JPH112626A - 探傷傷種別の自動判定方法 - Google Patents
探傷傷種別の自動判定方法Info
- Publication number
- JPH112626A JPH112626A JP9156480A JP15648097A JPH112626A JP H112626 A JPH112626 A JP H112626A JP 9156480 A JP9156480 A JP 9156480A JP 15648097 A JP15648097 A JP 15648097A JP H112626 A JPH112626 A JP H112626A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- flaw
- detected
- neural network
- voltage output
- intensity distribution
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
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- Investigating Or Analyzing Materials By The Use Of Magnetic Means (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】本発明の課題は、熟練検査員の技能に頼らず迅
速且つ自動的に判定でき、しかもペーパーレス化できる
探傷傷種別の自動判定方法を提供することにある。 【解決手段】本発明は、金属管の長手方向に沿って渦電
流探傷機が検出した探傷傷のＸ、Ｙ電圧出力信号をニュ
ーラルネットワークで処理して該Ｘ、Ｙ電圧出力信号の
ベクトル長さの総和を演算して各位相範囲についての分
布強度を求め、然る後該各位相範囲の強度分布を自動的
に解析して探傷傷の傷種を判定することを特徴とする探
傷傷種別の自動判定方法にある。
速且つ自動的に判定でき、しかもペーパーレス化できる
探傷傷種別の自動判定方法を提供することにある。 【解決手段】本発明は、金属管の長手方向に沿って渦電
流探傷機が検出した探傷傷のＸ、Ｙ電圧出力信号をニュ
ーラルネットワークで処理して該Ｘ、Ｙ電圧出力信号の
ベクトル長さの総和を演算して各位相範囲についての分
布強度を求め、然る後該各位相範囲の強度分布を自動的
に解析して探傷傷の傷種を判定することを特徴とする探
傷傷種別の自動判定方法にある。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は探傷傷種別の自動判
定方法に関するものである。更に詳述すれば本発明は金
属管の製造ライン、巻き買え設備等に設置した渦電流探
傷機が検出した探傷傷の種別を自動的に判定できる方法
に関するものである。
定方法に関するものである。更に詳述すれば本発明は金
属管の製造ライン、巻き買え設備等に設置した渦電流探
傷機が検出した探傷傷の種別を自動的に判定できる方法
に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】銅管等の金属管は冷暖房機器等の配管
材、構成部材として広く実用されている。このような金
属管は当然ながら外傷がないことが要求される。特に、
近年では微細な外傷までないことが要求される気運にあ
る。
材、構成部材として広く実用されている。このような金
属管は当然ながら外傷がないことが要求される。特に、
近年では微細な外傷までないことが要求される気運にあ
る。
【０００３】このような訳で銅管等の引き抜き製造ライ
ンや或いは一旦引き抜き製造した銅管を巻き買えすると
きには外傷を発生させないように細心の注意が払われて
いる。しかし思わぬことで銅管の表面に外傷が発生する
ことがある。そこで金属管の製造ライン、巻き買え設備
等においては渦電流探傷機を設置しておき、その設置し
た渦電流探傷機が探傷傷を検出したときにその探傷傷が
不良品に該当するものか、否かを迅速に判定する必要が
ある。
ンや或いは一旦引き抜き製造した銅管を巻き買えすると
