(57)【要約】【課題】計測精度の向上を図ることが可能な厚さ計測システムを提供する。【解決手段】厚さ計測システムは、構造物に超音波を発し、そのエコーを受信する測定手段と、測定手段により測定されたエコー信号の時間変化を表すエコーデータを生成する生成手段と、エコーデータを入力データとし、エコーデータに含まれるエコーの出現時点を教師データとして機械学習により予め構築された学習済みモデルを用い、生成手段により生成されたエコーデータに含まれるエコーの出現時点を推定する推論手段と、推論手段により推定された少なくとも２つのエコーの出現時点に基づいて、構造物の厚さを算出する算出手段と、を備える。【選択図】図６
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
構造物に超音波を発し、そのエコーを受信する測定手段と、
前記測定手段により測定されたエコー信号の時間変化を表すエコーデータを生成する生成手段と、
エコーデータを入力データとし、エコーデータに含まれるエコーの出現時点を教師データとして機械学習により予め構築された学習済みモデルを用い、前記生成手段により生成されたエコーデータに含まれるエコーの出現時点を推定する推論手段と、
前記推論手段により推定された少なくとも２つのエコーの出現時点に基づいて、前記構造物の厚さを算出する算出手段と、
を備える厚さ計測システム。
【請求項２】
前記エコーデータは、時間を第１軸とし、エコー信号の強度を第２軸としたグラフの画像データである、
請求項１に記載の厚さ計測システム。
【請求項３】
前記グラフは、エコー信号の測定点を補間したグラフである、
請求項２に記載の厚さ計測システム。
【請求項４】
前記推論手段は、エコーデータを入力データとし、エコーデータに最初に出現する第１エコーの出現時点及びその次に出現する第２エコーの出現時点を教師データとして機械学習により予め構築された学習済みモデルを用い、前記生成手段により生成されたエコーデータに最初に出現する第１エコーの出現時点及びその次に出現する第２エコーの出現時点を推定する、
請求項１ないし３の何れかに記載の厚さ計測システム。
【請求項５】
前記第１エコーは、超音波が入射する前記構造物の表面で反射したエコーであり、
前記第２エコーは、前記構造物の前記表面とは逆の裏面で反射したエコーである、
請求項４に記載の厚さ計測システム。
【請求項６】
前記機械学習に用いられるデータセットは、第１エコーの出現時点及び第２エコーの出現時点が教示されたエコーデータの他に、第１エコーの出現時点及び第２エコーの出現時点の少なくとも一方が教示されていないエコーデータをさらに含む、
請求項４または５に記載の厚さ計測システム。
【請求項７】
前記機械学習に用いられるデータセットは、第１エコーの出現時点と第２エコーの出現時点との時間間隔が変更されたエコーデータをさらに含む、
請求項４ないし６の何れかに記載の厚さ計測システム。
【請求項８】
前記推論手段によりエコーの出現時点として推定された範囲から前記構造物の厚さの算出に用いる代表点を抽出する抽出手段をさらに備える、
請求項１ないし７の何れかに記載の厚さ計測システム。
【請求項９】
前記測定手段により測定されたエコー信号の強度が所定の閾値を超えた場合にエコーの出現を検出する検出手段をさらに備え、
前記検出手段は、前記推論手段によりエコーの出現時点として推定された範囲において前記閾値を他の範囲よりも低減する、
請求項１ないし８の何れかに記載の厚さ計測システム。
【請求項１０】
構造物に超音波を発し、そのエコーを受信する測定手段により測定されたエコー信号の時間変化を表すエコーデータを生成する生成工程と、
エコーデータを入力データとし、エコーデータに含まれるエコーの出現時点を教師データとして機械学習により予め構築された学習済みモデルを用い、前記生成工程により生成されたエコーデータに含まれるエコーの出現時点を推定する推論工程と、
前記推論工程により推定された少なくとも２つのエコーの出現時点に基づいて、前記構造物の厚さを算出する算出工程と、
を備える厚さ計測方法。
【請求項１１】
構造物に超音波を発し、そのエコーを受信する測定手段により測定されたエコー信号の時間変化を表すエコーデータを取得する取得手段と、
エコーデータを入力データとし、エコーデータに含まれるエコーの出現時点を教師データとして機械学習により予め構築された学習済みモデルを用い、前記生成手段により生成されたエコーデータに含まれるエコーの出現時点を推定する推論手段と、
