JPH10115604A - 超音波探傷データ評価装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 被検査物における欠陥の有無を効率よく判定
する。 【解決手段】 データ解析処理部１５で得られた解析デ
ータ１６及び判定部１７で得られた判定データ２４を、
管１の設計条件、探傷波の設定値を属性とするデータと
してオブジェクト指向型データベース２７に蓄積し、オ
ブジェクト指向型データベース２７に蓄積された多数の
データの中から、欠陥の有無を判定すべき管１の設計条
件、探傷波の設定値に応じた属性を有するものを、教示
データ１８としてデータ入力部１１へ出力し、欠陥の有
無を判定すべき管１に応じた学習をニューラルネットワ
ーク１７において行い、管１の欠陥の有無を判定する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、超音波探傷データ
評価装置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】各種プラント等においては、構造物や溶
接部の非破壊検査を行う手段として超音波探傷検査が広
く行われている。

【０００３】この場合、超音波探傷検査によって得られ
た超音波探傷データを評価して欠陥があるか否かの判定
を行うのは、専門知識を有する検査員であるが、超音波
探傷データの判定には熟練を要するとともに、各検査員
による判定結果にばらつきが生じる可能性もある。

【０００４】また、検査によって得られる何十、何百も
の超音波探傷データの全てを見て判定を下して行くのは
大変困難な作業である。

【０００５】そこで、超音波探傷データの判定を自動的
に行わせるための研究開発が進められている。

【０００６】図２は現在開発中の超音波探傷データ評価
装置の一例を示すものであり、この超音波探傷データ評
価装置は、非破壊検査の対象となる管（被検査物）１に
おける溶接継手部分２の超音波探傷を行う超音波探傷装
置３と、該超音波探傷装置３により得られた探傷データ
６に基づき欠陥の有無を判定するデータ評価装置本体７
とを備えている。

【０００７】超音波探傷装置３は、管１の外周部に当接
し得る超音波探触子５と、該超音波探触子５に対して探
傷波を伝播し且つ管１からの反射波に応じた探傷データ
６を出力する超音波送受信部４とを備えている。

【０００８】データ評価装置本体７には、キーボード等
の入力装置８と、マウスやタブレット等のポインティン
グデバイス９と、ディスプレイ等の表示装置１０とが接
続されている。

【０００９】このデータ評価装置本体７は、超音波送受
信部４から出力される探傷データ６を受信するデータ入
力部１１と、ポインティングデバイス９からの位置指示
入力１２によって探傷データ６の一部を抽出させるタイ
ムゲート設定部１３と、タイムゲート設定部１３で抽出
された抽出データ１４をフーリエ変換によって解析処理
するデータ解析処理部１５と、データ解析処理部１５で
解析処理された解析データ１６に基づき判定を行う、ニ
ューラルネットワーク等を使用したニューラルネットワ
ーク（判定部）１７とによって構成されている。

【００１０】また、データ入力部１１には、ニューラル
ネットワーク１７に学習を行わせるための教示データ１
８が入力装置８から送信されるようになっている。

【００１１】ニューラルネットワーク１７は、図７に示
すニューロン１９によって、図９に示すように、入力層
２０、中間層２１、出力層２２を構築したもので、解析
データ１６における周波数と各位置ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅ
とがなす格子点２３は、入力層２０のニューロン１９に
対応している。

【００１２】管１の溶接継手部分２の非破壊検査を行う
場合には、図２及び図３に示すように、管１の溶接継手
部分２の近傍に超音波探傷装置３の超音波探触子５を配
置し、超音波送受信部４から探傷波を超音波探触子５を
介して管１の溶接継手部分２へ伝播させ、該溶接継手部
分２から管１の内部を伝播してきた反射波を探傷データ
６として超音波送受信部４で受信する。

【００１３】そして、上記の作業を、超音波探触子５を
管１の軸線方向（イ）へ僅かずつ移動しながら複数の位
置（図２においては、ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅの五箇所）で
行う。

【００１４】これにより、溶接継手部分２の周方向
（ロ）の一箇所に対する探傷データ６が異なる位置につ
いて複数（図４参照）得られる。

【００１５】更に、超音波探触子５を管１の周方向
（ロ）へ僅かずつ移動して上記の作業を繰返しながら、
溶接継手部分２の周方向（ロ）の全体に亘って探傷デー
タ６の採取を行う。

