WO2022168191A1

WO2022168191A1 - 欠陥検査装置

Info

Publication number: WO2022168191A1
Application number: PCT/JP2021/003831
Authority: WO
Inventors: 政樹梅田; 雅夫秋吉; 紀彦葉名
Original assignee: 三菱電機株式会社
Priority date: 2021-02-03
Filing date: 2021-02-03
Publication date: 2022-08-11
Also published as: JP7540120B2; JPWO2022168191A1

Abstract

欠陥検査装置（１）は、検査対象物（６）の第１、第２温度測定領域（６１、６２）の表面温度分布の時間変化を測定する第１、第２サーモカメラ（４１、４２）と、第１温度測定領域（６１）の一部を加熱する加熱部（５）と、第１、第２サーモカメラ（４１、４２）の測定データに基づき、加熱部（５）による熱流束、および検査対象物（６）の第１温度測定領域（６１）から第２温度測定領域（６２）までの熱伝導経路にある欠陥を推定し、検査対象物（６）の異常の有無を判定する解析部（２）と、を備える。

Description

欠陥検査装置

　本願は、欠陥検査装置に関するものである。

　タービン発電機の回転子ウェッジは、回転子コイルが遠心力によりロータから飛び出ることを防ぐ部品であり、その内部に運転時の遠心力により欠陥が生じることがある。欠陥を放置したまま運転を続けると、欠陥が成長し、発電機の破損につながることがあるため、定期的な検査が必要である。

　現在、この欠陥を超音波検査で探傷しているが、発電機の検査の短縮のために、発電機を分解せずに検査する技術が求められている。しかし、超音波では分解せずに検査できない発電機がある。
　また、欠陥の検査装置として、例えば鉄筋コンクリートの鉄骨に入熱し、サーモカメラでコンクリートの表面の温度分布を測定し、３次元熱解析と逆解析を用いて鉄骨とコンクリートの内部の欠陥を推定する装置が開示されている（例えば、特許文献１）。

特開２００３－１３９７３１号公報

　特許文献の装置を適用する場合、発電機内では検査装置とヒータの固定が困難であり、熱流束分布が不定となるため、欠陥判定の精度が低下する問題がある。

　本願は、上記のような課題を解決するための技術を開示するものであり、検査対象の加熱が不安定になる環境でも、構造物内部における欠陥を精度よく推定でき、小型化できる検査装置を実現することを目的とする。

　本願に開示される欠陥検査装置は、検査対象物の第１温度測定領域の表面温度分布の時間変化を測定する第１サーモカメラと、検査対象物の第２温度測定領域の表面温度分布の時間変化を測定する第２サーモカメラと、第１温度測定領域の一部を加熱する加熱部と、第１サーモカメラおよび第２サーモカメラの測定データに基づき、３次元熱解析有限要素法モデルを用いて、加熱部による熱流束、および検査対象物の第１温度測定領域から第２温度測定領域まで熱が伝導する経路上にある検査対象物の欠陥の位置と大きさを推定し、推定した検査対象物の欠陥の位置と大きさから検査対象物の異常の有無を判定する解析部と、を備えたものである。

　本願に開示される欠陥検査装置によれば、検査対象の加熱が不安定になる環境でも、構造物内部における欠陥を精度よく推定でき、欠陥検査装置を小型化できる。

実施の形態１による欠陥検査装置の機能ブロック図である。実施の形態１による欠陥検査装置に係る検査対象物と測定部、加熱部の配置図である。実施の形態１による欠陥検査装置に係る検査対象物の解析対象の説明図である。実施の形態１による欠陥検査装置に係る第１温度測定領域の解析用の格子説明図である。実施の形態１による欠陥検査装置に係る第２温度測定領域の解析用の格子説明図である。実施の形態１による欠陥検査装置に係る欠陥発生予想領域の解析用の格子説明図である。実施の形態１による欠陥検査装置に係る検査処理のフローチャートである。実施の形態１による欠陥検査装置に係るハードウェア構成例のブロック図である。実施の形態２による欠陥検査装置に係る検査対象物と測定部、加熱部の配置図である。

実施の形態１．
　実施の形態１は、検査対象物の第１、第２温度測定領域の表面温度分布の時間変化を測定する第１、第２サーモカメラと、第１温度測定領域の一部を加熱する加熱部と、第１、第２サーモカメラの測定データに基づき、３次元熱解析有限要素法モデルを用いて、加熱部による熱流束、および検査対象物の第１温度測定領域から第２温度測定領域まで熱伝導経路上にある検査対象物の欠陥の位置と大きさを求め、検査対象物の異常の有無を判定する解析部と、を備えた欠陥検査装置に関するものである。

　以下、実施の形態１に係る欠陥検査装置の構成および動作について、欠陥検査装置の機能ブロック図である図１、検査対象物と測定部、加熱部の配置図である図２、検査対象物の解析対象の説明図である図３、第１温度測定領域の解析用の格子説明図である図４、第２温度測定領域の解析用の格子説明図である図５、欠陥発生予想領域の解析用の格子説明図である図６、検査処理のフローチャートである図７、およびハードウェア構成例のブロックである図８に基づいて説明する。

　実施の形態１の欠陥検査装置システムおよび欠陥検査装置１の全体の構成を図１の機能ブロック図に基づいて説明する。
　欠陥検査装置システムは、欠陥検査装置１と欠陥検査の対象である検査対象物６とで構成される。本欠陥検査装置１は、タービン発電機の回転子ウェッジの欠陥を検査することを目的としているが、タービン発電機の回転子ウェッジ全体は省略し、３次元熱解析有限要素法を用いて検査する対象を模式的に検査対象物６として表している。