を備える推定装置。
【請求項１２】
構造物に超音波を発し、そのエコーを受信する測定手段により測定されたエコー信号の時間変化を表すエコーデータを取得する取得手段、及び、
エコーデータを入力データとし、エコーデータに含まれるエコーの出現時点を教師データとして機械学習により予め構築された学習済みモデルを用い、前記生成手段により生成されたエコーデータに含まれるエコーの出現時点を推定する推論手段、
としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
【請求項１３】
構造物に超音波を発し、そのエコーを受信する測定手段により測定されたエコー信号の時間変化を表すエコーデータ、及び前記エコーデータに含まれるエコーの出現時点の情報を取得する取得手段と、
前記エコーデータを入力データとし、前記エコーの出現時点を教師データとして、エコーデータに含まれるエコーの出現時点を推定するための学習済みモデルを機械学習により構築する学習部と、
を備える学習装置。
【請求項１４】
構造物に超音波を発し、そのエコーを受信する測定手段により測定されたエコー信号の時間変化を表すエコーデータ、及び前記エコーデータに含まれるエコーの出現時点の情報を取得する取得手段、及び、
前記エコーデータを入力データとし、前記エコーの出現時点を教師データとして、エコーデータに含まれるエコーの出現時点を推定するための学習済みモデルを機械学習により構築する学習部、
としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、厚さ計測システム、厚さ計測方法、推定装置、学習装置、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、光学干渉計で検出したエコーの周波数解析を行い、波数解析によって得られるスペクトル分布から、高周波のノイズ成分を除去したのち、最もエコーの振幅強度が大きいピーク周波数を抽出し、該ピーク周波数からエコーの時間間隔を決定し、肉厚を計算する薄肉鋼管の肉厚測定方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−２５７９４５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、エコー信号の強度や波形は、構造物の形状、表面状態及び材料等に依って変化することから、構造物の多数の点で厚さを計測する場合に、全ての点に一律の閾値を適用すると、エコーを検出しきれないおそれがある。
【０００５】
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、その主な目的は、計測精度の向上を図ることが可能な厚さ計測システム、厚さ計測方法、推定装置、学習装置、及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するため、本発明の一の態様の厚さ計測システムは、構造物に超音波を発し、そのエコーを受信する測定手段と、前記測定手段により測定されたエコー信号の時間変化を表すエコーデータを生成する生成手段と、エコーデータを入力データとし、エコーデータに含まれるエコーの出現時点を教師データとして機械学習により予め構築された学習済みモデルを用い、前記生成手段により生成されたエコーデータに含まれるエコーの出現時点を推定する推論手段と、前記推論手段により推定された少なくとも２つのエコーの出現時点に基づいて、前記構造物の厚さを算出する算出手段と、を備える。
【０００７】
また、本発明の他の態様の厚さ計測方法は、構造物に超音波を発し、そのエコーを受信する測定手段により測定されたエコー信号の時間変化を表すエコーデータを生成する生成工程と、エコーデータを入力データとし、エコーデータに含まれるエコーの出現時点を教師データとして機械学習により予め構築された学習済みモデルを用い、前記生成工程により生成されたエコーデータに含まれるエコーの出現時点を推定する推論工程と、前記推論工程により推定された少なくとも２つのエコーの出現時点に基づいて、前記構造物の厚さを算出する算出工程と、を備える。
【０００８】
また、本発明の他の態様の推定装置は、構造物に超音波を発し、そのエコーを受信する測定手段により測定されたエコー信号の時間変化を表すエコーデータを取得する取得手段と、エコーデータを入力データとし、エコーデータに含まれるエコーの出現時点を教師データとして機械学習により予め構築された学習済みモデルを用い、前記生成手段により生成されたエコーデータに含まれるエコーの出現時点を推定する推論手段と、を備える。