【００１６】このようにして、超音波探傷装置３による
探傷データ６の採取が完了したならば、該探傷データ６
をデータ評価装置本体７のデータ入力部１１へ入力す
る。

【００１７】データ評価装置本体７への探傷データ６の
入力は、超音波送受信部４とデータ評価装置本体７との
間をケーブルやネットワークを介し接続して電送させた
り、両者に赤外線ポートがある場合には赤外線通信によ
り転送させたり、磁気テープや磁気ディスクや光ディス
ク等のリムーバブルメディアを介してデータ入力を行わ
せるようにしても良い。

【００１８】データ入力部１１に探傷データ６が入力さ
れると、データ評価装置本体７のタイムゲート設定部１
３は、ディスプレイ等の表示装置１０に探傷データ６を
表示し、操作者に、マウスやタブレット等のポインティ
ングデバイス９を用いて、図４に示すように、探傷デー
タ６の一部を抽出（タイムゲートＴを掛ける）させるよ
うにする。

【００１９】操作者による具体的なタイムゲートＴの設
定の仕方は、探傷データ６のピーク値の付近を中心位置
Ｔ0として指定し、中心位置Ｔ0の前後を適当な幅で範囲
指定することによって行われる（範囲は、中心位置に関
して対象なので前方か後方のどちらか一方を指定すれば
良い）。

【００２０】タイムゲートＴの設定が済むと、データ評
価装置本体７のデータ解析処理部１５により、探傷デー
タ６の抽出データ１４の部分の解析処理が行われる。

【００２１】解析処理の具体的な手法は、高速フーリエ
変換と呼ばれる三角関数を用いた積分変換手法により、
抽出データ１４を周波数分析し、該抽出データ１４の各
周波数ごとのエネルギー強度を示す二次元データを求め
る。

【００２２】この際、抽出データ１４の全域について周
波数分析がなされるので、二次元データからは時間の概
念が消失される。

【００２３】また、二次元データは、前記のａ，ｂ，
ｃ，ｄ，ｅの各位置について重ね合わされて、図５及び
図６に示すような、疑似的な三次元データにされる。

【００２４】ちなみに、図５に示すものは応力腐食割れ
がある場合の典型的な解析データ１６、図６に示すもの
は応力腐食割れがない場合の典型的な解析データ１６で
ある。

【００２５】この図５及び図６に示す二つの波形は、人
間の目で見ると明らかに異なっているものと認識される
が、同様の認識を工学的に行わせるのはかなり困難なこ
とである。

【００２６】更に、データ解析処理部１５では、後段に
おける処理の都合上、上記解析データ１６におけるエネ
ルギー強度が０から１の間の値で表わされるよう正規化
を行う。

【００２７】こうして得られた解析データ１６に基づい
てデータ評価装置本体７は、解析データ１６をニューラ
ルネットワーク１７で判定する。

【００２８】ここで、ニューラルネットワーク１７と
は、人間の脳の持つ優れた情報処理能力を工学的に実現
するために開発されたものであり、複数のニューロン１
９の組合せによって構築されるものである。

【００２９】ニューロン１９とは、図７に示すように、
入力Ｓｉ（０≦Ｓｉ≦１，ｉ＝１〜ｎ）と、重み係数Ｗ
ｉ（Ｗｉ≧０のとき興奮性、Ｗｉ＜０のとき抑制性を示
す，ｉ＝１〜ｎ）と、しきい値θとによって内部状態ｕ
が、ｕ＝ΣＷｉ・Ｓｉ−θとで定められ、この内部状態
ｕを出力関数ｆ（ｘ）＝１／｛１＋ｅｘｐ（−ｘ／
ｔ）｝へ代入することにより、以下のような出力が得ら
れるようにしたものである。

【００３０】

【数１】ｆ（ｕ）＝１／｛１＋ｅｘｐ（−ｕ／ｔ）｝

【００３１】なお、ｔはニューロン１９の温度と呼ばれ
る正の定数（通常は１．０）である。

【００３２】また、出力関数ｆ（ｘ）は、シグモイド関
数と呼ばれており、図８に示すように、ｘの値が−から
＋へ変化する間に、値が０から１へと非線形に変化する
関数である（０≦ｆ（ｘ）≦１）。

【００３３】ニューラルネットワーク１７には、相互結
合型のものや階層型のもの等各種あるが、現在開発中の
超音波探傷データ評価装置には、階層型のものが適用さ
れている。

【００３４】階層型のニューラルネットワーク１７は、
図９に示すように、ニューロン１９を入力層２０、中間
層２１、出力層２２等の階層を持つように結合したもの
であり、各々の層は一つ以上のニューロン１９で構成さ
れ、又、同一の層内のニューロン１９どうしは互いに結
合することなく、且つ、下位の層の各々のニューロン１
９は上位の層の全てのニューロン１９と結合されるよう
になっている。

