技術資料＞丸棒鋼向け表面きず・表皮直下きずの弁別技術開発

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技術資料
Technical Data

丸棒鋼向け表面きず・表皮直下きずの弁別技術開発
森大輔＊1，石谷和典＊2 ，野﨑航平＊2 ，吉田たける＊2

Development of Technology for Discriminating between Surface
Defects and Subsurface Defects in Round Bars
Daisuke MORI, Kazunori ISHITANI, Kohei NOZAKI and Takeru YOSHIDA
Synopsis
Various nondestructive testing techniques have been applied to steel products in manufacturing processes. Ultrasonic inspection
is an important method to evaluate inclusions in round bars. However, in actual operation, it is difficult to discriminate between
surface defects and subsurface defects, which is a factor in over-detection of acceptable defects. This paper describes results oftechnology for discriminating between surface defects and subsurface defects in round bars.
(1) Discrimination technology using artificial defects.
・Ultrasonic intensity at different incidence angles.
・Phase of reflected wave.
(2) Assumption of misjudgment by simulation and natural defect inspection.
(3) Improvement of discrimination accuracy by using deep learning based on machine learning.

1．緒言に丸棒の側面から超音波を入射し，中心近傍は垂直探傷，表層近傍は，斜角探傷により実施される．表層近傍

特殊鋼材料の製造プロセスは，スクラップを原料とを探傷するにあたり，通常の垂直探傷法では底面からのして，溶解，鋳造，各種圧延工程を経て，大型の角製反射エコーと表層近傍のきずエコーのビーム路程が近い品，丸製品から，平鋼，棒鋼，線材，帯鋼製品などを生ため，これらの違いを弁別することが難しい．そのた産している．これらの特殊鋼製品は，各種産業分野におめ，角度をつけて超音波を入射する斜角探傷で，底面かいて，高圧力や高温度といった過酷な環境下で使用されらのエコーが戻らない状況を作り，表層近傍にきずがる．そのため，用途に応じた厳密な製品検査を，出荷前あった場合のみ反射エコーが得られるという手法が採用

1）

されている 2）～ 4）．の段階で実施している ．
その検査手法の 1 つに超音波探傷が挙げられる．超音

しかし，従来の斜角探傷では Fig. 2 に示すとおり，表波探傷は，超音波パルスを試験体中に伝播させたときの面きずと表皮直下きずの反射エコーはビーム路程が近い反射強度と伝播時間を利用して，内部や表層近傍のきずため，ビーム路程で弁別することが困難である．

を調べる非破壊検査方法である

1）
，2）

．

丸棒鋼形状を対象とした超音波探傷は，Fig. 1 のよう加えて，丸棒鋼の用途によっては表面を削ってから使用されるため，表面きずが無害として扱われる場合があ2021年 4月 12日 受付＊ 1 大同特殊鋼㈱技術開発研究所，技術士（経営工学）（P.E.Jp, Corporate Research & Development Center, Daido Steel Co., Ltd.）＊ 2 大同特殊鋼㈱技術開発研究所（Corporate Research & Development Center, Daido Steel Co., Ltd．
）

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電気製鋼 第 92 巻第 1 号 2021 年

2．フェーズドアレイ探傷技術

る．つまり，斜角探傷による検査工程では，無害レベルの表面きずが過剰検出となり，歩留り・生産性の低下につながるおそれがある．

丸棒鋼の超音波探傷装置では，1980 年代より探触子

そこで本稿では，超音波探傷における表面きずと表皮（プローブ）固定式，1980 年代後半にはプローブ回転式

直下きずの弁別技術開発に着手し，下記の検討を実施しが広く導入されてきたが，探傷速度と欠陥検出性能の両た．

立が課題となっていた 2）．2000 年代より回転機構が不①入射角度の違いを利用した弁別技術

要で，電子的なフォーカスが可能なフェーズドアレイ探②位相反転を利用した弁別技術

傷法式が導入されるようになってきた 5）．フェーズドア

③ディープラーニングによる弁別技術

レイ探傷法式の特徴として，多数の振動子が配列されたアレイプローブを使用し，個々の振動子を励振，受信するタイミングを制御することで，焦点を任意の位置に結ぶことができる．この特徴により，水浸法で斜角探傷をProbe
Ultrasonic

実施する際，丸棒鋼内部への屈折角度（きずへの入射角度）を自由に設定することができる（Fig. 3）1），6）．今回，フェーズドアレイ探傷法式による，表面きずと表皮直下きずの弁別技術開発に着手した．
Delay

Refracted angle

Element number

Inspection area
Normal beam method(longitudinal wave)

Round bar

Phased array probe(curved concave shape)

Angle beam method(shear wave)

Individual elements

Fig. 1. Sectional view of normal and angle beam method.

