JP3218908B2

JP3218908B2 - 表面疵検査方法及びその装置

Info

Publication number: JP3218908B2
Application number: JP06401595A
Authority: JP
Inventors: 恒夫陶山; 光威佐藤; 昭高木; 輝雄堀澤
Original assignee: JFE Engineering Corp
Current assignee: JFE Engineering Corp
Priority date: 1995-03-23
Filing date: 1995-03-23
Publication date: 2001-10-15
Anticipated expiration: 2016-10-15
Also published as: JPH08261951A

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、鋼板等の被検査体表面
の連続的或いは不連続に発生する無害である線状ムラと
有害である線状マーク、スリ疵や散発性の線状ヘゲを識
別できる表面疵検査方法及びその装置に関するものであ
る。

【０００２】

【従来の技術】従来、鋼板等の表面の疵を検出する表面
疵検査装置は、光学系を用いる装置及び方法が一般的な
技術として確立している。図９に示す光学式表面疵検査
装置が良く知られている。図９は、特開平４−１１０７
５８号公報の「帯状体の表面欠陥判別方法」に開示され
たものである。図９の表面疵検査装置は、光源としての
レーザ発振器１０と、レーザ発振器１０からのレーザ光
を鋼板（帯状体）Ｓの幅方向に走査するための回転ミラ
ー１２と、鋼板Ｓの表面で反射されたレーザ光を一点に
集光させるための集光レンズ１４と、集光レンズ１４で
集光された反射レーザ光を空間フィルタ（マスク）１６
を介して受光する光電変換器１８とを備えている。

【０００３】この表面疵検査装置では、画像データを処
理する制御部２０とその出力を演算処理する演算処理部
２２と備えている。制御部２０は、光電変換器１８から
の出力信号を画像処理して所定の前処理を行って演算処
理部２２に入力される。演算処理部２２では、制御部２
０から出力された処理信号から特徴パラメータを抽出
し、抽出した特徴パラメータと予め設定されている疵特
徴とを比較して疵の識別を行って疵信号の編集を行う。
演算処理部２２から編集後の疵信号はタイプライタ２４
へ出力される。表面疵検査の結果は印字されるとともに
展開表が作成される。

【０００４】この表面疵検査装置では、鋼板Ｓを矢印方
向に走行させながらレーザ光を走査し、そのときの反射
光を光電変換器１８で受光し、制御部２０において、図
１０に示すプロフィール法に従って光電変換器１８から
の出力信号を処理する。図１０を参照してプロフィール
法について説明する。先ず、走行する鋼板Ｓを図１０
（Ａ）に示すような所定の大きさ、例えば、２５０〜５
００（ｍｍ×ｍｍ）の画像処理単位２６に分画する。そ
の画像処理単位２６からの画像信号に基づいて画像処理
単位に対応する。例えば、５０×５０の画素からなる同
図（Ｂ）に模式的に示すようなデジタルマップ２６Ａを
作成する。この画素は、データ処理時間の制約等から通
常２〜５ｍｍ程度に選定される。

【０００５】デジタルマップ２６Ａは、図１０（Ａ）の
疵に基づく画素毎の出力信号と、同図（Ｃ）に示すよう
な予め設定されているレベルｒ１〜ｒ６とを比較する。
画素についてレベルｒ１〜ｒ６に基づく疵の有無、疵の
大きさ等の特徴付けがなされる。

【０００６】次いで、図１０（Ｂ）のデジタルマップ２
６Ａに基づいて、各画素の疵有り信号を縦方向に積算
（射影）して、図１０（Ｄ）に示すヒストグラムによる
表面疵のプロフィールを作成する。そして、この疵プロ
フィールから表面疵の特徴を表すパラメータとし、疵の
幅Ｗ、長さＨ及び面積Ｓを抽出する。

【０００７】また、同様の処理を通して、鋼板Ｓの全体
を分画した画像処理単位について、上記各パラメータを
初めとして、基準以下の長さＨの疵の数から点状疵数Ｎ
Ａ、基準以上の長さＨの疵の数から線状疵数ＮＢ、鋼板
端部からの疵発生位置ＰＰ、図１０（Ｃ）に示した信号
レベルの極性比率ＶＩ〔例：（ｒ４＋ｒ５＋ｒ６）／Σ
ｒｉ〕、尖鋭度ＨＷ（長さＨ／幅Ｗ）等の種々のパラメ
ータを抽出する。

