(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
金属材料を撮影した原画像をデジタル化してデジタル化画像を形成するユニットと、
前記デジタル化画像において前記金属材料のボイド候補の領域であるラベルを抽出する抽出ユニットと、
前記ラベルの複数特徴量ベクトルｘを計算する特徴量計算ユニットと、
規定された係数ベクトルＩと前記複数特徴量ベクトルｘとの内積を計算する内積計算ユニットと、
前記内積と規定された閾値とに基づいて前記ラベルがボイドであるか非ボイドであるかを判定する判定ユニット
とを含み、
前記複数特徴量ベクトルｘは、複数特徴量から選択的に採択されて、擬似円形度ｒＣと正規化輝度標準偏差ＳＨとを成分として含み、
前記擬似円形度は、
ｒＣ＝ＮＡ／ＮＲ
ＮＡ：前記ラベルの画素数
ＮＲ：前記ラベルの輪郭をなす画素の画素数
で表され、
前記正規化輝度平均ＳＡは、
ＳＡ＝（ＢＬ−ＢＡ）／ＨＡ
ＢＬ：ラベルの平均輝度
ＢＡ：デジタル化画像の全体の平均輝度
ＨＡ：デジタル化画像の全体の輝度標準偏差
で表され、
前記正規化輝度標準偏差ＳＨは、
ＳＨ＝ＨＬ／ＨＡ
ＨＬ：ラベルの輝度標準偏差
ＨＡ：画像全体の輝度標準偏差
で表される
金属材料寿命の評価システム。
【請求項２】
金属材料を撮影した原画像をデジタル化してデジタル化画像を形成するユニットと、
前記デジタル化画像において前記金属材料のボイド候補の領域であるラベルを抽出する抽出ユニットと、
前記ラベルの複数特徴量ベクトルｘを計算する特徴量計算ユニットと、
規定された係数ベクトルＩと前記複数特徴量ベクトルｘとの内積を計算する内積計算ユニットと、
前記内積と規定された閾値とに基づいて前記ラベルがボイドであるか非ボイドであるかを判定する判定ユニット
とを含み、
前記複数特徴量ベクトルｘは、複数特徴量から選択的に採択されて、アスペクトレシオｒＡと正規化輝度平均ＳＡと正規化輝度標準偏差ＳＨとを成分として含み、
前記アスペクトレシオｒＡは、
ｒＡ＝ＡＬ／ＡＳ
ＡＬ：前記ラベルの長軸の長さ
ＡＳ：前記ラベルの短軸の長さ
で表され、
前記正規化輝度平均ＳＡは、
ＳＡ＝（ＢＬ−ＢＡ）／ＨＡ
ＢＬ：ラベルの平均輝度
ＢＡ：デジタル化画像の全体の平均輝度
ＨＡ：デジタル化画像の全体の輝度標準偏差
で表され、
前記正規化輝度標準偏差ＳＨは、
ＳＨ＝ＨＬ／ＨＡ
ＨＬ：ラベルの輝度標準偏差
ＨＡ：画像全体の輝度標準偏差
で表される
金属材料寿命の評価システム。
【請求項３】
係数ベクトル算出ユニットを更に含み、
前記係数ベクトル算出ユニットは、
前記原画像に基づいて専門家により作成される専門家作成ラベル集合の内のボイド集合の各要素の前記複数特徴量ベクトルｘであるボイド特徴量を計算するボイド特徴量計算ユニットと、
前記専門家作成ラベル集合の内の非ボイド集合の各要素の前記複数特徴量ベクトルｘである非ボイド特徴量を計算する非ボイド特徴量計算ユニットと、
前記ボイド特徴量と前記非ボイド特徴量とに基づいて、前記複数特徴量ベクルｘの重さを前記係数ベクトルとして計算するベクトル計算ユニットと、
前記係数ベクトルを用いて計算した判定量を前記ボイド集合と前記非ボイド集合とで峻別する閾値を前記規定された閾値として算出する閾値算出ユニットとを備える
請求項１又は２の金属材料寿命の評価システム。
【請求項４】
前記係数ベクトルは正準判別法により計算される
請求項３の金属材料寿命の評価システム。
【請求項５】
前記係数ベクトルは、Ｎ次元空間で規定される下記θ：
θ＝ｄＺ２／｛ＶＺ／（ｎＣ１＋ｎＣ２−２）｝
＝（ＩＴｄ）２／［｛ＩＴ｛ＳＣ１＋ＳＣ２）Ｉ｝（ｎＣ１＋ｎｃ２−２）］
を最大化することによって求められ、ここで、右上添字のＴは行列の転置を示し、ｄＺは前記ボイド集合と前記非ボイド集合に基づくクラス間分散であり、Ｉは前記係数ベクトルであり、式の分母の一部であるＩＴ（ＳＣ１＋ＳＣ２）Ｉはクラス内分散であるクラス内平方和の総計であるＶＺであり、
