JP6079948B1 - 表面欠陥検出装置および表面欠陥検出方法 - Google Patents

表面欠陥検出装置および表面欠陥検出方法 Download PDF

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Abstract

鋼材の表面のうち検査対象部位に対して、弁別可能な第１および第２の照明光を、互いに反対側に傾斜する方向から略同一の入射角度で各々照射し、第１の照明光によって照明された検査対象部位の第１の画像と、第２の照明光によって照明された検査対象部位の第２の画像とを各々撮像する。これら第１の画像と第２の画像との差分画像を生成し、差分画像の明部および暗部の中から、第１または第２の照明光の照射方向に対応する所定方向に沿った明部および暗部の配列に基づいて、検査対象部位における凸形状部の明部および暗部の組み合わせを除去し、この除去処理後の残りの明部および暗部の形状特徴量または所定方向に沿った配列に基づいて、検査対象部位における凹形状部の有無を判定し、有りと判定した凹形状部を鋼材の表面欠陥として検出する。

Description

本発明は、鋼材の表面欠陥を光学的に検出する表面欠陥検出装置および表面欠陥検出方法に関する。
近年、鉄鋼製品の製造工程では、大量不適合防止による歩留まり向上の観点から、熱間または冷間で鋼材の表面欠陥を検出することが求められている。ここで述べる鋼材とは、継目無鋼管、溶接鋼管、熱延鋼板、冷延鋼板、厚板等の鋼板や形鋼をはじめとする鉄鋼製品、および、これらの鉄鋼製品が製造される過程で生成されるスラブ等の半製品のことを意味する。このため、鋼材の表面欠陥を検出する方法として、継目無鋼管の製造工程におけるビレットに光を照射して反射光を受光し、反射光の光量によって表面欠陥の有無を判別する方法が提案されている（特許文献１参照）。また、熱間鋼材から放射される自発光と相互に影響を及ぼさず、互いに影響を及ぼしあうことのない複数の波長域の可視光を、熱間鋼材表面の法線に対し互いに対称な斜め方向から照射し、合成反射光による像及び個々の反射光による像を熱間鋼材表面の法線方向で得て、これらの像の組み合わせから熱間鋼材の表面欠陥を検出する方法も提案されている（特許文献２参照）。
特開平１１−３７９４９号公報 特開昭５９−５２７３５号公報
特許文献１記載の方法によれば、スケールや無害模様の反射率が地鉄部分の反射率とは異なることから、表面欠陥ではない健全なスケールや無害模様を表面欠陥と誤検出してしまう可能性がある。このため、特許文献１記載の方法では、ビレットの表面欠陥（表面疵）の形状が直線状であることを利用して、表面欠陥とスケールとを弁別している。しかしながら、鋼材の表面欠陥には、直線状のものに限らず、円形状等の様々な形状のものがある。このため、特許文献１記載の方法を鋼材の表面欠陥の検出処理に適用することは難しい。一方、特許文献２記載の方法では、表面欠陥、スケール、無害模様等の種類が膨大にあることから、単純に像を組み合わせるだけではスケールや無害模様と表面欠陥とを弁別することは困難である。また、膨大な像の組み合わせに対応した検出ロジックを構築することは現実的には困難である。
本発明は、上記の事情に鑑みてなされたものであって、スケールや無害模様と表面欠陥とを精度よく弁別することができる表面欠陥検出装置および表面欠陥検出方法を提供することを目的とする。
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る表面欠陥検出装置は、鋼材の表面のうち検査対象部位に対して傾斜する方向から、照明光を前記検査対象部位に照射する第１の照射手段と、前記第１の照射手段の照明光によって照明された前記検査対象部位の第１の画像を撮像する第１の撮像手段と、前記第１の照射手段と弁別可能であり、前記検査対象部位に対して前記第１の照射手段とは反対側に傾斜する方向から、前記第１の照射手段と略同一の入射角度で照明光を前記検査対象部位に照射する第２の照射手段と、前記第２の照射手段の照明光によって照明された前記検査対象部位の第２の画像を撮像する第２の撮像手段と、前記第１の画像と前記第２の画像との差分画像を生成し、前記差分画像の明部および暗部の中から、前記第１または第２の照射手段の照明光の照射方向に対応する前記差分画像の所定方向に沿った明部および暗部の配列に基づいて、前記検査対象部位における凸形状部の明部および暗部の組み合わせを除去し、残りの前記明部および前記暗部の細長さの指標となる形状特徴量または前記所定方向に沿った配列に基づいて、前記検査対象部位における凹形状部の有無を判定し、前記凹形状部を前記鋼材の表面欠陥として検出する画像処理手段と、を備えたことを特徴とする。
また、本発明に係る表面欠陥検出装置は、上記の発明において、前記画像処理手段は、前記差分画像の明部および暗部の離間距離と形状の類似度と面積の類似度とに基づいて、前記差分画像の所定方向に沿った明部および暗部の配列が前記凸形状部の明部および暗部の特定配列であるか否かを判定し、前記特定配列であると判定した前記差分画像の明部および暗部の組み合わせを、前記凸形状部の明部および暗部の組み合わせとして除去することを特徴とする。
また、本発明に係る表面欠陥検出装置は、上記の発明において、前記画像処理手段は、前記差分画像の所定方向順に前記凸形状部の明部および暗部の組み合わせを除去することを特徴とする。
また、本発明に係る表面欠陥検出方法は、鋼材の表面のうち検査対象部位に対して傾斜する方向から、第１の照射手段によって照明光を前記検査対象部位に照射し、前記第１の照射手段の照明光によって照明された前記検査対象部位の第１の画像を撮像する第１の撮像ステップと、前記第１の照射手段と弁別可能な第２の照射手段により、前記検査対象部位に対して前記第１の照射手段とは反対側に傾斜する方向から、前記第１の照射手段と略同一の入射角度で照明光を前記検査対象部位に照射し、前記第２の照射手段の照明光によって照明された前記検査対象部位の第２の画像を撮像する第２の撮像ステップと、前記第１の画像と前記第２の画像との差分画像を生成する差分画像生成ステップと、前記差分画像の明部および暗部の中から、前記第１または第２の照射手段の照明光の照射方向に対応する前記差分画像の所定方向に沿った明部および暗部の配列に基づいて、前記検査対象部位における凸形状部の明部および暗部の組み合わせを除去する除去ステップと、前記除去ステップ後の残りの前記明部および前記暗部の細長さの指標となる形状特徴量または前記所定方向に沿った配列に基づいて、前記検査対象部位における凹形状部の有無を判定し、前記凹形状部を前記鋼材の表面欠陥として検出する表面欠陥検出ステップと、を含むことを特徴とする。
また、本発明に係る表面欠陥検出方法は、上記の発明において、前記除去ステップは、前記差分画像の明部および暗部の離間距離と形状の類似度と面積の類似度とに基づいて、前記差分画像の所定方向に沿った明部および暗部の配列が前記凸形状部の明部および暗部の特定配列であるか否かを判定し、前記特定配列であると判定した前記差分画像の明部および暗部の組み合わせを、前記凸形状部の明部および暗部の組み合わせとして除去することを特徴とする。
また、本発明に係る表面欠陥検出方法は、上記の発明において、前記除去ステップは、前記差分画像の所定方向順に前記凸形状部の明部および暗部の組み合わせを除去することを特徴とする。
本発明に係る表面欠陥検出装置および表面欠陥検出方法によれば、スケールや無害模様と表面欠陥とを精度よく弁別することができるという効果を奏する。
図１は、本発明の実施の形態に係る表面欠陥検出装置の一構成例を示す図である。 図２は、検査対象部位を撮像した２つの２次元画像間での差分処理によって生成される検査対象部位の差分画像の一例を示す図である。 図３は、本発明の実施の形態における差分画像に含まれる凹形状部画像の明暗パターンを説明するための図である。 図４は、本発明の実施の形態における差分画像に含まれる凸形状部画像の明暗パターンを説明するための図である。 図５は、本発明の実施の形態に係る表面欠陥検出方法の一例を示すフローチャートである。 図６は、本発明の実施の形態における凸形状画像の除去処理を具体的に説明するための図である。 図７は、本発明の実施の形態における表面欠陥の形状特徴量の一例を説明するための図である。 図８は、本発明の実施の形態における表面欠陥の形状特徴量の別例を説明するための図である。 図９は、本発明の実施の形態における表面欠陥の形状特徴量の更なる別例としての円形度を説明するための図である。 図１０は、本発明の実施の形態における表面欠陥の形状特徴量の更なる別例としての凸多角形充填率を説明するための図である。