【０００８】従来の表面疵検査装置では、その演算処理
部２２において、上述のように求めた各種パラメータを
用いて疵種類の判定（識別）を行っている。この疵種類
の判定は、例えば、図１１に示すフローチャートに従っ
てなされる。同図において、始めに、疵の種類や程度
（発生頻度が高い場合は多くする）に応じて必要なサン
プル数を決定する等のサンプリングデザインを行い（ス
テップＳ１０）、このサンプリングデザインに基づいて
必要なサンプルを収集する（ステップＳ１１）。このサ
ンプルは通常Ａ４版程度のサイズを基準としてなされ
る。

【０００９】収集したサンプルについて目視により特徴
パターンを抽出し、疵毎の疵特徴図（マップ）を作成し
（ステップＳ１２）、その疵特徴図に基づいて基本ロジ
ックのイメージ作りを行う（ステップＳ１３）ととも
に、上記サンプルについて疵毎にスペックル（疵）パタ
ーンを観察し（ステップＳ１３）、そのスペックルパタ
ーンに合った空間フィルタの設計を行う（ステップＳ１
４，１５）。

【００１０】以上の準備が完了した後、多数のサンプル
について判定ロジックを作成するためのテストを行い
（ステップＳ１６）、前述した幅Ｗ、長さＨ等の特徴パ
ラメータを抽出して、どのパラメータを使用するか等の
特徴量の決定を行う（ステップＳ１７）。その後、決定
した特徴パラメータを組み合わせる等により疵種判定ロ
ジックを作成し（ステップＳ１９）、ロジックについて
確認用サンプルを用いてテストしたり、実際にオンライ
ンで動かしてテストをする（ステップＳ２０）。このテ
ストの結果、判定ロジックが精度不良であれば、上記ス
テップＳ１９に戻り、同様の操作を繰り返すことにより
上記判定ロジックの精度を高めていく（ステップＳ２
１）。

【００１１】以上詳述したように、従来の検査装置で
は、前述の判定ロジックに基づいて疵種類の判別を行っ
ていた。従来例で示している鋼板（帯状体）Ｓの表面に
発生する連続性の疵には、図１２（Ａ）に示すスリ疵や
線状マークと、図１２（Ｂ）に示すヘゲ疵等の線状疵
や、図３に示すような連続性の模様状線状ムラ等があ
る。しかし、この模様状線状ムラは無害であるにも拘ら
ず、この模様状線状ムラを有害な疵と誤検出することが
あり、他種の疵と区別する必要がある。

【００１２】また、上記スリ疵は、プロセスラインのあ
る特定の箇所で固定物にこすられて直線上の疵となるも
のであり、その原因を除去するまで全長に発生すること
になり、大量の不良品を発生させて製品コストや製品供
給等に与える影響は甚大である。従って、上記スリ疵や
線状マークやヘゲ疵等の線状疵と、連続性の模様状線状
ムラ等とは明確に識別することが極めて重要である。

【００１３】

【発明が解決しようとする課題】従来の表面疵判別方法
は、鋼板等の帯状体の長手方向及び幅方向の少なくとも
一方向における疵の分布形態情報によって表面疵を判別
している。この疵の分布形態情報は、図１３に示すよう
に、幅方向を幾つかの部分１Ｗ〜４Ｗ及び長手方向にも
単位長さｌ₁（ｍ）毎に区分して、その区分内に発生し
た帯状体の限定された画像領域Ｍから得られる疵種情報
によって、表面疵の疵種類と連続性疵を認識し、散発
性、連続性疵を判別している。

【００１４】このため薄い模様状の連続性疵は、見落と
しがあると限定された画像領域内の疵種情報が欠落し、
帯状体の長手方向及び幅方向の少なくとも一方向におけ
る疵の分布形態情報が正確に検出できない。このため散
発性と誤検出するおそれがある。また、見落としを回避
するように疵検出の検出レベルを高く設定すると、薄い
模様状のものを欠陥として認識して過検出が多くなる欠
点があり、このような表面疵検査装置は生産ラインに使
用できないといった問題があった。

【００１５】更に、鋼板等の被検査体表面に連続的に発
生する無害である線状ムラと有害である線状マークやス
リ疵を識別するのは、限定された画像領域から得られる
疵種情報と、帯状体の長手方向及び幅方向の少なくとも
一方向における疵の分布形態情報から判定するため同一
幅位置に発生している連続性疵か否かの判別まではでき
ない。

