(57)【要約】【課題】スケールや無害模様と表面欠陥とを精度よく弁別すること。【解決手段】本発明の一実施形態である表面欠陥検出処理は、２つの弁別可能な光源２ａ，２ｂを利用して同一の検査対象部位に異なる方向から略同一の入射角度で照明光Ｌを照射し、各照明光Ｌの反射光による画像を取得し、取得した画像間で差分処理を行うことによって得られた画像の明部及び暗部を抽出し、抽出された明部及び暗部の細長さの指標となる形状特徴量を算出し、算出された形状特徴量に基づいて細長欠陥の有無を判定する。これにより、スケールや無害模様と細長欠陥とを精度よく弁別することができる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
鋼材の表面欠陥を光学的に検出する表面欠陥検出方法であって、
２つ以上の弁別可能な光源を利用して同一の検査対象部位に異なる方向から略同一の入射角度で照明光を照射する照射ステップと、
各照明光の反射光による画像を取得し、取得した画像間で差分処理を行うことによって得られた画像の明部及び暗部を抽出し、抽出された明部及び暗部の細長さの指標となる形状特徴量を算出し、算出された形状特徴量に基づいて細長欠陥の有無を判定する判定ステップと、
を含むことを特徴とする表面欠陥検出方法。
【請求項２】
前記判定ステップは、前記形状特徴量として、楕円近似による長軸短軸比、最大フェレ径、及び円形度と凸多角形充填率のうちの少なくとも１つを算出するステップを含むことを特徴とする請求項１に記載の表面欠陥検出方法。
【請求項３】
前記判定ステップは、前記形状特徴量に加えて明部及び暗部の向きに基づいて細長欠陥の有無を判定するステップを含むことを特徴とする請求項１又は２に記載の表面欠陥検出方法。
【請求項４】
前記判定ステップは、楕円近似による長軸短軸比、最大フェレ径、及び線形フィルターのうちのいずれかを用いて明部及び暗部の向きを判定するステップを含むことを特徴とする請求項３に記載の表面欠陥検出方法。
【請求項５】
鋼材の表面欠陥を光学的に検出する表面欠陥検出装置であって、
２つ以上の弁別可能な光源を利用して同一の検査対象部位に異なる方向から略同一の入射角度で照明光を照射する照射手段と、
各照明光の反射光による画像を取得し、取得した画像間で差分処理を行うことによって得られた画像の明部及び暗部を抽出し、抽出された明部及び暗部の細長さの指標となる形状特徴量を算出し、算出された形状特徴量に基づいて細長欠陥の有無を判定する判定手段と、
を備えることを特徴とする表面欠陥検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、鋼材の表面欠陥を光学的に検出する表面欠陥検出方法及び表面欠陥検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、鉄鋼製品の製造工程では、大量不適合防止による歩留まり向上の観点から、熱間又は冷間で鋼材の表面欠陥を検出することが求められている。ここで述べる鋼材とは、継目無鋼管、溶接鋼管、熱延鋼板、冷延鋼板、厚板等の鋼板や形鋼をはじめとする鉄鋼製品、及びこれら鉄鋼製品が製造される過程で生成されるスラブ等の半製品のことを意味する。このため、鋼材の表面欠陥を検出する方法として、継目無鋼管の製造工程におけるビレットに光を照射して反射光を受光し、反射光の光量によって表面欠陥の有無を判別する方法が提案されている（特許文献１参照）。また、熱間鋼材から放射される自発光と相互に影響を及ぼさず、互いに影響を及ぼしあうことのない複数の波長域の可視光を、熱間鋼材表面の法線に対し互いに対称な斜め方向から照射し、合成反射光による像及び個々の反射光による像を熱間鋼材表面の法線方向で得て、これらの像の組み合わせから熱間鋼材の表面欠陥を検出する方法も提案されている（特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平１１−３７９４９号公報
