JP3145296B2 - 欠陥検出方法 - Google Patents
欠陥検出方法Info
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Description
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、例えば鋼材表面の
有害欠陥を検出する際に利用される欠陥検出方法に関す
るものである。
有害欠陥を検出する際に利用される欠陥検出方法に関す
るものである。
【０００２】
【従来の技術】近年省エネルギーの一環として連続鋳造
スラブの圧延機への温片装入を行うことが実施されてい
るが、この実施に際し、１）温片装入の可否判断、およ
び、２）スラブ表面の疵発生状況の連続鋳造操業へのフ
ィードバックを目的として、熱間でスラブ表面疵を自動
的に検出することが行われている。この表面疵検出方法
として例えば、特開昭６１−３４４４７号公報で提案の
ように被検査物表面に照明光を照射しその反射光の濃度
分布を電気信号に変換し、この変換し電気信号の所定区
間毎に平均化して平滑化信号を出力する、いわゆる重み
付き移動平均演算により強調画を得、これを基に前記表
面疵を検知する方法がある。また、特開平１−２５３６
３９号公報に提案のように、上記電気信号の微分画像を
得て、これを所定量ずらした微分信号を得、これと前記
ずらす前の微分画像との絶対値和により強調画像を得る
ことにより上記表面疵を検知する方法がある。
スラブの圧延機への温片装入を行うことが実施されてい
るが、この実施に際し、１）温片装入の可否判断、およ
び、２）スラブ表面の疵発生状況の連続鋳造操業へのフ
ィードバックを目的として、熱間でスラブ表面疵を自動
的に検出することが行われている。この表面疵検出方法
として例えば、特開昭６１−３４４４７号公報で提案の
ように被検査物表面に照明光を照射しその反射光の濃度
分布を電気信号に変換し、この変換し電気信号の所定区
間毎に平均化して平滑化信号を出力する、いわゆる重み
付き移動平均演算により強調画を得、これを基に前記表
面疵を検知する方法がある。また、特開平１−２５３６
３９号公報に提案のように、上記電気信号の微分画像を
得て、これを所定量ずらした微分信号を得、これと前記
ずらす前の微分画像との絶対値和により強調画像を得る
ことにより上記表面疵を検知する方法がある。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、前記特
開昭６１−３４４４７号公報、特開平１−２５３６３９
号公報のいずれにおいても、被検査材表面の性状が、例
えば、幅圧下に伴う肉引け部内のしわ、および、圧延模
様、スケール等により一様でない場合、また、照明むら
や油滴等の外乱が存在する場合は表面画像における正常
部の濃度変化量が欠陥部の濃度変化量よりも大きくなる
ことがあり、上記重み付き移動平均や微分画像を用いた
だけでは欠陥部と非欠陥部との差別化が困難となる。こ
の結果、過検出が多くなり信頼性に乏しい等の問題を有
するものであった。本発明は表面欠陥の自動検査におい
て、過検出を十分に抑制し、且つ、検出精度を向上させ
ることを課題とするものであった。
開昭６１−３４４４７号公報、特開平１−２５３６３９
号公報のいずれにおいても、被検査材表面の性状が、例
えば、幅圧下に伴う肉引け部内のしわ、および、圧延模
様、スケール等により一様でない場合、また、照明むら
や油滴等の外乱が存在する場合は表面画像における正常
部の濃度変化量が欠陥部の濃度変化量よりも大きくなる
ことがあり、上記重み付き移動平均や微分画像を用いた
だけでは欠陥部と非欠陥部との差別化が困難となる。こ
の結果、過検出が多くなり信頼性に乏しい等の問題を有
するものであった。本発明は表面欠陥の自動検査におい
て、過検出を十分に抑制し、且つ、検出精度を向上させ
ることを課題とするものであった。
【０００４】
【課題を解決するための手段】本発明は、上記課題を解
決するため、被検査物の表面画像を得て、該表面画像を
画像処理して前記被検査物の表面欠陥を検出する欠陥検