以下に、添付図面を参照して、本発明に係る表面欠陥検出装置および表面欠陥検出方法の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本実施の形態により、本発明が限定されるものではない。また、図面は模式的なものであり、各要素の寸法の関係、各要素の比率等は、現実のものとは異なる場合があることに留意する必要がある。図面の相互間においても、互いの寸法の関係や比率が異なる部分が含まれている場合がある。また、各図面において、同一構成部分には同一符号が付されている。
（表面欠陥検出装置）
まず、本発明の実施の形態に係る表面欠陥検出装置の構成について説明する。図１は、本発明の実施の形態に係る表面欠陥検出装置の一構成例を示す図である。図１に示すように、本発明の実施の形態に係る表面欠陥検出装置１は、円筒形状の鋼管１０の表面に存在する表面欠陥を検出する装置であり、照射部２ａ，２ｂと、撮像部３ａ，３ｂと、ファンクションジェネレータ４と、画像処理装置５と、モニター６とを主な構成要素として備えている。なお、鋼管１０は、表面欠陥検出装置１によって表面欠陥の有無を検査される鋼材の一例であり、図１中の矢印によって示される搬送方向に搬送される。
照射部２ａは、所定の波長帯域の照明光１２ａを発光する光源等を用いて構成され、鋼管１０の表面（詳細には検査対象部位１１）の法線ベクトルに対して照明光１２ａの照射方向ベクトルが傾斜するように配置される。照射部２ａは、ファンクションジェネレータ４からのトリガー信号によって指示されるタイミングに、鋼管１０の表面のうち検査対象部位１１に対して傾斜する方向から、照明光１２ａを検査対象部位１１に照射する。これにより、照射部２ａは、このタイミングから所定の期間、上述の傾斜する方向から検査対象部位１１を照明する。
照射部２ｂは、上述した照射部２ａの照明光１２ａと弁別可能な波長帯域の照明光１２ｂを発光する光源等を用いて構成される。照明光１２ｂの照射方向ベクトルが鋼管１０の検査対象部位１１の法線ベクトルに対して照射部２ａとは反対側に傾斜するように配置される。照射部２ｂは、ファンクションジェネレータ４からのトリガー信号によって指示されるタイミングに、鋼管１０の検査対象部位１１に対して照射部２ａとは反対側に傾斜する方向から、照射部２ａと略同一の入射角度で照明光１２ｂを検査対象部位１１に照射する。これにより、照射部２ｂは、このタイミングから所定の期間、上述の傾斜する方向から、照射部２ａと同一の検査対象部位１１を照明する。
本実施の形態において、上述した照射部２ａ，２ｂは、鋼管１０の検査対象部位１１に対して対称に配置されることが望ましい。この際、照射部２ａ，２ｂは、検査対象部位１１の法線ベクトルに対して同一の入射角だけずらし、照明光１２ａ，１２ｂの各照射方向ベクトルと検査対象部位１１の法線ベクトルとが同一平面上となるように配置される。
ここで、検査対象部位１１に対する照明光１２ａ，１２ｂの入射角を同一にする目的は、異なる入射方向の光源を弁別した時に光学条件をできるだけ等しくし、検査対象部位１１のうち無害模様等を含む健全部の信号を後述する差分処理によって大きく低減できるようにすることにある。しかしながら、健全部の信号は検査対象部位１１の表面性状に大きく依存し、一概に健全部の信号の同一性を同一の入射角で保証することは困難である。従って、２５〜５５°の範囲内であれば、多少入射角が異なっていても健全部の信号を後述する差分処理によって低減できている限り同一の入射角と表現する。
また、本実施の形態において、照射部２ａと照射部２ｂとは弁別可能である。すなわち、これら照射部２ａ，２ｂの各光源は、互いに弁別可能である。ここで述べる弁別可能な光源とは、検査対象部位１１から得られる反射光について各々の光源別に反射光量を求めることが可能な光源を意味する。
撮像部３ａ，３ｂは、各々、エリアセンサおよび光学系等を用いて構成され、鋼管１０の検査対象部位１１を含む撮像視野を確保した状態で可能な限り検査対象部位１１の法線ベクトル上に配置される。本実施の形態において、撮像部３ａは、ファンクションジェネレータ４からのトリガー信号によって指示されるタイミングに、照明光１２ａの検査対象部位１１からの反射光を受光する。この結果、撮像部３ａは、照射部２ａの照明光１２ａによって照明された検査対象部位１１の２次元画像を撮像する。一方、撮像部３ｂは、ファンクションジェネレータ４からのトリガー信号によって指示されるタイミングに、照明光１２ｂの検査対象部位１１からの反射光を受光する。この結果、撮像部３ｂは、照射部２ｂの照明光１２ｂによって照明された検査対象部位１１の２次元画像を撮像する。撮像部３ａ，３ｂの各々は、上述した検査対象部位１１の２次元画像を撮像する都度、撮像した２次元画像のデータを画像処理装置５に順次入力する。
ファンクションジェネレータ４は、照射部２ａ，２ｂおよび撮像部３ａ，３ｂの各動作タイミングを制御するものである。具体的には、本実施の形態において、ファンクションジェネレータ４は、照射部２ａ，２ｂに対するトリガー信号の入力により、照射部２ａ，２ｂの照明光１２ａ，１２ｂの各照射タイミングを各々制御する。一方、ファンクションジェネレータ４は、撮像部３ａに対するトリガー信号の入力により、照明光１２ａの検査対象部位１１からの反射光を撮像部３ａが受光するタイミングを制御する。これにより、ファンクションジェネレータ４は、照明光１２ａによって照明された検査対象部位１１の２次元画像を撮像部３ａが撮像するタイミングを制御する。また、ファンクションジェネレータ４は、撮像部３ｂに対するトリガー信号の入力により、照明光１２ｂの検査対象部位１１からの反射光を撮像部３ｂが受光するタイミングを制御する。これにより、ファンクションジェネレータ４は、照明光１２ｂによって照明された検査対象部位１１の２次元画像を撮像部３ｂが撮像するタイミングを制御する。
画像処理装置５は、撮像部３ａ，３ｂから入力された２つの２次元画像間で後述する差分処理等を行うことにより、鋼管１０の検査対象部位１１における表面欠陥を検出する装置である。
具体的には、本実施の形態において、画像処理装置５は、撮像部３ａ，３ｂから入力された２つの２次元画像に対し、予め導出しておいたカメラパラメータを用いてキャリブレーション、シェーディング補正、およびノイズ除去等の画像処理を施す。また、画像処理装置５は、図１に示すように、差分器５ａを有する。画像処理装置５は、上述の画像処理を施した後の２つの２次元画像間で差分器５ａにより差分処理を行う。これにより、画像処理装置５は、撮像部３ａによる２次元画像と撮像部３ｂによる２次元画像との差分画像、すなわち、検査対象部位１１の差分画像を生成する。画像処理装置５は、この差分処理により、検査対象部位１１における健全部としての無害模様の画像を除去する。さらに、画像処理装置５は、生成した差分画像から、検査対象部位１１における健全部としてのスケールの画像を除去する。画像処理装置５は、このように無害模様およびスケールの各画像を除去した後の差分画像から、検査対象部位１１に存在する表面欠陥を検出する。
モニター６は、鋼管１０に対する表面欠陥の検出結果を表示する表示手段として機能する。具体的には、モニター６は、検査対象部位１１に対する表面欠陥の検出結果を画像処理装置５から入力され、その都度、入力された検出結果を表示する。このようなモニター６に表示される表面欠陥の検出結果として、例えば、検査対象部位１１に対する表面欠陥の有無の判定結果を示す情報、検出された検査対象部位１１の表面欠陥を表す差分画像、撮像部３ａ，３ｂによって撮像された検査対象部位１１の各２次元画像等、鋼管１０の表面欠陥の検出に関する情報が挙げられる。
なお、本実施の形態において、スケールや無害模様は、地鉄部分とは光学特性の異なる表面皮膜や表面性状を有する厚さ数〜数十μｍ程度の部分のことを意味する。このようなスケールや無害模様は、検査対象部位１１に対する表面欠陥の検出処理においてノイズ要因となる部分である。
（検査対象部位の差分画像）
