JP2000035321A - Inspection device for surface of metal zone - Google Patents

Inspection device for surface of metal zone

Info

Publication number
JP2000035321A
JP2000035321A JP10203802A JP20380298A JP2000035321A JP 2000035321 A JP2000035321 A JP 2000035321A JP 10203802 A JP10203802 A JP 10203802A JP 20380298 A JP20380298 A JP 20380298A JP 2000035321 A JP2000035321 A JP 2000035321A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
flaw
flaws
determining
rating
weight value
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Withdrawn
Application number
JP10203802A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Kenichiro Shioya
賢一郎 塩屋
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Nippon Steel Nisshin Co Ltd
Original Assignee
Nisshin Steel Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Nisshin Steel Co Ltd filed Critical Nisshin Steel Co Ltd
Priority to JP10203802A priority Critical patent/JP2000035321A/en
Publication of JP2000035321A publication Critical patent/JP2000035321A/en
Withdrawn legal-status Critical Current

Links

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a surface inspection device capable of conducting grading of metal zone automatically and sufficiently exactly. SOLUTION: For a surface inspection device provided with an image sensor for obtaining the image of surface of metal zone, a multiralued data means and a data binarizing means for obtaining multiralued data and binary data by using the detected signal of the image sensor, the degree of a flaw is judged by the first judging means 41 based on the multiralued data, the kind of the flaw is judged by the second judging means 42 based on the binary data and a flaw kind and degree judgment means 43 judges the kind and degree of the flaw from these judged results. With a representing flaw determining means 48, the maximum flaw of weighted value is selected as a representing flaw, total sum of weighted value of all flaw in a flaw evaluation range is obtained with a weighted value operation means 49 and a grading judgment means 50 grades from a grading judgment table 46 based on the kind of the representing flaw and the total sum of weighted value.

Description

【発明の詳細な説明】DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【0001】[0001]

【発明の属する技術分野】本発明は、光輝焼鈍などの連
続処理ラインを通板するステンレス鋼帯などの金属帯の
表面疵を自動的に検査し、等級格付けの決定を行う金属
帯の表面検査装置に関する。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a surface inspection of a metal strip, such as a stainless steel strip, which passes through a continuous processing line such as bright annealing, for automatically inspecting a surface flaw of the metal strip, and determining a grade. Related to the device.

【0002】[0002]

【従来の技術】たとえばステンレス鋼等を含む金属帯の
製造ラインでは、金属鋼帯を、圧延、焼鈍、酸洗等の各
工程を経て製造している。圧延後に金属帯の変形した結
晶粒を再結晶させ軟化するために焼鈍炉で加熱し、その
焼鈍によって付着したスケール等を除去するために酸洗
工程で脱スケールを行い、さらに水洗し乾燥させて、コ
イルとして巻き込み、さらに幾多の工程を経由して、最
終製品を得ているが、これらの各工程の段階で、その金
属帯の表裏面の状態を目視によって検査して、その表裏
面にどのような疵やスケール等の欠陥がどの程度(重中
軽度)存在するかによって、最終製品の単位長さ毎に等
級の格付けを行っている。
2. Description of the Related Art For example, in a production line for a metal strip containing stainless steel or the like, a metal steel strip is manufactured through various processes such as rolling, annealing, and pickling. After rolling, the deformed crystal grains of the metal band are heated in an annealing furnace to recrystallize and soften, and descaling is performed in an acid washing process to remove scales and the like adhered by the annealing, and further washed with water and dried. The final product is obtained by winding it as a coil and passing through a number of processes.At each stage of these processes, the state of the front and back surfaces of the metal band is visually inspected, and Grades are graded for each unit length of the final product according to the extent of such defects (heavy, medium, and light) such as flaws and scales.

【0003】このように、金属帯の表裏面の欠陥の検査
を、従来では、人間の目視によっていたため、人的コス
トがかかり、また検査結果がその検査者の体調等の影響
を受けることを避けることができない。また、この検査
場所は必ずしも良好な作業環境ではなく、できるだけ人
的配置を避けることも要請されている。
As described above, inspection of defects on the front and back surfaces of a metal strip is conventionally performed by human eyes, which requires human cost and that the inspection results are affected by the physical condition of the inspector. I can't avoid it. In addition, this inspection place is not always in a favorable working environment, and it is required to avoid personnel arrangement as much as possible.

【0004】そこで、本出願人は、金属帯の等級格付け
を自動的に行うことができる表面検査装置として特開平
9−89803号公報に開示されたものを提案した。こ
の表面検査装置は、金属帯の表面にレーザ光を走査する
走査手段と、レーザ光の金属帯表面からの正反射光およ
び乱反射光を受光する受光手段と、受光手段の受光検出
信号を利用して量子化画像の画素毎の多値データを得る
多値データ化手段と、受光手段の受光検出信号を利用し
て量子化画像の画素毎の2値データを得る2値データ化
手段と、得られた多値データに基づいて疵の程度を判定
する第1の判定手段と、得られた2値データに基づいて
疵の形態を判定する第2の判定手段と、第1および第2
の判定手段の判手結果に基づいて疵重みテーブルから各
疵についての疵重み値を決定する重み値決定手段とを含
んでいる。重み値決定手段によって決定された重み値
は、疵評価範囲内における疵形態の種類、たとえば線状
疵、点状疵および面状疵別に加算され、各形態の疵につ
いての重み値総和が演算手段によって求められる。演算
手段によって求められた各重み値総和は相互に対比さ
れ、疵種判定手段は、重み値総和が最も大きい形態の疵
を疵評価範囲内に存在する疵として判定し、格付判定手
段はかかる疵の種類と疵評価範囲内におけるすべての疵
の重み値総和に基づいて格付評価テーブルから疵評価範
囲についての等級格付けを決定する。
Accordingly, the present applicant has proposed a surface inspection apparatus disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. 9-89803, which can automatically perform a grade rating of a metal strip. This surface inspection apparatus uses scanning means for scanning the surface of the metal band with laser light, light receiving means for receiving regular reflection light and irregularly reflected light of the laser light from the metal band surface, and light receiving detection signals of the light receiving means. Means for obtaining multi-valued data for each pixel of the quantized image, and binary data generating means for obtaining binary data for each pixel of the quantized image using a light reception detection signal of the light receiving means. First determining means for determining the degree of the flaw based on the obtained multi-value data, second determining means for determining the form of the flaw based on the obtained binary data, first and second
And a weight value determining means for determining a flaw weight value for each flaw from the flaw weight table based on the judgment result of the determining means. The weight value determined by the weight value determining means is added for each type of flaw form within the flaw evaluation range, for example, for linear flaws, point flaws, and planar flaws, and the sum of the weight values for each form of flaw is calculated by the calculating means. Required by The sums of the weight values obtained by the calculating means are compared with each other, and the flaw type determining means determines the flaw having the largest weight value sum as a flaw existing in the flaw evaluation range. Then, a grade rating for the flaw evaluation range is determined from the rating evaluation table based on the sum of the weight values of all the flaws within the flaw evaluation range.