出方法において、 前記表面画像に２種類の２次元重み付き移動平均を施
した２つの信号系列に対して、遅延の異なる複数の短時
間相互相関関数を求め、これらの重み付き和を各画素の
濃度値として構成した画像を得て、これを閾値処理して
欠陥検出を行う欠陥検出方法であり、さらに、 前記表面画像に２種類の２次元重み付き移動平均を施
した２つの信号系列に対して、両信号の乗算を行って欠
陥部のみを強調した画像を得て、これを閾値処理して欠
陥検出を行う欠陥検出方法である。
決するため、被検査物の表面画像を得て、該表面画像を
画像処理して前記被検査物の表面欠陥を検出する欠陥検
出方法において、 前記表面画像に２種類の２次元重み付き移動平均を施
した２つの信号系列に対して、遅延の異なる複数の短時
間相互相関関数を求め、これらの重み付き和を各画素の
濃度値として構成した画像を得て、これを閾値処理して
欠陥検出を行う欠陥検出方法であり、さらに、 前記表面画像に２種類の２次元重み付き移動平均を施
した２つの信号系列に対して、両信号の乗算を行って欠
陥部のみを強調した画像を得て、これを閾値処理して欠
陥検出を行う欠陥検出方法である。
【０００５】
【発明の実施の形態】本発明は、図１に示すような画像
処理演算フローを持つ。まず、入力された表面画像に対
し２系統の２次元重み付き移動平均の処理系統を持ち、
各々の処理系統内において下記（１）式に示すいわゆる
空間フィルタ演算を行って、一次処理画像ｘ1 、ｘ2 を
得る。
処理演算フローを持つ。まず、入力された表面画像に対
し２系統の２次元重み付き移動平均の処理系統を持ち、
各々の処理系統内において下記（１）式に示すいわゆる
空間フィルタ演算を行って、一次処理画像ｘ1 、ｘ2 を
得る。
【０００６】
【数１】
【０００７】ただし、 ｕ（ｉ，ｊ） ：入力画像の（ｉ，ｊ）位置の濃度 ｘk （ｉ，ｊ）：一次処理画像の（ｉ，ｊ）位置の濃度 ｂk （ｉ，ｊ）：２次元移動平均用重み係数の（ｉ，
ｊ）要素 Ｍ，Ｎ ：２次元重み係数の水平・垂直方向の次
数の１／２ Ｋ ：一次処理系列番号 本演算により、重み係数ｂk （ｉ，ｊ）のパターンに似
た波形部分が強調される。
ｊ）要素 Ｍ，Ｎ ：２次元重み係数の水平・垂直方向の次
数の１／２ Ｋ ：一次処理系列番号 本演算により、重み係数ｂk （ｉ，ｊ）のパターンに似
た波形部分が強調される。
【０００８】次に、２系統の前記一次処理画像の間で、
下記（２）式に示す短時間相互相関関数計算を施し、
下記（２）式に示す短時間相互相関関数計算を施し、
【０００９】
【数２】
【００１０】ただし、 ｘ1 （ｉ，ｊ）：第１系統の一次処理画像の（ｉ，ｊ）
位置の濃度 ｘ2 （ｉ，ｊ）：第２系統の一次処理画像の（ｉ，ｊ）
位置の濃度 ｙ （ｉ，ｊ）：欠陥強調画像の（ｉ，ｊ）位置の濃度 ｗ （ｉ，ｊ）：短時間相互相関演算用重み係数の
（ｉ，ｊ）要素 Ｋ，Ｌ ：短時間相互相関関数用重み係数の水平
垂直方向次数の１／２ さらに、ここで得られた欠陥強調画像ｙ（ｉ，ｊ）に対
し適切な閾値で２値化することにより欠陥の検出及び領
域判定を行う。
位置の濃度 ｘ2 （ｉ，ｊ）：第２系統の一次処理画像の（ｉ，ｊ）
位置の濃度 ｙ （ｉ，ｊ）：欠陥強調画像の（ｉ，ｊ）位置の濃度 ｗ （ｉ，ｊ）：短時間相互相関演算用重み係数の
（ｉ，ｊ）要素 Ｋ，Ｌ ：短時間相互相関関数用重み係数の水平
垂直方向次数の１／２ さらに、ここで得られた欠陥強調画像ｙ（ｉ，ｊ）に対
し適切な閾値で２値化することにより欠陥の検出及び領
域判定を行う。
【００１１】本発明においては、２次元移動平均演算の
際の重み係数ｂk （ｉ，ｊ）は、信号の群遅延を一定化
するために直線位相型を用い、かつ、検査すべき欠陥の
代表的な方向と平行方向には平滑化、垂直方向には不完
全微分をとる形式に設定する。例えば、表面画像の濃度
分布が図２に示す欠陥の検出に対しては、図３のような
重み係数ｂk （ｉ，ｊ）を用いれば、２次元重み付き移
動平均演算の結果一次出力画像の濃度分布は図４のよう
になる。
際の重み係数ｂk （ｉ，ｊ）は、信号の群遅延を一定化