つぎに、本発明の実施の形態において表面欠陥の検査対象である鋼管１０の検査対象部位１１の差分画像について説明する。図２は、検査対象部位を撮像した２つの２次元画像間での差分処理によって生成される検査対象部位の差分画像の一例を示す図である。図２において、２次元画像Ｉａは、照射部２ａが鋼管１０の表面に対して傾斜する方向から検査対象部位１１を照明した際に撮像部３ａが撮像した検査対象部位１１の２次元画像である。２次元画像Ｉｂは、照射部２ｂが鋼管１０の表面に対して照射部２ａとは反対側に傾斜する方向から検査対象部位１１を照明した際に撮像部３ｂが撮像した検査対象部位１１の２次元画像である。これら２つの２次元画像Ｉａ，Ｉｂには、検査対象部位１１の同じ凹形状部１５が、深さのある疵等の表面欠陥として描画され、且つ、表面欠陥ではない無害模様が、健全部の一部分として描画されている。
図２に示すように、差分器５ａは、撮像部３ａ，３ｂによる２つの２次元画像Ｉａ，Ｉｂ間で差分処理を行い、これにより、検査対象部位１１の差分画像Ｉｄを生成する。具体的には、本実施の形態において、撮像部３ａによる２次元画像Ｉａを構成する各画素の輝度値はＩａ（ｘ，ｙ）とし、撮像部３ｂによる２次元画像Ｉｂを構成する各画素の輝度値はＩｂ（ｘ，ｙ）とする。ただし、２次元画像Ｉａ，Ｉｂは、各々、画素数Ｘ×Ｙの画像とする。また、２次元画像Ｉａ，Ｉｂの各々に設定した直交２軸のｘｙ座標系において、ｘ座標は１≦ｘ≦Ｘとし、ｙ座標は１≦ｙ≦Ｙとする。このような定義のもと、差分器５ａは、撮像部３ａによる２次元画像Ｉａを加算画像とし、撮像部３ｂによる２次元画像Ｉｂを減算画像として、加算画像から減算画像を減じる差分処理を行い、これにより、検査対象部位１１の差分画像Ｉｄを生成する。
このような差分処理によって得られる差分画像Ｉｄの各画素の輝度値Ｉｄ（ｘ，ｙ）は、加算画像としての２次元画像Ｉａの各画素の輝度値Ｉａ（ｘ，ｙ）と、減算画像としての２次元画像Ｉｂの各画素の輝度値Ｉｂ（ｘ，ｙ）とを用い、次式（１）によって表される。
Ｉｄ（ｘ，ｙ）＝Ｉａ（ｘ，ｙ）−Ｉｂ（ｘ，ｙ） ・・・（１）
ここで、検査対象部位１１のうちの健全部では、無害模様の有無に関わらず、鋼材表面の法線ベクトルと一方の照射部２ａの照射方向ベクトルとのなす角度と、鋼材表面の法線ベクトルと他方の照射部２ｂの照射方向ベクトルとのなす角度とが等しい。このため、２次元画像Ｉａ，Ｉｂのうちの健全部の画像間では、無害模様の有無に関わらず、輝度値Ｉａ（ｘ，ｙ）＝輝度値Ｉｂ（ｘ，ｙ）となる。すなわち、差分画像Ｉｄのうちの健全部の画像において、輝度値Ｉｄ（ｘ，ｙ）＝０となる。この結果、差分画像Ｉｄは、図２に示すように、２次元画像Ｉａ，Ｉｂに描画されていた無害模様が除去された状態の画像となる。従って、差分器５ａは、これら２つの２次元画像Ｉａ，Ｉｂの差分画像Ｉｄを生成することにより、表面欠陥ではない健全な無害模様の画像を除去することができる。
一方、検査対象部位１１のうちの表面欠陥部分は、図２に示す凹形状部１５に例示されるように、鋼管１０の表面から深さをもって凹む形状や起伏を有する。それ故、このような表面欠陥部分では、鋼材表面の法線ベクトルと一方の照射部２ａの照射方向ベクトルとのなす角度と、鋼材表面の法線ベクトルと他方の照射部２ｂの照射方向ベクトルとのなす角度とが等しくない箇所が必ず存在する。このため、２次元画像Ｉａ，Ｉｂのうちの表面欠陥部分の画像間では、輝度値Ｉａ（ｘ，ｙ）≠輝度値Ｉｂ（ｘ，ｙ）となる。すなわち、差分画像Ｉｄのうちの表面欠陥部分の画像において、輝度値Ｉｄ（ｘ，ｙ）≠０となる。この結果、表面欠陥部分の画像は、上述したように輝度値Ｉｄ（ｘ，ｙ）＝０となって除去される無害模様の画像とは異なり、図２に示すように、光学的に検出可能な状態で差分画像Ｉｄに残る。
（凹形状部画像の明暗パターン）
つぎに、鋼管１０の検査対象部位１１の差分画像Ｉｄに含まれる凹形状部画像の明暗パターンについて説明する。図３は、本発明の実施の形態における差分画像に含まれる凹形状部画像の明暗パターンを説明するための図である。本発明の実施の形態では、図３に示すように、鋼管１０の検査対象部位１１に凹形状部１５が存在する場合、この検査対象部位１１の差分画像Ｉｄには、この凹形状部１５を表す差分画像である凹形状部画像１６が含まれる。
詳細には、図３に示すように、鋼管１０の検査対象部位１１に存在する凹形状部１５に対し、照射部２ａ（図１参照）からの照明光１２ａが照射された場合、凹形状部１５のうち照射部２ａの手前側は、単位面積当たりの照明光１２ａの光量低下によって暗くなる。また、この凹形状部１５のうち照射部２ａの奥側は、照明光１２ａの正反射方向に近づくため、明るくなる。
一方、照射部２ａの反対側に傾斜する照射部２ｂ（図１参照）からの照明光１２ｂが凹形状部１５に照射された場合、図３に示すように、凹形状部１５のうち照射部２ｂの手前側は、単位面積当たりの照明光１２ｂの光量低下によって暗くなる。また、この凹形状部１５のうち照射部２ｂの奥側は、照明光１２ｂの正反射方向に近づくため、明るくなる。
すなわち、検査対象部位１１に対して斜め上方（図３の紙面右斜め上方）から凹形状部１５に照明光１２ａが照射された場合と、照明光１２ａとは反対側の斜め上方（図３の紙面左斜め上方）から凹形状部１５に照明光１２ｂが照射された場合とでは、凹形状部１５の明暗の部分が逆になる。このため、図３に示すように、照明光１２ａが照射された場合の凹形状部１５からの反射光に基づく画像信号Ｓａのピークと、照明光１２ｂが照射された場合の凹形状部１５からの反射光に基づく画像信号Ｓｂのピークとは、明暗の部分が逆になる分、互いにずれる。このような画像信号Ｓａ（撮像部３ａによる凹形状部１５の画像信号）から画像信号Ｓｂ（撮像部３ｂによる凹形状部１５の画像信号）を減算することにより、図３に示すように、凹形状部画像１６の画像信号Ｓ１が生成される。
凹形状部画像１６は、差分画像Ｉｄのうち凹形状部１５を表す画像であり、図３に示すように、明部１６ａと暗部１６ｂとの組み合わせによって構成される。この凹形状部画像１６における明部１６ａおよび暗部１６ｂの配列は、画像信号Ｓ１の正負のピークに対応する。具体的には、図３に示すように、凹形状部画像１６を構成する明部１６ａおよび暗部１６ｂは、所定の検出方向Ｆに沿って明暗の順に配列される。
ここで、検出方向Ｆは、図１に示した照射部２ａ，２ｂのいずれかの照射方向に対応する差分画像Ｉｄの所定方向である。具体的には、本実施の形態において、検出方向Ｆは、減算画像としての２次元画像Ｉｂの撮像に用いる照射部２ｂの照射方向ベクトルを検査対象部位１１に正射影したベクトルの方向と同じである。
なお、凹形状部１５は、鋼管１０の検査対象部位１１において凹む形状をなす部分である。本実施の形態において、凹形状部１５は、表面疵等の検査対象部位１１における表面欠陥とする。このような凹形状部１５には、図３に示す鋭角断面や湾曲断面（図示せず）をなす凹形状の部分は勿論、図２に示すように凹み内に起伏（凹凸）を有する凹形状の部分が含まれる。また、凹形状部１５には、直線状や円形状あるいは多角形状等の様々な外形のものがある。
（凸形状部画像の明暗パターン）
つぎに、鋼管１０の検査対象部位１１の差分画像Ｉｄに含まれる凸形状部画像の明暗パターンについて説明する。図４は、本発明の実施の形態における差分画像に含まれる凸形状部画像の明暗パターンを説明するための図である。本発明の実施の形態では、図４に示すように、鋼管１０の検査対象部位１１に凸形状部１７が存在する場合、この検査対象部位１１の差分画像Ｉｄには、この凸形状部１７を表す差分画像である凸形状部画像１８が含まれる。
詳細には、図４に示すように、鋼管１０の検査対象部位１１に存在する凸形状部１７に対し、照射部２ａ（図１参照）からの照明光１２ａが照射された場合、凸形状部１７のうち照射部２ａの手前側は、照明光１２ａの正反射方向に近づくため、明るくなる。また、この凸形状部１７のうち照射部２ａの奥側は、凸形状部１７の影となるため、暗くなる。
一方、照射部２ａの反対側に傾斜する照射部２ｂ（図１参照）からの照明光１２ｂが凸形状部１７に照射された場合、図４に示すように、凸形状部１７のうち照射部２ｂの手前側は、照明光１２ｂの正反射方向に近づくため、明るくなる。また、この凸形状部１７のうち照射部２ｂの奥側は、凸形状部１７の影となるため、暗くなる。
