WO2026009486A1 - 金属体検査装置 - Google Patents

金属体検査装置

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WO2026009486A1
WO2026009486A1 PCT/JP2025/005595 JP2025005595W WO2026009486A1 WO 2026009486 A1 WO2026009486 A1 WO 2026009486A1 JP 2025005595 W JP2025005595 W JP 2025005595W WO 2026009486 A1 WO2026009486 A1 WO 2026009486A1
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WO
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signal
magnetic
unit
detection unit
magnetic sensor
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Application number
PCT/JP2025/005595
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English (en)
French (fr)
Inventor
龍三 川畑
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Hitachi High Tech Corp
Original Assignee
Hitachi High Tech Corp
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Publication date
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Classifications

    • 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
    • G01N27/82—Investigating or analysing materials by the use of electric, electrochemical, or magnetic means by investigating magnetic variables for investigating the presence of flaws
    • G01N27/83—Investigating or analysing materials by the use of electric, electrochemical, or magnetic means by investigating magnetic variables for investigating the presence of flaws by investigating stray magnetic fields

Definitions

  • This disclosure relates to a metal object inspection device.
  • rail transport means that trains pass over rails more than 20 times per hour. Rails used in this way are subjected to extremely heavy loads from the traveling trains, making them prone to developing defects such as cracks and other damage. For this reason, in order to maintain the safety and reliability of rail transport, there is a demand for rail flaw detection technology that can accurately inspect rails on a regular basis to determine whether cracks have occurred.
  • Patent Document 1 discloses a rail inspection device that generates inspection data related to the deterioration of railway rails, and includes a first oscillator coil and a second oscillator coil that are positioned on a surface facing the railway rail and generate alternating magnetic fields in opposite directions, and a receiver coil that is positioned midway between or near the oscillator coils and outputs a magnetic field waveform based on the magnetic field received from the oscillator coils as inspection data.
  • Patent Document 1 also discloses that, based on the inspection data, the waveform of the cosine component of the inspection data is compared with the waveform of the square root of the sum of the squares of the cosine component and the sin component of the inspection data, and the parts where these waveforms differ are identified as deteriorated areas of the rail.
  • an oscillator coil generates a sine wave as an AC magnetic field.
  • Damage to rails for railway vehicles is a natural flaw, and therefore includes a mixture of fine and deep cracks. Such damage to rails cannot be detected with high accuracy even using conventional technology such as that described in Patent Document 1. In such cases, the criteria for determining the level at which rail replacement is necessary must be set high. This results in the need to frequently replace rails, which increases costs.
  • the purpose of this disclosure is to detect with high accuracy the degree of damage in the depth direction of the metal object being inspected.
  • the metal object inspection device disclosed herein comprises a magnetic detection unit having a magnetic sensor unit, a distance detection unit, and a controller connected to the magnetic detection unit and the distance detection unit, and is installed on a mobile object that moves relative to the metal object being inspected.
  • the distance detection unit detects the distance traveled by the mobile object relative to the metal object.
  • the magnetic sensor unit has a first oscillation coil, a second oscillation coil, and a receiving coil, and is positioned facing the metal object.
  • the receiving coil is positioned between the first oscillation coil and the second oscillation coil, and the first oscillation coil and second oscillation coil are configured to generate alternating current magnetic fields in mutually opposite directions.
  • the alternating current magnetic field is a square wave or a ramp wave, and the receiving coil detects leakage magnetic flux generated from the metal object excited by the alternating current magnetic field.
  • This disclosure makes it possible to detect the degree of damage in the depth direction of the metal object being inspected with high accuracy.
  • FIG. 1 is a schematic diagram showing a rail inspection device according to a first embodiment of the present disclosure.
  • FIG. FIG. 2 is a perspective view showing the magnetic detection unit 2 of FIG. 1 .
  • FIG. 2 is a bottom view showing the magnetic detection unit 2 of FIG. 1 .
  • 2 is a partially cutaway plan view showing the magnetic detection unit 2 of FIG. 1.
  • 4 is a schematic diagram showing an operating state of one of the magnetic sensor units 21A, 21B, and 21C in FIG. 3.
  • FIG. 4 is a schematic diagram showing an operating state when one of the magnetic sensor units 21A, 21B, and 21C in FIG. 3 passes above a singular point on a rail 200.
  • FIG. 10A to 10C are explanatory diagrams showing processes 1 to 3 relating to the monitoring information extraction and analysis process using continuous wavelet transform in the rail inspection device of the first embodiment.
  • FIG. 7B is an explanatory diagram showing processes 4 to 6 following process 3 in FIG. 7A.
  • FIG. 10 is an explanatory diagram showing a monitoring information extraction and analysis process using a short-time Fourier transform in the rail inspection device of the first embodiment.
  • 7B is a table showing an example of data 222 obtained in process 2 of FIG. 7A.
  • 7B is a table showing an example of data 333 obtained in process 3 of FIG. 7A.
  • 7C is a flowchart showing a discrete wavelet transform performed before the continuous wavelet transform of process 5 shown in FIG. 7B.
  • FIG. 10 is a flowchart showing a hierarchical decomposition of the detection signal g(t) shown in FIG. 9.
  • 1 is a block diagram showing the overall configuration of a rail inspection device 1 according to a first embodiment.
  • 11B is a graph showing an example of a digital oscillation signal output from the oscillator 33 of FIG. 11A.
  • 11B is a graph showing another example of the digital oscillation signal output from the oscillator 33 of FIG. 11A.
  • 11B is a graph showing another example of the digital oscillation signal output from the oscillator 33 of FIG. 11A.
  • FIG. 11B is a block diagram showing the detection unit 34 of FIG. 11A.
  • 11B is a flowchart showing rail monitoring data processing executed by the data processing unit 43 of the evaluation unit 7 of FIG. 11A.
  • FIG. 10 is a bottom view showing the magnetic detection unit 2 of the second embodiment.
  • FIG. 10 is a partially cutaway plan view showing a magnetic detection unit 2 according to a second embodiment.
  • FIG. 10 is a block diagram showing the overall configuration of a rail inspection device 1 according to a second embodiment.
  • a rail inspection device that inspects rails used in railway vehicle tracks as the metal object to be inspected is described as an example of a metal object inspection device according to the present disclosure.
  • the metal object inspection device is not limited to this example, and the inspection object can also be a metal object having a surface shape made of twisted wires called strands, such as wire ropes used in elevators, cranes, etc.
  • FIG. 1 is a schematic diagram showing a rail inspection device according to a first embodiment of the present disclosure.
  • rail inspection device 1 (metal object inspection device) comprises a magnetic detection unit 2, a distance detection unit 3, a processing unit 4 (controller), a power supply 88, and connection cables 60 and 61.
  • Rail inspection device 1 is installed on a mobile object 100.
  • Mobile object 100 comprises wheels 300 for traveling on rails 200. Wheels 300 rotate while in contact with rail treads 200a.
  • Mobile object 100 is, for example, a railway vehicle.
  • the object to be inspected (monitored) by rail inspection device 1 is rail 200.
  • Magnetic detection unit 2 and processing unit 4 are connected by connection cable 60.
  • Distance detection unit 3 and processing unit 4 are connected by connection cable 61.
  • the magnetic detection unit 2 is installed on the outside of the bottom surface of the mobile body 100, facing the rail tread surface 200a of the rail 200.
  • the distance detection unit 3, processing unit 4, and power supply 88 are installed inside the mobile body 100.
  • the power supply 88 supplies driving power to the magnetic detection unit 2, distance detection unit 3, and processing unit 4, causing them to operate.
  • the magnetic detection unit 2 detects the state of the rails 200. The signal resulting from this detection is sent to the processing unit 4 via the connection cable 60.
  • the axis of rotation of the wheels 300 of the moving body 100 is the axle 400.
  • the axle 400 is connected to the distance detection unit 3 via the tachometer generator 500.
  • the operation of the tachometer generator 500 is detected by the distance detection unit 3.
  • the processing unit 4 then collects signals from the magnetic detection unit 2 and the distance detection unit 3, and performs processing such as analysis and display using the signals. In other words, the processing unit 4 monitors the condition of the rails 200.
  • the power supply 88 may be a stabilized power supply circuit powered by the AC power supply. If an AC power supply is not available, the power supply 88 may be an uninterruptible power supply unit with a built-in battery.
  • Figure 2 is a perspective view showing the magnetic detection unit 2 in Figure 1.
  • the magnetic detection unit 2 has an integrated structure in which an upper housing 26 and a lower housing 20 are fixed vertically.
  • a flange 25 is provided on the upper side of the upper housing 26.
  • the upper housing 26 and the lower housing 20 have a rectangular parallelepiped shape.
  • a connector 28 is provided on one side of the upper housing 26.
  • a connector 62 provided on one end of a connection cable 60 is configured to be connected to the connector 28.
  • Connector 28 and connector 62 have a dustproof and waterproof structure. This structure prevents foreign matter such as dust or water from entering through the gap when connecting connector 28 and connector 62, which could cause malfunction of magnetic detection unit 2 or poor connection of connection cable 60.
  • a through-type connector is suitable for connector 28, as it can be inserted into connector 62 and tightened to prevent detachment or loosening due to vibration and prevent the intrusion of dust and water.
  • connectors other than through-type connectors may also be used as long as they are designed to prevent foreign matter such as dust or water from entering the interior of magnetic detection unit 2 at the position where magnetic detection unit 2 is attached.
  • Through holes 25a are formed in the four corners of the flange 25.
  • the mobile body 100 (see Figure 1) has screw holes (not shown) at positions opposite the through holes 25a at the installation location of the magnetic detection unit 2. Then, by inserting a bolt (not shown) into the through hole 25a via a washer (not shown), and tightening the bolt into a screw hole provided in the mobile body 100, the magnetic detection unit 2 is fixed in a predetermined position on the mobile body 100.
  • the lower housing 20 is made of a non-magnetic material and contains a magnetic sensor group 21 that detects the state of the rail 200.
  • the upper housing 26 also contains a preamplifier 210 that amplifies the magnetic signals detected by the magnetic sensor group 21. Details of the magnetic sensor group 21 and the preamplifier 210 will be described later.
  • the magnetic detection unit 2 is fixed to the mobile object 100, measures are required to protect it from vibrations and shocks caused by the rocking motion of the mobile object 100 when it moves on the rails 200. Therefore, the internal spaces of the upper housing 26 and the lower housing 20 are molded with a resin by injecting a filler (not shown) that has insulating and non-magnetic properties. This structure reduces the vibrations and shocks that the magnetic sensor unit group 21 and the preamplifier unit 210 receive, and prevents damage to the magnetic sensor unit group 21 and the preamplifier unit 210 and deviation of the detection position of the magnetic sensor unit group 21.
  • the upper housing 26 and the lower housing 20 are rectangular parallelepipeds, but these shapes may also be other shapes such as a cube, a cylinder, or a prism, depending on conditions such as the installation space in the mobile body 100 to be used.
  • three magnetic sensor units are installed in one lower housing.
  • Figure 3 is a bottom view showing the magnetic detection unit 2 in Figure 1.
  • Lower housing 20 has magnetic sensor units 21A, 21B, and 21C.
  • Each of magnetic sensor units 21A, 21B, and 21C has an oscillator coil 5A, 5B, and a receiver coil 6. Each of these coils is made by winding coated copper wire.
  • receiver coil 6 is positioned between oscillator coil 5A and oscillator coil 5B.
  • magnetic sensor unit 21A will also be referred to as the "first magnetic sensor unit,” magnetic sensor unit 21B as the “second magnetic sensor unit,” and magnetic sensor unit 21C as the "third magnetic sensor unit.”
  • oscillator coil 5A will also be referred to as the "first oscillator coil,” and oscillator coil 5B as the "second oscillator coil.”
  • the lower surface of the lower housing 20 and flange 25 is rectangular.
  • the magnetic detection unit 2 is positioned so that the long side of the rectangle is parallel to the direction of movement of the mobile object 100.
  • Magnetic sensor unit 21A is positioned so that the long side of the rectangle is parallel to the direction of movement of mobile unit 100.
  • Magnetic sensor unit 21B is positioned so that the long side of the rectangle is perpendicular to the direction of movement of mobile unit 100.
  • Magnetic sensor unit 21C is positioned so that the long side of the rectangle intersects diagonally with the direction of movement of mobile unit 100.
  • An alternating current of a predetermined oscillation frequency f flows from the processing unit 4 (see Figure 1) via the connection cable 60 to the oscillator coils 5A and 5B of the magnetic sensor units 21A, 21B, and 21C, respectively.
  • This generates an alternating current magnetic field from each of the oscillator coils 5A and 5B, exciting the rail 200.
  • the magnetic flux generated from the excited rail 200 generates an induced voltage in the receiving coil 6.
  • Figure 3 shows a case where three magnetic sensor units 21A, 21B, and 21C are installed
  • the metal object inspection device according to the present disclosure is not limited to this and includes devices with one, two, or four or more magnetic sensor units.
  • the second embodiment described below shows a case where N magnetic sensor units are installed.
  • At least two of the multiple magnetic sensor units are arranged so that the directions of the straight lines connecting the centers of gravity of the first oscillator coil and the second oscillator coil for those two magnetic sensor units are different from each other.
  • Figure 4 is a partially cutaway plan view showing the magnetic detection unit 2 in Figure 1.
  • FIG 4 shows the configuration of the preamplifier unit 210 installed inside the upper housing 26.
  • the preamplifier unit 210 has three amplification filter units 22A, 22B, and 22C and a printed circuit board 210a on which they are mounted.
  • the amplification filter units 22A, 22B, and 22C perform amplification and filtering on the induced voltage generated in the receiving coils 6 (see Figure 3) installed in each of the magnetic sensor units 21A, 21B, and 21C.
  • the results of this processing are sent to the processing unit 4 via the connection cable 60 (see Figure 1).
  • the processing unit 4 analyzes the received signal and detects the magnetic signal generated from the rail 200.
  • the upper housing 26, which houses the preamplifier unit 210 is made of a metal such as aluminum, which functions as an electromagnetic shield.
  • a metal such as aluminum
  • the upper housing 26 and flange 25 are made of a single unit using metal cutting. This is because the number of components of the magnetic detection unit 2 is reduced, improving strength.
  • an aluminum alloy is used for the upper housing 26, it is desirable to perform an anodizing process or the like to form an oxide film on the surface of the aluminum alloy in order to increase surface hardness, improve corrosion resistance, and provide insulation.
  • the lower housing 20 houses oscillator coils 5A and 5B, which generate an AC magnetic field, and receiver coil 6, which detects changes in the magnetic field generated by rail 200 (metal body). Furthermore, since the magnetic detection unit 2 is installed outside the mobile object 100 and is used under conditions where it is subjected to wind pressure and collisions with muddy water, dust, etc. while the mobile object 100 is moving, it is preferable to use a material with excellent toughness and corrosion resistance, such as fiber-reinforced resin, for the lower housing 20.
  • a material with excellent toughness and corrosion resistance such as fiber-reinforced resin
  • GFRP glass fiber-reinforced plastic
  • the lower housing 20 is provided with a screw-in insert nut (not shown) on the side that comes into contact with the upper housing 26, and is fixed to the upper housing 26 with a screw.
  • the upper housing 26 and lower housing 20 are also bonded at their contact surfaces with a highly weather-resistant silicone contact agent, sealing any gaps and forming an integrated unit.
  • connection cable 60 connecting the magnetic detection unit 2 and the processing unit 4 includes the power supply line of the preamplifier unit 210, the output signal line of the receiving coil 6 (see Figure 3) via the amplification filter units 22A, 22B, and 22C, and the input signal line of the excitation signal to the oscillator coils 5A and 5B (see Figure 3).
  • the connection cable 60 is affected by noise caused by electromagnetic waves traveling through space, this will affect the detection of the magnetic signal from the rail 200. For this reason, it is preferable to use a multi-pair shielded cable with excellent noise resistance, such as a twisted pair shielded wire, for the connection cable 60.
  • the connection cable 60 may be divided into two cables.
  • one cable is a multi-pair shielded cable including the power supply line of the preamplifier unit 210 and the output signal line from the amplification filter units 22A, 22B, and 22C (a wiring that transmits the amplified output signal of the receiving coil 6 to the outside).
  • the other cable is another multi-pair shielded cable that includes the input signal lines for the excitation signals to the oscillator coils 5A and 5B.
  • connection cable 60 is fixed to the underside of the mobile body 100 facing the rail 200, and is connected to the processing unit 4 via an inlet provided in the mobile body 100.
  • the connection cable 60 is firmly fixed and held in place using fasteners such as cable ties to prevent loosening on the underside of the mobile body 100, in order to prevent interference with the movement of the mobile body 100 and noise generation due to the connection cable 60 shaking.
