JPH08327612A - 波形信号処理方法 - Google Patents

波形信号処理方法

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JPH08327612A
JPH08327612A JP7132275A JP13227595A JPH08327612A JP H08327612 A JPH08327612 A JP H08327612A JP 7132275 A JP7132275 A JP 7132275A JP 13227595 A JP13227595 A JP 13227595A JP H08327612 A JPH08327612 A JP H08327612A
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JP
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waveform signal
signal
amplitude
time
series
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JP7132275A
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Inventor
Masaki Yamano
正樹 山野
Masahiko Hirao
雅彦 平尾
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Nippon Steel Corp
Original Assignee
Sumitomo Metal Industries Ltd
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Publication date
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Abstract

(57)【要約】 【目的】 内在欠陥等の目標物からの波形信号の周波数
成分が変化した場合でも、ノイズを含んだ反射波の波形
信号から、目標物の反射波の波形信号を高いＳＮ比で抽
出し、また目標物からの波形信号に含まれる周波数成分
を予め測定しなくても最適な分割スペクトル処理結果が
得られる波形信号処理方法の提供を目的とする。 【構成】 採取した波形信号をＦＦＴ処理し（Ｓ１）、
複数の周波数範囲でそれぞれ行うＳＳＰ法の第１の分割
処理範囲を選定し（Ｓ２）、第１の分割処理範囲でＳＳ
Ｐ処理（Ｓ３〜Ｓ５）を行った後、分割処理範囲の平行
的な移動又は所定の周波数を中心とした拡大／縮小によ
り分割処理範囲を所定回数移動させ、移動した各分割処
理範囲でＳＳＰ処理を行い、複数個のＳＳＰ処理結果を
平均化処理し（Ｓ７）、又は複数個のＳＳＰ処理結果の
絶対値の最大値を求め（Ｓ８）、これらを目標物からの
反射波の波形信号として出力する。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、超音波，電磁気等を用
いた非破壊検査における検査対象内部の目標物（内在欠
陥，超音波の反射面等）からの情報を含む波形信号、分
光分析で得られる光スペクトルの波形信号等に含まれる
ノイズを可及的に除去して波形信号を解析する波形信号
処理方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】超音波探傷等の非破壊検査においては、
検査対象内部に超音波を伝播させ、その反射波を採取し
て解析することにより、検査対象の内在欠陥等の位置，
寸法，検査対象の厚み等を測定する。通常、超音波探傷
等で採取された反射波の波形信号には、内在欠陥等の目
標物からの反射波の信号以外に、飛来ノイズ，測定装置
内部の電気ノイズ，検査対象の材質（結晶粒の大きさ，
結晶と結晶との間の隙間の存在等）に起因する超音波の
散乱によるノイズ等が含まれ、反射波を解析する上で障
害となる。
【０００３】従来では、採取した反射波の波形信号に含
まれるノイズを減じて、目標物からの情報を含んだ波形
信号を高いＳＮ比で抽出する波形信号処理方法として以
下のような方法が採用されている。 １．フィルタリング方法 図７(a) に示すように、目標物からの波形信号とノイズ
信号との周波数分布に明確な違いがある場合、図７(b)
に示すような周波数特性のフィルタを透過させてノイズ
信号を抑制する。しかし、目標物からの波形信号の周波
数成分とノイズの周波数成分とに明確な違いがない場合
はノイズを十分に抑制できない。
【０００４】２．同期加算平均法 同一測定点で複数回の測定を行って複数個の時系列波形
信号を採取し、複数個の時系列波形信号の同一測定タイ
ミングの信号振幅を加算平均して各測定タイミングの信
号振幅を決定する。これにより、飛来ノイズ，測定装置
内の電気ノイズ等の測定タイミングに同期しないノイズ
