(57)【要約】【課題】埋設配管の材質がダクタイル鋳鉄材であるか、ねずみ鋳鉄材であるかを非破壊で簡易にかつ高精度に判別できるようにする。【解決手段】ハンマー等で埋設配管を打撃して、その打音から配管の材質を判別する判別装置であって、打音を録音する録音手段と録音した音の周波数スペクトラムを得る周波数解析手段と周波数スペクトラムから所定の帯域データを弁別する周波数弁別手段と通信手段とで構成される測定部と、前記弁別されたスペクトラムを送受する通信手段と前記スペクトラムを保持する記憶手段と判別手段から構成される判別部、とからなる判別装置及びサポートベクターマシンの識別関数の係数パラメータを導出する学習装置を提供する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ハンマー等で埋設配管を打撃して、その打音から前記配管の材質を判別する判別装置であって、前記打音を録音する録音手段と録音した音の周波数スペクトラムを得る周波数解析手段と周波数スペクトラムから所定の帯域データを弁別する周波数弁別手段と通信手段とで構成される測定部と、
前記弁別されたスペクトラムを送受する通信手段と前記スペクトラムを保持する記憶手段と判別手段とで構成される判別部と、からなる判別装置。
【請求項２】
前記判別手段としてサポートベクターマシンの手法を導入したことを特徴とする請求項１に記載された判別装置。
【請求項３】
判別装置と連携する学習装置とで構成される統合システムであって、
前記判別装置とのデータ送受を行う通信手段と弁別された周波数スペクトラムによりサポートベクターマシンの識別関数に係る判別パラメータを導出する学習手段と送受したデータ及び導出した判別パラメータを保持するデータベース記憶手段とからなる学習装置と、請求項１又は２に記載された判別装置と、を統合した運用システム。
【請求項４】
ハンマー等で埋設配管を打撃して、前記打音を録音するステップと録音した音の周波数スペクトラムを得る周波数解析ステップと周波数スペクトラムから所定の帯域データを弁別する周波数弁別ステップと通信ステップとで構成される測定処理と、
前記弁別されたスペクトラムを送受する通信ステップと前記スペクトラムを保持する記憶ステップと判別ステップとで構成される判別処理と、からなる配管の材質の判別方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、社会インフラの維持管理を目的とする配管材質の非破壊検査・診断方法、特に、地中に埋設された配管の材料判別に関わる。
【背景技術】
【０００２】
地中に埋設されたガス管は、古い時代に敷設されたねずみ鋳鉄管が存在し、現在では腐食せず作業性に優れたポリエチレン管および強度的に優れたダクタイル鋳鉄管への敷設替えをすることが多い。
【０００３】
このような保守・点検作業において、埋設管を掘り起こし露出させて、ねずみ鋳鉄管又はダクタイル鋳鉄管の材質を識別する必要があるが、管表面の汚れや接続継ぎ手が露出しないため、材質判別が困難となり、各種作業等を効率的に進められない場合もある。
【０００４】
従前の判別方法として、ダクタイル鋳鉄管とねずみ鋳鉄管との金属組織における黒鉛形状の違いを、埋設管の表面を研磨して顕微鏡観察により判別する方法もあったが、金属組織を視覚により判断する点で観察者は理化学的な専門知識を要する。
【０００５】
他方、判別方法にかかるいくつかの先行技術が開示されているが、その特徴を以下に分析する。
【０００６】
特許文献１（特開２０１２−２３３７７１）は、鋳鉄管に超音波パルスを励起して、その反射波の肉厚伝播時間の違いにより、ねずみ鋳鉄管とダクタイル鋳鉄管を区分けしている。肉厚伝播時間による材質判別が不可能な場合には、超音波の減衰度の違いによりねずみ鋳鉄管とダクタイル鋳鉄管を区別している。しかし、古くて腐食等で損傷のある配管の実環境下において、超音波の反射時間、減衰時間を指標とするのは、判別精度が十分とは言えず試験方法に制限を受ける。
【０００７】
特許文献２（特開平９−４３２３１）では、埋設配管から試料を採取して、塩酸を用いて、試料に含有されている硫黄により硫化水素を発生させ、この硫化水素の発生量の多少を検出することで識別するものである。しかし、研磨による供用中の配管への物理的影響もあり、識別精度について開示なく、試料サンプルの過多により変動も生じ得ると考えられ、判別機器が高価で配備に関する課題もある。
