JP2015137923A - 品質管理システム、品質管理方法、及び、プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ウェブ状シートの欠陥の発生周期から欠陥を発生させているローラを特定して発生原因を除去する品質管理システム等を提供する。
【解決手段】複数のローラ３により搬送又は加工されたウェブ材２のカメラ５の撮影画像４１を制御装置６が受け取り、制御装置６は、欠陥を抽出し、欠陥の周期性の有無及び周期を算出し、制御装置６の記憶部１２に記憶されている各ローラ３の周長と欠陥の周期が一致するローラ３を、欠陥の発生源と特定し、当該ローラ３に設置されたドクター７を駆動して、欠陥の原因を除去する。
【選択図】図１

Description

本発明は、品質管理システムに係り、更に詳しくは、ウェブ状シートの欠陥の発生周期から欠陥を発生させているローラを特定して発生原因を除去する品質管理システム等に関するものである。

従来、ウェブ状のシートの周期性の欠陥を検知する方法が提案されている（例えば、特許文献１）。

特許文献１は、ウェブ状物体の欠陥を検出し、欠陥間の距離を算出して、欠陥相互間の距離の頻度を表わす自己相関関数を利用して欠陥の周期性を判別し、周期性の欠陥を検知する方法について開示している。

特開平０２−７４８５２号公報

しかしながら、特許文献１の方法は、統計的手法により周期性の有無を判別するものであり、計算方法が煩雑であるという問題がある。
また、特許文献１の方法は、欠陥の周期性の有無を判別を目的としており、周期性を用いて品質管理を行うことについては開示していない。

本発明は、前述した問題点に鑑みてなされたもので、その目的とするところは、ウェブ状シートの欠陥の発生周期から欠陥を発生させているローラを特定して発生原因を除去する品質管理システム等を提供することである。

前述した目的を達成するために、第１の発明は、複数のローラを介して搬送されるウェブ材の品質を管理する品質管理システムであって、前記ローラの周長を記憶する記憶手段と、前記複数のローラを経て搬送される前記ウェブ材を撮影する撮影手段と、前記撮影手段により撮影された画像から欠陥を抽出する欠陥抽出手段と、前記欠陥抽出手段により抽出された複数の欠陥から、前記記憶手段に記憶された前記ローラの周長を周期とする欠陥を求め、当該欠陥の原因となる前記ローラを特定する周期演算手段と、を具備することを特徴とする品質管理システムである。

前記周期演算手段は、欠陥の前記ウェブ材の幅方向の座標が略同一である２つの欠陥の、前記ウェブの長さ方向の座標の差を求め、前記差が前記周長と略等しいくなる前記ローラを、前記欠陥の原因となるローラと特定する。

第１の発明により、複数のローラを介して搬送、加工されるウェブ材に生じる周期性の欠陥の原因となるローラを、人手を介さず、自動的に特定することが可能になる。

また、前記複数のローラには夫々ドクターが設けられ、前記周期演算手段により前記欠陥の原因と特定された前記ローラの前記ドクターを駆動し、前記欠陥の原因を除去するドクター駆動手段を更に具備することが望ましい。
好ましくは、前記ドクター駆動手段は、前記欠陥の原因が除去され、前記欠陥の原因となるローラの周長と略等しい周期で発生する欠陥がなくなるとドクターの駆動を終了する。

ドクター駆動手段により、周期演算手段により特定された欠陥の原因となるローラの欠陥の原因を自動的に除去することが可能になる。欠陥の原因は、例えば、ローラに付着する糊等の異物であり、ドクターによりローラを清掃することにより欠陥の原因を除去する。

また、前記周期演算手段により前記欠陥の原因となる前記ローラが特定されると警報を出力する警報手段を更に具備することが望ましい。
好ましくは、前記警報手段は、出力された警報を、前記ドクター駆動手段によるドクターの駆動が終了すると停止する。
警報手段により、周期性のある欠陥の発生を報知することが可能になる。

前記欠陥抽出手段は、前記画像の抽出された前記欠陥の色調により前記欠陥の凹凸を判定し、前記欠陥の原因となる前記ローラを限定するようにしてもよい。
画像上では、凸の欠陥の部分と凹の欠陥の部分の色は、例えば、凸の欠陥であれば白っぽい色調、また、凹の欠陥であれば黒っぽい色調であり、欠陥の部分の色調を判定することにより欠陥の凹凸を識別することが可能である。

