JP3750456B2

JP3750456B2 - Surface defect inspection method and surface defect inspection apparatus for sheet-like material

Info

Publication number: JP3750456B2
Application number: JP2000011996A
Authority: JP
Inventors: 朋広安田; 長生 ▲浜▼田
Original assignee: Matsushita Electric Works Ltd
Current assignee: Panasonic Electric Works Co Ltd
Priority date: 2000-01-20
Filing date: 2000-01-20
Publication date: 2006-03-01
Anticipated expiration: 2020-01-20
Also published as: JP2001201455A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、製造工程において搬送されるシート状材料の表面欠陥検査方法、及び表面欠陥検査装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
製造工程で生産されるシート状のＣＣＬや鋼板等の材料の欠陥を、外観から検出する方法としては、シート状材料の表面を反射する光の画像や、シート状材料の内部を透過する光の画像を検出し、これらの画像を基に演算を行って、欠陥の種類を判別する方法がある（特開平１１−２６１１号公報などを参照）。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
ところが、上記従来のシート状材料の表面欠陥検査方法では、シート状材料の表面を反射する光の画像や、シート状材料の内部を透過する光の画像といった各々１つの画像を基にして欠陥を検出しているため、検査精度が高くないという問題があった。
【０００４】
したがって、シート状材料がロール状態で出荷される場合であれば、各ロール内に含んでいても許容される欠陥の数は、欠陥の種類毎に定められているが、上記従来の方法では、正確な欠陥種類の判別ができないので、安定した品質の確保が困難であった。また、欠陥の発生原因を特定するのに時間がかかり、生産性も悪くなっていた。
【０００５】
本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、検査精度が高いシート状材料の表面欠陥検査方法、及びこのような方法を実施する表面欠陥検査装置を提供することを目的としている。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明の請求項１に記載のシート状材料の表面欠陥検査方法では、シート状材料の表面に対し、所定範囲内の角度から光を照射し、その反射光を撮像した画像と、シート状材料の表面の上方から光を照射し、その反射光を上方から撮影した画像とを基にして、シート状材料表面の凹凸不良を検出し、上記シート状材料表面の凹凸不良以外の不良を検出したときには、上記シート状材料の表面に対し、所定範囲内の角度から光を照射して、その反射光を撮像した画像を微分して、その微分値を基にして、汚れ不良とキズ不良とを判別する。
【０００７】
請求項２では、請求項１において、シート状材料の表面反射率の違いに応じて、撮影した画像の明るさ変動を補正する。請求項３では、画像の明るさ変動の補正として、反射光の照度を基に、撮像の露光時間を補正する。請求項４では、画像の明るさ変動の補正として、反射光の照度の基準反射照度に対する比率を基に、画像の明るさを補正する。
【０００８】
請求項５では、請求項１〜請求項４のいずれかにおいて、シート状材料表面の凹凸不良を検出したときには、シート状材料の表面に対し、所定範囲内の角度から光を照射して、その反射光を撮像した画像を微分し、その微分値を基にして、凹形状不良と凸形状不良とを判別する。
【００１０】
請求項６では、請求項１〜請求項５のいずれかにおいて、シート状材料表面の凹凸不良を検出したときには、その検出した部分の代表座標位置を求め、シート状材料が流れる方向の代表座標位置の間隔を基に、周期性不良を検出する。請求項７では、凹凸不良部分の代表座標位置は、凹凸不良部分の面積の中心位置であり、請求項８では、凹凸不良部分の画像の微分値の最大位置又は最小位置であり、請求項９では、凹凸不良部分の明るさの重心位置である。
【００１１】
請求項１０では、請求項６〜請求項９のいずれかにおいて、シート状材料をローラを用いて搬送する場合は、ローラの外周と、シート状材料が流れる方向の凹凸不良部分の代表座標位置の間隔とを基に、ローラ転写不良を検出する。また、請求項１１では、ローラの外周と、シート状材料が流れる方向の凹凸不良部分の代表座標位置の間隔の整数倍とを基に、ローラ転写不良を検出する。
【００１２】
請求項１２では、請求項６〜請求項１１のいずれかにおいて、シート状材料の幅方向の移動量を検出して、凹凸不良部分の代表座標位置を補正する。請求項１３では、請求項６〜請求項１２のいずれかにおいて、凹凸不良部分の代表座標位置は、所定の面積の範囲内にあれば、周期性不良を検出するための代表座標位置として有効にする。
【００１３】
請求項１４に記載のシート状材料の表面欠陥検査装置では、シート状材料の表面に対し、所定範囲内の角度から光を照射し、その反射光の画像をカメラで撮像する第1撮像系と、第１撮像系によって撮像された画像を蓄積する第１画像メモリと、第１画像メモリに蓄積された画像を基に、シート状材料表面の不良候補位置を演算する第１演算部と、第１演算部によって演算された不良候補位置を記憶する不良候補位置記憶部と、シート状材料の表面の上方から光を照射し、その反射光の画像を上方からカメラで撮影する第２撮像系と、第２撮像系によって撮像された画像を蓄積する第２画像メモリと、不良候補位置記憶部に記憶された不良候補位置の明るさを、第２画像メモリに蓄積された画像を基に演算する第２演算部と、第２演算部の演算結果を基に、シート状材料表面の凹凸不良を検出する不良検出部とを備えて、請求項１〜１３のいずれかに記載の方法を実行する。
【００１４】
【発明の実施の形態】
以下に、本発明の実施の形態について、図面とともに説明する。図１は、本発明のシート状材料の表面欠陥検査方法を実施する表面欠陥検査装置の構成の一例を示した図である。
【００１５】
この表面欠陥検査装置は、シート状材料の表面に対し、所定範囲内の角度から光を照射し、その反射光の画像をカメラＣ１で撮像する第1撮像系と、シート状材料の表面の上方から光を照射し、その反射光の画像を上方からカメラＣ２で撮影する第２撮像系とを備えている。
【００１６】
ここでは、シート状材料は、巻き出しロールＲ１から巻き取りロールＲ２へ搬送されるようになっており、その過程において、シート状材料表面の欠陥を検出するようになっている。
【００１７】
シート状材料に対して浅い角度に配置した線光源Ｌ１から照射された光は、シート状材料によって反射され、その反射光が、光源Ｌ１に対向配置されたカメラＣ１によって撮像される（第１撮像系）。また、散乱光源Ｌ２からの光は、ハーフミラーＭを介して、シート状材料に対して真上から照射され、そのシート状材料によって反射され、その反射光が、シート状材料の検査部分の真上に配置されたカメラＣ２で撮像される（第２撮像系）。
【００１８】
これらの撮像系では、搬送されているシート状材料の画像を、所定の長さ毎に撮像する。所定の長さ毎に画像を撮像するためには、エンコーダが設けられており、一定時間間隔を計測して、２台のカメラＣ１，Ｃ２が同じ部分を撮像できるようにする。これによって、シート状材料の表面の搬送中の連続検査が可能になる。
【００１９】
第１撮像系のカメラＣ１によって撮像された画像は、第１Ａ／Ｄ部１１によってアナログ信号からデジタル信号に変換され、第１画像メモリ１２に蓄積される。第１演算部１３は、第１画像メモリ１２に蓄積された画像を基に、シート状材料表面の不良候補位置を演算し、その不良候補位置は不良候補位置記憶部１４に記憶される。一方、第２撮像系のカメラＣ２によって撮像された画像は、第２Ａ／Ｄ部２１によってデジタル信号に変換され、第２画像メモリ２２に蓄積される。
【００２０】
第２演算部３１は、不良候補位置記憶部１４に記憶された不良候補位置の明るさを、第２画像メモリ２２に蓄積された画像を基に演算する。不良検出部３２は、第２演算部３１の演算結果を基に、シート状材料表面の凹凸不良を検出する。
【００２１】
すなわち、この装置では、シート状材料の表面に対し、所定範囲内の角度から光を照射し、その反射光を撮像した画像と、シート状材料の表面の上方から光を照射し、その反射光を上方から撮影した画像とを基にして、シート状材料表面の凹凸不良を検出している。
【００２２】
これによって、本発明の表面欠陥検査方法では、シート状材料の同じ部分に対する複数の画像を基に、欠陥を検出できるため、従来に比べて、検査精度を高くすることができる。検査精度が高くなる結果、正確な欠陥種類の判別ができるので、安定した品質が確保できる。更に、欠陥の発生原因が容易に特定できるので、生産性が低下しない。
【００２３】
次に、シート状材料の凹凸不良の検出の具体的な動作について、図２、図３とともに説明する。図２（ａ）は凹凸不良であると判断する場合の画像の例、図２（ｂ）は凹凸不良でない、すなわち、凹凸不良以外の不良であると判断する場合の画像の例である。
【００２４】
第１演算部１３では、カメラＣ１で撮像した画像において、明るさが所定の範囲外（上限しきい値ｓ１を超えるか、下限しきい値ｓ２未満である場合）である部分を、不良候補位置として不良候補位置記憶部１４に記憶する（１００〜１０２）。第２演算部３１は、カメラＣ２で撮像した画像を基に、不良候補位置の明るさが所定の範囲内であるかを演算する（１０３，１０４）。
【００２５】
明るさが所定の範囲内（下限しきい値ｓ３を超え、且つ、上限しきい値ｓ４未満である場合）である部分は、凹凸不良であると判断でき（１０５，１０６）、明るさが所定の範囲外（下限しきい値ｓ３未満であるか、上限しきい値ｓ４を超える場合）の部分は、凹凸不良でないと判断できる（１０７，１０８）。
【００２６】
すなわち、図２に示すように、浅い角度からの画像を基にすれば、凹凸不良、汚れ、スリキズなどを区別せずに、これらのすべてを含んだ不良として検出することができる。しかし、これらを区別することができない、そこで、真上からの画像を基にすれば、凹凸不良では画像が殆ど変化しないため、凹凸不良であると判断できる。
【００２７】
また、本発明では、シート状材料の表面反射率の違いに応じて、撮影した画像の明るさ変動を補正することができる。これによって、シート状材料の種類の違いや、商品ロットの違いに応じて、高精度な検査を実行することができる。例えば、図４（ａ）に示すような明るさ変動を、図４（ｂ）に示すような明るさ変動に補正する。
【００２８】
画像の明るさ変動の補正方法には、反射光の照度を基に、撮像の露光時間を補正する方法や、反射光の照度の基準反射照度に対する比率を基に、画像の明るさを補正する方法などがある。
【００２９】
図５には、画像の明るさ変動を補正するための装置の要部構成を示している。この構成では、図１に示した構成に加えて、第１撮像系に、カメラＣ１の撮像する反射光強度を、ハーフミラーＭ１を介して計測する照度計Ｓ１と、この計測値を基にカメラＣ１の露光時間や照射量を調整する第１照射量調整部４１とを備える。また、第２撮像系に、カメラＣ２の撮像する反射光強度を、ハーフミラーＭ２を介して計測する照度計Ｓ２と、この計測値を基にカメラＣ２の露光時間や照射量を調整する第２照射量調整部４２とを備える。
【００３０】
検査の最初には、対象となるシート状材料の良品部分の反射光強度を照度計Ｓ１、Ｓ２で計測しておき、これを基に、図６に示すようにして、カメラＣ１，Ｃ２の露光時間を調整する。ここでは、カメラＣ１，Ｃ２の露光時間は、カメラ同期信号によって同期したパルス幅を変更して調整できるようになっている。
【００３１】
また、しきい値ｓ１〜ｓ４の設定時に、基準となる反射光強度を設定しておき、検査の最初に、対象となるシート状材料の良品部分の反射光強度を照度計Ｓ１，Ｓ２で計測し、この計測した反射光強度の基準反射光強度に対する比率を算出しておく。そして、この比率を、各カメラＣ１，Ｃ２で撮像した画像のデータに乗算することによって、明るさ強度を補正する。なお、この場合には、Ａ／Ｄ部１１，２１は、光源Ｌ１，Ｌ２からの最大照射強度をオーバフローせずにデジタル変換できるものにしておく必要がある。
【００３２】
次に、シート状材料表面の不良の判別方法の詳細について説明する。シート状材料表面の凹凸不良を検出したときには、シート状材料の表面に対し、所定範囲内の角度から光を照射して、その反射光を撮像した画像（第１撮像系の画像）を微分して、その微分値から、凹形状不良と凸形状不良とを判別する。
【００３３】
図７（ａ）には、凸形状不良と判別する場合の画像の例、図７（ｂ）には、凹形状不良と判別する場合の画像の例を各々示している。これらの図には、図中のｙ方向に、明るさを微分した場合の画像とグラフも合わせて示している。
図８には、上記動作をフローで示している、第１演算部１３では、カメラＣ１で撮像した画像において、明るさが所定の範囲外（上限しきい値ｓ１を超えるか、下限しきい値ｓ２未満である場合）である部分を、凹凸形状不良候補位置とする（２００〜２０２）。
【００３４】
次に、この不良候補位置の画像の明るさを微分し、その微分値が正の値であれば、その位置を凹形状不良候補位置であると判断する一方、微分値が負の値であれば、その位置を凸形状不良候補位置であると判断して、各々を不良候補位置記憶部１４に記憶する（２０３〜２０７）。
【００３５】
第２演算部３１は、カメラＣ２で撮像した画像を基に（２０８）、不良候補位置の明るさが所定の範囲内であるかを演算する。凹形状不良候補位置の明るさが所定の範囲内（下限しきい値ｓ３を超え、且つ、上限しきい値ｓ４未満である場合）の部分は、凹形状不良であると判断でき（２０９〜２１１）、凸形状不良候補位置の明るさが所定の範囲内（下限しきい値ｓ３を超え、且つ、上限しきい値ｓ４未満である場合）の部分は、凸形状不良であると判断できる（２１２〜２１４）。
【００３６】
すなわち、図７に示したように、浅い角度からの画像を微分した画像を基にすれば、凹形状不良候補と凸形状不良候補とを判別して検出でき、更に、真上からの画像を基にすれば、判別した凹形状不良候補と凸形状不良候補の各々が、凹形状不良と凸形状不良であると判断できる。
【００３７】
また、シート状材料表面の凹凸不良以外の不良を検出したときにも（図２の（ｂ），図３の１０８を参照）、シート状材料の表面に対し、所定範囲内の角度から光を照射して、その反射光を撮像した画像（第１撮像系の画像）を微分して、その微分値から、汚れ不良とキズ不良とを判別できる。図９（ａ）には、汚れ不良と判別する場合の画像の例、図９（ｂ）には、キズ不良と判別する場合の画像の例を各々示している。
【００３８】
図１０には、上記動作をフローで示している。第１演算部１３では、カメラＣ１で撮像した画像において、明るさが所定の範囲外（上限しきい値ｓ１を超えるか、下限しきい値ｓ２未満である場合）である部分を、凹凸形状不良候補位置とする（３００〜３０２）。次に、この不良候補位置の画像の明るさを微分して、微分値が正の値であれば、その位置を凹形状不良候補位置であると判断する一方、微分値が負の値であれば、その位置を凸形状不良候補位置であると判断して、各々を不良候補位置記憶部１４に記憶する（３０３〜３０７）。
【００３９】
第２演算部３１は、カメラＣ２で撮像した画像を基に（３０８）、不良候補位置の明るさが所定の範囲外であるかを演算する。凹形状不良候補位置の明るさが所定の範囲未満（下限しきい値ｓ３未満）の部分は、汚れ不良であると判断でき（３０９〜３１１）、凸形状不良候補位置の明るさが所定の範囲を超える（上限しきい値ｓ４を超える）の部分は、キズ不良であると判断できる（３１２〜３１４）。
【００４０】
すなわち、図７と図９に示すように、浅い角度からの画像を微分した画像を基にすれば、凹形状不良候補と凸形状不良候補とを判別して検出でき、また、真上からの画像を基にすれば、凹凸不良以外の不良であることが判別でき、更に、汚れ不良であるかキズ不良であるかも判別できる。
【００４１】
次に、シート状材料の周期性不良の検出方法について説明する。シート状材料表面の凹凸不良を検出したときには（図２の（ａ），図３の１０６，図７，図８を参照）、その検出した部分の代表座標位置を求め、シート状材料が流れる方向の代表座標位置の間隔を基に、周期性不良を検出する。
【００４２】
図１１には、周期性不良を検出するための装置の要部構成を示している。図１に示した構成に加えて、不良検出部３２によって検出した不良位置の代表座標位置を検出し記憶する代表位置検出・記憶部３３と、この代表座標位置を基にして、各代表座標位置間の間隔を求める第３演算部３４と、この算出結果を基にして周期性不良を検出する周期性不良検出部３５とを備える。
【００４３】
代表位置検出・記憶部３３が検出する凹凸不良部分の代表座標位置は、凹凸不良部分の面積の中心位置、凹凸不良部分の画像の微分値の最大位置又は最小位置、凹凸不良部分の明るさの重心位置などによって求められる。
【００４４】
まず、凹凸不良部分に対してラベリング処理を行って１つの塊とみなし、その塊に対して、シート材料が流れる方向（図１２に示すｙ方向）と、これに直交する方向（図１２に示すｘ方向）の各々の最大線分の交差する点を、面積の中心点として代表座標位置とする。また、凹凸不良部分の明るさの微分値が最も大きい点か、最も小さい点を代表座標位置とすることもできる。更に、塊とみなした部分内の各点の明るさの重心点を代表座標位置としてもよい。
【００４５】
図１２には、周期性不良の例を模式的に示している。ここでは、７つの代表座標位置のうち、位置「１」〜位置「６」は、各座標（（Ｘ１，Ｙ１）〜（Ｘ６，Ｙ６））の間隔（ピッチＰ）が同じなので、周期性不良と判断できる。位置「１」と座標「２」との間隔を基本ピッチとし、以降に検出する代表座標位置と、その前に求めた代表座標位置との間隔が、基本ピッチとほぼ同じであり、それが所定回数連続すれば、周期性不良と判別できる。
