JP5453861B2 - 周期性欠陥検出装置及びその方法 - Google Patents

Description

本発明は、金属、プラスチックその他材料からなる帯状体や柱状体の周期的に発生する周期性欠陥を検出する周期性欠陥検出装置及びその方法に関する。

帯状体や柱状体の製造ラインにおいては、製品を搬送するためにロールが用いられることがある。製造工程に何らかのトラブルが発生すると、このロールを起因として鋼板に欠陥が生じることがある。この欠陥の検出方法について、特に薄鋼板の製造プロセスにおける例を説明する。

薄鋼板の製造プロセスにおいては、製造ライン内に設置されているロールに付着した異物、あるいはその異物がロールに噛み込んだことによってロール自体に生じた凹凸が鋼板に転写されて生じたローキと呼ばれる周期性欠陥が発生する場合がある。これらの周期性欠陥はロールに生じた凹凸が鋼板に転写されて生じ、一旦発生するとロールを交換したり、プロセスを改善したりするまで連続的に発生するため、早期に発見し対策を講じることは歩留向上の点からも極めて重要である。

従来、この周期性欠陥の検出方法として、周期性欠陥の周期性に着目した検出方法が数多く提案されている。特許文献１に記載の技術は、周期性を利用した方法の一つである。この方法では、まず被検体を欠陥検知用センサで計測し、そのセンサ出力信号を予想される周期（上記特許文献１では、鉄鋼ラインの最終圧延ロールの１回転に相当する長さ）で同期加算を行い、周期を持つ欠陥信号を周期を持たない他のノイズ成分から強調して扱う手法である。しかし、この方法は予め周期が予想される場合にしか用いる事が出来ない。たとえば鉄鋼の製造ラインにおいては、欠陥発生原因のロールが磨耗して径が変わることがある。径が変わると当然欠陥の発生周期が変わるため、上記の方法は適用が困難である。

これまで、この欠陥の発生周期が変わる問題に対処するためにいくつかの方法が提案されている。
第１の方法としては、被検体を欠陥検知用センサで計測し、そのセンサ出力信号に閾値処理を行い複数の疵候補を抽出し、複数の疵候補の間隔を比較し、これが一致する場合に、一致した間隔を周期として周期性欠陥が発生していると判定するものである。しかし、この方法を実際に適用しようとすると以下の問題点がある。
実際の製造ラインでは、たとえば圧延ロールでは圧下率が変わるなど、ロールと鋼板の接触の程度は必ずしも一様ではない。ロールと鋼板の接触の弱い場合では欠陥のレベルも小さく、そのため欠陥信号も弱くなり未検出となることがある。また、周期性を持たない突発性の欠陥や、本来無害の鋼板の表面粗さ、（磁気式の検出装置の場合は）磁気特性などの軽微のムラからの信号が検出され、これらが周期性欠陥に混在して発生する事がある。そのため、欠陥候補の間隔を単純に比較して周期性を判定する方法では、欠陥候補の未検出あるいは突発性の欠陥や過検出等のノイズにより疵候補の間隔が一致せず、周期性欠陥及びその周期性を正確に検出することができないという問題点がある。

欠陥の発生周期が変わる問題に対処するための第２の方法としては、自己相関を利用した検出方法が知られている（例えば、特許文献２参照）。
自己相関の演算結果によって得られるピーク間の距離が周期信号成分の周期を表すことから、処理すべき信号系列に含まれる周期信号成分の周期が未知であっても、ノイズに埋もれた信号系列から周期信号成分のみを選択的に抽出できる。しかし、この自己相関を利用した検出方法においても、被検体からのセンサ出力信号にノイズ成分が多く含まれている場合には、周期性欠陥の判定精度が低下するという問題点があった。また、この過検出を抑制すべく検出感度を下げると今度は軽欠陥からの軽微な信号が検出できないという問題点があった。

また、欠陥の発生周期が変わる問題に対処するための第３の方法として、例えば特許文献３に記載の検出方法がある。
この検出方法は、移動する帯状体等の表面を連続的に撮像し、撮像画像からテンプレート画像Ｔを切り出し、長手方向の長さがターゲットとするロール周長より長いターゲット画像Ｇとの間で画像の類似性を比較し、周期性を検出する。この方法では、欠陥周期を正確に得るため、欠陥部のみならず健全部の地模様部分の相関も計算する。そのため、ロール１周分以上の範囲で画像の類似性を比較している。この方法では、テンプレート画像とターゲット画像の類似性を評価する段階で、相互の画像の相対的位置を少しずつずらして類似性を評価するため、前記のロールの径が磨耗によって少し変わるというような場合には対応可能である。しかし、この方式では健全部の地模様を周期情報を得るために利用しているため、地模様が形成されるロール、すなわち検査前の最後の圧延ロール以外には適用できないという問題点がある。

実際の鋼板の製造ラインでは、検査前の最終の圧延ロールだけでなくそれより前に発生したロール性欠陥も検出する必要がある。具体的には、冷間圧延では最終圧延ロールの１段ないしは２段前の圧延ロールの欠陥、ＣＡＬラインでは最終の調質圧延ロールより前のアニール炉内のロールの欠陥や、冷間圧延時に発生したロール性欠陥なども検出しなければならない。そのため、異なった径を持つ複数のロールで発生する欠陥を検知する必要があるが、特許文献３の検出方法はこれに対応できないという問題点がある。

特開平６−３２４００５号公報 特開昭５８−１５６８４２号公報 特開２００６−１０５７９１号公報

本発明は、上記のような問題点を解決するためになされたものであり、その目的は、欠陥の発生周期が変わっても用いることができ、また、最終圧延ロールだけでなく異なる径の複数のロールで発生する周期性欠陥、特に欠陥が軽微な場合でも高精度で判定することができる帯状体等の周期性欠陥検出装置及びその方法を提供することにある。

発明者らは、まず従来の相関演算の問題点を検討した。図１８は、通常の周期性欠陥の測定信号に対して相関演算を、模式的に示した例である。参照信号と入力信号の信号波形が完全に一致または類似性が高いときには、相関係数の値が大きくなることを利用して、相関値が大きい箇所の間隔から、周期性欠陥の周期を求める。しかし、周期性欠陥の検出に適用する場合には、参照信号を入力信号（つまり、欠陥検出の場合はセンサの測定信号）から切り出して作成するため、図１９のように、入力信号のＳ／Ｎが低い場合は相関演算のＳ／Ｎも向上しない。
これに対して、発明者らは、周期性欠陥は、一度発生すると複数個の欠陥が繰り返して（例えば、５回以上）発生するという特徴に着目して、Ｓ／Ｎを向上させる本発明に想到した。相関演算は１周期分のデータで、周期を算出できるという利点はあるものの、複数周期分のデータを利用した演算ではない。これに対し、本発明では複数周期分のデータを活用して、Ｓ／Ｎ向上を実現した。
さらに、本発明者らは、更なるＳ／Ｎ向上のためには、相関演算を行うデータ領域（データ数）には好ましい範囲がある知見も得た。つまり、相関演算を行うデータ領域としては、その中で欠陥信号のデータ数の占める割合が高い方が好ましいことがわかった。

