JP4958025B2 - 鋼材の材質判定装置及び鋼材の材質判定方法 - Google Patents

Description

本発明は、鋼材の炭素含有量を判定する鋼材の材質判定装置及び鋼材の材質判定方法に関する。

鋼材の炭素含有量を判定する方法として、鋼材をグラインダ等で摩擦した際に生じる火花の状態を検査員が目視で観察し、検査員が火花の状態から鋼材の炭素含有量を判定する方法が知られている。しかし、このような方法は、判定結果が検査員の個人の技量によるため判定結果が不正確となると共に、熟練した検査員が必要であるという問題がある。

このような問題を解決することを目的とした鋼材検査装置が特許文献１に開示されている。特許文献１に開示の鋼材検査装置は、鋼材をグラインダ等で摩擦した際に生じる火花を撮像する。そして、該鋼材検査装置は、撮像画像における破裂した各火花に対応する破裂火花領域の重心位置を中心とした円形領域を該撮像画像に設定する。そして、該鋼材検査装置は、各円形領域に占める破裂火花領域の面積、及び、各円形領域の外周縁と破裂火花領域とが交差した交差点数に基づいて、鋼材の炭素含有量を判定する。

日本国特許第３４８２２６５号公報

しかしながら、円形領域に占める破裂火花領域の面積や、円形領域の外周縁と破裂火花領域とが交差した交差点数は、破裂火花の数や大きさなどに依存する。破裂火花の数や大きさは、鋼材の炭素含有量だけで無く、鋼材に対するグラインダ等の押し付け力や、鋼材とグラインダ等との接触面積等にも依存する。よって、円形領域に占める破裂火花領域の面積や、円形領域の外周縁と破裂火花領域とが交差する交差点数は、鋼材に対するグラインダ等の押し付け力や鋼材とグラインダ等との接触面積等によって変動する。よって、特許文献１に開示の鋼材検査装置は、鋼材の炭素含有量を正確に判定することができない場合がある。

そこで、本発明は、安定的に精度良く鋼材の炭素含有量を判定することができる鋼材の材質判定装置及び鋼材の材質判定方法を提供することを目的とする。

本発明は、鋼材を摩擦した際に生じる火花を連続的に複数回撮像する撮像手段と、前記撮像手段が撮像した各撮像画像から火花領域と、該火花領域のうち３以上の端部を有する破裂火花領域とを検出する検出手段と、前記検出手段が検出した各撮像画像についての火花領域及び破裂火花領域の数をそれぞれ全撮像画像について合計して火花領域の総数及び破裂火花領域の総数を算出し、前記火花領域の総数に対する前記破裂火花領域の総数の割合を算出する算出手段と、前記割合に基づいて、前記鋼材の炭素含有量を判定する判定手段とを備え、前記検出手段は、前記撮像手段が撮像した各撮像画像を構成する１つの画素ラインについて、第１しきい値以上の濃度を有し、且つ、前記画素ラインに沿って連続する画素からなる火花候補画素群を検出する第１検出ステップと、前記火花候補画素群を構成する画素の最大濃度を検出し、該最大濃度未満であり且つ前記第１しきい値を超える第２しきい値であって、前記検出した最大濃度に対して所定の割合の第２しきい値で前記火花候補画素群を構成する画素を二値化することにより、前記火花候補画素群を構成する画素から火花画素群を構成する画素を検出する第２検出ステップと、各撮像画像を構成する全画素ラインについて、前記第１検出ステップと前記第２検出ステップとを実行することにより、前記火花画素群を表した二値化画像を作成し、該二値化画像において何れかの方向に連続する前記火花画素群を前記火花領域と認定する認定ステップとを行うことを特徴とする鋼材の材質判定装置を提供する。

鋼材を摩擦した際に生じる火花には、破裂した破裂火花と、破裂しない流線とがある。破裂火花は、破裂によって分岐が生じるため、３以上の端部を有し、流線は、破裂しないため、２個の端部を有する。鋼材を摩擦した際に生じる火花の数（即ち、（破裂火花の数）＋（流線の数））に対する、破裂火花の数の割合（以下、「実際の破裂率」という）は、鋼材の炭素含有量に依存する。一方、実際の破裂率は、鋼材に対するグラインダ等の押し付け力や、鋼材とグラインダ等との接触面積等には依存しない。本発明に係る鋼材の材質判定装置は、火花領域の総数に対する破裂火花領域の総数の割合（以下、適宜、「破裂率」という）に基づいて、鋼材の炭素含有量を判定する。このため、判定結果は、鋼材に対するグラインダ等の押し付け力や、鋼材とグラインダ等との接触面積等に影響されない。よって、本発明に係る鋼材の材質判定装置は、安定的に精度良く鋼材の炭素含有量を判定することができる。

撮像手段が撮像した撮像画像における火花領域の濃度は、同一火花領域内であっても中央部と周辺部とで異なり、また、火花領域間でも異なる。このため、撮像画像の二値化により撮像画像から火花領域及び破裂火花領域を検出する場合、二値化に用いるしきい値が大きいと、火花領域を構成する全画素を検出することが難しく、火花領域及び破裂火花領域の検出を正確に行うことが困難である。一方、二値化に用いるしきい値が小さいと、比較的濃度の大きい火花領域の周辺領域の濃度も該しきい値以上となり、火花領域及び破裂火花領域の検出を正確に行うことが困難である。そこで、本発明では、検出手段は、前述した第１検出ステップと、第２検出ステップと、認定ステップとを行う構成としている。