  • fasteners such as cable ties to prevent loosening on the underside of the mobile body 100, in order to prevent interference with the movement of the mobile body 100 and noise generation due to the connection cable 60 shaking.
  • the following describes the distance detection unit 3 (see Figure 1), which detects the travel distance of the moving object 100.
  • the distance detection unit 3 is a rotary encoder.
  • a pulse signal is generated. By counting these pulse signals, the amount of movement associated with the rotation of the rotation shaft can be calculated.
  • the rotation of the axle 400 of the wheel 300 of the mobile object 100 is transmitted to the rotation shaft of the rotary encoder (distance detection unit 3) via a tachometer generator 500.
  • the tachometer generator 500 includes a pulley and a timing belt attached to the axle 400 and the rotating shaft of the rotary encoder. That is, when the mobile object 100 moves, the axle 400 rotates in response to the operation of the wheel 300, and this movement is transmitted to the tachometer generator 500, causing the rotating shaft of the rotary encoder to rotate at the same time.
  • the pulse signal output from the distance detection unit 3 is sent to the processing unit 4 via the connection cable 61.
  • the processing unit 4 receives the pulse signal in synchronization with the output signal from the magnetic detection unit 2.
  • Rotary encoder described above uses an incremental method that counts and measures pulses generated in response to rotations from the measurement start point, but it can also use an absolute method that measures the absolute angular position of the rotary encoder's rotating shaft.
  • Rotary encoders can also use a variety of measurement methods, including an optical method in which light is shone onto an internal slitted disk to obtain rotational position information as an optical pulse signal that passes through the slitted disk; a magnetic method in which rotational position information is obtained from a rotating disk with a magnetic pattern formed on it, and a pulse signal is output from periodic changes in the magnetic field; an electrostatic method consisting of a transmitter, receiver, and rotor fixed inside the encoder, which outputs distance information based on changes in capacitance as the rotor rotates; and a contact method in which electrical signals generated when electrical contacts inside the encoder come into contact as the rotating shaft rotates are converted into the amount of rotation. Any of these methods may be used.
  • ⁇ Principle of detecting unusual points on rails, etc.> 5 is a schematic diagram showing the operating state of one of the magnetic sensor units 21A, 21B, and 21C shown in FIG.
  • the direction of movement of the moving body i.e., the direction of movement of the magnetic detection unit
  • the direction perpendicular to the bottom surface of the receiving coil 6, i.e., the vertically upward direction on the rail tread surface 200a of the rail 200 is defined as the "y direction.”
  • This diagram shows an example of a case where there are no peculiar points on the rail 200.
  • a state where there are no peculiar points means that there are no defects such as cracks, no damage, etc., and no structural changes in areas where the rails 200 are connected (for example, joints, welds, bolt installation points, etc., structural changes that are not damage to the rail 200, etc.).
  • the magnetic flux components interlinking with the receiving coil 6 are canceled out because the magnetic flux ⁇ A and magnetic flux ⁇ B are in opposite directions, and depend on the strength balance of the magnetic flux ⁇ A and ⁇ B. Therefore, if there are no singular points on the rail 200, the magnetic flux interlinking with the receiving coil 6 will be nearly zero, and the induced voltage of the receiving coil 6 will also be nearly zero.
  • Figure 6 is a schematic diagram showing the operating state when one of the magnetic sensor units 21A, 21B, and 21C in Figure 3 passes above a unique location on the rail 200.
  • peculiar points 202 include defects such as cracks, damage, and structural changes such as at the points where rails 200 are connected.
  • peculiar points 202 on rail 200 are points that have magnetic properties that differ from those of normal rail 200. Therefore, peculiar points 202 can be broadly divided into “damaged points” where defects such as cracks or damage exist, and "structural points” where structural changes exist such as at the points where rails 200 are connected.
  • the magnetic flux ⁇ B of the oscillator coil 5B is affected by the singularity 202, causing the magnetic flux to leak from the rail tread 200a.
  • the change in induced voltage of the receiver coil 6 when it passes above the singularity 202 is significantly larger than when there is no singularity, as shown in Figure 5.
  • the rail inspection device 1 of this embodiment detects the generated leakage magnetic field by utilizing the phenomenon in which the flow of magnetic flux generated in the rail 200, which is the object being inspected, changes near a singular point 202 as shown in Figure 6.
  • An analytical model for this leakage magnetic field can represent the leakage magnetic field generated in space based on a dipole model.
  • the leakage magnetic field component generated from the y direction of the rail 200 exhibits bipolar magnetic flux changes with extreme values (maximum and minimum values) in the x direction, with the center position of the joint as an inflection point when the mobile body 100 moves.
  • the singular location is a structure that is a joint with a gap in the rail 200, but detection is similar when the singular location 202 is damaged.
  • the magnetic permeability of the gap at the damaged location differs significantly from the magnetic permeability of the rail 200, resulting in magnetic resistance and disruption of the flow of magnetic flux. This disruption of the magnetic flux flow causes the magnetic flux flowing on the rail tread 200a to bypass the crack, generating leakage magnetic flux from the rail tread 200a.
  • the magnetic detection unit 2 passes above the damaged location, the strength balance between the magnetic flux ⁇ A and the magnetic flux ⁇ B in the rail 200 is disrupted (see Figure 6), just as when detecting the above-mentioned structure, and the magnetic detection unit 2 can detect the presence of the damaged location.
  • Figure 7A is an explanatory diagram showing processes 1 to 3 related to the monitoring information extraction and analysis process using continuous wavelet transform in the rail inspection device of this embodiment.
  • Figure 7B is an explanatory diagram showing processes 4 to 6 that follow process 3 in Figure 7A.
  • the detection signal acquired by the magnetic detection unit 2 is time series data 111 that represents the time series of the detection signal strength (Process 1).
  • the response waveform of the detection signal changes depending on the movement speed of the moving object 100. In other words, the response waveform is movement speed dependent.
  • the response time is long, whereas when the moving speed is fast, the response time is short.
  • the response waveform at a singular location does not always have the same shape. Therefore, even if signals come from the same singular location, it is difficult to detect them as the same singular location.
  • the settings of the filter applied to remove the noise must be changed depending on the moving speed, which makes application complicated.
  • the detection signal from the magnetic detection unit 2 is therefore transmitted to the processing unit 4 in synchronization with the output signal from the distance detection unit 3, and the processing unit 4 converts the time series data 111 of the detection signal into data 222 (correlation data) that indicates changes in the detection signal strength relative to the travel distance (Process 2).
  • data 222 correlation data
  • the travel speed of the mobile object 100 is constant, sampling of this data 222 can be performed at equal travel distance intervals (i.e., at equal intervals). However, in reality, the travel speed is not always constant and is not sampled at equal intervals due to the acceleration and deceleration of the mobile object 100.
  • the processing unit 4 converts the data 222 obtained in process 2 into data 333 with evenly spaced sampling by interpolating the sampling intervals (process 3).
  • the sampling interval in data 333 is set to a constant interval of 1 mm, for example. In this case, it is desirable to set this value to a value that matches the resolution required for monitoring the rail 200 being inspected.
  • Figure 8A is a table showing an example of data 222 obtained in process 2 of Figure 7A.
  • Figure 8B is a table showing an example of data 333 obtained in process 3 of Figure 7A.
  • Figure 8A shows data in which an ID (identification number) is assigned to each travel distance in process 2 (see Figure 7A) using signals acquired from the magnetic detection unit 2 and the distance detection unit 3 (see Figure 1), and the ID, travel distance, and detected signal strength relative to the travel distance are associated with each other.
  • the distance intervals are not equal because they depend on the moving speed of the moving body 100 described above.
  • the detection signal strength of the distance is calculated by interpolation (e.g., linear interpolation) according to the desired sampling interval (e.g., the sampling interval indicated by a set value).
  • FIG. 8B shows data that corresponds the interpolation process ID, the uniform sampling movement distance, and the detection signal strength for this movement distance, calculated by process 3. In this figure, an example of data sampled at equal intervals of 1 mm is shown.
  • the detection signal strength at a distance of 1 mm shown in Figure 8B (interpolation process ID is 2), calculated from the stored data shown in Figure 8A, is obtained by linear interpolation of the detection signal strength data between two points (IDs are 2 and 3) at distances of 0.5 mm and 1.3 mm shown in Figure 8A, which are located before and after the distance of 1 mm shown in Figure 8B.
  • this linear interpolation is expressed by the following equation as a linear function of X that connects two points ( Xi , Yi ) and ( Xi+1 , Yi +1 ) with a straight line to obtain an approximation of a function Y for an arbitrary point X.
  • Y a Y i +(Y i+1 ⁇ Y i ) ⁇ (X a ⁇ X i )/(X i+1 ⁇ X i )
  • X i ⁇ X a ⁇ X i+1 holds.
  • FIG 8B interpolated data of the detected signal strength for equal sampling distances with a movement distance interval of 1 mm is shown. Note that the movement distance interval in the interpolation process is not limited to 1 mm, and can be set to any value by the processing unit 4.
  • the data 333 obtained in process 3 shown in Figure 7A has a uniform sampling interval. This allows a spatial filter to be applied to the detection signal.
  • the spatial filter is the band-pass filter 444 of process 4 shown in Figure 7B.
  • the band-pass filter 444 consists of a high-pass filter and a low-pass filter.
  • bandpass filter 444 By using the bandpass filter 444, it is possible to extract only the signal components necessary to extract the anomalous location. For example, signal changes over distances greater than the size of the magnetic detection unit 2 that performs signal detection, or signal changes over distances smaller than the size of the receiving coil 6 built into the magnetic detection unit 2, can be considered electrical noise caused by the shaking of the mobile object 100 or external disturbances during measurement.
  • the bandpass filter 444 used in process 4 shown in Figure 7B is shown as an example of extracting detection signal components for a distance range of 20 mm to 1 m from the cutoff spatial frequency.
  • the cutoff spatial frequency can be freely set depending on the rail to be inspected.
  • data 333 represents the change in detection signal strength relative to the movement distance, so the detection signal can be handled without being affected at all by the movement speed of the moving object 100.
  • the detection signal data 555 cleansed by process 4 is subjected to extraction and analysis processing of the spectral response of the detection signal in the selected test section 666 by processing unit 4 (process 5 shown in Figure 7B).
  • a continuous wavelet transform is applied to the spectral response of the test section 666.
  • the singular points on the rail 200 are not generally periodic and do not occur continuously. Therefore, the detection signal does not occur as a periodic change, but is observed as a sudden change.
  • the continuous wavelet transform allows for a variable area to be used when extracting the detection signal from the travel distance domain, so it can process the gently fluctuating components of the detection signal using a longer analysis area, and the finely fluctuating components of the detection signal using a shorter analysis area. This makes it possible to effectively grasp the fluctuation characteristics of non-stationary or transient detection signals that occur in singular locations.
  • ⁇ is the spatial frequency resolution defined by the wavelet function used
  • ⁇ is the distance resolution defined by the wavelet function used.
  • the detection signal (defined as g(t)) subjected to data cleansing in process 4 is subjected to continuous wavelet transform T(a, b) by convolution with wavelet function ⁇ a,b (t).
  • This continuous wavelet transform T(a, b) is expressed by the following equation (1).
  • Equation (3) used in the above equation (1) is the complex conjugate of the continuous wavelet function ⁇ a,b (t), where ⁇ represents the base of the wavelet function called the mother wavelet.
  • the scale parameter a which contains information related to the spatial frequency
  • the shift parameter b which contains information related to the travel distance
  • Typical continuous wavelet functions include the Mexican hat function, Meyer function, Morlet function, and Symlet function, and any of these functions can be used, and may be selected depending on the response of the rail being inspected.
  • the Mexican hat function when used as the continuous wavelet function, the Mexican hat function has the shape of a second-order derivative of a Gaussian function, and the mother wavelet ⁇ is expressed by the following equation (4).
  • any waveform shape can be used for the continuous wavelet function. If the shape of the response waveform to be obtained from the rail 200 is known in advance, a wavelet function with a shape similar to that waveform can be created and wavelet transform performed in processing unit 4.
  • a wavelet function with a shape similar to that waveform can be created and wavelet transform performed in processing unit 4.
  • two parameters, a and b, are defined and used for processing.
  • a is a coefficient used to expand or contract the wavelet function; increasing the value stretches the wavelet function in the distance axis direction, and decreasing the value shrinks it in the distance axis direction.
  • b is a coefficient used to shift the wavelet function in the distance axis direction.
  • the parameter a is changed from large to medium to small (a 1 , a 2 , a 3 ) to illustrate the image of the expansion/contraction operation of the wavelet function.
  • graph 777 is created (process 6 shown in Figure 7B) displaying a color contour showing a signal intensity bar of the detection signal.
  • the vertical axis represents spatial frequency and the horizontal axis represents the distance traveled by moving object 100.
  • the spatial frequency components of the detection signal differ depending on the type of anomalous location, it is possible to monitor information about the anomalous location, including the spectral response (pattern, spatial frequency range in which the signal occurs, etc.) of the anomalous location extracted using the color contour display.
  • This color contour display makes it possible to visualize anomalous locations by using the spectral response in wavenumber space of the detection signal data 555 that has been data cleansed using a spatial filter (bandpass filter 444), which is also effective in terms of usability.
  • the rail being inspected is infrastructure equipment, welded joints and other structures for maintaining the equipment are present at specific intervals, while abnormal areas on the rail due to damage are likely to occur irregularly. Therefore, it is possible to detect (distinguish) structures and damage from differences in spectral response in wavenumber space and the regularity of response patterns that occur in the inspection section.
  • the detection signal from the magnetic detection unit 2 is data cleansed by spatial filtering in process 4, but there are cases where observation noise originating from the device or usage environment cannot be efficiently removed. In such cases, appropriate processing is required to address the noise contained in the detection signal obtained by process 4.
  • Figure 9 is a flowchart showing the discrete wavelet transform performed before the continuous wavelet transform of process 5 shown in Figure 7B.
  • the discrete wavelet transform shown in Figure 9 separates the detected signal into a linear combination of different resolution components.
  • j is called the level and represents a doubling of the enlargement or reduction.
  • j and k are integers.
  • the detection signal (g(t) above) from the magnetic detection unit 2, which has undergone data cleansing by spatial filtering in process 4 can be expanded into a series based on a discrete wavelet function, and can be separated as the value of j increases. Note that hereinafter, g(t) corresponding to level j will be represented as g j (t).
  • Equation (8) used in the above equation (7) is the discrete wavelet coefficient.
  • the discrete wavelet transform S(j, k) is expressed in the same format as continuous wavelet processing, as shown in equation (9) below.
  • the above series expansion corresponds to a process of approximating using a linear combination of wavelet functions, and the accuracy of the approximation of the detection signal g(t) using this approximation process depends on the level, with the approximation becoming coarser as the level value increases.
  • the approximation function of the level j of the signal g(t) is expressed as a series by the following equation (10).
  • the detection signal g(t) is obtained with the highest accuracy when the level is 0.
  • the detection signal g(t) is a continuous signal, and N values (a 1 , ..., a N ) are obtained by sampling at regular intervals (for example, at intervals of 1 mm moving distance).
  • N values for example, at intervals of 1 mm moving distance.
  • the detection signal g(t) is approximated hierarchically.
  • This hierarchical approximation is a process in which the value of every two consecutive data pieces of eight data pieces (a 1 , ..., a 8 ) is replaced with the average value of those pieces.
  • the eight data pieces (a 1 , ..., a 8 ) are replaced with four data pieces ((a 1 + a 2 )/2, (a 3 + a 4 )/2, (a 5 + a 6 )/2, (a 7 + a 8 )/2).
  • a similar process is performed in which the value of every two consecutive data pieces of the replaced four data pieces is replaced with the average value of those pieces.
  • the detection signal g(t) is decomposed hierarchically by calculating data h(t) obtained by subtracting the data before and after the approximation.
  • Figure 10 is a flowchart showing the hierarchical decomposition of the detection signal g(t) shown in Figure 9.
  • h1 (t) is obtained from g1 (t), which is approximate data.
  • h2 (t) can be decomposed from g1 (t), which is data at level 1.
  • g0 (t) is decomposed into g3 (t) and h3 (t).
  • the original data g0 (t) can be reproduced as the sum of g3 (t), h1 (t), h2 (t), and h3 (t).
  • noise removal is performed by calculating the discrete wavelet coefficients of the detection signal g(t) under conditions for each level value within a desired range, and smoothing the calculated discrete wavelet coefficients using a predetermined threshold T.
  • Thresholding processing performed in this noise removal includes hard thresholding and soft thresholding.
