JP5105254B2 - Crack detection apparatus and method - Google Patents
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Description
本発明は、ワークを成形する際に生じる亀裂を検出する装置並びに同亀裂検出方法に関する。 The present invention relates to an apparatus for detecting a crack generated when a workpiece is formed, and a crack detection method thereof.
自動車の車体等を構成するパネルは、板状の鋼材を素材としてプレス装置によって所定の立体形状を有するように成形される。このプレス成形の際にパネルに亀裂が生じる場合がある。プレス成形時に板状の鋼材が曲げられると、人間の可聴領域よりも高い周波数を有する弾性波がワークから外部に放出される。この現象はアコースティックエミッション（Acoustic Emission、以下、「ＡＥ」と略記する場合もある。）として知られている。プレス成形時に素材に亀裂が生じると、通常とは異なる弾性波が外部へ放出される。プレス成形の際に生じる弾性波、即ちＡＥ波を検出すると、プレス成形により得られたプレス成形品について亀裂を検出することができる。なお、プレス成形加工処理が施される物品を総称して「ワーク」と呼ぶことにする。 A panel constituting a car body or the like of an automobile is formed so as to have a predetermined three-dimensional shape by a press device using a plate-shaped steel material as a raw material. The panel may crack during the press molding. When a plate-like steel material is bent during press molding, an elastic wave having a frequency higher than that of a human audible region is emitted from the workpiece. This phenomenon is known as acoustic emission (hereinafter sometimes abbreviated as “AE”). If a crack occurs in the material during press molding, an unusual elastic wave is emitted to the outside. When an elastic wave generated during press molding, that is, an AE wave is detected, a crack can be detected in a press-molded product obtained by press molding. Note that articles subjected to the press forming process are collectively referred to as “workpieces”.
従来、ワークに亀裂があるか否かを判定する際、ＡＥ波に基いた検出信号を割れ有りのパターンと比較して相関があるか否かを基準にして亀裂の有無の判別を行っていた（例えば、特許文献１）。図８は従来の割れ検出装置を示す図である。 Conventionally, when determining whether or not there is a crack in the workpiece, the detection signal based on the AE wave is compared with a pattern with a crack, and the presence or absence of a crack is determined based on whether or not there is a correlation. (For example, patent document 1). FIG. 8 is a view showing a conventional crack detection apparatus.
従来の割れ検出装置１００の概要は次の通りである。図８に示すように、ＡＥセンサー１０１がＡＥ波を検出してＡＤコンバーター１０２に出力する。ＡＤコンバーター１０２はＡＥセンサー１０１から入力されるアナログ信号をデジタル信号に変換してメモリ１０３に出力する。メモリ１０３はデジタル信号を格納する。割れ検出装置１００には基準信号発生部１０４が備えられている。この基準信号発生部１０４は、予め統計処理によって得られた割れＡＥ波の標準波に対応する基準信号を発生し、相互関係処理回路１０５に出力する。相互相関処理回路１０５は、メモリ１０３から入力される検出信号と基準信号発生部１０４から入力される基準信号との相互関係処理を行い、相関特性を求める。詳細には、相互相関処理回路１０５は、検出信号のインパルス応答を求めるなどのために、既定の相互相関関数による演算処理を行って相関データを求める。データ範囲を指定するための区間設定部１０６は判定部１０８に対し範囲信号を出力し、判定部１０８はその信号に基いて、相互相関処理回路１０５で得た結果でどの範囲を参照すべきかを特定する。基準設定部１０７は判定処理に用いる基準データを判定部１０８に出力する。判定部１０８は、相互相関処理回路１０５で得られた相関データの内、区間設定部１０６で指定された範囲のデータに対して、基準データと比較してワークの亀裂の有無を判定する。判定部１０８はその判定結果を判定結果出力部１０９へ出力する。 The outline of the conventional crack detection apparatus 100 is as follows. As shown in FIG. 8, the AE sensor 101 detects an AE wave and outputs it to the AD converter 102. The AD converter 102 converts the analog signal input from the AE sensor 101 into a digital signal and outputs the digital signal to the memory 103. The memory 103 stores digital signals. The crack detection apparatus 100 includes a reference signal generation unit 104. The reference signal generation unit 104 generates a reference signal corresponding to the standard wave of the cracked AE wave obtained in advance by statistical processing and outputs it to the correlation processing circuit 105. The cross-correlation processing circuit 105 performs a correlation process between the detection signal input from the memory 103 and the reference signal input from the reference signal generation unit 104 to obtain a correlation characteristic. Specifically, the cross-correlation processing circuit 105 obtains correlation data by performing arithmetic processing using a predetermined cross-correlation function in order to obtain an impulse response of the detection signal. The section setting unit 106 for designating the data range outputs a range signal to the determination unit 108, and the determination unit 108 determines which range should be referred to in the result obtained by the cross correlation processing circuit 105 based on the signal. Identify. The reference setting unit 107 outputs reference data used for the determination process to the determination unit 108. The determination unit 108 determines whether or not there is a crack in the workpiece by comparing the reference data with the data in the range specified by the section setting unit 106 among the correlation data obtained by the cross correlation processing circuit 105. The determination unit 108 outputs the determination result to the determination result output unit 109.
このように、上記従来の割れ検出装置１００では、亀裂により発生するＡＥ波を検出してその検出信号を割れありのパターンと比較して相関の有無を判定し、相互相関処理でワークの割れの有無を判別する。従来の亀裂検出の手法では、ワークの絞りなどの加工工程でＡＥ波を収集して亀裂の有無を判別し、亀裂ありの判定では、プレス検査工程で警報を鳴らすなどして作業者に通知している。 As described above, the conventional crack detection apparatus 100 detects the AE wave generated by the crack, compares the detection signal with the pattern with the crack, determines the presence or absence of the correlation, and detects the crack of the workpiece by the cross-correlation process. Determine presence or absence. In the conventional crack detection method, AE waves are collected in the processing process such as drawing of the workpiece to determine the presence or absence of cracks. In the presence of cracks, an alarm is sounded in the press inspection process to notify the operator. ing.
