JP2001281154A

JP2001281154A - 欠陥検出方法及び欠陥検出装置

Info

Publication number: JP2001281154A
Application number: JP2000094179A
Authority: JP
Inventors: Shigemi Nakamoto; 茂実中元; Akira Kazama; 彰風間
Original assignee: NKK Corp; Nippon Kokan Ltd
Current assignee: JFE Engineering Corp
Priority date: 2000-03-30
Filing date: 2000-03-30
Publication date: 2001-10-10
Anticipated expiration: 2020-03-30
Also published as: JP3491147B2

Abstract

(57)【要約】【課題】ＳＮ比が悪い場合でも周期的疵部を含む画像信
号の変動が少ない少量のデータから周期性欠陥を自動的
に精度よく検出する。【解決手段】前記被検査物から得られた信号波形に対
し、欠陥部分固有の局所的周波数に対応した複数の基底
関数を合成した合成関数と欠陥を含む原信号とのたたみ
こみを求めて、欠陥信号に特有な信号波形のみが強調さ
れる欠陥信号強調波形を生成するステップ（ステップＳ
３）と、前記欠陥信号強調波形に対して、最大エントロ
ピー法による周波数解析を行って、被検査物周期性の欠
陥を検出するステップと（ステップＳ４，５）を含む。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、周期的に現れる欠
陥の検出を行う欠陥検出方法及び欠陥検出装置に関する
ものである。

【０００２】

【従来の技術】鉄鋼の圧延工程や、樹脂フィルム製造工
程など、帯状の製品の支持などには必ずロールが用いら
れる。ロール表面の一部に突起、へこみ、あるいは付着
物などの異常があると、製品に転写されて周期疵が生じ
る。

【０００３】鉄鋼の圧延ラインにて、鋼板表面に周期性
欠陥ができた場合、品質に大きな問題が生じるため、そ
れを迅速に検出しロール交換等の迅速な対応を促す必要
がある。従来はオペレータが直接観察するか、例えばカ
メラで得られた画像をオペレータが見て欠陥の有無を判
断していた。あるいは以下のように、画像を基に信号処
理によって検出する試みがなされている。

【０００４】周期性の疵を自動で検出する方法は、１次
元の電気信号において周期性を求める問題と類似の方法
が提案されている。特開平１−１３６０５４号または特
開平１−２３２２５８号には、採取した画像の自己相関
を計算してロール疵を検出する装置と方法が示されてい
る。検査対象の製品表面をカメラで撮像し、画像をメモ
リに採取して、演算装置を用いて画像上の自己相関計算
を行い、相関関数のピーク位置より周期性欠陥を見つけ
る方法である。

【０００５】この方法は、検査対象の正常部のノイズが
少ない場合は有効であるが、ノイズが大きい場合、ＳＮ
比を向上させるため、より長い領域に渡って大量の画像
間自己相関計算を必要とする。特に鉄鋼プロセスの熱間
圧延工程のように、製品表面にスケールと呼ばれる鉄酸
化物のムラによる模様や水滴が乗っているようなノイズ
が大きい状況では、ＳＮ比向上のため大量のメモリと演
算時間が必要となる。また、圧延ロールとのスリップや
横方向の蛇行などで、本来同じ横方向位置に、同じ長さ
方向周期で現れるはずの周期性のロール疵が、次第にず
れていくこともあり、長い領域を自己相関計算すると、
こうしたずれに遭遇する可能性が高くなって、自己相関
が良好に保たれず、返って検出性能は低下する。

【０００６】また、自己相関計算を行わずに簡易に周期
性欠陥を検出する装置も提案されている。特開昭５８−
１６５０４２号には、ラインセンサの出力をロール周期
で流れ方向に複数重ね合わせて輝度ヒストグラムを作
り、ヒストグラムのピークより周期性欠陥を検出する装
置が示されている。ラインごとの信号をロール周期で流
れ方向に複数重ね合わせると、周期性欠陥があった場
合、積算値のヒストグラムにピークが発生するので検出
できる。ただし、突発性の深い欠陥があってもピークが
出るので、単純なヒストグラム作成では過剰検出になる
おそれがある。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】従来提案されていた技
術をもって実際の熱間圧延中の鋼板の周期性欠陥を自動
検出しようとすると、（１）簡易なヒストグラム方式で
は斑状の周期性欠陥には十分な検出性能が得られない。
（２）厳密に相関演算を行う方式では大規模なメモリと
画像演算装置が必要な上、背景ノイズが大きい場合に
は、より長い画像を採取する必要がある故に、個々の欠
陥の位置ずれの影響を受けやすく、返って相関演算の精
度が低下して十分な検出性能が得られない。といった問
題があった。