欠陥の原因の多くはローラ上の付着物であることから、欠陥の凹凸を識別することにより、ウェブ材がローラの上側を通過したのか、下側を通過したのかを判別することが可能になり、これにより、欠陥の原因となる可能性を持つローラを限定することが可能になる。
例えば、凸の場合、欠陥の原因となっているローラをウェブ材の下側に設置されているローラに限定でき、また、凸の場合、ウェブ材の上側に設置されているローラに限定できる。

第２の発明は、複数のローラを介して搬送されるウェブ材の品質を管理する品質管理方法であって、前記ローラの周長を記憶する記憶ステップと、前記複数のローラを経て搬送される前記ウェブ材を撮影する撮影ステップと、前記撮影ステップにより撮影された画像から欠陥を抽出する欠陥抽出ステップと、前記欠陥抽出ステップにより抽出された複数の欠陥から、前記記憶ステップに記憶された前記ローラの周長を周期とする欠陥を求め、当該欠陥の原因となる前記ローラを特定する周期演算ステップと、前記複数のローラには夫々ドクターが設けられ、前記周期演算ステップにより前記欠陥の原因と特定された前記ローラの前記ドクターを駆動し、前記欠陥の原因を除去するドクター駆動ステップと、を具備することを特徴とする品質管理方法である。

第３の発明は、コンピュータを、複数のローラを介して搬送されるウェブ材の品質を管理する品質管理システムとして機能させるためのプログラムであって、前記コンピュータを、前記ローラの周長を記憶する記憶手段、前記複数のローラを経て搬送される前記ウェブ材の撮影画像を入力する画像入力手段、前記画像入力手段により入力された撮影画像から欠陥を抽出する欠陥抽出手段、前記欠陥抽出手段により抽出された複数の欠陥から、前記記憶手段に記憶された前記ローラの周長を周期とする欠陥を求め、当該欠陥の原因となる前記ローラを特定する周期演算手段、前記周期演算手段により特定された前記欠陥の原因となるローラに設けられたドクターを駆動し、前記欠陥の原因を除去するドクター駆動手段、として機能させるためのプログラムである。

本発明により、ウェブ状シートの欠陥の発生周期から欠陥を発生させているローラを特定して発生原因を除去する品質管理システム等を提供することが可能になる。

本発明の実施形態に係る品質管理システム１の概要を示す図 制御装置６のハードウエア構成例を示すブロック図 制御装置６の処理の流れを示すフローチャート ローラ周長記憶テーブル３１の構成を示す図 欠陥４３を説明する図 ドクター７の構成例を説明する図 周期算出処理（Ｓ１０５）の処理の流れを示すフローチャート 欠陥の凹凸を説明する図

以下、添付図面に基づいて、本発明に係る品質管理システム１の好適な実施形態について詳細に説明する。尚、以下の説明及び添付図面において、略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ことにする。

図１は、品質管理システム１の概要を示す図である。
品質管理システム１は、複数のローラ３を介して搬送され、加工されるウェブ材２の品質管理を行うシステムである。
ウェブ材２は、例えば、アルミ箔、ＰＥＴ（ＰｏｌｙＥｔｈｙｌｅｎｅ Ｔｅｒｅｐｈｔｈａｌａｔｅ）、プロピレン、ナイロン等の素材であり、ロール状に巻かれたウェブ材２が引き出されてローラ３を介して搬送され、種々の加工が施される。

図１は、ウェブ材２の加工工程の１例を示している。
前工程又は供給ロールから搬送ローラ３ａを介してウェブ材２が矢印Ａ方向に搬送され、加工を行うローラ３ｂ及びローラ３ｃでウェブ材２へ糊の塗布等の加工が施され、加工済みのウェブ材２は搬送ローラ３ｄ、３ｅを経て、次の工程に進むか、巻取りロールに巻き取られる。

本実施形態に係る品質管理システム１では、ウェブ材２の上面を撮影するための照明４及びカメラ５が加工後の搬送路上であるローラ３ｄ及びローラ３ｅ間に設置される。
照明４は、例えばバー照明であり、ウェブ材２の幅方向に平行に設けられ、加工後のウェブ材２の上面に照明光を照射する。

