JP4238074B2 - 表面疵検査方法 - Google Patents

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は表面疵検査方法、特に板状または帯状金属材の表面疵検査方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
鋼板など板状または帯状金属材について、表面疵を光学的に検査する表面疵検査が広く行なわれている。従来の表面疵検査では、検査材表面をレーザ光、棒状蛍光灯などで線状、棒状または面状に照明し、照明部をビデオカメラで撮像する。撮像画像についてフィルター処理、濃淡処理等を施し、処理された画像から疵を認識する。疵部の位置、形状、大きさ、輝度などの特徴量を抽出する。これら特徴量から、あらかじめ設定した判定基準に基づき疵の種類および有害度を判定する。
【０００３】
近年、性能向上を目的に高解像度の撮像が進み、解像度の上昇に伴い画像サイズが非常に大きくなっている。従来では撮像画像全面にわたり一様に画像処理しているために、画像処理に長時間を要していた。特に、高速で移動する検査材をリアルタイムで疵判定を行うことはできず、画像処理の簡素化が要求されている。また、疵認識の手法としてローパスフィルター処理、ハイパスフィルター処理などの前処理を施すと、疵の正確な形が認識できないという問題もあった。これらのことから、疵の正確な認識および十分な特徴抽出が困難となり、疵判定精度の低下を招いていた。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
この発明は上記問題点を解決したもので、高速で画像処理することができ、かつ疵を高精度で抽出することができる表面疵検査方法を提供することを課題としている。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
この発明の表面疵検査方法は、検査材表面を撮像し、撮像した画像を画像処理して疵を抽出し、あらかじめ設定した疵判定基準に従い疵の種類および有害度を判定する表面疵検査方法において、次のステップからなるとともに、ステップ５からステップ８までの処理を、ステップ４における疵候補の分類によって決められた種類に応じた特徴量に基づいて行っている。
【０００６】
上記表面疵検査方法は、次のステップからなっている。
撮像装置で検査材表面を所定の分解能で撮像するステップ１
所定の前処理を施された撮像画像から信号強度に基づいて１次疵候補を抽出するステップ２
前記１次疵候補およびその周辺部を所定の形の画像として撮像画像から切り出すステップ３
１次疵候補を特徴量に基づき分類するステップ４
前記所定の形の画像それぞれについてコントラストの弱い部位（レベル１）を、輝度ヒストグラムの上位および下位のそれぞれの割合、または輝度絶対値に基づき１次疵候補の疵部として抽出するステップ５
抽出した疵部に対してノイズを除去し、近接する疵部の合成を行うステップ６
疑似疵を座標位置と形態から認識して除去し、２次疵候補を抽出するステップ７
ステップ７で抽出された２次疵候補からコントラストの強い部位（レベル２）を、輝度ヒストグラムの上位および下位のそれぞれの割合、または輝度絶対値で２次疵候補の疵部として抽出するステップ８
抽出した疵部に対してノイズ除去と近接する疵部の合成を行い、疵部で強いコントラストを有する部位を疵として抽出するステップ９
ステップ９で抽出した疵のあらかじめ設定した第２の特徴量を抽出するステップ１０
ステップ１０で抽出した第２の特徴量に基づいて、疵の種類および有害度を判定するステップ１１
【０００７】
この発明の表面疵検査方法では、疵候補を抽出し、疵候補およびその周辺部の狭い領域を疵候補の種類に応じた特徴量に基づき画像再処理し、疵を抽出する。このために、処理する画像サイズを小さくすることが可能であり、検査材表面を高解像度で撮像しても高速で画像処理することができ、かつ疵を高精度で抽出することができる。
【０００８】
【発明の実施の形態】
この発明の実施の形態を、検査材が圧延鋼板である場合を例として説明する。
表面疵検査装置は、図２に示すように照明装置１０、撮像装置１４および画像処理装置２０とからなっている。照明装置１０は光源がレーザ、蛍光灯、ファイバー照明、ストロボなどであり、撮像装置１４はラインＣＣＤまたはエリアＣＣＤを用いたＣＣＤカメラである。画像処理装置２０は、撮像画像から疵候補を抽出し、画像再処理して疵を抽出し、疵の種類および有害度を判定する。
【０００９】
図３は上記画像処理装置２０の概略構成図である。画像処理装置２０は、主としてＣＰＵ２１、メインメモリー２２、制御装置２３、補助記憶装置２６、キーボード３４、ディスプレイ３６からなり、これら機器はデータバス２４に接続されている。補助記憶装置２６には、画像処理の演算を実行する疵候補抽出手段２７、切出し手段２８、疵候補分類手段２９、疵抽出手段３０および疵判定手段３１が格納されている。また、補助記憶装置２６はデータ記憶部３２を備えおり、ここには疵候補分類表１、疵種別表２、有害度判定表３などが格納されている。
【００１０】
上記疵候補抽出手段２７は、撮像画像から疵を内包する部分を疵候補として抽出する。切出し手段２８は、撮像画像の１画面から疵候補およびその周辺部を切り出す。疵候補分類手段２９は、上記データ記憶部３２に格納された疵候補分類表１を参照して、疵候補をこれの特徴量に基づき分類する。疵抽出手段３０は、疵候補の種類に応じた特徴量に基づいて切り出した疵候補およびその周辺部を画像再処理し、疵を抽出する。疵判定手段３１は、上記データ記憶部３２に格納された疵種別表２に基づいて疵の種類を判定し、疵有害度判定表３に基づいて疵の有害度を判定する。
【００１１】
上記のように構成された表面疵検査装置による検査の１例を図１に従って説明する。図１は、表面疵検査の工程を示すフローチャートである。
ステップＳ１
長手方向に移動する鋼板Ｓの表面を照明装置１０により線状、棒状または面状に照明する。撮像装置１４で照明部１２を高分解能で撮像する。分解能は鋼板Ｓの移動速度で異なるが、例えば０．１×０．５ｍｍあるいは０．１×０．２５ｍｍである。
なお、従来の分解能は０．５×１ｍｍ程度であった。画像信号は画像処理装置２０に入力される。
ステップＳ２
鋼板のエッジ検出、鋼板明るさ補正、空間フィルター処理などの前処理が施された撮像画像の１画面全体から、図４のＳ２に示すように１次疵候補１を抽出する。ここで、疵候補とは疵を内包すると認識された局部画像をいう。１次疵候補の抽出は、例えば５種類の空間フィルターで処理し、その信号強度が高い部位を１次疵候補として抽出する。さらに、面積、輝度最大値、最小値などの特徴量に基づき優先順位を設け、優先順位の高い順に疵候補を抽出する。１画面について例えば１〜２０個程度の１次疵候補１が抽出される。
ステップＳ３
１次疵候補１およびその周辺部を切り出す。疵候補の形状に応じて疵候補が収まる適当な大きさの４角形、円形または楕円形などで切り出す。１画面において抽出された複数の１次疵候補１それぞれについて切出しを行う。
ステップＳ４
表１は分類条件の１例を示しており、例えば表形式で画像処理装置に格納されている。特徴１〜３の条件をすべて満たすか否かを各行について判断し、第１疵候補が縦線状疵１〜面状疵３のいずれに属するかを決定する。
【００１２】
【表１】

