(57)【要約】【課題】煩雑な論理設計なしに容易に欠陥の群発性を迅速に僅かな記憶容量にて評価することが可能な群生欠陥検出方法を提供する。【解決手段】工業製品の表面に生じる欠陥を光学的方法で検出する装置において、撮像によって得られた画像信号に対し、欠陥の軌跡又は複数個の欠陥の重心の軌跡を追うことにより、欠陥の群発性の特徴量を得ることを特徴とする群生欠陥検出方法。欠陥の重心が輝度情報を重みとして加重平均して求めた重心であること、あるいは、欠陥の重心が面積情報を重みとして加重平均して求めた重心であること、を特徴とする群生欠陥検出方法とすることもできる。輝度重心を順次辿るベクトルの系列をＲ１，・・・，Ｒｎとすると、輝度重心の迷走度ΣΓ｜Ｒｋ−１｜＋Σ（１−Γ）｜Ｒｋ−１−Ｒｋ−２｜（Γ：重み係数）が所定距離以内で閾値を越えれば、群発性のある欠陥と評価できる。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
工業製品の表面に生じる欠陥を光学的方法で検出する装置において、撮像によって得られた画像信号に対し、欠陥の軌跡又は複数個の欠陥の重心の軌跡を追うことにより、欠陥の群発性の特徴量を得ることを特徴とする群生欠陥検出方法。
【請求項２】
欠陥の重心が輝度情報を重みとして加重平均して求めた重心であることを特徴とする請求項１記載の群生欠陥検出方法。
【請求項３】
欠陥の重心が面積情報を重みとして加重平均して求めた重心であることを特徴とする請求項１記載の群生欠陥検出方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、フィルム、紙、鉄鋼の圧延プロセスなど、平板状の製品を作る生産工程における表面検査技術における欠陥の群発性の評価を可能とする群生欠陥検出方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
工業製品の表面に生じる欠陥を光学的方法で検出する装置において、撮像によって得られた画像信号に対し、例えば特開平８−８２６０４号公報（特許文献１）にあるように欠陥幅、欠陥部面積、縦横比、最大強度等の各種特徴量によるツリー型の論理により欠陥の分類をおこなってきた。
【０００３】
その詳細は、例えば、疵種Ａ及び疵種Ｂが特徴量ａ１  〜ａ２  において重なりをもっているとしたとき、疵種Ａを分離するには特徴量α＞ａ２  であるか否かによって判断し、特徴量α＞ａ２  であれば重なりがないので疵種と明確に分離できる。特徴量α＞ａ２  に該当しない場合は、重なりをもっていることから、条件２によって特徴量β＞ｂ０であるか否かで判断する。ここで、該当すれば疵種Ｂ、そうでない場合は疵種Ａというように、逐次場合分けをしつつ疵種を判定するというものである。
【０００４】
【特許文献１】
特開平８−８２６０４号公報
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら従来技術においては、欠陥種類または欠陥程度を分類するために重要な因子である欠陥の群発性について、有効な特徴量を得る手段がなく、分類は不完全であった。例えば熱延の表面検査において、赤スケールと呼ばれる欠陥の有害度は、個別の性質だけではなく、その全体的な群発性によって、評価しなければならないのにもかかわらず、有効な手段がなかった。
【０００６】
前述の特許文献１（特開平８−８２６０４号公報）記載の技術においても、基本的には個々の欠陥を対象とした判定方法であり、群生する欠陥について評価することは困難と考えられる。また、有効な特徴量を迅速に僅かな記憶容量にて得る手段がなく自動検出は不完全であった。
