(57)【要約】【課題】  金属板材の表面欠陥の原因を高精度かつ速やかに推定することができる原因推定装置および原因推定プログラムならびに原因推定方法を提供する。  【解決手段】  原因推定対象の表面欠陥に関するデータを受信し、そのデータを記憶する記憶部１３と、記憶部１３が記憶した原因推定対象の表面欠陥に関するデータを基に、前記原因推定対象の表面欠陥を、周期性欠陥と非周期性欠陥とに分類する分類部１４と、分類部１４により分類された前記原因推定対象の表面欠陥について、過去に発生した表面欠陥に関するデータが蓄積されたデータベース１１から、前記原因推定対象の表面欠陥に関するデータに対応する推定原因を検索する検索部１５と、検索部１５により発見された推定原因を出力する出力部１６とを備えた原因推定装置１０とした。【選択図】      図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
過去に発生した金属板材の表面欠陥に関するデータと、それに対応する原因とが予め登録されたデータベースを備えた、金属板材の表面欠陥の原因推定装置であって、
原因推定対象の表面欠陥に関するデータを受信し、そのデータを記憶する記憶部と、
前記記憶部により記憶された原因推定対象の表面欠陥に関するデータを基に、前記原因推定対象の表面欠陥を、金属板材の長手方向に周期的に発生する周期性欠陥と非周期性欠陥とに分類する分類部と、
前記分類部により分類された前記原因推定対象の表面欠陥について、前記データベースから、前記原因推定対象の表面欠陥に関するデータに対応する推定原因を検索する検索部と、
前記検索部により発見された推定原因を出力する出力部とを備えたことを特徴とする原因推定装置。
【請求項２】
前記検索部により、前記原因推定対象の表面欠陥に関するデータに対応する推定原因を検索した結果、推定原因を発見することができなかった場合に、前記原因推定対象の表面欠陥に関するデータが、前記データベースに登録されるように構成したことを特徴とする請求項１に記載の原因推定装置。
【請求項３】
検査対象の金属板材の表面欠陥を検出する検出部を備え、
前記検出部により検出された原因推定対象の表面欠陥に関するデータが、前記記憶部に送信されるように構成したことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の原因推定装置。
【請求項４】
過去に発生した金属板材の表面欠陥に関するデータと、それに対応する原因とが予め登録されたデータベースを備え、かつ、原因推定対象の表面欠陥に関するデータを受信し、そのデータを記憶する記憶部を備えた、金属板材の表面欠陥の原因推定装置における原因推定プログラムであって、
前記記憶部により記憶された原因推定対象の表面欠陥に関するデータを基に、前記原因推定対象の表面欠陥を、金属板材の長手方向に周期的に発生する周期性欠陥と非周期性欠陥とに分類する分類ステップと、
前記分類ステップにより分類された前記原因推定対象の表面欠陥について、前記データベースから、前記原因推定対象の表面欠陥に関するデータに対応する推定原因を検索する検索ステップと、
前記検索ステップにより発見された推定原因を出力する出力ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする原因推定プログラム。
【請求項５】
前記検索ステップにより、前記原因推定対象の表面欠陥に関するデータに対応する推定原因を検索した結果、推定原因を発見することができなかった場合に、前記原因推定対象の表面欠陥に関するデータを前記データベースに登録する登録ステップを、コンピュータに実行させることを特徴とする請求項４に記載の原因推定プログラム。
【請求項６】
過去に発生した金属板材の表面欠陥に関するデータと、それに対応する原因とが予め登録されたデータベースを備え、かつ、原因推定対象の表面欠陥に関するデータを受信し、そのデータを記憶する記憶部を備えた、金属板材の表面欠陥の原因推定装置における原因推定方法であって、
前記記憶部により記憶された原因推定対象の表面欠陥に関するデータを基に、前記原因推定対象の表面欠陥を、金属板材の長手方向に周期的に発生する周期性欠陥と非周期性欠陥とに分類する分類ステップと、
前記分類ステップにより分類された前記原因推定対象の表面欠陥について、前記データベースから、前記原因推定対象の表面欠陥に関するデータに対応する推定原因を検索する検索ステップと、
前記検索ステップにより発見された推定原因を出力する出力ステップとを備えたことを特徴とする原因推定方法。
【請求項７】
前記検索ステップにより、前記原因推定対象の表面欠陥に関するデータに対応する推定原因を検索した結果、推定原因を発見することができなかった場合に、前記原因推定対象の表面欠陥に関するデータを前記データベースに登録する登録ステップを備えたことを特徴とする請求項６に記載の原因推定方法。
【請求項８】
検査対象の金属板材の表面欠陥を検出する検出ステップと、
