(57)【要約】【課題】鋼材断面に含まれている偏析領域を高精度に検出する。【解決手段】エッチングされた鋼材断面の転写体を表す画像を取得し、前記画像における所定輝度より低輝度な複数の低輝度領域を特定し、複数の低輝度領域其々の画像特徴量を算出し、目視による複数の低輝度領域其々が偏析領域であるか否かの判別結果と複数の低輝度領域其々の画像特徴量とを対応付けた分類データを作成し、分類データに含まれている画像特徴量を説明変数とし且つ判別結果を目的変数とし、目的変数を分類するための説明変数のモデルを構築する分析ステップの終了後、分析ステップと同様にして算出した、解析用の転写体を表す未知画像において特定された複数の未知低輝度領域其々の画像特徴量に対して、前記モデルを適用することで、複数の未知低輝度領域其々が偏析領域であるか否かを分類し、偏析領域と分類された其々を偏析領域として検出する。【選択図】図３
2019007944.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
エッチングされた鋼材断面の転写体を表す画像を取得する画像取得ステップと、
前記画像における所定輝度より低輝度な複数の低輝度領域を特定する画像処理ステップと、
前記複数の低輝度領域其々の画像特徴量を算出する画像特徴量算出ステップと、
前記複数の低輝度領域其々が偏析領域であるか否かを目視によって判別した判別結果と前記算出された前記複数の低輝度領域其々の画像特徴量とを対応付けた分類データを作成する分類データ作成ステップと、
前記分類データに含まれている前記画像特徴量を説明変数とし、前記分類データに含まれている前記判別結果を目的変数とし、前記目的変数を分類するための前記説明変数のモデルである分類モデルを構築する分類モデル構築ステップと、
を順に実行する分析ステップと、
前記分析ステップの終了後に、前記分析ステップで用いた前記転写体とは異なる解析用の前記転写体を用いて前記画像取得ステップと前記画像処理ステップと前記画像特徴量算出ステップとを順に実行した後、
前記解析用の前記転写体を表す未知画像において特定された複数の未知低輝度領域其々の画像特徴量に対して、前記分類モデルを適用することによって、前記複数の未知低輝度領域其々が偏析領域であるか否かを分類する分類ステップと、
前記複数の未知低輝度領域のうち、前記分類ステップによって偏析領域であると分類された其々を、偏析領域として検出する偏析検出ステップと、
を順に実行する解析ステップと、
を有することを特徴とする偏析検出方法。
【請求項２】
前記分類データ作成ステップにおいて、
前記複数の低輝度領域のうち、前記画像における所定の第一領域に含まれる低輝度領域其々についての前記判別結果と前記画像特徴量とを対応付けた第一分類データと、前記複数の低輝度領域のうち、前記画像における前記第一領域とは異なる第二領域に含まれる低輝度領域其々についての前記判別結果と前記画像特徴量とを対応付けた第二分類データと、を個別に作成し、
前記分類モデル構築ステップにおいて、
前記第一分類データを用いて第一分類モデルを構築し、前記第二分類データを用いて第二分類モデルを構築し、
前記分類ステップにおいて、
前記複数の未知低輝度領域のうち、前記未知画像における前記第一領域に対応する第一対応領域に含まれる未知低輝度領域其々の画像特徴量に対して、前記第一分類モデルを適用することによって、前記第一対応領域に含まれる未知低輝度領域其々が偏析領域であるか否かを分類し、
前記複数の未知低輝度領域のうち、前記未知画像における前記第二領域に対応する第二対応領域に含まれる未知低輝度領域其々の画像特徴量に対して、前記第二分類モデルを適用することによって、前記第二対応領域に含まれる未知低輝度領域其々が偏析領域であるか否かを分類する
ことを特徴とする請求項１に記載の偏析検出方法。
【請求項３】
前記鋼材断面は、鋳片を鋳造方向と平行に切断したときの断面であり、
前記第一領域は、前記画像における垂直方向の中心付近において水平方向に延びる中心偏析解析領域である
ことを特徴とする請求項２に記載の偏析検出方法。
【請求項４】
前記分類データ作成ステップにおいて、
前記複数の低輝度領域のうち、前記第二領域における、前記中心偏析解析領域よりも垂直方向上方側の第三領域に含まれる低輝度領域其々についての前記判別結果と前記画像特徴量とを対応付けた第三分類データと、前記複数の低輝度領域のうち、前記第二領域における、前記中心偏析解析領域よりも垂直方向下方側の第四領域に含まれる低輝度領域其々についての前記判別結果と前記画像特徴量とを対応付けた第四分類データと、を個別に作成し、
前記分類モデル構築ステップにおいて、
前記第三分類データを用いて第三分類モデルを構築し、前記第四分類データを用いて第四分類モデルを構築し、
前記分類ステップにおいて、
前記複数の未知低輝度領域のうち、前記未知画像における前記第三領域に対応する第三対応領域に含まれる未知低輝度領域其々の画像特徴量に対して、前記第三分類モデルを適用することによって、前記第三対応領域に含まれる未知低輝度領域其々が偏析領域であるか否かを分類し、
前記複数の未知低輝度領域のうち、前記未知画像における前記第四領域に対応する第四対応領域に含まれる未知低輝度領域其々の画像特徴量に対して、前記第四分類モデルを適用することによって、前記第四対応領域に含まれる未知低輝度領域其々が偏析領域であるか否かを分類する
ことを特徴とする請求項３に記載の偏析検出方法。
【請求項５】
前記画像処理ステップにおいて、前記画像に対して二値化処理を行い、当該二値化処理後の前記画像における低い側の輝度の領域を、前記複数の低輝度領域として特定する
ことを特徴とする請求項１から４の何れか一項に記載の偏析検出方法。
【請求項６】
前記分類モデル構築ステップにおいて、決定木、ロジスティック回帰、最近傍法、ニューラルネットワーク、サポートベクトルマシン及びランダムフォレストのうちの一又は複数の統計的手法を用いて分類モデルを構築する
ことを特徴とする請求項１から５の何れか一項に記載の偏析検出方法。
【請求項７】
前記解析ステップの終了後に、前記偏析検出ステップにおいて検出された偏析領域其々の画像特徴量に基づき、前記未知画像の偏析領域に関する特徴量を導出する導出ステップと、
前記未知画像の目視によって前記未知画像に対応する未知鋼材の品質が良好であるか否かを判定した判定結果と前記未知画像の前記特徴量とを対応付けた判定データを作成する判定データ作成ステップと、
前記判定データに含まれている前記特徴量を説明変数とし、前記判定データに含まれている前記判定結果を目的変数とし、前記目的変数を分類するための前記説明変数のモデルである判定モデルを構築する判定モデル構築ステップと、
を順に実行する品質分析ステップと、
前記品質分析ステップの終了後に、前記解析用の前記転写体とは異なる評価対象用の前記転写体を用いて前記解析ステップと前記導出ステップとを順に実行した後、
前記評価対象用の前記転写体を表す未評価画像の前記特徴量に対して、前記判定モデルを適用することによって、前記未評価画像に対応する未評価鋼材の品質が良好であるか否かを判定する品質判定ステップと、
を更に有することを特徴とする請求項１から６の何れか一項に記載の偏析検出方法。
【請求項８】
前記導出ステップにおいて、
前記未知画像における所定の第一未知領域の前記特徴量と、前記未知画像における前記第一未知領域とは異なる第二未知領域の前記特徴量と、を個別に導出し、
前記判定データ作成ステップにおいて、
前記第一未知領域の目視によって前記未知鋼材における前記第一未知領域に対応する第一未知鋼材領域の品質が良好であるか否かを判定した判定結果と前記第一未知領域の前記特徴量とを対応付けた第一判定データと、前記第二未知領域の目視によって前記未知鋼材における前記第二未知領域に対応する第二未知鋼材領域の品質が良好であるか否かを判定した判定結果と前記第二未知領域の前記特徴量とを対応付けた第二判定データと、を個別に作成し、
前記判定モデル構築ステップにおいて、
前記第一判定データを用いて第一判定モデルを構築し、前記第二判定データを用いて第二判定モデルを構築し、
前記品質判定ステップにおいて、
前記未評価画像における前記第一未知領域に対応する第一未評価領域の前記特徴量に対して、前記第一判定モデルを適用することによって、前記未評価鋼材における前記第一未評価領域に対応する第一鋼材領域の品質が良好であるか否かを判定し、
前記未評価画像における前記第二未知領域に対応する第二未評価領域の前記特徴量に対して、前記第二判定モデルを適用することによって、前記未評価鋼材における前記第二未評価領域に対応する第二鋼材領域の品質が良好であるか否かを判定する
ことを特徴とする請求項７に記載の偏析検出方法。
【請求項９】
前記鋼材断面は、鋳片を鋳造方向と平行に切断したときの断面であり、
前記第一未知領域は、前記未知画像における垂直方向の中心付近において水平方向に延びる中心偏析解析領域である
ことを特徴とする請求項８に記載の偏析検出方法。
【請求項１０】
前記判定モデル構築ステップにおいて、決定木、ロジスティック回帰、最近傍法、ニューラルネットワーク、サポートベクトルマシン及びランダムフォレストのうちの一又は複数の統計的手法を用いて判定モデルを構築する
ことを特徴とする請求項７から９の何れか一項に記載の偏析検出方法。
【請求項１１】
エッチングされた鋼材断面の転写体を表す画像を取得する画像取得部と、
前記画像における所定輝度より低輝度な複数の低輝度領域を特定する画像処理部と、
前記複数の低輝度領域其々の画像特徴量を算出する画像特徴量算出部と、
前記複数の低輝度領域其々が偏析領域であるか否かを目視によって判別した判別結果と前記算出された前記複数の低輝度領域其々の画像特徴量とを対応付けた分類データを作成する分類データ作成部と、
前記分類データに含まれている前記画像特徴量を説明変数とし、前記分類データに含まれている前記判別結果を目的変数とし、前記目的変数を分類するための前記説明変数のモデルである分類モデルを構築する分類モデル構築部と、
前記画像取得部と、前記画像処理部と、前記画像特徴量算出部と、前記分類データ作成部と、前記分類モデル構築部と、を順に動作させる分析処理を行う分析部と、
分類部と、
偏析検出部と、
前記分析部による前記分析処理の終了後に、前記分析処理で用いた前記転写体とは異なる解析用の前記転写体を用いて前記画像取得部と前記画像処理部と前記画像特徴量算出部とを順に動作させた後、前記分類部と前記偏析検出部とを順に動作させる解析処理を行う解析部と、
を備え、
前記解析処理において、
前記分類部は、前記解析用の前記転写体を表す未知画像において特定された複数の未知低輝度領域其々の画像特徴量に対して、前記分類モデルを適用することによって、前記複数の未知低輝度領域其々が偏析領域であるか否かを分類し、
前記偏析検出部は、前記複数の未知低輝度領域のうち、前記分類部によって偏析領域であると分類された其々を、偏析領域として検出する
ことを特徴とする偏析検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、エッチングされた鋼材断面の転写体を表す画像を用いて偏析領域を検出する技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来から、鋼材品質を評価するために、鋼材に発生している偏析の領域（以降、偏析領域）の面積や大きさを評価することが知られている。この偏析領域の面積や大きさを評価するために、ＥＰＭＡ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎ  Ｐｒｏｂｅ  Ｍｉｃｒｏ  Ａｎａｌｙｚｅｒ）によって、鋼材断面の成分分析を行うことが知られている。しかし、この成分分析は、評価対象となる偏析領域の面積が狭く、局所的であることや、分析結果を得るまで時間を要するため、操業へのフィードバックが遅れることが課題となっている。
【０００３】
そこで、迅速に偏析の状態を評価する方法として、例えば、特許文献１等に記載のように、エッチングされた鋼材断面の転写体を表す画像に対して二値化等の画像処理を行い、当該画像処理後の画像から、低輝度の領域を偏析領域として検出する方法が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平１−１６７６３６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、上記従来技術では、画像処理後の画像に、偏析以外のマクロ組織やエッチング時の加工痕等を表す画像が、偏析領域と同程度の低輝度な画像として含まれる虞があった。このため、偏析領域以外の領域を偏析領域として過剰に検出（以降、過検出）してしまい、偏析領域を高精度に検出できない虞があった。