すなわち、検査対象部位１１に対して斜め上方（図４の紙面右斜め上方）から凸形状部１７に照明光１２ａが照射された場合と、照明光１２ａとは反対側の斜め上方（図４の紙面左斜め上方）から凸形状部１７に照明光１２ｂが照射された場合とでは、凸形状部１７の明暗の部分が逆になる。このため、図４に示すように、照明光１２ａが照射された場合の凸形状部１７からの反射光に基づく画像信号Ｓａのピークと、照明光１２ｂが照射された場合の凸形状部１７からの反射光に基づく画像信号Ｓｂのピークとは、明暗の部分が逆になる分、互いにずれる。このような画像信号Ｓａ（撮像部３ａによる凸形状部１７の画像信号）から画像信号Ｓｂ（撮像部３ｂによる凸形状部１７の画像信号）を減算することにより、図４に示すように、凸形状部画像１８の画像信号Ｓ２が生成される。
凸形状部画像１８は、差分画像Ｉｄのうち凸形状部１７を表す画像であり、図４に示すように、明部１８ａと暗部１８ｂとの組み合わせによって構成される。この凸形状部画像１８における明部１８ａおよび暗部１８ｂの配列は、画像信号Ｓ２の正負のピークに対応する。具体的には、図４に示すように、凸形状部画像１８を構成する明部１８ａおよび暗部１８ｂは、所定の検出方向Ｆに沿って暗明の順に配列される。
なお、凸形状部１７は、鋼管１０の検査対象部位１１において凸の形状をなす部分である。具体的には、本実施の形態において、凸形状部１７は、表面欠陥ではない健全なスケールである。このような凸形状部１７の外形は、図４に示す態様のものに限定されない。すなわち、凸形状部１７には、直線状や円形状あるいは多角形状等の様々な外形のものがある。
（表面欠陥検出方法）
つぎに、本発明の実施の形態に係る表面欠陥検出方法について説明する。図５は、本発明の実施の形態に係る表面欠陥検出方法の一例を示すフローチャートである。本発明の実施の形態に係る表面欠陥検出方法では、上述した表面欠陥検出装置１（図１参照）を用いて、図５に示すステップＳ１０１〜Ｓ１０６の各処理が行われる。
詳細には、本発明の実施の形態に係る表面欠陥検出方法において、表面欠陥検出装置１は、図５に示すように、まず、鋼材の検査対象部位の加算画像を撮像する（ステップＳ１０１）。
ステップＳ１０１において、照射部２ａ，２ｂのうち一方の照射部２ａは、ファンクションジェネレータ４からのトリガー信号に従い、鋼管１０の表面のうち検査対象部位１１に対して傾斜する方向から、照明光１２ａを検査対象部位１１に照射する。照射部２ａは、この照明光１２ａによって検査対象部位１１を照明する。ついで、撮像部３ａ，３ｂのうち一方の撮像部３ａは、ファンクションジェネレータ４からのトリガー信号に従い、上述の照射部２ａの照明光１２ａによって照明された検査対象部位１１の２次元画像Ｉａを撮像する。この２次元画像Ｉａは、後述するステップＳ１０３の差分処理における加算画像である。撮像部３ａは、撮像した検査対象部位１１の２次元画像Ｉａのデータ（検査対象部位１１からの照明光１２ａの反射光に基づく画像信号）を画像処理装置５に送信する。
上述したステップＳ１０１を実行後、表面欠陥検出装置１は、上述した照射部２ａと弁別可能な照射部２ｂと、撮像部３ｂとによって、鋼材の検査対象部位の減算画像を撮像する（ステップＳ１０２）。
ステップＳ１０２において、照射部２ａ，２ｂのうち他方の照射部２ｂは、ファンクションジェネレータ４からのトリガー信号に従い、上述したステップＳ１０１と同じ検査対象部位１１に照明光１２ｂを照射する。この際、照射部２ｂは、検査対象部位１１に対して照射部２ａとは反対側に傾斜する方向から、照射部２ａと略同一の入射角度で照明光１２ｂを検査対象部位１１に照射する。照射部２ｂは、この照明光１２ｂによって検査対象部位１１を照明する。ついで、撮像部３ａ，３ｂのうち他方の撮像部３ｂは、ファンクションジェネレータ４からのトリガー信号に従い、照射部２ｂの照明光１２ｂによって照明された検査対象部位１１の２次元画像Ｉｂを撮像する。この２次元画像Ｉｂは、後述するステップＳ１０３の差分処理における減算画像である。撮像部３ｂは、撮像した検査対象部位１１の２次元画像Ｉｂのデータ（検査対象部位１１からの照明光１２ｂの反射光に基づく画像信号）を画像処理装置５に送信する。
上述したステップＳ１０２を実行後、表面欠陥検出装置１は、ステップＳ１０１によって撮像した検査対象部位１１の２次元画像ＩａとステップＳ１０２によって撮像した検査対象部位１１の２次元画像Ｉｂとの差分画像Ｉｄを生成する（ステップＳ１０３）。
ステップＳ１０３において、画像処理装置５は、一方の撮像部３ａから取得した検査対象部位１１の２次元画像Ｉａと他方の撮像部３ｂから取得した検査対象部位１１の２次元画像Ｉｂとの間での差分処理を行う。この差分処理において、差分器５ａは、加算画像としての２次元画像Ｉａから減算画像としての２次元画像Ｉｂを減じることにより、これら２つの２次元画像Ｉａ，Ｉｂの差分画像Ｉｄを生成する。この際、差分器５ａは、上述した式（１）に基づいて、差分画像Ｉｄの各画素の輝度値Ｉｄ（ｘ，ｙ）を算出する。
ここで、差分器５ａは、２次元画像Ｉａ，Ｉｂの各々に含まれる検査対象部位１１の無害模様の画像を構成する各画素の輝度値を、上述した差分処理によって零値（すなわちＩｄ（ｘ，ｙ）＝０）とする。これにより、差分器５ａは、検査対象部位１１のスケールや表面欠陥を検出する際に用いる画像データから、無害模様の画像を除去する。
上述したステップＳ１０３を実行後、表面欠陥検出装置１は、上述したステップＳ１０３によって生成した差分画像Ｉｄから検査対象部位１１の凸形状部１７の画像を除去する（ステップＳ１０４）。
ステップＳ１０４において、画像処理装置５は、差分画像Ｉｄの明部および暗部を抽出し、差分画像Ｉｄに設定される所定の検出方向Ｆに沿って、これらの抽出した明部および暗部の配列を認識する。ここで、検出方向Ｆは、上述したように、照射部２ａまたは照射部２ｂの照明光の照射方向に対応する差分画像Ｉｄの所定方向である。具体的には、本実施の形態において、検出方向Ｆは、減算画像としての２次元画像Ｉｂの撮像に用いる照射部２ｂの照射方向ベクトルを検査対象部位１１に正射影したベクトルの方向と同じである。画像処理装置５は、差分画像Ｉｄの明部および暗部の中から、検出方向Ｆに沿った明部および暗部の配列に基づいて、検査対象部位１１における凸形状部１７の明部および暗部の組み合わせを除去する。これにより、画像処理装置５は、これら明部および暗部の組み合わせによって構成される凸形状部１７の画像を差分画像Ｉｄから除去する。
詳細には、ステップＳ１０４において、画像処理装置５は、検査対象部位１１の差分画像Ｉｄを所定の輝度閾値で二値化し、必要に応じて連結・孤立点除去を行った後、この差分画像Ｉｄの明部および暗部にラベリング処理を施す。つぎに、画像処理装置５は、ラベリング処理した差分画像Ｉｄの明部および暗部のうち、所定の閾値以上の面積を有する明部および暗部を抽出する。そして、画像処理装置５は、抽出した明部および暗部について、明部と暗部との離間距離、明部と暗部との形状の類似度、および明部と暗部との面積の類似度とを算出する。特に、形状の類似度について、画像処理装置５は、凸形状部１７の明部および暗部の形状の指標となる形状特徴量を算出し、この形状特徴量に基づいて、明部および暗部の形状の類似度を算出する。このような凸形状部１７に関する形状特徴量として、例えば、後述する表面欠陥（凹形状部１５）の検出処理における形状特徴量と同様のもの等が挙げられる。
その後、画像処理装置５は、差分画像Ｉｄの明部および暗部の離間距離と形状の類似度と面積の類似度とに基づいて、差分画像Ｉｄの検出方向Ｆに沿った明部および暗部の配列が凸形状部１７の明部および暗部の特定配列であるか否かを判定する。ここで述べる特定配列とは、図４に示した凸形状部画像１８の明部１８ａおよび暗部１８ｂに例示されるように、検出方向Ｆに沿って暗明の順に並ぶ明部および暗部の画像配列を意味する。画像処理装置５は、上述したように差分画像Ｉｄから抽出した明部および暗部のうち、特定配列であると判定した差分画像Ｉｄの明部および暗部の組み合わせを、凸形状部１７の明部および暗部の組み合わせとして除去する。
ここで、検査対象部位１１の差分画像Ｉｄには、凸形状部１７の明部および暗部の組み合わせが、１組に限らず、検出方向Ｆに沿って複数組、並んで含まれる場合があり得る。この場合、画像処理装置５は、差分画像Ｉｄから抽出した複数組の明部および暗部の組み合わせに対し、上述した特定配列の判定処理を差分画像Ｉｄの検出方向Ｆに沿って順次繰り返し実行する。これにより、画像処理装置５は、差分画像Ｉｄの検出方向Ｆ順に、特定配列であると判定した差分画像Ｉｄの明部および暗部の組み合わせ、すなわち、凸形状部１７の明部および暗部の組み合わせを順次除去する。