火花領域から離れた領域は、火花の影響を全く、または、殆ど受けない。このため、火花領域から離れた領域は、火花領域に比べて濃度が非常に小さい。第１検出ステップで用いられる第１しきい値を、火花領域から離れた領域を構成する画素の濃度を超える値に設定すると、火花領域から離れた領域を構成する画素を火花候補画素群として検出される画素から排除できる。一方、本発明では、第１しきい値以上の濃度を有し、且つ、画素ラインに沿って連続する画素が１つの火花候補画素群として検出される。このため、第１しきい値を、火花領域を構成する画素のうち最も濃度が小さい画素の濃度（以下、適宜、最小濃度という）以下の値に設定すると、画素ラインに沿って連続する画素から構成される火花領域を構成する全画素が１つの火花候補画素群として検出される。但し、第１しきい値を最小濃度以下の値とすると、火花領域の周辺領域を構成する画素の濃度が第１しきい値以上となる可能性がある。周辺領域を構成する画素の濃度が第１しきい値以上であると、火花領域及びその周辺領域にかけて第１しきい値以上の濃度を有する画素が連続する。この場合、１つの火花領域を構成する画素とその周辺領域を構成する画素とが１つの火花候補画素群として検出される。本発明においては、第２検出ステップは、火花候補画素群毎に行われ、第２検出ステップで用いられる第２しきい値は、火花候補画素群を構成する画素の最大濃度未満であり、且つ、該最大濃度に対して所定の割合を有するものである。火花領域とその周辺領域とでは、火花領域の方が濃度が大きい。このため、火花候補画素群が１つの火花領域を構成する画素とその周辺領域を構成する画素とから構成されている場合、前述の所定の割合を適切に設定することにより、周辺領域を構成する画素の濃度を第２しきい値未満とすることができる。従って、本発明によれば、火花領域を構成する画素から構成された火花画素群を精度良く検出することができる。この火花画素群が所定方向に連続したものは、火花領域と認定される。よって、本発明によれば、火花領域及び破裂火花領域を正確に検出することがでる。

好ましくは、前記検出手段は、前記二値化画像に対して細線化処理を施し、該細線化処理された二値化画像において何れかの方向に連続する前記火花画素群を前記火花領域と認定し、認定した火花領域のうち３以上の端部を有する火花領域を前記破裂火花領域と認定する構成とされる。

かかる好ましい構成によれば、細線化処理を施した後、３以上の端部を有する火花領域を破裂火花領域と認定することが行われる。端部の認定は、細線化処理を施した後であると容易に行えるため、前述の好ましい構成によれば、破裂火花領域の認定を容易に行うことができる。

好ましくは、前記鋼材は、炭素鋼、又は、合金鋼であり、前記判定手段は、前記火花領域の総数が第３しきい値未満である場合、前記鋼材が合金鋼であると判定し、前記第３しきい値以上である場合、前記鋼材が炭素鋼であると判定し、炭素鋼であると判定した場合は、前記割合に基づいて、該鋼材に含まれる炭素含有量を判定する構成とされる。

合金鋼を摩擦した際に生じる火花の数は、炭素鋼を摩擦した際に生じる火花の数に比べて著しく少ない。よって、上記の好ましい構成によれば、鋼材が炭素鋼、又は、合金鋼の何れであるかを判定することができる。

また、本発明は、鋼材を摩擦した際に生じる火花を連続的に複数回撮像する撮像ステップと、前記撮像ステップにおいて撮像した各撮像画像から火花領域と、該火花領域のうち３以上の端部を有する破裂火花領域とを検出する検出ステップと、前記検出ステップにおいて検出した各撮像画像についての火花領域及び破裂火花領域の数をそれぞれ全撮像画像について合計して火花領域の総数及び破裂火花領域の総数を算出し、前記火花領域の総数に対する前記破裂火花領域の総数の割合を算出する算出ステップと、前記割合に基づいて、前記鋼材の炭素含有量を判定する判定ステップとを含み、前記検出ステップは、前記撮像ステップにおいて撮像した各撮像画像を構成する１つの画素ラインについて、第１しきい値以上の濃度を有し、且つ、前記画素ラインに沿って連続する画素からなる火花候補画素群を検出する第１検出ステップと、前記火花候補画素群を構成する画素の最大濃度を検出し、該最大濃度未満であり且つ前記第１しきい値を超える第２しきい値であって、前記検出した最大濃度に対して所定の割合の第２しきい値で前記火花候補画素群を構成する画素を二値化することにより、前記火花候補画素群を構成する画素から火花画素群を構成する画素を検出する第２検出ステップと、各撮像画像を構成する全画素ラインについて、前記第１検出ステップと前記第２検出ステップとを実行することにより、前記火花画素群を表した二値化画像を作成し、該二値化画像において何れかの方向に連続する前記火花画素群を前記火花領域と認定する認定ステップとを含むことを特徴とする鋼材の材質判定方法としても提供される。

