JP7033241B1 - 異常検出装置および異常検出方法 - Google Patents

Abstract

異常検出装置は、圧延機により圧延される被圧延材１の表面の圧延異常を検出するための装置であって、異常の検出対象である被圧延材１を撮像するカメラ８１，８２と、カメラ８１，８２により撮像された画像から被圧延材１の範囲内の画素の輝度データをＲ値、Ｇ値、Ｂ値の３成分に分け、各々の成分の輝度データのうち、２成分の輝度データの関係性に基づいて表面の圧延異常を検出する画像処理部９２と、を備えている。これにより、板の圧延異常検出精度を従来に比べて向上させることが可能な異常検出装置および異常検出方法が提供される。

Description

本発明は、異常検出装置および異常検出方法に関する。

生産ラインにおいて疵無部の地合信号を正確に求め、判定閾値を正確に、且つ、効率よく設定する表面検査装置の一例として、特許文献１には、走行する金属鋼帯の表面の疵を検出する表面検査装置であって、閾値演算部は、画像信号から単位エリア毎の濃度ヒストグラムを求める濃度ヒストグラム演算部と、濃度ヒストグラムのピーク位置を求め、当該ピーク位置を平均値とした場合の正規分布関数を想定し、当該ピーク位置近傍の濃度ヒストグラム度数から、想定した正規分布関数の標準偏差値を求める標準偏差演算部と、標準偏差値に対応する判定閾値を設定する閾値設定部とを備え、標準偏差値に地合信号成分以外の疵信号成分が極力含まれないようにして判定閾値を求めるようにした、ことが記載されている。

特開２０１０－８５０９６号公報

熱間仕上げ圧延機では、薄板・高荷重での圧延の増加に伴い、後方張力が開放された後の板尾端部通過時に、板の急激な蛇行に伴う圧延板絞り現象（これを圧延異常と呼ぶ）の発生が多くなり、ロール表面へのキズ発生に伴うロール交換回数が増加し、製品歩留まりの低下を招く可能性がある。

現状は、オペレータ目視によるベンディング・レベリング介入等の操作にて回避しているが、オペレータの技能に依存するところが大きい。オペレータが見ている監視画像情報を用いたコンピュータ画像処理により、圧延板絞り発生（圧延異常）を検知できれば早めの介入操作に展開でき、その後の圧延異常や設備故障の発生を未然に防ぐ確率を上げることが可能である。

圧延板絞り現象は、金属帯板が圧延機を通過するときに、板が折り重なった状態で圧延される現象のことである。

この状態で板の折り重なった箇所が圧延されると、その箇所の加工発熱が他よりも増して高温となり、正常部の板表面の輝度より明るい輝度が生じ、輝度差に伴う圧延異常検出が可能となる。

そこで、熱間圧延では、圧延板絞り現象等の圧延異常を検出するため、カメラにて板の表面の画像を監視し、板表面の輝度がある閾値を超え、かつ、その面積が大きくなった時に、板の異常を検出することができる。

例えば特許文献１には、尾端検出手段で検出した尾端画像を２値化処理した画像における白色画素の分布面積が所定面積以上であるときに、尾端に絞りが発生していると検出することが開示されている。

上記の特許文献１に記載の技術では、画像を白黒の２色の濃淡で判断しているが、実際の画像の輝度分布と白黒とはかけ離れており、精度よく異常を検出する余地があることが本発明者らの検討により明らかとなった。

本発明の目的は、板の圧延異常検出精度を従来に比べて向上させることが可能な異常検出装置および異常検出方法を提供することである。

本発明は、上記課題を解決する手段を複数含んでいるが、その一例を挙げるならば、圧延機により圧延される金属帯板の表面の圧延異常を検出する異常検出装置であって、異常の検出対象である前記金属帯板を撮像するカメラと、前記カメラにより撮像された画像から前記金属帯板の範囲内の画素の輝度データをＲ値、Ｇ値、Ｂ値の３成分に分け、各々の成分の前記輝度データのうち、２成分の前記輝度データの関係性に基づいて前記表面の圧延異常を検出する画像処理部と、前記金属帯板が映った画像中のＲ値、Ｇ値、Ｂ値のうち、１成分の前記輝度データに対する他の１成分の前記輝度データを２成分からなる２次元グラフに複数プロットした分布から、正常値と異常値とを分ける閾値境界が予め求められたデータベースと、を備え、前記画像処理部は、前記１成分の前記輝度データと前記他の１成分の前記輝度データと前記閾値境界とに基づいて、前記表面の圧延異常を検出する際に、Ｒ値、Ｇ値、Ｂ値のうち、一つの組合せとなる２成分の前記輝度データとそれらから求められた前記閾値境界とから得られた検出結果が異常であり、且つ、他の組合せとなる２成分の前記輝度データとそれらから求められた前記閾値境界とから得られた検出結果が異常となる場合に、前記圧延異常として検出することを特徴とする。