【００４６】
図１３には、上記動作をフローで示している。第１演算部１３では、カメラＣ１で撮像した画像において、明るさが所定の範囲外（上限しきい値ｓ１を超えるか、下限しきい値ｓ２未満である場合）である部分を、不良候補位置として不良候補位置記憶部１４に記憶する（４００〜４０２）。第２演算部３１は、カメラＣ２で撮像した画像を基に、不良候補位置の明るさが所定の範囲内であるかを演算する（４０３，４０４）。
【００４７】
明るさが所定の範囲内（下限しきい値ｓ３を超え、且つ、上限しきい値ｓ４未満である場合）の部分は、凹凸不良であると判断できるので（４０５）、代表位置検出・記憶部３３では、その凹凸不良の部分の代表座標位置を求めて記憶する（４０６）。この座標位置（ｘｉ，ｙｉ）のうち、シート状材料の幅方向の位置（ｘｉ）が、前回（以前）に不良を検出した位置（ｘ（ｉ−１））と同じであり、且つ、シート状材料が流れる方向の位置（ｙｉ）と前回（以前）に不良を検出した位置の点（ｙ（ｉ−１））との間隔（ｙｉ−ｙ（ｉ−１））が、基本ピッチｐとほぼ同じであれば（４０７）、周期的な凹凸不良と判断する（４０８）。
【００４８】
また、シート状材料をローラを用いて搬送する場合は、ローラの外周と、シート状材料が流れる方向の凹凸不良部分の代表座標位置の間隔とを基に、ローラ転写不良を検出することができる。これによって、ローラに付着した異物によって一定間隔で発生する凹凸不良が検出することができ、迅速に対応がとれる。
【００４９】
図１４には、上記動作をフローで示している。図１３に示した動作と同様に、第１演算部１３は、カメラＣ１で撮像した画像において、明るさが所定の範囲外（上限しきい値ｓ１を超えるか、下限しきい値ｓ２未満である場合）である部分を、不良候補位置として不良候補位置記憶部１４に記憶する（５００〜５０２）。第２演算部３１は、カメラＣ２で撮像した画像を基に、不良候補位置の明るさが所定の範囲内であるかを演算する（５０３，５０４）。
【００５０】
明るさが所定の範囲内（下限しきい値ｓ３を超え、且つ、上限しきい値ｓ４未満である場合）の部分は、凹凸不良であると判断できるので（５０５）、代表位置検出・記憶部３３では、その部分の代表座標位置を求めて記憶する（５０６）。この座標のシート状材料の幅方向の位置が、前回に不良を検出した位置と同じであり、且つ、シート状材料が流れる方向の位置と以前に不良を検出した位置との間隔が基本ピッチｐとほぼ同じであれば（５０７）、周期的な凹凸不良と判断できる（５０８）。更に、巻き出し側のローラ（図１１を参照）の外周φπ（直径φ×円周率π）と、基本ピッチｐとが一致すれば（５０８）、周期的な凹凸不良のうち、ローラの転写不良であることが判断できる（５０９）。
【００５１】
また、ローラ転写不良は、ローラの外周と、シート状材料が流れる方向の凹凸不良部分の代表座標位置の間隔の整数倍とを基にして検出することもできる。これによって、ローラに付着した異物などが小さく、ローラが回転する度に、毎回、シート状材料に凹凸不良が発生しない場合でも、ローラによる転写不良として検出することができる。
【００５２】
図１５には、この場合のローラ転写不良の例を模式的に示している。ここでは、５つの代表座標位置のうち、位置「１」〜位置「４」の間隔が、ローラの外周φπの整数倍（２倍、等倍、２倍）になっているので、ローラ転写不良と判断される。
【００５３】
図１６には、上記動作をフローで示している。図１３、図１４に示した動作と同様に、第１演算部１３は、カメラＣ１で撮像した画像において、明るさが所定の範囲外（上限しきい値ｓ１を超えるか、下限しきい値ｓ２未満である場合）である部分を、不良候補位置として不良候補位置記憶部１４に記憶する（６００〜６０２）。第２演算部３１は、カメラＣ２で撮像した画像を基に、不良候補位置の明るさが所定の範囲内であるかを演算する（６０３，６０４）。
【００５４】
明るさが所定の範囲内（下限しきい値ｓ３を超え、且つ、上限しきい値ｓ４未満である場合）の部分は、凹凸不良であると判断できるので（６０５）、代表位置検出・記憶部３３では、その部分の代表座標位置を求めて記憶する（６０６）。この座標のシート状材料の幅方向の位置が、前回に不良を検出した位置と同じであり、且つ、シート状材料が流れる方向の位置と前回に不良を検出した位置との間隔が、巻き出し側のローラの外周φπの整数倍（×ｎ）と一致すれば（６０７）、ローラの転写不良であると判断できる（６０８）。
【００５５】
また、周期性不良を検出する場合に、シート状材料の幅方向の移動量を検出して、凹凸不良部分の代表座標位置を補正することができる。図１７には、その場合の装置構成の例を示している。この装置では、図１１に示した構成に加えて、シート状材料の幅方向の移動量を計測するための光電センサＳ３を設けている。光電センサＳ３で計測した移動量は、蛇行補正信号として代表位置検出・記憶部３３に入力され、代表座標位置が補正される。これによって、シート状材料がローラテンションの微妙な違いによって蛇行したとしても、周期性不良（ローラ転写不良）が検出できる。
【００５６】
図１８には、この場合の周期性不良の例を模式的に示している。ここでは、７つの代表座標位置のうち、位置「２」〜位置「６」の各々が、蛇行するために生じる移動量ｄ２〜ｄ６を基に補正され、位置「１」〜位置「６」の間隔が、基本ピッチＰと一致しているため、周期性不良と判断される。
【００５７】
図１９には、上記動作をフローで示している。図１３、図１４、図１６に示した動作と同様に、第１演算部１３は、カメラＣ１で撮像した画像において、明るさが所定の範囲外（上限しきい値ｓ１を超えるか、下限しきい値ｓ２未満である場合）である部分を、不良候補位置として不良候補位置記憶部１４に記憶する（７００〜７０２）。第２演算部３１は、カメラＣ２で撮像した画像を基に、不良候補位置の明るさが所定の範囲内であるかを演算する（７０３，７０４）。
【００５８】
明るさが所定の範囲内（下限しきい値ｓ３を超え、且つ、上限しきい値ｓ４未満である場合）の部分は、凹凸不良であると判断できるので（７０５）、代表位置検出・記憶部３３では、その部分の代表座標位置を求めて記憶する（７０６）。このとき、光電センサＳ３からの移動量（蛇行補正信号）の入力があれば、この移動量を基に、シート状材料の幅方向の位置を補正する（７０７）。
【００５９】
そして、補正後（補正していなくてもよい）のシート状材料の幅方向の位置が、前回に不良を検出した位置（補正していてもよい）とほぼ同じであり、シート状材料が流れる方向の位置と前回に不良を検出した位置の間隔が、基本ピッチｐと一致すれば（７０８）、周期性不良（ローラ転写不良）であると判断できる（７０９）。
【００６０】
また、凹凸不良部分の代表座標位置は、所定の面積の範囲内にあれば、周期性不良を検出するための代表座標位置として有効にすることができる。この場合、図１７に示した構成のように、必ずしも、シート状材料の幅方向の移動量を計測するための光電センサＳ３を設ける必要はない。このような構成にすれば、シート状材料の蛇行があったとしても、周期性不良（ローラ転写不良）を、精度よく検出することができる。
【００６１】
図２０には、この場合の周期性不良の例を模式的に示している。ここでは、７つの代表座標位置のうち、位置「２」〜位置「６」の各々が、基本ピッチＰを基にして設定された範囲（２ｍ（ｘ方向）×２ｌ（ｙ方向））の中に含まれているので、周期性不良と判断される。
【００６２】
図２１には、上記動作をフローで示している。図１３、図１４、図１６、図１９に示した動作と同様に、第１演算部１３は、カメラＣ１で撮像した画像において、明るさが所定の範囲外（上限しきい値ｓ１を超えるか、下限しきい値ｓ２未満である場合）である部分を、不良候補位置として不良候補位置記憶部１４に記憶する（８００〜８０２）。第２演算部３１は、カメラＣ２で撮像した画像を基に、不良候補位置の明るさが所定の範囲内であるかを演算する（８０３，８０４）。
【００６３】
明るさが所定の範囲内（下限しきい値ｓ３を超え、且つ、上限しきい値ｓ４未満である場合）の部分は、凹凸不良であると判断できるので（８０５）、代表位置検出・記憶部３３では、その部分の代表座標位置を求めて記憶する（８０６）。このとき、代表座標位置を中心にして、次に代表座標位置を求めたときに使用するために蛇行補正範囲を定めておく（８０７）。
【００６４】
そして、シート状材料の幅方向の位置（ｘｉ）が、前回に不良を検出した位置の蛇行補正領域内にあり、シート状材料が流れる方向の位置（ｙｉ）と前回に不良を検出した位置の間隔が、基本ピッチｐの蛇行補正領域内にあれば（８０８）、周期性不良（ローラ転写不良）であると判断できる（８０９）。
【００６５】
【発明の効果】
以上の説明からも理解できるように、本発明の請求項１〜請求項１４の各々に記載のシート状材料の表面欠陥検査方法では、シート状材料の表面に対し、所定範囲内の角度から光を照射し、その反射光を撮像した画像と、シート状材料の表面の上方から光を照射し、その反射光を上方から撮影した画像とを基にして、シート状材料表面の凹凸不良を検出し、シート状材料表面の凹凸不良以外の不良を検出したときには、シート状材料の表面に対し、所定範囲内の角度から光を照射して、その反射光を撮像した画像を微分して、その微分値を基にして、汚れ不良とキズ不良とを判別する。
【００６６】
これによって、シート状材料の同じ部分に対する複数の画像を基にして、シート状材料表面の欠陥が検出できるため、従来に比べて、検査精度を高くすることができる。また、検査精度が高くなる結果、正確な欠陥種類の判別ができるので、安定した品質が確保できる。更に、欠陥の発生原因が容易に特定できるので、生産性が低下しない。更に、凹凸不良の他に、シート状材料の表面の汚れ不良とキズ不良とが判別できる。
【００６７】
特に、請求項２〜請求項４では、シート状材料の表面反射率の違いに応じて、反射光の照度を基に撮像の露光時間を補正したり、反射光の照度の基準反射照度に対する比率を基に画像の明るさを補正するので、シート状材料の種類の違いや、商品ロットの違いに応じて、高精度な検査を行うことができる。
【００６８】
また、請求項５では、シート状材料の表面の凹形状不良と凸形状不良とが判別できる。
【００６９】
請求項６〜請求項１３では、シート状材料表面の凹凸の周期性不良が検出できる。特に、請求項７〜請求項９では、各々の凹凸不良の代表座標位置が正確に求められるので、より正確な周期性が検出できる。また、請求項１０と請求項１１では、巻き出し側のローラに付着した異物によってシート状材料に一定間隔で発生する凹凸不良（ローラ転写不良）が検出できる。また、請求項１２と請求項１３では、シート状材料がローラテンションの微妙な違い等によって蛇行したとしても、周期性不良（ローラ転写不良）が検出できる。
【００７０】
請求項１５に記載のシート状材料の表面欠陥検査装置は、シート状材料の表面に対し、所定範囲内の角度から光を照射し、その反射光をカメラで撮像した画像と、シート状材料の表面の上方から光を照射し、その反射光を上方からカメラで撮影した画像とを基に、シート状材料表面の凹凸不良を検出して、請求項１〜１３のいずれかに記載の方法を実行する。
【００７１】
これによって、本発明装置では、シート状材料の同じ部分に対する複数の画像を基に、シート状材料表面の欠陥が検出できるため、従来に比べて、検査精度を高くすることができる。また、検査精度が高くなる結果、正確な欠陥種類の判別ができるので、安定した品質が確保できる。更に、欠陥の発生原因が容易に特定できるので、生産性が低下しない。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明のシート状材料の表面欠陥検査方法を実施する表面欠陥検査装置の要部構成の一例を示す図である。
【図２】シート状材料表面の凹凸不良の検出の動作を説明するための図である。
【図３】シート状材料表面の凹凸不良の検出の動作を示すフローである。
【図４】撮影した画像の明るさ変動の補正を説明するための図である。
【図５】撮影した画像を明るさ変動の補正を実施するための表面欠陥検査装置の要部構成の一例を示す図である。
【図６】撮影した画像を明るさ変動の補正の動作の一例を示す図である。
【図７】シート状材料表面の凹形状不良と凸形状不良の判別の動作を説明するための図である。
【図８】シート状材料表面の凹形状不良と凸形状不良の判別の動作を示すフローである。
【図９】シート状材料表面の汚れ不良とキズ不良の判別の動作を説明するための図である。
【図１０】シート状材料表面の汚れ不良とキズ不良の判別の動作を示すフローである。
【図１１】周期性不良（ローラ転写不良）を検出するための表面欠陥検査装置の要部構成の一例を示す図である。
【図１２】周期性不良（ローラ転写不良）の検出の動作を説明するための図である。
【図１３】周期性不良（ローラ転写不良）の検出の動作を示すフローである。
【図１４】ローラ転写不良の検出の動作を示すフローである。
【図１５】ローラ転写不良の検出の別の動作を説明するための図である。
【図１６】ローラ転写不良の検出の別の動作を示すフローである。
【図１７】蛇行補正を行う周期性不良（ローラ転写不良）を検出するための表面欠陥検査装置の要部構成の一例を示す図である。
【図１８】蛇行補正を行った周期性不良（ローラ転写不良）の検出の動作を説明するための図である。
【図１９】蛇行補正を行った周期性不良（ローラ転写不良）の検出の動作を示すフローである。
【図２０】蛇行補正を行った周期性不良（ローラ転写不良）の検出の別の動作を説明するための図である。
【図２１】蛇行補正を行った周期性不良（ローラ転写不良）の検出の別の動作を示すフローである。
【符号の説明】
Ｃ１，Ｃ２カメラ
Ｌ１，Ｌ２光源
１２第１画像メモリ
１３第１演算部
１４不良候補位置記憶部
２２第２画像メモリ
３１第２演算部
３２不良検出部
３３代表位置検出・記憶部
３４第３演算部
３５周期性不良検出部[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a surface defect inspection method and a surface defect inspection apparatus for a sheet-like material conveyed in a manufacturing process.
[0002]
[Prior art]
As a method for detecting defects in material such as sheet-like CCL or steel plate produced in the manufacturing process from the appearance, light images reflected on the surface of the sheet-like material or light transmitted through the inside of the sheet-like material are used. There is a method of detecting an image and performing a calculation based on these images to determine the type of defect (see JP-A-11-2611, etc.).
[0003]
[Problems to be solved by the invention]
However, in the above conventional surface defect inspection method for sheet-like material, defects are detected based on one image each such as an image of light reflected from the surface of the sheet-like material and an image of light transmitted through the inside of the sheet-like material. There is a problem that the inspection accuracy is not high because of the detection.
[0004]
Therefore, if the sheet-like material is shipped in a roll state, the number of defects allowed even if included in each roll is determined for each type of defect. Since accurate defect types cannot be identified, it has been difficult to ensure stable quality. In addition, it takes time to identify the cause of the defect, and the productivity has also deteriorated.
[0005]
The present invention has been made in view of such circumstances, and an object thereof is to provide a surface defect inspection method for a sheet-like material with high inspection accuracy, and a surface defect inspection apparatus for carrying out such a method. Yes.
[0006]
[Means for Solving the Problems]
