(57)【要約】【課題】    アルミニウム合金鋳造棒などの表面の微小な凹凸や、前記各種汚れなどを、実際の鋳造棒の表面欠陥（表面疵）と識別できる、アルミニウム合金棒材の欠陥検査方法を提供することを目的とする。【解決手段】    製造されたアルミニウム合金棒材の表面欠陥を検査する方法において、棒材Ｓ表面の汚れを洗浄した後に、更に、棒材Ｓ表面の輝度測定をＣＣＤカメラ１００により行い、このＣＣＤカメラ１００による画像解析の際に、隣り合う一群の画素同士の中で、各画素の測定輝度から隣り合う画素同士の輝度平均値を各々求めるとともに、これら求められた各輝度平均値を互いに比較しあい、これら比較した輝度平均値の減少率が設定値より大きいものを表面欠陥品と識別する一方、前記減少差が設定値より小さいものを良品として識別することである。【選択図】    図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
製造されたアルミニウム合金棒材の表面欠陥を検査する方法において、棒材表面の汚れを洗浄した後に、更に、棒材表面の輝度測定をＣＣＤカメラにより行い、このＣＣＤカメラによる画像解析の際に、隣り合う一群の画素同士の中で、各画素の測定輝度から隣り合う画素同士の輝度平均値を各々求めるとともに、これら求められた各輝度平均値を互いに比較しあい、これら比較した輝度平均値の減少率が設定値より大きいものを表面欠陥品と識別する一方、前記減少差が設定値より小さいものを良品として識別することを特徴とするアルミニウム合金棒材の表面欠陥検査方法。
【請求項２】
前記設定値より大きい輝度平均値の減少率が、前記互いに隣り合う一群の画素における２以上の輝度平均値で連続して生じるものを表面欠陥品として識別する請求項１に記載のアルミニウム合金棒材の表面欠陥検査方法。
【請求項３】
前記アルミニウム合金棒材がアルミニウム合金鋳造棒である請求項１または２に記載のアルミニウム合金棒材の表面欠陥検査方法。
【請求項４】
前記表面欠陥検査方法が、アルミニウム合金鋳造棒を鋳造し、この鋳造棒を外削加工した後、鋳造棒の表面と内部との欠陥を検査および選別して、熱間鍛造し、アルミニウム合金鍛造材を製造する工程に適用されるものであり、アルミニウム合金鋳造棒を鋳造してから、前記鋳造棒の欠陥検査および選別までを自動的に行なうに際し、鋳造棒の内部欠陥検査を超音波探傷により行なうとともに、鋳造棒表面の汚れを拭き取ったのちの鋳造棒の表面欠陥検査を前記ＣＣＤカメラにより行い、前記外削加工に伴う鋳造棒表面の凹凸を鋳造棒表面の汚れとして、鋳造棒の実際の表面欠陥と識別する請求項１乃至３のいずれか１項に記載のアルミニウム合金棒材の表面欠陥検査方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、鍛造材用のアルミニウム合金鋳造棒や、アルミニウム合金鍛造棒など、アルミニウム合金棒材の表面欠陥検査方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
以下に、アルミニウム合金棒材の内、鍛造材用のアルミニウム合金鋳造棒の場合を例にとって説明する。近年、自動車の燃費向上の観点からの車体軽量化のために、サスペンション部品（以下、足回り部品とも言う）に代表される、アルミニウム合金製鍛造部品が用いられるようになっている。このようなアルミニウム合金製ロアーアームあるいはアッパーアーム類のサスペンション部品は、アルミニウム合金を溶製した鋳造棒を熱間鍛造して製造される。前記自動車車体の軽量化に伴うこれらアルミニウム合金製サスペンション部品の採用拡大に伴い、アルミニウム合金鋳造棒を熱間鍛造する大型の生産ラインでは、月産数十万本にものぼるサスペンション部品を生産する。
【０００３】
これらサスペンション部品の大型生産ラインでは、生産効率化のために、かなりの部分までが自動化されている。例えば、このような大型生産ラインは、特許文献１などにも開示されている通り（全体構成は別途詳細を後述する）、アルミニウム合金の鋳造は、比較的小径の鋳造棒を複数本、平行して、連続的に鋳造して行なわれ、これらの鋳造棒を連続的に短尺に切断して、外削加工（面取り加工）した後、均質化熱処理を経て、熱間鍛造される。この際、代表的には、アルミニウム合金鋳造棒を鋳造してから、均質化熱処理される前までが自動化されている。
【０００４】
このような自動車サスペンション部品の大型生産ラインにおいて、保安部品であるサスペンション部品の品質保証上、鍛造後の製品だけではなく、鍛造前の鋳造棒の表面と内部との欠陥を検査および選別することが不可避である。
【０００５】
通常、鋳造棒の内部欠陥検査は、非破壊による検査方法として、超音波探傷により行なうことができ、この超音波探傷は、従来から種々の分野の製造ラインで、検査、選別の自動化（機械化）が行なわれている。しかし、アルミニウム合金鋳造棒の表面欠陥（キズ）は、常法による超音波探傷では検査できない。このため、鋳造棒の表面欠陥を検査するための別な検査手段が必要となる。