しかし、従来の亀裂検出の手法では、以下のような場合には相関がない場合がある。図９（Ａ）は相関関係がない場合を説明するための説明図であり、図9（Ｂ）は同図（Ａ）の原点周りの拡大図である。横軸は時間、縦軸は検出信号の強度を示す。図の点線で示す範囲が相関ありとなる許容範囲である。図９に示すｆ１（ｔ），ｆ２（ｔ），ｆ３（ｔ）は何れも亀裂なしの状態の検出信号を模式的に示しており、仮に、ｆ３（ｔ）を基準信号発生部１０４における基準波形として用いると、ｆ１（ｔ），ｆ２（ｔ）の検出信号が、基準波形から求まる許容範囲内にあるか否かで判断している。よって、図９に示すｆ１（ｔ）は点線で示す許容範囲を超えているため、判定部１０８はｆ１（ｔ）の検出信号に関しては亀裂有りと誤った判定をすることになる。これは、従来の判定における相関の有無をユークリッド距離で比較しているからである。 However, in the conventional crack detection technique, there may be no correlation in the following cases. FIG. 9A is an explanatory diagram for explaining a case where there is no correlation, and FIG. 9B is an enlarged view around the origin of FIG. The horizontal axis represents time, and the vertical axis represents the intensity of the detection signal. A range indicated by a dotted line in the figure is an allowable range having a correlation. All of f1 (t), f2 (t), and f3 (t) shown in FIG. 9 schematically show detection signals without cracks, and suppose f3 (t) is a reference signal in the reference signal generator 104. When used as a waveform, it is determined whether or not the detection signals of f1 (t) and f2 (t) are within an allowable range determined from the reference waveform. Therefore, since f1 (t) shown in FIG. 9 exceeds the allowable range indicated by the dotted line, the determination unit 108 erroneously determines that there is a crack with respect to the detection signal of f1 (t). This is because the presence or absence of correlation in the conventional determination is compared by the Euclidean distance.
また、同一のＡＥセンサー１０１でも、亀裂の種類によって生じるＡＥ波が異なるため、比較すべき基準となる波形を画一的に設定することはできない。即ち、図９（Ｂ）に示すように、ｆ１（ｔ）とｆ２（ｔ）とは何れも同じ検出信号であるが、ｆ２（ｔ）の検出信号は許容範囲を超えているため、亀裂有りの誤った判定を下すことになる。 Further, even in the same AE sensor 101, the AE wave generated differs depending on the type of crack, and therefore, it is not possible to uniformly set a reference waveform to be compared. That is, as shown in FIG. 9B, f1 (t) and f2 (t) are both the same detection signal, but the detection signal of f2 (t) exceeds the allowable range, so there is a crack. Will make a wrong decision.
そこで、本発明は上記課題に鑑み、ワーク加工の際に生じうるＡＥ波を解析して精度良くワークに亀裂が生じているか否かを検出する亀裂検出装置とこの亀裂の検出方法を提供することを目的とする。 Therefore, in view of the above problems, the present invention provides a crack detection device that detects whether or not a crack has occurred in a workpiece with high accuracy by analyzing an AE wave that may occur during workpiece processing, and a method for detecting this crack. With the goal.
上記一目的を達成するために、本発明に係るワークの亀裂を検出する亀裂検出装置は、アコースティックエミッション波を検出する検出手段と、検出手段から入力される検出信号の波形のうち一定の時間範囲の波形を抽出し、この抽出した波形を分割して度数を計数する計数手段と、予め基準となるワークについて計数手段で求めた基準データと検査対象となるワークについて計数手段で求めた検査データとからマハラノビス距離を求める距離算出手段と、距離算出手段で求めたマハラノビス距離に基いてワークに亀裂が生じているかを判定する判定手段と、を備えることを特徴とする。特に、判定手段は、距離算出手段で求めたマハラノビス距離が連続して閾値を超えているか否かに基いて亀裂の有無を判定する。 In order to achieve the above object, a crack detection apparatus for detecting a crack in a workpiece according to the present invention includes a detection means for detecting an acoustic emission wave, and a fixed time range among waveforms of detection signals input from the detection means. A counting means for dividing the extracted waveform and counting the frequency, reference data obtained in advance by the counting means for the reference work, and inspection data obtained by the counting means for the work to be inspected, Distance calculating means for determining the Mahalanobis distance from the distance, and determination means for determining whether a crack has occurred in the workpiece based on the Mahalanobis distance determined by the distance calculating means. In particular, the determination unit determines the presence or absence of a crack based on whether or not the Mahalanobis distance obtained by the distance calculation unit continuously exceeds a threshold value.
上記他の目的を達成するために、本発明に係るワーク加工の際にワークに亀裂が生じたか否かを検出する亀裂検出方法は、基準となるワークの加工を行い、アコースティックエミッション波の検出信号の波形のうち一定の時間範囲の波形を抽出し、この抽出した波形を分割して度数を基準データとして求める基準データ取得ステップと、検査対象となるワークの加工を行い、アコースティックエミッション波の検出信号の波形のうち一定の時間範囲の波形を抽出し、この抽出した波形を分割して度数を検査データとして求める検査データ取得ステップと、基準データ取得ステップで求めた基準データと検査データ取得ステップで求めた検査データとからマハラノビス距離を求め、亀裂の有無を判定する判定ステップと、を含むことを特徴とする。特に、判定ステップは、マハラノビス距離が連続して閾値を超えているか否かを判断して、亀裂の有無を判定する。 In order to achieve the above-mentioned other object, the crack detection method for detecting whether or not a crack has occurred in the workpiece during the workpiece processing according to the present invention performs the processing of a reference workpiece and detects an acoustic emission wave signal. A waveform of a certain time range is extracted from this waveform, a reference data acquisition step for dividing the extracted waveform and obtaining the frequency as reference data, processing the work to be inspected, and an acoustic emission wave detection signal The waveform in a certain time range is extracted from the waveforms of the above, and the extracted waveform is divided to obtain the frequency as inspection data, the inspection data acquisition step, and the reference data acquired in the reference data acquisition step and the inspection data acquisition step Determining the Mahalanobis distance from the inspection data and determining the presence or absence of cracks. . In particular, the determination step determines whether or not there is a crack by determining whether or not the Mahalanobis distance continuously exceeds a threshold value.
