WO2022195788A1 - 硬度演算装置、硬度測定システム、硬度演算方法及び硬度演算プログラム - Google Patents

硬度演算装置、硬度測定システム、硬度演算方法及び硬度演算プログラム Download PDF

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hardness
feature
feature amount
magnetic field
stress
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充 宮本
俊之 鈴間
裕久 山田
正樹 山野
龍司 山本
裕二 堀
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日本製鉄株式会社
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    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N27/00—Investigating or analysing materials by the use of electric, electrochemical, or magnetic means
    • G01N27/72—Investigating or analysing materials by the use of electric, electrochemical, or magnetic means by investigating magnetic variables
    • G01N27/80—Investigating or analysing materials by the use of electric, electrochemical, or magnetic means by investigating magnetic variables for investigating mechanical hardness, e.g. by investigating saturation or remanence of ferromagnetic material

Definitions

  • the present invention relates to a hardness calculation device, a hardness measurement system, a hardness calculation method, and a hardness calculation program.
  • SSC sulfide stress cracking
  • Patent Document 1 As a technique for measuring the hardness of the surface layer of steel, for example, there is a method of roughly estimating the hardness of steel based on multiple electromagnetic properties (Patent Document 1).
  • the present invention has been made in view of the circumstances described above, and provides a hardness calculation device, a hardness measurement system, a hardness calculation method, and a hardness calculation program capable of calculating hardness information of an object to be measured with high accuracy. .
  • the inventors measured the feature quantities that change depending on the properties of the steel, such as the electromagnetic properties of the surface layer of the steel, under various conditions for various types of steel. As a result, the inventors have found that the feature quantity to be measured depends on the hardness of the surface layer of the steel material, and also depends on the stress state or magnetic force state of the surface layer. In other words, even if the hardness of the surface layer is a predetermined value, the measured feature amount differs if the stress state or the like changes. Even if no external force is applied to the surface layer of the steel material, different residual stresses or residual magnetism can occur depending on the portion due to differences in cooling conditions in the manufacturing process.
  • the measured feature amounts differ due to differences in residual stress or residual magnetism.
  • the inventors have found that the correlation between the feature amount and the hardness, residual stress, or residual magnetism of the surface layer of the steel differs depending on the type of the feature amount to be measured. Based on these facts, the inventors measure one or more types of feature amounts, and obtain hardness information based on the correlation between each of the one or more types of feature amounts and hardness and residual stress or residual magnetism. I came to the knowledge that I can do it.
  • a hardness calculation device relates to hardness at a measurement position based on a detection result of at least one of a current value and a voltage value detected by a detection coil in response to application of a magnetic field to an object to be measured.
  • a hardness calculation device for calculating hardness information which is information, in response to application of a first alternating magnetic field having a first frequency and a second alternating magnetic field having a second frequency lower than the first frequency to the object to be measured a feature quantity calculation unit that calculates one or more feature quantities that change with respect to the hardness at the measurement position based on the detection result detected by the method; and based on the one or more feature quantities, the hardness information and a hardness calculation unit that calculates the (2)
  • the feature quantity may be a characteristic value that can be calculated based on at least one of current waveform, voltage waveform, magnetic characteristics, and impedance loop.
  • the hardness information is the hardness of the surface layer of the measurement object at the measurement position
  • the feature quantity is the hardness and residual stress or residual magnetism of the measurement object.
  • the hardness calculator has a correlation change region that changes in a correlative manner with respect to each, and the hardness calculation unit calculates the correlation change region in the correlation change region for each of the plurality of feature amounts obtained in advance according to the species to be measured.
  • the hardness of the surface layer at the measurement position may be calculated based on the correlation between the feature amount, the hardness of the object to be measured, and at least one of residual stress and residual magnetism.
  • the hardness information is the hardness of the surface layer of the measurement object at the measurement position, and the feature amount is a value with respect to residual stress or residual magnetism at the measurement position. may further include a dead band region where is constant.
  • the hardness information is whether or not the hardness at the second measurement position changes with respect to the hardness at the first measurement position, and the feature amount is the hardness of the measurement object. and the residual stress or the residual magnetism.
  • the hardness information is calculated based on the tendency of change in each of the plurality of feature amounts calculated respectively in each of may include at least two of the feature amounts exhibiting the same trend of change with respect to and exhibit opposite trends of change with respect to change of the other.
  • the hardness calculation unit uses a learned model that has learned the correlation between the feature amount and the hardness information to calculate the feature at the measurement position of the measurement target.
  • the hardness information may be calculated based on the volume measurements.
  • the hardness calculation unit calculates the hardness information based on the plurality of feature values and the chemical components and/or manufacturing conditions to be measured.
  • a hardness measurement system includes high-frequency magnetic field applying means for applying a first alternating magnetic field having a first frequency to the object to be measured; A low-frequency magnetic field applying means for applying a second alternating magnetic field having a second low frequency, and detecting a magnetic field from the measurement object obtained when each of the first alternating magnetic field and the second alternating magnetic field is applied.
  • a detection coil, detection means for detecting at least one of a current value or a voltage value flowing through the detection coil, and the hardness calculation device according to any one of (1) to (7) above may be provided.
  • a hardness calculation method based on a detection result including at least one of a current value and a voltage value detected by a detection coil in response to application of a magnetic field to a measurement object, the hardness at the measurement position.
  • a hardness calculation method for calculating hardness information that is information relating to the application of a first alternating magnetic field having a first frequency and a second alternating magnetic field having a second frequency lower than the first frequency to the measurement object calculating one or more feature amounts that change with respect to the hardness at the measurement position based on the detection results detected accordingly, and calculating the hardness information based on one or more of the feature amounts; Including.
  • a hardness calculation program calculates the hardness at a measurement position based on a detection result including at least one of a current value and a voltage value detected by a detection coil in response to application of a magnetic field to an object to be measured.
  • a hardness calculation program for calculating hardness information which is information about A feature quantity calculation means for calculating one or more feature quantities that change with respect to the hardness at the measurement position based on the detection result detected in response to the application of the hardness, based on the feature quantity, It functions as hardness information means for calculating information.
  • a hardness calculation device capable of calculating hardness information of an object to be measured with high accuracy.
  • FIG. 1 is a schematic diagram showing a hardness measurement system
  • FIG. FIG. 3 is an explanatory diagram showing a BH loop and feature quantities showing the relationship between magnetic field intensity and magnetic flux density
  • FIG. 4 is an explanatory diagram showing detected current waveforms and feature quantities
  • FIG. 4 is an explanatory diagram showing detected voltage waveforms and feature amounts
  • FIG. 4 is an explanatory diagram showing an AC voltage waveform to be applied
  • FIG. 4 is an explanatory diagram showing distortion represented by an amplitude normalized by a fundamental wave based on a detected current waveform
  • FIG. 10 is an explanatory diagram showing the maximum amplitude and minimum amplitude of amplitude represented by the distance from the origin in the impedance loop of the impedance complex plane
  • FIG. 4 is an explanatory diagram showing the impedance loop width at 3% reduction of the maximum amplitude and the impedance loop width at 10% reduction of the maximum amplitude in the impedance loop of the impedance complex plane;
  • FIG. 4 is an explanatory diagram showing maximum phases and minimum phases in an impedance loop on an impedance complex plane; Maximum incremental permeability in relationship between voltage and incremental permeability, average incremental permeability, incremental permeability at zero external magnetic field, magnetizing voltage at maximum incremental permeability, magnetizing voltage at maximum incremental permeability of 75%, maximum increment It is explanatory drawing which shows the asymmetry of the magnetizing voltage at the time of the magnetic permeability of 50%, the magnetizing voltage at the time of the maximum incremental magnetic permeability of 25%, and an incremental magnetic permeability.
  • FIG. 2 is a block diagram showing hardware constituting a hardness calculation device
  • FIG. FIG. 5 is a diagram showing a pattern having a correlation in which the feature amount increases as the stress of the surface layer of the steel material at the measurement position increases, and the feature amount decreases as the hardness of the surface layer of the steel material at the measurement position increases.
  • FIG. 10 is a diagram showing a pattern having a correlation in which the feature amount increases as the stress increases, and the feature amount increases as the hardness increases.
  • FIG. 10 is a diagram showing patterns having a correlation in which the feature amount decreases as the stress increases and the feature amount decreases as the hardness increases.
  • FIG. 10 is a diagram showing patterns having a correlation in which the feature amount decreases as the stress increases and the feature amount increases as the hardness increases.
  • FIG. 10 shows a pattern with .
  • the feature value decreases as the stress increases, and the feature value decreases as the hardness increases.
  • FIG. 10 shows a pattern with .
  • the feature value decreases as the stress increases, and the feature value increases as the hardness increases.
  • FIG. 10 is a diagram showing patterns with relationships; In the stress range of tensile stress, there is a dead zone area, and in the stress range other than the dead zone area, the feature value decreases as the stress decreases, and the feature value decreases as the hardness increases.
  • FIG. 10 is a diagram showing a pattern;
  • FIG. 3 is a block diagram showing functional units that constitute the hardness calculation device;
  • FIG. 4 is a flow diagram for explaining a hardness calculation method;
  • FIG. 10 is a first determination table showing the relationship between combinations of increases and decreases in two types of feature amounts and the tendency of change (increase and decrease) in stress and hardness;
  • FIG. 10 is a second determination table showing the relationship between combinations of increases and decreases in two types of feature amounts and the tendency of change (increase and decrease) in stress and hardness;
  • FIG. 11 is a third determination table showing the relationship between combinations of increases and decreases in two types of feature amounts and the tendency of change (increase and decrease) in stress and hardness;
  • FIG. 11 is a fourth determination table showing the relationship between combinations of increases and decreases in two types of feature amounts and the tendency of change (increase and decrease) in stress and hardness;
  • FIG. FIG. 12 is a block diagram showing the functional configuration of a control unit according to the third embodiment;
  • FIG. FIG. 11 is a flow diagram for explaining a method for detecting a hardness change portion according to the third embodiment;
  • FIG. 1 is a schematic diagram showing the hardness measurement system of this embodiment.
  • the hardness measurement system 1 of the first embodiment calculates hardness information based on a feature quantity measuring device 10 and a feature quantity that varies depending on the properties of the surface layer of an object to be measured (for example, a steel material 101).
  • a hardness calculation device 20 is provided. The hardness calculation device 20 calculates hardness information based on the detection result of at least one of the current value and the voltage value detected by the detection coil 15 in response to the application of the magnetic field to the object to be measured.
  • the hardness information is information about the hardness at the measurement position of the object to be measured.
  • the hardness information may be the hardness of the surface layer of the measurement target (here, the steel material 101) at the measurement position, and whether there is a change (difference) in the hardness at the second measurement position with respect to the hardness at the first measurement position of the measurement target.
  • the hardness includes hardness quantified by various tests.
  • Vickers hardness by Vickers hardness test For example, Vickers hardness by Vickers hardness test, Brinell hardness by Brinell hardness test, Knoop hardness by Knoop hardness test, Rockwell hardness by Rockwell hardness test, etc. specified by international standards or Japanese Industrial Standards etc. .
  • these hardnesses do not need to be values measured by the test method for measuring each hardness, and if the correlation is known in advance, the measured value can be obtained based on the results measured by the rebound tester Alternatively, the measured value obtained in the rebound test itself may be used as an index of hardness.
  • An example of measuring the Vickers hardness will be described below. Hereinafter, Vickers hardness is simply referred to as hardness.
  • the hardness measurement system 1 includes high-frequency magnetic field applying means (high-frequency excitation coil 112H) for applying a first alternating magnetic field having a first frequency to the object to be measured, and a second magnetic field lower than the first frequency to the object to be measured.
  • a low-frequency magnetic field applying means (low-frequency exciting coil 112L) for applying a second alternating magnetic field having a frequency, and a magnetic field from a measurement object obtained when each of the first alternating magnetic field and the second alternating magnetic field is applied is detected. It comprises a detection coil 15 and detection means (for example, an ammeter, a voltmeter, etc., not shown) that detects at least one of a current value and a voltage value flowing through the detection coil 15 .
  • the feature amount includes, for example, a feature amount that changes under the influence of the properties of the surface layer of the object to be measured when a magnetic field is applied to the surface layer of the object to be measured, which includes a magnetic material such as the steel material 101 .
  • the feature quantity may be a characteristic value that can be calculated based on at least one of current waveform, voltage waveform, magnetic characteristics, and impedance loop.
  • the said characteristic amount may be called an electromagnetic characteristic. A case will be described below in which the object of measurement is the steel material 101 and the feature amount is the electromagnetic properties of the surface layer of the steel material 101 .
  • the feature quantity measuring device 10 is a device that measures the feature quantity obtained from, for example, a BH loop of a steel material 101 or the like. The feature amount will be described later.
  • the BH loop is a magnetic characteristic curve showing the relationship between the strength H of the magnetic field periodically applied to the surface layer of the steel material 101 and the magnetic flux density B generated on the surface layer of the steel material 101 by the applied magnetic field. is.
  • the feature amount measuring apparatus 10 includes a magnetizer 11, an oscillator 12, an excitation power supply 13, a magnetic field calculation unit 14, a detection coil 15, a magnetic flux density calculation unit 16, a hysteresis curve calculation unit 17, and a feature calculation unit. a portion 18;
  • the magnetizer 11 has a yoke 111 and an excitation coil 112 .
  • the excitation coils 112 include a high-frequency excitation coil 112H that applies a first alternating magnetic field having a first frequency to the steel material 101 (measurement object), and a high-frequency excitation coil 112H that applies a first alternating magnetic field having a second frequency lower than the first frequency to the steel material 101 (measurement object). and a low-frequency excitation coil 112L that applies two alternating magnetic fields.
  • the high-frequency excitation coil 112H and the low-frequency excitation coil 112L may be separate coils, or may be a single coil.
  • the excitation coil 112 may also serve as the detection coil 15, which will be described later.
  • the exciting coil 112 can be applied with an alternating current from the exciting power source 13 and can detect the induced current and voltage generated according to the change in the magnetic flux ⁇ .
  • the U-shaped yoke 111 has a trunk portion 111b and a pair of iron core portions 111a formed at both ends of the trunk portion 111b.
  • the pair of iron core portions 111a are arranged so that their tip surfaces, which are magnetic poles, face the surface of the surface layer of the steel material 101 to be measured.
  • the exciting coil 112 is wound around each of the iron core portions 111a.
  • the high-frequency excitation coil 112H and the low-frequency excitation coil 112L are separate coils, the high-frequency excitation coil 112H is wound around one iron core portion 111a, and the low-frequency excitation coil 112L is wound around the yoke 111.
  • a probe (not shown) may be arranged in the space between the yoke 111 and the steel material 101 without being connected. The arrangement of the high frequency excitation coil 112H and the low frequency excitation coil 112L may be reversed.
  • the high-frequency excitation coil 112H and the low-frequency excitation coil 112L are separate coils, either one of them may also serve as the detection coil 15, or both may serve as the detection coil 15 as well.
  • the yoke 111 has a strength H depending on the magnitude of the alternating current on the surface layer of the steel material 101 arranged at the position facing the iron core portion 111a by the alternating current flowing through the exciting coil 112. can generate a magnetic field of
  • the excitation coil 112 includes the high-frequency excitation coil 112H and the low-frequency excitation coil 112L, it is possible to generate alternating magnetic fields with different frequencies on the surface layer of the object to be measured. Therefore, it is possible to obtain a variety of feature quantities that are the basis for calculation of hardness information and that are highly correlated with hardness information and residual stress or residual magnetism (hereinafter sometimes simply referred to as “stress”). Therefore, hardness information can be calculated with high accuracy.
  • the oscillator 12 outputs a signal with a frequency corresponding to the target frequency of the alternating current.
  • the oscillator 12 applies a first alternating magnetic field having a first frequency to the steel material 101 and a second alternating magnetic field having a second frequency lower than the first frequency. outputs a sinusoidal signal with a second lower frequency superimposed thereon.
  • the oscillator 12 outputs a sinusoidal waveform signal in which a second frequency lower than the first frequency is superimposed on the first frequency, so various current waveforms, voltage waveforms, magnetic characteristics, impedance loops, etc. can be obtained. Based on these, various calculable feature amounts can be obtained, and feature amounts highly correlated with hardness information and stress can be detected. Therefore, hardness can be calculated with high precision.
  • the excitation power supply 13 outputs alternating current to the excitation coil 112 according to the frequency of the signal received from the oscillator 12 . Also, the excitation power supply 13 can set the magnitude of the alternating current to be output, that is, the amplitude of the alternating current.
  • the magnetic field calculator 14 detects the magnitude of the alternating current output from the exciting power source 13 to the exciting coil 112, and calculates the magnitude of the steel material 101 from the magnitude of the detected alternating current, the previously stored number of turns of the exciting coil 112, and the like.
  • the strength H of the magnetic field generated on the surface layer of is calculated.
  • the magnetic field calculator 14 outputs the calculated strength H of the magnetic field to the hysteresis curve calculator 17 .
