JP2005030812A - 鋼板表面の検査方法、システム、画像処理装置、及びコンピュータプログラム - Google Patents
鋼板表面の検査方法、システム、画像処理装置、及びコンピュータプログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP2005030812A JP2005030812A JP2003193910A JP2003193910A JP2005030812A JP 2005030812 A JP2005030812 A JP 2005030812A JP 2003193910 A JP2003193910 A JP 2003193910A JP 2003193910 A JP2003193910 A JP 2003193910A JP 2005030812 A JP2005030812 A JP 2005030812A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image
- steel sheet
- phase shift
- stripe
- fringe
- 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.)
- Granted
Links
Images
Abstract
【課題】鋼板表面にある凹凸形状の疵やスケール疵のような模様状の疵を同時に検出可能とする。
【解決手段】鋼板表面の検査システムは、周期的に変調された線状レーザ光を長手方向に搬送される鋼板２の表面に照射するレーザ装置１０と、鋼板２の表面からの反射光を光電変換して鋼板２の表面の光切断像を出力する遅延積分型撮像カメラ３０と、遅延積分型カメラ３０により出力される各光切断像が入力される画像処理装置５０とを備える。画像処理装置５０では、各光切断像から構成される縞画像を取得し、その縞画像の縞のずれに基づいて鋼板２の表面の凹凸状態を表す形状画像を生成するとともに、縞画像から鋼板２の表面での粗度の相違を表す濃淡画像を生成する。
【選択図】 図１
【解決手段】鋼板表面の検査システムは、周期的に変調された線状レーザ光を長手方向に搬送される鋼板２の表面に照射するレーザ装置１０と、鋼板２の表面からの反射光を光電変換して鋼板２の表面の光切断像を出力する遅延積分型撮像カメラ３０と、遅延積分型カメラ３０により出力される各光切断像が入力される画像処理装置５０とを備える。画像処理装置５０では、各光切断像から構成される縞画像を取得し、その縞画像の縞のずれに基づいて鋼板２の表面の凹凸状態を表す形状画像を生成するとともに、縞画像から鋼板２の表面での粗度の相違を表す濃淡画像を生成する。
【選択図】 図１
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、鋼板表面にある凹凸形状の疵やスケール疵のような模様状の疵を検出するのに好適な鋼板表面の検査方法、システム、画像処理装置、及びコンピュータプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来から、搬送される鋼板表面をカメラで撮像することにより、鋼板表面の疵等の欠陥を検出することが実施されている。例えば特許文献１には、鋼板表面に扇状に広げられた板状光線を照射し、その反射光を遅延積分型カメラにて光電変換することにより光切断像を取得する技術が開示されている。かかる光切断像方式形状測定手法によれば、オンライン形状寸法計測において高密度な全面全長計測が可能となり、鋼板表面にある微小な凹凸の検出が可能になる。
【０００３】
【特許文献１】
特開平４−３４８２１１号公報
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、鋼板表面には、生産過程で生成される酸化鉄が圧延中に剥離されずに圧着或いは噛み込んでできるスケール疵のように模様状の疵が存在する。しかしながら、上述した光切断像方式形状測定手法では、凹凸形状の疵を検出することはできるが、スケール疵のような模様状の疵を検出することは想定されていない。
【０００５】
本発明は上記の点に鑑みてなされたものであり、鋼板表面にある凹凸形状の疵やスケール疵のような模様状の疵を同時に検出可能とすることを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明の鋼板表面の検査方法は、変調された線状レーザ光を、照射位置を連続的にずらしながら鋼板表面に照射し、上記鋼板表面からの反射光を遅延積分型撮像装置により光電変換して鋼板表面の光切断像を取得して、上記各光切断像から構成される縞画像を取得する縞画像取得ステップと、上記縞画像の縞のずれに基づいて鋼板表面の凹凸状態を表す形状画像を生成する形状画像生成ステップと、上記縞画像から鋼板表面での粗度の相違を表す濃淡画像を生成する濃淡画像生成ステップとを有する点に特徴を有する。
【０００７】
本発明の鋼板表面の検査システムは、変調された線状レーザ光を鋼板表面に照射するレーザ装置と、照射位置を連続的にずらしながら線状レーザ光が鋼板表面に照射されたときに、上記鋼板表面からの反射光を光電変換して鋼板表面の光切断像を出力する遅延積分型撮像装置と、上記遅延積分型撮像装置により出力される各光切断像が入力される画像処理装置とを備えた鋼板表面の検査システムであって、上記画像処理装置は、各光切断像から構成される縞画像を取得する縞画像取得手段と、上記縞画像の縞のずれに基づいて鋼板表面の凹凸状態を表す形状画像を生成する形状画像生成手段と、上記縞画像から鋼板表面での粗度の相違を表す濃淡画像を生成する濃淡画像生成手段とを備える点に特徴を有する。
【０００８】
本発明の画像処理装置は、変調された線状レーザ光を鋼板表面に照射するレーザ装置と、照射位置を連続的にずらしながら線状レーザ光が鋼板表面に照射されたときに、上記鋼板表面からの反射光を光電変換して鋼板表面の光切断像を出力する遅延積分型撮像装置とを備えた鋼板表面の検査システムに用いられる画像処理装置であって、上記遅延積分型撮像装置により出力される各光切断像から構成される縞画像を取得する縞画像取得手段と、上記縞画像の縞のずれに基づいて鋼板表面の凹凸状態を表す形状画像を生成する形状画像生成手段と、上記縞画像から鋼板表面での粗度の相違を表す濃淡画像を生成する濃淡画像生成手段とを備える点に特徴を有する。
【０００９】
本発明のコンピュータプログラムは、変調された線状レーザ光を鋼板表面に照射するレーザ装置と、照射位置を連続的にずらしながら線状レーザ光が鋼板表面に照射されたときに、上記鋼板表面からの反射光を光電変換して鋼板表面の光切断像を出力する遅延積分型撮像装置とを備えた鋼板表面の検査システムにおいて画像処理を行うためのコンピュータプログラムであって、上記遅延積分型撮像装置により出力される各光切断像から構成される縞画像を取得する縞画像取得処理と、上記縞画像の縞のずれに基づいて鋼板表面の凹凸状態を表す形状画像を生成する形状画像生成処理と、上記縞画像から鋼板表面での粗度の相違を表す濃淡画像を生成する濃淡画像生成処理とをコンピュータに実行させる点に特徴を有する。
【００１０】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して、本発明の実施の形態を説明する。
（第１の実施の形態）
図１は第１の実施形態における鋼板表面の検査システムの概略構成図である。同図に示すように、レーザ装置１０と、ロッドレンズ２０と、遅延積分型カメラ（ＴＤＩカメラ）３０と、タイミング信号発生部４０と、画像処理装置５０と、表示装置６０とを備える。かかる鋼板表面の検査システムは、長手方向（図１の左右方向）に一定の速度で搬送される鋼板２の表面を光学的に測定するものであり、詳細は後述するが、画像処理装置５０にて鋼板２の表面の凹凸状態を表す形状画像と、鋼板２の表面での粗度の相違を表す濃淡画像という２種類の画像を生成することにより、凹凸形状の疵やスケール疵のような模様状の疵を検出する。
【００１１】
レーザ装置１０は、連続発振のレーザ光を発生するものである。ロッドレンズ２０は、レーザ装置１０から発せられたレーザ光を鋼板２の幅方向（図１の紙面に垂直な方向）に沿って扇状に広げるものである。これにより、レーザ装置１０が発したレーザ光は線状レーザ光として鋼板２の表面に照射される。このとき、線状レーザ光は鋼板２の表面に対して斜めに入射する。このようにして線状レーザ光が照射された鋼板２の表面には、その幅方向に沿って線状の明るい部位が形成される。また、鋼板２は長手方向に移動しているので、鋼板２からみると、線状の明るい部位が鋼板２の長手方向に連続的にずれていくことになる。
【００１２】
タイミング信号発生部４０は、所定の周波数ωをもつ正弦波形の信号を発生し、その正弦波形の信号をレーザ装置１０に送出するものである。レーザ装置１０は、外部信号によりその発振強度を連続的に変化させられるものであり、タイミング信号発生部４０から送出される正弦波形の信号を受けると、正弦波形で出力が変化するレーザ光を発生する。すなわち、レーザ装置１０が発するレーザ光を周期的に変調させている。また、タイミング信号発生部４０は、上記周波数ωのＭ倍の周波数をもつカメラシフトパルス信号を発生し、そのカメラシフトパルス信号をＴＤＩカメラ３０に送出する。
【００１３】
ＴＤＩカメラ３０は、鋼板２の表面の線状の明るい部分からの反射光（線状反射像）を光電変換するものである。図２はＴＤＩカメラの構造と動作を説明するための図である。ＴＤＩカメラ３０では、図２（ａ）に示すように、多数の光電変換素子３５がマトリクス状に配置されている。ここでは、例えば行方向に１０２４個、列方向に９６個の光電変換素子３５を配置したものとする。そして、各行については、最上行を第１行として、上から順に番号付けをし、各列については、最左列を第１列として、左から順に番号付けをしている。
【００１４】
光電変換素子３５は、受光した光の強度に対応する電荷を蓄積する。第１の実施形態では、線状反射像が、ＴＤＩカメラ３０のレンズ３１を介して、１列分の幅で光電変換素子３５に入射するものとする。各光電変換素子３５は、その蓄積した電荷を、当該光電変換素子３５と同じ行に位置し且つ一つ後の列に位置する光電変換素子３５に転送する。この転送のタイミングはすべての光電変換素子３５で同一であり、タイミング信号発生部４０から送出されるカメラシフトパルス信号によって制御される。すなわち、カメラシフトパルス信号が入力する度に、各光電変換素子３５は電荷を転送する。第１の実施形態では、カメラシフトパルス信号の周波数（カメラシフト周波数）はＭωである。そして、第９６列に位置する光電変換素子３５は、カメラシフトパルス信号が入力すると、その蓄積している電荷を読出してレジスタに送る。これにより、線状反射像に対応する１０２４ｂｉｔの光切断像が出力される。なお、一般に、ＴＤＩカメラ３０では、図２（ｂ）に示すように、電荷が転送される途中で、各光電変換素子３５に光が入射すると、その入射した光の強度に対応する電荷が上乗せされる。しかし、上述したように、光電変換素子３５に１列分の幅の線状反射像が入射するように構成しているので、電荷の転送途中で各光電変換素子３５に電荷が上乗せされることはほとんどない。
【００１５】
鋼板２はその長手方向に移動しているので、レーザ装置１０から線状レーザ光を鋼板２の表面に照射し、ＴＤＩカメラ３０を用いて線状反射像を一定時間撮像することにより、鋼板２の長手方向の各位置における光切断像を順次得ることができる。このようにして得られた各位置における光切断像を順に配列することにより、鋼板２の全体を表す画像が得られる。
【００１６】
また、線状レーザ光を周期的に変調させており、その線状レーザ光の強度が時間的に変化するので、各行において列方向の各光電変換素子３５に蓄積される電荷量（受光強度）の分布も周期的に変化する。したがって、ＴＤＩカメラ３０から出力される各光切断像を順に配列することにより得られる画像は、各光切断像の濃度（強度）が周期的に変化する縞画像となる。図３に縞画像の一例を示す。ここで、濃度変化の一周期分に相当する光切断像のことを「縞」と称することにする。かかる縞画像では、縦方向、すなわち縞に平行な方向が鋼板２の幅方向に対応し、横方向、すなわち縞に直交する方向が鋼板２の長手方向に対応する。ＴＤＩカメラ３０のカメラシフト周波数とレーザ光の変調周波数との比をＭ：１とすると、Ｍ個の光切断像、すなわち横方向のＭ画素分が一本の縞を構成する。図３の例では、カメラシフト周波数とレーザ光の変調周波数との比は１６：１であり、縞は横方向の１６画素毎に一本となる。
【００１７】
（鋼板２の表面の凹凸状態を表す形状画像の生成）
ところで、線状レーザ光は鋼板２の表面に斜めから入射するので、例えば鋼板２の表面に凹んでいる部分があると、図１においてレーザ光の反射点は右側にずれる。したがって、光電変換素子３５上での光切断像の位置も右側、すなわち図２（ａ）において列方向にずれることになる。そのため、縞画像において、凹んでいる部分で反射したレーザ光に対応する光切断像は、凹んでいない部分で反射したレーザ光に対応する光切断像よりも時間的に早く出力されることになる。したがって、ＴＤＩカメラ３０から出力される各光切断像を順に配列することにより得られる画像において、凹んでいる部分は縞のずれとして明白に認識することができる。例えば、図３において、縞の曲がっている部分は、凹みにより縞のずれが生じていることを示している。
【００１８】
この縞のずれについてもう少し詳しく説明する。図４（ａ）はある縞画像の概略拡大図である。図４（ａ）では、各縞毎に最大濃度を与える位置を実線で結んで示している。例えば、この縞画像では、縦方向の位置Ａにおいて最大濃度位置を横方向に沿って調べると、最大濃度位置は等間隔に位置しており、縞のずれは生じていない。すなわち、鋼板２の表面は、縦方向の位置Ａでは横方向に沿って平坦な形状をしている。この場合、縦方向の位置Ａにおいて横方向に沿っての縞画像の濃度分布（スライス縞画像データ）は、図４（ｂ）に示すように、きれいな正弦波形状をしている。
【００１９】
一方、図４（ａ）に示す縦方向の位置Ｂにおいて最大濃度位置を横方向に沿って調べると、最大濃度位置の間隔は左から右に向かって徐々に広がっており、縞のずれが生じている。すなわち、鋼板２の表面には、縦方向の位置Ｂで横方向に沿って凹みが生じている。この場合、縦方向の位置Ｂにおいて横方向に沿っての縞画像の濃度分布（スライス縞画像データ）は、図４（ｃ）に示すように、図４（ｂ）に示す正弦波と比べて位相がずれている。
【００２０】
このように、鋼板２の表面の凹みによる縞のずれは、スライス縞画像データにおける位相のずれとして現れてくる。実際、後述するように、かかる位相のずれと鋼板２の表面の凹み（深さ）とは比例関係にあり、深さが深くなるほど、スライス縞画像データにおける位相のずれが大きくなる。第１の実施形態では、縞画像に基づいて位相のずれに関する情報を算出し、その位相のずれに関する情報に基づいて鋼板２の表面形状を測定することにしている。
【００２１】
ここで、スライス縞画像データにおける位相のずれと鋼板２の表面の凹み（深さ）との関係について説明する。図５はスライス縞画像データにおける位相のずれと鋼板２の表面の凹み（深さ）との関係を説明するための図である。いま、図５に示すように、線状レーザ光が鋼板２の表面に入射する入射角度をθとする。また、鋼板２の表面に凹みがあり、線状レーザ光はその凹みに入ったときに鋼板２の表面から深さｄのところで反射して、ＴＤＩカメラ３０に入射したとする。このとき、深さｄで反射した線状レーザ光は、鋼板２の平坦な表面で反射した線状レーザ光に比べて、鋼板２の長手方向（右方向）に距離ｈだけ反射点がずれる。ここで、ｈ＝ｄ・ｔａｎθである。かかる線状レーザ光の反射点が長手方向に距離ｈだけずれた結果として、スライス縞画像データにおける位相のずれが生ずるが、この位相のずれをφとする。
【００２２】
ＴＤＩカメラ３０における光電変換素子３５の列方向の撮影分解能をｓ（ｍｍ／画素）とすると、線状レーザ光の反射点が長手方向にずれた距離ｈは、縞画像においてｈ／ｓ画素に相当する。また、ＴＤＩカメラ３０のカメラシフト周波数とレーザ光の変調周波数との比がＭ：１のとき、縞画像において横方向のＭ画素分が一本の縞を構成する。すなわち、縞がＭ画素分だけずれたときに、位相のずれは２πとなる。したがって、線状レーザ光の反射点が長手方向に距離ｈずれたときのスライス縞画像データにおける位相のずれφは、
Ｍ／２π＝（ｈ／ｓ）／φ
より、
ｄ＝｛Ｍ・ｓ／（２π・ｔａｎθ）｝φ
となる。これより、スライス縞画像データにおける位相のずれφと鋼板２の表面の凹み（深さｄ）とは比例関係にあることが分かる。
【００２３】
厳密には、通常のレンズを用いた場合、撮影分解能ｓは深さｄに応じて変化するため補正する必要があるが、鋼板２の表面の凹みを測定する場合のように、レンズ作動距離に対して深さ変化が微小な場合は、かかる撮影分解能Ｓの変化を実用上無視することができる。また、テレセントリックレンズを使えば、撮影分解能ｓを深さｄによらず一定とすることができる。
【００２４】
画像処理装置５０では、各光切断像から構成される縞画像の縞のずれに基づいて鋼板２の表面の凹凸状態を表す形状画像を生成する処理を行う。図６に画像処理装置５０の概略ブロック図を示す。第１の実施形態では、プレフィルタ部５０２、直交正弦波発生部５０３、ローパスフィルタ部５０４ａ，５０４ｂ、位相算出部５０５、振幅算出部５０６、縞欠損判定部５０７、位相連続化処理部５０８により本発明でいう形状画像生成手段の機能が実現されるものである。画像処理装置５０の各部で処理された結果は、表示装置６０の画面上に表示される。
【００２５】
Ａ／Ｄ変換部５０１は、ＴＤＩカメラ３０から出力された各光切断像をＡ／Ｄ変換し、ディジタル多値画像データとして出力するものである。かかるディジタル多値画像データは、図示しない画像メモリに記憶される。これらのディジタル多値画像データを順に配置することにより縞画像が形成される。
【００２６】
かかる縞画像（又はディジタル多値画像データ）からは、縦方向の各位置において横方向に沿っての縞画像の濃度分布を表すデータが生成される。これら横方向に沿っての縞画像の濃度分布を表すデータが「スライス縞画像データ」である。縦方向の各位置におけるスライス縞画像データは画像メモリから順次出力される。
【００２７】
プレフィルタ部５０２は、各スライス縞画像データに所定のフィルタ処理を施すことにより、ノイズを除去し、縞の状態を鮮明にするものである。なお、プレフィルタ部５０２によるフィルタ処理は必ずしも行わなくてもよく、例えば縞画像に細かいノイズが多数生じているような場合にのみ行うようにすればよい。
【００２８】
プレフィルタ部５０２からは、縦方向の各位置ｊ（ｊ＝０，１，２，・・・）におけるスライス縞画像データＩｊ（ｋ）が二つ出力される。ｋ（ｋ＝０，１，２，・・・）は横方向の位置である。このとき、縦方向の位置ｊにおけるスライス縞画像データＩｊ（ｋ）は正弦波的に変化すると仮定する。すなわち、
Ｉｊ（ｋ）＝Ａ（ｊ，ｋ）｛ｃｏｓ（（２πｋ／Ｍ）＋φ（ｊ，ｋ））＋１｝
である。ここで、Ａ（ｊ，ｋ）は画素位置（ｊ，ｋ）におけるスライス縞画像データの振幅、φ（ｊ，ｋ）は画素位置（ｊ，ｋ）におけるスライス縞画像データの位相のずれである。鋼板２の表面の凹みによって縞画像に発生する縞のずれの影響は、位相のずれφとして現れる。また、線状レーザ光の振幅は一定であるが、鋼板２の表面が汚れていたり、スケール疵のような模様状の疵があったりする場合には、その位置に対応する画素位置において振幅は変動することがある。このため、上式では、振幅Ａを画素位置（ｊ，ｋ）に依存する形で書いている。なお、ｃｏｓの項の次に「１」を加えているのは、スライス縞画像データ（濃度値）Ｉｊ（ｋ）はマイナスにならないので、このことを保証するためである。したがって、スライス縞画像データＩｊ（ｋ）は０から２Ａの間で変化する。
【００２９】
