JP2001205327A - Surface property discriminating device - Google Patents

Surface property discriminating device

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JP2001205327A
JP2001205327A JP2000019692A JP2000019692A JP2001205327A JP 2001205327 A JP2001205327 A JP 2001205327A JP 2000019692 A JP2000019692 A JP 2000019692A JP 2000019692 A JP2000019692 A JP 2000019692A JP 2001205327 A JP2001205327 A JP 2001205327A
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JP
Japan
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value
image
surface property
surface texture
discriminating
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Application number
JP2000019692A
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Japanese (ja)
Inventor
Kazuki Hashimoto
和樹 橋本
Gakuo Hirata
岳夫 平田
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Nippon Steel Corp
Original Assignee
Sumitomo Metal Industries Ltd
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Publication date
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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a device for detecting and discriminating minute change in surface property like an oxidized film. SOLUTION: This device is a device for discriminating the change of the inside surface property of a steel tube 12 and provided with an image pickup unit 13 for imaging the inside surface of the steel tube 12, a driving device 14 for driving the image pickup unit 13, a drive controller 15 for controlling the driving device 14 and adjusting the relative positions of the image pickup unit 13 and the steel tube 12, an image processor 16 in which the picture imaged with the image pickup unit 13 is inputted and with which a surface property discriminating value for discriminating the change of the surface property is obtained by processing the picture and a surface property discriminator 17 for connecting the surface property discriminating value inputted from the image processor 16 to the relative position information inputted from the drive controller 15. The picture processing in the image processor 16 is for determining a feature value from the gray level histogram of the picture and determining the surface property discriminating value by comparing the determined feature value with a preset threshold value. In this way, the change in the surface property caused by the oxidized film which is generated on the inside surface of the steel tube is also accurately discriminated over the entire length of the steel tube.

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、金属材料表面に生
成される例えば酸化膜といった表面性状の変化を自動的
に検知して判別する装置に関するものである。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an apparatus for automatically detecting and discriminating a change in surface properties such as an oxide film formed on the surface of a metal material.

【0002】[0002]

【従来の技術】鉄鋼製品若しくは半製品などの金属材料
の表面には、製造・加工工程に酸化膜若しくはスケール
が生成され、品質に悪影響を及ぼす場合がある。このよ
うな問題に関して、以下に油井管用途の鋼管材を例にと
って説明する。
2. Description of the Related Art An oxide film or scale is formed on the surface of a metal material such as a steel product or a semi-finished product in a manufacturing / processing step, which may adversely affect the quality. Such a problem will be described below using a steel pipe material for oil country tubular goods as an example.

【0003】油井管用途の鋼管材は劣悪な環境下で長期
に亘って使用され、かつ、一度据え付けられると容易に
メンテナンスができないので、その内面性状についての
品質要求が非常に厳しい。例えば鋼管材製造の圧延過程
で主に生成される酸化膜若しくはスケールを除去せずに
そのまま用いると、錆による腐食或いはスケール剥離に
よって弁の詰まりを生じ、採油設備に甚大な被害を与え
て採算を悪化させる原因となるからである。
[0003] Since steel pipe material for oil country tubular goods is used for a long time in a poor environment and cannot be easily maintained once installed, quality requirements for its inner surface properties are very severe. For example, if it is used without removing the oxide film or scale mainly generated in the rolling process of steel pipe material production, the valve will be clogged due to corrosion due to rust or scale peeling, causing severe damage to the oil recovery equipment and profitability. This is because it causes deterioration.

【0004】そこで、鋼管材製造者は、圧延・成形後、
粒状金属粉を用いたショットブラスト及び防錆油塗布等
の処理を施し、上記不具合の防止に努めている。
[0004] Therefore, the steel pipe material manufacturer, after rolling and forming,
We apply shot blasting using granular metal powder and apply rust preventive oil, etc., to prevent the above problems.

【0005】[0005]

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、例えば
ショットブラスト工程では、ブラスト時間は対象材の材
質や寸法、上工程の製造条件といった多岐に亘る要因に
よって異なるので、定式化が困難である。従って、品質
上完全を期すならば、自ずと非常に過長なブラスト時間
とならざるを得ないのが実状であり(第1の問題)、シ
ョットブラスト経費の増大(コスト増大)や、生産量の
低下といった影響を及ぼしている。
However, in the shot blasting process, for example, it is difficult to formulate the blasting time because the blasting time varies depending on various factors such as the material and dimensions of the target material and the manufacturing conditions in the upper process. Therefore, if perfection is required in terms of quality, the actual blast time must be naturally extremely long (first problem), and an increase in shot blast cost (increase in cost) and an increase in production volume. It has the effect of lowering.

【0006】また、酸化膜若しくはスケールの残留状況
は、ショットブラスト後の検査員による目視検査に頼っ
ているので、個人差等の理由から定性的な検査となり
(第2の問題)、検査基準の規格化あるいはその水準の
維持を困難にしている。
[0006] Further, since the residual state of the oxide film or scale depends on a visual inspection by an inspector after shot blasting, the inspection becomes qualitative due to individual differences or the like (second problem). It is difficult to standardize or maintain that level.

【0007】しかも、目視ゆえに管端部のみの検査に限
られていることから(第3の問題)、全長に亘る品質保
証の妨げとなっている。なお、これらの問題は、酸化膜
若しくはスケールの除去状態を判別する装置があれば解
決することができる。すなわち、このような装置を使用
することで、除去状態を定量的に把握して適当なショッ
トブラスト時間を求めることが可能となり、個人差等の
弊害がなくなって目視では不可能な管中央部の検査も実
施できるからである。
[0007] In addition, since the inspection is limited to inspection of only the end of the tube due to visual observation (third problem), quality assurance over the entire length is hindered. Note that these problems can be solved if there is a device for determining the removal state of the oxide film or the scale. In other words, by using such a device, it is possible to quantitatively grasp the removal state and to obtain an appropriate shot blast time, and eliminate the adverse effects such as individual differences and the like, so that it is impossible to visually check the central portion of the tube. This is because an inspection can also be performed.

