JP2020186957A - Vibration analysis system, vibration analysis method, and program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、振動解析システム、振動解析方法及びプログラムに関する。 The present invention relates to a vibration analysis system, a vibration analysis method and a program.
従来、時系列で撮影された複数の画像を解析することにより、検査対象である被写体の振動状態を把握する振動解析方法が開発されている。 Conventionally, a vibration analysis method for grasping the vibration state of a subject to be inspected has been developed by analyzing a plurality of images taken in time series.
例えば、特許文献１の振動解析方法では、時系列画像から所定の配列位置の画素に係る画素情報が抽出される。そして、抽出された画素情報をフーリエ変換し、画素ごとに検査対象の振動状態を解析して、検査対象の異常の有無が判断される。 For example, in the vibration analysis method of Patent Document 1, pixel information related to pixels at a predetermined arrangement position is extracted from a time series image. Then, the extracted pixel information is Fourier transformed, and the vibration state of the inspection target is analyzed for each pixel to determine the presence or absence of an abnormality in the inspection target.
特許文献１の振動解析方法では、振動状態を表すパラメータとして振幅を用いている。しかしながら、振幅は、フーリエ変換に用いられる画素情報である輝度によって変化するため、被写体への照明の当たり具合や、被写体を撮影するカメラと被写体との距離等の影響を受けやすい。したがって、振幅をパラメータとする振動解析方法では、精度よく解析を行うことは難しい。 In the vibration analysis method of Patent Document 1, amplitude is used as a parameter representing a vibration state. However, since the amplitude changes depending on the brightness, which is the pixel information used in the Fourier transform, it is easily affected by the degree of illumination of the subject, the distance between the camera that shoots the subject, and the subject. Therefore, it is difficult to perform accurate analysis by the vibration analysis method using amplitude as a parameter.
本発明は、上述の事情に鑑みてなされたものであり、時系列画像に基づいて、検査対象の振動状態を表す位相差を算出することにより、解析精度の高い振動解析システム、振動解析方法及びプログラムを提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above circumstances, and is a vibration analysis system, a vibration analysis method, and a vibration analysis method having high analysis accuracy by calculating a phase difference representing a vibration state of an inspection target based on a time series image. The purpose is to provide a program.
上記目的を達成するために、この発明の第１の観点に係る振動解析システムは、
所定の時間間隔で撮影された画像データを記憶する記憶部と、
前記画像データから被写体の振動を解析する演算部と、を備え、
前記演算部は、
前記記憶部に記憶された前記画像データ内の各画素における輝度の時間変化をフーリエ変換し、
所定の周波数における、基準画素と各画素との位相差を算出する。
In order to achieve the above object, the vibration analysis system according to the first aspect of the present invention is
A storage unit that stores image data taken at predetermined time intervals,
It is equipped with a calculation unit that analyzes the vibration of the subject from the image data.
The calculation unit
The time change of the brightness in each pixel in the image data stored in the storage unit is Fourier transformed.
The phase difference between the reference pixel and each pixel at a predetermined frequency is calculated.
また、前記演算部は、
各画素について算出された前記位相差を示す位相差スペクトル画像を生成する、
こととしてもよい。
In addition, the calculation unit
A phase difference spectrum image showing the phase difference calculated for each pixel is generated.
It may be that.
また、前記演算部は、
前記位相差スペクトル画像と、前記記憶部に予め記憶された、正常状態の各画素の前記位相差を示す正常位相差スペクトル画像とを比較することにより、異常振動の発生箇所を検出する、
こととしてもよい。
In addition, the calculation unit
By comparing the phase difference spectrum image with the normal phase difference spectrum image showing the phase difference of each pixel in the normal state, which is stored in advance in the storage unit, the location where the abnormal vibration occurs is detected.
It may be that.
また、前記被写体の不具合の有無を推定する判定部を備え、
前記記憶部は、
複数の前記位相差スペクトル画像を教師データとして、画素間の位相差の変化量から、前記被写体の不具合の有無を推定するように、機械学習により生成された推定モデルを記憶しており、
前記判定部は、
前記演算部で生成された位相差スペクトル画像を、前記推定モデルに入力し、前記推定モデルの出力結果に基づいて、前記被写体の不具合の有無を推定する、
こととしてもよい。
In addition, a determination unit for estimating the presence or absence of a defect in the subject is provided.
The storage unit
An estimation model generated by machine learning is stored so as to estimate the presence or absence of a defect in the subject from the amount of change in the phase difference between pixels using the plurality of the phase difference spectrum images as teacher data.
The determination unit
The phase difference spectrum image generated by the calculation unit is input to the estimation model, and the presence or absence of defects in the subject is estimated based on the output result of the estimation model.
It may be that.
また、前記教師データは、コンピュータシミュレーションによって作成された位相差スペクトル画像を含む、
こととしてもよい。
In addition, the teacher data includes a phase difference spectrum image created by computer simulation.
It may be that.
また、前記演算部は、
画素の位相勾配から、振動の伝搬速度を算出する、
こととしてもよい。
In addition, the calculation unit
Calculate the propagation speed of vibration from the phase gradient of the pixel,
It may be that.
また、前記演算部は、
複数の時刻について、計測区間内の画素における位相の分散を算出し、
算出された前記分散が最小となる時刻を選択して、位相勾配を算出する、
こととしてもよい。
In addition, the calculation unit
Calculate the phase variance of the pixels in the measurement section for multiple times.
The phase gradient is calculated by selecting the time when the calculated variance is minimized.
It may be that.