好ましくは、前記撮像ステップは、２．９４Ｎ以上９．８Ｎ以下の力で摩擦部材を鋼材に押し付けた状態で、前記鋼材を前記摩擦部材で摩擦して生じた火花を撮像することとされる。

鋼材に対するグラインダ等の摩擦部材の押し付け力を２．９４Ｎ以上とすると、鋼材を摩擦部材で摩擦した際に生じる火花の数が多く、破裂率と、実際の破裂率との差を小さくすることができる。よって、上記の好ましい構成によれば、精度良く安定して鋼材の炭素含有量を判定することができる。また、鋼材に対する摩擦部材の押し付け力を９．８Ｎ以下とすると、鋼材に深い傷を与えることなく、鋼材の炭素含有量を判定することができる。

上記においては、破裂率に基づいて鋼材の炭素含有量を判定することを説明した。しかしながら、鋼材の材質を構成する成分には、炭素成分の他、Cr、Mo、Ti、Mn等の元素から構成される合金成分が含まれる。このため、鋼材の材質をより精度良く判定する場合においては、鋼材の炭素含有量のみならず、鋼材の合金成分含有量も重要な要素となる。前述のように、鋼材の炭素含有量は破裂率に基づいて精度良く判定できる。しかしながら、鋼材の合金成分含有量の変化に対して破裂率の変化が小さいため、鋼材の合金成分含有量は、破裂率に基づいて精度良く判定できない。

そこで、好ましくは、前記判定手段は、前記割合に基づいて判定した炭素含有量と、前記鋼材を摩擦した際に生じる火花を利用しない方法により判定された前記鋼材の合金成分含有量とに基づいて前記鋼材の材質を判定する構成とされる。

鋼材を摩擦した際に生じる火花を利用しない方法によれば、前記割合（破裂率）に基づいて鋼材の合金成分含有量を判定する場合に比べ、鋼材の合金成分含有量を精度良く判定することができる。従って、上記の好ましい構成によれば、鋼材の材質をより精度良く判定することができる。尚、鋼材を摩擦した際に生じる火花を利用しない方法としては、蛍光Ｘ線分析法を挙げることができる。また、鋼材の合金成分が、複数種の各元素の成分から構成される場合は、鋼材の合金成分含有量とは、鋼材の合金成分を構成する各元素の成分の含有量を意味する。

本発明は、安定的に精度良く鋼材の炭素含有量を判定することができる鋼材の材質判定装置及び鋼材の材質判定方法を提供することができる。

図１は、本実施形態に係る材質判定装置の模式図である。 図２は、撮像手段が撮像した撮像画像の模式図である。 図３は、図２に示す画素ラインＸを構成する各画素の濃度を示すグラフである。 図４は、グラインダの砥石の周速度が３０ｍｍ/ｓｅｃにおける、撮像手段の露光時間と、撮像画像に現れる火花領域の数に対する各種の火花領域の数の割合を示すグラフである。 図５は、細線化処理が施された二値化画像の一部分を示す図である。 図６は、合金鋼を摩擦した際に生じる火花と、炭素鋼を摩擦した際に生じる火花の数を示すグラフである。 図７は、鋼材の炭素含有量と破裂率との関係を示すグラフである。 図８は、鋼材に対するグラインダの押し付け力と、発生する火花の数及び鋼材に与える傷の深さとの関係を示すグラフである。 図９は、鋼材の肉厚部をグラインダで摩擦した際に生じる火花を撮像している状態を示す模式図である。

図１は、本実施形態に係る鋼材の材質判定装置１（以下、「材質判定装置１」という）の模式図である。図１に示すように、本実施形態に係る材質判定装置１は、グラインダ１０１等の摩擦部材を鋼材１０２に押し付けて摩擦した際に生じる火花１０３に基づいて鋼材１０２に含まれる炭素含有量を判定する。材質判定装置１は、撮像手段２と、検出手段３と、算出手段４と、判定手段５とを備える。

撮像手段２は、鋼材１０２を摩擦した際に生じる火花１０３を連続的に複数回撮像する。図２は、撮像手段２が撮像した撮像画像６の模式図である。図２に示すように、撮像画像６は、マトリクス状に配置されたＭ×Ｎ個の画素によって構成され、Ｍ個の画素ラインを有している。撮像画像６には、火花領域７１〜７３と、各火花領域７１〜７３の周辺領域７１’〜７３’と、その他の領域７０（火花領域７１〜７３から離れた領域）とがある。図３は、図２に示す画素ラインＸを構成する各画素の濃度を示すグラフである。図３に示すように、各火花領域７１〜７３は、各火花領域７１〜７３の周辺領域７１’〜７３’より濃度が大きく、各周辺領域７１’〜７３’はその他の領域７０より濃度が大きくなっている。但し、火花は、中央部の輝度に比べて周辺部の輝度が小さいため、火花領域においては、中央部の濃度に比べて周辺部の濃度は小さくなっている。また、火花１０３間における輝度は均一でないため、火花領域７１〜７３間において、濃度は異なっている。
尚、火花領域には、破裂火花領域と流線火花領域とがある。破裂火花領域とは、３以上の端部を有する火花領域である。従って、図２に示す火花領域７１と火花領域７２は破裂火花領域である。尚、火花領域７１は端部を３個有し、火花領域７２は端部を１３個有している。また、流線火花領域とは、２個の端部を有する火花領域である。従って、図２に示す火花領域７３は、流線火花領域７３である。

