CN102667400B - 板材的平坦度测量方法以及使用该方法的钢板的制造方法 - Google Patents

Abstract

提供一种当在能够接收投影在正反射性强的板材的表面上的明暗图案的正反射光的位置处配置摄像单元的情况下也能够高精度地测量板材的表面形状/平坦度的方法。本发明所涉及的方法使用亮部在纵方向以及横方向上分别以规定的设定间距配置为交错状而得到的交错状图案作为投影在板材的表面上的明暗图案。对由摄像单元获取的图案图像设定沿着交错状图案的纵方向延伸的形状测量线，将经过形状测量线上的像素而在交错状图案的横方向上延伸且长度为亮部的横方向设定间距的两倍以上的直线上的像素浓度进行平均化，来计算平均像素浓度。根据沿着形状测量线的平均像素浓度分布来计算出板材的表面形状，根据计算出的该表面形状来运算板材的平坦度。

Description

板材的平坦度测量方法以及使用该方法的钢板的制造方法

技术领域

本发明涉及一种高精度地测量沿长边方向移动的钢板等的板材的平坦度的方法以及使用该方法的钢板的制造方法。

背景技术

关于板材，为了确保其品质而且为了进行稳定的制造要求良好的平坦度。为此，在板材的制造过程中恰当地管理平坦度是以往以来的课题。

一般作为表示平坦度的指标而使用延伸率差、陡度这样的值。

延伸率差Δε是板材的长边方向的固定区间中的、板材的宽边方向中央部的延伸率ε_CENT与板材的宽边方向中央部以外(一般为边缘附近)的延伸率ε_EDGE之差，由以下的式(2)来表示。

Δε=ε_CENT－ε_EDGE    …(2)

另外，陡度λ使用板波的高度δ及其间距P来定义为λ=δ/P。通过将该板波的形状近似为正弦波，在延伸率差Δε与陡度λ(%)之间存在由以下的式(3)来表示的公知的关系。

[数式1]

例如，作为板材的一个例子的热轧钢板的生产线一般由加热炉、粗轧机、精轧机列、冷却带、卷板机构成。由加热炉进行加热的板坯由粗轧机进行轧制而加工为厚度30~60mm的钢片(粗棒)。接着，以由6~7台精轧机构成的精轧机列来轧制钢片，从而形成客户要求的厚度的热轧钢板。该热轧钢板由冷却带进行冷却并由卷板机卷取。

制造平坦度良好的热轧钢板对确保产品品质、稳定地向精轧机进行传送通板、在卷板机中的卷取等，从而维持高生产率也是重要的。热轧钢板的平坦度不佳的原因在于在精轧机列以及冷却带中产生的延伸率在板宽方向上不均匀。因此，作为用于制造平坦度良好的热轧钢板的方法，提出了在精轧机之间或者精轧机列的出口侧设置平坦度计、板厚度计并根据这些测量值来反馈控制精轧机的工件辊弯的方法以及对工作辊的移动位置、精轧机列的负载分配等的设置条件进行学习控制的方法。如上述那样的控制方法例如记载在日本国特开平11-104721号公报中。另外，还提出了在冷却带的出口侧设置平坦度计并根据其测量值来反馈控制冷却带的各冷却喷嘴的冷却水量的方法。为了实施如上述那样的控制方法而设计在精轧机之间、精轧机列的出口侧、或者冷却带的出口侧处测量高速行进的热轧钢板的平坦度的方法、装置并应用于实际机器中。

作为以往的热轧钢板的平坦度测量方法已知如下方法：在热轧而行进的热轧钢板的表面投影由延伸在板宽方向上的多个亮线构成的线状图案，通过二维照相机从与线状图案的投影方向不同的方向拍摄该线状图案，根据该摄像图像内的线状图案的变形来测量热轧钢板的表面形状或者平坦度。在该方法中，通过在热轧钢板的长边方向(轧制方向)的1m左右的范围内投影线状图案，来抑制在紧接精轧机的出口侧处频繁地观察到的板波驻波的状态(由于精轧机固定板波而成为固定端)下的测量精度的劣化。如上述那样的平坦度测量方法例如记载在日本国特开昭61-40503号公报、日本国特开2008-58036号公报中。

在日本国特开昭61-40503号公报中记载了如下方法：通过在板的长边方向留有间隔而投射的三根激光光线分别在板宽方向上高速地进行扫描，来对板表面投影由三根亮线构成的线状图案，根据由照相机拍摄它而获得的摄像图像内的线状图案的变形来测量板的表面形状或者平坦度。然而，在由三根亮线构成的线状图案中无法高精度地测量板的表面形状，特别是存在如下问题：当板波的周期短时测量精度极端恶化。

另外，在日本国特开2008-58036号公报中记载了如下方法：使用描绘了高密度的线状图案的滑片来将由延伸在板宽方向上的多个亮线构成的高密度的线状图案投影在板材表面，根据由照相机拍摄它而获得的摄像图像内的线状图案的变形来测量板材的表面形状或者平坦度。在该方法中与日本国特开昭61-40503号公报所述的方法不同而投影高密度的线状图案，因此表面形状的测量分辨率(空间分辨率)变高，能够期待能够高精度地测量板材的表面形状。

如日本国特开2008-58036号公报所述那样的形状测量方法一般称为光栅投影法，不限于测量钢板的表面形状的情况而广泛应用于各种的用途。

图1是示意性地表示用于实施光栅投影法的装置结构例的图。如图1所示，在光栅投影法中，从相对于板材表面倾斜的上方使用具备光源、光栅图案(一般为线状图案)的滑片以及成像透镜的投影仪来对板材表面投影光栅图案。并且，从与光栅图案的投影方向不同的方向使用二维照相机来拍摄投影在板材表面上的光栅图案。此时，当板材的表面形状发生变化时，板材表面的倾斜角度也变化，由照相机拍摄的摄像图像内的光栅图案的间距(一般为构成线状图案的各亮线的间隔)根据上述板材表面的倾斜角度而变化。板材表面的倾斜角度与摄像图像内的光栅图案的间距的关系能够通过几何学来计算。因此，如果测量摄像图像内的光栅图案的间距则能够根据该测量结果与上述的关系来计算板材表面的倾斜角度。并且，如果对该计算出的倾斜角度进行积分则能够计算板材的表面形状。

发明内容

发明要解决的问题

在使用上述的光栅投影法来测量热轧钢板的表面形状或者平坦度的情况下，如上述那样，将由在板宽方向上延伸的多个亮线构成的线状图案投影在钢板表面上作为光栅图案。并且，在该线状图案的摄像图像内，在为了计算平坦度而需要测量表面形状的位置处设定沿着热轧钢板的长边方向延伸的形状测量线，根据该形状测量线上的像素的浓度分布来计算位于该形状测量线上的线状图案的间距(构成线状图案的各亮线的间隔)的分布。接着，根据位于上述形状测量线上的线状图案的间距的分布来计算上述形状测量线上的钢板表面的倾斜角度的分布，通过将该倾斜角度沿着上述形状测量线进行积分来计算上述形状测量线上的钢板的表面形状。而且，根据该计算出的表面形状来运算平坦度。

将用于实施如图1所示那样的光栅投影法的装置设置在热轧钢板的生产线上，在实时地反馈平坦度测量值来控制精轧机的情况下，装置需要设置在紧接精轧机的出口侧。在紧接精轧机的出口侧，除了设置板厚计、板宽计、板温度计等的测量器之外，在临近处还有水冷的冷却带，因此经常无法确保用于设置装置的充分空间。

关于尽可能减小装置的设置空间，想到首先减小垂直方向的设置空间，为此使投影仪以及照相机靠近热轧钢板，并且将各视场角设定得较宽以使热轧钢板的测量范围(长边方向上1m左右)落入到投影仪的投影视场角内以及照相机的视场角内。然而，在如图2所示那样，投影仪的投影视场角较宽的情况下，在减小水平方向的设置空间时必须将照相机配置在能够接收投影仪投影光的正反射光(线状图案的正反射光)的位置。基于提高表面形状的测量分辨率(空间分辨率)这一点，优选投影间距小的线状图案。然而，刚刚精轧后的热轧钢板的表面的正反射性强(正反射成分的反射强度大)，因此当将照相机配置在能够接收投影仪投影光的正反射光的位置时，来自照相机的感光元件中的接收正反射光的元件的输出信号饱和而产生晕影，在与接收正反射光的元件及其周边元件相对应的摄像图像的像素区域中相邻的亮线彼此粘连而容易导致线状图案破坏。另外，当为了不破坏线状图案而过度降低照相机的灵敏度时，接收正反射光的元件以外的元件的输出信号强度不足，因此在摄像图像中与上述输出信号强度不足的元件相对应的像素的浓度下降，导致成为难以识别亮线的线状图案。

本发明是为了解决以上说明的以往技术的问题点而作出的，其课题在于提供一种测量在长边方向上行进的钢板等的板材的平坦度的方法，即使在能够接收投影在正反射性强的板材的表面上的明暗图案的正反射光的位置处配置摄像单元的情况下，也能够高精度地测量板材的表面形状，并由此能够高精度地测量板材的平坦度。