【０００９】
また、本発明の他の態様のプログラムは、構造物に超音波を発し、そのエコーを受信する測定手段により測定されたエコー信号の時間変化を表すエコーデータを取得する取得手段、及び、エコーデータを入力データとし、エコーデータに含まれるエコーの出現時点を教師データとして機械学習により予め構築された学習済みモデルを用い、前記生成手段により生成されたエコーデータに含まれるエコーの出現時点を推定する推論手段、としてコンピュータを機能させる。
【００１０】
また、本発明の他の態様の学習装置は、構造物に超音波を発し、そのエコーを受信する測定手段により測定されたエコー信号の時間変化を表すエコーデータ、及び前記エコーデータに含まれるエコーの出現時点の情報を取得する取得手段と、前記エコーデータを入力データとし、前記エコーの出現時点を教師データとして、エコーデータに含まれるエコーの出現時点を推定するための学習済みモデルを機械学習により構築する学習部と、を備える。
【００１１】
また、本発明の他の態様のプログラムは、構造物に超音波を発し、そのエコーを受信する測定手段により測定されたエコー信号の時間変化を表すエコーデータ、及び前記エコーデータに含まれるエコーの出現時点の情報を取得する取得手段、及び、前記エコーデータを入力データとし、前記エコーの出現時点を教師データとして、エコーデータに含まれるエコーの出現時点を推定するための学習済みモデルを機械学習により構築する学習部、としてコンピュータを機能させる。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、計測精度の向上を図ることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】測定部によるエコー測定を説明する図である。
【図２】エコー信号の時間変化を表すグラフである。
【図３Ａ】所定時間毎のエコー信号の強度をまとめたテーブルである。
【図３Ｂ】所定時間毎のエコー信号の強度をプロットしたグラフである。
【図４】従来のエコー検出手法を説明する図である。
【図５Ａ】エコー経路及びエコー信号の例を示す図である。
【図５Ｂ】エコー経路及びエコー信号の例を示す図である。
【図５Ｃ】エコー経路及びエコー信号の例を示す図である。
【図５Ｄ】エコー経路及びエコー信号の例を示す図である。
【図５Ｅ】エコー経路及びエコー信号の例を示す図である。
【図６】実施形態に係る厚さ計測システムの構成例を示すブロック図である。
【図７】学習フェーズの手順例を示すフロー図である。
【図８】入力データ及び教師データの例を示す図である。
【図９】ラベルの変形例を示す図である。
【図１０】ラベルの変形例を示す図である。
【図１１Ａ】エコーデータのデータ拡張の例を示す図である。
【図１１Ｂ】エコーデータのデータ拡張の例を示す図である。
【図１１Ｃ】エコーデータのデータ拡張の例を示す図である。
【図１２】学習済みモデルの例を示す図である。
【図１３】実施形態に係る厚さ計測方法の手順例を示すフロー図である。
【図１４】入力データ及び出力データの例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、本発明の実施形態について、図面を参照しながら説明する。
【００１５】
［測定部］
図１は、測定部３によるエコー測定を説明する図である。測定部３は、探触子（プローブ）３１により構造物Ｃに超音波を発し、そのエコーを受信する。測定部３は、受信したエコーに応じた電気信号（以下、エコー信号という）を生成し、出力する。
【００１６】
図１に示すように、構造物Ｃは水等の液体Ｗの中に配置されており、探触子３１と構造物Ｃとの間には液体Ｗが介在する。これに限らず、探触子３１と構造物Ｃとを接触させてもよい。
【００１７】
探触子３１から構造物Ｃに向けて発せられた超音波の一部は、探触子３１と対向する構造物Ｃの表面Ｃ１で反射し、探触子３１で受信される（以下、表面Ｃ１で反射し、探触子３１で受信される超音波を「表面エコーＳ」という）。
【００１８】
探触子３１から構造物Ｃに向けて発せられた超音波の他の一部は、表面Ｃ１を透過して構造物Ｃの内部へ入射する。
【００１９】
表面Ｃ１を透過して構造物Ｃの内部へ入射した超音波の一部は、構造物Ｃの表面Ｃ１とは反対の裏面Ｃ２で反射する。
