JP4069448B2

JP4069448B2 - Defect inspection method and apparatus

Info

Publication number: JP4069448B2
Application number: JP2003127219A
Authority: JP
Inventors: 廣一横山; 保西峯
Original assignee: Sumitomo Metal Industries Ltd
Current assignee: Sumitomo Metal Industries Ltd
Priority date: 2003-05-02
Filing date: 2003-05-02
Publication date: 2008-04-02
Anticipated expiration: 2023-05-02
Also published as: JP2004333223A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、被検査物（例えば、鋼板や棒鋼など）から得られた検査信号を画像化し、当該検査画像に空間フィルタを適用することによって欠陥を検査する方法及び装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、鋼板等の被検査物を光学的手段、超音波的手段、磁気的手段等を用いて検査し、その検査信号を画像化して、当該検査画像に画像処理を施すことにより欠陥を検査する方法が知られている（例えば、特許文献１、特許文献２及び特許文献３参照）。
【０００３】
斯かる検査方法で実施される画像処理においては、まず最初に、欠陥以外のノイズを除去することを目的とした平滑化処理や、欠陥のエッジを強調することを目的とした微分処理等を施すための所謂空間フィルタ（例えば、非特許文献１参照）が適用されるのが一般的である。次に、空間フィルタを適用した後の画像を２値化することにより欠陥が検出される。さらに、必要に応じて検出した欠陥の特徴量（例えば、長さや幅など）を抽出し、これにより欠陥の種別等が判定される。
【０００４】
【特許文献１】
特開平７−６３６９９号公報
【特許文献２】
特開平９−１５２１７号公報
【特許文献３】
特開２０００−１１１５２８号公報
【非特許文献１】
田村秀行，「コンピュータ画像処理入門」，総研出版，１９８５年，ｐ．１０１−１０６
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
ここで、従来の欠陥検査方法においては、検査画像全体に一律に空間フィルタを適用することに起因して、欠陥の検出精度が低下したり、欠陥の特徴量抽出に悪影響を及ぼす場合がある。
【０００６】
より具体的に説明すれば、例えば、平滑化処理用の空間フィルタを適用することにより、ノイズ部に相当する画素のみならず、欠陥部に相当する画素の濃度も平滑化されるため、特に面積の小さい欠陥や細長い欠陥の場合には、欠陥部に相当する画素全体の濃度が、ノイズ部に相当する画素の濃度と同程度になる場合が生じる。このように、欠陥部のコントラトが低下（欠陥部に相当する画素とノイズ部に相当する画素の濃度差が小さい）することによって、２値化によって欠陥を検出できない場合が生じるという問題がある。また、例えば、微分処理用の空間フィルタを適用することにより、欠陥部のみならずノイズ部に相当する画素のエッジも強調されてしまい、当該ノイズ部を欠陥として過検出してしまう場合が生じるという問題もある。さらには、例えば、平滑化処理用の空間フィルタを適用することにより、欠陥部に相当する画素の濃度が平滑化されるため、２値化レベルによっては、検出される欠陥部の長さや幅が大きくなってしまうという問題もある。
【０００７】
本発明は、斯かる従来技術の問題点を解決するべくなされたものであり、高精度に欠陥を検査することのできる方法及び装置を提供することを課題とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
斯かる課題を解決するべく、本発明は、請求項１に記載の如く、被検査物から得られた検査信号を画像化し、当該検査画像に空間フィルタを適用することによって欠陥を検査する方法であって、前記検査画像について、注目画素を基準として予め決定した所定位置に位置する画素の濃度を抽出するステップと、前記抽出した濃度に基づき、前記注目画素に空間フィルタを適用するか否かを判断するステップと、空間フィルタを適用すると判断した注目画素に対してのみ、空間フィルタを適用するステップとを含むことを特徴とする欠陥検査方法を提供するものである。
【０００９】