前記検出ステップにより検出された原因推定対象の表面欠陥に関するデータを、前記記憶部に送信する送信ステップとを備えたことを特徴とする請求項６または請求項７に記載の原因推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、アルミニウム板材や銅板材等の金属板材に表面欠陥が生じた場合に、その原因を推定する際に用いる原因推定装置および原因推定プログラムならびに原因推定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、金属板材の外観検査は、製造中または製造後に、目視観察により行われていたが、目視観察による外観検査では個人差があるため、近年、検査装置を導入するケースが増えている。
検査装置としては、例えば、ＣＣＤカメラを利用した装置や、レーザー光線を利用した装置等が用いられる。図６に、ＣＣＤカメラを利用した検査装置の一例を示す。この検査装置６０にて金属板材６１を検査する場合は、照明装置６２によって照明された金属板材６１の表面の画像をＣＣＤカメラ６３で撮像し、その画像データを欠陥判定器６４に入力する。そして、予め設定された検査基準と比較することにより良否を判定し、表面欠陥の検出を行う。
【０００３】
検査装置６０では、画像の濃淡データにより表面欠陥の検出を行なうため、例えば、金属板材６１に疵が発生した場合に、疵の大きさやコントラスト等の２次元的なデータは得られるが、疵の深さに関するデータは得られないのが現状である。
【０００４】
一方、図７に示すようなレーザー光線を利用した検査装置７０を用いる場合は、金属板材７１上に、レーザー光源７２からのレーザー光線７３を、回転ミラー７４を介して走査し、更に、金属板材７１からの反射光７５を、回折レンズ７６により回折させる。そして、その回折光７７を、光検出器７８を介して欠陥判定器７９に入力する。そして、予め設定された検査基準と比較することにより良否を判定し、表面欠陥の検出を行う。
【０００５】
検査装置７０では、回折光７７の変化により表面欠陥の検出を行う。回折光７７は、金属板材７１の表面の凹凸により変化するため、表面欠陥の深さに関するデータが得られる。しかし、２次元的な表面欠陥である変色等については、検出が困難であるのが現状である。なお、前記した検査装置６０および検査装置７０は、図には示していないが、金属板材６１，７１の両面（表面と裏面）を検査できるように、金属板材６１，７１の表面側および裏面側にそれぞれ設置されている。また、金属板材６１，７１の搬送速度は、およそ５０〜１０００ｍ／ｍｉｎ程度である。
【０００６】
ところで、従来の目視観察または検査装置を用いた外観検査では、金属板材の表面欠陥を検出した場合、欠陥箇所をサンプリングし、各種分析装置（ＳＥＭ、ＥＳＣＡ等）を用いて分析することにより原因を究明し、対策を講じていた。したがって、原因究明に長時間を要する場合は、速やかに対策を講じることができず、表面欠陥によっては、金属板材の生産ラインを数日間も操業停止しなければならない場合もあった。
【０００７】
他方、半導体集積回路の製造工程においては、従来から、過去に発生した不良（例えば、パターン不良、異物、疵等）について、不良箇所のデータとその原因を関連付けてデータベース化していた。これにより、半導体集積回路に不良が発生した場合は、不良箇所のデータに対応する推定原因を、コンピュータを用いて、前記データベースから検索し、不良発生原因を推定していた。例えば、特許文献１には、不良が発生した半導体集積回路の不良箇所のデータを入力することにより、そのデータから不良キーワード（例えば、パターン不良、異物、疵等）を推論し、その不良キーワードと、過去事例データベースとから、不良発生原因を推定する不良解析装置について記載されている。
【特許文献１】特開平１０−２０９２３０号公報（段落００２６〜００２８、図１〜３）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかし、前記した不良解析装置を、金属板材の表面欠陥の原因推定に用いても、圧延ロール表面の凹凸に起因する転写疵のように、周期的に発生する表面欠陥に対し、精度の高い原因推定ができない。即ち、転写疵が圧延ロールに起因する表面欠陥であることが推定されても、どの位置に設置された圧延ロールに起因するものかを判断することができないため、速やかに対策を講じることができない。このように、単品の製品についての不良解析装置を、連続する金属板材等の製品に転用することは簡単なことではなかった。
【０００９】
本発明は、金属板材の製造時において、金属板材に表面欠陥が生じた場合に、その原因を高精度かつ速やかに推定することができる原因推定装置および原因推定プログラムならびに原因推定方法を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
前記課題を解決した本発明のうちの請求項１に記載された発明は、過去に発生した金属板材の表面欠陥に関するデータと、それに対応する原因とが予め登録されたデータベースを備えた、金属板材の表面欠陥の原因推定装置であって、原因推定対象の表面欠陥（以下、単に「推定対象欠陥」という）に関するデータを受信し、そのデータを記憶する記憶部と、前記記憶部により記憶された推定対象欠陥に関するデータを基に、前記推定対象欠陥を、金属板材の長手方向に周期的に発生する周期性欠陥と非周期性欠陥とに分類する分類部と、前記分類部により分類された前記推定対象欠陥について、前記データベースから、前記推定対象欠陥に関するデータに対応する推定原因を検索する検索部と、前記検索部により発見された推定原因を出力する出力部とを備えたことを特徴とする。