【００２０】
構造物Ｃの裏面Ｃ２で反射した超音波の一部は、表面Ｃ１を透過し、探触子３１で受信される（以下、１番目に裏面Ｃ２で反射し、表面Ｃ１を透過して探触子３１で受信される超音波を「第１裏面エコーＢ１」という）。
【００２１】
構造物Ｃの裏面Ｃ２で反射した超音波の他の一部は、表面Ｃ１で反射する。以降、同様の経路が繰り返される（以下、２番目に裏面Ｃ２で反射し、表面Ｃ１を透過して探触子３１で受信される超音波を「第２裏面エコーＢ２」という）。
【００２２】
図２は、横軸を時間とし、縦軸をエコー信号の強度としたエコー信号の時間変化を表すグラフである。詳しくは、同図のグラフは、測定部３により測定された所定時間毎のエコー信号の強度をグラフ中にプロットし（図３Ａ及び図３Ｂ参照）、プロットした測定点を補間したものである。
【００２３】
図２に示すように、エコー信号には複数のエコーが出現する。具体的には、時間の経過に伴い、１番目に表面エコーＳが出現し、２番目に第１裏面エコーＢ１が出現し、３番目に第２裏面エコーＢ２が出現する。また、これら複数のエコーは、後に出現するものほど強度が小さくなる。
【００２４】
エコー信号に含まれる隣接する２つのエコーの間隔、すなわち時間差は、構造物Ｃの厚さに対応しており、これを用いて構造物Ｃの厚さを算出することができる。具体的には、構造物Ｃ内の音速ｃとエコーの時間差Δｔとを掛け合わせた値の２分の１が、構造物Ｃの厚さに相当する。
【００２５】
ところで、一般に、エコーの検出は、エコー信号の強度が閾値を超えるか否かを判定することにより実現される。例えば図４に示すように、第１閾値を設定し、１番目に出現する表面エコーＳを検出すると、その後、第１閾値よりも低い第２閾値を設定し、２番目に出現する第１裏面エコーＢ１を検出する。
【００２６】
しかしながら、エコー信号の強度や波形は、構造物の形状、表面状態及び材料等に依って変化することから、構造物の多数の点で厚さを計測する場合に、全ての点に一律の閾値を適用すると、エコーを検出しきれないおそれがある。
【００２７】
例えば、図５Ａに示すように（ａ）構造物Ｃの裏面Ｃ２が傾斜していると、超音波の反射方向が入射方向に対してずれてしまい、（ｂ）エコー信号に裏面エコーＢ１，Ｂ２が出現しないことがある。
【００２８】
また、図５Ｂに示すように（ａ）構造物Ｃの裏面Ｃ２に凹凸があると、超音波が拡散してしまい、（ｂ）エコー信号に出現する裏面エコーＢ１，Ｂ２が十分な大きさを有さないことがある。
【００２９】
また、図５Ｃに示すように（ａ）構造物Ｃが存在しない場所に超音波が発せられると、（ｂ）エコー信号に表面エコーＳも裏面エコーＢ１，Ｂ２も出現しない。
【００３０】
また、図５Ｄに示すように（ａ）超音波が異物で反射したり、外部からノイズが加わると、（ｂ）エコー信号にエコー以外のピークＮが出現することがある。
【００３１】
また、図５Ｅに示すように（ａ）構造物Ｃの内部に材料が異なる部分があると、超音波が粒界で散乱し、（ｂ）エコー信号に出現する裏面エコーＢ１，Ｂ２が広がる又は他のピークが出現することがある。
【００３２】
これらの場合、エコーを特定できない又はエコーを誤って特定してしまうおそれがある。こうした課題は、探触子３１を移動させながら構造物Ｃの多数の点でエコー測定を行う場合において、特に顕著となる。
【００３３】
そこで、本実施形態では、以下に説明する手法によって、エコーの特定精度及び効率の向上を図っている。
【００３４】
［システム］
図６は、実施形態に係る厚さ計測システム１００の構成例を示すブロック図である。厚さ計測システム１００は、測定部３、出力部４、制御部１０、及びデータベース２を備えている。
【００３５】
測定部３は、上記図１に示したように探触子３１を含み、探触子３１が受信したエコーに応じたエコー信号を生成し、制御部１０に出力する。出力部４は、例えば表示装置である。
【００３６】
制御部１０は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、不揮発性メモリ及び入出力インターフェース等を含むコンピュータである。制御部１０は、データベース２にアクセス可能である。データベース２は、制御部１０の内部に設けられてもよいし、制御部１０の外部に設けられ、通信ネットワークを介してアクセスされてもよい。
【００３７】
