亀裂検出装置及び亀裂検出方法
【課題】各ワークから発生する不規則なＡＥ波形等のワークからの情報であっても、当該情報に基づいて各ワークの亀裂を検出できる、亀裂検出装置を提供する。
【解決手段】ワークからのアコースティックエミッション波（ＡＥ波）に基づいて複数の情報を取得する情報取得手段２０と、複数の情報に基づいて判別分析におけるマハラノビスの距離を算出する距離算出手段３０と、距離に基づいてワークの亀裂の有無を判別する判別手段４０と、を備えている。情報取得手段２０は、ＡＥ波の大きさを電圧値として検出する検出手段を備え、この検出手段で検出された電圧値の経時変化から複数の情報を取得する。
【解決手段】ワークからのアコースティックエミッション波（ＡＥ波）に基づいて複数の情報を取得する情報取得手段２０と、複数の情報に基づいて判別分析におけるマハラノビスの距離を算出する距離算出手段３０と、距離に基づいてワークの亀裂の有無を判別する判別手段４０と、を備えている。情報取得手段２０は、ＡＥ波の大きさを電圧値として検出する検出手段を備え、この検出手段で検出された電圧値の経時変化から複数の情報を取得する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば素材をプレス成形した際にプレス成形品に生じる亀裂を検出する装置及び方法に係り、特に素材からのＡＥ波に基づいて複数の情報を取得し、これらの情報に基づいて判別分析におけるマハラノビス（以下、「マハラノビス」という。）の距離を算出してプレス成形品等のワークの亀裂を検出する亀裂検出装置及び亀裂検出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
自動車の車体等を構成するパネルの立体形状は、板状の鋼材を素材としてプレス装置によって成形される。このプレス成形の際にパネルに亀裂が生じることがある。
プレス成形時に板状の鋼材が曲げられると、人間の可聴領域よりも高い周波数の弾性波が素材内から外部へ放出される。この現象はアコースティックエミッション（本明細書中でＡＥと言う場合がある）として知られている。
このアコースティックエミッション（ＡＥ）において、プレス成形時に素材に亀裂が生じると、通常とは異なる弾性波が外部へ放出される。
それゆえ、プレス成形時にアコースティックエミッションによって生じる弾性波、即ちアコースティックエミッション波（本明細書中でＡＥ波と言う場合がある）を検出することで、プレス成形によって得られたプレス成形品の亀裂を検出することができる。以下、素材やプレス成形品等の加工処理を施される材料及びその材料に処理を施して得られたものを、総称して『ワーク』と言う。
【０００３】
従来、ワークの亀裂有無を判定する上で、前述のＡＥ波に基づいた検出信号を割れ有りのパターンと比較して相関の有無、即ち相互相関処理で亀裂の判別を行う装置が知られている。
【０００４】
この亀裂判別装置１００は、図１８に示すように、ＡＥセンサー１０１と、Ａ／Ｄコンバーター１０２と、メモリ１０３と、基準信号発生部１０４と、相互相関処理回路１０５と、区間設定部１０６と、基準設定部１０７と、判定部１０８と、判定結果出力部１０９と、を備えている。
【０００５】
ＡＥセンサー１０１は、ワークからのＡＥ波を検出するものであり、このセンサーから出力されるアナログ信号がＡ／Ｄコンバーター１０２でデジタルの検出信号に変換されて、出力されてメモリ１０３に格納される。
基準信号発生部１０４は、予め統計処理によって得られた割れＡＥ波の標準波に対応する基準信号を発生するものである。
相互相関処理回路１０５は、前述のメモリ１０３からの検出信号及び基準信号発生部１０４からの基準信号に対して相互相関処理を行って相関特性を求めるものである。具体的には、相互相関処理回路１０５は、計測信号のインパルス応答を求める等のために、所定の式の相互相関関数の演算を行う。
区間設定部１０６は、前述の相互相関処理で得られた演算範囲において参照すべき範囲を特定するための時間等の範囲を示す信号を出力するものである。
基準設定部１０７は、判定処理に用いる基準データを判定部１０８へ出力するものである。
判定部１０８は、相互相関処理回路１０５で得られた相関データの内、区間設定部１０６で指定された範囲のデータに対して、基準データと比較してワークの亀裂の有無を判定する。その結果は、判定結果出力部１０９へ送信される。
【０００６】
この種の、ワークから生じるＡＥ波に基づいた検出信号を割れ有りのパターンと比較して相関の有無、即ち相互相関処理でワークの割れの判別を行う装置が特許文献１に開示されている。
【特許文献１】特開平０８−１８９９２１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
図１８に示す従来の亀裂判別装置１００は、下記（１）〜（３）の理由によって相関が出ないため、現実的にはワークに生じた亀裂の有無を正確に判別することは難しい。
（１）同一のＡＥセンサー１０１でも、亀裂の種類によって生じるＡＥ波が異なるため、比較すべき基準となる波形を画一的に設定することはできない。
（２）同じ品番のＡＥセンサー１０１であっても図１９に示すように個体差があるため、各ＡＥセンサー１０１から出力されるＡＥ波を同じ基準で比較することはできない。
（３）図２０に示すように、同じＡＥセンサー１０１から出力データに対して、ワークの亀裂の有無をユークリッド距離で比較しているため、同じスカラーで亀裂有りのワークＷ１と亀裂無しのワークＷ２とを区別することができない。
このように、従来装置では、不規則なＡＥ波形によって相互相関処理を正確に行うことは容易ではなかった。
【０００８】
そこで本発明は、上記課題に鑑みて、各ワークから発生する不規則なＡＥ波形等のワークからの情報であっても、当該情報に基づいて当該各ワークの亀裂を検出できる、亀裂検出装置及び亀裂検出方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記目的を達成するため、本発明の第１の構成は、ワークの亀裂を検出する亀裂検出装置であって、ワークからのＡＥ波に基づいて複数の情報を取得する情報取得手段と、複数の情報に基づいてマハラノビスの距離を算出する距離算出手段と、距離に基づいて上記ワークの亀裂の有無を判別する判別手段と、を備えたことを特徴としている。
【００１０】
本発明の亀裂検出装置において、好ましくは、情報取得手段は、ＡＥ波の大きさを電気信号（例えば電圧値，以下同じ）として検出する検出手段を備え、この検出手段で検出された電圧値の経時変化から前記複数の情報を取得する。例えば、ＡＥ波はプレス装置の成形部で前記ワークをプレス加工する際に生じる弾性波である。
本発明の亀裂検出装置において、好ましくは、情報取得手段は、検出手段から出力される電圧値の経時変化を原波形として、この原波形と該原波形を高速フーリエ変換して得られたＦＦＴ波形とから、それぞれ複数の情報を取得する。具体的には、図３に示すように情報取得手段は、原波形から情報を取得する第１情報取得部と、ＦＦＴ波形から情報を取得する第２情報取得部と、を備えており、複数の情報が、第１情報取得部で得られた数値群と上記第２情報取得部で得られた数値群とで成る。さらに、第１情報取得部と第２情報収得部とは、波形の内、所定の範囲を情報の取得対象とし、さらに上記範囲を複数の区分に区切り、各区域毎に前記数値群をそれぞれ取得して、取得した複数の数値群によって前記複数の情報を構成することが望ましい。
【００１１】
上記目的を達成するため、本発明の第二の構成は、ワークの亀裂を検出する亀裂検出方法であって、ワークから発生するＡＥ波から複数の情報を取得する第１ステップと、複数の情報に基づいてマハラノビスの距離を算出する第２ステップと、マハラノビスの距離に基づいてワークの亀裂の有無を判別する第３ステップと、を備えている。
【００１２】
本発明の亀裂検出方法において、好ましくは、第１ステップは、ＡＥ波の大きさを示す電圧値の経時変化を原波形として、この原波形と該原波形を高速フーリエ変換したＦＦＴ波形とから、それぞれ複数の情報を取得する。
さらに、第１ステップは、原波形から情報を取得する第１の情報取得工程と、ＦＦＴ波形から情報を取得する第２の情報取得工程と、を含み、複数の情報は、第１の情報取得工程で得られた複数の数値群と第２の情報取得工程で得られた複数の数値群とで成る。ここで、第１の情報取得工程と第２の情報取得工程とは、波形の内、所定の範囲を情報の取得対象とし、さらに上記範囲を複数の区分に区切り、各区域毎に前記数値群をそれぞれ取得して、取得した複数の数値群によって前記複数の情報を構成することが望ましい。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、各ワークがプレス成形等されて生じるＡＥ波から評価すべきデータを取得し、このデータと基準データとに基づいてマハラノビスの距離を算出し、各ワークの亀裂の有無を判別する。
特に、本発明によれば、各ワークから発生するＡＥ波の波形が不規則であっても、多次元空間（即ち、マハラノビス空間）における基準点と単位量を定義し、評価対象のワークから得たサンプルデータが唯一の距離に対する誤差として評価することができるので、安定し、且つ、精度良くワークＷを評価測定することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、図面に基づいて本発明の実施形態を説明する。