【0005】[0005]

【発明が解決しようとする課題】上述した表面検査装置
では、疵の形態と疵の重み値を利用して自動的に製品の
等級格付けを決定しているが、この公知の装置では、疵
評価範囲内の疵を線状疵、点状疵および面状疵に別け、
各形態の疵についての重み値総和に基づいて疵評価範囲
内の疵種を判定している。それゆえに、格付評価テーブ
ルに基づいて格付判定手段によって得られる等級格付け
は、疵の種類によっては充分正確ではなく、特に小さく
て程度の悪いものを含んでいる場合、作業者による評価
と表面検査装置による等級格付けとが一致しないことが
あった。
In the above-described surface inspection apparatus, the grade of the product is automatically determined by using the form of the flaw and the weight value of the flaw. The flaws within the range are divided into linear flaws, point flaws and planar flaws,
The flaw type within the flaw evaluation range is determined based on the sum of the weight values of the flaws of each mode. Therefore, the grading obtained by the grading judgment means based on the grading evaluation table is not sufficiently accurate depending on the kind of the flaw, and particularly when the grading includes a small and inferior one, the evaluation by the operator and the surface inspection device are required. Was not consistent with the rating.

【0006】本発明の目的は、金属帯の等級格付けを自
動的にかつ充分正確に行うことができるようにした金属
帯の表面検査装置を提供することである。
It is an object of the present invention to provide an apparatus for inspecting the surface of metal strips, which is capable of automatically and sufficiently accurately grading metal strips.

【0007】[0007]

【課題を解決するための手段】本発明は、長手方向に走
行する金属帯表面の画像を得るためのイメージセンサ
と、前記イメージセンサの検出信号を利用して疵評価範
囲に存在する疵に関する多値データを得る多値データ化
手段と、前記イメージセンサの検出信号を利用して疵評
価範囲に存在する疵に関する2値データを得る2値デー
タ化手段と、前記多値データ化手段によって得られた多
値データに基づいて疵評価範囲内に存在する各疵の程度
を判定する第1の判定手段と、前記2値データ化手段に
よって得られた2値データに基づいて疵評価範囲内に存
在する各疵の形態を判定する第2の判定手段と、前記第
1および第2の判定手段の判定結果に基づいて疵重みテ
ーブルから各疵についての疵重み値を決定する重み値決
定手段と、前記重み値決定手段により決定された重み値
から最大重み値のものを選定してその疵を代表疵として
決定する代表疵決定手段と、前記疵評価範囲内に存在す
る各疵の疵重み値を加算して総和を求める重み値演算手
段と、前記代表疵決定手段により決定された疵の形態お
よび前記重み値演算手段により演算された重み値総和に
基づいて格付判定テーブルから等級格付けを行う格付判
定手段とを具備することを特徴とする金属帯の表面検査
装置である。
SUMMARY OF THE INVENTION The present invention provides an image sensor for obtaining an image of the surface of a metal strip traveling in a longitudinal direction, and a method for detecting flaws present in a flaw evaluation range by using a detection signal of the image sensor. Multi-level data conversion means for obtaining value data, binary data conversion means for obtaining binary data on flaws present in the flaw evaluation range using the detection signal of the image sensor, and multi-level data conversion means obtained by the multi-level data conversion means First determining means for determining the degree of each of the flaws present in the flaw evaluation range based on the multi-valued data, and present in the flaw evaluation range based on the binary data obtained by the binary data converting means. Second determining means for determining the form of each flaw to be performed; weight value determining means for determining a flaw weight value for each flaw from a flaw weight table based on the determination results of the first and second determining means; The weight A representative flaw determining means for selecting a flaw having a maximum weight value from the weight values determined by the determining means and determining the flaw as a representative flaw, and adding a flaw weight value of each flaw existing in the flaw evaluation range. Weight value calculating means for obtaining the sum, and rating determining means for performing a grade rating from a rating determination table based on the form of the flaw determined by the representative flaw determining means and the weight value sum calculated by the weight value calculating means. It is a metal strip surface inspection apparatus characterized by comprising:

【0008】本発明に従えば、多値データ化手段はイメ
ージセンサの検出信号を利用して多値データを生成し、
2値データ化手段はイメージセンサの検出信号を利用し
て2値データを生成し、第1の判定手段は得られた多値
データに基づいて疵評価範囲内に存在する各疵の程度を
判定し、第2の判定手段は2値データに基づいて疵評価
範囲内に存在する各疵の形態を判定する。そして、重み
値決定手段は、第1および第2の判定手段の判定結果に
基づいて疵重みテーブルから各疵についての疵重み値を
決定し、代表疵決定手段は最大疵重み値の疵を代表疵と
して決定する。このように、各疵について疵重み値を比
較してその最大のものを代表疵として決定されるので、
この代表疵は疵評価範囲内に存在する疵を正確に代表す
るものとなる。また、格付け判定手段は、決定された代
表疵の形態と重み値演算手段により求められた重み値総
和に基づいて格付判定テーブルから等級格付けを行うの
で、疵評価範囲の等級格付けは充分正確なものとなる。
特に、代表疵の形態が正確に決定されるので、その等級
格付けは正確となる。
According to the present invention, the multi-value data generating means generates multi-value data using the detection signal of the image sensor,
The binary data generating means generates binary data using the detection signal of the image sensor, and the first determining means determines the degree of each flaw present in the flaw evaluation range based on the obtained multi-value data. Then, the second determining means determines the form of each flaw present in the flaw evaluation range based on the binary data. The weight value determining means determines a flaw weight value for each flaw from the flaw weight table based on the determination results of the first and second determining means, and the representative flaw determining means represents a flaw having the maximum flaw weight value. Determined as flaw. As described above, since the flaw weight value is compared for each flaw and the largest one is determined as the representative flaw,
The representative flaw accurately represents a flaw existing within the flaw evaluation range. In addition, since the rating judging means performs a grade rating from the rating judgment table based on the determined representative flaw form and the total weight value obtained by the weight value calculating means, the grade rating of the flaw evaluation range is sufficiently accurate. Becomes
In particular, since the form of the representative flaw is determined accurately, its rating is accurate.

【0009】また本発明の前記疵評価範囲内に存在する
疵は、点状疵、線状疵および面状疵のいずれかに分類さ
れ、前記格付判定テーブルの格付けは、前記重み値演算
手段による前記重み値総和に対して、線状疵、点状疵お
よび面状疵について個別に設定されることを特徴とす
る。
Further, the flaws present in the flaw evaluation range of the present invention are classified into any of point flaws, linear flaws and planar flaws, and the rating of the rating judgment table is determined by the weight value calculating means. It is characterized in that linear flaws, point flaws and planar flaws are individually set with respect to the total of the weight values.

【0010】本発明に従えば、金属帯表面に存在する疵
は点状疵、線状疵および面状疵のいずれかに分類され
る。線状疵は面積が小さいにもかかわらず程度の悪いも
のが多い傾向にあり、この傾向は点状疵にも幾分存在
し、面状疵についてはこのような傾向は少ない。このこ
とから、格付けテーブルの格付けは、重み値演算手段に
よる重み値総和に対して、線状疵、点状疵および面状疵
について個別に設定されており、これによりより正確に
等級格付けを行うことができる。
According to the present invention, the flaws present on the surface of the metal strip are classified into any of point flaws, linear flaws and planar flaws. The linear flaws tend to be inferior to many in spite of their small area, and this tendency also exists to some extent in point flaws, and this tendency is small for planar flaws. For this reason, the rating of the rating table is set individually for the linear flaws, point flaws, and planar flaws with respect to the sum of the weight values by the weight value calculating means, thereby performing a more accurate grade rating. be able to.

【0011】[0011]

【発明の実施の形態】図1は、本発明の実施の一形態の
一部を示す簡略化した側面図である。長尺材であるステ
ンレス鋼などの金属帯1は、いくつかの工程を経て製造
され、この実施の一形態では、光輝焼鈍されて矢符2の
方向に走行される。図1に示される構成において、金属
帯1の表裏両面の疵に対応したレベルを有する電気信号
を得、その後、後述のようにその電気信号が演算処理さ
れ、疵の種別、すなわち線状疵、点状疵および面状疵が
判定される。
FIG. 1 is a simplified side view showing a part of an embodiment of the present invention. The metal strip 1 such as stainless steel, which is a long material, is manufactured through several steps. In this embodiment, the strip is brightly annealed and travels in the direction of the arrow 2. In the configuration shown in FIG. 1, an electric signal having a level corresponding to the flaws on both the front and back surfaces of the metal strip 1 is obtained, and thereafter, the electric signal is arithmetically processed as described later, and the type of the flaw, that is, a linear flaw, Point flaws and planar flaws are determined.

【0012】案内ロール5には、金属帯1の表側の表面
の疵の検査を行うために表面検査手段6が配置されてお
り、他方の案内ロール4には、金属帯1の裏側の表面の
疵を検査するために裏面検査手段7が配置される。
A surface inspection means 6 is arranged on the guide roll 5 for inspecting flaws on the front side surface of the metal strip 1, and the other guide roll 4 is provided on the back surface of the metal strip 1. A back surface inspection means 7 is arranged to inspect for flaws.

【0013】案内ロール4,5の軸線8,9は相互に平
行である。金属帯1は、各案内ロール4,5の回転方向
10,10aが、これらの案内ロール4,5の軸線方向
の一側方から見て相互に逆方向となるように、案内ロー
ル4,5に巻掛けられる。図1において案内ロール4は
時計方向10に回転され、案内ロール5は反時計方向1
1に回転される。これらの案内ロール4,5は、回転駆
動される構成であってもよいけれども、金属帯1の走行
に伴って従動されるように構成されていてもよい。
The axes 8, 9 of the guide rolls 4, 5 are parallel to one another. The metal strip 1 is arranged such that the guide rolls 4, 5 are rotated in directions 10, 10a opposite to each other when viewed from one side in the axial direction of the guide rolls 4, 5, respectively. Wound around. In FIG. 1, the guide roll 4 is rotated clockwise 10 and the guide roll 5 is rotated counterclockwise 1.
Rotated to 1. Although these guide rolls 4 and 5 may be configured to be driven to rotate, they may be configured to be driven as the metal strip 1 travels.