するために直線位相型を用い、かつ、検査すべき欠陥の
代表的な方向と平行方向には平滑化、垂直方向には不完
全微分をとる形式に設定する。例えば、表面画像の濃度
分布が図２に示す欠陥の検出に対しては、図３のような
重み係数ｂk （ｉ，ｊ）を用いれば、２次元重み付き移
動平均演算の結果一次出力画像の濃度分布は図４のよう
になる。
【００１２】図４より欠陥の範囲内の欠陥に垂直な１ラ
インを取り出すと図５の波形となり、欠陥周囲の濃度勾
配の急変部が一次処理画像ではそれぞれ正負のピークと
なって現れる。この正負のピーク間の位置ずれを測定
し、図６に示すごとく短時間自己相関関数の重みｗ
（ｉ，ｊ）が前記位置ずれ量位置に負のピークを持つよ
うに設定して図４の短時間自己相関を求めることによ
り、図７に示すような欠陥位置のみで大きな正の値を持
つ信号、すなわち欠陥部のみを強調した画像を生成する
ことが可能となる。
インを取り出すと図５の波形となり、欠陥周囲の濃度勾
配の急変部が一次処理画像ではそれぞれ正負のピークと
なって現れる。この正負のピーク間の位置ずれを測定
し、図６に示すごとく短時間自己相関関数の重みｗ
（ｉ，ｊ）が前記位置ずれ量位置に負のピークを持つよ
うに設定して図４の短時間自己相関を求めることによ
り、図７に示すような欠陥位置のみで大きな正の値を持
つ信号、すなわち欠陥部のみを強調した画像を生成する
ことが可能となる。
【００１３】したがって、多くの欠陥の表面画像を採取
して各々の一次処理画像を分析し、欠陥部の正負のピー
クの位置ずれ量のヒストグラムに−１をかけたものと同
型の短時間自己相関関数重みｗ（ｉ，ｊ）を用いて短時
間自己相関関数を求めることにより、全ての欠陥を検出
可能な欠陥強調画像を得ることが可能となる。しかも、
この欠陥強調画像は画像濃度勾配が指定距離で急変する
部分のみで大きな正の値を持つため、欠陥等の微小領域
のみが強調され背景等の広範囲な領域にわたる濃度変動
の影響を受けることなく正確に目的とする欠陥のみを検
出することが可能である。
して各々の一次処理画像を分析し、欠陥部の正負のピー
クの位置ずれ量のヒストグラムに−１をかけたものと同
型の短時間自己相関関数重みｗ（ｉ，ｊ）を用いて短時
間自己相関関数を求めることにより、全ての欠陥を検出
可能な欠陥強調画像を得ることが可能となる。しかも、
この欠陥強調画像は画像濃度勾配が指定距離で急変する
部分のみで大きな正の値を持つため、欠陥等の微小領域
のみが強調され背景等の広範囲な領域にわたる濃度変動
の影響を受けることなく正確に目的とする欠陥のみを検
出することが可能である。
【００１４】また２種類の一次処理画像算出手段を有す
る場合、各々の２次元移動平均演算の際の重み係数ｂ1
（ｉ，ｊ）、ｂ2 （ｉ，ｊ）を、例えば図２の欠陥を検
出する場合は、その疵に平行方向成分として図８のｂb
（ｉ）に示すように平滑化を狙った形式、垂直方向成分
として図９のｂa1（ｉ）、ｂa2（ｉ）のように、不完全
微分型でかつ互いが異符号で代表的な欠陥幅分だけずら
した形式に設定すると、一次出力画像の中から１ライン
を取り出したもののそれぞれの波形は、図１０のように
なり、さらに両者の短時間相互相関関数を演算する際の
重みｗ（ｉ，ｊ）を、ｊ≠０のとき０、ｊ＝０のとき前
記欠陥部の正負のピーク位置ずれ量ヒストグラムの横軸
を、代表的な欠陥幅分だけ負方向にずらしたものと同型
に設定すれば、欠陥強調画像の１ラインは図１１として
得られ、前記短時間自己相関関数を用いた時と同じ結果
を得ることが可能となる。
る場合、各々の２次元移動平均演算の際の重み係数ｂ1
（ｉ，ｊ）、ｂ2 （ｉ，ｊ）を、例えば図２の欠陥を検
出する場合は、その疵に平行方向成分として図８のｂb
（ｉ）に示すように平滑化を狙った形式、垂直方向成分
として図９のｂa1（ｉ）、ｂa2（ｉ）のように、不完全
微分型でかつ互いが異符号で代表的な欠陥幅分だけずら
した形式に設定すると、一次出力画像の中から１ライン
を取り出したもののそれぞれの波形は、図１０のように
なり、さらに両者の短時間相互相関関数を演算する際の