（１）亀裂検出装置を適用したプレスラインシステムの概要
図１は本発明の実施形態に係る亀裂検出装置１０を適用したプレスラインシステム１を示す模式図である。このプレスラインシステム１では、プレス装置が４機（Ａ〜Ｄ）設けられており、亀裂検出装置１０は、板状の鋼材で成るワークＷを最も変形させる絞型装置Ａで絞加工を施した際にワークＷに生じた亀裂を検出する装置である。亀裂検出装置１０でワークＷの亀裂が検出された場合には、例えば、図１に示す警報ランプ３によって作業者Ｐへ亀裂発生を報知する。なお、このような報知手段は、警報ランプ３に限らず、スピーカーやディスプレイを利用してもよい。
【００１５】
次に、亀裂検出装置１０について詳述する。
（２）亀裂検出装置の説明
本発明の実施形態に係る亀裂検出装置１０は、ワークＷが絞型装置Ａでプレス加工される際に発生するＡＥ波から複数の情報を取得し、当該複数の情報からマハラノビスの距離（Ｍａｈａｌａｎｏｂｉｓ ｄｉｓｔａｎｃｅ）を算出して、当該ワークＷの亀裂を検出することを特徴としている。
このため、亀裂検出装置１０は図２に示すように、情報取得手段２０と、距離算出手段３０と、判別手段４０と、を備えている。
次に、これらの構成要素についてそれぞれ詳述する。
【００１６】
（２−１）情報取得手段の説明
情報取得手段２０は、ワークＷについての複数の情報を取得するものである。本実施形態では、情報取得手段２０は、ワークＷより発生するＡＥ波の大きさを電圧値として検出し、検出された電圧値の経時変化から複数の情報を取得する。さらに、この複数の情報は、ＡＥ波の電圧値の経時変化を原波形として、この原波形と該原波形を高速フーリエ変換（ｆａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ、本願明細書ではＦＦＴと称す）して得られた波形（本願明細書ではＦＦＴ波形と称す）とから得られる情報によって構成されている。
このために、情報取得手段２０は図３に示すように、ＡＥ波の大きさを電圧値として検出する検出手段２１と、検出手段２１から出力される電圧値の経時変化の原波形から複数の情報を取得する第１情報取得部２２と、上記の原波形をＦＦＴしたＦＦＴ波形から複数の情報を取得する第２情報取得部２３とを備えている。
【００１７】
検出手段２１は例えばＡＥセンサーであり、このＡＥセンサーは、図１の絞型装置ＡにおいてワークＷを押さえるポンチ型（図示省略）の側面に取り付けられている。絞型装置Ａの上型２Ａ（図１参照）と下型２Ｂ（図１参照）とでワークＷが押さえ付けられる際のＡＥで生じるＡＥ波がＡＥセンサーに入力して、例えば、このＡＥセンサーからは図４に示すような電圧値の経時変化の波形が出力される。このように出力された波形のデータは、図示省略する記憶装置に格納され、当該波形のデータを処理する際、記憶装置から読み出されて取り扱われる。なお、検出手段２１は、ＡＥ波を連続して取っている訳ではなく、各ワークＷ毎に、各ワークに対するプレススライド角度が６０度に至った時点、例えば絞型装置Ａに設けたロータリーカムスイッチからの６０度の信号をトリガーとして、それから２秒間だけ計測する。
【００１８】
本実施形態の亀裂検出装置１０では、図４の２秒間の波形の全範囲をチェックするのではなく、所定の時間帯の電圧変化の波形を検査対象とする。具体的には、ワークＷが上型２Ａ（図１参照）と下型２Ｂ（図１参照）とで押さえ付けられて変形する時間帯の波形を検査対象とし、例えば、本実施形態では図４で四角で囲われた領域Ｓにある例えば７００ｍｓｅｃ〜１０００ｍｓｅｃ内の波形を対象とする。
さらに、本実施形態では、例えば、上記検査対象の波形をさらに５ｍｓｅｃ間隔ごとに区切り、各５ｍｓｅｃ間をサンプリングの対象としている。図５は上記の範囲の内、７００ｍｓｅｃ〜７０５ｍｓｅｃにおける波形の拡大図であり、以下詳述するように、第１情報取得部２２と第２情報取得部２３とはこの５ｍｓｅｃ間の波形毎に以下の処理を行う。
【００１９】
第１情報取得部２２は、先ず図５に示す波形を絶対値に変換して、図６に示すようにプラスの値だけの電圧波形に変換する。そして、図６に示すように電圧値０〜０．１４〔Ｖ〕の範囲を０．０１〔Ｖ〕間隔で区切り、区切った各０．０１〔Ｖ〕間隔内に波形のピークがいくつ存在するかの度数をカウントする。例えば、電圧値０．０５〜０．０６〔Ｖ〕の間隔内に波形のピークが８個あれば、カウント数を８とする。これにより、例えば図７のような情報を取得する。
ここで、間隔Ｖ１は０〜０．０１〔Ｖ〕の範囲であり、間隔Ｖ２は０．０１〜０．０２〔Ｖ〕の範囲であり、間隔Ｖ１３は０．１３〜０．１４〔Ｖ〕の範囲である。
【００２０】
第２情報取得部２３は、先ず図５に示す波形を高速フーリエ変換（ＦＦＴ）して図８に示す周波数と強度との関係を示すＦＦＴ波形を取得し、図９に示すように２００〜７００〔ｋＨｚ〕の範囲を１５〔ｋＨｚ〕間隔で区切り、区切った各１５〔ｋＨｚ〕間隔内にピークがいくつ存在するかの度数をカウントする。例えば、図９において周波数２００〜２１５〔ｋＨｚ〕間隔内に波形のピークが９個あれば、カウント数を９とする。これにより、例えば図１０のような情報を取得する。
ここで、間隔Ｆ１は２００〜２１５〔ｋＨｚ〕の範囲で、間隔Ｆ２は２１５〜２３０〔ｋＨｚ〕の範囲で、間隔Ｆ２０は６８５〜７００〔ｋＨｚ〕の範囲である。
【００２１】
このように、７００ｍｓｅｃ〜７０５ｍｓｅｃの波形に基づいて得た図７と図１０のデータとを纏めて、１つのサンプルデータ〔（y1.n, y2.n, ・・・y33.n）、図３参照〕とする。例えば、以下、上記７００ｍｓｅｃ〜７０５ｍｓｅｃの波形に関するデータをサンプルデータ１と称する。前述したように、本実施形態では、ＡＥセンサーから出力される波形の内、７００ｍｓｅｃ〜１０００ｍｓｅｃの波形を対象とし、さらにこれを５ｍｓｅｃ間隔毎に区切ってサンプリングを行うことから、総計６０のサンプルデータ〔（y1.n, y2.n, ・・・y33.n）、ｎ＝１，２，・・・６０〕を取得する。即ち、前記した処理を７０５ｍｓｅｃ〜１０００ｍｓｅｃ範囲で各５ｍｓｅｃ間隔毎に行う。
【００２２】
本実施形態に係る亀裂検出装置１０は、このように一つのワークＷから得られた６０個のサンプルデータをひとまとまりにしたデータ群を評価すべき情報として取り扱う。
具体的には、このデータ群は、図１１に示すように各サンプルデータ１〜６０を上下に整列させて成る、太線内の（３３×６０）個の値ｘｉ，ｎ（ｉ＝１〜３３，ｎ＝１〜６０）から構成されている。なお、図１１中の黒丸『・』の部分は値ｘｉ，ｎの表示を省略したものであり、このような表示は以後の図１２，図１３，図１５でも同様である。
この図１１において、前述の図７における項目（Ｖ１〜Ｖ１３）は図１１の変数（Ｘ１〜Ｘ１３）に対応し、前述の図１０の項目（Ｆ１〜Ｆ２０）は図１１の変数Ｘ１４〜Ｘ３３に対応する。さらに具体的には、図７における項目（Ｖ１）の値『９』が図１１の値（ｘ１，１）であり、項目（Ｖ１３）の値『９』が図１１の値（ｘ１３，１）である。
以下、このように亀裂の有無を判別すべきワークＷから取得した上記図１１の太枠内の数値群を一つの行列として取り扱い、判断対象のデータＶｍとする。
【００２３】
（２−２）距離算出手段の説明
距離算出手段３０は、情報取得手段２０によって得られた判断対象のワークＷに関する情報、即ち前述のデータＶｍ（図１１参照）に基づいてマハラノビスの距離を算出するものである。なお、距離算出手段３０における検査対象のワークＷについてのマハラノビスの距離を算出するにあたり、本実施形態に係る亀裂検出装置１０は、予め、亀裂が無い良品のワークに関する情報（以下、良品データと言う場合がある）を記憶しており、上記データＶｍと共に良品データとに基づいて検査対象のワークについてマハラノビスの距離を算出する。
【００２４】
〔マハラノビスの距離の概要〕
マハラノビスの距離とは、適正であったり正常と評価されるべき良品のワークに関する複数のデータ、即ち良品データの平均の値を原点として、その原点と評価対象のワークＷに関するデータとのマハラノビスの距離Ｄ2を、データ間の相関を考慮して算出するものである。
このようなマハラノビスの距離Ｄ2の算出にあたり、以下のステップ（イ）〜（ハ）を予め行う必要がある。
【００２５】
（イ）評価測度に対して必要とする計測項目を決める。本実施形態では、この項目は図１１における変数Ｘ１〜Ｘ３３の３３項目としている。
【００２６】
（ロ）マハラノビス空間を規定する。検査対象のワークＷについてマハラノビスの距離を算出するために、評価の基準点と単位量を規定する基準空間、即ちマハラノビス空間を規定する。具体的には、精度良くマハラノビスの距離Ｄ2を算出するためには、上記（イ）の項目数の２倍程度のサンプル（一つのサンプルには３３項目の情報が含まれている）が必要である。
