(57)【要約】【課題】欠陥を誤検出することを抑制可能な欠陥判定方法及び欠陥判定装置を提供すること。【解決手段】本発明に係る欠陥判定方法は、導体からなる被検体に誘導電流を与えて渦電流を発生させ、渦電流の変化によって得られる信号波形に基づいて被検体の表面における欠陥の有無を判定する欠陥判定方法において、信号波形における極性反転の状態の評価結果を特徴量として信号波形が欠陥に由来する信号波形であるか否かを判定するよう機械学習させた欠陥判定モデルに対して被検体からの信号波形を入力することにより、被検体の表面における欠陥の有無を判定するステップを含む。【選択図】図７
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
導体からなる被検体に誘導電流を与えて渦電流を発生させ、渦電流の変化によって得られる信号波形に基づいて被検体の表面における欠陥の有無を判定する欠陥判定方法において、
前記信号波形における極性反転の状態の評価結果を特徴量として該信号波形が前記欠陥に由来する信号波形であるか否かを判定するよう機械学習させた欠陥判定モデルに対して前記被検体からの信号波形を入力することにより、前記被検体の表面における欠陥の有無を判定するステップを含むことを特徴とする欠陥判定方法。
【請求項２】
前記欠陥判定モデルは、前記信号波形における振幅の評価結果も特徴量として機械学習させたものであることを特徴とする請求項１に記載の欠陥判定方法。
【請求項３】
前記機械学習は、ロジスティック回帰分析、決定木、ニューラルネットワーク、及びディープラーニングのうちのいずれかであることを特徴とする請求項１又は２に記載の欠陥判定方法。
【請求項４】
導体からなる被検体に誘導電流を与えて渦電流を発生させ、渦電流の変化によって得られる信号波形に基づいて被検体の表面における欠陥の有無を判定する欠陥判定装置において、
前記信号波形における極性反転の状態の評価結果を特徴量として該信号波形が前記欠陥に由来する信号波形であるか否かを判定するよう機械学習させた欠陥判定モデルに対して前記被検体からの信号波形を入力することにより、前記被検体の表面における欠陥の有無を判定する手段を備えることを特徴とする欠陥判定装置。
【請求項５】
請求項１〜３のうち、いずれか１項に記載の欠陥判定方法を用いて鋼板の表面に存在する欠陥を検出し、検出された欠陥を除去するステップを含むことを特徴とする鋼板の製造方法。
【請求項６】
導体からなる被検体に誘導電流を与えて渦電流を発生させ、渦電流の変化によって得られる信号波形における極性反転の状態の評価結果と、前記信号波形が欠陥に由来する信号波形であるか否かの判定結果と、を学習データとして用いて、前記信号波形を入力値、該入力値に対応する信号波形が前記欠陥に由来する信号波形であるか否かの判定値を出力値とする欠陥判定モデルを機械学習により学習させるステップを含むことを特徴とする欠陥判定モデルの学習方法。
【請求項７】
請求項６に記載の欠陥判定モデルの学習方法により学習させたことを特徴とする欠陥判定モデル。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被検体の表面における欠陥の有無を判定する欠陥判定方法、欠陥判定装置、鋼板の製造方法、欠陥判定モデルの学習方法、及び欠陥判定モデルに関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、鋼板や棒鋼等の被検体の表面に形成されたヘゲや耳割れ等の欠陥は、渦流探傷装置を用いて検査されている。ところが、渦流探傷装置を用いた検査では、被検体の搬送時の振動や表面粗さ等に起因したノイズによって、実際には欠陥が存在しないのにも拘わらず欠陥が存在すると判定する誤検出（過検出ともいう）が発生する場合がある。このため、渦流探傷装置を用いた検査において欠陥が存在すると判定された場合には、目視検査によって欠陥の有無を判定している。しかしながら、目視検査では検査者の手間やコストがかかる。
【０００３】
