(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
鉄鋼プロセスラインでの搬送中の圧延材の被検査面を撮影した撮像画像に基づき上記被検査面に存在する表面欠陥を検出する疵検出方法であって、
上記撮像画像の少なくとも疵検出領域でハレーションが発生するように、上記撮影する被検査面に対し照度１０００ルックス以上の光を照射して、１．０ｍｍ以下の深さの凹凸をマスキングすることを特徴とする疵検出方法。
【請求項２】
表面に水が付着している可能性がある被検査面を対象として、表面欠陥の検出を行うことを特徴とする請求項１に記載した疵検出方法。
【請求項３】
鉄鋼プロセスラインでの搬送中の圧延材の被検査面に光を照射する照明装置とその被検査面を撮影するカメラとを有し、上記カメラの撮像画像に基づき被検査面に存在する表面欠陥を検出する疵検出装置であって、
上記照明装置は、上記撮像画像の少なくとも疵検出領域でハレーションを発生させて１．０ｍｍ以下の深さの凹凸をマスキングするように上記被検査面に照度１０００ルックス以上の光を照射することを特徴とする疵検出装置。
【請求項４】
上記疵検出装置は、鉄鋼の圧延材を製造する工程における、少なくとも一部の冷却に水を使用する冷却工程の出側、又は洗浄工程の出側に設けられることを特徴とする請求項３に記載した疵検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、鉄鋼製品を製造、検査する工程などにおいて、鋼材表面などの被検査面に存在する所定以上の大きさの表面疵を検出する疵検出の技術に関する。特に、被検査面に水滴等の水が付着している可能性がある環境下での疵検出に有効な技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来の鉄鋼製品検査工程では、渦流探傷及び漏洩磁束探傷などで欠陥を検出したり、被検査面に対して光を拡散させて疵の陰影をはっきりさせた状態で撮像し、撮影した撮像画像を画像解析して疵の検出を実施したりしている。
上記漏洩磁束などを用いる疵検出方法は、丸捧などの分野で活用されているが、断面形状が複雑な形状のもの、たとえば形鋼材を対象とする場合には、検査の前提となる磁束を一定に保持することが困難になる場合があるという課題がある。また、磁束を保持するためにある程度の時間が必要なことから、製造工程中の流れに組み込む際に制約があるという課題もある。
ここで、特許文献１には、被検査面に照明を投光して被検査面の写りを良くした状態で、その被検査面を撮像することによって該被検査面の表面欠陥を検査することが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１０−３８７５９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に記載の技術は、照明からの光を被検査面で反射させ、その反射光を撮像手段が取得するものであるが、各配置はＳ／Ｎ比の観点から最適値となるように設定している。しかし、この方法では被検査面の表面性状の影響を受けやすく、表面性状が過検出・誤検出の要因となるおそれがあるといった課題があった。
特に、本発明者らの実験によると、被検査面に載っている水滴を疵と誤認識するおそれがあることを確認した。
本発明は、上記のような点に着目してなされたもので、被検査面の表面性状の影響を軽減して目的とする疵をより精度良く検出可能とすることを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記課題を解決するために、本発明は、被検査面の表面性状の影響を軽減した上で、撮像画像を画像処理して疵の検出を行うものである。
すなわち、請求項１に記載した発明は、鉄鋼プロセスラインでの搬送中の圧延材の被検査面を撮影した撮像画像に基づき上記被検査面に存在する表面欠陥を検出する疵検出方法であって、
上記撮像画像の少なくとも疵検出領域でハレーションが発生するように、上記撮影する被検査面に対し照度１０００ルックス以上の光を照射して、１．０ｍｍ以下の深さの凹凸をマスキングすることを特徴とする。
【０００６】
次に、請求項３に記載した発明は、鉄鋼プロセスラインでの搬送中の圧延材の被検査面に光を照射する照明装置とその被検査面を撮影するカメラとを有し、上記カメラの撮像画像に基づき被検査面に存在する表面欠陥を検出する疵検出装置であって、