このため、亀裂の無い良品のワークについて、前記のＶｍに相当するデータＶｇ（以下、基準データＶｇと言う場合がある）を作成する。データＶｇの作成は、前記のＶｍと同じであり、良品のワークを絞型装置Ａで押さえつけた際に生じるＡＥ波をＡＥセンサーに入力させて、ＡＥセンサーから出力される電圧の経時変化を示す波形の内、図４の四角の領域Ｓの範囲、即ち７００ｍｓｅｃ〜１０００ｍｓｅｃを検査対象として、この範囲をさらに５ｍｓｅｃ間隔毎に区切り、各間隔をサンプリング対象として、各間隔について前述変数Ｘ１〜Ｘ３３に対応する値を求め、７００ｍｓｅｃ〜１０００ｍｓｅｃ内の各５ｍｓｅｃ間隔から得られた６０個のサンプリングデータを取得し、図１２に示すようにサンプルデータ１〜６０を上下に整列させて、太線内に（３３×６０）個の値（ａｉ，ｎ）（ｉ＝１〜３３，ｎ＝１〜６０）がマトリクス状に配置された空間を基準空間として取り扱う。このように亀裂の無い良品のワークから得た良品データ、即ち上記図１２の太枠内の数値群を一つの行列として取り扱い、評価の基準データＶｇとする。なお、図１２において、データＶｇを構成する各値を、前記のデータＶｍの値と区別するために『ａ』を用いて表している。このように、基準空間が、本実施形態では、（３３×６０）個の値で構成されていることに対応して、データＶｍも同様に構成されている。
なお、基準空間は上記に限らず、例えば項目数を３３項目より多くして或いは少なくしてもよく、また、サンプリングデータの数は上記では６０個であるがこの数に限定されるものではなく、非常に精度を高めるためには数百以上が望ましく、場合により６０個よりも少ないサンプリングであってもよい。
【００２７】
（ハ）相関行列を求める。上記（ロ）で得た基準データＶｇを利用して、相関行列を算出する。先ず、図１２に示すように、各変数（即ち項目）Ｘ１〜Ｘ３３毎に平均値Ｍ１〜Ｍ３３と標準偏差σ１〜σ３３とを求める。次に、これらの平均値Ｍ１〜Ｍ３３と標準偏差σ１〜σ３３とから、下記の式（１）に示す基準化値ｂi,nを求めて、下記の式（２）に示す基準化多次元ベクトルＢを定義する。
【数１】
ここで、ｉ＝１，２，・・・３３であり、ｎ＝１，２，・・・６０である。
【数２】
ここで、ｎ＝１，２，・・・６０であり、Ｔは（ｂ1.n，ｂ2.n，ｂ3.n，・・・ｂ33.n）の転置行列であることを示している。
この基準化多次元ベクトルＢnから、基準化値ａi,nの相関行列Ｒは下記式（３）として表される。
【数３】
さらに、この式（３）の相関行列Ｒの逆行列Ｒ-1を求める。
このようにして、マハラノビスの距離Ｄ2を算出するための準備が完了する。
【００２８】
この相関逆行列Ｒ-1を、本実施形態に係る亀裂検出装置１０では、マハラノビスの距離Ｄ2を算出する前に、予め良品のワークでアコースティックエミッションによって生じた音波に基づく波形を処理して、図示省略する記憶装置に記憶している。
そして、距離算出手段３０は、検査対象のワークＷから個々に生じたＡＥ波に基づいて情報取得手段２０が取得した検査対象のワークＷのデータＶｍと、上記の逆行列Ｒ-1とから、マハラノビスの距離Ｄ2を、以下の式（４）から算出する。
【数４】
ここで、ＶｍＴは、データＶｍの転置行列であり、ｋは項目数であり本実施形態における変数の総数（Ｘ１〜Ｘ３３）である値「３３」が該当する。
本実施形態では６０個のサンプルデータを利用しているので、各評価対象のサンプルデータ毎にマハラノビスの距離Ｄ2が求まる。
ここで、マハラノビスの距離Ｄ2は、ワークＷが良品である場合には短く、即ち図１３で示すように小さい値として算出される。これらの算出された各距離Ｄ2（即ち図１３の各値）を図１４に示すように０．５毎に距離を区切って、各距離間隔内に含まれるデータの数をカウントすると、良品のワークの距離は大凡０〜３未満の範囲内に集中することが知られている。一方、不良品のワークＷにあっては、図１５に示すようにマハラノビスの距離Ｄ2が長いもの、即ち大きな値が算出され、図１６に示すように、良品の数値範囲を超える距離区間に距離が存在するサンプルデータが存在することになる。
【００２９】
（２−３）判別手段の説明
判別手段４０は、検査対象のワークＷについて距離算出手段３０で算出されたマハラノビスの距離Ｄ2から、ワークＷの亀裂の有無を判定する。図１４に示すように、距離Ｄ2に関して、０．５間隔で評価の程度が等級として表されることになり、例えば、距離Ｄ2として参照値Ｖｒｅｆよりも大きな距離Ｄ2が存在する場合に、判別手段はワークに亀裂があると判定する。例えば、距離Ｄ2が０〜３未満を良品とし、３以上の距離Ｄ2が一つでも存在すれば、そのワークを不良品と判断する。
このように、判別手段４０は算出された６０個の距離Ｄ2を参照してＶｒｅｆよりも大きな距離Ｄ2が存在する場合にそのワークＷを不良品と判断する。ワークＷが不良品であると判断した場合、その旨が警報ランプ３（図１参照）などの報知手段を駆動する図示省略する制御部へ送られて、当該制御部が報知手段を駆動することで、作業者に亀裂の有るワークの存在を知らせることができる。
【００３０】
以上の亀裂検出装置１０は、具体的には、外部に配置された検出手段２１と、この検出手段２１と例えば通信ケーブル等の有線４（図１参照）或いは無線で接続されたコンピュータ５０（図１参照）と、から構成される。このコンピュータ５０は、前もってインストールされたソフトウェアを実行することで、上記の情報取得手段２０（第１情報取得部２２及び第２情報取得部２３），距離算出手段３０，判別手段４０の処理を実現する。情報取得手段２０（第１情報取得部２２及び第２情報取得部２３），距離算出手段３０，判別手段４０における各処理は予めシーケンスが決められており、例えば、ワークＷから生じたＡＥ波の波形データの取得をトリガーとして判別処理を開始し、検査対象のワークＷの亀裂の有無の判別結果を出力するまで、全てコンピュータが自動で行うように構成されている。
【００３１】
なお、複数のコンピュータをＬＡＮによって接続して、上記各情報取得手段２０（第１情報取得部２２及び第２情報取得部２３），距離算出手段３０，判別手段４０の動作を複数のパーソナルコンピュータによって分散処理させてもよい。コンピュータ５０は、従来公知の構成のものを使用することができ、ＲＡＭ，ＲＯＭ，ハードディスクなどの記憶装置と、キーボード，ポインティング・デバイスなどの操作装置と、操作装置等からの指示により記憶装置に格納されたデータやソフトウェアを処理する中央処理装置（ＣＰＵ）と，処理結果等を表示するディスプレイなどを備えている。このコンピュータは汎用の装置であっても、専用の装置として構成されたものであってもよい。
【００３２】
（３）亀裂検出装置の動作
本発明の実施形態に係る亀裂検出装置１０は以上のように構成されており、ワークＷの亀裂の検出動作について図１７に示す判別フローに基づいて説明する。
検査対象のワークＷにプレス加工が施されると、プレス時に発生するＡＥ波が絞型装置Ａ（図１参照）のポンチ型側面に配設されたＡＥセンサーに入力される（ステップＳ１）。このＡＥ波の振幅変化がＡＥセンサーによって検出されて、ＡＥセンサーから亀裂検出装置１０の主装置を成すコンピュータ５０（図１参照）へ電圧の経時変化として送られる。コンピュータ５０では、図示省略する記憶装置にそのデータ（原波形）を格納する（ステップＳ２）。
【００３３】
コンピュータ５０はソフトウェアを実行して、記憶装置に保存した波形の情報を基にワークＷに関する複数の情報を取得する。具体的には、波形の内、７００ｍｓｅｃ〜１０００ｍｓｅｃの区間を対象とし、さらに区間を５ｍｓｅｃ間隔の区域に区切り、各区域をサンプリング対象として、全６０サンプルからサンプルデータ〔（y1.n, y2.n,・・・y33.n）、ｎ＝１，２，・・・６０〕を取得する。ここで、コンピュータ５０は、ソフトウェアを実行することで、前述の第１情報取得部２２及び第２情報取得部２３の処理を行い、波形の各区域から第１情報取得部２２は図７に示すような１３個の数値Ｖ１〜Ｖ１３を取得し（ステップＳ３）、第２情報取得部２３は図１０に示すような２０個の数値Ｆ１〜Ｆ２０を取得する（ステップＳ４）。このような処理によって、各５ｍｓｅｃのサンプリングの区域毎に計３３個の値を取得し（ステップＳ５）、これらの３３個の値を１セットとして１つのサンプルデータ（y1.n, y2.n,・・・y33.n）を構成する。そして、全７００ｍｓｅｃ〜１０００ｍｓｅｃ区間から計６０個のサンプルデータ〔（y1.n, y2.n,・・・y33.n）、ｎ＝１，２，・・・６０〕を取得し、図１１に示すようにこれらのサンプルデータ１〜６０を上下に整列させ、これらの（３３×６０）個の値の集合で成るデータＶｍを構成し、図示省略する記憶装置に保存する。
【００３４】
コンピュータ５０は、ソフトウェアを実行することで距離算出手段３０の処理を行う。例えば、距離算出手段３０は、記憶装置から検査対象のデータＶｍを読み出し、この転置行列ＶｍＴを算出する。そして、距離算出手段３０は、予め良品のワークに基づいて作成した相関逆行列Ｒ-1を記憶装置から読み出し、この行列Ｒ-1と検査対象のデータＶｍと転置行列ＶｍＴと上記式（４）とに基づいて、マハラノビスの距離Ｄ2を算出する（ステップＳ６）。ここで、検査対象のワークＷから６０個のサンプリングデータを取得していることから、この距離計算の結果として、各サンプリングデータ毎にマハラノビスの距離Ｄ2が算出される。
【００３５】