在将投影在板材的表面上的明暗图案设为间距小的线状图案的情况下，当在能够接收该正反射光的位置处配置摄像单元时，作为避免与接收正反射光的元件及其周边元件相对应的像素区域中线状图案容易破坏的对策想到：(1)采用动态范围宽的照相机作为摄像单元，以使得即使降低摄像单元的灵敏度也不会导致不接收正反射光的元件的输出信号强度不足；(2)加大线状图案的间距。

然而，关于上述(1)的对策，通过使用近年普及的数字式的照相机能够获得12位(4096灰度)以上的动态范围，但是存在布线长度的制约、照相机的成本变高这样的问题，有时无法容易地应用。

另外，关于上述(2)的对策，当如图3的(b)所示那样简单地加大线状图案的间距时，由于表面形状的测量分辨率(空间分辨率)降低而导致表面形状的测量精度或者平坦度的测量精度的劣化。

因此，本发明人认真地进行了研究并想到：使用如图3的(c)所示那样的交错状图案作为投影在板材的表面上的明暗图案，投影在板材的表面使得该交错状图案的纵方向沿着板材的长边方向且横方向沿着板材的宽边方向，图3的(c)所示的交错状图案是将亮部在纵方向以及横方向上分别以规定的设定间距(纵方向的设定间距P_L、横方向的设定间距P_W)配置为交错状。如果使用该交错状图案则亮部在纵方向以及横方向上配置为交错状，因此例如即使纵方向的亮部的设定间距P_L与以往的线状图案(图3(a))的设定间距P_L’相同，纵方向上相邻的亮部彼此之间(例如亮部M1、M2)的距离也变得比在以往的线状图案中纵方向上相邻的亮部彼此之间的距离P_L’大(变成2倍)，因此亮部彼此之间的间隔变宽。关于横方向，在以往的线状图案中亮部连续的，与之相对在交错状图案中横方向上直线状相邻的亮部彼此之间(例如，亮部M1、M3)具有间隔。因此，具有如下优点：在与接收正反射光的摄像单元的元件等相对应的像素区域中，明暗图案也难以破坏。

但是，即使例如使用交错状图案作为投影在板材的表面上的明暗图案，如果与以往相同，简单地根据沿着板材的长边方向(交错状图案的纵方向)而延伸的形状测量线L1上的像素的浓度分布来计算板材的表面形状，则也会因为纵方向上直线状相邻的亮部彼此之间的间隔大，所以表面形状的测量分辨率(空间分辨率)降低。

因此，本发明人进一步认真地进行了研究并着眼于将直线L2上的像素浓度进行平均化来计算平均像素浓度，该直线L2经过形状测量线L1上的像素而在交错状图案的横方向上延伸，该直线L2的长度W为亮部的横方向设定间距P_W的2倍以上。例如，交错状图案的亮部的像素浓度全部假定为254，暗部的像素浓度全部假定为0。当直线L2的长度W为亮部的横方向设定间距P_W的两倍(W=2P_W)且直线L2上的亮部的像素数与暗部的像素数相同时，直线L2上的平均像素浓度成为127。并且，当计算沿着形状测量线L1的平均像素浓度的分布(变更直线L2的纵方向位置)时，该平均像素浓度分布成为如下分布：在直线L2经过亮部的位置处平均像素浓度成为127，在只经过暗部的位置处平均像素浓度成为0，即具有与纵方向的亮部的设定间距P_L相同的周期。换句话说，上述平均像素浓度分布的周期P_L变得与关于以往的线状图案(图3的(a))的形状测量线L’上的像素浓度分布的周期P_L’相同。因而，如果根据上述平均像素浓度分布来计算板材的表面形状，则不会使关于交错状图案的纵方向(板材的长边方向)的表面形状的测量分辨率(空间分辨率)下降，而能够获得与使用以往的线状图案的情况相同程度的测量分辨率。此外，使用了交错状图案的情况下的平均像素浓度分布的振幅与使用了线状图案的情况下的像素浓度分布的振幅相比下降。然而，如果将进行平均化的直线L2的长度W设为亮部的横方向设定间距P_W的2倍以上的长度，则在直线L2上必须有亮部，因此平均像素浓度分布的振幅下降最多也是使用线状图案的情况的1/2左右，不会成为问题。另外，关于交错状图案的横方向(板材的宽边方向)的表面形状的测量分辨率(空间分辨率)与直线L2的长度W相应地下降，但是作为本发明的主要应用对象的热轧钢板在宽边方向上没有急剧的形状变化，因此不极端地加大W的前提下不会成为问题。

如以上说明那样，本发明人想到如下：如果以下述(A)~(C)的过程来计算板材的表面形状，则在能够接收投影在表面的明暗图案的正反射光的位置处配置摄像单元的情况下也难以破坏明暗图案，此外不使测量分辨率下降而能够高精度地测量板材的表面形状或者平坦度。

(A)作为投影在板材的表面上的明暗图案，使用亮部在纵方向以及横方向上分别以规定的设定间距配置为交错状而得到的交错状图案，并将该交错状图案投影在板材的表面上使得该交错状图案的纵方向沿着板材的长边方向且该交错状图案的横方向沿着板材的宽边方向。

(B)将经过沿着交错状图案的纵方向(板材的长边方向)延伸的形状测量线上的像素而在交错状图案的横方向(板材的宽边方向)上延伸且长度为亮部的横方向设定间距的2倍以上的直线上的像素浓度进行平均化，来计算平均像素浓度。

(C)计算沿着形状测量线的上述平均像素浓度的分布，根据该平均像素浓度分布来计算沿着形状测量线的板材的表面形状。

用于解决问题的方案

本发明是根据上述的本发明人的发现而完成的。即，为了解决上述课题，本发明是一种板材的平坦度测量方法，对在长边方向上行进的板材的表面投影由亮部以及暗部构成的明暗图案，通过由具有比板材的宽度还大的摄像视场的摄像单元拍摄明暗图案来获取图案图像，通过分析该获取到的图案图像来测量板材的平坦度，该方法的特征在于，包括以下的第一至第六步骤。

(1)第一步骤：使用亮部在纵方向以及横方向上分别以规定的设定间距配置为交错状而得到的交错状图案作为投影在上述板材的表面上的明暗图案，并将该交错状图案投影在上述板材的表面上，使得该交错状图案的纵方向沿着上述板材的长边方向且该交错状图案的横方向沿着上述板材的宽边方向。

(2)第二步骤：在能够接收上述交错状图案在上述板材的表面中的正反射光的位置处配置上述摄像单元，通过由该摄像单元拍摄上述交错状图案来获取图案图像。

(3)第三步骤：在上述获取到的图案图像内的规定的位置处设定沿着上述交错状图案的纵方向延伸的形状测量线。

(4)第四步骤：对经过上述形状测量线上的像素而在上述交错状图案的横方向上延伸且长度为上述亮部的横方向设定间距的2倍以上的直线上的像素浓度进行平均化，来计算平均像素浓度。

(5)第五步骤：计算沿着上述形状测量线的平均像素浓度的分布。

(6)第六步骤：根据上述计算出的平均像素浓度分布来计算沿着上述形状测量线的上述板材的表面形状，根据该计算出的表面形状来运算上述板材的平坦度。

此外，在本发明中，“设定间距”是在假定投影交错状图案的板材的表面形状完全平坦的情况下将交错状图案的亮部的间隔投影在摄像方向上的值。特别是，“纵方向设定间距”是沿着交错状图案的纵方向而交错状相邻的亮部彼此之间的纵方向的间隔。另外，“横方向设定间距”是沿着交错状图案的横方向而交错状相邻的亮部彼此之间的横方向的间隔。

这里，在上述第六步骤中，为了根据沿着形状测量线的平均像素浓度分布来计算沿着形状测量线的板材的表面形状，具体地说首先根据沿着形状测量线的平均像素浓度分布(例如在平均像素浓度分布中应用公知的相位分析法)来计算沿着形状测量线的交错状图案的亮部的纵方向间距的分布p_m(x)。交错状图案的亮部的纵方向间距p_m与板材的表面的倾斜角度θ的关系能够通过几何学来求出。因此，如果计算沿着形状测量线的交错状图案的亮部的纵方向间距的分布p_m(x)则能够根据该亮部的纵方向间距的分布p_m(x)与上述的关系来计算沿着形状测量线的板材的表面的倾斜角度的分布θ(x)。

图4是表示交错状图案的亮部的纵方向间距p_m与板材的表面的倾斜角度θ的关系的示意图。图4表示板材在水平方向上行进的例子。在图4中，θ是板材的行进方向(水平方向)与板材的表面形成的倾斜角度，α是板材的行进方向垂直的方向(垂直方向)与摄像单元的摄像方向形成的角度，β是板材的行进方向垂直的方向(垂直方向)与交错状图案的投影方向形成的角度。另外，p_m是针对板材所获取的图案图像中的交错状图案的亮部的纵方向间距，p_m0是将p_m投影在与板材的行进方向垂直的方向(垂直方向)上的值。而且，p_S是针对与板材的行进方向平行设置(水平设置)且具有平坦的表面形状的基准构件所获取的图案图像中的交错状图案的亮部的纵方向间距，p_S0是将p_S投影在与板材的行进方向垂直的方向(垂直方向)上的值。