【0014】表面検査手段6は、照射ランプ12とCC
Dカメラ14から構成されている。照射ランプ12は金
属帯1の表側の面に向けて光を照射し、金属帯1の表面
からの反射光はCCDカメラ14に受光される。CCD
カメラ14は、イメージセンサとしてのCCD(charge
coupled device)16(図2)を備え、このCCD1
6が金属帯1の表面の画像を得る。なお、裏面検査手段
7は、表面検査手段6と実質上同一の構成であり、照射
ランプ18と、CCDを備えるCCDカメラ20から構
成されている。
The surface inspection means 6 includes an irradiation lamp 12 and a CC
It is composed of a D camera 14. The irradiation lamp 12 emits light toward the front surface of the metal strip 1, and the light reflected from the surface of the metal strip 1 is received by the CCD camera 14. CCD
The camera 14 has a CCD (charge) as an image sensor.
coupled device) 16 (FIG. 2).
6 obtains an image of the surface of the metal strip 1. The back surface inspection means 7 has substantially the same configuration as the front surface inspection means 6, and includes an irradiation lamp 18 and a CCD camera 20 having a CCD.

【0015】CCD16にて検出された検出信号は、図
2に示すとおりに処理される。CCD16は、たとえば
2048ビットのものが用いられ、2048ビットでも
って金属帯1の全幅を検出する。CCD16の検出信号
は、まず平均値演算手段22に送給される。平均値演算
手段22は、CCD16の検出信号を平均化し、ノイズ
成分を演算して求める。この検出信号の平均化は、CC
D16による1スキャン分でもよいが、精度を高めるた
めに複数スキャン、たとえば64スキャン程度の検出信
号を平均化して求めるのが望ましい。
The detection signal detected by the CCD 16 is processed as shown in FIG. The CCD 16 has, for example, 2048 bits and detects the entire width of the metal band 1 with 2048 bits. The detection signal of the CCD 16 is first sent to the average value calculating means 22. The average value calculation means 22 averages the detection signals of the CCD 16 and calculates and calculates a noise component. The averaging of this detection signal is CC
One scan by D16 may be used, but it is preferable to average the detection signals of a plurality of scans, for example, about 64 scans in order to improve the accuracy.

【0016】平均値演算手段22にて平均化された平均
値信号は差動演算手段24に送給される。この差動演算
手段24には、また、CCD16からの検出信号が送給
される。差動演算手段24は、CCD16の検出値から
平均値演算手段22にて求められた平均値を減算し、こ
のように演算処理することによって、金属帯1の表面に
存在する疵に対応する疵検出信号が生成される。
The average signal averaged by the average calculating means 22 is sent to the differential calculating means 24. A detection signal from the CCD 16 is supplied to the differential operation means 24. The differential calculating means 24 subtracts the average value obtained by the average value calculating means 22 from the detected value of the CCD 16 and performs the arithmetic processing in this manner, thereby obtaining a flaw corresponding to the flaw existing on the surface of the metal strip 1. A detection signal is generated.

【0017】差動演算手段24にて生成された疵検出信
号は、欠陥切出し手段28に送給される。欠陥切出し手
段28にはレベル設定手段30が設けられ、このレベル
設定手段30によって、疵と判定すべき切出しレベルが
設定され、この切出しレベルのレベル値を変えることに
よって、疵と判定する判定レベルを調整することができ
る。欠陥切出手段28は、疵検出信号をレベル設定手段
30によって設定された切出しレベルでもってカット
し、こうして求められた切出し信号が疵に関する多値デ
ータとして記憶手段32に記憶される。同様に切出し信
号は2値データ化手段26に送給され、この2値データ
化手段26によって2値データに変換され、変換された
2値データが記憶手段32に記憶される。
The flaw detection signal generated by the differential operation means 24 is sent to a defect extraction means 28. The defect extracting means 28 is provided with a level setting means 30. The level setting means 30 sets a cutting level to be determined as a flaw. By changing the level value of the cutting level, a determination level for determining a flaw is determined. Can be adjusted. The defect extraction means 28 cuts the flaw detection signal at the extraction level set by the level setting means 30, and the obtained extraction signal is stored in the storage means 32 as multivalued data relating to the flaw. Similarly, the cut-out signal is sent to the binary data conversion means 26, converted into binary data by the binary data conversion means 26, and the converted binary data is stored in the storage means 32.

【0018】CCD16の検出信号を処理するための平
均値演算手段22、差動演算手段24、2値データ化手
段26および欠陥切出し手段28は、たとえばマイクロ
コンピュータから構成され、欠陥切出し手段28などが
多値データ化手段を構成する。そして、2値データ化手
段26によって、たとえば図3に示すとおりの2値デー
タが生成され、多値データ化手段によって、たとえば図
4に示すとおりの多値データが生成される。なお、CC
D16の検出信号の2値データ化および多値データ化
は、たとえばCCD16による1スキャン毎に遂行され
る。
The average value calculating means 22, the differential calculating means 24, the binary data converting means 26 and the defect extracting means 28 for processing the detection signal of the CCD 16 are constituted by a microcomputer, for example. The multi-level data conversion means is configured. Then, the binary data conversion means 26 generates, for example, binary data as shown in FIG. 3, and the multi-value data conversion means generates, for example, multi-value data as shown in FIG. Note that CC
The conversion of the detection signal of D16 into binary data and multivalue data is performed, for example, for each scan by the CCD 16.