信号の影響を抑制することで、測定タイミングに同期し
て時間軸上の同一時点に出現する目標物からの波形信号
を強調する。しかし、検査対象の材料が、超音波の波長
と同程度の大きさの結晶粒で構成される材料，結晶と結
晶との間に隙間が存在する材料等であり、超音波が粒界
等で散乱され干渉し合い、測定タイミングに同期してノ
イズが生じる場合、ノイズ信号は抑制できない。
【０００５】３．ＳＳＰ（Ｓｐｌｉｔ−Ｓｐｅｃｔｒｕ
ｍ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ：分割スペクトル処理）法 この方法は、目標物からの反射波の波形信号と、ノイズ
の波形信号との周波数依存性の差異を利用してノイズを
抑制し、目標物からの波形信号を高いＳＮ比で抽出する
方法である。即ち、内在欠陥等の目標物からの反射波は
周波数が異なってもその波形はほとんど変化せず、入射
時とほぼ同一の波形を保ち、周波数への依存性が少ない
が、ノイズ信号は検査対象の材質に起因して散乱され干
渉し合い、種々のランダムな周波数を持ち、入射された
超音波の周波数に依存してその波形パターンが変化す
る。
【０００６】次に、ＳＳＰ法の処理手順を、図８のフロ
ーチャート、図９及び図10の波形図を用いて説明する。 (1) 目標物としての欠陥の存在が既知である試験片を用
いて予め採取した参照波形信号、又は検査対象から反射
された波形信号を採取してＦＦＴ（高速フーリエ変換）
処理し、図９(a) に示すような周波数スペクトルを算出
する（ステップＳ11）。なお、周波数スペクトルの横軸
は周波数、縦軸はフーリエ級数の各成分の大きさ、即ち
周波数分布の強度をｄＢで表した値である。
【０００７】(2) 検査者は、図９(a) に示すような周波
数スペクトルを見ながら、分割スペクトル処理の対象と
する範囲（図９(b) の範囲Ｂ）を設定する。分割スペク
トル処理の対象とする範囲Ｂが設定されると、この範囲
を網羅するＮ個（Ｎ＞１）の狭帯域フィルタ（図９(b)
参照）により、検査対象からの反射波の波形信号をフィ
ルタリングする（ステップＳ12）。なお、分割フィルタ
リングの対象とする範囲Ｂを検査者が決定する場合、目
標物からの波形信号の周波数スペクトルに含まれる帯域
であって、例えば、〔目標物からの波形信号の周波数分
布の強度の最大値−６ｄＢ〕以上の強度を有する帯域等
から決定する。
【０００８】(3) 各狭帯域フィルタによりフィルタリン
グされた各狭帯域の波形信号の周波数スペクトルを逆Ｆ
ＦＴ処理し、フィルタの個数Ｎだけ周波数領域で分割さ
れ、振幅ｒi (t) （ｉ＝１〜Ｎ）を持つ、図10に示すよ
うな分割波形の時系列波形信号を求める（ステップＳ1
3）。 (4) ここで、振幅がｒi (t) である分割波形のある時点
τの振幅をｉ＝１〜Ｎまで比較すると、周波数への依存
性が少ない、目標物からの反射波の波形成分はどの分割
波形においても同程度の振幅であるのに対し、ノイズ成
分は、前述のように、入射された超音波の周波数に依存
してそのパターンが変化するため、大小様々な振幅を持
つ。従って、全分割波形の時点τにおいて振幅ｒ
i （τ）の絶対値が最小である分割波形にはノイズ成分
が含まれる確率が低いと考えられるので、この分割波形
の振幅ｒi （τ）を目標物からの反射波の時点τにおけ
る振幅 s (τ) とする振幅最小化処理を時間ｔの全部の
時点τについて行う（ステップＳ14）。この処理を式
（１．１）に示す。 ｓ(t) ＝ｒj (t) （１．１） 〔ただし、｜ｒj (t) ｜＝ min｛｜ｒi (t) ｜，ｉ＝
１，Ｎ｝〕
【０００９】(5) 次に、亀裂などの目標物からの反射波
の波形は、前述のように、周波数によって形がほとんど
変化しないので、複数個の分割波形において目標物から
の反射波の波形成分が存在する時点で振幅の極性が異な
ることは極めて少ないと考えられる。即ち、複数の分割
波形の同一時点で極性が異なる振幅が存在する場合、そ
の時点の振幅はノイズ信号の振幅である確率が高いと考
えられるので、分割波形のある時点τでの振幅ｒ
i （τ）の極性がｉ＝１〜Ｎにおいて１つでも異なる場
合、その時点τにおける目標物からの反射波の振幅 s
(τ) をゼロとする極性判定処理を時間ｔの全部の時点
τについて行う（ステップＳ15）。この処理を式（１．
２）に示す。すべてのｒi (t) ＜０、あるいはすべての
ｒi (t) ＞０の場合、 ｘ(t) ＝ｓ(t) 上記以外の場合、 ｘ(t) ＝０ （１．２）
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】しかし、上述のＳＳＰ
法には以下のような問題点がある。 ・目標物からの波形信号とノイズ信号との周波数依存性
が類似している場合、狭帯域フィルタでフィルタリング
しても目標物からの波形信号とノイズ信号とをふるい分
けできないのでノイズ信号を抑制できない。 ・検査者が、予め採取した参照波形信号の周波数スペク