  • the detection coil 15 detects magnetic flux ⁇ generated in the steel material 101 .
  • the sensing coil 15 may comprise an ammeter or voltmeter that senses the current or voltage in the circuit leading to the sensing coil 15 .
  • the ammeter is provided in series with the detection coil 15 .
  • a voltmeter is provided in parallel with the detection coil 15 .
  • the detection coil 15 is, for example, wound around at least one tip portion of the pair of iron core portions 111a so as to surround the tip surface serving as a magnetic pole.
  • the magnetic flux ⁇ generated in the gap between the magnetic pole and the surface of the steel material 101 changes depending on the magnetic field generated by the magnetizer 11 and the state of the surface layer of the steel material 101 .
  • the excitation coil 112 may also serve as the detection coil 15 .
  • the excitation coil 112 that also serves as the detection coil 15 may be wound singly around either one of the pair of iron core portions 111a. That is, the excitation coil 112 having both the function of applying an alternating magnetic field and the function of detecting an induced current or voltage may be provided independently at the tip of one of the pair of iron core portions 111a.
  • the magnetic flux density calculation unit 16 calculates the magnetic flux density B based on the current or voltage detected by the detection coil 15, the number of turns of the detection coil 15 obtained in advance, the cross-sectional area of the detection coil 15, and the like.
  • the magnetic flux density calculator 16 outputs the calculated magnetic flux density B to the hysteresis curve calculator 17 .
  • the hysteresis curve etc. calculation unit 17 calculates a hysteresis curve etc. (see FIGS. 2A to 2I), such as current waveform, voltage waveform, Compute magnetic properties or impedance loops.
  • the hysteresis curve calculation unit 17 calculates the intensity of the magnetic field representing the magnetic characteristics based on the strength H of the magnetic field output from the magnetic field calculation unit 14 and the magnetic flux density B output from the magnetic flux density calculation unit 16, for example.
  • a BH loop representing the relationship between the height H and the magnetic flux density B is calculated.
  • the hysteresis curve calculation unit 17 calculates a hysteresis curve such as a current waveform, a voltage waveform, and an impedance loop based on the current or voltage detected by the detection coil 15, for example.
  • FIGS. 2A to 2I are schematic diagrams of feature amounts.
  • 2A to 2I show examples of current waveforms, voltage waveforms, magnetic characteristics, or impedance loops calculated by the hysteresis curve calculating section 17 based on the detected current or voltage.
  • FIG. 2A is an explanatory diagram showing a BH loop showing the relationship between magnetic field strength H and magnetic flux density B and characteristic quantities.
  • FIG. 2B is an explanatory diagram showing detected current waveforms and feature amounts.
  • a curve in which small loops SL which are a plurality of small BH loops corresponding to the first frequency, are superimposed on a large loop LL, which is a large BH loop corresponding to a second frequency lower than the first frequency.
  • LL large loop LL
  • FIG. 2C is an explanatory diagram showing detected voltage waveforms and feature amounts.
  • the maximum magnetization voltage Vmag (V) is obtained from the voltage waveform shown in FIG. 2C.
  • FIG. 2D is an explanatory diagram showing an AC voltage waveform to be applied.
  • FIG. 2E is an explanatory diagram showing the distortion factor K (%) represented by the amplitude normalized by the fundamental wave based on the detected current waveform.
  • A1 indicates the amplitude of the fundamental wave
  • A3 indicates the amplitude of the third harmonic
  • A5 indicates the amplitude of the fifth harmonic
  • A7 indicates the amplitude of the seventh harmonic.
  • Figures 2F through 2H plot the high frequency impedance obtained in a local region of the waveform of Figure 2D over one low frequency period.
  • FIG. 2F is an explanatory diagram showing the maximum amplitude Zmax( ⁇ ) and the minimum amplitude Zmin( ⁇ ) of the amplitude represented by the distance from the origin in the impedance loop of the impedance complex plane. From FIG.
  • FIG. 2F is an explanatory diagram showing the average amplitude Zmean( ⁇ ) obtained by loop-averaging the amplitudes represented by the distance from the origin.
  • FIG. 2G is an explanatory diagram showing the impedance loop width W3Z ( ⁇ ) when the maximum amplitude Zmax is decreased by 3% and the impedance loop width W10Z ( ⁇ ) when the maximum amplitude Zmax is decreased by 10% in the impedance loop on the impedance complex plane.
  • FIG. 2H is an explanatory diagram showing the maximum phase ⁇ max (rad) and the minimum phase ⁇ min (rad) in the impedance loop of the impedance complex plane. Note that an average phase ⁇ a (rad) obtained by averaging phases in a loop may be derived based on FIG. 2H.
  • a characteristic quantity of the surface layer of the steel material 101 to be measured can be obtained from a hysteresis curve or the like, that is, a current waveform, a voltage waveform, a magnetic characteristic or an impedance loop, which is the basis for calculating such a characteristic quantity.
  • examples of feature quantities include residual magnetic flux density Br, coercive force Hc, magnetic permeability ⁇ , and the like.
  • the residual magnetic flux density Br is the magnetic flux density B at the point R2 at which the magnetic field intensity H is decreased from the point R1 at which the magnetic field intensity H is maximized in the large loop LL to zero.
  • the coercive force Hc indicates the strength H of the magnetic field at the point R3 where the direction of the magnetic field is reversed and the magnetic flux density B becomes zero.
  • the magnetic permeability ⁇ indicates the slope of the large loop curve at an arbitrary magnetic field strength H, that is, the change rate of the magnetic flux density B change ⁇ B with respect to the magnetic field strength H change ⁇ H.
  • the feature quantity is not limited to the residual magnetic flux density Br, the coercive force Hc, and the magnetic permeability ⁇ as long as it is a feature quantity detected according to the change in the strength of the magnetic field.
  • the feature amount is, for example, a current waveform, a voltage waveform, a magnetic characteristic, or an impedance loop detected and calculated by the magnetic flux density calculation unit 16. Characteristics that can be calculated based on can be a value.
  • the feature amount calculation unit 18 calculates one or more feature amounts that change with respect to the hardness at the measurement position.
  • the feature amount calculator 18 may extract a plurality of types of feature amounts from the hysteresis curve such as the BH loop and the impedance loop calculated by the hysteresis curve calculator 17 .
  • the feature quantity calculator 18 extracts, for example, the residual magnetic flux density Br and the coercive force Hc from the BH loop.
  • the present invention is not limited to this, and instead of the residual magnetic flux density Br or the coercive force Hc, the feature amount calculation unit 18 may detect only one type of other feature amount, and detect two types of feature amounts in different combinations. and may detect three or more types of feature amounts.
  • the feature amount calculation unit 18 outputs one or a plurality of extracted feature amounts to the hardness calculation device 20 .
  • FIG. 3 is a block diagram showing hardware constituting the hardness calculation device 20 of the first embodiment.
  • the hardness calculation device 20 includes a controller 21 including a processor 200 such as a CPU (Central Processing Unit) and a memory 201 connected via a bus.
  • the hardness calculation device 20 executes a program.
  • the hardness calculation device 20 functions as a device having a control section 21, an output section 22 and a storage section 23 by executing a program. All or part of each function of the hardness calculation device 20 may be realized using hardware such as an ASIC (Application Specific Integrated Circuit), a PLD (Programmable Logic Device), or an FPGA (Field Programmable Gate Array).
  • ASIC Application Specific Integrated Circuit
  • PLD Programmable Logic Device
  • FPGA Field Programmable Gate Array
  • the program may be recorded on a computer-readable recording medium.
  • the program may be recorded in memory 201 .
  • Computer-readable recording media include portable media such as flexible disks, magneto-optical disks, ROMs and CD-ROMs, and storage devices such as hard disks incorporated in computer systems.
  • the program may be transmitted over telecommunications lines.
  • the output unit 22 outputs various information.
  • the output unit 22 outputs, for example, hardness at an arbitrary position on the surface of the steel material 101 measured by the feature amount measuring device 10 .
  • the output unit 22 may acquire the positional information on the steel material 101 and display the positional information and the information on hardness in association with each other. Further, the output unit 22 may visually display information regarding hardness on a plane representing the steel material 101 based on the position information and hardness using numerical values or colors.
  • the output unit 22 includes, for example, a display device such as a CRT (Cathode Ray Tube) display, a liquid crystal display, or an organic EL (Electro-Luminescence) display.
  • the output unit 22 may be configured as an interface that connects these display devices to its own device.
  • the storage unit 23 is configured using a storage device such as a magnetic hard disk device or a semiconductor storage device.
  • the storage unit 23 stores various information about the feature amount measuring device 10 .
  • the storage unit 23 stores, for example, correlations between each of the plurality of types of feature amounts measured by the feature amount measuring device 10 and hardness and stress (for example, patterns shown in FIGS. 4A to 4H, FIGS. 7A to 7D ) is stored. Details of the correlation between the feature quantity, hardness, and stress are shown below.
  • FIGS. 4A to 4H are graphs schematically exemplifying patterns of correlations between feature quantities, stress (residual stress or residual magnetism), and hardness used in the hardness calculation device 20 of the first embodiment.
  • FIGS. 4A to 4H schematically illustrate the pattern of the correlation between the feature quantity and the residual stress and hardness. The same applies to the schematic examples of patterns of correlation.
  • the horizontal axis represents the stress of the surface layer of the steel material in the measured portion
  • the vertical axis represents the size of the target feature amount.
  • Graphs from FIG. 4A to FIG. 4H show the relationship between the stress and the feature value by changing the hardness.
  • FIG. 4A through 4H stress is shown with positive values for tensile stress and negative values for compressive stress.
  • Each graph from FIG. 4A to FIG. 4H shows two types of hardness, high hardness indicated by solid line and low hardness indicated by dotted line, but not limited to this, three or more types may be indicated by
  • the probability of constants a i and bi used in equation (5 ) described later increases, and the hardness can be estimated with high accuracy.
  • the patterns shown in FIGS. 4A, 4B, 4C and 4D show a trend of simple increase or decrease.
  • the pattern shown in FIG. 4A has a correlation that the feature amount increases as the stress of the surface layer of the steel material at the measurement position increases, and the feature amount decreases as the hardness of the surface layer of the steel material at the measurement position increases.
  • feature quantities that apply to the pattern shown in FIG. 4A include the maximum magnetization voltage Vmag, residual magnetic flux density Br, and the like.
  • the pattern shown in FIG. 4B has a correlation that the feature amount increases as the stress increases, and the feature amount increases as the hardness increases. Examples of features that apply to the pattern shown in FIG.
  • the pattern shown in FIG. 4B includes the maximum incremental permeability DZmax, the average incremental magnetic permeability DZmean, the incremental magnetic permeability DZr, the average amplitude Zmean, and the maximum amplitude Zmax.
  • the pattern shown in FIG. 4C has a correlation that the feature amount decreases as the stress increases and the feature amount decreases as the hardness increases.
  • the pattern shown in FIG. 4D has a correlation in which the feature amount decreases as the stress increases and the feature amount increases as the hardness increases. Examples of features that apply to the pattern shown in FIG. 4D are the maximum magnetizing current Imag, the magnetizing voltage Ucdz at the maximum incremental permeability, and the like.
  • the patterns shown in FIGS. 4E, 4F, 4G, and 4H show patterns in which the feature amount is substantially constant with respect to stress in a partial stress range.
  • the pattern shown in FIG. 4E has a dead zone region (a region in which the feature amount is substantially constant or at the same level even if the stress changes; the same shall apply hereinafter) M1 in a partial stress range that becomes compressive stress.
  • M1 a region in which the feature amount is substantially constant or at the same level even if the stress changes; the same shall apply hereinafter
  • M1 in a partial stress range that becomes compressive stress.
  • the stress range other than the dead zone region M1 there is a correlation that the feature amount increases as the stress increases, and the feature amount increases as the hardness increases. Examples of features that apply to the pattern shown in FIG. There is a width W10Z and the like.
  • the pattern shown in FIG. 4F has a dead zone region M in a partial range of compressive stress.
  • the feature amount decreases as the stress increases, and the feature amount decreases as the hardness increases.
  • Examples of feature amounts that apply to the pattern shown in FIG. 4F include the magnetizing voltage DU75dz at the maximum incremental permeability of 75%, the magnetizing voltage DU50dz at the maximum incremental permeability of 50%, and the magnetizing voltage DU25dz at the maximum incremental permeability of 25%.
  • the pattern shown in FIG. 4G has a dead zone region M2 in a partial stress range that becomes compressive stress. In the stress range other than the dead zone region M2, there is a correlation that the feature amount decreases as the stress increases, and the feature amount increases as the hardness increases.
  • Examples of feature amounts that apply to the pattern shown in FIG. 4G include average phase ⁇ a, minimum phase ⁇ min, maximum phase ⁇ max, and the like.
  • the pattern shown in FIG. 4H has a dead zone region M in the stress range of tensile stress. In the stress range other than the dead zone region M, there is a correlation that the feature amount decreases as the stress decreases, and the feature amount decreases as the hardness increases.
  • An example of the feature amount that applies to the pattern shown in FIG. 4H is the minimum amplitude Zmin.
  • the pattern of the correlation between the feature quantity and the stress and hardness may differ for each feature quantity (electromagnetic properties). Therefore, it is necessary to confirm the pattern of the correlation between the feature amount and the stress and hardness for each feature amount.
  • the pattern of the correlation is not limited to the patterns shown in FIGS. 4A to 4H, and there are various patterns depending on the presence of a range of stresses in which there is no change in the feature amount or at the same level, the degree of inclination, etc. Existing.
  • instead of the combination of linear correlations shown in FIGS. 4A to 4H there are cases where there is a curvilinear correlation represented by a quadratic curve, an inversely proportional curve, or the like.
  • Equation (3) The correlation between the feature quantity shown in FIGS. 4A to 4H and the stress and hardness is expressed by Equation (3) as follows.
  • P i f i ( ⁇ , Hv) (3) however, i: Code indicating the type of each feature quantity f i : Function indicating correlation
  • P i Each feature quantity ⁇ : Stress at each position where the feature quantity is measured
  • Hv Hardness at each position where the feature quantity was measured
  • the feature quantity has a correlation change region N (N1, N2) that changes in a correlative manner with respect to each of the hardness and residual stress or residual magnetism of the object to be measured.
  • the correlation change region N is a feature quantity region that monotonically increases or decreases with respect to both the hardness of the object to be measured and the residual stress or residual magnetism of the object to be measured.
  • FIG. 4A, FIG. 4B, FIG. 4C, and FIG. 4D show feature quantities having a correlation change region N that changes in correlation with each of hardness and stress to be measured over the entire area.
  • FIG. 4E, FIG. 4F, FIG. 4G and FIG. 4H have a correlation change region N in which the feature amount changes in a correlation with each of the hardness and stress to be measured in a partial region of stress. It shows the feature quantity.
  • the stress range shows a different correlation for each stress range.
  • formula can be set.
  • an equation showing a different correlation for each hardness range may be set with the hardness range as a condition.
  • Such a correlation shown for each type of feature quantity can be obtained by preparing standard pieces of the same steel grade with different stress states and hardness in advance and measuring the feature quantity for each.
  • the standard piece of the same steel type refers to a steel material having the same composition as the target steel material and having the same thickness and manufactured under the same manufacturing conditions. Details will be described in detail in the preparation process described later.
  • Correlation information indicating the correlation for each type of feature amount as described above is stored in the storage unit 23 .
  • the storage unit 23 stores correlation information indicating respective correlations of a plurality of types of feature quantities in the form of equations (4) and (5).
  • it is not limited to this, and may be stored in the form of formula (3) including relational expressions other than linear expressions, or graphs such as those shown in FIGS. 4A to 4H may be stored in table format It may be configured and stored by a set of numerical values.
  • FIG. 5 is a block diagram showing functional units constituting the hardness calculation device 20.
  • the control unit 21 has a feature quantity acquisition unit 211 , a correlation acquisition unit 212 and a hardness calculation unit 213 .
  • the feature amount acquisition unit 211 acquires a plurality of types of feature amounts output from the feature amount calculation unit 18 for each measurement unit (each measurement at the same measurement position) by the feature amount measurement device 10 .
  • the feature quantity acquisition unit 211 acquires the residual magnetic flux density Br and the coercive force Hc.
  • the correlation acquisition unit 212 acquires correlation information corresponding to the type of feature amount acquired by the feature amount acquisition unit 211 .
  • the hardness calculator 213 calculates hardness information based on one or more feature amounts calculated by the feature amount calculator 18 .
  • the hardness calculation unit 213 calculates hardness information based on one or more feature amounts acquired by the feature amount acquisition unit 211 and correlation information acquired by the correlation acquisition unit 212 corresponding to the types of feature amounts. can be calculated.
  • the hardness calculation unit 213 calculates hardness information based on the plurality of types of feature amounts acquired by the feature amount acquisition unit 211 and the correlation information acquired by the correlation acquisition unit 212 corresponding to the types of feature amounts.
  • the relational expressions relating to these unknowns can be expressed as a plurality of types of features.
  • the hardness Hv is obtained from two features, for example, the residual magnetic flux density Br and the coercive force Hc.