【０００６】
本発明は、上述の事情に鑑みて為された発明であり、その目的は、鋼材断面に含まれている偏析領域を高精度に検出することができる技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一態様に係る偏析検出方法は、エッチングされた鋼材断面の転写体を表す画像を取得する画像取得ステップと、前記画像における所定輝度より低輝度な複数の低輝度領域を特定する画像処理ステップと、前記複数の低輝度領域其々の画像特徴量を算出する画像特徴量算出ステップと、前記複数の低輝度領域其々が偏析領域であるか否かを目視によって判別した判別結果と前記算出された前記複数の低輝度領域其々の画像特徴量とを対応付けた分類データを作成する分類データ作成ステップと、前記分類データに含まれている前記画像特徴量を説明変数とし、前記分類データに含まれている前記判別結果を目的変数とし、前記目的変数を分類するための前記説明変数のモデルである分類モデルを構築する分類モデル構築ステップと、を順に実行する分析ステップと、前記分析ステップの終了後に、前記分析ステップで用いた前記転写体とは異なる解析用の前記転写体を用いて前記画像取得ステップと前記画像処理ステップと前記画像特徴量算出ステップとを順に実行した後、前記解析用の前記転写体を表す未知画像において特定された複数の未知低輝度領域其々の画像特徴量に対して、前記分類モデルを適用することによって、前記複数の未知低輝度領域其々が偏析領域であるか否かを分類する分類ステップと、前記複数の未知低輝度領域のうち、前記分類ステップによって偏析領域であると分類された其々を、偏析領域として検出する偏析検出ステップと、を順に実行する解析ステップと、を有することを特徴とする。
【０００８】
また、本発明の一態様に係る偏析検出装置は、エッチングされた鋼材断面の転写体を表す画像を取得する画像取得部と、前記画像における所定輝度より低輝度な複数の低輝度領域を特定する画像処理部と、前記複数の低輝度領域其々の画像特徴量を算出する画像特徴量算出部と、前記複数の低輝度領域其々が偏析領域であるか否かを目視によって判別した判別結果と前記算出された前記複数の低輝度領域其々の画像特徴量とを対応付けた分類データを作成する分類データ作成部と、前記分類データに含まれている前記画像特徴量を説明変数とし、前記分類データに含まれている前記判別結果を目的変数とし、前記目的変数を分類するための前記説明変数のモデルである分類モデルを構築する分類モデル構築部と、前記画像取得部と、前記画像処理部と、前記画像特徴量算出部と、前記分類データ作成部と、前記分類モデル構築部と、を順に動作させる分析処理を行う分析部と、分類部と、偏析検出部と、前記分析部による前記分析処理の終了後に、前記分析処理で用いた前記転写体とは異なる解析用の前記転写体を用いて前記画像取得部と前記画像処理部と前記画像特徴量算出部とを順に動作させた後、前記分類部と前記偏析検出部とを順に動作させる解析処理を行う解析部と、を備え、前記解析処理において、前記分類部は、前記解析用の前記転写体を表す未知画像において特定された複数の未知低輝度領域其々の画像特徴量に対して、前記分類モデルを適用することによって、前記複数の未知低輝度領域其々が偏析領域であるか否かを分類し、前記偏析検出部は、前記複数の未知低輝度領域のうち、前記分類部によって偏析領域であると分類された其々を、偏析領域として検出することを特徴とする。
【０００９】
これらの構成によれば、前記転写体を表す画像において特定された複数の低輝度領域其々が偏析領域であるか否かを目視によって判別した判別結果を目的変数とし、当該複数の低輝度領域其々の画像特徴量を説明変数として、目的変数を分類するための説明変数のモデルである分類モデルが構築される。そして、解析用の転写体を表す未知画像において特定された未知低輝度領域其々の画像特徴量に対して前記分類モデルを適用することによって、未知低輝度領域が偏析領域であるか否かが分類される。
【００１０】
このため、従来技術のように低輝度な領域であるか否かを考慮するだけでなく、前記分類モデルを用いて、未知低輝度領域の画像特徴量が、目視によって偏析領域と判別された低輝度領域の画像特徴量に該当するか否かを更に考慮して、より精度良く、未知低輝度領域が偏析領域であるか否かを分類することができる。その結果、高精度に偏析領域を検出することができる。
【００１１】
また、前記分類データ作成ステップにおいて、前記複数の低輝度領域のうち、前記画像における所定の第一領域に含まれる低輝度領域其々についての前記判別結果と前記画像特徴量とを対応付けた第一分類データと、前記複数の低輝度領域のうち、前記画像における前記第一領域とは異なる第二領域に含まれる低輝度領域其々についての前記判別結果と前記画像特徴量とを対応付けた第二分類データと、を個別に作成し、前記分類モデル構築ステップにおいて、前記第一分類データを用いて第一分類モデルを構築し、前記第二分類データを用いて第二分類モデルを構築し、前記分類ステップにおいて、前記複数の未知低輝度領域のうち、前記未知画像における前記第一領域に対応する第一対応領域に含まれる未知低輝度領域其々の画像特徴量に対して、前記第一分類モデルを適用することによって、前記第一対応領域に含まれる未知低輝度領域其々が偏析領域であるか否かを分類し、前記複数の未知低輝度領域のうち、前記未知画像における前記第二領域に対応する第二対応領域に含まれる未知低輝度領域其々の画像特徴量に対して、前記第二分類モデルを適用することによって、前記第二対応領域に含まれる未知低輝度領域其々が偏析領域であるか否かを分類することが好ましい。
【００１２】
本構成によれば、前記転写材を表す画像における第一領域に含まれる低輝度領域の画像特徴量に基づく第一分類モデルと、当該画像における第二領域に含まれる低輝度領域の画像特徴量に基づく第二分類モデルと、が個別に構築される。
【００１３】
このため、分類ステップにおいて、未知画像における、第一領域に対応する第一対応領域に含まれる未知低輝度領域其々の画像特徴量に対して、第一分類モデルを適用することによって、第一領域に含まれる目視によって偏析領域と判別された低輝度領域特有の画像特徴量を考慮して、当該未知低輝度領域其々が偏析領域であるか否かをより精度良く分類することができる。これと同様に、第二領域に含まれる目視によって偏析領域と判別された低輝度領域特有の画像特徴量を考慮して、第二対応領域に含まれる未知低輝度領域其々が偏析領域であるか否かをより精度良く分類することができる。
【００１４】
また、前記鋼材断面は、鋳片を鋳造方向と平行に切断したときの断面であり、前記第一領域は、前記画像における垂直方向の中心付近において水平方向に延びる中心偏析解析領域であってもよい。
【００１５】
鋳片には、垂直方向の中心付近において、中心偏析と呼ばれる、鋳造方向に対して水平に連なる偏析が発生する。一方、鋳片の垂直方向の中心以外には、Ｖ偏析と呼ばれる、鋳片表面から垂直方向の中心部に向かって鋳造方向に対して斜めに連なる偏析が発生する。
【００１６】
したがって、本構成によれば、第一領域である中心偏析解析領域に含まれる、目視によって中心偏析の偏析領域と判別された低輝度領域特有の画像特徴量を考慮して、未知画像における中心偏析解析領域に対応する第一対応領域に含まれる未知低輝度領域其々が、中心偏析の偏析領域であるか否かをより精度良く分類することができる。これと同様に、中心偏析解析領域とは異なる第二領域に含まれる、目視によって偏析領域と判別された低輝度領域特有の画像特徴量を考慮して、第二対応領域に含まれる未知低輝度領域其々が、Ｖ偏析の偏析領域であるか否かをより精度良く分類することができる。
【００１７】
また、前記分類データ作成ステップにおいて、前記複数の低輝度領域のうち、前記第二領域における、前記中心偏析解析領域よりも垂直方向上方側の第三領域に含まれる低輝度領域其々についての前記判別結果と前記画像特徴量とを対応付けた第三分類データと、前記複数の低輝度領域のうち、前記第二領域における、前記中心偏析解析領域よりも垂直方向下方側の第四領域に含まれる低輝度領域其々についての前記判別結果と前記画像特徴量とを対応付けた第四分類データと、を個別に作成し、前記分類モデル構築ステップにおいて、前記第三分類データを用いて第三分類モデルを構築し、前記第四分類データを用いて第四分類モデルを構築し、前記分類ステップにおいて、前記複数の未知低輝度領域のうち、前記未知画像における前記第三領域に対応する第三対応領域に含まれる未知低輝度領域其々の画像特徴量に対して、前記第三分類モデルを適用することによって、前記第三対応領域に含まれる未知低輝度領域其々が偏析領域であるか否かを分類し、前記複数の未知低輝度領域のうち、前記未知画像における前記第四領域に対応する第四対応領域に含まれる未知低輝度領域其々の画像特徴量に対して、前記第四分類モデルを適用することによって、前記第四対応領域に含まれる未知低輝度領域其々が偏析領域であるか否かを分類することが好ましい。
【００１８】
鋳片の垂直方向の中心部より垂直方向上方側の領域に発生するＶ偏析（以降、第一Ｖ偏析）及び鋳片の垂直方向の中心部より垂直方向下方側の領域に発生するＶ偏析（以降、第二Ｖ偏析）は、鋳片の垂直方向の中心部を軸として互いに垂直方向の上下に反転した特性を有する。つまり、前記転写材を表す画像から得られる第一Ｖ偏析の偏析領域の画像特徴量と、前記断面の転写材を表す画像から得られる第二Ｖ偏析の偏析領域の同画像特徴量とは、互いに異なる特性を有する。
【００１９】
したがって、本構成によれば、中心偏析解析領域よりも垂直方向上方側の第三領域に含まれる、目視によって第一Ｖ偏析の偏析領域と判別された低輝度領域特有の画像特徴量を考慮して、未知画像における第三領域に対応する第三対応領域に含まれる未知低輝度領域其々が、第一Ｖ偏析の偏析領域であるか否かをより精度良く分類することができる。これと同様に、中心偏析解析領域よりも垂直方向下方側の第四領域に含まれる、目視によって第二Ｖ偏析の偏析領域と判別された低輝度領域特有の画像特徴量を考慮して、第四対応領域に含まれる未知低輝度領域其々が、第二Ｖ偏析の偏析領域であるか否かをより精度良く分類することができる。
【００２０】
また、前記画像処理ステップにおいて、前記画像に対して二値化処理を行い、当該二値化処理後の前記画像における低い側の輝度の領域を、前記複数の低輝度領域として特定することが好ましい。
【００２１】
本構成によれば、二値化処理後の未知画像における低い側の輝度の領域を未知低輝度領域として特定し、当該特定した未知低輝度領域が偏析領域であるか否かを精度良く分類することができる。
【００２２】
また、前記分類モデル構築ステップにおいて、決定木、ロジスティック回帰、最近傍法、ニューラルネットワーク、サポートベクトルマシン及びランダムフォレストのうちの一又は複数の統計的手法を用いて分類モデルを構築することが好ましい。
【００２３】
本構成によれば、一般的な機械学習で用いられている、決定木、ロジスティック回帰、最近傍法、ニューラルネットワーク、サポートベクトルマシン及びランダムフォレストのうちの一又は複数の統計的手法を用いて、分類モデルを構築することができる。
【００２４】
また、前記解析ステップの終了後に、前記偏析検出ステップにおいて検出された偏析領域其々の画像特徴量に基づき、前記未知画像の偏析領域に関する特徴量を導出する導出ステップと、前記未知画像の目視によって前記未知画像に対応する未知鋼材の品質が良好であるか否かを判定した判定結果と前記未知画像の前記特徴量とを対応付けた判定データを作成する判定データ作成ステップと、前記判定データに含まれている前記特徴量を説明変数とし、前記判定データに含まれている前記判定結果を目的変数とし、前記目的変数を分類するための前記説明変数のモデルである判定モデルを構築する判定モデル構築ステップと、を順に実行する品質分析ステップと、前記品質分析ステップの終了後に、前記解析用の前記転写体とは異なる評価対象用の前記転写体を用いて前記解析ステップと前記導出ステップとを順に実行した後、前記評価対象用の前記転写体を表す未評価画像の前記特徴量に対して、前記判定モデルを適用することによって、前記未評価画像に対応する未評価鋼材の品質が良好であるか否かを判定する品質判定ステップと、を更に有してもよい。