本発明は、上記のような知見に基づいてなされたものであり、次のような構成からなる。

本発明に係る周期性欠陥検出装置は、被検体上の予測される欠陥周期より長い長さを有する領域の性状を評価する信号を得るセンサと、領域長さが前記領域より短い小領域であって想定される欠陥の最大の長さに対して１／４以上２倍以下の小領域を複数、周期性欠陥の並び方向に、隣り合う距離間隔がすべて等しくなるように離して、位置を決定し、それら複数の小領域の位置に対応した信号を、前記センサ出力から選択する小領域選択手段と、該小領域選択手段で選択した複数の小領域の内の信号間で演算を行い、信号パターン相互の類似性の評価指数を算出する評価指数算出手段と、前記小領域の位置と前記距離間隔を変更して、前記小領域選択手段と前記評価指数算出手段の演算処理を繰り返す設定値変更手段と、前記評価指数が予め設定された値より高い場合に、前記距離間隔を周期と判定する周期判定手段と、前記周期判定された前記小領域の信号に基づいて、当該小領域に周期性欠陥が含まれているか否かを判定する欠陥判定手段と、を備えたものである。
また、本発明に係る周期性欠陥検出装置において、前記小領域選択手段は、領域長さが前記領域より短い小領域であって想定される欠陥の最大の長さに対して１／４以上２倍以下の小領域の位置を１つ決定し、それを第１の小領域とし、前記センサ出力から、前記第１の小領域の位置に対応した信号を選択する第１の小領域選択手段と、前記第１の小領域の位置を基準として、周期性欠陥の並び方向において、距離間隔をすべて等しく離して、複数の第２の小領域を配置するようにし、前記センサ出力から、前記複数の第２の小領域の位置に対応した信号を選択する第２の小領域選択手段とを備え、前記設定値変更手段は、前記第１の小領域の位置と前記距離間隔を変更して、前記小領域選択手段と前記評価指数算出手段の演算処理を繰り返す。
また、本発明に係る周期性欠陥検出装置において、前記センサは、磁性金属部材からなる被検体を励磁し、漏洩磁束信号を得る磁気センサである。
また、本発明に係る周期性欠陥検出装置において、前記小領域の長さを想定される最大の欠陥と同程度の長さとする。
また、本発明に係る周期性欠陥検出装置において、前記評価指数算出手段は、前記小領域の各々にて類似性を評価する値を算出し、それら値を組み合わせて前記評価指数を求める。
また、本発明に係る周期性欠陥検出装置において、前記評価指数算出手段は、前記小領域の各々にて類似性を評価する値を算出し、それら値を加算して前記評価指数とする。
また、本発明に係る周期性欠陥検出装置において、前記小領域の各々にて類似性を評価する値は、前記小領域間の相関値である。
また、本発明に係る周期性欠陥検出装置において、前記欠陥判定手段は、前記周期判定手段によって周期判定された前記小領域を欠陥候補とし、前記欠陥候補の信号強度、幅方向長さ、圧延方向長さ及び欠陥形状に基づいて欠陥であるかどうかを判定する。

また、本発明に係る周期性欠陥検出装置は、
被検体上の予測される欠陥周期より長い長さを有する２次元領域の性状を評価する信号を得るセンサと、
前記センサの出力に基づいて周期性欠陥の欠陥候補を求める周期性判定手段と、
前記欠陥候補と前記センサ出力とに基づいて少なくとも欠陥の有無を判定する欠陥判定手段とを備え、
前記周期性判定手段は、
前記２次元領域内において前記２次元領域より小さい第１の２次元小領域を選択し、この第１の２次元小領域から周期性欠陥の並び方向に所定の距離ずつ離れた複数の第２の２次元小領域を第１の２次元小領域と同じ大きさで選択し、前記２次元小領域にそれぞれ対応するセンサ出力の信号パターン相互の類似性の評価指数を計算して類似性を評価し、類似性が高いと評価した場合には前記距離を周期とし、各２次元小領域に欠陥候補が存在すると判定する処理を、前記距離を変えながら繰り返す第１の演算処理と、
前記距離が周期性欠陥が発生し得る周期の範囲を満たすまで上記の第１の演算処理を繰り返したら、前記第１の２次元小領域の位置を元の２次元領域内で変更して前記第１の２次元小領域が元の２次元領域内の所定の範囲を満たすまで前記第１の演算処理を繰り返す第２の演算処理とを行う。

また、本発明に係る周期性欠陥検出方法は、
（ａ）被検体上の予測される欠陥周期より長い長さを有する領域の性状を評価するセンサ出力を得る信号入力ステップと、
（ｂ）領域長さが前記領域より短い小領域であって想定される欠陥の最大の長さに対して１／４以上２倍以下の小領域を複数、周期性欠陥の並び方向に、隣り合う距離間隔がすべて等しくなるように離して、位置を決定し、それら複数の小領域の位置に対応した信号を、前記センサ出力から選択する小領域選択ステップと、
（ｃ）該小領域選択ステップで選択した複数の小領域の内の信号間で演算を行い、信号パターン相互の類似性の評価指数を算出する評価指数算出ステップと、
（ｄ）前記小領域の位置及び距離間隔を変更して（ｂ）及び（ｃ）を繰り返す設定値変更ステップと、
（ｅ）（ｃ）で求めた評価指数が予め設定された値より高い場合には前記距離間隔を周期と判定する周期判定ステップと、
（ｆ）（ｅ）で周期判定された前記小領域の信号に基づいて、当該小領域に周期性欠陥が含まれているか否かを判定するステップと、
を有する。
また、本発明に係る周期性欠陥検出方法において、前記小領域選択ステップは、領域長さが前記領域（被検体上の予測される欠陥周期より長い長さを有する領域）より短い小領域であって想定される欠陥の最大の長さに対して１／４以上２倍以下の小領域の位置を１つ決定して、それを第１の小領域とし、該第１の小領域の位置を基準として、周期性欠陥の並び方向において、距離間隔をすべて等しく離して、複数の第２の小領域を配置するようにし、前記センサ出力から前記第１の小領域の位置及び前記複数の第２の小領域の位置に対応した信号を選択し、前記設定値変更ステップは、前記第１の小領域の位置及び距離間隔を変更して（ｂ）及び（ｃ）を繰り返す。