  • the control unit 21 outputs the calculated hardness Hv to the output unit 22 .
  • control unit 21 performs not only the case of acquiring the feature amount from the feature amount measuring device 10 and calculating the hardness, but also the preprocessing for acquiring the feature amount, for example, the process executed by the feature amount calculating unit 18, the history curve
  • the processing and the like executed by the equality calculation unit 17 may be collectively executed instead of the feature quantity measuring device 10 .
  • the correlation acquisition unit 212 acquires correlation information stratified according to the type of measurement target (for example, steel type) according to the type of measurement target, and the hardness calculation unit measures using the measured feature amount.
  • the hardness of the surface layer at the location may be calculated. This makes it possible to eliminate the difference in species to be measured that affects the calculation of hardness.
  • the hardness calculation unit 213 may calculate hardness information based on the chemical component to be measured and/or manufacturing conditions in addition to one or more feature amounts. This enables more accurate calculation.
  • FIG. 6 shows the flow of the hardness calculation method of the first embodiment.
  • the hardness calculation method of the first embodiment is information about the hardness at the measurement position based on the detection result including at least one of the current value and the voltage value detected by the detection coil 15 in response to the application of the magnetic field to the measurement object. It calculates hardness information.
  • the hardness calculation method is based on the detection result detected in response to the application of a first alternating magnetic field having a first frequency and a second alternating magnetic field having a second frequency lower than the first frequency to the object to be measured. calculating one or a plurality of feature amounts that change with respect to hardness in and calculating the hardness information based on the one or more feature amounts. As a result, the hardness information of the object to be measured can be calculated with high accuracy.
  • the hardness calculation method of the first embodiment includes a preparation step S1, a feature amount measurement step S2, and a hardness acquisition step S3.
  • the preparation step S1 includes a standard piece measurement step S11 and a correlation information storage step S12.
  • the standard piece measuring step S11 a plurality of standard pieces of the same steel type as the steel material 101 to be measured and having known surface layer stress ⁇ and hardness Hv are prepared with different stress ⁇ or hardness Hv.
  • the material from which the standard piece is cut is heated and cooled so that the state of the fine structure is made different.
  • the stress state is made different for each of these standard pieces having different hardnesses Hv.
  • a standard piece is placed in a testing machine capable of applying an external force to generate a predetermined compressive stress or tensile stress (residual stress).
  • each type of feature amount is measured for the surface layer of each prepared standard piece.
  • the method of measuring the feature amount is the same as the feature amount measurement step S2, which will be described later, so the description is omitted.
  • equations (3), (4), and (5), or the figure Graphs such as those shown in FIGS. 4A to 4H are acquired as correlations between each feature amount, stress, and hardness, which are represented by a set of numerical values in a table format or the like. Furthermore, in the correlation information storage step S12, among the correlations between the acquired feature values and the stress and hardness, the feature value having a correlation in which the amount of change in the feature value with respect to the change in stress is constant for any hardness is selected. Extract.
  • the correlation in which the amount of change in the feature amount with respect to the change in stress is constant at any hardness is, for example, the relationships shown in FIGS. 4A, 4B, 4C, and 4D.
  • the amount of change in the feature amount with respect to the stress change is constant regardless of the hardness of the steel material. If it is included in the range, it may be extracted as a feature amount having a correlation such that the amount of change in the feature amount with respect to the change in stress is constant at any hardness. Then, in the correlation information storage step S12, the correlation information representing the correlation between the type of the feature amount and the stress or hardness is stored in the storage unit 23 .
  • the feature amount of the surface layer is measured at each measurement position on the surface of the steel material 101 to be measured by the feature amount measurement device 10 .
  • alternating current is supplied from the excitation power supply 13 to generate a magnetic field including a first alternating magnetic field having a first frequency and a second alternating magnetic field having a second frequency lower than the first frequency.
  • the surface of the steel material 101 is scanned with the magnetizer 11 so that the positions of the magnetic pole faces of the magnetizer 11 are different.
  • the magnetic flux ⁇ at that time is detected by the detection coil 15 .
  • current waveforms, voltage waveforms, magnetic characteristics, hysteresis curves such as impedance loops, and the like shown in FIGS. 2A to 2I are obtained at each measurement position, and feature quantities are obtained.
  • the measured feature quantity is output from the feature quantity measurement device 10 to the hardness calculation device 20 .
  • a feature amount acquisition step S31 and a hardness calculation step S32 are performed.
  • the feature amount acquisition step S ⁇ b>31 the feature amount acquisition unit 211 acquires a plurality of types of feature amounts at each measurement position from the feature amount measurement device 10 .
  • the feature quantity at each measurement position that the feature quantity acquisition unit 211 acquires from the feature quantity measurement device 10 may be one (single) as long as it is a pattern that does not change according to changes in stress at any hardness. .
  • the feature quantity at each measurement position that the feature quantity acquisition unit 211 acquires from the feature quantity measurement device 10 may be of a plurality of types.
  • the plurality of types of feature values acquired here may have a correlation such that the amount of change in the feature value with respect to the change in stress is constant for any hardness.
  • residual magnetic flux density Br and coercive force Hc are acquired as characteristic quantities.
  • the hardness Hv is calculated based on the plurality of types of feature quantities acquired in the feature quantity acquisition step S31 and the corresponding correlation information acquired in the correlation information storage step S12.
  • equations (4) and (5) are expressed as equation (6) below by substituting equation (5) for ⁇ i in equation (4).
  • the hardness calculation program of the first embodiment is based on the detection result including at least one of the current value and the voltage value detected by the detection coil in response to the application of the magnetic field to the measurement object. It is a hardness calculation program for calculating information.
  • the hardness calculation program causes the computer to detect a first alternating magnetic field having a first frequency and a second alternating magnetic field having a second frequency lower than the first frequency to the object to be measured.
  • a hardness calculation program for functioning as feature amount calculation means for calculating one or more feature amounts that change with respect to hardness at a measurement position, and hardness information means for calculating hardness information based on the calculated feature amounts. is. As a result, the hardness information of the object to be measured can be calculated with high accuracy.
  • the hardness calculation device 20 the hardness measurement system 1, the hardness calculation method, and the hardness calculation program of the first embodiment, a plurality of types of feature quantities correlated with stress and hardness, respectively, are measured.
  • the hardness can be obtained with high accuracy by removing the influence of stress.
  • multiple types of feature quantities measured by the feature quantity measurement device 10 are added to the corresponding equations (4) and (5), and a plurality of relational expressions with two unknowns, stress and hardness, are added. can ask. Therefore, the hardness can be obtained with high accuracy by subtracting the stress from these relational expressions.
  • the hardness information is the hardness of the surface layer of the measurement target (for example, the steel material 101) at the measurement position.
  • the hardness calculation device 20 of the second embodiment applies a first alternating magnetic field having a first frequency and a second frequency lower than the first frequency to the object to be measured, as in the first embodiment.
  • a feature amount calculator 18 that calculates one or more feature amounts that change with respect to the hardness at the measurement position based on the detection result detected by the detection coil 15 in response to the application of the second alternating magnetic field.
  • the feature quantity includes a dead zone region M (M, M1, M2) whose value is substantially constant with respect to the residual stress or residual magnetism at the measurement position. I'm in.
  • the feature quantity has a dead zone region M in which the change in the feature quantity is substantially constant with respect to at least stress or magnetic force, and the stress state (or magnetic force) of the surface layer of the steel material to be measured in the dead band region M state) is included, hardness information can be obtained without being affected by the stress state (or magnetic force state).
  • the dead zone region M in which the feature quantity is substantially constant is not limited to the stress range (or the magnetic force range) in which the change in the feature quantity is zero with respect to the change in stress or magnetic force. It also includes a pattern in which the feature amount changes with respect to changes in stress (or magnetic force) within a range that does not affect the pattern. A case where the feature quantity has a dead zone region with respect to stress and the stress is in the dead zone region will be exemplified below.
  • Equation (9) the correlation between the feature quantity and hardness is given by Equation (9) as follows.
  • P i f i (Hv) (9) however, i: Code indicating the type of feature quantity f i : Function indicating correlation
  • P i Feature quantity Hv: Hardness at each position where the feature quantity was measured
  • the stress (or magnetic force) variation range ⁇ is represented by the following formula (12). ⁇ P i / ⁇ i (12)
  • the predetermined stress range is a range in which the feature amount is substantially constant with respect to the stress. can be determined by the difference ( ⁇ 2 - ⁇ 1 ) between the lower limit ⁇ 1 and the upper limit ⁇ 2 indicating that is equal to or less than ⁇ .
  • the hardness calculation device 20 has a selection unit that selects a feature quantity in which the residual stress or residual magnetism at the measurement position is within the dead zone region M.
  • the hardness calculation unit 213 of the control unit 21 provided in the hardness calculation device 20 calculates hardness information based on the feature amount selected by the selection unit.
  • the hardness calculation device 20 according to the second embodiment includes a selection unit that selects a feature quantity in which the residual stress or residual magnetism at the measurement position is within the dead zone region M.
  • the type of feature amount having a dead zone region M in which the value is substantially constant with respect to the residual stress or residual magnetism within a predetermined range that includes the residual stress or residual magnetism of the surface layer of the steel material 101 . Therefore, the hardness can be obtained with high accuracy from the feature quantity selected by the selection unit without depending on the residual stress or residual magnetism variation in the predetermined range.
  • the stress adjustment process may be performed before the feature quantity measurement process S2.
  • stress is applied to the surface layer of the steel material 101 to be measured to change the stress state.
  • the stress adjustment process as a method of applying stress to the surface layer of the steel material 101, for example, the surface of the surface layer of the steel material 101 is subjected to shot blasting. Thereby, a large residual compressive stress can be applied to the surface layer of the steel material 101 compared to the steel material 101 before the stress adjustment process is performed.
  • the steel material 101 before the stress adjustment process has a portion in which tensile stress is generated as residual stress and a portion in which compressive stress is generated, the entirety can be put into a state in which compressive stress is generated. .
  • the method of applying stress to the surface layer of the steel material 101 is not limited to this. It may apply stress or compressive stress.
  • the hardness information is whether or not the hardness at the second measurement position changes with respect to the hardness at the first measurement position.
  • the hardness calculation device 20 of the third embodiment has a first alternating magnetic field having a first frequency and a second A feature amount calculator 18 that calculates one or more feature amounts that change with respect to the hardness at the measurement position based on the detection result detected by the detection coil 15 in response to the application of the second alternating magnetic field having a frequency. ing.
  • the feature quantity is a correlation change region N (N1, N2 )have.
  • the hardness calculation unit 213 provided in the control unit 21 in the hardness calculation device 20 of the third embodiment calculates a plurality of Hardness information is calculated based on the change tendency of each feature amount.
  • the plurality of feature quantities calculated by the hardness calculation unit 213 exhibit the same change tendency with respect to changes in either stress or hardness, and are opposite to each other with respect to changes in the other. contains at least two feature quantities that indicate the trend of change in Then, by comparing the measurement results at the two measurement positions for such a combination of two types of feature amounts, and paying attention to what kind of combination of changes results, the hardness between the two measurement positions can be determined. It can be determined whether or not it is a changing part.
  • these two features may be a combination of the maximum magnetization voltage Vmag showing the trend shown in FIG. 4A and the maximum incremental magnetic permeability DZmax showing the trend shown in FIG. 4B.
  • the maximum magnetizing voltage Vmag and the maximum incremental magnetic permeability DZmax are calculated at each of the first and second measurement positions. Then, between the first measurement position and the second measurement position, when the maximum magnetizing voltage Vmag tends to decrease and the maximum incremental magnetic permeability DZmax tends to increase, for example, a determination table as shown in FIG. 7C Accordingly, it can be determined that there is a portion with high hardness (hardened portion) between the first measurement position and the second measurement position.
  • the storage unit 23 stores each of the plurality of types of feature values measured by the feature value measuring device 10, information indicating whether the stress increases or decreases, and information indicating whether the stress increases or decreases.
  • a judgment table is stored in which information indicating a trend or a decreasing trend is associated with each other. Details of the feature amount and the determination table are shown below.
  • the tendency of feature quantity change with respect to stress change and hardness change that is, whether the feature quantity tends to increase or decrease with increasing stress, or tends to increase with increasing hardness or decreasing trend depends on the type of feature amount.
  • the pattern of the correlation between the feature quantity and the stress and hardness may be different for each feature quantity. Therefore, it is necessary to confirm the pattern of the correlation between the feature amount and the stress and hardness for each feature amount.
  • FIGS. 7A to 7D are determination tables showing the change tendency (increase/decrease) of stress and hardness for each combination of increase/decrease of two kinds of feature values.
  • FIG. 7A to FIG. 7D are determination tables showing the relationship between combinations of two types of increase/decrease in feature amounts and the tendency of change (increase/decrease) in stress and hardness.
  • FIG. 7A is a first determination table.
  • FIG. 7B is a second determination table.
  • FIG. 7C is a third determination table.
  • FIG. 7D is a fourth determination table.
  • the combination of the two types of feature quantities showing the correlation in FIGS. 4A and 4C that is, both show the same tendency of decreasing with increasing hardness, and increasing with increasing stress
  • a combination of two types of feature quantities showing the correlation of FIGS. On the other hand, if both of them show the same tendency of increasing, the range showing the same tendency can be arranged in the determination table shown in FIG. 7C.
  • the range showing the same tendency can be arranged in the determination table shown in FIG. 7D.
  • a combination of tendencies regarding hardness and stress in two types of feature amounts is used, but a combination of tendencies regarding hardness and stress in three or more types of feature amounts may be used.
  • the feature quantity shown in FIG. 4E has a dead zone region M1 and a correlation change region N1.
  • the feature amount shown in FIG. 4G has a dead zone region M2 and a correlation change region N2.
  • the feature amount shown in FIG. 4G has a dead zone region M2 and a correlation change region N2.
  • the feature quantity shown in 4G also increases. Moreover, when the hardness is lowered, the feature amount shown in FIG. 4E is decreased, and the feature amount shown in FIG. 4G is also decreased. On the other hand, when the stress increases, one characteristic amount increases and the other characteristic amount decreases. In this way, two types of stress (either stress or hardness) that show the same tendency with respect to changes in hardness and opposite tendencies with respect to changes in stress (either stress or hardness) By comparing the measurement results at two measurement positions for a combination of feature amounts and paying attention to what kind of combination of changes, the hardness change part, that is, the part where the hardness is high (hardened part) and It can be determined whether or not it is a portion with low hardness (softened portion).
  • the hardness calculation device 20 can detect the change tendency of each of the plurality of feature quantities calculated at each of the first measurement position and the second measurement position in the correlation change region N.
  • a hardness calculation unit 213 is provided for calculating hardness information based on the above.
  • the hardness change at different measurement positions on the object to be measured can be obtained with high accuracy from the calculated feature amount. Therefore, for example, an abnormal portion (position) can be identified from the obtained hardness change using a predetermined threshold value as a criterion, and processing such as cutting the identified abnormal portion can be performed.
  • the hardness calculation unit 213 may have a determination table that defines combinations of stress and hardness change tendencies for at least two feature amounts, and presence or absence of hardness changes according to the combinations.
  • the hardness calculator 213 may be configured to calculate hardness information based on the determination table. As a result, using the determination table, it is possible to obtain the hardness change at different measurement positions on the object to be measured with high accuracy.
  • FIG. 8 is a block diagram showing the functional configuration of the control section 31 of the third embodiment.
  • the control unit 31 has a feature quantity acquisition unit 311 , a determination table acquisition unit 312 and a determination unit 313 .
  • the feature amount acquisition unit 311 acquires at least two types of feature amounts output from the feature amount calculation unit 18 for each measurement unit (each measurement at the same measurement position) by the feature amount measurement device 10 .
  • the feature quantity acquisition unit 311 acquires the residual magnetic flux density Br and the coercive force Hc.
  • the determination table acquisition unit 312 acquires a determination table corresponding to the combination of types of feature amounts acquired by the feature amount acquisition unit 311 .
  • the determination table shown in FIG. 7A is acquired.
  • the determination unit 313 determines the reference measurement position. Determine if the hardness has changed, ie increased or decreased.
  • it may be determined whether the stress has changed with respect to the reference measurement position, that is, whether the stress has increased or decreased.
  • the reference measurement position may be a predetermined reference position, or the previous measurement position may always be updated as the reference measurement position.
  • FIG. 9 is a flowchart for explaining the method of detecting a hardness change portion according to the third embodiment.
  • the method for detecting a hardness change portion includes a preparation step S30, a feature amount measurement step S40, and a determination step S50.
  • the preparation step S30 includes a standard piece measurement step S301 and a correlation information storage step S302.
  • the standard piece measurement step S301 as in the first preparation step of the first and second embodiments, a standard piece of the same steel type as the steel material 101 to be measured and whose surface layer stress ⁇ and hardness Hv are known in advance A plurality of pieces are prepared with different stress ⁇ or hardness Hv.
  • each type of feature amount is measured for the surface layer of each prepared standard piece.