 In order to achieve the above object, in the surface defect inspection method for a sheet-like material according to claim 1 of the present invention, the surface of the sheet-like material is irradiated with light from an angle within a predetermined range, and the reflected light is irradiated. Irregularity defects on the surface of the sheet-like material are detected based on the captured image and the image obtained by irradiating light from above the surface of the sheet-like material and photographing the reflected light from above.When detecting defects other than irregularities on the surface of the sheet-like material, the surface of the sheet-like material is irradiated with light from an angle within a predetermined range, and the image obtained by capturing the reflected light is differentiated, Based on the differential value, it is possible to discriminate between dirt and scratches..
[0007]
A second aspect of the present invention corrects the brightness variation of the photographed image in accordance with the difference in the surface reflectance of the sheet-like material. According to the third aspect of the present invention, the exposure time of imaging is corrected based on the illuminance of the reflected light as correction of the brightness variation of the image. According to the fourth aspect of the present invention, the brightness of the image is corrected based on the ratio of the illuminance of the reflected light to the reference reflected illuminance as correction of the brightness variation of the image.
[0008]
In Claim 5, when the unevenness | corrugation defect of the sheet-like material surface is detected in any one of Claims 1-4, with respect to the surface of a sheet-like material, light is irradiated from the angle within a predetermined range, The image obtained by imaging the reflected light is differentiated, and the concave shape defect and the convex shape defect are discriminated based on the differential value.
[0010]
Claim6Then, in any one of Claims 1-5, when the unevenness | corrugation defect of the sheet-like material surface is detected, the representative coordinate position of the detected part is calculated | required, and the space | interval of the representative coordinate position of the direction through which a sheet-like material flows is calculated | required. Based on this, periodic failure is detected. Claim7Then, the representative coordinate position of the uneven portion is the center position of the area of the defective portion,8Then, it is the maximum position or the minimum position of the differential value of the image of the unevenness defect portion,9Then, it is the gravity center position of the brightness of the uneven portion.
[0011]
 Claim10Then, the claim6~ Claim9In any of the above, when the sheet-like material is conveyed using a roller, a roller transfer failure is detected based on the outer periphery of the roller and the interval between the representative coordinate positions of the irregularities in the direction in which the sheet-like material flows. . Claims11Then, the roller transfer failure is detected based on the outer periphery of the roller and the integral multiple of the interval between the representative coordinate positions of the irregularities in the direction in which the sheet material flows.
[0012]
 Claim12Then, the claim6~ Claim11In any of the above, the amount of movement in the width direction of the sheet-like material is detected to correct the representative coordinate position of the uneven portion. Claim13Then, the claim6~ Claim12In any of the above, if the representative coordinate position of the defective portion of irregularities is within a predetermined area, it is validated as a representative coordinate position for detecting periodic defects.
[0013]
 Claim14In the surface defect inspection apparatus for sheet-like material described in 1), a first imaging system that irradiates light on the surface of the sheet-like material from an angle within a predetermined range and takes an image of the reflected light with a camera; A first image memory for storing an image captured by the imaging system; a first calculation unit for calculating a defect candidate position on the surface of the sheet-like material based on the image stored in the first image memory; and a first calculation unit A defect candidate position storage unit that stores the defect candidate position calculated by the above, a second imaging system that irradiates light from above the surface of the sheet-like material, and captures an image of the reflected light from above with a camera; A second image memory for storing an image captured by the imaging system, and a second operation for calculating the brightness of the defect candidate position stored in the defect candidate position storage unit based on the image stored in the second image memory And the calculation result of the second calculation unit And a defect detection unit for detecting irregularities on the surface of the sheet-like materialThen, the method according to any one of claims 1 to 13 is executed.
[0014]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. FIG. 1 is a diagram showing an example of the configuration of a surface defect inspection apparatus for carrying out the surface defect inspection method for a sheet-like material of the present invention.
[0015]
This surface defect inspection apparatus irradiates light on the surface of a sheet-like material from an angle within a predetermined range and captures an image of the reflected light with the camera C1, and above the surface of the sheet-like material. And a second imaging system that captures an image of the reflected light from above with a camera C2.
[0016]
Here, the sheet-like material is conveyed from the unwinding roll R1 to the take-up roll R2, and in the process, defects on the surface of the sheet-like material are detected.
[0017]
The light emitted from the linear light source L1 arranged at a shallow angle with respect to the sheet-like material is reflected by the sheet-like material, and the reflected light is imaged by the camera C1 arranged to face the light source L1 (first imaging). system). Further, the light from the scattered light source L2 is irradiated onto the sheet-like material from directly above through the half mirror M, reflected by the sheet-like material, and the reflected light is reflected in the inspection portion of the sheet-like material. An image is captured by the camera C2 disposed above (second imaging system).
[0018]
In these imaging systems, an image of the conveyed sheet-like material is taken for each predetermined length. In order to capture an image every predetermined length, an encoder is provided, and a certain time interval is measured so that the two cameras C1 and C2 can capture the same portion. This enables continuous inspection during conveyance of the surface of the sheet-like material.
[0019]
An image captured by the camera C1 of the first imaging system is converted from an analog signal to a digital signal by the first A / D unit 11 and stored in the first image memory 12. The first calculation unit 13 calculates a defect candidate position on the surface of the sheet-like material based on the image accumulated in the first image memory 12, and the defect candidate position is stored in the defect candidate position storage unit 14. On the other hand, the image captured by the camera C2 of the second imaging system is converted into a digital signal by the second A / D unit 21 and stored in the second image memory 22.
[0020]
The second calculation unit 31 calculates the brightness of the defect candidate position stored in the defect candidate position storage unit 14 based on the image accumulated in the second image memory 22. The defect detection unit 32 detects irregularities on the surface of the sheet-like material based on the calculation result of the second calculation unit 31.
[0021]