【０００８】
特許文献３ないし特許文献５は、材質に関する判別ではなく用途も異にするものであるが、本願発明の要素技術の１つである機械学習を導入したものを含むため、参考文献としてあげる。
【０００９】
特許文献３（特開２０１０−０６０２８６）は、構造物の亀裂、空隙等の異常部を打音により判別する方法を開示している。被測定対象の構造物に衝撃を加えることで得られる応答信号を規準化して、抽出した値から異常品質の種別を判別する。あらかじめ健全部と異常部などのカテゴリー別の対応パラメータを定義し、その弁別境界値をセットするプロセスを要し、設定値の精度如何により判別が左右され適用範囲が限定される。
【００１０】
特許文献４（特開２００８−００８８１５）は、火力発電所の稼働中の高温機器の異常兆候を早期に検出するため、センサーで検出した信号から雑音以外の信号の有無を識別する装置及び方法を開示している。その雑音以外の信号が含まれるか否かを識別する手段として機械学習の１つであるサポートベクターマシンの手法を導入している。
【００１１】
特許文献５（特開２０１０−２５７１５）には、配管からの音を観測して亀裂の有無及び大きさを機械学習のニューラルネットワークの手法にて診断し、亀裂がある場合には、配管からのガス漏れを機械学習のK近傍法で漏れ圧力を診断する方法を開示する。配管から発する音から周波数スペクトラム密度を算出して、予め既知の解析結果を前記した機械学習の手法で類似度を判別し、配管の異常を診断するものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１２】
【特許文献１】特開２０１２−２３３７７１号公報
【特許文献２】特開平９−４３２３１号公報
【特許文献３】特開２０１０−０６０２８６号公報
【特許文献４】特開２００８−００８８１５号公報
【特許文献５】特開２０１０−２５７１５号公報
【非特許文献】
【００１３】
【非特許文献１】小野田崇、「サポートベクターマシーン」、オーム社
【非特許文献２】赤穂昭太郎著、「カーネル多変量解析」、岩波書店、2008年11月、p.4-10、p.86-105、p.106-112
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１４】
以上のように、従来技術に係る超音波の伝播時間や化学反応を利用した方法は、センサー取り付け又は試料採取のため研磨することから、鋳鉄管の凹凸や腐食を研磨加工することにより物理的損傷を与え、超音波の界面反射も乗じて、判別精度も十分とはいえず、判別時間も短いとはいえない。
【００１５】
他方、機械学習の手法による判別方法の多くは、構造物の異常を検出して判別するもので、本願発明の材質判別とする用途とは異なる。
【００１６】
このような背景から、配管を破壊することなく、誰にでも簡易に取り扱うことができ、配管材質を高い精度で判別する装置及び方法の開発が望まれていた。
【００１７】
本発明の目的は、専門的な知識や技能を有さず、配管を破壊することなく、保守現場における小さな露出で判別が可能にし、保守・点検作業の効率を向上する簡易な判別装置及び方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１８】
上記課題を解決するために、請求項１に係る発明は、ハンマー等で埋設配管を打撃して、その打音から前記配管の材質を判別する判別装置であって、前記打音を録音する録音手段と録音した音の周波数スペクトラムを得る周波数解析手段と周波数スペクトラムから所定の帯域データを弁別する周波数弁別手段と所望のデータの送受のための通信手段とで構成される測定部と、前記弁別されたスペクトラムを送受する通信手段と前記スペクトラムを保持する記憶手段と判別手段から構成される判別部とからなる判別装置により、配管の材質を非破壊で簡易に判別するものである。
【００１９】
請求項２に係る発明は、前記判別手段としてサポートベクターマシンの手法を導入したことを特徴とする判別装置であって、機械学習により高精度の判別を行うものである。
【００２０】