在θ、α、β、p_m、p_m0、p_S、p_S0之间几何学上成立以下的式(4)~(6)。

[数式2]

$\tan \mathrm{\θ}=\frac{(p_{m0}/p_{S0})-1}{(p_{m0}/p_{S0})\tan \mathrm{\β}}---\left(4\right)$

$p_{S0}=\frac{p_S}{\cos \mathrm{\α}}---\left(5\right)$

$p_{S0}=\frac{p_m\cos \mathrm{\θ}}{\cos (\mathrm{\α}-\mathrm{\θ})}---\left(6\right)$

当将上述的式(5)、(6)代入到式(4)时成立以下的式(7)。

[数式3]

$\tan \mathrm{\θ}=\frac{(p_m/p_S)-1}{\tan \mathrm{\α}+(p_m/p_S)\tan \mathrm{\β}}---\left(7\right)$

根据上述的式(7)而成立以下的式(8)。

[数式4]

$\mathrm{\θ}={\tan }^{-1}\left\{\frac{(p_m-p_S)-1}{\tan \mathrm{\α}+(p_m/p_S)\tan \mathrm{\β}}\right\}---\left(8\right)$

因而，沿着形状测量线的板材的表面的倾斜角度的分布θ(x)能够由以下的式(1)来计算。

[数式5]

$\mathrm{\θ}\left(x\right)={\tan }^{-1}\left\{\frac{(p_m\left(x\right)/p_S\left(x\right))-1}{\tan \mathrm{\α}+(p_m\left(x\right)/p_S\left(x\right))\tan \mathrm{\β}}\right\}---\left(1\right)$

即，在本发明中，优选是还包括如下步骤：通过针对在作为测量平坦度的对象的板材的行进方向上平行地设置且具有平坦的表面形状的基准构件执行上述第一步骤至上述第五步骤，来计算针对上述基准构件所获取的上述图案图像中的沿着上述形状测量线的平均像素浓度分布，根据该平均像素浓度分布来预先计算针对上述基准构件所获取的上述图案图像中的沿着上述形状测量线的上述交错状图案的亮部的纵方向间距的分布p_S(x)，其中，上述第六步骤包括如下步骤：根据针对上述板材所计算出的上述平均像素浓度分布，来计算针对上述板材所获取的上述图案图像中的沿着上述形状测量线的上述交错状图案的亮部的纵方向间距的分布p_m(x)；以及根据下述的式(1)来计算沿着上述形状测量线的上述板材的表面的倾斜角度的分布θ(x)，根据该板材的表面的倾斜角度的分布θ(x)来计算上述板材的表面形状。

[数式6]

$\mathrm{\θ}\left(x\right)={\tan }^{-1}\left\{\frac{(p_m\left(x\right)/p_S\left(x\right))-1}{\tan \mathrm{\α}+(p_m\left(x\right)/p_S\left(x\right))\tan \mathrm{\β}}\right\}---\left(1\right)$

在上述的式(1)中，x是沿着图案图像中的交错状图案的纵方向的位置(沿着板材的长边方向的位置)，θ(x)是水平方向与板材的表面形成的倾斜角度的分布，α是铅垂方向与摄像单元的摄像方向形成的角度，β是铅垂方向与交错状图案的投影方向形成的角度。

这里，为了计算板材的平坦度而需要将形状测量线至少设定在板材的宽边方向中央部以及边缘附近。然而，在板材例如为热轧钢板的情况下大多以产生了蜿蜒、外倾的状态在行进。在这种情况下，即使假定板材的宽度为固定，摄像单元与板材的边缘的位置关系也在板材的宽边方向上变化。因此，当在由摄像单元获取的图案图像内的固定的坐标设定形状测量线时，根据板材的蜿蜒、外倾而产生在板材的宽边方向中央部中不能正确地设定形状测量线等的问题。为了避免该问题，优选是当在上述第三步骤中设定形状测量线时首先检测与由摄像单元获取的图案图像内的板材的边缘相当的像素，并以检测出的该像素为基准来设定形状测量线。

即，在本发明中，优选是上述第三步骤包括如下步骤：在上述获取到的图案图像内的规定的位置中设定沿着上述交错状图案的横方向的边缘检测线；沿着上述边缘检测线对经过上述边缘检测线上的像素而沿着上述交错状图案的纵方向延伸且长度为上述亮部的纵方向设定间距的两倍以上的直线上的像素浓度的标准偏差依次进行计算；根据上述计算出的像素浓度标准偏差的大小来检测在上述边缘检测线上与上述板材的边缘相当的像素；以及将上述检测出的边缘相当像素为基准来设定上述形状测量线。

根据这样的优选结构，在存在边缘检测线上的交错状图案的像素区域中，在长度为亮部的纵方向设定间距的2倍以上的长度的直线(以下适当称作“标准偏差测量线”)上必定存在亮部以及暗部的两者。因而，该标准偏差测量线上的像素浓度的标准偏差变大。另一方面，在边缘检测线上的交错状图案不存在的像素区域中只存在暗部，因此标准偏差测量线上的像素浓度的标准偏差变小。因而，能够根据该像素浓度标准偏差的大小来检测与边缘检测线上的板材的边缘相当的像素。并且，如果将该边缘相当像素为基准来设定形状测量线，则即使在板材中产生蜿蜒、外倾，也能够在板材的宽边方向中央部等期望的位置处正确地设定形状测量线。此外，在板材在输送辊上行进的情况下，由于输送辊中的反射光入射到摄像单元而担心与输送辊相当的明亮的像素区域存在于图案图像内。此时，当在与输送辊相当的像素区域存在的位置中设定边缘检测线时，担心无法正常地检测与板材的边缘相当的像素。因而，在板材在输送辊上行进的情况下，优选是在与输送辊相当的像素区域不存在的位置处设定边缘检测线。

这里，在由摄像单元拍摄投影在板材的表面上的交错状图案时，由于用于投影图案的光源的照度不均匀、板材表面的倾斜角度等，有时在由摄像单元拍摄获取的图案图像的像素浓度中产生大的不均匀。具体地说，由于光源的照度不均匀、在能够接收交错状图案在板材的表面上的正反射光的位置处配置摄像单元，而处于交错状图案的中心部倾向变亮。在图案图像的像素浓度的不均匀大的情况下，与使用上述的以往的线状图案的情况相同，产生如下问题：当摄像单元的灵敏度过高时，在图案图像的像素浓度大的中心部的像素区域中，交错状图案容易被破坏，另一方面当摄像单元的灵敏度过低时，在图案图像的像素浓度小的周边部的像素区域中，交错状图案的亮部变得难以识别。

作为避免上述的问题的对策，考虑并排设置灵敏度不同的两个摄像单元使得各个摄像视场具有相互重复的部分，在由各摄像单元获取的图案图像内的相应的位置处设定形状测量线。并且，在形状测量线经过像素浓度的非常大的像素区域的情况下，使用沿着由低灵敏度的摄像单元获取的图案图像内设定的形状测量线的平均像素浓度分布来计算板材的表面形状，另一方面，在形状测量线经过像素浓度小的像素区域的情况下，使用沿着由高灵敏度的摄像单元获取的图案图像内设定的形状测量线的平均像素浓度分布来计算板材的表面形状。具体地说，在沿着由高灵敏度摄像单元获取的图案图像内设定的形状测量线的平均像素浓度分布中浓度饱和的像素数多的情况下，只要使用沿着由低灵敏度摄像单元获取的图案图像内设定的形状测量线的平均像素浓度分布来计算板材的表面形状即可。另一方面，在沿着由高灵敏度摄像单元获取的图案图像内设定的形状测量线的平均像素浓度分布中浓度饱和的像素数少的情况下，只要使用沿着由高灵敏度摄像单元获取的图案图像内设定的形状测量线的平均像素浓度分布来计算板材的表面形状即可。

即，在本发明中，优选使用高灵敏度摄像单元以及灵敏度比该高灵敏度摄像单元低的低灵敏度摄像单元作为上述摄像单元，在上述第二步骤中，并排设置上述高灵敏度摄像单元以及上述低灵敏度摄像单元以使得各自的摄像视场具有相互重复的部分，在上述第三步骤中，在由上述高灵敏度摄像单元以及上述低灵敏度摄像单元分别获取的各图案图像内的相应的位置处设定上述形状测量线，上述第六步骤包括如下步骤：在沿着由上述高灵敏度摄像单元获取的图案图像内设定的上述形状测量线的上述平均像素浓度分布中，对浓度饱和的像素数进行计数；以及在上述浓度饱和像素数为预先设定的规定的阈值以上的情况下，根据沿着由上述低灵敏度摄像单元获取的图案图像内设定的上述形状测量线的上述平均像素浓度分布，来计算沿着上述形状测量线的上述板材的表面形状，在上述浓度饱和像素数小于预先设定的阈值的情况下，根据沿着由上述高灵敏度摄像单元获取的图案图像内设定的上述形状测量线的上述平均像素浓度分布，来计算沿着上述形状测量线的上述板材的表面形状。

