JP2011220827A - 表面欠陥検査装置、表面欠陥検査方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】幅の広い鋼板を検査する際に高分解能な縞画像を撮像して、微小な表面欠陥を検出すること。
【解決手段】本発明に係る表面欠陥検査装置は、変調された線状のレーザ光を互いに重畳しないように照射する複数のレーザ照射装置と、鋼板によって反射された線状のレーザ光を撮像し、前記鋼板の光切断像を生成する複数の遅延積分型撮像装置とを有する鋼板撮像装置により生成された光切断像から構成される縞画像を利用して、鋼板の表面の凹凸状態を表す複数の形状画像と、鋼板の表面での粗度の相違を表す複数の輝度画像と、を生成する画像生成部と、搬送ラインにおける鋼板の搬送速度に応じて、生成された形状画像及び輝度画像を伸縮させて当該鋼板の搬送速度によらない一定の画像サイズへと変更する画像伸縮処理部と、伸縮後の形状画像を利用して、鋼板の表面に存在する表面欠陥を検出する欠陥検出処理部と、を有する。
【選択図】図１

Description

本発明は、表面欠陥検査装置、表面欠陥検査方法及びプログラムに関する。

鋼板等の帯状体の製造工程において、製品の品質を損なうおそれのある疵は製造段階で早期に発見し、製造条件を変更するなどして後続の製品について疵の発生を未然に防ぐ必要がある。かかる目的のために、例えば、製造ライン中では、鋼板を移動しながら疵の検査を行っている。疵の検査方法として、電磁的、光学的など数々の検査方法が開発されており、なかでも光学的検査方法は、鋼板に非接触で疵が検出可能であり、疵画像が容易に得られるために広く用いられている。

一般的に適用される光学的検査方法は、通板する鋼板の表面をＣＣＤカメラのような撮像装置を搬送中の鋼板の幅方向の複数箇所に設置して撮影して得られる画像信号に基づいて、鋼板表面の疵を検出している（例えば、以下の特許文献１を参照。）。

また、出力が変調された線状レーザ光源と遅延積分型リニアセンサを組み合わせた光切断方式の形状測定方法もある。この測定方法では、高速に搬送する鋼板の形状を幅方向、長手方向で密に測定することが可能であり、遅延積分型リニアセンサから得られる各光切断画像（縞画像）から、縞のずれに基づいて鋼板の形状を表す形状画像と、また、縞画像の濃淡から鋼板表面での粗度あるいは色調の相違を表す輝度画像を生成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方法によれば、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る。そのため、かかる形状測定方法は、鋼板表面にある凹凸疵の検出に適している（例えば、以下の特許文献２を参照。）。

特開平１１−１８３３９９号公報 特開２００５−３０８１２号公報

ところで、近年は、出荷時の品質検査や、疵早期発見による疵発生防止対策等の観点から、より微小な疵を検出することがますます重要になっている。そのため、より高分解能の画像を撮像する必要性が生じている。

この点に関し、特許文献１に開示されているような、ＣＣＤカメラで撮影される画像輝度から鋼板表面の疵を検出する技術では、微小凹凸疵表面でおこるわずかな乱反射の違いや反射率の角度依存性でおこる輝度変化を得ることできず、検出が困難な場合が多いという問題があった。

他方、特許文献２に開示されている技術は、鋼板の形状を表す形状画像と鋼板表面の粗度の相違を表す輝度画像を得ることができるために、凹凸のある疵、模様状の疵を検出可能である。しかしながら、遅延積分型リニアセンサの画素数には上限があるため、１台では、幅の広い鋼板を検査する際に高分解能な縞画像が撮像できないという問題があった。

そこで、本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、本発明の目的とするところは、幅の広い鋼板を検査する際に高分解能な縞画像を撮像して、微小な表面欠陥を検出することが可能な、表面欠陥検査装置、表面欠陥検査方法及びプログラムを提供することにある。

上記課題を解決するために、本発明のある観点によれば、搬送ライン上を搬送される鋼板に線状のレーザ光を照射し、当該鋼板により反射された前記線状のレーザ光を撮像して当該レーザ光の撮像画像を生成する鋼板撮像装置と、前記鋼板撮像装置により生成された前記鋼板の撮像画像に対して画像処理を行い、前記鋼板の表面に欠陥が存在するか否かを判断する演算処理装置と、を備え、前記鋼板撮像装置は、変調された線状のレーザ光を互いに重畳しないように前記鋼板に照射する複数のレーザ照射装置と、前記複数のレーザ照射装置それぞれから前記線状のレーザ光が照射されたときに、前記鋼板によって反射された前記線状のレーザ光それぞれを撮像し、当該レーザ光の撮像画像である前記鋼板の光切断像をそれぞれ生成する複数の遅延積分型撮像装置と、を有しており、前記演算処理装置は、前記鋼板撮像装置によりそれぞれ生成された光切断像から縞画像をそれぞれ構成し、当該縞画像を利用して、前記鋼板の表面の凹凸状態を表す複数の形状画像と、前記鋼板の表面での粗度の相違を表す複数の輝度画像と、をそれぞれ生成する画像生成部と、前記形状画像を利用して、前記鋼板の表面に存在する表面欠陥を検出する欠陥検出処理部と、
を有する表面欠陥検査装置が提供される。

前記線状のレーザ光それぞれを撮像する複数の遅延積分型撮像装置それぞれの撮像領域は、当該鋼板の搬送方向では互いに重畳しておらず、かつ、前記鋼板の幅方向では互いに重畳していることが好ましい。

前記遅延積分型撮像装置のそれぞれの撮像領域の、前記鋼板の板幅方向での範囲は、前記線状のレーザ光が照射されている鋼板の領域のうちの、板幅方向の両端からそれぞれ一定の幅の部分を除いた略中央に位置する部分を撮像することが好ましい。

前記演算処理装置は、前記搬送ラインにおける前記鋼板の搬送速度に応じて前記画像生成部により生成された前記形状画像及び前記輝度画像を伸縮させて、当該鋼板の搬送速度によらず搬送方向分解能が一定である画像を生成する画像伸縮処理部を更に有することが好ましい。

前記欠陥検出処理部は、互いに隣接する前記遅延積分型撮像装置それぞれから得られた前記形状画像のうち、前記鋼板の幅方向の重畳部分に対応する領域に前記表面欠陥が検出された場合、当該互いに隣接する遅延積分型撮像装置それぞれから得られた形状画像から検出された表面欠陥を、１つの表面欠陥として統合する統合処理を実施することが好ましい。

前記画像伸縮処理部は、前記鋼板の起点を撮像した時点についての情報と、前記鋼板の搬送を行う搬送速度についての情報とを利用して、前記形状画像及び前記輝度画像の搬送方向分解能が一定である画像を生成してもよい。

また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、搬送ライン上を搬送される鋼板に、複数の変調された線状のレーザ光を互いに重畳しないように照射するレーザ光照射ステップと、当該鋼板により反射された前記線状のレーザ光を複数の遅延積分型撮像装置でそれぞれ撮像して当該レーザ光の撮像画像である前記鋼板の光切断像をそれぞれ生成する光切断像生成ステップと、前記光切断像生成ステップにおいて生成されたそれぞれの光切断像から縞画像をそれぞれ構成し、当該縞画像を利用して、前記鋼板の表面の凹凸状態を表す複数の形状画像と、前記鋼板の表面での粗度の相違を表す複数の輝度画像と、をそれぞれ生成する画像生成ステップと、前記形状画像を利用して、前記鋼板の表面に存在する表面欠陥を検出する欠陥検出ステップと、を含む表面欠陥検査方法が提供される。

また、上記課題を解決するために、本発明の更に別の観点によれば、搬送ライン上を搬送される鋼板に、複数の変調された線状のレーザ光を互いに重畳しないように照射し、当該鋼板により反射された前記線状のレーザ光を複数の遅延積分型撮像装置でそれぞれ撮像して、当該レーザ光の撮像画像である前記鋼板の光切断像をそれぞれ生成する鋼板撮像装置と通信可能なコンピュータに、前記複数の遅延積分型撮像装置によりそれぞれ生成された光切断像から縞画像をそれぞれ構成し、当該縞画像を利用して、前記鋼板の表面の凹凸状態を表す複数の形状画像と、前記鋼板の表面での粗度の相違を表す複数の輝度画像と、をそれぞれ生成する画像生成機能と、前記形状画像を利用して、前記鋼板の表面に存在する表面欠陥を検出する欠陥検出機能と、を実現させるためのプログラムが提供される。

以上説明したように本発明によれば、鋼板の搬送速度に応じて鋼板の撮像画像から生成される形状画像の画像サイズを変更した上で鋼板の表面欠陥の検出に用いることで、幅の広い鋼板を検査する際に高分解能な画像を得ることが可能となり、微小な表面欠陥を検出することができる。

本発明の第１の実施形態に係る表面欠陥検査装置の構成を示したブロック図である。 同実施形態に係る鋼板撮像装置を示した説明図である。 同実施形態に係る鋼板撮像装置を示した説明図である。 同実施形態に係る鋼板撮像装置を示した説明図である。 同実施形態に係る縞画像の一例を示した説明図である。 同実施形態に係る画像処理部の構成を示したブロック図である。 同実施形態に係る位相連続化処理を説明するための説明図である。 同実施形態に係る画像伸縮処理を説明するための説明図である。 同実施形態に係る画像伸縮処理を説明するための説明図である。 同実施形態に係る欠陥検出処理を説明するための説明図である。 同実施形態に係る表面欠陥検査方法の流れを示した流れ図である。 本発明の実施形態に係る演算処理装置のハードウェア構成を示したブロック図である。

以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。

（目的）
本発明の実施形態に係る表面欠陥検査装置及び表面欠陥検査方法を説明するに先立ち、本発明の目的とするところについて、まず簡単に説明する。

先に説明したような、幅の広い鋼板を高分解能の画像を利用して検査することが困難であるという問題を解決するために、本発明者らが鋭意検討を行った結果、複数の遅延積分型リニアラインセンサを利用して高分解能な光切断画像を撮影することで実現可能であることに想到した。しかしながら、かかる構成を実現するためには、線状のレーザ光源及び遅延積分型リニアラインセンサの配置方法を検討することが必要となる。