【００３５】また、入力層２０は、上記の解析データ１
６における周波数と各位置ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅとが成す
座標上に設定された格子点２３と同数のニューロン１９
によって構成され、中間層２１は、一層又は複数層のニ
ューロン１９で構成され（図９では一層となってい
る）、出力層２２は、二つのニューロン１９ａ，１９ｂ
で構成されている。

【００３６】更に、予め、各ニューロン１９について、
重み係数Ｗｉやしきい値θ等のパラメータを設定するこ
とにより、ニューラルネットワーク１７に対する学習を
行っておく。

【００３７】学習法としては、先ず、重み係数Ｗｉやし
きい値θ等の各パラメータをキーボード等の入力装置８
を用いてランダムに設定してニューラルネットワーク１
７を初期化し、ここに教示データ１８を入力して出力を
発生させ、ニューラルネットワーク１７からの出力と教
示データ１８の実際の結果との誤差を計算して、該誤差
を出力層２２から中間層２１、中間層２１から入力層２
０へと逆に伝播させながら各層ごとにパラメータを調整
・変更して行く誤差逆伝播学習法を用い、該作業を多数
の教示データ１８について繰返すようにする。

【００３８】この際、出力層２２の二つのニューロン１
９ａ，１９ｂの出力が、欠陥ならば（１．０〜０．７，
０．０〜０．３）、不明ならば（０．７〜０．３，０．
３〜０．７）、欠陥以外ならば（０．３〜０．０，１．
０〜０．７）となるように学習させる。

【００３９】このように十分に学習されたニューラルネ
ットワーク１７では、入力層２０を構成する各ニューロ
ン１９に、対応する上記の格子点２３におけるエネルギ
ー強度をそれぞれ入力するだけで、各ニューロン１９に
ついての出力が次々と計算されて行き、自動的に正しい
判定結果が導かれる。

【００４０】このように、ニューラルネットワーク１７
を使用することにより、ファジィやＡＩ等と違って、ル
ール化が困難な波形パターンのようなものからでも正し
い判定を下すことができるようになる。

【００４１】なお、学習内容は、各パラメータに分散格
納されることとなるので、ニューラルネットワーク１７
自体はブラックボックス化するが、より多くの学習を行
わせることにより、より精度の高い判定結果を期待でき
るようになる。

【００４２】また、こうして得られた判定結果も、ニュ
ーラルネットワーク１７に学習させておく。

【００４３】このようにして得られた判定結果は、判定
データ２４として表示装置１０へ送信され、該表示装置
１０にデータ評価装置本体７による超音波探傷の判定結
果が表示される。

【００４４】

【発明が解決しようとする課題】一方、超音波探傷装置
３の超音波送受信部４からデータ評価装置本体７に対し
て出力される探傷データ６は、被検査物である管１の設
計条件（形状、管径、肉厚、材質）や探傷波の設定値に
よって様々である。

【００４５】すなわち、ニューラルネットワーク１７を
用いた超音波探傷データ評価装置において、管１の溶接
継手部分に欠陥があるか否かを判定する際には、欠陥の
有無を判定すべき探傷データ６を得た管１の設計条件や
探傷波の設定値に応じて、超音波探傷データ評価装置と
は別途に設けられたリレーショナルデータベース（図示
せず）に蓄積しておいた評価済みの探傷データ６から、
管１の設計条件や探傷波の設定値が同等のものを教示デ
ータ１８として取り出し、この教示データ１８をデータ
入力部１１に入力することにより、上記の設計条件や探
傷波の設定値に応じた学習をニューラルネットワーク１
７に行わせる必要がある。

【００４６】しかしながら、図２に示す超音波探傷デー
タ評価装置に適用されているリレーショナルデータベー
スは、情報を表（データの行と列）に格納し、与えられ
た表の指定された列のデータを使用して別のテーブル内
のデータを探し出すことによって探索を行うデータベー
スであるため、このリレーショナルデータベースに蓄積
された膨大な数の評価済みの探傷データ６から教示デー
タ１８とすべきものを迅速に選択できず、よって、多数
の管１の溶接継手部分２における欠陥の有無を効率よく
判定することができない。

【００４７】本発明は上述した実情に鑑みてなしたもの
で、被検査物における欠陥の有無を効率よく判定するこ
とが可能な超音波探傷データ評価装置を提供することを
目的とするものである。