上記照明装置は、上記撮像画像の少なくとも疵検出領域でハレーションを発生させて１．０ｍｍ以下の深さの凹凸をマスキングするように上記被検査面に照度１０００ルックス以上の光を照射することを特徴とする。
次に、請求項４に記載した発明は、請求項３に記載した構成に対し、上記疵検出装置は、鉄鋼の圧延材を製造する工程における、少なくとも一部の冷却に水を使用する冷却工程の出側、又は洗浄工程の出側に設けられることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、通常の発想とは異なり、照射する光量を増大してハレーションを起こさせることで、撮像画像中における、表面性状としての微小凹凸からなる表面粗さなどを飛ばして、目的とする疵をよりはっきりと浮き出させることが可能となる。
また、被検査面に水滴等の水が付着していても、ハレーションを起こさせることで水滴等の水のコントラスト差が低減する。このため、水滴等を疵として誤検知することを低減若しくは無くすことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明に基づく実施形態に係る疵検出装置の構成を示す概念図であって、（ａ）はその側面図を、（ｂ）はその斜視図である。
【図２】比較例における撮像画像の例を示す図である。
【図３】実施例における撮像画像の例を示す図である。
【図４】比較例における撮像画像（水濡れ有り）の例を示す図である。
【図５】実施例における撮像画像（水濡れ有り）の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
次に、本発明に係る実施形態について図面を参照して説明する。
図１は、本実施形態に係る疵検出装置の構成を示す概念図である。
本実施形態では、疵検出装置が、鋼板等の製造工程の一部である検査ラインに配置された場合を例示している。そして、本実施形態の疵検出装置は、検査ラインにおいて、搬送装置（不図示）で鋼板などの圧延材を搬送している間に、当該圧延材の表面を検査する。すなわち、圧延材の表面を被検査面とする。なお、下記の例では、搬送している圧延材の上面を被検査面とする場合で例示するが、圧延材の下面を被検査面としても良い。
なお、被検査面は平坦でなくても良い。形鋼や棒鋼などの表面を被検査面としても良い。
【００１０】
また、本発明の疵検出装置は、鉄鋼を製造する工程における、少なくとも一部の冷却に水を使用する冷却工程の出側、又は洗浄工程の出側での疵検出に好適な疵検出装置である。
ここで、上記「冷却工程の出側、又は洗浄工程の出側」とは、直近の工程が冷却工程又は洗浄工程で無くても良い。つまり冷却工程又は洗浄工程から本実施形態の疵検出装置までになんらかの他の処理工程が実施されても、疵検出装置の位置において、冷却工程、又は洗浄工程の処理に起因して、被検査面に水滴が付着されている可能性があれば、冷却工程の出側、又は洗浄工程の出側とみなす。
【００１１】
（構成）
本実施形態の疵検出装置は、図１に示すように、照明装置１、カメラ２、及び画像処理部３を備える。
ここで、対象とする鋼板などの圧延材４は、テーブルローラその他の搬送装置（不図示）で長手方向に沿って搬送される。
照明装置１は、圧延材４の上面の疵検出位置５に対して、搬送方向Ｈに傾いた斜め方向から光を照射可能に配置されている。例えば、照明装置１の照射軸１Ｌを、上記疵検出位置５での法線（鉛直線）に対し、搬送方向Ｈの上流側に予め設定した角度θだけ傾斜して配置する。法線に対する上記角度θは、例えば±４５度以内に設定する。本実施形態では、θ＝３０度に設定した。その照明装置１としては、高周波蛍光灯が例示出来る。
【００１２】
また、カメラ２は、圧延材４の上面の疵検出位置５を撮影可能な位置に配置されている。本実施形態では、カメラ２の撮影軸２Ｌは、上記疵検出位置５に対して搬送方向Ｈの下流側に傾いた斜め方向から、当該疵検出位置５の中央に撮影軸２Ｌが設定されている。
ここで、本実施形態では、照明装置１から照射される光によって、上記疵検出位置５を撮影した撮像画像でハレーションが発生するように、照明装置１から疵検出位置５までの距離、照射される光量を、実験その他の方法で決定しておく。本実施形態では、２０Ｖ以上の高周波蛍光灯を使用し、照明装置１から疵検出位置５までの距離を１１６０ｍｍ以内とすることで、疵検出位置５で１０００ルックス以上の照度が確保できるように設定した。このように設定することで、カメラ２で撮影した撮像画像において、少なくとも上記疵検出位置５を撮影した画像領域ではハレーションが発生することを確認したためである。