ｎＣ１は前記ボイド候補のうちボイドとして区分けされたクラスＣ１に含まれる数であり、
ｎＣ２は前記ボイド候補のうち非ボイドとして区分けされたクラスＣ２に含まれる数であり、
前記ｄはクラスＣ１の複数特徴量ベクトルの平均ｘ−Ｃ１とクラスＣ２の複数特徴量ベクトルの平均ｘ−Ｃ２との差である
ｄ＝ｘ−Ｃ１−ｘ−Ｃ２
で表され、
前記係数ベクトルＩは、次の式：
Ｉ＝定数×（ＳＣ１＋ＳＣ２）−１ｄ
で表され、
前記式の中のＳＣ１とＳＣ２とは、
ＳＣ１＝｛Σｋ∈Ｃ１（ｘｋ−ｘ−Ｃ１）（ｘｋ−ｘ−Ｃ１）Ｔ
ＳＣ２＝｛Σｋ∈Ｃ２（ｘｋ−ｘ−Ｃ２）（ｘｋ−ｘ−Ｃ２）Ｔ
で表され、それぞれクラスＣ１、Ｃ２の複数特徴量ベクトルｘの偏差平方和・積和行列であり、
ｘｋは、ボイドラベルの番号がｋであるラベルの前記複数特徴量ベクトルであり、
ｘ−ＣはクラスＣに含まれるラベルの前記複数特徴量ベクトルの平均であり、
ｘ−Ｃ１はクラスＣ１に含まれるラベルの前記複数特徴量ベクトルの平均であり、
ｘ−Ｃ２はクラスＣ２に含まれるラベルの前記複数特徴量ベクトルの平均である
請求項４の金属材料寿命の評価システム。
【請求項６】
前記ｄＺと前記ＶＺとは、それぞれに、次の式：
ｄＺ２＝｛ＩＴ（ｘ−Ｃ１−ｘ−Ｃ２）｝２
ＶＺ＝ＩＴＳＣ１Ｉ＋ＩＴＳＣ２Ｉ
で表され、前記式の中の右肩添字の−は平均を示す
請求項５の金属材料寿命の評価システム。
【請求項７】
前記ＶＺは、更に詳しくは、次の式：
ＶＺ，Ｃ＝（Σｉ＝１ｐΣｊ＝１ｐＩｉＩｊ｛Σｋ∈Ｃ（ｘｋｉ−ｘ−ｉ）（ｘｋｊ−ｘ−ｊ）｝
で表され、前記式の中のｐは前記Ｎ次元空間のＮに一致し、前記式の中のｋは前記ラベルの連続番号であり、
ｘｋｉ、ｘｋｉはそれぞれ、前記連続番号がｋである前記ラベルの前記複数特徴量ベクトルｘの第ｉ成分、第ｊ成分であり、
ｘ−ｉ、ｘ−ｊはそれぞれ、クラス内の前記複数特徴量ベクトルｘの第ｉ成分、第ｊ成分である
請求項６の金属材料寿命の評価システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、材料寿命の評価システム、及び、その評価方法に関し、特に、プラントの熱的劣化を受ける部位の劣化度を判定して余寿命を推定的に評価する材料寿命の評価システム、及び、その評価方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
火力発電設備のタービンのように、高温であり且つ起動停止が頻繁に繰り返される高温化機械要素を持つ機械は、その材料の熱疲労とクリープ疲労が原因して有限の寿命を持つ。このような設備の老朽化に対処することが、適正な運転の継続のために重要であり、特にその耐用年数の適正な延長が重要である。そのような延長のために、寿命評価技術が開発されている。耐用年数の適正な延長のために、その寿命評価には高信頼性が求められる。
【０００３】
信頼性が高いクリープ寿命評価は、金属組織学的鑑定が技術的高度専門家（スーパバイサー）によって行われてきた。金属材料の組織変化に着目した非破壊余寿命診断法として、組織対比法が知られている。組織対比法は、図４に示されるように、検査対象部位の金属組織をレプリカ１０１に転写して採取し、走査型電子顕微鏡１０２によるクリープキャビティ１０３の観察と、光学顕微鏡１０４による微視き裂１０５と金属組織１０６の観察と、分析電子顕微鏡１０７による析出物１０８の観察とを行って、対比表１０９を作成する。対比表１０９は、損傷因子に基づいて、損傷態様を機械的損傷と光学顕微鏡的組織損傷と析出物分布損傷の区分に分類する。劣化度は、このような３つの損傷態様の組合わせに基づいて判断され、各分類ごとに損傷劣化度をクラスに細分する。このようなクラス分けは、標準化されている標本との対比により行われる。このような劣化度の分類は、対比表１０９の右側に示されるような寿命消費率に対応している。このような分類と対比は、材料知識が豊富である技術的高度専門家により実行されている。