このような背景から、特許文献１には、一定距離だけ離して連接され、交流磁場を被検体に与えて発生した渦電流を検出する極性の異なる２つのコイルを備えた自己比較方式の渦流探傷装置において、欠陥判定回路として、検波器からの信号の極性に応じて、それぞれを閾値と比較する＋側極性判定回路及び−側極性判定回路と、＋側極性信号の判定を行ってから該信号に対応する−側極性信号を検出するまでの時間を測定する待ち時間測定回路と、を設けることにより、欠陥の誤検出の発生を抑制する技術が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−４７０８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１に記載の技術では、被検体の搬送時の振動や表面粗さ等に起因したノイズの影響を完全に無くすことができないために、依然として欠陥の誤検出が発生するという問題がある。
【０００６】
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであって、その目的は、欠陥を誤検出することを抑制可能な欠陥判定方法及び欠陥判定装置を提供することにある。また、本発明の他の目的は、欠陥を精度よく検出して鋼板を歩留まりよく製造可能な鋼板の製造方法を提供することにある。さらに、本発明の他の目的は、欠陥の有無を精度よく判定可能な欠陥判定モデルの学習方法及び欠陥判定モデルを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明に係る欠陥判定方法は、導体からなる被検体に誘導電流を与えて渦電流を発生させ、渦電流の変化によって得られる信号波形に基づいて被検体の表面における欠陥の有無を判定する欠陥判定方法において、前記信号波形における極性反転の状態の評価結果を特徴量として該信号波形が前記欠陥に由来する信号波形であるか否かを判定するよう機械学習させた欠陥判定モデルに対して前記被検体からの信号波形を入力することにより、前記被検体の表面における欠陥の有無を判定するステップを含むことを特徴とする。
【０００８】
本発明に係る欠陥判定方法は、上記発明において、前記欠陥判定モデルは、前記信号波形における振幅の評価結果も特徴量として機械学習させたものであることを特徴とする。
【０００９】
本発明に係る欠陥判定方法は、上記発明において、前記機械学習は、ロジスティック回帰分析、決定木、ニューラルネットワーク、及びディープラーニングのうちのいずれかであることを特徴とする。
【００１０】
本発明に係る欠陥判定装置は、導体からなる被検体に誘導電流を与えて渦電流を発生させ、渦電流の変化によって得られる信号波形に基づいて被検体の表面における欠陥の有無を判定する欠陥判定装置において、前記信号波形における極性反転の状態の評価結果を特徴量として該信号波形が前記欠陥に由来する信号波形であるか否かを判定するよう機械学習させた欠陥判定モデルに対して前記被検体からの信号波形を入力することにより、前記被検体の表面における欠陥の有無を判定する手段を備えることを特徴とする。
【００１１】
本発明に係る鋼板の製造方法は、本発明に係る欠陥判定方法を用いて鋼板の表面に存在する欠陥を検出し、検出された欠陥を除去するステップを含むことを特徴とする。
【００１２】
本発明に係る欠陥判定モデルの学習方法は、導体からなる被検体に誘導電流を与えて渦電流を発生させ、渦電流の変化によって得られる信号波形における極性反転の状態の評価結果と、前記信号波形が欠陥に由来する信号波形であるか否かの判定結果と、を学習データとして用いて、前記信号波形を入力値、該入力値に対応する信号波形が前記欠陥に由来する信号波形であるか否かの判定値を出力値とする欠陥判定モデルを機械学習により学習させるステップを含むことを特徴とする。
【００１３】
本発明に係る欠陥判定モデルは、本発明に係る欠陥判定モデルの学習方法により学習させたことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