【０００８】本発明は、こうした状況に鑑みてなされた
もので、本発明の目的は、ＳＮ比が悪い場合でも周期的
欠陥を含む信号の変動が少ない少量のデータから周期性
欠陥を自動的に精度よく検出することが可能な欠陥検出
方法及び欠陥検出装置を提供することにある。

【０００９】

【課題を解決するための手段】［構成］本発明は、上記
目的を達成するために以下のように構成されている。

【００１０】（１）本発明（請求項１）の欠陥検出方法
は、被検査物から得られた信号波形から、該被検査物に
生じた周期的な欠陥を検出する欠陥検出方法において、
前記被検査物から得られた信号波形に対し、欠陥部分固
有の局所的周波数に対応した複数の基底関数を合成した
合成関数と欠陥を含む原信号とのたたみこみを求めて、
欠陥信号に特有な信号波形のみが強調される欠陥信号強
調波形を生成するステップと、前記欠陥信号強調波形に
対して、最大エントロピー法による周波数解析を行っ
て、被検査物の周期的な欠陥を検出するステップとを含
むことを特徴とする。

【００１１】（２）本発明（請求項２）の欠陥検出方法
は、被検査物から得られた信号波形から、該被検査物に
生じた周期的な欠陥を検出する欠陥検出方法において、
前記被検査物から得られた信号波形に対し、欠陥部分固
有の局所的周波数に対応した複数の基底関数を合成した
合成関数と欠陥を含む原信号とのたたみこみを求めて、
欠陥信号に特有な信号波形のみが強調される欠陥信号強
調波形を生成するステップと、前記欠陥信号強調波形信
号を特定のしきい値をもって二値化して、被検査物の周
期的な欠陥を検出するステップとを含むことを特徴とす
る。

【００１２】（３）本発明（請求項３）の欠陥検出方法
は、被検査物から得られた信号波形から、該被検査物に
生じた周期的な欠陥を検出する欠陥検出方法において、
前記被検査物から得られた信号波形に対し、欠陥部分固
有の局所的周波数に対応した複数の基底関数を合成した
合成関数と欠陥を含む原信号とのたたみこみを求めて、
欠陥信号に特有な信号波形のみが強調される欠陥信号強
調波形を生成するステップと、前記欠陥信号強調波形を
特定のしきい値をもって二値化するステップと、前記二
値化された信号波形に対して最大エントロピー法による
周波数解析を行って、被検査物周期性の欠陥を検出する
ステップとを含むことを特徴とする。

【００１３】以上三つの欠陥検出方法は、前記合成関数
は、細い疵の検出に適した単一または複数の基底関数
と、幅の広い疵の検出に適した単一または複数の基底関
数を合成した関数であることが好ましい。

【００１４】（４）本発明（請求項５）の欠陥検出装置
は、被検査物から得られた信号波形から、該被検査物に
生じた周期的な欠陥を検出する欠陥検出装置において、
前記被検査物から得られた信号波形に対し、欠陥部分固
有の局所的周波数に対応した複数の基底関数を合成した
合成関数と欠陥を含む原信号とのたたみこみを求めて、
欠陥信号に特有な信号波形のみが強調される欠陥信号強
調波形を生成する手段と、前記欠陥信号強調波形に対し
て、最大エントロピー法による周波数解析を行って、被
検査物の周期的な欠陥を検出する手段とを具備してなる
ことを特徴とする。

【００１５】［作用］本発明は、上記構成によって以下
の作用・効果を有する。

【００１６】本発明の克服すべき課題には２つの相矛盾
する要素が含まれている。ひとつは、周期性疵を精度良
く検出するためには、従来の手段では周期疵をより多く
含むように鋼板の流れ方向に長いデータが必要である
が、一方でデータを長く採るほど地肌や疵部自身の信号
は変化するので、計算精度はさほど向上せず、データを
長く採る意味が薄れることである。もうひとつは、デー
タ採取を短くすると、疵部の周期的類似性は確保されや
すいが、ノイズとの弁別及び周期性の判定はより困難に
なる、ということである。