【０００６】
近年では、この製品表面の非破壊検査手段として、ＣＣＤカメラによる製品表面の画像解析が用いられている。例えば、丸棒鋼の端部研削ラインでの、研削鉄粉の付着による丸棒鋼本数のカウントミスを無くすために、ＣＣＤカメラを用いた例が公知である（特許文献２参照）。この例では、ＣＣＤカメラで丸棒鋼の端部研削装置の全体を撮影して、画像中の丸棒鋼の色を画像解析装置に記憶させ、丸棒鋼に相当する色が、画像中の規定本数カウント範囲内に、規定面積以上存在するかどうかで、丸棒鋼の存在を識別している。
【０００７】
また、製品表面の欠陥検査としては、鋼板の酸洗ラインにおいて、ＣＣＤカメラで、鋼板表面に残存する酸化スケールを伴う表面疵を判別し、疵除去装置に送って処理することが公知である（特許文献３参照）。この例では、ＣＣＤカメラと高速画像解析装置を組合せた従来の疵検査装置では、疵の検出精度が十分でなく、疵の見逃しを無くそうと判定基準を厳しくすると、本来除去する必要のない表面の模様まで除去すべき疵と判定してしまう問題が指摘されている。
【０００８】
このため、特許文献３では、冷間圧延後に疵として残存する有害な表面疵のみを、酸洗段階で見逃しなく確実に検出するために、コイルの幅方向及び長手方向の分解能が１０００μｍより細かい、高解像度の可視光ＣＣＤカメラを用いることが好ましいことを開示している。また、このような判定を、一次判定だけではなく、一次判定装置が除去すべき疵の疑いがあると判断した部位の画像データについて、疵除去を実施するかどうかを最終判定する高精度な二次判定装置とを有する疵検査装置が好ましいことを開示している。
【特許文献１】特開２００３−１９５３３号公報 (請求項、段落００１６〜００３０、        図１、図２)
【特許文献２】特開２００３−２２０５３２号公報 (請求項、図１)
【特許文献３】特開平２００４−１６０５１１号公報 (請求項、段落００１８、図２)
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
前記した特許文献１では、鋳造棒の欠陥検査として、超音波探傷しか開示しておらず、超音波探傷のみでは、前記した鋳造棒表面の欠陥検査が不備となる。このため、この鋳造棒表面の欠陥検査に対して、ＣＣＤカメラを用いることが有効である。
【００１０】
しかし、アルミニウム合金鋳造棒の鍛造ラインにおける鋳造棒表面の欠陥検査工程においては、上記ＣＣＤカメラを用いたとしても、鋳造棒表面の微小な凹凸や、水分、油汚れなどを、実際の鋳造棒の数百μｍ〜数十ｍｍ程度の表面欠陥（表面疵）とに識別する必要がある。
【００１１】
即ち、これら実際の表面欠陥がある鋳造棒は、不良品として、スクラップとして再溶解されるか、表面をキズ取り加工（再手入れ）される。その一方で、表面に、上記のように、外削加工による微小な凹凸が付与されるか、前記水分、油汚れなどの各種汚れが付着した鋳造棒は、品質上何ら問題は無いので、良品として、次の熱処理工程に送られる必要がある。このような良品を鋳造棒の実際の表面欠陥と識別してしまうと、外削加工による微小な凹凸が付与されるか、前記水分、油汚れなどの各種汚れが付着した鋳造棒は大多数にのぼるので、自動車サスペンション部品の自動化された大型生産ラインの歩留りや生産効率を著しく阻害することとなる。
【００１２】
外削加工によって付与される鋳造棒表面の凹凸や、鋳造棒表面の汚れを図９に示す。図９において、図９（ｅ）が外削加工によって付与される鋳造棒表面の微小で浅く規則的な凹凸である。また、図９（ｆ）が工程途上や欠陥検査に先立つ水洗浄によって鋳造棒表面に付着した水滴、あるいは、洗浄によっても除去仕切れずに残留した微粉切屑や切削油等の付着物である。本発明では、これらを総称して、鋳造棒表面の「汚れ」と言う。
【００１３】
実際の鋳造棒の表面欠陥も図９（ａ）〜（ｄ）に示す。実際の鋳造棒の表面欠陥とは、以下に示すように、多種の種類からなる表面欠陥である。
図９（ａ）：巻き込み（鋳造中に酸化物や介在物などを巻き込んでついた凹状表面疵）。
図９（ｂ）：チギレ（鋳造中にアルミ表面が剥離した凹状表面疵）。
図９（ｃ）：引張あるいはふくれ（鋳造中にアルミ表面についた深いすりキズや、鋳造中にアルミ表面にガスが巻き込まれて生じた凹状表面疵）などの鋳造に伴う表面欠陥。
図９（ｄ）：前記外削加工の際についた加工疵。
【００１４】
これに対して、前記特許文献３では、鋼板表面に残存する酸化スケールを伴う表面疵の検出精度を向上させるために、分解能が１０００μｍより細かい高解像度の可視光ＣＣＤカメラを用いている。
【００１５】
しかし、アルミニウム合金鋳造棒表面の欠陥検査において、前記特許文献３のような、分解能がより細かい高解像度の可視光ＣＣＤカメラを用いた場合、事前の外削加工によって付与される鋳造棒表面の微小で規則的な凹凸や、鋳造棒表面の汚れを、鋳造棒の実際の表面欠陥と識別してしまう問題が生じる。即ち、前記特許文献３でいみじくも指摘されている、疵の見逃しを無くそうと判定基準を厳しくして、本来除去する必要のない図６（ｅ）や（ｆ）の表面の模様まで除去すべき疵と判定してしまう問題が生じる。