That is, in this apparatus, the surface of the sheet-like material is irradiated with light from an angle within a predetermined range, the reflected light is imaged, and the light is irradiated from above the surface of the sheet-like material. Is detected on the basis of an image taken from above of the sheet-like material.
[0022]
Thereby, in the surface defect inspection method of the present invention, since defects can be detected based on a plurality of images for the same portion of the sheet-like material, the inspection accuracy can be increased as compared with the conventional case. As a result of the increased inspection accuracy, it is possible to accurately determine the type of defect, thereby ensuring stable quality. Furthermore, since the cause of the defect can be easily identified, productivity does not decrease.
[0023]
Next, a specific operation for detecting irregularities in the sheet-like material will be described with reference to FIGS. FIG. 2A is an example of an image when it is determined that the unevenness is defective, and FIG. 2B is an example of an image when it is determined that the unevenness is not defective, that is, a defect other than the unevenness defect.
[0024]
In the first calculation unit 13, in the image captured by the camera C1, a portion whose brightness is outside a predetermined range (when the brightness exceeds the upper limit threshold s1 or less than the lower limit threshold s2) is determined as a defect candidate position. Is stored in the defect candidate position storage unit 14 (100 to 102). The second computing unit 31 computes whether the brightness of the defect candidate position is within a predetermined range based on the image captured by the camera C2 (103, 104).
[0025]
A portion where the brightness is within a predetermined range (when the lower limit threshold value s3 is exceeded and less than the upper limit threshold value s4) can be determined to be uneven (105, 106), and the brightness is predetermined. It can be determined that the portion outside the range (when it is less than the lower threshold value s3 or exceeds the upper threshold value s4) is not an irregularity (107, 108).
[0026]
That is, as shown in FIG. 2, based on an image from a shallow angle, it is possible to detect a defect including all of them without distinguishing irregularities, dirt, scratches, and the like. However, these cannot be distinguished. Therefore, based on the image from directly above, it can be determined that the unevenness is defective because the image hardly changes with the unevenness.
[0027]
Further, according to the present invention, it is possible to correct the brightness fluctuation of the photographed image according to the difference in the surface reflectance of the sheet-like material. Thereby, a highly accurate inspection can be performed according to the difference in the type of sheet-like material and the difference in product lots. For example, the brightness fluctuation as shown in FIG. 4A is corrected to the brightness fluctuation as shown in FIG.
[0028]
Image brightness fluctuation correction methods include a method of correcting the imaging exposure time based on the illuminance of the reflected light, and a correction of the image brightness based on the ratio of the illuminance of the reflected light to the reference reflected illuminance. There are methods.
[0029]
FIG. 5 shows a main configuration of an apparatus for correcting the brightness variation of an image. In this configuration, in addition to the configuration shown in FIG. 1, the illuminometer S1 that measures the reflected light intensity captured by the camera C1 through the half mirror M1 in the first imaging system, and the camera based on this measurement value A first dose adjustment unit 41 that adjusts the exposure time and dose of C1. The second imaging system includes an illuminometer S2 that measures the reflected light intensity captured by the camera C2 via the half mirror M2, and a second that adjusts the exposure time and the irradiation amount of the camera C2 based on the measured value. A dose adjustment unit 42.
[0030]
At the beginning of the inspection, the reflected light intensity of the non-defective part of the target sheet-like material is measured with the illuminance meters S1 and S2, and based on this, the exposure of the cameras C1 and C2 is performed as shown in FIG. Adjust the time. Here, the exposure time of the cameras C1 and C2 can be adjusted by changing the pulse width synchronized by the camera synchronization signal.
[0031]
In addition, when the threshold values s1 to s4 are set, the reference reflected light intensity is set, and at the beginning of the inspection, the reflected light intensity of the non-defective portion of the target sheet-like material is measured by the illuminance meters S1 and S2. Then, the ratio of the measured reflected light intensity to the reference reflected light intensity is calculated. Then, the brightness intensity is corrected by multiplying the data of the images captured by the cameras C1 and C2 by this ratio. In this case, the A / D units 11 and 21 need to be digitally converted without overflowing the maximum irradiation intensity from the light sources L1 and L2.
[0032]
Next, details of a method for determining a defect on the surface of the sheet-like material will be described. When irregularities on the surface of the sheet-like material are detected, the surface of the sheet-like material is irradiated with light from an angle within a predetermined range, and an image obtained by capturing the reflected light (image of the first imaging system) is differentiated. Thus, the concave shape defect and the convex shape defect are discriminated from the differential value.
[0033]
FIG. 7A shows an example of an image when it is determined that the convex shape is defective, and FIG. 7B shows an example of an image when it is determined that the concave shape is defective. In these figures, an image and a graph when brightness is differentiated are also shown in the y direction in the figure.
FIG. 8 shows the above operation in a flow. In the first calculation unit 13, in an image captured by the camera C1, the brightness is out of a predetermined range (exceeds the upper threshold value s1 or the lower threshold value). A portion that is less than s2) is set as a concave / convex shape candidate position (200 to 202).
[0034]
Next, the brightness of the image at the defect candidate position is differentiated, and if the differential value is a positive value, it is determined that the position is a concave shape defect candidate position, while the differential value is a negative value. For example, it is determined that the position is a convex defect candidate position, and each is stored in the defect candidate position storage unit 14 (203 to 207).
[0035]
The second calculation unit 31 calculates whether the brightness of the defect candidate position is within a predetermined range based on the image captured by the camera C2 (208). A portion where the brightness of the concave shape defect candidate position is within a predetermined range (when it exceeds the lower limit threshold s3 and less than the upper threshold s4) can be determined to be a defective concave shape (209 to 211). ), A portion where the brightness of the defective convex shape candidate position is within a predetermined range (when it exceeds the lower limit threshold value s3 and lower than the upper limit threshold value s4) can be determined as a convex shape defect (212). -214).
[0036]
That is, as shown in FIG. 7, based on an image obtained by differentiating an image from a shallow angle, it is possible to discriminate and detect a defective concave shape candidate and a convex shape defective candidate. Based on this, it can be determined that each of the determined concave shape defect candidate and the convex shape defect candidate is a concave shape defect and a convex shape defect.