撮像手段２の露光時間は、グラインダ１０１の砥石の周速度が高速になればなるほど短い時間とされる。撮像手段２の露光時間をこのようにするのは、次の通りである。グラインダ１０１の砥石の周速度が高速になればなるほど、火花の飛散速度が高速となる。火花の飛散速度が高速の場合、露光時間が長いと、撮像画像において複数の火花領域が重なり易く、複数の流線火花領域が重なることで、３以上の端部を有する破裂火花領域が形成される。図４は、グラインダ１０１の砥石の周速度が３０ｍｍ/ｓｅｃにおける、撮像手段２の露光時間と、撮像画像６に現れる各種の火花領域の数の合計数に対する各種の火花領域の数の割合を示すグラフである。尚、図４に示す干渉火花領域とは、複数の火花領域（破裂火花領域同士、流線火花領域同士、又は、破裂火花領域と流線火花領域と）が重なって形成された火花領域である。図４に示す各種の火花領域の数の合計数に対する破裂火花領域の数の割合は、各種の火花領域の数の合計数に対する、干渉火花領域を形成していない破裂火花領域の数の割合である。図４に示す各種の火花領域の数の合計数に対する流線火花領域の数の割合は、各種の火花領域の数の合計数に対する、干渉火花領域を形成していない流線火花領域の数の割合である。図４に示すように、露光時間が長くなると、干渉火花領域の数が増加し、流線火花領域が重なることで、破裂火花領域が大量に形成される。一方、露光時間を短くすればするほど、火花の破裂の瞬間を撮像手段２で捉えることが困難となり、破裂火花は、撮像画像上において、端部を２つしか有さない流線火花領域として現れる恐れが高まる。よって、グラインダ１０１の砥石の周速度が低速の場合は、干渉火花領域が形成される恐れが少ないので、撮像手段２の露光時間は長くし、グラインダ１０１の砥石の周速が高速になればなるほど短くすることが好ましい。尚、本実施形態では、露光時間は、１／２５０秒とされている。また、撮像手段２は、１／２００秒間隔で撮像を行っている。

検出手段３は、撮像手段２が撮像した各撮像画像６から火花領域と破裂火花領域とを検出する。検出手段３は、各撮像画像６において、Ｍ個の画素ラインうち、所定の１つの画素ラインＸについて、第１しきい値ＴＨ１以上の濃度を有し、且つ、画素ラインＸに沿って連続する画素からなる火花候補画素群を検出する第１検出ステップを実行する。

第１検出ステップは、次のように行われる。まず、図３に示すように、検出手段３は、画素ラインＸを構成する画素について、画素ラインＸの一方の端部を構成する画素Ｘ１から順に、濃度が第１しきい値ＴＨ１以上であるか否かを判断する。本実施形態においては、第１しきい値ＴＨ１は、火花領域７１〜７３を構成する全画素、及び、周辺領域７１’〜７３’を構成する全画素の濃度値以下であり、且つ、その他の領域７０を構成する全画素の濃度値を超える値とされている。第１しきい値ＴＨ１をこのような値に設定する方法としては、例えば、オペレータが火花が生じていないときに撮像手段２が撮像した撮像画像６において、最大濃度を有する画素の濃度を若干上回る濃度を示す濃度値を第１しきい値ＴＨ１とする方法を挙げることができる。

画素Ｘ１から周辺領域７１’の一方の端部（濃度が第１しきい値ＴＨ１以上であるか否かが最初に判断される画素Ｘ１が存在する側の端部）を構成する画素Ｘａまでの画素（但し、画素Ｘａを除く）は、全てその他の領域７０を構成する画素である。このため、検出手段３は、画素Ｘ１から画素Ｘａまでの画素（但し、画素Ｘａを除く）については、濃度が第１しきい値ＴＨ１未満であると判断する。一方、周辺領域７１’を構成する画素Ｘａの濃度は、第１しきい値ＴＨ１以上であるので、検出手段３は、該画素Ｘａの濃度が第１しきい値ＴＨ１以上であると判断する。濃度が第１しきい値以上ＴＨ１であると判断すると、検出手段３は、更に、画素ラインＸの他方側に各画素の濃度を見て行き、初めて濃度が第１しきい値ＴＨ１未満となる画素より１つ手前の画素Ｘｃ（周辺領域７１’の他方の端部を構成する）を検出する。そして、検出手段３は、画素Ｘａから画素Ｘｃまでの全画素（画素Ｘａと画素Ｘｃとを含む）から構成される画素群を火花候補画素群８１として検出する。