这里，在板材为热轧钢板的情况下，有时产生局部平坦度不佳过于严重、厚度薄的钢板瞬时地浮起、钢板表面上产生部分异常划刻等，平坦度的测量无法顺利进行。使用异常的测量值来控制精轧机等会进行错误的控制，成为平坦度进一步恶化、生产线中的故障的原因。优选是，在这样产生异常的测量值的情况下尽可能进行控制，另一方面在连续产生测量值的异常的情况下中断控制等。

另一方面，如果热轧钢板的长边方向的测量范围为1m左右，则在图案图像内观察到的板波为1~3峰程度。因此，为了将使用一个图案图像测量得到的平坦度测量值分散，优选是将最近几次的平坦度测量值进行平均化得到的值设为用于控制精轧机等的输出。

进行向精轧机等的反馈控制所需的测量响应速度为1秒左右(从平坦度测量装置向精轧机等的移送也有延迟，因此要求这以上的高响应速度没有意义)，但是随着近年来的计算机技术的进步，每1秒能够处理20张以上的图案图像，进行某种程度的平均化也能够充分地应用于向精轧机等的控制。

通过以上的点，在本发明中，优选是还包括：第七步骤，通过对在长边方向上行进的板材反复执行上述第一步骤至上述第六步骤，来依次测量上述板材的长边方向上不同的多个部位的平坦度；第八步骤，判断预先设定的最近N(N为2以上的整数)次的上述平坦度测量值是否分别测量成功；以及第九步骤，在上述最近N次的平坦度测量值中判断为测量成功的次数为预先设定的阈值以上的情况下，输出表示测量成功的信号，并且将上述最近N次的平坦度测量值中测量成功的平坦度测量值的平均值作为平坦度测量结果而输出，在判断为测量成功的次数小于上述阈值的情况下，输出表示测量失败的信号。

根据这样的优选结构，即使平坦度的测量由于任何原因而瞬间失败(在判断为测量成功的次数为阈值以上的情况)，也输出表示测量成功的信号，并且测量成功的平坦度测量值的平均值作为平坦度测量结果而输出。因此，如果对控制精轧机等的控制装置输入这些输出，并根据该输入能够由控制装置进行控制，则基于平坦度测量值的控制不会中断。另外，如果测量连续失败(在判断为测量成功的次数小于阈值的情况)，则输出表示测量失败的信号，因此如果对控制精轧机等的控制装置输入该输出，则能够恰当地中断控制。例如作为平均化的次数N而能够例示十次，作为阈值而能例示五次。

上述第八步骤中的平坦度测量值是否为测量成功的判断，例如能够由是否能够正常地检测板材的边缘、以及是否能够正常地计算沿着形状测量线的板材的表面形状这两者来进行判断。是否能够正常地检测板材的边缘，例如能够由根据在图案图像中检测出的与板材的边缘相当的像素的坐标能够计算出的板材的宽度、蜿蜒量是否变成异常值来预测。另外，是否能够正常地计算沿着形状测量线的板材的表面形状，例如能够由沿着形状测量线的平均像素浓度分布的振幅是否变得过小来预测。

因而，在本发明中，优选是上述第八步骤包括如下步骤：在为了获得上述最近N次的各平坦度测量值而使用的上述图案图像内，在上述交错状图案的纵方向上不同的位置处，设定两个在上述交错状图案的横方向上延伸的边缘检测线；检测在上述各边缘检测线上与上述板材的边缘相当的像素；以及根据上述检测出的与上述板材的边缘相当的像素的坐标、以及由上述第五步骤计算出的沿着上述形状测量线的上述平均像素浓度分布的振幅，来判断上述最近N次的各平坦度测量值是否为测量成功。

另外，本发明还提供一种钢板的制造方法，将由粗轧机进行粗轧制得的钢片由精轧机列进行轧制之后由冷却带进行冷却来制造钢板，该方法的特征在于，通过上述平坦度测量方法，根据测量出钢板的平坦度的结果来控制精轧机的轧制条件或者冷却带中的冷却条件。

发明的效果

根据本发明，即使在能够接收投影在正反射性强的板材的表面上的明暗图案的正反射光的位置处配置摄像单元的情况下也能够高精度地测量板材的表面形状，由此能够高精度地测量板材的平坦度。

附图说明

图1是示意性表示用于实施光栅投影法的装置结构例的图。

图2是说明照相机接收投影仪投影光的正反射光的范围的说明图。

图3是比较各种的明暗图案来进行说明的说明图。

图4是表示交错状图案的亮部的纵方向间距p_m与板材的表面的倾斜角度θ的关系的示意图。

图5是表示用于实施本发明所涉及的平坦度测量方法的平坦度测量装置的概要结构例的示意图。

图6是表示图5所示的平坦度测量装置设置状况的示意图。

图7是表示本发明的一个实施方式中的配置条件下的p_m/p_S与热轧钢板表面的倾斜角度θ的关系的曲线。

图8是表示在构成图5所示的投影仪的滑片上形成的交错状图案的一个例子的图。

图9是表示在构成图5所示的投影仪的滑片上形成的交错状图案的其它例子的图。

图10是表示由图5所示的图像分析装置执行的处理的概要的流程图。

图11是用于说明热轧钢板的边缘检测方法以及形状测量线的决定方法的说明图。

图12是用于说明运算陡度的方法的说明图。

图13是表示使用了以往的线状图案作为投影在热轧钢板表面上的明暗图案的情况下的图案图像例以及关于该图案图像的沿着热轧钢板的宽边方向中央部的形状测量线以及右侧边缘附近的形状测量线的像素浓度分布的图。

图14是表示使用了交错状图案作为投影在热轧钢板表面上的明暗图案的情况下的图案图像例以及关于该图案图像的沿着热轧钢板的宽边方向中央部的形状测量线以及右侧边缘附近的形状测量线的平均像素浓度分布的图。

图15表示作为投影在热轧钢板表面上的明暗图案而使用了以往的线状图案的情况下的钢板一圈全长的陡度等的测量例。

图16表示作为投影在热轧钢板表面上的明暗图案而使用了交错状图案的情况下的钢板一圈全长的陡度等的测量例。

图17表示对于表面反射率低的材质的热轧钢板使用了交错状图案作为投影在热轧钢板表面上的明暗图案的情况下的钢板一圈全长的陡度等的测量例。

具体实施方式

以下适当参照附图以板材为热轧钢板、在热轧钢板生产线的精轧机列的出口侧测量平坦度(陡度)的情况为例子来说明本发明的一个实施方式。

<1．平坦度测量装置的整体结构>

图5是表示用于实施本发明所涉及的平坦度测量方法的平坦度测量装置的概要结构例的示意图。图6是表示图5所示的平坦度测量装置的设置状况的示意图。如图5、图6所示，本实施方式的平坦度测量装置100具备：投影仪1，其用于将作为明暗图案的交错状图案P投影在长边方向上水平行进的热轧钢板S的表面，使得交错状图案P的纵方向沿着热轧钢板S的长边方向且交错状图案P的横方向沿着热轧钢板S的宽边方向；摄像单元2，其具有比热轧钢板S的宽度大的摄像视场，拍摄投影在热轧钢板S的表面上的交错状图案P来获取图案图像；以及图像分析装置3，其分析由摄像单元2获取到的图案图像。

如图6所示，用于设置本实施方式的平坦度测量装置100的精轧机列出侧的设置空间为，在热轧钢板S的长边方向上只有2m且在铅垂方向上只有2.5m，因此为了在热轧钢板S的长边方向上确保至少1m的测量范围(摄像视场)，必须将摄像单元2配置在能够接收来自投影仪1的投影光的正反射光(交错状图案P的正反射光)的位置处。在本实施方式中，使用投影仪1来对热轧钢板S从斜上方以角度15°(铅垂方向与交错状图案P的投影方向形成的角度)来投影交错状图案P，使用摄像单元2对热轧钢板S从斜上方以角度15°(铅垂方向与摄像方向形成的角度)拍摄该投影的交错状图案P。

图7是表示上述配置条件下的p_m/p_S与热轧钢板S的表面的倾斜角度θ的关系的曲线。这里，如上述那样，p_m是针对热轧钢板S所获取的图案图像中的交错状图案P的亮部的纵方向间距，p_S是针对水平设置且具有平坦的表面形状的基准构件所获取的图案图像中的交错状图案的亮部的纵方向间距，θ是水平方向与热轧钢板S的表面形成的倾斜角度。热轧钢板S表面的倾斜角度θ的测量范围由所要求的平坦度(陡度)测量范围与测量时能够产生的热轧钢板S表面整体的倾斜角度的范围之和来决定。在本实施方式中，所要求的陡度的测量范围为－5%~+5%(如果换算成热轧钢板S的表面的倾斜角度则相当于－9°~+9°)，除此之外考虑与热轧钢板S的摆动相伴随的热轧钢板S表面整体的倾斜角度的变动量，而将热轧钢板S表面的倾斜角度θ的测量范围设为－15°~+15°。根据图7，当热轧钢板S表面的倾斜角度在－15°~+15°的范围内变化时，p_m/p_S在0.85~1.15的范围内变动。