【００１６】この結果、鋼板等の被検査体表面に連続的
に発生する無害である模様状線状ムラと有害である線状
マークやスリ疵を識別することはできない。また、横方
向を幾つかの部分に区分して、その区分内に発生した帯
状体の限定された画像領域から得られる疵種情報と、帯
状体の長手方向及び幅方向の少なくとも一方向における
疵の分布形態情報から判定するため同一幅位置に発生し
ている連続性疵か否かの判別まではできない。

【００１７】このため、従来の連続性疵は、幅方向で厳
密な同一位置を示すのでは無く、幅方向を幾つかの部分
に区分した範囲内を示すものであるため、判定長や判定
長内に存在する疵個数は充分大きく取る必要が有り、判
定精度が悪い欠点がある。また、鋼板等の被検査体表面
に連続的に発生する無害である線状ムラと有害である線
状マークやスリ疵を識別するロジックを持たないため、
連続性疵の判定は可能であるがその疵種までは判定でき
ない。従って、このように鋼板等に発生した疵種の判定
ができないので、等級の判定には更に曖昧さが残る。

【００１８】本発明は、上述の課題に鑑みなされたもの
であり、鋼板等に発生する疵種が無害なものか有害なも
のかを識別できる表面疵検査方法及びその装置を提供す
るものである。

【００１９】

【課題を解決するための手段】上述の課題を解決する手
段とし、第１の発明は、帯状体表面を光学的に走査して
得られる画像情報に基づき該帯状体表面の疵種認識を行
う表面疵検査方法であり、前記帯状体表面の長手方向を
所定間隔に区分し、各区間から得られる画像情報によっ
てヒストグラム法による該長手方向の疵分布を作成し、
各疵分布における疵発生ピーク位置に基づき度数分布を
作成し、前記度数分布の標準偏差又は当該標準偏差に基
づく値を用いて、現状の疵判定対象における疵発生ピー
ク位置と前記度数分布とのかい離程度を調べることによ
り、当該現状の疵判定対象の疵種を判定することを特徴
とする表面疵検査方法。また、第１の発明に於いて、前
記判定は、現状の疵判定対象における疵発生ピーク位置
と前記度数分布とかい離程度が所定量以上の場合には、
処理ムラや汚れの等の線状ムラであると判断することを
特徴とする表面疵検査方法。また、第１の発明に於い
て、前記判定において線状ムラでないと判断された場
合には、さらに前記画像情報から得られる特徴量に基づ
き、線状マーク、スリ疵又は線状ヘゲ等の疵種を判断す
ることを特徴とする表面疵検査方法。

【００２０】また、第２発明は、帯状体表面を光学的に
走査して得られる画像情報に基づき該帯状体表面の疵種
認識を行う表面疵検査装置であって、前記帯状体表面の
長手方向を所定間隔に区分し、各区間から得られる画像
情報によってヒストグラム法による該長手方向の疵分布
を作成する疵分布作成手段と、各疵分布における疵発生
ピーク位置に基づき度数分布を作成する度数分布作成手
段と、前記度数分布の標準偏差又は当該標準偏差に基づ
く値を用いて、現状の疵判定対象における疵発生ピーク
位置と前記度数分布とのかい離程度を調べることによ
り、当該現状の疵判定対象の疵種を判定する判定手段
と、を備えることを特徴とする表面疵検査装置。また、
第２の発明は、前記判定手段は、現状の疵判定対象にお
ける疵発生ピーク位置と前記度数分布とかい離程度が所
定量以上の場合には、処理ムラや汚れの等の線状ムラで
あると判断することを特徴とする表面疵検査装置。ま
た、第２の発明は、前記判定手段は、判定の結果、線状
ムラでないと判断された場合には、さらに前記画像情報
から得られる特徴量に基づき、線状マーク、スリ疵又は
線状ヘゲ等の疵種を判断することを特徴とする表面疵検
査装置。