　欠陥検査装置１の構成について説明する。
　欠陥検査装置１は、解析部２、データ取得部３、測定部４、加熱部５を備えている。
　解析部２は、モデル生成部２１と、推定部２２と、繰り返し判定部２３と、解析結果判定部２４とを備えている。なお、図１において、「繰り返し判定部」は「繰返判定部」と記載している。
　モデル生成部２１は、形状モデル生成部２１１と、熱流束推定モデル生成部２１２と、欠陥推定モデル生成部２１３とを備える。推定部２２は、熱流束逆解析部２２１と、欠陥逆解析部２２２とを備える。
　データ取得部３は、第１熱データ取得部３１と、第２熱データ取得部３２とを備える。
　以下、欠陥検査装置１の各部の構成、機能、動作について、信号の発生、測定、処理の順で、熱源である加熱部５から順次説明していく。

　まず、検査対象物６と測定部４、加熱部５の配置図である図２に基づいて、測定部４と加熱部５の構成、機能、動作を説明する。合わせて、検査対象物６の構造について説明する。
　測定部４は、２台のサーモカメラ、すなわち第１サーモカメラ４１、第２サーモカメラ４２を備える。第１サーモカメラ４１、および第２サーモカメラ４２はそれぞれの異なった検査対象物６の表面の領域の温度を測定する。
　第１サーモカメラ４１が測定する領域を第１温度測定領域６１とし、第２サーモカメラ４２が測定する領域を第２温度測定領域６２とする。

　加熱部５は、ヒータ５１と電源（図示なし）とからなる。図２において、ヒータ５１を検査対象物６の第１温度測定領域６１の一部に接触させている。
　ヒータ５１は、電源から供給された電力を用いて熱を発生し、この熱が第１温度測定領域６１の一部に伝わることで、第１温度測定領域６１の一部の表面の温度が上昇する。

　サーモカメラとは、赤外線を検知するセンサを備え、温度を測定する対象の表面の温度を、広範囲にわたって、同時に測定し、温度分布を求めることができる。
　第１サーモカメラ４１および第２サーモカメラ４２で一定の時間間隔で検査対象物６の第１温度測定領域６１および第２温度測定領域６２の温度分布をそれぞれ取得する。

　一般的に、サーモカメラで検知される赤外線には、検査対象物表面の温度により生じた赤外線の他に、検査対象物表面で反射され、サーモカメラに届くものがある。検査対象物６の表面に反射を防止する塗料などを塗ることで、検査対象物６の表面の状態によって生じる、すなわち反射による赤外線を抑制することができる。
　検査対象物６の表面からの反射による赤外線を抑制することで、第１サーモカメラ４１および第２サーモカメラ４２で測定した温度分布の誤差を低減することができる。

　図２に示すように、検査対象物６内に欠陥の発生が予想される領域を定め、欠陥発生予想領域６３とする。また、第１サーモカメラ４１および第２サーモカメラ４２で測定する第１温度測定領域６１および第２温度測定領域６２は、欠陥発生予想領域６３を挟み込むように配置されている必要がある。すなわち、検査対象物６の欠陥は第１温度測定領域から第２温度測定領域まで熱が伝導する経路上にある。
　欠陥発生予想領域６３は、後で説明するように、別途構造解析を行って決定され、欠陥検査装置１にデータとして設定される。

　第１温度測定領域６１、第２温度測定領域６２の内の片方の温度測定領域の一部を加熱部５のヒータ５１によって加熱する必要がある。実施の形態１では、第１温度測定領域６１にヒータ５１を設置する構成としている。
　第１温度測定領域６１は、ヒータ５１によって加熱されていない領域を含む。これは、ヒータ５１で加熱している領域の近傍の温度分布を第１サーモカメラ４１で測定するためである。
　ヒータ５１によって加熱される領域、すなわち第１温度測定領域６１内のヒータ５１が接触している領域の位置と大きさは、測定部４が第１サーモカメラ４１からの測定データから算出し、モデル生成部２１の形状モデル生成部２１１に伝達される。この情報の伝達を図１では、Ａ１と記載している。

　測定部４の第１サーモカメラ４１および第２サーモカメラ４２は、それぞれ第１温度測定領域６１と第２温度測定領域６２の表面の温度分布を一定の時間間隔で測定する。測定された温度分布の測定データは、データ取得部３に伝達される。
　第１サーモカメラ４１によって第１温度測定領域６１の一定の時間間隔で測定された温度分布は、データ取得部３の第１熱データ取得部３１に伝達される。この情報の伝達を図１では、Ａ２と記載している。
　第２温度測定領域６２の一定の時間間隔で測定された温度分布は、データ取得部３の第２熱データ取得部３２に伝達される。この情報の伝達を図１では、Ａ３と記載している。

　データ取得部３は、測定部４から伝達された第１サーモカメラ４１および第２サーモカメラ４２のそれぞれによって一定の時間間隔で測定された温度分布から、検査対象物６の加熱熱流束および欠陥を推定するための解析に用いるデータ構造を作成し、解析部２に伝達する。データ構造については、後で説明する。

　次に、３次元熱解析有限要素法を用いるために必要な検査対象物６の第１温度測定領域６１、第２温度測定領域６２、および欠陥発生予想領域６３の格子要素の区切りの例を図３～図６に基づいて説明する。
　図３は、検査対象物６のヒータ５１設置領域を含めた第１温度測定領域６１および第２温度測定領域６２を格子点状に区切った図である。図３では、それぞれ領域６１１、領域６２１としている。なお、ヒータ５１設置領域を領域５１１としている。
　また、欠陥発生予想領域６３については、領域６３１であるが、図面上で格子点状に区切ることが難しいため、斜線を記載している。

　図４は第１温度測定領域６１の格子点の区切り、すなわち解析用の格子の例を説明している。図４は図３の領域６１１に対応している。
　図４に示すように、検査対象物６の表面の第１温度測定領域６１は、複数の格子（要素Ａ）に分割されている。各要素Ａは、Ｘ軸方向に沿ってｍ個に分割され、Ｙ軸方向に沿ってｎ個に分割されている。第１温度測定領域６１が横ｍ個および縦ｎ個の格子状に分割されることにより、各格子は交差し、第１温度測定領域６１にはｍ×ｎ個の要素Ａが作成される。