コンピュータ５０は、ソフトウェアを実行することで判別手段４０の処理を行い（ステップＳ７）、算出された複数のマハラノビスの距離Ｄ2の内、参照値であるＶｒｅｆよりも長い（即ち、Ｖｒｅｆの値よりも大きい）値が一つでもあれば、検査対象のワークＷに亀裂が有ると判定する（ステップＳ８）。一方、全てのマハラノビスの距離Ｄ2がＶｒｅｆよりも短ければ、亀裂無しの良品と判定する（ステップＳ９）。なお、ワークＷの亀裂が検出された場合には、例えば、コンピュータ５０は外部の制御装置に信号を送る（ステップＳ１０）。これにより制御装置は、警報ランプ３（図１参照）などを駆動させて、作業者Ｐに亀裂の有るワークＷの発生を知らせる。
【００３６】
このように、マハラノビスの距離Ｄ2の算出において、良品のワークＷからの情報を基に作成された評価測度の基準を成す基準データＶｇを保持しており、各ワークＷがプレス成形されて生じるＡＥ波から評価すべきデータＶｍを取得し、このデータＶｍと基準データＶｇとに基づいてマハラノビスの距離Ｄ2を算出し、各ワークＷの亀裂の有無を判別する。
【００３７】
本発明の実施形態に係る亀裂検出装置１０によれば、各ワークＷから発生するＡＥ波の波形が不規則であっても、多次元空間（即ち、マハラノビス空間）における基準点と単位量を定義し、評価対象のワークＷから得たサンプルデータが、唯一の距離に対する誤差として評価することができるので、安定し、且つ、精度良くワークＷを評価測定することができる。
【００３８】
さらに、本実施形態に係る亀裂検出装置１０によれば、自動でワークＷの亀裂を精度良く検出することができるので、従来、検査員が目視によって亀裂の有無を検査する作業の負担を大幅に減少させることができる。
【００３９】
以上説明したが、本発明はその趣旨を逸脱しない範囲において様々な形態で実施をすることができる。上記実施形態では、ワークＷから生じたＡＥ波の波形（図４）の内、７００ｍｓｅｃ〜１０００ｍｓｅｃを対象としているが、この範囲に限られず、例えば８００ｍｓｅｃ〜１０００ｍｓｅｃを対象とし、さらにこの８００ｍｓｅｃ〜１０００ｍｓｅｃ範囲を２．５ｍｓｅｃ間隔毎に区切ってサンプリング対象の区域として、例えば、６０〜８０個のデータ〔（y1.n, y2.n,・・・y33.n）、ｎ＝１，２，・・・６０〜８０〕をサンプリングするようにしてもよい。尤も、一つのワークＷから数百のサンプリングデータを取得して、データＶｍを構成してもよい。この場合、それに対応した基準データを規定する必要がある。これから、マハラノビス空間を規定する項目数ｋ（先の式４のｋ）が３３に限定されるべきでないことも勿論である。
【００４０】
本発明の亀裂検出装置は、ワークをプレス加工するプレスラインに適用できるだけでなく、例えば、シャフト、ギヤ等のワークを高周波焼入れした際、或いはワークに対する歪取りの際等にワークに発生する割れを、その際のＡＥによって生じるＡＥ波を利用して適用できることは勿論である。
【図面の簡単な説明】
【００４１】
【図１】本発明の実施形態に係る亀裂検出装置を適用したプレスラインシステムの概略側面図である。
【図２】本発明の実施形態に係る亀裂検出装置のブロック図である。
【図３】本発明の実施形態に係る亀裂検出装置における情報取得手段のブロック図である。
【図４】本発明の実施形態に係る亀裂検出装置の検出手段から出力されたＡＥ波の電圧の経時変化を示すグラフである。
【図５】図４の波形において７００ｍｓｅｃ〜７０５ｍｓｅｃ間のグラフである。
【図６】図５のグラフの絶対値を取った後のグラフである。
【図７】図６のグラフから取得した検査対象のワークについて７００ｍｓｅｃ〜７０５ｍｓｅｃ間における情報を示す表である。
【図８】図５の波形をＦＦＴ解析して変換したＦＦＴ波形を示すグラフである。
【図９】図８のＦＦＴ波形を所定周波数間隔置きに区切った状態を示すグラフである。
【図１０】図８のグラフから取得した検査対象のワークについて７００ｍｓｅｃ〜７０５ｍｓｅｃ間における情報を示す表である。
【図１１】本発明の実施形態に係る亀裂検出装置において、検査対象のワークについてマハラノビスの距離を算出する際に計算対象となるデータを示す表である。
【図１２】本発明の実施形態に係る亀裂検出装置において、検査対象のワークについてマハラノビスの距離を算出する際に計算の基礎となるデータ（基準空間；マハラノビス空間）を示す表である。
【図１３】本発明の実施形態に係る亀裂検出装置によって良品のワークのデータに基づいて算出したマハラノビスの距離を示す表である。
【図１４】図１３の各マハラノビス距離の等級別のカウント数を示す表である。
【図１５】本発明の実施形態に係る亀裂検出装置によって不良品（欠陥品）のワークのデータに基づいて算出したマハラノビスの距離を示す表である。
【図１６】図１５の各マハラノビス距離の等級別のカウント数を示す表である。
【図１７】本発明の実施形態に係る亀裂検出装置における判別フローを示す図である。
【図１８】従来の亀裂判別装置の構成を示すブロック図である。
【図１９】従来の亀裂判別装置で利用するＡＥセンサーの個体差を説明するグラフである。
【図２０】従来の亀裂判別装置におけるユークリッド距離での比較では、亀裂有無のワークを正確に識別できないことを説明するための図である。
【符号の説明】
【００４２】
１０ 亀裂検出装置
２０ 情報取得手段
２１ 検出手段
２２ 第１情報取得部
２３ 第２情報取得部
３０ 距離算出手段
４０ 判別手段
５０ コンピュータ
Ｗ ワーク
１ プレスラインシステム
２Ａ 上型
２Ｂ 下型
３ 警報ランプ
４ 有線
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば素材をプレス成形した際にプレス成形品に生じる亀裂を検出する装置及び方法に係り、特に素材からのＡＥ波に基づいて複数の情報を取得し、これらの情報に基づいて判別分析におけるマハラノビス（以下、「マハラノビス」という。）の距離を算出してプレス成形品等のワークの亀裂を検出する亀裂検出装置及び亀裂検出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
自動車の車体等を構成するパネルの立体形状は、板状の鋼材を素材としてプレス装置によって成形される。このプレス成形の際にパネルに亀裂が生じることがある。
プレス成形時に板状の鋼材が曲げられると、人間の可聴領域よりも高い周波数の弾性波が素材内から外部へ放出される。この現象はアコースティックエミッション（本明細書中でＡＥと言う場合がある）として知られている。
このアコースティックエミッション（ＡＥ）において、プレス成形時に素材に亀裂が生じると、通常とは異なる弾性波が外部へ放出される。
それゆえ、プレス成形時にアコースティックエミッションによって生じる弾性波、即ちアコースティックエミッション波（本明細書中でＡＥ波と言う場合がある）を検出することで、プレス成形によって得られたプレス成形品の亀裂を検出することができる。以下、素材やプレス成形品等の加工処理を施される材料及びその材料に処理を施して得られたものを、総称して『ワーク』と言う。
【０００３】
従来、ワークの亀裂有無を判定する上で、前述のＡＥ波に基づいた検出信号を割れ有りのパターンと比較して相関の有無、即ち相互相関処理で亀裂の判別を行う装置が知られている。
【０００４】
この亀裂判別装置１００は、図１８に示すように、ＡＥセンサー１０１と、Ａ／Ｄコンバーター１０２と、メモリ１０３と、基準信号発生部１０４と、相互相関処理回路１０５と、区間設定部１０６と、基準設定部１０７と、判定部１０８と、判定結果出力部１０９と、を備えている。
【０００５】
ＡＥセンサー１０１は、ワークからのＡＥ波を検出するものであり、このセンサーから出力されるアナログ信号がＡ／Ｄコンバーター１０２でデジタルの検出信号に変換されて、出力されてメモリ１０３に格納される。
基準信号発生部１０４は、予め統計処理によって得られた割れＡＥ波の標準波に対応する基準信号を発生するものである。
相互相関処理回路１０５は、前述のメモリ１０３からの検出信号及び基準信号発生部１０４からの基準信号に対して相互相関処理を行って相関特性を求めるものである。具体的には、相互相関処理回路１０５は、計測信号のインパルス応答を求める等のために、所定の式の相互相関関数の演算を行う。
区間設定部１０６は、前述の相互相関処理で得られた演算範囲において参照すべき範囲を特定するための時間等の範囲を示す信号を出力するものである。
基準設定部１０７は、判定処理に用いる基準データを判定部１０８へ出力するものである。
判定部１０８は、相互相関処理回路１０５で得られた相関データの内、区間設定部１０６で指定された範囲のデータに対して、基準データと比較してワークの亀裂の有無を判定する。その結果は、判定結果出力部１０９へ送信される。
【０００６】
この種の、ワークから生じるＡＥ波に基づいた検出信号を割れ有りのパターンと比較して相関の有無、即ち相互相関処理でワークの割れの判別を行う装置が特許文献１に開示されている。
【特許文献１】特開平０８−１８９９２１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