本発明に係る欠陥判定方法及び欠陥判定装置によれば、欠陥を誤検出することを抑制できる。また、本発明に係る鋼板の製造方法によれば、欠陥を精度よく検出して鋼板を歩留まりよく製造することができる。さらに、本発明に係る欠陥判定モデルの学習方法及び欠陥判定モデルによれば、欠陥の有無を精度よく判定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】図１は、欠陥に由来する渦流探傷信号と誤検出時の渦流探傷信号の一例を示す図である。
【図２】図２は、欠陥に由来する渦流探傷信号と誤検出時の渦流探傷信号から求められた評価関数の値の一例を示す図である。
【図３】図３は、欠陥に由来する渦流探傷信号と誤検出時の渦流探傷信号から求められた評価関数の値の他の例を示す図である。
【図４】図４は、モデル出力値に基づく欠陥判定処理の一例を示す図である。
【図５】図５は、本発明の一実施形態である欠陥検出装置の構成を示すブロック図である。
【図６】図６は、図５に示す渦流探傷装置の構成を示す模式図である。
【図７】図７は、本発明の一実施形態である欠陥判定処理の流れを示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
本発明の発明者らは、被検体の搬送時の振動や表面粗さ等に起因したノイズがある場合、閾値との比較によって渦流探傷装置２から出力された渦流探傷信号が欠陥に由来する信号であるか否かを精度よく判定することは困難であることを知見した。そして、鋭意研究を重ねてきた結果、図１（ａ）及び図１（ｂ）に示すように欠陥に由来する渦流探傷信号（図１（ａ））と誤検出時の渦流探傷信号（図１（ｂ））とでは渦流探傷信号の形状（波形形状）に違いがあることから、渦流探傷信号の波形形状の違いを機械学習によって学習し、機械学習により得られた機械学習モデルを用いて渦流探傷信号が欠陥に由来する信号であるか否かを判定することにより欠陥の誤検出を抑制することを想到した。
【００１７】
次に、本発明の発明者らは、機械学習の手法を選定した。具体的には、機械学習手法としては、ロジスティック回帰分析、決定木、ニューラルネットワーク、ディープラーニング等の手法があるが、本発明では、入力データと予測結果との関係がわかりやすいロジスティック回帰分析を機械学習手法として選定した。但し、本発明では、機械学習手法としてロジスティック回帰分析を用いたが、決定木、ニューラルネットワーク、ディープラーニング等の他の機械学習手法を用いてもよい。
【００１８】
ところが、渦流探傷信号の波形形状の違いを機械学習するにあたっては、非線形データである渦流探傷信号の波形データをそのまま用いることは困難である。このため、本発明の発明者らは、渦流探傷信号の波形形状を数値化したものを機械学習モデルの特徴量（入力値）として用いることを想到した。具体的には、以下の数式（１）に示すように、渦流探傷信号の振幅及び対称性を数値化した評価関数Ｅ（ｘ）の値を機械学習モデルの特徴量とした。
【００１９】
【数１】
2020071125.tif 000003
【００２０】
ここで、数式（１）において、ｘは渦流探傷装置による被検体の走査方向（長手長さ）位置、ｋは渦流探傷装置の走査方向の寸法（図６に示す検出コイルＳ１，Ｓ２間の距離）及び被検体の走査速度に応じて定められる定数（図２参照）、ｆ（ｘ）は被検体の走査方向位置ｘにおける渦流探傷信号の出力レベル値を示す。また、｛｜ｆ（ｘ）−ｆ（ｘ＋ｋ）｜｝は渦流探傷信号の波形形状の振幅を示す指標であり、ｅｘｐ｛−｜ｆ（ｘ）＋ｆ（ｘ＋ｋ）｜｝は渦流探傷信号の波形形状の対称性を示す指標である。
【００２１】
