第5回仕繰セミナー(18.Sep.2020)

データサイエンスを利用した非破壊検査の未来と課題～解析と計測の融合～

中畑和之非破壊検査
非破壊検査は，多岐の分野・学問に渡る．海底から宇宙まで．
機械，電気電子，情報，材料，建設，化学等の理工学系の知識・技術を駆使し，標準化法制度や，組織体制，人材などに支えられて実施される．
多種多様な材料，環境，使用条件に対応するために，研究・技術開発がいまも精力的になされている．

日本非破壊検査協会が発行する学術刊行物「非破壊検査」
は現在66巻目(初巻は1952年)

2現在の非破壊検査の縮図非破壊検査の高度化

情報爆発時代における非破壊検査

データ 指向型科学（ ビ ッ グデータ 処理， データ 同化，ナレ ッ ジ マネジ メ ン ト ）IoT, CPS
物理・ 化学モ デリ ン グ（ 最適化， 逆解析，数値計算 )HPC( 大規模シ ミ ュ レ ーシ ョ ン )ICT（ 情報通信， ク ラ ウド 利用）
セン シ ン グ技術 ( ロ ボテ ィ ク ス )現在？

ハード ウエ ア 制御（ LSI 開発）
ソ フ ト ウエ ア 制御 ( デジ タ ル化， 波形処理）

現場への適用度4非破壊検査のイノベーション
１．物理・化学モデリング（逆解析，最適化，シミュレーション等）
非破壊検査の理論・解析技術が多く提案されてきた．
しかし，実際の現場において，これらのアプローチが十分に利活用されているとは言えない．
２．モデリング，計測データ，思考（判定・解釈）を繋げたメインテナンス技術はまだまだ不十分
イノベーション

物理・化学モデリングと情報化時代のツールの融合によって，新たな方法論が創出でき，評価精度は飛躍的に伸びることが期待される．
5

今日のお話

0．シミュレーションの現状
1．データ同化
2．可視化と機械学習
3．今後の展望0．シミュレーションの現状
1．データ同化
2．可視化と機械学習
3．今後の展望7

研究背景
計算機・計算手法の高度化

高性能計算（HPC*）*ハイパフォーマンスコンピューティング

複雑な対象（非均質・異方性材料）についても，高精度に波動(超音波・電磁波)伝搬が推定可能な時代に．

SWAN21(eCompute社+愛媛大)

有限積分法FITをエンジンとしたGPU計算法

しかも，ノートPCで，かつリアルタイム計算も可能な時代に！！
8

シミュレーションの妥当性（コンクリート）
Transmitter

20mm
150mm

コンクリート供試体(骨材率φ=10%, 30%, 50%)超音波探触子(400kHz，広帯域)

Concrete
specimen
100mm

20mm
Receiver縦波音速[m/s]
4600

4004400300

中心周波数[kHz]

振幅比
10.8

200

4200

0.60.4100

4000

1030φ (%)

5000.2

10Measurement

30φ (%)

500103050φ (%)

3D FIT simulation

K. Nakahata, et.al, ”Three-dimensional numerical modeling of ultrasonic wave propagation in
concrete and its experimental validation”, Construction & Building Materials, 2014.
9多結晶金属
230 mmFace 1160 mm
Face 210 mm

9.5 mmFace 210 mm

X2X1
X3

K. Nakahata et.al,
Three dimensional image-based simulation of ultrasonic wave propagation inpolycrystalline metal using phase-field modeling, Ultrasonics, Vol.67, pp.18-29, 2016.

レーザー超音波可視化実験(B. Koehler, B. Martin, F. Schubert,
IZFP-D, Fraunhofer, Germany)x3

Laser pickup

シミュレーションx1

1.65µs Scan pitch : 0.25mm
2.525µs
Area: 30 x 30 mm

0.00.53.40µs|u|4.275µs

Specimen

1.0x3x1

1.65µs2.525µs

0.00.53.40µs

1.0|u2|4.275µs

空気超音波法
K. Nakahata et.al,”Finite integration technique for coupled acoustic andelastic wave simulation and its application tononcontact ultrasonic testing“,Acoust. Sci. & Tech., 2014.
20mm

シミュレーションの性能(精度と実行速度)がLiftoff:10mm8o8oSlit (2mm depth)

上がると，その使い方を100mm
100mm0.5mm

Liftoff:10mm1.5
10.5

考え直さなければならない
Sound pressure [arb. unit]

Sound pressure [arb. unit]