Reflected echo from surface defect and subsurface defect.
Incident wave front
Resulting wave surface(focal point)

Angle steering

Fig. 3. Focusing principle of angle beam.

3．開発目標Beam path

Beam path

3.

1

検出対象

表面きずと表皮直下きずを弁別するにあたり，基礎的な評価を行うため人工きずを対象とした．表面きずはAmplitude (%)

Surface defect (signal)

Subsurface defect (signal)

カキきずを想定した丸溝形状とし，表皮直下きずは横穴（Side Drill Hole：SDH）とした．Fig. 4 に示すとおり丸溝と横穴の曲率を同じにするため，半径 R0.15 mm に揃えた．そして，鋼種は高い SN 比（Signal Noise Ratio）で評価するために，超音波の減衰が少ない機械構造用炭
Beam path

Time (µsec.)

Beam path

Time (µsec.)

Fig. 2. Reflected echo from surface defect and subsurface
defect.

素鋼とした．

3.

2

開発目標

開発目標は，3.

1 節で述べた 2 種類の人工きずを弁別する手法を開発し，その手法を用いて実際の検査ライ

技術資料＞丸棒鋼向け表面きず・表皮直下きずの弁別技術開発

ンで稼働する超音波探傷設備へ適用することである．まTable 1. Test conditions.

た，実際の検査ラインで検出される自然きずは，人工きItemずのように定まった形状をしていないため，弁別精度の悪化が懸念される．そこで，恣意的に自然きずが発生しやすい条件で黒皮表面肌の機械構造用炭素鋼を製造し，精度検証の対象とした．
Round bar diameter 30 mm

Distance between SDH andsurface is 1 mm

Phasedarrayprobe

Focal
law

U-shaped grooves
with radius of 0.15 mm

Surface defectFig. 4. Artificial defects in U-shaped grooves and side
drill hole.

3.

3TargetForm

Curved concave

Center frequency(-6 dB)

7 MHz ± 10 %Elementary pitch0.6 mm

Mechanical focusing(radius of curvature)

62.5 mmWidth of elements

15 mm

Refracted angle

26-52 degrees

Number of active elements

32 ch

Focus position

1 mmfrom back wall

4．開発内容Side drill hole (SDH)with diameter of 0.3 mm(radius 0.15 mm)

Subsurface defect53

本章では，以下の開発内容について紹介する．
①入射角度の違いを利用した弁別技術②位相反転を利用した弁別技術③ディープラーニングによる弁別技術

テスト環境

Fig. 5 のように，丸棒鋼に対しサークル型アレイプ

4. 1 入射角度の違いを利用した弁別技術

ローブを配置し，水浸法にてデータを取得した．また，

文献 1），8） によると，表面きずと表皮直下きずでは，各種探傷条件は Table 1 に示す．アレイプローブの仕様

超音波の入射角度（きずへの屈折角度）によって，それは検出能，減衰，グレーティングローブの発生を考慮して製作した

1），6）～ 7）．

ぞれ異なる位置に反射強度のピークを持つことが知られている．そこで，今回製作した人工きずを用いた実験結Immersion testing

Active elements

Refracted angle

Water pathCurvatureradiusRelative sensitivity (dB)

果を Fig. 6 に示す．

Refracted angle (degrees)Fig. 6. Results of shear wave refraction angle vs.
reflection intensity.

Focal point
Back wall -1 mm
Water path = Probe curvature – Round bar radiusRound bar and probe curvature are concentricFig. 5. Positional relationship between round bar,phased array probe and focal point.

反射の原理としては Fig. 7 のように，表面きずの場合

は，丸棒鋼の側面と表面きずの間で 2 回反射が起きて超音波が返ってくるが，表皮直下きずの場合は，直接反射で超音波が返ってくる．このことから文献 1） では，横波屈折角度（きずへの入射角度）における反射強度の関係を超音波が斜めに入射する際の音圧反射率から裏付けている 4），6）．

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2 回反転する．よって，元の位相に戻る．一方，表皮直下きずは直接反射（1 回反射）であるため，位相は反転する（Fig. 7）．
ここで Table 2 に人工きずによる探傷結果を示す．表

Single traverse
Phase inversion

Double traverse
InphaseSurface defectSubsurface defectることがわかる．

3

シミュレーションによる検討①入射角度の違いを利用した弁別技術，②位相反転をFig. 7. Propagation path estimation of subsurface defectand surface defect, and changes in ultrasonicphase.