図１８に示す従来の亀裂判別装置１００は、下記（１）〜（３）の理由によって相関が出ないため、現実的にはワークに生じた亀裂の有無を正確に判別することは難しい。
（１）同一のＡＥセンサー１０１でも、亀裂の種類によって生じるＡＥ波が異なるため、比較すべき基準となる波形を画一的に設定することはできない。
（２）同じ品番のＡＥセンサー１０１であっても図１９に示すように個体差があるため、各ＡＥセンサー１０１から出力されるＡＥ波を同じ基準で比較することはできない。
（３）図２０に示すように、同じＡＥセンサー１０１から出力データに対して、ワークの亀裂の有無をユークリッド距離で比較しているため、同じスカラーで亀裂有りのワークＷ１と亀裂無しのワークＷ２とを区別することができない。
このように、従来装置では、不規則なＡＥ波形によって相互相関処理を正確に行うことは容易ではなかった。
【０００８】
そこで本発明は、上記課題に鑑みて、各ワークから発生する不規則なＡＥ波形等のワークからの情報であっても、当該情報に基づいて当該各ワークの亀裂を検出できる、亀裂検出装置及び亀裂検出方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記目的を達成するため、本発明の第１の構成は、ワークの亀裂を検出する亀裂検出装置であって、ワークからのＡＥ波に基づいて複数の情報を取得する情報取得手段と、複数の情報に基づいてマハラノビスの距離を算出する距離算出手段と、距離に基づいて上記ワークの亀裂の有無を判別する判別手段と、を備えたことを特徴としている。
【００１０】
本発明の亀裂検出装置において、好ましくは、情報取得手段は、ＡＥ波の大きさを電気信号（例えば電圧値，以下同じ）として検出する検出手段を備え、この検出手段で検出された電圧値の経時変化から前記複数の情報を取得する。例えば、ＡＥ波はプレス装置の成形部で前記ワークをプレス加工する際に生じる弾性波である。
本発明の亀裂検出装置において、好ましくは、情報取得手段は、検出手段から出力される電圧値の経時変化を原波形として、この原波形と該原波形を高速フーリエ変換して得られたＦＦＴ波形とから、それぞれ複数の情報を取得する。具体的には、図３に示すように情報取得手段は、原波形から情報を取得する第１情報取得部と、ＦＦＴ波形から情報を取得する第２情報取得部と、を備えており、複数の情報が、第１情報取得部で得られた数値群と上記第２情報取得部で得られた数値群とで成る。さらに、第１情報取得部と第２情報収得部とは、波形の内、所定の範囲を情報の取得対象とし、さらに上記範囲を複数の区分に区切り、各区域毎に前記数値群をそれぞれ取得して、取得した複数の数値群によって前記複数の情報を構成することが望ましい。
【００１１】
上記目的を達成するため、本発明の第二の構成は、ワークの亀裂を検出する亀裂検出方法であって、ワークから発生するＡＥ波から複数の情報を取得する第１ステップと、複数の情報に基づいてマハラノビスの距離を算出する第２ステップと、マハラノビスの距離に基づいてワークの亀裂の有無を判別する第３ステップと、を備えている。
【００１２】
本発明の亀裂検出方法において、好ましくは、第１ステップは、ＡＥ波の大きさを示す電圧値の経時変化を原波形として、この原波形と該原波形を高速フーリエ変換したＦＦＴ波形とから、それぞれ複数の情報を取得する。
さらに、第１ステップは、原波形から情報を取得する第１の情報取得工程と、ＦＦＴ波形から情報を取得する第２の情報取得工程と、を含み、複数の情報は、第１の情報取得工程で得られた複数の数値群と第２の情報取得工程で得られた複数の数値群とで成る。ここで、第１の情報取得工程と第２の情報取得工程とは、波形の内、所定の範囲を情報の取得対象とし、さらに上記範囲を複数の区分に区切り、各区域毎に前記数値群をそれぞれ取得して、取得した複数の数値群によって前記複数の情報を構成することが望ましい。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、各ワークがプレス成形等されて生じるＡＥ波から評価すべきデータを取得し、このデータと基準データとに基づいてマハラノビスの距離を算出し、各ワークの亀裂の有無を判別する。
特に、本発明によれば、各ワークから発生するＡＥ波の波形が不規則であっても、多次元空間（即ち、マハラノビス空間）における基準点と単位量を定義し、評価対象のワークから得たサンプルデータが唯一の距離に対する誤差として評価することができるので、安定し、且つ、精度良くワークＷを評価測定することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、図面に基づいて本発明の実施形態を説明する。
（１）亀裂検出装置を適用したプレスラインシステムの概要
図１は本発明の実施形態に係る亀裂検出装置１０を適用したプレスラインシステム１を示す模式図である。このプレスラインシステム１では、プレス装置が４機（Ａ〜Ｄ）設けられており、亀裂検出装置１０は、板状の鋼材で成るワークＷを最も変形させる絞型装置Ａで絞加工を施した際にワークＷに生じた亀裂を検出する装置である。亀裂検出装置１０でワークＷの亀裂が検出された場合には、例えば、図１に示す警報ランプ３によって作業者Ｐへ亀裂発生を報知する。なお、このような報知手段は、警報ランプ３に限らず、スピーカーやディスプレイを利用してもよい。
【００１５】
次に、亀裂検出装置１０について詳述する。
（２）亀裂検出装置の説明
本発明の実施形態に係る亀裂検出装置１０は、ワークＷが絞型装置Ａでプレス加工される際に発生するＡＥ波から複数の情報を取得し、当該複数の情報からマハラノビスの距離（Ｍａｈａｌａｎｏｂｉｓ ｄｉｓｔａｎｃｅ）を算出して、当該ワークＷの亀裂を検出することを特徴としている。
このため、亀裂検出装置１０は図２に示すように、情報取得手段２０と、距離算出手段３０と、判別手段４０と、を備えている。
次に、これらの構成要素についてそれぞれ詳述する。
【００１６】
（２−１）情報取得手段の説明
情報取得手段２０は、ワークＷについての複数の情報を取得するものである。本実施形態では、情報取得手段２０は、ワークＷより発生するＡＥ波の大きさを電圧値として検出し、検出された電圧値の経時変化から複数の情報を取得する。さらに、この複数の情報は、ＡＥ波の電圧値の経時変化を原波形として、この原波形と該原波形を高速フーリエ変換（ｆａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ、本願明細書ではＦＦＴと称す）して得られた波形（本願明細書ではＦＦＴ波形と称す）とから得られる情報によって構成されている。
このために、情報取得手段２０は図３に示すように、ＡＥ波の大きさを電圧値として検出する検出手段２１と、検出手段２１から出力される電圧値の経時変化の原波形から複数の情報を取得する第１情報取得部２２と、上記の原波形をＦＦＴしたＦＦＴ波形から複数の情報を取得する第２情報取得部２３とを備えている。
【００１７】
検出手段２１は例えばＡＥセンサーであり、このＡＥセンサーは、図１の絞型装置ＡにおいてワークＷを押さえるポンチ型（図示省略）の側面に取り付けられている。絞型装置Ａの上型２Ａ（図１参照）と下型２Ｂ（図１参照）とでワークＷが押さえ付けられる際のＡＥで生じるＡＥ波がＡＥセンサーに入力して、例えば、このＡＥセンサーからは図４に示すような電圧値の経時変化の波形が出力される。このように出力された波形のデータは、図示省略する記憶装置に格納され、当該波形のデータを処理する際、記憶装置から読み出されて取り扱われる。なお、検出手段２１は、ＡＥ波を連続して取っている訳ではなく、各ワークＷ毎に、各ワークに対するプレススライド角度が６０度に至った時点、例えば絞型装置Ａに設けたロータリーカムスイッチからの６０度の信号をトリガーとして、それから２秒間だけ計測する。
【００１８】
本実施形態の亀裂検出装置１０では、図４の２秒間の波形の全範囲をチェックするのではなく、所定の時間帯の電圧変化の波形を検査対象とする。具体的には、ワークＷが上型２Ａ（図１参照）と下型２Ｂ（図１参照）とで押さえ付けられて変形する時間帯の波形を検査対象とし、例えば、本実施形態では図４で四角で囲われた領域Ｓにある例えば７００ｍｓｅｃ〜１０００ｍｓｅｃ内の波形を対象とする。
さらに、本実施形態では、例えば、上記検査対象の波形をさらに５ｍｓｅｃ間隔ごとに区切り、各５ｍｓｅｃ間をサンプリングの対象としている。図５は上記の範囲の内、７００ｍｓｅｃ〜７０５ｍｓｅｃにおける波形の拡大図であり、以下詳述するように、第１情報取得部２２と第２情報取得部２３とはこの５ｍｓｅｃ間の波形毎に以下の処理を行う。
【００１９】
第１情報取得部２２は、先ず図５に示す波形を絶対値に変換して、図６に示すようにプラスの値だけの電圧波形に変換する。そして、図６に示すように電圧値０〜０．１４〔Ｖ〕の範囲を０．０１〔Ｖ〕間隔で区切り、区切った各０．０１〔Ｖ〕間隔内に波形のピークがいくつ存在するかの度数をカウントする。例えば、電圧値０．０５〜０．０６〔Ｖ〕の間隔内に波形のピークが８個あれば、カウント数を８とする。これにより、例えば図７のような情報を取得する。
ここで、間隔Ｖ１は０〜０．０１〔Ｖ〕の範囲であり、間隔Ｖ２は０．０１〜０．０２〔Ｖ〕の範囲であり、間隔Ｖ１３は０．１３〜０．１４〔Ｖ〕の範囲である。
