JP2019158423A - 衝撃試験分析装置、衝撃試験分析システム、衝撃試験分析方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】衝撃試験の結果を正確に分析する分析装置を提供する。【解決手段】衝撃試験分析装置は、衝撃試験により得られた荷重と変位の関係を示す荷重変位曲線を取得し、衝撃試験の試験片の破面を撮影した破面画像を取得し、破面画像を解析して、互いに異なる特性を有する複数の画像領域を検出し、複数の画像領域それぞれが破面に占める面積の割合と荷重変位曲線および座標軸に囲まれた領域を荷重変位曲線における所定の変化点に基づいて区切ることにより形成された画像領域それぞれに対応する荷重変位特性領域の面積との関係を定めた第１推定モデルと、分析対象の荷重変位曲線と、分析対象の画像領域と、に基づいて、分析対象の荷重変位曲線および座標軸に囲まれた領域から荷重変位特性領域を算出し、算出した荷重変位特性領域に基づいて、変化点を算出する。【選択図】図１

Description

本発明は、衝撃試験分析装置、衝撃試験分析システム、衝撃試験分析方法及びプログラムに関する。

計装化シャルピー衝撃試験機を用いてシャルピー衝撃試験を行うと、荷重変位曲線が得られる。荷重変位曲線の例を図５〜６に示す。この荷重変位曲線において、接線の傾きが大きく変化する点（変化点）は、試験片に生じる破壊モードの変化と関係があることが知られている。この関係性を利用して、荷重変位曲線から各破壊モードに関係する変化点を特定し、特定された変化点における衝撃力を用いて、破壊靭性やき裂伝播停止靱性などの機械的特性を推定する手法が提案されている。

また、図５下図の荷重変位曲線とＸ軸、Ｙ軸によって囲まれる領域のうち、例えば、不安定破壊発生時衝撃力を示す点（点Ｐ４）に基づいて区切られる領域の面積と、図３に示す破面画像における延性破面領域３２の面積率の間には相関があることが知られている。

関連する技術として、特許文献１には、シャルピー衝撃試験によって得られた荷重変位曲線から最大荷重と最大荷重までの変位を求め、試験後の試験片破面からき裂長さを測定し、これらの値から脆性破壊伝播停止性能を評価する方法が記載されている。

特開２０１７−３３７７号公報

しかし、荷重変位曲線から破壊モードの変化点（図５下図の点Ｐ１〜点Ｐ５）を特定する方法には明確な規定が無い。また、荷重変位曲線には変化点の特定を妨げるようなノイズが含まれていることが多い。その為、作業者のスキルや主観により、同じ荷重変位曲線であっても特定される変化点に違いが生じる可能性がある。このような理由から、機械的特性の根拠となる荷重変位曲線の変化点を特定する方法について、作業者の主観を排し、精度を向上させる方法が求められている。

そこでこの発明は、上述の課題を解決することのできる衝撃試験分析装置、衝撃試験分析システム、衝撃試験分析方法及びプログラムを提供することを目的としている。

本発明の一態様によれば、衝撃試験分析装置は、衝撃試験により得られた荷重と変位の関係を示す荷重変位曲線を取得する試験結果取得部と、前記衝撃試験の試験片の破面を撮影した破面画像を取得する画像取得部と、前記破面画像を解析して、互いに異なる特性を有する複数の画像領域を検出する画像解析部と、複数の前記画像領域それぞれが前記破面に占める面積の割合と前記荷重変位曲線および座標軸に囲まれた領域を前記荷重変位曲線における所定の変化点に基づいて区切ることにより形成された前記画像領域それぞれに対応する荷重変位特性領域の面積との関係を定めた第１推定モデルと、分析対象の前記荷重変位曲線と、分析対象の前記画像領域と、に基づいて、分析対象の前記荷重変位曲線および座標軸に囲まれた領域から前記荷重変位特性領域を算出し、算出した前記荷重変位特性領域に基づいて、前記変化点を算出する第１推定部と、を備える。

本発明の一態様によれば、前記衝撃試験分析装置は、過去の衝撃試験により得られた前記荷重変位曲線と前記破面画像とに基づいて、前記画像領域のそれぞれが前記破面に占める面積の割合と前記荷重変位曲線および座標軸に囲まれた領域を前記変化点に基づいて区切ることにより形成された前記荷重変位特性領域の面積との関係を学習し前記第１推定モデルを作成する学習部、をさらに備える。

本発明の一態様によれば、前記画像解析部は、画素の輝度に基づいて、延性破面、脆性破面、せん断破面のそれぞれに相当する前記画像領域を検出する。

本発明の一態様によれば、前記変化点は、不安定破壊発生時衝撃力に対応する点である。

本発明の一態様によれば、前記変化点は、き裂伝播停止時衝撃力に対応する点である。

本発明の一態様によれば、前記衝撃試験分析装置は、前記荷重変位曲線の形状と前記荷重変位曲線における前記変化点の位置の組み合わせを定めた第２推定モデルと、分析対象の前記荷重変位曲線と、に基づいて、分析対象の前記荷重変位曲線から前記変化点を推定する第２推定部と、前記第２推定部による推定結果に基づいて、前記第１推定部による推定の要否を判定する推定要否判定部と、をさらに備える。