【００１７】そこで本発明では、特定の波束信号と原信
号とのたたみこみを求めることによって、欠陥信号部分
を強調した後、得られた信号を解析することによって、
３〜５周期程度のごく少量のデータからでもノイズと同
程度の微弱な周期性疵信号の検出を可能とする。

【００１８】そして、特に欠陥信号を強調した信号に対
して最大エントロピー法による周波数解析をかけるによ
って、周期的な欠陥を判別することによって３〜５周期
程度のごく少量のデータからでもノイズと同程度の微弱
な周期性疵信号の検出を行うことが容易となる。

【００１９】特定の波束信号と原信号とのたたみこみを
求めることによる原信号の変換は、局所的な周波数の抽
出作業である。検出対象としている疵はある固有の局所
的な周波数の変化として現れるので、検出しようとする
疵の信号を抽出するのに最適な波束関数とのたたみこみ
を求め、疵信号のみを抽出する。このとき抽出しようと
する疵信号の形態は１種ではないので、基底となる波束
関数には、抽出しようとする複数の疵種のそれぞれの代
表的波形を抽出できるような関数を用意して、新たに波
束関数を合成した上で原信号とのたたみこみを求める。
これによって信号のうねりや、ノイズ等、疵以外の信号
レベルが低減されて、疵部の信号が抽出される。

【００２０】ただし場合によっては偶然疵部とほぼ同じ
形態のノイズが抽出されることもある。つまり、疵部信
号の抽出が成されても、それは疵の候補であって、周期
性の疵であることは別の手段をもって判別しなければな
らない。そこで、ノイズのようなランダムな信号は、最
大エントロピー法による周波数解析方法によって除去す
る。

【００２１】疵部信号の抽出が成されても、それは疵の
候補であって、周期性の疵であることは別の手段をもっ
て判別しなければならない。周期性の判断には、ＦＦＴ
と自己相関が広く用いられるが、高々４〜５周期の信号
に対してこうした方法を適用しても計算原理上ほとんど
結果を得られない。

【００２２】また、最大エントロピー法の特徴は、ごく
少ない周期数、あるいは周期部分の一部が欠如している
ような信号であっても比較的精度良く周期性すなわち周
波数スペクトルの判定が可能なことであり、例えば地磁
気の長期的変動周期を求めるというような、周期データ
の採取し難い研究などに適用されている。本発明ではこ
の方法を周期性疵検出に適用するが、採取した画像信号
そのままを最大エントロピー法にかけても、板の振動に
よる周期的明暗、あるいはスケールと呼ばれる鉄酸化物
の準周期的ムラなどが全てスペクトルに現れてくるた
め、周期性疵の弁別が困難となる。そこで前述したよう
なウェーブレット変換にて疵部信号のみを抽出した上で
最大エントロピー法をかけることが本発明の特徴であ
る。

【００２３】

【発明の実施の形態】本発明の実施の形態を以下に図面
を参照して説明する。

【００２４】本発明を、鉄鋼分野の熱間圧延工程（以下
熱延工程と記）に適用した例について述べる。

【００２５】図１は本発明の一実施形態に係わる検査装
置が設けられた熱延装置の概略構成を示す図である。

【００２６】先ず、熱間圧延装置の概略構成について説
明する。図１に示すように、圧延ロールは７段構成にな
っており、入り側から順に、Ｎｏ．１ロール，Ｎｏ．２
ロール，Ｎｏ．３ロール，Ｎｏ．４ロール，Ｎｏ．５ロ
ール，Ｎｏ．６ロール，Ｎｏ．７ロールが設けられてい
る。１２００℃程度の温度のスラブ鋼板１が、入り側よ
り挿入され、ロールで次第に圧延されて、Ｎｏ．７ロー
ル出口では１ｍｍ程度にまで圧延される。ここでのスラ
ブ鋼板１の移動速度は最大約３０ｍ毎秒程度、スラブ鋼
板１の幅は６００ｍｍないし２０００ｍｍ、１本のスラ
ブ鋼板１の長さは約１０００ｍないし３０００ｍであ
る。１本のスラブ鋼板１がＮｏ．７ロールを抜けた後、
３０秒ないし１分３０秒の間隔をおいて次のスラブ鋼板
１がＮｏ．１ロールに挿入される。