制御部１０は、画像生成部１１、学習部１２、推論部１３、抽出部１４、エコー検出部１５、及び厚さ算出部１６を含んでいる。これらの機能部は、制御部１０のＣＰＵがＲＯＭ又は不揮発性メモリからＲＡＭにロードされたプログラムに従って情報処理を実行することにより実現される。
【００３８】
画像生成部１１は生成手段の一例であり、学習部１２は学習手段及び学習装置の一例であり、推論部１３は推論手段及び推定装置の一例であり、抽出部１４は抽出手段の一例であり、エコー検出部１５は検出手段の一例であり、厚さ算出部１６は算出手段の一例である。
【００３９】
プログラムは、例えば光ディスク又はメモリカード等の情報記憶媒体を介して供給されてもよいし、例えばインターネット又はＬＡＮ等の通信ネットワークを介して供給されてもよい。
【００４０】
なお、画像生成部１１、学習部１２、推論部１３、抽出部１４、エコー検出部１５、及び厚さ算出部１６のうちの一部は、制御部１０と通信可能な別の装置で実現されてもよい。例えば、機械学習の学習フェーズを実現する学習部１２が１又は複数のサーバコンピュータで実現されてもよい。
【００４１】
［学習フェーズ］
図７は、制御部１０によって実現される機械学習の学習フェーズの手順例を示すフロー図である。制御部１０は、同図に示す情報処理をプログラムに従って実行することにより、学習部１２（図６参照）として機能する。
【００４２】
まず、制御部１０はデータセットを作成する（Ｓ１１）。図８に示すように、データセットは、エコー信号の時間変化を表すエコーデータＥＤを入力データとして、ラベル列ＬＤを教師データとして含んでいる。
【００４３】
本実施形態において、エコーデータＥＤは、上述したような、横軸を時間とし、縦軸をエコー信号の強度としたグラフの画像データである。グラフは、エコー信号の測定点を補間したグラフであることが好ましい。測定点の補間は、例えば線形補間であってもよいし、その他の補間であってもよい。制御部１０は、測定部３により測定された所定時間毎のエコー信号の強度をプロットし、プロットした測定点を補完することでグラフを作成し、これによりエコーデータＥＤを得る（画像生成部１１としての処理）。
【００４４】
本実施形態では、後述する機械学習において画像認識に優れた畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ：Convolutional Neural Network）の長所を生かすため、エコー信号の時間変化を画像化したエコーデータＥＤを入力データとしている。検査員はエコー信号のグラフを見て、その波形からエコーを認識するため、時系列データを画像化してＣＮＮに供することは、検査員によるエコーの認識に近づけることになる。なお、これに限らず、エコー信号の時系列データを画像化せずにそのまま入力データとしてもよい。
【００４５】
ラベル列ＬＤは、エコーデータＥＤに含まれるエコーの出現時点を表す情報である。ラベル列ＬＤは、エコーデータＥＤのグラフの横軸（時間軸）に対応している。すなわち、ラベル列ＬＤに含まれる各ラベルは、グラフの横軸の各位置（各時点）に対応している。ラベル列ＬＤは、例えばグラフを示す画像の横軸方向の画素数と同数のラベルを含んでいる。
【００４６】
ラベルは、ラベルに対応する時点がエコーに属するか否かを表している。エコーに属する時点には、エコーを表すラベルが付与される。本実施形態では、表面エコーＳに属する時点には表面エコーを表わすラベル「１」が付与され、第１裏面エコーＢ１に属する時点には第１裏面エコーを表わすラベル「２」が付与され、それ以外の時点には背景を表わすラベル「０」が付与される。
【００４７】
エコーを表わすラベルは、所定の幅（時間幅）を持つように連続して付与される。すなわち、ラベル列ＬＤが表すエコーの出現時点とは、一点に限らず、所定の幅を持つものである。例えば、表面エコーＳの強度が最大の時点を中央に含む所定の幅に、表面エコーを表すラベル「１」が付与され、第１裏面エコーＢ１の強度が最大の時点を中央に含む所定の幅に、第１裏面エコーを表すラベル「２」が付与される。
【００４８】
ラベル列ＬＤの作成は、例えば上記図４で説明した従来のエコー検出手法と検査員による判定とを組み合わせることにより実現される。従来のエコー検出手法は、制御部１０に含まれるエコー検出部１５により実現される。なお、これに限らず、ラベル列ＬＤの作成は、検査員による判定のみで実現されてもよい。
【００４９】
