を解決するための手段及び発明の効果］

本発明の渦電流探傷信号処理方法によれば、検査対象物の探傷位置ごとの渦電流探傷信号からなる多次元空間のベクトルデータから教示された欠陥部及び非欠陥部のデータに基づいて、欠陥部と非欠陥部を識別する判別境界を算出するステップと、前記判別境界に直交する法線ベクトルに前記ベクトルデータを射影して、探傷位置ごとの振幅値に変換し、この振幅値が所定の閾値以上の領域を欠陥部とするステップとを備える。
したがって、従来、リサージュ波形の定性的判断で行われていた欠陥の判定が客観的で定量的なものになり、欠陥の自動識別が可能になる利点がある。
さらに、検出性能の尺度となるＳＮ比も定義できるので、異なる渦電流探傷プローブの検出性能の相互比較も可能になる。

好ましくは、前記判別境界は線形識別関数で決められる境界である。したがって、欠陥部と非欠陥部を統計的基準に基づいて客観的に分類識別できるという利点がある。
また好ましくは、所定の閾値以下の前記振幅値をゼロにすることにより、欠陥部の信号のみを残した閾値フィルタリングをするステップを更に備える。したがって、欠陥部以外をゼロとおくことで視認性を良くする他、後述するデコンボリューション演算において不要なノイズの混入を防ぐという利点がある。
また好ましくは、所定の校正用試験片を探傷して得られるベクトルデータから、渦電流探傷プローブの空間応答関数を人工欠陥の長手方向およびこれに直交する二つの方向に依存した形で求めるステップと、前記空間応答関数を用いて、前記検査対象物の前記ベクトルデータのデコンボルーションをおこない、前記空間応答特性を補正した前記検査対象物の自然欠陥の形状復元データを得るステップとを更に備える。
したがって、元の欠陥形状を正確に復元することが可能であり、従来の探傷信号処理方法と比較して探傷の精度が上がり得る利点がある。

また好ましくは、前記空間応答関数は等価ＰＳＦの形で求める。したがって、線形識別関数を用いて抽出した欠陥信号に対してこの等価ＰＳＦを適用することにより、計測データに含まれるノイズの影響を除いて、安定で精度の良い欠陥形状の復元が可能になり、複雑な欠陥に対して精度の良い長さ評価や、分岐形状の復元などが可能になる利点がある。
また好ましくは、前記空間応答関数を用いて、前記検査対象物の欠陥検出確率が所定の値以上になるように、前記プローブの前記検査対象物に対する走査ピッチを所定の値に設定する。したがって、検査時間の短縮に寄与できるほか、異なる特性の探傷プローブに関して、同等の検出確率になる探傷条件を設定できるなど検査手順の標準化にも役立てることができる利点がある。
また好ましくは、前記検査対象物及び前記校正用試験片を夫々探傷して得られる各前記ベクトルデータは夫々、探傷位置ごとのＸ振幅及びＹ振幅と前記探傷位置の近傍の探傷信号出力値であるＸ振幅及びＹ振幅とからなる。したがって、探傷位置のＸ振幅及びＹ振幅だけでなくその近傍のＸ振幅及びＹ振幅を使うことで、前記リサージュ波形のパターンと等価な情報とすることができ、従来の専門家による定性的判断結果により近い判断を自動的に行うことができるという利点がある。
本発明の他の渦電流探傷信号処理方法によれば、既知の長さ及び深さを有する人工欠陥を付与した校正用試験片を提供するステップと、前記校正用試験片の探傷位置ごとの渦電流探傷信号からなる多次元空間のベクトルデータから教示された欠陥部及び非欠陥部のデータに基づいて、欠陥部と非欠陥部を識別する判別境界を算出するステップと、前記検査対象物の探傷位置ごとの渦電流探傷信号からなる多次元空間のベクトルデータを得るステップと、前記判別境界に直交する法線ベクトルに前記検査対象物の前記ベクトルデータを射影して、探傷位置ごとの振幅値に変換し、この振幅値が所定の閾値以上の領域を欠陥部とするステップとを備える。
この方法の利点は、段落００１０で述べた利点と大略同様である。

図１乃至図１０を使用して、本発明に係る渦電流探傷信号処理方法の第１の実施例を説明する。
図１中、探傷装置１は、検査対象物である金属片４の組織内部の（例えば線状の）自然欠陥４ａを非破壊で外部から計測するための装置である。渦電流探傷プローブ２及び情報処理装置３は夫々、同装置１に接続されている。
探傷プローブ２を金属片４の表面上で欠陥４ａの長手方向に対して平行に走査４ｂして、探傷位置ごとの渦電流探傷信号出力値を計測する。ここで、渦電流探傷信号出力値のうち、プローブを構成するコイルのインダクタンスとレジスタンス（抵抗）に対応する量、またはそれらの位相回転したものに対応する量を夫々Ｘ振幅、Ｙ振幅という。