<2．投影仪的结构>

在本实施方式中，使用输出2.5kW的金属卤化物灯作为构成投影仪1的光源。从该灯放出的光经过配置在灯前面的滑片以及成像透镜，而以约20倍的成像倍数投影在热轧钢板S表面上。从投影仪1到热轧钢板S表面的距离为约2m，投影出的交错状图案的尺寸在纵方向上为1400mm、在横方向上为1800mm。在上述滑片中，通过在石英玻璃基板上蒸镀Cr来形成交错状图案。蒸镀了Cr的部分成为交错状图案的暗部，没有蒸镀的部分成为交错状图案的亮部。

图8是在构成投影仪的滑片上形成的交错状图案的一个例子的图。图8的(a)表示整体图，图8的(b)表示部分放大的图。如图8所示，在滑片中，亮部M在纵方向以及横方向上分别以2mm间距配置为交错状。如上述那样，成像倍数为约20倍，因此在热轧钢板S表面上投影出亮部M在纵方向以及横方向上分别以40mm间距(即，纵方向的设定间距P_L=40mm、横方向的设定间距P_W=40mm)配置为交错状的交错状图案P。

此外，作为交错状图案不限于图8所示的方式，例如还能够设为如图9所示那样不改变亮部M的间距而一个亮部M分割为两个要素MA、MB的方式的交错状图案。另外，还能够通过部分地变更亮部M的大小等的研究，来抑制投影仪1的照度不均匀的影响。在本实施方式中，热轧钢板S表面附近的照度为，在投影仪1的光轴附近为约6000Lx，在热轧钢板M的边缘附近为约3000Lx。因为要设置在粉尘、雾状水滴大量飞散的现场，所以在本实施方式中，将投影仪1整体收纳在不锈钢制的防尘盒内。另外，为了使粉尘、雾状水滴不会从投影交错状图案的开口部侵入防尘盒内，而设为使用大型的鼓风机来向防尘盒内提供空气并从上述开口部向外部喷出空气的结构。

<3．摄像单元的结构>

在本实施方式中，作为摄像单元2而使用了具有SVGA大小的感光元件(在横方向上有788个感光元件、在纵方向上有580像素的感光元件)并以逐行扫描方式输出每秒40张的图像信号的二维CCD照相机。该CCD照相机能够根据来自外部的同步信号而多台同步进行拍摄。在本实施方式中，作为摄像单元2而使用了两台上述CCD照相机21、22。并排设置CCD照相机21、22使得各自的摄像视场具有相互重复的部分，通过对各个透镜光圈以及增益进行调整，来将灵敏度设定为1：4(以下适当地将灵敏度低的CCD照相机称作低灵敏度摄像单元21，将灵敏度高的C CD照相机称作高灵敏度摄像单元22)。

在本实施方式中，为了能够对以最大1500mpm这样的高速进行轧制并卷取的热轧钢板S的表面形状进行无模糊的测量，而将摄像单元2的曝光时间设定为2.5msec。另外，为了在测量950℃的热轧钢板S时也能够不受来自热轧钢板S表面的辐射光的影响而清晰地拍摄交错状图案，在本实施方式的摄像单元2的透镜的前方具备有仅让蓝绿色光透过的带通滤光器。为了不污染透镜，本实施方式的摄像单元2与投影仪1相同地也收纳在不锈钢制的防尘盒内并利用压缩空气进行空气净化。为了使本实施方式的摄像单元2在热轧钢板S的宽边方向上具有约1800mm的摄像视场，由摄像单元2获取的图案图像的横方向的分辨率为约2.3mm/像素。

<4．图像分析装置的结构>

本实施方式的图像分析装置3构成为，在通用的个人计算机(CPU：时钟频率2.4GHz的Core2Duo处理器、OS：Windows(注册商标))中安装了用于执行如后述那样的处理的程序(以下称作平坦度分析程序)。图像分析装置3构成为，通过内置的多通道图像读取端口将从低灵敏度摄像单元21以及高灵敏度摄像单元22输出的图像信号以256灰度(8位)同时地读取到存储器内。读取到图像分析装置3的存储器内的图像数据(图案图像)通过平坦度分析程序来进行分析，作为分析结果的平坦度测量值输出在图像分析装置3的监视器画面以及上位的控制装置(控制精轧机等的控制装置)。

<5．平坦度分析程序的处理内容>

图像分析装置3以图10所示的过程，通过安装的平坦度分析程序来对由摄像单元2拍摄像而获取的图案图像进行处理。以下依次说明各处理。

<5-1．热轧钢板的边缘检测以及形状测量线的设定处理(图10的S1)>

图11是用于说明热轧钢板的边缘检测方法以及形状测量线的决定方法的说明图。在检测热轧钢板S的边缘时首先在通过高灵敏度摄像单元22获取的图案图像内的规定的位置(交错状图案P的纵方向上不同的两个位置)处设定延伸在交错状图案P的横方向的边缘检测线LE1、LE2。

接着，沿着边缘检测线LE1，对经过边缘检测线LE1上的像素而沿着交错状图案P的纵方向延伸且长度(在本实施方式中为100mm)为亮部的纵方向设定间距(在本实施方式中纵方向设定间距P_L=40mm)的两倍以上的直线上的像素浓度的标准偏差依次进行计算。并且，根据计算出的像素浓度标准偏差的大小，来检测在边缘检测线LE1上与热轧钢板S的边缘相当的像素E11、E12。具体地说，例如可沿着边缘检测线LE1将沿着边缘检测线LE1的像素浓度标准偏差的分布进行微分，并将微分强度成为最大的像素E11以及成为最小的像素E12分别检测为与热轧钢板S的边缘相当的像素。关于边缘检测线LE2也相同，根据沿着边缘检测线LE2依次计算出的像素浓度标准偏差的大小，来检测在边缘检测线LE2上与热轧钢板S的边缘相当的像素E21、E22。通过以上的处理，经过像素E11以及E21的直线以及经过像素E12以及像素E22的直线被分别检测为钢板S的估计边缘LL、LR。

此外，根据检测出的像素E11和像素E12的坐标、以及图案图像的横方向分辨率(在本实施方式中约2.3mm/像素)，能够计算边缘检测线LE1上的热轧钢板S的宽度。相同地，根据检测出的像素E21和像素E22的坐标、以及图案图像的横方向分辨率，能够计算边缘检测线LE2上的热轧钢板S的宽度。在这些边缘检测线LE1上的热轧钢板S的宽度与边缘检测线LE2上的热轧钢板S的宽度之差较大(例如为10mm以上)的情况下，能够判断为无法正确地检测热轧钢板S的边缘。另外，能够根据检测出的像素E11以及像素E12的坐标来计算边缘检测线LE1上的热轧钢板S的中央部的坐标。相同地，能够根据检测出的像素E21以及像素E22的坐标来计算边缘检测线LE2上的热轧钢板S的中央部的坐标。并且，根据边缘检测线LE1上的热轧钢板S的中央部的坐标与边缘检测线LE2上的热轧钢板S的中央部的坐标之差、以及图案图像的横方向分辨率，能够计算热轧钢板S的蜿蜒运动量。在该蜿蜒运动量比预先确定的阈值大的情况下，能够判断为无法正确地检测热轧钢板S的边缘。

以如以上那样检测出的边缘相当像素E11~E22为基准(以经过像素E11以及E21的左侧推定边缘LL、以及经过像素E12以及像素E22的右侧推定边缘LR为基准)来决定形状测量线，设定在通过高灵敏度摄像单元22获取的图案图像内。具体地说，在本实施方式中，设定热轧钢板S的左侧边缘附近(离左侧推定边缘LL有75mm的内侧)的形状测量线L11、离热轧钢板S的左侧边缘有与热轧钢板S的宽度的1/4相当的长度的内侧(离左侧推定边缘LL有与热轧钢板S的宽度的1/4相当的长度的内侧)的形状测量线L12、热轧钢板S的宽边方向中央部的形状测量线L13、离热轧钢板S的右侧边缘有与热轧钢板S的宽度的1/4相当的长度的内侧(离右侧推定边缘LR有与热轧钢板S的宽度的1/4相当的长度的内侧)的形状测量线L14、热轧钢板S的右侧边缘附近(离右侧推定边缘LR有75mm的内侧)的形状测量线L15的共五个位置的形状测量线。

此外，通过预先求出由高灵敏度摄像单元22获取的图案图像内的坐标、以及与其相应的由低灵敏度摄像单元21获取的图案图像内的坐标的位置关系，由此能够在与针对如上述那样通过高灵敏度摄像单元22所获取的图案图像而设定的形状测量线L11~L15相应的位置处，针对通过低灵敏度摄像单元21所获取的图案图像来设定形状测量线。