請求項１に係る発明によれば、検査画像に平滑化処理や微分処理等を施すための空間フィルタを適用する前に、注目画素を基準として予め決定した所定位置に位置する画素の濃度が抽出される。ここで、被検査物に発生する欠陥には、鉄鋼製品を例に挙げて説明すれば、搬送方向に延びるスリ傷や割れ傷、搬送ロールや圧延ロール自体の欠陥が転写されることにより搬送方向に周期的に発生するロール傷、鋼管の軸方向に延びる傷であって、当該鋼管が回転しながら搬送されるために画像化した際には斜め方向に延びることになる傷など、種々の欠陥が存在するが、その形状や発生状況は予測できる場合が多い。例えば、スリ傷を例に挙げれば、検査画像中、スリ傷に相当する画素の濃度は、搬送方向に連続して略同等の値を有する分布になるが如くである。従って、被検査物に発生し得る欠陥を予測し、これに応じて予め決定した所定位置に位置する画素（例えば、スリ傷の発生が予測されるならば、注目画素から搬送方向に延びる連続した画素等）の濃度を抽出することにより、注目画素が欠陥部に相当する画素か否かをある程度判断（例えば、前記搬送方向に延びる連続した画素の内、全ての画素或いは少なくとも連続した一部の画素の濃度が所定の範囲内にあれば、当該注目画素はスリ傷に相当する画素であると判断するなど）可能である。
【００１０】
次に、請求項１に係る発明によれば、前記抽出した濃度に基づき、前記注目画素に空間フィルタを適用するか否かが判断され、空間フィルタを適用すると判断した注目画素に対してのみ空間フィルタが適用される。すなわち、抽出した濃度に基づいて注目画素が欠陥部に相当すると判断した場合には、当該注目画素には、例えば、欠陥以外のノイズを除去することを目的とした平滑化処理用の空間フィルタを適用しない一方、欠陥のエッジを強調することを目的とした微分処理用の空間フィルタを適用するというような判断がなされ、微分処理用の空間フィルタが適用される。逆に、抽出した濃度に基づいて注目画素が欠陥以外の部分（ノイズ部）に相当すると判断した場合には、当該注目画素には、平滑化処理用の空間フィルタを適用する一方、微分処理用の空間フィルタを適用しないというような判断がなされ、平滑化処理用の空間フィルタが適用される。
【００１１】
このように、請求項１に係る発明によれば、検査画像全体に一律に空間フィルタを適用する従来の欠陥検査方法と異なり、注目画素を基準として予め決定した所定位置に位置する画素の濃度を抽出し、当該抽出した結果に基づいて、当該注目画素に空間フィルタを適用するか否かを判断するため、欠陥の未検出や過検出を低減すると共に、欠陥の特徴量を精度良く抽出でき、高精度に欠陥を検査することが可能である。なお、請求項１に係る発明における空間フィルタとしては、平滑化処理用や微分処理用に限るものではなく、メディアンフィルタ、ＦＦＴ（Fast Fourier Transform）フィルタ、ランクフィルタ、膨張処理用フィルタ、収縮処理用フィルタなど、画像処理で用いられる種々の空間フィルタを適用可能である。
【００１２】
好ましくは、請求項２に記載の如く、前記所定位置に位置する画素は、注目画素から所定方向に延びる連続した画素とされ、前記所定位置に位置する画素の内、少なくとも連続した一部の画素の濃度がそれぞれ予め決定した範囲内にある場合には、前記注目画素にノイズ除去を目的とした空間フィルタを適用しないように構成される。
【００１３】
請求項２に係る発明は、スリ傷等の所定の方向（搬送方向等）に延びる形状を有する欠陥の検査に好適である。
【００１４】
また、前記課題を解決するべく、本発明は、請求項３に記載の如く、被検査物から得られた検査信号を画像化し、当該検査画像に空間フィルタを適用することによって欠陥を検査する画像処理手段を備えた装置であって、前記画像処理手段は、前記検査画像について、注目画素を基準として予め決定した所定位置に位置する画素の濃度を抽出するステップと、前記抽出した濃度に基づき、前記注目画素に空間フィルタを適用するか否かを判断するステップと、空間フィルタを適用すると判断した注目画素に対してのみ、空間フィルタを適用するステップとを実行することを特徴とする欠陥検査装置としても提供される。
【００１５】
好ましくは、請求項４に記載の如く、前記所定位置が変更可能に構成される。
【００１６】
請求項４に係る発明によれば、被検査物に発生し得る欠陥の種類や、特に検出対象としたい欠陥の種類等に応じて、所定位置を適宜変更可能であるため、利便性に優れるという利点を有する。
【００１７】
また、好ましくは、請求項５に記載の如く、前記所定位置に位置する画素は、注目画素から所定方向に延びる連続した画素とされ、前記画像処理手段は、前記所定位置に位置する画素の内、少なくとも連続した一部の画素の濃度がそれぞれ予め決定した範囲内にある場合には、前記注目画素にノイズ除去を目的とした空間フィルタを適用しないように構成される。
【００１８】
請求項５に係る発明は、スリ傷等の所定の方向（搬送方向等）に延びる形状を有する欠陥の検査に好適である。
【００１９】
【発明の実施の形態】
以下、添付図面を参照しつつ、本発明を鋼板表面の検査に適用する一実施形態について説明する。
【００２０】
図１は、本発明の一実施形態に係る欠陥検査装置の概略構成を説明する説明図である。図１に示すように、本実施形態に係る欠陥検査装置１は、搬送ローラ２上で搬送される被検査物としての鋼板Ｓから、検査信号としての鋼板Ｓ表面の撮像信号を得るための撮像光学系１１と、撮像光学系１１から出力された撮像信号を画像化し、当該検査画像に空間フィルタを適用することによって欠陥を検査する画像処理手段としての画像処理装置１２とを備えている。