情報処理装置３によりＸ振幅又はＹ振幅のデータを処理し、同装置３のディスプレイ３ａ上に探傷プローブ２の位置に対応させた二次元空間に濃淡表示することでＣスコープ３ｂを表示する。Ｃスコープ３ｂにおいて、プラス領域を暖色（値が大きくなるにしたがって暖色は漸次濃くなる）で表し、マイナス領域を寒色（値が小さくなるにしたがって寒色は漸次濃くなる）で表す（Ｃスコープについて、以下同様）。なお、Ｘ振幅又はＹ振幅に代えて、Ｘ振幅とＹ振幅の２乗和の平方根で定義される全振幅値を濃淡表示してもよい。
また、同ディスプレイ３ａ上に、特定の位置について欠陥４ａの長手方向に対して水平方向及び垂直方向にプローブ２を走査した際のＸ振幅とＹ振幅の軌跡をリサージュ波形３ｃとして表示する（図２にディスプレイ３ａに表示されたＣスコープ３ｂ及びリサージュ波形３ｃの拡大図を示す）。

図３は本発明に係る渦電流探傷信号処理方法の第１の実施例の手順を示す。
上述のようにＣスコープ及びリサージュ波形を得た後、上記２次元空間ベクトルデータを、注目（探傷）位置の近傍の出力値からなるデータ（Ｘ振幅及びＹ振幅）と合わせて多次元空間のベクトルデータに変換する。Ｘ振幅及びＹ振幅は夫々、複素空間の信号と同じであるので、実部と虚部の信号とみることにより、Ｙｒｅ（ｘ，ｙ）、Ｙｉｍ（ｘ，ｙ）で表す。小文字の（ｘ，ｙ）は、検査対象物の空間座標位置である。

続いて、上記多次元空間ベクトルから欠陥部と非欠陥部を教示する。一般的に、検査対象物とは別に用意した人工欠陥を入れた試験片（校正用試験片）から得られた信号を欠陥部として教示する。なお、見つけたい欠陥が人間の視覚により明確に分かる場合は、検査対象物の欠陥の信号を欠陥部として教示してもよい。
次ぎに、判別境界を求めるための線形識別関数を計算する。この線形識別関数に直交する法線ベクトルと上記多次元空間ベクトルとの内積をとることにより、多次元空間ベクトルを法線ベクトルに射影して、探傷位置ごとの振幅値に変換する。この振幅値はスカラー量であるから、Ｃスコープ画像を生成することができる。このようにして得られたＣスコープ画像を利用して、所定の閾値以上の領域を欠陥部とすることにより、欠陥部の識別をすることができる。
すなわち、従来の典型的な探傷方法が、Ｃスコープ画像とリサージュ波形とから、探傷プローブごとに検査員の経験則に基づいて欠陥か否かを判定するのに対して、本発明に係る渦電流探傷信号処理方法は、線形識別関数を用いて欠陥を自動識別する点で相違する。

なお、検査員の経験に基づく従来の欠陥の判定は、リサージュ波形の特徴による。すなわち、

式１

というパターンベクトルの形状で欠陥を認識する。ｎ＞０，ｍ＝０の場合は、ｘ方向リサージュ波形で欠陥を判定し、ｎ＝０，ｍ＞０の場合は、ｙ方向リサージュ波形で欠陥を判定する。また、ｎ＞０，ｍ＞０の場合は、ｘ、ｙ両方向のリサージュ波形で欠陥を判定する。

線形識別関数を用いた欠陥自動識別方法について更に詳細に説明する。
図４中、符号３ｄはＣスコープ３ｂ上の欠陥部ベクトルを示し、符号３ｅはＣスコープ３ｂ上の非欠陥部ベクトルを示す。
図５中、符号３ｆは欠陥部ベクトル３ｄ（図４参照）に対応する欠陥部の代表的なリサージュ波形を示し、符号３ｇは非欠陥部ベクトル３ｅ（図４参照）に対応する代表的なリサージュ波形を示す。なお、図５中のグラフの横軸は探傷プローブの出力のうちＸ振幅に対応する電圧値（Ｖ）であり、縦軸は探傷プローブの出力のうちＹ振幅に対応する電圧値（Ｖ）である。
本実施例では、ｙ方向に−５〜＋５点の合計１１点のリサージュ波形を、各探傷位置で定義する。したがって、式１中のＺは、２２次元のベクトルを構成する。勿論、リサージュ波形をとる点の数は１１点に限られない。すなわち、点の数は複数であればよく、自然欠陥の長さや深さ等の条件により適宜決定される。