本発明によれば、各ワークがプレス成形加工される際に生じるＡＥ波から評価すべきデータを取得し、この検査データと基準データとに基づいてマハラノビスの距離を算出し、各ワークの亀裂の有無を判別する。よって、各ワークから発生するＡＥ波の波形が外乱などで不規則であっても、多次元空間としてマハラノビス空間における基準点と単位量を定義し、評価対象のワークから得たサンプルデータが唯一の距離に対する誤差として評価することができるので、安定かつ精度良くワークＷを評価測定することができる。 According to the present invention, the data to be evaluated is acquired from the AE wave generated when each workpiece is press-molded, the Mahalanobis distance is calculated based on the inspection data and the reference data, and the crack of each workpiece is calculated. Determine presence or absence. Therefore, even if the waveform of the AE wave generated from each workpiece is irregular due to disturbance, etc., the reference point and unit quantity in the Mahalanobis space are defined as a multidimensional space, and the sample data obtained from the workpiece to be evaluated is the only one Since it can be evaluated as an error with respect to the distance, the workpiece W can be evaluated and measured stably and accurately.
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態を説明するが、本発明の範囲を本質的に変更しない範囲で適宜変更して実施を行うことができることは言うまでもない。 Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings, but it goes without saying that the present invention can be implemented with appropriate modifications within a scope that does not substantially change the scope of the present invention.
本発明に係る亀裂検出装置を適用したプレスラインシステムについて説明する。
図１は、本発明の実施形態として、亀裂検出装置を組み込んだプレスラインシステム１を模式的に示す図である。プレスラインシステム１は、複数のプレス装置２Ａ，２Ｂ，２Ｃ，２Ｄが並んでライン上に配備されて構成されている。亀裂検出装置１０は、ワークＷとして板状の鋼材を最も絞り込んで成形加工するプレス装置２Ａとして絞型装置で絞り加工した際、ワークＷに亀裂が生じたか否かを判別する。亀裂検出装置１０は亀裂ＷがワークＷに発生したことを認知すると、例えば図１に示す警告ランプ３に警告信号を出力し、作業者Ｐに亀裂発生を知らしめる。このような警告出力手段は、警告ランプのみならず、警報スピーカーなどであってもよい。
A press line system to which the crack detection apparatus according to the present invention is applied will be described.
FIG. 1 is a diagram schematically showing a press line system 1 incorporating a crack detection device as an embodiment of the present invention. The press line system 1 is configured by arranging a plurality of press devices 2A, 2B, 2C, 2D side by side on a line. The crack detection device 10 determines whether or not a crack has occurred in the workpiece W when the workpiece W is drawn by a drawing device as the press device 2A that forms and processes the plate-shaped steel material most narrowly as the workpiece W. When the crack detection device 10 recognizes that the crack W has occurred in the workpiece W, for example, it outputs a warning signal to the warning lamp 3 shown in FIG. Such warning output means may be not only a warning lamp but also an alarm speaker.
亀裂検出装置１０の具体的な構成について説明する。
図２は亀裂検出装置１０の構成図であり、図３は図２に示す亀裂検出装置１０における信号処理工程の一部を模式的に示す図である。亀裂検出装置１０は、検出手段１１と計数手段１２と記憶手段１３と距離算出手段１４と判定手段１５とを備える。亀裂検出装置１０の各手段は次の通りである。
A specific configuration of the crack detection device 10 will be described.
FIG. 2 is a configuration diagram of the crack detection apparatus 10, and FIG. 3 is a diagram schematically showing a part of a signal processing process in the crack detection apparatus 10 shown in FIG. The crack detection apparatus 10 includes a detection unit 11, a counting unit 12, a storage unit 13, a distance calculation unit 14, and a determination unit 15. Each means of the crack detection apparatus 10 is as follows.
検出手段１１は、ＡＥ波を検知して波形データを蓄積する。この検出手段１１は、ＡＥ波を検出する検出部１１Ａと、検出部１１Ａから出力された信号を一時的に蓄積する蓄積部１１Ｂと、を有する。検出部１１Ａは圧電センサーなど各種のセンサーで構成され、ワークＷのプレスの際発生するＡＥ波の振幅を電圧に変換し、蓄積部１１Ｂに出力する。検出部１１Ａは、図１に示すプレス装置２Ａとしての絞型装置においてポンチ型（図示せず）の側面に取り付けられている。検出部１１Ａは、プレス装置２Ａとしての絞型装置において上型４Ａと下型４ＢとでワークＷを押さえ付ける際に生じるＡＥ波を検出し、電圧に変換して蓄積部１１Ｂに検出信号として出力する。なお、検出部１１ＡはＡＥ波を常に検出している必要はなく、ワークＷ毎にワークＷに対するプレススライド角度が例えば６０度に至った時点において、例えば絞型装置に設けたロータリースイッチから６０°の信号をトリガーとして、１．６秒間だけ検出する。蓄積部１１Ｂは順次入力される電圧信号を蓄積する。よつて、蓄積部１１Ｂには、図３（Ａ）に示すような横軸を時間、縦軸を電圧とする検出波形のデータが蓄積される。 The detecting means 11 detects AE waves and accumulates waveform data. The detection unit 11 includes a detection unit 11A that detects an AE wave, and a storage unit 11B that temporarily stores a signal output from the detection unit 11A. 11 A of detection parts are comprised by various sensors, such as a piezoelectric sensor, convert the amplitude of the AE wave which generate | occur | produces at the time of the press of the workpiece | work W into a voltage, and output it to the storage part 11B. 11 A of detection parts are attached to the side surface of the punch type | mold (not shown) in the drawing type | mold apparatus as the press apparatus 2A shown in FIG. The detection unit 11A detects an AE wave generated when pressing the work W with the upper die 4A and the lower die 4B in the drawing device as the press device 2A, converts the AE wave into a voltage, and outputs the voltage to the storage unit 11B as a detection signal To do. The detection unit 11A does not always need to detect the AE wave. For example, when the press slide angle with respect to the workpiece W reaches 60 degrees for each workpiece W, for example, 60 ° from a rotary switch provided in the drawing device. This signal is detected for 1.6 seconds using the signal of The accumulating unit 11B accumulates sequentially input voltage signals. Therefore, in the storage unit 11B, detection waveform data having the horizontal axis as time and the vertical axis as voltage as shown in FIG.