本発明によれば、板の圧延異常検出精度を従来に比べて向上させることができる。上記した以外の課題、構成および効果は、以下の実施例の説明により明らかにされる。

本発明の実施例の異常検出装置を備えた圧延設備の構成を示す概略図。 本発明の実施例の異常検出装置の構成を示す概略図。 実施例の異常検出装置における、画像から被圧延材の範囲を抽出する様子を示す図。 実施例の異常検出装置における、１つの画像に対する板範囲内の画素の輝度（ＲＧＢ）ヒストグラムの一例を示す図。 実施例の異常検出装置における、異常領域の抽出判定処理の一例を示す図。 実施例の異常検出装置における、異常領域の抽出判定処理の一例を示す図。 実施例の異常検出装置における、反射光領域による異常領域の算出方法の流れを説明する図。 実施例の異常検出装置における、反射光領域による異常領域の算出方法の流れを説明する図。 実施例の異常検出装置における、反射光領域による異常領域の算出方法の流れを説明する図。 実施例の異常検出装置における、異常判定処理のフローチャート。

本発明の異常検出装置および異常検出方法の実施例について図１乃至図１０を用いて説明する。なお、本明細書で用いる図面において、同一のまたは対応する構成要素には同一、または類似の符号を付け、これらの構成要素については繰り返しの説明を省略する場合がある。

なお、本発明における圧延の対象材料の金属帯板は、一般に圧延が可能な金属材料の帯板であり、その種類は特に限定されず、鋼板に加えて、アルミや銅などの非鉄材料とすることができる。

最初に、異常検出装置を含めた圧延設備の全体構成、異常検出装置の構成について図１および図２を用いて説明する。図１は本実施例の異常検出装置とそれを備えた圧延設備の構成を示す概略図、図２は異常検出装置の構成を示す概略図である。

図１に示した圧延設備１００は被圧延材１を圧延するための仕上げ圧延設備であって、Ｆ１スタンド１０、Ｆ２スタンド２０、Ｆ３スタンド３０、Ｆ４スタンド４０、Ｆ５スタンド５０、Ｆ６スタンド６０、Ｆ７スタンド７０、カメラ８１，８２、張力制御用のルーパー６５、画像処理計算機９０、表示装置９５等を備えている。

このうち、カメラ８１，８２、照明装置６７、画像処理計算機９０により被圧延材１の表面の異常を検出する異常検出装置１０１が構成される。

なお、圧延設備１００については、図１に示すような７つの圧延スタンドが設けられている形態に限られず、最低１スタンド以上であればよい。

Ｆ１スタンド１０や、Ｆ２スタンド２０、Ｆ３スタンド３０、Ｆ４スタンド４０、Ｆ５スタンド５０、Ｆ６スタンド６０、Ｆ７スタンド７０の各々は、上ワークロールおよび下ワークロール、これら上ワークロールおよび下ワークロールにそれぞれ接触することで支持する上バックアップロール、下バックアップロール、上バックアップロールの上部に設けられた圧下シリンダ１１，２１，３１，４１，５１，６１，７１、荷重検出器１２，２２，３２，４２，５２，６２，７２を備えている圧延機である。なお、各々の上下ワークロールと各々の上下バックアップロールとの間に、更に上下中間ロールを各々設けた６段の構成とすることができる。圧延機のロール構成は、前記形態に限られず、最低上下ワークロールがあればよい。