<5-2．沿着形状测量线的平均像素浓度分布的计算处理(图10的S2)>

在本处理中，针对由低亮度摄像单元21以及高亮度摄像单元22这两者分别获取的图案图像，将经过形状测量线L11~L15上的像素而在交错状图案的横方向上延伸且长度为亮部的横方向设定间距(在本实施方式中横方向设定间距P_W=40mm)的两倍以上的直线上的像素浓度进行平均化，来计算平均像素浓度。如上述那样，在本实施方式中图案图像的横方向的分辨率为约2.3mm/像素，因此将像素浓度进行平均化的直线的长度只要是35像素以上即可。因此，在本实施方式中，将像素浓度进行平均化的直线的长度设为40像素，来计算沿着各形状测量线L11~L15的平均像素浓度的分布。另外，各形状测量线L11~L15上的x坐标(沿着图案图像中的交错状图案的纵方向的位置)用于以像素单位来计算50~561的范围的平均像素浓度分布(即，512个平均像素数据)。

<5-3．分开使用低灵敏度摄像单元以及高灵敏度摄像单元的判断处理(图10的S3)>

在本处理中，在沿着由高灵敏度摄像单元22获取的图案图像内设定的各形状测量线L11~L15的平均像素浓度分布中，对浓度饱和的像素数进行计数。具体地说，在本实施方式中，当浓度超过250时，认为浓度饱和，对该像素数(浓度饱和像素数)进行计数。其结果是，在浓度饱和像素数为预先设定的规定的阈值以上的情况下，使用沿着由低灵敏度摄像单元21获取的图案图像内设定的形状测量线的平均像素浓度分布(如后述那样使用该平均像素浓度分布来计算沿着形状测量线的热轧钢板S的表面形状)。另一方面，在浓度饱和像素数小于预先设定的阈值的情况下，使用沿着由高灵敏度摄像单元22获取的图案图像内设定的形状测量线的平均像素浓度分布。具体地说，例如在沿着由高灵敏度摄像单元22获取的图案图像内设定的形状测量线L11的平均像素浓度分布中，在浓度饱和像素数为阈值以上的情况下，使用沿着由低灵敏度摄像单元21获取的图案图像内设定的形状测量线L11的平均像素浓度分布。另外，例如在沿着由高灵敏度摄像单元22获取的图案图像内设定的形状测量线L13的平均像素浓度分布中，在浓度饱和像素数小于阈值的情况下，使用沿着由低灵敏度摄像单元21获取的图案图像内设定的形状测量线L13的平均像素浓度分布。

<5-4．沿着形状测量线的热轧钢板表面的倾斜角度分布以及表面形状的计算处理(图10的S4)>

在本处理中，根据针对作为测量平坦度的对象的热轧钢板S而沿着如上述那样计算出的形状测量线L11~L15的平均像素浓度分布，来计算沿着形状测量线L11~L15的交错状图案P的亮部的纵方向间距的分布p_m(x)。

另一方面，对水平设置且具有平坦的表面形状的基准构件也实施与上述相同的各处理，来计算针对基准构件所获取的图案图像中沿着形状测量线L11~L15的平均像素浓度分布。并且，根据沿着这些形状测量线L11~L15的平均像素浓度分布，来预先计算沿着形状测量线L11~L15的交错状图案的亮部的纵方向间距的分布p_S(x)。

作为根据平均像素浓度分布来计算亮部的纵方向间距的分布p_m(x)、p_S(x)的方法而考虑各种的方法，但是在本实施方式中应用了以下说明的相位分析法。

以下说明应用于上述的平均像素浓度分布的相位分析法。

将针对作为测量平坦度的对象的热轧钢板S所获得的平均像素浓度分布设为f(x)。当通过对该f(x)应用傅立叶变换法等的频率分析法来从f(x)中只抽取与假定的交错状图案的亮部的纵方向间距的变动宽度(例如－5%~+5%)相当的空间频率成分时，获得由以下的式(9)来表示的分布f_S(x)。在该f_S(x)中，只包含投影的交错状图案的亮部的纵方向间距的分布来作为周期性，因此通过分析相位成分能够求出纵方向间距的分布。

[数式7]

f_S(x)＝A(x)sinφ(x)                    (9)

在相位成分的分析中，例如能够使用希尔伯特变换。希尔伯特变换是向如下波形的变换：相对于原来的波形使相位偏移π/2(90°)而振幅相同的波形。在用于进行希尔伯特变换的计算方法中利用了如下情况：将对f_S(x)进行离散傅立叶变换而获得的F_S(k)的负的频率部的系数替换为0，离散傅立叶逆变换的结果变成f_S(X)+if_H(x)。所获得的f_H(x)相对于f_S(x)偏移π/2的相位，因此由以下的式(10)来表示。

[数式8]

$f_H\left(x\right)=A\left(x\right)\sin \{\mathrm{\&phi;}\left(x\right)-\frac{\mathrm{\&pi;}}{2}\}-A\left(x\right)\cos \mathrm{\&phi;}\left(x\right)---\left(10\right)$

因此，计算出f_S(x)/f_H(x)的反正切(反正切函数)的结果如以下的式(11)所示那样变得与作为相位成分的－相等。

[数式9]

${\tan }^{-1}\left\{\frac{f_S\left(x\right)}{f_H\left(x\right)}\right\}=-{\tan }^{-1}\left\{\frac{A\left(x\right)\sin \mathrm{\&phi;}\left(x\right)}{A\left(x\right)\cos \mathrm{\&phi;}\left(x\right)}\right\}=-\mathrm{\&phi;}\left(x\right)---\left(11\right)$

由于所获得的循环(按照每π折返)，进行在每个重叠点加减π(展开处理)来设为连续的波形。另外，如以下的式(12)所示那样，通过计算f_S(x)与f_H(x)的平方和平方根能够求出f_S(x)的振幅A(x)。

[数式10]

$\sqrt{{\left\{f_S\left(x\right)\right\}}^2+{\left\{f_H\left(x\right)\right\}}^2}=\sqrt{{\left\{A\left(x\right)\sin \left(\mathrm{\&phi;}\left(x\right)\right)\right\}}^2+{\left\{A\left(x\right)\cos \left(\mathrm{\&phi;}\left(x\right)\right)\right\}}^2}=A\left(x\right)---\left(12\right)$

这里，由于相位成分的微分即与在空间频率分布中乘以2π的值相等，因此交错状图案的亮部的纵方向间距p_m(x)能够由以下的式(13)来求出。

[数式11]

$p_m\left(x\right)=2\mathrm{\&pi;}{\left(\frac{\mathrm{d\&phi;}\left(x\right)}{\mathrm{dx}}\right)}^{-1}---\left(13\right)$

通过针对水平设置且具有平坦的表面形状的基准构件所获得的平均像素浓度分布也进行与上述相同的分析，能够求出交错状图案的亮部的纵方向间距p_S(x)。

接着，在本处理中根据如上述那样计算出的交错状图案的亮部的纵方向间距的分布p_m(x)、p_S(x)和下述的式(1)，来计算沿着形状测量线L11~L15的热轧钢板S的表面的倾斜角度的分布θ(x)。

[数式12]

$\mathrm{\&theta;}\left(x\right)={\tan }^{-1}\left\{\frac{(p_m\left(x\right)/p_S\left(x\right))-1}{\tan \mathrm{\&alpha;}+(p_m\left(x\right)/p_S\left(x\right))\tan \mathrm{\&beta;}}\right\}---\left(1\right)$

在上述的式(1)中，x是沿着图案图像中的交错状图案的纵方向的位置(沿着板材的长边方向的位置)，θ(x)是水平方向与板材的表面形成的倾斜角度的分布，α是铅垂方向与摄像单元的摄像方向形成的角度(在本实施方式中为15°)，β是铅垂方向与交错状图案的投影方向形成的角度(在本实施方式中为15°)。

最后在本处理中，通过将如上述那样计算出的沿着各形状测量线L11~L15的热轧钢板S的表面的倾斜角度沿着各形状测量线L11~L15进行积分，来计算沿着各形状测量线L11~L15的热轧钢板S的表面形状。

此外，例如能够通过判断由沿着各形状测量线L11~L15的平均像素浓度分布的振幅是否变得过小，来判断是否能够正常地计算出沿着各形状测量线L11~L15的热轧钢板S的表面形状。具体地说，能够如下进行判断：对将通过将平均像素浓度分布f(x)如上述那样进行相位分析而由式(12)计算出的振幅A(x)内的成为小于预先设定的阈值的振幅的像素数进行计数，如果该像素数比预先确定的个数少则判断为无法正常地计算热轧钢板S的表面形状，如果该像素数为预先确定的个数以上则判断为能够正常地计算热轧钢板S的表面形状。

<5-5．平坦度(陡度)的运算处理(图10的S5)>

在本处理中，根据如上述那样计算出的沿着各形状测量线L11~L15的热轧钢板S的表面形状来运算陡度。在该陡度的运算时，首先根据沿着各形状测量线L11~L15的固定的对象区间中的表面长度和其间的直线距离，来计算各形状测量线L11~L15中的延伸率。并且，计算热轧钢板S的宽边方向中央部的形状测量线L13的延伸率ε_CENT与其它的形状测量线L11、L12、L14、L15的延伸率ε_EDGE之差即延伸率差Δε(参照上述的式(2))。并且，根据该延伸率差Δε和上述的式(3)来计算陡度λ。