【０００７】
本発明は、以上の課題を解決し、煩雑なツリー型の論理の設計をなしに容易に欠陥の群発性を迅速に僅かな記憶容量にて評価することが可能な群生欠陥検出方法を提供することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上記の課題は次の発明により解決される。その発明は、工業製品の表面に生じる欠陥を光学的方法で検出する装置において、撮像によって得られた画像信号に対し、欠陥の軌跡又は複数個の欠陥の重心の軌跡を追うことにより、欠陥の群発性の特徴量を得ることを特徴とする群生欠陥検出方法である。
【０００９】
本発明は、撮像によって連続して得られる画像信号に対し輝度の重心等、欠陥の重心を求めながら、その軌跡を追うことにより、欠陥の群発性の特徴量を得るものである。ここで、欠陥の重心というのは、欠陥の位置の平均値（種々の加重平均値）として求められる位置である。
【００１０】
また、軌跡を追うというのは、位置的あるいは時間的に隣接する重心の動きを検出すると言うことである。具体的には、重心の動きを、ある重心から次の重心へのベクトルで表し、重心の軌跡をそれらのベクトルを用いて所定の式で表現し、欠陥の群発性の特徴量とする。
【００１１】
さらにこの発明において、欠陥の重心が輝度情報を重みとして加重平均して求めた重心であること、あるいは、欠陥の重心が面積情報を重みとして加重平均して求めた重心であること、を特徴とする群生欠陥検出方法とすることもできる。
【００１２】
図１に示すように、流れ方向に欠陥を辿るベクトルの系列をｒ１，ｒ２，・・・，ｒｎとする。ここで、個々の欠陥ｋの位置座標を（ｘｋ，ｙｋ）とすると、ベクトルｒｋの成分は、
ｒｋ＝（ｘｋ−ｘｋ−１，ｙｋ−ｙｋ−１）        （１）
と表される。本発明で取り扱う欠陥の群発性の特徴量（以下、迷走度と呼ぶ）を、
Ｈｔｒａｖｅｌ＝Σγ｜ｒｋ−１｜＋Σ（１−γ）｜ｒｋ−１−ｒｋ−２｜    （２）
０＜γ＜１重み係数
と定義する。ここで総和Σは所定の範囲（単位長さ、面積）についてとる。
【００１３】
上式の第一項の｜ｒｋ−１｜は迷走距離を示し、長いほど大きい値をとり、第二項の｜ｒｋ−１−ｒｋ−２｜は方向転換量を示し、鋭角なほど大きい値をとる。ここで欠陥が鋼板幅方向に並んでいた場合の対応（欠陥ｋの順序）としては、例えば近いほうから辿っていくなどルールを決めておけばよい。重み係数γは経験的に適切な値を決定するが、小さいと凝集した欠陥群にも敏感となり、大きいと分散している欠陥群にも敏感になる。
【００１４】
この発明を手段の形で表現すると、工業製品の表面に生じる欠陥を光学的方法で検出する装置において、撮像によって得られた画像信号に対し、個々の欠陥の位置について、その軌跡を追うことにより、欠陥の群発性の特徴量を得ることを特徴とする群生欠陥検出方法となる。
【００１５】
次に、ある欠陥の直近のｍ個の欠陥について、重心の位置（Ｘｋ，Ｙｋ）を求めると、それは、
Ｘｋ＝Σｘｉ／ｍ，    Ｙｋ＝Σｙｉ／ｍ
と表される。ここで、総和Σはｉ＝ｋ−ｍ＋１からｉ＝ｋまで（ｍ個）とる。重心（Ｘ，Ｙ）を辿るベクトルの系列をＲ１，Ｒ２，・・・，Ｒｎとすると、ベクトルＲｋの成分は前述の式（１）と同様、
Ｒｋ＝（Ｘｋ−Ｘｋ−１，Ｙｋ−Ｙｋ−１）        （１’）
と表される。重心の位置（Ｘｋ，Ｙｋ）の迷走度についても、前述の式（２）と同様、
Ｈｔｒａｖｅｌ＝Σγ｜Ｒｋ−１｜＋Σ（１−γ）｜Ｒｋ−１−Ｒｋ−２｜    （２’）
０＜γ＜１，  γ：重み係数