計数手段１２は、蓄積部１１Ｂから入力される検出波形のデータから所定の時間帯の電圧波形のみを抽出し、この抽出した波形データを所定の間隔毎に分割して度数を計数する。詳細には、計数手段１２は、先ず測定開始から図３（Ａ）において符号Ｓで囲まれているように９００〜１１００ｍｓｅｃの時間帯のデータを抽出し、続いて図３（Ｂ）に示すように抽出した波形を所定の間隔毎に、例えば５ｍｓｅｃ間隔毎に分割し、さらに負の信号を正の信号に置き換えて、例えば図３（Ｃ）に示すようにプラスの値だけの電圧波形に変換した後に、図３（Ｃ）に示すように電圧値０Ｖ〜０．１３Ｖの範囲を０．０１Ｖ間隔で区切り、区切った各０．０１Ｖ間隔内に波形ピークがいくつ存在するかの度数をカウントする。 The counting means 12 extracts only the voltage waveform in a predetermined time zone from the detected waveform data input from the storage unit 11B, and divides the extracted waveform data at predetermined intervals to count the frequency. In detail, the counting means 12 first extracts data in the time zone of 900 to 1100 msec as surrounded by the symbol S in FIG. 3 (A) from the start of measurement, and subsequently, as shown in FIG. 3 (B). 3 is divided at predetermined intervals, for example, every 5 msec, and the negative signal is replaced with a positive signal to convert it into a voltage waveform having only a positive value as shown in FIG. 3C, for example. After that, as shown in FIG. 3C, the voltage value range of 0V to 0.13V is divided at intervals of 0.01V, and the frequency of how many waveform peaks exist within each divided 0.01V interval is counted. .
図４は、計数手段１２におけるデータ処理の様子を模式的に示す図表であり、（Ａ）は基準となるワークを加工した際検出手段１１から検出信号が入力されたときに処理された結果を、（Ｂ）は検査対象となるワークを加工した際検出手段１１から検出信号が入力されたときに処理された結果を、それぞれ模式的に示す図表である。 FIG. 4 is a chart schematically showing the state of data processing in the counting means 12, and (A) shows the result processed when the detection signal is input from the detection means 11 when the reference workpiece is processed. (B) is a chart schematically showing results processed when a detection signal is inputted from the detection means 11 when a workpiece to be inspected is processed.
計数手段１２は、基準となるワークを加工した際に計数手段１２に入力された検出信号の波形のうち、計測開始から一定時間範囲、例えば９００〜１１００ｍｓｅｃの波形を抽出し、抽出した波形を分割時間毎に、例えば５ｍｓｅｃ毎に分割し、サンプルデータ１〜サンプルデータ４０とする。各サンプルデータの絶対値において例えば電圧を０．０１Ｖ毎の間隔で区切り、電圧０〜０．０１，０．０１〜０．０２，・・・，０．１２〜０．１３（Ｖ）の間隔内に波形のピークの数をカウントする。例えば、計測開始から９００ｍｓｅｃ以上で９０５ｍｓｅｃ未満のサンプルデータ１において、電圧値０．０１Ｖ〜０．０２Ｖの間隔内に波形のピークが８個あれば、カウント数ａ（２，１）を「８」とする。このようにして、サンプルデータｉにおいて電圧の間隔Ｘｊのピークのカウント数をａ（ｉ，ｊ）として、図４（Ａ）に示す基準データＶｇのテーブルを求める。ここで、ｉはサンプルデータの番号であって前述の例の場合には１≦ｉ≦４０を満たす自然数であり、ｊは１≦ｊ≦（検出電圧の間隔数）を満たす自然数である。また、サンプルデータｉは、計測開始から｛９００＋（ｉ−１）×５｝ｍｓｅｃ以上かつ（９００＋ｉ×５）ｍｓｅｃ未満の範囲のデータからなる。 The counting means 12 extracts a waveform within a certain time range, for example, 900 to 1100 msec from the start of measurement, from among the waveforms of the detection signals input to the counting means 12 when the workpiece to be used as a reference is machined, and divides the extracted waveform Each time, for example, every 5 msec is divided into sample data 1 to sample data 40. In the absolute value of each sample data, for example, the voltage is divided at intervals of 0.01V, and the voltage is 0 to 0.01, 0.01 to 0.02,..., 0.12 to 0.13 (V). Count the number of peaks in the waveform. For example, in sample data 1 of 900 msec or more and less than 905 msec from the start of measurement, if there are 8 waveform peaks in the interval of voltage value 0.01V to 0.02V, the count number a (2, 1) is set to “8”. And In this way, the table of the reference data Vg shown in FIG. 4A is obtained by setting the peak count number of the voltage interval Xj in the sample data i as a (i, j). Here, i is the number of the sample data, and in the case of the above example, i is a natural number that satisfies 1 ≦ i ≦ 40, and j is a natural number that satisfies 1 ≦ j ≦ (number of detection voltage intervals). The sample data i consists of data in a range of {900+ (i−1) × 5} msec or more and less than (900 + i × 5) msec from the start of measurement.
