溶接欠陥評価システムとデータベース
ー自動放射線検査システムの開発を中心にして一川崎重工業（株）明石技術研究所

松村裕之

〃

道場

康二

1．はじめに溶接構造物の信頼性向上のため、溶接欠陥の検出から識別、評価、合否判定に到るまでの一連の処鍾を、安定した品質管理の下で行うことが重要である。一方、近年の計算機技術の発達により、個々の処理機能のシステム化が実現されっっある。これら個々の処理機能をリンクすることにより、溶接構造物の建設時やその後の検査時において、各種溶接欠陥を見逃すことなく欠陥の抽出や識別を自動的に行え、検査結果を客観的に表示するとともに欠陥の重要度を評価することができるシステムを実現可能となってきた。ここでは、これを溶接欠陥評価システムと呼び、システムの構築に不可欠なデータベースとの関わり方について概説する。

2．溶接欠陥の評価システム
溶接欠陥評価システムの一連の処理手順の概略を図1に示す。一般に溶接欠陥の存在は、放射線透過検査や超音波探傷検査などの非破壊検査法によって発見される。これらの検査データの何が欠陥で、何が欠陥でないかの判定、すなわち欠陥の抽出・識別は人間である専門検査員（資格を有する検査員〉が実施する。

専門検査員に代わって、計算機にこれを代用させるためには、以下に示す一連の処理手順の各ステップの機能を計算機上で実現する必要がある・すなわち、①．溶接部の非破壊検査データの取り込み②．検査データの中から溶接欠陥候補データを抽出③．抽出された欠陥候補の種類の識別④．欠陥の等級分類⑤．検査結果の総合的合否判定④と⑤は、一般に法規に基づくことが多い。また、欠陥の種類によっては、欠陥の種類一113一

が判明した時点で以下の処理が施される。

⑥．疲労による欠陥の進展を考慮する必要がある場合には、欠陥の設計寿命時までの進展予測

疲労だけでなく、腐食やクリープ等の考慮が必要となることがある。

⑦．欠陥の重要度評価、すなわちその欠陥が致命的な破壊を起こさないことの確認、安全性評価⑧．再発防止のための対策

次に、本評価システムの利用方法のバリエーションを以下に示す。

a．溶接部の検査データから欠陥の存在する特定領域を自動的に抽出する、いわば肉眼検査を補助するもの（①→②）。

aの場合に、広く実用化が検討されているものの例として、放射線透過検査で得られるフィルム画像の自動処理がある。画像処理技術を検査に応用した例D〜当は多数あり、溶接部を対象とした適用例射〜釦も報告されている。これらは、欠陥領域の決定、欠陥候補像の抽出にあたって後述する検査データベースや欠陥特徴量データベースの援助が必要となることが多い。

b．抽出された欠陥候補像の種類を識別し、再発防止の対策に結びっけるもの（①→②→③→⑧）。

bの場合には、欠陥の特徴を掴んで種類の識別を行うから、aの場合以上に検査データベースと欠陥特徴量データベースの援助が必要となる。フィルムイメージを画像処理する

手順の例缶を図2に示す。フィルムイメージの取り込みとその処理が同時に行えれば、即時処理が可能となる。また、画像処理データに基づくデータベースの利用によって欠陥の種類識別を行う手順の例loを図3に示す。

超音波探傷検査においても、複数の欠陥特徴量をパラメータとして欠陥の種類を識別する試みがなされているが、この場合には入力データと出力データが多変数型であるのでニューラルネットワークを使った試み1DIDが多い。一部では欠陥識別・同定に対して、ニューラルネットワークの有効性が検証されつっある1初が、学習時間の短縮化や、欠陥同定の高精度化などに課題を残しているようである。

c．欠陥の種類を識別し、欠陥の等級分類を行って検査としての合否判定を下し、不良品の排除と品質の安定化を目的とするもの（①→②→③→④→⑤一⑧）。

一114一cの場合には、データの取り込みから検査結果の出力までの一連の処理が総合的に管理されたシステムである必要がある。放射線透過検査で実現された例14を図4に示す。

