(57)【要約】  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検査対象部位における表面欠陥を検出する検出ステップと、を含み、検査対象部位に対する各光源の照明光の入射角が６０°以上８２．５°以下の範囲内にあることを特徴とする。
2016208626.tif 000002
【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前記検査対象部位における表面欠陥を検出する検出ステップと、を含み、
前記検査対象部位に対する各光源の照明光の入射角が６０°以上８２．５°以下の範囲内にあることを特徴とする表面欠陥検出方法。
【請求項２】
前記照射ステップは、２つ以上のフラッシュ光源を互いの発光タイミングが重ならないよう繰り返し発光させることによって照明光を照射するステップ、及び／又は、２つ以上の互いに波長領域が重ならない光源の照明光を同時に照射するステップを含み、
２つ以上の互いに波長領域が重ならない光源の照明光を同時に照射する場合、前記検出ステップは、混ざり合った各照明光の反射光を照明光の波長と同じ波長を有する光を透過するフィルターを用いて分離することによって各照明光の反射光による画像を取得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】
前記検出ステップは、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位置関係と前記照明光の照射方向とから凹凸性の表面欠陥の有無を判定する第１判定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】
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前記検査対象部位における表面欠陥を検出する検出手段と、を備え、
前記検査対象部位に対する各光源の照明光の入射角が６０°以上８２．５°以下の範囲内にあることを特徴とする表面欠陥検出装置。
【請求項５】
請求項１から３のうち、いずれか１項に記載の表面欠陥検出方法を利用して鋼材の表面欠陥を検出し、検出結果に基づいて鋼材を製造するステップを含むことを特徴とする鋼材の製造方法。
【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と、この表面欠陥検出方法を利用して鋼材の表面欠陥を検出し、検出結果に基づいて鋼材を製造する鋼材の製造方法に関する。
【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、無害模様やスケールの反射率が地鉄部分の反射率とは異なることから、健全な無害模様やスケール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。また、本発明の他の目的は、スケールや無害模様と表面欠陥とを精度よく弁別し、弁別結果に基づいて鋼材を製造可能な鋼材の製造方法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前記検査対象部位における表面欠陥を検出する検出ステップと、を含み、前記検査対象部位に対する各光源の照明光の入射角が６０°以上８２．５°以下の範囲内にあることを特徴とする。【０００７】
本発明に係る表面欠陥検出方法は、上記発明において、前記照射ステップは、２つ以上のフラッシュ光源を互いの発光タイミングが重ならないよう繰り返し発光させることによって照明光を照射するステップ、及び／又は、２つ以上の互いに波長領域が重ならない光源の照明光を同時に照射するステップを含み、２つ以上の互いに波長領域が重ならない光源の照明光を同時に照射する場合、前記検出ステップは、混ざり合った各照明光の反射光を照明光の波長と同じ波長を有する光を透過するフィルターを用いて分離することによって各照明光の反射光による画像を取得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、前記検出ステップは、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位置関係と前記照明光の照射方向とから凹凸性の表面欠陥の有無を判定する第１判定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前記検査対象部位における表面欠陥を検出する検出手段と、を備え、前記検査対象部位に対する各光源の照明光の入射角が６０°以上８２．５°以下の範囲内にあることを特徴とする。【００１０】
本発明に係る鋼材の製造方法は、本発明に係る表面欠陥検出方法を利用して鋼材の表面欠陥を検出し、検出結果に基づいて鋼材を製造するステップを含むことを特徴とする。
【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。また、本発明に係る鋼材の製造方法によれば、スケールや無害模様と表面欠陥とを精度よく弁別し、弁別結果に基づいて鋼材を製造することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】図１は、本発明の第１の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、図１に示すエリアセンサの変形例の構成を示す模式図である。
【図３】図３は、図１に示す光源とエリアセンサとの駆動タイミングを示すタイミングチャートである。
【図４】図４は、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５】図５は、照明光の入射角と健全部（地鉄部分）の反射率との関係を調査する実験に用いた装置の構成を示す模式図である。
【図６】図６は、レーザーの入射角とパワーメーターの受光量との関係を示す図である。
【図７】図７は、本発明の第２の実施態様である表面欠陥検出処理を説明するための模式図である。
【図８】図８は、本発明の第３の実施態様である表面欠陥検出処理を説明するための模式図である。
【図９】図９は、実施例で利用した装置の構成を示す模式図である。
【図１０】図１０は、実施例の表面欠陥検出処理結果を示す図である。
【図１１】図１１は、スケールが発生した鋼管部分に対する表面欠陥検出処理結果を示す図である。
【図１２】図１２は、本発明の第１の実施形態である表面欠陥検出装置の変形例の構成を示す模式図である。
【図１３】図１３は、本発明の第１の実施形態である表面欠陥検出装置の他の変形例の構成を示す模式図である。
