1.はじめに
前号（57号）では、「AE波伝播特性とデータ解析」をサプタイトルとし、アコースティック・エミッション（以下、AEと称す）計測で必要となる基礎的な知識として、データ採取時の詳細設定を説明した。また、AE波の特徴を説明したうえで、位置標定を含むAEデータ解析ソフトVisual AEの基本操作と基本的な解析手法について述べた。本稿では、より高度な解析手法として、波形解析パッケージソフト「VTR」および波形自動識別ソフト「Visual Class」の機能紹介と基本操作を解説する。 2.波形解析パッケージソフト[VTR]
2.1 VTRの概要
波形データを一般にTRデータ（Transit Recode data）と称するが、Vallen社の波形解析パッケージソフトがVisual TR（略してVTR）である。図1のVTRコントロールバネルには、VTRに含まれるソフトの起動ボタンが表示される。なお、特に赤丸で囲むソフトは、波形解析に重要なもので使用頻度も高いことから、その機能を紹介する。 (1)  Feature Extractor (波形特徴抽出ソフト) Feature Extractor（波形特徵抽出ソフト）には、波形をFFT解析したうえで重心周波数とピーク周波数を数値データとして抽出する機能、Visual Class（波形自動識別）で作成された波形自動識別ファイルに従い波形を自動的に識別する機能、および波形データからAEバラメータなどを再抽出する機能（Spectral Ratio Extractor）の三つの機能が含まれ、後処理のほかリアルタイムの処理も可能である。波形解析で最も使用頻度の高いFeature Extractorの詳細については2.2節で述べる。 (2) TR-Combi TR-Combiは、波形データの中から波形一つ一つを識別番号を指定して選択し、選択した波形のみの液形データファイルを作成するソフトである。このソフトは、Visual Classでの波形バターン学習に用いる学習用波形データの作成などに使用し、ノイズ波形だけのファイルや、有意信号だ
けのファイルの作成に有効である。
図2はTR-Combiの波形選択メニューである。左側に表示される元データの中から抽出したい波形を選択し「Copy」ボタンを押せば左側に示されるコラムに新たに作成する波形データファイルに追記され、選択完了後に「Start」ボタンを押せば、選択した液形のみの液形データファイルが作成される。 (3) TR-Filter TR-Filterは、計測された波形データに後処理で周波数フィルター処理を加えるソフトである。データ採取時に設定した周波数フィルターよりさらに帯域に狭めた条件で、フィルタリング処理を施した波形データファイルの作成に使用する。特定の周波数帯域に箸目し、この帯域のみの液形を作成したうえで、亜心周波数やAEバラメータを再抽出するときなどに使用する。図３にTR-Filterの設定メニューを示す。フィルター処理を施す波形ファイルを選択し、「Setup」を開き、「Digital Filters」のType、周波数帯境、およびSlopeを決定後、「Start」ボタンを押すと、フィルタリング処理を施した波形ファイルが作成される。
(4) Wavelet
Waveletは、波形を時間軸を有したまま周波数解析するための解析手法である。通常のFFT周波数解析では解析結果として周波数に応じた強度分布が示されるが、この場合時間軸を失うことになる。 Wevelet解析では、図４に示すように時間軸は保持されるため一つの波形中において伝達時間に応じた周波数の強度変化を観察することができる。なお、この解析ソフトは、日本の青山学院大学(AGU)の協力により製作された経緯があることから「AGU-Vallen Wavelet」という名称が付く。
(5) Dispersion
Dispersionは、AE計測で扱うことが最も多い板波（ラム波）の音速を計算するためのソフトであり、その詳細は前号で述べたとおりである。
2.2   Feature Extractor操作手順
図１のコントロールバネルでFeature Extractorを開くと、図５に示す設定メニューが開く。ここでは解析処理を施す波形データ名を選択する。 Feature Extractorにチェックを入れると図６に示す詳細メニューが開き、ここでFFT解析を施す範囲を指定する。なお、この作業は波形を構成するSample番号で開始と終了を指定することもできるが、Enable displayにチェックを入れると図6上部に示す波形とFFT解析データが表示され、この表示を確認しながら視覚的に解析範囲を決定することも可能である。 FFT解析範囲の設定を終え「OK」ボタンを押し、詳細設定メニューを閉じた後、図５の「Start」ボタンを押し、解析を実行する。なお、解析をリアルタイムで実施したい場合には、データ採取のスタート前後でFeature Extractorの「Start」ボタンを押すことにより、リアルタイムで重心周波数やピーク周波数をVisual AEの図表上で表示させることが可能となる。また、Visual Classでの処理やSpectral Ratio Extractorを併用したい場合には、図５に示すメニューでチェックを入れる。
3.波形自動識別 [Visual Class]