【0008】このような酸化膜若しくはスケールの除去
状態を判別するものとして、例えば特開昭60−169
580号が開示されている。この特開昭60−1695
80号で開示された技術は、図11に示したように、走
査型光電変換器1でストリップ2の走査画像信号を得、
この走査画像信号から、残スケール状態指標算出回路3
ではストリップ2の残スケール状態を算出し、この残ス
ケール状態指標を基に残スケール模様判別回路4では残
スケール模様を判別し、表示器5に表示するものであ
る。なお、図11中の6はランプ、7はストリップの側
縁を鮮明化させるための黒色板である。
As a method for determining the removal state of such an oxide film or scale, see, for example, JP-A-60-169.
No. 580 is disclosed. JP-A-60-1695
In the technique disclosed in No. 80, as shown in FIG. 11, a scanning image signal of a strip 2 is obtained by a scanning photoelectric converter 1,
From the scanned image signal, the remaining scale state index calculation circuit 3
Then, the remaining scale state of the strip 2 is calculated, and the remaining scale pattern determining circuit 4 determines the remaining scale pattern based on the remaining scale state index, and displays the remaining scale pattern on the display 5. In FIG. 11, reference numeral 6 denotes a lamp, and reference numeral 7 denotes a black plate for sharpening a side edge of the strip.

【0009】しかしながら、特開昭60−169580
号では、凹凸に起因する形状情報を測定することで残ス
ケール状態をパターン判別するものであることから、酸
化膜のような微小なものの判別には適用できず、数mm
の大きさの凹凸模様を有するスケールのみしか判別する
ことができない。
However, Japanese Patent Application Laid-Open No. Sho 60-169580
However, since the pattern is used to determine the pattern of the remaining scale state by measuring shape information caused by unevenness, it cannot be applied to the determination of minute objects such as an oxide film, and several mm
Only the scale having the uneven pattern of the size can be determined.

【0010】本発明は、上記した問題点に鑑みてなされ
たものであり、酸化膜のような微小な表面性状の変化で
あっても自動的に検知して判別可能な装置を提供するこ
とを目的としている。
The present invention has been made in view of the above-mentioned problems, and an object of the present invention is to provide a device capable of automatically detecting and discriminating even a minute change in surface properties such as an oxide film. The purpose is.

【0011】[0011]

【課題を解決するための手段】上記した目的を達成する
ために、本発明に係る表面性状判別装置は、金属材料の
表面又は裏面を、駆動制御装置によって撮像装置と金属
材料の相対位置を制御しつつ撮像装置によって撮像し、
画像処理装置では、この撮像装置によって撮像した画像
の濃度ヒストグラムから特徴値を求め、求めた特徴値を
予め設定した閾値と比較して表面性状判別値を求め、こ
の表面性状判別値と、前記駆動制御装置から入力された
相対位置情報を表面性状判別器で結び付るようにするこ
ととしている。そして、このようにすることで、酸化皮
膜のような微小な表面性状の変化であっても精度良く判
別することができる。
In order to achieve the above-mentioned object, a surface texture discriminating apparatus according to the present invention controls the relative position between an image pickup device and a metal material by a drive control device on the front or back surface of the metal material. While taking images with the imaging device,
In the image processing apparatus, a characteristic value is obtained from a density histogram of an image captured by the imaging apparatus, and the obtained characteristic value is compared with a preset threshold to obtain a surface property determination value. The relative position information input from the control device is linked by a surface property classifier. By doing so, even a minute change in surface properties such as an oxide film can be accurately determined.

【0012】[0012]

【発明の実施の形態】本発明に係る表面性状判別装置
は、金属材料の表面や裏面に生成される表面性状の変化
を判別する装置であって、金属材料の表面又は裏面を撮
像する撮像装置と、この撮像装置又は金属材料の少なく
ともどちらか一方を駆動させる駆動装置と、この駆動装
置を制御し、前記撮像装置と金属材料の相対位置を調節
する駆動制御装置と、前記撮像装置によって撮像した画
像を入力され、画像を処理して表面性状の変化を判別す
る表面性状判別値を得る画像処理装置と、この画像処理
装置から入力された表面性状判別値と、前記駆動制御装
置から入力された相対位置情報を結び付る表面性状判別
器を備え、前記画像処理装置における画像処理は、画像
の濃度ヒストグラムから特徴値を求め、求めた特徴値を
予め設定した閾値と比較して表面性状判別値を求めるも
のである。
DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS A surface texture discriminating apparatus according to the present invention is a device for discriminating a change in surface texture generated on a front surface or a back surface of a metal material, and is an imaging device for imaging the front surface or the back surface of the metal material. And a driving device that drives at least one of the imaging device and the metal material, a drive control device that controls the driving device and adjusts a relative position between the imaging device and the metal material, and an image captured by the imaging device. An image processing apparatus that receives an image, obtains a surface texture determination value for processing the image to determine a change in surface texture, a surface texture determination value input from the image processing apparatus, and an image processing apparatus input from the drive control apparatus. A surface texture classifier that associates relative position information with each other, the image processing in the image processing apparatus obtains a feature value from a density histogram of an image, and determines the obtained feature value with a predetermined threshold. And requests a surface property determination value and compare.

【0013】本発明に係る表面性状判別装置では、凹凸
に起因する形状情報を測定するのではなく、画像の濃度
ヒストグラムから特徴値を求め、求めた特徴値を予め設
定した閾値と比較して表面性状判別値を求め、この表面
性状判別値より表面性状の変化を判別するので、酸化皮
膜のような微小な表面性状の変化であっても精度良く判
別することができる。
In the surface texture determining apparatus according to the present invention, instead of measuring shape information due to unevenness, a characteristic value is obtained from a density histogram of an image, and the obtained characteristic value is compared with a preset threshold to compare the surface value. Since the property discrimination value is obtained and the change in the surface property is discriminated from the surface property discrimination value, even a minute change in the surface property such as an oxide film can be accurately discriminated.