以上のようにして、画像処理装置５は、表面欠陥の検出処理に用いる差分画像Ｉｄ（二値化された差分画像Ｉｄを含む）から、凸形状部１７の画像、すなわち、表面欠陥ではない健全なスケールの画像を除去する。
上述したステップＳ１０４を実行後、表面欠陥検出装置１は、ステップＳ１０４による凸形状部除去後の差分画像Ｉｄから、検査対象部位１１に存在する凹形状部１５を表面欠陥として検出する（ステップＳ１０５）。
ステップＳ１０５において、画像処理装置５は、上述したステップＳ１０４（凸形状部１７の画像の除去ステップ）後の差分画像Ｉｄに画像として含まれる残りの明部および暗部をもとに、検査対象部位１１における凹形状部１５の有無を判定する。この際、画像処理装置５は、上述したステップＳ１０４において差分画像Ｉｄの二値化処理およびラベリング処理等を行い差分画像Ｉｄから抽出した明部および暗部のうち、凸形状部１７の明部および暗部を除去した後の残りの明部および暗部の形状特徴量を算出する。ここで述べる形状特徴量は、差分画像Ｉｄに残る明部および暗部の細長さの指標となる特徴量であり、表面欠陥としての凹形状部１５の外形に応じて決まる。すなわち、このステップＳ１０５における形状特徴量は、表面欠陥の細長さの指標となる。画像処理装置５は、算出した形状特徴量または上述した残りの明部および暗部の検出方向Ｆに沿った配列に基づいて、凹形状部１５の有無を判定する。
この判定処理において、画像処理装置５は、凹形状部１５が有ると判定した場合、有ると判定した凹形状部１５を鋼管１０の表面欠陥として検出する。この際、画像処理装置５は、上述した残りの明部および暗部のうち、凹形状部１５の画像を構成する明部および暗部の組み合わせを表面欠陥として検出する。一方、画像処理装置５は、凹形状部１５が無いと判定した場合、現在の検査対象部位１１に鋼管１０の表面欠陥が無いという検出結果を得る。
上述したステップＳ１０５を実行後、表面欠陥検出装置１は、ステップＳ１０５による表面欠陥の検出結果を表示し（ステップＳ１０６）、本処理を終了する。ステップＳ１０６において、モニター６は、鋼管１０における現在の検査対象部位１１の表面欠陥の検出結果を画像処理装置５から取得し、取得した表面欠陥の検出結果を表示する。この際、モニター６は、表面欠陥の有無の判定結果、検出した表面欠陥を表す差分画像Ｉｄ等、鋼管１０に表面欠陥が存在するか否かを視認可能な情報を表示する。その後、表面欠陥検出装置１は、検査対象部位１１が変更される都度、図５に示したステップＳ１０１〜Ｓ１０６の各処理を繰り返し行う。
（凸形状部画像の除去処理）
つぎに、上述したステップＳ１０４（図５参照）において検査対象部位１１の差分画像Ｉｄから凸形状部１７の画像を除去する処理、すなわち、凸形状部画像の除去処理を具体的に説明する。図６は、本発明の実施の形態における凸形状画像の除去処理を具体的に説明するための図である。図６に示す具体例では、検査対象部位１１の差分画像Ｉｄから抽出された明暗の各画像、すなわち、明部３１〜３７および暗部２１〜２７に対して、ステップＳ１０４による凸形状部画像の除去処理が行われる場合を説明する。
図６に示すように、明部３１〜３７および暗部２１〜２７は、所定の検出方向Ｆに沿って暗明の順に交互に配列されている。画像処理装置５（図１参照）は、上述したステップＳ１０４において、これらの明部３１〜３７および暗部２１〜２７のうち、検出方向Ｆに沿って明暗の順に配列されている明部および暗部を順次検出する。すなわち、画像処理装置５は、まず、検出方向Ｆの最も手前側（図６の紙面左側）の暗部２１とその隣りの明部３１とに注目する。そして、画像処理装置５は、注目した暗部２１および明部３１がスケールとしての凸形状部１７の画像を構成するものであるか否かを判定する。
この際、画像処理装置５は、差分画像Ｉｄにおける暗部２１および明部３１の離間距離と形状特徴量と面積とを各々算出する。ついで、画像処理装置５は、得られた各形状特徴量をもとに暗部２１および明部３１の形状の類似度を算出し、且つ、得られた各面積をもとに暗部２１および明部３１の面積の類似度を算出する。その後、画像処理装置５は、これらの算出した離間距離、形状の類似度、および面積の類似度と、予め設定された各閾値とを比較する。画像処理装置５は、この比較処理の結果、暗部２１および明部３１の離間距離が閾値以下であり、暗部２１および明部３１の形状の類似度と面積の類似度とが双方とも各閾値以上であるため、検出方向Ｆに沿った暗部２１および明部３１の配列を、凸形状部１７に対応する特定配列（図４参照）であると判定する。画像処理装置５は、このように特定配列であると判定した暗部２１および明部３１の組み合わせを、凸形状部１７の画像を構成するものであると判定する。
上述した暗部２１および明部３１に関する判定処理の結果に基づき、画像処理装置５は、検出方向Ｆに沿って特定配列で並ぶ暗部２１および明部３１の組み合わせを、凸形状部１７の画像を構成するものとして差分画像Ｉｄから除去する。
続いて、画像処理装置５は、除去される前の明部３１と検出方向Ｆに隣り合っていた暗部２２と、その隣りの明部３２とに注目する。そして、画像処理装置５は、注目した暗部２２および明部３２に対し、上述した暗部２１および明部３１の場合と同様の判定処理を行う。この結果、画像処理装置５は、検出方向Ｆに沿った暗部２２および明部３２の配列を、凸形状部１７に対応する特定配列であると判定し、特定配列で並ぶ暗部２２および明部３２の組み合わせを、凸形状部１７の画像を構成するものとして差分画像Ｉｄから除去する。その後、画像処理装置５は、除去される前の明部３２と検出方向Ｆに隣り合っていた暗部２３と、その隣りの明部３３とに対し、上述した暗部２１および明部３１の場合と同様の判定処理を行う。この結果、画像処理装置５は、これら暗部２３および明部３３の配列を、凸形状部１７に対応する特定配列であると判定し、特定配列で並ぶ暗部２３および明部３３の組み合わせを、凸形状部１７の画像を構成するものとして差分画像Ｉｄから除去する。
つぎに、画像処理装置５は、除去される前の明部３３と検出方向Ｆに隣り合っていた暗部２４と、その隣りの明部３４とに注目する。そして、画像処理装置５は、注目した暗部２４および明部３４に対し、上述した暗部２１および明部３１の場合と同様の判定処理を行う。
ここで、図６に示すように、暗部２４および明部３４は、検出方向Ｆに沿って暗明の順に配列されているものの、離間距離ｄ１をもって離間している。この離間距離ｄ１は、設定の閾値を超過する距離である。従って、画像処理装置５は、離間距離が閾値以下であるという条件を満たさない暗部２４および明部３４の検出方向Ｆに沿った配列を、凸形状部１７に対応する特定配列ではないと判定する。この判定結果に基づき、画像処理装置５は、これら暗部２４および明部３４の組み合わせを、凸形状部１７の画像を構成するものではないと判定し、故に、差分画像Ｉｄから暗部２４および明部３４を除去せずに残す。
続いて、画像処理装置５は、上述したように除去せず残した明部３４と検出方向Ｆに隣り合う暗部２５と、その隣りの明部３５とに注目する。そして、画像処理装置５は、注目した暗部２５および明部３５に対し、上述した暗部２１および明部３１の場合と同様の判定処理を行う。
ここで、図６に示すように、暗部２５および明部３５は、検出方向Ｆに沿って暗明の順に配列されているものの、互いに著しく異なる形状（外形）および面積を有している。すなわち、これら暗部２５および明部３５の形状および面積の各類似度は、双方とも設定の閾値未満である。従って、画像処理装置５は、形状および面積の各類似度が双方とも閾値以上であるという条件を満たさない暗部２５および明部３５の検出方向Ｆに沿った配列を、凸形状部１７に対応する特定配列ではないと判定する。この判定結果に基づき、画像処理装置５は、これら暗部２５および明部３５の組み合わせを、凸形状部１７の画像を構成するものではないと判定し、故に、差分画像Ｉｄから暗部２５および明部３５を除去せずに残す。
ついで、画像処理装置５は、上述したように除去せず残した明部３５と検出方向Ｆに隣り合う暗部２６と、その隣りの明部３６とに注目する。そして、画像処理装置５は、注目した暗部２６および明部３６に対し、上述した暗部２１および明部３１の場合と同様の判定処理を行う。