計数手段１２は、検査対象となるワークを加工した際に計数手段１２に入力された検出波形のデータのうち、計測開始から一定時間範囲、例えば９００〜１１００ｍｓｅｃまでの波形を抽出し、抽出した波形を同じ分割時間毎、即ち５ｍｓｅｃ毎に分割し、サンプルデータ１〜サンプルデータ４０とする。各サンプルデータの絶対値で、例えば電圧を０．０１Ｖ毎の間隔で区切り、電圧０〜０．０１，０．０１〜０．０２，・・・，０．１２〜０．１３（Ｖ）の間隔内に波形のピークの数をカウントする。例えば、計測開始から９００ｍｓｅｃ以上で９０５ｍｓｅｃ未満のサンプルデータ１において、電圧値０．０１Ｖ〜０．０２Ｖの間隔内に波形のピークが８個あれば、カウント数ｙ（２，１）を「８」とする。このようにして、サンプルデータｉにおいて電圧の間隔Ｘｊのピークのカウント数をｙ（ｉ，ｊ）として、図４（Ｂ）に示す検査データＶｍのテーブルを求める。ここで、ｉはサンプルデータの番号であって前述の例の場合には１≦ｉ≦４０を満たす自然数であり、ｊは１≦ｊ≦（検出電圧の間隔数）を満たす自然数である。また、サンプルデータｉは、計測開始から｛９００＋（ｉ−１）×５｝ｍｓｅｃ以上かつ（９００＋ｉ×５）ｍｓｅｃ未満の範囲のデータからなる。 The counting unit 12 extracts a waveform in a certain time range from the start of measurement, for example, 900 to 1100 msec, from the detected waveform data input to the counting unit 12 when the workpiece to be inspected is processed, and the extracted waveform Are divided into the same division time, that is, every 5 msec. The absolute value of each sample data. For example, the voltage is divided at intervals of 0.01 V, and the voltage is 0 to 0.01, 0.01 to 0.02,..., 0.12 to 0.13 (V). Count the number of peaks in the waveform within the interval. For example, in sample data 1 of 900 msec or more and less than 905 msec from the start of measurement, if there are 8 waveform peaks in the interval of voltage value 0.01V to 0.02V, the count number y (2, 1) is set to “8”. And In this way, the table of the inspection data Vm shown in FIG. 4B is obtained by setting the peak count number of the voltage interval Xj in the sample data i as y (i, j). Here, i is the number of the sample data, and in the case of the above example, i is a natural number that satisfies 1 ≦ i ≦ 40, and j is a natural number that satisfies 1 ≦ j ≦ (number of detection voltage intervals). The sample data i consists of data in a range of {900+ (i−1) × 5} msec or more and less than (900 + i × 5) msec from the start of measurement.
ここで、計数手段１２は、基準となるワークを加工した際検出手段１１から検出信号が入力されると、上記の信号処理を行って求めたデータを基準データＶｇとして記憶手段１３に記憶しておく。一方、計数手段１２は、検査対象となるワークを加工した際検出手段１１から検出信号が入力されると、上記の信号処理を行って求めたデータを検査データＶｍとして距離算出手段１４に出力する。 Here, when the detection signal is input from the detection unit 11 when the reference workpiece is machined, the counting unit 12 stores the data obtained by performing the signal processing in the storage unit 13 as the reference data Vg. deep. On the other hand, when a detection signal is input from the detection unit 11 when the workpiece to be inspected is machined, the counting unit 12 outputs the data obtained by performing the above signal processing to the distance calculation unit 14 as inspection data Vm. .
記憶手段１３は、予め基準となるワークについて計数手段１２で求めた基準データを記憶する。 The storage unit 13 stores the reference data obtained by the counting unit 12 in advance for a workpiece that serves as a reference.
距離算出手段１４は、記憶手段１３内の基準データＶｇと検査対象となるワークＷについて計数手段１２で求めた検査データＶｍとからマハラノビス距離を求める。即ち、距離算出手段１４には、検査対象となるワークを加工する度に、計数手段１２から検査データが入力される。距離算出手段１４は、検査データの入力があると、検査データＶｍと記憶手段１３内の基準データＶｇとに基いてマハラノビス距離を求める。 The distance calculation means 14 obtains the Mahalanobis distance from the reference data Vg in the storage means 13 and the inspection data Vm obtained by the counting means 12 for the workpiece W to be inspected. That is, the inspection data is input to the distance calculation unit 14 from the counting unit 12 every time a workpiece to be inspected is processed. When the inspection data is input, the distance calculation means 14 obtains the Mahalanobis distance based on the inspection data Vm and the reference data Vg in the storage means 13.