　第１温度測定領域６１の各格子点の座標は、（ｉ，ｊ）により表される。（ｉ，ｊ）の原点は、（０，０）である。ｉとｊの値がそれぞれ最大となる位置は、（ｍ，ｎ）である。各格子を節点とすると、各節点は要素Ａを形成する線上に位置する点である。

　図５は第２温度測定領域６２の格子点の区切り、すなわち解析用の格子の例を説明している。図５は図３の領域６２１に対応している。
　図５に示すように、検査対象物６の表面の第２温度測定領域６２は、複数の格子（要素Ｂ）に分割されている。各要素Ｂは、Ｘ軸方向に沿ってｒ個に分割され、Ｙ軸方向に沿ってｓ個に分割されている。第２温度測定領域６２が横ｒ個および縦ｓ個の格子状に分割されることにより、各格子は交差し、第２温度測定領域６２にはｒ×ｓ個の要素Ｂが作成される。
　第２温度測定領域６２の各格子点の座標は、（ｉ，ｊ）により表される。（ｉ，ｊ）の原点は、（０，０）である。ｉとｊの値がそれぞれ最大となる位置は、（ｒ，ｓ）である。各格子を節点とすると、各節点は、要素Ｂを形成する線上に位置する点である。

　データ取得部３では、測定部４から伝達されてきた第１サーモカメラ４１および第２サーモカメラ４２で測定した温度分布から、各格子点の位置の温度を算出する。第１サーモカメラ４１および第２サーモカメラ４２の温度分布から作成される格子点の数は一致しなくともよい。

　ここで、図６で欠陥発生予想領域６３の格子点の区切り、すなわち格子要素の例を説明する。なお、図６は図３の領域６３１に対応している。
　図６に示すように、欠陥発生予想領域６３は、複数の要素Ｃに分割されている。各要素Ｃは、Ｘ軸方向に沿ってｊ個に分割され、Ｚ軸方向に沿ってｋ個に分割され、Ｙ軸方向には１個である。すなわち、欠陥発生予想領域６３の要素ＣはＹ軸方向にも一定の長さを持っている６面体である。

　各格子の座標は、（ｉ，ｊ）により表される。（ｉ，ｊ）の原点は、（０，０）である。ｉとｊのそれぞれの値が最大となる位置は、（ｊ，ｋ）である。各格子点を節点とすると、各節点は、要素Ｃを形成する線上に位置する点である。
　欠陥発生予想領域６３内にはｊ×ｋ個に区切られた要素が存在する。要素を構成する４つの格子点のうち、最もｉ及びｊの値が小さい格子点でその要素の位置を表すとする。例えば、（ｉ，ｊ）、（ｉ，ｊ＋１）、（ｉ＋１，ｊ）、（ｉ＋１，ｊ＋１）の４つの格子点からなる要素の位置を（ｉ，ｊ）と表す。

　次に、データ取得部３で作成する３次元熱解析に使用するデータ構造について、説明する。
　ある温度分布を測定した時の時間ｔは、測定を開始する時間を０とし、測定の時間間隔をΔｔとすると、（１）式で表される。ここで、温度分布を測定する時間間隔を一定としているため、Δｔは一定値となる。

　（１）式において、τは整数であり、撮影終了時刻のτをτｍａｘとする。
　第１サーモカメラ４１、第２サーモカメラ４２の温度の測定を開始する時間、終了する時間、および温度を測定する時間間隔は同じ値に設定する。
　このように設定することで、同じ時間に第１サーモカメラ４１および第２サーモカメラ４２で測定された温度の分布のデータをτで整理することができる。この結果、欠陥の解析を簡素化かつ高速化することができる。

　まず第１温度測定領域６１の温度分布の時間変化に関するデータ構造について説明する。図４の座標系において、時間がｔにおける（ｉ，ｊ）での温度をＴ１τ（ｉ，ｊ）とする。
　時間ｔにおける表面温度分布を表す表面温度分布ベクトルＴ１τを（２）式で定義する。　第１温度測定領域６１の格子点の数は（ｍ＋１）×（ｎ＋１）個あるため、Ｔ１τは（ｍ＋１）×（ｎ＋１）次元ベクトルである。

　このＴ１τから、表面の温度分布の時間変化を示す行列Ｔ１を（３）式で定義し、温度分布時間行列と称する。

　上記Ｔ１τ、Ｔ１の作成と同様に、第２サーモカメラ４２による第２温度測定領域６２の測定データから、第２温度測定領域６２の表面温度分布ベクトルＴ２τと温度分布時間行列Ｔ２を作成する。ただし、Ｔ２τは（ｒ＋１）×（ｓ＋１）次元ベクトルとなる。
　なお、以降の説明において、表面温度分布ベクトルＴ１τ、温度分布時間行列Ｔ１と表面温度分布ベクトルＴ２τ、温度分布時間行列Ｔ２を区別する必要がなく、まとめて記載する場合は、適宜表面温度分布ベクトルＴτ、温度分布時間行列Ｔと記載する。

　データ取得部３では、２台のサーモカメラで一定の時間間隔で測定したそれぞれの温度測定領域の温度分布から、この温度分布時間行列Ｔを生成し、解析部２の推定部２２に伝達する。
　第１サーモカメラ４１が測定した第１温度測定領域６１の測定データは、第１熱データ取得部３１に伝達され、温度分布時間行列Ｔ１を作成する。第１熱データ取得部３１は、この温度分布時間行列Ｔ１を推定部２２の熱流束逆解析部２２１に伝達する。図１では、この情報の伝達をＣ１と記載している。
　第２サーモカメラ４２が測定した第２温度測定領域６２の測定データは、第２熱データ取得部３２に伝達され、温度分布時間行列Ｔ２を作成する。第２熱データ取得部３２は、この温度分布時間行列Ｔ２を推定部２２の欠陥逆解析部２２２に伝達する。図１では、この情報の伝達をＣ２と記載している。