きには外傷を発生させないように細心の注意が払われて
いる。しかし思わぬことで銅管の表面に外傷が発生する
ことがある。そこで金属管の製造ライン、巻き買え設備
等においては渦電流探傷機を設置しておき、その設置し
た渦電流探傷機が探傷傷を検出したときにその探傷傷が
不良品に該当するものか、否かを迅速に判定する必要が
ある。
【０００４】従来、このような渦電流探傷機が検出した
探傷傷種別の判定は次のように行っていた。
探傷傷種別の判定は次のように行っていた。
【０００５】即ち、渦電流探傷機は銅管の表面に探傷傷
を検出すると、その探傷傷をＸ、Ｙ電圧出力信号として
表示できるようになっている。
を検出すると、その探傷傷をＸ、Ｙ電圧出力信号として
表示できるようになっている。
【０００６】次に、渦電流探傷機はその探傷した探傷傷
をＸ、Ｙ電圧出力信号を記録計に送り、そこでＸ、Ｙ電
圧出力信号チャートとして記録するようになっている。
をＸ、Ｙ電圧出力信号を記録計に送り、そこでＸ、Ｙ電
圧出力信号チャートとして記録するようになっている。
【０００７】図５はこのような渦電流探傷機が探傷した
探傷傷のＸ、Ｙ電圧出力信号チャートを示したものであ
る。
探傷傷のＸ、Ｙ電圧出力信号チャートを示したものであ
る。
【０００８】次に、検査員はこの記録計が記録した図５
のようなＸ、Ｙ電圧出力信号チャートを丹念に読み取
り、その探傷した探傷傷の種別を判定していた。ここに
おいて探傷傷の種別判定基準は、信号の強度と位相によ
り決められている。
のようなＸ、Ｙ電圧出力信号チャートを丹念に読み取
り、その探傷した探傷傷の種別を判定していた。ここに
おいて探傷傷の種別判定基準は、信号の強度と位相によ
り決められている。
【０００９】図６は検査員がＸ、Ｙ電圧出力信号チャー
トからＸ、Ｙ電圧出力信号の強度と位相とを丹念に読み
取り、それから該当する探傷傷の種別を判定する基準を
例示したものである。
トからＸ、Ｙ電圧出力信号の強度と位相とを丹念に読み
取り、それから該当する探傷傷の種別を判定する基準を
例示したものである。
【００１０】しかしながらこのＸ、Ｙ電圧出力信号チャ
ートからＸ、Ｙ電圧出力信号の強度と位相とを丹念に読
み取り、それから該当する探傷傷の種別を判定する作業
は、極めて厄介で且つ高度な熟練が要求される。このた
め従来の探傷傷種別の判定方法はオンラインで行うこと
は不可能で、銅管の引き抜き製造作業が完了した後か、
若しくは巻き替え作業が完了してから検査員がＸ、Ｙ電
圧出力信号チャートからＸ、Ｙ電圧出力信号の強度と位
相とを丹念に読み取り、それから該当する探傷傷の種別
を判定するオフライン判定になっていた。
ートからＸ、Ｙ電圧出力信号の強度と位相とを丹念に読
み取り、それから該当する探傷傷の種別を判定する作業
は、極めて厄介で且つ高度な熟練が要求される。このた
め従来の探傷傷種別の判定方法はオンラインで行うこと
は不可能で、銅管の引き抜き製造作業が完了した後か、
若しくは巻き替え作業が完了してから検査員がＸ、Ｙ電
圧出力信号チャートからＸ、Ｙ電圧出力信号の強度と位
相とを丹念に読み取り、それから該当する探傷傷の種別
を判定するオフライン判定になっていた。
【００１１】このため従来の探傷傷種別の判定方法では
次のような難点があった。
次のような難点があった。
【００１２】（１）銅管の合否判定作業の遅延 （２）熟練検査員の負担大 （３）熟練検査員不在の時の検査業務の停滞 （４）熟練検査員の判定と新人検査員の判定の不一致発
生 （５）チャート記録の保管業務の増大 （６）チャート記録簿から該当ロット検索業務の繁雑
生 （５）チャート記録の保管業務の増大 （６）チャート記録簿から該当ロット検索業務の繁雑
【００１３】
【発明が解決しようとする課題】本発明はかかる点に立
って為されたものであって、その目的とするところは前
記した従来技術の欠点を解消し、熟練検査員の技能に頼
らず迅速且つ自動的に判定でき、しかもペーパーレス化
できる探傷傷種別の自動判定方法を提供することにあ
る。
って為されたものであって、その目的とするところは前
記した従来技術の欠点を解消し、熟練検査員の技能に頼
らず迅速且つ自動的に判定でき、しかもペーパーレス化