また、本発明の第２の観点に係る振動解析方法は、
所定の時間間隔で撮影された画像データに基づいて、前記画像データから被写体の振動を解析する振動解析ステップと、
解析された各画素の振動情報に基づいて、所定の周波数における、基準画素と各画素との位相差を算出する位相差算出ステップと、を含み、
前記振動解析ステップでは、
前記画像データ内の各画素における輝度の時間変化をフーリエ変換して振動を解析する。
Further, the vibration analysis method according to the second aspect of the present invention is described.
A vibration analysis step that analyzes the vibration of the subject from the image data based on the image data taken at a predetermined time interval, and
A phase difference calculation step of calculating the phase difference between the reference pixel and each pixel at a predetermined frequency based on the analyzed vibration information of each pixel is included.
In the vibration analysis step,
The vibration is analyzed by Fourier transforming the time change of the brightness in each pixel in the image data.
また、画素の位相勾配から、振動の伝搬速度を算出する伝搬速度算出ステップを含む、
こととしてもよい。
It also includes a propagation speed calculation step that calculates the vibration propagation speed from the phase gradient of the pixels.
It may be that.
また、本発明の第３の観点に係るプログラムは、
コンピュータを、
所定の時間間隔で撮影された画像データを記憶する記憶部、
前記記憶部に記憶された前記画像データ内の各画素における輝度の時間変化をフーリエ変換して振動を解析し、
所定の周波数における、基準画素と各画素との位相差を算出する演算部、
として機能させる。
Further, the program according to the third aspect of the present invention is
Computer,
A storage unit that stores image data taken at predetermined time intervals,
The vibration is analyzed by Fourier transforming the time change of the brightness in each pixel in the image data stored in the storage unit.
A calculation unit that calculates the phase difference between a reference pixel and each pixel at a predetermined frequency.
To function as.
本発明の振動解析システム、振動解析方法及びプログラムによれば、時系列画像に基づいて、被写体の振動状態を表す位相差を算出するので、雑音の影響を抑制し、精度の高い振動解析を行うことが可能である。 According to the vibration analysis system, vibration analysis method and program of the present invention, the phase difference representing the vibration state of the subject is calculated based on the time series image, so that the influence of noise is suppressed and the vibration analysis is performed with high accuracy. It is possible.
以下、図を参照しつつ、本発明の実施の形態に係る振動解析システム１について説明する。 Hereinafter, the vibration analysis system 1 according to the embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.
（実施の形態１）
図１のブロック図に示すように、本実施の形態に係る振動解析システム１は、カメラ１１、制御ユニット２０を備える。
(Embodiment 1)
As shown in the block diagram of FIG. 1, the vibration analysis system 1 according to the present embodiment includes a camera 11 and a control unit 20.
カメラ１１は、検査対象となる被写体Ｓの画像を取得する高速度カメラである。カメラ１１は、検査のために被写体Ｓに加えられる振動周波数ｆｉの２倍以上の周波数で撮影可能なカメラである。 The camera 11 is a high-speed camera that acquires an image of the subject S to be inspected. The camera 11 is a camera capable of photographing at twice or more the frequency of the oscillation frequency f i applied to the subject S for inspection.
制御ユニット２０は、例えばコンピュータ装置であり、図１に示すように、制御部２１、記憶部２２、表示部２３、入力部２４を備える。 The control unit 20 is, for example, a computer device, and includes a control unit 21, a storage unit 22, a display unit 23, and an input unit 24, as shown in FIG.
制御部２１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、水晶発振器等から構成されており、振動解析システム１の動作を制御するとともに、カメラ１１で撮影された画像の画像データＩｔに基づいて被写体Ｓの振動状態を解析する。制御部２１は、制御部２１のＲＯＭ、記憶部２２等に記憶されている各種動作プログラム及びデータをＲＡＭに読み込んでＣＰＵを動作させることにより、図１に示される制御部２１の各機能を実現させる。これにより、制御部２１は、画像データ取得部２１１、演算部２１２として動作する。 The control unit 21 is composed of a CPU (Central Processing Unit), a ROM (Read Only Memory), a RAM (Random Access Memory), a crystal oscillator, and the like, and controls the operation of the vibration analysis system 1 and takes a picture with the camera 11. analyzing the vibration state of the subject S based on the image data I t of image. The control unit 21 realizes each function of the control unit 21 shown in FIG. 1 by reading various operation programs and data stored in the ROM of the control unit 21, the storage unit 22, etc. into the RAM and operating the CPU. Let me. As a result, the control unit 21 operates as the image data acquisition unit 211 and the calculation unit 212.
画像データ取得部２１１は、カメラ１１を制御して、加振されている被写体Ｓを所定の時間間隔（フレームレート）で撮影し、時系列の画像データＩｔを取得する。また、画像データ取得部２１１は、取得した画像データＩｔを記憶部２２へ送信し、記憶させる。 Image data acquisition unit 211 controls the camera 11, the subject S which is vibrated taken at a predetermined time interval (frame rate), and acquires the image data I t of the time series. The image data acquisition unit 211 transmits the acquired image data I t in the storage unit 22 for storage.
演算部２１２は、記憶部２２に記憶されている画像データＩｔを取得して、被写体Ｓの振動状態を解析する。本実施の形態では、演算部２１２は、時系列データとしての画像データＩｔから、所定の窓、すなわち所定の期間に対応する画像データＩｔにおける各画素の輝度変化を抽出し、フーリエ変換することにより、振動情報（振動スペクトル）を算出する。そして、算出された振動スペクトルに基づいて、各画素の位相スペクトルを算出し、出力画像データとしての位相差スペクトル画像ＩＰを作成する。詳細な解析方法については、後述する。 Calculation unit 212 acquires the image data I t stored in the storage unit 22, analyzes the vibration state of the subject S. In the present embodiment, the computing unit 212 from the image data I t as time-series data, predetermined window, i.e. extracts the luminance change of each pixel in the image data I t corresponding to a predetermined time period, the Fourier transform By doing so, vibration information (vibration spectrum) is calculated. Then, based on the calculated vibrational spectra, calculate the phase spectrum of each pixel, to create a phase difference spectrum image I P as an output image data. The detailed analysis method will be described later.