従来の判別法では、

式２

といった量でおおまかな欠陥識別をおこなう。したがって、欠陥端部の正確な判断はリサージュ波形のパターンの定性的判断に依存する。

一方、本実施例では、式１で定義する多次元空間ベクトルを用いて欠陥識別をおこなう。多次元ベクトル空間で定義される二つのグループ（欠陥部と非欠陥部）の識別方法には、さまざまな手法が既に存在する。一番基本的な方法は、Ｆｉｓｈｅｒによる線形識別関数によるものである。この線形識別関数は、以下のように定義される。
まず、式１の計測信号Ｚ（ｘ，ｙ）を次の二つのグループに分ける。
１）欠陥信号部 ω_Ｓ ： ｛Ｚｓ（ｘ，ｙ） ｜ （ｘ，ｙ）∈欠陥部｝
２）ノイズ信号部 ω_Ｎ ： ｛Ｚｎ（ｘ，ｙ） ｜ （ｘ，ｙ）∈非欠陥部｝
この二つのグループの平均値を
とし、分散を
とすると、この二つのグループを識別する最適な線形識別関数は、Ｆｉｓｈｅｒにより次のように与えられる。

式３

これは、各クラスの中心をつないだ方向への射影を意味しており、その中心間の中点を通り、固有軸Ｐに直交する平面が識別境界となることを意味する。このｇ（Ｚ）を用いれば、検査対象物の探傷位置でスカラー量として、リサージュ波形の特徴が定義される。

上記式３（Ｆｉｓｈｅｒの線形識別関数）を本願発明に係る渦電流探傷信号処理方法に適用すると、以下のようになる。
まず、検査対象物の探傷位置ごとの渦電流探傷信号からなる多次元空間のベクトルデータＺを得る。
続いて、次式
ｇ（Ｚ）＝０
を使用して判別境界を得る。すなわち、式３の関数ｇにより、多次元空間ベクトルである計測信号Ｚの次元を１次元減じ、判別境界を得る。例えば、計測信号Ｚが平面の場合は、判別境界は線として得ることができ、計測信号Ｚが３次元空間の場合は、判別境界は平面として得ることができる。
次ぎに、関数ｇのＺに（ｘ，ｙ）位置での計測値Ｚ_ｍ（ｘ，ｙ）を代入したときの関数値ｔを次式にて得る。
ｔ＝ｇ（Ｚ_ｍ（ｘ，ｙ））
このことは、判別境界に直交する法線ベクトルに多次元空間ベクトルである計測信号Ｚ_ｍ（ｘ，ｙ）を射影して数値ｔを得ることと等価である。ここで、数値ｔは探傷位置ごとの振幅値を意味する。すべての走査位置（ｘ，ｙ）に対して、ｔ＝ｇ（Ｚ_ｍ（ｘ，ｙ））の最大値を求めることで、欠陥信号部の最大振幅値ｔ_ｍａｘとその最大位置（ｘ_ｍａｘ，ｙ_ｍａｘ）、すなわち、最大欠陥深さの位置を求めることができる。また、この最大振幅値ｔ_ｍａｘを基準にして所定の閾値（例えば、−１２ｄＢ相当の閾値）を求め、それ以上の値を持つ部分を欠陥部として自動識別することができる。
もちろん、この信号の大きさは、中点の定義にも依存するので、

式４

とすれば、ノイズ部の中心をゼロにして最大信号強度を定義することになり、−１２ｄＢ評価長さなどの結果は異なってくる。

本発明によれば、欠陥部を自動識別するだけでなく、従来の欠陥検出性能などを定義するＳＮ比のような考え方を多次元空間ベクトルデータであるリサージュ波形に対して定義できるため、種種の探傷プローブの計測性能の相互評価などにも役立てることが可能になる。

ここで、欠陥信号部は、実際の検査対象物の計測データそのものを用いて教示したが、既知の長さ及び深さを有する人工欠陥を付与した検査対象物とは別の校正用試験片について同じ条件で測定したデータを用いることも可能である。
すなわち、検査対象物を探傷した渦電流探傷プローブにより、校正用試験片を探傷して得られる探傷位置ごとの渦電流探傷信号からなる多次元空間のベクトルデータから、式（３）における欠陥信号部のｍ_ＳとΣ_Ｓを求める。欠陥信号部のｍ_ＳとΣ_Ｓを用いて、線形識別関数を求める。そうすると、未知の検査対象物に対して、前記の方法を適用することが可能になる。
このような校正用試験片を使用する方法により、実際の検査対象物では明確な欠陥信号がみられない条件下においても、欠陥を明確に自動識別し得る利点がある。なお、校正用試験片は渦電流探傷では標準的に用いられているため、実施上の制約にはならない。