  • the feature amount measurement method is the same as the feature amount measurement step S2 in the first and second embodiments.
  • graphs such as those shown in FIGS. 4A to 4H are converted into numerical values in a table format based on the feature values, stress and hardness of each standard piece obtained in the standard piece measurement step S301. Obtain the correlation between each feature quantity represented by a set or the like and the stress and hardness. Then, based on the sorted correlation results, a determination table as shown in FIGS. 7A to 7D is created.
  • the feature amount measurement device 10 measures the feature amount of the surface layer at each measurement position on the surface of the steel material 101, as in the feature amount measurement step S2 of the first and second embodiments.
  • a feature amount acquisition step S501 As shown in FIG. 9, in the determination step S50, a feature amount acquisition step S501, a determination table acquisition step S502, and a hardness change determination step S503 are performed.
  • the feature amount acquisition step S ⁇ b>501 the feature amount acquisition unit 211 acquires at least two types of feature amounts at each measurement position from the feature amount measurement device 10 .
  • residual magnetic flux density Br and coercive force Hc are acquired as characteristic quantities.
  • a determination table corresponding to the combination of types of feature amounts acquired in the feature amount acquisition step S501 is acquired from the storage unit 23.
  • a hardness change portion is placed at the measurement position based on the feature amount acquired in the feature amount acquisition step S501, the reference value of the feature amount, and the corresponding determination table acquired in the determination table acquisition step S502. determine whether there is Note that the reference value of the feature amount is the reference value of the same type of feature amount as the feature amount acquired in the feature amount acquisition step S501. Note that the reference value of the feature amount is acquired in advance. Then, it is determined whether the feature amount at the measurement position measured with respect to the reference value of the feature amount has increased or decreased. Then, the increase/decrease results for the two types of feature amounts are applied to the determination table. This is compared with the hardness of the standard piece to determine whether the hardness has increased or decreased. The reference value of the feature quantity has a hardness similar to that of the hardness change portion. Therefore, by performing the above determination, it is possible to determine whether or not the measured portion is the hardness change portion.
  • the detection target is a hardened part and the determination table shown in FIG. 7A is used as the determination table will be described.
  • a standard piece having a hardness equivalent to the hardened portion is prepared.
  • the feature amount acquired in the feature amount acquisition step S501 is compared with the measured feature amount of the standard piece. As a result of the comparison, if both the feature amounts (1) and (2) have increased, the site having the feature amount acquired in the feature amount acquisition step S501 is determined to be a hardened part. Similarly, when the comparison result shows that both the feature amounts (1) and (2) have decreased, the site having the feature amount acquired in the feature amount acquisition step S501 is determined not to be a hardened part. The same applies when the detection target is the softened portion.
  • a standard piece having hardness corresponding to the softened portion is prepared. Then, the feature amount acquired in the feature amount acquisition step S501 and the feature amount of the standard piece are compared. As a result of the comparison, if both the feature amounts (1) and (2) have increased, it is determined that the part having the feature amount acquired in the feature amount acquisition step S501 is not the softened portion. Similarly, if both the feature amounts (1) and (2) are reduced as a result of the comparison, the part having the feature amount acquired in the feature amount acquisition step S501 is not determined to be the softened portion.
  • various feature amounts may be measured while changing the stress state of the standard piece for the surface layer of the standard piece having hardness corresponding to the hardness change portion.
  • Various measured feature amounts may be recorded as various reference values.
  • the two types of feature quantities are , by showing different trends of the same trend and the opposite trend, in the judgment step, the measurement result measured at the measurement position and the reference value measured in the preparation step are compared to determine whether the same trend or the opposite trend It is possible to determine whether or not the hardness has changed based on whether or not there is a change in hardness, thereby eliminating the influence of the change in stress and detecting the hardness change portion with high accuracy.
  • the hardness information is, for example, information that makes it possible to determine whether or not the hardness at the measurement position of the object to be measured is within a specified hardness range.
  • the hardness information is not limited to information that enables determination of whether or not the hardness at the measurement position of the object to be measured is within a prescribed hardness range.
  • machine learning may be used to find the correlation between the feature amount and the hardness information.
  • the hardness calculation unit 213 calculates hardness information based on the measured value of the feature amount at the measurement position of the measurement target using a learned model that has learned the correlation between the feature amount and the hardness information. .
  • the hardness calculation unit 213 includes a learning unit (not shown) that performs learning of a learning model using a combination of a feature amount that is an input sample and hardness information that is an output sample as a learning data set.
  • the hardness information as an output sample is information that makes it possible to determine whether or not the hardness at the measurement position of the object to be measured is within a specified hardness range.
  • the learning data set may be stored in the storage unit 23 .
  • the learning unit determines whether the output value from the learning model matches the output sample. Note that if the error between the output value and the output sample is within a predetermined value, it may be determined that they match. If the output value from the learning model does not match the output sample, the above learning process is repeated until the output value from the learning model matches the output sample. Thereby, the learning model can be optimized, and the learning model can be trained to create a trained model. When the output value from the learning model matches the output sample, the hardness calculation unit 213 stores the learned model optimized by learning in the storage unit 23, for example.
  • the trained model learns the correlation between feature values and hardness information. Then, when the feature quantity measured at the measurement position of the measurement target is input, the robot is trained to output hardness information corresponding to the feature quantity. Therefore, when the feature amount at the measurement position of the measurement target is input to the learned model, the learned model calculates hardness information at the measurement position of the measurement target having the feature amount. Thereby, hardness information can be calculated with higher accuracy.
  • the feature amount that changes depending on the properties of the surface layer of the steel material 101 is not limited to the feature amount of the surface layer of the steel material 101 .
  • the hardness measurement system 1 is not limited to calculating hardness.
  • the hardness measurement system 1 may measure stress information in addition to hardness information.