【０００４】
機械的損傷の面からのクラス分けは、機械的損傷の成長に基づいている。特に、機械的損傷としてクリープボイドの成長が余寿命と高い相関を示すことが分かってきた。クリープ損傷の進行にともなって生成するクリープボイド（クリープ損傷に起因して組織内に現れる微視的空孔）と、クリープボイドが合体・成長して生成する微視き裂を技術的高度専門家が定量化することにより区分けされ、損傷段階はクラスＩＤ，ＩＩＤ，ＩＩＩＤ，ＩＶＤの４クラスに区分けされる。劣化度クラスＩＤは、クリープボイドが生成していない段階、又は、独立したクリープボイドが生成した段階であり、その寿命消費率は０〜５０％である。劣化度クラスＩＩＤは、クリープボイドが連結する段階であり、その寿命消費率は５０〜７５％である。劣化度クラスＩＩＩＤは、１結晶粒界の全長にクリープボイドが連結して微視き裂が発生する段階であり、その寿命消費率は７５〜８０％である。劣化度クラスＩＶＤは、微視き裂が２結晶粒界以上にまたがってき裂が発生する段階であり、その寿命消費率は８０〜１００％である。
【０００５】
余寿命に強い相関を示すクリープ損傷は、その形状、特に、形状の大きさが余寿命判定のためによい指標になることが、専門家の判断実績により判明している。クリープ損傷による判断が、経験年数が多いエキスパートの人的能力に依存し、寿命評価対象プラントの急増に対処することが困難である点では、他の指標による判断と同じある。クリープボイドに基づく評価技術は、現地サイトから試料又はそのデータを研究所に持ち帰る必要があり、評価までに時間が多くかかっている実状は現在も変わっていない。
【０００６】
人的評価の重要性は変わらないが、エキスパートによらずに瞬時的に又は短時間的に余寿命を算出することができることが求められる。更に、その余寿命評価が精度の点でエキスパートの評価に匹敵することが望まれる。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
本発明の課題は、瞬時又は短時間的に人の主観が入らないで余寿命を算出する材料寿命の評価システムを提供することにある。
本発明の他の課題は、その余寿命評価が精度の点でエキスパートの評価に匹敵する材料寿命の評価システムを提供することにある。
本発明の更に他の課題は、エキスパートの評価を将来の自動評価に接続して行く材料寿命の評価システムを提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
その課題を解決するための手段が、下記のように表現される。その表現中に現れる技術的事項には、括弧（）つきで、番号、記号等が添記されている。その番号、記号等は、本発明の実施の複数・形態又は複数の実施例のうちの少なくとも１つの実施の形態又は複数の実施例を構成する技術的事項、特に、その実施の形態又は実施例に対応する図面に表現されている技術的事項に付せられている参照番号、参照記号等に一致している。このような参照番号、参照記号は、請求項記載の技術的事項と実施の形態又は実施例の技術的事項との対応・橋渡しを明確にしている。このような対応・橋渡しは、請求項記載の技術的事項が実施の形態又は実施例の技術的事項に限定されて解釈されることを意味しない。
【０００９】
本発明による材料寿命の評価システムは、原画像をデジタル化してデジタル化画像を形成するユニット（１，Ｓ２）と、デジタル画像（１，Ｓ２）からボイド候補としてラベルを抽出する抽出ユニット（１，Ｓ５）と、ラベルの複数特徴量ベクトルｘを計算する特徴量計算ユニット（１５）と、規定された係数ベクトルＩと複数特徴量ベクトルの内積を計算する内積計算ユニット（１６）と、その内積と規定された閾値（Ｔ）とに基づいてラベルがボイドであるか非ボイドであるかを判定する判定ユニット（１７）とから構成されている。