続いて、図６を使用して、本発明に係る渦電流探傷信号処理方法を使用した結果の一例を説明する。
同図中、Ｘ振幅のＣスコープ５ａとＹ振幅のＣスコープ５ｂは、検査対象物の金属片を渦電流探傷して結果である。なお、各Ｃスコープに付された目盛りの単位はｃｍであり、プローブの走査の空間位置を示す。
金属片は、溶接部と溶接部の近傍に溶接線平行に長さ１０ｍｍ、深さ２ｍｍの矩形の人工欠陥とを有する。Ｘ振幅Ｃスコープ５ａの中央に見られる横長部分５ｃ（Ｃスコープ５ａ中、特に濃い寒色で描かれている）が、人工欠陥に対応する。
しかし、金属片を水平方向に横切っている溶接部のノイズ信号に対応する横長部分５ｄ（Ｃスコープ５ａ中、特に濃い暖色で描かれている）の影響で、欠陥を明確に識別できない。

渦電流探傷結果から欠陥の代表部と非欠陥の代表部との２箇所を教示する。欠陥の代表部として、人工欠陥である横長部分５ｃを指定する（Ｘ振幅のＣスコープ５ａ中、横長部分５ｃを囲み部分５ｅで囲んで示す。）。非欠陥の代表部として、Ｘ振幅のＣスコープ５ａ中、四角で囲んだ部分５ｆを指定する。
なお、図７は囲み部分５ｅの拡大図であり、図８は囲み部分５ｆの拡大図である。

続いて、Ｘ振幅のＣスコープ５ａ及びＹ振幅のＣスコープ５ｂ夫々に対応する二つの信号グループを教示信号にして、式３に基づいて線形判別関数を求める。この際、多次元空間ベクトルとしては、探傷位置のｙ方向±５点のリサージュ波形を用いる。
図９は、この線形識別関数の値をＣスコープ６として表現したものである。Ｃスコープ６において、欠陥部がプラス領域６ａ（Ｃスコープ６中、暖色で表示される）を表し、非欠陥部がマイナス領域６ｂ（Ｃスコープ６中、６ａ以外の寒色で表示された領域）を表す。
したがって、同図をみれば明らかなように、明確に欠陥部を識別することができる。

図１０は、閾値として例えば最大信号振幅値の２５％、すなわち−１２ｄＢを設定し、−１２ｄＢ以下の値をゼロにして、欠陥部の信号のみを残した閾値フィルタリングした後のＣスコープ７である。
Ｃスコープ７中、欠陥部がプラス領域７ａ（Ｃスコープ７中、暖色で表示される）を表し、非欠陥部がマイナス領域７ｂ（Ｃスコープ７中、７ａ以外の寒色で表示された領域）を表す。図１０をみれば明らかなように、この閾値フィルタリング後のＣスコープ７を使用することにより、上記溶接部のノイズ信号５ｄの影響を排除して、より一層明確に欠陥部の自動識別をすることが可能である。
なお、探傷信号処理をする際に、上述のように２次元空間ベクトルデータから多次元空間のベクトルデータに変換することなく、２次元空間ベクトルデータのみに基づいて処理してもよい。

次ぎに、第１の実施例で得られた欠陥部の信号から欠陥の長さをより正確に求めるための、本発明に係る探傷信号処理方法の第２の実施例について述べる。
渦電流計測信号は、プローブの大きさが有限であるため、空間的に広がった応答特性をもつ。したがって、以下の式５のように、欠陥信号Ｗ（ｘ，ｙ）が点応答関数（Ｐｏｉｎｔ Ｓｐｒｅａｄ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ、又はＰＳＦ（ｘ，ｙ））によって平滑化された形で観測される。式５は、畳み込み積分の形をしており、通常、コンボルーション（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ）と呼ばれる。なお、Ｗ（ｘ，ｙ）及びＰＳＦ（ｘ，ｙ）中のｘ、ｙは、プローブの空間位置を示す。