トルを見て狭帯域フィルタリングを行う周波数範囲を設
定する場合、試験片と実際の検査対象との間で、測定装
置と目標物との距離、目標物の形状，大きさ又は傾き、
測定装置と目標物との間に介在する媒質の物性等が異な
り、信号の周波数成分が変化すると、図11に示すよう
に、検査対象の反射波の周波数スペクトルが、試験片に
より設定した周波数範囲から逸脱する(a) 、設定した周
波数範囲が広すぎる(b) 等に起因して目標物からの波形
信号をノイズ信号として抑制してしまうために、目標物
からの波形信号を抽出できない場合が生じたり、ノイズ
信号を十分に抑制できなかったりする。
【００１１】一方、検査対象から採取された波形信号を
周波数解析して得られた周波数スペクトルから最適な分
割スペクトル処理の範囲を決定する場合、この周波数ス
ペクトルには目標物からの反射波の周波数成分とノイズ
の周波数成分とが含まれているので、最適な範囲の決定
に多くの試行錯誤が必要となり範囲の設定に労力を要
し、しかも試行錯誤の結果設定した範囲が必ずしも最適
とは限らない。
【００１２】本発明はこのような問題点を解決するため
になされたものであって、本発明は、検査対象から採取
した波形信号に含まれる、目標物からの波形信号の周波
数成分とノイズの周波数成分との周波数依存性の差異を
利用して目標物からの波形信号を抽出するＳＳＰ法を用
いて波形信号を処理する際に、分割スペクトル処理の対
象とする周波数帯域の範囲を複数個設定し、複数個の範
囲のそれぞれで分割スペクトル処理した結果の平均値、
又は分割スペクトル処理した結果の絶対値の最大値を目
標物からの時系列波形信号の信号振幅とすることによ
り、測定装置と目標物との距離、目標物の形状，大き
さ，傾き、又は測定装置と目標物とに介在する媒質の物
性が変化して目標物からの波形信号の周波数成分が変化
した場合でも、ノイズを含んだ波形信号の中から、目標
物からの波形信号を高いＳＮ比で抽出し、また試験片等
を用いて目標物からの波形信号に含まれる周波数成分を
予め測定しなくても最適な分割スペクトル処理結果が得
られる波形信号処理方法の提供を目的とする。
【００１３】
【課題を解決するための手段】第１発明の波形信号処理
方法は、波形信号の周波数スペクトルを算出し、該周波
数スペクトルの所定範囲に含まれる複数の狭帯域で前記
波形信号をフィルタリングし、フィルタリングされた各
狭帯域の前記波形信号の周波数スペクトルを時系列信号
に展開し、前記複数の狭帯域それぞれの時系列信号の同
一時点の振幅のうち、絶対値が最小である振幅を該同一
時点の時系列信号の振幅とし、また、前記複数の狭帯域
の時系列信号の同一時点の振幅の極性が異なる場合は該
同一時点の時系列信号の振幅をゼロとすることにより前
記波形信号に含まれるノイズを減ずる分割スペクトル処
理を採用した波形信号処理方法において、前記所定範囲
を分割スペクトル処理して得られた時系列信号と、該所
定範囲と同一の帯域幅の該所定範囲と異なる範囲の周波
数帯域を分割スペクトル処理して得られた時系列信号と
の同一時点における振幅の平均値を波形信号の時系列信
号の該同一時点の振幅とすることを特徴とする。
【００１４】第２発明の波形信号処理方法は、波形信号
の周波数スペクトルを算出し、該周波数スペクトルの所
定範囲に含まれる複数の狭帯域で前記波形信号をフィル
タリングし、フィルタリングされた各狭帯域の前記波形
信号の周波数スペクトルを時系列信号に展開し、前記複
数の狭帯域それぞれの時系列信号の同一時点の振幅のう
ち、絶対値が最小である振幅を該同一時点の時系列信号
の振幅とし、また、前記複数の狭帯域の時系列信号の同
一時点の振幅の極性が異なる場合は該同一時点の時系列
信号の振幅をゼロとすることにより前記波形信号に含ま
れるノイズを減ずる分割スペクトル処理を採用した波形
信号処理方法において、前記所定範囲を分割スペクトル
処理して得られた時系列信号と、該所定範囲と同一の帯
域幅の該所定範囲と異なる範囲の周波数帯域を分割スペ
クトル処理して得られた時系列信号との同一時点におけ
る振幅の絶対値の最大値を波形信号の時系列信号の該同
一時点の振幅とすることを特徴とする。
【００１５】第３発明の波形信号処理方法は、波形信号
の周波数スペクトルを算出し、該周波数スペクトルの所
定範囲に含まれる複数の狭帯域で前記波形信号をフィル
タリングし、フィルタリングされた各狭帯域の前記波形
信号の周波数スペクトルを時系列信号に展開し、前記複
数の狭帯域それぞれの時系列信号の同一時点の振幅のう
ち、絶対値が最小である振幅を該同一時点の時系列信号
の振幅とし、また、前記複数の狭帯域の時系列信号の同
一時点の振幅の極性が異なる場合は該同一時点の時系列
信号の振幅をゼロとすることにより前記波形信号に含ま
れるノイズを減ずる分割スペクトル処理を採用した波形
信号処理方法において、前記所定範囲を分割スペクトル
処理して得られた時系列信号と、該所定範囲を、該所定
範囲に含まれる所定の周波数を中心として所定比率で拡