記憶部２２は、ハードディスク、フラッシュメモリ等の不揮発性メモリであり、時系列の画像データＩｔから被写体Ｓの振動状態を解析する演算アルゴリズム、作成された位相差スペクトル画像ＩＰ等を記憶する。 Storage unit 22, a hard disk, a nonvolatile memory such as a flash memory, the time-series image data I t arithmetic algorithm for analyzing the vibration state of the object S from the stores created phase difference spectrum image I P, and the like.
表示部２３は、コンピュータ装置である制御ユニット２０に備えられた表示用デバイスであり、例えば液晶パネルである。表示部２３は、カメラ１１で撮影された被写体Ｓの画像、演算部２１２で作成された被写体Ｓの振動状態を示す位相差スペクトル画像ＩＰ等を表示する。 The display unit 23 is a display device provided in the control unit 20 which is a computer device, and is, for example, a liquid crystal panel. Display unit 23, the subject photographed S of the image by the camera 11, and displays the phase difference spectrum image I P or the like showing a vibrating state of the subject S that has been created by the operation unit 212.
入力部２４は、カメラ１１に対する撮影の開始、終了指示、フレームレート、窓となる期間の長さ、被写体Ｓの振動解析条件の変更等を入力するための入力デバイスである。入力部２４は、制御ユニット２０に備えられたキーボード、タッチパネル、マウス等である。 The input unit 24 is an input device for inputting the start and end instructions of shooting to the camera 11, the frame rate, the length of the window period, the change of the vibration analysis condition of the subject S, and the like. The input unit 24 is a keyboard, touch panel, mouse, etc. provided in the control unit 20.
続いて、振動解析システム１を用いた振動解析方法について、図２のフローチャートを参照しつつ、具体的に説明する。本実施の形態では、図３に示すように、検査対象であるゴムシートＧＳの中心部に振動を加え、ゴムシートＧＳの振動状態を解析する場合を例として説明する。 Subsequently, the vibration analysis method using the vibration analysis system 1 will be specifically described with reference to the flowchart of FIG. In the present embodiment, as shown in FIG. 3, a case where vibration is applied to the central portion of the rubber sheet GS to be inspected and the vibration state of the rubber sheet GS is analyzed will be described as an example.
図３に示すように、矩形状のゴムシートＧＳの対向する一辺を固定し、ゴムシートＧＳの中心部に加振器３１を接触させるようにセットする。本実施の形態に係るゴムシートＧＳの大きさは、３００ｍｍ×３００ｍｍであり、厚さは０．５ｍｍである。 As shown in FIG. 3, the opposite sides of the rectangular rubber sheet GS are fixed, and the exciter 31 is set so as to come into contact with the central portion of the rubber sheet GS. The size of the rubber sheet GS according to the present embodiment is 300 mm × 300 mm, and the thickness is 0.5 mm.
振動解析ステップとして、まず、加振器３１を動作させ、ゴムシートＧＳの主面に直交する方向に、一定の振動周波数ｆｉで振動を加える（ステップＳ１１）。 As a vibration analyzing step, first, the vibrator 31 is operated, in a direction perpendicular to the main surface of the rubber sheet GS, concussion at a constant vibration frequency f i (step S11).
加振器３１の振動周波数ｆｉは、特に限定されず、検査対象である被写体Ｓの不具合を認識しやすい周波数を用いればよい。本実施の形態に係る加振器３１は、振動周波数ｆｉ＝１００Ｈｚの正弦波振動をゴムシートＧＳへ加える。 Vibration frequency f i of the vibrator 31 is not particularly limited, may be used an easily recognizable frequency troubles subject S to be inspected. Vibrator 31 of the present embodiment adds a sine wave vibration of frequency f i = 100 Hz to the rubber sheet GS.
入力部２４から画像取得開始の指示が入力されると、画像データ取得部２１１は、カメラ１１を制御して、定常振動しているゴムシートＧＳの画像を取得する（ステップＳ１２）。 When an instruction to start image acquisition is input from the input unit 24, the image data acquisition unit 211 controls the camera 11 to acquire an image of the rubber sheet GS that is constantly vibrating (step S12).
カメラ１１は、加振器３１の振動周波数ｆｉの２倍以上のフレームレートで、ゴムシートＧＳの画像を撮影し、撮影した画像データＩｔを、画像データ取得部２１１へ送信する（ステップＳ１３）。本実施の形態に係るカメラ１１は、ＸＩＭＥＡ社製ＭＱ００３ＭＧ−ＣＭである。また、フレームレートは２５０ｆｐｓ、露光時間は４ｍｓに設定されており、取得される画像データＩｔのサイズは、６４８×４８８ピクセルである。 Camera 11, more than twice the frame rate of the oscillation frequency f i of the vibrator 31, capturing images of the rubber sheet GS, the captured image data I t, and transmits to the image data acquisition unit 211 (step S13 ). The camera 11 according to the present embodiment is MQ003MG-CM manufactured by XIMEA. The frame rate is 250Fps, exposure time is set to 4 ms, the size of the image data I t acquired is 648 × 488 pixels.