ここで、図６に示すように、暗部２６および明部３６は、検出方向Ｆに沿って暗明の順に配列されているものの、離間距離ｄ２をもって離間し且つ互いに著しく異なる形状を有している。すなわち、これら暗部２６および明部３６において、離間距離ｄ２は設定の閾値を超過する距離であり、形状の類似度は設定の閾値未満である。従って、画像処理装置５は、離間距離が閾値以下であるという条件と形状の類似度が閾値以上であるという条件との双方を満たさない暗部２６および明部３６の検出方向Ｆに沿った配列を、凸形状部１７に対応する特定配列ではないと判定する。この判定結果に基づき、画像処理装置５は、これら暗部２６および明部３６の組み合わせを、凸形状部１７の画像を構成するものではないと判定し、故に、差分画像Ｉｄから暗部２６および明部３６を除去せずに残す。
その後、画像処理装置５は、上述したように除去せず残した明部３６と検出方向Ｆに隣り合う暗部２７と、その隣りの明部３７とに注目する。そして、画像処理装置５は、注目した暗部２７および明部３７に対し、上述した暗部２１および明部３１の場合と同様の判定処理を行う。
ここで、図６に示す暗部２７および明部３７は、離間距離が閾値以下であるという条件と、形状および面積の各類似度が双方とも閾値以上であるという条件とを満足している。従って、画像処理装置５は、これら暗部２７および明部３７の検出方向Ｆに沿った配列を、凸形状部１７に対応する特定配列であると判定する。この判定結果に基づき、画像処理装置５は、特定配列で並ぶ暗部２７および明部３７の組み合わせを、凸形状部１７の画像を構成するものとして差分画像Ｉｄから除去する。
以上の結果、図６に示すように、暗部２１〜２７および明部３１〜３７のうち、スケールとしての凸形状部１７に対応する暗部２１〜２３，２７および明部３１〜３３，３７が除去され、暗部２４〜２６および明部３４〜３６が残された。これら残りの暗部２４〜２６および明部３４〜３６は、図５に示したステップＳ１０５による表面欠陥の検出処理の対象画像になる。
また、上述したように、ステップＳ１０４による凸形状部画像の除去処理において、画像処理装置５は、検出方向Ｆの順に、暗部２１および明部３１の組み合わせと、暗部２２および明部３２の組み合わせと、暗部２３および明部３３の組み合わせとを、１組ずつ順次判定処理して除去する。このため、画像処理装置５は、検出方向Ｆに沿って並ぶ暗部２１〜２３および明部３１〜３３のうち、隣り合う明部３１および暗部２２を１つの組み合わせであると誤判定することなく、且つ、隣り合う明部３２および暗部２３を１つの組み合わせであると誤判定することなく、凸形状部１７に対応する暗部２１〜２３および明部３１〜３３の各組み合わせを正しく判定することができる。これにより、画像処理装置５は、凸形状部画像の明部および暗部の組み合わせ以外の明部および暗部、すなわち、表面欠陥としての凹形状部１５の画像を構成する明部および暗部の候補を、差分画像Ｉｄに正しく残すことができる。
（表面欠陥の形状特徴量）
つぎに、本発明の実施の形態における表面欠陥の形状特徴量、すなわち、表面欠陥として検出される凹形状部１５の形状特徴量について具体的に説明する。図７は、本発明の実施の形態における表面欠陥の形状特徴量の一例を説明するための図である。図８は、本発明の実施の形態における表面欠陥の形状特徴量の別例を説明するための図である。図９は、本発明の実施の形態における表面欠陥の形状特徴量の更なる別例としての円形度を説明するための図である。図１０は、本発明の実施の形態における表面欠陥の形状特徴量の更なる別例としての凸多角形充填率を説明するための図である。
本発明の実施に形態において、鋼管１０の表面欠陥は、表面疵等のように凹形状をなす部分である。このような表面欠陥としての凹形状部１５の明暗パターンは、図３，４を参照して分かるように、健全なスケールとしての凸形状部１７と逆のパターンになる。すなわち、差分画像Ｉｄにおいて、凹形状部１５の画像は、検出方向Ｆに沿って明暗の順に配列される明部および暗部の組み合わせによって構成される。従って、画像処理装置５は、図５に示したステップＳ１０５において、凸形状部画像を除去後の差分画像Ｉｄに残る明部および暗部に対し、検出方向Ｆに沿って明暗の順に配列される明部および暗部の組み合わせの有無を判定することにより、凹形状部１５に対応する明部および暗部の組み合わせ、すなわち、表面欠陥を検出することができる。
しかしながら、検査対象部位１１における表面欠陥の形状や位置によっては、上述した凹形状部１５に対応する明暗パターンができないことがある。具体的には、鋼材（特に鋼管１０）の表面において法線ベクトル方向が撮像部３ａ，３ｂの光軸方向と大きく異なり、且つ、表面欠陥の形状（凹形状部１５の外形）が細長い場合には、明部および暗部のいずれか一方が撮像部３ａ，３ｂの撮像視野から隠れる可能性がある。この場合、凹形状部１５の明部および暗部のいずれかのみが撮像部３ａ、３ｂによって検出（撮像）されるため、差分画像Ｉｄに凹形状部１５の画像の明暗パターンができないことがある。
それ故、画像処理装置５は、上述したステップＳ１０５において、凹形状部１５の明部および暗部の配列を判定し認識することによって表面欠陥を検出するロジックとは別に、表面欠陥の形状を認識することによって細長欠陥（細長い凹形状部１５）を検出するロジックを備えている。ここで述べる細長欠陥とは、直線状に細長い形状特徴を持つ表面欠陥のことを意味する。画像処理装置５は、凸形状部画像を除去した後の差分画像Ｉｄに残る表面欠陥としての凹形状部１５の明部および暗部について、細長さの指標となる表面欠陥の形状特徴量を算出し、算出した表面欠陥の形状特徴量に基づいて細長欠陥を検出する。
ここで、細長さの指標となる表面欠陥の形状特徴量としては、楕円の長軸短軸比、最大フェレ径、円形度、および凸多角形充填率を例示することができる。具体的には、画像処理装置５は、形状特徴量として長軸短軸比を算出する場合、図７に示すように、まず、差分画像Ｉｄにおける残りの明部または暗部に対して楕円Ｒをフィッティングする。明部または暗部の画像に楕円Ｒをフィッティングする方法としては最小二乗法や二次モーメント導出法等があるが、計算時間を考慮すると二次モーメント導出法の方が有用である。そして、画像処理装置５は、フィッティングした楕円Ｒの長軸Ｌ１および短軸Ｌ２の長さを算出し、算出した長軸Ｌ１と短軸Ｌ２との比を形状特徴量とする。
一方、フェレ径とは、図８に示すように、明部または暗部の画像を１次元に正射影した時の写像の長さＬ３のことである。画像処理装置５は、形状特徴量として最大フェレ径を算出する場合、まず、差分画像Ｉｄにおける残りの明部または暗部を１８０度回転させながら正射影の長さの最大値を最大フェレ径として算出する。そして、画像処理装置５は、最大フェレ径が算出された箇所に直交する方向のフェレ径と最大フェレ径との比を形状特徴量とする。
他方、円形度とは、図９に示すように、明部または暗部の面積を明部および暗部の周の長さの二乗で割った値を明部または暗部の形状が円に近いほど値が「１」に近くなるように正規化した値のことを意味する。また、凸多角形充填率とは、図１０に示すように、明部または暗部に外接する多角形の面積に対する明部または暗部の面積比のことを意味し、明部または暗部が直線状であるほど値は「１」に近くなる。従って、画像処理装置５は、明部または暗部の円形度が低く、逆に凸多角形充填率が高ければ、その明部または暗部の形状は細長形状であると判定できる。
なお、上述したステップＳ１０５において、画像処理装置５は、細長欠陥を検出する際、表面欠陥の形状特徴量だけでなく、縦向き、横向き、または斜め向き等の表面欠陥の向きも考慮することにより、細長欠陥の検出精度を向上させることができる。例えば、画像処理装置５は、表面欠陥の形状特徴量として長軸短軸比を算出した場合、長軸が向いている方向を求めることにより、表面欠陥としての凹形状部１５の明部または暗部の向きを確認することができる。また、画像処理装置５は、表面欠陥の形状特徴量として最大フェレ径を算出した場合、最大フェレ径が得られた時の明部または暗部の画像の回転角を求めることにより、表面欠陥としての凹形状部１５の明部または暗部の向きを確認することができる。一方、詳細は割愛するが、画像処理装置５は、特定方向を強調する線形フィルターに画像をかけることにより、表面欠陥としての凹形状部１５の明部または暗部の向きを確認することもできる。