重みｗ（ｉ，ｊ）を、ｊ≠０のとき０、ｊ＝０のとき前
記欠陥部の正負のピーク位置ずれ量ヒストグラムの横軸
を、代表的な欠陥幅分だけ負方向にずらしたものと同型
に設定すれば、欠陥強調画像の１ラインは図１１として
得られ、前記短時間自己相関関数を用いた時と同じ結果
を得ることが可能となる。
【００１５】また、欠陥の幅方向寸法がほぼ一様であ
り、前記欠陥部の正負のピーク位置ずれ量の分布が１画
素以下の狭い範囲に集中しているような欠陥のみを検出
する場合には、
り、前記欠陥部の正負のピーク位置ずれ量の分布が１画
素以下の狭い範囲に集中しているような欠陥のみを検出
する場合には、
【００１６】
【数３】
【００１７】と設定、すなわち２つの一次出力画像の画
像間乗算を行うのみで欠陥強調画像を作成することが可
能となる。
像間乗算を行うのみで欠陥強調画像を作成することが可
能となる。
【００１８】
【実施例】以下に本発明をその実施例を示す図面にもと
づいて具体的に説明する。本実施例は搬送中の熱間スラ
ブ表面の縦割れ欠陥検査を行う場合である。図１２は本
実施例に係る欠陥検出方法の実施状態を示す模式図であ
る。表面の欠陥を検出すべき被検査物たるスラブ１は、
搬送テーブル２により紙面に向かって左から右に搬送さ
れる。スラブ１の上方には照明光源３及びラインセンサ
カメラ４が設置されており、光源３からの照明によりス
ラブ１の表面画像がカメラ４に得られるようになってい
る。また、カメラ４は、搬送テーブル２の駆動装置５に
機械的に接続されたエンコーダ６のパルス信号と共に、
スラブの表面欠陥を検出する画像処理装置７に接続され
ている。
づいて具体的に説明する。本実施例は搬送中の熱間スラ
ブ表面の縦割れ欠陥検査を行う場合である。図１２は本
実施例に係る欠陥検出方法の実施状態を示す模式図であ
る。表面の欠陥を検出すべき被検査物たるスラブ１は、
搬送テーブル２により紙面に向かって左から右に搬送さ
れる。スラブ１の上方には照明光源３及びラインセンサ
カメラ４が設置されており、光源３からの照明によりス
ラブ１の表面画像がカメラ４に得られるようになってい
る。また、カメラ４は、搬送テーブル２の駆動装置５に
機械的に接続されたエンコーダ６のパルス信号と共に、
スラブの表面欠陥を検出する画像処理装置７に接続され
ている。
【００１９】次に動作について説明する。カメラ４で得
られたスラブ１の１ライン分の表面画像はスキャン周期
毎に順次画像処理装置７に送られ、エンコーダ６の信号
を用いて画像処理装置７のメモリ上にスラブ１の２次元
の表面画像が展開され、以下に示す手順で画像処理され
て表面欠陥が検出される。
られたスラブ１の１ライン分の表面画像はスキャン周期
毎に順次画像処理装置７に送られ、エンコーダ６の信号
を用いて画像処理装置７のメモリ上にスラブ１の２次元
の表面画像が展開され、以下に示す手順で画像処理され
て表面欠陥が検出される。
【００２０】被検査スラブは表面欠陥検出のために前も
ってデスケーリングされているため、ここに存在する表
面欠陥は画像処理装置７内で展開された表面画像におい
て概ね目視確認可能ではあるが、スケール残り、および
前工程の幅圧延に伴う圧延模様、幅方向中央付近の肉引
け部位内のしわ、連続鋳造機による鋳造の際のオシレー
ションマーク等も表面画像に現れる。したがって、画像
処理７内で展開された表面画像は、欠陥のみならずスケ
ール残り等の外乱においても欠陥部と同程度の画素濃度
振幅や濃度勾配を持つ。ただし、縦割れ欠陥が存在する
部分はその他の外乱部分と比較して、欠陥と平行な方向
には谷状波形の連続性があり、かつ、波形上の谷の幅が
狭いことが確かめられる。
ってデスケーリングされているため、ここに存在する表
面欠陥は画像処理装置７内で展開された表面画像におい
て概ね目視確認可能ではあるが、スケール残り、および
前工程の幅圧延に伴う圧延模様、幅方向中央付近の肉引
け部位内のしわ、連続鋳造機による鋳造の際のオシレー
ションマーク等も表面画像に現れる。したがって、画像
処理７内で展開された表面画像は、欠陥のみならずスケ
ール残り等の外乱においても欠陥部と同程度の画素濃度