3mm(A) Reference model(no slit)(B) Slit model

0-0.5-1-1.5110120130140

Time [µs]実験1501601.5
10.5(A) Reference model(no slit)(B) Slit model

0-0.5-1-1.5110120130140150

Time [µs]シミュレーション160目的：数値シミュレーションの積極的活用
主としてセンサ設計とか，疑似エコーの区別とか，あるいは検査員の教育用途とか，補助的な目的でミュレーションを使っている現状から脱却！

きずの検出や，損傷度の評価に解析(シミュレーション)を活用できないか？

データ同化や機械学習（これから）で解析を適用するどう繋げる？
実測値（現実データ）

数値モデル（仮想データ）

0．シミュレーションの現状
1．データ同化
2．可視化と機械学習
3．今後の展望14

データ同化とは，シミュレーションの精度を高める統計学的手法の１つ．
簡単に言えば，数値モデルに実際の観測値を入力してより現実に近い結果が出るようにすることを指す．気象（天気予測）の分野で実用化．
観測値と予測値をデータ同化→ 新たな解析値
解析値を初期値として新たな予報

予測値（予報）

初期値

観測値
（計測）

15

粒子フィルタ
未知量(状態ベクトル)の確率分布をモンテカルロ近似し，その実現値を粒子とする．
粒子の予測・修正を繰り返すステップを更新して未知量を求めるデータ同化手法．
予測

時刻tで求めたいN個の状態ベクトル（形状，材料定数等）

st(i ) = f ( st(−i )1 , vt ),修正

vt  N (0, σ 2 )観測できるデータを 観測ベクトルyt = h( st , ωt ),st = {s (1) , s (2) , , s ( N ) }vt ：システムノイズ

yt = { y (1) , y (2) , , y ( M ) }ωt  N (0, σ 2 )ωt ：観測ノイズ

求めたい未知量は直接測れないもの．観測データに潜む状態量を同定する．
未知数と観測数は異なっても良い．
不確かさ（ノイズ）を確率論の枠組みで考慮しながら，最適解を求める

粒子フィルタのフロー
予測解析
フィルタリング

1.予測粒子(状態量)の生成=st st −1 + vt

観予
測 ・ 測
解 ・ デ
析 ・・ タ

観測データ
リサンプリング

フーリエスペクトル

一期先予測

予測解析

Ns
周波数
予測解析のフーリエスペクトルと観測データのフーリエスペクトルとの誤差評価
重みβを算出

2.予測解析

各粒子の重み(EFIT or FEM)

ランダムに粒子配置

3．計測値との比較
尤度計算

重みに応じて，粒子の再配置．
さらにノイズを加えて次のステップへ． 17

手始めに，欠陥の大きさ（直径）の推定にトライTransducer(Panametrics V405)
50mm

25mm
12mm
Side drilled hole(d=2mm)

70mm
y=40mmx=50mmAluminum (cL=6340m/s, cT=3140m/s)

SWAN21

有限積分法FITをベースとした数値解法

実験波形

シミュレーション波形20計測系のモデリング
計測装置
β(ω)

ウエッジ（カプラント）(ρw,cwL)

αw(ω)

Dw
T(ω)

αs(ω)

P(ω)

固体

C(ω)

Flaw

(ρs,csL,csT)A(ω)
Linear Time-shift Invariant System（線形システム）
材料減衰

透過係数

V (ω ) = β (ω )α (ω ) P1 (ω )C1 (ω )T1 (ω ) A(ω )T2 (ω )C2 (ω ) P2 (ω )デバイスの影響関数

伝搬経路

ビーム回折

固体内の散乱振幅
21

散乱振幅
材料減衰

きずエコー

屈折係数

V (ω ) = β (ω )α (ω ) P 2 (ω )C 2 (ω )T 2 (ω ) A(ω )伝搬経路

デバイスの影響関数

固体内の散乱振幅

ビームプロファイル

底面参照波

Vref

底面反射係数(ω ) = β (ω )α (ω ) exp(2ik L D) ( C (ω ) ) T 2 (ω ) R*

22V (ω )*S (ω ) ( ≡ A(ω )C (ω ) P (ω ) ) =exp(2ik L D) ( C (ω ) ) R
refV (ω )2

伝搬距離とビームプロファイルを考慮した散乱振幅222

SDH(φ=2mm)
S(ω)

0.6

0.6

0.5

0.5

0.4

0.4

0.3

0.3

0.2

0.2

0.1

0.1

00246

実験から求めた
散乱振幅

81000246

シミュレーション
結果(EFIT)