図２は、欠陥に由来する渦流探傷信号及び誤検出時の渦流探傷信号の出力レベル値から求められた評価関数Ｅ（ｘ）の一例を示す図である。図２に示すように、本例では、欠陥に由来する渦流探傷信号と誤検出時の渦流探傷信号とでは波形形状の振幅値は同じ（共に２）であるが波形形状の対称性が異なるために、評価関数Ｅ（ｘ）の値に違いが出ていることがわかる。図３は、欠陥に由来する渦流探傷信号及び誤検出時の渦流探傷信号の出力レベル値から求められた評価関数Ｅ（ｘ）の他の例を示す図である。図３に示すように、本例では、欠陥に由来する渦流探傷信号と誤検出時の渦流探傷信号とでは波形形状の振幅及び対称性の両方が異なるために、評価関数Ｅ（ｘ）の値に違いが出ていることがわかる。従って、欠陥に由来する渦流探傷信号と誤検出時の渦流探傷信号とを区別する上で評価関数Ｅ（ｘ）の値を機械学習モデルの特徴量として用いることができることが確認された。また、本発明の発明者らは、欠陥検出時又は誤検出時の渦流探傷信号の出力レベル値を機械学習モデルのもう一つの特徴量として用いた。
【００２２】
そして、複数の渦流探傷信号から求められた評価関数Ｅ（ｘ）の値、欠陥検出時又は誤検出時の渦流探傷信号の出力レベル値の最大値、及び欠陥の有無の判定値（例えば欠陥と判定された場合は判定値＝１、ノイズと判定された場合は判定値＝０）の組み合わせのデータを学習データとして用いてロジスティック回帰分析を行うことにより、評価関数Ｅ（ｘ）の値及び渦流探傷信号の出力レベル値の最大値を入力値、入力値に対応する渦流探傷信号が欠陥に由来する信号である確率（欠陥確率）を出力値とする以下の数式（２）に示す機械学習モデルを欠陥判定モデルとして作成した。換言すれば、複数の渦流探傷信号から求められた評価関数Ｅ（ｘ）の値、欠陥検出時又は誤検出時の渦流探傷信号の出力レベル値の最大値、及び欠陥の有無の判定値の組み合わせのデータを学習データとして用いてロジスティック回帰分析を行うことにより、数式（２）に示す機械学習モデルの係数ａ１，ａ２，ａ３を算出した。
【００２３】
【数２】
2020071125.tif 000004
【００２４】
ここで、数式（２）において、ｑｉは欠陥確率、ｘｉ１は評価関数Ｅ（ｘ）の値、ｘｉ２は取込んだ波形の範囲における渦流探傷信号の出力レベル値の最大値、ａ１，ａ２，ａ３は係数を示している。
【００２５】
これにより、渦流探傷装置によって検出された渦流探傷信号について、その評価関数Ｅ（ｘ）の値及び出力レベル値の最大値を欠陥判定モデルに入力して欠陥確率を算出し、算出された欠陥確率を閾値と比較することにより、渦流探傷信号が欠陥に由来する信号であるのか否かを精度よく判定することができる。なお、閾値は、欠陥判定モデル作成時のサンプル数（データ点数）を増やしていくことによって欠陥と誤検出とを明確に識別できる欠陥確率の値に設定するとよい。また、例えば被検体がＳｉ含有量が高い鋼板である場合には、鋼板に欠陥が存在するとその後の圧延時に破断が発生しやすいので、欠陥を確実に検出するために閾値を安全よりに設定することが望ましい。
【００２６】
なお、機械学習手法としてディープランニングやニューラルネットワークを用いる場合にも、上記と同様に、評価関数Ｅ（ｘ）の値及び欠陥検出時又は誤検出時の渦流探傷信号の出力レベル値の最大値を入力とし、欠陥の有無の判定値を出力とした学習データとすることも可能である。しかしながら、ディープラーニング等の場合、欠陥判定モデルへの入力値の選定により自由度がある。従って、ディープラーニング等の場合には、評価関数Ｅ（ｘ）の値そのものを用いなくとも、何らかの形で波形形状の対称性（信号の極性反転の度合い）が評価され、その評価結果に欠陥の有無の判定値が対応した学習データであればよい。評価結果としては、信号の極性反転の状態を数値化したものや信号の振幅の状態を数値化したものを例示できる。
【００２７】
図４は、数式（２）に示す欠陥判定モデルを用いた欠陥及び誤検出の判定結果の一例を示す図である。本例では、欠陥：６０サンプル、誤検出：２０サンプルを用いてロジスティック回帰分析によって欠陥判定モデルを作成した後、未知データ（欠陥：１１５サンプル、誤検出：２０サンプル）の渦流探傷信号について欠陥及び誤検出の判定を行った。また、本例では、欠陥判定モデルは、入力データが欠陥である確率（欠陥である場合は１、誤検出である場合は０に近づく値）を出力するものとした。図６に示すように、本例では、欠陥である場合の出力値と誤検出である場合の出力値とが重なることなく明確に分離できており、閾値を０．４とすることによって誤検出の発生を抑制できる良好な結果が得られた。