大又は縮小した周波数帯域を分割スペクトル処理して得
られた時系列信号との同一時点における振幅の平均値を
波形信号の時系列信号の該同一時点の振幅とすることを
特徴とする。
【００１６】第４発明の波形信号処理方法は、波形信号
の周波数スペクトルを算出し、該周波数スペクトルの所
定範囲に含まれる複数の狭帯域で前記波形信号をフィル
タリングし、フィルタリングされた各狭帯域の前記波形
信号の周波数スペクトルを時系列信号に展開し、前記複
数の狭帯域それぞれの時系列信号の同一時点の振幅のう
ち、絶対値が最小である振幅を該同一時点の時系列信号
の振幅とし、また、前記複数の狭帯域の時系列信号の同
一時点の振幅の極性が異なる場合は該同一時点の時系列
信号の振幅をゼロとすることにより前記波形信号に含ま
れるノイズを減ずる分割スペクトル処理を採用した波形
信号処理方法において、前記所定範囲を分割スペクトル
処理して得られた時系列信号と、該所定範囲を、該所定
範囲に含まれる所定の周波数を中心として所定比率で拡
大又は縮小した周波数帯域を分割スペクトル処理して得
られた時系列信号との同一時点における振幅の絶対値の
最大値を波形信号の時系列信号の該同一時点の振幅とす
ることを特徴とする。
【００１７】第５発明の波形信号処理方法は、波形信号
の周波数スペクトルを算出し、該周波数スペクトルの所
定範囲に含まれる複数の狭帯域で前記波形信号をフィル
タリングし、フィルタリングされた各狭帯域の前記波形
信号の周波数スペクトルを時系列信号に展開し、前記複
数の狭帯域それぞれの時系列信号の同一時点の振幅のう
ち、絶対値が最小である振幅を該同一時点の時系列信号
の振幅とし、また、前記複数の狭帯域の時系列信号の同
一時点の振幅の極性が異なる場合は該同一時点の時系列
信号の振幅をゼロとすることにより前記波形信号に含ま
れるノイズを減ずる分割スペクトル処理を採用した波形
信号処理方法において、前記所定範囲を分割スペクトル
処理して得られた時系列信号と、該所定範囲と同一の帯
域幅の該所定範囲と異なる範囲を該範囲に含まれる所定
の周波数を中心として所定比率で拡大又は縮小した周波
数帯域を分割スペクトル処理して得られた時系列信号と
の同一時点における振幅の平均値を波形信号の時系列信
号の該同一時点の振幅とすることを特徴とする。
【００１８】第６発明の波形信号処理方法は、波形信号
の周波数スペクトルを算出し、該周波数スペクトルの所
定範囲に含まれる複数の狭帯域で前記波形信号をフィル
タリングし、フィルタリングされた各狭帯域の前記波形
信号の周波数スペクトルを時系列信号に展開し、前記複
数の狭帯域それぞれの時系列信号の同一時点の振幅のう
ち、絶対値が最小である振幅を該同一時点の時系列信号
の振幅とし、また、前記複数の狭帯域の時系列信号の同
一時点の振幅の極性が異なる場合は該同一時点の時系列
信号の振幅をゼロとすることにより前記波形信号に含ま
れるノイズを減ずる分割スペクトル処理を採用した波形
信号処理方法において、前記所定範囲を分割スペクトル
処理して得られた時系列信号と、該所定範囲と同一の帯
域幅の該所定範囲と異なる範囲を該範囲に含まれる所定
の周波数を中心として所定比率で拡大又は縮小した周波
数帯域を分割スペクトル処理して得られた時系列信号と
の同一時点における振幅の絶対値の最大値を波形信号の
時系列信号の該同一時点の振幅とすることを特徴とす
る。
【００１９】
【作用】第１発明の波形信号処理方法は、ＳＳＰ法を用
いて波形信号を処理する際に、範囲が異なる複数の周波
数範囲それぞれでの分割スペクトル処理結果の各時点で
の平均値を波形信号の時系列信号の各時点の振幅とす
る。従って、測定装置と目標物との距離，目標物の形
状，大きさ，傾き、又は測定装置と目標物とに介在する
媒質の物性が変化して目標物からの波形信号の周波数成
分が変化した場合でも、複数個の範囲で分割スペクトル
処理を行うことにより、これらの処理結果の中には、波
形信号の周波数スペクトルがその範囲から逸脱するよう
な不適切な分割スペクトル処理対象の範囲設定による処
理結果も含まれるが、周波数範囲の設定が適切な処理結
果も、高い確率で含まれるので、目標物からの波形信号
を確実に抽出でき、またこれらの処理結果を平均化する
ので、目標物からの波形信号を可及的に高いＳＮ比で抽
出できる。また、目標物からの波形信号に含まれる周波
数成分を予め測定しなくても最適な分割スペクトル処理
結果が得られるので、波形信号の処理が容易である。
【００２０】第２発明の波形信号処理方法は、第１発明
のように範囲が異なる複数の周波数範囲それぞれでの分
割スペクトル処理結果の各時点の絶対値の最大値を目標
物からの波形信号の時系列信号の各時点の振幅とする。
従って、第１発明と同様に、目標物からの波形信号を確
実に、また高いＳＮ比で抽出でき、さらに目標物からの
波形信号に含まれる周波数成分を予め測定しなくても最
適な分割スペクトル処理結果が得られるとともに、これ