【図１４】図１４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から光を照射した時の陰影を示す図である。
【図１５】図１５は、凹形状の表面欠陥の差分画像の一例を示す図である。
【図１６】図１６は、膨張処理を利用した明部及び暗部の位置関係算出方法の流れを示すフローチャートである。
【図１７】図１７は、差分画像及び明暗パターンの一次元プロファイルの一例を示す図である。
【図１８】図１８は、フィルターの二次元画像及び一次元プロファイルの一例を示す図である。
【図１９】図１９は、図１８に示すフィルターを用いたフィルター処理が施された差分画像及び一次元プロファイルの一例を示す図である。
【図２０】図２０は、光源の配置位置の変形例を示す模式図である。
【図２１】図２１は、図２０に示す光源の配置位置によって得られる明暗パターンを示す模式図である。
【図２２】図２２は、実施例の表面欠陥検出処理結果を示す図である。
【図２３】図２３は、光源に対する凹形状欠陥の面の位置関係の変化に伴う画像信号の変化を説明するための図である。
【図２４】図２４は、光学系の２次元モデルの構成を示す図である。
【図２５】図２５は、理論曲線に対する画像プロファイルの合わせ込み結果を示す図である。
【図２６】図２６は、光学系の構成を示す図である。
【図２７】図２７は、表面欠陥部の表面の傾きを示す図である。
【図２８】図２８は、健全部の表面の傾きを示す図である。
【図２９】図２９は、健全部の表面の傾きが３°である時の照明光の入射角の変化に対するＳＮ比の変化を示す図である。
【図３０】図３０は、健全部の表面の傾きが５°である時の照明光の入射角の変化に対するＳＮ比の変化を示す図である。
【図３１】図３１は、照明光の入射角の変化に対する画像信号強度及びＳＮ比の変化を示す図である。
【図３２】図３２は、差分画像の一例を示す図である。
【図３３】図３３は、光学系の構成を示す図である。
【図３４】図３４は、厚鋼板に対する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、本発明の第１から第３の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】
（第１の実施形態）
初めに、図１から図１３を参照して、本発明の第１の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。
【００１５】
〔表面欠陥検出装置の構成〕
図１は、本発明の第１の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、本発明の第１の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。
【００１６】
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ることが望ましい。従って、光源２ａ，２ｂは、鋼管Ｐ表面の法線ベクトルに対して同一の角度だけずらし、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状となるように配置されている。ここで述べる入射角の同一性とは、異なる方向の光源を弁別したとき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差分処理によって大きく低減することを目的とする。また、健全部の信号は対象の表面性状に大きく依存し、同一性を一概に一定角度で保証することは困難である。従って、検査可能な条件であれば多少角度が異なっていても健全部の信号を差分処理によって低減できている限り同一角と表現する。後述するが、ここで述べる検査可能な条件とは、正反射成分が十分排除でき、なおかつ光量が足りる条件であり、光量が十分であれば入射角を可能な限り大きくしても良いものとする。なお、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、対象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となる光源を示す。
【００１７】
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することが望ましい。
【００１８】
なお、位置合わせの問題を解決するため、エリアセンサ４ａ，４ｂをできる限り近づけ、それぞれの光軸をできる限り互いに平行にすることが望ましい。また、図２に示すように、ハーフミラー１０、ビームスプリッター、及びプリズムのうちのいずれかを用いてエリアセンサ４ａ，４ｂの光軸が同軸になるように調整してもよい。これにより、後述する差分画像を精度よく取得することができる。
【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表面欠陥とを弁別する。ここで述べる表面欠陥とは凹凸性の欠陥とする。また、スケールや無害模様とは、厚さ数μｍ〜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。以下、本発明の第１から第３の実施態様である表面欠陥検出処理について説明する。
【００２１】
〔第１の実施態様〕
初めに、図３から図６を参照して、本発明の第１の実施態様である表面欠陥検出処理について説明する。
【００２２】
図３は、光源２ａ，２ｂとエリアセンサ４ａ，４ｂとの駆動タイミングを示すタイミングチャートである。図中、ｄは光源２ａ，２ｂの発光時間、Ｔはエリアセンサ４ａ，４ｂによる２次元画像の撮影周期を表す。本発明の第１の実施態様である表面欠陥検出処理では、光源２ａ，２ｂをフラッシュ光源として、フラッシュ光源を互いの発光タイミングが重ならないように繰り返し発光させることによって光源２ａ，２ｂを弁別する。
【００２３】
すなわち、図３に示すように、本実施態様では、初めに、ファンクションジェネレータ３が光源２ａ及びエリアセンサ４ａにトリガー信号を送信し、光源２ａが照明光Ｌを照射し、時間ｄ以内にエリアセンサ４ａが２次元画像の撮影を完了する。そして、エリアセンサ４ａによる２次元画像の撮影完了後にファンクションジェネレータ３が光源２ｂとエリアセンサ４ｂとにトリガー信号を送信し、同様に２次元画像を撮影する。本実施態様によれば、時間差ｄで光量低下を発生させることなく、各光源から照射された照明光Ｌに対する個々の反射光による２次元画像を撮影することができる。
【００２４】