カメラ５は、例えばラインセンサカメラであり、ウェブ材２の幅方向に平行に設けられる。搬送されるウェブ材２をカメラ５で継続的に撮影することにより、ウェブ材２の上面の画像が得られる。

カメラ５は制御装置６に接続される。
制御装置６には、後述するように、予め、各ローラ３ａ〜３ｄの周長の値を格納しておく。例えば、直径１００ｃｍのローラの周長は３１４ｃｍであり、当該データが制御装置６の記憶部に格納される。

制御装置６は、カメラ５から取り込まれた画像に画像処理を施し、欠陥を検出し、更に、周期性を持つ欠陥の周期を求める。
ローラ３のいずれかに例えば糊等の異物が付着した場合、ウェブ材２には異物が付着したローラ３の周長に略等しい周期の欠陥が発生するので、制御装置６は、欠陥の周期と、予め格納されているローラ３の周長のデータを比較することにより、欠陥の原因となるローラ３を特定する。
制御装置６の処理については後述する。

制御装置６は、ドクター制御装置８及び警報装置９に接続されている。
制御装置６は、周期性の欠陥を検出した場合には、警報装置９に警報出力信号を送り、警報を報知させる。
また、制御装置６は、周期性の欠陥を検出すると、その旨の信号を、欠陥の原因と特定されたローラ３（３ａ〜３ｄのいずれか）の情報とともにドクター制御装置８に送る。

ローラ３にはドクター７が設備される。
ドクター７は、長辺がロール３の奥行きに略等しい矩形で、例えば樹脂製又は金属製の板状の物体である。ドクター７をローラ３の表面に接触させることによりローラ３の表面を清掃する。ドクター７は、ドクター制御装置８からの信号によりローラ３との接触、離脱を制御する駆動部を持つ。

図１では、右端のローラ３ｅを経て次の工程に進むことを示しているが、ローラ３ｅにウェブ材２を巻取り、最終製品としてもよい。
また、カメラ５は、２つのローラ３間を搬送されるウェブ材２を撮影可能に設置することが望ましい。これは、ローラ３上の位置でウェブ材２を撮影し、欠陥を検出するよりも、ローラ３間で搬送されるウェブ材２を撮影し、欠陥を検出する方が、欠陥の凹凸等を可視化しやすいからである。

また、ドクター７は、全てのローラ３に設備してもよいし、異物が付着しやすいローラ３にのみ設備するようにしてもよい。ドクター７が設備されていないローラ３が欠陥の原因になっていることが特定された場合には、作業員がローラ３の洗浄を行えばよい。

ドクター制御装置８は、例えば、ＰＬＣ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）等で構成され、制御装置６から欠陥の原因となるローラ３の識別番号を受け取り、当該ローラ３に設備されたドクター７の駆動部に駆動信号を送る。

警報装置９は、例えば、ブザー、表示灯等である。
警報とともに、欠陥の原因となるローラ３の識別番号を表示することにより、問題のローラ３を迅速に見分けることが可能になる。
また、表示灯等の警報装置９をローラ３ごとに設備すれば、制御装置６からの警報出力信号に応じて、問題のローラ３を即座に識別することが可能になる。

図２は、制御装置６のハードウエア構成例を示すブロック図である。
制御装置６は、例えば、パーソナルコンピュータ等のコンピュータ装置で構成することが可能である。
制御装置６は、例えば、制御部１１、記憶部１２、メディア入出力部１３、通信制御部１４、入力部１５、表示部１６、周辺機器Ｉ／Ｆ（インタフェース）部１７等がバス１８で接続された構成である。

制御部１１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等で構成される。

ＣＰＵは、ＲＯＭ、記憶部１２等に格納されるプログラムをＲＡＭ上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、バス１８を介して接続された各装置を駆動制御し、コンピュータが行う処理を実現する。
ＲＯＭは、不揮発性メモリであり、コンピュータのブートプログラムやＢＩＯＳ等のプログラム、データ等を恒久的に保持している。
ＲＡＭは、揮発性メモリであり、記憶部１２、ＲＯＭ、記憶媒体等からロードしたプログラム、データ等を一時的に保持するとともに、制御部１１が各種処理を行うために使用するワークエリアを備える。