【００２１】
撮像光学系１１は、鋼板Ｓの板幅方向に延び、鋼板Ｓ表面に向けて線状の光を照射する線状光源１１１と、鋼板Ｓの板幅方向に延びる視野を有し、鋼板Ｓ表面での反射光を結像するラインセンサカメラ１１２とを備えている。
【００２２】
画像処理装置１２は、ラインセンサカメラ１１２から出力された撮像信号を順次取り込んで２次元画像化（Ｓ１）し、当該検査画像に対して条件付きで空間フィルタを適用（Ｓ２）するように構成されている。次に、空間フィルタを適用した後の画像を所定のしきい値で２値化（Ｓ３）し、欠陥を検出する。さらに、検出した欠陥の特徴量（長さや幅など）を抽出（Ｓ４）し、当該特徴量に基づいて欠陥の種別や等級（欠陥の程度）を判定（Ｓ５）するように構成されている。
【００２３】
以下、本発明の特徴部分である画像処理装置１２における条件付き空間フィルタの適用（Ｓ２）について、より詳細に説明する。
【００２４】
本実施形態では、図２に示すように、欠陥以外のノイズを除去することを目的とした平滑化処理用の空間フィルタ（以下、平滑化フィルタという）を適用する場合を例に挙げて説明する。図２に示す平滑化フィルタは、ハッチを施した注目画素及び注目画素近傍の画素（計１３画素）の濃度（本実施形態では、０〜２５５にデジタル化されているものとする）に対し、それぞれ１／１３の係数を乗じ、これらの総和を注目画素の新しい濃度として設定するフィルタである。
【００２５】
ここで、画像処理装置１２は、斯かる平滑化フィルタを適用する前に、注目画素を基準として予め決定した所定位置に位置する画素の濃度を抽出する。より具体的に説明すれば、本実施形態では、図３に示すように、ハッチを施した注目画素とその左右方向に延びる位置にある画素（図３の▲１▼）とからなる画素群ａ、注目画素とその右斜め方向に延びる位置にある画素（図３の▲２▼）とからなる画素群ｂ、及び、注目画素とその左斜め方向に延びる位置にある画素（図３の▲３▼）とからなる画素群ｃのそれぞれについて、各画素の濃度を順次抽出するように構成されている。
【００２６】
画像処理装置１２は、前記抽出した濃度に基づき、前記注目画素に平滑化フィルタ（図２）を適用するか否かを判断する。より具体的には、各画素群ａ〜ｃの少なくとも１つの画素群について、当該画素群を構成する７つの画素の内、少なくとも連続した５つの画素の濃度が以下の条件式（１）を満足する場合には、平滑化フィルタを適用しないように構成されている。
濃度Ａ＜各画素の濃度＜濃度Ｂ・・・（１）
ここで、濃度Ａ＝検査画像全体の平均濃度＋２０、濃度Ｂ＝検査画像全体の平均濃度＋２５である。
【００２７】
すなわち、鋼板Ｓに発生するスリ傷のような欠陥は、当該欠陥部に相当する画素の濃度が所定の方向に連続して略同程度の値を有する分布になるという前提に基づき、前記条件式（１）を満足する注目画素は欠陥部に相当すると判断して、平滑化フィルタを適用しないようにしたものである。
【００２８】
以下、画素群ａについての濃度分布を例に挙げ、上記条件付き平滑化フィルタの適用の効果について説明する。図４は、画素群ａの注目画素がノイズ部に相当する場合について、平滑化フィルタ適用前後の画素群ａの濃度分布例を示す。図４（ａ）は平滑化フィルタ適用前の濃度分布を、図４（ｂ）は平滑化フィルタ適用後の濃度分布をそれぞれ示す。図４（ａ）に示すように、濃度の高い注目画素（ハッチを施した画素）は、平滑化フィルタを適用せずに２値化（例えば、濃度Ａをしきい値として２値化）すれば、欠陥として過検出されることになる。ここで、図４（ａ）に示す画素群ａの濃度分布は、上記条件式（１）を満足しない（他の画素群ｂ、ｃについても満足しないものとする）ため、平滑化フィルタ（図２）が適用されることになる。平滑化フィルタが適用されることにより、図４（ｂ）に示すように、注目画素の濃度は低減し（しきい値である濃度Ａより小さい濃度となる）、これにより過検出を抑制することができる。
【００２９】
図５は、画素群ａの注目画素が欠陥部に相当する場合について、平滑化フィルタ適用前後の画素群ａの濃度分布例を示す。図５（ａ）は平滑化フィルタ適用前の濃度分布を、図５（ｂ）は平滑化フィルタ適用後の濃度分布をそれぞれ示す。図５（ａ）に示すように、濃度の高い注目画素（ハッチを施した画素）は、平滑化フィルタを適用せずに２値化（例えば、濃度Ａをしきい値として２値化）すれば、欠陥として正常に検出されることになる。一方、平滑化フィルタが適用されれば、図５（ｂ）に示すように、注目画素の濃度は低減し（しきい値である濃度Ａより小さい濃度となる）、これにより欠陥部が未検出となってしまう。しかしながら、図５（ａ）に示す画素群ａの濃度分布は、上記条件式（１）を満足するので、平滑化フィルタが適用されず、図５（ａ）に示す濃度分布のまま２値化されるため、欠陥の未検出を抑制することが可能である。また、欠陥部に相当する注目画素に対して平滑化フィルタを適用しないため、２値化レベル（しきい値）によっては検出される欠陥部の長さや幅が大きくなってしまうという問題も低減されることになる。