直交正弦波発生部５０３は、ＲＯＭ等のメモリ上に予め作成しておいた、直交する二つの基準正弦波データｓｉｎ（２πｋ／Ｍ），ｃｏｓ（２πｋ／Ｍ）を発生するものである。特に、前者を基準ｓｉｎデータ、後者を基準ｃｏｓデータとも称する。これらの二つの基準正弦波データはそれぞれ、プレフィルタ部５０２から出力されたスライス縞画像データＩｊ（ｋ）と乗算される。この乗算処理により、二つの出力Ｉａｊ（ｋ），Ｉｂｊ（ｋ）が得られる。すなわち、
である。
【００３０】
ローパスフィルタ部５０４ａ，５０４ｂはそれぞれ、上記の乗算処理で得られた出力Ｉａｊ（ｋ），Ｉｂｊ（ｋ）について、所定のフィルタ処理を施すことにより、縞周波数成分及びその高調波成分を除去する、すなわち位相のずれφのみを含む成分を抽出するものである。ローパスフィルタ部５０４ａからの出力をＬＰＦ（Ｉａｊ（ｋ））、ローパスフィルタ部５０４ｂからの出力をＬＰＦ（Ｉｂｊ（ｋ））とすると、
ＬＰＦ（Ｉａｊ（ｋ））＝（Ａｃｏｓφ）／２
ＬＰＦ（Ｉｂｊ（ｋ））＝−（Ａｓｉｎφ）／２
である。
【００３１】
位相算出部５０５は、二つのローパスフィルタ部５０４ａ，５０４ｂから出力された結果に基づいて、各画素位置（ｊ，ｋ）における位相のずれφ（ｊ，ｋ）を算出するものである。位相のずれφ（ｊ，ｋ）は、
より求めることができる。上式では、ａｒｃｔａｎの値域を−π／２〜＋π／２とすると共に、ＬＰＦ（Ｉａｊ（ｋ）），ＬＰＦ（Ｉｂｊ（ｋ））の符号についての情報を利用して、位相のずれφを−π〜＋πの範囲で求めている。ここで、この範囲で求めた位相のずれを改めてφ´と記すことにする。この場合、上式で求めた位相のずれφ´は、図７（ａ）に示すように、鋼板２の表面の凹み（深さ）と周期的な関係があり、位相のずれφ´のある値をとるような深さは複数ある。したがって、かかる位相のずれφ´を用いたのでは、鋼板２の表面形状について正確な情報は得られない。このため、この位相のずれφ´から、図７（ｂ）に示すように鋼板２の表面の凹み（深さ）と比例関係にあるような位相のずれφを求める必要がある。深さと比例関係にある位相のずれφを得る処理は、位相連続化処理部５０８によって行われる。
【００３２】
また、振幅算出部５０６は、二つのローパスフィルタ部５０４ａ，５０４ｂから出力された結果に基づいて、各画素位置（ｊ、ｋ）における振幅Ａ（ｊ，ｋ）を算出するものである。振幅Ａ（ｊ，ｋ）は、
より求めることができる。
【００３３】
図８に、鋼板の先端を切り取って作製したサンプルについての画像の例を示す。図８（ａ）は位相のずれφ´に基づいて作成した位相画像であり、例えば位相のずれφ´が＋πのときに画像が白くなり、−πのときに画像が黒くなるような濃淡画像で表現している。図８（ｂ）は振幅Ａに基づいて作成した振幅画像であり、例えば振幅が小さいほど画像が黒くなるような濃淡画像で表現している。
【００３４】
ところで、鋼板２の表面が油で汚れているような場合には、その汚れている領域に対応する縞画像の領域は黒くつぶれてしまうことがある。このような領域では振幅Ａが小さく、隣り合う画素位置間で位相のずれφ´が急激に変化するため、そこで求めた位相のずれφ´は信頼できるものではない。例えば、図８（ａ）の位相画像では、その中心付近領域が汚れている領域である。この汚れている領域では多数のノイズが発生し、画像がザラついている。したがって、このような位相画像の信頼できない領域については、検出対象から外しておくことが望ましい。また、かかる領域では、後述する位相飛び補正をうまく行うこともできない。
【００３５】
このような位相画像の信頼できない領域は、振幅画像から求めることができる。すなわち、振幅が極端に小さい領域を特定することにより、信頼できない位相領域を求めることができる。例えば、図８（ｂ）に示すように、振幅画像では、位相画像の信頼できない領域に対応する領域は、他の領域に比べて黒くなっており、振幅画像を、形状を測定対象から外すべき領域を特定するために使用することにしている。この意味では、形状画像を生成する場合には、振幅画像は補助的なものである。
【００３６】
縞欠損判定部５０７は、振幅画像に基づいて、位相画像の信頼できない領域を判定するものである。具体的には、縞欠損判定部５０７は、所定のしきい値を用いて振幅画像を二値化する。このしきい値としては、表面の汚れに応じた小さな値が設定される。また、必要に応じて、二値画像に対して収縮処理等が行われる。そして、縞欠損判定部５０７は、こうして得られた二値画像に基づいて当該しきい値よりも小さな領域を判定し、その領域を位相画像の信頼できない領域（欠損領域）として抽出する。図８（ｃ）は縞欠損判定部５０７で作成された二値画像の例である。この図では、黒い領域が欠損領域である。
【００３７】
位相連続化処理部５０８は、位相算出部５０５で得られた位相画像に基づいて、位相のずれφ´の不連続点を検出し、位相のずれφ´が滑らかに繋がるように位相のずれφ´を補正するものである。上述したように、位相算出部５０５で算出した位相のずれφ´の値域は−π〜＋πであるので、位相のずれφ´は−π及び＋πで不連続となる。例えば、図８（ａ）に示す位相画像において、白（又は黒）から黒（又は白）に変化している部分が位相のずれφ´の不連続点に対応する。かかる位相画像をそのまま用いたのでは、鋼板２の表面形状を認識することは困難である。したがって、位相のずれφ´の不連続点において位相のずれφ´が滑らかに繋がるように位相のずれφ´を補正する必要がある。かかる補正（位相飛び補正）は、２πの範囲で定義された位相のずれφ´から鋼板２の表面の凹み（深さ）に比例する一義的な位相のずれφを求める処理である。
【００３８】
具体的には、位相連続化処理部５０８は、まず、位相算出部５０５で得られた位相画像において、縞欠損判定部５０７で得られた欠損領域に対応する領域をマスクする。これにより、このマスクした領域以外が位相飛び補正の対象となる。
【００３９】
次に、位相連続化処理部５０８は、位相のずれφ´の不連続点を検出すると共に、その不連続点において位相のずれφ´を補正する。位相のずれφ´が不連続であるかどうかは、一つの画素だけを見ても分からない。隣り合う画素同士を見て判断する必要がある。まず、位相連続化処理部５０８は、位相画像の縦方向の各位置において位相画像を横方向に沿って調べ、隣り合う画素での位相のずれφ´を比較する。その隣り合う画素において位相のずれφ´が大きく異なる場合には、当該画素間で位相のずれφ´が不連続であると判断し、これらの位相のずれφ´を補正する。実際、鋼板２の表面における深さは、急激に変化しない。このため、位相のずれφ´が大きく異なるのは、位相のずれφ´が±２πだけ変化しているために生じたと考えられる。したがって、位相のずれφ´がその隣接する画素での位相のずれφ´と大きく異なっている画素を調べて、それらの位相のずれφ´を滑らかに繋げていくようにすればよい。
【００４０】
例えば、ある画素位置では、位相のずれφ´が＋πに近い値であり、その右隣りの画素位置では、位相のずれφ´が−πに近い値である場合には、当該右隣りの画素位置では位相のずれφ´が＋２πだけ変化していると認識する。そして、当該右隣りの画素位置における位相のずれφ´に＋２πを加算することにより、位相のずれφ´を補正する。また、ある画素位置では、位相のずれφ´が−πに近い値であり、その右隣りの画素位置では、位相のずれφ´が＋πに近い値である場合には、当該右隣りの画素位置では位相のずれφ´が−２πだけ変化していると認識する。そして、当該右隣りの画素位置における位相のずれφ´に−２πを加算することにより、位相のずれφ´を補正する。
【００４１】
こうして、縦方向の各位置において横方向に沿って隣り合う画素を調べて、位相のずれφ´を補正した後、位相連続化処理部５０８は、今度は、横方向の各位置において縦方向に沿って隣り合う画素を調べ、同様にして、位相のずれφ´を補正する。かかる補正後の各画素位置における位相のずれは、鋼板２の表面の凹み（深さ）に比例する一義的な位相のずれφである。
【００４２】
次に、位相連続化処理部５０８は、かかる補正後の位相のずれφに基づいて新たに位相画像を作成する。この新たな位相画像は鋼板２の表面形状を正確に表している。この新たな位相画像のことを形状画像と称することにする。図８（ｄ）は位相連続化処理部５０８で作成された形状画像の例である。かかる形状画像を見れば、鋼板２の表面形状を正確且つ容易に理解することができる。
【００４３】
このように、形状画像から鋼板２の表面全体の凹凸状態を容易に知ることができるが、例えば、鋼板２の傾きを無視して凹凸形状の疵だけを知りたいという場合もある。欠陥検出処理部５０９は、位相連続化処理部５０８で得られた形状画像に基づいて、鋼板２の表面に生じた凹凸形状の疵を検出するものである。具体的には、欠陥検出処理部５０９は、まず、図９（ａ）に示すように、位相画像から、横方向の各位置において縦方向に沿った位相のずれφの分布を抽出する。そして、その位相のずれφの分布に対して例えば最小二乗近似を行い、当該縦方向に沿った位相のずれφの分布に対する近似曲線を求める。その後、図９（ｂ）に示すように、当該縦方向に沿った位相のずれφの分布曲線から、当該近似曲線を減算する。この減算した結果には欠陥に関する情報だけが含まれる。かかる処理は、横方向のすべての位置において行われる。こうして得られた結果を画像として表すことにより、凹凸形状の疵だけが抽出された欠陥画像を得ることができる。その後、欠陥検出処理部５０９は、かかる欠陥画像に対して二値化やラベリング等の手段を講じて、欠陥を検出する。なお、ここでは、欠陥検出処理部５０９による欠陥画像を得る際に、横方向の各位置において縦方向に沿った位相のずれφの分布に対して減算処理を行う場合について説明したが、その代わりに、縦方向の各位置において横方向に沿った位相のずれφに対して減算処理を行うようにしてもよい。
【００４４】
次に、鋼板２の表面の凹凸状態を表す形状画像を生成する処理手順について説明する。図１０は図３に示す縞画像のうち凹部を含む領域についての処理を説明するための図、図１１は図３に示す縞画像のうち汚れ部を含む領域についての処理を説明するための図である。
【００４５】
前段階として、オペレータは、レーザ装置１０の方向を調整して、線状レーザ光が鋼板２の表面に入射する入射角度θを設定する。線状レーザ光の入射角度θを大きくすると、鋼板２の表面の同じ深さ変化に対して線状レーザ光の反射点変化量は大きくなるので、測定の感度が向上するが、測定レンジは狭くなってしまう。このため、測定の感度とレンジとを考慮して、線状レーザ光の入射角度θを決定する必要がある。
【００４６】
こうして測定準備が整い、オペレータにより本システムのスイッチがオンになると、タイミング信号発生器４０は、所定の周波数ωをもつ正弦波形状の信号をレーザ装置１０に送出すると共に、周波数Ｍωのカメラシフトパルス信号をＴＤＩカメラ３０に送出する。レーザ装置１０は、かかる正弦波形の信号を受けると、同じく正弦波形で強度変調されたレーザ光を発生する。そのレーザ光はロッドレンズ２０で扇状に広げられ、線状レーザ光として移動している鋼板２の表面に照射される。そして、鋼板２の表面で反射された線状反射像がＴＤＩカメラ３０により撮像される。ＴＤＩカメラ３０の各光電変換素子３５は線状反射像に対応する電荷を蓄積し、タイミング信号発生器４０からのカメラシフトパルス信号を受ける度にその電荷を隣りの光電変換素子３５に転送する。かかる転送動作を繰り返すことにより、各線状反射像に対応する光切断像がＴＤＩカメラ３０から順次出力される。
【００４７】
ＴＤＩカメラ３０から出力された光切断像は、画像処理装置５０のＡ／Ｄ変換部５０１に入力する。各光切断像は、Ａ／Ｄ変換部５０１でディジタル多値画像データに変換され、かかるディジタル多値画像データは画像メモリに記憶される。これらのディジタル多値画像データから縞画像が得られる。
【００４８】
例えば、図３に示す縞画像では、その左側に縞の曲がっている部分がある。この縞の曲がった部分は、鋼板２の表面の凹部に対応している。図１０（ａ）に、この凹部を含む小部分だけを切り抜いた縞画像を示す。また、図３に示す縞画像の中央やや右下には縞が欠けて黒くなった部分がある。この黒くなった部分は、鋼板２の表面の汚れ部に対応している。図１１（ａ）に、この汚れ部を含む小部分だけを切り抜いた縞画像を示す。
【００４９】
画像メモリからは、縦方向の各位置におけるスライス縞画像データが順次出力される。図１０（ｂ）に、同図（ａ）において凹部に対応する一の縦方向の位置でのスライス縞画像データを示す。また、図１１（ｂ）に、同図（ａ）において汚れ部に対応する一の縦方向の位置でのスライス縞甲像データを示す。ここで、図１０（ｂ）、図１１（ｂ）の各グラフにおいて、縦軸は当該縞画像の濃度値Ｉｊ（ｋ）であり、横軸は横方向の画素位置ｋである。なお、図１０（ｂ）〜（ｈ）、図１１（ｂ）〜（ｈ）の各グラフにおいても、横軸は横方向の画素位置である。
【００５０】
図１０（ｂ）、図１１（ｂ）のスライス縞画像データでは、ピークを示す位置がそれぞれ、図１０（ａ）、図１１（ａ）における白い部分の位置に対応する。特に、図１０（ｂ）のスライス縞画像データにおいては、凹部に対応する範囲で各ピーク間の間隔が変化している。一方、図１１（ｂ）のスライス縞画像データにおいては、汚れ部に対応する範囲で濃度値が極端に低くなっている。
【００５１】
縦方向の各位置におけるスライス縞画像データは、プレフィルタ部５０２でノイズを除去された後、二つの出力とされる。そして、これら二つのスライス縞画像データはそれぞれ、直交正弦波発生部５０３で発生された基準正弦波データである基準ｃｏｓデータ、基準ｓｉｎデータと乗算される。図１０（ｃ）及び図１１（ｃ）に基準ｃｏｓデータを示し、図１０（ｄ）及び図１１（ｄ）に基準ｓｉｎデータを示す。また、図１０（ｅ）に、図１０（ｂ）のスライス縞画像データと図１０（ｃ）の基準ｃｏｓデータとを乗算した結果Ｉａｊ（ｋ）を示す。そして、図１０（ｆ）に、図１０（ｂ）のスライス縞画像データと図１０（ｄ）の基準ｓｉｎデータとを乗算した結果Ｉｂｊ（ｋ）を示す。同様に、図１１（ｅ）には図１１（ｂ）のスライス縞画像データと図１１（ｃ）の基準ｃｏｓデータとを乗算した結果Ｉａｊ（ｋ）を、図１１（ｆ）には図１１（ｂ）のスライス縞画像データと図１１（ｄ）の基準ｓｉｎデータとを乗算した結果Ｉｂｊ（ｋ）を示す。図１０（ｅ），（ｆ）及び図１１（ｅ），（ｆ）から分かるように、縞の曲がっている部分や縞の欠けた部分に対応する位置では、当該乗算された結果のデータＩａｊ（ｋ）、Ｉｂｊ（ｋ）は大きく変化している。
【００５２】
こうして乗算された結果のデータＩａｊ（ｋ），Ｉｂｊ（ｋ）には、ローパスフィルタ部５０４ａ，５０４ｂで所定のフィルタ処理が施され、位相のずれφ´のみを含むデータＬＰＦ（Ｉａｊ（ｋ）），ＬＰＦ（Ｉｂｊ（ｋ））が抽出される。図１０（ｅ），（ｆ）及び図１１（ｅ），（ｆ）において、破線で描いたのが、ローパスフィルタ部５０４ａ，５０４ｂから出力される、位相のずれφ´のみを含むデータＬＰＦ（Ｉａｊ（ｋ）），ＬＰＦ（Ｉｂｊ（ｋ））である。
【００５３】
次に、位相算出部５０５は、二つのローパスフィルタ部５０４ａ，５０４ｂから出力されるデータＬＰＦ（Ｉａｊ（ｋ）），ＬＰＦ（Ｉｂｊ（ｋ））に基づいて、各画素位置での位相のずれφ´を算出する。図１０（ｇ）には図１０（ｅ），（ｆ）の各データに基づいて算出された位相のずれφ´を示し、図１１（ｇ）には図１１（ｅ），（ｆ）の各データに基づいて算出された位相のずれφ´を示す。図１０（ｇ）の例では、位相のずれφ´は画素位置「９５」、「１６０」において不連続になっている。また、図１１（ｇ）の例では、縞の欠けた部分に対応する範囲で位相のずれφ´が異常な変化をしている。その後、位相算出部５０５は、その算出した位相のずれφ´に基づいて位相画像を生成する。
【００５４】
一方、振幅算出部５０６は、二つのローパスフィルタ部５０４ａ，５０４ｂから出力されるデータＬＰＦ（Ｉａｊ（ｋ）），ＬＰＦ（Ｉｂｊ（ｋ））に基づいて、各画素位置での振幅Ａを算出する。図１０（ｈ）には図１０（ｇ），（ｆ）の各データに基づいて算出された振幅Ａを示し、図１１（ｈ）には図１１（ｇ），（ｈ）の各データに基づいて算出された振幅Ａを示す。図１０（ｈ）の例では、振幅Ａはどこでも略一定値の０．５となっている。また、図１１（ｈ）の例では、振幅Ａは縞の欠けた部分に対応する範囲で極端に低下している。その後、振幅算出部５０６は、その算出した振幅Ａに基づいて振幅画像を生成する。なお、通常、位相のずれφ´、振幅Ａは隣り合う画素において滑らかに変化する。このため、すべての画素位置において位相のずれφ´、振幅Ａを計算する代わりに、各縞毎に、一の画素位置において、すなわちＭ画素おきに位相のずれφ´、振幅Ａを計算するようにしてもよい。これにより、処理を迅速に行うことができる。
【００５５】
その後、縞欠損判定部５０７は、振幅画像を所定のしきい値を用いて二値化することにより、当該しきい値よりも小さい振幅をもつ領域を、欠損領域として抽出する。例えば、図１０（ｈ）の振幅Ａを示すグラフには欠損領域は存在しない。これに対して、図１１（ｈ）の振幅Ａを示すグラフには、矢印で示すように、振幅Ａが極端に低下している範囲があり、この矢印で示した範囲が欠損領域と判定される。
【００５６】
次に、位相連続化処理部５０８は、位相画像において、縞欠損判定部５０７で抽出された欠損領域に対応する領域をマスクし、そのマスクした領域以外に対して位相飛び補正を行う。例えば、図１１（ｇ）において、その矢印で示す範囲は、図１１（ｈ）の欠損領域に対応する範囲である。この図１１（ｇ）の矢印で示す範囲では位相のずれφ´が異常な変化をしているが、当該範囲は位相飛び補正の対象外となる。また、図１０（ｇ）の例において、位相飛び補正を行うと、位相のずれφ´の値が＋π付近の値を取る中央領域においては、その位相のずれφ´の値が−２πだけ減算される。これにより、同図（ｇ）の中央下側に示すように、位相のずれが連続的に繋がる。
【００５７】
こうして位相飛び補正が終了すると、位相連続化処理部５０８は、その補正後の位相のずれφに基づいて形状画像を作成する。かかる形状画像は表示装置６０の画面上に表示される。その後、欠陥検出処理部５０９は、かかる形状画像に基づいて、鋼板２の表面に生じた凹凸形状の疵を検出する。かかる検出結果も表示装置６０の画面上に表示される。
【００５８】
このように、ＴＤＩカメラ３０を用いて得られた縞画像に基づいて、各スライス縞画像データについて位相のずれと振幅を算出することにより、位相画像及び振幅画像を作成する。次に、振幅画像に基づいて欠損領域を特定し、位相画像においてその欠損領域に対応する領域をマスクした後、そのマスクした位相画像に基づいて位相のずれを連続化する処理を行う。そして、その連続化された後の位相のずれを表す形状画像を画面上に表示する。したがって、例えば縞画像を二値化し、その二値画像に基づいて鋼板二の表面形状を測定する手法等に比べて、鋼板２の表面の凹凸形状の疵を高精度かつ高速に検出することができる。
【００５９】
（鋼板２の表面での粗度の相違を表す濃淡画像の生成）
ところで、例えば鋼板２の表面がスケール疵のような模様状の疵があると、鋼板２の表面での反射特性に差異が生じる。鋼板２の表面がスケール疵がある場合には、そのスケール疵領域の粗度が鋼板２の表面自体の粗度に比べて高くなるために散乱しやすくなり、ＴＤＩカメラ３０に入射するレーザ光量が多くなって縞画像に白く現れる。
【００６０】
このように、鋼板２の表面での粗度の相違は、縞画像での濃淡となって現れてくる。本実施形態では、縞画像に基づいて鋼板２の表面での粗度の相違を測定することにしている。
【００６１】
画像処理装置５０では、各光切断像から構成される縞画像から鋼板２の表面での粗度の相違を表す濃淡画像を生成する処理を行う。図６に画像処理装置５０の概略ブロック図を示す。第１の実施形態では、平均化処理部５１０により本発明でいう濃淡画像生成手段の機能が実現されるものである。画像処理装置５０の各部で処理された結果は、表示装置６０の画面上に表示される。
【００６２】
Ａ／Ｄ変換部５０１は、既述したように、ＴＤＩカメラ３０から出力された各光切断像をＡ／Ｄ変換し、ディジタル多値画像データとして出力するものである。かかるディジタル多値画像データは、図示しない画像メモリに記憶される。これらのディジタル多値画像データを順に配置することにより縞画像が形成される。図１２に縞画像の一例を示す。
