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超音波探傷波のパターン認識による炭素鋼試験片の欠陥識別Defect Identification of Carbon Steel Testpieces by Using
Pattern Recognition Through Ultrasonic Inspection
黒住 保夫(Yasuo Kurosumi)*

吉荒 俊克(Toshikatsu Yoshiara)†

要約 原子力発電所の定期検査における供用期間中検査（ISI）は，主に１次冷却材圧力バウンダリーの溶接部を対象に非破壊検査，特に超音波探傷検査を使用して行われている．一般に超音波探傷検査において評価対象となっている信号情報は，欠陥からの反射エコーの波形データである．
この波形データに基づき，反射源位置および反射波高値の２つのデータで欠陥かどうかの判定を検査員が行っている．従って，このデータの判定は検査員の能力に大きく依存しているうえ，対象範囲のほとんどがステンレス鋼溶接部であり，欠陥エコーとまぎらわしい疑似エコーが非常に多く，検査員の負担となっている．
このデータの判定方法については，コンピュータの進歩と相まって種々の手法が開発されている．本研究においては，学習機能を保有する超音波探傷検査システムを使用して，探傷欠陥の判定能力を検証し，検査員の欠陥判定の支援ツールとしての適用可能性を検討する．
本報では超音波探傷波の時間領域，周波数領域におけるプロファイルをパターン認識により，統計的に処理する学習機能の検証の第二ステップとして，炭素鋼試験片の自然欠陥（ブローホール，溶け込み不良，スラグ巻き込み）を使用して検証した．また，標準試験片の人工欠陥（スリット，縦穴，横穴）の識別性に対する探触子仕様，探触子位置の影響について検証した．
その結果，実機適用に係わる様々の課題が抽出された．
キーワード

超音波検査，欠陥検査，エキスパートシステム，学習，欠陥同定，パターン認識

Abstract
In-Service-Inspections (ISI) conducted as a part of the annual inspection of nuclear
power plants are primarily conducted by non-destructive inspections, particularly ultrasonic flaw
detection inspections, on welded portions at primary coolant pressure boundaries. Typically, thesignal data that is evaluated in ultrasonic flaw inspections consists of pulse-shape data that is reflected
as an echo from the defects. The presence of a defect is then determined by the inspector using two
types of data such as the location of the reflection source and the peak value of the reflected echo data.
The interpretation of this data is largely depending on the ability of the inspector. As the subjects on
which this inspection is applied are almost stainless steel welds, there are many false echoes that canbe easily confused with real defect echoes, thus placing a considerable burden on the inspector.
Various techniques have been developed for evaluating this data with computer progresses. In thisstudy, we used an ultrasonic flaw detection system equipped with a AI function to verify the ability tolocate and evaluate defects, and examined its potential for application as a support tool for defectevaluation by inspectors. In this report as a second step, we verified profiles of ultrasonic flaw
detection waves in the realms of time and frequency by pattern recognition using natural defects (blowholes, defective penetration and slag inclusion) of carbon steel testpieces in the verification of alearning function that performs statistical processing. In addition, we also verified the effects of probe
specifications and probe location on the identification of artificial defects (slits, vertical holes andhorizontal holes) in standard testpieces.
As a result, various topics were extracted pertaining to operation of the actual system in the reactor.
Keywords

ultrasonic inspection, defect inspection, expert system, learning, defect identification, patternrecognition*（株）原子力安全システム研究所 技術システム研究所†非破壊検査（株） 安全工学研究所

128

1.

欠陥識別の支援ツールとして適用可能であるかどうはじめにかの確認を行う．
原子炉圧力容器をはじめとする１次冷却材圧力バ

前報（15）では，その第一ステップとして標準試験ウンダリーの健全性の確認のため，定期検査におい片の人工欠陥に対する本システムの欠陥識別能力をて供用期間中検査（ISI ： In Service Inspection）を検証した．本報では，第二ステップとして炭素鋼試行う．ISI には，作業が比較的簡便で体積検査ので験片の自然欠陥に対する識別能力の検証，標準試験きる超音波探傷検査が最もよく使用される．検査対片の人工欠陥の識別性低下要因の検討を実施した．