式５

欠陥信号そのものの形状や長さを正確に評価するためには、観測された渦電流計測信号の値であるＨ（ｘ，ｙ）から、欠陥信号Ｗ（ｘ，ｙ）を推定する必要がある。ＰＳＦ（ｘ，ｙ）がわかっている場合、式５に基づいて観測値Ｈ（ｘ，ｙ）から元の欠陥信号Ｗ（ｘ，ｙ）を求める方法は、デコンボリューション（Ｄｅｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ）と呼ばれる。すなわち、概念的には、式５から、

式６

により復元する方法である。

しかしながら、ＰＳＦの逆行列は一般に、悪構造であり逆行列が発散してしまい、式６を精度よく求めることができないことが多い。このため、画像解析の分野では、Ｂａｙｅｓの事後確率を用いた最尤推定法を使用してデコンボリューションをおこなう、Ｒｅｃｈａｒｄｓｏｎ−Ｌｕｃｙアルゴリズム（Ｗ．Ｈ．Ｒｅｃｈａｒｄｓｏｎ，”ａｙｓｉａｎ−ｂａｓｅｄ Ｉｔｅｒａｔｉｖｅ Ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ Ｉｍａｇｅ Ｒｅｓｔｏｒａｔｉｏｎ”、Ｊ．Ｏｐｔ．Ｓｏｃ．Ａｍ、Ｖｏｌ．６２，Ｎｏ．１，ｐｐ．５５−５９（１９７２）参照）がよく用いられる。これは、以下の式７のようなアルゴリズムを用いて元の信号を復元する手法である。なお、式７は、ＰＳＦが既知の際のアルゴリズムである。

式７

一方、ＰＳＦが不明の場合、ＰＳＦも同時に推定するＢｌｉｎｄ Ｓｉｇｎａｌ Ｄｅｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎというアルゴリズムがある。例えば、文献「Ｐ．Ｘｉａｎｇ、ｅｔ．ａｌ．，“Ａｕｔｏｍａｔｅｄ Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ Ｒｏｔａｔｉｎｇ Ｐｒｏｂｅ Ｍｕｌｔｉ−Ｆｒｅｑｕａｎｃｙ Ｅｄｄｙ Ｃｕｒｒｅｎｔ Ｄａｔａ Ｆｒｏｍ Ｓｔｅａｍ Ｇｅｎｅｒａｔｏｒ Ｔｕｂｅｓ”，Ｉｎｔｌ．Ｊ．Ａｐｐｌｉｅｄ Ｅｌｅｃｔｒｏｍａｇｎｅｔｉｃｓ ＆ Ｍｅｃｈａｎｉｃ，Ｖｏｌ．１２（３／４），ｐ．１５１−１６４（２００１）」によれば、渦電流探傷にＢｌｉｎｄ Ｓｉｇｎａｌ Ｄｅｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎを適用して、ＰＳＦ（ｘ，ｙ）と元の欠陥信号Ｗ（ｘ，ｙ）を同時に求めている。

しかしながら、単一の渦電流計測信号の計測値Ｈ（ｘ，ｙ）から、欠陥信号Ｗ（ｘ，ｙ）と、点応答関数ＰＳＦ（ｘ，ｙ）の両方を求めるには精度的に限界がある。さらに、ＰＳＦ（ｘ，ｙ）の形状は、一般の画像解析と異なり、渦電流探傷の場合、欠陥の長手方向に依存するなどの欠陥形状依存性がある。この欠陥形状依存性を言い換えると、点欠陥への応答関数であるＰＳＦ（ｘ，ｙ）を線積分しても、線欠陥への応答関数（Ｌｉｎｅ Ｓｐｒｅａｄ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ（以下、適宜「ＬＳＦ」という。））にはならないということである。したがって、デコンボリューションを考慮する必要がある。

一般の自然欠陥は、線状のものが大半である。本実施例では、ＬＳＦ（ｘ，ｙ）を等価的に表現する等価ＰＳＦ（Ｅｑｕｉｖａｌｅｎｔ Ｐｏｉｎｔ Ｓｐｒｅａｄ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ、又はＥＰＳＦ）を求める。
本発明に係る信号処理方法において、この等価ＰＳＦ（ｘ，ｙ）とＬＳＦ（ｘ，ｙ）の関係は、次式で定義される。

式８

等価ＰＳＦの特徴は、欠陥に平行な方向をｘ軸に、直交する方向をｙ軸にとった際に、それぞれの方向で広がり幅（Ｒ_ｘ、Ｒ_ｙ）が異なる異方性をもったＰＳＦの積分としてＬＳＦを定義していることである。この広がり幅は、既知の長さと深さを持つ線状欠陥の実測データと式８の結果が一致するように最小２乗法で決めることができる。