【００６３】
平均化処理部５１０は、縞画像に対して平均化処理を施すものである。例えば、ＴＤＩカメラ３０のカメラシフト周波数とレーザ光の変調周波数との比をＭ：１とした場合、縞に直交する方向のＭ画素のデータを平均化して１画素のデータとし、Ｍ画素ごとに同様の処理を行う。図１２の例はＭ＝４とした場合の縞画像であり、縞に直交する方向の４画素のデータを平均化して１画素のデータとすると、図１３に示すように、縞に直交する方向に１／４に圧縮された縞模様のない画像が得られる。この画像は鋼板２の表面での粗度の相違を正確に表しており、濃淡画像と称することにする。かかる濃淡画像を見れば、鋼板２の表面での粗度の相違を正確且つ容易に理解することができ、白くなっている領域ではスケール疵があると判断することができる。
【００６４】
なお、縞に直交する方向のＭ画素のデータを平均化して１画素のデータとする処理を、縞に直交する方向に１画素ずつずらして行うようにしてもよい（移動平均）。この場合、図１４に示すように、縞画像と同じサイズの縞画像のない画像が得られる。この画像も鋼板２の表面での粗度の相違を正確に表しており、濃淡画像と称することにする。平均化処理部５１０は正弦波の周波数及びその高調波に対して零点をもつローパスフィルタまたはマルチレートローパスフィルタにより実現される。
【００６５】
このように、濃淡画像から鋼板２の表面全体での粗度の相違を容易に知ることができる。この場合に、例えば、欠陥検出処理部５０９で、平均化処理部５１０で得られた濃淡画像にエッジ検出処理、エッジ外埋め込み処理を行い（図１５（ａ））、スケール疵は面積が大きいために消えないように二次関数近似でシェーディング補正した後（図１５（ｂ））、二値化やラべリングの処理を施す等して、鋼板２の表面に生じたスケール疵のような模様状の疵を検出する（図１５（ｃ））。なお、図１５は説明のための例であり、図１２〜１４に示す例とは別の鋼板から得られたものである。
【００６６】
また、上記のようにスケール疵は白く現れるが、例えば鋼板２の表面が油で汚れているような場合には、その汚れている領域の粗度が鋼板２の表面自体の粗度に比べて低くなるために散乱しにくくなり、ＴＤＩカメラ３０に入射するレーザ光量が少なくなって縞画像に暗く現れる。蛍光灯照明や太陽灯照明を用いて取得される画像の場合、スケース疵及び汚れはいずれも黒く現れるが、指向性に優れたレーザ光を用いることにより、スケール疵のような模様状の疵と油による汚れとを容易に識別することが可能となる。
【００６７】
以上述べたように第１の実施形態によれば、縞画像から、鋼板２の表面の凹凸状態を表す形状画像と、鋼板２の表面での粗度の相違を表す濃淡画像とを生成するようにしたので、凹凸形状の疵やスケール疵のような模様状の疵を高精度かつ高速に同時に検出することができる。
【００６８】
図１６（ａ）は表面に浮いているへげ（ｓｃａｂ）のある鋼板から得られた形状画像、（ｂ）は濃淡画像を示す。図１７（ａ）は表面にへげが剥がれた凹みのある鋼板から得られた形状画像、（ｂ）は濃淡画像を示す。図１８（ａ）は表面にスケール疵のある鋼板から得られた形状画像、（ｂ）は濃淡画像を示す。これら画像の採取条件は、鋼板のサンプルを用いて、レーザ出力３０ｍＷ、変調周波数７２５Ｈｚ、レーザ投光角度４５°、レーザ広がり角度４５°、レーザ投射幅約５００ｍｍ、ＴＤＩカメラ２０４８ｂｉｔ、カメラシフト周波数２９００Ｈｚ（変調周波数７２５の４倍）、カメラ絞りＦ２．８、ステージ速度（鋼板の移動速度）１０ｍｐｍとしている。
【００６９】
鋼板２の表面に凹凸形状の疵が生じていることは、図１６（ｂ）、１７（ｂ）に示すように濃淡画像からは検出することができないが、図１６（ａ）、１７（ａ）に示すように形状画像から容易に検出することができる。逆に、鋼板２の表面にスケール疵が生じていることは、図１８（ａ）に示すように形状画像からは検出することができないが、図１８（ｂ）に示すように濃淡画像（白くなっている領域）から容易に検出することができる。
【００７０】
（第２の実施の形態）
第２の実施形態は、濃淡画像の生成を他の方法により行うようにしたものである。すなわち、鋼板２の表面が汚れていたり、スケール疵のような模様状の疵があったりする場合には、その位置に対応する画素位置において振幅が変動するので、振幅算出部５０６において得られた振幅を表す振幅画像（図８（ｂ）を参照）を濃淡画像としてもよい。第２の実施形態では、図１９に示すように、振幅算出部５０６により本発明でいう濃淡画像生成手段の機能が実現されるものである。
【００７１】
（第３の実施の形態）
第３の実施形態は、形状画像の生成を他の方法により行うようにしたものである。すなわち、上記第１の実施形態では、鋼板２の表面形状を測定し、その表面の凹凸形状の疵を検出する場合を考えた。このとき、鋼板２の表面における深さは急激に変化せず、位相のずれφ´が大きく異なるときには位相のずれφ´が±２πだけ変化していると仮定していた。このため、第１の実施形態では、正弦波の１波長以上の不連続な段差が鋼板２の表面にある場合、その段差において位相のずれφ´をうまく補正することができず、したがって、不連続な深い段差を有する鋼板２の表面形状を測定することは困難である。第３の実施形態では、不連続な深い段差を有する鋼板２の表面形状をも測定できるように、第１の実施形態の鋼板表面の検査システムを改良したものである。なお、第１の実施形態で説明した構成要素と同一の機能を有するものには、同一の符号を付すとともに、その詳細な説明を省略する。
【００７２】
図２０は第３の実施形態における鋼板表面の検査システムの概略構成図である。同図に示すように、レーザ装置１０と、ロッドレンズ２０と、遅延積分型カメラ（ＴＤＩカメラ）３０と、タイミング信号発生部１４０と、変調器（重畳信号生成手段）１７０と、画像処理装置１５０と、表示装置６０とを備える。
【００７３】
タイミング信号発生部１４０は、所定周波数ωのＭ倍の周波数をもつパルス信号を発生し、そのパルス信号をＴＤＩカメラ３０と変調器１７０とに送出するものである。ＴＤＩカメラ３０では、鋼板２の表面の線状反射像が１列分の幅で光電変換素子３５に入射する。そして、各光電変換素子３５が電荷を転送するタイミングは、タイミング信号発生部１４０から送出されるパルス信号によって制御される。
【００７４】
変調器１７０は、図２１に示すように、正弦波形の信号と長い周期をもつ擬似ランダム信号とを発生し、それらの信号を重畳した重畳信号を出力するものである。具体的には、変調器１７０は、タイミング信号発生部１４０からパルス信号を受ける度に、正弦波形の信号の位相を一定量２π／Ｍだけ進める。この正弦波形の信号は、パルス信号がＭ回入力すると波形が元の状態に戻るので、その周波数はωである。また、変調器１７０は、タイミング信号発生部１４０からパルス信号を受ける度に、擬似ランダム信号を１チップだけ発生する。この擬似ランダム信号としては、その周期が上記の正弦波形の信号の周期よりも長く、且つその振幅が上記の正弦波形の信号の振幅の１０％〜２０％であるものが用いられる。そして、変調器１７０は、タイミング信号発生部１４０からパルス信号を受けたときに、位相を一定量２π／Ｍだけ進めた正弦波形の信号と１チップ分の擬似ランダム信号とを重畳し、その重畳信号をレーザ装置１０に送出する。
【００７５】
レーザ装置１０は、外部信号によりその発振強度を連続的に変化させられるものであり、変調器１７０から送出される重畳信号を受けると、その重畳信号の波形で出力が変化するレーザ光を発生する。すなわち、第３の実施形態では、レーザ装置１０が発するレーザ光を重畳信号により変調させている。
【００７６】
ここで、擬似ランダム信号について説明する。第３の実施形態では、擬似ランダム信号として、例えばＭ系列信号を用いる。このＭ系列信号は、二値の信号であり、複数のシフトレジスタを有する回路により生成される。Ｍ系列信号の周期は、タイミング信号発生器１４０から送出されるパルス信号の周期Ｔを単位として２ｎ−１で与えられる。ｎはシフトレジスタの数である。ここでは、擬似ランダム信号の周期を、例えば２５５Ｔとする。この周期２５５Ｔは、正弦波形の信号の周期ＭＴよりも大きいと仮定する。また、擬似ランダム信号には、擬似ランダム信号の波形が一致するときにのみ自己相関値が大きなピークをとり、擬似ランダム信号の波形が一致しないときには自己相関値がほとんどゼロになるという性質がある。
【００７７】
画像処理装置１５０では、各光切断像から構成される縞画像の縞のずれに基づいて鋼板２の表面の凹凸状態を表す形状画像を生成する処理を行う。図２２に画像処理装置１５０の概略ブロック図、図２３に画像処理装置１５０における相関算出部１５１の構成を説明するための図、図２４に相関算出部１５１で求められる相関ピーク位置のずれ量を説明するための図、図２５に画像処理装置１５０において形状算出部１５２が行う処理を説明するための図を示す。画像処理装置１５０は、図２２に示すように、Ａ／Ｄ変換部５０１と、プレフィルタ部５０２と、直交正弦波発生部５０３と、ローパスフィルタ部５０４ａ，５０４ｂと、位相算出部５０５と、振幅算出部５０６と、縞欠損判定部５０７と、位相連続化処理部５０８と、相関算出部１５１と、形状算出部１５２とを備える。なお、図２２では、形状画像を生成するための構成のみを示し、濃淡画像を生成するための構成については上記第１、２の実施形態で説明した通りなので省略している。画像処理装置１５０の各部で処理された結果は、表示装置６０の画面上に表示される。
【００７８】
ＴＤＩカメラ３０から出力された各光切断像は、第１の実施形態と同様に、Ａ／Ｄ変換部５１でＡ／Ｄ変換され、ディジタル多値画像データとして画像メモリ（不図示）に記憶される。これらのディジタル多値画像データを順に配置することにより縞画像が形成される。第３の実施形態では、縞画像を、横方向に沿って所定の長さで複数の単位縞画像に分割する。そして、画像処理装置１５０の各部は、単位縞画像毎に所定の処理を施すことにする。ここでは、図２３に示すように、各単位縞画像の横方向の長さを、例えば擬似ランダム信号の１周期に相当する長さ（２５５画素）とする。また、各単位縞画像の縦方向の長さは１０２４画素である。
【００７９】
かかる各単位縞画像からは、縦方向の各位置におけるスライス縞画像データが生成され、プレフィルタ部５０２と相関算出部１５１とに出力される。プレフィルタ部５０２は、各スライス縞画像データに所定のフィルタ処理を施すことにより、ノイズや擬似ランダム信号を除去する。したがって、プレフィルタ部５０２から出力されるスライス縞画像データからは、擬似ランダム信号の影響が排除されている。なお、プレフィルタ部５０２によるフィルタ処理は必ずしも行わなくてもよい。擬似ランダム信号のスペクトルは広く、且つ擬似ランダム信号の振幅は正弦波形の信号の振幅よりも小さいので、プレフィルタ部５０２によるフィルタ処理を行わなくとも、擬似ランダム信号が位相のずれの算出処理に及ぼす影響はほとんど無視することができるからである。
【００８０】
直交正弦波発生部５０３、ローパスフィルタ部５０４ａ，５０４ｂ、位相算出部５０５、振幅算出部５０６、縞欠損判定部５０７、及び位相連続化処理部５０８ではそれぞれ、上記の第１の実施形態と同様の処理が行われる。これにより、位相連続化処理部５０８では、鋼板２の表面の凹み（深さ）に比例する位相のずれφに基づいて作成された位相画像が得られる。特に、第３の実施形態では、位相連続化処理部５０８は、その位相画像に基づいて、位相のずれφを深さに換算することにより、縦方向の各位置において横方向に沿っての深さ分布データを求める。その求めた縦方向の各位置における深さ分布データは、形状算出部１５２に出力される。
【００８１】
相関算出部１５１は、図２３に示すように、１０２４個の回路群Ｃｍ（ｍ＝１，２，・・・，１０２４）からなる。これらの回路群Ｃｍは、単位縞画像の縦方向の画素数と同じ数だけ設けられており、各回路群Ｃｍにはそれぞれ、縦方向の対応する位置におけるスライス縞画像データが入力する。各回路群Ｃｍは、図２３に示すように、直流成分除去部１５１ａと、ノッチフィルタ部１５１ｂと、相関器１５１ｃとを有する。
【００８２】
直流成分除去部１５１ａは、スライス縞画像データの平均の濃度値を算出し、スライス縞画像データからその平均の濃度値を差し引くことにより、スライス縞画像データから直流成分を除去する。ＴＤＩカメラ３０から出力される光切断像には必ず直流成分が付加されている。かかる直流成分を除去することにより、平均の濃度値がゼロになるようなスライス縞画像データが得られる。
【００８３】
ノッチフィルタ部１５１ｂは、直流成分除去部１５１ａから出力されたスライス縞画像データから、正弦波形の信号成分を除去するものである。これにより、擬似ランダム信号成分だけを含む受信信号ｕ´（ｉ）が得られる。ｉ（ｉ＝１，２，３，・・・，２５５）は横方向の画素位置である。なお、このノッチフィルタ部１５１ｂによる処理は必要な場合にのみ行えばよい。擬似ランダム信号は、その周期が正弦波の周期より十分長ければ、正弦波形の信号や縞画像に含まれる雑音との相関が低くなり、後述する相関器１５１ｃにおいて相関ピーク位置のずれ量を確実に検出できるからである。
【００８４】
相関器１５１ｃは、ノッチフィルタ部１５１ｂから出力された受信信号ｕ´（ｉ）と基準の擬似ランダム信号ｕ（ｉ）との相関値を算出し、その相関値がピークをとるときの相関ピーク位置のずれ量を求めるものである。ここで、基準の擬似ランダム信号ｕ（ｉ）は、変調器１７０が発生する擬似ランダム信号の複製信号であり、相関器１５１ｃ内に予め記憶されている。受信信号ｕ´（ｉ）には、変調器１７０で実際に発生された擬似ランダム信号が含まれるが、その擬似ランダム信号の波形は、基準の擬似ランダム信号ｕ（ｉ）の波形に比べて鋼板２の表面の深さに応じた所定量だけずれている。
【００８５】
基準の擬似ランダム信号ｕ（ｉ）と受信信号ｕ´（ｉ）との相関値Ｃｏｒｒ（ｐ）は、基準の擬似ランダム信号ｕ（ｉ）と受信信号ｕ´（ｉ−ｐ）とを乗算し、ｕ（ｉ）・ｕ´（ｉ−ｐ）をすべてのｉについて加算することにより求められる。この相関値Ｃｏｒｒ（ｐ）は擬似ランダム信号の自己相関値であり、両信号の波形が一致するときにのみ大きなピークをとり、両信号の波形が一致しないときにはほとんどゼロである。相関器１５１ｃは、ｐの値を０から２５４まで１画素ずつずらしながら、相関値Ｃｏｒｒ（ｐ）を算出し、相関値Ｃｏｒｒ（ｐ）がピークをとるときの相関ピーク位置のずれ量ｐ＝Ｐを求める。すなわち、相関器１５１ｃは、横方向の１画素毎に相関値Ｃｏｒｒ（ｐ）を算出するので、相関ピーク位置のずれ量Ｐを横方向の１画素単位で求めることができる。また、一の単位縞画像の各スライス縞画像データについて、相関ピーク位置のずれ量Ｐは一つしか出力されない。画像処理装置１５０では、単位縞画像毎に処理を施すと共に、単位縞画像の横方向の幅を擬似ランダム信号の１周期に相当する画素数としているからである。これにより、相関器１５１ｃでの処理はとても簡易なものとなる。
【００８６】
ところで、図２４に示すように、鋼板２の表面に不連続な深い段差があると、その段差の部分Ｂで反射したレーザ光の像は、第１の実施形態において説明した理由と同様の理由により、段差になっていない部分Ａで反射したレーザ光の像よりも時間的に早くＴＤＩカメラ３０から出力される。このため、段差の部分Ｂにおけるスライス縞画像データに含まれる擬似ランダム信号の波形と、段差になっていない部分Ａにおけるスライス縞画像データに含まれる擬似ランダム信号の波形とはずれている。これにより、段差の部分Ｂにおけるスライス縞画像データに基づいて得られた相関ピーク位置のずれ量ＰＢと、段差になっていない部分Ａにおけるスライス縞画像データに基づいて得られた相関ピーク位置のずれ量ＰＡとは異なっている。このように、鋼板２の表面の凹み（深さ）は、相関ピーク位置のずれ量Ｐとして現れてくる。実際、相関ピーク位置のずれ量Ｐと鋼板２の表面の凹み（深さ）とは比例関係にあり、深さが深くなるほど、相関ピーク位置のずれ量Ｐが大きくなる。
【００８７】
この相関ピーク位置のずれ量Ｐと鋼板２の深さとの関係について説明する。図５に示すように、線状レーザ光が鋼板２の表面に入射する入射角度をθとすると、深さｄで反射した線状レーザ光は、鋼板２の平坦な表面で反射した線状レーザ光に比べて、鋼板２の長手方向に距離ｈ＝ｄ・ｔａｎθだけ反射点がずれる。ＴＤＩカメラ３０における光電変換素子３５の列方向の撮影分解能をＳ（ｍｍ／画素）とすると、線状レーザ光の反射点が長手方向にずれた距離ｈは、縞画像においてｈ／ｓ画素に相当する。そして、このｈ／ｓが相関ピーク位置のずれ量Ｐ（画素）となる。すなわち、Ｐ＝ｈ／ｓである。したがって、鋼板２の表面の深さｄと、その深さｄにより生じた相関ピーク位置のずれ量Ｐとの間には、
ｄ＝（ｓ／ｔａｎθ）Ｐ
という比例関係がある。
【００８８】
相関器１５１ｃは、上記の比例関係を用いて、相関ピーク位置のずれ量Ｐを鋼板２の表面の深さｄに換算する。こうして得られる深さｄは、縦方向の当該位置において、横方向に沿って擬似ランダム信号の１周期に相当する画素数分の長さにおける平均の深さ（第一の平均の深さ）である。このように、各相関器１５１ｃは縦方向の各位置における第一の平均の深さｄを算出し、各第一の平均の深さｄは形状算出部１５２に出力される。図２５（ａ）に相関算出部１５１で得られた縦方向の各位置における第一の平均の深さの一例を示す。ここで、図２５（ａ）において、縦軸は縦方向の位置、横軸は各相関器１５１ｃからの出力（第一の平均の深さ）である。第３の実施形態では、擬似ランダム信号として正弦波形の信号に比べて長い周期をもつものを用いているので、正弦波形の信号の１波長以上の不連続な段差が鋼板２の表面にある場合、その段差については平均の深さを正確に求めることができる。
【００８９】
形状算出部１５２は、位相連続化処理部５０８で得られた縦方向の各位置における深さ分布データと相関算出部１５１で得られた縦方向の各位置における第一の平均の深さとに基づいて、鋼板２の表面の形状を表す深さ画像を作成するものである。具体的には、形状算出部１５２は、まず、位相連続化処理部５０８で得られた縦方向の各位置における深さ分布データに基づいて、縦方向の各位置における平均の深さ（第二の平均の深さ）を求める。次に、形状算出部１５２は、縦方向の各位置毎に、第二の平均の深さが相関算出部１５１で得られた第一の平均の深さに一致するようなオフセット値を求める。このオフセット値は、第一の平均の深さから第二の平均の深さを減算することこによって得ることができる。そして、図２５（ｂ）に示すように、位相連続化処理部５０８で得られた縦方向の各位置における深さ分布データに、当該位置におけるオフセット値を加算する。その後、形状算出部１５２は、かかる加算処理が行われた後の縦方向の各位置における深さ分布データに基づいて深さ画像を作成する。この深さ画像は、鋼板２の表面に不連続な深い段差がある場合でも、鋼板２の表面形状を正確に表している。したがって、かかる形状画像を見れば、鋼板２の表面形状を正確且つ容易に理解することができる。
【００９０】
一般に、長い周期をもつ信号を利用すれば深い段差を検出することが可能である。例えば、長い周期をもつ正弦波形の信号を利用することにより、その周期に対応した深い段差を検出することができる。しかし、長い周期をもつ正弦波形の信号だけを用いたのでは、同じ凹み量に対する位相のずれ量が小さくなるため、位相測定のＳＮ比が低下し、微小な凹みを精度よく検出できなくなってしまう。一方、擬似ランダム信号だけを用いても、鋼板２の表面の凹みを測定することができる。しかし、この場合、擬似ランダム信号の１周期に相当する長さにおける平均の深さしか求めることができないので、鋼板２の表面の、長さが擬似ランダム信号の一周期以下の小さな凹みについてはその深さを正確に検出することは困難である。これらの点を考慮して、第３の実施形態では、正弦波形の信号とその周期よりも長い周期をもつ擬似ランダム信号とを重畳した重畳信号を用いてレーザ光を変調することにより、鋼板２の表面の、長さが擬似ランダム信号の周期以下の凹凸については正弦波形の信号を利用して検出し、鋼板２の表面の不連続な長く深い段差については擬似ランダム信号を利用して検出することにしている。