　次に、解析部２のモデル生成部２１、推定部２２、繰り返し判定部２３、および解析結果判定部２４の機能、解析処理について説明する。

　推定部２２の熱流束逆解析部２２１は、データ取得部３から伝達された温度分布時間行列Ｔ１に基づき、検査対象物６のヒータ５１による熱流束を推定する。
　また、欠陥逆解析部２２２はデータ取得部３から伝達された温度分布時間行列Ｔ２に基づき、検査対象物６の欠陥発生予想領域６３における欠陥の位置と大きさを推定する。
　解析結果判定部２４は、推定部２２の欠陥逆解析部２２２によって推定された検査対象物６の欠陥の分布（位置と大きさ）を判定し、その結果を出力する。

　次に解析部２のモデル生成部２１について説明する。
　モデル生成部２１の形状モデル生成部２１１は、欠陥検査装置内にあらかじめ設定された検査対象物６の形状と材質のデータから検査対象物６の形状モデルを生成する。
　形状モデル生成部２１１は、生成した形状モデルを熱流束推定モデル生成部２１２と欠陥推定モデル生成部２１３とに伝達する。図１では、この情報伝達をそれぞれＢ１、Ｂ２と記載している。

　熱流束推定モデル生成部２１２と欠陥推定モデル生成部２１３はそれぞれ、形状モデル生成部２１１が生成した形状モデルからそれぞれの目的に適した３次元熱解析モデルを生成する。
　熱流束推定モデル生成部２１２は、形状モデルから熱流束推定モデルを生成し、熱流束逆解析部２２１へ伝達する。図１では、この情報伝達をＤ１と記載している。
　欠陥推定モデル生成部２１３は、形状モデルから欠陥推定モデルを生成し、欠陥逆解析部２２２へ伝達する。図１では、この情報伝達をＤ２と記載している。

　３次元熱解析モデルは、３次元熱解析を行うときに使用するモデルである。３次元熱解析を行うためには、３次元熱解析モデルと３次元熱解析モデルに対する境界条件とが必要である。
　境界条件は、熱流束と固定温度境界条件から構成される。すなわち、３次元熱解析が行われるためには、３次元熱解析モデル、熱流束境界条件および固定温度境界条件の３つが必要である。ただし、実施の形態１の欠陥検査装置１では、加熱部５のヒータ５１による熱流束境界条件は、推定部２２の熱流束逆解析部２２１の逆解析処理で求める。

　第１温度測定領域６１のヒータ５１で加熱される領域以外の熱流束の境界条件は、検査対象物６と検査対象物６に接している物体との温度差によって定義される。
　一方、固定温度境界条件は、検査対象物６が熱浴に接している場合において熱浴に接する面における温度の変化をゼロとする情報が定義される。
　実施の形態１の欠陥検査装置１では、ヒータ５１で加熱される領域以外の領域の熱流束境界条件は、断熱条件にし、ヒータ５１による加熱領域以外の検査対象物６の表面を通過する熱流速をゼロとして解析を行う。

　形状モデル生成部２１１で生成する形状モデルの格子点と要素の配置は、データ取得部３で作成した格子点の配置と同じのものとする。このような構成にすることで、推定部２２で解析を行う際に、データ取得部３から伝達される温度分布時間行列Ｔ１、Ｔ２の適用が容易になり、熱流束および欠陥の解析が簡素化できる。

　図３を参照して、形状モデル生成部２１１が生成する形状モデルについて説明する。
　形状モデルには、第１温度測定領域６１、第２温度測定領域６２、第１温度測定領域６１内のヒータ５１によって加熱される領域、および欠陥発生予想領域６３が設定されている。
　形状モデル生成部２１１で、形状モデル内の第１温度測定領域６１と、ヒータ５１によって加熱される領域を設定するとき、第１温度測定領域６１の温度分布を測定する第１サーモカメラ４１が測定した画像を基に設定する。
　また、形状モデル生成部２１１で、形状モデル内の第２温度測定領域６２を設定するとき、第２温度測定領域６２の温度分布を測定する第２サーモカメラが測定した画像を基に設定する。

　ヒータ５１によって加熱される領域は、加熱時にはヒータ５１によって隠されているため、温度を測定することができない。このため、ヒータ５１によって加熱される表面の領域の各要素Ａを通る熱流束量は、解析部２の熱流束逆解析部２２１の逆解析処理によって推定する。
　解析部２の熱流束逆解析部２２１で推定されたヒータ５１によって加熱される領域の熱流束の分布は、形状モデル生成部２１１に伝達される。この情報の伝達を図１ではＥ１と記載している。

　ここで、推定部２２の熱流束逆解析部２２１で推定される、ヒータ５１で加熱される領域の熱流束のデータ構造について説明する。
　先に図４で説明したように、第１温度測定領域６１には、Ｘ方向にｍ個の接点が並びＹ方向にｎ個の接点が並んでいる。そのため、表面にはｍ×ｎ個に区切られた要素Ａが存在する。
　これらの要素のうち、第１サーモカメラ４１が測定した画像を基にヒータ５１によって直接加熱されている領域を定める。この領域の要素をモデル上でヒータ５１によって加熱される領域と設定し、各要素を通過してヒータ５１から検査対象物６に伝わる熱流束を推定部２２の熱流束逆解析部２２１で推定する。

　熱流束は要素ごとに求められる。要素を構成する４つの格子点のうち、最もｉ及びｊの値が小さい格子点でその要素の位置を表す。例えば、（ｉ，ｊ）、（ｉ，ｊ＋１）、（ｉ＋１，ｊ）、（ｉ＋１，ｊ＋１）の４つの格子点からなる要素の位置を（ｉ，ｊ）と表す。

　ある時間ｔで、（ｉ，ｊ）の位置にある要素を通過する熱流束をｑτ（ｉ，ｊ）とする。　（１）式で説明したように、τはΔｔを温度分布の測定の時間間隔とし、ｔ＝０を温度分布の測定を開始した時間としたときに、τ＝ｔ／Δｔと表される整数である。
　時間ｔにおけるヒータ５１によって加熱される領域の熱流束分布を表す熱流束分布ベクトルｑτを（４）式で定義する。