【００２０】
第２情報取得部２３は、先ず図５に示す波形を高速フーリエ変換（ＦＦＴ）して図８に示す周波数と強度との関係を示すＦＦＴ波形を取得し、図９に示すように２００〜７００〔ｋＨｚ〕の範囲を１５〔ｋＨｚ〕間隔で区切り、区切った各１５〔ｋＨｚ〕間隔内にピークがいくつ存在するかの度数をカウントする。例えば、図９において周波数２００〜２１５〔ｋＨｚ〕間隔内に波形のピークが９個あれば、カウント数を９とする。これにより、例えば図１０のような情報を取得する。
ここで、間隔Ｆ１は２００〜２１５〔ｋＨｚ〕の範囲で、間隔Ｆ２は２１５〜２３０〔ｋＨｚ〕の範囲で、間隔Ｆ２０は６８５〜７００〔ｋＨｚ〕の範囲である。
【００２１】
このように、７００ｍｓｅｃ〜７０５ｍｓｅｃの波形に基づいて得た図７と図１０のデータとを纏めて、１つのサンプルデータ〔（y1.n, y2.n, ・・・y33.n）、図３参照〕とする。例えば、以下、上記７００ｍｓｅｃ〜７０５ｍｓｅｃの波形に関するデータをサンプルデータ１と称する。前述したように、本実施形態では、ＡＥセンサーから出力される波形の内、７００ｍｓｅｃ〜１０００ｍｓｅｃの波形を対象とし、さらにこれを５ｍｓｅｃ間隔毎に区切ってサンプリングを行うことから、総計６０のサンプルデータ〔（y1.n, y2.n, ・・・y33.n）、ｎ＝１，２，・・・６０〕を取得する。即ち、前記した処理を７０５ｍｓｅｃ〜１０００ｍｓｅｃ範囲で各５ｍｓｅｃ間隔毎に行う。
【００２２】
本実施形態に係る亀裂検出装置１０は、このように一つのワークＷから得られた６０個のサンプルデータをひとまとまりにしたデータ群を評価すべき情報として取り扱う。
具体的には、このデータ群は、図１１に示すように各サンプルデータ１〜６０を上下に整列させて成る、太線内の（３３×６０）個の値ｘｉ，ｎ（ｉ＝１〜３３，ｎ＝１〜６０）から構成されている。なお、図１１中の黒丸『・』の部分は値ｘｉ，ｎの表示を省略したものであり、このような表示は以後の図１２，図１３，図１５でも同様である。
この図１１において、前述の図７における項目（Ｖ１〜Ｖ１３）は図１１の変数（Ｘ１〜Ｘ１３）に対応し、前述の図１０の項目（Ｆ１〜Ｆ２０）は図１１の変数Ｘ１４〜Ｘ３３に対応する。さらに具体的には、図７における項目（Ｖ１）の値『９』が図１１の値（ｘ１，１）であり、項目（Ｖ１３）の値『９』が図１１の値（ｘ１３，１）である。
以下、このように亀裂の有無を判別すべきワークＷから取得した上記図１１の太枠内の数値群を一つの行列として取り扱い、判断対象のデータＶｍとする。
【００２３】
（２−２）距離算出手段の説明
距離算出手段３０は、情報取得手段２０によって得られた判断対象のワークＷに関する情報、即ち前述のデータＶｍ（図１１参照）に基づいてマハラノビスの距離を算出するものである。なお、距離算出手段３０における検査対象のワークＷについてのマハラノビスの距離を算出するにあたり、本実施形態に係る亀裂検出装置１０は、予め、亀裂が無い良品のワークに関する情報（以下、良品データと言う場合がある）を記憶しており、上記データＶｍと共に良品データとに基づいて検査対象のワークについてマハラノビスの距離を算出する。
【００２４】
〔マハラノビスの距離の概要〕
マハラノビスの距離とは、適正であったり正常と評価されるべき良品のワークに関する複数のデータ、即ち良品データの平均の値を原点として、その原点と評価対象のワークＷに関するデータとのマハラノビスの距離Ｄ2を、データ間の相関を考慮して算出するものである。
このようなマハラノビスの距離Ｄ2の算出にあたり、以下のステップ（イ）〜（ハ）を予め行う必要がある。
【００２５】
（イ）評価測度に対して必要とする計測項目を決める。本実施形態では、この項目は図１１における変数Ｘ１〜Ｘ３３の３３項目としている。
【００２６】
（ロ）マハラノビス空間を規定する。検査対象のワークＷについてマハラノビスの距離を算出するために、評価の基準点と単位量を規定する基準空間、即ちマハラノビス空間を規定する。具体的には、精度良くマハラノビスの距離Ｄ2を算出するためには、上記（イ）の項目数の２倍程度のサンプル（一つのサンプルには３３項目の情報が含まれている）が必要である。
このため、亀裂の無い良品のワークについて、前記のＶｍに相当するデータＶｇ（以下、基準データＶｇと言う場合がある）を作成する。データＶｇの作成は、前記のＶｍと同じであり、良品のワークを絞型装置Ａで押さえつけた際に生じるＡＥ波をＡＥセンサーに入力させて、ＡＥセンサーから出力される電圧の経時変化を示す波形の内、図４の四角の領域Ｓの範囲、即ち７００ｍｓｅｃ〜１０００ｍｓｅｃを検査対象として、この範囲をさらに５ｍｓｅｃ間隔毎に区切り、各間隔をサンプリング対象として、各間隔について前述変数Ｘ１〜Ｘ３３に対応する値を求め、７００ｍｓｅｃ〜１０００ｍｓｅｃ内の各５ｍｓｅｃ間隔から得られた６０個のサンプリングデータを取得し、図１２に示すようにサンプルデータ１〜６０を上下に整列させて、太線内に（３３×６０）個の値（ａｉ，ｎ）（ｉ＝１〜３３，ｎ＝１〜６０）がマトリクス状に配置された空間を基準空間として取り扱う。このように亀裂の無い良品のワークから得た良品データ、即ち上記図１２の太枠内の数値群を一つの行列として取り扱い、評価の基準データＶｇとする。なお、図１２において、データＶｇを構成する各値を、前記のデータＶｍの値と区別するために『ａ』を用いて表している。このように、基準空間が、本実施形態では、（３３×６０）個の値で構成されていることに対応して、データＶｍも同様に構成されている。
なお、基準空間は上記に限らず、例えば項目数を３３項目より多くして或いは少なくしてもよく、また、サンプリングデータの数は上記では６０個であるがこの数に限定されるものではなく、非常に精度を高めるためには数百以上が望ましく、場合により６０個よりも少ないサンプリングであってもよい。
【００２７】
（ハ）相関行列を求める。上記（ロ）で得た基準データＶｇを利用して、相関行列を算出する。先ず、図１２に示すように、各変数（即ち項目）Ｘ１〜Ｘ３３毎に平均値Ｍ１〜Ｍ３３と標準偏差σ１〜σ３３とを求める。次に、これらの平均値Ｍ１〜Ｍ３３と標準偏差σ１〜σ３３とから、下記の式（１）に示す基準化値ｂi,nを求めて、下記の式（２）に示す基準化多次元ベクトルＢを定義する。
【数１】
ここで、ｉ＝１，２，・・・３３であり、ｎ＝１，２，・・・６０である。
【数２】
ここで、ｎ＝１，２，・・・６０であり、Ｔは（ｂ1.n，ｂ2.n，ｂ3.n，・・・ｂ33.n）の転置行列であることを示している。
この基準化多次元ベクトルＢnから、基準化値ａi,nの相関行列Ｒは下記式（３）として表される。
【数３】
さらに、この式（３）の相関行列Ｒの逆行列Ｒ-1を求める。
このようにして、マハラノビスの距離Ｄ2を算出するための準備が完了する。
【００２８】
この相関逆行列Ｒ-1を、本実施形態に係る亀裂検出装置１０では、マハラノビスの距離Ｄ2を算出する前に、予め良品のワークでアコースティックエミッションによって生じた音波に基づく波形を処理して、図示省略する記憶装置に記憶している。
そして、距離算出手段３０は、検査対象のワークＷから個々に生じたＡＥ波に基づいて情報取得手段２０が取得した検査対象のワークＷのデータＶｍと、上記の逆行列Ｒ-1とから、マハラノビスの距離Ｄ2を、以下の式（４）から算出する。
【数４】
ここで、ＶｍＴは、データＶｍの転置行列であり、ｋは項目数であり本実施形態における変数の総数（Ｘ１〜Ｘ３３）である値「３３」が該当する。
本実施形態では６０個のサンプルデータを利用しているので、各評価対象のサンプルデータ毎にマハラノビスの距離Ｄ2が求まる。
ここで、マハラノビスの距離Ｄ2は、ワークＷが良品である場合には短く、即ち図１３で示すように小さい値として算出される。これらの算出された各距離Ｄ2（即ち図１３の各値）を図１４に示すように０．５毎に距離を区切って、各距離間隔内に含まれるデータの数をカウントすると、良品のワークの距離は大凡０〜３未満の範囲内に集中することが知られている。一方、不良品のワークＷにあっては、図１５に示すようにマハラノビスの距離Ｄ2が長いもの、即ち大きな値が算出され、図１６に示すように、良品の数値範囲を超える距離区間に距離が存在するサンプルデータが存在することになる。
【００２９】
（２−３）判別手段の説明
判別手段４０は、検査対象のワークＷについて距離算出手段３０で算出されたマハラノビスの距離Ｄ2から、ワークＷの亀裂の有無を判定する。図１４に示すように、距離Ｄ2に関して、０．５間隔で評価の程度が等級として表されることになり、例えば、距離Ｄ2として参照値Ｖｒｅｆよりも大きな距離Ｄ2が存在する場合に、判別手段はワークに亀裂があると判定する。例えば、距離Ｄ2が０〜３未満を良品とし、３以上の距離Ｄ2が一つでも存在すれば、そのワークを不良品と判断する。
このように、判別手段４０は算出された６０個の距離Ｄ2を参照してＶｒｅｆよりも大きな距離Ｄ2が存在する場合にそのワークＷを不良品と判断する。ワークＷが不良品であると判断した場合、その旨が警報ランプ３（図１参照）などの報知手段を駆動する図示省略する制御部へ送られて、当該制御部が報知手段を駆動することで、作業者に亀裂の有るワークの存在を知らせることができる。
【００３０】
以上の亀裂検出装置１０は、具体的には、外部に配置された検出手段２１と、この検出手段２１と例えば通信ケーブル等の有線４（図１参照）或いは無線で接続されたコンピュータ５０（図１参照）と、から構成される。このコンピュータ５０は、前もってインストールされたソフトウェアを実行することで、上記の情報取得手段２０（第１情報取得部２２及び第２情報取得部２３），距離算出手段３０，判別手段４０の処理を実現する。情報取得手段２０（第１情報取得部２２及び第２情報取得部２３），距離算出手段３０，判別手段４０における各処理は予めシーケンスが決められており、例えば、ワークＷから生じたＡＥ波の波形データの取得をトリガーとして判別処理を開始し、検査対象のワークＷの亀裂の有無の判別結果を出力するまで、全てコンピュータが自動で行うように構成されている。
【００３１】
なお、複数のコンピュータをＬＡＮによって接続して、上記各情報取得手段２０（第１情報取得部２２及び第２情報取得部２３），距離算出手段３０，判別手段４０の動作を複数のパーソナルコンピュータによって分散処理させてもよい。コンピュータ５０は、従来公知の構成のものを使用することができ、ＲＡＭ，ＲＯＭ，ハードディスクなどの記憶装置と、キーボード，ポインティング・デバイスなどの操作装置と、操作装置等からの指示により記憶装置に格納されたデータやソフトウェアを処理する中央処理装置（ＣＰＵ）と，処理結果等を表示するディスプレイなどを備えている。このコンピュータは汎用の装置であっても、専用の装置として構成されたものであってもよい。
【００３２】
（３）亀裂検出装置の動作
本発明の実施形態に係る亀裂検出装置１０は以上のように構成されており、ワークＷの亀裂の検出動作について図１７に示す判別フローに基づいて説明する。
検査対象のワークＷにプレス加工が施されると、プレス時に発生するＡＥ波が絞型装置Ａ（図１参照）のポンチ型側面に配設されたＡＥセンサーに入力される（ステップＳ１）。このＡＥ波の振幅変化がＡＥセンサーによって検出されて、ＡＥセンサーから亀裂検出装置１０の主装置を成すコンピュータ５０（図１参照）へ電圧の経時変化として送られる。コンピュータ５０では、図示省略する記憶装置にそのデータ（原波形）を格納する（ステップＳ２）。
【００３３】
コンピュータ５０はソフトウェアを実行して、記憶装置に保存した波形の情報を基にワークＷに関する複数の情報を取得する。具体的には、波形の内、７００ｍｓｅｃ〜１０００ｍｓｅｃの区間を対象とし、さらに区間を５ｍｓｅｃ間隔の区域に区切り、各区域をサンプリング対象として、全６０サンプルからサンプルデータ〔（y1.n, y2.n,・・・y33.n）、ｎ＝１，２，・・・６０〕を取得する。ここで、コンピュータ５０は、ソフトウェアを実行することで、前述の第１情報取得部２２及び第２情報取得部２３の処理を行い、波形の各区域から第１情報取得部２２は図７に示すような１３個の数値Ｖ１〜Ｖ１３を取得し（ステップＳ３）、第２情報取得部２３は図１０に示すような２０個の数値Ｆ１〜Ｆ２０を取得する（ステップＳ４）。このような処理によって、各５ｍｓｅｃのサンプリングの区域毎に計３３個の値を取得し（ステップＳ５）、これらの３３個の値を１セットとして１つのサンプルデータ（y1.n, y2.n,・・・y33.n）を構成する。そして、全７００ｍｓｅｃ〜１０００ｍｓｅｃ区間から計６０個のサンプルデータ〔（y1.n, y2.n,・・・y33.n）、ｎ＝１，２，・・・６０〕を取得し、図１１に示すようにこれらのサンプルデータ１〜６０を上下に整列させ、これらの（３３×６０）個の値の集合で成るデータＶｍを構成し、図示省略する記憶装置に保存する。
【００３４】
コンピュータ５０は、ソフトウェアを実行することで距離算出手段３０の処理を行う。例えば、距離算出手段３０は、記憶装置から検査対象のデータＶｍを読み出し、この転置行列ＶｍＴを算出する。そして、距離算出手段３０は、予め良品のワークに基づいて作成した相関逆行列Ｒ-1を記憶装置から読み出し、この行列Ｒ-1と検査対象のデータＶｍと転置行列ＶｍＴと上記式（４）とに基づいて、マハラノビスの距離Ｄ2を算出する（ステップＳ６）。ここで、検査対象のワークＷから６０個のサンプリングデータを取得していることから、この距離計算の結果として、各サンプリングデータ毎にマハラノビスの距離Ｄ2が算出される。
【００３５】
コンピュータ５０は、ソフトウェアを実行することで判別手段４０の処理を行い（ステップＳ７）、算出された複数のマハラノビスの距離Ｄ2の内、参照値であるＶｒｅｆよりも長い（即ち、Ｖｒｅｆの値よりも大きい）値が一つでもあれば、検査対象のワークＷに亀裂が有ると判定する（ステップＳ８）。一方、全てのマハラノビスの距離Ｄ2がＶｒｅｆよりも短ければ、亀裂無しの良品と判定する（ステップＳ９）。なお、ワークＷの亀裂が検出された場合には、例えば、コンピュータ５０は外部の制御装置に信号を送る（ステップＳ１０）。これにより制御装置は、警報ランプ３（図１参照）などを駆動させて、作業者Ｐに亀裂の有るワークＷの発生を知らせる。
【００３６】
このように、マハラノビスの距離Ｄ2の算出において、良品のワークＷからの情報を基に作成された評価測度の基準を成す基準データＶｇを保持しており、各ワークＷがプレス成形されて生じるＡＥ波から評価すべきデータＶｍを取得し、このデータＶｍと基準データＶｇとに基づいてマハラノビスの距離Ｄ2を算出し、各ワークＷの亀裂の有無を判別する。
【００３７】
本発明の実施形態に係る亀裂検出装置１０によれば、各ワークＷから発生するＡＥ波の波形が不規則であっても、多次元空間（即ち、マハラノビス空間）における基準点と単位量を定義し、評価対象のワークＷから得たサンプルデータが、唯一の距離に対する誤差として評価することができるので、安定し、且つ、精度良くワークＷを評価測定することができる。
【００３８】
さらに、本実施形態に係る亀裂検出装置１０によれば、自動でワークＷの亀裂を精度良く検出することができるので、従来、検査員が目視によって亀裂の有無を検査する作業の負担を大幅に減少させることができる。
【００３９】
以上説明したが、本発明はその趣旨を逸脱しない範囲において様々な形態で実施をすることができる。上記実施形態では、ワークＷから生じたＡＥ波の波形（図４）の内、７００ｍｓｅｃ〜１０００ｍｓｅｃを対象としているが、この範囲に限られず、例えば８００ｍｓｅｃ〜１０００ｍｓｅｃを対象とし、さらにこの８００ｍｓｅｃ〜１０００ｍｓｅｃ範囲を２．５ｍｓｅｃ間隔毎に区切ってサンプリング対象の区域として、例えば、６０〜８０個のデータ〔（y1.n, y2.n,・・・y33.n）、ｎ＝１，２，・・・６０〜８０〕をサンプリングするようにしてもよい。尤も、一つのワークＷから数百のサンプリングデータを取得して、データＶｍを構成してもよい。この場合、それに対応した基準データを規定する必要がある。これから、マハラノビス空間を規定する項目数ｋ（先の式４のｋ）が３３に限定されるべきでないことも勿論である。
【００４０】
本発明の亀裂検出装置は、ワークをプレス加工するプレスラインに適用できるだけでなく、例えば、シャフト、ギヤ等のワークを高周波焼入れした際、或いはワークに対する歪取りの際等にワークに発生する割れを、その際のＡＥによって生じるＡＥ波を利用して適用できることは勿論である。
【図面の簡単な説明】
【００４１】
【図１】本発明の実施形態に係る亀裂検出装置を適用したプレスラインシステムの概略側面図である。
【図２】本発明の実施形態に係る亀裂検出装置のブロック図である。
【図３】本発明の実施形態に係る亀裂検出装置における情報取得手段のブロック図である。
【図４】本発明の実施形態に係る亀裂検出装置の検出手段から出力されたＡＥ波の電圧の経時変化を示すグラフである。
【図５】図４の波形において７００ｍｓｅｃ〜７０５ｍｓｅｃ間のグラフである。
【図６】図５のグラフの絶対値を取った後のグラフである。
【図７】図６のグラフから取得した検査対象のワークについて７００ｍｓｅｃ〜７０５ｍｓｅｃ間における情報を示す表である。
【図８】図５の波形をＦＦＴ解析して変換したＦＦＴ波形を示すグラフである。
【図９】図８のＦＦＴ波形を所定周波数間隔置きに区切った状態を示すグラフである。
【図１０】図８のグラフから取得した検査対象のワークについて７００ｍｓｅｃ〜７０５ｍｓｅｃ間における情報を示す表である。
【図１１】本発明の実施形態に係る亀裂検出装置において、検査対象のワークについてマハラノビスの距離を算出する際に計算対象となるデータを示す表である。
【図１２】本発明の実施形態に係る亀裂検出装置において、検査対象のワークについてマハラノビスの距離を算出する際に計算の基礎となるデータ（基準空間；マハラノビス空間）を示す表である。
【図１３】本発明の実施形態に係る亀裂検出装置によって良品のワークのデータに基づいて算出したマハラノビスの距離を示す表である。
【図１４】図１３の各マハラノビス距離の等級別のカウント数を示す表である。
【図１５】本発明の実施形態に係る亀裂検出装置によって不良品（欠陥品）のワークのデータに基づいて算出したマハラノビスの距離を示す表である。
【図１６】図１５の各マハラノビス距離の等級別のカウント数を示す表である。
【図１７】本発明の実施形態に係る亀裂検出装置における判別フローを示す図である。
【図１８】従来の亀裂判別装置の構成を示すブロック図である。
【図１９】従来の亀裂判別装置で利用するＡＥセンサーの個体差を説明するグラフである。
【図２０】従来の亀裂判別装置におけるユークリッド距離での比較では、亀裂有無のワークを正確に識別できないことを説明するための図である。
【符号の説明】
【００４２】
１０ 亀裂検出装置
２０ 情報取得手段
２１ 検出手段
２２ 第１情報取得部
２３ 第２情報取得部
３０ 距離算出手段
４０ 判別手段
５０ コンピュータ
Ｗ ワーク
１ プレスラインシステム
２Ａ 上型
２Ｂ 下型
３ 警報ランプ
４ 有線
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ワークの亀裂を検出する装置であって、
上記ワークからのアコースティックエミッション波に基づいて複数の情報を取得する情報取得手段と、
上記複数の情報に基づいて判別分析におけるマハラノビスの距離を算出する距離算出手段と、
上記距離に基づいて上記ワークの亀裂の有無を判別する判別手段と、
を備えたことを特徴とする、亀裂検出装置。
【請求項２】
前記情報取得手段が、前記アコースティックエミッション波の大きさを電圧値として検出する検出手段を備え、この検出手段で検出された電圧値の経時変化から前記複数の情報を取得することを特徴とする、請求項１に記載の亀裂検出装置。
【請求項３】
前記アコースティックエミッション波がプレス装置の成形部で前記ワークをプレス加工する際に生じる弾性波であることを特徴とする、請求項１又は２に記載の亀裂検出装置。
【請求項４】
前記情報取得手段が、前記検出手段から出力される電圧値の経時変化を原波形として、 この原波形と該原波形を高速フーリエ変換して得られたＦＦＴ波形とから、それぞれ複数の情報を取得することを特徴とする、請求項１〜３の何れかに記載の亀裂検出装置。
【請求項５】
前記情報取得手段が、
前記原波形から情報を取得する第１情報取得部と、
前記ＦＦＴ波形から情報を取得する第２情報取得部と、を備えており、
前記複数の情報が、上記第１情報取得部で得られた数値群と上記第２情報取得部で得られた数値群とで成ることを特徴とする、請求項１〜４の何れかに記載の亀裂検出装置。
【請求項６】
前記第１情報取得部と前記第２情報収得部とが、前記波形の内、所定の範囲を情報の取得対象とし、さらに上記範囲を複数の区分に区切り区域毎に前記数値群をそれぞれ取得し、取得した複数の数値群によって前記複数の情報を構成することを特徴とする、請求項５に記載の亀裂検出装置。
【請求項７】
前記検出装置が、前記プレス装置で前記ワークを押さえるポンチ型に取り付けられていることを特徴とする、請求項１〜６の何れかに記載の亀裂検出装置。
【請求項８】
ワークの亀裂を検出する方法であって、
上記ワークから発生するアコースティックエミッション波から複数の情報を取得する第１ステップと、
上記複数の情報に基づいて判別分析におけるマハラノビスの距離を算出する第２ステップと、
上記マハラノビスの距離に基づいて上記ワークの亀裂の有無を判別する第３ステップと、を備えたことを特徴とする、亀裂検出方法。
【請求項９】
前記第１ステップが、前記アコースティックエミッション波の大きさを示す電圧値の経時変化を原波形として、この原波形と該原波形を高速フーリエ変換したＦＦＴ波形とから、それぞれ複数の情報を取得することを特徴とする、請求項８に記載の亀裂検出方法。
【請求項１０】
前記第１ステップが、前記原波形から情報を取得する第１の情報取得工程と、
前記ＦＦＴ波形から情報を取得する第２の情報取得工程と、を含み、
前記複数の情報が、上記第１の情報取得工程で得られた複数の数値群と上記第２の情報取得工程で得られた複数の数値群とで成ることを特徴とする、請求項９に記載の亀裂検出方法。
【請求項１１】
前記第１の情報取得工程と前記第２の情報取得工程とが、前記波形の内、所定の範囲を情報の取得対象とし、さらに上記範囲を複数の区分に区切り、各区域毎に前記数値群をそれそれ取得して、取得した複数の数値群によって前記複数の情報を構成することを特徴とする、請求項１０に記載の亀裂検出方法。
【請求項１】
ワークの亀裂を検出する装置であって、
上記ワークからのアコースティックエミッション波に基づいて複数の情報を取得する情報取得手段と、
上記複数の情報に基づいて判別分析におけるマハラノビスの距離を算出する距離算出手段と、
上記距離に基づいて上記ワークの亀裂の有無を判別する判別手段と、
を備えたことを特徴とする、亀裂検出装置。
【請求項２】
前記情報取得手段が、前記アコースティックエミッション波の大きさを電圧値として検出する検出手段を備え、この検出手段で検出された電圧値の経時変化から前記複数の情報を取得することを特徴とする、請求項１に記載の亀裂検出装置。
【請求項３】
前記アコースティックエミッション波がプレス装置の成形部で前記ワークをプレス加工する際に生じる弾性波であることを特徴とする、請求項１又は２に記載の亀裂検出装置。
【請求項４】
前記情報取得手段が、前記検出手段から出力される電圧値の経時変化を原波形として、 この原波形と該原波形を高速フーリエ変換して得られたＦＦＴ波形とから、それぞれ複数の情報を取得することを特徴とする、請求項１〜３の何れかに記載の亀裂検出装置。
【請求項５】
前記情報取得手段が、
前記原波形から情報を取得する第１情報取得部と、
前記ＦＦＴ波形から情報を取得する第２情報取得部と、を備えており、
前記複数の情報が、上記第１情報取得部で得られた数値群と上記第２情報取得部で得られた数値群とで成ることを特徴とする、請求項１〜４の何れかに記載の亀裂検出装置。
【請求項６】
前記第１情報取得部と前記第２情報収得部とが、前記波形の内、所定の範囲を情報の取得対象とし、さらに上記範囲を複数の区分に区切り区域毎に前記数値群をそれぞれ取得し、取得した複数の数値群によって前記複数の情報を構成することを特徴とする、請求項５に記載の亀裂検出装置。
【請求項７】
前記検出装置が、前記プレス装置で前記ワークを押さえるポンチ型に取り付けられていることを特徴とする、請求項１〜６の何れかに記載の亀裂検出装置。
【請求項８】
ワークの亀裂を検出する方法であって、
上記ワークから発生するアコースティックエミッション波から複数の情報を取得する第１ステップと、
上記複数の情報に基づいて判別分析におけるマハラノビスの距離を算出する第２ステップと、
上記マハラノビスの距離に基づいて上記ワークの亀裂の有無を判別する第３ステップと、を備えたことを特徴とする、亀裂検出方法。
【請求項９】
前記第１ステップが、前記アコースティックエミッション波の大きさを示す電圧値の経時変化を原波形として、この原波形と該原波形を高速フーリエ変換したＦＦＴ波形とから、それぞれ複数の情報を取得することを特徴とする、請求項８に記載の亀裂検出方法。
【請求項１０】
前記第１ステップが、前記原波形から情報を取得する第１の情報取得工程と、
前記ＦＦＴ波形から情報を取得する第２の情報取得工程と、を含み、
前記複数の情報が、上記第１の情報取得工程で得られた複数の数値群と上記第２の情報取得工程で得られた複数の数値群とで成ることを特徴とする、請求項９に記載の亀裂検出方法。
【請求項１１】
前記第１の情報取得工程と前記第２の情報取得工程とが、前記波形の内、所定の範囲を情報の取得対象とし、さらに上記範囲を複数の区分に区切り、各区域毎に前記数値群をそれそれ取得して、取得した複数の数値群によって前記複数の情報を構成することを特徴とする、請求項１０に記載の亀裂検出方法。
【図１】
【図２】
【図３】
【図７】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図４】
【図５】
【図６】
【図８】
【図９】
【図１９】
【図２０】
【図２】
【図３】
【図７】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図４】
【図５】
【図６】
【図８】
【図９】
【図１９】
【図２０】
【公開番号】特開２００９−３００１９２（Ｐ２００９−３００１９２Ａ）
【公開日】平成２１年１２月２４日（２００９．１２．２４）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００８−１５３６０４（Ｐ２００８−１５３６０４）
【出願日】平成２０年６月１１日（２００８．６．１１）
【出願人】（０００１５７０８３）関東自動車工業株式会社 (1,164)
【出願人】（５０４１６５５９１）国立大学法人岩手大学 (222)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２１年１２月２４日（２００９．１２．２４）
【国際特許分類】
【出願日】平成２０年６月１１日（２００８．６．１１）
【出願人】（０００１５７０８３）関東自動車工業株式会社 (1,164)
【出願人】（５０４１６５５９１）国立大学法人岩手大学 (222)
【Ｆターム（参考）】
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