  • the wavelet coefficients used in hard thresholding are expressed by the following equation (11).
  • soft thresholding considers that the discrete wavelet coefficients contain both signal and noise, and removes the noise from all discrete wavelet coefficients to separate the signal.
  • the wavelet coefficients used in this soft thresholding are expressed by the following equation (12).
  • the threshold processing may be selected in a preferred manner depending on the detection signal g j (t).
  • a universal threshold T is used for the threshold processing.
  • the threshold T j at level j is expressed by the following equation (13):
  • n j is the length (number) of discrete wavelet coefficients at level j
  • ⁇ j is the standard deviation of the noise contained in the target detection signal g j (t).
  • the value of ⁇ j is unknown, so the median value of the absolute deviation of the discrete wavelet coefficients at the smallest scale is divided by 0.6745 as an estimate of the standard deviation, and a value adjusted to the standard deviation of the Gaussian distribution is used.
  • threshold processing may also be performed using the mini-max method, the SURE method, the HYBRID method, the cross-validation method, the Lorenz method, the Bayesian approach, or the like, and any of these may also be used.
  • the discrete wavelet coefficients obtained by the discrete wavelet transform are subjected to threshold processing at each level j according to the threshold value, and the detection signal g j (t) is reconstructed by the inverse discrete wavelet transform.
  • the reconstructed detection signal g j (t) is then subjected to the continuous wavelet transform of process 5 shown in FIG. 7B.
  • the spectral response in wavenumber space is output using a color contour display shown in process 6.
  • a short-time Fourier transform may be used in process 5. This is applicable when the detection signal constantly exhibits periodic fluctuations and anomalous locations are to be detected within those fluctuations.
  • Figure 7C is an explanatory diagram showing the monitoring information extraction and analysis process using short-time Fourier transform in the rail inspection device of this embodiment.
  • a short-time Fourier transform is performed in 1 mm increments for a predetermined section 1111, set to 1 m for example, in the region where the detection signal for the section being inspected exists. Based on the results obtained, a color contour display process for the spectral response similar to process 6 shown in Figure 7B is performed.
  • the continuous wavelet transform is an excellent analytical method that achieves both improved movement distance and spatial frequency resolution compared to the short-time Fourier transform.
  • periodic fluctuations reflecting the strands occur in the detection signal.
  • the short-time Fourier transform may be more suitable than the wavelet transform.
  • FIG. 11A is a block diagram showing the overall configuration of the rail inspection device 1 of this embodiment.
  • the processing unit 4 also includes an amplifier unit 31, a digital-to-analog converter unit 32, an oscillator unit 33, a detector unit 34, an analog-to-digital converter unit 35, a memory unit 36, and an evaluation unit 7.
  • the oscillator 33 outputs a digital oscillator signal with a predetermined oscillator frequency f.
  • This digital oscillator signal is preferably a rectangular wave or ramp wave.
  • the oscillator frequency f is selected to output a sufficient excitation magnetic field while ensuring sufficient sensitivity of the receiver coil 6, taking into account the impedance of the oscillator coils 5A and 5B.
  • the amplification filter units 22A, 22B, and 22C in the magnetic detection unit 2 amplify and filter the signal from the receiving coil 6 and transmit the result to the detection unit 34 of the processing unit 4.
  • This "filtering" is a low-pass filter that removes frequency components higher than the upper limit frequency of the oscillation frequency f in the settable variable range, taking into account the possibility of allowing flexibility in the setting of the oscillation frequency f, or a high-pass filter that removes frequency components lower than the lower limit frequency of the oscillation frequency f in the settable variable range.
  • the detection unit 34 uses the reference signal SR1 supplied from the oscillator 33 to generate signals X, Y, R, and ⁇ (details of these signals will be described later) based on the signals supplied from the amplification filter units 22A, 22B, and 22C, and supplies these signals to the analog-to-digital conversion unit 35.
  • the analog-to-digital conversion unit 35 converts each analog signal received from the detection unit 34 into a digital signal.
  • the distance detection unit 3 detects the rotation angle of the wheel 300 of the moving body 100 via a tachograph generator 500 connected to the axle 400 (see Figure 1). The distance detection unit 3 then outputs a pulse signal SP in response to a rotation of a predetermined angle.
  • the analog-to-digital conversion unit 35 converts the pulse signal SP into a digital signal and stores it in the memory unit 36.
  • the digital signal output from the analog-to-digital conversion unit 35 is stored as data in the memory unit 36.
  • the travel distance information of the moving body 100 stored in the memory unit 36 is supplied to the evaluation unit 7.
  • the evaluation unit 7 counts the pulse signals SP to calculate the travel distance of the moving body 100.
  • the evaluation unit 7 includes a control unit 42, a data processing unit 43, an output processing unit 44, an operation input unit 45, a display unit 46, and a memory unit 47.
  • the evaluation unit 7 executes an inspection processing program that identifies peculiar points 202 (see Figure 6) on the rail 200 based on the rail monitoring data received from the magnetic detection unit 2, the detection unit 34, the analog-to-digital conversion unit 35, and the memory unit 36.
  • "rail monitoring data” refers to data at all stages from the receiving coil 6 of the magnetic detection unit 2 to the evaluation unit 7.
  • the control unit 42 is, for example, a CPU (an example of a processor), and controls the reading of inspection data from the memory unit 36 and calculation processing, etc.
  • the data processing unit 43 performs inspection processing based on the inspection data (details will be described later).
  • the display unit 46 is an LCD (Liquid Crystal Display) or CRT display (CRT is an abbreviation for Cathode Ray Tube) that displays inspection results, etc.
  • the output processing unit 44 displays rail monitoring results, etc. on the display unit 46. In doing so, the output processing unit 44 performs processing to display the results in a visually easy-to-understand display format, appropriately using graphs or tables.
  • the operation input unit 45 is an information input means such as a keyboard, mouse, or touch panel.
  • FIG. 11B is a graph showing an example of a digital oscillation signal output from the oscillator 33 in FIG. 11A.
  • the digital oscillation signal shown in Figure 11B is a square wave.
  • the duty ratio can be set anywhere between 5 and 95%, but 20 to 80% is preferable, 30 to 70% is even more preferable, and 40 to 60% is particularly preferable.
  • Figure 11C is a graph showing another example of a digital oscillation signal output from the oscillator 33 of Figure 11A.
  • the digital oscillator signal shown in Figure 11C is a ramp wave with 0% symmetry.
  • Figure 11D is a graph showing another example of a digital oscillation signal output from the oscillator 33 in Figure 11A.
  • the digital oscillation signal shown in Figure 11D is a ramp wave with 100% symmetry.
  • a ramp wave e.g., 1 kHz
  • even harmonics (2 kHz, 4 kHz, 6 kHz, 8 kHz, etc.) can also be detected as leakage magnetic flux changes and acquired as flaw detection information.
  • flaw detection information for integer harmonics can be acquired simultaneously.
  • the controller extracts from the leakage magnetic flux a first signal based on the fundamental frequency of the square wave and a second signal based on odd-order harmonics of the square wave. It then outputs data on the first signal corresponding to the signal of travel distance and data on the second signal corresponding to the signal of travel distance.
  • the controller extracts from the leakage magnetic flux a first signal based on the fundamental frequency of the ramp wave and a second signal based on integer-order harmonics of the ramp wave. It then outputs data on the first signal corresponding to the signal of travel distance and data on the second signal corresponding to the signal of travel distance.
  • This configuration makes it possible to detect the degree of damage in the depth direction of the metal object being inspected with high accuracy.
  • Figure 12 is a block diagram showing the detection unit 34 in Figure 11A.
  • the detection unit 34 shown in this diagram includes a delay circuit 72, phase comparators 74 and 76, low-pass filters 78 and 80 (LPF), and calculators 82 and 84.
  • the received signal SS from the amplification filter unit group 22 is supplied to phase comparators 74 and 76.
  • the reference signal SR1 supplied from the oscillator 33 (see Figure 11A) is delayed by a delay circuit 72 by a time equivalent to a phase of 90° of the oscillation frequency f.
  • the delayed reference signal SR1 is called reference signal SR2.
  • the reference signal SR1 is supplied to phase comparator 76, and the reference signal SR2 is supplied to phase comparator 74.
  • the phase comparator 76 extracts the component of the received signal SS that is synchronized with the reference signal SR1.
  • the extracted signal is filtered by low-pass filter 80.
  • the low-pass filter 80 outputs the processing result as a cosine signal X.
  • phase comparator 74 extracts a component of the received signal SS that is synchronized with the reference signal SR2.
  • the extracted signal is filtered by a low-pass filter 78, which outputs the result as a sine signal Y.
  • the calculator 84 calculates ⁇ (X 2 +Y 2 ), i.e., (X 2 +Y 2 ) 0.5 , and outputs the result as an amplitude signal R.
  • the calculator 82 calculates the arc tangent of (Y/X), i.e., a tan(Y/X), and outputs the result as a phase difference signal ⁇ .
  • the detection unit 34 supplies the above-mentioned signals X, Y, R, and ⁇ to the memory unit 36 via the analog-to-digital conversion unit 35 (see FIG. 11A). Note that in the example shown in this figure, the detection unit 34 outputs all of the signals X, Y, R, and ⁇ , but the amplitude signal R and phase difference signal ⁇ may be calculated by the data processing unit 43 (see FIG. 11A) based on the cosine signal X and sine signal Y, rather than by the detection unit 34.
  • the detection unit 34 detects the sine signal Y in addition to the cosine signal X.
  • Information related to rail monitoring can be obtained using either the cosine signal X or the sine signal Y.
  • the cosine signal X is used, adjustments must be made to set the phase of the reference signal so that the amplitude of the cosine signal X is maximized during inspection. This phase setting must be adjusted each time inspection conditions change, such as when the target rail changes, when the distance between the rail and the magnetic detection unit changes, or when the excitation frequency of the oscillating coil in the magnetic detection unit changes.
  • the detection unit 34 shown in this diagram can calculate the phase difference by simultaneously detecting the cosine signal X and the sine signal Y, making it possible to perform inspections without phase adjustment. It is also possible to simultaneously obtain not only the change in amplitude of the detection signal but also the change in phase difference, allowing for more detailed rail monitoring information to be obtained. Furthermore, the value of the amplitude signal R that can be calculated by the calculator 84 (or the evaluation unit 7 (see Figure 11A)) is, in principle, constant even if the phase difference signal ⁇ fluctuates, which has the advantage that the process of optimizing the phase of the reference signal can be omitted.
  • FIG. 13 is a flowchart showing rail monitoring data processing executed by the data processing unit 43 of the evaluation unit 7 in FIG. 11A.
  • This process is executed at each specified control cycle.
  • the evaluation unit 7 acquires rail monitoring data from the memory unit 47 in step S2, and then acquires the distance pulse signal SP from the memory unit 47 in step S14. After step S14 is completed, the evaluation unit 7 converts the distance pulse signal SP into distance data SK in step S16. That is, the evaluation unit 7 calculates the distance data SK based on the number of times the distance pulse signal SP is detected by the distance detection unit 3 until the moving object 100 stops.
  • the distance data SK is the distance from a predetermined reference position (the starting position of the moving object) and may be an example of position data.
  • step S4 the evaluation unit 7 acquires spectral response data in wavenumber space using the distance data SK.
  • step S6 it is determined whether the spectral response data falls outside a predetermined reference range, i.e., a range of signal strength for which a lower limit value is set (step S6).
  • the "spectral response data" used for the determination is, for example, the amplitude signal R shown in FIG. 12. If a singularity 202 (see FIG. 6) is present, the amplitude signal R will clearly be large. Therefore, in step S6, the evaluation unit 7 compares the amplitude signal R with a predetermined threshold value R th1 . If “R > R th1 ", it is determined “Yes,” i.e., there is a possibility that a singularity exists. On the other hand, if "R ⁇ R th1 ", it is determined “No,” i.e., there is no singularity.
  • step S6 If the determination in step S6 is "No,” proceed to step S18. The details of this process will be described later.
  • step S6 the process proceeds to step S8.
  • step S8 the structure and damage are distinguished based on the spatial frequency region where an increase in signal intensity occurs for signals X, Y, R, ⁇ , etc., as shown in Figure 12.
  • step S18 a rail monitoring result is generated (step S18).
  • the "rail monitoring result” includes a correspondence between peculiar locations (structures and damage) and distance data SK.
  • the “rail monitoring result” may include a result indicating that no peculiar locations are found.
  • the data processing unit 43 outputs the rail monitoring results to the display unit 46, etc. (step S20), and ends the processing in this figure.
  • the lower housing 20 is made of a non-magnetic material and houses the magnetic sensor unit group 21, and the upper housing 26 is made of metal and houses the preamplifier unit 210. This allows the condition of the rail 200 to be detected stably.
  • the magnetic detection unit 2 excites the rail tread 200a of the rail 200 with an AC magnetic field and detects the magnetic flux generated on the rail tread 200a.
  • the processing unit 4 detects the singular point 202 on the rail tread 200a based on disturbances in the flow of magnetic flux. This makes it possible to accurately detect the condition of the rail 200.
  • the output processing unit 44 of the rail inspection device 1 displays the type and location of the detected anomalous point 202 on the display unit 46 as an image including a graph, etc. This allows the user to visually grasp the condition of the rail 200.
  • the discrimination result for the peculiar point 202 can be used to manage the structures and damage present on the rail 200. Furthermore, the processing unit 4 detects the position of the peculiar point 202 based on the distance pulse signal SP from the distance detection unit 3, and displays the result on the display unit 46. This allows the user to visually grasp the position of the unique point 202 .
  • FIG. 14 is a bottom view showing the magnetic detection unit 2 of this embodiment.
  • the magnetic detection unit 2 has a magnetic sensor group 21 made up of magnetic sensor units 21-1 to 21-N (N is an integer greater than or equal to 2).
  • the magnetic sensor units 21-1 to 21-N are arranged in a row along the width direction of the lower housing 20, i.e., the width direction of the rail 200 (see Figure 1).
  • the magnetic sensor unit 21-k (k is any integer between 1 and N) has an oscillator coil 5A-k, an oscillator coil 5B-k, and a receiver coil 6-k. Each of these coils is made by winding coated copper wire.
  • Oscillator coil 5A-k, receiver coil 6-k, and oscillator coil 5B-k are arranged along the direction of movement of rail 200 (see Figure 1).
  • the distance between oscillator coil 5A-k and receiver coil 6-k is equal to the distance between receiver coil 6-k and oscillator coil 5B-k.
  • Alternating currents with different frequencies are supplied to oscillator coils 5A-k and 5B-k from processing unit 4 (see Figure 1) via connection cable 60.
  • oscillator coils 5A-k and 5B-k generate AC magnetic fields with different frequencies, which excite rail 200, and magnetic flux generated from the excited rail 200 generates an induced voltage in each receiver coil 6-k.
  • Figure 15 is a partially cutaway plan view showing the magnetic detection unit 2 of this embodiment.
  • the preamplifier unit 210 has a printed circuit board on which the amplification filter unit group 22 is mounted.
  • the amplification filter unit group 22 has the same number (N) of amplification filter units 22-1 to 22-N as the magnetic sensor unit group 21 in FIG. 14.
  • the amplification filter unit 22-k (k is any integer between 1 and N) amplifies and filters the induced voltage generated in the receiving coil 6-k ( Figure 14) and transmits the results to the processing unit 4 via the connection cable 60 (see Figure 1).
  • the processing unit 4 analyzes the received signal and detects the magnetic signal generated from the rail 200. There is a 1:1 correspondence between the magnetic sensor unit 21-k ( Figure 14) and the amplification filter unit 22-k.
  • FIG. 16 is a block diagram showing the overall configuration of a rail inspection device 1 of this embodiment.
  • the magnetic detection unit 2 has magnetic sensor units 21-1 to 21-N and a preamplifier unit 210.
  • k is assumed to be any integer between 1 and N.
  • the magnetic sensor unit 21-k includes oscillator coils 5A-k and 5B-k and a receiver coil 6-k.
  • the preamplifier unit 210 includes an amplifier filter unit 22-k.
  • the amplifier filter unit 22-k is connected to the magnetic sensor unit 21-k.
  • the processing unit 4 includes amplifiers 31-1 to 31-N, N digital-to-analog converters 32, an oscillator 33, detectors 34-1 to 34-N, an analog-to-digital converter 35, a memory unit 36, and an evaluation unit 7.
  • N is an integer of 2 or greater, but may also be 1.
  • the digital-to-analog converter 32 converts the digital oscillation signal output by the oscillator 33 into an analog AC voltage.