【0014】上記した本発明に係る表面性状判別装置に
おける画像処理装置での画像処理は、複数の色別毎に画
像の濃度ヒストグラムを得て、これらの濃度ヒストグラ
ムから色別毎の特徴値を求め、求めた色別毎の特徴値を
予め色別毎に設定した閾値と比較して色別毎の表面性状
判別値を求め、これら表面性状判別値より最終の表面性
状判別値を求めるものでも良い。このように色別毎の表
面性状判別値より最終の表面性状判別値を求めて判別す
る場合には、より良好な判別精度が得られることにな
る。
In the image processing in the image processing device in the surface texture determining apparatus according to the present invention, density histograms of an image are obtained for each of a plurality of colors, and a characteristic value for each color is obtained from these density histograms. Alternatively, the obtained characteristic value for each color may be compared with a threshold value set for each color in advance to obtain a surface texture determination value for each color, and the final surface texture determination value may be obtained from these surface texture determination values. . In the case where the final surface texture discrimination value is determined based on the surface texture discrimination value for each color as described above, better discrimination accuracy can be obtained.

【0015】本発明に係る表面性状判別装置における画
像処理装置で得る表面性状判別値としては、例えばSa
レベルを採用する。このSaレベルについて以下説明す
る。鋼材の表面性状の評価方法としては、ISO(Inte
rnational Organizationfor Standard)では、ISO
8501(表面清浄度の目視評価)とISO 8502
(表面清浄度の評価試験)の2つが提供されている。
The surface texture discrimination value obtained by the image processing device in the surface texture discrimination device according to the present invention is, for example, Sa
Adopt a level. The Sa level will be described below. As a method for evaluating the surface properties of steel materials, ISO (Inte
rnational Organization for Standard)
8501 (visual evaluation of surface cleanliness) and ISO 8502
(Evaluation test of surface cleanliness) are provided.

【0016】上記は熱間(又は冷間)圧延鋼材に対する
ブラスト処理、手工具及び動力工具仕上げ、火炎処理な
どの方法により塗装用に仕上げられた表面に適用するこ
とができ、目視上は清浄な表面における可溶性塩類やそ
の他の目に見えない汚れについての試験を行うことが考
慮されるべき時以外、通常はISO 8501が使用さ
れる。
The above can be applied to a surface finished for painting by a method such as blasting for hot (or cold) rolled steel, finishing with hand tools and power tools, and flame treatment, and is visually clean. ISO 8501 is normally used, except when testing for soluble salts and other invisible stains on the surface should be considered.

【0017】そして、ISO 8501では、表面清浄
度はさび度と仕上げ等級で表記され、さび度は、A(鋼
材の表面は大部分が固いミルスケールで覆われており、
さびは、もしあってもごく僅かである。)、B(鋼材の
表面はさびが発生し始めており、ミルスケールは剥離し
始めている。)、C(鋼材の表面のミルスケールは、既
にさびになっているか、あるいは掻き落とすことができ
る。しかし、孔食は肉眼で僅かに認められる程度であ
る。)、D(鋼材の表面のミルスケールは既にさびとな
っており、かなりの孔食が肉眼で認められる。)の4等
級で表現される。
According to ISO 8501, the degree of surface cleanliness is expressed in terms of rust and finish grade, and the rust is represented by A (the surface of steel is mostly covered with a hard mill scale,
The rust, if any, is very slight. ), B (rust on the surface of steel is starting to rust, and mill scale is starting to peel off), C (mill scale on the surface of steel is already rusted or can be scraped off.) Pitting is only slightly visible to the naked eye) and D (mill scale on the surface of the steel is already rusted and considerable pitting is visible to the naked eye). .

【0018】また、仕上げ等級は、清浄方法の種類を示
す特有の文字を用いて、「Sa(ブラスト処理による素
地調整)」、「St(手工具及び動力工具による素地調
整)」、「Fl(火炎処理による素地調整)」と付けら
れ、文字に続く数字によってミルスケールやさび、旧塗
装を除去する程度を示す。ブラスト処理による素地調整
では、Sa 1(軽いブラスト処理)、Sa 2(十分
なブラスト処理)、Sa 2 1/2 (さらに十分なブラ
スト処理)、Sa 3(目視上清浄な鋼材を得るための
ブラスト処理)と定義され、例えばB Sa 2のよう
に表示される。
The finishing grade is represented by “Sa (base adjustment by blast processing)”, “St (base adjustment by hand tool and power tool)”, “Fl ( The number following the letter indicates the degree to which the mill scale, rust and old paint are removed. In the base adjustment by blasting, Sa1 (light blasting), Sa2 (sufficient blasting), Sa21 / 2 (further blasting), Sa3 (blasting to obtain visually clean steel material) Process), and is displayed, for example, as BSa2.

【0019】[0019]

【実施例】以下、本発明に係る表面性状判別装置を図1
〜図10に示す実施例に基づいて説明する。図1は本発
明に係る表面性状判別装置の一実施例の概略構成を示す
ブロック図、図2は本発明に係る表面性状判別装置の構
成要素である撮像装置の実施例を示す説明図で、(a)
は撮像用カメラを装置内に収納したもの、(b)は撮像
用カメラを装置外に設けたもの、図3は本発明に係る表
面性状判別装置の構成要素である画像処理装置の一実施
例の概略構成を示すブロック図、図4は本発明に係る表
面性状判別装置の構成要素である画像処理装置の動作の
一例を示すフロー図、図5は本発明に係る表面性状判別
装置の構成要素である撮像装置の案内構成の一例を示す
概略構成図、図6は画像の濃度ヒストグラムの一例を示
す図、図7は特徴値の説明図、図8〜図10は特徴値と
表面性状判別値の関係の一例を示す図である。
FIG. 1 shows a surface texture discriminating apparatus according to the present invention.
A description will be given based on the embodiment shown in FIGS. FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of an embodiment of a surface texture determining device according to the present invention. FIG. 2 is an explanatory diagram showing an embodiment of an imaging device which is a component of the surface texture determining device according to the present invention. (A)
Fig. 3 shows an image processing apparatus as a component of the surface texture determining apparatus according to the present invention. Fig. 3 shows an image processing apparatus provided outside the apparatus. FIG. 4 is a flowchart showing an example of the operation of an image processing apparatus which is a component of the surface texture determining apparatus according to the present invention, and FIG. 5 is a component of the surface texture determining apparatus according to the present invention. FIG. 6 is a diagram showing an example of a density histogram of an image, FIG. 7 is an explanatory diagram of a feature value, and FIGS. 8 to 10 are a feature value and a surface property discrimination value. It is a figure which shows an example of the relationship of.