画像データ取得部２１１は、カメラ１１から取得した画像データＩｔを記憶部２２に記憶させる。演算部２１２は、記憶部２２に記憶されている画像データＩｔを読み出し、フーリエ変換を用いて、ゴムシートＧＳの振動状態を解析する（ステップＳ１４）。 Image data acquisition unit 211 stores the image data I t acquired from the camera 11 in the storage unit 22. Calculation unit 212 reads the image data I t stored in the storage unit 22, using the Fourier transform to analyze the vibration state of the rubber sheet GS (step S14).
具体的には、演算部２１２は、記憶部２２から読み出した画像データＩｔについて、所定の時間窓における各画素の輝度変化データを作成し、短時間フーリエ変換（ＳＴＦＴ：Short-Time Fourier Transform）を用いて周波数分析を行う。 Specifically, the arithmetic unit 212, the image data I t read from the storage unit 22, creates a luminance change data of each pixel in a given time window, short-time Fourier transform (STFT: Short-Time Fourier Transform ) Perform frequency analysis using.
取得される画像データのうちｋ番目（ｋは自然数）の画像データＩｋは、以下の式で表される。
取得された画像データＩｔから、短時間フーリエ変換するタップ数Ｋ分の画像データＩｋ（ｘ，ｔ）を用いて、画素ごとに輝度の時間変化に基づいてフーリエ変換を行う。各画素の振動情報を表すＦ（ｘ，ｔ）は、上述した画素レベルでの短時間フーリエ変換により、以下の式で表される。
Ｆ（ｘ，ｔ）＝（Ｆ０（ｘ，ｔ），・・・，ＦＫ−１（ｘ，ｔ））
＝ＳＴＦＴ（Ｉ０（ｘ，ｔ），・・・，ＩＫ−１（ｘ，ｔ））
ただし、Ｋは短時間フーリエ変換計算におけるタップ数である。
From the obtained image data I t, using the image data I k of taps K content of short-time Fourier transform (x, t), performing a Fourier transform on the basis of the time variation of the luminance for each pixel. F (x, t) representing the vibration information of each pixel is expressed by the following equation by the short-time Fourier transform at the pixel level described above.
F (x, t) = (F 0 (x, t), ..., F K-1 (x, t))
= STFT (I 0 (x, t), ..., I K-1 (x, t))
However, K is the number of taps in the short-time Fourier transform calculation.
続いて、位相差算出ステップとして、制御部２１は、フーリエ変換の結果から、画素ごとの位相差を算出し、位相差スペクトル画像ＩＰを生成する。所定の振動周波数ｆｉにおける振動スペクトル成分画像Ｆｉ（ｘ，ｔ）は、実部であるＲｉ（ｘ，ｔ）と虚部であるＪｉ（ｘ，ｔ）とを用いて、次式で表される。
Ｆｉ（ｘ，ｔ）＝Ｒｉ（ｘ，ｔ）＋ｊ・Ｊｉ（ｘ，ｔ）
Subsequently, as the phase difference calculation step, the control unit 21, from the result of the Fourier transform to calculate a phase difference for each pixel, to generate a phase difference spectrum image I P. Predetermined vibration frequency f i in the vibration spectrum component image F i (x, t), using the real part R i (x, t) and an imaginary part J i (x, t) and the following formula It is represented by.
Fi (x, t) = R i (x, t) + j · J i (x, t)
上式より、各画素の振動の大きさを示す振幅スペクトル画像Ａｉ（ｘ，ｔ）は、次式で表される。
また、各画素の位相を示す位相スペクトル画像Ｐｉ（ｘ，ｔ）は、次式で表される。
本実施の形態では、ＦＦＴの点数を１２８点とし、加振器３１の振動周波数ｆｉである１００Ｈｚにおける、各画素の位相を算出する（ステップＳ１５）。また、算出された各画素の位相と、基準画素の位相との差を、各画素の位相差として算出する。本実施の形態に係る基準画素は、加振器３１の中心位置に対応する画素である。そして、各画素の位相差に基づいて、位相差スペクトル画像ＩＰを生成する（ステップＳ１６）。 In this embodiment, the number of FFT is 128 points, at 100Hz is a vibration frequency f i of the vibrator 31, to calculate the phase of each pixel (step S15). Further, the difference between the calculated phase of each pixel and the phase of the reference pixel is calculated as the phase difference of each pixel. The reference pixel according to the present embodiment is a pixel corresponding to the center position of the exciter 31. Then, a phase difference spectrum image IP is generated based on the phase difference of each pixel (step S16).
また、各画素の位相差を算出する際、予め定められた値以上の振幅で振動している画素について、位相差を算出することとしてもよい。これにより、位相差スペクトル画像ＩＰの作成時間を減少させ、ノイズが低減され有用な情報のみを含む位相差スペクトル画像ＩＰを、より高速に作成することができる。 Further, when calculating the phase difference of each pixel, the phase difference may be calculated for a pixel vibrating with an amplitude equal to or larger than a predetermined value. This reduces the creation time of the phase difference spectrum image I P, the phase difference spectrum image I P noise is reduced to contain only useful information can be generated faster.
図４は、上記の条件で加振されているゴムシートＧＳの振動状態を表す位相差スペクトル画像ＩＰ（位相差マップ）である。図４に示す結果から、加振器３１で加えられた振動が正常にゴムシートＧＳに伝搬していることがわかる。また、ゴムシートＧＳに亀裂が生じている場合等、検査対象である被写体Ｓに不具合が生じている場合、位相差スペクトル画像ＩＰに表される位相差が不連続となったり、部分的に大きな位相の遅れが生じたりする。したがって、位相差スペクトル画像ＩＰを観察することにより、被写体Ｓの不具合箇所を発見することができる。 FIG. 4 is a phase difference spectrum image IP (phase difference map) showing the vibration state of the rubber sheet GS vibrated under the above conditions. From the results shown in FIG. 4, it can be seen that the vibration applied by the exciter 31 is normally propagated to the rubber sheet GS. Also, like the case where the rubber sheet GS crack occurs, when a malfunction occurs in the object S to be examined, or the phase difference becomes discontinuous represented in the phase difference spectrum image I P, partially A large phase delay may occur. Therefore, by observing the phase difference spectrum image I P, can be found defective part of the object S.