【００２５】
鋼材の品質が良好であるか否かを鋼材断面の目視だけで判定する場合、判定が属人的になり、判定結果にばらつきが生じる虞がある。また、鋼材断面の偏析領域に関する特徴量の把握に時間を要し、鋼材の品質が良好であるか否かを迅速に判定できない虞がある。
【００２６】
しかし、本構成によれば、未知画像の目視によって未知鋼材の品質が良好であるか否かを判定した判定結果を目的変数とし、未知画像の偏析領域に関する特徴量を説明変数として、目的変数を分類するための説明変数のモデルである判定モデルが構築される。その後、評価対象用の転写体を用いて導出ステップが行われ、当該転写体を表す未評価画像の偏析領域に関する特徴量が導出される。そして、当該特徴量に対して、前記判定モデルを適用することによって、未評価画像に対応する未評価鋼材の品質が良好であるか否かが判定される。
【００２７】
このため、目視によって未評価画像の偏析領域に関する特徴量を把握する手間をかけずに、導出ステップによって導出された当該特徴量を用いて、未評価鋼材の品質が良好であるか否かを迅速に判定することができる。また、未評価画像の偏析領域に関する特徴量を考慮するだけでなく、前記判定モデルを用いて、当該特徴量が、過去に品質が良好であると判定された鋼材に対応する画像の偏析領域に関する特徴量に該当するか否かを更に考慮して、より精度良く、未評価鋼材の品質が良好であるか否かを判定することができる。
【００２８】
また、前記導出ステップにおいて、前記未知画像における所定の第一未知領域の前記特徴量と、前記未知画像における前記第一未知領域とは異なる第二未知領域の前記特徴量と、を個別に導出し、前記判定データ作成ステップにおいて、前記第一未知領域の目視によって前記未知鋼材における前記第一未知領域に対応する第一未知鋼材領域の品質が良好であるか否かを判定した判定結果と前記第一未知領域の前記特徴量とを対応付けた第一判定データと、前記第二未知領域の目視によって前記未知鋼材における前記第二未知領域に対応する第二未知鋼材領域の品質が良好であるか否かを判定した判定結果と前記第二未知領域の前記特徴量とを対応付けた第二判定データと、を個別に作成し、前記判定モデル構築ステップにおいて、前記第一判定データを用いて第一判定モデルを構築し、前記第二判定データを用いて第二判定モデルを構築し、前記品質判定ステップにおいて、前記未評価画像における前記第一未知領域に対応する第一未評価領域の前記特徴量に対して、前記第一判定モデルを適用することによって、前記未評価鋼材における前記第一未評価領域に対応する第一鋼材領域の品質が良好であるか否かを判定し、前記未評価画像における前記第二未知領域に対応する第二未評価領域の前記特徴量に対して、前記第二判定モデルを適用することによって、前記未評価鋼材における前記第二未評価領域に対応する第二鋼材領域の品質が良好であるか否かを判定してもよい。
【００２９】
本構成によれば、未知画像における第一未知領域の偏析領域に関する特徴量に基づく第一判定モデルと、当該未知画像における第二未知領域の偏析領域に関する特徴量に基づく第二判定モデルと、が個別に構築される。
【００３０】
このため、品質判定ステップにおいて、未評価画像における第一未知領域に対応する第一未評価領域の偏析領域に関する特徴量に対して、第一判定モデルを適用することによって、第一未評価領域の偏析領域に関する特徴量を考慮して、未評価鋼材における第一未評価領域に対応する第一鋼材領域の品質が、良好であるか否かをより精度良く且つ迅速に判定することができる。これと同様に、第二未評価領域の偏析領域に関する特徴量を考慮して、未評価鋼材における第二未評価領域に対応する第二鋼材領域の品質が、良好であるか否かをより精度良く且つ迅速に判定することができる。
【００３１】
また、前記鋼材断面は、鋳片を鋳造方向と平行に切断したときの断面であり、前記第一未知領域は、前記未知画像における垂直方向の中心付近において水平方向に延びる中心偏析解析領域であってもよい。
【００３２】
鋳片には、垂直方向の中心付近において、中心偏析と呼ばれる、鋳造方向に対して水平に連なる偏析が発生する。一方、鋳片の垂直方向の中心以外には、Ｖ偏析と呼ばれる、鋳片表面から垂直方向の中心部に向かって鋳造方向に対して斜めに連なる偏析が発生する。
【００３３】
したがって、本構成によれば、未評価画像における垂直方向の中心付近において水平方向に延びる第一未評価領域に含まれる中心偏析の偏析領域に関する特徴量を考慮して、未評価鋼材における垂直方向の中心付近において水平方向に延びる第一鋼材領域の品質が良好であるか否かをより精度良く且つ迅速に判定することができる。これと同様に、未評価画像における第一未評価領域とは異なる第二未評価領域に含まれるＶ偏析の偏析領域に関する特徴量を考慮して、未評価鋼材における第一鋼材領域とは異なる第二鋼材領域の品質が良好であるか否かをより精度良く且つ迅速に判定することができる。
【００３４】
また、前記判定モデル構築ステップにおいて、決定木、ロジスティック回帰、最近傍法、ニューラルネットワーク、サポートベクトルマシン及びランダムフォレストのうちの一又は複数の統計的手法を用いて判定モデルを構築することが好ましい。
【００３５】
本構成によれば、一般的な機械学習で用いられている、決定木、ロジスティック回帰、最近傍法、ニューラルネットワーク、サポートベクトルマシン及びランダムフォレストのうちの一又は複数の統計的手法を用いて、判定モデルを構築することができる。
【発明の効果】
【００３６】
本発明によれば、鋼材断面に含まれている偏析領域を高精度に検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３７】
【図１】偏析検出装置の構成を示すブロック図である。
【図２】転写画像の一例を示す図である。
【図３】分析処理の一例を示すフローチャートである。
【図４】解析処理の一例を示すフローチャートである。
【図５】分析処理の他の一例を示すフローチャートである。
【図６】解析処理の他の一例を示すフローチャートである。
【図７】分析処理の他の一例を示すフローチャートである。
【図８】解析処理の他の一例を示すフローチャートである。
【図９】制御部の構成の他の一例を示すブロック図である。
【図１０】品質分析処理の一例を示すフローチャートである。
【図１１】鋼材品質判定処理の一例を示すフローチャートである。
【図１２】品質分析処理の他の一例を示すフローチャートである。
【図１３】鋼材品質判定処理の他の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００３８】
（第一実施形態）
以下、本発明に係る第一実施形態について説明する。尚、各図において同一の符号を付した構成は、同一の構成であることを示し、適宜、その説明を省略する。
【００３９】
図１は、偏析検出装置１の構成を示すブロック図である。図１に示すように、本発明の実施形態に係る偏析検出装置１は、撮影部３０と、入力部５０と、表示部６０と、通信部７０と、記憶部９０と、制御部１０と、を備えている。
【００４０】
撮影部３０は、例えばカメラによって構成され、被写体を撮影して得られた画像を制御部１０へ出力する。
【００４１】
入力部５０は、キーボード及びマウスやタッチパネル等の入力装置によって構成され、ユーザーが当該入力装置を用いて入力した各種操作指示や情報を制御部１０へ出力する。
【００４２】
表示部６０は、液晶ディスプレイ等の表示装置によって構成され、制御部１０による制御の下、指示された情報を表示する。
【００４３】
通信部７０は、不図示のネットワークに接続され、ネットワークに接続されたパソコン等の外部装置との間で通信を行う。
【００４４】
記憶部９０は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）やＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）等の記憶装置によって構成される。記憶部９０には、制御部１０の制御に用いられる情報が予め記憶されている。また、記憶部９０には、制御部１０による制御の下、各種情報が記憶される。
【００４５】
制御部１０は、偏析検出装置１全体の制御を司る。具体的には、制御部１０は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ等を備えたマイクロコンピューターで構成される。前記ＣＰＵが前記ＲＯＭに記憶された制御プログラムを実行することによって、制御部１０は、例えば、画像取得部１０１、画像処理部１０２、画像特徴量算出部１０３、分類データ作成部１０４、分類モデル構築部１０５、分析部１０６、解析部１０７、分類部１０８及び偏析検出部１０９として機能する。
【００４６】
画像取得部１０１は、エッチングされた鋼材断面の転写体を表す画像を取得する。具体的には、画像取得部１０１は、撮影部３０が前記転写体を被写体として撮影したときに制御部１０へ出力した画像を、前記転写体を表す画像として取得する。これに限らず、画像取得部１０１が、通信部７０が外部装置から受信した、前記転写体を表す画像を取得するようにしてもよい。
【００４７】
以降、鋼材断面は、連続鋳造によって生成された板状の鋳片を、鋳造方向と平行に切断したときの断面であるとする。また、エッチングされた鋼材断面の転写体は、例えば、以下のようにして作成される。鋼材断面をピクリン酸系腐食液でエッチングした後、水洗、乾燥させる。その後、グリース等の高粘液状物質を鋼材断面に塗布して、エメリー紙で軽く鋼材断面を研磨し、鋼材断面の表面の高粘液状物質を拭き取る。続いて、腐食部に残った高粘液状物質をセロテープ（登録商標）等の片面に接着材が糊付されている透明な薄膜に転写させる。つまり、当該薄膜が前記転写体として作成される。
【００４８】
画像処理部１０２は、画像取得部１０１が取得した前記転写体を表す画像（以降、転写画像）における所定輝度より低輝度な複数の低輝度領域を特定する。具体的には、画像処理部１０２は、転写画像に対して二値化処理を行う。当該二値化処理で用いる閾値は、複数の転写画像を目視することによって、偏析の領域（以降、偏析領域）であると判断した全ての領域の輝度値が、二値のうちの低い側の輝度値に変換されるよう、前記全ての領域の輝度値の最高値よりも高い輝度値に定められている。
【００４９】
したがって、画像処理部１０２は、上記閾値を用いた二値化処理を転写画像に対して行うことにより、当該転写画像に含まれる上記閾値よりも低い輝度値を、二値のうちの低い側の輝度値に変換する。そして、画像処理部１０２は、当該二値化処理後の転写画像において、輝度値が上記低い側の輝度値となっている複数の領域を、前記閾値が表す所定輝度よりも低輝度な複数の低輝度領域として特定する。当該特定された複数の低輝度領域には、偏析領域だけでなく、偏析以外のマクロ組織やエッチング時の加工痕等の領域が含まれている可能性がある。
【００５０】
尚、画像処理部１０２が、転写画像に対して二値化処理を行う直前に、当該転写画像に対して、例えば、ノイズを除去する処理や、濃度ムラを除去する処理等の画質を向上させるための公知の画像処理を行うようにしてもよい。
【００５１】
具体的には、画像処理部１０２が、ノイズを除去する処理として、平滑化フィルタ、メディアンフィルタ、膨張フィルタ、収縮フィルタ、ガウシアンフィルタ及び倍リテラルフィルタ等を用いた公知のフィルタ処理を行うようにしてもよい。また、画像処理部１０２が、濃度ムラを除去する処理として、所定周波数以上の周波数成分を除外するハイパスフィルタを用いたフィルタ処理を行うようにしてもよい。当該所定周波数は、実験値等に基づき、最も濃度ムラを軽減できると考えられる周波数に定めればよい。また、画像処理部１０２が、転写画像に対して二値化処理を行う直前に、当該転写画像に対して、ノイズと濃度ムラを同時に除去するバンドパスフィルタを用いたフィルタ処理を行うようにしてもよい。バンドパスフィルタを適用する際に用いる閾値も、実験値等に基づきノイズ及び濃度ムラを最も軽減できると考えられる値に定めればよい。
【００５２】
また、画像処理部１０２が、転写画像において複数の低輝度領域を特定する方法は、上記に限らない。例えば、画像処理部１０２が、二値化処理等の画像処理を行わずに、転写画像において所定輝度より低輝度な複数の領域を直接的に特定する公知の画像処理を行うようにしてもよい。
【００５３】