【００１６】
本発明はこのような課題を解決するためになされたものであって、アルミニウム合金鋳造棒の鍛造ラインにおいて、上記鋳造棒表面の微小な凹凸や、前記各種汚れなどを、実際の鋳造棒の表面欠陥（表面疵）と識別できる、アルミニウム合金鍛造材製造工程における鋳造棒、あるいはその他のアルミニウム合金棒材の表面欠陥検査方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１７】
この目的を達成するために、本発明の表面欠陥検査方法の要旨は、製造されたアルミニウム合金棒材の表面欠陥を検査する方法において、棒材表面の汚れを洗浄した後に、更に、棒材表面の輝度測定をＣＣＤカメラにより行い、このＣＣＤカメラによる画像解析の際に、隣り合う一群の画素同士の中で、各画素の測定輝度から隣り合う画素同士の輝度平均値を各々求めるとともに、これら求められた各輝度平均値を互いに比較しあい、これら比較した輝度平均値の減少率が設定値より大きいものを表面欠陥品と識別する一方、前記減少差が設定値より小さいものを良品として識別することである。
【００１８】
上記要旨において、更に、表面欠陥検査精度を上げるためには、前記設定値より大きい輝度平均値の減少率が、前記互いに隣り合う一群の画素における２以上の輝度平均値で連続して生じるものを表面欠陥品として識別することが好ましい。
【発明の効果】
【００１９】
本発明では、上記要旨の通り、ＣＣＤカメラによる輝度測定結果の画像解析の際に、隣り合う画素同士の輝度平均値に基づき、表面欠陥品と良品、即ち、棒材の表面欠陥と、棒材表面の汚れや模様とを識別する。
【００２０】
通常、この種表面欠陥の検出に用いられる、ＣＣＤカメラによる輝度測定結果の画像解析は、２値化処理に基づく、各画素の色信号レベルや画素数による表面欠陥の識別である。
【００２１】
しかし、このような通常用いられる画像解析では、前記外削加工に伴う鋳造棒表面の凹凸や鋳造棒表面の汚れ（以下、単に、表面汚れや模様、あるいは良品とも言う）を、鋳造棒の実際の表面欠陥（以下、単に、表面欠陥あるいは不良品とも言う）と区別して、識別乃至判別することができない。
【００２２】
これに対して、本発明による、隣り合う画素同士の輝度平均値に基づく識別、あるいは、隣り合う画素同士の輝度平均値差（減少率）に基づく解析によれば、表面欠陥品と良品、即ち、棒材の表面欠陥と棒材表面の汚れや模様とを精度良く識別することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
本発明の実施形態について、以下に図面を参照して詳細に説明する。
先ず、図７、８を用いて、前提となるアルミニウム合金鍛造部品（サスペンション部品等）の大型製造ライン（アルミニウム合金鋳造棒の鍛造ライン）を説明する。図７は製造ラインの全体構成図であり、図８はアルミニウム合金鍛造部品の製造工程を示すフローチャートである。なお、これらは前記特許文献１に開示されたものである。
【００２４】
図７に示すように、アルミニウム合金鍛造部品（以下、鍛造部品とも言う）の製造装置１は、先ず、アルミニウム合金鋳造棒を製造するラインとして、アルミニウム地金と必要な添加元素等を溶解する溶解炉２と、合金成分組成の微調整を行う保持炉３と、脱ガス処理を行う脱ガス処理装置４と、脱ガス後の溶湯からビレットＢを連続して鋳造する連続鋳造機５とからなる。
【００２５】
ここで、連続鋳造機５は、タンディッシュ５２と鋳型５３とを有し、脱ガス後の溶湯が樋５１からタンディッシュ５２に注がれる構成を有している。連続鋳造機５は、タンディッシュ５２に注がれた溶湯を鋳型５３に導入し、ビレットＢを連続して鋳造する。
【００２６】
次ぎに、アルミニウム合金鋳造棒（ビレット）Ｂは、走行切断機６によって、長尺鋳造棒Ｌに走行切断され、長尺鋳造棒Ｌは、短尺切断機７によって、更に複数の短尺鋳造棒Ｓに短尺切断される。
【００２７】
走行切断機６は、レール６１上をビレットＢの引抜き方向に同じ速度で走行可能な切断部６２を有し、切断部６２は、ビレットＢを保持する図示しない保持部とビレット切断用のカッタ６３とを備えている。走行切断機６の切断部６２は、走行しながら、ビレットＢを目標長さの近傍で保持しつつ、ビレットＢの切断を開始する。そして、ビレットＢを切断したら、ビレットＢの保持を解除すると共に、初期位置に戻り、次のビレットＢの切断に備える。このような走行切断機６を用いることにより鋳造工程をストップさせることなく長尺材Ｌを得ることができる。一方、短尺切断機７は、一本の長尺材Ｌを所定長さを有する多数本の短尺鋳造棒Ｓに切断する装置であり、固定式のものが用いられている。
【００２８】
