JP7276650B2 - 金属材表面の良否判定方法 - Google Patents
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図1にはピーリング加工後の丸棒鋼材1の表面を概念的に示すもので、ピーリング加工後の所定の研磨加工により除去しきれなかった螺旋状の加工痕11が残っている。この加工痕11はバイトの刃先が鋼材表面に対して完全に平行にはならないために、鋼材表面が図2に示すような溝断面に削られるものである。この場合、加工痕11の溝の深さが所定より深い場合には鋼材表面が不良であると判定されて丸棒鋼材1は回収される。
一例としては、算出された輝度値を以下の方法によって補正する。表1の鋼種Cは背景輝度が1.33であり、鋼種Bは背景輝度1.22であり、鋼種Fは背景輝度1であるから、その平均値である1.1833を基準値Wとする。そして、算出された輝度値(背景輝度値)が基準値W以下の場合には以下の式1で算出した差分を加算することで輝度補正を行う。
式1…基準値W-算出された輝度値
一方、算出された輝度値(背景輝度値)が基準値W以上の場合には、以下の式2で算出した差分を減算することで輝度補正を行う。
式2…算出された輝度値-基準値W
より具体的には、図7において、鋼種Fでは基準値Wの値である1.1833から、算出された輝度値である1を減算した差分値(T1)0.1833を当該鋼種Fの輝度値に加算する補正を行う。また、鋼種Bでは、算出された輝度値である1.22から基準値Wの値である1.1833を減算した差分値(T2)0.0366を当該鋼種Bの輝度値から減算する補正を行う。さらに、鋼種Cでも、算出された輝度値である1.33から基準値Wの値である1.1833を減算した差分値(T3)0.1466を当該鋼種Cの輝度値から減算する補正を行う。
以上により、表面除去加工後にカメラ画像より鋼材表面の良否を判定するに際し、鋼材の硬度に応じてカメラ画像の輝度あるいは判定用の輝度閾値を補正することにより、鋼材によって大きくバラつく場合においても常に精度よく金属表面の良否を判定することができる。
本実施形態では、畳込みニューラルネットワーク(CNN)を使用して、ラインセンサカメラで得られたピーリング加工後の、あるいはピーリング加工後に研磨加工した後の丸棒鋼材1の鋼材表面のカメラ画像から当該鋼材表面の良否を判定する。
そして、図9に示すように、枠12毎に当該鋼材表面の良否について学習させることで良否判定基準情報を構築する。なお、これらの学習を複数毎のサンプル画像から学習させることで経験則に基づき高精度な良否判定を行うことが可能になる。すなわち、これらのサンプル画像の蓄積によって良否判定の精度が向上する。
上記各実施形態では丸棒鋼材のピーリング加工後の、あるいはピーリング加工後に研磨加工した後の鋼材表面の良否判定について説明したが、本願発明の適用範囲は丸棒鋼材に限られるものではなく、非鉄金属による丸棒材でも良く、その表面除去加工もピーリング加工、あるいはピーリング加工後に研磨加工を行う加工工程には限られない。また、ニューラルネットワークも、畳込みニューラルネットワーク(CNN)に限られるものではない。
Claims (6)
- 表面除去加工後の、金属材表面を撮影した画像より金属材表面の良否を判定するに際し、金属材の硬度に応じて前記画像の背景輝度あるいは判定用の輝度閾値を補正する金属材表面の良否判定方法。
- 表面除去加工後の、硬度の異なる複数の金属材表面を撮影した画像から各金属材表面の良否を判定するに際し、前記各硬度に対応した背景輝度の平均を基準値として、前記各画素の背景輝度が前記基準値よりも小さい場合には当該基準値との差分を前記背景輝度に加算する補正を行い、前記各画素の背景輝度が前記基準値よりも大きい場合には当該基準値との差分を前記背景輝度から減算する補正を行う金属材表面の良否判定方法。
- 前記金属材表面の良否判定方法は、ニューラルネットワークを使用して当該金属表面の良否を判定するに際し、前記ニューラルネットワークを学習させて前記金属材表面の良否判定を行うようにした請求項1又は2に記載の金属材表面の良否判定方法。
- 前記金属材は丸棒材であり、前記表面除去加工は前記丸棒材をピーリング加工するものである請求項1ないし3のいずれかに記載の金属材表面の良否判定方法。
- 前記表面除去加工は、前記丸棒材をピーリング加工した後に、さらに研磨加工するものである請求項4に記載の金属材表面の良否判定方法。
- 前記金属材は鋼材である請求項1ないし5のいずれかに記載の金属材表面の良否判定方法。
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