図１１及び図１２は、長さ１０ｍｍ、深さ２ｍｍの線状の人工欠陥を探傷した際のＬＳＦである。
図１１中、符号８ａは実測値（全振幅）のＬＳＦ（ｘ，ｙ）のＣスコープ図を示す。符号８ｂは前記実測値のＬＳＦ（ｘ，ｙ）の広がり幅（Ｒ_ｘ、Ｒ_ｙ）をフィッティング（最適化）した後の式８から得られるＣスコープ図を示す。なお、各Ｃスコープ８ａ，８ｂに付された目盛りの単位は、ｃｍでプローブの空間位置に対応したものである。
上記フィッティングにより、広がり幅は、欠陥平行方向をｘとして、
と求まる。
図１２中、符号８ｃはＬＳＦ（ｘ，ｙ）欠陥平行方向分布を示し、符号８ｄはＬＳＦ（ｘ，ｙ）欠陥直交方向分布を示す（いずれの分布においても、実線のグラフが実測値を示し、破線のグラフがフィッティング値を示す。）。両分布８ｃ、８ｄにおいて、欠陥平行及び直交方向の実測値とフィッティング値のプロファイルはよく一致しており、妥当なＬＳＦが求まっていることがわかる。

図１３中の符号９は、上記フィッティングしたＬＳＦに対応する等価ＰＳＦのＣスコープ図を示す。同図中の横方向の広がり、すなわち、欠陥平行方向の広がり幅は、同図中の縦方向の広がり、すなわち、欠陥直交方向より小さいことがわかる。ここで、欠陥の長手方向は、同図の横方向に対応する。
従来の方法では、フィッティングしたＬＳＦを等方近似してＰＳＦを求めている。これに対して、本発明に係る方法では、異方性を取り入れることが可能であり、より正確な欠陥形状の復元ができる利点がある。

図１４及び図１５は、上記等価ＰＳＦ（図１３参照）を用いて、式７の手法により実測Ｃスコープから元の欠陥形状を復元した結果を表す。
図１４中、符号１０ａは実測Ｃスコープを表し、符号１０ｂはデコンボリューション後（復元後）の欠陥Ｃスコープを表す。
図１５中の符号１１は、ＬＳＦ（ｘ，ｙ）欠陥平行方向分布を示す。同図中、実線のグラフ１１ａが実測値を示し、破線のグラフ１１ｂがフィッティング値を示す。なお、同分布中、横軸がプローブの走査位置（単位：ｍｍ）、すなわち欠陥長さに対応し、縦軸が全振幅の電圧値（Ｖ）である。
図１４中の復元前のＣスコープ１０ａ及び復元後のＣスコープ１０ｂと、図１５中の実測値（復元前）のグラフ１１ａ及びフィッティング値（復元後）のグラフ１１ｂとを参照すると、復元後の欠陥形状がより鋭くなっており、元の欠陥形状（長さ１０ｍｍ、深さ２ｍｍの線状欠陥）により近くなっていることがわかる。
図１５中、フィッティング値のグラフ１１ｂは横軸上の９−１９に亘っており、復元後の長さは約１０ｍｍである。一方、実測値のグラフ１１ａは横軸上の８−２０に亘っており、復元前（実測値）の長さは約１２ｍｍである。すなわち、実測値（復元前）のグラフ１１ａは欠陥の長さを過大評価している。したがって、本手法は、定量的にも非常に精度よく復元評価している。

このデコンボリューション操作は、微分操作と同様の処理になるため、観測データにノイズが含まれている場合、精度のよい結果が求まらないことが多い。しかしながら、本手法は、線形識別関数と組み合わせることにより、安定した精度のよい復元が可能となる利点がある。

次ぎに、本発明に係る探傷信号処理方法の第３の実施例として、探傷プローブの探傷のピッチを誤検出確率に基づいて決定する方法について以下に述べる。
微小欠陥を探傷する場合、空間的な走査ピッチを小さくするほど欠陥を見逃す検出確率を小さくできる。
しかしながら、過度に小さな走査ピッチでは、検査時間が長くかかり効率的ではない。さらに、プローブの大きさに依存した空間応答特性を考慮すると、過度に小さな走査ピッチは、検出確率の向上に寄与しない場合がある。従来技術として、実測したＬＳＦを元に走査ピッチを決定する手法が提案されている（Ｔ．Ｒａｙ，ｅｔ．ａｌ，”Ｉｎｄｅｘ ｓｉｚｅ ｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ ｗｉｔｈ ｖａｒｙｉｎｇ ｃｏｉｌ ｄｉａｍｅｔｅｒｓ ｆｏｒ ｉｍｐｒｏｖｅｄ ａｕｔｏｍａｔｅｄ ｅｄｄｙ ｃｕｒｒｅｎｔ ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎｓ ｏｎ ａｅｒｏｓｐａｃｅ ｅｎｇｉｎｅ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ”，Ｒｅｖｉｅｗ ｏｆ Ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅ Ｎｏｎｄｅｓｔｒｕｃｔｉｖｅ Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ，Ｖｏｌ．２４，ｐ．７６７−７７４（２００５））。