本発明の一態様によれば、衝撃試験分析システムは、シャルピー衝撃試験機と、前記シャルピー衝撃試験の試験片を撮影するカメラと、上記の衝撃試験分析装置と、を備える。

本発明の一態様によれば、衝撃試験分析方法は、衝撃試験により得られた荷重と変位の関係を示す荷重変位曲線を取得するステップと、前記衝撃試験の試験片の破面を撮影した破面画像を取得するステップと、前記破面画像を解析して、互いに異なる特性を有する複数の画像領域を検出するステップと、複数の前記画像領域それぞれが前記破面に占める面積の割合と前記荷重変位曲線および座標軸に囲まれた領域を前記荷重変位曲線における所定の変化点に基づいて区切ることにより形成された前記画像領域それぞれに対応する荷重変位特性領域の面積との関係を定めた第１推定モデルと、分析対象の前記荷重変位曲線と、分析対象の前記画像領域と、に基づいて、分析対象の前記荷重変位曲線および座標軸に囲まれた領域から前記荷重変位特性領域を算出し、算出した前記荷重変位特性領域に基づいて、前記変化点を算出するステップと、を有する。

本発明の一態様によれば、プログラムは、コンピュータを、衝撃試験により得られた荷重と変位の関係を示す荷重変位曲線を取得する手段、前記衝撃試験の試験片の破面を撮影した破面画像を取得する手段、前記破面画像を解析して、互いに異なる特性を有する複数の画像領域を検出する手段、複数の前記画像領域それぞれが前記破面に占める面積の割合と前記荷重変位曲線および座標軸に囲まれた領域を前記荷重変位曲線における所定の変化点に基づいて区切ることにより形成された前記画像領域それぞれに対応する荷重変位特性領域の面積との関係を定めた第１推定モデルと、分析対象の前記荷重変位曲線と、分析対象の前記画像領域と、に基づいて、分析対象の前記荷重変位曲線および座標軸に囲まれた領域から前記荷重変位特性領域を算出し、算出した前記荷重変位特性領域に基づいて、前記変化点を算出する手段、として機能させる。

本発明の衝撃試験分析装置、衝撃試験分析システム、衝撃試験分析方法及びプログラムによれば、シャルピー衝撃試験によって得られる荷重変位曲線から精度良く機械的特性を推定することができる。

本発明の各実施形態における衝撃試験分析システムのブロック図である。 本発明の各実施形態における試験方法と破面画像の撮影方法を説明する図である。 本発明の第一実施形態における破面画像の一例を示す図である。 本発明の第一実施形態における荷重変位特性領域を説明する図である。 荷重変位曲線の一例を示す第１の図である。 荷重変位曲線の一例を示す第２の図である。 本発明の第一実施形態による分析処理の一例を示すフローチャートである。 本発明の第二実施形態による分析処理の一例を示すフローチャートである。 本発明の各実施形態における衝撃試験分析装置のハードウェア構成の一例を示す図である。

＜第一実施形態＞
以下、本発明の第一実施形態による衝撃試験分析方法を図１〜図７を参照して説明する。図１は、本発明の各実施形態による衝撃試験分析システムのブロック図である。
図２は、本発明の各実施形態における試験方法と破面画像の撮影方法を説明する図である。
図１に示すように衝撃試験分析システムは、計装化シャルピー衝撃試験機１と、カメラ２と、衝撃試験分析装置１０とを含む。
衝撃試験分析装置１０は、計装化シャルピー衝撃試験機１による試験の結果得られる荷重変位曲線に現れる変化点を推定するために用いる装置である。衝撃試験分析装置１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等を備えるコンピュータである。変化点は、試験片に生じる機械的特性（破壊モード）の変化と関係することが知られており、変化点を推定することができると、その変化点に対応する荷重（衝撃力）に基づいて、様々な方法により機械的特性を算出することができる。

計装化シャルピー衝撃試験機１は、図２の左図に示すように、試験片２０にハンマー３によって荷重を加える。ハンマー３にはひずみセンサなどが取り付けられており、計装化シャルピー衝撃試験機１は、試験片２０にハンマー３によって荷重を加えた時のひずみを計測し、衝撃力と変位を推定することで図５〜６で例示する荷重変位曲線を出力する。

衝撃試験を行うと、図２右図に示すように試験片２０が破壊され、試験片２０は試験片２０ａと試験片２０ｂに分断される。カメラ２は、試験片２０ａまたは試験片２０ｂの破面を撮影する。カメラ２には、例えば、光学顕微鏡や電子顕微鏡を用いることができる。例えば、試験片２０ａを撮影する場合、カメラ２は、図２の右図の矢印方向から試験片２０ａの破面を撮影する。カメラ２は、撮影した破面の画像（破面画像）を衝撃試験分析装置１０へ出力する。

次に衝撃試験分析装置１０の機能について説明する。図１に示すように衝撃試験分析装置１０は、試験結果取得部１１と、画像取得部１２と、画像解析部１３と、学習部１４と、推定要否判定部１５と、第１推定部１６と、第２推定部１７と、入出力部１８と、記憶部１９と、を備える。
試験結果取得部１１は、計装化シャルピー衝撃試験機１が出力した荷重変位曲線を取得する。
画像取得部１２は、カメラ２が撮影した試験片２０ａなどの破面画像を取得する。
画像解析部１３は、破面画像を解析して、互いに異なる特性を有する複数の画像領域を検出する。ここで、破面画像の解析について図３を用いて説明する。