８は短尺鋳造棒Ｓ表面の切削加工処理を行なう外削用加工機である。外削用加工機８は、短尺鋳造棒Ｓの長手方向の両端部の２０〜３０ｍｍの間を外削加工する。この外削を行うことにより、ピーリングの際の短尺鋳造棒Ｓの把持を容易にするとともに、ピーリング用の切削バイトによる削り出しを容易にしている。この外削加工は、後に行われる鍛造加工工程において、短尺鋳造棒Ｓの両端部に割れ等の鍛造欠陥が発生することを未然に防止する効果も有している。この外削加工の際に付与される短尺鋳造棒Ｓ表面の凹凸（模様）が、検査工程において、表面欠陥として判別されると、前記した通り、工程の歩留りや効率を大幅に低下させる。
【００２９】
９は、外削後の短尺鋳造棒Ｓをピーリングするピーリング装置である。ピーリング装置９は、外削後の短尺鋳造棒Ｓの両端部を把持する把持部と、短尺鋳造棒Ｓの表面の偏析層を旋削する切削用バイトとを含んで構成されている。
【００３０】
１０が、ピーリング後の短尺鋳造棒Ｓの表面および内部の欠陥を検査する工程である。この工程では、短尺鋳造棒Ｓの内部欠陥検査は、公知の超音波探傷により行なう。即ち、短尺鋳造棒Ｓに超音波を照射し、その反射波などを測定して、きずや、内部欠陥の有無等を調べる。図示しないが、より具体的には、流水で満たされた水槽と、水槽に対してスライド可能に構成された超音波センサ、及び、所定の制御装置とから構成されている。超音波センサは、流水で満たされた水槽内に搬送コンベア８１により一本ずつ搬入される短尺鋳造棒Ｓの長手方向に沿ってスライドしながら超音波を照射して、短尺鋳造棒Ｓの探傷検査を行う。
【００３１】
一方、この検査工程１０では、例えば上記超音波探傷後に、短尺鋳造棒Ｓの表面欠陥検査をＣＣＤカメラにより行う。検査工程の中での超音波探傷とＣＣＤカメラ検査の順序は、鋳造棒に対して、超音波探傷の次ぎにＣＣＤカメラ検査を行なうことが好ましい。
【００３２】
この際、鋳造棒表面の汚れを拭き取ったのちに、鋳造棒表面のデジタル映像をＣＣＤカメラにより撮影し、この画像を解析し、後述する通り、前記外削加工に伴う鋳造棒表面の凹凸と鋳造棒表面の汚れとを、鋳造棒の実際の表面欠陥と区別して、良品として判別する。良品として判別された鋳造棒はロボット９１などの自動選別装置によって、連続加熱炉１２に搬送される。一方、この検査工程において、所定の基準を満たさなかったものは、自動選別装置によって、スクラップとして除去され、溶解原料として再利用される。
【００３３】
１１は、上記検査後の所定の基準を満たしている短尺鋳造棒Ｓに対して熱処理をする連続加熱炉であり、１２は、この熱処理後の短尺鋳造棒Ｓをプレス加工する鍛造装置１２である。鍛造装置１２は、複数のプレス金型、例えば、素材を曲げる曲げ加工用金型や、粗成形鍛造用の金型であるバスタ用金型及びブロッカ用型、最終形状に仕上げるための金型であるフィニッシャ用金型を有して構成されている。
【００３４】
このように、アルミニウム合金鍛造部品の製造装置１は、連続鋳造機５から、検査工程１０における自動選別装置までが、少なくとも自動化されている。そして、このような自動車サスペンション部品の大型生産ラインにおいて、保安部品であるサスペンション部品の品質保証上、鍛造後の製品だけではなく、鍛造前の鋳造棒の表面と内部との欠陥を検査および選別することが不可避である。
【００３５】
このような製造装置１による鍛造部品の製造工程について図８のフローチャートに従って以下に説明する。まず、ステップＳ１として、溶解炉２にアルミニウム地金や前記のスクラップ材等の原材料と合金成分元素を投入し、これらを溶解させて、所定の合金成分組成となるように調整したアルミニウム合金の溶湯を形成させる。
【００３６】
次に、ステップＳ２として成分組成調整・除滓精錬・脱ガス処理を行う。この工程は、溶解炉２において、溶湯中に微量のフラックスを添加し、除滓のための精錬処理を行なう。さらに、その後に、溶湯を、保持炉３を介して、脱ガス処理装置４に導入し、溶湯中に溶解している水素ガスを除去する。ここで水素ガスの除去には、窒素ガスやアルゴンガスによる回転脱ガス処理などの公知の方法が採られている。また、保持炉３においては、溶湯の温度調整も行われる。
【００３７】
続くステップＳ３である連続鋳造において、アルミニウム合金の溶湯が連続鋳造機５において凝固させられてビレットＢとして引抜きされる。引抜きされたビレットＢは、鋳造コンベア５４で案内されて次工程の走行切断機６へと送られる。
【００３８】
ステップＳ４においてビレットＢは、長尺材Ｌに走行切断される。走行切断は前記の走行切断機６により行われ、切断して得られる長尺材Ｌは、クロスコンベア７１に送られる。このクロスコンベア７１は、ビレットＢを直交方向に搬送するものであり、クロスコンベア７１により搬出された長尺材Ｌは、ストックコンベア７２に一旦ストックされる。そして、ストックコンベア７２にストックされた長尺材Ｌは、短尺切断機７に向けて一本ずつ払い出される。なお、ステップ
Ｓ４において走行切断される長尺材Ｌの長さを、後に説明する短尺鋳造棒Ｓの長さの整数倍とする（切り代分を含む）と、端材の発生を防止することができ、材料歩留まりを向上させることができる。
【００３９】
