WO2020250583A1 - 検査システム - Google Patents

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WO2020250583A1
WO2020250583A1 PCT/JP2020/017835 JP2020017835W WO2020250583A1 WO 2020250583 A1 WO2020250583 A1 WO 2020250583A1 JP 2020017835 W JP2020017835 W JP 2020017835W WO 2020250583 A1 WO2020250583 A1 WO 2020250583A1
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inspection system
defect
arithmetic unit
threshold value
flaw detection
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周平 橋本
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IHI Corp
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IHI Corp
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    • G01N29/00—Investigating or analysing materials by the use of ultrasonic, sonic or infrasonic waves; Visualisation of the interior of objects by transmitting ultrasonic or sonic waves through the object
    • G01N29/04—Analysing solids
    • G01N29/06—Visualisation of the interior, e.g. acoustic microscopy
    • G—PHYSICS
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    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
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    • G—PHYSICS
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    • G01N29/00—Investigating or analysing materials by the use of ultrasonic, sonic or infrasonic waves; Visualisation of the interior of objects by transmitting ultrasonic or sonic waves through the object
    • G01N29/22—Details, e.g. general constructional or apparatus details
    • G01N29/30—Arrangements for calibrating or comparing, e.g. with standard objects

Definitions

  • the present disclosure relates to an inspection system.
  • the present application claims priority based on Japanese Patent Application No. 2019-108543 filed in Japan on June 11, 2019, the contents of which are incorporated herein by reference.
  • the present disclosure has been made in view of the above-mentioned problems, and an object of the present disclosure is to carry out a non-destructive inspection on a honeycomb structure according to a uniform standard.
  • the inspection system of one aspect of the present disclosure includes a flaw detector for detecting the surface of the honeycomb structure and an arithmetic unit for calculating based on the signal of the flaw detector, and the arithmetic unit is a defect in the honeycomb structure.
  • the presence or absence of a defect is determined based on the defect determination threshold value for determining the presence or absence of a defect.
  • the arithmetic unit plots the signal on a two-dimensional map in which the signal is stored in advance, and the defect discrimination threshold value is represented as a linear or two-dimensional shape on the two-dimensional map. You may.
  • the arithmetic unit may create the two-dimensional map by machine learning a plurality of data acquired by detecting a test piece in advance.
  • the two-dimensional map may be created based on the phase and amplitude of the signal.
  • the flaw detector may generate vibration having a frequency of 1 to 50 kHz.
  • the arithmetic unit may determine the defect position based on the position determination threshold value for determining the defect position in the honeycomb structure.
  • the honeycomb structure is detected by the flaw detector, and the signal of the flaw detector is discriminated by the arithmetic unit based on the defect discrimination threshold value. This makes it possible to perform a homogeneous non-destructive inspection on the honeycomb structure according to a uniform standard.
  • the inspection system S performs non-destructive inspection of the object W.
  • the object W is a honeycomb structure, and a plurality of regular hexagonal cells are formed.
  • the object W is a substantially plate-shaped member in which a carbon fiber reinforced plastic plate is attached to one surface (outer surface W2) and a glass fiber reinforced plastic plate is attached to the other surface (inner surface W1). It is said that. Further, in the object W, the outer surface W2 is close to or joined to another structure, and the object W can be detected only on the inner surface W1.
  • the inspection system S includes a flaw detection device 1, a flaw detection probe 2, an A / D converter 3, and an arithmetic unit 4.
  • the inspection system S detects a defect inside the object W by using the flaw detection device 1 and the flaw detection probe 2.
  • the flaw detection device 1 is a control device that controls the frequency and the like of ultrasonic waves transmitted from the flaw detection probe 2.
  • the flaw detection device 1 sets, for example, the frequency of ultrasonic waves generated from the flaw detection probe 2 to 1 to 50 kHz.
  • the flaw detection probe 2 is a pitch catch probe that integrally includes an oscillator and a receiver.
  • the flaw detection probe 2 generates ultrasonic waves in one direction and receives the reflected ultrasonic waves.
  • the A / D converter 3 converts the analog signal transmitted from the flaw detector 1 into a digital signal and transmits it to the arithmetic unit 4.
  • the arithmetic unit 4 performs arithmetic processing based on the signal acquired from the flaw detector 1 via the A / D converter 3.
  • the arithmetic unit 4 is a computer including, for example, a CPU, a memory, a hard disk, and the like.
  • the arithmetic unit 4 averages the amplitude and phase of the signal acquired from the flaw detection device 1 and records it in a two-dimensional map stored in advance. This two-dimensional map records the average values of the amplitude and phase of the signal obtained by detecting a test piece whose presence or absence of defects is known in advance.
  • the arithmetic unit 4 determines the defect discrimination threshold value by machine learning the average value of the amplitude and phase of the signal acquired at the defective portion by a neural network or the like. As shown in FIG. 2, the average value of the amplitude of the acquired signal differs depending on the position of the inner surface W1 or the outer surface W2 on the two-dimensional map. Specifically, when there is a defect on the outer surface, the amplitude tends to be small, and when there is a defect on the inner surface, the amplitude tends to be large. Based on this, the arithmetic unit 4 determines the position determination threshold value for determining the defect position.
  • the arithmetic unit 4 sets a linear defect discrimination threshold value (linear expression) for discriminating the presence or absence of a defect by machine learning, a defect on the outer surface W2, and a defect on the inner surface W1.
  • the linear position discrimination threshold value (linear expression) for discrimination is stored in advance.
  • the inspection system S performs ultrasonic flaw detection on the inner surface W1 of the object W by the flaw detection device 1 and the flaw detection probe 2 (step S1). At this time, the flaw detection probe 2 generates ultrasonic waves of 1 to 50 kHz and receives the ultrasonic waves reflected by the object W.
  • the inspection system S acquires the signal of the flaw detection device 1 via the A / D converter 3 by the arithmetic unit 4 (step S2). Then, the inspection system S calculates the average value of the amplitude and phase of all the acquired signals by the arithmetic unit 4 (step S3).
  • the inspection system S plots the average value of the acquired signals on the two-dimensional map by the arithmetic unit 4 (step S4). Subsequently, the inspection system S determines the defect based on the position where the average value of the signal is plotted on the two-dimensional map shown in FIG. 2 by the arithmetic unit 4 (step S5). That is, by determining at which position the average value of the above signals is plotted among the three areas divided by the defect discrimination threshold value and the position discrimination threshold value, the presence or absence of a defect, and if there is a defect, the inner surface W1 It is determined which of the outer surface W2 is present.
  • the arithmetic unit 4 can discriminate a defect of the object W of the honeycomb structure from the signal of the flaw detection device 1 based on the defect discrimination threshold value. Therefore, it is possible to perform a homogeneous non-destructive inspection on the object W according to a uniform standard.
  • the arithmetic unit 4 determines and stores the defect discrimination threshold value and the position discrimination threshold value by machine learning. Therefore, it is possible to easily set the defect discrimination threshold value and the position discrimination threshold value for each characteristic of the flaw detection device 1 and the shape and characteristics of the object W.
  • the arithmetic unit 4 plots the signal acquired from the flaw detection device 1 on a two-dimensional two-dimensional map centered on the amplitude and phase. This makes it possible to use both the amplitude data and the phase data as the reference for discrimination.
  • the arithmetic unit 4 can determine the defect position of the honeycomb structure from the signal of the flaw detection device 1 based on the position determination threshold value. Therefore, even when flaw detection is performed from the inner surface W1 of the object W, it is possible to discriminate defects on both the inner surface W1 and the outer surface W2.
  • the pitch catch probe is used as the flaw detection probe 2, but the present disclosure is not limited to this.
  • the flaw detection probe 2 it is possible to use those having various structures according to the shape of the object W.
  • the frequency band of the flaw detection probe 2 is set to 1 to 50 kHz, but the present disclosure is not limited to this. It is also possible to appropriately change the frequency band depending on the shape and material of the object W.
  • This disclosure can be applied to inspection systems.

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Abstract

この検査システム（Ｓ）は、ハニカム構造体の表面を探傷する探傷装置（１）と、探傷装置の信号に基づいて演算する演算装置（４）と、を有し、演算装置は、ハニカム構造体における欠陥の有無を判別する欠陥判別閾値に基づいて、欠陥の有無を判定する。