できる探傷傷種別の自動判定方法を提供することにあ
る。
【００１４】
【課題を解決するための手段】本発明の要旨とするとこ
ろは、金属管の長手方向に沿って渦電流探傷機が検出し
た探傷傷のＸ、Ｙ電圧出力信号をニューラルネットワー
クで処理して該Ｘ、Ｙ電圧出力信号のベクトル長さの総
和を演算して各位相範囲についての強度分布を求め、然
る後該各位相範囲の強度分布を自動的に解析して探傷傷
の傷種を判定することを特徴とする探傷傷種別の自動判
定方法にある。
ろは、金属管の長手方向に沿って渦電流探傷機が検出し
た探傷傷のＸ、Ｙ電圧出力信号をニューラルネットワー
クで処理して該Ｘ、Ｙ電圧出力信号のベクトル長さの総
和を演算して各位相範囲についての強度分布を求め、然
る後該各位相範囲の強度分布を自動的に解析して探傷傷
の傷種を判定することを特徴とする探傷傷種別の自動判
定方法にある。
【００１５】
【発明の実施の形態】次に、本発明の探傷傷種別の自動
判定方法の一実施例を図面により説明する。 まず、金属管の長手方向に沿って渦電流探傷機が検
出した探傷傷のＸ、Ｙ電圧出力信号をニューラルネット
ワークへ入力し、リサージュ図を描かせる。
判定方法の一実施例を図面により説明する。 まず、金属管の長手方向に沿って渦電流探傷機が検
出した探傷傷のＸ、Ｙ電圧出力信号をニューラルネット
ワークへ入力し、リサージュ図を描かせる。
【００１６】図２は位相角の範囲を１６分割したリサー
ジュ図を示したものである。
ジュ図を示したものである。
【００１７】 次に、ニューラルネットワークにより
図２のリサージュ図の１〜１６の位相角範囲にそれぞれ
入っているＸ、Ｙ電圧出力信号のベクトルの総和を演算
させる。そしてこのようにして求めたそれぞれの位相角
の範囲のベクトル総和は、１〜１６の位相角範囲のそれ
ぞれの強度とする。
図２のリサージュ図の１〜１６の位相角範囲にそれぞれ
入っているＸ、Ｙ電圧出力信号のベクトルの総和を演算
させる。そしてこのようにして求めたそれぞれの位相角
の範囲のベクトル総和は、１〜１６の位相角範囲のそれ
ぞれの強度とする。
【００１８】図３は、このようにして求めた１〜１６の
位相角範囲の強度分布を示したグラフである。
位相角範囲の強度分布を示したグラフである。
【００１９】 次に、更にこのようにして求めた１〜
１６の位相角範囲の強度分布をニューラルネットワーク
のニューロン入力層１に入力する。
１６の位相角範囲の強度分布をニューラルネットワーク
のニューロン入力層１に入力する。
【００２０】 次に、１〜１６の位相角範囲の強度分
布を入力されたニューラルネットワークは、この強度分
布が何の傷種であるかを出力層１より出力できるように
学習させる。
布を入力されたニューラルネットワークは、この強度分
布が何の傷種であるかを出力層１より出力できるように
学習させる。
【００２１】 次に、第２の金属管の長手方向に沿っ
て渦電流探傷機が検出した探傷傷のＸ、Ｙ電圧出力信号
について、〜の操作を行う。
て渦電流探傷機が検出した探傷傷のＸ、Ｙ電圧出力信号
について、〜の操作を行う。
【００２２】更に、第３の金属管、第４の金属管、……
…第ｎの金属管について〜の操作を行い、ニューラ
ルネットワークのニューロン入力層１、中間層２、出力
層３の重み付けを学習させる。
…第ｎの金属管について〜の操作を行い、ニューラ
ルネットワークのニューロン入力層１、中間層２、出力
層３の重み付けを学習させる。
【００２３】図１はこの本発明の探傷傷種別の自動判定
方法の一実施例におけるニューラルネットワークの概念
図を示したものである。
方法の一実施例におけるニューラルネットワークの概念
図を示したものである。
【００２４】このように学習するとニューラルネットワ
ークはある種の探傷傷の強度分布を入力層１に入力させ
ると迅速に演算処理してどのような傷種であるかを出力
層３より自動的に出力することができるようになる。
ークはある種の探傷傷の強度分布を入力層１に入力させ
ると迅速に演算処理してどのような傷種であるかを出力
層３より自動的に出力することができるようになる。
【００２５】次に、このような本発明の探傷傷種別の自
動判定方法の一実施例における探傷傷の傷種別判定シス