【００９１】
次に、鋼板２の表面の凹凸状態を表す形状画像を生成する処理手順について説明する。タイミング信号発生器１４０は、所定の周波数Ｍωをもつパルス信号を変調器１７０とＴＤＩカメラ３０とに送出する。変調器１７０は、かかるパルス信号を受ける度に、正弦波形の信号の位相を２π／Ｍだけ進めるとともに、擬似ランダム信号を１チップだけ発生する。そして、正弦波形の信号と擬似ランダム信号とを重畳した重畳信号をレーザ装置１０に送出する。レーザ装置１０は、かかる重畳信号を受けると、その重畳信号の波形で強度変調されたレーザ光を発生する。そのレーザ光はロッドレンズ２０で扇状に広げられ、線状レーザ光として移動している鋼板２の表面に照射される。そして、鋼板２の表面で反射された線状反射像がＴＤＩカメラ３０により撮像される。ＴＤＩカメラ３０の各光電変換素子３５は線状反射像に対応する電荷を蓄積し、タイミング信号発生器１４０からのパルス信号を受ける度にその電荷を隣りの光電変換素子３５に転送する。かかる転送動作を繰り返すことにより、各線状反射像に対応する光切断像がＴＤＩカメラ３０から順次出力される。
【００９２】
ＴＤＩカメラ３０から出力された光切断像は、画像処理装置１５０のＡ／Ｄ変換部５０１に入力する。各光切断像は、Ａ／Ｄ変換部０５１でディジタル多値画像データに変換され、かかるディジタル多値画像データは画像メモリに記憶される。これらのディジタル多値画像データから縞画像が得られる。
【００９３】
画像メモリからは、単位縞画像毎に、縦方向の各位置におけるスライス縞画像データがプレフィルタ部５２及び相関算出部１５１に出力される。プレフィルタ部５２に出力されたスライス縞画像データには、直交正弦波発生部５０３、ローパスフィルタ部５０４ａ，５０４ｂ、位相算出部５０５、振幅算出部５０６、縞欠損判定部５０７、及び位相連続化処理部５０８において上記第１の実施形態と同様の処理が施される。そして、位相連続化処理部５０３からは、縦方向の各位置における深さ分布データが形状算出部１５２に出力される。
【００９４】
一方、相関算出部１５１に出力された縦方向の各位置におけるスライス縞画像データはそれぞれ、所定の回路群Ｃｍ（ｍ＝１，２，・・・，１０２４）における直流成分除去部１５１ａに入力する。直流成分除去部１５１ａはスライス縞画像データの直流成分を除去し、その後、ノッチフィルタ部１５１ｂがそのスライス縞画像データにおける正弦波形の信号成分を除去する。これにより、擬似ランダム信号成分だけを含む受信信号が得られる。次に、相関器１５１ｃは、その受信信号と基準の擬似ランダム信号との相関値を算出し、その相関値がピークをとるときの相関ピーク位置のずれ量を求める。そして、その求めた相関ピーク位置のずれ量に基づいて第一の平均の深さを算出する。各相関器１５１ｃで得られた縦方向の各位置における第一の平均の深さは、形状算出部１５２に出力される。
【００９５】
次に、形状算出部１５２は、位相連続化処理部５０８で得られた縦方向の各位置における深さ分布データに基づいて、縦方向の各位置における第二の平均の深さを求める。そして、縦方向の各位置毎に第二の平均の深さ変動量が第一の平均の深さに一致するようなオフセット値を求め、位相連続化処理部５８で得られた縦方向の各位置における深さ分布データに当該位置におけるオフセット値を加算する。その後、形状算出部１５２は、かかるオフセット値が加算された後の縦方向の各位置における深さ分布データを用いて鋼板２の形状を表す深さ画像を作成する。この深さ画像は表示装置６０の画面上に表示される。
【００９６】
このように、正弦波形の信号とその周期よりも長い周期をもつ擬似ランダム信号とを重畳した重畳信号により変調されたレーザ光を鋼板２の表面に照射し、ＴＤＩカメラ３０を用いて縞画像を取得する。次に、その縞画像に上記の第１の実施形態と同様の処理を施すことにより、縦方向の各位置における深さ分布データを求める。一方、各スライス縞画像データと擬似ランダム信号との相関値がピークをとるときの相関ピーク位置のずれ量に基づいて縦方向の各位置における第一の平均の深さを算出する。そして、縦方向の各位置毎に、深さ分布データに基づいて求めた第二の平均の深さが第一の平均の深さに一致するようなオフセット値を求め、縦方向の各位置における深さ分布データに当該位置におけるオフセット値を加算する。その後、その加算処理が施された後の各深さ分布データを用いて深さ画像を作成し、表示装置の画面上に表示する。したがって、鋼板２の表面に不連続な深い段差がある場合でも、微小且つ短い凹凸については正弦波の信号を利用して検出し、鋼板の長く深い段差については擬似ランダム信号を利用して検出することができるので、鋼板２の表面の凹凸形状の疵を正確に測定することができる。
【００９７】
（他の実施の形態）
以上説明した鋼板表面の検査システムに用いられる画像処理装置は、コンピュータのＣＰＵ或いはＭＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等で構成されるものであり、上述のようにＲＡＭやＲＯＭ等に記憶されたプログラムが動作することによって実現される。
【００９８】
したがって、プログラム自体が上述した実施の形態の機能を実現することになり、本発明を構成する。プログラムの伝送媒体としては、プログラム情報を搬送波として伝搬させて供給するためのコンピュータネットワーク（ＬＡＮ、インターネット等のＷＡＮ、無線通信ネットワーク等）システムにおける通信媒体（光ファイバ等の有線回線や無線回線等）を用いることができる。
【００９９】
さらに、上記プログラムをコンピュータに供給するための手段、例えばかかるプログラムを格納した記憶媒体は本発明を構成する。かかる記憶媒体としては、例えばフレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ等を用いることができる。
【０１００】
なお、上記実施の形態において示した各部の形状及び構造は、何れも本発明を実施するにあたっての具体化のほんの一例を示したものに過ぎず、これらによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。すなわち、本発明はその精神、又はその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。
【０１０１】
【発明の効果】
以上述べたように本発明によれば、変調された線状レーザ光を、照射位置を連続的にずらしながら鋼板表面に照射し、上記鋼板表面からの反射光を遅延積分型撮像装置により光電変換して鋼板表面の光切断像を取得して、各光切断像から構成される縞画像から、鋼板表面の凹凸状態を表す形状画像と、鋼板表面での粗度の相違を表す濃淡画像とを生成するようにしたので、凹凸形状の疵やスケール疵のような模様状の疵を高精度かつ高速に同時に検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】第１の実施形態における鋼板表面の検査システムの概略構成図である。
【図２】ＴＤＩカメラの構造と動作を説明するための図である。
【図３】縞画像の一例を示す図である。
【図４】縞画像における縞のずれを説明するための図である。
【図５】スライス縞画像データにおける位相のずれと鋼板２の表面の凹み（深さ）との関係を説明するための図である。
【図６】第１の実施形態における画像処理装置の概略ブロック図である。
【図７】画像処理装置の位相算出部で算出される位相のずれを説明するための図である。
【図８】鋼板の先端を切り取って作製したサンプルについての画像の例を示す図である。
【図９】欠陥検出処理部の処理内容を説明するための図である。
【図１０】図３に示す縞画像のうち凹部を含む領域についての処理を説明するための図である。
【図１１】図３に示す縞画像のうち汚れ部を含む領域についての処理を説明するための図である。
【図１２】縞画像の一例の写真を示す図である。
【図１３】縞画像を平均化処理して生成された濃淡画像の写真を示す図である。
【図１４】縞画像を平均化処理して生成された濃淡画像の写真を示す図である。
【図１５】濃淡画像に処理を行っていく過程を説明するための画像の写真を示す図である。
【図１６】表面に浮いているへげ（ｓｃａｂ）のある鋼板から得られた形状画像及び濃淡画像の写真を示す図である。
【図１７】表面にへげが剥がれた凹みのある鋼板から得られた形状画像及び濃淡画像の写真を示す図である。
【図１８】表面にスケール疵のある鋼板から得られた形状画像及び濃淡画像の写真を示す図である。
【図１９】第２の実施形態における画像処理装置の概略ブロック図である。
【図２０】第３の実施形態における鋼板表面の検査システムの概略構成図である。
【図２１】重畳信号を説明するための図である。
【図２２】第３の実施形態における画像処理装置の一部概略ブロック図である。
【図２３】相関算出部の構成を説明するための図である。
【図２４】相関算出部で求められる相関ピーク位置のずれ量を説明するための図である。
【図２５】形状算出部が行う処理を説明するための図である。
【符号の説明】
２ 鋼板
１０ レーザ装置
３０ 遅延積分型カメラ
３５ 光電変換素子
４０、１４０ タイミング信号発生部
５０、１５０ 画像処理装置
５０１ Ａ／Ｄ変換部
５０２ プレフィルタ部
５０３ 直交正弦波発生部
５０４ａ，５０４ｂ ローパスフィルタ
５０５ 位相算出部
５０６ 振幅算出部
５０７ 縞欠損判定部
５０８ 位相連続化処理部
５０９ 欠陥検出処理部
５１０ 平均化処理部
１５１ 相関算出部
１５１ａ 直流成分除去部
１５１ｂ ノッチフィルタ部
１５１ｃ 相関器
１５２ 形状算出部
１７０ 変調器
【発明の属する技術分野】
本発明は、鋼板表面にある凹凸形状の疵やスケール疵のような模様状の疵を検出するのに好適な鋼板表面の検査方法、システム、画像処理装置、及びコンピュータプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来から、搬送される鋼板表面をカメラで撮像することにより、鋼板表面の疵等の欠陥を検出することが実施されている。例えば特許文献１には、鋼板表面に扇状に広げられた板状光線を照射し、その反射光を遅延積分型カメラにて光電変換することにより光切断像を取得する技術が開示されている。かかる光切断像方式形状測定手法によれば、オンライン形状寸法計測において高密度な全面全長計測が可能となり、鋼板表面にある微小な凹凸の検出が可能になる。
【０００３】
【特許文献１】
特開平４−３４８２１１号公報
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、鋼板表面には、生産過程で生成される酸化鉄が圧延中に剥離されずに圧着或いは噛み込んでできるスケール疵のように模様状の疵が存在する。しかしながら、上述した光切断像方式形状測定手法では、凹凸形状の疵を検出することはできるが、スケール疵のような模様状の疵を検出することは想定されていない。
【０００５】
本発明は上記の点に鑑みてなされたものであり、鋼板表面にある凹凸形状の疵やスケール疵のような模様状の疵を同時に検出可能とすることを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明の鋼板表面の検査方法は、変調された線状レーザ光を、照射位置を連続的にずらしながら鋼板表面に照射し、上記鋼板表面からの反射光を遅延積分型撮像装置により光電変換して鋼板表面の光切断像を取得して、上記各光切断像から構成される縞画像を取得する縞画像取得ステップと、上記縞画像の縞のずれに基づいて鋼板表面の凹凸状態を表す形状画像を生成する形状画像生成ステップと、上記縞画像から鋼板表面での粗度の相違を表す濃淡画像を生成する濃淡画像生成ステップとを有する点に特徴を有する。
【０００７】
本発明の鋼板表面の検査システムは、変調された線状レーザ光を鋼板表面に照射するレーザ装置と、照射位置を連続的にずらしながら線状レーザ光が鋼板表面に照射されたときに、上記鋼板表面からの反射光を光電変換して鋼板表面の光切断像を出力する遅延積分型撮像装置と、上記遅延積分型撮像装置により出力される各光切断像が入力される画像処理装置とを備えた鋼板表面の検査システムであって、上記画像処理装置は、各光切断像から構成される縞画像を取得する縞画像取得手段と、上記縞画像の縞のずれに基づいて鋼板表面の凹凸状態を表す形状画像を生成する形状画像生成手段と、上記縞画像から鋼板表面での粗度の相違を表す濃淡画像を生成する濃淡画像生成手段とを備える点に特徴を有する。
【０００８】
本発明の画像処理装置は、変調された線状レーザ光を鋼板表面に照射するレーザ装置と、照射位置を連続的にずらしながら線状レーザ光が鋼板表面に照射されたときに、上記鋼板表面からの反射光を光電変換して鋼板表面の光切断像を出力する遅延積分型撮像装置とを備えた鋼板表面の検査システムに用いられる画像処理装置であって、上記遅延積分型撮像装置により出力される各光切断像から構成される縞画像を取得する縞画像取得手段と、上記縞画像の縞のずれに基づいて鋼板表面の凹凸状態を表す形状画像を生成する形状画像生成手段と、上記縞画像から鋼板表面での粗度の相違を表す濃淡画像を生成する濃淡画像生成手段とを備える点に特徴を有する。
【０００９】
本発明のコンピュータプログラムは、変調された線状レーザ光を鋼板表面に照射するレーザ装置と、照射位置を連続的にずらしながら線状レーザ光が鋼板表面に照射されたときに、上記鋼板表面からの反射光を光電変換して鋼板表面の光切断像を出力する遅延積分型撮像装置とを備えた鋼板表面の検査システムにおいて画像処理を行うためのコンピュータプログラムであって、上記遅延積分型撮像装置により出力される各光切断像から構成される縞画像を取得する縞画像取得処理と、上記縞画像の縞のずれに基づいて鋼板表面の凹凸状態を表す形状画像を生成する形状画像生成処理と、上記縞画像から鋼板表面での粗度の相違を表す濃淡画像を生成する濃淡画像生成処理とをコンピュータに実行させる点に特徴を有する。
【００１０】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して、本発明の実施の形態を説明する。
（第１の実施の形態）
図１は第１の実施形態における鋼板表面の検査システムの概略構成図である。同図に示すように、レーザ装置１０と、ロッドレンズ２０と、遅延積分型カメラ（ＴＤＩカメラ）３０と、タイミング信号発生部４０と、画像処理装置５０と、表示装置６０とを備える。かかる鋼板表面の検査システムは、長手方向（図１の左右方向）に一定の速度で搬送される鋼板２の表面を光学的に測定するものであり、詳細は後述するが、画像処理装置５０にて鋼板２の表面の凹凸状態を表す形状画像と、鋼板２の表面での粗度の相違を表す濃淡画像という２種類の画像を生成することにより、凹凸形状の疵やスケール疵のような模様状の疵を検出する。
【００１１】
レーザ装置１０は、連続発振のレーザ光を発生するものである。ロッドレンズ２０は、レーザ装置１０から発せられたレーザ光を鋼板２の幅方向（図１の紙面に垂直な方向）に沿って扇状に広げるものである。これにより、レーザ装置１０が発したレーザ光は線状レーザ光として鋼板２の表面に照射される。このとき、線状レーザ光は鋼板２の表面に対して斜めに入射する。このようにして線状レーザ光が照射された鋼板２の表面には、その幅方向に沿って線状の明るい部位が形成される。また、鋼板２は長手方向に移動しているので、鋼板２からみると、線状の明るい部位が鋼板２の長手方向に連続的にずれていくことになる。
【００１２】
タイミング信号発生部４０は、所定の周波数ωをもつ正弦波形の信号を発生し、その正弦波形の信号をレーザ装置１０に送出するものである。レーザ装置１０は、外部信号によりその発振強度を連続的に変化させられるものであり、タイミング信号発生部４０から送出される正弦波形の信号を受けると、正弦波形で出力が変化するレーザ光を発生する。すなわち、レーザ装置１０が発するレーザ光を周期的に変調させている。また、タイミング信号発生部４０は、上記周波数ωのＭ倍の周波数をもつカメラシフトパルス信号を発生し、そのカメラシフトパルス信号をＴＤＩカメラ３０に送出する。
【００１３】
ＴＤＩカメラ３０は、鋼板２の表面の線状の明るい部分からの反射光（線状反射像）を光電変換するものである。図２はＴＤＩカメラの構造と動作を説明するための図である。ＴＤＩカメラ３０では、図２（ａ）に示すように、多数の光電変換素子３５がマトリクス状に配置されている。ここでは、例えば行方向に１０２４個、列方向に９６個の光電変換素子３５を配置したものとする。そして、各行については、最上行を第１行として、上から順に番号付けをし、各列については、最左列を第１列として、左から順に番号付けをしている。
【００１４】
光電変換素子３５は、受光した光の強度に対応する電荷を蓄積する。第１の実施形態では、線状反射像が、ＴＤＩカメラ３０のレンズ３１を介して、１列分の幅で光電変換素子３５に入射するものとする。各光電変換素子３５は、その蓄積した電荷を、当該光電変換素子３５と同じ行に位置し且つ一つ後の列に位置する光電変換素子３５に転送する。この転送のタイミングはすべての光電変換素子３５で同一であり、タイミング信号発生部４０から送出されるカメラシフトパルス信号によって制御される。すなわち、カメラシフトパルス信号が入力する度に、各光電変換素子３５は電荷を転送する。第１の実施形態では、カメラシフトパルス信号の周波数（カメラシフト周波数）はＭωである。そして、第９６列に位置する光電変換素子３５は、カメラシフトパルス信号が入力すると、その蓄積している電荷を読出してレジスタに送る。これにより、線状反射像に対応する１０２４ｂｉｔの光切断像が出力される。なお、一般に、ＴＤＩカメラ３０では、図２（ｂ）に示すように、電荷が転送される途中で、各光電変換素子３５に光が入射すると、その入射した光の強度に対応する電荷が上乗せされる。しかし、上述したように、光電変換素子３５に１列分の幅の線状反射像が入射するように構成しているので、電荷の転送途中で各光電変換素子３５に電荷が上乗せされることはほとんどない。
【００１５】
鋼板２はその長手方向に移動しているので、レーザ装置１０から線状レーザ光を鋼板２の表面に照射し、ＴＤＩカメラ３０を用いて線状反射像を一定時間撮像することにより、鋼板２の長手方向の各位置における光切断像を順次得ることができる。このようにして得られた各位置における光切断像を順に配列することにより、鋼板２の全体を表す画像が得られる。
【００１６】
また、線状レーザ光を周期的に変調させており、その線状レーザ光の強度が時間的に変化するので、各行において列方向の各光電変換素子３５に蓄積される電荷量（受光強度）の分布も周期的に変化する。したがって、ＴＤＩカメラ３０から出力される各光切断像を順に配列することにより得られる画像は、各光切断像の濃度（強度）が周期的に変化する縞画像となる。図３に縞画像の一例を示す。ここで、濃度変化の一周期分に相当する光切断像のことを「縞」と称することにする。かかる縞画像では、縦方向、すなわち縞に平行な方向が鋼板２の幅方向に対応し、横方向、すなわち縞に直交する方向が鋼板２の長手方向に対応する。ＴＤＩカメラ３０のカメラシフト周波数とレーザ光の変調周波数との比をＭ：１とすると、Ｍ個の光切断像、すなわち横方向のＭ画素分が一本の縞を構成する。図３の例では、カメラシフト周波数とレーザ光の変調周波数との比は１６：１であり、縞は横方向の１６画素毎に一本となる。
【００１７】
（鋼板２の表面の凹凸状態を表す形状画像の生成）
ところで、線状レーザ光は鋼板２の表面に斜めから入射するので、例えば鋼板２の表面に凹んでいる部分があると、図１においてレーザ光の反射点は右側にずれる。したがって、光電変換素子３５上での光切断像の位置も右側、すなわち図２（ａ）において列方向にずれることになる。そのため、縞画像において、凹んでいる部分で反射したレーザ光に対応する光切断像は、凹んでいない部分で反射したレーザ光に対応する光切断像よりも時間的に早く出力されることになる。したがって、ＴＤＩカメラ３０から出力される各光切断像を順に配列することにより得られる画像において、凹んでいる部分は縞のずれとして明白に認識することができる。例えば、図３において、縞の曲がっている部分は、凹みにより縞のずれが生じていることを示している。