ルーパー６５はライン張力制御用のロールである。このロールは、その回転軸を被圧延材１の幅方向に延びるようにして設置されており、被圧延材１を鉛直方向の上方に上げたり、下方に下げたりすることでライン張力を変更できるよう、Ｆ１スタンド１０とＦ２スタンド２０との間、Ｆ２スタンド２０とＦ３スタンド３０との間、Ｆ３スタンド３０とＦ４スタンド４０との間、Ｆ４スタンド４０とＦ５スタンド５０との間、Ｆ５スタンド５０とＦ６スタンド６０との間、Ｆ６スタンド６０とＦ７スタンド７０との間、にそれぞれ設けられている。なお、ルーパー６５は、板幅方向の張力分布を検出する板形状計の機能を合わせて備えるものでも良い。

カメラ８１は、Ｆ４スタンド４０の出側、かつＦ５スタンド５０の入側の被圧延材１を含む画像を撮像することが可能な位置に設けられており、例えば、被圧延材１の真上、あるいは斜め上方から被圧延材１を含む画像を、例えば０．１秒より短い間隔で、好適には動画形式で撮像する。カメラ８１により撮像された画像のデータは、通信線８５を介して画像処理計算機９０に送信される。

カメラ８２はＦ７スタンド７０の出側のうち、被圧延材１を含む画像を撮像することが可能な位置に設けられており、カメラ８１と同様に、被圧延材１の真上、あるいは斜め上方から被圧延材１を含む画像を、例えば０．１秒より短い間隔で撮像する。カメラ８２により撮像された画像のデータも、通信線８５を介して画像処理計算機９０に送信される。

これらカメラ８１，８２により、被圧延材１を含む画像を撮像する撮像工程が実行される。

なお、カメラがＦ４スタンド４０の出側、かつＦ５スタンド５０の入側と、Ｆ７スタンド７０の出側と、の２か所に設けられている場合について説明するが、カメラは最低１カ所に設けられていればよく、１個、あるいは２個以上とすることができ、すべてのスタンドの間や、圧延設備１００の入側、出側に設けてもよい。

照明装置６７は、被圧延材１、特にはカメラ８１，８２により撮像される範囲の被圧延材１を照らすものであり、圧延設備１００が設置されている圧延工場の天井などに適宜配置される一般的な照明設備とすることができるが、専用の照明装置としてもよい。

画像処理計算機９０は、圧延設備１００内の各機器の動作を制御するコンピュータなどで構成される装置であり、画像処理部９２、およびデータベース９３などを有する。

画像処理部９２は、カメラ８１，８２により撮像された画像から被圧延材１の範囲内の輝度データをＲ値、Ｇ値、Ｂ値の３成分に分け、各々の成分の輝度データのうち、２成分の輝度データの関係性に基づいて表面の圧延異常を検出する部分であり、画像処理工程の実行主体である。

この画像処理部９２は、検出領域設定部９２Ａ、反射光領域設定部９２Ｂ、および異常領域設定部９２Ｃ等を有している。検出領域設定部９２Ａは、撮像された画像から、異常の検出対象となる被圧延材１の検出領域を設定する部分である。反射光領域設定部９２Ｂは、撮像された画像から、照明装置６７に由来する照明光が被圧延材１の表面に映る反射光領域を設定する部分である。異常領域設定部９２Ｃは、検出領域から、基準値を閾値として表面の異常部を検出するとともに、反射光領域を除去した領域を異常領域と設定する部分である。

画像処理部９２や、画像処理部９２内の検出領域設定部９２Ａ、反射光領域設定部９２Ｂ、異常領域設定部９２Ｃの処理の詳細は後述する。

データベース９３は、被圧延材１が映った画像中の被圧延材１の範囲内の画素がもつＲ（赤）値、Ｇ（緑）値、Ｂ（青）値の輝度のうち、１成分の輝度データに対する他の１成分の輝度データを２成分からなる２次元グラフに複数プロットした分布から、正常値と異常値とを分ける閾値境界が予め求められた情報、例えば図５や図６に示した境界線の情報を記憶している記憶装置である。好適には、ＳＳＤやＨＤＤなどで構成される。

表示装置９５は、ディスプレイなどの表示機器や警報機などの音響機器であり、例えばオペレータに対して画像処理計算機９０において板形状異常であると判断されたときに板形状異常の発生やその対処作業について伝えるための装置である。このため、表示装置９５としては、ディスプレイが用いられることが多い。