【００１３】
次のステップＳ５〜Ｓ８、およびＳ８１〜Ｓ８３は画像再処理の工程を示している。画像再処理の手順は、前記画像処理装置２０に疵抽出手段３０として格納されている。画像再処理での特徴量として、疵候補の長さ、幅、面積、色合い、輝度、濃度、またはこれらのヒストグラムから求めた統計的な特徴量などの１個または複数個が用いられる。
ステップＳ５
コントラストの弱い部位（レベル１）を、図５に示す輝度ヒストグラムの上位（１w）および下位（１b）のそれぞれの割合、または輝度絶対値で抽出し、１次疵候補の疵部２（疵を内包すると推定される部位）とする。例えば、図５のグラフの積分値を１００％としてｗ側３％、ｂ側５％、または画像の輝度値６０以下、２００以上の部位を抽出する（図４のＳ５参照）。仮にｗ側０％、ｂ側０％と設定すれば１次疵候補の疵部２が抽出されない。
サブステップＳ６
抽出された疵部２についてノイズを除去し、近接する疵部２を合成する。
サブステップＳ７
疑似疵Ｆを座標位置と形態から認識して除去し、２次疵候補３を抽出する（図４のＳ７参照）。
ステップＳ８
２次疵候補３の強いコントラストの部位を抽出する。コントラストの部位（レベル２）を、輝度ヒストグラムの上位（２w）および下位（２b）のそれぞれの割合、または輝度絶対値で抽出し、２次疵候補３の疵部４とする（図４のＳ８参照）。抽出部位が疵であると認識された場合、サブステップＳ８１に進む。強いコントラストの部位が抽出されない場合ステップＳ９に進む。
【００１４】
サブステップＳ８１
抽出した疵部４についてノイズを除去し、近接する疵部４を合成して３次疵候補５を抽出する（図４のＳ８１参照）。
サブステップＳ８２
３次疵候補５の強いコントラストの部位６（図４のＳ８１参照）を抽出する。抽出部位６が疵７であると認識された場合（図４のＳ８２参照）、３次疵候補の疵部として次のステップＳ８３に進む。抽出部位６が疵でないと認識された場合、ステップ９に進む。
サブステップＳ８３
上記サブステップＳ８１〜Ｓ８２をレベルＮまで繰り返す。疵候補が存在しない時点でステップＳ９に進む。
ステップＳ９
ステップＳ８またはＳ８２で抽出した疵の特徴量を抽出する。
ステップＳ１０
ステップＳ９で抽出した特徴量に基づいて、疵の種類および有害度を判定する。表２は疵の種類の判別条件の１例を示しており、表２も例えば表形式で画像処理装置に格納されている。ステップ５で抽出された特徴Ａ〜Ｄの条件をすべて満たすか否かを各行について判断し、疵がヘゲ疵、スリバー疵……その他のいずれに属するかを決定する。
【００１５】
【表２】