例えば、通常のＣＣＤカメラを複数台使用する疵検査装置のように、照明装置１台に対して複数台の撮像装置をもうける場合、つまり、線状レーザ光源１台で、複数の遅延積分型リニアセンサ複数台を鋼板板幅方向に沿って配置した場合を考える。かかる構成を採用する場合には、以下のような問題が生じることとなる。

すなわち、線状レーザ光源は扇状に広げられた板状光線を照射しているので、照射領域を広げるために鋼板と光源との距離を大きくする必要があり、鋼板に照射される光量が不足するといった問題がある。また、照射されるレーザ光線が発散して、撮影画素サイズよりも太くなれば、レーザ線が形成する縞がぼけることとなり、高分解能な画像を撮影することができないといった問題がある。

他方、遅延積分型リニアセンサ１台と線状レーザ光源１台をそれぞれ１組の撮像ユニットとし、複数の撮像ユニットを鋼板幅に沿って一列に配置した場合を考える。かかる場合には、隣接した撮像ユニットに悪影響を与えないように、各々の線状レーザの照射位置を正確に合わせる必要や、線状レーザの変調の同期を一致させる必要があるために、現場での調整に時間を要し、また、メンテナンス費用や設備費が高くなるといった問題がある。

また、線状レーザ光源は、通常、点状レーザ光源から照射したスポット光をロッドレンズやシリンドリカルレンズ等で線状に形成することで実現される。しかしながら、通常入手できるレーザ光源からの光は、光線断面の光量分布が均一ではなく、照射される線状レーザの側縁部近傍では、中央部と比較して、光強度の上昇や低下といった問題や、線状幅が広がるといった問題があった。

また、線状レーザ光源と遅延積分型リニアセンサで撮像される縞画像は、ライン速度に関わらず常に一定のレートで生成されるため、画像処理の結果得られる画像の長手方向の分解能は、鋼板の搬送速度によって変化することとなる。したがって、検査する鋼板が一定の速度で搬送されないと、鋼板の搬送速度に応じて長手方向に伸びたり縮んだりした画像になってしまい、正確な疵の座標位置を得ることができないといった問題もあった。

そこで、本発明者らは、上述のような問題を解決し、幅の広い鋼板を検査する際に高分解能な画像を得ることが可能な表面欠陥検査装置及び表面欠陥検査方法を提供することを目的として、鋭意検討を行った。

その結果、幅の広い鋼板を検査する際における好適な光学系の構成を明らかにすることができ、以下で説明するような、表面欠陥検査装置及び表面欠陥検査方法に想到した。以下、図１〜図１２を参照しながら、本発明の実施形態に係る表面欠陥検査装置及び表面欠陥検査方法について、詳細に説明する。

（第１の実施形態）
＜表面欠陥検査装置の全体構成について＞
まず、図１を参照しながら、本発明の第１の実施形態に係る表面欠陥検査装置１０の全体構成について説明する。図１は、本実施形態に係る表面欠陥検査装置の構成を示した説明図である。

本実施形態に係る表面欠陥検査装置１０は、搬送ライン上を搬送される鋼板１を撮像して、撮像の結果得られる画像を画像処理することにより、鋼板１の表面に表面欠陥が存在するか否かを検査する装置である。

本実施形態に係る表面欠陥検査装置１０は、図１に示したように、鋼板撮像装置１００と、演算処理装置２００と、を備える。また、鋼板１を当該鋼板の長手方向に沿って搬送するローラ２には、ローラ２の回転速度（ひいては、鋼板１の搬送速度）を検出する速度検出器３００が設置されており、速度検出器３００による速度の検出結果を表す情報が、演算処理装置２００に出力される。

鋼板撮像装置１００は、鋼板１を順次撮像して、鋼板の長手方向の各位置における光切断画像を生成し、演算処理装置２００に出力する装置である。この鋼板撮像装置１００は、演算処理装置２００によって、鋼板の撮像タイミング等が制御されている。

また、演算処理装置２００は、鋼板撮像装置１００によって生成された光切断画像を利用して後述するような縞画像を生成し、この縞画像に対して以下で説明するような画像処理を行うことで、鋼板１の表面に存在している可能性のある表面欠陥を検出する装置である。

速度検出器３００は、鋼板１を搬送するために用いられるローラ２に設置されており、ローラ２の回転速度（ひいては、鋼板１の搬送速度）を検出する装置である。かかる速度検出器３００の一例として、ＰＬＧ（Ｐｕｌｓｅ Ｌｏｇｉｃ Ｇｅｎｅｒａｔｏｒ）を挙げることができる。ＰＬＧは、ローラ２の回転軸等に設置されており、ローラ２が回転するとパルスを出力する検出器である。したがって、出力されたパルスの個数を利用することで、ローラ２の回転速度を特定することが可能である。

本明細書における以下の説明では、速度検出器３００としてＰＬＧを利用した場合を取り上げて説明を行うが、本発明に係る速度検出器がＰＬＧに限定されるわけではない。

［鋼板撮像装置１００の構成について］
続いて、図２〜図４を参照しながら、本実施形態に係る鋼板撮像装置１００の構成について、詳細に説明する。図２〜図４は、本実施形態に係る鋼板撮像装置１００を示した説明図である。ここで、図２は、鋼板撮像装置１００と鋼板１との位置関係を示した斜視図となっている。また、図３は、鋼板撮像装置１００と鋼板１とを鋼板１の上方から見た場合の上面図であり、図４は、鋼板撮像装置１００と鋼板１とを鋼板１の側面から見た場合の側面図である。

図２〜図４に示したように、本実施形態に係る鋼板撮像装置１００は、レーザ光源１０１と、ロッドレンズ１０３と、遅延積分型撮像装置１０５と、をそれぞれ複数備える。また、図２〜図４から明らかなように、レーザ光源１０１及びロッドレンズ１０３からなるレーザ照射装置と、遅延積分型撮像装置１０５とは組になっており、遅延積分型撮像装置１０５は、対応するレーザ照射装置から照射された線状レーザ光の反射光を撮像する。

レーザ光源１０１は、例えば、連続的にレーザ発振を行うＣＷレーザ光源を用いることが可能である。レーザ光源１０１が発振する光の波長は、例えば、４００ｎｍ〜８００ｎｍ程度の可視光帯域に属する波長であることが好ましい。レーザ光源１０１は、後述する演算処理装置２００から送出される照射タイミング制御信号に基づいて、レーザ光の発振を行う。

ロッドレンズ１０３は、レーザ光源１０１から射出されたレーザ光を、検査対象物である鋼板１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レンズである。これにより、レーザ光源１０１から射出されたレーザ光は線状レーザ光となり、鋼板１に照射されることとなる。ここで、図３に示したように、線状レーザ光の照射範囲は、図中の太線で示した範囲であるものとする。なお、本実施形態に係る鋼板撮像装置１００では、レーザ光を扇状に広げることが可能なものであれば、シリンドリカルレンズやパウエルレンズ等のロッドレンズ以外のレンズを利用してもよい。

ここで、図２及び図４に示したように、レーザ光源１０１およびロッドレンズ１０３は、線状レーザ光が鋼板１に対して斜めに入射する（垂直成分入射角：θ）ように配置されている。

検査対象物である鋼板１の表面の線状レーザ光が照射された部分には、鋼板１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１は、鋼板１の長手方向に沿って搬送されているため、鋼板１からみると、線状の明るい部位も鋼板１の長手方向に沿って移動していることとなる。線状の明るい部分からの反射光（線状反射像）は、遅延積分型撮像装置１０５まで伝播し、遅延積分型撮像装置１０５によって撮像される。

遅延積分型（Ｔｉｍｅ Ｄｅｌａｙ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ：ＴＤＩ）撮像装置の一例である遅延積分型カメラ１０５は、搬送されている鋼板１の線状反射像（対応するレーザ照射装置によって生成されたもの）を撮像する。ＴＤＩカメラ１０５は、多数の光電変換素子がマトリクス状に配置された、２次元の受光面を備える。鋼板１の線状反射像が、ＴＤＩカメラ１０５のレンズを介して、１列分の幅で光電変換素子に入射すると、ＴＤＩカメラ１０５の各光電変換素子は、それぞれで蓄積した電荷を、光電変換素子と同じ行に位置し、かつ、一つ後ろの列に位置する光電変換素子へと転送する。この転送のタイミングは、全ての光電変換素子で同一であり、演算処理装置２００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たびに、各光電変換素子は電荷を一列ごとに転送する。最終列に位置する光電変換素子は、カメラシフトパルス信号が入力されると、蓄積している電荷を読み出して、演算処理装置２００に出力する。これにより、演算処理装置２００には、線状反射像に対応する光切断画像が出力されることとなる。

ここで、鋼板１は、鋼板の長手方向に沿って移動しているため、レーザ光源１０１からレーザ光を鋼板１に照射し、ＴＤＩカメラ１０５を用いて鋼板１の線状反射像を一定時間撮像すると、鋼板１の長手方向の各位置における光切断画像を順次得ることができる。こうして得られた各光切断画像を縦にした状態で横方向に順に配列することにより、１台のＴＤＩカメラ１０５が撮像した鋼板１の領域の全体画像を得ることができる。また、鋼板１全体の画像は、各ＴＤＩカメラ１０５から取得した画像を用いて生成することができる。

一般に、ＴＤＩカメラ１０５では、電荷が転送される途中で、各光電変換素子に光が入射すると、入射した光の強度に対応する電荷が上乗せされることとなる。しかしながら、本実施形態に係る形状測定装置１０では、上述したように、光電変換素子に１列分の幅の線状反射像が入射するため、電荷の転送途中で各光電変換素子に電荷が上乗せされることは、ほとんど生じない。また、レーザ光の波長だけを透過するような光学バンドパスフィルタをＴＤＩカメラ１０５の前に設けてもよい。