【0020】図1〜図5において、11は例えばショッ
トブラスト後の鋼管12の内側表面に生成される表面性
状の変化をオンラインで判別すべく、ショットブラスト
設備の直後に配置された本発明に係る表面性状判別装置
であって、以下のように構成されている。
In FIG. 1 to FIG. 5, reference numeral 11 relates to the present invention which is arranged immediately after the shot blasting equipment, for example, in order to determine, on-line, a change in surface properties generated on the inner surface of the steel pipe 12 after shot blasting. This is a surface texture determination device, which is configured as follows.

【0021】13は鋼管12の内側表面を撮像する撮像
装置であり、図2に示したように、内面撮像用CCDカ
メラ13aと、この内面撮像用CCDカメラ13aの撮
像領域を照射する例えばリング照明13bと、鋼管12
の先端位置を検出する管端検出器(図示せず)を備えて
いる。
Reference numeral 13 denotes an imaging device for imaging the inner surface of the steel pipe 12, as shown in FIG. 2, a CCD camera 13a for imaging the inner surface, and a ring illumination for irradiating the imaging area of the CCD camera 13a for inner imaging. 13b and steel pipe 12
Is provided with a tube end detector (not shown) for detecting the tip position of the tube.

【0022】この内面撮像用CCDカメラ13aは、図
2(a)に示したように、撮像装置13内に収納するも
のでも、また、図2(b)に示すように、撮像装置13
内には集光レンズ13cを配置し、光ファイバー経由で
撮像装置13外に配置するものでもよい。なお、図2中
の13dは反射鏡、13eは測定ガラス窓である。
The CCD camera 13a for imaging the inner surface may be housed in the imaging device 13 as shown in FIG. 2A, or may be stored in the imaging device 13 as shown in FIG.
A condensing lens 13c may be arranged in the inside, and may be arranged outside the imaging device 13 via an optical fiber. In FIG. 2, 13d is a reflecting mirror, and 13e is a measuring glass window.

【0023】14は例えば前記した撮像装置13を鋼管
12の軸方向に移動させたり、周方向に回転させたりす
る駆動装置であり、例えばアーム14aを介して撮像装
置13と連結され、アーム14aの内部には図2(a)
の場合には、画像信号を伝送するケーブルが、また、図
2(b)の場合には、光ファイバーケーブルが収納され
ている。なお、図2にはケーブル、光ファイバーケーブ
ルは共に図示省略して記載していない。
Reference numeral 14 denotes a driving device for moving the above-mentioned imaging device 13 in the axial direction of the steel pipe 12 or rotating it in the circumferential direction. The driving device 14 is connected to the imaging device 13 via an arm 14a, for example. Figure 2 (a) inside
In the case of (1), a cable for transmitting an image signal is housed, and in the case of FIG. 2 (b), an optical fiber cable is housed. In FIG. 2, neither the cable nor the optical fiber cable is shown.

【0024】この駆動装置14によって駆動される撮像
装置13の案内構成の一例を図5に示すが、長さが10
数mにも達する鋼管12の全長に亘って検査する場合に
は、アーム14aが片持ち構造では、構造的に不安定に
なるので、図5に示した実施例では、撮像装置13を支
持する架台13fの前後に、例えばベアリングボール1
3gによって回転が自在なように倣いボール13hを取
付け、これら倣いボール13hによって鋼管12の内面
を倣うことで、アーム14aの撓み等による鋼管12の
内面との間隔の変化を抑制して、画像の撮像精度を安定
させるものを示している。
FIG. 5 shows an example of a guide structure of the imaging device 13 driven by the driving device 14.
When the inspection is performed over the entire length of the steel pipe 12 that reaches several meters, the arm 14a is structurally unstable when the arm 14a is cantilevered. Therefore, in the embodiment shown in FIG. Before and after the gantry 13f, for example, the bearing ball 1
The copying ball 13h is attached so as to be freely rotatable by 3g, and by copying the inner surface of the steel pipe 12 by using the copying ball 13h, a change in the distance from the inner surface of the steel pipe 12 due to bending of the arm 14a or the like is suppressed, and the image is displayed. The figure shows that the imaging accuracy is stabilized.

【0025】アーム14aの撓み等による鋼管12の内
面との間隔の変化を抑制できるものであれば、図5に示
した実施例に限らないことは言うまでもない。例えば、
倣いボール13hの数は前後に2個ずつでも、また、前
後のうちのどちらか一方が2個で、他の一方が1個でも
良い。なお、倣いボール13hに代えてタイヤ状のロー
ラを採用することも可能であるが、撮像装置13と鋼管
12との相対動作が鋼管12の軸方向と周方向の両方で
ある場合には、好ましくない。
It is needless to say that the embodiment is not limited to the embodiment shown in FIG. 5 as long as the change in the distance from the inner surface of the steel pipe 12 due to the bending of the arm 14a or the like can be suppressed. For example,
The number of the copying balls 13h may be two each before and after, or one of the front and rear may be two and the other one may be one. Note that a tire-shaped roller may be used instead of the copying ball 13h. However, when the relative operation between the imaging device 13 and the steel pipe 12 is both in the axial direction and the circumferential direction of the steel pipe 12, it is preferable. Absent.

【0026】15は前記駆動装置14を制御し、撮像装
置13と鋼管12の相対位置を調節する駆動制御装置で
あり、測定開始、測定終了の管端位置の検出は、撮像装
置13に設けた管端検出器(図示省略)からの信号をも
って判断するようになっている。そして、この駆動制御
装置15は、例えば、測定開始前までは、時間短縮の
ために移動速度を速くしたり、測定中の移動を所定速度
に設定したり、測定終了の管端位置に達すれば、管端検
出器の信号によって測定を終了し、検出装置を待機位置
に戻したり、また、測定開始と共に撮像装置13を回
転させ、測定終了と共に回転を停止させたりする。
Reference numeral 15 denotes a drive control device which controls the drive device 14 and adjusts the relative positions of the image pickup device 13 and the steel pipe 12. The start and end of the measurement are detected by the image pickup device 13. The determination is made based on a signal from a tube end detector (not shown). The drive control device 15 may, for example, increase the moving speed to reduce the time before the start of the measurement, set the movement during the measurement to a predetermined speed, or reach the pipe end position at the end of the measurement. The measurement is terminated by the signal of the tube end detector, the detection device is returned to the standby position, or the imaging device 13 is rotated at the start of the measurement, and the rotation is stopped at the end of the measurement.