図３は、本発明の第一実施形態における破面画像の一例を示す図である。
図３に示すように破面画像３０は、切欠き部領域３１、延性破面領域３２、脆性破面領域３３、せん断破面領域３４を含む。切欠き部領域３１、延性破面領域３２、脆性破面領域３３、せん断破面領域３４の各々は、互いに異なる輝度の画素によって構成されており、各画像領域３１〜３４に対応する輝度の範囲は予め設定されている。従って、画像解析部１３は、画像解析処理により、破面画像３０を同程度の輝度を有する画像領域ごとに分割する。画像解析部１３は、分割後の各画像領域と各画像領域３１〜３４とを、予め記憶部１９に記録されている切欠き部、延性破面、脆性破面、せん断破面の各々と対応付けられた輝度の範囲を示す情報を参照して対応付ける。これにより、画像解析部１３は、複数の画像領域（切欠き部領域３１、延性破面領域３２、脆性破面領域３３、せん断破面領域３４）を検出する。なお、ここでは、輝度に基づいて複数の画像領域を検出することとしたが、例えば、輝度だけではなく、色や画像に写る破面の表面の状態（例えば、所定の大きさの粒状が写っているなど）により各画像領域を検出してもよい。また、輝度等の特性について、機械学習を用いてその閾値や範囲などを算出してもよい。

学習部１４は、複数の画像領域それぞれが破面画像３０に占める面積の割合と荷重変位曲線および座標軸（Ｘ軸とＹ軸）に囲まれた領域を変化点Ｐ４、Ｐ５に基づいて区切ることにより形成される領域（荷重変位特性領域とよぶ）の面積との関係を定めた第１推定モデルを作成する。（Ａ１）まず、学習部１４は、画像解析部１３による解析結果に基づいて、画像領域の面積率を算出する。例えば、学習部１４は、延性破面領域３２について、画像における延性破面領域３２の部分の面積が破面画像３０全体の面積に対する割合を算出する。破面画像３０全体の面積とは、例えば、延性破面領域３２、脆性破面領域３３、せん断破面領域３４の各々の部分の面積の合計である。学習部１４は、延性破面領域３２と、脆性破面領域３３と、せん断破面領域３４とについてそれぞれの面積率を算出する。学習部１４は、算出した各面積率を記憶部１９に記録する。
（Ａ２）また、学習部１４は、荷重変位特性領域の面積を算出する。ここで、図４を用いて荷重変位特性領域について説明する。

図４は、本発明の第一実施形態における荷重変位特性領域を説明する図である。
学習部１４は、荷重変位曲線Ｌ１とＸ軸、Ｙ軸で囲まれた領域を、変化点Ｐ４を通りＸ軸に垂直な線Ｌ４と、変化点Ｐ５を通りＸ軸に垂直な線Ｌ５で分割する。荷重変位曲線Ｌ１とＸ軸、Ｙ軸、線Ｌ４で囲まれた範囲が荷重変位特性領域ｒ１である。荷重変位曲線Ｌ１とＸ軸、線Ｌ４、線Ｌ５で囲まれた縦長の部分が荷重変位特性領域ｒ２である。荷重変位曲線Ｌ１とＸ軸、線Ｌ５で囲まれた横長の部分が荷重変位特性領域ｒ３である。学習部１４は、荷重変位曲線Ｌ１と変化点Ｐ４、Ｐ５の座標情報に基づいて、荷重変位特性領域ｒ１〜ｒ３に分割し、荷重変位特性領域ｒ１〜ｒ３それぞれの面積を算出する。ここで、変化点Ｐ４、Ｐ５の座標情報は、荷重変位曲線Ｌ１と共に与えられる。つまり、荷重変位曲線Ｌ１および変化点Ｐ４、Ｐ５は教師データとして与えられ、学習部１４は、教師データとして与えられる荷重変位曲線Ｌ１および変化点Ｐ４、Ｐ５を正解として、荷重変位特性領域ｒ１〜ｒ３の面積を算出する。学習部１４は、算出した荷重変位特性領域ｒ１〜ｒ３の面積を記憶部１９に記録する。