【００３０】
以上に説明したように、本実施形態に係る欠陥検査装置１によれば、検査画像全体に一律に平滑化フィルタを適用する場合と異なり、注目画素を基準として予め決定した所定位置に位置する画素の濃度を抽出し、当該抽出した結果に基づいて、当該注目画素に平滑化フィルタを適用するか否かを判断するため、欠陥の未検出や過検出を低減すると共に、欠陥の特徴量を精度良く抽出でき、高精度に欠陥を検査することが可能である。
【００３１】
なお、本実施形態では、被検査物としての鋼板Ｓを光学的に検査する装置に適用する場合について説明したが、本発明はこれに限るものではなく、超音波的手段や磁気的手段の他、Ｘ線検査手段を用いた検査装置など、検査信号を画像化することが可能な種々の検査装置に適用することが可能である。
【００３２】
また、本実施形態では、空間フィルタとして図２に示す平滑化フィルタを適用する場合について説明したが、本発明はこれに限るものではなく、他の形状や係数を有する平滑化フィルタを適用することが可能である他、微分処理用フィルタ、メディアンフィルタ、ＦＦＴ（Fast Fourier Transform）フィルタ、ランクフィルタ、膨張処理用フィルタ、収縮処理用フィルタなど、画像処理で用いられる種々の空間フィルタを適用可能である。
【００３３】
さらに、本実施形態では、図３に示す各画素群の少なくとも１つの画素群について、当該画素群を構成する７つの画素の内、少なくとも連続した５つの画素の濃度が条件式（１）を満足することを空間フィルタを適用しない条件としているが、本発明はこれに限るものではなく、各画素群を構成する画素の平均濃度、分散値、最大値と最小値との差などが所定範囲内にあることを条件とすることも可能である。また、濃度を抽出する画素としては、図３に示す位置の画素に限るものではなく、被検査物に発生し得る欠陥の種類や、特に検出対象としたい欠陥の種類等に応じて適宜変更すれば良い。例えば、被検査物に発生する主な欠陥が、搬送方向に直線状に延びるスリ傷のみである場合には、図３に示す画素群ａを構成する各画素の濃度を抽出するように構成すればよい。つまり、濃度を抽出するべく予め決定した所定位置に位置する画素を、注目画素から搬送方向（図３の左右方向）に直線状に延びる連続した画素とすることができる。また、発生する主な欠陥が搬送方向に直線状に延びるスリ傷であっても、被検査物が円柱状の棒鋼や円筒状の鋼管であり、周方向に回転しながら軸方向に搬送される場合には、画像化した後のスリ傷に相当する画素は、回転速度等に応じて斜め方向に延びることになる。従って、この場合における濃度を抽出する画素としては、注目画素から斜め方向に延びる位置の画素とすることができる。また、濃度を抽出する画素としては、必ずしも連続した画素とする必要は無く、例えば、搬送ロール等のロール自体の欠陥が被検査物に転写されることにより生じる傷の発生が考えられる場合には、注目画素から当該ロールのｎ（ｎは１以上の整数）周分に相当する画素数だけ離間した位置の画素の濃度を抽出するようにすればよい。さらに、以上に述べた具体例を適宜組み合わせた位置の画素について濃度を抽出するように構成しても良い。空間フィルタの適用可否の条件も、濃度を抽出する画素に応じて適宜変更すれば良い。
【００３４】
【発明の効果】
以上に説明したように、本発明に係る欠陥検査方法及び装置によれば、検査画像全体に一律に空間フィルタを適用する従来の欠陥検査方法と異なり、注目画素を基準として予め決定した所定位置に位置する画素の濃度を抽出し、当該抽出した結果に基づいて、当該注目画素に空間フィルタを適用するか否かを判断するため、欠陥の未検出や過検出を低減すると共に、欠陥の特徴量を精度良く抽出でき、高精度に欠陥を検査することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【図１】図１は、本発明の一実施形態に係る欠陥検査装置の概略構成を説明する説明図である。
【図２】図２は、本発明において適用される空間フィルタの例を示す。
【図３】図３は、本発明において空間フィルタの適用可否を判断するために濃度を抽出する画素の例を示す。
【図４】図４は、注目画素がノイズ部に相当する場合について、平滑化フィルタ適用前後の濃度分布例を示す。
【図５】図５は、注目画素が欠陥部に相当する場合について、平滑化フィルタ適用前後の濃度分布例を示す。
【符号の説明】
１…欠陥検査装置１１…撮像光学系１２…画像処理装置（画像処理手段）
Ｓ…鋼板（被検査物）[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a method and apparatus for inspecting defects by imaging an inspection signal obtained from an object to be inspected (for example, a steel plate or a steel bar) and applying a spatial filter to the inspection image.