と表される。
【００１６】
このように、欠陥の重心を求めれば、巨視的な迷走度を求めることができ、またノイズ成分の影響を緩和することもできる。
【００１７】
上の定義では迷走度に各々の欠陥の輝度情報が考慮されていなかったので、輝度情報を考慮して迷走度Ｈｔｒａｖｅｌを定義するために例えば最大輝度をＩｋとし、座標（ｘｋ，ｙｋ）と最大輝度Ｉｋの組：
（ｘ０，ｙ０，Ｉ０），（ｘ１，ｙ１，Ｉ１），・・・，（ｘｎ，ｙｎ，Ｉｎ）
について、逐次ｍ個（ｍ≪ｎ）の欠陥の輝度重心を求める。輝度重心の位置（Ｘｋ，Ｙｋ）は、個々の欠陥の位置（ｘ，ｙ）を輝度Ｉを重みとして加重平均した位置であり、
Ｘｋ＝ΣＩｉｘｉ／ΣＩｉ，  Ｙｋ＝ΣＩｉｙｉ／ΣＩｉ    （３）
と表される。ここで、総和Σはいずれもｉ＝ｋ−ｍ＋１からｉ＝ｋまで（ｍ個）とる。
【００１８】
次に、輝度重心を順次辿るベクトルの系列をＲ１，Ｒ２，・・・，Ｒｎとすると、その成分は前述の式（１’）：
Ｒｋ＝（Ｘｋ−Ｘｋ−１，Ｙｋ−Ｙｋ−１）      （１’）
で表される。これより、輝度重心の迷走度Ｈｔｒａｖｅｌについても前述の式（２’）と同様：
Ｈｔｒａｖｅｌ＝ΣΓ｜Ｒｋ−１｜＋Σ（１−Γ）｜Ｒｋ−１−Ｒｋ−２｜    （２”）
０＜Γ＜１，  Γ：重み係数
で表される。ここで、総和Σはいずれもｉ＝ｋ−ｍ＋１からｉ＝ｋまで（ｍ個）とる。
【００１９】
このようにして、輝度の小さい欠陥より輝度の大きい欠陥を重視した迷走度が定義できる。なおここでは逐次ｍ個の欠陥の輝度重心を示したが、より多数の欠陥の輝度重心を逐次求める変換を施して迷走度を計算すれば、群の中の微細な構造を平均化し、より大きなスケールで群の構造を表現できる。
【００２０】
以上においては、迷走度を計算するに当たって、輝度情報が注目する欠陥の重要性の指標として利用されるが、重要性を例えば欠陥面積等の他の特徴量によって示したいときは、状況に応じて代用してもよい。ただし、あまり多数の欠陥の輝度重心を逐次求める変換を施して迷走度を計算すると、微細な群発性の評価能力と演算のリアルタイム性が失われるので、経験により適当な個数を選択する。
【００２１】
図１には、上式と同様に３つの欠陥信号の重心をとったときの迷走度も示されている。以上のように説明した迷走度が決められた鋼板の搬送距離以内で閾値を越えれば、群発性のある欠陥が検出されたと評価することができる。
【００２２】
【発明の実施の形態】
装置は概ね撮像系と記憶装置及び処理系で構成される．例えば光源とカメラ等を用いた撮像系で検査対象表面の画像を記憶装置に記憶する．本発明では撮像によって得られた画像信号に対し、欠陥の重心を求めながら、その軌跡を追うことにより、欠陥の群発性の特徴量を得るもので、煩雑なツリー型の論理の設計やオフラインでの複雑な画像解析なしに容易に欠陥の群発性を評価する。
【００２３】
先ず画像メモリに採取された画像データに対して光学系に起因する輝度ムラを除去するためにシェーディング補正をおこなう。次に適当な閾値で２値化することにより欠陥候補を抽出する。欠陥候補の抽出にあたって必要ならば孤立点除去を行ったり、画素連結を行って代表座標を求めたりする。群発性欠陥をリアルタイムにて目で追う状況を想像すると、視線は画像上を図１に示すように流れ方向に迷走する。この迷走の度合により群発性を評価する。
【００２４】
本発明を，鉄鋼分野の熱間圧延プロセス（以下熱延と呼ぶ）における有害な赤スケール検出に適用した例について述べる。
【００２５】