（Ａ３）次に学習部１４は、（Ａ１）の面積率と（Ａ２）の荷重変位特性領域の面積との関係を学習する。（Ａ３−１）具体的には、学習部１４は、延性破面領域３２の面積率と荷重変位特性領域ｒ１の面積の比（延性比と呼ぶ）を計算する。同様に学習部１４は、脆性破面領域３３の面積率と荷重変位特性領域ｒ２の面積の比（脆性比と呼ぶ）を計算し、せん断破面領域３４の面積率と荷重変位特性領域ｒ３の面積の比（せん断比と呼ぶ）を計算する。（Ａ３−２）学習部１４は、同じ材質の試験片２０に対する複数の試験結果から得られた破面画像と荷重変位曲線を取得して、（Ａ１）、（Ａ２）、（Ａ３−１）の処理を繰り返し、延性比、脆性比、せん断比の計算結果を記憶部１９に多数記録する。あるいは、学習部１４は、それぞれの試験結果から得られた、延性破面領域３２の面積率と荷重変位特性領域ｒ１等の値を記憶部１９に記録する。（Ａ３−３）学習部１４は、多数蓄積された延性比、脆性比、せん断比の計算結果からそれぞれの関係を学習し、第１推定モデルを作成する。例えば、学習部１４は、多数蓄積された延性比から延性破面領域３２の面積率と荷重変位特性領域ｒ１面積の関係を学習する。最も単純な例として、学習部１４は、多数蓄積された延性比の平均値を計算して、その平均値を、延性破面領域３２の面積率と荷重変位特性領域ｒ１面積についての第１推定モデルとする。また、例えば、学習部１４は、多数蓄積された延性破面領域３２の面積率と荷重変位特性領域ｒ１から近似直線を求めたり、所定の統計的手法や機械学習によって両者の関係（延性比）を算出したりする。学習部１４は、同様に、脆性破面領域３３の面積率と荷重変位特性領域ｒ２の面積比の関係（脆性比）、せん断破面領域３４の面積率と荷重変位特性領域ｒ３の面積の関係（せん断比）を算出する。第１推定モデル１９ａは、算出されたこれら３つの関係を規定した情報含む。学習部１４は、第１推定モデル１９ａを記憶部１９に記録する。

推定要否判定部１５は、第２推定部１７による推定結果に基づいて、第１推定部１６による推定の要否を判定する。推定要否判定部１５の処理については図８（第二実施形態）を用いて説明する。

第１推定部１６は、第１推定モデル１９ａと、分析対象の試験片２０についてシャルピー衝撃試験を行った結果得られた荷重変位曲線と、分析対象の試験片２０ａなどについて画像解析部１３が検出した複数の画像領域（延性破面領域３２等）に基づいて、図５の点Ｐ４〜Ｐ５に相当する変化点を推定する。
（Ｂ１）まず、第１推定部１６は、上記の（Ａ１）と同様の処理を行って、延性破面領域３２と、脆性破面領域３３と、せん断破面領域３４とについて面積率を算出する。第１推定部１６は、算出した面積率を記憶部１９に記録する。
（Ｂ２）次に、第１推定部１６は、（Ｂ１）の結果および第１推定モデル１９ａを用いて、分析対象の試験片２０についてシャルピー衝撃試験を行った結果得られた荷重変位曲線における変化点Ｐ４〜Ｐ５に相当する変化点の座標情報を推定する。まず、第１推定部１６は、（Ｂ１）の結果および第１推定モデル１９ａを用いて、荷重変位特性領域ｒ１〜ｒ３の面積を算出する。例えば、第１推定モデル１９ａには、学習後の延性比が規定されている。（Ｂ１）の結果、分析対象の試験片２０ａの延性破面領域３２の面積率が分かっているので、第１推定部１６は、この面積率と延性比から、荷重変位特性領域ｒ１の面積を算出することができる。第１推定部１６は、同様にして、荷重変位特性領域ｒ２の面積、荷重変位特性領域ｒ３の面積を算出する。

（Ｂ３）次に第１推定部１６は、算出した荷重変位特性領域ｒ１〜ｒ３の面積を、分析対象の試験片についての荷重変位曲線に当てはめて、点Ｐ４、Ｐ５を算出する。例えば、図４において、第１推定部１６は、Ｙ軸を基準として、荷重変位曲線Ｌ１とＸ軸、Ｙ軸と、線Ｌ４で囲まれた部分の面積が算出した荷重変位特性領域ｒ１となるような線Ｌ４を算出する。つまり、線Ｌ４をｘ座標の値が０となる位置からＸ軸の正方向に移動させながら、荷重変位曲線Ｌ１とＸ軸、Ｙ軸と、線Ｌ４で囲まれた部分の面積が荷重変位特性領域ｒ１となるときの線Ｌ４のｘ座標を算出する。次に第１推定部１６は、この線Ｌ４と荷重変位曲線Ｌ１の交点を算出する。この交点が変化点Ｐ４である。次に第１推定部１６は、算出した線Ｌ４を基準として、同様の処理を行い荷重変位曲線Ｌ１とＸ軸、線Ｌ４、線Ｌ５で囲まれた部分の面積が荷重変位特性領域ｒ２となるような線Ｌ５を算出する。そして、第１推定部１６は、算出した線Ｌ５と荷重変位曲線Ｌ１の交点（変化点Ｐ５）を算出する。

あるいは、第１推定部１６は、荷重変位曲線Ｌ１とＸ軸の交点を通るＸ軸に垂直な線Ｈ１を基準に変化点Ｐ４，Ｐ５を算出しても良い。例えば、第１推定部１６は、線Ｈ１を基準として線Ｌ５をＸ軸の負の方向へ移動させていき、荷重変位曲線Ｌ１とＸ軸と、線Ｌ５で囲まれた部分の面積が荷重変位特性領域ｒ３となるときの線Ｌ５を算出して、変化点Ｐ５を算出する。続いて第１推定部１６は、線Ｌ５を基準として線Ｌ４をＸ軸の負の方向へ移動させていき、荷重変位曲線Ｌ１とＸ軸と、線Ｌ５、線Ｌ４で囲まれた部分の面積が荷重変位特性領域ｒ２となるときの線Ｌ４を算出して変化点Ｐ４を算出する。第１推定部１６は、算出した変化点Ｐ４、Ｐ５の座標情報を、分析対象の荷重変位曲線における変化点Ｐ４、Ｐ５の推定値として出力する。