【００１１】
請求項１に記載の原因推定装置では、記憶部に記憶された推定対象欠陥に関するデータを基に、分類部により、それぞれの前記推定対象欠陥を、所定の基準により同一の原因によるものと判断された表面欠陥が金属板材の長手方向に周期的に発生する周期性欠陥と、それ以外の非周期性欠陥とに分類する。この分類は、例えば、前記推定対象欠陥のうち、それぞれの前記推定対象欠陥に関する所定のデータが、所定の基準により互いに合致する推定対象欠陥を抽出し、その抽出された推定対象欠陥が、所定の基準により金属板材の長手方向に一定の間隔で発生していると判断した場合に、その推定対象欠陥のそれぞれについて、周期性欠陥コードを付すことにより行われる。このようにして、前記推定対象欠陥を周期性欠陥と非周期性欠陥とに分類した後、検索部により、過去に発生した表面欠陥に関するデータ、即ち、表面欠陥の形状データや濃淡データ等が、その原因と関連付けて登録されたデータベースから、前記推定対象欠陥に関するデータに対応する推定原因を検索するので、表面欠陥の原因を高精度かつ速やかに推定することができる。
【００１２】
また、請求項２に記載された発明は、請求項１に記載の原因推定装置において、前記検索部により、前記推定対象欠陥に関するデータに対応する推定原因を検索した結果、推定原因を発見することができなかった場合に、前記推定対象欠陥に関するデータが、前記データベースに登録されるように構成したことを特徴とする。
【００１３】
請求項２に記載の原因推定装置では、登録されていない表面欠陥に関するデータが、予め定められた表面欠陥の判断項目に対応するように、データベースに逐次登録されていくので、新たに発生した表面欠陥に関するデータを登録する手間を省くことができる。
【００１４】
また、請求項３に記載された発明は、請求項１または請求項２に記載の原因推定装置において、検査対象の金属板材の表面欠陥を検出する検出部を備え、前記検出部により検出された推定対象欠陥に関するデータが、前記記憶部に送信されるように構成したことを特徴とする。
【００１５】
請求項３に記載の原因推定装置では、検出部により、検査対象の金属板材を検査し、所定の基準により表面欠陥であると判断した場合には、その表面欠陥、即ち、推定対象欠陥に関するデータを記憶部に送信し、そのデータを受信した記憶部がそのデータを記憶する。これにより、検出部により検出された表面欠陥に関するデータが、全て記憶部に記憶されるので、表面欠陥の検出から、その推定原因の出力までの一連の作業を行うことができる。
【００１６】
また、請求項４に記載された発明は、過去に発生した金属板材の表面欠陥に関するデータと、それに対応する原因とが予め登録されたデータベースを備え、かつ、推定対象欠陥に関するデータを受信し、そのデータを記憶する記憶部を備えた、金属板材の表面欠陥の原因推定装置における原因推定プログラムであって、前記記憶部により記憶された推定対象欠陥に関するデータを基に、前記推定対象欠陥を、金属板材の長手方向に周期的に発生する周期性欠陥と非周期性欠陥とに分類する分類ステップと、前記分類ステップにより分類された前記推定対象欠陥について、前記データベースから、前記推定対象欠陥に関するデータに対応する推定原因を検索する検索ステップと、前記検索ステップにより発見された推定原因を出力する出力ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００１７】
請求項４に記載の原因推定プログラムによれば、記憶部に記憶された推定対象欠陥に関するデータを基に、前記推定対象欠陥を周期性欠陥と非周期性欠陥とに分類する作業をコンピュータに実行させる。この分類は、例えば、前記推定対象欠陥のうち、それぞれの前記推定対象欠陥に関する所定のデータが、所定の基準により互いに合致する推定対象欠陥を抽出し、その抽出された推定対象欠陥が、所定の基準により金属板材の長手方向に一定の間隔で発生していると判断した場合に、その推定対象欠陥のそれぞれについて、周期性欠陥コードを付すことにより行われる。このようにして、前記推定対象欠陥を周期性欠陥と非周期性欠陥とに分類した後、過去に発生した表面欠陥に関するデータが、その原因と関連付けて登録されたデータベースから、前記推定対象欠陥に関するデータに対応する推定原因を検索する作業をコンピュータに実行させるので、表面欠陥の原因を高精度かつ速やかに推定することができる。
【００１８】
また、請求項５に記載された発明は、請求項４に記載の原因推定プログラムにおいて、前記検索ステップにより、前記推定対象欠陥に関するデータに対応する推定原因を検索した結果、推定原因を発見することができなかった場合に、前記推定対象欠陥に関するデータを前記データベースに登録する登録ステップを、コンピュータに実行させることを特徴とする。
【００１９】