らの処理結果の絶対値の最大値を目標物からの波形信号
の振幅とするので、不適切な範囲の設定により、目標物
からの波形信号がノイズとして抑制された場合でも目標
物からの波形信号を確実に抽出できる。
【００２１】第３発明の波形信号処理方法は、ＳＳＰ法
を用いて波形信号を処理する際に、１つの周波数範囲で
分割スペクトル処理の結果得られた時系列信号の各時点
の振幅と、この周波数範囲を拡大又は縮小した範囲で分
割スペクトル処理の結果得られた、上記各時点に対応す
る各時点の時系列信号の振幅との平均値を目標物からの
波形信号の時系列信号の各時点の振幅とする。従って、
測定装置と目標物との距離、目標物の形状，大きさ，傾
き、又は測定装置と目標物とに介在する媒質の物性が変
化して目標物からの波形信号の周波数成分が変化した場
合でも、複数個の範囲で分割スペクトル処理を行うこと
により、これらの処理結果の中には、採取した波形信号
の周波数スペクトルがその範囲から逸脱するような不適
切な分割スペクトル処理対象の範囲設定による処理結果
も含まれるが、周波数範囲の設定が適切な処理結果も、
高い確率で含まれるので、目標物からの波形信号を確実
に抽出でき、またこれらの処理結果を平均化するので、
目標物からの波形信号を可及的に高いＳＮ比で抽出でき
る。また、目標物からの波形信号に含まれる周波数成分
を予め測定しなくても最適な分割スペクトル処理結果が
得られるので、波形信号の処理が容易である。
【００２２】また、第４発明の波形信号処理方法は、第
３発明のように１つの周波数範囲とこの周波数範囲を拡
大又は縮小して得られた周波数範囲での分割スペクトル
処理結果の各時点の絶対値の最大値を目標物からの波形
信号の時系列信号の各時点の振幅とする。従って、第１
発明と同様に、目標物からの波形信号を確実に、また高
いＳＮ比で抽出でき、さらに目標物からの波形信号に含
まれる周波数成分を予め測定しなくても最適な分割スペ
クトル処理結果が得られるとともに、これらの処理結果
の絶対値の最大値を目標物からの波形信号の時系列信号
の振幅とするので、不適切な範囲の設定により、目標物
からの波形信号がノイズとして抑制された場合でも目標
物からの波形信号を確実に抽出できる。
【００２３】第５発明の波形信号処理方法は、ＳＳＰ法
を用いて波形信号を処理する際に、１つの周波数範囲で
分割スペクトル処理の結果得られた時系列信号の各時点
の振幅と、この周波数範囲と同一の帯域幅でこの周波数
範囲と異なる範囲を、この範囲に含まれる周波数を中心
周波数として拡大又は縮小した範囲で分割スペクトル処
理の結果得られた、上記各時点に対応する各時点の時系
列信号の振幅との平均値を目標物からの波形信号の時系
列信号の各時点の振幅とする。従って、測定装置と目標
物との距離、目標物の形状，大きさ，傾き、又は測定装
置と目標物とに介在する媒質の物性が変化して目標物か
らの波形信号の周波数成分が変化した場合でも、複数個
の範囲で分割スペクトル処理を行うことにより、これら
の処理結果の中には、採取した波形信号の周波数スペク
トルがその範囲から逸脱するような不適切な分割スペク
トル処理対象の範囲設定による処理結果も含まれるが、
周波数範囲の設定が適切な処理結果も、高い確率で含ま
れるので、目標物からの波形信号を確実に抽出でき、ま
たこれらの処理結果を平均化するので、目標物からの波
形信号を可及的に高いＳＮ比で抽出できる。また、目標
物からの波形信号に含まれる周波数成分を予め測定しな
くても最適な分割スペクトル処理結果が得られるので、
波形信号の処理が容易である。さらに、周波数範囲を移
動させるだけでなく、移動後の範囲を拡大又は縮小する
ので、目標物からの波形信号の周波数成分が大きく変化
した場合にも対応できる。
【００２４】また、第６発明の波形信号処理方法は、第
５発明のように１つの周波数範囲で分割スペクトル処理
の結果得られた時系列信号の各時点の振幅と、この周波
数範囲と同一の帯域幅でこの周波数範囲と異なる範囲
を、この範囲に含まれる周波数を中心周波数として拡大
又は縮小した範囲での分割スペクトル処理結果の各時点
の絶対値の最大値を目標物からの波形信号の時系列信号
の各時点の振幅とする。従って、第１発明と同様に、目
標物からの波形信号を確実に、また高いＳＮ比で抽出で
き、さらに目標物からの波形信号に含まれる周波数成分
を予め測定しなくても最適な分割スペクトル処理結果が
得られるとともに、これらの処理結果の絶対値の最大値
を目標物からの波形信号の時系列信号の振幅とするの
で、不適切な範囲の設定により、目標物からの波形信号
がノイズとして抑制された場合でも目標物からの波形信
号を確実に抽出できる。さらに、周波数範囲を移動させ
るだけでなく、移動後の範囲を拡大又は縮小するので、
目標物からの波形信号の周波数成分が大きく変化した場
合にも対応できる。
【００２５】
【実施例】以下、本発明をその実施例を示す図に基づい
て説明する。図１は本発明の波形信号処理方法（以下、