【特許文献２】特開昭５９−５２７３５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１記載の方法によれば、スケールや無害模様の反射率が地鉄部分の反射率とは異なることから、表面欠陥ではない健全なスケールや無害模様を表面欠陥と誤検出してしまう可能性がある。このため、特許文献１記載の方法では、ビレットの形状が直線状であることを利用してビレットとスケールとを弁別している。しかしながら、鋼材の表面欠陥は直線状だけでなく円形状等の様々な形状を有している。このため、特許文献１記載の方法を鋼材の表面欠陥の検出処理に適用することは難しい。一方、特許文献２記載の方法では、表面欠陥、スケール、無害模様等の種類が膨大にあることから、単純に像を組み合わせるだけではスケールや無害模様と表面欠陥とを弁別することは困難である。また、膨大な像の組み合わせに対応した検出ロジックを構築することは現実的には困難である。
【０００５】
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであって、その目的は、スケールや無害模様と表面欠陥とを精度よく弁別可能な表面欠陥検出方法及び表面欠陥検出装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明に係る表面欠陥検出方法は、鋼材の表面欠陥を光学的に検出する表面欠陥検出方法であって、２つ以上の弁別可能な光源を利用して同一の検査対象部位に異なる方向から略同一の入射角度で照明光を照射する照射ステップと、各照明光の反射光による画像を取得し、取得した画像間で差分処理を行うことによって得られた画像の明部及び暗部を抽出し、抽出された明部及び暗部の細長さの指標となる形状特徴量を算出し、算出された形状特徴量に基づいて細長欠陥の有無を判定する判定ステップと、を含むことを特徴とする。
【０００７】
本発明に係る表面欠陥検出方法は、上記発明において、前記判定ステップは、前記形状特徴量として、楕円近似による長軸短軸比、最大フェレ径、及び円形度と凸多角形充填率のうちの少なくとも１つを算出するステップを含むことを特徴とする。
【０００８】
本発明に係る表面欠陥検出方法は、上記発明において、前記判定ステップは、前記形状特徴量に加えて明部及び暗部の向きに基づいて細長欠陥の有無を判定するステップを含むことを特徴とする。
【０００９】
本発明に係る表面欠陥検出方法は、上記発明において、前記判定ステップは、楕円近似による長軸短軸比、最大フェレ径、及び線形フィルターのうちのいずれかを用いて明部及び暗部の向きを判定するステップを含むことを特徴とする。
【００１０】
本発明に係る表面欠陥検出装置は、鋼材の表面欠陥を光学的に検出する表面欠陥検出装置であって、２つ以上の弁別可能な光源を利用して同一の検査対象部位に異なる方向から略同一の入射角度で照明光を照射する照射手段と、各照明光の反射光による画像を取得し、取得した画像間で差分処理を行うことによって得られた画像の明部及び暗部を抽出し、抽出された明部及び暗部の細長さの指標となる形状特徴量を算出し、算出された形状特徴量に基づいて細長欠陥の有無を判定する判定手段と、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明に係る表面欠陥検出方法及び表面欠陥検出装置によれば、スケールや無害模様と表面欠陥とを精度よく弁別することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】図１は、本発明の一実施形態である表面欠陥検出装置の構成を示す模式図である。
【図２】図２は、凹凸性の表面欠陥とスケール及び無害模様とを撮影した２つの２次元画像及びその差分画像の一例を示す図である。
【図３】図３は、検査対象部位の表面形状が凹形状及び凸形状である場合における一方の光源から照明光を照射した時の陰影を示す図である。
【図４】図４は、反射光の明暗パターンができない直線状の細長欠陥の一例を示す図である。
【図５】図５は、本発明の一実施形態である細長欠陥の検出処理の流れを示すフローチャートである。
【図６】図６は、表面欠陥の形状特徴量の一例を説明するための図である。
【図７】図７は、光源の配置位置の変形例を示す模式図である。
【図８】図８は、実施例の表面欠陥検出処理結果を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、図面を参照して、本発明の一実施形態である表面欠陥検出装置の構成及びその動作について説明する。
【００１４】
〔表面欠陥検出装置の構成〕