また、本発明に係る周期性欠陥検出方法は、
被検体上の予測される欠陥周期より長い長さを有する２次元領域の性状を評価するセンサ出力を得る第１のステップと、
前記２次元領域内において前記２次元領域より小さい第１の２次元小領域を選択し、この第１の２次元小領域から周期性欠陥の並び方向に所定の距離ずつ離れた複数の第２の２次元小領域を第１の２次元小領域と同じ大きさで選択し、前記２次元小領域にそれぞれ対応するセンサ出力の信号パターン相互の類似性の評価指数を計算して類似性を評価し、類似性が高いと評価した場合には前記距離を周期とし、各２次元小領域に欠陥候補が存在すると判定する処理を、前記距離を変えながら繰り返す第２のステップと、
前記距離が周期性欠陥が発生し得る周期の範囲を満たすまで上記の第２のステップを繰り返したら、前記第１の２次元小領域の位置を元の２次元領域内で変更して前記第１の２次元小領域が元の２次元領域内の所定の範囲を満たすまで前記第２のステップを繰り返す第３のステップと、
前記欠陥候補と前記センサ出力とに基づいて少なくとも欠陥の有無を判定する第４のステップと
を有する。

本発明によれば、被検体上の予測される欠陥周期より長い長さを有する領域の性状を評価する信号を得るセンサと、領域長さが前記領域より短い小領域であって想定される欠陥の最大の長さに対して１／４以上２倍以下の小領域を複数、周期性欠陥の並び方向に、隣り合う距離間隔がすべて等しくなるように離して、位置を決定し、それら複数の小領域の位置に対応した信号を、前記センサ出力から選択する小領域選択手段と、該小領域選択手段で選択した複数の小領域の内の信号間で演算を行い、信号パターン相互の類似性の評価指数を算出する評価指数算出手段と、前記小領域の位置と前記距離間隔を変更して、前記小領域選択手段と前記評価指数算出手段の演算処理を繰り返す設定値変更手段と、前記評価指数が予め設定された値より高い場合に、前記距離間隔を周期と判定する周期判定手段と、前記周期判定された前記小領域の信号に基づいて、当該小領域に周期性欠陥が含まれているか否かを判定する欠陥判定手段と、を備えており、このため、欠陥の発生周期が変動しても欠陥を容易に検出することができ、且つ、様々な径のロールで発生する軽微な周期性欠陥からの軽微な信号であっても高精度に検出できる。

また、本発明によれば、（ａ）被検体上の予測される欠陥周期より長い長さを有する領域の性状を評価するセンサ出力を得る信号入力ステップと、（ｂ）領域長さが前記領域より短い小領域であって想定される欠陥の最大の長さに対して１／４以上２倍以下の小領域を複数、周期性欠陥の並び方向に、隣り合う距離間隔がすべて等しくなるように離して、位置を決定し、それら複数の小領域の位置に対応した信号を、前記センサ出力から選択する小領域選択ステップと、（ｃ）該小領域選択ステップで選択した複数の小領域の内の信号間で演算を行い、信号パターン相互の類似性の評価指数を算出する評価指数算出ステップと、（ｄ）前記小領域の位置及び距離間隔を変更して（ｂ）及び（ｃ）を繰り返す設定値変更ステップと、（ｅ）（ｃ）で求めた評価指数が予め設定された値より高い場合には前記距離間隔を周期と判定する周期判定ステップと、（ｆ）（ｅ）で周期判定された前記小領域の信号に基づいて、当該小領域に周期性欠陥が含まれているか否かを判定するステップと、を有しており、このため、欠陥の発生周期が変動しても欠陥を容易に検出することができ、且つ、様々な径のロールで発生する軽微な周期性欠陥からの軽微な信号であっても高精度に検出できる。

本発明の実施形態１に係る周期性欠陥検出装置の構成図である。 本実施形態１の周期性判定装置の機能ブロックの一例を示した図である。 本実施形態１の周期性判定装置及び欠陥判定装置の処理過程を示したフローチャートである。 周期性判定装置による演算処理の説明図である。 本発明の実施形態２の周期性判定装置及び欠陥判定装置の処理過程を示したフローチャートである。 データサンプリングのピッチと欠陥検出との関係を示した説明図である。 本発明の実施形態３に係る周期性欠陥検出装置の構成図である。 幅方向磁化の模式図である。 鋼板製造ラインで発生したロール性微小凹凸欠陥の探傷例である。 図９の漏洩磁束信号を自己相関を行った結果を示す図である。 上記の実施形態１の信号処理により求められた類似性評価指数Ｒの例（その１）である。 上記の実施形態１の信号処理により求められた類似性評価指数Ｒの例（その２）である。 上記の実施形態１の信号処理により求められた類似性評価指数Ｒの例（その３）である。 上記の実施形態１の信号処理により求められた類似性評価指数Ｒの例（その４）である。 連続焼鈍ラインで発生した欠陥の大きさの分布の調査結果を示した図である。 図１５のデータについて領域の窓長及び窓幅を変えて求めた類似性評価指数ＲのＳ／Ｎの例を示した図である。 上記の実施形態１の測定信号の例を示した図である。 従来の周期性欠陥の検出方法を示した説明図である。 従来の周期性欠陥の検出方法を示した説明図である。 本発明の周期性欠陥の検出方法の原理を示した説明図である。

まず、図２０を用いて、本発明の周期性欠陥の検出原理を説明する。
図２０では、理解を容易にするために、１次元のデータ列で説明するが、後述するように２次元のデータ列であっても適用可能である。まず、図２０（ａ）のように、欠陥を含むような第１の小領域１を取り、この第１の小領域と同じ大きさの第２の小領域２、３、４、５（ここでは、４つであるが、特に第２の小領域の個数は限定されない）を欠陥周期ｐ₀と同じ間隔（小領域の大きさと隣り合う小領域が離れている距離間隔とを加算した距離間隔を指す）でデータ列上に取った場合を考える。そして、第１の小領域１と第２の小領域２、３、４、５のそれぞれとで積和演算を行うと、得られる４つの相関値はそれぞれで大きな値が得られるが、さらにこれら４つを加算した値を類似性評価指数Ｒとして算出する。