本実施例は、上述した第２の実施例の式８で求めたＬＳＦ（ｘ，ｙ）に基づいて走査ピッチを適切に設定する。
図１６中、符号１２は第２の実施例で求めたＬＳＦ（ｘ，ｙ）のＣスコープ図を示したものであり、符号１３はＹ方向断面の分布（プロファイル）１３ａを示すためのグラフであり、符号１４はＸ方向断面の分布（プロファイル）１４ａを示すためのグラフである。
グラフ１３において、欠陥直交方向（Ｙ方向）の走査ピッチとして、ｄｙを設定すると、ＬＳＦのＸ座標中心位置ｘ０の位置でのＹ方向断面プロファイルで、最大位置ｙ０を中心にしてｄｙ／２の点、すなわち、

式９

の値が、観測しうる最小の振幅値になる。

Ｙ走査ピッチの初期値は、欠陥位置に対してランダムに決まると考えられるので、最良の場合、ＬＳＦ（ｘ，ｙ）の最大値、すなわち、

式１０

を横切る走査ピッチになるが、最悪の場合は、走査ピッチの１／２、すなわち、ｄｙ／２だけ最大ピーク位置からずれた振幅値が計測される。
この両者の比から、走査ピッチｄｙを決めた際の、欠陥のピーク検出確率を、

式１１

と定義できる。走査ピッチが十分に小さい場合、α＝αｍａｘとなるので、ピーク検出確率は１００％となる。
逆に、欠陥ピーク検出確率Ｐｄを所定の値に決めると、式１１と式９から

式１２

を満たす走査ピッチｄｙが決まることになる。これは、欠陥平行走査ピッチ（Ｘ方向走査ピッチ）の決定においても同様である。

このように、線状欠陥に基づいたＬＳＦを求めることで、欠陥検出確率をある値以上にした走査ピッチを決めることができる。通常の自然欠陥は、ほとんどが線状であるため、本発明によるＬＳＦは広い範囲に応用可能である。このＬＳＦに基づく走査ピッチの決定方法は、欠陥検出確率を所定値以上に担保したうえで走査ピッチを大きく取ることができ、検査の効率向上に寄与できる利点がある。
また、不必要に小さな走査ピッチになっていないことの確認や、大きさの異なるプローブを用いた探傷をおこなう場合においても同等の検出確率での走査ピッチを設定できるなど、探傷手順の標準化にも役立てることができる利点がある。
さらに、式８のＬＳＦ（ｘ，ｙ）が等価ＰＳＦの積分という解析関数で表現されているため、検査時の要求仕様として定義できる線状欠陥の長さに応じて、ＬＳＦ（ｘ，ｙ）の形状を計算で求めることができる。したがって、実際に用いる際の柔軟性が増し得る利点がある。さらに、線状欠陥の長手方向に応じて異なる広がり幅を考慮できるため、より精度の良い走査ピッチの評価が可能になる利点がある。

本発明に係る渦電流探傷信号処理方法の第１の実施例を説明するための渦電流探傷装置の概略図である。 図１中の渦電流探傷装置により検査対象物を探傷した結果としてのＣスコープ及びリサージュ波形を示す図である。 本発明に係る探傷信号処理方法の第１の実施例の手順を説明するためのステップ図である。 図２中のＣスコープにおいて、欠陥部ベクトル及び非欠陥部ベクトルを示すための図である。 図４中の欠陥部ベクトル及び非欠陥部ベクトルに夫々対応するリサージュ波形を示すための図である。 図３中の手順に示される第１の実施例を使用した結果の一例として、Ｘ振幅及びＹ振幅のＣスコープを示すための図である。 図６中のＸ振幅Ｃスコープの欠陥部の拡大図である。 図６中のＸ振幅Ｃスコープの非欠陥部の拡大図である。 本発明に係る探傷信号処理方法の第１の実施例により得られた線形識別関数の値をＣスコープに表現した図である。 本発明に係る探傷信号処理方法の第１の実施例により得られた線形識別関数の値をフィルタリングした後の値をＣスコープに表示した図である。 本発明に係る探傷信号処理方法の第２の実施例により人工欠陥を探傷した際のＬＳＦを表示した図である。 本発明に係る探傷信号処理方法の第２の実施例により人工欠陥を探傷した際のＬＳＦを表示した図である。 図１１中のフィッティングしたＬＳＦに対応する等価ＰＳＦを表示した図である。 図１２中の等価ＰＳＦを用いて実測Ｃスコープから元の欠陥形状を復元した結果を示すためのＣスコープを表示した図である。 図１２中の等価ＰＳＦを用いて実測Ｃスコープから元の欠陥形状を復元した結果を示すための欠陥平行方向分布を表示した図である。 本発明に係る探傷信号処理方法の第３の実施例を説明するためのＣスコープ及び断面分布（Ｘ方向及びＹ方向）を表示した図である。