【００１０】
画像は２値化され、ボイド判定を数値判定するための準備がなされる。単一の特徴量によりボイド・非ボイドを判定することの的中率の高さは、過去の実績により実証されているが、専門家の判断によらずに自動数値判定を行う場合に、複数の特徴量に基づいて自動数値判定化が行われ、専門家に匹敵する判断、又は、専門家を量がする判断が可能になっている。係数ベクトルと特徴量ベクトルの内積は、閾値を基準として、ボイド又は非ボイドを自動的に判定する。このような係数ベクトルと閾値は、経験則的に予め規定されている。
【００１１】
デジタル化画像を膨張収縮させてデジタル画像を補正することは、ノイズを除くことができる点で重要である。
【００１２】
複数特徴量ｘは、複数特徴量（候補）から選択的に採択される。複数特徴量は、面積率ｒＬ、疑似変形度ｒＣ、アスペクトレシオのような画素の２値信号で表される幾何学的量である。面積率ｒＬは、
ｒＬ＝ＮＭ／ＮＴ
ＮＭ：ラベルの総画素数
ＮＴ：デジタル化画像の総画素数
で定義され、疑似円形度ｒＣは、
ｒＣ＝ＮＡ／ＮＲ
ＮＡ：ラベルの画素数
ＮＲ：ラベルの周辺の画素数
で表され、アスペクトレシオｒＡは、
ｒＡ＝ＡＬ／ＡＳ
ＡＬ：ラベルの長軸長さ
ＡＳ：ラベルの短軸の長さ
で表される。
【００１３】
複数特徴量は、正規化輝度平均ＳＡと正規化輝度標準偏差ＳＨとを更に含み、正規化輝度平均ＳＡは、
ＳＡ＝（ＢＬ−ＢＡ）／ＨＡ
ＢＬ：ラベルの平均輝度
ＢＡ：デジタル化画像の全体の平均輝度
ＨＡ：デジタル化画像の全体の輝度標準偏差
で表され、正規化輝度標準偏差ＳＨは、
ＳＨ＝ＨＬ／ＨＡ
ＨＬ：ラベルの輝度標準偏差
ＨＡ：デジタル化画像の全体の輝度標準偏差
で表される。
【００１４】
このような特徴量の採択は、材料の種類、使用条件等により変更されることが好ましく、係数ベクトルの成分の数と種類は共に可変であることが好ましい。特徴量の種類は、将来、増加していき、後述される係数ベクトル算出ユニット（３）は、この点でも進化する。
【００１５】
係数ベクトル算出ユニット（３）が追加されている。係数ベクトル計算ユニット（３）は、原画像に基づいて専門家により作成される専門家作成ラベル集合の内のボイド集合（Ｃ１，Ｓ６）の各要素の複数特徴量であるボイド特徴量（１２）を計算するボイド特徴量計算ユニット（９）と、専門家作成ラベル集合の内の非ボイド集合（Ｃ２，Ｓ６）の各要素の複数特徴量である非ボイド特徴量（１３）を計算する非ボイド特徴量計算ユニット（１１）と、ボイド特徴量（１２）と非ボイド特徴量（１３）とに基づいて、複数特徴量の重さを係数ベクトルＩとして計算するベクトル計算ユニット（１４）と、係数ベクトルＩと特徴量ベクトルの内積である判定量をボイド集合（Ｃ１）と非ボイド集合（Ｃ２）とで峻別する閾値（Ｔ）を規定された閾値として算出する閾値算出ユニット（１４）とを備えている。
【００１６】
係数ベクトル計算ユニット（３）は、専門家が判別するボイドと非ボイドに基づいて、ボイドと非ボイドを峻別する特徴量の重みを計算する。この計算は、単一の特徴量だけでなく複数の特徴量について行われ、その重みの精度が高くなり、専門家の知識を十分に引き出すことができる。本発明による判断結果に対応するその後の追跡調査結果とに基づいて、専門家の判断だけでなく本発明による判断結果が教師データとして採用され、係数ベクトル計算ユニット（３）は、専門家を凌駕して進化していく。係数ベクトルＩは、公知の数学的技術として確立されている正準判別法により計算されることが好ましい。その計算技術は、詳しく後述される。