【００１８】
この縞のずれについてもう少し詳しく説明する。図４（ａ）はある縞画像の概略拡大図である。図４（ａ）では、各縞毎に最大濃度を与える位置を実線で結んで示している。例えば、この縞画像では、縦方向の位置Ａにおいて最大濃度位置を横方向に沿って調べると、最大濃度位置は等間隔に位置しており、縞のずれは生じていない。すなわち、鋼板２の表面は、縦方向の位置Ａでは横方向に沿って平坦な形状をしている。この場合、縦方向の位置Ａにおいて横方向に沿っての縞画像の濃度分布（スライス縞画像データ）は、図４（ｂ）に示すように、きれいな正弦波形状をしている。
【００１９】
一方、図４（ａ）に示す縦方向の位置Ｂにおいて最大濃度位置を横方向に沿って調べると、最大濃度位置の間隔は左から右に向かって徐々に広がっており、縞のずれが生じている。すなわち、鋼板２の表面には、縦方向の位置Ｂで横方向に沿って凹みが生じている。この場合、縦方向の位置Ｂにおいて横方向に沿っての縞画像の濃度分布（スライス縞画像データ）は、図４（ｃ）に示すように、図４（ｂ）に示す正弦波と比べて位相がずれている。
【００２０】
このように、鋼板２の表面の凹みによる縞のずれは、スライス縞画像データにおける位相のずれとして現れてくる。実際、後述するように、かかる位相のずれと鋼板２の表面の凹み（深さ）とは比例関係にあり、深さが深くなるほど、スライス縞画像データにおける位相のずれが大きくなる。第１の実施形態では、縞画像に基づいて位相のずれに関する情報を算出し、その位相のずれに関する情報に基づいて鋼板２の表面形状を測定することにしている。
【００２１】
ここで、スライス縞画像データにおける位相のずれと鋼板２の表面の凹み（深さ）との関係について説明する。図５はスライス縞画像データにおける位相のずれと鋼板２の表面の凹み（深さ）との関係を説明するための図である。いま、図５に示すように、線状レーザ光が鋼板２の表面に入射する入射角度をθとする。また、鋼板２の表面に凹みがあり、線状レーザ光はその凹みに入ったときに鋼板２の表面から深さｄのところで反射して、ＴＤＩカメラ３０に入射したとする。このとき、深さｄで反射した線状レーザ光は、鋼板２の平坦な表面で反射した線状レーザ光に比べて、鋼板２の長手方向（右方向）に距離ｈだけ反射点がずれる。ここで、ｈ＝ｄ・ｔａｎθである。かかる線状レーザ光の反射点が長手方向に距離ｈだけずれた結果として、スライス縞画像データにおける位相のずれが生ずるが、この位相のずれをφとする。
【００２２】
ＴＤＩカメラ３０における光電変換素子３５の列方向の撮影分解能をｓ（ｍｍ／画素）とすると、線状レーザ光の反射点が長手方向にずれた距離ｈは、縞画像においてｈ／ｓ画素に相当する。また、ＴＤＩカメラ３０のカメラシフト周波数とレーザ光の変調周波数との比がＭ：１のとき、縞画像において横方向のＭ画素分が一本の縞を構成する。すなわち、縞がＭ画素分だけずれたときに、位相のずれは２πとなる。したがって、線状レーザ光の反射点が長手方向に距離ｈずれたときのスライス縞画像データにおける位相のずれφは、
Ｍ／２π＝（ｈ／ｓ）／φ
より、
ｄ＝｛Ｍ・ｓ／（２π・ｔａｎθ）｝φ
となる。これより、スライス縞画像データにおける位相のずれφと鋼板２の表面の凹み（深さｄ）とは比例関係にあることが分かる。
【００２３】
厳密には、通常のレンズを用いた場合、撮影分解能ｓは深さｄに応じて変化するため補正する必要があるが、鋼板２の表面の凹みを測定する場合のように、レンズ作動距離に対して深さ変化が微小な場合は、かかる撮影分解能Ｓの変化を実用上無視することができる。また、テレセントリックレンズを使えば、撮影分解能ｓを深さｄによらず一定とすることができる。
【００２４】
画像処理装置５０では、各光切断像から構成される縞画像の縞のずれに基づいて鋼板２の表面の凹凸状態を表す形状画像を生成する処理を行う。図６に画像処理装置５０の概略ブロック図を示す。第１の実施形態では、プレフィルタ部５０２、直交正弦波発生部５０３、ローパスフィルタ部５０４ａ，５０４ｂ、位相算出部５０５、振幅算出部５０６、縞欠損判定部５０７、位相連続化処理部５０８により本発明でいう形状画像生成手段の機能が実現されるものである。画像処理装置５０の各部で処理された結果は、表示装置６０の画面上に表示される。
【００２５】
Ａ／Ｄ変換部５０１は、ＴＤＩカメラ３０から出力された各光切断像をＡ／Ｄ変換し、ディジタル多値画像データとして出力するものである。かかるディジタル多値画像データは、図示しない画像メモリに記憶される。これらのディジタル多値画像データを順に配置することにより縞画像が形成される。
【００２６】
かかる縞画像（又はディジタル多値画像データ）からは、縦方向の各位置において横方向に沿っての縞画像の濃度分布を表すデータが生成される。これら横方向に沿っての縞画像の濃度分布を表すデータが「スライス縞画像データ」である。縦方向の各位置におけるスライス縞画像データは画像メモリから順次出力される。
【００２７】
プレフィルタ部５０２は、各スライス縞画像データに所定のフィルタ処理を施すことにより、ノイズを除去し、縞の状態を鮮明にするものである。なお、プレフィルタ部５０２によるフィルタ処理は必ずしも行わなくてもよく、例えば縞画像に細かいノイズが多数生じているような場合にのみ行うようにすればよい。
【００２８】
プレフィルタ部５０２からは、縦方向の各位置ｊ（ｊ＝０，１，２，・・・）におけるスライス縞画像データＩｊ（ｋ）が二つ出力される。ｋ（ｋ＝０，１，２，・・・）は横方向の位置である。このとき、縦方向の位置ｊにおけるスライス縞画像データＩｊ（ｋ）は正弦波的に変化すると仮定する。すなわち、
Ｉｊ（ｋ）＝Ａ（ｊ，ｋ）｛ｃｏｓ（（２πｋ／Ｍ）＋φ（ｊ，ｋ））＋１｝
である。ここで、Ａ（ｊ，ｋ）は画素位置（ｊ，ｋ）におけるスライス縞画像データの振幅、φ（ｊ，ｋ）は画素位置（ｊ，ｋ）におけるスライス縞画像データの位相のずれである。鋼板２の表面の凹みによって縞画像に発生する縞のずれの影響は、位相のずれφとして現れる。また、線状レーザ光の振幅は一定であるが、鋼板２の表面が汚れていたり、スケール疵のような模様状の疵があったりする場合には、その位置に対応する画素位置において振幅は変動することがある。このため、上式では、振幅Ａを画素位置（ｊ，ｋ）に依存する形で書いている。なお、ｃｏｓの項の次に「１」を加えているのは、スライス縞画像データ（濃度値）Ｉｊ（ｋ）はマイナスにならないので、このことを保証するためである。したがって、スライス縞画像データＩｊ（ｋ）は０から２Ａの間で変化する。
【００２９】
直交正弦波発生部５０３は、ＲＯＭ等のメモリ上に予め作成しておいた、直交する二つの基準正弦波データｓｉｎ（２πｋ／Ｍ），ｃｏｓ（２πｋ／Ｍ）を発生するものである。特に、前者を基準ｓｉｎデータ、後者を基準ｃｏｓデータとも称する。これらの二つの基準正弦波データはそれぞれ、プレフィルタ部５０２から出力されたスライス縞画像データＩｊ（ｋ）と乗算される。この乗算処理により、二つの出力Ｉａｊ（ｋ），Ｉｂｊ（ｋ）が得られる。すなわち、
【００３０】
ローパスフィルタ部５０４ａ，５０４ｂはそれぞれ、上記の乗算処理で得られた出力Ｉａｊ（ｋ），Ｉｂｊ（ｋ）について、所定のフィルタ処理を施すことにより、縞周波数成分及びその高調波成分を除去する、すなわち位相のずれφのみを含む成分を抽出するものである。ローパスフィルタ部５０４ａからの出力をＬＰＦ（Ｉａｊ（ｋ））、ローパスフィルタ部５０４ｂからの出力をＬＰＦ（Ｉｂｊ（ｋ））とすると、
ＬＰＦ（Ｉａｊ（ｋ））＝（Ａｃｏｓφ）／２
ＬＰＦ（Ｉｂｊ（ｋ））＝−（Ａｓｉｎφ）／２
である。
【００３１】
位相算出部５０５は、二つのローパスフィルタ部５０４ａ，５０４ｂから出力された結果に基づいて、各画素位置（ｊ，ｋ）における位相のずれφ（ｊ，ｋ）を算出するものである。位相のずれφ（ｊ，ｋ）は、
【００３２】
また、振幅算出部５０６は、二つのローパスフィルタ部５０４ａ，５０４ｂから出力された結果に基づいて、各画素位置（ｊ、ｋ）における振幅Ａ（ｊ，ｋ）を算出するものである。振幅Ａ（ｊ，ｋ）は、
【００３３】
図８に、鋼板の先端を切り取って作製したサンプルについての画像の例を示す。図８（ａ）は位相のずれφ´に基づいて作成した位相画像であり、例えば位相のずれφ´が＋πのときに画像が白くなり、−πのときに画像が黒くなるような濃淡画像で表現している。図８（ｂ）は振幅Ａに基づいて作成した振幅画像であり、例えば振幅が小さいほど画像が黒くなるような濃淡画像で表現している。
【００３４】
ところで、鋼板２の表面が油で汚れているような場合には、その汚れている領域に対応する縞画像の領域は黒くつぶれてしまうことがある。このような領域では振幅Ａが小さく、隣り合う画素位置間で位相のずれφ´が急激に変化するため、そこで求めた位相のずれφ´は信頼できるものではない。例えば、図８（ａ）の位相画像では、その中心付近領域が汚れている領域である。この汚れている領域では多数のノイズが発生し、画像がザラついている。したがって、このような位相画像の信頼できない領域については、検出対象から外しておくことが望ましい。また、かかる領域では、後述する位相飛び補正をうまく行うこともできない。
【００３５】
このような位相画像の信頼できない領域は、振幅画像から求めることができる。すなわち、振幅が極端に小さい領域を特定することにより、信頼できない位相領域を求めることができる。例えば、図８（ｂ）に示すように、振幅画像では、位相画像の信頼できない領域に対応する領域は、他の領域に比べて黒くなっており、振幅画像を、形状を測定対象から外すべき領域を特定するために使用することにしている。この意味では、形状画像を生成する場合には、振幅画像は補助的なものである。
【００３６】
縞欠損判定部５０７は、振幅画像に基づいて、位相画像の信頼できない領域を判定するものである。具体的には、縞欠損判定部５０７は、所定のしきい値を用いて振幅画像を二値化する。このしきい値としては、表面の汚れに応じた小さな値が設定される。また、必要に応じて、二値画像に対して収縮処理等が行われる。そして、縞欠損判定部５０７は、こうして得られた二値画像に基づいて当該しきい値よりも小さな領域を判定し、その領域を位相画像の信頼できない領域（欠損領域）として抽出する。図８（ｃ）は縞欠損判定部５０７で作成された二値画像の例である。この図では、黒い領域が欠損領域である。
【００３７】
位相連続化処理部５０８は、位相算出部５０５で得られた位相画像に基づいて、位相のずれφ´の不連続点を検出し、位相のずれφ´が滑らかに繋がるように位相のずれφ´を補正するものである。上述したように、位相算出部５０５で算出した位相のずれφ´の値域は−π〜＋πであるので、位相のずれφ´は−π及び＋πで不連続となる。例えば、図８（ａ）に示す位相画像において、白（又は黒）から黒（又は白）に変化している部分が位相のずれφ´の不連続点に対応する。かかる位相画像をそのまま用いたのでは、鋼板２の表面形状を認識することは困難である。したがって、位相のずれφ´の不連続点において位相のずれφ´が滑らかに繋がるように位相のずれφ´を補正する必要がある。かかる補正（位相飛び補正）は、２πの範囲で定義された位相のずれφ´から鋼板２の表面の凹み（深さ）に比例する一義的な位相のずれφを求める処理である。
【００３８】
具体的には、位相連続化処理部５０８は、まず、位相算出部５０５で得られた位相画像において、縞欠損判定部５０７で得られた欠損領域に対応する領域をマスクする。これにより、このマスクした領域以外が位相飛び補正の対象となる。
【００３９】
次に、位相連続化処理部５０８は、位相のずれφ´の不連続点を検出すると共に、その不連続点において位相のずれφ´を補正する。位相のずれφ´が不連続であるかどうかは、一つの画素だけを見ても分からない。隣り合う画素同士を見て判断する必要がある。まず、位相連続化処理部５０８は、位相画像の縦方向の各位置において位相画像を横方向に沿って調べ、隣り合う画素での位相のずれφ´を比較する。その隣り合う画素において位相のずれφ´が大きく異なる場合には、当該画素間で位相のずれφ´が不連続であると判断し、これらの位相のずれφ´を補正する。実際、鋼板２の表面における深さは、急激に変化しない。このため、位相のずれφ´が大きく異なるのは、位相のずれφ´が±２πだけ変化しているために生じたと考えられる。したがって、位相のずれφ´がその隣接する画素での位相のずれφ´と大きく異なっている画素を調べて、それらの位相のずれφ´を滑らかに繋げていくようにすればよい。
【００４０】
例えば、ある画素位置では、位相のずれφ´が＋πに近い値であり、その右隣りの画素位置では、位相のずれφ´が−πに近い値である場合には、当該右隣りの画素位置では位相のずれφ´が＋２πだけ変化していると認識する。そして、当該右隣りの画素位置における位相のずれφ´に＋２πを加算することにより、位相のずれφ´を補正する。また、ある画素位置では、位相のずれφ´が−πに近い値であり、その右隣りの画素位置では、位相のずれφ´が＋πに近い値である場合には、当該右隣りの画素位置では位相のずれφ´が−２πだけ変化していると認識する。そして、当該右隣りの画素位置における位相のずれφ´に−２πを加算することにより、位相のずれφ´を補正する。
【００４１】
こうして、縦方向の各位置において横方向に沿って隣り合う画素を調べて、位相のずれφ´を補正した後、位相連続化処理部５０８は、今度は、横方向の各位置において縦方向に沿って隣り合う画素を調べ、同様にして、位相のずれφ´を補正する。かかる補正後の各画素位置における位相のずれは、鋼板２の表面の凹み（深さ）に比例する一義的な位相のずれφである。
【００４２】
次に、位相連続化処理部５０８は、かかる補正後の位相のずれφに基づいて新たに位相画像を作成する。この新たな位相画像は鋼板２の表面形状を正確に表している。この新たな位相画像のことを形状画像と称することにする。図８（ｄ）は位相連続化処理部５０８で作成された形状画像の例である。かかる形状画像を見れば、鋼板２の表面形状を正確且つ容易に理解することができる。
【００４３】
このように、形状画像から鋼板２の表面全体の凹凸状態を容易に知ることができるが、例えば、鋼板２の傾きを無視して凹凸形状の疵だけを知りたいという場合もある。欠陥検出処理部５０９は、位相連続化処理部５０８で得られた形状画像に基づいて、鋼板２の表面に生じた凹凸形状の疵を検出するものである。具体的には、欠陥検出処理部５０９は、まず、図９（ａ）に示すように、位相画像から、横方向の各位置において縦方向に沿った位相のずれφの分布を抽出する。そして、その位相のずれφの分布に対して例えば最小二乗近似を行い、当該縦方向に沿った位相のずれφの分布に対する近似曲線を求める。その後、図９（ｂ）に示すように、当該縦方向に沿った位相のずれφの分布曲線から、当該近似曲線を減算する。この減算した結果には欠陥に関する情報だけが含まれる。かかる処理は、横方向のすべての位置において行われる。こうして得られた結果を画像として表すことにより、凹凸形状の疵だけが抽出された欠陥画像を得ることができる。その後、欠陥検出処理部５０９は、かかる欠陥画像に対して二値化やラベリング等の手段を講じて、欠陥を検出する。なお、ここでは、欠陥検出処理部５０９による欠陥画像を得る際に、横方向の各位置において縦方向に沿った位相のずれφの分布に対して減算処理を行う場合について説明したが、その代わりに、縦方向の各位置において横方向に沿った位相のずれφに対して減算処理を行うようにしてもよい。
【００４４】
次に、鋼板２の表面の凹凸状態を表す形状画像を生成する処理手順について説明する。図１０は図３に示す縞画像のうち凹部を含む領域についての処理を説明するための図、図１１は図３に示す縞画像のうち汚れ部を含む領域についての処理を説明するための図である。
【００４５】
前段階として、オペレータは、レーザ装置１０の方向を調整して、線状レーザ光が鋼板２の表面に入射する入射角度θを設定する。線状レーザ光の入射角度θを大きくすると、鋼板２の表面の同じ深さ変化に対して線状レーザ光の反射点変化量は大きくなるので、測定の感度が向上するが、測定レンジは狭くなってしまう。このため、測定の感度とレンジとを考慮して、線状レーザ光の入射角度θを決定する必要がある。
【００４６】
こうして測定準備が整い、オペレータにより本システムのスイッチがオンになると、タイミング信号発生器４０は、所定の周波数ωをもつ正弦波形状の信号をレーザ装置１０に送出すると共に、周波数Ｍωのカメラシフトパルス信号をＴＤＩカメラ３０に送出する。レーザ装置１０は、かかる正弦波形の信号を受けると、同じく正弦波形で強度変調されたレーザ光を発生する。そのレーザ光はロッドレンズ２０で扇状に広げられ、線状レーザ光として移動している鋼板２の表面に照射される。そして、鋼板２の表面で反射された線状反射像がＴＤＩカメラ３０により撮像される。ＴＤＩカメラ３０の各光電変換素子３５は線状反射像に対応する電荷を蓄積し、タイミング信号発生器４０からのカメラシフトパルス信号を受ける度にその電荷を隣りの光電変換素子３５に転送する。かかる転送動作を繰り返すことにより、各線状反射像に対応する光切断像がＴＤＩカメラ３０から順次出力される。
【００４７】
ＴＤＩカメラ３０から出力された光切断像は、画像処理装置５０のＡ／Ｄ変換部５０１に入力する。各光切断像は、Ａ／Ｄ変換部５０１でディジタル多値画像データに変換され、かかるディジタル多値画像データは画像メモリに記憶される。これらのディジタル多値画像データから縞画像が得られる。
【００４８】
例えば、図３に示す縞画像では、その左側に縞の曲がっている部分がある。この縞の曲がった部分は、鋼板２の表面の凹部に対応している。図１０（ａ）に、この凹部を含む小部分だけを切り抜いた縞画像を示す。また、図３に示す縞画像の中央やや右下には縞が欠けて黒くなった部分がある。この黒くなった部分は、鋼板２の表面の汚れ部に対応している。図１１（ａ）に、この汚れ部を含む小部分だけを切り抜いた縞画像を示す。
【００４９】
画像メモリからは、縦方向の各位置におけるスライス縞画像データが順次出力される。図１０（ｂ）に、同図（ａ）において凹部に対応する一の縦方向の位置でのスライス縞画像データを示す。また、図１１（ｂ）に、同図（ａ）において汚れ部に対応する一の縦方向の位置でのスライス縞甲像データを示す。ここで、図１０（ｂ）、図１１（ｂ）の各グラフにおいて、縦軸は当該縞画像の濃度値Ｉｊ（ｋ）であり、横軸は横方向の画素位置ｋである。なお、図１０（ｂ）〜（ｈ）、図１１（ｂ）〜（ｈ）の各グラフにおいても、横軸は横方向の画素位置である。
【００５０】
図１０（ｂ）、図１１（ｂ）のスライス縞画像データでは、ピークを示す位置がそれぞれ、図１０（ａ）、図１１（ａ）における白い部分の位置に対応する。特に、図１０（ｂ）のスライス縞画像データにおいては、凹部に対応する範囲で各ピーク間の間隔が変化している。一方、図１１（ｂ）のスライス縞画像データにおいては、汚れ部に対応する範囲で濃度値が極端に低くなっている。
【００５１】
縦方向の各位置におけるスライス縞画像データは、プレフィルタ部５０２でノイズを除去された後、二つの出力とされる。そして、これら二つのスライス縞画像データはそれぞれ、直交正弦波発生部５０３で発生された基準正弦波データである基準ｃｏｓデータ、基準ｓｉｎデータと乗算される。図１０（ｃ）及び図１１（ｃ）に基準ｃｏｓデータを示し、図１０（ｄ）及び図１１（ｄ）に基準ｓｉｎデータを示す。また、図１０（ｅ）に、図１０（ｂ）のスライス縞画像データと図１０（ｃ）の基準ｃｏｓデータとを乗算した結果Ｉａｊ（ｋ）を示す。そして、図１０（ｆ）に、図１０（ｂ）のスライス縞画像データと図１０（ｄ）の基準ｓｉｎデータとを乗算した結果Ｉｂｊ（ｋ）を示す。同様に、図１１（ｅ）には図１１（ｂ）のスライス縞画像データと図１１（ｃ）の基準ｃｏｓデータとを乗算した結果Ｉａｊ（ｋ）を、図１１（ｆ）には図１１（ｂ）のスライス縞画像データと図１１（ｄ）の基準ｓｉｎデータとを乗算した結果Ｉｂｊ（ｋ）を示す。図１０（ｅ），（ｆ）及び図１１（ｅ），（ｆ）から分かるように、縞の曲がっている部分や縞の欠けた部分に対応する位置では、当該乗算された結果のデータＩａｊ（ｋ）、Ｉｂｊ（ｋ）は大きく変化している。