振幅や濃度勾配を持つ。ただし、縦割れ欠陥が存在する
部分はその他の外乱部分と比較して、欠陥と平行な方向
には谷状波形の連続性があり、かつ、波形上の谷の幅が
狭いことが確かめられる。
【００２１】この表面画像の１ライン毎に図１３に示す
画像処理回路の原信号入力部１１より入力される。図中
１２，１６はカメラ走査方向に重み付き移動平均を行う
ためのＦＩＲフィルタ素子、１３，１７は走査方向移動
平均結果を保持するためのローテイトメモリ、１４，１
８はローテイトメモリに保存された画像に対してスラブ
長さ方向に重み付き移動平均を行うＦＩＲフィルタ素
子、１５，１９は演算結果画像のエリア毎の２乗和を一
定にする、すなわち
画像処理回路の原信号入力部１１より入力される。図中
１２，１６はカメラ走査方向に重み付き移動平均を行う
ためのＦＩＲフィルタ素子、１３，１７は走査方向移動
平均結果を保持するためのローテイトメモリ、１４，１
８はローテイトメモリに保存された画像に対してスラブ
長さ方向に重み付き移動平均を行うＦＩＲフィルタ素
子、１５，１９は演算結果画像のエリア毎の２乗和を一
定にする、すなわち
【００２２】
【数４】
【００２３】ただし、 但しｕ（ｉ，ｊ）：入力画像の（ｉ，ｊ）要素の濃度 σu ：入力画像のエリア内２乗平均値の平方根 の演算を行う正規化演算処理部であり、これらが縦続に
接続された回路が２系統存在し各々並列に動作して２つ
の一次処理画像を出力する。
接続された回路が２系統存在し各々並列に動作して２つ
の一次処理画像を出力する。
【００２４】次に前記演算の結果得られた２つの一次処
理画像に対し画像間乗算部２０で両信号を演算し、これ
をＦＩＲフィルタ素子２１を用いてカメラ走査方向の短
時間相互相関関数を計算し、この値を各画素の濃度とし
て欠陥強調画像とする。さらに、この欠陥強調画像を、
一定の閾値で２値化して２値化後のエリア寸法を計測す
る計測部２２に入力して得られた寸法情報をもとに欠陥
判定部２３で欠陥の判定を行う。カメラ走査方向及びス
ラブ長さ方向の１次元重み付き移動平均演算を行うＦＩ
Ｒフィルタ素子１２と１４（または１６と１８）をロー
テイトメモリ１３（又は１７）を介して縦続接続して行
うことは、カメラ走査方向およびスラブ長さ方向のそれ
ぞれの移動平均重み係数をｂa （ｉ）、ｂb （ｉ）とす
ると、
理画像に対し画像間乗算部２０で両信号を演算し、これ
をＦＩＲフィルタ素子２１を用いてカメラ走査方向の短
時間相互相関関数を計算し、この値を各画素の濃度とし
て欠陥強調画像とする。さらに、この欠陥強調画像を、
一定の閾値で２値化して２値化後のエリア寸法を計測す
る計測部２２に入力して得られた寸法情報をもとに欠陥
判定部２３で欠陥の判定を行う。カメラ走査方向及びス
ラブ長さ方向の１次元重み付き移動平均演算を行うＦＩ
Ｒフィルタ素子１２と１４（または１６と１８）をロー
テイトメモリ１３（又は１７）を介して縦続接続して行
うことは、カメラ走査方向およびスラブ長さ方向のそれ
ぞれの移動平均重み係数をｂa （ｉ）、ｂb （ｉ）とす
ると、
【００２５】
【数５】
【００２６】の重み係数による２次元重み付き移動平均
を行うことと等価である。また正規化演算を正規化演算
処理部１５、１９で行うことは、スラブの表面性状が一
般に材毎（例えば幅圧延の圧化率の相違）、または場所
毎（例えば幅圧延後の肉引け部と平坦部）に応じて変動
し、これに伴って２次元重み付き移動平均演算結果の絶
対値が変動するのを抑制するためである。
を行うことと等価である。また正規化演算を正規化演算
処理部１５、１９で行うことは、スラブの表面性状が一
般に材毎（例えば幅圧延の圧化率の相違）、または場所
毎（例えば幅圧延後の肉引け部と平坦部）に応じて変動
し、これに伴って２次元重み付き移動平均演算結果の絶
対値が変動するのを抑制するためである。
【００２７】本例の縦割れ欠陥検出の場合、カメラ走査
方向の移動平均用重み係数は、図１３中ＦＩＲフィルタ
素子１２、１６に対してそれぞれ図９のｂa1（ｉ）、ｂ
a2（ｉ）を設定し、スラブ長さ方向の移動平均用重み係