【0019】この実施形態では、金属帯1の検査による
格付けを行う等級評価単位範囲(以下「疵評価範囲」と
いう)を、たとえば、一事例として、幅Wを金属帯1の
全幅とし、長さHを1mとし、この1mの範囲をたとえ
ば1024スキャンして行われる。そして、この疵評価
範囲毎に量子化、プロフィール作成、特徴抽出、欠陥種
別疵形態判定を行って等級格付けの決定を行う。
In this embodiment, a grade evaluation unit range (hereinafter referred to as a “flaw evaluation range”) for performing rating by inspection of the metal strip 1 is, for example, assuming that the width W is the entire width of the metal strip 1 and the length is H is set to 1 m, and this 1 m range is scanned, for example, by 1024 scans. Then, for each of the flaw evaluation ranges, quantization, profile creation, feature extraction, and flaw type flaw form determination are performed to determine a grade rating.

【0020】図5は、マイクロコンピュータによって実
現される信号処理回路40を簡略化して示すブロック図
であり、図6は信号処理回路40の概略の動作を説明す
るためのフローチャートである。図5を参照して、信号
処理回路40には、2値データおよび多値データが記憶
されている記憶手段32が接続されている。信号処理回
路40は、多値データに基づいて疵の程度を判定する第
1の判定手段41と、2値データに基づいて疵の形態
(種類)を判定する第2の判定手段42、第1および第
2の判定手段41,42の判定結果に基づいて疵の種類
と程度を決定する疵種・程度決定手段43とを含んでい
る。テーブル記憶手段44には、重み値を決定するため
の疵重みテーブル45と、金属帯1の等級格付けを決定
するための格付判定テーブル46と、疵種・程度決定手
段43により決定された各疵の重み値を記憶する重み値
メモリ47を含んでいる。疵種・程度決定手段43は、
判定された疵の種類および程度に基づいて疵重みテーブ
ル45から重み値を読取り、読取られた各疵の重み値が
重み値メモリ47に記憶される。
FIG. 5 is a simplified block diagram showing a signal processing circuit 40 realized by a microcomputer, and FIG. 6 is a flowchart for explaining a schematic operation of the signal processing circuit 40. Referring to FIG. 5, storage means 32 for storing binary data and multi-valued data is connected to signal processing circuit 40. The signal processing circuit 40 includes a first determination unit 41 that determines the degree of the flaw based on the multi-valued data, a second determination unit 42 that determines the form (type) of the flaw based on the binary data, And a flaw type / degree determining means 43 for determining the type and degree of the flaw based on the determination results of the second determining means 41 and 42. The table storage means 44 includes a flaw weight table 45 for determining a weight value, a rating determination table 46 for determining a grade rating of the metal strip 1, and each flaw determined by the flaw type / degree determination means 43. , And a weight value memory 47 for storing the weight values. The flaw type / degree determination means 43
The weight value is read from the flaw weight table 45 based on the determined type and degree of the flaw, and the read weight value of each flaw is stored in the weight memory 47.

【0021】テーブル記憶手段44は、さらに、代表疵
決定手段48、重み値演算手段49および格付判定手段
50を含んでいる。代表疵決定手段48は、疵評価範囲
に存在する各疵の重み値を対比し、重み値が最大となる
疵を代表疵として決定する。重み値演算手段49は、重
み値メモリ47に記憶された重み値、すなわち疵評価範
囲に存在するすべての疵の重み値を加算してそれらの総
和を演算する。また、格付判定手段50は、決定された
代表疵の種類と求められた重み値総和に基づいて格付判
定テーブル46から等級格付けを行う。
The table storage means 44 further includes a representative flaw determining means 48, a weight value calculating means 49 and a rating judging means 50. The representative flaw determining means 48 compares the weight values of the flaws present in the flaw evaluation range and determines the flaw having the largest weight value as the representative flaw. The weight value calculating means 49 adds the weight values stored in the weight value memory 47, that is, the weight values of all the flaws present in the flaw evaluation range, and calculates the sum of them. Further, the rating determining means 50 performs a rating from the rating determination table 46 based on the determined type of the representative flaw and the obtained sum of the weight values.

【0022】この信号処理回路40およびテーブル記憶
手段44による等級格付けは、図6に示すフローチャー
トに沿って遂行される。まず、ステップS−1では、記
憶手段32から多値データが読出される。すなわち、疵
評価範囲に存在する各疵について、その面積と画像濃度
が求められ、これら面積および画像濃度に基づいて第1
の判定手段41は疵の程度を判定する。金属帯1におい
ては、疵が存在すると画像濃度が低く、疵の程度が悪く
なるに従ってその画像濃度も低下する。このことを利用
して、各疵についての画像濃度をその面積で除算して単
位面積当たりの画像濃度を求め、この単位面積当たりの
画像濃度の程度でもって疵の程度が判定される。
The grading by the signal processing circuit 40 and the table storage means 44 is performed according to the flowchart shown in FIG. First, in step S-1, multi-value data is read from the storage means 32. That is, for each flaw present in the flaw evaluation range, its area and image density are determined, and based on these areas and image density, the first
Determination means 41 determines the degree of flaw. In the metal strip 1, the image density is low when there is a flaw, and the image density also decreases as the degree of the flaw becomes worse. Utilizing this, the image density per unit area is obtained by dividing the image density of each flaw by its area, and the degree of the flaw is determined based on the degree of the image density per unit area.

【0023】この実施形態では、表2の疵重みテーブル
(テーブル記憶手段44に記憶されている)に示すとお
り、「0」〜「9」の10段階に判定される。なお、こ
の判定の程度は、評価すべき金属帯1の種類などによっ
て、10段階よりも少なくしてもよく、より正確に判定
するために11段階以上に設定することもできる。
In this embodiment, as shown in the flaw weight table of Table 2 (stored in the table storage means 44), determination is made in ten stages from "0" to "9". It should be noted that the degree of this determination may be less than 10 levels depending on the type of the metal strip 1 to be evaluated, and may be set to 11 or more levels for more accurate determination.