記憶部１２は、制御部１１が実行するプログラム、プログラム実行に必要なデータ、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）等が格納される。プログラムは、本発明の実施形態に係る品質管理システム１の処理プログラム等である。
処理プログラムについては後述する。
プログラムのコードは、制御部１１により必要に応じて読み出されてＲＡＭに移され、ＣＰＵにより実行される。
記憶部１２に格納されるデータは、例えば、ローラ３の周長のデータ等であり、これらのデータは予め記憶部１２に格納しておけばよい。

メディア入出力部１３（ドライブ装置）は、データの入出力を行い、例えば、ＣＤドライブ（−ＲＯＭ、−Ｒ、−ＲＷ等）、ＤＶＤドライブ（−ＲＯＭ、−Ｒ、−ＲＷ等）等のメディア入出力装置を有する。
通信制御部１４は、通信制御装置、通信ポート等を有し、ネットワークを介して、他の装置との通信制御を行う。ネットワークは、有線、無線を問わない。

入力部１５は、データの入力を行い、例えば、キーボード、マウス等のポインティングデバイス、テンキー等の入力装置を有する。例えば、品質管理システム１の作業者は、入力部１５から、ローラ３の周長等のデータ入力を行う。
表示部１６は、ＣＲＴモニタ、液晶パネル等のディスプレイ装置であり、表示部１６には、欠陥候補の撮影画像、目視入力の選択入力の選択肢等が表示される。

周辺機器Ｉ／Ｆ（インタフェース）部１７は、周辺機器を接続させるためのポートであり、ＵＳＢ、ＩＥＥＥ１３９４、ＲＳ−２３２Ｃ等で構成され、接続形態は有線、無線を問わない。カメラ５により撮影された撮影画像は、周辺機器Ｉ／Ｆ部１７を介して制御装置６に入力され、記憶部１２に格納され、処理される。
また、ドクター制御装置８及び警報装置９も、周辺機器Ｉ／Ｆ部１７を介して制御装置６に接続される。
バス１８は、各装置間の制御信号、データ信号等の授受を媒介する経路である。

図３は、制御装置６の処理の流れを示すフローチャートである。
制御装置６の制御部１１は、まず、各ローラ３の周長を入力部１５から入力させ、記憶部１２に登録させる（ステップ１０１）。

図４は、記憶部１２に格納されるローラ周長記憶テーブル３１の構成例を示す図である。
図４に示すように、ローラの周長３１２がローラ識別番号３１１と対応するように格納される。すなわち、例えば、ローラ識別番号３１１が「１」のローラの周長３１２は「Ｒ１」であることを示す。
ステップ１０１によるローラ周長の登録処理は、予め行なっておいてもよい。

図３に戻り、次に、制御部１１は、周期性の欠陥の有無を示すフラグであるＦｌａｇの値を０に初期化する（ステップ１０２）。
次に、制御部１１は、カメラ５の撮影画像を取り込む（ステップ１０３）。
カメラ５としてラインセンサカメラを使用する場合には、ウェブ材２の幅方向を長辺とする矩形画像が時系列で得られ記憶部１２に格納される。

所定の時間に記憶部１２に格納された撮影画像データを元に、以下の欠陥検出及び周期算出処理を行う。
このとき、所定の時間は、例えば、撮影画像の搬送方向の長さが、最大の周長を持つロール３の周長をＲｍａｘとするとき２Ｒｍａｘ以上の長さになるように設定すればよい。すなわち、所定の時間は、搬送速度をＴｃｍ／秒とするとき２Ｒｍａｘ／Ｔ秒以上に設定すればよい。

次に、制御部１１は、所定の時間の撮影画像から欠陥を検出する処理を行う（ステップ１０４）。
欠陥の検出処理では、まず、欠陥部分の抽出を容易にするために、前処理として、撮影画像にシェーディング補正処理、及び、微分、コントラスト強調、平滑化等のフィルタリング処理、階調処理を行う。