  • the hardness measurement system 1 may function as a stress measurement system that measures stress information instead of hardness information.
  • Hardness measuring system 10 Characteristic quantity measuring device 11 Magnetizer 12 Oscillator 13 Excitation power source 14 Magnetic field calculator 15 Detection coil 16 Magnetic flux density calculator 17 History curve calculator 18 Feature quantity calculator 20 Hardness calculator 101 Steel material 111 Yoke 111a Iron Core portion 111b Body portion 112 Exciting coil 112H High-frequency exciting coil 112L Low-frequency exciting coil 213 Hardness calculator

Abstract

硬度演算装置（２０）は、測定対象に対する磁界の印加に応じて検出コイル（１５）で検出される電流値又は電圧値の検出結果に基づいて、測定位置における硬度に関する情報である硬度情報を演算する。硬度演算装置は、測定対象に第一周波数を有する第一交番磁界及び第一周波数よりも低い第二の周波数を有する第二交番磁界の印加に応じて検出される検出結果に基づいて、測定位置における硬度に対して変化する特徴量を算出する特徴量算出部と、特徴量に基づいて、硬度情報を算出する硬度算出部（２１３）と、を備える。

Description

硬度演算装置、硬度測定システム、硬度演算方法及び硬度演算プログラム
　本発明は、硬度演算装置、硬度測定システム、硬度演算方法及び硬度演算プログラムに関する。
　近年、硫化水素環境下に晒される鋼材では、硫化物腐食割れ（ＳＳＣ：Sulfide Stress Cracking）が問題となっている。ＳＳＣは、硫化水素等の硫化物にさらされる鋼材の表層において、予め定められた硬度の上限値よりも硬度の高い表層硬化部が起点となって発生することが明らかとなっている。また、鋼材の強度が不足すると、鋼材の表層においては予め定められた硬度の下限値よりも硬度の低い表層軟化部が起点となって鋼材の破断が発生してしまう場合がある。このため、このような表層硬化部や表層軟化部（以下、表層硬化部及び表層軟化部を総称して表層硬度変化部という）を硬度の測定により検出する方法が求められている。
　鋼材の表層の硬度を測定する技術としては、例えば、複数の電磁気特性によって鋼材の硬度を概算する方法がある（特許文献１）。
日本国特表平９－５０７５７０号公報
　しかしながら、従来の技術では、複数の電磁気特性から得られた組分けから硬度を概算できるにすぎなかった。このため、より精度高く測定対象の硬度情報を測定できる技術が求められていた。
　そこで、この発明は上述した事情に鑑みてなされたものであって、測定対象の硬度情報を高い精度で演算できる硬度演算装置、硬度測定システム、硬度演算方法及び硬度演算プログラムを提供するものである。
　発明者らは、様々な鋼種の鋼材に対して、様々な条件の下、鋼材の表層の電磁気特性等、鋼材の性状によって変化する特徴量を測定した。その結果、発明者らは、測定される特徴量が、鋼材の表層の硬度に依存するとともに、表層の応力状態又は磁力状態にも依存することを見出した。すなわち、表層の硬度が所定の値であったとしても応力状態等が異なると測定される特徴量が異なる。鋼材の表層には、外力が加わっていなくても、製造プロセスにおける冷却条件の違いにより部分ごとに異なる残留応力又は残留磁気が生じうる。このため、同じ硬度を有していても、残留応力又は残留磁気が異なることにより測定される特徴量は異なってしまう。また、発明者らは、特徴量と鋼材の表層の硬度と残留応力又は残留磁気との相関関係は、測定される特徴量の種類によって異なることを見出した。これらの事実より、発明者らは、１又は複数種類の特徴量を測定し、１又は複数種類の特徴量のそれぞれと硬度と残留応力又は残留磁気との相関関係に基づいて硬度情報を求めることができるとの知見に至った。
　本知見に基づいて、上記の課題を解決するために、本発明は以下の手段を採用している。
（１）本発明の一態様に係る硬度演算装置は、測定対象に対する磁界の印加に応じて検出コイルで検出される電流値又は電圧値の少なくとも一方の検出結果に基づいて、測定位置における硬度に関する情報である硬度情報を演算する硬度演算装置であって、前記測定対象に第一周波数を有する第一交番磁界及び前記第一周波数よりも低い第二の周波数を有する第二交番磁界の印加に応じて検出される前記検出結果に基づいて、前記測定位置における硬度に対して変化する１又は複数の特徴量を算出する特徴量算出部と、１又は複数の前記特徴量に基づいて、前記硬度情報を算出する硬度算出部と、を備える。
（２）上記（１）において、前記特徴量は、電流波形、電圧波形、磁気特性又はインピーダンスループの少なくともいずれか１つに基づいて算出可能な特性値であってよい。
（３）上記（１）又は（２）において、前記硬度情報は、前記測定対象の前記測定位置における表層の硬度であり、前記特徴量は、前記測定対象の硬度と残留応力又は残留磁気との各々に対してそれぞれ相関的に変化する相関変化領域を有し、前記硬度算出部は、前記測定対象の種に応じて予め求められた複数の前記特徴量の各々について、前記相関変化領域における前記特徴量と、前記測定対象の硬度と、残留応力又は残留磁気の少なくともいずれか一つとの相関関係に基づいて、前記測定位置における表層の硬度を算出してよい。
（４）上記（１）又は（２）において、前記硬度情報は、前記測定対象の前記測定位置における表層の硬度であり、前記特徴量は、前記測定位置における残留応力又は残留磁気に対して値が一定となる不感帯領域をさらに含んでよい。
（５）上記（１）又は（２）において、前記硬度情報は、第１の測定位置の硬度に対する第２の測定位置の硬度の変化の有無であり、前記特徴量は、前記測定対象の硬度と残留応力又は残留磁気との各々に対してそれぞれ相関的に変化する相関変化領域を有し、前記硬度算出部は、前記相関変化領域における、前記第１の測定位置及び前記第２の測定位置の各々においてそれぞれ算出された複数の前記特徴量の各々の変化傾向に基づいて、前記硬度情報を算出するよう構成されており、複数の前記特徴量は、応力又は硬度のうちいずれか一方の変化に対して互いに同一の変化傾向を示すとともに、いずれか他方の変化に対して互いに逆の変化傾向を示す少なくとも２つの前記特徴量を含んでよい。
（６）上記（１）又は（２）において、前記硬度算出部は、前記特徴量と前記硬度情報との相関関係を学習した学習済みモデルを用いて、前記測定対象の前記測定位置における前記特徴量の測定値に基づいて、前記硬度情報を算出してよい。
（７）上記（１）から（６）のいずれかにおいて、前記硬度算出部は、複数の前記特徴量と、前記測定対象の化学成分及び／又は製造条件とに基づいて、前記硬度情報を算出してよい。
（８）本発明の一態様に係る硬度測定システムは、前記測定対象に第一の周波数を有する第一交番磁界を印加する高周波磁界印加手段と、前記測定対象に、前記第一の周波数よりも低い第二の周波数を有する第二交番磁界を印加する低周波磁界印加手段と、前記第一交番磁界及び前記第二交番磁界の各々を印加したときに得られる前記測定対象からの磁界を検出する検出コイルと、前記検出コイルに流れる電流値又は電圧値の少なくとも一方を検出する検出手段と、上記（１）から（７）のいずれかの硬度演算装置と、を備えてよい。
（９）本発明の一態様に係る硬度演算方法は、測定対象に対する磁界の印加に応じて検出コイルで検出される電流値又は電圧値の少なくとも一方を含む検出結果に基づいて、測定位置における硬度に関する情報である硬度情報を算出する硬度演算方法であって、前記測定対象に第一周波数を有する第一交番磁界及び前記第一周波数よりも低い第二の周波数を有する第二交番磁界の印加に応じて検出される前記検出結果に基づいて、前記測定位置における硬度に対して変化する１又は複数の特徴量を算出し、１又は複数の前記特徴量に基づいて、前記硬度情報を算出する、ことを含む。
（１０）本発明の一態様に係る硬度演算プログラムは、測定対象に対する磁界の印加に応じて検出コイルで検出される電流値又は電圧値の少なくとも一方を含む検出結果に基づいて、測定位置における硬度に関する情報である硬度情報を算出する硬度演算プログラムであって、コンピュータを、前記測定対象に第一周波数を有する第一交番磁界及び前記第一周波数よりも低い第二の周波数を有する第二交番磁界の印加に応じて検出される前記検出結果に基づいて、前記測定位置における硬度に対して変化する１又は複数の特徴量を算出する特徴量算出手段、及び、前記特徴量に基づいて、前記硬度情報を算出する硬度情報手段として機能させる。
　本発明によれば、測定対象の硬度情報を高い精度で演算できる硬度演算装置、硬度測定システム、硬度演算方法及び硬度演算プログラムを提供できる。
硬度測定システムを示す模式図である。 磁界の強さと磁束密度との関係を示すＢＨループ及び特徴量を示す説明図である。 検出された電流波形及び特徴量を示す説明図である。 検出された電圧波形及び特徴量を示す説明図である。 印加する交流電圧波形を示す説明図である。 検出された電流波形に基づいて基本波で正規化された振幅で表されるひずみを示す説明図である。 インピーダンス複素平面のインピーダンスループにおける原点からの距離で表される振幅の最大振幅及び最小振幅を示す説明図である。 インピーダンス複素平面のインピーダンスループにおける最大振幅の３％減でのインピーダンスループ幅及び最大振幅の１０％減でのインピーダンスループ幅を示す説明図である。 インピーダンス複素平面のインピーダンスループにおける最大位相及び最小位相を示す説明図である。 電圧と増分透磁率との関係における最大増分透磁率、平均増分透磁率、外部磁場ゼロでの増分透磁率、最大増分透磁率時の磁化電圧、最大増分透磁率７５％時の磁化電圧、最大増分透磁率５０％時の磁化電圧、最大増分透磁率２５％時の磁化電圧、増分透磁率の非対称性を示す説明図である。 硬度演算装置を構成するハードウェアを示すブロック図である。 測定位置における鋼材の表層の応力が大きくなるにつれて特徴量も大きくなり、また、測定位置における鋼材の表層の硬度が高くなるにつれて特徴量は小さくなる相関関係を有するパターンを示す図である。 応力が大きくなるにつれて特徴量も大きくなり、また、硬度が高くなるにつれて特徴量も大きくなる相関関係を有するパターンを示す図である。 応力が大きくなるにつれて特徴量は小さくなり、また、硬度が高くなるにつれて特徴量は小さくなる相関関係を有するパターンを示す図である。 応力が大きくなるにつれて特徴量は小さくなり、また、硬度が高くなるにつれて特徴量も大きくなる相関関係を有するパターンを示す図である。 圧縮応力となる一部の応力範囲で、不感帯領域を有し、その不感帯領域以外の応力範囲では応力が大きくなるにつれて特徴量も大きくなり、また、硬度が高くなるにつれて特徴量も大きくなる相関関係を有するパターンを示す図である。 圧縮応力となる一部の範囲で、不感帯領域を有し、その不感帯領域以外の応力範囲では、応力が大きくなるにつれて特徴量は小さくなり、また、硬度が高くなるにつれて特徴量は小さくなる相関関係を有するパターンを示す図である。 圧縮応力となる一部の応力範囲で、不感帯領域を有し、その不感帯領域以外の応力範囲では、応力が大きくなるにつれて特徴量は小さくなり、また、硬度が高くなるにつれて特徴量も大きくなる相関関係を有するパターンを示す図である。 引張応力となる応力範囲で、不感帯領域を有し、その不感帯領域以外の応力範囲では、応力が小さくなるにつれて特徴量は小さくなり、また、硬度が高くなるにつれて特徴量は小さくなる相関関係を有するパターンを示す図である。 硬度演算装置を構成する機能部を示すブロック図である。 硬度演算方法を説明するフロー図である。 ２種類の特徴量の増減の組み合わせと、応力及び硬度の変化傾向（増減）との関係を示す第１の判定テーブルである。 ２種類の特徴量の増減の組み合わせと、応力及び硬度の変化傾向（増減）との関係を示す第２の判定テーブルである。 ２種類の特徴量の増減の組み合わせと、応力及び硬度の変化傾向（増減）との関係を示す第３の判定テーブルである。 ２種類の特徴量の増減の組み合わせと、応力及び硬度の変化傾向（増減）との関係を示す第４の判定テーブルである。 第３実施形態の制御部の機能構成を示すブロック図である。 第３実施形態の硬度変化部検出方法を説明するフロー図である。
　（第１の実施形態）
　以下、本発明に係る第１実施形態について図１から図８を参照して説明する。図１は本実施形態の硬度測定システムを示す模式図である。
　（硬度測定システム）
　図１に示すように、第１実施形態の硬度測定システム１は、特徴量測定装置１０と、測定対象（例えば、鋼材１０１）の表層の性状によって変化する特徴量に基づいて硬度情報を演算する硬度演算装置２０を備えている。硬度演算装置２０は、測定対象に対する磁界の印加に応じて検出コイルで１５検出される電流値又は電圧値の少なくとも一方の検出結果に基づいて、硬度情報を演算する。
　ここで、硬度情報とは、測定対象の測定位置における硬度に関する情報である。硬度情報は、測定対象（ここでは、鋼材１０１）の測定位置における表層の硬度であってよく、測定対象の第１の測定位置における硬度に対する第２の測定位置の硬度の変化（相違）の有無の判定結果であってよく、測定対象の測定位置における硬度の規定の硬度範囲に対する内外の判定結果であってよく、測定対象の測定位置における硬度の基準硬度に対する高低の判定結果であってよい。
　なお、硬度とは、様々な試験によって定量される硬度を含む。例えば、国際規格又は日本工業規格等で規定された、ビッカース硬さ試験によるビッカース硬度、ブリネル硬さ試験によるブリネル硬度、ヌープ硬さ試験によるヌープ硬度、ロックウェル硬さ試験によるロックウェル硬度等である。また、これらの硬度は、各硬度を測定する試験方法によって測定される値である必要はなく、予め相関関係が分かっていれば、リバウンド式試験機によって測定された結果に基づいて測定値を得てよく、リバウンド式試験で得られる測定値そのものを硬度の指標として用いてよい。以下、ビッカース硬度を測定するものを例として説明する。なお、以下、ビッカース硬度を、単に、硬度と称する。
　また、硬度測定システム１は、測定対象に第一の周波数を有する第一交番磁界を印加する高周波磁界印加手段（高周波励磁コイル１１２Ｈ）と、測定対象に、第一の周波数よりも低い第二の周波数を有する第二交番磁界を印加する低周波磁界印加手段（低周波励磁コイル１１２Ｌ）と、第一交番磁界及び第二交番磁界の各々を印加したときに得られる測定対象からの磁界を検出する検出コイル１５と、検出コイル１５に流れる電流値又は電圧値の少なくとも一方を検出する検出手段（例えば、不図示の電流計、電圧計等）と、を備えている。このように、測定対象を高周波と低周波とが重畳された磁界で磁化することで、例えば、図２Ａに示すような、第二周波数に対応する大きなＢＨループである大ループＬＬの上に、第一周波数に対応する複数の小さなＢＨループである小ループＳＬが重畳された曲線が得られる。したがって、単一な周波数の交番磁界を印加する場合に比べて、多様な磁気を検出できる。よって、測定対象に対して、高い精度の硬度情報を演算するための適切な特徴量を検出できる。
　特徴量とは、例えば、鋼材１０１といった磁性体を含む測定対象の表層に磁界をかけた際に測定対象の表層の性状の影響を受けて変化する特徴量を含む。特徴量は、電流波形、電圧波形、磁気特性又はインピーダンスループの少なくともいずれか１つに基づいて算出可能な特性値であってよい。なお、上記特徴量を、電磁気特性と称する場合がある。
　以下、測定対象を鋼材１０１とし、上記特徴量が、鋼材１０１の表層の電磁気特性である場合について説明する。
　（特徴量測定装置）
　図１に示すように、特徴量測定装置１０は、例えば、鋼材１０１のＢＨループ等から得られる特徴量を測定する装置である。特徴量については後述する。なお、ＢＨループとは、鋼材１０１の表層に周期的に印加される磁界の強さＨと、印加された磁界により鋼材１０１の表層に生じた磁束密度Ｂとの関係を示す磁気特性曲線のことである。特徴量測定装置１０は、磁化器１１と、発振器１２と、励磁電源１３と、磁界演算部１４と、検出コイル１５と、磁束密度演算部１６と、履歴曲線等演算部１７と、特徴量算出部１８とを備えている。
　磁化器１１は、ヨーク１１１と、励磁コイル１１２とを有している。励磁コイル１１２は、鋼材１０１（測定対象）に第一周波数を有する第一交番磁界を印加する高周波励磁コイル１１２Ｈと、鋼材１０１（測定対象）に第一周波数よりも低い第二の周波数を有する第二交番磁界を印加する低周波励磁コイル１１２Ｌと、を備えている。なお、高周波励磁コイル１１２Ｈ及び低周波励磁コイル１１２Ｌは、それぞれ別のコイルであってよく、単一のコイルで兼ねていてよい。
　なお、励磁コイル１１２は、後述の検出コイル１５を兼ねていてよい。この場合、励磁コイル１１２は、励磁電源１３からの交流電流を印加できるとともに、磁束Φの変化に応じて発生する誘導電流及び電圧を検出できる。
　Ｕ字形状のヨーク１１１は、胴部１１１ｂと、胴部１１１ｂの両端に形成された一対の鉄芯部１１１ａとを有している。一対の鉄芯部１１１ａは、磁極となる先端面を測定対象である鋼材１０１の表層の表面に対向して配される。励磁コイル１１２は、鉄芯部１１１ａのそれぞれに巻かれている。なお、高周波励磁コイル１１２Ｈ及び低周波励磁コイル１１２Ｌが、それぞれ別のコイルである場合、高周波励磁コイル１１２Ｈを一方の鉄芯部１１１ａに巻かれた状態にし、低周波励磁コイル１１２Ｌをヨーク１１１に巻かれることなく、ヨーク１１１と鋼材１０１との間の空間に配置されるプローブ（不図示）としてよい。高周波励磁コイル１１２Ｈと低周波励磁コイル１１２Ｌとの配置は、これとは逆であってよい。高周波励磁コイル１１２Ｈ及び低周波励磁コイル１１２Ｌが、それぞれ別のコイルである場合、いずれか一方で検出コイル１５を兼ねてよく、両方で検出コイル１５をかねてもよい。
　このような構成により、ヨーク１１１は、励磁コイル１１２に交流電流が流れることで、鉄芯部１１１ａと対向する位置に配された鋼材１０１の表層に、交流電流の大きさに応じた強さＨの磁界を発生させることができる。また、励磁コイル１１２は、高周波励磁コイル１１２Ｈと、低周波励磁コイル１１２Ｌと、を備えているので、測定対象の表層に、異なる周波数の交番磁界を発生させることができる。よって、硬度情報の演算の基礎となり、硬度情報と、残留応力又は残留磁気（以下、単に、「応力」という場合がある。）との相関性の高い特徴量を多様に取得できる。よって、硬度情報を高精度で演算できる。