　この熱流束分布ベクトルｑτから、ヒータ５１によって加熱される領域の熱流束分布の時間変化を示す行列ｑを（５）式で定義し、熱流束分布時間行列と称する。

　解析部２の熱流束逆解析部２２１では、この熱流束分布時間行列ｑを、熱流束推定モデル生成部２１２が生成した熱流束推定モデルとデータ取得部３から伝達される温度分布時間行列Ｔ１とから推定する。そして、熱流束逆解析部２２１は熱流束分布時間行列ｑをモデル生成部２１の形状モデル生成部２１１に伝達する。

　次に、欠陥の推定結果に基づく、図６の欠陥発生予想領域６３の形状モデルの更新について説明する。
　先に、欠陥発生予想領域６３内にはｊ×ｋ個に区切られた要素Ｃが存在し、要素Ｃを構成する４つの格子点のうち、最もｉ及びｊの値が小さい格子点でその要素の位置を表すことを説明した。
　（ｉ，ｊ）の位置にある要素が欠陥領域であるかどうかをｚ（ｉ，ｊ）で表すとする。（ｉ，ｊ）の要素が欠陥領域に含まれている場合、ｚ（ｉ，ｊ）＝０とし、それ以外であれば、ｚ（ｉ，ｊ）＝１とする。
　欠陥発生予想領域６３の欠陥の分布を表す欠陥分布ベクトルｚを（６）式で定義する。

　欠陥分布ベクトルｚは、解析部２の欠陥逆解析部２２２により逆解析で推定され、形状モデル生成部２１１に伝達される。この情報の伝達を図１では、Ｅ２と記載している。ただし、欠陥逆解析部２２２から形状モデル生成部２１１に直接伝達されるのではなく、繰り返し判定部２３を経由する。

　形状モデル生成部２１１では、すべての要素の熱伝導率に、検査対象物６の材質に対応した熱伝導率を用いる。
　形状モデル生成部２１１は、推定部２２の欠陥逆解析部２２２から伝達された欠陥分布ベクトルｚを基に、欠陥発生予想領域６３内の要素の熱伝導率を変化させる。
　具体的には、欠陥逆解析部２２２で欠陥と推定された要素の熱伝導率を他の要素の熱伝導率より低くし、欠陥でないと推定された要素は検査対象の材質に対応した熱伝導率とする。このように構成することで、形状モデルの格子点および要素の配置を変えることなく、形状モデル内に欠陥の領域を生成することができる。このため、欠陥の解析を簡素化、かつ高速化することができる。

　ここで、モデル生成部２１と推定部２２との関係をまとめる。
　推定部２２の熱流束逆解析部２２１では、第１サーモカメラ４１で測定されたヒータ５１によって加熱される領域を含む第１温度測定領域６１の温度分布の時間変化データである温度分布時間行列Ｔ１をデータ取得部３から取得する。熱流束逆解析部２２１は、熱流束推定モデル生成部２１２で生成した熱流束推定モデルとデータ取得部３からの温度分布時間行列Ｔ１とを用いて、ヒータ５１による熱流束を推定し、熱流束分布時間行列ｑを作成する。熱流束逆解析部２２１は、この熱流束分布時間行列ｑを形状モデル生成部２１１に伝達する。
　形状モデル生成部２１１は、熱流束分布時間行列ｑを受けて形状モデルを更新する。

　推定部２２の欠陥逆解析部２２２では、第２サーモカメラ４２で測定された第２温度測定領域６２の温度分布の時間変化データである温度分布時間行列Ｔ２をデータ取得部３から取得する。欠陥逆解析部２２２は、欠陥推定モデル生成部２１３で生成した欠陥推定モデルとデータ取得部３からの温度分布時間行列Ｔ２とを用いて、欠陥発生予想領域６３内の欠陥の分布を推定し、欠陥分布ベクトルｚを作成する。欠陥逆解析部２２２は、この欠陥分布ベクトルｚを形状モデル生成部２１１に伝達する。
　形状モデル生成部２１１は、欠陥分布ベクトルｚを受けて形状モデルを更新する。

　以上説明した熱流束逆解析結果による検査対象物６の形状モデルの熱流束の更新と、欠陥逆解析結果による検査対象物６の形状モデルの欠陥発生予想領域６３内の欠陥の分布の更新を繰り返して行う。
　熱流束逆解析と欠陥逆解析、およびこれらの解析結果に基づく検査対象物６の形状モデルの更新の繰り返しは、欠陥の分布の逆解析結果の変化量が基準値以下になるまで行う。

　具体的には、繰り返し判定部２３では、欠陥逆解析部２２２より推定結果である欠陥分布ベクトルｚを受けて、欠陥分布ベクトルｚの変化量が基準値以下でない場合、欠陥逆解析部の推定結果である欠陥分布ベクトルｚを形状モデル生成部２１１に伝達する。この情報の伝達を図１では、Ｆ１と記載している。先に説明したようにこの情報は、欠陥逆解析部２２２から繰り返し判定部２３に伝達されたものである。
　また、繰り返し判定部２３では、前回の欠陥分布ベクトルｚからの変化量が基準値以下の場合、その欠陥の分布を解析結果判定部２４に伝達し、繰り返しを終了する。この情報の伝達を図１では、Ｆ２と記載している。

　繰り返し判定部２３による繰り返しを終了する基準値の設定例を説明する。
　欠陥逆解析の繰り返しによって欠陥の分布が変化しなくなったとき、つまり基準となる値を０とすることが考えられる。また、基準値に０よりも大きい数値を用いる場合は、ひとつ前の繰り返しの欠陥の分布の変化量の差異から判定することが考えられる。