オペレータは、操業中、表示装置９５の表示画面や各スタンド自体、各スタンド間を目視することで圧延板絞り現象等の圧延異常の有無を確認する。例えば、オペレータは、表示装置９５に、圧延板絞り現象が起こったことの表示を確認し、ベンディング修正、レベリング修正、ロール速度修正、下流スタンドのロールギャップ開放等、行うべき操作が表示された場合、その指示に従って手動で操作をすることにより、圧延異常となっている状態から、さらなる悪化状態に推移していくことを回避できる。

なお、オペレータに圧延板絞り現象発生の異常の発生を表示装置９５の表示画面に表示するとともに、その圧延異常を回避するための修正あるいは停止する信号を圧延機制御装置に送信して、圧延異常回避操作を自動制御で行う形態や、表示装置９５には表示せずに自動制御で各種修正操作あるいは停止操業する形態とすることができる。

次に、本発明における圧延される被圧延材１の板形状の異常を判断する異常検出処理の具体例について図３以降を用いて説明する。図３は画像から被圧延材の範囲を抽出する様子を示す図、図４は１つの画像に対する板範囲の輝度（ＲＧＢ）ヒストグラムの一例を示す図、図５および図６は異常領域の抽出判定処理の一例を示す図、図７乃至図９は反射光領域による異常領域の算出方法の流れを説明する図である。

まず、カメラ８１，８２により、被圧延材１を含む画像を取得する。撮像された画像は通信線８５を介して画像処理計算機９０に出力される。

画像処理計算機９０では、画像処理部９２において、圧延時の被圧延材１の画像から、図３に示すように、背景と被圧延材１が存在する領域とを二値化処理にて判別して、ある閾値以上の輝度領域から被圧延材１の範囲１Ａを抽出する。その後、抽出した範囲１Ａに対して、異常検出処理を行う。

なお、この抽出する範囲１Ａは、実在する板領域よりも、少し内側または少し外側の領域を含んでいてもよく、必ずしも被圧延材１に一致している必要はないが、ルーパー６５が上下に変動することにより、撮像される被圧延材１の位置が変化する場合があるので、その変化に追随するように、範囲１Ａは抽出されなくてはならない。

次いで、画像処理計算機９０では、画像処理部９２において、選定した１つの画像に対して、被圧延材１の範囲１Ａの輝度分布を求める。ここでは、画像処理部９２は、カメラ８１，８２にて撮像された１つの画像に対して、図３で抽出した範囲１Ａの全ピクセルにおける輝度（ＲＧＢ）データをＲ値、Ｇ値、Ｂ値の３成分に分け、計測点数で示される各々のＲ値、Ｇ値、Ｂ値の輝度の度数分布（ヒストグラム）を求める。ここで、Ｒ：赤、Ｇ：緑、Ｂ：青であり、ＲＧＢいずれも０－２５５までの値を取る。図４に、１つの画像に対する板範囲の輝度（ＲＧＢ）ヒストグラムの一例を示す。

次いで、画像処理部９２は、各々の分布の積分値で示される面積を２分割する値（中心位置：５０％）を異常がない板であると判断される各々のＲＧＢ成分の輝度データとする。また、中心位置５０％から±２０％以内の許容範囲内で１つの値を選定し、各々のＲＧＢ成分の輝度データとすることができる。なお、許容範囲は「±２０％」である必要は無く、適宜変更可能である。

また、面積を２分割する値を用いる代わりに、各々の分布の中で最も多い計測点数である輝度（最頻値）を異常がない板であると判断されるＲＧＢ各々の輝度データとすることができる。更に、最頻値から±３０％以内の許容範囲内で１つの値を選定し、各々のＲＧＢ成分の輝度データとすることができる。なお、許容範囲は「±３０％」である必要は無く、適宜変更可能である。

この輝度データを求めるために用いる値（位置）は、異常検出対象の被圧延材１を圧延前にオペレータが指定する形式でも、装置のプリセットの値を用いる形式でもよく、更には機械学習により最適な値を適宜学習する形式でもよい。

画像処理部９２は、１成分の輝度データと他の１成分の輝度データと閾値境界とに基づいて、表面の異常を検出する。ここで、画像処理部９２は、Ｒ値、Ｇ値、Ｂ値のうち、一つの組合せとなる２成分の輝度データとそれらから求められた閾値境界とから得られた検出結果が異常であり、且つ、他の組合せとなる２成分の輝度データとそれらから求められた閾値境界とから得られた検出結果が異常となる場合に、異常として検出することができる。