第２推定部１７は、第２推定モデル１９ｂと、分析対象の試験片２０についてシャルピー衝撃試験を行った結果得られた荷重変位曲線とに基づいて、図５の点Ｐ４〜Ｐ５に相当する変化点を推定する。第２推定モデル１９ｂは、ノイズが少なく点Ｐ１〜点Ｐ５の座標が明確であるような荷重変位曲線と、その荷重変位曲線における点Ｐ１〜点Ｐ５の座標情報とを組み合わせた情報である。例えば、第２推定部１７は、第２推定モデル１９ｂが有するノイズが少ない荷重変位曲線と、分析対象の荷重変位曲線とを比較して、両者の類似度が所定範囲内となる第２推定モデル１９ｂが有する荷重変位曲線を選択する。そして、第２推定モデル１９ｂが有する荷重変位曲線について設定された変化点Ｐ４、変化点Ｐ５の座標情報に相当する点を、分析対象の荷重変位曲線上で特定する。例えば、第２推定部１７は、分析対象の荷重変位曲線の接線の傾きが所定以上変化する点のうち、点Ｐ４と最も近い点であって、２つの点の距離が所定の範囲内の点を、分析対象の荷重変位曲線における変化点Ｐ４に相当する点として推定する。変化点Ｐ５についても同様である。第２推定部１７は、相当する点として推定した点の座標情報を、分析対象の荷重変位曲線における変化点Ｐ４、Ｐ５の推定値として出力する。

入出力部１８は、衝撃試験分析装置１０に対するユーザからの情報の入力を受け付ける。また、第１推定部１６や第２推定部１７による推定結果の出力を行う。
記憶部１９は、種々のデータを記憶する。例えば、記憶部１９は、第１推定モデル１９ａや第２推定モデル１９ｂを記憶する。また、記憶部１９は、過去にシャルピー衝撃試験を行った際に得られた破面画像や荷重変位曲線を記憶する。

次に荷重変位曲線の点Ｐ１〜点Ｐ５について説明する。
図５は、荷重変位曲線の一例を示す第１の図である。図６は、荷重変位曲線の一例を示す第２の図である。
図５の上図は、比較的ノイズが少なく変化点の特定がし易い荷重変位曲線の例である。従来の方法では、分析を行う作業者が、図５の上図に対してノイズ除去を行って、図５下図の曲線Ｌ２を生成する。そして、作業者は、曲線Ｌ２の接線の傾きが変わる点を特定し、点Ｐ１〜点Ｐ５を特定する。ここで、変位量の少ない方から順に点Ｐ１は、降伏衝撃力に対応する点である。点Ｐ２は、延性き裂発生時衝撃力に対応する点である。点Ｐ３は、最大衝撃力に対応する点である。点Ｐ４は、不安定破壊発生時衝撃力に対応する点である。点Ｐ５は、き裂伝播停止時衝撃力に対応する点である。上記のとおり、本実施形態では、第１推定部１６および第２推定部１７は、不安定破壊発生時衝撃力に対応する点Ｐ４と、き裂伝播停止時衝撃力に対応する点Ｐ５の座標情報を推定する。

図５に例示するような荷重変位曲線であれば、従来の方法であっても、作業者の主観が入り込む余地が無く、正確な点Ｐ１〜点Ｐ５を特定できる可能性が高い。しかし、図６に示すような荷重変位曲線の場合、従来の方法では、点Ｐ１〜点Ｐ５の特定が難しくなる。図６に従来の方法では変化点の特定が難しい荷重変位曲線の例を示す。図６の上図は、ノイズと変化点の区別が難しく、図６の下図は、変位量が小さい部分の波形に乱れがあって変化点の特定が難しい。これに対し、本実施形態の方法によれば、分析対象の試験片２０ａ等の破面画像に基づく延性破面領域３２、脆性破面領域３３、せん断破面領域３４の面積率と、第１推定モデル１９ａに基づいて、分析対象の荷重変位曲線における荷重変位特性領域ｒ１〜ｒ３の面積を算出することができ、その面積に基づいて、点Ｐ４、Ｐ５を推定するので、荷重変位曲線の形状やノイズの状態の影響を直接的に受けることなく点Ｐ４、Ｐ５を推定することができる。これにより、分析を行う作業者の主観を排除して精度を向上し、また、点Ｐ４、Ｐ５の特定に必要な手間を軽減することができる。

次に本実施形態の分析処理の流れについて説明を行う。
図７は、本発明の第一実施形態による分析処理の一例を示すフローチャートである。
前提として、ある材質の試験片２０に対して、過去にシャルピー衝撃試験を行ったときに得られた荷重変位曲線と、その荷重変位曲線における点Ｐ１〜点Ｐ５（少なくとも点Ｐ４と点Ｐ５）の座標情報、破面画像の情報が存在する。これらは、点Ｐ１〜点Ｐ５の座標情報を正解とする教師ありの学習データである。

まず、作業者が、学習データを衝撃試験分析装置１０に入力する。試験結果取得部１１は、学習データに含まれる教師ありの荷重変位曲線を取得し、記憶部１９に記録する。画像取得部１２は、学習データに含まれる破面画像を取得し、記憶部１９に記録する（ステップＳ１１）。