以上、説明したように、本発明の実施の形態では、鋼材の表面のうち検査対象部位に対して、弁別可能な第１および第２の照明光を、互いに反対側に傾斜する方向から略同一の入射角度で各々照射し、第１の照明光によって照明された検査対象部位の第１の画像と、第２の照明光によって照明された検査対象部位の第２の画像とを各々撮像して、これら第１の画像と第２の画像との差分画像を生成し、差分画像の明部および暗部の中から、第１または第２の照明光の照射方向に対応する所定方向に沿った明部および暗部の配列に基づいて、検査対象部位における凸形状部の明部および暗部の組み合わせを除去し、この除去処理後の残りの明部および暗部の形状特徴量または所定方向に沿った配列に基づいて、検査対象部位における凹形状部の有無を判定し、有りと判定した凹形状部を鋼材の表面欠陥として検出している。
このため、上述した差分画像を生成する差分処理により、検査対象部位の健全な無害模様の画像を除去して、表面欠陥の検出対象から無害模様の画像を除外することができ、さらには、無害模様を除去した差分画像から、表面欠陥ではない健全なスケールとしての凸形状部の画像を除去して、表面欠陥の検出対象からスケールの画像の明部および暗部を除外することができる。これに加え、無害模様および凸形状部の画像が予め除去された差分画像の残りの明部および暗部を用いて、表面欠陥の形状によらず、様々な外形の凹形状部の有無を判定することができる。故に、無害模様や凸形状部の明部および暗部に起因するノイズを可能な限り低減しながら、細長形状、円形状あるいは多角形状等の様々な外形の凹形状部を表面欠陥として検出できるとともに、凸形状部である健全なスケールを表面欠陥として誤って検出する過検出の発生を大幅に抑制することができる。この結果、鋼材の表面欠陥をその欠陥形状によらず正しく検出できるとともに、健全なスケールや無害模様と表面欠陥とを精度よく弁別することができる。このことから、不適合鋼材（不適合の鉄鋼製品および半製品）の大量流出を防止して、鋼材の歩留まりを向上することができる。
なお、上述した実施の形態では、差分処理における加算画像を先ず撮像し、その後、減算画像を撮像していたが、これに限定されず、先ず減算画像を撮像し、その後、加算画像を撮像してもよい。すなわち、撮像部３ａは、検査対象部位１１の２次元画像Ｉａを減算画像として撮像し、撮像部３ｂは、検査対象部位１１の２次元画像Ｉｂを加算画像として撮像してもよい。この際、差分画像Ｉｄにおける各画素の輝度値Ｉｄ（ｘ，ｙ）は、加算画像としての２次元画像Ｉｂにおける各画素の輝度値Ｉｂ（ｘ，ｙ）から減算画像としての２次元画像Ｉａにおける各画素の輝度値Ｉａ（ｘ，ｙ）を減じることによって算出すればよい。
また、上述した実施の形態では、照射部２ｂの照射方向ベクトルを検査対象部位１１に正射影したベクトル（すなわち正射影ベクトル）の方向を検出方向Ｆとしていたが、本発明は、これに限定されるものではない。本発明において、検出方向Ｆは、差分画像Ｉｄについて一定の方向であれば、照射部２ｂの照射方向ベクトルに対応する正射影ベクトルの方向と同じであってもよいし、照射部２ａの照射方向ベクトルに対応する正射影ベクトルの方向と同じであってもよい。
さらに、上述した実施の形態では、凸形状部画像の明部および暗部の特定配列を、検出方向Ｆに沿って暗明の順に並ぶ配列としていたが、本発明は、これに限定されるものではない。本発明において、凸形状部画像の明部および暗部の特定配列は、凹形状部画像の明部および暗部の配列と逆パターンであれば、検出方向Ｆに沿って明暗または暗明のいずれの順に並ぶ配列であってもよい。
また、上述した実施の形態では、検査対象の鋼材として円筒形状の鋼管１０を例示したが、本発明は、これに限定されるものではない。本発明において、検査対象の鋼材は、鋼管（継目無鋼管、溶接鋼管等）、鋼板（熱延鋼板、冷延鋼板、厚板等）、あるいは形鋼等の鉄鋼製品であってもよいし、鉄鋼製品の製造過程で生成されるスラブ等の半製品であってもよい。
また、上述した実施の形態により本発明が限定されるものではなく、上述した各構成要素を適宜組み合わせて構成したものも本発明に含まれる。その他、上述した実施の形態に基づいて当業者等によりなされる他の実施の形態、実施例および運用技術等は全て本発明の範疇に含まれる。
以上のように、本発明に係る表面欠陥検出装置および表面欠陥検出方法は、鋼材の表面欠陥の光学的な検出に有用であり、特に、鋼材のスケールや無害模様と表面欠陥とを精度よく弁別することができる表面欠陥検出装置および表面欠陥検出方法に適している。
１ 表面欠陥検出装置
２ａ，２ｂ 照射部
３ａ，３ｂ 撮像部
４ ファンクションジェネレータ
５ 画像処理装置
５ａ 差分器
６ モニター
１０ 鋼管
１１ 検査対象部位
１２ａ，１２ｂ 照明光
１５ 凹形状部
１６ 凹形状部画像
１６ａ，１８ａ，３１〜３７ 明部
１６ｂ，１８ｂ，２１〜２７ 暗部
１７ 凸形状部
１８ 凸形状部画像
Ｆ 検出方向
Ｉａ，Ｉｂ ２次元画像
Ｉｄ 差分画像
Ｒ 楕円
Ｓａ，Ｓｂ，Ｓ１，Ｓ２ 画像信号

Claims (6)

  1. 鋼材の表面のうち検査対象部位に対して傾斜する方向から、照明光を前記検査対象部位に照射する第１の照射手段と、
    前記第１の照射手段の照明光によって照明された前記検査対象部位の第１の画像を撮像する第１の撮像手段と、
    前記第１の照射手段と弁別可能であり、前記検査対象部位に対して前記第１の照射手段とは反対側に傾斜する方向から、前記第１の照射手段と略同一の入射角度で照明光を前記検査対象部位に照射する第２の照射手段と、
    前記第２の照射手段の照明光によって照明された前記検査対象部位の第２の画像を撮像する第２の撮像手段と、
    前記第１の画像と前記第２の画像との差分画像を生成し、前記差分画像の明部および暗部の中から、前記第１または第２の照射手段の照明光の照射方向に対応する前記差分画像の所定方向に沿った明部および暗部の配列に基づいて、前記検査対象部位における凸形状部の明部および暗部の組み合わせを除去し、残りの前記明部および前記暗部の細長さの指標となる形状特徴量または前記所定方向に沿った配列に基づいて、前記検査対象部位における凹形状部の有無を判定し、前記凹形状部を前記鋼材の表面欠陥として検出する画像処理手段と、
    を備えたことを特徴とする表面欠陥検出装置。
  2. 前記画像処理手段は、前記差分画像の明部および暗部の離間距離と形状の類似度と面積の類似度とに基づいて、前記差分画像の所定方向に沿った明部および暗部の配列が前記凸形状部の明部および暗部の特定配列であるか否かを判定し、前記特定配列であると判定した前記差分画像の明部および暗部の組み合わせを、前記凸形状部の明部および暗部の組み合わせとして除去することを特徴とする請求項１に記載の表面欠陥検出装置。
  3. 前記画像処理手段は、前記差分画像の所定方向順に前記凸形状部の明部および暗部の組み合わせを除去することを特徴とする請求項１または２に記載の表面欠陥検出装置。
  4. 鋼材の表面のうち検査対象部位に対して傾斜する方向から、第１の照射手段によって照明光を前記検査対象部位に照射し、前記第１の照射手段の照明光によって照明された前記検査対象部位の第１の画像を撮像する第１の撮像ステップと、
    前記第１の照射手段と弁別可能な第２の照射手段により、前記検査対象部位に対して前記第１の照射手段とは反対側に傾斜する方向から、前記第１の照射手段と略同一の入射角度で照明光を前記検査対象部位に照射し、前記第２の照射手段の照明光によって照明された前記検査対象部位の第２の画像を撮像する第２の撮像ステップと、
    前記第１の画像と前記第２の画像との差分画像を生成する差分画像生成ステップと、
    前記差分画像の明部および暗部の中から、前記第１または第２の照射手段の照明光の照射方向に対応する前記差分画像の所定方向に沿った明部および暗部の配列に基づいて、前記検査対象部位における凸形状部の明部および暗部の組み合わせを除去する除去ステップと、
    前記除去ステップ後の残りの前記明部および前記暗部の細長さの指標となる形状特徴量または前記所定方向に沿った配列に基づいて、前記検査対象部位における凹形状部の有無を判定し、前記凹形状部を前記鋼材の表面欠陥として検出する表面欠陥検出ステップと、
    を含むことを特徴とする表面欠陥検出方法。