画像特徴量算出部１０３は、画像処理部１０２によって特定された複数の低輝度領域其々の画像特徴量を算出する。画像特徴量には、例えば、複数の低輝度領域其々についての、面積、輝度値の平均値、輝度値の標準偏差、周囲長、矩形度、真円度（中心からの最大距離から求まる真円面積に対する実面積の割合）、コンパクト性（面積から求まる真円の周囲長に対する実周囲長の割合）、凸面度、かさばり率（近似楕円面積に対する実面積の割合）、ホール（領域内にみられる穴状（高輝度）の領域）数、及びホールの総面積等が含まれる。
【００５４】
図２は、転写画像の一例を示す図である。また、図２に示すように、画像特徴量には、例えば、複数の低輝度領域其々の中心位置を示す情報（例：ｘ１、ｙ１）や、転写画像における垂直方向（高さ方向）の中心位置Ｙｃから、複数の低輝度領域其々の中心位置までの距離（例：ａ１）及び方向（例：下方）が含まれる。また、画像特徴量には、複数の低輝度領域其々に外接する、軸に平行な外接矩形の幅（例：ｗ１）・高さ（例：ｈ１）や、当該外接矩形の幅（例：ｗ１）と高さ（例：ｈ１）の比（アスペクト比）（例えば、ｗ１：ｈ１）、任意の二軸に平行な外接矩形の幅（例：ｗａ１）・高さ（例：ｈａ１）が含まれてもよい。また、画像特徴量には、複数の低輝度領域其々の近似楕円の幅・高さ・長軸の鋳造方向に対する傾き角度θが含まれてもよい。
【００５５】
図１に参照を戻す。分類データ作成部１０４は、画像処理部１０２によって特定された複数の低輝度領域其々が偏析領域であるか否かを目視によって判別した判別結果と、画像特徴量算出部１０３によって算出された複数の低輝度領域其々の画像特徴量と、を対応付けた分類データを作成する。
【００５６】
例えば、分類データ作成部１０４は、画像処理部１０２による二値化処理後の転写画像を表示部６０に表示させる。表示部６０に表示された転写画像を目視したユーザは、入力部５０を用いて、当該転写画像に含まれている、画像処理部１０２によって特定された複数の低輝度領域其々を選択し、当該選択した低輝度領域が偏析領域であるか否かの判別結果を入力する。分類データ作成部１０４は、当該入力された複数の低輝度領域其々が偏析領域であるか否かの判別結果と、画像特徴量算出部１０３によって算出された、当該複数の低輝度領域其々の画像特徴量と、を対応付けた分類データを作成する。
【００５７】
分類モデル構築部１０５は、分類データ作成部１０４によって作成された分類データに含まれている画像特徴量を説明変数とし、当該分類データに含まれている判別結果を目的変数とし、当該目的変数を分類するための当該説明変数のモデル（以降、分類モデル）を公知の統計的手法を用いて構築する。
【００５８】
上記統計的手法には、例えば、目的変数（複数の低輝度領域其々が偏析領域であるか否かを目視によって判別した判別結果）の純度が高まるように、説明変数（複数の低輝度領域其々の画像特徴量）とその閾値とを樹木状に組み合わせたルール（分類モデル）を構築する決定木分析や、目的変数及び説明変数を含むロジスティック曲線への回帰式（分類モデル）を求めるロジスティック回帰分析等の一般的な機械学習で用いられる手法が適用可能である。また、上記統計的手法には、例えば、最近傍法、ニューラルネットワーク、サポートベクトルマシン及びランダムフォレスト等の一般的な機械学習で用いられる手法も適用可能である。または、分類モデル構築部１０５が、上記の統計的手法のうちの複数の手法を用いて、分類モデルを構築するようにしてもよい。
【００５９】
分析部１０６は、画像取得部１０１と、画像処理部１０２と、画像特徴量算出部１０３と、分類データ作成部１０４と、分類モデル構築部１０５と、を順に動作させる分析処理（分析ステップ）を行う。
【００６０】
図３は、分析処理の一例を示すフローチャートである。具体的には、入力部５０によって分析処理の開始指示が入力されると、分析部１０６は、分析処理を開始する。図３に示すように、分析部１０６は、分析処理を開始すると、先ず、画像取得部１０１を動作させ、エッチングされた鋼材断面の転写体を表す画像（以降、教示画像）を取得させる（Ｓ１１（画像取得ステップ））。
【００６１】
次に、分析部１０６は、画像処理部１０２を動作させ、教示画像における所定輝度より低輝度な複数の低輝度領域を特定させる（Ｓ１２（画像処理ステップ））。次に、分析部１０６は、画像特徴量算出部１０３を動作させ、教示画像において特定された複数の低輝度領域其々の画像特徴量を算出させる（Ｓ１３（画像特徴量算出ステップ））。
【００６２】
次に、分析部１０６は、分類データ作成部１０４を動作させ、教示画像において特定された複数の低輝度領域其々が偏析領域であるか否かを目視によって判別した判別結果と、Ｓ１３で算出された当該複数の低輝度領域其々の画像特徴量とを対応付けた分類データを作成させる（Ｓ１４（分類データ作成ステップ））。
【００６３】
そして、分析部１０６は、分類モデル構築部１０５を動作させ、Ｓ１４で作成された分類データに含まれている画像特徴量を説明変数とし、当該分類データに含まれている判別結果を目的変数とし、前記目的変数を分類するための前記説明変数のモデルである分類モデルを構築させる（Ｓ１５（分類モデル構築ステップ））。
【００６４】
図１に参照を戻す。解析部１０７は、分析部１０６による分析処理の終了後、解析用の転写体を用いて、画像取得部１０１と画像処理部１０２と画像特徴量算出部１０３とを順に動作させた後、後述の分類部１０８と偏析検出部１０９とを順に動作させる解析処理（解析ステップ）を行う。
【００６５】
ここで、解析用の転写体とは、分析部１０６が分析処理において画像取得部１０１を動作させる際に用いた、分析対象の鋼材断面を転写した転写体とは異なる転写体である。具体的には、解析用の転写体は、上記分析対象の鋼材断面を転写した転写体と同様、解析対象の鋼材断面がエッチングされた後、上記薄膜に転写されることによって作成される。
【００６６】
図４は、解析処理の一例を示すフローチャートである。具体的には、分析部１０６による分析処理の終了後、入力部５０によって解析処理の開始指示が入力されると、解析部１０７は、解析処理を開始する。図４に示すように、解析部１０７は、解析処理を開始すると、先ず、画像取得部１０１を動作させ、解析用の転写体を表す画像（以降、未知画像）を取得させる（Ｓ２１（画像取得ステップ））。
【００６７】
次に、解析部１０７は、画像処理部１０２を動作させ、未知画像における所定輝度より低輝度な複数の低輝度領域（以降、未知低輝度領域）を特定させる（Ｓ２２（画像処理ステップ））。次に、解析部１０７は、画像特徴量算出部１０３を動作させ、未知画像において特定された複数の未知低輝度領域其々の画像特徴量を算出させる（Ｓ２３（画像特徴量算出ステップ））。
【００６８】
そして、解析部１０７は、分類部１０８を動作させた後（Ｓ２４（分類ステップ））、偏析検出部１０９を動作させ（Ｓ２５（偏析検出ステップ））、解析処理を終了する。
【００６９】
以下、Ｓ２４及びＳ２５の詳細について説明する。当該説明の中で、分類部１０８（図１）及び偏析検出部１０９（図１）の詳細について説明する。
【００７０】
Ｓ２４において、分類部１０８は、Ｓ２３で算出された複数の未知低輝度領域其々の画像特徴量に対して、Ｓ１５（図３）で構築された分類モデルを適用することにより、複数の未知低輝度領域其々が偏析領域であるか否かを分類する。
【００７１】
例えば、Ｓ１５（図３）において、決定木分析手法で分類モデルが構築されたとする。つまり、分類モデルが目的変数（複数の低輝度領域其々が偏析領域であるか否かを目視によって判別した判別結果）の純度が高まるように、説明変数（複数の低輝度領域其々の画像特徴量）とその閾値とを樹木状に組み合わせたルールであるとする。この場合、Ｓ２４（図４）において、分類部１０８は、複数の未知低輝度領域其々の画像特徴量のうち、分類モデルにおいて説明変数として含まれている画像特徴量と、分類モデルにおいて定められている当該画像特徴量の閾値と、の対比結果によって、複数の未知低輝度領域其々が偏析領域であるか否かを分類する。
【００７２】
または、Ｓ１５（図３）において、ロジスティック回帰析手法で分類モデルが構築されたとする。つまり、分類モデルが、ロジスティック回帰分析によって構築された目的変数（複数の低輝度領域其々が偏析領域であるか否かを目視によって判別した判別結果）及び説明変数（複数の低輝度領域其々の画像特徴量）を含むロジスティック曲線への回帰式であるとする。この場合、Ｓ２４（図４）において、分類部１０８は、複数の未知低輝度領域其々の画像特徴量のうち、分類モデルが示す回帰式に説明変数として含まれている画像特徴量を、当該回帰式に代入した結果によって、複数の未知低輝度領域其々が偏析領域であるか否かを分類する。
【００７３】
Ｓ２５（図４）では、偏析検出部１０９は、複数の未知低輝度領域のうち、Ｓ２４で偏析領域であると分類された其々を偏析領域として検出する。
【００７４】
したがって、第一実施形態の構成によれば、従来技術のように低輝度な領域であるか否かを考慮するだけでなく、分類モデルを用いて、未知低輝度領域の画像特徴量が、目視によって偏析領域と判別された低輝度領域の画像特徴量に該当するか否かを更に考慮して、より精度良く、未知低輝度領域が偏析領域であるか否かを分類することができる。その結果、高精度に偏析領域を検出することができる。
【００７５】
（第二実施形態）
以下、本発明に係る第二実施形態について説明する。第一実施形態の構成では、教示画像に含まれる複数の低輝度領域其々の画像特徴量に基づき、分類データを作成し、当該分類データを用いて分類モデルを構築していた。そして、当該分類モデルを用いて未知画像に含まれる複数の未知低輝度領域其々が偏析領域であるか否かを分類することで、偏析領域を検出していた。
【００７６】
しかし、第二実施形態の構成では、第一実施形態の構成とは異なり、教示画像に含まれる二個の領域其々に含まれる複数の低輝度領域其々の画像特徴量に基づき、当該二個の領域の其々に対応する分類データを作成する。そして、当該作成した二個の分類データを用いて、当該二個の領域の其々に対応する二個の分類モデルを個別に構築する。また、当該構築した二個の分類モデルを用いて、未知画像における上記二個の領域に対応する二個の領域其々に含まれる複数の未知低輝度領域其々が偏析領域であるか否かを分類することで、偏析領域を検出する。
【００７７】
以下、第二実施形態の構成を想起した理由について説明する。連続鋳造によって生成された板状の鋳片の品質に対して有害な偏析は、一般的に中心偏析とＶ偏析とに分類される。図２に示すように、中心偏析とは、鋳片の断面の垂直方向（高さ方向）の中心位置Ｙｃ付近において、鋳造方向に対して水平に連なって発生する偏析である。Ｖ偏析とは、鋳片の外周から前記中心位置Ｙｃに向かって角度を持って連なり発生する偏析である。
【００７８】
転写画像に見られる中心偏析の偏析領域とＶ偏析の偏析領域とでは、傾き角度θの傾向が異なる。傾き角度θとは、各偏析領域を近似した楕円の長軸の鋳造方向に対する角度である。例えば、図２に模式的に示すように、中心偏析の偏析領域の傾きはほぼ水平であり、傾き角度θは０度近傍が最も多くなる。一方で、Ｖ偏析の偏析領域は傾きを持っており、傾き角度θは一定値以上の大きさを持つ傾向がある。
【００７９】
したがって、第一実施形態のように、中心偏析とＶ偏析とを区別せずに、偏析領域か否かを分類するための画像特徴量の分類モデルを構築することは、分類モデルの構築を複雑化させ、偏析領域の検出精度を低下させる要因となる。そこで、中心偏析の偏析領域か否かを分類するための画像特徴量の分類モデルとＶ偏析の偏析領域か否かを分類するための画像特徴量の分類モデルとを個別に構築して、当該構築した二個の分類モデルを其々用いて、未知低輝度領域が中心偏析を表す偏析領域であるか否か、Ｖ偏析を表す偏析領域であるか否かを、個別に分類することを想起した。
【００８０】
具体的には、第二実施形態の構成では、分析部１０６は、図５に示すフローに従って分析処理を実行する。図５は、分析処理の他の一例を示すフローチャートである。
【００８１】
尚、以降の説明では、図２に示すように、中心偏析が発生すると考えられる、転写画像の垂直方向の中心位置Ｙｃから、予め定められた一定の距離ｄ内にある水平方向（鋳造方向）に延びる領域（所定の第一領域）を中心偏析解析領域と記載する。
【００８２】
また、図２に示すように、Ｖ偏析が発生すると考えられる、転写画像における中心偏析解析領域とは異なる領域（第二領域）において、中心偏析解析領域よりも垂直方向上方側の領域（第三領域）を第一Ｖ偏析解析領域と記載し、中心偏析解析領域よりも垂直方向下方側の領域（第四領域）を第二Ｖ偏析解析領域と記載する。