次に、階調処理後の画像から、欠陥を抽出する処理を実行する。
すなわち、画像の階調についての閾値を設け、閾値よりも高い部分を抽出することにより欠陥の領域を抽出する。欠陥抽出処理は、従来の画像処理による欠陥検出装置においても行われているので（例えば、特開平０８−６８７６４号公報）、ここでは詳細な説明を省く。

ステップ１０４により撮影画像から欠陥が検出されない場合には（ステップ１０４の「無」）、ステップ１０２に戻る。
ステップ１０４により撮影画像から欠陥が検出された場合には（ステップ１０４の「有」）、制御部１１は、欠陥の周期を算出する処理を実行する（ステップ１０５）。

図５は、ウェブ材２上に発生する欠陥４３を説明する図である。
ウェブ材２は矢印Ｂの方向に搬送されるものとすると、ウェブ材２の撮影画像４１には、例えば、欠陥４３−１〜４のような欠陥が発生する可能性がある。

欠陥４３−１〜４３−３は、ウェブ材２の幅方向の同様の位置に周期的に発生した欠陥であり、このような欠陥はローラ３上に糊等の異物が付着した場合に生じる。因みにこのような欠陥は、ウェブ材２の幅方向の端部に発生することが多い。

一方、欠陥４３−４は、ウェブ材２に単発的に発生した欠陥である。このような欠陥は、例えば、金属片等のゴミがウェブ材２上に付着して発生し、周期性はない。

次に、図３のステップ１０５に戻り、欠陥の周期の算出について説明する。
図７は、ステップ１０５の周期算出処理の流れを示すフローチャートである。
ここで、撮影画像４１上にはＩ個の欠陥があり、品質管理システム１の工程にあるローラ３の数がＪ個であるとする。

制御部１１は、まず、撮影画像４１上にある欠陥のインデックスｉを１に初期化する（ステップ２０１）。
次に、ｉ番目の欠陥の座標（Ｘｉ、Ｙｉ）を求める（ステップ２０２）。
図５の例では、まず、欠陥４３−１の座標を求める。
ここで、座標Ｘｉはウェブ材２の幅方向の位置であり、座標Ｙｉはウェブ材２の搬送方向の位置を示す。

次に、制御部１１は、撮影画像４１において、ウェブ材２の搬送方向の次の欠陥の座標（Ｘ２、Ｙ２）を求める（ステップ２０３）。
図５の例では、次の欠陥は欠陥４３−４であり、欠陥４３−４の座標が求められる。

次に、ｉ番目の欠陥と次の欠陥のＸ座標の差を求め、その絶対値が予め定めた閾値Ａ以下であるか否かを判定する（ステップ２０４）。閾値Ａは、周期性の欠陥における幅方向のズレの許容値であり、予め定めて記憶部１２に格納しておく。

図５の例では、欠陥４３−１と欠陥４３−４のＸ座標は大きく異なり、ステップ２０４ではＮｏとなり、ステップ２０５に進み、撮影画像４１上の全ての欠陥についてｉ番目の欠陥とのＸ座標の比較を行ったかを判定する。
図５の例のように、ウェブ材２の搬送方向に、まだ欠陥４３−２、４３−３が存在する場合には、ステップ２０５においてＮｏとなり、ステップ２０３に戻る。
ウェブ材２の搬送方向に、新たな欠陥がない場合には（ステップ２０５のＹｅｓ）、ｉ番目の欠陥には周期性はないと判定し（ステップ２０６）、ステップ２１７に進む。

ステップ２０５がＮｏの場合、ステップ２０３に戻り、次の欠陥、図５の場合、次の欠陥である欠陥４３−２について座標（Ｘ２、Ｙ２）を求め、ステップ２０４において、ｉ番目の欠陥４３−１のＸ座標ＸｉとＸ２を比較する。
ステップ２０４においてＸ座標の差の絶対値が閾値Ａ以下である場合は（ステップ２０４のＹｅｓ）、周期性の欠陥である可能性があるとしてステップ２１０に進む。

制御部１１は、次に、ｉ番目の欠陥のＹ座標Ｙｉと周期性の欠陥の可能性がある欠陥のＹ座標Ｙ２の差の絶対値ΔＹを求める（ステップ２１０）。
次に、制御部１１は、ローラ３の識別番号のインデックスｊを１に初期化し（ステップ２１１）、記憶部１２に格納されているローラ周長記憶テーブル３１からｊ番目のローラ３の周長Ｒｊを読み出す（ステップ２１２）。