ここで、マハラノビス距離について説明する。マハラノビス距離は、適正或いは正常と評価されるべき良品のワークに関する複数のデータの平均値を基準として、その基準と評価対象のワークＷに関するデータとの距離Ｄ２をデータ間の相関を考慮して算出される値である。この値の算出は次のように行われる。
（ａ）評価測度に対して計測項目を定める。本実施形態では、この計測項目として図４に示す図表における変数Ｘ１〜Ｘ１３の１３項目としている。
（ｂ）マハラノビス空間を規定する。検査対象のワークＷについての検査データについてマハラノビス距離を算出するために、評価基準点と単位量を規定する基準空間を定める。マハラノビスの距離Ｄ2を精度良く算出するためには、上記（ａ）の項目数の２倍程度のサンプルが必要である。図４（ａ）に例示する１３×４０個の値で基準空間が構成される。なお、基準空間は前述の例に限定されず、例えば項目数を１３項目より多くしても又は少なくしてもよく、また、サンプリングデータの数は前述の例では４０個であるがこの数に限定されるものではなく、非常に精度を高めるためには数百以上が望ましい。ただし、場合により４０個よりも少ないサンプリングであってもよい。
（ｃ）相関行列を求める。基準データＶｇを利用して相関行列を算出する。図４（Ａ）の下側に示すように、各変数（即ち項目）Ｘｉ毎に平均値Ｍｉと標準偏差σｉを求める。次に、これらの平均値Ｍｉと標準偏差σｉとから、下記の式（１）に示す基準化値ｂ１，ｎを求めて、下記の式（２）に示す基準化多次元ベクトルＢを定義する。
ｉ＝１，２，・・・，１３、ｎ＝１，２，・・・,４０である。
ここで、ｎ＝１，２，・・・４０、Ｔは（ｂ１，ｎ，ｂ２，ｎ，ｂ３，ｎ，・・・ｂ１３，ｎ）の転置行列であることを示す。
この基準化多次元ベクトルＢｎから、基準化値ｂ１，ｎの相関行列Ｒは下記式（３）として
表される。
さらに、この式（３）の相関行列Ｒの逆行列Ｒ-1を求める。
このようにして、マハラノビスの距離Ｄ2を算出するための準備が完了する。
この相関逆行列Ｒ-1を記憶手段１３や距離算出手段１４のメモリ内に記憶しておいてもよい。
Here, the Mahalanobis distance will be described. Mahalanobis distance, based on the average value of a plurality of data for the good of the workpiece to be evaluated as appropriate or normal, the distance D 2 between the data related to the evaluation objects of the workpiece W and the reference taking into account the correlation between data This is a calculated value. This value is calculated as follows.
(A) A measurement item is defined for the evaluation measure. In this embodiment, 13 items of variables X1 to X13 in the chart shown in FIG. 4 are set as the measurement items.
(B) Define the Mahalanobis space. In order to calculate the Mahalanobis distance for the inspection data on the workpiece W to be inspected, a reference space for defining the evaluation reference point and the unit amount is determined. To accurately calculate the Mahalanobis distance D 2, it is necessary number of items 2 times the samples of the (a). The reference space is configured by 13 × 40 values exemplified in FIG. The reference space is not limited to the above example. For example, the number of items may be larger or smaller than 13, and the number of sampling data is 40 in the above example. The number is not limited, and several hundreds or more are desirable for extremely increasing accuracy. However, in some cases, fewer than 40 samples may be used.
(C) A correlation matrix is obtained. A correlation matrix is calculated using the reference data Vg. As shown on the lower side of FIG. 4A, an average value Mi and a standard deviation σi are obtained for each variable (ie, item) Xi. Next, standardized values b 1 and n shown in the following formula (1) are obtained from the average value Mi and the standard deviation σi, and a standardized multidimensional vector B shown in the following formula (2) is defined. To do.
i = 1, 2,..., 13 and n = 1, 2,.
Here, n = 1, 2,... 40, T indicates that the transposed matrix is (b 1, n , b 2, n , b 3, n ,..., B 13, n ).
From this normalized multidimensional vector B n , the correlation matrix R of the normalized values b 1, n is expressed as the following equation (3).
Further, an inverse matrix R −1 of the correlation matrix R of the equation (3) is obtained.
In this way, the preparation for calculating the Mahalanobis distance D 2 is completed.
The inverse correlation matrix R −1 may be stored in the memory of the storage unit 13 or the distance calculation unit 14.
距離算出手段１４は、検査対象のワークＷを加工した際、検出手段１１から計数手段１２を経て検査データの入力があると、この検査データＶｍと記憶手段１３内の基準データ又は相関逆行列Ｒ−１に基いてマハラノビス距離Ｄ2を、以下の式（４）から算出する。
ここで、Ｖｍ Ｔは、データＶｍの転置行列であり、ｋは項目数であり本実施形態における変数の総数（Ｘ１〜Ｘ１３）である値「１３」が該当する。
本実施形態では４０個のサンプルデータを利用しているので、各評価対象のサンプルデータ毎にマハラノビス距離Ｄ２が求まる。
When the workpiece W to be inspected is processed, the distance calculating unit 14 receives the inspection data Vm and the reference data in the storage unit 13 or the correlation inverse matrix R if the inspection data is input from the detecting unit 11 through the counting unit 12. Based on −1 , the Mahalanobis distance D 2 is calculated from the following equation (4).
Here, V m T is a transposed matrix of the data V m , k is the number of items, and corresponds to the value “13” that is the total number of variables (X1 to X13) in the present embodiment.
In this embodiment, since using the 40 pieces of sample data, it is determined Mahalanobis distance D 2 for each sample data of each evaluation target.
判定手段１５は、距離算出手段１４で求めたマハラノビス距離に基いて亀裂の発生を判定する。ここで、判定の手法は、距離算出手段１４で求まる、サンプルデータ毎のマハラノビス距離Ｄ２が、連続して閾値を越えるか否かを判断し、たとえば閾値として「２」を設定した場合に、サンプルデータ毎のマハラノビス距離Ｄ２が２を越えるサンプルデータナンバーを抽出し、この抽出したナンバーが３つ以上続けて存在する場合には、そのワークＷには亀裂が生じていると判定する。逆に、サンプルデータ毎のマハラノビス距離Ｄ２が２を越えるサンプルデータナンバーを抽出し、この抽出したナンバーが１つだけ又は２つだけ続けて存在するように単発的である場合には、そのサンプルデータをノイズとみなし、亀裂なしと判定する。 The determination unit 15 determines the occurrence of a crack based on the Mahalanobis distance obtained by the distance calculation unit 14. Here, the method of determination, determined by the distance calculation unit 14, when the Mahalanobis distance D 2 for each sample data, it is determined whether the exceeding the threshold value continuously, has been set to "2" for example as a threshold value, Mahalanobis distance D 2 for each sample data extracting sample data number exceeding 2, when the number was the extraction is present continuously three or more, it is determined that a crack has occurred in the work W. Conversely, if the sample data number for which the Mahalanobis distance D2 for each sample data exceeds 2 is extracted and the extracted number is only one or two in succession, the sample data number is extracted. The data is regarded as noise and it is determined that there is no crack.