数は図１３中のＦＩＲフィルタ素子１４、１８の両方に
対して図８のｂb （ｉ）を設定しており、その結果、２
つの一次処理画像の欠陥周囲部の１ラインは、それぞれ
図１０（ｉ）のｘ1 ，ｘ2 となり、欠陥位置で双方が正
の比較的大きい濃度値となる。次に、一次処理画像ｘ
1 ，ｘ2 内の同じ画素位置の濃度値の乗算を、画像内全
ての画素について行った後、短時間相互相関関数演算用
重みｗ（ｉ，ｊ）を、
方向の移動平均用重み係数は、図１３中ＦＩＲフィルタ
素子１２、１６に対してそれぞれ図９のｂa1（ｉ）、ｂ
a2（ｉ）を設定し、スラブ長さ方向の移動平均用重み係
数は図１３中のＦＩＲフィルタ素子１４、１８の両方に
対して図８のｂb （ｉ）を設定しており、その結果、２
つの一次処理画像の欠陥周囲部の１ラインは、それぞれ
図１０（ｉ）のｘ1 ，ｘ2 となり、欠陥位置で双方が正
の比較的大きい濃度値となる。次に、一次処理画像ｘ
1 ，ｘ2 内の同じ画素位置の濃度値の乗算を、画像内全
ての画素について行った後、短時間相互相関関数演算用
重みｗ（ｉ，ｊ）を、
【００２８】
【数６】
【００２９】に設定したＦＩＲフィルタ２１で演算処理
を行って得られた欠陥強調画像の１ラインを取り出すと
図１１となり、欠陥部分のみが他と比較して正の大きな
値を得ることが可能となる。
を行って得られた欠陥強調画像の１ラインを取り出すと
図１１となり、欠陥部分のみが他と比較して正の大きな
値を得ることが可能となる。
【００３０】次に、連続鋳造機で鋳造され、サイジング
ミルと呼ばれる幅圧延機で粗圧延した表面欠陥（縦割
れ）の発生しているスラブについて、本実施例と前記特
開平１−２５３６３９号公報とで表面欠陥の調査を行っ
た結果を図１４の（ａ）（ｂ）に示す。図１４（ａ）は
特開平１−２５３６３９号公報（従来法）で提案の方法
で、図１４（ｂ）は本実施例の方法で調査したものであ
る。これから判るように、過検出率０％の検査レベルに
おいては、従来法を用いた場合の欠陥検出率は２０％程
度であったものが本実施例は９５％程度にまで向上し
た。
ミルと呼ばれる幅圧延機で粗圧延した表面欠陥（縦割
れ）の発生しているスラブについて、本実施例と前記特
開平１−２５３６３９号公報とで表面欠陥の調査を行っ
た結果を図１４の（ａ）（ｂ）に示す。図１４（ａ）は
特開平１−２５３６３９号公報（従来法）で提案の方法
で、図１４（ｂ）は本実施例の方法で調査したものであ
る。これから判るように、過検出率０％の検査レベルに
おいては、従来法を用いた場合の欠陥検出率は２０％程
度であったものが本実施例は９５％程度にまで向上し
た。
【００３１】また、検出率９５％の検査レベルにおいて
は、従来法を用いた場合の過検出率は１００％（すなわ
ち全ての画像で欠陥ありと判断する）であったものが、
本実施例では０％に抑制することが可能となった。な
お、本例ではスラブ上面側の縦割れ欠陥検出のみ示した
が、スラブ下面側についても別の照明及びカメラを設置
し、ここで得られた信号に対して同様な信号処理を行う
構成とする場合には同時に両面を検査することも可能で
あるし、例えばエッジ割れ、横割れ等のスラブ長さ方向
と垂方向に発生する欠陥の検出のためには、カメラ走査
方向の移動平均用重み係数を図８のｂb （ｉ）、スラブ
長さ方向の移動平均用重み係数を各系統でそれぞれ、図
９のｂa1（ｉ）、ｂa2（ｉ）とすることで対応可能なこ
とは勿論である。
は、従来法を用いた場合の過検出率は１００％（すなわ
ち全ての画像で欠陥ありと判断する）であったものが、
本実施例では０％に抑制することが可能となった。な
お、本例ではスラブ上面側の縦割れ欠陥検出のみ示した
が、スラブ下面側についても別の照明及びカメラを設置
し、ここで得られた信号に対して同様な信号処理を行う
構成とする場合には同時に両面を検査することも可能で
あるし、例えばエッジ割れ、横割れ等のスラブ長さ方向
と垂方向に発生する欠陥の検出のためには、カメラ走査
方向の移動平均用重み係数を図８のｂb （ｉ）、スラブ
長さ方向の移動平均用重み係数を各系統でそれぞれ、図