図１は、本発明の一実施形態である表面欠陥検出装置の構成を示す模式図である。図１に示すように、本発明の一実施形態である表面欠陥検出装置１は、図示矢印方向に搬送される円筒形状の鋼管Ｐの表面欠陥を検出する装置であり、光源２ａ，２ｂ、ファンクションジェネレータ３、エリアセンサ４ａ，４ｂ、画像処理装置５、及びモニター６を主な構成要素として備えている。
【００１５】
光源２ａ，２ｂは、ファンクションジェネレータ３からのトリガー信号に従って鋼管Ｐの表面上の同一の検査対象部位に対して弁別可能な照明光Ｌを照射する。光源２ａ，２ｂは、検査対象部位に対して対称に配置されている。すなわち、光源２ａ，２ｂは、鋼管Ｐ表面の法線ベクトルに対して同一の入射角だけずらし、照明光Ｌの照射方向ベクトルと鋼管Ｐ表面の法線ベクトルとが同一平面上となるように配置されている。
【００１６】
ここで、照明光Ｌの入射角を同一にする目的は、異なる入射方向の光源を弁別した時に光学条件をできるだけ等しくし、スケールや無害模様を含む健全部の信号を後述する差分処理によって大きく低減できるようにすることにある。しかしながら、健全部の信号は検査対象部位の表面性状に大きく依存し、一概に健全部の信号の同一性を同一の入射角で保証することは困難である。従って、２５〜５５°の範囲内であれば、多少入射角が異なっていても健全部の信号を後述する差分処理によって低減できている限り同一の入射角と表現する。
【００１７】
また、本実施形態では、光源の数を２つとしたが、弁別可能であれば光源の数を３つ以上にしてもよい。ここで述べる弁別可能な光源とは、検査対象部位から得られる反射光についてそれぞれの光源別に反射光量を求めることが可能な光源を意味する。
【００１８】
エリアセンサ４ａ，４ｂは、ファンクションジェネレータ３からのトリガー信号に従って光源２ａ，２ｂから照射された照明光Ｌの反射光による２次元画像を撮影する。エリアセンサ４ａ，４ｂは、撮影した２次元画像のデータを画像処理装置５に入力する。エリアセンサ４ａ，４ｂは、それぞれの撮像視野を確保した状態で可能な限り検査対象部位の法線ベクトル上に設置されている。
【００１９】
画像処理装置５は、エリアセンサ４ａ，４ｂから入力された２つの２次元画像間で後述する差分処理を行うことによって検査対象部位における表面欠陥を検出する装置である。画像処理装置５は、エリアセンサ４ａ，４ｂから入力された２次元画像や表面欠陥の検出結果に関する情報をモニター６に出力する。
【００２０】
このような構成を有する表面欠陥検出装置１は、以下に示す表面欠陥検出処理を実行することによって、検査対象部位におけるスケールや無害模様と凹凸性の表面欠陥とを弁別する。なお、スケールや無害模様とは、厚さ数〜数十μm程度の地鉄部分とは光学特性の異なる表面皮膜や表面性状を有する部分のことを意味し、表面欠陥検出処理においてノイズ要因となる部分である。
【００２１】
〔表面欠陥検出処理〕
本発明の一実施形態である表面欠陥検出処理では、画像処理装置５が、エリアセンサ４ａ，４ｂから入力された２つの２次元画像に対して予め導出しておいたカメラパラメータを用いてキャリブレーション、シェーディング補正、及びノイズ除去等の画像処理を施した後、２次元画像間で差分処理を行うことによって差分画像を生成し、生成された差分画像から検査対象部位における表面欠陥の有無を検出する。
【００２２】
具体的には、光源２ａから照明光Ｌを照射した時に得られた２次元画像Ｉａを構成する各画素の輝度値をＩａ（ｘ，ｙ）（但し、画素数Ｘ×Ｙとし、ｘ座標を１≦ｘ≦Ｘ、ｙ座標を１≦ｙ≦Ｙとする）、光源２ｂから照明光Ｌを照射した時に得られた２次元画像Ｉｂを構成する各画素の輝度値をＩｂ（ｘ，ｙ）とした時、差分処理によって得られる差分画像Ｉ＿ｄｉｆｆの各画素の輝度値Ｉ＿ｄｉｆｆ（ｘ，ｙ）は以下に示す数式（１）で表される。
【００２３】
【数１】
2015210151.tif 000003
【００２４】
ここで、凹凸性の表面欠陥と表面欠陥で無い健全なスケール及び無害模様を撮像した２次元画像Ｉａ、Ｉｂ及びその差分画像Ｉ＿ｄｉｆｆの例をそれぞれ図２（ａ），（ｂ），（ｃ）に示す。図２（ａ），（ｂ），（ｃ）に示すように、健全部では、スケールや無害模様の有無に関わらず表面の法線ベクトルと光源２ａの成す角と表面の法線ベクトルと光源２ｂの成す角とが等しいため、輝度値Ｉａ（ｘ，ｙ）＝輝度値Ｉｂ（ｘ，ｙ）、すなわち輝度値Ｉ＿ｄｉｆｆ（ｘ，ｙ）＝０となる。