【００１７】
【発明の実施の形態】
図に対応して、本発明による材料寿命の評価システムの実施の形態は、データ採取フェーズの計算過程に属するデータ生成用コンピュータユニットとともに、学習フェーズの計算過程に属する係数ベクトル算出（コンピュータ）ユニットと、ボイド識別フェーズの計算過程に属するボイド判別（コンピュータ）ユニットとが設けられている。そのデータ生成用コンピュータユニット１は、図１に示されるように、生の採取金属組織に基づいてボイド識別の基礎データである検出ラベル２を生成して出力する。検出ラベル２の幾何学量は、係数ベクトル計算ユニット３、又は、ボイド判別コンピュータユニット６に入力される。
【００１８】
係数ベクトル計算ユニット３は、正準判別法により数学的判別基準係数ベクトルＩ４と識別用閾値Ｔ５とを学習的に規定する。係数ベクトルＩ４と識別用閾値Ｔ５は、数学的に重要な判別用定数であり、係数ベクトルＩと識別用閾値Ｔの判別用組合せＩ−Ｔは、決定的に重要である。その判別のために、複数特徴量ｘｊの組合せが更に重要である。その複数特徴量ｘｊの組合せの有効性と、判別用組合せの初期的知識は、専門家の知識に基づいて学習的に深化して行く。係数ベクトル計算ユニット３は、その都度の専門家判断又は蓄積された過去のデータに基づいて、専門家の特殊能力又は経験則的知識により複数特徴量に基づいて、数学的判別基準係数ベクトルＩ４と識別用閾値Ｔ５の組合せを学習的に出力する。
【００１９】
検出ラベル２の物理量は、係数ベクトル計算ユニット３に入力されず、又は、係数ベクトル計算ユニット３に入力されるとともに、ボイド判別（コンピュータ）ユニット６に入力される。ボイド判別ユニット６は、ラベル２の特徴量を係数ベクトル計算ユニット３と独立に計算し、特徴量ベクトルｘｊを算出する。ボイド判別ユニット６と係数ベクトル計算ユニット３の特徴量計算は、同じコンピュータユニットが用いられ得る。ボイド判別ユニット６は、学習的に規定された数学的判別基準係数ベクトルＩ４と識別用閾値Ｔ５とに基づいて、各ラベル２について、「そのラベルはボイドでない」という非ボイド判断７、又は、「そのラベルはボイドである」というボイド判断８を出力する。
【００２０】
データ生成用ユニット１は、ステップＳ１〜Ｓ５の集合であるデータ生成プロセスとして示されている。採取された原画像は、２値化処理が施される。ステップＳ２は、その２値化の過程である。その２値化過程は、輝度に関して実行される。原画像は、画素の集合として作成されている。２値化処理を受けた原画像は小さいラベルを含んでいる。余寿命がより長い材料では、小さいボイドがより多いが、クリープボイドでないノイズ的部分が多く含まれている。小さいボイドとノイズは、余寿命の判定に影響しない。このような非影響ラベルは、除去される。その小ささは、画素数が一定以下であることにより規定されている。
【００２１】
このように抽出されたボイドラベル候補は、公知の膨張収縮処理法により、ステップＳ４で、補正される。膨張収縮処理法は、例えば、３×３の９つの画素から形成される正方形領域の真ん中の画素の２値化後の値が、他の８つの画素の２値化後の値と異なっている場合に、真ん中の画素の値を他の画素の値に等しくし、且つ、同じ値の９つの画素に点で接続する異なる値の画素を９つの画素の値に変更する数学的処理である。このような処理により値が変更される画素は、何らかのノイズに基づいて生成された画素であると強く推定されている。このように推定される画素は、その値が反転される。このような反転により、そのボイド候補はボイドラベルの集合から除外される。このような補正は、膨張、収縮、膨張、収縮の４過程の処理により高精度化され得る。このような補正処理を受けたボイド有力候補の全ては、ステップＳ５のラベリング処理で、複数画素集合として番号がそれぞれに付けられる。各ラベルは、データ生成用コンピュータユニット１によりその個別的形状が特定されている。