【００２７】熱延工程ではスラブ鋼板１の表面に、スケ
ールと呼ばれる硬い鉄酸化物層が急速に生成し、剥離す
る。通常は水のジェットなどで吹き飛ばして、上下ロー
ル間や鋼板とロール間に噛み込まないようにしている
が、時折噛み込みが生じて、ロール表面に凹み等の損傷
を与える。圧延時にこの損傷が鋼板に転写されて、ロー
ル疵と呼ばれる周期性欠陥になる。ロール疵はこのほ
か、鋼板先端がロールにぶつかってロール表面が損傷し
た場合や、ロール自体に亀裂などの欠陥ある場合にロー
ルの損傷が鋼板表面に転写されて生じる。本実施形態で
は、製品歩留まりへの影響の大きい、Ｎｏ．７ロールで
発生するロール疵の検出を行った。Ｎｏ．７ロールの周
長は２６５０ｍｍである。

【００２８】次に、検査装置の概略構成について説明す
る。図１に示すように、スラブ鋼板１の表面を撮像する
ための撮像系として、ラインセンサカメラ４及び光源３
が設けられている。

【００２９】光源３は、例えばメタルハライド２５０Ｗ
ランプとバンドルファイバとシリンドリカルレンズとか
ら構成されている。メタルハライド２５０Ｗランプの光
をバンドルファイバーで線状に形成し、更にシリンドリ
カルレンズで集光してスラブ鋼板１の表面を照らしてい
る。ラインセンサカメラ４の画素数は２０４８であり、
２０００ｍｍを視野サイズとして設定したので横方向の
分解能は約１ｍｍである。

【００３０】カメラコントローラ６は、Ｎｏ．６ロール
に設けられたロータリエンコーダ５より信号を受け取っ
て、スラブ鋼板１が１ｍｍ進むごとにラインセンサカメ
ラ４にトリガ信号を送る。ラインセンサカメラ４はトリ
ガ信号が入力された時、１０２４画素の信号を画像メモ
リ７に出力し、画像メモリ７内ではスラブ鋼板１表面の
イメージが長さ方向に展開されるよう信号が配置され
る。これにより鋼板１の運転速度が変化しても、採取さ
れる画像信号としては、常にスラブ鋼板１の幅方向２０
４８画素分を１ラインとして、長さ方向に常に１ライン
が１ｍｍに相当するよう画像メモリ７に蓄えられる。

【００３１】すなわち画像メモリ７上の各ラインは常に
実際の検査対象の一定の長さに対応しており、検査対象
の速度が変化しても、検査対象と画像メモリの縦横の対
応長さは不変である。ここで検出する周期と各圧延ロー
ルの径と回転速度のおおよその値より、周期性欠陥の起
源である圧延ロールを推定できるように画像記憶量を決
定する。

【００３２】コンピュータ９は、ロータリエンコーダ５
からの信号でスラブ鋼板１の進んだ長さを測定する一
方、例えばスラブ鋼板１の先頭がコイラーと呼ばれる巻
き取り器に巻き付いたかどうかを図示していない別系統
の測定器からの信号で監視している。鋼板１がコイラー
に巻き付いて張力が掛かり、鋼板１の走行が安定した時
点から例えば１６ｍ分すなわち１６０００ラインの画像
を画像メモリ７に取り込んだ上でロール疵の検出処理に
入る。

【００３３】この場合、Ｎｏ．７ロールでロール疵が発
生すると採取される画像内の長さ方向に疵が６ピッチ分
入ることになるが、Ｎｏ．７ロールでも圧延が行われて
鋼板が延びるので、実際は４ないし６ピッチ分のロール
疵が画像に捕らえられるはずである。

【００３４】次に、本実施形態の検査装置の検査方法を
図２のフローチャートを参照して説明する。

【００３５】先ず、先ず鋼板が挿入されてＮｏ．７ロー
ルを出、コイラーと呼ばれる巻き取り装置に巻き付いた
ことを検知した上（ステップＳ１）で、画像採取を行う
（ステップＳ２）。例えば、鋼板が機械的に振動してい
る場合、ある板幅位置で得られるカメラ輝度信号は図３
（ａ）に示す波形となる。図３（ａ）に示す波形では、
大きな明暗のうねりの中に３カ所の周期疵信号が見られ
る。

【００３６】その後、欠陥部分固有の局所的周波数に対
応した基底関数を複数個合成した上で、欠陥を含む画像
信号（原信号）と合成された基底関数とのたたみこみを
求め、欠陥信号に特有な信号波形のみを強調する（ステ
ップＳ３）。

【００３７】この、欠陥信号を強調するステップＳ３に
ついて、以下に詳細に説明する。検出対象としている疵
はある固有の局所的な周波数の変化として現れるので、
検出しようとする疵の信号を抽出するのに最適な波束関
数を用意する。抽出しようとする疵信号の形態は１種で
はないので、基底となる波束関数には、抽出しようとす
る複数の疵種のそれぞれの代表的波形を抽出できるよう
な関数を用意する。細い疵の検出に適した単一または複
数の基底関数と、幅の広い疵の検出に適した単一または
複数の基底関数とを用意することが好ましい。

【００３８】例えば音声認識技術で用いられるウェーブ
レット関数のガボール核と言われる関数をｉ個用意し、
長さ方向の座標をＸとしたときのｎ番目の波束関数Ｗ
_an,b(X)を

【００３９】

【数１】

【００４０】と置く。ａ_nはウェーブレット関数のスケ
ーリング係数と呼ばれるパラメータである。この関数Ｗ
_an,b(X)は、予め疵部の信号の形態や局所的な周波数成
分を調べることで決定する。

【００４１】次に、この波束関数をｉ個結合して作成し
た新たな基底関数ｇ(b-X)を用意する。

【００４２】

【数２】

【００４３】その上で基底関数ｇ(b-X)と、画像の長さ
方向の信号波形ｆ(X)のたたみこみを求める、すなわち
相関計算を実施して、検出の対象としているロール疵信
号を選択的に強調処理する。たたみこみによる相関計算
結果の関数をｆ^(b)とすると、

【００４４】

【数３】

【００４５】となる。

【００４６】画像データには一般に２次元の上記変換を
施すので、式（１）〜（３）におけるＸ及びｂはベクト
ル量として表されるが、ロール疵では幅方向に数画素以
上に広がっている疵多いので、長さ方向だけの検出処理
をしても充分に疵を検出可能な場合が多い。従って鋼板
長さ方向での１次元の変換でもかまわない。

【００４７】また、上記の計算は計算量が多いので、高
速化を図るために実空間でのたたみこみを周波数空間で
のスペクトルの掛け算としてもよい。

【００４８】すなわち前述の式（３）において、元の画
像信号ｆ(X)のフーリエ変換をｆ^-(ω)、関数ｇ(X)^*のフ
ーリエ変換をｇ^-(ω)^*とすると周波数空間での演算は、ｆ^^-(ω)＝ｇ^-(ω)^*・ｆ^-(ω) （４）のように関数の簡単な積となる。

【００４９】よって、１．ｇ(X)^*とｆ(X)の周波数空間へ高速フーリエ変換２．ｇ^-(ω)^*とｆ^-(ω)の積ｆ^^-(ω)の算出３．ｆ^^-(ω)の実空間へ逆高速フーリエ変換といった手順でも、ｆ^(ω)への変換の高速化が可能と
なる。

【００５０】本実施形態ではこの方法によって計算の高
速化を行い、１〜３の計算時間を５分の１程度に短縮し
た。このようにしてロール疵信号を強調した新たな画像
信号が得られる。例えば、図３（ａ）に示したカメラ輝
度信号の波形と波束関数とのたたみこみを求めると、図
３（ｂ）に示す波形が得られる。図３（ｂ）に示す波形
は、信号のうねりや、ノイズ等、疵以外の信号レベルが
低減されている。ここでまた、離散ウェーブレット変換
において、一次元または二次元の画像信号を多重解像度
空間に変換し、分解された各周波数帯域のうち疵を表現
しているものを選択して逆変換、画像の復元を行うこと
により、疵信号を抽出してもよい。

【００５１】疵部信号の抽出が成されても、それは疵の
候補であって、周期性の疵であることは別の手段をもっ
て判別しなければならない。周期性の判断には、ＦＦＴ
と自己相関が広く用いられるが、高々４〜５周期の信号
に対してこうした方法を適用しても計算原理上ほとんど
結果を得られない。

【００５２】そして、ロール疵信号を強調した（ステッ
プＳ３）後、疵信号が強調された信号に対して、最大エ
ントロピー法を用いて周期性ノイズに埋もれた未知の周
期の周期性疵の検出処理を行う（ステップＳ４）。

【００５３】各ラインｉについて与えられたデータＩ'
(i,k)に対して矛盾しない範囲で情報のエントロピーが
最大となるよう周波数解析、すなわち最大エントロピー
法を行い欠陥の周期の計算をおこなう。

【００５４】ここでＮｏ．７ロールの径が予めおおよそ
わかっており、欠陥の周期長さの範囲が限定される場合
は、その周期範囲だけスペクトル計算をすればよい。ま
た、たたみこみによる信号処理で欠陥信号が充分に強調
されているので演算の高速化のため、例えば幅方向に１
ラインおき、長さ方向に４ラインおきのように間引きを
行った上で最大エントロピー法を用いても構わない。

【００５５】例えば、図３（ｂ）に示す信号波形は、す
でに疵又は疵に近い信号が抽出されているので、この信
号波形に対して最大エントロピー法による周波数解析を
行うと、図３（ｃ）に示すような信号波形が得られる。

【００５６】最大エントロピー法の計算の結果、周期性
疵の有無を判断する（ステップＳ５）。調査しようとす
る周期範囲内での最大のパワースペクトルが、あるしき
い値を超えたらその周期を欠陥の周期とする。このしき
い値は、従来の目視による検査との照合を行いながら経
験的に決める。

【００５７】図３（ｃ）に示す信号波形の中には、４つ
の山がある、というように疵の個数も求められる。一方
で、周期性の疵はロールによって形成されるので、ロー
ル径を知ることで信号内に存在する疵のおよその個数が
予め想定することができるので、どの径のロールで疵が
発生しているかを知ることが可能となる。

【００５８】ここで周期性疵が検出された場合はアラー
ムを出力する（ステップＳ６）。周期性疵が検出されな
ければ、次の鋼板の通過を待って、以降鋼板の通過ごと
にステップＳ１〜ステップＳ５のループが繰り返され
る。

【００５９】本実施形態では、上記の検出処理を鋼板が
通過する度に行い、経験的に設定した程度以上に深い
か、あるいは規模の大きい周期性疵の存在が確認される
と即座に図１の表示・出力装置１０のブザー及びランプ
の点灯によってオペレータに警告をあたえ、モニタに鋼
板表面の画像を表示した上で疵部を囲むようにマーキン
グを行って確認を促す。モニタには疵部の輝度レベル、
面積といった特徴量も表示し、オペレータは疵の程度を
定量的に判断可能になっている。重大な疵が検出された
場合はオペレータが直ちにロール点検あるいは交換とい
った疵の発生防止対策を行うことで、疵の入った鋼板の
生産を最小限に止めることが可能である。よって、疵の
見逃しが防止され、製品の歩留まりが向上した。またこ
れまで疵発生防止のために約３時間ごとに行っていたロ
ール点検の頻度をおよそ３分の１にすることができ、生
産性が向上した。

【００６０】一方、元信号において輝度の変化の少ない
薄い疵も検出可能とするために、最大エントロピー法に
よる検出処理に入る前前に元信号のコントラストを強調
した上で検出処理をしてもよい。例えば鋼板長さ方向の
信号について信号レベルの平均値と標準偏差（Ｎ・σ、
Ｎは調整係数）との和を計算し、その値が一定となるよ
うにゲインを掛けてコントラストを強調する。ただしノ
イズをも強調しないように輝度の小さいものにはゲイン
に上限を設ける。また、幅と面積の小さな疵を検出し易
くするために、例えば幅方向に１０画素、長さ方向に１
０ライン程度の範囲を、その中の最大輝度値または最低
輝度値で埋めた上で検出処理を行うと、より検出感度が
向上する。

【００６１】実際の熱延プロセスより採取した画像に本
発明を適用した結果を図４（ａ）（ｂ）に示す。図４
（ａ）は実際の熱延プロセス中の鋼板表面の画像を図１
のような装置で採取した画像例である。図４（ｂ）は図
４（ａ）の画像に対してたたみこみによるフィルタリン
グを行ったものである。

【００６２】図４（ａ）に示した画像を得るには、図１
に示した装置において、６００ｎｍ以上の可視光を光学
フィルタでカットして、鋼板の自発光の影響を除去し
た。図４（ａ），図４（ｂ）において、横方向が鋼板の
幅方向２５０ｍｍに相当し、縦方向が鋼板の長さすなわ
ち走行方向６０００ｍｍに相当している。検出目的はＮ
ｏ．７ロール疵なので、実際はロール疵の５周期程度が
入るよう１６０００ｍｍ分の画像を採取している。

【００６３】図４（ａ）に示す原画像では肉眼ではロー
ル疵の存在が確認しにくいが、波束関数と原信号とのた
たみこみを施すと、疵信号が図４（ｂ）に示す如く強調
される。横方向のスジ状の模様が周期的に発生している
様子が良く判る。場合によっては図４（ｂ）に示す段階
の画像にてオペレータが疵の発生を確認しても良い。ま
た検出しようとする疵が深い場合は、図４（ｂ）に示す
画像の段階で二値化を行った上で最大エントロピー法に
かけても自動検出が可能である。

【００６４】図５に、図４（ｂ）に示す画像に対して最
大エントロピー法を適用してロール疵の個数すなわち同
一ピッチで存在するロール疵信号の波数を自動的に検出
した結果の例を示す。グラフの横軸は鋼板長さ方向の画
像内に捕らえられている疵信号の波数を手作業で数えた
数、縦軸は本発明による方法で自動的に計算した数であ
り、良く一致している。

【００６５】一方、図４（ｂ）に示す画像からロール疵
を抽出するために高速フーリエ変換を用いても、周期性
に対する情報が不足しているため多くの場合良好な結果
を得られない。例えば図６に示すようなスペクトルとな
り、予想される波数である４ないし６において、特定の
しきい値を設けての判定が困難である。これに対し最大
エントロピー法によれば、図７に示す如くある波数に鋭
いピークが現れるので自動検出が容易となる。

【００６６】ただし最大エントロピー法といえども、図
４（ａ）に示す原画像に対して直接処理を行うだけでは
良好な結果を得にくい。疵の検出は可能であるが、（従
来の技術）及び（発明が解決しようとする問題）でも述
べたように、鋼板表面にはスケールのムラ、水滴といっ
たノイズが必ず存在し、こうしたノイズの内偶然の周期
性を有している部分にも感度が高いので過剰検出とな
り、事実上使用できないケースが多い。未検出と過剰検
出の両者が少ない信頼性の高い検出を実現するには、最
大エントロピー法の前に予め疵部の強調処理が必須とな
る。

【００６７】一方、熱延プロセスでは高温と多量の水及
び水蒸気といった環境から装置を保護しなければならな
いが、環境対策には相応の機械装置と多額の費用が必要
である。本実施形態においても、光学系は９００℃程度
の鋼板の上方約１０００ｍｍに設置されているため、２
重の水冷ケースにて保護している。周期性疵は鋼板の全
長を検査せずとも検出可能なので画像採取時以外はカメ
ラと光源の前に設けられた鉄製のシャッタが閉まるよう
になっている。検査時はカメラと光源は鋼板からの熱輻
射にさらされて次第に温度が上昇するが、本発明では画
像は高々５周期分程度あれば十分なので、検査毎の暴露
時間は数秒間であり、耐久性に問題は無い。ところが従
来の方法で検査をするには、より大量の画像が必要なの
でカメラや光源の暴露時間を増やさねばならない。その
ためには冷却及びレンズ面汚れ防止の対策の強化を余儀
なくされ、加えて画像メモリの増設とそれに伴う処理装
置の性能増強が必要であり、いっそうのコストがかかる
ことになる。装置設置後の保守の点でも、光学系の暴露
時間を短縮できることでレンズ面等の汚れが少ないの
で、保守期間の延長、作業の簡単化が図られる。こうし
た点で本発明は、従来の検出処理方法に沿った装置に比
べて、装置全体のコストを下げることも可能ならしめ
た。

【００６８】なお、本発明は、上記実施形態に限定され
るものではない。例えば、ノイズが少ない状況では、波
束関数と原信号とのたたみこみを求めて疵部の信号を強
調した後に、得られた信号波形を特定のしきい値を持っ
て二値化することによっても、ノイズに埋もれた特定の
信号波形を持つ疵部を精度良く検出することができる。

【００６９】また、ノイズが少ない状況では、波束関数
と原信号とのたたみこみを求めて疵部の信号を強調した
後に、得られた信号波形を特定のしきい値を持って二値
化し、二値化した信号波形に対して最大エントロピー法
による周波数解析を行っても、ノイズに埋もれた未知の
周期の周期性欠陥を精度良く検出することができる。