請求項５に記載の原因推定プログラムによれば、登録ステップをコンピュータに実行させることにより、登録されていない表面欠陥に関するデータが、予め定められた表面欠陥の判断項目に対応するように、データベースに逐次登録されていくので、新たに発生した表面欠陥に関するデータを登録する手間を省くことができる。
【００２０】
また、請求項６に記載された発明は、過去に発生した金属板材の表面欠陥に関するデータと、それに対応する原因とが予め登録されたデータベースを備え、かつ、推定対象欠陥に関するデータを受信し、そのデータを記憶する記憶部を備えた、金属板材の表面欠陥の原因推定装置における原因推定方法であって、前記記憶部により記憶された推定対象欠陥に関するデータを基に、前記推定対象欠陥を、金属板材の長手方向に周期的に発生する周期性欠陥と非周期性欠陥とに分類する分類ステップと、前記分類ステップにより分類された前記推定対象欠陥について、前記データベースから、前記推定対象欠陥に関するデータに対応する推定原因を検索する検索ステップと、前記検索ステップにより発見された推定原因を出力する出力ステップとを備えたことを特徴とする。
【００２１】
請求項６に記載の原因推定方法によれば、分類ステップにより、記憶部に記憶された推定対象欠陥に関するデータを基に、前記推定対象欠陥を周期性欠陥と非周期性欠陥とに分類する。この分類は、例えば、前記推定対象欠陥のうち、それぞれの前記推定対象欠陥に関する所定のデータが、所定の基準により互いに合致する推定対象欠陥を抽出し、その抽出された推定対象欠陥が、所定の基準により金属板材の長手方向に一定の間隔で発生していると判断した場合に、その推定対象欠陥のそれぞれについて、周期性欠陥コードを付すことにより行われる。このようにして、前記推定対象欠陥を周期性欠陥と非周期性欠陥とに分類した後、検索ステップにより、過去に発生した表面欠陥に関するデータが、その原因と関連付けて登録されたデータベースから、前記推定対象欠陥に関するデータに対応する推定原因を検索するので、表面欠陥の原因を高精度かつ速やかに推定することができる。
【００２２】
また、請求項７に記載された発明は、請求項６に記載の原因推定方法において、前記検索ステップにより、前記推定対象欠陥に関するデータに対応する推定原因を検索した結果、推定原因を発見することができなかった場合に、前記推定対象欠陥に関するデータを前記データベースに登録する登録ステップを備えたことを特徴とする。
【００２３】
請求項７に記載の原因推定方法によれば、登録ステップにより、登録されていない表面欠陥に関するデータが、予め定められた表面欠陥の判断項目に対応するように、データベースに逐次登録されていくので、新たに発生した表面欠陥に関するデータを登録する手間を省くことができる。
【００２４】
また、請求項８に記載された発明は、請求項６または請求項７に記載の原因推定方法において、検査対象の金属板材の表面欠陥を検出する検出ステップと、前記検出ステップにより検出された推定対象欠陥に関するデータを、前記記憶部に送信する送信ステップとを備えたことを特徴とする。
【００２５】
請求項８に記載の原因推定方法によれば、検出ステップにより、検査対象の金属板材を検査し、所定の基準により表面欠陥であると判断した場合には、その表面欠陥、即ち、推定対象欠陥に関するデータを記憶部に送信し、記憶部にそのデータが記憶される。これにより、検出ステップにより検出された表面欠陥に関するデータが、全て記憶部に記憶されるので、表面欠陥の検出から、その推定原因の出力までの一連の作業を行うことができる。
【発明の効果】
【００２６】
このような金属板材の表面欠陥の原因推定装置および原因推定プログラムならびに原因推定方法によれば、表面欠陥が生じた原因を、高精度かつ速やかに推定することができる。これにより、速やかに対策を講じることが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２７】
以下、本発明の実施形態について、アルミニウム板材の製造工程を例として、適宜図面を参照しつつ詳細に説明する。
【００２８】
まず、アルミニウム板材の製造工程について図１を参照して説明する。例えば、アルミニウム板材は、所望の組成を溶解、鋳造したスラブ１を均質化熱処理し、図１（ａ）に示すように、熱間粗圧延ロール２，２により熱間粗圧延し、これにより得られたラフバー３を、図１（ｂ）に示すように、複数の熱間仕上げ圧延ロール４により熱間仕上げ圧延し、続いて、図１（ｃ）に示すように、複数の冷間圧延ロール５により冷間圧延した後、図１（ｄ）に示すように、焼鈍炉６を通して中間焼鈍し、更に複数の冷間圧延ロール５［図１（ｃ）参照］により冷間圧延することにより得られる。また、図示はしないが、最終冷間圧延工程後に、矯正工程やクロメート処理工程等が設けられる場合もある。
【００２９】
本発明の一実施形態である原因推定装置１０は、図１（ｃ）に示すように、最終冷間圧延工程の巻取り部７の手前に設置している。なお、原因推定装置１０の設置位置は特に限定されないが、原因推定装置１０の検出部として、検査装置を用いる場合は、その検査装置の設置位置は、コイル最終巻取り工程前に設置するのが好ましい。