このように、図２０（ａ）のように第１の小領域に欠陥位置が含まれ、かつ間隔ｄが欠陥周期ｐ₀と丁度一致したときには、全ての相関値が大きくなるので、それに関した類似性評価指数Ｒは確実に大きな値となる。一方、第１の小領域に欠陥が含まれない、あるいは、間隔ｄが欠陥周期ｐ₀と一致しない場合には、相関値のどれかがたまたま大きな値であっても、全てが大きな値となることはないので、類似性評価指数Ｒは大きくならない。本発明は、上記の考え方に基づいてなされたものであり、例えば、図２０（ｃ）のように、間隔ｄをｄ´（＝ｄ＋Δｄ）のように少しずつ変えて、設定した間隔ｄの各々について類似性評価指数Ｒを求める。間隔ｄが所定の範囲（例えば、想定される欠陥周期の最大長まで）を網羅したら、次に第１の小領域の位置ｑを変えて、上述と同様に間隔ｄを変えて類似性評価指数Ｒの計算を繰り返して、類似性評価指数Ｒが予め設定した値より大きくなる場合や最大値となる場合の間隔ｄから周期性欠陥の周期を求める。
以上が本発明の原理であるが、以下の実施形態にて詳細を説明する。

実施形態１．
図１は、本発明の実施形態１に係る周期性欠陥検出装置の構成図である。図１において、１は鋼板（鋼板の下に配置した機器がわかりやすいように透視図で示してある）、２は周期性欠陥、３は磁化器、４は磁気センサ、５は増幅器及びフィルタ回路を内蔵した信号前処理装置、６はＡ／Ｄ変換装置、７は周期性欠陥検出器、８は欠陥判定装置である。

鋼板１には、この例では周期性欠陥２として圧延ロールに起因したロール性表面欠陥が圧延方向（図１では進行方向）複数個、存在しているものとする。磁化器３と磁気センサ４の組が鋼板１を挟んで対向して鋼板１の幅方向（周期性欠陥の並び方向に直交する方向）に沿って複数配置されている。磁化器３には図示しない磁化電源からの直流電流が供給されて磁化されており、磁化器３により両磁極間に発生された磁束は鋼板１を通る。ここで、磁化器３は鋼板１の幅方向に磁束が流れるように設置されている。またここでは、磁化器と磁気センサの組は鋼板１を挟んで対抗して設置しているが、同じ側に設置してもかまわない。周期性欠陥２が鋼板１に存在するとそれにより磁束が妨げられ、その変化を磁気センサ４により検出することができる。周期性欠陥２が鋼板１に存在するとそれにより磁束が妨げられ、その変化を磁気センサ４により検出することができる。

図１の例では、図で示す進行方向が周期性欠陥の並び方向に対応しているので、鋼板１が圧延ライン等で搬送されるのに合わせて、周期性欠陥２が磁気センサ４の位置に到達することになり、その度に上記のように信号が変化することになる。よって、鋼板の進行方向の移動量（すなわち、鋼板１の位置）に合わせて、磁気センサ４の測定信号を時系列的なデータとして収集すれば、周期性欠陥２の並び方向の測定データ（性状を評価するための信号）を得ることができる。

ここで、周期性欠陥２の予想される欠陥周期の最大値（圧延ロールが複数ある場合には最大ロール周長を基準とする）より長い距離分（鋼板の移動距離）の測定データを得る必要があり、複数周期分、例えば、３乃至５周期分程度を得るように設定するのがよい。ただし、これに限定されず、後述するように、周期数を多くしてデータが収集して演算を行うことにより、よりＳ／Ｎが向上していくので、上限は測定対象の信号Ｓ／Ｎの程度にあわせて適宜決定すればよい。

幅方向全体を同時に測定できるセンサであれば、鋼板長手方向の全長にわたって測定できるので、複数周期以上となるので問題はないが、周期性欠陥検査の場合には、一般的にコスト的な観点で、幅方向の一部のみを測定するセンサにして、センサをトラバースさせて測定する場合もある。その場合には、同じ幅位置で上記設定した周期分（最大周期の複数長さ以上で、例えば３〜５周期分程度）を測定したのち、幅位置を移動するようにすればよい。

こうして得られた磁気センサ４の出力信号は信号前処理装置５に内蔵されている増幅器で信号増幅が行われ、そして、信号前処理装置５に内蔵されているフィルタ回路でノイズが除かれ、Ａ／Ｄ変換装置６に送られる。

Ａ／Ｄ変換装置６では、このアナログ信号を鋼板１の上で等距離ピッチとなるようにサンプリングしてデジタル化を行う。たとえば鋼板１にロータリエンコーダを接するなどサンプリングパルスを得ることができる。Ａ／Ｄ変換装置６でデジタル化されたデータは、周期性判定装置７へ送られる。ここでは、以下の図２に示される周期性判定を行う。なお、ここでのサンプリングピッチとは、磁気センサ４の信号をデジタルデータに変換し、データ用メモリに記憶するときの空間分解能であり、検出対象となる欠陥の最小長さを検出可能とする値（例えば、最小長さの１／２程度以下）に設定すればよい。

図２は、周期性判定装置７の機能ブロック図の一例を示した説明図である。
周期性判定装置７は、Ａ／Ｄ変換された測定データ（ここでは、磁気センサ４が幅方向に複数配置されているので２次元のデータ列となる）をそのままの生データを記憶しておくデータ記憶領域７１と、第１の小領域のデータを選択するための第１の小領域選択部７２と、第１の小領域のデータを選択するに際し小領域の大きさと位置を設定する第１の小領域データ設定部７３と、第２の小領域のデータを選択するための第２の小領域選択部７４と、第２の小領域のデータを選択するに際し第２の小領域の大きさと距離間隔を設定する第２の小領域データ設定部７５と、第１の小領域選択部と第２の小領域選択部から選択されたデータを入力して類似性評価指数を算出する類似性評価指数演算部７６と、類似性評価指数から周期性があるか否かの判定をする周期判定部７７と、判定された結果を記憶し、結果を欠陥判定部に出力する判定結果記憶部７８とを有する。

第１の小領域データ設定部７３では第１の小領域の位置を順次変更して、第１の小領域選択部に設定し、第２の小領域データ設定部７５では第２の小領域の距離間隔を順次変更して、第２の小領域選択部７４に第２の小領域の位置を設定して、類似性評価指数の演算を繰り返し実行する。小領域の大きさは繰り返し演算する間は一定とし、第１の小領域データ選択部７３で設定されている小領域の大きさの値は、第２の小領域選択部７４に対して出力されて、同じ値に設定される。周期判定部７７では、算出された評価指数が類似性の高い値と評価された場合には、そのときの距離間隔から周期を、位置から周期性欠陥候補の存在する領域を決定する。