象である１次冷却系配管のステンレス鋼溶接部では疑似エコーが多く，検査員の欠陥識別の負担となっ2.ている．
ISI が，定期検査の主要作業であることから定期検査工程への影響，また対象範囲が１次冷却材圧力2.1

炭素鋼溶接部自然欠陥に対する識別性能の検証
使用機器

バウンダリーであることから高い検査の信頼性を要本研究で使用した装置，探触子および試験片は，求されること，更に検査員への被ばくを考えると，表１のとおりである．また，図１に試験状況写真をこの ISI の欠陥判定の信頼性を向上させると同時に示す．なお，狭帯域用の５個の探触子は，JIS に基能率を向上させることは，大きな意義があると考える．

づく探触子性能試験を実施し，試験周波数，屈折角

一方，超音波探傷検査は，他の非破壊検査手法と等の性能パラメーターがばらつきの中心にあるもの比較して，（１）全試験範囲をカバーして欠陥の発を学習データ採取用の標準探触子とした．

生位置による適用性の著しい低下をきたさない．
（２）入出力信号が電気信号であり，信号処理に順

2.2

学習用データ，識別用データの採取応性が高い．（３）実機適用に際し，法規制や作業制限が比較的緩やかである．（４）超音波の伝搬，反射および透過の各性質は，固体物性の基本定数である密度および弾性率に依存し，材料物性に敏感である等の特徴があり，分析方法の開発状況によって触子毎に各欠陥に対して両面両側の４方向からそれぞれ 10 個，計 40 個の波形データを採取した．図３に採取波形例を示す．
標準探触子により採取した波形データをもとに，は，様々の信号データ利用可能性がある．
近年，超音波探傷データの分析方法は，コンピューター技術の進歩とともに急速な発展を遂げつつある．例えば，ニューラルネットワークの学習機能を利用して，欠陥の形状，寸法の分類，同定，解析を
（１）
（ ２）
（ ３）
（ ４）
（ ５）
（ ６）
（ ７）行う手法が検討されている．

学習用データとして，図２に示すように，標準探また，エキスパートシステムを利用したものでは，ファジ各探触子仕様ごとに弁別ファイルを作成した．弁別ファイル作成にあたっては，欠陥の種類毎に３個の欠陥があるので，この中から２個を取り出して弁別ファイルを作成し，残り１個を識別対象とした．
識別用データとしては，標準探触子以外の識別用探触子（各仕様ごとに４個．）を各欠陥に対して両イ理論による欠陥の判定（8）（9）（10），クラスタ分析法，面両側の４方向からねらい，それぞれの最大波高値

パターン認識法による欠陥検出精度の向上（11），超音における信号を識別データとした．

波データの解析，弁別法の検討（12），鉄骨溶接部の欠陥自動判定（13），原子力発電所のステンレス鋼配管の応力腐食割れの識別（14）等様々な研究がある．

2.3

検証結果

疲労割れ，溶け込み不良，スラグ巻き込みの各欠本研究において使用する「テストプロ」は，こう陥ごとに識別結果をもとに識別性度を調査した．結いった新しい分析方法の一つで，欠陥からの反射エ果を表２に示す．識別精度は，５ MHz で平均コーをパターン認識により識別し，これを学習する

52.3%，２ MHz で平均 54.1%，全体平均で 53.2%で機能を保有する超音波探傷システムである．本研究あった．欠陥種類別では，溶け込み不良の識別率がでは，このシステムが，上記 ISI における検査員の最も高く，ついで疲労割れ，スラグ巻き込みの順で

129

表１

図１

図２

試験装置および試験片

試験状況写真学習データの採取

図３

採取波形例（５ MHz45 ゜による学習データ）

130

表２

テストプロによる鋼自然欠陥の識別精度あった．

単位：%

次回帰曲線に対する相関係数ｒを求めた．

いずれにせよ炭素鋼試験片の自然欠陥に対する識

この結果，平滑な面を有する溶け込み不良は，ど別精度は，第一報で紹介した標準試験片の人工欠陥の方向からの探傷に対しても高い相関係数を示すのと比べ，かなり低いものであった．

に対して，表面粗さを有する割れ，スラグ巻き込みは，探傷方向によって相関係数は，高い値から低い自然欠陥の識別性改善のための検討値までばらつくことが確認され，この相関係数が欠テストプロによる炭素鋼試験片の自然欠陥の識別

陥表面粗さ評価パラメータとなり得ることが確認さ精度を更に高めるために，自然欠陥の識別に有効性れた．図４に本手法の評価手順，図５に各欠陥におのある新しい評価パラメーターの検討を行った．

ける周波数−バンド幅プロットから求めた相関係数

3.