【００８３】
図５に示すように、分析部１０６によって分析処理が開始されると、第一実施形態と同様、Ｓ１１〜Ｓ１３が行われる。次に、分析部１０６は、分類データ作成部１０４を動作させ、Ｓ３１を実行させる。Ｓ３１において、分類データ作成部１０４は、Ｓ１２で特定された複数の低輝度領域の其々が、中心偏析解析領域、第一Ｖ偏析解析領域及び第二Ｖ偏析解析領域の何れに含まれているかを判断する（Ｓ３１）。
【００８４】
具体的には、Ｓ３１において、分類データ作成部１０４は、図２に示すように、Ｓ１３で算出された画像特徴量に含まれる、転写画像における垂直方向（高さ方向）の中心位置Ｙｃから、Ｓ１２で特定された複数の低輝度領域其々の中心位置までの距離（例：ａ１）が、予め定められた一定の距離ｄ以内であれば、当該低輝度領域其々が中心偏析解析領域に含まれていると判断する。
【００８５】
一方、分類データ作成部１０４は、前記中心位置ＹｃからＳ１２で特定された複数の低輝度領域其々の中心位置までの距離が前記一定の距離ｄよりも長く、且つ、Ｓ１３で算出された画像特徴量に含まれる、前記中心位置Ｙｃから当該低輝度領域其々の中心位置までの方向が上方を示す場合、当該低輝度領域其々が第一Ｖ偏析解析領域に含まれていると判断する。
【００８６】
また、分類データ作成部１０４は、前記中心位置ＹｃからＳ１２で特定された複数の低輝度領域其々の中心位置までの距離が前記一定の距離ｄよりも長く、且つ、前記中心位置Ｙｃから当該低輝度領域其々の中心位置までの方向が下方を示す場合、当該低輝度領域其々が第二Ｖ偏析解析領域に含まれていると判断する。
【００８７】
そして、分類データ作成部１０４は、Ｓ３１において中心偏析解析領域に含まれると判断した低輝度領域を対象にして、Ｓ１４ａを行う。具体的には、Ｓ１４ａにおいて、分類データ作成部１０４は、Ｓ１４（図３）と同様に、Ｓ３１において中心偏析解析領域に含まれると判断した低輝度領域其々が偏析領域であるか否かを目視によって判別した判別結果と、Ｓ１３で算出された当該低輝度領域其々の画像特徴量と、を対応付けた中心偏析分類データ（第一分類データ）を作成する（Ｓ１４ａ（分類データ作成ステップ））。
【００８８】
この場合、分析部１０６は、分類モデル構築部１０５を動作させ、Ｓ１５（図３）と同様、Ｓ１４ａで作成された中心偏析分類データに含まれている画像特徴量を説明変数とし、当該中心偏析分類データに含まれている判別結果を目的変数として、中心偏析分類モデル（第一分類モデル）を構築させる（Ｓ１５ａ（分類モデル構築ステップ））。
【００８９】
一方、分類データ作成部１０４は、Ｓ３１において第一Ｖ偏析解析領域及び第二Ｖ偏析解析領域（第二領域）に含まれると判断した低輝度領域を対象にして、Ｓ１４ｂを行う。ただし、分類データ作成部１０４は、Ｓ３１において第一Ｖ偏析解析領域に含まれると判断した低輝度領域を対象にしてＳ１４ｂを行う場合、当該Ｓ１４ｂを行う前にＳ３２を行う。
【００９０】
具体的には、Ｓ３２において、分類データ作成部１０４は、Ｓ１３で算出された、Ｓ３１において第一Ｖ偏析解析領域に含まれると判断した低輝度領域其々の画像特徴量を、教示画像における垂直方向の中心位置Ｙｃ（図２）を軸として上下反転させる（Ｓ３２）。
【００９１】
例えば、Ｓ３２において、分類データ作成部１０４は、第一Ｖ偏析解析領域に含まれると判断した低輝度領域の画像特徴量である、当該低輝度領域を近似した楕円の長軸の鋳造方向に対する傾き角度θ（図２）に−１を乗算する。これにより、当該画像特徴量を、教示画像における垂直方向の中心位置Ｙｃ（図２）を軸として上下反転させる。
【００９２】
Ｓ１４ｂにおいて、分類データ作成部１０４は、Ｓ１４（図３）と同様に、Ｓ３１において、第一Ｖ偏析解析領域に含まれると判断した低輝度領域其々が偏析領域であるか否かを目視によって判別した判別結果と、Ｓ３２を行った後の当該低輝度領域其々の画像特徴量と、を対応付けた分類データを作成する。また、分類データ作成部１０４は、Ｓ１４（図３）と同様に、Ｓ３１において、第二Ｖ偏析解析領域に含まれると判断した低輝度領域其々が偏析領域であるか否かを目視によって判別した判別結果と、Ｓ１３で算出された当該低輝度領域其々の画像特徴量と、を対応付けた分類データを作成する。そして、分類データ作成部１０４は、当該作成した二個の分類データをＶ偏析分類データ（第二分類データ）として作成する（Ｓ１４ｂ（分類データ作成ステップ））。
【００９３】
この場合、分析部１０６は、分類モデル構築部１０５を動作させ、Ｓ１５（図３）と同様、Ｓ１４ｂで作成されたＶ偏析分類データに含まれている画像特徴量を説明変数とし、当該Ｖ偏析分類データに含まれている判別結果を目的変数として、Ｖ偏析分類モデル（第二分類モデル）を構築させる（Ｓ１５ｂ（分類モデル構築ステップ））。
【００９４】
そして、分析部１０６は、Ｓ１５ａにおける中心偏析分類モデルの構築及びＳ１５ｂにおけるＶ偏析分類モデルの構築が完了すると分析処理を終了する。
【００９５】
一方、第二実施形態の構成では、解析部１０７は、図６に示すフローに従って解析処理を実行する。図６は、解析処理の他の一例を示すフローチャートである。
【００９６】
図６に示すように、解析部１０７によって解析処理が開始されると、第一実施形態と同様、Ｓ２１〜Ｓ２３が行われる。次に、解析部１０７は、分類部１０８を動作させ、Ｓ４１を実行させる。Ｓ４１において、分類部１０８は、Ｓ２２で特定された複数の未知低輝度領域の其々が、未知画像における、中心偏析解析領域に対応する領域（第一対応領域）、第一Ｖ偏析解析領域に対応する領域（第三対応領域）及び第二Ｖ偏析解析領域に対応する領域（第四対応領域）の何れに含まれているかを判断する（Ｓ４１）。
【００９７】
尚、未知画像における中心偏析解析領域に対応する領域とは、中心偏析が発生すると考えられる、未知画像の垂直方向の中心位置から、予め定められた一定の距離ｄ内にある水平方向（鋳造方向）に延びる領域である。未知画像における第一Ｖ偏析解析領域に対応する領域とは、Ｖ偏析が発生すると考えられる、未知画像における中心偏析解析領域に対応する領域とは異なる領域において、当該中心偏析解析に対応する領域よりも垂直方向上方側の領域である。未知画像における第二Ｖ偏析解析領域に対応する領域とは、Ｖ偏析が発生すると考えられる、未知画像における中心偏析解析領域に対応する領域とは異なる領域において、当該中心偏析解析に対応する領域よりも垂直方向下方側の領域である。
【００９８】
具体的には、Ｓ４１において、分類部１０８は、Ｓ３１（図５）と同様、Ｓ２３で算出された画像特徴量に含まれる、未知画像における垂直方向（高さ方向）の中心位置Ｙｃから、Ｓ２２で特定された複数の未知低輝度領域其々の中心位置までの距離及び方向に基づき、未知低輝度領域其々が中心偏析解析領域に対応する領域、第一Ｖ偏析解析領域に対応する領域及び第二Ｖ偏析解析領域に対応する領域の何れに含まれているかを判断する。
【００９９】
そして、分類部１０８は、Ｓ４１において中心偏析解析領域に対応する領域に含まれると判断した未知低輝度領域を対象にして、Ｓ２４ａを行う。具体的には、Ｓ２４ａにおいて、分類部１０８は、Ｓ２４（図４）と同様に、Ｓ２３で算出された、Ｓ２４ａの対象の未知低輝度領域其々の画像特徴量に対して、Ｓ１５ａ（図５）で構築された中心偏析分類モデルを適用することにより、当該未知低輝度領域其々が偏析領域であるか否かを分類する（Ｓ２４ａ（分類ステップ））。
【０１００】
この場合、解析部１０７は、偏析検出部１０９を動作させ、Ｓ２５（図４）と同様、Ｓ２４ａの対象の未知低輝度領域其々のうち、Ｓ２４ａで偏析領域であると分類された其々を偏析領域として検出させる（Ｓ２５ａ（偏析検出ステップ））。
【０１０１】
一方、分類部１０８は、Ｓ４１において第一Ｖ偏析解析領域及び第二Ｖ偏析解析領域（第二領域）に対応する領域（第二対応領域）に含まれると判断した未知低輝度領域を対象にして、Ｓ２４ｂを行う。ただし、分類部１０８は、Ｓ４１において第一Ｖ偏析解析領域に対応する領域に含まれると判断した未知低輝度領域を対象にしてＳ２４ｂを行う場合は、当該Ｓ２４ｂを行う前にＳ４２を行う。
【０１０２】
具体的には、Ｓ４２において、分類部１０８は、Ｓ２３で算出された、Ｓ４１において第一Ｖ偏析解析領域に対応する領域に含まれると判断した未知低輝度領域其々の画像特徴量を、Ｓ３２（図５）と同様にして、未知画像における垂直方向の中心位置を軸として上下反転させる（Ｓ４２）。
【０１０３】
Ｓ２４ｂにおいて、分類部１０８は、Ｓ２４（図４）と同様にして、Ｓ４２を行った後の画像特徴量に対して、Ｓ１５ｂ（図５）で構築されたＶ偏析分類モデル（第二分類モデル）を適用することにより、Ｓ４１において第一Ｖ偏析解析領域に対応する領域に含まれると判断した未知低輝度領域其々が偏析領域であるか否かを分類する。また、分類部１０８は、Ｓ２４（図４）と同様にして、Ｓ２３で算出された、Ｓ４１において第二Ｖ偏析解析領域に対応する領域に含まれると判断した未知低輝度領域其々の画像特徴量に対して、前記Ｖ偏析分類モデル（第二分類モデル）を適用することにより、Ｓ４１において第二Ｖ偏析解析領域に対応する領域に含まれると判断した未知低輝度領域其々が偏析領域であるか否かを分類する（Ｓ２４ｂ（分類ステップ））。
【０１０４】
この場合、解析部１０７は、偏析検出部１０９を動作させ、Ｓ２５（図４）と同様、Ｓ４１において第一Ｖ偏析解析領域及び第二Ｖ偏析解析領域に対応する領域（第二対応領域）に含まれると判断された未知低輝度領域其々のうち、Ｓ２４ｂで偏析領域であると分類された其々を偏析領域として検出する（Ｓ２５ｂ（偏析検出ステップ））。
【０１０５】
そして、解析部１０７は、Ｓ２５ａ及びＳ２５ｂが終了することで、未知画像からの偏析領域の検出が完了すると、解析処理を終了する。
【０１０６】
第二実施形態の構成によれば、未知画像における中心偏析解析領域に対応する領域に含まれる未知低輝度領域其々の画像特徴量に対して、中心偏析分類モデルを適用することによって、中心偏析解析領域に含まれる目視によって偏析領域と判別された低輝度領域特有の画像特徴量を考慮して、当該未知低輝度領域其々が中心偏析の偏析領域であるか否かをより精度良く分類することができる。
【０１０７】
同様に、未知画像における第一及び第二Ｖ偏析解析領域に対応する領域に含まれる未知低輝度領域其々の画像特徴量に対して、Ｖ偏析分類モデルを適用することによって、第一及び第二Ｖ偏析解析領域に含まれる目視によって偏析領域と判別された低輝度領域特有の画像特徴量を考慮して、当該未知低輝度領域其々が、Ｖ偏析の偏析領域であるか否かをより精度良く分類することができる。
【０１０８】
（第三実施形態）
以下、本発明に係る第三実施形態について説明する。第二実施形態の構成では、教示画像に含まれる、中心偏析解析領域と、中心偏析解析領域とは異なる第一及び第二Ｖ偏析解析領域と、の二個の領域其々に含まれる複数の低輝度領域其々の画像特徴量に基づき、当該二個の領域の其々に対応する中心偏析分類データとＶ偏析分類データとを作成していた。
【０１０９】
そして、当該作成した中心偏析分類データとＶ偏析分類データとを其々用いて、当該二個の領域の其々に対応する中心偏析分類モデルとＶ偏析分類モデルとを個別に構築していた。そして、当該構築した中心偏析分類モデルとＶ偏析分類モデルとを其々用いて、未知画像における上記二個の領域に対応する二個の領域其々において特定された複数の未知低輝度領域其々が偏析領域であるか否かを分類し、偏析領域を検出していた。
【０１１０】
しかし、第三実施形態の構成では、教示画像に含まれる中心偏析解析領域とは異なる領域を第一Ｖ偏析解析領域と第二Ｖ偏析解析領域とに分けて、中心偏析解析領域と、第一Ｖ偏析解析領域と、第二Ｖ偏析解析領域と、の三個の領域其々に含まれる複数の低輝度領域其々の画像特徴量に基づき、当該三個の領域の其々に対応する中心偏析分類データ、第一Ｖ偏析分類データ及び第二Ｖ偏析分類データを作成する。
【０１１１】
そして、当該作成した三個の分類データを其々用いて、当該三個の領域の其々に対応する三個の分類モデルを個別に構築する。また、当該構築した三個の分類モデルを用いて、未知画像における上記三個の領域に対応する三個の領域其々において特定された複数の未知低輝度領域其々が偏析領域であるか否かを分類し、偏析領域を検出する。
【０１１２】