　解析結果判定部２４では、欠陥逆解析部２２２が推定し、この推定した欠陥の発生位置及び大きさに基づいて、欠陥（き裂）の位置と形状と、検査対象物６の形状および欠陥検査装置１に与えられる使用状況のデータとを用いて、疲労寿命を算出する。解析結果判定部２４は、この算出した疲労寿命を基に検査対象物６の交換の必要性を判断し、その結果を欠陥検査装置１の表示装置（図示なし）に表示したり、外部に出力したりする。

　以上説明した実施の形態１の欠陥検査装置１の各部の機能と動作をわかりやすくするため、欠陥検査処理の流れを図７のフローチャートに基づいて説明する。
　なお、本実施の形態１の欠陥検査処理は、以下のステップ１（Ｓ０１）からステップ９（Ｓ０９）から成る。

　ステップ１（Ｓ０１）の形状モデル生成ステップでは、形状モデル生成部２１１は、検査対象物６の形状と材質と、第１サーモカメラ４１および第２サーモカメラ４２が測定した画像に基づいて、ヒータ５１による加熱領域をも含めた検査対象物６の形状モデルを生成する。

　ステップ２（Ｓ０２）の熱流束推定モデル生成ステップでは、熱流束推定モデル生成部２１２はステップ１（Ｓ０１）で生成した形状モデルに基づいて熱流束推定モデルを生成する。

　ステップ３（Ｓ０３）の加熱領域熱流束推定ステップでは、熱流束逆解析部２２１はステップ２（Ｓ０２）で生成した熱流束推定モデルとデータ取得部３からの温度分布時間行列Ｔ１に基づいて、ヒータ５１によって加熱される領域の熱流束分布時間行列ｑを逆解析により推定する。

　ステップ４（Ｓ０４）の第１形状モデル更新ステップでは、形状モデル生成部２１１は、ステップ３で推定した熱流束分布時間行列ｑに基づいて、ヒータ５１による加熱領域をも含めた検査対象物６の形状モデルを更新する。

　ステップ５（Ｓ０５）の欠陥モデル生成ステップでは、欠陥推定モデル生成部２１３は、ステップ４（Ｓ０４）で更新した形状モデルに基づいて欠陥推定モデルを生成する。

　ステップ６（Ｓ０６）の欠陥推定ステップでは、欠陥逆解析部２２２はステップ５（Ｓ０５）で生成した欠陥推定モデルとデータ取得部３からの温度分布時間行列Ｔ２に基づいて、欠陥発生予想領域６３の欠陥の分布を逆解析により推定する。

　ステップ７（Ｓ０７）の繰り返し判定ステップでは、繰り返し判定部２３は、欠陥の推定結果の前回からの変化量を求め、その変化量が基準値以下かどうかを判定する。変化量が基準値以下の場合、ステップ９（Ｓ０９）に進む。変化量が基準値より大きい場合、ステップ８（Ｓ０８）に進む。欠陥の逆解析が１回目の場合、ステップ７（Ｓ０７）の判定は実施せずに、ステップ８（Ｓ０８）に進む。

　ステップ８（Ｓ０８）の第２形状モデル更新ステップでは、形状モデル生成部２１１は、ステップ６（Ｓ０６）で求めた欠陥発生予想領域６３の欠陥の分布に基づいて検査対象物６の形状モデルを更新する。検査対象物６の形状モデルを更新した後、ステップ０２（Ｓ０２）に戻る。

　ステップ９（Ｓ０９）の異常判定ステップでは、解析結果判定部２４において、ステップ６（Ｓ０６）で解析した欠陥発生予想領域６３の欠陥の分布（発生位置、大きさ）から検査対象物６の欠陥の有無を判定する。さらにその判定結果を出力する。

　以上説明したように、実施の形態１において、欠陥検査装置１は解析部２と、データ取得部３と、測定部４と、加熱部５とを備える。
　加熱部５は、検査対象物６の表面を加熱する。測定部４は、検査対象物６の第１温度測定領域６１と第２温度測定領域６２の温度分布の時間変化を測定する。データ取得部３は、測定部４で測定した温度分布の時間変化データに基づいて、温度分布時間行列Ｔ１、Ｔ２を作成する。
　解析部２のモデル生成部２１では、検査対象物６の形状モデル、およびこの形状モデルから熱流束推定モデルと欠陥推定モデルを生成する。解析部２の推定部２２では、加熱部５によって検査対象物６に伝わる熱流束の推定と、検査対象物６の欠陥の推定とを行う。次に解析部２のモデル生成部２１では、推定部２２で行った熱流束の推定と欠陥の推定の結果に基づいて、形状モデルを更新する。解析部２は、熱流束の推定、欠陥の推定と形状モデルの更新を欠陥の推定結果の変化量が基準値以下になるまで繰り返す。欠陥を推定結果の変化量が基準値以下になったときに、欠陥の推定結果を判定し、判定結果を出力する。

　このように構成にすることで、検査対象物６の表面の温度分布の時間変化から、検査対象物６の欠陥と加熱部５による熱流束を推定して、欠陥の推定精度を高めることができる。

　また、検査対象物６の表面の温度分布の時間変化から、熱流束の推定と欠陥の推定とを同時に行わずに、別々に行うことで、推定モデルの作成を簡素化することができる。その結果、熱流束と欠陥を同時に推定する場合に比べて、欠陥の推定の簡素化と高速化が図れる。

　測定部４の第１サーモカメラ４１と第２サーモカメラ４２での温度分布の測定は、加熱部５による加熱と同時に開始する。加熱部５で検査対象物６を加熱している間と、加熱の終了後の一定の時間、測定部４の第１サーモカメラ４１と第２サーモカメラ４２での測定を続ける。このように構成することで、加熱によって生じた熱の過渡現象を測定することができ、ヒータ５１で検査対象物６を加熱する時間を短くできる。

　一定の時間間隔で検査対象物６の表面の温度分布を測定することで、ヒータ５１での加熱によって生じた熱の過渡現象を測定する。このように構成することで、熱平衡になるまで検査対象物６を加熱する必要がないため、検査時間を短縮できる。