検出手段３は、火花候補画素群８１を検出すると、画素Ｘｃよりも画素ラインＸの他方側の画素についても、濃度が第１しきい値ＴＨ１以上であるか否かを判断して、火花候補画素群の検出を行う。画素ラインＸにおいては、火花領域７２、７３及び周辺領域７２’、７３’を構成する画素があり、これらの画素は、濃度が第１しきい値ＴＨ１以上である。よって、検出手段３は、周辺領域７２’の一方の端部を構成する画素Ｘｄから周辺領域７２’の他方の端部を構成する画素Ｘｅまでの全画素（画素Ｘｄと画素Ｘｅとを含む）を火花候補画素群８２として検出し、周辺領域７３’の一方の端部を構成する画素Ｘｆから周辺領域７３’の他方の端部を構成する画素Ｘｇまでの全画素（画素Ｘｆと画素Ｘｇとを含む）を火花候補画素群８３として検出する。

検出手段３は、画素ラインＸについて第１検出ステップを実行すると、検出した各火花候補画素群８１〜８３について第２検出ステップを実行する。火花候補画素群８１について実行する第２検出ステップにおいては、検出手段３は、図３に示すように、火花候補画素群８１を構成する最大濃度を有する画素の最大濃度Ｃｍａｘを検出する。次に、検出手段３は、検出した最大濃度Ｃｍａｘ未満であり且つ第１しきい値ＴＨ１を超えるしきい値であって、検出した最大濃度Ｃｍａｘに対して所定の割合の第２しきい値ＴＨ２を算出する。検出手段３は、算出した第２しきい値ＴＨ２で、火花候補画素群８１を構成する画素を二値化する。そして、検出手段３は、火花候補画素群８１を構成する画素のうち、濃度が第２しきい値ＴＨ２以上の画素から構成される画素群を火花画素群９１として検出する。同様に、検出手段３は、火花候補画素群８２、８３について第２検出ステップを実行し、火花画素群９２、９３を検出する。

このように第２検出ステップは、火花候補画素群毎に行われ、第２検出ステップで用いられる第２しきい値ＴＨ２は、各火花候補画素群を構成する画素の最大濃度未満であり、且つ、該最大濃度に対して所定の割合を有するものである。図３に示すように、火花領域７１〜７３とその周辺領域７１’〜７３’とでは、火花領域７１〜７３の方が濃度が大きい。このため、各火花候補画素群８１〜８３において、周辺領域７１’〜７３’を構成する画素の濃度を第２しきい値ＴＨ２未満とすることができる。よって、第２検出ステップを実行することで、火花領域を構成する画素から構成された火花画素群を検出することができる。

検出手段３は、各撮像画像を構成する全画素ラインについて上述の第１検出ステップと第２検出ステップとを実行することにより、撮像画像毎に、火花画素群を表した二値化画像を作成する。続いて、検出手段３は、各撮像画像の二値化画像に対して細線化処理を施す。細線化処理をすることで、二値化画像において現れる火花画素群の端部の認定を正確に行い易くなる。

検出手段３は、細線化処理が施された各撮像画像の二値化画像から火花領域と、破裂火花領域とを検出する。この火花領域の検出は、まず、細線化処理された二値化画像ついて、火花画素群を構成する画素を探索する。図５は、細線化処理が施された二値化画像の一部分を示す図である。尚、図５において、斜線が記入された画素は、検出手段３によって火花画像群を構成する画素と判断された画素であるものとする。図５に示すように、検出手段３は、火花画素群を構成する画素（Ｘi,Ｙj）を検出すると、該画素（Ｘi,Ｙj）の周囲８画素のそれぞれについて、火花画素群を構成する画素であるか否かを判断する。図５に示すように、検出手段３は、周囲８画素のうち画素（Ｘi+1,Ｙj-1）を火花画素群を構成する画素であると判断する。周囲８画素のぞれぞれについて火花画素群を構成する画素であるか否かを判断すると、検出手段３は、周囲８画素のうち火花画素群を構成すると判断した画素（Ｘi+1,Ｙj-1）の周囲８画素のそれぞれについて、火花画素群を構成する画素であるか否かを判断する。このように、検出手段３は、火花画素群を構成する画素と判断した画素（Ｘi+2,Ｙj-2）、画素（Ｘi+3,Ｙj-1）、画素（Ｘi+4,Ｙj）、画素（Ｘi+1,Ｙj-3）、画素（Ｘi,Ｙj-4）、画素（Ｘi-1,Ｙj-5）のそれぞれについても、各画素の周囲８画素のそれぞれについて、火花画素群を構成する画素であるか否かを判断する。

尚、画素（Ｘi,Ｙj）、画素（Ｘi+4,Ｙj）、及び、画素（Ｘi-1,Ｙj-5）においては、周囲８画素のうち１つの画素のみが火花画素群を構成する画素と判断されている。検出手段３は、このように１つの画素のみが火花画素群を構成する画素と判断した画素を端部画素と認定する。

検出手段３は、画素ラインに平行な方向（図５の左右方向）、直交する方向、又は、画素ラインと４５°を成す方向に連続する火花画素群を構成する画素（画素（Ｘi,Ｙj）、画素（Ｘi+1,Ｙj-1）、画素（Ｘi+2,Ｙj-2）、画素（Ｘi+3,Ｙj-3）、画素（Ｘi+4,Ｙj）、画素（Ｘi+1,Ｙj-3）、画素（Ｘi,Ｙj-4）、画素（Ｘi-1,Ｙj-5））から構成される領域を火花領域として認定する。