さらに、ステップＳ５において長尺材Ｌは、短尺切断機７により鍛造部品の寸法形状に応じて予め決定された長さの短尺鋳造棒Ｓ（例えば長さ２０〜７０ｃｍ）に短尺切断される。本実施形態では、この段階でアルミニウム合金を短尺鋳造棒Ｓに切断することにより、後の処理の効率化を図っている。
【００４０】
短尺切断した短尺鋳造棒Ｓは、搬送コンベア８１により搬送され、外削用加工機８で外削処理を施された後に、ステップＳ６としてピーリング装置９でピーリングされる。
【００４１】
ピーリング後の短尺鋳造棒Ｓは、搬送コンベア８１により、欠陥検査工程１０に搬送される。欠陥検査工程１０に搬送された短尺鋳造棒Ｓは、前工程で表面に付着した微粉切屑や切削油等の付着物が工業水で洗浄して取り除かれる。この後、欠陥検査が行われ（ステップＳ７）、所定の基準を満たした短尺鋳造棒Ｓは、ロボット９１により図示しない収容容器に積載されて、次工程に搬送される。
【００４２】
そして、ステップＳ８の均質化処理と、ステップＳ９の鍛造のための加熱が、連続式加熱炉１１により行われる。なお、ステップＳ８の均質化処理と、ステップＳ９の鍛造のための加熱が熱処理工程に相当する。
【００４３】
（ＣＣＤカメラによる表面欠陥検査）
以下に、図１を用いて、検査工程１０における、短尺鋳造棒ＳのＣＣＤカメラによる表面欠陥検査の態様を説明する。図１は、短尺鋳造棒ＳのＣＣＤカメラによる表面欠陥検査の態様を示す説明図である。
【００４４】
図１において、Ｓは検査対象である短尺鋳造棒、１００はＣＣＤカメラ、１０１は画像解析手段、１０２は画像モニタ−である。鋳造棒ＳとＣＣＤカメラ１００とは、図示しない回転、移動手段によって、相対的に回転、移動させられ、鋳造棒Ｓ表面の全周と全長に亙って、鋳造棒Ｓ表面が順次撮影される。
【００４５】
この際、ＣＣＤカメラによる表面欠陥検査に先立ち、鋳造棒Ｓ表面の、油、水滴、あるいはその他の汚れなどの、汚れと総称する鋳造棒表面の付着物を拭き取ることが必須である。
【００４６】
前記したように、ピーリング後、欠陥検査工程１０に搬送された短尺鋳造棒Ｓは、超音波探傷前にも、前工程で表面に付着した微粉切屑や切削油等の付着物が工業水で洗浄して取り除かれる。この際の表面に付着した水分が、そのまま多く残っていても、前記超音波探傷には影響ない。このため、欠陥検査工程１０では、先ず、前工程で表面に付着した微粉切屑や切削油等の付着物の水洗浄が行なわれた上で、内部欠陥検査のための超音波探傷が行なわれることが好ましい。
【００４７】
そして、この際の短尺鋳造棒Ｓ表面に付着した水分が、そのまま多く残っていては、ＣＣＤカメラによる表面欠陥検査に対しては、鋳造棒表面欠陥検出の誤差を生じやすいので、短尺鋳造棒Ｓ表面を拭き取り、残留する、水分や微粉切屑、あるいは切削油等の付着物を除去することが好ましい。したがって、検査工程１０として、本発明のように、超音波探傷とＣＣＤカメラとを併用する場合、内部欠陥検査のための超音波探傷後に、ＣＣＤカメラによる表面欠陥検査を行なうことが好ましい。
【００４８】
なお、このように、ＣＣＤカメラによる表面欠陥検査の前に、更に、短尺鋳造棒Ｓ表面を拭き取ったとしても、完全に拭き取れない水分その他の汚れによって、ＣＣＤカメラによる表面欠陥検査に誤差が生じる、という実情が本発明の課題でもある。
【００４９】
図２に、ＣＣＤカメラによる表面欠陥検査前の、短尺鋳造棒Ｓ表面の拭き取り手段を例示する。拭き取り手段は、短尺鋳造棒Ｓ表面に当接する不織布１０６とセルロース、ナイロンなどの材料から成る多孔性スポンジ１０５、樹脂板１０４とが、挟持治具１０７に、積層および挟持されている構成を有する。この拭き取り手段と短尺鋳造棒Ｓとは、矢印で示すように、相対的に移動および回転しながら当接しあい、短尺鋳造棒Ｓ表面に亙って、水分その他の汚れが除去される。
【００５０】
不織布１０６とスポンジ１０５とは吸水性を有し、また、スポンジ１０５は、不織布１０６に、拭き取りに必要な弾性を与える。樹脂板１０４は、不織布１０６とスポンジ１０５とに、短尺鋳造棒Ｓ表面の拭き取りに際して必要な剛性を与える。このように、拭き取り手段は、この拭き取り作業の自動化のためには、上記したような、短時間での効率的な拭き取りに必要な、吸水性、弾性、剛性を有する構成とすることが好ましい。
【００５１】
（画像解析）
ＣＣＤカメラ１００が撮像したこの鋳造棒Ｓ表面の映像は、画像解析手段１０１に入力されて解析される。以下に、前記鋳造棒表面の微小な凹凸や、前記各種汚れなどを、実際の鋳造棒の表面欠陥（表面疵）と識別できる画像解析方法（欠陥識別方法）について説明する。
【００５２】
一般的に、ＣＣＤカメラ１００がモノクロームカメラである場合には、画像解析手段１００は画像信号の輝度（明暗の濃度）信号レベルに注目し、ＣＣＤカメラ３がカラーカメラである場合には、画像解析手段１００は画像信号の輝度信号レベル及び色信号レベルに注目する。
【００５３】
しかし、ＣＣＤカメラによる画像解析に通常用いられる２値化処理による欠陥識別では、本発明において良品として識別しようとしている、前記外削加工に伴う鋳造棒表面の凹凸や鋳造棒表面の汚れ部分と、実際の表面欠陥との識別ができない。