【００２１】

【作用】本発明は、帯状体表面を光学的に走査して得ら
れる画像情報に基づき該帯状体表面の疵種認識を行う際
に、前記帯状体表面の長手方向を所定間隔に区分し、各
区間から得られる画像情報によってヒストグラム法によ
る該長手方向の疵分布を作成し、各疵分布における疵発
生ピーク位置に基づき度数分布を作成し、前記度数分布
の標準偏差又は当該標準偏差に基づく値を用いて、現状
の疵判定対象における疵発生ピーク位置と前記度数分布
とのかい離程度を調べることにより、当該現状の疵判定
対象の疵種を判定する表面疵検査方法及びその装置であ
る。

【００２２】また、帯状体表面の各区間の疵分布の位置
情報等を逐次更新してその更新した疵分布によって表面
疵検査をする方法及びその装置であり、帯状体表面に発
生した新たな疵や無害な線状ムラ等に対応して不良の発
生を防止する。また、その疵分布から帯状体の表面疵の
種類を判別し、限定された画像領域から得られる疵種情
報と、帯状体の長手方向及び幅方向の少なくとも一方向
における欠陥の分布形態情報からその疵が散発性か連続
性かを判別して疵種を識別する表面疵検査方法及びその
装置である。

【００２３】本発明は、表面疵検査装置で連続的に疵や
ムラ等の情報を採取し、所定間隔でヒストグラム法によ
る疵分布（プロフィール）を作成し、被検査体表面の疵
種判定結果の内、被検査体の幅方向の位置情報と、検査
済み実績の位置情報を過去の実績プロフィールとして求
めたプロフィールピーク位置（Ｐｉｎ）を参照位置とし
て、連続的に発生した疵か否かを判定する。

【００２４】この疵種の判定方法は、先ず、現状の判定
疵種を（ＸＸ）とし、この判定疵種の疵発生ピーク位置
は位置情報を（ＰＰ）とする。過去Ｎｍ内に存在する全
ての判定疵種のＰＰ値を基に度数分布化して閾値ｎ（疵
数）を設定し、過去Ｎｍに対する実績プロフィールを閾
値ｎで切断する。この閾値ｎを超えた部分（斜線部）の
疵分布に対して標準偏差（σ）、プロフィールピークポ
イント位置（ＰｉＰ）、中央値（ＰｉＢ）、切断切片幅
（ＰｉＷ）、プロフィールピーク値（Ｐｉｎ）等の統計
処理に基づくデータをそれぞれ算出する。

【００２５】判定疵種（ＸＸ）のＰＰ値に対して、前記
ＰｉＰ値と比較し、判定疵種（ＸＸ）のＰＰ値がＰｉＰ
のある設定範囲（±Ｐｉｗ，Ｐｉｗ＝ＰｉＷ／２）内に
存在するか否かを各ピーク位置（ＰｉＰ）について比較
する。判定疵種（ＸＸ）のＰＰ値がＰｉＰのある設定範
囲（±Ｐｉｗ）内に存在しない場合は、通常のロジック
判定に委ねる。

【００２６】判定疵種（ＸＸ）のＰＰ値がＰｉＰのある
設定範囲（±Ｐｉｗ）内に存在する場合は、更に、判定
疵種（ＸＸ）のＰＰ値がＰｉＰのある設定範囲（例え
ば、±ｎσ）、更に、判定疵種（ＸＸ）のＰＰ値がＰｉ
Ｐの過去Ｎｍに対する実績プロフィールピーク値を閾値
ｎで切断した後に切片幅範囲（例えば、Ｐｉｗ）、更
に、判定疵種（ＸＸ）のＰＰ値がＰｉＰのある設定画素
範囲（例えば、±ｇ、ｇ：画素数）内に存在するか、逐
次範囲を狭めて連続性疵の同一発生位置、同一発生形態
かを判定する。

【００２７】このように、統計的処理によって設定され
る数値を予め所定の設定範囲に設定することで、ライン
特有の実状にあった最適な条件設定できる。例えば、判
定疵種（ＸＸ）のＰＰ値がＰｉＰのある設定範囲（±Ｐ
ｉｗ）内に存在する場合は、更に、現状の判定疵種の特
徴量と、過去Ｎｍ内に存在する全ての判定疵種の特徴量
プロフィールについて比較し、同一形態の連続性疵か否
かの判定を行う。