[0037]
Further, when a defect other than the irregularities on the surface of the sheet-like material is detected (see (b) in FIG. 2 and 108 in FIG. 3), light is emitted from an angle within a predetermined range with respect to the surface of the sheet-like material. Irradiation and an image obtained by imaging the reflected light (image of the first imaging system) are differentiated, and from the differential value, it is possible to discriminate between a stain defect and a scratch defect. FIG. 9A shows an example of an image when it is determined as a stain defect, and FIG. 9B shows an example of an image when it is determined as a defect defect.
[0038]
FIG. 10 shows the above operation in a flow. In the first calculation unit 13, in the image captured by the camera C 1, a portion whose brightness is outside a predetermined range (when it exceeds the upper threshold value s 1 or lower than the lower threshold value s 2) Candidate positions are set (300 to 302). Next, the brightness of the image at the defect candidate position is differentiated, and if the differential value is a positive value, it is determined that the position is a concave shape defect candidate position, while the differential value is a negative value. For example, it is determined that the position is a convex defect candidate position, and each is stored in the defect candidate position storage unit 14 (303 to 307).
[0039]
Based on the image captured by the camera C2 (308), the second calculation unit 31 calculates whether the brightness of the defect candidate position is outside a predetermined range. The portion where the brightness of the concave shape candidate position is less than the predetermined range (less than the lower limit threshold s3) can be determined to be dirty (309 to 311), and the brightness of the convex shape candidate position is within the predetermined range. The portion exceeding (upper limit threshold s4) can be determined to be flawed (312 to 314).
[0040]
That is, as shown in FIG. 7 and FIG. 9, based on an image obtained by differentiating an image from a shallow angle, it is possible to discriminate and detect a concave shape candidate and a convex shape defect candidate. Based on the image, it can be determined that the defect is other than the irregularity defect, and it can also be determined whether it is a stain defect or a scratch defect.
[0041]
Next, a method for detecting a periodic defect in a sheet-like material will be described. When a concave / convex defect on the surface of the sheet-like material is detected (see (a) of FIG. 2, 106 of FIG. 3, FIG. 7, FIG. 8), the representative coordinate position of the detected portion is obtained, and the direction of flow of the sheet-like material A periodic defect is detected based on the interval between the representative coordinate positions.
[0042]
FIG. 11 shows a main configuration of an apparatus for detecting periodic defects. In addition to the configuration shown in FIG. 1, a representative position detection / storage unit 33 that detects and stores a representative coordinate position of a defect position detected by the defect detection unit 32, and each representative coordinate position based on the representative coordinate position. A third calculation unit 34 for obtaining an interval between them, and a periodic defect detection unit 35 for detecting periodic defects based on the calculation result.
[0043]
The representative coordinate position of the uneven portion detected by the representative position detection / storage unit 33 is the center position of the area of the uneven portion, the maximum or minimum position of the differential value of the image of the uneven portion, and the brightness of the uneven portion. It is determined by the position of the center of gravity.
[0044]
First, a labeling process is performed on the uneven portion of unevenness and is regarded as one lump, and the direction in which the sheet material flows (y direction shown in FIG. 12) and the direction orthogonal to the lump (shown in FIG. 12). The intersection point of each maximum line segment in the (x direction) is set as the representative coordinate position as the center point of the area. Further, the representative coordinate position can be a point having the largest or smallest differential value of the brightness of the uneven portion. Furthermore, the barycentric point of the brightness of each point in the portion regarded as a lump may be used as the representative coordinate position.
[0045]
FIG. 12 schematically shows an example of periodic failure. Here, among the seven representative coordinate positions, the position “1” to the position “6” have the same interval (pitch P) between the coordinates ((X1, Y1) to (X6, Y6)), so that the periodicity is poor. It can be judged. The interval between the position “1” and the coordinate “2” is defined as a basic pitch, and the interval between the representative coordinate position detected after that and the representative coordinate position obtained before that is substantially the same as the basic pitch. If the number of times continues, it can be determined that the periodicity is defective.
[0046]
FIG. 13 shows the above operation in a flow. In the first calculation unit 13, in the image captured by the camera C1, a portion whose brightness is outside a predetermined range (when the brightness exceeds the upper limit threshold s1 or less than the lower limit threshold s2) is determined as a defect candidate position. Is stored in the defect candidate position storage unit 14 (400 to 402). The second calculation unit 31 calculates whether the brightness of the defect candidate position is within a predetermined range based on the image captured by the camera C2 (403, 404).
[0047]
Since it can be determined that the portion where the brightness is within the predetermined range (when the lower limit threshold s3 is exceeded and less than the upper limit threshold s4) is an unevenness (405), the representative position detection / storage unit In 33, the representative coordinate position of the uneven portion is obtained and stored (406). Among the coordinate positions (xi, yi), the position (xi) in the width direction of the sheet-like material is the same as the position (x (i-1)) where the defect was detected last time (before), and the sheet The interval (yi-y (i-1)) between the position (yi) in the direction in which the sheet material flows and the point (y (i-1)) where the defect was detected previously (previous) is the basic pitch p. If almost the same (407), it is determined that the irregular irregularities are periodic (408).
[0048]
Further, when the sheet-like material is conveyed using a roller, a roller transfer failure can be detected based on the outer periphery of the roller and the interval between the representative coordinate positions of the irregularities in the direction in which the sheet-like material flows. . As a result, irregularities occurring at regular intervals due to foreign matter adhering to the roller can be detected, and a rapid response can be made.
[0049]
FIG. 14 shows the above operation in a flow. Similar to the operation illustrated in FIG. 13, in the image captured by the camera C 1, the first arithmetic unit 13 has a brightness outside a predetermined range (exceeding the upper threshold value s 1 or less than the lower threshold value s 2). ) Is stored in the defect candidate position storage unit 14 as a defect candidate position (500 to 502). The second calculator 31 calculates whether the brightness of the defect candidate position is within a predetermined range based on the image captured by the camera C2 (503, 504).
[0050]