  • the amplifier 31-k amplifies this AC voltage and applies it to the oscillator coils 5A-k and 5B-k of the magnetic sensor 21-k. As a result, an AC magnetic field with an inverted phase is generated from the oscillator coils 5A-k and 5B-k.
  • the spectral response in wavenumber space derived by the processing described above using Figures 7A, 7B, 8A, 8B, 9, and 10 is obtained for the entire area of the rail 200 occupied by multiple magnetic sensor units 21-k using the signals from the magnetic detection unit 2 and the distance detection unit 3. Therefore, when extracting anomalous locations, the response change in signal strength at specific spatial frequencies in the measurement area of the rail 200 can be determined, making it possible to grasp, for example, the distribution of damage occurrence, thereby enabling detailed rail monitoring.
  • the present disclosure is not limited to the above-described embodiments and various modifications are possible.
  • the above-described embodiments are provided as examples to facilitate understanding of the present disclosure, and the present disclosure is not necessarily limited to those including all of the described configurations.
  • the control lines and information lines shown in the figures are those considered necessary for explanation, and do not necessarily represent all control lines and information lines necessary in the product. In reality, it is possible to consider that almost all components are interconnected. Possible modifications of the above-described embodiments include, for example, the following:
  • the program for executing the signal processing shown in Figures 7A, 7B, 8A, 8B, 9, and 10 and the processing related to the flowchart shown in Figure 13 may be installed on a computer from a program source such as a portable storage medium or a server.
  • the rail inspection device 1 may be installed on any type of mobile object, including manual objects such as handcarts and self-propelled objects such as those powered by a motor or diesel engine.
  • the distance detection unit 3 can also be used in cases where the distance detection unit 3 is a self-propelled mobile body equipped with a tachometer generator that has the function of outputting distance information other than the distance pulse signal SP using the encoder described in the embodiment.
  • Alternative methods such as estimating the traveled distance based on acceleration information obtained from an acceleration sensor or measuring the traveled distance using laser Doppler may also be applied.
  • the rail inspection device 1 has a magnetic detection unit 2, a distance detection unit 3, and a processing unit 4 connected to the magnetic detection unit 2 and the distance detection unit 3.
  • the magnetic detection unit 2 has a magnetic sensor unit group 21, which is provided on a mobile body 100 that moves relatively on a rail 200 and detects, in a non-contact manner, a leakage magnetic field generated by AC excitation of the rail 200.
  • the distance detection unit 3 is provided on the mobile body 100 and detects the relative movement distance of the mobile body 100 with respect to the rail 200.
  • the processing unit 4 converts the time series data 111 representing the time series of the detection signal strength obtained from the magnetic detection unit 2 into data 222 representing the relationship between the movement distance and the detection signal strength based on the movement distance at each point in time detected by the distance detection unit 3.
  • the processing unit 4 extracts the spectral response in wavenumber space identified from the data 222 and outputs monitoring information based on the extracted spectral response. From the monitoring information, peculiar locations on the rail 200 can be identified. Furthermore, because the offset drift caused by the oscillation of the moving body 100, which is a noise source, has a different distance range, it is easy to remove the offset drift regardless of speed.
  • the monitoring information may include information indicating the results of identifying peculiar locations on the rail 200 (for example, information indicating the travel distance and the identity of the peculiar location). Furthermore, peculiar locations may be broadly divided into damaged locations and structural locations, and it may be determined (estimated) which type of location the structural location is from among multiple types of locations classified as structural locations.
  • the monitoring information may be output by displaying the monitoring information (for example, displaying it on a display unit).
  • the monitoring information may be information that indicates the correspondence between the spatial frequency and the moving distance of the moving object. Since the spatial frequency components of the detection signal differ depending on the type of anomalous location, it is possible to identify the anomalous location from such monitoring information.
  • the correspondence between the spatial frequency and the moving distance of the mobile object may be a color contour in an orthogonal coordinate system with a first axis corresponding to the spatial frequency and a second axis corresponding to the moving distance of the mobile object, and a color indicator according to the detection signal strength may be arranged in the orthogonal coordinate system. This is expected to provide high visibility.
  • the processing unit 4 may perform spatial filtering on the data 222 according to the size required for monitoring the rail 200, and extract a spectral response in wavenumber space from the spatially filtered detection signal data 555 for each inspection section 666 corresponding to monitoring the rail 200.
  • the spectral response in wavenumber space obtained after data cleansing using the spatial filter can provide visualization of the extraction and separation of anomalous locations (distinguishing between structural locations and damaged locations).
  • the processing unit 4 may perform interpolation processing on the movement distance samples so that the movement distance samples in the data 222 are evenly spaced. Spatial filtering processing may be performed on the interpolated data 222. In this way, the movement distance samples are interpolated so that they are evenly spaced, making spatial filtering processing possible.
  • the processing unit 4 may perform a continuous wavelet transform to extract the spectral response in wavenumber space for each inspection section 666 of the data 222. This makes it possible to identify which spatial frequency components have changed at which movement distance for each inspection section 666.
  • the processing unit 4 may also perform signal separation using a discrete wavelet transform to extract the spectral response in wavenumber space for each inspection section 666 of the data 222, and then use a continuous wavelet transform on the separated signals.
  • the processing unit 4 may perform a short-time Fourier transform for each inspection section 666 of the data 222 to extract the spectral response in wavenumber space.
  • the rail 200 may have shapes that are periodically arranged along the relative movement direction of the mobile body 100. This makes it possible to detect periodic changes in the structure of the rail 200.
  • the magnetic detection unit 2 may have multiple magnetic sensor units arranged in a direction perpendicular to the relative movement direction of the mobile object 100.
  • the controller converts the time series data representing the time series of detected signal strength obtained from the magnetic detection unit into correlation data representing the relationship between the travel distance and the detected signal strength based on the travel distance at each point in time detected by the distance detection unit, extracts the spectral response in wavenumber space identified from the correlation data, and outputs monitoring information based on the spectral response.
  • Spectral responses are extracted using a continuous wavelet transform.