810(MHz)粒子フィルタの実行
100個の粒子（解析パタン）を，Transducer
x=0.1～100mm, y=0.1～70mm, φ=0.1～10mmの範囲でランダムに分布(Panametrics V405)50mm

25mm
12mm
Side drilled hole(d=2mm)

70mm
y=40mmx=50mmAluminum (cL=6340m/s, cT=3140m/s)

Φ=2.1mm
y=38.7mmx=51.8mm

ちなみに，原波形（きずエコー）で粒子フィルタを実行させた場合収束するが，欠陥の大きさが誤って推定されてしまう．
25データ同化のまとめ
ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)を活用した粒子フィル
タの非破壊検査への適用性について検討を行った．ここでは，欠陥の大きさ推定を試みた．
•

散乱振幅は欠陥の形状に固有なものであり，装置系に依存しない．これを活用することで，少ない粒子数で欠陥の大きさ推定が可能となる．→ 人間がある程度，適切な特徴量を指定する．

・通常の非破壊検査は，計測条件を変えながら複数のエコーから欠陥を推定する．しかし，センサの置く場所が限られる場合は計測データの取得数が少ない（スパース）ため，粒子フィルタのように逆に数値シミュレーションの条件を変えながら欠陥を推定する手法は便利である．

26

実測値（現実データ）
スパースデータ
データ同化の精度を上げるには，特徴指定に人間が介入する未知量の推定
数値モデル（仮想データ）

0．シミュレーションの現状
1．データ同化
2．可視化と機械学習
3．今後の展望28

超音波を使い既存橋梁の健全度を測る
土木構造物は，大規模かつ非均質．しかも専用設計である(単品性）

現場で簡便に使えて，安価な健全度評価手法が望まれる．
打音？ 振動？ もっと局所的に評価でき，精度のよい方法はないか？
超音波（この場合，長距離伝搬するガイド波）が候補

BA長尺材料中を伝搬するガイド波の利用
Pipe wave

ラム波

ねじりモードS mode

伸張モード
A mode曲げモード••

波動の分散性 (伝搬速度の周波数依存性).
モードの重畳性A/D converter,
ナショナルインスツルメンツ,
NI-9234

インパクトハンマー
圧電型加速度計,
フジセラミクス, SA11ZSCA(Sensitivity 1.0 mV/m/s2,Freq. range 2 to 10kHz)

LaptopT

R1

RN-1 RN

R2

大型構造物には無線計測が便利

相反性R

T1T2TN-1 TN

ガイド波

K. Nakahata et al., Guided wave testing of a structural component
by multipoint sensing with wireless accelerometers,
Insight, Vol.59, No.2 (2017) pp.77-80

1.0Impact point
yz
1.0ms

1.5ms

2.0ms

0.0mm

0.5ms

00

|u|

20x

2.5ms

3.0ms

3.5ms

4.0ms

振動f(kHz)

伝搬モードの抽出
ML.2

Receiving sensor(10mm interval)

yML.4
ML.5xzLine 4Line 2Line 5

10.0

10.0

10.0
1.5
1.0

7.5

7.5

7.50.5１２８点の加速度データを時空間フーリエ変換して，0.0-0.5
5.05.0伝搬モードを抽出
2.5𝐻𝐻 𝑘𝑘, 𝑓𝑓 = �

0.0
0.00

∞∞

� 𝑢𝑢 𝑧𝑧, 𝑡𝑡 exp 𝑖𝑖 𝑘𝑘𝑘𝑘 − 𝜔𝜔𝑡𝑡
2.5−∞ −∞

0.02

0.04

0.06

k(1/mm)

5.0

-1.0

0.08

0.0
0.10 0.00

0.02

0.04

𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑k(1/mm)

0.06

-1.5
0.00

0.08

0.02

0.04

0.0
0.100.00

0.02

2.5

Time

0.06

0.08

0.10

0.04

0.06

0.08(sec)k(1/mm)0.10[・] → 半解析的有限要素法(SAFE)

Line 2Line 4Line 5
ML.2

ML.4
ML.50.75KHz

ガイド波の伝搬モードによって偏向方向が異なる．
また，どこをハンマリングするかによって励起するモードも異なる．

cg=1.68km/s(cp=1.06km/s)

cg=0.91km/s(cp=0.75km/s)

cg=1.41km/s(cp=0.82km/s)