次に画像解析部１３が破面画像から切欠き部領域３１、延性破面領域３２、脆性破面領域３３、せん断破面領域３４を検出する。次に学習部１４が、上記の（Ａ１）〜（Ａ３）の処理を行って第１推定モデル１９ａを作成する（ステップＳ１２）。学習部１４は、第１推定モデル１９ａを記憶部１９に記録する。

次に作業員が計装化シャルピー衝撃試験機１で分析対象の試験片２０に対する衝撃試験を行い、カメラ２で破面画像を撮影する。作業員は、分析対象の試験片２０についての荷重変位曲線と破面画像を衝撃試験分析装置１０に入力する。試験結果取得部１１は、分析対象の荷重変位曲線を取得し、記憶部１９に記録する。画像取得部１２は、分析対象の破面画像を取得し、記憶部１９に記録する（ステップＳ１３）。

次に第１推定部１６が、上記の（Ｂ１）〜（Ｂ３）の処理を行って、分析対象データについて変化点Ｐ４，Ｐ５の座標情報を推定する（ステップＳ１４）。第１推定部１６は分析対象の荷重変位曲線と変化点Ｐ４，Ｐ５の座標情報とを対応付けて記憶部１９に記録する。第１推定部１６は推定した座標情報を入出力部１８に出力する。次に入出力部１８が、変化点Ｐ４，Ｐ５の座標情報をディスプレイに表示する（ステップＳ１５）。

ここで作業員は、第１推定部１６による推定結果が正しいかどうかを判断し、適切でなければ、正しい座標情報を衝撃試験分析装置１０に入力する。入出力部１８は、この修正情報の入力を受付け、分析対象の荷重変位曲線と対応付けて記憶部１９に記録（上書き）する（ステップＳ１６）。

次に作業者が、必要に応じて第１推定モデル１９ａの更新を指示する信号を、衝撃試験分析装置１０に入力する。すると、学習部１４は、今回分析した荷重変位曲線、変化点Ｐ４，Ｐ５の座標情報、破面画像を学習データに加えて、第１推定モデル１９ａを更新する（ステップＳ１７）。学習部１４は、更新した第１推定モデル１９ａを記憶部１９に記録する。特にステップＳ１６で修正情報が入力された場合などは、第１推定モデル１９ａが未成熟である可能性があるが、所与の学習データに分析対象データを加えることで、学習データの数を増加させることができ、より多くの学習データを用いて第１推定モデル１９ａの更新することで、第１推定モデル１９ａの精度・信頼性を高めることが期待できる。

本実施形態によれば、作業者の主観を排除して精度良く、また短時間で変化点Ｐ４，Ｐ５を推定することができる。これにより、効率的に試験片２０の機械的特性（破壊靭性値、き裂伝播停止靭性）を推定することができる。

＜第二実施形態＞
第一実施形態では、同じ材質の試験片２０であれば、破面画像の延性破面領域３２の面積率と荷重変位特性領域ｒ１の面積、脆性破面領域３３の面積率と荷重変位特性領域ｒ２の面積、せん断破面領域３４の面積率と荷重変位特性領域ｒ３の面積の間にそれぞれ一定の関係があることに基づいて、変化点Ｐ４、Ｐ５の推定を行った。しかし、図５で例示したように、第１推定部１６の推定に依らずとも、変化点Ｐ４、Ｐ５の推定が可能である場合が存在する。第二実施形態では、このような荷重変位曲線が得られた場合には、破面画像を用いることなく変化点の推定を行う。

図８は、本発明の第二実施形態による分析処理の一例を示すフローチャートである。
まず、作業者が、学習データを衝撃試験分析装置１０に入力する。試験結果取得部１１は、学習データに含まれる教師ありの荷重変位曲線を取得し、記憶部１９に記録する。画像取得部１２は、学習データに含まれる破面画像を取得し、記憶部１９に記録する（ステップＳ２１）。次に学習部１４が、図７のステップＳ１２と同様にして第１推定モデル１９ａを作成し（ステップＳ２２）、記憶部１９に記録する。次に学習部１４が荷重変位曲線と点Ｐ１〜点Ｐ５の座標情報を対応付けることによって第２推定モデル１９ｂを作成し、記憶部１９に記録する（ステップＳ２３）。

次に作業員が計装化シャルピー衝撃試験機１で分析対象の試験片２０に対する衝撃試験を行い、カメラ２で破面画像を撮影する。作業員は、分析対象の試験片２０についての荷重変位曲線のみを衝撃試験分析装置１０に入力する。試験結果取得部１１は、分析対象の荷重変位曲線を取得し、記憶部１９に記録する（ステップＳ２４）。