Description

検査システム
　本開示は、検査システムに関するものである。
　本願は、２０１９年６月１１日に日本に出願された特願２０１９－１０８５４３号に基づき優先権を主張し、その内容をここに援用する。
　一般的な構造物においては、表面の欠陥を超音波探傷等におより検査することが可能である（例えば、特許文献１）。しかしながら、構造が複雑であるハニカム構造の構造物においては、剥離等の欠陥の有無を検査するために、コインタッピングが実施されている。コインタッピングは、検査員が対象物をコインで叩き、その反射音から欠陥の有無を判別する手法である。
日本国特開２０１７－１２９４４４号公報
　コインタッピングは検査員が反射音を聞くことで欠陥の有無を判別しており、検査精度が検査員の技量に大きく依存することとなる。したがって、検査員により検査の精度にムラが発生する。
　本開示は、上述する問題点に鑑みてなされたもので、ハニカム構造体に対して、一律な基準により非破壊検査を実施することを目的とするものである。
　本開示の一態様の検査システムは、ハニカム構造体の表面を探傷する探傷装置と、前記探傷装置の信号に基づいて演算する演算装置とを有し、前記演算装置は、前記ハニカム構造体における欠陥の有無を判別する欠陥判別閾値に基づいて、欠陥の有無を判定する。
　上記一態様の検査システムにおいて、前記演算装置は、前記信号を予め記憶している二次元マップ上にプロットし、前記欠陥判別閾値は、前記二次元マップ上において線状または二次元形状として表されてもよい。
　上記一態様の検査システムにおいて、前記演算装置は、予め試験片を探傷することにより取得した複数のデータを機械学習することにより前記二次元マップを作成してもよい。
　上記一態様の検査システムにおいて、前記二次元マップは、前記信号の位相と振幅とに基づいて作成されてもよい。
　上記一態様の検査システムにおいて、前記探傷装置は、１～５０ｋＨｚの周波数の振動を発生させてもよい。
　上記一態様の検査システムにおいて、前記演算装置は、前記ハニカム構造体における欠陥位置を判別する位置判別閾値に基づいて、欠陥位置を判別してもよい。
　本開示によれば、探傷装置によりハニカム構造体を探傷し、さらに探傷装置の信号を欠陥判別閾値に基づいて演算装置が判別する。これにより、一律的な基準により、ハニカム構造体に対して均質な非破壊検査を行うことが可能である。
本開示の一実施形態に係る検査システムの模式図である。 本開示の一実施形態における二次元マップの一例を示す図である。 本開示の一実施形態に係る検査システムの検査方法を説明するフローチャートである。
　以下、本開示の一実施形態に係る検査システム及び検査方法を、図面を用いて説明する。
　本開示の一実施形態に係る検査システムＳは、対象物Ｗの非破壊検査を行う。対象物Ｗは、ハニカム構造体であり、正六角形のセルが複数形成される。対象物Ｗは、一方の面（外表面Ｗ２）に炭素繊維強化プラスチックの板材が貼り付けられ、他方の面（内表面Ｗ１）にガラス繊維強化プラスチックの板材が貼り付けられた略板状の部材とされる。また、対象物Ｗは、外表面Ｗ２が他の構造物と近接または接合されており、内表面Ｗ１のみにおいて探傷可能とされている。
　図１に示すように、検査システムＳは、探傷装置１、探傷プローブ２、Ａ／Ｄ変換器３及び演算装置４を備えている。検査システムＳは、探傷装置１及び探傷プローブ２を用いて対象物Ｗの内部の欠陥を検知する。
　探傷装置１は、探傷プローブ２から発信する超音波の周波数等を制御する制御装置である。探傷装置１は、例えば、探傷プローブ２から発生させる超音波の周波数を１～５０ｋＨｚに設定する。
　探傷プローブ２は、発振器と受信器とを一体に備えるピッチキャッチプローブとされる。探傷プローブ２は、超音波を一方向に向けて発生させ、さらに反射した超音波を受信する。
　Ａ／Ｄ変換器３は、探傷装置１から発信されるアナログ信号をデジタル信号へと変換し、演算装置４へと送信する。