【００１６】
表３は疵の有害度の判定条件を示している。ステップ５で抽出された特徴Ｅ〜Ｈの条件をすべて満たすか否かを各行について判断し、疵が評点１、２……その他のいずれに属するかを決定する。例えば、疵が表２の４行目かつ表３の５行目に該当する場合、その疵はスケール疵で有害度５と判定される。
【００１７】
【表３】

【００１８】
一般に、１台の画像処理装置が処理する画像サイズは、１画面４０９６×５１２（６７Mbyte）である。この発明では、画像サイズを１２８×１２８（１６ｋbyte）×疵候補数とした。１画面の疵候補数は、前述のように１〜２０個程度である。この結果、画像処理を高速化することができた。処理サイズと処理時間との関係の１例を図６に示す。なお、画像サイズを６４×６４、９６×９６または２５６×２５６に設定することも可能である。
【００１９】
【発明の効果】
この発明では、画像再処理によって疵候補およびその周辺部の画像を詳細に処理するので、高分解能の画像を高速で処理することができる。この結果、検査材が高速で移動する場合であっても、詳細な疵特徴の抽出が可能となり、表面疵検出能を向上することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 この発明の表面疵検査方法の実施手順の１例を示すフローチャートである。
【図２】 表面疵検査装置の概略図である。
【図３】 画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図４】 １次疵候補から疵抽出までの段階を示す画像の模式図である。
【図５】 輝度−画素数ヒストグラムの例である。
【図６】 画素サイズと画像処理時間との関係を、従来と本発明とを比較して示す線図である。
【符号の説明】
１、３、５ 疵候補 ２、４ 疵候補内の疵部
７ 疵 １０ 照明装置
１２ 照明部 １４ ＣＣＤカメラ
２０ 画像処理装置 ２６ 補助記憶装置
３２ データ記憶部
Ｓ 検査材 Ｆ 疑似疵

Claims (1)

1. 検査材表面を撮像し、撮像した画像を画像処理して疵を抽出し、あらかじめ設定した疵判定基準に従い疵の種類および有害度を判定する表面疵検査方法において、次のステップからなるとともに、ステップ５からステップ８までの処理を、ステップ４における疵候補の分類によって決められた種類に応じた特徴量に基づいて行うことを特徴とする表面疵検査方法。
   撮像装置で検査材表面を所定の分解能で撮像するステップ１
   所定の前処理を施された撮像画像から信号強度に基づいて１次疵候補を抽出するステップ２
   前記１次疵候補およびその周辺部を所定の形の画像として撮像画像から切り出すステップ３
   １次疵候補を特徴量に基づき分類するステップ４
   前記所定の形の画像それぞれについてコントラストの弱い部位（レベル１）を、輝度ヒストグラムの上位および下位のそれぞれの割合、または輝度絶対値に基づき１次疵候補の疵部として抽出するステップ５
   抽出した疵部に対してノイズを除去し、近接する疵部の合成を行うステップ６
   疑似疵を座標位置と形態から認識して除去し、２次疵候補を抽出するステップ７
   ステップ７で抽出された２次疵候補からコントラストの強い部位（レベル２）を、輝度ヒストグラムの上位および下位のそれぞれの割合、または輝度絶対値で２次疵候補の疵部として抽出するステップ８
   抽出した疵部に対してノイズ除去と近接する疵部の合成を行い、疵部で強いコントラストを有する部位を疵として抽出するステップ９
   ステップ９で抽出した疵のあらかじめ設定した第２の特徴量を抽出するステップ１０
   ステップ１０で抽出した第２の特徴量に基づいて、疵の種類および有害度を判定するステップ１１

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