本発明方法という）の手順を、図１に示すフローチャー
トと、図２及び図３に示す処理過程の波形図に基づき説
明する。 (1) 検査対象から反射された波形信号を採取してＦＦＴ
（高速フーリエ変換）処理し、目標物からの波形信号の
周波数スペクトルを算出する（ステップＳ１）（図２及
び図３に点線で示す周波数スペクトル）。なお、周波数
スペクトルの横軸は周波数、縦軸はフーリエ級数の各成
分の大きさ、即ち周波数分布の強度をｄＢで表した値で
ある。
【００２６】(2) 次に、上記目標物からの周波数スペク
トルを基に、後述するように分割スペクトル処理範囲を
Ｍ回変化させてそれぞれ行うＭ回のＳＳＰ法のうちの分
割スペクトル処理の対象とする第１の分割処理範囲１
（図２，図３参照）を選定し（ステップＳ２）、第１の
分割処理範囲１を網羅するＮ個（Ｎ＞１）の狭帯域フィ
ルタにより、検査対象からの反射波の波形信号をフィル
タリングする（ステップＳ３）。
【００２７】(3) 各狭帯域フィルタによりフィルタリン
グされた各狭帯域の波形信号の周波数スペクトルを逆Ｆ
ＦＴ処理し、フィルタの個数Ｎだけ周波数領域で分割さ
れ、振幅ｒik(t) （ｉ＝１〜Ｎ、ｋ＝１〜Ｍ）を持つ、
分割波形の時系列波形信号を求める（ステップＳ４）。 (4) ここで、振幅がｒik(t) である分割波形のある時点
τの振幅をｉ＝１〜Ｎまで比較すると、周波数への依存
性が少ない、目標物からの反射波の波形成分はどの分割
波形においても同程度の振幅であるのに対し、ノイズ成
分は、前述のように、入射された超音波の周波数に依存
してそのパターンが変化するため、大小様々な振幅を持
つ。従って、全分割波形の時点τにおいて振幅ｒ
ik（τ）の絶対値が最小である分割波形にはノイズ成分
の含まれる確率が低いと考えられるので、この分割波形
の振幅ｒik（τ）を目標物からの反射波の時点τにおけ
る振幅 sk（τ) とする振幅最小化処理を時間ｔの全部
の時点τについて行う（ステップＳ５）。この処理を式
（１．３）に示す。 ｓk (t) ＝ｒjk(t) （１．３） 〔ただし、｜ｒjk(t) ｜＝ min｛｜ｒik(t) ｜，ｉ＝
１，Ｎ｝〕
【００２８】(5) 次に、亀裂などの目標物からの反射波
の波形は、前述のように、周波数によって形がほとんど
変化しないので、複数個の分割波形において目標物から
の反射波の波形成分が存在する時点で振幅の極性が異な
ることは極めて少ないと考えられる。即ち、複数の分割
波形の同一時点で極性が異なる振幅が存在する場合、そ
の時点の振幅はノイズ信号の振幅である確率が高いと考
えられるので、分割波形のある時点τでの振幅ｒ
ik（τ）の極性がｉ＝１〜Ｎにおいて１つでも異なる場
合、その時点τにおける目標物からの反射波の振幅 sk
（τ) をゼロとする極性判定処理を時間ｔの全部の時点
τについて行う（ステップＳ６）。この処理を式（１．
４）に示す。すべてのｒik(t) ＜０、あるいはすべての
ｒik(t) ＞０の場合、 ｘk (t) ＝ｓk (t) 上記以外の場合、 ｘk (t) ＝０ （１．４）
【００２９】(6) 分割スペクトル処理を行う周波数範囲
を以下のいずれかの手順で変化させた後、上記(3) 移行
の処理を継続する。 (a) 所定の間隔（周波数範囲幅：固定）で周波数範囲を
移動させる（図２） (b) 所定の周波数を中心として周波数範囲を所定の比率
で拡大又は縮小する（図３） (c) 周波数範囲を、所定の間隔で移動させるとともに、
所定の周波数を中心として所定の比率で拡大又は縮小さ
せる
【００３０】(7) 所定の回数Ｍだけ分割スペクトル処理
する周波数範囲を上述のいずれかの手順で変化させ、各
周波数範囲で分割スペクトル処理して処理結果ｘk (t)
（ｋ＝１〜Ｍ）を求めた後、座標軸上の同一時点での出
力の平均値（ステップＳ７）、又は絶対値が最大となる
値を算出する振幅最大化処理を行い（ステップＳ８）、
目標物からの反射波の波形信号のその時点での振幅とす
る。これらの処理を、式（１．５）及び式（１．６）に
示す。
【００３１】
【数１】
【００３２】図４乃至図６は本発明方法による処理過程
及び処理結果の波形図である。図４は超音波探傷で採取
された検査対象からの波形信号、図５(a) 〜(e) は本発
明方法により、その範囲を変化させた複数の周波数範囲
で分割スペクトル処理を行った各分割スペクトル処理結
果、図６はこれらの複数の処理結果の振幅を各時点で平
均化して求めた本発明方法の処理結果を示す。
【００３３】なお、本実施例の波形信号処理方法は超音
波探傷に限らず、電磁気探傷における波形信号のノイズ
除去、分光分析で得られたスペクトル中のノイズ除去等
にも適用可能である。
【００３４】
【発明の効果】以上のように、本発明方法は、波形信号
に含まれる、検査対象の目標物からの波形信号の周波数
成分とノイズの周波数成分との周波数依存性の差異を利
用して目標物からの波形信号を抽出するＳＳＰ法を用い
て波形信号を処理する際に、分割スペクトル処理の対象