請求項３に係る発明は、前記判別装置と連携する学習装置とで構成される統合システムであって、前記測定部より学習データであるスペクトラムを送受又は学習により導出した判別パラメータの送受を行う通信手段と前記学習データにより前記判別パラメータを導出する学習手段と前記学習データ及び判別パラメータを保持するデータベース記憶手段とから構成される学習装置と、前記判別装置とからなる統合した運用システムを提供する。
【００２１】
請求項４に係る発明は、前記判別装置の判別方法であって、ハンマー等で埋設配管を打撃して、前記打音を録音するステップと録音した音の周波数スペクトラムを得る周波数解析ステップと、周波数スペクトラムから所定の帯域データを弁別する周波数弁別ステップと通信ステップとで構成される測定処理と、前記弁別されたスペクトラムを送受する通信ステップと前記スペクトラムを保持する記憶ステップと判別ステップとで構成される判別処理と、からなる配管の材質の判別方法を提供する。
【発明の効果】
【００２２】
本発明は、従来技術に対し、供用中のガス導管等に対し、使用者の誤判別のない簡便で信頼性の高い点で大きな効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本願発明の打音判別装置及び学習装置の基本形態のブロック図である。
【図２】本発明の動作処理の一例を示すフローチャートである。
【図３】(a)は打音を時間軸でデジタル変換した音圧の出力を示した図である。（ｂ）は、フーリエ変換による周波数を横軸とした音圧の出力を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【実施例】
【００２４】
（装置の構成と動作概要）
図１は、本発明を基本となる実施例を示したブロック図である。鋳鉄管をハンマー等で打撃した打音を周波数成分に分解したスペクトラムを学習データとして、所望の識別関数を算出する学習装置４０と、鋳鉄管の材質を判別する判別装置１０とからなる統合システムを示す。
【００２５】
ここで、学習機能には、K近傍法、決定木、ニューラルネットワーク、ランダムフォレスト等の多様な手法があるが、サポートベクターマシンの手法が好適であり、本願実施例では、これを採用する。
【００２６】
判別装置１０は、さらに打音の測定部２０と判別部３０に区分され、学習装置４０と判別装置１０とは通信手段１及び３を介して接続される。図２は本願発明の動作処理の一例を模式的に表したものである。図１及び図２を用いて学習および判別方法の動作概要を説明する。
【００２７】
まず、ハンマー等による打撃音をマイク等で採取したアナログ入力をデジタル信号に変換する。通常、ＰＣＭ（Pulse Code Modulation）に変換される。次に、前記PCMデータを周波数解析手段により周波数成分のスペクトラムの特徴ベクトル（以下、周波数スペクトラム又は単にスペクトラムと略す）を現出させる。
【００２８】
得られた周波数スペクトラムは、学習装置４０にてサポートベクターマシンに係る識別関数の導出のための学習データとなる。既に材質がわかっている鋳鉄管の打音のスペクトラムは、学習装置４０のデータベース記憶手段に保存され、所望の識別関数における係数パラメータ及びしきい値が導出される。学習はバッチ処理して完了する。
【００２９】
前記の係数パラメータ及びしきい値（以下、判別パラメータと略す）は、判別部３０に送られ、その後の動作は、被試験対象の打音のスペクトラムにより材質の２クラス判別を行う。
【００３０】
学習データの数は、予備的な実験によりあらかじめ定めておくが、材質が既知の周波数スペクトラムを数百から数千個採取することになる。
【００３１】
録音手段で採取した音とは、図３（ａ）に示すように、時間を横軸、振幅を縦軸とした音響波形で表わされる。前記音響波形を周波数解析手段により、図３（ｂ）に示すように横軸を音の周波数、縦軸をパワー（音圧）とし、各周波数の強さを示した周波数スペクトラムに変換する。
【００３２】
周波数解析手段は、典型的にはフーリエ変換をいい、演算負担の軽減のため高速フーリエ変換を採用する。周波数スペクトラムは、打音に含まれる周波数成分の特徴量を表わすベクトルデータとなり、記憶手段１に記憶される。
【００３３】
学習装置４０は、パーソナルコンピュータ等の情報処理機器に学習手段を担うソフトウエアをインストールして実現し、波形の表示や判別パラメータの更新等を行う。