以下参照图12具体地说明根据沿着左侧边缘附近的形状测量线L11以及幅方向中央部的形状测量线L13的表面形状来求出陡度的情况。

图12是用于说明运算陡度的方法的说明图。根据沿着形状测量线L11的热轧钢板S的表面形状S11的对象区间中的表面长度和其间的直线距离，利用图中的计算式，来计算形状测量线L11的延伸率ε_EDGE。相同地，根据沿着形状测量线L13的热轧钢板S的表面形状S13的对象区间中的表面长度和其间的直线距离，利用图中的计算式，来计算形状测量线L13的延伸率ε_CENT。在图12所示的例子中，为了抑制微小的测量噪声的影响，将对象区间以点P0~P12分割为12个区间并进行折线近似，由此计算表面形状S11以及S13的表面长度。并且，计算形状测量线L13的延伸率ε_CENT与形状测量线L11的延伸率ε_EDGE之差即延伸率差Δε，根据该延伸率差Δε和式(3)来计算陡度λ。

<5-6．测量结果的有效性判断处理(图10的S6)>

在本处理中，如上述那样，依次测量关于热轧钢板S的长边方向上不同的多个部位的平坦度(陡度)，判断预先设定的最近N(N为2以上的整数)次的平坦度测量值是否为测量成功。在本实施方式中，由是否能够正常地检测热轧钢板S的边缘、以及是否能够正常地计算沿着形状测量线的热轧钢板S的表面形状这两者，来判断是否测量成功。即，例如在能够正常地检测热轧钢板S的边缘而且还能够正常地计算沿着形状测量线的热轧钢板S的表面形状的情况下，判断为是测量成功的平坦度测量值。由如上述那样边缘检测线LE1上的热轧钢板S的宽度与边缘检测线LE2上的热轧钢板S的宽度之差是否大、以及热轧钢板S的蜿蜒量是否比预先确定的阈值大，来判断是否能够正常地检测热轧钢板S的边缘。另外，如上述那样对由式(12)计算出的振幅A(x)内成为小于预先设定的阈值的振幅的像素数进行计数，如果该像素数比预先确定的个数少则判断为无法正常地计算热轧钢板S的表面形状，如果该像素数为预先确定的个数以上则判断为能够正常地计算热轧钢板S的表面形状，由此判断是否能够正常地计算沿着形状测量线的热轧钢板S的表面形状。

接着，在本处理中，在判断为最近N次的平坦度测量值内测量成功的次数为预先设定的阈值M以上的情况下，将表示测量成功的信号(表示测量结果为有效的信号)输出向控制精轧机等的控制装置，并且将上述最近N次的平坦度测量值内的测量成功的平坦度测量值的平均值作为平坦度测量结果而输出到上述控制装置。另一方面，在判断为测量成功的次数小于上述阈值M的情况下，将表示测量失败的信号(表示测量结果为无效的信号)输出到上述控制装置。

在本实施方式中设定为N=10。根据本实施方式的图像分析装置3，每1秒能够处理20张的图案图像，因此N=10与0.5秒相当。这是在将平坦度测量值向精轧机等的反馈控制中所使用的充分的测量响应速度。另外，在本实施方式中设定为阈值M=5。为了运算正确的陡度，认为需要热轧钢板S的宽度(最大1.65m)的约3倍以上的长度5m的测量值。因此，为了使将本实施方式中的热轧钢板S的长边方向的摄像视场1m的范围至少正常地测量5次的结果输出到上述控制装置，而设定为阈值M=5。

此外，在本实施方式中，以在热轧钢板生产线的精轧机列的出口侧测量平坦度的情况举为例子进行了说明，但是本发明不限于此，还能够应用于在精轧机间、冷却带的出口侧测量平坦度的情况中。以下说明应用了本实施方式所涉及的平坦度测量方法的情况的效果。

<关于像素浓度分布>

图13是表示作为投影在热轧钢板S表面上的明暗图案而使用了以往的线状图案的情况下的图案图像例和针对该图案图像的沿着热轧钢板S的宽边方向中央部的形状测量线L13以及右侧边缘附近的形状测量线L15的像素浓度分布的图。另外，图14是表示作为投影在热轧钢板S表面上的明暗图案而使用了本实施方式的交错状图案的情况下的图案图像例和针对该图案图像的沿着热轧钢板S的宽边方向中央部的形状测量线L13以及右侧边缘附近的形状测量线L15的平均像素浓度分布的图。

此外，拍摄以往的线状图案时的摄像单元的曝光时间设定为1.5msec，与之相对拍摄本实施方式的交错状图案时的曝光时间延长设定为的2.5msec，以使得即使像素浓度饱和也难以破坏交错状图案。作为测量对象的热轧钢板S在任意情况下都是相同的材质、相同的尺寸，在产生平坦度不佳的前端附近也是。

如从图13、图14可知那样，作为明暗图案不论使用线状图案(图13)以及交错状图案(图14)中的哪一个，当从热轧钢板S的中央部远离时正反射光的影响变小，因此关于沿着边缘附近的形状测量线L15的像素浓度分布(图14的情况下为平均像素浓度分布)，通过使用由高灵敏度摄像单元获取的图案图像能够在图案图像的纵方向全域中观察周期性的波形。

另一方面，在热轧钢板S的中央部，在投影以往的线状图案的情况下，对应于接收正反射光的位置的像素区域与除此之外的像素区域的像素浓度之差大。因此，如图13所示那样，关于沿着热轧钢板S的宽边方向中央部的形状测量线L13的像素浓度分布，不论是由高灵敏度摄像单元和低灵敏度摄像单元中的哪一个所获取的图案图像，也无法在图案图像的纵方向全域中观察周期性的波形。另一方面，在投影本实施方式的交错状图案的情况下，如图14所示那样，即使像素浓度饱和也难以破坏交错状图案，通过将像素浓度沿宽边方向进行平均化，来使对应于接收正反射光的位置的像素区域与除此之外的像素区域的像素浓度之差变小。因此，关于由低灵敏度摄像单元获取的图案图像，沿着热轧钢板S的宽边方向中央部的形状测量线L13的平均像素浓度分布能够在图案图像的纵方向的几乎全域中观察周期性的波形。

<陡度等测量图>

图15表示在作为投影在热轧钢板S表面上的明暗图案而使用了以往的线状图案的情况下钢板一圈量全长的陡度等的测量例。图16表示在作为投影在热轧钢板S表面上的明暗图案而使用了本实施方式的交错状图案的情况下钢板一圈量全长的陡度等的测量例。图15的(a)以及图16的(a)表示对两边缘附近的形状测量线L11、L15所测量的陡度的测量值，图15的(b)以及图16的(b)表示最近10次的平坦度测量值中的测量成功的次数，图15的(c)以及图16的(c)表示是否能够检测热轧钢板S的边缘，图15的(d)以及图16的(d)表示能够正常地测量表面形状的形状测量线的根数。作为测量对象的热轧钢板S在任意情况下都是相同的材质、相同的尺寸，在产生平坦度不佳的前端附近也是。

如图15所示，在作为明暗图案而使用了线状图案的情况下，在热轧钢板S的全长中正常地进行边缘检测(图15的(c))，但是表面形状的测量不能针对五个形状测量线的全部正常地进行测量，对几个形状测量线产生了失败的情况。因此，产生最近10次的平坦度测量值中测量成功的次数变得小于五次的情况，因而成为无法信赖的测量值，因此不能输出到控制装置。特别是，不能在本来需要控制平坦度的热轧钢板S前端的无张力状态下进行测量。另一方面，如图16所示可知：在作为明暗图案而使用了交错状图案的情况下，在几乎热轧钢板S的一圈量全长中能够进行边缘检测或者表面形状的测量，与以往相比得到改善。

<有效性判断的效果>

图17表示针对表面反射率低的材质的热轧钢板S使用本实施方式的交错状图案作为投影在热轧钢板S的表面上的明暗图案的情况下钢板一圈全长量的陡度等的测量例。图17的(a)表示对附近的形状测量线L11、L15所测量的陡度的测量值，图17的(b)表示最近10次的平坦度测量值中测量成功的次数，图17的(c)表示是否能够检测热轧钢板S的边缘，图17的(d)表示能够正常地测量表面形状的形状测量线的根数。

如图17所示，在该例子中产生一些无法进行边缘检测的情况(图17的(c))，但是如果最近10次的平坦度测量值中测量成功的次数为五次以上，则将最近10次的平坦度测量值内测量成功的平坦度测量值的平均值作为有效的平坦度测量结果来输出到控制装置，因此在热轧钢板S的一圈量全长中无中断地输出平坦度测量结果(图17的(b))。此外，有时与无法进行边缘检测无关地能够对五个形状测量线的全部正常地测量表面形状(在图17(c)以及(d)中被虚线包围的位置)。这是因为：在错误地检测为不是热轧钢板S的正边缘而是其内侧的点为边缘的情况下在其内侧投影出交错状图案，因此作为表面形状能够正常地进行测量。根据该结果可知：平坦度测量值是否为测量成功的判断不是由是否能够正常地检测板材的边缘、以及是否能够正常地检测板材的表面形状中的任一个来判断，而是由这两者来判断。