　形状モデル生成部２１１の欠陥発生予想領域６３は、検査対象物６の構造から、材料力学および破壊力学の知見に基づいて構造解析で決定される。このように構成にすることで、欠陥の推定領域を狭めることができ、欠陥の推定のための解析処理を簡素化し処理時間を短縮することができる。

　欠陥検査装置１の加熱部５と測定部４の第１サーモカメラの相対位置を固定している。その結果、ヒータ５１によって加熱される領域と、第１サーモカメラ４１によって測定される領域の相対位置が固定され、測定が容易になる。

　第１温度測定領域６１と第２温度測定領域６２の測定を１台のサーモカメラで行ってもよい。この構成にすることにより、欠陥検査装置１の構成を簡素化できる。

　図２では、加熱部５のヒータ５１として、検査対象に直接接触する加熱器の例を示した。しかし、直接接触する機器以外にハロゲンヒータなどの放射熱で対象表面を加熱するもの、レーザーで対象表面を加熱するもの、および電磁誘導で対象表面を加熱するものなど、検査対象物６に非接触で加熱する機器を用いてもよい。

　測定する検査対象物６の表面の物理量の分布の時間変化には、熱以外を用いてもよい。例えば、ハンマリングを加えた時のひずみ分布の時間変化、または熱衝撃を与えた時の温度分布とひずみ分布などを用いることも考えられる。

　ここで、欠陥検査装置１のハードウェアの一例を図８に示す。図８に示すようにプロセッサ１０００と記憶装置１００１から構成される。記憶装置は図示していないが、ランダムアクセスメモリ等の揮発性記憶装置と、フラッシュメモリ等の不揮発性の補助記憶装置とを備える。
　また、フラッシュメモリの代わりにハードディスクの補助記憶装置を備えてもよい。プロセッサ１０００は、記憶装置１００１から入力されたプログラムを実行する。この場合、補助記憶措置から揮発性記憶装置を介してプロセッサ１０００にプログラムが入力される。また、プロセッサ１０００は、演算結果等のデータを記憶装置１００１の揮発性記憶装置に出力してもよいし、揮発性記憶装置を介して補助記憶装置にデータを保存してもよい。

　以上説明したように、実施の形態１の欠陥検査装置は、検査対象物の第１、第２温度測定領域の表面温度分布の時間変化を測定する第１、第２サーモカメラと、第１温度測定領域の一部を加熱する加熱部と、第１、第２サーモカメラの測定データに基づき、３次元熱解析有限要素法モデルを用いて、加熱部による熱流束、および検査対象物の第１温度測定領域から第２温度測定領域まで熱伝導経路上にある検査対象物の欠陥の位置と大きさを求め、検査対象物の異常の有無を判定する解析部と、を備えたものである。
　したがって、実施の形態１の欠陥検査装置は、検査対象の加熱が不安定になる環境でも、構造物内部における欠陥を精度よく推定でき、装置を小型化できる。

実施の形態２．
　実施の形態２の欠陥検査装置は、２つ以上の部品が組み付けられた構造を有するものを検査対象物とする。

　実施の形態２の欠陥検査装置について、検査対象物と測定部、加熱部の配置図である図９に基づいて、実施の形態１との差異を中心に説明する。
　実施の形態２の図９において、実施の形態１と同一あるいは相当部分は、同一の符号を付している。
　なお、実施の形態１と区別するために、検査対象物７、第１温度測定領域７１、第２温度測定領域７２、欠陥発生予想領域７３としている。

　図９に示すように、検査対象物７内に欠陥の発生が予想される領域を定め、欠陥発生予想領域７３とする。また、第１サーモカメラ４１および第２サーモカメラ４２で測定する第１温度測定領域７１および第２温度測定領域７２は、欠陥発生予想領域７３を挟み込むように配置されている。
　欠陥発生予想領域７３は、別途構造解析を行って決定され、欠陥検査装置１にデータとして設定される。

　実施の形態２では、図９に示すように、２つ以上の部品が組付けられたモデルをモデル生成部２１で生成する。モデル生成部２１で生成するモデルでは、第１温度測定領域７１と第２温度測定領域７２はそれぞれ別の部品の表面上に設けられる。

　検査対象物７が２つ以上の部品が組付けられた構造の場合、２つの部品の接触面の接触熱抵抗が問題となる。実施の形態２では、それぞれの部品の形状、材質および欠陥の形状を考慮して構造解析によって部品の接触面の面圧を算出し、この接触面の面圧は欠陥検査装置にデータとして設定される。
　形状モデル生成部２１１では、この部品の接触面の面圧から部品が接触している面の接触熱抵抗を算出し、検査対象物７の形状モデルと共に熱流束推定モデル生成部２１２と欠陥推定モデル生成部２１３に伝達する。

　熱流束推定モデル生成部２１２は、形状モデル生成部２１１から伝達された検査対象物７の形状モデルと部品の接触面の接触熱抵抗を用いて熱流束推定モデルを生成する。
　欠陥推定モデル生成部２１３は、形状モデル生成部２１１から伝達された検査対象物７の形状モデルと部品の接触面の接触熱抵抗を用いて欠陥推定モデルを生成する。

　実施の形態２における上記説明以外の解析部２、データ取得部３、測定部４、加熱部５の機能および処理は実施の形態１と同様である。

　実施の形態２の欠陥検査装置では、複数の部品からなる検査対象物７の内部欠陥を推定でき、また、部品間の面圧（接触熱抵抗）を考慮した熱解析により、欠陥の推定精度を向上できる。

　実施の形態２の欠陥検査装置を用いる検査対象物の例として、タービン発電機の回転子ウェッジ、および飛行機のタービンブレードが挙げられる。

　以上説明したように、実施の形態２の欠陥検査装置は、２つ以上の部品が組み付けられた構造を有するものを検査対象物としたものである。
　したがって、実施の形態２の欠陥検査装置は、検査対象の加熱が不安定になる環境でも、構造物内部における欠陥を精度よく推定でき、装置を小型化できる。さらに、実施の形態２の欠陥検査装置は、部品間の接触熱抵抗を考慮することで欠陥の推定精度を向上できる。