  • the controller performs signal separation on the correlation data using a discrete wavelet transform, and then uses a continuous wavelet transform on the separated signals to extract the spectral response.
  • the controller outputs image data that displays an indicator and color contour according to the detected signal strength as a graph showing the relationship between spatial frequency and movement distance.

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Abstract

磁気センサ部を有する磁気検出部と、距離検出部と、磁気検出部と距離検出部とに接続されたコントローラと、を備え、検査対象である金属体に対して相対的に移動する移動体に設置された金属体検査装置であって、距離検出部は、移動体の金属体に対する移動距離を検出し、磁気センサ部は、第１発振コイルと、第２発振コイルと、受信コイルと、を有し、金属体に対向するように配置され、受信コイルは、第１発振コイルと第２発振コイルとの間に配置され、第１発振コイルと第２発振コイルとは、互いに逆向きの交流磁場を発生するように構成され、交流磁場は、矩形波又はランプ波であり、受信コイルは、交流磁場により励磁される金属体から発生する漏洩磁束を検出する。これにより、検査対象である金属体の深さ方向の損傷程度を高精度に検知することができる。

Description

金属体検査装置
　本開示は、金属体検査装置に関する。
　鉄道輸送においては、路線によっては鉄道車両用のレール上を毎時２０回以上も鉄道車両が通過している。このように使用されるレールには、走行する鉄道車両から非常に大きな負荷がかかり、亀裂等の欠陥、損傷等が発生しやすい。このため、鉄道輸送における安全性及び信頼性を維持する観点から、レールに亀裂等が発生しているか否かを定期的に正確に検査するレール探傷技術が求められている。
　特許文献１には、鉄道レールの劣化に関する検査データを生成する装置であって、鉄道レールと対向する面に配置された、互いに逆向きの交流磁場を発生する第１発振コイル、第２発振コイルと、それらの中間またはその近傍に位置し、それらから受けた磁場に基づく磁場波形を検査データとして出力する受信コイルと、を備えるレール検査装置が開示されている。また、特許文献１には、検査データに基づいて、検査データのｃｏｓ成分の波形と、検査データのｃｏｓ成分の２乗およびｓｉｎ成分の２乗の和の平方根の波形と、を比較し、それらの波形の異なる部分を、前記レールの劣化箇所として特定することが開示されている。
特開２０１７－２０８６２号公報
　特許文献１に記載のレール検査装置においては、発振コイルにより交流磁場として正弦波を発生させている。
　鉄道車両用のレールの損傷は、自然傷であるため、微細クラックと深いクラックとが混在している。このようなレール等の損傷状態は、特許文献１等の従来技術を用いても高精度に検知することができない。この場合、レール等の交換が必要なレベルの判断基準を高めに設定する必要がある。このため、レール等の交換を頻繁に行う必要が生じ、コストが高くなってしまう。
　本開示の目的は、検査対象である金属体の深さ方向の損傷程度を高精度に検知することにある。
　本開示の金属体検査装置は、磁気センサ部を有する磁気検出部と、距離検出部と、磁気検出部と距離検出部とに接続されたコントローラと、を備え、検査対象である金属体に対して相対的に移動する移動体に設置された金属体検査装置であって、距離検出部は、移動体の金属体に対する移動距離を検出し、磁気センサ部は、第１発振コイルと、第２発振コイルと、受信コイルと、を有し、金属体に対向するように配置され、受信コイルは、第１発振コイルと第２発振コイルとの間に配置され、第１発振コイルと第２発振コイルとは、互いに逆向きの交流磁場を発生するように構成され、交流磁場は、矩形波又はランプ波であり、受信コイルは、交流磁場により励磁される金属体から発生する漏洩磁束を検出する。
　本開示によれば、検査対象である金属体の深さ方向の損傷程度を高精度に検知することができる。
本開示の第１実施形態に係るレール検査装置を示す模式図である。 図１の磁気検出部２を示す斜視図である。 図１の磁気検出部２を示す底面図である。 図１の磁気検出部２を示す部分切欠平面図である。 図３の磁気センサ部２１Ａ、２１Ｂ、２１Ｃのうちの１つの動作状態を示す模式図である。 図３の磁気センサ部２１Ａ、２１Ｂ、２１Ｃのうちの１つがレール２００の特異箇所の上方を通過する際の動作状態を示す模式図である。 第１実施形態のレール検査装置において連続ウェーブレット変換を用いるモニタリング情報抽出解析処理に係る処理１～処理３を示す説明図である。 図７Ａの処理３の後に続く処理４～処理６を示す説明図である。 第１実施形態のレール検査装置において短時間フーリエ変換を用いるモニタリング情報抽出解析処理を示す説明図である。 図７Ａの処理２で得られたデータ２２２の例を示す表である。 図７Ａの処理３で得られたデータ３３３の例を示す表である。 図７Ｂに示す処理５の連続ウェーブレット変換の前に行う離散ウェーブレット変換を示すフローチャートである。 図９に示す検出信号ｇ（ｔ）の階層的分解を示すフローチャートである。 第１実施形態のレール検査装置１の全体構成を示すブロック図である。 図１１Ａの発振部３３から出力されるデジタル発振信号の一例を示すグラフである。 図１１Ａの発振部３３から出力されるデジタル発振信号の他の例を示すグラフである。 図１１Ａの発振部３３から出力されるデジタル発振信号の他の例を示すグラフである。 図１１Ａの検波部３４を示すブロック図である。 図１１Ａの評価部７のデータ処理部４３によって実行されるレールモニタリングデータ処理を示すフローチャートである。 第２実施形態の磁気検出部２を示す底面図である。 第２実施形態の磁気検出部２を示す部分切欠平面図である。 第２実施形態のレール検査装置１の全体構成を示すブロック図である。
　以下、図面を用いて実施形態について説明する。なお、以下の実施形態においては、本開示に係る金属体検査装置の一例として、検査対象の金属体として鉄道車両の線路に用いるレールを検査するレール検査装置について説明しているが、金属体検査装置は、この例に限定されるものではなく、例えばエレベータ、クレーン等に用いるワイヤロープのようなストランドと呼ばれる素線が捻り合わさった表面形状を有する金属体を検査対象とすることもできる。
　［第１実施形態］
　＜第１実施形態の外部構成＞
　図１は、本開示の第１実施形態に係るレール検査装置を示す模式図である。
　図１において、レール検査装置１（金属体検査装置）は、磁気検出部２と、距離検出部３と、処理部４（コントローラ）と、電源８８と、接続ケーブル６０、６１と、を備えている。レール検査装置１は、移動体１００に設置されている。移動体１００は、レール２００上を走行するための車輪３００を備えている。車輪３００は、レール踏面２００ａに接触しつつ回転する。移動体１００は、例えば、鉄道車両である。レール検査装置１の検査対象（モニタリング対象）は、レール２００である。磁気検出部２と処理部４とは、接続ケーブル６０により接続されている。距離検出部３と処理部４とは、接続ケーブル６１により接続されている。
　磁気検出部２は、移動体１００の底面の外側であってレール２００のレール踏面２００ａに対向する位置に設置されている。距離検出部３、処理部４及び電源８８は、移動体１００内に設置されている。電源８８は、磁気検出部２、距離検出部３及び処理部４に対して、駆動電力を供給し、磁気検出部２、距離検出部３及び処理部４を動作させる。
　移動体１００がレール２００上を走行する際、磁気検出部２は、レール２００の状態を検出する。その検出結果である信号は、接続ケーブル６０を介して処理部４に送られる。
　移動体１００の車輪３００の回転軸は、車軸４００である。車軸４００は、速度発電機５００を介して距離検出部３と接続されている。速度発電機５００の動作は、距離検出部３で検出される。そして、処理部４が、磁気検出部２及び距離検出部３から各信号を収集し、各信号を用いた解析及び表示等の処理を実行する。つまり、処理部４が、レール２００の状態に係るモニタリングを行う。なお、電源８８は、移動体１００内に交流電源が備わっている場合は、当該交流電源で駆動させる安定化電源回路であってもよい。交流電源が使用できない場合には、電源８８は、バッテリーが内蔵された無停電電源装置であってもよい。
　つぎに、磁気検出部２の構造について説明する。
　図２は、図１の磁気検出部２を示す斜視図である。
　図２に示すように、磁気検出部２は、上部筐体２６と下部筐体２０とが上下に固定された一体構造を有する。上部筐体２６の上側には、フランジ２５が設けられている。上部筐体２６及び下部筐体２０は、直方体形状を有する。上部筐体２６の一側面には、コネクタ２８が設けられている。そして、接続ケーブル６０の一端に設けられたコネクタ６２がコネクタ２８に接続されるように構成されている。コネクタ６２とコネクタ２８とが接続されることにより、磁気検出部２と処理部４（図１）とが接続ケーブル６０を通して相互に通信可能となる。
　コネクタ２８及びコネクタ６２は、防塵及び防水の構造を有する。この構造により、コネクタ２８とコネクタ６２とを接続する際等に、空隙から粉塵や水等の異物が侵入して、磁気検出部２の故障や接続ケーブル６０の接続不良が発生することを防止することができる。コネクタ２８は、コネクタ６２に挿入して締付けることにより、振動による脱落や緩みを防止でき、かつ、粉塵や水の侵入を防止できる貫通式コネクタが適しているが、磁気検出部２が取り付けられる位置において、磁気検出部２の内部に粉塵や水等の異物が侵入することを防止できる構造であれば、貫通式以外のコネタクを用いてもよい。
　フランジ２５の四隅には、貫通孔２５ａが形成されている。また、移動体１００（図１参照）は、磁気検出部２の設置箇所における、貫通孔２５ａに対向する位置に、ネジ穴（図示せず）を有する。そして、貫通孔２５ａにワッシャー（図示せず）を介してボルト（図示せず）を挿入し、移動体１００に設けたネジ穴に当該ボルトを締めることで、移動体１００の所定位置に磁気検出部２が固定される。
　下部筐体２０は、非磁性体で構成され、レール２００の状態を検出する磁気センサ部群２１を内蔵している。また、上部筐体２６は、磁気センサ部群２１で検出した磁気信号を増幅するプリアンプ部２１０を内蔵している。なお、磁気センサ部群２１及びプリアンプ部２１０の詳細については後述する。
　磁気検出部２は、移動体１００に固定されているため、移動体１００がレール２００上を移動する際の揺動による振動や衝撃に対する対策が必要である。そこで、上部筐体２６及び下部筐体２０の内部空間は、絶縁性及び非磁性の特性を有する充填材（図示せず）が注入されて樹脂モールド化された構造になっている。この構造により、磁気センサ部群２１及びプリアンプ部２１０が受ける振動や衝撃が緩和され、磁気センサ部群２１及びプリアンプ部２１０の破損や、磁気センサ部群２１の検出位置ずれを防止することができる。
なお、図２に示す例では、上部筐体２６及び下部筐体２０は直方体形状であるが、これらの形状は、使用する移動体１００における設置スペース等の条件に応じて、立方体形状、円柱形状、角柱状等、他の形状としてもよい。
　本実施形態においては、１つの下部筐体に３つの磁気センサ部が設置されている。
　図３は、図１の磁気検出部２を示す底面図である。
　図３においては、磁気検出部２の下部筐体２０及びフランジ２５が示されている。
　下部筐体２０は、磁気センサ部２１Ａ、２１Ｂ、２１Ｃを有する。磁気センサ部２１Ａ、２１Ｂ、２１Ｃのそれぞれは、発振コイル５Ａ、５Ｂ及び受信コイル６を有する。これらの各コイルは、被覆銅線を巻回して製作されたものである。磁気センサ部２１Ａ、２１Ｂ、２１Ｃのそれぞれにおいて、受信コイル６は、発振コイル５Ａと発振コイル５Ｂとの間に配置されている。ここで、磁気センサ部２１Ａを「第１磁気センサ部」、磁気センサ部２１Ｂを「第２磁気センサ部」、磁気センサ部２１Ｃを「第３磁気センサ部」とも呼ぶことにする。また、発振コイル５Ａを「第１発振コイル」、発振コイル５Ｂを「第２発振コイル」とも呼ぶことにする。
　下部筐体２０及びフランジ２５の下面は、矩形状である。磁気検出部２は、当該矩形の長辺が移動体１００の移動方向に平行になるように配置されている。
　磁気センサ部２１Ａ、２１Ｂ、２１Ｃの下面も、矩形状である。磁気センサ部２１Ａは、当該矩形の長辺が移動体１００の移動方向に平行になるように配置されている。磁気センサ部２１Ｂは、当該矩形の長辺が移動体１００の移動方向に直交するように配置されている。磁気センサ部２１Ｃは、当該矩形の長辺が移動体１００の移動方向に斜めに交わるように配置されている。
　ここで、「斜め」とは、２つの直線（線分）のなす角αが０度より大きく、かつ、９０度より小さいことをいう。言い換えると、次の不等式（単位：ｄｅｇ）が成り立つことをいう。
　０＜α＜９０
　なお、２０≦α≦７０が成り立つことが望ましく、３０≦α≦６０が成り立つことが更に望ましい。
　磁気センサ部２１Ａ、２１Ｂ、２１Ｃのそれぞれの発振コイル５Ａ、５Ｂには、処理部４（図１参照）から、接続ケーブル６０を介して、所定の発振周波数ｆ（所定周波数）の交流電流が流れるようになっている。これにより、発振コイル５Ａ、５Ｂから各々交流磁界が発生してレール２００を励磁する。励磁したレール２００から発生した磁束によって、受信コイル６には誘起電圧が発生する。
　なお、図３においては、３個の磁気センサ部２１Ａ、２１Ｂ、２１Ｃが設置されている場合を示しているが、本開示に係る金属体検査装置は、これに限定されるものではなく、磁気センサ部が１個のもの、２個のもの及び４個以上のものを含むものとする。後述の第２実施形態においては、Ｎ個の磁気センサ部が設置されている場合を示している。
　複数個の磁気センサ部の向きについては、まとめて次のとおり説明することができる。
　複数個の磁気センサ部のうちの所定の３個の磁気センサ部のうちの１個である第１磁気センサ部についての第１発振コイルの重心と第２発振コイルの重心とを結ぶ第１直線の方向が、移動体の移動方向に平行に配置され、当該３個の磁気センサ部のうちの１個である第２磁気センサ部についての第１発振コイルの重心と第２発振コイルの重心とを結ぶ第２直線の方向が、第１磁気センサ部の第１直線と直交するように配置され、当該３個の磁気センサ部のうちの１個である第３磁気センサ部についての第１発振コイルの重心と第２発振コイルの重心とを結ぶ第３直線の方向が、第１磁気センサ部の第１直線と斜めに交わるように配置されている。
　また、複数個の磁気センサ部のうちの少なくとも所定の２個は、当該２個の磁気センサ部についての第１発振コイルの重心と第２発振コイルの重心とを結ぶ直線の方向が互いに異なるように配置されている。
　図４は、図１の磁気検出部２を示す部分切欠平面図である。
　図４においては、上部筐体２６の内部に設置されたプリアンプ部２１０の構成が示されている。プリアンプ部２１０は、３つの増幅フィルタ部２２Ａ、２２Ｂ、２２Ｃと、これらを実装するプリント基板２１０ａと、を有する。増幅フィルタ部２２Ａ、２２Ｂ、２２Ｃは、磁気センサ部２１Ａ、２１Ｂ、２１Ｃのそれぞれに設置された受信コイル６（図３参照）で生じる誘起電圧に対して増幅処理及びフィルタ処理を行う。この処理の結果は、接続ケーブル６０（図１参照）を介して処理部４に送信される。処理部４は、受信した信号に対して解析処理を行い、レール２００から発生した磁気信号を検出する。
　プリアンプ部２１０を内蔵する上部筐体２６の材料には、電磁シールドとして機能するアルミニウム等の金属を用いる。上部筐体２６を金属製筐体とすることで、プリアンプ部２１０から発生する電磁場の遮蔽、及び使用環境において外部からプリアンプ部２１０に侵入する電磁波の抑制が可能となる。また、上部筐体２６及びフランジ２５を金属切削加工により一体物として作製することが望ましい。磁気検出部２の構成部品が少なくなり、強度が向上するからである。
　さらに、上部筐体２６にアルミニウム合金を用いる場合には、表面硬度を高め、耐食性を向上し、絶縁性を付与するため、アルミニウム合金の表面に酸化被膜を生成させるアルマイト処理等を行うことが望ましい。
　下部筐体２０には、非磁性の材料を用いることが望ましい。下部筐体２０には、交流磁界を発生する発振コイル５Ａ、５Ｂと、レール２００（金属体）から発生する磁界の変化を検出する受信コイル６と、が内蔵されているためである。また、磁気検出部２は、移動体１００の外部に設置され、移動体１００の移動中には風圧を受け、泥水、砂塵等も衝突するような条件下で使用されるため、下部筐体２０には、繊維強化樹脂等の強靭性及び耐腐食性に優れた材料を採用することが好ましい。例えば、ガラス繊維強化プラスチック（ＧＦＲＰ）を用いる場合には、液状の不飽和ポリエステル樹脂と硬化剤との混合物に、ガラス繊維等を組み合わせて一体にした塗料を用いて、下部筐体２０の表面に塗膜処理を行うと更に好ましい。この塗膜処理により、被膜防水層が形成され、下部筐体２０の耐候性を更に向上することができる。
　下部筐体２０には、上部筐体２６との接触面側にねじ込み式インサートナット（図示せず）が設けられ、上部筐体２６とネジ止めで固定されている。また、上部筐体２６と下部筐体２０とは、接触面にて耐候性に優れたシリコーン接触剤で接着され、空隙をシールされて一体化している。
　磁気検出部２と処理部４とを接続する接続ケーブル６０は、プリアンプ部２１０の電源線と、増幅フィルタ部２２Ａ、２２Ｂ、２２Ｃを介した受信コイル６（図３参照）の出力信号線と、発振コイル５Ａ、５Ｂ（図３参照）への励磁信号の入力信号線と、を含む。接続ケーブル６０が、空間を飛来している電磁波によるノイズを受けてしまうと、レール２００からの磁気信号の検出に影響が生じる。このため、接続ケーブル６０には、ツイストペアシールド線等のノイズ耐性に優れた多対シールドケーブルを適用することが好ましい。また、接続ケーブル６０内のクロストーク等の対策として、接続ケーブル６０を二本のケーブルに分割してもよい。具体的には、一方のケーブルは、プリアンプ部２１０の電源線と、増幅フィルタ部２２Ａ、２２Ｂ、２２Ｃからの出力信号線（受信コイル６の出力信号を増幅したものを外部に送信する配線）と、を含む多対シールドケーブルにする。そして、他方のケーブルは、発振コイル５Ａ、５Ｂへの励磁信号の入力信号線を含む別の多対シールドケーブルにする。