例えば、従来のエコー検出手法で検出された表面エコーＳ及び第１裏面エコーＢ１の検出位置をマークした画像が出力部４に表示され、検査員がそれを見て妥当であると判定した場合に、表面エコーＳの検出位置を含む所定の幅に表面エコーを表わすラベル「１」が付与され、第１裏面エコーＢ１の検出位置を含む所定の幅に第１裏面エコーを表わすラベル「２」が付与され、残りの範囲に背景を表すラベル「０」が付与される。所定の幅は、例えば中央から±１０画素とされる（１画素が超音波のサンプリングタイムに相当）。
【００５０】
一方、検査員が妥当でないと判定した場合には、検査員によるマウス等のポインティングデバイスを用いた位置の指定に基づき、表面エコーＳとしての指定位置を含む所定の幅に表面エコーを表わすラベル「１」が付与され、第１裏面エコーＢ１としての指定位置を含む所定の幅に第１裏面エコーを表わすラベル「２」が付与され、残りの範囲に背景を表すラベル「０」が付与される。ここでは、検査員により指定された位置の近傍でエコー信号の強度が最大となる位置を、所定の幅の中央として決定することが好ましい。
【００５１】
また、表面エコーＳは判別可能で、第１裏面エコーＢ１は判別不能と検査員が判定した場合には、表面エコーＳの位置を含む所定の幅に表面エコーを表わすラベル「１」が付与され、残りの範囲に背景を表すラベル「０」が付与され、第１裏面エコーを表わすラベル「２」は付与されない。
【００５２】
また、表面エコーＳは判別不能で、第１裏面エコーＢ１は判別可能と検査員が判定した場合には、第１裏面エコーＢ１の位置を含む所定の幅に第１裏面エコーを表わすラベル「２」が付与され、残りの範囲に背景を表すラベル「０」が付与され、表面エコーを表わすラベル「１」は付与されない。
【００５３】
また、表面エコーＳも第１裏面エコーＢ１も判別不能と検査員が判定した場合には、全範囲に背景を表すラベル「０」が付与され、表面エコーを表わすラベル「１」も第１裏面エコーを表わすラベル「２」も付与されない。
【００５４】
なお、図８の例では、ラベル列ＬＤは、表面エコーを表わすラベル「１」、第１裏面エコーを表わすラベル「２」、及び背景を表すラベル「０」の三値を含んでいたが、これに限らず、図９に示すように、ラベル列ＬＤは、エコーを表わすラベル「１」及び背景を表わすラベル「０」の二値で表わされてもよい。
【００５５】
また、図１０に示すように、ラベル列ＬＤは、表面エコーについての数値列と第１裏面エコーについての数値列とを含んでもよい。表面エコーについての数値列では、表面エコーＳを含む所定の幅にガウス分布的に変化する数値が付与され、第１裏面エコーについての数値列では、第１裏面エコーＢ１を含む所定の幅にガウス分布的に変化する数値が付与される。
【００５６】
エコーデータＥＤは、データ拡張（Data Augmentation）によりデータ数が増やされてもよい。例えば図１１Ａに示すように、表面エコーＳ及び第１裏面エコーＢ１の少なくとも一方の強度を変更することにより新たなエコーデータＥＤが作成されてもよい。例えば、表面エコーＳ及び第１裏面エコーＢ１の一方の強度を大きくし、他方の強度を小さくしてもよい。強度の変更は、グラフの横軸全域に渡って行われてもよい。
【００５７】
また、図１１Ｂに示すように、表面エコーＳと第１裏面エコーＢ１との間隔を変更することにより新たなエコーデータＥＤが作成されてもよい。間隔の変更は、表面エコーＳ及び第１裏面エコーＢ１の少なくとも一方の出現時点を変更することによって実現される。間隔の変更に伴い、エコー信号に欠落部分が生じた場合は、欠落部分をエコーに属さない背景部分で補完してもよい。
【００５８】
表面エコーＳと第１裏面エコーＢ１との間隔は、構造物Ｃの厚さに対応するものであるため、間隔を変更したエコーデータＥＤをデータセットに含めることは、データセットにおいて間隔（厚さに相当）の分布に偏りが生じることを抑制する上で有用である。すなわち、学習済みモデルによるエコーの出現時点の推定に、間隔の影響が及ぶことを抑制することが可能である。
【００５９】
また、図１１Ｃに示すように、表面エコーＳ及び第１裏面エコーＢ１を含むエコー信号全体を横軸方向にシフトすることにより新たなエコーデータＥＤが作成されてもよい。その他、エコー信号の一部又は全体に擬似的なノイズを付加することにより新たなエコーデータＥＤが作成されてもよいし、エコー信号の上下を反転させることにより新たなエコーデータＥＤが作成されてもよい。
【００６０】