【0024】[0024]

【表1】 [Table 1]

【0025】ステップS−1の後ステップS−2が遂行
される。ステップS−2においては、記憶手段32から
2値データが読出され、次いでステップS−3にて、2
値データおよび多値データに基づいて疵の種類と程度を
判定する。読出された2値データについては、疵評価範
囲の疵有無の分布状態が作成され、この分布状態はたと
えば図7に示すとおりのものが作成される。図7におい
て黒塗りの部分が、疵の存在する部位を示し、2値デー
タにて論理「1」である。疵の種類および大きさは、図
7に示された各疵について、疵の長さ(走行方向2の長
さ)、疵の幅(走査方向の長さ)、疵の面積および疵の
長さと幅の比(長さ/幅)とが求められ、これらをパラ
メータとして疵の形態と大きさが判定される。この実施
形態では、表2の疵重みテーブルに示すとおり、疵の形
態、すなわち疵種については、線状疵、点状疵および面
状疵の3種類に分類され、そして各種類について疵の大
きさが「小」、「中」および「大」の3種類の大きさに
分類される。なお、疵の種類、大きさについても上述し
た種類以外のものを設けることができる。
After step S-1, step S-2 is performed. In step S-2, the binary data is read from the storage means 32, and then in step S-3, the binary data is read out.
The type and degree of the flaw are determined based on the value data and the multi-value data. For the read binary data, a distribution state of the presence / absence of a flaw in the flaw evaluation range is created, and this distribution state is created, for example, as shown in FIG. In FIG. 7, a black portion indicates a portion where a flaw exists, and is binary “1” in binary data. The type and size of the flaw are, for each flaw shown in FIG. 7, the length of the flaw (the length in the traveling direction 2), the width of the flaw (the length in the scanning direction), the area of the flaw, and the length of the flaw. The width ratio (length / width) is determined, and the form and size of the flaw are determined using these as parameters. In this embodiment, as shown in the flaw weight table of Table 2, flaw types, ie, flaw types, are classified into three types: linear flaws, point flaws, and planar flaws. Are classified into three types of sizes, "small", "medium" and "large". The types and sizes of the flaws may be other than those described above.

【0026】疵の大きさと疵の種類とが判定されるとス
テップS−4に進み、疵評価範囲に存在する各疵につい
て重み値が決定される。この重み値を決定するときに、
表2に示す疵重みテーブルが利用され、たとえば存在す
る疵が線状疵(または点状疵、面状疵)の「中」の大き
さで、その程度が「3」と判定された場合、疵種・程度
決定手段43は、疵重みテーブルから重み値として
「6」(または「6」,「5」)を読取り、読取られた
重み値は重み値メモリ47に記憶される。
When the size of the flaw and the type of the flaw are determined, the process proceeds to step S-4, and a weight value is determined for each flaw existing in the flaw evaluation range. When determining this weight value,
The flaw weight table shown in Table 2 is used. For example, when the existing flaw is determined to be “medium” of a linear flaw (or a point flaw, a planar flaw) and the degree is determined to be “3”, The flaw type / degree determining means 43 reads “6” (or “6”, “5”) as a weight value from the flaw weight table, and the read weight value is stored in the weight value memory 47.

【0027】疵評価範囲のすべての疵についての重み値
が決定されると、ステップS−5に進み、代表疵の決定
が行われる。代表疵決定手段48は、重み値メモリ47
に記憶された全重み値から最大のものを選定し、最大重
み値の疵の種類が代表疵(線状疵、点状疵、面状疵のい
ずれか)として決定される。この代表疵は、疵評価範囲
に存在する複数の疵を代表する疵であり、等級格付けを
するときの疵種として用いられる。
When the weight values for all the flaws in the flaw evaluation range are determined, the process proceeds to step S-5, where the representative flaw is determined. The representative flaw determining means 48 includes a weight value memory 47
Is selected from all the weight values stored in the table, and the type of the flaw having the maximum weight value is determined as a representative flaw (any of a linear flaw, a point flaw, and a planar flaw). The representative flaw is a flaw representing a plurality of flaws existing in the flaw evaluation range, and is used as a flaw type at the time of grading.

【0028】次に、ステップS−6に進み、重み値演算
手段49は、重み値メモリ47に記憶された全疵の重み
値を加算して重み値総和を求める。その後、ステップS
−7にて、表3に示す格付判定テーブル(テーブル記憶
手段44に記憶されている)を用いて疵評価範囲につい
て等級格付けが行われる。格付判定手段50は、選定さ
れた代表疵と演算された重み値総和に基づいて格付判定
テーブルから等級格付けを行う。たとえば、代表疵が線
状疵(または点状疵、面状疵)であって、重み値総和Φ
が「43」のときには等級「D」と判定される。なお、
信号処理回路40の演算出力は、陰極線管または液晶な
どの目視表示手段51に目視表示され、またはプリンタ
52によって記録紙に印字される。
Next, proceeding to step S-6, the weight value calculating means 49 adds the weight values of all the flaws stored in the weight value memory 47 to obtain a total weight value. Then, step S
At -7, the grading is performed on the flaw evaluation range using the rating determination table shown in Table 3 (stored in the table storage means 44). The rating determining means 50 performs a rating from the rating determination table based on the selected representative flaws and the calculated sum of the weight values. For example, the representative flaw is a linear flaw (or a point flaw, a planar flaw), and the weight value sum Φ
Is "43", it is determined to be grade "D". In addition,
The arithmetic output of the signal processing circuit 40 is visually displayed on a visual display means 51 such as a cathode ray tube or a liquid crystal, or printed on a recording paper by a printer 52.