[0002]
[Prior art]
Conventionally, an inspection object such as a steel plate is inspected using optical means, ultrasonic means, magnetic means, etc., the inspection signal is imaged, and the inspection image is subjected to image processing to inspect defects. There are known methods (see, for example, Patent Document 1, Patent Document 2, and Patent Document 3).
[0003]
In image processing performed by such an inspection method, first, smoothing processing for the purpose of removing noise other than defects, differential processing for the purpose of enhancing the edges of defects, and the like are performed. In general, a so-called spatial filter (for example, see Non-Patent Document 1) is applied. Next, a defect is detected by binarizing the image after applying the spatial filter. Furthermore, the feature amount (for example, length, width, etc.) of the detected defect is extracted as necessary, and thereby the type of defect is determined.
[0004]
[Patent Document 1]
Japanese Patent Laid-Open No. 7-63699 [Patent Document 2]
Japanese Patent Laid-Open No. 9-15217 [Patent Document 3]
JP 2000-111528 A [Non-Patent Document 1]
Hideyuki Tamura, “Introduction to Computer Image Processing”, Soken Publishing, 1985, p. 101-106
[0005]
[Problems to be solved by the invention]
Here, in the conventional defect inspection method, due to the uniform application of the spatial filter to the entire inspection image, the defect detection accuracy may be reduced, or the defect feature amount extraction may be adversely affected.
[0006]
More specifically, for example, by applying a spatial filter for smoothing processing, not only the pixel corresponding to the noise part but also the density of the pixel corresponding to the defect part is smoothed. In the case of a small defect or an elongated defect, the density of the entire pixel corresponding to the defective part may be approximately the same as the density of the pixel corresponding to the noise part. Thus, there is a problem that the defect cannot be detected by binarization due to a decrease in the contrast of the defective portion (the difference in density between the pixel corresponding to the defective portion and the pixel corresponding to the noise portion is small). In addition, for example, by applying a spatial filter for differential processing, not only the defective portion but also the edge of the pixel corresponding to the noise portion is emphasized, and the noise portion may be overdetected as a defect. There is also a problem. Furthermore, for example, by applying a spatial filter for smoothing processing, the density of the pixel corresponding to the defective portion is smoothed. Therefore, depending on the binarization level, the length and width of the detected defective portion may vary. There is also the problem of becoming larger.
[0007]
The present invention has been made to solve the problems of the prior art, and an object of the present invention is to provide a method and apparatus capable of inspecting defects with high accuracy.
[0008]
[Means for Solving the Problems]
In order to solve such a problem, the present invention provides a method for inspecting defects by imaging an inspection signal obtained from an object to be inspected and applying a spatial filter to the inspection image. In the inspection image, a step of extracting a density of a pixel located at a predetermined position determined in advance with reference to the target pixel, and whether or not to apply a spatial filter to the target pixel based on the extracted density. The present invention provides a defect inspection method including a step of determining and a step of applying a spatial filter only to a target pixel determined to be applied with a spatial filter.
[0009]
According to the first aspect of the present invention, before applying a spatial filter for performing a smoothing process, a differentiation process, or the like on an inspection image, the density of a pixel located at a predetermined position determined in advance with reference to the target pixel is extracted. Is done. Here, if the steel product is described as an example of the defect generated in the inspection object, a flaw or a crack extending in the conveyance direction, or a defect in the conveyance roll or the rolling roll itself is transferred in the conveyance direction. Various defects, such as roll scratches that occur periodically, and scratches that extend in the axial direction of the steel pipe and that extend in an oblique direction when imaged because the steel pipe is conveyed while rotating However, there are many cases where the shape and the occurrence situation can be predicted. For example, if a scratch is taken as an example, the density of pixels corresponding to the scratch in the inspection image has a distribution having substantially the same value continuously in the transport direction. Accordingly, a defect that may occur in the inspection object is predicted, and a pixel located at a predetermined position determined in accordance therewith (for example, if the occurrence of a scratch is predicted, a continuous extension extending from the target pixel in the transport direction) By extracting the density of the pixels, etc., to some extent whether or not the pixel of interest is a pixel corresponding to a defective portion (for example, all pixels or at least some of the continuous pixels extending in the transport direction). If the pixel density is within a predetermined range, it is possible to determine that the pixel of interest is a pixel corresponding to a scratch.