【００２５】
しかしながら、凹凸性の表面欠陥部分では、表面が凹凸形状を有するため、表面の法線ベクトルと光源２ａの成す角と表面の法線ベクトルと光源２ｂの成す角とが等しくない箇所が必ず存在し、輝度値Ｉａ（ｘ，ｙ）≠輝度値Ｉｂ（ｘ，ｙ）、すなわち輝度値Ｉ＿ｄｉｆｆ（ｘ，ｙ）≠０となる。従って、差分器１１によって２つの２次元画像の差分画像Ｉ＿ｄｉｆｆを生成することによって表面欠陥でない健全なスケールや無害模様の画像を除去することができる。
【００２６】
次に、差分画像Ｉ＿ｄｉｆｆから凹凸性の表面欠陥を検出するロジックについて説明する。図３（ａ），（ｂ）はそれぞれ、検査対象部位の表面形状が凹形状及び凸形状である場合における一方の光源から検査対象部位に照明光を照射した時の陰影を示す図である。図３（ａ）に示すように、検査対象部位の表面形状が凹形状である場合、光源の手前側が単位面積当たりの照射光の光量低下によって暗くなり、光源の奥側が正反射方向に近づくため明るくなる。これに対して、図３（ｂ）に示すように、検査対象部位の表面形状が凸形状である場合には、光源の手前側が正反射方向に近づくため明るくなり、光源の奥側が凸形状の影となり暗くなる。
【００２７】
すなわち、検査対象部位の表面形状が凹形状である場合と凸形状である場合とで照明光の反射光の明暗パターンが異なる。従って、反射光の明暗パターンを認識することによって凹凸性の表面欠陥の有無を検出することができる。しかしながら、表面欠陥の形状や位置によっては、反射光の明暗パターンができないことがある。具体的には、特に鋼管の表面において法線ベクトル方向がエリアセンサの光軸方向と大きく異なり、且つ、図４に示すように表面欠陥の形状が細長い場合には、明部及び暗部の一方が視野から隠れ、明部及び暗部の他方のみが検出されるために、反射光の明暗パターンができないことがある。
【００２８】
そこで、本発明の一実施形態である表面欠陥検出処理は、反射光の明暗パターンを認識することによって凹凸性の表面欠陥を検出するロジックとは別に、表面欠陥の形状を認識することによって細長欠陥を検出するロジックを備えている。ここで述べる細長欠陥とは、直線状に細長い形状特徴を持つ表面欠陥のことを意味する。図５は、本発明の一実施形態である細長欠陥の検出処理の流れを示すフローチャートである。なお、本実施形態では、検出対象の表面欠陥を凹形状の細長欠陥とするが、凸形状の細長欠陥についても、明部及び暗部の他方しか検出されない場合には本検出処理によって検出できる。
【００２９】
本発明の一実施形態である表面欠陥検出処理では、始めに、画像処理装置５が、明部及び暗部の差分画像を所定の輝度閾値で二値化し、必要に応じて連結・孤立点除去を行った後、明部及び暗部の画像にラベリング処理を施す（ステップＳ１ａ，１ｂ）。次に、画像処理装置５は、ラベリング処理された明部及び暗部の画像のうち、所定の閾値以上の面積を有する明部及び暗部の画像を抽出する（ステップＳ２）。そして、画像処理装置５は、抽出された明部及び暗部の画像について細長さの指標となる表面欠陥の形状特徴量を算出し、算出された表面欠陥の形状特徴量に基づいて細長欠陥を検出する（ステップＳ３）。
【００３０】
ここで、細長さの指標となる表面欠陥の形状特徴量としては、楕円の長軸短軸比、最大フェレ径、円形度、及び凸多角形充填率を例示することができる。具体的には、形状特徴量として長軸短軸比を算出する場合、図６（ａ）に示すように、始めに、画像処理装置５は、明部又は暗部の画像に対して楕円Ｒをフィッティングする。画像に楕円をフィッティングする方法としては最小二乗法や二次モーメント導出法等があるが、計算時間を考慮すると二次モーメント導出法の方が有用である。そして、画像処理装置５は、フィッティングした楕円Ｒの長軸Ｌ１及び短軸Ｌ２の長さを算出し、算出された長軸Ｌ１と短軸Ｌ２との比を形状特徴量とする。
【００３１】
一方、フェレ径とは、図６（ｂ）に示すように、明部又は暗部の画像を１次元に正射影した時の写像の長さＬ３のことである。形状特徴量として最大フェレ径を算出する場合、始めに、画像処理装置５は、明部又は暗部の画像を１８０度回転させながら正射影の長さの最大値を最大フェレ径として算出する。そして、画像処理装置５は、最大フェレ径が算出された箇所に直交する方向のフェレ径と最大フェレ径との比を形状特徴量とする。