９のｂa1（ｉ）、ｂa2（ｉ）とすることで対応可能なこ
とは勿論である。
【００３２】
【発明の効果】本発明では原画像に対して２次元重み付
き移動平均、所謂空間フィルタ−を施した後、検出対象
である鋼板表面の情報を用いて重み付き自己相関あるい
は相互相関を求めて欠陥強調画像を得るため、照明むら
やスケ−ル、油滴のような背景濃度の急変があっても検
出対象である欠陥のみを高精度で検出することが可能と
なる。
き移動平均、所謂空間フィルタ−を施した後、検出対象
である鋼板表面の情報を用いて重み付き自己相関あるい
は相互相関を求めて欠陥強調画像を得るため、照明むら
やスケ−ル、油滴のような背景濃度の急変があっても検
出対象である欠陥のみを高精度で検出することが可能と
なる。
【図１】本発明における欠陥強調画像を得るための画像
処理手順を示すフローチャートである。
処理手順を示すフローチャートである。
【図２】縦割れ欠陥の実画像例を用いて、本発明おける
表面画像から欠陥強調画像までの処理の流れに伴う画像
の推移を示し、表面画像の濃度分布の３次元表示図。
表面画像から欠陥強調画像までの処理の流れに伴う画像
の推移を示し、表面画像の濃度分布の３次元表示図。
【図３】縦割れ欠陥の実画像例を用いて、本発明おける
表面画像から欠陥強調画像までの処理の流れに伴う画像
の推移を示し、一次処理画像を得るのに用いた移動平均
用重み係数を示す図。
表面画像から欠陥強調画像までの処理の流れに伴う画像
の推移を示し、一次処理画像を得るのに用いた移動平均
用重み係数を示す図。
【図４】縦割れ欠陥の実画像例を用いて、本発明おける
表面画像から欠陥強調画像までの処理の流れに伴う画像
の推移を示し、一次出力画像の３次元表示図。
表面画像から欠陥強調画像までの処理の流れに伴う画像
の推移を示し、一次出力画像の３次元表示図。
【図５】縦割れ欠陥の実画像例を用いて、本発明おける
表面画像から欠陥強調画像までの処理の流れに伴う画像
の推移を示し、一次処理画像の欠陥に垂直な１ラインを
取りだした図。
表面画像から欠陥強調画像までの処理の流れに伴う画像
の推移を示し、一次処理画像の欠陥に垂直な１ラインを
取りだした図。
【図６】縦割れ欠陥の実画像例を用いて、本発明おける
表面画像から欠陥強調画像までの処理の流れに伴う画像
の推移を示し、１系統の一次処理画像を用いる際の短時
間自己相関関数の重み係数を示す図。
表面画像から欠陥強調画像までの処理の流れに伴う画像
の推移を示し、１系統の一次処理画像を用いる際の短時
間自己相関関数の重み係数を示す図。
【図７】縦割れ欠陥の実画像例を用いて、本発明おける
表面画像から欠陥強調画像までの処理の流れに伴う画像
の推移を示し、欠陥強調画像濃度の３次元表示図。
表面画像から欠陥強調画像までの処理の流れに伴う画像
の推移を示し、欠陥強調画像濃度の３次元表示図。
【図８】縦割れ欠陥の実画像例を用いて、本発明おける
表面画像から欠陥強調画像までの処理の流れに伴う画像
の推移を示し、移動平均用重み係数の疵に平行な成分と
垂直な成分を示す図。
表面画像から欠陥強調画像までの処理の流れに伴う画像
の推移を示し、移動平均用重み係数の疵に平行な成分と
垂直な成分を示す図。
【図９】縦割れ欠陥の実画像例を用いて、本発明おける
表面画像から欠陥強調画像までの処理の流れに伴う画像
の推移を示し、移動平均用重み係数の疵に平行な成分と
垂直な成分を示す図。
表面画像から欠陥強調画像までの処理の流れに伴う画像
の推移を示し、移動平均用重み係数の疵に平行な成分と
垂直な成分を示す図。
【図１０】縦割れ欠陥の実画像例を用いて、本発明おけ
る表面画像から欠陥強調画像までの処理の流れに伴う画
像の推移を示し、２系統の一次処理画像から欠陥に垂直
な１ラインを取りだした図。
る表面画像から欠陥強調画像までの処理の流れに伴う画
像の推移を示し、２系統の一次処理画像から欠陥に垂直
な１ラインを取りだした図。
【図１１】縦割れ欠陥の実画像例を用いて、本発明おけ
る表面画像から欠陥強調画像までの処理の流れに伴う画
像の推移を示し、欠陥強調画像内の欠陥に垂直な１ライ
ンを取りだした図。