図３は、周期性判定装置７及び欠陥判定装置８の処理過程を示したフローチャートであり、図４はその演算処理の説明図である。
（Ｓ１）第１の小領域選択部７２は、図４（ａ）に示されるように、測定した範囲のうち、幅方向にｈ、圧延方向にｌ（エル）の大きさの領域１（基準領域）を選択する。なお、後述のステップＳ２以降で用いるｄの初期値として、ｄを最小ロール周長（欠陥周期の最小値）の値に設定しておくのがよい。
（Ｓ２）第２の小領域選択部７４は、図４（ａ）に示されるように、領域１からみて幅方向は同じ位置で、圧延方向に距離ｄ離れた位置に領域１と同じ大きさで領域２を選択する。同様にして、領域１から２ｄ離れた位置に領域３、３ｄ離れた位置に領域４、４ｄ離れた位置に領域５を選択する。
なお、領域１は上記の第１の小領域に相当し、領域２〜領域５は上記の第２の小領域に相当する。
（Ｓ３）類似性評価指数演算部７６は、領域１と領域２の対応する箇所で、次の（式１）の計算を行い、領域１と領域２の相関値Ｒ₁₂を計算する。ここで、ｘ（ｉ，ｊ）はデジタル化されたセンサ出力の測定した全範囲内での幅方向ｉ番目、圧延方向ｊ番目の点の値とする。

同様にして次の（式２）の計算を行い、領域２と領域３、領域３と領域４、領域４と領域５の対応する箇所で相関値Ｒ２３、Ｒ３４、Ｒ４５を求める。

（Ｓ４）類似性評価指数演算部７６は、次の（式３）の計算を行い、相関値Ｒ１２、Ｒ２３、Ｒ３４、Ｒ４５を加算して類似性の評価指数Ｒを求める。ここで、複数の領域の相関値を加算する領域ごとのバラツキや偏りなどの影響を排除しようとするものであり、周期性欠陥を検出する特有の処理である。

（Ｓ５）周期性判定部７７は、類似性の評価指数Ｒが予め設定された閾値以上の場合には周期性欠陥候補があると判定する。
（Ｓ６）次に、図４（ｂ）に示されるように、相関値を計算する領域間の基準となる距離ｄをｄ＋Δに変更して（ｄ＋Δ＝ｄ）上記のＳ２〜Ｓ５の処理を繰り返す。ここで、Δは予め決めた領域の圧延方向の大きさｌ（エル）よりも小さい定数とする。抜けなく評価するためには、Δ＜ｌ（エル）／２が望ましい。ｄの変更の範囲は、周期性欠陥が発生し得る周期の範囲（図３のＳ６の所定の範囲）とする。鋼板１のラインではローキが発生しうるライン内にあるロールの周長を網羅することが望ましい。なお、ｄの変更は、各ロールについて想定される周長の前後範囲（例えば、数１０ｍｍ程度の範囲）を行えばよいので、ライン内の各ロールの周長が大きく異なっており、周期性欠陥が発生しないとされる範囲がある場合には、その範囲にｄの値を設定しなくてもよい。

（Ｓ７）類似性評価の基準となる領域１の位置ｑを圧延方向にΔｑずらして上記のＳ１〜Ｓ６の処理を繰り返す。この時の１回のずらし量Δｑとしては、抜けなく評価するためには領域の圧延方向の大きさｌ（エル）の１／２よりも小さい値が望ましい。ずらし量Δｑの下限は、デジタル化されたセンサ出力の測定した圧延方向サンプリング間隔であるが、演算時間がかかるので、適宜決定すればよい。そして、領域１の位置ｑが欠陥周期最大値（最大ロール周長の値）になるまで（図３のＳ７の所定の範囲を網羅するまで）繰り返すことによって抜けなく評価することができる。なお、前述のステップＳ１にて、ｄの初期値は最小ロール周長に設定するとしたが、ｑの値が最小ロール周長より大きくなった場合には、Ｓ１でのｄの初期値を、ｑの値に設定してもよい。つまり、常に、位置ｑの値を０（ゼロ）から欠陥周期最大値（最大ロール周長の値）まで行うと、ｑがｄを超える範囲では計算が重複するので、ｑがｄを越える条件は計算をしないようにすれば、効率的な計算が可能となり、好ましい。

（Ｓ８）類似性評価の基準となる領域１の位置を幅方向にずらして上記のＳ１からＳ７の処理を繰り返す。この時のずらし量としては、抜けなく評価するために領域の幅方向の大きさｈの１／２よりも小さい値が望ましい。

（Ｓ９）以上の周期性評価を行った結果、上記のＳ５の判定において周期性欠陥候補があると判定された場合には、欠陥候補の圧延方向、幅方向の位置、周期の長さおよびその周辺の領域の信号データを判定結果記憶部７８に記憶するとともに欠陥判定装置８に送信する。欠陥候補の圧延方向、幅方向の位置は領域１（或いは領域２、３、４、５）の位置から決定される。
欠陥判定装置８では、欠陥候補の信号強度、幅方向の長さ、圧延方向の長さ、欠陥形状などの数値から欠陥であるかどうかを判定し、欠陥であると判定した場合には周期性判定装置７で得られた周期ｄとともにその結果を出力する。欠陥判定装置８では、周期性判定装置７で得られた周期を元に欠陥部の信号を同期加算してＳ／Ｎを向上させた上で上記の判定を行っても良い。そして、Ｓ９の処理が終了したら、ステップＳ６に戻る。
なお、上記フローチャートは、処理手順の一例であり、その処理手順は適宜変更されてもよい。例えば、間隔ｄを変える繰り返し処理が、領域１の位置を変更する繰り返し処理の中にあるが、逆であってもよいし、Ｓ５の類似性評価指標Ｒの評価処理についても、類似性評価指標Ｒを算出する毎に実行するように説明したが、全ての繰り返し処理が完了した後に、類似性評価指標Ｒの評価処理を行うようにしてもよい。また、Ｓ８のデータ領域１の幅方向位置の変更は、１次元データを対象とする場合には行わなくてよい。

欠陥判定装置８で欠陥部の信号を同期加算する場合には、欠陥候補位置と周期が事前のステップで明確にわかっているため、この同期加算は領域１と同じ（ないしは同じ程度）大きさの範囲を行えば十分であり、最も簡単には欠陥候補を含むと判定された時点での領域１、２、３、４、５の欠陥部の信号を加えることで実現できる。同期加算値ｙ（ｉ，ｊ）を計算する式を式４に示す。このｙ（ｉ，ｊ）の値が規定値を越えた場合に欠陥と判定する。このようにすることで計算方式を簡易なものにすることができ、特に狭い領域間での加算を行うだけであるので、計算量を大幅に節約することが出来る。また、Ｓ５で周期性欠陥なし、と判定されたデータに基づいて、オンラインでノイズレベルＮを決定し、ｙ（ｉ，ｊ）が、例えば、３Ｎを超えた場合に欠陥と判定してもよい（つまり、Ｓ／Ｎ＞３の場合に欠陥とする）。なお、Ｎは、所定領域の最大値や平均自乗誤差により決定すればよい。