例えば、画像処理部９２は、Ｒ値、Ｇ値、Ｂ値のうち、図５に示すように一つの組合せとなる２成分の輝度データ（Ｂ値の輝度データおよびＧ値の輝度データ）とそれらから求められた境界とから異常か否かの検出結果を求めるとともに、図６に示すように他の組合せとなる２成分の輝度データ（Ｂ値の輝度データおよびＲ値の輝度データ）とそれらから求められた境界とから異常か否かの検出結果を求める。より具体的には、輝度データのプロットが境界線より異常側にあるか否かを判定する。

その後、画像処理部９２は、いずれの検出結果がともに異常と求められる場合に、表面の異常として検出する。

なお、図示を省略したが、Ｇ値の輝度データおよびＲ値の輝度データの関係を用いることができるが、画像処理部９２は、３つの組み合わせのうち、Ｇ値およびＢ値の輝度データと、いずれか一方の輝度データを用いるものとすることが望ましい。

また、３つの組み合わせのうち２つの組み合わせを用いる場合について説明したが、３つのうちいずれか１つの組み合わせを用いて判定してもよい。また、２つの組み合わせのうちいずれか一方が任意の閾値境界以上となる場合に異常として検出してもよい。更に、３つの組み合わせのいずれも用いて判定してもよい。３つの組み合わせのいずれも用いる場合は、いずれか１つが任意の閾値境界以上となった場合に異常として検出してもよいし、多数決となる２つが任意の閾値境界以上となった場合に異常として検出してもよいし、３つのすべてが任意の閾値境界以上となった場合のみ異常として検出するものとしてもよい。これらの際に、上述のように、Ｇ値およびＢ値の輝度データを優先することができる。

図５や図６に示した任意の閾値境界線については、予め、複数の正常・異常発生の画像データを収集しておき、分離できる近似式を求めておき、データベース９３に格納しておくことが望ましい。

分離のための任意の閾値境界線は、例えば、結果図より圧延設備１００のオペレータや異常検出装置の製造メーカーの社員が判断して引くことができる。また、数学的手法を用いて、例えば、データクラスタリング手法（データ分類法）を用いて、正常と異常を分類することができる。１手法として、ＳＶＭ法（サポートベクターマシン）による２分類法にて、正常と異常の距離（マージン）が最大となるように１次式を求める方法が挙げられる。

次いで、照明装置６７に由来する反射光領域の除去の詳細について図７乃至図９を用いて説明する。

図７に示すように、異常領域は圧延方向（搬送方向）の輝度分布の形状となる。これに対し、実際にカメラ８１，８２により撮像される画像には、この異常領域と照明装置６７に由来する反射光の領域（図７では板幅（縦）方向）とが混在した絞り部兼照明部１Ａ１が映る画像となっており、絞り部兼照明部１Ａ１から照明装置６７由来の反射光領域を取り除くことが望ましい。

ここで、照明装置６７は白色に近く、絞りの中には黄色に近いものもあることから、二値化処理して、白色に近い輝度閾値から照明装置６７を抽出し、除去することが望ましい。

そこで、画像処理部９２では、検出領域設定部９２Ａにより、上述の図５および図６等の方法を用いて異常と判定された領域を絞り部兼反射光領域１Ａ１と設定する。その上で、図８に示すように、反射光領域設定部９２Ｂにより照明装置６７に由来する板幅方向に比較的長い反射光領域１Ａ２を抽出・削除して、図９に示すように真の異常領域１Ａ３（搬送方向に比較的長い領域）のみ抽出する。その後、異常領域設定部９２Ｃにより、検出した真の異常領域１Ａ３を異常領域と設定して、圧延異常の検出の有無の最終検出処理に移行する。

なお、図５等の手順により表面の異常として検出された絞り部兼照明部１Ａ１から照明装置６７由来の反射光領域１Ａ２を除く場合について説明したが、板の範囲１Ａの検出後にまず照明装置６７由来の反射光領域１Ａ２を除き、その後に図８等の処理により圧延異常領域を設定する手順としてもよい。