【0027】16は前記撮像用CCDカメラ13aによ
って撮像した鋼管12の内面画像を入力され、これらの
画像を処理して表面性状判別値を演算する画像処理装置
であり、図3及び図4に示すように、アナログ信号をA
/D変換してデジタル画像を得る画像入力部16aと、
この画像入力部16aから入力されたデジタル画像か
ら、図6に示したような例えば赤色(太い実線)、青色
(細い実線)、緑色(細い破線)の3原色毎の濃度ヒス
トグラムを作成し、これらの濃度ヒストグラムから特徴
値を算出する画像処理部16bと、この画像処理部16
bから入力された特徴値を予めテーブルとして用意した
閾値と比較して、撮像した鋼管内面がどのような状態で
あるのかを判別する表面性状判別値を求め、外部に出力
する判別演算・出力部16cとから構成されている。な
お、図6は、ブラスト処理による表面清浄度を表す仕上
げ等級がSa1の場合における3原色の濃度ヒストグラ
ムである。
Reference numeral 16 denotes an image processing device which receives an inner surface image of the steel pipe 12 imaged by the imaging CCD camera 13a, processes these images and calculates a surface property discrimination value, and is shown in FIGS. 3 and 4. So, analog signal is A
An image input unit 16a for obtaining a digital image by performing a / D conversion;
From the digital image input from the image input unit 16a, density histograms for each of the three primary colors, for example, red (thick solid line), blue (thin solid line), and green (thin broken line) as shown in FIG. Processing unit 16b for calculating a characteristic value from the density histogram of the image processing unit 16;
b) comparing the feature value input from b with a threshold value prepared as a table in advance to obtain a surface property determination value for determining the state of the imaged inner surface of the steel pipe, and outputting the determined value to the outside; 16c. FIG. 6 is a density histogram of three primary colors when the finish grade representing the surface cleanliness by the blast processing is Sa1.

【0028】ところで、前記濃度ヒストグラムから算出
する特徴値としては、例えば図7に示したように、ピー
クの画素濃度Xp、ピーク度数Yp、10%幅Xwとい
った種々のパラメータのうちの何れか2つを用いる。な
お、これら以外でも濃度ヒストグラムから抽出できるパ
ラメータ、例えば20%幅、30%幅、…、10%幅と
30%幅との比、等で判別に有効であるならば、適宜使
用することも可能である。
As the characteristic value calculated from the density histogram, for example, as shown in FIG. 7, any two of various parameters such as a peak pixel density Xp, a peak frequency Yp, and a 10% width Xw are used. Is used. It should be noted that other than these, any parameter that can be extracted from the density histogram, for example, a ratio of 20% width, 30% width,. It is.

【0029】また、図6に示したような、撮像した各画
像の3原色毎の濃度ヒストグラムから前記したような3
原色毎の特徴値を算出し、3原色毎の特徴値を予めテー
ブルとして用意した閾値と比較して3原色毎の表面性状
判別値を求め、これらの表面性状判別値より最終の表面
性状判別値を得る手段としては、例えば以下のような多
数決方式や特定有効原色優先方式などを採用する。
Further, from the density histogram for each of the three primary colors of each captured image as shown in FIG.
The characteristic value for each primary color is calculated, and the characteristic value for each of the three primary colors is compared with a threshold value prepared in advance as a table to determine the surface texture discriminating value for each of the three primary colors. For example, a majority decision method or a specific effective primary color priority method as described below is employed.

【0030】(多数決方式)3原色毎の濃度ヒストグラ
ムから閾値に基づいて赤色の表面性状判別値j(color
1)、緑色の表面性状判別値j(color2)、青色の表面
性状判別値j(color3)を得た後、以下の場合分けによ
って得た表面性状判別値を最終の表面性状判別値Jとす
る。但し、ブラスト処理による表面清浄度を表す仕上げ
等級Sa(ISO 8501)を、Sa1(軽いブラス
ト処理)、Sa2(十分なブラスト処理)、Sa3(目
視上清浄な鋼材を得るためのブラスト処理)とする。
(Majority decision method) A red surface texture discrimination value j (color
1) After obtaining the green surface texture discrimination value j (color2) and the blue surface texture discrimination value j (color3), the surface texture discrimination value obtained by the following classification is used as the final surface texture discrimination value J. . However, the finishing grade Sa (ISO 8501) representing the surface cleanliness by the blast treatment is Sa1 (light blast treatment), Sa2 (sufficient blast treatment), and Sa3 (blast treatment for obtaining a visually clean steel material). .

【0031】 赤色、緑色、青色の各表面性状判別値
j(color1)、j(color2)、j(color3)共に例えば
Sa1である場合には、赤色の表面性状判別値j(colo
r1)を最終の表面性状判別値Jとして採用する。 赤色と緑色の表面性状判別値j(color1)、j(co
lor2)が例えばSa1で、青色の表面性状判別値j(co
lor3)がSa2である場合には、赤色の表面性状判別値
j(color1)を最終の表面性状判別値Jとして採用す
る。 赤色の表面性状判別値j(color1)がSa2で、緑
色と青色の表面性状判別値j(color2)、j(color3)
はSa1ある場合には、緑色の表面性状判別値j(colo
r2)を最終の表面性状判別値Jとして採用する。
When each of the red, green, and blue surface texture discrimination values j (color1), j (color2), and j (color3) is, for example, Sa1, the red surface texture discrimination value j (colo)
r1) is adopted as the final surface property discrimination value J. Red and green surface texture discrimination values j (color1), j (co
lor2) is, for example, Sa1, and the blue surface property determination value j (co
When lor3) is Sa2, the red surface texture determination value j (color1) is adopted as the final surface texture determination value J. The red surface texture discrimination value j (color1) is Sa2, and the green and blue surface texture discrimination values j (color2) and j (color3).
Is a green surface property discrimination value j (colo
r2) is adopted as the final surface property discrimination value J.