火花領域を認定すると、検出手段３は、二値化画像の他の画素についても、火花画素群を構成する画素か否かを判断し、二値化画像の全画素について火花画素群を構成する画素か否かを判断すると、該二値化画像からの火花領域の検出を終了する。

検出手段３は、認定した各火花領域のうち、端部画素と認定した画素を３以上有する火花領域を破裂火花領域として認定する。

尚、干渉火花領域は、３以上の端部画素を有するので、検出手段３は、干渉火花を破裂領域として認定する。よって、干渉火花領域が生じないようにするために、撮像手段２の露光時間は、上述のように、グラインダ１０１の砥石の周速度が高速になればなるほど短い時間とすることが好ましい。

算出手段４は、検出手段３が認定した（検出した）細線化処理された各撮像画像の二値化画像についての火花領域及び破裂火花領域の数をそれぞれ全撮像画像について合計して火花領域の総数α及び破裂火花領域の総数βを算出し、火花領域の総数αに対する破裂火花領域の総数βの割合（即ち、破裂率）を算出する。
算出手段４は、下記式（１）によって破裂率Ｚを算出する。

Ａ：細線化処理された各撮像画像の二値化画像において認定された火花領域の数
Ｂ：細線化処理された各撮像画像の二値化画像において認定された破裂火花領域の数
Ｌ：撮像画像の枚数

判定手段５は、火花領域の総数αが第３しきい値未満である場合は、鋼材１０２を合金鋼であると判定し、第３しきい値以上である場合は、鋼材１０２を炭素鋼であると判定する。このように合金鋼か炭素鋼かであるかを火花領域の総数αに基づいて判定できるのは、合金鋼は、炭素鋼に比べてグラインダ等で摩擦した際に生じる火花の数が著しく少ないためである。尚、図６においては、Ｃｒ及びＭｏを含有し、Ｃｒの含有量が異なる複数の合金鋼をグラインダで摩擦した際に生じた火花の数と、炭素含有量が０．１％、０．２％、０．２７％、０．３３％、０．４４％である複数の炭素鋼を摩擦した際に生じた火花の数を示している。尚、合金鋼とは、次の条件１〜４のうち、少なくとも１つの条件を満たす鋼を意味する。
条件１：Ｃｒの含有率が０．５％以上であること。
条件２：Ｎｉの含有率が０．５％以上であること。
条件３：Ｍｏの含有率が０．２５％以上であること。
条件４：Ｃｕの含有率が０．２５％以上であること。
また、炭素鋼とは、条件１〜４の全ての条件を満たさない鋼を意味する。

判定手段５は、炭素鋼であると判定すると、破裂率Ｚに基づいて、鋼材１０２の炭素含有量を判定する。尚、判定手段５は、炭素含有率そのものを判定しても良いし、判定した炭素含有量に基づいて鋼材１０２の種類（鋼材の組成等）を判定してもよい。また、判定結果は、モニタ等の結果表示手段５１に表示したり、ハードディスクやメモリ等の記憶手段５２に記憶させるようにしてもよい。

以上のように本実施形態に係る材質判定装置１においては、火花領域の総数αに対する破裂火花領域の総数βの割合である破裂率Ｚに基づいて、鋼材１０２の炭素含有量を判定する。鋼材１０２を摩擦した際に生じる火花の数（即ち、（破裂火花の数）＋（流線の数））に対する、破裂火花の数の割合である実際の破裂率は、図７に示すように、鋼材１０２の炭素含有量に依存するが、鋼材１０２に対するグラインダ１０１の押し付け力や、鋼材１０２とグラインダ１０１との接触面積等には依存しない。よって、材質判定装置１の判定結果は、鋼材１０２に対するグラインダ１０１の押し付け力や、鋼材１０２とグラインダ１０１との接触面積等に影響されないため、材質判定装置１は、安定的に精度良く鋼材１０２の炭素含有量を判定することができる。また、図７に示すように、炭素含有量が０．１〜０．５％の間においては、炭素含有量が０．１％異なる毎に破裂率Ｚが約１０％程度異なる。このため、材質判定装置１は、炭素含有量が０．１〜０．５％の間においては、炭素含有量を０．１％単位で精度良く判定することが可能である。

検出手段３が行う第１検出ステップの実行方法は、上記の方法に限定されるものでない。例えば、第１検出ステップは、次のように実行することができる。

まず、検出手段３は、撮像手段２が撮像した各撮像画像６を構成する１つの画素ライン（ここでは、図２に示す画素ラインＸとする）を構成する画素について、画素ラインＸの一方の端部を構成する画素Ｘ１から順に濃度が第１しきい値ＴＨ１以上であるか否かを判断する。図３に示すように、検出手段３は、画素Ｘａの濃度を第１しきい値ＴＨ１以上であると判断すると、第１しきい値ＴＨ１以上と判断した画素Ｘａと、該画素Ｘａから画素ラインＸの他方側に所定画素数Ｋ離れた画素Ｘ（ａ＋ｋ）との間の画素から構成される画素群（即ち、画素Ｘａ〜Ｘ（ａ＋ｋ−１）から構成される画素群）を火花候補画素群８１として検出する。検出手段３は、火花候補画素群８１よりも画素ラインＸの他方側に存在する画素についても、濃度が第１しきい値以上ＴＨ１であるか否かを判断し、火花候補画素群の検出を行う。