d．欠陥の形状・寸法を識別し、その欠陥が内包している構造物の応力状態等の周辺条件を総合的に勘案し、構造物の安全性評価まで行うもの（①→②→③→⑥→⑦→⑧〉。

dの場合には、安全性評価のための応力条件などの周辺条件がユーザによって与えられることが不可欠であり、疲労き裂伝播特性データベースや破壊靱性データベースが利用される。構造物の応力、ひずみなどをあらかじめ求めておいて、構造物の安全性評価を行うシステム振1口もある。ただし、欠陥の発見時データとのリンクを実現した例は現在のところ見あたらないようである。

e．欠陥の識別を診断によって行い、欠陥の発生原因を究明した後、対策を講じるもの（③→⑧）。

eの場合には、発見された溶接欠陥の発生原因を推論して欠陥の種類を識別し、再発生の防止対策を講じるものIDである。図5にその例を示す。定量的検査データを用いない代わりに、エキスーパトシステムによって必要とする検査データの種類を指摘する。

以上に説明した各種溶接欠陥評価システムは、システムの使用目的に応じて開発されるのが一般的である。また、そのほとんどが、用途に応じたデータベースを必要とする。

3．システムに利用されるデータベース

3．1

検査データベース

客観的に収集された非破壊検査ディジタルデータから欠陥としての領域を決定するのに、一般的にはしきい値が使われる。画像イメージとして得られる放射線透過試験では、しきい値の設定を決められた規則によって決定するか、過去の検査データとの照合により求めるしきい値決定法が考えられる。後者の方法を採用する場合に、検査データベースが必要となる。

この場合に留意すべきことは、後工程の識別論理によっては、検査データの種類が変わってしまうことである。溶接部以外の例ではあるが、表1に鋼板表面傷の検査方法の進歩の例雷を示す。表1の第1期は、光学的なビームのスヰ・ヤンによる反射信号の高低から、傷の有無を検出する。第H期は、検出されたスキャン信号を平面画像として把握し、幅、長さなどの特徴量を抽出して判断回路で処理する方法である。いずれも、検査精度やメインテナンスに難があった。第皿期では、多次元特徴空間での傷の分布データを利用してお一115一

り、高精度化と適用化の同上に成功している。以上、欠陥識別論理の進歩の過程によって、検査データの種類と加工の方法が変遷しているのがわかる。

3．2

欠陥特徴量データベース

前述したように、欠陥の識別精度の観点から検査データの種類とデータの加工の決定は極めて重要である。加工されたデータは、識別しようとする欠陥の特徴を規定するものなので、一般に欠陥特徴量（FeatureParameter）と呼ばれる。画像処理によって計測される欠陥特徴量の例を表21馴に示す。また、溶接欠陥を対象にして欠陥特徴量データベースを構築して、欠陥識別ルール（プロダクションルール）を生成した例を図61斜に示す。ここでは、欠陥特徴量同士の相関関係と頻度分布を欠陥の種類との関係において、統計的に確信度を与えている。このような考え方に基づく識別法は多数報告されてい．るlm1劉が、特徴量と事象との関連付けの方法として先に紹介したニューラルネットワーク法の適用三のや他手法との併用1田によって、より人間の検査感覚に近い安定した識別手法が確立できるようである。

3．3

材料特性データベース

欠陥を含む構造物の安全性評価に際しては、対象とする材料特性データベースが必要不可欠である。この中には、材料の機械的特性をはじめとして疲労き裂伝播特性や破壊靱性なども含められる。最近では、大規模な構造解析に伴う安全性評価には、地震データや波浪データなどの時系列データベース1印も活用される。また、安全性評価や検査後の対策を講じる場合にも、材料特性データベースが必要とされる。

3．4

知識データベース

評価システムがより高度な機能を備えるにしたがって、各処理段階で知能化された判断機能が要求されるようになってきた。例えば、検査データの収集段階では、同じ強度の検査信号を得ても対象鋼種や材厚で処理を変えたり、安全性評価の段階では、評価処理手順が一定の論理回路をたどらないような場合である。同様の例は、欠陥の識別や検査の合否判定の段階でも存在する。

これらの問題に対処する方法として、エキスパートシステムに代表されるAI技術の導入が試みられている。すなわち、専門家の持つ知識・経験をルール化しておくことで、よ一116一

り高度化された判断機能を実現できる。一般に、知識をコード化したものは知識ベースと呼ばれる。図71田に、欠陥の識別のために利用される知識ベースの例を示す。

4．おわりに

溶接欠陥評価システムの現状技術の紹介とデータベースとの関係にっいて述べた。デー
タベースは、単に照合としての利用法にとどまらず、識別ルール生成にも利用されることを示した。