例えば、自動車のように、同種の製品を多数生産する場合、正常状態の位相差スペクトル画像ＩＰを、予め記憶部２２へ記憶させておいてもよい。この場合、表示部２３に、検査対象となる製品に振動試験を実施して得られた位相差スペクトル画像ＩＰと、記憶部２２に記憶されている正常状態を示す正常位相差スペクトル画像ＩＰＣとを並べて表示する、または選択的に切り替えて表示することとしてもよい。これにより、異常振動の発生箇所から検査対象の不具合を容易に発見、特定することが可能となる。 For example, as an automobile, when producing a large number of the same type of product, the phase difference spectrum image I P in a normal state, may be stored in advance in the storage unit 22. In this case, the display unit 23, and the phase difference spectrum image I P obtained by carrying out the vibration test product to be inspected, correctly indicating a normal state stored in the storage unit 22 the phase difference spectrum image I PC And may be displayed side by side, or may be selectively switched and displayed. This makes it possible to easily find and identify the defect to be inspected from the location where the abnormal vibration occurs.
また、予め記憶部２２へ記憶されている正常位相差スペクトル画像ＩＰＣを用いて、演算部２１２が異常振動の発生箇所を検出することとしてもよい。この場合、演算部２１２は、検査対象となる製品に振動試験を実施して得られた位相差スペクトル画像ＩＰと、記憶部２２に記憶されている正常位相差スペクトル画像ＩＰＣとの差分を取ることにより、比較する。そして、制御部２１が、表示部２３に比較結果を表示させることにより、検査対象の不具合箇所を容易に発見、特定することが可能となる。例えば、位相差の違いが３０％以上ある場合、不具合が生じている可能性があることを表示部２３に表示させることとしてもよい。 Further, it is also possible to use the normal phase difference spectrum image I PC stored in advance in the storage unit 22, calculation unit 212 detects the occurrence position of the abnormal vibration. In this case, the arithmetic unit 212, a phase difference spectrum image I P obtained by carrying out the vibration test product to be inspected, the difference between the normal phase difference spectrum image I PC stored in the storage unit 22 Compare by taking. Then, the control unit 21 causes the display unit 23 to display the comparison result, so that the defective portion to be inspected can be easily found and specified. For example, if the difference in phase difference is 30% or more, the display unit 23 may indicate that a problem may have occurred.
続いて、振動解析システム１は、伝搬速度算出ステップとして、被写体Ｓの振動の伝搬速度を算出する。加振点の位置をｘ０、計測点ｉの位置をｘｉとし、時刻ｔ０で加振点に加えられた振動が、一様な伝搬速度で伝わり、計測点ｉへ時刻ｔｉに到達したとすると、以下の関係が成り立つ。
また、加振点と計測点ｉの位相差ｐ’０ｉ（ｔ）は、以下の式で表される。
上式より、計測点ｉにおける振動の伝搬速度の大きさは、以下の式で表される。
上記の式に示すように、加振点から計測点ｉに振動が到達する間に、複数周期の時間が経過する可能性がある。したがって、加振点と計測点ｉとの差に基づいて計測点ｉの位相差、伝搬速度を算出すると、位相アンラップ問題が生じる。 As shown in the above equation, there is a possibility that a plurality of cycles of time may elapse while the vibration reaches the measurement point i from the excitation point. Therefore, if the phase difference and propagation speed of the measurement point i are calculated based on the difference between the excitation point and the measurement point i, a phase unwrap problem occurs.
本実施の形態では、計測点ｉを中心として、計測点ｉ近傍の画素を対象とする計測区間の振動状態に基づいて、位相差、伝搬速度を算出する。 In the present embodiment, the phase difference and the propagation speed are calculated based on the vibration state of the measurement section for the pixels in the vicinity of the measurement point i centering on the measurement point i.
演算部２１２は、予め定められた複数（Ｎ個）の時刻において位相の分散を算出する（ステップＳ１７）。具体的には、図５に示すように、計測区間内の各画素の位相についての分散を算出する。計算の対象となる計測区間の設定方法は、特に限定されず、複数の周期をまたがないよう、１周期内の距離に設定されていればよい。例えば、加振点と計測点ｉとを結ぶ直線上にある計測点ｉ近傍の画素を計測区間とすることができる。本実施の形態では、計測点ｉを中心とする７×７ピクセルを計測区間とする。 The calculation unit 212 calculates the phase variance at a plurality of (N) time predetermined times (step S17). Specifically, as shown in FIG. 5, the variance for the phase of each pixel in the measurement section is calculated. The method of setting the measurement section to be calculated is not particularly limited, and the distance may be set within one cycle so as not to span a plurality of cycles. For example, a pixel in the vicinity of the measurement point i on the straight line connecting the excitation point and the measurement point i can be set as the measurement section. In the present embodiment, the measurement section is 7 × 7 pixels centered on the measurement point i.