　演算装置４は、探傷装置１からＡ／Ｄ変換器３を介して取得した信号に基づいて演算処理を行う。演算装置４は、例えばＣＰＵ、メモリ、ハードディスク等を備えるコンピュータとされる。演算装置４は、探傷装置１から取得した信号の振幅及び位相を平均化し、予め記憶している二次元マップに記録する。この二次元マップは、欠陥の有無が予め判明している試験片を探傷することにより取得した信号の振幅及び位相の各々の平均値を記録したものである。演算装置４は、欠陥のある部位において取得した信号の振幅及び位相の平均値をニューラルネットワーク等により機械学習することにより、欠陥判別閾値を決定している。なお、図２に示すように、二次元マップ上において、欠陥が内表面Ｗ１と外表面Ｗ２とのいずれの位置に発生しているかにより、取得した信号の振幅の平均値が異なっている。具体的には、外表面に欠陥がある場合には振幅が小さく、内表面に欠陥がある場合には振幅が大きくなる傾向がある。これに基づいて、演算装置４は、欠陥位置を判別する位置判別閾値を決定する。すなわち、演算装置４は、二次元マップ上において、機械学習により、欠陥の有無を判別する直線状の欠陥判別閾値（一次式）と、外表面Ｗ２にある欠陥と内表面Ｗ１にある欠陥とを判別する直線状の位置判別閾値（一次式）とを予め記憶している。
　このような本実施形態に係る検査システムＳにおける動作を、図３を参照して説明する。
　検査システムＳは、まず、探傷装置１及び探傷プローブ２により、対象物Ｗの内表面Ｗ１に対して超音波探傷を行う（ステップＳ１）。このとき、探傷プローブ２は、１～５０ｋＨｚの超音波を発生させ、対象物Ｗにおいて反射された超音波を受信する。
　次に、検査システムＳは、演算装置４により、Ａ／Ｄ変換器３を介して探傷装置１の信号を取得する（ステップＳ２）。そして、検査システムＳは、演算装置４により、取得した全信号の振幅及び位相の平均値を算出する（ステップＳ３）。
　そして、検査システムＳは、演算装置４により、取得した信号の平均値を二次元マップ上にプロットする（ステップＳ４）。続いて、検査システムＳは、演算装置４により、図２に示す二次元マップ上においてどの位置に上記信号の平均値がプロットされたかに基づいて欠陥を判別する（ステップＳ５）。すなわち、上記信号の平均値が欠陥判別閾値及び位置判別閾値により分けられる３つのエリアのうちどの位置にプロットされたかを判別することで、欠陥の有無、さらに欠陥がある場合には内表面Ｗ１と外表面Ｗ２とのいずれに存在しているかを判別する。
　本実施形態によれば、演算装置４は、欠陥判別閾値に基づいて、探傷装置１の信号からハニカム構造体の対象物Ｗの欠陥を判別することが可能である。したがって、一律的な基準により、対象物Ｗに対して均質な非破壊検査を行うことが可能である。
　また、本実施形態によれば、演算装置４は、機械学習により欠陥判別閾値及び位置判別閾値を決定し、記憶する。したがって、探傷装置１の特性や、対象物Ｗの形状、特性ごとに欠陥判別閾値及び位置判別閾値を容易に設定することが可能である。
　また、本実施形態によれば、演算装置４は、探傷装置１から取得した信号を、振幅及び位相を軸とする二次元二次元マップ上にプロットする。これにより、振幅データ及び位相データの双方を判別の基準とすることが可能である。
　また、本実施形態によれば、演算装置４は、位置判別閾値に基づいて、探傷装置１の信号からハニカム構造体の欠陥位置を判別することが可能である。したがって、対象物Ｗの内表面Ｗ１から探傷を行う場合であっても、内表面Ｗ１及び外表面Ｗ２の双方における欠陥を判別することが可能である。
　なお、本開示は上記実施形態に限定されるものではなく、例えば以下のような変形例が考えられる。
（１）上記実施形態においては、探傷プローブ２として、ピッチキャッチプローブを用いるものとしたが、本開示はこれに限定されない。探傷プローブ２は、対象物Ｗの形状に合わせて様々な構造のものを用いることが可能である。
（２）上記実施形態においては、探傷プローブ２における周波数帯域を１～５０ｋＨｚとしたが、本開示はこれに限定されない。対象物Ｗの形状や材質により、周波数帯域を適切に変更することも可能である。
　本開示は、検査システムに適用することができる。
１　探傷装置
２　探傷プローブ
３　Ａ／Ｄ変換器
４　演算装置
Ｓ　検査システム