このような方法においては、所定画素数Ｋを、火花領域の画素ラインＸ方向の寸法又は該寸法より若干大きい寸法に対応する画素数とすることで、例えば、図３に示すように、１つの火花候補画素群８１を構成する画素に、火花領域７１を構成する画素と火花領域７２を構成する画素とが含まれることが防止できる。仮に、１つの火花候補画素群８１を構成する画素に、火花領域７１を構成する画素と火花領域７２を構成する画素とが含まれると、第２しきい値が、濃度の大きい火花領域７１の最大濃度Ｃｍａｘに対して所定の割合を有する値となるため、火花領域７２を構成する画素が、第２しきい値ＴＨ２未満となる可能性がある。よって、火花領域７２を構成する画素が、火花画素群を構成することができないことになる。よって、所定画素数Ｋを、火花領域の画素ラインＸ方向の寸法又は該寸法より若干大きい寸法に対応する画素数とすることで、火花領域を構成する全画素が火花画素群を構成することができ、火花領域を構成する全画素が検出手段３によって検出される火花領域を構成する画素となることができる。

また、鋼材１０２に対するグラインダ１０１の押し付け力は、２．９４Ｎ以上９．８Ｎ以下であることが好ましい。図８に示すように、該押し付け力を２．９４Ｎ以上とすると、鋼材１０２をグラインダ１０１で摩擦した際に生じる火花の数が多く、破裂率Ｚと、実際の破裂率との差を小さくすることができる。よって、精度良く安定して鋼材１０２の炭素含有量を判定することができる。また、図８に示すように、押し付け力を９．８Ｎ以下とすると、鋼材１０２に深い傷を与えることなく、本実施形態に係る材質判定装置１によって鋼材１０２の材質を判定することができる。

また、鋼材１０２が円筒状又は円柱状である場合においては、次のような理由により、鋼材１０２のグラインダ１０１で摩擦する部位は、鋼材１０２の周面で無く、図９に示すような鋼材１０２の軸方向の端部における肉厚部が好ましい。鋼材１０２の周面には、炭素含有量にばらつきのある層（いわゆる、黒皮材）が形成されることがあり、判定結果が安定しないためである。また、黒皮材を除去して、鋼材１０２の周面を摩擦することも考えられるが、黒皮材を除去すると、鋼材１０２に大きな傷が生じるという問題がある。更に、鋼材１０２の周面には、油等が塗布されている場合があり、鋼材１０２の周面を摩擦すれば、油が取れてしまうという問題がある。

鋼材１０２の材質を構成する成分には、炭素成分の他、Cr、Mo、Ti、Mn等の元素から構成される合金成分が含まれる。このため、鋼材１０２の材質をより精度良く判定する場合においては、鋼材１０２の炭素含有量のみならず、鋼材１０２の合金成分含有量も重要な要素となる。前述のように、鋼材１０２の炭素含有量は破裂率Ｚに基づいて精度良く判定できる。しかしながら、鋼材１０２の合金成分含有量の変化に対して破裂率Ｚの変化が小さいため、鋼材１０２の合金成分含有量は、破裂率Ｚに基づいて精度良く判定できない。以下、前述のように炭素鋼と判定された鋼材１０２の材質をより精度良く判定するための好ましい構成について説明する。かかる好ましい構成においては、材質判定装置１は、撮像手段２、検出手段３、算出手段４、判定手段５、結果表示手段５１、及び、記憶手段５２の他、蛍光Ｘ線分析装置を備える。蛍光Ｘ線分析装置は、鋼材１０２に対して蛍光Ｘ線分析を行なう装置である。尚、蛍光Ｘ線分析装置の構成は、公知な構成であるので、ここでは、蛍光Ｘ線分析装置の説明を省略する。判定手段５は、前述のように破裂率Ｚに基づいて鋼材１０２が炭素鋼であると判定すると、破裂率Ｚに基づいて該鋼材１０２の炭素含有量を判定し、該鋼材１０２の蛍光Ｘ線分析の分析結果が入力されるのを待つ。ここで、判定手段５によって炭素鋼と判定された鋼材１０２に対して蛍光Ｘ線分析装置によって蛍光Ｘ線分析が行なわれ、その分析結果が蛍光Ｘ線分析装置から判定手段５に入力されると、判定手段５は、入力された分析結果に基づいて鋼材１０２の合金成分含有量を判定する。そして、判定手段５は、該合金成分含有量と、炭素含有量とに基づいて鋼材１０２の材質を判定する。蛍光Ｘ線分析の分析結果から鋼材１０２の合金成分含有量を判定する方法によれば、破裂率Ｚに基づいて鋼材１０２の合金成分含有量を判定する場合よりも、精度良く鋼材１０２の合金成分含有量を判定することができる。従って、かかる好ましい構成によれば、鋼材１０２の材質をより精度良く判定することができる。