  5. 前記除去ステップは、前記差分画像の明部および暗部の離間距離と形状の類似度と面積の類似度とに基づいて、前記差分画像の所定方向に沿った明部および暗部の配列が前記凸形状部の明部および暗部の特定配列であるか否かを判定し、前記特定配列であると判定した前記差分画像の明部および暗部の組み合わせを、前記凸形状部の明部および暗部の組み合わせとして除去することを特徴とする請求項４に記載の表面欠陥検出方法。
  6. 前記除去ステップは、前記差分画像の所定方向順に前記凸形状部の明部および暗部の組み合わせを除去することを特徴とする請求項４または５に記載の表面欠陥検出方法。
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Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2764644C1 (ru) * 2018-11-30 2022-01-19 ДжФЕ СТИЛ КОРПОРЕЙШН Способ обнаружения дефектов поверхности, устройство обнаружения дефектов поверхности, способ производства стальных материалов, способ управления качеством стального материала, установка по производству стальных материалов, способ генерации моделей определения дефектов поверхности и модель определения дефектов поверхности
CN111292290A (zh) * 2018-12-07 2020-06-16 合肥欣奕华智能机器有限公司 被测目标物表面缺陷判别方法及装置、计算机可读取介质
IT201900006925A1 (it) * 2019-05-16 2020-11-16 Sica Spa Sistema di controllo della qualità di lavorazione di tubi in materiale termoplastico
CN110813798A (zh) * 2019-12-07 2020-02-21 浙江科技学院 一种基于视觉的棒料缺陷检测装置及方法
CN111462053A (zh) * 2020-03-18 2020-07-28 深圳科瑞技术股份有限公司 一种图像形态学处理方法和系统
US20240201102A1 (en) * 2021-05-12 2024-06-20 Nec Corporation Inspection apparatus

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH04294204A (ja) * 1991-03-25 1992-10-19 Hitachi Ltd 物体表面の欠陥抽出装置
JP2000241362A (ja) * 1999-02-18 2000-09-08 Spectra Physics Visiontech Oy 表面品質検査装置及びその方法
JP2001514386A (ja) * 1997-08-22 2001-09-11 スペクトラ−フィジックス・ビジョンテック・オイ 移動表面の自動的な検査のための方法及び装置
JP2006329919A (ja) * 2005-05-30 2006-12-07 Sumitomo Metal Mining Co Ltd 照明装置、該照明装置を用いた画像処理装置および画像処理方法
JP2009281742A (ja) * 2008-05-19 2009-12-03 Nippon Steel Corp 判別方法、判別装置及びプログラム
JP2010223621A (ja) * 2009-03-19 2010-10-07 Sumitomo Metal Ind Ltd 管状品の内表面検査方法
JP2010223597A (ja) * 2009-03-19 2010-10-07 Nippon Steel Corp 表面欠陥検査装置及び表面欠陥検査方法
EP2693403A1 (de) * 2012-08-01 2014-02-05 AIT Austrian Institute of Technology GmbH Verfahren zur Prüfung eines zusammenhängenden Bildbereichs auf Fehler im Oberflächenbereich eines Gegenstands
WO2015098929A1 (ja) * 2013-12-27 2015-07-02 Ｊｆｅスチール株式会社 表面欠陥検出方法及び表面欠陥検出装置

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS5952735A (ja) 1982-09-20 1984-03-27 Kawasaki Steel Corp 熱間鋼片の表面欠陥検出方法
JPH1137949A (ja) 1997-07-22 1999-02-12 Sumitomo Metal Ind Ltd 表面疵検知方法及び装置
CN1844901A (zh) * 2005-04-08 2006-10-11 欧姆龙株式会社 缺陷检查方法以及利用该方法的缺陷检查装置
JP2008145226A (ja) * 2006-12-08 2008-06-26 Olympus Corp 欠陥検査装置及び欠陥検査方法
JP5498189B2 (ja) * 2010-02-08 2014-05-21 株式会社日立ハイテクノロジーズ 欠陥検査方法及びその装置
CN202149886U (zh) * 2011-06-23 2012-02-22 云南省印刷技术研究所 印刷质量检测装置
JP5882730B2 (ja) * 2011-12-28 2016-03-09 株式会社ブリヂストン 外観検査装置及び外観検査方法
JP5943722B2 (ja) * 2012-06-08 2016-07-05 三菱重工業株式会社 欠陥判定装置、放射線撮像システム、及び欠陥判定方法

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH04294204A (ja) * 1991-03-25 1992-10-19 Hitachi Ltd 物体表面の欠陥抽出装置
JP2001514386A (ja) * 1997-08-22 2001-09-11 スペクトラ−フィジックス・ビジョンテック・オイ 移動表面の自動的な検査のための方法及び装置
JP2000241362A (ja) * 1999-02-18 2000-09-08 Spectra Physics Visiontech Oy 表面品質検査装置及びその方法
JP2006329919A (ja) * 2005-05-30 2006-12-07 Sumitomo Metal Mining Co Ltd 照明装置、該照明装置を用いた画像処理装置および画像処理方法
JP2009281742A (ja) * 2008-05-19 2009-12-03 Nippon Steel Corp 判別方法、判別装置及びプログラム
JP2010223621A (ja) * 2009-03-19 2010-10-07 Sumitomo Metal Ind Ltd 管状品の内表面検査方法
JP2010223597A (ja) * 2009-03-19 2010-10-07 Nippon Steel Corp 表面欠陥検査装置及び表面欠陥検査方法
EP2693403A1 (de) * 2012-08-01 2014-02-05 AIT Austrian Institute of Technology GmbH Verfahren zur Prüfung eines zusammenhängenden Bildbereichs auf Fehler im Oberflächenbereich eines Gegenstands
WO2015098929A1 (ja) * 2013-12-27 2015-07-02 Ｊｆｅスチール株式会社 表面欠陥検出方法及び表面欠陥検出装置

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