また、線状レーザ光は周期的に変調され、線状レーザ光の強度が時間的に変化するため、ＴＤＩカメラ１０５の受光面での各行において、列方向の各光電変換素子に蓄積される電荷量（すなわち、受光強度）の分布も周期的に変化することとなる。このため、ＴＤＩカメラ１０５から出力される各光切断画像を縦にした状態で横方向に順に配列することにより得られる画像は、画像の横方向に沿って、各光切断画像の濃度（すなわち、強度に対応）が周期的に変化する縞画像となる。

ここで、複数のレーザ光源１０１（ロッドレンズ１０３を含む。）と、複数のＴＤＩカメラ１０５との配置について、図２及び図３を参照しながら説明する。

レーザ光は可干渉性を有する光であるため、複数のレーザ光源１０１を配置して互いのレーザ光源１０１から射出された光が重畳すると、重畳しているレーザ光によって干渉が生じてしまい、互いに悪影響を及ぼしあうこととなってしまう。そこで、かかる悪影響を排除するために、本実施形態に係る鋼板撮像装置１００では、図２〜図４に示したように、レーザ光源１０１から射出されたレーザ光が互いに重畳しないように、レーザ光源１０１及びロッドレンズ１０３が設置される。ここで、各ロッドレンズ１０３から射出される線状レーザ光の投光角ψは、例えば６０度程度に設定することができる。

また、ＴＤＩカメラ１０５は、対応するレーザ光源１０１から射出された線状レーザ光の鋼板１における線状反射光を撮像するが、図２〜図４に示したように、ＴＤＩカメラ１０５の撮像範囲ＬＡは、互いに重畳しないように（すなわち、カメラの視野が重ならないように）設定される。これにより、複数のＴＤＩカメラ１０５は、隣接する撮像範囲に照射されている線状レーザによる外乱を受けることなく、各々が独立した箇所を撮像することとなる。

ここで、図３を参照しながら、ＴＤＩカメラ１０５の撮像範囲ＬＡの関係について、更に詳細に説明する。

各ＴＤＩカメラ１０５の撮像範囲ＬＡは、図３に示したように、対応するレーザ光源１０１の照射範囲（図３において太線で示した範囲）よりも狭く、線状レーザ光の側端部近傍は含まれない。線状レーザ光の側端部は、線幅の広がりや輝度の低下等が生じている可能性があるため、略中央部分を撮像するとともに、かかる側端部近傍を撮像しないようにすることで、鮮明な画像を撮像することが可能となる。ＴＤＩカメラ１０５が撮像しない側端部近傍の領域は、例えば、線状レーザ光の側端から内側に向かって線状レーザ光の照射幅の１０〜１５％程度までとすることができる。この場合、ＴＤＩカメラ１０５の撮像範囲ＬＡの幅方向の長さは、線状レーザ光の照射幅の７０〜８０％程度となる。

各ＴＤＩカメラ１０５の撮像範囲ＬＡは、図３に示したように、鋼板１の搬送方向では重なり合っておらず、鋼板１の幅方向では、互いに一部が重なり合っている。すなわち、撮像範囲ＬＡの搬送方向の長さをｈとし、図３に示した撮像範囲ＬＡのオフセット値をＤとすると、Ｄ≧ｈとなっている。また、撮像範囲ＬＡの幅方向の重なり代ＯＶは、適宜設定することが可能であるが、例えば、検査対象である鋼板１の表面に発生しうる表面欠陥の大きさを予め統計処理等により明らかにしておき、統計処理の結果得られた標準的な表面欠陥を覆うことが可能な長さを、重なり代ＯＶの長さとすることができる。かかる重なり代ＯＶの具体例として、１０ｍｍ〜２０ｍｍ程度を挙げることができる。

また、複数のレーザ光源１０１を用いて鋼板１の幅方向を撮像するため、レーザ光源１０１の投光角ψを極めて大きな値にする必要がなくなり、レーザ光源１０１を鋼板１の近傍に設置することが可能となる。そのため、線状ビームプロファイルが劣化することを防止できる。また、線幅の広がりや輝度の低下が生じる可能性のある側端部近傍を撮像することなく、鋼板１の幅方向全体を複数のＴＤＩカメラ１０５で分担して撮像することが可能となり、低出力のレーザであっても十分な輝度を得ることができる。

図５に、上述のようにして生成される縞画像の一例を示す。ここで、縞とは、濃度変化の一周期分に相当する光切断画像のことである。このような縞画像では、縦方向、すなわち縞に平行な方向が検査対象物である鋼板１の幅方向に対応し、横方向、すなわち縞に直交する方向が、検査対象物である鋼板１の長手方向に対応する。ＴＤＩカメラ１０５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個の光切断画像、すなわち横方向のＭ画素分が、一本の縞を構成することとなる。

ここで、線状レーザ光は、検査対象物である鋼板１の表面に斜めから入射する（垂直成分入射角：θ）ので、例えば鋼板１に凹部が存在すると、線状レーザ光の反射点は右方向にずれることとなる。その結果、ＴＤＩカメラ１０５の光電変換素子上での光切断画像の位置も、右方向すなわち列方向にずれることになる。このため、縞画像において、この凹部で反射した線状レーザ光に対応する光切断画像は、凹部以外の平坦部で反射した線状レーザ光に対応する光切断画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１０５から出力される１次元画像を横方向に順に配列することにより得られる２次元画像において、鋼板１に存在する凹部は、縞のずれとして認識することができる。例えば、図５において、縞の曲がっている部分は、検査対象物に存在する凹部に対応している。

なお、線状レーザ光の鋼板１への垂直成分入射角θは、検査対象物の表面粗度を考慮しながら適切な値に決定する。例えば、検査対象物の表面粗度が鏡面状態であるならば、垂直成分入射角θを小さくすることで、輝度のある縞からなる縞画像を得ることができる。また、検査対象物の表面粗度が高い場合には、逆に垂直成分入射角θを大きくする。一般的な鋼板表面に適用する際には、４５度とすれば、縞は十分な輝度を得ることができる。また、垂直成分入射角を４５度とすることで、検査対象物である鋼板１の深さ変化量が縞の移動量と等しくなり、縞の移動量から容易に鋼板１に存在する凹部の深さに関する情報を得ることができ都合がよい。

以下に、本実施形態に係る鋼板撮像装置１００の有する各装置について、その具体的な構成を列挙する。かかる構成は、あくまでも一例であって、本発明に係る鋼板撮像装置１００が、以下の具体例に限定されるわけではない。

○レーザ照射装置
垂直成分入射角θ＝４５度、投光角ψ＝６０度でレーザ光を照射。鋼板１との距離＝５２０ｍｍ、線状レーザ光の照射幅＝６００ｍｍ
○ＴＤＩカメラ
２０４８ｂｉｔｓ×９６ｂｉｔｓ、各カメラの撮影領域ＬＡ＝４１０ｍｍ×４８ｍｍ（撮影分解能０．２ｍｍ×０．２ｍｍ）。鋼板幅方向の重なり代ＯＶ＝１６ｍｍ、ＴＤＩカメラ全体で１１９８ｍｍの撮影領域
○ＴＤＩカメラのカメラシフト周波数（＝１８．７ｋＨｚ）とレーザ光の変調周波数（＝４６７５Ｈｚ）との比が、Ｍ：１（＝４：１）の一定周期であり、ＴＤＩカメラは、鋼板の搬送速度と関係なく縞画像を撮像する。すなわち、縞画像の縦分解能は、搬送速度によって変化する。

［演算処理装置の全体構成について］
以上、鋼板撮像装置１００の構成について説明した。続いて、再び図１に戻って、本実施形態に係る表面欠陥検査装置１０が備える演算処理装置２００の構成について、詳細に説明する。

本実施形態に係る演算処理装置２００は、例えば図１に示したように、タイミング信号発生部２０１、画像処理部２０３、表示部２０５及び記憶部２０７を主に備える。

タイミング信号発生部２０１は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、通信装置等により実現される。タイミング信号発生部２０１は、所定の周波数ωをもつ正弦波形の信号を発生させ、発生させた正弦波形の信号を、レーザ光源１０１に送出する。レーザ光源１０１は、外部から入力される照射タイミング制御信号により、発振強度を連続的に変化させられるものであるため、タイミング信号発生部２０１から送出された正弦波形の信号を受信することで、正弦波形で出力が変化するレーザ光を発振することが可能となる。すなわち、タイミング信号発生部２０１は、発生させた正弦波形をレーザ光源１０１に送出することで、レーザ光源１０１が発するレーザ光を周期的に変調させることができる。

また、タイミング信号発生部２０１は、上記周波数ωのＭ倍の周波数をもつ矩形波形を発生させてカメラシフトパルス信号とし、発生させたカメラシフトパルス信号を、ＴＤＩカメラ１０５に送出する。

以上説明したように、タイミング信号発生部２０１は、鋼板撮像装置１００に設けられたレーザ光源１０１及びＴＤＩカメラ１０５の駆動を制御する駆動制御部であるといえる。

画像処理部２０３は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、通信装置等により実現される。画像処理部２０３は、鋼板撮像装置１００（より詳細には、鋼板撮像装置１００のＴＤＩカメラ１０５）から取得した撮像データを利用して生成した縞画像に対して、速度検出器３００から取得した鋼板１の搬送速度に関する情報を利用して、以下で説明するような画像処理を行い、検査対象物である鋼板１の表面に存在する欠陥を検出する。画像処理部２０３は、鋼板１に対応する縞画像への画像処理が終了すると、得られた鋼板１の検査結果に関する情報を、表示部２０５に伝送する。

画像処理部２０３は、鋼板撮像装置１００に設けられている複数のＴＤＩカメラ１０５から画像を取得して、以下で説明するような画像処理を実施するものであるが、画像処理部２０３には、予め、複数のＴＤＩカメラ１０５がどのような順番でどの位置に設置されているか（すなわち、あるＴＤＩカメラ１０５から取得した画像が、鋼板のどの位置を撮像したものであるのか）を表す情報が設定されているものとする。