さらに、本実施形態のように、合金鋼と判定された鋼材１０２について炭素含有量が判定されない場合であっても、以下のようにして、合金鋼と判定された鋼材１０２の材質を判定手段５が判定してもよい。判定手段５は、前述のように破裂率Ｚに基づいて鋼材１０２が合金鋼であると判定すると、炭素含有量を判定せずに、該鋼材１０２の蛍光Ｘ線分析の分析結果が入力されるのを待つ。該鋼材１０２に対して蛍光Ｘ線分析が行われ、その分析結果が入力されると、判定手段５は、入力された分析結果に基づいて鋼材１０２の合金成分含有量を判定する。そして、判定手段５は、判定した合金成分含有量に基づいて鋼材１０２の材質を判定する。

１…材質判定装置、２…撮像手段、３…検出手段、４…算出手段、５…判定手段

Claims (6)

1. 鋼材を摩擦した際に生じる火花を連続的に複数回撮像する撮像手段と、
   前記撮像手段が撮像した各撮像画像から火花領域と、該火花領域のうち３以上の端部を有する破裂火花領域とを検出する検出手段と、
   前記検出手段が検出した各撮像画像についての火花領域及び破裂火花領域の数をそれぞれ全撮像画像について合計して火花領域の総数及び破裂火花領域の総数を算出し、前記火花領域の総数に対する前記破裂火花領域の総数の割合を算出する算出手段と、
   前記割合に基づいて、前記鋼材の炭素含有量を判定する判定手段とを備え、
   前記検出手段は、
   前記撮像手段が撮像した各撮像画像を構成する１つの画素ラインについて、第１しきい値以上の濃度を有し、且つ、前記画素ラインに沿って連続する画素からなる火花候補画素群を検出する第１検出ステップと、
   前記火花候補画素群を構成する画素の最大濃度を検出し、該最大濃度未満であり且つ前記第１しきい値を超える第２しきい値であって、前記検出した最大濃度に対して所定の割合の第２しきい値で前記火花候補画素群を構成する画素を二値化することにより、前記火花候補画素群を構成する画素から火花画素群を構成する画素を検出する第２検出ステップと、
   各撮像画像を構成する全画素ラインについて、前記第１検出ステップと前記第２検出ステップとを実行することにより、前記火花画素群を表した二値化画像を作成し、該二値化画像において何れかの方向に連続する前記火花画素群を前記火花領域と認定する認定ステップとを行うことを特徴とする鋼材の材質判定装置。
2. 前記検出手段は、前記二値化画像に対して細線化処理を施し、該細線化処理された二値化画像において何れかの方向に連続する前記火花画素群を前記火花領域と認定し、認定した火花領域のうち３以上の端部を有する火花領域を前記破裂火花領域と認定することを特徴とする請求項１に記載の鋼材の材質判定装置。
3. 前記鋼材は、炭素鋼、又は、合金鋼であり、
   前記判定手段は、前記火花領域の総数が第３しきい値未満である場合、前記鋼材が合金鋼であると判定し、前記第３しきい値以上である場合、前記鋼材が炭素鋼であると判定し、炭素鋼であると判定した場合は、前記割合に基づいて、該鋼材の炭素含有量を判定することを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の鋼材の材質判定装置。
4. 鋼材を摩擦した際に生じる火花を連続的に複数回撮像する撮像ステップと、
   前記撮像ステップにおいて撮像した各撮像画像から火花領域と、該火花領域のうち３以上の端部を有する破裂火花領域とを検出する検出ステップと、
   前記検出ステップにおいて検出した各撮像画像についての火花領域及び破裂火花領域の数をそれぞれ全撮像画像について合計して火花領域の総数及び破裂火花領域の総数を算出し、前記火花領域の総数に対する前記破裂火花領域の総数の割合を算出する算出ステップと、
   前記割合に基づいて、前記鋼材の炭素含有量を判定する判定ステップとを含み、
   前記検出ステップは、
   前記撮像ステップにおいて撮像した各撮像画像を構成する１つの画素ラインについて、第１しきい値以上の濃度を有し、且つ、前記画素ラインに沿って連続する画素からなる火花候補画素群を検出する第１検出ステップと、
   前記火花候補画素群を構成する画素の最大濃度を検出し、該最大濃度未満であり且つ前記第１しきい値を超える第２しきい値であって、前記検出した最大濃度に対して所定の割合の第２しきい値で前記火花候補画素群を構成する画素を二値化することにより、前記火花候補画素群を構成する画素から火花画素群を構成する画素を検出する第２検出ステップと、
   各撮像画像を構成する全画素ラインについて、前記第１検出ステップと前記第２検出ステップとを実行することにより、前記火花画素群を表した二値化画像を作成し、該二値化画像において何れかの方向に連続する前記火花画素群を前記火花領域と認定する認定ステップとを含むことを特徴とする鋼材の材質判定方法。
5. 前記撮像ステップは、２．９４Ｎ以上９．８Ｎ以下の力で摩擦部材を鋼材に押し付けた状態で、前記鋼材を前記摩擦部材で摩擦して生じた火花を撮像することを特徴とする請求項４に記載の鋼材の材質判定方法。
6. 前記判定手段は、前記割合に基づいて判定した炭素含有量と、前記鋼材を摩擦した際に生じる火花を利用しない方法により判定された前記鋼材の合金成分含有量とに基づいて前記鋼材の材質を判定する請求項１に記載の鋼材の材質判定装置。