また、幅方向に広がりをもった欠陥である場合には、同じ圧延方向位置について幅方向に積算すると、Ｓ／Ｎが向上するのでよい。

以上のように、本実施形態１においては、上記のような処理をするようにしたことにより、欠陥の発生周期が変動しても欠陥を容易に検出することができ、且つ、様々な径のロールで発生する軽微な周期性欠陥からの軽微な信号であっても高精度に検出できる。

実施形態２．
通常、欠陥計では欠陥の無害部との判別精度を高めるため、欠陥信号の分解能を高くすることが一般的である。本発明では、実施形態１で説明したように、まず第１段階として測定信号に周期性成分が含まれているか否かの判定処理（すなわち、周期性欠陥候補の検出）を行い、周期性成分が含まれている場合（周期性欠陥候補が検出された場合）には、第２段階として周期や発生位置の情報を利用して欠陥有害度を判定する欠陥信号を強調処理して、欠陥の種類や程度などの判定を行う。
第１段階：周期性欠陥候補検出（周期性成分の有無判定）
周期性評価（相関演算による類似性評価の繰り返し：上述ステップＳ１〜Ｓ８）による欠陥候補（ステップＳ５）の検出
第２段階：欠陥有害度判定
欠陥判定（ステップＳ９）を行って、欠陥か無害かを判定
このように、２段階で処理を行い、第２段階で最終的な欠陥判定を行うので、第１段階の周期性評価では演算上の分解能を下げて、ラフな評価で（過検が多くなって）もよい。つまり、これによって、演算処理の負荷を低減し、処理速度を高速化することが可能となる。

以下に、その処理方法を説明する。なお、本実施形態２は、実施形態１で説明した図３の処理手順と同じであり、Ｓ１の前段に行う処理であるので、実施形態１と重複する部分の説明は省略する。
図５は、本実施形態２に係る周期判定装置７及び欠陥判定装置８の処理過程を示したフローチャートである。
（Ｓ１１）サンプリングピッチとして検出対象欠陥の最小長さを検出可能とする値として測定し、測定データを入力する。
（Ｓ１２）測定データは、図２のデータ記憶領域７１に記憶するとともに、欠陥有害度判定のために用意した、一旦、図示しない欠陥有害度判定用データ保存領域（データメモリなど）に、そのまま記憶する。
（Ｓ１３）入力したデータ（測定した信号）の圧延方向に対して、ＬＰＦ（ローパスフィルタ；移動平均でもよい）をかける。これは、このあと周期性演算を行う際に、データを間引くことから、欠陥位置とサンプリング位置とがずれても欠陥を検出できるようにするためである。つまり、測定データそのままで、間引き処理を行うと欠陥信号が残らない可能性があることを考慮して、間引き処理で残されたデータに欠陥信号の情報を残しておくためである。
（Ｓ１４）Ｓ１３で作成したデータを計測したサンプリングピッチの数回に１回（例えば、４回に１回、２〜８回に１回でもよい）の割合で信号を間引いた周期性評価用データを作成する。
（Ｓ１５）Ｓ１４で作成した周期性評価用データを、図２のデータ記憶領域７１に記憶する。
（Ｓ１６）以降は、実施形態１と同様にステップＳ１〜Ｓ８までの処理を行う。なお、（Ｓ１５）で、周期性評価用データの記憶するために周期性評価用データ保存領域が、データ記憶領域７１とは別にあり、それに周期性評価用データを記憶した場合には、この演算はデータ領域７１のデータに代えて、周期性評価用データ保存領域に記憶されたデータを用いて行うこととなる。
（Ｓ１７）周期性ありとなった場合には、欠陥有害度判定用データ保存領域のデータを用いて実施形態１で説明したＳ９の処理を行って欠陥判定を行う。

なお、２次元データの場合には、圧延方向の同じ位置で幅方向に連続して間引くようにすると（幅方向に縞模様状にデータを使用する）、タイミングによっては、図６（Ａ）のように欠陥が抜けてしまいやすくなる。このような状態を避けるためには、検出対象とする欠陥の最小欠陥幅をｗとすると、測定信号の幅方向における空間分解能を、例えばｗ／２とすると、少なくとも幅方向２つのデータ位置で欠陥信号が得られる。ｗ／４とすれば、幅方向４つのデータ位置で欠陥信号が得られる。
このように、幅方向に複数のデータ位置から欠陥信号が得られるようにした上で、例えば図６（Ｂ）のように、幅方向に圧延方向位置をでずらして間引くことにより、欠陥の抜けが抑制される。
また、図６（Ｃ）のようにずらす量は必ずしもデータ位置１つ分でなくても良い。

実施形態３．
図１の実施形態１の計測では、長手方向に励磁をするようにしたが、図７のように、鉛直方向の磁場を感知するセンサを幅方向に並べ、幅方向に磁化をするようにしてもよい。この場合、欠陥により発生する磁束は幅方向に正負の分布を持つことになる（図８）。周期性を評価する際に、実施形態１，２では、２次元の領域間の類似性を評価しているが、このように幅方向磁化により欠陥信号に特徴的な正負のピークを持たせることで、図６（Ｃ）のようなデータサンプリングを行ったとしても未検出となる確率が低減でき、周期性評価の精度を上げる事ができる。これにより、上記のように間引いても周期性を評価できるようになった。
さらに、欠陥信号が幅方向に複数の磁気センサに渡って生じることに着目し、２次元の領域と小領域を選択して、演算を行い、２次元的な特徴を持つ欠陥信号の２次元領域での類似性を評価することで、周期性を評価するうえでより精度良く評価を行うことが可能となる。

次に、上記の実施形態１の周期性欠陥検出装置の適用例について説明する。
図９は、鋼板製造ラインで発生したロール性微小凹凸欠陥の探傷例である。図中に矢印で欠陥位置を示すが、欠陥信号はノイズ信号と比較して差が小さくこのままでは自動検出は困難である。この信号に一般的な信号処理を施した例として自己相関演算を行った結果を図１０に示す。元の信号で、欠陥信号とノイズ信号の差が小さく自己相関演算を行っても欠陥の周期（１６７０ｍｍ）を検知することはできない。