【００２８】また、同一形態の連続性疵でなければ、散
発性の疵として、通常ロジック判定に委ねて疵種の判定
を行う。同一形態の連続性疵であれば、更に、判定疵種
（ＸＸ）のＰＰ値がＰｉＰのある設定範囲（例えば、±
ｎσ）線状の疵として判定するとともに通常ロジック判
定または、線状疵種判定専用ロジックを通して最終判定
を行う。このようにして、同一形態の連続性疵であるか
否かを厳格に評価し、連続性疵であると判定された場合
は、線状疵種判定専用のロジックを通して最終判定を行
う。この線状疵種判定専用ロジックとは、線状の疵とし
て判定した後に、現状の判定疵種特徴量から疵種を判定
するための専用ロジックである。

【００２９】更に、過去の実績プロフィールとして求め
たプロフィールピーク位置（ＰｉＰ）の更新・保存は、
先ず、帯状体の判定長設定（Ｎ）を予め設定しておく、
この判定長設定値によって過去の実績プロフィールのピ
ーク位置（ＰｉＰ）の更新・保存を行う。このように判
定長設定（Ｎ）を予め設定し、異なった疵種やムラ等が
発生したとしても、非常に短い過去長さから、正確に無
害である線状ムラと有害である線状マーク、スリ疵や散
発性の線状ヘゲ等の疵を識別することができる。

【００３０】

【実施例】以下、本発明に係る表面疵検査方法及び表面
疵検査装置について図を参照して説明する。図１は、本
発明に係る表面疵検査装置の一実施例を示すブロック図
である。同図において、表面疵検査装置は光学的検査装
置と判定処理機能を有する検査装置からなる。光学的検
査装置はレーザ発振器１０からのレーザ光が回転反射体
１２を介して鋼板Ｓの表面に照射され、その反射光が集
光レンズ１４で集光され、空間フィルタ１６を介して光
電変換器１８に集光される。光電変換器１８は被計測物
からの反射回析光を電気信号に変換している。また、判
定処理機能を有する検査装置は、制御部１と演算処理部
２から構成される。制御部１は画像処理部３と前処理部
４からなり、演算処理部２は特徴抽出手段５と統計処理
が施される疵分布作成手段６と過去の実績プロフィール
が書き込まれた実績疵分布記憶手段７と識別手段８から
構成される。

【００３１】この表面疵検査装置は、光電変換器１８か
らの出力信号を画像処理部３に入力し、その出力を前処
理部４に入力し、その処理信号が演算処理部２に入力さ
れる。演算処理部２の特徴抽出手段５では処理信号を画
像処理等を施して特徴パラメータを抽出し、この画像信
号が疵分布作成手段６に入力され、統計処理が施され、
図３に示すような頻度分布（ヒストグラム）が作成され
る。更に、統計的処理が施される。

【００３２】また、過去の鋼板Ｓに発生した疵の疵分布
データが実績疵分布記憶手段７に書き込まれ、疵分布作
成手段６の出力データが実績疵分布記憶手段７から読み
出されたデータとを比較して、鋼板Ｓに発生した疵の種
類を判定して、その出力結果が出力段９（ＣＲＴディス
プレイ等）による表示され、且つ、出力結果が印字され
る。

【００３３】図５は代表的な疵分布（プロフィール）を
示す図であり、横軸が鋼板の帯状体の幅（ＯＰ側〜ＤＲ
側）を示し、縦軸が疵数（個）を示している。同図にお
いて、Ｐ１，Ｐ２は疵分布によるピークを示している。
ｎは閾値、ＰｉＰ（ｉ＝１，２…）はピークポイント位
置、ＰｉＢは中央値、ＰｉＷは閾値ｎを越える斜線部分
のピークの底辺の幅（切断切片幅）、Ｐｉｎはピーク値
を示している。更に、Ｐｉσ（ｉ＝１，２…）は斜線部
分の標準偏差値である。Ｐｉ＊（ｉ＝１，２…）は斜線
部分の単純平均値である。また、ピークポイント位置Ｐ
ｉＰは、ピークＰｉ（ｉ＝１，２）のピークポイントか
らの鋼板の幅方向の位置を示し、その基準は鋼板の端縁
または中央からの距離である。図５は、過去Ｎｍ内に存
在する全ての判定疵種のＰＰ値を基に度数分布化し、過
去Ｎｍに対する実績プロフィール（疵分布）のピーク値
を閾値ｎで切断後、全幅で実績プロフィールのピーク位
置（ＰｉＰ）を示したものである。