符号の説明

１ 渦電流探傷装置
２ 渦電流探傷プローブ
３ｂ Ｃスコープ
５ａ Ｘ振幅Ｃスコープ
５ｃ 人工欠陥に対応する横長部分
６ Ｃスコープ
６ａ 欠陥部に対応するプラス領域
８ａ 実測値のＬＳＦ（ｘ，ｙ）のＣスコープ

Claims (8)

1. 検査対象物表面の金属組織内部の自然欠陥を非破壊で外部から計測するための渦電流探傷信号処理方法において、
   前記検査対象物の探傷位置ごとの渦電流探傷信号からなる多次元空間のベクトルデータから教示された欠陥部及び非欠陥部のデータに基づいて、欠陥部と非欠陥部を識別する判別境界を算出するステップと、
   前記判別境界に直交する法線ベクトルに前記ベクトルデータを射影して、探傷位置ごとの振幅値に変換し、この振幅値が所定の閾値以上の領域を欠陥部とするステップとを備えることを特徴とする、渦電流探傷信号処理方法。
2. 前記判別境界は線形識別関数で決められる境界であることを特徴とする、請求項１に記載の渦電流探傷信号処理方法。
3. 所定の閾値以下の前記振幅値をゼロにすることにより、欠陥部の信号のみを残した閾値フィルタリングをするステップを更に備えることを特徴とする、請求項１又は２に記載の渦電流探傷信号処理方法。
4. 既知の長さ及び深さを有する人工欠陥を付与した校正用試験片を提供するステップと、
   前記検査対象物を探傷した渦電流探傷プローブにより、前記校正用試験片を探傷して得られる探傷位置ごとの渦電流探傷信号からなる多次元空間のベクトルデータから、前記プローブの空間応答関数を前記人工欠陥の長手方向およびこれに直交する方向に依存した形で求めるステップと、
   前記空間応答関数を用いて、前記検査対象物の前記ベクトルデータのデコンボルーションをおこない、前記プローブの空間応答特性を補正した前記検査対象物の自然欠陥の形状復元データを得るステップとを更に備えることを特徴とする、請求項１乃至３の何れか１項に記載の渦電流探傷信号処理方法。
5. 前記空間応答関数を等価ＰＳＦの形で求めることを特徴とする、請求項４に記載の渦電流探傷信号処理方法。
6. 前記空間応答関数を用いて、前記検査対象物の欠陥検出確率が所定の値以上になるように、前記プローブの前記検査対象物に対する走査ピッチを所定の値に設定することを特徴とする、請求項４又は５に記載の記載の渦電流探傷信号処理方法。
7. 前記検査対象物及び前記校正用試験片を夫々探傷して得られる各前記多次元空間ベクトルデータは、探傷位置ごとのＸ振幅及びＹ振幅と前記探傷位置の近傍の探傷信号出力値であるＸ振幅及びＹ振幅とからなることを特徴とする、請求項４乃至６の何れか１項に記載の渦電流探傷信号処理方法。
8. 検査対象物表面の金属組織内部の自然欠陥を非破壊で外部から計測するための渦電流探傷信号処理方法において、
   既知の長さ及び深さを有する人工欠陥を付与した校正用試験片を提供するステップと、
   前記校正用試験片の探傷位置ごとの渦電流探傷信号からなる多次元空間のベクトルデータから教示された欠陥部及び非欠陥部のデータに基づいて、欠陥部と非欠陥部を識別する判別境界を算出するステップと、
   前記検査対象物の探傷位置ごとの渦電流探傷信号からなる多次元空間のベクトルデータを得るステップと、
   前記判別境界に直交する法線ベクトルに前記検査対象物の前記ベクトルデータを射影して、探傷位置ごとの振幅値に変換し、この振幅値が所定の閾値以上の領域を欠陥部とするステップとを備えることを特徴とする、渦電流探傷信号処理方法。