具体的には、第三実施形態の構成では、分析部１０６は、図７に示すフローに従って分析処理を実行する。図７は、分析処理の他の一例を示すフローチャートである。図７に示すように、分析部１０６によって分析処理が開始されると、第一及び第二実施形態と同様、Ｓ１１〜Ｓ１３が行われる。また、第二実施形態と同様、Ｓ３１、Ｓ１４ａ、Ｓ１５ａが行われる。
【０１１３】
一方、分類データ作成部１０４は、第二実施形態と異なり、Ｓ３１において第一Ｖ偏析解析領域（第三領域）に含まれると判断した低輝度領域を対象にしてＳ１４ｃを行い、Ｓ３１において第二Ｖ偏析解析領域（第四領域）に含まれると判断した低輝度領域を対象にしてＳ１４ｄを行う。
【０１１４】
Ｓ１４ｃにおいて、分類データ作成部１０４は、Ｓ１４ａと同様にして、Ｓ３１において、第一Ｖ偏析解析領域に含まれると判断した低輝度領域其々が偏析領域であるか否かを目視によって判別した判別結果と、Ｓ１３で算出された当該低輝度領域其々の画像特徴量と、を対応付けた第一Ｖ偏析分類データ（第三分類データ）を作成する（Ｓ１４ｃ（分類データ作成ステップ））。
【０１１５】
この場合、分析部１０６は、分類モデル構築部１０５を動作させ、Ｓ１５ａと同様、Ｓ１４ｃで作成された第一Ｖ偏析分類データに含まれている画像特徴量を説明変数とし、当該第一Ｖ偏析分類データに含まれている判別結果を目的変数として、第一Ｖ偏析分類モデル（第三分類モデル）を構築させる（Ｓ１５ｃ（分類モデル構築ステップ））。
【０１１６】
同様にして、Ｓ１４ｄにおいて、分類データ作成部１０４は、Ｓ３１において、第二Ｖ偏析解析領域に含まれると判断した低輝度領域其々が、偏析領域であるか否かを目視によって判別した判別結果と、Ｓ１３で算出された当該低輝度領域其々の画像特徴量と、を対応付けた第二Ｖ偏析分類データ（第四分類データ）を作成する（Ｓ１４ｄ（分類データ作成ステップ））。
【０１１７】
この場合、分析部１０６は、分類モデル構築部１０５を動作させ、Ｓ１４ｄで作成された第二Ｖ偏析分類データに含まれている画像特徴量を説明変数とし、当該第二Ｖ偏析分類データに含まれている判別結果を目的変数として、第二Ｖ偏析分類モデル（第四分類モデル）を構築させる（Ｓ１５ｄ（分類モデル構築ステップ））。
【０１１８】
そして、分析部１０６は、Ｓ１５ａにおける中心偏析分類モデルの構築、Ｓ１５ｃにおける第一Ｖ偏析分類モデルの構築、及びＳ１５ｄにおける第二Ｖ偏析分類モデルの構築が完了すると分析処理を終了する。
【０１１９】
一方、第三実施形態の構成では、解析部１０７は、図８に示すフローに従って解析処理を実行する。図８は、解析処理の他の一例を示すフローチャートである。
【０１２０】
図８に示すように、解析部１０７によって解析処理が開始されると、第一及び第二実施形態と同様、Ｓ２１〜Ｓ２３が行われる。また、第二実施形態と同様、Ｓ４１、Ｓ２４ａ、Ｓ２５ａが行われる。
【０１２１】
一方、分類部１０８は、第二実施形態と異なり、Ｓ４１において第一Ｖ偏析解析領域（第三領域）に対応する領域（第三対応領域）に含まれると判断した未知低輝度領域を対象にしてＳ２４ｃを行い、Ｓ４１において第二Ｖ偏析解析領域（第四領域）に対応する領域（第四対応領域）に含まれると判断した低輝度領域を対象にしてＳ２４ｄを行う。
【０１２２】
Ｓ２４ｃにおいて、分類部１０８は、Ｓ２４ａと同様に、Ｓ２３で算出された、Ｓ２４ｃの対象の未知低輝度領域其々の画像特徴量に対して、Ｓ１５ｃ（図７）で構築された第一Ｖ偏析分類モデル（第三分類モデル）を適用することにより、当該未知低輝度領域其々が偏析領域であるか否かを分類する（Ｓ２４ｃ（分類ステップ））。
【０１２３】
この場合、解析部１０７は、偏析検出部１０９を動作させ、Ｓ２５ａ（図６）と同様、Ｓ２４ｃの対象の未知低輝度領域其々のうち、Ｓ２４ｃで偏析領域であると分類された其々を偏析領域として検出させる（Ｓ２５ｃ（偏析検出ステップ））。
【０１２４】
同様にして、Ｓ２４ｄにおいて、分類部１０８は、Ｓ２３で算出された、Ｓ２４ｄの対象の未知低輝度領域其々の画像特徴量に対して、Ｓ１５ｄ（図７）で構築された第二Ｖ偏析分類モデル（第四分類モデル）を適用することにより、当該未知低輝度領域其々が偏析領域であるか否かを分類する（Ｓ２４ｄ（分類ステップ））。
【０１２５】
この場合、解析部１０７は、偏析検出部１０９を動作させ、Ｓ２４ｄの対象の未知低輝度領域其々のうち、Ｓ２４ｄで偏析領域であると分類された其々を偏析領域として検出させる（Ｓ２５ｄ（偏析検出ステップ））。
【０１２６】
そして、解析部１０７は、Ｓ２５ａ、Ｓ２５ｃ及びＳ２５ｄが終了することで、未知画像からの偏析領域の検出が完了すると、解析処理を終了する。
【０１２７】
第三実施形態の構成によれば、第一Ｖ偏析解析領域に含まれる、目視によって第一Ｖ偏析解析領域に発生するＶ偏析（以降、第一Ｖ偏析）の偏析領域と判別された低輝度領域特有の画像特徴量を考慮して、未知画像における第一Ｖ偏析解析領域に対応する領域に含まれる未知低輝度領域其々が、第一Ｖ偏析の偏析領域であるか否かをより精度良く分類することができる。
【０１２８】
同様に、第二Ｖ偏析解析領域に含まれる、目視によって第二Ｖ偏析解析領域に発生するＶ偏析（以降、第二Ｖ偏析）の偏析領域と判別された低輝度領域特有の画像特徴量を考慮して、未知画像における第二Ｖ偏析解析領域に対応する領域に含まれる未知低輝度領域其々が、第二Ｖ偏析の偏析領域であるか否かをより精度良く分類することができる。
【０１２９】
尚、上記第一乃至第三実施形態は、本発明に係る実施形態の例示に過ぎず、本発明を上記第一乃至第三実施形態に限定する趣旨ではない。例えば、以下に示す変形実施形態であってもよい。
【０１３０】
（１）第二及び第三実施形態の構成において、Ｓ３１（図５、図７）を、Ｓ１２の直後に行うようにしてもよい。そして、Ｓ１３と同様に、当該Ｓ３１で中心偏析解析領域に含まれていると判断された低輝度領域其々の画像特徴量を算出した後、Ｓ１４ａ以降の処理を行うようにしてもよい。また、Ｓ１３と同様に、当該Ｓ３１で第一及び第二Ｖ偏析解析領域に含まれていると判断された低輝度領域其々の画像特徴量を算出した後、第二実施形態の構成においては、Ｓ３２（図５）以降の処理を行うようにし、第三実施形態の構成においては、Ｓ１４ｃ（図７）以降の処理又はＳ１４ｄ（図７）以降の処理を行うようにしてもよい。
【０１３１】
（２）第二実施形態及び第三実施形態の構成において、Ｓ４１（図６、図８）を、Ｓ２２の直後に行うようにしてもよい。そして、Ｓ２３と同様に、当該Ｓ４１で中心偏析解析領域に対応する領域に含まれていると判断された未知低輝度領域其々の画像特徴量を算出した後、Ｓ２４ａ以降の処理を行うようにしてもよい。また、Ｓ２３と同様に、Ｓ４１で第一及び第二Ｖ偏析解析領域に対応する領域に含まれていると判断された未知低輝度領域其々の画像特徴量を算出した後、第二実施形態の構成においては、Ｓ４２（図６）以降の処理を行うようにし、第三実施形態の構成においては、Ｓ２４ｃ（図８）以降の処理又はＳ２４ｄ（図８）以降の処理を行うようにしてもよい。
【０１３２】
（３）鋼材断面は、連続鋳造によって生成された板状の鋳片を、鋳造方向と平行に切断したときの断面に限らず、他の方法で製造された鋼材の断面であってもよい。この場合、第二及び第三実施形態の構成において、中心偏析解析領域に代えて、当該鋼材の断面に特有の偏析が発生する領域（以降、特有偏析領域）を採用してもよい。また、第三実施形態の構成において、第一及び第二Ｖ偏析解析領域に代えて、当該鋼材の断面に前記特有の偏析とは異なる特有の偏析が発生する、互いに異なる二個の領域を採用してもよい。
【０１３３】
（４）エッチングされた鋼材断面の転写体を複数用意し、第一乃至第三実施形態と上記（１）乃至（３）の変形実施形態の構成におけるＳ１１（図３、図５、図７）において、当該複数の転写体其々を表す複数の教示画像を取得してもよい。そして、Ｓ１２（図３、図５、図７）において、当該取得した複数の教示画像に含まれる全ての低輝度領域を特定した後、Ｓ１２よりも後の処理を行うようにしてもよい。この場合、分類データに含まれるデータ量が増大するので、当該分類データを用いて構築された分類モデルを用いて、より高精度に偏析領域を検出することができる。
【０１３４】
（他の変形実施形態）
以下、本発明に係る他の変形実施形態について説明する。上述した第一乃至第三実施形態と（１）乃至（４）の変形実施形態の構成では、鋼材断面の転写体を表す転写画像から精度良く偏析領域を検出していた。本発明に係る他の変形実施形態の構成では、更に、上記構成で検出された偏析領域其々の画像特徴量に基づき、当該転写画像に対応する鋼材の品質の評価を行う。
【０１３５】
（他の変形実施形態の構成を想起した理由）
以下、当該他の変形実施形態の構成を想起した理由について説明する。従来から、鋼材断面に含まれる偏析の状態に基づき、鋼材の品質を評価する方法として、上述の特許文献１に記載の方法の他、特開２０１４−１７２０７４号公報（以降、文献１）、特開２０１３−１４５２２１号公報（以降、文献２）及び特開２０１３−２５０１１３号公報（以降、文献３）等に記載の方法が知られている。
【０１３６】
文献１には、スラブ切断の切断面に含まれる偏析の最大粒径及び密度が、一次関数を用いて表される所定範囲にあるか否かによって、当該スラブを耐サワー鋼に充当したときに水素誘起割れ（ＨＩＣ）が発生するか否かを判断することが記載されている。文献２には、ＥＰＭＡによって鋼材に含まれる所定の元素（Ｃ、Ｍｎ、Ｎｂ、Ｐ等）の濃度を測定し、当該測定した濃度を所定の判定式に代入して得られた結果によって、鋼材のＨＩＣ割れ感受性を評価することが記載されている。文献３には、鋼材に含まれる化学成分、中心偏析の硬さ及びミクロ組織形態、並びに、鋼材の表層近傍の超音波探傷及び圧延・冷却工程における実績条件等が所定範囲内にあるか否かによって、鋼材の耐ＨＩＣ性能を判定することが記載されている。
【０１３７】
しかし、文献１に記載の方法は、偏析の最大粒径及び密度とスラブの品質との関係が線形の関係であることを前提としており、偏析の最大粒径及び密度とスラブの品質との関係が非線形の関係である場合に精度良く判断できないという問題があった。文献２及び３に記載の方法は、鋼材に含まれる化学成分の分析に時間を要し、鋼材の品質の判定結果を得るまでの時間が長くなるという問題があった。これらの問題を解消するため、発明者は、転写画像に含まれる偏析領域の画像特徴量に基づき、当該転写画像に対応する鋼材の品質を精度良く且つ迅速に判定可能な構成を検討した。その結果、発明者は、当該他の変形実施形態の構成を想起した。
【０１３８】
（第一の変形実施形態）
以下、当該他の変形実施形態のうちの第一の変形実施形態について説明する。図９は、制御部１０の構成の他の一例を示すブロック図である。第一の変形実施形態の構成では、前記ＣＰＵが前記ＲＯＭに記憶された制御プログラムを実行することによって、図９に示すように、制御部１０が、更に、導出部１１０、判定データ作成部１１１、判定モデル構築部１１２、品質分析部１１３、及び品質判定部１１４として機能する。
【０１３９】
導出部１１０は、解析部１０７による解析処理の後、偏析検出部１０９によって検出された偏析領域其々の画像特徴量に基づき、未知画像の偏析領域に関する特徴量を導出する。偏析領域其々の画像特徴量は、解析処理において画像特徴量算出部１０３によって算出され、例えば、偏析領域其々の面積及び輝度値の平均値等が含まれている。未知画像の偏析領域に関する特徴量には、例えば、未知画像に含まれる偏析領域（以降、未知偏析領域）の面積の平均値、未知偏析領域の面積の総和、最大の未知偏析領域の面積、未知偏析領域の個数、及び、未知偏析領域の輝度値の平均値と未知画像における未知偏析領域以外の領域の輝度値の平均値との比率等が含まれる。
【０１４０】
判定データ作成部１１１は、未知画像の目視によって未知画像に対応する鋼材（以降、未知鋼材）の品質が良好であるか否かを判定した判定結果と、導出部１１０によって導出された未知画像の偏析領域に関する特徴量と、を対応付けた判定データを作成する。尚、未知画像に対応する鋼材とは、未知画像に対応する転写体の作成に用いた鋼材である。
【０１４１】
例えば、判定データ作成部１１１は、解析処理におけるＳ２１（図４）で画像取得部１０１によって取得された未知画像を表示部６０に表示させる。ユーザは、表示部６０に表示された未知画像を目視して、当該未知鋼材の品質が良好であるか否かを判定する。ユーザは、当該判定した結果を入力部５０を用いて入力する。判定データ作成部１１１は、当該入力された判定結果と、導出部１１０によって導出された未知画像の偏析領域に関する特徴量と、を対応付けた判定データを作成する。