【００５２】
こうして乗算された結果のデータＩａｊ（ｋ），Ｉｂｊ（ｋ）には、ローパスフィルタ部５０４ａ，５０４ｂで所定のフィルタ処理が施され、位相のずれφ´のみを含むデータＬＰＦ（Ｉａｊ（ｋ）），ＬＰＦ（Ｉｂｊ（ｋ））が抽出される。図１０（ｅ），（ｆ）及び図１１（ｅ），（ｆ）において、破線で描いたのが、ローパスフィルタ部５０４ａ，５０４ｂから出力される、位相のずれφ´のみを含むデータＬＰＦ（Ｉａｊ（ｋ）），ＬＰＦ（Ｉｂｊ（ｋ））である。
【００５３】
次に、位相算出部５０５は、二つのローパスフィルタ部５０４ａ，５０４ｂから出力されるデータＬＰＦ（Ｉａｊ（ｋ）），ＬＰＦ（Ｉｂｊ（ｋ））に基づいて、各画素位置での位相のずれφ´を算出する。図１０（ｇ）には図１０（ｅ），（ｆ）の各データに基づいて算出された位相のずれφ´を示し、図１１（ｇ）には図１１（ｅ），（ｆ）の各データに基づいて算出された位相のずれφ´を示す。図１０（ｇ）の例では、位相のずれφ´は画素位置「９５」、「１６０」において不連続になっている。また、図１１（ｇ）の例では、縞の欠けた部分に対応する範囲で位相のずれφ´が異常な変化をしている。その後、位相算出部５０５は、その算出した位相のずれφ´に基づいて位相画像を生成する。
【００５４】
一方、振幅算出部５０６は、二つのローパスフィルタ部５０４ａ，５０４ｂから出力されるデータＬＰＦ（Ｉａｊ（ｋ）），ＬＰＦ（Ｉｂｊ（ｋ））に基づいて、各画素位置での振幅Ａを算出する。図１０（ｈ）には図１０（ｇ），（ｆ）の各データに基づいて算出された振幅Ａを示し、図１１（ｈ）には図１１（ｇ），（ｈ）の各データに基づいて算出された振幅Ａを示す。図１０（ｈ）の例では、振幅Ａはどこでも略一定値の０．５となっている。また、図１１（ｈ）の例では、振幅Ａは縞の欠けた部分に対応する範囲で極端に低下している。その後、振幅算出部５０６は、その算出した振幅Ａに基づいて振幅画像を生成する。なお、通常、位相のずれφ´、振幅Ａは隣り合う画素において滑らかに変化する。このため、すべての画素位置において位相のずれφ´、振幅Ａを計算する代わりに、各縞毎に、一の画素位置において、すなわちＭ画素おきに位相のずれφ´、振幅Ａを計算するようにしてもよい。これにより、処理を迅速に行うことができる。
【００５５】
その後、縞欠損判定部５０７は、振幅画像を所定のしきい値を用いて二値化することにより、当該しきい値よりも小さい振幅をもつ領域を、欠損領域として抽出する。例えば、図１０（ｈ）の振幅Ａを示すグラフには欠損領域は存在しない。これに対して、図１１（ｈ）の振幅Ａを示すグラフには、矢印で示すように、振幅Ａが極端に低下している範囲があり、この矢印で示した範囲が欠損領域と判定される。
【００５６】
次に、位相連続化処理部５０８は、位相画像において、縞欠損判定部５０７で抽出された欠損領域に対応する領域をマスクし、そのマスクした領域以外に対して位相飛び補正を行う。例えば、図１１（ｇ）において、その矢印で示す範囲は、図１１（ｈ）の欠損領域に対応する範囲である。この図１１（ｇ）の矢印で示す範囲では位相のずれφ´が異常な変化をしているが、当該範囲は位相飛び補正の対象外となる。また、図１０（ｇ）の例において、位相飛び補正を行うと、位相のずれφ´の値が＋π付近の値を取る中央領域においては、その位相のずれφ´の値が−２πだけ減算される。これにより、同図（ｇ）の中央下側に示すように、位相のずれが連続的に繋がる。
【００５７】
こうして位相飛び補正が終了すると、位相連続化処理部５０８は、その補正後の位相のずれφに基づいて形状画像を作成する。かかる形状画像は表示装置６０の画面上に表示される。その後、欠陥検出処理部５０９は、かかる形状画像に基づいて、鋼板２の表面に生じた凹凸形状の疵を検出する。かかる検出結果も表示装置６０の画面上に表示される。
【００５８】
このように、ＴＤＩカメラ３０を用いて得られた縞画像に基づいて、各スライス縞画像データについて位相のずれと振幅を算出することにより、位相画像及び振幅画像を作成する。次に、振幅画像に基づいて欠損領域を特定し、位相画像においてその欠損領域に対応する領域をマスクした後、そのマスクした位相画像に基づいて位相のずれを連続化する処理を行う。そして、その連続化された後の位相のずれを表す形状画像を画面上に表示する。したがって、例えば縞画像を二値化し、その二値画像に基づいて鋼板二の表面形状を測定する手法等に比べて、鋼板２の表面の凹凸形状の疵を高精度かつ高速に検出することができる。
【００５９】
（鋼板２の表面での粗度の相違を表す濃淡画像の生成）
ところで、例えば鋼板２の表面がスケール疵のような模様状の疵があると、鋼板２の表面での反射特性に差異が生じる。鋼板２の表面がスケール疵がある場合には、そのスケール疵領域の粗度が鋼板２の表面自体の粗度に比べて高くなるために散乱しやすくなり、ＴＤＩカメラ３０に入射するレーザ光量が多くなって縞画像に白く現れる。
【００６０】
このように、鋼板２の表面での粗度の相違は、縞画像での濃淡となって現れてくる。本実施形態では、縞画像に基づいて鋼板２の表面での粗度の相違を測定することにしている。
【００６１】
画像処理装置５０では、各光切断像から構成される縞画像から鋼板２の表面での粗度の相違を表す濃淡画像を生成する処理を行う。図６に画像処理装置５０の概略ブロック図を示す。第１の実施形態では、平均化処理部５１０により本発明でいう濃淡画像生成手段の機能が実現されるものである。画像処理装置５０の各部で処理された結果は、表示装置６０の画面上に表示される。
【００６２】
Ａ／Ｄ変換部５０１は、既述したように、ＴＤＩカメラ３０から出力された各光切断像をＡ／Ｄ変換し、ディジタル多値画像データとして出力するものである。かかるディジタル多値画像データは、図示しない画像メモリに記憶される。これらのディジタル多値画像データを順に配置することにより縞画像が形成される。図１２に縞画像の一例を示す。
【００６３】
平均化処理部５１０は、縞画像に対して平均化処理を施すものである。例えば、ＴＤＩカメラ３０のカメラシフト周波数とレーザ光の変調周波数との比をＭ：１とした場合、縞に直交する方向のＭ画素のデータを平均化して１画素のデータとし、Ｍ画素ごとに同様の処理を行う。図１２の例はＭ＝４とした場合の縞画像であり、縞に直交する方向の４画素のデータを平均化して１画素のデータとすると、図１３に示すように、縞に直交する方向に１／４に圧縮された縞模様のない画像が得られる。この画像は鋼板２の表面での粗度の相違を正確に表しており、濃淡画像と称することにする。かかる濃淡画像を見れば、鋼板２の表面での粗度の相違を正確且つ容易に理解することができ、白くなっている領域ではスケール疵があると判断することができる。
【００６４】
なお、縞に直交する方向のＭ画素のデータを平均化して１画素のデータとする処理を、縞に直交する方向に１画素ずつずらして行うようにしてもよい（移動平均）。この場合、図１４に示すように、縞画像と同じサイズの縞画像のない画像が得られる。この画像も鋼板２の表面での粗度の相違を正確に表しており、濃淡画像と称することにする。平均化処理部５１０は正弦波の周波数及びその高調波に対して零点をもつローパスフィルタまたはマルチレートローパスフィルタにより実現される。
【００６５】
このように、濃淡画像から鋼板２の表面全体での粗度の相違を容易に知ることができる。この場合に、例えば、欠陥検出処理部５０９で、平均化処理部５１０で得られた濃淡画像にエッジ検出処理、エッジ外埋め込み処理を行い（図１５（ａ））、スケール疵は面積が大きいために消えないように二次関数近似でシェーディング補正した後（図１５（ｂ））、二値化やラべリングの処理を施す等して、鋼板２の表面に生じたスケール疵のような模様状の疵を検出する（図１５（ｃ））。なお、図１５は説明のための例であり、図１２〜１４に示す例とは別の鋼板から得られたものである。
【００６６】
また、上記のようにスケール疵は白く現れるが、例えば鋼板２の表面が油で汚れているような場合には、その汚れている領域の粗度が鋼板２の表面自体の粗度に比べて低くなるために散乱しにくくなり、ＴＤＩカメラ３０に入射するレーザ光量が少なくなって縞画像に暗く現れる。蛍光灯照明や太陽灯照明を用いて取得される画像の場合、スケース疵及び汚れはいずれも黒く現れるが、指向性に優れたレーザ光を用いることにより、スケール疵のような模様状の疵と油による汚れとを容易に識別することが可能となる。
【００６７】
以上述べたように第１の実施形態によれば、縞画像から、鋼板２の表面の凹凸状態を表す形状画像と、鋼板２の表面での粗度の相違を表す濃淡画像とを生成するようにしたので、凹凸形状の疵やスケール疵のような模様状の疵を高精度かつ高速に同時に検出することができる。
【００６８】
図１６（ａ）は表面に浮いているへげ（ｓｃａｂ）のある鋼板から得られた形状画像、（ｂ）は濃淡画像を示す。図１７（ａ）は表面にへげが剥がれた凹みのある鋼板から得られた形状画像、（ｂ）は濃淡画像を示す。図１８（ａ）は表面にスケール疵のある鋼板から得られた形状画像、（ｂ）は濃淡画像を示す。これら画像の採取条件は、鋼板のサンプルを用いて、レーザ出力３０ｍＷ、変調周波数７２５Ｈｚ、レーザ投光角度４５°、レーザ広がり角度４５°、レーザ投射幅約５００ｍｍ、ＴＤＩカメラ２０４８ｂｉｔ、カメラシフト周波数２９００Ｈｚ（変調周波数７２５の４倍）、カメラ絞りＦ２．８、ステージ速度（鋼板の移動速度）１０ｍｐｍとしている。
【００６９】
鋼板２の表面に凹凸形状の疵が生じていることは、図１６（ｂ）、１７（ｂ）に示すように濃淡画像からは検出することができないが、図１６（ａ）、１７（ａ）に示すように形状画像から容易に検出することができる。逆に、鋼板２の表面にスケール疵が生じていることは、図１８（ａ）に示すように形状画像からは検出することができないが、図１８（ｂ）に示すように濃淡画像（白くなっている領域）から容易に検出することができる。
【００７０】
（第２の実施の形態）
第２の実施形態は、濃淡画像の生成を他の方法により行うようにしたものである。すなわち、鋼板２の表面が汚れていたり、スケール疵のような模様状の疵があったりする場合には、その位置に対応する画素位置において振幅が変動するので、振幅算出部５０６において得られた振幅を表す振幅画像（図８（ｂ）を参照）を濃淡画像としてもよい。第２の実施形態では、図１９に示すように、振幅算出部５０６により本発明でいう濃淡画像生成手段の機能が実現されるものである。
【００７１】
（第３の実施の形態）
第３の実施形態は、形状画像の生成を他の方法により行うようにしたものである。すなわち、上記第１の実施形態では、鋼板２の表面形状を測定し、その表面の凹凸形状の疵を検出する場合を考えた。このとき、鋼板２の表面における深さは急激に変化せず、位相のずれφ´が大きく異なるときには位相のずれφ´が±２πだけ変化していると仮定していた。このため、第１の実施形態では、正弦波の１波長以上の不連続な段差が鋼板２の表面にある場合、その段差において位相のずれφ´をうまく補正することができず、したがって、不連続な深い段差を有する鋼板２の表面形状を測定することは困難である。第３の実施形態では、不連続な深い段差を有する鋼板２の表面形状をも測定できるように、第１の実施形態の鋼板表面の検査システムを改良したものである。なお、第１の実施形態で説明した構成要素と同一の機能を有するものには、同一の符号を付すとともに、その詳細な説明を省略する。
【００７２】
図２０は第３の実施形態における鋼板表面の検査システムの概略構成図である。同図に示すように、レーザ装置１０と、ロッドレンズ２０と、遅延積分型カメラ（ＴＤＩカメラ）３０と、タイミング信号発生部１４０と、変調器（重畳信号生成手段）１７０と、画像処理装置１５０と、表示装置６０とを備える。
【００７３】
タイミング信号発生部１４０は、所定周波数ωのＭ倍の周波数をもつパルス信号を発生し、そのパルス信号をＴＤＩカメラ３０と変調器１７０とに送出するものである。ＴＤＩカメラ３０では、鋼板２の表面の線状反射像が１列分の幅で光電変換素子３５に入射する。そして、各光電変換素子３５が電荷を転送するタイミングは、タイミング信号発生部１４０から送出されるパルス信号によって制御される。
【００７４】
変調器１７０は、図２１に示すように、正弦波形の信号と長い周期をもつ擬似ランダム信号とを発生し、それらの信号を重畳した重畳信号を出力するものである。具体的には、変調器１７０は、タイミング信号発生部１４０からパルス信号を受ける度に、正弦波形の信号の位相を一定量２π／Ｍだけ進める。この正弦波形の信号は、パルス信号がＭ回入力すると波形が元の状態に戻るので、その周波数はωである。また、変調器１７０は、タイミング信号発生部１４０からパルス信号を受ける度に、擬似ランダム信号を１チップだけ発生する。この擬似ランダム信号としては、その周期が上記の正弦波形の信号の周期よりも長く、且つその振幅が上記の正弦波形の信号の振幅の１０％〜２０％であるものが用いられる。そして、変調器１７０は、タイミング信号発生部１４０からパルス信号を受けたときに、位相を一定量２π／Ｍだけ進めた正弦波形の信号と１チップ分の擬似ランダム信号とを重畳し、その重畳信号をレーザ装置１０に送出する。
【００７５】
レーザ装置１０は、外部信号によりその発振強度を連続的に変化させられるものであり、変調器１７０から送出される重畳信号を受けると、その重畳信号の波形で出力が変化するレーザ光を発生する。すなわち、第３の実施形態では、レーザ装置１０が発するレーザ光を重畳信号により変調させている。
【００７６】
ここで、擬似ランダム信号について説明する。第３の実施形態では、擬似ランダム信号として、例えばＭ系列信号を用いる。このＭ系列信号は、二値の信号であり、複数のシフトレジスタを有する回路により生成される。Ｍ系列信号の周期は、タイミング信号発生器１４０から送出されるパルス信号の周期Ｔを単位として２ｎ−１で与えられる。ｎはシフトレジスタの数である。ここでは、擬似ランダム信号の周期を、例えば２５５Ｔとする。この周期２５５Ｔは、正弦波形の信号の周期ＭＴよりも大きいと仮定する。また、擬似ランダム信号には、擬似ランダム信号の波形が一致するときにのみ自己相関値が大きなピークをとり、擬似ランダム信号の波形が一致しないときには自己相関値がほとんどゼロになるという性質がある。
【００７７】
画像処理装置１５０では、各光切断像から構成される縞画像の縞のずれに基づいて鋼板２の表面の凹凸状態を表す形状画像を生成する処理を行う。図２２に画像処理装置１５０の概略ブロック図、図２３に画像処理装置１５０における相関算出部１５１の構成を説明するための図、図２４に相関算出部１５１で求められる相関ピーク位置のずれ量を説明するための図、図２５に画像処理装置１５０において形状算出部１５２が行う処理を説明するための図を示す。画像処理装置１５０は、図２２に示すように、Ａ／Ｄ変換部５０１と、プレフィルタ部５０２と、直交正弦波発生部５０３と、ローパスフィルタ部５０４ａ，５０４ｂと、位相算出部５０５と、振幅算出部５０６と、縞欠損判定部５０７と、位相連続化処理部５０８と、相関算出部１５１と、形状算出部１５２とを備える。なお、図２２では、形状画像を生成するための構成のみを示し、濃淡画像を生成するための構成については上記第１、２の実施形態で説明した通りなので省略している。画像処理装置１５０の各部で処理された結果は、表示装置６０の画面上に表示される。
【００７８】
ＴＤＩカメラ３０から出力された各光切断像は、第１の実施形態と同様に、Ａ／Ｄ変換部５１でＡ／Ｄ変換され、ディジタル多値画像データとして画像メモリ（不図示）に記憶される。これらのディジタル多値画像データを順に配置することにより縞画像が形成される。第３の実施形態では、縞画像を、横方向に沿って所定の長さで複数の単位縞画像に分割する。そして、画像処理装置１５０の各部は、単位縞画像毎に所定の処理を施すことにする。ここでは、図２３に示すように、各単位縞画像の横方向の長さを、例えば擬似ランダム信号の１周期に相当する長さ（２５５画素）とする。また、各単位縞画像の縦方向の長さは１０２４画素である。
【００７９】
かかる各単位縞画像からは、縦方向の各位置におけるスライス縞画像データが生成され、プレフィルタ部５０２と相関算出部１５１とに出力される。プレフィルタ部５０２は、各スライス縞画像データに所定のフィルタ処理を施すことにより、ノイズや擬似ランダム信号を除去する。したがって、プレフィルタ部５０２から出力されるスライス縞画像データからは、擬似ランダム信号の影響が排除されている。なお、プレフィルタ部５０２によるフィルタ処理は必ずしも行わなくてもよい。擬似ランダム信号のスペクトルは広く、且つ擬似ランダム信号の振幅は正弦波形の信号の振幅よりも小さいので、プレフィルタ部５０２によるフィルタ処理を行わなくとも、擬似ランダム信号が位相のずれの算出処理に及ぼす影響はほとんど無視することができるからである。
【００８０】
直交正弦波発生部５０３、ローパスフィルタ部５０４ａ，５０４ｂ、位相算出部５０５、振幅算出部５０６、縞欠損判定部５０７、及び位相連続化処理部５０８ではそれぞれ、上記の第１の実施形態と同様の処理が行われる。これにより、位相連続化処理部５０８では、鋼板２の表面の凹み（深さ）に比例する位相のずれφに基づいて作成された位相画像が得られる。特に、第３の実施形態では、位相連続化処理部５０８は、その位相画像に基づいて、位相のずれφを深さに換算することにより、縦方向の各位置において横方向に沿っての深さ分布データを求める。その求めた縦方向の各位置における深さ分布データは、形状算出部１５２に出力される。
【００８１】
相関算出部１５１は、図２３に示すように、１０２４個の回路群Ｃｍ（ｍ＝１，２，・・・，１０２４）からなる。これらの回路群Ｃｍは、単位縞画像の縦方向の画素数と同じ数だけ設けられており、各回路群Ｃｍにはそれぞれ、縦方向の対応する位置におけるスライス縞画像データが入力する。各回路群Ｃｍは、図２３に示すように、直流成分除去部１５１ａと、ノッチフィルタ部１５１ｂと、相関器１５１ｃとを有する。
【００８２】
直流成分除去部１５１ａは、スライス縞画像データの平均の濃度値を算出し、スライス縞画像データからその平均の濃度値を差し引くことにより、スライス縞画像データから直流成分を除去する。ＴＤＩカメラ３０から出力される光切断像には必ず直流成分が付加されている。かかる直流成分を除去することにより、平均の濃度値がゼロになるようなスライス縞画像データが得られる。
【００８３】
ノッチフィルタ部１５１ｂは、直流成分除去部１５１ａから出力されたスライス縞画像データから、正弦波形の信号成分を除去するものである。これにより、擬似ランダム信号成分だけを含む受信信号ｕ´（ｉ）が得られる。ｉ（ｉ＝１，２，３，・・・，２５５）は横方向の画素位置である。なお、このノッチフィルタ部１５１ｂによる処理は必要な場合にのみ行えばよい。擬似ランダム信号は、その周期が正弦波の周期より十分長ければ、正弦波形の信号や縞画像に含まれる雑音との相関が低くなり、後述する相関器１５１ｃにおいて相関ピーク位置のずれ量を確実に検出できるからである。
【００８４】
相関器１５１ｃは、ノッチフィルタ部１５１ｂから出力された受信信号ｕ´（ｉ）と基準の擬似ランダム信号ｕ（ｉ）との相関値を算出し、その相関値がピークをとるときの相関ピーク位置のずれ量を求めるものである。ここで、基準の擬似ランダム信号ｕ（ｉ）は、変調器１７０が発生する擬似ランダム信号の複製信号であり、相関器１５１ｃ内に予め記憶されている。受信信号ｕ´（ｉ）には、変調器１７０で実際に発生された擬似ランダム信号が含まれるが、その擬似ランダム信号の波形は、基準の擬似ランダム信号ｕ（ｉ）の波形に比べて鋼板２の表面の深さに応じた所定量だけずれている。
【００８５】