ここで、２つの欠陥間の搬送方向の距離ΔＹとｊ番目のローラの周長Ｒｊとの差が閾値Ｂ以下（｜ΔＹ−Ｒｊ｜≦Ｂ）であれば（ステップ２１３のＹｅｓ）、当該２つの欠陥に周期性があり、その周期がｊ番目のローラの周長であり、欠陥の原因がｊ番目のローラ３であると特定し、制御部１１は、ローラ識別番号ｊと、周期性有りの情報を記憶部１２に格納し（ステップ２１９）、ステップ２１７へ進む。

制御部１１は、ステップ２１３でＮｏの場合、ローラ識別番号ｊのインデックスを１インクリメントして（ステップ２１４）、Ｊ個の全てのローラについて周長比較が完了していない場合（ステップ２１５のＮｏ）にはステップ２１２に戻り、完了した場合（ステップ２１５のＹｅｓ）には、当該２つの欠陥に周期性はないと判定し（ステップ２１６）、ステップ２１７に進む。

ステップ２１７では、制御部１１は、撮影画像４１上の欠陥番号を示すインデックスｉを１インクリメントし、Ｉ個の全ての欠陥について周期の算出が完了していない場合（ステップ２１８のＮｏ）、ステップ２０２に戻り、周期の算出処理（ステップ２０２〜２１８）を繰り返す。
一方、Ｉ個の全ての欠陥について周期の算出が完了した場合（ステップ２１８のＹｅｓ）、制御部１１は、周期算出処理（ステップ１０５）を終了する。

周期算出処理（ステップ１０５）が終了すると、記憶部１２に、撮影画像４１上での周期性の欠陥の有無と、周期性の欠陥がある場合には、欠陥の原因となっている可能性のあるローラ３のローラ識別番号ｊが格納される。

次に、図３のステップ１０６に戻り、制御部１１は、記憶部１２を参照し、撮影画像４１上の周期性の欠陥の有無を判定する（ステップ１０６）。
周期性の欠陥が有る場合（ステップ１０６の「有」）、制御部１１は、周期性の欠陥の有無を示すフラグＦｌａｇに１を代入し（ステップ１０７）、警報装置９に警報を出力させる信号を送り（ステップ１０８）、ドクター制御装置８に、ドクター駆動信号を欠陥の原因と特定されたローラ３のローラ識別番号ｊとともに送る（ステップ１０９）。

ステップ１０８により、警報装置９は、ブザーや表示灯により警報を出力する。
ステップ１０９により、ドクター制御装置８は、ローラ識別番号ｊのローラ３に設置されているドクター７を駆動する。

図６は、ドクター７の駆動方法の例を説明する図である。
ローラ３の幅方向に平行にドクター７が設置され、ドクター７は、例えば、エアシリンダ等のドクター駆動部７１を稼働することにより、ローラ３に接触し、ローラ３の回転によりローラ３上の異物を除去する。

ドクター駆動部７１はドクター制御装置８に接続され、ドクター制御装置８からの駆動信号を受信すると、例えばエアシリンダを稼働してドクター７をローラ３に接触させ、ドクター制御装置８から停止信号を受信すると、ドクター７をローラ３から離脱させる。

図３のステップ１０９に戻り、ドクター７によるローラ３の異物の除去が実施させると、ステップ１０３に戻り、次の撮影画像を取り込んで（ステップ１０３）、欠陥の検出（ステップ１０４）及び周期の算出（ステップ１０５）を実施し、周期性の欠陥がまだある場合には（ステップ１０６の「有」）、ステップ１０７〜ステップ１０９を繰り返し、警報装置９による警報の出力、及び、ドクター７による異物の除去を継続する。

一方、ステップ１０６において周期性の欠陥が無いと判断された場合（ステップ１０６の「無」）には、ステップ１１０に進む。
すなわち、周期性の欠陥の有無を示すＦｌａｇが「１」ならば、前にあった周期性の欠陥が除去されたと判定し、制御部１１は、警報装置９の警報を停止させる信号を送り（ステップ１１１）、ドクター制御装置８に、ローラ識別番号ｊのローラ３のドクター７の駆動を停止する信号を送る（ステップ１１２）。
これにより、周期性の欠陥の原因となったローラ３が清掃され、制御部１１は、ステップ１０２に戻り、次の撮影画像４１についての処理（ステップ１０２〜ステップ１１２）を繰り返す。