位相は、０から２πの間の値であり、図５に示すように、計測区間内において位相が２πを超えると０に戻る。よって、各時刻について算出された位相の分散は、位相が２πを跨ぐ範囲であるときに大きくなり、計測区間の全ての画素の位相が０から２πの間にあるときに小さくなる。 The phase is a value between 0 and 2π, and as shown in FIG. 5, returns to 0 when the phase exceeds 2π in the measurement section. Therefore, the phase variance calculated for each time becomes large when the phase is in the range spanning 2π, and becomes small when the phase of all the pixels in the measurement section is between 0 and 2π.
本実施の形態では、次式に示すように、算出された各時刻の位相分散のうち、最小の位相分散となる時刻を選択する（ステップＳ１８）。
そして、各画素について、計測区間内の画素の位相を平均して算出された平均位相値ｂ（ｘ，ｔＳＥＬ（ｘ））に基づいて、零時補正を行う。すなわち、選択された時刻の違いによる画素ごとの位相のずれを修正する。具体的には、画素ごとに選択された時刻での加振点の位相と計測点ｉの平均位相値ｂとの位相差を算出し、その位相差を計測点ｉの位相差とする。 Then, for each pixel, zero-time correction is performed based on the average phase value b (x, t SEL (x)) calculated by averaging the phases of the pixels in the measurement section. That is, the phase shift for each pixel due to the difference in the selected time is corrected. Specifically, the phase difference between the phase of the excitation point at the time selected for each pixel and the average phase value b of the measurement point i is calculated, and the phase difference is used as the phase difference of the measurement point i.
続いて、選択された時刻における計測区間内の画素の位相に基づいて、位相勾配を算出する（ステップＳ１９）。例えば、計測区間の両端に位置する画素について位相勾配を算出することができる。本実施の形態では、計測点ｉを中心とする７×７ピクセルについてラプラシアンフィルタを使用して、位相勾配を算出する。算出された位相勾配からなる位相勾配画像をＧ’（ｘ）とすると、周波数ｆの振動の伝搬速度は、以下の式で表される。 Subsequently, the phase gradient is calculated based on the phase of the pixels in the measurement section at the selected time (step S19). For example, the phase gradient can be calculated for the pixels located at both ends of the measurement section. In the present embodiment, the phase gradient is calculated by using the Laplacian filter for 7 × 7 pixels centered on the measurement point i. Assuming that the phase gradient image consisting of the calculated phase gradient is G'(x), the propagation velocity of the vibration at the frequency f is expressed by the following equation.
入力部２４への入力による選択によって、制御部２１は、位相差スペクトル画像ＩＰと伝搬速度画像Ｉｖとを選択的に表示部２３へ表示させる（ステップＳ２１）。これにより、被写体Ｓの異常振動等の不具合の有無を判定することができる。 By selection by input to the input unit 24, the control unit 21 selectively displays the phase difference spectrum image IP and the propagation velocity image I v on the display unit 23 (step S21). Thereby, it is possible to determine the presence or absence of a defect such as abnormal vibration of the subject S.
以上、説明したように、本発明に係る振動解析システム、振動解析方法及びプログラムによれば、時系列画像に基づいて、被写体Ｓの振動状態を表す位相を算出して、不具合の有無を判定するので、雑音の影響を抑制し、精度の高い振動解析を行うことができる。 As described above, according to the vibration analysis system, the vibration analysis method and the program according to the present invention, the phase representing the vibration state of the subject S is calculated based on the time series image, and the presence or absence of a defect is determined. Therefore, it is possible to suppress the influence of noise and perform highly accurate vibration analysis.
また、位相差スペクトル画像ＩＰを作成して、視覚的に被写体Ｓの不具合の有無を判定することができるので、より容易に精度の高い振動解析を行うことができる。 Further, since the phase difference spectrum image IP can be created and the presence or absence of a defect in the subject S can be visually determined, vibration analysis with high accuracy can be performed more easily.
本実施の形態では、加振器３１の振動周波数ｆｉについて位相差スペクトル画像ＩＰ、伝搬速度画像ＩＶを生成することとしたがこれに限られず、別の周波数について位相差スペクトル画像ＩＰ、伝搬速度画像ＩＶを生成することとしてもよい。これにより、不具合の状態によって、より判別しやすい画像を生成することができる。 In this embodiment, the phase difference spectrum image I P Vibration frequency f i of the vibrator 31, it was decided to generate a propagation velocity image I V is not limited to this, the phase difference spectrum image I P for another frequency , Propagation velocity image IV may be generated. As a result, it is possible to generate an image that is easier to distinguish depending on the state of the defect.
（実施の形態２）
実施の形態１では、正常状態を表す正常位相差スペクトル画像ＩＰＣと、取得された画像データＩｔとの比較は、演算部２１２で正常位相差スペクトル画像ＩＰＣと位相差スペクトル画像ＩＰとの差分を取って比較することにより行っていた。本実施の形態に係る振動解析システム２では、制御部２１’が判定部２１３を備え、機械学習による学習済みモデルＬＭを用いて、取得された位相差スペクトル画像ＩＰから、被写体Ｓの状態を判定する点で、実施の形態１と異なる。その他、振動解析システム２の構成等については、実施の形態１の振動解析システム１と同様であるので同じ符号を付す。
(Embodiment 2)
In the first embodiment, the normal phase difference spectrum image I PC representing a normal state, the comparison of the acquired image data I t, normal phase difference spectrum image I PC by the arithmetic unit 212 and the phase difference spectrum image I P It was done by taking the difference of and comparing. In vibration analysis system 2 according to the present embodiment includes a control unit 21 'determination unit 213, using the learned model LM by machine learning, from the obtained phase difference spectrum image I P, the state of the subject S It differs from the first embodiment in that it is determined. Other than that, the configuration of the vibration analysis system 2 and the like are the same as those of the vibration analysis system 1 of the first embodiment, and thus the same reference numerals are given.