を示す．

3.1

欠陥表面粗さ評価パラメーターの検証

3.2

Ｖ反射波を用いた欠陥厚み評価パラ
メーターの検証

自然欠陥の表面状態は，欠陥の種類により様々であるが，一般にスラグ巻き込みや割れは，溶け込み割れなど板厚方向の面状欠陥においては，欠陥上不良と比べて比較的面が粗いといえる．この欠陥表部の面積が小さく，スラグ巻き込みなどの体積的な面粗さの評価パラメーターとして，４〜７ MHz の欠陥においてはこの値が大きい．このため，垂直探入力波に対する欠陥からの反射波の周波数領域にお傷やＶ探傷法により得られる欠陥上部からの反射波

けるバンド幅と周波数の相関係数ｒが使用可能か検の振幅は，前者では小さく，後者ではより大きくな討した．

ると考えられる．

３種の各自然欠陥に対し，欠陥の両面両側の４方これを検証するため，自然欠陥をＶ反射法により向から反射波を採取し，各周波数におけるバンド幅両面の２方向から探傷し，得られた欠陥上部からのを測定した．この周波数−バンド幅のプロットの一反射波の振幅を測定した．その結果，割れの場合は131

反射波振幅が低く，スラグ巻き込みの場合は−10dB 程度と割れに比べて高いレベルであることが確認され，欠陥上部からの反射波が欠陥厚さ評価パラメーターとなり得ることがわかった．図６に測定状況，図７にＶ反射法により得られた各欠陥の上部からの反射波レベルを示す．

図４

図５

欠陥粗さ評価パラメータ抽出手順

各欠陥における欠陥表面粗さ評価パラメー
タ値

図６

図７

欠陥厚み評価パラメータ抽出手順

各欠陥における欠陥厚み評価パラメータ値

132

3.3

新パラメーターのパターン認識への適用

パラメーターの抽出に異なった周波数における反射エコーのデータが必要であるなど，実際の適用において解決すべき課題がある．

図８は，縦軸に欠陥表面粗さ評価パラメータとして周波数−バンド幅プロットの相関係数をとり，横軸に欠陥厚み評価パラメーターとして欠陥上部から4.

標準試験片の人工欠陥の識別性低下要因の検討の反射波レベルをとったものである．また，図９は，これを１つにまとめたものである．この結果，２つのパラメーターを適用することにより，割れ，溶け込み不良，スラグ巻き込みの３種類の自然欠陥の波形を特徴量ベクトル空間上で分離することができ第一報では，識別用探触子仕様，探触子位置が最適な条件下において標準試験片の横穴，縦穴およびスリットが 100%識別できること，課題としてこの２つの条件の変動の影響の低減が必要であることを報告した．

た．
この結果から，炭素鋼溶接部の３種の自然欠陥の識別に，この新パラメーターが有効であることがわ

ここではこれら２つの条件の変動が，各特徴量に与える影響を検討した．

かった．但し，このパラメーターは，現状のテストプロのプログラムには組み込まれていない．また，

図８

各種欠陥における厚み評価パラメータと粗さ評価パラメータの関係

図９

各種欠陥における厚み評価パラメータと粗さ評価パラメータの関係

133

4.1

が高周波数側，低周波数側あるいは両側にシ探触子位置の影響の検討

フトした場合に識別率が大きく低下した．こ
無指向性の横穴欠陥を対象に，探触子を欠陥に対の結果から，周波数の差に起因するエラーのし前後に走査し，テストプロが取り扱う 71 の波形発生を抑えるためには，中心周波数の誤差特徴量の変化を求めた．図 10 に要領を示す．ここは±１%以内である必要があると考えられる．