【００１３】
画像処理部３は、上記カメラ２が撮影した撮像画像の画像処理を行って疵の検出判定を実施する。
画像処理部３は、画像取込部３Ａと疵検出部３Ｂを備える。
画像取込部３Ａは、上記カメラ２が撮影した撮像画像を、予め設定した画像取込み周期で取得して、記憶部に記憶する。
疵検出部３Ｂは、記憶部から順次撮像画像を入力し、その入力した撮像画像に対して、２値化処理（エッジ処理）を実施して、対象とする撮像画像の濃淡画像を濃度差分布に変換する。なお、画面内の分割方法は特に限定しない。例えばカメラ２の画素単位で分割し、その分割領域毎に２値化処理を行う。
【００１４】
次に、疵検出部３Ｂは、変換した濃度差分布について予め設定した閾値と比較し、その閾値を越えた場合には、表面欠陥があると判定する。
画像処理部３は、疵検出部３Ｂの判定結果を、例えば表示部に出力して該表示部に表示したり、疵位置を圧延材４にマーキングするマーキング装置などに出力したりする。
【００１５】
（動作その他）
例えば鉄鋼プロセスラインでの搬送中の圧延材４における、検査位置に到来した圧延材４の表面に対して、照明装置１からハレーションを発生可能なだけの光量で光が照射されると共に、そのハレーションを発生した状態の被検査面がカメラ２によって撮影される。
このカメラ２で撮影された撮像画像では、ハレーションが発生しているために、圧延材４表面に形成されている微小凹凸からなる表面粗さは画像から飛ぶことでマスキングされている。そして、所定深さ以上の疵が所定の濃度差で撮影された撮像画像となっている。
【００１６】
なお、本実施形態の疵検出装置は、予め設定した所定以上の深さの疵の有無を検出するものである。実験では、１．０ｍｍ以下の深さの凹凸は、ハレーションによって確実にマスキングされたが、深さ２．０ｍｍ以上の疵は、ハレーションでマスキングされずに撮像画像で認識できていた。
このように、本実施形態の疵検出装置であれば、被検査面の表面性状による誤差の影響を抑えつつ、例えば深さ２．０ｍｍ以上の表面欠陥をより精度良く検出することが可能となる。
【００１７】
なお、画像処理によって疵を検出しているので、検出した疵の形状についてもより精度良く検出可能となる。
また、圧延材４の場合には、冷却工程や洗浄工程などの水を使用した処理によって、表面に水滴が付着している場合がある。
ここで、従来のように、表面の性状をはっきり撮影できる光量の光を照射して撮影した撮影画像によって疵検出を行う場合には、１〜２ｍｍの大きさの水滴であっても、その水滴を疵と誤検知するおそれがある。これは、照射した光が水滴によって乱反射し、そのために見かけ上のコントラスト差が生まれることで、誤検知の要因になるからである。
【００１８】
これに対し、本実施形態では、上記ハレーションを発生させることで、上記のような疵と誤検知されるような水滴をマスキングして、より精度良く目的とする疵だけを検知可能となる。
以上のように、本実施形態にあっては、被検査面の表面性状影響を軽減することができたので、従来技術では困難であった形態の疵も検出できるようになった。もちろん、誤検出率・過検出率も従来技術よりも低下出来るという効果もある。
【００１９】
また、表面性状の影響を軽減できたので、表面性状の影響を排除する設備導入コストも小さく抑えることが出来る。例えば、水切り装置の水切り能力を小さくすることが可能となる。
また、表面欠陥の自動判定において、本実施形態では、被検査面での照度が増加するように照明装置１からの光量を増大するといった処理だけで、実現可能となる。すなわち、画像処理側での演算負荷を増大することが無いので、搬送中の圧延材４表面を短時間で且つ連続して検査することが可能となる。なお、閾値の調整は必要である。
【００２０】
なお上記実施形態では、圧延材４を搬送中に目的以上の深さの表面欠陥を検出する場合を例示している。被検査面を静置した状態で疵検出を実施しても良い。また、疵検出装置の照明装置１とカメラ２の組の方を、相対移動させて疵検出のための走査を行うようにしても良い。
また、対象とする表面は、鋼板や形鋼などの圧延材４の表面に限定されない。本実施形態は、特に水滴が付着している可能性のある状態の被検査面の疵検出に有効である。
【実施例１】
【００２１】
上記実施形態の疵検出装置に基づく疵の検出についての実施例について説明する。