【０１４２】
判定モデル構築部１１２は、判定データ作成部１１１によって作成された判定データに含まれている特徴量を説明変数とし、当該判定データに含まれている判定結果を目的変数とし、当該目的変数を分類するための当該説明変数のモデル（以降、判定モデル）を公知の統計的手法を用いて構築する。
【０１４３】
上記統計的手法には、例えば、目的変数（未知鋼材の品質が良好であるか否かを目視によって判定した判定結果）の純度が高まるように、説明変数（未知画像の偏析領域に関する特徴量）とその閾値とを樹木状に組み合わせたルール（判定モデル）を構築する決定木分析や、目的変数及び説明変数を含むロジスティック曲線への回帰式（判定モデル）を求めるロジスティック回帰分析等の一般的な機械学習で用いられる手法が適用可能である。また、上記統計的手法には、例えば、最近傍法、ニューラルネットワーク、サポートベクトルマシン及びランダムフォレスト等の一般的な機械学習で用いられる手法も適用可能である。または、判定モデル構築部１１２が、上記の統計的手法のうちの複数の手法を用いて、判定モデルを構築するようにしてもよい。
【０１４４】
品質分析部１１３は、解析部１０７による解析処理の後、導出部１１０と、判定データ作成部１１１と、判定モデル構築部１１２と、を順に動作させる品質分析処理（品質分析ステップ）を行う。
【０１４５】
図１０は、品質分析処理の一例を示すフローチャートである。具体的には、品質分析部１１３は、解析部１０７による解析処理（図４、図６、図８）が終了すると、品質分析処理を開始する。図１０に示すように、品質分析部１１３は、品質分析処理を開始すると、先ず、導出部１１０を動作させ、解析処理におけるＳ２５（図４）、２５ａ〜ｄ（図６、図８）で検出された偏析領域其々の画像特徴量に基づき、未知画像の偏析領域に関する特徴量を導出させる（Ｓ５１（導出ステップ））。尚、導出部１１０は、Ｓ５１において、解析処理におけるＳ２３（図４、図６、図８）の処理で算出された偏析領域其々の画像特徴量を用いて、未知画像の偏析領域に関する特徴量を導出する。
【０１４６】
次に、品質分析部１１３は、判定データ作成部１１１を動作させ、未知画像の目視によっ未知鋼材の品質が良好であるか否かを判定した判定結果と、Ｓ５１で導出された未知画像の偏析領域に関する特徴量と、を対応付けた判定データを作成させる（Ｓ５２（判定データ作成ステップ））。
【０１４７】
そして、品質分析部１１３は、判定モデル構築部１１２を動作させ、Ｓ５２で作成された判定データに含まれている特徴量を説明変数とし、当該判定データに含まれている判定結果を目的変数とし、前記目的変数を分類するための前記説明変数のモデルである判定モデルを構築させ（Ｓ５３（判定モデル構築ステップ））、品質分析処理を終了する。
【０１４８】
図９に参照を戻す。品質判定部１１４は、品質分析部１１３による品質分析処理の終了後、評価対象用の転写体を用いて、鋼材品質判定処理を実行する。ここで、評価対象用の転写体とは、解析部１０７が解析処理において画像取得部１０１を動作させる際に用いた、解析対象の鋼材断面を転写した転写体とは異なる転写体である。具体的には、評価対象用の転写体は、上記解析対象の鋼材断面を転写した転写体と同様、評価対象の鋼材断面がエッチングされた後、上記薄膜に転写されることによって作成される。
【０１４９】
品質判定部１１４は、鋼材品質判定処理において、解析部１０７と導出部１１０とを順に動作させた後、導出部１１０によって導出された評価対象用の転写体を表す未評価画像の偏析領域に関する特徴量に対して、判定モデル構築部１１２によって構築された判定モデルを適用することによって、未評価画像に対応する未評価鋼材の品質が良好であるか否かを判定する。尚、未評価画像に対応する未評価鋼材とは、未評価画像に対応する転写体の作成に用いた鋼材である。
【０１５０】
図１１は、鋼材品質判定処理の一例を示すフローチャートである。具体的には、品質分析部１１３による品質分析処理の終了後、入力部５０によって鋼材品質判定処理の開始指示が入力されると、品質判定部１１４は、鋼材品質判定処理を開始する。図１１に示すように、品質判定部１１４は、鋼材品質判定処理を開始すると、先ず、解析部１０７を動作させ、評価対象用の転写体を用いた解析処理（解析ステップ）を実行させる（Ｓ６１）。
【０１５１】
Ｓ６１では、先ず、Ｓ２１（図４、図６、図８）が実行され、画像取得部１０１によって評価対象用の転写体を表す未評価画像が取得される。次に、Ｓ２２（図４、図６、図８）が実行され、画像処理部１０２によって、未評価画像における所定輝度より低輝度な複数の低輝度領域（以降、未評価低輝度領域）が特定される。次に、Ｓ２３（図４、図６、図８）が実行され、画像特徴量算出部１０３によって、未評価画像において特定された複数の未評価低輝度領域其々の画像特徴量が算出される。その後、Ｓ２４及びＳ２５（図４）、図６に示すＳ４１以降の処理、又は、図８に示すＳ４１以降の処理が実行される。その結果、未評価画像に含まれる偏析領域が検出される。
【０１５２】
Ｓ６１の解析処理が終了すると、品質判定部１１４は、導出部１１０を動作させ、Ｓ５１（図１０）と同様、Ｓ６１で検出された偏析領域其々の画像特徴量に基づき、未評価画像の偏析領域に関する特徴量を導出させる（Ｓ６２（導出ステップ））。
【０１５３】
次に、品質判定部１１４は、Ｓ６２で導出された未評価画像の偏析領域に関する特徴量に対して、Ｓ５３（図１０）で構築された判定モデルを適用することによって、未評価画像に対応する未評価鋼材の品質が良好であるか否かを判定し（Ｓ６３（品質判定ステップ））、鋼材品質判定処理を終了する。
【０１５４】
例えば、Ｓ５３（図１０）において、決定木分析手法で判定モデルが構築されたとする。つまり、判定モデルが目的変数（未知鋼材の品質が良好であるか否かを目視によって判定した判定結果）の純度が高まるように、説明変数（未知画像の偏析領域に関する特徴量）とその閾値とを樹木状に組み合わせたルールであるとする。この場合、Ｓ６３において、品質判定部１１４は、Ｓ６２で導出された未評価画像の偏析領域に関する特徴量のうち、判定モデルにおいて説明変数として含まれている特徴量と、判定モデルにおいて定められている当該特徴量の閾値と、の対比結果によって、未評価鋼材の品質が良好であるか否かを判定（分類）する。
【０１５５】
または、Ｓ５３（図１０）において、ロジスティック回帰析手法で判定モデルが構築されたとする。つまり、判定モデルが、ロジスティック回帰分析によって構築された目的変数（未知鋼材の品質が良好であるか否かを目視によって判定した判定結果）及び説明変数（未知画像の偏析領域に関する特徴量）を含むロジスティック曲線への回帰式であるとする。この場合、Ｓ６３において、品質判定部１１４は、Ｓ６２で導出された未評価画像の偏析領域に関する特徴量のうち、判定モデルが示す回帰式に説明変数として含まれている特徴量を、当該回帰式に代入した結果によって、未評価鋼材の品質が良好であるか否かを分類（判定）する。
【０１５６】
したがって、第一の変形実施形態の構成によれば、目視によって未評価画像の偏析領域に関する特徴量を把握する手間をかけずに、Ｓ６２で導出された当該特徴量を用いて、未評価鋼材の品質が良好であるか否かを迅速に判定することができる。また、未評価画像の偏析領域に関する特徴量を考慮するだけでなく、前記判定モデルを用いて、当該特徴量が、過去に品質が良好であると判定された鋼材に対応する転写画像の偏析領域に関する特徴量に該当するか否かを更に考慮して、より精度良く、未評価鋼材の品質が良好であるか否かを判定することができる。
【０１５７】
（第二の変形実施形態）
次に、上記他の変形実施形態のうちの第二の変形実施形態について説明する。第二の変形実施形態の構成では、第一の変形実施形態の構成とは異なり、未知画像における中心偏析解析領域及びこれ以外の領域の二個の領域其々から検出された偏析領域其々の画像特徴量に基づき、未評価鋼材における当該二個の領域に対応する二個の領域其々の品質を個別に判定する。
【０１５８】
第二の変形実施形態の構成では、品質分析部１１３は、第一の変形実施形態とは異なり、図１２に示すフローに従って品質分析処理を実行する。図１２は、品質分析処理の他の一例を示すフローチャートである。
【０１５９】
具体的には、品質分析部１１３は、解析部１０７による解析処理（図４、図６、図８）が終了すると、図１２に示す品質分析処理を開始する。品質分析部１１３は、品質分析処理を開始すると、導出部１１０を動作させ、Ｓ５０とＳ５１ａ及びＳ５１ｂとを実行させる。
【０１６０】
Ｓ５０において、導出部１１０は、解析処理におけるＳ２５（図４）、２５ａ〜ｄ（図６、図８）で検出された偏析領域其々の画像特徴量に基づき、当該偏析領域其々が、未知画像における、中心偏析解析領域に対応する領域（第一未知領域）、第一Ｖ偏析解析領域に対応する領域（第二未知領域）及び第二Ｖ偏析解析領域に対応する領域（第二未知領域）の何れに含まれているかを判断する（Ｓ５０）。
【０１６１】
以降、説明の便宜上、未知画像における、中心偏析解析領域に対応する領域を、未知画像における中心偏析解析領域と略記する。同様に、未知画像における第一Ｖ偏析解析領域に対応する領域を、未知画像における第一Ｖ偏析解析領域と略記し、未知画像における第二Ｖ偏析解析領域に対応する領域を、未知画像における第二Ｖ偏析解析領域と略記する。
【０１６２】
具体的には、Ｓ５０において、導出部１１０は、Ｓ３１（図５）と同様にして、解析処理において検出された偏析領域其々が、未知画像における中心偏析解析領域、第一Ｖ偏析解析領域及び第二Ｖ偏析解析領域の何れに含まれているかを判断する。
【０１６３】
そして、導出部１１０は、Ｓ５０において未知画像における中心偏析解析領域に含まれると判断した偏析領域其々の画像特徴量を用いてＳ５１ａを行う。具体的には、Ｓ５１ａにおいて、導出部１１０は、未知画像における中心偏析解析領域の偏析領域に関する特徴量を導出する（Ｓ５１ａ）。未知画像における中心偏析解析領域の偏析領域に関する特徴量には、例えば、未知画像における中心偏析解析領域に含まれる偏析領域（以降、未知中心偏析領域）の面積の平均値、未知中心偏析領域の面積の総和、最大の未知中心偏析領域の面積、未知中心偏析領域の個数、未知中心偏析領域の輝度値の平均値と未知画像における中心偏析解析領域のうち未知中心偏析領域以外の領域の輝度値の平均値との比率等が含まれる。
【０１６４】
Ｓ５１ａが終了すると、品質分析部１１３は、Ｓ５２（図１０）と同様、判定データ作成部１１１を動作させ、Ｓ５２ａ（判定データ作成ステップ）を行わせる。Ｓ５２ａでは、導出部１１１は、未知画像における中心偏析解析領域の目視によって、未知鋼材における中心偏析解析領域に対応する第一未知鋼材領域の品質が良好であるか否かを判定した判定結果と、Ｓ５１ａで導出された未知画像における中心偏析解析領域の偏析領域に関する特徴量と、を対応付けた中心偏析判定データ（第一判定データ）を作成させる（Ｓ５２ａ（判定データ作成ステップ））。尚、未知鋼材における中心偏析解析領域に対応する第一未知鋼材領域とは、未知鋼材における垂直方向の中心付近において水平方向に延びる領域を示す。
【０１６５】
例えば、判定データ作成部１１１は、Ｓ５２ａにおいて、解析処理におけるＳ２１（図４）で画像取得部１０１によって取得された未知画像を表示部６０に表示させる。ユーザは、表示部６０に表示された未知画像における中心偏析解析領域を目視して、第一未知鋼材領域の品質が良好であるか否かを判定する。ユーザは、判定した結果を入力部５０を用いて入力する。判定データ作成部１１１は、当該入力された第一未知鋼材領域の品質についての判定結果と、Ｓ５１ａで導出された未知画像における中心偏析解析領域の偏析領域に関する特徴量と、を対応付けた中心偏析判定データを作成する。
【０１６６】
Ｓ５２ａが終了すると、品質分析部１１３は、Ｓ５３（図１０）と同様、判定モデル構築部１１２を動作させ、Ｓ５３ａ（判定モデル構築ステップ）を行わせる。Ｓ５３ａでは、判定モデル構築部１１２は、Ｓ５２ａで作成された中心偏析判定データに含まれている特徴量を説明変数とし、当該中心偏析判定データに含まれている判定結果を目的変数とし、前記目的変数を分類するための前記説明変数のモデルである中心偏析判定モデル（第一判定モデル）を構築する（Ｓ５３ａ）。
【０１６７】
また、導出部１１０は、Ｓ５０において未知画像における第一Ｖ偏析解析領域又は第二Ｖ偏析解析領域に含まれると判断した偏析領域其々の画像特徴量を用いてＳ５１ｂを行う。以降、未知画像における第一Ｖ偏析解析領域及び第二Ｖ偏析解析領域を総称して、未知画像におけるＶ偏析解析領域（第二未知領域）と記載する。具体的には、Ｓ５１ｂにおいて、導出部１１０は、未知画像におけるＶ偏析解析領域の偏析領域に関する特徴量を導出する（Ｓ５１ｂ）。未知画像におけるＶ偏析解析領域の偏析領域に関する特徴量には、例えば、未知画像におけるＶ偏析解析領域に含まれる偏析領域（以降、未知Ｖ偏析領域）の面積の平均値、未知Ｖ偏析領域の面積の総和、最大の未知Ｖ偏析領域の面積、未知Ｖ偏析領域の個数、未知Ｖ偏析領域の輝度値の平均値と未知画像におけるＶ偏析解析領域のうち未知Ｖ偏析領域以外の領域の輝度値の平均値との比率等が含まれる。
【０１６８】
尚、導出部１１０が、Ｓ５１ａにおいて導出する中心偏析解析領域の偏析領域に関する特徴量とＳ５１ｂにおいて導出するＶ偏析解析領域の偏析領域に関する特徴量の其々に含まれる前記特徴量は同一でなくてもよい。例えば、中心偏析解析領域の偏析領域に関する特徴量に、未知中心偏析領域の面積の平均値が含まれるが、Ｖ偏析解析領域の偏析領域に関する特徴量に、未知Ｖ偏析領域の面積の平均値が含まれないようにしてもよい。
【０１６９】
Ｓ５１ｂが終了すると、品質分析部１１３は、Ｓ５２ａと同様、判定データ作成部１１１を動作させ、Ｓ５２ｂ（判定データ作成ステップ）を行わせる。Ｓ５２ｂでは、判定データ作成部１１１は、未知画像におけるＶ偏析解析領域の目視によって、未知鋼材におけるＶ偏析解析領域に対応する第二未知鋼材領域の品質が良好であるか否かを判定した判定結果と、Ｓ５１ｂで導出された未知画像におけるＶ偏析解析領域の偏析領域に関する特徴量と、を対応付けたＶ偏析判定データ（第二判定データ）を作成する（Ｓ５２ｂ）。尚、未知鋼材におけるＶ偏析解析領域に対応する第二未知鋼材領域とは、未知鋼材における第一未知鋼材領域（垂直方向の中心付近において水平方向に延びる領域）とは異なる領域を示す。
【０１７０】
例えば、判定データ作成部１１１は、Ｓ５２ｂにおいて、解析処理におけるＳ２１（図４）で画像取得部１０１によって取得された未知画像を表示部６０に表示させる。ユーザは、表示部６０に表示された未知画像におけるＶ偏析解析領域を目視して、未知鋼材におけるＶ偏析解析領域に対応する第二未知鋼材領域の品質が良好であるか否かを判定する。ユーザは、判定した結果を入力部５０を用いて入力する。判定データ作成部１１１は、当該入力された第二未知鋼材領域の品質についての判定結果と、Ｓ５１ｂで導出された未知画像におけるＶ偏析解析領域の偏析領域に関する特徴量と、を対応付けたＶ偏析判定データを作成する。
【０１７１】
Ｓ５２ｂが終了すると、品質分析部１１３は、Ｓ５３ａと同様、判定モデル構築部１１２を動作させ、Ｓ５３ｂ（判定モデル構築ステップ）を行わせる。Ｓ５３ｂでは、判定モデル構築部１１２は、Ｓ５２ｂで作成されたＶ偏析判定データに含まれている特徴量を説明変数とし、当該Ｖ偏析判定データに含まれている判定結果を目的変数とし、前記目的変数を分類するための前記説明変数のモデルであるＶ偏析判定モデル（第二判定モデル）を構築する（Ｓ５３ｂ）。
【０１７２】
判定モデル構築部１１２による中心偏析判定モデル及びＶ偏析判定モデルの構築が終了すると、品質分析部１１３は、品質分析処理を終了する。
【０１７３】
つまり、第二の変形実施形態では、Ｓ５１ａ及びＳ５１ｂによって、未知画像における中心偏析解析領域の前記特徴量と、未知画像における中心偏析解析領域とは異なるＶ偏析解析領域の前記特徴量と、が個別に導出される。また、Ｓ５２ａ及びＳ５２ｂによって、中心偏析判定データとＶ偏析判定データとが個別に作成され、Ｓ５３ａ及びＳ５３ｂによって、中心偏析判定モデルとＶ偏析判定モデルとが個別に構築される。
【０１７４】
これに合わせて、第二の変形実施形態では、品質判定部１１４は、第一の変形実施形態とは異なり、図１３に示すフローに従って鋼材品質判定処理を実行する。図１３は、鋼材品質判定処理の他の一例を示すフローチャートである。
【０１７５】
具体的には、品質分析部１１３による図１２に示す品質分析処理の終了後、入力部５０によって鋼材品質判定処理の開始指示が入力されると、品質判定部１１４は、鋼材品質判定処理を開始する。図１３に示すように、品質判定部１１４は、鋼材品質判定処理を開始すると、第一の変形実施形態と同様、解析部１０７を動作させ、評価対象用の転写体を用いた解析処理（解析ステップ）を実行させる（Ｓ６１）。
【０１７６】
Ｓ６１の解析処理が終了すると、品質判定部１１４は、導出部１１０を動作させ、Ｓ６０とＳ６２ａ及びＳ６２ｂとを実行させる。
【０１７７】
Ｓ６０において、導出部１１０は、Ｓ５０（図１２）と同様にして、Ｓ６１で検出された未評価画像に含まれる偏析領域其々の画像特徴量に基づき、当該偏析領域其々が、未評価画像における、中心偏析解析領域に対応する領域（第一未評価領域）、第一Ｖ偏析解析領域に対応する領域（第二未評価領域）及び第二Ｖ偏析解析領域に対応する領域（第二未評価領域）の何れに含まれているかを判断する（Ｓ６０）。
【０１７８】
以降、説明の便宜上、未評価画像における中心偏析解析領域に対応する領域を、未評価画像における中心偏析解析領域と略記する。同様に、未評価画像における第一Ｖ偏析解析領域に対応する領域を、未評価画像における第一Ｖ偏析解析領域と略記し、未評価画像における、第二Ｖ偏析解析領域に対応する領域を、未評価画像における第二Ｖ偏析解析領域と略記する。
【０１７９】
そして、導出部１１０は、Ｓ６０において未評価画像における中心偏析解析領域に含まれると判断した偏析領域其々の画像特徴量を用いてＳ６２ａを行う。具体的には、Ｓ６２ａにおいて、導出部１１０は、Ｓ５１ａ（図１２）と同様にして、未評価画像における中心偏析解析領域の偏析領域に関する特徴量を導出する（Ｓ６２ａ（導出ステップ））。
【０１８０】
Ｓ６２ａが終了すると、品質判定部１１４は、Ｓ６３（図１１）と同様、Ｓ６２ａで導出された未評価画像における中心偏析解析領域の偏析領域に関する特徴量に対して、Ｓ５３ａ（図１２）で構築された中心偏析判定モデルを適用することによって、未評価鋼材における中心偏析解析領域に対応する第一鋼材領域の品質が良好であるか否かを判定する（Ｓ６３ａ（品質判定ステップ））。尚、未評価鋼材における中心偏析解析領域に対応する第一鋼材領域とは、未評価鋼材における垂直方向の中心付近において水平方向に延びる領域を示す。Ｓ６３ａにより、未評価画像における中心偏析解析領域の偏析領域に関する特徴量を考慮して、未評価鋼材における第一鋼材領域の品質が良好であるか否かをより精度良く且つ迅速に判定することができる。
【０１８１】
また、導出部１１０は、Ｓ６０において、未評価画像における第一Ｖ偏析解析領域及び未評価画像における第二Ｖ偏析解析領域に含まれると判断した偏析領域其々の画像特徴量を用いて、Ｓ６２ｂを行う。以降、未評価画像における第一Ｖ偏析解析領域及び第二Ｖ偏析解析領域を総称して、未評価画像におけるＶ偏析解析領域（第二未評価領域）と記載する。
【０１８２】
具体的には、Ｓ６２ｂにおいて、導出部１１０は、Ｓ５１ｂ（図１２）と同様にして、未評価画像におけるＶ偏析解析領域の偏析領域に関する特徴量を導出する（Ｓ６２ｂ（導出ステップ））。
【０１８３】
Ｓ６２ｂが終了すると、品質判定部１１４は、Ｓ６３（図１１）と同様、Ｓ６２ｂで導出された未評価画像におけるＶ偏析解析領域の偏析領域に関する特徴量に対して、Ｓ５３ｂ（図１２）で構築されたＶ偏析判定モデルを適用することによって、未評価鋼材におけるＶ偏析解析領域に対応する第二鋼材領域の品質が良好であるか否かを判定する（Ｓ６３ｂ（品質判定ステップ））。尚、未評価鋼材におけるＶ偏析解析領域に対応する第二鋼材領域とは、未評価鋼材における第一鋼材領域とは異なる領域を示す。Ｓ６３ｂにより、未評価画像におけるＶ偏析解析領域の偏析領域に関する特徴量を考慮して、未評価鋼材における第二鋼材領域の品質が良好であるか否かをより精度良く且つ迅速に判定することができる。
【０１８４】
Ｓ６３ａ及びＳ６３ｂが終了すると、品質判定部１１４は、Ｓ６３ａにおける未評価鋼材における第一鋼材領域の品質についての判定結果（以降、第一判定結果）と、Ｓ６３ｂにおける未評価鋼材における第二鋼材領域の品質についての判定結果（以降、第二判定結果）と、に基づき、未評価鋼材の品質が良好であるか否かを判定し、当該判定結果を表示部６０に表示させる（Ｓ６３ｃ）。
【０１８５】
例えば、Ｓ６３ｃにおいて、品質判定部１１４は、第一判定結果又は第二判定結果が良好ではないことを示す場合、未評価鋼材の品質が良好ではないと判定する。ただし、これに限らず、Ｓ６３ｃにおいて、品質判定部１１４は、第一判定結果又は第二判定結果が良好であることを示す場合、未評価鋼材の品質が良好であると判定するようにしてもよい。または、Ｓ６３ｃにおいて、品質判定部１１４が、第一判定結果及び第二判定結果をそのまま表示部６０に表示させるようにしてもよい。
【０１８６】
また、例えば、Ｓ５３ａ及びＳ５３ｂ（図１２）において、決定木分析手法で中心偏析判定モデル及びＶ偏析判定モデルが構築されたとする。この場合、品質判定部１１４は、Ｓ６３ａにおいて、Ｓ６２ａで導出された特徴量のうち、中心偏析判定モデルにおいて説明変数として含まれている特徴量と、中心偏析判定モデルにおいて定められている当該特徴量の閾値と、の差分を算出してもよい。同様に、品質判定部１１４は、Ｓ６３ｂにおいて、Ｓ６２ｂで導出された特徴量のうち、Ｖ偏析判定モデルにおいて説明変数として含まれている特徴量と、Ｖ偏析判定モデルにおいて定められている当該特徴量の閾値と、の差分を算出してもよい。そして、Ｓ６３ｃにおいて、品質判定部１１４は、当該算出した二つの差分の和に基づき、未評価鋼材の品質が良好であるか否かを判定するようにしてもよい。
【０１８７】
または、Ｓ５３ａ及びＳ５３ｂ（図１２）において、ロジスティック回帰析手法で中心偏析判定モデル及びＶ偏析判定モデルが構築されたとする。この場合、品質判定部１１４は、Ｓ６３ａにおいて、Ｓ６２ａで導出された特徴量のうち、中心偏析判定モデルが示す回帰式に説明変数として含まれている特徴量を、当該回帰式に代入した結果を判定結果として出力するようにしてもよい。同様に、品質判定部１１４は、Ｓ６３ｂにおいて、Ｓ６２ｂで導出された特徴量のうち、Ｖ偏析判定モデルが示す回帰式に説明変数として含まれている特徴量を、当該回帰式に代入した結果を判定結果として出力するようにしてもよい。そして、Ｓ６３ｃにおいて、品質判定部１１４は、当該算出した二つの判定結果の和に基づき、未評価鋼材の品質が良好であるか否かを判定するようにしてもよい。
【符号の説明】
【０１８８】
１  偏析検出装置
１０１  画像取得部
１０２  画像処理部
１０３  画像特徴量算出部
１０４  分類データ作成部
１０５  分類モデル構築部
１０６  分析部
１０７  解析部
１０８  分類部
１０９  偏析検出部
１１０  導出部
１１１  判定データ作成部
１１２  判定モデル構築部
１１３  品質分析部
１１４  品質判定部
Ｓ１１、Ｓ２１  画像取得ステップ
Ｓ１２、Ｓ２２  画像処理ステップ
Ｓ１３、Ｓ２３  画像特徴量算出ステップ
Ｓ１４、Ｓ１４ａ、Ｓ１４ｂ、Ｓ１４ｃ、Ｓ１４ｄ  分類データ作成ステップ
Ｓ１５、Ｓ１５ａ、Ｓ１５ｂ、Ｓ１５ｃ、Ｓ１５ｄ  分類モデル構築ステップ
Ｓ２４、Ｓ２４ａ、Ｓ２４ｂ、Ｓ２４ｃ、Ｓ２４ｄ  分類ステップ
Ｓ２５、Ｓ２５ａ、Ｓ２５ｂ、Ｓ２５ｃ、Ｓ２５ｄ  偏析検出ステップ
Ｓ５１、Ｓ６２、Ｓ６２ａ、Ｓ６２ｂ  導出ステップ
Ｓ５２、Ｓ５２ａ、Ｓ５２ｂ  判定データ作成ステップ
Ｓ５３、Ｓ５３ａ、Ｓ５３ｂ  判定モデル構築ステップ
Ｓ６１  解析ステップ
Ｓ６３、Ｓ６３ａ、Ｓ６３ｂ  品質判定ステップ
【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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【図１０】
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【図１１】
2019007944.tif 000013
【図１２】
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【図１３】
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