(57)【要約】【課題】  軽微な周期性疵の有無を高精度で判定することができる帯状体等の周期性疵検出方法およびその装置を提供すること。【解決手段】  移動する帯状体等の表面を連続的に撮像し、撮像画像を画像処理により重ね合せて周期性疵を検出する帯状体等の周期性疵検出方法において、撮像画像から長手方向の長さがＭであるテンプレート画像Ｔを切り出し、前記テンプレート画像ＴをＫ個並べて長手方向の長さがＭ×Ｋ（Ｍ×Ｋ≧ロール周長Ｌ）であるターゲット画像Ｇを生成し、生成したターゲット画像ＧとＫ＋１番目のテンプレート画像Ｔとの間でテンプレートマッチング処理を行い、最大の類似度を与えるターゲット画像Ｇの位置にＫ＋１番目のテンプレート画像Ｔを重ね合せ、Ｋ＋２番目以降のテンプレート画像について前記テンプレートマッチング処理およびテンプレート画像Ｔの重ね合せを行って周期性疵を検出することを特徴とする帯状体等の周期性疵検出方法。【選択図】  図１
2006105791.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動する帯状体や柱状体の表面を連続的に撮像し、撮像画像を画像処理により重ね合せて周期性疵を検出する帯状体や柱状体の周期性疵検出方法において、撮像画像から長手方向の長さがＭであるテンプレート画像Ｔを切り出し、前記テンプレート画像ＴをＫ個並べて長手方向の長さがＭ×Ｋ（Ｍ×Ｋ≧ロール周長Ｌ）であるターゲット画像Ｇを生成し、生成したターゲット画像ＧとＫ＋１番目のテンプレート画像Ｔとの間でテンプレートマッチング処理を行い、最大の類似度を与えるターゲット画像Ｇの位置にＫ＋１番目のテンプレート画像Ｔを重ね合せ、Ｋ＋２番目以降のテンプレート画像について前記テンプレートマッチング処理およびテンプレート画像Ｔの重ね合せを行って、疵の周期性や周期性疵を検出することを特徴とする帯状体や柱状体の周期性疵検出方法。
【請求項２】
移動する帯状体や柱状体の表面を連続的に撮像し、撮像画像を画像処理により重ね合せて周期性疵を検出する帯状体や柱状体の周期性疵検出方法において、撮像画像から長手方向の長さがＭであるテンプレート画像Ｔを切り出し、前記テンプレート画像ＴをＫ個並べて長手方向の長さがＭ×Ｋ（Ｍ×Ｋ≧ロール周長Ｌ）であるターゲット画像Ｇを生成し、生成したターゲット画像ＧとＫ＋１番目のテンプレート画像Ｔとの間でテンプレートマッチング処理を行い、最大の類似度を与えるターゲット画像Ｇの位置にＫ＋１番目のテンプレート画像Ｔの輝度値を加算するとともに加算した回数をライン単位で記録し、Ｋ＋２番目以降のテンプレート画像Ｔについて前記テンプレートマッチング処理、テンプレート画像Ｔの輝度値の加算および加算回数の記録とからなる一連の処理を行い、上記処理により合成された画像の輝度値をライン単位での加算回数で除算する平均化処理を行って、疵の周期性や周期性疵を検出することを特徴とする帯状体や柱状体の周期性疵検出方法。
【請求項３】
前記テンプレートマッチング処理に、差分積算係数または正規化相関係数を用いることを特徴とする請求項１または２に記載の帯状体や柱状体の周期性疵検出方法。
【請求項４】
移動する帯状体や柱状体の表面を連続的に撮像し、撮像画像を画像処理により重ね合せて周期性疵を検出する帯状体や柱状体の周期性疵検出装置において、移動する帯状体の表面を連続的に撮像する撮像装置と、前記撮像装置により撮像された画像を記憶する装置と、前記記憶装置に記憶された撮像画像から長手方向の長さがＭであるテンプレート画像Ｔを切り出す手段と、前記テンプレート画像ＴをＫ個並べて長手方向の長さがＭ×Ｋ（Ｍ×Ｋ≧がロール周長Ｌ）であるターゲット画像Ｇを生成する手段と、生成したターゲット画像ＧとＫ＋１番目のテンプレート画像Ｔとの間でテンプレートマッチング処理を行う手段と、最大の類似度を与えるターゲット画像Ｇの位置にＫ＋１番目のテンプレート画像Ｔを重ね合せる手段と、Ｋ＋２番目以降のテンプレート画像Ｔについて前記テンプレートマッチング処理およびテンプレート画像Ｔの重ね合せを行うためにテンプレート画像Ｔをシフトする手段を有する画像処理装置とから構成されることを特徴とする帯状体や柱状体の周期性疵検出装置。
【請求項５】
移動する帯状体や柱状体の表面を連続的に撮像し、撮像画像を画像処理により重ね合せて周期性疵を検出する帯状体や柱状体の周期性疵検出装置において、移動する帯状体の表面を連続的に撮像する撮像装置と、前記撮像装置により撮像された画像を記憶する装置と、前記記憶装置に記憶された撮像画像から長手方向の長さがＭであるテンプレート画像Ｔを切り出す手段と、前記テンプレート画像ＴをＫ個並べて長手方向の長さがＭ×Ｋ（Ｍ×Ｋ≧がロール周長Ｌ）であるターゲット画像Ｇを生成する手段と、生成したターゲット画像ＧとＫ＋１番目のテンプレート画像Ｔとの間でテンプレートマッチング処理を行う手段と、最大の類似度を与えるターゲット画像Ｇの位置にＫ＋１番目のテンプレート画像Ｔの輝度値を加算する手段と、加算した回数をライン単位で記録する手段と、Ｋ＋２番目以降のテンプレート画像Ｔについて前記テンプレートマッチング処理およびテンプレート画像Ｔの輝度値の加算を行うためにテンプレート画像Ｔをシフトする手段と、上記処理により合成された画像の輝度値をライン単位での加算回数で除算する平均化処理を行う手段を有する画像処理装置とから構成されることを特徴とする帯状体や柱状体の周期性疵検出装置。
【請求項６】
前記テンプレートマッチング処理を行う手段が、差分積算係数または正規化相関係数を演算する手段であることを特徴とする請求項４または５に記載の帯状体や柱状体の周期性疵検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、長手方向に移動している金属、プラスチックその他材料からなる帯状体や柱状体（以下では帯状体等と記す）の表面疵、特に周期的に発生する周期性疵を光学的に検出する帯状体等の周期性疵検出方法およびその装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
製品の品質を向上すべく、移動している帯状体や柱状体の表面を光学的に検査する表面疵検査が広く行われている。ここで、帯状体には、厚さがミクロンオーダーの薄物から数十ｃｍ以上にも及ぶ厚い物が含まれる。また、柱状体には内部が中空の管状体も含まれる。表面疵検査は、帯状体等をこれの長手方向に送りながら、その表面を撮像装置で撮像し、画像処理により撮像画像から疵候補を抽出し、最終的には前記疵候補の位置、大きさ、形状、輝度、周期性などの特徴量または画像に基づいて、前記疵候補が有害か無害かを判定するものである。
例えば、鋼板などの圧延ラインにおいては、油、水滴、軽い汚れなどが鋼板表面に付着する場合が多くあり、これらの油等は製品の品質に影響のない限り、無害判定すべきものである。一方、圧延ロールの表面に欠けや凹みが生じたり異物が付着したりして、これが被圧延材に転写されて生じる周期性疵の一例であるロール疵は、圧延ロールが回転するごとに被圧延材の長手方向に発生し続けるため、有害判定すべきものである。そして、通常このロール疵及びその周期性が検出されたときは、アラームがオペレータに通報され、圧延ロールの交換作業が行われる。
このように圧延ラインを移動する鋼板表面には様々な疵や汚れ等が付着しているので、抽出した疵候補の中から如何に精度よく、そして如何に迅速にロール疵及びその周期性を検出するかは、表面疵検査の信頼性、ひいては製品の品質を向上させるための重要な要因となる。
【０００３】
従来、この周期性疵の検出方法として、周期性疵の周期性に着目した検出方法が数多く提案されている。例えば、周期性を利用した最も簡単な方法は、周期性疵は被圧延材の長手方向に一定の間隔で発生するため、疵候補の間隔を比較し、これが一致するならば、周期性があるとして周期性疵が発生していると判定するものである。
同じく周期性疵の周期性に着目した検出方法として、自己相関を利用した検出方法が知られている（例えば、特許文献１および２参照）。自己相関は、信号処理分野、特に画像処理分野で広く活用されているものであり、自己相関の演算結果によって得られるピーク間の距離が周期信号成分の周期を表すことから、処理すべき信号系列に含まれる周期信号成分の周期が未知であっても、ノイズに埋もれた信号系列から周期信号成分のみを選択的に抽出できるものである。
すなわち、上記いずれの方法も、はじめに撮像画像から疵候補を抽出し、この抽出した疵候補に対して所定の演算処理（疵候補間隔の比較や自己相関）を行うことにより、周期性疵を検出する方法である。
【０００４】
しかし、実際の鋼板などの圧延工程においては、被圧延材の厚さばらつきに起因する圧下率の変動等に伴い、圧延ロールに生じた疵が常に一定のレベルで被圧延材に転写されるとは限らない。すなわち、一般に圧下率が小さいときは製品の品質に影響を与えるようなロール疵は発生せず、また、発生したとしても軽微な周期性疵の場合には、画像上での輝度変化が小さいことから疵候補として抽出され難いため、間引的に疵候補が抽出される抽出抜け（いわゆる未検出）が生じる場合がある。
また、鋼板の表面には、酸化膜（スケール）のむら、肌荒れ等によるノイズが多く、本来無害疵と判定すべき油、水滴等を疵候補として過剰に検出（いわゆる過剰検出）してしまう場合がある。特に、周期性疵の検出精度を上げるべく軽微な周期性疵を検出しようとすると、過剰検出の爆発的増大を招来する。
加えて、有害疵ではあるが、周期性がなく単発的に発生する単発疵も疵候補として抽出される。
【０００５】
したがって、疵候補の間隔を単純に比較して周期性を判定する方法においては、疵候補の未検出あるいは過剰検出や単発疵等のノイズにより疵候補の間隔が一致せず、周期性疵及びその周期性を正確に検出することができないという問題があった。
同様に自己相関を利用した検出方法においても、抽出した疵候補に過剰検出等によるノイズ成分が多く含まれている場合は、周期性疵の判定精度が低下するのみならず、自己相関の演算量が爆発的に増大しオンライン処理（リアルタイム処理）が困難になるという問題があった。また、この過剰検出による弊害を解消すべく検出感度を下げると、今度は軽微な周期性疵の検出不能に陥るという問題があった。
このように、はじめに撮像画像から疵候補を抽出し、この抽出した疵候補に対し所定の演算を行う方法においては、軽微な周期性疵の検出と過剰検出とがトレードオフの関係になるため、軽微な周期性疵を検出するためには、抽出した疵候補から過剰検出によるノイズ成分を除去する操作が必要不可欠であった。
【０００６】
一方、ロール疵の周期性に着目する点においては一致するが、上記方法のように撮像画像から疵候補を抽出し、この抽出した疵候補に対し所定の演算を行うのではなく、（１）ロールの回転に同期させて鋼板表面の画像（ロール１回転分に相当する画像）を撮像し、あるいはロールの回転に同期させないで撮像した画像からロール１回転分に相当する画像を切り出し、（２）撮像したあるいは切り出した複数の画像を重ね合せて、（３）合成画像の輝度値を検出しきい値と比較して、周期性疵を検出する方法が知られている（例えば、特許文献３参照）。
すなわち、この方法の特徴ないし原理は、ロール疵は圧延ロールが回転するごとに被圧延材の長手方向に発生するため、圧延ロールが１回転して得られる被圧延材の表面画像、すなわちロール１回転分に相当する画像を重ね合せると、ノイズ成分を低減でき、軽微な周期性疵を顕在化させることができるというものである。
したがって当該原理に従う検出方法によれば、上述したような軽微な周期性疵の検出と過剰検出とのトレードオフの問題が生じることなく、また、周期性疵以外のノイズ成分が多く含まれている場合であっても特段のノイズ除去処理操作を行うことなく、軽微な周期性疵を検出することが可能である。
【０００７】
しかし、ロール１回転分に相当する画像を撮像あるいは切り出す際には、一般にロールの回転変位を計測するロータリエンコーダからの信号又はデータを使用するが、ロータリエンコーダには誤差があるため、また、検査対象の移動速度によってこの誤差が変化することがあるため、ロータリエンコーダからの信号をトリガ信号としてカメラ制御をしても、ロール１回転分に相当する画像を正確に得ることができないという問題があった。同様に、ロールの回転に同期させないで撮像した画像から、ロール１回転分に相当する画像を正確に切り出すことができないという問題があった。
また、当該複数の画像を正確に重ね合せるために、疵起点を検出し、これを重ね合せの基準にして画像を重ね合せる方法もある（例えば、特許文献３参照）。しかし、実際の圧延工程においては、ロールスリップ等により周期性疵の間隔そのものが変動する場合があるので（いわゆる周期変動）、仮にロール１回転分に相当する画像を撮像あるいは切り出すことができたとしても、もしくは重ね合せの基準点とすべき疵起点を検出したとしても、画像を重ね合せたときに周期性疵の間隔（ピッチ）が一致せず、周期性疵を顕在化させることができないという問題があった。
すなわち、ロール１回転分に相当する画像を重ね合せの基本単位とし、わずか一点あるいは数点の疵起点の位置情報のみに基づいて画像を重ね合せる方法においては、原則どおりロール疵が被圧延材の長手方向に一定の周期で発生する限りにおいては周期性疵を顕在化させることができるが、一旦ロールスリップ等による周期変動が発生した場合には、周期変動の発生を知らせる事前情報のない限り、一切対応することができないという重大かつ根本的な問題があった。
【特許文献１】特開昭５８−１５６８４２号公報
【特許文献２】特開平２−７４８５２号公報（第２頁）
【特許文献３】特開平６−３２４００５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明の解決すべき課題は、周期変動の発生を知らせる事前情報を得ることなく、周期性疵、特に軽微な周期性疵の有無を高精度で判定することができる帯状体等の周期性疵検出方法およびその装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明者は、画像を重ね合せることによってノイズ成分を低減し周期性疵を顕在化させる方法における上記課題を解決すべく、当該方法および装置について数多くの理論検討および実験検討を行った結果、以下の知見を得た。
（１）従来方法のようにロール１回転分に相当する画像を重ね合せの基本単位にしていると、周期変動が発生した場合に周期性疵の間隔（ピッチ）の一致しない画像同士を重ね合せることになり周期性疵を顕在化することができないが、図１に示すように、前記画像を長手方向に複数に分割した画像（以降、テンプレートと称する）を基本単位にすると、重ね合せる面積が細分化されているので、周期変動による影響を受けるのはわずかに１テンプレート分の画像のみとなり、残りのテンプレートについては正確な位置関係で画像を重ね合せることができるので、周期変動による影響を軽減することができること。
（２）従来方法のように疵起点というわずか一点あるいは数点の位置情報のみに基づいて画像を重ね合せる方法においては、信頼性や精度の低い指標に基づいて画像を重ね合せることになるが、テンプレート間における画像の類似度を重ね合せの指標とすると、画像相関の高い地模様部分を積極的に利用することができるので、極めて正確な位置関係で画像を重ね合せることができること。
（３）従来方法のように、重ね合せの基準点を決定し、当該決定した基準点にしたがって画像を単純に重ね合せるのみで、各画像が正確な位置関係のもとで重ね合っているか否かを一切評価しない方法においては、周期変動が発生した場合に周期性疵の間隔（ピッチ）の一致しない画像同士を重ね合せたままの状態になり周期性疵を顕在化することができないが、複数の候補を選定し、画像を重ね合せたときに最大の類似度を与える候補を重ね合せの基準点とすれば、正確な位置関係で画像を重ね合せることができること。
【００１０】
上記の知見に基づき、本発明者は周期変動が発生した場合においても、周期変動の発生を知らせる事前情報を得ることなく、周期性疵、特に軽微な周期性疵の有無を高精度で判定することができる帯状体等の周期性疵検出方法およびその装置に想到した。その要旨とするところは以下のとおりである。
【００１１】
（１）移動する帯状体等の表面を連続的に撮像し、撮像画像を画像処理により重ね合せて周期性疵を検出する帯状体等の周期性疵検出方法において、撮像画像から長手方向の長さがＭであるテンプレート画像Ｔを切り出し、前記テンプレート画像ＴをＫ個並べて長手方向の長さがＭ×Ｋ（Ｍ×Ｋ≧ロール周長Ｌ）であるターゲット画像Ｇを生成し、生成したターゲット画像ＧとＫ＋１番目のテンプレート画像Ｔとの間でテンプレートマッチング処理を行い、最大の類似度を与えるターゲット画像Ｇの位置にＫ＋１番目のテンプレート画像Ｔを重ね合せ、Ｋ＋２番目以降のテンプレート画像について前記テンプレートマッチング処理およびテンプレート画像Ｔの重ね合せを行って周期性疵を検出することを特徴とする帯状体等の周期性疵検出方法。
（２）移動する帯状体等の表面を連続的に撮像し、撮像画像を画像処理により重ね合せて周期性疵を検出する帯状体等の周期性疵検出方法において、撮像画像から長手方向の長さがＭであるテンプレート画像Ｔを切り出し、前記テンプレート画像ＴをＫ個並べて長手方向の長さがＭ×Ｋ（Ｍ×Ｋ≧ロール周長Ｌ）であるターゲット画像Ｇを生成し、生成したターゲット画像ＧとＫ＋１番目のテンプレート画像Ｔとの間でテンプレートマッチング処理を行い、最大の類似度を与えるターゲット画像Ｇの位置にＫ＋１番目のテンプレート画像Ｔの輝度値を加算するとともに加算した回数をライン単位で記録し、Ｋ＋２番目以降のテンプレート画像Ｔについて前記テンプレートマッチング処理、テンプレート画像Ｔの輝度値の加算および加算回数の記録とからなる一連の処理を行い、上記処理により合成された画像の輝度値をライン単位での加算回数で除算する平均化処理を行って周期性疵を検出することを特徴とする帯状体等の周期性疵検出方法。
（３）前記テンプレートマッチング処理に、差分積算係数または正規化相関係数を用いることを特徴とする前記（１）または（２）に記載の帯状体等の周期性疵検出方法。
【００１２】
（４）移動する帯状体等の表面を連続的に撮像し、撮像画像を画像処理により重ね合せて周期性疵を検出する帯状体等の周期性疵検出装置において、移動する帯状体等の表面を連続的に撮像する撮像装置と、前記撮像装置により撮像された画像を記憶する装置と、前記記憶装置に記憶された撮像画像から長手方向の長さがＭであるテンプレート画像Ｔを切り出す手段と、前記テンプレート画像ＴをＫ個並べて長手方向の長さがＭ×Ｋ（Ｍ×Ｋ≧がロール周長Ｌ）であるターゲット画像Ｇを生成する手段と、生成したターゲット画像ＧとＫ＋１番目のテンプレート画像Ｔとの間でテンプレートマッチング処理を行う手段と、最大の類似度を与えるターゲット画像Ｇの位置にＫ＋１番目のテンプレート画像Ｔを重ね合せる手段と、Ｋ＋２番目以降のテンプレート画像Ｔについて前記テンプレートマッチング処理およびテンプレート画像Ｔの重ね合せを行うためにテンプレート画像Ｔをシフトする手段を有する画像処理装置とから構成されることを特徴とする帯状体等の周期性疵検出装置。
（５）移動する帯状体等の表面を連続的に撮像し、撮像画像を画像処理により重ね合せて周期性疵を検出する帯状体等の周期性疵検出装置において、移動する帯状体等の表面を連続的に撮像する撮像装置と、前記撮像装置により撮像された画像を記憶する装置と、前記記憶装置に記憶された撮像画像から長手方向の長さがＭであるテンプレート画像Ｔを切り出す手段と、前記テンプレート画像ＴをＫ個並べて長手方向の長さがＭ×Ｋ（Ｍ×Ｋ≧がロール周長Ｌ）であるターゲット画像Ｇを生成する手段と、生成したターゲット画像ＧとＫ＋１番目のテンプレート画像Ｔとの間でテンプレートマッチング処理を行う手段と、最大の類似度を与えるターゲット画像Ｇの位置にＫ＋１番目のテンプレート画像Ｔを重ね合せる手段と、加算した回数をライン単位で記録する手段と、Ｋ＋２番目以降のテンプレート画像Ｔについて前記テンプレートマッチング処理およびテンプレート画像Ｔの重ね合せを行うためにテンプレート画像Ｔをシフトする手段と、上記処理により合成された画像の輝度値をライン単位での加算回数で除算する平均化処理を行う手段を有する画像処理装置とから構成されることを特徴とする帯状体等の周期性疵検出装置。
（６）前記テンプレートマッチング処理を行う手段が、差分積算係数または正規化相関係数を演算する手段であることを特徴とする前記（４）または（５）に記載の帯状体等の周期性疵検出装置。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、ロールスリップ等による周期変動が発生した場合においても、周期変動の発生を知らせる事前情報を得ることなく、周期性疵、特に軽微な周期性疵の有無を高精度で判定することができる。これは、表面疵検査の信頼性ひいては製品の品質を向上させるものであり、その経済的効果は極めて大きい。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、図１〜図４を参照して、本発明を実施するための最良の形態を説明する。図１は本発明に係る周期性疵の検出方法の原理を概念的に示す模式図、図２は表面疵検査装置の概略図、図３は上記装置の主要部のブロック図、図４は画像処理の１形態を示すフローチャートである。以下、帯状体等が帯状鋼板である場合について説明する。
【００１５】
通板方向に移動する帯状鋼板１の表面を撮像装置４で撮影する。撮像装置４としては、画像を画面単位で読み取るエリアカメラ（センサ）方式や、画像をライン単位で読み取るラインカメラ（センサ）方式があり、双方とも使用することができる。また、撮像画像としては、白黒濃淡画像やカラー画像があり、双方とも使用することができる。以下、白黒濃淡画像を出力するラインカメラを使用した場合について説明する。
撮像装置４は、帯状鋼板１の板幅方向（Ｘ方向）の濃淡画像を撮像し、白黒２５６階調の情報量を出力する。撮像画像は、画像処理装置９であるコンピュータにデータ入出力制御装置１２を介して主記憶装置１１に転送する。データ入出力制御装置１２は、撮像装置４が長手方向（Ｙ方向）に移動する帯状鋼板１の表面を隙間なく連続して撮像することができるように、撮像装置４に対して圧延速度と同期させた制御タイミングを出力する。撮像装置４は、データ入出力制御装置１２から出力される制御タイミングで、撮像と撮像画像の転送を繰り返す。
【００１６】
画像処理プログラムは、例えばハードディスクなどの補助記憶装置８に保存しておく。画像処理に必要なしきい値などの設定項目は、キーボードなどの入力装置５から入力し、補助記憶装置８に保存しておく。撮像装置４により撮像された画像および画像処理された撮像画像のデータは補助記憶装置８に保存し、またグラフィックスボード６を介して表示装置７に出力する。表示装置７は、鋼板面の画像と共に有害／無害などの判定、周期性の判定結果を表示する。以下、本発明に係る画像処理（信号処理）について、図４のフローチャートに従って説明する。
【００１７】
ステップＳ１１
撮像装置４によって撮像した白黒濃淡画像を、撮像した順番に所定のサイズ、例えば、２０４８（幅）×５１２（高さ）の画素数で画像処理装置９に入力する。そして、当該画像を重ね合せの基本単位であるテンプレート画像Ｔとする。
なお、本発明におけるテンプレート画像Ｔの入力方法については、これに限定されるものではなく、上記のように所定のサイズで撮像した撮像画像をそのままテンプレート画像Ｔとしてもよいし、２０４８×２５６で撮像した画像２枚分を画像処理装置９に取り込み、これを画像処理装置内で結合して、当該結合した画像をテンプレート画像Ｔとしてもよい。同様に、２０４８×１０２４で撮像した画像を画像処理装置９に取り込み、これを画像処理装置内で分割して、当該分割した画像をテンプレート画像Ｔとしてもよい。
また、テンプレート画像Ｔの高さは５１２画素に限定されるものではなく、長手方向に少なくとも３枚分、望ましくは５枚分を並べたときに、ロール１回転に相当する画像の長さをカバーできる範囲とするのが望ましい。換言すれば、後述するターゲット画像Ｇは少なくとも３枚以上のテンプレート画像Ｔで構成するのが望ましい。
なお、以降は、発明を理解しやすくするために、１画素は帯状鋼板表面の１ｍｍ×１ｍｍの撮像画像を表すものとして説明する。すなわち、２０４８（幅）×２０００（高さ）画素は、幅が２０４８ｍｍ、長さが２０００ｍｍの撮像画像を表すものとする。
【００１８】
ステップＳ１２
撮像装置４に使用される撮像素子、例えば、ＣＣＤセンサやＣＭＯＳセンサなどの感度が不均一であったり、照明の光量や方向が不均一であったりすると、本来の撮像対象の輝度は一様であるのに、撮像画像内のある部分は明るく、また別のある部分は暗くなるなど、いわゆる輝度むらが生じる場合がある。この輝度むらが生じると後の処理の演算において誤差が生じることになるので、必要に応じて画像全体が一様な明るさになるように前記テンプレート画像Ｔに対してシェーディング補正を行う。
【００１９】
ステップＳ１３
シェーディング補正をしたテンプレート画像Ｔ（２０４８×５１２画素）を、図１に示すように番号の若い順番に長手方向に複数並べて、ターゲット画像Ｇを生成する。
ターゲット画像Ｇのサイズは、ロール１回転分に相当する画像より長手方向に長い画像とする。例えば、ロール１回転分に相当する画像が２０４８（幅）×２０００（高さ）程度と予想される場合には、５枚分を並べてターゲット画像Ｇのサイズを２０４８×２５６０画素とする。これは、２０００（ロール周長Ｌ）／５１２（テンプレート高さ）＋１より計算したものである。
【００２０】
ステップＳ１４
本ステップにおいては、テンプレート６（ターゲット画像生成に使用したテンプレート１〜５の次のテンプレート）を、ターゲット画像Ｇのどの位置に、より詳細にはターゲット画像内のどの領域に重ね合せるかを決定する。
具体的には、テンプレート６とターゲット画像Ｇとの間でテンプレートマッチング処理を行って、ターゲット画像Ｇの中で前記テンプレート６と最も相関の高いマッチング領域を探索する。
すなわち、本発明においては、従来方法のようにロール１回転分に相当する画像（２０４８×２０００画素）を重ね合せの基本単位にするのではなく、これより長手方向に短いテンプレート画像Ｔ（２０４８×５１２画素）を基本単位とする。これにより、ロールスリップ等による周期変動が発生した場合、当該周期変動による影響を受けるのはわずかに１テンプレート分の画像のみとなり、残りのテンプレートについては正確な位置関係で画像を重ね合せることができる。
さらに、本発明においては画像の類似度を重ね合せの指標とするので、極めて正確な位置関係でテンプレート画像Ｔをターゲット画像Ｇに重ね合せることができる。これは、地模様部分に関しては画像相関が極めて高いので、これを積極的に利用すれば、画像の類似度を重ね合せの指標として十分活用することができるという本発明者の知見に基づくものである。
【００２１】
より具体的には、図１に示すようにターゲット画像Ｇの先頭ラインから５１２ライン分の検査画像Ｉを切り出し、この切り出した検査画像Ｉとテンプレート６との画像の類似度を演算し、演算結果をメモリに格納する。そして、検査画像Ｉの切り出し位置を先頭ラインから長手方向に１ライン分シフトし、シフトした切り出しラインから新たな検査画像Ｉを切り出していくというように、（ａ）検査画像Ｉの切り出し、（ｂ）画像の類似度の演算、（ｃ）演算結果の格納、（ｄ）切り出しラインのシフトとからなる一連の操作を５１２回繰り返す。ここで、画像の類似度を演算する方法としては、差分積算係数Ｓや正規化相関係数Ｃを用いる方法がある。差分積算係数Ｓは、以下の（１）式によって求めるものであり、テンプレート画像Ｔとターゲット画像Ｇから切り出した検査画像Ｉとが完全に一致する場合は類似度１．０を、まったく類似しない場合には類似度０．０を与えるものである。なお、（１）式において、Ｍは長手方向の画素数を、Ｎは幅方向の画素数を、Ｑは濃淡画像の階調数を、（ｉ，ｊ）は画像中の各画素を示す。
【００２２】
【数１】
2006105791.tif 000003
【００２３】
また、正規化相関係数Ｃは、以下の（２）式によって求めるものであり、テンプレート画像Ｔとターゲット画像Ｇから切り出した検査画像Ｉとが完全に一致する場合は類似度１．０を、まったく類似しない場合（双方の画像の濃淡が反転する場合）には類似度−１．０を与えるものである。なお、（２）式において、Ｍは長手方向の画素数を、Ｎは幅方向の画素数を、（ｉ，ｊ）は画像中の各画素を示す。
【００２４】
【数２】
2006105791.tif 000004
【００２５】
なお、前記演算により得られた最大の類似度があらかじめ設定したしきい値に満たない場合には、周期変動が発生した可能性が高いので、この場合には、テンプレート６を細分化、例えば長手方向に２分割し、当該分割した個々のテンプレートに対しステップＳ１４を実行するようにしてもよい。このようにすれば、ロールスリップ等による周期変動の影響をさらに軽減することができる。
【００２６】
また、本ステップにおいては、テンプレート６に関する重ね合せ位置の決定方法について説明してきたが、テンプレート６の次のテンプレートであるテンプレート７については、ターゲット画像Ｇの先頭ラインから前記（１）〜（４）の操作を行う必要はない。例えば、前のテンプレートであるテンプレート６において最大の類似度を与えたときの切り出しラインに５１２ライン（テンプレート高さ）加算したラインを基準として、当該基準ラインの２０〜３０ライン前から前記（１）〜（４）の操作を行えばよい。このようにテンプレートマッチングの探索範囲を限定することにより、マッチング処理を高速化することが可能となる。なお、前記２０〜３０ラインという範囲は、想定される周期変動の幅を考慮したものであり、この範囲に限定されるものではない。また、当該想定される周期変動の幅については、あらかじめ定めておいてもよいし、疵検査装置のオペレータがオンラインの処理状況を確認しながら画像処理装置に入力してもよい。また、以降のテンプレートについても同様である。
【００２７】
ステップＳ１５
前記演算結果の中で最大の類似度を与えるターゲット画像Ｇの位置に、テンプレート６の輝度値を加算する。また、ターゲット画像Ｇのライン単位で、加算した回数を記録しておく。  以降、図４のフローチャートに示すように、あらかじめ定めたテンプレートの数、例えば、５〜１０枚について重ね合せ位置の決定（ステップ１４）および画像の加算（ステップ１５）を繰り返す。  なお、重ね合せるテンプレートの数については、上記のようにあらかじめ定めておいてもよいし、疵検査装置のオペレータがオンラインの処理状況を確認しながら画像処理装置に入力してもよい。
【００２８】
ステップＳ１６
記録しておいたラインごとの加算回数で、上記操作により合成された画像の輝度値を除算し、画像の平均化処理を行う。
【００２９】
ステップＳ１７
以降のラベリング処理や特徴量計算を容易にすべく、平均化処理した白黒濃淡画像に対して２値化処理を行い、濃度値として０か１しか持たない２値画像に変換する。しきい値の選択方法としては、Ｐ−タイル法や画像の濃度ヒストグラムを利用するモード法があるが、経験的または実験的によってしきい値を選択してもよい。
【００３０】
ステップＳ１８
上記の２値画像に対してラベリング処理および特徴量計算を行い、疵候補を抽出する。ラベリング処理とは、特徴量計算の前に行う処理であり、２値画像中において幾何的に連結して一つの塊となっている図形（連結図形）ごとに、異なった番号（ラベル）を割り当てる処理である。また、特徴量計算とは、特徴抽出とも呼ばれ、図形の形状に関する特徴量を求める処理であり、求める特徴量は、疵候補の位置、外接長方形の幅、長さ、長さと幅の比、最大長、周囲長などから選択される１又は２以上の組み合わせである。
【００３１】
ステップＳ１９
抽出した疵候補に対して最終的な疵判定を行う。例えば、製品の品質に影響を与えるロール疵であれば有害疵と判定するとともに疵検査装置のオペレータにアラームを通報する。一方、油、水滴、軽い汚れなどが鋼板表面に付着したものであり、製品の品質に影響を与えないものであれば無害疵と判定する。なお、疵判定は、疵候補の位置、大きさ、形状、輝度などの特徴量または画像に基づいて判定する。
【００３２】
以上が図４のフローチャートに従った本発明に係る画像処理（信号処理）方法であるが、記憶装置に記憶された撮像画像から長手方向の長さがＭであるテンプレート画像Ｔを切り出す手段と、前記テンプレート画像ＴをＫ個並べて長手方向の長さがＭ×Ｋ（Ｍ×Ｋ≧ロール周長Ｌ）であるターゲット画像Ｇを生成する手段と、生成したターゲット画像ＧとＫ＋１番目のテンプレート画像Ｔとの間でテンプレートマッチング処理を行う手段と、最大の類似度を与えるターゲット画像Ｇの位置にＫ＋１番目のテンプレート画像Ｔを重ね合せる手段と、Ｋ＋２番目以降のテンプレートについて前記テンプレートマッチング処理およびテンプレート画像Ｔの重ね合せを行うためにテンプレート画像Ｔをシフトする手段を有する画像処理装置９であるコンピュータ（計算機）ならびに帯状体等の表面を撮像する撮像装置４および撮像装置４により撮像された画像を記憶する補助記憶装置８とから構成される帯状体等の周期性疵検出装置により、本発明の目的を達成することができる。
【００３３】
また、記憶装置に記憶された撮像画像から長手方向の長さがＭであるテンプレート画像Ｔを切り出す手段と、前記テンプレート画像ＴをＫ個並べて長手方向の長さがＭ×Ｋ（Ｍ×Ｋ≧がロール周長Ｌ）であるターゲット画像Ｇを生成する手段と、生成したターゲット画像ＧとＫ＋１番目のテンプレート画像Ｔとの間でテンプレートマッチング処理を行う手段と、最大の類似度を与えるターゲット画像Ｇの位置にＫ＋１番目のテンプレート画像Ｔの輝度値を加算する手段と、加算した回数をライン単位で記録する手段と、Ｋ＋２番目以降のテンプレート画像について前記テンプレートマッチング処理およびテンプレート画像Ｔの輝度値の加算を行うためにテンプレート画像Ｔをシフトする手段と、上記処理により合成された画像の輝度値をライン単位での加算回数で除算する平均化処理を行う手段を有する画像処理装置９であるコンピュータ（計算機）ならびに帯状体等の表面を撮像する撮像装置４および撮像装置４により撮像された画像を記憶する補助記憶装置８とから構成される帯状体等の周期性疵検出装置により、本発明の目的を達成することができる。
すなわち、本発明においては、コンピュータ（計算機）の有する一般的な機能、例えば、加減・シフト等の数値演算、論理演算、比較等のみを利用するので、特殊な計算機を用意する必要がない。なお、高速化が要求される場合には、テンプレートマッチングの演算に専用ＤＳＰを用いてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００３４】
【図１】本発明に係る周期性疵の検出方法の原理を概念的に示す模式図である。
【図２】表面疵検査装置の概略図である。
【図３】表面疵検査装置の主要部のブロック図である。
【図４】画像処理の１形態を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００３５】
１  帯状鋼板
２  搬送ローラ
３  パルスジェネレータ
４  撮像装置
５  入力装置
６  グラフィックボード
７  表示装置
８  補助記憶装置
９  画像処理装置
１０  ＣＰＵ
１１  主記憶装置
１２  データ入出力制御装置
【図１】
2006105791.tif 000005
【図２】
2006105791.tif 000006
【図３】
2006105791.tif 000007
【図４】
2006105791.tif 000008