【００３４】また、図４は、鋼板の長手方向の所定の間
隔に区分してそれぞれの区分の疵データを長手方向に集
積して求めた疵分布を示すものであり、鋼板が矢印Ａ方
向に移動し、短い周期Ｎｍ（ｍ＝１，２…）で疵分布が
ヒストグラム法によって作成される。この疵分布によっ
て疵種が判定される。図４に基づき疵種について説明す
ると、線ヘゲは周期Ｎ２に疵分布Ｐａとして表示され
る。線状マーク（ムラ），ロービングは周期Ｎ３に疵分
布Ｐｂとして表示される。異物は周期Ｎ４に疵分布Ｐｃ
として表示される。周期Ｎ４，Ｎ５と連続的に発生する
スリ疵は周期Ｎ５，Ｎ６…に疵分布Ｐｄとして表示され
る。スリバーは周期Ｎ６に疵分布Ｐｅとして表示され
る。ガウジは周期Ｎ６に疵分布Ｐｆとして表示される。
線ヘゲ（スリ疵）は周期Ｎ７に疵分布Ｐｆとして表示さ
れる。このように、帯状体に発生する疵の特徴を疵分布
（プロフィール）によって特徴を分析することかでき
る。

【００３５】図６はその一区分の疵の分布を示す画像信
号とその出力結果を示し、ドット状の疵を長手方向に積
算して疵分布Ｐ１，Ｐ２を作成したものであり、ヒスト
グラム法によって疵分布が作成されている。通常、この
積算処理は、ハードウエェアではなく計算機によるソフ
トウェアで行われる。

【００３６】次に、本発明の表面疵検査装置に於ける疵
種判別手段について、図２のフローチャートに基づいて
説明する。同図において、ステップＳ１では現在の鋼板
Ｓに発生した疵のロジック判定疵種を図５に示すような
疵分布（プロフィール）の判定結果（ＸＸ）が作成され
る。ステップＳ２は過去Ｎｍ内に存在する全ての判定疵
種のＰＰ値を基に度数分布化し、過去Ｎｍに対する実績
プロフィール（疵分布）のピーク値を閾値ｎで切断し、
全幅で疵分布（実績プロフィール）のピーク位置（Ｐｉ
Ｐ）を求める。

【００３７】ステップＳ３は現状のロジック判定疵種
（ＸＸ）のＰＰ値がＰｉＰの閾値ｎで切断した後の切断
切片幅の範囲（±Ｐｉｗ）内に存在するか否かを判定
し、範囲（±Ｐｉｗ）内ならば次のステップＳ４へ進
み、また範囲外ならば単独の散発性疵と認識して、現状
のロジック判定疵種（ＸＸ）を結果として出力する。

【００３８】ステップＳ４は現状のロジック判定疵種
（ＸＸ）のＰＰ値がＰｉＰのある設定範囲（例えば、Ｐ
ｉＰ±３σ）内に存在するか否かを判定し、範囲（Ｐｉ
Ｐ±３σ）内ならば次のステップＳ５へ進み、また範囲
外ならば単独の散発性疵と認識して、現状ロジック判定
疵種（ＸＸ）を若しくは、図３（ｃ）のパターンの線
状疵種判定専用のロジックを通して最終判定を行う。

【００３９】ステップＳ５は現状のロジック判定疵種
（ＸＸ）のＰＰ値が更にＰｉＰのある設定範囲（例え
ば、ＰｉＰ±１σ）内に存在するか否かを判定し、範囲
（ＰｉＰ±１σ）内ならば次のステップＳ６へ進み、ま
た範囲外ならば単独の散発性疵と認識して、現状のロジ
ック判定疵種（ＸＸ）を若しくは、図３（ｂ）のパター
ンの線状疵種判定専用のロジックを通して最終判定を
行う。

【００４０】ステップＳ６は図３（ａ）のパターンの
線状疵種の判定を行い、次に線状疵種を断定するため、
過去Ｎｍ内に存在する疵種であって、ＰｉＰのある設定
範囲（ＰｉＰ±ｇ）内に存在する判定疵種の特徴量であ
れば、ステップＳ７に進み、範囲外であればステップＳ
９に進む。ステップＳ７では細い幅であるか否かが判定
され、ステップＳ９では過去Ｎｍの特徴量分布と、同一
発生位置、または同一発生形態であるか否かが判定され
る。ステップＳ９に於いて、同一であると判断されれ
ば、ステップＳ１０に進む。ステップＳ１０では、中間
幅の発生割合が判定される。