なお、この画像処理部２０３については、以下で改めて詳細に説明する。

表示部２０５は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、出力装置等により実現される。表示部２０５は、画像処理部２０３から伝送された、検査対象物である鋼板１の検査結果を、演算処理装置２００が備えるディスプレイ等の出力装置に表示する。これにより、表面欠陥検査装置１０の利用者は、搬送されている検査対象物（鋼板１）の表面欠陥に関する検査結果を、その場で把握することが可能となる。

記憶部２０７は、演算処理装置２００が備える記憶装置の一例である。記憶部２０７には、本実施形態に係る演算処理装置２００が、何らかの処理を行う際に保存する必要が生じた様々なパラメータや処理の途中経過等、または、各種のデータベース等が、適宜記録される。この記憶部２０７は、タイミング信号発生部２０１、画像処理部２０３、表示部２０５等が、自由に読み書きを行うことが可能である。

［画像処理部について］
続いて、図６を参照しながら、本実施形態に係る演算処理装置２００が備える画像処理部２０３について、詳細に説明する。図６は、本実施形態に係る演算処理装置が有する画像処理部の構成を示したブロック図である。

本実施形態に係る画像処理部２０３は、図６に示したように、画像生成部２０９と、画像伸縮処理部２２９と、欠陥検出処理部２３１と、を主に備える。

画像生成部２０９は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、通信装置等により実現される。画像生成部２０９は、鋼板撮像装置１００により生成された光切断像から構成される縞画像を利用して、鋼板１の表面の凹凸状態を表す複数の形状画像を生成する。

この画像生成部２０９は、Ａ／Ｄ変換部２１１、プレフィルタ部２１３、直交正弦波発生部２１５、ローパスフィルタ部２１７，２１９、位相算出部２２１、振幅算出部２２３、縞欠損判定部２２５及び位相連続化処理部２２７を更に備える。

Ａ／Ｄ変換部２１１は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等により実現される。Ａ／Ｄ変換部２１１は、ＴＤＩカメラ１０５から出力された各光切断像をＡ／Ｄ変換し、デジタル多値画像データとして出力する。かかるデジタル多値画像データは、記憶部２０７等に設けられた画像メモリに記憶される。これらのデジタル多値画像データを順に配置することにより、図５に示したような縞画像が形成される。例えば、ＴＤＩカメラ１０５として、２０４８ｂｉｔｓ×９６ｂｉｔｓのものが用いられている場合、Ａ／Ｄ変換部２１１は、カメラシフト周波数タイミング信号２０４８パルスごとに、２０４８ラインの１フレームの画像として縞画像を形成する。

このような縞画像（又はデジタル多値画像データ）からは、縦方向の各位置において、横方向に沿った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た縞画像の濃度分布を表すデータを、以下では、「スライス縞画像データ」と称することとする。縦方向の各位置におけるスライス縞画像データは、記憶部２０７等に設けられた画像メモリから順次出力される。

プレフィルタ部２１３は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等により実現される。プレフィルタ部２１３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、各スライス縞画像データからノイズを除去し、縞の状態を鮮明にする。なお、プレフィルタ部２１３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。

プレフィルタ部２１３は、スライス縞画像データに対するノイズ除去処理が終了すると、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Ｉ_ｊ（ｋ）を出力する。ここで、ｋ（ｋ＝０，１，２，・・・）は、横方向の位置を表すパラメータである。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Ｉ_ｊ（ｋ）は、正弦波的に変化すると仮定する。すなわち、Ｉ_ｊ（ｋ）は、以下に示す式１０１のように表されるものとする。

・・・（式１０１）

ここで、上記式１０１において、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を表し、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を表す。

ここで、鋼板１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１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ことがある。このため、上記式１０１では、振幅Ａを画素位置（ｊ，ｋ）に依存する形で表記している。なお、上記式１０１において、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）Ｉ_ｊ（ｋ）はマイナスにならないという条件を満たすためである。したがって、スライス縞画像データＩ_ｊ（ｋ）は、０から２Ａの間で変化することとなる。

直交正弦波発生部２１５は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等により実現される。直交正弦波発生部２１５は、記憶部２０７等に予め生成されている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。以下では、前者の正弦波データを基準ｓｉｎデータと称することとし、後者の正弦波データを基準ｃｏｓデータと称することとする。

これら二種類の基準正弦波データは、それぞれ、プレフィルタ部２１３から出力されたスライス縞画像データＩ_ｊ（ｋ）に乗算される。この乗算処理により、二つの出力Ｉ_ａｊ（ｋ）及びＩ_ｂｊ（ｋ）が生成されることとなる。Ｉ_ａｊ（ｋ）及びＩ_ｂｊ（ｋ）の詳細は、以下の式１０２及び式１０３の通りである。

・・・（式１０２）

・・・（式１０３）

ここで、上記式１０２で表される出力データＩ_ａｊ（ｋ）は、後述するローパスフィルタ部２１７に入力され、上記式１０３で表される出力データＩ_ｂｊ（ｋ）は、後述するローパスフィルタ部２１９に入力される。

ローパスフィルタ部２１７，２１９は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等により実現される。ローパスフィルタ部２１７，２１９は、上述の乗算処理で得られた出力Ｉ_ａｊ（ｋ），Ｉ_ｂｊ（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。かかる処理により、入力されたデータＩ_ａｊ（ｋ），Ｉ_ｂｊ（ｋ）の中から、位相のずれφのみを含む成分を抽出することができる。ここで、ローパスフィルタ部２１７は、入力されたデータＩ_ａｊ（ｋ）に対して、所定のフィルタ処理を施す処理部であり、ローパスフィルタ部２１９は、入力されたデータＩ_ｂｊ（ｋ）に対して、所定のフィルタ処理を施す処理部である。

ローパスフィルタ部２１７からの出力をＬＰＦ（Ｉ_ａｊ（ｋ））とし、ローパスフィルタ部２１９からの出力をＬＰＦ（Ｉ_ｂｊ（ｋ））とすると、これらは、以下の式１０４及び式１０５のように表される。

・・・（式１０４）

・・・（式１０５）

ローパスフィルタ部２１７は、フィルタ処理によって得られたデータＬＰＦ（Ｉ_ａｊ（ｋ））を、後述する位相算出部２２１及び振幅算出部２２３に出力する。また、ローパスフィルタ部２１９は、フィルタ処理によって得られたデータＬＰＦ（Ｉ_ｂｊ（ｋ））を、後述する位相算出部２２１及び振幅算出部２２３に出力する。

位相算出部２２１は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等により実現される。位相算出部２２１は、ローパスフィルタ部２１７，２１９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。位相のずれφ（ｊ，ｋ）は、ＬＰＦ（Ｉ_ａｊ（ｋ））及びＬＰＦ（Ｉ_ｂｊ（ｋ））の値に応じて、以下の式１０７〜式１０９により算出することができる。

ここで、以下の式１０７は、ＬＰＦ（Ｉ_ａｊ（ｋ））≧０の場合に位相算出部２２１が利用する式である。また、以下の式１０８は、ＬＰＦ（Ｉ_ａｊ（ｋ））＜０、かつ、ＬＰＦ（Ｉ_ｂｊ（ｋ））＜０の場合に位相算出部２２１が利用する式である。また、以下の式１０９は、ＬＰＦ（Ｉ_ａｊ（ｋ））＜０、かつ、ＬＰＦ（Ｉ_ｂｊ（ｋ））≧０の場合に位相算出部２２１が利用する式である。

・・・（式１０７）

・・・（式１０８）

・・・（式１０９）

位相算出部２２１は、上記式１０７〜式１０９において、逆三角関数（ａｒｃｔａｎ）の値域を−π／２〜＋π／２とするとともに、ＬＰＦ（Ｉ_ａｊ（ｋ）），ＬＰＦ（Ｉ_ｂｊ（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’と表すこととする。この場合、上記式１０７〜式１０９で求めた位相のずれφ’は、鋼板１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１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、鋼板１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、後述する位相連続化処理部２２７によって行われる。

そこで、位相算出部２２１は、算出した位相のずれφ’に関する情報を、後述する位相連続化処理部２２７に出力する。なお、位相のずれφ’（ｊ，ｋ）を図示することで、画像を生成することができる。このような位相のずれφ’に基づいて生成される画像のことを、以下では位相画像と称することとする。位相のずれφ’（ｊ，ｋ）を図示する方法は、各種存在するが、例えば、位相のずれφ’が＋πのときに画像が白くなり、位相のずれφ’が−πのときに画像が黒くなるような濃淡画像として図示することが可能である。

振幅算出部２２３は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等により実現される。振幅算出部２２３は、ローパスフィルタ部２１７，２１９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。振幅算出部２２３は、振幅Ａ（ｊ，ｋ）を、以下の式１１０により算出する。

・・・（式１１０）

振幅算出部２２３は、このようにして算出した振幅Ａに関する情報を、後述する縞欠損判定部２２５及び画像伸縮処理部２２９に出力する。なお、振幅Ａ（ｊ，ｋ）を図示することで、画像を生成することができる。このような振幅Ａに基づいて生成される画像のことを、以下では振幅画像と称することとする。振幅Ａ（ｊ，ｋ）を図示する方法は、各種存在するが、例えば、振幅Ａが小さいほど画像が黒くなるような濃淡画像として図示することが可能である。

また、本実施形態に係る演算処理装置２００では、このようにして生成することができる振幅画像を、鋼板の表面での粗度の相違を表す画像である輝度画像として利用する。

ところで、鋼板１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、該当する領域において算出した位相のずれφ’は、信頼できるものではない。このような汚れている領域では、多数のノイズが発生し、画像がザラつくこととなる。従って、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。

このような位相画像における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、振幅画像において、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るはずであり、このような振幅画像を、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が可能である。

縞欠損判定部２２５は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等により実現される。縞欠損判定部２２５は、振幅画像に基づいて、上述のような位相画像における信頼できない領域を判定する。具体的には、縞欠損判定部２２５は、所定の閾値を用いて振幅画像を二値化する。この閾値としては、例えば、表面の汚れ等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２２５は、こうして得られた二値画像に基づいて、当該閾値よりも値の小さな領域を判定し、その領域を、位相画像における信頼できない領域（欠損領域）として抽出する。