なお、鋼管Ｐの搬送速度が速い場合には、フラッシュ光源は発光時間ｄが短いものであることが望ましい。これは、発光時間ｄが短ければ短いほど、エリアセンサ４ａ，４ｂによって得られる２つの２次元画像間のシャッター遅延が小さくなり、シャッター遅延による２次元画像の位置ずれを小さくできるためである。また、個々の反射光による２次元画像の差分画像を用いて表面欠陥を検出することを目的とした時、フラッシュ光源の発光時間ｄは以下の数式（１）に示す条件を満足する必要がある。
【００２５】
【数１】
2016208626.tif 000003
【００２６】
検出目標の表面欠陥の大きさを例えば２０ｍｍとすると、経験上、表面欠陥を検出するためには最小５角画素の信号が必要になるので、４ｍｍ／画素の分解能があればよい。また、この場合、許容される照明光Ｌの照射タイミングによる位置ずれは、経験上、０．２画素以内とする必要があるので、鋼管Ｐの搬送速度が１、３、５ｍ／ｓｅｃである場合、光源２ａ，２ｂの発光時間はそれぞれ、８００、２７０、１６０μｓｅｃ以下でなくてはならない。なお、鋼管Ｐの搬送速度や搬送方向が一定である場合には、この位置ずれは２次元画像の撮影後に補正できる。
【００２７】
本実施態様では、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や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検査対象部位における表面欠陥を検出する。
【００２８】
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、その差分画像Ｉ＿ｄｉｆｆの各画素の輝度値Ｉ＿ｄｉｆｆ（ｘ，ｙ）は以下に示す数式（２）で表される。
【００２９】
【数２】
2016208626.tif 000004
【００３０】
ここで、表面欠陥と欠陥でない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４（ａ），（ｂ），（ｃ）に示す。図４（ａ），（ｂ），（ｃ）に示すように、健全部では、スケールや無害模様に関わらず法線ベクトルと光源２ａの成す角と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。しかしながら、表面欠陥部分では、表面が凹凸形状を有するため、法線ベクトルと光源２ａの成す角と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。
【００３１】
従って、差分器１１によって２つの２次元画像の差分画像を生成することによって欠陥でないスケールや無害模様が除去され、表面欠陥のみを検出することができる。そして、このようにして表面欠陥のみを検出し、様々な特徴量により表面欠陥が有害かどうか最終的な評価を行い、モニター６に評価結果を表示する。
【００３２】
なお、２つの２次元画像間に位置ずれがあり、差分画像に影響を与える場合には、２次元ローパスフィルタをかけ、２次元画像間の位置ずれの影響を軽減させることが望ましい。この場合、２次元ローパスフィルタをＨとすると、差分画像の輝度値Ｉ’＿ｄｉｆｆ（ｘ，ｙ）は以下に示す数式（３）で表される。
【００３３】
【数３】
2016208626.tif 000005
【００３４】
また、光源２ａ，２ｂは同一のものを用いて、各光源はなるべく均一な平行光となるように照射し、検査対象部位は平面に近い方がよい。しかしながら、表面が多少均一でない場合や鋼管Ｐのようななだらかな曲面に対する適用においても、一般的なシェーディング補正により表面欠陥を検出することができる。
【００３５】
また、照明光Ｌの入射角に関しては、健全部の反射光に鏡面反射成分が入らず、且つ、十分な光量を確保できる範囲にすることが望ましい。本発明の発明者らは、照明光Ｌの入射角と健全部（地鉄部分）の反射率との関係を調査する実験を行った。実験に用いた装置の構成を図５に示す。図５に示すように、本実験では、パワーメーター１２を鋳片サンプル１４の表面上の対象位置に対する法線ベクトルｌ上の位置に固定する。そして、この法線ベクトルｌに対するレーザー１３の入射角θを、０°から９０°まで変化させた時のパワーメーター１２の受光量を計測した。実験結果を図６に示す。図６に示すように、入射角θが０°から２０°の範囲内では、鏡面反射成分が含まれているためにパワーメーター１２の受光量は大きいが、入射角θが６０°以上になるとパワーメーター１２の受光量は大きく低下する。従って、照明光Ｌの入射角は、検出能に問題がない限りは小さく取る方が受光量を大きくすることができる。
【００３６】
検査対象部位の深さ方向の分解能は、欠陥の傾斜角及びエリアセンサ４ａ，４ｂの分解能に依存する。ここで、欠陥の傾斜角とは、「欠陥部の法線ベクトル」を「検査対象部位の健全部表面の法線ベクトルと光源方向ベクトルとが成す平面」に正射影し、正射影されたベクトルと健全部表面の法線ベクトルとの成す角を取ったものである。検査対象部位の表面性状にも依存するが、例えば入射角４５°で入射光を照射したとき、欠陥の傾斜角が光源方向に対して約１０°以上であれば、差分処理によって欠陥信号を検出できることが確認されている。従って、１画素の分解能を０．５ｍｍと仮定すると、理論上０．５×ｔａｎ１０°＝０．０９ｍｍ程度の深さ方向の分解能を持つことになる。
【００３７】
〔第２の実施態様〕
次に、図７を参照して、本発明の第２の実施態様である表面欠陥検出処理について説明する。
【００３８】
本発明の第２の実施態様である表面欠陥検出処理では、光源２ａ，２ｂを互いに波長領域が重ならない光源とすることによって光源２ａ，２ｂを弁別する。具体的には、図７に示すように、光源２ａ，２ｂに波長領域が重ならない２種類の波長選択フィルター２０ａ，２０ｂを設置し、照明光Ｌの波長領域を選択する。また、同一の波長選択特性を有する波長選択フィルター２１ａ，２１ｂをエリアセンサ４ａ，４ｂに設置する。
【００３９】
このような構成によれば、光源２ａからの照明光Ｌの反射光は波長選択フィルター２０ａ，２１ａによってエリアセンサ４ａのみで受光され、光源２ｂからの照明光Ｌの反射光は波長選択フィルター２０ｂ，２１ｂによってエリアセンサ４ｂのみで受光される。従って、エリアセンサ４ａ，４ｂの撮影タイミングを一致させることにより、位置ずれなく光源２ａ，２ｂからの照明光Ｌの反射光による２次元画像を撮影することができる。２次元画像を撮影した後の処理は第１の実施態様と同様である。
【００４０】
なお、検査対象部位の移動速度が大きい場合には、検査対象部位の移動による位置ずれを防止するために光源２ａ，２ｂをフラッシュ光源とし、光源２ａ，２ｂの照射タイミングを変化させずに２次元画像の撮影時間を短縮させてもよい。また、波長選択フィルター２０ａを青色透過フィルター、波長選択フィルター２０ｂを緑色透過フィルターとし、１台のカラーカメラを用いて２次元画像を撮影することにより、青チャンネルには光源２ａからの照明光Ｌの反射光のみが受光され、緑チャンネルには光源２ｂからの照明光Ｌの反射光のみが受光されるといったように構成してもよい。