【００２８】
以下、図面を参照して、上述した概念に基づき想倒された、本発明の一実施形態である欠陥検出装置及び欠陥判定方法について説明する。
【００２９】
〔構成〕
まず、図５，図６を参照して、本発明の一実施形態である欠陥検出装置の構成について説明する。
【００３０】
図５は、本発明の一実施形態である欠陥検出装置の構成を示すブロック図である。図６は、図５に示す渦流探傷装置２の構成を示す模式図である。図５に示すように、本発明の一実施形態である欠陥検出装置１は、渦流探傷装置２、欠陥判定装置３、及びデータベース４を主な構成要素として備えている。
【００３１】
渦流探傷装置２は、導体からなる被検体に誘導電流を与えて渦電流を発生させ、渦電流の変化によって被検体の表面に存在する欠陥を検知する自己比較方式の渦流探傷装置によって構成され、冷間圧延ライン等の圧延ラインの入側に配置されている。より具体的には、図６に示すように、渦流探傷装置２は、Ｅ型形状の強磁性体の中央脚部に巻き付けられた励磁コイル（１次コイル）Ｐ及び中央脚部の外側の両脚部に巻き付けられた検出コイル(２次コイル）Ｓ１，Ｓ２を備えている。そして、励磁コイルＰの端子には図示しない交流電源が接続され、励磁コイルＰに発生する磁力により被検体Ｓには渦電流が発生する。一方、検出コイルＳ１，Ｓ２は直列に差動接続されている。すなわち、検出コイルＳ１の一方の端子と検出コイルＳ２の一方の端子とが連結され、検出コイルＳ１，Ｓ２に誘導される誘導電圧の差分が他方の端子間に検出される。
【００３２】
従って、被検体の表層が正常である場合、検出コイルＳ１，Ｓ２の他方の端子間に誘起される起電力は０となる。これは、被検体の表層が正常である場合、検出コイルＳ１，Ｓ２に発生する誘導電圧は同じとなり、差動接続された２つの検出コイルＳ１，Ｓ２の誘導電圧が打ち消しあうためである。これに対して、検出コイルＳ１，Ｓ２の一方の近傍に欠陥が存在する場合、被検体上の渦電流の変化によって検出コイルＳ１と検出コイルＳ２とに発生する誘導電圧に差異が生じる。結果、検出コイルＳ１，Ｓ２の誘導電圧の差分がゼロでなくなり、差動接統された検出コイルＳ１，Ｓ２の両端には出力を生じる。このため、欠陥を有する被検体を渦流探傷装置２によって走査することにより、Ｅ型形状の強磁性体の中心軸を中心としたサインカーブ状の渦流探傷信号が検出される。
【００３３】
図５に戻る。欠陥判定装置３は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit），ＤＳＰ（Digital  Signal  Processor），ＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等のプロセッサ及びＲＡＭ（Random  Access  Memory），ＲＯＭ（Read  Only  Memory）等の記憶部を含む、ワークステーション等の汎用の情報処理装置によって構成されている。欠陥判定装置３は、プロセッサが記憶部に記憶されているコンピュータプログラムを実行することによって、データ抽出部３ａ、予測モデル作成部３ｂ、及び欠陥判定部３ｃとして機能する。
【００３４】
データ抽出部３ａは、渦流探傷装置２から出力された渦流探傷信号の出力レベル値を抽出し、抽出された渦流探傷信号の出力レベル値のデータを検出データとしてデータベース４に記憶させる。
【００３５】
予測モデル作成部３ｂは、データベース４に記憶されている検出データと各検出データについての欠陥又は誤検出の判定結果に関する情報を用いた機械学習によって上述した欠陥判定モデルを学習させる。なお、欠陥判定モデルの学習はオフラインで実施するが、新たに蓄積されたデータを用いて適宜再学習することで欠陥判定モデルを更新することができる。
【００３６】
欠陥判定部３ｃは、予測モデル作成部３ｂによって作成された欠陥判定モデルを用いて、渦流探傷装置２から出力された渦流探傷信号が欠陥に由来する信号であるか否かを判定することによって被検体の表面に欠陥が存在するか否かを判定する。
【００３７】
データベース４は、複数の検出データと各検出データについての欠陥判定結果の実績値とを関連付けして記憶する。
【００３８】
〔欠陥判定処理〕
次に、図７を参照して、本発明の一実施形態である欠陥判定処理の流れについて説明する。
【００３９】
図７は、本発明の一実施形態である欠陥判定処理の流れを示すフローチャートである。図７に示すフローチャートは、渦流探傷装置２による被検体の走査が開始されたタイミングで開始となり、欠陥判定処理はステップＳ１の処理に進む。なお、本実施形態では、製造ラインを搬送される被検体からの渦流探傷信号を固定配置された渦流探傷装置２で測定することにより、渦流探傷装置２によって被検体を走査するものとする。
【００４０】
ステップＳ１の処理では、渦流探傷装置２が、渦流探傷信号を測定し、測定された渦流探傷信号の出力レベル値のデータを検出データとして欠陥判定装置３に出力する。これにより、ステップＳ１の処理は完了し、欠陥判定処理はステップＳ２の処理に進む。
【００４１】
ステップＳ２の処理では、データ抽出部３ａが、ステップＳ１の処理において渦流探傷装置２によって測定された渦流探傷信号について、検出データを用いて評価関数Ｅ（ｘ）の値ｘｉ１及び出力レベル値の最大値ｘｉ２を算出する。これにより、ステップＳ２の処理は完了し、欠陥判定処理はステップＳ３の処理に進む。
【００４２】
ステップＳ３の処理では、欠陥判定部３ｃが、ステップＳ２の処理において算出された評価関数Ｅ（ｘ）の値ｘｉ１及び出力レベル値の最大値ｘｉ２を数式（２）に示す欠陥判定モデルに入力することによって、欠陥確率ｑｉを算出する。これにより、ステップＳ３の処理は完了し、欠陥判定処理はステップＳ４の処理に進む。
【００４３】
ステップＳ４の処理では、欠陥判定部３ｃが、ステップＳ３の処理において算出された欠陥確率ｑｉが所定の閾値以上であるか否かを判別することによって、ステップＳ１の処理において測定された渦流探傷信号が欠陥に由来する信号であるのか否かを判別する。そして、判別の結果、欠陥確率ｑｉが所定の閾値以上である場合（ステップＳ４：Ｙｅｓ）、欠陥判定部３ｃは、渦流探傷信号が欠陥に由来する信号であると判定し、欠陥判定処理をステップＳ５の処理に進める。一方、欠陥確率ｑｉが所定の閾値未満である場合には（ステップＳ４：Ｎｏ）、欠陥判定部３ｃは、渦流探傷信号がノイズに由来する信号（誤検出）であると判定し、一連の欠陥判定処理を終了する。
【００４４】
ステップＳ５の処理にでは、欠陥判定部３ｃが、被検体の表面に欠陥がある旨をオペレータに報知する。そして、オペレータは、被検体の表面に欠陥がある旨の報知に応じて被検体の搬送ラインを停止する。これにより、ステップＳ５の処理は完了し、欠陥判定処理はステップＳ６の処理に進む。
【００４５】
ステップＳ６の処理では、オペレータが、被検体の表面に形成されている欠陥を除去し、欠陥の除去が完了した後、被検体の搬送を再開する。このステップＳ５及びステップＳ６の処理によれば、欠陥を有する被検体が圧延されることによって被検体が破断することを抑制できるので、被検体を歩留まりよく製造できる。これにより、ステップＳ６の処理は完了し、一連の欠陥判定処理は終了する。
【００４６】
以上、本発明者らによってなされた発明を適用した実施形態について説明したが、本実施形態による本発明の開示の一部をなす記述及び図面により本発明は限定されることはない。すなわち、本実施形態に基づいて当業者等によりなされる他の実施の形態、実施例、及び運用技術等は全て本発明の範疇に含まれる。
【符号の説明】
【００４７】
１  欠陥検出装置
２  渦流探傷装置
３  欠陥判定装置
３ａ  データ抽出部
３ｂ  予測モデル作成部
３ｃ  欠陥判定部
４  データベース
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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