位相連続化処理部２２７は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等により実現される。位相連続化処理部２２７は、例えば、図７に示したように、位相算出部２２１により算出さ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。

上述したように、位相算出部２２１で算出した位相のずれφ’の値域は、−π〜＋πであるため、位相のずれφ’は、図７に示したように、−π及び＋πで不連続となる。例えば、濃淡画像として表わされている位相画像において、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１の表面形状を認識することは困難である。従って、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１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。

具体的には、位相連続化処理部２２７は、まず、位相算出部２２１により算出された位相画像において、縞欠損判定部２２５で得られた欠損領域に対応する領域をマスクする。このようなマスク処理により、マスクした領域以外の領域が、位相飛び補正の対象となる。

次に、位相連続化処理部２２７は、位相のずれφ’の不連続点を検出するとともに、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、一つの画素だけを参照したとしても判断が困難であり、隣り合う画素同士を参照して判断することが好ましい。そこで、位相連続化処理部２２７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。ここで、鋼板１の表面における深さは、急激に変化しないため、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であると考えられる。従って、位相連続化処理部２２７は、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、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。

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、位相連続化処理部２２７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、位相連続化処理部２２７は、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、位相連続化処理部２２７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、位相連続化処理部２２７は、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。

位相連続化処理部２２７は、以上説明したような方法で、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、位相のずれφ’を補正した後、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１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。

次に、位相連続化処理部２２７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１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、以下では、形状画像と称することとする。

位相連続化処理部２２７は、位相のずれが補正された形状画像を、後述する画像伸縮処理部２２７に出力する。

画像伸縮処理部２２９は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等により実現される。画像伸縮処理部２２９は、搬送ラインにおける鋼板１の搬送速度に応じて、画像生成部２０９により生成された形状画像及び輝度画像を伸縮させて、これらの画像の画像サイズを鋼板の搬送速度を考慮した画像サイズへと変更する。

また、画像伸縮処理部２２９は、タイミング信号発生部２０１から取得するカメラシフト周波数タイミング信号と、速度検出器３００から取得した所定のパルスレートのオンラインＰＬＧ信号（以下、ＰＬＧ信号とも称する。）と、をカウントするカウンタ機能も有している。なお、本実施形態では、パルスレート０．１ｍｍのＰＬＧ信号を利用している。また、画像伸縮処理部２２９は、ＲＡＭや記憶部２０７等を利用して、上述のカメラシフト周波数タイミング信号と、ＰＬＧ信号と、を記憶する。以下では、ＣＨ１という記憶領域にカメラシフト周波数タイミング信号がメモリされ、ＣＨ２という記憶領域にＰＬＧ信号がメモリされるものとする。

また、画像伸縮処理部２２９には、外部の装置等から、搬送ライン上を搬送されている鋼板１の先頭位置を表す溶接点信号（図示せず。）がトリガー入力されている。

画像伸縮処理部２２９は、鋼板の起点を撮像した時点（すなわち、溶接点信号が入力された時点）と、速度検出器３００から取得した搬送速度（ＰＬＧ信号）とを利用して、形状画像及び輝度画像の搬送方向の分解能が一定となるように画像サイズを変更する。搬送方向の分解能を一定とするために、画像伸縮処理部２２９は、鋼板の起点を撮像した時点でＰＬＧ信号のパルス数のカウントをゼロに初期化し、パルス数ゼロから所定の閾値までに対応する縞画像のラインが一つの形状画像又は輝度画像となるように、画像サイズを変更する。

以下では、図８及び図９を参照しながら、画像伸縮処理部２２９が実施する画像サイズの変更処理を、具体的に説明する。なお、以下の例では、形状画像を例にとって説明を行うが、輝度画像に対しても同様の処理が実施可能であることは言うまでもない。

画像伸縮処理部２２９は、記憶領域ＣＨ１及びＣＨ２から得られる情報に従って、各々のＴＤＩカメラ１０５で撮像される２０４８ラインの縞画像に対して、以下の画像処理を並列に実行する。すなわち、画像伸縮処理部２２９は、画像生成部２０９から、２０４８ラインの縞画像から作成される５１２ラインの形状画像と輝度画像の各フレームが入力される毎に、鋼板１の搬送速度変化によらず一定の縦分解能となるように伸縮処理を実施する。

より詳細には、画像伸縮処理部２２９は、伸縮処理を実施した形状画像（又は輝度画像）を、ＲＡＭや記憶部２０７等に設けられた画像処理フレームバッファに積み重ねる。ここで、画像処理フレームとは、後処理（すなわち、欠陥検出処理）において、順次、欠陥検出を行う際に用いられる、一定縦分解能に伸縮処理された画像フレームのことである。画像伸縮処理部２２９は、形状画像から生成される２０４８ラインの深さ画像処理フレームと、輝度画像から生成される２０４８ラインの輝度画像処理フレームとが生成され次第、生成された画像処理フレームを、後述する欠陥検出処理部２３１に出力する。

以下、１台のＴＤＩカメラ１０５の出力データに基づく縞画像から生成される形状画像が、どのように処理されるかを具体的に説明するが、輝度画像も同時刻に同様に処理される。

図８に示した値ＰＲは、画像処理フレーム縦サイズに相当するＰＬＧカウント値である。他方、ＣＨ２のカウント値は、換言すれば、鋼板が搬送ライン上を搬送された距離に対応するものである。従って、画像伸縮処理部２２９は、ＣＨ２のカウント値とパラメータＰＲとの関係に着目して処理を行うことで、一つの画像フレーム内に存在する鋼板の長手方向の長さを一定とすることができる。このパラメータＰＲは、具体的には、形状画像処理フレームライン数（２０４８）×形状画像縦分解能設定値／ＰＬＧパルスレートで定義される値である。本実施形態では、ＴＤＩカメラ１０５により鋼板１が縦分解能０．２ｍｍで撮像されていることから、伸縮処理実施後に得られる形状画像の形状画像縦分解能設定値を０．２ｍｍに設定した。したがって、パラメータＰＲは、４０９６となる。

画像伸縮処理部２２９に溶接点信号が入力されると、画像伸縮処理部２２９は、ＲＡＭや記憶部２０７等を参照して、ＣＨ１のカウント数ＷＰを読み取り（図８上側のグラフ）、読み取った値を、前回の読み取り値を記憶する記憶領域（以下、前回読み取り値メモリとも称する。）に記憶させる。また、画像伸縮処理部２２９は、ＷＰ／４ライン目を伸縮画像の起点に設定する。なお、ＷＰを４で割っているのは、本実施形態において、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＝４：１であるからである。

また、画像伸縮処理部２２９は、ＣＨ２の前回読み取り値メモリ、及び、ＣＨ２カウント数をクリアする。また、画像伸縮処理部２２９は、溶接点信号のかわりに、形状画像から溶接点を検出するようにしても良い。形状画像から溶接点を検出する場合には、検出した形状画像の溶接点位置のライン数をＣＨ１の前回読み取り値メモリに記憶させると同時に、ＣＨ２の前回読み取り値メモリおよびＣＨ２カウント数をクリアする。

ここで、図８上側のグラフに示したように、ＣＨ１のカウント値が２０４８に達した場合を考える。このような場合は、記憶領域ＣＨ１に格納されている画像データの大きさが、記憶領域ＣＨ１の容量に達した場合を意味している。画像伸縮処理部２２９は、ＣＨ１のカウント値が２０４８に達すると、今回読み取った値である２０４８から前回読み取り値ＷＰを差し引いたＣＨ１増分値ΔＫ１を算出するとともに、同様にして、ＣＨ２増分値ΔＰ１を算出する。同時に、画像伸縮処理部２２９は、ＣＨ１カウント数とＣＨ１の前回読み取り値メモリをクリアする。

ここで、図８下側のグラフに示したＣＨ２増分値ΔＰ１から算出される、ＰＬＧパルスレート×ΔＰ１は、鋼板１が撮像された長手方向長さに等しい。従って、ＣＨ２のカウント値が０からΔＰ１まで増加するまでの期間に対応する形状画像、すなわち、生成された形状画像の（ＣＨ１増分値ΔＫ１／４）ライン分に相当する形状画像が、鋼板１が撮像された長手方向長さと一致するように画像を伸縮処理することで、一定の縦分解能の形状画像を得ることができる。そのため、画像伸縮処理部２２９は、図９に示したように、（ＣＨ１増分値ΔＫ１／４×形状画像縦分解能設定値）から算出される値と等しくなるように「形状画像１」の縦方向を伸縮し、「伸縮画像１」を生成する。すなわち、画像伸縮処理部２２９は、（ＰＬＧパルスレート×ΔＰ１）と（ＣＨ１増分値ΔＫ１／４×形状画像縦分解能設定値）との比率を算出し、算出した比率に基づいて「形状画像１」の縦方向を伸縮する。その後、画像伸縮処理部２２９は、生成した「伸縮画像１」を、ＲＡＭや記憶部２０７等に設けられた画像処理フレームバッファに積み重ねる。

その後も、同様にして、ＣＨ１のカウント数とＣＨ２のカウント数とは加算されていく。次に、図８上側のグラフに示したようにＣＨ１のカウント数が２０４８に達した場合、画像伸縮処理部２２９は、まず、ＣＨ２のカウント数がＰＲに達したか否かを判断する。ＣＨ２のカウント数がＰＲに達していない場合には、画像処理フレームの縦サイズが所定の大きさとなるまで画像が画像処理フレームバッファに積み重ねられていないことを意味するため、画像伸縮処理部２２９は、ＣＨ１のカウント値が０から２０４８までの間に対応する形状画像を、画像処理フレームバッファに積み重ねる処理を実施する。具体的には、画像伸縮処理部２２９は、前回読み取り値（＝０）を差し引いたＣＨ１増分値ΔＫ２（＝２０４８）を算出するとともに、ＣＨ２カウント数を読み取り、ＣＨ２の前回読み取り値を差し引いたＣＨ２増分値ΔＰ２を算出する。算出したＣＨ２増分値ΔＰ２×ＰＬＧパルスレートで表される値が、鋼板１が撮像された長手方向長さとなる。同時に、画像伸縮処理部２２９は、ＣＨ１カウント数とＣＨ１の前回読み取り値メモリをクリアする。