次に、本発明の実施形態に係る亀裂検出方法について説明しながら、図２に示す亀裂検出装置についてさらに説明する。図５は、本発明の実施形態に係る亀裂検出方法のフロー図である。本発明の実施形態に係る亀裂検出方法は、基準データ取得ステップ（ＳＴＥＰ１）と検査データ取得ステップ（ＳＴＥＰ２）と判定ステップ（ＳＴＥＰ３）とで構成される。 Next, the crack detection apparatus shown in FIG. 2 will be further described while describing the crack detection method according to the embodiment of the present invention. FIG. 5 is a flowchart of the crack detection method according to the embodiment of the present invention. The crack detection method according to the embodiment of the present invention includes a reference data acquisition step (STEP 1), an inspection data acquisition step (STEP 2), and a determination step (STEP 3).
最初に、ＳＴＥＰ１における基準データ取得ステップについて説明する。
基準となるワークの加工処理を行うと、計数手段１２は、先ず検出手段１１から入力される検出信号の波形を一定の時間範囲で抽出する（ＳＴＥＰ１−１）。計数手段１２は、次にこの抽出した波形を分割し（ＳＴＥＰ１−２）、続いてＳＴＥＰ１−２で分割した波形それぞれをサンプルデータとして波形の強度毎の度数を求め、これを基準データＶｇとする（ＳＴＥＰ１−３）。
First, the reference data acquisition step in STEP 1 will be described.
When the processing of the reference workpiece is performed, the counting unit 12 first extracts the waveform of the detection signal input from the detection unit 11 within a certain time range (STEP 1-1). Next, the counting means 12 divides the extracted waveform (STEP 1-2), then uses the waveforms divided in STEP 1-2 as sample data to determine the frequency for each waveform intensity, and uses this as the reference data Vg. (STEP 1-3).
ＳＴＥＰ２における検査データ取得ステップについて説明する。
検査対象となるワークの加工処理を行うと、計数手段１２は、先ず検出手段１１から入力される検出信号の波形を所定の時間範囲で抽出する（ＳＴＥＰ２−１）。計数手段１２は、次にこの抽出した波形を分割し（ＳＴＥＰ２−２）、続いてＳＴＥＰ２−２で分割した波形それぞれをサンプルデータとして波形の強度毎の度数を求め、検出データＶｍとする（ＳＴＥＰ２−３）。
The inspection data acquisition step in STEP2 will be described.
When the workpiece to be inspected is processed, the counting means 12 first extracts the waveform of the detection signal input from the detection means 11 within a predetermined time range (STEP 2-1). Next, the counting means 12 divides the extracted waveform (STEP 2-2), obtains the frequency for each waveform intensity using each of the waveforms divided in STEP 2-2 as sample data, and sets it as detection data Vm (STEP 2). -3).
ＳＴＥＰ３における判定ステップについて説明する。
先ず、距離算出手段１４は、ＳＴＥＰ１−３で求めた基準データとＳＴＥＰ２−３で求めた検査データとからマハラノビス距離を算出する（ＳＴＥＰ３−１）。その際、前述した式（４）を用いて算出し、判定手段１５にその結果を出力する。次に、判定手段１５は、入力された結果に基いて各サンプルデータのマハラノビス距離が連続して閾値を超えているか否かを判断する。所定数連続して閾値を超えていると判断すると、亀裂有りと判定する（ＳＴＥＰ３−２でＹｅｓ）一方、所定数連続して閾値を超えていないと判断すると、亀裂無しと判定する（ＳＴＥＰ３−２でＮｏ）。ＳＴＥＰ３−２でＹｅｓの場合には、外部に対して警報信号を出力する（ＳＴＥＰ３−３）。
ＳＴＥＰ３を経ると再度ＳＴＥＰ２に戻る。
The determination step in STEP 3 will be described.
First, the distance calculating means 14 calculates the Mahalanobis distance from the reference data obtained in STEP 1-3 and the inspection data obtained in STEP 2-3 (STEP 3-1). At that time, calculation is performed using the above-described equation (4), and the result is output to the determination means 15. Next, the determination unit 15 determines whether or not the Mahalanobis distance of each sample data continuously exceeds the threshold based on the input result. If it is determined that the predetermined number has been continuously exceeded, it is determined that there is a crack (YES in STEP 3-2). On the other hand, if it has been determined that the predetermined number has not been continuously exceeded, it is determined that there is no crack (STEP 3- 2) No). In the case of YES in STEP 3-2, an alarm signal is output to the outside (STEP 3-3).
After going through STEP3, it returns to STEP2.
図６は、判定手段１５で行われる判定ステップ（ＳＴＥＰ３）で亀裂なしと判定した、ワークＷにおけるマハラノビス距離と時間との関係を示すものであり、（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）はそれぞれ３８枚目、４４枚目、５９枚目のワークＷに関するものである。何れもマハラノビス距離が閾値２を超えて３つ以上連続してプロットされていないため、何れも亀裂なしと判定される。 FIG. 6 shows the relationship between the Mahalanobis distance and time in the workpiece W, which is determined to be free of cracks in the determination step (STEP 3) performed by the determination means 15, and (A), (B), (C) are This relates to the 38th, 44th and 59th workpieces W, respectively. In any case, since the Mahalanobis distance exceeds the threshold value 2 and is not continuously plotted three or more, it is determined that there is no crack.