基準の擬似ランダム信号ｕ（ｉ）と受信信号ｕ´（ｉ）との相関値Ｃｏｒｒ（ｐ）は、基準の擬似ランダム信号ｕ（ｉ）と受信信号ｕ´（ｉ−ｐ）とを乗算し、ｕ（ｉ）・ｕ´（ｉ−ｐ）をすべてのｉについて加算することにより求められる。この相関値Ｃｏｒｒ（ｐ）は擬似ランダム信号の自己相関値であり、両信号の波形が一致するときにのみ大きなピークをとり、両信号の波形が一致しないときにはほとんどゼロである。相関器１５１ｃは、ｐの値を０から２５４まで１画素ずつずらしながら、相関値Ｃｏｒｒ（ｐ）を算出し、相関値Ｃｏｒｒ（ｐ）がピークをとるときの相関ピーク位置のずれ量ｐ＝Ｐを求める。すなわち、相関器１５１ｃは、横方向の１画素毎に相関値Ｃｏｒｒ（ｐ）を算出するので、相関ピーク位置のずれ量Ｐを横方向の１画素単位で求めることができる。また、一の単位縞画像の各スライス縞画像データについて、相関ピーク位置のずれ量Ｐは一つしか出力されない。画像処理装置１５０では、単位縞画像毎に処理を施すと共に、単位縞画像の横方向の幅を擬似ランダム信号の１周期に相当する画素数としているからである。これにより、相関器１５１ｃでの処理はとても簡易なものとなる。
【００８６】
ところで、図２４に示すように、鋼板２の表面に不連続な深い段差があると、その段差の部分Ｂで反射したレーザ光の像は、第１の実施形態において説明した理由と同様の理由により、段差になっていない部分Ａで反射したレーザ光の像よりも時間的に早くＴＤＩカメラ３０から出力される。このため、段差の部分Ｂにおけるスライス縞画像データに含まれる擬似ランダム信号の波形と、段差になっていない部分Ａにおけるスライス縞画像データに含まれる擬似ランダム信号の波形とはずれている。これにより、段差の部分Ｂにおけるスライス縞画像データに基づいて得られた相関ピーク位置のずれ量ＰＢと、段差になっていない部分Ａにおけるスライス縞画像データに基づいて得られた相関ピーク位置のずれ量ＰＡとは異なっている。このように、鋼板２の表面の凹み（深さ）は、相関ピーク位置のずれ量Ｐとして現れてくる。実際、相関ピーク位置のずれ量Ｐと鋼板２の表面の凹み（深さ）とは比例関係にあり、深さが深くなるほど、相関ピーク位置のずれ量Ｐが大きくなる。
【００８７】
この相関ピーク位置のずれ量Ｐと鋼板２の深さとの関係について説明する。図５に示すように、線状レーザ光が鋼板２の表面に入射する入射角度をθとすると、深さｄで反射した線状レーザ光は、鋼板２の平坦な表面で反射した線状レーザ光に比べて、鋼板２の長手方向に距離ｈ＝ｄ・ｔａｎθだけ反射点がずれる。ＴＤＩカメラ３０における光電変換素子３５の列方向の撮影分解能をＳ（ｍｍ／画素）とすると、線状レーザ光の反射点が長手方向にずれた距離ｈは、縞画像においてｈ／ｓ画素に相当する。そして、このｈ／ｓが相関ピーク位置のずれ量Ｐ（画素）となる。すなわち、Ｐ＝ｈ／ｓである。したがって、鋼板２の表面の深さｄと、その深さｄにより生じた相関ピーク位置のずれ量Ｐとの間には、
ｄ＝（ｓ／ｔａｎθ）Ｐ
という比例関係がある。
【００８８】
相関器１５１ｃは、上記の比例関係を用いて、相関ピーク位置のずれ量Ｐを鋼板２の表面の深さｄに換算する。こうして得られる深さｄは、縦方向の当該位置において、横方向に沿って擬似ランダム信号の１周期に相当する画素数分の長さにおける平均の深さ（第一の平均の深さ）である。このように、各相関器１５１ｃは縦方向の各位置における第一の平均の深さｄを算出し、各第一の平均の深さｄは形状算出部１５２に出力される。図２５（ａ）に相関算出部１５１で得られた縦方向の各位置における第一の平均の深さの一例を示す。ここで、図２５（ａ）において、縦軸は縦方向の位置、横軸は各相関器１５１ｃからの出力（第一の平均の深さ）である。第３の実施形態では、擬似ランダム信号として正弦波形の信号に比べて長い周期をもつものを用いているので、正弦波形の信号の１波長以上の不連続な段差が鋼板２の表面にある場合、その段差については平均の深さを正確に求めることができる。
【００８９】
形状算出部１５２は、位相連続化処理部５０８で得られた縦方向の各位置における深さ分布データと相関算出部１５１で得られた縦方向の各位置における第一の平均の深さとに基づいて、鋼板２の表面の形状を表す深さ画像を作成するものである。具体的には、形状算出部１５２は、まず、位相連続化処理部５０８で得られた縦方向の各位置における深さ分布データに基づいて、縦方向の各位置における平均の深さ（第二の平均の深さ）を求める。次に、形状算出部１５２は、縦方向の各位置毎に、第二の平均の深さが相関算出部１５１で得られた第一の平均の深さに一致するようなオフセット値を求める。このオフセット値は、第一の平均の深さから第二の平均の深さを減算することこによって得ることができる。そして、図２５（ｂ）に示すように、位相連続化処理部５０８で得られた縦方向の各位置における深さ分布データに、当該位置におけるオフセット値を加算する。その後、形状算出部１５２は、かかる加算処理が行われた後の縦方向の各位置における深さ分布データに基づいて深さ画像を作成する。この深さ画像は、鋼板２の表面に不連続な深い段差がある場合でも、鋼板２の表面形状を正確に表している。したがって、かかる形状画像を見れば、鋼板２の表面形状を正確且つ容易に理解することができる。
【００９０】
一般に、長い周期をもつ信号を利用すれば深い段差を検出することが可能である。例えば、長い周期をもつ正弦波形の信号を利用することにより、その周期に対応した深い段差を検出することができる。しかし、長い周期をもつ正弦波形の信号だけを用いたのでは、同じ凹み量に対する位相のずれ量が小さくなるため、位相測定のＳＮ比が低下し、微小な凹みを精度よく検出できなくなってしまう。一方、擬似ランダム信号だけを用いても、鋼板２の表面の凹みを測定することができる。しかし、この場合、擬似ランダム信号の１周期に相当する長さにおける平均の深さしか求めることができないので、鋼板２の表面の、長さが擬似ランダム信号の一周期以下の小さな凹みについてはその深さを正確に検出することは困難である。これらの点を考慮して、第３の実施形態では、正弦波形の信号とその周期よりも長い周期をもつ擬似ランダム信号とを重畳した重畳信号を用いてレーザ光を変調することにより、鋼板２の表面の、長さが擬似ランダム信号の周期以下の凹凸については正弦波形の信号を利用して検出し、鋼板２の表面の不連続な長く深い段差については擬似ランダム信号を利用して検出することにしている。
【００９１】
次に、鋼板２の表面の凹凸状態を表す形状画像を生成する処理手順について説明する。タイミング信号発生器１４０は、所定の周波数Ｍωをもつパルス信号を変調器１７０とＴＤＩカメラ３０とに送出する。変調器１７０は、かかるパルス信号を受ける度に、正弦波形の信号の位相を２π／Ｍだけ進めるとともに、擬似ランダム信号を１チップだけ発生する。そして、正弦波形の信号と擬似ランダム信号とを重畳した重畳信号をレーザ装置１０に送出する。レーザ装置１０は、かかる重畳信号を受けると、その重畳信号の波形で強度変調されたレーザ光を発生する。そのレーザ光はロッドレンズ２０で扇状に広げられ、線状レーザ光として移動している鋼板２の表面に照射される。そして、鋼板２の表面で反射された線状反射像がＴＤＩカメラ３０により撮像される。ＴＤＩカメラ３０の各光電変換素子３５は線状反射像に対応する電荷を蓄積し、タイミング信号発生器１４０からのパルス信号を受ける度にその電荷を隣りの光電変換素子３５に転送する。かかる転送動作を繰り返すことにより、各線状反射像に対応する光切断像がＴＤＩカメラ３０から順次出力される。
【００９２】
ＴＤＩカメラ３０から出力された光切断像は、画像処理装置１５０のＡ／Ｄ変換部５０１に入力する。各光切断像は、Ａ／Ｄ変換部０５１でディジタル多値画像データに変換され、かかるディジタル多値画像データは画像メモリに記憶される。これらのディジタル多値画像データから縞画像が得られる。
【００９３】
画像メモリからは、単位縞画像毎に、縦方向の各位置におけるスライス縞画像データがプレフィルタ部５２及び相関算出部１５１に出力される。プレフィルタ部５２に出力されたスライス縞画像データには、直交正弦波発生部５０３、ローパスフィルタ部５０４ａ，５０４ｂ、位相算出部５０５、振幅算出部５０６、縞欠損判定部５０７、及び位相連続化処理部５０８において上記第１の実施形態と同様の処理が施される。そして、位相連続化処理部５０３からは、縦方向の各位置における深さ分布データが形状算出部１５２に出力される。
【００９４】
一方、相関算出部１５１に出力された縦方向の各位置におけるスライス縞画像データはそれぞれ、所定の回路群Ｃｍ（ｍ＝１，２，・・・，１０２４）における直流成分除去部１５１ａに入力する。直流成分除去部１５１ａはスライス縞画像データの直流成分を除去し、その後、ノッチフィルタ部１５１ｂがそのスライス縞画像データにおける正弦波形の信号成分を除去する。これにより、擬似ランダム信号成分だけを含む受信信号が得られる。次に、相関器１５１ｃは、その受信信号と基準の擬似ランダム信号との相関値を算出し、その相関値がピークをとるときの相関ピーク位置のずれ量を求める。そして、その求めた相関ピーク位置のずれ量に基づいて第一の平均の深さを算出する。各相関器１５１ｃで得られた縦方向の各位置における第一の平均の深さは、形状算出部１５２に出力される。
【００９５】
次に、形状算出部１５２は、位相連続化処理部５０８で得られた縦方向の各位置における深さ分布データに基づいて、縦方向の各位置における第二の平均の深さを求める。そして、縦方向の各位置毎に第二の平均の深さ変動量が第一の平均の深さに一致するようなオフセット値を求め、位相連続化処理部５８で得られた縦方向の各位置における深さ分布データに当該位置におけるオフセット値を加算する。その後、形状算出部１５２は、かかるオフセット値が加算された後の縦方向の各位置における深さ分布データを用いて鋼板２の形状を表す深さ画像を作成する。この深さ画像は表示装置６０の画面上に表示される。
【００９６】
このように、正弦波形の信号とその周期よりも長い周期をもつ擬似ランダム信号とを重畳した重畳信号により変調されたレーザ光を鋼板２の表面に照射し、ＴＤＩカメラ３０を用いて縞画像を取得する。次に、その縞画像に上記の第１の実施形態と同様の処理を施すことにより、縦方向の各位置における深さ分布データを求める。一方、各スライス縞画像データと擬似ランダム信号との相関値がピークをとるときの相関ピーク位置のずれ量に基づいて縦方向の各位置における第一の平均の深さを算出する。そして、縦方向の各位置毎に、深さ分布データに基づいて求めた第二の平均の深さが第一の平均の深さに一致するようなオフセット値を求め、縦方向の各位置における深さ分布データに当該位置におけるオフセット値を加算する。その後、その加算処理が施された後の各深さ分布データを用いて深さ画像を作成し、表示装置の画面上に表示する。したがって、鋼板２の表面に不連続な深い段差がある場合でも、微小且つ短い凹凸については正弦波の信号を利用して検出し、鋼板の長く深い段差については擬似ランダム信号を利用して検出することができるので、鋼板２の表面の凹凸形状の疵を正確に測定することができる。
【００９７】
（他の実施の形態）
以上説明した鋼板表面の検査システムに用いられる画像処理装置は、コンピュータのＣＰＵ或いはＭＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等で構成されるものであり、上述のようにＲＡＭやＲＯＭ等に記憶されたプログラムが動作することによって実現される。
【００９８】
したがって、プログラム自体が上述した実施の形態の機能を実現することになり、本発明を構成する。プログラムの伝送媒体としては、プログラム情報を搬送波として伝搬させて供給するためのコンピュータネットワーク（ＬＡＮ、インターネット等のＷＡＮ、無線通信ネットワーク等）システムにおける通信媒体（光ファイバ等の有線回線や無線回線等）を用いることができる。
【００９９】
さらに、上記プログラムをコンピュータに供給するための手段、例えばかかるプログラムを格納した記憶媒体は本発明を構成する。かかる記憶媒体としては、例えばフレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ等を用いることができる。
【０１００】
なお、上記実施の形態において示した各部の形状及び構造は、何れも本発明を実施するにあたっての具体化のほんの一例を示したものに過ぎず、これらによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。すなわち、本発明はその精神、又はその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。
【０１０１】
【発明の効果】
以上述べたように本発明によれば、変調された線状レーザ光を、照射位置を連続的にずらしながら鋼板表面に照射し、上記鋼板表面からの反射光を遅延積分型撮像装置により光電変換して鋼板表面の光切断像を取得して、各光切断像から構成される縞画像から、鋼板表面の凹凸状態を表す形状画像と、鋼板表面での粗度の相違を表す濃淡画像とを生成するようにしたので、凹凸形状の疵やスケール疵のような模様状の疵を高精度かつ高速に同時に検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】第１の実施形態における鋼板表面の検査システムの概略構成図である。
【図２】ＴＤＩカメラの構造と動作を説明するための図である。
【図３】縞画像の一例を示す図である。
【図４】縞画像における縞のずれを説明するための図である。
【図５】スライス縞画像データにおける位相のずれと鋼板２の表面の凹み（深さ）との関係を説明するための図である。
【図６】第１の実施形態における画像処理装置の概略ブロック図である。
【図７】画像処理装置の位相算出部で算出される位相のずれを説明するための図である。
【図８】鋼板の先端を切り取って作製したサンプルについての画像の例を示す図である。
【図９】欠陥検出処理部の処理内容を説明するための図である。
【図１０】図３に示す縞画像のうち凹部を含む領域についての処理を説明するための図である。
【図１１】図３に示す縞画像のうち汚れ部を含む領域についての処理を説明するための図である。
【図１２】縞画像の一例の写真を示す図である。
【図１３】縞画像を平均化処理して生成された濃淡画像の写真を示す図である。
【図１４】縞画像を平均化処理して生成された濃淡画像の写真を示す図である。
【図１５】濃淡画像に処理を行っていく過程を説明するための画像の写真を示す図である。
【図１６】表面に浮いているへげ（ｓｃａｂ）のある鋼板から得られた形状画像及び濃淡画像の写真を示す図である。
【図１７】表面にへげが剥がれた凹みのある鋼板から得られた形状画像及び濃淡画像の写真を示す図である。
【図１８】表面にスケール疵のある鋼板から得られた形状画像及び濃淡画像の写真を示す図である。
【図１９】第２の実施形態における画像処理装置の概略ブロック図である。
【図２０】第３の実施形態における鋼板表面の検査システムの概略構成図である。
【図２１】重畳信号を説明するための図である。
【図２２】第３の実施形態における画像処理装置の一部概略ブロック図である。
【図２３】相関算出部の構成を説明するための図である。
【図２４】相関算出部で求められる相関ピーク位置のずれ量を説明するための図である。
【図２５】形状算出部が行う処理を説明するための図である。
【符号の説明】
２ 鋼板
１０ レーザ装置
３０ 遅延積分型カメラ
３５ 光電変換素子
４０、１４０ タイミング信号発生部
５０、１５０ 画像処理装置
５０１ Ａ／Ｄ変換部
５０２ プレフィルタ部
５０３ 直交正弦波発生部
５０４ａ，５０４ｂ ローパスフィルタ
５０５ 位相算出部
５０６ 振幅算出部
５０７ 縞欠損判定部
５０８ 位相連続化処理部
５０９ 欠陥検出処理部
５１０ 平均化処理部
１５１ 相関算出部
１５１ａ 直流成分除去部
１５１ｂ ノッチフィルタ部
１５１ｃ 相関器
１５２ 形状算出部
１７０ 変調器
Claims (13)
- 変調された線状レーザ光を、照射位置を連続的にずらしながら鋼板表面に照射し、上記鋼板表面からの反射光を遅延積分型撮像装置により光電変換して鋼板表面の光切断像を取得して、上記各光切断像から構成される縞画像を取得する縞画像取得ステップと、
上記縞画像の縞のずれに基づいて鋼板表面の凹凸状態を表す形状画像を生成する形状画像生成ステップと、
上記縞画像から鋼板表面での粗度の相違を表す濃淡画像を生成する濃淡画像生成ステップとを有することを特徴とする鋼板表面の検査方法。 - 上記濃淡画像生成ステップでは、上記縞画像に対して縞に直交する方向の複数画素のデータを平均化して１画素のデータとする平均化処理を施した画像を上記濃淡画像とすることを特徴とする請求項１に記載の鋼板表面の検査方法。
- 上記線状レーザ光は周期的に変調されることを特徴とする請求項１に記載の鋼板表面の検査方法。
- 上記形状画像生成ステップでは、
互いに直交する二つの基準正弦波データを発生し、上記各基準正弦波データを、縞に平行な方向の各位置において縞に直交する方向に沿っての上記縞画像の濃度分布を表すスライス縞画像データに乗算する第１ステップと、
上記第１ステップで得られた二つの乗算結果データの各々から、縞に直交する方向に沿っての縞周波数成分及びその高調波成分を除去する第２ステップと、
上記第２ステップで得られた二つの除去結果データに基づいて上記各スライス縞画像データについて各位置における基準正弦波に対する位相のずれを算出する第３ステップと、
上記第３ステップで得られた位相のずれを表す位相画像に基づいて位相のずれが不連続になっている位置を検出し、その検出した位置における位相のずれを滑らかに繋ぐことにより位相のずれを連続化する第４ステップと、
上記第４ステップで連続化された後の位相のずれを表す画像を上記形状画像とする第５ステップとを有することを特徴とする請求項３に記載の鋼板表面の検査方法。 - 上記第２ステップで得られた二つの除去結果データに基づいて上記各スライス縞画像データについて各位置における振幅を算出する第６ステップと、
上記第６ステップで得られた振幅を表す振幅画像に基づいて振幅が所定のしきい値以下である領域を欠損領域として特定する第７ステップとを更に有し、
上記第４ステップでは、上記第３ステップで得られた位相のずれを表す位相画像において上記欠損領域に対応する領域をマスクした後、上記位相画像に基づいて位相のずれが不連続になっている位置を検出し、位相のずれを連続化することを特徴とする請求項４に記載の鋼板表面の検査方法。 - 上記濃淡画像生成ステップでは、上記第６ステップで得られた振幅を表す振幅画像を上記濃淡画像とすることを特徴とする請求項５に記載の鋼板表面の検査方法。
- 上記線状レーザ光は、周期的な信号に当該周期よりも長い周期をもつ擬似ランダム信号を重畳した重畳信号により変調されることを特徴とする請求項１に記載の鋼板表面の検査方法。
- 上記形状画像生成ステップでは、
互いに直交する二つの基準正弦波データを発生し、上記各基準正弦波データを、縞に平行な方向の各位置において縞に直交する方向に沿っての上記縞画像の濃度分布を表すスライス縞画像データに乗算する第１ステップと、
上記第１ステップで得られた二つの乗算結果データの各々から、縞に直交する方向に沿っての縞周波数成分及びその高調波成分を除去する第２ステップと、
上記第２ステップで得られた二つの除去結果データに基づいて上記各スライス縞画像データについて各位置における基準正弦波に対する位相のずれを算出する第３ステップと、
上記第３ステップで得られた位相のずれを表す位相画像に基づいて位相のずれが不連続になっている位置を検出し、その検出した位置における位相のずれを滑らかに繋ぐことにより位相のずれを連続化し、その連続化された後の位相のずれに基づいて、縞に平行な方向の各位置において縞に直行する方向に沿っての深さ分布データを求める第４ステップと、
縞に平行な方向の各位置における上記スライス縞画像データと上記擬似ランダム信号との相関値を算出して、その相関値がピークをとるときの相関ピーク位置のずれ量を求め、その求めた相関ピーク位置のずれ量に基づいて縞に平行な方向の各位置における第一の平均の深さを算出する第５ステップと、