【００７０】その他、本発明は、その要旨を逸脱しない
範囲で、種々変形して実施することが可能である。

【００７１】

【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、特
定の波束信号と原信号とのたたみこみを求めることによ
って、欠陥信号部分を強調した信号波形を得、得られた
信号に対して解析を行うことによって、周期的な欠陥を
判別することによって、３〜５周期程度のごく少量のデ
ータからでもノイズと同程度の微弱な周期性疵信号の検
出を可能とする。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施形態に係わる検査装置が設けら
れた熱延装置の概略構成を示す図。

【図２】本発明の一実施形態に係わる検査装置の検査方
法を示すフローチャート。

【図３】カメラ輝度信号を示す波形図。

【図４】熱延プロセスより採取した画像に本発明を適用
した結果を示す画像写真。

【図５】図４（ｂ）に示す画像に対して最大エントロピ
ー法を適用してロール疵の個数すなわち同一ピッチで存
在するロール疵信号の波数を自動的に検出した結果を示
す図。

【図６】図４（ｂ）に示す画像からロール疵を抽出する
ために高速フーリエ変換で周波数解析を行った結果を示
す図。

【図７】図４（ｂ）に示す画像からロール疵を抽出する
ために最大エントロピー法で周波数解析を行った結果を
示す図。

【符号の説明】

１…スラブ鋼板３…光源４…ラインセンサカメラ５…ロータリエンコーダ６…カメラコントローラ７…画像メモリ９…コンピュータ１０…表示・出力装置

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続きＦターム(参考） 2G051 AA37 AA41 AB01 AB02 AB07 BA20 BB09 BB17 CA03 CA04 CD09 DA06 EA09 EA11 EA14 EA23 EA25 EA26 EB01 EB02 EC04 EC05 ED14

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】被検査物から得られた信号波形から、該被
検査物に生じた周期的な欠陥を検出する欠陥検出方法に
おいて、前記被検査物から得られた信号波形に対し、欠陥部分固
有の局所的周波数に対応した複数の基底関数を合成した
合成関数と欠陥を含む原信号とのたたみこみを求めて、
欠陥信号に特有な信号波形のみが強調される欠陥信号強
調波形を生成するステップと、前記欠陥信号強調波形に対して、最大エントロピー法に
よる周波数解析を行って、被検査物の周期的な欠陥を検
出するステップとを含むことを特徴とする欠陥検出方
法。
【請求項２】被検査物から得られた信号波形から、該被
検査物に生じた周期的な欠陥を検出する欠陥検出方法に
おいて、前記被検査物から得られた信号波形に対し、欠陥部分固
有の局所的周波数に対応した複数の基底関数を合成した
合成関数と欠陥を含む原信号とのたたみこみを求めて、
欠陥信号に特有な信号波形のみが強調される欠陥信号強
調波形を生成するステップと、前記欠陥信号強調波形信号を特定のしきい値をもって二
値化して、被検査物の周期的な欠陥を検出するステップ
とを含むことを特徴とする欠陥検出方法。
【請求項３】被検査物から得られた信号波形から、該被
検査物に生じた周期的な欠陥を検出する欠陥検出方法に
おいて、前記被検査物から得られた信号波形に対し、欠陥部分固
有の局所的周波数に対応した複数の基底関数を合成した
合成関数と欠陥を含む原信号とのたたみこみを求めて、
欠陥信号に特有な信号波形のみが強調される欠陥信号強
調波形を生成するステップと、前記欠陥信号強調波形を特定のしきい値をもって二値化
するステップと、前記二値化された信号波形に対して最大エントロピー法
による周波数解析を行って、被検査物の周期的な欠陥を
検出するステップとを含むことを特徴とする欠陥検出方
法。
【請求項４】前記合成関数は、細い疵の検出に適した単
一または複数の基底関数と、幅の広い疵の検出に適した
単一または複数の基底関数を合成した関数であることを
特徴とする請求項１〜３の何れかに記載の欠陥検出方
法。
【請求項５】被検査物から得られた信号波形から、該被
検査物に生じた周期的な欠陥を検出する欠陥検出装置に
おいて、前記被検査物から得られた信号波形に対し、欠陥部分固
有の局所的周波数に対応した複数の基底関数を合成した
合成関数と欠陥を含む原信号とのたたみこみを求めて、
欠陥信号に特有な信号波形のみが強調される欠陥信号強
調波形を生成する手段と、前記欠陥信号強調波形に対して、最大エントロピー法に
よる周波数解析を行って、被検査物の周期的な欠陥を検
出する手段とを具備してなることを特徴とする欠陥検出
装置。