【００３０】
次に、原因推定装置１０の詳細について、図２を用いて説明する。図２に示すように、原因推定装置１０は、過去に発生した金属板材の表面欠陥に関するデータと、それに対応する原因とが予め登録されたデータベース１１を備え、更に、検査対象のアルミニウム板材の表面欠陥を検出する検出部１２と、検出部１２により検出された表面欠陥、即ち、推定対象欠陥に関するデータを受信し、そのデータを記憶する記憶部１３と、記憶部１３に記憶された推定対象欠陥に関するデータを基に、前記推定対象欠陥を周期性欠陥と非周期性欠陥とに分類する分類部１４と、分類部１４により分類された前記推定対象欠陥について、データベース１１から、前記推定対象欠陥に関するデータに対応する推定原因を検索する検索部１５と、検索部１５により発見された推定原因を出力する出力部１６とを備えている。また、原因推定装置１０は、データベース１１に、過去に発生した表面欠陥に関するデータを登録するデータベース登録部１７、および各部の動作を制御する制御部１８も備えている。
【００３１】
検出部１２は、検査対象のアルミニウム板材の表面欠陥を検出し、そのデータを記憶部１３に送信する。そして、データの送信が完了した際に、制御部１８に送信完了通知を送信する。この検出部１２には、背景技術で説明した検査装置６０（図６参照）や、検査装置７０（図７参照）等を使用することができる。例えば、検出部１２として、検査装置６０を使用した場合は、欠陥判定器６４に、予め設定された検査基準を登録し、検査対象であるアルミニウム板材表面と比較することにより良否を判定し、表面欠陥の検出を行う。表面欠陥の判断項目は、使用する検査装置により異なるが、検査装置６０を使用した場合は、表面欠陥の位置、長さ、面積、濃淡等を判断項目とする。なお、表面欠陥の位置および長さについては、それぞれアルミニウム板材の幅方向および長手方向について判断する。
【００３２】
記憶部１３は、検出部１２から送信される推定対象欠陥に関するデータを受信し、記憶する。この記憶部１３には、コンピュータのメモリ等を使用することができる。なお、検出部１２を用いずに、目視観察によって表面欠陥を検出する場合は、キーボードやマウス等の入力手段（図示せず）を用いて、記憶部１３に、そのデータを手入力すればよい。
【００３３】
分類部１４は、記憶部１３に記憶された推定対象欠陥に関するデータを基に、前記推定対象欠陥を、周期性欠陥と非周期性欠陥とに分類する。そして、分類が完了した際に、制御部１８に分類完了通知を送信する。
【００３４】
検索部１５は、分類部１４により分類された前記推定対象欠陥について、データベース１１から、前記推定対象欠陥に関するデータに対応する推定原因を検索する。そして、推定原因を発見することができた場合は、前記推定対象欠陥に関するデータと共に、発見した推定原因を出力部１６に送信し、制御部１８に検索完了通知を送信する。一方、推定原因を発見することができなかった場合は、前記推定対象欠陥に関するデータを、データベース１１に、予め定められた表面欠陥の判断項目に対応するように登録し、制御部１８に検索完了通知を送信する。なお、推定原因を発見することができなかった場合において、別途、前記推定対象欠陥に関するデータを、データベース登録部１７により登録してもよい。
【００３５】
出力部１６は、検索部１５から送信された前記推定対象欠陥に関するデータとその推定原因とを出力する。そして、出力が完了した際に、制御部１８に出力完了通知を送信する。この出力部１６には、ディスプレイやプリンタ等を使用することができる。
【００３６】
制御部１８は、Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ（ＣＰＵ）等を有しており、検出部１２、分類部１４、検索部１５および出力部１６の動作を制御する。
【００３７】
データベース１１には、磁気ディスク、光ディスク、磁気テープ等を使用することができる。また、データベース登録部１７には、キーボードやマウス等を使用することができる。データベース１１には、周期性欠陥に分類された推定対象欠陥について、原因と推定される圧延ロール（設置位置）を検索する際に使用する第１のテーブル１１ａと、表面欠陥の種類、推定される原因および対策を検索する際に使用する第２のテーブル１１ｂとが保存されている。この第１のテーブル１１ａおよび第２のテーブル１１ｂへのデータの登録や、登録されているデータの変更等は、データベース登録部１７により行う。
【００３８】
次に、第１のテーブル１１ａおよび第２のテーブル１１ｂについて、図３を参照して説明する。図３（ａ）に、第１のテーブル１１ａの一例を示し、図３（ｂ）に第２のテーブル１１ｂの一例を示す。なお、図３（ｂ）は、検出部１２として、ＣＣＤカメラを用いた検査装置６０（図６参照）を使用した場合について示す（以下、検出部１２として、検査装置６０を使用した場合について説明する）。
【００３９】