【００４１】
〔第３の実施態様〕
次に、図８を参照して、本発明の第３の実施態様である表面欠陥検出処理について説明する。
【００４２】
本発明の第３の実施態様である表面欠陥検出処理では、光源２ａ，２ｂを互いに直交する直線偏光特性を有する光源とすることによって光源２ａ，２ｂを弁別する。具体的には、図８に示すように、光源２ａ，２ｂに直線偏光板３０ａ，３０ｂをγ°及び（γ＋９０）°（γは任意の角度）で設置し、それぞれ互いに直交する偏光成分の光のみ透過させる。ここで、直線偏光板とは、入射光に対して一定方向の直線偏光成分のみ透過させるフィルターのことを意味する。また、直線偏光板３０ａ，３０ｂと同一の直線偏光特性を有する直線偏光板３１ａ，３１ｂをγ°及び（γ＋９０）°でエリアセンサ４ａ，４ｂに設置する。
【００４３】
このような構成によれば、光源２ａからの照明光Ｌの反射光はエリアセンサ４ａのみで受光され、光源２ｂからの照明光Ｌの反射光はエリアセンサ４ｂのみで受光される。従って、エリアセンサ４ａ，４ｂの撮影タイミングを一致させることにより、位置ずれなく各光源からの照明光の反射光による２次元画像を撮影することができる。
【００４４】
なお、検査対象部位の移動速度が大きい場合には、光源２ａ，２ｂをフラッシュ光源とし、光源２ａ，２ｂの照射タイミングを変化させずに２次元画像の撮影時間を短縮させてもよい。以下、位置合わせ及び２次元画像撮影後の処理は第１及び第２の実施態様と同様である。
【００４５】
［実施例］
本実施例では、図９に示すように、光源２ａ，２ｂとしてフラッシュ光源を用い、光源２ａ，２ｂの発光タイミングを変化させる方法を用いて鋼管Ｐの表面欠陥を検出した。エリアセンサ４ａ，４ｂは並列させて２次元画像を撮影し、画像処理により位置合わせを行った。図１０に表面欠陥の検出結果を示す。図１０（ａ）が光源２ａから照明光Ｌを照射した時に得られた２次元画像、図１０（ｂ）が光源２ｂから照明光Ｌを照射した時に得られた２次元画像、図１０（ｃ）が図１０（ａ）に示す２次元画像と図１０（ｂ）に示す２次元画像との差分画像である。図１０（ａ）〜（ｃ）に示す画像のＳＮ比は順に３．５、３．５、６．０であり、単に一方向から照明光Ｌを照射した場合よりも差分画像のＳＮ比が向上した。
【００４６】
図１１は、スケールが発生した鋼管部分に対する表面欠陥検出処理結果を示す図である。図１１（ａ）が光源２ａから照明光Ｌを照射した時に得られた２次元画像、図１１（ｂ）が光源２ｂから照明光Ｌを照射した時に得られた２次元画像、図１１（ｃ）が図１１（ａ）に示す２次元画像と図１１（ｂ）に示す２次元画像との差分画像である。図１１（ａ），（ｂ）に示す２次元画像全体に広がっている黒斑点がノイズとなるスケールである。スケールの形状は平らであるので、差分画像を取得することによってスケールの画像は除去された。また、差分画像では、単に一方向から照明光Ｌを照射した場合と比較して、ノイズとなるスケールの信号が１／４程度に低減された。
【００４７】
［変形例１］
図１２は、本発明の第１の実施形態である表面欠陥検出装置の変形例の構成を示す模式図である。図１２に示すように、本変形例は、１つの光源２ａから照射した照明光を複数のミラー４０ａ，４０ｂ，４０ｃ，４０ｄにより分割し、最終的に２方向から鋼管Ｐ１の検査対象部位に照明光を照射する。この場合、照明光の各光路に波長選択フィルター２０ａ，２０ｂや直線偏光板３０ａ，３０ｂを設置することにより、第２及び第３の実施態様と同様の効果を得ることができる。なお、本変形例は照明光を２方向から照射するものであるが、３方向以上から照明光を照射する場合も同様である。
【００４８】
［変形例２］
図１３は、本発明の第１の実施形態である表面欠陥検出装置の他の変形例の構成を示す模式図である。図１３に示すように、本変形例は、図７に示す表面欠陥検出装置において、波長選択フィルター２０ａ，２０ｂによって光源の波長を限定するのではなく、パルスレーザー５１ａ，５１ｂと拡散板５０ａ，５０ｂとを用いて光源の波長を限定するものである。本変形例では、互いに波長領域が異なる２つのパルスレーザー５１ａ，５１ｂからのレーザー光を検査対象部位の左右方向から照射して光源を弁別する。このとき、パルスレーザー５１ａ，５１ｂから照射されたレーザー光を検査対象部位全域に照射するためにレーザー光の光路に拡散板５０ａ，５０ｂを挿入する。なお、本変形例は２方向から照明光を照射するものであるが、３方向以上から照明光を照射する場合も同様である。
【００４９】
［変形例３］
本変形例は、図７に示す表面欠陥検出装置において、エリアセンサ４ａ，４ｂに設置する波長選択フィルター２１ａ，２１ｂの代わりにダイクロイックミラーを用いるものである。ダイクロイックミラーとは、特定の波長成分の光を反射し、その他の波長成分の光を透過するミラーのことである。ダイクロイックミラーを用いることによって波長選択フィルターが不要となる。なお、本変形例は２方向から照明光を照射するものであるが、３方向以上から照明光を照射する場合も同様である。
【００５０】
（第２の実施形態）
次に、図１４から図２２を参照して、本発明の第２の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。なお、本実施形態の表面欠陥検出装置の構成は上記第１の実施形態の表面欠陥検出装置の構成と同じであるので、以下ではその構成の説明を省略し、表面欠陥検出装置の動作についてのみ説明する。
【００５１】
本発明の第２の実施形態であ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μｍ〜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。
【００５２】
〔表面欠陥検出処理〕
本発明の第２の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凹凸性の表面欠陥を検出する。
【００５３】
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）は既に述べた数式（１）で表される。
【００５４】
ここで、図４に示したように、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。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。
【００５５】