る表面画像から欠陥強調画像までの処理の流れに伴う画
像の推移を示し、欠陥強調画像内の欠陥に垂直な１ライ
ンを取りだした図。
【図１２】本実施例の設備配置を示す模式図。
【図１３】本実施例における画像処理手順を示すフロー
チャート。
チャート。
【図１４】従来、および本発明の欠陥検出方法による未
検出率、過検出率を示すグラフ。
検出率、過検出率を示すグラフ。
１ スラブ ２ 搬送テーブル ３ 照明光源 ４ ラインセンサカメラ ５ 駆動装置 ６ エンコーダ ７ 画像処理装置
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G01N 21/84 - 21/958 G06T 7/00 ＪＩＣＳＴファイル（ＪＯＩＳ)
Claims (2)
- 【請求項１】 被検査物の表面画像を得て、該表面画像
を画像処理して前記被検査物の表面欠陥を検出する欠陥
検出方法において、前記表面画像に２種類の２次元重み
付き移動平均を施した２つの信号系列に対して、遅延の
異なる複数の短時間相互相関関数を求め、これらの重み
付き和を各画素の濃度値として構成した画像を得ること
を特徴とする欠陥検出方法。 - 【請求項２】 被検査物の表面画像を得て、該表面画像
を画像処理して前記被検査物の表面欠陥を検出する欠陥
検出方法において、前記表面画像に２種類の２次元重み
付き移動平均を施した２つの信号系列に対して、両信号
の乗算を行って欠陥部のみを強調した画像を得ることを
特徴とする欠陥検出方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP35233495A JP3145296B2 (ja) | 1995-12-28 | 1995-12-28 | 欠陥検出方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP35233495A JP3145296B2 (ja) | 1995-12-28 | 1995-12-28 | 欠陥検出方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09184812A JPH09184812A (ja) | 1997-07-15 |
| JP3145296B2 true JP3145296B2 (ja) | 2001-03-12 |
Family
ID=18423350
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP35233495A Expired - Fee Related JP3145296B2 (ja) | 1995-12-28 | 1995-12-28 | 欠陥検出方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3145296B2 (ja) |
Families Citing this family (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP5067677B2 (ja) * | 2010-03-17 | 2012-11-07 | コグネックス株式会社 | 欠陥検出方法、欠陥検出装置、及びプログラム |
| JP5742698B2 (ja) * | 2011-12-12 | 2015-07-01 | 株式会社島津製作所 | 走査型プローブ顕微鏡用データ処理装置 |
| JP6746350B2 (ja) * | 2016-03-31 | 2020-08-26 | キヤノン株式会社 | 信号処理装置、信号処理方法、画像検査装置及び信号抽出処理装置 |
-
1995
- 1995-12-28 JP JP35233495A patent/JP3145296B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH09184812A (ja) | 1997-07-15 |
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