【００５４】
（２値化処理）
通常、被検体表面の実際の欠陥部分は、そうでない正常な鋳造棒表面部分よりも輝度が小さくなる。従って、ある明暗の濃度レベルを設定し、ＣＣＤカメラ３の数値データに対して、２値化処理を行えば、被検体表面の実際の欠陥部分が強調された画像が得られることが想定される。
【００５５】
この２値化処理は、各画素の明暗の濃度（輝度差）が、小さい順に、例えば、０〜２５５の数値で表現されている場合であれば、０〜２５５の範囲のある一定の明暗の濃度値で区切り、この区切りの値又はそれよりも小さい値には、最も濃度の小さい黒の濃度数値「０」を付与し、この区切りの値よりも大きな値に対しては最も濃度の大きい純白の濃度数値「２５５」を付与し、すべての画素の濃度を２５５（純白）又は０（黒）の、いずれかの二つに区分して表現する手法である。即ち、撮影された画像中から一定レベル以上又は一定レベル以下の明暗の濃度（輝度差）を持つ画像のみを抽出する場合に用いられる画像処理方法の手法である。
【００５６】
（色信号レベルによる欠陥識別）
この２値化処理を基に、各画素の色信号レベルによる欠陥の識別は、例えば、最も高輝度の赤色を濃度が０とし、最も低輝度の黒色を濃度が２５５とし、この間にしきい値を設けて、識別する方法である。即ち、この区切りの値又はそれよりも小さい値の場合には、前記外削加工に伴う鋳造棒表面の凹凸や鋳造棒表面の汚れ部分と識別し、この区切りの値よりも大きな値の場合には、前記鋳造棒表面の実際の欠陥部分と識別する方法である。しかし、この方法では、上記区切りの値によらず、前記鋳造表面欠陥と汚れとでは、明瞭な色信号レベルの違いが無い（色信号レベルが重複している）こともあり、両者の識別が不明瞭となりやすい。
【００５７】
（画素数による欠陥識別）
この２値化処理を基に、画素数による欠陥の識別は、０〜２５５の範囲の、ある一定の明暗の濃度値で区切る上記２値化処理の上で、明暗の濃度数値「０」を付与された配列画素数によって、前記鋳造棒表面の実際の欠陥部分と、前記外削加工に伴う鋳造棒表面の凹凸や鋳造棒表面の汚れ部分とを識別する。例えば、この識別（区別）のために、明暗の濃度数値「０」を付与された配列画素数を２０以上と設定する。そして、互いに隣り合う（隣接する）明暗の濃度数値「０」を付与された一群の配列画素数が２０以上と多い場合に、前記鋳造棒表面の実際の欠陥部分と識別する。一方、前記外削加工に伴う鋳造棒表面の凹凸や鋳造棒表面の汚れ部分は、互いに隣り合う（隣接する）明暗の濃度数値「０」を付与された配列画素数が２０未満の少ない場合とする。
【００５８】
しかし、この画素数による識別方法でも、前記鋳造欠陥と汚れとの大きさに差がある場合には識別可能であるが、前記鋳造欠陥と汚れとの大きさに明確な差が無い（重複している）場合には、表面欠陥と識別することができないという問題もある。前記鋳造棒表面の実際の欠陥部分や、前記外削加工に伴う鋳造棒表面の凹凸や鋳造棒表面の汚れ部分は、そうでない正常な鋳造棒表面部分よりも明暗の濃度が小さく輝度（輝度信号レベル）が低くなる。
【００５９】
したがって、画像解析の前提として、以下に説明する隣接する画素同士の輝度差の平均値による識別を行わなければ、前記外削加工に伴う鋳造棒表面の凹凸や鋳造棒表面の汚れ部分と、実際の表面欠陥との識別ができない。
【００６０】
（一群の画素の測定輝度平均値による識別）
本発明でも、２値化処理が利用している、被検体表面の実際の欠陥部分が、そうでない正常な鋳造棒表面部分よりも輝度が小さくなる原理は利用する。ただ、この原理の利用に際して、隣り合う画素同士の輝度平均値を比較する点が特徴的である。
【００６１】
即ち、ＣＣＤカメラによる画像解析の際に、各画素の測定輝度から、隣り合う画素同士の輝度平均値を、互いに隣り合う一群の画素同士の中で各々求め、これら求められた各輝度平均値を互いに比較しあい、これら比較した輝度平均値の減少率が設定値より大きいものを表面欠陥品と識別する一方、前記減少差が設定値より小さいものを良品として識別する。
【００６２】
この隣り合う画素同士の輝度平均値を比較する識別方法は、前記外削加工に伴う鋳造棒表面の凹凸や鋳造棒表面の汚れ部分と、実際の表面欠陥とでは、これらの大きさにはよらず、測定された各画素の輝度において、隣り合う画素同士の輝度平均値に、より大きな差が生じる特徴がある点を利用している。
【００６３】
即ち、被検体表面の実際の欠陥部分も、前記外削加工に伴う鋳造棒表面の凹凸や鋳造棒表面の汚れ部分も、同様に、正常な鋳造棒表面部分よりも輝度が小さくなる。但し、実際の表面欠陥の方は、前記隣接し合う画素同士の各測定輝度平均値の差が、前記外削加工に伴う鋳造棒表面の凹凸や鋳造棒表面の汚れのそれよりも、より大きくなる。言い換えると、実際の表面欠陥における隣接し合う画素同士の輝度平均値は、複数の（一群の）隣接し合う画素同士の輝度平均値の比較において、急峻（急激に）変化する。これに対して、前記外削加工に伴う鋳造棒表面の凹凸や鋳造棒表面の汚れのそれは、この変化が緩やかであるという、互いの明瞭な傾向の差がある。