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１４（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１４（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１４（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。
【００５６】
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。そこで、以下では、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方法について述べる。なお、以下では、凹凸性の表面欠陥のうち、凹形状の表面欠陥を検出するものとするが、凸形状の表面欠陥も同様のロジックで検出することができる。また、以下で述べる明部とは、差分画像Ｉ＿ｄｉｆｆにおいて輝度が所定閾値以上である画素に対して連結処理を行うことによって得られる所定値以上の面積を持つブロブを意味する。また、以下で述べる暗部とは、差分画像Ｉ＿ｄｉｆｆにおいて輝度が所定閾値以下である画素に対して連結処理を行うことによって得られるある所定値以上の面積を持つブロブを指す。ブロブとはラベリングされた画素の集合を意味する。
【００５７】
本実施形態では、閾値処理を行うことによって明部と暗部とを抽出することにより明暗パターンを認識する。具体的には、本実施形態の表面欠陥検出装置１では、光源２ａ，２ｂは検査対象部位の法線ベクトルに対して左右対称に配置されているため、表面の凹凸形状に起因する反射光の明暗パターンは左右方向に発生する。明暗の左右は差分処理の順番によって逆となるため、ここでは右が明、左が暗である場合を凹形状、右が暗、左が明である場合を凸形状とする。従って、凹形状の表面欠陥の差分画像Ｉ＿ｄｉｆｆは図１５に示すようになる。そこで、明部と暗部の画像をそれぞれ輝度閾値Ｔｈｅ，−Ｔｈｅによって二値化すると、明部及び暗部の二値化画像Ｉ＿ｂｌｉｇｈｔ，Ｉ＿ｄａｒｋはそれぞれ以下に示す数式（４）のように表される。
【００５８】
【数４】
2016208626.tif 000006
【００５９】
そして、このようにして明部及び暗部の画像を二値化し、必要に応じて連結・孤立点除去を行った後、明部及び暗部の位置関係を算出することによって凹凸性の表面欠陥の有無を検出する。なお、明部及び暗部の位置関係の算出方法には様々な方法があり、以下では代表的な３つの算出方法を述べるが、その他の算出方法であっても明部と暗部の位置関係が算出できればよい。
【００６０】
第１の位置関係算出方法は、明部及び暗部に対して特定方向の膨張収縮処理を施すことによって明部及び暗部の位置関係を算出する方法である。本算出方法のフローチャートを図１６に示す。本実施形態では、凹形状の表面欠陥を検出するため、右が明、左が暗である明暗のパターンを認識する場合について説明する。右が明、左が暗ということは明部の左側には必ず暗部があり、暗部の右側には必ず明部があるということである。そこで、本算出方法では、初めに、画像処理装置５が、暗部に対して右方向に膨張処理を施し、明部に対しては左方向に膨張処理を施す（ステップＳ１ａ，Ｓ１ｂ）。ここで、膨張処理が施された明部及び暗部の画像をそれぞれI_blight_extend、I_dark_extendとし、膨張する長さをＷとすると膨張処理は以下に示す数式（５）のように表される。但し、二次元画像の左上を原点として下方向をｙ軸方向正、右方向をｘ軸方向正とする。
【００６１】
【数５】
2016208626.tif 000007
【００６２】
なお、本実施形態では、明部と暗部とを同じ長さＷだけ膨張させているが、膨張する長さＷは必ずしも同じである必要は無く、極端に述べれば明部及び暗部の一方のみに対して膨張処理を施してもよい。また、膨張する長さＷは検出したい表面欠陥の大きさにも依存する。
【００６３】
次に、画像処理装置５は、以下に示す数式（６）のように膨張処理が施された明部及び暗部の画像I_blight_extend、I_dark_extendに対してａｎｄ処理を行うことにより、膨張処理が施された明部及び暗部の画像I_blight_extend、I_dark_extendの重なり部分を欠陥候補部画像I_defectとして抽出する（ステップＳ２ａ，Ｓ２ｂ）。
【００６４】
【数６】
2016208626.tif 000008
【００６５】
次に、画像処理装置５は、得られた各欠陥候補部画像I_defectに対して、必要に応じて連結・孤立点除去処理を行った後、ラベリング処理を行うことによって、欠陥候補ブロブI_defect_blobを生成する（ステップＳ３）。そして、画像処理装置５は、各欠陥候補ブロブI_defect_blobの特徴量を抽出し、抽出結果に基づいて各欠陥候補ブロブI_defect_blobが凹形状の表面欠陥であるか否かを判別する（ステップＳ４ａ，Ｓ４ｂ）。なお、欠陥候補ブロブI_defect_blobの特徴量を調査するためには、明部及び暗部の情報が必要となるため、欠陥候補ブロブI_defect_blobから明部と暗部を復元する。
【００６６】
具体的には、欠陥候補部の右側には必ず明部が存在し、左側には必ず暗部が存在するため、画像処理装置５は、欠陥候補ブロブI_defect_blobの重心を起点として暗部二値化画像I_darkを左側に探索し、最初に見つかったブロブを暗部欠陥候補ブロブI_dark_blobとする。同様に、画像処理装置５は、欠陥候補ブロブI_defect_blobの重心を起点として明部二値化画像I_blightを右側に探索し、最初に見つかったブロブを明部欠陥候補ブロブI_blight_blobとする。そして、画像処理装置５は、こうして復元された明部欠陥候補ブロブI_blight_blob及び暗部欠陥候補ブロブI_dark_blobから特徴量を抽出し、抽出された特徴量に基づいて各欠陥候補ブロブI_defect_blobが凹形状の表面欠陥であるか否かを判別する。具体的な特徴量は欠陥により異なるため、ここでは述べず後述する実施例で一例を挙げる。
【００６７】
第２の位置関係算出方法では、上述の閾値処理を行い、必要に応じて連結・孤立点除去処理を行った後、明部及び暗部を抽出してラベリングを実施し、明部及び暗部の位置関係を認識することにより凹形状の表面欠陥を検出する。具体的には、初めに、画像処理装置５は、ラベリングにより明部及び暗部を個別に認識し、明部及び暗部の重心情報を得る。次に、画像処理装置５は、明部及び暗部の重心情報から各明部の右側の所定範囲内に暗部の重心が存在するか否かを判定する。そして、暗部の重心が存在する場合、画像処理装置５は、対となる明部と暗部との組み合わせを明暗パターンとして認識し、明暗パターンの特徴量解析を行うことによって、凹形状の表面欠陥であるか否かを判別する。なお、ここでは重心情報を用いて明暗パターンを認識したが、明部及び暗部の位置が把握できる情報（例えば上端位置や下端位置等）であれば、明暗パターンの認識に用いる情報は必ずしも重心情報でなくてよい。