【0032】(特定有効原色優先方式)例えば、撮像し
た画像の赤色についての濃度ヒストグラムから、図8に
示したようなピークの画素濃度Xpとピーク度数Ypの
関係(図8)を算出する。そして、これらの各算出値が
予め表面清浄度を表す仕上げ等級Saに基づいて求めて
ある閾値(図8に直線で示す。)によって区画されたど
の領域に入るのかを見て、各画像の表面性状判別値を求
める。
(Specific Effective Primary Color Priority Method) For example, the relationship between the peak pixel density Xp and the peak frequency Yp as shown in FIG. 8 (FIG. 8) is calculated from the density histogram for the red color of the captured image. Then, it is determined whether each of the calculated values falls within an area defined by a threshold value (shown by a straight line in FIG. 8) previously determined based on the finishing grade Sa representing the surface cleanliness, and the surface of each image is checked. Determine the property discrimination value.

【0033】ところで、前記した仕上げ等級SaのSa
1,Sa2,…といった基準は、そもそも人間の感覚的
な判断に基づくものであることから、実際に図8のよう
な関係図を作成すると、画像による目視観察による判断
と、特徴値を用いた判断とが異なる場合が発生する。そ
こで、このような相違を回避するために、閾値近傍にあ
る表面性状判断値についてのみ、異なる色(例えば緑色
又は青色)を用いて上述したのと同様に二次判定を行
い、最終の表面性状判別値を求める。このようにするこ
とで、閾値近傍に存在する表面性状判断値も判断資料と
しての精度が向上する。なお、二次判定は、一時判定と
同じ特徴値を採用せず、一時判定が図8のようなピーク
の画素濃度Xpとピーク度数Ypの関係であるならば、
図9のようなピークの画素濃度Xpと10%幅Xwの関
係、或いは、図10のような10%幅Xwとピーク度数
Ypの関係によって求めることが望ましい。
By the way, Sa of the finish grade Sa described above is used.
Since the criteria such as 1, Sa2,... Are based on human sensory judgments in the first place, when a relational diagram as shown in FIG. 8 is actually created, judgment based on visual observation using images and feature values are used. There are cases where the judgment is different. Therefore, in order to avoid such a difference, the secondary determination is performed only for the surface texture determination value near the threshold value using a different color (for example, green or blue) in the same manner as described above, and the final surface texture is determined. Find the discriminant value. By doing so, the accuracy of the surface property judgment value existing near the threshold value as judgment data is also improved. Note that the secondary determination does not adopt the same feature value as the temporary determination, and if the temporary determination is a relationship between the peak pixel density Xp and the peak frequency Yp as shown in FIG.
It is desirable to obtain the relationship between the pixel density Xp of the peak and the 10% width Xw as shown in FIG. 9 or the relationship between the 10% width Xw and the peak frequency Yp as shown in FIG.

【0034】17は前記画像処理装置16から入力され
た最終の表面性状判別値と、前記駆動制御装置15から
入力された鋼管12と撮像装置13との相対位置情報を
結び付る表面性状判別器であり、これらの相対位置毎の
表面性状判別値を表示器18や上位計算機19に出力す
る。なお、表示器18や上位計算機19に出力する値と
して、相対位置毎の測定値を平均化処理したものを採用
しても良い。
Reference numeral 17 denotes a surface texture discriminator for linking the final surface texture discrimination value input from the image processing device 16 and the relative position information between the steel pipe 12 and the imaging device 13 input from the drive control device 15. And outputs the surface property discrimination value for each relative position to the display 18 and the host computer 19. As a value to be output to the display 18 or the host computer 19, a value obtained by averaging measured values for each relative position may be adopted.

【0035】本実施例では図示省略したが、管端検出器
としては、レーザ式等の市販の変位計の出力を閾値で判
断するものや、リミットスイッチ等が採用される。ま
た、本実施例では、3原色の濃度ヒストグラムから最終
の表面性状判別値を得るものを示したが、1色の濃度ヒ
ストグラムから表面性状判別値を得るものでも良いこと
は言うまでもない。
Although not shown in the present embodiment, as the tube end detector, a detector that determines the output of a commercially available displacement meter such as a laser type using a threshold value, a limit switch, or the like is used. In this embodiment, the final surface property discrimination value is obtained from the density histogram of three primary colors. However, it is needless to say that the surface property discrimination value may be obtained from the density histogram of one color.

【0036】また、本実施例ではショットブラスト設備
の直後にオンライン判別が可能なように配置したものを
示したが、ショットブラスト設備の後段の設備の後にオ
フラインで判別するように設置したものでも良い。
Further, in the present embodiment, the apparatus is arranged so that online determination is possible immediately after the shot blasting equipment. However, the apparatus may be installed so as to perform offline determination after the equipment at the subsequent stage of the shot blasting equipment. .

【0037】またさらに、本発明装置をショットブラス
ト設備の前段に設置してデスケール前の状態を判別し、
最適なデスケール時間を算出するために用いても、ま
た、他の処理による素地や他のさび度に対して適用する
ものでも良い。
Still further, the apparatus of the present invention is installed at the preceding stage of the shot blast equipment to determine the state before descaling,
It may be used to calculate an optimal descale time, or may be applied to a base material or other rust due to other processing.

【0038】またさらに、本実施例では、駆動装置14
によって撮像装置13を移動するものを示したが、撮像
装置13を固定し、鋼管12を移動、回転するものでも
良い。
Further, in this embodiment, the driving device 14
Although the imaging device 13 is shown to move, the imaging device 13 may be fixed, and the steel pipe 12 may be moved and rotated.