先に説明した方法と同様にして、画像伸縮処理部２２９は、ＰＬＧパルスレート×ΔＰ２から算出される値に、（ＣＨ１増分値ΔＫ２／４×形状画像縦分解能設定値）から算出される値が等しくなるように「形状画像２」の縦方向を伸縮し、「伸縮画像２」を生成する。その後、画像伸縮処理部２２９は、図９に示したように、生成した「伸縮画像２」を画像処理フレームバッファに積み重ねる。

その後も、同様にして、ＣＨ１のカウント数とＣＨ２のカウント数とは加算されていくが、図８上側のグラフに示したように、ＣＨ１カウント数が２０４８になる前に、ＣＨ２カウント数がＰＲ（＝４０９６）に達する場合も生じうる。このような場合は、記憶領域ＣＨ２の容量が一杯となった場合であり、欠陥検出処理で用いられる一定分解能の１枚の画像を生成するために必要なデータが、バッファに蓄積されたことを表している。かかる場合、画像伸縮処理部２２９は、ＣＨ２カウント数を読み取り、ＣＨ２の前回読み取り値を差し引いたＣＨ２増分値ΔＰ３ａを算出すると同時に、ＣＨ２カウント数とＣＨ２の前回読み取り値メモリをクリアする。その後、画像伸縮処理部２２９は、このときのＣＨ１のカウント数を読み取り、ＣＨ１の前回読み取り値を差し引いたＣＨ１増分値ΔＫ３ａを算出する。

ＰＲは、画像処理フレーム縦サイズに相当するＰＬＧカウント値であるので、ＣＨ２カウント数がＰＲ（＝４０９６）に達したということは、画像処理フレームライン数が２０４８ライン（最大ライン数）に達したということであるから、画像伸縮処理部２２９は、「形状画像３」の先頭から（ΔＫ３ａ／４）ライン分の形状画像を伸縮して、画像処理バッファに積み重ねる必要がある。従って、画像伸縮処理部２２９は、（ＰＬＧパルスレート×ΔＰ３ａ）から算出される値に、（ＣＨ１増分値ΔＫ３ａ／４×形状画像縦分解能設定値）から算出される値が等しくなるように「形状画像３」を分割した上で縦方向を伸縮し、「伸縮画像３ａ」を生成する。その後、画像伸縮処理部２２９は、図９に示したように、生成した「伸縮画像３ａ」を画像処理フレームバッファに積み重ねる。

また、画像伸縮処理部２２９は、ＣＨ２のカウント数がＰＲに達した後に、カウント数がクリアされたため、ＣＨ１の前回読み取り値（すなわち、ＣＨ２がＰＲに達したときのＣＨ１の読み取り値）／４ライン目を伸縮画像の起点に設定する。すなわち、画像伸縮処理部２２９は、この時点から、欠陥検出処理で用いられる２枚目の一定分解能の画像を生成するためのデータを、画像処理フレームバッファに蓄積していく。

その後も同様にして、ＣＨ１のカウント数とＣＨ２のカウント数とは加算されていく。ＣＨ２のカウント数はクリアされたばかりであるため、ＣＨ１のカウント数が２０４８となる状況が先に到達すると考えられる。図８上側のグラフに示したように、ＣＨ１のカウント数が２０４８に達した場合、画像伸縮処理部２２９は、ＣＨ２のカウント数を参照し、ＣＨ２のカウント数がＰＲに達していないことを確認する。続いて、画像伸縮処理部２２９は、ＣＨ１のカウント値が前回読み取り値から２０４８までの間に対応する形状画像を、画像処理フレームバッファに積み重ねる処理を実施する。具体的には、画像伸縮処理部２２９は、前回読み取り値を差し引いたＣＨ１増分値ΔＫ３ｂを算出するとともに、ＣＨ２カウント数を読み取り、ＣＨ２の前回読み取り値を差し引いたＣＨ２増分値ΔＰ３ｂを算出する。算出したＣＨ２増分値ΔＰ３ｂ×ＰＬＧパルスレートで表される値が、鋼板１が撮像された長手方向長さとなる。同時に、画像伸縮処理部２２９は、ＣＨ１カウント数とＣＨ１の前回読み取り値メモリをクリアする。

先に説明した方法と同様にして、画像伸縮処理部２２９は、ＰＬＧパルスレート×ΔＰ３ｂから算出される値に、（ＣＨ１増分値ΔＫ３ｂ／４×形状画像縦分解能設定値）から算出される値が等しくなるように「形状画像３」の残り部分の縦方向を伸縮し、「伸縮画像３ｂ」を生成する。その後、画像伸縮処理部２２９は、図９に示したように、生成した「伸縮画像３ｂ」を画像処理フレームバッファに積み重ねる。

その後も、同様にして、ＣＨ１のカウント数とＣＨ２のカウント数とは加算されていくが、図８上側のグラフに示したように、ＣＨ１カウント数が２０４８になる前に、ＣＨ２カウント数がＰＲ（＝４０９６）に達したものとする。かかる場合、画像伸縮処理部２２９は、ＣＨ２カウント数を読み取り、ＣＨ２の前回読み取り値を差し引いたＣＨ２増分値ΔＰ４ａを算出すると同時に、ＣＨ２カウント数とＣＨ２の前回読み取り値メモリをクリアする。その後、画像伸縮処理部２２９は、このときのＣＨ１のカウント数を読み取り、ＣＨ１の前回読み取り値を差し引いたＣＨ１増分値ΔＫ４ａを算出する。

ここで、画像伸縮処理部２２９は、「形状画像４」の先頭から（ΔＫ４ａ／４）ライン分の形状画像を伸縮して、画像処理バッファに積み重ねる。この際、画像伸縮処理部２２９は、（ＰＬＧパルスレート×ΔＰ４ａ）から算出される値に、（ＣＨ１増分値ΔＫ４ａ／４×形状画像縦分解能設定値）から算出される値が等しくなるように「形状画像４」を分割した上で縦方向を伸縮し、「伸縮画像４ａ」を生成する。その後、画像伸縮処理部２２９は、図９に示したように、生成した「伸縮画像４ａ」を画像処理フレームバッファに積み重ねる。

以下、画像伸縮処理部２２９は、同様の手順を繰り返すことで、鋼板１の搬送速度変化によらない一定の縦分解能（例えば、本実施形態では、縦方向画素サイズ０．２ｍｍ）の画像処理フレームを、鋼板全長の分だけ得ることができる。また、画像伸縮処理部２２９は、他のＴＤＩカメラ１０５から取得した画像についても同様に処理を実施し、互いの画像（伸縮処理後の画像）を統合することで、鋼板全体についての形状画像を得ることができる。以下では、画像伸縮処理が行われた後の形状画像の画像処理フレームを、「深さ画像」と称することとする。

なお、画像の伸縮を行う手法としては、ニアレストネイバー法、バイリニア法、バイキュービック法等多くのアルゴリズムが存在する。本実施形態に係る画像伸縮処理部２２９においては、処理速度と得られる画像の品質の双方を考慮して、これらのアルゴリズムの中から適切な手法を選択すればよい。

以上説明したような方法で、本実施形態に係る画像伸縮処理部２２９は、鋼板の搬送速度によらず縦分解能が一定となった形状画像及び輝度画像を生成することができる。画像伸縮処理部２２９は、このようにして生成された伸縮処理後の形状画像及び輝度画像を、後述する欠陥検出処理部２３１に出力する。

欠陥検出処理部２３１は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等により実現される。欠陥検出処理部２３１は、画像伸縮処理部２２９から出力された、伸縮処理後の形状画像に基づいて、検査対象物である鋼板１の表面に存在する凹みの深さｄを算出し、検査対象物の形状を特定する。その後、欠陥検出処理部２３１は、検査対象物である鋼板１の形状を特定すると、鋼板１の表面に表面欠陥があるかないかを判断する。

ここで、ＴＤＩカメラ１０５における光電変換素子の列方向の撮影分解能をｓ（ｍｍ／画素）とし、線状レーザ光の垂直成分入射角をθ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＝ｄ・ｔａｎθは、縞画像においてｈ／ｓ画素に相当する。また、ＴＤＩカメラ１０５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Ｌの反射点が長手方向に距離ｈずれたときの縞画像データにおける位相のずれΔφは、Ｍ／２π＝（ｈ／ｓ）／Δφの関係より、以下の式１１１のようになる。

ｄ＝｛Ｍ・ｓ／（２π・ｔａｎθ）｝・Δφ ・・・（式１１１）

従って、欠陥検出処理部２３１は、ＴＤＩカメラ１０５の撮影分解能や線状レーザ光の垂直成分入射角θといった鋼板撮像装置１００の設定値と、タイミング信号発生部２０１から取得した周波数の比Ｍと、画像伸縮処理部２２９から出力された形状画像から得られる位相φと、上記式１１１とを用いて、検査対象物（鋼板１）の表面に存在する凹みの深さｄを算出することができる。

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、補正を行う必要があるが、鋼板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。

欠陥検出処理部２３１は、鋼板の表面に存在する凹みの深さの算出が終了すると、得られた情報に基づいて、鋼板の表面に存在する表面欠陥（疵）の位置を特定する。疵の鋼板幅方向における位置（Ｘ座標）は、該当する画像の画素の位置から特定することが可能である。また、疵の長手方向の発生位置（Ｙ座標）は、ＷＰを０（Ｙ座標の原点）とすることで、深さ画像のフレーム数とライン数から算出することができる。

ここで、例えば図３に示したように、鋼板の搬送の上流方向にオフセットＤだけずらして設置されたＴＤＩカメラ１０５から算出される深さ画像については、ＷＰ位置がＤ分だけ早い位置に該当するため、Ｙ座標を算出するときにＤだけ差し引く必要がある。