　発振器１２は、目的とする交流電流の周波数に応じた周波数の信号を出力する。ここで、発振器１２は、鋼材１０１に第一周波数を有する第一交番磁界及び第一周波数よりも低い第二の周波数を有する第二交番磁界を印加するために、第一周波数に第一周波数よりも低い第二周波数を重畳した正弦波形の信号を出力する。このように、発振器１２は、第一周波数に第一周波数よりも低い第二周波数を重畳した正弦波形の信号を出力するので、多様な電流波形、電圧波形、磁気特性又はインピーダンスループ等を得ることができ、それらに基づいて算出可能な特徴量を多様に得ることができ、硬度情報及び応力に対する相関性の高い特徴量を検出できる。よって、硬度を高精度で演算できる。
　励磁電源１３は、発振器１２から受け付けた信号の周波数に応じた交流電流を励磁コイル１１２に出力する。また、励磁電源１３は、出力する交流電流の大きさ、すなわち交流電流の振幅を設定できる。
　磁界演算部１４は、励磁電源１３から励磁コイル１１２に出力される交流電流の大きさを検出し、検出された交流電流の大きさ、予め記憶された励磁コイル１１２の巻き数等から、鋼材１０１の表層に発生した磁界の強さＨを演算する。磁界演算部１４は、演算した磁界の強さＨを履歴曲線等演算部１７に出力する。
　検出コイル１５は、鋼材１０１に生じる磁束Φを検出する。検出コイル１５は、検出コイル１５に連なる回路の電流又は電圧を検出する電流計又は電圧計を備えていてよい。電流計は、検出コイル１５に対して直列に設けられている。電圧計は、検出コイル１５に対して並列に設けられている。
　検出コイル１５は、例えば、一対の鉄芯部１１１ａの少なくとも一方の先端部分に、磁極となる先端面を囲むように巻かれている。磁化器１１によって発生する磁界と鋼材１０１の表層の状態とにより、磁極と鋼材１０１の表面とのギャップに発生する磁束Φは変化する。そして、検出コイル１５には、この磁束Φの時間変化に応じて電磁誘導により電流及び電圧が発生する。
　なお、前述のように、検出コイル１５は、励磁コイル１１２で兼ねてよい。この場合、検出コイル１５を兼ねた励磁コイル１１２は、単独で、一対の鉄芯部１１１ａのいずれか一方の先端部分に巻かれていてよい。すなわち、一対の鉄芯部１１１ａのいずれか一方の先端部分に、交番磁界を印加する機能と、誘導電流又は電圧を検出する機能との両方を兼ねた励磁コイル１１２を、単独で設けてよい。
　磁束密度演算部１６は、検出コイル１５で検出された電流又は電圧と、予め求められた検出コイル１５の巻き数、検出コイル１５の断面積等に基づいて、磁束密度Ｂを演算する。磁束密度演算部１６は、演算した磁束密度Ｂを履歴曲線等演算部１７に出力する。
　履歴曲線等演算部１７は、検出コイル１５で検出された電流又は電圧に基づいて、特徴量を演算する基となる履歴曲線等（図２Ａから図２Ｉ参照）、例えば、電流波形、電圧波形、磁気特性又はインピーダンスループを演算する。
　履歴曲線等演算部１７は、例えば、磁界演算部１４から出力された磁界の強さＨと、磁束密度演算部１６から出力された磁束密度Ｂとに基づいて、磁気特性を表す、磁界の強さＨと磁束密度Ｂとの関係を示すＢＨループを演算する。また、履歴曲線等演算部１７は、例えば、検出コイル１５で検出された電流又は電圧に基づいて、電流波形、電圧波形及びインピーダンスループ等の履歴曲線等を演算する。
　図２Ａから図２Ｉまでは、特徴量の模式図である。図２Ａから図２Ｉまでは、検出された電流又は電圧に基づいて、履歴曲線等演算部１７で演算される、電流波形、電圧波形、磁気特性又はインピーダンスループの例を示している。図２Ａは、磁界の強さＨと磁束密度Ｂとの関係を示すＢＨループ及び特徴量を示す説明図である。図２Ｂは、検出された電流波形及び特徴量を示す説明図である。前述のとおり、第一周波数よりも低い第二周波数に対応する大きなＢＨループである大ループＬＬの上に、第一周波数に対応する複数の小さなＢＨループである小ループＳＬが重畳された曲線となる。小ループＳＬの平均の変化率を増分透磁率μi=ΔＢ／ΔＨとする（iはここの小ループを意味する）。図２Ｂに示す電流波形から、最大磁化電流Ｉｍａｇ（Ａ）、３次高調波振幅Ａ３（％）及び３次高調波位相Ｐ３（ｒａｄ）が得られる。図２Ｃは、検出された電圧波形及び特徴量を示す説明図である。図２Ｃに示す電圧波形から、最大磁化電圧Ｖｍａｇ（Ｖ）が得られる。図２Ｄは、印加する交流電圧波形を示す説明図である。図２Ｅは、検出された電流波形に基づいて基本波で正規化された振幅で表されるひずみ率Ｋ（％）を示す説明図である。なお、図２Ｅにおいて、Ａ１は基本波の振幅を示し、Ａ３は三倍波の振幅を示し、Ａ５は五倍波の振幅を示し、Ａ７は七倍波の振幅を示す。図２Ｆから図２Ｈは、図２Ｄの波形の局所領域において得られる高周波インピーダンスを、低周波１周期分に渡ってプロットしたものである。図２Ｆは、インピーダンス複素平面のインピーダンスループにおける原点からの距離で表される振幅の最大振幅Ｚｍａｘ（Ω）及び最小振幅Ｚｍｉｎ（Ω）を示す説明図である。なお、図２Ｆから原点からの距離で表される振幅をループで平均した平均振幅Ｚｍｅａｎ（Ω）を導いてよい。図２Ｇは、インピーダンス複素平面のインピーダンスループにおける最大振幅Ｚｍａｘの３％減でのインピーダンスループ幅Ｗ３Ｚ（Ω）及び最大振幅Ｚｍａｘの１０％減でのインピーダンスループ幅Ｗ１０Ｚ（Ω）を示す説明図である。図２Ｈは、インピーダンス複素平面のインピーダンスループにおける最大位相φｍａｘ（ｒａｄ）及び最小位相φｍｉｎ（ｒａｄ）を示す説明図である。なお、図２Ｈに基づいて位相をループで平均化した平均位相φａ（ｒａｄ）を導いてよい。図２Ｉは、電圧Ｖと増分透磁率μi（＝ΔＢ/ΔＨ）との関係における最大増分透磁率ＤＺｍａｘ（Ω）、磁気特性曲線の一方の山の電圧の平均値である平均増分透磁率ＤＺｍｅａｎ（Ω）、外部磁場ゼロでの増分透磁率ＤＺｒ（Ω）、最大増分透磁率時の磁化電圧Ｕｃｄｚ（Ｖ）、最大増分透磁率７５％時の磁化電圧ＤＵ７５ｄｚ（Ｖ）、最大増分透磁率５０％時の磁化電圧ＤＵ５０ｄｚ（Ｖ）、最大増分透磁率２５％時の磁化電圧ＤＵ２５ｄｚ（Ｖ）、磁気特性曲線の二つの山の非対称性を表す増分透磁率の非対称性Ｒｅｍ（％）を示す説明図である。
　このような特徴量を演算する基となる履歴曲線等、すなわち、電流波形、電圧波形、磁気特性又はインピーダンスループにより、測定対象である鋼材１０１の表層の特徴量を得ることができる。
　詳細には、図２Ａに示すように、特徴量の例として、残留磁束密度Ｂｒ、保磁力Ｈｃ、透磁率μ等が挙げられる。残留磁束密度Ｂｒは、大ループＬＬにおいて磁界の強さＨが最大なった点Ｒ１から磁界の強さＨを小さくしてゼロになった点Ｒ２における磁束密度Ｂである。保磁力Ｈｃは、さらに磁界の向きを逆転させて磁束密度Ｂがゼロとなる点Ｒ３における磁界の強さＨを示している。透磁率μは、任意の磁界の強さＨにおける大ループ曲線の傾き、すなわち、磁界の強さＨの変化分ΔＨに対する磁束密度Ｂの変化分ΔＢの変化率を示している。
　また、特徴量は、磁界の強さの変化に応じて検出される特徴量であれば、残留磁束密度Ｂｒ、保磁力Ｈｃ、透磁率μに限られない。図２Ｂから図２Ｉに示すように、特徴量は、例えば、磁束密度演算部１６により検出され演算された、電流波形、電圧波形、磁気特性、又はインピーダンスループのいずれかに基づいて算出可能な特性値であってよい。
　特徴量算出部１８は、測定位置における硬度に対して変化する１又は複数の特徴量を算出する。特徴量算出部１８は、複数種類の特徴量を履歴曲線等演算部１７で演算されたＢＨループ、インピーダンスループ等の履歴曲線から抽出してよい。第１実施形態では、特徴量算出部１８は、例えば、ＢＨループから残留磁束密度Ｂｒと保磁力Ｈｃを抽出する。ただし、これに限られず、特徴量算出部１８は、残留磁束密度Ｂｒ又は保磁力Ｈｃに代えて、他の特徴量を１種類のみ検出するものとしてよく、異なる組み合わせの２種類の特徴量を検出するものとしてよく、３種類以上の特徴量を検出するものとしてよい。特徴量算出部１８は、抽出した１又は複数種類の特徴量を硬度演算装置２０に出力する。
　（硬度演算装置）
　次に、硬度演算装置２０について説明する。
　図３は、第１実施形態の硬度演算装置２０を構成するハードウェアを示すブロック図である。
　図３に示すように、硬度演算装置２０は、バスで接続されたＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等のプロセッサ２００とメモリ２０１とを備える制御部２１を備えている。硬度演算装置２０は、プログラムを実行する。硬度演算装置２０は、プログラムの実行によって制御部２１、出力部２２及び記憶部２３を備える装置として機能する。なお、硬度演算装置２０の各機能の全て又は一部は、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）やＰＬＤ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ）やＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）等のハードウェアを用いて実現されてよい。プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてよい。プログラムは、メモリ２０１に記録されてよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、例えばフレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ－ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置である。プログラムは、電気通信回線を介して送信されてよい。
　出力部２２は、各種情報を出力する。出力部２２は、例えば、特徴量測定装置１０で測定された鋼材１０１の表面上の任意の位置おける硬度を出力する。出力部２２は、鋼材１０１における位置情報を取得し、位置情報と硬度に関する情報とを対応付けて表示してよい。また、出力部２２は、位置情報と硬度に基づいて鋼材１０１を示す平面上に硬度に関する情報を数値、又は、色により視覚的に示すものとしてよい。出力部２２は、例えば、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）ディスプレイや液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏ－Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイ等の表示装置を含んで構成される。出力部２２は、これらの表示装置を自装置に接続するインタフェースとして構成されてよい。
　記憶部２３は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置等の記憶装置を用いて構成される。記憶部２３は特徴量測定装置１０に関する各種情報を記憶する。記憶部２３は、例えば、特徴量測定装置１０で測定される複数種類の特徴量のそれぞれと、硬度及び応力との相関関係（例えば、図４Ａから図４Ｈまでに示すパターン、図７Ａから図７Ｄに示す判定テーブル）が記憶されている。特徴量と硬度及び応力との相関関係の詳細について以下に示す。
　図４Ａから図４Ｈまでは、第１実施形態の硬度演算装置２０で用いられる特徴量と、応力（残留応力又は残留磁気）及び硬度との相関関係のパターンを模式的に例示したグラフである。なお、図４Ａから図４Ｈまでは、特徴量と、残留応力及び硬度との相関関係のパターンを模式的に例示したものであるが、これに代えて、特徴量と、残留磁気及び硬度との相関関係のパターンを模式的に例示したものも同様となる。
　図４Ａから図４Ｈまでのグラフは、横軸を測定した部分の鋼材の表層の応力とし、縦軸を対象となる特徴量の大きさとして示している。図４Ａから図４Ｈまでのグラフは、応力と特徴量との関係を、硬度を変えて示している。図４Ａから図４Ｈまでにおいて、応力は、引張応力を正の値とし、圧縮応力を負の値として示されている。図４Ａから図４Ｈまでの各グラフは、硬度の種類を、実線で示された高い硬度及び点線で示された低い硬度の２種類で示しているが、これに限るものではなく、３種類以上で示すものとしてよい。各グラフで示す硬度の種類を増加させることによって、後述する式（５）で用いられる定数ａｉ、ｂｉの確からしさが高まり、精度よく硬度を推定することができる。
　図４Ａ、図４Ｂ、図４Ｃ及び図４Ｄに示すパターンは、単純増加又は単純減少の傾向を示している。
　図４Ａに示すパターンは、測定位置における鋼材の表層の応力が大きくなるにつれて特徴量も大きくなり、また、測定位置における鋼材の表層の硬度が高くなるにつれて特徴量は小さくなる相関関係を有している。図４Ａに示すパターンに当てはまる特徴量の例としては、最大磁化電圧Ｖｍａｇ、残留磁束密度Ｂｒ等がある。
　図４Ｂに示すパターンは、応力が大きくなるにつれて特徴量も大きくなり、また、硬度が高くなるにつれて特徴量も大きくなる相関関係を有している。図４Ｂに示すパターンに当てはまる特徴量の例としては、最大増分透磁率ＤＺｍａｘ、平均増分透磁率ＤＺｍｅａｎ、増分透磁率ＤＺｒ、平均振幅Ｚｍｅａｎ、最大振幅Ｚｍａｘ等がある。
　図４Ｃに示すパターンは、応力が大きくなるにつれて特徴量は小さくなり、また、硬度が高くなるにつれて特徴量は小さくなる相関関係を有している。
　図４Ｄに示すパターンは、応力が大きくなるにつれて特徴量は小さくなり、また、硬度が高くなるにつれて特徴量も大きくなる相関関係を有している。図４Ｄに示すパターンに当てはまる特徴量の例としては、最大磁化電流Ｉｍａｇ、最大増分透磁率時の磁化電圧Ｕｃｄｚ等がある。
　一方、図４Ｅ、図４Ｆ、図４Ｇ及び図４Ｈに示すパターンは、一部の応力範囲で、応力に対して特徴量が略一定となるパターンを示している。
　図４Ｅに示すパターンは、圧縮応力となる一部の応力範囲で、不感帯領域（応力が変化しても特徴量が略一定又は同等レベルである領域。以下同じ。）Ｍ１を有している。そして、その不感帯領域Ｍ１以外の応力範囲では応力が大きくなるにつれて特徴量も大きくなり、また、硬度が高くなるにつれて特徴量も大きくなる相関関係を有している。図４Ｅに示すパターンに当てはまる特徴量の例としては、ひずみ率Ｋ、３次高調波振幅Ａ３、最大振幅Ｚｍａｘの３％減でのインピーダンスループ幅Ｗ３Ｚ、最大振幅Ｚｍａｘの１０％減でのインピーダンスループ幅Ｗ１０Ｚ等がある。
　図４Ｆに示すパターンは、圧縮応力となる一部の範囲で、不感帯領域Ｍを有している。そして、その不感帯領域Ｍ以外の応力範囲では、応力が大きくなるにつれて特徴量は小さくなり、また、硬度が高くなるにつれて特徴量は小さくなる相関関係を有している。図４Ｆに示すパターンに当てはまる特徴量の例としては、最大増分透磁率７５％時の磁化電圧ＤＵ７５ｄｚ、最大増分透磁率５０％時の磁化電圧ＤＵ５０ｄｚ、最大増分透磁率２５％時の磁化電圧ＤＵ２５ｄｚ等がある。
　図４Ｇに示すパターンは、圧縮応力となる一部の応力範囲で、不感帯領域Ｍ２を有している。そして、その不感帯領域Ｍ２以外の応力範囲では、応力が大きくなるにつれて特徴量は小さくなり、また、硬度が高くなるにつれて特徴量も大きくなる相関関係を有している。図４Ｇに示すパターンに当てはまる特徴量の例としては、平均位相φａ、最小位相φｍｉｎ、最大位相φｍａｘ等がある。
　図４Ｈに示すパターンは、引張応力となる応力範囲で、不感帯領域Ｍを有している。そして、その不感帯領域Ｍ以外の応力範囲では、応力が小さくなるにつれて特徴量は小さくなり、また、硬度が高くなるにつれて特徴量は小さくなる相関関係を有している。図４Ｈに示すパターンに当てはまる特徴量の例としては、最小振幅Ｚｍｉｎ等がある。
　図４Ａから図４Ｈまでに示されるように、特徴量と、応力及び硬度との相関関係のパターンは特徴量（電磁気特性）ごとに異なる関係となる場合がある。そのため、特徴量ごとに、特徴量と、応力及び硬度との相関関係のパターンを確認する必要がある。なお、相関関係のパターンについては図４Ａから図４Ｈまでに示すパターンに限られず、特徴量の変化がない、又は、同等レベルにある応力の範囲の存在や、傾きの程度等により様々なパターンが存在している。また、図４Ａから図４Ｈまでに示すような直線状の相関関係の組み合わせではなく、２次曲線や反比例曲線等で示される曲線状の相関関係を有する場合もある。
　図４Ａから図４Ｈまでに示されるような特徴量と、応力及び硬度との相関関係は、式（３）で以下のように示される。
　　　Ｐｉ＝ｆｉ（σ、Ｈｖ）　　　・・・・・（３）
　　ただし、
　　　　ｉ ：各特徴量の種類を示す符号
　　　　ｆｉ：相関関係を示す関数
　　　　Ｐｉ：各特徴量
　　　　σ：特徴量を各測定位置における応力
　　　　Ｈｖ：特徴量を測定した各位置における硬度
　ここで、特徴量は、測定対象の硬度と残留応力又は残留磁気との各々に対してそれぞれ相関的に変化する相関変化領域Ｎ（Ｎ１，Ｎ２）を有している。相関変化領域Ｎは、測定対象の硬度に対しても、測定対象の残留応力又は残留磁気に対しても、単調に増加又は減少する特徴量の領域である。例えば、図４Ａ、図４Ｂ、図４Ｃ及び図４Ｄは、全域において、測定対象の硬度と応力との各々に対してそれぞれ相関的に変化する相関変化領域Ｎを有する特徴量を示している。例えば、図４Ｅ、図４Ｆ、図４Ｇ及び図４Ｈは、応力の一部の領域において、特徴量が測定対象の硬度と応力との各々に対してそれぞれ相関的に変化する相関変化領域Ｎを有する特徴量を示している。
　例えば、図４Ａ、図４Ｂ、図４Ｃ及び図４Ｄに示すような直線状の相関関係を示す場合、特徴量と、応力及び硬度との相関関係を示す関数は以下の式（４）及び式（５）で以下のように示される。
　　Ｐｉ＝αｉ・σ＋βｉ　　・・・・・（４）
　　βｉ＝ａｉ・Ｈｖ＋ｂｉ　・・・・・（５）
　ただし、
　　　ｉ ：特徴量の種類を示す符号
　　　Ｐｉ：各特徴量
　　　αｉ、ａｉ、ｂｉ：特徴量ごとに求められる定数
　　　σ：特徴量を測定した各位置における応力
　　　Ｈｖ：特徴量を測定した各位置における硬度
　なお、図４Ｅ、図４Ｆ、図４Ｇ及び図４Ｈに示すように、応力の範囲によって相関関係が異なる場合には、応力の範囲を条件として、応力の範囲ごとに異なる相関関係を示す式を設定してよい。同様に、硬度の範囲によって相関関係が異なる場合には、硬度の範囲を条件として硬度の範囲ごとに異なる相関関係を示す式を設定してよい。このような特徴量の種類ごとに示される相関関係は、予め同一の鋼種の標準片について、応力状態及び硬度を異なるものを準備し、それぞれについて特徴量を測定することによって得ることができる。ここで、同一の鋼種の標準片とは、対象となる鋼材と成分が同一であって、同一の製造条件で製造された同じ厚さの鋼材をいう。詳細については後述する準備工程で詳細に説明する。以上のような特徴量の種類ごとの相関関係を示す相関情報は、記憶部２３に記憶されている。例えば、第１実施形態では、式（４）及び式（５）の形式により、複数種類の特徴量のそれぞれの相関関係を示す相関情報が記憶部２３に記憶されている。なお、これに限られず、一次式以外となる関係式も含めて式（３）の形式により記憶されてよく、あるいは、図４Ａから図４Ｈまでに示されるようなグラフをテーブル形式で示された数値の集合により構成し記憶していてよい。