一方、ステップ１１０で、周期性の欠陥の有無を示すＦｌａｇが「０」ならば、前に周期性の欠陥はなく、検出された欠陥にも周期性はないと判断され（ステップ１１０の「０」）、ステップ１０３に戻り、次の撮影画像４１についての処理（ステップ１０３〜ステップ１１２）を繰り返す。

以上の制御装置６の処理により、ウェブ材２上の欠陥を検出し、欠陥に周期性がある場合には、その欠陥の原因となっているローラ３を特定し、ドクター７を駆動して欠陥の原因を除去することが可能になる。

図８は、欠陥４３の凹凸を識別することにより、欠陥の原因となるローラ３を限定する方法を説明する図である。
図８（ａ）に示すように、搬送されるウェブ材２に照明４を照射しカメラ５で撮影すると、図８（ｂ）に示すように、欠陥４３の凹凸により、撮影画像４１の欠陥の色調が異なり、この色調の違いにより、欠陥４３の凹凸を判別するものである。

図８（ｂ）に示すように、凸状の欠陥４３ａの場合、撮影画像４１では欠陥部の色調が白っぽくなり、一方、凹状の欠陥４３ｂの場合、その色調は黒っぽくなる。
よって、色調に閾値を設けることにより、検出された欠陥が凸状であるか凹状であるかを判別する。

図８では、凸状の欠陥であれば、欠陥の原因となるローラ３はウェブ材２の下側にあるローラ３ｇであることが、凹状の欠陥であれば、欠陥の原因となるローラ３はウェブ材２の上側にあるローラ３ｆであることが分かる。

複数のローラ３が工程に存在する場合には、周期の算出処理（ステップ１０５）において、欠陥の原因の可能性があるローラ３を限定することができ、図７のステップ２１１〜２１５の処理を簡略化できる。
また、同じ周長のローラ３がウェブ材の上側、下側に存在するような場合には、欠陥の発生周期が同一であっても、凹凸の識別により欠陥の原因となるローラ３を特定することが可能になる。

以上、本発明の品質管理システム１の実施の形態について説明したが、本発明の品質管理システム１によれば、ローラ３に付着した異物によるウェブ材２上の欠陥を検出し、その周期から発生源のローラ３を特定することが可能になる。
また、欠陥の発生源のローラ３に設置されたドクター７を駆動させることにより、ローラ３に付着した異物の除去を自動的に、且つ、迅速に行うことが可能になり、歩留まりの向上が期待できる。

また、ローラ３上の異物除去を人手で行う場合には、安全性の観点から生産ラインを停止する必要があり、停止まで、不良が発生し続けてしまうが、本発明の品質管理システム１によれば、生産ラインを停止することなく、ローラ３上の異物の除去を実施することができ、生産ラインの稼働率を低下させることがないという利点がある。

また、個々のローラ３に設置されたドクター７を、周期性欠陥が発生したときのみ個々に駆動するので、ドクター７の摩耗等による交換の頻度を減らすことが可能になり、生産ラインの稼働率向上につながる。また、ドクター７の摩耗時に発生する金属粉等の混入も最小限に抑えることが可能で、歩留まりの向上が期待できる。

以上、添付図を参照しながら、本発明の実施の形態を説明したが、本発明の技術的範囲は、前述した実施の形態に左右されない。当業者であれば、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、そ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。

１………品質管理システム
２………ウェブ材
３………ローラ
４………照明
５………カメラ
６………制御装置
７………ドクター
８………ドクター制御装置
９………警報装置

Claims (12)