【0029】[0029]

【表2】 [Table 2]

【0030】このように、疵評価範囲に存在する各疵に
ついての重み値を決定し、この重み値の最大のものを代
表疵として選定しているので、格付判定テーブルを利用
した格付判定において、検査員の判定に一致した等級判
定結果が得られる。また、格付判定テーブルにおいて
は、表3に示されているとおり、重み値総和に対して、
線状疵、点状疵および面状疵について個別に等級格付け
が設定されており、これにより検査員の判定により一致
した判定結果が得られる。たとえば、重み値総和Φが
「47」である場合、代表疵が点状疵、面状疵であると
等級「D」と判定されるが、線状疵であると等級「K」
と判定される。
As described above, the weight value for each flaw existing in the flaw evaluation range is determined, and the largest weight value is selected as the representative flaw. Therefore, in the rating judgment using the rating judgment table, A grade judgment result that matches the judgment of the inspector is obtained. Further, in the rating judgment table, as shown in Table 3, the weight value sum
Grades are individually set for the linear flaws, point flaws, and planar flaws, so that a judgment result consistent with the judgment of the inspector is obtained. For example, when the total weight value Φ is “47”, the representative flaw is determined to be a point flaw or a planar flaw, and is determined to be grade “D”.
Is determined.

【0031】[0031]

【発明の効果】本発明の請求項1の金属帯の表面検査装
置によれば、疵評価範囲に存在する疵のうち最大疵重み
値のものを格付判定する際の代表疵として選定し、この
代表疵と疵評価範囲に存在する疵の重み値総和とを用い
て格付判定を行っているので、検査員の判定結果により
一致した等級判定を行うことができる。
According to the metal band surface inspection apparatus of the present invention, the flaw having the maximum flaw weight value among the flaws existing in the flaw evaluation range is selected as a representative flaw for rating judgment. Since the rating judgment is performed using the representative flaws and the sum of the weight values of the flaws existing in the flaw evaluation range, it is possible to perform a grade judgment that matches the judgment result of the inspector.

【0032】また本発明の請求項2の金属帯の表面検査
装置によれば、等級格付けする際に用いる格付判定テー
ブルにおいて、重み値総和に対して線状疵、点状疵およ
び面状疵について個別に等級格付けが設定されているの
で、検査員の判定結果により一層一致した等級判定を行
うことができる。
Further, according to the metal strip surface inspection apparatus of the present invention, in the rating judgment table used for grading, linear flaws, point flaws and planar flaws are determined with respect to the total weight value. Since the grades are individually set, it is possible to perform a grade judgment that is more consistent with the judgment result of the inspector.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

【図1】本発明に従う表面検査装置の一実施形態を装備
した金属帯の搬送系の一部を簡略的に示す図である。
FIG. 1 is a diagram schematically showing a part of a metal strip transport system equipped with an embodiment of a surface inspection apparatus according to the present invention.

【図2】図1の表面検査装置のCCDカメラのCCDか
らの信号を処理する処理系を示すブロック図である。
FIG. 2 is a block diagram showing a processing system for processing signals from a CCD of a CCD camera of the surface inspection apparatus of FIG. 1;

【図3】2値データを説明するための図である。FIG. 3 is a diagram for explaining binary data.

【図4】多値データを説明するための図である。FIG. 4 is a diagram for explaining multi-value data.

【図5】表面検査装置の処理回路およびこれに関連する
構成を簡略的に示すブロック図である。
FIG. 5 is a block diagram schematically showing a processing circuit of the surface inspection apparatus and a configuration related thereto.

【図6】図5の処理回路による格付判定の動作流れを示
すフローチャートである。
6 is a flowchart showing an operation flow of rating judgment by the processing circuit of FIG. 5;

【図7】図3の2値データから抽出される疵有無の分布
を示す図である。
FIG. 7 is a diagram showing a distribution of flaws extracted from the binary data of FIG. 3;

【符号の説明】[Explanation of symbols]

1 金属帯 6,7 表面検査手段 14,20 CCDカメラ 16 CCD 26 2値データ化手段 40 信号処理回路 41 第1の判定手段 42 第2の判定手段 43 疵種・程度決定手段 44 テーブル記憶手段 45 疵重みテーブル 46 格付判定テーブル 47 重み値メモリ 48 代表疵決定手段 49 重み値演算手段 50 格付判定手段 REFERENCE SIGNS LIST 1 metal strip 6,7 surface inspection means 14,20 CCD camera 16 CCD 26 binary data conversion means 40 signal processing circuit 41 first determination means 42 second determination means 43 flaw type / degree determination means 44 table storage means 45 Flaw weight table 46 Rating judgment table 47 Weight value memory 48 Representative flaw determination means 49 Weight value calculation means 50 Rating judgment means