次に第２推定部１７が、第２推定モデル１９ｂに基づいて変化点を推定する（ステップＳ２５）。例えば、第２推定部１７は、分析対象の荷重変位曲線と第２推定モデル１９ｂが有する複数の荷重変位曲線とを比較し、類似度や相関係数が最も高いものを選択する。そして、選択された第２推定モデル１９ｂの荷重変位曲線における変化点Ｐ４、Ｐ５の座標に相当する点の座標を、分析対象の荷重変位曲線に対して算出し、それらの点を変化点Ｐ４、Ｐ５の推定値とする。次に推定要否判定部１５は、第１推定モデルによる推定が必要かどうかを判定する（ステップＳ２６）。例えば、推定要否判定部１５は、第２推定部１７が、分析対象の荷重変位曲線に対して、類似度が高い第２推定モデル１９ｂの荷重変位曲線における変化点Ｐ４、Ｐ５に相当する点を推定できた場合は、第１推定モデルによる推定は不要と判定する。一方、例えば、類似する荷重変位曲線が存在しない場合や、類似度が高い第２推定モデル１９ｂの荷重変位曲線における変化点Ｐ４、Ｐ５に相当する点の周辺での接線の傾きの変化が少ない場合、推定要否判定部１５は、第１推定モデルによる推定が必要と判定する。

第１推定モデルによる推定が必要な場合（ステップＳ２６；Ｙｅｓ）、入出力部１８が破面画像の入力を促すメッセージを表示する。これに対し、作業員は、分析対象の破面画像を衝撃試験分析装置１０に入力する。画像取得部１２は、分析対象の破面画像を取得し、記憶部１９に記録する（ステップＳ３０）。次に第１推定部１６が、ステップＳ１４と同様にして、変化点Ｐ４、Ｐ５の推定を行う（ステップＳ３１）。

次に入出力部１８が推定結果を出力する（ステップＳ２７）。第１推定モデル１９ａによる推定が不要な場合（ステップＳ２６；Ｎｏ）、入出力部１８は、第２推定部１７による推定結果を表示する。第１推定モデルによる推定を行った場合、入出力部１８は、第１推定部１６による推定結果を表示する。

次に作業員は、第一実施形態と同様に推定結果が正しいかどうかを判断し、適切でなければ、正しい座標情報を衝撃試験分析装置１０に入力する。入出力部１８は、この修正情報の入力を受付け、変化点Ｐ４、Ｐ５の修正された座標情報を分析対象の荷重変位曲線と対応付けて記憶部１９に記録（上書き）する（ステップＳ２８）。

次に作業者は、必要に応じて第１推定モデル１９ａ、第２推定モデル１９ｂの更新を指示する信号を衝撃試験分析装置１０に入力する。学習部１４は、今回分析した荷重変位曲線、変化点Ｐ４，Ｐ５の座標情報、破面画像を学習データに加えて、第１推定モデル１９ａおよび第２推定モデル１９ｂを更新する（ステップＳ２９）。学習部１４は、更新した第１推定モデル１９ａ、第２推定モデル１９ｂを記憶部１９に記録する。例えば、第１推定部１６による推定を行わなかった場合、今回の分析対象の荷重変位曲線が学習データとして望ましい（純度が高い）データであるとして、通常より高い重み付けを行って第１推定モデル１９ａを更新するようにしてもよい。これにより、第１推定モデル１９ａの精度を向上させることができる可能性がある。

本実施形態によれば、第一実施形態の効果に加え、入力データの簡略化による作業の効率化を図ることができる。また、衝撃試験分析装置１０の処理負荷を低減することができる。また、ノイズが少なく純度の高い様々な波形の荷重変位曲線を、第２推定モデル１９ｂとして蓄積することで、将来的に破面画像の解析を必要とせずに変化点Ｐ４、Ｐ５の推定を行う割合を高め、より高速かつ手間をかけることなく変化点Ｐ４、Ｐ５の推定を行うことができるようになる。

図９は、本発明の各実施形態における制御装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
コンピュータ９００は、ＣＰＵ９０１、主記憶装置９０２、補助記憶装置９０３、入出力インタフェース９０４、通信インタフェース９０５を備える例えばＰＣ（Personal Computer）やサーバ端末装置である。上述の衝撃試験分析装置１０は、コンピュータ９００に実装される。そして、上述した各処理部の動作は、プログラムの形式で補助記憶装置９０３に記憶されている。ＣＰＵ９０１は、プログラムを補助記憶装置９０３から読み出して主記憶装置９０２に展開し、当該プログラムに従って上記処理を実行する。また、ＣＰＵ９０１は、プログラムに従って、記憶部１９に対応する記憶領域を主記憶装置９０２に確保する。また、ＣＰＵ９０１は、プログラムに従って、処理中のデータを記憶する記憶領域を補助記憶装置９０３に確保する。なお、コンピュータ９００は、ＣＰＵ９０１に代えて、又は、ＣＰＵ９０１に加えて、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）などのプロセッサを備えていてもよい。その場合、上述した各処理部の動作はＧＰＵ等により実行されてもよい。

なお、少なくとも１つの実施形態において、補助記憶装置９０３は、一時的でない有形の媒体の一例である。一時的でない有形の媒体の他の例としては、入出力インタフェース９０４を介して接続される磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリ等が挙げられる。また、このプログラムが通信回線によってコンピュータ９００に配信される場合、配信を受けたコンピュータ９００が当該プログラムを主記憶装置９０２に展開し、上記処理を実行しても良い。また、当該プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、当該プログラムは、前述した機能を補助記憶装置９０３に既に記憶されている他のプログラムとの組み合わせで実現するもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。

試験結果取得部１１、画像取得部１２、画像解析部１３、学習部１４、推定要否判定部１５、第１推定部１６、第２推定部１７、入出力部１８の全て又は一部は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＰＬＤ（Programmable Logic Device）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）等のハードウェアを用いて実現されてもよい。