ここで示した溶接欠陥評価システムは、現状では統合化されたシステムとして実現されていないが、個々の利用局面では既に実用化されつつある。その際に、データベースが持っ質及び量がシステムの能力に重大な影響を及ぼすのは当然のことである。

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一118一

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欠陥霞矯の抽出⊂至亘正）

鉱試験轄県の判定・欠陥候補の画橡強隅・欠陥像の抽出［三三コ欠陥種顕の織別・欠陥等級の分類

・欠陥形状の計測

図4

旦

1義野・合否判定

・含否物定

放射線透過検査における自動合否判定システム紛

〈現状〉

く開発後〉

溶接欠陥の発見

溶接欠陥の発見

エキスパートヘの相談

エキスパートシステムによる欠陥判定

確認試験

確認試験

欠陥の判定

國

防止対策

図5

溶接欠陥の種別判定エキスパートシステム⑳

一120一

表1

鋼板表面疵の検査方法の進歩⑬

第1期（1965〜1975）
検出

特徴抽出

識

別センサー，信号レベルセンサー。信号レペル（人間によるパターン認畿）

マクロ特徴（板の中の位置，分布）

マクロ特融（板の中の位置，分布）
ミクロ特徴（疵の影）

樹枝状論理

多次元特徴空間でのパターン認識

Yes、Noで順次判定
明うい優

巾

あ

Ye3
エッジ

Ye3

No

昌
懲分波形スケール

No

さ

瀧ト隻㌶

表2

欠陥特徴量の一例櫓

微例

持平均綬要践面積A②

重心確上最和L一置31十8君

長心e＼
他工程への適用は容易（オペレーター教示による）

4

S＋S十5①／
かき疵

他工程への適用困戴（ロジックが固定）（疵識別はなし）

ヘゲ疫
x面梱

≧150

王ヨ

かみ込No†掬巾

微分

議別論理性

（正規化距艇による分類）No〈3セン蝿号用

センサー，信号レベル

ミクロ特徴（空間フィルター電電マスゲ7）

記録チャート上のマクロ特懲

曙い匠

適第一朗（今回システム）

第 一期（1975一現在）

5dコf， ξクロ慨・

画像
（64x541

4＿＿」血L賄号①

コントラストh
C轟一脚④外接畿方形顛w⑤線状率

C
し働ローw爾

⑥

点状率

凡菖i，

①

王軸角度

8（欝

⑤2次モーノント団

Sc：外接円の面積

⑧

周囲憂R

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2Sz6「ギ⑪円形度

4π5C・一石r⑫

平均2乗径1 ●o・1百苧ザ

一W一S6禰GG：重イレベノレ

マ

心一121一R

欠陥特徴量データベースの橋築方形領域Xm。・●＝Lγσγσ

欠欠欠陥特陥特激量

陥徴徴o●
●●、●

●

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Y■り』●YYm

頻特●3Y

●1●

■●

■
●o・．Jk笈陥特数量x欠諸特徴量x笑陥特徴量X

1《匡r言特徴量X

↓ルール化

および

確

信度

卜の付

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盛
統計

量を根拠る

ルー

ル

alX−bl≧』Y茎a2X−b〜

Ns
Cf；一N

ワレの伊lFX，YTHEN
N5
Cf二r−βσ≧Y三．Ym＋βσDFl

1F1rIFXm一ασ』X≦Xm＋ασ

Ym
THENず一」一・レの例！

，力・5andとLn領域A

THEN

Cf＝αN

最終的な確信度の計算

特徴量データベースに基づく識別ルールの作成法19）

図6

欠陥特倣量

メ・・・

汁職スターや離ぎ雌r3田吠満

集台化一

3〜5mr

形状に関する条件

濃㌧

径に関する条件（LLT）（DME＼or／カー

件て聾∋

L開先などの母材砺れ」過宍，過d、翫さ躍気、油脂円

塗料嚇一齢斗勲一唄rλ刀ラ．欄傍聞吸

rノーし餌足［風による掲乱トi1．）酪処輔報）ユーザーイ〆フ「ノト情報）ユー呼一インプノト情報（特に，溶接者の情報、

図7

溶接欠陥（ブローホール）に関する知識べ一ス1Φ
一122一

Xr Xmm oror

XTHEN

Cf＝10

二Xmax