2

下きずはプラス側の信号強度が高く，位相が反転してい4.

* When ultrasonic waves are reflected by a substancewith low acoustic impedance, the phase is inverted.

4.

面きずはマイナス側の信号強度が高いのに対し，表皮直利用した弁別技術について紹介したが，実際の製造現場で検出される自然きずを対象としたとき，以下の問題点が挙げられる．
（1）直接反射と 2回反射が入れ替わる

位相反転を利用した弁別技術

例えば深く大きな表面きずがあった場合，直接反射と他の超音波探傷技術による弁別手法として，きずからなり表皮直下きずと誤判定してしまう．反対に，表面にの反射エコーの位相変化に着目した方法がある 9）．前節極めて近い位置の表皮直下きずがあった場合，2 回反射と同様に，表面きずと表皮直下きずの反射回数の違いにとなり表面きずと誤判定してしまう．

より超音波波形の位相が反転することに着目している．

（2）表皮直下きずの物性値が不明

超音波は音響インピーダンス（密度と音速の積）の異な

前節の人工きずは，音響インピーダンスが小さい空隙る物質に入射した際に反射と透過が起きる．そして，反を想定したが，表皮直下の自然きずにおいては音響イン射した超音波は圧電素子で受信され，電圧波形としてオピーダンスが大きい物性値をもつ介在物の可能性があ

4）シロスコープで表示される ．この時，鋼に対して音響る．この場合，位相が反転し表面きずと同位相となるたインピーダンスが小さい物質に当たったとき，超音波のめ誤判定する．

位相は反転することが知られている

10）
，11）

（3）その他の要因．

これを応用すると，鋼材中で伝播する超音波が音響イその他の要因として，きずの傾きにより超音波のモーンピーダンスの小さい空気や水によって反射した場合，ド変換が起きることや，物質の境界条件によっても見か超音波の位相は反転する．つまり，表面きずの場合は，け上の位相が変化することなどが挙げられる 4），12）．

丸棒鋼の側面と表面きずで反射が 2 回起きるため位相もTable 2. Inspection results of in-phase and phase inversion.
Refracted angle (degrees)
34

SurfaceU-shaped gutter

42

Positive peak=103 %Negative peak=-111 %Positive peak=71 %Negative peak=-93 %Positive peak=101 %Negative peak=-71 %Positive Peak=93 %Negative Peak=-79 %Subsurface
side drill holeX-axis: Time from the surface (μsec.), Y-axis: Amplitude (%)

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技術資料＞丸棒鋼向け表面きず・表皮直下きずの弁別技術開発（1）～（3）は，①入射角度の違いを利用した弁別技
術，②位相反転を利用した弁別技術において誤判定の要因となる．これら誤判定要因の検証にあたり，すべてのU-shaped grooves
R0.15 mmSDHφ0.3 mm

条件の人工きずを製作することは難しい．そこで，市販のシミュレーションソフト（CTC 製：ComWAVE）を用

1.5 mm

1.5 mmPositive peakcorrect

Positive peakmisjudgment

いて，二次元解析を行った．ここでは（1）と（2）を対射となるように深い表面きずを模擬したところ，表皮直下きずと同位相となり誤判定となった．また Fig. 9 では，音響インピーダンスが高い物性値（例えばモリブテンやタングステンなど）の位相を確認したところ，空隙の位Relative intensity

結果を Fig. 8 および Fig. 9 に示す．Fig. 8 では，直接反Relative intensity

象としたきずを模擬したシミュレーションモデルとそのTime (μsec.)

Time (μsec.)

Fig. 8. Simulation misjudgment result of different shapes.

相と比較して位相が反転した．
このように，形状や物性値がわからない自然きずを弁別するときは，誤判定のリスクが残存する．

4.

4Inclusion(high acoustic impedance)
φ1.0 mmSDHφ0.3 mm(air)

自然きずによる誤判定の実例

形状や物性値がわからない自然きずの弁別精度を評価

1.5 mmするため，恣意的に自然きずを発生しやすい条件でサン

1.5 mmで確認できたサンプルを表面きずとラベル付けした．一方，表面きずを確認できなかったサンプルを表皮直下きずとラベル付けした．
自然きずの誤判定例として，②位相反転を利用した弁別技術の結果を Table 3 に示す．実際の検査ラインへ本技術を適用するためには，誤判定を少なくすることが重要であり，それが高い検査技術力や品質保証力の裏付け

Positive peakcorrect

Relative intensity

ずサンプルを採取し，その他の表面きず検査手法や目視

Relative intensity

プルを作製した．そして，斜角探傷により検出されたきTime (μsec.)