　次に、制御部２１を構成する機能部の例について説明する。
　図５は、硬度演算装置２０を構成する機能部を示すブロック図である。
　図５に示すように、制御部２１は、特徴量取得部２１１と、相関関係取得部２１２と、硬度算出部２１３とを有する。
　特徴量取得部２１１は、特徴量測定装置１０による測定単位ごと（同一の測定位置での測定ごと）に、特徴量算出部１８から出力された複数種類の特徴量を取得する。例えば、特徴量取得部２１１は、残留磁束密度Ｂｒと保磁力Ｈｃとを取得する。
　相関関係取得部２１２は、特徴量取得部２１１で取得された特徴量の種類と対応した相関情報を取得する。
　硬度算出部２１３は、特徴量算出部１８で算出した１又は複数の特徴量に基づいて、硬度情報を算出する。硬度算出部２１３は、特徴量取得部２１１で取得された１又は複数の特徴量と、特徴量の種類と対応して相関関係取得部２１２で取得された相関情報とに基づいて、硬度情報を算出してもよい。硬度算出部２１３は、特徴量取得部２１１で取得された複数種類の特徴量と、特徴量の種類と対応して相関関係取得部２１２で取得された相関情報とに基づいて、硬度情報を算出してもよい。
　上記式（３）、又は、式（４）及び式（５）で示されるように、求めるべき未知数が、硬度Ｈｖ及び応力σの２つであれば、これら未知数に関する関係式を複数種類の特徴量、例えば、残留磁束密度Ｂｒと保磁力Ｈｃの２つの特徴量により、硬度Ｈｖを求める。
　制御部２１は、求めた硬度Ｈｖを出力部２２に出力する。なお、制御部２１は、特徴量測定装置１０から特徴量を取得して硬度を演算する場合だけでなく、特徴量を取得する前処理、例えば、特徴量算出部１８で実行する処理、履歴曲線等演算部１７で実行する処理等を、特徴量測定装置１０の代わりにまとめて実行してよい。
　相関関係取得部２１２は、測定対象の種（例えば、鋼種）に応じて層別された相関情報を、測定対象の種に応じて取得し、硬度演算部は測定された特徴量を用いて測定位置における表層の硬度を算出してもよい。これにより、硬度の算出に及ぼす測定対象の種の違いを排除できる。
　硬度算出部２１３は、１又は複数の特徴量に加え、測定対象の化学成分又は／及び製造条件に基づいて、硬度情報を算出してよい。これにより、更に高精度な算出が可能となる。
　（硬度演算方法）
　次に、硬度測定システム１によって実施される第１実施形態の硬度演算方法について説明する。図６は、第１実施形態の硬度演算方法のフローを示している。
　第１実施形態の硬度演算方法は、測定対象に対する磁界の印加に応じて検出コイル１５で検出される電流値又は電圧値の少なくとも一方を含む検出結果に基づいて、測定位置における硬度に関する情報である硬度情報を算出するものである。
　硬度演算方法は、測定対象に第一周波数を有する第一交番磁界及び第一周波数よりも低い第二の周波数を有する第二交番磁界の印加に応じて検出される検出結果に基づいて、測定位置における硬度に対して変化する１又は複数の特徴量を算出し、１又は複数の前記特徴量に基づいて、前記硬度情報を算出することを含んでいる。これにより、測定対象の硬度情報を高い精度で演算できる。
　詳細には、図６に示すように、第１実施形態の硬度演算方法は、準備工程Ｓ１と、特徴量測定工程Ｓ２と、硬度取得工程Ｓ３とを備える。準備工程Ｓ１は、標準片測定工程Ｓ１１と、相関情報記憶工程Ｓ１２とを備える。
　標準片測定工程Ｓ１１では、測定対象となる鋼材１０１と同一鋼種であって、予め表層の応力σ及び硬度Ｈｖが既知の標準片を、応力σ又は硬度Ｈｖが異なるようにして複数準備する。各標準片において硬度Ｈｖを異ならせるためには、例えば、標準片を切り出す材料について、加熱及び冷却を実施し、微細な組織の状態を異ならせることで実現できる。このようにして微細な組織の状態を異ならせた複数の標準片について、ビッカース硬さ試験により硬度Ｈｖを測定することで、異なる値で硬度Ｈｖが既知である標準片を得ることができる。これら硬度Ｈｖの異なる標準片それぞれについて、さらに応力状態を異ならせる。応力状態を異ならせる方法としては、例えば外力を加えることが可能な試験機に標準片を設置して、所定の圧縮応力又は引張応力（残留応力）を生じさせることで実現できる。
　そして、標準片測定工程Ｓ１１では、準備した各標準片の表層について各種類の特徴量を測定する。特徴量の測定方法については後述する特徴量測定工程Ｓ２と同じであるので説明を省略する。
　相関情報記憶工程Ｓ１２では、標準片測定工程Ｓ１１において得られた、各標準片の特徴量と、応力及び硬度に基づいて、式（３）、式（４）及び式（５）、又は、図４Ａから図４Ｈまでに示されるようなグラフをテーブル形式の数値の集合等で示した各特徴量と応力及び硬度との相関関係を取得する。
　さらに、相関情報記憶工程Ｓ１２では、取得した各特徴量と応力及び硬度との相関関係のうち、いずれの硬度においても応力の変化に対する特徴量の変化量が一定となる相関関係を有する特徴量を抽出する。いずれの硬度においても、応力の変化に対する特徴量の変化量が一定となる相関関係とは、例えば、図４Ａ、図４Ｂ、図４Ｃ及び図４Ｄに示されるような関係である。なお、図４Ｅ、図４Ｆ、図４Ｇ及び図４Ｈに示されるような相関関係を有する特徴量であっても、鋼材の応力が、いずれの硬度においても応力の変化に対する特徴量の変化量が一定となる範囲に含まれている場合には、いずれの硬度においても応力の変化に対する特徴量の変化量が一定となる相関関係を有する特徴量として抽出してよい。
　そして、相関情報記憶工程Ｓ１２では、特徴量の種類と、応力又は硬度との相関関係を表す相関情報を記憶部２３に記憶する。
　特徴量測定工程Ｓ２では、特徴量測定装置１０により測定対象である鋼材１０１の表面上の各測定位置において表層の特徴量を測定する。具体的には、励磁電源１３から交流電流を供給して、第一周波数を有する第一交番磁界及び第一周波数よりも低い第二の周波数を有する磁界第二交番磁界を含む磁界を発生させる。その状態で、磁化器１１の磁極面の位置が異なるように磁化器１１を鋼材１０１の表面上で走査する。その際の磁束Φを検出コイル１５で検出する。これにより、図２Ａから図２Ｉまでに示すような電流波形、電圧波形、磁気特性又はインピーダンスループ等の履歴曲線等を各測定位置で取得し、特徴量を求める。測定された特徴量は、特徴量測定装置１０から硬度演算装置２０に出力される。
　硬度取得工程Ｓ３では、特徴量取得工程Ｓ３１と、硬度演算工程Ｓ３２とを実施する。
　特徴量取得工程Ｓ３１では、特徴量取得部２１１が特徴量測定装置１０から各測定位置における複数種類の特徴量を取得する。特徴量取得部２１１が特徴量測定装置１０から取得する各測定位置における特徴量は、いずれの硬度においても応力の変化に応じて変化しないパターンであれば、一つ（単一）であってよい。特徴量取得部２１１が特徴量測定装置１０から取得する各測定位置における特徴量は、複数種類であってよい。なお、ここで取得する複数種類の特徴量は、いずれの硬度においても応力の変化に対する特徴量の変化量が一定となる相関関係を有していればよい。第１実施形態では、例えば、特徴量として残留磁束密度Ｂｒと保磁力Ｈｃとを取得する。
　硬度演算工程Ｓ３２では、特徴量取得工程Ｓ３１で取得された複数種類の特徴量と、相関情報記憶工程Ｓ１２で取得された対応する相関情報とに基づいて硬度Ｈｖを演算する。具体的な演算例を以下に示す。
　すなわち、式（４）及び式（５）は、式（４）のβｉに式（５）を代入することにより、以下の式（６）のように示される。
　　Ｐｉ＝αｉ・σ＋ａｉ・Ｈｖ＋ｂｉ　　・・・・・（６）
　そして、一方の（第一の）特徴量Ｐ１における定数αｉ、ａｉ、ｂｉをそれぞれα１、ａ１、ｂ１とし、他方の（第二の）特徴量Ｐ２における定数αｉ、ａｉ、ｂｉをそれぞれα２、ａ２、ｂ２とすると、取得されたＢｒ及びＨｃについて以下の式（７）及び式（８）を得ることができる。
　　Ｐ１＝α１・σ＋ａ１・Ｈｖ＋ｂ１　・・・・・（７）
　　Ｐ２＝α２・σ＋ａ２・Ｈｖ＋ｂ２　・・・・・（８）
　そして、式（７）及び式（８）から、σを控除することにより、硬度Ｈｖを求めることができる。なお、さらに一以上の異なる特徴量Ｐ３，Ｐ４・・・を取得して、対応する関係式を得るものとしてよい。この場合には、２つの未知数に対して、３つ以上の関係式を得ることができる。そして、得られた硬度Ｈｖと応力σの結果を３つの関係式に代入し、各特徴量Ｐｉとの誤差が最小となるように最小二乗法により繰り返し計算することで、特徴量の測定時における誤差を補正することができる。
　（硬度演算プログラム）
　次に、第１実施形態の硬度演算プログラムについて説明する。
　第１実施形態の硬度演算プログラムは、測定対象に対する磁界の印加に応じて検出コイルで検出される電流値又は電圧値の少なくとも一方を含む検出結果に基づいて、測定位置における硬度に関する情報である硬度情報を算出する硬度演算プログラムである。硬度演算プログラムは、コンピュータを、測定対象に第一周波数を有する第一交番磁界及び第一周波数よりも低い第二の周波数を有する第二交番磁界の印加に応じて検出される検出結果に基づいて、測定位置における硬度に対して変化する１又は複数の特徴量を算出する特徴量算出手段、及び、算出した特徴量に基づいて、硬度情報を算出する硬度情報手段として機能させるための硬度演算プログラムである。これにより、測定対象の硬度情報を高い精度で演算できる。
　以上のように、第１実施形態の硬度演算装置２０、硬度測定システム１、硬度演算方法及び硬度演算プログラムによれば、それぞれ応力及び硬度と相関のある複数種類の特徴量を測定し、これらによって硬度を求めることで、応力による影響を控除して硬度を精度高く求めることができる。具体的には、例えば、特徴量測定装置１０で測定された複数種類の特徴量を、対応する式（４）及び式（５）に、応力及び硬度の２つを未知数とする関係式を複数求めることができる。このため、これら関係式から応力を控除して硬度を精度高く求めることができる。
　（第２の実施形態）
　以下、本発明に係る第２実施形態について説明する。以下、第１実施形態と共通する部分については同じ符号を付すか、説明を省略する場合がある。
　第２実施形態では、第１実施形態と同様に、硬度情報は、測定対象（例えば、鋼材１０１）の測定位置における表層の硬度である。
　図１に示すように、第２実施形態の硬度演算装置２０は、第１実施形態と同様に、測定対象に第一周波数を有する第一交番磁界及び第一周波数よりも低い第二の周波数を有する第二交番磁界の印加に応じて検出コイル１５で検出される検出結果に基づいて、測定位置における硬度に対して変化する１又は複数の特徴量を算出する特徴量算出部１８を備えている。
　特徴量は、図４Ｅ、図４Ｆ、図４Ｇ及び図４Ｈに示されるように、測定位置における残留応力又は残留磁気に対して値が略一定となる不感帯領域Ｍ（Ｍ，Ｍ１，Ｍ２）を含んでいる。
　第２実施形態では、少なくとも応力又は磁力に対して特徴量の変化が略一定となる不感帯領域Ｍを有する特徴量であって、不感帯領域Ｍに測定対象となる鋼材の表層の応力状態（又は磁力状態）が含まれていれば、応力状態（又は磁力状態）の影響を受けずに硬度情報を得ることができる。ここで、特徴量が略一定となる不感帯領域Ｍとは、応力又は磁力の変化に対して特徴量の変化がゼロとなる応力範囲（又は磁力範囲）に限るものではなく、硬度の測定に対して影響のない範囲で応力（又は磁力）の変化に対して特徴量が変化するパターンも含まれる。以下に、特徴量が応力に関して不感帯領域を有し、応力が不感帯の領域にある場合について例示する。
　図４Ｅ、図４Ｆ、図４Ｇ及び図４Ｈに示すように、所定の応力のときに、特徴量と、硬度との相関関係は、式（９）で以下のように示される。
　　　Ｐｉ＝ｆｉ（Ｈｖ）　　　・・・・・（９）
　　ただし、
　　　　ｉ ：特徴量の種類を示す符号
　　　　ｆｉ：相関関係を示す関数
　　　　Ｐｉ：特徴量
　　　　Ｈｖ：特徴量を測定した各位置における硬度
　例えば、特徴量として上記例示した残留磁束密度Ｂｒ、保磁力Ｈｃ、透磁率μ等では、硬度と特徴量とが直線状の（線形の）相関関係を示す場合、特徴量と、硬度との相関関係を示す関数は以下の式（１０）で示される。
　　Ｐｉ＝ａｉ・Ｈｖ＋ｂｉ　　・・・・・（１０）
　ただし、
　　　ｉ ：特徴量の種類を示す符号
　　　Ｐｉ：特徴量
　　　ａｉ、ｂｉ：特徴量ごとに求められる定数
　　　Ｈｖ：特徴量を測定した各位置における硬度
　ここで、本実施形態の硬度測定システム１において要求される硬度分解能をΔＨｖ（±ΔＨｖ／２）とすると、硬度分解能と対応して特徴量として許容される測定誤差ΔＰは、式（１０）を用いて以下の式（１１）のように示される。
　　ΔＰｉ＝ａｉ・ΔＨｖ／２　　・・・・・（１１）
　また、所定の応力範囲における応力に対する特徴量Ｐｉの変化率をαｉとすると、硬度分解能ΔＨｖを満たす、当該応力範囲において許容される不感帯領域Ｍに対応する応力（又は磁力）の変動範囲Δσは、以下の式（１２）で示される。
　　Δσ≦ΔＰｉ／αｉ　　・・・・・（１２）
　以上から、硬度分解能ΔＨｖが要求される場合において、所定の応力範囲が応力に対して特徴量が略一定の範囲であることは、式（１１）及び式（１２）によりΔσを求め、応力範囲を示す下限σ１と上限σ２との差（σ２－σ１）がΔσ以下であることにより判断できる。
　ここで、硬度演算装置２０は、測定位置の残留応力又は残留磁気が不感帯領域Ｍに入っている特徴量を選択する選択部を備えている。
　そして、硬度演算装置２０に備わる制御部２１の硬度算出部２１３は、選択部で選択された特徴量に基づいて、硬度情報を算出する。
　このように、第２実施形態に係る硬度演算装置２０は、測定位置の残留応力又は残留磁気が不感帯領域Ｍに入っている特徴量を選択する選択部を備えている。これにより、鋼材１０１の表層の残留応力又は残留磁気が含まれる所定範囲で、残留応力又は残留磁気に対して値が略一定となる不感帯領域Ｍを有する種類の特徴量を選択できる。よって、所定範囲における残留応力又は残留磁気のばらつきに依存せずに、選択部で選択された特徴量から硬度を精度高く求めることができる。
　ところで、特徴量測定工程Ｓ２の前に応力調整工程を実施してもよい。応力調整工程は、測定対象となる鋼材１０１の表層に応力を与えて、応力状態を変化させる。応力調整工程において、鋼材１０１の表層に応力を与える方法としては、例えば、鋼材１０１の表層の表面にショットブラスト処理を行うことが挙げられる。これにより、鋼材１０１の表層には、応力調整工程を実施する前の鋼材１０１と比較して大きな残留圧縮応力を与えることができる。あるいは、応力調整工程を実施する前の鋼材１０１が残留応力として引張応力が生じている部分と圧縮応力が生じている部分とがある場合に、全体を圧縮応力が生じた状態とすることができる。なお、鋼材１０１の表層に応力を与える方法としてはこれに限られず、例えば両端部が固定された鋼材１０１を加熱又は冷却して熱変形させることで熱応力を与えたり、外力を加えることで引張応力又は圧縮応力を与えたりするものとしてよい。
　このように応力調整工程を実施することで、図４Ａから図４Ｈまでに示すような特徴量ごとの相関関係において、硬度を測定するために用いる応力の範囲を異なるようにすることができる。これにより、相関性の高い適切な応力状態の範囲に設定し、より精度高く硬度を測定することができる。
　（第３の実施形態）
　以下、本発明に係る第３実施形態について説明する。以下、第１実施形態又は第２実施形態と共通する部分については同じ符号を付すか、説明を省略する場合がある。
　第３実施形態では、第１実施形態及び第２実施形態とは異なり、硬度情報は、第１の測定位置の硬度に対する第２の測定位置の硬度の変化の有無である。
　図１において、第３実施形態の硬度演算装置２０は、第１実施形態及び第２実施形態と同様に、測定対象に第一周波数を有する第一交番磁界及び第一周波数よりも低い第二の周波数を有する第二交番磁界の印加に応じて検出コイル１５で検出される検出結果に基づいて、測定位置における硬度に対して変化する１又は複数の特徴量を算出する特徴量算出部１８を備えている。
　特徴量は、図４Ａから図４Ｈまでに示されるように、測定対象（鋼材１０１）の硬度と残留応力又は残留磁気との各々に対してそれぞれ相関的に変化する相関変化領域Ｎ（Ｎ１，Ｎ２）を有している。
　ここで、第３実施形態の硬度演算装置２０における制御部２１に備わる硬度算出部２１３は、相関変化領域Ｎにおける、第１の測定位置及び第２の測定位置の各々においてそれぞれ算出された複数の特徴量の各々の変化傾向に基づいて、硬度情報を算出する。
　詳細には、硬度算出部２１３で算出された複数の特徴量は、応力又は硬度のうちいずれか一方の変化に対して互いに同一の変化傾向を示すとともに、いずれか他方の変化に対して互いに逆の変化傾向を示す少なくとも２つの特徴量を含んでいる。
　そして、このような２種類の特徴量の組み合わせについて２箇所の測定位置における測定結果を比較し、どのような変化の組み合わせとなっているかに注目することで、２箇所の測定位置の間が硬度変化部であるかどうかを判定することができる。
　例えば、これら２つの特徴量として、図４Ａで表される傾向を示す最大磁化電圧Ｖｍａｇと、図４Ｂで表される傾向を示す最大増分透磁率ＤＺｍａｘとの組み合わせが挙げられる。
　この場合、第１の測定位置及び第２の測定位置の各々において、最大磁化電圧Ｖｍａｇと最大増分透磁率ＤＺｍａｘを算出する。
　そして、第１の測定位置と第２の測定位置との間で、最大磁化電圧Ｖｍａｇが減少傾向であり、最大増分透磁率ＤＺｍａｘは増加傾向である場合、例えば、図７Ｃに示すような判定テーブルに従って、第１の測定位置及び第２の測定位置との間に硬度が高くなっている部分（硬化部）があることを判定できる。
　なお、記憶部２３は、特徴量測定装置１０で測定される複数種類の特徴量のそれぞれと、応力の増加に対して増加傾向か減少傾向かを示す情報、及び、硬度の増加に対して増加傾向か減少傾向かを示す情報とが対応付けられた判定テーブルを記憶している。特徴量及び判定テーブルの詳細について、以下に示す。
　図４Ａから図４Ｈまでに示すように、応力変化及び硬度変化に対する特徴量の変化の傾向、すなわち応力増加に対して特徴量は増加傾向か減少傾向か、硬度増加に対して特徴量は増加傾向か減少傾向かは、特徴量の種類によって異なる。
　いいかえると、特徴量と、応力及び硬度との相関関係のパターンは、特徴量ごとに異なる関係となる場合がある。そのため、特徴量ごとに、特徴量と、応力及び硬度との相関関係のパターンを確認する必要がある。
　上記した内容を整理すると、図７Ａから図７Ｄまでに示すような、２種類の特徴量の増減の組み合わせごとに応力及び硬度の変化傾向（増減）が示される判定テーブルとなる。