テムについて説明する。
動判定方法の一実施例における探傷傷の傷種別判定シス
テムについて説明する。
【００２６】図４は本発明の探傷傷種別の自動判定方法
の一実施例を示したブロック図である。
の一実施例を示したブロック図である。
【００２７】まず、渦電流探傷機が検出した探傷傷の
Ｘ、Ｙ電圧出力信号はライン速度によるサンプリングタ
イムで取り込まれ、バッファに保管するようになってい
る。
Ｘ、Ｙ電圧出力信号はライン速度によるサンプリングタ
イムで取り込まれ、バッファに保管するようになってい
る。
【００２８】次に、バッファに保管されたＸ、Ｙ電圧出
力信号は位相範囲を無視して電圧レベルの大小のみで一
次判定する。一次判定は電圧レベルの大きいものを不合
格、電圧レベルの小のものを合格ととする。
力信号は位相範囲を無視して電圧レベルの大小のみで一
次判定する。一次判定は電圧レベルの大きいものを不合
格、電圧レベルの小のものを合格ととする。
【００２９】次に、合格と判定されたデータは削除し、
また不合格と判定したデータはニューラルネットワーク
に送り、そこで二次判定する。
また不合格と判定したデータはニューラルネットワーク
に送り、そこで二次判定する。
【００３０】次に、ニューラルネットワークでは位相と
各位相範囲のベクトル長さの総和を演算し、その総和を
強度とする。
各位相範囲のベクトル長さの総和を演算し、その総和を
強度とする。
【００３１】次に、ニューラルネットワークではこのよ
うにして演算された各位相範囲の強度分布を求める。
うにして演算された各位相範囲の強度分布を求める。
【００３２】次に、ニューラルネットワークでは各位相
範囲の強度分布を自動的に解析し、探傷傷の傷種を判定
する。
範囲の強度分布を自動的に解析し、探傷傷の傷種を判定
する。
【００３３】従って探傷傷の傷種判定は熟練検査員の技
能に頼らず迅速且つ自動的に判定でき、しかもペーパー
レス化することがてきる。
能に頼らず迅速且つ自動的に判定でき、しかもペーパー
レス化することがてきる。
【００３４】
【発明の効果】本発明の探傷傷種別の自動判定方法によ
れば、熟練検査員の技能に頼らず迅速且つ自動的に判定
でき、しかもペーパーレス化できるものであり、工業上
有用である。
れば、熟練検査員の技能に頼らず迅速且つ自動的に判定
でき、しかもペーパーレス化できるものであり、工業上
有用である。
【図１】本発明の探傷傷種別の自動判定方法の一実施例
におけるニューラルネットワークの概念図を示したもの
である。
におけるニューラルネットワークの概念図を示したもの
である。
【図２】本発明の探傷傷種別の自動判定方法の一実施例
において位相角の範囲を１６分割したリサージュ図を示
したものである。
において位相角の範囲を１６分割したリサージュ図を示
したものである。
【図３】本発明の探傷傷種別の自動判定方法の一実施例
において１〜１６の位相角範囲の強度分布を示したグラ
フである。
において１〜１６の位相角範囲の強度分布を示したグラ
フである。
【図４】本発明の探傷傷種別の自動判定方法の一実施例
を示したブロック図である。
を示したブロック図である。
【図５】渦電流探傷機が探傷した探傷傷のＸ、Ｙ電圧出
力信号チャートを示したものである。
力信号チャートを示したものである。
【図６】従来の熟練検査員による探傷傷種別の判定方法
を示した説明図である。
を示した説明図である。
１ 入力層 ２ 中間層 ３ 出力層
Claims (2)
- 【請求項１】金属管の長手方向に沿って渦電流探傷機が
検出した探傷傷のＸ、Ｙ電圧出力信号をニューラルネッ
トワークで処理して該Ｘ、Ｙ電圧出力信号のベクトル長
さの総和を演算して各位相範囲についての強度分布を求
め、然る後該各位相範囲の強度分布を自動的に解析して
探傷傷の傷種を判定することを特徴とする探傷傷種別の
自動判定方法。 - 【請求項２】ニューラルネットワークによる処理は、位
相範囲を無視して電圧レベルの大小のみで不合格と一次
判定した探傷傷のＸ、Ｙ電圧出力信号データについての
み行うことを特徴とする請求項１記載の探傷傷種別の自