【0039】[0039]

【発明の効果】以上説明したように、本発明に係る表面
性状判別装置では、画像の濃度ヒストグラムから特徴値
を求め、求めた特徴値を予め設定した閾値と比較して表
面性状判別値を求め、この表面性状判別値より表面性状
の変化を判別するので、例えば鋼管の内面に発生した酸
化皮膜のような微小な表面性状の変化であっても、鋼管
の全長に亘って精度良く判別することができ、ブラスト
時間や研掃材の節約に大きく貢献することができる。
As described above, in the surface texture determining apparatus according to the present invention, the characteristic value is obtained from the density histogram of the image, and the obtained characteristic value is compared with a preset threshold to obtain the surface texture determining value. Since the change in the surface texture is determined from the surface texture determination value, even a minute change in the surface texture such as an oxide film generated on the inner surface of the steel pipe can be accurately determined over the entire length of the steel pipe. This can greatly contribute to saving blast time and abrasive material.

【0040】そして、複数の色別毎に画像の濃度ヒスト
グラムを得て、これらの濃度ヒストグラムから色別毎の
特徴値を求め、求めた色別毎の特徴値を予め色別毎に設
定した閾値と比較して色別毎の表面性状判別値を求め、
これら表面性状判別値より最終の表面性状判別値を求め
て判別するようにした場合には、より良好な判別精度が
得られることになる。
Then, a density histogram of the image is obtained for each of a plurality of colors, a characteristic value for each color is obtained from these density histograms, and the obtained characteristic value for each color is set in advance to a threshold value set for each color. Calculate the surface property discrimination value for each color by comparing with
When the final surface property discrimination value is determined from these surface property discrimination values and discrimination is performed, better discrimination accuracy can be obtained.

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

【図1】本発明に係る表面性状判別装置の一実施例の概
略構成を示すブロック図である。
FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of an embodiment of a surface texture determining apparatus according to the present invention.

【図2】本発明に係る表面性状判別装置の構成要素であ
る撮像装置の実施例を示す説明図で、(a)は撮像用カ
メラを装置内に収納したもの、(b)は撮像用カメラを
装置外に設けたものである。
FIGS. 2A and 2B are explanatory views showing an embodiment of an imaging device which is a component of the surface texture determination device according to the present invention, wherein FIG. 2A shows an imaging camera housed in the device, and FIG. Is provided outside the apparatus.

【図3】本発明に係る表面性状判別装置の構成要素であ
る画像処理装置の一実施例の概略構成を示すブロック図
である。
FIG. 3 is a block diagram showing a schematic configuration of an embodiment of an image processing apparatus which is a component of the surface texture determining apparatus according to the present invention.

【図4】本発明に係る表面性状判別装置の構成要素であ
る画像処理装置の動作の一例を示すフロー図である。
FIG. 4 is a flowchart showing an example of the operation of an image processing apparatus which is a component of the surface texture determining apparatus according to the present invention.

【図5】本発明に係る表面性状判別装置の構成要素であ
る撮像装置の案内構成の一例を示す概略構成図で、
(a)は側面図、(b)は正面図である。
FIG. 5 is a schematic configuration diagram showing an example of a guide configuration of an imaging device which is a component of the surface texture determination device according to the present invention;
(A) is a side view, (b) is a front view.

【図6】画像の濃度ヒストグラムの一例を示す図であ
る。
FIG. 6 is a diagram illustrating an example of a density histogram of an image.

【図7】特徴値の説明図である。FIG. 7 is an explanatory diagram of a feature value.

【図8】特徴値と表面性状判別値の関係の一例を示す図
であり、ピークの画素濃度とピーク度数の関係を示す図
である。
FIG. 8 is a diagram illustrating an example of a relationship between a characteristic value and a surface property determination value, and is a diagram illustrating a relationship between a peak pixel density and a peak frequency.

【図9】特徴値と表面性状判別値の関係の一例を示す図
であり、ピークの画素濃度と10%幅の関係を示す図で
ある。
FIG. 9 is a diagram illustrating an example of a relationship between a characteristic value and a surface property determination value, and is a diagram illustrating a relationship between a peak pixel density and a 10% width.

【図10】特徴値と表面性状判別値の関係の一例を示す
図であり、10%幅とピーク度数の関係を示す図であ
る。
FIG. 10 is a diagram illustrating an example of a relationship between a characteristic value and a surface property determination value, and is a diagram illustrating a relationship between a 10% width and a peak frequency.

【図11】特開昭60−169580号が開示された技
術を説明する図である。
FIG. 11 is a diagram illustrating a technique disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. Sho 60-169580.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

11 表面性状判別装置 12 鋼管 13 撮像装置 14 駆動装置 15 駆動制御装置 16 画像処理装置 17 表面性状判別器 DESCRIPTION OF SYMBOLS 11 Surface texture discrimination device 12 Steel pipe 13 Imaging device 14 Drive device 15 Drive control device 16 Image processing device 17 Surface texture discriminator