図７は、判定手段１５で行われる判定ステップ（ＳＴＥＰ３）で亀裂ありと判定した、ワークＷにおけるマハラノビス距離と時間との関係を示すものであり、（Ａ）、（Ｂ）はそれぞれ４２枚目、５４枚目のワークＷに関するものである。何れもマハラノビス距離が閾値２を超えて３つ以上連続してプロットされているため、亀裂ありと判定される。 FIG. 7 shows the relationship between the Mahalanobis distance and time in the workpiece W, which is determined to be cracked in the determination step (STEP 3) performed by the determination means 15, and (A) and (B) are the 42nd sheet respectively. , The 54th workpiece W. In any case, since the Mahalanobis distance exceeds the threshold 2 and three or more are plotted continuously, it is determined that there is a crack.
以上説明したように、マハラノビスの距離Ｄ2の算出において、良品のワークＷからの情報を基に作成された評価測度の基準を成す基準データＶｇを保持しておき、各ワークＷがプレス成形されて生じるＡＥ波から評価すべきデータＶｍを取得し、このデータＶｍと基準データＶｇとに基づいてマハラノビスの距離Ｄ２を算出し、各ワークＷの亀裂の有無を判別する。よって、各ワークＷから発生するＡＥ波の波形が不規則であっても、多次元空間としてのマハラノビス空間における基準点と単位量を定義し、評価対象のワークＷから得たサンプルデータが、唯一の距離に対する誤差として評価することができるので、安定し、且つ、精度良くワークＷを評価測定することができる。 As described above, in the calculation of the Mahalanobis distance D 2 , the reference data Vg that forms the basis of the evaluation measure created based on the information from the non-defective workpiece W is retained, and each workpiece W is press-molded. acquires data Vm to be voted AE wave generated Te, calculates the Mahalanobis distance D 2 on the basis of this data Vm and the reference data Vg, to determine the presence or absence of cracks in the workpiece W. Therefore, even if the waveform of the AE wave generated from each workpiece W is irregular, the reference points and unit quantities in the Mahalanobis space as a multidimensional space are defined, and the sample data obtained from the workpiece W to be evaluated is the only one Therefore, it is possible to evaluate and measure the workpiece W stably and accurately.
さらに、本実施形態に係る亀裂検出装置１０によれば、自動でワークＷの亀裂を精度良く検出することができるので、従来、検査員が目視によって亀裂の有無を検査する作業の負担を大幅に減少させることができる。 Furthermore, according to the crack detection apparatus 10 according to the present embodiment, since it is possible to automatically detect a crack in the workpiece W with high accuracy, conventionally, the burden of the work of inspecting the presence or absence of a crack by an inspector has been greatly increased. Can be reduced.
１：プレスラインシステム
２Ａ，２Ｂ，２Ｃ，２Ｄ：プレス装置
３：警告ランプ
４Ａ：上型
４Ｂ：下型
１０：亀裂検出装置
１１：検出手段
１１Ａ：検出部
１１Ｂ：蓄積部
１２：計数手段
１３：記憶手段
１４：距離算出手段
１５：判定手段
Ｐ：作業者
Ｗ：ワーク
1: Press line system 2A, 2B, 2C, 2D: Press device 3: Warning lamp 4A: Upper die 4B: Lower die 10: Crack detection device 11: Detection means 11A: Detection portion 11B: Accumulation portion 12: Counting means 13: Storage means 14: Distance calculation means 15: Determination means P: Worker W: Workpiece
Claims (4)
アコースティックエミッション波を検出する検出手段と、
上記検出手段から入力される検出信号の波形のうち一定の時間範囲の波形を抽出し、この抽出した波形を分割して度数を計数する計数手段と、
予め基準となるワークについて上記計数手段で求めた基準データと検査対象となるワークについて上記計数手段で求めた検査データとからマハラノビス距離を求める距離算出手段と、
上記距離算出手段で求めたマハラノビス距離に基いてワークに亀裂が生じているかを判定する判定手段と、
を備えることを特徴とする、亀裂検出装置。 In a crack detection device that detects cracks in a workpiece,
Detection means for detecting acoustic emission waves;
A counting means for extracting a waveform in a certain time range from the waveform of the detection signal input from the detection means, and dividing the extracted waveform to count the frequency;
A distance calculation means for obtaining a Mahalanobis distance from reference data obtained in advance by the counting means for a work to be a reference and inspection data obtained by the counting means for a work to be inspected;
Determining means for determining whether a crack has occurred in the workpiece based on the Mahalanobis distance obtained by the distance calculating means;
A crack detection apparatus comprising:
基準となるワークの加工を行い、アコースティックエミッション波の検出信号の波形のうち一定の時間範囲の波形を抽出し、この抽出した波形を分割して度数を基準データとして求める基準データ取得ステップと、
検査対象となるワークの加工を行い、アコースティックエミッション波の検出信号の波形のうち一定の時間範囲の波形を抽出し、この抽出した波形を分割して度数を検査データとして求める検査データ取得ステップと、
上記基準データ取得ステップで求めた基準データと上記検査データ取得ステップで求めた検査データとからマハラノビス距離を求め、亀裂の有無を判定する判定ステップと、
を含むことを特徴とする、亀裂検査方法。 In a crack detection method for detecting whether or not a crack has occurred in a workpiece during workpiece processing,
A reference data acquisition step of processing a reference workpiece, extracting a waveform in a certain time range from the waveform of the detection signal of the acoustic emission wave, and dividing the extracted waveform to obtain the frequency as reference data;
Processing the workpiece to be inspected, extracting a waveform in a certain time range from the waveform of the detection signal of the acoustic emission wave, dividing the extracted waveform and obtaining the frequency as inspection data, and an inspection data acquisition step,
A determination step for determining the Mahalanobis distance from the reference data obtained in the reference data acquisition step and the inspection data obtained in the inspection data acquisition step, and determining the presence or absence of a crack,
A crack inspection method characterized by comprising:
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