とする周波数帯域の範囲を複数個設定し、複数個の範囲
のそれぞれで分割スペクトル処理した結果の平均値、又
は分割スペクトル処理した結果の絶対値の最大値を目標
物からの時系列波形信号の振幅とするので、測定装置と
目標物との距離、目標物の形状，大きさ，傾き、又は測
定装置と目標物とに介在する媒質の物性が変化して目標
物からの波形信号の周波数成分が変化した場合でも、ノ
イズを含んだ波形信号の中から、目標物からの波形信号
を高いＳＮ比で抽出し、また試験片等を用いて目標物か
らの波形信号に含まれる周波数成分を予め測定しなくて
も最適な分割スペクトル処理結果が得られるという優れ
た効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明方法の処理手順を示すフローチャートで
ある。
【図２】本発明方法における分割スペクトル処理対象の
周波数帯域の移動方法を説明する図である。
【図３】本発明方法における分割スペクトル処理対象の
周波数帯域の拡大・縮小方法を説明する図である。
【図４】超音波探傷で採取された波形信号の一例を示す
図である。
【図５】分割スペクトル処理対象の周波数帯域の範囲を
移動させた場合の分割スペクトル処理結果の一例を示す
波形図である。
【図６】本発明方法による処理結果の一例を示す波形図
である。
【図７】従来のフィルタリング方法の概略を説明する波
形図である。
【図８】従来のＳＳＰ法の処理手順を示すフローチャー
トである。
【図９】従来のＳＳＰ法の周波数帯域分割の処理過程に
おける波形図である。
【図１０】従来のＳＳＰ法の周波数帯域分割の処理過程
における波形図である。
【図１１】従来のＳＳＰ法の問題点を示す波形図であ
る。

Claims (6)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 波形信号の周波数スペクトルを算出し、
    該周波数スペクトルの所定範囲に含まれる複数の狭帯域
    で前記波形信号をフィルタリングし、フィルタリングさ
    れた各狭帯域の前記波形信号の周波数スペクトルを時系
    列信号に展開し、前記複数の狭帯域それぞれの時系列信
    号の同一時点の振幅のうち、絶対値が最小である振幅を
    該同一時点の時系列信号の振幅とし、また、前記複数の
    狭帯域の時系列信号の同一時点の振幅の極性が異なる場
    合は該同一時点の時系列信号の振幅をゼロとすることに
    より前記波形信号に含まれるノイズを減ずる分割スペク
    トル処理を採用した波形信号処理方法において、前記所
    定範囲を分割スペクトル処理して得られた時系列信号
    と、該所定範囲と同一の帯域幅の該所定範囲と異なる範
    囲の周波数帯域を分割スペクトル処理して得られた時系
    列信号との同一時点における振幅の平均値を波形信号の
    時系列信号の該同一時点の振幅とすることを特徴とする
    波形信号処理方法。
  2. 【請求項２】 波形信号の周波数スペクトルを算出し、
    該周波数スペクトルの所定範囲に含まれる複数の狭帯域
    で前記波形信号をフィルタリングし、フィルタリングさ
    れた各狭帯域の前記波形信号の周波数スペクトルを時系
    列信号に展開し、前記複数の狭帯域それぞれの時系列信
    号の同一時点の振幅のうち、絶対値が最小である振幅を
    該同一時点の時系列信号の振幅とし、また、前記複数の
    狭帯域の時系列信号の同一時点の振幅の極性が異なる場
    合は該同一時点の時系列信号の振幅をゼロとすることに
    より前記波形信号に含まれるノイズを減ずる分割スペク
    トル処理を採用した波形信号処理方法において、前記所
    定範囲を分割スペクトル処理して得られた時系列信号
    と、該所定範囲と同一の帯域幅の該所定範囲と異なる範
    囲の周波数帯域を分割スペクトル処理して得られた時系
    列信号との同一時点における振幅の絶対値の最大値を波
    形信号の時系列信号の該同一時点の振幅とすることを特
    徴とする波形信号処理方法。
  3. 【請求項３】 波形信号の周波数スペクトルを算出し、
    該周波数スペクトルの所定範囲に含まれる複数の狭帯域
    で前記波形信号をフィルタリングし、フィルタリングさ
    れた各狭帯域の前記波形信号の周波数スペクトルを時系
    列信号に展開し、前記複数の狭帯域それぞれの時系列信
    号の同一時点の振幅のうち、絶対値が最小である振幅を
    該同一時点の時系列信号の振幅とし、また、前記複数の
    狭帯域の時系列信号の同一時点の振幅の極性が異なる場
    合は該同一時点の時系列信号の振幅をゼロとすることに
    より前記波形信号に含まれるノイズを減ずる分割スペク
    トル処理を採用した波形信号処理方法において、前記所
    定範囲を分割スペクトル処理して得られた時系列信号
    と、該所定範囲を、該所定範囲に含まれる所定の周波数