～たたいた結果を処理したら見えてくるモノ～
1000

100

250

[mm]

yx

yzxz

減肉部
2000

健全I型金属

減肉入り

機械学習によるきずの検出は難しそう

最も速い群速度はフランジを大きく揺するモード

欠陥映像化手法
Waveform at (xi, yi, zi)
00.01

0.02

0.03

0.04

0.05

0.06

0.07

0.08

0.09

0.1

tfm
各点で最初に到達するフランジを揺らすモードの最大振幅値をプロット

u zfm

u zfm

健全I型金属減肉入り

可視化のまとめハンマリング試験（汎用試験）と1点観測によって，多点センシングを実現し，振動・波動伝搬を3次元的に可視化した．
•

単に可視化しただけでは，欠陥の検出や評価は難しい．

（大量の学習データがあれば，状況は違うのかもしれないが・・）•

土木構造物の場合，ある程度の物理的な知見やシミュレーションを援用して，特徴量を抽出することが大事．

•

画像データの適用は機械学習の得意とするところ．ここまでお膳立てすれば，あとは汎用学習ツールが使えそう．

•専用設計（単品性）の対象に対して，がむしゃらに機械学習を適用する前に，人間も賢くなる必要がある．

40

機械学習（AI）は，特徴を自動で抽出してくれる．

分類・回帰
実測値（現実データ）

解釈や処理のアシスト

未知量の推定数値モデル（仮想データ）

データ同化の精度を上げるには，特徴指定に人間が介入する

0．シミュレーションの現状
1．データ同化
2．可視化と機械学習
3．今後の展望42機械学習（AI）は，特徴を自動で抽出してくれる．

分類・識別
実測値（現実データ）未知量の推定数値モデル（仮想データ）

データ同化の精度を上げるには，特徴指定に人間が介入する非破壊試験・健全性評価へ
データサイエンスを促進するには？

44

非破壊検査におけるデータの問題点（私見）
人工知能が得意としている分類，回帰，クラスタリングの事例が応用において増えつつある．非破壊検査への導入も遠い将来ではない．
非破壊検査におけるデータの問題点
・検査対象とするきずの形，サイズ，個数，きずまでの距離等が異なる．
→ そのときの成功データが，他で当てはまるとは限らない．
そもそもアノテーションの内容や精度もどうかと・・・．

・様々な検査機器があり，そのフォーマットも出力している物理情報も様々．
→ ビッグ（な）データであるが，現状では雑すぎる．
・現場毎のデータの保秘→ データの共有は無理，データのValidationすら確認できない．

非破壊検査の高度化は国益となるはずであるが，保秘が先行しすぎて，時期がだいぶ経過しても，まともに他社・他者と議論できない．技術進展が遅い．
45

出版バイアス
新しい治療法や手法が従前のものに比して優れていることを示す結果（ポジティ
ブな結果）が得られた場合と、 有意に優れていなかったり期待に反していたりすることを示す結果（ネガティブな結果）が得られた場合とでは、前者の場合に、より結果が公表されやすいことが知られており、それを「出版バイアス」と言う。
これは、一般的に、世の中の関心がポジティブな 結果に集中しがちであることに原因がある。雑誌編集者はネガティブな結果を雑誌に掲載しようとする動機が弱くなり、研究者も、期待に反した結果であると論文化に消極的になることがある。
出版バイアスの弊害として、次のようなことが考えられる。
ネガティブな結果は公表されているものが少ないので、ネガティブな結果が公正に解析に統合されず、その治療法の有効性が過大評価されてしまう可能性がある。
また、無効な治療法が公表されないために、実施する意義のない試験が繰り返されることは、研究資源の浪費とも言える。
ある試験を登録することで、その試験をスタートとした登録時から結果公表というゴールまでたどり着いているかを確認することができ、 出版バイアスの存在の可能性を知る手掛かりとなる。

今後の展望・人工知能技術の適切な利活用のためにはデータの質や量の確保が重要となるが，非破壊検査では失敗データが得られにくい状況．また，現場毎にデータが異なるので教師モデルの流用も難しい．AI技術を普及させるためには，データ共有およびベンチマークモデル等についてオープンに議論できる場とルール作りが必要．
→

日本非破壊検査協会

UT部門「ICTを活用した超音波による非破壊評価技術研究委員会」（2018年~2020年）

委員長：中畑和之（愛媛大），幹事：古川敬(JAPEIC)，小原良和 (東北大)，25名

・実運用には，やはり現場で即時処理が必要．組み込み機器・通信技術・エッジコンピューティングが大事である．いわゆる，ICT（センシング）と人工知能（アナリシス）の融合がキー．
・そういった意味で，工学部附属iセンシングセンターのような分野横断的な仕組みと優秀な人材の恩恵を享受できるのは非常に有意義である．
今後，より発展させていきたいと思いますので，ご協力よろしくお願い申し上げます．
48