　本願は、様々な例示的な実施の形態及び実施例が記載されているが、１つ、または複数の実施の形態に記載された様々な特徴、態様、及び機能は特定の実施の形態の適用に限られるものではなく、単独で、または様々な組合せで実施の形態に適用可能である。
　従って、例示されていない無数の変形例が、本願に開示される技術の範囲内において想定される。例えば、少なくとも１つの構成要素を変形する場合、追加する場合または省略する場合、さらには、少なくとも１つの構成要素を抽出し、他の実施の形態の構成要素と組合せる場合が含まれるものとする。

１　欠陥検査装置、２　解析部、３　データ取得部、４　測定部、５　加熱部、６，７　検査対象物、２１　モデル生成部、２２　推定部、２３　繰り返し判定部、２４　解析結果判定部、３１　第１熱データ取得部、３２　第２熱データ取得部、４１　第１サーモカメラ、４２　第２サーモカメラ、５１　ヒータ、６１，７１　第１温度測定領域、６２，７２　第２温度測定領域、６３，７３　欠陥発生予想領域、２１１　形状モデル生成部、２１２　熱流束推定モデル生成部、２１３　欠陥推定モデル生成部、２２１　熱流束逆解析部、２２２　欠陥逆解析部、１０００　プロセッサ、１００１　記憶装置、５１１，６１１，６２１，６３１　領域。

Claims

検査対象物の第１温度測定領域の表面温度分布の時間変化を測定する第１サーモカメラと、前記検査対象物の第２温度測定領域の表面温度分布の時間変化を測定する第２サーモカメラと、前記第１温度測定領域の一部を加熱する加熱部と、前記第１サーモカメラおよび前記第２サーモカメラの測定データに基づき、３次元熱解析有限要素法モデルを用いて、前記加熱部による熱流束、および前記検査対象物の前記第１温度測定領域から第２温度測定領域まで熱が伝導する経路上にある前記検査対象物の欠陥の位置と大きさを推定し、推定した前記検査対象物の欠陥の位置と大きさから前記検査対象物の異常の有無を判定する解析部と、を備える欠陥検査装置。
前記解析部は、モデル生成部と、推定部と、解析結果判定部とを備え、
前記モデル生成部は、前記検査対象物の形状および材質に基づいて形状モデルを作成し、さらに前記形状モデルから熱流束推定モデルおよび欠陥推定モデルを生成し、
前記推定部は、前記モデル生成部が生成した前記熱流束推定モデルと前記第１サーモカメラの測定データに基づき、前記加熱部による熱流束を推定する熱流束逆解析部と、前記モデル生成部が生成した前記欠陥推定モデルと前記第２サーモカメラの測定データに基づき、前記検査対象物の欠陥の位置と大きさとを推定する欠陥逆解析部とを備え、
前記モデル生成部は、前記熱流束逆解析部の推定結果を基に前記熱流束推定モデルの熱流束の境界条件を更新し、前記欠陥逆解析部の推定結果に基づき前記欠陥推定モデルの前記欠陥の位置の要素の熱伝導率を更新し、
前記モデル生成部および前記推定部は協働して、前記欠陥の位置の要素数の変化量が基準値以下になるまで、前記熱流束逆解析部による熱流束の推定と前記欠陥逆解析部による前記欠陥の推定、さらに前記モデル生成部による前記形状モデルの更新、および前記形状モデルの更新に基づいた前記熱流束推定モデルと前記欠陥推定モデルの変更を繰り返し、
前記解析結果判定部は、前記欠陥の位置の要素数の変化量が基準値以下になったとき、前記欠陥の大きさと位置から前記検査対象物の異常の有無を判定する、請求項１に記載の欠陥検査装置。
前記モデル生成部は、形状モデル生成部と、熱流束推定モデル生成部と、欠陥推定モデル生成部とを備え、
前記形状モデル生成部は、前記検査対象物のあらかじめ設定された形状および材質に基づいて、前記検査対象物の前記形状モデルを生成し、
前記熱流束推定モデル生成部は、前記形状モデル生成部が生成した前記形状モデルから、前記熱流束推定モデルを生成し、
前記欠陥推定モデル生成部は、前記形状モデル生成部が生成した前記形状モデルから、前記欠陥推定モデルを生成する、請求項２に記載の欠陥検査装置。
１台のサーモカメラで、前記検査対象物の前記第１温度測定領域の表面温度分布の時間変化の測定および前記検査対象物の前記第２温度測定領域の表面温度分布の時間変化の測定を行う構成とした、請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の欠陥検査装置。
前記加熱部と前記第１サーモカメラとの相対位置が固定されている構成とした、請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の欠陥検査装置。
前記検査対象物の構造から構造解析によって、前記検査対象物の欠陥の発生が予想される領域をあらかじめ決定して、前記解析部の前記モデル生成部に前記欠陥の発生が予想される領域のデータをあらかじめ設定する構成とした、請求項２または請求項３に記載の欠陥検査装置。
前記検査対象物は複数の部品から構成され、
前記検査対象物の欠陥による前記複数の部品の接触面の面圧を構造解析で求め、前記接触面の面圧を前記解析部の前記モデル生成部にあらかじめ設定する構成とし、
前記解析部の前記モデル生成部は、前記検査対象物の形状モデルを生成し、前記接触面の面圧から接触熱抵抗を算出し、前記熱流束推定モデルおよび前記欠陥推定モデルの生成に用いる、請求項２に記載の欠陥検査装置。
前記加熱部は、放射熱で加熱対象表面を加熱する機器、レーザーで加熱対象表面を加熱する機器、あるいは電磁誘導で加熱対象表面を加熱する機器のいずれかの非接触加熱機器である、請求項１から請求項７のいずれか１項に記載の欠陥検査装置。