Since it can be determined that the portion where the brightness is within the predetermined range (when the lower limit threshold value s3 is exceeded and less than the upper limit threshold value s4) is unevenness (505), the representative position detection / storage unit In 33, the representative coordinate position of the portion is obtained and stored (506). The position in the width direction of the sheet-like material at this coordinate is the same as the position where the defect was detected last time, and the interval between the position in the direction in which the sheet-like material flows and the position where the defect was previously detected is the basic pitch p. If it is almost the same as (507), it can be determined that the irregular irregularities are periodic (508). Further, if the outer periphery φπ (diameter φ × circumferential ratio π) of the roller on the unwinding side (see FIG. 11) matches the basic pitch p (508), among the periodic irregularities, the transfer of the roller It can be determined that it is defective (509).
[0051]
Also, the roller transfer failure can be detected based on the outer periphery of the roller and an integral multiple of the interval between the representative coordinate positions of the uneven portion where the sheet material flows. As a result, even if the foreign matter attached to the roller is small and the unevenness of the sheet-like material does not occur every time the roller rotates, it can be detected as a transfer failure by the roller.
[0052]
FIG. 15 schematically shows an example of roller transfer failure in this case. Here, among the five representative coordinate positions, the interval between the position “1” to the position “4” is an integral multiple (2 times, 1 ×, 2 times) of the outer circumference φπ of the roller. It is judged.
[0053]
FIG. 16 is a flowchart showing the above operation. Similar to the operations shown in FIGS. 13 and 14, the first computing unit 13 has a brightness outside the predetermined range (over the upper threshold s1 or the lower threshold s2 in the image captured by the camera C1). Is stored in the defect candidate position storage unit 14 as a defect candidate position (600 to 602). The second calculation unit 31 calculates whether the brightness of the defect candidate position is within a predetermined range based on the image captured by the camera C2 (603, 604).
[0054]
A portion whose brightness is within a predetermined range (when the lower limit threshold s3 is exceeded and less than the upper limit threshold s4) can be determined to be a concave / convex defect (605), so that the representative position detection / storage unit In 33, the representative coordinate position of the portion is obtained and stored (606). The position in the width direction of the sheet-like material at this coordinate is the same as the position where the defect was detected last time, and the interval between the position in the direction in which the sheet-like material flows and the position where the defect was detected last time is unwinding. If it coincides with an integral multiple (× n) of the outer circumference φπ of the side roller (607), it can be determined that the roller is defective in transfer (608).
[0055]
Further, when detecting periodic defects, the amount of movement in the width direction of the sheet-like material can be detected to correct the representative coordinate position of the irregularities in the irregularities. FIG. 17 shows an example of the apparatus configuration in that case. In this apparatus, in addition to the configuration shown in FIG. 11, a photoelectric sensor S3 for measuring the movement amount of the sheet-like material in the width direction is provided. The movement amount measured by the photoelectric sensor S3 is input to the representative position detection / storage unit 33 as a meandering correction signal, and the representative coordinate position is corrected. As a result, even if the sheet-like material meanders due to a subtle difference in roller tension, it is possible to detect periodicity failure (roller transfer failure).
[0056]
FIG. 18 schematically shows an example of periodic failure in this case. Here, among the seven representative coordinate positions, each of the positions “2” to “6” is corrected based on the movement amounts d2 to d6 generated due to meandering, and the positions “1” to “6” are corrected. Since the interval coincides with the basic pitch P, it is determined that the periodicity is poor.
[0057]
FIG. 19 shows the above operation in a flow. Similar to the operations shown in FIGS. 13, 14, and 16, in the image captured by the camera C 1, the first calculation unit 13 has a brightness outside a predetermined range (exceeds the upper limit threshold s 1 or sets the lower limit The portion that is less than the threshold value s2 is stored in the defect candidate position storage unit 14 as a defect candidate position (700 to 702). The second calculator 31 calculates whether the brightness of the defect candidate position is within a predetermined range based on the image captured by the camera C2 (703, 704).
[0058]
Since it can be determined that the portion where the brightness is within the predetermined range (when the lower limit threshold s3 is exceeded and less than the upper limit threshold s4) is an unevenness (705), the representative position detection / storage unit In 33, the representative coordinate position of the portion is obtained and stored (706). At this time, if a movement amount (meandering correction signal) is input from the photoelectric sensor S3, the position in the width direction of the sheet-like material is corrected based on the movement amount (707).
[0059]
Then, the position in the width direction of the sheet-like material after correction (which may not be corrected) is substantially the same as the position where the defect was detected last time (which may be corrected), and the sheet-like material flows. If the interval between the position in the direction and the position where the previous defect was detected matches the basic pitch p (708), it can be determined that there is a periodicity defect (roller transfer defect) (709).
[0060]
In addition, if the representative coordinate position of the defective concave / convex portion is within a predetermined area, it can be validated as a representative coordinate position for detecting periodic defects. In this case, it is not always necessary to provide the photoelectric sensor S3 for measuring the movement amount in the width direction of the sheet-like material as in the configuration shown in FIG. With such a configuration, even if there is meandering of the sheet-like material, it is possible to accurately detect periodic defects (roller transfer defects).
[0061]
FIG. 20 schematically shows an example of periodic failure in this case. Here, among the seven representative coordinate positions, each of the positions “2” to “6” is within the range (2m (x direction) × 2l (y direction)) set based on the basic pitch P. Therefore, it is determined that the periodicity is poor.
[0062]
FIG. 21 shows the above operation in a flow. Similar to the operations shown in FIG. 13, FIG. 14, FIG. 16, and FIG. 19, in the image captured by the camera C1, the first calculator 13 determines whether the brightness is out of a predetermined range (whether it exceeds the upper threshold value s1). , The portion that is less than the lower threshold s2) is stored in the defect candidate position storage unit 14 as a defect candidate position (800 to 802). The second calculation unit 31 calculates whether the brightness of the defect candidate position is within a predetermined range based on the image captured by the camera C2 (803, 804).
[0063]
Since it can be determined that the portion where the brightness is within the predetermined range (when the lower limit threshold value s3 is exceeded and less than the upper limit threshold value s4) is unevenness (805), the representative position detection / storage unit In 33, the representative coordinate position of the portion is obtained and stored (806). At this time, a meandering correction range is defined for use when the representative coordinate position is obtained next with the representative coordinate position as the center (807).