図２は本実施例における熱延装置の概要である。圧延スタンドは７段になっており、入り側最初のスタンドをＮｏ．１スタンド、最終スタンドをＮｏ．７スタンドとする。入り側より１３００℃程度の温度のスラブ鋼材１が挿入され、次第に圧延されて、Ｎｏ．７スタンド出口で１ｍｍ程度にまで圧延される。ここでの鋼板移動速度は２０ｍ毎秒程度、鋼板の幅は１０００ｍｍである。
【００２６】
撮像のための光源としては、例えばメタルハライド２５０Ｗランプの光をバンドルファイバーで線状に形成し、シリンドリカルレンズで集光して鋼板表面を照らす。受光はラインセンサカメラを用いる。カメラ４の画素数は１０２４であり１０００ｍｍの板幅を見るので、横方向の画素分解能は約１ｍｍである。  カメラコントローラ６は、ロールに設けられたロータリエンコーダ５より信号を受け取って、鋼板が１ｍｍ進むごとにカメラにトリガ信号を送る。
【００２７】
カメラはトリガ信号が入った時のみ１０２４画素のライン信号を出力するので、鋼板の運転速度が変化しても、取りこんだ信号は常に１画素が実際の鋼板での縦横１ｍｍの像に相当している。演算装置９はライン信号のシェーディング補正処理を行うとともに、記憶装置に保存された以前の欠陥の位置、輝度情報、および欠陥の重心とともに、迷走度を計算し表示・出力装置１０に出力する。
【００２８】
熱延の表面検査において赤スケールと呼ばれる欠陥の有害度は個別の性質だけではなく、その全体的な群発性によって評価しなければならない。上記のような検出装置において悪性の赤スケールはより黒化した輝度の低い信号として現れるが、最終的な有害度の評価は全体的な群発性によるので、その定量的な指標を求める必要がある。
【００２９】
演算装置内で欠陥の群発性を評価する信号処理の流れを図３に沿って説明する。最初にステップＳ１１で迷走度Ｈｔｒａｖｅｌを０に初期化し、次にステップＳ１２で欠陥信号を検出して処理が始まる。このステップＳ１２の欠陥情報の検出と蓄積の詳細を図４に示す。更に、図４のステップＳ２１の欠陥検出処理の詳細を図５に示す。欠陥信号を取りこむには図５に示す流れのように、まず同じ分解能でステップＳ３１でラインセンサカメラの信号を採取し、次にステップＳ３２で、光学系に起因する輝度ムラを除去するために得られたライン信号と記憶装置のデータによりシェーディング補正をおこなう。
【００３０】
次にステップＳ３３で適当な閾値で２値化した後に、ステップＳ３４で残存したものについて２次元座標と輝度の欠陥候補信号情報を得る。次にステップＳ３５で所定のライン数だけ遡って、記憶装置内に保存された過去の欠陥候補信号情報から近傍画素の信号を連結して１つの欠陥信号を抽出し、これについてステップＳ３６で情報、例えば欠陥の中心座標（ｘｉ，ｙｉ）と最大輝度Ｉｉを取りこむ。ここで記憶装置内に保存される欠陥候補信号情報は、予想される欠陥の長手方向の最大のサイズに対応するライン数分より大きくなるよう最小限にとる。またステップＳ３７では、ライン信号がとりこまれるに度に不要になった欠陥候補信号情報を逐次棄却するようにしてメモリーオーバーを防ぐ。
【００３１】
なお欠陥候補信号情報として例として中心座標と中心輝度を取りあげたが、これに限定されるものではなく、例えば中心輝度に平均輝度や濃度積算値など輝度に関係した別の特徴量を代用してもよい。
【００３２】
迷走度Ｈｔｒａｖｅｌの演算について例えば３つの欠陥信号の輝度重心から迷走度を算出する例について説明すると、続いて現れる３つの欠陥信号、
ｑｋ−２＝（ｘｋ−２，ｙｋ−２，Ｉｋ−２）
ｑｋ−１＝（ｘｋ−１，ｙｋ−１，Ｉｋ−１）
ｑｋ    ＝（ｘｋ    ，ｙｋ    ，Ｉｋ    ）
について逐次３つの欠陥の輝度重心を求める変換