　接続ケーブル６０は、レール２００に対向する移動体１００の下回りに固定され、移動体１００に設けられた導入口を介して処理部４と接続されている。接続ケーブル６０は、移動体１００の移動の妨げや、接続ケーブル６０の揺れによるノイズ発生を防ぐために、移動体１００の下回りに緩みが生じないように結束バンド等の固定具を用いて強固に固定保持されている。また、接続ケーブル６０の固定保持の際には、可能な限り接続ケーブル６０の長さを可能な限り短くする配線経路になるように設計することが望ましい。この配線経路が短いほど、磁気検出部２からの検出信号に接続ケーブル６０を経由してノイズが混入するリスクを効果的に回避することができる。
　移動体１００の移動距離を検出する距離検出部３（図１参照）について説明する。
　距離検出部３は、ロータリエンコーダである。このロータリエンコーダの回転軸が回転することで、パルス信号が発生する。このパルス信号をカウントすることで、回転軸の回転に伴う移動量を算出できる。移動体１００の車輪３００における車軸４００の回転は、速度発電機５００を介してロータリエンコーダ（距離検出部３）の回転軸に伝えられる。
速度発電機５００は、車軸４００とロータリエンコーダの回転軸とに取り付けられたプーリー及びタイミングベルトを含む。すなわち、移動体１００が移動する際に、車輪３００の動作に応じて車軸４００が回転して、その動きが速度発電機５００に伝わって、ロータリエンコーダの回転軸が同時に回転する。
　距離検出部３からの出力されるパルス信号は、接続ケーブル６１を介して処理部４に送られる。処理部４においては、当該パルス信号は、磁気検出部２からの出力信号と同期が取れた状態で受信される。接続ケーブル６１は、接続ケーブル６０と同様に、ツイストペアシールド線等のノイズ耐性に優れた多対シールドケーブルを用いることが望ましい。
　上記のロータリエンコーダは、測定開始点からの回転に対応して発生するパルスを積算する計数計測を行うインクリメンタル方式を採用しているが、ロータリエンコーダの回転軸の絶対角度位置を計測するアブソリュート方式であってもよい。また、ロータリエンコーダの測定方式としては、内部に設けられたスリット円板に光を照射して回転の位置情報を、当該スリット円板を通過した光パルス信号として動作する光学方式、磁気的パターンを形成した回転ディスクによる回転の位置情報を周期的な磁界の変化からパルス信号を出力する磁気方式、エンコーダ内部に固定された送信機、受信機及び回転子から構成され、回転子の回転に伴う静電容量の変化を距離情報として出力する静電方式、エンコーダ内部の電気的な接点が回転軸の回転に伴って接触して発生した電気信号を回転量に変換する接点式等があるが、いずれの方式を用いてもよい。
　＜レール等における特異箇所の検知の原理＞
　図５は、図３の磁気センサ部２１Ａ、２１Ｂ、２１Ｃのうちの１つの動作状態を示す模式図である。図中、移動体の移動方向、すなわち磁気検出部の移動方向を「ｘ方向」とする。また、受信コイル６の下面に直交する方向、すなわちレール２００のレール踏面２００ａにおける鉛直上向きを「ｙ方向」とする。
　本図に示すように、発振コイル５Ａ及び発振コイル５Ｂには、処理部４（図１参照）からの電流が流れると、同期した位相が反転した交流磁界が発生する。具体的には、発振コイル５Ａと発振コイル５Ｂとは、被覆銅線の巻き始め同士もしくは巻き終わり同士が直列（または並列）に接続されている。この構成により、処理部４から発振コイル５Ａ及び発振コイル５Ｂに交流電圧が印加されると、交流磁界が発生する。そして、発振コイル５Ａ及び発振コイル５Ｂから発生した磁束ΦＡ、ΦＢがレール２００のレール踏面２００ａに伝わると、レール踏面２００ａに磁束の流れが生じる。
　本図においては、レール２００に特異箇所がない場合の例を示している。ここで、特異箇所がない状態とは、亀裂等の欠陥、損傷等が存在しないこと、レール２００同士が接続された部位等の構造的変化（例えば、継目、溶接、ボルト設置箇所等、レール２００の損傷等ではない構造体の変化部位等）が存在しないこと等をいう。
　受信コイル６に鎖交する磁束の成分は、磁束ΦＡと磁束ΦＢとが逆向きであるために相殺され、磁束ΦＡ及びΦＢの強度バランスに依存する。したがって、レール２００に特異箇所がない場合には、受信コイル６の鎖交磁束は、ほぼ零になり、受信コイル６の誘起電圧もほぼ零になる。
　図６は、図３の磁気センサ部２１Ａ、２１Ｂ、２１Ｃのうちの１つがレール２００に特異箇所の上方を通過する際の動作状態を示す模式図である。
　本図においては、レール２００に特異箇所２０２が存在している。ここで、特異箇所２０２には、亀裂等の欠陥、損傷等、レール２００同士が接続された部位等の構造的変化等が含まれる。すなわち、レール２００における特異箇所２０２とは、通常のレール２００とは異なる磁気特性を有する箇所をいう。したがって、特異箇所２０２は、具体的には、亀裂等の欠陥、損傷等が存在する「損傷箇所」と、レール２００同士が接続された部位等の構造的変化が存在する「構造体箇所」と、に大別できる。
　本図に示す例においては、発振コイル５Ｂの磁束ΦＢが特異箇所２０２の影響を受け、レール踏面２００ａから磁束が漏洩する。そのため、受信コイル６が特異箇所２０２の上方を通過する際の受信コイル６の誘起電圧変化は、図５に示す特異箇所がない場合に比べて著しく大きい。
　本実施形態のレール検査装置１（図１参照）は、検査対象物であるレール２００に発生させた磁束の流れが、図６に示すような特異箇所２０２の付近で変化する現象を利用して、発生した漏洩磁界を検出する。この漏洩磁界の解析モデルとしては、双極子モデルに基づいて空間に発生する漏洩磁界を表現することができる。
　ここで、一例として、当該モデルにおいて、特異箇所２０２がレール２００に空隙を伴う接合部である構造体の場合を想定してみる。
　レール２００のｙ方向から発生する漏洩磁界成分には、移動体１００の移動時に継目の中心位置を変曲点として、ｘ方向に対して極値（極大値と極小値）を有する２極性の磁束変化が現れる。
　上述した例では、特異箇所がレール２００に空隙を伴う接合部である構造体が存在した場合について説明しているが、特異箇所２０２が損傷である場合にも、同様に検出できる。損傷である亀裂がレール２００のレール踏面２００ａに存在する場合、レール２００の透磁率に対して、損傷箇所の空隙における透磁率は顕著に異なるため、磁気抵抗が生じて磁束の流れが乱れる。この磁束の流れの乱れによって、レール踏面２００ａに流れる磁束は亀裂を迂回し、レール踏面２００ａから漏洩磁束が発生する。そのため、損傷箇所の上方を磁気検出部２が通過すると、上述した構造体の検出時と同様に、レール２００における磁束ΦＡと磁束ΦＢとの強度バランスが乱れ（図６参照）、磁気検出部２によって損傷箇所の存在を検出できる。
　＜レールのモニタリング＞
　レール検査装置１によるレール２００のモニタリングについて、図７Ａ及び図７Ｂを用いて説明する。
　図７Ａは、本実施形態のレール検査装置において連続ウェーブレット変換を用いるモニタリング情報抽出解析処理に係る処理１～処理３を示す説明図である。
　図７Ｂは、図７Ａの処理３の後に続く処理４～処理６を示す説明図である。
　なお、図７Ａ及び図７Ｂに示す処理２～処理６は、処理部４（図１参照）において行われる。
　図７Ａにおいて、磁気検出部２で取得した検出信号は、検出信号強度の時系列を表す時系列データ１１１になっている（処理１）。この場合、検出信号の応答波形は、移動体１００の移動速度によって変化する。すなわち、応答波形は、移動速度依存性を有する。
　具体的には、移動速度が遅い場合には応答時間が長くなるのに対し、移動速度が速い場合には応答時間が短くなる。そのため、特異箇所における応答波形は、常に同様の形状となるとは限らない。したがって、同様の特異箇所からの信号であっても、同様の特異箇所であると検知することが困難である。また、検出信号にノイズが混入した場合に、ノイズ除去のために適用するフィルタの設定を移動速度に応じて変更する必要があり、その適用が複雑となる。
　そこで、磁気検出部２の検出信号は、距離検出部３からの出力信号と同期させて処理部４に送信され、処理部４において、当該検出信号の時系列データ１１１を移動距離に対する検出信号強度の変化を示すデータ２２２（相関データ）に変換する（処理２）。このデータ２２２のサンプリングは、移動体１００の移動速度が一定である場合は、等しい移動距離ごとに行うことができる（すなわち等間隔である。）。しかしながら、実際には、移動体１００の加減速に従うため、移動速度が常に一定ではなく、等間隔にはならない。
　したがって、処理部４は、処理２において得られたデータ２２２について、サンプリングの補間を行うことで、サンプリングが等間隔であるデータ３３３に変換する（処理３）。データ３３３におけるサンプリング間隔は、例えば、一定である１ｍｍの間隔に設定する。この場合、その設定値は、検査対象であるレール２００のモニタリングに必要な分解能に合わせた値とすることが望ましい。
　ここで、移動距離に対する検出信号の補間に伴うサンプリング変換の例について説明する。
　図８Ａは、図７Ａの処理２で得られたデータ２２２の例を示す表である。
　図８Ｂは、図７Ａの処理３で得られたデータ３３３の例を示す表である。
　図８Ａにおいては、磁気検出部２及び距離検出部３（図１参照）から取得した信号を用いて、処理２（図７Ａ参照）において、移動距離毎にＩＤ（識別番号）を割り振り、ＩＤと、移動距離と、移動距離に対する検出信号強度と、を対応させたデータを示している。
このデータにおいて、距離の間隔は、上記の移動体１００の移動速度に依存するため、等間隔になっていない。
　そこで、処理３（図７Ａ参照）において、所望のサンプリング間隔（例えば設定値が表すサンプリング間隔）に合わせて、距離の検出信号強度を補間（例えば線形補間）で算出する。図８Ｂにおいては、処理３により算出された、補間処理ＩＤと、等サンプリングの移動距離と、この移動距離に対する検出信号強度と、を対応させたデータを示している。
本図においては、距離１ｍｍの等間隔にサンプリングされたデータの例を示している。
　この場合、例えば、図８Ａに示す格納データから算出される、図８Ｂに示す距離１ｍｍの検出信号強度（補間処理ＩＤが２である。）は、図８Ｂに示す距離１ｍｍの前後に位置する、図８Ａに示す距離０．５ｍｍと距離１．３ｍｍとにおける検出信号強度の２点間のデータ（ＩＤが２及び３である。）の線形補間から得られる。
　この線形補間は、ＩＤがｉ及びｉ＋１である場合には、２点（Ｘｉ，Ｙｉ）及び（Ｘｉ＋１，Ｙｉ＋１）から任意の点Ｘに対する関数Ｙの近似値を２点の直線で結ぶＸの１次関数として次の式で表される。
　Ｙａ＝Ｙｉ＋（Ｙｉ＋１－Ｙｉ）×（Ｘａ－Ｘｉ）／（Ｘｉ＋１－Ｘｉ）
　ここで、Ｘｉ≦Ｘａ≦Ｘｉ＋１が成り立つとする。
　図８Ｂにおいては、移動距離が１ｍｍ毎の間隔で等サンプリング距離に対する検出信号強度の補間データを示している。なお、補間処理における移動距離の間隔は、１ｍｍ毎に限定されるものではなく、処理部４にて任意の値に設定することは可能である。
　図７Ａに示す処理３において得られたデータ３３３は、均一なサンプリング間隔を有するデータである。これにより、検出信号に空間フィルタを適用することができる。
　空間フィルタは、図７Ｂに示す処理４の帯域通過フィルタ４４４である。帯域通過フィルタ４４４は、高域通過フィルタと低域通過フィルタとからなる。
　帯域通過フィルタ４４４を用いることにより、特異箇所の抽出に必要な信号成分のみの抽出が可能となる。例えば、信号検出を行う磁気検出部２のサイズよりも大きな距離に対する信号変化や、磁気検出部２に内蔵された受信コイル６のサイズよりも小さい距離に対する信号変化は、移動体１００の揺動や測定時の外乱による電気的ノイズとみなすことができる。
　処理４において帯域通過フィルタ４４４を用いることにより、検出信号からオフセット変動等を除去することができるため、データ３３３をクレンジングした検出信号データ５５５が得られる。
　図７Ｂに示す処理４において用いられる帯域通過フィルタ４４４は、カットオフ空間周波数から距離として２０ｍｍ～１ｍの範囲に対する検出信号の成分を取り出す場合を例として示している。カットオフ空間周波数は、検査対象となるレールに応じて自由に設定することが可能である。なお、処理４における空間フィルタ処理では、データ３３３が移動距離に対する検出信号強度の変化になっているため、検出信号が移動体１００の移動速度による影響を一切受けないで取り扱うことができる。
　処理４によってデータクレンジングされた検出信号データ５５５に対して、処理部４にて選択した検査区間６６６の検出信号のスペクトル応答の抽出解析処理を行う（図７Ｂに示す処理５）。検査区間６６６のスペクトル応答には、連続ウェーブレット変換が適用される。
　レール２００の特異箇所は、基本的に周期性を有するものではなく、連続的に発生するものでもない。このため、検出信号は、周期的変化としては生じず、突発的な変化として観測される。
　連続ウェーブレット変換は、移動距離領域上で検出信号を切り出す際のエリアが可変であるため、検出信号の緩やかな変動成分に対しては長い解析エリアで処理を行い、検出信号の細かな変動成分に対しては短い解析エリアで処理を行うことができる。そのため、特異箇所で発生する非定常的あるいは過渡的な検出信号の変動特性を効果的に把握できる。
　なお、図７Ｂに示す処理５の連続ウェーブレット変換において、Ωは、使用するウェーブレット関数で規定される空間周波数分解能であり、Δは、使用するウェーブレット関数で規定される距離分解能である。
　連続ウェーブレット変換では、処理４でデータクレンジングされた検出信号（これをｇ（ｔ）と定義する。）をウェーブレット関数ψａ，ｂ（ｔ）で畳込み積分による連続ウェーブレット変換Ｔ（ａ，ｂ）を行う。この連続ウェーブレット変換Ｔ（ａ，ｂ）は、下記式（１）で表される。
　連続ウェーブレット関数ψａ，ｂ（ｔ）は、下記式（２）で表される。
　上記式（１）で用いられている下記式（３）は、連続ウェーブレット関数ψａ，ｂ（ｔ）の複素共役であり、ψは、マザーウェーブレットと呼ばれるウェーブレット関数のベースを意味する。
　Ｔ（ａ，ｂ）より、空間周波数に係る情報を有するスケールパラメーターａと、移動距離に係る情報を有するシフトパラメーターｂと、が得られることで、データクレンジングされた検出信号データ５５５（図７Ｂ参照）において移動距離の各位置に対する各空間周波数における信号成分の大きさが分かる。連続ウェーブレット関数は、代表的なものとして、メキシカンハット関数、メイエ関数、モルレー関数及びシムレット関数があり、いずれの関数も使用でき、検査対象であるレールの応答に応じて使い分けられてよい。例えば、連続ウェーブレット関数としてメキシカンハット関数が使用される場合、メキシカンハット関数は、ガウス関数の二階微分した形状であり、マザーウェーブレットψは、下記式（４）で表される。
　合わせて、ウェーブレット関数は、下記式（５）のとおりとなる。
　連続ウェーブレット関数は、上記の関数以外にも、任意の波形形状を用いることができ、予めレール２００から得たい応答波形の形状が分かっている場合は、その波形に類似する形状のウェーブレット関数を作成して処理部４にてウェーブレット変換を行ってもよい。連続ウェーブレット変換では、２つのパラメータであるａ及びｂを定義して、処理を行う。ａは、ウェーブレット関数の伸縮操作のための係数であり、ウェーブレット関数は、値を大きくすると距離軸方向に引き伸ばされ、値を小さくすると距離軸方向に縮小される。また、ｂは、ウェーブレット関数を距離軸方向にシフトさせるための係数である。
　例として示す連続ウェーブレット変換（図７Ｂに示す処理５）においては、ウェーブレット関数の伸縮操作のイメージについて、パラメータａを大中小（ａ１、ａ２、ａ３）と変えた場合を示している。
　図７Ｂに示す処理５におけるウェーブレット変換で得た情報を用いて、検出信号の信号強度バーを示すカラーコンター表示をするグラフ７７７を作成する（図７Ｂに示す処理６）。グラフ７７７においては、縦軸を空間周波数とし、横軸を移動体１００の移動距離としている。
　特異箇所の種類によって、検出信号の空間周波数成分が異なるため、カラーコンター表示で抽出された特異箇所におけるスペクトル応答（パターン、信号が生じる空間周波数域等）から特異箇所情報を含めたモニタリングが可能となる。このカラーコンター表示より、空間フィルタ（帯域通過フィルタ４４４）でデータクレンジングした検出信号データ５５５の波数空間におけるスペクトル応答を用いることで特異箇所を可視化でき、ユーザビリティの面においても効果を発揮する。
　例えば、構造体は、比較的広いエリアに存在するため、低い空間周波数域で信号強度が増加するスペクトル応答を示す（符号８８８を参照）。一方、亀裂等の損傷は、局所的に存在するため、高い空間周波数域でのスペクトル応答となる（符号９９９を参照）。
　また、検査対象であるレールがインフラ設備の場合には、溶接等の接合箇所や、設備維持のための構造体が特定の間隔で存在するのに対し、損傷によるレールの異常箇所は不規則な発生が考えられる。そのため、波数空間におけるスペクトル応答の違いや、検査区間に発生する応答パターンの規則性から構造体や損傷の検知（判別）が可能となる。
　上述のレール検査装置において連続ウェーブレット変換を適用したモニタリング情報抽出解析処理は、図７Ａ及び図７Ｂを用いて説明しているが、一部の処理を別の処理に置き換えてもよい。
　磁気検出部２の検出信号は、処理４の空間フィルタ処理によってデータクレンジングされるが、装置や使用環境に由来する観測雑音が効率的に除去できない場合がある。この場合に、処理４により得られる検出信号に含まれるノイズに対する適切な処理が必要である。
　図９は、図７Ｂに示す処理５の連続ウェーブレット変換の前に行う離散ウェーブレット変換を示すフローチャートである。
　図９に示す離散ウェーブレット変換は、検出信号を、異なる分解能成分の１次結合の形として分離する。
　この離散ウェーブレット変換では、連続ウェーブレット変換における、スケールパラメーターａを２ｊとし、シフトパラメーターｂを２ｊｋとした２進分割の処理を行う。この２進分割処理においては、離散ウェーブレット関数は、下記式（６）で表される。
　上記式（６）のｊは、レベルと呼ばれ、２倍毎の拡大または縮小を表す。なお、ｊ及びｋは、整数である。検出信号は、処理４による空間フィルタ処理によってデータクレンジングされた磁気検出部２からの検出信号（上記のｇ（ｔ））は、離散ウェーブレット関数を基底として級数展開することができ、ｊの値を大きくするにつれて分離できる。なお、以下では、レベルｊに対応するｇ（ｔ）をｇｊ（ｔ）で表す。
　級数展開は、信号を分離する処理を意味し、検出信号は、下記式（７）で表される。
　上記式（７）に用いられている下記式（８）は、離散ウェーブレット係数である。
　離散ウェーブレット変換Ｓ（ｊ，ｋ）は、連続ウェーブレット処理と同様の形式で、下記式（９）で表される。