欠陥検出処理部２３１は、このようにして検出された表面欠陥（疵）に関する情報を、表示部２０５に出力したり、帳票出力したりする。

なお、疵の検出の際に、各ＴＤＩカメラ１０５から得られる深さ画像において、撮像領域のＯＶ部分に、疵が存在している場合も生じうる。かかる重なり代ＯＶに掛かっている疵は、隣接するＴＤＩカメラ１０５から得られる深さ画像においても検出される疵であるため、欠陥検出処理部２３１は、このような疵に対して、疵の統合処理を実施する。

具体的には、欠陥検出処理部２３１は、重なり代ＯＶに掛かっている疵を検出すると、かかる疵に関する情報に、重なり代ＯＶに存在する疵であることを表す識別子（オーバーラップフラグ）を付与する。その後、欠陥検出処理部２３１は、表示や帳票出力の際に、オーバーラップフラグが付与された疵について、それぞれの深さ画像から得られる（Ｘ，Ｙ）座標を利用して、ひとつの疵として出力されるように統合処理を実施する。

以下、この疵の統合処理の具体例について、図１０を参照しながら説明する。
図１０において、座標（Ｘ１，Ｙ１）及び座標（Ｘ２，Ｙ２）は、それぞれ疵１、疵２の外接矩形の中心の座標である。また、疵の外接矩形の幅と長さは、疵１においてはｍ１，ｎ１であり、疵２においてはｍ２、ｎ２である。

図１０（ａ）に示した疵は、重なり代ＯＶに存在しているため、欠陥検出処理部２３１は、この疵１及び疵２を結合して、一つの疵として扱う。このとき、鋼板先端（溶接点位置）の左エッジを原点にした鋼板上の座標系では、疵１の外接矩形の中心座標は（Ｘ１−Ｅ，Ｙ１）となり、疵２の外接矩形の中心座標は（Ｘ２＋Ｗ−Ｅ−ＯＶ，Ｙ２＋Ｄ）となる。なお、図１０（ａ）は、鋼板が下から上に向かって搬送されている図であり、図中、Ｗはカメラの撮影視野幅であり、全てのカメラについて共通である。

欠陥検出処理部２３１は、図１０（ａ）に示した疵１、疵２を結合して、図１０（ｂ）に示したような幅Ｍ、長さＮの疵とする。ここで、欠陥検出処理部２３１は、結合後の疵の幅Ｍは、以下の式１１２により算出し、結合後の疵の長さＮは、以下の式１１３により算出する。また、欠陥検出処理部２３１は、結合後の疵の外接矩形の中心座標（鋼板上の座標）を、（Ｘ１−Ｅ＋Ｍ/２−ｍ１/２，Ｙ２＋Ｄ＋Ｎ/２−ｎ１/２）から算出する。

Ｍ＝ｍ１＋ｍ２−ＯＶ ・・・（式１１２）
Ｎ＝１/２（ｎ１＋ｎ２）＋｜Ｙ１−Ｙ２｜ ・・・（式１１３）

以上説明したように、本実施形態に係る画像処理部２０３では、伸縮処理後の形状画像（深さ画像）を利用することで、鋼板１の表面形状を正確、かつ、容易に把握することができる。

なお、深さ画像を利用することで、鋼板１の表面全体の凹凸状態を容易に把握することが可能であるが、例えば、鋼板１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。かかる場合には、欠陥検出処理部２３１は、位相連続化処理部２２９から出力された深さ画像に基づいて、以下のように、鋼板１の表面に生じた凹凸形状の疵を検出することが可能である。

具体的には、欠陥検出処理部２３１は、まず、伸縮処理後の形状画像から、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、欠陥検出処理部２３１は、抽出した位相のずれ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算出する。その後、欠陥検出処理部２３１は、抽出した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。このようにして得られた減算結果には、欠陥に関する情報だけが含まれる。

欠陥検出処理部２３１は、このような処理を、横方向のすべての位置において実施する。こうして得られた結果を画像として表すことにより、欠陥検出処理部２３１は、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２３１は、得られた欠陥画像に対して二値化やラベリング等の処理を実施して、欠陥を検出する。

なお、ここでは、欠陥検出処理部２３１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、そのかわりに、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。

このように、本実施形態に係る演算処理装置２００では、溶接点（鋼板コイルの起点）の揃った、鋼板の搬送速度に応じた一定の縦分解能の形状画像処理フレームと輝度画像処理フレームに基づいて疵検出処理を行うことが可能となる。そのため、欠陥の検出された位置を表す欠陥検出位置情報を、正確に算出することが可能となる。

以上、本実施形態に係る演算処理装置２００の機能の一例を示した。上記の各構成要素は、汎用的な部材や回路を用いて構成されていてもよいし、各構成要素の機能に特化したハードウェアにより構成されていてもよい。また、各構成要素の機能を、ＣＰＵ等が全て行ってもよい。従って、本実施形態を実施する時々の技術レベルに応じて、適宜、利用する構成を変更することが可能である。

なお、上述のような本実施形態に係る演算処理装置の各機能を実現するためのコンピュータプログラムを作製し、パーソナルコンピュータ等に実装することが可能である。また、このようなコンピュータプログラムが格納された、コンピュータで読み取り可能な記録媒体も提供することができる。記録媒体は、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、フラッシュメモリなどである。また、上記のコンピュータプログラムは、記録媒体を用いずに、例えばネットワークを介して配信してもよい。

＜表面欠陥検査方法の流れについて＞
続いて、図１１を参照しながら、本実施形態に係る表面欠陥検査方法の流れについて、簡単に説明する。図１１は、本実施形態に係る表面欠陥検査方法の流れを示した流れ図である。

まず、表面欠陥検査装置１０は、線状レーザ光が照射されている鋼板１を鋼板撮像装置１００のＴＤＩカメラ１０５で撮像して、縞画像を生成する（ステップＳ１０１）。その後、演算処理装置２００の画像処理部２０３（より詳細には、画像生成部２０９）は、縞画像の信号に基づいて振幅及び位相を算出する（ステップＳ１０３）。ここで、画像処理部２０３の縞欠損判定部２２５は、得られた振幅画像を利用して、縞欠損の有無を判定することが好ましい（ステップＳ１０５）。

その後、位相連続化処理部２２７は、位相算出部２２１によって生成された位相画像について位相連続化処理を実施して（ステップＳ１０７）、鋼板の表面の凹凸状態を表す形状画像を生成する。

続いて、画像伸縮処理部２２９は、形状画像及び輝度画像（振幅画像）に対して、搬送ラインにおける鋼板の搬送速度に応じて、形状画像及び輝度画像を伸縮させる画像伸縮処理を実施する（ステップＳ１０９）。これにより、本実施形態に係る演算処理装置２００は、鋼板の搬送速度によらず画像の縦分解能が一定となっている、深さ画像を得ることができる。

次に、欠陥検出処理部２３１は、画像伸縮処理部２２９によって生成された深さ画像を利用して、鋼板の表面に欠陥が存在しているか否かを検査する（ステップＳ１１１）。また、欠陥検出処理部２３１は、撮像領域の重なり代に表面欠陥が検出された場合には、かかる表面欠陥に対して、先に説明したような疵の統合処理を実施する。

かかる流れで処理を行うことで、鋼板の表面形状を正確、かつ、容易に把握することが可能となり、微小な凹凸形状の疵や模様状の疵を高精度でかつ高速に同時に検出することができる。

（ハードウェア構成について）
次に、図１２を参照しながら、本発明の実施形態に係る演算処理装置２００のハードウェア構成について、詳細に説明する。図１２は、本発明の実施形態に係る演算処理装置２００のハードウェア構成を説明するためのブロック図である。

演算処理装置２００は、主に、ＣＰＵ９０１と、ＲＯＭ９０３と、ＲＡＭ９０５と、を備える。また、演算処理装置２００は、更に、バス９０７と、入力装置９０９と、出力装置９１１と、ストレージ装置９１３と、ドライブ９１５と、接続ポート９１７と、通信装置９１９とを備える。

ＣＰＵ９０１は、演算装置及び制御装置として機能し、ＲＯＭ９０３、ＲＡＭ９０５、ストレージ装置９１３、またはリムーバブル記録媒体９２１に記録された各種プログラムに従って、演算処理装置２００内の動作全般またはその一部を制御する。ＲＯＭ９０３は、ＣＰＵ９０１が使用するプログラムや演算パラメータ等を記憶する。ＲＡＭ９０５は、ＣＰＵ９０１が使用するプログラムや、プログラムの実行において適宜変化するパラメータ等を一次記憶する。これらはＣＰＵバス等の内部バスにより構成されるバス９０７により相互に接続されている。

バス９０７は、ブリッジを介して、ＰＣＩ（Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ／Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）バスなどの外部バスに接続されている。

入力装置９０９は、例えば、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、スイッチおよびレバーなどユーザが操作する操作手段である。また、入力装置９０９は、例えば、赤外線やその他の電波を利用したリモートコントロール手段（いわゆる、リモコン）であってもよいし、演算処理装置２００の操作に対応したＰＤＡ等の外部接続機器９２３であってもよい。さらに、入力装置９０９は、例えば、上記の操作手段を用いてユーザにより入力された情報に基づいて入力信号を生成し、ＣＰＵ９０１に出力する入力制御回路などから構成されている。演算処理装置２００のユーザは、この入力装置９０９を操作することにより、演算処理装置２００に対して各種のデータを入力したり処理動作を指示したりすることができる。

出力装置９１１は、取得した情報をユーザに対して視覚的または聴覚的に通知することが可能な装置で構成される。このような装置として、ＣＲＴディスプレイ装置、液晶ディスプレイ装置、プラズマディスプレイ装置、ＥＬディスプレイ装置およびランプなどの表示装置や、スピーカおよびヘッドホンなどの音声出力装置や、プリンタ装置、携帯電話、ファクシミリなどがある。出力装置９１１は、例えば、演算処理装置２００が行った各種処理により得られた結果を出力する。具体的には、表示装置は、演算処理装置２００が行った各種処理により得られた結果を、テキストまたはイメージで表示する。他方、音声出力装置は、再生された音声データや音響データ等からなるオーディオ信号をアナログ信号に変換して出力する。