図１１及び図１２は、上記の実施形態１の信号処理を施した結果である。
図１１は、第１の小領域の大きさとして幅方向８ｍｍ、圧延方向５０ｍｍの領域をとり、この領域１組に対して相関値を計算し類似性評価指数としたものである。図１１では、欠陥の周期である１６７０ｍｍの位置（矢印で示す）が他の周期より類似性評価指数Ｒの値が大きくなっているので、つまり周期性が強く（他の周期と比較して１．５倍程度類似性評価指数Ｒの値が大きく、周期性が強い）周期性欠陥が存在することが見て取れる。例えば図１１では、閾値をＲ＝１．５に設定することで、周期性欠陥を弁別可能である。
図１２は、領域の大きさは図６と同じで、領域の組合せを４組取って相関値を計算し足し合わせて類似性評価指数としたものである。図１２では、他の周期よりさらに類似性評価関数Ｒの値が大きく周期性が高く（他の周期と比較して４〜５倍類似評価関数Ｒが大きく周期性が強い）周期性欠陥が存在していることがはっきりとわかる。例えば図１２では、閾値をＲ＝２．５に設定することで、周期性欠陥の弁別の精度をより向上させることが可能になっている。このように類似性評価指数を用いて弁別閾値を設定することで、欠陥判定が可能となる。

このように、類似性を評価するために４組の領域間で相関値を求めて足し合わせることで欠陥の周期性をよりはっきりと検知可能であるが、２つの領域間の相関値を類似性の指標としても周期性を得ることは可能である。相関値を求める領域の組の数を増やすほど類似性評価結果、すなわち得られた周期の信頼性が向上するが、その一方で計算量が膨大となる。結果の信頼性と計算量の関係から３組から５組程度が適当であり、上記の４組が最適である。

なお、上記の式（３）の例では、４組の領域間での相関値を加算して類似性の評価指数としたが、掛け合わせる、重みをつけて足し合わせるなどの他の手法によってもかまわない。
また、上の例では相関値を求める領域は隣り合う２組としているが、これは、被検体の走行において幅方向にずれる（ぶれ）影響をなるべく小さくするために重要である。特に、鉄鋼ラインでは、走行時に蛇行と呼ばれる幅方向のぶれがあるためこの計算方式による効果が大きい。但し、走行時のぶれが小さい被検体の場合には、必ずしも隣り合う２組でなくてもかまわない。例えば、最初の基準位置と、２領域目、３領域目、４領域目……それぞれとの相関を計算することで、シンプルな計算方法とすることが可能である。
また、上記の例では、類似性評価方法として相関値を用いる方式の例を示したが、差分積算処理など他の類似性を評価する方式でもかまわない。

次に、第１の小領域の大きさを変えた結果を図１３及び図１４に示す。
図１３は図１１に対して、図１４は図１２に対して、第１の小領域を圧延方向１００ｍｍの大きさとし、それ以外の条件は同じにして計算したものである。この測定データでは、圧延方向１００ｍｍの大きさとしたほうが、類似性評価値が悪くなっており、領域の大きさによって類似性評価値が変化することが読み取れる。この理由は、欠陥サイズに比べて第１の小領域を大きくしすぎると、欠陥信号のデータ数に対してノイズ信号のデータ数が増え、ノイズ信号の影響が大きくなるため、相関値のＳ／Ｎが悪くなる。

ところで、鉄鋼ラインにおけるロール性欠陥の中でも、鋼板表面の粗さ（Ｒａ＝０．５〜２μｍ）の中でなだらかな輪郭（曲率半径Ｒ≧１０ｍｍ）を持つ凹凸量５μｍ以下であるが、面積は１０ｍｍ₂以上の形状を有する欠陥は、微小凹凸欠陥と呼ばれ特に検出の困難な欠陥である。この欠陥は、発明者らが連続焼鈍ラインで発生した欠陥の大きさの分布を調査した結果、図１５に示されるように、幅方向の長さ２ｍｍから８ｍｍ程度、圧延方向の長さ３ｍｍから５０ｍｍ程度が主なものであった。この微小凹凸欠陥を測定対象とする場合には、相関値を計算する領域の大きさは、この欠陥のサイズの最大に相当する大きさに相当する、ｈ＝８ｍｍ、ｌ＝５０ｍｍ程度とすることが適当である。いくつかの大きさを変えたサンプル（最小級サイズの欠陥（長さ３ｍｍ×幅３ｍｍ）、最大級サイズの欠陥（長さ５０ｍｍ×幅１０ｍｍ））に対して相関値を計算する領域（第１の小領域、第２の小領域）の窓枠の幅（ｈ）、長さ（ｌ）を変えて（式３）の類似性の評価指数Ｒを計算した。代表的な結果を図１６に示す。

図１６の縦軸は欠陥部と健全部での評価指数の値の比（Ｓ／Ｎと呼称）である。
このデータから、小領域は長さ:１０ｍｍ〜１００ｍｍ、幅:１ｍｍ〜３０ｍｍ（Ｓ／Ｎ≧２）が適用範囲であり、長さ:２０ｍｍ〜８０ｍｍ、幅:２ｍｍ〜２０ｍｍ（Ｓ／Ｎ≧２．５）が好適範囲であり、長さ:２５ｍｍ〜６２ｍｍ、幅:７ｍｍ〜１１ｍｍ（Ｓ／Ｎ≧３）がより好適な範囲である。

想定される欠陥の最大の幅、長さに対して領域の窓枠の幅、長さをそれぞれ１／４以上、２倍以下とするとＳ／Ｎが２以上となり欠陥の自動検出に対応可能であり、想定される欠陥の最大の幅、長さにあわせて領域の窓枠の幅、長さを概ね同じ程度にするとＳ／Ｎが３以上となり最適であることがわかる。
また、図１７に示すように本実施例の磁気センサでの測定信号は、圧延方向には約１０ｍｍほどの広がりを持っているため、図９では欠陥サイズの相対比ほど好適範囲に大きな差が現れていない。また、好適範囲の下限は欠陥最大サイズでよいが、好適範囲の上限はこの測定信号の広がりが基準とも考えられるので、好適範囲を別の標記をすれば、欠陥最大サイズの１／４以上、でかつ、信号の最小広がりの１０倍以下であり、より好ましくは、欠陥最大サイズの２／５以上、でかつ、信号の最小広がりの８倍以下であり、さらに好ましくは、欠陥最大サイズの１／２以上、でかつ、信号の最小広がりの６倍以下となる。

なお、上記の実施形態では漏洩磁束探傷の例を示したが、被検体の性状を評価する方法であれば必ずしも漏洩磁束探傷でなく他の方法でも良く、通常のカメラを用いた表面欠陥計、赤外光を用いたセンサ、サーモグラフィ、超音波センサ、渦流センサ、などの他の欠陥を検出する手段でもかまわない。
また、上記の特許文献３の技術は、光学式の欠陥検査を行い、得られた信号の健全部のノイズである地模様が最終圧延ロールの周長と同じ周期性を持つ事を利用している。しかし、漏洩磁束探傷では健全部のノイズは、表面の凹凸だけでなく、圧延時の圧下率、温度ムラなどの微妙な条件によって生じる歪の影響を受けるので、漏洩磁束探傷では健全部のノイズは最終の圧延ロールと同じ周期を持つとは限らない。このため、特に漏洩磁束探傷では欠陥部の周辺の領域ごとに類似性を評価することによる効果が大きい。