【００４１】更に、判定疵種の特徴量、例えば、ステッ
プＳ８では、極性が正極性か、或いは負極性の発生割合
によって、疵種を断定する。このように疵種の特徴量を
更に細かく見ることで、非常に短い過去長さから、正確
に無害である線状ムラと有害である線状マーク、スリ疵
や散発性の線状ヘゲを識別することが可能となる。

【００４２】因に、図３（ｂ）は、線状疵種を幾つかの
パターンに分類したもので、パターンは、幅方向の同
一位置で、長さ方向に直線的な疵種（例えば、線状マー
ク、線状ムラ、ローピング、スリ疵等）、パターン
は、幅方向のある範囲内でほぼ同一位置に集中し、長さ
方向に連続的に発生する疵種（例えば、波状マーク、ボ
タ落ち等）、更にパターンは、幅方向の相当広い範囲
内にあり、しかも長さ方向に連続的に発生する疵種（例
えば、処理ムラ、汚れ等）等が考えられ、これらを正確
に無害である線状ムラと有害である線状マーク、スリ疵
や散発性の線状ヘゲを識別することが重要である。

【００４３】次に、本発明に係る表面疵検査装置及びそ
の表面疵検査方法の他の実施例について説明する。図７
は、本発明に係る表面疵検査装置の他の実施例を示すブ
ロック図である。同図においては、演算処理部２の統計
処理による疵分布作成手段６の疵分布データが図４に示
すように統計区分Ｎｍ（ｍ＝１，２…）毎の疵分布デー
タが記憶手段１１に読み込まれる。この代表的な実績疵
分布が疵種選択手段１３によって選別されて実績疵分布
記憶手段７に記憶される。この実績疵分布記憶手段７か
ら読み出される疵分布データが現在の疵分布データとを
識別手段８によって比較され、この疵種が識別される。

【００４４】疵種選択手段１３は、図８のフローチャー
トによってなされる。図８において、ステップＳ１は疵
分布が作成され、その疵種が先に説明した統計処理によ
って判定され、ステップＳ２に進み、その等級が判定さ
れる。続いて、ステップＳ３に進み、疵分布データが出
力される。ステップＳ４において、数値化された疵分布
データの確性データが採取される。ステップＳ５におい
て、データ採取条件が設定されおり、ステップＳ６にお
いて、ステップＳ５の条件に設定された疵分布データが
記憶される。統計区分Ｎｍの疵数に基づいて統計処理が
なされ、その個々の統計区分Ｎｍの疵種のデータは光磁
気ディスク等の記憶手段１１に転送されて記憶され、記
憶手段１１に格納されたデータが疵種選択手段１３で選
択されて実績疵分布記憶手段７に入力される。このデー
タの更新は最大２ｓｅｃでなされるので、新たに発生す
る疵に対してリアルタイムで疵種の判別が可能である。

【００４５】上述のように、本発明の表面疵検査方法及
び表面疵検査装置は、ヒストグラム法によって作成され
た疵分布により、その疵種によるピークポイント位置Ｐ
ｉＰ、中央値ＰｉＢ、切断切片幅ＰｉＷ、ピーク値Ｐｉ
ｎ、標準偏差値Ｐｉσ、単純平均値Ｐｉ＊が異なるの
で、この値を検出して比較することによって疵種を判別
することができる。これらの統計処理はコンピータによ
る演算処理によって作成される。本発明によれば、鋼板
Ｓに発生した無害である線状ムラと有害である線状マー
ク、スリ疵や散発性の線状ヘゲの識別することができ
る。

【００４６】

【発明の効果】上述のように、本発明は、光学系を用い
て被計測物からの反射回析光を電気信号に変換し、鋼板
等の帯状体の表面疵を検査する方法及び装置であり、鋼
板等の位置情報と、検査済みの被検査体の位置情報を過
去の実績プロフィールとして求めたプロフィールピーク
位置を参照して、無害である線状ムラと有害である線状
マーク、スリ疵や散発性の線状ヘゲを識別することが可
能である。また、新たな疵分布（プロフィール）のデー
タを更新・保存することよって、これから発生する可能
性のある疵に対する判定が容易になし得る利点がある。

【００４７】従って、従来は困難とされていた無害であ
る線状ムラと有害である線状マーク、スリ疵や散発性の
線状ヘゲの識別ができるので、各種ラインで安定した品
質保証と、操業や、歩留の向上、並びに高品質の製品の
生産ができるという効果が得られる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係る表面疵検査方法及び表面疵検査装
置の一実施例を示すブロック部である。