ストレージ装置９１３は、演算処理装置２００の記憶部の一例として構成されたデータ格納用の装置である。ストレージ装置９１３は、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）等の磁気記憶部デバイス、半導体記憶デバイス、光記憶デバイス、または光磁気記憶デバイス等により構成される。このストレージ装置９１３は、ＣＰＵ９０１が実行するプログラムや各種データ、および外部から取得した各種のデータなどを格納する。

ドライブ９１５は、記録媒体用リーダライタであり、演算処理装置２００に内蔵、あるいは外付けされる。ドライブ９１５は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体９２１に記録されている情報を読み出して、ＲＡＭ９０５に出力する。また、ドライブ９１５は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体９２１に記録を書き込むことも可能である。リムーバブル記録媒体９２１は、例えば、ＣＤメディア、ＤＶＤメディア、Ｂｌｕ−ｒａｙメディア等である。また、リムーバブル記録媒体９２１は、コンパクトフラッシュ（登録商標）（ＣｏｍｐａｃｔＦｌａｓｈ：ＣＦ）、フラッシュメモリ、または、ＳＤメモリカード（Ｓｅｃｕｒｅ Ｄｉｇｉｔａｌ ｍｅｍｏｒｙ ｃａｒｄ）等であってもよい。また、リムーバブル記録媒体９２１は、例えば、非接触型ＩＣチップを搭載したＩＣカード（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ ｃａｒｄ）または電子機器等であってもよい。

接続ポート９１７は、機器を演算処理装置２００に直接接続するためのポートである。接続ポート９１７の一例として、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）ポート、ＩＥＥＥ１３９４ポート、ＳＣＳＩ（Ｓｍａｌｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｙｓｔｅｍ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）ポート、ＲＳ−２３２Ｃポート等がある。この接続ポート９１７に外部接続機器９２３を接続することで、演算処理装置２００は、外部接続機器９２３から直接各種のデータを取得したり、外部接続機器９２３に各種のデータを提供したりする。

通信装置９１９は、例えば、通信網９２５に接続するための通信デバイス等で構成された通信インターフェースである。通信装置９１９は、例えば、有線または無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、またはＷＵＳＢ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ ＵＳＢ）用の通信カード等である。また、通信装置９１９は、光通信用のルータ、ＡＤＳＬ（Ａｓｙｍｍｅｔｒｉｃ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ Ｌｉｎｅ）用のルータ、または、各種通信用のモデム等であってもよい。この通信装置９１９は、例えば、インターネットや他の通信機器との間で、例えばＴＣＰ／ＩＰ等の所定のプロトコルに則して信号等を送受信することができる。また、通信装置９１９に接続される通信網９２５は、有線または無線によって接続されたネットワーク等により構成され、例えば、インターネット、家庭内ＬＡＮ、赤外線通信、ラジオ波通信または衛星通信等であってもよい。

以上、本発明の実施形態に係る演算処理装置２００の機能を実現可能なハードウェア構成の一例を示した。上記の各構成要素は、汎用的な部材を用いて構成されていてもよいし、各構成要素の機能に特化したハードウェアにより構成されていてもよい。従って、本実施形態を実施する時々の技術レベルに応じて、適宜、利用するハードウェア構成を変更することが可能である。

このように、本実施形態に係る表面欠陥検出方法を用いることで、鋼板を搬送中に、リアルタイムで全長、全幅にわたって、微小な凹凸形状の疵や模様状の疵を高精度でかつ高速に同時に検出することができ、疵の発生位置を正確に把握することができる。これにより、鋼板の品質保証が可能となり、鋼板製造の生産性、歩留まり向上に大きく寄与することができる。

以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明はかかる例に限定されない。本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。

例えば、上記実施形態では、演算処理装置２００は、鋼板撮像装置１００に設けられた複数のレーザ照射装置及び遅延積分型撮像装置をまとめて制御するとともに、複数の遅延積分型撮像装置から得られた画像をまとめて画像処理する場合について説明したが、本発明はかかる例に限定されない。例えば、演算処理装置２００は、１つのレーザ照射装置及び１台の遅延積分型撮像装置からなる撮像ユニットごとに設けられていてもよい。

１ 鋼板
２ ローラ
１０ 表面欠陥検査装置
１００ 鋼板撮像装置
１０１ レーザ光源
１０３ ロッドレンズ
１０５ 遅延積分型撮像装置（ＴＤＩカメラ）
２００ 演算処理装置
２０１ タイミング信号発生部
２０３ 画像処理部
２０５ 表示部
２０７ 記憶部
２０９ 画像生成部
２１１ Ａ／Ｄ変換部
２１３ プレフィルタ部
２１５ 直交正弦波発生部
２１７，２１９ ローパスフィルタ部
２２１ 位相算出部
２２３ 振幅算出部
２２５ 縞欠損判定部
２２７ 位相連続化処理部
２２９ 画像伸縮処理部
２３１ 欠陥検出処理部

Claims (8)

1. 搬送ライン上を搬送される鋼板に線状のレーザ光を照射し、当該鋼板により反射された前記線状のレーザ光を撮像して当該レーザ光の撮像画像を生成する鋼板撮像装置と、
   前記鋼板撮像装置により生成された前記鋼板の撮像画像に対して画像処理を行い、前記鋼板の表面に欠陥が存在するか否かを判断する演算処理装置と、
   を備え、
   前記鋼板撮像装置は、
   変調された線状のレーザ光を互いに重畳しないように前記鋼板に照射する複数のレーザ照射装置と、
   前記複数のレーザ照射装置それぞれから前記線状のレーザ光が照射されたときに、前記鋼板によって反射された前記線状のレーザ光それぞれを撮像し、当該レーザ光の撮像画像である前記鋼板の光切断像をそれぞれ生成する複数の遅延積分型撮像装置と、
   を有しており、
   前記演算処理装置は、
   前記鋼板撮像装置によりそれぞれ生成された光切断像から縞画像をそれぞれ構成し、当該縞画像を利用して、前記鋼板の表面の凹凸状態を表す複数の形状画像と、前記鋼板の表面での粗度の相違を表す複数の輝度画像と、をそれぞれ生成する画像生成部と、
   前記形状画像を利用して、前記鋼板の表面に存在する表面欠陥を検出する欠陥検出処理部と、
   を有することを特徴とする、表面欠陥検査装置。
2. 前記線状のレーザ光それぞれを撮像する複数の遅延積分型撮像装置それぞれの撮像領域は、当該鋼板の搬送方向では互いに重畳しておらず、かつ、前記鋼板の幅方向では互いに重畳していることを特徴とする、請求項１に記載の表面欠陥検査装置。
3. 前記遅延積分型撮像装置のそれぞれの撮像領域の、前記鋼板の板幅方向での範囲は、前記線状のレーザ光が照射されている鋼板の領域のうちの、板幅方向の両端からそれぞれ一定の幅の部分を除いた略中央に位置する部分を撮像することを特徴とする、請求項２に記載の表面欠陥検査装置。
4. 前記演算処理装置は、
   前記搬送ラインにおける前記鋼板の搬送速度に応じて前記画像生成部により生成された前記形状画像及び前記輝度画像を伸縮させて、当該鋼板の搬送速度によらず搬送方向分解能が一定である画像を生成する画像伸縮処理部を更に有することを特徴とする、請求項１〜３のいずれか１項に記載の表面欠陥検査装置。
5. 前記欠陥検出処理部は、
   互いに隣接する前記遅延積分型撮像装置それぞれから得られた前記形状画像のうち、前記鋼板の幅方向の重畳部分に対応する領域に前記表面欠陥が検出された場合、当該互いに隣接する遅延積分型撮像装置それぞれから得られた形状画像から検出された表面欠陥を、１つの表面欠陥として統合する統合処理を実施することを特徴とする、請求項４に記載の表面欠陥検査装置。
6. 前記画像伸縮処理部は、前記鋼板の起点を撮像した時点についての情報と、前記鋼板の搬送を行う搬送速度についての情報とを利用して、前記形状画像及び前記輝度画像の搬送方向分解能が一定である画像を生成することを特徴とする、請求項５に記載の表面欠陥検査装置。
7. 搬送ライン上を搬送される鋼板に、複数の変調された線状のレーザ光を互いに重畳しないように照射するレーザ光照射ステップと、
   当該鋼板により反射された前記線状のレーザ光を複数の遅延積分型撮像装置でそれぞれ撮像して当該レーザ光の撮像画像である前記鋼板の光切断像をそれぞれ生成する光切断像生成ステップと、
   前記光切断像生成ステップにおいて生成されたそれぞれの光切断像から縞画像をそれぞれ構成し、当該縞画像を利用して、前記鋼板の表面の凹凸状態を表す複数の形状画像と、前記鋼板の表面での粗度の相違を表す複数の輝度画像と、をそれぞれ生成する画像生成ステップと、
   前記形状画像を利用して、前記鋼板の表面に存在する表面欠陥を検出する欠陥検出ステップと、
   を含むことを特徴とする、表面欠陥検査方法。
8. 搬送ライン上を搬送される鋼板に、複数の変調された線状のレーザ光を互いに重畳しないように照射し、当該鋼板により反射された前記線状のレーザ光を複数の遅延積分型撮像装置でそれぞれ撮像して、当該レーザ光の撮像画像である前記鋼板の光切断像をそれぞれ生成する鋼板撮像装置と通信可能なコンピュータに、
   前記複数の遅延積分型撮像装置によりそれぞれ生成された光切断像から縞画像をそれぞれ構成し、当該縞画像を利用して、前記鋼板の表面の凹凸状態を表す複数の形状画像と、前記鋼板の表面での粗度の相違を表す複数の輝度画像と、をそれぞれ生成する画像生成機能と、
   前記形状画像を利用して、前記鋼板の表面に存在する表面欠陥を検出する欠陥検出機能と、
   を実現させるためのプログラム。
   

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