【００４８】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、本発明の超音波探傷データ評価装置においては、被
検査物から得られた探傷データを受けるデータ入力部
と、探傷データにタイムゲートを掛けて抽出データを抽
出させるタイムゲート設定部と、抽出データをフーリエ
変換によって解析処理するデータ解析処理部と、データ
解析処理部で得られた解析データに基づき欠陥の有無を
判定するニューラルネットワークを使用した判定部と、
データ解析処理部で得られた解析データ及び判定部から
の判定データを被検査物の設計条件、探傷波の設定値を
属性とするデータとして蓄積し且つ蓄積したデータの中
から欠陥の有無を判定すべき探傷データを得た被検査物
の設計条件、探傷波の設定値に応じた属性のものを教示
データとして前記のデータ入力部へ出力するオブジェク
ト指向型データベースとを備えている。

【００４９】本発明の超音波探傷データ評価装置では、
データ解析処理部により得られた解析データ及び判定部
からの判定データ、すなわち、被検査物における欠陥の
有無を、被検査物の設計条件、探傷波の設定値を属性と
するデータとしてオブジェクト指向型データベースに蓄
積し、オブジェクト指向型データベースに蓄積されてい
る多数のデータの中から、欠陥の有無を判定すべき被検
査物の設計条件、探傷波の設定値に応じた属性を有する
ものを、教示データとしてデータ入力部へ出力し、欠陥
の有無を判定すべき被検査物に応じた学習を判定部にお
いて行う。

【００５０】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を図面
に基づいて説明する。

【００５１】図１は本発明の超音波探傷データ評価装置
の実施の形態の一例を示すもので、図中、管１の溶接継
手部分２を探傷する超音波探傷装置３、探傷データ６を
評価するデータ評価装置本体７、該データ評価装置本体
７に接続されたポインティングデバイス９及び表示装置
１０は、図２に示すものと同等であり、その他、図２と
同一の符号を付した部分は同一物を表している。

【００５２】２５はキーボード等の入力装置であり、該
入力装置２５は、手動操作により入力設定された管１の
設計条件（管１の形状、管径、肉厚、材質）、探傷波の
設定値を、属性設定指令２６として出力し得るように構
成されている。

【００５３】２７はオブジェクト指向型データベースで
あり、該オブジェクト指向型データベース２７は、入力
装置２５からの属性設定指令２６に基づき、データ評価
装置本体７のデータ解析処理部１５で解析処理された解
析データ１６及び判定部１７で判定された判定データ２
４を被検査物である管１の設計条件、探傷波の設定値を
属性とするデータとして蓄積するように、また、入力装
置２５からの属性設定指令２６に基づき、蓄積したデー
タの中から欠陥の有無を判定すべき探傷データ６を得た
管１の設計条件、探傷波の設定値に応じた属性を有する
ものを、教示データ１８としてデータ評価装置本体７の
データ入力部１１へ出力するように構成されている。

【００５４】以下、図１に示す超音波探傷データ評価装
置の作動を説明する。

【００５５】管１の溶接継手部分２の非破壊検査を行う
場合には、管１の溶接継手部分２の近傍に超音波探傷装
置３の超音波探触子５を配置し、超音波送受信部４から
探傷波を超音波探触子５を介して管１の溶接継手部分２
へ伝播させ、該溶接継手部分２から管１の内部を伝播し
てきた反射波を探傷データ６として超音波送受信部４で
受信する。

【００５６】超音波探傷装置３による探傷データ６の採
取が完了したならば、該探傷データ６をデータ評価装置
本体７のデータ入力部１１へ入力する。

【００５７】また、被検査物である管１の設計条件（形
状、管径、肉厚、材質）、探傷波の設定値を入力装置２
５に入力設定し、該入力装置２５から管１の設計条件、
探傷波の設定値を属性設定指令２６としてオブジェクト
指向型データベース２７へ出力する。

【００５８】データ入力部１１に探傷データ６が入力さ
れると、データ評価装置本体７のタイムゲート設定部１
３は、ディスプレイ等の表示装置１０に探傷データ６を
表示し、操作者に、マウスやタブレット等のポインティ
ングデバイス９を用いて、図７に示すように、探傷デー
タ６の一部を抽出（タイムゲートＴを掛ける）させるよ
うにする。

【００５９】タイムゲートＴの設定が済むと、データ評
価装置本体７のデータ解析処理部１５により、探傷デー
タ６の抽出データ１４の部分の解析処理が行われる。

【００６０】上記のデータ解析処理部１５における解析
処理によって得られた解析データ１６は、ニューラルネ
ットワーク１７とオブジェクト指向型データベース２７
の双方に対して出力される。

【００６１】ニューラルネットワーク１７においては、
解析データ１６の判定が行われ、これにより得られた判
定結果は、判定データ２４として表示装置１０とオブジ
ェクト指向型データベース２７へ送信され、表示装置１
０にデータ評価装置本体７による超音波探傷の判定結果
が表示される。