【００３４】
以下に、本願発明の判別装置及び学習装置で使用する各手段について説明する。
（録音手段）
【００３５】
録音手段は、可聴音の集音マイクロフォンを採用する。ここで、可聴音周波数は２０Hz〜２０KHzであるが、一般的なマイクロフォンの周波数のゲイン特性は、低域および高域で大きな低下が見られ、２００Hzから１０KHzで安定した特性を示すものが多い。
【００３６】
なお、マイクロフォンに変わり、振動計や加速度センサー等による録音手段であってもよい。
【００３７】
録音手段としてマイクロフォンを使う場合、増幅アンプ、ならびにアナログ・デジタル変換器から構成される。
【００３８】
実施例では、マイクロフォンの増幅アンプの出力値を、２５．６KHzのサンプリングクロックとしてA/D変換回路によりサンプリングしたデジタルデータを一時記憶手段の一つであるリングバッファに格納している。
【００３９】
打撃力の程度により、音量のダイナミックレンジが大きく変動することを考慮して、音量を正規化してデジタルデータに変換する。ここで、正規化とは、入力レベルのばらつきを補正するものであって、本発明では、逐次入力のため簡易な変換を採用する。
【００４０】
すなわち、AD変換のビット数をｎ、時間軸上の打音入力をVtとすれば、
・（Vｔ-２n-1）／２n-1、-1≦Vｔ＜+1と正規化する。
・ただし、上限下限の最大値±２n-1の９０％〜１００％の値を示すVｔを含む打音は、歪みを含む過大音量と推定してアラームとして廃棄する。
【００４１】
なお、前記のパーセンテージは、適宜補整してもよい。実験機では、１２ビットＡ/Ｄ変換器を採用しているので、（Vｔ-2048）／2048で演算し、±２12-1の９５％〜１００％の入力はアラームとする処理を講じている。
（記憶手段）
【００４２】
周波数スペクトラムを記憶する手段には二通りあり、先ず一時記憶手段（一般的にはランダムアクセスメモリ）に蓄えられ、次に長期記憶手段（一般的にはフラッシュメモリ）に蓄えられる。学習装置４０のデータベース記憶手段は、通常、大容量のハードディスクを用いる。
（周波数解析手段）
【００４３】
周波数解析手段は、上記したようにフーリエ変換を用いるが、所定時間、所定のレベルで音を図３に例示するようなスペクトラムとして変換可能なものであれば、特に限定されるわけではない。帯域フィルターで周波数スペクトラムを取り出すものであってもよい。実施例では、サンプル帯域として約２４Hz間隔で採取している。
（周波数弁別手段）
【００４４】
周波数スペクトラムのうち、学習処理及び判別処理に最適な周波数帯域のデータを与えるために、所定のスペクトラム帯域に弁別する処理を行う。
【００４５】
可聴音帯域のマイクロフォンは、周波数の低域及び高域でゲイン特性が大きく低下する傾向にある。このゲイン低下を電子回路で調整することも可能であるが、一次センサーであるマイク原音の周波数成分を変調させることは、その後の特徴解析の精度にも影響を与えることが考えられる。他方、学習データのベクトル次元数は適度な数値としなければ、学習処理及び判別処理の負担（計算時間、記憶容量等）も増大することなる。
【００４６】
材質判別の特徴を含む最適な周波数帯域のスペクトラムとすることにより、判定時間等の処理時間を削減できる。したがって、本弁別手段は、所定の周波数帯域でスペクトラムを切り出す機能を実現する。また、集音時に特定周波数の雑音ノイズが紛れ込むことも考えられることから、その後の処理過程で弁別する操作も可能となる。
【００４７】
本願発明では、予備的実験も踏まえて、マイクの安定した周波数のゲイン特性の範囲と特徴あるスペクトラムが発現する周波数を考慮して、０．５１KHz〜１０KHzの周波数帯域のスペクトラムを学習及び判別のデータとして設定している。これにより後記する検証実験で大きな効果を得ることができた。
【００４８】
なお、学習データは、属性情報として、例えば、被判別対象の配管の種別、温度、湿度等の環境情報、日時情報、構造体の材料複合率等を付加するのが好ましい。少なくとも、被判別対象の配管の種別情報があれば、その種別に応じて、判別パラメータを選択でき、本願のダクタイル鋳鉄管又はねずみ鋳鉄管以外の他の材質配管の判別へも適用できる。