【００６８】
第３の位置関係算出方法では、上述の閾値処理を行わず、フィルターを用いて明暗パターンを認識することによって、凹形状の表面欠陥を検出する。具体的には、図１に示す表面欠陥検出装置１では、光源２ａ，２ｂが検査対象部位の法線に対して左右対称に配置されているため、表面の凹凸に起因する明暗パターンは左右方向に発生する。図１７（ａ），（ｂ）はそれぞれ、差分画像の一例及び図１７（ａ）に示す線分Ｌ４における明暗パターンの一次元プロファイルを示す図である。
【００６９】
図１７（ａ），（ｂ）に示すように、凹形状の表面欠陥では右が明、左が暗であるため、明暗パターンの一次元プロファイルは右側が山形、左側が谷形の特徴的な一次元プロファイルになる。そこで、本実施形態では、右側が山形、左側が谷形となるようなフィルターＨを予め作成し、以下の数式（７）に示すように差分画像I_diffにフィルターＨをかけることにより、高周波数のノイズが低減され、明暗パターンのみが強調された二次元画像I_contを生成する。
【００７０】
【数７】
2016208626.tif 000009
【００７１】
図１８（ａ），（ｂ）はそれぞれ予め作成したフィルターＨの二次元画像及びその左右方向の一次元プロファイルの一例を示す図である。図１９（ａ），（ｂ）はそれぞれ、図１８（ａ），（ｂ）に示すフィルターＨを用いたフィルター処理が施された差分画像及びその左右方向の一次元プロファイルの一例を示す図である。図１９（ａ），（ｂ）に示すように、高周波数のノイズが低減され、明暗パターンのみが強調された二次元画像が得られることがわかる。
【００７２】
なお、必要に応じて、幅方向にレンジが異なるフィルターを数種類用意しておくことにより、多くの表面欠陥サイズに対応できるようにしてもよい。画像処理装置５は、このようにして明暗パターンが強調された二次元画像に対して、必要に応じて連結・孤立点除去処理を施した後、閾値処理を行うことによって欠陥候補部画像I_defectを抽出する。そして、画像処理装置５は、抽出された欠陥候補部画像I_defectに対して第１の位置関係算出方法と同様の処理を施すことによって、凹形状の表面欠陥を検出する。
【００７３】
以上の説明から明らかなように、本発明の第２の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位置関係と照明光Ｌの照射方向とから凹凸性の表面欠陥の有無を判定するので、スケールや無害模様と凹凸性の表面欠陥とを精度よく弁別することができる。
【００７４】
なお、本実施形態では、光源を左右対称に設置したために左右の明暗パターンを認識したが、光源の設置位置が左右ではなく、上下対称又は対称でなかったとしても同様の処理によって凹凸性の表面欠陥を検出することができる。具体的には、光源が上下対称に配置されている場合には、明暗パターンが左右方向から上下方向に変わるだけであるので、明暗パターンを９０°回転させれば同様の処理によって凹凸性の表面欠陥を検出することができる。
【００７５】
また、図２０に示すように照明光の照射方向が９０°異なるように光源２ａ，２ｂを設置した場合には、表面欠陥が凹形状であれば光源の手前側が暗く奥側が明るくなり、表面欠陥が凸形状であれば光源の手前側が明るく、奥側が暗くなる。具体的には、表面欠陥が凹形状である場合、光源２ａからの照明光によって得られる二次元画像は図２１（ａ）に示すようになり、光源２ｂからの照明光によって得られる二次元画像は図２１（ｂ）に示すようになる。このため、差分画像は図２１（ｃ）に示すような左下から右上にかけてコントラストがある明暗パターンとなる。従って、明暗パターンを４５°回転させれば、左右方向の明暗パターンと同様の方法によって凹形状の表面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ることによって、それぞれ複数パターンの差分画像を得ることができるので、表面欠陥の検出精度をより向上させることができる。
【００７６】
また、本実施形態では検査対象部位の法線に対して対称となる方向から照明光を照射した場合について凹凸性の表面欠陥を検出したが、照明光の照射方向は必ずしも対称である必要はない。また、本実施形態の表面欠陥検出処理は熱間、冷間に関わらず鋼材の製造ライン全般に適用することができる。
【００７７】
［実施例］
本実施例では、ピット疵が形成されている検査対象部位とピット疵が形成されていない健全な検査対象部位に対して上記第１の位置関係算出方法を用いた表面欠陥検出処理を適用した。本実施例では、特徴量として、明部及び暗部の輝度比、面積比、及び円形度を算出した。円形度とは、明部及び暗部の面積をその周の長さの二乗で割って正規化した値であり、明部及び暗部の形状が円形状に近いか否かを判定する際に用いられる。同一起因の表面欠陥であれば、左右の信号で輝度や面積が著しく異なるということは考えにくく、輝度比や面積比を用いて左右のバランスを評価することによって表面欠陥の検出精度が向上する。また、陰影を評価するため明部及び暗部が円形状になることはほとんどなく、円形状に近いものは別起因であると判断できるために、特徴量に円形度を組み入れた。また、明部及び暗部の面積を算出し、面積が所定値以上である表面欠陥のみを検出できるようにした。検出結果を図２２に示す。図２２に示すように、本実施例によれば、ピット疵とピット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。
【００７８】
〔照明光の入射角〕
最後に、検査対象部位に対する各光源の照明光の入射角の最適な範囲について検討する。なお、本発明は異なる２つ以上の方向から検査対象部位に対して照明光を照射することを特徴としているが、以下では簡易化のため検査対象部位の法線ベクトルに関して互いに対称な斜め方向から照明光を照射する場合における照明光の入射角の最適な範囲について検討する。また以下では、検査対象部位の表面性状が均一であると仮定した場合における表面欠陥の画像信号の強度について検討する。また以下では、エリアセンサ４の視野の中で左側から照明光を照射した場合における画面左側及び画面右側をそれぞれ「手前側」及び「奥側」と表現し、エリアセンサ４の視野の右側から照明光を照射した場合における画面左側及び画面右側をそれぞれ「奥側」及び「手前側」と表現する。
【００７９】
一般に、表面欠陥は凹凸形状を有しているため、表面欠陥部における法線ベクトルの方向は健全部における法線ベクトルの方向とは異なる。このため、表面欠陥部では照明光の投受光角の条件が健全部と異なり、明暗パターンが発生する。具体的には、図２３に示すように、鋼材表面ＳにＶ字型の凹形状欠陥Ｄがあり、そこに左右方向から照明光Ｌを照射し、エリアセンサ４により鋼材表面Ｓの画像を正面から撮像した場合を考える。この場合、右側の光源に対して手前側の凹形状欠陥Ｄの面ＤＡでは、平坦部と比較して単位面積当たりの照明光Ｌの照射光量が減少し、鏡面反射条件（正反射条件）から遠ざかるため、画像信号の強度が低下する。これに対して、右側の光源に対して奥側の凹形状欠陥Ｄの面ＤＢでは、平坦部と比較して単位面積当たりの照明光Ｌの照射光量が増加し、鏡面反射条件に近づくため、画像信号の強度が高くなる。なお、上述の鏡面反射条件とは、健全部表面の法線ベクトルに対して光源とエリアセンサとが対称な位置に存在する条件、すなわち照明光の入射角と反射角とが等しい条件のことである。
【００８０】
右側の光源と左側の光源とでは光源に対する凹形状欠陥Ｄの面の位置関係が逆転するため、明部及び暗部の位置関係も右側の光源と左側の光源とでは逆転する。このため、エリアセンサ４によって撮影された２つの画像間で差分処理を行うと明暗パターンが得られる。すなわち、平坦部と比較してどれだけ傾きを持っているかによって、画像信号の強度が変化する。なお、健全部においても表面粗さがあり、完全に平坦と言うわけではないので、照明光の入射角を非常に大きくした場合には、表面の微細な凹凸に起因する信号が際立ち、ノイズ要因となる。
【００８１】
次に、表面欠陥の検出能に関係する物理現象について説明するが、この物理現象をより詳細に検討するために以下では光学系をモデル化する。ここでは、光学シミュレーションにおいて幅広く用いられている物理現象に即した反射モデルの１つであるTorrance-Sparrowモデルを簡略化したものを用いる（参考文献（“物体の陰影に基づく光源環境の推定”、伊藤ら、情報処理学会論文誌：コンピュータビジョンとイメージメディア、vol.41、No.SIG  10、Dec.2000）参照）。なお、本来であれば、光学系を３次元モデルで扱うべきであるが、簡略化のため以下では２次元モデルを用いるものとする。
【００８２】
図２４は、光学系の２次元モデルの構成を示す図である。図２４に示すように、鋼材表面Ｓ（法線ベクトルｌ）に対する光源２からの照明光Ｌの入射角をα、エリアセンサ４に入射する照明光Ｌの反射角をβ、鋼材表面Ｓの基準面の傾きを０として検査対象部位をミクロに捉えた時の傾きをφ、検査対象部位に対する光源２からの照明光Ｌの入射光量をＩ０、検査対象部位の表面性状を表すパラメータ（ベクトル量）をｋ＝(Ｋ１,Ｋ２,σ)とすると、エリアセンサ４に入射する照明光Ｌの光量ｉは以下に示す数式（８）で表される。
【００８３】
【数８】
2016208626.tif 000010
【００８４】
また、数式（８）中のＲは、照明光Ｌの反射強度の関数を示し、以下に示す数式（９）により算出される。
【００８５】
【数９】
2016208626.tif 000011
【００８６】
ここで、数式（９）の右辺第１項は照明光Ｌの拡散反射の強度を表し、第２項は照明光Ｌの鏡面反射の強度を表し、照明光Ｌの反射強度は第１項と第２項との和で表される。拡散反射では、照明光Ｌは、検査対象部位に入射した後、全方位に拡散する。一方、鏡面反射では、照明光Ｌは検査対象部位の法線ベクトルに対して対称な方向に一番強く反射し、照明光Ｌの強度はその方向から離れるに従ってガウス関数的に減衰する。また、ｋ＝(Ｋ１,Ｋ２,σ)は検査対象部位の表面性状に起因する項であり、鏡面反射の広がり具合や鏡面反射及び拡散反射の強度比を決定する。但し、入射角α及び傾きφが条件：π／２≦α＋φ又はα＋φ≦-π／２を満足する場合には、検査対象部位そのものが影となって照明光Ｌが照射されないため、照明光Ｌの反射強度は０となる。
【００８７】
このような２次元モデルを用いてエリアセンサ４が受光する画像信号の強度を表現し、一方（左側）の光源から照明光を照射した時及び他方（右側）の光源から照明光を照射した時の検査対象部位の画像上のある点（以後対象面と記載する）の輝度ｉ１,ｉ２を算出すると、輝度ｉ１,ｉ２は以下に示す数式（１０），（１１）により表される。
【００８８】
【数１０】
2016208626.tif 000012
【数１１】
2016208626.tif 000013
【００８９】
ここで、数式（１０），（１１）中、Ｉ１,Ｉ２は対象面への照明光Ｌの入射光量、α１,α２は対象面に対する各光源からの照明光の入射角、βはエリアセンサ４に入射する照明光Ｌの反射角、φは対象面の基準面の傾きを０として対称面をミクロに捉えた時の傾き、ｋは対象面の表面性状を表すパラメータである。
【００９０】
輝度ｉ１,ｉ２を算出すると、次に、光源２の光量むらや光学条件におけるむらを除去するため、輝度ｉ１,ｉ２に対してシェーディング補正を実施する。シェーディング補正には様々な方法があるが、ここでは一般的によく使われている、各画素の輝度を縦方向に足し上げて平均を取った行ベクトル（「縦方向平均ベクトル」と呼ぶ）を作成し、画像の全ての行について縦方向平均ベクトルで引き算・割り算を行い、さらに信号を定数倍し正規化する方法により行った。また、その結果の画像に対し、さらに横方向も同様の処理を行いシェーディング補正とした。詳しくは、対象面が健全部であった場合の信号をｉ１０,ｉ２０、健全部の表面性状をｋ０で表すと、以下に示す数式（１２），（１３）のように表される。
【００９１】
【数１２】
2016208626.tif 000014
【数１３】
2016208626.tif 000015
【００９２】
従って、シェーディング補正後の画像と差分画像上の輝度値は以下に示す数式（１４）〜（１６）のように表される。なお、数式（１４）はシェーディング補正後の輝度ｉ１を示し、数式（１５）はシェーディング補正後の輝度ｉ２を示し、数式（１６）は差分画像上の輝度を示している。
【００９３】
【数１４】
2016208626.tif 000016
【数１５】
2016208626.tif 000017
【数１６】
2016208626.tif 000018
【００９４】