【００６４】
したがって、前記した鋳造−鍛造条件や、鋳造−鍛造工程条件毎に、上記傾向の差をつかんで、設定値（しきい値）を決定し、これら比較した輝度平均値の減少率（輝度平均値の差）が設定値より大きいものを、表面欠陥と識別する一方、比較した輝度平均値の減少率が設定値より小さいものを、表面汚れや外削加工に伴う鋳造棒表面の凹凸、即ち良品と識別すれば、両者の判別、選別を容易に、かつ精度良く行なうことができる。
【００６５】
この本発明方法を図を用いて、より具体的に説明する。図３（ａ）、（ｂ）は、ＣＣＤカメラによる画像解析の際の、互いに直線的に隣り合って並ぶ多数の画素の内、一群の（４個の）画素を、各々部分的に、かつ模式的に例示している。図３（ａ）、（ｂ）において、各画素の測定輝度例えば、互いに直線的に隣り合って並ぶ画素を、左から順にＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄとし、図３（ａ）では、各測定輝度が、Ａは２５５、Ｂも２５５、Ｃは１２５、Ｄは０とする。また、図３（ｂ）では、各測定輝度が、Ａは２５５、Ｂも２５５、Ｃは１２５、Ｄは０とする。
【００６６】
そして、前記隣接し合う画素同士の輝度平均値の減少率のしきい値を１２５以上と設定し、このしきい値以上が表面欠陥部分であると設定し、前記外削加工に伴う鋳造棒表面の凹凸部分や鋳造棒表面の汚れ部分は、このしきい値未満と設定する。
【００６７】
図３（ａ）の場合、隣接し合うＡとＢとの各輝度を平均した値は２５５、隣接し合うＢとＣとの各輝度を平均した値は１９０、ＣとＤとの各輝度を平均した値は６２．５となる。また、ＡとＢとの輝度平均値と、ＢとＣとの輝度平均値との減少率（差）は６５、ＢとＣとの輝度平均値と、ＣとＤとの輝度平均値との減少率は１２７．５となる。更に、ＡとＢとの輝度平均値と、ＣとＤとの輝度平均値との差は１９２．５となる。したがって、前記しきい値が１２５以上となるのは、ＢとＣとの輝度平均値と、ＣとＤとの輝度平均値との間、即ち、ＢとＣとの間である。この点、ＡとＢとは各輝度や両者の輝度の平均値も高く、正常域であるので、これよりも、前記しきい値以上に輝度平均値の減少率が大きいＣとＤとの領域が、表面欠陥部分と識別される。
【００６８】
但し、実際には、このＣとＤとの領域は表面欠陥ではなく、汚れである。したがって、この方法でも、しきい値の設定にもよるし、２値化よりは誤差は少なくなるものの、まだ検出精度が不足する場合がある。
【００６９】
このため、更に、表面欠陥検査精度を上げるためには、前記しきい値１２５より大きい輝度平均値の減少率が、前記互いに隣り合う一群の画素における２以上の輝度平均値で連続して生じるものを表面欠陥品として識別することが好ましい。即ち、一つでも輝度平均値の減少率が前記しきい値１２５より大きいか否かでの識別ではなく、２個以上の輝度平均値の減少率が連続して前記しきい値１２５より大きいか否かで識別することが好ましい。
【００７０】
これによれば、図３（ａ）の場合、前記しきい値が１２５以上となるのは、一回のみであるので、良品と識別される。これに対して、図３（ｂ）では、各測定輝度が、Ａは２５５、Ｂも２５５、Ｃは１２５、Ｄは０である。隣接し合うＡとＢとの各輝度を平均した値は２５５、隣接し合うＢとＣとの各輝度を平均した値は１２７．５、ＣとＤとの各輝度を平均した値は０となる。そして、ＡとＢとの輝度平均値と、ＢとＣとの輝度平均値との減少率（差）は１２７．５、ＢとＣとの輝度平均値と、ＣとＤとの輝度平均値との減少率も１２７．５となる。したがって、ＡとＢとの各輝度や両者の輝度の平均値も高い正常域に対して、２個以上の輝度平均値の減少率が連続して前記しきい値１２５より大きい、ＣとＤとの領域が、表面欠陥部分と識別される。
【００７１】
これら輝度差の平均値を求める画素群の画素数を、例えば、縦横３〜７個ずつの範囲の区画で、合計９〜４９個の範囲の画素数とすれば、より正確に、識別ができる。但し、輝度差を平均する画素数を余り多くしすぎたり、少なくしすぎたりすると、輝度差の平均値が、実際の表面欠陥部分を反映しなくなるので、前記した解析方法と同様に、両者の識別が困難となる。このため、上記設定する輝度差の平均値自体と、輝度差の平均値を求める隣接する画素数自体は、実際の鋳造棒表面の実際の欠陥部分や、前記外削加工に伴う鋳造棒表面の凹凸部分や鋳造棒表面の汚れ部分などの、輝度差と大きさを求めて設定することが好ましい。
【００７２】
図４に、前記図７、８の工程で製造された実際のアルミニウム合金鋳造棒表面のＣＣＤカメラによる輝度測定結果の画像解析の際の、隣接し合う一群の画素を示す。図中、左側の一群の画素が実際の表面欠陥（不良品）を示し、右側の一群の画素が前記外削加工に伴う鋳造棒表面の凹凸や鋳造棒表面の汚れ部分（良品）である。
【００７３】