動判定方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP9156480A JPH112626A (ja) | 1997-06-13 | 1997-06-13 | 探傷傷種別の自動判定方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP9156480A JPH112626A (ja) | 1997-06-13 | 1997-06-13 | 探傷傷種別の自動判定方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH112626A true JPH112626A (ja) | 1999-01-06 |
Family
ID=15628686
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP9156480A Pending JPH112626A (ja) | 1997-06-13 | 1997-06-13 | 探傷傷種別の自動判定方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH112626A (ja) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6424151B2 (en) * | 2000-07-06 | 2002-07-23 | Mitsubishi Heavy Industries, Ltd. | Method and apparatus for evaluation of eddy current testing signal |
| CN103760230A (zh) * | 2014-01-07 | 2014-04-30 | 天津大学 | 基于bp神经网络的焊接缺陷巨磁电阻涡流检测方法 |
| CN109799472A (zh) * | 2019-03-08 | 2019-05-24 | 沈阳工业大学 | 一种基于深度学习的磁共振涡流补偿方法 |
| CN110231395A (zh) * | 2019-06-30 | 2019-09-13 | 华中科技大学 | 一种钢丝绳断丝损伤识别方法及系统 |
| JP2020071125A (ja) * | 2018-10-31 | 2020-05-07 | Ｊｆｅスチール株式会社 | 欠陥判定方法、欠陥判定装置、鋼板の製造方法、欠陥判定モデルの学習方法、及び欠陥判定モデル |
-
1997
- 1997-06-13 JP JP9156480A patent/JPH112626A/ja active Pending
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6424151B2 (en) * | 2000-07-06 | 2002-07-23 | Mitsubishi Heavy Industries, Ltd. | Method and apparatus for evaluation of eddy current testing signal |
| CN103760230A (zh) * | 2014-01-07 | 2014-04-30 | 天津大学 | 基于bp神经网络的焊接缺陷巨磁电阻涡流检测方法 |
| JP2020071125A (ja) * | 2018-10-31 | 2020-05-07 | Ｊｆｅスチール株式会社 | 欠陥判定方法、欠陥判定装置、鋼板の製造方法、欠陥判定モデルの学習方法、及び欠陥判定モデル |
| CN109799472A (zh) * | 2019-03-08 | 2019-05-24 | 沈阳工业大学 | 一种基于深度学习的磁共振涡流补偿方法 |
| CN109799472B (zh) * | 2019-03-08 | 2022-06-28 | 沈阳工业大学 | 一种基于深度学习的磁共振涡流补偿方法 |
| CN110231395A (zh) * | 2019-06-30 | 2019-09-13 | 华中科技大学 | 一种钢丝绳断丝损伤识别方法及系统 |
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