では，各特徴量の位置ずれによる変動幅を± 20%（2） バンド幅の影響に設定して調査した．図 11 に各特徴量の変動幅

図 13 に探触子のバンド幅を変化させた場合が± 20%以内である探触子の位置の範囲を示す．の識別率を示す．図にみるように，バンド幅

この結果，周波数領域における特徴量が，概してが広くなっても狭くなっても識別率が低下し探触子位置に敏感であった．従って，周波数領域のた．この結果から，バンド幅の差に起因する特徴量を用いて欠陥識別する場合は，欠陥エコーのエラーの発生を抑えるためには，バンド幅の最大位置を±１ mm 以内で正確に把握する技術が必

誤差は±２%以内である必要があると考えら要であると考えられる．

4.2

れる．
（3） 屈折角の影響

探触子仕様の影響の検討

図 14 に探触子の屈折角を 35 〜 60ﾟ に変化さ

探触子仕様の影響として，周波数，バンド幅，屈せた場合の識別率を示す．図にみるように，折角の差が欠陥識別に及ぼす影響を調べた．

屈折角が大きい側，小さい側あるいは両側に（1） 周波数の影響ずれた場合に識別率が低下した．この結果か

図 12 に探触子の周波数を 4.5 〜 5.5MHz に変ら，バンド幅の差に起因するエラーの発生を化させた場合の識別率（正答率）を示す．図抑えるためには，屈折角の誤差は約２ ﾟ 以内にみるように，欠陥種類によって中心周波数である必要があると考えられる．

図 10

データ整理方法

134

図 11

サーチセンサ位置の特徴量変動に与える影響（２ MHz）

図 12

欠陥識別に及ぼす周波数の影響

135

図 13

欠陥識別に及ぼすバンド幅の影響

図 14

欠陥識別に及ぼす屈折角の影響

136

5.

考察

（課題）
・このパラメーターは，異なった周波数のデータが本報においては，炭素鋼の３種の自然欠陥に対するテストプロの識別能力を検証した．その結果，現状のテストプロの能力では総合識別率が 53.2%と低く，そのままでは実機適用が困難であることがわかった．

必要である．
・実機適用には，このパラメーターを取り入れたソフトの変更が必要である．
2. 探触子仕様，位置の変動による標準試験片の３種の人工欠陥の識別率への影響の検証

ここで，新しい識別パラメーターとして，各自然欠陥の特徴を考慮し，欠陥表面粗さ評価パラメータに周波数−バンド幅プロットの相関係数をとり，欠（結果／課題）・欠陥エコーの最大位置を±１ mm 以内で正確に把握する技術が必要である．

陥厚み評価パラメーターに欠陥上部からの反射波レ・中心周波数の誤差は±１%以内，バンド幅の誤差ベルをとって合成すれば，識別可能であることがわ

は±２%以内，屈折角の誤差は約２ ﾟ 以内といっかった．

た探触子仕様に対する厳しい精度が必要である．

しかし，実機適用にあたり，この方法には，①現状のテストプロの識別ソフトに含まれていない，②両パラメーターは，周波数を変化させたデータが何点か必要であるという課題がある．
また，標準試験片の３種の人工欠陥の識別に対する識別用探触子仕様，位置の変動による識別率への影響を検証した．この結果，所定の識別率を得ようとすれば，探触子仕様，探触子位置の両方に非常に高い精度が要求されることがわかった．
従って，通常の JIS 規格による探触子では，これを満足できないこと，検査員に従来よりずっと厳しい探触子位置精度が要求されることといった問題点が明らかとなった．

6.

まとめ

本報においては，①炭素鋼の３種の自然欠陥に対するテストプロの識別能力の検証ならびに②標準試
験片の３種の人工欠陥の識別に対する識別用探触子

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その結果，以下のことがわかった．
1. 炭素鋼試験片の３種の自然欠陥に対するテスト
プロの識別能力の検証（結果）
・現状では，総合識別能力が 53.2%と非常に低い．
・３種の自然欠陥の表面粗さ，上部の面積の違いに

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