Claims (2)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 長手方向に走行する金属帯表面の画像を
得るためのイメージセンサと、 前記イメージセンサの検出信号を利用して疵評価範囲に
存在する疵に関する多値データを得る多値データ化手段
と、 前記イメージセンサの検出信号を利用して疵評価範囲に
存在する疵に関する2値データを得る2値データ化手段
と、 前記多値データ化手段によって得られた多値データに基
づいて疵評価範囲内に存在する各疵の程度を判定する第
1の判定手段と、 前記2値データ化手段によって得られた2値データに基
づいて疵評価範囲内に存在する各疵の形態を判定する第
2の判定手段と、 前記第1および第2の判定手段の判定結果に基づいて疵
重みテーブルから各疵についての疵重み値を決定する重
み値決定手段と、 前記重み値決定手段により決定された重み値から最大重
み値のものを選定してその疵を代表疵として決定する代
表疵決定手段と、 前記疵評価範囲内に存在する各疵の疵重み値を加算して
総和を求める重み値演算手段と、 前記代表疵決定手段により決定された疵の形態および前
記重み値演算手段により演算された重み値総和に基づい
て格付判定テーブルから等級格付けを行う格付判定手段
とを具備することを特徴とする金属帯の表面検査装置。
An image sensor for obtaining an image of a surface of a metal strip running in a longitudinal direction, and multi-valued data for obtaining multi-valued data on a flaw existing in a flaw evaluation range using a detection signal of the image sensor. Means, binary data conversion means for obtaining binary data relating to the flaws present in the flaw evaluation range using the detection signal of the image sensor, and flaws based on the multi-value data obtained by the multi-value data conversion means. First determining means for determining the degree of each flaw present in the evaluation range; and determining the form of each flaw present in the flaw evaluation range based on the binary data obtained by the binary data converting means. Second determining means, weight value determining means for determining a flaw weight value for each flaw from a flaw weight table based on the determination results of the first and second determining means, A representative flaw determining means for selecting a flaw having a maximum weight value from the obtained weight values and determining the flaw as a representative flaw; and a weight for adding a flaw weight value of each flaw existing within the flaw evaluation range to obtain a sum. Value calculating means, and rating determining means for performing a rating from a rating determining table based on the form of the flaw determined by the representative flaw determining means and the sum of the weight values calculated by the weight value calculating means. Characteristic metal surface inspection equipment.
【請求項2】 前記疵評価範囲内に存在する疵は、点状
疵、線状疵および面状疵のいずれかに分類され、前記格
付判定テーブルの格付けは、前記重み値演算手段による
前記重み値総和に対して、線状疵、点状疵および面状疵
について個別に設定されることを特徴とする請求項1記
載の金属帯の表面検査装置。
2. The flaw existing in the flaw evaluation range is classified into one of a point flaw, a linear flaw, and a plane flaw, and the rating of the rating judgment table is determined by the weight value calculating means. The metal strip surface inspection apparatus according to claim 1, wherein linear flaws, point flaws, and planar flaws are individually set for the total value.
JP10203802A 1998-07-17 1998-07-17 Inspection device for surface of metal zone Withdrawn JP2000035321A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP10203802A JP2000035321A (en) 1998-07-17 1998-07-17 Inspection device for surface of metal zone

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP10203802A JP2000035321A (en) 1998-07-17 1998-07-17 Inspection device for surface of metal zone

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2000035321A true JP2000035321A (en) 2000-02-02

Family

ID=16479985

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP10203802A Withdrawn JP2000035321A (en) 1998-07-17 1998-07-17 Inspection device for surface of metal zone

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2000035321A (en)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005010008A (en) * 2003-06-19 2005-01-13 Nippon Steel Corp Surface flaw inspection method, and device therefor
JP2006242906A (en) * 2005-03-07 2006-09-14 Jfe Steel Kk Surface defect inspection method and device therefor
JP2017161333A (en) * 2016-03-09 2017-09-14 株式会社東芝 Defect inspection device, defect inspection program, and defect inspection method
CN111223078A (en) * 2019-12-31 2020-06-02 河南裕展精密科技有限公司 Method for determining defect grade and storage medium

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005010008A (en) * 2003-06-19 2005-01-13 Nippon Steel Corp Surface flaw inspection method, and device therefor
JP2006242906A (en) * 2005-03-07 2006-09-14 Jfe Steel Kk Surface defect inspection method and device therefor
JP4639858B2 (en) * 2005-03-07 2011-02-23 Jfeスチール株式会社 Surface defect inspection method and apparatus
JP2017161333A (en) * 2016-03-09 2017-09-14 株式会社東芝 Defect inspection device, defect inspection program, and defect inspection method
CN111223078A (en) * 2019-12-31 2020-06-02 河南裕展精密科技有限公司 Method for determining defect grade and storage medium
CN111223078B (en) * 2019-12-31 2023-09-26 富联裕展科技(河南)有限公司 Method for determining flaw level and storage medium

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Deutschl et al. Defect detection on rail surfaces by a vision based system
US5345514A (en) Method for inspecting components having complex geometric shapes
EP0594220B1 (en) Roll mark inspection apparatus
US20030133623A1 (en) Automatic image quality evaluation and correction technique for digitized and thresholded document images
CN113362326A (en) Method and device for detecting welding spot defects of battery
CN114387272B (en) Cable bridge defective product detection method based on image processing
JPH0556462B2 (en)
JPH08285780A (en) Method for inspecting flaw on outer surface of steel pipe
JPH06148098A (en) Surface defect inspection apparatus
JP2000035321A (en) Inspection device for surface of metal zone
JP3788586B2 (en) Pattern inspection apparatus and method
JPH08105842A (en) Surface inspecting apparatus
JPH07333197A (en) Automatic surface flaw detector
US8306311B2 (en) Method and system for automated ball-grid array void quantification
JPH08145907A (en) Inspection equipment of defect
JPH11211674A (en) Method and apparatus for inspection of flaw on surface
Aoki et al. Intelligent image processing for abstraction and discrimination of defect image in radiographic film
JPH09113465A (en) Detection apparatus for surface fault for galvanized steel plate
JP3145296B2 (en) Defect detection method
JP3006477B2 (en) Plate wave ultrasonic inspection method
JPS6142221B2 (en)
JP2738252B2 (en) Edge detection device of strip material by image
JPH0749314A (en) Surface defect inspection instrument
JPH0755723A (en) Surface inspection and device used therefor
JPH0319990B2 (en)

Legal Events

Date Code Title Description
A300 Withdrawal of application because of no request for examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A300

Effective date: 20051004