【００２２】
有力ラベル候補の集合である検出ラベル２は、ボイド判別ユニット６に入力される前に、原画像に基づく専門家の判定結果と照合される。専門家は、２値化された検出ラベル２と原画像とを対比して、又は、原画像のみに基づいて、ボイド候補をボイドラベル集合Ｃ１と非ボイドラベル集合Ｃ２の２つの部分集合に区分けする。係数ベクトル計算ユニット３は、ボイドラベル集合Ｃ１の各ボイドについてボイド特徴量を計算するボイド特徴量計算ユニット９と、非ボイドラベル集合Ｃ２の各ボイドについて非ボイド特徴量を計算する非ボイド特徴量計算ユニット１１とを備えている。係数ベクトル計算ユニット３は、ボイド特徴量計算ステップＳ８でボイド特徴量１２を計算し、非ボイド特徴量計算ステップＳ９で非ボイド特徴量１３を計算する。ボイド特徴量計算ユニット９はボイド特徴量１２を出力し、非ボイド特徴量計算ユニット１１は非ボイド特徴量１３を出力する。
【００２３】
ボイド特徴量１２と非ボイド特徴量１３とは、係数ベクトル計算ユニット３に入力される。係数ベクトル計算ユニット３は、更に、ボイド特徴量１２と非ボイド特徴量１３とに基づいて、その特徴量ｘｊがボイドであることの確かさを示す確度である特徴量の重み係数（既述の数学的判別基準係数ベクトルＩ４）を算出する係数ベクトル算出ユニット１４を備えている。係数ベクトル算出ユニット１４は、ステップＳ１０で、ボイド特徴量１２と非ボイド特徴量１３とに基づいて、数学的判別基準係数ベクトルＩ４を計算により導出する。係数ベクトル算出ユニット１４は、ボイド特徴量１２と非ボイド特徴量１３とに基づいてボイドラベル集合Ｃ１と非ボイドラベル集合Ｃ２とを最もよく峻別する識別用閾値Ｔを算出する閾値算出機能又はその算出ユニットを有している。係数ベクトル計算ユニット３は、数学的判別基準係数ベクトルＩ４と閾値Ｔ５を出力する。
【００２４】
数学的判別基準係数ベクトルＩ４と閾値Ｔ５とは、ボイド判別ユニット６に入力される。数学的判別基準係数ベクトルＩ４と閾値Ｔ５とは、ボイド判別コンピュータユニット６にとって可変定数である。複数特徴量ベクトルｘｊは、材料変更、研究の進歩、専門家の判断の向上のような判断の前提条件の変更に基づいて、その増加、削除、組合せが変更される可変的選択的変数である。
【００２５】
ボイド判別コンピュータユニット６は、ボイド集合Ｃ１と非ボイド集合Ｃ２を含む全ボイド候補集合（Ｃ１＋Ｃ２）の各ラベルについて、複数特徴量ｘｊ又は複数特徴量から選択される選択的複数特徴量ｘｊ（以下、代表的に選択的複数特徴量といわれる）を計算する特徴量計算ユニット１５を備えている。ボイド判別ユニット６は、特徴量計算ステップＳ１１で、選択的複数特徴量ｘｊを計算する。特徴量計算ユニット１５は、選択的複数特徴量ｘｊを出力する。
【００２６】
ボイド判別ユニット６は、更に、各ラベルｋついてボイド・非ボイドの判定対象量である判定量Ｆｋを計算する判定量計算ユニット１６を備えている。選択的複数特徴量ｘｊは、判定量計算ユニット１６に入力される。ボイド判別ユニット６は、判定量計算ステップＳ１２で、判定量Ｆｋを計算する。判定量Ｆｋは、数学的判別基準係数ベクトルＩ４と選択的複数特徴量ｘｊの内積として定義される：
Ｆｋ＝Ｉ・ｘ
数学的判別基準係数ベクトルＩ４の次元数は、選択的複数特徴量ｘｊの次元数に同じである。
【００２７】
ボイド判別ユニット６は、判定量Ｆと閾値Ｔとに基づいて、各ラベルがボイドであるかそうでないかを既述の通りに判定するボイド・非ボイド判別ユニット１７を更に備えている。ボイド判別ユニット６は、ボイド・非ボイド判別ステップＳ１３で、その判定を実行する。
【００２８】
劣化度は、下記定義の面積率ｒＬにより数量化されて表現され得る。面積率ｒＬは、選択的第１特徴量ｘ１である。
ｘ１＝ｒＬ＝ＮＭ／Ｎｒ
ＮＭ：ラベルの画素数
Ｎｒ：全画素数
劣化が進めば面積率は増大するので、面積率の大小と劣化度との間には相関関係がある。
【００２９】
劣化が進行すれば、クリープボイドの数と大きさのいずれもが増大している。ステップＳ２，Ｓ３の処理を受けた検出ラベル２は、例えばある材質では、そのほとんどがボイドと粒界であるというような事実が観測される時がある。このような場合、ボイドは粒界に比べて円形度が高く、線状構造である粒界はボイドに比べて円形度が低いといった知見が活用可能である。
【００３０】
ｒＣ＝ＮＡ／ＮＲ
ＮＡ：ラベル画素数
ＮＲ：ラベル周辺画素数
【００３１】
劣化度という特徴は、１つの特徴要素のみで現れることはない。疑似円形度は、劣化度段階を示す重要な指標であるが、特徴要素がより多ければ特徴はより高精度化されて表現され得る。下記の３つの有効な特徴量が更に存在する。アスペクトレシオｒＡ、正規化輝度平均ＳＡ、正規化輝度標準偏差ＳＨが、第３選択的特徴量、第４選択的特徴量、第５選択的特徴量として追加される。将来の研究により、特徴量は更に追加されることが考えられる。
【００３２】
アスペクトレシオｒＡ：
ｒＡ＝ＡＬ／ＡＳ
ＡＬ：ラベル長軸長さ
ＡＳ：ラベル短軸長さ（短軸は長軸に直交）
【００３３】
正規化輝度平均ＳＡ：
ＳＡ＝（ＢＬ−ＢＡ）／ＨＡ
ＢＬ：ラベルの平均輝度
ＢＡ：画像全体の平均輝度
ＨＡ：画像全体の輝度標準偏差
【００３４】
正規化輝度標準偏差ＳＨ：
ＳＨ＝ＨＬ／ＨＡ
ＨＬ：ラベルの輝度標準偏差
ＨＡ：画像全体の輝度標準偏差
【００３５】
これらの特徴量は、従来から知られている劣化指数に強い相関関係を持っていることが本発明者により確認されている。
【００３６】
ステップＳ１０は、５つの特徴量が劣化度に反映される反映度である重み係数を求める純数学的過程である。特徴量の数が５であれば、重み係数成分の数は５である。ステップＳ１０は、このような５つの特徴量にかけられる重み係数ベクトルＩを学習的に計算して求める。重み係数ベクトルＩは、ベクトル（Ｉ１，Ｉ２，Ｉ３，Ｉ４，Ｉ５）で表される。５つの特徴量は、特徴量ベクトル（ｘ１，ｘ２、ｘ３，ｘ４，ｘ５）で表される。
【００３７】
重み係数ベクトルＩは、公知の正準判別法により、下記式（１）のθが最大になるように計算されて求められる。
0003771809.tif 000002
ここで、右上添字のＴは、行列の転置を示す。ｄＺは、判定量のクラス間分散であり、次式で示される。
【００３８】
0003771809.tif 000003
ここで、Ｃ１，Ｃ２は、専門家により区分けされた既述のボイド集合と非ボイド集合を示し、右肩添字の−は平均を示す。
【００３９】
式（１）のＶＺは、クラス内平方和の総計であり、次式（３）で示される。
ＶＺ＝ＶＺ，Ｃ１＋ＶＺ，Ｃ２
＝ＩＴＳＣ１Ｉ＋ＩＴＳＣ２Ｉ
＝ＩＴ（ＳＣ１＋ＳＣ２）Ｉ・・・（３）
【００４０】
判定量のクラス内平方和ＶＺ，Ｃ１とＶＺ，Ｃ２は、ＶＺ，Ｃとして表記されそれぞれに次式で示される。
0003771809.tif 000004
【００４１】
ここで、ＳＣは、クラスＣの特徴量ベクトルｘの偏差平方和・積和行列であり、次式（５）で示される。Σｋ∈Ｃの右下添字ｋ∈Ｃは、集合Ｃに属するｋについて足し加えることを意味する。Σｊ＝１ｐの右下添字とその右上添字は、ｊについて１からｐまで足し加えることを意味する。ここで、ｐは特徴量の個数であり、今の場合、５である。ｋは、ボイドラベルの番号を示している。
ＳＣ＝｛Σｋ∈Ｃ（ｘｋ−ｘ−Ｃ）（ｘｋ−ｘ−Ｃ）Ｔ・・・（５）
【００４２】
式（１）のｎＣ（ｎＣ１，ｎＣ２）は、クラスＣ（Ｃ１，Ｃ２）のそれぞれのデータ数（ボイド数）である。式（１）のベクトルｄは、２つのクラスの特徴量平均ベクトルの差であり次式で表される。
ｄ＝ｘ−ｃ１−ｘ−ｃ２・・・（６）
【００４３】
式（１）のθが最大になるように、ＳＣとＩとの間には、下記式が成立する。
（ＳＣ１＋ＳＣ２）Ｉ＝Ｃｄ・・・（７）
これから、重み係数ベクトルＩが求められる。
Ｉ＝Ｃ（ＳＣ１＋ＳＣ２）−１ｄ・・・（８）
ここで、式（７）の右辺のＣは、適正に規定される定数である。
【００４４】
係数ベクトル計算ユニット３は、ステップ１０で、各特徴量について、ボイドと非ボイドの識別の基準として、特徴量対応閾値Ｔを算出する。閾値としては、専門家の判定結果に基づきボイド、非ボイドを予め分かったサンプル画像のラベルの判定量のヒストグラムを用いて、このサンプル画像での２つのクラスの識別がもっともよくできる値Ｔが用いられる。係数ベクトルＩ４と識別用閾値Ｔ５とは、係数ベクトル計算ユニット３から出力されボイド判別コンピュータユニット６に入力される。ボイド判別コンピュータユニット６は、ステップＳ９で、判定量Ｆを計算する。判定量Ｆは、次式で規定される内積により表される。
0003771809.tif 000005
【００４５】
専門家の判定結果に基づいて、ボイドラベルとして検出されたボイドクラスと、それ以外のラベルである非ボイドクラスに分離し、２つのクラスの分離度が高くなる軸が特徴量Ｎ次元空間から正準判別法により計算されている。
【００４６】
ボイド判別ユニット６は、ステップＳ１２で、全てのラベルについて、内積Ｉ・ｘｋ（＝Ｆ）を計算する。ここで、ｋは、集合Ｃ１と集合Ｃ２に連番で付けられたラベル番号である。ｘｋは、既述のとおりそれぞれに５成分特徴量を持つ５次元ベクトルである。ボイド判別ユニット６は、閾値Ｔと係数ベクトルＩとに基づいて、ステップＳ１３で、全ラベルについて指数を計算し、次いで、ステップＳ１３で次の判定を実行する。
Ｆｋ＝Ｉ・ｘｋ＞＝Ｔ：そのラベルｘｋはボイドである。
Ｆｋ＝Ｉ・ｘｋ＜Ｔ：そのラベルｘｋは非ボイドである。
【００４７】
溶接時の熱影響は、溶接部からの距離により異なる。このような影響の相違により、材料が受ける組織構造の変化が異なってくる。例えば、溶接部に近い領域は、粒界構造が比較的に大きい”粗粒域”と呼ばれ、ボイドは粒界に細長く現れる特徴を持つ。溶接部から比較的に遠い領域は、”細粒域”と呼ばれ、ボイドは粒界内に現れる特徴を持つ。このような特徴に対応して、係数ベクトルＩは異なり、その閾値も異なってくる。
【００４８】
【発明の効果】
本発明による材料寿命の評価システムは、瞬時又は短時間的に人の主観が入らないで余寿命をより高精度に算出することができる。その評価が精度の点でエキスパートの評価に匹敵する。エキスパートから学んだ知識、計算によって得た知識を参照して係数ベクトルと閾値を計算することにより、より適正に余寿命評価が可能になり、学習が進めば、エキスパートの判定は漸近的に不要化され得る。
【図面の簡単な説明】
【図１】図１は、本発明による材料寿命の評価システムの実施の形態を示す動作フロー付きシステムブロックである。
【図２】図２は、係数ベクトルを示す２次元特徴量座標系である。
【図３】図３は、対比法を示す表である。
【図４】図４は、公知の評価法を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１，Ｓ１…ユニット
１，Ｓ４…補正ユニット
１，Ｓ５…抽出ユニット
３…係数ベクトル計算ユニット
９…ボイド特徴量計算ユニット
１１…非ボイド特徴量計算ユニット
１４…ベクトル計算ユニット（閾値算出ユニット
１５…特徴量計算ユニット
１６…内積計算ユニット
１７…判定ユニット
【図１】
0003771809.tif 000006
【図２】
0003771809.tif 000007
【図３】
0003771809.tif 000008
【図４】
0003771809.tif 000009