【００４９】
（通信手段）
測定部２０、判別部３０または学習装置４０間を接続する手段であって、有線通信または無線通信手段を含む。有線では、IC2やSPIのような簡易なインターフェイス又はUSB等を採用できる。無線の場合、近距離でBluetooth（登録商標）が好適である。またWiFiのような無線LANを採用できる。また、判別部１０と測定部３０とをデータバスで直接接続してもよい。
（SVM判別及びSVM学習手段）
【００５０】
サポートベクターマシン（以下、ＳＶＭと略す）は、代表的な機械学習の一手法であって、２クラスの識別器を構成する手法である。本願発明では、ＳＶＭを用いて配管の材料の学習手段と判別手段を実現する。
【００５１】
SVMの理論的意義は、観測ベクトルｘに既にラベル付けされたｙ∈+1、-1にリンクした学習データをもって、ｙ＝sgn（Σni=1  ωi・ｘｉ）-ρという線形識別関数のｎ次元重みベクトルω としきい値ρ を求める問題となる。ここで、ｎ次元観測ベクトルｘ とは、打音から得られた弁別された周波数スペクトラムであり、2クラス間のマージンを最大にする前記重みベクトルとしきい値に相当する係数が判別パラメータとなる。
【００５２】
判別パラメータの導出は、マージン最大化法、凸2次計画問題、ラグランジュの未定乗数法等の複雑な工程を経るが、詳細は本願の要旨でなく、非特許文献１から２に詳しい説明があるので割愛する。
【００５３】
本願発明のSVM学習及び判別処理は、scikit-learn （http://scikit-learn.org/stable/)で公開されているオープンソースの機械学習ライブラリを利用して構築している。
（各手段の構成）
【００５４】
図１の各手段は個々の独立した存在である必要はなく、複数の手段が１個の部材として形成されていること、ある手段が他の手段の一部であること、ある手段の一部と他の手段の一部とが重複していること等が可能である。
【００５５】
また、各手段はその機能を実現するように構成されていれば良く、専用のハードウェア、コンピュータプログラムにより付与されたもの、及びこれらの組み合わせ等として実現することができる。  
【００５６】
図１で示した構成であれば、スマートフォンや小型ノートパソコン等の既存の情報端末を判別部に利用することができ、コストも軽減できるという効果も奏する。
（判別の効果）  
【００５７】
以下に、本発明の実験を通じて、判別の効果を示す。評価サンプルは埋設配管をハンマーで叩いて採取した打音のスペクトラムデータである。
【００５８】
採取された打撃音はフーリエ変換まで処理され、SVM学習のサンプルデータとなり、判別精度の評価に用いる。これらの打音を採取する配管の組み合わせを以下に示す。配管は概ね地面下３０〜５０ｃｍに埋設され、通常の土壌（例えば、関東ローム層）である。
【００５９】
（ア）配管の材質：2種  （ダクタイル鋳鉄材Dとねずみ鋳鉄材F）
（イ）配管の管径：5種  （直径10,15,20,25,30cm）
（ウ）配管の堀上状態  長手方向：2種  （50cm、100cm）
（エ）配管の堀上状態  円周方向：2種  （50%露出＝50%埋設、100％露出）
の４つである。
【００６０】
それぞれのデータは、フーリエ変換における周波数軸上で弁別した周波数帯域０．５１KHz〜１０KHzの約２４Hz間隔でサンプリングされた３９１次元の特徴量ベクトルである。
【００６１】
上記（ア）（イ）（ウ）（エ）の組み合わせの各々の採取データ数は２００個程度として精度の有効数字として０．１％を目標とした。採取データは、総計４０００強の数である。音量の過不足により打音の採取が上手くいかず、アラートが付与されたデータは不良データとして排除している。
【００６２】
採取データの全集合又は上記（ア）、（イ）、（ウ）、（エ）から適宜抜き出したサブデータ集合にて判別結果を確認したところ、判別正解率９９％以上の効果を得た。
【符号の説明】
【００６３】
10  判別装置
20  測定部
30  判別部
40  学習装置
【図１】
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【図２】
2018096763.tif 000004
【図３】
2018096763.tif 000005