本検討では、上記モデルを用いて健全部及び表面欠陥部の画像信号の強度から照明光の入射角の最適な範囲を導出した。導出に際しては、初めに、鋼材表面の表面性状を表すパラメータを実験的に求めた。具体的には、実際に一般的な表面性状を有する鋼材の画像をエリアセンサで撮影し、同一の光学系をシミュレーションして求めた理論的な画像信号の輝度プロファイル（理論曲線）に対して実際の画像信号の輝度プロファイル（画像プロファイル）の合わせ込みを行った。合わせ込みの結果を図２５、実験に用いた光学系の構成を図２６に示す。その結果、鋼材表面の表面性状を表すパラメータはｋ＝(Ｋ１,Ｋ２,σ)＝(１０００,２００,０．２１)と求められた。次に、求められた表面性状を表すパラメータｋを用いて、照明光の入射角の変化に対する画像信号のＳＮ比の変化をシミュレーションした。
【００９５】
ここで、簡易化のため、エリアセンサの撮影方向は基準面の法線上、すなわちβ＝０とし、左右対称な位置から照明光を照射し、表面欠陥部及び健全部における表面性状を表すパラメータは同一であるとした。なお、この表面欠陥検出処理において寄与する項は鋼材表面の傾きである。このため、照明光の入射角の変化に対する画像信号のＳＮ比の変化をシミュレーションする前に、健全部及び表面欠陥部の表面形状を測定し、基準面からの傾きを計算した。ここで述べる傾きとは、各表面の法線ベクトルと鋼材基準面の法線ベクトルとをそれぞれ光源、エリアセンサ、及び検査対象部位が成す平面に正射影した時に、正射影された２つのベクトルの成す角度のことを意味する。図２７及び図２８にそれぞれ表面欠陥部及び健全部の表面の傾きを示す。
【００９６】
図２７に示すように、表面欠陥部の表面は浅いものでも２０°以上の傾きを有している。これに対して、図２８に示すように、健全部の表面の基準面からの傾きの標準偏差は３〜５°程度になっている。そこで、一般的には、ある程度の表面粗さを有する健全部の表面上で表面欠陥部の信号を検出するので、３〜５°程度の表面の傾きに対応する画像信号をノイズとして、２０°以上の表面の傾きに対応する画像信号を用いて照明光の入射角の変化に対するＳＮ比の変化を評価した。なお、表面欠陥部の表面の傾き（欠陥角度）をφ１、健全部の表面の傾きをφ２とし、照明光の入射角をαとすると、ＳＮ比は以下に示す数式（１７），（１８）のように表現できる。
【００９７】
【数１７】
2016208626.tif 000019
【数１８】
2016208626.tif 000020
【００９８】
ここで、欠陥角度φ１＝２０°,３０°,４０°、健全部の表面の傾きφ２＝３°として照明光Ｌの入射角αの変化に対するＳＮ比の変化を評価した結果を図２９に、φ２＝５°とした場合の結果を図３０に示す。図２９，３０に示すように、照明光の入射角αが６０〜８２．５°の範囲内にある時にＳＮ比が増大している。このため、ＳＮ比の低い浅い角度の表面欠陥を検出するためには、照明光の入射角αが６０〜８２．５°の範囲内となるように光学系を設計すればよいことが確認された。なお、図６では光量評価により照明光の入射角αが５５°以下になるよう角度限定をしているが、これは照明光の入射角αを大きくすると反射光の光量が大きく低下するためである。反射光の光量が十分確保可能な場合には、照明光の入射角αは６０〜８２．５°の範囲内にすることが好ましい。
【００９９】
また、照明光の最適な入射角の検討に関して、同様に光源、試料、及びエリアセンサを用いてラボ試験を実施した。実際に光源のパラメータを振り、前述の画像処理を行ってＳＮ比を評価した結果を図３１に示す。図３１に示すように、照明光の入射角αが６０〜８２．５°の範囲内にある時にＳＮ比が最も高くなり、シミュレーション結果と一致することが確認できた。また、この時得られた差分画像を図３２に示す。図３２に示すように、表面欠陥部では、照明光の入射角αが増大するにつれて差分画像の信号強度が増加した。これに対して、健全部では、照明光の入射角αが７０°である時に差分画像の信号強度が一旦低下した後、照明光の入射角をさらに大きくしていくと差分画像の信号強度が増加した。照明光の入射角αが７０°である時に差分画像の信号強度が一旦低下する現象は、照明光の投受光角の要因のほかに、検査対象部位の表面性状が異なり、健全部の中でも鏡面性及び拡散性にむらがあるためと考えられる。
【０１００】
なお、照明光Ｌの入射角αを大きくしていくと、反射光の光量が大きく低下するため本条件は反射光の光量が十分に確保された状態でのみ用いるものとする。従って、照明光の入射角αが６０〜８２．５°の範囲内になるように光学系を設計することにより、比較的角度が浅い欠陥についても高ＳＮ比で検出することが可能となる。また、本実施形態は厚鋼板により説明したが、一般的な鋼材においても同様の考察・適用が可能である。
【０１０１】
最後に、照明光Ｌの入射角αが上記条件を満足する光学系を用いて厚鋼板に対して表面欠陥検出処理を行った実験結果を示す。図３３に本実験において用いた光学系の構成を示す。光源２からの照明光Ｌの視野中心部への入射角αは７０°、エリアセンサ４の解像度は１．０ｍｍ／ｐｉｘｅｌ、検査範囲は幅方向３５０ｍｍ×長手方向２７０ｍｍとした。表面欠陥検出処理の結果を図３４に示す。図３４（ｄ）に示すように、表面欠陥部が明暗パターンを有し、表面欠陥を検出できることが確認された。なお、図３４（ｄ）に示す表面欠陥部は、明部及び暗部を膨張させて重なった部分を表しており、２０°以上の傾きに対応する画像信号を取得することによって得られたものである。
【０１０２】
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。例えば、本発明に係る表面欠陥検出方法を利用して鋼材の表面欠陥を検出し、検出結果に基づいて鋼材を製造するようにしてもよい。このように、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。
【産業上の利用可能性】
【０１０３】
本発明によれば、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ができる。また、本発明によれば、スケールや無害模様と表面欠陥とを精度よく弁別し、弁別結果に基づいて鋼材を製造可能な鋼材の製造方法を提供することができる。
【符号の説明】
【０１０４】
１  表面欠陥検出装置
２，２ａ，２ｂ  光源
３  ファンクションジェネレータ
４，４ａ，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】
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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】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【国際調査報告】
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