その他、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、上記した実施の形態における構成要素を周知の構成要素に置き換えることは適宜可能である。また、この発明の技術範囲は上記の実施形態に限られるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲において種々の変更を加えることが可能である。

１・・・計装化シャルピー衝撃試験機
２・・・カメラ
３・・・ハンマー
１０・・・衝撃試験分析装置
１１・・・試験結果取得部
１２・・・画像取得部
１３・・・画像解析部
１４・・・学習部
１５・・・推定要否判定部
１６・・・第１推定部
１７・・・第２推定部
１８・・・入出力部
１９・・・記憶部

Claims (9)

1. 衝撃試験により得られた荷重と変位の関係を示す荷重変位曲線を取得する試験結果取得部と、
   前記衝撃試験の試験片の破面を撮影した破面画像を取得する画像取得部と、
   前記破面画像を解析して、互いに異なる特性を有する複数の画像領域を検出する画像解析部と、
   複数の前記画像領域それぞれが前記破面に占める面積の割合と前記荷重変位曲線および座標軸に囲まれた領域を前記荷重変位曲線における所定の変化点に基づいて区切ることにより形成された前記画像領域それぞれに対応する荷重変位特性領域の面積との関係を定めた第１推定モデルと、分析対象の前記荷重変位曲線と、分析対象の前記画像領域と、に基づいて、分析対象の前記荷重変位曲線および座標軸に囲まれた領域から前記荷重変位特性領域を算出し、算出した前記荷重変位特性領域に基づいて、前記変化点を算出する第１推定部と、
   を備える衝撃試験分析装置。
2. 過去の衝撃試験により得られた前記荷重変位曲線と前記破面画像とに基づいて、前記画像領域のそれぞれが前記破面に占める面積の割合と前記荷重変位曲線および座標軸に囲まれた領域を前記変化点に基づいて区切ることにより形成された前記荷重変位特性領域の面積との関係を学習し、前記第１推定モデルを作成する学習部、
   をさらに備える請求項１に記載の衝撃試験分析装置。
3. 前記画像解析部は、画素の輝度に基づいて、延性破面、脆性破面、せん断破面のそれぞれに相当する前記画像領域を検出する、
   請求項１または請求項２に記載の衝撃試験分析装置。
4. 前記変化点が、不安定破壊発生時衝撃力に対応する点である、
   請求項１から請求項３の何れか１項に記載の衝撃試験分析装置。
5. 前記変化点が、き裂伝播停止時衝撃力に対応する点である、
   請求項１から請求項４の何れか１項に記載の衝撃試験分析装置。
6. 前記荷重変位曲線の形状と前記荷重変位曲線における前記変化点の位置の組み合わせを定めた第２推定モデルと、分析対象の前記荷重変位曲線と、に基づいて、分析対象の前記荷重変位曲線から前記変化点を推定する第２推定部と、
   前記第２推定部による推定結果に基づいて、前記第１推定部による推定の要否を判定する推定要否判定部と、
   をさらに備える請求項１から請求項５の何れか１項に記載の衝撃試験分析装置。
7. シャルピー衝撃試験機と、
   シャルピー衝撃試験の試験片を撮影するカメラと、
   請求項１から請求項６の何れか１項に記載の衝撃試験分析装置と、
   を備える衝撃試験分析システム。
8. 衝撃試験により得られた荷重と変位の関係を示す荷重変位曲線を取得するステップと、
   前記衝撃試験の試験片の破面を撮影した破面画像を取得するステップと、
   前記破面画像を解析して、互いに異なる特性を有する複数の画像領域を検出するステップと、
   複数の前記画像領域それぞれが前記破面に占める面積の割合と前記荷重変位曲線および座標軸に囲まれた領域を前記荷重変位曲線における所定の変化点に基づいて区切ることにより形成された前記画像領域それぞれに対応する荷重変位特性領域の面積との関係を定めた第１推定モデルと、分析対象の前記荷重変位曲線と、分析対象の前記画像領域と、に基づいて、分析対象の前記荷重変位曲線および座標軸に囲まれた領域から前記荷重変位特性領域を算出し、算出した前記荷重変位特性領域に基づいて、前記変化点を算出するステップと、
   を有する衝撃試験分析方法。
9. コンピュータを、
   衝撃試験により得られた荷重と変位の関係を示す荷重変位曲線を取得する手段、
   前記衝撃試験の試験片の破面を撮影した破面画像を取得する手段、
   前記破面画像を解析して、互いに異なる特性を有する複数の画像領域を検出する手段、
   複数の前記画像領域それぞれが前記破面に占める面積の割合と前記荷重変位曲線および座標軸に囲まれた領域を前記荷重変位曲線における所定の変化点に基づいて区切ることにより形成された前記画像領域それぞれに対応する荷重変位特性領域の面積との関係を定めた第１推定モデルと、分析対象の前記荷重変位曲線と、分析対象の前記画像領域と、に基づいて、分析対象の前記荷重変位曲線および座標軸に囲まれた領域から前記荷重変位特性領域を算出し、算出した前記荷重変位特性領域に基づいて、前記変化点を算出する手段、
   として機能させるためのプログラム。

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