図３（ａ）に示すように、第１のテーブル１１ａは、周期性欠陥の発生間隔の下限値（Ｐ１，Ｐ３，Ｐ５・・・）および上限値（Ｐ２，Ｐ４，Ｐ６・・・）が登録される数値データエリア１１１ａと、それに対応する原因と推定される圧延ロールの名称（設置位置）が登録されるテキストデータエリア１１２ａとを備えている。発生間隔（Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３・・・）は、図３（ａ）には示していないが、実際の数値が登録される。この発生間隔（Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３・・・）は、それぞれの圧延ロールの径と、それぞれの圧延ロールによる圧下率とにより定まる。発生間隔（Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３・・・）を登録する際は、実際の数値を登録してもよいし、それぞれの圧延ロールの径と、それぞれの圧延ロールによる圧下率とを登録することにより、発生間隔（Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３・・・）が算出されるようにしてもよい。なお、発生間隔の下限値（Ｐ１，Ｐ３，Ｐ５・・・）および上限値（Ｐ２，Ｐ４，Ｐ６・・・）を登録する際は、圧延ロールのすべり等を考慮し、ある程度の幅を持たせるのが好ましい。
【００４０】
また、図３（ｂ）に示すように、第２のテーブル１１ｂは、表面欠陥の判断項目について、それぞれの下限値および上限値が登録される数値データエリア１１１ｂと、それに対応する表面欠陥の種類、推定される原因および対策が登録されるテキストデータエリア１１２ｂとを備えている。数値データエリア１１１ｂには、表面欠陥の判断項目のうち、表面欠陥の長さ（幅方向および長手方向）、面積、明強度および暗強度が登録されている。なお、明強度および暗強度は、いずれも表面欠陥の濃淡を示す判断項目で、表面欠陥の画像データにおいて、それぞれ明るさの段階を表す階調（０〜２５５）の最大値および最小値を示す。また、後記するように、それぞれの判断項目には、Ｃ〜Ｇのコードが付されている。
【００４１】
次に、図２〜図５に基づいて、本発明の一実施形態である原因推定装置１０を用いた原因推定方法について説明する。図４は、原因推定装置１０の動作を示すフローチャートである。また、図５は、記憶部１３に記憶された推定対象欠陥に関するデータの一例を示すテーブルである。なお、図５には、推定対象欠陥に関するデータのうち、位置データおよび長さデータのみを示しているが、実際にはその他のデータも記憶されている。また、図５には示していないが、それぞれの判断項目について、検出部１２により実測された数値が記憶されている。
【００４２】
［検出ステップ］
図４に示すように、原因推定装置１０は、まず、検出部１２（図２参照）によって、検査対象であるアルミニウム板材の表面欠陥を検出する（検出ステップＳ３０）。この際、周期性欠陥が検出できる程度の長さ（例えば１００ｍ程度）を検査できるように、制御部１８において制御するのが好ましい。
【００４３】
［送信ステップ］
検出部１２により、アルミニウム板材の所定の長さを検査した後、検出した全ての表面欠陥（推定対象欠陥）について、その位置（幅方向および長手方向）、長さ（幅方向および長手方向）、面積、明強度および暗強度のデータを記憶部１３（図２参照）に送信する（送信ステップＳ３１）。この際、判断項目のそれぞれにコード（アルファベット等）を付して送信すると、後記する分類ステップおよび検索ステップにおいて、それぞれのデータの区別を確実に行うことができるので、原因推定時間の短縮化が図れる。なお、本実施形態では、表面欠陥の幅方向の位置、長手方向の位置、幅方向の長さ、長手方向の長さ、面積、明強度および暗強度のそれぞれに対し、この順にＡ〜Ｇのコードを付して送信するものとする。
【００４４】
送信ステップＳ３１により、記憶部１３に記憶された推定対象欠陥に関するデータの一例について、図５（ａ）を参照して説明する。図５（ａ）に示すように、推定対象欠陥に関するデータの一例を示すテーブル５０は、表面欠陥番号が蓄積される表面欠陥番号エリア５１と、周期性欠陥コードが蓄積される周期性欠陥コードエリア５２と、位置データが蓄積される位置データエリア５３と、長さデータが蓄積される長さデータエリア５４とを備えている。表面欠陥番号エリア５１には、それぞれの推定対象欠陥に付された番号が蓄積される。この番号は、例えば検出部１２によって検出された順番に付される。周期性欠陥コードエリア５２には、後記するように、周期性欠陥に分類された推定対象欠陥のそれぞれについて、その発生間隔が認識できる周期性欠陥コードが蓄積される。また位置データエリア５３には、幅方向の位置データ（コードＡ）が蓄積される幅方向位置データエリア５５と、長手方向の位置データ（コードＢ）が蓄積される長手方向位置データエリア５６とが設けられている。更に、長さデータエリア５４には、幅方向の長さデータ（コードＣ）が蓄積される幅方向長さデータエリア５７と、長手方向の長さデータ（コードＤ）が蓄積される長手方向長さデータエリア５８とが設けられている。
【００４５】
［分類ステップ］