[0064]
The position (xi) in the width direction of the sheet material is within the meandering correction area at the position where the previous defect was detected, and the position (yi) in the direction in which the sheet material flows and the position where the defect was detected last time. If the interval is within the meandering correction region of the basic pitch p (808), it can be determined that the periodicity is defective (roller transfer failure) (809).
[0065]
【The invention's effect】
 As can be understood from the above description, in the surface defect inspection method for a sheet-like material according to each of claims 1 to 14 of the present invention, light is emitted from an angle within a predetermined range with respect to the surface of the sheet-like material. Is used to detect irregularities on the surface of the sheet-like material based on the image of the reflected light and the image of the reflected light taken from above. AndWhen a defect other than irregularities on the surface of the sheet-like material is detected, the surface of the sheet-like material is irradiated with light from an angle within a predetermined range, the image obtained by imaging the reflected light is differentiated, and the differential value Based on the difference between dirt and scratches.
[0066]
 Thereby, since defects on the surface of the sheet-like material can be detected based on a plurality of images for the same portion of the sheet-like material, the inspection accuracy can be increased as compared with the conventional case. Further, as a result of the increased inspection accuracy, it is possible to accurately determine the type of defect, so that stable quality can be ensured. Furthermore, since the cause of the defect can be easily identified, productivity does not decrease.Further, in addition to the irregularity defect, it is possible to discriminate between a contamination defect and a scratch defect on the surface of the sheet-like material.
[0067]
In particular, in claims 2 to 4, the exposure time of imaging is corrected based on the illuminance of the reflected light according to the difference in surface reflectance of the sheet-like material, or the ratio of the illuminance of the reflected light to the reference reflected illuminance Since the brightness of the image is corrected based on this, high-precision inspection can be performed according to the difference in the type of sheet-like material and the difference in product lots.
[0068]
 Further, in claim 5, it is possible to discriminate between a concave shape defect and a convex shape defect on the surface of the sheet-like material.
[0069]
 Claim6~ Claim13Then, the periodic defect of the unevenness | corrugation of the sheet-like material surface can be detected. In particular, the claims7~ Claim9Then, since the representative coordinate position of each irregularity is accurately obtained, more accurate periodicity can be detected. Claims10And claims11Then, it is possible to detect irregularities (roller transfer defects) that occur in the sheet-like material at regular intervals due to foreign matter adhering to the roller on the unwinding side. Claims12And claims13Then, even if the sheet-like material meanders due to a subtle difference in roller tension or the like, a periodicity failure (roller transfer failure) can be detected.
[0070]
 The surface defect inspection apparatus for a sheet-like material according to claim 15 irradiates light on the surface of the sheet-like material from an angle within a predetermined range and images the reflected light with a camera, and the sheet-like material Irradiation of light from above the surface and detection of irregularities on the surface of the sheet-like material based on the reflected light captured by the camera from aboveAnd carrying out the method according to claim 1..
[0071]
 As a result, the apparatus according to the present invention can detect defects on the surface of the sheet-like material based on a plurality of images of the same part of the sheet-like material, so that the inspection accuracy can be increased as compared with the prior art. Further, as a result of the increased inspection accuracy, it is possible to accurately determine the type of defect, so that stable quality can be ensured. Furthermore, since the cause of the defect can be easily identified, productivity does not decrease.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a diagram showing an example of a configuration of a main part of a surface defect inspection apparatus for performing a surface defect inspection method for a sheet-like material according to the present invention.
FIG. 2 is a diagram for explaining an operation of detecting irregularities on the surface of a sheet-like material.
FIG. 3 is a flow showing an operation for detecting irregularities on the surface of a sheet-like material.
FIG. 4 is a diagram for explaining correction of brightness variation of a photographed image.
FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a configuration of a main part of a surface defect inspection apparatus for correcting brightness variation of a photographed image.
FIG. 6 is a diagram illustrating an example of an operation for correcting brightness variation of a captured image.
FIG. 7 is a diagram for explaining an operation for discriminating between a concave shape defect and a convex shape defect on the surface of a sheet-like material.
FIG. 8 is a flow showing an operation for discriminating between a concave shape defect and a convex shape defect on the surface of a sheet-like material.
FIG. 9 is a diagram for explaining an operation for discriminating between a stain defect and a scratch defect on the surface of a sheet-like material.
FIG. 10 is a flow showing an operation for discriminating between contamination defects and scratch defects on the surface of a sheet-like material.
FIG. 11 is a diagram illustrating an example of a configuration of a main part of a surface defect inspection apparatus for detecting periodic defects (roller transfer defects).
FIG. 12 is a diagram for explaining an operation of detecting a periodic defect (roller transfer defect);
FIG. 13 is a flowchart showing an operation for detecting a periodic defect (roller transfer defect);
FIG. 14 is a flowchart showing an operation of detecting a roller transfer defect.
FIG. 15 is a diagram for explaining another operation for detecting a roller transfer defect;
FIG. 16 is a flowchart showing another operation for detecting a roller transfer defect;
FIG. 17 is a diagram illustrating an example of a configuration of a main part of a surface defect inspection apparatus for detecting a periodic defect (roller transfer defect) in which meandering correction is performed.
FIG. 18 is a diagram for explaining an operation of detecting a periodic defect (roller transfer defect) after performing meandering correction;
FIG. 19 is a flowchart showing an operation for detecting a periodic defect (roller transfer defect) in which meandering correction is performed.
FIG. 20 is a diagram for explaining another operation for detecting a periodic defect (roller transfer defect) after performing meandering correction;
FIG. 21 is a flowchart showing another operation for detecting periodicity failure (roller transfer failure) with meandering correction;
[Explanation of symbols]
C1, C2 camera
L1, L2 light source
12 First image memory
13 1st operation part
14 Defect candidate position storage unit
22 Second image memory
31 2nd operation part
32 Defect detection unit
33 Representative position detection / storage unit
34 3rd operation part
35 Periodic defect detector