その後、画像処理部９２は、好適に照明装置６７由来の反射光領域を除去して設定された異常領域、あるいは図５等の方法により表面の異常部として検出された異常領域の各ピクセルの面積合計値、または、その面積合計値を全体の被圧延材１の範囲１Ａの面積で除算した値がある閾値（ε）より大きい場合は、被圧延材１に圧延異常が生じていると判定とする。

次に、本実施例に係る圧延機により圧延される被圧延材１の表面の異常を検出する異常検出方法について図１０を参照して説明する。図１０は実施例の異常検出装置における、異常判定処理のフローチャートである。

まず、図１０に示すように、圧延を実際に行う前に、過去のデータなどを利用して、２成分の輝度データ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）の関係性（図５、図６参照）求めるとともに、正常・異常を分類する境界線を作成して、データベース９３として記録しておく（ステップＳ１０１）。

圧延実行時は、最初に、カメラ８１，８２により画像を取得する（ステップＳ１０２）。このステップＳ１０２が撮像工程に相当する。

次いで、画像処理計算機９０の画像処理部９２において、ステップＳ１０２で撮像された画像中に被圧延材１が存在するか否かを判定する（ステップＳ１０３）。被圧延材１が存在すると判定されたときは処理をステップＳ１０４に進めるのに対し、存在しないと判定されたときは処理をステップＳ１１０に進める。

その後、画像処理部９２において板検出領域を設定（ステップＳ１０４）したのち、輝度２成分の関係に基づいた異常候補の判定を行う（ステップＳ１０５）。この際、好適には、画像処理部９２において照明装置６７由来の反射光領域の除去処理を実行する（ステップＳ１０６）。

その後、画像処理部９２において最終異常判定処理を実行し（ステップＳ１０７）、絞りなどの圧延異常が生じているか否かを判定する（ステップＳ１０８）。異常が生じていると判定されたときは処理をステップＳ１０９に進め、生じていないと判定されたときは処理をステップＳ１１０に進める。これらステップＳ１０４乃至ステップＳ１０８が、画像処理工程に相当する。

ステップＳ１１０において異常が生じていると判定されたときは画像処理部９２は異常発生フラグ＝１を記録し（ステップＳ１０９）、ステップＳ１０３において被圧延材１が存在しないと判定されたとき、あるいはステップＳ１０８において異常が生じていないと判定されたときは画像処理部９２は異常発生フラグ＝０を記録し（ステップＳ１１０）、次のタイミングで処理をまた開始する。

画像処理計算機９０では、異常発生フラグ１が記録されているときは、表示装置９５にその旨表示する。または、自動で各スタンド１０，２０，３０，４０，５０，６０，７０に対する介入処理を実行することができる。

次に、本実施例の効果について説明する。

上述した本実施例の異常検出装置は、圧延機により圧延される被圧延材１の表面の圧延異常を検出するための装置であって、異常の検出対象である被圧延材１を撮像するカメラ８１，８２と、カメラ８１，８２により撮像された画像から被圧延材１の範囲内の画素の輝度データをＲ値、Ｇ値、Ｂ値の３成分に分け、各々の成分の輝度データのうち、２成分の輝度データの関係性に基づいて表面の圧延異常を検出する画像処理部９２と、を備えている。

このように、実際の画像の輝度分布に近い色の三原色を用いて、２成分の輝度データを用いて複合的に異常を判断することができるので、被圧延材１の圧延異常の精度を従来に比べて向上させることができる。

また、２成分の輝度データの組み合わせであるＲ値とＧ値、Ｇ値とＢ値、Ｒ値とＢ値の各々について輝度のデータをプロットすると、板が正常であったデータ群と異常であったデータ群とがある線を境に概ね分離する傾向が見られる。そこで、被圧延材１が映った画像中のＲ値、Ｇ値、Ｂ値のうち、１成分の輝度データに対する他の１成分の輝度データを２成分からなる２次元グラフに複数プロットした分布から、正常値と異常値とを分ける閾値境界が予め求められたデータベース９３を更に備え、画像処理部９２は、１成分の輝度データと他の１成分の輝度データと閾値境界とに基づいて、表面の圧延異常を検出することで、１成分ごとに決めた閾値で異常の有無を判断する場合よりも異常検出精度を向上することができる。