続いて、記憶部１３に記憶された全ての推定対象欠陥について、分類部１４（図２参照）により、それぞれの推定対象欠陥を周期性欠陥と非周期性欠陥とに分類する（分類ステップＳ３２）。分類は、まず、記憶された全ての推定対象欠陥のうち、幅方向の位置、長さ（幅方向および長手方向）、面積、明強度および暗強度のいずれの判断項目のデータについても所定の基準により互いに合致する推定対象欠陥を、同一の原因によるものと判断し、それらの推定対象欠陥を抽出する。この際、判断項目のそれぞれに付されたコード（Ａ，Ｃ〜Ｇ）を照合した後で、それぞれのデータを比較する。次に、抽出された推定対象欠陥について、それぞれの長手方向の位置（コードＢ）から、所定の基準によりそれらの推定対象欠陥が周期的に発生していると判断した場合は、周期性欠陥に分類し、その推定対象欠陥のそれぞれについて、周期性欠陥コードを付す。
【００４６】
例えば、図５（ａ）の場合は、表面欠陥番号１，３，５，７についてはいずれも、幅方向の位置がＸ１、幅方向の長さがＷ１、長手方向の長さがＬ１であり、更に、面積、明強度および暗強度についても、所定の基準により互いに合致していれば、表面欠陥番号１，３，５，７が、図５（ｂ）に示すように抽出される（以下、表面欠陥番号１，３，５，７が周期性欠陥、表面欠陥番号２，４，６が非周期性欠陥である場合について説明する）。そして、表面欠陥番号１，３，５，７の長手方向の位置が、間隔Ｐ５で周期的に発生しているため、図５（ｃ）に示すように、周期性欠陥コードエリア５２に、周期性欠陥コードとして、例えば、「Ｐ５ａ」が付される。一方、表面欠陥番号２，４，６のように、非周期性欠陥に分類された推定対象欠陥に関するデータには周期性欠陥コードは付されない。なお、前記した抽出および分類の際は、検出部１２の測定誤差等を考慮して、それぞれの推定対象欠陥に関するデータを比較する際の基準（所定の基準）について、ある程度の幅を持たせたほうがよい。
【００４７】
続いて、検索部１５（図２参照）により、記憶部１３に記憶された推定対象欠陥のうち、いずれか１つを選択し、推定原因の検索を行う。推定原因の検索は、まず、検索部１５により、選択した推定対象欠陥が周期性欠陥であるかどうかを判定する（ステップＳ３３）。そして、周期性欠陥である場合（Ｙｅｓ）は、第１の検索ステップＳ３４へ進み、非周期性欠陥である場合（Ｎｏ）は、第２の検索ステップＳ３７へ進む。なお、周期性欠陥であるかどうかの判定は、前記した周期性欠陥コードの有無により行う。
【００４８】
［第１の検索ステップ］
ステップＳ３３で、周期性欠陥であると判定された推定対象欠陥について、検索部１５により、原因と推定される圧延ロール（設置位置）を検索する（第１の検索ステップＳ３４）。検索は、周期性欠陥コードから認識した発生間隔を、第１のテーブル１１ａ［図３（ａ）参照］の数値データエリア１１１ａに登録された数値データと照合することにより行う。そして、原因と推定される圧延ロールを発見することができた場合（ステップＳ３５のＹｅｓ）は、第１の出力ステップＳ３６へ進む。一方、原因と推定される圧延ロールを発見することができなかった場合（ステップＳ３５のＮｏ）は、第２の検索ステップＳ３７へ進む。
【００４９】
［第１の出力ステップ］
第１の検索ステップＳ３４で、原因と推定される圧延ロールを発見することができた（ステップＳ３５のＹｅｓ）推定対象欠陥について、出力部１６（図２参照）により、その推定対象欠陥に関するデータと共に、原因と推定される圧延ロールの名称（設置位置）を出力する（第１の出力ステップＳ３６）。例えば、前記した表面欠陥番号１，３，５，７（図５参照）の場合は、発生間隔がＰ５なので、原因と推定される圧延ロールとして、「熱間仕上げ圧延ロール（２段目）」と出力される。出力後、第２の検索ステップＳ３７へ進む。
【００５０】
［第２の検索ステップ］
続いて、検索部１５により、選択した推定対象欠陥の長さ（幅方向および長手方向）、面積、明強度および暗強度のデータのそれぞれを、第２のテーブル１１ｂ［図３（ｂ）参照］の数値データエリア１１１ｂに登録された数値データと照合することにより、推定される原因を検索する（第２の検索ステップＳ３７）。照合する際は、判断項目のそれぞれに付されたコード（Ｃ〜Ｇ）を照合した後で、それぞれのデータを照合する。そして、推定される原因を発見することができた場合（ステップＳ３８のＹｅｓ）は、第２の出力ステップＳ３９へ進む。一方、推定される原因を発見することができなかった場合（ステップＳ３８のＮｏ）は、登録ステップＳ４０へ進む。なお、前記した「第１の検索ステップＳ３４」と、「第２の検索ステップＳ３７」とが、特許請求の範囲にいう「検索ステップ」に相当し、前記した「原因と推定される圧延ロール」と、「推定される原因」とが、特許請求の範囲の「推定原因」に相当する。
【００５１】
［第２の出力ステップ］
第２の検索ステップＳ３７で、推定される原因を発見することができた（ステップＳ３８のＹｅｓ）推定対象欠陥について、出力部１６により、その推定対象欠陥に関するデータと共に、表面欠陥の種類、推定される原因および対策を出力する（第２の出力ステップＳ３９）。例えば、推定対象欠陥に関するデータのうち、幅方向および長手方向の長さが共に１ｍｍ、面積が１ｍｍ2、明強度が２５０、暗強度が８０である場合は、表面欠陥の種類として「凹み疵」、推定される原因として「圧延ロール表面の突起物が転写した欠陥」、対策として「ロールの交換」と出力される。出力後、ステップＳ４１へ進む。なお、前記した「第１の出力ステップＳ３６」と、「第２の出力ステップＳ３９」とが、特許請求の範囲にいう「出力ステップ」に相当する。