　上記の級数展開は、ウェーブレット関数の１次結合で近似する処理に相当し、この近似処理による検出信号ｇ（ｔ）の近似精度は、レベルに依存し、レベルの値が大きくなるほど粗い近似となる。すなわち、信号ｇ（ｔ）のレベルｊの近似関数は、級数として、下記式（１０）で表される。レベルが０のときに最も高い精度で検出信号ｇ（ｔ）が得られる。
　検出信号ｇ（ｔ）は、連続信号であり、一定間隔（例えば、移動距離１ｍｍ間隔）でサンプリングすることにより、Ｎ個の値（ａ１，…，ａＮ）が得られる。ここで、離散ウェーブレット処理を行うにあたり、データ数Ｎは、２のべき乗であり、Ｎ＝２ｎである。検出信号ｇ（ｔ）の近似は、階層的に行われる。
　上記式（６）～（１０）を用いる処理の具体例について、図９を用いて説明する。
　本図においては、検出信号ｇ（ｔ）がレベル０のときのデータ数Ｎを８（＝２３）とした場合の階層的近似を例として示している。この階層的近似は、８個のデータ（ａ１，…，ａ８）を、連続する２つのデータごとに、値をその平均値で置き換えていく処理である。最初の近似は、８個のデータ（ａ１，…，ａ８）が４個のデータ（（ａ１＋ａ２）／２，（ａ３＋ａ４）／２，（ａ５＋ａ６）／２，（ａ７＋ａ８）／２）に置き換える。続いて、置き換えた４個のデータを連続する２つのデータごとに、値をその平均値で置き換えていく同様の処理を行う。
　この階層的近似を行う際に、近似前後のデータを差分して得られるデータｈ（ｔ）を算出することで、検出信号ｇ（ｔ）を階層的に分解する。
　図１０は、図９に示す検出信号ｇ（ｔ）の階層的分解を示すフローチャートである。
　レベル０におけるデータであるｇ０（ｔ）は、近似データであるｇ１（ｔ）からｈ１（ｔ）が得られる。続けて、レベル１におけるデータであるｇ１（ｔ）からｈ２（ｔ）が分解できる。同様に、レベル２でｇ０（ｔ）は、ｇ３（ｔ）及びｈ３（ｔ）まで分解される。ここで、元のデータであるｇ０（ｔ）は、ｇ３（ｔ）とｈ１（ｔ）とｈ２（ｔ）とｈ３（ｔ）との総和で再現できる。そこで、検出信号ｇ（ｔ）の離散ウェーブレット係数を、所望の範囲においてレベルの値ごとの条件で算出し、算出した離散ウェーブレット係数を所定の閾値Ｔにより平滑化することで、ノイズ除去を行う。このノイズ除去で行う閾値処理には、ハード閾値処理及びソフト閾値処理がある。ハード閾値処理で用いるウェーブレット係数は、下記式（１１）で表される。
　ハード閾値処理を行う場合は、離散ウェーブレット係数をそのままにするか、除去するかの決定を行う。
　一方、ソフト閾値処理では、離散ウェーブレット係数が信号とノイズをともに含むと考え、全ての離散ウェーブレット係数からノイズ部分を除去して信号を分離する。このソフト閾値処理で用いるウェーブレット係数は、下記式（１２）で表される。
　ここで、閾値Ｔ未満の全ての離散ウェーブレット係数は０にされ、閾値Ｔ以上の大きさを有する全ての離散ウェーブレット係数は、Ｔの分だけ０の方へ縮小される。なお、閾値処理は、検出信号ｇｊ（ｔ）に合わせて、好ましい方を選んでよい。閾値処理には、普遍閾値Ｔを用いる。レベルｊでの閾値Ｔｊは、下記式（１３）で表される。
　ここで、ｎｊは、レベルｊの離散ウェーブレット係数長（個数）であり、σｊは、対象となる検出信号ｇｊ（ｔ）に含まれるノイズの標準偏差である。現実的には、σｊの値が不明であるため、標準偏差の推定値として最小スケールでの離散ウェーブレット係数の絶対偏差の中間値を０．６７４５で割り、ガウシアン分布の標準偏差に合わせた値を用いる。なお、閾値処理には、上記の普遍閾値を用いる手段以外に、ｍｉｎｉ－ｍａｘ法、ＳＵＲＥ法、ＨＹＢＲＩＤ法、ｃｒｏｓｓ－ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ法、Ｌｏｒｅｎｚ法、ベイジアンアプローチ等があり、それらを用いてもよい。
　以上のように、離散ウェーブレット変換によって得られる離散ウェーブレット係数について、閾値に応じて各レベルｊで閾値処理を行い、離散ウェーブレット逆変換で検出信号ｇｊ（ｔ）を再構成する。この再構成した検出信号ｇｊ（ｔ）について、図７Ｂに示す処理５の連続ウェーブレット変換を行う。そして、当該連続ウェーブレット変換のデータから、処理６に示すカラーコンター表示による波数空間におけるスペクトル応答を出力する。
　このほか、レール検査装置１においては、図７Ｂに示す処理５（連続ウェーブレット変換）の代わりに、処理５において短時間フーリエ変換を用いてもよい。これは、検出信号が常時周期的な変動を示し、その変動の中で特異箇所の検知を行う場合に適用できる。
　図７Ｃは、本実施形態のレール検査装置において短時間フーリエ変換を用いるモニタリング情報抽出解析処理を示す説明図である。
　図７Ｃにおいては、検査対象の区間の検出信号が存在する領域で、例えば１ｍに設定した所定区間１１１１について、短時間フーリエ変換を１ｍｍ間隔ずつシフトさせて行い、得られた結果に基づいて、図７Ｂに示す処理６と同様のスペクトル応答のカラーコンター表示処理を行う。連続ウェーブレット変換は、短時間フーリエ変換よりも移動距離及び空間周波数の分解能の向上を両立した優れた解析手段である。しかし、例えばエレベータ等に用いるワイヤロープのようなストランドと呼ばれる素線が捻り合わせた表面形状を有する検査対象については、ストランドを反映した周期的な変動が検出信号に発生する。このような周期的な変動に伴う解析の場合には、ウェーブレット変換よりも短時間フーリエ変換が適している場合がある。
　＜第１実施形態の回路構成＞
　図１１Ａは、本実施形態のレール検査装置１の全体構成を示すブロック図である。
　本図においては、レール検査装置１は、磁気検出部２と、距離検出部３と、処理部４と、電源８８と、を備える。そして、磁気検出部２は、磁気センサ部２１Ａ、２１Ｂ、２１Ｃと、プリアンプ部２１０と、を有する。磁気センサ部２１Ａ、２１Ｂ、２１Ｃはそれぞれ、発振コイル５Ａ、５Ｂと、受信コイル６と、を有する。プリアンプ部２１０は、増幅フィルタ部２２Ａ、２２Ｂ、２２Ｃを有する。磁気センサ部２１Ａ、２１Ｂ、２１Ｃにはそれぞれ、増幅フィルタ部２２Ａ、２２Ｂ、２２Ｃが接続されている。
　また、処理部４は、増幅部３１と、デジタルアナログ変換部３２と、発振部３３と、検波部３４と、アナログデジタル変換部３５と、メモリ部３６と、評価部７と、を備えている。
　発振部３３は、所定の発振周波数ｆのデジタル発振信号を出力する。このデジタル発振信号は、矩形波又はランプ波が望ましい。発振周波数ｆは、発振コイル５Ａ、５Ｂのインピーダンスを考慮して、十分な励磁磁場を出力でき、かつ、受信コイル６の十分な感度を確保できる値に選定する。また、発振周波数ｆの選定の際には、レールの検査への影響を十分に考慮することが好ましい。具体的には、１／ｆノイズから離れること、ラインノイズ（５０Ｈｚもしくは６０Ｈｚ）及びその高調波から十分隔てること、検査対象であるレールの表皮効果の影響があっても十分な磁束の流れを得ること等を考慮する。したがって、発振周波数ｆは、０．５ｋＨｚ～１００ｋＨｚの範囲から選定することが好ましい。
　デジタルアナログ変換部３２は、発振部３３が出力したデジタル発振信号をアナログの交流電圧に変換する。増幅部３１は、この交流電圧を増幅し、磁気センサ部２１Ａ、２１Ｂ、２１Ｃの発振コイル５Ａ、５Ｂに印加する。これにより、発振コイル５Ａ、５Ｂからは、位相が反転した交流磁界が発生する。移動体１００に設置された磁気検出部２は、移動体１００の移動の妨げにならないように、走行面であるレール踏面２００ａ（図１参照）と離れているため、レール踏面２００ａを十分に励磁するために必要な強度の交流磁界を発振コイル５Ａ、５Ｂから出力する。
　磁気検出部２内の増幅フィルタ部２２Ａ、２２Ｂ、２２Ｃは、受信コイル６からの信号の増幅及びフィルタ処理をし、その結果を処理部４の検波部３４に送信する。この「フィルタ処理」は、発振周波数ｆの設定に自由度を持たせる場合を考慮した、設定可変範囲の発振周波数ｆの上限周波数よりも高い周波数成分を除去する低域通過フィルタ処理、もしくは、設定可変範囲の発振周波数ｆの下限周波数よりも低い周波数成分を除去する高域通過フィルタ処理である。なお、使用する発振周波数ｆが決まっている場合は、発振周波数ｆを中心として、移動体１００の最高移動速度時の応答速度を満たす周波数域が入る帯域幅のみを通す帯域通過フィルタ処理としてもよい。また、検波部３４は、発振部３３から供給される参照信号ＳＲ１を用いて、増幅フィルタ部２２Ａ、２２Ｂ、２２Ｃから供給された信号に基づいて、信号Ｘ、Ｙ、Ｒ及びθ（これらの信号の詳細は後述する。）を生成し、アナログデジタル変換部３５に供給する。アナログデジタル変換部３５は、検波部３４から受信した各アナログ信号をデジタル信号に変換する。
　距離検出部３は、移動体１００の車輪３００の回転角度を、車軸４００と接続した速度発電機５００を介して検出する（図１参照）。そして、距離検出部３は、所定の角度の回転に応じて、パルス信号ＳＰを出力する。アナログデジタル変換部３５は、パルス信号ＳＰをデジタル信号に変換し、メモリ部３６に記憶させる。アナログデジタル変換部３５から出力されたデジタル信号は、データとしてメモリ部３６に記憶される。メモリ部３６に記憶された移動体１００の移動距離情報は、評価部７に供給される。評価部７は、パルス信号ＳＰをカウントすることで、移動体１００の移動距離を算出する。
　つぎに、評価部７について説明する。
　評価部７は、通常のコンピュータと同様に、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ　Ｄｉｓｋ　Ｄｒｉｖｅ）等を備えたハードウエアである。ＨＤＤには、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ　Ｓｙｓｔｅｍ）、アプリケーションプログラム、各種データ等が格納されている。ＯＳ及びアプリケーションプログラムは、ＲＡＭに展開され、ＣＰＵによって実行される。
　評価部７は、制御部４２と、データ処理部４３と、出力処理部４４と、操作入力部４５と、表示部４６と、記憶部４７と、を備える。評価部７は、磁気検出部２、検波部３４、アナログデジタル変換部３５及びメモリ部３６から受信したレールモニタリングデータに基づいて、レール２００の特異箇所２０２（図６参照）を特定する検査処理プログラムを実行する。なお、本実施形態において、「レールモニタリングデータ」には、磁気検出部２の受信コイル６から評価部７に至るまでの全ての段階でのデータが該当するものとする。
　制御部４２は、例えばＣＰＵ（プロセッサの一例）であり、メモリ部３６からの検査データの読出しや、演算処理等の制御を行う。データ処理部４３は、検査データに基づいて検査処理を行う（詳細は後述する。）。表示部４６は、検査結果等を表示するＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ　Ｃｒｙｓｔａｌ　Ｄｉｓｐｌａｙ）、ＣＲＴディスプレイ（ＣＲＴは、Ｃａｔｈｏｄｅ　Ｒａｙ　Ｔｕｂｅの略称である。）等である。出力処理部４４は、表示部４６にレールモニタリングの結果等を表示させる。その際、出力処理部４４は、グラフやテーブルの形式を適宜用いて視覚的に理解しやすい表示形式で表示させるための処理を行う。操作入力部４５は、キーボード、マウス、タッチパネル等の情報入力手段である。記憶部４７は、データ処理部４３が処理した検査結果等のデータを保存する。また、メモリ部３６に記憶されたデータは、記憶部４７にも転送される。なお、データ処理部４３及び出力処理部４４は、記憶部４７に格納されたプログラムやデータを制御部４２にロードして、演算処理を実行することによって実現される。
　図１１Ｂは、図１１Ａの発振部３３から出力されるデジタル発振信号の一例を示すグラフである。
　図１１Ｂに示すデジタル発振信号は、矩形波である。デューティー比（Ｄｕｔｙ比）は、図中の幅Ａ及び周期Ｔを用いて、Ａ／Ｔで表される。本図においては、Ａ／Ｔ＝０．５、すなわちデューティー比５０％としている。デューティー比５～９５％の範囲で任意に設定可能であるが、２０～８０％が望ましく、３０～７０％が更に望ましく、４０～６０％が特に望ましい。
　デジタル発振信号として矩形波（例えば１ｋＨｚ）を用いた場合、基本波の励磁周波数１ｋＨｚだけでなく、奇数次高調波（３ｋＨｚ，５ｋＨｚ，７ｋＨｚ，９ｋＨｚ，…）を漏洩磁束変化として検出し、探傷情報として取得することができる。そして、検査対象である金属体の深さ方向の損傷程度を高精度に検知することができる。
　図１１Ｃは、図１１Ａの発振部３３から出力されるデジタル発振信号の他の例を示すグラフである。
　図１１Ｃに示すデジタル発振信号は、シンメトリ０％のランプ波である。
　図１１Ｄは、図１１Ａの発振部３３から出力されるデジタル発振信号の他の例を示すグラフである。
　図１１Ｄに示すデジタル発振信号は、シンメトリ１００％のランプ波である。
　デジタル発振信号としてランプ波（例えば１ｋＨｚ）を用いた場合、偶数次高調波（２ｋＨｚ，４ｋＨｚ，６ｋＨｚ，８ｋＨｚ，…）も、漏洩磁束変化として検出し、探傷情報として取得することができる。すなわち、整数次高調波の探傷情報を同時に取得することができる。
　まとめると、交流磁場が矩形波の場合、コントローラは、漏洩磁束から矩形波の基本周波数による第１の信号及び矩形波の奇数次の高調波による第２の信号を抽出する。そして、移動距離の信号に対する第１の信号のデータ及び移動距離の信号に対する第２の信号のデータを出力する。
　また、交流磁場がランプ波の場合、コントローラは、漏洩磁束からランプ波の基本周波数による第１の信号及びランプ波の整数次の高調波による第２の信号を抽出する。そして、移動距離の信号に対する第１の信号のデータ及び移動距離の信号に対する第２の信号のデータを出力する。
　これらの構成により、検査対象である金属体の深さ方向の損傷程度を高精度に検知することができる。
　図１２は、図１１Ａの検波部３４を示すブロック図である。
　本図に示す検波部３４は、遅延回路７２と、位相比較器７４、７６と、ローパスフィルタ７８、８０（ＬＰＦ）と、演算器８２、８４と、を含む。
　増幅フィルタ部群２２からの受信信号ＳＳは、位相比較器７４、７６に供給される。また、発振部３３（図１１Ａ参照）から供給された参照信号ＳＲ１は、遅延回路７２によって、発振周波数ｆの９０°の位相に相当する時間だけ遅延される。遅延された参照信号ＳＲ１を参照信号ＳＲ２と呼ぶ。参照信号ＳＲ１は位相比較器７６に供給され、参照信号ＳＲ２は位相比較器７４に供給される。位相比較器７６は、受信信号ＳＳにおいて参照信号ＳＲ１に同期する成分を抽出する。抽出された信号は、ローパスフィルタ８０によってフィルタ処理される。ローパスフィルタ８０は、その処理結果を余弦信号Ｘとして出力する。
　また、位相比較器７４は、受信信号ＳＳにおいて参照信号ＳＲ２に同期する成分を抽出する。抽出された信号は、ローパスフィルタ７８によってフィルタ処理される。ローパスフィルタ７８は、その結果を正弦信号Ｙとして出力する。演算器８４は、√（Ｘ２＋Ｙ２）すなわち（Ｘ２＋Ｙ２）０．５を計算し、その結果を振幅信号Ｒとして出力する。また、演算器８２は、（Ｙ／Ｘ）のアークタンジェントすなわちａｔａｎ（Ｙ／Ｘ）を計算し、その結果を位相差信号θとして出力する。
　そして、検波部３４は、上述した信号Ｘ、Ｙ、Ｒ及びθを、アナログデジタル変換部３５（図１１Ａ参照）を介してメモリ部３６に供給する。なお、本図に示す例においては、検波部３４は、信号Ｘ、Ｙ、Ｒ、θの全てを出力しているが、振幅信号Ｒ及び位相差信号θは、検波部３４が計算するのではなく、余弦信号Ｘ及び正弦信号Ｙに基づいて、データ処理部４３（図１１Ａ参照）が計算するようにしてもよい。
　ここで、検波部３４が余弦信号Ｘに加えて正弦信号Ｙを検出している理由について説明する。
　余弦信号Ｘもしくは正弦信号Ｙのどちらか一方の信号においても、レールモニタリングに係る情報（検出信号における振幅の変化）は得ることができる。一方、余弦信号Ｘのみを使用するとした場合に、検査時に余弦信号Ｘの振幅が最大になるように参照信号の位相を設定する調整が必要となる。この位相設定は、検査条件として、例えば対象となるレールが変わる時や、レールと磁気検出部との距離が変わる時や、磁気検出部内の発振コイルにおける励磁周波数を変える時等で、設定値をその都度調整を行う必要がある。
　本図に示す検波部３４は、余弦信号Ｘ及び正弦信号Ｙを同時に検出することで、位相差算出ができるため、位相調整を行わず、検査対応が可能となる。また、検出信号における振幅の変化だけでなく、位相差の変化も同時に得ることができ、より詳細なレールモニタリング情報を得ることができる。さらに、演算器８４（または評価部７（図１１Ａ　参照））において算出できる振幅信号Ｒの値は、位相差信号θが変動した場合であっても、原理上は一定になるため、参照信号の位相を最適化する処理を省略できる利点もある。
　＜第１実施形態のレール検査装置の動作＞
　図１３は、図１１Ａの評価部７のデータ処理部４３によって実行されるレールモニタリングデータ処理を示すフローチャートである。
　本処理は、所定の制御周期毎に実行される。
　図１３において、ステップＳ２及びＳ１４の処理は、並列に実行される。
　まず、評価部７は、ステップＳ２において記憶部４７からレールモニタリングデータを取得し、ステップＳ１４において、記憶部４７から距離パルス信号ＳＰを取得する。また、評価部７は、ステップＳ１４が完了した後、ステップＳ１６において、距離パルス信号ＳＰを距離データＳＫに変換する。すなわち、評価部７は、移動体１００が停止するまで距離検出部３が検出した距離パルス信号ＳＰの検出回数に基づいて、距離データＳＫを算出する。ここで、距離データＳＫは、所定の基準位置（移動体の移動開始位置）からの距離であり、位置データの一例でよい。
　また、評価部７は、ステップＳ２が完了した後、ステップＳ４において、距離データＳＫを用いて波数空間におけるスペクトル応答データを取得する。
　ステップＳ４完了後に、当該スペクトル応答データが所定の基準範囲、すなわち下限値を設定した信号強度の範囲を外れるか否かが判定される（ステップＳ６）。ここで、判定に使用する「スペクトル応答データ」は、例えば、図１２に示す振幅信号Ｒである。特異箇所２０２（図６参照）がある場合には、振幅信号Ｒは明らかに大きくなる。そこで、ステップＳ６においては、評価部７は、振幅信号Ｒと所定の閾値Ｒｔｈ１とを比較する。「Ｒ＞Ｒｔｈ１」である場合には「Ｙｅｓ」、すなわち、特異箇所が存在する可能性があると判定する。一方、「Ｒ≦Ｒｔｈ１」である場合には「Ｎｏ」、すなわち、特異箇所が存在しないと判定する。
　ステップＳ６において「Ｎｏ」と判定された場合は、ステップＳ１８に進む。なお、その処理の内容は後述する。