図４のように、隣接し合う一群の画素の測定輝度として解析した場合、左側の不良品と右側の良品とには、隣接し合う画素同士の輝度平均値同士の比較において、大きな減少率（差）がある。即ち、左側の不良品の輝度平均値の変化は、その周縁（周辺）において急激乃至急峻である。これに対して、右側の良品の輝度の変化は、中心部からその周縁（周辺）に亙って緩やかである。
【００７４】
これらの点を、前記した図３で説明したように、輝度平均値同士の差の比較と、しきい値との比較に定量化すると、前記した通り、図４の左側を不良品、右側を良品として、両者を正確に識別できる。
【００７５】
このように、アルミニウム合金鋳造棒の鍛造ラインにおいて、上記鋳造棒表面の微小な凹凸や、前記各種汚れなどを、実際の鋳造棒の表面欠陥（表面疵）と識別するためには、ＣＣＤカメラによる画像の数値データに対しての２値化処理と、これに基づく隣接する画素同士の輝度差や、明暗の濃度が一定レベル以上の隣接配列画素数、などによる識別が必要であることが分かる。したがって、前記した特許文献３のような、分解能が１０００μｍより細かい高解像度の可視光ＣＣＤカメラを幾ら用いたとしても、このような２値化処理と、隣接配列画素数や隣接する画素同士の輝度差の平均値による識別が無ければ、両者の識別が困難であることも分かる。
【実施例】
【００７６】
前記図７、８の工程を用いて、検査工程１０における、短尺アルミニウム合金鋳造丸棒Ｓの、ＣＣＤカメラおよび画像解析システム〔株式会社キーエンス（ＫＥＹＥＮＣＥ）製のＸＶ−１０００シリーズ）による表面欠陥検査を行なった結果を以下に説明する。
【００７７】
図５は、前記図４における、前記隣接し合う画素同士であって、各々４×４ピクセルの範囲の隣接し合う画素群同士の輝度平均値を比較し、この輝度平均値差が１００を上記設定値とし、１００以上を不良品、１００未満を良品として、自動的に判定した例である。なお、この設定値は、実際に不良品と良品との多くの輝度平均値差のデータを収集して、丸棒材の製造工程毎に決定する。
【００７８】
図５の左側の画素は輝度平均値差（減少率）が２個以上連続して、前記しきい値１２５より大きい１２７．５であり、不良品と識別される。但し、図５自体には、しきい値より大きい輝度平均値差（減少率）が２個以上連続することは表示されていない。一方、右側の画素は輝度平均値差（減少率）は、連続して、前記しきい値１２５より小さい３０．１であり、良品と識別されている。このように隣接し合う画素群同士の輝度平均値の比較によれば、実際に不良品と良品とで大きな輝度平均値差がつくため、両者を識別可能である。
【００７９】
これに対して、図６は、前記図４における同じ画素群を２値化処理および画素数によるによる欠陥識別した結果であり、しきい値１２７．５で２値化し、黒（輝度０）の面積（ピクセル数）が３０００以上を欠陥（不良品）とした例である。左側の画素数は３３９７であり、右側の画素数は４１８２であり、前記良品と不良品との画素数が近接しているため、いずれも不良品と識別されている。これは、前記した色信号レベルでの識別でも同様である。
【００８０】
したがって、これらの結果から、本発明による、一群の画素における隣り合う画素同士の輝度平均値比較による識別でなければ、前記外削加工に伴う鋳造棒表面の凹凸を、鋳造棒表面の汚れの範疇と認識（識別）して、鋳造棒の実際の表面欠陥と区別して、良品として判別することができないことが分かる。
【産業上の利用可能性】
【００８１】
以上説明したように、本発明によれば、アルミニウム合金棒材の表面の微小な凹凸や、前記各種汚れなどを、実際の棒材の表面欠陥（表面疵）と識別できる、アルミニウム合金棒材の欠陥検査方法を提供することができる。この結果、アルミニウム合金鋳造棒の鋳造ラインや、鋳造−鍛造ライン、あるいはアルミニウム合金鍛造ラインなどに好適であり、これら生産ラインの歩留りや生産効率を高める、あるいは低下させない欠陥検査が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００８２】
【図１】鋳造棒のＣＣＤカメラによる表面欠陥検査の態様を示す説明図である。
【図２】鋳造棒表面の汚れの拭き取り手段の一態様を示す説明図である。
【図３】本発明の技術思想を示す説明図である。
【図４】実施例のＣＣＤカメラによる実際の棒表面の画素群を示す説明図である。
【図５】図４の発明例による識別結果を示す説明図である。
【図６】図４の比較例による識別結果を示す説明図である。
【図７】アルミニウム合金鍛造部品の製造ラインの全体構成図である。
【図８】アルミニウム合金鍛造部品の製造工程を示すフローチャートである。
【図９】鋳造棒の実際の表面欠陥や鋳造棒表面の汚れを示す説明図である。
【符号の説明】
【００８３】
Ｓ：鋳造棒、１００：ＣＣＤカメラ、１０１：画像解析手段、
１０２：画像モニター、１０３：拭き取り手段、１０４：樹脂板、
１０５：多孔性スポンジ、１０６：不織布、１０７：挟持治具
【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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