図６に示すように、記憶部２２は、検査対象である被写体Ｓについて、様々な不具合状態の被写体Ｓの位相差スペクトル画像ＩＰを教師データとして学習された学習済みモデルＬＭを備える。学習済みモデルＬＭは、位相差スペクトル画像ＩＰの画素間の位相差の変化量から、検査対象である被写体Ｓの不具合の有無を推定するように、機械学習により生成された推定モデルである。例えば、検査対象である被写体Ｓについて様々な位置、大きさでクラック等の不具合が生じている場合の位相差スペクトル画像ＩＰを教師データとして機械学習が行われる。 As shown in FIG. 6, the storage unit 22, for the subject S to be inspected, comprising a learned learned model LM phase difference spectrum image I P of the subject S of various fault conditions as teacher data. Learned model LM from the variation of the phase difference between the pixels of the phase difference spectrum image I P, so as to infer the presence or absence of a defect of the object S to be examined is the estimated model generated by machine learning. For example, various locations for the object S to be examined, the machine learning is performed the phase difference spectrum image I P when occurring a defect such as a crack in magnitude as training data.
また、教師データとしての位相差スペクトル画像ＩＰは、実際に撮影されたの振動試験の画像のみならず、コンピュータシミュレーションによって作成された画像を含んでいてもよい。これにより、多数の不具合サンプルの位相差スペクトル画像ＩＰを作成することが費用的に困難な、自動車、家屋などの構造体等についても十分な数の教師データを作成することができる。したがって、費用を抑えながら、より精度の高い学習済みモデルＬＭを生成することができる。 The phase difference spectrum image I P as a teacher data is not only actually captured the vibration test image may include an image created by a computer simulation. This makes it possible to create a large number of defect samples to create a phase difference spectrum image I P cost-difficulties of automobiles, a sufficient number of training data also structures such as such as a house. Therefore, it is possible to generate a trained model LM with higher accuracy while keeping costs down.
機械学習のアルゴリズムは、特に限定されないが、例えばニューラルネットワークを用いた機械学習アルゴリズムである。被写体Ｓにクラックが生じている場合、クラック部分で位相が大きく変化する。したがって、本実施の形態では、位相差スペクトル画像ＩＰを教師データとして、被写体Ｓの欠陥を検出する学習済みモデルＬＭを予め生成する。この場合、特徴量としては、隣り合う画素間の位相差を用いることができる。そして、生成された学習済みモデルＬＭを記憶部２２へ記憶しておく。 The machine learning algorithm is not particularly limited, but is, for example, a machine learning algorithm using a neural network. When the subject S has a crack, the phase changes significantly at the cracked portion. Therefore, in the present embodiment, the trained model LM for detecting the defect of the subject S is generated in advance using the phase difference spectrum image IP as the teacher data. In this case, the phase difference between adjacent pixels can be used as the feature amount. Then, the generated trained model LM is stored in the storage unit 22.
本実施の形態では、図２のフローチャートに示すステップＳ１６の後に、学習済みモデルＬＭを用いて不具合の有無の推定を行う。具体的には、判定部２１３は、記憶部２２に保存された学習済みモデルＬＭを読み出すとともに、検査によって新たに作成した位相差スペクトル画像ＩＰを学習済みモデルＬＭへ入力する。そして、得られた出力結果、すなわち被写体Ｓに不具合が生じているか否かの検査結果を、表示部２３へ表示させる。 In the present embodiment, after step S16 shown in the flowchart of FIG. 2, the presence or absence of a defect is estimated using the trained model LM. More specifically, the determination unit 213 reads out the stored learned model LM in the storage unit 22, and inputs the phase difference spectrum image I P newly created by the inspection to the learned model LM. Then, the obtained output result, that is, the inspection result of whether or not the subject S has a problem is displayed on the display unit 23.
以上、説明したように、本実施の形態に係る振動解析システム２は、予め取得された位相差スペクトル画像ＩＰに基づく学習済みモデルＬＭと、学習済みモデルＬＭによって検査対象である被写体Ｓの不具合の有無を推定する判定部２１３を備える。したがって、検査によって取得された位相差スペクトル画像ＩＰについて、不具合箇所の有無、故障の程度等を容易に判定することができる。 As described above, vibration analysis system 2 according to the present embodiment, defect of the subject S is the learned model LM based on previously acquired phase difference spectrum image I P, inspected by the trained model LM A determination unit 213 for estimating the presence or absence of Accordingly, the phase difference spectrum image I P obtained by inspection, whether the problem location can be easily determined degree of failure or the like.
また、本実施の形態に係る振動解析方法は、通常のコンピュータシステムを用いて実現可能である。例えば、上記の動作を実行するためのコンピュータプログラムを、ＵＳＢメモリ、ＤＶＤ−ＲＯＭ等のコンピュータが読み取り可能な記録媒体に格納して配布し、当該コンピュータプログラムをコンピュータにインストールすることにより、コンピュータ装置を上記の振動解析方法を実行する振動解析システムとして機能させることができる。 Further, the vibration analysis method according to the present embodiment can be realized by using a normal computer system. For example, a computer program for executing the above operation is stored in a computer-readable recording medium such as a USB memory or DVD-ROM and distributed, and the computer program is installed in the computer to install a computer device. It can function as a vibration analysis system that executes the above vibration analysis method.
本発明は、明るさ等の影響を受けにくい高精度な振動解析システムに好適である。特に、構造が複雑で、不具合による振動伝搬状態の変化が外観に表れる検査対象に関する振動解析システムに好適である。 The present invention is suitable for a high-precision vibration analysis system that is not easily affected by brightness and the like. In particular, it is suitable for a vibration analysis system for an inspection target whose structure is complicated and changes in the vibration propagation state due to a defect appear in the appearance.