[0010]
Next, according to the first aspect of the present invention, based on the extracted density, it is determined whether or not to apply a spatial filter to the target pixel, and only the target pixel that is determined to apply the spatial filter has a space. A filter is applied. That is, when it is determined that the target pixel corresponds to a defective portion based on the extracted density, for example, a spatial filter for smoothing processing for the purpose of removing noise other than the defect is applied to the target pixel. On the other hand, it is determined that a differential processing spatial filter for the purpose of enhancing the edge of the defect is applied, and the differential processing spatial filter is applied. On the other hand, when it is determined that the target pixel corresponds to a portion other than a defect (noise part) based on the extracted density, a spatial filter for smoothing processing is applied to the target pixel while the target pixel is used for differentiation processing. Is determined not to apply the spatial filter, and the spatial filter for smoothing is applied.
[0011]
Thus, according to the first aspect of the invention, unlike the conventional defect inspection method in which the spatial filter is uniformly applied to the entire inspection image, the density of the pixel located at a predetermined position determined in advance with the target pixel as a reference is determined. In order to determine whether or not to apply a spatial filter to the target pixel based on the extracted result, it is possible to accurately extract the feature amount of the defect while reducing undetected and overdetected defects, It is possible to inspect defects with high accuracy. The spatial filter in the invention according to claim 1 is not limited to the smoothing process or the differential process, but is a median filter, an FFT (Fast Fourier Transform) filter, a rank filter, an expansion process filter, or a contraction process. Various spatial filters used in image processing, such as filters, can be applied.
[0012]
Preferably, the pixel located at the predetermined position is a continuous pixel extending in a predetermined direction from the target pixel, and at least some of the pixels located at the predetermined position are continuous. When the density is within a predetermined range, a spatial filter for noise removal is not applied to the target pixel.
[0013]
The invention according to claim 2 is suitable for inspecting a defect having a shape extending in a predetermined direction (such as a conveyance direction) such as a scratch.
[0014]
In order to solve the above-mentioned problem, the present invention provides an image for inspecting a defect by imaging an inspection signal obtained from an inspection object and applying a spatial filter to the inspection image. An apparatus including a processing unit, wherein the image processing unit extracts a density of a pixel located at a predetermined position determined in advance with respect to the target pixel for the inspection image, and based on the extracted density, A defect inspection apparatus, comprising: determining whether to apply a spatial filter to the target pixel; and applying a spatial filter only to the target pixel determined to apply the spatial filter Also provided as
[0015]
Preferably, as defined in claim 4, the predetermined position is configured to be changeable.
[0016]
According to the invention according to claim 4, the predetermined position can be appropriately changed according to the type of defect that can occur in the inspection object, in particular, the type of defect to be detected, etc. Have advantages.
[0017]
In a preferred embodiment, the pixel located at the predetermined position is a continuous pixel extending in a predetermined direction from the target pixel, and the image processing means includes the pixel located at the predetermined position. When the density of at least some of the continuous pixels is within a predetermined range, a spatial filter for noise removal is not applied to the target pixel.
[0018]
The invention according to claim 5 is suitable for inspecting a defect having a shape extending in a predetermined direction (such as a conveyance direction) such as a scratch.
[0019]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Hereinafter, an embodiment in which the present invention is applied to inspection of a steel sheet surface will be described with reference to the accompanying drawings.
[0020]
FIG. 1 is an explanatory diagram illustrating a schematic configuration of a defect inspection apparatus according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 1, the defect inspection apparatus 1 according to the present embodiment captures an image signal for obtaining an imaging signal of the surface of the steel sheet S as an inspection signal from the steel sheet S as an inspection object conveyed on the conveyance roller 2. An optical system 11 and an image processing device 12 as an image processing unit that inspects defects by imaging an imaging signal output from the imaging optical system 11 and applying a spatial filter to the inspection image are provided.
[0021]
The imaging optical system 11 has a linear light source 111 that extends in the plate width direction of the steel plate S and irradiates linear light toward the surface of the steel plate S, and a field of view that extends in the plate width direction of the steel plate S. And a line sensor camera 112 that forms an image of the reflected light.
[0022]
The image processing apparatus 12 is configured to sequentially capture the imaging signals output from the line sensor camera 112 to form a two-dimensional image (S1), and apply a spatial filter with conditions to the inspection image (S2). ing. Next, the image after applying the spatial filter is binarized with a predetermined threshold (S3), and a defect is detected. Furthermore, the feature amount (length, width, etc.) of the detected defect is extracted (S4), and the defect type and grade (defect degree) are determined (S5) based on the feature amount.
[0023]
Hereinafter, the application of the conditional spatial filter (S2) in the image processing apparatus 12 which is a characteristic part of the present invention will be described in more detail.