実施例の設定条件は、次の通りである。
対象材：幅４００ｍｍの鋼板
被検査面：鋼板表面
鋼板の搬送速度：平均４．０ｍ／ｓ
照明装置１からの照射による疵検出位置５での照度：１２３０ルックス
カメラ２：シャッタースピード１／２４０，絞り全開
ここで、上記設定によって、カメラ２が撮影した撮像画像でハレーションが発生していることを確認している。
比較例として、照明装置１からの照射による疵検出位置５での照度を８５０ルックスとし、その他の条件を実施例と同じ条件に設定して疵の検出を実施した。
【００２２】
そして、鋼板表面に８０ｍｍ×２０ｍｍ×最大深さ２．０ｍｍの大きさの表面欠陥が発生した、水濡れしていない状態の鋼板表面を対象とし、その疵の検出を、上記実施例及び比較例の設定条件で実施してみた。
なお、画像処理部３での閾値はそれぞれ欠陥を検出可能な値に校正してある。
検出結果は、比較例では、上記表面欠陥を精度良く検出することが出来なかったが、本実施例では、表面欠陥を検出することが出来た。
これは、本実施例においてはハレーション状態を作り出すことにより、被検査面の表面性状影響を小さくしたため、検出すべき表面欠陥とそのほかとのコントラスト差が大きく撮像できたことによる。また、このために誤検出率及び過摘出率が小さくなることは自明である。
【００２３】
比較例及び実施例におけるカメラ２で撮影した撮像画像の一例を、図２及び図３に示す。
比較例の撮像画像（図２参照）では、１ｍｍ以下の凹凸も写り込み、検出したい表面欠陥の境界位置でのコントラスト差が小さくなっている。これに対し、本実施例の撮像画像（図３）では、ハレーションによって被検査面の目的とする疵よりも小さな凹凸が飛んでマスキングされて、目的とする表面欠陥を浮かび上がっている。
【００２４】
ここで、上記実施例の条件について、疵検出位置５での照度が変わるように照明装置１の設定を変更して、カメラ２で撮影した撮像画像にハレーションが発生するかどうか確認したところ、９４２ルックスでは、ハレーション状態になっていなかったが、１０００ルックス以上ではハレーション状態となっていることを確認した。この実験は、８４０〜１１４３ルックスの範囲で実施した。
【００２５】
また、ハレーションを起こしている撮像画像内の各領域（位置）の違いによって疵検出の影響があるか否かについても調査した。その調査結果によると、位置によってバラツキはあるものの、許容範囲内であった。
また、鉄鋼の製造プロセスでは、水冷を行った後に水濡れした状態の圧延材の表面検査を行う場合がある。この状態を模擬するために、被検査面となる表面の下側に対して水を掛けた後に、撮像テストを実施してみた。
その結果による画像を図４及び図５に示す。図４は比較例による撮像画像であり、図５は実施例による撮像画像である。
【００２６】
比較例（図４参照）では、水濡れしている部分が濃く写し出され、水濡れ（水滴）の面と乾き面との間に境界があるような画像となっている。このため、比較例（図４参照）では、水濡れ（水滴）の面と乾き面との間に境界や、付着している水の厚さが異なることで色が変化している部分などを、表面欠陥の輪郭と誤検知する可能性が大きい。また、このことは、実際に検出した表面欠陥の検出を阻害する一因となる。
【００２７】
これに対し、実施例（図５参照）では、水濡れの面と乾き面との間の境界を検出していない。このように、本発明を使用すると、表面に付着している水の影響を低減若しくは排除することが出来る。したがって、実施例（図５参照）では、比較例に比べて水滴による誤検知を大幅に減らすことが出来ることが分かる。
なお、図５において、上端側若しくは下端側に灰色の部分が見えているが、この部分は、ハレーションが発生していない部分である。図５に示す撮像画像では、疵検出領域は、中央側（確実にハレーションが発生している領域）に設定されている。
【符号の説明】
【００２８】
１     照明装置
１Ｌ   照射軸
２     カメラ
２Ｌ   撮影軸
３     画像処理部
３Ａ   画像取込部
３Ｂ   疵検出部
４     圧延材
５     疵検出位置
Ｈ     搬送方向
【図１】
0005765040.tif 000002
【図２】
0005765040.tif 000003
【図３】
0005765040.tif 000004
【図４】
0005765040.tif 000005
【図５】
0005765040.tif 000006