図７の説明に戻り、次に、制御部１０は、Ｓ１１で用意されたデータセットからトレーニングセットを抽出し、機械学習を実行して学習済みモデルを構築する（Ｓ１２）。機械学習は、トレーニングセットに含まれるエコーデータＥＤを入力データとし、ラベル列ＬＤを教師データとして行われる。具体的には、エコーデータＥＤをモデルに入力して得られる出力データと、ラベル列ＬＤとの差分が算出され、その差分を低減するようにモデル内部のパラメータが調整される。
【００６１】
また、データセットから抽出されたバリデーションセットを用いてモデルの精度を確認し、精度が向上するように機械学習を継続してもよい。
【００６２】
次に、制御部１０は、データセットからテストセットを抽出し、学習済みモデルの評価を実行する（Ｓ１３）。そして、所定以上の評価が得られた学習済みモデルはデータベース２に保存され、学習フェーズは終了する。
【００６３】
図１２は、学習済みモデルの例を示す図である。本実施形態において、学習済みモデルは、畳み込み層、プーリング層、全結合層、及び出力層を含んだ畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）である。例えば、ＲｅｓＮｅｔが好適に用いられる。
【００６４】
出力層には、ラベル列ＬＤ（図８参照）に対応する要素が設けられる。具体的には、ラベル列ＬＤに含まれるラベル数と同数の要素が、表面エコーを表わすラベル「１」及び第１裏面エコーを表わすラベル「２」のそれぞれについて設けられる。さらに、背景を表すラベル「０」について設けられてもよい。各要素には、例えばシグモイド関数が用いられる。
【００６５】
なお、学習済みモデルとしては、ＣＮＮに限らず、例えば時系列データの認識に優れた再帰型ニューラルネットワーク（ＲＮＮ：Recurrent Neural Network）が用いられてもよいし、例えばサポートベクタマシン等のニューラルネットワーク以外の機械学習が用いられてもよい。
【００６６】
実施例として、１０００個を超えるデータセットを用意し、ＲｅｓＮｅｔを用いて機械学習を行った。エコーデータは、横軸（時間軸）が４０５画素、縦軸（強度軸）が２５６画素の画像とした。データセットの内訳は、８００１個のトレーニングセット、９６７５個のバリデーションセット、及び６３７個のテストセットとした。
【００６７】
機械学習後、６３７個のテストセットを適用し、エコーの教示位置と推定位置との差が５画素以内（１画素は超音波信号のサンプリング時間に相当）であれば正答とみなしたところ、正答率は９５．０％であった。誤答であったエコーデータを確認したところ、検査員でもノイズか判別が付き難いものが主体であった。このように、実用上問題の無い精度が得られた。
【００６８】
なお、この正答率は、エコー信号の時系列データを入力データとしてＣＮＮを用いて機械学習を行った場合の正答率と比べても格段に高いものであった。
【００６９】
［推論フェーズ］
図１３は、制御部１０によって実現される実施形態に係る厚さ計測方法の手順例を示すフロー図である。制御部１０は、同図に示す情報処理をプログラムに従って実行することにより、画像生成部１１、推論部１３、抽出部１４、及び厚さ算出部１６（図６参照）として機能する。
【００７０】
まず、制御部１０は、測定部３によって測定されたエコー信号を取得し（Ｓ２１）、エコー信号の時間変化を表すエコーデータを生成する（Ｓ２２、画像生成部１１としての処理）。エコーデータは、上述したような、横軸を時間とし、縦軸をエコー信号の強度としたグラフの画像データである。
【００７１】
次に、制御部１０は、Ｓ２２で生成したエコーデータを入力データとし、学習フェーズで構築された学習済みモデルを用いて、当該エコーデータに含まれる表面エコーＳ及び第１裏面エコーＢ１の出現時点を推定する（Ｓ２３、推論部１３としての処理）。
【００７２】
図１４に示すように、エコーデータＥＤを入力したときの学習済みモデルの出力データＰＤは、エコーデータＥＤに含まれる表面エコーＳ及び第１裏面エコーＢ１の出現時点を表すものである。
【００７３】
出力データＰＤは、エコーデータＥＤのグラフの横軸（時間軸）に対応している。すなわち、出力データＰＤの各値は、グラフの横軸の各位置（各時点）に対応している。出力データＰＤは、例えばグラフを示す画像の横軸方向の画素数と同数の値を含んでいる。出力データＰＤの値は、その値が対応する時点がエコーに属する確率を表している。
【００７４】