Claims (2)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 金属材料の表面や裏面に生成される表面
性状の変化を判別する装置であって、金属材料の表面又
は裏面を撮像する撮像装置と、この撮像装置又は金属材
料の少なくともどちらか一方を駆動させる駆動装置と、
この駆動装置を制御し、前記撮像装置と金属材料の相対
位置を調節する駆動制御装置と、前記撮像装置によって
撮像した画像を入力され、画像を処理して表面性状の変
化を判別する表面性状判別値を得る画像処理装置と、こ
の画像処理装置から入力された表面性状判別値と、前記
駆動制御装置から入力された相対位置情報を結び付る表
面性状判別器を備え、前記画像処理装置における画像処
理は、画像の濃度ヒストグラムから特徴値を求め、求め
た特徴値を予め設定した閾値と比較して表面性状判別値
を求めるものであることを特徴とする表面性状判別装
置。
An apparatus for determining a change in surface properties generated on a front surface or a back surface of a metal material, wherein the imaging device captures an image of the front surface or the back surface of the metal material, and at least one of the imaging device and the metal material. A driving device for driving one,
A drive control device that controls the drive device and adjusts a relative position between the imaging device and the metal material; and a surface texture determination that receives an image captured by the imaging device, processes the image, and determines a change in surface texture. An image processing device for obtaining a value, a surface texture discriminator for associating a surface texture discrimination value input from the image processing device with relative position information input from the drive control device, and an image in the image processing device. A surface texture discriminating apparatus characterized in that the processing is to calculate a feature value from a density histogram of an image, and to compare the obtained feature value with a preset threshold to obtain a surface texture discrimination value.
【請求項2】 画像処理装置における画像処理は、複数
の色別毎に画像の濃度ヒストグラムを得て、これらの濃
度ヒストグラムから色別毎の特徴値を求め、求めた色別
毎の特徴値を予め色別毎に設定した閾値と比較して色別
毎の表面性状判別値を求め、これら表面性状判別値より
最終の表面性状判別値を求めるものであることを特徴と
する請求項1記載の表面性状判別装置。
2. The image processing in the image processing apparatus comprises the steps of: obtaining a density histogram of an image for each of a plurality of colors; obtaining a characteristic value for each color from these density histograms; 2. The method according to claim 1, wherein a surface property discrimination value for each color is obtained by comparing with a threshold value previously set for each color, and a final surface property discrimination value is obtained from the surface property discrimination values. Surface property determination device.
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Cited By (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006201045A (en) * 2005-01-21 2006-08-03 Kansai Paint Co Ltd Uneven painting measuring instrument, measuring method, and evaluation method
JP2007050466A (en) * 2005-08-17 2007-03-01 Hitachi Plant Technologies Ltd Pipe outside face blasting device
JP2011027734A (en) * 2009-07-15 2011-02-10 Byk-Gardner Gmbh Device for inspection of textured surface
WO2011118596A1 (en) * 2010-03-25 2011-09-29 三菱レイヨン株式会社 Method for fabricating anodized alumina, inspection device, and inspection method
JP2011259137A (en) * 2010-06-08 2011-12-22 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> Surface feature detection device and surface feature detection method
CN102608126A (en) * 2012-02-23 2012-07-25 中冶连铸技术工程股份有限公司 On-line detection method and device for surface defects of high-temperature continuously cast bloom
KR101185917B1 (en) 2010-05-28 2012-09-25 현대제철 주식회사 Method for managing quality of steel product
JP2012528336A (en) * 2009-05-27 2012-11-12 アール. ブルックス アソシエイツ インコーポレーティッド Steam generator top bundle inspection tool
CN103033520A (en) * 2012-12-26 2013-04-10 天津市三特电子有限公司 Detection method for surface quality of hot continuous casting billet
JP2013169570A (en) * 2012-02-21 2013-09-02 Nippon Steel & Sumitomo Metal Corp Tubular body inspection device and tubular body inspection method
JP2013257219A (en) * 2012-06-13 2013-12-26 Nisshin Seifun Group Inc Surface shape measuring device and method
CN113484333A (en) * 2021-09-08 2021-10-08 苏州高视半导体技术有限公司 Method for distinguishing foreign matter defect of multi-layer structure screen, electronic device and storage medium
WO2023210503A1 (en) * 2022-04-25 2023-11-02 国立大学法人九州大学 Blast state evaluation device, blast state evaluation system, blast state evaluation method, and blast state evaluation program

Cited By (20)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006201045A (en) * 2005-01-21 2006-08-03 Kansai Paint Co Ltd Uneven painting measuring instrument, measuring method, and evaluation method
JP2007050466A (en) * 2005-08-17 2007-03-01 Hitachi Plant Technologies Ltd Pipe outside face blasting device
JP4656601B2 (en) * 2005-08-17 2011-03-23 株式会社日立プラントテクノロジー Pipe outer surface blasting equipment
US9251921B2 (en) 2009-05-27 2016-02-02 R. Brooks Associates, Inc. Steam generator upper bundle inspection tools
JP2012528336A (en) * 2009-05-27 2012-11-12 アール. ブルックス アソシエイツ インコーポレーティッド Steam generator top bundle inspection tool
JP2011027734A (en) * 2009-07-15 2011-02-10 Byk-Gardner Gmbh Device for inspection of textured surface
TWI408257B (en) * 2010-03-25 2013-09-11 Mitsubishi Rayon Co Method of producing anodized alumina, examination device and examination method thereof
WO2011118596A1 (en) * 2010-03-25 2011-09-29 三菱レイヨン株式会社 Method for fabricating anodized alumina, inspection device, and inspection method
JP5049405B2 (en) * 2010-03-25 2012-10-17 三菱レイヨン株式会社 Anodized alumina manufacturing method, inspection apparatus, and inspection method
US8780350B2 (en) 2010-03-25 2014-07-15 Mitsubishi Rayon Co., Ltd. Method for manufacturing anodized alumina, and device and method for inspecting the same
KR101345049B1 (en) 2010-03-25 2013-12-26 미츠비시 레이온 가부시키가이샤 Method for fabricating anodized alumina, inspection device, and inspection method
KR101185917B1 (en) 2010-05-28 2012-09-25 현대제철 주식회사 Method for managing quality of steel product
JP2011259137A (en) * 2010-06-08 2011-12-22 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> Surface feature detection device and surface feature detection method
JP2013169570A (en) * 2012-02-21 2013-09-02 Nippon Steel & Sumitomo Metal Corp Tubular body inspection device and tubular body inspection method
CN102608126A (en) * 2012-02-23 2012-07-25 中冶连铸技术工程股份有限公司 On-line detection method and device for surface defects of high-temperature continuously cast bloom
JP2013257219A (en) * 2012-06-13 2013-12-26 Nisshin Seifun Group Inc Surface shape measuring device and method
CN103033520A (en) * 2012-12-26 2013-04-10 天津市三特电子有限公司 Detection method for surface quality of hot continuous casting billet
CN113484333A (en) * 2021-09-08 2021-10-08 苏州高视半导体技术有限公司 Method for distinguishing foreign matter defect of multi-layer structure screen, electronic device and storage medium
CN113484333B (en) * 2021-09-08 2021-12-14 苏州高视半导体技术有限公司 Method for distinguishing foreign matter defect of multi-layer structure screen, electronic device and storage medium
WO2023210503A1 (en) * 2022-04-25 2023-11-02 国立大学法人九州大学 Blast state evaluation device, blast state evaluation system, blast state evaluation method, and blast state evaluation program

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