<测量稳定性>

表1中表示对于相同钢种的热轧钢板S比较了使用以往的线状图案的情况和使用本实施方式的交错状图案的情况下的测量稳定性的结果的一个例子。热轧钢板S表面的状况根据钢种而不同，因此对与在使用了以往的线状图案的情况下表面形状测量成功率低的钢种相同的钢种比较了测量稳定性。表1中的边缘检测成功率、表面形状测量成功率、有效判断率分别表示对热轧钢板S的每圈利用以下的式(14)~(16)求出的值的平均值。边缘检测以及表面形状测量的方法如前所述。

边缘检测成功率=(边缘检测成功次数/一圈全长的处理图像数)×100…(14)

表面形状测量成功率=(表面形状测量成功次数/一圈全长的处理图像数)×100…(15)

有效判断率=(表面形状测量和边缘检测同时成功的次数/一圈全长的处理图像数)×100…(16)

[表1]

可知关于边缘检测，在任何情况下都表示出99%以上的成功率，在使用了线状图案以及交错状图案中的任一个的情况下基本没有差异。换句话说，可以说作为投影图案而使用交错状图案也不产生边缘检测能的下降。另外，关于表面形状的测量，在使用了以往的线状图案的情况下为83.8%的成功率，但是通过使用交错状图案来大幅改善为97.9%。与之相伴随，有效判断率也从94.2%改善为98.6%。

如以上说明那样，当考虑使用以往的线状图案的情况下测量不佳大多产生在原来应该进行控制的平坦度不佳部时，能够期待如本实施方式那样使用交错状图案的平坦度测量值对控制的应用效果大。并且，根据测量结果的有效性判断来启动/停止控制，由此能够防止测量异常值导致的控制错误，能够实现稳定的控制。

Claims (6)

1.一种板材的平坦度测量方法，对在长边方向上行进的板材的表面投影由亮部以及暗部构成的明暗图案，通过由具有比上述板材的宽度大的摄像视场的摄像单元拍摄上述明暗图案来获取图案图像，通过分析获取到的该图案图像来测量上述板材的平坦度，该方法的特征在于，包括：

第一步骤，使用交错状图案作为投影在上述板材的表面上的明暗图案，该交错状图案是将亮部在纵方向以及横方向上分别以规定的设定间距配置为交错状且上述亮部的纵方向的长度小于上述亮部的纵方向设定间距的图案，以该交错状图案的纵方向沿着上述板材的长边方向且该交错状图案的横方向沿着上述板材的宽边方向的方式，将该交错状图案投影在上述板材的表面上；

第二步骤，在能够接收上述交错状图案在上述板材的表面上的正反射光的位置处配置上述摄像单元，通过由该摄像单元拍摄上述交错状图案来获取图案图像；

第三步骤，在获取到的上述图案图像内的规定的位置处设定沿着上述交错状图案的纵方向延伸的形状测量线；

第四步骤，将直线上的像素浓度进行平均化来计算平均像素浓度，该直线经过上述形状测量线上的像素而在上述交错状图案的横方向上延伸且长度为上述亮部的横方向设定间距两倍以上；

第五步骤，计算沿着上述形状测量线的平均像素浓度分布；

第六步骤，根据计算出的上述平均像素浓度分布来计算沿着上述形状测量线的上述板材的表面形状，根据计算出的该表面形状来计算上述板材的平坦度；以及

通过对基准构件执行上述第一步骤至上述第五步骤，来计算针对上述基准构件所获取的上述图案图像中沿着上述形状测量线的平均像素浓度分布，根据该平均像素浓度分布来预先计算针对上述基准构件所获取的上述图案图像中沿着上述形状测量线的上述交错状图案的亮部的纵方向间距的分布pS(x)，其中，该基准构件与作为测量平坦度的对象的板材的行进方向平行地设置且具有平坦的表面形状，

其中，上述第六步骤包括如下步骤：

根据针对上述板材所计算出的上述平均像素浓度分布来计算针对上述板材所获取的上述图案图像中沿着上述形状测量线的上述交错状图案的亮部的纵方向间距的分布p_m(x)；以及

根据下述的式(1)来计算沿着上述形状测量线的上述板材的表面的倾斜角度的分布θ(x)，根据该板材的表面的倾斜角度的分布θ(x)来计算上述板材的表面形状，

$\mathrm{\&theta;}\left(x\right)={\tan }^{-1}\left\{\frac{(p_m\left(x\right)/\mathrm{ps}\left(x\right))-1}{\tan \mathrm{\&alpha;}+(p_m\left(x\right)/\mathrm{ps}\left(x\right))\tan \mathrm{\&beta;}}\right\}---\left(1\right)$

在上述的式(1)中，x是图案图像中沿着交错状图案的纵方向的位置即沿着板材的长边方向的位置，θ(x)是水平方向与板材的表面形成的倾斜角度的分布，α是铅垂方向与摄像单元的摄像方向形成的角度，β是铅垂方向与交错状图案的投影方向形成的角度。

2.根据权利要求1所述的板材的平坦度测量方法，其特征在于，

上述第三步骤包括如下步骤：

在获取到的上述图案图像内的规定的位置处设定沿着上述交错状图案的横方向延伸的边缘检测线；

沿着上述边缘检测线，对直线上的像素浓度的标准偏差依次进行计算，该直线经过上述边缘检测线上的像素而沿着上述交错状图案的纵方向延伸且长度为上述亮部的纵方向设定间距两倍以上；

根据计算出的上述像素浓度的标准偏差的大小来检测在上述边缘检测线上的与上述板材的边缘相当的像素；以及

将检测出的与上述板材的边缘相当的像素作为基准来设定上述形状测量线。

3.根据权利要求1所述的板材的平坦度测量方法，其特征在于，

作为上述摄像单元，使用高灵敏度摄像单元以及灵敏度比该高灵敏度摄像单元低的低灵敏度摄像单元，

在上述第二步骤中，并排设置上述高灵敏度摄像单元和上述低灵敏度摄像单元，使得各自的摄像视场之间具有相互重复的部分，

在上述第三步骤中，在由上述高灵敏度摄像单元和上述低灵敏度摄像单元分别获取的各图案图像内的对应的位置处设定上述形状测量线，

上述第六步骤包括如下步骤：

在沿着由上述高灵敏度摄像单元所获取的图案图像内设定的上述形状测量线的上述平均像素浓度分布中，对平均像素浓度饱和的像素数进行计数；以及

在上述平均像素浓度饱和的像素数为预先设定的规定的阈值以上的情况下，根据沿着由上述低灵敏度摄像单元所获取的图案图像内设定的上述形状测量线的上述平均像素浓度分布，来计算沿着上述形状测量线的上述板材的表面形状，在上述平均像素浓度饱和的像素数小于预先设定的规定的阈值的情况下，根据沿着由上述高灵敏度摄像单元所获取的图案图像内设定的上述形状测量线的上述平均像素浓度分布，来计算沿着上述形状测量线的上述板材的表面形状。

4.根据权利要求1所述的板材的平坦度测量方法，其特征在于，还包括：

第七步骤，通过对在长边方向上行进的板材反复执行上述第一步骤至上述第六步骤，来依次测量上述板材的长边方向上不同的多个部位的平坦度；

第八步骤，判断预先设定的最近N次的平坦度的测量值是否分别测量成功，其中，N为2以上的整数；以及

第九步骤，在上述最近N次的平坦度的测量值中判断为测量成功的次数为预先设定的阈值以上的情况下，输出表示测量成功的信号，并且将上述最近N次的平坦度的测量值中测量成功的平坦度的测量值的平均值作为平坦度测量结果而输出，在判断为测量成功的次数小于上述阈值的情况下输出表示测量失败的信号。

5.根据权利要求4所述的板材的平坦度测量方法，其特征在于，

上述第八步骤包括如下步骤：

在为了获得上述最近N次的平坦度的测量值而使用的各上述图案图像内，在上述交错状图案的纵方向上不同的位置处，设定两个在上述交错状图案的横方向上延伸的边缘检测线；

检测在各上述边缘检测线上与上述板材的边缘相当的像素；以及

根据检测出的与上述板材的边缘相当的像素的坐标以及通过上述第五步骤计算出的沿着上述形状测量线的上述平均像素浓度分布的振幅，来判断上述最近N次的平坦度的测量值是否分别测量成功。

6.一种钢板的制造方法，将由粗轧机进行粗轧制得的钢片由精轧机列进行轧制之后由冷却带进行冷却来制造钢板，该方法的特征在于，

通过权利要求1至5中的任一项所述的板材的平坦度测量方法来测量钢板的平坦度，并根据测量钢板的平坦度的结果，来控制精轧机的轧制条件或者冷却带中的冷却条件。