【００６２】一方、オブジェクト指向型データベース２
７においては、解析データ１６及び判定データ２４（欠
陥の有無）に対して被検査物である管１の設計条件、探
傷波の設定値等の属性を付加したデータが蓄積される。

【００６３】このオブジェクト指向型データベース２７
に蓄積された多数のデータは、データ評価装置本体７に
対する教示データ１８として利用される。

【００６４】すなわち、先に述べたように、入力装置２
５から欠陥の有無を判定すべき管１の設計条件、探傷波
の設定値が属性設定指令２６としてオブジェクト指向型
データベース２７へ出力されると、オブジェクト指向型
データベース２７に蓄積されている多数のデータの中か
ら、被検査物である管１の設計条件、探傷波の設定値に
応じた属性を有するものが、教示データ１８としてデー
タ評価装置本体７のデータ入力部１１へ出力され、上記
の設計条件や探傷波の設定値に応じた学習がニューラル
ネットワーク１７において行われることになる。

【００６５】このように、図１に示す超音波探傷データ
評価装置では、データ解析処理部１５における解析処理
により得られた解析データ１６及びニューラルネットワ
ーク１７により得られた判定データ２４を、管１の設計
条件、探傷波の設定値を属性とするデータとしてオブジ
ェクト指向型データベース２７に蓄積し、オブジェクト
指向型データベース２７に蓄積されている多数のデータ
の中から被検査物である管１の設計条件、探傷波の設定
値に応じた属性を有するものを、教示データ１８として
データ評価装置本体７のデータ入力部１１へ出力するの
で、ニューラルネットワーク１７に対する学習を適切に
且つ迅速に行うことができ、よって、多数の管１の溶接
継手部分２における欠陥の有無を効率よく判定すること
ができる。

【００６６】なお、本発明の超音波探傷データ評価装置
は、上述した実施の形態のみに限定されるものではな
く、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変更
を加え得ることは勿論である。

【００６７】

【発明の効果】以上述べたように、本発明の超音波探傷
データ評価装置においては、データ解析処理部により得
られた解析データ及び判定部により判定された被検査物
における欠陥の有無を、被検査物の設計条件、探傷波の
設定値を属性とするデータとしてオブジェクト指向型デ
ータベースに蓄積し、オブジェクト指向型データベース
に蓄積されている多数のデータの中から、欠陥の有無を
判定すべき被検査物の設計条件、探傷波の設定値に応じ
た属性を有するものを、教示データとして探傷データ評
価装置データ入力部へ出力するので、欠陥の有無を判定
すべき被検査物に応じた学習を判定部において迅速に行
わせることができ、被検査物の欠陥の有無を効率よく判
定することが可能になる、という優れた効果を奏し得
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の超音波探傷データ評価装置の実施の形
態の一例を示す概略系統図である。

【図２】現在開発されている超音波探傷データ評価装置
を示す概略系統図である。

【図３】管と超音波探触子の関係を示す部分断面図であ
る。

【図４】欠陥の有無を判定すべき超音波探傷データの一
例を示すグラフである。

【図５】応力腐食割れがある場合の典型的な解析データ
を示す図である。

【図６】応力腐食割れがない場合の典型的な解析データ
を示す図である。

【図７】ニューロンのモデルを示す図である。

【図８】シグモイド関数を示すグラフである。

【図９】ニューラルネットワーク部分を示す系統図であ
る。

【符号の説明】

１ 管（被検査物） ６ 探傷データ １１ データ入力部 １３ タイムゲート設定部 １４ 抽出データ １５ データ解析処理部 １６ 解析データ １７ ニューラルネットワーク（判定部） １８ 教示データ ２４ 判定データ ２７ オブジェクト指向型データベース

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 被検査物から得られた探傷データを受け
   るデータ入力部と、探傷データにタイムゲートを掛けて
   抽出データを抽出させるタイムゲート設定部と、抽出デ
   ータをフーリエ変換によって解析処理するデータ解析処
   理部と、データ解析処理部で得られた解析データに基づ
   き欠陥の有無を判定するニューラルネットワークを使用
   した判定部と、データ解析処理部で得られた解析データ
   及び判定部からの判定データを被検査物の設計条件、探
   傷波の設定値を属性とするデータとして蓄積し且つ蓄積
   したデータの中から欠陥の有無を判定すべき探傷データ
   を得た被検査物の設計条件、探傷波の設定値に応じた属
   性のものを教示データとして前記のデータ入力部へ出力
   するオブジェクト指向型データベースとを備えてなるこ
   とを特徴とする超音波探傷データ評価装置。