AE計測において有意信号とノイズを識別することは、計測の信頼性を確保するうえで最も重要である。また計測対象物の破壊プロセスを監視するような場合には、波形の遠いから材料中で生じる現象を推定するために、波形の違いに箸目した信号識別を必要とする場合がある。しかしながら、解析者が数千、数万という信号の一つ一つを液形観察により識別することには時間的にも労力的にも限界がある。波形自動識別[Visual Class]は、あらかじめ選択した複数の学習データに基づき、データ間での波形の差異を自動抽出する。さらに未知の計測データに対し、どのデータに属する信号かを自動で識別するものである。図7にVisual Classのコントロールバネルを示す。赤丸で囲む「Visual Class」は、学習データを用い識別条件を抽出し、識別用ファイル[Classifier]を作成するためのソフトである。なお、 Visual Classによる自動識別の実行については、バネル上に示されるFeature Extractorで実施するが、これは２章で示したVisual TRのバネルで表示されるものと同じものである。
3.1学習データ作成
波形の自動識別を設定するためには、まず初めに識別したいデータごとの学習用データファイルを作成する。データの作成では、試験機の作動に起因するノイズ、試験片の破壊時のAEなど実際のAEデータの中含まれる波形をTR-Combiを用い抽出する方法と、ポリゴンプロセッサやAEバラメータ、発生時間などフィルタリング可能な指標を用いたフィルタリングで作成する方法がある。TR-Combiの操作手順は２章で述べたとおりであり、ここではフィルタリングによる学習ファイルの作成方法を説明する。ては振幅値やエネルギーなどのAEバラメータ、位置標定結果、時間や外部バラメータで示される試験機の作動状態などが挙げられ、これらの指標を条件としたフィルターを図８の要領で作成すス。次に図９に示すように「解析」メニューに含まれる「PRI-ファイルに出力する」を開き、あらかじめ作成したフィルターを指定し、TR-waveform dataにチェックを入れ、「OK」ボタンを押し実行すると、フィルターを通過したデータのみの波形ファイルが作成される。まず識別したい信号の特徴を見出す。特徴とし
3.2 識別用ファイル「Classifier」の作成
(1)プロジェクトの立ち上げ
図7に示すVisual Classのアイコンを押し、図10に示すClassifier作成メニューを開く。New Projectを選択し、ファイル名を付け、「Open」ボタンを押すと、図11に示すメニューが開く。次に「Add」ボタンを押し、あらかじめ作成してある学習用波形データを選択し開くことにより、図11に示すPrototype class assignmentに投入される。このときの投入されたデータは上からの順位でClass番号が付与されるため、順位を変える場合には上下矢印ボタンにて位置を変更する。後にVisual AE上で識別結果を表示される場合、このClass番号（CLS = 1、CLS = 2等）で識別される。図11の「Close」ボタンを押すと図12に示すメニューが立ち上がる。
(2)抽出条件の設定
図12では、一つの波形を5つの時間帯に分け、各時間帯の波形とFFT解析結果が示される。波形形状で最もその特徴が表れる部位に時間帯が配置されるよう図12に示すFeature Extraction Setupメニューにて、時間帯の数やサンプル数、周波数などの抽出条件を設定する。
(3)波形特徴の抽出
条件を設定した後に「Feature extraction」ボタンを押すことで、特徴の自動抽出がスタートし、作業完了後に図13に示す抽出状況が表示される。次にAuto Feature SelectorをStartすると自動で識別作業が進み、図14に示す識別結果が示される。ここで示されるバーセンテージは、学習に用いたデータ中に含まれる波形が正しく分類された割合を示しており、意図的にある特徴の液形のみを収集し学習データに用いる場合には100％に近い値となる。この結果が妥当であるなら、「Build Classifier」ボタンを押し、ファイルを完成させたうえで「Export Classifier」にて所定のフォルダに保存する。
3.3波形自動識別の実行
波形自動識別は、図15に示すように「Feature Extractor」のメニューでVisual Classにチェックを入れ、識別に用いるClassifierを開き、「Start」ボタンを押すことで実行される。この操作もFFT Feature Extractor同様にリアルタイムでの処理も可能である。
4.まとめ
[AE計測の基礎」シリーズは、これからAE計測や装置販売に携る方々の参考になればという思いで、「その1」から「その3」までをとおし、当社がAE関連事業を始めた経緯から、AE計測の原理、ハードウェアの構成、データ採取の条件設定、データ解析、位置標定、波形解析、波形自動識別までの機能や操作方法について解説した。文章に述べたことの多くはAE計測システムを扱ううえで必要となる最低限のことであり、AE計測のプロフェッショナルを目指す方にとっては入門書的なものであり、実際の業務では操作マニュアルを読み知見をより深めてもらいたい。またAE装置の販売に携る方にとっては、製品機能を一歩踏み込んで知るための一助となれば幸いである。 AE試験の最大の特徴は、監視対象から発するAE波を計測しその状態を評価することから、AE計測システムを設置した後は、無人での計測が可能なことである。近い将来、プラントやインフラなど多くの場で、AI（人工知能）、IoT、ビッグデータなどを活用する時代が到来することが予想される。AE技術は、一連の技術発展の中で、物の状態を監視するためのセンシングとして、さらに活用が広がることを期待し、本シリーズの執筆を終える。検査事業部部長 博士(工学)日本非破壊検査協会理事中村英之TEL. 045-791-3523 FAX. 045-791-3547