上記第４ステップで得られた縞に平行な方向の各位置における上記深さ分布データに基づいて、縞に平行な方向の各位置における第二平均の深さを求め、縞に平行な方向の各位置毎に上記第二平均の深さが上記第５ステップで得られた上記第一の平均の深さに一致するようなオフセット値を求め、上記第４ステップで得られた縞に平行な方向の各位置における上記深さ分布データに当該位置における上記オフセット値を加算する第６ステップと、
上記第６ステップで加算処理が施された後の縞に平行な方向の各位置における上記深さ分布データを用いて深さ画像を作成して上記形状画像とする第７ステップとを有することを特徴とする請求項７に記載の鋼板表面の検査方法。 - 上記第２ステップで得られた二つの除去結果データに基づいて上記各スライス縞画像データについて各位置における振幅を算出する第８ステップと、
上記第８ステップで得られた振幅を表す振幅画像に基づいて振幅が所定のしきい値以下である領域を欠損領域として特定する第９ステップとを更に有し、
上記第４ステップでは、上記第３ステップで得られた位相のずれを表す位相画像において上記欠損領域に対応する領域をマスクした後、上記位相画像に基づいて位相のずれが不連続になっている位置を検出し、位相のずれを連続化することを特徴とする請求項８に記載の鋼板表面の検査方法。 - 上記濃淡画像生成ステップでは、上記第８ステップで得られた振幅を表す振幅画像を上記濃淡画像とすることを特徴とする請求項９に記載の鋼板表面の検査方法。
- 変調された線状レーザ光を鋼板表面に照射するレーザ装置と、
照射位置を連続的にずらしながら線状レーザ光が鋼板表面に照射されたときに、上記鋼板表面からの反射光を光電変換して鋼板表面の光切断像を出力する遅延積分型撮像装置と、
上記遅延積分型撮像装置により出力される各光切断像が入力される画像処理装置とを備えた鋼板表面の検査システムであって、
上記画像処理装置は、
各光切断像から構成される縞画像を取得する縞画像取得手段と、
上記縞画像の縞のずれに基づいて鋼板表面の凹凸状態を表す形状画像を生成する形状画像生成手段と、
上記縞画像から鋼板表面での粗度の相違を表す濃淡画像を生成する濃淡画像生成手段とを備えることを特徴とする鋼板表面の検査システム。 - 変調された線状レーザ光を鋼板表面に照射するレーザ装置と、照射位置を連続的にずらしながら線状レーザ光が鋼板表面に照射されたときに、上記鋼板表面からの反射光を光電変換して鋼板表面の光切断像を出力する遅延積分型撮像装置とを備えた鋼板表面の検査システムに用いられる画像処理装置であって、
上記遅延積分型撮像装置により出力される各光切断像から構成される縞画像を取得する縞画像取得手段と、
上記縞画像の縞のずれに基づいて鋼板表面の凹凸状態を表す形状画像を生成する形状画像生成手段と、
上記縞画像から鋼板表面での粗度の相違を表す濃淡画像を生成する濃淡画像生成手段とを備えることを特徴とする画像処理装置。 - 変調された線状レーザ光を鋼板表面に照射するレーザ装置と、照射位置を連続的にずらしながら線状レーザ光が鋼板表面に照射されたときに、上記鋼板表面からの反射光を光電変換して鋼板表面の光切断像を出力する遅延積分型撮像装置とを備えた鋼板表面の検査システムにおいて画像処理を行うためのコンピュータプログラムであって、
上記遅延積分型撮像装置により出力される各光切断像から構成される縞画像を取得する縞画像取得処理と、
上記縞画像の縞のずれに基づいて鋼板表面の凹凸状態を表す形状画像を生成する形状画像生成処理と、
上記縞画像から鋼板表面での粗度の相違を表す濃淡画像を生成する濃淡画像生成処理とをコンピュータに実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2003193910A JP4235046B2 (ja) | 2003-07-08 | 2003-07-08 | 鋼板表面の検査方法、システム、画像処理装置、及びコンピュータプログラム |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2003193910A JP4235046B2 (ja) | 2003-07-08 | 2003-07-08 | 鋼板表面の検査方法、システム、画像処理装置、及びコンピュータプログラム |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2005030812A true JP2005030812A (ja) | 2005-02-03 |
| JP4235046B2 JP4235046B2 (ja) | 2009-03-04 |
Family
ID=34205244
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2003193910A Expired - Fee Related JP4235046B2 (ja) | 2003-07-08 | 2003-07-08 | 鋼板表面の検査方法、システム、画像処理装置、及びコンピュータプログラム |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP4235046B2 (ja) |
Cited By (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008256616A (ja) * | 2007-04-06 | 2008-10-23 | Nippon Steel Corp | 表面欠陥検査システム、方法及びプログラム |
| JP2008281493A (ja) * | 2007-05-11 | 2008-11-20 | Nippon Steel Corp | 表面欠陥検査システム、方法及びプログラム |
| JP2009517662A (ja) * | 2005-11-23 | 2009-04-30 | イルミナ インコーポレイテッド | 共焦点イメージング方法および装置 |
| JP2010071722A (ja) * | 2008-09-17 | 2010-04-02 | Nippon Steel Corp | 凹凸疵検査方法及び装置 |
| JP2010243263A (ja) * | 2009-04-02 | 2010-10-28 | Nippon Steel Corp | 帯状体の表面検査装置、表面検査方法及びプログラム |
| WO2011064969A1 (ja) * | 2009-11-30 | 2011-06-03 | 株式会社ニコン | 検査装置、三次元形状測定装置、構造物の製造方法 |
| JP2011220827A (ja) * | 2010-04-09 | 2011-11-04 | Nippon Steel Corp | 表面欠陥検査装置、表面欠陥検査方法及びプログラム |
| CN104214607A (zh) * | 2014-08-28 | 2014-12-17 | 江阴新基电子设备有限公司 | 视觉检测系统中的多通道多角度组合光源装置 |
| JP2015200632A (ja) * | 2014-03-31 | 2015-11-12 | 国立大学法人 東京大学 | 検査システムおよび検査方法 |
| CN106771169A (zh) * | 2017-01-19 | 2017-05-31 | 厦门海荭兴仪器股份有限公司 | 一种基于图像处理的胶体金检测方法及系统 |
| JP2018004957A (ja) * | 2016-07-01 | 2018-01-11 | 株式会社ニューフレアテクノロジー | 合焦装置、合焦方法、及びパターン検査方法 |
| CN110039374A (zh) * | 2019-05-07 | 2019-07-23 | 上海智共荟智能科技有限公司 | 一种视觉识别引导系统、设备和方法 |
| WO2019171474A1 (ja) * | 2018-03-06 | 2019-09-12 | 日本製鉄株式会社 | 表面性状検査装置、表面性状検査方法及びプログラム |
| US10724960B2 (en) | 2014-03-31 | 2020-07-28 | The University Of Tokyo | Inspection system and inspection method |
| CN114705133A (zh) * | 2022-04-15 | 2022-07-05 | 电子科技大学 | 一种高度不连续镜面三维面形检测系统及方法 |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102954772B (zh) * | 2011-12-13 | 2015-05-13 | 中国科学院对地观测与数字地球科学中心 | 一种基于线激光器的海冰表面粗糙度测量方法 |
-
2003
- 2003-07-08 JP JP2003193910A patent/JP4235046B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (19)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2009517662A (ja) * | 2005-11-23 | 2009-04-30 | イルミナ インコーポレイテッド | 共焦点イメージング方法および装置 |
| JP2008256616A (ja) * | 2007-04-06 | 2008-10-23 | Nippon Steel Corp | 表面欠陥検査システム、方法及びプログラム |
| JP2008281493A (ja) * | 2007-05-11 | 2008-11-20 | Nippon Steel Corp | 表面欠陥検査システム、方法及びプログラム |
| JP2010071722A (ja) * | 2008-09-17 | 2010-04-02 | Nippon Steel Corp | 凹凸疵検査方法及び装置 |
| JP2010243263A (ja) * | 2009-04-02 | 2010-10-28 | Nippon Steel Corp | 帯状体の表面検査装置、表面検査方法及びプログラム |
| JPWO2011064969A1 (ja) * | 2009-11-30 | 2013-04-11 | 株式会社ニコン | 検査装置、三次元形状測定装置、構造物の製造方法 |
| CN102822666A (zh) * | 2009-11-30 | 2012-12-12 | 株式会社尼康 | 检查装置、三维形状测定装置、构造物的制造方法 |
| WO2011064969A1 (ja) * | 2009-11-30 | 2011-06-03 | 株式会社ニコン | 検査装置、三次元形状測定装置、構造物の製造方法 |
| US8514389B2 (en) | 2009-11-30 | 2013-08-20 | Nikon Corporation | Inspecting apparatus, three-dimensional profile measuring apparatus, and manufacturing method of structure |
| JP2011220827A (ja) * | 2010-04-09 | 2011-11-04 | Nippon Steel Corp | 表面欠陥検査装置、表面欠陥検査方法及びプログラム |
| US10724960B2 (en) | 2014-03-31 | 2020-07-28 | The University Of Tokyo | Inspection system and inspection method |
| JP2015200632A (ja) * | 2014-03-31 | 2015-11-12 | 国立大学法人 東京大学 | 検査システムおよび検査方法 |
| US10739272B2 (en) | 2014-03-31 | 2020-08-11 | The University Of Tokyo | Inspection system and inspection method |
| CN104214607A (zh) * | 2014-08-28 | 2014-12-17 | 江阴新基电子设备有限公司 | 视觉检测系统中的多通道多角度组合光源装置 |
| JP2018004957A (ja) * | 2016-07-01 | 2018-01-11 | 株式会社ニューフレアテクノロジー | 合焦装置、合焦方法、及びパターン検査方法 |
| CN106771169A (zh) * | 2017-01-19 | 2017-05-31 | 厦门海荭兴仪器股份有限公司 | 一种基于图像处理的胶体金检测方法及系统 |
| WO2019171474A1 (ja) * | 2018-03-06 | 2019-09-12 | 日本製鉄株式会社 | 表面性状検査装置、表面性状検査方法及びプログラム |
| CN110039374A (zh) * | 2019-05-07 | 2019-07-23 | 上海智共荟智能科技有限公司 | 一种视觉识别引导系统、设备和方法 |
| CN114705133A (zh) * | 2022-04-15 | 2022-07-05 | 电子科技大学 | 一种高度不连续镜面三维面形检测系统及方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP4235046B2 (ja) | 2009-03-04 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP4235046B2 (ja) | 鋼板表面の検査方法、システム、画像処理装置、及びコンピュータプログラム | |
| JP5347418B2 (ja) | 表面欠陥検査システム、方法及びプログラム | |
| JP5194529B2 (ja) | 表面欠陥検査システム、方法及びプログラム | |
| JP3845354B2 (ja) | 光学的形状測定装置及び光学的形状測定方法 | |
| JP5443435B2 (ja) | タイヤの欠陥検出方法 | |
| JP4150390B2 (ja) | 外観検査方法及び外観検査装置 | |
| JP2009139297A (ja) | タイヤ形状検査方法とその装置 | |
| JP2009139248A (ja) | 欠陥検出光学系および欠陥検出画像処理を搭載した表面欠陥検査装置 | |
| JP5561178B2 (ja) | 表面欠陥検査装置、表面欠陥検査方法及びプログラム | |
| JP2017187348A (ja) | 表面欠陥検査システム、方法及びプログラム | |
| JP2020008501A (ja) | 表面欠陥検出装置及び表面欠陥検出方法 | |
| JP5549502B2 (ja) | パターン画像測定方法及びパターン画像測定装置 | |
| JP2010127746A (ja) | 画像処理によるトロリ線の摩耗および偏位測定装置 | |
| JP7010213B2 (ja) | 円筒体表面検査装置および円筒体表面検査方法 | |
| JP5347661B2 (ja) | 帯状体の表面検査装置、表面検査方法及びプログラム | |
| KR20100034500A (ko) | 영상 디블러링 기법을 이용한 구조물 점검 시스템 및 그 방법 | |
| JP2008281493A (ja) | 表面欠陥検査システム、方法及びプログラム | |
| SE511985C2 (sv) | Topografisk bestämning av en av infallande ljus belyst yta | |
| JP2009292351A (ja) | 摩耗測定装置及び摩耗測定方法 | |
| JP5157575B2 (ja) | 欠陥検出方法 | |
| JP4088230B2 (ja) | 表面検査システムにおける画像処理装置、表面検査方法、及びコンピュータプログラム | |
| JP4210236B2 (ja) | 光学的形状測定方法 | |
| KR20130053113A (ko) | 원형 선재의 표면 결함 검출 방법 및 장치 | |
| CN117716204A (zh) | 片状物的凹凸测定装置、片状物的凹凸测定方法 | |
| KR100972640B1 (ko) | 모아레를 이용한 3차원 측정장치의 기준격자 획득방법 및장치 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20050914 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20080122 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20080909 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20081107 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20081209 |
|
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20081212 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20111219 Year of fee payment: 3 |
|
| R151 | Written notification of patent or utility model registration |
Ref document number: 4235046 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20111219 Year of fee payment: 3 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20121219 Year of fee payment: 4 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20121219 Year of fee payment: 4 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20131219 Year of fee payment: 5 |
|
| S531 | Written request for registration of change of domicile |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313531 |
|
| R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20131219 Year of fee payment: 5 |
|
| S533 | Written request for registration of change of name |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313533 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20131219 Year of fee payment: 5 |
|
| R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
| S533 | Written request for registration of change of name |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313533 |
|
| R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |