(57)【要約】【課題】走行する材料の表面品質を正確に判定できる、走行材の表面品質判定方法を提供することを課題とする。【解決手段】走行する材料表面を撮像した画像から、予め設定した明部分および暗部分それぞれのしきい値により明部分と暗部分を抽出し、抽出した明部分および暗部分を、寸法特徴量および輝度特徴量を含む複数の特徴量によって、１つ以上の明欠陥、および１つ以上の暗欠陥に分類し、分類した明欠陥および暗欠陥の発生密度に基づいて、材料の表面品質を判定する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
走行する材料表面を撮像した画像を入力する画像入力手段と、
該入力した画像から明欠陥候補領域および暗欠陥候補領域を抽出する明暗領域抽出手段と、
該抽出した明欠陥候補領域および暗欠陥候補領域の寸法特徴量および輝度特徴量を算出する特徴量算出手段と、
該特徴量を用いて前記欠陥候補領域の各々を１つ以上の明欠陥および１つ以上の暗欠陥に分類する欠陥分類手段と、
分類した明欠陥および暗欠陥の発生密度から材料の表面品質を判定する品質判定手段とを有することを特徴とする走行材の表面品質判定装置。
【請求項２】
請求項１に記載の走行材の表面品質判定装置において、
前記品質判定手段は、
予め明欠陥及び暗欠陥の種別毎に重度を重み係数で定義し、材料表面を複数の矩形小領域に分割し、該小領域毎に、前記重み係数を用いた明欠陥の重み付け欠陥数および暗欠陥の重み付け欠陥数を求め、該重み付け欠陥数に基づいて、分割した小領域毎の欠陥等級を判定することを特徴とする走行材の表面品質判定装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載の走行材の品質判定装置において、重度が予め定めた値以上の重欠陥に対しては、欠陥発生密度に基づく判定とは別に、個々の欠陥毎に品質を判定することを特徴とする走行材の品質判定装置。
【請求項４】
走行する材料表面を撮像した画像から、明部分および暗部分各々に予め設定したしきい値により明欠陥候補領域と暗欠陥候補領域を抽出し、
抽出した明欠陥候補領域および暗欠陥候補領域を、寸法特徴量および輝度特徴量を含む特徴量を用いて１つ以上の明欠陥および１つ以上の暗欠陥に分類し、
分類した明欠陥および暗欠陥の発生密度から材料の表面品質を判定することを特徴とする走行材の表面品質判定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、鋼帯など走行する材料の表面欠陥を検査してその表面品質を判定する、走行材の表面品質判定装置および表面品質判定方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
冷延鋼板や表面処理鋼板などの鋼帯の製造ラインでは、ヘゲ、スケール疵、カキ疵といった重度の表面欠陥（以下、重欠陥と称する）の有無を検査して、これらを下工程あるいは顧客へ流出しないようにすることが品質保証上、極めて重要である。
【０００３】
一方、鋼板表面には、有害レベルに至らない極く軽度の表面欠陥や、製造ライン操業条件の変化や異常に伴う軽度の表面異質部（以下、これらを軽欠陥と称する）が発生するケースがある。これら軽欠陥はそれ単体では無害であるが、密集して発生する場合は、操業状態の何らかの異常を示している可能性があり、また有害な欠陥に進展する可能性もあるので、これらを早期に発見して操業条件を是正することが品質管理上、重要である。
【０００４】
鋼帯の製造ラインでは、従来より、画像撮像方式の表面欠陥検査装置が多数設置され、表面品質保証の重要な一役を担っている。これら従来の検査装置は、カメラで撮影した鋼板表面の画像を所定のしきい値で２値化あるいは多値化することによって、上記重欠陥を地合部分から分離・抽出するものである。上記軽欠陥は一般に、健全な地合部分との画像輝度差が小さいため、重欠陥と同様の処理で検出しようとすると過検出が発生する問題があるため、従来の検査装置では上記軽欠陥は検査対象外としている。
【０００５】
上記軽欠陥を検出する手法として、特許文献１には、鋼板表面の軽欠陥をその密集度に応じて評価する表面品位識別法が開示されている。これは、(1)まず欠陥を重欠陥と軽欠陥に弁別する、(2)軽欠陥については鋼帯の所定単位長さL１（5〜20ｍ）毎に個数をカウントし、これが許容値を超えたときに密集軽欠陥が１個あると判定する、(3)鋼帯の所定単位長さL２（500〜1000ｍ）毎に、重欠陥数と密集軽欠陥数をカウントし、これが所定の許容個数を超えたらオペレータに指示信号を出す、(4)鋼帯全長に亘る重欠陥数と密集軽欠陥数をカウントし、これを所定許容数域と比較して鋼帯の表面品位を識別する、という方法である。この方法では、軽欠陥は密集して発生した場合のみ考慮するという考え方に基づいて処理しているので、密集度の比較的小さい地合ノイズとの分離が可能であり、過検出を抑止して軽欠陥を検出できる可能性がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特公昭５９−２２８９４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、特許文献１に開示の技術は、同種の軽欠陥が図６(a)に示すように全幅に亘って密集して発生している場合には、表面品質の傾向をある程度把握するのに有効であるものの、以下に示す多くの問題がある。
【０００８】
すなわち、
１）軽欠陥は鋼帯の全幅に亘って発生することもあるが、一般には図６(b)に示すように、特定の板幅方向位置に帯状に密集して発生する。このため、特に発生部分の帯の幅が小さい場合、発生密集度を過小に評価してしまい表面品質の妥当な判定ができない。
２）多くの場合、鋼帯の板幅自体も1.5倍から2倍程度の変動があるため、全幅にわたって同じ密集度で軽欠陥が発生した場合でも、板幅によって判定結果が異なってしまう（板幅が広い鋼板ほど判定結果が厳しくなってしまう）。
３）軽欠陥にも様々な形態のものがあるが、これらを分離して判定できない。たとえば、図６(c)に示すように２種類以上の軽欠陥が混在して発生した場合、異なる軽欠陥が合算されて密集軽欠陥とカウントされる。このため、各々の軽欠陥の密集度が比較的小さい場合でも、これらを合算して処理するため、過剰判定となってしまう。
４）軽欠陥の中にも重度の大きいものと小さいものが種々あるが、これらの軽欠陥を同等に処理するため、表面品質の判定結果が実態と合致しない。
【０００９】
本発明では、これら従来技術の問題点に鑑み考案されたものであり、走行する材料の表面品質を正確に判定できる、走行材の表面品質判定方法を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の請求項１に係る発明は、走行する材料表面を撮像した画像を入力する画像入力手段と、該入力した画像から明欠陥候補領域および暗欠陥候補領域を抽出する明暗領域抽出手段と、該抽出した明欠陥候補領域および暗欠陥候補領域の寸法特徴量および輝度特徴量を算出する特徴量算出手段と、該特徴量を用いて前記欠陥候補領域の各々を１つ以上の明欠陥および１つ以上の暗欠陥に分類する欠陥分類手段と、分類した明欠陥および暗欠陥の発生密度から材料の表面品質を判定する品質判定手段とを有することを特徴とする走行材の表面品質判定装置である。
【００１１】
また、本発明の請求項２に係る発明は、請求項１に記載の走行材の表面品質判定装置において、前記品質判定手段は、予め明欠陥及び暗欠陥の種別毎に重度を重み係数で定義し、材料表面を複数の矩形小領域に分割し、該小領域毎に、前記重み係数を用いた明欠陥の重み付け欠陥数および暗欠陥の重み付け欠陥数を求め、該重み付け欠陥数に基づいて、分割した小領域毎の欠陥等級を判定することを特徴とする走行材の表面品質判定装置である。
【００１２】
また、本発明の請求項３に係る発明は、請求項１または請求項２に記載の走行材の品質判定装置において、重度が予め定めた値以上の重欠陥に対しては、欠陥発生密度に基づく判定とは別に、個々の欠陥毎に品質を判定することを特徴とする走行材の品質判定装置である。
【００１３】
また、本発明の請求項４に係る発明は、走行する材料表面を撮像した画像から、明部分および暗部分各々に予め設定したしきい値により明欠陥候補領域と暗欠陥候補領域を抽出し、抽出した明欠陥候補領域および暗欠陥候補領域を、寸法特徴量および輝度特徴量を含む特徴量を用いて１つ以上の明欠陥および１つ以上の暗欠陥に分類し、分類した明欠陥および暗欠陥の発生密度から材料の表面品質を判定することを特徴とする走行材の表面品質判定方法である。
【発明の効果】
【００１４】
本発明は、軽欠陥の判定を行う際、画像輝度の極性によって明軽欠陥と暗軽欠陥とに分類して、この両者を個別に評価するので、異なる種類の軽欠陥を混同して評価することを防止し、正確な表面品質の判定が可能になる。また、明、暗の極性だけでなく、画像特徴量によって軽欠陥をその程度に応じて分類し、欠陥程度に応じた重み係数を掛けて密集度を評価するので、信頼性の高い表面品質の判定が可能になる。
【００１５】
さらに本発明では、材料表面を複数の矩形小領域に分割し、各小領域内で軽欠陥の等級を判定するので、材料表面上の表面品質分布状況が正確に把握でき、また軽欠陥が材料の特定の幅方向に発生した場合でも、あるいは材料の幅長さが変動する場合でも、それらの変動に依らずに同一の基準で材料表面品質の判定が可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明に係る走行材の表面品質判定装置の構成例を示す図である。
【図２】本発明に係る走行材の表面品質判定方法の処理手順例を示す図である。
【図３】本発明の一実施例における処理手順例を示す図である。
【図４】本発明に係る重み付け係数の一例を示す図である。
【図５】本発明に係る小領域の等級を分類するための評価閾値を示す図である。
【図６】従来技術の問題点を模式的に説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
鋼板が品質判定対象である場合を例に、以下に本発明を実施するための形態を図面を参照して説明する。図１は、本発明に係る走行材（鋼板）の表面品質判定装置１の構成例を示す図である。一般に表面検査装置は、機能的に撮像部と信号処理・欠陥判定部に分けられるので、本発明の表面品質判定装置１は、信号処理・欠陥判定部の機能に相当しており、撮像部と組み合わせて表面検査装置として考えてもよい。
【００１８】
表面品質判定装置１は、表面検査装置の撮像部２（ラインセンサカメラやエリアセンサなどの撮像装置）から走行する検査対象材の表面を撮像した画像データを入力する画像入力部４と、入力した画像データや演算に必要な係数などのデータを記憶するデータ記憶部５と、画像データから欠陥を分類し、分類後の欠陥の発生密度に基づいて表面品質を判定する演算処理部６と、判定した結果のモニタへの表示やプリンタへの印刷あるいは操業コンピュータへの伝送を行う結果出力部７を有する。
【００１９】
画像入力部４には、走行材の走行速度が変化しても移動方向に均一な分解能で信号を取り込むためのＰＬＧなどのライン信号３も入力して、走行材の走行量に同期して信号を取り込み、データ記憶部５の画像データ記憶部５１に記憶する。
【００２０】
演算処理装置６は、明暗領域抽出部６１、特徴量算出部６２、欠陥分類部６３、小領域毎の重み付け個数算出部６４、小領域毎の品質等級判定部６５，および鋼板全体の品質等級判定部６６とを有する。明暗領域抽出部６１は、画像データ記憶部５１から画像データを読み込み、予め設定したしきい値によって、走行材表面の地合部分（健全部）に対して、明るい部分と暗い部分を示す領域、すなわち明欠陥候補領域と暗欠陥候補領域を抽出する。特徴量算出部６２は、抽出された欠陥候補領域毎に、材料表面上の発生位置や寸法特徴量（形状に関する特徴量）、輝度特徴量（濃淡に関する特徴量）を算出する。
【００２１】
欠陥分類部６３は、算出された特徴量に基づいて、欠陥種分類用ロジック５２を参照して欠陥の種類を判定する。欠陥種分類用ロジック５２は、欠陥サンプル等を用いて、特徴量の値を使って検査員の判定結果に合致するように、予め手動または自動的に作成されて、データ記憶部５に記憶されている。
【００２２】
小領域毎の重み付け個数算出部６４は、走行材の全領域を小領域に分割して、その小領域毎に明欠陥および暗欠陥の個数をそれぞれ算出する。この際、単純な個数でなく、欠陥種類毎に定められた重み係数で重み付けをした重み付け個数を算出する。なお、欠陥種類毎の重み付け係数は予め設定され、重み付け係数データ記憶部５３に記憶される。小領域毎の品質等級判定部６５は、小領域毎の重み付け明欠陥個数および重み付け暗欠陥個数の値によって、小域毎に表面品質を判定する。鋼板全体の品質等級判定部６６は、小領域毎の表面品質結果を統合して、走行材全領域の表面品質を判定して、結果を結果出力部７に出力する。なお、表面品質の判定は、予め設定されて、データ記憶部に記憶された等級判定用ロジック記憶部５４を参照して行う。
図２は、本発明に係る走行材の表面品質判定装置を用いた表面品質判定方法の処理手順例を示す図である。
【００２３】
まず、走行する鋼板表面を撮像した画像において、地合部分（健全部）より明るい部分(明欠陥候補領域)および暗い部分(暗欠陥候補領域)を、それぞれ予め設定した明部分しきい値および暗部分しきい値によって抽出する（Step 1）。明欠陥候補領域と暗欠陥候補領域をそれぞれ別個に抽出するのは、後述するように、軽欠陥を明軽欠陥と暗軽欠陥に分けて個別に処理するためである。明部分しきい値および暗部分しきい値は、それぞれ１つずつでもよいが、抽出した欠陥を輝度レベルによって細かく分類する場合、これらのしきい値を２つあるいは３つ以上ずつなど複数設けてもよい。本発明では、重欠陥だけではなく、一般に輝度コントラストの低い軽欠陥も評価対象とするため、各しきい値は従来の表面検査方法に比べて低めに設定することになる。
【００２４】
次に、抽出した明欠陥候補領域および暗欠陥候補領域を、画像特徴量に基づいて、１つ以上の明欠陥、および１つ以上の暗欠陥に分類する（Step 2）。欠陥の有害度は、欠陥の寸法と輝度に密接に関連するので、画像特徴量としては、少なくとも寸法特徴量（欠陥の長さ、幅、面積など）と、輝度特徴量（欠陥部分の平均輝度、最大輝度など）を含めるのが適当であるが、この他にも対象欠陥の特性に応じて、欠陥の形状や発生位置などに関する特徴量を適宜含めるようにするとよい。
【００２５】
軽欠陥は、一般に欠陥サイズが非常に小さい場合が多く、輝度コントラストも低い傾向にあるので、画像特徴量によってその種類を正確に分類することは困難である。しかしながら、同じ発生原因で生じた軽欠陥は、欠陥の寸法や輝度などの特徴量にバラツキはあるものの、欠陥の極性（明欠陥と暗欠陥の種別）は同一となる。本発明はこの点に着目し、軽欠陥を明欠陥と暗欠陥に分類して、両者を別個に処理することにより、発生原因の異なる軽欠陥を混同して評価しないようにしている。分類した各欠陥にはその有害度に応じて、あらかじめ重み係数を定義しておく。
【００２６】
たとえば、明欠陥Ａ（重み係数＝10）、明欠陥Ｂ（重み係数＝7）、明欠陥Ｃ（重み係数＝7）、明欠陥D（重み係数＝5）、明欠陥Ｅ（重み係数＝4）、明欠陥Ｆ（重み係数＝3）、明欠陥Ｇ（重み係数＝1）、のように分類する（暗欠陥についても同様）。
【００２７】
次に、鋼板表面を幅W×長さLの所定寸法の小領域に分割し、各小領域内で明欠陥数および暗欠陥数の重み付け加算（欠陥種類毎の個数に重み付け係数を乗算し、欠陥の全種類について加算した値であり、本明細書では重み付け個数と記すを個別に行う（Step 3）。ここで小領域の幅Ｗおよび長さＬは、当該検査材料における軽欠陥の空間的発生分布、すなわち、軽欠陥が密集して発生する場合の発生部分の幅および長さの最小値に応じて適当な値に設定する。小領域の幅Ｗや長さＬの値が小さすぎると、小領域内の軽欠陥数が少なくなり、過誤検出が懸念される。また逆に幅Ｗや長さＬの値が大きすぎると、軽欠陥の発生分布の面積が小さいときにこれを見逃す恐れがある。
【００２８】
たとえば、板幅1000mmで板長さが2000mの鋼板で、予想される軽欠陥発生部分の幅と長さがそれぞれ100〜1000mm（全幅）、10〜2000m（全長）の場合、ＷおよびＬの値としてそれぞれ、100mm程度、 10m程度（予想される軽欠陥発生部分の最小値程度）が適当である。このように、最小値に設定しておけば、最小値以上の面積に分布して発生した場合にも、２つ以上の小領域で検知できるので問題ない。軽欠陥の中でも有害度の大きいものと小さいものがあり、各小領域内でこれらを一括して単純に加算すると妥当な判定結果が得られない。本発明では、上記のように明欠陥、暗欠陥のそれぞれの軽欠陥を有害度に応じて細かく分類し、これらを有害度に応じた重み係数を掛けて加算しているので、信頼性の高い品質判定が可能になる。
【００２９】
次に、各小領域の品質等級を、明欠陥および暗欠陥の重み付け個数に基づいて判定する（Step 4）。たとえば５段階に等級付けを行う場合、明欠陥および暗欠陥の重み付け個数がともに大きいときに等級５、ともに小さいときに等級１、その中間のときに等級４〜２とする、などあらかじめ決めておく。
【００３０】
最後に、各小領域の品質等級に基づいて鋼板の表面品質を判定する（Step 5）。すなわち、Step 4で判定した各小領域の品質等級の鋼板表面上の分布に基づいて、鋼板表面の不適合部分とその程度を判定する。また、この判定結果を基に、鋼板全体の合否判定を行うことも可能である。
【００３１】
以上の説明では、鋼板表面の単一の画像を処理する場合について述べたが、鋼板表面の同一部分を受光角度の異なる２種類以上のカメラで撮像し、複数のカメラから得られた表面画像を処理するようにしてもよい。この場合、各カメラ画像のそれぞれに対し、明欠陥と暗欠陥が得られるので、欠陥の種類の判定には有利となる。
【００３２】
また以上の説明では、鋼板の表面を検査する場合について述べたが、本発明の対象は鋼板に限定されるものではなく、アルミ板などの非鉄金属や紙、フィルムなどの表面検査にも適用することが可能である。
【実施例】
【００３３】
図３は、本発明の一実施例における処理手順例を示す図である。本実施例は、溶融亜鉛鍍金鋼板の製造ラインに適用するもので、対象とした鋼板の幅は800〜1500mm、長さは800〜3000ｍである。
【００３４】
走行する鋼板をカメラで撮像し、得られた画像に対して明暗それぞれ１つずつのしきい値によって欠陥を抽出し（Step 11）、欠陥面積、欠陥部ピーク輝度、欠陥部平均輝度を含む多数の特徴量を用いて、欠陥種分類用ロジックを用いて、１８種の明欠陥および１８種の暗欠陥に分類する（Step 12）。分類した各欠陥には、その有害度に応じて１〜12の重み係数を図４に示すように予め設定しておく。鋼板表面を幅200mm×長さ20mの小領域に分割して、各小領域内で８種の明欠陥（明欠陥Ｋ〜明欠陥Ｒ）の数にそれぞれ重み係数を掛けて明欠陥重み付け個数を計算する。
【００３５】
また同様に、８種の暗欠陥（暗欠陥ｋ〜暗欠陥ｒ）の数にそれぞれ重み係数を掛けて暗欠陥重み付け個数を計算する（Step 13）。本実施例では、欠陥重度が６以上の欠陥を重欠陥、５以下の欠陥を軽欠陥とみなし、重欠陥は１個でも発生すると有害、軽欠陥は密集して発生した場合のみ有害として処理する。欠陥発生密度の評価に重度５以下の欠陥だけを対象にしたのはこのためである。得られた明軽欠陥の重み付き個数S1と暗軽欠陥の重み付き個数S２の範囲によって、小領域の等級を等級０〜等級５まで６分類する（Step 14）。
【００３６】
等級判定用ロジックの具体例を図５に示す。ここでＰ１〜Ｐ５およびＱ１〜Ｑ５はそれぞれ明欠陥および暗欠陥の発生密度評価しきい値である。また、等級０は無害レベル、等級１〜３は、鋼板の用途によっては有害となるレベル、等級４〜５は鋼板の用途に関わらず有害となるレベルである。鋼板の各小領域に対し、重欠陥が１つ以上あるもの、あるいは軽欠陥等級が４以上（用途によっては１以上）のものは有害として下工程で除去する（Step 15）。本方法により、搬送ロールの不具合による軽欠陥、微細なカキ疵などを早期に検出可能となり、品質管理上、非常に有効となる。
【００３７】
上記Step 15では、たとえば、鋼板全体で重欠陥が３個以上ある場合、あるいは、軽欠陥等級が３以上の小領域が10個以上ある場合に、その鋼板を不良と判定するようにしてもよい。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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