Claims (6)

  1. 　ハニカム構造体の表面を探傷する探傷装置と、
    　前記探傷装置の信号に基づいて演算する演算装置と、
    を有し、
    　前記演算装置は、前記ハニカム構造体における欠陥の有無を判別する欠陥判別閾値に基づいて、欠陥の有無を判定する検査システム。
  2. 　前記演算装置は、前記信号を予め記憶している二次元マップ上にプロットし、
    　前記欠陥判別閾値は、前記二次元マップ上において線状または二次元形状として表される
    　請求項１記載の検査システム。
  3. 　前記演算装置は、予め試験片を探傷することにより取得した複数のデータを機械学習することにより前記二次元マップを作成する請求項２記載の検査システム。
  4. 　前記二次元マップは、前記信号の位相と振幅とに基づいて作成される請求項２または３記載の検査システム。
  5. 　前記探傷装置は、１～５０ｋＨｚの周波数の振動を発生させる請求項１～４のいずれか一項に記載の検査システム。
  6. 　前記演算装置は、前記ハニカム構造体における欠陥位置を判別する位置判別閾値に基づいて、欠陥位置を判別する請求項１～５のいずれか一項に記載の検査システム。
PCT/JP2020/017835 2019-06-11 2020-04-24 検査システム Ceased WO2020250583A1 (ja)

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