　図７Ａから図７Ｄまでは、２種類の特徴量の増減の組み合わせと、応力及び硬度の変化傾向（増減）との関係を示す判定テーブルである。図７Ａは、第１の判定テーブルである。図７Ｂは、第２の判定テーブルである。図７Ｃは、第３の判定テーブルである。図７Ｄは、第４の判定テーブルである。
　ここで、図４Ａと図４Ｃの相関関係を示す２種類の特徴量の組み合わせ、すなわち硬度の増加に対していずれも減少傾向となる同一傾向を示すとともに、応力の増加に対しては一方では増大傾向、他方では減少傾向となる逆傾向を示す場合には、同様の傾向を示す範囲において図７Ｂに示す判定テーブルで整理することができる。また、例えば、図４Ａと図４Ｂの相関関係を示す２種類の特徴量の組み合わせ、すなわち硬度の増加に対して一方では増大傾向、他方では減少傾向となる逆傾向を示すとともに、応力の増加に対してはいずれも増加傾向となる同一傾向を示す場合には、同様の傾向を示す範囲において図７Ｃに示す判定テーブルで整理することができる。また、例えば、図４Ｃと図４Ｄの相関関係を示す２種類の特徴量の組み合わせ、すなわち硬度の増加に対して一方では増大傾向、他方では減少傾向となる逆傾向を示すとともに、応力の増加に対してはいずれも減少傾向となる同一傾向を示す場合には、同様の傾向を示す範囲において図７Ｄに示す判定テーブルで整理することができる。なお、上記においては２種類の特徴量における硬度及び応力に関する傾向の組み合わせとしたが、３種類以上の特徴量における硬度及び応力に関する傾向の組み合わせとしてもよい。
　なお、特徴量が不感帯領域Ｍ（Ｍ１，Ｍ２）を有する場合であっても、硬度（応力または硬度のうちいずれか一方）の変化に対して同一傾向を示すとともに、応力（応力または硬度のうちいずれか他方）の変化に対しては逆傾向を示す２種類の特徴量の組み合わせについて２箇所の測定位置における測定結果を比較することで、硬度変化部であるかどうかを判定することができる。
　例えば、図４Ｅに示される特徴量は、不感帯領域Ｍ１と、相関変化領域Ｎ１を有する。また、図４Ｇに示される特徴量は、不感帯領域Ｍ２と、相関変化領域Ｎ２とを有する。ここで、相関変化領域Ｎ１と相関変化領域Ｎ２とが重なる応力範囲では、２箇所の測定位置で比較して、硬度が高くなった場合には、図４Ｅに示される特徴量は増大し、図４Ｇに示される特徴量も増大する。また、硬度が低くなった場合には、図４Ｅに示される特徴量は減少し、図４Ｇに示される特徴量も減少する。一方、応力が増大する場合には、一方の特徴量は増大し、他方の特徴量は減少する。このように、硬度（応力または硬度のうちいずれか一方）の変化に対して同一傾向を示すとともに、応力（応力または硬度のうちいずれか他方）の変化に対しては逆傾向を示す２種類の特徴量の組み合わせについて２箇所の測定位置における測定結果を比較し、どのような変化の組み合わせとなっているかに注目することで、硬度変化部、すなわち硬度が高くなっている部分（硬化部）及び硬度が低くなっている部分（軟化部）であるかどうかを判定することができる。
　このように、第３実施形態に係る硬度演算装置２０は、相関変化領域Ｎにおける、第１の測定位置及び第２の測定位置の各々においてそれぞれ算出された複数の特徴量の各々の変化傾向に基づいて、硬度情報を算出する硬度算出部２１３を備えている。これにより、算出された特徴量から、測定対象における異なる測定位置での硬度変化を精度高く求めることができる。よって、例えば、求めた硬度変化から所定の閾値を判定基準として異常箇所（位置）の特定をすることができ、特定された異常箇所を削る等の加工をすることができる。
　また、硬度算出部２１３は、少なくとも２つの特徴量についての応力及び硬度の変化傾向の組み合わせと、組み合わせに応じた硬度の変化の有無とを規定した判定テーブルを有してよい。そして、硬度算出部２１３は、判定テーブルに基づいて、硬度情報を算出するように構成されていてよい。これにより、判定テーブルを用いて、測定対象における異なる測定位置での硬度変化を精度高く求めることができる。
　以上のような少なくとも２種類の特徴量の組み合わせにより示される判定テーブルは、予め同一の鋼種の標準片について、応力状態及び硬度を異なるものを準備し、それぞれについて特徴量を測定する（第１実施形態の準備工程Ｓ１参照）ことによって得ることができる。なお、図７Ａから図７Ｄに示すような判定テーブルに対応するデータは、記憶部２３に記憶されていてよい。
　次に、第３実施形態の制御部３１の機能構成の一例について説明する。
　図８は、第３実施形態の制御部３１の機能構成を示すブロック図である。
　図８に示すように、制御部３１は、特徴量取得部３１１と、判定テーブル取得部３１２と、判定部３１３とを有する。
　特徴量取得部３１１は、特徴量測定装置１０による測定単位ごと（同一の測定位置での測定ごと）に、特徴量算出部１８から出力された少なくとも２種類の特徴量を取得する。例えば、第３実施形態では、特徴量取得部３１１は、残留磁束密度Ｂｒと保磁力Ｈｃとを取得する。
　判定テーブル取得部３１２は、特徴量取得部３１１で取得された特徴量の種類の組み合わせと対応した判定テーブルを取得する。例えば、第３実施形態では、図７Ａに示す判定テーブルを取得する。
　判定部３１３は、特徴量取得部３１１で取得された特徴量と、特徴量の種類と対応して判定テーブル取得部３１２で取得された判定テーブルとに基づいて、基準となる測定位置に対して硬度が変化、すなわち高くなったか、低くなったかを判定する。また、合わせて基準となる測定位置に対して応力が変化、すなわち応力が大きくなったか、小さくなったかを判定してもよい。ここで、基準となる測定位置は、予め決めた基準位置としてよく、常に前回の測定位置を基準となる測定位置として更新するものとしてもよい。
　（硬度変化部検出方法）
　次に、制御部３１によって実施される第３実施形態の硬度変化部検出方法について説明する。図９は、第３実施形態の硬度変化部検出方法を説明するフロー図である。
　図９に示すように、第３実施形態の硬度変化部検出方法は、準備工程Ｓ３０と、特徴量測定工程Ｓ４０と、判定工程Ｓ５０とを備える。準備工程Ｓ３０は、標準片測定工程Ｓ３０１と、相関情報記憶工程Ｓ３０２とを備える。
　標準片測定工程Ｓ３０１では、第１実施形態及び第２実施形態の第一準備工程と同様に、測定対象となる鋼材１０１と同一鋼種であって、予め表層の応力σ及び硬度Ｈｖが既知の標準片を、応力σまたは硬度Ｈｖが異なるようにして複数準備する。
　そして、標準片測定工程Ｓ３０１では、準備した各標準片の表層について各種類の特徴量を測定する。特徴量の測定方法は、第１実施形態及び第２実施形態の特徴量測定工程Ｓ２と同じである。
　相関情報記憶工程Ｓ３０２では、標準片測定工程Ｓ３０１において得られた、各標準片の特徴量と、応力及び硬度に基づいて、図４Ａから図４Ｈまでに示されるようなグラフをテーブル形式の数値の集合等で示した各特徴量と応力及び硬度との相関関係を取得する。そして、整理した相関関係の結果から図７Ａから図７Ｄまでに示すような判定テーブルを作成する。
　特徴量測定工程Ｓ４０では、第１実施形態及び第２実施形態の特徴量測定工程Ｓ２と同様に、特徴量測定装置１０により鋼材１０１の表面上の各測定位置において表層の特徴量を測定する。
　図９に示すように、判定工程Ｓ５０では、特徴量取得工程Ｓ５０１と、判定テーブル取得工程Ｓ５０２と、硬度変化判定工程Ｓ５０３とを実施する。
　特徴量取得工程Ｓ５０１では、特徴量取得部２１１が特徴量測定装置１０から各測定位置における少なくとも２種類の特徴量を取得する。第３実施形態では、例えば、特徴量として残留磁束密度Ｂｒと保磁力Ｈｃとを取得する。
　判定テーブル取得工程Ｓ５０２では、特徴量取得工程Ｓ５０１で取得された特徴量の種類の組み合わせと対応した判定テーブルを記憶部２３から取得する。
　硬度変化判定工程Ｓ５０３では、特徴量取得工程Ｓ５０１で取得された特徴量と、特徴量の基準値と、判定テーブル取得工程Ｓ５０２で取得された対応する判定テーブルとに基づいて測定位置に硬度変化部があるかを判定する。なお、特徴量の基準値は、特徴量取得工程Ｓ５０１で取得された特徴量と同じ種類の特徴量の基準値である。なお、特徴量の基準値は、あらかじめ取得しておく。そして、特徴量の基準値に対して測定した測定位置における特徴量が増大したか、減少したかを判定する。そして、２種類の特徴量に関する増減の結果を判定テーブルに当てはめる。これにより、標準片の硬度と比較して、硬度が高くなったか、低くなったかを判定する。特徴量の基準値は、硬度変化部と同程度の硬度を有する。そのため、上記判定を行うことによって測定された部位が硬度変化部であるか否かを判定することができる。
　検出対象が硬化部の場合であって、判定テーブルとして図７Ａに示される判定テーブルを用いる場合について説明する。この場合、硬化部相当の硬度を有する標準片を用意する。そして、特徴量取得工程Ｓ５０１で取得された特徴量と、測定された標準片の特徴量とを比較する。比較の結果、特徴量（１）及び（２）がいずれも増大している場合、特徴量取得工程Ｓ５０１で取得された特徴量を有する部位は、硬化部と判定する。同様にして、比較の結果、特徴量（１）及び（２）がいずれも減少している場合、特徴量取得工程Ｓ５０１で取得された特徴量を有する部位は、硬化部でないと判定される。なお、検出対象が軟化部の場合であっても同様である。この場合、軟化部相当の硬度を有する標準片を用意する。そして、特徴量取得工程Ｓ５０１で取得された特徴量と、標準片の特徴量とを比較する。比較の結果、特徴量（１）及び（２）がいずれも増大している場合、特徴量取得工程Ｓ５０１で取得された特徴量を有する部位は、軟化部ではないと判定する。同様にして、比較の結果、特徴量（１）及び（２）がいずれも減少している場合、特徴量取得工程Ｓ５０１で取得された特徴量を有する部位は、軟化部であると判定されない。
　なお、特徴量測定工程Ｓ４０の前に、硬度変化部に相当する硬度を有する標準片の表層について標準片の応力状態を変更しながら各種の特徴量を測定してもよい。測定された各種の特徴量は、各種の基準値として記録してもよい。
　以上のように、第３実施形態の硬度演算装置２０、硬度測定システム１、硬度変化部検出方法及び硬度演算プログラムによれば、２種類の特徴量が、応力の変化及び硬度の変化に対して、同一傾向及び逆傾向の異なる傾向を示すことにより、判定工程では、測定位置で測定された測定結果と、準備工程で測定された基準値とを比較して同一傾向及び逆傾向かのいずれであるかに基づいて硬度が変化したかを判定し、これにより応力の変化の影響を控除して硬度変化部を精度高く検出することができる。
　（第４の実施形態）
　以下、本発明に係る第４実施形態について説明する。以下、第１実施形態から第３実施形態と共通する部分については同じ符号を付すか、説明を省略する場合がある。
　第４実施形態において、硬度情報は、例えば、測定対象の測定位置の硬度が規定の硬度範囲内の硬度を有するか否かの判別を可能とする情報である。なお、硬度情報は、測定対象の測定位置の硬度が規定の硬度範囲内の硬度を有するか否かの判別を可能とする情報に限られない。
　ここで、特徴量と硬度情報との相関関係を求めるのに機械学習を用いてよい。硬度算出部２１３（図５参照）は、特徴量と硬度情報との相関関係を学習した学習済みモデルを用いて、測定対象の測定位置における特徴量の測定値に基づいて、硬度情報を算出する。
　詳細には、硬度算出部２１３は、入力サンプルである特徴量と、出力サンプルである硬度情報との組み合わせを学習用データセットとして、学習モデルの学習を行う学習部（不図示）を備えている。例えば、出力サンプルとなる硬度情報は、測定対象の測定位置の硬度が規定の硬度範囲内の硬度を有するか否かの判別を可能とする情報である。なお、学習用データセットは、記憶部２３に記憶してよい。
　学習部は、学習モデルからの出力値が、出力サンプルと一致するか否かを判定する。なお、出力値と、出力サンプルとの誤差が所定値以内であれば、一致すると判定してもよい。学習モデルからの出力値が、出力サンプルと一致しない場合、学習モデルからの出力値が、出力サンプルと一致するまで、上記の学習の処理を繰り返す。それにより、学習モデルを最適化でき、学習モデルを学習させて学習済みモデルを作成することができる。学習モデルからの出力値が、出力サンプルと一致する場合、硬度算出部２１３は、学習によって最適化された学習済みモデルを、例えば、記憶部２３に保存する。
　学習済みモデルは、特徴量と硬度情報との相関関係を学習している。そして、測定対象の測定位置における測定した特徴量が入力されると、その特徴量に対応する硬度情報を出力するように訓練されている。したがって、測定対象の測定位置における特徴量が学習済みモデルに入力されると、学習済みモデルは、特徴量を有する測定対象の測定位置における硬度情報を算出する。これにより、より精度高く硬度情報を演算できる。
　以上、本発明の実施形態について図面を参照して詳述したが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。
　例えば、鋼材１０１の表層の性状によって変化する特徴量は、鋼材１０１の表層の特徴量に限られない。本発明の実施形態において、硬度測定システム１は、硬度を演算する場合に限られない。例えば、硬度測定システム１は、硬度情報に加えて応力情報を測定することとしてよい。また、硬度測定システム１は、硬度情報に代えて応力情報を測定する応力測定システムとして機能してよい。
１　　　　硬度測定システム
１０　　　特徴量測定装置
１１　　　磁化器
１２　　　発振器
１３　　　励磁電源
１４　　　磁界演算部
１５　　　検出コイル
１６　　　磁束密度演算部
１７　　　履歴曲線等演算部
１８　　　特徴量算出部
２０　　　硬度演算装置
１０１　　鋼材
１１１　　ヨーク
１１１ａ　鉄芯部
１１１ｂ　胴部
１１２　　励磁コイル
１１２Ｈ　高周波励磁コイル
１１２Ｌ　低周波励磁コイル
２１３　　硬度算出部

Claims (10)

  1. 　測定対象に対する磁界の印加に応じて検出コイルで検出される電流値又は電圧値の少なくとも一方の検出結果に基づいて、測定位置における硬度に関する情報である硬度情報を演算する硬度演算装置であって、
    　前記測定対象に第一周波数を有する第一交番磁界及び前記第一周波数よりも低い第二の周波数を有する第二交番磁界の印加に応じて検出される前記検出結果に基づいて、前記測定位置における硬度に対して変化する１又は複数の特徴量を算出する特徴量算出部と、
    　１又は複数の前記特徴量に基づいて、前記硬度情報を算出する硬度算出部と、を備える硬度演算装置。
  2. 　前記特徴量は、電流波形、電圧波形、磁気特性又はインピーダンスループの少なくともいずれか１つに基づいて算出可能な特性値である請求項１に記載の硬度演算装置。
  3. 　前記硬度情報は、前記測定対象の前記測定位置における表層の硬度であり、
    　前記特徴量は、前記測定対象の硬度と残留応力又は残留磁気との各々に対してそれぞれ相関的に変化する相関変化領域を有し、
    　前記硬度算出部は、前記測定対象の種に応じて予め求められた複数の前記特徴量の各々について、前記相関変化領域における前記特徴量と、前記測定対象の硬度と、残留応力又は残留磁気の少なくともいずれか一つとの相関関係に基づいて、前記測定位置における表層の硬度を算出する請求項１又は請求項２に記載の硬度演算装置。
  4. 　前記硬度情報は、前記測定対象の前記測定位置における表層の硬度であり、
    　前記特徴量は、前記測定位置における残留応力又は残留磁気に対して値が一定となる不感帯領域をさらに含む請求項１又は請求項２に記載の硬度演算装置。
  5. 　前記硬度情報は、第１の測定位置の硬度に対する第２の測定位置の硬度の変化の有無であり、
    　前記特徴量は、前記測定対象の硬度と残留応力又は残留磁気との各々に対してそれぞれ相関的に変化する相関変化領域を有し、
    　前記硬度算出部は、前記相関変化領域における、前記第１の測定位置及び前記第２の測定位置の各々においてそれぞれ算出された複数の前記特徴量の各々の変化傾向に基づいて、前記硬度情報を算出するよう構成されており、
    　複数の前記特徴量は、応力又は硬度のうちいずれか一方の変化に対して互いに同一の変化傾向を示すとともに、いずれか他方の変化に対して互いに逆の変化傾向を示す少なくとも２つの前記特徴量を含む請求項１又は請求項２に記載の硬度演算装置。
  6. 　前記硬度算出部は、
    　前記特徴量と前記硬度情報との相関関係を学習した学習済みモデルを用いて、前記測定対象の前記測定位置における前記特徴量の測定値に基づいて、前記硬度情報を算出する請求項１又は請求項２に記載の硬度演算装置。
  7. 　前記硬度算出部は、複数の前記特徴量と、前記測定対象の化学成分及び／又は製造条件とに基づいて、前記硬度情報を算出する請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の硬度演算装置。
  8. 　前記測定対象に第一の周波数を有する第一交番磁界を印加する高周波磁界印加手段と、
    　前記測定対象に、前記第一の周波数よりも低い第二の周波数を有する第二交番磁界を印加する低周波磁界印加手段と、
    　前記第一交番磁界及び前記第二交番磁界の各々を印加したときに得られる前記測定対象からの磁界を検出する検出コイルと、
    　前記検出コイルに流れる電流値又は電圧値の少なくとも一方を検出する検出手段と、
    　請求項１から請求項７のいずれか１項に記載の硬度演算装置と、を備える硬度測定システム。
  9. 　測定対象に対する磁界の印加に応じて検出コイルで検出される電流値又は電圧値の少なくとも一方を含む検出結果に基づいて、測定位置における硬度に関する情報である硬度情報を算出する硬度演算方法であって、
    　前記測定対象に第一周波数を有する第一交番磁界及び前記第一周波数よりも低い第二の周波数を有する第二交番磁界の印加に応じて検出される前記検出結果に基づいて、前記測定位置における硬度に対して変化する１又は複数の特徴量を算出し、
    　１又は複数の前記特徴量に基づいて、前記硬度情報を算出する、ことを含む硬度演算方法。
  10. 　測定対象に対する磁界の印加に応じて検出コイルで検出される電流値又は電圧値の少なくとも一方を含む検出結果に基づいて、測定位置における硬度に関する情報である硬度情報を算出する硬度演算プログラムであって、
    　コンピュータを、
    　前記測定対象に第一周波数を有する第一交番磁界及び前記第一周波数よりも低い第二の周波数を有する第二交番磁界の印加に応じて検出される前記検出結果に基づいて、前記測定位置における硬度に対して変化する１又は複数の特徴量を算出する特徴量算出手段、及び、
    　前記特徴量に基づいて、前記硬度情報を算出する硬度情報手段として機能させるための硬度演算プログラム。
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