Negative peakmisjudgment
Time (μsec.)

Fig. 9. Simulation misjudgment result of difference inphysical characteristics.となる．
Table 3. Misjudgment results of phase inversion method.
Correct

Misjudgment
Positive peak=102 %Negative peak=-60 %Surfacenatural defectPositive peak=85 %Negative peak=-103 %Positive peak=111 %Negative peak=-65 %Subsurface
natural defectPositive peak=73 %Negative peak=-108 %X-axis: Time from the surface (μsec.), Y-axis: Amplitude (%)

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4. 5 ディープラーニングによる弁別技術
前述の超音波探傷技術のアプローチでは，自然きずのなお，学習モデル構築について Table 5 に示す．詳細については省略するが，文献 16）～ 18） を参考にモデル構築を行った．

弁別において誤判定のリスクが残る．そこで近年注目される機械学習の適用可否を検討することとした．機械学
習は人間が与えたデータをもとに，コンピュータが学習し，予測や判断をする技術である 13）．中でも，機械学
習の 1 つであるディープラーニング（深層学習）は，人が思いつかないルールやパターンを見つけ出すことができることから，複雑な鉄鋼生産プロセスへ適用するため

Table 4. Dataset.
Datasetnumbers

Train

Validation

Test

TotalSurface
defect(liner scratch)

3320

1085

1108

5513

Subsurface
defect1390

485

4622337Total4710

1570

1570

7850の検討が進められている 14），15）．
ここで，ディープラーニングの手法である畳み込みTable 5. Calculation conditions.

ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク（CNN：Convolutional NeuralNetwork）の概念図を Fig. 10 に示す．CNN は，中間層に畳み込み層とプーリング層を有しており，畳み込み層
では，きずの特徴を学習したフィルタにより畳み込むことで，きずの弁別に必要な特徴量を抽出する．そして，その特徴量をプーリング層にて圧縮することで，きずの特徴を残しつつ変動に強い弁別が期待できる 13）．

4.

5.

1

自然きずデータセット

ディープラーニングを適用するに当たり，Table 4 に

Calculation conditions
ModelOptimizer

1D-CNN (from scratch)
Adam(lr = 0.001, β1 = 0.9, β2 = 0.999, ε = 1e-08)

Loss function Focal loss
(γ = 2, α = 0.25)
Data size

100×1 (normalizing peak amplitude)

Batch size 128

4． 5． 2

弁別精度評価示す超音波波形のデータセットを使用した．データセッ

ディープラーニングの精度検証については，アルゴ

トは，学習用，検証用，テスト評価用に分割し，モデルリズムの挙動を制御するハイパーパラメータ（学習率，の学習は学習用データセットを用いて，検証用データバッチサイズなど）の初期値を変化させて，正解率がセットの弁別誤差が十分に小さくなるまで学習を繰り返もっとも高くなった学習モデルを採用した．そのときのした．そして，学習したモデルの精度確認は，学習時にディープラーニングによる判定結果を混同行列として未使用のテスト評価用データセットを使って，弁別精度Table 6 に示す．

を検証した．今回，表面きずは，丸溝形状に近い長手方向に連続した直線状きず（カキきず）のデータを採用す

1107+455=1562（ 正 解 率 99.5 %）， 誤 判 定 数 1+7=8（ 誤判定率 0.5 %）と良好な結果となった．この結果より，ることとした．

Input

デ ー タ 全 体 の 数 が 1570 に 対 し て， 正 解 数

Feature extracting layers

Outputflatten: Convolution filter
and pooling layer: Feature map

Fig. 10. Conceptual diagram of One-dimensional Convolutional Neural Network (1D-CNN).

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ディープラーニング（1D-CNN）の有効性を確認した．

Table 7. Judgment results of surface defects withdifferent shapes.

Table 6. Evaluation results by deep learning judgement.
Predicted values

Test data numbers:1570

Surface
defectSubsurface
defect57

Predicted values

Data numbers
Surface crack=459
Scab=267

Surface
defectSubsurface
defectSurface
1107
1
Misjudgment
Correct
defect0.1 %99.9 %(linerscratch)
Actualvalues455
7
Subsurface
Misjudgment
Correct
defect1.5 %98.5 %

Surface399
60
Misjudgment
Correct
defect13.1 %
86.9%(surfacecrack)
Actualvalues
Surface
116
151
Misjudgment
Correct
defect56.6 %
43.4 %(scab)

4.

4． 5． 45.