Ｑｋ＝（Ｘｋ，Ｙｋ）
＝（  （Ｉｋ−２ｘｋ−２＋Ｉｋ−１ｘｋ−１＋Ｉｋｘｋ）／（Ｉｋ−２＋Ｉｋ−１＋Ｉｋ），  （Ｉｋ−２ｙｋ−２＋Ｉｋ−１ｙｋ−１＋Ｉｋｙｋ）／（Ｉｋ−２＋Ｉｋ−１＋Ｉｋ）  ）
を行う。すなわち重心を求める数、今回の例では３つの欠陥情報が続いて得られたときに、図２に示すようにステップＳ１２の重心の演算はおこなわれる。
【００３３】
重心を計算した後には、記憶装置から最も古い欠陥情報、今回の例ではｑｋ−２＝（ｘｋ−２，ｙｋ−２，Ｉｋ−２）はもはやつぎの計算に不用なので、図２に示すステップＳ１３で記憶装置から削除しメモリーオーバーを防ぐ。次いで、ステップＳ１４で前回の重心がある場合は、ステップＳ１５で迷走距離、
｜Ｒｋ｜＝｜Ｑｋ−Ｑｋ−１｜
と方向転換量、
｜Ｒｋ−Ｒｋ−１｜＝｜Ｑｋ−２Ｑｋ−１＋Ｑｋ−２｜
を計算し、適当な重み係数Γ（０＜Γ＜１）にて、
Ｈｔｒａｖｅｌ＝Ｈｔｒａｖｅｌ  ＋Γ｜Ｒｋ｜＋（１−Γ）｜Ｒｋ−Ｒｋ−１｜
のように積算していく。このように迷走度Ｈｔｒａｖｅｌが求まるためには、前回の重心が求まっていなければならない。
【００３４】
Ｈｔｒａｖｅｌに迷走距離と方向転換量を積算した後は前回の重心、今回の例でＲｋ−１はもはや次の計算に不用なのでステップＳ１８で記憶装置から削除し、メモリーオーバーを防ぐ。この逐次計算において迷走度Ｈｔｒａｖｅｌは表示・出力装置にて更新表示され、ステップＳ１９で決められた鋼板の搬送距離以内で閾値を越えたら群発性の高い欠陥が検出されたとして、直ちにステップＳ２０でブザー等による警報を発する。
【００３５】
なお、図３に示すように、この逐次計算において、ステップＳ２５で新たに検出された欠陥と直前の欠陥との進行方向間隔が閾値よりも離れている場合も、ステップＳ２９で別の集団の欠陥信号が検出されたとしてＨｔｒａｖｅｌを０に初期化する。またステップＳ２６で、決められた鋼板の搬送距離以内で閾値を越えなければ、ステップＳ２９でＨｔｒａｖｅｌを０に初期化する。
【００３６】
なおここでは逐次３つの欠陥の輝度重心を求めたが、更に多数の欠陥の輝度重心を逐次求める変換を施して迷走度を計算すれば、輝度情報をより反映させることができる。すなわち輝度の小さい欠陥より輝度の大きい欠陥を重視した迷走度が定義できる。ただし多数の欠陥の輝度重心を逐次求める変換を施して迷走度を計算するほど演算のリアルタイム性は失われるので、検査対象に応じていくつの欠陥の輝度重心を求めるかを調整する。
【００３７】
【発明の効果】
以上のように本発明によれば連続して採取される鋼板表面画像の欠陥信号について、欠陥の重心を求めながら、その軌跡を追うことにより、欠陥の群発性の特徴量を得ることができる。その結果、欠陥の群発性を迅速に僅かな記憶容量にて算出し評価することができた。
【図面の簡単な説明】
【図１】群発性を求める方法を示す図。
【図２】本発明に係る欠陥検出装置の構成例を示す図。
【図３】演算の流れを示すフロー図。
【図４】演算の流れの一部の詳細を示すフロー図。
【図５】ラインセンサカメラの信号から欠陥情報を取りこむ流れを説明するフロー図。
【符号の説明】
１  鋼板
２  ロール
３  光源
４  カメラ
５  ロータリエンコーダ
６  カメラコントローラ
７  画像メモリ
８  画像処理装置
９  マイクロコンピュータ
１０  表示・出力装置
【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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