【図２】図１の無害の線状ムラと有害とを識別するフロ
ーチャート図である。

【図３】（ａ）乃至（ｃ）は線状ムラと有害である線状
マーク、スリ疵や散発性の線状ヘゲの発生パターン図で
ある。

【図４】所定の周期で疵分布を作成して連続的に分布状
態を示した図である。

【図５】代表的な疵分布状態を示す図である。

【図６】画像処理して得られる疵の分布とデータ処理し
て得られる疵分布状態を示す図である。

【図７】本発明に係る表面疵検査方法及び表面疵検査装
置の一実施例を示すブロック部である。

【図８】保存すべき疵分布データを作成するフローチャ
ートを示す図である。

【図９】従来の表面疵検査装置の一例を示すブロック図
である。

【図１０】従来の表面疵検査装置に於ける信号処理の一
例を示す図である。

【図１１】従来の疵種判定ロジックの作成手順を示すフ
ローチャートである。

【図１２】スリ疵とヘゲ疵を示す説明図である。

【図１３】従来の鋼板に発生する疵やムラの判定方法を
説明する為の図である。

【符号の説明】

１制御部２演算処理部３画像処理部４前処理部５特徴抽出手段６疵分布作成手段７実績疵分布記憶手段８識別手段９出力手段１０レーザ発振器１２回転ミラー１３疵種選択手段１４集光レンズ１６空間フィルタ１８光電変換器

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者堀澤輝雄東京都千代田区丸の内一丁目１番２号日本鋼管株式会社内 (56)参考文献特開平２−90046（ＪＰ，Ａ) 特開昭59−99238（ＪＰ，Ａ) 特開平７−49314（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G01N 21/84 - 21/958

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】帯状体表面を光学的に走査して得られる
画像情報に基づき該帯状体表面の疵種認識を行う表面疵
検査方法において、前記帯状体表面の長手方向を所定間隔に区分し、各区間
から得られる画像情報によってヒストグラム法による該
長手方向の疵分布を作成し、各疵分布における疵発生ピ
ーク位置に基づき度数分布を作成し、前記度数分布の標
準偏差又は当該標準偏差に基づく値を用いて、現状の疵
判定対象における疵発生ピーク位置と前記度数分布との
かい離程度を調べることにより、当該現状の疵判定対象
の疵種を判定することを特徴とする表面疵検査方法。
【請求項２】前記判定は、現状の疵判定対象における
疵発生ピーク位置と前記度数分布とかい離程度が所定量
以上の場合には、処理ムラや汚れの等の線状ムラである
と判断することを特徴とする請求項１記載の表面疵検査
方法。
【請求項３】前記判定において線状ムラでないと判断
された場合には、さらに前記画像情報から得られる特徴
量に基づき、線状マーク、スリ疵又は線状ヘゲ等の疵種
を判断することを特徴とする請求項２記載の表面疵検査
方法。
【請求項４】帯状体表面を光学的に走査して得られる
画像情報に基づき該帯状体表面の疵種認識を行う表面疵
検査装置において、帯状体表面の長手方向を所定間隔に区分し、各区間から
得られる画像情報によってヒストグラム法による該長手
方向の疵分布を作成する疵分布作成手段と、各疵分布に
おける疵発生ピーク位置に基づき度数分布を作成する度
数分布作成手段と、前記度数分布の標準偏差又は当該標準偏差に基づく値を
用いて、現状の疵判定対象における疵発生ピーク位置と
前記度数分布とのかい離程度を調べることにより、当該
現状の疵判定対象の疵種を判定する判定手段と、を備えることを特徴とする表面疵検査装置。
【請求項５】前記判定手段は、現状の疵判定対象にお
ける疵発生ピーク位置と前記度数分布とかい離程度が所
定量以上の場合には、処理ムラや汚れの等の線状ムラで
あると判断することを特徴とする請求項４記載の表面疵
検査装置。
【請求項６】前記判定手段は、判定の結果、線状ムラ
でないと判断された場合には、さらに前記画像情報から
得られる特徴量に基づき、線状マーク、スリ疵又は線状
ヘゲ等の疵種を判断することを特徴とする請求項５記載
の表面疵検査装置。