Claims

The surface of the sheet-like material was irradiated with light from an angle within a predetermined range, the reflected light was imaged, and the light was irradiated from above the surface of the sheet-like material, and the reflected light was photographed from above. Detect irregularities on the surface of the sheet-like material based on the image ,
When a defect other than the irregularities on the surface of the sheet-like material is detected, the surface of the sheet-like material is irradiated with light from an angle within a predetermined range, and an image obtained by imaging the reflected light is differentiated, A method for inspecting a surface defect of a sheet-like material, characterized by discriminating between a stain defect and a scratch defect based on a differential value .

2. The method for inspecting a surface defect of a sheet-like material according to claim 1, wherein the brightness variation of the photographed image is corrected according to a difference in surface reflectance of the sheet-like material.

The method for inspecting a surface defect of a sheet-like material according to claim 2, wherein the exposure time of imaging is corrected based on the illuminance of the reflected light as correction of the brightness variation of the image.

3. The surface defect inspection of a sheet-like material according to claim 2, wherein the brightness of the image is corrected based on a ratio of an illuminance of the reflected light to a reference reflected illuminance as correction of the brightness variation of the image. Method.

When irregularities on the surface of the sheet-like material are detected, the surface of the sheet-like material is irradiated with light from an angle within a predetermined range, the image obtained by imaging the reflected light is differentiated, and the differential value is based on the differential value. 5. A method for inspecting a surface defect of a sheet-like material according to any one of claims 1 to 4, wherein the concave shape defect and the convex shape defect are discriminated.

When an irregularity on the surface of the sheet-like material is detected, a representative coordinate position of the detected portion is obtained, and a periodic defect is detected based on an interval between representative coordinate positions in a direction in which the sheet-like material flows. The surface defect inspection method for a sheet-like material according to any one of claims 1 to 5.

The method for inspecting a surface defect of a sheet-like material according to claim 6 , wherein the representative coordinate position of the uneven portion is the center position of the area of the defective portion.

The method for inspecting a surface defect of a sheet-like material according to claim 6 , wherein the representative coordinate position of the uneven portion is the maximum position or the minimum position of the differential value of the image of the uneven portion.

The method for inspecting a surface defect of a sheet-like material according to claim 6 , wherein the representative coordinate position of the uneven portion is the position of the center of gravity of the uneven portion.

When transporting the sheet-like material using a roller, a roller transfer failure is detected based on the outer periphery of the roller and the interval between the representative coordinate positions of the irregularities in the direction in which the sheet-like material flows. The surface defect inspection method for a sheet-like material according to any one of claims 6 to 9 .

When transporting the sheet-like material using a roller, the roller transfer failure is determined based on the outer circumference of the roller and an integral multiple of the interval between the representative coordinate positions of the irregularities in the direction in which the sheet-like material flows. The surface defect inspection method for a sheet-like material according to any one of claims 6 to 9 , wherein detection is performed.

The surface defect of the sheet-like material according to any one of claims 6 to 11 , wherein a movement amount in the width direction of the sheet-like material is detected to correct a representative coordinate position of the uneven portion. Inspection method.

Representative coordinate position of the uneven defective portion, if any within a predetermined area, any one of claims 6 to claim 12, characterized in that it is effective as the representative coordinate position for detecting the periodicity defect The surface defect inspection method of the sheet-like material as described in 2.

A first imaging system that irradiates light on the surface of the sheet-like material from an angle within a predetermined range and captures an image of the reflected light with a camera, and a first that accumulates images captured by the first imaging system. Based on an image memory, an image stored in the first image memory, a first calculation unit for calculating a defect candidate position on the surface of the sheet-like material, and a defect candidate position calculated by the first calculation unit A defect candidate position storage unit that performs the above operation, a second imaging system that irradiates light from above the surface of the sheet-like material, and captures an image of the reflected light with the camera from above, and an image captured by the second imaging system A second image memory that stores the brightness of the defect candidate position stored in the defect candidate position storage unit based on the image stored in the second image memory; 2 Based on the calculation result of the calculation unit, A surface defect inspection apparatus for a sheet-like material, comprising a defect detection unit for detecting irregularities on the surface of a sheet-like material, and performing the method according to claim 1 .