[0024]
In the present embodiment, as shown in FIG. 2, a case where a spatial filter for smoothing processing (hereinafter referred to as a smoothing filter) for the purpose of removing noise other than defects will be described as an example. . The smoothing filter shown in FIG. 2 has a hatched pixel of interest and pixels in the vicinity of the pixel of interest (total of 13 pixels) (in this embodiment, it is assumed to be digitized from 0 to 255). Each of the filters is multiplied by a factor of 1/13 and the sum of these is set as a new density of the pixel of interest.
[0025]
Here, before applying such a smoothing filter, the image processing apparatus 12 extracts the density of a pixel located at a predetermined position determined in advance with reference to the target pixel. More specifically, in the present embodiment, as shown in FIG. 3, a pixel group a composed of a target pixel to which hatching is applied and pixels (1) in FIG. , A pixel group b composed of the pixel of interest and a pixel extending in the diagonally right direction (2 in FIG. 3), and a pixel in the pixel extending in the diagonally left direction (3 in FIG. 3) For each of the pixel groups c consisting of ▼), the density of each pixel is sequentially extracted.
[0026]
The image processing apparatus 12 determines whether or not to apply a smoothing filter (FIG. 2) to the target pixel based on the extracted density. More specifically, for at least one pixel group in each of the pixel groups a to c, the density of at least five consecutive pixels among the seven pixels constituting the pixel group satisfies the following conditional expression (1): In this case, the smoothing filter is not applied.
Density A <Density of each pixel <Density B (1)
Here, density A = average density of the entire inspection image + 20, density B = average density of the entire inspection image + 25.
[0027]
That is, the conditional expression is based on the premise that the defect such as a scratch generated in the steel sheet S has a distribution in which the density of pixels corresponding to the defective portion continuously has substantially the same value in a predetermined direction. The target pixel satisfying (1) is determined to correspond to a defective portion, and the smoothing filter is not applied.
[0028]
Hereinafter, taking the density distribution for the pixel group a as an example, the effect of applying the conditional smoothing filter will be described. FIG. 4 shows a density distribution example of the pixel group a before and after applying the smoothing filter when the target pixel of the pixel group a corresponds to a noise part. FIG. 4A shows the density distribution before applying the smoothing filter, and FIG. 4B shows the density distribution after applying the smoothing filter. As shown in FIG. 4A, a pixel of interest with high density (a hatched pixel) is binarized (for example, binarized using density A as a threshold) without applying a smoothing filter. If so, it will be overdetected as a defect. Here, since the density distribution of the pixel group a shown in FIG. 4A does not satisfy the conditional expression (1) (it is assumed that the other pixel groups b and c are not satisfied), a smoothing filter (FIG. 2) will be applied. By applying the smoothing filter, as shown in FIG. 4B, the density of the pixel of interest is reduced (the density is smaller than the density A which is the threshold value), thereby suppressing overdetection. Can do.
[0029]
FIG. 5 shows an example of the density distribution of the pixel group a before and after applying the smoothing filter when the target pixel of the pixel group a corresponds to a defective portion. FIG. 5A shows the density distribution before applying the smoothing filter, and FIG. 5B shows the density distribution after applying the smoothing filter. As shown in FIG. 5 (a), a pixel of interest with high density (a hatched pixel) is binarized (for example, binarized using density A as a threshold) without applying a smoothing filter. In this case, it is normally detected as a defect. On the other hand, if the smoothing filter is applied, as shown in FIG. 5B, the density of the pixel of interest is reduced (becomes a density smaller than the density A, which is the threshold value), so that no defective portion is detected. End up. However, since the density distribution of the pixel group a shown in FIG. 5A satisfies the above conditional expression (1), the smoothing filter is not applied and the density distribution shown in FIG. 5A is binarized. Therefore, it is possible to suppress undetected defects. Further, since the smoothing filter is not applied to the target pixel corresponding to the defective portion, the problem that the length or width of the detected defective portion increases depending on the binarization level (threshold) is also reduced. Will be.
[0030]
As described above, according to the defect inspection apparatus 1 according to the present embodiment, unlike the case where the smoothing filter is uniformly applied to the entire inspection image, the pixel located at a predetermined position determined in advance with the target pixel as a reference. In order to determine whether or not to apply a smoothing filter to the target pixel based on the extracted result, it is possible to reduce defect non-detection and overdetection, and to accurately determine the feature amount of the defect. It is possible to extract well and to inspect defects with high accuracy.
[0031]
In the present embodiment, the case where the steel sheet S as an inspection object is applied to an optical inspection apparatus has been described. However, the present invention is not limited to this, and other than ultrasonic means and magnetic means. The present invention can be applied to various inspection apparatuses that can image inspection signals, such as inspection apparatuses using X-ray inspection means.