１，２ 振動解析システム、１１ カメラ、２０ 制御ユニット、２１，２１’ 制御部、２１１ 画像データ取得部、２１２ 演算部、２１３ 判定部、２２ 記憶部、２３ 表示部、２４ 入力部、３１ 加振器、ＧＳ ゴムシート 1,2 Vibration analysis system, 11 Camera, 20 Control unit, 21,21'Control unit, 211 Image data acquisition unit, 212 Calculation unit, 213 Judgment unit, 22 Storage unit, 23 Display unit, 24 Input unit, 31 Vibration Vessel, GS rubber sheet
Claims (10)
前記画像データから被写体の振動を解析する演算部と、を備え、
前記演算部は、
前記記憶部に記憶された前記画像データ内の各画素における輝度の時間変化をフーリエ変換し、
所定の周波数における、基準画素と各画素との位相差を算出する、
ことを特徴とする振動解析システム。 A storage unit that stores image data taken at predetermined time intervals,
It is equipped with a calculation unit that analyzes the vibration of the subject from the image data.
The calculation unit
The time change of the brightness in each pixel in the image data stored in the storage unit is Fourier transformed.
Calculate the phase difference between the reference pixel and each pixel at a predetermined frequency.
A vibration analysis system characterized by this.
各画素について算出された前記位相差を示す位相差スペクトル画像を生成する、
ことを特徴とする請求項１に記載の振動解析システム。 The calculation unit
A phase difference spectrum image showing the phase difference calculated for each pixel is generated.
The vibration analysis system according to claim 1.
前記位相差スペクトル画像と、前記記憶部に予め記憶された、正常状態の各画素の前記位相差を示す正常位相差スペクトル画像とを比較することにより、異常振動の発生箇所を検出する、
ことを特徴とする請求項２に記載の振動解析システム。 The calculation unit
By comparing the phase difference spectrum image with the normal phase difference spectrum image showing the phase difference of each pixel in the normal state, which is stored in advance in the storage unit, the location where the abnormal vibration occurs is detected.
The vibration analysis system according to claim 2.
前記記憶部は、
複数の前記位相差スペクトル画像を教師データとして、画素間の位相差の変化量から、前記被写体の不具合の有無を推定するように、機械学習により生成された推定モデルを記憶しており、
前記判定部は、
前記演算部で生成された位相差スペクトル画像を、前記推定モデルに入力し、前記推定モデルの出力結果に基づいて、前記被写体の不具合の有無を推定する、
ことを特徴とする請求項２に記載の振動解析システム。 A determination unit for estimating the presence or absence of a defect in the subject is provided.
The storage unit
An estimation model generated by machine learning is stored so as to estimate the presence or absence of a defect in the subject from the amount of change in the phase difference between pixels using the plurality of the phase difference spectrum images as teacher data.
The determination unit
The phase difference spectrum image generated by the calculation unit is input to the estimation model, and the presence or absence of defects in the subject is estimated based on the output result of the estimation model.
The vibration analysis system according to claim 2.
ことを特徴とする請求項４に記載の振動解析システム。 The teacher data includes a phase difference spectral image created by computer simulation.
The vibration analysis system according to claim 4.
画素の位相勾配から、振動の伝搬速度を算出する、
ことを特徴とする請求項１から５のいずれか一項に記載の振動解析システム。 The calculation unit
Calculate the propagation speed of vibration from the phase gradient of the pixel,
The vibration analysis system according to any one of claims 1 to 5, wherein the vibration analysis system is characterized.
複数の時刻について、計測区間内の画素における位相の分散を算出し、
算出された前記分散が最小となる時刻を選択して、位相勾配を算出する、
ことを特徴とする請求項６に記載の振動解析システム。 The calculation unit
Calculate the phase variance of the pixels in the measurement section for multiple times.
The phase gradient is calculated by selecting the time when the calculated variance is minimized.
The vibration analysis system according to claim 6.
解析された各画素の振動情報に基づいて、所定の周波数における、基準画素と各画素との位相差を算出する位相差算出ステップと、を含み、
前記振動解析ステップでは、
前記画像データ内の各画素における輝度の時間変化をフーリエ変換して振動を解析する、
ことを特徴とする振動解析方法。 A vibration analysis step that analyzes the vibration of the subject from the image data based on the image data taken at a predetermined time interval, and
A phase difference calculation step of calculating the phase difference between the reference pixel and each pixel at a predetermined frequency based on the analyzed vibration information of each pixel is included.
In the vibration analysis step,
The vibration is analyzed by Fourier transforming the time change of the brightness in each pixel in the image data.
A vibration analysis method characterized by this.
ことを特徴とする請求項８に記載の振動解析方法。 Including a propagation velocity calculation step of calculating the propagation velocity of vibration from the phase gradient of a pixel,
The vibration analysis method according to claim 8, wherein the vibration analysis method is characterized.
所定の時間間隔で撮影された画像データを記憶する記憶部、
前記記憶部に記憶された前記画像データ内の各画素における輝度の時間変化をフーリエ変換して振動を解析し、
所定の周波数における、基準画素と各画素との位相差を算出する演算部、
として機能させるプログラム。 Computer,
A storage unit that stores image data taken at predetermined time intervals,
The vibration is analyzed by Fourier transforming the time change of the brightness in each pixel in the image data stored in the storage unit.
A calculation unit that calculates the phase difference between a reference pixel and each pixel at a predetermined frequency.
A program that functions as.
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