更に、画像処理部９２は、Ｇ値およびＢ値の輝度差を用いる。被圧延材１が赤みがかった色調のため、Ｒ値を使うと正常部と異常部の輝度があまり変わらず、判別に適さない場合がある。このため、Ｇ値とＢ値を用いることで、被圧延材１の地色を問題とすることなく異常検出することができる。

また、画像処理部９２は、Ｒ値、Ｇ値、Ｂ値のうち、一つの組合せとなる２成分の輝度データとそれらから求められた閾値境界とから得られた検出結果が異常であり、且つ、他の組合せとなる２成分の輝度データとそれらから求められた閾値境界とから得られた検出結果が異常となる場合に、圧延異常として検出することにより、２成分の組合せを２組利用し、両方とも異常を検出した場合に表面が異常であると判断するので、正常部を異常部だと誤検知しにくくなり、異常検出精度の更なる向上を達成することができる。

更に、被圧延材１を照らす照明装置６７を更に備え、画像処理部９２は、最新の画像から被圧延材１の検出領域を設定し、最新の画像から照明装置６７の照明光に由来する被圧延材１の表面に映る反射光領域を設定し、検出領域から、反射光領域を除去した領域を改めて検出領域と設定して、改めて得られた検出領域内の画素の輝度データと輝度基準値の輝度差の関係性に基づいて異常領域と設定して、圧延異常を検出することで、照明装置６７の反射光領域が除去された真の表面異常を抽出することができ、異常検出精度の更なる向上を達成することができる。

＜その他＞
なお、本発明は上記の実施例に限られず、種々の変形、応用が可能なものである。上述した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されない。

１…被圧延材（金属帯板）
１Ａ…抽出された被圧延材の範囲
１Ａ１…絞り部兼反射光領域
１Ａ２…反射光領域
１Ａ３…異常領域
１０…Ｆ１スタンド
１１，２１，３１，４１，５１，６１，７１…圧下シリンダ
１２，２２，３２，４２，５２，６２，７２…荷重検出器
２０…Ｆ２スタンド
３０…Ｆ３スタンド
４０…Ｆ４スタンド
５０…Ｆ５スタンド
６０…Ｆ６スタンド
６１…圧下シリンダ
６５…張力制御用のルーパー
６７…照明装置
７０…Ｆ７スタンド
７１…圧下シリンダ
８１，８２…カメラ
８５…通信線
９０…画像処理計算機
９２…画像処理部
９２Ａ…検出領域設定部
９２Ｂ…反射光領域設定部
９２Ｃ…異常領域設定部
９３…データベース
９５…表示装置
１００…圧延設備
１０１…異常検出装置

Claims (8)