本実施形態では、出力データＰＤは、表面エコーについての数値列と第１裏面エコーについての数値例とを含んでおり、表面エコーについての数値列の各値は、表面エコーＳに属する確率を表しており、第１裏面エコーについての数値列の各値は、第１裏面エコーＢ１に属する確率を表している。確率は、例えば０以上１以下の数値で与えられる。出力データＰＤは、背景についての数値列をさらに含んでもよい。
【００７５】
次に、制御部１０は、Ｓ２３でエコーの出現時点として推定された範囲から代表点を抽出する（Ｓ２４、抽出部１４としての処理）。具体的には、制御部１０は、出力データＰＤにおいて所定以上の値が連続する範囲のうち、例えば範囲の中央となる位置又は信号強度が最大となる位置を代表点として抽出する。
【００７６】
次に、制御部１０は、Ｓ２４で抽出された代表点を用いて構造物Ｃの厚さを算出する（Ｓ２５、厚さ算出部１６としての処理）。具体的には、制御部１０は、表面エコーＳの出現時点として推定された範囲から抽出された代表点と、第１裏面エコーＢ１の出現時点として推定された範囲から抽出された代表点との間隔（すなわち時間差）を算出し、算出した間隔に基づいて構造物Ｃの厚さを算出する。
【００７７】
以上に説明した実施形態によれば、エコーの特定精度及び効率を向上させることが可能となり、ひいては構造物Ｃの厚さの計測精度及び効率を向上させることが可能となる。
【００７８】
特に、検査員に依らずにエコーの出現時点を特定できるため、多数の測定点について迅速に厚さを計測することが可能となる。このため、探触子３１（図１参照）を移動させながら構造物Ｃの多数の測定点で厚さを計測するような用途に、特に有用である。
【００７９】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は以上に説明した実施形態に限定されるものではなく、種々の変更が当業者にとって可能であることはもちろんである。
【００８０】
上記実施形態では、学習済みモデルにより表面エコーＳ及び第１裏面エコーＢ１の出現時点を推定したが、これに限らず、第１裏面エコーＢ１及び第２裏面エコーＢ２の出現時点を推定してもよいし、表面エコーＳ及び第２裏面エコーＢ２の出現時点を推定してもよい。
【００８１】
また、学習済みモデルによる推定結果を上記図４で説明したエコー検出手法と組み合わせてもよい。例えば、表面エコーＳと推定された範囲で第１の閾値を低下させ、第１裏面エコーＢ１と推定された範囲で第２の閾値を低下させるといったように、閾値を動的に変更して検出の感度を高めてもよい。
【００８２】
また、上記実施形態では、学習済みモデルにより表面エコーＳ及び第１裏面エコーＢ１の出現時点を推定し、推定された出現時点の時間差から構造物Ｃの厚さを算出したが、これに限らず、例えば構造物Ｃの厚さを直接推定するように学習済みモデルが構築されてもよい。
【符号の説明】
【００８３】
１０  制御部、１１  画像生成部、１２  学習部、１３  推論部、１４  抽出部、１５  エコー検出部、１６  厚さ算出部、２  データベース、３  測定部、３１  探触子、４  出力部
【図１】
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【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図４】
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【図５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図５Ｃ】
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【図５Ｄ】
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【図５Ｅ】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１Ａ】
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【図１１Ｂ】
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【図１１Ｃ】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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