また、漏洩磁束のセンサとしては、ホール素子、コイル、磁気抵抗素子、ＳＱＵＩＤ等の磁気センサが使える。また、幅方向にセンサを複数個並べているが、１個ないしは複数個のセンサをトラバースさせる方式でもかまわない。また、全幅を探傷しているが、幅方向の一部の領域を探傷する方式でもかまわない。特に、周期性の連続欠陥であれば、幅方向の一部の領域をある長さ探傷し、幅方向に位置を変えて繰り返し探傷する方式でもかまわない。
ここで、磁化器３は鋼板の幅方向に磁束が流れるように設置されている。また、ここでは、磁化器と磁気センサの組は鋼板１を挟んで対抗して設置しているが、同じ側に設置してもかまわない。

１ 鋼板、２ 欠陥、３ 磁化器、４ 磁気センサ、５ 信号前処理装置、６ Ａ／Ｄ変換装置、７ 周期性判定装置、８ 欠陥判定装置、７１ データ記憶領域、７２ 第１の小領域選択部、７３ 第１の小領域データ設定部、７４ 第２の小領域選択部、７５ 第２の小領域データ設定部、７６ 類似性評価指数演算部、７７ 周期判定部、７８ 判定結果記憶部。

Claims (10)

1. 被検体上の予測される欠陥周期より長い長さを有する領域の性状を評価する信号を得るセンサと、
   領域長さが前記領域より短い小領域であって想定される欠陥の最大の長さに対して１／４以上２倍以下の小領域を複数、周期性欠陥の並び方向に、隣り合う距離間隔がすべて等しくなるように離して、位置を決定し、それら複数の小領域の位置に対応した信号を、前記センサ出力から選択する小領域選択手段と、
   該小領域選択手段で選択した複数の小領域の内の信号間で演算を行い、信号パターン相互の類似性の評価指数を算出する評価指数算出手段と、
   前記小領域の位置と前記距離間隔を変更して、前記小領域選択手段と前記評価指数算出手段の演算処理を繰り返す設定値変更手段と、
   前記評価指数が予め設定された値より高い場合に、前記距離間隔を周期と判定する周期判定手段と、
   前記周期判定された前記小領域の信号に基づいて、当該小領域に周期性欠陥が含まれているか否かを判定する欠陥判定手段と、
   を備えたことを特徴とする周期性欠陥検出装置。
2. 前記小領域選択手段は、
   領域長さが前記領域より短い小領域であって想定される欠陥の最大の長さに対して１／４以上２倍以下の小領域の位置を１つ決定し、それを第１の小領域とし、前記センサ出力から、前記第１の小領域の位置に対応した信号を選択する第１の小領域選択手段と、
   前記第１の小領域の位置を基準として、周期性欠陥の並び方向において、距離間隔をすべて等しく離して、複数の第２の小領域を配置するようにし、前記センサ出力から、前記複数の第２の小領域の位置に対応した信号を選択する第２の小領域選択手段と
   を備え、
   前記設定値変更手段は、前記第１の小領域の位置と前記距離間隔を変更して、前記小領域選択手段と前記評価指数算出手段の演算処理を繰り返すことを特徴とする請求項１に記載の周期性欠陥検出装置。
3. 前記センサは、磁性金属部材からなる被検体を励磁し、漏洩磁束信号を得る磁気センサであることを特徴とする請求項１又は２に記載の周期性欠陥検出装置。
4. 前記小領域の長さを想定される最大の欠陥と同程度の長さとすることを特徴とする請求項１〜３の何れかに記載の周期性欠陥検出装置。
5. 前記評価指数算出手段は、前記小領域の各々にて類似性を評価する値を算出し、それら値を組み合わせて前記評価指数を求めることを特徴とする請求項１〜４の何れかに記載の周期性欠陥検出装置。
6. 前記評価指数算出手段は、前記小領域の各々にて類似性を評価する値を算出し、それら値を加算して前記評価指数とすることを特徴とする請求項５に記載の周期性欠陥検出装置。
7. 前記小領域の各々にて類似性を評価する値は、前記小領域間の相関値であることを特徴とする請求項１〜６の何れかに記載の周期性欠陥検出装置。
8. 前記欠陥判定手段は、前記周期判定手段によって周期判定された前記小領域を欠陥候補とし、前記欠陥候補の信号強度、幅方向長さ、圧延方向長さ及び欠陥形状に基づいて欠陥であるかどうかを判定する請求項１〜７の何れかに記載の周期性欠陥検出装置。
9. （ａ）被検体上の予測される欠陥周期より長い長さを有する領域の性状を評価するセンサ出力を得る信号入力ステップと、
   （ｂ）領域長さが前記領域より短い小領域であって想定される欠陥の最大の長さに対して１／４以上２倍以下の小領域を複数、周期性欠陥の並び方向に、隣り合う距離間隔がすべて等しくなるように離して、位置を決定し、それら複数の小領域の位置に対応した信号を、前記センサ出力から選択する小領域選択ステップと、
   （ｃ）該小領域選択ステップで選択した複数の小領域の内の信号間で演算を行い、信号パターン相互の類似性の評価指数を算出する評価指数算出ステップと、
   （ｄ）前記小領域の位置及び距離間隔を変更して（ｂ）及び（ｃ）を繰り返す設定値変更ステップと、
   （ｅ）（ｃ）で求めた評価指数が予め設定された値より高い場合には前記距離間隔を周期と判定する周期判定ステップと、
   （ｆ）（ｅ）で周期判定された前記小領域の信号に基づいて、当該小領域に周期性欠陥が含まれているか否かを判定するステップと、
   を有することを特徴とする周期性欠陥検出方法。
10. 前記小領域選択ステップは、領域長さが前記領域より短い小領域であって想定される欠陥の最大の長さに対して１／４以上２倍以下の小領域の位置を１つ決定して、それを第１の小領域とし、該第１の小領域の位置を基準として、周期性欠陥の並び方向において、距離間隔をすべて等しく離して、複数の第２の小領域を配置するようにし、前記センサ出力から前記第１の小領域の位置及び前記複数の第２の小領域の位置に対応した信号を選択し、
    前記設定値変更ステップは、前記第１の小領域の位置及び距離間隔を変更して（ｂ）及び（ｃ）を繰り返すことを特徴とする請求項９に記載の周期性欠陥検出方法。

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