3

きずの形状違いによる評価

考察

次に前述で学習したモデルを使って，形状が異なる表

前節では，表面きず（へげきず）の多くを表皮直下き面きずの分類精度を検証した．学習モデルの生成には，ずと誤判定した．その波形例を Table 8 に示す．誤判定

長手方向に連続した直線状きず（カキきず）を使った

したへげきずの波形は，表面きず（カキきず）を表面きが，ここでのテスト評価用は，長手方向に連続する表面ずと正しく弁別した波形に比べて波数が多い．これはへに露呈した割れ（表面割れ）と，表面が部分的に剥げかげきずが，部分的に剥げかけたラップ状の表面きずであけたラップ状のきず（へげきず）を用いた

19）．その結果を Table 7 に示す．

るため，きずの内側と外側からの反射により波数が多くなると推定される．今回，ディープラーニングの学習モ

この結果から，誤判定率が表面割れ 13.1 %，へげきず 56.4 % となり，学習モデルの生成に使用していないきず種類については，誤判定率が大幅に増加した．

デル生成には波数の少ないカキきずのみを採用したた
め，波数の多いへげきずを誤判定したと考えられる．
改善案としては，さまざまな種類のきずを学習に加えることで，ディープラーニングの弁別精度向上が期待できる．

Table 8. Example of misjudgment by trained deep learning model.
Actual values

Surface defect(liner scratch)Surface defect(scab)

Predicted values
by deep learning

Surface defectcorrect

Subsurface defectmisjudgment

Waveforms

X-axis: Relative time (μsec.)
Y-axis: Relative intensity

Predicted
beam path

Large wave number

Reflected from inside scab

Reflected from edge
Linier scratch

Reflected from outside scab
Scab (wrap)

58

電気製鋼 第 92 巻第 1 号 2021 年

5．結論

本稿では，丸棒鋼表面きずと表皮直下きずの弁別技術について，以下の開発内容を紹介した．
①入射角度の違いを利用した弁別技術②位相反転を利用した弁別技術

14）足立悠：初めての TensorFlow，リックテレコム，2017．

15）中川繁政，吉沢一郎：ふぇらむ，23（2018），713．

16）斎藤康毅：ゼロから作る Deep Learning，オライリー
ジャパン，2016．
17）Diederik P. Kingma，Jimmy Lei Ba：International③ディープラーニングによる弁別技術

Conference on Learning Representations，2015，

そして，①と②については，誤判定のリスクについて（arXiv：1412.6980）．

シミュレーションによる検証を行った．
（1）直接反射と 2 回反射が入れ替わるケース（2）表皮直下きずの音響インピーダンスが高いケース
最後に，近年注目されている③ディープラーニングに18）Tsung-Yi Lin，Priya Goyal，Ross Girshick，KaimingHe，Piotr Dollár：IEEE International Conference onComputer Vision，2017，2999．

19）石川孝司：電気製鋼，76（2005），103．

よる弁別技術についても検討し，表面きず（カキきずのみ）と表皮直下きずによる評価結果は，正解率 99.5 %の見込みを得た．一方で，学習のモデル生成に使用していない表面きず（表面割れ，へげきず）を評価したところ，誤判定のおそれがあることがわかった．
これらの表面きずと表皮直下きずの弁別技術開発は，実用化へ向けて継続中であり，製品検査への適用を目指している．
（文献）1）森大輔，兼重健一：電気製鋼，83（2012），97．
2）澤清和：特殊鋼，60（2011），3，27．

3）小林敏郎：山陽特殊製鋼技報，11（2004），61．

4）日本非破壊検査協会：超音波探傷試験Ⅲ，2017．

5）田中洋次，市川宏，木村友則，鈴木宣生：第19回
超音波による非破壊評価シンポジウム講演論文集，2012，1．

6）Olympus NDT：Introduction to Phased Array UltrasonicTechnology Application，2005，113．

7）森大輔，佐古崇，三ツ橋宗宏，札本峻嗣，前田和明：第20回超音波による非破壊評価シンポジウム，2013，131．

8）大同特殊鋼㈱：特許第 5750989号（2015）．

9）大同特殊鋼㈱：特許第 6446888号（2018）．

10）Joseph L. Rose：Ultrasonic Waves in Solid Media，Cambridge University Press，1999，Ch. 4．

森大輔11）Lester W. Schmerr Jr．
：Fundamentals of Ultrasonic

Nondestructive Evaluation，Plenum Press，1998，Ch. 6．

12）村井純一，井田隆志，白岩俊男：非破壊検査，47（1998），498．

13）森大輔，湯藤隆夫，岡本有史：電気製鋼，90（2019）
，53．

吉田たける

石谷和典

野﨑航平