　一方、ステップＳ６において「Ｙｅｓ」と判定された場合は、ステップＳ８に進む。ステップＳ８においては、図１２に示す信号Ｘ、Ｙ、Ｒ、θ等の信号強度増加が生じる空間周波数領域に基づいて、構造体と損傷が判別される。
　ステップＳ６において「Ｎｏ」と判定された場合、及びステップＳ８において判別がなされた場合は、レールモニタリング結果を生成する（ステップＳ１８）。ここで、「レールモニタリング結果」は、ステップＳ８が行われた場合には特異箇所（構造体及び損傷）と、距離データＳＫとを対応付けたものと、を含む。また、ステップＳ６において「Ｎｏ」と判定された場合は、「レールモニタリング結果」は、特異箇所無しとの結果を含むものであってよい。
　つぎに、データ処理部４３は、レールモニタリング結果を表示部４６等に出力し（ステップＳ２０）、本図の処理を終了する。
　＜第１実施形態のレール検査装置による効果＞
　以上のように、本実施形態のレール検査装置１は、下部筐体２０が非磁性体で構成され磁気センサ部群２１を収納し、上部筐体２６が金属で構成されプリアンプ部２１０を収納している。これにより、レール２００の状態を安定して検出することができる。
　また、磁気検出部２は、レール２００のレール踏面２００ａを交流磁界で励磁し、レール踏面２００ａに発生する磁束を検出する。処理部４は、磁束の流れの乱れに基づいて、レール踏面２００ａにおける特異箇所２０２を検出する。これにより、レール２００の状態を正確に検出することができる。
　レール検査装置１の出力処理部４４は、検出した特異箇所２０２の種類及び存在位置を、グラフ等を含む画像として表示部４６に表示する。これにより、ユーザは、レール２００の状態を視覚的に把握することができる。
　また、特異箇所２０２についての判別結果を用いて、レール２００に存在する構造体及び損傷を管理することができる。さらに、処理部４が、距離検出部３からの距離パルス信号ＳＰに基づいて、特異箇所２０２の位置を検出し、その結果を表示部４６に表示する。
これにより、ユーザは、特異箇所２０２の位置を視覚的に把握することができる。
　［第２実施形態］
　つぎに、本開示の第２実施形態について説明する。なお、以下の説明において、図１～図１２の各部に対応する部分には同一の符号を付し、その説明を省略する場合がある。また、以下、第１実施形態との相違点を主に説明し、第１実施形態との共通点については説明を省略または簡略化する。
　＜第２実施形態の構成＞
　図１４は、本実施形態の磁気検出部２を示す底面図である。
　本図においては、磁気検出部２は、磁気センサ部２１－１～２１－Ｎ（Ｎは、２以上の整数である。）で構成された磁気センサ部群２１を有する。磁気センサ部２１－１～２１－Ｎは、下部筐体２０の幅方向、すなわちレール２００（図１参照）の幅方向に沿って列をなすように配列されている。
　また、磁気センサ部２１－ｋ（ｋは、１～Ｎのうちの任意の整数である。）は、発振コイル５Ａ－ｋと、発振コイル５Ｂ－ｋと、受信コイル６－ｋと、を有している。これらの各コイルは、被覆銅線を巻回して製作されたものである。
　発振コイル５Ａ－ｋと受信コイル６－ｋと発振コイル５Ｂ－ｋとは、レール２００（図１参照）の移動方向に沿って配置されている。発振コイル５Ａ－ｋと受信コイル６－ｋとの間隔は、受信コイル６－ｋと発振コイル５Ｂ－ｋとの間隔と等しくなっている。発振コイル５Ａ－ｋ、５Ｂ－ｋには、処理部４（図１参照）から、接続ケーブル６０を介して、周波数の値が全て異なる交流電流が供給される。これにより、発振コイル５Ａ－ｋ、５Ｂ－ｋから周波数の値が異なる各々の交流磁界が発生してレール２００を励磁し、励磁されたレール２００から発生した磁束によって、各受信コイル６－ｋに誘起電圧が発生する。
　図１５は、本実施形態の磁気検出部２を示す部分切欠平面図である。
　本図においては、図４と同様に、図１４のフランジ２５の中央部を切り欠いて、上部筐体２６の内部を露出させた状態を示している。
　図１５において、プリアンプ部２１０は、増幅フィルタ部群２２を実装するプリント基板を有する。増幅フィルタ部群２２は、図１４の磁気センサ部群２１と同数（Ｎ個）の増幅フィルタ部２２－１～２２－Ｎを有している。
　増幅フィルタ部２２－ｋ（ｋは、１～Ｎのうちの任意の整数である。）は、受信コイル６－ｋ（図１４）で生じた誘起電圧に対して増幅処理及びフィルタ処理を行い、接続ケーブル６０（図１参照）を介して、その結果を処理部４に送信する。処理部４は、受信した信号に対して解析処理を行い、レール２００から発生した磁気信号を検出する。なお、磁気センサ部２１－ｋ（図１４）と増幅フィルタ部２２－ｋとは、１：１で対応している。
　＜第２実施形態の回路構成＞
　図１６は、本実施形態のレール検査装置１の全体構成を示すブロック図である。
　本図に示すレール検査装置１において、磁気検出部２は、磁気センサ部２１－１～２１－Ｎと、プリアンプ部２１０と、を有する。なお、以下の説明においては、ｋは、１～Ｎのうちの任意の整数であるとする。
　磁気センサ部２１－ｋは、発振コイル５Ａ－ｋ、５Ｂ－ｋと、受信コイル６－ｋと、を有する。プリアンプ部２１０は、増幅フィルタ部２２－ｋを有する。磁気センサ部２１－ｋには、増幅フィルタ部２２－ｋが接続されている。
　また、処理部４は、増幅部３１－１～３１－Ｎと、Ｎ系統のデジタルアナログ変換部３２と、発振部３３と、検波部３４－１～３４－Ｎと、アナログデジタル変換部３５と、メモリ部３６と、評価部７と、を備えている。なお、本実施形態においては、Ｎは、２以上の整数であるが、１でもよい。
　デジタルアナログ変換部３２は、発振部３３が出力したデジタル発振信号をアナログの交流電圧に変換する。増幅部３１－ｋは、この交流電圧を増幅し、磁気センサ部２１－ｋの発振コイル５Ａ－ｋ、５Ｂ－ｋに印加する。これにより、発振コイル５Ａ－ｋ、５Ｂ－ｋからは、位相が反転した交流磁界が発生する。
　本実施形態では、磁気検出部２の信号及び距離検出部３の信号を用いて、図７Ａ、図７Ｂ、図８Ａ、図８Ｂ、図９及び図１０を用いて上述のとおり説明している処理で導出する波数空間におけるスペクトル応答が、複数の磁気センサ部２１－ｋが占めるレール２００のエリア全体で得られる。したがって、特異箇所の抽出を行うにあたり、レール２００の測定エリアにおいて特定の空間周波数における信号強度の応答変化が分かるため、例えば損傷の発生分布の把握等が可能となることにより、詳細なレールモニタリングを実施できる。
　（変形例）
　本開示は、上記の実施形態に限定されるものではなく、種々の変形が可能である。上記の実施形態は、本開示を理解しやすく説明するために例示したものであり、本開示は、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。また、各実施形態の構成の一部について削除し、若しくは他の構成の追加及び／又は置換をすることが可能である。また、図中に示した制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上で必要な全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には、ほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。上記の実施形態に対して可能な変形は、例えば以下のようなものである。
　（１）上記の各実施形態における評価部７のハードウエアは一般的なコンピュータによって実現できるため、図７Ａ、図７Ｂ、図８Ａ、図８Ｂ、図９、図１０に示す信号処理や、図１３に示すフローチャートに係る処理を実行するためのプログラムは、可搬型の記憶媒体又はサーバといったプログラムソースからコンピュータにインストールされてもよい。
　（２）図１１Ａ、図１２及び図１６に示す機能や図７Ａ、図７Ｂ、図８Ａ、図８Ｂ、図９、図１０及び図１３を基に説明した処理は、上記の実施形態ではプログラムをプロセッサが実行することにより実現される機能や処理として説明したが、その一部または全部をＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　Ｓｐｅｃｉｆｉｃ　Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ　Ｃｉｒｃｕｉｔ）、あるいはＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ　Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｇａｔｅ　Ａｒｒａｙ）等を用いたハードウエア的な機能や処理に置き換えられてもよい。
　（３）上記の実施形態においては、レール検査装置１は、手押し車のような手動式のものや、モータやディーゼルエンジン等の自走式のものを含む移動体全般に設置してもよい。
　（４）距離検出部３が、実施形態で説明したエンコーダを用いた距離パルス信号ＳＰ以外にも、距離情報を出力できる機能を持つ速度発電機を備えた自走式の移動体の場合でも、同様に対応できる。また、加速度センサから得た加速度情報を基にした移動距離の推定や、レーザドップラを用いた移動距離測定等の代用手段を適用してもよい。
　なお、上述の説明を、例えば以下のように総括することができる。下記の総括は、上述の説明の補足や変形例の説明を含んでいてもよい。
　レール検査装置１は、磁気検出部２と、距離検出部３と、磁気検出部２及び距離検出部３に接続された処理部４と、を有する。磁気検出部２は、磁気センサ部群２１を有し、磁気センサ部群２１は、レール２００上を相対的に移動する移動体１００に備えられ、レール２００を交流励磁して発生する漏洩磁界を非接触で検出する。距離検出部３は、移動体１００に備えられ、移動体１００のレール２００に対する相対的な移動距離を検出する。
処理部４は、磁気検出部２から取得した検出信号強度の時系列を表す時系列データ１１１を、距離検出部３により検出された各時点での移動距離に基づき、移動距離と検出信号強度との関係を表すデータ２２２に変換する。
　処理部４は、データ２２２から特定される波数空間におけるスペクトル応答を抽出し、抽出されたスペクトル応答に基づく情報であるモニタリング情報を出力する。モニタリング情報から、レール２００の特異箇所を判別することができる。また、ノイズ要因となる移動体１００の揺動に伴うオフセットドリフトは距離範囲が異なるため、速度に依存せずにオフセットドリフトの除去が容易となる。なお、モニタリング情報が、レール２００の特異箇所の判別の結果を表す情報（例えば、移動距離と、特異箇所が何であるかと、を表す情報）を含んでよい。また、特異箇所は、損傷箇所と構造体箇所とに大別されてもよいし、構造体箇所については、構造体箇所に分類される複数種類の箇所のいずれの種類の箇所であるかまで判別（推定）されてもよい。
　モニタリング情報の出力は、モニタリング情報の表示（例えば表示部への表示）でよい。モニタリング情報は、空間周波数と移動体の移動距離との対応関係を表す情報でよい。
特異箇所の種類によって、検出信号の空間周波数成分が異なるため、このようなモニタリング情報から、特異箇所の判別が可能である。空間周波数と移動体の移動距離との対応関係は、空間周波数に対応した第１の軸と移動体の移動距離に対応した第２の軸との直交座標系のカラーコンターでよく、当該直交座標系には、検出信号強度に従うカラーのインジケータが配置されていてよい。これにより、高い視認性が期待される。
　処理部４は、データ２２２に対して、レール２００のモニタに必要なサイズに応じた空間フィルタ処理を行い、当該空間フィルタ処理が施された検出信号データ５５５のうち、レール２００のモニタに応じた検査区間６６６毎に、波数空間におけるスペクトル応答を抽出してよい。空間フィルタを用いてデータクレンジング後に得られる波数空間におけるスペクトル応答より、特異箇所の抽出及び分離（構造体箇所と損傷箇所との判別）の可視化を提供することができる。
　処理部４は、データ２２２における移動距離のサンプルが等間隔になるよう移動距離サンプルの補間処理を行ってよい。空間フィルタ処理は、補間処理が施されたデータ２２２に対して行われてよい。このように移動距離サンプルが等間隔になるように補間されるため、空間フィルタ処理が可能となる。
　処理部４は、データ２２２の検査区間６６６毎に、波数空間におけるスペクトル応答の抽出のために連続ウェーブレット変換を行ってよい。これにより、検査区間６６６毎に、どの移動距離でどの空間周波数成分の変化があったのかを特定することができる。なお、処理部４は、データ２２２の検査区間６６６毎に、波数空間におけるスペクトル応答の抽出のために、離散ウェーブレット変換で信号分離を行い、当該分離した信号に連続ウェーブレット変換を用いてよい。
　処理部４は、データ２２２の検査区間６６６毎に、波数空間におけるスペクトル応答の抽出のために短時間フーリエ変換を行ってよい。この場合、レール２００は、移動体１００の相対的な移動方向に沿って周期的に並んだ形状を持ってよい。これにより、レール２００の構造上の周期的な変化を検出することができる。
　磁気検出部２は、移動体１００の相対的な移動方向と直交する方向に並んだ複数の磁気センサ部を有するものであってもよい。
　コントローラは、磁気検出部から取得した検出信号強度の時系列を表す時系列データを、距離検出部により検出された各時点での移動距離に基づいて、移動距離と検出信号強度との関係を表す相関データに変換し、相関データから特定される波数空間におけるスペクトル応答を抽出し、スペクトル応答に基づいてモニタリング情報を出力する。
　スペクトル応答は、連続ウェーブレット変換を用いて抽出する。
　コントローラは、相関データに対して離散ウェーブレット変換で信号分離を行い、当該分離した信号に連続ウェーブレット変換を用いて、スペクトル応答を抽出する。
　コントローラは、空間周波数と移動距離との関係を示すグラフとして、検出信号強度に従うインジケータ及びカラーコンターを表示する画像データを出力する。
　１：レール検査装置、２：磁気検出部、３：距離検出部、４：処理部、５Ａ、５Ｂ：発振コイル、６：受信コイル、７：評価部、２０：下部筐体、２１：磁気センサ部群、２１Ａ、２１Ｂ、２１Ｃ：磁気センサ部、２２：増幅フィルタ部群、２２Ａ、２２Ｂ、２２Ｃ：増幅フィルタ部、２５：フランジ、２６：上部筐体、３１：増幅部、３２：デジタルアナログ変換部、３３：発振部、３４：検波部、３５：アナログデジタル変換部、３６：メモリ部、６０、６１：接続ケーブル、８８：電源、１００：移動体、２００：レール、２００ａ：レール踏面、２０２：特異箇所、２１０：プリアンプ部、２２２、３３３：データ、３００：車輪、４００：車軸、５００：速度発電機。

Claims (10)

  1. 　磁気センサ部を有する磁気検出部と、
    　距離検出部と、
    　前記磁気検出部と前記距離検出部とに接続されたコントローラと、を備え、
    　検査対象である金属体に対して相対的に移動する移動体に設置された金属体検査装置であって、
    　前記距離検出部は、前記移動体の前記金属体に対する移動距離を検出し、
    　前記磁気センサ部は、
    　　第１発振コイルと、第２発振コイルと、受信コイルと、を有し、
    　　前記金属体に対向するように配置され、
    　前記受信コイルは、前記第１発振コイルと前記第２発振コイルとの間に配置され、
    　前記第１発振コイルと前記第２発振コイルとは、互いに逆向きの交流磁場を発生するように構成され、
    　前記交流磁場は、矩形波又はランプ波であり、
    　前記受信コイルは、前記交流磁場により励磁される前記金属体から発生する漏洩磁束を検出する、金属体検査装置。
  2. 　前記磁気センサ部は、複数個設置されている、請求項１記載の金属体検査装置。
  3. 　複数個の前記磁気センサ部のうちの少なくとも所定の２個は、当該２個の前記磁気センサ部についての前記第１発振コイルの重心と前記第２発振コイルの重心とを結ぶ直線の方向が互いに異なるように配置されている、請求項２記載の金属体検査装置。
  4. 　複数個の前記磁気センサ部のうちの所定の３個の前記磁気センサ部のうちの１個である第１磁気センサ部についての前記第１発振コイルの重心と前記第２発振コイルの重心とを結ぶ第１直線の方向が、前記移動体の移動方向に平行に配置され、
    　当該３個の前記磁気センサ部のうちの１個である第２磁気センサ部についての前記第１発振コイルの重心と前記第２発振コイルの重心とを結ぶ第２直線の方向が、前記第１磁気センサ部の前記第１直線と直交するように配置され、
    　当該３個の前記磁気センサ部のうちの１個である第３磁気センサ部についての前記第１発振コイルの重心と前記第２発振コイルの重心とを結ぶ第３直線の方向が、前記第１磁気センサ部の前記第１直線と斜めに交わるように配置されている、請求項２記載の金属体検査装置。
  5. 　前記交流磁場は、前記矩形波であり、
    　　前記コントローラは、
    　　前記漏洩磁束から前記矩形波の基本周波数による第１の信号及び前記矩形波の奇数次の高調波による第２の信号を抽出し、
    　　前記移動距離の信号に対する前記第１の信号のデータ及び前記移動距離の前記信号に対する前記第２の信号のデータを出力する、請求項１記載の金属体検査装置。
  6. 　前記交流磁場は、前記ランプ波であり、
    　前記コントローラは、
    　　前記漏洩磁束から前記ランプ波の基本周波数による第１の信号及び前記ランプ波の整数次の高調波による第２の信号を抽出し、
    　　前記移動距離の信号に対する前記第１の信号のデータ及び前記移動距離の前記信号に対する前記第２の信号のデータを出力する、請求項１記載の金属体検査装置。
  7. 　前記コントローラは、
    　　前記磁気検出部から取得した検出信号強度の時系列を表す時系列データを、前記距離検出部により検出された各時点での前記移動距離に基づいて、前記移動距離と前記検出信号強度との関係を表す相関データに変換し、
    　　前記相関データから特定される波数空間におけるスペクトル応答を抽出し、前記スペクトル応答に基づいてモニタリング情報を出力する、請求項１記載の金属体検査装置。
  8. 　前記スペクトル応答は、連続ウェーブレット変換を用いて抽出する、請求項７記載の金属体検査装置。
  9. 　前記コントローラは、
    　　前記相関データに対して離散ウェーブレット変換で信号分離を行い、
    　　当該分離した信号に前記連続ウェーブレット変換を用いて、前記スペクトル応答を抽出する、請求項８記載の金属体検査装置。
  10. 　前記コントローラは、空間周波数と前記移動距離との関係を示すグラフとして、前記検出信号強度に従うインジケータ及びカラーコンターを表示する画像データを出力する、請求項７記載の金属体検査装置。
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