[0032]
Moreover, although this embodiment demonstrated the case where the smoothing filter shown in FIG. 2 was applied as a spatial filter, this invention is not restricted to this, Applying the smoothing filter which has another shape and a coefficient In addition, various spatial filters used in image processing, such as differential processing filters, median filters, FFT (Fast Fourier Transform) filters, rank filters, expansion processing filters, and contraction processing filters, can be applied. .
[0033]
Furthermore, in this embodiment, for at least one pixel group in each pixel group shown in FIG. 3, the density of at least five consecutive pixels among the seven pixels constituting the pixel group satisfies the conditional expression (1). However, the present invention is not limited to this, and the average density, dispersion value, and difference between the maximum value and the minimum value of the pixels constituting each pixel group are within a predetermined range. It is also possible to make it a condition. Further, the pixel from which the density is extracted is not limited to the pixel at the position shown in FIG. 3, and may be appropriately changed according to the type of defect that may occur in the inspection object, particularly the type of defect that is desired to be detected. It ’s fine. For example, when the main defect generated in the inspection object is only a scratch extending linearly in the transport direction, the density of each pixel constituting the pixel group a shown in FIG. 3 is extracted. That's fine. That is, the pixels located at a predetermined position where the density is to be extracted can be continuous pixels extending linearly from the target pixel in the transport direction (left-right direction in FIG. 3). Even if the main defect that occurs is a scratch extending linearly in the transport direction, the object to be inspected is a columnar steel bar or a cylindrical steel pipe, and is transported in the axial direction while rotating in the circumferential direction. In some cases, the pixels corresponding to the scratches after being imaged extend in an oblique direction according to the rotation speed or the like. Accordingly, the pixel from which the density is extracted in this case can be a pixel at a position extending in an oblique direction from the target pixel. In addition, the pixels from which the density is extracted do not necessarily have to be continuous pixels. For example, when the occurrence of scratches caused by transferring defects of a roll itself such as a transport roll to an inspection object is considered. The density of the pixel at a position separated from the target pixel by the number of pixels corresponding to n (n is an integer of 1 or more) of the roll may be extracted. Further, the density may be extracted for the pixel at the position where the specific examples described above are appropriately combined. The conditions for applicability of the spatial filter may be appropriately changed according to the pixel from which the density is extracted.
[0034]
【The invention's effect】
As described above, according to the defect inspection method and apparatus according to the present invention, unlike the conventional defect inspection method in which the spatial filter is uniformly applied to the entire inspection image, the defect inspection method and apparatus according to the present invention are set at predetermined positions determined in advance with reference to the target pixel. In order to extract the density of the pixel located and determine whether or not to apply a spatial filter to the pixel of interest based on the extracted result, it is possible to reduce non-detection and overdetection of defects and to determine the feature amount of the defect Can be extracted with high accuracy, and defects can be inspected with high accuracy.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is an explanatory diagram illustrating a schematic configuration of a defect inspection apparatus according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 shows an example of a spatial filter applied in the present invention.
FIG. 3 shows an example of a pixel from which density is extracted in order to determine whether or not a spatial filter can be applied in the present invention.
FIG. 4 shows an example of a density distribution before and after applying a smoothing filter when a target pixel corresponds to a noise part.
FIG. 5 shows an example of a density distribution before and after applying a smoothing filter when a target pixel corresponds to a defective portion.
[Explanation of symbols]
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Defect inspection apparatus 11 ... Imaging optical system 12 ... Image processing apparatus (image processing means)
S ... Steel plate (inspection object)

Claims

A method for inspecting defects by imaging an inspection signal obtained from an inspection object and applying a spatial filter to the inspection image,
Extracting the density of a pixel located at a predetermined position determined in advance with respect to the target pixel for the inspection image;
Determining whether to apply a spatial filter to the pixel of interest based on the extracted density;
Applying a spatial filter only to a pixel of interest determined to apply the spatial filter.

The pixel located at the predetermined position is a continuous pixel extending in a predetermined direction from the target pixel,
A spatial filter for the purpose of noise removal is not applied to the target pixel when the density of at least some of the pixels located at the predetermined position is within a predetermined range. The defect inspection method according to claim 1.

An apparatus comprising an image processing means for inspecting a defect by imaging an inspection signal obtained from an inspection object and applying a spatial filter to the inspection image,
The image processing means includes
Extracting the density of a pixel located at a predetermined position determined in advance with respect to the target pixel for the inspection image;
Determining whether to apply a spatial filter to the pixel of interest based on the extracted density;
And a step of applying a spatial filter only to a target pixel determined to be applied with the spatial filter.

The defect inspection apparatus according to claim 3, wherein the predetermined position is configured to be changeable.

The pixel located at the predetermined position is a continuous pixel extending in a predetermined direction from the target pixel,
The image processing means is a spatial filter for removing noise from the pixel of interest when the density of at least some of the pixels located at the predetermined position is within a predetermined range. The defect inspection apparatus according to claim 3, wherein: is not applied.