1. 複数のローラを介して搬送されるウェブ材の品質を管理する品質管理システムであって、
   前記ローラの周長を記憶する記憶手段と、
   前記複数のローラを経て搬送される前記ウェブ材を撮影する撮影手段と、
   前記撮影手段により撮影された画像から欠陥を抽出する欠陥抽出手段と、
   前記欠陥抽出手段により抽出された複数の欠陥から、前記記憶手段に記憶された前記ローラの周長を周期とする欠陥を求め、当該欠陥の原因となる前記ローラを特定する周期演算手段と、
   を具備することを特徴とする品質管理システム。
2. 前記周期演算手段は、欠陥の前記ウェブ材の幅方向の座標が略同一である２つの欠陥の、前記ウェブの長さ方向の座標の差を求め、前記差が前記周長と略等しいくなる前記ローラを、前記欠陥の原因となるローラと特定することを特徴とする請求項１に記載の品質管理システム。
3. 前記複数のローラには夫々ドクターが設けられ、前記周期演算手段により前記欠陥の原因と特定された前記ローラの前記ドクターを駆動し、前記欠陥の原因を除去するドクター駆動手段を更に具備することを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の品質管理システム。
4. 前記ドクター駆動手段は、前記欠陥の原因が除去され、前記欠陥の原因となるローラの周長と略等しい周期で発生する欠陥がなくなるとドクターの駆動を終了することを特徴とする請求項３に記載の品質管理システム。
5. 前記周期演算手段により前記欠陥の原因となる前記ローラが特定されると警報を出力する警報手段を更に具備することを特徴とする請求項１乃至請求項４のいずれかに記載の品質管理システム。
6. 前記警報手段は、出力された警報を、前記ドクター駆動手段によるドクターの駆動が終了すると停止することを特徴とする請求項５に記載の品質管理システム。
7. 前記欠陥抽出手段は、前記画像の抽出された前記欠陥の色調により前記欠陥の凹凸を判定し、前記欠陥の原因となる前記ローラを限定することを特徴とする請求項１乃至請求項６のいずれかに記載の品質管理システム。
8. 複数のローラを介して搬送されるウェブ材の品質を管理する品質管理方法であって、
   前記ローラの周長を記憶する記憶ステップと、
   前記複数のローラを経て搬送される前記ウェブ材を撮影する撮影ステップと、
   前記撮影ステップにより撮影された画像から欠陥を抽出する欠陥抽出ステップと、
   前記欠陥抽出ステップにより抽出された複数の欠陥から、前記記憶ステップに記憶された前記ローラの周長を周期とする欠陥を求め、当該欠陥の原因となる前記ローラを特定する周期演算ステップと、
   前記複数のローラには夫々ドクターが設けられ、前記周期演算ステップにより前記欠陥の原因と特定された前記ローラの前記ドクターを駆動し、前記欠陥の原因を除去するドクター駆動ステップと、
   を具備することを特徴とする品質管理方法。
9. 前記周期演算ステップは、欠陥の前記ウェブ材の幅方向の座標が略同一である２つの欠陥の、前記ウェブの長さ方向の座標の差を求め、前記差が前記周長と略等しいくなる前記ローラを、前記欠陥の原因となるローラと特定することを特徴とする請求項８に記載の品質管理方法。
10. 前記周期演算ステップにより前記欠陥の原因となる前記ローラが特定されると警報を出力する警報ステップを更に具備することを特徴とする請求項８又は請求項９記載の品質管理システム。
11. 前記欠陥抽出ステップは、前記画像の抽出された前記欠陥の色調により前記欠陥の凹凸を判定し、前記欠陥の原因となる前記ローラを限定することを特徴とする請求項８乃至請求項１０のいずれかに記載の品質管理方法。
12. コンピュータを、複数のローラを介して搬送されるウェブ材の品質を管理する品質管理システムとして機能させるためのプログラムであって、
    前記コンピュータを、
    前記ローラの周長を記憶する記憶手段、
    前記複数のローラを経て搬送される前記ウェブ材の撮影画像を入力する画像入力手段、
    前記画像入力手段により入力された撮影画像から欠陥を抽出する欠陥抽出手段、
    前記欠陥抽出手段により抽出された複数の欠陥から、前記記憶手段に記憶された前記ローラの周長を周期とする欠陥を求め、当該欠陥の原因となる前記ローラを特定する周期演算手段、
    前記周期演算手段により特定された前記欠陥の原因となるローラに設けられたドクターを駆動し、前記欠陥の原因を除去するドクター駆動手段、
    として機能させるためのプログラム。

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