【００３２】
また、円形度とは、明部又は暗部の面積を明部及び暗部の周の長さの二乗で割った値を明部又は暗部の形状が円に近いほど値が１に近くなるように正規化した値のことを意味する。また、凸多角形充填率とは、明部又は暗部に外接する多角形の面積に対する明部又は暗部の面積率のことを意味し、明部又は暗部が直線状であるほど値は１に近くなる。従って、明部又は暗部の円形度が低く、逆に凸多角形充填率が高ければ、その明部又は暗部の形状は細長形状であると判定できる。
【００３３】
なお、細長欠陥を検出する際、表面欠陥の形状特徴量だけでなく、縦向き、横向き、又は斜め向き等の表面欠陥の向きも考慮することにより、細長欠陥の検出精度を向上させることができる。例えば、表面欠陥の形状特徴量として長軸短軸比を算出した場合は長軸が向いている方向、表面欠陥の形状特徴量として最大フェレ径を算出した場合には最大フェレ径が得られた時の明部又は暗部の画像の回転角を求めることにより、表面欠陥の向きを確認できる。また、詳細は割愛するが特定方向を強調する線形フィルターに画像をかけることにより表面欠陥の向きを確認することもできる。
【００３４】
また、本実施形態では、鋼管の法線ベクトルに対して光源を左右対称に設置したが、光源の設置位置が鋼管の法線ベクトルに対して左右対象ではなく、例えば図７に示すように上下対称又は対称でなくても、同様の検出処理によって細長欠陥を検出することができる。また、スケールや無害模様は平坦であるため照明光の入射方向が変化しても見え方が同じであるのに対して、細長欠陥では照明光の入射光が変化すると見え方が変化するため、上述のロジックによって細長欠陥を検出することができる。さらに、３つ以上の光源を用いれば、それぞれ複数パターンの差分画像が得られるので、細長欠陥の検出精度をさらに向上させることができる。
【００３５】
以上の説明から明らかなように、本発明の一実施形態である表面欠陥検出処理は、２つの弁別可能な光源２ａ，２ｂを利用して同一の検査対象部位に異なる方向から略同一の入射角度で照明光Ｌを照射し、各照明光Ｌの反射光による画像を取得し、取得した画像間で差分処理を行うことによって得られた画像の明部及び暗部を抽出し、抽出された明部及び暗部の細長さの指標となる形状特徴量を算出し、算出された形状特徴量に基づいて細長欠陥の有無を判定するので、スケールや無害模様と細長欠陥とを精度よく弁別することができる。
【実施例】
【００３６】
本実施例では、はみ出し疵が形成されている検査対象部位とはみ出し疵が形成されていない健全な検査対象部位に対して本発明の表面欠陥検出処理を適用した。はみ出し疵とは、直線状に細長い形状を有し、圧延方向に対して右斜め上方向に向いているという特徴を有する表面欠陥である。表面欠陥の形状特徴量としては長軸短軸比及び長軸角度を算出し、算出された長軸短軸比及び長軸角度と所定の閾値とを比較することによって、はみ出し疵の有無を判別した。判別結果を図８に示す。図８に示すように、本実施形態の表面欠陥検出処理によれば、はみ出し疵とはみ出し疵が形成されていない健全部とを精度よく弁別できることが確認された。
【００３７】
以上、本発明者らによってなされた発明を適用した実施の形態について説明したが、本実施形態による本発明の開示の一部をなす記述及び図面により本発明は限定されることはない。すなわち、本実施形態に基づいて当業者等によりなされる他の実施の形態、実施例、及び運用技術等は全て本発明の範疇に含まれる。
【符号の説明】
【００３８】
１  表面欠陥検出装置
２ａ，２ｂ  光源
３  ファンクションジェネレータ
４ａ，４ｂ  エリアセンサ
５  画像処理装置
６  モニター
Ｌ  照明光
Ｐ  鋼管
【図１】
2015210151.tif 000004
【図７】
2015210151.tif 000005
【図２】
2015210151.tif 000006
【図３】
2015210151.tif 000007
【図４】
2015210151.tif 000008
【図５】
2015210151.tif 000009
【図６】
2015210151.tif 000010
【図８】
2015210151.tif 000011