1. 圧延機により圧延される金属帯板の表面の圧延異常を検出する異常検出装置であって、
   異常の検出対象である前記金属帯板を撮像するカメラと、
   前記カメラにより撮像された画像から前記金属帯板の範囲内の画素の輝度データをＲ値、Ｇ値、Ｂ値の３成分に分け、各々の成分の前記輝度データのうち、２成分の前記輝度データの関係性に基づいて前記表面の圧延異常を検出する画像処理部と、
   前記金属帯板が映った画像中のＲ値、Ｇ値、Ｂ値のうち、１成分の前記輝度データに対する他の１成分の前記輝度データを２成分からなる２次元グラフに複数プロットした分布から、正常値と異常値とを分ける閾値境界が予め求められたデータベースと、を備え、
   前記画像処理部は、前記１成分の前記輝度データと前記他の１成分の前記輝度データと前記閾値境界とに基づいて、前記表面の圧延異常を検出する際に、Ｒ値、Ｇ値、Ｂ値のうち、一つの組合せとなる２成分の前記輝度データとそれらから求められた前記閾値境界とから得られた検出結果が異常であり、且つ、他の組合せとなる２成分の前記輝度データとそれらから求められた前記閾値境界とから得られた検出結果が異常となる場合に、前記圧延異常として検出する
   ことを特徴とする異常検出装置。
2. 請求項１に記載の異常検出装置において、
   前記画像処理部は、前記Ｇ値および前記Ｂ値の前記輝度データを用いる
   ことを特徴とする異常検出装置。
3. 請求項１または２に記載の異常検出装置において、
   前記金属帯板を照らす照明装置を更に備え、
   前記画像処理部は、最新の画像から前記金属帯板の検出領域を設定し、前記最新の画像から前記照明装置の照明光に由来する前記金属帯板の表面に映る反射光領域を設定し、前記検出領域から、前記反射光領域を除去した領域を改めて検出領域と設定して、改めて得られた前記検出領域内の画素の輝度データを用いて前記圧延異常を検出する
   ことを特徴とする異常検出装置。
4. 圧延機により圧延される金属帯板の表面の圧延異常を検出する異常検出方法であって、
   異常の検出対象である前記金属帯板を撮像する撮像工程と、
   前記撮像工程において撮像された画像から前記金属帯板の範囲内の画素の輝度データをＲ値、Ｇ値、Ｂ値の３成分に分け、各々の成分の前記輝度データのうち、２成分の前記輝度データの関係性に基づいて前記表面の圧延異常を検出する画像処理工程と、を有し、
   前記画像処理工程では、前記１成分の前記輝度データと前記他の１成分の前記輝度データと前記金属帯板が映った画像中のＲ値、Ｇ値、Ｂ値のうち、１成分の前記輝度データに対する他の１成分の前記輝度データを２成分からなる２次元グラフに複数プロットした分布から、正常値と異常値とを分ける閾値境界とに基づいて、前記表面の圧延異常を検出する際に、Ｒ値、Ｇ値、Ｂ値のうち、一つの組合せとなる２成分の前記輝度データとそれらから求められた前記閾値境界とから得られた検出結果が異常であり、且つ、他の組合せとなる２成分の前記輝度データとそれらから求められた前記閾値境界とから得られた検出結果が異常となる場合に、前記圧延異常として検出する
   ことを特徴とする異常検出方法。
5. 請求項４に記載の異常検出方法において、
   前記画像処理工程では、前記Ｇ値および前記Ｂ値の前記輝度データを用いる
   ことを特徴とする異常検出方法。
6. 請求項４または５に記載の異常検出方法において、
   前記画像処理工程では、最新の画像から前記金属帯板の検出領域を設定し、前記最新の画像から照明光に由来する前記金属帯板の表面に映る反射光領域を設定し、前記検出領域から、前記反射光領域を除去した領域を改めて検出領域と設定して、改めて得られた前記検出領域内の画素の輝度データを用いて前記圧延異常を検出する
   ことを特徴とする異常検出方法。
7. 圧延機により圧延される金属帯板の表面の圧延異常を検出する異常検出装置であって、
   異常の検出対象である前記金属帯板を撮像するカメラと、
   前記カメラにより撮像された画像から前記金属帯板の範囲内の画素の輝度データをＲ値、Ｇ値、Ｂ値の３成分に分け、各々の成分の前記輝度データのうち、２成分の前記輝度データの関係性に基づいて前記表面の圧延異常を検出する画像処理部と、
   前記金属帯板を照らす照明装置と、を備え、
   前記画像処理部は、最新の画像から前記金属帯板の検出領域を設定し、前記最新の画像から前記照明装置の照明光に由来する前記金属帯板の表面に映る反射光領域を設定し、前記検出領域から、前記反射光領域を除去した領域を改めて検出領域と設定して、改めて得られた前記検出領域内の画素の輝度データを用いて前記圧延異常を検出する
   ことを特徴とする異常検出装置。
8. 圧延機により圧延される金属帯板の表面の圧延異常を検出する異常検出方法であって、
   異常の検出対象である前記金属帯板を撮像する撮像工程と、
   前記撮像工程において撮像された画像から前記金属帯板の範囲内の画素の輝度データをＲ値、Ｇ値、Ｂ値の３成分に分け、各々の成分の前記輝度データのうち、２成分の前記輝度データの関係性に基づいて前記表面の圧延異常を検出する画像処理工程と、を有し、
   前記画像処理工程では、最新の画像から前記金属帯板の検出領域を設定し、前記最新の画像から照明光に由来する前記金属帯板の表面に映る反射光領域を設定し、前記検出領域から、前記反射光領域を除去した領域を改めて検出領域と設定して、改めて得られた前記検出領域内の画素の輝度データを用いて前記圧延異常を検出する
   ことを特徴とする異常検出方法。

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