【００５２】
［登録ステップ］
第２の検索ステップＳ３７で、推定される原因を発見することができなかった（ステップＳ３８のＮｏ）推定対象欠陥については、検索部１５により、その推定対象欠陥に関するデータを、第２のテーブル１１ｂの数値データエリア１１１ｂに、それぞれの判断項目に対応するように登録し（登録ステップＳ４０）、ステップＳ４１へ進む。この際、出力部１６として、例えばディスプレイを用いた場合は、ディスプレイ画面に「原因推定不能」と出力できるように、制御部１８において制御してもよい。また、推定される原因を発見することができなかった推定対象欠陥をサンプリングし、各種分析装置により原因が明らかになった場合は、データベース登録部１７（図２参照）から、その原因を第２のテーブル１１ｂのテキストデータエリア１１２ｂに登録すればよい。
【００５３】
続いて、検索部１５により、推定原因の検索が行われていない推定対象欠陥が存在するか否かを判断し（ステップＳ４１）、存在しない場合は、原因推定完了（Ｙｅｓ）として、動作を終了する。一方、推定原因の検索が行われていない推定対象欠陥が存在する場合（Ｎｏ）は、ステップＳ３３に戻って、同様に動作を行う。なお、周期性欠陥の推定原因を検索する場合は、検索時間の短縮化のため、周期性欠陥に分類された推定対象欠陥のうち、いずれか１つのみの推定原因を検索するように、制御部１８において制御してもよい。
【００５４】
以上のステップに基づいて、原因推定装置１０を作動させることにより、表面欠陥の検出から、その推定原因の出力までの一連の作業を、高精度かつ速やかに行うことができる。特に、分類部１４を設けたことにより、周期的に発生する表面欠陥に対して、精度の高い原因推定を行うことができる。なお、前記した各ステップを、コンピュータに実行させるプログラムにより、原因推定装置１０を作動させることも可能である。
【００５５】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は前記実施形態には限定されない。例えば、前記実施形態では、表面欠陥に関する数値データを受信し、その数値データに対応する推定原因を検索する原因推定装置について説明したが、表面欠陥に関する数値データに加え、表面欠陥に関する画像データも受信し、その数値データおよび画像データに対応する推定原因を検索する原因推定装置であってもよい。また、前記実施形態においては、アルミニウム板材の製造工程を例として説明したが、他の金属板材、例えば、銅板材の製造工程に用いても、本発明の効果が同様に発揮される。
【００５６】
また、第２のテーブル１１ｂ［図３（ｂ）参照］に示す表面欠陥の種類のうち、季節要因に影響されるものや、特定の装置に限定して発生するもの等について、発生する季節や装置等と関連付けて第２のテーブル１１ｂに登録しておき、原因推定の際、季節や装置等をキーワードとして、表面欠陥の種類（表面欠陥の原因）を絞り込んで検索するように制御部１８において制御してもよい。これにより、検索時間の短縮化が図れる。
【図面の簡単な説明】
【００５７】
【図１】本発明の一実施形態に係る原因推定装置が適用されたアルミニウム板材の製造工程を示す模式図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る原因推定装置の構成図である。
【図３】本発明に用いられるデータベースの一例を示すものであり、（ａ）は第１のテーブル１１ａの一例を示し、（ｂ）は第２のテーブル１１ｂの一例を示す。
【図４】本発明の一実施形態に係る原因推定装置の動作を示すフローチャートである。
【図５】（ａ）は記憶部に記憶された推定対象欠陥に関するデータの一例を示すテーブルであり、（ｂ）は（ａ）のテーブルにおいて、幅方向の位置、長さ（幅方向および長手方向）、面積、明強度および暗強度について、所定の基準により、いずれの判断項目のデータについても互いに合致する推定対象欠陥を抽出した後のテーブルであり、（ｃ）は（ｂ）のテーブルにおいて、所定の基準により、周期性欠陥と非周期性欠陥とに分類した後のテーブルである。
【図６】ＣＣＤカメラを利用した検査装置の一例を示す模式図である。
【図７】レーザー光線を利用した検査装置の一例を示す模式図である。
【符号の説明】
【００５８】
１０    原因推定装置
１１    データベース
１２    検出部
１３    記憶部
１４    分類部
１５    検索部
１６    出力部
【図１】
2005077180.tif 000003
【図２】
2005077180.tif 000004
【図３】
2005077180.tif 000005
【図４】
2005077180.tif 000006
【図５】
2005077180.tif 000007
【図６】
2005077180.tif 000008
【図７】
2005077180.tif 000009