    を中心として所定比率で拡大又は縮小した周波数帯域を
    分割スペクトル処理して得られた時系列信号との同一時
    点における振幅の平均値を波形信号の時系列信号の該同
    一時点の振幅とすることを特徴とする波形信号処理方
    法。
  4. 【請求項４】 波形信号の周波数スペクトルを算出し、
    該周波数スペクトルの所定範囲に含まれる複数の狭帯域
    で前記波形信号をフィルタリングし、フィルタリングさ
    れた各狭帯域の前記波形信号の周波数スペクトルを時系
    列信号に展開し、前記複数の狭帯域それぞれの時系列信
    号の同一時点の振幅のうち、絶対値が最小である振幅を
    該同一時点の時系列信号の振幅とし、また、前記複数の
    狭帯域の時系列信号の同一時点の振幅の極性が異なる場
    合は該同一時点の時系列信号の振幅をゼロとすることに
    より前記波形信号に含まれるノイズを減ずる分割スペク
    トル処理を採用した波形信号処理方法において、前記所
    定範囲を分割スペクトル処理して得られた時系列信号
    と、該所定範囲を、該所定範囲に含まれる所定の周波数
    を中心として所定比率で拡大又は縮小した周波数帯域を
    分割スペクトル処理して得られた時系列信号との同一時
    点における振幅の絶対値の最大値を波形信号の時系列信
    号の該同一時点の振幅とすることを特徴とする波形信号
    処理方法。
  5. 【請求項５】 波形信号の周波数スペクトルを算出し、
    該周波数スペクトルの所定範囲に含まれる複数の狭帯域
    で前記波形信号をフィルタリングし、フィルタリングさ
    れた各狭帯域の前記波形信号の周波数スペクトルを時系
    列信号に展開し、前記複数の狭帯域それぞれの時系列信
    号の同一時点の振幅のうち、絶対値が最小である振幅を
    該同一時点の時系列信号の振幅とし、また、前記複数の
    狭帯域の時系列信号の同一時点の振幅の極性が異なる場
    合は該同一時点の時系列信号の振幅をゼロとすることに
    より前記波形信号に含まれるノイズを減ずる分割スペク
    トル処理を採用した波形信号処理方法において、前記所
    定範囲を分割スペクトル処理して得られた時系列信号
    と、該所定範囲と同一の帯域幅の該所定範囲と異なる範
    囲を該範囲に含まれる所定の周波数を中心として所定比
    率で拡大又は縮小した周波数帯域を分割スペクトル処理
    して得られた時系列信号との同一時点における振幅の平
    均値を波形信号の時系列信号の該同一時点の振幅とする
    ことを特徴とする波形信号処理方法。
  6. 【請求項６】 波形信号の周波数スペクトルを算出し、
    該周波数スペクトルの所定範囲に含まれる複数の狭帯域
    で前記波形信号をフィルタリングし、フィルタリングさ
    れた各狭帯域の前記波形信号の周波数スペクトルを時系
    列信号に展開し、前記複数の狭帯域それぞれの時系列信
    号の同一時点の振幅のうち、絶対値が最小である振幅を
    該同一時点の時系列信号の振幅とし、また、前記複数の
    狭帯域の時系列信号の同一時点の振幅の極性が異なる場
    合は該同一時点の時系列信号の振幅をゼロとすることに
    より前記波形信号に含まれるノイズを減ずる分割スペク
    トル処理を採用した波形信号処理方法において、前記所
    定範囲を分割スペクトル処理して得られた時系列信号
    と、該所定範囲と同一の帯域幅の該所定範囲と異なる範
    囲を該範囲に含まれる所定の周波数を中心として所定比
    率で拡大又は縮小した周波数帯域を分割スペクトル処理
    して得られた時系列信号との同一時点における振幅の絶
    対値の最大値を波形信号の時系列信号の該同一時点の振
    幅とすることを特徴とする波形信号処理方法。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPWO2016132422A1 (ja) * 2015-02-16 2017-07-13 株式会社島津製作所 ノイズレベル推定方法、測定データ処理装置、及び測定データ処理用プログラム

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* Cited by examiner, † Cited by third party
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JPWO2016132422A1 (ja) * 2015-02-16 2017-07-13 株式会社島津製作所 ノイズレベル推定方法、測定データ処理装置、及び測定データ処理用プログラム

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